(57)【要約】【課題】  人物の固有データ（例えば、指紋画像、顔画像）の計測タイミングに影響されることなく、信頼性の高い人物の特定結果を得ることができる人物特定装置を得ることを目的とする。【解決手段】  照合データ生成部４が照合データを生成する毎に、登録データ記憶部３に記憶されている各登録データに対する当該照合データの類似度を算出して類似度記憶部６に記憶する類似度算出部５を設け、その類似度記憶部６に記憶されている登録データ毎に複数の類似度を統合し、その統合結果である評価値を検査して人物を特定する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１以上の人物の固有データを登録する登録手段と、予め設定された回数だけ、特定対象の人物の固有データを計測する計測手段と、上記計測手段が人物の固有データを計測する毎に、上記登録手段に登録されている各固有データに対する上記計測手段により計測された固有データの類似度を算出する類似度算出手段と、上記登録手段に登録されている各固有データに対応する上記類似度算出手段により算出された類似度を統合し、その統合結果である評価値を検査して人物を特定する人物特定手段とを備えた人物特定装置。
【請求項２】
人物特定手段は、登録手段に登録されている各固有データに対応する評価値を相互に比較して、その評価値が最も高い固有データに係る人物を特定することを特徴とする請求項１記載の人物特定装置。
【請求項３】
類似度算出手段により算出された類似度を考慮して、登録手段に登録されている固有データの中から所定の条件を満足する固有データを検索する固有データ検索手段を設け、人物特定手段が上記固有データ検索手段により検索された各固有データに対応する類似度を統合することを特徴とする請求項１または請求項２記載の人物特定装置。
【請求項４】
類似度算出手段は、固有データ検索手段により所定の条件を満足する固有データが検索された場合、その固有データに対する類似度のみを算出することを特徴とする請求項３記載の人物特定装置。
【請求項５】
登録手段に登録されている固有データのうち、固有データ検索手段により検索される固有データの検索範囲を設定する検索範囲設定手段を設けたことを特徴とする請求項３または請求項４記載の人物特定装置。
【請求項６】
検索範囲設定手段は、固有データ検索手段が固有データを検索する毎に、その検索結果を記憶し、複数の検索結果を統合して、固有データの検索範囲を設定することを特徴とする請求項５記載の人物特定装置。
【請求項７】
計測手段の計測結果に複数の人物の固有データが含まれている場合、その計測結果から複数の人物の固有データを分離して類似度算出手段に出力する分離手段を設けたことを特徴とする請求項１から請求項６のうちのいずれか１項記載の人物特定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、人物の指紋画像や顔画像などの固有データを計測して、その人物を特定する人物特定装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の人物特定装置は、予め利用者の登録画像を登録画像データベースに登録し、利用者の認証処理を実施する際、カメラが利用者の顔画像を撮影する。
そして、入力画像環境対象推定処理部がカメラにより撮影された顔画像を解析し、環境パラメータ、対象状態パラメータを推定する。例えば、照明条件を示す照明パラメータ、撮影方向や顔サイズ等を示すポジションパラメータ、眼鏡等の付随物の有無を示す付随物パラメータ、表情パラメータ等を推定する。
【０００３】
人物特定装置の照合画像生成処理部は、入力画像環境対象推定処理部が顔画像のパラメータを推定すると、そのパラメータ値を調整して照合画像を生成する。
人物特定装置の画像照合処理部は、照合画像生成処理部が照合画像を生成すると、登録画像データベースに登録されている１以上の登録画像と当該照合画像を比較照合して一致度を計算し、その一致度が最も高い登録画像に係る利用者を特定する（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
【特許文献１】特開２０００−３０６０９５号公報（段落番号［００１７］から［００４１］、図１）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来の人物特定装置は以上のように構成されているので、撮影環境などのパラメータを推定して登録画像と照合画像の高精度な比較照合処理を実施している。しかし、カメラにより撮影された１枚の顔画像から照合画像を生成するものであるため、その顔画像の撮像タイミングによっては、その照合画像が利用者の特徴を明確に表さず、その比較照合処理結果の信頼性が低下することがあるなどの課題があった。
【０００６】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、人物の固有データ（例えば、指紋画像、顔画像）の計測タイミングに影響されることなく、信頼性の高い人物の特定結果を得ることができる人物特定装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明に係る人物特定装置は、計測手段が人物の固有データを計測する毎に、登録手段に登録されている各固有データに対する計測手段により計測された固有データの類似度を算出する類似度算出手段を設け、その登録手段に登録されている各固有データに対応する類似度算出手段により算出された類似度を統合し、その統合結果である評価値を検査して人物を特定するようにしたものである。
【発明の効果】
【０００８】
この発明によれば、計測手段が人物の固有データを計測する毎に、登録手段に登録されている各固有データに対する計測手段により計測された固有データの類似度を算出する類似度算出手段を設け、その登録手段に登録されている各固有データに対応する類似度算出手段により算出された類似度を統合し、その統合結果である評価値を検査して人物を特定するように構成したので、人物の固有データの計測タイミングに影響されることなく、信頼性の高い人物の特定結果を得ることができる効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による人物特定装置を示す構成図であり、図において、データ取得部１は例えば人物の指紋や顔を撮影するカメラ、あるいは、外部のカメラなどにより撮影された指紋や顔の画像を入力する入力インタフェースなどから構成され、予め人物の登録処理を実施する際には、人物の指紋画像や顔画像を登録データ生成部２に出力し、人物の特定処理を実施する際には、人物の指紋画像や顔画像を照合データ生成部４に出力する。
なお、データ取得部１は人物の特定処理を実施する際には、予め設定された回数だけ、特定対象の人物の固有データを計測する計測手段を構成している。即ち、予め設定された回数だけ、特定対象の人物の指紋画像や顔画像を撮像、あるいは、特定対象の人物の指紋画像や顔画像を入力する処理を実施する。
【００１０】
登録データ生成部２はデータ取得部１から出力された人物の指紋画像や顔画像を解析し、人物の特定処理を実施する際に使用する登録データを生成する。登録データ記憶部３は登録データ生成部２により生成された登録データを記憶するメモリであり、登録データ記憶部３は登録データを記憶する際、登録対象の人物の属性情報（例えば、登録対象の人物の名前）と対にして記憶する。なお、登録データ生成部２及び登録データ記憶部３から登録手段が構成されている。
【００１１】
照合データ生成部４はデータ取得部１から出力された人物の指紋画像や顔画像を解析し、人物の特定処理を実施する際に使用する照合データを生成する。
類似度算出部５は照合データ生成部４が照合データを生成する毎に、登録データ記憶部３に記憶されている各登録データに対する当該照合データの類似度を算出する。類似度記憶部６は類似度算出部５により算出された各登録データに対する照合データの類似度を記憶する。なお、照合データ生成部４、類似度算出部５及び類似度記憶部６から類似度算出手段が構成されている。
【００１２】
類似度統合部７は類似度記憶部６により記憶されている各登録データに対応する複数の照合データの類似度を統合し、その統合結果である評価値を出力する。人物特定部８は各登録データに対応する評価値を検査して人物を特定する。即ち、各登録データに対応する評価値を相互に比較して、評価値が最も高い登録データを検索し、その登録データに係る人物を特定する。なお、類似度統合部７及び人物特定部８から人物特定手段が構成されている。
図２はこの発明の実施の形態１による人物特定装置の処理内容を示すフローチャートである。
【００１３】
次に動作について説明する。
まず、人物の特定処理を実施するに先立って、予め人物の登録処理を実施する。即ち、人物の特定処理を実施する際に使用する登録データを生成して、その登録データを登録データ記憶部３に記憶する必要がある。
具体的には次の通りである。
【００１４】
データ取得部１は、登録対象の人物の固有データとして、例えば、その人物の指紋画像や顔画像を撮像する。あるいは、外部のカメラなどからその人物の指紋画像や顔画像を入力する。
ここでは、人物の固有データとして、人物の指紋画像や顔画像を取得しているが、個人を特定するために有効な情報であれば、指紋画像や顔画像の限るものではなく、例えば、虹彩画像などでもよい。
【００１５】
登録データ生成部２は、データ取得部１から人物の指紋画像や顔画像を受けると、人物の指紋画像や顔画像を解析し、人物の特定処理を実施する際に使用する登録データを生成する。
ここで、登録データは、人物の特定処理を実施する際に、照合データとの類似度を定量的に評価できるデータである必要があるので、例えば、人物の固有データが指紋画像であれば、マニューシャと呼ばれる指紋の線のとぎれた点や分岐する点の位置情報などを登録データとして抽出する。
また、人物の固有データが顔画像であれば、単に顔画像だけを登録データとするのではなく、目や鼻や口などの特徴的な部分の位置情報を登録データとして抽出する。
なお、登録データ生成部２により生成された登録データは、登録対象の人物の属性情報（例えば、登録対象の人物の名前）と対にして登録データ記憶部３に記憶される。
【００１６】
次に、人物の特定処理について説明する。
データ取得部１は、特定対象の人物の固有データとして、登録データ記憶部３に記憶されている固有データと同種類の固有データを取得する（ステップＳＴ１）。
即ち、データ取得部１は、登録データ記憶部３に記憶されている固有データが指紋画像であれば、特定対象の人物の指紋画像を撮像あるいは入力し、登録データ記憶部３に記憶されている固有データが顔画像であれば、特定対象の人物の顔画像を撮像あるいは入力する。
【００１７】
照合データ生成部４は、データ取得部１から人物の指紋画像や顔画像を受けると、その人物の指紋画像や顔画像を解析して、後段の類似度算出部５が登録データとの類似度を算出する際に使用する照合データを生成する（ステップＳＴ２）。
即ち、照合データは、登録データ記憶部３に記憶されている登録データとの類似度を定量的に評価できるデータである必要があるので、例えば、人物の固有データが指紋画像であれば、マニューシャと呼ばれる指紋の線のとぎれた点や分岐する点の位置情報などを登録データとして抽出する。
また、人物の固有データが顔画像であれば、単に顔画像だけを照合データとするのではなく、目や鼻や口などの特徴的な部分の位置情報を照合データとして抽出する。
【００１８】
類似度算出部５は、照合データ生成部４が照合データを生成する毎に、登録データ記憶部３に記憶されている各登録データに対する照合データの類似度を算出する（ステップＳＴ３）。
即ち、類似度算出部５は、登録データ記憶部３に記憶されている登録データ毎に、当該登録データと照合データとを照合して類似度を算出する。その類似度が数値などで表される手法を用いて算出するが、類似度の算出方法は特に問うものではない。
例えば、登録データや照合データにおける対応する位置情報を相互に比較して、画像間の距離を算出することにより、画像間の類似度を算出する特開２００１−１４３０８０号公報に開示されている算出方法などを利用すればよい。
類似度記憶部６は、類似度算出部５により算出された各登録データに対する照合データの類似度を記憶する（ステップＳＴ４）。
【００１９】
ステップＳＴ１からステップＳＴ４までの一連の処理は時間的に連続して実施され、予め設定された回数（例えば、５回）だけ繰り返し実施される。
したがって、データ取得部１が予め設定された回数だけ固有データを取得していなければ（ステップＳＴ５）、その固有データの取得を再度実施して（ステップＳＴ１）、照合データ生成部４が照合データを生成する（ステップＳＴ２）。そして、類似度算出部５が類似度を算出して類似度記憶部６に記憶する（ステップＳＴ３，ＳＴ４）。
【００２０】
類似度統合部７は、ステップＳＴ１からステップＳＴ４までの一連の処理が予め設定された回数だけ繰り返し実施されると、類似度記憶部６には、各登録データに対応する照合データが、予め設定された回数と同数分だけ記憶されているので（例えば、予め設定された回数が５回であれば、各照合データに対する全登録データとの類似度群が５セットずつ記憶されている）、類似度記憶部６に記憶されている登録データ毎に複数の類似度を統合し、その統合結果である評価値を出力する（ステップＳＴ６）。
複数の類似度の統合処理としては、例えば、複数の類似度の平均値を求める統合処理や、複数の類似度の合計値を求める統合処理や、複数の類似度の乗算値を求める統合処理などが考えられる。
【００２１】
人物特定部８は、類似度統合部７が類似度記憶部６に記憶されている登録データ毎に複数の類似度を統合すると、各登録データに対応する評価値を検査して人物を特定する（ステップＳＴ７）。
即ち、人物特定部８は、各登録データに対応する評価値を相互に比較して、評価値が最も高い登録データを検索する。
そして、その登録データに対応する評価値が所定の基準値を上回る場合には、その登録データに係る属性情報を参照して人物を特定し、その特定結果を出力する。
ただし、その登録データに対応する評価値が所定の基準値に満たない場合は、照合データが登録データと類似していないので、人物を特定することができない旨を示す特定結果を出力する。
【００２２】
以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、照合データ生成部４が照合データを生成する毎に、登録データ記憶部３に記憶されている各登録データに対する照合データの類似度を算出して類似度記憶部６に記憶する類似度算出部５を設け、その類似度記憶部６に記憶されている登録データ毎に複数の類似度を統合し、その統合結果である評価値を検査して人物を特定するように構成したので、データ取得部１による人物の指紋画像等の取得タイミングに影響されることなく、信頼性の高い人物の特定結果を得ることができる効果を奏する。
【００２３】
また、この実施の形態１によれば、人物特定部８が各登録データに対応する評価値を相互に比較して、評価値が最も高い登録データに係る人物を特定するように構成したので、人物の特定精度を高めることができる効果を奏する。
なお、この実施の形態１によれば、人物特定部８が各登録データに対応する評価値を相互に比較して、評価値が最も高い登録データに係る人物を特定するものについて示したが、これに限るものではなく、その評価値が低い登録データほど、人物との対応関係を強く表すような評価値が算出される場合には、評価値が最も低い登録データに係る人物を特定するようにしてもよい。
【００２４】
実施の形態２．
図３はこの発明の実施の形態２による人物特定装置を示す構成図であり、図において、図１と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
登録データ検索部１１は類似度算出部５により算出された類似度を考慮して、登録データ記憶部３に記憶されている登録データの中から所定の条件を満足する登録データを検索し、その登録データに対応する類似度を類似度記憶部６に出力する。なお、登録データ検索部１１は固有データ検索手段を構成している。
図４はこの発明の実施の形態２による人物特定装置の処理内容を示すフローチャートである。
【００２５】
次に動作について説明する。
人物の登録処理は、上記実施の形態１と同様であるので、人物の特定処理についてのみ説明する。
【００２６】
データ取得部１は、上記実施の形態１と同様に、特定対象の人物の固有データとして、登録データ記憶部３に記憶されている固有データと同種類の固有データを取得する（ステップＳＴ１）。
照合データ生成部４は、データ取得部１から人物の固有データとして指紋画像や顔画像を受けると、上記実施の形態１と同様に、その人物の指紋画像や顔画像を解析して、後段の類似度算出部５が登録データとの類似度を算出する際に使用する照合データを生成する（ステップＳＴ２）。
類似度算出部５は、照合データ生成部４が照合データを生成する毎に、上記実施の形態１と同様に、登録データ記憶部３に記憶されている各登録データに対する照合データの類似度を算出する（ステップＳＴ３）。
【００２７】
登録データ検索部１１は、類似度算出部５が各登録データに対する照合データの類似度を算出すると、その類似度を考慮して、登録データ記憶部３に記憶されている登録データの中から所定の条件を満足する登録データを検索し（ステップＳＴ１１）、その登録データに対応する類似度を類似度記憶部６に出力する。
【００２８】
所定の条件として、例えば、類似度が高い上位２０個の登録データを検索する条件が設定されている場合には、各登録データに対する照合データの類似度を相互に比較して、登録データ記憶部３に記憶されている登録データの中から、類似度が高い上位２０個の登録データを検索する。
また、所定の条件として、例えば、類似度が所定の下限値より高い登録データを検索する条件が設定されている場合には、各登録データに対する照合データの類似度を所定の下限値と比較し、所定の下限値より類似度が高い登録データを検索する。
【００２９】
類似度記憶部６は、登録データ検索部１１により検索された登録データに対する照合データの類似度を記憶する（ステップＳＴ４）。
なお、上記実施の形態１では、類似度算出部５により算出された全ての登録データに対する類似度が類似度記憶部６に記憶されるが、この実施の形態２では、登録データ検索部１１により検索された登録データに対する類似度のみが類似度記憶部６に記憶される点で相違している。
【００３０】
ステップＳＴ１からステップＳＴ４までの一連の処理は時間的に連続して実施され、予め設定された回数（例えば、５回）だけ繰り返し実施される。
したがって、データ取得部１が予め設定された回数だけ固有データを取得していなければ（ステップＳＴ５）、ステップＳＴ１からステップＳＴ４までの一連の処理が繰り返し実施される。
【００３１】
類似度統合部７は、ステップＳＴ１からステップＳＴ４までの一連の処理が予め設定された回数だけ繰り返し実施されると、上記実施の形態１と同様に、類似度記憶部６に記憶されている登録データ毎に複数の類似度を統合し、その統合結果である評価値を出力する（ステップＳＴ６）。
人物特定部８は、類似度統合部７が類似度記憶部６に記憶されている登録データ毎に複数の類似度を統合すると、上記実施の形態１と同様に、各登録データに対応する評価値を検査して人物を特定する（ステップＳＴ７）。
【００３２】
以上で明らかなように、この実施の形態２によれば、類似度算出部５により算出された類似度を考慮して、登録データ記憶部３に記憶されている登録データの中から所定の条件を満足する固有データを検索する登録データ検索部１１を設け、類似度統合部７が登録データ検索部１１により検索された各登録データに対応する類似度を統合するように構成したので、人物特定部８が各登録データに対応する評価値を検査して人物を特定するに際して、その評価値の比較処理回数が上記実施の形態１よりも減少し（登録データ検索部１１により検索されていない登録データに対する評価値については比較対象から除外される）、上記実施の形態１よりも人物の特定処理の高速化を図ることができる効果を奏する。
【００３３】
なお、この実施の形態２では、類似度算出部５と別個に登録データ検索部１１が設けられているものについて示したが、類似度算出部５が登録データ検索部１１の機能を備えるようにしていてもよい。
この場合、登録データ記憶部３に記憶されている全ての登録データを検索しなくても、例えば、類似度が高い上位２０個の登録データを検索することができる。
【００３４】
実施の形態３．
図５はこの発明の実施の形態３による人物特定装置を示す構成図であり、図において、図３と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
検索範囲設定部１２は登録データ記憶部３に記憶されている登録データのうち、登録データ検索部１１により検索される登録データの検索範囲を設定する。なお、検索範囲設定部１２は検索範囲設定手段を構成している。
図６はこの発明の実施の形態３による人物特定装置の処理内容を示すフローチャートである。
【００３５】
次に動作について説明する。
人物の登録処理は、上記実施の形態１，２と同様であるので、人物の特定処理についてのみ説明する。
【００３６】
データ取得部１は、上記実施の形態１，２と同様に、特定対象の人物の固有データとして、登録データ記憶部３に記憶されている固有データと同種類の固有データを取得する（ステップＳＴ１）。
照合データ生成部４は、データ取得部１から人物の固有データとして指紋画像や顔画像を受けると、上記実施の形態１，２と同様に、その人物の指紋画像や顔画像を解析して、下記の類似度算出部５が登録データとの類似度を算出する際に使用する照合データを生成する（ステップＳＴ２）。
【００３７】
検索範囲設定部１２は、登録データ記憶部３に記憶されている登録データのうち、登録データ検索部１１により検索される登録データの検索範囲を設定する（ステップＳＴ１２）。
ステップＳＴ１からステップＳＴ４までの一連の処理において、１回目の処理では、検索範囲設定部１２が登録データ記憶部３に記憶されている全登録データを含む検索範囲を設定する。
２回目以降の処理では、登録データの検索範囲を絞り込むため、１回目の処理において、登録データ検索部１１により検索された登録データのみを検索範囲とするように変更する。
【００３８】
類似度算出部５は、照合データ生成部４が照合データを生成する毎に、上記実施の形態１，２と同様に、登録データ記憶部３に記憶されている各登録データに対する照合データの類似度を算出する（ステップＳＴ３）。
登録データ検索部１１は、類似度算出部５が各登録データに対する照合データの類似度を算出すると、上記実施の形態２と同様に、所定の条件を満足する登録データを検索し（ステップＳＴ１１）、その登録データに対応する類似度を類似度記憶部６に出力するが、この実施の形態３では、上記実施の形態２と異なり、登録データ記憶部３に記憶されている登録データのうち、検索範囲設定部１２により設定された検索範囲内の登録データの中から所定の条件を満足する登録データを検索する。
【００３９】
類似度記憶部６は、上記実施の形態２と同様に、登録データ検索部１１により検索された登録データに対する照合データの類似度を記憶する（ステップＳＴ４）。
【００４０】
ステップＳＴ１からステップＳＴ４までの一連の処理は時間的に連続して実施され、予め設定された回数（例えば、５回）だけ繰り返し実施される。
したがって、データ取得部１が予め設定された回数だけ固有データを取得していなければ（ステップＳＴ５）、ステップＳＴ１からステップＳＴ４までの一連の処理が繰り返し実施される。
【００４１】
類似度統合部７は、ステップＳＴ１からステップＳＴ４までの一連の処理が予め設定された回数だけ繰り返し実施されると、上記実施の形態１，２と同様に、類似度記憶部６に記憶されている登録データ毎に複数の類似度を統合し、その統合結果である評価値を出力する（ステップＳＴ６）。
ただし、この実施の形態３では、検索範囲設定部１２が２回目以降の処理において、登録データの検索範囲を絞り込むため、１回目の処理では類似度が算出されていても、２回目以降の処理では類似度が算出されない登録データが存在する。このような登録データの類似度は、数多く加算処理等が行われないため、その統合結果である評価値は小さい値になる。
人物特定部８は、類似度統合部７が類似度記憶部６に記憶されている登録データ毎に複数の類似度を統合すると、上記実施の形態１，２と同様に、各登録データに対応する評価値を検査して人物を特定する（ステップＳＴ７）。
【００４２】
以上で明らかなように、この実施の形態３によれば、登録データ記憶部３に記憶されている登録データのうち、登録データ検索部１１により検索される登録データの検索範囲を設定するように構成したので、例えば、２回目以降の処理では、登録データ検索部１１により検索される登録データを絞り込むことができるようになり、その結果、上記実施の形態２よりも更に人物の特定処理の高速化を図ることができる効果を奏する。
【００４３】
なお、検索範囲設定部１２により設定される登録データの検索範囲は、データ取得部１により取得される固有データが例えば１０秒間途切れるなど、時間的に連続している処理が終了したと判断できるタイミングで初期状態にリセットされるものとする。
【００４４】
実施の形態４．
上記実施の形態３では、２回目以降の処理を実施するに際して、検索範囲設定部１２が登録データ検索部１１により１回目の処理で検索された登録データを検索対象とするように、登録データの検索範囲を絞り込むものについて示したが、登録データ検索部１１が登録データを検索する毎に、検索範囲設定部１２がその検索結果を記憶し、複数の検索結果を統合して、登録データの検索範囲を設定するようにしてもよい。
図７はこの発明の実施の形態４による人物特定装置の処理内容を示すフローチャートである。ただし、この発明の実施の形態４による人物特定装置の構成図は、図５の構成図と同じである。
【００４５】
次に動作について説明する。
人物の登録処理は、上記実施の形態３と同様であるので、人物の特定処理についてのみ説明する。
【００４６】
データ取得部１は、上記実施の形態３と同様に、特定対象の人物の固有データとして、登録データ記憶部３に記憶されている固有データと同種類の固有データを取得する（ステップＳＴ１）。
照合データ生成部４は、データ取得部１から人物の固有データとして指紋画像や顔画像を受けると、上記実施の形態３と同様に、その人物の指紋画像や顔画像を解析して、下記の類似度算出部５が登録データとの類似度を算出する際に使用する照合データを生成する（ステップＳＴ２）。
【００４７】
類似度算出部５は、照合データ生成部４が照合データを生成する毎に、上記実施の形態３と同様に、登録データ記憶部３に記憶されている各登録データに対する照合データの類似度を算出する（ステップＳＴ３）。
登録データ検索部１１は、類似度算出部５が各登録データに対する照合データの類似度を算出すると、上記実施の形態３と同様に、所定の条件を満足する登録データを検索し（ステップＳＴ１１）、その登録データに対応する類似度を類似度記憶部６に出力する（ステップＳＴ４）。
【００４８】
ただし、登録データ検索部１１は、登録データ記憶部３に記憶されている登録データのうち、検索範囲設定部１２により設定された検索範囲内の登録データの中から所定の条件を満足する登録データを検索するが、この段階では、登録データ記憶部３に記憶されている全ての登録データが検索範囲に含まれている。
検索範囲設定部１２は、登録データ検索部１１が登録データを検索する毎に、登録データ検索部１１により検索された登録データを記憶する（ステップＳＴ１３）。
【００４９】
ステップＳＴ１からステップＳＴ１３までの一連の処理は時間的に連続して実施され、予め設定された回数（例えば、１０回）だけ繰り返し実施される。
したがって、データ取得部１が予め設定された回数だけ固有データを取得していなければ（ステップＳＴ５）、ステップＳＴ１からステップＳＴ１３までの一連の処理が繰り返し実施される。
【００５０】
検索範囲設定部１２は、ステップＳＴ１からステップＳＴ１３までの一連の処理が予め設定された回数だけ繰り返し実施されると、登録データ検索部１１により検索された登録データをその処理回数分だけ記憶しているので、その処理回数分の登録データの範囲を統合する（ステップＳＴ１４）。
例えば、その処理回数のうち、半分以上の処理において、登録データ検索部１１により検索された登録データを次回以降の検索範囲に含めるように、その検索範囲を変更する。
【００５１】
ステップＳＴ１からステップＳＴ１４までの一連の処理は時間的に連続して実施され、予め設定された回数（例えば、５回）だけ繰り返し実施される。
したがって、検索範囲設定部１２が予め設定された回数だけ検索範囲を変更していなければ（ステップＳＴ１５）、ステップＳＴ１からステップＳＴ１４までの一連の処理が繰り返し実施される。
なお、ステップＳＴ１５からステップＳＴ１に処理が戻る際、検索範囲設定部１２の検索範囲がリセットされる。即ち、検索範囲設定部１２の検索範囲は、登録データ記憶部３に記憶されている全登録データを含む範囲に設定される。
【００５２】
類似度統合部７は、ステップＳＴ１からステップＳＴ１４までの一連の処理が予め設定された回数だけ繰り返し実施されると、上記実施の形態３と同様に、類似度記憶部６に記憶されている登録データ毎に複数の類似度を統合し、その統合結果である評価値を出力する（ステップＳＴ６）。
人物特定部８は、類似度統合部７が類似度記憶部６に記憶されている登録データ毎に複数の類似度を統合すると、上記実施の形態３と同様に、各登録データに対応する評価値を検査して人物を特定する（ステップＳＴ７）。
【００５３】
以上で明らかなように、この実施の形態４によれば、登録データ検索部１１が登録データを検索する毎に、検索範囲設定部１２がその検索結果を記憶し、複数の検索結果を統合して、登録データの検索範囲を設定するように構成したので、登録データの検索範囲の適正化が図られる結果、上記実施の形態３よりも、人物の特定精度を高めることができる効果を奏する。
【００５４】
実施の形態５．
図８はこの発明の実施の形態５による人物特定装置を示す構成図であり、図において、図５と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
人物分離部１３はデータ取得部１により取得された固有データの中に複数の人物の固有データが含まれている場合、複数の人物の固有データを分離して、照合データ生成部４に出力する。なお、人物分離部１３は分離手段を構成している。
【００５５】
次に動作について説明する。
上記実施の形態１〜４では、データ取得部１により時間的に連続して取得される固有データは、全て同一の人物の固有データであることを前提にして説明したが、例えば、監視カメラ等により撮影される画像には、複数の人物の固有データが含まれることがある。
【００５６】
そこで、この実施の形態５では、人物分離部１３がデータ取得部１により取得された固有データの中に複数の人物の固有データが含まれているか否かを判定し、複数の人物の固有データが含まれていると判定する場合には、複数の人物の固有データを分離して照合データ生成部４に出力し、それぞれの固有データ毎に照合データを生成して、上記実施の形態１〜４と同様の特定処理を実施させるようにする。
【００５７】
人物分離部１３は、例えば、データ取得部１により得られる固有データの時間的な制約を考慮して、複数の人物の固有データが含まれているか否かを確認する。
例えば、同一の人物が１／３０秒間に３０ピクセル以上移動することは物理的にあり得ないので、データ取得部１により時間的に連続して取得された固有データを相互に比較し、１／３０秒間に３０ピクセル以上移動している物体は、同一の人物ではない判定する。
【００５８】
ここでは、データ取得部１により得られる固有データの時間的な制約を考慮して、複数の人物の固有データが含まれているか否かを確認するものについて示したが、例えば、時間的に連続する固有データの関連性を評価するなど、他の手法を用いてもよいことは言うまでもない。
【００５９】
以上で明らかなように、この実施の形態５によれば、データ取得部１により取得された固有データの中に複数の人物の固有データが含まれている場合、複数の人物の固有データを分離して、照合データ生成部４に出力するように構成したので、データ取得部１により取得された固有データに含まれている複数の人物を特定することができる効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】この発明の実施の形態１による人物特定装置を示す構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１による人物特定装置の処理内容を示すフローチャートである。
【図３】この発明の実施の形態２による人物特定装置を示す構成図である。
【図４】この発明の実施の形態２による人物特定装置の処理内容を示すフローチャートである。
【図５】この発明の実施の形態３による人物特定装置を示す構成図である。
【図６】この発明の実施の形態３による人物特定装置の処理内容を示すフローチャートである。
【図７】この発明の実施の形態４による人物特定装置の処理内容を示すフローチャートである。
【図８】この発明の実施の形態５による人物特定装置を示す構成図である。
【符号の説明】
【００６１】
１  データ取得部、２  登録データ生成部（登録手段）、３  登録データ記憶部（登録手段）、４  照合データ生成部（類似度算出手段）、５  類似度算出部（類似度算出手段）、６  類似度記憶部（類似度算出手段）、７  類似度統合部（人物特定手段）、８  人物特定部（人物特定手段）、１１  登録データ検索部（固有データ検索手段）、１２  検索範囲設定部（検索範囲設定手段）、１３  人物分離部（分離手段）。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2005242890.tif 000007
【図６】
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【図７】
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【図８】
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