(57)【要約】【課題】  顔部品画像を組み合わせて作成した合成顔画像から、この合成顔画像に存在する画像の不連続部分の影響を受けることなく照合を行うことができる人物推定装置を提供する。【解決手段】  人物推定装置１は、第１の記憶部６に、顔部品画像と、この顔部品画像を切り出す元になった人物の撮像顔画像から抽出した該当する顔部品の特徴量と、を対応づけて記憶する。人物推定装置１は、第１の記憶部６に記憶している顔部品画像を組み合わせた合成顔画像を作成し、ここで作成した合成顔画像と第２の記憶部８に記憶している撮像顔画像と、を照合する。このとき、合成顔画像を画像処理して、照合に用いる特徴量を抽出するのではなく、第１の記憶部６が記憶している合成顔画像に用いている顔部品画像毎に対応づけられている特徴量を用いて照合を行う。【選択図】  図１
2005209013.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人物の顔の全体画像から切り出した顔部品の顔部品画像と、この顔部品画像を切り出す元になった顔の全体画像から抽出した該当する顔部品の特徴量とを対応づけて記憶する顔部品画像記憶手段と、
複数の人物の顔画像を記憶する顔画像記憶手段と、
前記顔部品画像記憶手段が記憶している顔部品画像を組み合わせて合成顔画像を作成する合成顔画像作成手段と、
前記顔画像記憶手段が記憶している顔画像の人物の中から、前記合成顔画像作成手段が作成した合成顔画像の人物を推定する推定手段と、を備え、
前記推定手段は、合成顔画像に用いている顔部品画像毎に前記顔部品画像記憶手段が対応づけて記憶している顔部品の特徴量と、前記顔画像記憶手段が記憶している顔画像から抽出した顔部品の特徴量と、を照合して合成顔画像の人物を推定する人物推定装置。
【請求項２】
人物の顔の全体画像と、この顔画像から切り出した顔部品の顔部品画像とを対応づけて記憶する顔部品画像記憶手段と、
複数の人物の顔画像を記憶する顔画像記憶手段と、
前記顔部品画像記憶手段が記憶している顔部品画像を組み合わせて合成顔画像を作成する合成顔画像作成手段と、
前記顔画像記憶手段が記憶している顔画像の人物の中から、前記合成顔画像作成手段が作成した合成顔画像の人物を推定する推定手段と、を備え、
前記推定手段は、合成顔画像に用いている顔部品画像毎に前記顔部品画像記憶手段が対応づけて記憶している顔の全体画像から抽出した顔部品の特徴量と、前記顔画像記憶手段が記憶している顔画像から抽出した顔部品の特徴量と、を照合して合成顔画像の人物を推定する人物推定装置。
【請求項３】
前記顔画像記憶手段は、人物の顔画像と、この顔画像から抽出した顔部品の特徴量と、を関連づけて記憶する請求項１または２に記載の人物推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、データベースに顔画像を記憶している人物の中から、予め用意されている目、鼻、口、輪郭等の顔部品の顔部品画像を組み合わせて作成した合成顔画像の人物を推定する人物推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、警察の犯罪捜査等において、犯罪者の身柄を迅速に確保するために、目撃者等の協力によって犯人の合成顔画像、所謂モンタージュ、を作成し、ここで作成した合成顔画像を、過去に犯罪歴等がある人物の顔画像と照合し、今回作成した合成顔画像の人物を推定することが行われている。合成顔画像の作成には、予め多数の人物の顔画像から切り出した目、鼻、口、輪郭等の顔部品の顔部品画像が利用される。この顔部品画像は、データベース（以下、顔部品データベースと言う。）に登録されている。
【０００３】
ところで、作成した合成顔画像と、照合対象者（例えば、過去に犯罪歴等がある人物）の顔画像と、の照合にかかる手間を削減するために、照合対象者の顔画像をデータベース（以下、対象者データベースと言う。）に登録しておき、自動的に照合を行って、人物を推定する装置が特許文献１等で提案されている。
【特許文献１】特開平７−３０２２７１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、合成顔画像は複数の人物の顔部品画像を組み合わせて作成した顔画像であることから、顔部品画像が隣合う境界部分において画像の不連続が生じている。具体的には、目の部品画像と鼻の部品画像とを合成する際、位置的に配置される場所が近接してしまうため、互いの部品画像が重なって不連続が生じたり、顔の輪郭部品画像に口の部品画像を合成する際、顔の輪郭部品画像の肌部分と口の部品画像の肌部分に差異があるため境界部分において画像の不連続が生じている。このため、顔部品画像を組み合わせて作成した合成顔画像から特徴量を抽出すると、この画像の不連続をも含めて特徴として抽出するため、特徴量の抽出が適正にできない。また、上記画像の不連続が生じている部分を画像処理により補正してから特徴量を抽出する方法も考えられるが、この場合には合成顔画像も同時に補正されるので、作成した合成顔画像の特徴量ではなく、この合成顔画像を補正した特徴量しか抽出できない。その結果、対象者データベースに登録されている対象者の中から、作成した合成顔画像の人物を精度よく推定することができないという問題があった。
【０００５】
この発明の目的は、対象者データベースに登録されている対象者の中から、複数の人物の顔部品画像を組み合わせて作成した合成顔画像の人物を推定する際、この合成顔画像に存在する画像の不連続の影響を受けることなく照合を行うことができる人物推定装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明の人物推定装置は、上記課題を解決するために以下の構成を備えている。
【０００７】
（１）人物の顔の全体画像から切り出した顔部品の顔部品画像と、この顔部品画像を切り出す元になった顔の全体画像から抽出した該当する顔部品の特徴量とを対応づけて記憶する顔部品画像記憶手段と、
複数の人物の顔画像を記憶する顔画像記憶手段と、
前記顔部品画像記憶手段が記憶している顔部品画像を組み合わせて合成顔画像を作成する合成顔画像作成手段と、
前記顔画像記憶手段が記憶している顔画像の人物の中から、前記合成顔画像作成手段が作成した合成顔画像の人物を推定する推定手段と、を備え、
前記推定手段は、合成顔画像に用いている顔部品画像毎に前記顔部品画像記憶手段が対応づけて記憶している顔部品の特徴量と、前記顔画像記憶手段が記憶している顔画像から抽出した顔部品の特徴量と、を照合して合成顔画像の人物を推定する。
【０００８】
この構成では、顔部品画像記憶手段が、顔部品画像と、この顔部品画像を切り出す元になった人物の顔の全体画像から抽出した該当する顔部品の特徴量と、を対応づけて記憶する。合成顔画像作成手段は、顔部品画像記憶手段が記憶している顔部品画像を組み合わせて合成顔画像を生成する。また、顔画像記憶手段には合成顔画像作成手段が作成した合成顔画像と照合する人物の顔画像が記憶されている。推定手段は、合成顔画像作成手段が作成した合成顔画像に用いている顔部品画像毎に、顔部品画像記憶手段が対応づけて記憶している特徴量を読み出し、ここで読み出した特徴量を用いて顔画像記憶手段が記憶している顔画像と照合する。
【０００９】
このように、顔部品画像を組み合わせた合成顔画像から照合に用いる特徴量を抽出して照合するのではなく、顔部品画像記憶手段が顔部品画像と、この顔部品画像を切り出す元になった人物の顔の全体画像から抽出した該当する顔部品の特徴量とを対応づけて記憶し、合成顔画像に用いている顔部品画像に対応づけて記憶している特徴量を用いて照合を行うので、顔部品画像が隣合うまたは重なり合う境界部分に存在する画像の不連続の影響を受けることなく照合が行える。
【００１０】
（２）人物の顔の全体画像と、この顔画像から切り出した顔部品の顔部品画像とを対応づけて記憶する顔部品画像記憶手段と、
複数の人物の顔画像を記憶する顔画像記憶手段と、
前記顔部品画像記憶手段が記憶している顔部品画像を組み合わせて合成顔画像を作成する合成顔画像作成手段と、
前記顔画像記憶手段が記憶している顔画像の人物の中から、前記合成顔画像作成手段が作成した合成顔画像の人物を推定する推定手段と、を備え、
前記推定手段は、合成顔画像に用いている顔部品画像毎に前記顔部品画像記憶手段が対応づけて記憶している顔の全体画像から抽出した顔部品の特徴量と、前記顔画像記憶手段が記憶している顔画像から抽出した顔部品の特徴量と、を照合して合成顔画像の人物を推定する。
【００１１】
この構成では、顔部品画像記憶手段が、人物の顔の全体画像と、この顔画像から切り出した顔部品の顔部品画像を対応づけて記憶している。例えば、顔の全体画像に、この顔画像から切り出した目、鼻、口、輪郭等の顔部品画像を対応づけて記憶している。推定手段は、合成顔画像作成手段が作成した合成顔画像に用いている顔部品画像毎に、顔部品画像記憶手段が対応づけて記憶している顔の全体画像を読み出す。この読み出した顔の全体画像は、合成顔画像に用いている顔部品画像を切り出す元となった顔画像である。この読み出した顔の全体画像から、該当する顔部品の特徴量を抽出し、ここで抽出した特徴量を用いて顔画像記憶手段が記憶している顔画像と照合する。
【００１２】
したがって、合成顔画像に用いている顔部品画像に対応づけて記憶している顔の全体画像から抽出した顔部品毎の特徴量を用いて照合を行なうので、この合成顔画像における顔部品画像が隣合うまたは重なり合う境界部分に存在する画像の不連続の影響を受けることなく照合が行える。
【００１３】
（３）前記顔画像記憶手段は、人物の顔画像と、この顔画像から抽出した顔部品の特徴量と、を関連づけて記憶する。
【００１４】
この構成では、顔画像記憶手段が顔画像毎に、顔画像と、この顔画像から抽出した顔部品の特徴量と、を関連づけて記憶しているので、推定手段が作成した合成顔画像と、顔画像記憶手段が記憶している顔画像と照合するとき、この顔画像に関連付けして記憶している顔部品毎の特徴量を用いることができる。これにより、合成顔画像との照合時に、顔画像記憶手段が記憶している顔画像から特徴量を抽出する処理を不要にでき、処理時間を短縮できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、この発明の実施形態である人物推定装置について説明する。
【００１６】
図１は、この実施形態の人物推定装置の構成を示すブロック図である。この実施形態の人物推定装置１は、人物の画像の入力を受け付ける画像受付部２と、画像受付部２で受け付けた画像における人物の顔の位置を検出する顔検出部３と、顔検出部３が検出した顔について目、鼻、口、輪郭等の顔部品毎にその特徴量を抽出する特徴量抽出部４と、顔検出部３が検出した顔から顔部品毎に顔部品画像を切り出す顔部品画像切出部５と、切り出した顔部品画像とこの顔部品画像を切り出す元になった撮像画像から抽出した該当する顔部品の特徴量とを対応づけて記憶する第１の記憶部６（この発明で言う顔部品画像記憶手段）と、第１の記憶部６に記憶している顔部品画像の中から選択された顔部品画像を組み合わせて合成顔画像、所謂モンタージュ、を作成する合成顔画像作成部７と、合成顔画像作成部７が作成した合成顔画像と照合する人物（照合対象者）の顔画像を記憶した第２の記憶部（この発明で言う顔画像記憶手段）８と、第２の記憶部８に記憶している人物の顔画像毎に合成顔画像作成部７が作成した合成顔画像と照合する照合部９と、照合部９における照合結果に基づいて合成顔画像作成部７で作成した合成顔画像の人物を推定し、その推定結果を出力する推定部１０と、を備えている。画像受付部２は、カメラ１１で撮像した画像や、スキャナ１２で読み取った画像等の入力を受け付ける。合成顔画像作成部７は、第１の記憶部６から読み出した顔部品画像を出力するとともに、キーボードやマウス等の入力装置１３を操作してユーザが選択した顔部品画像を組み合わせて合成顔画像を作成し、出力する。合成顔画像作成部７が出力する顔部品画像、および合成顔画像は表示装置１４において表示される。また、第１の記憶部は、図２に示すように顔部品画像と、この顔部品画像を切り出す元になった画像から抽出した該当する顔部品の特徴量と、を対応づけて記憶している。
【００１７】
次に、この発明の実施形態である人物推定装置１の動作について説明する。まず、第１の記憶部６に顔部品画像を記憶する顔部品画像記憶処理について説明する。図３は、この顔部品画像記憶処理を示すフローチャートである。人物推定装置１は、画像受付部２においてカメラ１１で撮像した画像や、スキャナ１２で読み取った画像等を受け付け（ｓ１）、顔検出部３において今回受け付けた画像における顔の位置を検出する（ｓ２）。次に、顔部品画像切出部５において今回受け付けた画像から、目、鼻、口、輪郭等の顔部品の画像を切り出す（ｓ３）。また、ｓ３で切り出した顔部品毎に、特徴量抽出部４が今回受け付けた、この顔部品画像を切り出す元になった顔の全体画像から該当する顔部品の特徴量を抽出する（ｓ４）。そして、ｓ３で切り出した顔部品画像毎に、ｓ４で抽出した該当する顔部品の特徴量を対応づけて第１の記憶部６に記憶する（ｓ５）。
【００１８】
また、このとき今回受け付けた画像を第２の記憶部８に記憶させてもよい。
【００１９】
このように、この実施形態の人物推定装置１は上記顔部品画像記憶処理を実行することにより、図２に示すように、顔部品画像毎に、この顔部品画像を切り出す元になった顔の全体画像から抽出した該当する顔部品の特徴量を対応づけて、第１の記憶部６に記憶する。
【００２０】
次に、この発明の実施形態である人物推定装置１における、合成顔画像作成処理について説明する。図４は、この合成顔画像作成処理を示すフローチャートである。人物推定装置１は、本体に対して合成顔画像の作成要求が入力されると、この処理を実行する。人物推定装置１は、目、鼻、口、輪郭等の顔部品毎に、第１の記憶部６から顔部品画像を複数読み出し、出力する。出力した顔部品画像は、表示装置１４において表示される。（ｓ１１）。その際、上述したように、第１の記憶部６は、顔部品画像と、その特徴量を対応づけて記憶しているので、対応づけられている特徴量が異なる顔部品画像を顔部品毎に読み出す。例えば、目の部品画像を読み出すとき、目の特徴量が異なる目の部品画像を複数読み出す。鼻、口、輪郭等の顔部品についても同様にして特徴量が異なる部品画像を複数読み出すようにする。このようにすれば、それぞれの顔部品について、特徴量が異なる部品画像が表示されるので、次に行なう選択が容易となり、合成顔画像が作成しやすくなる。人物推定装置１は、ユーザが入力装置１３を操作することで、顔部品毎に、表示装置１４で表示している顔部品画像の選択を受け付け（ｓ１２）、ここで選択された顔部品画像を組み合わせた合成顔画像を作成する（ｓ１３）。人物推定装置１は、ｓ１３で作成した合成顔画像を出力する（ｓ１４）。人物推定装置１がｓ１４で出力した合成顔画像は、表示装置１４において表示される。人物推定装置１は、今回出力した合成顔画像に対して、顔部品の変更を行うかどうかの入力を受け付ける（ｓ１５）。
【００２１】
この人物推定装置１で合成顔画像を作成しているユーザは、ｓ１４で表示装置１４に表示された合成顔画像を確認し、顔部品の変更が必要であるかどうかを判断し、変更が必要であると判断すると、顔部品の変更を行う旨を入力する。
【００２２】
人物推定装置１は、ｓ１５で顔部品の変更を行う旨の入力を受け付けると、ユーザが入力装置１３を操作することで、変更する顔部品の種類の指定を受け付け（ｓ１６）、ここで指定された種類の顔部品について、前回出力した顔部品画像と異なる特徴量の顔部品画像を第１の記憶部６から読み出して出力し（ｓ１７）、ｓ１２に戻って上記処理を繰り返す。ｓ１７で出力した顔部品画像も、表示装置１４において表示される。ユーザは、表示装置１４において所望の合成顔画像が表示されるまで、言い換えれば所望の合成顔画像が作成できるまで、ｓ１２〜ｓ１７の処理を繰り返す。
【００２３】
次に、この発明の実施形態である人物推定装置１における人物推定処理について説明する。図５は、この人物推定処理を示すフローチャートである。この人物推定処理は、上述した合成顔画像作成処理により作成した合成顔画像と、第２の記憶部８に記憶している照合対象者の顔画像とを照合し、この顔画像の人物を推定した推定結果を出力する処理である。人物推定装置１は、今回の照合に用いる合成顔画像に使用している顔部品画像毎に第１の記憶部６に記憶している特徴量を読み出す（ｓ２１）。また、人物推定装置１は、第２の記憶部８に記憶している顔画像を読み出し（ｓ２２）、ここで読み出した顔画像について顔部品毎の特徴量を抽出し（ｓ２３）、ｓ２１で読み出した特徴量とｓ２３で抽出した特徴量との類似度を算出する顔照合を行う（ｓ２４）。ｓ２２〜ｓ２４の処理は、第２の記憶部８に記憶している全ての顔画像について、繰り返し行う（ｓ２５）。人物推定装置１は、ｓ２２〜ｓ２５の処理を完了すると、今回算出した特徴量の類似度に基づいて、後述するような方法で今回の照合に用いた合成顔画像の人物を推定し（ｓ２６）、その推定結果を出力する（ｓ２７）。
【００２４】
ｓ２３では、ｓ２２で読み出した顔画像について顔部品毎の特徴量を抽出することとしたが、第２の記憶部８に記憶している顔画像について予め顔部品毎の特徴量を抽出しておいて、顔画像に関連付けして記憶しておくようにしてもよい。その場合、ｓ２３の処理は不要となり、ｓ２２にて第２の記憶部８に記憶している顔画像を読み出す際、関連付けして記憶されている顔部品毎の特徴量についても第２の記憶部８から読み出すようにすればよい。
【００２５】
ｓ２６では、算出した類似度が最大であった顔画像の人物を推定結果としてもよいし、また算出した類似度が予め定めた値よりも大きかった顔画像の人物全員を推定結果として顔画像で出力してもよい。算出した類似度が予め定めた値よりも大きかった顔画像の人物全員を推定結果として出力する場合、算出した類似度が大きかった順番に並べたリスト形式で出力するのが好ましい。
【００２６】
このように、この実施形態の人物推定装置１は、第１の記憶部６において顔部品画像と、この顔部品画像を切り出す元になった顔の全体画像から抽出した該当する顔部品の特徴量と、を対応づけて記憶しておき、この顔部品画像を組み合わせて作成した合成顔画像と、第２の記憶部８に記憶している照合対象者の顔画像と、を照合するときに、今回作成した合成顔画像から特徴量を抽出して用いるのではなく、第１の記憶部６に記憶している特徴量を用いる。これにより、顔部品画像を組み合わせて作成した合成顔画像の人物を推定する際でも、この合成顔画像の顔部品画像が隣合う境界部分に存在する画像の不連続の影響を受けることなく照合が行える。
【００２７】
次に、この発明の別の実施形態である人物推定装置１について説明する。図６は、別の実施形態の人物推定装置の構成を示すブロック図である。ここでは、上記実施形態と同じ構成については、同じ符号を付し、その説明を省略する。上記実施形態の人物推定装置１と構成上異なる点は、特徴量抽出部４に替えて特徴量抽出部４Ａを設けた点、および第１の記憶部６に替えて第１の記憶部６Ａを設けた点である。この実施形態にかかる人物推定装置１の第１の記憶部６Ａは、図７に示すように顔部品画像切出部５が切り出した顔部品画像と、この顔部品画像を切り出す元になった顔の全体画像とを対応づけて記憶する。第１の記憶部６Ａは、１つの顔の全体画像に、この顔画像から切り出した目、鼻、口、輪郭等の顔部品画像を対応付けて記憶する。また、特徴量抽出部４Ａは、第１の記憶部６Ａが記憶している顔の全体画像から顔部品の特徴量を抽出する。
【００２８】
さらに、この実施形態の人物推定装置１は、第１の記憶部６Ａに人物を撮像した顔画像を記憶する構成であるので、この第１の記憶部６Ａが記憶している顔画像を、合成顔画像作成部７が作成した合成顔画像と照合する照合対象者の顔画像の記憶領域として利用することもできる。この場合、上記実施形態の人物推定装置１で必要であった、第２の記憶部８を不要にできる。
【００２９】
次に、この実施形態の人物推定装置１の動作について説明する。まず、第１の記憶部６Ａに顔部品画像を記憶する顔部品画像記憶処理について説明する。図８は、この顔部品画像記憶処理を示すフローチャートである。この実施形態の人物推定装置１は、画像受付部２においてカメラ１１で撮像した画像や、スキャナ１２で読み取った画像等を受け付け（ｓ３１）、顔検出部３において今回受け付けた画像における顔の位置を検出する（ｓ３２）。次に、顔部品検出部５において今回受け付けた画像から、目、鼻、口、輪郭等の顔部品画像を切り出す（ｓ３３）。そして、ｓ３３で切り出した顔部品画像と、この顔部品画像を切り出す元になった画像（ｓ３１で受け付けた画像、またはこの画像から切り出した顔画像）と、を対応づけて第１の記憶部６Ａに記憶する（ｓ３４）。
【００３０】
このように、この実施形態の人物推定装置１は上記顔部品画像記憶処理を実行することにより、図７に示すように、顔部品画像と、この顔部品画像を切り出す元になった顔の全体画像と、を対応づけて第１の記憶部６Ａに記憶する。
【００３１】
次に、この実施形態の人物推定装置１における、合成顔画像作成処理について説明する。図９は、この合成顔画像作成処理を示すフローチャートである。人物推定装置１は、本体に対して合成顔画像の作成要求が入力されると、この処理を実行する。人物推定装置１は、目、鼻、口、輪郭等の顔部品毎に、第１の記憶部６Ａから顔部品画像を複数読み出し、出力する（ｓ４１）。ｓ４１で出力した顔部品画像は、表示装置１４において表示される。人物推定装置１は、ユーザが入力装置１３を操作することで、顔部品毎に、表示装置１４で表示している顔部品画像の選択を受け付け（ｓ４２）、ここで選択された顔部品毎の顔部品画像を組み合わせて合成顔画像を作成する（ｓ４３）。人物推定装置１は、ｓ４３で作成した合成顔画像を出力する（ｓ４４）。人物推定装置１がｓ４４で出力した合成顔画像は、表示装置１４において表示される。人物推定装置１は、今回出力した合成顔画像に対して、顔部品の変更を行うかどうかの入力を受け付ける（ｓ４５）。
【００３２】
この人物推定装置１で合成顔画像を作成しているユーザは、ｓ４４で表示装置１４に表示された合成顔画像を確認し、顔部品の変更が必要であるかどうかを判断し、変更が必要であると判断すると、顔部品の変更を行う旨を入力する。
【００３３】
人物推定装置１は、ｓ４５で顔部品の変更を行う旨の入力を受け付けると、ユーザが入力装置１３を操作することで、変更する顔部品の種類の指定を受け付け（ｓ４６）、ここで指定された種類の顔部品について、前回出力した顔部品画像と異なる顔部品画像を第１の記憶部６Ａから読み出して出力し（ｓ４７）、ｓ４２に戻って上記処理を繰り返す。ｓ４７で出力した顔部品画像も、表示装置１４において表示される。ユーザは、表示装置１４において所望の合成顔画像が表示されるまで、言い換えれば所望の合成顔画像が作成できるまで、ｓ４２〜ｓ４７の処理を繰り返す。
【００３４】
次に、この実施形態の人物推定装置１における人物推定処理について説明する。図１０は、この人物推定処理を示すフローチャートである。この人物推定処理は、上述した合成顔画像作成処理により作成した合成顔画像と、第１の記憶部６Ａに記憶している顔画像とを照合し、この顔画像の人物を推定した推定結果を出力する処理である。人物推定装置１は、今回の照合に用いる合成顔画像に使用している顔部品画像毎に、この顔部品画像を切り出す元になった顔の全体画像（第１の記憶部６Ａが記憶している）を読み出し（ｓ５１）、この顔画像から該当する顔部品の特徴量を抽出する（ｓ５２）。また、人物推定装置１は、第２の記憶部８に記憶している顔画像毎に顔部品の特徴量を抽出し（ｓ５３）、ｓ５２で抽出した特徴量とｓ５３で抽出した特徴量との類似度を算出する顔照合を行う（ｓ５４）。ｓ５２〜ｓ５４の処理は、第２の記憶部８に記憶している全ての顔画像について、繰り返し行う（ｓ５５）。人物推定装置１は、ｓ５２〜ｓ５５の処理を完了すると、今回算出した類似度に基づいて、今回の照合に用いた合成顔画像の人物を推定し（ｓ５６）、その推定結果を出力する（ｓ５７）。
【００３５】
ｓ５３では、第２の記憶部８に記憶している顔画像毎に顔部品の特徴量を抽出することとしたが、第２の記憶部８に記憶している顔画像について予め顔部品毎の特徴量を抽出しておいて、顔画像に関連付けして記憶しておくようにしてもよい。その場合、ｓ５３の処理にて第２の記憶部８に記憶している顔画像を読み出す際、関連付けして記憶されている顔部品毎の特徴量についても第２の記憶部８から読み出すようにすればよい。
【００３６】
ｓ５６では、上記実施形態と同様に、算出した類似度が最大であった顔画像の人物を推定結果として出力してもよいし、また算出した類似度が予め定めた値よりも大きかった顔画像の人物全員を推定結果として出力してもよい。また、算出した類似度が予め定めた値よりも大きかった顔画像の人物全員を推定結果として出力する場合、算出した類似度が大きかった順番に並べたリスト形式で出力するのが好ましい。
【００３７】
このように、この実施形態の人物推定装置１は、第１の記憶部６Ａにおいて顔部品画像と、この顔部品画像を切り出す元になった顔画像と、を対応づけて記憶し、この顔部品画像を組み合わせて作成した合成顔画像と、第２の記憶部８に記憶している人物の顔画像と、照合するときに、今回作成した合成顔画像から特徴量を抽出して用いるのではなく、今回使用した顔部品画像を切り出す元になった撮像顔画像から抽出した該当する顔部品の特徴量を用いる。これにより、顔部品画像を組み合わせて作成した合成顔画像の人物を推定する際でも、この合成顔画像の顔部品画像が隣合う境界部分に存在する画像の不連続の影響を受けることなく照合が行える。
【００３８】
なお、上記説明では、この実施形態の人物推定装置１は、第２の記憶部８を備えている場合を例にしたが、この第２の記憶部８を設けずに、第１の記憶部６Ａを照合対象者の顔画像の記憶領域として利用した場合には、上記人物推定処理において特徴量を抽出する顔画像を第１の記憶部６Ａから読み出す。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】この実施形態の人物推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】この実施形態の人物推定装置の第１の記憶部の記憶内容を示す図である。
【図３】この実施形態の人物推定装置における顔部品画像記憶処理を示すフローチャートである。
【図４】この実施形態の人物推定装置における合成顔画像作成処理を示すフローチャートである。
【図５】この実施形態の人物推定装置における人物推定処理を示すフローチャートである。
【図６】この実施形態の人物推定装置の構成を示すブロック図である。
【図７】この実施形態の人物推定装置の第１の記憶部の記憶内容を示す図である。
【図８】この実施形態の人物推定装置における顔部品画像記憶処理を示すフローチャートである。
【図９】この実施形態の人物推定装置における合成顔画像作成処理を示すフローチャートである。
【図１０】この実施形態の人物推定装置における人物推定処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００４０】
１−人物推定装置
２−画像受付部
３−顔検出部
４、４Ａ−特徴量抽出部
５−顔部品画像切出部
６、６Ａ−第１の記憶部
７−合成顔画像作成部
８−第２の記憶部
９−照合部
１０−推定部
【図１】
2005209013.tif 000003
【図２】
2005209013.tif 000004
【図３】
2005209013.tif 000005
【図４】
2005209013.tif 000006
【図５】
2005209013.tif 000007
【図６】
2005209013.tif 000008
【図７】
2005209013.tif 000009
【図８】
2005209013.tif 000010
【図９】
2005209013.tif 000011
【図１０】
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