(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
認識対象のパターンを入力する入力部と、
前記パターンから入力部分空間を算出する入力部分空間算出部と、
複数の第１辞書部分空間を記憶する辞書記憶部と、
前記複数の第１辞書部分空間の中から、前記入力部分空間との類似度が予め定めた基準を超える複数の第２辞書部分空間を抽出する抽出部と、
前記第２辞書部分空間において共通する成分を相対的に抑制する特徴変換を生成する変換生成部と、
前記各第２辞書部分空間、および、前記入力部分空間を前記特徴変換を用いて変換する変換部と、
前記変換された第２辞書部分空間の各々と前記変換された入力部分空間との類似度を算出する類似度算出部と、
前記類似度に基づいて前記認識対象を認識する認識部と、
を有するパターン認識装置。
【請求項２】
前記抽出部は、前記第１辞書部分空間において共通する成分を相対的に抑制する抽出用特徴変換を前記第１辞書部分空間と前記入力部分空間とに対して行ってから、前記入力部分空間と前記第１辞書部分空間との類似度を求める、
請求項１記載のパターン認識装置。
【請求項３】
認識対象のパターンを入力する入力部と、
前記パターンから入力部分空間を算出する入力部分空間算出部と、
複数の代表辞書部分空間、前記各代表辞書部分空間に属する複数の辞書部分空間において共通する成分を相対的に抑制する特徴変換、および、前記各代表辞書部分空間に属する複数の辞書部分空間を前記特徴変換により変換した変換辞書部分空間を記憶する辞書記憶部と、
前記複数の代表辞書部分空間の中から、前記入力部分空間との類似度が前記予め定めた基準を超える前記代表辞書部分空間を抽出する抽出部と、
抽出された前記代表辞書部分空間に関する前記特徴変換を用いて、前記入力部分空間を変換する変換部と、
抽出された前記代表辞書部分空間に関する前記変換辞書部分空間の各々と変換された前記入力部分空間との類似度を算出する類似度算出部と、
前記類似度に基づいて前記認識対象を認識する認識部と、
を有するパターン認識装置。
【請求項４】
前記辞書記憶部は、前記代表辞書部分空間において共通する成分を相対的に抑制する抽出用特徴変換を記憶し、
前記抽出部は、前記各代表辞書部分空間と前記入力部分空間とに対して前記抽出用特長変換を行ってから、前記各代表辞書部分空間と前記入力部分空間との類似度を求める、
請求項３記載のパターン認識装置。
【請求項５】
前記特徴変換は、制約相互部分空間法に基づく射影行列である、
前記請求項１から請求項４までのいずれか一項に記載のパターン認識装置。
【請求項６】
前記変換生成部は、前記特徴変換として、前記第２辞書部分空間の行列の固有ベクトルおよび固有値を用いて直交化行列を生成する、
請求項１又は請求項２に記載のパターン認識装置。
【請求項７】
前記特徴変換は、前記各代表辞書部分空間に属する複数の辞書部分空間の行列の固有ベクトルおよび固有値を用いて求められる直交化行列である、
請求項３又は請求項４に記載のパターン認識装置。
【請求項８】
辞書記憶部に予め記憶された複数の第１辞書部分空間を用いたパターン認識方法であって、
認識対象のパターンを入力し、
前記パターンから入力部分空間を算出し、
前記複数の第１辞書部分空間の中から、前記入力部分空間との類似度が予め定めた基準を超える複数の第２辞書部分空間を抽出し、
前記第２辞書部分空間において共通する成分を相対的に抑制する特徴変換を生成し、
前記各第２辞書部分空間、および、前記入力部分空間を前記特徴変換を用いて変換し、
前記変換された第２辞書部分空間の各々と前記変換された入力部分空間との類似度を算出し、
前記類似度に基づいて前記認識対象を認識する、
パターン認識方法。
【請求項９】
前記第２辞書部分空間の抽出では、前記第１辞書部分空間において共通する成分を相対的に抑制する抽出用特徴変換を前記第１辞書部分空間と前記入力部分空間とに対して行ってから、前記入力部分空間と前記第１辞書部分空間との類似度を求める、
請求項８記載のパターン認識方法。
【請求項１０】
予め辞書記憶部に記憶された複数の代表辞書部分空間、前記各代表辞書部分空間に属する複数の辞書部分空間において共通する成分を相対的に抑制する特徴変換、および、前記各代表辞書部分空間に属する複数の辞書部分空間を前記特徴変換により変換した変換辞書部分空間を用いたパターン認識方法であって、
認識対象のパターンを入力し、
前記パターンから入力部分空間を算出し、
前記複数の代表辞書部分空間の中から、前記入力部分空間との類似度が前記予め定めた基準を超える前記代表辞書部分空間を抽出し、
抽出された前記代表辞書部分空間に関する前記特徴変換を用いて、前記入力部分空間を変換し、
抽出された前記代表辞書部分空間に関する前記変換辞書部分空間の各々と変換された前記入力部分空間との類似度を算出し、
前記類似度に基づいて前記認識対象を認識する、
パターン認識方法。
【請求項１１】
前記辞書記憶部は、前記代表辞書部分空間において共通する成分を相対的に抑制する抽出用特徴変換を記憶し、
前記代表辞書部分空間の抽出では、前記各代表辞書部分空間と前記入力部分空間とに対して前記抽出用特徴変換を行ってから、前記各代表辞書部分空間と前記入力部分空間との類似度を求める、
請求項１０記載のパターン認識方法。
【請求項１２】
前記特徴変換は、制約相互部分空間法に基づく射影行列である、
前記請求項８から請求項１１までのいずれか一項に記載のパターン認識方法。
【請求項１３】
前記特徴変換の生成では、前記特徴変換として、前記第２辞書部分空間の行列の固有ベクトルおよび固有値を用いて直交化行列を生成する、
請求項８又は請求項９に記載のパターン認識方法。
【請求項１４】
前記特徴変換は、前記各代表辞書部分空間に属する複数の辞書部分空間の行列の固有ベクトルおよび固有値を用いて求められる直交化行列である、
請求項１０又は請求項１１に記載のパターン認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はパターン認識を行なう装置とその方法に関する。例えば、人間の顔、文字、指
紋などの画像に関するパターン認識や、音声に関するパターン認識に応用可能である。
【背景技術】
【０００２】
顔画像を用いた個人認証などにおいて、制約相互部分空間法（特許文献１）は優れた認
識手法として知られている。この手法は、カメラから入力された入力部分空間と登録者の
個人性を表す辞書部分空間を制約部分空間へ射影し、射影後の入力部分空間と辞書部分空
間の正準角を類似度として認識を行なう方法である。
【０００３】
制約部分空間へ射影することにより、被認証者と被認証者以外の登録者との類似度を低
下させ、他人と間違われることの少ない認証を行なうことができる。
【特許文献１】特開２０００−０３００６５公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
前述のように制約相互部分空間法は、被認証者と被認証者以外の人物との類似度を低下
させることにより、識別性能を向上させる効果を持つ。この効果は、登録者数が数十人か
ら数百人の場合には十分に有効であったが、登録者数が更に増加した場合はその有効性が低下する可能性がある。
【０００５】
そのため、登録者数が多数の場合においても安定して高い認証精度を有する認証技術の開発が課題となっている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一側面のパターン認識装置は、認識対象のパターンを入力する入力部と、前記パターンから入力部分空間を算出する入力部分空間算出部と、複数の第１辞書部分空間を記憶する辞書記憶部と、前記複数の第１辞書部分空間の中から、前記入力部分空間との類似度が予め定めた基準を超える複数の第２辞書部分空間を抽出する抽出部と、前記第２辞書部分空間において共通する成分を相対的に抑制する特徴変換を生成する変換生成部と、前記各第２辞書部分空間、および、前記入力部分空間を前記特徴変換を用いて変換する変換部と、前記変換された第２辞書部分空間の各々と前記変換された入力部分空間との類似度を算出する類似度算出部と、前記類似度に基づいて前記認識対象を認識する認識部とを有する。
【発明の効果】
【０００７】
登録者数が増加しても高い識別能力を有する。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下では、顔画像を用いた個人認証装置を例として、本発明に関する３つの実施例につ
いて説明する。
【０００９】
［第１の実施例］  
本発明に関する第一の実施例について、図１および図２を参照しながら説明する。
【００１０】
［１］構成  
図１は本実施例における個人認証装置１００の構成を示すブロック図である。
【００１１】
個人認証装置１００は、画像入力部１０１、入力部分空間生成部１０２、辞書部分空間
格納部１０３、射影行列格納部１０４、射影演算部１０５、部分空間類似度計算部１０６
、第二射影行列算出部１０８、第二射影演算部１０９、第二部分空間類似度計算部１１０
、および認証判定部１０７を有する。
【００１２】
［２］動作  
まず画像入力部１０１は、被認証者の顔を含む画像をカメラを用いて複数枚撮像し（ス
テップ２０１）、画像中から顔領域を切り出し（ステップ２０２）、顔領域のパターンを
特徴ベクトルとして抽出する（ステップ２０３）。
【００１３】
顔領域は、例えば瞳や鼻腔などの顔特徴点を検出し、それらの位置を基準とすることで
決定することができる。抽出された特徴ベクトルは、入力部分空間生成部１０２へ送られ
る。
【００１４】
入力部分空間生成部１０２は、予め決めておいた本数の特徴ベクトルが獲得されれば（
ステップ２０４）、主成分分析によって入力部分空間を算出する（ステップ２０５）。
【００１５】
辞書部分空間格納部１０３は、Ｒ個の辞書部分空間を格納している。各辞書部分空間は
、１人の登録者の顔の見え方に関する個人性を表している。
【００１６】
射影行列格納部１０４は、制約部分空間Ｃへの射影演算を行なうための射影行列Ｐを格
納している。
【００１７】
射影演算部１０５は、射影行列格納部１０４に格納されている射影行列Ｐを用いて、入
力部分空間およびＲ個全ての辞書部分空間を制約部分空間Ｃへ射影する（ステップ２０６
）。
【００１８】
射影行列Ｐは、前述のＲ個の辞書部分空間で共通する成分を相対的に抑制させる性質を
持つ。すなわち、被認証者の入力部分空間と、登録者に含まれる被認証者以外の人物の辞
書部分空間との類似度を低下させる効果を持つ。この効果により、ステップ２０６の処理
を行なわない認証方法（相互部分空間法）と比較して、他人と間違われにくい認証を行な
うことができる。
【００１９】
部分空間類似度演算部１０６は、射影変換された入力部分空間とＲ個の辞書部分空間の
類似度を、相互部分空間法によりＲ個算出する（ステップ２０７）。
【００２０】
第二射影行列算出部１０８は、Ｒ個の辞書部分空間の中から、部分空間類似度演算部１
０６において算出された類似度が予め定めた基準よりも高いＫ個を抽出し（ステップ２１
１）、それらＫ個の辞書部分空間を用いて、制約部分空間Ｃ２への射影行列Ｐ２を算出す
る（ステップ２１２）。
【００２１】
第二射影演算部１０９は、第二射影行列算出部１０８において算出された射影行列Ｐ２
を用いて、入力部分空間と前記Ｋ個の辞書部分空間を制約部分空間Ｃ２へ射影する（ステ
ップ２１３）。
【００２２】
射影行列Ｐ２は、前述のＫ個の辞書部分空間で共通する成分を相対的に抑制させる性質
を持つ。すなわち、被認証者の入力部分空間と、前記Ｋ個の辞書部分空間に含まれる被認
証者以外の人物をあらわす辞書部分空間との類似度を低下させる効果を持つ。
【００２３】
ステップ２０６における射影行列Ｐは、登録者全員の辞書部分空間どうしの類似度を低
下させるように最適化されている。
【００２４】
一方ステップ２１３における射影行列Ｐ２は、登録者のうち被認証者と類似したＫ人の
辞書部分空間どうしの類似度を低下させるように最適化されている。一般に、人数が少な
い方が辞書部分空間どうしの類似度を低下させる効果は高い。従って、前記Ｋ人の識別に
関しては、射影行列Ｐよりも射影行列Ｐ２の方が高い識別能力を持つ。射影行列Ｐ２を用
いたステップ２１３の処理により、被認証者が、被認証者に類似したＫ−１人の他人と間
違われることを防ぐことが可能となる。
【００２５】
第二部分空間類似度計算部１１０は、第二射影演算部１０９において射影変換された入
力部分空間とＫ個の辞書部分空間の類似度を、相互部分空間法によって計算する（ステッ
プ２１４）。
【００２６】
認証判定部１０７は、第二部分空間類似度計算部１１０で算出されたＫ個の類似度の中
で最大値である最大類似度Ｓ２が予め設定された閾値よりも大きければ（ステップ２０８
）、最大類似度Ｓ２が算出された辞書部分空間に対応する登録者を被認証者と同一人物で
あると判定する（ステップ２０９）。
【００２７】
最大類似度Ｓ２が閾値よりも小さければ、被認証者は登録者の誰とも異なる人物である
と判定する（ステップ２１０）。
【００２８】
［３］本実施例の効果  
以上のように本発明に関する実施形態１は、従来の制約相互部分空間法による認証に、
更に識別能力の高い射影演算を用いた類似度計算処理を加えることにより、より高精度な
認証を行なうことを特徴とする。
【００２９】
［４］変形例  
本実施例では、ステップ２１１において入力部分空間との類似度が高いＫ個の辞書部分
空間を用いて第二射影行列を算出したが、辞書部分空間数Ｋを固定せず、入力部分空間と
の類似度が閾値以上である辞書部分空間を用いて第二射影行列を算出することも可能であ
る。
【００３０】
またステップ２１３において、入力部分空間と辞書部分空間を直接制約部分空間Ｃ２へ
射影したが、まず制約部分空間Ｃへ射影し、射影後の部分空間を更に制約部分空間Ｃ２へ
射影することも可能である。
【００３１】
［第２の実施例］  
本発明に関する第二の実施例について、ブロック図３およびフローチャート図４を参照
しながら説明する。
【００３２】
［１］構成  
ブロック図３は本実施例における個人認証装置３００の構成を表す。個人認証装置３０
０は、画像入力部３０１、入力部分空間生成部３０２、代表辞書格納部３１１、射影行列
格納部３０４、射影演算部３０５、部分空間類似度計算部３０６、第二射影行列選択部３
０８、第二射影行列格納部３０９、第二射影演算部３１０、辞書部分空間格納部３０３、
第二部分空間類似度計算部３１２、および認証判定部３０７を有する。
【００３３】
［２］動作  
まず画像入力部３０１は、被認証者の顔を含む画像をカメラを用いて複数枚撮像し（ス
テップ４０１）、画像中から顔領域を切り出し（ステップ４０２）、顔領域のパターンを
特徴ベクトルとして抽出する（ステップ４０３）。
【００３４】
顔領域は、例えば瞳や鼻腔などの顔特徴点を検出し、それらの位置を基準とすることで
決定することができる。抽出された特徴ベクトルは、入力部分空間生成部３０２へ送られ
る。
【００３５】
入力部分空間生成部３０２は、予め決めておいた本数の特徴ベクトルが獲得されれば（
ステップ４０４）、主成分分析によって入力部分空間を算出する（ステップ４０５）。
【００３６】
代表辞書格納部３０３は、Ｔ個の代表辞書部分空間を格納している。これらの代表辞書
部分空間は、登録されている全ての辞書部分空間の中から任意に選ばれた辞書部分空間で
ある。
【００３７】
射影行列格納部３０４は、制約部分空間Ｃへの射影演算を行なうための射影行列Ｐを格
納している。
【００３８】
射影演算部３０５は、射影行列格納部３０４に格納されている射影行列Ｐを用いて、入
力部分空間およびＴ個の代表辞書部分空間を制約部分空間Ｃへ射影する（ステップ４０６
）。
【００３９】
部分空間類似度演算部３０６は、射影変換された入力部分空間とＴ個の代表辞書部分空
間の類似度を、相互部分空間法によりＴ個算出する（ステップ４０７）。
【００４０】
第二射影行列選択部３０８は、Ｔ個の代表辞書部分空間の中から、部分空間類似度演算
部３０６において算出された類似度が最も高い代表辞書部分空間Ｄを選択し（ステップ４
１１）、代表辞書部分空間Ｄと対応する射影行列Ｐ２を第二射影行列格納部３０９から取
得する（ステップ４１２）。
【００４１】
第二射影行列格納部３０９は、Ｔ個の代表辞書部分空間Ｄの各々に対応するＴ個の射影
行列Ｐ２ｎ（ｎ＝１，２，・・・，Ｔ）を格納する。
【００４２】
射影行列Ｐ２ｎは、対応する代表辞書部分空間との類似度が予め定めた基準より高いＷ
個の辞書部分空間を用いて作成された射影行列である。射影行列Ｐ２ｎはＷ個の辞書部分
空間で共通する成分を相対的に抑制する性質を持つ。すなわち、射影行列Ｐ２ｎはＷ個の
辞書部分空間同士の類似度を低下させる効果を持つ。したがって、代表辞書部分空間との
類似度が高い部分空間については高い識別性能を有する。
【００４３】
第二射影行列格納部３０９は、第二射影行列選択部３０８から代表辞書部分空間Ｄに対
応する射影行列を要求する信号を受け、射影行列Ｐ２ｎの中から代表辞書部分空間Ｄに対
応するものを射影行列Ｐ２として第二射影行列選択部３０８へ送る。
【００４４】
第二射影演算部３１０は、第二射影行列選択部３０８が第二射影行列格納部３０９から
取得した射影行列Ｐ２を用いて、まず入力部分空間を制約部分空間Ｃ２へ射影する。
【００４５】
次に辞書部分空間格納部３０３に格納されている全ての辞書部分空間から、代表辞書部
分空間Ｄとの類似度が高い辞書部分空間Ｗ個を取得し、制約部分空間Ｃ２へ射影する（ス
テップ４１３）。
【００４６】
ステップ４０６における射影行列Ｐは、登録者全員の辞書部分空間どうしの類似度を低
下させるように最適化されている。一方ステップ４１３における射影行列Ｐ２は、登録者
のうち被認証者と類似したＷ人の辞書部分空間どうしの類似度を低下させるように最適化
されている。言い換えれば、射影行列Ｐ２は、被認証者の入力部分空間と、代表辞書部分
空間Ｄとの類似度が高いＷ個の辞書部分空間に含まれるＷ−１人の他人の辞書部分空間と
の類似度を低下させる効果を持つ。
【００４７】
一般に、人数が少ない方が辞書部分空間どうしの類似度を低下させる効果は高い。従っ
て、前記Ｗ人の識別に関しては、射影行列Ｐよりも射影行列Ｐ２の方が高い識別能力を持
つ。射影行列Ｐ２を用いたステップ４１３の処理により、被認証者が、被認証者に類似し
たＷ−１人の他人と間違われることを防ぐことが可能となる。
【００４８】
辞書部分空間格納部３０３は、第二射影演算部３１０から代表辞書部分空間Ｄとの類似
度が高いＷ個の辞書部分空間を要求する信号を受け取り、それらを第二射影演算部３１０
へ送る。
【００４９】
第二部分空間類似度計算部３１２は、第二射影演算部３１０において射影変換された入
力部分空間とＷ個の辞書部分空間の類似度を、相互部分空間法によって計算する（ステッ
プ４１４）。
【００５０】
認証判定部３０７は、第二部分空間類似度計算部３１２で計算されたＷ個の類似度の中
で最も高い値をＳ２とした場合、Ｓ２が予め設定された閾値よりも大きければ（ステップ
４０８）、Ｓ２が算出された辞書部分空間に対応する登録者を被認証者と同一人物である
と判定する（ステップ４０９）。Ｓ２が閾値よりも小さければ、被認証者は登録者の誰と
も異なる人物であると判定する（ステップ４１０）。
【００５１】
［３］本実施例の効果  
本実施例ならば、登録されている全ての辞書部分空間を予め複数の部分空間群に分類す
るとともに、各分類に対して代表部分空間を予め用意しておくので、第１の実施例よりも
高速に認識処理を実行できる。
【００５２】
［４］本実施例の変形例  
本実施例における代表辞書部分空間は、登録されている全ての辞書部分空間の中から任
意に選ばれた辞書部分空間であるが、登録されている全ての辞書部分空間の集合の中でな
るべく一様に分布するように、代表辞書部分空間どうしの類似度が低くなるように選択す
ることも可能である。
【００５３】
また、各代表辞書部分空間に対応する射影行列Ｐ２ｎ（ｎ＝１，２，…，Ｔ）は、対応
する代表辞書部分空間との類似度が高いＷ個の辞書部分空間のみを用いて作成された射影
行列であるが、辞書部分空間数Ｗを固定せず、代表辞書部分空間との類似度が閾値以上で
ある辞書部分空間を用いて射影行列を算出することも可能である。
【００５４】
ステップ４１３において、辞書部分空間格納部３０３に格納されている全ての辞書部分
空間から、代表辞書部分空間Ｄとの類似度が高い辞書部分空間Ｗ個を取得し、入力部分空
間との照合を行なっているが、入力部分空間との類似度が閾値以上である辞書部分空間、
もしくは入力部分空間との類似度が高いＹ個の辞書部分空間を用いて照合を行うことも可
能である。
【００５５】
また、１つの辞書部分空間が複数の分類に属していても構わない。すなわち、ある代表
辞書部分空間に対応付けられたＷ個の辞書部分空間のうちの一部または全部が、他の代表
辞書部分空間に対応付けられていても構わない。この構成は、ある辞書部分空間との類似
度が予め定めた基準より高い代表辞書部分空間が複数存在する場合に、認識精度を向上さ
せるのに有用であると考えられる。
【００５６】
［第３の実施例］  
第一および第二の実施例では、制約相互部分空間法に基づく射影変換器を用いた方法を
説明したが、第二変換器として制約相互部分空間法以外のパターン認識手法における特徴
変換器を用いることもできる。本実施例では、そのような特徴変換器として、直交相互部
分空間法における直交化変換器を用いた例について説明する。
【００５７】
［１］直交相互部分空間法の概要  
直交相互部分空間法は、制約相互部分空間法と同様に、入力部分空間と辞書部分空間に
対して他人との類似度を低下させる変換を施すことにより、高い認識性能を実現する手法
である。そのような変換として、制約相互部分空間法では制約空間への射影行列を用いた
が、直交相互部分空間法では直交化行列を用いる。直交化行列Ｏｏｓｍは以下の式によっ
て計算する。
【数１】
0004514680.tif 000002
【００５８】
（１）式において、Ｘｉｊはｉ番目のカテゴリにおけるｊ番目の辞書パターン、Ｎｉは
ｉ番目のカテゴリの辞書パターンの数を表す。
【００５９】
（２）式において、Ｒはカテゴリの個数を表す。
【００６０】
（３）式において、ＢＡは行列Ａの固有ベクトルを並べた行列、ＤＡは行列Ａの固有値
による対角行列を表す。
【００６１】
［２］構成  
図５は、本実施例における個人認証装置５００のブロック図である。本実施例は、第１
の実施例の制約相互部分空間法を直交相互部分空間法に置き換えたものである。
【００６２】
個人認証装置５００は、画像入力部５０１、入力部分空間生成部５０２、辞書部分空間
格納部５０３、直交化行列格納部５０４、直交化演算部５０５、部分空間類似度計算部５
０６、第二直交化行列算出部５０８、第二直交化演算部５０９、第二部分空間類似度計算
部５１０、および認証判定部５０７を有する。
【００６３】
［３］動作  
まず画像入力部５０１は、被認証者の顔を含む画像をカメラを用いて複数枚撮像し（ス
テップ６０１）、画像中から顔領域を切り出し（ステップ６０２）、顔領域のパターンを
特徴ベクトルとして抽出する（ステップ６０３）。
【００６４】
顔領域は、例えば瞳や鼻腔などの顔特徴点を検出し、それらの位置を基準とすることで
決定することができる。抽出された特徴ベクトルは、入力部分空間生成部５０２へ送られ
る。
【００６５】
入力部分空間生成部５０２は、予め決めておいた本数の特徴ベクトルが獲得されれば（
ステップ６０４）、主成分分析によって入力部分空間を算出する（ステップ６０５）。
【００６６】
辞書部分空間格納部５０３は、Ｒ個の辞書部分空間を格納している。各辞書部分空間は
、１人の登録者の顔の見え方に関する個人性を表している。
【００６７】
直交化行列格納部５０４は、他人との類似度を低下させる直交化演算を行なうための行
列Ｑを格納している。
【００６８】
直交化演算部５０５は、直交化行列格納部５０４に格納されている射影行列Ｑを用いて
、入力部分空間およびＲ個全ての辞書部分空間を直交化変換する（ステップ６０６）。
【００６９】
射影行列Ｑ（直交化行列Ｑ）は、Ｒ個の辞書部分空間で共通な成分を相対的に抑制する
性質を有する。すなわち、射影行列Ｑによる変換は、被認証者の入力部分空間と、登録者
に含まれる被認証者以外の人物の辞書部分空間との類似度を低下させる効果を持つ。この
効果により、ステップ６０６の処理を行なわない認証方法（相互部分空間法）と比較して
、他人と間違われにくい認証を行なうことができる。
【００７０】
部分空間類似度演算部５０６は、直交化変換された入力部分空間とＲ個の辞書部分空間
の類似度を、相互部分空間法によりＲ個算出する（ステップ６０７）。
【００７１】
第二直交化行列算出部５０８は、Ｒ個の辞書部分空間の中から、部分空間類似度演算部
５０６において算出された類似度が高いＫ個を抽出し（ステップ６１１）、それらＫ個の
辞書部分空間を用いて、第二直交化行列Ｑ２を算出する（ステップ６１２）。
【００７２】
第二直交化演算部５０９は、第二射影行列算出部５０８において算出された射影行列Ｑ
２を用いて、入力部分空間と前記Ｋ個の辞書部分空間を直交化変換する（ステップ６１３
）。
【００７３】
直交化行列Ｑ２は、Ｋ個の辞書部分空間で共通な成分を相対的に抑制する性質を有する
。すなわち、直交化行列Ｑ２による変換は、被認証者の入力部分空間と、前記Ｋ個の辞書
部分空間に含まれる被認証者以外の人物をあらわす辞書部分空間との類似度を低下させる
効果を持つ。
【００７４】
ステップ６０６における直交化行列Ｑは、登録者全員の辞書部分空間どうしの類似度を
低下させるように最適化されている。一方ステップ６１３における射影行列Ｑ２は、登録
者のうち被認証者と類似したＫ人の辞書部分空間どうしの類似度を低下させるように最適
化されている。
【００７５】
一般に、人数が少ない方が辞書部分空間どうしの類似度を低下させる効果は高い。従っ
て、前記Ｋ人の識別に関しては、直交化行列Ｑよりも直交化行列Ｑ２の方が高い識別能力
を持つ。直交化行列Ｑ２を用いたステップ６１３の処理により、被認証者が、被認証者に
類似したＫ−１人の他人と間違われることを防ぐことが可能となる。
【００７６】
第二部分空間類似度計算部５１０は、第二直交化演算部５０９において直交化変換され
た入力部分空間とＫ個の辞書部分空間の類似度を、相互部分空間法によって計算する（ス
テップ４１１）。
【００７７】
認証判定部５０７は、第二部分空間類似度計算部５１０で算出されたＫ個の類似度の最
大値である最大類似度Ｓ２予め設定された閾値よりも大きければ（ステップ６０８）、Ｓ
２が算出された辞書部分空間に対応する登録者を被認証者と同一人物であると判定する（
ステップ６０９）。Ｓ２が閾値よりも小さければ、被認証者は登録者の誰とも異なる人物
であると判定する（ステップ６１０）。
【００７８】
［実施形態のまとめ］  
以上の各実施例で説明したように、本発明の実施形態は、まず入力部分空間と辞書部分
空間の類似性を調べ、次に入力部分空間との類似度が高い辞書部分空間について、更に高
い識別能力を持つ識別器を用いて再度識別を行なう。これにより識別精度を向上させてい
る。
【００７９】
尚、本発明の実施例は顔画像認識の例に説明を行なったが、本発明は顔画像認識に限ら
ず、文字、音声、指紋などのパターン認識に応用することも可能である。すなわち、入力
部分空間および辞書部分空間を文字、音声、指紋などのパターンに基づいて生成すること
により、本発明をパターン認識に適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００８０】
【図１】本発明の第一実施例における個人認証装置の構成を表すブロック図。
【図２】本発明の第一実施例における個人認証装置の処理の流れを表すフローチャート。
【図３】本発明の第二実施例における個人認証装置の構成を表すブロック図。
【図４】本発明の第二実施例における個人認証装置の処理の流れを表すフローチャート。
【図５】本発明の第三実施例における個人認証装置の構成を表すブロック図。
【図６】本発明の第三実施例における個人認証装置の処理の流れを表すフローチャート。
【符号の説明】
【００８１】
１０１  画像入力部
１０２  入力空間生成部
１０３  辞書部分空間格納部
１０４  射影行列格納部
１０５  射影演算部
１０６  部分空間類似度計算部
１０７  認証判定部
１０８  第二射影行列算出部
１０９  第二射影演算部
１１０  第二部分空間類似度計算部
【図１】
0004514680.tif 000003
【図２】
0004514680.tif 000004
【図３】
0004514680.tif 000005
【図４】
0004514680.tif 000006
【図５】
0004514680.tif 000007
【図６】
0004514680.tif 000008