(57)【要約】【課題】対象者の通行速度や人数に依存せず対象者の認識を行なうことが可能となる人物認識装置、人物認識方法および入退場管理システムを提供する。【解決手段】人物の顔特徴情報を利用してあらかじめ登録されている人物を認識する人物認識装置において、対象者の通行速度、通行人数、通行者との距離、認識処理開始からの経過時間の情報から、認識処理にかけられる負荷の度合いに応じて認識処理の精度や対象者を制御する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象者から得られた生体特徴情報をあらかじめ登録された少なくとも１つ以上の生体特徴情報と照合することで当該対象者はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する人物認識装置において、
対象者の生体情報を含む画像を取得する画像取得手段と、
この画像取得手段により取得された画像から生体領域を検出する生体検出手段と、
この生体検出手段により検出された生体領域から個人の生体特徴情報を抽出する生体特徴抽出手段と、
あらかじめ対象者の生体情報から得られた個人の生体特徴情報が登録されている登録生体特徴管理手段と、
前記対象者に係る情報を求め、この求めた対象者に係る情報に応じて認識処理精度を決定する認識処理精度決定手段と、
この認識処理精度決定手段により決定された認識処理精度に基づき、前記生体特徴抽出手段により抽出された生体特徴情報と前記登録生体特徴管理手段に登録されている生体特徴情報とを照合することにより、当該対象者はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する認識手段と、
を具備したことを特徴とする人物認識装置。
【請求項２】
前記認識処理精度決定手段で決定する認識処理精度は、認識処理に利用する生体特徴情報の解像度であることを特徴とする請求項１記載の人物認識装置。
【請求項３】
前記認識処理精度決定手段で決定する認識処理精度は、認識処理に利用する生体特徴情報の処理対象領域であることを特徴とする請求項１記載の人物認識装置。
【請求項４】
前記認識処理精度決定手段で決定する認識処理精度は、認識処理に利用する生体特徴情報の計算精度であることを特徴とする請求項１記載の人物認識装置。
【請求項５】
前記認識手段は、前記認識処理精度決定手段により決定された認識処理精度に基づき照合処理を行なうことにより、対象者の通行速度が速い時や対象者の人数が多い時に認識開始時から早い時間でかつ簡素な処理で照合処理を完了させ、以降その対象者は照合済みとして処理対象から除外し、処理対象となる他の対象者に対して照合処理の負荷を割当てることを特徴とする請求項１記載の人物認識装置。
【請求項６】
対象者から得られた生体特徴情報をあらかじめ登録された少なくとも１つ以上の生体特徴情報と照合することで当該対象者はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する人物認識装置において、
対象者の生体情報を含む画像を取得する画像取得手段と、
この画像取得手段により取得された画像から生体領域を検出する生体検出手段と、
この生体検出手段により検出された生体領域から個人の生体特徴情報を抽出する生体特徴抽出手段と、
あらかじめ対象者の生体情報から得られた個人の生体特徴情報が登録されている登録生体特徴管理手段と、
前記対象者に係る情報を求め、この求めた対象者に係る情報に応じて認識対象となる対象者およびその人数を決定する認識対象決定手段と、
この認識対象決定手段により決定された認識対象となる対象者およびその人数に基づき、前記生体特徴抽出手段により抽出された生体特徴情報と前記登録生体特徴管理手段に登録されている生体特徴情報とを照合することにより、当該対象者はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する認識手段と、
を具備したことを特徴とする人物認識装置。
【請求項７】
前記認識対象決定手段で決定する認識対象となる対象者およびその人数は、過去の照合履歴などから求められる日時や場所に応じた利用頻度が高い人物を認識対象となる優先度を高く設定することを特徴とする請求項６記載の人物認識装置。
【請求項８】
前記認識対象決定手段で決定する認識対象となる対象者およびその人数は、管理者などがあらかじめ定めた日時や場所に応じた人物を認識対象となる優先度を高く設定することを特徴とする請求項６記載の人物認識装置。
【請求項９】
前記認識対象決定手段で決定する認識対象となる対象者およびその人数は、要注意人物やＶＩＰのような対象者として認識漏れがないことが望まれる人物を認識対象となる優先度を高く設定することを特徴とする請求項６記載の人物認識装置。
【請求項１０】
前記認識手段は、前記認識対象決定手段により決定された認識対象となる対象者およびその人数に基づき照合処理を行なうことにより、対象者の通行速度が速い時や対象者の人数が多い時に認識開始時から早い時間で認識対象の人数を優先度の高い人物に絞った簡素な処理で照合処理を完了させ、以降その対象者は照合済みとして処理対象から除外し、処理対象となる他の対象者に対して照合処理の負荷を割当てることを特徴とする請求項６記載の人物認識装置。
【請求項１１】
対象者から得られた生体特徴情報をあらかじめ登録された少なくとも１つ以上の生体特徴情報と照合することで当該対象者はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する人物認識装置において、
対象者の生体情報を含む画像を取得する画像取得手段と、
この画像取得手段により取得された画像から生体領域を検出する生体検出手段と、
この生体検出手段により検出された生体領域から個人の生体特徴情報を抽出する生体特徴抽出手段と、
あらかじめ対象者の生体情報から得られた個人の生体特徴情報が登録されている登録生体特徴管理手段と、
前記生体特徴抽出手段により抽出された生体特徴情報と前記登録生体特徴管理手段に登録されている生体特徴情報とを照合することにより、当該対象者はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する認識手段と、
この認識手段において通常の認識処理が行なえないと判断したとき、前記対象者に係る情報を求め、この求めた対象者に係る情報に応じて認識対象者の確認方法を決定する認識対象者確認方法決定手段と、
この認識対象者確認方法決定手段により決定された認識対象者の確認方法に基づき当該対象者はあらかじめ登録された人物であるか否かの確認を行なう確認手段と、
を具備したことを特徴とする人物認識装置。
【請求項１２】
前記確認手段は、対象者に対する認識時間に余裕がない場合、少なくとも前記画像取得手段により取得された画像を遠隔地に設置された確認装置に対し送信することで管理者による目視確認を可能とすることを特徴とする請求項１１記載の人物認識装置。
【請求項１３】
前記確認手段は、対象者に対する認識時間に余裕がない場合、少なくとも前記画像取得手段により取得された画像に対し認識処理が行なわていないという情報を付与した上で履歴情報として保存手段に保存することを特徴とする請求項１１記載の人物認識装置。
【請求項１４】
前記確認手段は、対象者に対する認識時間に余裕がない場合、前記生体特徴抽出手段により抽出された生体特徴情報を別に準備した認識処理装置に送信して認識処理を行なわせることを特徴とする請求項１１記載の人物認識装置。
【請求項１５】
前記確認手段は、対象者に対する認識時間に余裕がない場合、認識対象者を間引きして人数を減らし一部の対象者のみを認識対象とするよう前記認識手段を制御することを特徴とする請求項１１記載の人物認識装置。
【請求項１６】
前記生体特徴情報は、人物の顔、網膜、口、虹彩、指紋、掌紋、耳、人体の一部の静脈などの特徴を利用することを特徴とする請求項１、請求項６、請求項１１のいずれかに記載の人物認識装置。
【請求項１７】
前記対象者に係る情報とは認識対象となる対象者の歩行速度であることを特徴とする請求項１、請求項６、請求項１１のいずれかに記載の人物認識装置。
【請求項１８】
前記対象者に係る情報とは認識対象となる対象者の人数であることを特徴とする請求項１、請求項６、請求項１１のいずれかに記載の人物認識装置。
【請求項１９】
前記対象者に係る情報とは認識対象となる対象者との距離であることを特徴とする請求項１、請求項６、請求項１１のいずれかに記載の人物認識装置。
【請求項２０】
前記対象者に係る情報とは認識対象となる対象者の認識処理開始からの経過時間であることを特徴とする請求項１、請求項６、請求項１１のいずれかに記載の人物認識装置。
【請求項２１】
対象者から得られた生体特徴情報をあらかじめ登録された少なくとも１つ以上の生体特徴情報と照合することで当該対象者はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する人物認識方法において、
対象者の生体情報を含む画像を取得する画像取得ステップと、
この画像取得ステップにより取得された画像から生体領域を検出する生体検出ステップと、
この生体検出ステップにより検出された生体領域から個人の生体特徴情報を抽出する生体特徴抽出ステップと、
前記対象者に係る情報を求め、この求めた対象者に係る情報に応じて認識処理精度を決定する認識処理精度決定ステップと、
この認識処理精度決定ステップにより決定された認識処理精度に基づき、前記生体特徴抽出ステップにより抽出された生体特徴情報と、あらかじめ対象者の生体情報から得られた個人の生体特徴情報が登録されている登録生体特徴管理手段に登録されている生体特徴情報とを照合することにより、当該対象者はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する認識ステップと、
を具備したことを特徴とする人物認識方法。
【請求項２２】
対象者から得られた生体特徴情報をあらかじめ登録された少なくとも１つ以上の生体特徴情報と照合することで当該対象者はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する人物認識方法において、
対象者の生体情報を含む画像を取得する画像取得ステップと、
この画像取得ステップにより取得された画像から生体領域を検出する生体検出ステップと、
この生体検出ステップにより検出された生体領域から個人の生体特徴情報を抽出する生体特徴抽出ステップと、
前記対象者に係る情報を求め、この求めた対象者に係る情報に応じて認識対象となる対象者およびその人数を決定する認識対象決定ステップと、
この認識対象決定ステップにより決定された認識対象となる対象者およびその人数に基づき、前記生体特徴抽出ステップにより抽出された生体特徴情報と、あらかじめ対象者の生体情報から得られた個人の生体特徴情報が登録されている登録生体特徴管理手段に登録されている生体特徴情報とを照合することにより、当該対象者はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する認識ステップと、
を具備したことを特徴とする人物認識方法。
【請求項２３】
対象者から得られた生体特徴情報をあらかじめ登録された少なくとも１つ以上の生体特徴情報と照合することで当該対象者はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する人物認識方法において、
対象者の生体情報を含む画像を取得する画像取得ステップと、
この画像取得ステップにより取得された画像から生体領域を検出する生体検出ステップと、
この生体検出ステップにより検出された生体領域から個人の生体特徴情報を抽出する生体特徴抽出ステップと、
前記生体特徴抽出ステップにより抽出された生体特徴情報と、あらかじめ対象者の生体情報から得られた個人の生体特徴情報が登録されている登録生体特徴管理手段に登録されている生体特徴情報とを照合することにより、当該対象者はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する認識ステップと、
この認識ステップにおいて通常の認識処理が行なえないと判断したとき、前記対象者に係る情報を求め、この求めた対象者に係る情報に応じて認識対象者の確認方法を決定する認識対象者確認方法決定ステップと、
この認識対象者確認方法決定ステップにより決定された認識対象者の確認方法に基づき当該対象者はあらかじめ登録された人物であるか否かの確認を行なう確認ステップと、
を具備したことを特徴とする人物認識方法。
【請求項２４】
入退場者から得られた生体特徴情報をあらかじめ登録された少なくとも１つ以上の生体特徴情報と照合することで当該入退場者はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定し、この判定結果に基づき当該入退場者の入退場対象エリアに対する入退場を制御する入退場管理システムにおいて、
入退場者の生体情報を含む画像を取得する画像取得手段と、
この画像取得手段により取得された画像から生体領域を検出する生体検出手段と、
この生体検出手段により検出された生体領域から個人の生体特徴情報を抽出する生体特徴抽出手段と、
あらかじめ入退場者の生体情報から得られた個人の生体特徴情報が登録されている登録生体特徴管理手段と、
前記入退場者に係る情報を求め、この求めた入退場者に係る情報に応じて認識処理精度を決定する認識処理精度決定手段と、
この認識処理精度決定手段により決定された認識処理精度に基づき、前記生体特徴抽出手段により抽出された生体特徴情報と前記登録生体特徴管理手段に登録されている生体特徴情報とを照合することにより、当該入退場者はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する認識手段と、
この認識手段の検索結果に基づき当該入退場者の入退場対象エリアに対する入退場を制御する入退場制御手段と、
を具備したことを特徴とする入退場管理システム。
【請求項２５】
入退場者から得られた生体特徴情報をあらかじめ登録された少なくとも１つ以上の生体特徴情報と照合することで当該入退場者はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定し、この判定結果に基づき当該入退場者の入退場対象エリアに対する入退場を制御する入退場管理システムにおいて、
入退場者の生体情報を含む画像を取得する画像取得手段と、
この画像取得手段により取得された画像から生体領域を検出する生体検出手段と、
この生体検出手段により検出された生体領域から個人の生体特徴情報を抽出する生体特徴抽出手段と、
あらかじめ入退場者の生体情報から得られた個人の生体特徴情報が登録されている登録生体特徴管理手段と、
前記入退場者に係る情報を求め、この求めた入退場者に係る情報に応じて認識対象となる入退場者およびその人数を決定する認識対象決定手段と、
この認識対象決定手段により決定された認識対象となる入退場者およびその人数に基づき、前記生体特徴抽出手段により抽出された生体特徴情報と前記登録生体特徴管理手段に登録されている生体特徴情報とを照合することにより、当該入退場者はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する認識手段と、
この認識手段の検索結果に基づき当該入退場者の入退場対象エリアに対する入退場を制御する入退場制御手段と、
を具備したことを特徴とする入退場管理システム。
【請求項２６】
入退場者から得られた生体特徴情報をあらかじめ登録された少なくとも１つ以上の生体特徴情報と照合することで当該入退場者はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定し、この判定結果に基づき当該入退場者の入退場対象エリアに対する入退場を制御する入退場管理システムにおいて、
入退場者の生体情報を含む画像を取得する画像取得手段と、
この画像取得手段により取得された画像から生体領域を検出する生体検出手段と、
この生体検出手段により検出された生体領域から個人の生体特徴情報を抽出する生体特徴抽出手段と、
あらかじめ入退場者の生体情報から得られた個人の生体特徴情報が登録されている登録生体特徴管理手段と、
前記生体特徴抽出手段により抽出された生体特徴情報と前記登録生体特徴管理手段に登録されている生体特徴情報とを照合することにより、当該入退場者はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する認識手段と、
この認識手段において通常の認識処理が行なえないと判断したとき、前記入退場者に係る情報を求め、この求めた入退場者に係る情報に応じて認識対象者の確認方法を決定する認識対象者確認方法決定手段と、
この認識対象者確認方法決定手段により決定された認識対象者の確認方法に基づき当該入退場者はあらかじめ登録された人物であるか否かの確認を行なう確認手段と、
この確認手段の確認結果あるいは前記認識手段の認識結果に基づき当該入退場者の入退場対象エリアに対する入退場を制御する入退場制御手段と、
を具備したことを特徴とする入退場管理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、たとえば、対象者の顔、網膜、口、虹彩、指紋、掌紋、耳、人体の一部の静脈などの生体特徴情報を取得し、あらかじめ登録された少なくとも１つ以上の生体特徴情報と照合することで当該対象者はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する人物認識装置および人物認識方法に関する。
【０００２】
また、本発明は、上記人物認識装置および人物認識方法を用いてセキュリティを必要とする部屋や施設等の入退場対象エリアに対する入退場を管理する人退場管理システムに関する。
【背景技術】
【０００３】
最近、たとえば、対象者の顔、網膜、口、虹彩、指紋、掌紋、耳、人体の一部の静脈などの生体特徴情報を取得し、あらかじめ登録された少なくとも１つ以上の生体特徴情報と照合することで当該対象者はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定することや、その判定結果に応じて入退場対象エリアに対する入退場の管理や警報を出力するといった技術が開発されている。これらの技術は、認識対象者にその都度立ち止まらせて意図的に認識処理を行なわせる方法もあれば、認識対象者が歩いているうちに本人の知らぬ間に認識処理を行なう方法など、さまざまな組合わせで応用例が見られる。
【０００４】
しかしながら、特に、対象者の顔画像などの生体特徴情報を用いて人物認識を行なう人物認識装置や人退場管理システムにおいては、多くの対象者が連続して通行する場合や、対象者（通行者）の通行速度が速いなどといった場合に処理時間が間に合わず、高精度の認識処理が行なえないといった問題がある。
【０００５】
そこで、最近、このような問題に対する類似した技術として、たとえば、登録データ間の類似度を総当りで求めておき、入力された照合データとの類似度から次に検索すべき人物の順番を変える技術（たとえば、特許文献１参照）がある。
【特許文献１】特開２００２−１６３６５２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１の技術は、登録者内で似た人物の優先度を上げるのを主とした手法で、連続して通行する複数の対象者に対する認識処理の高速化に対して効果が得られるものではない。したがって、特許文献１の技術では従来の問題点を解決することはできない。
【０００７】
そこで、本発明は、対象者の通行速度や通行人数に依存せず対象者の認識を行なうことが可能となる人物認識装置、人物認識方法および入退場管理システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の人物認識装置は、対象者から得られた生体特徴情報をあらかじめ登録された少なくとも１つ以上の生体特徴情報と照合することで当該対象者はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する人物認識装置において、対象者の生体情報を含む画像を取得する画像取得手段と、この画像取得手段により取得された画像から生体領域を検出する生体検出手段と、この生体検出手段により検出された生体領域から個人の生体特徴情報を抽出する生体特徴抽出手段と、あらかじめ対象者の生体情報から得られた個人の生体特徴情報が登録されている登録生体特徴管理手段と、前記対象者に係る情報を求め、この求めた対象者に係る情報に応じて認識処理精度を決定する認識処理精度決定手段と、この認識処理精度決定手段により決定された認識処理精度に基づき、前記生体特徴抽出手段により抽出された生体特徴情報と前記登録生体特徴管理手段に登録されている生体特徴情報とを照合することにより、当該対象者はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する認識手段とを具備している。
【０００９】
本発明の人物認識方法は、対象者から得られた生体特徴情報をあらかじめ登録された少なくとも１つ以上の生体特徴情報と照合することで当該対象者はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する人物認識方法において、対象者の生体情報を含む画像を取得する画像取得ステップと、この画像取得ステップにより取得された画像から生体領域を検出する生体検出ステップと、この生体検出ステップにより検出された生体領域から個人の生体特徴情報を抽出する生体特徴抽出ステップと、前記対象者に係る情報を求め、この求めた対象者に係る情報に応じて認識処理精度を決定する認識処理精度決定ステップと、この認識処理精度決定ステップにより決定された認識処理精度に基づき、前記生体特徴抽出ステップにより抽出された生体特徴情報と、あらかじめ対象者の生体情報から得られた個人の生体特徴情報が登録されている登録生体特徴管理手段に登録されている生体特徴情報とを照合することにより、当該対象者はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する認識ステップとを具備している。
【００１０】
本発明の入退場管理システムは、入退場者から得られた生体特徴情報をあらかじめ登録された少なくとも１つ以上の生体特徴情報と照合することで当該入退場者はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定し、この判定結果に基づき当該入退場者の入退場対象エリアに対する入退場を制御する入退場管理システムにおいて、入退場者の生体情報を含む画像を取得する画像取得手段と、この画像取得手段により取得された画像から生体領域を検出する生体検出手段と、この生体検出手段により検出された生体領域から個人の生体特徴情報を抽出する生体特徴抽出手段と、あらかじめ入退場者の生体情報から得られた個人の生体特徴情報が登録されている登録生体特徴管理手段と、前記入退場者に係る情報を求め、この求めた入退場者に係る情報に応じて認識処理精度を決定する認識処理精度決定手段と、この認識処理精度決定手段により決定された認識処理精度に基づき、前記生体特徴抽出手段により抽出された生体特徴情報と前記登録生体特徴管理手段に登録されている生体特徴情報とを照合することにより、当該入退場者はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する認識手段と、この認識手段の検索結果に基づき当該入退場者の入退場対象エリアに対する入退場を制御する入退場制御手段とを具備している。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、対象者の通行速度、通行人数、対象者との距離、認識処理開始からの経過時間の情報から、認識処理にかけられる負荷の度合いに応じて認識処理の精度や対象者を制御することにより、できるだけ速い時点で認識処理を完了させることで対象者の通行速度や人数に依存せず対象者の認識を行なうことが可能となる人物認識装置、人物認識方法および入退場管理システムを提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。  
なお、以下の説明では、対象者から得られた顔の特徴情報をあらかじめ登録された少なくとも１つ以上の顔の特徴情報と照合することで当該対象者はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する人物認識装置を例として述べるが、本発明は顔以外の様々な生体特徴情報を含む画像を入力して対象者の認識を行なう方法に適用できるものであり、網膜、口、虹彩、指紋、掌紋、耳、人体の一部の静脈などの生体特徴情報を用いた人物認識装置としても適用可能である。
【００１３】
また、本発明が適用される対象としては、たとえば、指定された人物のみが通行を許可される場所や、通行者の中から要注意人物を検索する場合などが想定される。特に、通過したい場所を通行する人物が非常に多い場所などで効果を発揮し、たとえば、ビルディングや企業の建物のエントランスを出入りする人物を管理する入退場管理システムや、娯楽施設や交通機関などに対する入退場を管理する入退場管理システムといったアプリケーションが想定される。
【００１４】
まず、第１の実施の形態について説明する。  
図１は、第１の実施の形態に係る人物認識装置の構成を概略的に示すものである。この人物認識装置は、対象者（以下、人物、入退場者ともいう）Ｍの顔画像（少なくとも顔を含んでいる画像）を撮影して入力する画像取得手段としてのカメラ１００、カメラ１００により撮像された画像をＡ／Ｄ変換してデジタル化するなどの画像処理を行なう画像入力部１０１、画像入力部１０１から得られた画像から顔および目、鼻などの顔部位の位置を検出する生体検出手段としての顔検出部１０２、顔検出部１０２により検出された顔領域の画像から個人の顔特徴情報を抽出する生体特徴抽出手段としての顔特徴抽出部１０３、顔の検出結果から認識対象となる人物の人数や通行速度などを求め、認識処理にかかる処理時間見積りと認識結果を出さなければいけない制限時間との関係から認識処理の精度を決定する認識処理精度決定手段としての計算負荷判定部１０４、あらかじめ対象者の顔画像から得られた個人の顔特徴情報を登録して管理している登録生体特徴管理手段としての登録顔特徴管理部１０５、計算負荷判定部１０４により決定された認識処理精度に基づき、入力された顔特徴情報と登録顔特徴管理部１０５に登録された顔特徴情報とを照合することにより、当該対象者はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する認識部１０６、認識部１０６の認識結果にあわせた制御信号や認識結果そのものを音声や画像等で出力する出力手段および入退場制御手段としての出力部１０７を有して構成されている。
【００１５】
以下、各部について詳細に説明する。  
カメラ１００は、対象者Ｍの顔画像を撮像して入力するもので、たとえば、ＣＣＤセンサなどの撮像素子を用いたテレビジョンカメラなどを主体に構成されている。なお、計算負荷判定部１０４で対象者Ｍの通行速度を求める場合に画像以外の補助手段を利用するようであれば、カメラ１００に対して距離センサや速度測定器などの入力手段を併設することも可能である。その場合、カメラ１００で撮像した画像については画像入力部１０１に出力し、距離センサや速度測定器などの入力手段で取得した情報は計算負荷判定部１０４に出力する。  
画像入力部１０１は、カメラ１００により撮像された画像をＡ／Ｄ変換してデジタル化した後、顔検出部１０２へ送る。
【００１６】
顔検出部１０２は、まず、カメラ１００で入力された画像から対象者Ｍの顔領域を検出する。たとえば、カメラ１００からの入力画像内において、あらかじめ用意されたテンプレートを画像内で移動させながら相関値を求めることにより、最も高い相関値を与える位置を顔領域とする。なお、その他に、固有空間法や部分空間法を利用した顔領域抽出法などの顔検出手段でもよい。
【００１７】
顔検出部１０２は、次に、検出された顔領域の部分の中から、目、鼻、口といった顔部位の位置を検出する。その検出方法としては、たとえば、文献［１］（福井和広、山口修：「形状抽出とパターン照合の組合せによる顔特徴点抽出」、電子情報通信学会論文誌（Ｄ），ｖｏｌ．Ｊ８０−Ｄ−ＩＩ，Ｎｏ．８，ｐｐ２１７０−２１７７（１９９７年））に開示されている方法などを用いてよい。
【００１８】
なお、上記目、鼻の検出の他に口領域の検出については、たとえば、文献（湯浅真由美、中島朗子：「高精度顔特徴点検出に基づくデジタルメイクシステム」第１０回画像センシングシンポジウム予稿集，ｐｐ２１９−２２４（２００４））の技術を利用することで容易に実現が可能である。
【００１９】
また、指紋や静脈のパターンについても、たとえば、文献［２］（財団法人光産業技術振興協会（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｏｉｔｄａ．ｏｒ．ｊｐ／ｉｎｄｅｘ−ｊ．ｈｔｍｌ）：２００３年度光技術動向調査「１５−００３−１  光技術動向調査報告書」，５章「ヒューマンインターフェース」（２００３年））に記述された入力手段や技術を利用することで実現が可能である。いずれの場合でも、２次元配列状の画像として取扱える情報を取得し、その中から生体特徴の領域を検出することが可能である。
【００２０】
また、これらの処理は１枚の画像の中から１つの生体特徴情報だけを抽出するには全画像に対してテンプレートとの相関値を求め、最大となる位置とサイズを出力すればよいし、複数の生体特徴情報を抽出するには画像全体に対する相関値の局所最大値を求め、１枚の画像内での重なりを考慮して顔の候補位置を絞り込み、最後は連続して入力された過去の画像との関係性（時間的な推移）も考慮して最終的に複数の生体特徴情報を同時に見つけることも可能となる。本実施の形態では、特に複数の生体特徴情報が同時に検出されたときなどに効果が現れやすい。
【００２１】
顔特徴抽出部１０３は、顔検出部１０２で検出された部品の位置をもとに、顔領域を一定の大きさ、形状に切り出し、その濃淡情報を特徴量として用いる。ここでは、ｍピクセル×ｎピクセルの領域の濃淡値をそのまま情報として用い、ｍ×ｎ次元の情報を特徴ベクトルとして用いる。これらは単純類似度法という手法によりベクトルとベクトルの長さをそれぞれ「１」とするように正規化を行ない、内積を計算することで特徴ベクトル間の類似性を示す類似度が求められる。
【００２２】
１枚の画像で認識結果を出すような処理であればこれで特徴抽出は完了するが、連続した複数の画像を利用した動画像による計算をすることで、より精度の高い認識処理が行なえるため、本実施の形態ではこちらの手法を例にとって説明を行なう。カメラ１００から連続して得られた画像から、特徴抽出部１０３と同様にｍ×ｎピクセルの画像を切り出し、これらの画像から特徴ベクトルの相関行列を求め、周知のＫ−Ｌ展開による正規直交ベクトルを求めることにより、連続した画像から得られる顔の特徴を示す部分空間を計算する。
【００２３】
部分空間の計算法は、特徴ベクトルの相関行列（または、共分散行列）を求め、そのＫ−Ｌ展開による正規直交ベクトル（固有ベクトル）を求めることにより、部分空間を計算する。部分空間は、固有値に対応する固有ベクトルを、固有値の大きな順にｋ個選び、その固有ベクトルの集合を用いて表現する。本実施の形態では、相関行列Ｃｄを特徴ベクトルから求め、相関行列  
【数１】
2007156541.tif 000003
【００２４】
と対角化して、固有ベクトルの行列Φを求める。この情報が現在認識対象としている人物の顔の特徴を示す部分空間となる。また、あらかじめ登録顔特徴管理部１０５に登録される部分空間についても、ここで計算された部分空間そのものを登録するだけでよい。
【００２５】
計算負荷判定部１０４は、入力された画像内から検索された顔の数や現在の顔の存在すると思われる位置、それぞれの人物の通行速度などから統合して計算負荷を計算し、認識部１０６に対してどのような処理精度での計算を行なえばよいのか、顔１つ１つに対する処理の方法または全体の処理の方法を決定して出力する。ここでの出力値は、１名当たりに許される認識処理時間の長さを示す係数とし、数字の大きいものほど処理時間に余裕があってじっくりと精度の高い計算ができ、その逆で数字が小さい場合には処理時間に余裕がなく精度の簡単な処理のみを行なうべき状態であることを示す。これらの数値の求め方としては基本的には、  
・同時通行人数が多ければ多いほど１名当たりの処理時間を短くするよう係数調整を行なう、  
・通行者の歩行速度が速ければ早いほど１名あたりの処理時間を短くするよう係数調整する、  
・同一人物の認識処理開始からの経過時間が長ければ長いほど１名当たりの処理時間を長くするよう係数調整を行なう、  
といったことを遵守するよう計算式を求めておけばよく、上記３要素を係数とした関数を求めてもよいし、たとえば、図２に示すようなテーブルをあらかじめ作成しておくことで、「通行人数Ｎ」、「通行速度Ｖ」から処理時間の係数が求まり、この係数に「認識処理開始からの経過時間Ｔ」を掛けることで、顔の認識にかけるべき処理時間が求められる。
【００２６】
ここで、図３を例にとって具体的に説明すると、［１］の画像の状態では、まだ全員認識対象となっており、同時に画面に４名の人物Ａ〜Ｄが存在する状態で、画面手前に向って全員が歩いてきている状況。ここでは人数も多いことから、処理時間が短い処理を選択するように出力する。ここでうまい具合にＡとＣの人物が充分の信頼度を得た上で認識できれば、当該人物は認識対象から除外する。ここに、「充分の信頼度が得られた」というのは、認識の類似度が充分に高く、確実にその人物だといえるほどの余裕があったことを示す。
【００２７】
引き続き、［２］の画像の時点では、同じく４名の人物Ａ〜Ｄが存在しているが、この時点で既に前の画像からの追跡処理（トラッキング）により、ＡとＣの人物が認識結果を出した人物だと判定できるため、当該人物Ａ，Ｃは類似度演算の処理対象から除外し、残り２名の人物Ｂ，Ｄだけの類似度演算を行なう。
【００２８】
ここで、２名の人物Ａ，Ｃが既に対象から除外されているため、残り２名の人物Ｂ，Ｄの処理であることから、［１］の画像に比べ処理時間のかかる類似度演算をするように設定してよい。ただし、処理時間がかかる精度の高い類似度演算を行なった場合には、計算自体の信頼性が高くなるため、類似度演算に対する閾値処理については［１］の画像の場合に比べゆるめても問題がない。  
なお、［２］の画像では、残り２名の認識処理で「誰」とは充分な確信度をもって判定できなかった場合は、引き続き次の画像で処理を行なう。
【００２９】
引き続き、［３］の画像では、人物Ａが視界から消えたため、残り３名の処理を行えばよいが、人物Ｃは既に認識済みであるため、［２］の画像と同様に残り２名の人物Ｂ，Ｄの類似度演算を行なえばよい。ただし、［２］の画像に比べ［３］の画像は認識を開始してからの経過時間が異なり、［３］の画像の方が時間が経過しているため、同じ２名であっても処理時間をやや長いものに変更して行なうようにする。ここでＢの人物が認識できたとする。
【００３０】
［４］の画像に移行すると、人物Ｂも視界から消え、人物Ｃが認識済みであるため、残りの人物Ｄの１名だけになる。こうなると、１名だけであるため、処理時間は［３］の画像までに比べて充分に時間をとることが可能となる。ここでＤの人物も認識できれば、［５］の画像では処理を行なわなくてよいこととなる。
【００３１】
このように、多人数が通行場所に現れた場合には、経過時間や人数にあわせて計算時間の長い処理に移行していくようなことが理想的となる。ここの例で出てこなかった「通行速度」についてであるが、同じ人数が通行している場合であれば、通行速度が速ければ速いほど画面の中に顔が映っている時間が短くなるため、画面から消える前にできるだけ確実に認識できるように、処理時間が長い処理に速めに切換えることとする。
【００３２】
また、カメラ１００から人物Ｍまでの距離が遠いのか近いのかも画像でわかり、カメラ１００に近いことは画面から消える時間までが短いとして、より処理時間のかかる処理で確実に登録されている人物かどうかの判定を行なう。通行速度については、顔の追跡結果から単位時間の移動量が見積もれるため、画像処理で計算できるほか、距離センサや速度計測器を使って実際に通行速度を計算して反映させることも考えられる。
【００３３】
同様に、距離についても、顔のサイズや画面内の位置によって推測は可能だが、距離センサを使えば確実に距離が分かることとなる。ここで述べている距離センサや速度計測器については、カメラ１００に併設しておき、出力された情報をこの計測負荷判定部１０４に送ればよい。
【００３４】
図３の［１］の画像に示すような例では、Ａの人物はカメラ１００に近く、Ｄの人物はカメラ１００から遠いことが分かる。これらは距離センサを使って実際の距離を計測してもよいし、画像内の顔の大きさやＹ座標によって顔の近さが計算できるため、こちらの手法を用いてもよい。
【００３５】
ここでは、画面内の人物全体に対して処理時間の長さを同時に切換えている例を示したが、人物別にカメラとの距離や認識処理開始からの経過時間、顔画像の得られる解像度も違うことから、最後まで認識計算に失敗してきた人物は画面から消えると思われる前に処理時間が長く確実な処理を行なうことによって、「未登録者」か「登録者」であるかが分かる。
【００３６】
なお、図３において、（ａ）は処理内容説明文を、（ｂ）は入力画像を、（ｃ）はカメラ１００に対する対象者の位置関係を、それぞれ示している。
【００３７】
登録顔特徴管理部１０５は、人物を同定するためにカメラ１００から入力される顔特徴情報と同一の顔特徴情報を保存し管理する。本実施の形態では、カメラ１００から得られる顔特徴情報と同一の特徴抽出をした後のｍ×ｎの特徴ベクトルとするが、特徴抽出をする前の顔画像であってもよいし、利用する部分空間やＫ−Ｌ展開を行なう直前の相関行列でも構わない。これらはＩＤ番号をキーとして識別情報を蓄積する。ここで保持する顔特徴情報は１名あたり１つでもよいし、状況によって切換えたり、同時に認識に利用できるように複数の登録顔特徴情報を保持していてもかまわない。
【００３８】
認識部１０６は、特徴抽出部１０３で得られた入力部分空間と登録顔特徴管理部１０５にあらかじめ登録された１つまたは複数の部分空間との類似度を求めることにより、あらかじめ登録された人物が現在の画像中にいるかどうかを判定することが可能となる。
【００３９】
部分空間同士の類似度を求める計算方法は、部分空間法や複合類似度法などの方法を用いてよい。本実施の形態での計算方法は、たとえば、文献［３］（前田賢一、渡辺貞一：「局所的構造を導入したパターン・マッチング法」，電子情報通信学会論文誌（Ｄ），ｖｏｌ．Ｊ６８−Ｄ，Ｎｏ．３，ｐｐ３４５〜３５２（１９８５年））に開示されている相互部分空間法を用いる。この方法では、あらかじめ蓄えられた登録情報の中の認識データも入力されるデータも部分空間として表現され、２つの部分空間のなす「角度」を類似度として定義する。ここで入力される部分空間を入力部分空間という。入力データ列に対して同様に相関行列Ｃｉｎを求め、  
【数２】
2007156541.tif 000004
【００４０】
と対角化し、固有ベクトルΦｉｎを求める。２つのΦｉｎ，Φｄで表される部分空間の部分空間間類似度（０．０〜１．０）を求め、これを認識するための類似度とする。
【００４１】
入力画像内に複数の顔が存在する場合には、それぞれ順番に登録顔特徴管理部１０５に保存された顔画像（辞書）との類似度計算を総当りで計算すれば、全ての人物に対する結果を得ることができる。たとえば、Ｘ名の人物が歩いてきた場合に、Ｙ名の辞書が存在すれば、Ｘ＊Ｙ回の類似度演算を行なうことで、Ｘ名全員の結果が出力できる。
【００４２】
また、ｍ枚の画像が入力された計算結果で認識結果が出力できない場合（登録者の誰とも判定されず、次のフレーム画像を取得して計算する場合）には、上記部分空間に入力される相関行列をそのフレームの１つ分を過去の複数のフレームで作成された相関行列の和に追加し、再度固有ベクトルの計算、部分空間の作成を行なって入力側の部分空間の更新が可能となる。つまり、通行者の顔画像を連続して撮影して照合を行なう場合、画像を１枚ずつ取得して部分空間を更新しながら照合計算をしていくことで、徐々に精度の高くなる計算も可能となる。
【００４３】
ここで、計算負荷判定部１０４から全員、または１名ずつ個別に計算処理時間にかけられる長さの係数を通知されるようになっているため、係数が大きい人物はより時間をかけて確実に認証処理を行なうようにする。一方で、係数が小さい人は処理時間の短い処理で認識閾値をやや高めにして計算を行なう。
【００４４】
具体的に、処理時間の長さの変更については、  
（１）入力画像中から得られた顔領域の切り出す解像度を高くする（図４参照）、  
（２）処理対象領域を広げる（図５参照）、  
（３）類似度演算を用いる部分空間の面数を変更する（文献［３］参照）、  
などといったことで調整可能となる。上記（１）は、より顔が近い状態にあるときに選択されることが多く、顔の決まった領域に対してより解像度の高い顔画像を獲得しやすい。上記（２）については、最初は顔の中の一部パーツのみなどにしておき、徐々に処理対象となる顔のパーツを増やすことや、処理対象領域の面積自体を広げることでも可能である。上記（３）の面数とは、相互部分空間法においていくつのベクトルを利用して類似度の計算をするかであり、面数を増やせば精密に、減らせば簡単にという傾向が強い。ただし、あまりに面数を増やすと処理時間の増え方が自乗オーダ以上で変化するため、面数を単純に増やしすぎてしまうと認識精度もまた低下する可能性がある。
【００４５】
なお、図４において、（ａ）は低解像度の場合を、（ｂ）は中解像度の場合を、（ｃ）は高解像度の場合を、それぞれ示している。また、図５において、（ａ）は対象領域が少ない場合を、（ｂ）は対象領域が中間の場合を、（ｃ）は対象領域が多い場合を、それぞれ示している。
【００４６】
計算負荷判定部１０４の結果と認識部１０６の結果とから、処理時間に対する余裕がなく短時間での照合が必要とされた場合に、計算処理としての信頼度は下がる方向になることから、基本的には認識結果を断定するための閾値については厳しめに設定することが基本となる。つまり、「信頼性の低い計算をした場合でも確実に特定人物だと断言できるだけの類似度」が出た場合に絞込み処理を行なうこととなる。
【００４７】
このようにすることで、セキュリティレベルを下げることなく処理の高速化が可能となるが、他にも人物が多い場合には単純に閾値を下げることが許されれば、そういった手段でも処理の高速化が実現可能となる。  
なお、認識処理精度の切換えをしながら処理を行なう方法は、連続した入力画像に対して順次変える方法もあるが、１枚の同じ画像に対して順次精度を切換えながら絞り込み処理をしていくということも適用可能である。
【００４８】
出力部１０７は、カメラ１００で入力される入力画像、顔検出部１０２から得られる顔領域や特徴情報、認識部１０６の認識結果といった情報そのものを出力先となる機器に向けて出力するとともに、認識部１０６の認識結果にあわせて別途制御信号の内容を変更するなどの処理を行なう。
【００４９】
最も簡単な例では、入力された顔画像が登録顔特徴管理部１０５に登録されている人物のどの人物と近いかを並べて表示する監視用画面出力であっても構わないし、認識結果にどの程度の類似性があるかの類似度が付与されていれば、その認識された中で最も高い類似度となる人物の類似度が所定の閾値以上であれば警報を鳴らすといった例や、入退場管理システムにおいて、登録されている人物のいずれかとの類似度が所定の閾値以上であれば、入退場対象エリアに対する入退場を制御するゲート装置１０８（図１参照）に対しゲート開放信号を出力するといったことが容易に実現可能である。  
以上説明したように第１の実施の形態によれば、人物の顔特徴情報を利用してあらかじめ登録されている人物を認識する人物認識装置において、対象者の通行速度、通行人数、通行者との距離、認識処理開始からの経過時間の情報から、認識処理にかけられる負荷の度合いに応じて認識処理の精度や対象者を制御することにより、できるだけ速い時点で認識処理を完了させることで、通行速度や通行人数に依存せず対象者の認識と通行制御を行なうことが可能となる。これらのイメージをまとめた内容を図６に示す。
【００５０】
次に、第２の実施の形態について説明する。  
図７は、第２の実施の形態に係る人物認識装置の構成を概略的に示すものである。この人物認識装置は、対象者（以下、人物、入退場者ともいう）Ｍの顔画像（少なくとも顔を含んでいる画像）を撮影して入力する画像取得手段としてのカメラ２００、カメラ２００により撮像された画像をＡ／Ｄ変換してデジタル化するなどの画像処理を行なう画像入力部２０１、画像入力部２０１から得られた画像から顔および目、鼻などの顔部位の位置を検出する生体検出手段としての顔検出部２０２、顔検出部２０２により検出された顔領域の画像から個人の顔特徴情報を抽出する生体特徴抽出手段としての顔特徴抽出部２０３、顔の検出結果から認識対象となる人物の人数や通行速度などを求め、認識処理にかかる処理時間見積りと認識結果を出さなければいけない制限時間との関係から認識対象となる対象者およびその人数を決定する認識対象決定手段としての計算負荷判定部２０４、あらかじめ対象者の顔画像から得られた個人の顔特徴情報を登録して管理している登録生体特徴管理手段としての登録顔特徴管理部２０５、計算負荷判定部２０４により決定された内容に基づき、入力された顔特徴情報と登録顔特徴管理部２０５に登録された顔特徴情報とを照合することにより、当該対象者はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する認識部２０６、認識部２０６の認識結果にあわせた制御信号や認識結果そのものを音声や画像等で出力する出力手段および入退場制御手段としての出力部２０７、入退場対象エリアに対する入退場を制御するゲート装置２０８を有して構成されている。
【００５１】
以下、各部について詳細に説明するが、カメラ２００、画像入力部２０１、顔検出部２０２、顔特徴抽出部２０３、登録顔特徴管理手段２０５、出力部２０７、ゲート装置２０８については、前述した第１の実施の形態におけるそれと同一であるため説明は省略する。
【００５２】
計算負荷判定部２０４は、第１の実施の形態と同様に対象者の人数や通行速度、認識処理開始からの経過時間、対象者との距離に応じて認識処理に許される時間から認識対象人物や人数の絞り込みを決定して出力する。たとえば、利用者の利用頻度を基に絞り込み対象を変える場合には、図８に示すように、あらかじめ登録されている対象者の利用頻度を管理しておき、処理時間を短くする場合には絞り込みレベル１以上の利用頻度に該当する人物のみ認識対象とする。ここでは、まず絞込みレベル１でＤ，Ｈ，Ｍの３名の人物のみで認識処理を行ない、絞込みレベル２の場合にはＡ，Ｂ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ，Ｊ，Ｋ，Ｍ，Ｎ，Ｏ，Ｐ，Ｒと対象人物を増やすことを示す。
【００５３】
同様に、利用頻度ではなく、日時や場所ごとによって対象者が切換る場合なども、その内容にあわせて対象者の絞り込みも可能となる。また、管理者側からみて要注意人物やＶＩＰなどの場合に優先度を高くしたいと希望する人物に対して優先度のレベルを変更するという方法も利用できる。
【００５４】
認識部２０６は、第１の実施の形態と同様の認識手法で認識結果を出力することが可能であるが、第２の実施の形態では認識対象となる人物を計算負荷判定部２０４で限定された人物に限って類似度演算を行なう。ここで、認識結果で登録特著管理部２０６に登録された人物の中に該当者がいないと判定された場合は、同一の画像、または次に入力された画像を用いて認識対象人物の絞り込みレベルをあげて、対象人数を増やして認識処理を繰り返す。つまり、最初はより利用頻度の高い人物のみに絞って少人数で高速に認識処理を行ない、認識結果が出ない場合に徐々に認識対象人数を増やしていくことで、システム全体としての平均的な認識処理時間を減らすことが可能となる。同様に、日時や場所別の対象者情報や要注意人物とＶＩＰを優先度高く行なう手法が適用可能となる。
【００５５】
以上説明したように第２の実施の形態によれば、認識処理を切換えていてもセキュリティレベルが変更されることなく、効果的に認識処理の平均時間短縮ができる。これは歩行者を対象とした連続的な入力画像に対して随時切換える方法にも適用できるが、対象者が静止して認識する場合や、１枚の画像に対しての処理にも同じように適用することができる。
【００５６】
次に、第３の実施の形態について説明する。  
図９は、第３の実施の形態に係る人物認識装置の構成を概略的に示すものである。この人物認識装置は、対象者（以下、人物、入退場者ともいう）Ｍの顔画像（少なくとも顔を含んでいる画像）を撮影して入力する画像取得手段としてのカメラ３００、カメラ３００により撮像された画像をＡ／Ｄ変換してデジタル化するなどの画像処理を行なう画像入力部３０１、画像入力部３０１から得られた画像から顔および目、鼻などの顔部位の位置を検出する生体検出手段としての顔検出部３０２、顔検出部３０２により検出された顔領域の画像から個人の顔特徴情報を抽出する生体特徴抽出手段としての顔特徴抽出部３０３、顔の検出結果から認識対象となる人物の人数や通行速度などを求め、認識処理にかかる処理時間見積りと認識結果を出さなければいけない制限時間との関係から認識対象者の確認方法を決定する認識対象者確認方法決定手段としての計算負荷判定部３０４、あらかじめ対象者の顔画像から得られた個人の顔特徴情報を登録して管理している登録生体特徴管理手段としての登録顔特徴管理部３０５、計算負荷判定部３０４により決定された確認方法に基づき、入力された顔特徴情報と登録顔特徴管理部３０５に登録された顔特徴情報とを照合することにより、当該対象者はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する認識部３０６、認識部３０６の認識結果にあわせた制御信号や認識結果そのものを音声や画像等で出力する出力手段および入退場制御手段としての出力部３０７、入退場対象エリアに対する入退場を制御するゲート装置３０８、必要に応じて対象者の顔画像を記録する保存手段としての履歴保存部３０９、必要に応じて認識処理の補間演算を行なう遠隔地に設置された確認装置としてのサーバ３１０を有して構成されている。
【００５７】
以下、各部について詳細に説明するが、カメラ３００、画像入力部３０１、顔検出部３０２、顔特徴抽出部３０３、登録顔特徴管理手段３０５、出力部３０７、ゲート装置３０８については、前述した第１の実施の形態におけるそれと同一であるため説明は省略する。
【００５８】
計算負荷判定部３０４は、第１の実施の形態と同様に対象者の人数や通行速度、認識処理開始からの経過時間、対象者との距離に応じて認識処理に許される時間から確認方法を決定して出力する。本実施の形態では、認識部１０６において通常の認識処理が行なえないと判断した場合に、  
（１）遠隔通知、  
（２）履歴保存、  
（３）別サーバでの計算、  
（４）認識処理の間引き処理、  
といった確認方法に切換えることとする。これらの１つの方法を用いてもいいし、２つ以上の方法の組合せで切換えることも可能となる。
【００５９】
以下、単体での切換えのみであることを想定し、上記（１）〜（４）の確認方法を順に説明する。  
（１）の場合、認識処理にかけられる時間が短いと判断された場合には、認識処理が間に合わない可能性があることから、認識処理が行なえなかった人物のみ出力部３０７に用意された遠隔管理者に対する通信装置を用いて、遠隔地の管理者に対してカメラ３００から得られた顔画像の送信と認識処理が行なえなかったので目視確認を要望する旨の通知を行なう。ここで、管理者による目視確認を行なうことで、処理が間に合わない人物に対しても確認がもれることなく対応が可能となる。
【００６０】
（２）の場合、認識処理にかけられる時間が短いと判断された場合には、認識処理が間に合わない可能性があることから、認識処理が行なえなかった人物のみ、履歴保存部３０９に日時や場所とともにカメラ３００から得られた顔画像を保存する。これは、その場で確認ができないまでも、後から管理者によって確認することができ、有事の場合にも確認が可能となることや、当該顔画像を別途新規登録や顔の追加学習をすることで、より認識処理の精度向上も見込める。
【００６１】
（３）の場合、認識処理にかけられる時間が短いと判断された場合には、認識処理が間に合わない可能性があることから、必要な顔の顔特徴情報を遠隔地のサーバ３１０へ送信して、サーバ３１０での類似度演算を行なわせる。この場合、クラスタパーソナルコンピュータのような使い方やクライアントサーバ形式の実現方法は特に限定されないことから、当該人物認識装置の認識部３０６以外に同様の類似度演算が行なえる確認装置（サーバ３１０）があることを前提としている。サーバ３１０での類似度演算の結果を当該人物認識装置に戻すことで、出力部３０７による出力制御が可能となる。
【００６２】
（４）の場合、認識処理にかけられる時間が短いと判断された場合には、認識処理が間に合わない可能性があることから、認識部３０６において、必要に応じて認識対象人物の中から認識を行なわない間引きを行なうことや、入力画像のフレーム単位での間引き処理をすることで、必要に応じて負荷を分散させながら認識処理を行なわせることが可能となる。
【００６３】
以上説明したように第３の実施の形態によれば、確認方法を切換えていてもセキュリティレベルが変更されることなく、効果的に認識処理の平均時間短縮ができる。これは歩行者を対象とした連続的な入力画像に対して随時切換える方法にも適用できるが、対象者を静止させて認識する場合や１枚の画像に対しての認識処理にも同じように適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る人物認識装置の構成を概略的に示すブロック図。
【図２】第１の実施の形態における計算負荷判定部の処理例を説明するための図。
【図３】第１の実施の形態における通行者の位置と処理の内容との関係を示す図。
【図４】第１の実施の形態における計算負荷判定部における認識処理精度の決定方法を説明するための図。
【図５】第１の実施の形態における計算負荷判定部における認識処理精度の決定方法を説明するための図。
【図６】第１の実施の形態における処理の流れを説明する模式図。
【図７】本発明の第２の実施の形態に係る人物認識装置の構成を概略的に示すブロック図。
【図８】第２の実施の形態における計算負荷判定部における認識処理精度の決定方法を説明するための図。
【図９】本発明の第３の実施の形態に係る人物認識装置の構成を概略的に示すブロック図。
【符号の説明】
【００６５】
Ｍ…対象者、人物、入退場者、１００，２００，３００…カメラ（画像取得手段）、１０１，２０１，３０１…画像入力部、１０２，２０２，３０２…顔検出部（生体検出手段）、１０３，２０３，３０３…顔特徴抽出部（生体特徴抽出手段）、１０４，２０４，３０４…計算負荷判定部（認識処理精度決定手段、認識対象決定手段、認識対象者確認方法決定手段）、１０５，２０５，３０５…登録顔特徴管理部（登録顔特徴管理手段）、１０６，２０６，３０６…認識部（認識手段）、１０７，２０７，３０７…出力部（出力手段、入退場制御手段）、１０８，２０８，３０８…ゲート装置（入退場制御手段）、３０９…履歴保存部（保存手段）、３１０…サーバ（確認装置）。
【図１】
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【図２】
2007156541.tif 000006
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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