(57)【要約】【課題】高度な検索やソートを実行することを課題とする。【解決手段】個人に係る情報を検索キーとなりうる情報として個人ごとに区分けして管理する検索情報管理装置であって、検索キーとなりうる情報として個人生体情報の特徴量を、バイナリフォーマットで保持する。また、所定の画像データから、この画像データに顔画像が含まれているか否かを検出し、所定の画像データから検出された顔画像の個数が１つであるか否かを判定し、所定の画像データから検出された顔画像の品質を判定し、所定の画像データから検出された顔画像において所定の顔領域を切り出し、切り出した顔領域から顔画像の特徴量を算出し、検索キーとなりうる情報として算出された顔画像の特徴量を保持する。【選択図】        図１
2007310646.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
個人に係る情報を検索キーとなりうる情報として個人ごとに区分けして管理する検索情報管理装置であって、
前記検索キーとなりうる情報として個人生体情報の特徴量を保持する保持手段を備えたことを特徴とする検索情報管理装置。
【請求項２】
前記保持手段は、前記特徴量をバイナリフォーマットで保持することを特徴とする請求項１に記載の検索情報管理装置。
【請求項３】
前記個人生体情報から前記特徴量を算出する算出手段をさらに備え、
前記保持手段は、前記検索キーとなりうる情報として前記算出手段によって算出された前記特徴量を保持することを特徴とする請求項１または２に記載の検索情報管理装置。
【請求項４】
前記保持手段は、前記個人生体情報の特徴量として、顔を撮像した顔画像の特徴量を保持することを特徴とする請求項１〜３のいずれかひとつに記載の検索情報管理装置。
【請求項５】
前記算出手段は、所定の画像データから当該画像データに顔画像が含まれているか否かを検出し、当該顔画像が含まれている場合にのみ前記顔画像の特徴量を算出することを特徴とする請求項４に記載の検索情報管理装置。
【請求項６】
前記算出手段は、前記所定の画像データから検出された前記顔画像の個数が１つであるか否かを判定し、当該個数が１つである場合にのみ前記顔画像の特徴量を算出することを特徴とする請求項５に記載の検索情報管理装置。
【請求項７】
前記算出手段は、前記所定の画像データから検出された前記顔画像の品質を判定し、当該品質が所定の閾値を満たす場合にのみ前記顔画像の特徴量を算出することを特徴とする請求項５または６に記載の検索情報管理装置。
【請求項８】
前記算出手段は、前記所定の画像データから検出された前記顔画像において所定の顔領域を切り出し、当該顔領域から前記顔画像の特徴量を算出することを特徴とする請求項５〜７のいずれかひとつに記載の検索情報管理装置。
【請求項９】
個人に係る情報を検索キーとなりうる情報として個人ごとに区分けして管理する方法をコンピュータに実行させる検索情報管理プログラムであって、
前記検索キーとなりうる情報として個人生体情報の特徴量を保持する保持手順をコンピュータに実行させることを特徴とする検索情報管理プログラム。
【請求項１０】
個人に係る情報を検索キーとなりうる情報として個人ごとに区分けして管理する検索情報管理方法であって、
前記検索キーとなりうる情報として個人生体情報の特徴量を保持する保持工程を含んだことを特徴とする検索情報管理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、検索情報管理装置、検索情報管理プログラムおよび検索情報管理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、データベースシステムからデータを効率良く検索することを目的として、様々な工夫がなされている。特に、画像や音声などのデータについては、どのような情報を検索キーとして検索するべきか、また、そのような検索を実現するためにはどのようにデータを保持するべきか、という点に関し、各種手法が提案されている。
【０００３】
一般的には、画像や音声などのデータからデータに係る関連情報（例えば、データのフォーマット情報など）を抽出し、データとこの関連情報とを対応づけて保持する手法が提案されている。この手法によるデータベースシステムの利用者は、関連情報を検索キーとしてデータを検索することになる。また、例えば、非特許文献１では、画像から色の配分情報などを抽出し、画像と色の配分情報などとを対応づけて保持する手法が提案されている。この手法によるデータベースシステムの利用者は、色の配分情報などを検索キーとしてデータを検索することになる。
【０００４】
また、特許文献１では、顔画像を格納するデータベースシステムにおいて、顔全体の顔画像を特定パーツ（目、鼻、口および輪郭など）の顔画像に分割し、顔全体の顔画像と特定パーツの顔画像とを対応づけて保持する手法が提案されている。この手法によるデータベースシステムの利用者は、特定パーツの顔画像を検索キーとして顔全体の顔画像を検索することになる。
【０００５】
【非特許文献１】“IBM DB2 Image Extender”、［online］、［平成１８年４月２０日検索］、インターネット＜http://www-06.ibm.com/jp/software/data/db2/extenders/image.html＞
【特許文献１】特開２００３−３３１２６４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、上記した従来技術では、高度な検索やソートを実行することができないという課題がある。すなわち、データと関連情報とを対応づけて保持する手法や、画像と色の配分情報などとを対応づけて保持する手法では、データに係る関連情報や色の配分情報などを検索キーとしてデータを検索するにすぎないことから、例えば、顔画像を格納するデータベースシステムにおいて、ある顔画像と同様の特徴を有する他の顔画像（例えば、同一人物の顔画像や似た顔立ちの顔画像など）を検索やソートすることができず、高度な検索やソートを実行することができないという課題がある。
【０００７】
また、顔全体の顔画像と特定パーツの顔画像とを対応づけて保持する手法では、特定パーツの顔画像を検索キーとして顔全体の顔画像を検索するが、顔全体の顔画像と同量のデータを重複してデータベースシステムに保持するので、保持するデータ量が大量になり検索時の処理負荷が重くなることから、上記の課題を適切に解決することができない。つまり、顔画像のデータ自体（量的に規定されていないデータ）を用いて検索するので、検索時に処理すべきデータ量や演算量が増加し、検索時の処理負荷が重くなる。
【０００８】
そこで、この発明は、上記した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、高度な検索やソートを実行することが可能な検索情報管理装置、検索情報管理プログラムおよび検索情報管理方法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】
【０００９】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１に係る発明は、個人に係る情報を検索キーとなりうる情報として個人ごとに区分けして管理する検索情報管理装置であって、前記検索キーとなりうる情報として個人生体情報の特徴量を保持する保持手段を備えたことを特徴とする。
【００１０】
また、請求項２に係る発明は、上記の発明において、前記保持手段は、前記特徴量をバイナリフォーマットで保持することを特徴とする。
【００１１】
また、請求項３に係る発明は、上記の発明において、前記個人生体情報から前記特徴量を算出する算出手段をさらに備え、前記保持手段は、前記検索キーとなりうる情報として前記算出手段によって算出された前記特徴量を保持することを特徴とする。
【００１２】
また、請求項４に係る発明は、上記の発明において、前記保持手段は、前記個人生体情報の特徴量として、顔を撮像した顔画像の特徴量を保持することを特徴とする。
【００１３】
また、請求項５に係る発明は、上記の発明において、前記算出手段は、所定の画像データから当該画像データに顔画像が含まれているか否かを検出し、当該顔画像が含まれている場合にのみ前記顔画像の特徴量を算出することを特徴とする。
【００１４】
また、請求項６に係る発明は、上記の発明において、前記算出手段は、前記所定の画像データから検出された前記顔画像の個数が１つであるか否かを判定し、当該個数が１つである場合にのみ前記顔画像の特徴量を算出することを特徴とする。
【００１５】
また、請求項７に係る発明は、上記の発明において、前記算出手段は、前記所定の画像データから検出された前記顔画像の品質を判定し、当該品質が所定の閾値を満たす場合にのみ前記顔画像の特徴量を算出することを特徴とする。
【００１６】
また、請求項８に係る発明は、上記の発明において、前記算出手段は、前記所定の画像データから検出された前記顔画像において所定の顔領域を切り出し、当該顔領域から前記顔画像の特徴量を算出することを特徴とする。
【００１７】
また、請求項９に係る発明は、個人に係る情報を検索キーとなりうる情報として個人ごとに区分けして管理する方法をコンピュータに実行させる検索情報管理プログラムであって、前記検索キーとなりうる情報として個人生体情報の特徴量を保持する保持手順をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１８】
また、請求項１０に係る発明は、個人に係る情報を検索キーとなりうる情報として個人ごとに区分けして管理する検索情報管理方法であって、前記検索キーとなりうる情報として個人生体情報の特徴量を保持する保持工程を含んだことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
請求項１、９または１０の発明によれば、個人に係る情報を検索キーとなりうる情報として個人ごとに区分けして管理する検索情報管理装置であって、検索キーとなりうる情報として個人生体情報の特徴量を保持するので、検索情報管理装置に対して、個人生体情報の特徴量を検索キーとして検索やソートを実行した場合には、ある顔画像と同様の特徴を有する他の顔画像（例えば、同一人物の顔画像や、似た顔立ちの顔画像など）を検索やソートするなど、個人生体情報の特徴量に基づいた高度な検索やソートを実行することが可能になる。また、個人生体情報の特徴を量的に規定した特徴量に基づいて検索することから、検索時に処理すべきデータ量や演算量が増えず、処理負荷が軽くなる結果、個人生体情報の特徴量に基づいた高度な検索やソートを低負荷で実行することが可能になる。
【００２０】
また、請求項２の発明によれば、特徴量をバイナリフォーマットで保持するので、特徴量に係るデータ量を圧縮することから、特徴量をテキストフォーマットで保持する手法に比較して、検索時に処理すべきデータ量や演算量がより少なくなり、処理負荷がより軽くなる結果、個人生体情報の特徴量に基づいた高度な検索やソートをより低負荷で実行することが可能になる。また、特徴量を保持するために利用されるディスクスペースを節約することが可能になる。
【００２１】
また、請求項３の発明によれば、個人生体情報から特徴量を算出し、検索キーとなりうる情報として算出された特徴量を保持するので、特徴量が算出されていない個人生体情報については、特徴量を算出してから保持する結果、特徴量が算出されていない個人生体情報についても、検索キーとなりうる情報として特徴量を保持することが可能になる。
【００２２】
また、請求項４の発明によれば、個人生体情報の特徴量として、顔を撮像した顔画像の特徴量を保持するので、検索情報管理装置に対して、顔画像の特徴量を検索キーとして検索やソートを実行した場合には、顔画像の特徴量に基づいた高度な検索やソートを実行することが可能になる。また、顔照合アプリケーションの開発効率を向上させることが可能になる。
【００２３】
また、請求項５の発明によれば、所定の画像データから画像データに顔画像が含まれているか否かを検出し、顔画像が含まれている場合にのみ顔画像の特徴量を算出するので、画像データに顔画像が含まれているか否かを認識して処理を行う結果、顔画像が含まれている画像データについてはより正確に処理を行うことが可能になり、また、顔画像が含まれていない画像データについても適切に処理を終了させることが可能になる。
【００２４】
また、請求項６の発明によれば、所定の画像データから検出された顔画像の個数が１つであるか否かを判定し、個数が１つである場合にのみ顔画像の特徴量を算出するので、画像データから検出された顔画像の個数を認識して処理を行う結果、顔画像の個数が１つである画像データについてはより正確に処理を行うことが可能になり、また、顔画像が複数検出された画像データについても適切に処理を終了させることが可能になる。
【００２５】
また、請求項７の発明によれば、所定の画像データから検出された顔画像の品質を判定し、品質が所定の閾値を満たす場合にのみ顔画像の特徴量を算出するので、画像データから検出された顔画像の品質を判定して処理を行う結果、顔画像の品質が所定の閾値を満たす画像データについてはより正確に処理を行うことが可能になり、また、顔画像の品質が所定の閾値を満たさない画像データについても適切に処理を終了させることが可能になる。
【００２６】
また、請求項８の発明によれば、所定の画像データから検出された顔画像において所定の顔領域を切り出し、顔領域から顔画像の特徴量を算出するので、画像データから検出された顔画像から顔領域を切り出して処理を行う結果、顔画像全体から特徴量を算出する手法に比較して、より精度高く特徴量を算出することが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る検索情報管理装置、検索情報管理プログラム、および検索情報管理方法の実施例を詳細に説明する。なお、以下では、この発明に係る検索情報管理装置を含んで構成されるデータベースシステムを実施例として説明する。また、以下の実施例で用いる主要な用語、実施例１におけるデータベースシステムの概要および特徴、実施例１におけるデータベースシステムの構成および処理の手順、実施例１の効果を順に説明し、次に、実施例１のように形成されたデータベースシステムが実際に利用される一例として実施例２について説明し、最後に、他の実施例について説明する。
【実施例１】
【００２８】
［用語の説明］
まず最初に、以下の実施例で用いる主要な用語を説明する。「データベースシステム」とは、通常、他のアプリケーションソフトウェアと連携して動作するシステムであって、アプリケーションソフトウェアにおいて対象とされるデータを記憶するシステムである。一般に、データベースシステムは、大容量のハードディスクを保有し、このハードディスクに大量のデータを記憶（特許請求の範囲に記載の「保持」に対応する）している。
【００２９】
もっとも、データベースシステムにおいて大量のデータを単に記憶するだけでは、これらのデータを有意義な情報として活用させることは難しい。データベースシステムを利用する利用者によって、アプリケーションソフトウェアを介してデータベースシステムに検索条件が入力され、検索条件に合致したデータが検索結果として利用者に提供されることで、データベースシステムのデータを有意義な情報として活用させることができるのである。このため、以下の実施例におけるデータベースシステムは、データを記憶して管理する仕組み（特許請求の範囲に記載の「検索情報管理装置」に対応する）の他に、これらのデータを検索する仕組みを有する。
【００３０】
ところで、データを記憶して管理する仕組みについて説明すると、例えば、個人に係る情報を記憶するデータベースシステムは、個人に係る情報を、検索キーとなりうる情報として、個人ごとに区分けして管理する。ここで、「個人に係る情報」とは、『会員ＩＤ』、『名前』、『入会年月日』など個人に関連する属性について、特定の個人に対応する具体的な値のことである。すなわち、例えば、『６１６６』、『東京太郎』、『２００５／４／１５』などの値である。また、データベースシステムは、これらの個人に係る情報を、「個人ごとに区分けして管理」する。すなわち、『６１６６』、『東京太郎』、『２００５／４／１５』などの値は、ある特定の個人に対応する具体的な値であるので、データベースシステムは、これらの値をそれぞれ対応づけて記憶する（例えば、『会員ＩＤ』が『６１６６』の会員の『名前』は『東京太郎』で『入会年月日』は『２００５／４／１５』である、との対応づけがなされている）。
【００３１】
また、個人ごとに区分けして管理された個人に係る情報は、データベースシステムにおいて、検索キーとなりうる情報として管理される。ここで、「検索キー」とは、上記の例で言えば、「『会員ＩＤ』が『６１６６』の会員」が検索される場面において、データベースシステムが、大量のデータから「『会員ＩＤ』が『６１６６』の会員」の条件を充たす特定の会員を検索する際に、手がかりとする情報のことである。すなわち、データベースシステムは、「『会員ＩＤ』が『６１６６』である」という情報を手がかりに、大量のデータから、属性『会員ＩＤ』が『６１６６』であるデータに対応づけられて記憶されたデータを検索する。この時、『６１６６』は「検索キー」として機能している。
【００３２】
［実施例１におけるデータベースシステムの概要および特徴］
続いて、図１を用いて、実施例１におけるデータベースシステムの概要および特徴を説明する。図１は、実施例１におけるデータベースシステムの概要および特徴を説明するための図である。
【００３３】
実施例１におけるデータベースシステムは、上記したように、個人に係る情報を検索キーとなりうる情報として個人ごとに区分けして管理する検索情報管理装置を含んで構成されることを概要とし、高度な検索やソートを実行することを主たる特徴とする。
【００３４】
この主たる特徴について簡単に説明すると、実施例１におけるデータベースシステムは、検索キーになりうる情報として、顔を撮像した顔画像の特徴量を保持する。具体的には、図１に示すように、データベースシステムは、顔画像の特徴量として、属性『特徴量』の具体的な値を保持する。
【００３５】
ここで、実施例１におけるデータベースシステムが保持する顔画像の特徴量とは、例えば、顔画像におけるサンプル点周辺における局所的な領域での画素の濃淡やその濃淡値の変化率等の特徴量の集まりを、実数要素からなるベクトルとして表現した特徴ベクトルなどのことであり、顔画像がどのような顔であるかを認識した上でその特徴を識別するような特徴量のことである。なお、実施例１においては、図１に示すように、データベースシステムは、特徴量をバイナリフォーマットで保持する。また、図１においては、便宜上から、顔画像データを含むデータがイラストで表現されているが、実際は、デジタルカメラなどで撮像され、ＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）などの形式で保存された画像データである。
【００３６】
実施例１に係るデータベースシステムは、図１に示すように、例えば、属性『会員ＩＤ』の具体的な値として『６１６６』と、属性『名前』の具体的な値として『東京太郎』と、属性『入会年月日』の具体的な値として『２００５／４／１５』と、属性『顔写真』の具体的な値として男性の顔画像データと、属性『特徴量』の具体的な値としてバイナリフォーマットで保持された特徴量とを、それぞれ対応づけて保持する。したがって、このデータベースシステムの利用者は、属性『会員ＩＤ』の具体的な値である『６１６６』を検索キーにしてデータを検索することも、属性『名前』の具体的な値である『東京太郎』を検索キーにしてデータを検索することも、属性『入会年月日』の具体的な値である『２００５／４／１５』を検索キーにしてデータを検索することもできるだけでなく、属性『特徴量』の具体的な値を検索キーにしてデータを検索することもできる。
【００３７】
このようにして、実施例１に係るデータベースシステムは、顔画像の特徴量を検索キーとして検索やソートを実行した場合には、顔画像の特徴量に基づいた高度な検索やソートを実行することが可能になる。
【００３８】
［実施例１におけるデータベースシステムの構成］
次に、図２〜図９を用いて、実施例１におけるデータベースシステムを説明する。図２は、実施例１におけるデータベースシステムの構成を示すブロック図であり、図３は、入力部を説明するための図であり、図４は、マスタテーブル記憶部を説明するための図であり、図５は、顔画像検出部を説明するための図であり、図６は、顔画像切り出し部を説明するための図であり、図７は、特徴量算出部を説明するための図であり、図８は、マスタテーブル登録部を説明するための図であり、図９は、検索部を説明するための図である。
【００３９】
図２に示すように、実施例１おけるデータベースシステム１０は、入力部１１と、出力部１２と、入出力制御ＩＦ部１３と、記憶部２０と、制御部３０とから構成される。
【００４０】
入力部１１は、制御部３０による各種処理に用いるデータや、各種処理をするための操作指示などを、キーボード、スキャナ、カメラ、マウス、記憶媒体、または通信などによって入力する手段である。具体的には、入力部１１は、後述するマスタテーブル登録部３２によってデータベースシステム１０に登録されるデータを入力し、後述する入力データ記憶部２１に記憶させる。また、マスタテーブル登録部３２によってデータを登録するための操作指示や、後述する検索部３３によってデータを検索するための操作指示などを入力する。
【００４１】
例えば、入力部１１は、図３に示すように、出力部１２によって出力された『新規顧客入力画面』において、『会員ＩＤ』、『名前』、『入会年月日』などの属性に関する具体的な値を、キーボードなどで入力する。すなわち、図３に示すように、『１４７５』、『日本一郎』、『２００６／０３／１０』などのデータを入力する。また、属性『顔写真』の具体的な値である画像データを、スキャナやカメラなどで入力する。すなわち、図３に示すように、特定の男性の顔画像を含むデータなどのデータを入力する。なお、図３に示す『新規顧客入力画面』に、属性『特徴量』の具体的な値としてバイナリフォーマットで保持された特徴量が表示されているが、この特徴量については、他の装置によって算出された特徴量が入力部１１によって入力されて表示される場合や、後述する算出部３１によって算出されて表示される場合など、いずれでもよい。
【００４２】
出力部１２は、制御部３０による各種処理の結果や、各種処理をするための操作指示などを、モニタ、またはプリンタなどに出力する手段である。具体的には、出力部１２は、入力部１１によってデータを入力させるための画面や、後述するマスタテーブル登録部３２によって後述するマスタテーブル記憶部２３に登録されたマスタテーブルや、後述する検索部３３によって検索されて後述する検索結果記憶部２４に記憶された検索結果のデータなどを出力する。例えば、出力部１２は、図３に示すように、入力部１１によってデータを入力させるための『新規顧客入力画面』などを、モニタに出力する。また、出力部１２は、図４に示すようなマスタテーブル記憶部２３に登録されたマスタテーブルを、モニタやプリンタなどに出力する。
【００４３】
入出力制御ＩＦ部１３は、入力部１１および出力部１２と、記憶部２０および制御部３０との間におけるデータ転送を制御する手段である。
【００４４】
記憶部２０は、制御部３０による各種処理に用いるデータを記憶する記憶手段であり、特にこの発明に密接に関連するものとしては、図２に示すように、入力データ記憶部２１と、算出結果記憶部２２と、マスタテーブル記憶部２３と、検索結果記憶部２４とを備える。なお、マスタテーブル記憶部２３は、特許請求の範囲に記載の「保持手段」に対応する。
【００４５】
かかる記憶部２０のなかで、入力データ記憶部２１は、後述するマスタテーブル登録部３２によってデータベースシステム１０に登録されるデータや、後述する検索部３３によって検索される際に検索キーにされるデータであって、入力部１１によって入力されたデータを記憶する手段である。具体的には、入力データ記憶部２１は、入力部１１によって入力されたデータを記憶し、記憶したデータは、後述する算出部３１による算出処理、マスタテーブル登録部３２による登録処理、検索部３３による検索処理に利用される。例えば、入力データ記憶部２１は、図３に示すような『新規顧客入力画面』から入力された『１４７５』、『日本一郎』、『２００６／０３／１０』などのデータや顔画像を含むデータを、ＣＳＶ（Comma Separated Values）形式などの所定の形式で記憶する。
【００４６】
算出結果記憶部２２は、後述する算出部３１によって算出された算出結果（顔画像の特徴量）を記憶する手段である。具体的には、算出結果記憶部２２は、算出部３１によって算出された算出結果を記憶し、記憶した算出結果は、後述するマスタテーブル登録部３２による登録処理に利用される。例えば、算出結果記憶部２２は、後述する算出部３１によって算出された特徴量をバイナリフォーマットで記憶する。なお、バイナリフォーマットとは、テキスト形式(文字データ)以外のデータ形式のことをいう。
【００４７】
マスタテーブル記憶部２３は、後述するマスタテーブル登録部３２によって登録されたマスタテーブルを記憶する手段である。具体的には、マスタテーブル記憶部２３は、マスタテーブル登録部３２によって登録されたマスタテーブルを記憶し、記憶したマスタテーブルのデータは、後述する検索部３３による検索処理に利用される。例えば、マスタテーブル記憶部２３は、図４に示すように、属性『会員ＩＤ』、『名前』、『入会年月日』、『顔写真』、『特徴量』などの具体的な値を、個人ごとに区分けして記憶する。また、図４の（Ａ）に示すようなマスタテーブル記憶部２３に新しいデータが記憶されると、図４の（Ｂ）に示すように、マスタテーブルに新しいデータが追加されて記憶される。
【００４８】
ここで、データベースシステム１０の中で、入力データ記憶部２１、算出結果記憶部２２、および検索結果記憶部２４は、データを一時的に記憶する手段であるが、このマスタテーブル記憶部２３は、データを継続的に記憶する手段である。すなわち、データベースシステム１０の利用者によって検索やソートされるデータは、マスタテーブル記憶部２３が記憶するデータである。なお、説明の便宜上から、図４においては、表形式のマスタテーブルを示したが、実際のマスタテーブル記憶部２３は、ＣＳＶ形式などの所定の形式でデータを記憶する。
【００４９】
検索結果記憶部２４は、後述する検索部３３によって検索された検索結果を記憶する手段である。具体的には、検索結果記憶部２４は、検索部３３によって検索された検索結果を記憶し、記憶した検索結果は、後述する出力部１２による出力処理に利用される。例えば、検索結果記憶部２４は、データベースシステム１０を利用する利用者によって入力された「『会員ＩＤ』が『６１６６』である顧客」などの検索条件に基づいて、後述する検索部３３によって属性『会員ＩＤ』の具体的な値である『６１６６』を検索キーとして検索がなされた場合には、検索結果として、図４の１行目のデータを記憶する。また、検索結果記憶部２４は、利用者によって特定の顔画像を含むデータが検索条件として入力され、検索部３３によってこの顔画像の特徴量を検索キーとして検索がなされた場合（例えば、同一人物の顔画像検索がなされた場合）には、検索結果として、この特徴量に対応づけられた一連のデータ（属性『会員ＩＤ』、『名前』、『入会年月日』、『顔写真』などの具体的な値）を記憶する。
【００５０】
制御部３０は、データベースシステム１０を制御して各種処理を実行する手段であり、特にこの発明に密接に関連するものとしては、図２に示すように、算出部３１と、マスタテーブル登録部３２と、検索部３３とを備える。
【００５１】
かかる制御部３０のなかで、算出部３１は、顔を撮像した顔画像を含むデータから顔画像の特徴量を算出する手段であり、図２に示すように、顔画像検出部３１ａと、顔画像個数判定部３１ｂと、顔画像品質判定部３１ｃと、顔画像切り出し部３１ｄと、特徴量算出部３１ｅとを備える。なお、算出部３１は、特許請求の範囲に記載の「算出手段」に対応する。
【００５２】
顔画像検出部３１ａは、所定の画像データから、この画像データに顔画像が含まれているか否かを検出する手段である。具体的には、顔画像検出部３１ａは、図５に示すように、入力データ記憶部２１に記憶された画像データから、この画像データに顔画像が含まれているか否かを検出し、顔画像が含まれている場合にのみ、顔画像個数判定部３１ｂに処理を引き継ぐ。
【００５３】
例えば、顔画像検出部３１ａは、所定の画像データから、縮小率が異なる複数の縮小画像を生成する。そして、顔画像検出部３１ａは、各縮小画像に、右目、左目、鼻、口の顔パーツの画素が含まれているか否かを線形判別分析により判別する。すなわち、まず、顔画像検出部３１ａは、縮小画像の各画素の画素値に対してガボールフィルタを適用し、画素ごとにエッジ強度およびエッジ方向を算出する。次に、顔画像検出部３１ａは、顔パーツの検出対象となる画素を中心とする四角形のテンプレートを選択し、四角形の四隅の点に対応する画素と、四角形の各辺の中点に対応する画素と、検出対象となる画素と、併せて合計９つの画素におけるエッジ強度およびエッジ方向の情報を取得する。その後、顔画像検出部３１ａは、取得された９つの画素におけるエッジ強度およびエッジ方向の情報を、顔パーツ画像か否かを判別する線形判別式に入力して判別スコアを算出し、その判別スコアの値に基づいて顔パーツ画像か否かを判別する。
【００５４】
このようにして、顔パーツ画像を判別すると、続いて、顔画像検出部３１ａは、顔パーツ画像の位置に基づいて、顔画像の位置を代表する代表点を決定する。そして、顔画像検出部３１ａは、その代表点を中心として、画像データを所定の画素数で区切り、右目、左目、鼻、口の４つの顔パーツ画像が、それぞれ、左上、右上、中央、中央下の分割領域に含まれるように画像データを分割する。次に、顔画像検出部３１ａは、各分割領域に位置する右目、左目、鼻、口の４つの顔パーツ画像の判別スコアの合計値を算出し、その合計値から、画像データに顔画像が含まれているかを判別するための特徴量を生成する。そして、顔画像検出部３１ａは、画像データに顔画像が含まれているかを判別するための線形判別式に特徴量を入力して判別スコアを算出し、その判別スコアの値に基づいて、顔画像であると判別し、画像データに顔画像が含まれていることを検出する。なお、この発明は上記した手法に限定されるものではなく、所定の画像データから、この画像データに顔画像が含まれているか否かを検出する手法であれば、いずれでもよい。
【００５５】
顔画像個数判定部３１ｂは、所定の画像データから検出された顔画像の個数が１つであるか否かを判定する手段である。具体的には、顔画像個数判定部３１ｂは、顔画像検出部３１ａから処理を引き継ぎ、入力データ記憶部２１に記憶された画像データから検出された顔画像の個数が１つであるか否かを判定し、個数が１つである場合にのみ、顔画像品質判定部３１ｃに処理を引き継ぐ。
【００５６】
顔画像品質判定部３１ｃは、所定の画像データから検出された顔画像の品質を判定する手段である。具体的には、顔画像品質判定部３１ｃは、顔画像個数判定部３１ｂから処理を引き継ぎ、入力データ記憶部２１に記憶された画像データから検出された顔画像の品質（例えば、画素数、色の濃淡、輝度のばらつきなど）を判定し、所定の閾値を満たす場合にのみ、顔画像切り出し部３１ｄに処理を引き継ぐ。
【００５７】
顔画像切り出し部３１ｄは、所定の画像データから検出された顔画像から所定の顔領域を切り出す手段である。具体的には、顔画像切り出し部３１ｄは、顔画像品質判定部３１ｃから処理を引き継ぎ、図６に示すように、入力データ記憶部２１に記憶された画像データから検出された顔画像から所定の顔領域を切り出し、特徴量算出部３１ｅに処理を引き継ぐ。
【００５８】
特徴量算出部３１ｅは、顔画像から顔画像の特徴量を算出する手段である。具体的には、特徴量算出部３１ｅは、顔画像切り出し部３１ｄから処理を引き継ぎ、図７に示すように、顔画像切り出し部３１ｄによって切り出された顔領域から顔画像の特徴量を算出し、算出結果を、算出結果記憶部２２に記憶させる。
【００５９】
例えば、特徴量算出部３１ｅは、顔領域から算出する顔画像の特徴量として、「特徴ベクトル」を利用する。「特徴ベクトル」とは、顔領域におけるサンプル点（例えば、顔領域における１００個の任意の点など）周辺における局所的な領域での画素の濃淡やその濃淡値の変化率等の特徴量の集まりを、実数要素からなるベクトルとして表したものである。
【００６０】
ここで、実施例１における特徴量算出部３１ｅにおいて利用される「部分空間」の概念について説明すると、特徴ベクトル空間において、まず、「本人の変動部分空間」と「他人の変動部分空間」とが存在する。「本人の変動部分空間」とは、顔の表情や撮影角度等の相違によって異なる複数の本人の画像データにおける特徴ベクトルの差から構成される部分空間であり、「他人の変動部分空間」とは、本人および他人の画像データのペアにおける特徴ベクトルの差から構成される部分空間である。この「本人の変動部分空間」の補空間と「他人の変動部分空間」とが交わる空間を、「認識部分空間」と呼ぶことにする。
【００６１】
実施例１における特徴量算出部３１ｅは、顔領域における特徴ベクトルの「認識部分空間」への距離を計算し、その距離が小さくなるような顔領域上のサンプル点を検出する。サンプル点が検出されると、特徴量算出部３１ｅは、顔領域における新たなサンプル点の特徴ベクトルに基づいて新たな認識部分空間を作成する。特徴量算出部３１ｅは、作成された認識部分空間が収束するまで、特徴ベクトルの認識部分空間への距離に基づいたサンプル点の検出処理と、新たなサンプル点における特徴ベクトルに基づいた認識部分空間の作成処理とを繰り返す。このようにして、特徴量算出部３１ｅは、精度良く特徴ベクトルを算出する。なお、この発明は上記した手法に限定されるものではなく、顔画像の特徴量を算出する手法であれば、いずれでもよい。
【００６２】
なお、実施例１においては、顔画像検出部３１ａから顔画像個数判定部３１ｂに処理を引き継ぎ、顔画像個数判定部３１ｂから顔画像品質判定部３１ｃに処理を引き継ぎ、顔画像品質判定部３１ｃから顔画像切り出し部３１ｄに処理を引き継ぎ、顔画像切り出し部３１ｄから特徴量算出部３１ｅに処理を引き継ぐ場合を説明したが、一部の処理を省略して特徴量算出部３１ｅに処理を引き継ぐ場合や、異なる順番で処理を引き継ぐ場合など、特徴量算出部３１ｅによって顔画像の特徴量を算出する前処理としてどのような前処理をどのような順で行うかについては、いずれでもよい。
【００６３】
また、制御部３０のなかで、マスタテーブル登録部３２は、データベースシステム１０を利用する利用者によって検索やソートの対象とされるデータを、継続的に記憶する手段である。具体的には、マスタテーブル登録部３２は、入力データ記憶部２１によって記憶されたデータや、算出結果記憶部２２によって記憶されたデータを、それぞれ個人ごとに区分けし、ＳＱＬ（Structured Query Language）などのコマンドを実行することで、マスタテーブル記憶部２３に記憶させる。
【００６４】
例えば、マスタテーブル登録部３２は、図８に示すように、ＳＱＬのコマンドを実行する。ここで、図８に示すＳＱＬのコマンドについて説明すると、「INSERT INTO Customers」によって、「Customers」のマスタテーブルにデータを追加することを宣言している。また、「Customers」の属性として、「CustomerID」、「CustomerName」、「AdmissionDate」、「PhotoDate」、「Feature」があることを宣言しているが、これらは、上記で説明した属性『会員ＩＤ』、『名前』、『入会年月日』、『顔写真』、『特徴量』にそれぞれ対応している。さらに、それぞれの属性の具体的な値として、「VALUES」以下で指定する値を追加することを指示している。すなわち、属性『会員ＩＤ』として『１４７５』を追加し、属性『名前』として『日本一郎』を追加し、属性『入会年月日』として『２００６／３／１０』を追加し、属性『顔写真』として該当する顔画像を含むデータを追加し、属性『特徴量』として該当する顔画像の特徴量を追加し、それぞれ対応づけることを指示している。なお、図８におけるＳＱＬはあくまでイメージであり、実際は、顔画像を含むデータや顔画像の特徴量などの情報は、他の変数に代入された上でVALUE列に記入される。
【００６５】
検索部３３は、データベースシステム１０の利用者によって入力された検索条件に基づいて、検索やソートなどを実行する手段である。具体的には、検索部３３は、入力データ記憶部２１に記憶された検索条件（属性『会員ＩＤ』、『名前』、『入会年月日』などの具体的な値）や、入力データ記憶部２１に記憶された検索条件が顔画像を含むデータであった場合には、この顔画像の特徴量を算出した結果を記憶した算出結果記憶部２２に記憶された検索条件に基づいて、検索やソートなどを実行し、検索結果記憶部２４に記憶させる。
【００６６】
例えば、検索部３３は、図９に示すように、ＳＱＬなどのコマンドを実行することで、検索やソートを実行する。ここで、図９に示すＳＱＬのコマンドについて説明すると、まず、図９に示す「Face」は、マスタテーブルの属性『顔画像』や『特徴量』などを組み合わせたデータ型のことである。また、図９においては、説明の便宜上から「FACE」と示しているが、実際には、属性『顔画像』や『特徴量』などの具体的な値が代入されている状態である。すなわち、「SELECT*FROM 顧客マスタ WHERE 顔テンプレート=Face」は、「顧客マスタ」のマスタテーブルから、顔テンプレート（属性『顔画像』や『特徴量』など）がFace（具体的な値）であること検索キーとして、データの検索を実行するコマンドである。検索結果として、Face（具体的な値）と同様の顔画像の特徴量を有するデータ（例えば、同一人物の顔画像や、似た顔立ちの顔画像）が抽出される。また、「SELECT*FROM 顧客マスタ ORDER BY Face」は、「顧客マスタ」のマスタテーブルを、Face（具体的な値）の順で並べ替えるソートを実行するコマンドである。ソート結果として、Face（具体的な値）と顔画像の特徴量が似ている順に、データが並べ替えられる。また、「SELECT*FROM 顧客マスタ ORDER BY Face DESC」は、「顧客マスタ」のマスタテーブルを、Face（具体的な値）と逆順で並べ替えるソートを実行するコマンドである。ソート結果として、Face（具体的な値）と顔画像の特徴量が似ていない順に、データが並べ替えられる。
【００６７】
［実施例１におけるデータベースシステムによる処理の手順］
次に、図１０を用いて、実施例１におけるデータベースシステムによる処理を説明する。図１０は、実施例１におけるデータベースシステムによる処理の手順を示すフローチャートである。
【００６８】
まず、実施例１におけるデータベースシステム１０は、所定の画像データの入力を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ１００１）。入力を受け付けていない場合には（ステップＳ１００１否定）、データベースシステム１０は、画像データの入力の受け付けを待機する処理に戻る。入力を受け付けた場合には（ステップＳ１００１肯定）、データベースシステム１０は、顔画像検出部３１ａにおいて、入力データ記憶部２１に記憶された所定の画像データから、画像データに顔画像が含まれているか否かを検出する処理を行う（ステップＳ１００２）。
【００６９】
そして、データベースシステム１０は、顔画像検出部３１ａにおいて、所定の画像データに顔画像が含まれているか否かを検出したかを判断し（ステップＳ１００３）、顔画像が含まれている場合にのみ（ステップＳ１００３肯定）、顔画像個数判定部３１ｂにおいて、検出された顔画像の個数が１つであるか否かを判定する処理を行う（ステップＳ１００４）。
【００７０】
次に、データベースシステム１０は、所定の画像データから検出された顔画像の個数が１つである場合にのみ（ステップＳ１００４肯定）、顔画像品質判定部３１ｃにおいて、検出された顔画像の品質を判定する処理を行う（ステップＳ１００５）。
【００７１】
そして、データベースシステム１０は、所定の画像データから検出された顔画像の品質が、所定の閾値を満たす場合にのみ（ステップＳ１００５肯定）、顔画像切り出し部３１ｄにおいて、検出された顔画像から所定の顔領域を切り出す処理を行う（ステップＳ１００６）。
【００７２】
続いて、データベースシステム１０は、特徴量算出部３１ｅにおいて、切り出された顔領域から顔画像の特徴量を算出し、算出結果記憶部２２に記憶させる（ステップＳ１００７）。
【００７３】
次に、データベースシステム１０は、マスタテーブル登録部３２において、算出結果記憶部２２に記憶された顔画像の特徴量を、マスタテーブル記憶部２３に保持させる（ステップＳ１００８）。
【００７４】
このようにして、検索キーとなりうる情報として顔画像の特徴量をマスタテーブル記憶部２３に保持させる結果、データベースシステム１０は、顔画像の特徴量を検索キーとする検索やソートの実行を受け付けると、ある顔画像と同様の特徴を有する他の顔画像（例えば、同一人物の顔画像や、似た顔立ちの顔画像など）を検索やソートするなど、顔画像の特徴量に基づいた高度な検索やソートを実行することが可能になる。
【００７５】
なお、顔画像検出部３１ａにおいて、所定の画像データに顔画像が含まれていないと判断された場合（ステップＳ１００３否定）には、データベースシステム１０は、エラーメッセージを表示して（ステップＳ１００９）、処理を終了する。また、顔画像個数判定部３１ｂにおいて、顔画像の個数が１つではないと判定された場合（ステップＳ１００４否定）には、データベースシステム１０は、エラーメッセージを表示して（ステップＳ１０１０）、処理を終了する。また、顔画像品質判定部３１ｃにおいて、顔画像の品質が、所定の閾値を満たさないと判定された場合（ステップＳ１００５否定）には、データベースシステム１０は、エラーメッセージを表示して（ステップＳ１０１１）、処理を終了する。
【００７６】
［実施例１の効果］
上記したように、実施例１によれば、個人に係る情報を検索キーとなりうる情報として個人ごとに区分けして管理する検索情報管理装置であって、検索キーとなりうる情報として個人生体情報の特徴量を保持するので、検索情報管理装置に対して、個人生体情報の特徴量を検索キーとして検索やソートを実行した場合には、ある顔画像と同様の特徴を有する他の顔画像（例えば、同一人物の顔画像や、似た顔立ちの顔画像など）を検索やソートするなど、個人生体情報の特徴量に基づいた高度な検索やソートを実行することが可能になる。また、データの特徴を量的に規定した特徴量に基づいて検索することから、検索時に処理すべきデータ量や演算量が増えず、処理負荷が軽くなる結果、個人生体情報の特徴量に基づいた高度な検索やソートを低負荷で実行することが可能になる。
【００７７】
また、実施例１によれば、特徴量をバイナリフォーマットで保持するので、特徴量に係るデータ量を圧縮することから、特徴量をテキストフォーマットで保持する手法に比較して、検索時に処理すべきデータ量や演算量がより少なくなり、処理負荷がより軽くなる結果、個人生体情報の特徴量に基づいた高度な検索やソートをより低負荷で実行することが可能になる。また、特徴量を保持するために利用されるディスクスペースを節約することが可能になる。
【００７８】
また、実施例１によれば、個人生体情報から特徴量を算出し、検索キーとなりうる情報として算出された特徴量を保持するので、特徴量が算出されていない個人生体情報については、特徴量を算出してから保持する結果、特徴量が算出されていない個人生体情報についても、検索キーとなりうる情報として特徴量を保持することが可能になる。
【００７９】
また、実施例１によれば、個人生体情報の特徴量として、顔を撮像した顔画像の特徴量を保持するので、検索情報管理装置に対して、顔画像の特徴量を検索キーとして検索やソートを実行した場合には、顔画像の特徴量に基づいた高度な検索やソートを実行することが可能になる。また、顔照合アプリケーションの開発効率を向上させることが可能になる。
【００８０】
また、実施例１によれば、所定の画像データから画像データに顔画像が含まれているか否かを検出し、顔画像が含まれている場合にのみ顔画像の特徴量を算出するので、画像データに顔画像が含まれているか否かを認識して処理を行う結果、顔画像が含まれている画像データについてはより正確に処理を行うことが可能になり、また、顔画像が含まれていない画像データについても適切に処理を終了させることが可能になる。
【００８１】
また、実施例１によれば、所定の画像データから検出された顔画像の個数が１つであるか否かを判定し、個数が１つである場合にのみ顔画像の特徴量を算出するので、画像データから検出された顔画像の個数を認識して処理を行う結果、顔画像の個数が１つである画像データについてはより正確に処理を行うことが可能になり、また、顔画像が複数検出された画像データについても適切に処理を終了させることが可能になる。
【００８２】
また、実施例１によれば、所定の画像データから検出された顔画像の品質を判定し、品質が所定の閾値を満たす場合にのみ顔画像の特徴量を算出するので、画像データから検出された顔画像の品質を判定して処理を行う結果、顔画像の品質が所定の閾値を満たす画像データについてはより正確に処理を行うことが可能になり、また、顔画像の品質が所定の閾値を満たさない画像データについても適切に処理を終了させることが可能になる。
【００８３】
また、実施例１によれば、所定の画像データから検出された顔画像において所定の顔領域を切り出し、顔領域から顔画像の特徴量を算出するので、画像データから検出された顔画像から顔領域を切り出して処理を行う結果、顔画像全体から顔画像の特徴量を算出する手法に比較して、より精度高く顔画像の特徴量を算出することが可能になる。
【実施例２】
【００８４】
さて、これまで実施例１として、データベースシステムが、顔を撮像した顔画像の特徴量を保持する場合について説明したが、以下では、実施例２として、実施例１のように形成されたデータベースシステムが実際に利用される場合について、図１１を用いて一例を説明する。図１１は、実施例２におけるデータベースシステムの利用について説明するための図である。
【００８５】
実施例２におけるデータベースシステムとして、一般の消費者（以下、顧客という）に対して金銭の貸出を行う金融機関において、取引中（金融機関から顧客に対して金銭を貸し出したが、未だ返却に至らない状況）の顧客を管理するために形成された「顧客データベースシステム」（実施例１におけるデータベースシステム１０に対応する）を想定する。また、想定する金融機関では、取引中の顧客に対し、重複して金銭の貸出契約を締結しないものとする。すなわち、「顧客データベースシステム」の「取引中顧客テーブル」（実施例１におけるマスタテーブル記憶部２３に対応する）に登録中の顧客に対しては、重複して金銭の貸出契約を締結しない。
【００８６】
このため、想定する金融機関と顧客との間の金銭貸出契約締結の場面では、金融機関によって、特定の顧客との取引状況が確認される必要がある。具体的には、金融機関の受付担当者によって、契約を希望する顧客と「取引中顧客テーブル」に登録中の顧客データとの照合が行われ、照合結果が一致しない場合にのみ、金銭貸出契約締結に向けて手順を進めることになる。
【００８７】
実施例２においては、上記した照合を、契約を希望する顧客によって提示される免許証を利用して行うものと想定する。まず、免許証に記載された『名前』のデータおよび『顔画像』のデータが、金融機関の受付担当者によって、「顧客データベースシステム」に入力される（図１１の（１）を参照）。
【００８８】
次に、「顧客データベースシステム」は、『名前』のデータおよび『顔画像』のデータの入力を受け付け、「顔画像」のデータから顔画像の特徴量を算出する（図１１の（２）を参照）。ここで、顔画像の特徴量とは、実施例１と同様、顔画像におけるサンプル点周辺における局所的な領域での画素の濃淡やその濃淡値の変化率等の特徴量の集まりを、実数要素からなるベクトルとして表現した特徴ベクトルなどのことであり、顔画像がどのような顔であるかを認識した上でその特徴を識別するような特徴量のことである。
【００８９】
そして、「顧客データベースシステム」は、入力を受け付けた属性『名前』の具体的な値を検索キーとして、「取引中顧客テーブル」の検索を行う（図１１の（３）を参照）。入力を受け付けた「名前」のデータは『日本太郎』であるが、図１１に示すように、「取引中顧客テーブル」に、属性『名前』との照合結果が『日本太郎』と一致するデータは存在しない（図１１の（４）を参照）。
【００９０】
続いて、「顧客データベースシステム」は、算出した顔画像の特徴量を検索キーとして、「取引中顧客テーブル」の検索を行う（図１１の（５）を参照）。すると、図１１に示すように、属性『名前』の具体的な値が『日本一郎』である顧客の顔画像の特徴量と、算出した顔画像の特徴量との照合結果が一致することが判明する（図１１の（６）を参照）。
【００９１】
以上のことから、免許証を提示した顧客が、「取引中顧客テーブル」に登録中の顧客であることが判明するので、金融機関は、免許証を提示した顧客に対しては、金銭貸出契約を締結しない。
【００９２】
上記のように、属性『名前』との照合結果が不一致である一方で、属性『特徴量』との照合結果が一致であるような状況が生じたのは、免許証に記載された『名前』のデータが偽造可能なデータであることに起因する。反対に、免許証の『顔画像』のデータについては、受付担当者によって免許証を提示する本人の顔と免許証の『顔画像』との一致が目視確認される以上、偽造困難なデータであるといえる。したがって、このような状況においてデータベースシステムとの照合を行う場合に、最も正確な照合結果を得ることができるのは、『顔画像』のデータである。また、『顔画像』のデータにより上記のような照合を行うためには、検索キーとなりうる情報として顔画像の特徴量を保持し、顔画像の特徴量に基づいた高度な検索やソートを実行することが可能なデータベースシステムを形成することが、最も有効な手段である。
【実施例３】
【００９３】
ところで、これまで実施例１および２におけるデータベースシステムについて説明したが、この発明は上記した実施例以外にも種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、実施例３におけるデータベースシステムとして、異なる実施例を説明する。
【００９４】
［データの種類］
上記の実施例では、個人に係る情報を管理する検索情報装置において、個人生体情報をの特徴量を保持する場合を説明したが、この発明はこれに限定されるものではなく、マルチメディアデータ（例えば、テレビ番組を録画した動画像データや、音楽を録音した音声データなど）を管理する検索情報装置において、マルチメディアデータの特徴量を保持する場合にも、この発明を同様に適用することができる。
【００９５】
また、上記の実施例では、顔画像の特徴量を保持する場合を説明したが、この発明はこれに限定されるものではなく、指紋データの特徴量を保持する場合や、声を録音したデータの特徴量を保持する場合などにも、この発明を同様に適用することができる。
【００９６】
［特徴量］
また、上記の実施例では、特徴量をバイナリフォーマットで保持する場合を説明したが、この発明はこれに限定されるものではなく、特徴量をテキストフォーマットで保持する場合にも、この発明を同様に適用することができる。
【００９７】
また、上記の実施例では、顔を撮像した顔画像を含むデータと顔画像の特徴量とを対応づけて保持する場合を説明したが、この発明はこれに限定されるものではなく、顔画像を含むデータと顔画像の特徴量とを対応づけて保持するのみならず、顔画像に係るテキストメタデータ（例えば、顔画像を含むデータのフォーマット情報など）をも対応づけて保持する場合にも、この発明を同様に適用することができる。
【００９８】
また、上記の実施例では、データベースシステムにおいて算出された特徴量を保持する場合を説明したが、この発明はこれに限定されるものではなく、特徴量を他の装置において算出し、他の装置において算出された特徴量を保持する場合にも、この発明を同様に適用することができる。
【００９９】
［保持の形態］
また、上記の実施例では、所定の画像データから検出された顔画像の品質が所定の閾値を満たさないと、エラーメッセージを表示して処理を終了する場合を説明したが、この発明はこれに限定されるものではなく、顔画像の品質が所定の閾値を満たさない際には所定の画像データのみをデータベースシステムが保持する場合など、いずれでもよい。
【０１００】
また、上記の実施例では、顔画像を含むデータと顔画像の特徴量とを異なる属性のデータとして保持する場合を説明したが、この発明はこれに限定されるものではなく、顔画像を含むデータと顔画像の特徴量とをペアで格納する顔データ型を準備して保持する場合や、顔画像を含むデータと顔画像の特徴量とテキストメタデータとをセットで格納する顔データ型を準備して保持する場合など、顔画像の特徴量を保持する場合であれば、いずれでもよい。
【０１０１】
また、上記の実施例では、データベースシステムが入力を受け付けた所定の画像データ（オリジナル）を保持する場合を説明したが、この発明はこれに限定されるものではなく、縮小版のサムネイルを同時に保持する場合や、切り出した顔領域のデータを同時に保持する場合など、いずれでもよい。
【０１０２】
［システム構成等］
また、上記の実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理（例えば、データベースシステムが所定の画像データの入力を受け付けてから、マスタテーブル記憶部にデータを保持させるまで連続して行われる処理）の全部または一部を手動的におこなう（例えば、処理と処理の間で利用者によってコマンドを入力させるなど）こともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理（例えば、受付担当者によって免許証を提示する本人の顔と免許証の『顔画像』との一致が目視確認される処理など）の全部または一部を自動的におこなう（例えば、本人の顔を画像データとして入力して特徴量を算出し、免許証の『顔画像』との一致を特徴量によって確認するなど）こともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【０１０３】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態（例えば、図２の形態など）は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【０１０４】
なお、上記の実施例で説明したデータベースシステムは、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。このプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することができる。また、このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。
【産業上の利用可能性】
【０１０５】
以上のように、この発明に係る検索情報管理装置、検索情報管理プログラムおよび検索情報管理方法は、個人に係る情報を検索キーとなりうる情報として個人ごとに区分けして管理することに有用であり、特に、高度な検索やソートを実行することに適する。
【図面の簡単な説明】
【０１０６】
【図１】実施例１におけるデータベースシステムの概要および特徴を説明するための図である。
【図２】実施例１におけるデータベースシステムの構成を示すブロック図である。
【図３】入力部を説明するための図である。
【図４】マスタテーブル記憶部を説明するための図である。
【図５】顔画像検出部を説明するための図である。
【図６】顔画像切り出し部を説明するための図である。
【図７】特徴量算出部を説明するための図である。
【図８】マスタテーブル登録部を説明するための図である。
【図９】検索部を説明するための図である。
【図１０】実施例１におけるデータベースシステムによる処理を説明するための図である。
【図１１】実施例２におけるデータベースシステムの利用について説明するための図である。
【符号の説明】
【０１０７】
１０  データベースシステム
１１  入力部
１２  出力部
１３  入出力制御ＩＦ部
２０  記憶部
２１  入力データ記憶部
２２  算出結果記憶部
２３  マスタテーブル記憶部
２４  検索結果記憶部
３０  制御部
３１  算出部
３１ａ  顔画像検出部
３１ｂ  顔画像個数判定部
３１ｃ  顔画像品質判定部
３１ｄ  顔画像切り出し部
３１ｅ  特徴量算出部
３２  マスタテーブル登録部
３３  検索部
【図１】
2007310646.tif 000003
【図２】
2007310646.tif 000004
【図３】
2007310646.tif 000005
【図４】
2007310646.tif 000006
【図５】
2007310646.tif 000007
【図６】
2007310646.tif 000008
【図７】
2007310646.tif 000009
【図８】
2007310646.tif 000010
【図９】
2007310646.tif 000011
【図１０】
2007310646.tif 000012
【図１１】
2007310646.tif 000013