(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
互いに異なる方向から撮像した同一物体の複数方向の画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部で得られた前記複数方向の画像をＮ次元の部分空間で表現する部分空間生成部と、
前記物体と比較する物体について、予め複数方向から画像を取得して生成したＭ次元の部分空間の基底ベクトルを記憶しておく辞書と、
前記Ｎ次元の部分空間とＭ次元の部分空間の間の角度を、Ｍ次元の基底ベクトルを｛φ1，φ2，φ3，・・・・，φM｝、Ｎ次元の基底ベクトルを｛ψ1，ψ2，ψ3，・・・・，ψM｝としたとき、
【数１】
0003888676.tif 000006
なる行列Ｘの固有値として計算する角度計算部と、
前記角度計算部により計算された固有値から写真と実物とを区別するための類似度を求め、前記類似度を用いて前記物体の認識を行う認識部とを有し、
前記認識部は、２番目に大きい固有値および３番目に大きい固有値のうちの少なくとも一つを用いて前記類似度を求めることを特徴とする物体認識装置。
【請求項２】
前記認識部は、２番目に大きい固有値および３番目に大きい固有値のうちの少なくとも一つを含む複数の固有値の積を用いて前記類似度を求めることを特徴とする請求項１に記載の物体認識装置。
【請求項３】
前記認識部は、最大の固有値と２番目に大きい固有値と３番目に大きい固有値との積を用いて前記類似度を求めることを特徴とする請求項１に記載の物体認識装置。
【請求項４】
互いに異なる方向から撮像した同一物体の複数方向の画像を取得する画像取得ステップと、
前記複数方向の画像をＮ次元の部分空間で表現する部分空間生成ステップと、
前記Ｎ次元の部分空間と辞書に記憶してあるＭ次元の部分空間の間の角度を、Ｍ次元の基底ベクトルを｛φ1，φ2，φ3，・・・・，φM｝、Ｎ次元の基底ベクトルを｛ψ1，ψ2，ψ3，・・・・，ψM｝としたとき、
【数２】
0003888676.tif 000007
なる行列Ｘの固有値として計算する角度計算ステップと、
前記固有値から写真と実物とを区別するための類似度を求め、前記類似度を用いて前記物体の認識を行う認識ステップと、
を有し、
前記認識ステップでは、２番目に大きい固有値および３番目に大きい固有値のうちの少なくとも一つを用いて前記類似度を求めることを特徴とする物体認識方法。
【請求項５】
前記認識ステップでは、２番目に大きい固有値および３番目に大きい固有値のうちの少なくとも一つを含む複数の固有値の積を用いて前記類似度を求めることを特徴とする請求項４に記載の物体認識方法。
【請求項６】
前記認識ステップでは、最大の固有値と２番目に大きい固有値と３番目に大きい固有値との積を用いて前記類似度を求めることを特徴とする請求項４に記載の物体認識方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、３次元物体を認識・識別する装置及び方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
３次元物体を複数の方向から撮影した画像を用いて当該物体を認識・識別する手法として、例えば特開平１１−２６６４５２号公報（以下、従来手法）が知られている。
【０００３】
従来手法では、予め３次元物体を撮影した画像から得られるベクトルから、部分空間法を用いて部分空間で表現した辞書を生成しておく。同様にして、カメラで撮影した入力画像から得られるベクトルから部分空間を作成する。そして、辞書の部分空間と入力画像の部分空間の間の角度を測定して、角度が小さいものを類似度が高い（＝認識した物体）ものとする。
【０００４】
実際の認識処理では、入力画像の部分空間と辞書の部分空間の間の角度θi（iは自然数）の代わりに入力画像の部分空間と辞書の部分空間の基底ベクトルを用いて定義される行列の固有値λi（iは自然数）を求め、固有値λiを使って類似度を計算する。類似度としては、最大固有値λ1そのものや、最大固有値λ1と２番目に大きい固有値λ2の比ｒ＝λ2／λ1を利用していた。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、従来手法のように類似度として最大固有値λ1そのものや、最大固有値λ1と２番目に大きい固有値λ2の比ｒ＝λ2／λ1を利用すると、実際の３次元物体と写真に写された３次元物体とを区別できないことがあった。その理由は、写真と辞書登録の際の画像が同一であった場合、画像的には実物と写真の区別がつかないためである。この様子を図１０に示す。
【０００６】
領域１１は３次元物体１４を矢印１６、１７、１８を含む複数の方向から撮影した場合のベクトルの分布である。領域１２は写真１５を矢印１９、２０、２１を含む複数の方向から撮影した場合のベクトルの分布である。点１３は、３次元物体１４と写真１５が偶然同じに見える方向（矢印１７、２０）から３次元物体１４と写真１５を撮影した場合のベクトルの指す点である。この点１３は領域１１と領域１２のいずれに属するのかを特定することができない。すなわち、３次元物体１４を撮影して得られたベクトルが指す点なのか、写真１５を撮影して得られたベクトルが指す点なのかを識別できない。
【０００７】
これは、特に顔認識によるセキュリティ確保を目的とする場合に大きな問題であり、本人の代わりに写真を提示することで容易にセキュリティを破られる危険性を孕んでいた。
【０００８】
本発明は、写真と３次元物体との区別をつけることのできる３次元物体認識装置及び方法を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために本発明の物体認識装置は、互いに異なる方向から撮像した同一物体の複数方向の画像を取得する画像取得部と、前記画像取得部で得られた前記複数方向の画像をＮ次元の部分空間で表現する部分空間生成部と、前記物体と比較する物体について、予め複数方向から画像を取得して生成したＭ次元の部分空間の基底ベクトルを記憶しておく辞書と、前記Ｎ次元の部分空間とＭ次元の部分空間の間の角度を、Ｍ次元の基底ベクトルを｛φ1，φ2，φ3，・・・・，φM｝、Ｎ次元の基底ベクトルを｛ψ1，ψ2，ψ3，・・・・，ψM｝としたとき、数１で定義される行列Ｘの固有値として計算する角度計算部と、前記角度計算部により計算された固有値から写真と実物とを区別するための類似度を求め、前記類似度を用いて前記物体の認識を行う認識部とを有し、前記認識部は、２番目に大きい固有値および３番目に大きい固有値のうちの少なくとも一つを用いて前記類似度を求めることを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の物体認識方法は、互いに異なる方向から撮像した同一物体の複数方向の画像を取得する画像取得ステップと、前記複数方向の画像をＮ次元の部分空間で表現する部分空間生成ステップと、前記Ｎ次元の部分空間と辞書に記憶してあるＭ次元の部分空間の間の角度を前記行列Ｘの固有値として計算する角度計算ステップと、前記固有値から類似度を求めて前記物体の認識を行う認識ステップとを有し、前記類似度として、２番目に大きい固有値、あるいは３番目に大きい固有値を用いることを特徴とする。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。
【００１２】
（第１の実施形態）本発明の第１の実施形態にかかる物体認識装置の構成を図１に示す。本装置は物体を撮影するカメラなどから構成される画像入力部３１と、撮影した物体と辞書に登録されている物体について、部分空間間の角度を計算する部分空間間角度計算部３２と、予め作成した物体照合用のパターンである辞書を記憶しておく辞書記憶部３３と、部分空間間角度計算部３２で計算した部分空間間の角度をもとにして物体を認識する認識部３４から構成される。
【００１３】
画像入力部３１は、３次元物体様々な方向からの画像を取得するためのものである。複数の方向から観測された画像を入力するためには複数のカメラを用いるのが自然であるが、物体が動いていれば１台のカメラでも十分である。本実施形態では、経済的側面と設置スペースの関係により１台のカメラを用いる。
【００１４】
部分空間間角度計算部３２は画像入力部３１から出力された画像を受け取り、図２のフローチャートに示す処理を実行するマイクロプロセッサシステムである。処理の概要は、入力画像をベクトル化して部分空間（入力部分空間）を作成し（ステップ４１）、辞書から辞書部分空間の基底ベクトルを読み出し（ステップ４２）、辞書部分空間と入力部分空間の角度に対応するパラメータである固有値を求め（ステップ４３）、他の辞書について調べるためにループし（ステップ４４）、求めた固有値等を認識部３４に出力する（ステップ４５）というものである。処理の詳細については後述する。
【００１５】
辞書記憶部３３では複数の類の辞書を記憶されている。基本的に一物体につき少なくとも一つの辞書が割り当てられる。したがって１００個の物体登録すれば、辞書記憶部３３は少なくとも１００個の辞書を記憶することになる。
【００１６】
辞書記憶部３３で記憶されている一つ一つの辞書の内容は、辞書部分空間の基底ベクトルＭ個と登録された物体の名前等の物体を識別する情報である。辞書部分空間のＭ個の基底ベクトルは、当該物体の辞書登録時に取得した画像から生成する。尚、Ｍは一般には辞書によって異なる。
【００１７】
辞書記憶部３３は、辞書に登録された物体を識別する情報を部分空間間角度計算部３２の計算結果と一緒に出力する。
【００１８】
辞書記憶部３３としては、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）のような固定型の大容量蓄積デバイスを用いる。尚、辞書記憶部３３としてＩＣカードなどの可搬性のあるメディアを採用し、認証を受ける物体に一枚ずつ割り当てて、識別を受ける度にＩＣカードを交換するような、ＩＤカード的なものにしても良い。
【００１９】
認識部３４は、部分空間間角度計算部３２で求めた固有値を用いて図３のフローチャートに示す処理を行うマイクロプロセッサである。処理の概要は、部分空間間角度計算部３２で求めた部分空間間角度に対応するパラメータである固有値を読み込み（ステップ５１）、固有値から計算した類似度が最大となる辞書を検出し（ステップ５２）、そして類似度が最大になる辞書に登録されていた、物体を識別する情報を認証結果として出力する（ステップ５３）。
【００２０】
以下、部分空間間角度計算部３２が行う処理について図２を用いて説明する。
【００２１】
最初に、入力画像をベクトル化して、そのベクトルから部分空間を作成する（ステップ４１）。
【００２２】
入力画像のベクトル化とは、入力画像を縦にｎ等分横にｍ等分して分割したｎ×ｍ個の領域ごとに求めた平均輝度値を成分とする、ｎ×ｍ行のベクトルを生成することである。入力画像の画素数が少ない場合は画素数＝ベクトルの次元としてもよい。この処理を入力されたＮ枚の画像に施してＮ個のベクトルを生成する。
求めたＮ個のベクトルからＮ次元の部分空間を作成する。Ｎ次元の部分空間を作成するということは、Ｎ個の基底ベクトル｛ψ1，ψ2，ψ3，・・・・，ψN｝を計算することと等価である。画像の枚数Ｎが比較的少ない場合（２０〜３０次元以下）は「シュミットの直交化」と呼ばれる方法で計算する。数が多い場合は次元数を下げるために「Ｋ−Ｌ展開」という主成分分析の方法を用いる。
【００２３】
次に入力の部分空間と辞書の部分空間とのなす角度を、辞書ごとに計算する（ステップ４２）。
【００２４】
角度の計算は、辞書記憶部３３から辞書を１つ読み込み、辞書部分空間のＭ次元の基底ベクトル｛φ1，φ2，φ3，・・・・，φM｝と、入力部分空間のＮ次元の基底ベクトル｛ψ1，ψ2，ψ3，・・・・，ψM｝を用いて、数１で示される行列Ｘの固有値を計算することで求める。
【００２５】
数３に示すように、数１の行列Ｘの固有値λは部分空間間の角度の余弦の２乗であるから、λを調べれば角度を調べたのと同じ効果を得られる。
【００２６】
【数３】
0003888676.tif 000002
【００２７】
数３のｉは固有値の大きい方からの順番を表す。本実施形態では固有値λのうち２番目に値が大きいをものを用いるので、「シュミットの直交化」あるいは「Ｋ−Ｌ展開」等の手法で必要な固有値λ2を求める（ステップ４３）。
【００２８】
そして、複数の類の辞書ごとに固有値を計算するためにステップ４２からの動作を繰り返し行う（ステップ４４）。
【００２９】
最後に、求めた角度（固有値）を認識部３４に出力する（ステップ４５）。
【００３０】
以下、固有値λと角度θの関係について図４を参照して説明する。
【００３１】
図４は辞書部分空間２１と入力部分空間２２との重なりを説明する図である。実際の辞書部分空間と入力部分空間は非常に次元の高い空間であるが、ここでは説明を簡単にし、かつ図示可能にするために両部分空間とも２次元にしてある。
【００３２】
図４では辞書部分空間２１と入力部分空間２２が線分２３で重なっているので、最大固有値であるλ1は１となり、対応する角度θ1は０となる。２番目に大きい固有値であるλ2に対応する角度θ2は図中の角度２４である。
【００３３】
λの値は、１≧λ1＞λ2＞λ3＞λ4・・・であり、下付きの数字が大きくなるほど１より小さくなる傾向がある。例えば、λ1＝１、λ2＝０．８、λ3＝０．５、λ4＝０．２といった具合である。
【００３４】
以下、認識部３４が行う認識処理について図３を参照して説明する。
【００３５】
まず、部分空間間角度計算部３２で計算された固有値を読み込む（ステップ５１）。
【００３６】
次に、入力部分空間と類似度が最大となる辞書を検出する（ステップ５２）。
【００３７】
前述の通り、角度と固有値は数３の関係にあるので、角度を調べることと固有値を調べることは等価である。従って、固有値を用いて類似度を定義する。本実施形態ではλ2そのものを入力部分空間と辞書部分空間の類似度を表すパラメータとして用いる。λ2が最大となる辞書に登録された物体と入力画像に写った物体が同一であると判定する。
【００３８】
従来は最大固有値λ1のみを類似度として用いて、λ1≒１となることをもって辞書と入力が一致したとみなしていた。しかし、図４に示したように、線分２３を含む部分空間は辞書部分空間２１と入力部分空間２２だけではなく他にも存在する。特に、写真のように入力画像と類似する物体について部分空間を作成した場合は線分２３のような重なり合う部分を含む可能性が高くなる。一般に、形状の異なる物との区別にはλ1は有効であるが、実物と写真の区別にはあまり効果がない。
【００３９】
この点、λ2を類似度として用いると、同一方向からの画像だけを入力している限り、たとえ実物であっても辞書との類似度が低く算出される。しかし、複数方向からの画像を入力すると（これは写真では無理）、辞書との類似度が高くなる。従って、実物と写真の正確な区別ができるようになる。
【００４０】
一般的な傾向としてλ2、λ3、λ4の３つの固有値は物体の回転自由度にほぼ対応していて、λ2は物体の水平方向の回転、λ3は物体の垂直方向の回転、λ4は側転に対応することが多い。ただし、これは全ての場合に必ず当てはまるものではなく、例えばλ2が斜めの回転（水平と垂直の合成）に対応するような場合もある。
【００４１】
尚、ここではλ2のみを単独で用いて類似度を調べていたがλ3やλ4を単独で用いても良い。また、λ1×λ2を用いても良い。この場合、λ2を単独で用いた場合に比べてＦＲＲ（Fault Reject Rate）がやや悪化するが、ＦＡＲ（Fault Accept Rate）が良好になる。
【００４２】
ステップ５２で検出した辞書に登録された、物体を識別する情報を答えとして出力する（ステップ５３）。
【００４３】
従来は、類似度としてλ1を単独で用いたり、λ2／λ1を計算していた。しかし、λ1単独の場合は写真と実物の区別がつかない可能性があった。また、λ2／λ1を用いた場合は、λ1とλ2の値の変化率が等しい場合に類似度が変化しないという問題があった。例えば、λ1＝０．５、λ2＝０．４（類似性が低い）の場合とλ1＝１、λ2＝０．８（類似性が非常に高い）の場合は、ともにλ2／λ1＝０．８となるために区別できない。
【００４４】
しかし、λ2、λ3、λ4などを単独で用いた場合はこのような問題は生じない。また、積を用いた場合は、λ1とλ2の変化は相乗的に現れるので上記のような問題は生じない。
【００４５】
認識部３４の別の実装として、図５に示すフローチャートの処理を行っても良い。
【００４６】
図５のフローチャートでは、固有値がある決められた閾値より大きな場合にのみ辞書に登録されている情報を答えとして出力し、答えが存在しない場合は「存在しない」という答えを返す処理である。この実装は、特に辞書を１種類だけ用意しある１つの物体の同定を行う場合に有効である。
【００４７】
図５のフローチャートを説明する。尚、図５では「角度」を用いているが角度と固有値は数３の関係にあるので、固有値を用いた場合は閾値との大小関係の比較が逆になることを除いて同じことである。
【００４８】
まず、部分空間間角度計算部３３から出力された固有値を読み込む（ステップ６１）。そして、固有値と所定の閾値とを比較する。尚、ここで固有値から類似度を計算して、類似度と所定の閾値とを比較しても良い（ステップ６２）。固有値が所定の閾値より大きい場合（角度を用いた場合は、所定の閾値より小さい）は識別結果を出力する（ステップ６３）。固有値が所定の閾値より小さい場合は該当する結果が無かったものとして、「該当無し」という結果を出力する（ステップ６４）。
【００４９】
最後に、辞書記憶部３３に記憶させる辞書の作り方を説明する。本装置にはモード切替スイッチ（図示せず）があり、本装置の使用者はこのスイッチを切り替えることで辞書登録モードと物体認識モードを切り替えることができる。
【００５０】
まず、本装置を辞書登録モードで動作させるようにスイッチを切り替えておく。そして、カメラで３次元物体を様々な方向から撮影し、数十〜数百パターンの画像を取得して画像入力部３１に入力する。画像入力部３１は画像を部分空間間角度計算部３２に順次出力する。辞書登録モードの場合は、部分空間間角度計算部３２は入力画像から入力部分空間を作成し、得られた基底ベクトルを辞書に登録する。基底ベクトルと一緒に識別番号や物体の名称等、物体を識別するための情報を登録する。この「物体を識別する情報」は部分空間間角度計算部３２に接続したキーボードなどのインターフェース（図示せず）で入力する。
【００５１】
尚、本実施形態では辞書３３に基底ベクトルを登録しておくものとしたが、画像を記録しておいて、必要な時に基底ベクトルを生成しても構わない。
【００５２】
以上、本実施形態の物体認識装置ならば３次元物体の写真と３次元物体の実物を区別することが可能となる。
【００５３】
（第２の実施形態）以下、図面を参照して本発明の第２の実施形態である人間の顔を識別する顔認識装置について説明する。
【００５４】
図６は第２の実施形態の顔認識装置の構成を説明するブロック図である。構成は第１の実施形態の物体認識装置と類似するので同等な部分は説明を省略する。
【００５５】
画像入力部７１はカメラ（図示せず）で撮影した画像中から認識対象で必要となる部分のみを切り出し、部分空間間角度計算部７２へ出力する。
【００５６】
画像入力部７１は図７のフローチャートに示す処理を行う。まず、カメラから出力された画像をＡ／Ｄ変換し（ステップ７１１０）、画像中から顔領域を検出する（ステップ７１１１）。次に目、鼻、耳、口といった顔の部品を検出して、検出した顔部品の種類と位置情報を出力する（ステップ７１１２）。そして、顔部品の情報を元に顔領域を所定の大きさ・形状に切り出してからｍ×ｎ画素の画像に変換して出力する（ステップ７１１３）。
【００５７】
ステップ７１１１の顔領域検出では、予め用意しておいた顔検出用のテンプレートを用いて、テンプレートマッチングを行って顔領域を求める。尚、顔領域の検出方法はこれに限らず、Eigenface法や部分空間法を利用して距離や類似度を求める方法でも良い。
【００５８】
次に、ステップ７１１２の顔部品検出では、テンプレートマッチングを行って目、鼻、耳、口の位置を検出して、検出できた顔部品の種類と位置情報を出力する。顔部品の検出方法はこれに限らず、例えば「福井和弘、山口  修：「形状抽出とパターン照合の組み合わ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）」に記載された方法を用いても良い。
【００５９】
ステップ７１１３の特徴量抽出では、検出された顔部品の情報をもとにして顔領域を所定の大きさ・形状に切り出し、その濃淡情報を特徴量として用いる。図８は切り出しの様子を説明する図である。上段は入力画像全体で、矩形の枠はステップ７１１２で検出した顔領域である。下段は切り出した結果の画像である。
【００６０】
検出した顔部品のうち、左右の目あるいは片目と口のような２つの顔部品を結ぶ線分を考える。この線分が、検出された矩形の領域内に所定の割合で収まっている、すなわち領域外にはみ出さずかつ領域内で小さく収まり過ぎていない場合は、図８下段のような顔領域抽出の結果領域をｍ×ｎ画素の領域に変換する。線分が矩形の領域内に所定の割合では収まっていない場合には適宜矩形領域を拡大・縮小し、所定の割合で収まるように加工して、同様にｍ×ｎ画素の特徴ベクトル画像に変換する。
【００６１】
この処理は入力された時系列画像に対して行われる。例えばある一人の人間がカメラの正面付近を見ている時に画像入力を行うと、特徴ベクトル画像は図９のように時系列的かつ大量に得られる。
【００６２】
このようにして得られた特徴ベクトル画像を順次部分空間間角度計算部７２に出力する。
【００６３】
部分空間間角度計算部７２では、特徴ベクトル画像の各ピクセルの濃淡値を、特徴ベクトルの要素情報としてｍ×ｎ次元の特徴ベクトルを生成し、顔画像データの相関行列（特性核）Ｃを求め、それをＫ−Ｌ展開により正規直交固有ベクトルを求めることにより部分空間を得る。
【００６４】
部分空間の計算方法としては、特徴ベクトルｄiに対して、所定の枚数Ｎ枚の画像に対応する特徴ベクトルが入力されてから、数４のＣを求める。
【００６５】
【数４】
0003888676.tif 000003
【００６６】
その後、Ｃに対してＪａｃｏｂｉ法やＱＲ分解など既知の方法を用いて固有ベクトル、固有値を計算して、固有値を認識部７４に出力する。
【００６７】
図９のように時系列データとして大量にデータ入力があるので、逐次的に部分空間を計算する部分空間反復法の一つである直交反復法などを用いて計算しても良い。
【００６８】
辞書記憶部７３は辞書の部分空間を記憶する。辞書記憶部７３では複数の類の辞書を記憶していて、一人につき少なくとも一つの辞書が割り当てられている。したがって１００人登録すれば、辞書記憶部７３は１００個（以上）の辞書を記憶することになる。ただし、一人に割り当てられる辞書は一つに限らず、一人でで複数の辞書を持っていても良い。例えば「ヒゲがある時の顔」「眼鏡をかけた時の顔」「化粧を落とした時の顔」「笑った顔」「怒った顔」等のように複数の場合に分けて登録することも可能であり、複数登録することでそれぞれの場合に対して正確に顔認識を行うことができる。尚、一人に複数の辞書を割り当てられていても、辞書記憶部７３はそれぞれの場合を「別の辞書」として記憶する。
【００６９】
認識部７４は受け取った固有値から入力部分空間と辞書部分空間の類似度を求めて、最も類似度の高い辞書に登録された個人を識別する情報を答えとして出力する。
【００７０】
部分空間間の類似度の計算にあたっては、第１の実施形態と同様、行列の最大固有値λ1を類似度としてそのまま用いると写真と実物の区別がつかないことがある。従ってこれを解決するために、２番目あるいは３番目あるいは４番目の固有値を類似度とする。写真を入力した状態では２番目、３番目、４番目の固有値は十分に大きな値にはならないことが実験的に確かめられている。
【００７１】
第１の実施形態でも述べた通り、顔が横方向に回転して動いている（首を横に振る、すなわち水平方向の回転）ことを捉えるには２番目の固有値λ2が望ましい。また、顔が縦方向に回転して動いている（首を縦に振る、すなわち垂直方向の回転）ことを捉えるには、２番目より３番目の固有値λ3のほうが望ましい。首をかしげる方向の回転運動を捉えるには４番目の固有値λ4が望ましい。
【００７２】
写真は縦横に回転させても元の画像をアフィン変換した画像になるだけで、実物の顔を回転させた時のように側面が見えることは決してない。従って、写真と実物の区別をつけるには、縦横の回転運動を捉えられる２番目の固有値λ2や３番目の固有値λ3が良い。
【００７３】
また、固有値を単独で用いるのではなく、複数の固有値の積を類似度として用いることでＦＡＲやＦＲＲの特性を変化させることが可能である。例えば、λ1×λ2はλ2を単独で用いる場合に比べてＦＲＲが高くなるもののＦＡＲを低く抑えることが可能となる。つまり、λ1×λ2を用いると、誤って自分を他人と認識する確率は上がってしまうが、誤って他人を自分と認識する確率を下げることができる。これは、例えばスクリーニング的に本人認証を行う場合には有用と考えられる。
【００７４】
複数の固有値の積としては、例えば数５のようなものが考えられる。
【００７５】
【数５】
0003888676.tif 000004
【００７６】
あるいは、数６に示すように固有値λ1、λ2、λ3、λ4がそれぞれに割り当てられた閾値ｓ1、ｓ2、ｓ3、ｓ4より大きいという条件の論理積を取り、数６の条件を満たすものの中で最も類似度が高いものを認識結果としても良い。
【００７７】
【数６】
0003888676.tif 000005
【００７８】
以上、本実施形態の顔認識装置ならば写真に写った顔と実物の顔を区別することが可能となる。
【００７９】
【発明の効果】
以上、説明したように本発明によれば、写真と実物を区別することが可能な３次元物体認識装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  第１の実施形態の物体認識装置の構成を説明するブロック図。
【図２】  部分空間間角度計算部３２で行う処理を説明するフローチャート。
【図３】  認識部３４で行う処理を説明するフローチャート。
【図４】  ２つの部分空間のなす角度を３次元空間で示した例。
【図５】  認識部３４で同定処理を行う場合の処理を説明するフローチャート。
【図６】  第２の実施形態の顔認識装置の構成を説明するブロック図。
【図７】  画像入力部７１で行う顔部分切り出し処理を説明するフローチャート。
【図８】  方向が大きく異なる特徴ベクトル画像の例。
【図９】  特徴ベクトル画像の例。
【図１０】  写真と実物が区別できない例。
【符号の説明】
３１  画像入力部
３２  部分空間間角度計算部
３３  辞書記憶部
３４  認識部
７１  画像入力部
７２  部分空間間角度計算部
７３  辞書記憶部
７４  認識部
７１１０  Ａ／Ｄ変換部
７１１１  顔領域検出部
７１１２  顔部品検出部
７１１３  特徴量抽出部
【図１】
0003888676.tif 000008
【図２】
0003888676.tif 000009
【図３】
0003888676.tif 000010
【図４】
0003888676.tif 000011
【図５】
0003888676.tif 000012
【図６】
0003888676.tif 000013
【図７】
0003888676.tif 000014
【図８】
0003888676.tif 000015
【図９】
0003888676.tif 000016
【図１０】
0003888676.tif 000017