(57)【要約】【課題】  顔辞書の更新による顔認識精度の低下を防ぐ。【解決手段】  顔辞書管理プログラム１２２は、入力画像の人物が顔辞書１１６に登録済みか否かをユーザに指定させる。顔認識プログラム１２４は、入力画像の人物が顔辞書１１６に登録済みの場合に、入力画像の人物を顔辞書１１６に基づき顔認識する。顔辞書管理プログラム１２２は、顔認識された人物がユーザが指定した人物と一致しない場合、入力画像の顔認識のための特徴データを顔辞書１１６の、ユーザが指定した人物に対して追加し、ユーザが指定した人物と一致する場合、顔辞書を更新しない。【選択図】  図１
2016085646.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顔認識の為の特徴データを個人ごとに登録している顔辞書を管理する顔辞書管理装置であって、
入力画像の人物が前記顔辞書に登録済みか否かをユーザが指定する指定手段と、
前記入力画像の人物を前記顔辞書に基づき顔認識する顔認識手段と、
前記顔認識手段の認識結果が、前記指定手段で前記ユーザが指定した人物と一致しない場合に、前記入力画像の人物の特徴データを、前記顔辞書の、前記ユーザが指定した人物に対して追加し、前記顔認識手段による前記入力画像の認識結果が、前記ユーザが指定した人物と一致する場合に、前記顔辞書を更新しない更新手段
とを具備することを特徴とする顔辞書管理装置。
【請求項２】
顔認識の為の特徴データを個人ごとに登録している顔辞書を管理する顔辞書管理装置であって、
入力画像の人物が前記顔辞書に登録済みか否かをユーザが指定する指定手段と、
前記入力画像の人物が前記顔辞書に登録済みの場合に、前記入力画像の人物の顔の特徴データと、前記顔辞書の、前記入力画像の人物について登録されている特徴データとから、前記入力画像の人物の顔認識に適した特徴データを更新候補として決定する更新候補決定手段と、
前記入力画像の人物が前記顔辞書に登録済みの場合に、前記顔辞書の、前記入力画像の人物に対する特徴データを前記更新候補で更新する更新手段
とを具備することを特徴とする顔辞書管理装置。
【請求項３】
さらに、前記入力画像の人物が前記顔辞書に登録されていないと前記ユーザが指定した場合に、前記入力画像の顔認識のための特徴データを前記顔辞書の新規ＩＤに追加する追加手段を有することを特徴とする請求項１又は２に記載の顔辞書管理装置。
【請求項４】
前記入力画像の人物を顔認識するための特徴データを前記入力画像とともに入力することを特徴とする請求項１から３の何れか１項に記載の顔辞書管理装置。
【請求項５】
更に、前記入力画像から顔認識のための特徴データを生成する特徴算出手段を具備することを特徴とする請求項１から３の何れか１項に記載の顔辞書管理装置。
【請求項６】
前記更新手段は、入力した特徴情報と顔辞書の特徴情報の中で、受信画像の被写体に対する認識精度が最も高い組合せで顔辞書を更新することを特徴とする請求項２に記載の顔辞書管理装置。
【請求項７】
顔認識の為の特徴データを個人ごとに登録している顔辞書を管理する顔辞書管理方法であって、
入力画像を入力するステップと、
前記入力画像の人物が前記顔辞書に登録済みか否かをユーザに指定させる指定ステップと、
前記入力画像の人物を前記顔辞書に基づき顔認識する顔認識ステップと、
前記顔認識ステップの認識結果が、前記指定ステップで前記ユーザが指定した人物と一致しない場合に、前記入力画像の人物の特徴データを、記顔辞書の、前記ユーザが指定した人物に対して追加し、前記顔認識ステップによる前記入力画像の認識結果が、前記ユーザが指定した人物と一致する場合に、前記顔辞書を更新しない更新ステップ
とを具備することを特徴とする顔辞書管理方法。
【請求項８】
顔認識の為の特徴データを個人ごとに登録している顔辞書を管理する顔辞書管理方法であって、
入力画像を入力するステップと、
前記入力画像の人物が前記顔辞書に登録済みか否かをユーザに指定させる指定ステップと、
前記入力画像の人物が前記顔辞書に登録済みの場合に、前記入力画像の人物の顔の特徴データと、前記顔辞書の、前記入力画像の人物について登録されている特徴データとから、前記入力画像の人物の顔認識に適した特徴データを更新候補として決定する更新候補決定ステップと、
前記入力画像の人物が前記顔辞書に登録済みの場合に、前記顔辞書の、前記入力画像の人物に対する特徴データを前記更新候補で更新する更新ステップ
とを具備することを特徴とする顔辞書管理方法。
【請求項９】
請求項１から６の何れか１項に記載の顔辞書管理装置の各手段としてコンピュータを機能させるためのコンピュータプログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載されるコンピュータプログラムを格納したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、顔辞書管理装置、方法及びプログラム並びに記憶媒体に関し、より具体的には、顔認識に使用される顔辞書を管理する装置、方法及びプログラム並びに記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、人物をその顔等の固有の特徴により識別する認識技術、特に顔認識技術が色々なシーンで利用されている。顔認識装置は、複数人の顔の特徴情報を辞書化した顔辞書を参照し、顔画像から人物を識別又は特定する。
【０００３】
顔認識の精度は、顔辞書に蓄積される特徴情報に依存するので、顔辞書を適宜に更新する必要がある。特許文献１には、顔認証端末で取得した特徴情報を特徴情報管理サーバを通して他端末に送信し、他端末の顔辞書を更新する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−３１６７４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
新しい特徴情報が顔辞書の既存の特徴情報より質的に低い場合、顔辞書をその新しい特徴情報で更新してしまうと、顔認識の精度が低下してしまう。
【０００６】
本発明は、このような不都合を解消し、顔辞書の品質を高く維持できる顔辞書管理装置、方法及びプログラム並びに記録媒体を提示することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る顔辞書管理装置は、顔認識の為の特徴データを個人ごとに登録している顔辞書を管理する顔辞書管理装置であって、入力画像の人物が前記顔辞書に登録済みか否かをユーザが指定する指定手段と、前記入力画像の人物を前記顔辞書に基づき顔認識する顔認識手段と、前記顔認識手段の認識結果が、前記指定手段で前記ユーザが指定した人物と一致しない場合に、前記入力画像の人物の特徴データを、前記顔辞書の、前記ユーザが指定した人物に対して追加し、前記顔認識手段による前記入力画像の認識結果が、前記ユーザが指定した人物と一致する場合に、前記顔辞書を更新しない更新手段とを具備することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、顔認識精度の低下を抑制しつつ、新たな特徴データで顔辞書を更新できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の一実施例の概略構成ブロック図である。
【図２】本実施例の顔辞書更新の動作フローチャートである。
【図３】本実施例のＩＤ選択の説明用画面例である。
【図４】本実施例の顔個人認識処理の動作フローチャートである。
【図５】本発明の第２実施例の概略構成ブロック図である。
【図６】第２実施例の顔辞書更新の動作フローチャートである。
【図７】図６における更新候補決定処理の動作フローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して、本発明の実施例を詳細に説明する。ただし、この実施形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、この発明の範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。
【実施例１】
【００１１】
図１は、本発明に係る顔辞書管理装置の一実施例を組み込んだデジタルカメラの概略構成ブロック図を示す。
【００１２】
１０２は、図１に示すデジタルカメラ全体の制御を司る制御部としてのＣＰＵ（Central Processing Unit）である。ＣＰＵ１０２は、顔辞書管理プログラムを含む種々のプログラムを実行可能である。１０４はＣＰＵ１０２で動作するプログラムを記憶するＲＯＭである。１０６はＣＰＵ１０２のメインメモリとして機能するＲＡＭである。ＣＰＵ１０２は、後述の処理を実現するための制御プログラムを含む各種プログラムをＲＯＭ１０４から読み出し、ＲＡＭ１０６上に展開し、実行する。ＲＡＭ１０６はまた、ＣＰＵ１０２が各種処理を実行する際のワークエリアとしても利用される。
【００１３】
１０８は撮像部であり、固体撮像素子を用いて光学像から電気的な画像データを生成する。１１０は表示部であり、ＣＰＵ１０２の制御下で各種表示を行う。１１２はボタン等を備えた入力部であり、ＣＰＵ１０２の制御下でデジタルカメラの各種操作を行う。１１４は通信部であり、ＣＰＵ１０２の制御下で他デジタルカメラやコンピュータ等の外部端末とデータの送受信を行う。
【００１４】
１１６は着脱自在な記憶媒体であり、撮影画像以外に種々のデータ、例えば顔辞書１２０を記録再生できる。ＣＰＵ１０２上で動作する顔辞書管理プログラム１２２が、顔辞書１２０を管理し、特に顔辞書１２０の特徴データの更新を管理する。
【００１５】
１１８は上述した各ユニット間を接続するシステムバス（アドレスバス、データバスおよび制御バス）である。
【００１６】
顔辞書１２０に格納される特徴データは例えば、非特許文献１に開示された固有顔法により生成される。固有顔法では、学習用の複数の顔画像に対して主成分分析を行い、顔画像の特徴を持った固有空間を生成する。登録用の顔画像の画素ベクトルを固有空間に射影して得たベクトルが、特徴データとなる。顔辞書１２０には複数人の特徴情報を登録可能であり、各人につき複数の特徴データを登録できる。登録される各個人の特徴データは、一般に、その登録個人に関する複数の異なる画像から抽出されたものである。顔辞書１２０は、各登録個人について、特徴データと当該特徴データを抽出するのに使用した顔画像データとを対にして保持する。
【００１７】
ＣＰＵ１０２上では、顔認識プログラム１２４と特徴算出プログラム１２６が動作する。顔認識プログラム１２４は、撮像部１０８により撮像された画像から顔画像を抽出し、特徴算出プログラム１２６により特徴データを抽出させ、顔辞書１２０を使って被写体人物を認識し、特定する。
【００１８】
図１に示す撮像装置では、顔辞書１２０の更新のために、外部から顔画像とその特徴データを通信部１１４を介して入力可能である。ＣＰＵ１０２上で動作する顔辞書管理プログラム１２２は、外部から入力された特徴データ及び顔画像データによる顔辞書１２０の可否を後述する手順で確認し、顔認識精度の向上を図れる場合に顔辞書１２０を更新する。
【００１９】
外部から顔部分を含む画像が入力する場合、顔認識プログラム１２４が入力画像から顔部分（顔画像）を分離し、特徴算出プログラム１２６が分離した顔部分（顔画像）から特徴データを算出しても良い。顔辞書管理プログラム１２２が、分離された顔画像及びその特徴データによる顔辞書１２０の更新の必要性を調べる。そして、顔辞書管理プログラム１２２は、顔辞書１２０の更新が必要な場合、分離された顔画像及びその特徴データで顔辞書１２０を更新する。
【００２０】
外部から顔画像と当該顔画像から算出された特徴データが対として入力する場合、顔辞書管理プログラム１２２が、入力された顔画像及びその特徴データによる顔辞書１２０を更新の必要性を調べる。そして、顔辞書管理プログラム１２２は、顔辞書１２０の更新が必要な場合、外部から入力された顔画像及びその特徴データで顔辞書１２０を更新する。
【００２１】
顔認識プログラム１２４は、各登録個人に属する複数の特徴データの平均を代表特徴データとし、顔辞書内の全ての代表特徴データと入力特徴データとを比較して個人を特定する。特徴情報の比較には、ベクトル間のユークリッド距離を用いる。顔辞書に個人を新規登録する場合、又は、登録個人の特徴データを更新する場合、固有空間を計算し直し、さらにその固有空間を用いて特徴データを計算し直す必要がある。顔画像の画素ベクトルそのものを特徴データとする場合、顔画像同士の比較の際に固有空間への射影を行う必要が無い。
【００２２】
図２は、本実施例の顔辞書更新の動作フローチャートを示す。図３は、外部からの顔画像と顔辞書に登録される顔画像のリストとを表示部に同時に比較できるように表示している様子を示す。
【００２３】
図２及び図３を参照して、顔辞書管理プログラム１２２が外部からの顔画像及び特徴データで顔辞書１２０を更新する手順を説明する。
【００２４】
ステップＳ２０１で、顔認識プログラム１２４が、外部から受信した画像に含まれる人物の顔画像を分離し、特徴算出プログラムに特徴データを算出させる。ステップＳ２０２で、顔辞書管理プログラム１２２は、顔辞書１２０を読み込み、図３に例示するように、受信画像の顔画像と、顔辞書１２０の登録人物の代表画像とを並べて表示部１１０に表示する。
【００２５】
顔辞書管理プログラム１２２は、図３に示すように、受信画像に含まれる顔画像３０１と顔辞書１２０に登録されている登録人物の代表画像一覧３０２を、互いに対比できるように表示部１１０に並べて表示する。代表画像には、登録人物毎にユニークなＩＤが付与されている。代表画像一覧３０２のうちの"ＩＤ：０"は、受信画像の人物が顔辞書１２０に登録されていないことを示す特別なＩＤである。選択範囲３０３で囲まれたＩＤとその代表顔画像が、受信顔画像と現に対比される顔画像である。ユーザは、入力部１１２のボタン等の操作に応じて代表画像一覧３０２上で選択範囲３０３を上下に切り替え又はスクロールすることができる。この操作に応じて、顔辞書管理プログラム１２２は、表示部１１０の選択範囲３０３に表示されるＩＤと代表顔画像を切り替える。
【００２６】
Ｓ２０３で、ユーザは、顔画像３０１に対して、選択範囲３０３の切替え又はスクロールにより何れかのＩＤを選択し、入力部１１２の決定ボタンを押下する。顔辞書１２０の登録人物に該当する人物が存在しない場合、ユーザは、ＩＤ：０を選択する。
【００２７】
ユーザがＩＤ：０を選択し決定した場合（Ｓ２０３）、Ｓ２０４で、顔辞書管理プログラム１２２は、顔辞書１２０の新規ＩＤを追加的に生成し、受信画像をこの新規ＩＤの代表画像として登録する。そして、ステップＳ２０７〜Ｓ２０９で、顔辞書管理プログラム１２２は、受信画像と一緒に受信した特徴データを顔辞書１２０の新規ＩＤに追加登録する。受信画像と共似複数の特徴データを受信している場合、顔辞書管理プログラム１２２は、その全部を顔辞書１２０のＩＤに追加登録する。
【００２８】
他方、ユーザがＩＤ：０以外のＩＤを選択し決定した場合（Ｓ２０３）、Ｓ２０５で、顔辞書管理プログラム１２２は、顔認識プログラム１２４に受信画像による顔個人認識処理を実行させる。顔個人認識処理では、詳細は後述するが、受信画像から特徴データを算出し、この特徴データを顔辞書１２０の全ＩＤの特徴データと対比することで、受信画像の人物に対応する顔辞書１２０の登録人物（ＩＤ）を決定する。
【００２９】
Ｓ２０６で、顔辞書管理プログラム１２２は、顔個人認識処理で決定したＩＤが、ユーザがステップＳ２０３で決定したＩＤと一致するかどうかを判定する。両ＩＤが一致する場合（Ｓ２０６）、顔辞書１２０に登録されている特徴データが顔個人認識に充分な品質と判断できる。従って、顔辞書管理プログラム１２２は、顔辞書１２０を更新することなく、図２に示すフローを終了する。
【００３０】
他方、両ＩＤが一致しない場合（Ｓ２０６）、受信画像の人物に対する顔辞書１２０の特徴データは不十分であると判断できる。この場合、顔辞書管理プログラム１２２は、受信特徴データ数のループ処理（Ｓ２０７，Ｓ２０９）により、受信画像と一緒に受信した特徴データを、ステップＳ２０３でユーザが選択した顔辞書１２０のＩＤに追加登録する（Ｓ２０８）。
【００３１】
図４は、顔個人認識処理（Ｓ２０５）の詳細なフローチャートを示す。ステップＳ４０１で、顔認識プログラム１２４は、記録媒体１１６の顔辞書１２０に記憶されている登録ＩＤ数を取得する。ステップＳ４０２〜Ｓ４０７で、顔認識プログラム１２４は、各登録ＩＤについて受信画像の被写体人物との類似度を算出し、最も類似度の高いＩＤを決定する。
【００３２】
ステップＳ４０２，Ｓ４０７のループにおいて、顔認識プログラム１２４は、顔辞書１２０から登録ＩＤを順番に読み出し、注目登録ＩＤとしてステップＳ４０３〜Ｓ４０６を実行する。
【００３３】
ステップＳ４０３で、顔認識プログラム１２４は、注目登録ＩＤについて、受信画像の被写体人物との類似度を、受信した特徴データと顔辞書１２０の特徴データとの比較により算出する。ステップＳ４０４で、顔認識プログラム１２４は、ステップＳ４０３で算出した類似度が閾値以上か否かを判定する。ステップＳ４０４における閾値は、比較する両者の同一性を判定する境界となる類似度であり、予め定められている。ステップＳ４０３で算出した類似度が閾値以上である場合（Ｓ４０４）、顔認識プログラム１２４は、ステップＳ４０５に進み、そうでない場合、ステップＳ４０７に進む。
【００３４】
ステップＳ４０５で、顔認識プログラム１２４は、ステップＳ４０３で算出した類似度が、別の登録ＩＤについて先行して算出された類似度よりも大きいか否かを判定する。注目登録ＩＤに対する類似度が先行して算出された類似度よりも大きい場合（Ｓ４０５）、顔認識プログラム１２４は、Ｓ４０６で、注目登録ＩＤを該当ＩＤとして記憶する。注目登録ＩＤに対する類似度が先行して算出された類似度以下の場合（Ｓ４０５）、顔認識プログラム１２４は、Ｓ４０７に進む。
【００３５】
ステップＳ４０２，Ｓ４０７のループにより、顔辞書１２０の登録ＩＤの中で、受信画像の被写体人物に最も類似する人物の登録ＩＤを決定できる。ここで、顔認識プログラム１２４は、図４に示すフローを終了し、決定した登録ＩＤを顔辞書管理プログラム１２２に引き渡す。
【００３６】
特徴算出プログラム１２６による特徴データの算出が処理負担にならない場合、外部機器から受信するデータは、受信画像データのみでもよい。この場合、例えば、顔個人認識処理（Ｓ２０５）では、特徴算出プログラム１２６が受信画像から算出した特徴データを顔辞書１２０に照合して、該当する登録ＩＤを決定する。また、ステップＳ２０８では、特徴算出プログラム１２６が受信画像から算出した特徴データを顔辞書１２０に登録する。
【００３７】
本実施例では、顔辞書１２０に登録済みの特徴データが充分な精度を有する場合には顔辞書１２０を更新せず、精度が不足する場合に顔辞書１２０を更新するので、顔辞書１２０を適正な状態に維持できる。
【００３８】
図２に示すフローでは、顔個人認識処理（Ｓ２０５）を実行する前に、ユーザが受信画像と顔辞書１２０に登録された顔画像とを視覚的に対比して顔辞書１２０に登録済みかどうかを判定した。これに対し、受信画像に対して顔個人認識処理（Ｓ２０５）を先に実行し、その結果にをユーザが確認するようにしてもよい。顔辞書１２０の登録ＩＤの顔画像（及び氏名）を類似度順に受信画像と並べて表示し、該当するＩＤの有無を顔辞書管理プログラム１２２に指示するようにする。該当するＩＤが無ければ、顔辞書１２０に新規ＩＤを生成し、受信画像とその特徴データを新規ＩＤに登録する。
【実施例２】
【００３９】
図５は、本発明の第２実施例の概略構成ブロック図である。図５に示す顔辞書管理装置５００はコンピュータ装置からなり、顔辞書をクライアントに提供するサーバとしても機能し得る。図５に示す実施例では、受信画像の特徴データと顔辞書に登録済みの特徴データの中から、顔認識精度が向上するように選択した特徴データで顔辞書を書き換える点が、実施例１とは異なる。
【００４０】
５０２は、顔辞書管理装置５００の全体を制御する制御部としてのＣＰＵ（Central Processing Unit）である。ＣＰＵ５０２は、顔辞書管理プログラムを含む種々のプログラムを実行可能である。５０４はＣＰＵ５０２で動作するプログラムを記憶するＲＯＭである。５０６はＣＰＵ５０２のメインメモリとして機能するＲＡＭである。ＣＰＵ５０２は、後述の処理を実現するための制御プログラムを含む各種プログラムをＲＯＭ５０４から読み出し、ＲＡＭ５０６上に展開し、実行する。ＲＡＭ５０６はまた、ＣＰＵ５０２が各種処理を実行する際のワークエリアとしても利用される。
【００４１】
５０８はＨＤＤ又はＳＳＤ等の外部記憶装置である。外部記憶装置５０８には、顔辞書管理装置５００のオペレーティングシステム（ＯＳ）及び顔辞書管理プログラム等の、ＣＰＵ５０２上で動作するプログラム並びに、顔認識に使用される顔辞書５２０等が格納される。
【００４２】
５１０はユーザの操作を受け付け、データを入力するポインティングデバイス及びキーボードなどの入力デバイス５１６との操作入力インターフェース（ＩＦ）である。
【００４３】
５１２は、顔辞書管理装置５００が保持するデータ及び外部から受信したデータ等を表示するディスプレイ５１８を顔辞書管理装置５００に接続する表示インーターフェース（ＩＦ）である。顔辞書管理装置５００は、ディスプレイ５１８に顔辞書管理装置５００が保持するデータ及び外部から受信したデータ等を供給して表示させる。
【００４４】
５１４は、インターネット５３０などのネットワーク回線に顔辞書管理装置５００を接続するネットワークインターフェース（ＩＦ）である。図示しないクライアント又はデジタルカメラが、インターネット５３０を介して顔辞書管理装置５００に顔辞書５２０の更新に使用する画像とその特徴データを供給する。
【００４５】
５１５は、各ユニット５０２〜５１４間でデータ及び制御信号等を伝送するシステムバスである。
【００４６】
外部記憶装置５０８に格納される顔辞書５２０は、顔辞書１２０と同様に、非特許文献１に開示された固有顔法により生成される特徴データを同様の構成で保持する。顔辞書５２０は、顔辞書１２０と同様に、複数人の特徴情報を登録可能であり、各登録個人につき複数の特徴データを登録でき、特徴データと当該特徴データを抽出するのに使用した顔画像データとを対にして保持する。
【００４７】
ＣＰＵ５０２上では、顔辞書管理プログラム５２２、顔認識プログラム５２４及び特徴算出プログラム５２６が動作する。顔認識プログラム５２４は、受信画像から被写体人物の顔画像を抽出し、特徴算出プログラム５２６により特徴データを抽出させ、顔辞書５２０を使って受信画像の被写体人物を認識し特定する。
【００４８】
図６は、本実施例の顔辞書更新動作のフローチャートを示す。
【００４９】
ステップＳ６０１で、顔辞書管理装置５００は、インターネット５３０及びネットワークＩＦ５１４を介して顔辞書更新に使用する画像と、この画像に含まれる被写体人物の顔認識のための特徴データを受信する。
【００５０】
ステップＳ６０２で、顔辞書管理プログラム５２２は、顔辞書５２０を読み込み、図３に示す例と同様の態様で、受信画像の顔画像と顔辞書５２０の登録人物の代表画像とを並べてディスプレイ５１８に表示する。実施例１と同様の方法で、ユーザは、受信画像に含まれる被写体人物が顔辞書５２０に登録済みか否かを判断する。登録済みの場合、ユーザは入力デバイス５１６を使って、顔辞書５２０の登録ＩＤを選択し、未登録の場合、未登録を示す"ＩＤ：０"を選択する。
【００５１】
ユーザが登録ＩＤを選択し決定した場合（Ｓ６０３）、Ｓ６０４で、顔辞書管理プログラム５２２は、顔辞書１２０の選択された登録ＩＤに対する特徴データの登録数を取得する。他方、ユーザがＩＤ：０を選択し決定した場合（Ｓ６０３）、Ｓ６０５で、顔辞書管理プログラム５２２は、顔辞書１２０に新規ＩＤを特徴データの登録数を０として追加的に生成し、受信画像を新規ＩＤの代表画像として登録する。
【００５２】
ステップＳ６０４，Ｓ６０５の後、顔辞書管理プログラム５２２は、受信特徴データ数のループ処理（Ｓ６０６，Ｓ６０９）により、更新候補決定処理（Ｓ６０７）と顔辞書更新処理（Ｓ６０８）繰り返す。更新候補決定処理（Ｓ６０７）では、詳細は後述するが、顔辞書管理プログラム５２２は、Ｓ６０１で受信した特徴データの内の注目する特徴データと顔辞書５２０に登録済みの特徴データとから更新候補を決定する。顔辞書更新処理（Ｓ６０８）では、顔辞書管理プログラム５２２は、更新候補決定処理（Ｓ６０７）で決定した更新候補の特徴データの組合せで顔辞書５２０の特徴データを更新する。
【００５３】
図７は、更新候補決定処理（Ｓ６０７）の詳細なフローチャートを示す。図７に示すフローチャートでは、受信画像の被写体を認識できる特徴情報の組合せの中で、顔辞書５２０の該当ＩＤに関する全画像の被写体との類似度の総和が最も大きい組合せを更新候補とする。本実施例では、ユーザが保有している画像には全て、被写体のＩＤが付与されているものとする。
【００５４】
ステップＳ７０１で、顔辞書管理プログラム５２２は、ステップＳ６０１で受信した特徴データと、顔辞書５２０の、ステップＳ６０２でユーザが指定したＩＤに関連付けられた特徴データとから、登録上限内で作成可能な全組合せを作成する。登録上限は、これ以上登録しても認識精度が向上しない登録数である。登録上限はまた、顔辞書５２０の管理上の制限により決定されうるし、外部記憶装置５０８の記憶容量により制限されることもある。
【００５５】
ステップＳ７０２で、顔辞書管理プログラム５２２は、更新候補リストをリセットし、Ｓ７０３〜Ｓ７０７のループ処理により更新候補リストの内容を決定する。更新候補は、ステップＳ６０１で取得した受信画像の被写体を正しく認識できる特徴データの組合せであり、更新候補リストはその更新候補のリストである。
【００５６】
ステップＳ７０１で生成した組合せのそれぞれについて、顔辞書管理プログラム５２２は、受信画像の被写体に対する類似度を算出し（Ｓ７０４）、その類似度が閾値以上か否かを判定する（Ｓ７０５）。ここでの閾値は、実施例１（ステップＳ４０４）と同様に決定される。類似度が閾値以上の場合（Ｓ７０５）、顔辞書管理プログラム５２２は、この特徴データの組合せを更新候補リストに追加する（Ｓ７０６）。
【００５７】
顔辞書管理プログラム５２２は、ステップＳ７０３、Ｓ７０７の繰り返し処理により、ステップＳ７０１で作成した全組合せに対して、ステップＳ７０４〜Ｓ７０６の処理を実行する。
【００５８】
次に、顔辞書管理プログラム５２２は、更新候補リストの各更新候補について（Ｓ７０８，Ｓ７１３）、類似度総和を算出し、類似度総和が最大になる更新候補を最終的な更新候補とする処理を実行する（Ｓ７０９〜Ｓ７１２）。
【００５９】
ステップＳ７０９で、顔辞書管理プログラム５２２は、外部記憶装置５０８に記憶されている、ユーザが指定したＩＤが付与された画像の数を取得する。ステップＳ７１０で、顔辞書管理プログラム５２２は、類似度総和をゼロで初期化する。
【００６０】
顔辞書管理プログラム５２２は、ステップＳ７１１〜Ｓ７１４のループ処理により、ユーザが指定したＩＤが付与された各画像に対して、更新候補の特徴データの組合せに基づき算出される類似度の総和を算出する。
【００６１】
ステップＳ７１２で、顔辞書管理プログラム５２２は、ステップＳ７０３〜Ｓ７０７の処理で作成した更新候補リストの中の特徴情報の組合せの１つを用いて、ユーザが指定したＩＤが付与された１枚の画像に対する類似度を算出する。ステップＳ７１３で、顔辞書管理プログラム５２２は、ステップＳ７１２で算出した類似度を類似度総和に加算する。
【００６２】
ステップＳ７１２〜Ｓ７１３の処理をユーザが指定したＩＤが付与された全画像について実行することで（Ｓ７１１，Ｓ７１４）、更新候補リストの注目する更新候補に対する顔認識の定量評価値としての類似度総和を算出できる。
【００６３】
ステップＳ７１５で、顔辞書管理プログラム５２２は、ステップＳ７１１〜Ｓ７１４で算出した類似度総和が、前に演算した類似度総和より大きいかどうかを判定する。類似度総和が前値より大きい場合（Ｓ７１５）、顔辞書管理プログラム５２２は、更新候補リストのここで注目している更新候補を最終候補とする（Ｓ７１６）。この処理により、顔辞書管理プログラム５２２は、更新候補リストの各更新候補の内で、類似度総和が最大になる更新候補を探索する。
【００６４】
更新候補リストの全更新候補について、ステップＳ７０９〜Ｓ７１６の処理を終了したとき、最終候補は、受信画像の被写体を認識できる特徴データの組合せのうち、ユーザの保有する画像に対しても最も認識精度が高い組合せを示している。図７に示す更新候補決定処理は、最終候補を更新候補として、図６に示す処理に返す。
【００６５】
本実施例では、入力した特徴情報と顔辞書の特徴情報の中で、受信画像の被写体に対する認識精度が最も高い組合せで顔辞書を更新するので、顔辞書の更新によっても、ユーザが保有する画像に対する認識精度の低下を抑えることができる。
【００６６】
以上、本発明の好適な実施例を説明したが、本発明はこれら特定の実施例に限られるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲の様々な形態も本発明に含まれる。上述の実施例を適宜組み合わせても良い。
【００６７】
また、上述の実施例の機能を実現するソフトウエアのプログラムを、記録媒体から直接、或いは有線／無線通信を用いてプログラムを実行可能なコンピュータを有するシステム又は装置に供給し、そのプログラムを実行する場合も本発明に含む。
【００６８】
本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータに供給されるインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も本発明に含まれる。その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等、プログラムの形態を問わない。
【００６９】
プログラムを供給するためのコンピュータ読取り可能な記録媒体としては、例えば、ハードディスク、磁気テープ等の磁気記録媒体、光／光磁気記録媒体、不揮発性の半導体メモリであっても良い。また、プログラムの供給形態としては、コンピュータネットワーク上のサーバに本発明を供給するコンピュータプログラムを記録し、接続のあったクライアントコンピュータがコンピュータプログラムをダウンロードして実行するような方法も考えられる。
【図１】
2016085646.tif 000003
【図２】
2016085646.tif 000004
【図３】
2016085646.tif 000005
【図４】
2016085646.tif 000006
【図５】
2016085646.tif 000007
【図６】
2016085646.tif 000008
【図７】
2016085646.tif 000009