(57)【要約】【課題】奥行情報が取得できない領域がある場合でもなりすまし検知を可能にするなりすまし検出装置を提供する。【解決手段】実施形態の検出装置は、第１取得部と、第２取得部と、設定部と、第１検出部と、第１算出部と、決定部とを備える。第１取得部は人物の顔を含む画像を取得する。第２取得部は前記顔を含み、前記画像の少なくとも一部の領域における距離測定手段からの奥行情報を取得する。設定部は前記奥行情報が取得できない領域を示す欠損領域を設定する。第１検出部は、前記画像から前記顔領域を検出する。第１算出部は、前記画像中の前記欠損領域に設定される確率に基づいて生成される基準画像を取得し、前記欠損領域が設定された前記顔領域と当該基準画像との類似度を算出する。決定部は、前記類似度からなりすましか否かを決定する。【選択図】図１
2017084065.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人物の顔を含む画像を取得する第１取得部と
前記顔を含み、前記画像の少なくとも一部の領域における距離測定手段からの奥行情報
を取得する第２取得部と
前記奥行情報が取得できない領域を示す欠損領域を設定する設定部と
前記画像から前記顔領域を検出する第１検出部と
前記画像中の前記欠損領域に設定される確率に基づいて生成された基準画像を取得し、
前記欠損領域が設定された前記顔領域と当該基準画像との類似度を算出する第１算出部と
前記類似度からなりすましか否かを決定する決定部と
を備えるなりすまし検出装置。
【請求項２】
前記顔領域の大きさから前記欠損確率画像を正規化する正規化部を更に備える請求項１
記載のなりすまし検出装置。
【請求項３】
前記画像中の前記顔の向きを検出する第２検出部と、
前記顔の向きから前記欠損確率画像を正規化する正規化部を更に備える請求項１記載の
なりすまし検出装置。
【請求項４】
前記画像中の前記顔の向きを検出する第２検出部と、
前記顔の大きさと前記顔の向きとから前記欠損確率画像を正規化する正規化部を更に備
える請求項１記載のなりすまし検出装置。
【請求項５】
前記奥行情報から前記顔領域中の代表値を算出する第２算出部と、
前記代表値に応じて前記基準画像を切り替える第１切り替え部とを更に備える請求項１
記載のなりすまし検出装置。
【請求項６】
画像中に含まれる前記人物の属性を抽出する抽出部と、
前記属性に応じて前記基準画像を切り替える第１切り替え部とを更に備える請求項１か
ら５いずれか１項に記載のなりすまし検出装置。
【請求項７】
前記基準画像を切り替える第２切り替え部を更に備え
前記第２取得部は前記奥行情報を取得するための距離測定手段の種類を取得し、
前記切り替え部は前記距離測定手段の種類に応じて前記基準画像を切り替える請求項１
から５いずれか１項に記載のなりすまし検出装置。
【請求項８】
前記距離測定手段は、パターン光照射手段とパターン光受信手段とを有する請求項１か
ら６いずれか１項記載のなりすまし検出装置。
【請求項９】
前記生成部は前記パターン光受信手段が受信できなかった領域を欠損領域として欠損確
率画像を生成する請求項８記載のなりすまし検出装置。
【請求項１０】
前記基準画像を記憶する記憶部を更に備える請求項１から９いずれか１項に記載のなり
すまし検出装置。
【請求項１１】
異なる視点位置から撮像され、人物の顔を含む複数の画像を取得する第１取得部と
前記画像から前記顔領域を検出する第１検出部と
前記検出された複数の前記顔領域を対応付ける対応付け部と
前記顔領域中の対応付けのできない領域を示す欠損領域を設定する設定部と
前記画像中の前記欠損領域に設定される確率に基づいて生成された基準画像を取得し、
前記欠損領域が設定された前記顔領域と当該基準画像との類似度を算出する第１算出部と
前記類似度からなりすましか否かを決定する決定部と
を備えるなりすまし検出装置。
【請求項１２】
前記顔領域の大きさから前記欠損確率画像を正規化する正規化部を更に備える請求項１
１記載のなりすまし検出装置。
【請求項１３】
前記画像中の前記顔の向きを検出する第２検出部と、
前記顔の向きから前記欠損確率画像を正規化する正規化部を更に備える請求項１１記載
のなりすまし検出装置。
【請求項１４】
前記画像中の前記顔の向きを検出する第２検出部と、
前記顔の大きさと前記顔の向きとから前記欠損確率画像を正規化する正規化部を更に備
える請求項１１記載のなりすまし検出装置。
【請求項１５】
前記奥行情報から前記顔領域中の代表値を算出する第２算出部と、
前記代表値に応じて前記基準画像を切り替える第１切り替え部とを更に備える請求項１
１記載のなりすまし検出装置。
【請求項１６】
画像中に含まれる前記人物の属性を抽出する抽出部と、
前記属性に応じて前記基準画像を切り替える第１切り替え部とを更に備える請求項１１
から１５いずれか１項に記載のなりすまし検出装置。
【請求項１７】
前記基準画像を記憶する記憶部を更に備える請求項１１から１４いずれか１項に記載の
なりすまし検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、なりすまし検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
顔領域中のカメラからの距離差、もしくは背景との距離差によりなりすましを判定する
方法があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−２４１４０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述したような従来技術では、カメラからの距離が取得できない領域が
ある場合において、距離が取得できない領域の値を無理に算出するため、なりすまし検知
の性能が低下する。また、単純な補間を行うなどの対応をする場合に、写真の切り抜き、
曲げなどを利用した単純ななりすましの検知がむずかしい。
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、奥行情報が取得できない領域がある場合でもなりす
まし検知を可能にするなりすまし検出装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態の検出装置は、第１取得部と、第２取得部と、設定部と、第１検出部と、第１
算出部と、決定部とを備える。第１取得部は人物の顔を含む画像を取得する。第２取得部
は前記顔を含み、前記画像の少なくとも一部の領域における距離測定手段からの奥行情報
を取得する。設定部は前記奥行情報奥行情報が取得できない領域を示す欠損領域を設定す
る。第１検出部は、前記画像から前記顔領域を検出する。第１算出部は、前記画像中の前
記欠損領域に設定される確率に基づいて生成される基準画像を取得し、前記欠損領域が設
定された前記顔領域と当該基準画像との類似度を算出する。決定部は、前記類似度からな
りすましか否かを決定する。
【０００７】
また、実施形態のなりすまし検出装置は、第１取得部と、第１検出部と、対応付け部と
、設定部と、第１算出部と、決定部とを備える。第１取得部は、異なる視点位置から撮像
され、人物の顔を含む複数の画像を取得する。第１検出部は、前記画像から前記顔領域を
検出する。対応付け部は、前記検出された複数の画像中で少なくも前記顔領域を対応付け
る。設定部は、前記顔領域中の対応付けのできない領域を示す欠損領域を設定する。第１
算出部は、前記画像中の前記欠損領域に設定される確率に基づいて生成された基準画像を
取得し、前記欠損領域が設定された前記顔領域と当該基準画像との類似度を算出する。決
定部は、前記類似度からなりすましか否かを決定する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１実施形態のなりすまし検知装置の例を示す構成図。
【図２】第１実施形態の検出された顔領域の例を示す図。
【図３】第１実施形態の距離測定手段を説明する図。
【図４】第１実施形態の距離測定結果の例を示す図。
【図５】第１実施形態の欠損確率画像の例を示す図。
【図６】変形例１のなりすまし検知装置の例を示す図。
【図７】第２実施形態のなりすまし検知装置の例を示す構成図。
【図８】各実施形態及び各変形例のなりすまし検知装置のハードウェア構成例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、添付図面を参照しながら、実施形態を詳細に説明する。
【００１０】
（第１実施形態）
図１は、第１実施形態のなりすまし検知装置１０の一例を示す構成図である。図１に示
すように、なりすまし検知装置１０は、第１取得部１００と、第２取得部２００と、設定
部３００と、正規化部３５０と、第１検出部（顔領域検出部）４０１と、第１算出部５０
１と、第２算出部５０２と、決定部６００と、記憶部７００と、距離測定手段８００とを
、備える。
【００１１】
なりすまし検知装置１０は、例えば、タブレット端末、スマートフォン、又はＰＣ（Pe
rsonal  Computer）などにより実現できる。
【００１２】
記憶部８００は、例えば、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）、ＳＳＤ（Solid  State  Dri
ve）、メモリカード、光ディスク、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、及びＲＯＭ（Re
ad  Only  Memory）などの磁気的、光学的、又は電気的に記憶可能な記憶装置により実現
できる。第１取得部１００は、例えば、カメラなどの撮像装置８５０、ネットワークイン
タフェースなどの通信装置、及び上述の記憶装置等により実現できる。  第１取得部は撮
像装置８５０が撮像した画像を取得する。
【００１３】
顔検出部４０１は第１取得部１００が取得した画像に含まれる人物の顔領域を検出する
。具体的には、次のステップをおこなう。
【００１４】
まず、画像内に対象人物の顔が写っているかどうかを識別するために、画像内に注目領
域を設定する。次に、注目領域内に複数の画素からなる矩形領域の組を設定する。
【００１５】
その後、各画素領域の組の明度の差分値、たとえばＨａｒｒ−Ｌｉｋｅ特徴を算出する
。次に、顔画像を用いて事前の学習によって定められた閾値と算出された分値とを比較す
ることにより、注目領域に顔が写っているかどうかを識別する。識別方法はこれに限らず
、たとえば、複数の特徴同士の相関（共起性）を評価するために、複数の明度差分値（Ｊ
ｏｉｎｔ  Ｈａｒｒ−Ｌｉｋｅ特徴）の閾値処理を組み合わせることで、より高精度に顔
領域であるか否かを判断できる。また、前記注目領域を顔画像中で位置やサイズを変更し
ながら判断することで、顔領域の位置とサイズを検出する。検出された顔領域はたとえば
図２のようになる。なお、顔検出を可視画像を用いて行なう例を示したが、顔領域が検出
できれば、距離画像や赤外線画像などから検出してもよい。
【００１６】
設定部３００、正規化部３５０、顔領域検出部４０１、第１算出部５０１、決定部６０
０は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）などの処理装置にプログラムを実
行させること、即ち、ソフトウェアにより実現してもよいし、ＩＣ（Integrated  Circui
t）などのハードウェアにより実現してもよいし、ソフトウェア及びハードウェアを併用
して実現してもよい。
【００１７】
記憶部７００は、奥行情報が取得できない領域を示す欠損領域が生じる確率に基づいて
生成された基準画像を記憶する。詳細は後述する。  距離測定手段８００は当該距離測定
手段８００から撮像対象となる人物までの距離（奥行情報）を測定する。たとえば、対象
となる人物（被写体）に対して照射した光が被写体に当たって戻る時間を測定する方法（
ＴＯＦ方式：Ｔｉｍｅ  Ｏｆ  Ｆｌｉｇｈｔ方式）などを用いる３次元距離画像測定機器
である。本実施形態においては、図３のように被写体に対して赤外パターン光を照射し、
被写体で反射してきたパターン光を解析して距離を測定する方法（パターン照射方式）を
用いて説明する。距離測定手段８００はこれに限らず、ステレオカメラによる視差を用い
たカメラからの距離を測定し、距離画像を生成する方法でもよい。距離画像取得手段８０
０が取得した奥行情報は、第２取得部が距離測定手段の種類とともに取得する。距離測定
手段の種類とは、上述のＴＯＦ方式、パターン照射方式、ステレオカメラ計測など、とい
った分類である。また、距離算出を照射されるパターンの位相差を用いて算出する場合や
、格子パターンを用いる場合、ランダムパターンを用いる場合などより細かい分類を取得
してもよい。これらの分類の違いによって奥行の取得できるか否かの確率が異なるため、
距離測定手段の種類を取得するとよい。
【００１８】
設定部３００は、第２取得部２００が取得した距離画像から奥行情報が取得できない領
域を欠損領域として設定する。例えば、被写体からの反射光が受光部で検出できなかった
領域を欠損領域として設定する。取得した距離画像の各位置に対応する距離に関する情報
が所定の閾値以下である場合、奥行情報が取得できないとしてもよい。第２取得部２００
からあらかじめ距離測定手段８００の種類が得られ、種類によって測定不能の情報が別途
付与されている場合はこれを用いてもよい。また、同様に種類によって測定不能の閾値が
あらかじめ決まっている場合は、これらを閾値として用いてもよい。例えば図４のような
ものである。  正規化部３５０は顔検出部４０１で検出された顔領域の情報を利用して設
定部３００が設定した欠損領域の正規化を行ない、欠損確率画像を生成する。正規化は、
例えば顔検出で検出された顔領域の位置とサイズを基準として、図４で示す矩形領域を予
め決められたサイズになるように画像として切り出す処理を行なう。予め決められたサイ
ズとは、記憶手段７００に記憶している基準画像と同じサイズであることが好ましい。
【００１９】
ここで、基準画像は予め複数の人物において取得したものを平均して生成するが、使用
条件が限られている場合、使用するユーザのみから取得したものを用いてもよい。使用す
るユーザか基準画像を生成しておく場合、登録ユーザ毎に変更してもよい。
【００２０】
また、人間の顔において、欠損となりやすい領域、例えば法線方向が正面方向から一定
上の角度を持つ領域や、瞳などの鏡面反射しやすい領域、髪などの光を吸収しやすい領域
など欠損領域とするような基準画像を用いてもよい。  図５はこのようにして生成された
欠損確率画像の例である。第２取得部２００から得られる奥行情報を用いた場合、欠損の
有無は２値である。正規化部３５０により欠損領域の正規化を行うことにより、画素間の
補間等が行われ、多値画像となる。
【００２１】
第１算出部５０１は、記憶部から基準画像と正規化部３５０が生成した欠損確率画像と
の類似度を算出する。本実施形態においては、それぞれの画像の画素を一次元のベクトル
とみなした時に、それらの間の内積値を画素数で正規化したものを類似度とする。
さらに、第２算出部５０２で、検出された顔領域中の距離画像の分布から代表距離（代
表値）を算出してもよい。代表距離とは、顔領域内であって、欠損領域でない画素の距離
の平均値を算出し、それを代表距離とする。算出された代表距離に応じて記憶部７００に
予め記憶された複数の欠損確率画像から類似度算出に使用する基準画像を選択する。ここ
で、欠損確率画像とは、距離画像の取得できない部分の分布を表わす画像である。代表距
離を用いて欠損距離画像を選択することによって、被写体の距離によって欠損領域が異な
る場合にも精度よく類似度が算出できるようになるのでよい。  なお、代表距離は顔領域
内の距離が取得できた領域の距離の平均値を用いたが、これに限らず、顔領域のおける分
布から得られる値であればよい。例えば中央値（メディアン）、最頻値（モード）などを
用いてもよい
【００２２】
決定部６００は、第１算出部５０１が算出した類似度が所定の閾値を超えた場合にはな
りすましではないとする。一方、類似度が閾値を超えない場合はなりすましであるとする
。所定の回数または時間を超えるまで第１取得部から決定部までの処理を繰りかえしても
よい。対象とする人物の顔の全領域が必要な場合に、取得した顔画像自体が欠損していた
り、顔検出が適切に行われなかったりするなどの状況を回避できるからである。決定部６
００は、取得した画像がなりましか否かの結果を出力する。
【００２３】
以上のように第１実施形態によれば、奥行情報が取得できない領域がある場合でも基準
画像との比較によりなりすまし検知を可能にする。
【００２４】
（変形例１）
上記第１実施形態において、正規化部３５０は顔検出部４０１が検出した顔領域に基づ
いて正規化を行ったが、被写体の向きを検出し、検出した向きに基づいて正規化してもよ
い。また、別途被写体の年齢などを抽出する抽出部４０３を設け、被写体の属性に基づい
て基準画像を切り替えてもよい。また、距離測定手段８００の種類に応じて基準画像を切
り替えてもよい。以下では、第１実施形態との相違点の説明を主に行い、第１実施形態と
同様の機能を有する構成要素については、第１実施形態と同様の名称・符号を付し、その
説明を省略する。
【００２５】
図６は、変形例１のなりすまし検知装置１１の一例を示す構成図である。図６に示すよ
うに、変形例１のなりすまし検知装置１１は、第２検出部（顔向き検出部）４０２、抽出
部４０３、第１切り替え部４５１、第２切り替え部４５２、第２算出部５０２が、第１実
施形態と相違する。
【００２６】
顔向き検出部４０２は第１取得部１００が取得した被写体を含む画像のうち、顔領域を
抽出して、顔の向きを検出する。顔の向きはたとえば、被写体の顔が撮像手段に対して正
面に向いている場合を０度とし、撮像装置８５０に対して右または左の方向へ向いている
横顔を９０度と設定することができる。これらは、予め所定の角度で撮影された画像を学
習して顔の向きを推定すればよい。また、被写体の顔の標準的な顔モデルを事前に用意し
ておき、たとえば目や鼻や、口などの位置との差異を検出することによって、推定しても
よい。顔向き検出部４０２により顔の向きを推定し、正規化部３５０は対象となる顔領域
が正面向きになるように正規化してもよい。正規化することにより、より精度よく基準画
像との類似度が算出できるので良い。
【００２７】
正規化部３５０は顔向きのみを用いて正規化してもよいが、顔領域検出部４０２が検出
した顔領域のサイズを用いてさらに正規化してもよい。たとえば、基準画像の大きさが既
定値であり、正面向きである場合、顔向きと顔領域のサイズとを用いて正規化することが
好ましい。
【００２８】
顔向き検出部４０２で検出した顔の向きを用いて、なりすまし検知処理を行う顔向きの
範囲を別途定めてもよい。なりすまし検知処理に続く認証処理などを行う場合に最適な顔
向き範囲と同様な範囲を定めるとなおよい。  また、抽出部４０３は、顔領域検出部４０
１で検出した顔から、被写体が男性であるか、女性であるか（性差）、または子供である
か、大人であるか（年齢）、などの属性を抽出する。
【００２９】
第１切り替え部４５１は抽出部４０３が抽出した属性に基づき、記憶部７００から同じ
属性をもつ基準画像に切り替える。属性が複数ある場合、たとえば大人で男性の場合には
これらの属性をもつ基準画像を選択するようにすることが好ましい。これらは顔領域また
は顔向きでの正規化と組み合わせて行えば、より精度よく類似度が算出できるので良い。
【００３０】
さらに、第２切り替え部４５２は、第２取得部２００で得た、距離測定手段８００の分
類をもとに基準画像を切り替えるとよい。
【００３１】
例えば、ＴＯＦ方式における距離測定手段７００を用いる場合、まず被写体に対して光
源より位相がそろった赤外光を照射する。次に被写体からの反射光を受光部において受光
し、照射時からの位相差に基づいて被写体までの距離を測定する。第２取得手段はＴＯＦ
方式の距離測定の分類を用いて、記憶部８００から同じＴＯＦ方式の分類をもつ基準画像
に切り替えればよい。  また、距離測定手段７００が複数の場合には、それぞれの種類に
応じた基準欠損確率画像を記憶部８００おいて記憶し、利用する距離測定手段の種類に応
じて切り替えるのがよい。
【００３２】
（第２実施形態）
第２実施形態では、第１取得部において異なる視点位置から撮像された複数の画像を取
得することが異なる。以下では、第１実施形態との相違点の説明を主に行い、第１実施形
態と同様の機能を有する構成要素については、第１実施形態と同様の名称・符号を付し、
その説明を省略する。
【００３３】
図７は、第２実施形態のなりすまし検知装置２１の一例を示す構成図である。図７に示
すように、複数の撮像装置８５０，８５１で複数の画像を撮像する。第１取得部１００は
、複数の画像を取得する。
【００３４】
顔検出部４０１は第１取得部１００が取得した画像に含まれる人物の顔領域を検出する
。
【００３５】
設定部３００は、顔検出された領域の対応付けを行い、対応付けに失敗した領域を欠損
領域とする。
【００３６】
正規化部３５０は、顔検出部４０１で検出された顔領域の情報を利用して設定部３００
が設定した欠損領域の正規化を行ない、欠損確率画像を生成する。
【００３７】
第１算出部５０１は、記憶部から基準画像と正規化部３５０が生成した欠損確率画像と
の類似度を算出する。
【００３８】
決定部６００は、第１算出部５０２が算出した類似度が所定の閾値を超えた場合にはな
りすましではないとする。一方、類似度が閾値を超えない場合はなりすましであるとする
。
【００３９】
なお、複数の撮像装置８５０、８５１の互いの位置関係が既知の場合、三角測量の原理
を用いて、対応する顔領域の距離を算出することができる。この場合、撮像装置８５０，
８５１からの距離を奥行情報として第１取得部１００が取得してもよい。また、設定部３
００は所定の閾値以内の距離をもつ画素位置を欠損領域として設定してもよい。
【００４０】
以上のように第２実施形態によれば、複数の撮像装置を用いて欠損領域を設定するこ
とができるので、距離測定手段がなくても、奥行情報が取得できない場合と同様に基準画
像との比較によりなりすまし検知を可能にする可能とすることができる。
【００４１】
なお、複数の撮像装置を用いた例を記載したが、撮像装置の被写体に対する向きを変更
することが可能な場合、所定時間経過後に向きを変えた撮像を行い、これらを用いて欠損
領域の設定を行ってもよい。
【００４２】
また、第１実施形態、変形例１の場合いおいても、複数の時間で測定した値を正規化後
に平均などの統計処理により１枚の欠損確率画像を生成することができる。
【００４３】
また、正規化された欠損確率画像や基準画像は多値画像を用いた例を示したが、これら
は所定の値によって二値化したものでもよいし、最初から二値のままでもよい。双方が二
値の場合は、類似度がビット演算により高速に計算することができるので良い。
【００４４】
なお、上記第２実施形態において、第１実施形態の変形例１と同様の変形をしてもよい
。
【００４５】
（ハードウェア構成）
図８は、上記各実施形態及び各変形例のなりすまし検知装置のハードウェア構成の一例
を示す図である。上記各実施形態及び各変形例のなりすまし検知装置は、ＣＰＵなどの制
御装置９０１と、ＲＯＭやＲＡＭなどの記憶装置９０２と、ＨＤＤなどの外部記憶装置９
０３と、ディスプレイなどの表示装置９０４と、キーボードやマウスなどの入力装置９０
５と、通信インタフェースなどの通信装置９０６と、を備えており、通常のコンピュータ
を利用したハードウェア構成となっている。
【００４６】
上記各実施形態及び各変形例のなりすまし検知装置で実行されるプログラムは、インス
トール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、メモリカー
ド、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disk）、フレキシブルディスク（ＦＤ）等のコンピュ
ータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されて提供される。
【００４７】
また、上記各実施形態及び各変形例のなりすまし検知装置で実行されるプログラムを、
インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経
由でダウンロードさせることにより提供するようにしてもよい。また、上記各実施形態及
び各変形例のなりすまし検知装置で実行されるプログラムを、インターネット等のネット
ワーク経由で提供または配布するようにしてもよい。また、上記各実施形態及び各変形例
のなりすまし検知装置で実行されるプログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するよ
うにしてもよい。
【００４８】
上記各実施形態及び各変形例のなりすまし検知装置で実行されるプログラムは、上述した
各部をコンピュータ上で実現させるためのモジュール構成となっている。実際のハードウ
ェアとしては、ＣＰＵがＨＤＤからプログラムをＲＡＭ上に読み出して実行することによ
り、上記各部がコンピュータ上で実現されるようになっている。
【００４９】
なお、本発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその
要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。また、上記実施形
態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成するこ
とができる。例えば、実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除して
もよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせても良い。
【００５０】
以上のように、上記各実施形態及び各変形例によれば、入奥行情報が取得できない領域
がある場合でもなりすまし検知を可能にする。
【符号の説明】
【００５１】
１００、第１取得部
２００、第２取得部、
３００、設定部
３５０、正規化部
４０１、４０２、検出部、
４０３、抽出部
４５１、第１切り替え部、４５２、第２切り替え部
５０１、第１算出部、５０１、第２算出部
６００、決定部
７００、記憶部
８００、距離測定手段
８５０、８５１、撮像装置
９０１  制御装置
９０２  記憶装置
９０３  外部記憶装置
９０４  表示装置
９０５  入力装置
９０６  通信装置
【図１】
2017084065.tif 000003
【図２】
2017084065.tif 000004
【図３】
2017084065.tif 000005
【図４】
2017084065.tif 000006
【図５】
2017084065.tif 000007
【図６】
2017084065.tif 000008
【図７】
2017084065.tif 000009
【図８】
2017084065.tif 000010