(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
登録者毎に顔の外見上の特徴量を記憶した記憶部と、
撮影装置により撮影した画像を処理して顔の外見上の特徴量を抽出するとともに、ここで抽出した顔の外見上の特徴量と前記記憶部に記憶している登録者の顔の外見上の特徴量とに基づいて、撮影された者を識別する識別処理を行う制御部と、を備えた個人識別装置であって、
前記制御部は、前記撮影装置の撮影領域を照明で照らして撮影した撮影画像について輝度値の平均を求め、ここで求めた輝度値の平均と予め設定した第１の閾値とを比較することで、前記撮影装置が人間を撮影したかどうかを判定する撮影対象判定処理を実行し、この撮影対象判定処理で人間を撮影していないと判定した場合に、前記識別処理を中止する個人識別装置。
【請求項２】
登録者毎に顔の外見上の特徴量を記憶した記憶部と、
撮影装置により撮影した画像を処理して顔の外見上の特徴量を抽出するとともに、ここで抽出した顔の外見上の特徴量と前記記憶部に記憶している登録者の顔の外見上の特徴量とに基づいて、撮影された者を識別する識別処理を行う制御部と、を備えた個人識別装置であって、
前記制御部は、前記撮影装置の撮影領域を照明で照らして撮影した撮影画像について輝度値の分散を求め、ここで求めた輝度値の分散と予め設定した第２の閾値とを比較することで、前記撮影装置が人間を撮影したかどうかを判定する撮影対象判定処理を実行し、この撮影対象判定処理で人間を撮影していないと判定した場合に、前記識別処理を中止する個人識別装置。
【請求項３】
登録者毎に顔の外見上の特徴量を記憶した記憶部と、
撮影装置により撮影した画像を処理して顔の外見上の特徴量を抽出するとともに、ここで抽出した顔の外見上の特徴量と前記記憶部に記憶している登録者の顔の外見上の特徴量とに基づいて、撮影された者を識別する識別処理を行う制御部と、を備えた個人識別装置であって、
前記制御部は、前記撮影装置の撮影領域を照明で照らして撮影した撮影画像について輝度値の平均、および分散を求め、ここで求めた輝度値の平均と予め設定した第１の閾値とを比較するとともに、ここで求めた輝度値の分散と予め設定した第２の閾値とを比較することで、前記撮影装置が人間を撮影したかどうかを判定する撮影対象判定処理を実行し、この撮影対象判定処理で人間を撮影していないと判定した場合に、前記識別処理を中止する個人識別装置。
【請求項４】
登録者毎に顔の外見上の特徴量を記憶した記憶部と、
撮影装置により撮影した画像を処理して顔の外見上の特徴量を抽出するとともに、ここで抽出した顔の外見上の特徴量と前記記憶部に記憶している登録者の顔の外見上の特徴量とに基づいて、撮影された者を識別する識別処理を行う制御部と、を備えた個人識別装置であって、
前記制御部は、前記撮影装置の撮影領域をフラッシュを点灯した状態で撮影した撮影画像に対して２値化処理を行い、この２値化処理した画像における反射光による照かり領域の有無によって前記撮影装置が人間を撮影したかどうかを判定する撮影対象判定処理を実行し、この撮影対象判定処理で人間を撮影していないと判定した場合に、前記識別処理を中止する個人識別装置。
【請求項５】
登録者を識別する識別コードを入力する入力部を備え、
前記識別処理は、撮影された者が前記入力部において入力された識別コードで識別される登録者であるかどうかを識別する処理である請求項１〜４のいずれかに記載の個人識別装置。
【請求項６】
前記顔の外見上の特徴量は、少なくとも顔部品の形状に関する特徴量を含む請求項１〜５のいずれかに記載の個人識別装置。
【請求項７】
撮影装置により撮影した画像を処理して顔の外見上の特徴量を抽出するとともに、ここで抽出した顔の外見上の特徴量と、記憶部が登録者毎に記憶する登録者の顔の外見上の特徴量と、に基づいて、撮影された者を識別する識別処理をコンピュータが実行する個人識別方法であって、
前記撮影装置の撮影領域を照明で照らして撮影した撮影画像について輝度値の平均を求め、ここで求めた輝度値の平均と予め設定した第１の閾値とを比較することで、人間を撮影したかどうかを判定する撮影対象判定処理を実行する第１のステップと、
前記第１のステップで実行した前記撮影対象判定処理で人間を撮影していないと判定した場合に、前記識別処理の実行を中止する第２のステップと、を有する個人識別方法。
【請求項８】
撮影装置により撮影した画像を処理して顔の外見上の特徴量を抽出するとともに、ここで抽出した顔の外見上の特徴量と、記憶部が登録者毎に記憶する登録者の顔の外見上の特徴量と、に基づいて、撮影された者を識別する識別処理をコンピュータが実行する個人識別方法であって、
前記撮影装置の撮影領域を照明で照らして撮影した撮影画像について輝度値の分散を求め、ここで求めた輝度値の分散と予め設定した第２の閾値とを比較することで、人間を撮影したかどうかを判定する撮影対象判定処理を実行する第１のステップと、
前記第１のステップで実行した前記撮影対象判定処理で人間を撮影していないと判定した場合に、前記識別処理の実行を中止する第２のステップと、を有する個人識別方法。
【請求項９】
撮影装置により撮影した画像を処理して顔の外見上の特徴量を抽出するとともに、ここで抽出した顔の外見上の特徴量と、記憶部が登録者毎に記憶する登録者の顔の外見上の特徴量と、に基づいて、撮影された者を識別する識別処理をコンピュータが実行する個人識別方法であって、
前記撮影装置の撮影領域をフラッシュを点灯した状態で撮影した撮影画像に対して２値化処理を行い、この２値化処理した画像における反射光による照かり領域の有無によって前記撮影装置が人間を撮影したかどうかを判定する撮影対象判定処理を実行する第１のステップと、
前記第１のステップで実行した前記撮影対象判定処理で人間を撮影していないと判定した場合に、前記識別処理の実行を中止する第２のステップと、を有する個人識別方法。
【請求項１０】
撮影装置により撮影した画像を処理して顔の外見上の特徴量を抽出するとともに、ここで抽出した顔の外見上の特徴量と、記憶部が登録者毎に記憶する登録者の顔の外見上の特徴量と、に基づいて、撮影された者を識別する識別処理をコンピュータに実行させる個人識別プログラムを記録した記録媒体であって、
前記撮影装置の撮影領域を照明で照らして撮影した撮影画像について輝度値の平均を求め、ここで求めた輝度値の平均と予め設定した第１の閾値とを比較することで、人間を撮影したかどうかを判定する撮影対象判定処理を実行する第１のステップと、
前記第１のステップで実行した前記撮影対象判定処理で人間を撮影していないと判定した場合に、前記識別処理の実行を中止する第２のステップと、をコンピュータに実行させる個人識別プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１１】
撮影装置により撮影した画像を処理して顔の外見上の特徴量を抽出するとともに、ここで抽出した顔の外見上の特徴量と、記憶部が登録者毎に記憶する登録者の顔の外見上の特徴量と、に基づいて、撮影された者を識別する識別処理をコンピュータに実行させる個人識別プログラムを記録した記録媒体であって、
前記撮影装置の撮影領域を照明で照らして撮影した撮影画像について輝度値の分散を求め、ここで求めた輝度値の分散と予め設定した第２の閾値とを比較することで、人間を撮影したかどうかを判定する撮影対象判定処理を実行する第１のステップと、
前記第１のステップで実行した前記撮影対象判定処理で人間を撮影していないと判定した場合に、前記識別処理の実行を中止する第２のステップと、をコンピュータに実行させる個人識別プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１２】
撮影装置により撮影した画像を処理して顔の外見上の特徴量を抽出するとともに、ここで抽出した顔の外見上の特徴量と、記憶部が登録者毎に記憶する登録者の顔の外見上の特徴量と、に基づいて、撮影された者を識別する識別処理をコンピュータに実行させる個人識別プログラムを記録した記録媒体であって、
前記撮影装置の撮影領域をフラッシュを点灯した状態で撮影した撮影画像に対して２値化処理を行い、この２値化処理した画像における反射光による照かり領域の有無によって前記撮影装置が人間を撮影したかどうかを判定する撮影対象判定処理を実行する第１のステップと、
前記第１のステップで実行した前記撮影対象判定処理で人間を撮影していないと判定した場合に、前記識別処理の実行を中止する第２のステップと、をコンピュータに実行させる個人識別プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、撮影装置で撮影した識別対象者の外見上の特徴量から、該識別対象者を特定する個人識別装置、個人識別方法および個人識別プログラムを記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、識別対象者を外見上の特徴量から特定する個人識別装置が提案されている。外見上の特徴として、1)顔の輪郭、2)目、鼻、口等の形状、3)顔の凹凸等を利用したものがある。本人を特定する場合、ＣＣＤカメラ等の撮影装置で撮影した識別対象者の顔画像を処理して特徴量を抽出し、登録者の中から最も類似度の高い登録者であるとしていた。また、識別対象者に識別コードを入力させ、識別対象者の顔画像を処理して抽出した特徴量と、入力された識別コードで識別される登録者の特徴量との類似度から識別対象者が、この識別コードで識別される登録者であるかどうかを判定する装置もある。
【０００３】
なお、個人識別装置は、例えば、特定の者以外の立ち入りを禁止している管理区域等で、管理区域への立ち入りを希望する者が立ち入りが許可されている人物（登録者）であるかどうかを判定（特定）し、立ち入りが許可されている人物であれば入口を開放して立ち入りを許可するシステム等に適用できる。
【０００４】
また、銀行等に設置されている周知のＡＴＭ（現金自動支払い機）等にも適用できる。ＡＴＭに適用する場合、暗唱番号の入力の代わりに、撮影した画像から利用者を特定すればよい。これによって、暗唱番号の入力を不要にして操作性の向上がはかれるとともに、利用者が暗唱番号を忘れてＡＴＭが利用できないという問題も生じない。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の個人識別装置は、ＣＣＤカメラ等の撮影装置で撮影した画像を処理して抽出した特徴量に基づいて識別対象者を特定しているだけであった。したがって、撮影装置に他人の顔写真等を撮影させれば、顔写真の人物であると判定させることができ、容易に他人になりすますことができる。よって、従来の個人識別装置を適用したシステムでは、セキュリティの面において問題があった。
【０００６】
この発明の目的は、撮影装置で撮影した画像が人間を撮影した画像であるかどうかを判定し、人間を撮影した画像でなければ処理を中止することで、セキュリティの向上を図った個人識別装置、個人識別方法および個人識別プログラムを記録した記録媒体を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
この発明は、登録者毎に顔の外見上の特徴量を記憶した記憶部と、
撮影装置により撮影した画像を処理して顔の外見上の特徴量を抽出するとともに、ここで抽出した顔の外見上の特徴量と前記記憶部に記憶している登録者の顔の外見上の特徴量とに基づいて、撮影された者を識別する識別処理を行う制御部と、を備えた個人識別装置であって、
前記制御部は、前記撮影装置の撮影領域を照明で照らして撮影した撮影画像について輝度値の平均を求め、ここで求めた輝度値の平均と予め設定した第１の閾値とを比較することで、前記撮影装置が人間を撮影したかどうかを判定する撮影対象判定処理を実行し、この撮影対象判定処理で人間を撮影していないと判定した場合に、前記識別処理を中止する。
また、この発明は、登録者毎に顔の外見上の特徴量を記憶した記憶部と、
撮影装置により撮影した画像を処理して顔の外見上の特徴量を抽出するとともに、ここで抽出した顔の外見上の特徴量と前記記憶部に記憶している登録者の顔の外見上の特徴量とに基づいて、撮影された者を識別する識別処理を行う制御部と、を備えた個人識別装置であって、
前記制御部は、前記撮影装置の撮影領域を照明で照らして撮影した撮影画像について輝度値の分散を求め、ここで求めた輝度値の分散と予め設定した第２の閾値とを比較することで、前記撮影装置が人間を撮影したかどうかを判定する撮影対象判定処理を実行し、この撮影対象判定処理で人間を撮影していないと判定した場合に、前記識別処理を中止する。
また、この発明は、登録者毎に顔の外見上の特徴量を記憶した記憶部と、
撮影装置により撮影した画像を処理して顔の外見上の特徴量を抽出するとともに、ここで抽出した顔の外見上の特徴量と前記記憶部に記憶している登録者の顔の外見上の特徴量とに基づいて、撮影された者を識別する識別処理を行う制御部と、を備えた個人識別装置であって、
前記制御部は、前記撮影装置の撮影領域を照明で照らして撮影した撮影画像について輝度値の平均、および分散を求め、ここで求めた輝度値の平均と予め設定した第１の閾値とを比較するとともに、ここで求めた輝度値の分散と予め設定した第２の閾値とを比較することで、前記撮影装置が人間を撮影したかどうかを判定する撮影対象判定処理を実行し、この撮影対象判定処理で人間を撮影していないと判定した場合に、前記識別処理を中止する。
さらに、この発明は、登録者毎に顔の外見上の特徴量を記憶した記憶部と、
撮影装置により撮影した画像を処理して顔の外見上の特徴量を抽出するとともに、ここで抽出した顔の外見上の特徴量と前記記憶部に記憶している登録者の顔の外見上の特徴量とに基づいて、撮影された者を識別する識別処理を行う制御部と、を備えた個人識別装置であって、
前記制御部は、前記撮影装置の撮影領域をフラッシュを点灯した状態で撮影した撮影画像に対して２値化処理を行い、この２値化処理した画像における反射光による照かり領域の有無によって前記撮影装置が人間を撮影したかどうかを判定する撮影対象判定処理を実行し、この撮影対象判定処理で人間を撮影していないと判定した場合に、前記識別処理を中止する。
【０００９】
この構成では、撮影装置において撮影された画像が人間を撮影したものであるのかどうかを判定し、人間を撮影した画像でなければ識別処理を中止する。すなわち、他人になりすますために、撮影装置に他人の顔写真等を撮影させても、撮影された画像が人間を撮影した画像でないと判定され、処理が中止される。これにより、他人の顔写真等を用いても、他人になりすますことができなくなり、セキュリティを向上させることができる。
また、撮影装置において撮影された画像が人間を撮影したものであるのかどうかの判定は、照明を使用して撮影した撮影画像の輝度値の平均、や分散に基づいて行う。
また、撮影装置において撮影された画像が人間を撮影したものであるのかどうかの判定は、フラッシュを点灯した状態で撮影した撮影画像に対して２値化処理を行い、この２値化処理した画像における反射光による照かり領域の有無によって行ってもよい。
【００１０】
また、前記外見上の特徴量は、輪郭、目、鼻、口等、顔部品の形状に関する特徴量を用いることができる。
【００１１】
【発明の実施の形態】
図１は、この発明の実施形態である個人識別装置の構成を示すブロック図である。個人識別装置１は、装置本体の動作を制御する制御部２と、入力操作を行う入力部３と、登録者毎に付与されている識別コードと該識別コードで識別される登録者の顔の特徴量（輪郭、目、鼻、口等の形状や顔の凹凸等）とを対応づけて記憶した記憶部４と、撮影装置１０とのインタフェースとして機能するＩ／Ｆ部５と、を備えている。
【００１２】
図２は、制御部の機能を示す機能ブロック図である。なお、制御部２には、後述する処理を実行させるためのプログラムがＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体から供給されている。図２において、１１は撮影装置１０が撮影した画像を記憶する画像メモリ、１２は画像メモリ１１に記憶した画像を処理して人間を撮影した画像であるかどうかを判定する撮影対象判定部、１３は撮影装置１０で撮影された画像について顔領域を抽出する顔領域抽出部、１４は顔の特徴量を抽出する特徴抽出部、１５は特徴抽出部１４で抽出した顔の特徴量と記憶部４に記憶されている指定された登録者の顔の特徴量との類似度を判定する類似度判定部である。
【００１３】
入力部３には、識別対象者が識別コードを入力するＰＩＮパッド３ａが設けられている。なお、識別対象者に識別コードを記憶させたカード等の記憶媒体を発行しておき、ＰＩＮパッド３ａにかえてこの記憶媒体から識別コードを読み取る媒体読取装置（例えば、カードリーダ）を設けてもよい。
【００１４】
図３を参照しながらこの実施形態の個人識別装置１の処理を説明する。図３は、個人識別装置の処理を示すフローチャートである。この実施形態の個人識別装置１は、撮影装置１０で撮影された画像がＩ／Ｆ部５を介して画像メモリ１１に記憶される。制御部２は、撮影対象判定部１２において画像メモリ１１に記憶された画像が人間を撮影した画像であるかどうかを判定する撮影対象判定処理を行う（ｎ１）。撮影対象判定処理の詳細については後述する。個人識別装置１は、撮影対象が人間であると判定するとｎ３以降の処理を行う。一方、撮影対象が人間でないと判定すると（例えば、撮影対象が写真やマネキン等であった場合）、警報を発する等のエラー処理を行って本処理を終了する（ｎ２）。
【００１５】
このように、撮影装置において撮影された画像が人間を撮影したものでなければ、以降の処理が実行されない（以降の処理を中止する。）。したがって、撮影装置に他人の顔写真を撮影させても、撮影された画像が人間を撮影した画像でないと判定され、処理が中止される。よって、他人の顔写真等を用いても、他人になりすますことができす、セキュリティを確保できる。
【００１６】
ｎ１で撮影対象が人間であると判定すると（人間を撮影した画像であると判定すると）、顔領域抽出部１３が画像メモリ１１に記憶している識別対象者の画像（撮影装置１０で撮影された画像）を読み出すとともに、識別コードの入力も受け付ける（ｎ３、ｎ４）。識別コードは、識別対象者（撮影された者）がＰＩＮパッド３ａを操作して入力する。
【００１７】
顔領域抽出部１３は、画像メモリ１１から読み出した画像を処理して識別対象者の画像領域と背景領域との分離を行う（識別対象者の画像領域を抽出する。）（ｎ５）。ｎ５の処理は、識別対象者の画像とその周辺とを含む粗い検出であり、背景画像と取得画像との差分を抽出する背景差分手法、カラーを用いた肌色検出、オプチカルフローやフレーム間差分を用いた動き検出手法、顔らしさをニューラルネットワークやパターンマッチングによって求める手法等が知られている。
【００１８】
顔領域抽出部１３は、ｎ５で検出した識別対象者の画像領域に基づいて、顔領域を正確に検出する（ｎ６）。ｎ６では、目、鼻、口等の顔部品の特徴モデルをもとにマッチングによって求める。ｎ６で識別対象者の顔領域を検出すると、特徴抽出部１４が顔の特徴量を求める（ｎ７）。顔の特徴量を求める手法としては、平均的な顔との差を主成分分析等の統計的手法を用いて求める手法や、目、鼻、口等の濃淡画像からテンプレートマッチングにより求める手法等が知られている。
【００１９】
個人識別装置１は、ｎ７で識別対象者の顔の特徴量を求めると、記憶部４からｎ４で入力された識別コードで識別される登録者の顔の特徴量を読み出し（ｎ８）、類似度を算出する（ｎ９）。ｎ９で算出した類似度が予め設定されている閾値以上であれば識別対象者は入力された識別コードで識別される登録者であると判定し（ｎ１０→ｎ１１）、類似度が閾値未満であれば識別対象者は入力された識別コードで識別される登録者でないと判定する（ｎ１０→ｎ１２）。
【００２０】
なお、ｎ１０で識別対象者が登録者であると判定した場合には、個人識別装置１を適用したシステムにおいて、登録者に対して提供するサービスを実行すればよい。例えば、管理区域への入口を開放して立ち入りを許可したり、周知のＡＴＭに適用した場合には入出金を許可する等のサービスを実行すればよい。
【００２１】
また、上記の実施形態では識別対象者がｎ４で識別コードを入力するとしたが、識別コードの入力を無くしてもよい。この場合には、ｎ９で算出した特徴量と最も類似度の高い登録者を記憶部４から検出し、識別対象者をここで検出した登録者であるとすればよい。このようにすれば、識別コードの入力が不要となるため、操作性を向上できる。
【００２２】
次に、ｎ１の撮影対象判定処理について詳細に説明する。図４は、この実施形態における撮影装置１０の構成を示す図である。撮影装置１０は、ＣＣＤカメラ２０と、ＣＣＤカメラ２０の撮影領域に横方向から光を照射する照明装置２１と、照明装置２１の点灯を制御する照明制御装置２１ａとを備えている。
【００２３】
図５は、撮影対象判定処理を示すフローチャートである。照明装置２１を点灯し、この時点におけるＣＣＤカメラ２０の撮影画像を画像メモリ１１に記憶する（ｎ２１、ｎ２２）。照明制御装置２１ａは照明装置２１を消灯し（ｎ２３）、この時点におけるＣＣＤカメラ２０の撮影画像を画像メモリ１１に記憶する（ｎ２４）。すなわち、画像メモリ１１には、撮影対象に対して照明装置２１で光を照射した状態の画像と、光を照射していない状態の画像とが記憶される。なお、図では画像メモリ１１に照明装置２１で光を照射した状態の画像が先に記憶されるとしたが、この順番は逆であってもよい。
【００２４】
後述するように、この実施形態では撮影対象を照明装置２１で照射した状態で撮影した画像から撮影対象が人間であるかどうかを判定し、他方の画像は上述したｎ３以降の処理に用いる。このように、撮影対象が人間であるかどうかを判定するための画像と上述のｎ３以降の処理を行うための画像とを、略同じタイミングで得るようにしているため、両画像の撮影対象が異なることがない。
【００２５】
照明装置２１で光を照射した人間を撮影した場合、ＣＣＤカメラ２０の撮影画像には図６（Ａ）に示すように目、鼻、口等の顔部品の凹凸によって陰影が生じる。一方、撮影対象が写真であると、表面に凹凸がないため、ＣＣＤカメラ２０の撮影画像には図６（Ｂ）に示すように殆ど陰影がない。この実施形態では撮影対象判定部１２は、この相違に基づいて撮影対象が人間であるかどうかを判定する。
【００２６】
具体的には、ｎ２２で画像メモリ１１に記憶した画像について輝度値の平均μおよび分散Ｖを求める（ｎ２５）。ここで、撮影対象が人間であった場合と撮影対象が写真であった場合とを比較してみると、撮影対象が人間であった場合のほうが輝度値の平均μが小さく、分散Ｖが大きい。撮影対象判定部１２では、ｎ２５で算出した輝度値の平均μが閾値ＴＨμよりも小さく、且つ、分散Ｖが閾値ＴＨＶよりも大きければ、撮影対象が人間であると判定する（ｎ２６、ｎ２７、ｎ２８）。これ以外の場合には、撮影対象が人間でないと判定する（ｎ２６、ｎ２７、ｎ２９）。
【００２７】
なお、輝度値の閾値ＴＨμおよび分散の閾値ＴＨＶは、それぞれ適当な値を予め設定している。また、撮影対象が人間でないと判定したときには、上述したように以降の処理が禁止されることになり、個人識別装置１を適用したシステムではサービスの提供が行われない。したがって、個人識別装置１を適用したシステムのセキュリティを向上できる。
【００２８】
次に、撮影対象判定処理の別の実施形態について説明する。この実施形態の撮影装置１０には、図７に示すようにＣＣＤカメラ２０、フラッシュ２２およびフラッシュ制御部２２ａが設けられている。図８は、この実施形態にかかる撮影対象判定処理を示すフローチャートである。この実施形態では、フラッシュ２２を点灯させていない状態での撮影画像とフラッシュ２２を点灯させた状態での撮影画像とが画像メモリ１１に記憶される（ｎ３１〜ｎ３３）。フラッシュを点灯させていない状態で撮影した画像は、ｎ３以降の処理で用いる。
【００２９】
ここで、フラッシュ２２を点灯して人間を撮影した場合図９（Ａ）に示すように殆ど反射光による照かりの無い画像であるが、写真の場合図９（Ｂ）に示すように局所的に照かりがある。撮影対象判定部１２は、この相違に基づいて撮影対象が人間であるかどうかを判定する。
【００３０】
撮影対象判定部１２は、フラッシュ２２を点灯させて撮影した画像に対して２値化処理を行い（ｎ３４）、照かりの領域の有無を判定する（ｎ３５）。図１０（Ａ）は図９（Ａ）を２値化処理した画像であり、図１０（Ｂ）は図９（Ｂ）を２値化処理した画像である。この図からも明らかなように、撮影対象が人間であったときには照かりの領域がなく、対象が写真であった場合には照かりの領域がある。画像判定部１２は、照かりの領域が無ければ撮影対象が人間であると判定し（ｎ３６）、照かりの領域があれば撮影対象が人間でないと判定する（ｎ３７）。
【００３１】
このように、この実施形態も撮影対象が人間であるかどうかを正確に判定することができ、上記の実施形態のものと同様の効果を奏することができる。また、撮影対象が人間であるかどうかを判定する際に用いる画像と、撮影対象が人間であったときにｎ３以降の処理に用いる画像とは略同じタイミングで撮影しており、撮影対象判定処理を行う画像とｎ３以降の処理を行う画像との撮影対象が異なることもない。
【００３２】
次に、撮影対象判定処理の別の実施形態について説明する。この実施形態の撮影装置１０には、ＣＣＤカメラ２０とサーマルカメラ２３とが設けられている（図１１参照）。図１２は、この実施形態にかかる撮影対象判定処理を示すフローチャートである。この実施形態では、ＣＣＤカメラ２０およびサーマルカメラ２３が略同じタイミングで撮影した画像を画像メモリ１１に記憶する（ｎ４１、ｎ４２）。ＣＣＤカメラ２０で撮影した画像はｎ３以降の処理で用いる。サーマルカメラ２３で撮影した画像は、温度の高い所ほど赤く、低い所ほど青い。したがって、撮影対象が人間であれば肌が露出している部分が赤くなる。一方、撮影対象が写真やマネキン等であれば表面温度が低く全体に青い画像となる。
【００３３】
撮影対象判定部１２は、サーマルカメラ２３で撮影した画像について赤色成分の平均値を算出し（ｎ４３）、ここで算出した平均値が予め設定した閾値以上であるかどうかを判定する（ｎ４４）。赤色の平均値が閾値以上であれば撮影対象は人間であると判定し（ｎ４５）、閾値未満であれば撮影対象は人間でないと判定する（ｎ４６）。
【００３４】
このように、この実施形態では顔写真だけでなく、マネキン等の登録者の顔模型であっても、確実に撮影対象者が人間でないと判定することができる。よって、個人識別装置１を適用したシステムのセキュリティを一層向上できる。
【００３５】
以上は、温度計測手段として、サーマルカメラ２３を使った実施形態であるが、サーマルカメラ２３以外にも温度計測手段として適用できるものは多数ある。その一例として、赤外線カメラを使った実施形態を次に説明する。この実施形態の撮影装置１０は、図１３に示すようにＣＣＤカメラ２０と赤外線カメラ２４とを備えている。図１４は、この実施形態における撮影対象判定処理を示すフローチャートである。この実施形態では、ＣＣＤカメラ２０および赤外線カメラ２４が略同じタイミングで撮影した画像を画像メモリ１１に記憶する（ｎ５１、ｎ５２）。ＣＣＤカメラ２０で撮影した画像はｎ３以降の処理に用いる。赤外線カメラ２４で撮影した画像は、温度の高い所ほど明るく、低い所ほど暗い。したがって、撮影対象が人間であれば赤外線カメラ２４で撮影した画像は、図１５（Ａ）に示すように、肌の露出している部分（特に顔領域）が明るく、その他の部分が暗い画像となる。一方、撮影対象が写真やマネキンであれば、図１５（Ｂ）に示すように全体に暗い画像となる。
【００３６】
撮影対象判定部１２は、赤外線カメラ２４で撮影した画像について画像全体における輝度値の平均を算出し（ｎ５３）、ここで算出した輝度値の平均が予め設定されている閾値以上であるかどうかを判定する（ｎ５４）。輝度値の平均が閾値以上であれば撮影対象は人間であると判定し、閾値未満であれば撮影対象は人間でないと判定する（ｎ５５、ｎ５６）。
【００３７】
このように、この実施形態も顔写真だけでなく、マネキン等の登録者の顔模型が利用された場合であっても、確実に撮影対象者が人間でないと判定することができる。
【００３８】
また、撮影対象判定処理の別の実施形態について説明する。この実施形態の撮影装置１０は、図１６に示すようにＣＣＤカメラ２０とＣＣＤカメラ２０の撮像レンズの焦点位置（ピント）を変更する焦点変更部２５とを備えている。図１７は、この実施形態における撮影対象判定処理を示すフローチャートである。この実施形態では、ＣＣＤカメラ２０の撮像レンズの焦点（ピント）を撮影対象に合わせた状態で撮影した画像およびピントを適当な距離だけ前方にずらして撮影した画像を画像メモリ１１に記憶する（ｎ６１〜ｎ６３）。鼻の頭あたりにピントがあうようにピントを前方にずらす。ピントを合わせたときの画像はｎ３以降の処理に用い、ピントをずらしたときの画像をここでの処理に用いる。
【００３９】
撮影対象判定部１２は、ピントをずらして撮影した画像について、鼻の特徴モデルとのマッチングを行って相関値を算出する（ｎ６４）。ここで、撮影対象が人間であれば、図１８（Ａ）に示すように鼻にピントのあった画像が撮影されているが、写真であると図１８（Ｂ）に示すように全体にピントのぼけた画像となっている。撮影対象判定部１２は、ｎ６４で算出した相関値が予め設定している閾値以上であるかどうかを判定し（ｎ６５）、閾値以上であれば撮影対象が人間であると判定し（ｎ６６）、閾値未満であれば撮影対象が人間でないと判定する（ｎ６７）。
【００４０】
このように、この実施形態も撮影対象が人間であるかどうかを判定できる。
【００４１】
また、撮影対象判定処理の別の実施形態について説明する。図１９は、この実施形態の撮影対象判定処理を示すフローチャートである。適当な時間間隔でＣＣＤカメラ２０で撮影した撮影対象の画像を画像メモリ１１に記憶する（ｎ７１）。例えば、２秒間隔でＣＣＤカメラ２０で撮影した画像を画像メモリ１１に記憶する（図２０（Ａ）、図２１（Ａ）参照）。画像判定部１２は、画像メモリ１１に記憶したそれぞれの画像に対して、上述のｎ５、ｎ６と同様の手法で顔領域を検出し（ｎ７２）、異なるフレームの差分画像を作成する（ｎ７３）。
【００４２】
ここで、人間は完全に静止した状態を保つことができない（例えば、無意識の内に瞬き等をしている。）。したがって、撮影対象が人間であれば、ｎ７３で作成された差分画像は、図２０（Ｂ）に示す画像となる。一方、写真やマネキンでは、このような現象は生じず、ｎ７３で作成される差分画像は図２１（Ｂ）に示すような画像となる。撮影対象判定部１２は、ｎ７３で作成された差分画像において、目や口等の顔部品があるかどうかを判定し、顔部品があれば撮影対象が人間であると判定する（ｎ７４〜ｎ７６）。
【００４３】
なお、ｎ３以降の処理においては、ｎ７１で画像メモリ１１に記憶した画像の少なくとも１つを利用すればよい。また、上記の説明では、人間が完全に静止した状態を維持できないことを利用するとしたが、例えば、『瞬きしてください』や『口を開けて下さい』等の指示を出すようにしてもよい。この場合には指示した動作を検出したときに撮影対象が人間であると判定すればよい。
【００４４】
また、撮影対象判定処理の別の実施形態について説明する。図２２は、この実施形態の撮影対象判定処理を示すフローチャートである。この実施形態も、適当な時間間隔でＣＣＤカメラ２０で撮影されている撮影対象の画像を画像メモリ１１に記憶する（ｎ８１）。撮影対象判定部１２は、画像メモリ１１に記憶したそれぞれの画像を処理して目、鼻等の顔部品を検出し（ｎ８２）、図２３（Ａ）に示すように顔の輪郭の両端を通る直線Ｌ１、Ｌ３を求めるとともに（ｎ８３）、Ｌ１とＬ３との中心線Ｌ２および両目の中心を通る線Ｌを求める（ｎ８４）。
【００４５】
撮影対象が人間であれば右または左を向いたときに、直線ＬとＬ２との間隔が変化する（図２３（Ｂ）参照）。しかし、撮影対象が写真であれば写真の向きをかえても直線ＬとＬ２とは略同じ位置に存在する（図２３（Ｃ）参照）。
【００４６】
撮影対象判定部１２は、直線ＬとＬ２との間隔が予め設定した閾値よりも大きい画像が少なくとも１つあれば撮影対象が人間で有ると判定し、閾値よりも大きい画像がなければ対象が人間でないと判定する（ｎ８５〜ｎ８７）。
【００４７】
このように、この実施形態では、人間が顔の向きを左右に変えたときの変化を利用して撮影対象が人間であるかどうかを判定する。なお、『右を向いて下さい』や『左を向いて下さい』等の指示を出し、そのときの画像を画像メモリ１１に記憶し、この画像を処理するようにしてもよい。
【００４８】
さらに、別の手法により対象が人間であるかどうかを判定する処理の例を説明する。この実施形態では、撮影装置１０の撮影領域において背景を変更する機能を有している。背景の変更は、例えば背面にスクリーンを設けておき、該スクリーンに異なる画像を写すことができる映写機等を設ければよい。
【００４９】
図２４はこの実施形態の撮影対象判定処理を示すフローチャートである。この実施形態では、背景を変化させた前後において、撮影装置１０であるＣＣＤカメラの撮影画像を画像メモリ１１に記憶する（ｎ９１〜ｎ９３）。撮影対象判定部１２は、これら２つの画像から差分画像を作成する（ｎ９４）。ここで、対象が人間であれば、差分画像は図２５に示すように顔領域があいた画像となるが、写真の場合には図２６に示すように写真の枠の領域があいた画像となる。撮影対象判定部１２は、差分画像における輝度値の総和を求め（ｎ９５）、この総和が予め設定した閾値以上であれば撮影対象が人間であると判定し、閾値未満であれば人間でないと判定する（ｎ９６〜ｎ９８）。
【００５０】
このように、背景を変化させることによって、撮影対象が人間であるかどうかを判定することもできる。
【００５１】
なお、背景画像を記憶しておき、撮影装置１０で撮影した画像における背景部分を検出し、この背景領域が所定の領域未満であれば撮影対象が人間でないと判定するようにしてもよい。
【００５２】
また、上記の撮影対象判定処理を組み合わせて、撮影対象が人間であるかどうかを判定するようにしてもよい。このようにすれば、判定精度を一層向上させることができる。
【００５３】
【発明の効果】
以上のように、撮影装置において撮影された画像が人間を撮影したものであるのかどうかが判定され、人間を撮影した画像でなければ処理を中止するようにした。これにより、他人になりすますために、撮影装置に他人の顔写真を撮影させても、撮影された画像が人間を撮影した画像でないと判定して、処理を中止するので、他人の顔写真等を用いても他人になりすますことができなくなり、セキュリティを向上できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施形態である個人識別装置の構成を示すブロック図である。
【図２】この実施形態の個人識別装置の制御部の機能を示すブロック図である。
【図３】この実施形態の個人識別装置の処理を示すフローチャートである。
【図４】撮影装置の構成を示す図である。
【図５】撮影対象判定処理を示すフローチャートである。
【図６】撮影対象判定処理を説明する図である。
【図７】別の実施形態の撮影装置の構成を示す図である。
【図８】別の実施形態の撮影対象判定処理を示すフローチャートである。
【図９】別の実施形態の撮影対象判定処理を説明する図である。
【図１０】別の実施形態の撮影対象判定処理を説明する図である。
【図１１】別の実施形態の撮影装置の構成を示す図である。
【図１２】別の実施形態の撮影対象判定処理を示すフローチャートである。
【図１３】別の実施形態の撮影装置の構成を示す図である。
【図１４】別の実施形態の撮影対象判定処理を示すフローチャートである。
【図１５】別の実施形態の撮影対象判定処理を説明する図である。
【図１６】別の実施形態の撮影装置の構成を示す図である。
【図１７】別の実施形態の撮影対象判定処理を示すフローチャートである。
【図１８】別の実施形態の撮影対象判定処理を説明する図である。
【図１９】別の実施形態の撮影対象判定処理を示すフローチャートである。
【図２０】別の実施形態の撮影対象判定処理を説明する図である。
【図２１】別の実施形態の撮影対象判定処理を説明する図である。
【図２２】別の実施形態の撮影対象判定処理を示すフローチャートである。
【図２３】別の実施形態の撮影対象判定処理を説明する図である。
【図２４】別の実施形態の撮影対象判定処理を示すフローチャートである。
【図２５】別の実施形態の撮影対象判定処理を説明する図である。
【図２６】別の実施形態の撮影対象判定処理を説明する図である。
【符号の説明】
１−個人識別装置
２−制御部
３−入力部
４−記憶部
５−Ｉ／Ｆ部
１０−撮影装置
１１−画像メモリ
１２−撮影対象判定部
１３−顔領域抽出部
１４−特徴抽出部
１５−類似度判定部
２０−ＣＣＤカメラ
２１−照明装置
２２−フラッシュ
２３−サーマルカメラ
２４−赤外線カメラ
２５−焦点変更部
【図１】
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【図２】
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【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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