(57)【要約】【課題】照合対象者の特定に優れた人物照合技術を提供すること。【解決手段】人物照合方法は、複数の登録対象者の顔画像と各登録対象者の特徴情報とを入力し、前記特徴情報に基づき設定される複数グループに分けて前記複数の登録対象者の顔画像を登録し、各グループに対して重み付け設定値を設定し、照合対象者の顔画像と特徴情報とを入力し、前記照合対象者の顔画像と複数の登録対象者の顔画像の夫々とを照合し、前記照合対象者の顔画像に対する前記複数の登録対象者の顔画像の類似度を示す複数の一次照合結果を生成し、前記重み付け設定値に基づき前記複数の一次照合結果から複数の二次照合結果を生成し、前記複数の二次照合結果のうち基準値を超える二次照合結果に基づき照合対象者を特定する。【選択図】      図８
2009064173.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の登録対象者の顔画像と各登録対象者の特徴情報とを入力し、前記特徴情報に基づき設定される複数グループに分けて前記複数の登録対象者の顔画像を登録する登録手段と、
各グループに対して重み付け設定値を設定する重み付け設定手段と、
照合対象者の顔画像と特徴情報とを入力し、前記照合対象者の顔画像と複数の登録対象者の顔画像の夫々とを照合し、前記照合対象者の顔画像に対する前記複数の登録対象者の顔画像の類似度を示す複数の一次照合結果を生成し、前記重み付け設定値に基づき前記複数の一次照合結果から複数の二次照合結果を生成し、前記複数の二次照合結果に基づき照合対象者を特定する照合処理手段と、
を備えた人物照合システム。
【請求項２】
前記照合処理手段は、所定の一次照合結果の生成に利用した所定の登録対象者の顔画像が所属するグループに対して設定された重み付け設定値に基づき、所定の一次照合結果から所定の二次照合結果を生成する、請求項１に記載の人物照合システム。
【請求項３】
複数の登録対象者の顔画像と各登録対象者の第１及び第２の特徴情報とを入力し、前記第１の特徴情報に基づき設定される第１群の複数グループに分けて前記複数の登録対象者の顔画像を登録するとともに、前記第２の特徴情報に基づき設定される第２群の複数グループとに分けて前記複数の登録対象者の顔画像を登録する登録手段と、
前記第１の特徴情報に基づき設定される前記第１群の各グループに対して重み付け設定値を設定するとともに、前記第２の特徴情報に基づき設定される前記第２群の各グループに対して重み付け設定値を設定する重み付け設定手段と、
照合対象者の撮影映像に含まれる顔画像及び照合対象者の撮影映像に含まれる特徴情報を入力し、前記照合対象者の顔画像と複数の登録対象者の顔画像の夫々とを照合し、前記照合対象者の顔画像に対する前記複数の登録対象者の顔画像の類似度を示す複数の一次照合結果を生成し、前記第１群の各グループに対して設定された重み付け設定値と前記第２群の各グループに対して設定された重み付け設定値とに基づき前記複数の一次照合結果から複数の二次照合結果を生成し、前記複数の二次照合結果に基づき照合対象者を特定する照合処理手段と、
を備えた人物照合システム。
【請求項４】
前記照合処理手段は、所定の一次照合結果の生成に利用した所定の登録対象者の顔画像が所属する前記第１群のグループに対して設定された重み付け設定値及び前記所定の一次照合結果の生成に利用した前記所定の登録対象者の顔画像が所属する前記第２群のグループに対して設定された重み付け設定値に基づき、所定の一次照合結果から所定の二次照合結果を生成する、請求項３に記載の人物照合システム。
【請求項５】
前記第１の特徴情報として身長情報を採用し、前記第２の特徴情報としてメガネ有無を採用した、請求項３に記載の人物照合システム。
【請求項６】
前記重み付け設定手段は、第１の身長範囲、前記第１の身長範囲より高い第２の身長範囲、前記第２の身長範囲より高い第３の身長範囲のうち、比較的低い身長範囲に該当する前記第１の身長範囲と比較的高い身長範囲に該当する前記第３の身長範囲に対する重み付け設定値を、平均的な身長範囲に該当する前記第２の身長範囲に対する重み付け設定値より高い値に設定する、請求項５に記載の人物照合システム。
【請求項７】
前記重み付け設定手段は、メガネ有りに対する重み付け設定値を、メガネ無しに対する重み付け設定値より高い値に設定する、請求項５に記載の人物照合システム。
【請求項８】
複数の登録対象者の顔画像と各登録対象者の特徴情報とを入力し、前記特徴情報に基づき設定される複数グループに分けて前記複数の登録対象者の顔画像を登録し、
各グループに対して重み付け設定値を設定し、
照合対象者の顔画像と特徴情報とを入力し、前記照合対象者の顔画像と複数の登録対象者の顔画像の夫々とを照合し、前記照合対象者の顔画像に対する前記複数の登録対象者の顔画像の類似度を示す複数の一次照合結果を生成し、前記重み付け設定値に基づき前記複数の一次照合結果から複数の二次照合結果を生成し、前記複数の二次照合結果に基づき照合対象者を特定する人物照合方法。
【請求項９】
所定の一次照合結果の生成に利用した所定の登録対象者の顔画像が所属するグループに対して設定された所定の重み付け設定値に基づき、所定の一次照合結果から所定の二次照合結果を生成する請求項８に記載の人物照合方法。
【請求項１０】
複数の登録対象者の顔画像と各登録対象者の第１及び第２の特徴情報とを入力し、前記第１の特徴情報に基づき設定される第１群の複数グループに分けて前記複数の登録対象者の顔画像を登録するとともに、前記第２の特徴情報に基づき設定される第２群の複数グループとに分けて前記複数の登録対象者の顔画像を登録し、
前記第１の特徴情報に基づき設定される前記第１群の各グループに対して重み付け設定値を設定するとともに、前記第２の特徴情報に基づき設定される前記第２群の各グループに対して重み付け設定値を設定し、
照合対象者の顔画像及び特徴情報を入力し、前記照合対象者の顔画像と複数の登録対象者の顔画像の夫々とを照合し、前記照合対象者の顔画像に対する前記複数の登録対象者の顔画像の類似度を示す複数の一次照合結果を生成し、前記第１群の各グループに対して設定された重み付け設定値と前記第２群の各グループに対して設定された重み付け設定値とに基づき前記複数の一次照合結果から複数の二次照合結果を生成し、前記複数の二次照合結果に基づき照合対象者を特定する人物照合方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、予め登録された顔画像情報と、照合対象者から取得した顔画像情報とを照合し、照合対象者を特定する人物照合技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の防犯意識の高まりから、様々な人物認証技術が提案されている。例えば、輝度変化などに影響されずに、入力画像から目、鼻などの特徴点を安定に抽出して人物認証を高精度に行う技術が提案されている（特許文献１参照）。
【０００３】
具体的には、円形や矩形などの特定形状の領域を抽出する分離度フィルタとテンプレートパターンの照合の組合せにより安定な特徴点抽出を実現する。まず、分離度フィルタで目、鼻穴、口端などを特徴点候補として抽出する。この分離度フィルタは特徴点の形状のみに依存して常に１．０に正規化された値を出力する。このフィルタの出力値は、明るさに依存しないので、明暗の差が少ない不明瞭な特徴点に対しても安定な抽出が可能である。また、エッジ情報に比べて領域情報に基づく方法なので、ノイズに対してもロバストである。
【０００４】
このようにして抽出された各特徴点候補に対して、顔の構造的な制約を用いた絞り込みを行う。例えば、鼻穴は目より下に位置する。あるいは、２つの鼻穴を結んだベクトルと２つの目を結んだベクトルは平行であるといった制約を用いる。次に、絞り込まれた各特徴点の位置とサイズを基準にして、例えば矩形の特徴点近傍領域を切り出す。この切り出された領域と予め登録されている目領域、鼻領域、口領域のテンプレートの比較を行い、類似度を計算する。以上により、類似度が高い辞書画像を表す人物を当人と識別することができる。
【特許文献１】特開平０９−２５１５３４
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記技術では、照合対象者は、閾値以上で最も高い数値の照合結果を導き出した辞書画像の登録者に該当すると判定してしまう。このため、閾値以上の数値の照合結果が複数得られた場合、正しく照合対象者を特定することができないことがあり得る。つまり、複数の照合結果のうち最も高い数値の照合結果を導き出した辞書画像の登録者が、実は照合対象者本人に該当しないような場合でも、最も高い数値の照合結果を導き出した辞書画像の登録者を照合対象者であると判定してしまう。
【０００６】
例えば、認証判定のための閾値１００に対して、照合対象者Ａと照合サーバ内の第１の辞書画像、第２の辞書画像、第３の辞書画像（照合対象者Ａ）、及び第４の辞書画像とを照合し、照合結果８０、１１０、１１２、及び１１５が得られたとする。この場合、照合対象者Ａは、閾値１００以上で最も高い数値の照合結果１１５を導き出した第４の辞書画像の登録者に該当すると誤判定してしまう。
【０００７】
本発明の目的は、照合対象者の特定に優れた人物照合技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この発明の一実施形態に係る人物照合システムは、複数の登録対象者の顔画像と各登録対象者の特徴情報とを入力し、前記特徴情報に基づき設定される複数グループに分けて前記複数の登録対象者の顔画像を登録する登録手段と、各グループに対して重み付け設定値を設定する重み付け設定手段と、照合対象者の顔画像と特徴情報とを入力し、前記照合対象者の顔画像と複数の登録対象者の顔画像の夫々とを照合し、前記照合対象者の顔画像に対する前記複数の登録対象者の顔画像の類似度を示す複数の一次照合結果を生成し、前記重み付け設定値に基づき前記複数の一次照合結果から複数の二次照合結果を生成し、前記複数の二次照合結果に基づき照合対象者を特定する照合処理手段と、を備える。
【０００９】
この発明の一実施形態に係る人物照合システムは、複数の登録対象者の顔画像と各登録対象者の第１及び第２の特徴情報とを入力し、前記第１の特徴情報に基づき設定される第１群の複数グループに分けて前記複数の登録対象者の顔画像を登録するとともに、前記第２の特徴情報に基づき設定される第２群の複数グループとに分けて前記複数の登録対象者の顔画像を登録する登録手段と、前記第１の特徴情報に基づき設定される前記第１群の各グループに対して重み付け設定値を設定するとともに、前記第２の特徴情報に基づき設定される前記第２群の各グループに対して重み付け設定値を設定する重み付け設定手段と、照合対象者の撮影映像に含まれる顔画像及び照合対象者の撮影映像に含まれる特徴情報を入力し、前記照合対象者の顔画像と複数の登録対象者の顔画像の夫々とを照合し、前記照合対象者の顔画像に対する前記複数の登録対象者の顔画像の類似度を示す複数の一次照合結果を生成し、前記第１群の各グループに対して設定された重み付け設定値と前記第２群の各グループに対して設定された重み付け設定値とに基づき前記複数の一次照合結果から複数の二次照合結果を生成し、前記複数の二次照合結果に基づき照合対象者を特定する照合処理手段と、を備える。
【００１０】
この発明の一実施形態に係る人物照合方法は、複数の登録対象者の顔画像と各登録対象者の特徴情報とを入力し、前記特徴情報に基づき設定される複数グループに分けて前記複数の登録対象者の顔画像を登録し、各グループに対して重み付け設定値を設定し、照合対象者の顔画像と特徴情報とを入力し、前記照合対象者の顔画像と複数の登録対象者の顔画像の夫々とを照合し、前記照合対象者の顔画像に対する前記複数の登録対象者の顔画像の類似度を示す複数の一次照合結果を生成し、前記重み付け設定値に基づき前記複数の一次照合結果から複数の二次照合結果を生成し、前記複数の二次照合結果に基づき照合対象者を特定する。
【００１１】
この発明の一実施形態に係る人物照合方法は、複数の登録対象者の顔画像と各登録対象者の第１及び第２の特徴情報とを入力し、前記第１の特徴情報に基づき設定される第１群の複数グループに分けて前記複数の登録対象者の顔画像を登録するとともに、前記第２の特徴情報に基づき設定される第２群の複数グループとに分けて前記複数の登録対象者の顔画像を登録し、前記第１の特徴情報に基づき設定される前記第１群の各グループに対して重み付け設定値を設定するとともに、前記第２の特徴情報に基づき設定される前記第２群の各グループに対して重み付け設定値を設定し、照合対象者の顔画像及び特徴情報を入力し、前記照合対象者の顔画像と複数の登録対象者の顔画像の夫々とを照合し、前記照合対象者の顔画像に対する前記複数の登録対象者の顔画像の類似度を示す複数の一次照合結果を生成し、前記第１群の各グループに対して設定された重み付け設定値と前記第２群の各グループに対して設定された重み付け設定値とに基づき前記複数の一次照合結果から複数の二次照合結果を生成し、前記複数の二次照合結果に基づき照合対象者を特定する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、照合対象者の特定に優れた人物照合技術を提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、図面を参照し、本発明の実施形態について説明する。以下、顔画像と身体的特徴（ここでは身長）および外見的特徴（例えばメガネ有無）を利用する例について説明する。
【００１４】
図１は、本発明の一実施形態に係る人物照合システムの全体構成を示す図である。図１に示すように、人物照合システムは、照合サーバ１、カメラを含む登録端末装置２、カメラを含む情報取得端末装置３、カメラを含む照合端末装置４、人物検知センサ５を備えている。
【００１５】
図２は、顔画像と身長およびメガネを利用した登録処理の流れ図である。
【００１６】
図２に示すように、登録端末装置２のカメラは、登録対象者の顔を撮影して顔画像を取得し（ＳＴ１０１）、また、その際にオペレータによる身長範囲の選択操作に対応して、登録端末装置２は、登録対象者の身長を表示された範囲から選択し入力する（ＳＴ１０２）。登録端末装置２は、ネットワークを介して、照合サーバ１へ顔画像データと身長の範囲を選択したデータを送信する（ＳＴ１０３）。照合サーバ１は、身長の範囲毎に、撮影した顔画像をグループ化する（ＳＴ１０４）。
【００１７】
図３は、身長の範囲毎に、撮影した顔画像をグループ化したデータテーブルの一例を示す図である。図３に示すように、例えば、身体的特徴（身長）を、身体的特徴１（身長範囲０−１５０ｃｍ）、身体的特徴２（身長範囲１５１−１６０ｃｍ）、身体的特徴３（身長範囲１６１−１７０ｃｍ）、身体的特徴４（身長範囲１７１−１８０ｃｍ）、身体的特徴５（身長範囲１８１−２００ｃｍ）に分ける。
【００１８】
登録対象者００１の顔画像の撮影に対応して身体的特徴１が選択されると、登録対象者００１の顔画像（００１．ｊｐｇ）は身体的特徴１のグループに登録される。また、登録対象者００２の顔画像の撮影に対応して身体的特徴３が選択されると、登録対象者００２の顔画像（００２．ｊｐｇ）は身体的特徴３のグループに登録される。また、登録対象者００３の顔画像の撮影に対応して身体的特徴４が選択されると、登録対象者００３の顔画像（００３．ｊｐｇ）は身体的特徴４のグループに登録される。また、登録対象者００４の顔画像の撮影に対応して身体的特徴５が選択されると、登録対象者００４の顔画像（００４．ｊｐｇ）は身体的特徴５のグループに登録される。また、登録対象者００５の顔画像の撮影に対応して身体的特徴２が選択されると、登録対象者００５の顔画像（００５．ｊｐｇ）は身体的特徴２のグループに登録される。また、登録対象者００６の顔画像の撮影に対応して身体的特徴２が選択されると、登録対象者００６の顔画像（００６．ｊｐｇ）は身体的特徴２のグループに登録される。また、登録対象者００７の顔画像の撮影に対応して身体的特徴２が選択されると、登録対象者００７の顔画像（００７．ｊｐｇ）は身体的特徴２のグループに登録される。また、登録対象者００８の顔画像の撮影に対応して身体的特徴４が選択されると、登録対象者００８の顔画像（００８．ｊｐｇ）は身体的特徴４のグループに登録される。
【００１９】
さらに、オペレータのメガネ有無の選択操作に対応して、登録端末装置２は、メガネの有無を選択し入力する（ＳＴ１０５）。登録端末装置２は、ネットワークを介して、照合サーバ１へ顔画像データとメガネの有無を送信する（ＳＴ１０６）。照合サーバ１は、メガネの有無別に、撮影した顔画像をグループ化し（ＳＴ１０７）、登録を完了する（ＳＴ１０８）。
【００２０】
図４は、メガネ有無囲別に、撮影した顔画像をグループ化したデータテーブルの一例を示す図である。図４に示すように、例えば、外見的特徴（メガネ）を、外見的特徴１（メガネ有り）、外見的特徴２（メガネ無し）に分ける。
【００２１】
登録対象者００１の顔画像の撮影に対応して外見的特徴１が選択されると、登録対象者００１の顔画像（００１．ｊｐｇ）は外見的特徴１のグループに登録される。また、登録対象者００２の顔画像の撮影に対応して外見的特徴１が選択されると、登録対象者００２の顔画像（００２．ｊｐｇ）は外見的特徴１のグループに登録される。また、登録対象者００３の顔画像の撮影に対応して外見的特徴２が選択されると、登録対象者００３の顔画像（００３．ｊｐｇ）は外見的特徴２のグループに登録される。また、登録対象者００４の顔画像の撮影に対応して外見的特徴２が選択されると、登録対象者００４の顔画像（００４．ｊｐｇ）は外見的特徴２のグループに登録される。また、登録対象者００５の顔画像の撮影に対応して外見的特徴１が選択されると、登録対象者００５の顔画像（００５．ｊｐｇ）は外見的特徴１のグループに登録される。また、登録対象者００６の顔画像の撮影に対応して外見的特徴１が選択されると、登録対象者００６の顔画像（００６．ｊｐｇ）は外見的特徴１のグループに登録される。また、登録対象者００７の顔画像の撮影に対応して外見的特徴１が選択されると、登録対象者００７の顔画像（００７．ｊｐｇ）は外見的特徴１のグループに登録される。また、登録対象者００８の顔画像の撮影に対応して外見的特徴２が選択されると、登録対象者００８の顔画像（００８．ｊｐｇ）は外見的特徴２のグループに登録される。
【００２２】
なお、上記説明では、顔画像の取得（ＳＴ１０１）、登録対象者の身長範囲の選択入力（ＳＴ１０２）、顔画像データと身長範囲選択データの送信（ＳＴ１０３）、身長範囲毎の顔画像グループ化（ＳＴ１０４）、メガネ有無選択入力（ＳＴ１０５）、顔画像データとメガネ有無データの送信（ＳＴ１０６）、メガネの有無別の顔画像グループ化（ＳＴ１０７）の順序で登録処理を説明したが、図５に示すような順序の登録処理であってもよい。つまり、顔画像の取得、登録対象者の身長範囲の選択入力、メガネ有無選択入力、顔画像データと身長範囲選択データとメガネ有無データの送信、身長範囲毎とメガネの有無別の顔画像グループ化の順序の登録処理であってもよい。
【００２３】
図６は、顔画像と身長およびメガネを利用した重み付け設定処理の流れ図である。また、図７は、顔画像と身長およびメガネを利用した重み付け設定処理をまとめた図である。
【００２４】
図６及び図７に示すように、オペレータによる身体的特徴に対する重み付け設定操作に対応して、照合サーバ１は、グループ化されたデータ群を選択し、重み付けを設定する身長範囲を選択し、重み付けを設定する。例えば、照合サーバ１は、図３に示す照合サーバデータテーブルで、身体的特徴１を選択し、重み付け１．５を設定し、保存する（ＳＴ２０１、ＳＴ２０２）。同様に、照合サーバ１は、照合サーバデータテーブルで、身体的特徴２を選択し、重み付け１．０を設定し、保存する（ＳＴ２０１、ＳＴ２０２）。照合サーバ１は、照合サーバデータテーブルで、身体的特徴３を選択し、重み付け１．０を設定し、保存する（ＳＴ２０１、ＳＴ２０２）。照合サーバ１は、照合サーバデータテーブルで、身体的特徴４を選択し、重み付け１．０を設定し、保存する（ＳＴ２０１、ＳＴ２０２）。照合サーバ１は、照合サーバデータテーブルで、身体的特徴５を選択し、重み付け１．５を設定し、保存する（ＳＴ２０１、ＳＴ２０２）。
【００２５】
さらに、オペレータによる外見的特徴に対する重み付け設定操作に対応して、照合サーバ１は、グループ化されたデータ群を選択し、重み付けを設定するメガネ有無を選択し、重み付けを設定する。例えば、照合サーバ１は、図４に示す照合サーバデータテーブルで、メガネ有りを選択し、重み付け１．１を設定し、保存する（ＳＴ２０３、ＳＴ２０４）。同様に、照合サーバ１は、照合サーバデータテーブルで、メガネ無しを選択し、重み付け１．０を設定し、保存する（ＳＴ２０３、ＳＴ２０４）。以上により、重み付け設定を完了する（ＳＴ２０５）。
【００２６】
図８は、顔画像と身長およびメガネ有無を利用した照合処理の流れ図である。また、図９は、顔画像と身長およびメガネ有無を利用した照合処理をまとめた図である。
【００２７】
図８及び図９に示すように、人物検知センサ５が照合対象者を検知すると（ＳＴ３０１）、情報取得端末装置３が撮影を開始する（照合対象者の顔を撮影する）。つまり、情報取得端末装置３が画像を取得する（ＳＴ３０２）。情報取得端末装置３は、ネットワークを介して、取得した画像を照合サーバ１へ送信する（ＳＴ３０３）。
【００２８】
照合サーバ１は、画像処理により、受信した画像と周辺情報との距離により、画像に含まれる人物の身長（範囲）を算出する（ＳＴ３０４）。たとえば、照合サーバ１にあらかじめ登録されている建物の高さを利用して、画像に含まれている背景の建物の高さと比較して身長（範囲）を算出する（ＳＴ３０４）。さらに、照合サーバ１は、画像処理により画像に含まれる顔画像からメガネの有無も検出する（ＳＴ３０４）。
【００２９】
照合サーバ１は、身長（範囲）の算出およびメガネの有無の検出後、算出及び検出結果が適切か否か判断する（ＳＴ３０５）。照合サーバ１は、算出及び検出結果が不適切であると判断すると（ＳＴ３０５、ＮＯ）、その結果を表示（異常）し（ＳＴ１２）、処理を終了する。照合サーバ１は、算出及び検出結果が適切であると判断すると（ＳＴ３０５、ＹＥＳ）、次の処理へ進む。
【００３０】
つまり、照合サーバ１は、登録処理および重み付け設定処理にてグループ化して登録されたデータ群より、算出、検出されたデータ、および重み付け設定値を抽出する（ＳＴ３０６）。照合対象者が照合端末装置４へ到着した際、照合端末装置４は画像を取得し、取得した画像を照合サーバ１へ送信する（ＳＴ３０７）。照合サーバ１は、抽出したグループ内のデータ群と、照合端末装置４にて顔を撮影して得られた画像を照合し、一次照合結果を数値で算出する（ＳＴ３０８）。さらに、照合サーバ１は、身長範囲およびメガネ有無のそれぞれの重み付け設定値を利用して、算出された一次照合結果（数値）から二次照合結果（数値）を算出する（ＳＴ３０９）。照合サーバ２は、二次照合結果と照合システムで設定された閾値を比較し、照合対象者を特定する（ＳＴ３１０）。つまり、照合対象者を、閾値以上で最も高い数値の二次照合結果を導き出した登録画像の登録者に該当すると判定し、判定結果を表示する（ＳＴ３１１）。
【００３１】
上記で抽出したグループ内のデータ群のなかに撮影して得られた顔画像が含まれていない場合、照合サーバ１内の残りのグループ化されたデータ群と同様の照合処理を実施する。その結果、複数の一次照合結果が得られ、さらに複数の二次照合結果が得られ、複数の二次照合結果のうち最も高い数値の二次照合結果を導き出した登録画像の登録者に該当すると判定する。なお、該当するデータが見つからない場合、照合不一致としてブザーなどで警告する。
【００３２】
以下に、二次照合結果の演算方法について説明する。なお、以下の二次照合結果の演算方法は、第１データ群〜第ｎデータ群に分けて顔画像が登録されているケースである。つまり、ｎ個の特徴情報により顔画像が区分登録されているケースである。
【００３３】
二次照合結果＝
（（一次照合結果*重み付け１）＋（一次照合結果*重み付け２）＋…＋（一次照合結果*重み付けｎ））／ｎ
ここで、上記した一次照合結果及び二次照合結果を利用した照合処理をまとめる。まず、照合対象者の顔画像と複数の登録対象者の顔画像の夫々とが照合され、照合対象者の顔画像に対する複数の登録対象者の顔画像の類似度を示す複数の一次照合結果が生成され、第１群（身体的特徴で区分されたデータ群）の各グループに対して設定された重み付け設定値と第２群（外見的特徴で区分されたデータ群）の各グループに対して設定された重み付け設定値とに基づき複数の一次照合結果から複数の二次照合結果が生成される。さらに、複数の二次照合結果のうち基準値を超える二次照合結果（基準値を超える二次照合結果のうち最も高い数値の二次照合結果）に基づき照合対象者が特定される。即ち、所定の一次照合結果の生成に利用された所定の登録対象者の顔画像が所属する第１群のグループに対して設定された重み付け設定値及び所定の一次照合結果の生成に利用した所定の登録対象者の顔画像が所属する第２群のグループに対して設定された重み付け設定値に基づき、所定の一次照合結果から所定の二次照合結果が生成される。
【００３４】
上記した本実施形態をまとめると、以下の通りである。
【００３５】
（１）カメラから取得した画像、および入力されたデータをネットワーク経由で送受信する機能を備えた端末装置とネットワークで接続されたサーバにおいて、端末装置からの入力データ毎にカメラから取得した画像をグループ化する機能を有する。
【００３６】
（２）上記（１）に記載のサーバにおいて、（１）に記載のネットワークに接続された、カメラから取得した画像、および画像をネットワーク経由で送受信する機能を備えた端末装置からの画像が含まれるデータ群のグループを抽出する機能を有する。
【００３７】
（３）上記（１）に記載のサーバにおいて、上記（１）でグループ化された画像データ群に対して、重み付けの設定を入力可能とする機能を有する。
【００３８】
（４）上記（１）に記載のサーバにおいて、上記（３）でグループ化された画像データ群に対して、設定された重み付けの設定を不揮発性領域に保持する機能を有する。
【００３９】
（５）上記（１）、（２）、（３）、（４）に加えて、サーバにおいて、（２）とは異なる同一ネットワークに接続された端末装置からの画像と（３）、（４）をもとに、（２）で抽出されたグループのデータ群を照合する機能を有する。
【００４０】
（６）上記（５）に加えて、サーバにおいて、照合結果に対して（３）、（４）の重み付けの設定を利用して演算をおこなう機能、およびシステムで保持する閾値と比較する機能を有する。
【００４１】
上記説明した本実施形態により、以下の作用効果が得られる。
【００４２】
即ち、従来の認証処理では、照合結果を数値で表し、あらかじめ設定された閾値以上で最も照合結果の高い数値を本人と判定する方法で実施されていたが、これでは閾値以上と判断された人が複数で、該当者本人の照合結果の数値が閾値より高く、さらに他の人の画像との照合結果の数値が本人との照合結果の数値より高い場合には、本人以外の他人として認証される問題があった。
【００４３】
これに対して、本実施形態により、複数のデータ（今回の例では顔画像と身長データ、およびメガネの有無）を組み合わせて、それぞれに重み付けの設定をおこない、その設定値を一次照合結果に付加することにより、より精度の高い認証が可能となる。
【００４４】
なお、本願発明は、上記実施形態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種々に変形することが可能である。また、各実施形態は可能な限り適宜組み合わせて実施してもよく、その場合組み合わせた効果が得られる。更に、上記実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適当な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件からいくつかの構成要件が削除されても、発明が解決しようとする課題の欄で述べた課題が解決でき、発明の効果の欄で述べられている効果が得られる場合には、この構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本発明の一実施形態に係る人物照合システムの全体構成を示す図である。
【図２】顔画像と身長およびメガネを利用した登録処理の流れ図である。
【図３】身長の範囲毎に、撮影した顔画像をグループ化したデータテーブルの一例を示す図である。
【図４】メガネ有無囲別に、撮影した顔画像をグループ化したデータテーブルの一例を示す図である。
【図５】顔画像と身長およびメガネを利用した登録処理をまとめた図である。
【図６】顔画像と身長およびメガネを利用した重み付け設定処理の流れ図である。
【図７】顔画像と身長およびメガネを利用した重み付け設定処理をまとめた図である。
【図８】顔画像と身長およびメガネ有無を利用した照合処理の流れ図である。
【図９】顔画像と身長およびメガネ有無を利用した照合処理をまとめた図である。
【符号の説明】
【００４６】
１…照合サーバ、２…登録端末装置、３…情報取得端末装置、４…照合端末装置、５…人物検知センサ
【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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