"参照画像と登録画像とを照合する照合装置において、前記参照画像について、その原画像を最も解像度の高い高解像度画像とし、この高解像度画像を最上層とする解像度が異なる複数の階層画像を作成する階層画像作成手段と、前記参照画像と同一解像度の複数の登録画像を記憶する登録画像記憶手段と、前記登録画像記憶手段に記憶されている登録画像を1つずつ読み出す登録画像読出手段と、前記階層画像作成手段によって作成された参照画像の階層画像および前記登録画像読出手段によって読み出された登録画像の前記参照画像の階層画像に対応する階層画像の何れか一方に対して予め定められた特徴領域を設定する特徴領域設定手段と、前記特徴領域設定手段によって前記特徴領域が設定された一方の階層画像の当該特徴領域に対応する対応領域を他方の階層画像から探索する対応領域探索手段と、前記特徴領域設定手段によって一方の階層画像に設定された特徴領域と前記対応領域探索手段によって他方の階層画像から探索された対応領域との類似度に基づいて、前記登録画像読出手段によって読み出された登録画像を前記参照画像と照合する登録画像候補として選択する第1の登録画像候補選択手段とを備えることを特徴とする照合装置。請求項1に記載された照合装置において、前記対応領域探索手段は、前記一方の階層画像に設定された特徴領域に対応する他方の階層画像の対応領域を低解像度画像から高解像度画像に向けた階層探索によって探索し、前記第1の登録画像候補選択手段は、前記特徴領域と前記対応領域との類似度の算出を任意の低解像度の階層画像から行い、算出された類似度が所定の基準値を満たす場合に、前記登録画像読出手段によって読み出された登録画像を登録画像候補として選択することを特徴とする照合装置。請求項2に記載された照合装置において、前記第1の登録画像候補選択手段は、前記階層画像の階層毎に、前記基準値として、その階層の解像度と特徴領域の位置とに応じて定められた基準値を用いることを特徴とする照合装置。請求項1~3の何れか1項に記載された照合装置において、前記参照画像から所定の計測情報を取得する計測情報取得手段と、前記計測情報取得手段によって取得された計測情報に基づいて前記登録画像記憶手段に記憶されている複数の登録画像の中から前記参照画像と照合する登録画像候補を選択する第2の登録画像候補選択手段とを備え、前記第1の登録画像候補選択手段は、前記第2の登録画像候補選択手段によって選択された登録画像候補を組み合わせて登録画像候補を選択することを特徴とする照合装置。請求項1~4の何れか1項に記載された照合装置において、前記第1の登録画像候補選択手段は、前記選択された登録画像候補の数が0であった場合、前記参照画像と前記登録画像との照合結果を不一致とすることを特徴とする照合装置。しかしながら、上述した階層POCによる照合では、参照画像と登録画像との照合を高精度で行うことができるが、参照画像を複数の登録画像と総当たりで照合する1:N照合に適用すると、処理量が多くなり、照合速度が低下するという問題がある。本発明は、このような課題を解決するためになされたもので、その目的とするところは、高精度と高速処理を両立させることが可能な照合装置を提供することにある。このような目的を達成するために本発明は、参照画像と登録画像とを照合する照合装置において、参照画像について、その原画像を最も解像度の高い高解像度画像とし、この高解像度画像を最上層とする解像度が異なる複数の階層画像を作成する階層画像作成手段と、参照画像と同一解像度の複数の登録画像を記憶する登録画像記憶手段と、登録画像記憶手段に記憶されている登録画像を1つずつ読み出す登録画像読出手段と、階層画像作成手段によって作成された参照画像の階層画像および登録画像読出手段によって読み出された登録画像の参照画像の階層画像に対応する階層画像の何れか一方に対して予め定められた特徴領域を設定する特徴領域設定手段と、特徴領域設定手段によって特徴領域が設定された一方の階層画像の当該特徴領域に対応する対応領域を他方の階層画像から探索する対応領域探索手段と、特徴領域設定手段によって一方の階層画像に設定された特徴領域と対応領域探索手段によって他方の階層画像から探索された対応領域との類似度に基づいて、登録画像読出手段によって読み出された登録画像を参照画像と照合する登録画像候補として選択する第1の登録画像候補選択手段とを備えることを特徴とする。この発明では、参照画像と登録画像とを照合する際、参照画像について、その原画像を最も解像度の高い高解像度画像とし、この高解像度画像を最上層とする解像度が異なる複数の階層画像を作成する。そして、登録画像記憶手段から登録画像を1つずつ読み出し、その読み出した登録画像を参照画像と照合する登録画像候補とするか否かを判断する。すなわち、参照画像と登録画像とを照合する前に、実際に照合する登録画像を絞り込む。これにより、1:N照合における照合回数を減らし、高精度と高速処理を両立させる。本発明において、登録画像記憶手段には、参照画像と同一解像度の複数の登録画像が記憶されている。この場合、登録画像は、その登録画像の原画像のみを記憶させるようにしてもよいし、その登録画像の原画像を含む階層画像を記憶させるようにしてもよい。登録画像の階層画像を記憶させる場合、参照画像の階層画像に対応させて、その原画像を最も解像度の高い高解像度画像とし、この高解像度画像を最上層とする解像度が異なる複数の階層画像を記憶させるようにする。本発明において、登録画像の階層画像を記憶させるようにした場合、登録画像としてその原画像を含む階層画像が読み出される。この場合、作成された参照画像の階層画像あるいは読み出された登録画像の階層画像に対して特徴領域が設定される。例えば、特徴領域として、目や鼻など特徴的な部分を含むゾーンが設定される。そして、特徴領域が設定された一方の階層画像の当該特徴領域に対応する対応領域が他方の階層画像から探索され、一方の階層画像に設定された特徴領域と他方の階層画像から探索された対応領域との類似度に基づいて、登録画像候補の選択が行われる。本発明において、登録画像の原画像のみを記憶させるものとした場合、登録画像としてその原画像が読み出され、この原画像を最も解像度の高い高解像度画像とし、この高解像度画像を最上層とする解像度が異なる複数の階層画像が作成される。この登録画像の階層画像は参照画像の階層画像に対応して作成される。そして、参照画像の階層画像あるいは登録画像の階層画像に対して特徴領域が設定され、特徴領域が設定された一方の階層画像の当該特徴領域に対応する対応領域が他方の階層画像から探索され、一方の階層画像に設定された特徴領域と他方の階層画像から探索された対応領域との類似度に基づいて、登録画像候補の選択が行われる。本発明において、対応領域の探索は、例えば、低解像度画像から高解像度画像に向けた階層探索によって行うようにする。この場合、特徴領域と対応領域との類似度の算出を任意の低解像度の階層画像から行い、算出された類似度が所定の基準値を満たす場合に、読み出された登録画像を登録画像候補として選択する。また、この場合、階層画像の階層毎に、基準値として、その階層の解像度と特徴領域の位置とに応じて定められた基準値を用いるようにする。本発明において、参照画像から所定の計測情報を取得する計測情報取得手段と、計測情報取得手段によって取得された計測情報に基づいて登録画像記憶手段に記憶されている複数の登録画像の中から参照画像と照合する登録画像候補を選択する第2の登録画像候補選択手段とを設け、第1の登録画像候補選択手段は、第2の登録画像候補選択手段によって選択された登録画像候補を組み合わせて登録画像候補を選択する構成としてもよい。例えば、参照画像から所定の計測情報として、瞳間距離、顔サイズ、瞳サイズ、顔曲率などを取得し、この取得した計測情報に基づいて登録画像を絞り込む。そして、この計測情報に基づいて絞り込んだ登録画像と特徴領域と対応領域との類似度に基づいて絞り込んだ登録画像とを組み合わせて、最終的な登録画像候補を得るようにする。この場合、計測情報に基づいて絞り込んだ登録画像をさらに特徴領域と対応領域との類似度に基づいて絞り込んで最終的な登録画像候補を得るようにしたり、計測情報に基づいて絞り込んだ登録画像と特徴領域と対応領域との類似度に基づいて絞り込んだ登録画像とのANDをとって最終的な登録画像候補を得るようにしたり、計測情報に基づいて絞り込んだ登録画像と特徴領域と対応領域との類似度に基づいて絞り込んだ登録画像とのORをとって最終的な登録画像候補を得るようにするなど、種々の方式が考えられる。また、本発明において、選択された登録画像候補の数が0であった場合、参照画像と登録画像との照合結果を不一致と判断するようにしてもよい。例えば、記憶されている登録画像を全て読み出したにも拘わらず、選択された登録画像候補の数が0であった場合、参照画像と登録画像との照合結果を不一致とする。このようにすると、参照画像と登録画像との照合を行う前に、すなわち参照画像と照合する登録画像を絞り込む分類処理の段階で、照合結果が得られるものとなる。本発明によれば、登録画像を1つずつ読み出し、参照画像の階層画像および登録画像の階層画像の何れか一方に対して特徴領域を設定し、この特徴領域が設定された一方の階層画像の当該特徴領域に対応する対応領域を他方の階層画像から探索するようにし、一方の階層画像に設定された特徴領域と他方の階層画像から探索された対応領域との類似度に基づいて、読み出された登録画像を参照画像と照合する登録画像候補として選択するようにしたので、参照画像と登録画像との照合を行う前に、参照画像と照合する登録画像を絞り込むようにして、1:N照合における照合回数を減らし、高精度と高速処理を両立させることが可能となる。以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。図1はこの発明の一実施の形態を示す照合装置のブロック構成図である。同図において、10は第1のCCDカメラ、11は第2のCCDカメラ、12は液晶表示装置LCD、20は処理部であり、処理部20は、CPUを有する制御部20-1と、ROM20-2と、RAM20-3と、ハードディスクHD20-4と、フレームメモリFM20-5と、外部接続部I/F20-6と、フーリエ変換部FFT20-7とを備えており、ROM20-2には登録プログラムと照合プログラムが格納されている。また、CCDカメラ10,11は、所定の距離Lを隔てて設置されている。すなわち、CCDカメラ10,11は、そのレンズ10-1,11-1間の距離をLとして、横方向に並んで配置されている。図では分かり易いように、照合装置は上方向から見た図とし、対象物人間の顔は横方向から見た図としている。対象物の登録この照合装置において、対象物を人間の顔M1とした場合、この対象物登録対象物M1の登録は次のようにして行われる。運用する前に、利用者は、CCDカメラ10,11に顔M1を向け、登録スタートスイッチ図示せずを押す。画像キャプチャ制御部20-1は、登録スタートスイッチが押されると図2:ステップS101のYES、フレームメモリ20-5を介して、CCDカメラ10からの登録対象物M1を捉えた画像を左カメラの画像として取り込み、CCDカメラ11からの登録対象物M1を捉えた画像を右カメラの画像として取り込むステップS102。顔領域の検出そして、制御部20-1は、取り込んだ左カメラの画像および右カメラの画像から画像処理によって顔領域を検出するステップS103。なお、この際、顔領域の輝度が一定範囲でなければ、ゲインコントロールし、左カメラの画像および右カメラの画像の取り込みを再度行う。また、この例では、左右の顔領域を検出するようにしたが、左か右の何れか一方の顔領域を検出するようにしてもよい。瞳領域の検出および顔画像の正規化そして、制御部20-1は、検出した左右の顔領域の画像左右の顔画像から画像処理によって瞳領域を検出しステップS104、3D計測によってカメラから登録対象物M1までの距離Rを算出しステップS105、この算出した距離Rに基づいて右の顔画像のサイズを正規化するステップS106。階層画像の作成そして、制御部20-1は、ステップS106で正規化した顔画像を登録画像の原画像として、その原画像128×128の画素の画像を最上層第0層の高解像度画像とし、この高解像度画像の下層第1層に64×64の画素の画像第1の低解像度画像を作成し、この第1の低解像度画像の下層第2層に32×32の画素の画像第2の低解像度画像を作成するステップS107。そして、制御部20-1は、この原画像を含む階層画像高解像度画像、第1の低解像度画像、第2の低解像度画像を利用者の登録画像としてHD20-4に保存するステップS108。以下、同様にして、全ての利用者について、その利用者の登録画像原画像を含む階層画像をHD20-4に保存して行く。この実施の形態では、利用者の数を数千人規模とし、これら利用者の登録画像をHD20-4に保存させる。なお、この例では、右の顔画像を登録するようにしたが、左の顔画像を登録するようにしてもよく、左右の顔画像を登録するようにしてもよい。この実施の形態では、説明上、右の顔画像を登録するものとした。対象物の照合この照合装置において、照合対象物を人間の顔M1とした場合、この顔M1の照合は次のようにして行われる。図3に制御部20-1がROM20-2に格納されている照合プログラムに従って実行する照合処理のフローチャートを示す。画像キャプチャ利用者は、CCDカメラ10,11の前に立つ。すると、制御部20-1は、CCDカメラ10,11の撮像領域に顔M1が入ったことを認識し、フレームメモリ20-5を介して、CCDカメラ10からの顔M1を捉えた画像を左カメラの画像として取り込み、CCDカメラ11からの顔M1を捉えた画像を右カメラの画像として取り込むステップS201。顔領域の検出そして、制御部20-1は、取り込んだ左カメラの画像および右カメラの画像から画像処理によって顔領域を検出するステップS202。なお、この際、顔領域の輝度が一定範囲でなければ、ゲインコントロールし、左カメラの画像および右カメラの画像の取り込みを再度行う。また、この例では、左右の顔領域を検出するようにしたが、左か右の何れか一方の顔領域を検出するようにしてもよい。瞳領域の検出および顔画像の正規化そして、制御部20-1は、検出した左右の顔領域の画像左右の顔画像から画像処理によって瞳領域を検出しステップS203、3D計測によってカメラから照合対象物M1までの距離Rを算出しステップS204、この算出した距離Rに基づいて右の顔画像のサイズを正規化するステップS205。登録画像候補の選択:登録画像候補の選択処理1実施の形態1そして、制御部20-1は、ステップS205で正規化した顔画像を参照画像の原画像とし、この参照画像と照合する登録画像候補の選択処理を開始するステップS206。図4にこの登録画像候補の選択処理の第1例登録画像候補の選択処理1のフローチャートを実施の形態1として示す。この登録画像候補の選択処理1において、制御部20-1は、ステップS205で得た参照画像の原画像128×128の画素の画像を最上層第0層の高解像度画像とし、この高解像度画像の下層第1層に64×64の画素の画像第1の低解像度画像を作成し、この第1の低解像度画像の下層第2層に32×32の画素の画像第2の低解像度画像を作成するステップS301。そして、制御部20-1は、HD20-4に保存されている第1番目の登録画像原画像を含む階層画像を読み出すステップS302。すなわち、第1番目の登録画像について、最上層第0層に位置する高解像度画像128×128の画素の画像と、この高解像度画像の下層第1層に位置する第1の低解像度画像64×64の画素の画像と、この第1の低解像度画像の下層第2層に位置する第2の低解像度画像32×32の画素の画像とを読み出す。図5a,bにステップS301で作成された参照画像の階層画像とステップS302で読み出された登録画像の階層画像を例示する。図5aにおいて、J0は登録画像の第0層に位置する階層画像高解像度画像128×128の画素の画像、J1は登録画像の第1層に位置する階層画像第1の低解像度画像64×64の画素の画像、J2は登録画像の第2層に位置する階層画像第2の低解像度画像32×32の画素の画像であり、図5bにおいて、I0は参照画像の第0層に位置する階層画像高解像度画像128×128の画素の画像、I1は参照画像の第1層に位置する階層画像第1の低解像度画像64×64の画素の画像、I2は参照画像の第2層に位置する階層画像第2の低解像度画像32×32の画素の画像である。制御部20-1は、このような参照画像の階層画像I0,I1,I2および登録画像の階層画像J0,J1,J2を得た後、予め定められた基準点を読み込んで、対応領域探索のための特徴領域を登録画像の階層画像J0,J1,J2に設定するステップS303。この例では、登録画像の原画像に対して設定されている図6aに示すような基準点プレートPLから、特徴領域を規定する点として予め定められた基準点P1を読み込み、この基準点P1を中心とする32×32の画素の領域を特徴領域S0として登録画像の階層画像J0に設定する。この例において、基準点P1は、階層画像J0において、特徴領域S0のゾーン内に特徴的な部分として右目が入るような点として定められている。同様にして、登録画像の階層画像J1に対して、基準点P1に対応する点を中心とする32×32の画素の領域を特徴領域S1として設定し、登録画像の階層画像J2に対して、基準点P1に対応する点を中心とする32×32の画素の領域を特徴領域S2として設定する。なお、階層画像J2は32×32の画素の画像であるので、階層画像J2の全領域が特徴領域S2として設定される。そして、制御部20-1は、低解像度画像から高解像度画像に向けた階層探索によって、登録画像の階層画像の特徴領域に対応する参照画像の階層画像の対応領域の探索を行いステップS304、登録画像の最上層第0層の階層画像高解像度画像J0における特徴領域S0に対応する参照画像の最上層第0層の階層画像高解像度画像I0における対応領域S0’を探し出す。この場合、先ず、最下層第2層の階層画像J2,I2について、特徴領域S2に対応する対応領域S2’の探索をPOC照合によって行う。この最下層での対応領域の探索が終了すると、この最下層での探索結果を次の階層第1層での探索、すなわち第1層の階層画像J1,I1における特徴領域S1に対応する対応領域S1’のPOC照合による探索に反映させる。そして、この第1層での対応領域の探索が終了すると、この第1層での探索結果を次の階層第0層での探索、すなわち第0層の階層画像J0,I0における特徴領域S0に対応する対応領域S0’のPOC照合による探索に反映させる。このようにして、登録画像の最上層第0層の階層画像高解像度画像J0における特徴領域S0に対応する参照画像の最上層第0層の階層画像高解像度画像I0における対応領域S0’を探し出す。そして、制御部20-1は、この探し出した登録画像の階層画像J0高解像度画像における特徴領域S0と参照画像の階層画像I0高解像度画像における対応領域S0’との類似度を算出しステップS305、この算出した類似度と予め定められている基準値THとを比較するステップS306。算出した類似度が基準値TH以上であればステップS306のYES、ステップS302で読み出した登録画像を登録画像候補として選択しステップS307、選択された登録画像候補の数M初期値0をM=M1とするステップS308。そして、選択された登録画像候補の数Mが100に達していないことを確認のうえステップS309のNO、またHD20-4に他の登録画像が保存されていることを確認のうえステップS310のYES、HD20-4から次の登録画像を読み出しステップS302、ステップS303以下の処理を繰り返す。これにより、次々に登録画像の階層画像がHD20-4から読み出され、その登録画像の最上層の階層画像J0における特徴領域S0と参照画像の最上層の階層画像I0における対応領域S0’との類似度が算出され、その算出された類似度と基準値THとが比較され、算出された類似度が基準値TH以上である登録画像が登録画像候補として選択されて行く。そして、制御部20-1は、この処理の繰り返し中、選択された登録画像候補の数Mが100となればステップS309のYES、登録画像候補の選択処理を終了し、図3に示したステップS207への処理へと進む。なお、この処理の繰り返し中、選択された登録画像候補の数Mが100に達する前に、他の登録画像がなくなればステップS310のNO、制御部20-1は、選択された登録画像候補が存在するか否かをチェックするステップS311。ここで、選択された登録画像候補が存在すればステップS311のYES、登録画像候補の選択処理を終了し、図3に示したステップS207への処理へと進む。これに対して、選択された登録画像候補が存在しなければステップS311のNO、すなわちHD20-4から登録画像を全て読み出したにも拘わらず、選択された登録画像候補の数が0であれば、参照画像と登録画像との照合結果を不一致としてステップS312、処理を終了する。この場合の照合結果は液晶表示装置12に表示される。参照画像と登録画像候補との照合制御部20-1は、上述した登録画像候補の選択処理後ステップS206、この選択処理によって選択された第1番目の登録画像候補をHD20-4から読み出すステップS207。そして、ステップS205で得られた参照画像とステップS207で読み出した登録画像候補とを階層POCで照合するステップS208。階層POCについては前述したのでここでの詳しい説明は省略する。そして、この階層POCで得た相関値を閾値と比較しステップS209、相関値が閾値以上であればステップS209のYES、参照画像と登録画像との照合結果を一致としてステップS210、処理を終了する。この場合の照合結果は液晶表示装置12に表示される。また、外部接続部20-6を介して、解錠指令などとして出力される。相関値が閾値以上でなければステップS209のNO、制御部20-1は、他の登録画像候補がHD20-4に保存されていることを確認のうえステップS211のYES、HD20-4から次の登録画像候補を読み出しステップS207、ステップS208以下の処理を繰り返す。これにより、一致するという照合結果が得られるまで、次々にHD20-4から登録画像候補が読み出され、この読み出された登録画像候補と参照画像との階層POCでの照合が繰り返される。この階層POCでの照合の繰り返し中、他の登録画像候補がなくなればステップS211のNO、制御部20-1は、参照画像と登録画像との照合結果を不一致としてステップS212、処理を終了する。この場合の照合結果は液晶表示装置12に表示される。このようにして、本実施の形態では、参照画像と登録画像との照合を行う前に、参照画像と照合する登録画像が絞り込まれるものとなり、1:N照合における照合回数を減らし、高精度と高速処理が両立されるものとなる。なお、この例では、登録画像候補と参照画像との照合を階層POCで行うようにしたが、必ずしも階層POCで行わなくてもよく、原画像のみを用いる一般的な照合手法を採用するようにしてもよい。また、この例では、2次元の画像を照合するものとしたが、3次元の画像を照合するようにしてもよい。3次元の画像を照合する場合、ICPIterativeClosestPointアルゴリズムによる照合手法を適用することが考えられる。実施の形態2:登録画像候補の選択処理2図7に図3に示したフローチャートにおけるステップ206での登録画像候補の選択処理の別の例登録画像候補の選択処理2を実施の形態2として示す。この登録画像候補の選択処理2において、制御部20-1は、ステップS205で得た参照画像の原画像128×128の画素の画像を最上層第0層の高解像度画像とし、この高解像度画像の下層第1層に64×64の画素の画像第1の低解像度画像を作成し、この第1の低解像度画像の下層第2層に32×32の画素の画像第2の低解像度画像を作成するステップS401、図5b参照。そして、制御部20-1は、HD20-4に保存されている第1番目の登録画像原画像を含む階層画像を読み出すステップS402。すなわち、第1番目の登録画像について、最上層第0層に位置する高解像度画像128×128の画素の画像と、この高解像度画像の下層第1層に位置する第1の低解像度画像64×64の画素の画像と、この第1の低解像度画像の下層第2層に位置する第2の低解像度画像32×32の画素の画像とを読み出す図5a参照。次に、制御部20-1は、予め定められた基準点P1図6a参照を読み込んで、対応領域探索のための特徴領域S0,S1,S2を登録画像の階層画像J0,J1,J2に設定する図5a参照:ステップS403。そして、制御部20-1は、N=2としステップS404、登録画像の第N層の階層画像の特徴領域に対応する参照画像の第N層の階層画像の対応領域の探索を行うステップS405。この場合、N=2であるので、登録画像の第2層の階層画像J2の特徴領域S2に対応する参照画像の第2層の階層画像I2の対応領域S2’の探索をPOC照合によって行う。そして、制御部20-1は、この探索した登録画像の第2層の階層画像J2における特徴領域S2と参照画像の第2層の階層画像I2における対応領域S2’との類似度を算出しステップS406、予め定められている第2層の基準値THを読み出しステップS407、算出した類似度と読み出した第2層の基準値THとを比較するステップS408。ここで、第2層の基準値THは、その階層の解像度と特徴領域S2の位置とに応じて定められている。算出した類似度が第2層の基準値TH以上であればステップS408のYES、ステップS402で読み出した登録画像を登録画像候補として選択しステップS409、選択された登録画像候補の数M初期値0をM=M1とするステップS410。そして、選択された登録画像候補の数Mが100に達していないことを確認のうえステップS411のNO、またHD20-4に他の登録画像が保存されていることを確認のうえステップS413のYES、HD20-4から次の登録画像を読み出しステップS402、ステップS403以下の処理を繰り返す。算出した類似度が第2層の基準値TH以上でなければステップS408のNO、より解像度の高い階層画像があることを確認のうえステップS412のYES、N=N-1としステップS414、ステップS405へ戻る。この場合、N=1とされるので、制御部20-1は、第2層の階層での探索結果を反映させて、登録画像の第1層の階層画像J1の特徴領域S1に対応する参照画像の第1層の階層画像I1の対応領域S1’の探索をPOC照合によって行うステップS405。そして、制御部20-1は、この探索した登録画像の第1層の階層画像J1における特徴領域S1と参照画像の第1層の階層画像I1における対応領域S1’との類似度を算出しステップS406、予め定められている第1層の基準値THを読み出しステップS407、算出した類似度と読み出した第1層の基準値THとを比較するステップS408。ここで、第1層の基準値THは、その階層の解像度と特徴領域S1の位置とに応じて定められている。算出した類似度が第1層の基準値TH以上であればステップS408のYES、ステップS402で読み出した登録画像を登録画像候補として選択しステップS409、選択された登録画像候補の数MをM=M1とするステップS410。そして、選択された登録画像候補の数Mが100に達していないことを確認のうえステップS411のNO、またHD20-4に他の登録画像が保存されていることを確認のうえステップS413のYES、HD20-4から次の登録画像を読み出しステップS402、ステップS403以下の処理を繰り返す。算出した類似度が第1層の基準値TH以上でなければステップS408のNO、より解像度の高い階層画像があることを確認のうえステップS412のYES、N=N-1としステップS414、ステップS405へ戻る。この場合、N=0とされるので、制御部20-1は、第1層の階層での探索結果を反映させて、登録画像の第0層の階層画像J0の特徴領域S0に対応する参照画像の第0層の階層画像I0の対応領域S0’の探索をPOC照合によって行うステップS405。そして、制御部20-1は、この探索した登録画像の第0層の階層画像J0における特徴領域S0と参照画像の第0層の階層画像I0における対応領域S0’との類似度を算出しステップS406、予め定められている第0層の基準値THを読み出しステップS407、算出した類似度と読み出した第0層の基準値THとを比較するステップS408。ここで、第0層の基準値THは、その階層の解像度と特徴領域S0の位置とに応じて定められている。算出した類似度が第0層の基準値TH以上であればステップS408のYES、ステップS402で読み出した登録画像を登録画像候補として選択しステップS409、選択された登録画像候補の数MをM=M1とするステップS410。そして、選択された登録画像候補の数Mが100に達していないことを確認のうえステップS411のNO、またHD20-4に他の登録画像が保存されていることを確認のうえステップS413のYES、HD20-4から次の登録画像を読み出しステップS402、ステップS403以下の処理を繰り返す。算出した類似度が第0層の基準値TH以上でなければステップS408のNO、制御部20-1は、より解像度の高い階層画像があるか否かをチェックするステップS412。この場合、第0層よりも解像度の高い階層画像はないのでステップS412のNO、HD20-4に他の登録画像が保存されていることを確認のうえステップS413のYES、HD20-4から次の登録画像を読み出しステップS402、ステップS403以下の処理を繰り返す。これにより、次々に登録画像の階層画像がHD20-4から読み出され、解像度が低い順に登録画像の階層画像の特徴領域と参照画像の階層画像の対応領域との類似度が算出され、算出された類似度とその階層の基準値THとが比較され、何れかの階層で類似度が基準値TH以上であることが確認された登録画像が登録画像候補として選択されて行く。そして、制御部20-1は、この処理の繰り返し中、選択された登録画像候補の数Mが100となればステップS411のYES、登録画像候補の選択処理を終了し、図3に示したステップS207への処理へと進む。なお、この処理の繰り返し中、選択された登録画像候補の数Mが100に達する前に、他の登録画像がなくなった場合ステップS413のNO、制御部20-1は、選択された登録画像候補があるか否かをチェックするステップS415。ここで、選択された登録画像候補が存在すればステップS415のYES、登録画像候補の選択処理を終了し、図3に示したステップS207への処理へと進む。これに対して、選択された登録画像候補が存在しなければステップS415のNO、すなわちHD20-4から登録画像を全て読み出したにも拘わらず、選択された登録画像候補の数が0であれば、参照画像と登録画像との照合結果を不一致としてステップS416、処理を終了する。この場合の照合結果は液晶表示装置12に表示される。なお、この実施の形態2では、ステップS404においてN=2とし、第2層最下層の階層画像から特徴領域に対応する対応領域の探索および類似度の算出を開始するようにしたが、ステップS404においてN=1とし、第1層の階層画像から特徴領域に対応する対応領域の探索および類似度の算出を開始するようにしてもよい。実施の形態3:登録画像候補の選択処理3図8に図3に示したフローチャートにおけるステップ206での登録画像候補の選択処理の他の例登録画像候補の選択処理3を実施の形態3として示す。この登録画像候補の選択処理3において、制御部20-1は、ステップS205で得た参照画像の原画像128×128の画素の画像を最上層第0層の高解像度画像とし、この高解像度画像の下層第1層に64×64の画素の画像第1の低解像度画像を作成し、この第1の低解像度画像の下層第2層に32×32の画素の画像第2の低解像度画像を作成するステップS501、図5b参照。そして、制御部20-1は、N=2としステップS502、HD20-4に保存されている第1番目の登録画像原画像を含む階層画像を読み出すステップS503。すなわち、第1番目の登録画像について、最上層第0層に位置する高解像度画像128×128の画素の画像と、この高解像度画像の下層第1層に位置する第1の低解像度画像64×64の画素の画像と、この第1の低解像度画像の下層第2層に位置する第2の低解像度画像32×32の画素の画像とを読み出す図5a参照。次に、制御部20-1は、予め定められた基準点P1図6a参照を読み込んで、対応領域探索のための特徴領域S0,S1,S2を登録画像の階層画像J0,J1,J2に設定する図5a参照:ステップS504。そして、制御部20-1は、登録画像の第N層の階層画像の特徴領域に対応する参照画像の第N層の階層画像の対応領域の探索を行う。この場合、N=2であるので、登録画像の第2層の階層画像J2の特徴領域S2に対応する参照画像の第2層の階層画像I2の対応領域S2’の探索をPOC照合によって行う。そして、制御部20-1は、この探索した登録画像の第2層の階層画像J2における特徴領域S2と参照画像の第2層の階層画像I2における対応領域S2’との類似度を算出しステップS506、予め定められている第2層の基準値THを読み出しステップS507、算出した類似度と読み出した第2層の基準値THとを比較するステップS508。ここで、第2層の基準値THは、その階層の解像度と特徴領域S2の位置とに応じて定められている。算出した類似度が第2層の基準値TH以上であればステップS508のYES、ステップS503で読み出した登録画像を登録画像候補として選択しステップS509、選択された登録画像候補の数M初期値0をM=M1とするステップS510。そして、選択された登録画像候補の数Mが100に達していないことを確認のうえステップS511のNO、またHD20-4に他の登録画像が保存されていることを確認のうえステップS512のYES、HD20-4から次の登録画像を読み出しステップS503、ステップS504以下の処理を繰り返す。算出した類似度が第2層の基準値TH以上でなければステップS508のNO、HD20-4に他の登録画像が保存されていることを確認のうえステップS512のYES、HD20-4から次の登録画像を読み出しステップS503、ステップS504以下の処理を繰り返す。これにより、次々に登録画像の階層画像がHD20-4から読み出され、その登録画像の第2層の階層画像における特徴領域と参照画像の第2層の階層画像における対応領域との類似度が算出され、算出された類似度と第2層の基準値THとが比較され、算出された類似度が基準値TH以上であることが確認された登録画像が登録画像候補として選択されて行く。そして、この処理中、HD20-4から全ての登録画像が読み出され、他の登録画像がなくなった場合ステップS512のNO、制御部20-1は、より解像度の高い階層画像があることを確認しステップS513のYES、N=N-1としステップS514、ステップS503へ戻る。これにより、制御部20-1は、HD20-4に保存されている第1番目の登録画像原画像を含む階層画像を再度読み出しステップS503、ステップS504以下の処理を繰り返す。この場合、N=1であるので、登録画像の第1層の階層画像J1の特徴領域S1に対応する参照画像の第1層の階層画像I1の対応領域S2’の探索をPOC照合によって行いステップS505、この探索した登録画像の第1層の階層画像J1における特徴領域S1と参照画像の第1層の階層画像I1における対応領域S1’との類似度を算出しステップS506、予め定められている第1層の基準値THを読み出しステップS507、算出した類似度と読み出した第1層の基準値THとを比較するステップS508。ここで、第1層の基準値THは、その階層の解像度と特徴領域S1の位置とに応じて定められている。算出した類似度が第1層の基準値TH以上であればステップS508のYES、ステップS503で読み出した登録画像を登録画像候補として選択しステップS509、選択された登録画像候補の数MをM=M1とするステップS510。そして、登録画像候補の数Mが100に達していないことを確認のうえステップS511のNO、またHD20-4に他の登録画像が保存されていることを確認のうえステップS512のYES、HD20-4から次の登録画像を読み出しステップS503、ステップS504以下の処理を繰り返す。算出した類似度が第1層の基準値TH以上でなければステップS508のNO、HD20-4に他の登録画像が保存されていることを確認のうえステップS512、HD20-4から次の登録画像を読み出しステップS503、ステップS504以下の処理を繰り返す。これにより、次々に登録画像の階層画像がHD20-4から読み出され、その登録画像の第1層の階層画像における特徴領域と参照画像の第1層の階層画像における対応領域との類似度が算出され、算出された類似度と第1層の基準値THとが比較され、算出された類似度が第1層の基準値TH以上であることが確認された登録画像が登録画像候補として選択されて行く。そして、この処理中、HD20-4から全ての登録画像が読み出され、他の登録画像がなくなった場合ステップS512のNO、制御部20-1は、より解像度の高い階層画像があることを確認しステップS513のYES、N=N-1としステップS514、ステップS503へ戻る。これにより、制御部20-1は、HD20-4に保存されている第1番目の登録画像原画像を含む階層画像を再度読み出しステップS503、ステップS504以下の処理を繰り返す。この場合、N=0であるので、登録画像の第0層の階層画像J0の特徴領域S0に対応する参照画像の第0層の階層画像I0の対応領域S0’の探索をPOC照合によって行いステップS505、この探索した登録画像の第0層の階層画像J0における特徴領域S0と参照画像の第0層の階層画像I0における対応領域S0’との類似度を算出しステップS506、予め定められている第0層の基準値THを読み出しステップS507、算出した類似度と読み出した第0層の基準値THとを比較するステップS508。ここで、第0層の基準値THは、その階層の解像度と特徴領域S0の位置とに応じて定められている。算出した類似度が第0層の基準値TH以上であればステップS508のYES、ステップS503で読み出した登録画像を登録画像候補として選択しステップS509、選択された登録画像候補の数MをM=M1とするステップS510。そして、登録画像候補の数Mが100に達していないことを確認のうえステップS511のNO、またHD20-4に他の登録画像が保存されていることを確認のうえステップS512のYES、HD20-4から次の登録画像を読み出しステップS503、ステップS504以下の処理を繰り返す。算出した類似度が第0層の基準値TH以上でなければステップS508のNO、HD20-4に他の登録画像が保存されていることを確認のうえステップS512、HD20-4から次の登録画像を読み出しステップS503、ステップS504以下の処理を繰り返す。これにより、次々に登録画像の階層画像がHD20-4から読み出され、その登録画像の第0層の階層画像における特徴領域と参照画像の第0層の階層画像における対応領域との類似度が算出され、算出された類似度と第0層の基準値THとが比較され、算出された類似度が第0層の基準値TH以上であることが確認された登録画像が登録画像候補として選択されて行く。なお、制御部20-1は、この処理の繰り返し中、選択された登録画像候補の数Mが100となればステップS511のYES、登録画像候補の選択処理を終了し、図3に示したステップS207への処理へと進む。また、この処理の繰り返し中、選択された登録画像候補の数Mが100に達する前に、より解像度の高い階層画像がなくなった場合ステップS513のNO、制御部20-1は、選択された登録画像候補が存在するか否かをチェックするステップS515。ここで、選択された登録画像候補が存在すればステップS515のYES、登録画像候補の選択処理を終了し、図3に示したステップS207への処理へと進む。これに対して、選択された登録画像候補が存在しなければステップS515のNO、すなわち第1層、第2層、第0層の全階層について、HD20-4から登録画像を全て読み出したにも拘わらず、選択された登録画像候補の数が0であれば、参照画像と登録画像との照合結果を不一致としてステップS516、処理を終了する。この場合の照合結果は液晶表示装置12に表示される。なお、この実施の形態3では、ステップS502においてN=2とし、第2層最下層の階層画像から特徴領域に対応する対応領域の探索および類似度の算出を開始するようにしたが、ステップS502においてN=1とし、第1層の階層画像から特徴領域に対応する対応領域の探索および類似度の算出を開始するようにしてもよい。また、上述した実施の形態1~3では、登録画像の階層画像J0,J1,J2に特徴領域S0,S1,S2を定めるようにしたが、参照画像の階層画像I0,I1,I2に特徴領域S0,S1,S2を定め、登録画像の階層画像J0,J1,J2から対応領域S0’,S1’,S2’を探索するようにしてもよい。実施の形態4:登録画像候補の選択処理4図9に登録画像候補の選択処理4のフローチャートを示す。実施の形態4では、この登録画像候補の選択処理4を登録画像候補の選択処理1,2,3と組み合わせて、最終的な登録画像候補を得るようにする。なお、この実施の形態4では、登録画像候補の選択処理1,2,3で選択される登録画像候補を第1の登録画像候補とし、登録画像候補の選択処理4で選択される登録画像候補を第2の登録画像候補とする。登録画像候補の選択処理4において、制御部20-1は、ステップS205で得られた参照画像から計測情報として瞳間距離を算出しステップS601、この算出された瞳間距離が属する登録画像の瞳間距離グループをHD20-4から選択するステップS602。そして、この瞳間距離グループの登録画像を第2の登録画像候補として選択するステップS603。そして、制御部20-1は、登録画像候補の選択処理4で選択した第2の登録画像候補と登録画像候補の選択処理1,2,3で選択した第1の登録画像候補とを組み合わせて、最終的な登録画像候補を得る。例えば、実施の形態4の第1例として、登録画像候補の選択処理4で選択された第2の登録画像候補について、登録画像候補の選択処理1又は2又は3を行って、最終的な登録画像候補を得るようにする。例えば、実施の形態4の第2例として、登録画像候補の選択処理1又は2又は3で選択された第1の登録画像候補と登録画像候補の選択処理4で選択された第2の登録画像候補とのANDをとって、最終的な登録画像候補を得るようにする。例えば、実施の形態4の第3例として、登録画像候補の選択処理1又は2又は3で選択された第1の登録画像候補と登録画像候補の選択処理4で選択された第2の登録画像候補とのORをとって、最終的な登録画像候補を得るようにする。なお、この実施の形態4では、参照画像から計測情報として瞳間距離を取得するようにしたが、顔サイズ、瞳サイズ、顔曲率などを取得し、この取得した計測情報に基づいて第1の登録画像候補を選択するようにしてもよい。実施の形態5:登録画像候補の選択処理5図10に登録画像候補の選択処理5のフローチャートを示す。実施の形態5では、この登録画像候補の選択処理5を登録画像候補の選択処理1,2,3と組み合わせて、最終的な登録画像候補を得るようにする。なお、この実施の形態5では、登録画像候補の選択処理1,2,3で選択される登録画像候補を第1の登録画像候補とし、登録画像候補の選択処理5で選択される登録画像候補を第3の登録画像候補とする。この登録画像候補の選択処理5において、制御部20-1は、ステップS205で得た参照画像の原画像128×128の画素の画像を最上層第0層の高解像度画像とし、この高解像度画像の下層第1層に64×64の画素の画像第1の低解像度画像を作成し、この第1の低解像度画像の下層第2層に32×32の画素の画像第2の低解像度画像を作成するステップS701、図5b参照。そして、制御部20-1は、HD20-4に保存されている第1番目の登録画像原画像を含む階層画像を読み出すステップS702。すなわち、第1番目の登録画像について、最上層第0層に位置する高解像度画像128×128の画素の画像と、この高解像度画像の下層第1層に位置する第1の低解像度画像64×64の画素の画像と、この第1の低解像度画像の下層第2層に位置する第2の低解像度画像32×32の画素の画像とを読み出す図5a参照。そして、制御部20-1は、N=2としステップS703、参照画像の第N層の階層画像と登録画像の第N層の階層画像との類似度を算出するステップS704。この場合、N=2であるので、参照画像の第2層の階層画像I2と登録画像の第2層の階層画像J2との類似度を算出する。そして、予め定められている第2層の基準値THを読み出しステップS705、算出した類似度と読み出した第2層の基準値THとを比較するステップS706。ここで、第2層の基準値THは、その階層の解像度に応じて定められている。算出した類似度が第2層の基準値TH以上であればステップS706のYES、ステップS702で読み出した登録画像を登録画像候補第3の登録画像候補として選択しステップS707、選択された登録画像候補の数M初期値0をM=M1とするステップS708。そして、選択された登録画像候補の数Mが100に達していないことを確認のうえステップS709のNO、またHD20-4に他の登録画像が保存されていることを確認のうえステップS712のYES、HD20-4から次の登録画像を読み出しステップS702、ステップS703以下の処理を繰り返す。算出した類似度が第2層の基準値TH以上でなければステップS706のNO、より解像度の高い階層画像があることを確認のうえステップS710のYES、N=N-1としステップS711、ステップS704へ戻る。この場合、N=1とされるので、制御部20-1は、参照画像の第1層の階層画像I1と登録画像の第1層の階層画像J1との類似度を算出する。そして、予め定められている第1層の基準値THを読み出しステップS705、算出した類似度と読み出した第1層の基準値THとを比較するステップS706。ここで、第1層の基準値THは、その階層の解像度に応じて定められている。算出した類似度が第1層の基準値TH以上であればステップS706のYES、ステップS702で読み出した登録画像を登録画像候補第3の登録画像候補として選択しステップS707、選択された登録画像候補の数MをM=M1とするステップS708。そして、選択された登録画像候補の数Mが100に達していないことを確認のうえステップS709のNO、またHD20-4に他の登録画像が保存されていることを確認のうえステップS712のYES、HD20-4から次の登録画像を読み出しステップS702、ステップS703以下の処理を繰り返す。算出した類似度が第1層の基準値TH以上でなければステップS706のNO、より解像度の高い階層画像があることを確認のうえステップS710のYES、N=N-1としステップS711、ステップS704へ戻る。この場合、N=0とされるので、制御部20-1は、参照画像の第0層の階層画像I0と登録画像の第0層の階層画像J0との類似度を算出する。そして、予め定められている第0層の基準値THを読み出しステップS705、算出した類似度と読み出した第0層の基準値THとを比較するステップS706。ここで、第0層の基準値THは、その階層の解像度に応じて定められている。算出した類似度が第0層の基準値TH以上であればステップS706のYES、ステップS702で読み出した登録画像を登録画像候補第3の登録画像候補として選択しステップS707、選択された登録画像候補の数MをM=M1とするステップS708。そして、選択された登録画像候補の数Mが100に達していないことを確認のうえステップS709のNO、またHD20-4に他の登録画像が保存されていることを確認のうえステップS712のYES、HD20-4から次の登録画像を読み出しステップS702、ステップS703以下の処理を繰り返す。算出した類似度が第0層の基準値TH以上でなければステップS706のNO、制御部20-1は、より解像度の高い階層画像があるか否かをチェックするステップS710のYES。この場合、第0層よりも解像度の高い階層画像はないのでステップS710のNO、HD20-4に他の登録画像が保存されていることを確認のうえステップS712のYES、HD20-4から次の登録画像を読み出しステップS702、ステップS703以下の処理を繰り返す。これにより、次々に登録画像の階層画像がHD20-4から読み出され、解像度が低い順に登録画像の階層画像と参照画像の階層画像との類似度が算出され、算出された類似度とその階層の基準値THとが比較され、何れかの階層で類似度が基準値TH以上であることが確認された登録画像が第3の登録画像候補として選択されて行く。そして、制御部20-1は、この処理の繰り返し中、選択された登録画像候補の数Mが100となればステップS709のYES、登録画像候補の選択処理を終了する。また、この処理の繰り返し中、選択された登録画像候補の数Mが100に達する前に、他の登録画像がなくなった場合にもステップS413のNO、登録画像候補の選択処理を終了する。そして、制御部20-1は、登録画像候補の選択処理5で選択した第3の登録画像候補と登録画像候補の選択処理1,2,3で選択した第1の登録画像候補とを組み合わせて、最終的な登録画像候補を得る。例えば、実施の形態5の第1例として、登録画像候補の選択処理5で選択された第3の登録画像候補について、登録画像候補の選択処理1又は2又は3を行って、最終的な登録画像候補を得るようにする。例えば、実施の形態5の第2例として、登録画像候補の選択処理1又は2又は3で選択された第1の登録画像候補と登録画像候補の選択処理5で選択された第3の登録画像候補とのANDをとって、最終的な登録画像候補を得るようにする。例えば、実施の形態5の第3例として、登録画像候補の選択処理1又は2又は3で選択された第1の登録画像候補と登録画像候補の選択処理5で選択された第3の登録画像候補とのORをとって、最終的な登録画像候補を得るようにする。なお、この実施の形態5では、登録画像候補の選択処理5を登録画像候補の選択処理1,2,3と組み合わせて、最終的な登録画像候補を得るようにしたが、登録画像候補の選択処理4および5を登録画像候補の選択処理1,2,3と組み合わせて、最終的な登録画像候補を得るようにしてもよい。また、上述した実施の形態1~3では、M=100に達するまで登録画像候補の選択を行うようにしたが、類似度が非常に高い場合には登録画像候補の選択をそこで終了するようにしてもよい。例えば、実施の形態1図4で言えば、ステップS306で類似度が基準値THよりも遙かに大きな所定値THmax以上であった場合、そこで登録画像候補の選択を終了するようにする。実施の形態5図10でも同様に、ステップS706で類似度が基準値THよりも遙かに大きな所定値THmax以上であった場合、そこで第3の登録画像候補の選択を終了するようにしてもよい。これにより、高速化を達成することができる。また、上述した実施の形態1~3では、M=100に達するまで登録画像候補の選択を行うようにしたが、全ての登録画像と分類のための照合処理をして、類似度スコアが高いものの上位M個を登録画像候補として選択するようにしてもよい。例えば、実施の形態1図4で言えば、HD20-4に保存されている登録画像の全てについて分類のための照合処理をして類似度を求め、その類似度が高い上位M個の登録画像を登録画像候補として選択するようにする。実施の形態5図10でも同様に、HD20-4に保存されている登録画像の全てについて分類のための照合処理をして類似度を求め、その類似度が高い上位M個の登録画像を第3の登録画像候補として選択するようにしてもよい。また、上述した実施の形態1~5において、類似度の計算方法例えば、ステップS208図3、ステップS305図4、ステップS406図7、ステップS506図8、ステップS704図10などでの類似度の計算方法についてはその詳細を述べなかったが、この場合の類似度の計算方法として次のような方法が考えられる。特定の顔データ、特定の階層、特定のエリアで類似度を算出する方法案1.対応点毎の相関値の平均値を類似度にする。案2.閾値Tより高い対応点の数を類似度にする。⇒特定エリアの外乱着用物などに影響をうけにくくなる。案3.上下左右全体などエリア毎に閾値Thighより高い対応点の数を類似度にする。閾値Thighはエリア毎に変えても良い。⇒サングラス、メガネ、ひげの発生、傷、眼帯などの影響を受けにくい照合が実現できる。案4.上下左右全体などエリア毎に閾値Thighより高い対応点の数を類似度にする。このとき、いずれかのエリア毎に閾値Tlowより低い対応点の数が多い場合、後段の類似度判定処理でNGとする。閾値Thigh、Tlowはエリア毎に変えても良い。⇒同一の着用物による他人誤認を防ぐことができる。例えば、フレームの太い眼鏡による誤認がなくなる。なお、例えば実施の形態1図4では、ステップS305で類似度の算出を行い、ステップS306で類似度と基準値との比較を行うようにしているが、類似度の算出と基準値との比較を1ステップで行うようにしてもよい。他の実施の形態でも同様。また、上述した実施の形態1~5では、登録画像の階層画像を登録画像としてHD20-4に記憶させるようにしたが、登録画像の原画像のみを記憶させるようにしてもよい。登録画像の原画像のみを記憶させる場合には、登録画像原画像の読み出しを行った後、この読み出した登録画像の原画像を最上層第0層の高解像度画像とし、この高解像度画像の下層第1層に第1の低解像度画像を作成し、この第1の低解像度画像の下層第2層に第2の低解像度画像を作成するようにする。図11に登録画像候補の選択処理1において、登録画像原画像の読み出しを行った後、登録画像の階層画像を作成するようにした場合のフローチャートを示す。この場合、ステップS302で登録画像の原画像を読み出すようにし、このステップS302の後に、登録画像の階層画像を作成するステップS313を設けるようにする。図12に登録画像候補の選択処理2において、登録画像原画像の読み出しを行った後、登録画像の階層画像を作成するようにした場合のフローチャートを示す。この場合、ステップS402で登録画像の原画像を読み出すようにし、ステップS402の後に、登録画像の階層画像を作成するステップS417を設けるようにする。図13に登録画像候補の選択処理3において、登録画像原画像の読み出しを行った後、登録画像の階層画像を作成するようにした場合のフローチャートを示す。この場合、ステップS503で登録画像の原画像を読み出すようにし、ステップS503の後に、登録画像の階層画像を作成するステップS517を設けるようにする。図14に登録画像候補の選択処理5において、登録画像原画像の読み出しを行った後、登録画像の階層画像を作成するようにした場合のフローチャートを示す。この場合、ステップS702で登録画像の原画像を読み出すようにし、ステップS702の後に、登録画像の階層画像を作成するステップS713を設けるようにする。"