"利用者を一意に識別する利用者識別情報と、撮像装置により撮像された利用者の複数の顔画像データとを関連付けて記憶する顔認証データベースを管理する顔認証データベース管理方法であって、各利用者識別情報に関連付けられた複数の顔画像データ相互間の類似度及び互いに異なる利用者識別情報にそれぞれ関連付けられた顔画像データ相互間の類似度を算定する類似度算定工程と、前記類似度算定工程により算定された類似度に基づいて、各利用者識別情報に関連付けられた複数の顔画像データのうちの所定の顔画像データを他の利用者識別情報に関連付けるよう関連付けを自動修正する関連付け修正工程とを含んだことを特徴とする顔認証データベース管理方法。前記関連付け修正工程は、第1の利用者識別情報に関連付けられた複数の顔画像データのうちの孤立顔画像データと第2の利用者識別情報に関連付けられた複数の顔画像データとの間の類似度の最大値である第1の類似度が、該孤立顔画像データと前記第1の利用者識別情報に関連付けられた他の顔画像データとの間の各類似度の最大値である第2の類似度以上であり、前記第2の類似度が所定の認識しきい値以上である場合に、前記孤立顔画像データを前記第2の利用者識別情報に関連付けるよう関連付けを自動修正することを特徴とする請求項1に記載の顔認証データベース管理方法。前記関連付け修正工程は、利用者識別情報ごとに前記孤立顔画像データの移行先となる利用者識別情報をそれぞれ一時記憶し、一時記憶された孤立顔画像データをそれぞれ移行先となる利用者識別情報に関連付けるよう関連付けを自動修正することを特徴とする請求項2に記載の顔認証データベース管理方法。前記関連付け修正工程は、1つの孤立顔画像データの移行先となる利用者識別情報が複数存在する場合に、該孤立顔画像データを前記第1の類似度が最大となる利用者識別情報に関連付けるよう関連付けを修正することを特徴とする請求項3に記載の顔認証データベース管理方法。前記関連付け修正工程は、利用者識別情報ごとに前記孤立顔画像データの移行先となる利用者識別情報をそれぞれ特定する都度、特定された孤立顔画像データを移行先となる利用者識別情報に関連付けるよう関連付けを自動修正することを特徴とする請求項2に記載の顔認証データベース管理方法。前記関連付け修正工程は、第1の利用者識別情報に関連付けられた複数の顔画像データと第2の利用者識別情報に関連付けられた複数の顔画像データとの間でそれぞれ算定された複数の類似度のうちの所定数以上が、所定の認証しきい値以上である場合に、前記第2の利用者識別情報に関連付けられた複数の顔画像データをそれぞれ前記第1の利用者識別情報に関連付けるよう関連付けを自動修正することを特徴とする請求項1に記載の顔認証データベース管理方法。所定数の顔画像データの更新登録が行われた時点で、前記関連付け修正工程の処理を開始させる修正開始判定工程をさらに含んだことを特徴とする請求項1~6のいずれか一つに記載の顔認証データベース管理方法。新たな利用者識別情報が登録された時点で、前記関連付け修正工程の処理を開始させる修正開始判定工程をさらに含んだことを特徴とする請求項1~6のいずれか一つに記載の顔認証データベース管理方法。所定時刻に達した時点で、前記関連付け修正工程の処理を開始させる修正開始判定工程をさらに含んだことを特徴とする請求項1~6のいずれか一つに記載の顔認証データベース管理方法。所定の入力部からの関連付け修正指示を受けた時点で、前記関連付け修正工程の処理を開始させる修正開始判定工程をさらに含んだことを特徴とする請求項1~6のいずれか一つに記載の顔認証データベース管理方法。利用者を一意に識別する利用者識別情報と、撮像装置により撮像された利用者の複数の顔画像データとを関連付けて記憶する顔認証データベースを管理する顔認証データベース管理装置であって、各利用者識別情報に関連付けられた複数の顔画像データ相互間の類似度及び互いに異なる利用者識別情報にそれぞれ関連付けられた顔画像データ相互間の類似度を算定する類似度算定手段と、前記類似度算定手段により算定された類似度に基づいて、各利用者識別情報に関連付けられた複数の顔画像データのうちの所定の顔画像データを他の利用者識別情報に関連付けるよう関連付けを自動修正する関連付け修正手段とを備えたことを特徴とする顔認証データベース管理装置。利用者を一意に識別する利用者識別情報と、撮像装置により撮像された利用者の複数の顔画像データとを関連付けて記憶する顔認証データベースを管理する顔認証データベース管理装置で実行される顔認証データベース管理プログラムであって、各利用者識別情報に関連付けられた複数の顔画像データ相互間の類似度及び互いに異なる利用者識別情報にそれぞれ関連付けられた顔画像データ相互間の類似度を算定する類似度算定手順と、前記類似度算定手順により算定された類似度に基づいて、各利用者識別情報に関連付けられた複数の顔画像データのうちの所定の顔画像データを他の利用者識別情報に関連付けるよう関連付けを自動修正する関連付け修正手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする顔認証データベース管理プログラム。しかしながら、利用者ごとに複数の顔画像データが関連付けられて登録される顔認証データベースの自動構築の場合、既に登録された人物であっても、未登録の人物であると誤って判定し、同一人物に複数の利用者IDを付与してしまう場合がある。また、利用者1人当たりに複数枚の顔画像データを関連付けて登録する場合には、誤認証によって1つの利用者ID内に異なる複数の人物の顔画像データが関連付けられてしまう場合がある。したがって、顔認証データベースの修正が必要となるが、作業者の手動によって、利用者IDと顔画像データとの関連付けを修正する場合には、多大な時間と労力とがかかることになる。なお、利用者IDと顔画像データとの関連付けを正しく修正しないと、誤認証を誘発してしまう。本発明は、上述した従来技術の課題を解消するためになされたものであって、顔認証データベース内の利用者IDと顔画像データとの関連付けを自動的に修正することができる顔認証データベース管理方法、顔認証データベース管理装置及び顔認証データベース管理プログラムを提供することを目的とする。上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、利用者を一意に識別する利用者識別情報と、撮像装置により撮像された利用者の複数の顔画像データとを関連付けて記憶する顔認証データベースを管理する顔認証データベース管理方法であって、各利用者識別情報に関連付けられた複数の顔画像データ相互間の類似度及び互いに異なる利用者識別情報にそれぞれ関連付けられた顔画像データ相互間の類似度を算定する類似度算定工程と、前記類似度算定工程により算定された類似度に基づいて、各利用者識別情報に関連付けられた複数の顔画像データのうちの所定の顔画像データを他の利用者識別情報に関連付けるよう関連付けを自動修正する関連付け修正工程とを含んだことを特徴とする。また、本発明は、上記発明において、前記関連付け修正工程は、第1の利用者識別情報に関連付けられた複数の顔画像データのうちの孤立顔画像データと第2の利用者識別情報に関連付けられた複数の顔画像データとの間の類似度の最大値である第1の類似度が、該孤立顔画像データと前記第1の利用者識別情報に関連付けられた他の顔画像データとの間の各類似度の最大値である第2の類似度以上であり、前記第2の類似度が所定の認識しきい値以上である場合に、前記孤立顔画像データを前記第2の利用者識別情報に関連付けるよう関連付けを自動修正することを特徴とする。また、本発明は、上記発明において、前記関連付け修正工程は、利用者識別情報ごとに前記孤立顔画像データの移行先となる利用者識別情報をそれぞれ一時記憶し、一時記憶された孤立顔画像データをそれぞれ移行先となる利用者識別情報に関連付けるよう関連付けを自動修正することを特徴とする。また、本発明は、上記発明において、前記関連付け修正工程は、1つの孤立顔画像データの移行先となる利用者識別情報が複数存在する場合に、該孤立顔画像データを前記第1の類似度が最大となる利用者識別情報に関連付けるよう関連付けを修正することを特徴とする。また、本発明は、上記発明において、前記関連付け修正工程は、利用者識別情報ごとに前記孤立顔画像データの移行先となる利用者識別情報をそれぞれ特定する都度、特定された孤立顔画像データを移行先となる利用者識別情報に関連付けるよう関連付けを自動修正することを特徴とする。また、本発明は、上記発明において、前記関連付け修正工程は、第1の利用者識別情報に関連付けられた複数の顔画像データと第2の利用者識別情報に関連付けられた複数の顔画像データとの間でそれぞれ算定された複数の類似度のうちの所定数以上が、所定の認証しきい値以上である場合に、前記第2の利用者識別情報に関連付けられた複数の顔画像データをそれぞれ前記第1の利用者識別情報に関連付けるよう関連付けを自動修正することを特徴とする。また、本発明は、上記発明において、所定数の顔画像データの更新登録が行われた時点で、前記関連付け修正工程の処理を開始させる修正開始判定工程をさらに含んだことを特徴とする。また、本発明は、上記発明において、新たな利用者識別情報が登録された時点で、前記関連付け修正工程の処理を開始させる修正開始判定工程をさらに含んだことを特徴とする。また、本発明は、上記発明において、所定時刻に達した時点で、前記関連付け修正工程の処理を開始させる修正開始判定工程をさらに含んだことを特徴とする。また、本発明は、上記発明において、所定の入力部からの関連付け修正指示を受けた時点で、前記関連付け修正工程の処理を開始させる修正開始判定工程をさらに含んだことを特徴とする。また、本発明は、利用者を一意に識別する利用者識別情報と、撮像装置により撮像された利用者の複数の顔画像データとを関連付けて記憶する顔認証データベースを管理する顔認証データベース管理装置であって、各利用者識別情報に関連付けられた複数の顔画像データ相互間の類似度及び互いに異なる利用者識別情報にそれぞれ関連付けられた顔画像データ相互間の類似度を算定する類似度算定手段と、前記類似度算定手段により算定された類似度に基づいて、各利用者識別情報に関連付けられた複数の顔画像データのうちの所定の顔画像データを他の利用者識別情報に関連付けるよう関連付けを自動修正する関連付け修正手段とを備えたことを特徴とする。また、本発明は、上記発明において、利用者を一意に識別する利用者識別情報と、撮像装置により撮像された利用者の複数の顔画像データとを関連付けて記憶する顔認証データベースを管理する顔認証データベース管理装置で実行される顔認証データベース管理プログラムであって、各利用者識別情報に関連付けられた複数の顔画像データ相互間の類似度及び互いに異なる利用者識別情報にそれぞれ関連付けられた顔画像データ相互間の類似度を算定する類似度算定手順と、前記類似度算定手順により算定された類似度に基づいて、各利用者識別情報に関連付けられた複数の顔画像データのうちの所定の顔画像データを他の利用者識別情報に関連付けるよう関連付けを自動修正する関連付け修正手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。本発明によれば、各利用者識別情報に関連付けられた複数の顔画像データ相互間の類似度及び互いに異なる利用者識別情報にそれぞれ関連付けられた顔画像データ相互間の類似度を算定し、算定された類似度に基づいて、各利用者識別情報に関連付けられた複数の顔画像データのうちの所定の顔画像データを他の利用者識別情報に関連付けるよう関連付けを自動修正するよう構成したので、顔認証データベース内の利用者識別情報と顔画像データとの関連付けを自動的に修正することができ、その結果として認証精度の向上、作業員に係る人的労力の軽減並びに顔認証データベースのデータ量の低減を図ることが可能となる。以下に、添付図面を参照して、本発明に係る顔認証データベース管理方法、顔認証データベース管理装置及び顔認証データベース管理プログラムの好適な実施例を詳細に説明する。以下に示す実施例1及び2では、本発明に係る顔認証データベース管理方法、顔認証データベース管理装置及び顔認証データベース管理プログラムを入退室管理装置に適用した場合について説明する。まず、本実施例1に係る入退室管理装置1の特徴及び構成について説明する。図1は、本実施例1に係る入退室管理装置1の構成を示す図である。図1に示す入退室管理装置1は、顔認証を利用して利用者Mの入退室管理を行う装置である。本実施例1では、利用者Mに対してIDカードを付与するのではなく、利用者Mの顔画像データは実環境で取得して登録する。利用者Mが新たな利用者である場合には、新規の利用者IDを付与し、この利用者IDと顔画像データを顔認証データベース5に新規登録する。また、利用者Mが新たな利用者である場合には、作業員の呼出を行って、作業員の立ち会いの下、ゲート10を開放して入室を許可する。一方、かかる利用者Mがすでに登録済みの利用者である場合には、正当な登録者であることが顔認証されることを条件に、ゲート10を開放して入室を許可する。また、利用者Mの顔認証時に取得された新たな顔画像データは、利用者IDに対応付けて顔認証データベース5に追加登録する。このように、この入退室管理装置1は、IDカード等を用いた初期登録を行っておらず、新たな利用者Mが到来する度に自動的に新規の利用者IDを付与する点を前提としているため、同一の利用者Mであるにも係わらず、顔認証データベース5に登録された顔画像データとカメラ3で撮像した顔画像データとの類似度が低い場合には、同一人物に異なる利用者IDが付与されてしまうという問題がある。また、異なる人物であるにも係わらず、その類似度が高い場合には、一つの利用者ID内に異なる人物の顔画像データが登録されてしまうという問題もある。このため、本実施例1に係る入退室管理装置1では、一つの利用者ID内に本来の利用者の顔画像から孤立している他の人物の顔画像データ以下、孤立顔画像データと言うが含まれていると判定した場合には、かかる孤立顔画像データを本来あるべき利用者の利用者IDに移行させるよう関連付けを修正する。ただし、孤立顔画像データが含まれている可能性が高いと判定した場合であっても、当該他の人物の利用者IDが未登録である場合には、その時点では新たな利用者IDの付与を条件とした移行処理は行わない。当該他の人物がその後に入室する際に新たな利用者IDが付与されるからである。また、利用者ID内に孤立顔画像データが存在しない場合であっても、同一の利用者に複数の利用者IDが付与される場合がある。かかる場合には、複数の利用者ID内の顔画像データを一つの利用者IDに統合するよう関連付けを修正する。同一の利用者に複数の利用者IDが付与されると、顔画像データベース5のデータ量が累増するという問題や、認証精度の低下を招くという問題があるためである。具体的には、本実施例1に係る入退室管理装置1では、同一の利用者IDに含まれる複数の顔画像データの中に孤立顔画像データすなわち他の人物の顔画像データが存在するか否かを確認し、孤立顔画像データが含まれていると判定されたならば、該孤立顔画像データの移行先となる利用者IDを特定する処理を繰り返す。一方、孤立顔画像データが含まれていないと判定されたならば、複数の利用者IDを統合すべきか否かを判定する。そして、最終的に孤立顔画像データをそれぞれ移行先の利用者IDに移行させるよう関連付けを修正する処理を行う。ここで、各利用者ID内に上記孤立顔画像データが存在するか否かを判定する際には、同一の利用者ID内に所在する各顔画像データ相互間の類似度Swと、他の利用者ID内に所在する各顔画像データ相互間の類似度Sbと、同一人物であると判定する際の基準となる認証しきい値Tを用いる。なお、かかる認証しきい値Tは、全ての利用者に対して経験的に求めた所定値を付与する。そして、Sb≧Sw≧Tの関係が成立すれば、ある利用者ID内に本来他の利用者IDに属するべき孤立顔画像データが存在するものと判定する。一方、複数の利用者IDを統合すべきか否かを判定する際には、一方の利用者IDに属する各顔画像データと他方の利用者IDに属する顔画像データとの類似度Sbをそれぞれ求め、これらの類似度Sbが全て所定値例えば、認証しきい値Tよりも高い場合には、両者の利用者ID内の顔画像データを統合する。かかる統合に際しては、一方の利用者ID内に所在する顔画像データを他方の利用者ID内に移行させ、顔画像データが存在しなくなった利用者IDを破棄する。図1に示すように、本実施例1に係る入退室管理装置1は、カメラ3と、制御部4と、顔認証データベース5と、ゲート10と、記憶部6と、入出力部8とを有する。また、制御部4は、顔画像検出部12と、登録処理部13と、顔認証処理部14と、関連付け修正部15と、修正開始判定部16と、警報出力部17とを有する。なお、図1では入退室管理装置1のうちの入室側の構成を図示したが、顔認証データベース5を退室側にも共通使用することができる。カメラ3は、利用者Mを撮像して画像データを出力するCCDChargeCoupledDevice素子などからなる撮像装置である。このカメラ3は、利用者がゲート10に至る途中での該利用者Mの顔部分を撮像できる画角にあらかじめ設定されている。なお、本実施例1では、かかるカメラ3で撮像される画像データは、説明の便宜上、256階調の白黒濃淡画像黒画素の画素値が0であり白画素の画素値が255であるものとするが、カラー画像を対象とすることもできる。制御部4は、入退室管理装置1を全体制御するコンピュータであり、カメラ3、顔認証データベース5、入出力部8及びゲート10と接続されている。この制御部4は、利用者Mの顔画像データを利用者IDに関連付けて顔認証データベース5に自動登録および自動更新登録する処理を行う。具体的には、利用者Mの顔画像データを撮像した際に、該利用者Mの顔画像データと顔認証データベース5内の全ての利用者ID内の各顔画像データとの類似度を算出し、この類似度を認証しきい値と比較する。その結果、各類似度がいずれも認証しきい値を超えない場合には、新規の利用者であると判定して、新たな利用者IDを発行するとともに、該利用者IDに対応付けて顔画像データを顔認証データベース5に自動登録する。また、この制御部4は、顔認証データベース5内の各顔画像データの関連付けを修正する処理を行う。同一の利用者であるにも係わらず複数の利用者IDが登録されている場合や、一つの利用者ID内に孤立顔画像データが存在する場合に、かかる関連付けを修正する必要があるからである。さらに、この制御部4は、顔認証データベース5に登録された顔画像データを用いて利用者Mの顔認証処理を行い、この認証結果に基づいて利用者Mの入退室管理を行う。具体的には、制御部4は、利用者Mを認証できた場合にはゲート10を開き、利用者Mを認証できない場合には作業員の到着までゲート10の閉鎖状態を維持する制御を行う。なお、ゲート10の開閉制御は周知の技術を用いることができるため、ここではその詳細な説明を省略する。顔認証データベース5は、少なくとも利用者IDと1又は複数の顔画像データとを関連付けて格納するデータベースである。この顔認証データベース5は、初回利用時に利用者Mの顔画像データが登録される。なお、上記制御部4は、顔認証データベース5のデータベース管理装置DBMSの役割を果たす。記憶部6は、ハードディスク装置や不揮発性メモリなどからなる記憶デバイスであり、顔認証処理部14が顔認証処理を行う際に用いる認証しきい値Tを記憶する。入出力部8は、各種の入力デバイス及び出力デバイスで実現され、特に、関連付け修正部15による関連付け修正処理の開始指示を入力する。また、入出力部8は、出力された情報を参照して各種情報を入力設定することができる。顔画像検出部12は、カメラ3によって撮像された白黒濃淡画像データ以下、単に画像データと言う内に存在する人の顔部分を含む矩形の顔画像データを切り出す処理部である。この顔画像検出部12により切り出された顔画像データについても256階調の白黒濃淡画像となる。図2は、顔画像検出部12によって検出される顔画像データの一例を示す図である。同図に示すように、ここではカメラ3で撮像された画像データ20内に利用者Mが含まれており、この利用者Mの顔画像データ21を切り出す状況を示している。ここで、利用者Mの顔画像データを切り出す際には、人の一般的な顔の輪郭を示すテンプレートマスクパターンを準備し、このテンプレートを画像データ20にずらしマッチングすることで、画像データ内に存在する顔画像データ21を検出することができる。なお、かかるテンプレートマッチングだけではなく、公知の各種顔検出アルゴリズム画像処理技術を用いることができる。登録処理部13は、利用者Mの顔画像データを利用者IDに関連付けて顔認証データベース5に登録する処理部である。すでに説明したように、本実施例1では、利用者Mが初回に入室する時点で新たな利用者IDを発行して実環境下で利用者Mの顔画像データを顔認証データベース5に登録することになる。また、登録処理部13は、利用者Mが2回目以降の入退室を行う際に、新たな顔画像データを利用者IDに関連付けて顔認証データベース5に追加登録する。そして、検出された利用者Mの顔画像データが認証された場合、顔認証データベース5の顔画像データが登録可能な所定数に達していない場合には、そのまま顔画像データを追加登録する。また、顔画像データが所定数に達し、かつ、認証に利用された頻度以下、認証利用度と言うがしきい値未満の顔画像データが存在する場合には、そのうちの最も古い顔画像データを削除して、認証された顔画像データを更新登録する。一方、顔画像データが所定数に達し、かつ、認証利用度が所定のしきい値未満のものが存在しない場合には、全ての顔画像データが頻繁に利用されていることになるので、認証された顔画像データを登録せずに削除し、現在登録状態の顔画像データを維持する。顔認証処理部14は、利用者Mが顔認証データベース5に登録された登録済みの利用者であるか否かを認証する処理部である。具体的には、顔画像検出部12により検出された利用者Mの顔画像データと顔認証データベース5に登録された顔画像データとの類似度を算出し、算出された類似度及び認証しきい値Tに基づいて、該利用者Mが顔認証データベース5に登録された登録済みの利用者であるか否かを認証する。顔認証データベース5に登録済みの利用者Mは、ゲート10を開制御する必要があるためである。ここで、上記類似度の一例として、顔画像データ相互間の相互相関係数を用いることができ、両顔画像データに同一人物の顔部分が含まれる場合に類似度が高くなり、両顔画像データに異なる人物の顔部分が含まれる場合に類似度が低くなる。なお、かかる類似度としては、上記の相互相関係数以外の公知の類似度算出技術を用いることもできる。そして、顔認証データベース5に登録された顔画像データが一つのみである場合には、上記顔画像データ間の類似度が所定の閾値以上である場合に、利用者Mが顔認証データベース5に登録済みであると判定し、顔認証データベース5に登録された顔画像データが複数存在する場合には、顔画像検出部12により検出された利用者Mの顔画像データと顔認証データベース5に登録された複数の顔画像データの各類似度のうちの例えば上位3つの類似度を抽出し、抽出した上位3つの類似度のうちの平均値が所定の閾値以上である場合に、利用者Mが顔認証データベース5に登録済みであると判定することができる。なお、かかる判定処理としては、既存の周知技術を用いることができる。関連付け修正部15は、顔画像データベース5に登録された各顔画像データと利用者IDの関連付けを修正する処理部である。ある利用者ID内に孤立顔画像データが存在する場合には、この孤立顔画像データを適正な利用者IDに移行させるよう修正する。また、同一の利用者についての複数の利用者IDが存在する場合には、一方の利用者IDに各顔画像データを集約するよう関連付けを修正する。具体的には、あらかじめ各利用者ID内に所在する顔画像データ相互間の類似度Swを算出して、利用者ID内で最大値となる類似度をID内最大類似度Swmaxとする。例えば、ある利用者ID内に顔画像データA1、A2及びA3が存在する場合には、顔画像データA1及びA2の類似度Sw1、顔画像データA2及びA3の類似度Sw2、顔画像データA1及びA3の類似度Sw3をそれぞれ求め、その最大値をSwmaxとする。また、ある利用者ID内のある顔画像データと他の利用者ID内の各顔画像データとの類似度Sbをそれぞれ算出し、最大値となる類似度SbをID間最大類似度Sbmaxとする。例えば、ある利用者ID内の顔画像データA1と他の利用者ID内の顔画像データB1、B2及びB3が存在する場合には、顔画像データA1及びB1の類似度Sb1、顔画像データA1及びB2の類似度Sb2、顔画像データA1及びB3の類似度Sb3をそれぞれ求め、その最大値をSbmaxとする。そして、ID間最大類似度Sbmax≧ID内最大類似度Swmax≧認証しきい値Tの条件を満たす場合には、この顔画像データA1が孤立顔画像データであるものとみなして、利用者ID内の顔画像データA1を他の利用者IDに関連付けるよう修正する。かかる一連の処理を全ての利用者IDについて繰り返す。これにより、利用者ID内に所在する孤立顔画像データを本来の利用者IDに移行させることができる。ただし、利用者ID内に孤立顔画像データが存在しない反面で、同一の利用者の利用者IDが複数存在する場合には、上記一連の処理を行ったとしても、その問題を解消することができない。このため、利用者ID内の各顔画像データと他の利用者ID内の各顔画像データの類似度Sbをそれぞれ算定し、全ての類似度若しくは所定数以上の類似度が認証しきい値Tを超える場合には、両者の利用者IDを統合する処理を行う。修正開始判定部16は、関連付け修正部15による関連付け修正処理の開始時期を判定する処理部である。例えば、修正開始判定部16は、所定数の顔画像データの更新登録が行われた時点で関連付け修正処理を開始する判定を行う。また、修正開始判定部16は、新規の利用者IDが登録された時点で関連付け修正処理を開始する判定を行う。また、修正開始判定部16は、所定時刻例えば、毎日午前0時に達した時点で関連付け修正処理を開始する判定を行う。また、修正開始判定部16は、入出力部8からの関連付け修正指示を受けた時点で関連付け修正処理を開始する判定を行う。警報出力部17は、顔認証処理部14により利用者が顔認証データベース5に登録済みでないと判定された場合に、警報を出力する処理部である。かかる警報出力としては、実際に音声出力するほか、所定の作業員の携帯端末に新規利用者ありを報知するものでも良い。なお、かかる警報を出力している間は、ゲート10の閉鎖状態が維持される。次に、図1に示した関連付け修正部15による孤立顔画像データの移行処理の概念について説明する。図3は、図1に示した関連付け修正部15による孤立顔画像データの移行処理の概念を説明するための説明図である。以下では、顔画像データの移行先の利用者IDを移行先IDと呼び、顔画像データの移行元の利用者IDを移行元IDと呼ぶこととする。同図に示すように、移行元ID利用者ID;0002内には、3つの顔画像データD11、D12及びD13が登録されており、移行先ID利用者ID;0001内には、3つの顔画像データD1、D2及びD3が登録されている。まず、移行元ID内の顔画像データD11及びD12の類似度Sw1、顔画像データD12及びD13の類似度Sw2、顔画像データD11及びD13の類似度Sw3を求め、その最大値をID内最大類似度Swmaxとする。ここでは、顔画像データD11及びD12の類似度Sw1がID内最大類似度Swmaxとなる状況を示している。その後、移行元ID内の顔画像データD11と、移行先ID内の顔画像データD1、D2及びD3との類似度を算出する。具体的には、顔画像データD11及びD1の類似度Sb1、顔画像データD11及びD2の類似度Sb2、顔画像データD11及びD3の類似度Sb3を算定し、その最大値をID間最大類似度Sbmaxとする。ここでは、顔画像データD11及びD3の類似度Sb3がID内最大類似度Sbmaxとなる状況を示している。そして、ID間最大類似度Sbmax≧ID内最大類似度Swmax≧認証しきい値Tの関係を満たすか否かを判定し、上式の関係を満たす場合には、図中に破線で示したように、顔画像データD11を統合先IDに関連付け、統合元IDとの関連付けを解消する。なお、顔画像データベース5では、利用者IDと顔画像データの関連付けをリンク関係で保持しているため、関連付けを修正する場合には、かかるリンクの付け換えを行えば良い。次に、図1に示した関連付け修正部15による利用者IDの統合処理の概念について説明する。図4は、図1に示した関連付け修正部15による利用者IDの統合処理の概念を説明するための説明図である。同図に示すように、移行元ID利用者ID;0002内には、3つの顔画像データD11、D12及びD13が登録されており、移行先ID利用者ID;0001内には、3つの顔画像データD1、D2及びD3が登録されている。ここでは、移行元ID及び移行先ID内に孤立顔画像データが存在しないものとする。ここで、移行元ID内の顔画像データD11、D12及びD13と、移行先ID内の顔画像データD1、D2及びD3の類似度Sbをそれぞれ算出する。ここでは、合計9つの類似度Sbが求まることになる。その後、全ての類似度Sbが認証しきい値T以上であるか否かを調べ、全ての類似度Sbが認証しきい値T以上であれば、移行元ID内の顔画像データD11、D12及びD13を移行先IDに移行させるよう関連付けを修正し、移行元IDを削除する。なお、ここでは説明の便宜上、全ての類似度Sbが認証しきい値以上であることを条件としたが、本発明はこれに限定されるものではなく、全ての類似度のうちの所定数例えば、2/3が認証しきい値以上である場合に、利用者IDを統合するよう構成することもできる。次に、図1に示した関連付け修正部15による孤立顔画像データの移行処理手順について説明する。図5は、図1に示した関連付け修正部15による孤立顔画像データの移行処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、関連付け修正部15は、まず修正開始判定部16から孤立顔画像データの修正に関する関連付け修正の開始指示を受けたか否かを判定するステップS101。関連付け修正の開始指示を受けていない場合にはステップS101,No、かかる判定処理を繰り返す。一方、関連付け修正の開始指示を受けた場合にはステップS101,Yes、全利用者IDの処理フラグ及び全顔画像データの処理フラグを未処理に設定するステップS102。その後、記憶部6から認証しきい値Tを取得した後ステップS103、各利用者IDのID内最大類似度Swmaxを算定するステップS104。具体的には、利用者ID内の各顔画像データ相互間の類似度Swを求め、求めた類似度Swの最大値をID内最大類似度Swmaxとする処理を各利用者IDについて繰り返すことになる。その後、処理フラグが未処理となっている利用者IDを1つ選択しステップS105、選択された利用者ID内の未処理の顔画像データを選択しステップS106、ID間最大類似度Sbmaxを算定するステップS107。具体的には、選択された顔画像データと他の利用者ID内の各顔画像データとの類似度Sbを算定し、最大値となる類似度SbをID間最大類似度Sbmaxとする。かかる処理を他の利用者IDごとに繰り返すため、結果的に他の利用者IDごとにID間最大類似度Sbmaxが求まることになる。その後、ID間最大類似度Sbmax≧ID内最大類似度Swmax≧認証しきい値Tの関係が成立する利用者IDが存在するか否かを判定しステップS108、該当する利用者IDが存在する場合にはステップS108,Yes、顔画像データの処理フラグを移行対象に設定するとともに、該当する利用者IDを移行先IDとして一時記憶するステップS109。なお、該当する利用者IDが複数存在する場合には、ID間最大類似度Sbmaxが最大値となる利用者IDを移行先IDとして選択する。かかる処理によって、孤立顔画像データの移行先IDを特定できることになる。一方、上記関係式が成立する利用者IDが存在しない場合にはステップS108,No、顔画像データの処理フラグに処理済を設定するステップS110。そして、処理フラグが未処理に設定された顔画像データが存在する場合にはステップS111,Yes、上記ステップS106に移行して同様の処理を繰り返し、処理フラグが未処理に設定された顔画像データが存在しない場合にはステップS111,No、利用者IDの処理フラグに処理済を設定するステップS112。その後、処理フラグが未処理の利用者IDが存在する場合にはステップS113,Yes、上記ステップS105に移行して同様の処理を繰り返し、処理フラグが未処理の利用者IDが存在しない場合にはステップS113,No、処理フラグが移行対象に設定された各顔画像データの移行処理を行うステップS114。上記一連の処理を行うことにより、各利用者IDに含まれる孤立顔画像データを本来あるべき利用者ID内に移行させることが可能となる。ところで、上記のように、孤立顔画像データを一括して移行処理する場合には、孤立顔画像データが複数の利用者IDに移行させるべきとの判定がなされた場合に問題が生ずる。図6に示すように、顔画像データD11が、2つ以上の移行先IDID=0001,0003に対して関連付け修正を行うべきとの判定結果が得られた場合には、ID間最大類似度Sbmaxが最大となる移行先IDに関連付けすることができる。このように、一度に各顔画像データの関連付け修正処理を行うと、逐次の時系列処理に比較して、各利用者ID間に対等で整合のとれた関連付け修正処理を行うことができる。次に、図1に示した関連付け修正部15による利用者IDの統合処理手順について説明する。図7は、図1に示した関連付け修正部15による利用者IDの統合処理手順を示すフローチャートである。ここでは、説明の便宜上、上記孤立顔画像データの移行処理とは異なる統合処理に関する開始指示を受け付けることとしている。同図に示すように、関連付け修正部15は、まず修正開始判定部16から利用者IDの統合に関する関連付け修正の開始指示を受けたか否かを判定するステップS201。関連付け修正の開始指示を受けていない場合にはステップS201,No、かかる判定処理を繰り返す。一方、関連付け修正の開始指示を受けた場合にはステップS201,Yes、全利用者IDの処理フラグを未処理に設定するステップS202。その後、記憶部6から認証しきい値Tを取得した後ステップS203、処理フラグが未処理に設定された利用者IDこれを利用者IDaとするを選択するとともにステップS204、この利用者IDaの統合元候補となる他の利用者IDこれを利用者IDbとするを選択しステップS205、利用者IDa内の各顔画像データと利用者IDb内の各顔画像データとの類似度Sbをそれぞれ算出するステップS206。そして、全ての類似度Sbが認証しきい値T以上であるか否かを判定しステップS207、全ての類似度Sbが認証しきい値T以上である場合にはステップS207,Yes、利用者IDb内の各顔画像データを利用者IDaに移行するよう関連付けステップS208、利用者IDbを削除するとともにステップS209、利用者IDaの処理フラグを処理済とするステップS210。ステップS210の後、若しくはいずれか一つの類似度Sbが認証しきい値T未満である場合にはステップS207,No、統合元候補である利用者IDbとして未選択の利用者IDが残っているか否かを判定するステップS210。統合元候補である利用者IDbとして未選択の利用者IDが残っているならばステップS210,Yes、ステップS205に移行して、利用者IDbを選択する。一方、利用者IDa以外の全ての利用者IDを統合元候補である利用者IDbとして選択済であるならば、利用者IDaの処理フラグを処理済に設定しステップS211、ステップS212に移行する。その後、未処理の利用者IDが存在する場合にはステップS212,Yes、ステップS204に移行して同様の処理を繰り返し、未処理の利用者IDが存在しなくなった場合にはステップS212,No、処理を終了する。上記一連の処理を行うことにより、同一の利用者に複数の利用者IDが付与されている場合に、これらの利用者ID内の顔画像データを統合することができる。なお、ここでは説明の便宜上その説明を省略したが、利用者ID内の顔画像データを統合する際に、合計の顔画像データ数が所定枚数例えば、10枚を超える場合には、認証利用度の低いものから順に削除すれば良い。上述してきたように、本実施例1では、利用者ID内に所在する孤立顔画像データを本来の利用者IDに移行させる関連付け修正処理と、同一の利用者に複数の利用者IDが付与されている場合の利用者IDの統合処理を行うよう構成したので、顔認証データベース内の利用者IDと顔画像データとの関連付けを自動的に修正し、もって認証精度の向上並びに顔認証データベース5内のデータ量の圧縮を行うことが可能となる。特に、作業員が顔認証データベース5の更新作業を行う必要がなくなるため、その人的労力を低減することができる。ところで、上記実施例1では、全ての孤立顔画像データを抽出した後に、各孤立顔画像データの他の利用者IDへの移行処理を一括して行う場合を示したが、本発明はこれに限定されることなく、孤立顔画像データを抽出する都度他の利用者IDへ移行させることもできる。そこで、本実施例2では、孤立顔画像データを抽出する都度他の利用者IDへ移行させる場合について説明する。なお、本実施例2の構成図等は上記実施例1のものと同様になるため、ここでは関連付け修正部15による孤立顔画像データの移行処理手順を説明することとする。図8及び図9は、本実施例2における関連付け修正部15による孤立顔画像データの移行処理手順を示すフローチャートである。図8に示すように、関連付け修正部15は、まず修正開始判定部16から孤立顔画像データの修正に関する関連付け修正の開始指示を受けたか否かを判定するステップS301。関連付け修正の開始指示を受けていない場合にはステップS301,No、この判定処理を繰り返し、関連付け修正の開始指示を受けた場合にはステップS301,Yes、全利用者IDの利用者IDの処理フラグ及び全顔画像データの処理フラグを全て未処理に設定するステップS302。その後、記憶部6から認証しきい値Tを取得するステップS303。さらに、処理フラグが未処理の利用者IDこれを利用者IDaとするを1つ選択するステップS304。さらに、この選択された利用者IDa以外の利用者IDから、移行元候補となる利用者IDこれを利用者IDbとするを1つ選択するステップS305。さらに、選択された利用者IDb内の、処理フラグが未処理の顔画像データを1つ選択するステップS306。その後、この選択された顔画像データに対する関連付け修正処理を行って、具体的な関連付け修正を行うステップS307。なお、かかる関連付け修正処理については、図8を用いて説明する。その後、ステップS306で選択された顔画像データの処理フラグを処理済に設定するステップS308。さらに、選択された利用者IDb内に、処理フラグが未処理の顔画像データが存在するか否かを判定するステップS309。処理フラグが未処理の顔画像データが存在する場合にはステップS309,Yes、ステップS306に移行し、選択された利用者IDb内の他の未処理の顔画像データに対する関連付け修正処理を行う。一方、処理フラグが未処理の顔画像データが存在しない場合にはステップS309,No、全顔画像データの処理フラグを全て未処理に設定するステップS310。その後、移行元候補の利用者IDbとして未選択の利用者IDが残っているか否かを判定するステップS311。移行元候補の利用者IDbとして未選択の利用者IDが残っているならばステップS311,Yes、ステップS305に移行し、他の利用者IDbを選択して上述した処理を繰り返す。一方、利用者IDa以外の全ての利用者IDを移行元候補である利用者IDbとして選択済であるならばステップS311,No、選択された利用者IDaの処理フラグを処理済に設定するステップS312。その後、さらに、処理フラグが未処理の利用者IDaが存在するか否かを判定するステップS313。処理フラグが未処理の利用者IDaがある場合にはステップS313,Yes、ステップS304に移行し、処理フラグが未処理の他の利用者IDaを選択して上述した処理を繰り返す。一方、処理フラグが未処理の利用者IDaが存在しない場合にはステップS313,No、本処理を終了する。このような処理手順を踏むことによって、全ての顔画像データに対して、全ての利用者IDに対する関連付け修正処理を行うことができる。ここで、上記ステップS307の関連付け修正処理手順について説明する。図9に示すように、まず、選択された顔画像データと、選択された利用者IDb内の他の顔画像データとの類似度Swを求め、ID内最大類似度Swmaxを算出するステップS401。その後、選択された顔画像データと、選択された利用者IDa内の全顔画像データとの類似度Sbを求め、ID間最大類似度Sbmaxを算出するステップS402。その後、ID間最大類似度Sbmax≧ID内最大類似度Swmax≧認証しきい値Tの関係式が成立するか否かを判定するステップS403。この関係式が成立する場合にはステップS403,Yes、選択された顔画像データを、選択された利用者IDaの顔画像データとして関連付け、利用者IDbから取り除く処理を行ってステップS404、ステップS308に移行する。一方、ID間最大類似度Sbmax≧ID内最大類似度Swmax≧認証しきい値Tの関係式が成立しない場合にはステップS403,No、そのままステップS308に移行する。上述した実施例1及び2では、移行先の利用者ID内の顔画像データが1つの場合であっても、ID間最大類似度Sbmax≧ID内最大類似度Swmax≧認証しきい値Tの関係式が成立すると、関連付け修正処理を行うようにしているが、本発明はこれに限定されるものではない。具体的には、指定した数以上の統合先の顔画像データに対して下記条件が成立する場合に、関連付けの修正を行うこともできる。かかる関連付け修正の条件としては、1指定した数例えば、登録上限の30の顔画像データが登録されている移行先の利用者IDの、少なくとも1つの顔画像データとの類似度が認証しきい値T以上となり、かつ、その移行先の利用者IDの顔画像データとの類似度が、移行元の利用者IDの全ての顔画像データとの類似度以上であることが挙げられる。また、2指定した数例えば、登録上限の30の顔画像データが登録されている移行先の利用者IDの指定した数例えば、登録上限の10以上の顔画像データとの類似度が認証しきい値T以上となり、かつ、それらの移行先の利用者IDの顔画像データとの類似度がそれぞれ移行元の利用者IDの全ての顔画像データとの類似度以上であることや、3指定した数例えば、登録上限の30の顔画像データが登録されている移行先の利用者IDの指定した数例えば、登録上限の10以上の顔画像データとの類似度が認証しきい値T以上となり、かつ、それらの移行先の利用者IDの顔画像データのうち、指定した数例えば、認証しきい値T以上となった顔画像データの全数の30の類似度が、それぞれ移行元の利用者IDの全ての顔画像データとの類似度以上であることと条件としても良い。なお、上述した実施例1及び2では、移行元の利用者ID内の類似度Swのうちの最大値を用いることとしたが、本発明はこれに限定されるものではなく、利用者ID内の類似度Swの平均値を用いることもできる。また、移行元の利用者ID内の顔画像データが1つの場合における類似度Swは、認証しきい値Tで置き換えて処理を行うことが好ましい。また、上記実施例1及び2では、本発明を入退室管理システムに適用した場合を示したが、本発明はこれに限定されるものではなく、勤怠管理システムなど各種システムに適用することができる。これにより、入退室管理や勤怠管理に顔認証を導入することができる。そして、顔認証用の顔画像データが自動登録されるため、利用者は、わざわざIDカードをかざさなくても、電気錠の開錠やタイムカードの打刻が可能になる。"