"評価対象画像と登録画像との一致度を評価する評価装置において、前記登録画像に対して定められる基準点毎にその基準点に対応する前記評価対象画像における対応点を探索する対応点探索手段と、前記探索された対応点の空間分布に基づいて前記評価対象画像と前記登録画像との一致度を求める手段とを備えることを特徴とする評価装置。請求項1に記載された評価装置において、前記一致度を求める手段は、前記探索された対応点の密度に基づいて前記一致度を求めることを特徴とする評価装置。請求項1に記載された評価装置において、前記一致度を求める手段は、前記探索された対応点の並びに基づいて前記一致度を求めることを特徴とする評価装置。請求項1に記載された評価装置において、前記一致度を求める手段は、前記探索された対応点の位置に基づいて前記一致度を求めることを特徴とする評価装置。請求項1~4の何れか1項に記載された評価装置において、前記対応点探索手段は、前記評価対象画像について、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し、この作成された評価対象画像の階層画像とこの階層画像に対応する前記登録画像の階層画像とから、これら階層画像の低解像度画像から高解像度画像に向かう対応点の探索によって、前記登録画像に対して定められる基準点毎に前記評価対象画像における対応点を探索することを特徴とする評価装置。評価対象画像と登録画像との一致度を評価する評価方法において、前記登録画像に対して定められる基準点毎にその基準点に対応する前記評価対象画像における対応点を探索する対応点探索ステップと、前記探索された対応点の空間分布に基づいて前記評価対象画像と前記登録画像との一致度を求めるステップとを備えることを特徴とする評価方法。請求項6に記載された評価方法において、前記一致度を求めるステップは、前記探索された対応点の密度に基づいて前記一致度を求めることを特徴とする評価方法。請求項6に記載された評価方法において、前記一致度を求めるステップは、前記探索された対応点の並びに基づいて前記一致度を求めることを特徴とする評価方法。請求項6に記載された評価方法において、前記一致度を求めるステップは、前記探索された対応点の位置に基づいて前記一致度を求めることを特徴とする評価方法。請求項6~9の何れか1項に記載された評価方法において、前記対応点探索ステップは、前記評価対象画像について、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し、この作成された評価対象画像の階層画像とこの階層画像に対応する前記登録画像の階層画像とから、これら階層画像の低解像度画像から高解像度画像に向かう対応点の探索によって、前記登録画像に対して定められる基準点毎に前記評価対象画像における対応点を探索することを特徴とする評価方法。しかしながら、上述した対応点の相関値に基づく照合方式では、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、基準点毎の対応領域の位相限定相関値を求めなければならず、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評価装置および評価方法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、本発明に係る評価装置は、評価対象画像と登録画像との一致度を評価する評価装置において、登録画像に対して定められる基準点毎にその基準点に対応する評価対象画像における対応点を探索する対応点探索手段と、探索された対応点の空間分布に基づいて評価対象画像と登録画像との一致度を求める手段とを備えることを特徴とする。この発明では、登録画像に対して定められる基準点毎に、その基準点に対応する評価対象画像における対応点を探索し、探索された対応点の空間分布に基づいて評価対象画像と登録画像との一致度を求める。例えば、探索された対応点の密度に基づいて一致度を求めるようにしたり、探索された対応点の並びに基づいて一致度を求めるようにしたり、探索された対応点の位置に基づいて一致度を求めたりする。これにより、処理量を少なくし、高精度と高速処理を両立させる。なお、本発明では、登録画像に対して定められる基準点毎にその基準点に対応する評価対象画像における対応点を探索するが、この対応点の探索の一例として階層探索を用いることが考えられる。階層探索では、評価対象画像について、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し、この作成された評価対象画像の階層画像とこの階層画像に対応する登録画像の階層画像とから、これら階層画像の低解像度画像から高解像度画像に向かう対応点の探索によって、登録画像に対して定められる基準点毎に評価対象画像における対応点を探索する。この階層探索において、対応点の探索は、例えばPOC位相限定相関法を用いて行うことが考えられるが、POCに限られるものではない。また、本発明は、評価方法として実現することも可能である。本発明によれば、登録画像に対して定められる基準点毎にその基準点に対応する評価対象画像における対応点を探索し、探索された対応点の空間分布に基づいて評価対象画像と登録画像との一致度を求めるようにしたので、探索された対応点の密度に基づいて一致度を求めるようにしたり、探索された対応点の並びに基づいて一致度を求めるようにしたり、探索された対応点の位置に基づいて一致度を求めたりするようにして、処理量を少なくし、高精度と高速処理を両立させることが可能となる。以下、本発明に係る評価装置および評価方法の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。図1は本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。登録画像階層画像の読み出しそして、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S206。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。対応点の探索次に、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、この参照画像とステップS206で読み出した登録画像との間の対応点の探索を開始するステップS207。図4にこの対応点の探索処理のフローチャートを示す。この対応点の探索処理において、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。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S206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、登録画像の原画像に対して設定されている基準点プレートPL図6a参照を読み出しステップS302、N=1としステップS303、この基準点プレートPLからN=1番目の基準点P1を読み込んで、対応点探索のための探索領域を登録画像の階層画像J0,J1,J2に設定するステップS304。この例では、基準点プレートPLからN=1番目の基準点P1を読み込み、この基準点P1を中心とする32×32の画素の領域を探索領域S0として登録画像の階層画像J0に設定する。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の画素の領域を探索領域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の画素の領域を探索領域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の全領域が探索領域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探索領域に対応する参照画像の階層画像の対応領域の探索対応点の探索を行い、登録画像の最上層第0層の階層画像高解像度画像J0における探索領域S0基準点P1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’対応点P1’を探し出すステップS305。この場合、先ず、最下層第2層の階層画像J2,I2について、探索領域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における探索領域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における探索領域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における探索領域S0基準点P1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’対応点P1’を探し出す。以下同様にして、制御部20-1は、Nを1ずつ増加させながらステップS307、全ての基準点PNについてその対応点PN′が探し出されるまでステップS306のYES、ステップS304~S307の処理を繰り返し、低解像度画像から高解像度画像に向けた階層探索による対応点の探索を続ける。一致度の算出制御部20-1は、ステップS207での対応点の探索が終了すると、探索された対応点の空間分布に基づいて参照画像と登録画像との一致度Sを求めるステップS208。一致度の算出処理の第1例対応点の密度を利用する例図7に一致度の算出処理の第1例のフローチャートを示す。この一致度の算出処理の第1例では、探索された対応点の密度に基づいて一致度Sを求める。この第1例において、制御部20-1は、N=1としステップS401、N=1番目の基準点P1の座標を基準として、対応点の密度ρを求めるステップS402。この例では、基準点P1から半径rの円内の対応点の数を対応点の密度ρとして求める。図10aに基準点群を、図10bに探索された対応点群を例示する。他人照合では、対応点の密度ρの変化が大きくなる。制御部20-1は、この求めた基準点P1を基準とする対応点の密度ρについて予め定められている閾値thminおよびthmaxthmax>thminと比較しステップS403、thmin<ρ<thmaxであればステップS403のYES、一致度SをS=S1とするステップS404。なお、一致度Sの初期値は0とされている。これに対し、基準点P1を基準とする対応点の密度ρがthmin<ρ<thmaxでなければステップS403のNO、すなわち基準点P1を基準とする対応点の密度ρがthmin以下密度小であったり、thmax以上密度大であったりすれば、制御部20-1は、ステップS404の処理をスキップする。すなわち、一致度Sの加算処理は行わず、ステップS405へ進む。以下同様にして、制御部20-1は、Nを1ずつ増加させながらステップS406、基準点全てが終了するまでステップS405のYES、ステップS402~S406の処理を繰り返す。一致度の算出処理の第2例対応点の並びを利用する例図8に一致度の算出処理の第2例のフローチャートを示す。この一致度の算出処理の第2例では、探索された対応点の並びに基づいて一致度Sを求める。この第2例において、制御部20-1は、N=1としステップS501、N=1番目の基準点P1から上下左右にある基準点の番号を調べるステップS502。そして、対応点群から、基準点P1とその上下左右にある点の番号に対応する点を選ぶステップS503。そして、対応点群で点の位置関係があっている個数を求め、基準点P1を基準とする対応点の並びを示す指標MとするステップS504。図11aに基準点群を、図11bに探索された対応点群を例示する。なお、基準点と対応点には同じ番号が付いている。他人照合では、対応点の上下左右の位置関係が入れ替わるなど、その並びの変化が大きくなる。例えば、基準点PNの番号を8とする。この場合、8に対して、上に位置する基準点の番号は7、下に位置する基準点の番号は9、左に位置する基準点の番号は3、右に位置する基準点の番号は13である。これに対して、対応点群では、7は8の上にあり、3は8の左にあり、13は8の右にあり、基準点群での位置関係とあっている。しかし、9は8の上にあり、基準点群での位置関係とはあっていない。この場合、基準点PNの対応点の並びを示す指標MはM=3となる。なお、この例では、8の基準点PNを代表して説明したが、基準点P11でも同様にして基準点P1を基準とする対応点の並びを示す指標Mが求められる。制御部20-1は、この求めた基準点P1を基準とする対応点の並びを示す指標Mと予め定められている閾値Mthとを比較しステップS505、Mth<MであればステップS505のYES、一致度SをS=S1とするステップS506。なお、一致度Sの初期値は0とされている。これに対し、基準点P1を基準とする対応点の並びを示す指標Mが、Mth<MでなければステップS505のNO、制御部20-1は、ステップS506の処理をスキップする。すなわち、一致度Sの加算処理は行わず、ステップS507へ進む。以下同様にして、制御部20-1は、Nを1ずつ増加させながらステップS508、基準点全てが終了するまでステップS507のYES、ステップS502~S508の処理を繰り返す。一致度の算出処理の第3例対応点の位置を利用する例図9に一致度の算出処理の第3例のフローチャートを示す。この一致度の算出処理の第3例では、探索された対応点の位置に基づいて一致度Sを求める。この第3例において、制御部20-1は、N=1としステップS601、N=1番目の基準点P1を基準とする対応点の位置として、その基準点と対応点との間の距離座標の差分dピクセルを求めるステップS602。図12aに基準点群を、図12bに探索された対応点群を例示する。他人照合では、対応点の距離dが大きくなる。本人照合の場合、表情変化などの影響で差分はでるが、その値は小さい。制御部20-1は、この求めた基準点P1を基準とする対応点の距離dについて予め定められている閾値dthと比較しステップS603、d<dthであればステップS603のYES、一致度SをS=S1とするステップS604。なお、一致度Sの初期値は0とされている。これに対し、基準点P1を基準とする対応点の距離dがd<dthでなければステップS603のNO、制御部20-1は、ステップS604の処理をスキップする。すなわち、一致度Sの加算処理は行わず、ステップS605へ進む。以下同様にして、制御部20-1は、Nを1ずつ増加させながらステップS606、基準点全てが終了するまでステップS605のYES、ステップS602~S606の処理を繰り返す。照合評価制御部20-1は、ステップS208での参照画像と登録画像との一致度Sの算出が終了すると、この算出された一致度Sと予め定められている閾値Sthとを比較しステップS209、Sth<S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。Sth<SでなければステップS209のNO、制御部20-1は、他の登録画像が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から次の登録画像階層画像を読み出しステップS206、ステップS207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から登録画像が読み出され、この読み出された登録画像と参照画像との一致度Sを求めての照合が繰り返される。この照合の繰り返し中、他の登録画像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、探索された対応点の密度ρに基づいて一致度を求めたり、探索された対応点の並びを示す指標Mに基づいて一致度Sを求めたり、探索された対応点の距離位置dに基づいて一致度を求めたりすることにより、処理量を少なくし、高精度と高速処理を両立させることが可能となる。なお、上述した実施の形態では、一致度の算出処理の第1例対応点の密度を利用する例と、一致度の算出処理の第2例対応点の並びを利用する例と、一致度の算出処理の第3例対応点の位置を利用する例とを別々の実施の形態としたが、これらの算出処理を組み合わせて1つの実施の形態としてもよい。例えば、一致度の算出処理の第1例と第2例と第3例とを組み合わせ、全ての算出処理での一致度が閾値Sthを超えている場合に、照合OK一致と判断させるようにしたり、一致度の算出処理の第1例と第2例とを組み合わせ、その両者の一致度が閾値Sthを超えている場合に、照合OK一致と判断させるようにしたりするなど、一致度の算出処理の例を任意に組み合わせて実施することが可能である。また、目を中心とするエリア、鼻を中心とするエリア、口を中心とするエリアなど、特徴的なエリアを定め、この特徴的なエリア内の対応点の空間分布密度、並び、位置などに基づいて一致度を求めて、参照画像と登録画像との照合を行うようにしてもよい。また、一致度と対応点の相関値とを組み合わせて照合を行うようにしてもよい。図13に本人照合で照合OKの第1例を示す。この例では、対応点の並び順に乱れがなく、基準点と対応点の密度に大きな差がなく、基準点と対応点の座標の差分が小さい。図14に本人照合で照合OKの第2例メガネ有り/無しを示す。メガネのフレーム付近では、対応点の並びが乱れ、基準点との差分が大きい。または、密度が高くなっている7、18、31。全対応点において、一部分の領域で差分が大きい、もしくは密度の変化が大きい場合、遮蔽物がある場合の本人照合と考えられる。図15に他人照合で照合NGの第1例を示す。この例では、対応点の順番が入れ替わっている例えば、9と10、21と22。この場合、対応点の並びによって、照合NGと判断される。図16に他人照合で照合NGの第2例を示す。この例では、対応点の密度が異なっている。例えば、基準点の10に対応する位置では密度が小さく、基準点19に対応する位置では密度が大きい。この場合、対応点の密度によって、照合NGと判断される。図17に他人照合で照合NGの第3例を示す。この例では、全体として対応点の座標が大きくずれている。この場合、対応点の位置によって、照合NGと判断される。図13~図17に示した例では、全てのエリアの対応点を用いて照合を行っているが、対応点の重要度を定義し、性能を向上させるようにしてもよい。同一のメガネ、マスクでは、他人の照合でも相関ピークの並びが綺麗で、ピーク高さが高くなる可能性がある。しかし、その他の部分では乱れていれば、他人と判断できる場合がある。このような場合、例えば、上半分のエリア、下半分のエリアなどに分けて照合することで、性能を向上させることが可能である。また、上述した実施の形態において、対応点を求めるときに、第1相関ピークだけではなく、第2相関ピークの情報も利用してもよい。このようにすると、第1相関ピークがノイズ等で位置がずれた場合にも精度のよい照合が可能となる。また、上述した実施の形態では、登録画像内の基準点の空間分布に対する参照画像内の対応点の空間分布の変化を対応点の並びの変化、対応点の密度の変化、対応点の位置の変化として捉えて参照画像と登録画像との一致度を求めるようにしているが、参照画像内の対応点の空間分布のみを利用して参照画像と登録画像との一致度を求めるようにしてもよい。実施の形態の拡張以上、実施の形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。"