"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、前記撮像装置により撮像された画像データから利用者の顔部分を含む顔画像データを抽出する顔画像データ抽出工程と、前記顔画像データ抽出工程により抽出された顔画像データから利用者の所定の顔パーツを含む部分画像データを抽出する部分画像データ抽出工程と、前記部分画像データ抽出工程により抽出された部分画像データを用いて前記顔画像データの鮮明度を算出する鮮明度算出工程と、前記鮮明度算出工程により算出された鮮明度が所定のしきい値以上である場合に、前記顔画像データ抽出工程により抽出された顔画像データを前記顔認証データベースに登録する登録処理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。前記鮮明度算出工程により算出された鮮明度が所定のしきい値未満である場合に、利用者に対して顔部分が鮮明に映っていない旨を報知する報知工程をさらに含んだ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。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、前記顔認証データベースに記憶された顔画像データから利用者の所定の顔パーツを含む部分画像データを抽出する部分画像データ抽出工程と、前記部分画像データ抽出工程により抽出された部分画像データを用いて前記顔画像データの鮮明度を算出する鮮明度算出工程と、前記鮮明度算出工程により算出された鮮明度が所定のしきい値未満である場合に、前記顔画像データを前記顔認証データベースから削除する削除処理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。複数の画像データから利用者の顔部分を含む顔画像データをそれぞれ抽出し、抽出した複数の顔画像データを所定の表示部に表示制御し、該表示部に表示制御された複数の顔画像データから作業者により不鮮明であると判定された1又は複数の顔画像データの選択入力を受け付け、受け付けた複数の顔画像データから利用者の所定の顔パーツを含む部分画像データをそれぞれ抽出し、抽出された部分画像データを用いて前記複数の顔画像データの鮮明度をそれぞれ算出し、算出された複数の鮮明度のうちの最大値を前記しきい値として決定するしきい値決定工程をさらに含んだことを特徴とする請求項1又は3に記載の顔認証データベース管理方法。前記しきい値決定工程は、新たな顔画像データを顔認証データベースに記憶する都度、前記しきい値を動的に再決定することを特徴とする請求項4に記載の顔認証データベース管理方法。前記鮮明度算出工程は、前記部分画像データを微分処理した微分画像データに基づいて前記顔画像データの鮮明度を算出することを特徴とする請求項1~5のいずれか一つに記載の顔認証データベース管理方法。前記鮮明度算出工程は、前記部分画像データを微分処理した微分画像データの分散値に基づいて前記顔画像データの鮮明度を算出することを特徴とする請求項1~5のいずれか一つに記載の顔認証データベース管理方法。前記所定の顔パーツを含む部分画像データは、少なくとも利用者の両目を含む目領域の部分画像データであることを特徴とする請求項1~7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、前記撮像装置により撮像された画像データから利用者の顔部分を含む顔画像データを抽出する顔画像データ抽出部と、前記顔画像データ抽出部により抽出された顔画像データから利用者の所定の顔パーツを含む部分画像データを抽出する部分画像データ抽出部と、前記部分画像データ抽出部により抽出された部分画像データを用いて前記顔画像データの鮮明度を算出する鮮明度算出部と、前記鮮明度算出部により算出された鮮明度が所定のしきい値以上である場合に、前記顔画像データ抽出部により抽出された顔画像データを前記顔認証データベースに登録する登録処理部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あって、前記顔認証データベースに記憶された顔画像データから利用者の所定の顔パーツを含む部分画像データを抽出する部分画像データ抽出部と、前記部分画像データ抽出部により抽出された部分画像データを用いて前記顔画像データの鮮明度を算出する鮮明度算出部と、前記鮮明度算出部により算出された鮮明度が所定のしきい値未満である場合に、前記顔画像データを前記顔認証データベースから削除する削除処理部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に用いられる顔認証データベース管理プログラムであって、前記撮像装置により撮像された画像データから利用者の顔部分を含む顔画像データを抽出する顔画像データ抽出手順と、前記顔画像データ抽出手順により抽出された顔画像データから利用者の所定の顔パーツを含む部分画像データを抽出する部分画像データ抽出手順と、前記部分画像データ抽出手順により抽出された部分画像データを用いて前記顔画像データの鮮明度を算出する鮮明度算出手順と、前記鮮明度算出手順により算出された鮮明度が所定のしきい値以上である場合に、前記顔画像データ抽出手順により抽出された顔画像データを前記顔認証データベースに登録する登録処理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。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に用いられる顔認証データベース管理プログラムであって、前記顔認証データベースに記憶された顔画像データから利用者の所定の顔パーツを含む部分画像データを抽出する部分画像データ抽出手順と、前記部分画像データ抽出手順により抽出された部分画像データを用いて前記顔画像データの鮮明度を算出する鮮明度算出手順と、前記鮮明度算出手順により算出された鮮明度が所定のしきい値未満である場合に、前記顔画像データを前記顔認証データベースから削除する削除処理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、上記特許文献1に代表される従来技術によれば、カメラで利用者の顔部分を撮像して得られる顔画像データが不鮮明なものである場合であっても、かかる不鮮明な顔画像データが利用者IDに対応付けて顔認証データベースに登録されてしまい、結果的に認証精度の低下を招くという問題がある。この点を具体的に説明すると、たとえカメラを固定したとしても、被写体である利用者の顔部分にカメラのピントが合っていない場合や、撮影環境に起因してカメラのシャッタ速度が遅くなり、該シャッタ速度よりも速い速度で利用者が動いたような場合には、顔画像データにいわゆるぼけが発生する。このようなぼけが存在する顔画像データを顔認証データベースに登録すると、他人を本人であるかの如く誤って認証したり、本人を他人であるかの如く誤って認証してしまうケースが生ずる。このため、従来、顔認証データベースの管理者により、顔認証データベースから不鮮明な顔画像データを削除する作業が行われるが、顔認証データベースに登録した利用者の顔画像データの数が多くなればなるほど上記管理者の労力が累増する。加えて、かかる場合に、顔画像データが不鮮明であるか否かの判断は管理者に委ねられるため、常に一律の判断を行うことができない。これらのことから、カメラで利用者の顔部分を撮像して得られる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に登録する場合に、顔認証データベースに対する不鮮明な顔画像データの登録に伴う認証精度の低下をいかに効率良く抑制するかが重要な課題となっている。なお、かかる課題は、カメラで利用者の静止画を撮像するだけではなく、ビデオカメラで動画を撮影して静止画を切り出す場合にも同様に生ずる課題である。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、撮像装置で利用者の顔部分を撮像して得られる顔画像データを利用者識別情報に関連付けて顔認証データベースに登録する場合に、顔認証データベースに対する不鮮明な顔画像データの登録に伴う認証精度の低下を効率良く抑制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、前記撮像装置により撮像された画像データから利用者の顔部分を含む顔画像データを抽出する顔画像データ抽出工程と、前記顔画像データ抽出工程により抽出された顔画像データから利用者の所定の顔パーツを含む部分画像データを抽出する部分画像データ抽出工程と、前記部分画像データ抽出工程により抽出された部分画像データを用いて前記顔画像データの鮮明度を算出する鮮明度算出工程と、前記鮮明度算出工程により算出された鮮明度が所定のしきい値以上である場合に、前記顔画像データ抽出工程により抽出された顔画像データを前記顔認証データベースに登録する登録処理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、前記鮮明度算出工程により算出された鮮明度が所定のしきい値未満である場合に、利用者に対して顔部分が鮮明に映っていない旨を報知する報知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方法であって、前記顔認証データベースに記憶された顔画像データから利用者の所定の顔パーツを含む部分画像データを抽出する部分画像データ抽出工程と、前記部分画像データ抽出工程により抽出された部分画像データを用いて前記顔画像データの鮮明度を算出する鮮明度算出工程と、前記鮮明度算出工程により算出された鮮明度が所定のしきい値未満である場合に、前記顔画像データを前記顔認証データベースから削除する削除処理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、複数の画像データから利用者の顔部分を含む顔画像データをそれぞれ抽出し、抽出した複数の顔画像データを所定の表示部に表示制御し、該表示部に表示制御された複数の顔画像データから作業者により不鮮明であると判定された1又は複数の顔画像データの選択入力を受け付け、受け付けた複数の顔画像データから利用者の所定の顔パーツを含む部分画像データをそれぞれ抽出し、抽出された部分画像データを用いて前記複数の顔画像データの鮮明度をそれぞれ算出し、算出された複数の鮮明度のうちの最大値を前記しきい値として決定するしきい値決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、前記しきい値決定工程は、新たな顔画像データを顔認証データベースに記憶する都度、前記しきい値を動的に再決定することを特徴とする。また、本発明は、上記発明において、前記鮮明度算出工程は、前記部分画像データを微分処理した微分画像データに基づいて前記顔画像データの鮮明度を算出することを特徴とする。また、本発明は、上記発明において、前記鮮明度算出工程は、前記部分画像データを微分処理した微分画像データの分散値に基づいて前記顔画像データの鮮明度を算出することを特徴とする。また、本発明は、上記発明において、前記所定の顔パーツを含む部分画像データは、少なくとも利用者の両目を含む目領域の部分画像データであることを特徴とする。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、前記撮像装置により撮像された画像データから利用者の顔部分を含む顔画像データを抽出する顔画像データ抽出部と、前記顔画像データ抽出部により抽出された顔画像データから利用者の所定の顔パーツを含む部分画像データを抽出する部分画像データ抽出部と、前記部分画像データ抽出部により抽出された部分画像データを用いて前記顔画像データの鮮明度を算出する鮮明度算出部と、前記鮮明度算出部により算出された鮮明度が所定のしきい値以上である場合に、前記顔画像データ抽出部により抽出された顔画像データを前記顔認証データベースに登録する登録処理部とを備えたことを特徴とする。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、前記顔認証データベースに記憶された顔画像データから利用者の所定の顔パーツを含む部分画像データを抽出する部分画像データ抽出部と、前記部分画像データ抽出部により抽出された部分画像データを用いて前記顔画像データの鮮明度を算出する鮮明度算出部と、前記鮮明度算出部により算出された鮮明度が所定のしきい値未満である場合に、前記顔画像データを前記顔認証データベースから削除する削除処理部とを備えたことを特徴とする。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に用いられる顔認証データベース管理プログラムであって、前記撮像装置により撮像された画像データから利用者の顔部分を含む顔画像データを抽出する顔画像データ抽出手順と、前記顔画像データ抽出手順により抽出された顔画像データから利用者の所定の顔パーツを含む部分画像データを抽出する部分画像データ抽出手順と、前記部分画像データ抽出手順により抽出された部分画像データを用いて前記顔画像データの鮮明度を算出する鮮明度算出手順と、前記鮮明度算出手順により算出された鮮明度が所定のしきい値以上である場合に、前記顔画像データ抽出手順により抽出された顔画像データを前記顔認証データベースに登録する登録処理手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。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に用いられる顔認証データベース管理プログラムであって、前記顔認証データベースに記憶された顔画像データから利用者の所定の顔パーツを含む部分画像データを抽出する部分画像データ抽出手順と、前記部分画像データ抽出手順により抽出された部分画像データを用いて前記顔画像データの鮮明度を算出する鮮明度算出手順と、前記鮮明度算出手順により算出された鮮明度が所定のしきい値未満である場合に、前記顔画像データを前記顔認証データベースから削除する削除処理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、撮像装置により撮像された画像データから利用者の顔部分を含む顔画像データを抽出し、抽出された顔画像データから利用者の所定の顔パーツを含む部分画像データを抽出し、抽出された部分画像データを用いて顔画像データの鮮明度を算出し、算出された鮮明度が所定のしきい値以上である場合に、顔画像データを顔認証データベースに登録するよう構成したので、顔認証データベースに対する不鮮明な顔画像データの登録に伴う認証精度の低下を効率良く抑制することが可能となる。また、本発明によれば、顔認証データベースに記憶された顔画像データから利用者の所定の顔パーツを含む部分画像データを抽出し、抽出された部分画像データを用いて顔画像データの鮮明度を算出し、算出された鮮明度が所定のしきい値未満である場合に、抽出された顔画像データを顔認証データベースから削除するよう構成したので、顔認証データベースに登録された不鮮明な顔画像データを削除して、認証精度の低下を効率良く抑制す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り、従来技術と同様に予め各利用者Mに対して該利用者Mを一意に識別する利用者IDが記録されたIDカード2aを発行する。ただし、かかるIDカード2aを発行する時点では、該利用者Mの顔画像データについては登録しない。なお、IDカード2aを発行する時点で利用者Mの氏名や所属等の個人情報を登録することもできるが、ここではその説明を省略する。そして、利用者Mが、初回の入室を行うためにIDカード2aを操作器2に読み取らせたならば、カメラ3によって撮像した画像データから利用者Mの顔部分を含む顔画像データを切り出し、これをIDカード2aの利用者IDに関連付けて顔認証データベース5に登録する。このように、この入退室管理装置1では、事前に良好な環境で利用者Mの顔画像データを取得するのではなく、IDカード2aのみを先に発行しておき、利用者Mの顔画像データは実環境で取得することとしている。実環境で撮像した利用者Mの顔画像データを顔認証データベース5に登録することで、より一層顔認証の精度が向上するからである。また、初回の顔画像データの登録を終えた利用者Mが入室する場合には、この利用者Mが操作器2を操作しなくとも、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。なお、顔認証データベース5に登録された利用者IDに対応する顔画像データが所定数例えば10に達した場合には、原則として最も古く登録した顔画像データを削除して、新たな顔画像データを追加登録する。ここで、本実施例1に係る入退室管理装置1は、利用者Mの顔画像データが不鮮明である場合には、この顔画像データを用いた顔認証処理を実施せず、この顔認証データを顔認証データベース5に登録しないようにした点にその特徴がある。不鮮明な顔画像データを用いた顔認証処理を行うと認証精度が低下し、また該不鮮明な顔画像データを顔認証データベース5に登録すると、以降の顔認証処理時に認証精度が低下するためである。具体的には、利用者Mの顔画像データから両目を含む目領域を抽出し、抽出した目領域の部分画像データ以下、目領域画像データと言うに微分処理を施して目領域の微分画像データを生成し、この微分画像データの分散値を鮮明度とする。そして、この鮮明度が所定のしきい値7以上である場合には、この顔画像データを用いた顔認証処理並びに該顔画像データの顔認証データベース5への登録を許容する。一方、この鮮明度が所定のしきい値7未満である場合には、この顔画像データを廃棄する。なお、上記しきい値7には、あらかじめ複数の人物の顔部分を撮影して複数の顔画像データを蓄積しておき、作業者が不鮮明であると判断した複数の顔画像データの鮮明度のうち最も値が高いものを設定する。これにより、本実施例1に係る入退室管理装置1によれば、不鮮明な顔画像データを顔認証処理の対象及び顔認証データベースへの登録対象から除外することで、認証精度の低下を効率良く抑制している。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、操作器2と、カメラ3と、制御部4と、顔認証データベース5と、記憶部6と、ゲート10とを有する。また、制御部4は、操作検出部11と、顔画像検出部12と、目領域抽出処理部13と、鮮明度算出部14と、登録処理部15と、顔認証処理部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。操作器2は、利用者Mが保有するIDカード2aの利用者IDを取得するカードリーダである。具体的には、IDカード2aが非接触式のカードである場合にはIDカード2aに記録した利用者IDを近距離無線通信により受信し、IDカード2aが磁気記録式のカードである場合にはIDカード2aに磁気記録した利用者IDを読み取る。なお、かかる操作器2は、利用者自身が手入力で利用者IDを入力するテンキー等であっても良く、利用者IDを取得できればよい。カメラ3は、利用者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、操作器2を操作する利用者Mの顔部分並びに利用者がゲート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、操作器2、カメラ3、顔認証データベース5、記憶部6及びゲート10と接続されている。この制御部4は、少なくとも、操作器2を操作した利用者Mの顔画像データが鮮明である場合に、該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に自動登録する処理を行う。また、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、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、利用者MにIDカード2aを付与する時点では該利用者Mの顔画像データが登録されておらず、IDカード2aの初回利用時に利用者Mの顔画像データが登録される。このため、利用者Mの初回利用時にはIDカード2aを発行した作業員が立ち会うことが望ましい。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又は不揮発性メモリ等からなる記憶デバイスであり、制御部4により読み書きされる。この記憶部6には、顔画像データの鮮明度の比較の対象となるしきい値7が記憶されている。かかるしきい値7は、あらかじめ複数の人物の顔部分を撮影して複数の顔画像データを記憶部6に一時記憶しておき、作業者が不鮮明であると判断した複数の顔画像データの鮮明度のうち最も値が高いものを設定する。なお、かかるしきい値の設定処理についての詳細な説明は後述する。操作検出部11は、利用者Mにより操作器2が操作されたか否かを検出する処理部である。例えば、IDカード2aが非接触式のカードである場合には、利用者MがIDカード2aを操作器2に翳し操作したことを検出して、該IDカード2aから利用者IDを受信する。また、IDカード2aが磁気記録式のカードである場合には、利用者MがIDカード2aを操作器2に接触させたことを検出して、該IDカード2aから利用者IDを読み取る。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。目領域抽出処理部13は、顔画像検出部12により検出された顔画像データに含まれる両目を含む目領域の部分画像データ以下、目領域画像データと言うを抽出する処理部である。この目領域画像データについても256階調の白黒濃淡画像となる。具体的には、人の片目の外形を示す楕円形状の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顔画像データにずらしマッチングすることで、顔画像データ内に存在する両目の位置を特定し、この両目を含む矩形領域を目領域画像データとして抽出する。なお、顔画像検出部12と同様に、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。なお、人の目の領域を抽出することとしたのは、後述する鮮明度算出部14で鮮明度を算出する際に、1目の位置は特定し易い、2目の周辺は肌であり、背景の影響を受けにくい、3目は瞳の輪郭や瞼の輪郭が出やすく、横方向のエッジ強度が高くなりやすい、4目には、眼球やまつげ等、肌の色と大きく異なる色があり、他の顔パーツ部分例えば、鼻よりもエッジ強度が高くなりやすい、5瞼の開閉や表情の変化による影響が口よりも小さい、6顔画像全体を対象とする場合と比べて適用範囲を小さくし、計算処理コストを抑制できる等の理由からである。鮮明度算出部14は、目領域抽出処理部13により抽出された目領域画像データを用いて鮮明度を算出する処理部である。具体的には、図3に示すように、この鮮明度算出部14では、顔画像データ21から抽出された目領域画像データ22に対して周知のSOBEL等の微分オペレータを適用し、各画素の微分値の絶対値を画素値とする微分画像データ23を生成し、この微分画像データ23のヒストグラム24の分散値を鮮明度としている。この際、SOBELの微分オペレータは、縦エッジを検出するマスクパターンと横エッジを検出するマスクパターンからなるが、目の領域に含まれるエッジは横エッジが多いため、両者を併用するのではなく横エッジを検出するマスクパターンのみを用いることができる。また、SOBELの微分オペレータではなく、ラプラシアン等の他の微分オペレータを用いることもできる。さらに、微分画像データ23の各画素の画素値の標本分散を鮮明度とすることもできる。ここで、かかる鮮明度算出部14が、微分画像データ23の分散値を鮮明度とした理由について図4を用いて説明する。同図aには鮮明な目領域画像データ22から鮮明度を算出する場合を示し、同図bには不鮮明な目領域画像データ25から鮮明度を算出する場合を示している。同図aに示す鮮明な目領域画像データ22の場合には、背景となる肌部分と目の瞼等の部分との間でシャープなエッジが検出されるため、良好な微分画像データ23が得られる。このため、この微分画像データ23のヒストグラム24についても高い微分値を持つ画素が多くなり、その分散値も大きくなる。これに対して、同図bに示す不鮮明な目領域画像データ25の場合には、背景となる肌部分と目の瞼等の部分との間にぼけが発生するため、エッジ部分の濃度値が相対的に低くなるとともに同一のエッジ部分であっても複数のエッジが検出される。このため、この微分画像データ26のヒストグラム27は微分値の小さなエッジ部分が複数存在することとなり、その分散値は小さくなる。このことから、微分画像データの分散値により、画像データが鮮明であるか否かを判定することができる。図1の説明に戻り、登録処理部15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にIDカード2aを発行する時点で別環境にて利用者Mの顔部分を撮像するのではなく、利用者が実環境で最初にIDカード2aを利用して入室する時点で利用者Mの顔部分をカメラ3で撮像して顔認証データベース5に登録する。また、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。なお、かかる顔画像データは、無条件に顔認証データベース5に登録されるのではなく、顔画像データの鮮明度がしきい値7以上であることを条件として顔認証データベース5に登録される。顔認証処理部16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、IDカード2aの操作がなされなくともゲート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。警報出力部17は、顔認証処理部16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、所定の警備員の携帯端末に異常発生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に示した制御部4により初回の顔画像データを顔認証データベース5に登録する際の登録処理手順について説明する。図5は、図1に示した制御部4により初回の顔画像データを顔認証データベース5に登録する際の登録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、事前にしきい値7は記憶部6内に格納されているものとする。同図に示すように、制御部4は、記憶部6に記憶したしきい値7を読み出した後にステップS101、カメラ3により撮像された画像データを取得しステップS102、利用者Mによって操作器2が操作されたか否かを判定するステップS103。ここで、利用者Mによって操作器2が操作された場合にはステップS103,Yes、取得された画像データ内で顔部分が検出されたか否かを判定するステップS104。これに対して、利用者によって操作器2が操作されない場合にはステップS103,No、ステップS102に移行して、次の画像データが取得される。なお、画像データ内で顔部分が検出されない場合にもステップS104,No、ステップS102に移行して、次の画像データを取得する。そして、画像データ内で顔部分が検出された場合にはステップS104,Yes、顔画像データから目領域画像データを抽出しステップS105、抽出された目領域画像データから鮮明度を算出するステップS106。具体的には、目領域画像データを微分処理して微分画像データを生成し、生成した微分画像データのヒストグラムの分散値を鮮明度とする。その後、この鮮明度がステップS101で読み込んだしきい値7以上であるか否かを調べステップS107、鮮明度がしきい値7以上である場合にはステップS107,Yes、顔画像データを利用者IDに対応付けて顔認証データベース5に登録するステップS108。なお、鮮明度がしきい値7未満である場合にはステップS107,No、利用者に対して鮮明な画像データが撮像できなかった旨を通知した後ステップS109、ステップS102に移行する。次に、図1に示した記憶部6に記憶する鮮明度のしきい値7の設定処理手順について説明する。図6は、図1に示した記憶部6に記憶する鮮明度のしきい値7の設定処理手順を示すフローチャートである。かかる鮮明度のしきい値設定処理は、あらかじめ学習処理として実施される。図6に示すように、制御部4は、カメラ3により撮像された画像データを取得しステップS201、取得された画像データ内で顔部分が検出されたか否かを判定するステップS202。そして、顔部分が検出された場合にはステップS202,Yes、顔画像データを記憶部6に一時的に蓄積しステップS203、所定数例えば10の顔画像データが記憶部6に蓄積されたか否かを判定するステップS204。そして、記憶部6に蓄積された顔画像データが所定数に満たない場合にはステップS204,No、ステップS201に移行して同様の処理を繰り返す。また、画像データ内で顔部分が検出されない場合にもステップS202,No、ステップS201に移行する。そして、記憶部6に蓄積された顔画像データが所定数以上となった場合にはステップS204,Yes、記憶部6に蓄積された顔画像データを図示しない表示部に一覧表示するステップS205。そして、作業者が表示部に表示された顔画像データのうちの不鮮明であると判断した1又は複数の顔画像データを選択操作し、制御部4がこの選択操作を受け付けるステップS206。その後、選択された顔画像データの一つから目領域画像データを抽出しステップS207、抽出した目領域画像データから鮮明度を算出するステップS208。かかる処理を選択された全ての顔画像データに対して繰り返しステップS209,Yes、全ての顔画像データの鮮明度を算出したならばステップS209,No、最も高い鮮明度をしきい値7として記憶部6に格納するステップS210。次に、図1に示した制御部4による顔画像認証処理手順について説明する。図7は、図1に示した制御部4による顔画像認証処理手順を示すフローチャートである。ここでは、顔認証データベース5に利用者IDに対応する顔画像データが既に登録されているものとする。図7に示すように、制御部4は、記憶部6に記憶したしきい値7を読み出した後にステップS301、カメラ3により撮像された画像データを取得しステップS302、取得された画像データ内で顔部分が検出されたか否かを判定するステップS303。そして、画像データ内で顔部分が検出された場合にはステップS303,Yes、顔画像データから目領域画像データを抽出しステップS304、抽出された目領域画像データから鮮明度を算出するステップS305。具体的には、目領域画像データを微分処理して微分画像データを生成し、生成した微分画像データのヒストグラムの分散値を鮮明度とする。なお、画像データ内で顔部分が検出されない場合にはステップS303,No、ステップS302に移行して、次の画像データを取得する。そして、この鮮明度がステップS301で読み込んだしきい値7以上であるか否かを調べステップS306、鮮明度がしきい値7未満である場合にはステップS306,No、利用者に対して鮮明な画像データが撮像できなかった旨を通知した後ステップS307、ステップS302に移行する。これに対して、鮮明度がしきい値7以上である場合にはステップS306,Yes、この顔画像データを顔認証データベース5内の各顔画像データと照合して顔認証処理を行うステップS308。その結果、利用者Mが顔認証データベース5に登録されていないと判定された場合にはステップS309,No、未登録者が入室する可能性がある旨の警報を出力するステップS310。この警報によりゲート10に駆け付けた係員による所定の操作が行われたならばステップS311、警報の出力を中止してステップS302に移行する。これに対して、利用者Mが顔認証データベース5に登録されている場合にはステップS309,Yes、利用者Mが入室可能となるようにゲート10を開放制御するとともに、該利用者Mの入室完了後にゲート10を閉鎖制御するステップS312。その後、顔認証データベース5に登録されている利用者Mの利用者IDに対応する顔画像データの数が所定の上限値例えば、10に達している場合にはステップS313,Yes、最も登録日時が古い顔画像データを削除した後ステップS314、上記顔画像データを利用者IDに対応付けて登録しステップS315、ステップS302に移行する。上述してきたように、本実施例1では、カメラ3で撮像した利用者の顔画像データから目領域画像データを抽出し、抽出した目領域画像データを微分処理した微分画像データの分散値が示す鮮明度が所定のしきい値以上であるか否かを判定し、しきい値以上である場合にのみ顔認証データベース5を用いた顔認証処理を行うとともに顔画像データを顔認証データベース5に登録するよう構成したので、もって顔画像データの管理負担を軽減させつつ、顔認証データベース5に対する不鮮明な顔画像データの登録に伴う認証精度の低下を効率良く抑制することが可能となる。なお、本実施例1では、鮮明度のしきい値を設定する際に、作業者が不鮮明であると判断した顔画像データを選択させ、これらの顔画像データに対応する最も高い鮮明度をしきい値とする場合を示したが、本発明はこれに限定されるものではい。例えば、作業者が鮮明であると判断した顔画像データを選択させ、これらの顔画像データに対応する最も低い鮮明度をしきい値とすることもできる。さらに、判別分析法等を用いてしきい値を自動設定することもできる。また、上記実施例1では、学習処理として撮像した複数の画像データから鮮明度のしきい値を求める場合を示したが、本発明はこれに限定されるものではなく、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鮮明度の平均又は中間値を用いてしきい値を設定することもできる。具体的には、顔認証データベース5を更新するタイミングで、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鮮明度の平均又は中間値を再計算することで、しきい値を動的に更新することができる。さらに、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鮮明度をソーティングし、全登録枚数のうちの指定された割合例えば、20の顔画像データを不鮮明とし、その顔画像データに対応する鮮明度をしきい値とすることもできる。また、学習処理として静止状態の利用者Mの複数の画像データを撮像し、これらの画像データに対応する鮮明度のうちの最小値をしきい値とすることもできる。ところで、上記実施例1では、鮮明な顔画像データのみを顔認証データベース5に登録する場合を示したが、本発明はこれに限定されるものではなく、顔認証データベース5に登録された不鮮明な顔画像データを事後的に削除する場合に適用することもできる。このため、本実施例2では、顔認証データベース5に登録された不鮮明な顔画像データを事後的に削除する場合を示すこととする。まず、本実施例2に係る入退室管理装置31の特徴及び構成について説明する。図8は、本実施例2に係る入退室管理装置31の構成を示す図である。なお、図1に示した入退室管理装置1と同様の部分については同一の符号を付すこととして、その詳細な説明を省略する。図8に示す入退室管理装置31は、初回の顔画像データの登録する時点及び2回目以降の顔画像の認証処理を行う時点では、従来技術と同様に全ての顔画像データを顔認証データベース34に登録する。その反面で、所定の時刻例えば、毎日午前0時になった時や所定の削除操作がなされた時に、顔認証データベース34に登録された不鮮明な顔画像データを鮮明度に基づいて削除処理するものである。図1に示す制御部32には、顔認証データベース34に登録された不鮮明な顔画像データを事後的に削除する削除処理部33が設けられている。この削除処理部33は、所定の時刻例えば、毎日午前0時になった時や所定の削除操作がなされた時に、顔認証データベース34に登録された不鮮明な顔画像データを鮮明度に基づいて削除処理する処理部である。顔認証データベース34は、図1に示した顔認証データベース5と同様のものであるが、ここでは利用者IDに対応する複数の顔画像データと該顔画像データの鮮明度を格納している点が相違する。鮮明度算出部14が顔画像データの鮮明度を算出したならば、この鮮明度を顔画像データに対応付けて記憶する。このため、前回の不鮮明な顔画像データの削除処理時点で鮮明度が算出されているものについては、次回の削除処理時点で再度鮮明度を算出する必要がなく、新たに登録された顔画像データについてのみ鮮明度を算出することになる。次に、図8に示した制御部32により初回の顔画像データを顔認証データベース34に登録する際の登録処理手順について説明する。図9は、図8に示した制御部32により初回の顔画像データを顔認証データベース34に登録する際の登録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、事前にしきい値7は記憶部6内に格納されているものとする。同図に示すように、制御部4は、カメラ3により撮像された画像データを取得しステップS401、利用者Mによって操作器2が操作されたか否かを判定するステップS402。ここで、利用者Mによって操作器2が操作された場合にはステップS402,Yes、取得された画像データ内で顔部分が検出されたか否かを判定するステップS403。これに対して、利用者によって操作器2が操作されない場合にはステップS402,No、ステップS401に移行して、次の画像データが取得される。なお、画像データ内で顔部分が検出されない場合にはステップS403,No、ステップS401に移行して、次の画像データを取得する。そして、画像データ内で顔部分が検出された場合にはステップS403,Yes、顔画像データを利用者IDに対応付けて顔認証データベース34に登録するステップS404。このように、本実施例2では、登録対象となる顔画像データの鮮明度を判定することなく、全て顔認証データベース34に登録する。次に、図8に示した制御部32による顔画像認証処理手順について説明する。図10は、図8に示した制御部32による顔画像認証処理手順を示すフローチャートである。ここでは、顔認証データベース34に利用者IDに対応する顔画像データが既に登録されているものとする。図10に示すように、制御部32は、カメラ3により撮像された画像データを取得しステップS501、取得された画像データ内で顔部分が検出されたか否かを判定するステップS502。そして、画像データ内で顔部分が検出された場合にはステップS502,Yes、該顔画像データを顔認証データベース34内の各顔画像データと照合して顔認証処理を行うステップS503。その結果、利用者Mが顔認証データベース34に登録されていないと判定された場合にはステップS504,No、未登録者が入室する可能性がある旨の警報を出力するステップS505。この警報によりゲート10に駆け付けた係員による所定の操作が行われたならばステップS506、警報の出力を中止してステップS501に移行する。これに対して、利用者Mが顔認証データベース34に登録されている場合にはステップS504,Yes、利用者Mが入室可能となるようにゲート10を開放制御するとともに、該利用者Mの入室完了後にゲート10を閉鎖制御するステップS507。その後、顔認証データベース34に登録されている利用者Mの利用者IDに対応する顔画像データの数が所定の上限値例えば、10に達している場合にはステップS508,Yes、最も登録日時が古い顔画像データを削除した後ステップS509、上記顔画像データを利用者IDに対応付けて登録しステップS510、ステップS501に移行する。このように、本実施例2では、制御部32による顔画像認証処理時においても、登録対象となる顔画像データの鮮明度を判定することなく、全て顔認証データベース34に登録する。次に、図8に示した削除処理部33による不鮮明な顔画像データの削除処理手順について説明する。図11は、図8に示した削除処理部33による不鮮明な顔画像データの削除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、制御部32が図示しないタイマを有し、所定の時刻例えば、毎日午前0時に顔認証データベース34に登録された不鮮明な顔画像データを削除する場合を示している。同図に示すように、図示しないタイマにより計時された時刻が所定の時刻となったならばステップS601,Yes、顔認証データベース34に記憶される顔画像データのうちの鮮明度が未登録の顔画像データを取得するステップS602。具体的には、前回以前の削除処理時に存在しない顔画像データの鮮明度が未登録となっているため、かかる鮮明度が未登録の顔画像データのみを顔認証データベース34から取得する。その後、この顔画像データから目領域画像データを抽出しステップS603、抽出した目領域画像データを微分処理した微分画像データの分散値を鮮明度として算出しステップS604、算出した鮮明度を顔画像データの鮮明度として登録するステップS605。かかる一連の処理を鮮明度が未登録の顔画像データがなくなるまで繰り返すステップS606。そして、顔認証データベース34に登録された全ての顔画像データの鮮明度が登録されたならばステップS606,No、ある利用者IDに関連付けられた鮮明度を全て取得しステップS607、鮮明度がしきい値未満のものが存在する場合にはステップS608,Yes、該鮮明度に対応する顔画像データ及び鮮明度を顔認証データベース34から削除するステップS609。上記一連の処理を未処理の利用者IDがなくなるまで繰り返しステップS610,Yes、全ての利用者IDに対して削除処理を終えたならばステップS610,No、処理を終了する。上述してきたように、本実施例2は、顔認証データベース5に登録された不鮮明な顔画像データを事後的に一括削除するよう構成したので、削除処理部33、目領域抽出処理部13、鮮明度算出部14及びしきい値7を従来の制御部に追加することで、不鮮明な顔画像データを顔認証データベース34から削除し、もって顔画像データの管理負担を軽減させつつ、認証精度の向上を図ることが可能となる。なお、上記実施例2では、鮮明度がしきい値7未満の顔画像データを全て削除する場合を示したが、本発明はこれに限定されるものではなく、利用者IDに対応する顔画像データが上限値の所定割合例えば、8割以上存在する場合に限って、不鮮明な顔画像データを削除することもできる。不鮮明な顔画像データと言えども、顔画像データが存在しない場合よりも認証精度の向上に寄与し得るからである。また、上記実施例2では、所定の時刻に不鮮明な顔画像データを自動的に削除処理する場合を示したが、本発明はこれに限定されるものではなく、係員による所定の削除操作がなされた場合に、不鮮明な顔画像データを顔認証データベース34から削除処理するよう構成することもできる。この場合に、所定の削除操作に応答して鮮明度の算出までを自動的に行い、顔画像データの削除については係員の手作業により実施させることもできる。さらに、係員が任意のユーザIDを選択すると、選択されたユーザIDに対応する不鮮明な顔画像データを顔認証データベース34から削除処理するよう構成することもできる。さらに、上記実施例2では、学習処理として撮像した複数の画像データから鮮明度のしきい値を求める場合を示したが、本発明はこれに限定されるものではなく、顔認証データベース34に登録された複数の顔画像データの鮮明度の平均又は中間値を用いてしきい値を設定することもできる。具体的には、顔認証データベース34を更新するタイミングで、顔認証データベース34に登録された複数の顔画像データの鮮明度の平均又は中間値を再計算することで、しきい値を動的に更新することができる。また、上記実施例1及び2では、説明の便宜上、メガネ、アイシャドウ等の影響についての説明を省略したが、微分画像データに含まれるメガネ部分やアイシャドウ部分のエッジを補正する処理を併用することが望ましい。さらに、上記実施例1及び2では、顔画像データから抽出した目領域画像データに着目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、肌に囲まれた顔パーツ鼻、口等の領域の部分画像データを用いることもできる。また、上記実施例1及び2では、説明の便宜上、カメラ3で白黒濃淡画像データを撮像する場合を示したが、本発明はこれに限定されるものではなく、カメラ3でカラー画像データを撮像する場合に適用することもできる。カラー画像データを撮像する場合には、色の3原色であるR、G、Bの各画像データについて同様の処理を行い、これらの画像データについて鮮明度を求めて総合的に不鮮明であるか否かを判定すれば良い。なお、RGB表色系のみならず、他の表色系を用いる場合にも同様の処理を行うことができる。また、上記実施例1及び2では、目領域画像データを微分処理した微分画像データの分散値を鮮明度とする場合を示したが、本発明はこれに限定されるものではなく、該微分画像データの各種モーメント量から鮮明度を算出することもできる。さらに、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。また、操作器2としてカードリーダを用いることで、従来、社員証等のICカードの利用のみで実現していた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。さらに、開錠時打刻時の映像と利用者IDとを関連付けて登録することができる。この結果、管理者によるチェックを一層厳密に行うことができるとともに、不正防止を図ることができる。なお、ICカードの利用と顔認証処理との二重照合も可能であり、この二重照合を行うことによって、通常よりもセキュリティの高いシステムを実現することができる。また、上記実施例1及び2では、操作器2をカードリーダとする場合を示したが、本発明はこれに限定されるものではない。操作器2は、ID情報のやり取りができればよく、社員証などのICカードでなくても適用可能である。例えば、パーソナルコンピュータPCのディスプレイにウェブカメラを取り付け、ログインする際のユーザ名とパスワードと顔画像データとを関連付けるようにして顔画像データを登録することができる。また、マンションのエントランスに設置されているオートロックなどに対しても、顔画像データと開錠用のパスワードとを関連付けて登録することもできる。"