"経時的に画像を撮影する撮影装置と、第1基準データを用いて、前記撮影装置が撮影する撮影画像に含まれるユーザを経時的に検知する検知部と、前記検知部によって用いられている前記第1基準データを第2基準データに切り換える切換部と、を備えることを特徴とするユーザ検知装置。前記切換部は、前記検知部による検知の信頼度が所定値以下になった場合に、前記第1基準データを前記第2基準データに切り換えることを特徴とする請求項1記載のユーザ検知装置。前記信頼度とは、前記第1基準データと、前記検知部が検知するデータとの類似度であることを特徴とする請求項2記載のユーザ検知装置。前記検知部は、前記第1基準データを基準とし、前記撮影画像から前記ユーザをトラッキングにより検知することを特徴とする請求項1~3のいずれか一項に記載のユーザ検知装置。前記検知部は、前記撮影画像においてユーザが位置する領域をユーザ領域として特定し、前記ユーザ領域と、前記第1基準画像の対応する領域の画像との比較に基づいて、前記ユーザを経時的に検知することを特徴とする請求項1~3のいずれか一項に記載のユーザ検知装置。前記第1基準データは、前記撮影装置によって所定のタイミングで撮影された第1静止画像であり、前記第2基準データは、前記第1静止画像の特定の領域を、前記撮影装置によって前記第1静止画像よりも後に撮影された第2静止画像の対応する領域で置き換えたものであることを特徴とする請求項5記載のユーザ検知装置。経時的に画像を撮影する撮影ステップと、第1基準データを用いて、前記撮影ステップにおいて撮影される撮影画像に含まれるユーザを経時的に検知する検知ステップと、前記検知ステップにおいて用いられている前記第1基準データを第2基準データに切り換える切換ステップと、を含むことを特徴とするユーザ検知方法。コンピュータに、経時的に画像を撮影する撮影ステップと、第1基準データを用いて、前記撮影ステップにおいて撮影される撮影画像に含まれるユーザを経時的に検知する検知ステップと、前記検知ステップにおいて用いられている前記第1基準データを第2基準データに切り換える切換ステップと、を実行させることを特徴とするユーザ検知プログラム。しかしながら、非特許文献1~4の技術では、ユーザの移動量が大きい場合、環境が変化した場合などにおいて、ユーザの認証精度が低下することがある。本発明は上記課題に鑑みなされたものであり、ユーザの認証精度を向上させることができるユーザ検知装置、ユーザ検知方法、およびユーザ検知プログラムを提供することを目的とする。上記課題を解決するために、明細書開示のユーザ検知装置は、経時的に画像を撮影する撮影装置と、第1基準データを用いて、前記撮影装置が撮影する撮影画像に含まれるユーザを経時的に検知する検知部と、前記検知部によって用いられている前記第1基準データを第2基準データに切り換える切換部と、を備えるものである。上記課題を解決するために、明細書開示のユーザ検知方法は、経時的に画像を撮影する撮影ステップと、第1基準データを用いて、前記撮影ステップにおいて撮影される撮影画像に含まれるユーザを経時的に検知する検知ステップと、前記検知ステップにおいて用いられている前記第1基準データを第2基準データに切り換える切換ステップと、を含むものである。上記課題を解決するために、明細書開示のユーザ検知プログラムは、コンピュータに、経時的に画像を撮影する撮影ステップと、第1基準データを用いて、前記撮影ステップにおいて撮影される撮影画像に含まれるユーザを経時的に検知する検知ステップと、前記検知ステップにおいて用いられている前記第1基準データを第2基準データに切り換える切換ステップと、を実行させるものである。明細書開示のユーザ検知装置、ユーザ検知方法、およびユーザ検知プログラムによれば、ユーザの認証精度を向上させることができる。以下、図面を参照しつつ、実施例について説明する。図1aは、実施例1に係るユーザ検知装置100のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。図1aを参照して、ユーザ検知装置100は、CPU101、RAM102、記憶装置103、撮影装置104などを備える。これらの各機器は、バスなどによって接続されている。CPUCentralProcessingUnit101は、中央演算処理装置である。CPU101は、1以上のコアを含む。RAMRandomAccessMemory102は、CPU101が実行するプログラム、CPU101が処理するデータなどを一時的に記憶する揮発性メモリである。記憶装置103は、不揮発性記憶装置である。記憶装置103として、例えば、ROMReadOnlyMemory、フラッシュメモリなどのソリッドステートドライブSSD、ハードディスクドライブに駆動されるハードディスクなどを用いることができる。記憶装置103は、ユーザ検知プログラムを記憶している。撮影装置104は、経時的に画像を撮影する装置であり、CCDChargeCoupledDeviceカメラなどである。ここで、経時的に撮影するとは、所定の時間間隔で、または、連続して画像を撮影することを意味する。図1bは、撮影装置104の一例を説明するための図である。図1bを参照して、撮影装置104は、ユーザ検知装置100が組み込まれたパーソナルコンピュータなどに設けられ、該パーソナルコンピュータのユーザ、該ユーザの背景などを撮影する。記憶装置103に記憶されているユーザ検知プログラムは、実行可能にRAM102に展開される。CPU101は、RAM102に展開されたユーザ検知プログラムを実行する。それにより、ユーザ検知装置100による各処理が実行される。ユーザ検知プログラムが実行されることによって、基準データ登録処理、継続認証処理などが実行される。なお、継続認証処理には、基準データ切換処理などが含まれる。また、基準データ切換処理には、切換必要性判定処理および切換可否判定処理が含まれる。本実施例に係る基準データ登録処理は、撮影装置104によって撮影されるユーザの一部または全部に係るユーザデータを基準データとして登録する処理である。ユーザデータには、ユーザの体の部位の他に、衣服なども含まれる。基準データ登録処理は、新規ユーザの基準データを登録する場合、登録されている基準データを他の基準データで更新する場合などに実行される。継続認証処理とは、撮影装置104によって撮影されるユーザが基準データに係るユーザと同一ユーザであるか否かを継続して判定する処理である。すなわち、継続認証処理とは、登録されている基準データを用いて、撮影装置104によって撮影されるユーザを継続して認証する処理である。基準データ切換処理とは、継続認証処理で用いられている基準データ第1基準データを他の基準データ第2基準データに切り換える処理である。切換必要性判定処理とは、継続認証処理で用いられている基準データ第1基準データを他の基準データ第2基準データに切り換える必要があるか否かを判定する処理である。切換可否判定処理とは、継続認証処理で用いられている基準データ第1基準データを他の基準データ第2基準データに切り換えることができるか否かを判定する処理である。以下、各処理の詳細について説明する。基準データ登録処理図2aは、基準データ登録処理の際に実現される各機能のブロック図である。図2aを参照して、ユーザ検知装置100は、基準データ登録処理において、画像取得部11、ユーザ検出部12、位置特定部13、登録部14、データベース15として機能する。データベース15は、記憶装置103に記憶される。図2bは、データベース15に登録される基準データをテーブルとして表わしたものである。図3は、ユーザ登録処理の際に実行されるフローチャートの一例を説明するための図である。以下、図2a、図2bおよび図3を参照しつつ、基準データ登録処理の一例について説明する。まず、画像取得部11は、撮影装置104による撮影によって得られた撮影画像を取得するステップS1。次に、ユーザ検出部12は、ステップS1で取得した撮影画像を用いて、任意のユーザ任意の人物を検出するためのユーザ検出処理を実行するステップS2。次に、ユーザ検出部12は、ユーザ検出処理の実行によって任意のユーザが検出されたか否かを判定するステップS3。任意のユーザの検出には、任意の方法を用いることができる。例えば、顔検出処理を用いて任意のユーザの顔を検出することができる。ユーザの顔検出には、任意の方法を用いることができ、一例としてHaarClassifierを用いることができる。HaarClassifierは、PViolaandMJonesRapidobjectdetectionusingaboostedcascadeofsimplefeaturesinProcIEEEComputerVisionandPatternRecognitionppI511I5182001などに記載されている。また、他の検出処理によって、ユーザの体を検出することができる。たとえば、顔下の領域を体として検出することができる。ユーザの検出される部位は、顔と体との組み合わせに限定されるものではない。例えば、顔のみ、体のみ、顔や体の一部、衣服などが検出されてもよい。本実施例においては、ユーザ検出部12は、任意のユーザの顔および体を検出することとする。ステップS3においてNoと判定された場合、ステップS1~S3が再度実行される。ステップS3においてYesと判定された場合、位置特定部13は、ステップS2で検出されたユーザの顔位置および体位置を特定するステップS4。体位置の特定には、任意の方法を用いることができ、一例として、顔下の領域を体位置とする方法非特許文献4などを用いることができる。次に、登録部14は、検出された顔位置および体位置のそれぞれに対して、ヒストグラムを算出し、基準データとしてデータベース15に登録するステップS5。算出するヒストグラムには、例えばRGB色空間を用いることができる。以下の説明においては、顔位置のヒストグラムを顔データと称し、体位置のヒストグラムを体データと称する。フローチャートは、ステップS5の実行後に終了する。図3の例では、任意のユーザが検出されると基準データがすぐに登録されているが、それに限られない。たとえば、基準データは、ログイン認証完了後に登録されてもよく、任意のユーザが安定して検出される場合顔が複数回連続して検出される、顔位置が複数回ほぼ同じ位置にある、などに登録されてもよい。また、登録される基準データはヒストグラムに限定されるものではなく、顔や体のパターン情報紋様情報などであってもよい。継続認証処理図4は、継続認証処理の際に実現される各機能のブロック図である。ユーザ検知装置100は、継続認証処理時において、画像取得部11、ユーザ検出部12、位置特定部13、データベース15、更新判定部16、可否判定部17、更新部18、総合信頼度算出部19、および認証部20として機能する。図5は、継続認証処理の際に実行されるフローチャートの一例を説明するための図である。以下、図4および図5を参照しつつ、継続認証処理の一例について説明する。まず、画像取得部11は、撮影装置104による撮影によって得られた撮影画像を取得するステップS11。次に、位置特定部13は、データベース15に登録された基準データと、ステップS11で得られた撮影画像とを用いて、ユーザの顔のトラッキングを行うステップS12。なお、トラッキングには、任意の方法を用いることができる。一例として、DComaniciuVRameshandPMeerKernelbasedobjecttrackingIEEETransPatternAnalysisandMachineIntelligencevol25no5pp5645772003に記載の方法を用いることができる。ステップS12の実行後、顔に関する基準データ切換処理が実行される。まず、更新判定部16は、切換必要性判定処理を実行する。本実施例における基準データの切換とは、登録されている基準データを更新することによって切り換えることである。まず、更新判定部16は、顔データの更新が必要か否かを判定するステップS13。ステップS13においてYesと判定された場合、可否判定部17は、切換可否判定処理を実行する。具体的には、可否判定部17は、顔データの更新が可能か否かを判定するステップS14。ステップS14においてYesと判定された場合、更新部18は、データベース15に登録されている基準データの顔データを、ステップS11で得られた撮影画像に基づいてユーザ検出部12が検出した顔データで更新するステップS15。なお、上記の基準データ登録処理と同様の処理を実行することによって、顔データを更新することができる。ステップS13,S14でNoと判定された場合またはステップS15の実行後、位置特定部13は、データベース15に登録された基準データと、ステップS11で得られた撮影画像とを用いて、ユーザの体のトラッキングを行うステップS16。次に、体に関する基準データ切換処理が実行される。まず、更新判定部16は、切換必要性判定処理を実行する。具体的には、更新判定部16は、体データの更新が必要か否かを判定するステップS17。ステップS17でYesと判定された場合、可否判定部17は、切換可否判定処理を実行する。具体的には、可否判定部17は、体データの更新が可能か否かを判定するステップS18。ステップS18でYesと判定された場合、更新部18は、データベース15に登録されている体データを、ステップS11で得られた撮影画像に基づいてユーザ検出部12が検出した体データで更新するステップS19。なお、上記の基準データ登録処理と同様の処理を実行することによって、基準データのうち、体データを更新することができる。ステップS17,S18でNoと判定された場合またはステップS19の実行後、総合信頼度算出部19は、トラッキングされている顔および体の両方を反映させた総合信頼度を算出するステップS20。総合信頼度については、後述する。次に、認証部20は、ステップS20で算出された総合信頼度がしきい値よりも大きいか否かを判定するステップS21。ステップS21でYesと判定された場合、認証部20は、トラッキングの対象となっているユーザがデータベース15に登録されている基準データに係るユーザであると認証するステップS22。例えば、認証部20は、ユーザが在席していると判定する。ステップS22の実行後、ステップS11から再度実行される。ステップS21でNoと判定された場合、認証部20は、トラッキングの対象となっているユーザがデータベース15に登録されている基準データに係るユーザではないと判定し、その判定結果を出力するステップS23。例えば、認証部20は、ユーザが離席したと判定し、その判定結果を出力する。その後、フローチャートの実行が終了する。図6は、図5のステップS13,S17切換必要性判定処理の詳細を表すフローチャートである。ステップS13,S17の実行の際に、更新判定部16は、基準データとトラッキング後のデータとの間の信頼度がしきい値以下になっているか否かを判定するステップS31。なお、ここでいう信頼度とは、トラッキング時に算出される値のことで、一般に基準データとトラッキング後におけるデータとの類似度のことである。当該類似度が高ければ、高い信頼度が算出される。なお、当該信頼度は、ヒストグラム、パターン情報などに適用することができる。当該信頼度は、ステップS13の実行時には、ステップS12のトラッキングで検出された顔データと基準データの顔データとの間の信頼度である。当該信頼度は、ステップS17の実行時には、ステップS16のトラッキングで検出された体データと基準データの体データとの間の信頼度である。ステップS31においてYesと判定された場合には、更新判定部16は、登録されている基準データの更新の必要性が有ると判定するステップS32。ステップS31においてNoと判定された場合には、更新判定部16は、登録されている基準データの更新の必要性がないと判定するステップS33。なお、ステップS32が実行された場合には、図5のステップS14またはステップS18が実行される。ステップS33が実行された場合には、図5のステップS16またはステップS20が実行される。図5のフローチャートによれば、トラッキング後のデータと基準データとの間の信頼度が所定値以上に維持される。図7は、トラッキング後のデータと基準データとの間の信頼度の経時変化の一例を説明するための図である。図において、横軸は経過時間を示し、縦軸は信頼度を示す。所定の条件が成立すると基準データが更新されることから、トラッキング後のデータと基準データとの間の信頼度は、高い値を維持する。したがって、ユーザの認証精度を向上させることができる。図8は、図5のステップS14,S18切換可否判定処理の詳細を表すフローチャートである。可否判定部17は、ステップS12,S16のトラッキングで検出されたユーザの特定位置付近所定距離以内において、ユーザ検出部12によって任意のユーザ任意の人物が検出されたか否かを判定するステップS41。ステップS14の実行の際には、可否判定部17は、ステップS12のトラッキングで検出された顔の特定位置付近所定距離以内において、ユーザ検出部12によって顔が検出されたか否かを判定する。ステップS18の実行の際には、可否判定部17は、ステップS16のトラッキングで検出された体の特定位置付近所定距離以内において、ユーザ検出部12によって体が検出されたか否かを判定する。ステップS41でYesと判定された場合、トラッキングにおける過去複数フレームにわたって、ユーザの特定位置がしきい値以内所定距離以内であるか否かを判定するステップS42。ステップS14の実行の際には、可否判定部17は、ステップS12のトラッキングで検出された顔の特定位置が複数フレームにわたってしきい値以内であるか否かを判定する。ステップS18の実行の際には、可否判定部17は、ステップS16のトラッキングで検出された体の特定位置が複数フレームにわたってしきい値以内であるか否かを判定する。ステップS42においてYesと判定された場合、可否判定部17は、登録されている基準データの更新が可能であると判定するステップS43。ステップS41またはステップS42でNoと判定された場合、可否判定部17は、基準データの更新ができないと判定するステップS44。ステップS43が実行された場合には、図5のステップS15またはステップS19が実行される。ステップS44が実行された場合には、図5のステップS16またはステップS20が実行される。図8のフローチャートによれば、基準データの切換の可否が判定されてから基準データが切り換えられる。それにより、必要以上に基準データが切り換えられることが抑制される。その結果、ユーザの認証精度が向上する。ここで、総合信頼度について説明する。総合信頼度とは、トラッキング後のデータと基準データとの間の総合的な信頼度のことであり、本実施例においては、顔および体の両方を反映させた信頼度のことである。例えば、顔の信頼度をSface、体の信頼度をSbodyとした場合、一例として、総合信頼度Sは、S=Sfacex1-xSbodyと表すことができる0≦x≦1。例えば、この総合信頼度Sがしきい値THaを上回る場合に、ユーザが在席していると判定することができる。または、総合信頼度を用いる代わりに、Sface>THbSbody>THcのように、各信頼度がそれぞれしきい値を上回る場合に、ユーザが在席していると判定することができる。なお、この場合のしきい値THb,THcは、切換必要性判定処理の際に用いたしきい値よりも小さいことが好ましい。本実施例によれば、所定の条件が成立する場合に基準データが他の基準データに切り換えられるため、基準データを用いたユーザ検知精度が向上する。例えば、上記のように、ユーザの動作に応じて基準データが切り換えられる。それにより、ユーザの認証精度を向上させることができる。また、登録されている基準データの切換可否を判定することによって、基準データの無条件の更新が回避される。したがって、背景などのユーザではないデータがユーザに係るデータとして登録されてしまうことを回避することができる。なお、図5のフローチャートにおいて、基準データが切り換えられた場合には、総合信頼度にかかわらずユーザが認証されていると判定してもよい。また、本実施例では、顔と体とを別々にトラッキングしているが、トラッキングの実施方法は本方式に限らない。例えば、顔の下が体であるとの前提で、トラッキングは顔に対して実施し、その後に顔の下領域を体として信頼度を算出してもよい。また、ユーザデータは、顔と体との組み合わせに限定されるものではない。顔のみ、体のみ、顔や体の一部、衣服などをユーザデータとして用いてもよい。その場合、総合信頼度として、各ユーザデータを反映させた信頼度を用いることができる。本実施例においては、位置特定部13が、第1基準データを用いて、撮影装置104が撮影する撮影画像に含まれるユーザを経時的に検知する検知部として機能する。また、更新部18が、検知部によって用いられている第1基準データを第2基準データに切り換える切換部として機能する。また、ユーザ検出部12および位置特定部13が、撮影画像から第2基準データを生成するデータ生成部として機能する。また、データベース15が、第1基準データを保持するデータ保持部として機能する。また、更新前の基準データが第1基準データであり、顔データまたは体データが更新された基準データが第2基準データである。実施例2においては、データベース15に複数の基準データを登録し、それらを適時、切換、追加、または削除する例について説明する。図9は、実施例2に係る継続認証処理の際に実現される各機能のブロック図である。図9の例では、図4の各機能の他に、選択部21の機能が付加されている。図10は、継続認証処理の際に実行されるフローチャートの一例を説明するための図である。以下、図9および図10を参照しつつ、実施例2に係る継続認証処理の一例について説明する。なお、継続認証処理に先立って、基準データ登録処理によって、データベース15に複数のユーザデータが複数の基準データとして登録されているものとする。本実施例においては、顔データおよび体データを含む基準データがデータベース15に複数登録されているものとする。まず、画像取得部11は、撮影装置104による撮影によって得られた撮影画像を取得するステップS51。次に、位置特定部13は、データベース15に登録された基準データと、ステップS11で得られた撮影画像とを用いて、ユーザの顔のトラッキングを行うステップS52。この場合、位置特定部13は、データベース15に登録されている複数の基準データのうちのいずれかを用いる。次に、更新判定部16は、顔データの更新が必要か否かを判定するステップS53。ステップS53においてYesと判定された場合、選択部21は、顔データの切り換えが可能か否かを判定するステップS54。たとえば、選択部21は、登録された顔データと、ステップS51で得られた撮影画像のヒストグラムとの類似度がしきい値以上である場合に、基準データの切り換えが可能であると判定する。ステップS54においてYesと判定された場合、選択部21は、基準データを、切り換えが可能と判定された基準データに切り換えるステップS55。ステップS54においてNoと判定された場合、可否判定部17は、顔データの更新が可能か否かを判定するステップS56。ステップS56においてYesと判定された場合、更新部18は、基準データの顔データを、ステップS51で得られた撮影画像に基づいてユーザ検出部12および位置特定部13が検出した顔データで更新するステップS57。なお、実施例1の基準データ登録処理と同様の処理を実行することによって、基準データのうち顔データを更新することができる。ステップS53,S56でNoと判定された場合またはステップS55,S57の実行後、位置特定部13は、現時点で用いられている基準データと、ステップS51で得られた撮影画像とを用いて、ユーザの体のトラッキングを行うステップS58。次に、更新判定部16は、体データの更新が必要か否かを判定するステップS59。ステップS59においてYesと判定された場合、選択部21は、体データの切り換えが可能か否かを判定するステップS60。たとえば、選択部21は、登録された体データと、ステップS51で得られた撮影画像のヒストグラムとの類似度がしきい値以上である場合に、基準データの切り換えが可能であると判定する。ステップS60においてYesと判定された場合、選択部21は、基準データを、切り換えが可能と判定された基準データに切り換えるステップS61。ステップS60においてNoと判定された場合、可否判定部17は、体データの更新が可能か否かを判定するステップS62。ステップS62においてYesと判定された場合、更新部18は、基準データの体データを、ステップS51で得られた撮影画像に基づいてユーザ検出部12および位置特定部13が検出した体データで更新するステップS63。なお、実施例1の基準データ登録処理と同様の処理を実行することによって、基準データのうち体データを更新することができる。ステップS59,S62でNoと判定された場合またはステップS61,S63の実行後、総合信頼度算出部19は、トラッキングされている顔および体の両方を反映させた総合信頼度を算出するステップS64。次に、認証部20は、ステップS64で算出された総合信頼度がしきい値よりも大きいか否かを判定するステップS65。ステップS65でYesと判定された場合、認証部20は、トラッキングの対象となっているユーザが、現時点で用いられている基準データに係るユーザであると判定するステップS66例えば、認証部20は、ユーザが在席していると判定する。ステップS66の実行後、ステップS51から再度実行される。ステップS65でNoと判定された場合、認証部20は、トラッキングの対象となっているユーザが、現時点で用いられている基準データに係るユーザではないと判定し、その判定結果を出力するステップS67。その後、フローチャートの実行が終了する。本実施例によれば、所定の条件が成立する場合に基準データが他の基準データに切り換えられるため、基準データを用いたユーザ検知精度が向上する。例えば、上記のように、ユーザの動作に応じて基準データが切り換えられる。それにより、ユーザの認証精度を向上させることができる。また、基準データを切り換える際に、信頼性の高い基準データが選択されることから、基準データを用い他ユーザ検知精度がより向上する。本実施例においては、位置特定部13が、第1基準データを用いて、撮影装置104が撮影する撮影画像に含まれるユーザを経時的に検知する検知部として機能する。また、選択部21が、検知部によって用いられている第1基準データを第2基準データに切り換える切換部として機能する。また、ユーザ検出部12および位置特定部13が、撮影画像から第2基準データを生成するデータ生成部として機能する。また、データベース15が、第1基準データを保持するデータ保持部として機能する。また、切換前の基準データが第1基準データであり、切換後の基準データが第2基準データである。図11は、実施例3に係る継続認証処理の際に実現される各機能のブロック図である。ユーザ認証装置100は、実施例3に係る継続認証処理時において、画像取得部11、位置特定部13、総合信頼度算出部19、認証部20、背景更新部22、画像差分算出部23、およびデータベース15として機能する。図12は、本実施例に係る継続認証処理の際に実行されるフローチャートの一例を説明するための図である。以下、図11および図12を参照しつつ、継続認証処理の一例について説明する。まず、画像取得部11は、撮影装置104による撮影によって得られた撮影画像を取得するステップS71。次に、位置特定部13は、データベース15に登録された基準データと、ステップS71で得られた撮影画像とを用いて、ユーザの顔のトラッキングを行うステップS72。次に、位置特定部13は、データベース15に登録された基準データと、ステップS71で得られた画像とを用いて、ユーザの体のトラッキングを行うステップS73。次に、総合信頼度算出部19は、トラッキングされている顔および体の両方を反映させた総合信頼度を算出するステップS74。次に、認証部20は、ステップS74で算出された総合信頼度がしきい値TH1よりも大きいか否かを判定するステップS75。ステップS75でYesと判定された場合、背景更新部22は、背景の更新処理を実行するステップS76。その後、認証部20は、トラッキングの対象となっているユーザがデータベース15に登録されている基準データに係るユーザであると判定するステップS77。例えば、認証部20は、ユーザが在席していると判定する。ステップS77の実行後、ステップS71から再度実行される。ここで、背景の更新処理について説明する。背景の更新処理とは、データベース15に登録されている基準データに含まれる背景画像登録背景画像を、画像取得部11が取得する画像現画像の対応する領域を用いて更新する処理のことである。ただし、現画像のうちユーザが位置している領域は、更新の対象外である。図13は、背景の更新処理の際に実行されるフローチャートの一例を説明するための図である。図14a~図14iは、背景の更新処理で更新される背景画像を説明するための図である。以下、図13および図14a~図14iを参照して、背景の更新処理について説明する。図14b~図14eは、登録背景画像を説明するための図である。登録背景画像は、複数に分割されてデータベース15に登録されている。図14bは、領域Aの登録背景画像である。図14cは、領域Bの登録背景画像である。図14dは、領域Cの登録背景画像である。図14eは、領域Dの登録背景画像である。これらの登録背景画像は、基準データ登録処理において登録しておくことができる。具体的には、基準データ登録処理において、ユーザが位置していない領域の画像を登録背景画像として登録しておくことができる。まず、背景更新部22は、画像取得部11が取得した画像現画像において、ユーザ領域を特定するステップS91。図14aは、現画像の一例である。図14aの例では、領域Aおよび領域Cが背景領域であり、領域Bおよび領域Dがユーザ領域である。なお、ユーザ領域は、トラッキング処理により顔位置および体位置を用いて特定することができる。次に、背景更新部22は、更新の対象とする更新対象領域を特定するステップS92。現画像において領域Aおよび領域Cが背景領域であるため、背景更新部22は、領域Aおよび領域Cを更新対象領域として特定する。次に、背景更新部22は、更新対象領域の登録背景画像を、現画像のうち更新対象領域に対応する領域の画像で更新するステップS93。その後、フローチャートの実行が終了する。図13のフローチャートによれば、登録背景画像の信頼性を向上させることができる。再度、図12を参照して、ステップS75においてNoと判定された場合、認証部20は、ステップS74で算出された総合信頼度がしきい値TH2<TH1よりも小さいか否かを判定するステップS78。ステップS78でYesと判定された場合、認証部20は、トラッキングの対象となっているユーザがデータベース15に登録されている基準データに係るユーザではないと判定し、その判定結果を出力するステップS79。その後、フローチャートの実行が終了する。ステップS78でNoと判定された場合、画像差分算出部23は、画像差分を算出するステップS80。次に、認証部20は、ステップS80で算出された画像差分がしきい値TH3よりも大きいか否かを判定するステップS81。ステップS81においてYesと判定された場合、認証部20は、ステップS77を実行する。ステップS82においてNoと判定された場合、認証部20は、ステップS79を実行する。画像差分を用いることによって、背景とユーザとの識別性が向上する。図15は、画像差分の算出の際に実行されるフローチャートの一例を説明するための図である。図16a~eは、画像差分の算出の際に選択される背景画像を説明するための図である。図16aは、現画像の例である。図16b~eは、登録背景画像の例である。以下、図15および図16a~eを参照しつつ、画像差分の算出について説明する。まず、画像差分算出部23は、画像取得部11が取得した画像現画像において、ユーザ領域を特定するステップS101。図16aの現画像の例では、領域Bおよび領域Dがユーザ領域として特定される。次に、画像差分算出部23は、ステップS101で特定したユーザ領域に対応する登録背景画像を選択するステップS102。一例として、領域Dが選択される。次に、画像差分算出部23は、ステップS102で選択した背景画像と、現画像のユーザ領域の画像との間で、画像差分を計算するステップS103。その後、フローチャートの実行が終了する。画像差分の計算として、例えば、ユーザ領域として特定された領域内の画素について、登録背景領域の輝度値との差分の平均を算出する方法が挙げられる。この方法では、計算された画像差分がしきい値TH3以下であれば、画像差分の計算の対象となった現画像の領域が背景であると判定することができる。具体的には、画像差分の対象となっている背景領域およびユーザ領域の座標x,yでの輝度値を、それぞれIbgx,Y、Icux,yとした場合に、下記式1のEを計算する。当該Eがしきい値TH3以下であれば、現画像のユーザ領域が背景であると判定することができる。ここで、Σは比較画素すべての加算を表し、Nは比較画素の総数を表す。E=1/N×ΣIbgx,y-Icux,y1なお、カメラの自動感度補正が働いている場合は、同じ背景に対して輝度値が異なる場合がある。この課題に対応するため、各画素の変化率を用いてもよい。例えば、すべての比較対象画素に対して、下記式2のように各画素の変化率を計算する。変化率Cx,y={Ibgx,y-Icux,y}/Ibgx,y2カメラの自動感度補正が働いた場合でも、背景同士の比較であれば変化割合は同じになる。したがって、全比較対象画素に対して、上記式2の変化率を算出し、下記式3で表される当該変化割合の分散Eが一定値以内であれば、現画像のユーザ領域が背景であると判定することができる。下記式3において、Aは比較対象画素の平均変化率を示す。E2=1/N×Σ{Cx,y―A}23本実施例によれば、所定の条件が成立する場合に基準データが他の基準データに切り換えられるため、基準データを用いたユーザ検知精度が向上する。具体的には、所定条件が成立する際に登録背景画像を更新することによって、登録背景画像の信頼性低下を抑制することができる。さらに、背景とユーザとが類似している場合に、背景を誤ってユーザとして検知することが抑制される。それにより、ユーザの認証精度を向上させることができる。本実施例においては、位置特定部13および画像差分算出部23が、第1基準データを用いて、撮影装置104が撮影する撮影画像に含まれるユーザを経時的に検知する検知部として機能する。また、背景更新部22が、検知部によって用いられている第1基準データを第2基準データに切り換える切換部として機能する。また、更新前の背景画像が第1基準データであり、更新後の背景画像が第2基準データである。上記各実施例では、ユーザ検知装置100はネットワークに接続されていないが、それに限られない。たとえば、図17を参照して、ユーザ検知装置100は、ネットワークを介してサーバ200に接続されていてもよい。サーバ200は、CPU201、RAM202、記憶装置203、通信部204などを備える。本実施例においては、ユーザ検知装置100には、ネットワークおよび通信部204を介してサーバ200と信号を送受信するための通信部105が設けられている。本実施例においては、データベース15は、サーバ200の記憶装置203に記憶されていてもよい。また、上記各実施例においてユーザ検知プログラムの実行によってユーザ検知装置100に実現された機能の一部がサーバ200において実現されてもよい。各実施例における他の例なお、上記各実施例において、ユーザ検知プログラムの実行によって実現される機能は、専用の回路などで代用してもよい。以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形変更が可能である。付記付記1経時的に画像を撮影する撮影装置と、第1基準データを用いて、前記撮影装置が撮影する撮影画像に含まれるユーザを経時的に検知する検知部と、前記検知部によって用いられている前記第1基準データを第2基準データに切り換える切換部と、を備えることを特徴とするユーザ検知装置。付記2前記切換部は、前記検知部による検知の信頼度が所定値以下になった場合に、前記第1基準データを前記第2基準データに切り換えることを特徴とする付記1記載のユーザ検知装置。付記3前記信頼度とは、前記第1基準データと、前記検知部が検知するデータとの類似度であることを特徴とする付記2記載のユーザ検知装置。付記4前記検知部は、前記第1基準データを基準とし、前記撮影画像から前記ユーザをトラッキングにより検知することを特徴とする付記1~3のいずれか一項に記載のユーザ検知装置。付記5前記切換部は、前記検知部によって検知されるユーザの位置変化が所定時間内で所定距離以内である場合に、前記第1基準データを前記第2基準データに切り換えることを特徴とする付記1~4のいずれか一項に記載のユーザ検知装置。付記6前記検知部は、前記撮影画像から任意人物の位置を検出する位置検出部と、任意人物の位置を経時的に特定する位置特定部とを備え、前記切換部は、前記位置検出部が検出した人物の位置と前記位置特定部が特定した人物の位置との距離が所定値以内である場合に、前記第1基準データを前記第2基準データに切り換えることを特徴とする付記1~4のいずれか一項に記載のユーザ検知装置。付記7前記第1基準データを保持するデータ保持部と、前記撮影画像から前記第2基準データを生成するデータ生成部と、を備え、前記切換部は、前記第1基準データを前記第2基準データで更新することを特徴とする付記1~6のいずれか一項に記載のユーザ検知装置。付記8複数の基準データを保持するデータ保持部を備え、前記第2基準データは、前記複数の基準データのうち、前記切換部によって選択された基準データであることを特徴とする付記1~6のいずれか一項に記載のユーザ検知装置。付記9前記第2基準データは、前記検知部によって検知されているユーザのデータとの類似度が所定値以上のものであることを特徴とする付記8記載のユーザ検知装置。付記10前記検知部による検知の信頼度が所定値以下になった場合に、前記ユーザが検知されなくなったと判定する認証部を備えることを特徴とする付記1~9のいずれか一項に記載のユーザ検知装置。付記11前記第1基準データとは、前記撮影画像から得られるヒストグラムであることを特徴とする付記1~10のいずれか一項に記載のユーザ検知装置。付記12前記第1基準データとは、前記撮影画像から得られるパターン情報であることを特徴とする付記1~10のいずれか一項に記載のユーザ検知装置。付記13前記第1基準データは、前記撮影画像から得られるユーザの顔および体を対象とすることを特徴とする付記11または12記載のユーザ検知装置。付記14前記検知部は、前記撮影画像においてユーザが位置する領域をユーザ領域として特定し、前記ユーザ領域と、前記第1基準画像の対応する領域の画像との比較に基づいて、前記ユーザを経時的に検知することを特徴とする付記1~10のいずれか一項に記載のユーザ検知装置。付記15前記第1基準データは、前記撮影装置によって所定のタイミングで撮影された第1静止画像であり、前記第2基準データは、前記第1静止画像の特定の領域を、前記撮影装置によって前記第1静止画像よりも後に撮影された第2静止画像の対応する領域で置き換えたものであることを特徴とする付記14記載のユーザ検知装置。付記16前記第1静止画像の特定の領域は、前記ユーザが撮影されていない領域の少なくとも一部であることを特徴とする付記15記載のユーザ検知装置。付記17前記静止画像の特定の領域は、さらに、前記第2静止画像において前記ユーザが撮影されていない領域内で対応する領域であることを特徴とする付記16記載のユーザ検知装置。付記18前記検知部は、前記ユーザ領域の画像と、前記第1基準画像の対応する領域の画像との輝度値差を用いて、前記ユーザを経時的に検知することを特徴とする付記14~17のいずれか一項に記載のユーザ検知装置。付記19前記検知部は、前記輝度値差の平均がしきい値以上となった場合に、前記ユーザが検知されていると判定することを特徴とする付記18記載のユーザ検知装置。付記20前記検知部は、前記ユーザ領域の画像と、前記第1基準画像の対応する領域の画像との間の画素値変化率を用いて、前記ユーザを経時的に検知することを特徴とする付記14~17のいずれか一項に記載のユーザ検知装置。付記21前記検知部は、前記画素変化率の分散がしきい値以上となった場合に、前記ユーザが検知されていると判定することを特徴とする付記20記載のユーザ検知装置。付記22経時的に画像を撮影する撮影ステップと、第1基準データを用いて、前記撮影ステップにおいて撮影される撮影画像に含まれるユーザを経時的に検知する検知ステップと、前記検知ステップにおいて用いられている前記第1基準データを第2基準データに切り換える切換ステップと、を含むことを特徴とするユーザ検知方法。付記23コンピュータに、経時的に画像を撮影する撮影ステップと、第1基準データを用いて、前記撮影ステップにおいて撮影される撮影画像に含まれるユーザを経時的に検知する検知ステップと、前記検知ステップにおいて用いられている前記第1基準データを第2基準データに切り換える切換ステップと、を実行させることを特徴とするユーザ検知プログラム。"