JP2002259980A - 生体照合装置、生体照合システム、生体照合方法および登録データ更新方法 - Google Patents

生体照合装置、生体照合システム、生体照合方法および登録データ更新方法

Info

Publication number
JP2002259980A
JP2002259980A JP2001060269A JP2001060269A JP2002259980A JP 2002259980 A JP2002259980 A JP 2002259980A JP 2001060269 A JP2001060269 A JP 2001060269A JP 2001060269 A JP2001060269 A JP 2001060269A JP 2002259980 A JP2002259980 A JP 2002259980A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
data
registration
candidate data
matching
biometric
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2001060269A
Other languages
English (en)
Inventor
Takuya Kuroda
卓也 黒田
Mihoko Takahashi
美帆子 高橋
Yoshiharu Sakuragi
美春 櫻木
Hiroyuki Iwao
博之 岩尾
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Omron Corp
Original Assignee
Omron Corp
Omron Tateisi Electronics Co
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Omron Corp, Omron Tateisi Electronics Co filed Critical Omron Corp
Priority to JP2001060269A priority Critical patent/JP2002259980A/ja
Priority to SG200201229A priority patent/SG113407A1/en
Priority to US10/085,032 priority patent/US7236614B2/en
Priority to CNB021067392A priority patent/CN1243321C/zh
Priority to GB0205146A priority patent/GB2378029B/en
Publication of JP2002259980A publication Critical patent/JP2002259980A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/172Classification, e.g. identification
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q20/00Payment architectures, schemes or protocols
    • G06Q20/30Payment architectures, schemes or protocols characterised by the use of specific devices or networks
    • G06Q20/36Payment architectures, schemes or protocols characterised by the use of specific devices or networks using electronic wallets or electronic money safes
    • G06Q20/367Payment architectures, schemes or protocols characterised by the use of specific devices or networks using electronic wallets or electronic money safes involving electronic purses or money safes
    • G06Q20/3674Payment architectures, schemes or protocols characterised by the use of specific devices or networks using electronic wallets or electronic money safes involving electronic purses or money safes involving authentication
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q20/00Payment architectures, schemes or protocols
    • G06Q20/38Payment protocols; Details thereof
    • G06Q20/383Anonymous user system
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q20/00Payment architectures, schemes or protocols
    • G06Q20/38Payment protocols; Details thereof
    • G06Q20/40Authorisation, e.g. identification of payer or payee, verification of customer or shop credentials; Review and approval of payers, e.g. check credit lines or negative lists
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/50Maintenance of biometric data or enrolment thereof
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10STECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10S707/00Data processing: database and file management or data structures
    • Y10S707/99931Database or file accessing
    • Y10S707/99932Access augmentation or optimizing
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10STECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10S707/00Data processing: database and file management or data structures
    • Y10S707/99931Database or file accessing
    • Y10S707/99939Privileged access

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Finance (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Collating Specific Patterns (AREA)

Abstract

(57)【要約】 【課題】この発明は、登録データの更新に際して、更新
内容を自動的に抽出して更新処理の自動化を促進するこ
とにより、照合管理者による不適切なデータの更新や無
用な更新を解消し、照合管理者の負担をなくして照合性
能およびセキュリティ性を高めた生体照合装置、生体照
合システムおよび生体照合方法の提供を目的とする。 【解決手段】この発明は、取得した生体情報の履歴デー
タからデータ更新用の最適化候補データを抽出する最適
化候補データ抽出手段35と、前記最適化候補データ抽
出手段35で抽出された最適化候補データを記憶する最
適化候補データ記憶手段36と、前記最適化候補データ
記憶手段36に記憶されている最適化候補データと、登
録データ記憶手段に記憶されている登録データと、から
優先順位の高いものを新たに登録データとして記憶する
更新記憶手段37を備えたことを特徴とする。

Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【発明の属する技術分野】この発明は、本人特有の顔画
像である生体画像を照合確認する生体照合装置に関し、
さらに詳しくは本人の照合に使う個人登録データを自動
的に更新して最適化する更新機能を備えた生体照合装
置、生体照合システム、生体照合方法および登録データ
更新方法に関する。
【0002】
【従来の技術】一般に、顔画像を照合する照合装置は、
カメラを用いて取得した照合対象者の顔画像と、予め登
録しておいた登録画像とを照合して照合対象者本人を確
認している。
【0003】この場合、経年変化あるいは照合対象者の
姿勢、表情、照明環境などの変化によってデータが異な
るため、その変化に合せて照合対象者の登録データを更
新する必要があり、この登録データを更新していくこと
により、その照合性能を維持、向上できる。
【0004】このため、現状では登録データを管理する
照合管理者の判断により、登録データの更新に必要な更
新対象者を選択し、またその履歴データの中から適切と
思われる更新設定用のデータを選択し、さらに既存の登
録データの中から適当と思われる更新廃棄用のデータを
選択し、取捨選択した上でデータの入換えを行うことに
より登録データの更新を行っていた。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな照合管理者による更新操作では、その判断基準が不
明確であるため時間と手間がかかっていた。例えば、 (1)更新対象となる人物 (2)更新に使用するのに適したデータ (3)既存データの中から削除するデータ に関して判断基準が定量化されていないため照合管理者
は容易に判断することができなかった。
【0006】また、照合性能を安定維持するには、かな
りの熟練を必要とし、さらに不慣れな照合管理者の場合
は、不測に不適切なデータで更新したり、更新不要な人
のデータを更新して照合システムの性能を低下させてし
まう問題を有していた。
【0007】そこでこの発明は、登録データの更新に際
して、最適な更新情報を自動的に抽出して更新処理の自
動化を促進することにより、照合管理者の負担をなく
し、かつ照合性能およびセキュリティ性を高めた生体照
合装置、生体照合システム、生体照合方法および登録デ
ータ更新方法の提供を目的とする。
【0008】
【課題を解決するための手段】この発明は、生体情報を
取得する生体情報取得手段と、登録データを記憶する登
録データ記憶手段と、前記取得した生体情報を前記登録
データと照合する照合手段とを備えて生体情報を照合す
る際、前記取得した生体情報からデータ更新用の最適化
候補データを抽出する最適化候補データ抽出手段と、前
記最適化候補データ抽出手段で抽出された最適化候補デ
ータを記憶する最適化候補データ記憶手段と、前記最適
化候補データ記憶手段に記憶されている最適化候補デー
タと、前記登録データ記憶手段に記憶されている登録デ
ータと、から優先順位の高いものを新たに登録データと
して記憶する更新記憶手段を備えて、登録データを更新
することを特徴とする。
【0009】すなわち、普段から登録データを更新する
ための候補データを最適登録データベースに蓄積してお
き、更新指示に応じて登録データと最適化候補データと
を比較し、このとき優先順位の高いものから新登録デー
タとして順次登録して行く登録データの自動化更新を促
進することができる。これにより、登録データの更新を
管理する照合管理者による信頼性の低い時間と手間のか
かる更新作業をなくすことができる。
【0010】この結果、登録データの更新に際しては、
この登録データの更新に使用する各人のデータが自動的
に収集されて準備されているため、照合管理者が選択す
る必要がなく、短時間に正確に適切なデータを更新でき
る。また、メガネの有無などを登録データとして区別す
る必要がある場合には、そのデータを更新する際に属性
情報として付加して取扱うことができる。このように、
照合管理者が、どの人の登録データを更新すべきなのか
を容易に判断できるため、適切な更新管理が行え無用な
更新作業を解消して、高照合性能および高セキリュティ
性を有する照合システムを構築することができる。
【0011】ここで生体情報とは、照合対象者の顔情報
であり、この外、指紋情報、声紋情報などの本人を識別
できる本人特有の情報を用いることもできる。
【0012】
【発明の実施の形態】この発明の一実施の形態を以下図
面に基づいて詳述する。図面は人の顔を撮影して照合す
る顔画像照合システムの画像取得側に設置される顔画像
照合装置を示し、図1において、この顔画像照合装置1
1は、例えば入退室利用する扉を開閉管理する照合対象
者の認証手段として設置され、照合データ取得機能と認
証データ取得機能とを持たせて扉面の人の顔高さ位置に
取付けられ、上部には顔を照らすための照明装置12を
有し、中間部にはカメラ13と、人検知センサ14と、
照合結果表示LED15と、照合開始ボタン16と、注
視マーク17とを配設し、下部には暗証キー(テンキ
ー)18を配置している。
【0013】照明装置12は複数の照明用LEDを配列
して、前方の顔高さ位置に向けて照明する。これによ
り、カメラ13に近付いて来た人の顔の凹凸状態を鮮明
に照らしてカメラ13の顔画像取得性能を高めている。
【0014】上述のカメラ13はCCDカメラ等を用い
て顔画像を撮影し、このカメラ13の前面に人が近付け
ば、反射型赤外線センサ等の人検知センサ14により人
が近付いたことを検知し、さらに照合開始ボタン16が
押下操作されると、照合対象者の照合要請と判定してカ
メラ13の撮影が開始され、取得した画像に基づいて照
合を開始する。このとき、照合した照合対象者の一致、
不一致の照合結果が照合結果表示LED15に表示出力
される。この照合結果表示LED15は色別の2個のL
EDの一方に青色や赤色の判定結果を点灯させて、一目
で照合の適否を認識できるようにしている。
【0015】上述の照合利用に際しては、照合開始ボタ
ン16に限らず、暗証キー18を代用あるいは併用して
認証利用することができる。
【0016】このようにして取得した照合データは、接
続ケーブルまたは無線を介して認証監視側の後述するセ
ンタ装置21に導かれ、ここで照合データの適否が判定
される。
【0017】また、21をセンタ装置とせず、顔画像照
合装置11の付近に設置して顔画像照合装置11の制御
ユニットとして構成してもよい。
【0018】また、センタ装置21に複数の顔画像照合
装置11を接続するようにしてもよい。
【0019】図2は顔画像照合システムの制御回路ブロ
ック図を示し、顔画像照合装置11に設けられた各機器
を制御するセンタ装置21によって制御管理される。こ
のセンタ装置21のCPU22は格納されたプログラム
の処理手順に沿って各回路装置を制御し、その制御デー
タをメモリ23に記憶する。
【0020】画像キャプチャ24はカメラ13で撮影し
た画像を取得し、これをメモリ23に記憶させる。ま
た、取得した画像は表示制御部25を介して監視用にモ
ニタ26に表示させる。
【0021】第1入出力制御部27は顔画像照合装置1
1に備えられる照明装置12、人検知センサ14、照合
結果表示LED15、照合開始ボタン16の各入出力デ
ータを制御し、第2入出力制御部28は認証監視用のキ
ーボード29からの入力を制御する。
【0022】RS232C通信部30は暗証キー18か
らの入力データをCPU22に伝送する通信接続機能を
有している。
【0023】登録ファイルDBは顔画像登録時のデータ
ベースファイルとして設けられ、ここに各登録者の顔画
像特徴量のデータが保存される。
【0024】そして、CPU22はカメラ13で撮影し
た照合対象者の顔画像情報と予め登録した登録情報とを
照合することにより、照合した判定結果に基づいて入退
室許容または入退室規制を施す。
【0025】次に、照合対象者毎に設定される登録デー
タの更新処理について説明する。図3はセンタ装置21
のデータ処理動作を示し、先ず、画像取得部31で画像
を取得する。そのときの画像取得部31に取込まれた顔
画像(取得データ)は照合部32において、登録データ
ファイル38に予め記録されている顔認証用の登録デー
タ{登録者ID+(顔画像+特徴量)×n}と照合し、
その認証結果および画像の履歴データを履歴管理部33
で管理し、最終的に1履歴分の履歴データ(取得日時+
顔画像+特徴量+照合結果ID)を履歴データファイル
34に記憶させる。
【0026】このとき、1アクセスして照合する度に、
最適化候補抽出部35で得られた履歴データからデータ
更新用の最適化候補データを抽出し、その都度、最適化
候補データファイル36に記憶される。
【0027】その後、更新時期に至った場合や更新要請
があると、最適化演算部37は最適化候補データファイ
ル36から最適化候補データ{登録者ID+(顔画像+
特徴量)×m}を求め、また登録データファイル38に
記憶されている登録データを読出し、その中から優先順
位の高いものを新登録データとし、この求めた新登録デ
ータを最適化後の新しく作った登録データとして登録デ
ータファイル38に登録する。
【0028】このように、照合時に取得した更新候補と
しての最適化データを最適化候補データファイル36に
蓄積しておいて、更新の時だけ最適化候補データと既登
録データとから新しい登録データを作って、登録データ
ファイル38に登録するものである。
【0029】次に、更新対象者を抽出するための抽出機
能を図4の抽出説明図を参照して説明する。照合対象者
を識別する手段として、通常、証明用のカードやID番
号を使用しない場合は、本人を特定する手段がない。そ
のため、実際の認識性能を信頼した上で最も照合値が高
いTOP1認識(高照合値)となった情報に基づいて、
その本人を特定し、照合データのエラー率を計算してい
る。また、照合エラーとなる条件としては、高照合値を
得て本人の特定ができても、そのエラーの判断基準とな
るconfidence値(照合信頼度)が低いために
拒否される場合が殆どである。
【0030】したがって、実際の認識時の判定基準とな
る第1閾値L1 よりも低めの領域を考慮した第2閾値L
2 を設定してエラー率を計算する。その第2閾値L2 よ
りも、さらに低い照合信頼度を示す場合は信頼度が低い
ため未登録者と判断し、エラー率計算の対象としない。
【0031】第1閾値L1 より高い値を示す上部領域A
1 は、照合信頼度が高く、認識OKとなる領域である。
【0032】第1閾値L1 と第2閾値L2 との間の中間
領域A2 は、照合対象者が横を向いていたり、傾いてい
るなど微妙な変化により判定された領域であり、本人で
あることが略認められるが、確定し難い中間の照合信頼
度であって、エラー率計算時にNGと判断する領域であ
る。
【0033】第2閾値L2 以下の下部領域A3 は、明ら
かに他人と認めたり、照合要素が極めて低い場合であ
り、エラー率の計算時に未登録者と判断し、認識時には
NGと判断する領域である。
【0034】上述のエラー率算出時の閾値は、FAR
(False AcceptanceRate他人受理
率)と、FRR(False Rejection R
ate本人拒否率)との関係を考慮して決定する。
【0035】FARは他人を誤って受け入れてしまうエ
ラーの発生率であり、FRRは登録した本人を誤って拒
否してしまうエラーの発生率である。このため、一方を
上げれば他方は下がるという正反対の関係にあることか
ら、各セキリュティシステムが要求するニーズに応じて
調整する。
【0036】次に、更新対象者の抽出処理動作を図5の
フローチャートを参照して説明する。今、顔画像照合装
置11の前に人が来て照合開始ボタン16が押下される
と、CPU22は照合開始ボタン16が押下された直後
の照合対象者の顔画像をカメラ13により取得し、この
取得した顔画像データに基づいてCPU22は顔の位置
を検索して顔らしさの高い部分を切出し、その照合時の
特徴となる目、鼻、口などの顔の特徴量を抽出して照合
対象者の認識処理を行い(ステップn1 )。
【0037】そのときの照合率が最も高い照合対象者
(例えばAさん)を抽出して特定する(ステップn2
)。
【0038】このとき、照合信頼度を判定し、第1閾値
L1 以上の上部領域A1 であれば、認識OKと判断し、
本人であると判定する(ステップn3 )。
【0039】これに対し、照合信頼度が第2閾値L2 以
下と判断した場合は(ステップn4)、明らかに照合不
一致で未登録者と判断する(ステップn5 )。
【0040】また、第1閾値L1 と第2閾値L2 との間
の中間領域A2 であれば、僅かの撮影時の変化で照合エ
ラーと判定されてしまった領域なので照合信頼度が中間
の照合エラーとして取扱われ、そのエラー発生回数が計
数される。そして、登録データの更新時には、画像デー
タ以外にエラー発生回数、日付、メガネの有無などを含
めて更新データに用いる。
【0041】このようにして抽出された更新対象者は、
図6に示すように、エラー率の高い人が登録画像の最適
な入替え候補者としてリストアップされる。例えば、図
6においては、更新要マーク61が付された2名が表示
されている。したがって、登録データ更新時に照合管理
者はエラー率を考慮して求めた更新要マーク61順の更
新候補者順に更新すればよい。
【0042】次に、最適化候補データを抽出するための
抽出機能を図7の抽出説明図を参照して説明する。顔画
像照合装置11が利用された日々のアクセス時に得られ
る履歴データを元に最適化候補データファイル36を作
成する。この最適化候補データファイル36は予め定め
られた規定枚数を保持しており、照合管理者が登録デー
タの更新を行いたい更新要請時に、何時でも更新ができ
るように作成される。
【0043】最適化候補データファイル36に追加され
るデータは、図4で示した上部領域A1 と中間領域A2
の更新に有効なデータを使用する。中間領域A2 のデー
タを使用する理由は、この中間領域A2 のデータは通常
のアクセス状態と異なる変化要素を持った状態(姿勢、
表情)のものが主に含まれるからである。
【0044】このようなデータを登録データに使用する
ことで、登録データのバリエーションを増やし、性能を
向上することができる。
【0045】例えば、最適化候補データファイル36の
規定枚数が8枚のときは、初期運用時にあっては空の管
理枚数の状態(図7の左側)に有り、これより規定枚数
に達するまで順次追加して行くものであり、図7の右側
においては、2枚登録設定した場合を示す。
【0046】これに対し、図8に示すように、登録デー
タファイル38が一杯のときは、優先順位の高い順に決
定される最適化処理を行い、この最適化処理に基づいて
登録データファイル38の更新を行う。図8において
は、2枚入替えた場合を示す。
【0047】次に、不適切画像の目視確認および属性情
報の付加機能を図9の説明図を参照して説明する。上述
の自動で選択された登録データファイル38には、人物
以外の画像など不適切な画像、あるいは他人の画像が混
在する可能性がある。
【0048】したがって、それらのデータを目視で確認
し、更新前に削除する必要がある。また、メガネの有無
情報など照合時に認識できない情報なども、この時点で
付加することができる。
【0049】例えば、図9(A)における上下に平行す
る4列ずつの8枚の画像の中から右上隅の顔画像が移っ
ていない不適切な画像91がある場合、また同図の左下
隅より2列目の位置には他人の画像が写っている不適切
な画像92がある場合は、図9(B)に示すように、こ
れらを削除して6枚の登録画像に変更し、次の更新処理
に備える。
【0050】次に、削除データ抽出機能を図10の説明
図を参照して説明する。この削除データの抽出に際して
は、先ず、既存登録画像の取得日時および照合使用頻度
から削除するデータを決定する。ここで使用頻度とは、
照合時に照合対象用の登録画像として使用された頻度の
ことをいい、アクセス毎に算出する。削除する対象とし
ては使用頻度の低いもの順、また使用頻度が同じ場合に
は取得日時の古いもの順に削除する。
【0051】また、既述した属性情報を使用して削除す
る条件を限定することもできる。例えば、図10(A)
に示すように、8枚の規定枚数の既存登録画像101に
あっては、取得日時と、使用頻度と、メガネの有無とを
抽出した登録データを表している。この画像から照合管
理者が目視確認により削除することができ、一部削除し
た画像結果(削除画像)102を図10(B)に示す。
【0052】その後、メガネの有無情報を使用してメガ
ネ有無のデータを均等に更新するようにした更新画像1
03を、図10(C)に示す。
【0053】メガネの有無により、画像処理上かなり異
なって見えるため、メガネの装着有無に拘らずメガネ利
用者を適切に処理を行うために、メガネ利用者に対して
は、登録データとしてメガネ有りの画像とメガネ無しの
画像の両方を用意しておくことが望ましい。
【0054】この場合、メガネ利用者に関しては、同一
のメガネ利用者に対してメガネを外した状態も予め登録
しておいて、メガネ利用者に対する照合性能を高めてい
る。これにより、メガネに対しても最新の登録データの
管理が図れる。
【0055】図11は最適化候補データファイル36の
更新処理図を示し、この最適化候補データファイル36
の更新処理図は、図11(A)に示すように、例えば合
計10枚の取得データを総当りで照合を行い照合信頼度
のマトリクスを作成する。
【0056】次に、その中で各照合データ毎の照合信頼
度の平均値を算出する。この平均値データは値の高い
程、最適化候補データファイル36の中での類似した画
像が多いことを表している。すなわち、平均値の高いも
のが最も出現頻度が高く、低いものは出現頻度の低いも
のということになる。
【0057】したがって、この出現頻度の高いものから
低いもの全てを登録画像として登録することで認識性能
を向上することが可能になる。全ての取得したデータを
登録することは、実際には不可能であり、システムの制
約(メモリ、ディスク容量など)のため枚数が規制され
る。
【0058】したがって、照合信頼度の平均値順にサー
チしたテーブル{図11(B)参照}より、照合信頼度
の高いものだけでなく、照合信頼度の高いものから低い
ものまでを含めて均等にデータを抜出すことで、簡易的
に出現データのバリエーションを確保することができ
る。
【0059】尚、照合信頼度の高いデータばかりを抜き
出すことは、照合精度を上げるために一見良いように見
えるが、必ずしもこれは正しくない。
【0060】というのは、照合信頼度の高いデータ同士
は、互いに良く似ているため、バリエーションを確保す
るという観点では好ましくない。
【0061】従って、照合信頼度の低いデータをあえて
抜き出すようにすることにより、最適化候補データファ
イル36および登録データファイル38のバリエーショ
ンを確保することができる。
【0062】上述のように、普段から登録データを更新
するための候補データを最適登録データベースに蓄積し
ておき、更新指示にしたがって登録データと最適化候補
データとを比較し、優先順位の高いものから新登録デー
タとして順次登録して行くため、登録データの自動化更
新を促進して、照合管理者による信頼性の低い時間と手
間のかかる更新作業をなくすことができる。
【0063】この発明の構成と、上述の一実施の形態の
構成との対応において、この発明の生体照合装置は、実
施の形態の顔画像照合装置11に対応し、以下同様に、
生体情報は、顔画像に対応し、生体情報取得手段は、カ
メラ13および画像取得部31に対応し、登録データ記
憶手段は、登録ファイルDBおよび登録データファイル
38に対応し、照合手段は、照合部32に対応し、最適
化候補データ抽出手段および登録データ更新対象者抽出
手段は、最適化候補抽出部35に対応し、最適化候補デ
ータ記憶手段および登録候補データ記憶手段は、最適化
候補データファイル36に対応し、更新記憶手段、エラ
ー率算出手段および登録データ更新対象者出力手段は、
CPU22、最適化演算部37および登録データファイ
ル38に対応するも、この発明は、請求項に示される技
術思想に基づいて応用することができ、上述の一実施の
形態の構成のみに限定されるものではない。
【0064】例えば、上述の一実施の形態では顔画像デ
ータや認証データの取得側と、これらを認証するセンタ
装置21側とに分離構成したが、これに限らず、データ
取得側に照合及び認証機能を単独に持たせて一体的に構
成することもできる。また、生体情報の一例に顔画像を
例にとって示したが、指紋情報や声紋情報により照合対
象者を判定するように構成することもできる。
【0065】
【発明の効果】この発明によれば、登録データの更新に
使用する各々のデータが自動的に収集されて準備されて
いるため、照合管理者が選択する必要がなく、短時間に
正確に適切なデータを更新できる。このため、更新時に
削除する画像を照合管理者が選ぶ必要がなく、自動的に
最適なデータを選択することができ、不適切なデータの
更新や更新不要データの無用な更新を解消できる。この
結果、高照合性能および高セキリュティ性を有する照合
システムを構築することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】 顔画像照合装置を示す正面図。
【図2】 顔画像照合システムの制御回路ブロック図。
【図3】 センタ装置の制御動作説明図。
【図4】 更新対象者の抽出機能を表す抽出説明図。
【図5】 更新対象者の抽出処理動作を示すフローチャ
ート。
【図6】 更新対象者の抽出画面例を示す表示図。
【図7】 最適化候補データの初期登録状態を示す抽出
説明図。
【図8】 最適化候補データの抽出登録状態を示す抽出
説明図。
【図9】 不適切画像の目視確認および属性情報の付加
機能を表す説明図。
【図10】 削除データの抽出機能を表す説明図。
【図11】 最適化候補データファイルの更新処理図。
【符号の説明】
11…顔画像照合装置 13…カメラ 21…センタ装置 31…画像取得部 32…照合部 35…最適化候補抽出部 37…最適化演算部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 櫻木 美春 京都市下京区塩小路通堀川東入南不動堂町 801番地 オムロン株式会社内 (72)発明者 岩尾 博之 京都市下京区塩小路通堀川東入南不動堂町 801番地 オムロン株式会社内 Fターム(参考) 5B043 AA09 BA04 CA10 DA05 FA03 FA08 FA10

Claims (15)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】生体情報を取得する生体情報取得手段と、
    登録データを記憶する登録データ記憶手段と、前記取得
    した生体情報を前記登録データと照合する照合手段とを
    備えた生体照合装置において、 前記取得した生体情報からデータ更新用の最適化候補デ
    ータを抽出する最適化候補データ抽出手段と、前記最適
    化候補データ抽出手段で抽出された最適化候補データを
    記憶する最適化候補データ記憶手段と、前記最適化候補
    データ記憶手段に記憶されている最適化候補データと、
    前記登録データ記憶手段に記憶されている登録データ
    と、から優先順位の高いものを新たに登録データとして
    記憶する更新記憶手段を備えたことを特徴とする生体照
    合装置。
  2. 【請求項2】生体情報を取得する生体情報取得手段と、
    登録データを記憶する登録データ記憶手段と、前記取得
    した生体情報を前記登録データと照合する照合手段とを
    備えた生体照合装置において、 前記照合手段による照合不良の回数に応じて、更新すべ
    き登録データを出力する登録データ更新対象者出力手段
    を備えたことを特徴とする生体照合装置。
  3. 【請求項3】生体情報を取得する生体情報取得手段と、
    登録データを記憶する登録データ記憶手段と、前記取得
    した生体情報を前記登録データと照合する照合手段とを
    備えた生体照合装置において、 照合には用いられない登録候補データを記憶する登録候
    補データ記憶手段と、前記登録候補データにより前記登
    録候補データ記憶手段に記憶されている登録データを更
    新する更新記憶手段を備えたことを特徴とする生体照合
    装置。
  4. 【請求項4】照合データのエラー率を算出するエラー率
    算出手段を備え、前記エラー率算出手段により算出され
    たエラー率に基づいて更新の必要がある登録データを抽
    出する登録データ更新対象者抽出手段を備えたことを特
    徴とする請求項1、2または3記載の生体照合装置。
  5. 【請求項5】前記エラー率算出手段は、照合のために用
    いられる第1の閾値と、該第1の閾値より低く設定した
    第2の閾値とを有し、第2の閾値以下のエラーは、エラ
    ー率の算出に用いないことを特徴とする請求項4記載の
    生体照合装置。
  6. 【請求項6】前記登録データは属性情報を有し、前記属
    性情報を用いて前記更新記憶手段による更新を行うこと
    を特徴とする請求項1、2または3記載の生体照合装
    置。
  7. 【請求項7】前記属性情報は、日付データまたは照合に
    用いられた回数またはその両方であることを特徴とする
    請求項6記載の生体照合装置。
  8. 【請求項8】前記属性情報は、メガネの有無を含むこと
    を特徴とする請求項6または7記載の生体照合装置。
  9. 【請求項9】前記登録データは所定数の画像データを有
    し、前記更新記憶手段は、所定数の画像データの中から
    所定数を更新することを特徴とする請求項1、2または
    3記載の生体照合装置。
  10. 【請求項10】前記最適化候補データ抽出手段は、照合
    が行われる度に抽出を行うことを特徴とする請求項1、
    2または3記載の生体照合装置。
  11. 【請求項11】前記最適化候補データ抽出手段は、照合
    信頼度の低い画像データを抽出することを特徴とする請
    求項1、2または3記載の生体照合装置。
  12. 【請求項12】前記最適化候補データ抽出手段は、照合
    不良となった画像データも抽出することを特徴とする請
    求項1、2または3記載の生体照合装置。
  13. 【請求項13】前記最適化候補データ抽出手段で抽出さ
    れた最適化候補データを記憶する最適化候補データ記憶
    手段と、前記最適化候補データ記憶手段に記憶されてい
    る最適化候補データと、前記登録データ記憶手段に記憶
    されている登録データと、から優先順位の高いものを新
    たに登録データとして記憶する更新記憶手段と、をセン
    タ装置に備えたことを特徴とする生体照合システム。
  14. 【請求項14】生体情報の画像を取得し、この取得した
    画像と予め記憶手段に記憶している登録データとを照合
    する生体照合方法において、 前記取得した生体情報の履歴データからデータ更新用の
    最適化候補データを抽出し、この抽出した最適化候補デ
    ータと、前記登録データと、から優先順位の高いものを
    登録データとして更新することを特徴とする生体照合方
    法。
  15. 【請求項15】履歴から登録候補データを抽出するステ
    ップと、抽出された登録候補データを記憶するステップ
    と、登録候補データを用いて照合用の登録データを更新
    するステップと、を備えた生体照合装置およびシステム
    の登録データ更新方法。
JP2001060269A 2001-03-05 2001-03-05 生体照合装置、生体照合システム、生体照合方法および登録データ更新方法 Pending JP2002259980A (ja)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2001060269A JP2002259980A (ja) 2001-03-05 2001-03-05 生体照合装置、生体照合システム、生体照合方法および登録データ更新方法
SG200201229A SG113407A1 (en) 2001-03-05 2002-03-01 Living body collating device, living body collating system, living body collating method and registration data renewing method
US10/085,032 US7236614B2 (en) 2001-03-05 2002-03-01 Device, system, and method for identifying living bodies and renewing registration data
CNB021067392A CN1243321C (zh) 2001-03-05 2002-03-05 生物体核对装置、系统、方法及登录数据的更新方法
GB0205146A GB2378029B (en) 2001-03-05 2002-03-05 Living body collating device, living body collating system, living body collating method and registration data renewing method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2001060269A JP2002259980A (ja) 2001-03-05 2001-03-05 生体照合装置、生体照合システム、生体照合方法および登録データ更新方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2002259980A true JP2002259980A (ja) 2002-09-13

Family

ID=18919713

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2001060269A Pending JP2002259980A (ja) 2001-03-05 2001-03-05 生体照合装置、生体照合システム、生体照合方法および登録データ更新方法

Country Status (5)

Country Link
US (1) US7236614B2 (ja)
JP (1) JP2002259980A (ja)
CN (1) CN1243321C (ja)
GB (1) GB2378029B (ja)
SG (1) SG113407A1 (ja)

Cited By (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006014945A (ja) * 2004-07-01 2006-01-19 Hitachi Ltd 生体情報更新システム、生体情報更新方法、および生体情報更新プログラム
JP2006187387A (ja) * 2005-01-04 2006-07-20 Hitachi Ltd 生体情報更新管理システム、生体情報更新管理方法、および生体情報更新管理プログラム
JP2007047931A (ja) * 2005-08-08 2007-02-22 Sharp Corp 携帯情報端末装置
JP2007179224A (ja) * 2005-12-27 2007-07-12 Omron Corp 情報処理装置および方法、並びにプログラム
JP2007183798A (ja) * 2006-01-06 2007-07-19 Hitachi Omron Terminal Solutions Corp 生体情報処理装置および自動取引装置
JP2007213126A (ja) * 2006-02-07 2007-08-23 Konica Minolta Holdings Inc 個人照合装置及び個人照合方法
JP2007304763A (ja) * 2006-05-10 2007-11-22 Secom Co Ltd 顔画像照合装置
JP2008033810A (ja) * 2006-07-31 2008-02-14 Secom Co Ltd 顔画像照合装置
JP2009525634A (ja) * 2006-01-31 2009-07-09 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション 署名検証のためのローリング登録の方法及び装置
JP2010061528A (ja) * 2008-09-05 2010-03-18 Fujitsu Ltd 生体認証装置、生体認証プログラム及び生体認証方法
JP2010231320A (ja) * 2009-03-26 2010-10-14 Fujitsu Ltd 生体情報処理装置および方法
JP2013077068A (ja) * 2011-09-29 2013-04-25 Sogo Keibi Hosho Co Ltd 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
JP2014086042A (ja) * 2012-10-26 2014-05-12 Secom Co Ltd 顔認証装置
JP2014112395A (ja) * 2014-01-06 2014-06-19 Fujitsu Ltd 生体認証装置、生体認証方法、および記憶媒体
JP2014115784A (ja) * 2012-12-07 2014-06-26 Secom Co Ltd 顔認証装置
JP2014526755A (ja) * 2011-09-27 2014-10-06 インテル・コーポレーション メモリが制限された環境における顔認識性能を改善するべく基準顔データベースを管理するための方法、装置およびコンピュータ可読記録媒体
EP2874098A1 (en) 2013-11-15 2015-05-20 Omron Corporation Image recognition apparatus and data registration method for image recognition apparatus
JP2020095727A (ja) * 2018-12-14 2020-06-18 技嘉科技股▲ふん▼有限公司Giga−Byte Technology Co.,Ltd. 顔認証の方法、装置、およびコンピュータが読出し可能な非一過性媒体
JP2022133407A (ja) * 2017-06-30 2022-09-13 キヤノンマーケティングジャパン株式会社 情報処理システム、情報処理方法、プログラム
WO2023139786A1 (ja) * 2022-01-24 2023-07-27 日本電気株式会社 認証装置、システム、方法、及びコンピュータ可読媒体
WO2023166553A1 (ja) * 2022-03-01 2023-09-07 日本電気株式会社 更新通知装置、認証装置、更新通知方法、及びコンピュータ可読媒体

Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI278782B (en) * 2001-08-24 2007-04-11 Toshiba Corp Personal recognition apparatus
JP2003346149A (ja) * 2002-05-24 2003-12-05 Omron Corp 顔照合装置および生体情報照合装置
DE10348109A1 (de) * 2003-10-16 2005-05-19 Bayerische Motoren Werke Ag Verfahren und Vorrichtung zur Sichtbarmachung einer Fahrzeugumgebung
US7697026B2 (en) * 2004-03-16 2010-04-13 3Vr Security, Inc. Pipeline architecture for analyzing multiple video streams
WO2005119576A2 (en) * 2004-06-01 2005-12-15 Ultra-Scan Corporation Fingerprint image database and method of matching fingerprint sample to fingerprint images
US8130285B2 (en) * 2005-04-05 2012-03-06 3Vr Security, Inc. Automated searching for probable matches in a video surveillance system
JP2007052598A (ja) * 2005-08-17 2007-03-01 Oki Electric Ind Co Ltd 自動取引システム
US8031981B2 (en) * 2007-12-21 2011-10-04 Daon Holdings Limited Method and systems for generating a subset of biometric representations
JP5900052B2 (ja) * 2012-03-15 2016-04-06 オムロン株式会社 登録判定装置、その制御方法および制御プログラム、並びに電子機器
WO2017006749A1 (ja) * 2015-07-03 2017-01-12 株式会社日立国際電気 画像処理装置および画像処理システム
WO2017043132A1 (ja) * 2015-09-08 2017-03-16 日本電気株式会社 顔認識システム、顔認識方法、表示制御装置、表示制御方法および表示制御プログラム

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5067162A (en) * 1986-06-30 1991-11-19 Identix Incorporated Method and apparatus for verifying identity using image correlation
JP2886575B2 (ja) 1989-10-30 1999-04-26 株式会社アルファ 指紋認識方法及びその装置
US5210797A (en) * 1989-10-30 1993-05-11 Kokusan Kinzoku Kogyo Kabushiki Kaisha Adaptive dictionary for a fingerprint recognizer
JP2875053B2 (ja) * 1991-04-19 1999-03-24 富士通株式会社 登録済み指紋特徴点の更新方法
US5550928A (en) * 1992-12-15 1996-08-27 A.C. Nielsen Company Audience measurement system and method
JP2949555B2 (ja) 1994-03-31 1999-09-13 富士通電装株式会社 指紋認識用辞書登録更新方法
US5815252A (en) * 1995-09-05 1998-09-29 Canon Kabushiki Kaisha Biometric identification process and system utilizing multiple parameters scans for reduction of false negatives
WO1997013217A1 (fr) * 1995-10-05 1997-04-10 Fujitsu Denso Ltd. Procede d'enregistrement des empreintes digitales et appareil pour classer ces empreintes
US5995641A (en) * 1996-08-26 1999-11-30 Fujitsu Denso Ltd. Fingerprint identification device and method of using same
AU5114498A (en) 1996-12-04 1998-06-29 Dew Engineering And Development Limited Biometric security encryption system
US5991429A (en) * 1996-12-06 1999-11-23 Coffin; Jeffrey S. Facial recognition system for security access and identification
US6275601B1 (en) * 1997-03-05 2001-08-14 Fujitsu Denso Ltd. Fingerprinting judging method
US5959541A (en) * 1997-09-23 1999-09-28 Accu-Time Systems, Inc. Biometric time and attendance system with epidermal topographical updating capability
JP3621245B2 (ja) * 1997-12-12 2005-02-16 株式会社東芝 人物認識装置、人物認識方法、および、人物認識プログラムの記録媒体
JP2000090264A (ja) * 1998-09-11 2000-03-31 Omron Corp 生体照合方法およびその装置

Cited By (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006014945A (ja) * 2004-07-01 2006-01-19 Hitachi Ltd 生体情報更新システム、生体情報更新方法、および生体情報更新プログラム
JP4642478B2 (ja) * 2005-01-04 2011-03-02 株式会社日立製作所 生体情報更新管理システム、生体情報更新管理方法、および生体情報更新管理プログラム
JP2006187387A (ja) * 2005-01-04 2006-07-20 Hitachi Ltd 生体情報更新管理システム、生体情報更新管理方法、および生体情報更新管理プログラム
JP2007047931A (ja) * 2005-08-08 2007-02-22 Sharp Corp 携帯情報端末装置
JP4646731B2 (ja) * 2005-08-08 2011-03-09 シャープ株式会社 携帯情報端末装置
JP2007179224A (ja) * 2005-12-27 2007-07-12 Omron Corp 情報処理装置および方法、並びにプログラム
JP2007183798A (ja) * 2006-01-06 2007-07-19 Hitachi Omron Terminal Solutions Corp 生体情報処理装置および自動取引装置
JP2009525634A (ja) * 2006-01-31 2009-07-09 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション 署名検証のためのローリング登録の方法及び装置
JP2007213126A (ja) * 2006-02-07 2007-08-23 Konica Minolta Holdings Inc 個人照合装置及び個人照合方法
JP2007304763A (ja) * 2006-05-10 2007-11-22 Secom Co Ltd 顔画像照合装置
JP2008033810A (ja) * 2006-07-31 2008-02-14 Secom Co Ltd 顔画像照合装置
JP2010061528A (ja) * 2008-09-05 2010-03-18 Fujitsu Ltd 生体認証装置、生体認証プログラム及び生体認証方法
JP2010231320A (ja) * 2009-03-26 2010-10-14 Fujitsu Ltd 生体情報処理装置および方法
JP2014526755A (ja) * 2011-09-27 2014-10-06 インテル・コーポレーション メモリが制限された環境における顔認識性能を改善するべく基準顔データベースを管理するための方法、装置およびコンピュータ可読記録媒体
US9298976B2 (en) 2011-09-27 2016-03-29 Intel Corporation Method, apparatus and computer readable recording medium for managing a reference face database to improve face recognition performance under a restricted memory environment
JP2013077068A (ja) * 2011-09-29 2013-04-25 Sogo Keibi Hosho Co Ltd 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
JP2014086042A (ja) * 2012-10-26 2014-05-12 Secom Co Ltd 顔認証装置
JP2014115784A (ja) * 2012-12-07 2014-06-26 Secom Co Ltd 顔認証装置
EP2874098A1 (en) 2013-11-15 2015-05-20 Omron Corporation Image recognition apparatus and data registration method for image recognition apparatus
US20150139492A1 (en) * 2013-11-15 2015-05-21 Omron Corporation Image recognition apparatus and data registration method for image recognition apparatus
US9734163B2 (en) 2013-11-15 2017-08-15 Omron Corporation Image recognition apparatus and data registration method for image recognition apparatus
JP2014112395A (ja) * 2014-01-06 2014-06-19 Fujitsu Ltd 生体認証装置、生体認証方法、および記憶媒体
JP2022133407A (ja) * 2017-06-30 2022-09-13 キヤノンマーケティングジャパン株式会社 情報処理システム、情報処理方法、プログラム
JP7299543B2 (ja) 2017-06-30 2023-06-28 キヤノンマーケティングジャパン株式会社 情報処理システム、情報処理方法、プログラム
JP2020095727A (ja) * 2018-12-14 2020-06-18 技嘉科技股▲ふん▼有限公司Giga−Byte Technology Co.,Ltd. 顔認証の方法、装置、およびコンピュータが読出し可能な非一過性媒体
US11651622B2 (en) 2018-12-14 2023-05-16 Giga-Byte Technology Co., Ltd. Method, device and non-transitory computer readable medium of facial recognition
WO2023139786A1 (ja) * 2022-01-24 2023-07-27 日本電気株式会社 認証装置、システム、方法、及びコンピュータ可読媒体
WO2023166553A1 (ja) * 2022-03-01 2023-09-07 日本電気株式会社 更新通知装置、認証装置、更新通知方法、及びコンピュータ可読媒体

Also Published As

Publication number Publication date
GB2378029A (en) 2003-01-29
CN1374617A (zh) 2002-10-16
US20020136434A1 (en) 2002-09-26
US7236614B2 (en) 2007-06-26
CN1243321C (zh) 2006-02-22
SG113407A1 (en) 2005-08-29
GB0205146D0 (en) 2002-04-17
GB2378029B (en) 2005-02-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2002259980A (ja) 生体照合装置、生体照合システム、生体照合方法および登録データ更新方法
US7120278B2 (en) Person recognition apparatus
US7330570B2 (en) Face collation apparatus and biometrics data collation apparatus
TWI254254B (en) Person recognizing apparatus, person recognizing method and passage controller
US7158657B2 (en) Face image recording system
KR100944172B1 (ko) 생체 인증 방법 및 생체 인증 시스템
JPH11167632A (ja) 本人特定装置
JP2002123824A (ja) 画像比較装置、画像比較方法、画像比較センタ装置および画像比較システム
JP5564414B2 (ja) 生体認証システム及び生体認証方法
JP2004234355A (ja) 人物認識装置、人物認識方法および通行制御装置
JP2006031103A (ja) 生体認証装置、生体認証方法および通行制御装置
US20020144127A1 (en) Apparatus, system and method for personal identification
JP2005292994A (ja) 人物認識装置と通行制御装置
US20040230811A1 (en) Authentication system and method allowing for selection of a location to perform various authentication operations
JP2004310287A (ja) 人物認識装置および通行制御装置
JP2005202732A (ja) 生体照合装置、生体照合方法および通行制御装置
JP4767751B2 (ja) 顔画像照合装置
JP2005107588A (ja) 人物照合システムおよび入退室管理システム
JP2005063173A (ja) 生体認証装置および通行制御装置
JP2004157923A (ja) 人物認識装置、人物認識方法および通行制御装置
JP2006293913A (ja) 人物認識装置、人物認識方法および人退場管理システム
JP2004139259A (ja) 人物認識装置、人物認識方法および通行制御装置
JP2020201988A (ja) 顔認証装置
JP2001357391A (ja) 画像照合装置
JP2006072823A (ja) Id判別装置

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20041015

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20070607

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20070612

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20070810

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20070911

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20080129