JP2008123100A - 情報処理装置および方法、並びにプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】低コストで高速に身長を推定することを可能にし、高い精度で高速に顧客の来店情報を管理する。
【解決手段】特徴量抽出部231は、入口カメラ42により撮像された画像上における、照合対象者の顔画像の特徴量を抽出し、身長推定部212bは、撮像された画像上における、照合対象者の属性として身長を推定し、抽出部233は、生体情報DB22に予め登録された登録者のうち、推定された属性を備えた登録者を抽出し、類似度判定部235は、抽出された登録者の顔画像と、照合対象者の顔画像とを、前記顔画像の特徴量に基づいて照合し、前記照合対象者が前記登録者であるか否かを判定する。本発明は、監視システムに適用することができる。
【選択図】図11

Description

本発明は、情報処理装置および方法、並びにプログラムに関し、特に、顧客の来店情報の管理または分析をより高い精度で高速に実現できるようにした情報処理装置および方法、並びにプログラムに関する。

マスコミなどで取り上げられる検索者などの情報は、性別、年代、身長、服装などを手がかりとすることが多い。このことから、人物を照合する方法として、顔の特徴点を元に、本人の照合を実施し、合わせて性別や年代の属性要素を付加することが多い。

しかしながら、照合と属性要素は独立しており、照合の際に属性を参考にすることがなく、顔の特徴点から照合結果だけ抽出することで、明らかに属性の異なる人物が抽出されることがあり、見た目に信頼感を損ねることがあった。

そこで、性別や年代などを個別の画像から照合に付加する要素として取り込むことが可能であるが、手がかりに含まれていることが多い身長については推定する手段が確立されておらず、各種の手法が提案されている。

例えば、身長を推定するためには、カメラ（撮像手段）を複数設置して、複数の撮像結果に基づいて、身長を推定したりするものが提案されている（特許文献1参照）。また、カメラ（撮像手段）を制御して撮像する範囲を変えて身長を推定するものが提案されている（特許文献2参照）。

特開2002-183734号公報

特開2002-278940号公報

しかしながら、以上の例においてはカメラの設置個数が増えることによりコストが増大したり、カメラを制御して撮像範囲を変化させるための処理時間が必要となるため、低コストで高速に身長を推定することができなかった。

本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、低コストで高速に身長を推定できるようにし、高い精度で高速に顧客の来店情報を管理できるようにするものである。

本発明の一側面の情報処理装置は、所定の範囲の画像を撮像する撮像手段と、前記撮像手段により撮像された画像上における、照合対象者の顔画像の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記撮像手段により撮像された前記画像上における、前記照合対象者の属性を推定する属性推定手段と、予め登録された登録者の顔画像を蓄積する蓄積手段と、前記蓄積手段に蓄積されている登録者のうち、前記推定手段により推定された属性を備えた登録者を抽出する登録者抽出手段と、前記登録者抽出手段により抽出された登録者の顔画像と、前記照合対象者の顔画像とを、前記顔画像の特徴量に基づいて照合し、前記照合対象者が前記登録者であるか否かを判定する照合判定手段と、前記照合判定手段により前記照合対象者が前記登録者であると判定された場合、前記照合対象者が前記登録者であることを通知する通知手段とを含む。

前記属性は、身長、年代、若しくは性別のいずれか、または、それらの組み合わせとすることができる。

前記属性推定手段には、前記撮像手段により撮像された画像上における、照合対象者の所定の大きさの顔画像の位置を取得する位置取得手段を含ませるようにすることができ、前記位置取得手段により取得された前記画像上における、前記照合対象者の所定の大きさの顔画像の位置に基づいて、前記顔画像の人物の前記身長を推定させるようにすることができる。

前記属性推定手段には、前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量に基づいて、前記年代を推定させるようにすることができる。

前記属性推定手段には、前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量に基づいて、前記性別を推定させるようにすることができる。

前記蓄積手段に蓄積された顔画像より所定の検索条件を満たす顔画像を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された顔画像のうち、基準顔画像および非基準顔画像を抽出する顔画像抽出手段と、前記基準顔画像の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記非基準顔画像の属性を推定する属性推定手段と、前記非基準顔画像のうち、前記推定手段により推定された属性を備えた非基準顔画像のみを抽出する該当属性非基準顔画像抽出手段と、前記該当属性非基準顔画像抽出手段により抽出された非基準顔画像と、前記基準顔画像とを、前記顔画像の特徴量に基づいて照合し、前記非基準顔画像が前記基準顔画像に類似しているか否かを判定する類似度判定手段と、前記類似度判定手段により前記非基準顔画像が前記基準顔画像に類似していると判定された場合、前記非基準顔画像を前記基準顔画像のグループとして登録するグループ登録手段とをさらに含ませるようにすることができる。

本発明の一側面の情報処理方法は、所定の範囲の画像を撮像する撮像ステップと、前記撮像ステップの処理により撮像された画像上における、照合対象者の顔画像の特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、前記撮像ステップの処理により撮像された前記画像上における、前記照合対象者の属性を推定する属性推定ステップと、予め登録された登録者の顔画像を蓄積する蓄積ステップと、前記蓄積ステップの処理で蓄積されている登録者のうち、前記推定ステップの処理により推定された属性を備えた登録者を抽出する登録者抽出ステップと、前記登録者抽出ステップの処理により抽出された登録者の顔画像と、前記照合対象者の顔画像とを、前記顔画像の特徴量に基づいて照合し、前記照合対象者が前記登録者であるか否かを判定する照合判定ステップと、前記蓄積ステップの処理により蓄積されている予め登録された登録者の顔画像と、前記照合対象者の顔画像とを、前記顔画像の特徴量および前記属性推定ステップの処理により推定された属性に基づいて照合し、前記照合対象者が前記登録者であるか否かを判定する照合判定ステップと、前記照合判定ステップの処理により前記照合対象者が前記登録者であると判定された場合、前記照合対象者が前記登録者であることを通知する通知ステップとを含む。

本発明の一側面のプログラムは、所定の範囲の画像を撮像する撮像ステップと、前記撮像ステップの処理により撮像された画像上における、照合対象者の顔画像の特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、前記撮像ステップの処理により撮像された前記画像上における、前記照合対象者の属性を推定する属性推定ステップと、予め登録された登録者の顔画像を蓄積する蓄積ステップと、前記蓄積ステップの処理で蓄積されている登録者のうち、前記推定ステップの処理により推定された属性を備えた登録者を抽出する登録者抽出ステップと、前記登録者抽出ステップの処理により抽出された登録者の顔画像と、前記照合対象者の顔画像とを、前記顔画像の特徴量に基づいて照合し、前記照合対象者が前記登録者であるか否かを判定する照合判定ステップと、前記照合判定ステップの処理により前記照合対象者が前記登録者であると判定された場合、前記照合対象者が前記登録者であることを通知する通知ステップとを含む処理をコンピュータに実行させる。

本発明の一側面の情報処理装置は、所定の範囲の画像が撮像され、撮像された画像上における、照合対象者の顔画像の特徴量が抽出され、撮像された前記画像上における、前記照合対象者の属性が推定され、予め登録された登録者の顔画像が蓄積され、蓄積されている登録者のうち、推定された属性を備えた登録者が抽出され、抽出された登録者の顔画像と、前記照合対象者の顔画像とが、前記顔画像の特徴量に基づいて照合され、前記照合対象者が前記登録者であるか否かが判定され、前記照合対象者が前記登録者であるか否かが判定され、前記照合対象者が前記登録者であると判定された場合、前記照合対象者が前記登録者であることが通知される。

本発明の一側面の情報処理装置における、所定の範囲の画像を撮像する撮像手段は、例えば、入口カメラであり、前記撮像手段により撮像された画像上における、照合対象者の顔画像の特徴量を抽出する特徴量抽出手段は、例えば、特徴量抽出部であり、前記撮像手段により撮像された前記画像上における、前記照合対象者の属性を推定する属性推定手段身長推定部または属性推定部であり、予め登録された登録者の顔画像を蓄積する蓄積手段は、例えば、生体情報DBであり、前記蓄積手段に蓄積されている登録者のうち、前記推定手段により推定された属性を備えた登録者を抽出する登録者抽出手段は、例えば、抽出部であり、前記登録者抽出手段により抽出された登録者の顔画像と、前記照合対象者の顔画像とを、前記顔画像の特徴量に基づいて照合し、前記照合対象者が前記登録者であるか否かを判定する照合判定手段は、例えば、類似度判定部であり、前記照合判定手段により前記照合対象者が前記登録者であると判定された場合、前記照合対象者が前記登録者であることを通知する通知手段は、例えば、通信部である。

すなわち、類似度判定部が、生体情報DBに蓄積されている登録者の顔画像と、前記照合対象者の顔画像とを、顔画像の特徴量に基づいて照合し、前記照合対象者が前記登録者であるか否かを判定する前に、抽出部が、生体情報DBに蓄積されている登録者のうち、身長推定部により推定された属性、すなわち、身長の条件を備えた登録者を抽出するので、予め身長の条件を備えた属性を有する登録者のみと照合者との特徴量に基づいて照合対象者が前記登録者であるか否かが判定されることになるので、不要な判定処理が省略されることになり、照合処理を高速にすることが可能になると供に、照合精度も向上させることが可能となる。

結果として、低コストで高速に身長を推定することが可能になると供に、高い精度で高速に顧客の来店情報を管理することが可能となる。

本発明によれば、低コストで高速に身長を推定することが可能になると供に、高い精度で高速に顧客の来店情報を管理することが可能となる。

以下に本発明の実施の形態を説明するが、本発明の構成要件と、発明の詳細な説明に記載の実施の形態との対応関係を例示すると、次のようになる。この記載は、本発明をサポートする実施の形態が、発明の詳細な説明に記載されていることを確認するためのものである。従って、発明の詳細な説明中には記載されているが、本発明の構成要件に対応する実施の形態として、ここには記載されていない実施の形態があったとしても、そのことは、その実施の形態が、その構成要件に対応するものではないことを意味するものではない。逆に、実施の形態が構成要件に対応するものとしてここに記載されていたとしても、そのことは、その実施の形態が、その構成要件以外の構成要件には対応しないものであることを意味するものでもない。

すなわち、本発明の一側面の情報処理装置は、所定の範囲の画像を撮像する撮像手段（例えば、図11の入口カメラ42）と、前記撮像手段により撮像された画像上における、照合対象者の顔画像の特徴量を抽出する特徴量抽出手段（例えば、図11の特徴量抽出部231）と、前記撮像手段により撮像された前記画像上における、前記照合対象者の属性を推定する属性推定手段（例えば、図10の身長推定部212bまたは図11の属性推定部232）と、予め登録された登録者の顔画像を蓄積する蓄積手段（例えば、図11の生体情報DB22）と、前記蓄積手段に蓄積されている登録者のうち、前記推定手段により推定された属性を備えた登録者を抽出する登録者抽出手段（例えば、図11の抽出部233）と、前記登録者抽出手段により抽出された登録者の顔画像と、前記照合対象者の顔画像とを、前記顔画像の特徴量に基づいて照合し、前記照合対象者が前記登録者であるか否かを判定する照合判定手段（例えば、図11の類似度判定部235）と、前記照合判定手段により前記照合対象者が前記登録者であると判定された場合、前記照合対象者が前記登録者であることを通知する通知手段（例えば、図11の通信部224）とを含む。

前記属性推定手段（例えば、図10の身長推定部212b）には、前記撮像手段により撮像された画像上における、照合対象者の所定の大きさの顔画像の位置を取得する位置取得手段（例えば、図10の顔画像位置検出部212a）を含ませるようにすることができ、前記位置取得手段により取得された前記画像上における、前記照合対象者の所定の大きさの顔画像の位置に基づいて、前記顔画像の人物の前記身長を推定させるようにすることができる。

前記属性推定手段（例えば、図11の属性推定部232の年代推定部232a）には、前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量に基づいて、前記年代を推定させるようにすることができる。

前記属性推定手段（例えば、図11の属性推定部232の性別推定部232b）には、前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量に基づいて、前記性別を推定させるようにすることができる。

前記蓄積手段（例えば、図21の生体情報DB22）に蓄積された顔画像より所定の検索条件を満たす顔画像を取得する取得手段（例えば、図21の顔画像取得部331）と、前記取得手段により取得された顔画像のうち、基準顔画像および非基準顔画像を抽出する顔画像抽出手段（例えば、図21の特徴量抽出部333）と、前記基準顔画像の特徴量を抽出する特徴量抽出手段（例えば、図21の特徴量抽出部333）と、前記非基準顔画像の属性を推定する属性推定手段（例えば、図21の年代推定部334または性別推定部335）と、前記非基準顔画像のうち、前記推定手段により推定された属性を備えた非基準顔画像のみを抽出する該当属性非基準顔画像抽出手段（例えば、図21の抽出部336）と、前記該当属性非基準顔画像抽出手段により抽出された非基準顔画像と、前記基準顔画像とを、前記顔画像の特徴量に基づいて照合し、前記非基準顔画像が前記基準顔画像に類似しているか否かを判定する類似度判定手段（例えば、図21の類似度判定部339）と、前記類似度判定手段により前記非基準顔画像が前記基準顔画像に類似していると判定された場合、前記非基準顔画像を前記基準顔画像のグループとして登録するグループ登録手段（例えば、図21のグループ管理DB登録部340）とをさらに含ませるようにすることができる。

本発明の一側面の情報処理方法およびプログラムは、所定の範囲の画像を撮像する撮像ステップ（例えば、図14のステップS2）と、前記撮像ステップの処理により撮像された画像上における、照合対象者の顔画像の特徴量を抽出する特徴量抽出ステップ（例えば、図14のステップS23）と、前記撮像ステップの処理により撮像された前記画像上における、前記照合対象者の属性を推定する属性推定ステップ（例えば、図14のステップS24またはS5）と、予め登録された登録者の顔画像を蓄積する蓄積ステップ（例えば、図20のステップS64）と、前記蓄積ステップの処理により蓄積されている予め登録された登録者の顔画像と、前記照合対象者の顔画像とを、前記顔画像の特徴量および前記属性推定ステップの処理により推定された属性に基づいて照合し、前記照合対象者が前記登録者であるか否かを判定する照合判定ステップ（例えば、図14のステップS28）と、前記照合判定ステップの処理により前記照合対象者が前記登録者であると判定された場合、前記照合対象者が前記登録者であることを通知する通知ステップ（例えば、図14のステップS43）とを含む。

図1は、本発明に係る遊技店の監視システムの一実施の形態の構成を示す図である。

遊技店1-1乃至1-nは、いわゆるパチンコ店、または、パチスロ店である。また、これらの遊技店1-1乃至1-nは、系列店舗または生体情報管理センタや第3者遊技店管理センタの加盟店であって、複数の店舗を統括的に管理する必要のある店舗である。各遊技店1-1乃至1-nは、生体情報管理バス6および第3者遊技店管理バス7により接続されており、それらのバスおよびインターネット等に代表される公衆通信回線網8,9を介して、相互にそれぞれ生体情報、および第3者遊技店管理情報を授受している。尚、以降において、遊技店1-1乃至1-nのそれぞれについて、特に区別する必要がない場合、単に、遊技店1と称するものとし、その他の構成についても同様に称するものとする。

生体情報管理バス6は、主に各遊技店1の生体情報認識装置21により管理される生体情報を流通させるための伝送路として機能する。また、第3者遊技店管理バス7は、主に各遊技店1の媒体貸出管理装置27により管理される媒体貸出管理情報を流通させるための伝送路として機能する。

生体情報管理センタ2は、生体情報管理センタを管理運営する事業者により使用されるサーバであり、生体情報管理データベース（以降、DBとも称する）3で管理されている登録遊技者DB252（図12）を各遊技店1により生成される未登録遊技者DB251（図12）に基づいて更新すると供に、更新した最新の登録遊技者DB252を各遊技店1の生体情報認識装置21に対して配信する。

第3者遊技店管理センタ4は、第3者遊技店管理センタを管理運営する事業者により使用されるサーバであり、第3者遊技店管理データベース（DB）5で管理されている媒体貸出管理情報からなるDBを各遊技店1より供給されてくる情報に基づいて更新すると供に、更新した最新の媒体貸出管理情報を各遊技店1の媒体貸出管理装置27に対して配信する。

保安センタ10は、公安機関、または、警備会社により管理されるサーバであり、特定の遊技店1に対して生体情報DB22により管理されている登録遊技者の中から性別、年代、および身長といった属性情報に基づいて、犯罪者や行方不明者などを検索する。

生体情報認識装置21は、カメラ38-1乃至38-m、店内カメラ40-1乃至40-p、および入口カメラ42-1乃至42-qにより撮像された画像より画像処理ユニット39-1乃至39-(m+p)および入口画像処理ユニット41-1乃至41-qにより抽出されて、生体情報バス31を介して供給されてくる顔画像の情報に基づいて、生体情報データベース22に予め登録されている顔画像と照合し、一致する場合、登録遊技者の来店を携帯端末20に通知したり、CRT（Cathode Ray Tube ）またはLCD（Liquid Crystal Display）などからなる表示部23に表示する。また、生体情報データベース22に予め登録されている顔画像と照合し、一致しない場合、生体情報認識装置21は、生体情報管理データベース3にアクセスし、未登録者として未登録遊技者DB251に登録する。

遊技店管理装置24は、いわゆるホールコンピュータと呼ばれるものであり、遊技店管理情報バス30を介して遊技台36-1乃至36-mの動作を監視している。遊技店管理装置24は、遊技台36の出玉もしくはメダルの払い出しの情報、各遊技台36-1乃至36-mの遊技者の呼び出し情報、またはエラーの発生などの監視状況に応じて、所定の処理を実行し、実行結果をCRTやLCDなどからなる表示部25に表示する。遊技店管理装置24は、精算販売機33、貸出機34、計数機35、遊技台36-1乃至36-m、および遊技台周辺端末37遊技台周辺端末37-1乃至37-mのそれぞれより供給されてくる情報を、それぞれを識別する識別情報（例えば、遊技台番号）とを対応付けて遊技台管理データベース26により管理する。

媒体貸出管理装置27は、精算販売機33、貸出機34、および計数機35からの情報に基づいて、貸し出される遊技媒体の媒体貸出管理情報を媒体貸出管理データベース29を用いて管理すると供に、媒体貸出管理データベース29に登録されている媒体貸出管理情報を更新する際、その更新情報を、第3者遊技店管理バス7および公衆通信回線網9を介して第3者遊技店管理センタ4に送る。さらに、媒体貸出管理装置27は、第3者遊技店管理バス7および公衆通信回線網9を介して第3者遊技店管理センタ4により供給されてくる媒体貸出管理情報を取得し、媒体貸出管理データベース29に蓄積させる。

貸出機34は、遊技者が遊技台36で遊技する際、現金やプリペイドカードなどにより所定の金額を受け付けると、金額に応じた個数の遊技媒体を貸し出す。この際、貸出機34は、受け付けた現金やプリペイドカードの残数などの情報と供に、貸し出した遊技媒体の個数の情報を媒体貸出管理装置27に供給する。これにより、媒体貸出管理装置27は、受け付けた現金やプリペイドカードの残数などの情報と供に、貸し出した遊技媒体の個数の情報を媒体貸出管理データベース29に登録する。

精算販売機33は、貸球を借りるための度数をつけてプリペイドカードを販売する。このとき、精算販売機33は、販売したプリペイドカードの度数を払いうけた金額を媒体貸出管理装置27に供給する。また、精算販売機33は、プリペイドカードなどの度数として貸し出した遊技媒体の残数に基づいて現金を精算して払い出す。このとき、精算販売機33は、プリペイドカードの残数と払い戻した現金の金額を媒体貸出管理装置27に供給する。

計数機35は、遊技者が遊技台36により遊技することにより獲得した遊技媒体の数を、計数し、計数結果を磁気カードやレシートなどとして出力する。

遊技台36-1乃至36-mは、遊技者により所定の操作がなされることにより、遊技を実行し、いわゆる小当たりや大当たりに応じて、遊技球、または、メダルを払い出す。

遊技台周辺端末37-1乃至37-mは、各遊技台36-1乃至36-mに対応して設けられている、いわゆる台間機であり、台間球貸機（原理的には、貸出機34と同様のもの）などが設けられている。また、遊技台周辺端末37は、遊技台36を遊技する遊技者の顔画像などの生体情報を取得し、遊技台識別情報（遊技台番号）と共に遊技台管理装置24に送信する。尚、図1においては、生体情報を取得する機能として、遊技者の顔画像を取得するカメラ38-1乃至38-mが設けられている例が示されている。

カメラ38-1乃至38-mは、例えば、図2で示されるように、各遊技台36-1乃至36-4のそれぞれの上部に設けられた台表示ランプ61-1乃至61-4の下部に図3で示されるように、読取範囲δ内に遊技者が撮像できるように設け、顔画像を撮像するようにしてもよく、このようにすることにより、各カメラIDは、同時に遊技台IDとして使用することが可能となる。

また、カメラ38-1乃至38-mは、例えば、図4で示されるように、遊技台周辺端末37-1乃至37-4に凸部71-1乃至71-4を設け、図5で示されるように読取範囲θ内に遊技者の顔画像が撮像できるように設けるようにしてもよい。

さらに、カメラ38-1乃至38-4は、例えば、図6で示されるように、遊技台36の中央部（遊技台36の盤面上）に設けるようにして、撮像するようにしてもよい。すなわち、図6の設置部81にカメラ36が設置されることにより、図7で示されるように、読取範囲φ内に遊技者を撮像する。

入口カメラ42-1乃至42-qおよび店内カメラ40-1乃至40-pは、遊技店1の店内における出入口および所定の場所に設置され、撮像した画像をそれぞれ入口画像処理ユニット41-1乃至41-qおよび画像処理ユニット39-(m+1)乃至39-(m+p)に供給する。

入口カメラ42-1乃至42-qおよび店内カメラ40-1乃至40-pは、例えば、図８で示されるように設定される。図８は、遊技店1内の入口カメラ42-1乃至42-qおよび店内カメラ40-1乃至40-pの設置例を示している。

すなわち、図8においては、出入口112-1乃至112-3が設けられており、入口カメラ42-1乃至42-3は、それぞれの出入口112より入店してくる遊技者を撮像する。また、店内カメラ40-1乃至40-10は、島設備111-1乃至111-5のそれぞれ両面をそれぞれ一列に渡って撮像できる位置に設定されている。島設備111は、両面に遊技台36が設置されており、すなわち、図中の島設備111を上下方向に挟むように設置されている。カメラ38、入口カメラ42および店内カメラ40は、いずれにおいてもパンチルトズーム機能を備えているため、図8で示されるように、店内カメラ40-1乃至40-10が配置されることにより、遊技台36で遊技する全遊技者が、店内カメラ40-1乃至40-10のいずれかで撮像できる。

さらに、店内カメラ40-aは、貸出機34の前に設けられており、店内カメラ40-bは、精算販売機33の前に設けられており、店内カメラ40-cは、計数機35の前に設けられており、それぞれ、貸出機34、精算販売機33、および計数機35を利用する遊技者を撮像することができる。

すなわち、図8で示されるように、遊技店1においては、来店する遊技者、遊技台36で遊技する遊技者、並びに、貸出機34、精算販売機33、および計数機35を利用する遊技者といった、遊技店1において遊技者が取るであろうことが想定される行動のほぼ全てを監視できるように、カメラ38、入口カメラ42、および店内カメラ40が設置されている。

次に、図9を参照して、画像処理ユニット39の構成例について説明する。

画像取得部201は、カメラ38（または、店内カメラ40）により撮像された画像を取得し、顔画像抽出部202に供給する。顔画像抽出部202は、画像取得部201より供給されてきた画像内に、顔を構成する部位の配置などのパターンにより顔画像からなる矩形画像を抽出して送信部203に供給する。送信部203は、顔画像を生体情報認識装置21に送信する。また、送信部203には、カメラIDを記憶するメモリ203aおよび時刻情報を発生するRTC（Real Time Clock）203bが内蔵されており、送信部203は、顔画像を生体情報認識装置21に送信する際、画像を供給してきたカメラ38（または、店内カメラ40）を個別に識別するカメラIDと供に、RTC203bより現在日時を読み出し、顔画像に付して生体情報認識装置21に送信する。尚、以降の説明においては、画像処理ユニット39より供給される顔画像には、このカメラIDおよび現在日時の情報が含まれているものとする。

次に、図10を参照して、入口画像処理ユニット41の構成例について説明する。尚、図10における画像取得部211および送信部213は、図9における画像取得部201および送信部203と同様の構成であるので、その説明は、適宜省略するものとする。

顔画像抽出部212は、画像取得部211より供給されてきた画像内に、顔を構成する部位の配置などのパターンにより顔画像からなる矩形画像を抽出して送信部213に供給する。その際、顔画像位置検出部212aは、抽出される顔画像からなる矩形画像のサイズが所定のサイズであるとき、画像上の顔画像が抽出される位置を検出し、検出結果を身長推定部212bに供給する。身長推定部212bは、所定のサイズの顔画像が抽出される位置に対応付けて設定されている身長の情報が記録されている身長テーブル214と照合し、顔画像の人物の身長を推定する。顔画像抽出部212は、顔画像からなる矩形画像が所定のサイズである場合、推定される身長の情報を付して送信部213に供給する。

したがって、送信部213は、顔画像を生体情報認識装置21に送信する際、画像を供給してきた入口カメラ42を個別に識別するカメラID、RTC203bより読み出される現在日時、並びに推定される属性情報としての身長の情報を、顔画像に付して生体情報認識装置21に送信する。尚、以降の説明においては、入口画像処理ユニット41により供給される顔画像は、このカメラID、現在日時の情報、および推定される属性情報としての身長の情報が含まれているものとする。

次に、図11を参照して、生体情報認識装置21の構成例について説明する。

顔画像取得部221は、入口画像処理ユニット41（または画像処理ユニット39）より供給される顔画像を取得し、照合部222に供給する。照合部222は、顔画像取得部221により取得された顔画像と、生体情報DB22に予め登録されている登録遊技者の顔画像とを照合し、類似度の高い候補となる顔画像があれば、第3候補までの顔画像を照合結果として表示部23に表示させる。また、照合部222は、類似度の高い候補となる顔画像が存在しない場合、供給されてきた顔画像を未登録遊技者データベース登録部223に供給する。

より詳細には、照合部222の特徴量抽出部231は、顔画像を識別するための特徴量を抽出して、顔画像と共に属性推定部232および抽出部233に供給する。属性推定部232は、年代推定部232aおよび性別推定部232bを備えており、それぞれを制御して、特徴量に基づいて顔画像の人物の属性として年代および性別を推定して、それぞれの推定結果である年代および性別の情報を抽出部233に供給する。

抽出部233は、属性として属性推定部232より供給されてくる年代、および性別に加えて、顔画像に付加されている身長により分類される属性情報に基づいて、属性コード付加部223aを制御して、対応する属性コードを付加させると共に、同一の属性コードを備えた顔画像を生体情報DB22より抽出して類似度計算部234に供給する。類似度計算部234は、抽出部233より生体情報DB22より抽出された属性コードにより絞り込まれた登録されている登録遊技者の顔画像の特徴量を抽出すると供に、特徴量抽出部231より供給されてくる特徴量とを用いて、生体情報DB22に登録されている登録遊技者のうち、属性コードにより絞り込まれた顔画像との類似度を求め、顔画像取得部221より供給されてきた顔画像、および、類似度が上位3位までの顔画像を類似度判定部235に供給する。より具体的には、類似度計算部234は、例えば、目と目の間隔、あごから額までの長さと、あごから鼻までの長さの比率などの各種の顔の特徴量に基づいて、それぞれの差分和、平均比率、または比率和などを類似度として求める。

類似度判定部235は、類似度計算部234より供給されてくる類似度が上位３位となる顔画像のそれぞれの類似度のうち、1位となる顔画像との類似度と、所定の閾値とを比較し、比較結果に基づいて、1位となる登録顔画像が、顔画像取得部221より供給されてきた顔画像に対して類似している場合（類似度が高い程類似していることを示す類似度の場合、所定の閾値よりも高いとき、また、類似度が低い程類似していることを示す類似度の場合、所定の閾値よりも低いとき）、上位3位となる顔画像と類似度の情報を表示部23に供給して、表示させると供に、通信部224に供給する。また、類似度判定部235は、1位となる顔画像との類似度と、所定の閾値とを比較し、比較結果に基づいて、1位となる登録顔画像が、顔画像取得部221より供給されてきた顔画像に対して類似していない場合、顔画像取得部221より供給されてきた顔画像を未登録遊技者データベース登録部223に供給する。

未登録遊技者データベース登録部223は、照合部222より未登録であるとみなされて供給されてきた、顔画像を生体情報管理データベース3の未登録遊技者DB251に登録する。

操作部225は、ボタン、マウス、または、キーボードなどから構成され、上述した類似度が上位3位となる、表示部23に表示された顔画像のいずれかが選択されるとき操作され、操作結果を通信部224に供給する。通信部224は、モデムなどから構成され、操作部225からの操作信号に基づいて、選択された顔画像を携帯端末20に配信する。

尚、ここでは、類似度は、例えば、比率和で示されるような登録遊技者として登録されている顔画像に近いほど高い値を示すものであるとし、類似度が所定の閾値よりも高い値であるとき、その類似度に対応する登録遊技者の顔画像であるものとして判定する例について説明する。しかしながら、例えば、類似度が撮像された顔画像と登録遊技者として登録されている顔画像とのそれぞれの特徴量における差分和として表現されている場合、類似度判定部235は、類似度が閾値よりも小さければ、撮像された顔画像が登録遊技者の顔画像であるとみなすことになり、または、平均比率などの場合、0乃至1の範囲で所定の値以上であって、1に近い値であれば、同一の人物であるとみなすことができる。

データベース管理部226は、生体情報管理センタ2より新たな登録遊技者DB252（図11）が配信されてくると、新たな登録遊技者DB252に基づいて、生体情報DB22を更新する。

検索部227は、生体情報DB22に蓄積されている登録遊技者の顔画像のうち、同一人物の顔画像を集めてグループ化することにより、顧客登録する。また、検索部227は、操作部225が操作されることにより供給されてくる検索条件に基づいて生体情報DB22に蓄積されている登録遊技者の情報を検索して抽出し、表示部23に表示する。尚、検索部227の詳細な構成については、図20を参照して後述する。

次に、図12を参照して、生体情報管理センタ2の構成例について説明する。

生体情報管理センタ2は、DB配信部241、DB更新部242、およびDB更新判定部243から構成されており、生体情報管理DB3に格納されている登録遊技者DB252を、未登録遊技者DB251に基づいて、更新する。より具体的には、DB更新判定部243は、時刻情報を発生するRTC（Real Time Clock)243aを内蔵しており、その内蔵されているRTC243aに基づいて、所定時間が経過すると、生体情報管理DB3にアクセスし、未登録遊技者DB251に新たな未登録遊技者が登録されたか否かを判定する。

DB更新判定部243は、未登録遊技者DB251に新たに未登録者が登録されていた場合、その旨をDB更新部242に通知する。DB更新部242は、未登録遊技者DB251にアクセスし、登録されている未登録遊技者のうち、所定回数以上登録されている未登録遊技者が存在するか否かを判定し、所定回数以上未登録遊技者として登録されている未登録遊技者が存在する場合、登録遊技者DB252を読み出して、所定回数以上登録されている未登録遊技者を登録遊技者DB252に登録して、更新する。さらに、DB更新部242は、登録遊技者DB252を更新すると、更新したことをDB配信部241に通知する。

DB配信部241は、DB更新部242より登録遊技者DB252が更新されたことを通知されると、生体情報管理DB3にアクセスし、登録遊技者DB252を読み出して、各遊技店1の生体情報認識装置21に配信する。

次に、図13を参照して、携帯端末20の構成例について説明する。

通信部271は、モデムなどで構成されており、遊技店1内の無線通信網を介して生体情報認識装置21との間でデータを授受する。また、通信部271は、生体情報認識装置21より配信されてくる、画像処理ユニット39および入口画像処理ユニット41より供給された顔画像と類似する顔画像の遊技者が来店したことを示す情報を取得し、画像処理部272に供給する。

画像処理部272は、通信部271より供給されてくる画像処理ユニット39および入口画像処理ユニット41より供給された顔画像と類似する顔画像の遊技者が来店したことを示す情報に基づいて、LCDなどにより構成される表示部273に表示する画像を生成すると供に、表示部273に表示させる。

次に、図14のフローチャートを参照して、登録遊技者来店監視処理について説明する。

ステップS1において、入口カメラ42は、撮像している画像の情報、または、出入口の扉からの信号に基づいて、出入口の扉が開いたか否かを判定し、所定の時間が経過するまで、その処理を繰り返す。

ステップS1において、扉が開いたと判定された場合、ステップS2において、入口カメラ42は、設置されている範囲の画像を撮像し、撮像した画像を入口画像処理ユニット41に供給する。入口画像処理ユニット41の画像取得部211は、供給された画像を取得し、顔画像抽出部212に供給する。

ステップS3において、顔画像抽出部212は、供給された画像より遊技者の顔画像を抽出する。より詳細には、顔画像抽出部212は、例えば、撮像された画像の色などから肌が露出した部分であって、目や鼻といった特徴的な部位の配置などから顔画像を抽出する。

ステップS4において、顔画像位置検出部212aは、抽出された遊技者の顔画像のうち、所定のサイズの顔画像について、画像中の位置を検出し、検出された顔画像の位置の情報を身長推定部212bに供給する。

より詳細には、顔画像位置検出部212aは、抽出された顔画像が、例えば、図15で示されるような画像中の領域Z1乃至Z4のいずれに属するかを判断して、属する領域の情報を身長推定部212bに供給する。図15においては、水平方向がXピクセルであり、垂直方向がYピクセルの入口カメラ42により撮像された画像を示しており、顔画像の領域における重心位置が領域Z1乃至Z4のいずれかに属するかにより、顔画像位置検出部212aは、顔画像の存在する領域を顔画像の位置情報として検出する。

ステップS5において、身長推定部212bは、顔画像位置検出部212aより供給されてくる顔画像の位置情報を、身長テーブル214と照合し、身長を顔画像の属性として推定し、推定した身長の情報を顔画像に付して送信部213に供給する。

すなわち、図15の画像の領域Z1乃至Z4のいずれに属するかに対応する身長の情報が身長テーブル214にテーブルとして記録されている。身長推定部212bは、顔画像位置検出部212aより供給されてくる顔画像の検出位置の領域について、身長テーブル214を参照して、対応する身長の情報に基づいて、顔画像の人物の身長を推定する。例えば、図15においては、所定サイズの顔画像が領域Z1に属する場合、身長は、140乃至160cmとして推定され、所定サイズの顔画像が領域Z2に属する場合、身長は、160乃至180cmとして推定され、所定サイズの顔画像が領域Z3に属する場合、身長は、180乃至200cmとして推定され、所定サイズの顔画像が領域Z4に属する場合、身長は、200cm以上として推定されることが身長テーブル214に記録されている。

このように身長テーブル214が定義されるのは、入口カメラ42が所定の方向を撮像することにより得られる画像内において、入口カメラ42から所定の距離に存在する顔画像の垂直方向の位置は、身長に依存することになるので、その顔画像の垂直方向の位置に基づいて身長を推定することが可能なためである。しかしながら、入口カメラ42により撮像される画像内の顔画像のうち、身長の推定に用いられるのは、入口カメラ42から所定の距離に存在する顔画像のみとなるが、顔画像までの距離そのものを測定する術が無いため、所定の距離で平均的な大きさの顔を撮像したときの顔画像の平均的なサイズを所定のサイズL1として設定し、そのサイズL1の顔画像を所定の距離の顔画像として扱うことにより顔画像の推定に用いるようにしている。

例えば、図16の左部で示されるように、出入口112を通過した人物H1の顔画像が、身長を測定する位置P1であって、図16の右部で示されるような画像として入口カメラ42で撮像された場合、所定のサイズとして垂直方向にL1ピクセルの顔画像が領域Z3に属しているとき、身長推定部212bは、身長テーブル214に対して顔画像位置検出部212aより供給されてきた領域Z3を照合し、対応する身長の情報が180乃至200cmとして推定される情報を読み出すことにより、顔画像の人物の身長を推定する。

また、例えば、図17の左部で示されるように、出入口112を通過した人物H2の顔画像が、身長を測定する位置P1であって、図17の右部で示されるような画像として入口カメラ42で撮像された場合、所定のサイズとして垂直方向にL1ピクセルの顔画像が領域Z2に属しているとき、身長推定部212bは、身長テーブル214に対して顔画像位置検出部212aより供給されてきた領域Z2を照合し、対応する身長の情報が160乃至180cmとして推定される情報を読み出すことにより、顔画像の人物の身長を推定する。

尚、図17においては、人物H1の顔画像も撮像されているが、顔画像の垂直方向のサイズが、所定のサイズではないL1'（＞L1）ピクセルであるため、身長を測定すべき位置P1に存在しないとみなされて、身長の推定がなされない。

また、顔画像の所定のサイズL1については、図18で示されるように、入口カメラ42の撮像距離と顔角度（顔が水平方向に向いている角度を0度とした仰角）との関係により決定される。図18においては、水平方向×垂直方向に640×480ピクセルの画像に対する顔画像の所定のサイズと、撮像距離および顔角度との関係が示されており、ひし形のポイントが顔画像の所定サイズであり、正方形のポイントが顔角度を示している。図18で示されるように、撮像距離が近ければ顔画像の所定サイズは大きいので顔画像の認識精度が高いことが予想されるが、顔角度が大きい顔画像でなければ認識精度が低下する。一方、距離が遠ければ顔画像の所定サイズは小さくなるが、顔角度が小さい通常状態の人物の顔画像による認識精度が向上する。このため、使用できる顔画像の所定サイズとのバランスにより入口カメラ42の撮像範囲を設定する必要がある。この条件においては、撮像距離を、例えば、5乃至10m程度とすることが望ましいといえる。

ステップＳ6において、送信部213は、顔画像抽出部212より供給されてきた顔画像を生体情報認識装置21に送信する。この際、送信部213は、カメラ38、店内カメラ40、または入口カメラ42のそれぞれを識別するカメラIDをメモリ213aより読み出すと供に、顔画像を送信する日時情報をRTC213bより読み出し、顔画像に付加して生体情報認識装置21に送信する。

ステップS21において、生体情報認識装置21の顔画像取得部221は、顔画像を取得する。ステップS22において、顔画像取得部221は、供給された顔画像のうち、いずれか未処理の１つを抽出し、特徴量抽出部231に供給する。

ステップS23において、照合部222の特徴量抽出部231は、供給されてきた顔画像より特徴量を抽出して、顔画像と供に属性推定部232および抽出部233に供給する。

ステップS24において、属性推定部232は、年代推定部232aおよび性別推定部232bをそれぞれ制御して、供給されてきた顔画像の特徴量に基づいて、顔画像の人物の年代（年齢層）および性別を推定し、推定結果を抽出部233に供給する。より具体的には、年代推定部232aは、顔画像の特徴量より、各種の加齢によって発生するしわや、しみの有無などにより年代を推定する。また、性別推定部232bは、顔画像の特徴量より、鬚の有無や、喉仏の有無などにより性別を推定する。

ステップS25において、抽出部233は、属性コード付加部223aを制御して、性別、年代、および身長からなる属性情報に基づいて設定される属性情報より、属性コードを設定する。すなわち、属性コードとは、例えば、図19で示されるようなテーブルで設定されるものであり、属性情報である性別、年代、および身長の情報に基づいて設定されるコードである。

図19においては、性別により上下段により分けられており、さらに、上段下段におけるそれぞれが、身長により7段階（136cm以上146cm未満、146cm以上156cm未満、156cm以上166cm未満、166cm以上176cm未満、176cm以上186cm未満、186cm以上196cm未満、196cm以上）に区分されている。また、水平方向は、年代により4段階に区分されている（20歳未満、20以上40歳未満、40以上60歳未満、60歳以上）。したがって、属性コードは、A乃至BDまでの56通りのコードから構成されており、例えば、属性情報として、年代が20以上乃至40歳未満であり、性別が女性であり、身長が156cm以上166cm未満であると推定されていた場合、属性コードは、「AL」に設定されることになり、また、属性情報として、年代が40以上乃至60歳未満であり、性別が男性であり、身長が176cm以上186cm未満であると推定されていた場合、属性コードは、「S」に設定されることになる。

ステップS26において、抽出部233は、属性コードにより生体情報DB22より類似度を計算する対象となる同一の属性コードが付された登録者の顔画像を抽出し、類似度計算部234に供給する。すなわち、生体情報DB22に登録されている顔画像には、上述したように、それぞれ性別、年代、および身長からなる属性情報に基づいて属性コードが設定されているので、属性推定部232より供給されてきた年代および性別の属性情報に加えて、顔画像に付されている属性情報である身長の情報により設定される属性コードと、同一の属性コードが設定された顔画像が、抽出される。

このように属性コードに基づいて、生体情報DB22より該当する顔画像の情報のみが抽出されることにより、処理時間に影響する類似度の計算量を抑制することが可能となるので、生体情報DB22に登録されている登録遊技者の顔画像の検索速度を向上させることが可能となる。

ステップS27において、類似度計算部234は、抽出部233より属性コードに基づいて抽出された顔画像について、目と目の間隔、あごから額までの長さと、あごから鼻のまでの長さの比率などの各種の顔の特徴量を求めて、それぞれの差分和、平均比率、または比率和などを類似度として計算し、計算結果である類似度の順位を求め、上位３位までの顔画像と類似度の情報を、特徴量抽出部231より供給されてきた顔画像と供に類似度判定部235に供給する。

ステップS28において、類似度判定部235は、類似度計算部234より供給されてくる上位３位までの顔画像と類似度の情報に基づいて、最上位の類似度が所定の閾値よりも大きいか否かを判定する。すなわち、類似度判定部235は、最も類似している登録遊技者（生体情報DB22に登録されている顔画像のうち、顔画像取得部221により取得された顔画像と最も類似している登録遊技者：ここでは、類似度の最も高い登録遊技者）の類似度を所定の閾値と比較する。

尚、上述のように、類似度の定義により、撮像された顔画像と最も類似している登録遊技者の顔画像との類似度は、その値そのものが最も高いとは限らないため、類似度と閾値との大小関係はこの例の場合とは異なることがある。

ステップS29において、類似度判定部235は、類似度計算部234より供給されてきた上位３位の顔画像が登録遊技者の顔画像の候補であることを示す報知画面を、表示部23を制御して表示させる。

ステップS30において、通信部224は、操作部225が操作されて、候補となる顔画像の何れかが選択されたか否か、すなわち、例えば、報知画面が表示部23に表示されていた場合、操作部225により候補となる顔画像の何れかが選択される操作がなされたか否かを判定する。

ステップS30において、例えば、第１候補となる顔画像が選択されたような場合、ステップS31において、通信部224は、選択された第１候補となる顔画像および入口カメラ42により撮像されたカメラ画像を携帯端末20に送信し、該当する登録遊技者が来店したことを通知する。

ステップS41において、通信部271は、登録遊技者の来店が通知されてきたか否かを判定し、通知されてくるまで、その処理を繰り返す。例えば、ステップS41において、例えば、ステップS31の処理により、登録遊技者の来店が通知されてきた場合、ステップS42において、通信部271は、生体情報認識装置21より送信されてきた登録遊技者の来店の通知を受信すると供に、その通知に併せて送信されてくる登録遊技者の顔画像および入口カメラ42により撮像されたカメラ画像を画像処理部272に供給する。画像処理部272は、選択された顔画像および入口カメラ42により撮像されたカメラ画像の情報を、表示部273に表示可能な形式の情報に加工して、ステップS43において、表示部273に表示させる。

以上の処理により、遊技店1内の係員は、携帯端末20を所持していると、登録遊技者の来店を認識することが可能となる。

また、ステップS32において、顔画像取得部221は、抽出部233より抽出された顔画像の全てについて処理を行なったか否かを判定し、未処理の顔画像がある場合、処理は、ステップS22に戻る。すなわち、抽出部233より抽出された全ての顔画像について処理が行なわれるまで、ステップS22乃至S33の処理が繰り返される。そして、全ての顔画像について処理が終了したと判定された場合、処理は、ステップS21に戻る。

一方、ステップS30において、いずれの候補となる顔画像も選択されない場合、または、ステップS28において、類似度計算部234より供給されてくる上位３位までの顔画像と類似度の情報に基づいて、最上位の類似度が所定の閾値よりも大きくない場合、すなわち、最も類似している登録遊技者の顔画像であっても類似度が、所定の閾値未満である場合、ステップS33において、類似度判定部235は、入口画像処理ユニット41より供給されてきた顔画像を属性コードと共に未登録遊技者データベース登録部223に供給する。未登録遊技者データベース登録部223は、供給されてきた顔画像を生体管理情報バス6及び公衆通信回線網8を介して生体情報管理データベース3にアクセスし、未登録遊技者DB251に登録する。

以上の処理により、生体情報認識装置21により入口画像処理ユニット41より供給されてきた顔画像が、生体情報DB22に登録されていないとみなされると、生体情報管理センタ2により管理されている生体情報管理DB3内の未登録遊技者DB251に未登録遊技者の顔画像として登録される。

次に、図20のフローチャートを参照して、登録遊技者DB252の更新処理について説明する。

ステップS61において、生体情報管理センタ2のDB更新判定部243は、RTC243aに問合せて、所定の時間が経過したか否かを判定し、所定の時間が経過するまで、その処理を繰り返す。例えば、ステップS61において、所定の時間が経過したと判定された場合、ステップS62において、DB更新判定部243は、生体情報管理DB3の未登録遊技者DB251にアクセスし、未登録遊技者が新たに登録されているか否かを判定し、新たな未登録遊技者が登録されていると判定されるまで、ステップS61,S62の処理を繰り返す。

ステップS62において、例えば、ステップS32の処理により、新たに未登録遊技者が登録されていた場合、ステップS63において、DB更新判定部243は、未登録遊技者DB251に新たに登録された未登録遊技者のいずれかが所定回数以上登録されているか否かを判定し、所定回数以上ではない場合、その処理は、ステップS61に戻る。

一方、ステップS63において、例えば、所定回数以上未登録遊技者DB251に登録されている未登録遊技者が存在すると判定された場合、ステップS64において、DB更新判定部243は、DB更新部242に対して、登録遊技者DB252の更新をするべき状態になったことを通知する。これに応じて、DB更新部242は、未登録遊技者DB251にアクセスし、所定回数以上登録されている未登録遊技者の顔画像の情報を全て読み出すと供に、登録遊技者DB252にアクセスし、読み出した所定回数以上登録されていた未登録遊技者の顔画像の情報に、顔画像を識別するIDを付して、登録遊技者DB252に追加登録して、更新する。さらに、DB更新部242は、登録遊技者DB252が更新されたことをDB配信部241に通知する。尚、登録遊技者DB252の更新が終了した時点で、所定回数以上登録されていた未登録遊技者は、未登録遊技者DB251より削除される。

ステップS65において、DB配信部241は、生体情報管理DB3の新たに更新された登録遊技者DB252にアクセスし、読み出すと供に、生体情報認識装置21のデータベース管理部226に読み出した登録遊技者DB252を配信する。

ステップS81において、データベース管理部226は、生体情報管理センタ2より更新された新たな登録遊技者DB252が配信されてきたか否かを判定し、配信されてくるまで、その処理を繰り返す。

ステップS81において、例えば、ステップS65の処理により、生体情報管理センタ2のDB配信部241より新たに更新された登録遊技者DB252が配信されてくると、ステップS82において、データベース管理部226は、配信されてくる登録遊技者DB252を取得すると供に、登録遊技者DB252の情報に基づいて、生体情報DB22を更新する。より詳細には、データベース管理部226は、生体情報DB22に、新たに配信されてきた登録遊技者DB252の情報をコピーして上書きする。

以上の処理により、遊技店1-1乃至1-nのいずれかで、未登録遊技者として所定回数以上未登録遊技者DB251に登録されると、登録遊技者DB252に追加登録されることにより、遊技店1-1乃至1-nのいずれの生体情報認識装置21の生体情報DB22にデータベース化して登録されることになるので、複数の遊技店1においても、入口カメラ42により撮像されると、登録遊技者として来店が報知されることになる。また、登録遊技者DB252は、各遊技店1-1乃至1-nからの情報に基づいて更新されていくので、複数の店舗における顧客来店記録を生成することが可能となり、顧客来店記録を統合的に管理することが可能となる。

以上においては、図14のフローチャートにおけるステップS1の処理で示されるように、出入口の扉が開くタイミングで撮像される画像における顔画像と、登録遊技者DB252と同一のデータベースである生体情報DB22の顔画像とが照合されて来店したか否かを判定すると供に、登録遊技者ではない場合、未登録遊技者として未登録遊技者DB251に登録され、所定回数未登録遊技者として登録されると、登録遊技者DB252に登録される例について説明してきたが、画像が撮像されるタイミングは、これに限るものではなく、例えば、遊技台周辺端末37において紙幣が詰まったことが検出されたり、遊技台36において、球詰まりやメダル詰まりが検出されるといった異常動作が検出されるタイミングでカメラ38や店内カメラ41で撮像するようにしてもよく、このように異常動作時に特定の遊技者が登録されるようにすることで、例えば、異常動作を利用して不正行為が行われているような場合、これを摘発することが可能となる。

また、以上においては、図14のフローチャートにおけるステップS1の処理で示されるように、扉が開くというタイミングで顔画像を抽出する例について説明してきたが、特別に撮像のタイミングを決めることなく、撮像し続ける中で、顔画像が抽出されたら、照合するようにしてもよい。

以上によれば、各店舗における顧客来店情報のみならず複数の店舗における顧客来店記録の収集と、統合的な管理を実現することが可能となる。

ところで、以上の処理により、順次遊技店に来店する顔画像が蓄積されていくことになるが、蓄積されていく顔画像は、増大の一途を辿ることになり、管理が困難になっていくことが予想される。また、常連客などの場合、同一の遊技者の顔画像を大量に重複して記録することになるため、顧客毎にまとめるなどの処理により同一の人物の顔画像については、同一のファイルにまとめられるようにして管理上の効率を向上できるようにすることが要求されることが予想される。

そこで、検索部227は、操作部225が操作されることにより要求される条件に応じて、生体情報DB22に蓄積されている顔画像を検索し、検索された複数の顔画像のうち、同一の人物の顔画像と思われる顔画像を同一の顧客の顔画像としてグループ化することにより顧客登録すると供に、表示部23に表示させることで、顔画像の管理上の効率を向上させると供に、個別の顧客の来店情報を分析できるようにしている。

図21は、検索部227および保安センタ10の詳細な構成例を示すブロック図である。

顔画像取得部331は、条件受付部342により供給されてくる検索条件に基づいて、生体情報DB22から顔画像を抽出して、バッファ332に蓄積させる。このとき、顔画像取得部331は、生体情報DB22におけるID、カメラID、および日時情報も併せてバッファ332に蓄積させる。

特徴量抽出部333は、基本的に、照合部222における特徴量抽出部231と同様のものであり、バッファ332に蓄積された顔画像より顔画像の特徴量を抽出し、順次年代推定部334、性別推定部335、および抽出部336に供給する。年代推定部334、および性別推定部335は、上述した年代推定部232aおよび性別推定部232bと同様の機能を備えており、推定した属性情報を抽出部336に供給する。

抽出部336は、基準顔画像の特徴量および属性情報を特徴量バッファ337に一時的に記憶させると共に、非基準顔画像の属性情報を特徴量バッファ337に記憶されている属性情報と比較し、一致した顔画像についての特徴量を類似度計算部338に供給する。

類似度計算部338は、基本的に、類似度計算部234と同様のものであり、特徴量抽出部333より順次供給されてくる非基準顔画像の特徴量と、特徴量バッファ337に蓄積されている基準顔画像の特徴量とを用いて類似度を計算し、計算結果である類似度と類似度を求めた非基準顔画像および基準顔画像のそれぞれのIDを類似度判定部339に供給する。

類似度判定部339は、非基準顔画像および基準顔画像の類似度と、所定の閾値とを比較し、非基準顔画像および基準顔画像とが類似していると判定されるとき、非基準顔画像および基準顔画像をグループ管理DB登録部340に供給する。

グループ管理DB登録部340は、基準顔画像に対応して新たに顧客IDを設定し、顧客IDに対応付けて、類似度判定部339より供給されてくる非基準顔画像のIDを、グループ管理DB341に顧客登録する。

表示画像生成部343は、条件受付部342より供給されてくる条件に基づいて、抽出部343aを制御してグループ管理DB341を検索し、検索された顧客IDに対応する生体情報DB22上のIDに対応する顔画像を、バッファ332より抽出させると供に、表示画像を生成して、表示部23に表示する。さらに、表示画像生成部343は、特定の顧客IDに対して検索するように指示があった場合、確認部343bを制御して、その顧客IDが存在するか否かを確認させ、存在するときにのみ、処理を実行する。

調査処理部344は、保安センタ10からの依頼に応じて、年代、性別、および身長といった属性に基づいて、調査対象となる遊技者を検索し、検索結果を保安センタ10に送信する。

通信部344aは、モデムなどからなり保安センタ10との情報を授受する。属性コード生成部344bは、保安センタ10より調査依頼のある人物の年代、性別、および身長から、検索対象となる遊技者を特定するための属性コードを生成する。属性コードは、例えば、図19を参照して説明した条件で生成される。調査遊技者検索部344cは、属性コード生成部344bで生成された属性コードに基づいて、生体情報DB22に登録された遊技者を検索し、検索できた場合、通信部344aを制御して検索された遊技者の情報を保安センタ10に送信させる。

保安センタ10の操作部10aは、例えば、キーボードやボタンなどから構成されており、各遊技店１に対して特定の遊技者の調査依頼をするとき操作され、調査対象となる遊技者の年代、性別、および身長などの情報を入力するとき操作される。通信部10bは、例えば、モデムのようなものであり、遊技店1に対して調査依頼を送信するとき、または、調査依頼に対する調査結果を受信するとき使用される。表示部10cは、CRTやLCDなどから構成されており、操作部10aの操作内容や、通信部10bにより受信される調査結果などを表示する。

次に、図22のフローチャートを参照して、図21の検索部227による顧客登録処理について説明する。

ステップS101において、条件受付部342は、操作部225が操作されて顧客登録処理が指示されたか否かを判定し、指示されるまでその処理を繰り返す。ステップS101において、例えば、顧客登録処理が指示された場合、ステップS102において、条件受付部342は、顧客登録処理が指示されたことを表示画像生成部343に通知する。表示画像生成部343は、この通知に応じて、検索条件の入力を促す顔画像検索振分画面を表示部23に表示させる。

ステップS103において、条件受付部342は、操作部225が操作されて検索条件が入力されたか否かを判定し、入力されたと判定されるまでその処理を繰り返す。例えば、ステップS103において、検索条件が入力されると、処理は、ステップS104に進む。

ステップS104において、条件受付部342は、操作部225が操作されることにより入力された検索条件の情報を顔画像取得部331に供給する。顔画像取得部331は、未処理の顔画像を生体情報DB22より抽出する。ステップS105において、顔画像取得部331は、抽出した顔画像が、条件受付部342より供給されてきた検索条件と一致するか否かを判定する。ステップS105において、例えば、抽出した顔画像が検索条件に一致する場合、ステップS106において、顔画像取得部331は、抽出した顔画像をバッファ332に蓄積させる。また、ステップS105において、抽出した顔画像が、検索条件と一致しない場合、ステップS106の処理はスキップされる。

ステップS107において、顔画像取得部331は、未処理の顔画像が生体情報DB22に存在するか否かを判定し、未処理の顔画像があると判定された場合、処理は、ステップS104に戻る。すなわち、未処理の顔画像がなくなるまで、ステップS104乃至S107の処理が繰り返され、検索条件と一致する顔画像だけがバッファ332に蓄積されていく。

ステップS107において、未処理の顔画像がないと判定された場合、処理は、ステップS108に進む。

ステップS108において、バッファ332に蓄積された顔画像のうち、同一の顔画像について顧客IDを設定し、グルーピングするグルーピング処理が実行される。

ここで、図23のフローチャートを参照して、グルーピング処理について説明する。

ステップS121において、特徴量抽出部333は、バッファ332に蓄積された顔画像の情報より、未処理の基準顔画像を抽出する。すなわち、特徴量抽出部333は、グルーピングにあたり、規準となる顔画像をバッファ332に蓄積された顔画像より抽出する。

ステップS122において、特徴量抽出部333は、基準顔画像の特徴量を抽出し、年代推定部334、性別推定部335、および抽出部336に供給する。

ステップS123において、年代推定部334、および性別推定部335は、それぞれ基準顔画像の特徴量に基づいて、年代および性別を推定して抽出部336に供給する。抽出部336は、基準顔画像の推定された年代および性別の属性情報に加えて、顔画像に含まれている身長の属性情報を、特徴量と併せて特徴量バッファ337に記憶させる。

ステップS124において、特徴量抽出部333は、未処理の非基準顔画像をバッファ332より抽出し、ステップS125において、非基準顔画像の特徴量を抽出して年代推定部334、性別推定部335、および抽出部336に供給する。このとき、基準顔画像および非基準顔画像に付されている生体情報DB22におけるIDの情報も併せて抽出部336に供給する。

ステップS126において、年代推定部334、および性別推定部335は、それぞれ基準顔画像の特徴量に基づいて、年代および性別を推定して抽出部336に供給する。抽出部336は、非基準顔画像の推定された年代および性別の属性情報に加えて、顔画像に含まれている身長の属性情報を生成する。

ステップS127において、抽出部336は、特徴量メモリ337にアクセスし基準顔画像の属性情報を読み出し、非基準顔画像の属性情報と比較し一致するか否かを判定する。

ステップS127において、基準顔画像の属性情報と、非基準顔画像の属性情報とが一致すると判定された場合、S128において、抽出部336は、類似度計算部338に非基準顔画像の特徴量の情報を供給する。これに応じて、類似度計算部338は、抽出部336より供給されてくる非基準顔画像の特徴量と、特徴量バッファ337に記憶されている基準顔画像の特徴量とを用いて基準顔画像と非基準顔画像との類似度を計算し、基準顔画像および非基準顔画像の生体情報DB22におけるIDと供に類似度判定部339に供給する。

ステップS129において、類似度判定部339は、基準顔画像と非基準顔画像とが類似しているか否か、すなわち、類似度が所定の閾値よりも大きいか否か（類似している程、類似度が高い場合、類似度が所定の閾値よりも大きいか否か）を判定する。

ステップS129において、例えば、類似度が所定の閾値よりも大きく、双方が類似していると判定された場合、ステップS130において、類似度判定部339は、基準顔画像および非基準顔画像の生体情報DB22におけるIDをグループ管理DB登録部340に供給する。グループ管理DB登録部340は、供給されてきた基準顔画像および非基準顔画像の生体情報DB22におけるIDをグループ管理DB341に登録する。

より詳細には、グループ管理DB341は、例えば、図24で示されるように、顧客ID毎に、基準顔画像の生体情報DB22におけるIDが割り振られ、類似度の高い非基準顔画像の生体情報DB22におけるID（生体情報DB-ID）が蓄積されていく。そこで、ステップS130において、グループ管理DB登録部340は、類似度が高いと判定された結果供給されてくる基準顔画像の生体情報DB22におけるIDに基づいて、グループ管理DB341内の顧客IDを検索する。このとき、グループ管理DB登録部340は、検索できなければ、新たな顧客IDを設定し、対応する基準顔画像の生体情報DB22におけるIDを登録する。さらに、グループ管理DB341は、検索された顧客IDまたは新たに設定された顧客IDに対応する生体情報DB-IDとして、非基準顔画像の生体情報DB22におけるIDを登録する。

尚、図24において、左から顧客ID、基準顔画像ID、および生体情報DB-IDが記録されており、顧客IDが上から００１，００２，００３・・・と設定され、対応する基準顔画像の生体情報DB22におけるIDとして００００１，００００３，００００８と登録されている。さらに、各顧客IDに設定されている基準顔画像との類似度が高いと認められた非基準顔画像の生体情報DB22におけるIDとして、顧客ID＝顧客００１に対応して００００２，０００１５，・・・、顧客ID＝顧客００２に対応して００００４，０００２１，・・・、および、顧客ID＝顧客００３に対応して０００１０，０００４０，・・・がそれぞれ登録されており、顧客ID＝顧客００１に登録されている基準顔画像のID＝００００１の顔画像に生体情報DB22のIDとして００００２，０００１５，・・・の顔画像が、顧客ID＝顧客００２に登録されている基準顔画像のID＝００００３の顔画像に生体情報DB22のIDとして００００４，０００２１，・・・の顔画像が、顧客ID＝顧客００３に登録されている基準顔画像のID＝００００８の顔画像に生体情報DB22のIDとして０００１０，０００４０，・・・の顔画像が、それぞれ登録されていることが示されている。

ステップS131において、特徴量抽出部333は、バッファ332に蓄積された顔画像のうち、未処理の非基準顔画像が存在するか否かを判定し、未処理の非基準顔画像が存在している場合、処理は、ステップS124に戻る。すなわち、全ての顔画像が非基準顔画像として処理されたと判定されるまで、ステップS124乃至S131の処理が繰り返される。

ステップS127において、属性情報が一致しない、または、ステップS129において、類似度が所定の閾値よりも大きくない、すなわち、類似していないと判定された場合、処理は、ステップS131に進む。

すなわち、ステップS127において、属性情報が一致しないと判定される場合、類似度の計算がなされる前に、類似していないことが見極められることになるので、処理負荷の大きな類似度の計算を省略することが可能となり、処理効率を向上させることが可能になると共に、類似度の判定精度も向上させることが可能となる。

ステップS131において、未処理の非基準顔画像が存在しないと判定された場合、ステップS132において、特徴量抽出部333は、バッファ332に蓄積された顔画像のうち基準顔画像とされていない顔画像が存在するか否かを判定し、基準顔画像とされていない顔画像が存在する場合、処理は、ステップS121に戻る。すなわち、バッファ332に登録された顔画像の全てが基準顔画像に設定されるまで、ステップS121乃至S132の処理が繰り返される。そして、ステップS132において、全ての顔画像が基準顔画像にされたと判定された場合、処理は終了する。

すなわち、以上の処理により、生体情報DB22に蓄積されている顔画像のうち、検索条件と一致する顔画像ごとに類似する顔画像の生体情報DB22におけるIDがグループ化されて、グループ管理DB341に登録される。

ただし、以上の処理においては、検索条件と一致する全ての顔画像について、類似する顔画像のIDがグループ化されて登録されることになるため、同一のIDから構成されるグループが重複して登録されることが予想される。以上の処理における目的は、顔画像をいくつかのグループに振り分けることであるため、同一のグループが発生するのは望ましい状態とはいえない。

そこで、グルーピング処理においては、いずれかの顔画像に類似していると判定され、いずれかの顔画像のグループに所属した顔画像については、基準顔画像としても非基準顔画像としても抽出しないようにしてもよい。

図25は、いずれかの顔画像に類似していると判定され、いずれかの顔画像のグループに所属した顔画像については、基準顔画像としても非基準顔画像としても抽出しないようにしたグルーピング処理を説明するフローチャートである。尚、図25のフローチャートにおけるステップS141,S143乃至S145，S147乃至S154の処理については、図23のフローチャートにおけるステップS121乃至S132の処理と同様であるので、その説明は省略する。

すなわち、ステップS142,S146において、特徴量抽出部333は、グループ管理DB341の情報を読み出して、ステップS141において抽出された基準顔画像のID、または、ステップS145において抽出された非基準顔画像のIDが、顧客IDが設定されたいずれかの顔画像に類似している顔画像のグループとして登録されているか否かを判定する。そして、ステップS142,S146において、何れかのグループに登録されていると判定された場合、処理はステップS141,S146にそれぞれ戻る。

以上の処理の結果、抽出された基準顔画像、または、非基準顔画像が、いずれかの顔画像に類似していると判定され、いずれかの顧客IDが付された顔画像に対応してグループ管理DB341に登録されているIDに対応する顔画像については、振り分けられる顔画像の対象とならないため、基本的に顧客IDで振り分けられる各グループには、同一の顔画像が重複して登録されないことになり、重複したグループの生成を抑制することが可能になって、効率的に無駄のない顔画像の振分を実現することができる。ただし、図25のフローチャートのグルーピング処理の場合においては、生体情報DB22より抽出される未処理の基準顔画像が抽出される順番により、グルーピングされる顔画像のIDが変化することが予想されるため、基準顔画像が抽出される順番により、グループ管理DB341に登録される情報が変化することが予想される。

そこで、グルーピング処理については、図23のフローチャートに対応する処理と、図25のフローチャートに対応する処理とを動作モードにより切替えて、いずれでも実現できるようにしてもよい。

ここで、図22のフローチャートの説明に戻る。

ステップS109において、表示画像生成部343は、ステップS108グルーピング処理により登録されたグループ管理DB341の情報を表示する表示画面を生成し、表示部23に表示する。すなわち、表示画像生成部343は、抽出部343aを制御して、バッファ332に蓄積されている顔画像を抽出すると供に、例えば、検索条件で検索された全ての顔画像を検索結果として表示する。また、表示画像生成部343は、グループ管理DB341にアクセスし、抽出された顔画像を顧客IDに対応付けてグルーピングされている生体情報DB22におけるIDごとに纏めて表示する。

尚、以上の処理においては、生体情報DB22に顔画像と共に登録されている属性コードを用いるようにすれば、上述した、ステップS123,S126、または、ステップS144,S148の処理は、不要となり、ステップS127,S149の処理は、いずれも属性コードを比較するだけでよいことになる。また、同様にして、検索部227より年代推定部334および性別推定部335を省くようにすることも可能となる。ただし、検索部227に年代推定部334および性別推定部335を設けるようにすることで、グルーピング処理において、来店監視処理とは、異なる属性コードを設定することも可能となる。

次に、図26のフローチャートを参照して、照会画面表示処理について説明する。

ステップS171において、条件受付部342は、操作部225より照会画面の表示が指示されたか否かを判定し、照会画面の表示が指示されるまでその処理を繰り返す。例えば、ステップS171において、照会画面の表示が指示されたと判定された場合、ステップS172において、条件受付部342は、照会画面の表示が指示されたことを表示画像生成部343に通知する。表示画像生成部343は、この通知に応じて、照会表示形式を選択させる表示選択画面を表示部23に表示させる。

ステップS173において、条件受付部342は、操作部225が操作されて、人照会画面が選択されたか否かを判定する。例えば、操作部225が操作されて、人照会画面の表示が指示された場合、処理は、ステップS174に進む。

ステップS174において、条件受付部342は、人照会画面の表示が指示されたことを表示画像生成部343に供給する。表示画像生成部343は、照会すべき人物を特定する顧客IDの入力を要求する画面を表示する。

ステップS175において、表示画像生成部343は、条件受付部342を介して操作部225が操作されて、照会すべき人物を特定する顧客IDが入力されたか否かを判定し、顧客IDが入力されるまでその処理を繰り返す。ステップS175において、操作部225が操作されて、顧客IDが入力されると、条件受付部342は、入力された顧客IDの情報を表示画像生成部343に供給する。

ステップS176において、表示画像生成部343は、確認部343bを制御して供給されてきた顧客IDが実在するものであるか否かを判定する。より詳細には、表示画像生成部343は、確認部343bを制御して、グループ管理DB341にアクセスさせ、条件受付部342より供給されてきた顧客IDが、存在するか否かを確認させる。

ステップS176において、例えば、人照会画面として表示すべき人物を特定する顧客IDが実在する場合、ステップS178において、表示画像生成部343は、グループ管理DB341にアクセスし、その顧客IDにグルーピングされている生体情報DB22における顔画像のIDを読み出すと供に、抽出部343aを制御して、読み出したIDに対応する顔画像をバッファ332より抽出させる。さらに、表示画像生成部343は、抽出された顔画像を日付ごとに表示する人照会画面を生成して表示部23に表示させる。

一方、ステップS176において、入力された顧客IDが実在しない場合、処理は、ステップS174に戻り、再び、照会すべき人物を特定する顧客IDの入力を要求する。

また、ステップS173において、人照会画面の表示が指示されていない場合、来店情報照会画面の表示が指示されていることになるので、処理は、ステップS179に進む。

ステップS179において、表示画像生成部343は、グループ管理DB341にアクセスし、全ての顧客IDに対応する生体情報DB22における顔画像のIDを読み出し、抽出部343aを制御して、顔画像をバッファ332より抽出させる。

ステップS180において、表示画像生成部343は、グループ管理DB341の情報に基づいて、例えば、顧客IDに対応付けて日付ごとに来店情報からなる来店情報照会画面を生成して、表示部23に表示させる。

以上の処理により、上述した検索条件で検索された顔画像について、顧客ID単位で、または、全顧客IDに対して、それぞれ日付単位での来店情報を表示させることが可能となる。結果として、膨大な顔画像を効率良く管理することが可能になると供に、個別の遊技者の来店情報を容易に分析することが可能となる。

次に、図27のフローチャートを参照して、検索部227と保安センタ10による登録遊技者DB調査処理について説明する。

ステップS201において、保安センタ10は、操作部10aを制御して、性別、年代、および身長からなる調査対象となる遊技者の属性情報が入力されたか否かを判定し、入力されたと判定されるまで、同様の処理を繰り返す。例えば、調査対象となる遊技者の属性情報が入力された場合、ステップS202において、保安センタ10は、操作部10aが操作されて、検索店舗を特定する店舗IDが入力されたか否かを判定し、入力されたと判定されない場合、処理は、ステップS201に戻る。

ステップS202において、例えば、検索店舗を特定する店舗IDが入力された場合、ステップS203において、保安センタ10は、通信部10bを制御して、店舗IDに対応する遊技店1に対して、調査対象となる遊技者の属性情報を配信する。

ステップS211において、調査処理部344は、通信部344aを制御して、保安センタ10より調査対象となる遊技者の属性情報が配信されてきたか否かを判定し、配信されてくるまで、同様の処理を繰り返す。

ステップS211において、例えば、ステップS203の処理により、属性情報が配信されてきた場合、ステップS212において、調査処理部344は、通信部344aを制御して配信されてきた属性情報を受信させると共に、属性コード生成部344bに供給させ、属性情報に基づいて、属性コードを生成させる。

ステップS213において、調査処理部344は、調査遊技者検索部344cを制御して、生成された属性コードに基づいて、調査遊技者を生体情報DB22で検索させる。

ステップS214において、調査処理部344は、調査遊技者検索部344cを制御して、属性コードに該当する調査遊技者が存在するか否かを判定し、存在した場合、すなわち、属性コードに該当する調査遊技者が、生体情報DB22に登録されていた場合、ステップS215において、調査遊技者検索部344cを制御して、生体情報DB22に登録されている情報を読み出させ、通信部344aを制御して調査結果として保安センタ10に送信させる。

一方、ステップS214において、属性コードに該当する調査遊技者が存在しない場合、すなわち、属性コードに該当する調査遊技者が、生体情報DB22に登録されていない場合、通信部344aを制御して該当者が存在しないことを調査結果として保安センタ10に送信させる。

ステップS204において、保安センタ10は、通信部10bを制御して、遊技店1より調査依頼に対する調査結果を受信し、表示部10cに表示結果を表示する。すなわち、ステップS215に基づいた調査結果であった場合、送信されてきた調査遊技者の情報を表示し、ステップS216に基づいた調査結果であった場合、すなわち、該当者が存在しなかった場合、その旨を表示する。

以上の処理により、属性情報に基づいて特定の遊技店1の生体情報DB22に登録されている遊技者を迅速に調査することが可能となる。また、以上においては、属性情報に基づいて属性コードを生成し、属性コードに基づいて検索を行なうので、効率よく調査遊技者を検索することが可能となる。さらに、当然のことながら、調査遊技者の検索にあたり、属性情報をそのまま検索条件として使用するようにしてもよい。

ところで、上述した一連の監視処理、顧客登録処理、および照会画面表示処理は、ハードウェアにより実行させることもできるが、ソフトウェアにより実行させることもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、記録媒体からインストールされる。

図28は、汎用のパーソナルコンピュータの構成例を示している。このパーソナルコンピュータは、CPU(Central Processing Unit)1001を内蔵している。CPU1001にはバス1004を介して、入出力インタフェース1005が接続されている。バス1004には、ROM(Read Only Memory)1002およびRAM(Random Access Memory)1003が接続されている。

入出力インタフェース1005には、ユーザが操作コマンドを入力するキーボード、マウスなどの入力デバイスよりなる入力部1006、処理操作画面や処理結果の画像を表示デバイスに出力する出力部1007、プログラムや各種データを格納するハードディスクドライブなどよりなる記憶部1008、LAN（Local Area Network）アダプタなどよりなり、インターネットに代表されるネットワークを介した通信処理を実行する通信部1009が接続されている。また、磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory)、DVD(Digital Versatile Disc)を含む）、光磁気ディスク（ＭＤ(Mini Disc)を含む）、もしくは半導体メモリなどのリムーバブルメディア1011に対してデータを読み書きするドライブ1010が接続されている。

CPU1001は、ROM1002に記憶されているプログラム、または磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、もしくは半導体メモリ等のリムーバブルメディア1011から読み出されて記憶部1008にインストールされ、記憶部1008からRAM1003にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM1003にはまた、CPU1001が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。

尚、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理は、もちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理を含むものである。

また、本明細書において、システムとは、複数の装置により構成される装置全体を表すものである。

本発明を適用した監視システムの一実施の形態の構成を示す図である。 図1のカメラの設置例を示す図である。 図1のカメラの設置例を示す図である。 図1のカメラの設置例を示す図である。 図1のカメラの設置例を示す図である。 図1のカメラの設置例を示す図である。 図1のカメラの設置例を示す図である。 図1の入口カメラおよび店内カメラの設置例を示す図である。 図1の画像処理ユニットの構成例を説明する図である。 図1の入口画像処理ユニットの構成例を説明する図である。 図1の生体情報認識装置の構成例を説明する図である。 図1の生体情報管理センタおよび生体情報管理DBの構成例を説明する図である。 図1の携帯端末の構成例を説明する図である。 登録遊技者来店監視処理を説明するフローチャートである。 身長を推定する処理を説明する図である。 身長を推定する処理を説明する図である。 身長を推定する処理を説明する図である。 身長を推定する処理を説明する図である。 属性コードを説明する図である。 登録遊技者DB更新処理を説明するフローチャートである。 検索部および保安センタの詳細な構成例を説明する図である。 顧客登録処理を説明するフローチャートである。 グルーピング処理を説明するフローチャートである。 グループ管理DBを説明する図である。 その他のグルーピング処理を説明するフローチャートである。 照会画面表示処理を説明するフローチャートである。 登録遊技者DB調査処理を説明するフローチャートである。 媒体を説明する図である。

符号の説明

1,1-1乃至1-n 遊技店
2 生体情報管理センタ
3 生体情報管理データベース
4 第3者遊技店管理センタ
5 第3者遊技店管理データベース
6 生体情報管理バス
7 第3者遊技店管理バス
8,9 公衆通信回線網
10 保安センタ
21 生体情報認識装置
22 生体情報データベース
24 遊技店管理装置
26 遊技台管理データベース
27 媒体貸出管理装置
29 媒体貸出管理データベース
30 遊技店管理情報バス
31 生体情報バス
33 精算機
34 貸出機
35 計数機
36,36-1乃至36-m 遊技台
37,37-1乃至37-m 遊技台周辺端末
38,38-1乃至38-m カメラ
39,39-1乃至39-(m+p) 画像処理ユニット
40,40-1乃至40-p 店内カメラ
41,41-1乃至41-q 入口画像処理ユニット
42,42-1乃至42-q 入口カメラ
222 照合部
223 未登録者データベース登録部
227 検索部
232 類似度計算部
233 類似度判定部
241 DB配信部
242 DB更新部
243 DB更新判定部
251 未登録遊技者DB
252 登録遊技者DB
333 特徴量抽出部
335 類似度計算部
336 類似度判定部
337 グループ管理DB登録部
338 グループ管理DB

Claims (8)

1. 所定の範囲の画像を撮像する撮像手段と、
   前記撮像手段により撮像された画像上における、照合対象者の顔画像の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
   前記撮像手段により撮像された前記画像上における、前記照合対象者の属性を推定する属性推定手段と、
   予め登録された登録者の顔画像を蓄積する蓄積手段と、
   前記蓄積手段に蓄積されている登録者のうち、前記推定手段により推定された属性を備えた登録者を抽出する登録者抽出手段と、
   前記登録者抽出手段により抽出された登録者の顔画像と、前記照合対象者の顔画像とを、前記顔画像の特徴量に基づいて照合し、前記照合対象者が前記登録者であるか否かを判定する照合判定手段と、
   前記照合判定手段により前記照合対象者が前記登録者であると判定された場合、前記照合対象者が前記登録者であることを通知する通知手段と
   を含む情報処理装置。
2. 前記属性は、身長、年代、若しくは性別のいずれか、または、それらの組み合わせである
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記属性推定手段は、
   前記撮像手段により撮像された画像上における、照合対象者の所定の大きさの顔画像の位置を取得する位置取得手段を含み、
   前記位置取得手段により取得された前記画像上における、前記照合対象者の所定の大きさの顔画像の位置に基づいて、前記顔画像の人物の前記身長を推定する
   請求項2に記載の情報処理装置。
4. 前記属性推定手段は、
   前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量に基づいて、前記年代を推定する
   請求項2に記載の情報処理装置。
5. 前記属性推定手段は、
   前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量に基づいて、前記性別を推定する
   請求項2に記載の情報処理装置。
6. 前記蓄積手段に蓄積された顔画像より所定の検索条件を満たす顔画像を取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された顔画像のうち、基準顔画像および非基準顔画像を抽出する顔画像抽出手段と、
   前記基準顔画像の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
   前記非基準顔画像の属性を推定する属性推定手段と、
   前記非基準顔画像のうち、前記推定手段により推定された属性を備えた非基準顔画像のみを抽出する該当属性非基準顔画像抽出手段と、
   前記該当属性非基準顔画像抽出手段により抽出された非基準顔画像と、前記基準顔画像とを、前記顔画像の特徴量に基づいて照合し、前記非基準顔画像が前記基準顔画像に類似しているか否かを判定する類似度判定手段と、
   前記類似度判定手段により前記非基準顔画像が前記基準顔画像に類似していると判定された場合、前記非基準顔画像を前記基準顔画像のグループとして登録するグループ登録手段とをさらに含む
   請求項１に記載の情報処理装置。
7. 所定の範囲の画像を撮像する撮像ステップと、
   前記撮像ステップの処理により撮像された画像上における、照合対象者の顔画像の特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
   前記撮像ステップの処理により撮像された前記画像上における、前記照合対象者の属性を推定する属性推定ステップと、
   予め登録された登録者の顔画像を蓄積する蓄積ステップと、
   前記蓄積ステップの処理で蓄積されている登録者のうち、前記推定ステップの処理により推定された属性を備えた登録者を抽出する登録者抽出ステップと、
   前記登録者抽出ステップの処理により抽出された登録者の顔画像と、前記照合対象者の顔画像とを、前記顔画像の特徴量に基づいて照合し、前記照合対象者が前記登録者であるか否かを判定する照合判定ステップと、
   前記照合判定ステップの処理により前記照合対象者が前記登録者であると判定された場合、前記照合対象者が前記登録者であることを通知する通知ステップと
   を含む情報処理方法。
8. 所定の範囲の画像を撮像する撮像ステップと、
   前記撮像ステップの処理により撮像された画像上における、照合対象者の顔画像の特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
   前記撮像ステップの処理により撮像された前記画像上における、前記照合対象者の属性を推定する属性推定ステップと、
   予め登録された登録者の顔画像を蓄積する蓄積ステップと、
   前記蓄積ステップの処理で蓄積されている登録者のうち、前記推定ステップの処理により推定された属性を備えた登録者を抽出する登録者抽出ステップと、
   前記登録者抽出ステップの処理により抽出された登録者の顔画像と、前記照合対象者の顔画像とを、前記顔画像の特徴量に基づいて照合し、前記照合対象者が前記登録者であるか否かを判定する照合判定ステップと、
   前記照合判定ステップの処理により前記照合対象者が前記登録者であると判定された場合、前記照合対象者が前記登録者であることを通知する通知ステップと
   を含む処理をコンピュータに実行させるプログラム。

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