JP2001266151A

JP2001266151A - 個人識別装置および個人識別方法

Info

Publication number: JP2001266151A
Application number: JP2000077209A
Authority: JP
Inventors: Osamu Yamaguchi; 修山口
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2000-03-17
Filing date: 2000-03-17
Publication date: 2001-09-28
Also published as: US20010026634A1; US7006671B2

Abstract

(57)【要約】【課題】識別対象者と登録者とを認識する場合におい
て、高速かつセキュリティを高度に保った認識を可能に
する個人識別装置および個人識別方法の提供を目的とす
る。【解決手段】個人識別装置は、識別対象者の固有の情
報を撮像するテレビカメラ５からの画像が入力され識別
対象者本人の固有の情報を抽出する特徴量抽出部１と、
登録者ごとに登録者本人の固有の情報を記憶する登録情
報保持部２と、登録情報保持部２に記憶された固有の情
報を登録者の使用状況に応じて並び替える、もしくは登
録者を認識の対象にすべきか否かを設定する登録情報操
作部３と、登録情報保持部２に記憶される固有の情報と
識別対象者本人の固有の情報とを照合する認識部４とか
らなる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、個人識別装置およ
び個人識別方法に係り、特に登録者本人の固有の情報を
識別に用いた個人識別装置および個人識別方法に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】近年、例えば特定の場所への入退室管理
に必要なセキュリティへの関心が高まっており、特に人
間の生体情報（バイオメトリクス）を利用するものに注
目が集まっている。人間の生体情報を利用する個人識別
方法は、顔、声紋、指紋、虹彩、爪、髪などの身体的特
徴に関する個人固有の特徴量を抽出し、その特徴量を予
め記憶している個人固有の情報と識別することによって
人物の認識を行っていた。

【０００３】従来の生体情報を用いた個人識別装置にお
ける個人識別方法は、「個人同定」と「個人識別」の２
つがある。

【０００４】「個人同定」は、個人識別装置を利用する
識別対象者が既に登録された登録者であって、かつ許可
が得られる人物であるか否かを判断する方法である。ま
た、「個人識別」は、個人識別装置を利用する識別対象
者が既に登録された登録者のいずれかであるか否かを判
断する方法である。もちろん、「個人識別」を行ったう
えで、その識別対象者が登録され、かつ許可が得られた
識別対象者であるか否かを判定する「個人同定」に準じ
た処理を行う方法もある。

【０００５】個人同定もしくは個人識別を行う場合に
は、各個人情報つまり登録者ごとの登録者本人の固有の
情報は、この固有の情報を記憶するデータベースに蓄積
されており、識別対象者本人の固有の情報が、個人識別
装置の識別対象者本人の固有の情報を抽出する抽出手段
によって抽出され、この抽出された固有の情報が、デー
タベースに記憶された複数の固有の情報全てに対して照
合されていき、登録者と識別対象者との認識が行われ
る。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】ここで、個人識別装置
が入退室管理システムである場合を考える。

【０００７】入退室管理システムを利用する識別対象者
の日常の利用形態を分析した場合、特定の登録者が頻繁
に利用する、つまり入退室管理システムで特定の場所へ
の出入りを許可され、その場所へ入退室した回数が多い
場合や、数ヵ月に一度しか利用しない登録者も存在する
などの事例がある。

【０００８】また、登録者数が多い場合には、識別対象
者の固有の情報と登録者の固有の情報とが照合されるま
で、登録者の固有の情報一つ一つと照合しなければなら
ず、照合するための時間が多大になる可能性があった。
特に、例えば登録者の固有の情報が記憶されたデータベ
ースの情報を、登録された順番に、識別対象者の固有の
情報と照合する場合には、登録された時期が遅ければ遅
いほど照合にかかる時間が大きくなり、識別対象者にと
ってはそれだけ識別のための待機時間が長くなるといっ
た可能性もでてくる。尚、登録者の固有の情報の並べら
れ方は、このように登録者の登録順によるものや、名前
順、従業員番号順などが用いられており、新たな登録者
の固有の情報は既に記憶された情報の最後に登録され、
この順番は固定されてデータベースなどに記憶されてい
る。

【０００９】また、セキュリティの精度を向上させるた
めに、識別対象者の固有の情報を複数（例えば指紋と
顔）用いて、記憶された登録者の固有の情報とを照合す
る場合には、さらに照合に費やされる時間が長くなり、
識別対象者には更なる待機時間の増大となる。

【００１０】そこで、本発明は上記従来の問題点に鑑み
てなされたもので、例えば入退室管理システムの登録者
の利用状況に応じて、登録者の登録順を適宜変更するこ
とにより、登録者と識別対象者との照合にかかる時間を
低減し、識別対象者の照合にかかる待機時間を抑制する
個人識別装置及び個人識別方法の提供を目的とする。

【００１１】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明の個人識別装置は、登録者ごとに登録者本人
の固有の情報を記憶する記憶部と、識別対象者本人の固
有の情報を前記識別対象者本人から抽出し得る抽出部
と、前記記憶部に記憶される前記登録者本人の固有の情
報と、前記抽出部により抽出された前記識別対象者本人
の固有の情報とを、比較して前記識別対象者が前記登録
者であるか否かを認識する認識部と、前記記憶部に記憶
された前記登録者の固有の情報が記載されている順番を
前記登録者の使用状況に応じて並び替え、もしくは登録
者を認識の対象にすべきか否かを設定する登録情報操作
部とを具備する。

【００１２】また、本発明の個人識別方法は、登録者ご
とに登録者本人の固有の情報を記録部に記憶する記憶工
程と、識別対象者本人の固有の情報を抽出部にて前記識
別対象者本人から抽出する抽出工程と、前記記憶部に記
憶される前記登録者本人の固有の情報と、前記抽出部に
より抽出された前記識別対象者本人の固有の情報とを、
比較して前記識別対象者が前記登録者であるか否かを認
識部にて認識する認識工程と、前記記憶部に記憶された
前記登録者の固有の情報が記載されている順番を前記登
録者の使用状況に応じて並び替え、もしくは登録者を認
識の対象にすべきか否かを設定する登録情報操作部にて
操作する操作工程とを有する。

【００１３】また、前記登録情報操作部においては、前
回の認識が行われた時間からの経過時間、もしくは認識
の頻度によって並べ替えを行うことを特徴とするもの
で、利用頻度の高い人が優先的に認識が行われることを
可能とする。

【００１４】また、前記登録情報操作部においては、登
録されている情報から認識対象とする人物の選択操作が
可能にすることで、不必要な認識操作が行われることを
防ぎ、計算量を削減できる。

【００１５】また、前記認識部においては、認識の優先
順位が低い場合、再度認証の要求を行う、もしくは別の
特徴量による認証を行うことを特徴とし、普段利用のな
い人物に対して、二重チェックを施すことができ、高度
のセキュリティを確保できる。

【００１６】また、前記登録情報保持部においては、認
識の優先順位などの情報を管理者に提示する提示機能を
有し、どの人物がどの程度利用しているかといった情報
を管理者が容易に情報入手でき、高度のセキュリティを
確保できる。

【００１７】さらに、バイオメトリクスを用いた個人識
別装置においては、登録情報保持部には登録されている
が、特定の人物を認識対象から外したり、有効期限を設
けたりといった制御が必要である場合がある。例えば、
ある人物がバイオメトリクス認証を行う特徴量が、怪我
などによって特徴抽出することができないため、ある期
間だけ認証システムを用いることが出来ないようにす
る、といったような制御や、データベースに特定のグル
ープを設けておき、ある時点では、グループAを、別の
時点ではグループBを認識させるといった制御が必要で
あるため、各データに対して選択機能を付加することで
利便性を向上させることができる。

【００１８】また、入退室システムのような管理システ
ムだけではなく、大きな記憶装置を持たない小型の認証
装置やペットロボットなどの人物認証技術などにも応用
でき、数人のデータを高速に識別を行う際に用いること
ができる。

【００１９】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態の構成
を図面を参照しながら説明する。

【００２０】図１乃至図５は本発明の個人識別装置を示
すものであり、矢印方向に信号が流れるものとする。な
お、以下では固有の情報として人間の顔を扱うが、指
紋、声紋、髪、爪などの身体的特徴に関する情報を固有
の情報とすることもでき、またＩＣカードなどの物理鍵
を固有の情報とすることもできる。また、複数の固有の
情報を使ってセキュリティを上げることもできる。

【００２１】図１は、本発明の個人識別装置のブロック
構成図であり、個人識別装置は、識別対象者本人の固有
の情報を抽出する特徴量抽出部１と、登録者ごとに登録
者本人の固有の情報を記憶する登録情報保持部２と、登
録情報保持部２に記憶された固有の情報を登録者の使用
状況に応じて並び替える、もしくは登録者を認識の対象
にすべきか否かを設定する登録情報操作部３と、登録情
報保持部２に記憶される固有の情報と識別対象者本人の
固有の情報とを照合する認識部４とからなる。

【００２２】また、特徴量抽出部１は、識別対象者の固
有の情報として顔を撮像するテレビカメラ５からの画像
が入力される画像入力部６と、顔領域検出部７と、顔部
品検出部８と、特徴ベクトル構成部９と、部分空間算出
部１０とからなる。ここでテレビカメラ５は、可視光で
撮影可能なテレビカメラや、撮像される領域が暗い例え
ば夜間などでは、赤外線カメラのような可視光以外のテ
レビカメラを用いることもできる。また、複数または異
なるテレビカメラを用いても良い。

【００２３】また、登録情報保持部２は、記憶部１１
と、提示部１２とを有する。

【００２４】また、登録情報操作部３は、制御判断部１
３と、並べ替え部１４とから構成される。

【００２５】また、認識部４は、類似度計算部１５と、
出力情報構成部１６と、ＩＤ読み取り部１７と、時計１
８と、センサ１９とを具備する。

【００２６】このような構成からなる個人識別装置の個
人識別方法について説明する。

【００２７】テレビカメラ５により、識別対象者の顔画
像を撮像して、撮像された画像を画像入力部６にてＡ／
Ｄ変換を行う。Ａ／Ｄ変換後の画像は、顔領域検出部８
に送られる。

【００２８】顔領域検出部８では、送られた画像中から
識別対象者の顔の領域を検出する。

【００２９】顔の領域の検出方法は、例えば、予め用意
されたテンプレートを画像中で移動させながら相関値を
求めることにより、最も高い相関値をもった場所を顔領
域とする。また、例えば、予め、用意されているテレビ
カメラ５によって識別対象者が撮像されていない背景だ
けの画像の画素を、テレビカメラ５によって識別対象者
を撮像した画像の画素と比較して、各画素の相関値を求
めることにより、顔の領域を検出する。例えば最も高い
相関値をもった場所を顔の領域であるとする。また、顔
の領域を検出する方法は、Ｅｉｇｅｎｆａｃｅ法（固有
顔法）や部分空間法を利用してもよい。

【００３０】顔の領域が検出された画像は、次に、顔部
品検出部８にて、目、鼻、口などの顔の部品とそれら部
品の位置が検出される。顔の部品を検出する方法は、例
えば、福井和広、山口修による「形状抽出とパターン照
合の組合せによる顔特徴点抽出」（電子情報通信学会論
文誌(D),vol.J80-D-II,No.8,pp2170−2177(1997)）など
の方法を用いる。

【００３１】検出された顔の部品とこれら顔の部品の位
置をもとにして、特徴ベクトル構成部９にて、顔の領域
を一定の大きさ、形状に設定し、設定された顔の領域を
画素ごとの濃淡情報とし、この濃淡情報を識別対象者の
特徴量とする。尚、ここでは、ｍピクセル×ｎピクセル
の顔の領域の濃淡値をそのまま特徴量の情報として用
い、ｍ×ｎ次元の情報を特徴ベクトルとしている。

【００３２】識別対象者の顔の領域の特徴量から、部分
空間算出部１０にて、特徴ベクトルから相関行列Ｃｄが
求められ、この相関行列ＣｄをＫ−Ｌ展開することによ
って正規直交ベクトル（固有ベクトル）を計算して部分
空間を得ている。この部分空間は、固有値に対応する固
有ベクトルを固有値の大きな順にｋ個選び、その選ばれ
た固有ベクトル集合を用いて表現されたものである。こ
こでは相関行列Ｃｄ＝Φ_ｄΛ_ｄΦ_ｄ ^Ｔとして、この相関
行列Ｃｄを対角化して固有ベクトルの行列Φている。

【００３３】なお、登録情報保持部２に記憶される登録
者本人の固有の情報は、上述したような動作によってあ
らかじめ登録情報保持部２に登録されており、識別対象
者と登録者との同定を行うための識別辞書（以下単に辞
書と称する）となる。また、登録者の固有の情報を最初
に記憶するためには、特徴ベクトル構成部９からの特徴
ベクトルまたは部分空間算出部１０からの部分空間から
情報が送られ記憶される。

【００３４】次に、記憶部１１では、登録者ごとに、登
録者本人の固有の情報である撮像された画像や抽出され
た特徴量、辞書、登録者氏名、登録番号、記憶部１１に
記憶された登録日、識別の際の日時や場所などの登録者
の使用状況を含めた情報が蓄積されている。これら登録
者ごとに登録された情報は、例えば図２に示すようなデ
ータ形式にてなるものであり、初期時点では例えば登録
順に情報が並べられている。

【００３５】また、提示部１２では、記憶部１１に記憶
された情報をその順位構造を含めて、個人識別装置を管
理する管理者に必要に応じて提示することができる。例
えば、管理者が「最近の個人識別装置を使用した識別対
象者」や「Ｘ時からＹ時に利用した人物の画像」を提示
するよう個人識別装置に要求したときは、記憶部１１に
記憶される情報を読み取って提示部１２に提示する。管
理者は、必要な時に、必要な情報を容易に得ることがで
きる。

【００３６】次に、登録情報操作部３は、登録情報保持
部２に登録される情報を読み出して、任意の条件によっ
て並べ替え適宜更新し、この並び替えられた情報を登録
情報保持部２に送り記憶させる。

【００３７】詳しくは制御判断部１３は、登録情報保持
部２に記憶される情報の並べ替えを行う方法を決定する
ことや、並べ替えの判断を行うための経過時間の計算、
各項目の変更等を行い、並べ替え部１４では、登録され
た情報の順番を変換するために、蓄積される情報を受け
取り、受け取った情報の順番を制御判断部１３によって
指定された基準に沿って並べ替え、並び替えられた情報
を登録情報保持部２に送信する。

【００３８】なお、情報を並び替える方法には、例えば
ｑｕｉｃｋｓｏｒｔアルゴリズム等が使われるが、情報
の並び替えができればどのような方法であっても構わな
い。

【００３９】ここで図３の情報の並べ替えの変更例に示
すとおり、管理者は、必要に応じて最初登録番号順に並
べられていた情報を、登録情報操作部３により、個人識
別装置が識別対象者と登録者とを最後に認識してからの
経過時間の短い順に並べ替えたものである。経過時間が
短い場合登録者は、表示される（記憶される）順番が小
さい番号の位置に設定され、逆に経過時間が長い登録者
は順番が大きい番号の位置に設定される。

【００４０】また、並べ替えのタイミングは、一定間隔
で自動的に行うことも、登録者と識別対象者との認識が
行われたとき、もしくは管理者が必要に応じて行うこと
ができ、また情報の並べ替えは、全ての情報を並べ替え
の対象にすることも、認識が行われた情報のみ並べ変え
を行うこともできる。このように情報の並べ替えを行う
ことによって認識部４による登録者と識別対象者との認
識操作を効率よく行うことができる。

【００４１】さらに、登録者の情報は登録情報保持部２
に記憶されているが、識別対象とする情報であるか否か
を適宜選択することができる。例えば、登録者として情
報を記憶されているが、特定の部屋への入室が許されな
いことがわかっている場合には、図３の選択フラグ欄
（０Ｎ／ＯＦＦ）をＯＦＦとすることで、選択可能でな
い状態に設定することができる。

【００４２】次に、登録者（の情報）と識別対象者（の
情報）との認識部４での認識動作を説明する。

【００４３】特徴量抽出部１により抽出された情報、例
えば特徴ベクトル構成部９による特徴量、もしくは部分
空間算出部１０による部分空間と、登録情報保持部２に
記憶される辞書とを、比較することにより、人物の認識
を行う。

【００４４】詳しくは、類似度計算部１５では、特徴量
抽出部１からの例えば特徴量と、登録情報保持部２から
の辞書とを比較し、類似度を計算する。類似度の計算に
あたっては、記憶される辞書を並んでいる順番に照らし
合わせ、最も類似している辞書を識別結果とする。な
お、識別の方法は、特徴ベクトル構成部９からの特徴量
を用いる場合には、部分空間法や複合類似度法などがあ
り、本実施の形態では、前田賢一、渡辺貞一:が提案す
る「局所的構造を導入したパターン・マッチング法」，
（電子情報通信学会論文誌(D),vol.J68-D,No.3,pp345--
352(1985)）にある相互部分空間法を用いる。

【００４５】なお、同定作業の場合には、まず、ＩＤ読
み取り部１７を用いて、カードや登録番号、暗証番号、
鍵などを用いて登録番号等を読み取り、次に、抽出され
た識別対象者の顔と、登録者のカードや番号に対応する
登録者の顔の辞書との類似度を計算し、あらかじめ設定
されているしきい値を越えた場合にのみ、その識別対象
者と登録者との同定が行われる。

【００４６】計算された類似度と、時計１８により読み
取られた認識が行われた日時と、センサ１９による認識
が行われた状態とが、登録情報操作部３に送られる。

【００４７】ここで、認識部４では、識別対象者を識別
するか、同定するかによって動作が異なる。（１）識別識別対象者が、登録者のうち、ある条件を満たした限定
された登録者であるか否かを認識する場合、並べ替えら
れた情報の順番にしたがって、その上位ｋ個の情報に対
してのみ、または選択フラグによって選択された情報の
みに対して、照合が行われる。なお、ｋは、運用上必要
な人数を設定しておけばよく、認識のレスポンスが良く
なる時間とのトレードオフを考慮して設定する。

【００４８】（１−１）条件を満たす一定の人数ｋ人を
識別対象とする場合に対しての認識処理。

【００４９】識別対象となるｋ個の情報を登録情報保持
部２より読み出す。読み出された情報と識別対象者の情
報との類似度を計算する。計算結果のうち、類似度が最
大の情報を選択して、選択された情報を認識結果として
出力する。なお、選択された情報が最もらしいか否かを
さらに判断する基準として、その類似度があるしきい値
と比較してしきい値以上ならば認めるというような作業
を行うこともできる。

【００５０】（１−２）選択処理により選択された人物
に対しての認識処理。

【００５１】登録情報保持部２に蓄積される情報のう
ち、選択フラグなどで条件が設定されているもののみ読
み出す。そして読み出された情報と識別対象者の情報と
を類似度を計算し、計算結果のうち最大の類似度となっ
たものを認識結果として出力する。なお、選択された情
報が最もらしいか否かをさらに判断する基準として、そ
の類似度があるしきい値と比較してしきい値以上ならば
認めるというような作業を行うこともできる。

【００５２】ここで、（１−１）、（１−２）の処理を
行った場合に、識別に失敗した場合について考える。

【００５３】まず、（１−１）、（１−２）で識別が失
敗した理由には、次の３つが考えられる。

【００５４】（１−１−ａ）識別対象者が選択されたｋ
人の中に入っていないため、識別が行われなかった。

【００５５】（１−１−ｂ）識別対象者が選択されたｋ
人の中に入っていたが、識別が行われなかった。

【００５６】（１−１−ｃ）識別対象者が登録者以外の
人物であり、認識が行われなかった。

【００５７】（１−１−ａ）の場合には、再びｎ−ｋ人
分の登録者の情報に対して識別処理を行えば認識が可能
である。

【００５８】（１−１−ｂ）の場合には、再度認識を行
うか、もしくは、別の手段によって認識処理を行うこと
が必要である。

【００５９】（１−１−ｃ）の場合には、登録者が登録
情報保持部２に記録されていないため、認識処理は成功
しない。

【００６０】再認識の動作について図４のフローチャー
トを参照して説明する。

【００６１】まず、入力データである識別対象者の情報
と登録されるｋ人（ｋ人目までの情報）との照合が行わ
れる。なお、この入力データを後で識別対象者から取得
するデータと区別するために、入力データ１としてお
く。

【００６２】入力データ１が登録者の情報と照合され認
識が成功した場合は、問題なくその結果を利用すればよ
い。

【００６３】照合が成功しなかった場合には、まず、登
録情報保持部２に記憶されるｋ人以降の登録された他の
情報である可能性があるため、他の人物データに対して
の照合が必要である。ここで、下位に存在するであろう
情報と識別対象者との情報とを比較するには、多重のチ
ェックが必要である。そのため再度新たな特徴量を識別
対象者から抽出する。この抽出された入力データを入力
データ２とする。

【００６４】認識部４は、入力データ１と登録情報保持
部２に記憶される情報のｋ番目以降のｎ−ｋ人の情報
（辞書）との照合を行っていき、類似度の高かった辞書
を抽出し、抽出された辞書に対して入力データ２との照
合を行う。入力データ２と辞書との照合が成功した場合
には、登録情報保持部２の下位に記憶された登録者であ
ると判定でき、処理を終了する。また照合が成功しなか
った場合には、登録情報保持部２に登録されていない人
物であると判断する。

【００６５】次に、（１−２）で識別が失敗した理由に
は、次の３つが考えられる。

【００６６】（１−２−ａ）識別対象者が予め選択され
たメンバの中に含まれていないため、認識が行われなか
った。

【００６７】（１−２−ｂ）識別対象者が予め選択され
たメンバであったが、認識がうまく行われなかった。

【００６８】（１−２−ｃ）識別対象者が登録者以外の
人物であり、認識が行われなかった。

【００６９】再認識の動作について図５のフローチャー
トを参照して説明する。

【００７０】まず、入力データである識別対象者との情
報と選択メンバとして登録されている登録者全ての辞書
との照合が行われる。なお、この入力データを後で識別
対象者から取得するデータと区別するために、入力デー
タ１としておく。入力データ１が選択メンバのいずれか
の辞書と照合され成功した場合には、選択メンバである
と識別できたため識別処理を終了する。

【００７１】照合が成功しなかった場合には、再度認識
がうまく行われなかったか、選択メンバ以外の登録者で
あるか、もしくは登録者以外である可能性が高くなる。

【００７２】このような照合が成功しなかった場合に
は、入力データ１を登録情報保持部２に記憶し、多重チ
ェックを行っていく。識別対象者から新たな特徴量を抽
出して、抽出された特徴量を入力データ２とする。ま
ず、入力データ１と未選択の登録者の情報とを照合し、
類似度の高かった辞書を抽出し、この抽出された辞書と
入力データ２とを照合する。

【００７３】照合が成功した場合には、登録者であって
未選択メンバであるとして識別対象者に「不許可」、
「登録者であるが未選択メンバである」などの結果を提
示すると共に、登録情報保持部２に未選択メンバである
ことを、認識時間、認識回数なども含めて記録してお
く。また、照合が成功しなかった場合には、登録情報保
持部２に記憶されていない人物と判定し、識別対象者に
「不許可」などの情報を提示する。（２）同定まず、識別対象者から抽出された情報（入力データ１と
する）は、登録情報保持部２に記憶される辞書のｋ番目
の情報（並び替えが行われている）までと照合される。
照合が成功すれば、「許可」などの結果を識別対象者に
提示する。照合が成功しなかった場合には、識別対象者
から新たな特徴量（入力データ２とする）を抽出して、
入力データ１とＫ番目以降の辞書とを照合する。照合が
成功すれば識別対象者に「許可」などの結果を提示し、
成功しなかった場合には、入力データ１に対して最も類
似度が高かった辞書と入力データ２との照合を行ってい
く。照合が成功した場合には、識別対象者に「許可」な
どの情報を提示し、成功しなかった場合には「不許可」
などの情報を提示する。

【００７４】以上述べたような本発明では、例えば入退
室管理システムの登録者の利用状況に応じて、登録者の
登録順を適宜変更することにより、登録者と識別対象者
との照合にかかる時間を低減し、識別対象者の照合にか
かる待機時間を少なくすることができる。

【００７５】つまり、登録者の照合される順番を種々並
び替える、もしくは登録者を選択的に絞り込むことによ
り、より高速な認識処理を行うことができ、例えば、利
用頻度が高い人物は優先的に登録情報保持部２に記憶さ
れる順番（利用頻度によって並べられているとする）を
上位として、認識動作に係る登録者の探索までの時間を
短くすることができる。

【００７６】また、逆に、利用頻度が少ない人物につい
ては、記憶される順番が下位（ｋ番目以降）になるため
に、例えばｋ番目までの登録者に対しての認識は失敗す
るが、利用頻度が少ないというハンデに対してより慎重
な認識処理を行う必要があるため、多重チェックを行う
ことでセキュリティを向上させることができる。

【００７７】また、管理者は、登録者の利用状況の確認
や認識対象者として規定の人数を選択することが可能と
なり、利便性の向上と計算量の削減が可能となる。

【００７８】なお、本発明は上記実施の形態には限定さ
れず、その主旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施で
きることは言うまでもない。例えば、認識部は識別対象
者に対して一つの特徴量だけで認識を行ったが、同時に
複数の特徴量（識別対象者の固有の情報、または物理
鍵）を識別対象者から抽出して認識を行いセキュリティ
を高くすることもできる。

【００７９】また、特徴量抽出部により抽出される顔の
特徴量は、その特徴量が認識に必要な特徴量であれば、
どのような特徴量の抽出の方法であってよい。

【００８０】また、選択フラグでは、フラグの有無によ
り照合成功か否かが決定されるが、例えば複数のグルー
プを表現し認識させるために「グループＡ」もしくは
「グループＢ」もしくは「グループＣ」などのようにグ
ループ名を記述し識別対象者を選択して認識させること
もできる。

【００８１】また、登録情報保持部では、登録者一人ま
たはＩＤコード一つに対して、一つもしくは複数の情報
を登録することができる。

【００８２】

【発明の効果】以上述べたような本発明によれば、登録
者が認識される時の順番を変更することによって、識別
対象者と登録者との認識に係る時間を低減することがで
きる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の個人識別装置のブロック構成図。

【図２】本発明の登録情報保持部に登録される情報
例。

【図３】本発明の登録情報操作部にて行われる情報並
び替えの一例。

【図４】本発明の認識動作を説明するフローチャー
ト。

【図５】本発明の認識動作を説明するフローチャー
ト。

【符号の説明】

１特徴量抽出部２登録情報保持部３登録情報操作部４認識部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】登録者ごとに登録者本人の固有の情報を記
憶する記憶部と、識別対象者本人の固有の情報をこの識別対象者本人から
抽出し得る抽出部と、前記記憶部に記憶される前記登録者本人の固有の情報
と、前記抽出部により抽出された前記識別対象者本人の
固有の情報とを、比較して前記識別対象者が前記登録者
であるか否かを認識する認識部と、前記記憶部に記憶された前記登録者の固有の情報が記載
されている順番を前記登録者の使用状況に応じて並び替
え、もしくは登録者を認識の対象にすべきか否かを設定
する登録情報操作部とを具備することを特徴とする個人
識別装置。
【請求項２】登録者ごとに登録者本人の固有の情報を記
録部に記憶する記憶工程と、識別対象者本人の固有の情報を抽出部にてこの識別対象
者本人から抽出する抽出工程と、前記記憶部に記憶される前記登録者本人の固有の情報
と、前記抽出部により抽出された前記識別対象者本人の
固有の情報とを、比較して前記識別対象者が前記登録者
であるか否かを認識部にて認識する認識工程と、前記記憶部に記憶された前記登録者の固有の情報が記載
されている順番を前記登録者の使用状況に応じて並び替
え、もしくは登録者を認識の対象にすべきか否かを設定
する登録情報操作部にて操作する操作工程とを有するこ
とを特徴とする個人識別方法。
【請求項３】前記登録情報操作部は、前回の認識が行わ
れた時間からの経過時間、もしくは前記登録者と前記識
別対象者との識別の頻度によって、前記登録者の固有の
情報が記載されている順番を変更することを特徴とする
請求項1に記載の個人識別装置。
【請求項４】前記登録情報操作部は、前回の認識が行わ
れた時間からの経過時間、もしくは前記登録者と前記識
別対象者との識別の頻度によって、前記登録者の固有の
情報が記載されている順番を変更することを特徴とする
請求項２に記載の個人識別方法。
【請求項５】前記認識部にて前記識別対象者と前記登録
者との識別を行い識別ができなかった場合には、前記認
識部にて、前記抽出部で抽出された前記識別対象者本人
の固有の情報を用いて再度認識する動作を行う、もしく
は前記抽出部にて、前記識別対象者から抽出された前記
識別対象者本人の固有の情報とは異なる識別対象者本人
の固有の情報を抽出し、この抽出された識別対象者本人
の固有の情報と、前記認識部にて前記記憶部に記憶され
る登録者ごとの固有の情報と、を前記認識部にて比較し
照合することを特徴とする請求項1に記載の個人識別装
置。
【請求項６】前記認識部にて前記識別対象者と前記登録
者との識別を行い識別ができなかった場合には、前記認
識部にて、前記抽出部で抽出された前記識別対象者本人
の固有の情報と前記記憶部に記憶される前記登録者ごと
の登録者本人の固有の情報とを用いて再度認識する動作
を行う、もしくは前記抽出部にて、前記識別対象者から
抽出された前記識別対象者本人の固有の情報とは異なる
識別対象者本人の固有の情報を抽出し、この抽出された
識別対象者本人の固有の情報と、前記認識部にて前記記
憶部に記憶される登録者ごとの登録者本人の固有の情報
とを、前記認識部にて比較し照合することを特徴とする
請求項２に記載の個人識別方法。
【請求項７】前記認識部にて前記識別対象者と前記登録
者との識別を行い識別ができなかった場合には、前記認
識部にて、前記抽出部で抽出された前記識別対象者本人
の固有の情報と前記記憶部に記憶される前記登録者ごと
の登録者本人の固有の情報とを用いて再度認識する動作
を行う、もしくは前記抽出部にて、前記識別対象者から
抽出された前記識別対象者本人の固有の情報とは異なる
識別対象者本人の固有の情報を抽出し、この抽出された
識別対象者本人の固有の情報と、前記認識部にて前記記
憶部に記憶される登録者ごとの登録者本人の固有の情報
とを、前記認識部にて比較し照合することを特徴とする
請求項１に記載の個人識別装置。
【請求項８】前記認識部にて前記識別対象者と前記登録
者との識別を行い識別ができなかった場合には、前記認
識部にて、前記抽出部で抽出された前記識別対象者本人
の固有の情報と前記記憶部に記憶される前記登録者ごと
の登録者本人の固有の情報とを用いて再度認識する動作
を行う、もしくは前記抽出部にて、前記識別対象者から
抽出された前記識別対象者本人の固有の情報とは異なる
識別対象者本人の固有の情報を抽出し、この抽出された
識別対象者本人の固有の情報と、前記認識部にて前記記
憶部に記憶される登録者ごとの登録者本人の固有の情報
とを、前記認識部にて比較し照合することを特徴とする
請求項２に記載の個人識別方法。