JP2002221992A - 人物特定システム - Google Patents
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 本システムと人物との間で行われる通常の対
話や操作の履歴情報に基づいて、人物を特定することを
可能とする人物特定システムを提供する。 【解決手段】 対話制御手段１０８は各人物単位で、本
システムからの発話が行われた場合の発話時刻や人物か
らの返答語句を対話テーブル１１０Ａに記録する。質問
テーブル１１０Ｄは対話テーブル１１０Ａに保持される
発話時刻や返答語句を問い合わせる質問が定義されてい
る。対話制御手段１０８は、質問テーブル１１０Ｄに保
持される質問を音声合成手段１０５を用いて音声出力部
へ出力し、質問に対する人物からの回答を音声認識手段
１０４を用いて変換し、この変換結果と対話テーブル１
１０Ａに保持される発話時刻や返答語句と比較して対話
テーブル１１０Ａに登録されている各人物ごとに得点化
を行う。各人物の中で、得点合計が最も高い人物を特定
する。
話や操作の履歴情報に基づいて、人物を特定することを
可能とする人物特定システムを提供する。 【解決手段】 対話制御手段１０８は各人物単位で、本
システムからの発話が行われた場合の発話時刻や人物か
らの返答語句を対話テーブル１１０Ａに記録する。質問
テーブル１１０Ｄは対話テーブル１１０Ａに保持される
発話時刻や返答語句を問い合わせる質問が定義されてい
る。対話制御手段１０８は、質問テーブル１１０Ｄに保
持される質問を音声合成手段１０５を用いて音声出力部
へ出力し、質問に対する人物からの回答を音声認識手段
１０４を用いて変換し、この変換結果と対話テーブル１
１０Ａに保持される発話時刻や返答語句と比較して対話
テーブル１１０Ａに登録されている各人物ごとに得点化
を行う。各人物の中で、得点合計が最も高い人物を特定
する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、音声認識機能やセ
ンサ機構を備える装置に関し、特に人物を特定する人物
特定システムに関する。
ンサ機構を備える装置に関し、特に人物を特定する人物
特定システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の人物特定システムでは、次のよう
な方式が提案されている。 （Ａ）画像認識を用いた方法 （Ｂ）指紋認識や声紋認識などの個人固有情報の認識技
術を用いた方法 （Ｃ）パスワードを用いた方法
な方式が提案されている。 （Ａ）画像認識を用いた方法 （Ｂ）指紋認識や声紋認識などの個人固有情報の認識技
術を用いた方法 （Ｃ）パスワードを用いた方法
【０００３】図１１には、画像認識を用いた人物特定シ
ステムの概念図を示す。図１１に示すように、従来の画
像認識を用いた人物特定システムでは、ＣＣＤカメラな
どにより画像入力部から得られた画像から顔画像取得手
段１０を用いて顔部分を抽出する。一般的に、抽出結果
は顔の特徴点情報である。まず事前に、対象となる複数
の人物に対して顔画像取得手段１０による顔抽出結果か
ら構成される顔画像データベース１４を作成しておく。
以降、人物を検知すると、顔画像取得手段１０が顔抽出
結果１３をメモリ上に保持し、顔画像認識手段１１が顔
抽出結果１３と顔画像データベース１４とを比較し、類
似点を抽出する。人物特定手段１２は、得られた前記類
似点を得点化し、顔画像データベース１４に登録されて
いる人物の中で最も得点の高い人物を特定する。
ステムの概念図を示す。図１１に示すように、従来の画
像認識を用いた人物特定システムでは、ＣＣＤカメラな
どにより画像入力部から得られた画像から顔画像取得手
段１０を用いて顔部分を抽出する。一般的に、抽出結果
は顔の特徴点情報である。まず事前に、対象となる複数
の人物に対して顔画像取得手段１０による顔抽出結果か
ら構成される顔画像データベース１４を作成しておく。
以降、人物を検知すると、顔画像取得手段１０が顔抽出
結果１３をメモリ上に保持し、顔画像認識手段１１が顔
抽出結果１３と顔画像データベース１４とを比較し、類
似点を抽出する。人物特定手段１２は、得られた前記類
似点を得点化し、顔画像データベース１４に登録されて
いる人物の中で最も得点の高い人物を特定する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来例に示される人物特定システムにおいては、以下に示
すように問題点があった。第１に、上述する（Ａ）や
（Ｂ）の方式においては、ＣＣＤカメラなどの専用部品
が必要となるため、部品コストが嵩むという問題があっ
た。
来例に示される人物特定システムにおいては、以下に示
すように問題点があった。第１に、上述する（Ａ）や
（Ｂ）の方式においては、ＣＣＤカメラなどの専用部品
が必要となるため、部品コストが嵩むという問題があっ
た。
【０００５】第２に、（Ｃ）の方式においては、なりす
ましを防ぐために頻繁にパスワードを変更しなければい
けないという問題があった。
ましを防ぐために頻繁にパスワードを変更しなければい
けないという問題があった。
【０００６】第３に、昨今のペット型ロボットのように
楽しむ装置においては、従来方式による人物特定システ
ムはユーザが本質的になじまないという問題があった。
その理由として、従来の方式はセキュリティを目的とし
ており、人物を特定しないと次の処理や操作へ進むこと
ができないことが挙げられる。上記のような商品におい
ては、一般に人物が不定の状態でも十分操作可能であ
り、人物が特定されるとその人物固有のふるまいをする
ような構成になっている。このため、人物不定状態から
人物特定状態のスムーズな遷移が必要とされるが、従来
方式ではそういう遷移を行うことができないという問題
があった。
楽しむ装置においては、従来方式による人物特定システ
ムはユーザが本質的になじまないという問題があった。
その理由として、従来の方式はセキュリティを目的とし
ており、人物を特定しないと次の処理や操作へ進むこと
ができないことが挙げられる。上記のような商品におい
ては、一般に人物が不定の状態でも十分操作可能であ
り、人物が特定されるとその人物固有のふるまいをする
ような構成になっている。このため、人物不定状態から
人物特定状態のスムーズな遷移が必要とされるが、従来
方式ではそういう遷移を行うことができないという問題
があった。
【０００７】本発明は、上記問題に鑑みて成されたもの
であり、低コストで人物を特定することのできる人物特
定システムを提供することを目的とする。
であり、低コストで人物を特定することのできる人物特
定システムを提供することを目的とする。
【０００８】また、本発明は、人物特定の特別な試験な
どを行わずに、通常の対話や操作を行いながら、人物を
特定することのできる人物特定システムを提供すること
を目的とする。
どを行わずに、通常の対話や操作を行いながら、人物を
特定することのできる人物特定システムを提供すること
を目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】前記課題を解決するため
に、請求項１記載の発明は、音声入力部からの音声信号
を認識する音声認識手段と、文字列を音声信号に変換し
て音声出力部に出力する音声合成手段と、本システムか
らの発話語句と人物からの返答語句を保持した対話テー
ブルと、該対話テーブル内の返答語句を問い合わせる質
問を保持した質問テーブルと、から構成される記憶部を
制御する記憶手段と、音声合成手段を用いて対話テーブ
ル内の発話語句を音声出力部へ出力し、人物からの返答
を音声認識手段を用いて認識し、その認識結果を対話テ
ーブル内の返答語句へ格納する対話制御手段と、質問テ
ーブルに保持される質問を音声合成手段を用いて音声出
力部へ出力し、質問に対する人物からの回答を音声認識
手段を用いて認識し、その認識結果と対話テーブルに保
持される返答語句とを比較して得点化を行い、その得点
の合計値が最も高い人物を特定する第１の人物特定手段
と、を有することを特徴とする。
に、請求項１記載の発明は、音声入力部からの音声信号
を認識する音声認識手段と、文字列を音声信号に変換し
て音声出力部に出力する音声合成手段と、本システムか
らの発話語句と人物からの返答語句を保持した対話テー
ブルと、該対話テーブル内の返答語句を問い合わせる質
問を保持した質問テーブルと、から構成される記憶部を
制御する記憶手段と、音声合成手段を用いて対話テーブ
ル内の発話語句を音声出力部へ出力し、人物からの返答
を音声認識手段を用いて認識し、その認識結果を対話テ
ーブル内の返答語句へ格納する対話制御手段と、質問テ
ーブルに保持される質問を音声合成手段を用いて音声出
力部へ出力し、質問に対する人物からの回答を音声認識
手段を用いて認識し、その認識結果と対話テーブルに保
持される返答語句とを比較して得点化を行い、その得点
の合計値が最も高い人物を特定する第１の人物特定手段
と、を有することを特徴とする。
【００１０】請求項２記載の発明は、音声入力部からの
音声信号を認識する音声認識手段と、文字列を音声信号
に変換して音声出力部に出力する音声合成手段と、人物
の操作回数を保持する操作テーブルと、人物の操作回数
を問い合わせる質問テーブルと、から構成される記憶部
を制御する記憶手段と、センサ機構を用いて人物による
操作を検知し、操作テーブル内の操作回数を更新するセ
ンサ情報取得手段と、質問テーブル記載の質問を音声合
成手段を用いて音声出力部へ出力し、質問に対する人物
からの回答を音声認識手段を用いて認識し、その認識結
果と操作テーブルに保持される操作回数とを比較して得
点化を行い、その得点の合計値が最も高い人物を特定す
る第１の人物特定手段と、を有することを特徴とする。
音声信号を認識する音声認識手段と、文字列を音声信号
に変換して音声出力部に出力する音声合成手段と、人物
の操作回数を保持する操作テーブルと、人物の操作回数
を問い合わせる質問テーブルと、から構成される記憶部
を制御する記憶手段と、センサ機構を用いて人物による
操作を検知し、操作テーブル内の操作回数を更新するセ
ンサ情報取得手段と、質問テーブル記載の質問を音声合
成手段を用いて音声出力部へ出力し、質問に対する人物
からの回答を音声認識手段を用いて認識し、その認識結
果と操作テーブルに保持される操作回数とを比較して得
点化を行い、その得点の合計値が最も高い人物を特定す
る第１の人物特定手段と、を有することを特徴とする。
【００１１】請求項３記載の発明は、音声入力部からの
音声信号を認識する音声認識手段と、文字列を音声信号
に変換して音声出力部に出力する音声合成手段と、本シ
ステムからの発話語句と人物からの返答語句を保持した
対話テーブルと、対話テーブル内の返答語句を問い合わ
せる質問を保持した第１の質問テーブルと、人物の操作
回数を保持する操作テーブルと、人物の操作回数を問い
合わせる第２の質問テーブルと、から構成される記憶部
を制御する記憶手段と、音声合成手段を用いて対話テー
ブル内の発話語句を音声出力部へ出力し、人物からの返
答を音声認識手段を用いて認識し、その認識結果を対話
テーブル内の返答語句へ格納する対話制御手段と、第１
の質問テーブル記載の質問を音声合成手段を用いて音声
出力部へ出力し、質問に対する人物からの回答を音声認
識手段を用いて認識し、その認識結果と対話テーブル記
載の返答語句とを比較して得点化を行い、その得点の合
計値が最も高い人物を特定する第１の人物特定手段と、
センサ機構を用いて人物による操作を検知し、操作テー
ブル内の操作回数を更新するセンサ情報取得手段と、第
２の質問テーブル記載の質問を音声合成手段を用いて音
声出力部へ出力し、質問に対する人物からの回答を音声
認識手段を用いて認識し、その認識結果と操作テーブル
に保持される操作回数とを比較して得点化を行い、その
得点の合計値が最も高い人物を特定する第２の人物特定
手段と、を有することを特徴とする。
音声信号を認識する音声認識手段と、文字列を音声信号
に変換して音声出力部に出力する音声合成手段と、本シ
ステムからの発話語句と人物からの返答語句を保持した
対話テーブルと、対話テーブル内の返答語句を問い合わ
せる質問を保持した第１の質問テーブルと、人物の操作
回数を保持する操作テーブルと、人物の操作回数を問い
合わせる第２の質問テーブルと、から構成される記憶部
を制御する記憶手段と、音声合成手段を用いて対話テー
ブル内の発話語句を音声出力部へ出力し、人物からの返
答を音声認識手段を用いて認識し、その認識結果を対話
テーブル内の返答語句へ格納する対話制御手段と、第１
の質問テーブル記載の質問を音声合成手段を用いて音声
出力部へ出力し、質問に対する人物からの回答を音声認
識手段を用いて認識し、その認識結果と対話テーブル記
載の返答語句とを比較して得点化を行い、その得点の合
計値が最も高い人物を特定する第１の人物特定手段と、
センサ機構を用いて人物による操作を検知し、操作テー
ブル内の操作回数を更新するセンサ情報取得手段と、第
２の質問テーブル記載の質問を音声合成手段を用いて音
声出力部へ出力し、質問に対する人物からの回答を音声
認識手段を用いて認識し、その認識結果と操作テーブル
に保持される操作回数とを比較して得点化を行い、その
得点の合計値が最も高い人物を特定する第２の人物特定
手段と、を有することを特徴とする。
【００１２】請求項４記載の発明は、請求項１記載の発
明において、現在の日付や時刻を取得する時計手段と、
時計手段を用いて本システムからの発話が行われた場合
の日付や時刻を取得し、その結果を保持した対話時期テ
ーブルと該対話時期テーブル記載の対話時期を問い合わ
せる質問を定義した第２の質問テーブルとを記憶部に保
持し、第２の質問テーブルに保持される質問を音声合成
手段を用いて音声出力部へ出力し、質問に対する人物か
らの回答を音声認識手段を用いて認識し、その認識結果
と対話時期テーブルに保持される対話時期とを比較して
得点化を行い、その得点の合計値が最も高い人物を特定
する第２の人物特定手段と、を有することを特徴とす
る。
明において、現在の日付や時刻を取得する時計手段と、
時計手段を用いて本システムからの発話が行われた場合
の日付や時刻を取得し、その結果を保持した対話時期テ
ーブルと該対話時期テーブル記載の対話時期を問い合わ
せる質問を定義した第２の質問テーブルとを記憶部に保
持し、第２の質問テーブルに保持される質問を音声合成
手段を用いて音声出力部へ出力し、質問に対する人物か
らの回答を音声認識手段を用いて認識し、その認識結果
と対話時期テーブルに保持される対話時期とを比較して
得点化を行い、その得点の合計値が最も高い人物を特定
する第２の人物特定手段と、を有することを特徴とす
る。
【００１３】請求項５記載の発明は、請求項２記載の発
明において、現在の日付や時刻を取得する時計手段と、
時計手段を用いて人物の操作が行われた場合の日付や時
刻を取得し、その結果を保持した操作時期テーブルと該
操作時期テーブルに保持される操作時期を問い合わせる
質問を定義した第２の質問テーブルを記憶部に保持し、
第２の質問テーブルに保持される質問を音声合成手段を
用いて音声出力部へ出力し、質問に対する人物からの回
答を音声認識手段を用いて認識し、その認識結果と操作
時期テーブル記載の操作時期とを比較して得点化を行
い、その得点の合計値が最も高い人物を特定する第２の
人物特定手段と、を有することを特徴とする。
明において、現在の日付や時刻を取得する時計手段と、
時計手段を用いて人物の操作が行われた場合の日付や時
刻を取得し、その結果を保持した操作時期テーブルと該
操作時期テーブルに保持される操作時期を問い合わせる
質問を定義した第２の質問テーブルを記憶部に保持し、
第２の質問テーブルに保持される質問を音声合成手段を
用いて音声出力部へ出力し、質問に対する人物からの回
答を音声認識手段を用いて認識し、その認識結果と操作
時期テーブル記載の操作時期とを比較して得点化を行
い、その得点の合計値が最も高い人物を特定する第２の
人物特定手段と、を有することを特徴とする。
【００１４】請求項６記載の発明は、請求項３記載の発
明において、現在の日付や時刻を取得する時計手段と、
時計手段を用いて本システムからの発話が行われた場合
の日付や時刻を取得し、その結果を保持した対話時期テ
ーブルと該対話時期テーブルに保持される対話時期を問
い合わせる質問を定義した第３の質問テーブルを記憶部
に保持し、第３の質問テーブル記載の質問を音声合成手
段を用いて音声出力部へ出力し、質問に対する人物から
の回答を音声認識手段を用いて認識し、その認識結果と
対話時期テーブル記載の対話時期とを比較して得点化を
行い、その得点の合計値が最も高い人物を特定する第３
の人物特定手段と、を有することを特徴とする。
明において、現在の日付や時刻を取得する時計手段と、
時計手段を用いて本システムからの発話が行われた場合
の日付や時刻を取得し、その結果を保持した対話時期テ
ーブルと該対話時期テーブルに保持される対話時期を問
い合わせる質問を定義した第３の質問テーブルを記憶部
に保持し、第３の質問テーブル記載の質問を音声合成手
段を用いて音声出力部へ出力し、質問に対する人物から
の回答を音声認識手段を用いて認識し、その認識結果と
対話時期テーブル記載の対話時期とを比較して得点化を
行い、その得点の合計値が最も高い人物を特定する第３
の人物特定手段と、を有することを特徴とする。
【００１５】請求項７記載の発明は、請求項３記載の発
明において、現在の日付や時刻を取得する時計手段と、
時計手段を用いて人物による操作が行われた場合の日付
や時刻を取得し、その結果を保持した操作時期テーブル
と該操作時期テーブルに保持される操作時期を問い合わ
せる質問を定義した第３の質問テーブルを記憶部に保持
し、第３の質問テーブルに保持される質問を音声合成手
段を用いて音声出力部へ出力し、質問に対する人物から
の回答を音声認識手段を用いて認識し、その認識結果と
操作時期テーブル記載の操作時期とを比較して得点化を
行い、その得点の合計値が最も高い人物を特定する第３
の人物特定手段と、を有することを特徴とする。
明において、現在の日付や時刻を取得する時計手段と、
時計手段を用いて人物による操作が行われた場合の日付
や時刻を取得し、その結果を保持した操作時期テーブル
と該操作時期テーブルに保持される操作時期を問い合わ
せる質問を定義した第３の質問テーブルを記憶部に保持
し、第３の質問テーブルに保持される質問を音声合成手
段を用いて音声出力部へ出力し、質問に対する人物から
の回答を音声認識手段を用いて認識し、その認識結果と
操作時期テーブル記載の操作時期とを比較して得点化を
行い、その得点の合計値が最も高い人物を特定する第３
の人物特定手段と、を有することを特徴とする。
【００１６】請求項８記載の発明は、請求項６記載の発
明において、時計手段を用いて人物による操作が行われ
た場合の日付や時刻を取得し、その結果を保持した操作
時期テーブルと該操作時期テーブルに保持される操作時
期を問い合わせる質問を定義した第４の質問テーブルと
を記憶部に保持し、第４の質問テーブルに保持される質
問を音声合成手段を用いて音声出力部へ出力し、質問に
対する人物からの回答を音声認識手段を用いて認識し、
その認識結果と操作時期テーブルに保持される操作時期
とを比較して得点化を行い、その得点の合計値が最も高
い人物を特定する第４の人物特定手段と、を有すること
を特徴とする。
明において、時計手段を用いて人物による操作が行われ
た場合の日付や時刻を取得し、その結果を保持した操作
時期テーブルと該操作時期テーブルに保持される操作時
期を問い合わせる質問を定義した第４の質問テーブルと
を記憶部に保持し、第４の質問テーブルに保持される質
問を音声合成手段を用いて音声出力部へ出力し、質問に
対する人物からの回答を音声認識手段を用いて認識し、
その認識結果と操作時期テーブルに保持される操作時期
とを比較して得点化を行い、その得点の合計値が最も高
い人物を特定する第４の人物特定手段と、を有すること
を特徴とする。
【００１７】請求項９記載の発明は、請求項１記載の発
明において、画像入力部から得られた信号から顔画像を
取得する顔画像取得手段と、顔画像取得手段を用いて得
られた顔画像をデータベース化した顔データベースを保
持する記憶手段と、顔画像取得手段を用いて取得した顔
画像と顔データベースを比較して顔データの類似度を判
定する顔画像認識手段と、顔画像認識手段を用いて得ら
れた類似度を得点化し、顔データベースに登録されてい
る人物の中で最も得点の高い人物を特定する第２の人物
特定手段と、を有することを特徴とする。
明において、画像入力部から得られた信号から顔画像を
取得する顔画像取得手段と、顔画像取得手段を用いて得
られた顔画像をデータベース化した顔データベースを保
持する記憶手段と、顔画像取得手段を用いて取得した顔
画像と顔データベースを比較して顔データの類似度を判
定する顔画像認識手段と、顔画像認識手段を用いて得ら
れた類似度を得点化し、顔データベースに登録されてい
る人物の中で最も得点の高い人物を特定する第２の人物
特定手段と、を有することを特徴とする。
【００１８】請求項１０記載の発明は、請求項２記載の
発明において、画像入力部から得られた信号から顔画像
を取得する顔画像取得手段と、顔画像取得手段を用いて
得られた顔画像をデータベース化した顔データベースを
保持する記憶手段と、顔画像取得手段を用いて取得した
顔データと顔データベースを比較して顔データの類似度
を判定する顔画像認識手段と、顔画像認識手段を用いて
得られた類似度を得点化し、顔データベースに登録され
ている人物の中で最も得点の高い人物を特定する第２の
人物特定手段と、を有することを特徴とする。
発明において、画像入力部から得られた信号から顔画像
を取得する顔画像取得手段と、顔画像取得手段を用いて
得られた顔画像をデータベース化した顔データベースを
保持する記憶手段と、顔画像取得手段を用いて取得した
顔データと顔データベースを比較して顔データの類似度
を判定する顔画像認識手段と、顔画像認識手段を用いて
得られた類似度を得点化し、顔データベースに登録され
ている人物の中で最も得点の高い人物を特定する第２の
人物特定手段と、を有することを特徴とする。
【００１９】請求項１１記載の発明は、請求項３記載の
発明において、画像入力部から得られた信号から顔画像
を取得する顔画像取得手段と、顔画像取得手段を用いて
得られた顔画像をデータベース化した顔データベースを
保持する記憶手段と、顔画像取得手段を用いて取得した
顔データと顔データベースを比較して顔データの類似度
を判定する顔画像認識手段と、顔画像認識手段を用いて
得られた類似度を得点化し、顔データベースに登録され
ている人物の中で最も得点の高い人物を特定する第３の
人物特定手段と、を有することを特徴とする。
発明において、画像入力部から得られた信号から顔画像
を取得する顔画像取得手段と、顔画像取得手段を用いて
得られた顔画像をデータベース化した顔データベースを
保持する記憶手段と、顔画像取得手段を用いて取得した
顔データと顔データベースを比較して顔データの類似度
を判定する顔画像認識手段と、顔画像認識手段を用いて
得られた類似度を得点化し、顔データベースに登録され
ている人物の中で最も得点の高い人物を特定する第３の
人物特定手段と、を有することを特徴とする。
【００２０】請求項１２記載の発明は、請求項４記載の
発明において、画像入力部から得られた信号から顔画像
を取得する顔画像取得手段と、顔画像取得手段を用いて
得られた顔画像をデータベース化した顔データベースを
保持する記憶手段と、顔画像取得取得手段を用いて取得
した顔画像と顔データベースを比較して顔データの類似
度を判定する顔画像認識手段と、顔画像認識手段を用い
て得られた類似度を得点化し、顔データベースに登録さ
れている人物の中で最も得点の高い人物を特定する第３
の人物特定手段と、を有することを特徴とする。
発明において、画像入力部から得られた信号から顔画像
を取得する顔画像取得手段と、顔画像取得手段を用いて
得られた顔画像をデータベース化した顔データベースを
保持する記憶手段と、顔画像取得取得手段を用いて取得
した顔画像と顔データベースを比較して顔データの類似
度を判定する顔画像認識手段と、顔画像認識手段を用い
て得られた類似度を得点化し、顔データベースに登録さ
れている人物の中で最も得点の高い人物を特定する第３
の人物特定手段と、を有することを特徴とする。
【００２１】請求項１３記載の発明は、請求項５記載の
発明において、画像入力部から得られた信号から顔画像
を取得する顔画像取得手段と、顔画像取得手段を用いて
得られたデータをデータベース化した顔データベースを
保持する記憶手段と、顔画像取得取得手段を用いて取得
した顔データと顔データベースを比較して顔データの類
似度を判定する顔画像認識手段と、顔画像認識手段を用
いて得られた類似度を得点化し、顔データベースに登録
されている人物の中で最も得点の高い人物を特定する第
３の人物特定手段と、を有することを特徴とする。
発明において、画像入力部から得られた信号から顔画像
を取得する顔画像取得手段と、顔画像取得手段を用いて
得られたデータをデータベース化した顔データベースを
保持する記憶手段と、顔画像取得取得手段を用いて取得
した顔データと顔データベースを比較して顔データの類
似度を判定する顔画像認識手段と、顔画像認識手段を用
いて得られた類似度を得点化し、顔データベースに登録
されている人物の中で最も得点の高い人物を特定する第
３の人物特定手段と、を有することを特徴とする。
【００２２】請求項１４記載の発明は、請求項６記載の
発明において、画像入力部から得られた信号から顔画像
を取得する顔画像取得手段と、顔画像取得手段を用いて
得られた顔画像をデータベース化した顔データベースを
保持する記憶手段と、顔画像取得手段を用いて取得した
顔データと顔データベースを比較して顔データの類似度
を判定する顔画像認識手段と、顔画像認識手段を用いて
得られた類似度を得点化し、顔データベースに登録され
ている人物の中で最も得点の高い人物を特定する第４の
人物特定手段と、を有することを特徴とする。
発明において、画像入力部から得られた信号から顔画像
を取得する顔画像取得手段と、顔画像取得手段を用いて
得られた顔画像をデータベース化した顔データベースを
保持する記憶手段と、顔画像取得手段を用いて取得した
顔データと顔データベースを比較して顔データの類似度
を判定する顔画像認識手段と、顔画像認識手段を用いて
得られた類似度を得点化し、顔データベースに登録され
ている人物の中で最も得点の高い人物を特定する第４の
人物特定手段と、を有することを特徴とする。
【００２３】請求項１５記載の発明は、請求項７記載の
発明において、画像入力部から得られた信号から顔画像
を取得する顔画像取得手段と、顔画像取得手段を用いて
得られた顔画像をデータベース化した顔データベースを
保持する記憶手段と、顔画像取得取得手段を用いて取得
した顔画像と顔データベースを比較して顔データの類似
度を判定する顔画像認識手段と、顔画像認識手段を用い
て得られた類似度を得点化し、顔データベースに登録さ
れている人物の中で最も得点の高い人物を特定する第４
の人物特定手段と、を有することを特徴とする。
発明において、画像入力部から得られた信号から顔画像
を取得する顔画像取得手段と、顔画像取得手段を用いて
得られた顔画像をデータベース化した顔データベースを
保持する記憶手段と、顔画像取得取得手段を用いて取得
した顔画像と顔データベースを比較して顔データの類似
度を判定する顔画像認識手段と、顔画像認識手段を用い
て得られた類似度を得点化し、顔データベースに登録さ
れている人物の中で最も得点の高い人物を特定する第４
の人物特定手段と、を有することを特徴とする。
【００２４】請求項１６記載の発明は、請求項８記載の
発明において、画像入力部から得られた信号から顔画像
を取得する顔画像取得手段と、顔画像取得手段を用いて
得られた顔画像をデータベース化した顔データベースを
保持する記憶手段と、顔画像取得取得手段を用いて取得
した顔画像と顔データベースを比較して顔データの類似
度を判定する顔画像認識手段と、顔画像認識手段を用い
て得られた類似度を得点化し、顔データベースに登録さ
れている人物の中で最も得点の高い人物を特定する第５
の人物特定手段と、を有することを特徴とする。
発明において、画像入力部から得られた信号から顔画像
を取得する顔画像取得手段と、顔画像取得手段を用いて
得られた顔画像をデータベース化した顔データベースを
保持する記憶手段と、顔画像取得取得手段を用いて取得
した顔画像と顔データベースを比較して顔データの類似
度を判定する顔画像認識手段と、顔画像認識手段を用い
て得られた類似度を得点化し、顔データベースに登録さ
れている人物の中で最も得点の高い人物を特定する第５
の人物特定手段と、を有することを特徴とする。
【００２５】請求項１７記載の発明は、請求項３記載の
発明において、第１の人物特定手段による得点と第２の
人物特定手段による得点の両方を用いて計算を行い、そ
の計算結果に基づいて人物を特定する第３の人物特定手
段を有することを特徴とする。
発明において、第１の人物特定手段による得点と第２の
人物特定手段による得点の両方を用いて計算を行い、そ
の計算結果に基づいて人物を特定する第３の人物特定手
段を有することを特徴とする。
【００２６】請求項１８記載の発明は、請求項４記載の
発明において、第１の人物特定手段による得点と第２の
人物特定手段による得点の両方を用いて計算を行い、そ
の計算結果に基づいて人物を特定する第３の人物特定手
段を有することを特徴とする。
発明において、第１の人物特定手段による得点と第２の
人物特定手段による得点の両方を用いて計算を行い、そ
の計算結果に基づいて人物を特定する第３の人物特定手
段を有することを特徴とする。
【００２７】請求項１９記載の発明は、請求項５記載の
発明において、第１の人物特定手段による得点と第２の
人物特定手段による得点の両方を用いて計算を行い、そ
の計算結果に基づいて人物を特定する第３の人物特定手
段を有することを特徴とする。
発明において、第１の人物特定手段による得点と第２の
人物特定手段による得点の両方を用いて計算を行い、そ
の計算結果に基づいて人物を特定する第３の人物特定手
段を有することを特徴とする。
【００２８】請求項２０記載の発明は、請求項６記載の
発明において、第１の人物特定手段による得点と第２の
人物特定手段による得点と第３の人物特定手段による得
点を用いて計算を行い、その計算結果に基づいて人物を
特定する第４の人物特定手段を有することを特徴とす
る。
発明において、第１の人物特定手段による得点と第２の
人物特定手段による得点と第３の人物特定手段による得
点を用いて計算を行い、その計算結果に基づいて人物を
特定する第４の人物特定手段を有することを特徴とす
る。
【００２９】請求項２１記載の発明は、請求項７記載の
発明において、第１の人物特定手段による得点と第２の
人物特定手段による得点と第３の人物特定手段による得
点を用いて計算を行い、その計算結果に基づいて人物を
特定する第４の人物特定手段を有することを特徴とす
る。
発明において、第１の人物特定手段による得点と第２の
人物特定手段による得点と第３の人物特定手段による得
点を用いて計算を行い、その計算結果に基づいて人物を
特定する第４の人物特定手段を有することを特徴とす
る。
【００３０】請求項２２記載の発明は、請求項８記載の
発明において、第１の人物特定手段による得点と第２の
人物特定手段による得点と第３の人物特定手段による得
点と第４の人物特定手段による得点を用いて計算を行
い、その計算結果に基づいて人物を特定する第５の人物
特定手段を有することを特徴とする。
発明において、第１の人物特定手段による得点と第２の
人物特定手段による得点と第３の人物特定手段による得
点と第４の人物特定手段による得点を用いて計算を行
い、その計算結果に基づいて人物を特定する第５の人物
特定手段を有することを特徴とする。
【００３１】請求項２３記載の発明は、請求項９記載の
発明において、第１の人物特定手段による得点と第２の
人物特定手段による得点を用いて計算を行い、その計算
結果に基づいて人物を特定する第３の人物特定手段を有
することを特徴とする。
発明において、第１の人物特定手段による得点と第２の
人物特定手段による得点を用いて計算を行い、その計算
結果に基づいて人物を特定する第３の人物特定手段を有
することを特徴とする。
【００３２】請求項２４記載の発明は、請求項１０記載
の発明において、第１の人物特定手段による得点と第２
の人物特定手段による得点を用いて計算を行い、その計
算結果に基づいて人物を特定する第３の人物特定手段を
有することを特徴とする。
の発明において、第１の人物特定手段による得点と第２
の人物特定手段による得点を用いて計算を行い、その計
算結果に基づいて人物を特定する第３の人物特定手段を
有することを特徴とする。
【００３３】請求項２５記載の発明は、請求項１１記載
の発明において、第１の人物特定手段による得点と第２
の人物特定手段による得点と第３の人物特定手段による
得点を用いて計算を行い、その計算結果に基づいて人物
を特定する第４の人物特定手段を有することを特徴とす
る。
の発明において、第１の人物特定手段による得点と第２
の人物特定手段による得点と第３の人物特定手段による
得点を用いて計算を行い、その計算結果に基づいて人物
を特定する第４の人物特定手段を有することを特徴とす
る。
【００３４】請求項２６記載の発明は、請求項１２記載
の発明において、第１の人物特定手段による得点と第２
の人物特定手段による得点と第３の人物特定手段による
得点を用いて計算を行い、その計算結果に基づいて人物
を特定する第４の人物特定手段を有することを特徴とす
る。
の発明において、第１の人物特定手段による得点と第２
の人物特定手段による得点と第３の人物特定手段による
得点を用いて計算を行い、その計算結果に基づいて人物
を特定する第４の人物特定手段を有することを特徴とす
る。
【００３５】請求項２７記載の発明は、請求項１３記載
の発明において、第１の人物特定手段による得点と第２
の人物特定手段による得点と第３の人物特定手段による
得点を用いて計算を行い、その計算結果に基づいて人物
を特定する第４の人物特定手段を有することを特徴とす
る。
の発明において、第１の人物特定手段による得点と第２
の人物特定手段による得点と第３の人物特定手段による
得点を用いて計算を行い、その計算結果に基づいて人物
を特定する第４の人物特定手段を有することを特徴とす
る。
【００３６】請求項２８記載の発明は、請求項１４記載
の発明において、第１の人物特定手段による得点と第２
の人物特定手段による得点と第３の人物特定手段による
得点と第４の人物特定手段による得点を用いて計算を行
い、その計算結果に基づいて人物を特定する第５の人物
特定手段を有することを特徴とする。
の発明において、第１の人物特定手段による得点と第２
の人物特定手段による得点と第３の人物特定手段による
得点と第４の人物特定手段による得点を用いて計算を行
い、その計算結果に基づいて人物を特定する第５の人物
特定手段を有することを特徴とする。
【００３７】請求項２９記載の発明は、請求項１５記載
の発明において、第１の人物特定手段による得点と第２
の人物特定手段による得点と第３の人物特定手段による
得点と第４の人物特定手段による得点を用いて計算を行
い、その計算結果に基づいて人物を特定する第５の人物
特定手段を有することを特徴とする。
の発明において、第１の人物特定手段による得点と第２
の人物特定手段による得点と第３の人物特定手段による
得点と第４の人物特定手段による得点を用いて計算を行
い、その計算結果に基づいて人物を特定する第５の人物
特定手段を有することを特徴とする。
【００３８】請求項３０記載の発明は、請求項１６記載
の発明において、第１の人物特定手段による得点と第２
の人物特定手段による得点と第３の人物特定手段による
得点と第４の人物特定手段による得点と第５の人物特定
手段による得点を用いて計算を行い、その計算結果に基
づいて人物を特定する第６の人物特定手段を有すること
を特徴とする。
の発明において、第１の人物特定手段による得点と第２
の人物特定手段による得点と第３の人物特定手段による
得点と第４の人物特定手段による得点と第５の人物特定
手段による得点を用いて計算を行い、その計算結果に基
づいて人物を特定する第６の人物特定手段を有すること
を特徴とする。
【００３９】
【発明の実施の形態】次に、添付図面を参照しながら本
発明の実施形態である人物特定システムを詳細に説明す
る。図１から図１０に、本発明の係る人物特定システム
の実施の形態を示す。
発明の実施形態である人物特定システムを詳細に説明す
る。図１から図１０に、本発明の係る人物特定システム
の実施の形態を示す。
【００４０】〈第１の実施形態〉図１は、本発明の第１
の実施形態である人物特定システムの概略構成を示すブ
ロック図である。図１において、本発明の第１の実施形
態である人物特定システムは、現在の日付や時刻を取得
する時計手段１０２と、マイクなどの音声入力部からの
音声を認識する音声認識手段１０４と、文字列を合成音
声に変換してスピーカなどの音声出力部へ出力する音声
合成手段１０５と、記憶部１１０を制御する記憶手段１
０３と、人物との対話を行う対話制御手段１０８と、人
物との対話結果から人物を特定する質問を生成する質問
生成手段１０６と、生成された質問と人物との対話結果
から人物を特定する人物特定手段１０７と、を有して構
成される。なお、図１におけるセンサ情報取得手段１０
１及び記憶部１１０内の操作テーブル１１０Ｂについて
は、本発明の第２の実施形態で説明する。
の実施形態である人物特定システムの概略構成を示すブ
ロック図である。図１において、本発明の第１の実施形
態である人物特定システムは、現在の日付や時刻を取得
する時計手段１０２と、マイクなどの音声入力部からの
音声を認識する音声認識手段１０４と、文字列を合成音
声に変換してスピーカなどの音声出力部へ出力する音声
合成手段１０５と、記憶部１１０を制御する記憶手段１
０３と、人物との対話を行う対話制御手段１０８と、人
物との対話結果から人物を特定する質問を生成する質問
生成手段１０６と、生成された質問と人物との対話結果
から人物を特定する人物特定手段１０７と、を有して構
成される。なお、図１におけるセンサ情報取得手段１０
１及び記憶部１１０内の操作テーブル１１０Ｂについて
は、本発明の第２の実施形態で説明する。
【００４１】記憶部１１０は、人物との対話内容と対話
結果とを保持する対話テーブル１１０Ａと、音声認識を
行うための音声認識辞書１１０Ｃと、対話テーブル１１
０Ａと１：１に対応した質問を定義した質問テーブル１
１０Ｄと、人物を特定する質問である人物ＱＡテーブル
１１０Ｅと、を有して構成される。
結果とを保持する対話テーブル１１０Ａと、音声認識を
行うための音声認識辞書１１０Ｃと、対話テーブル１１
０Ａと１：１に対応した質問を定義した質問テーブル１
１０Ｄと、人物を特定する質問である人物ＱＡテーブル
１１０Ｅと、を有して構成される。
【００４２】記憶部１１０を構成する上記各部は、以下
のように動作する。まず、対話テーブル１１０Ａには、
本システムが発話を行う条件である「時刻（トリガー時
刻）」「ユーザ発話語句（トリガー音声）」「発話語句
（システム音声）」などが定義されている。対話制御手
段１０８は、時計手段１０２や音声認識手段１０４を用
いて上記条件が満たされていることを検知した場合に、
同テーブルに定義されている発話語句を本システムが発
話する。対話制御手段１０８は、本発話の時刻及び本発
話に対して人物が返答した音声を音声認識手段１０４と
記憶手段１０３とを用いて対話テーブル１１０Ａへ記入
する。この処理を、本システムを利用する全ての人物に
対して行う。
のように動作する。まず、対話テーブル１１０Ａには、
本システムが発話を行う条件である「時刻（トリガー時
刻）」「ユーザ発話語句（トリガー音声）」「発話語句
（システム音声）」などが定義されている。対話制御手
段１０８は、時計手段１０２や音声認識手段１０４を用
いて上記条件が満たされていることを検知した場合に、
同テーブルに定義されている発話語句を本システムが発
話する。対話制御手段１０８は、本発話の時刻及び本発
話に対して人物が返答した音声を音声認識手段１０４と
記憶手段１０３とを用いて対話テーブル１１０Ａへ記入
する。この処理を、本システムを利用する全ての人物に
対して行う。
【００４３】次に、本システムを利用する場合、質問生
成手段１０６は、人物単位の対話履歴を保持した対話テ
ーブル１１０Ａと質問テーブル１１０Ｄとを用いて、人
物を特定する質問である人物ＱＡテーブル１１０Ｅを生
成する。人物ＱＡテーブル１１０Ｅは、人物単位の対話
履歴（対話テーブル１１０Ａのサブセット）とその対話
結果を問い合わせる質問かとら構成されている。人物特
定手段１０７は、人物ＱＡテーブル１１０Ｅを用いて過
去の対話履歴に関する質問を人物と行い、登録人物単位
で質問結果（回答）に関する得点を計算する。この得点
の最も高い人物を特定する。
成手段１０６は、人物単位の対話履歴を保持した対話テ
ーブル１１０Ａと質問テーブル１１０Ｄとを用いて、人
物を特定する質問である人物ＱＡテーブル１１０Ｅを生
成する。人物ＱＡテーブル１１０Ｅは、人物単位の対話
履歴（対話テーブル１１０Ａのサブセット）とその対話
結果を問い合わせる質問かとら構成されている。人物特
定手段１０７は、人物ＱＡテーブル１１０Ｅを用いて過
去の対話履歴に関する質問を人物と行い、登録人物単位
で質問結果（回答）に関する得点を計算する。この得点
の最も高い人物を特定する。
【００４４】次に、図１及び図２、図３のフローチャー
トを参照して本発明の実施形態である人物特定システム
全体の動作例を詳細に説明する。図２は、ユーザが初め
て本システムを用いる場合に、対話制御手段１０８が人
物との対話を行い、その履歴情報を対話テーブル１１０
Ａに登録する手順を示したものである。そこで、まず対
話テーブル１１０Ａの構成について図４を用いて説明
し、その後で図２の動作例を説明する。
トを参照して本発明の実施形態である人物特定システム
全体の動作例を詳細に説明する。図２は、ユーザが初め
て本システムを用いる場合に、対話制御手段１０８が人
物との対話を行い、その履歴情報を対話テーブル１１０
Ａに登録する手順を示したものである。そこで、まず対
話テーブル１１０Ａの構成について図４を用いて説明
し、その後で図２の動作例を説明する。
【００４５】図４は、対話テーブル１１０Ａの実施例を
示す詳細図である。図４に示したように、対話テーブル
１１０Ａは、対話のトリガー時刻４０２と、トリガー音
声４０３と、発話語句４０４と、人物Ａから人物Ｃまで
の対話結果（４０５〜４０７）と、から構成されてい
る。対話の種類を示す識別番号４０１は便宜的に設けた
ものである。トリガー時刻４０２及びトリガー音声４０
３は、本システムからの発話を行う条件を示している。
すなわち、 （１）時計手段１０２が対話テーブル１１０Ａ内のトリ
ガー時刻４０２を検知した時 （２）ユーザが発話を行い、音声認識手段１０４による
認識語句がトリガー音声４０３の語句と一致した時 のいずれかの条件が満たされる場合に、発話語句４０４
に定義された語句を本システムから発話する。
示す詳細図である。図４に示したように、対話テーブル
１１０Ａは、対話のトリガー時刻４０２と、トリガー音
声４０３と、発話語句４０４と、人物Ａから人物Ｃまで
の対話結果（４０５〜４０７）と、から構成されてい
る。対話の種類を示す識別番号４０１は便宜的に設けた
ものである。トリガー時刻４０２及びトリガー音声４０
３は、本システムからの発話を行う条件を示している。
すなわち、 （１）時計手段１０２が対話テーブル１１０Ａ内のトリ
ガー時刻４０２を検知した時 （２）ユーザが発話を行い、音声認識手段１０４による
認識語句がトリガー音声４０３の語句と一致した時 のいずれかの条件が満たされる場合に、発話語句４０４
に定義された語句を本システムから発話する。
【００４６】図４の人物欄４０５〜４０７は、上記条件
が満たされて本システムからの発話が行われた場合に、
その時の時刻と同発話に対する人物からの返答結果（音
声認識された結果の語句）が各人物単位で記入されたも
のである。図４において「×」は、ユーザが返答したが
音声認識手段１０４が認識できなかったことを示し、
「−」は何も返答がなかったことを示す。
が満たされて本システムからの発話が行われた場合に、
その時の時刻と同発話に対する人物からの返答結果（音
声認識された結果の語句）が各人物単位で記入されたも
のである。図４において「×」は、ユーザが返答したが
音声認識手段１０４が認識できなかったことを示し、
「−」は何も返答がなかったことを示す。
【００４７】例えば、４０５Ａは、本システムがＡＭ
９：００に「おはよう〜さん」と発話したことに対し
て、人物Ａが「おはよう」と返答してことを示す。ま
た、４０７Ａは、本システムがＡＭ１１：００に「おは
よう〜さん」と発話したことに対して人物Ｃからは何も
返答がなかったことを示す。なお、返答結果として認識
不能状態や返答なしの状態を導入したのは、ペット型ロ
ボットに代表されるように楽しむことが主目的の装置に
おいては、明確な返答は不要なケースが多いからであ
る。
９：００に「おはよう〜さん」と発話したことに対し
て、人物Ａが「おはよう」と返答してことを示す。ま
た、４０７Ａは、本システムがＡＭ１１：００に「おは
よう〜さん」と発話したことに対して人物Ｃからは何も
返答がなかったことを示す。なお、返答結果として認識
不能状態や返答なしの状態を導入したのは、ペット型ロ
ボットに代表されるように楽しむことが主目的の装置に
おいては、明確な返答は不要なケースが多いからであ
る。
【００４８】図２において、初めて操作する人は音声認
識手段１０４などを用いて本人であることを登録する
（ステップａ１）。これにより対話テーブル１１０Ａの
人物欄が生成される。次に、対話制御手段１０８は、対
話テーブル１１０Ａの当該人物欄に未記入の行もしくは
対話結果が「−」と記載されている行（対話）を抽出す
る（ステップａ２）。抽出された対話に対して、トリガ
ー時刻４０２と時計手段１０２の現在時刻を比較し、対
話トリガーとなる対話開始時刻になったかどうかを調べ
る（ステップａ３）。一致しない場合には、人間からの
発話を調べ、発話があった場合にはトリガー音声４０３
の語句と一致するかどうかを調べる（ステップａ４）。
ステップａ３，ステップａ４のいずかの条件が満たされ
るまで繰り返し処理を行う。
識手段１０４などを用いて本人であることを登録する
（ステップａ１）。これにより対話テーブル１１０Ａの
人物欄が生成される。次に、対話制御手段１０８は、対
話テーブル１１０Ａの当該人物欄に未記入の行もしくは
対話結果が「−」と記載されている行（対話）を抽出す
る（ステップａ２）。抽出された対話に対して、トリガ
ー時刻４０２と時計手段１０２の現在時刻を比較し、対
話トリガーとなる対話開始時刻になったかどうかを調べ
る（ステップａ３）。一致しない場合には、人間からの
発話を調べ、発話があった場合にはトリガー音声４０３
の語句と一致するかどうかを調べる（ステップａ４）。
ステップａ３，ステップａ４のいずかの条件が満たされ
るまで繰り返し処理を行う。
【００４９】ステップａ３、ステップａ４のいずれかの
条件が満たされる場合には、対話テーブル１１０Ａで該
当する条件を満たす対話（行）を１つ選択し、当該対話
の発話語句４０４を音声合成手段１０５を用いて発話す
る（ステップａ５）。本システムが発話を行うと、人物
欄のところに発話時刻を書き込む（ステップａ６）。そ
の後、ユーザからの返答を待ち、音声認識手段１０４が
その語句を認識できた場合には返答語句を、認識不能の
場合には「×」を該人物欄に記入する。ユーザからの返
答がなかった場合には「−」を該人物欄に書き込む（ス
テップａ７）。ステップａ２〜ステップａ７の処理を終
了指示（電源ＯＦＦなど）があるまで繰り返す（ステッ
プａ８）。
条件が満たされる場合には、対話テーブル１１０Ａで該
当する条件を満たす対話（行）を１つ選択し、当該対話
の発話語句４０４を音声合成手段１０５を用いて発話す
る（ステップａ５）。本システムが発話を行うと、人物
欄のところに発話時刻を書き込む（ステップａ６）。そ
の後、ユーザからの返答を待ち、音声認識手段１０４が
その語句を認識できた場合には返答語句を、認識不能の
場合には「×」を該人物欄に記入する。ユーザからの返
答がなかった場合には「−」を該人物欄に書き込む（ス
テップａ７）。ステップａ２〜ステップａ７の処理を終
了指示（電源ＯＦＦなど）があるまで繰り返す（ステッ
プａ８）。
【００５０】以上の処理により、ある特定人物に対して
の対話テーブル１１０Ａの作成が完了する。この処理を
想定されるユーザの数だけ実行すれば、図４に示したよ
うな対話テーブル１１０Ａが生成される。
の対話テーブル１１０Ａの作成が完了する。この処理を
想定されるユーザの数だけ実行すれば、図４に示したよ
うな対話テーブル１１０Ａが生成される。
【００５１】さて、２回目以降に本システムを用いる場
合、人物特定手段１０７は、更新された対話テーブル１
１０Ａを用いて人物を自動的に特定する。以下、図３の
フローチャートを用いて人物特定手段１０７の手順を説
明する。
合、人物特定手段１０７は、更新された対話テーブル１
１０Ａを用いて人物を自動的に特定する。以下、図３の
フローチャートを用いて人物特定手段１０７の手順を説
明する。
【００５２】まず、音声合成手段１０５を用いて、人物
を特定する質問を行うことを「これから質問するよ」と
いうようにユーザに通知する（ステップｂ１）。次に質
問生成手段１０６を起動し、対話テーブル１１０Ａから
登録人物の対話結果（時刻や返答結果）の差が大きいも
のを数個抽出（選択）する（ステップｂ２）。一般的に
は返答結果として「×」や「−」が少ない対話を抽出す
るとよい。質問生成手段１０６は、抽出された対話に対
応する質問を質問テーブル１１０Ｄを参照して取得する
と同時に、対話テーブル１１０Ａを参照して各人物の対
話結果を抽出し、人物ＱＡテーブル１１０Ｅを生成する
（ステップｂ３）。
を特定する質問を行うことを「これから質問するよ」と
いうようにユーザに通知する（ステップｂ１）。次に質
問生成手段１０６を起動し、対話テーブル１１０Ａから
登録人物の対話結果（時刻や返答結果）の差が大きいも
のを数個抽出（選択）する（ステップｂ２）。一般的に
は返答結果として「×」や「−」が少ない対話を抽出す
るとよい。質問生成手段１０６は、抽出された対話に対
応する質問を質問テーブル１１０Ｄを参照して取得する
と同時に、対話テーブル１１０Ａを参照して各人物の対
話結果を抽出し、人物ＱＡテーブル１１０Ｅを生成する
（ステップｂ３）。
【００５３】図５は、質問テーブル１１ＯＤの実施例を
示す詳細図である。図５に示すように、質問テーブル１
１０Ｄは、各対話に１：１に対応した質問を保持してい
る。例えば、対話テーブル１１０ＡのＴ１（図４参照）
には、質問テーブル１１０ＤのＱ１が対応するように構
成されている。なお、質問テーブル１１０Ｄの形式とし
ては、 形式Ａ：対話の時刻を問うもの（５０２） 形式Ｂ：対話の返答（内容）を問うもの（５０３） の２種類を用意している。どちらの形式が効果的かは質
問生成手段１０６が対話テーブル１１０Ａを参照して、
自動的に判断して選択する。一般的には、音声認識によ
る返答がきちんと行われた対話の場合には形式Ｂ、そう
でない場合には形式Ａをとる。
示す詳細図である。図５に示すように、質問テーブル１
１０Ｄは、各対話に１：１に対応した質問を保持してい
る。例えば、対話テーブル１１０ＡのＴ１（図４参照）
には、質問テーブル１１０ＤのＱ１が対応するように構
成されている。なお、質問テーブル１１０Ｄの形式とし
ては、 形式Ａ：対話の時刻を問うもの（５０２） 形式Ｂ：対話の返答（内容）を問うもの（５０３） の２種類を用意している。どちらの形式が効果的かは質
問生成手段１０６が対話テーブル１１０Ａを参照して、
自動的に判断して選択する。一般的には、音声認識によ
る返答がきちんと行われた対話の場合には形式Ｂ、そう
でない場合には形式Ａをとる。
【００５４】図６は、人物ＱＡテーブル１１０Ｅの実施
例を示す詳細図である。図６に示すように、人物ＱＡテ
ーブル１１０Ｅは、質問テーブル１１０Ｄに対する質問
の番号６０１と、対話テーブル１１０Ａから転記された
各人物の対話履歴６０２〜６０４と、質問に対しての人
物の返答６０５と、から構成されている。図６は、図４
の対話テーブル１１０ＡにおいてＴ１、Ｔ４、Ｔ６の対
話が選択され、図５の質問テーブル１１０Ｄにおいて、
Ｑ１Ａ、Ｑ４Ｂ、Ｑ６Ｂの質問が選ばれたことを示す。
したがって、対話履歴６０２〜６０４の各人物欄の内容
は、図４のＴ１における時刻（形式Ａ）、Ｔ４における
返答語句（形式Ｂ）、Ｔ６における返答語句（形式Ｂ）
が記載されたものとなる。
例を示す詳細図である。図６に示すように、人物ＱＡテ
ーブル１１０Ｅは、質問テーブル１１０Ｄに対する質問
の番号６０１と、対話テーブル１１０Ａから転記された
各人物の対話履歴６０２〜６０４と、質問に対しての人
物の返答６０５と、から構成されている。図６は、図４
の対話テーブル１１０ＡにおいてＴ１、Ｔ４、Ｔ６の対
話が選択され、図５の質問テーブル１１０Ｄにおいて、
Ｑ１Ａ、Ｑ４Ｂ、Ｑ６Ｂの質問が選ばれたことを示す。
したがって、対話履歴６０２〜６０４の各人物欄の内容
は、図４のＴ１における時刻（形式Ａ）、Ｔ４における
返答語句（形式Ｂ）、Ｔ６における返答語句（形式Ｂ）
が記載されたものとなる。
【００５５】さて、人物特定手段１０７は、生成された
人物ＱＡテーブル１１０Ｅから１つの行（質問）を選択
し、音声合成手段１０５を用いて発話する（ステップｂ
４）。図６の例では、Ｑ１Ａに定義されている「起きた
時間は? 」と問いかけることになる。次に人物からの返
答を得たら、音声認識手段１０４を用いて認識語句に置
き換え、その結果を返答欄６０５に記入する（ステップ
ｂ５）。図６の返答６０５は、最初の質問であるＱ１Ａ
の質問に対してユーザが「ＡＭ９：００」と返答したこ
とを示している。ステップｂ４、ｂ５の処理を人物ＱＡ
テーブル１１０Ｅに登録されている個数（行数）分だけ
実行する（ステップｂ６）。
人物ＱＡテーブル１１０Ｅから１つの行（質問）を選択
し、音声合成手段１０５を用いて発話する（ステップｂ
４）。図６の例では、Ｑ１Ａに定義されている「起きた
時間は? 」と問いかけることになる。次に人物からの返
答を得たら、音声認識手段１０４を用いて認識語句に置
き換え、その結果を返答欄６０５に記入する（ステップ
ｂ５）。図６の返答６０５は、最初の質問であるＱ１Ａ
の質問に対してユーザが「ＡＭ９：００」と返答したこ
とを示している。ステップｂ４、ｂ５の処理を人物ＱＡ
テーブル１１０Ｅに登録されている個数（行数）分だけ
実行する（ステップｂ６）。
【００５６】全ての質問とユーザからの返答が完了する
と、返答結果を各人物と想定した場合の得点を計算し、
合計得点の最も高い人物を特定する（ステップｂ７）。
得点の計算は以下の方法によって行う。 Ｒ１：時刻を問う質問＝１時間以内１００点、２時間以
内５０点、その他０点。 Ｒ２：内容を問う質問＝正解１００点、不正解（認識不
能を含む）１０点。
と、返答結果を各人物と想定した場合の得点を計算し、
合計得点の最も高い人物を特定する（ステップｂ７）。
得点の計算は以下の方法によって行う。 Ｒ１：時刻を問う質問＝１時間以内１００点、２時間以
内５０点、その他０点。 Ｒ２：内容を問う質問＝正解１００点、不正解（認識不
能を含む）１０点。
【００５７】不正解を一律に０点にしなかったのは、
（同一）人間でも正確に記憶できていない場合があるか
らである。図６において括弧内の数値は上記ルールに基
づいた得点を示している。図６の場合での合計得点は、
人物Ａが１００点、人物Ｂが２１０点、人物Ｃが１５０
点であり、本システムを操作したのは人物Ｂと想定され
る。この最高得点がある基準得点以上であれば人物Ｂと
して特定し、基準得点未満であれば人物不定として判断
する（ステップｂ８）。なお、人物を特定した後は、図
２のへ行き、ステップａ２以下の処理を繰り返すこと
になる。
（同一）人間でも正確に記憶できていない場合があるか
らである。図６において括弧内の数値は上記ルールに基
づいた得点を示している。図６の場合での合計得点は、
人物Ａが１００点、人物Ｂが２１０点、人物Ｃが１５０
点であり、本システムを操作したのは人物Ｂと想定され
る。この最高得点がある基準得点以上であれば人物Ｂと
して特定し、基準得点未満であれば人物不定として判断
する（ステップｂ８）。なお、人物を特定した後は、図
２のへ行き、ステップａ２以下の処理を繰り返すこと
になる。
【００５８】以上、本発明の第１の実施形態では、説明
を簡略化するために２回目の動作の最初に人物を特定す
る質問を行うものであるが、本質問は人物不定のまま対
話を行っている最中に行っても良い。例えば、ステップ
ｂ１〜ｂ３までは事前に処理しておき、ステップｂ４〜
ｂ５は、図２のステップａ７〜ステップａ８の間に挿入
する方法も考えられる。この場合は、対話テーブル１１
０Ａ内に人物不定という欄を生成しておき、人物不定状
態の対話履歴は人物不定の欄に記入しておく。人物が特
定された時点で、人物不定欄のデータを特定された人物
欄へ転送するような形式をとる。この方法をとれば、ユ
ーザ対話の中に自然に質問が組み込まれたものとなり、
ユーザの違和感が減少される。
を簡略化するために２回目の動作の最初に人物を特定す
る質問を行うものであるが、本質問は人物不定のまま対
話を行っている最中に行っても良い。例えば、ステップ
ｂ１〜ｂ３までは事前に処理しておき、ステップｂ４〜
ｂ５は、図２のステップａ７〜ステップａ８の間に挿入
する方法も考えられる。この場合は、対話テーブル１１
０Ａ内に人物不定という欄を生成しておき、人物不定状
態の対話履歴は人物不定の欄に記入しておく。人物が特
定された時点で、人物不定欄のデータを特定された人物
欄へ転送するような形式をとる。この方法をとれば、ユ
ーザ対話の中に自然に質問が組み込まれたものとなり、
ユーザの違和感が減少される。
【００５９】また、対話テーブル１１０Ａは、初回登録
した対話履歴のみを用いているが、２回以上使用した履
歴を用いるように構成することも可能である。例えば、
図２のステップａ６，ａ７において対話を行った日時と
ユーザからの返答結果を対話テーブル１１０Ａに追加す
るように記入しておく。質問テーブル１１０Ｄは、「１
週間での各対話回数は? 」「前回、遊んだのはいつ? 」
などを定義しておく。このような構成をとれば、本シス
テムを複数回使用した履歴に基づく質問や人物特定を行
うことが可能となる。
した対話履歴のみを用いているが、２回以上使用した履
歴を用いるように構成することも可能である。例えば、
図２のステップａ６，ａ７において対話を行った日時と
ユーザからの返答結果を対話テーブル１１０Ａに追加す
るように記入しておく。質問テーブル１１０Ｄは、「１
週間での各対話回数は? 」「前回、遊んだのはいつ? 」
などを定義しておく。このような構成をとれば、本シス
テムを複数回使用した履歴に基づく質問や人物特定を行
うことが可能となる。
【００６０】〈第２の実施形態〉次に、本発明の第２の
実施形態について図面を参照して詳細に説明する。本発
明の第１の実施形態ではユーザによる対話履歴に基づい
て人物を特定したのに対し、第２の実施形態ではユーザ
による操作履歴に基づいて人物を特定する。したがっ
て、図１において、本発明の第２の実施形態である人物
特定システムは、センサ情報取得手段１０１と操作テー
ブル１１０Ｂとを用いる。一方、対話制御手段１０８及
び対話テーブル１１０Ａは不要となるが、あってもよ
い。
実施形態について図面を参照して詳細に説明する。本発
明の第１の実施形態ではユーザによる対話履歴に基づい
て人物を特定したのに対し、第２の実施形態ではユーザ
による操作履歴に基づいて人物を特定する。したがっ
て、図１において、本発明の第２の実施形態である人物
特定システムは、センサ情報取得手段１０１と操作テー
ブル１１０Ｂとを用いる。一方、対話制御手段１０８及
び対話テーブル１１０Ａは不要となるが、あってもよ
い。
【００６１】図１において、ユーザが「なでる」「叩
く」「持ち上げる」等の各操作を行うと、センサ情報取
得手段１０１がその操作を検知し、操作テーブル１１０
Ｂに操作を行った時刻を書き込む。
く」「持ち上げる」等の各操作を行うと、センサ情報取
得手段１０１がその操作を検知し、操作テーブル１１０
Ｂに操作を行った時刻を書き込む。
【００６２】図７は、操作テーブル１１０Ｂの実施例を
示す詳細図である。図７において、操作テーブル１１０
Ｂは、操作種類を示す識別番号７０１、操作の種類７０
２、各人物における操作の時刻と延べ回数７０３〜７０
５から構成される。
示す詳細図である。図７において、操作テーブル１１０
Ｂは、操作種類を示す識別番号７０１、操作の種類７０
２、各人物における操作の時刻と延べ回数７０３〜７０
５から構成される。
【００６３】図８は、本発明の第２の実施形態である人
物特定システムの動作例を示すフローチャートであり、
初めて本システムを操作した場合の手順を示している。
まず、これから本システムを使用する人物を特定する
（ステップａ１００）。次に、「なでる」「叩く」「持
ち上げる」の各操作が行われたかをセンサ情報取得手段
１０１が検知した場合には、操作テーブル１１０Ｂにそ
の時刻を記入し、操作回数を更新し（ステップａ１０
１、１０２）、本処理終了の指示があるまで継続する
（ステップａ１０３）。上記処理を想定される人物の数
だけ行う。
物特定システムの動作例を示すフローチャートであり、
初めて本システムを操作した場合の手順を示している。
まず、これから本システムを使用する人物を特定する
（ステップａ１００）。次に、「なでる」「叩く」「持
ち上げる」の各操作が行われたかをセンサ情報取得手段
１０１が検知した場合には、操作テーブル１１０Ｂにそ
の時刻を記入し、操作回数を更新し（ステップａ１０
１、１０２）、本処理終了の指示があるまで継続する
（ステップａ１０３）。上記処理を想定される人物の数
だけ行う。
【００６４】２回目に本システムを使用して人物を特定
する方法は、本発明の第１の実施形態とほぼ同様であ
る。すなわち、質問生成手段１０６は、生成された操作
テーブル１１０Ｂと質問テーブル１１０Ｄとを参照して
人物ＱＡテーブル１１０Ｅを生成する。人物特定手段１
０７は、生成された人物ＱＡテーブル１１０Ｅを用いて
人物に質問を行い、その返答結果から各人物単位での得
点計算を行い、合計得点の最も高い人物を特定する。本
発明の第２の実施形態における質問テーブル１１０Ｄの
実施例を図９に、人物ＱＡテーブル１１０Ｅの実施例を
図１０に示す。
する方法は、本発明の第１の実施形態とほぼ同様であ
る。すなわち、質問生成手段１０６は、生成された操作
テーブル１１０Ｂと質問テーブル１１０Ｄとを参照して
人物ＱＡテーブル１１０Ｅを生成する。人物特定手段１
０７は、生成された人物ＱＡテーブル１１０Ｅを用いて
人物に質問を行い、その返答結果から各人物単位での得
点計算を行い、合計得点の最も高い人物を特定する。本
発明の第２の実施形態における質問テーブル１１０Ｄの
実施例を図９に、人物ＱＡテーブル１１０Ｅの実施例を
図１０に示す。
【００６５】図９の質問テーブル１１０Ｄは、質問番号
９０１と、時刻を問う質問（形式Ａ）９０２と、回数を
問う質問（形式Ｂ）９０３と、から構成されている。図
１０の人物ＱＡテーブル１１０Ｅは、本発明の第１の実
施形態と同様に、操作テーブル１１０Ｂと質問テーブル
１１０Ｄとから生成・転記したものである。図９、図１
０から分かるように、本発明の第１の実施形態と異なる
のは、質問内容として対話の語句の代わりに操作の回数
を用いている点である。
９０１と、時刻を問う質問（形式Ａ）９０２と、回数を
問う質問（形式Ｂ）９０３と、から構成されている。図
１０の人物ＱＡテーブル１１０Ｅは、本発明の第１の実
施形態と同様に、操作テーブル１１０Ｂと質問テーブル
１１０Ｄとから生成・転記したものである。図９、図１
０から分かるように、本発明の第１の実施形態と異なる
のは、質問内容として対話の語句の代わりに操作の回数
を用いている点である。
【００６６】なお、本発明の第２の実施形態では次のよ
うな得点ルールを採用している。 Ｒ３：回数の質問では正解が１００点、±１回は５０
点。これら以外は０点。 Ｒ４：時刻の質問では１時間以内が１００点。２時間以
内が５０点。これ以外は０点。
うな得点ルールを採用している。 Ｒ３：回数の質問では正解が１００点、±１回は５０
点。これら以外は０点。 Ｒ４：時刻の質問では１時間以内が１００点。２時間以
内が５０点。これ以外は０点。
【００６７】〈第３の実施形態〉また、本発明の第３の
実施形態としては、上述する第１の実施形態と第２の実
施形態とを組み合わせる方法が考えられる。すなわち、
対話履歴に基づく得点と操作履歴による得点との両方を
用い、両得点の合計値などの演算結果によって人物を特
定する方法である。
実施形態としては、上述する第１の実施形態と第２の実
施形態とを組み合わせる方法が考えられる。すなわち、
対話履歴に基づく得点と操作履歴による得点との両方を
用い、両得点の合計値などの演算結果によって人物を特
定する方法である。
【００６８】〈第４の実施形態〉さらに、本発明の第４
の実施形態としては、公知の画像認識技術と組み合わせ
る方法が考えられる。図１１に示したように、従来技術
では画像認識結果によって得点化を行い、顔画像データ
ベースに登録されている人物の中で最も得点の高い人物
を特定している。すなわち、上記各実施形態で述べた対
話履歴による得点、操作履歴による得点、画像認識結果
による得点の３種類の得点を用い、これらの合計値な
ど、ある演算結果によって人物を特定する方法が考えら
れる。
の実施形態としては、公知の画像認識技術と組み合わせ
る方法が考えられる。図１１に示したように、従来技術
では画像認識結果によって得点化を行い、顔画像データ
ベースに登録されている人物の中で最も得点の高い人物
を特定している。すなわち、上記各実施形態で述べた対
話履歴による得点、操作履歴による得点、画像認識結果
による得点の３種類の得点を用い、これらの合計値な
ど、ある演算結果によって人物を特定する方法が考えら
れる。
【００６９】また、上述する各実施形態に示される処理
は、人物特定システムの各部によって実行されるもので
あり、当該各部の動作制御は、プログラムに基づいて実
行されるものである。
は、人物特定システムの各部によって実行されるもので
あり、当該各部の動作制御は、プログラムに基づいて実
行されるものである。
【００７０】なお、上述される各実施形態は、本発明の
好適な実施形態であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲
内において種々変形して実施することが可能である。
好適な実施形態であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲
内において種々変形して実施することが可能である。
【００７１】
【発明の効果】以上の説明より明らかなように、本発明
によれば、本来対話や操作を行う装置において、その履
歴情報のみを使用して人物を特定するため、特殊な部品
を必要をしないので、コストを低減することができる。
によれば、本来対話や操作を行う装置において、その履
歴情報のみを使用して人物を特定するため、特殊な部品
を必要をしないので、コストを低減することができる。
【００７２】また、本発明によれば、ある個人の対話結
果や操作結果で自動的にパスワードが更新されるメカニ
ズムとみなすこともできる。このため、仮に他人が一度
「なりすまし」に成功しても、次回使用時にはパスワー
ドが更新されていることになり、他人が継続して「なり
すまし」を成功させることが極めて困難となるので、他
人による「なりすまし」を継続的に防ぐことができる。
果や操作結果で自動的にパスワードが更新されるメカニ
ズムとみなすこともできる。このため、仮に他人が一度
「なりすまし」に成功しても、次回使用時にはパスワー
ドが更新されていることになり、他人が継続して「なり
すまし」を成功させることが極めて困難となるので、他
人による「なりすまし」を継続的に防ぐことができる。
【００７３】さらに、従来方式では、まず画像認識や指
紋認識をユーザに行わせ、合致した人物だけが次の処理
に進むなど、セキュリティを目的としているもがほとん
どあったが、本発明によれば、対話や操作の途中に人物
を特定する質問をちりばめることが可能であり、その結
果ペット型ロボットのように楽しむということが主目的
の装置において、通常操作や対話を行いながら人物を特
定することができるため、ユーザは違和感なく対話や操
作を行うことができる。
紋認識をユーザに行わせ、合致した人物だけが次の処理
に進むなど、セキュリティを目的としているもがほとん
どあったが、本発明によれば、対話や操作の途中に人物
を特定する質問をちりばめることが可能であり、その結
果ペット型ロボットのように楽しむということが主目的
の装置において、通常操作や対話を行いながら人物を特
定することができるため、ユーザは違和感なく対話や操
作を行うことができる。
【図１】本発明の第１及び第２の実施形態の構成を示す
ブロック図である。
ブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態の動作例を示す第１の
フローチャートである。
フローチャートである。
【図３】本発明の第１の実施形態の動作例を示す第２の
フローチャートである。
フローチャートである。
【図４】本発明の第１の実施形態における対話テーブル
の詳細図である。
の詳細図である。
【図５】本発明の第１の実施形態における質問テーブル
の詳細図である。
の詳細図である。
【図６】本発明の第１の実施形態における人物ＱＡテー
ブルの詳細図である。
ブルの詳細図である。
【図７】本発明の第２の実施形態における操作テーブル
の詳細図である。
の詳細図である。
【図８】本発明の第２の実施形態の動作例を示すフロー
チャートである。
チャートである。
【図９】本発明の第２の実施形態における質問テーブル
の詳細図である。
の詳細図である。
【図１０】本発明の第２の実施形態における人物ＱＡテ
ーブルの詳細図である。
ーブルの詳細図である。
【図１１】従来の人物特定システムの概略構成を示すブ
ロック図である。
ロック図である。
１０１ センサ情報取得手段 １０２ 時計手段 １０３ 記憶手段 １０４ 音声認識手段 １０５ 音声合成手段 １０６ 質問生成手段 １０７ 人物特定手段 １０８ 対話制御手段 １１０ 記憶部 １１０Ａ 対話テーブル １１０Ｂ 操作テーブル １１０Ｃ 音声認識辞書 １１０Ｄ 質問テーブル １１０Ｅ 人物ＱＡテーブル
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ１０Ｌ 3/00 ５７１Ｕ
Claims (30)
- 【請求項１】 音声入力部からの音声信号を認識する音
声認識手段と、 文字列を音声信号に変換して音声出力部に出力する音声
合成手段と、 本システムからの発話語句と人物からの返答語句を保持
した対話テーブルと、該対話テーブル内の返答語句を問
い合わせる質問を保持した質問テーブルと、から構成さ
れる記憶部を制御する記憶手段と、 前記音声合成手段を用いて前記対話テーブル内の発話語
句を前記音声出力部へ出力し、人物からの返答を前記音
声認識手段を用いて認識し、その認識結果を前記対話テ
ーブル内の返答語句へ格納する対話制御手段と、 前記質問テーブルに保持される質問を前記音声合成手段
を用いて前記音声出力部へ出力し、前記質問に対する人
物からの回答を前記音声認識手段を用いて認識し、その
認識結果と前記対話テーブルに保持される返答語句とを
比較して得点化を行い、その得点の合計値が最も高い人
物を特定する第１の人物特定手段と、 を有することを特徴とする人物特定システム。 - 【請求項２】 音声入力部からの音声信号を認識する音
声認識手段と、 文字列を音声信号に変換して音声出力部に出力する音声
合成手段と、 人物の操作回数を保持する操作テーブルと、人物の操作
回数を問い合わせる質問テーブルと、から構成される記
憶部を制御する記憶手段と、 センサ機構を用いて人物による操作を検知し、前記操作
テーブル内の操作回数を更新するセンサ情報取得手段
と、 前記質問テーブル記載の質問を音声合成手段を用いて前
記音声出力部へ出力し、前記質問に対する人物からの回
答を前記音声認識手段を用いて認識し、その認識結果と
前記操作テーブルに保持される操作回数とを比較して得
点化を行い、その得点の合計値が最も高い人物を特定す
る第１の人物特定手段と、 を有することを特徴とする人物特定システム。 - 【請求項３】 音声入力部からの音声信号を認識する音
声認識手段と、 文字列を音声信号に変換して音声出力部に出力する音声
合成手段と、 本システムからの発話語句と人物からの返答語句を保持
した対話テーブルと、前記対話テーブル内の返答語句を
問い合わせる質問を保持した第１の質問テーブルと、人
物の操作回数を保持する操作テーブルと、人物の操作回
数を問い合わせる第２の質問テーブルと、から構成され
る記憶部を制御する記憶手段と、 前記音声合成手段を用いて前記対話テーブル内の発話語
句を前記音声出力部へ出力し、人物からの返答を前記音
声認識手段を用いて認識し、その認識結果を前記対話テ
ーブル内の返答語句へ格納する対話制御手段と、 前記第１の質問テーブル記載の質問を前記音声合成手段
を用いて前記音声出力部へ出力し、前記質問に対する人
物からの回答を音声認識手段を用いて認識し、その認識
結果と前記対話テーブル記載の返答語句とを比較して得
点化を行い、その得点の合計値が最も高い人物を特定す
る第１の人物特定手段と、 センサ機構を用いて人物による操作を検知し、前記操作
テーブル内の操作回数を更新するセンサ情報取得手段
と、 前記第２の質問テーブル記載の質問を前記音声合成手段
を用いて前記音声出力部へ出力し、前記質問に対する人
物からの回答を音声認識手段を用いて認識し、その認識
結果と前記操作テーブルに保持される操作回数とを比較
して得点化を行い、その得点の合計値が最も高い人物を
特定する第２の人物特定手段と、 を有することを特徴とする人物特定システム。 - 【請求項４】 現在の日付や時刻を取得する時計手段
と、 前記時計手段を用いて本システムからの発話が行われた
場合の日付や時刻を取得し、その結果を保持した対話時
期テーブルと該対話時期テーブル記載の対話時期を問い
合わせる質問を定義した第２の質問テーブルとを記憶部
に保持し、 前記第２の質問テーブルに保持される質問を前記音声合
成手段を用いて前記音声出力部へ出力し、前記質問に対
する人物からの回答を前記音声認識手段を用いて認識
し、その認識結果と前記対話時期テーブルに保持される
対話時期とを比較して得点化を行い、その得点の合計値
が最も高い人物を特定する第２の人物特定手段と、 を有することを特徴とする請求項１記載の人物特定シス
テム。 - 【請求項５】 現在の日付や時刻を取得する時計手段
と、 前記時計手段を用いて人物の操作が行われた場合の日付
や時刻を取得し、その結果を保持した操作時期テーブル
と該操作時期テーブルに保持される操作時期を問い合わ
せる質問を定義した第２の質問テーブルを記憶部に保持
し、 前記第２の質問テーブルに保持される質問を前記音声合
成手段を用いて前記音声出力部へ出力し、前記質問に対
する人物からの回答を前記音声認識手段を用いて認識
し、その認識結果と前記操作時期テーブル記載の操作時
期とを比較して得点化を行い、その得点の合計値が最も
高い人物を特定する第２の人物特定手段と、 を有することを特徴とする請求項２記載の人物特定シス
テム。 - 【請求項６】 現在の日付や時刻を取得する時計手段
と、 前記時計手段を用いて本システムからの発話が行われた
場合の日付や時刻を取得し、その結果を保持した対話時
期テーブルと該対話時期テーブルに保持される対話時期
を問い合わせる質問を定義した第３の質問テーブルを記
憶部に保持し、 前記第３の質問テーブル記載の質問を前記音声合成手段
を用いて前記音声出力部へ出力し、前記質問に対する人
物からの回答を前記音声認識手段を用いて認識し、その
認識結果と前記対話時期テーブル記載の対話時期とを比
較して得点化を行い、その得点の合計値が最も高い人物
を特定する第３の人物特定手段と、 を有することを特徴とする請求項３記載の人物特定シス
テム。 - 【請求項７】 現在の日付や時刻を取得する時計手段
と、 前記時計手段を用いて人物による操作が行われた場合の
日付や時刻を取得し、その結果を保持した操作時期テー
ブルと該操作時期テーブルに保持される操作時期を問い
合わせる質問を定義した第３の質問テーブルを記憶部に
保持し、 前記第３の質問テーブルに保持される質問を前記音声合
成手段を用いて前記音声出力部へ出力し、前記質問に対
する人物からの回答を前記音声認識手段を用いて認識
し、その認識結果と前記操作時期テーブル記載の操作時
期とを比較して得点化を行い、その得点の合計値が最も
高い人物を特定する第３の人物特定手段と、 を有することを特徴とする請求項３記載の人物特定シス
テム。 - 【請求項８】 前記時計手段を用いて人物による操作が
行われた場合の日付や時刻を取得し、その結果を保持し
た操作時期テーブルと該操作時期テーブルに保持される
操作時期を問い合わせる質問を定義した第４の質問テー
ブルとを記憶部に保持し、 前記第４の質問テーブルに保持される質問を前記音声合
成手段を用いて音声出力部へ出力し、前記質問に対する
人物からの回答を前記音声認識手段を用いて認識し、そ
の認識結果と前記操作時期テーブルに保持される操作時
期とを比較して得点化を行い、その得点の合計値が最も
高い人物を特定する第４の人物特定手段と、 を有することを特徴とする請求項６記載の人物特定シス
テム。 - 【請求項９】 画像入力部から得られた信号から顔画像
を取得する顔画像取得手段と、 前記顔画像取得手段を用いて得られた顔画像をデータベ
ース化した顔データベースを保持する記憶手段と、 前記顔画像取得手段を用いて取得した顔画像と前記顔デ
ータベースを比較して顔データの類似度を判定する顔画
像認識手段と、 前記顔画像認識手段を用いて得られた類似度を得点化
し、前記顔データベースに登録されている人物の中で最
も得点の高い人物を特定する第２の人物特定手段と、 を有することを特徴とする請求項１記載の人物特定シス
テム。 - 【請求項１０】 画像入力部から得られた信号から顔画
像を取得する顔画像取得手段と、 前記顔画像取得手段を用いて得られた顔画像をデータベ
ース化した顔データベースを保持する記憶手段と、 前記顔画像取得手段を用いて取得した顔データと前記顔
データベースを比較して顔データの類似度を判定する顔
画像認識手段と、 前記顔画像認識手段を用いて得られた類似度を得点化
し、前記顔データベースに登録されている人物の中で最
も得点の高い人物を特定する第２の人物特定手段と、 を有することを特徴とする請求項２記載の人物特定シス
テム。 - 【請求項１１】 画像入力部から得られた信号から顔画
像を取得する顔画像取得手段と、 前記顔画像取得手段を用いて得られた顔画像をデータベ
ース化した顔データベースを保持する記憶手段と、 前記顔画像取得手段を用いて取得した顔データと前記顔
データベースを比較して顔データの類似度を判定する顔
画像認識手段と、 前記顔画像認識手段を用いて得られた類似度を得点化
し、前記顔データベースに登録されている人物の中で最
も得点の高い人物を特定する第３の人物特定手段と、 を有することを特徴とする請求項３記載の人物特定シス
テム。 - 【請求項１２】 画像入力部から得られた信号から顔画
像を取得する顔画像取得手段と、 前記顔画像取得手段を用いて得られた顔画像をデータベ
ース化した顔データベースを保持する記憶手段と、 前記顔画像取得取得手段を用いて取得した顔画像と前記
顔データベースを比較して顔データの類似度を判定する
顔画像認識手段と、 前記顔画像認識手段を用いて得られた類似度を得点化
し、前記顔データベースに登録されている人物の中で最
も得点の高い人物を特定する第３の人物特定手段と、 を有することを特徴とする請求項４記載の人物特定シス
テム。 - 【請求項１３】 画像入力部から得られた信号から顔画
像を取得する顔画像取得手段と、 前記顔画像取得手段を用いて得られたデータをデータベ
ース化した顔データベースを保持する記憶手段と、 前記顔画像取得取得手段を用いて取得した顔データと前
記顔データベースを比較して顔データの類似度を判定す
る顔画像認識手段と、 前記顔画像認識手段を用いて得られた類似度を得点化
し、前記顔データベースに登録されている人物の中で最
も得点の高い人物を特定する第３の人物特定手段と、 を有することを特徴とする請求項５記載の人物特定シス
テム。 - 【請求項１４】 画像入力部から得られた信号から顔画
像を取得する顔画像取得手段と、 前記顔画像取得手段を用いて得られた顔画像をデータベ
ース化した顔データベースを保持する記憶手段と、 前記顔画像取得手段を用いて取得した顔データと前記顔
データベースを比較して顔データの類似度を判定する顔
画像認識手段と、 前記顔画像認識手段を用いて得られた類似度を得点化
し、前記顔データベースに登録されている人物の中で最
も得点の高い人物を特定する第４の人物特定手段と、 を有することを特徴とする請求項６記載の人物特定シス
テム。 - 【請求項１５】 画像入力部から得られた信号から顔画
像を取得する顔画像取得手段と、 前記顔画像取得手段を用いて得られた顔画像をデータベ
ース化した顔データベースを保持する記憶手段と、 前記顔画像取得取得手段を用いて取得した顔画像と前記
顔データベースを比較して顔データの類似度を判定する
顔画像認識手段と、 前記顔画像認識手段を用いて得られた類似度を得点化
し、前記顔データベースに登録されている人物の中で最
も得点の高い人物を特定する第４の人物特定手段と、 を有することを特徴とする請求項７記載の人物特定シス
テム。 - 【請求項１６】 画像入力部から得られた信号から顔画
像を取得する顔画像取得手段と、 前記顔画像取得手段を用いて得られた顔画像をデータベ
ース化した顔データベースを保持する記憶手段と、 前記顔画像取得取得手段を用いて取得した顔画像と前記
顔データベースを比較して顔データの類似度を判定する
顔画像認識手段と、 前記顔画像認識手段を用いて得られた類似度を得点化
し、前記顔データベースに登録されている人物の中で最
も得点の高い人物を特定する第５の人物特定手段と、 を有することを特徴とする請求項８記載の人物特定シス
テム。 - 【請求項１７】 前記第１の人物特定手段による得点と
前記第２の人物特定手段による得点の両方を用いて計算
を行い、その計算結果に基づいて人物を特定する第３の
人物特定手段を有することを特徴とする請求項３記載の
人物特定システム。 - 【請求項１８】 前記第１の人物特定手段による得点と
前記第２の人物特定手段による得点の両方を用いて計算
を行い、その計算結果に基づいて人物を特定する第３の
人物特定手段を有することを特徴とする請求項４記載の
人物特定システム。 - 【請求項１９】 前記第１の人物特定手段による得点と
前記第２の人物特定手段による得点の両方を用いて計算
を行い、その計算結果に基づいて人物を特定する第３の
人物特定手段を有することを特徴とする請求項５記載の
人物特定システム。 - 【請求項２０】 前記第１の人物特定手段による得点と
前記第２の人物特定手段による得点と前記第３の人物特
定手段による得点を用いて計算を行い、その計算結果に
基づいて人物を特定する第４の人物特定手段を有するこ
とを特徴とする請求項６記載の人物特定システム。 - 【請求項２１】 前記第１の人物特定手段による得点と
前記第２の人物特定手段による得点と前記第３の人物特
定手段による得点を用いて計算を行い、その計算結果に
基づいて人物を特定する第４の人物特定手段を有するこ
とを特徴とする請求項７記載の人物特定システム。 - 【請求項２２】 前記第１の人物特定手段による得点と
前記第２の人物特定手段による得点と前記第３の人物特
定手段による得点と前記第４の人物特定手段による得点
を用いて計算を行い、その計算結果に基づいて人物を特
定する第５の人物特定手段を有することを特徴とする請
求項８記載の人物特定システム。 - 【請求項２３】 前記第１の人物特定手段による得点と
前記第２の人物特定手段による得点を用いて計算を行
い、その計算結果に基づいて人物を特定する第３の人物
特定手段を有することを特徴とする請求項９記載の人物
特定システム。 - 【請求項２４】 前記第１の人物特定手段による得点と
前記第２の人物特定手段による得点を用いて計算を行
い、その計算結果に基づいて人物を特定する第３の人物
特定手段を有することを特徴とする請求項１０記載の人
物特定システム。 - 【請求項２５】 前記第１の人物特定手段による得点と
前記第２の人物特定手段による得点と前記第３の人物特
定手段による得点を用いて計算を行い、その計算結果に
基づいて人物を特定する第４の人物特定手段を有するこ
とを特徴とする請求項１１記載の人物特定システム。 - 【請求項２６】 前記第１の人物特定手段による得点と
前記第２の人物特定手段による得点と前記第３の人物特
定手段による得点を用いて計算を行い、その計算結果に
基づいて人物を特定する第４の人物特定手段を有するこ
とを特徴とする請求項１２記載の人物特定システム。 - 【請求項２７】 前記第１の人物特定手段による得点と
前記第２の人物特定手段による得点と前記第３の人物特
定手段による得点を用いて計算を行い、その計算結果に
基づいて人物を特定する第４の人物特定手段を有するこ
とを特徴とする請求項１３記載の人物特定システム。 - 【請求項２８】 前記第１の人物特定手段による得点と
前記第２の人物特定手段による得点と前記第３の人物特
定手段による得点と前記第４の人物特定手段による得点
を用いて計算を行い、その計算結果に基づいて人物を特
定する第５の人物特定手段を有することを特徴とする請
求項１４記載の人物特定システム。 - 【請求項２９】 前記第１の人物特定手段による得点と
前記第２の人物特定手段による得点と前記第３の人物特
定手段による得点と前記第４の人物特定手段による得点
を用いて計算を行い、その計算結果に基づいて人物を特
定する第５の人物特定手段を有することを特徴とする請
求項１５記載の人物特定システム。 - 【請求項３０】 前記第１の人物特定手段による得点と
前記第２の人物特定手段による得点と前記第３の人物特
定手段による得点と前記第４の人物特定手段による得点
と前記第５の人物特定手段による得点を用いて計算を行
い、その計算結果に基づいて人物を特定する第６の人物
特定手段を有することを特徴とする請求項１６記載の人
物特定システム。
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|---|---|---|---|
| JP2001020303A JP4622106B2 (ja) | 2001-01-29 | 2001-01-29 | 人物特定システム |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001020303A JP4622106B2 (ja) | 2001-01-29 | 2001-01-29 | 人物特定システム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002221992A true JP2002221992A (ja) | 2002-08-09 |
| JP4622106B2 JP4622106B2 (ja) | 2011-02-02 |
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ID=18886029
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001020303A Expired - Lifetime JP4622106B2 (ja) | 2001-01-29 | 2001-01-29 | 人物特定システム |
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| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP4622106B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2015510606A (ja) * | 2011-12-29 | 2015-04-09 | ロベルト・ボッシュ・ゲゼルシャフト・ミト・ベシュレンクテル・ハフツングＲｏｂｅｒｔ Ｂｏｓｃｈ Ｇｍｂｈ | 健康監視システムにおける話者検証 |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| US11521460B2 (en) | 2018-07-25 | 2022-12-06 | Konami Gaming, Inc. | Casino management system with a patron facial recognition system and methods of operating same |
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-
2001
- 2001-01-29 JP JP2001020303A patent/JP4622106B2/ja not_active Expired - Lifetime
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|---|---|
| JP4622106B2 (ja) | 2011-02-02 |
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