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

生体照合装置、生体照合システム、生体照合方法および登録データ更新方法

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JP2002259980A
JP2002259980A JP2001060269A JP2001060269A JP2002259980A JP 2002259980 A JP2002259980 A JP 2002259980A JP 2001060269 A JP2001060269 A JP 2001060269A JP 2001060269 A JP2001060269 A JP 2001060269A JP 2002259980 A JP2002259980 A JP 2002259980A
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Takuya Kuroda
卓也 黒田
Mihoko Takahashi
美帆子 高橋
Yoshiharu Sakuragi
美春 櫻木
Hiroyuki Iwao
博之 岩尾
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Omron Corp
Original Assignee
Omron Corp
Omron Tateisi Electronics Co
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Abstract

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

Description

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

Claims (15)

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