JP2002334335A - 顔画像認識装置および通行制御装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】立ち位置による顔画像の変動や顔自体の変動に
よる人物認識率の低下を軽減でき、高精度な顔画像の認
識が可能となる顔画像認識装置を提供する。 【解決手段】カメラ１０１は、認識対象者１００の顔画
像を撮像して入力する。第１、第２の照明部１０２，１
０３は、認識対象者１００の顔に向けて一定の照度で光
を照射する。特徴量抽出部１０６は、カメラ１０１によ
り入力された顔画像から認識対象者１００の顔の特徴量
を抽出する。認識部１０７は、特徴量抽出部１０６で抽
出された特徴量を登録情報保持部１０８に登録された基
準の特徴量と照合することにより認識対象者１００の顔
画像を認識する。登録情報追加部１０９は、認識部１０
７における認識率が所定値以下に低下したことを検出
し、そのとき入力された顔画像から得られる特徴量を新
たな基準の特徴量として登録情報保持部１０８に追加登
録する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、たとえば、セキュ
リティ管理などにおいて人物の顔画像を認識する顔画像
認識装置、および、この顔画像認識装置を用いて通行者
の通行を制御する通行制御装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来の顔画像認識装置において、立ち位
置による顔画像の変動や顔自体の変動、たとえば、髪
型、眼鏡の有無、髭、化粧度合いの変化により個人認証
率が低下していた。これら個人認証率の低下を軽減させ
るために、たとえば、特開平１１−１６７６３２号公報
に開示されているように、人物認識率が低下してくると
再登録する、あるいは、あらかじめ登録されている個人
ごとの基準の特徴量と入力された顔画像から得られる特
徴量とを合成して新たな基準の特徴量として登録する、
などの方法が採用されていた。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】ところが、特開平１１
−１６７６３２号公報に開示されているように、人物認
識率が低下した場合、すなわち、登録された基準の特徴
量と入力画像から得られた特徴量との類似度が低下した
場合に、入力画像を用いて再登録する方法では、たとえ
ば、日々髪型を変えたりしている人物などを認識する度
に、登録情報（基準の特徴量）を更新する必要があり、
個人ごとの登録情報そのものに他人との差異が生じなく
なる可能性があるため、認識率が低下することが考えら
れる。そこで、本発明は、立ち位置による顔画像の変動
や顔自体の変動による人物認識率の低下を軽減すること
ができ、高精度な顔画像の認識が可能となる顔画像認識
装置および通行制御装置を提供することを目的とする。

【０００４】

【課題を解決するための手段】本発明の顔画像認識装置
は、認識対象者の顔画像を入力する画像入力手段と、前
記認識対象者の顔に向けて光を照射する照明手段と、前
記画像入力手段により入力された顔画像から前記認識対
象者の顔の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、あらか
じめ基準の特徴量が登録されている特徴量登録手段と、
前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量と前記特徴
量登録手段に登録されている基準の特徴量とを照合する
ことにより前記認識対象者の顔画像を認識する認識手段
と、この認識手段において認識率が所定値以下に低下し
たことを検出する認識率低下検出手段と、この認識率低
下検出手段が認識率が所定値以下に低下したことを検出
したのに基づき、そのときの前記特徴量抽出手段により
抽出された特徴量を新たな基準の特徴量として前記特徴
量登録手段に追加登録する特徴量追加手段とを具備して
いる。

【０００５】また、本発明の顔画像認識装置は、認識対
象者の顔画像を入力する画像入力手段と、前記認識対象
者の顔に向けて光を照射する照明手段と、前記画像入力
手段により入力された顔画像から前記認識対象者の顔の
特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、あらかじめ基準の
特徴量が登録されている特徴量登録手段と、前記特徴量
抽出手段により抽出された特徴量と前記特徴量登録手段
に登録されている基準の特徴量とを照合することにより
両特徴量の類似度を計算し、この計算した類似度により
前記認識対象者の顔画像を認識する認識手段と、この認
識手段において計算された類似度をあらかじめ設定され
る第１の判定用基準値と比較し、前記計算された類似度
が第１の判定用基準値よりも低下したことを検出する第
１の類似度低下検出手段と、この第１の類似度低下検出
手段が前記計算された類似度が第１の判定用基準値より
も低下したことを検出したのに基づき、そのときの前記
特徴量抽出手段により抽出された特徴量を新たな基準の
特徴量として前記特徴量登録手段に追加登録する第１の
特徴量追加手段と、この第１の特徴量追加手段により新
たな基準の特徴量が追加登録された以降は、この追加登
録された新たな基準の特徴量を用いて類似度を計算する
よう前記認識手段を制御する第１の認識制御手段と、前
記認識手段において前記第１の特徴量追加手段により追
加登録された新たな基準の特徴量を用いて計算された類
似度を前記第１の判定用基準値と比較し、前記計算され
た類似度が第１の判定用基準値よりも低下したことを検
出する第２の類似度低下検出手段と、この第２の類似度
低下検出手段が前記計算された類似度が第１の判定用基
準よりも低下したことを検出したのに基づき、そのとき
の前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量に対して
前記第１の特徴量追加手段により新たな基準の特徴量が
追加登録される前の旧の基準の特徴量を用いて類似度を
計算するよう前記認識手段を制御する第２の認識制御手
段と、前記認識手段において旧の基準の特徴量を用いて
計算された類似度をあらかじめ設定される第２の判定用
基準値と比較し、前記計算された類似度が第２の判定用
基準値よりも低下したことを検出する第３の類似度低下
検出手段と、この第３の類似度低下検出手段が前記計算
された類似度が第２の判定用基準よりも低下したことを
検出したのに基づき、そのときの前記特徴量抽出手段に
より抽出された特徴量を新たな基準の特徴量として前記
特徴量登録手段に追加登録するとともに、前記第１の特
徴量追加手段により追加登録された新たな基準の特徴量
を前記特徴量登録手段から削除する第２の特徴量追加手
段とを具備している。

【０００６】また、本発明の通行制御装置は、通行者の
顔画像を認識して前記通行者の通行を制御する通行制御
装置において、前記通行者の顔画像を入力する画像入力
手段と、前記通行者の顔に向けて光を照射する照明手段
と、前記画像入力手段により入力された顔画像から前記
通行者の顔の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、あら
かじめ基準の特徴量が登録されている特徴量登録手段
と、前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量と前記
特徴量登録手段に登録されている基準の特徴量とを照合
することにより前記通行者の顔画像を認識する認識手段
と、この認識手段の認識結果に応じて前記通行者の通行
を制御する通行制御手段と、前記認識手段において認識
率が所定値以下に低下したことを検出する認識率低下検
出手段と、この認識率低下検出手段が認識率が所定値以
下に低下したことを検出したのに基づき、そのときの前
記特徴量抽出手段により抽出された特徴量を新たな基準
の特徴量として前記特徴量登録手段に追加登録する特徴
量追加手段とを具備している。

【０００７】さらに、本発明の通行制御装置は、通行者
の顔画像を認識して前記通行者の通行を制御する通行制
御装置において、前記通行者の顔画像を入力する画像入
力手段と、前記通行者の顔に向けて光を照射する照明手
段と、前記画像入力手段により入力された顔画像から前
記通行者の顔の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、あ
らかじめ基準の特徴量が登録されている特徴量登録手段
と、前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量と前記
特徴量登録手段に登録されている基準の特徴量とを照合
することにより両特徴量の類似度を計算し、この計算し
た類似度により前記通行者の顔画像を認識する認識手段
と、この認識手段の認識結果に応じて前記通行者の通行
を制御する通行制御手段と、前記認識手段において計算
された類似度をあらかじめ設定される第１の判定用基準
値と比較し、前記計算された類似度が第１の判定用基準
値よりも低下したことを検出する第１の類似度低下検出
手段と、この第１の類似度低下検出手段が前記計算され
た類似度が第１の判定用基準値よりも低下したことを検
出したのに基づき、そのときの前記特徴量抽出手段によ
り抽出された特徴量を新たな基準の特徴量として前記特
徴量登録手段に追加登録する第１の特徴量追加手段と、
この第１の特徴量追加手段により新たな基準の特徴量が
追加登録された以降は、この追加登録された新たな基準
の特徴量を用いて類似度を計算するよう前記認識手段を
制御する第１の認識制御手段と、前記認識手段において
前記第１の特徴量追加手段により追加登録された新たな
基準の特徴量を用いて計算された類似度を前記第１の判
定用基準値と比較し、前記計算された類似度が第１の判
定用基準値よりも低下したことを検出する第２の類似度
低下検出手段と、この第２の類似度低下検出手段が前記
計算された類似度が第１の判定用基準よりも低下したこ
とを検出したのに基づき、そのときの前記特徴量抽出手
段により抽出された特徴量に対して前記第１の特徴量追
加手段により新たな基準の特徴量が追加登録される前の
旧の基準の特徴量を用いて類似度を計算するよう前記認
識手段を制御する第２の認識制御手段と、前記認識手段
において旧の基準の特徴量を用いて計算された類似度を
あらかじめ設定される第２の判定用基準値と比較し、前
記計算された類似度が第２の判定用基準値よりも低下し
たことを検出する第３の類似度低下検出手段と、この第
３の類似度低下検出手段が前記計算された類似度が第２
の判定用基準よりも低下したことを検出したのに基づ
き、そのときの前記特徴量抽出手段により抽出された特
徴量を新たな基準の特徴量として前記特徴量登録手段に
追加登録するとともに、前記第１の特徴量追加手段によ
り追加登録された新たな基準の特徴量を前記特徴量登録
手段から削除する第２の特徴量追加手段とを具備してい
る。

【０００８】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。まず、第１の実施の形態に
ついて説明する。図１は、本発明の第１の実施の形態に
係る顔画像認識装置の構成を概略的に示すものである。
この顔画像認識装置は、認識対象者１００の顔画像を撮
像して入力する画像入力手段としてのカメラ１０１、カ
メラ１０１の右上方あるいは左上方から認識対象者１０
０の顔に向けて一定の照度で光を照射する第１の照明手
段としての第１の照明部１０２、カメラ１０１の下方か
ら認識対象者１００の顔に向けて一定の照度で光を照射
する第２の照明手段としての第２の照明部１０３、およ
び、カメラ１０１から入力された顔画像を処理して認識
処理などを行なう処理部１０４から構成されている。

【０００９】カメラ１０１は、認識対象者１００の顔画
像を撮像して入力するものであり、たとえば、ＣＣＤセ
ンサなどの撮像素子を用いたテレビジョンカメラから構
成されている。第１の照明部１０２は、カメラ１０１の
右上方あるいは左上方から認識対象者１００の顔に向け
て一定の照度で光を照射する蛍光灯などの照明器具であ
る。図２（ａ）（ｂ）に示すように、第１の照明部１０
２の光軸とカメラ１０１の光軸とのなす角度が４５度で
設置されているが、たとえば、３０度以下のような条件
で設置されていてもよい。

【００１０】すなわち、認識対象者１００の顔に向けて
直接光を照射することで、図３に示すように、顔の部位
（鼻や目など）による影を顔の片側半分（図中の斜線部
分１００ａ）に作っている。また、直接光ではなく、拡
散光や間接光であっても、顔の片側半分に影が作れてい
れば、その効果は何ら変わりない。

【００１１】第２の照明部１０３は、カメラ１０１の下
方から認識対象者１００の顔に向けて一定の照度で光を
照射する蛍光灯などの照明器具である。図４に示すよう
に、第１の照明部１０２の光軸とカメラ１０１の光軸と
のなす角度が４５度で設置されているが、たとえば、３
０度以上６０度以下のような条件で設置されていてもよ
い。すなわち、認識対象者１００の顔に向けて直接光が
照射されていればよい。

【００１２】また、直接光ではなく、拡散光や間接光で
あってもよいが、第１の照明部１０２と第２の照明部１
０３とは同一の種類の光でなくてはならない。さらに、
第１の照明部１０２の照度１Ａと第２の照明部１０３の
照度２Ａとの関係は、下記式（１）を満たさなければな
らない。 １Ａ≧２Ａ （１） これら２つの照明部（第１の照明部１０２、第２の照明
部１０３）によって、特に第１の照明部１０２によっ
て、認識対象者１００の顔画像の片側半分に影が作られ
ることになるが、この影が顔の個人ごとに凹凸情報をよ
く表現しており、個人差が強調され、認識率が向上す
る。

【００１３】また、第２の照明部１０３によって、第１
の照明部１０２が認識対象者１００の顔に影を作りすぎ
ないように、その影響を和らげている。すなわち、第１
の照明部１０２のみでは、認識時と登録時の認識対象者
１００とカメラ１０１との距離の違いにより、顔の影の
作られ方が異なるが、第２の照明部１０３を用いること
により、その微妙な違いによる認識率の低下が軽減され
る。

【００１４】さらに、認識対象者１００の顔に照射する
第１の照明部１０２の照度１Ａと第２の照明部１０３の
照度２Ａとの合計値をＢルックス（ｌｘ）、第１の照明
部１０２と第２の照明部１０３を用いたときの認識対象
者１００の顔に照射している外光などの照度をＣ（ｌ
ｘ）とすると、 １Ａ＋２Ａ＝Ｂ＞Ｃ （２） の関係が成り立てば、たとえば、認識対象者１００の後
方上にある蛍光灯などの天井照明の影響を軽減できる。
また、第１の照明部１０２と第２の照明部１０３の合計
した照度Ｂ（ｌｘ）は、入力される顔画像が飽和状態に
ならないような範囲で規定される。

【００１５】なお、本実施の形態では、第１の照明部１
０２および第２の照明部１０３は、常時点灯しているこ
とを想定しているが、認識対象者１００が本装置に近づ
いてきたかどうかを感知し、近づいた場合のみ第１の照
明部１０２および第２の照明部１０３を点灯させてもよ
い。この場合には、たとえば、赤外線センサなどの人間
感知器を別途設けることにより実現可能であり、また、
カメラ１０１からの入力画像を用いても実現可能であ
る。

【００１６】次に、処理部１０４について説明する。処
理部１０４は、たとえば、コンピュータによって実現可
能であり、機能を動作させるために、ハードディスク、
ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＤ、または、ＦＤなどの記憶媒体に、
この機能を実現するためのプログラムを記憶させてお
く。

【００１７】なお、以下の説明では、画像入力データ、
抽出した特徴量、部分空間、部分空間を構成するための
固有ベクトル、相関行列、登録の時刻、日時、場所など
の状況情報、暗証番号、ＩＤコードなどの個人情報の各
情報が登場してくる。そして、認識データと言うとき
は、部分空間、または、部分空間を構成するための固有
ベクトルを含み、登録情報と言うときは、画像入力デー
タ、抽出した特徴量、部分空間、部分空間を構成するた
めの固有ベクトル、相関行列、状況情報、個人情報を含
んでいる。したがって、認識データは登録情報に含まれ
る。

【００１８】以下、処理部１０４の具体的な構成例につ
いて、図１を参照して詳細に説明する。処理部１０４
は、画像入力手段としての画像入力部１０５、特徴量抽
出手段としての特徴量抽出部１０６、認識手段としての
認識部１０７、基準の特徴量があらかじめ登録（記憶）
されている特徴量登録手段としての登録情報保持部１０
８、および、認識部１０７の認識率が所定値以下に低下
したとき、そのとき入力された顔画像から得られた特徴
量を新たな基準の特徴量として登録情報保持部１０８へ
追加登録する特徴量追加手段としての登録情報追加部１
０９から構成されている。

【００１９】画像入力部１０５は、カメラ１０１から顔
画像を入力し、Ａ／Ｄ変換してデジタル化した後、特徴
量抽出部１０６に送る。特徴量抽出部１０６は、画像入
力部１０５から得られた認識対象者１００の顔画像を用
いて、濃淡情報あるいは部分空間情報などの特徴量を抽
出するもので、たとえば、図５に示すように、顔領域検
出部１０６Ａ、顔部品検出部１０６Ｂ、および、特徴量
生成部１０６Ｃからなり、以下、詳細に説明する。

【００２０】顔領域検出部１０６Ａは、カメラ１０１で
入力された顔画像から顔の領域を検出する。顔領域検出
部１０６Ａにおける顔領域の検出方法は、たとえば、あ
らかじめ用意されたテンプレートと画像中を移動させな
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。その他に、固有空間法や部分空
間法を利用した顔領域抽出法などの顔領域検出手段でも
よい。

【００２１】顔部品検出部１０６Ｂは、検出された顔領
域の部分の中から、目、鼻の位置を検出する。その検出
方法は、たとえば、文献（福井和広、山口修：「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
の方法を用いてよい。

【００２２】特徴量生成部１０６Ｃは、検出された顔部
品の位置を基に、顔領域を一定の大きさ、形状に切り出
し、その濃淡情報を特徴量として用いる。ここでは、た
とえば、ｍピクセル×ｎピクセルの領域の濃淡値をその
まま情報として用い、ｍ×ｎ次元の情報を特徴ベクトル
として用いる。

【００２３】また、認識部１０７で相互部分空間法を用
いる場合には、下記に示す手順で特徴量を生成する。な
お、相互部分空間法は、たとえば、文献（前田賢一、渡
辺貞一：「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
記載されている公知の認識方法である。

【００２４】認識方法として相互部分空間法を用いると
きは、上記ｍ×ｎ次元の情報を特徴ベクトルとして算出
した後、特徴ベクトルの相関行列（または、共分散行
列）を求め、そのＫ−Ｌ展開による正規直交ベクトルを
求めることにより、部分空間を計算する。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、その固有ベクトル集合を用いて表現する。

【００２５】本実施の形態では、相関行列Ｃｄを特徴ベ
クトルから求め、相関行列

【数１】 と対角化して、固有ベクトルの行列Φを求める。たとえ
ば、入力画像を特徴量抽出部１０６によって処理して得
られた時系列的な顔画像データから特徴ベクトルの相関
行列を求め、Ｋ−Ｌ展開による正規直交ベクトルを求め
ることにより、部分空間を計算する。この部分空間は、
人物の同定を行なうための認識辞書として利用する。た
とえば、あらかじめ登録しておいて、それを辞書として
登録しておけばよい。また、後で述べるように、部分空
間自身を認識を行なうための入力データとしてもよい。
したがって、部分空間を算出した結果は、認識部１０７
および登録情報保持部１０８に送られる。

【００２６】認識部１０７は、登録情報保持部１０８に
蓄えられた認識データ（部分空間）と特徴量抽出部１０
６で得られた特徴量（濃淡情報あるいは部分空間情報）
とを照合（比較）することにより、カメラ１０１に写っ
ている認識対象者１００が誰であるかを認識、あるい
は、該当人物であるかどうかを同定する。人物を認識す
るためには、どの人物のデータに最も類似しているかを
求めればよく、最大類似度をとるデータに対応する人物
を認識結果とすればよい。

【００２７】また、カードや登録番号、暗証番号、鍵な
どを用いて、顔画像による認証を行なう場合には、それ
ぞれの人物のカードや番号などの個人情報に対応する認
識データとの類似度を計算し、設定した閾値と比較し、
その閾値を越えた場合に、その人物と同定する。これら
カードや登録番号、暗証番号、鍵など入力する手段が必
要であるが、たとえば、カードならＩＣカード、ＩＤカ
ード、無線カードなどを用いることで実現できる。登録
番号や暗証番号を用いる場合は、キー入力手段を設けれ
ばよい。

【００２８】認識の方法としては、特徴量抽出部１０６
の情報を用いる場合は、部分空間法や複合類似度法など
を用いる。ここで、相互部分空間法について説明する。
この方法では、あらかじめ蓄えられた登録情報の中の認
識データも、入力されるデータも部分空間として表現さ
れ、２つの部分空間のなす「角度」を類似度として定義
する。ここで入力される部分空間を入力部分空間とい
う。

【００２９】入力データ列に対して同様に相関行列Ｃｉ
ｎを求め、

【数２】 と対角化し、固有ベクトルΦｉｎを求める。２つのΦｉ
ｎ、Φｄで表わされる部分空間の部分空間類似度（０．
０〜１．０）を求め、それを認識するための類似度とす
る。

【００３０】認識部１０７は、図６に示すフローチャー
トのように動作する。まず、認識部１０７は、認識作業
を行なうか、同定作業を行なうかによって動作が異なる
（ステップＳＴ１）。同定動作を行なう場合は、まず対
象とする認識対象者のＩＤコードを読込む（ステップＳ
Ｔ２）。次に、対象とするＩＤコードに対応した登録情
報（部分空間）を登録情報保持部１０８から読出す（ス
テップＳＴ３）。

【００３１】次に、上述したように、部分空間法などに
より認識を行なうため、各登録情報の部分空間と、入力
ベクトル（特徴量抽出部１０６からの固有ベクトル）、
または、入力部分空間との類似度を計算する（ステップ
ＳＴ４）。次に、その類似度をあらかじめ設定されてい
る閾値と比較し（ステップＳＴ５，ＳＴ６）、同定結果
を出力する（ステップＳＴ７）。

【００３２】認識作業を行なう場合、認識対象となるデ
ータを全て登録情報保持部１０８から読出す（ステップ
ＳＴ８）。そして、それぞれの登録情報との類似度を計
算する（ステップＳＴ９）。次に、計算された類似度の
中から最大のものを選択し（ステップＳＴ１０）、それ
を認識結果として出力する（ステップＳＴ１２）。

【００３３】なお、図６の破線で囲んだステップＳＴ１
１のように、最大類似度を閾値判定することによって、
認識結果が正しいかどうかを検証することもできる（ス
テップＳＴ１３）。たとえば、類似度があまりに低い場
合には、どの認識対象でもないと判断することもでき
る。登録情報保持部１０８は、認識対象者を同定するた
めに利用する部分空間（または、相関行列など）や、登
録の際の時刻、日時、場所などの状況情報などを蓄積で
きる。なお、画像入力データや抽出した特徴量などでも
よい。

【００３４】本実施の形態では、部分空間を保持するだ
けでなく、部分空間を計算するための前段階の相関行列
も保持する形態での説明を行なう。登録情報保持部１０
８は、１人の人物、または、あるＩＤコードに対応し
て、１つまたは複数の認識データを保持する。部分空間
は、その取得された時間などの付帯情報とともに記憶さ
れる。

【００３５】次に、登録情報追加部１０９について説明
する。登録情報追加部１０９は、認識部１０７における
認識率が所定値以下に低下した場合、それを検出して、
そのとき入力された顔画像から得られる認識データ（特
徴量）を新たな認識データ（基準の特徴量）として登録
情報保持部１０８に追加登録する処理を行なう。

【００３６】すなわち、登録情報追加部１０９は、ま
ず、認識部１０７における認識率が所定値以下に低下し
たか否か、すなわち、この例では、たとえば、認識部１
０７において計算された類似度が判定用基準値よりも低
下したことを検出する。次に、登録情報追加部１０９
は、計算された類似度が判定用基準値よりも低下したこ
とを検出すると、そのときの特徴量抽出部１０６により
抽出された特徴量を新たな基準の特徴量として登録情報
保持部１０８に追加登録するものである。

【００３７】上記類似度低下の判定基準としては、あら
かじめ認識データ追加判定用レベル（判定用基準値）を
設定しておき、この認識データ追加判定用レベルと計算
された類似度とを比較し、計算された類似度がこの認識
データ追加判定用レベルよりも低下した場合に、認識デ
ータ（基準の特徴量）を追加する必要があると判定す
る。なお、上記認識データ追加判定用レベル（Ｌａｄ
ｄ）と認識部１０７における認識用閾値（Ｌｒｅｃ）と
の関係は、下記式（５）を満たさなければならない。

【００３８】Ｌａｄｄ≦Ｌｒｅｃ （５） また、認識部１０７では、対象とするＩＤコードに対応
した登録情報（基準の特徴量）を登録情報保持部１０８
から読出し、入力された特徴量と照合することにより両
特徴量の類似度を計算するが、前述したように登録情報
追加部１０９により対象とするＩＤコードに対して新た
な基準の特徴量が追加登録された以降は、その追加登録
された新登録情報（新たな基準の特徴量）のみを登録情
報保持部１０８から読出して類似度を計算することにな
る。すなわち、追加登録する前の登録情報（旧登録情
報）とは照合しない。

【００３９】そして、登録情報追加部１０９は、認識部
１０７において、追加登録された新登録情報（新たな基
準の特徴量）を用いて計算された類似度（Ｓｎ）が判定
用基準値（Ｌａｄｄ）よりも低下したことを検出する
と、次に、新登録情報に代えてその新登録情報が追加登
録される前の登録情報（旧登録情報）を用いて同様に類
似度（Ｓｏ）を計算する。

【００４０】次に、登録情報追加部１０９は、この計算
された類似度（Ｓｏ）とあらかじめ設定される判定用基
準値（Ｌｎａｄｄ）とを比較し、計算された類似度（Ｓ
ｏ）が判定用基準値（Ｌｎａｄｄ）よりも低下したこと
を検出すると、そのときの特徴量抽出部１０６により抽
出された特徴量を新たな基準の特徴量として登録情報保
持部１０８に追加登録するとともに、前回追加登録され
た新登録情報（新たな基準の特徴量）は削除する。

【００４１】また、上記計算された類似度（Ｓｏ）が判
定用基準値（Ｌｎａｄｄ）以上であれば、上述したよう
な新たな基準の特徴量の追加登録は行なわない。これ以
降、認識部１０７では、対象とするＩＤコードに対応し
た登録情報（基準の特徴量）を登録情報保持部１０８か
ら読出し、入力された特徴量と照合することにより両特
徴量の類似度を計算するが、このとき用いる登録情報は
追加登録された新登録情報（新たな基準の特徴量）であ
る。

【００４２】なお、上記判定用基準値（Ｌｎａｄｄ）と
認識部１０７における認識用閾値（Ｌｒｅｃ）との関係
は、下記式（６）を満たさなければならない。 Ｌｎａｄｄ≧Ｌｒｅｃ×ｍ （６） ただし、ｍは任意の数値（たとえば、０．８〜１．０の
値）を示す。

【００４３】このように、基準の特徴量を複数保持する
理由として、ある１人の人物に対応した複数の部分空間
を同時に、認識部１０７に渡して認識を行なうことがで
き、立ち位置による顔画像の変動や顔自体の変動、たと
えば、髪型、眼鏡の有無、髭、化粧度合いなどの変化に
よる類似度の低下を軽減することができるためである。

【００４４】次に、第２の実施の形態について説明す
る。第２の実施の形態は、第１の実施の形態で説明した
顔画像認識装置を、通行者の顔画像を認識して通行者の
通行を制御する通行制御装置に適用した場合の例であ
る。

【００４５】図７は、第２の実施の形態に係る通行制御
装置の構成を概略的に示すものである。この通行制御装
置は、たとえば、重要施設への入退室管理を行なうもの
で、利用者（通行者）の顔画像を認識して、その認識結
果に基づき重要施設の入退室用ドアの開閉を行なうもの
であり、カメラ１０１、第１の照明部１０２、第２の照
明部１０３、処理部１０４、および、認識部１０７の認
識結果に応じて重要施設（セキュリティ重視の部屋な
ど）２０１の入退室用ドア２０２の開閉制御を行なう通
行制御手段としてのドア制御部１１１から構成されてい
る。なお、図７において、ドア制御部１１１以外は図１
の顔画像認識装置と同じ構成であるので、同一符号を付
して、その説明は省略する。

【００４６】認識部１０７は、たとえば、図６のステッ
プＳＴ６において、求めた類似度が閾値よりも大きかっ
た場合、あるいは、ステップＳＴ１１において、求めた
類似度が閾値よりも大きかった場合、ドア制御部１１１
に「ドア開」の信号を出力し、求めた類似度が閾値より
も小さかった場合、ドア制御部１１１に「ドア閉」の信
号を出力する。

【００４７】ドア制御部１１１は、認識部１０７から
「ドア開」の信号を受取ると、入退室用ドア２０２を開
状態に制御して、認識対象者（この場合は通行者）１０
０の入室を許可し、「ドア閉」の信号を受取ると、入退
室用ドア２０２を閉状態に保持して、通行者１００の入
室を拒否する。このように、第２の実施の形態によれ
ば、第１の実施の形態で説明した顔画像認識装置を用い
て通行者の通行を制御することができる。

【００４８】

【発明の効果】以上詳述したように本発明によれば、立
ち位置による顔画像の変動や顔自体の変動による人物認
識率の低下を軽減することができ、高精度な顔画像の認
識が可能となる顔画像認識装置および通行制御装置を提
供できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施の形態に係る顔画像認識装
置の構成を概略的に示す構成図。

【図２】第１の照明部とカメラとの関係を示すもので、
（ａ）図は横から見た側面図、（ｂ）は上から見た上面
図。

【図３】第１の照明部による顔画像の例を示す図。

【図４】第２の照明部とカメラとの関係を示す側面図。

【図５】特徴量抽出部の構成を概略的に示すブロック
図。

【図６】認識部の認識処理を説明するためのフローチャ
ート。

【図７】本発明の第２の実施の形態に係る通行制御装置
の構成を概略的に示す構成図。

【符号の説明】

１０１…カメラ（画像入力手段）、１０２…第１の照明
部（第１の照明手段）、１０３…第２の照明部（第２の
照明手段）、１０４…処理部、１０５…画像入力部（画
像入力手段）、１０６，１０６Ａ，１０６Ｂ，１０６Ｃ
…特徴量抽出部（特徴量抽出手段）、１０７…認識部
（認識手段）、１０８…登録情報保持部（特徴量登録手
段）、１０９…登録情報追加部（特徴量追加手段）、１
１１…ドア制御部（通行制御手段）。

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 認識対象者の顔画像を入力する画像入力
   手段と、 前記認識対象者の顔に向けて光を照射する照明手段と、 前記画像入力手段により入力された顔画像から前記認識
   対象者の顔の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、 あらかじめ基準の特徴量が登録されている特徴量登録手
   段と、 前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量と前記特徴
   量登録手段に登録されている基準の特徴量とを照合する
   ことにより前記認識対象者の顔画像を認識する認識手段
   と、 この認識手段において認識率が所定値以下に低下したこ
   とを検出する認識率低下検出手段と、 この認識率低下検出手段が認識率が所定値以下に低下し
   たことを検出したのに基づき、そのときの前記特徴量抽
   出手段により抽出された特徴量を新たな基準の特徴量と
   して前記特徴量登録手段に追加登録する特徴量追加手段
   と、 を具備したことを特徴とする顔画像認識装置。
2. 【請求項２】 前記認識手段は、前記特徴量抽出手段に
   より抽出された特徴量と前記特徴量登録手段に登録され
   ている基準の特徴量とを照合することにより両特徴量の
   類似度を計算し、この計算した類似度により前記認識対
   象者の顔画像を認識するものであり、 前記認識率低下検出手段は、前記認識手段において計算
   された類似度をあらかじめ設定される判定用基準値と比
   較し、前記計算された類似度が判定用基準値よりも低下
   したのに基づき、前記認識手段の認識率が所定値以下に
   低下したと判定することを特徴とする請求項１記載の顔
   画像認識装置。
3. 【請求項３】 認識対象者の顔画像を入力する画像入力
   手段と、 前記認識対象者の顔に向けて光を照射する照明手段と、 前記画像入力手段により入力された顔画像から前記認識
   対象者の顔の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、 あらかじめ基準の特徴量が登録されている特徴量登録手
   段と、 前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量と前記特徴
   量登録手段に登録されている基準の特徴量とを照合する
   ことにより両特徴量の類似度を計算し、この計算した類
   似度により前記認識対象者の顔画像を認識する認識手段
   と、 この認識手段において計算された類似度をあらかじめ設
   定される第１の判定用基準値と比較し、前記計算された
   類似度が第１の判定用基準値よりも低下したことを検出
   する第１の類似度低下検出手段と、 この第１の類似度低下検出手段が前記計算された類似度
   が第１の判定用基準値よりも低下したことを検出したの
   に基づき、そのときの前記特徴量抽出手段により抽出さ
   れた特徴量を新たな基準の特徴量として前記特徴量登録
   手段に追加登録する第１の特徴量追加手段と、 この第１の特徴量追加手段により新たな基準の特徴量が
   追加登録された以降は、この追加登録された新たな基準
   の特徴量を用いて類似度を計算するよう前記認識手段を
   制御する第１の認識制御手段と、 前記認識手段において前記第１の特徴量追加手段により
   追加登録された新たな基準の特徴量を用いて計算された
   類似度を前記第１の判定用基準値と比較し、前記計算さ
   れた類似度が第１の判定用基準値よりも低下したことを
   検出する第２の類似度低下検出手段と、 この第２の類似度低下検出手段が前記計算された類似度
   が第１の判定用基準よりも低下したことを検出したのに
   基づき、そのときの前記特徴量抽出手段により抽出され
   た特徴量に対して前記第１の特徴量追加手段により新た
   な基準の特徴量が追加登録される前の旧の基準の特徴量
   を用いて類似度を計算するよう前記認識手段を制御する
   第２の認識制御手段と、 前記認識手段において旧の基準の特徴量を用いて計算さ
   れた類似度をあらかじめ設定される第２の判定用基準値
   と比較し、前記計算された類似度が第２の判定用基準値
   よりも低下したことを検出する第３の類似度低下検出手
   段と、 この第３の類似度低下検出手段が前記計算された類似度
   が第２の判定用基準よりも低下したことを検出したのに
   基づき、そのときの前記特徴量抽出手段により抽出され
   た特徴量を新たな基準の特徴量として前記特徴量登録手
   段に追加登録するとともに、前記第１の特徴量追加手段
   により追加登録された新たな基準の特徴量を前記特徴量
   登録手段から削除する第２の特徴量追加手段と、 を具備したことを特徴とする顔画像認識装置。
4. 【請求項４】 前記照明手段は、前記認識対象者から見
   て前記画像入力手段の右斜め上方あるいは左斜め上方に
   設置され、前記認識対象者の顔に向けて光を照射する第
   １の照明手段と、前記画像入力手段の下方に設置され、
   前記認識対象者の顔に向けて光を照射する第２の照明手
   段とを具備したことを特徴とする請求項１または請求項
   ３記載の顔画像認識装置。
5. 【請求項５】 通行者の顔画像を認識して前記通行者の
   通行を制御する通行制御装置において、 前記通行者の顔画像を入力する画像入力手段と、 前記通行者の顔に向けて光を照射する照明手段と、 前記画像入力手段により入力された顔画像から前記通行
   者の顔の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、 あらかじめ基準の特徴量が登録されている特徴量登録手
   段と、 前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量と前記特徴
   量登録手段に登録されている基準の特徴量とを照合する
   ことにより前記通行者の顔画像を認識する認識手段と、 この認識手段の認識結果に応じて前記通行者の通行を制
   御する通行制御手段と、 前記認識手段において認識率が所定値以下に低下したこ
   とを検出する認識率低下検出手段と、 この認識率低下検出手段が認識率が所定値以下に低下し
   たことを検出したのに基づき、そのときの前記特徴量抽
   出手段により抽出された特徴量を新たな基準の特徴量と
   して前記特徴量登録手段に追加登録する特徴量追加手段
   と、 を具備したことを特徴とする通行制御装置。
6. 【請求項６】 前記認識手段は、前記特徴量抽出手段に
   より抽出された特徴量と前記特徴量登録手段に登録され
   ている基準の特徴量とを照合することにより両特徴量の
   類似度を計算し、この計算した類似度により前記通行者
   の顔画像を認識するものであり、 前記認識率低下検出手段は、前記認識手段において計算
   された類似度をあらかじめ設定される判定用基準値と比
   較し、前記計算された類似度が判定用基準値よりも低下
   したのに基づき、前記認識手段の認識率が所定値以下に
   低下したと判定することを特徴とする請求項５記載の通
   行制御装置。
7. 【請求項７】 通行者の顔画像を認識して前記通行者の
   通行を制御する通行制御装置において、 前記通行者の顔画像を入力する画像入力手段と、 前記通行者の顔に向けて光を照射する照明手段と、 前記画像入力手段により入力された顔画像から前記通行
   者の顔の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、 あらかじめ基準の特徴量が登録されている特徴量登録手
   段と、 前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量と前記特徴
   量登録手段に登録されている基準の特徴量とを照合する
   ことにより両特徴量の類似度を計算し、この計算した類
   似度により前記通行者の顔画像を認識する認識手段と、 この認識手段の認識結果に応じて前記通行者の通行を制
   御する通行制御手段と、 前記認識手段において計算された類似度をあらかじめ設
   定される第１の判定用基準値と比較し、前記計算された
   類似度が第１の判定用基準値よりも低下したことを検出
   する第１の類似度低下検出手段と、 この第１の類似度低下検出手段が前記計算された類似度
   が第１の判定用基準値よりも低下したことを検出したの
   に基づき、そのときの前記特徴量抽出手段により抽出さ
   れた特徴量を新たな基準の特徴量として前記特徴量登録
   手段に追加登録する第１の特徴量追加手段と、 この第１の特徴量追加手段により新たな基準の特徴量が
   追加登録された以降は、この追加登録された新たな基準
   の特徴量を用いて類似度を計算するよう前記認識手段を
   制御する第１の認識制御手段と、 前記認識手段において前記第１の特徴量追加手段により
   追加登録された新たな基準の特徴量を用いて計算された
   類似度を前記第１の判定用基準値と比較し、前記計算さ
   れた類似度が第１の判定用基準値よりも低下したことを
   検出する第２の類似度低下検出手段と、 この第２の類似度低下検出手段が前記計算された類似度
   が第１の判定用基準よりも低下したことを検出したのに
   基づき、そのときの前記特徴量抽出手段により抽出され
   た特徴量に対して前記第１の特徴量追加手段により新た
   な基準の特徴量が追加登録される前の旧の基準の特徴量
   を用いて類似度を計算するよう前記認識手段を制御する
   第２の認識制御手段と、 前記認識手段において旧の基準の特徴量を用いて計算さ
   れた類似度をあらかじめ設定される第２の判定用基準値
   と比較し、前記計算された類似度が第２の判定用基準値
   よりも低下したことを検出する第３の類似度低下検出手
   段と、 この第３の類似度低下検出手段が前記計算された類似度
   が第２の判定用基準よりも低下したことを検出したのに
   基づき、そのときの前記特徴量抽出手段により抽出され
   た特徴量を新たな基準の特徴量として前記特徴量登録手
   段に追加登録するとともに、前記第１の特徴量追加手段
   により追加登録された新たな基準の特徴量を前記特徴量
   登録手段から削除する第２の特徴量追加手段と、 を具備したことを特徴とする通行制御装置。
8. 【請求項８】 前記照明手段は、前記通行者から見て前
   記画像入力手段の右斜め上方あるいは左斜め上方に設置
   され、前記通行者の顔に向けて光を照射する第１の照明
   手段と、前記画像入力手段の下方に設置され、前記通行
   者の顔に向けて光を照射する第２の照明手段とを具備し
   たことを特徴とする請求項５または請求項７記載の通行
   制御装置。