JP2004310287A - 人物認識装置および通行制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】照合時間が短縮され、かつ、照合性能も向上する人物認識装置を提供する。
【解決手段】顔画像などの生体情報を用いて人物を認識する人物認識装置において、所定期間照合を行なわない人物の登録情報（辞書情報）を検索して、照合対象から外す。
【選択図】 図５

Description

【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、指紋画像、虹彩情報、掌形画像、指画像、音声情報などの生体情報を用いて当該人物を認識する人物認識装置、および、この人物認識装置を用いて通行者の通行（たとえば、重要施設の入退場など）を制御する通行制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、この種の人物認識装置は、認識対象となる人物の生体情報を取得し、この取得した生体情報と、あらかじめ辞書記憶手段に辞書情報として記憶（登録）されている認識対象となる人物の生体情報とを照合することにより、当該人物が本人であるか否かを認識するようになっている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、従来の人物認識装置は、登録した人物（利用者）に対して照合（認識）の有無はチェックされていない。そのため、たとえば、登録後あるいは照合後、ある一定期間照合していない人物の登録した辞書情報であっても、照合に使用される。ここに、一定期間照合していない人物というのは、たとえば、登録直後だけの使用、削除忘れ、今後使用する予定などが考えられる。
【０００４】
もし削除を忘れた人物が多数いた場合、その辞書情報を用いてて照合を行なうことになり、照合時間が余計にかかり、なおかつ、照合性能も落ちる。
特に、登録された辞書情報の全てに対して照合を行なう１対Ｎ照合では、登録されていない人物でも照合が可能であり、極まれに認識できてしまうという問題がある。
【０００５】
そこで、本発明は、照合時間が短縮され、かつ、照合性能も向上する人物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。
また、本発明は、登録されていない人物でも照合されるという他人受入れの防止が図れる人物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。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明の人物認識装置は、認識対象となる人物の生体情報を取得する生体情報取得手段と、あらかじめ認識対象となる人物の生体情報を辞書情報として記憶する辞書記憶手段と、前記生体情報取得手段により取得された生体情報と前記辞書記憶手段に記憶されている辞書情報とを照合することにより当該人物が本人であるか否かを認識する認識手段と、前記辞書記憶手段に記憶されている辞書情報において、あらかじめ設定される所定期間の間前記認識手段における照合に使用されていない辞書情報を検索する検索手段と、この検索手段により、所定期間の間前記認識手段における照合に使用されていない辞書情報が検索された場合、当該辞書情報を前記認識手段における照合対象から外す照合対象外化手段とを具備している。
【０００７】
また、本発明の通行制御装置は、通行者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、前記通行者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、あらかじめ認識対象となる通行者の生体情報を辞書情報として記憶する辞書記憶手段と、前記生体情報取得手段により取得された生体情報と前記辞書記憶手段に記憶されている辞書情報とを照合することにより当該通行者が本人であるか否かを認識する認識手段と、前記辞書記憶手段に記憶されている辞書情報において、あらかじめ設定される所定期間の間前記認識手段における照合に使用されていない辞書情報を検索する検索手段と、この検索手段により、所定期間の間前記認識手段における照合に使用されていない辞書情報が検索された場合、当該辞書情報を前記認識手段における照合対象から外す照合対象外化手段と、前記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。
なお、以下の説明では、人物の生体情報として顔画像を用いた場合を例として述べるが、顔画像以外に、指紋画像、虹彩情報、掌形画像、指画像、音声情報などの他の生体情報を用いても同様に実施できる。
【０００９】
まず、第１の実施の形態について説明する。
図１は、第１の実施の形態に係る人物認識装置の構成を概略的に示すものである。この人物認識装置は、認識対象者（以下、人物ともいう）１００の生体情報として顔画像（少なくとも顔を含んでいる画像）を撮像して入力する生体情報取得手段としてのテレビジョンカメラ１０１、カメラ１０１の近傍から認識対象者１００の少なくとも顔に向けて一定の照度で光を照射する照明部１０２、認識対象者１００に対して入力された顔画像や各種案内などを表示する表示部１０４、および、カメラ１０１から入力された顔画像を処理して顔画像の認識処理などを行なう処理部１０５から構成されている。
【００１０】
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（辞書情報）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。
【００１１】
カメラ１０１は、認識対象者１００の生体情報として顔画像を下方から所定角度で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。
照明部１０２は、カメラ１０１の近傍（たとえば、カメラ１０１の側部）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。
【００１２】
表示部１０４は、カメラ１０１で撮影されている認識対象者１００の顔画像や各種ガイダンス、処理結果などを表示するモニタであり、カメラ１０１の近傍、たとえば、カメラ１０１の上部で、ほぼ認識対象者１００の顔部分と相対応する位置に設けられている。
【００１３】
処理部１０５は、カメラ１０１からの顔画像を入力する画像入力部１０６、画像入力部１０１から得られた人物の顔画像を用いて、あらかじめ準備されたパターン辞書との照合で顔および目、鼻などの顔部品の位置を検出する顔検出手段としての顔検出部１０７、顔検出部１０７の出力に基づき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特徴量抽出手段としての特徴量抽出部１０８、辞書情報登録時には、特徴量抽出部１０８で抽出された特徴量を認識データ（辞書情報）として保持（登録）する辞書記憶手段としての登録情報保持部１０９、人物認識時には、特徴量抽出部１０８で抽出された特徴量と登録情報保持部１０９に登録されている認識データ（辞書情報）とを照合することにより認識対象者１００が本人であるか否かを認識する認識手段としての認識部１１０、検索された照合対象外の辞書情報を記憶する照合対象外記憶手段としての照合対象外メモリ１１１、および、表示部１０４を制御するとともに後述する各種処理を行なう制御手段としての制御部１１２から構成されている。
【００１４】
画像入力部１０６は、カメラ１０１からの顔画像を入力し、Ａ／Ｄ変換してデジタル化した後、顔検出部１０７へ送る。
顔検出部１０７は、まず、画像入力部１０６で入力された顔画像から認識対象者１００の顔の領域を検出する。たとえば、あらかじめ用意されたテンプレートを、画像中を移動させながら相関値を求めることにより、最も高い相関値を持った場所を顔領域とする。なお、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検出手段でもよい。
【００１５】
顔検出部１０７は、次に、検出された顔領域の部分の中から、目、鼻、口といった顔部品の位置を検出する。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。
【００１６】
ここで、顔のテンプレートによる顔検出と、目、鼻などの顔部品の検出座標の相対位置によって顔の方向を調べることも可能になる。たとえば、図２に示すように、顔検出結果の中心座標を顔の中心座標（ｆｘ，ｆｙ）、顔の大きさを（ｆｗ，ｆｈ）とし、左右の目と鼻の検出結果をそれぞれ（ＥｙｅＬｘ，ＥｙｅＬｙ）、（ＥｙｅＲｘ，ＥｙｅＲｙ）、（ＮｏｓｅＬｘ，ＮｏｓｅＬｙ）、（ＮｏｓｅＲｘ，ＮｏｓｅＲｙ）とすれば、以下の方法で顔の方向を示す指標が得られる。
顔の方向（Ｘ方向）＝（（ＥｙｅＲｘ＋ＥｙｅＬｘ）／２−ｆｘ）／ｆｗ
顔の方向（Ｙ方向）＝（（ＥｙｅＲｙ＋ＥｙｅＬｙ）／２−ｆｙ）／ｆｈ
これらの座標の原点が画面左上だとした場合、数値は顔が右下に向くほど大きくなる値となる。
【００１７】
特徴量抽出部１０８は、顔検出部１０７で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。
【００１８】
図３は、入力画像を特徴量抽出部１０８により処理して得られた顔画像データであり、時系列的に得られたものである。これらのデータに対し特徴ベクトルの相関行列を求め、周知の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。部分空間の計算方法は、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（固有ベクトル）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。
【００１９】
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Φを求める。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。この情報を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、認識を行なうための入力データとして部分空間自身を利用してもよい。したがって、部分空間を算出した結果は、認識部１１０および登録情報保持部１０９に送られる。
【００２０】
認識部１１０は、登録情報保持部１０９に蓄えられた認識データ（部分空間）と特徴量抽出部１０８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。
【００２１】
また、カードや登録番号、暗証番号、鍵などを用いて、顔画像による認識を行なう場合には、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て、設定した閾値と照合し、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。
【００２２】
認識の方法としては、特徴量抽出部１０８の情報を用いる場合は、部分空間法や複合類似度法などの方法を用いてよい。本実施の形態での認識方法は、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相互部分空間法を用いる。
【００２３】
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。入力データ列に対して同様に相関行列Ｃｉｎを求め、
【数２】

と対角化し、固有ベクトルΦｉｎを求める。２つのΦｉｎ、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。
【００２４】
認識部１１０は、図４に示すフローチャートのように動作する。まず、認識作業（１対Ｎ照合）を行なうか、同定作業（１対１照合）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ＳＴ２）。次に、対象とするＩＤコードに対応した登録情報（辞書情報）を登録情報保持部１０９から読出す（ステップＳＴ３）。
【００２５】
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１０８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）。
【００２６】
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１０９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）。
【００２７】
なお、図４の破線で囲んだステップＳＴ１１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。
【００２８】
登録情報保持部１０９は、認識対象者１００を認識あるいは同定するために利用する部分空間（または、相関行列）などの登録情報（辞書情報）を保持している。また、保持された登録情報には、対応する認識対象者１００のＩＤ番号、当該登録情報保持部１０９に登録（記憶）された日時を示す登録日（記憶日）、および、最近認識部１１０における照合に使用された日時を示す最近照合日などの属性情報が付加されている。なお、登録情報として画像入力データや抽出した特徴量などを用いてもよい。
【００２９】
次に、このような構成において、一定期間（所定期間）照合を行なわない人物の登録情報（辞書情報）を検索して照合対象から外す処理について図５に示すフローチャートを参照して説明する。
まず、前述したようにして、たとえば、人物Ａの顔画像が辞書情報として登録情報保持部１０９に登録されると（ステップＳ１）、制御部１１２は、登録情報保持部１０９に登録されている人物Ａの登録情報（辞書情報）に付加されている登録日および最近照合日などの属性情報を参照することにより、当該人物Ａの登録情報が登録された後一定期間の間（たとえば、１箇月間）、認識部１１０における照合に使用されていないか否かをチェックする（ステップＳ２）。
【００３０】
このチェックの結果、人物Ａの登録情報が登録後一定期間の間に照合に使用されていれば、制御部１１２は、再び登録情報保持部１０９に登録されている人物Ａの登録情報（辞書情報）に付加されている登録日および最近照合日などの属性情報を参照することにより、最も近い最近照合日から一定期間内（たとえば、１箇月以内）に当該人物Ａの登録情報が再び照合に使用されているか否かをチェックする（ステップＳ３）。
【００３１】
このチェックの結果、最も近い最近照合日から一定期間内に当該人物Ａの登録情報が再び照合に使用されていれば、制御部１１２は処理を終了する。
ここに、上記ステップＳ２，Ｓ３の処理が本発明における検索手段に対応している。
【００３２】
ステップＳ２のチェックの結果、人物Ａの登録情報が登録後一定期間の間に照合に使用されていなければ、あるいは、ステップＳ３のチェックの結果、最も近い最近照合日から一定期間内に当該人物Ａの登録情報が再び照合に使用されていなければ、制御部１１２は、当該人物Ａの登録情報を登録情報保持部１０９から抜き取り、登録情報保持部１０９とは別の照合対象外メモリ１１１に格納することにより、人物Ａの登録情報（辞書情報）を照合対象から外し（ステップＳ４）、処理を終了する。ここに、このステップＳ４の処理が本発明における照合対象外化手段に対応している。
【００３３】
ここで、照合対象から外した登録情報の扱いについて説明すると、図６に示すように、上述したように、登録情報保持部１０９から抜き取られた人物Ａの登録情報は、照合対象外メモリ１１１に移されて管理される。
また、照合対象から外した人物Ａの登録情報を削除する場合もある。そのようなケースとは、たとえば、照合対象外メモリ１１１に一定期間保存したとき、管理者の判断により削除される。
また、照合対象から外した人物Ａの登録情報を再び照合対象に戻す場合がある。そのようなケースとは、たとえば、管理者の判断や次に説明する人物Ａが照合を行なったときなどがある。
【００３４】
次に、照合対象から外した人物Ａの登録情報を再び照合対象に戻す処理について図７に示すフローチャートを参照して説明する。
たとえば、人物Ａがカメラ１０１の前に位置し、人物Ａの顔画像が入力されると（ステップＳ１１）、認識部１１０は、まず当該入力画像と登録情報保持部１０９に登録されている全ての登録情報（辞書情報）とを照合する（ステップＳ１２）。この照合の結果、照合ＯＫ（一致）が得られた場合、制御部１１２は、認識成功として（ステップＳ１３）、処理を終了する。ここに、上記ステップＳ１２の処理が本発明における第１の認識手段に対応している。
【００３５】
ステップＳ１２における照合の結果、照合ＮＧ（不一致）が得られた場合、認識部１１０は、次に登録情報保持部１０９とは別の照合対象外メモリ１１１に格納されている照合対象外の登録情報と当該入力画像とを照合する（ステップＳ１４）。ここに、このステップＳ１４の処理が本発明における第２の認識手段に対応している。
【００３６】
この照合の結果、照合ＯＫ（一致）が得られた場合、制御部１１２は、照合モードを１対Ｎ照合から１対１照合に切換えるとともに、当該人物Ａが本人であることを識別できる特定情報、たとえば、ＩＤ番号の入力を促す案内文を表示部１０４に表示する（ステップＳ１５）。
【００３７】
この案内に基づき、当該人物Ａが図示しないキーボードなどからＩＤ番号を入力すると、制御部１１２は、当該入力されたＩＤ番号が、ステップＳ１４の照合で照合ＯＫ（一致）が得られた登録情報に付加されているＩＤ番号と一致するか否か（すなわち、当該人物Ａが本人であるか否か）をチェックする（ステップＳ１６）。ここに、このステップＳ１６の処理が本発明における第３の認識手段に対応している。
【００３８】
このチェックの結果、両ＩＤ番号が一致すれば（当該人物Ａが本人であれば）、照合対象外メモリ１１１に照合対象外として格納されていた人物Ａの登録情報を再び登録情報保持部１０９に戻し（ステップＳ１７）、認識成功として（ステップＳ１３）、処理を終了する。
【００３９】
ステップＳ１４における照合の結果、照合ＮＧ（不一致）が得られた場合、あるいは、ステップＳ１６におけるチェックの結果、両ＩＤ番号が不一致であれば（当該人物Ａが本人でなければ）、認識失敗として（ステップＳ１８）、処理を終了する。
【００４０】
このように、人物Ａが照合した場合には、照合モードを１対Ｎ照合から１対１照合に変更する。このようにする理由としては、一定期間照合していない人物が突然照合するケースは特殊で、本人以外の類似している人物であることも考えられる。そこで、本人の確認を行なうために、ＩＤ番号などの本人と識別できる特定情報を入力し、その入力結果に基づき人物Ａと判定したときにだけ認識成功とするようにするものである。
【００４１】
次に、一定期間照合しない人物の登録情報（辞書情報）を照合対象外メモリ１１１に移さない場合の処理について図８に示すフローチャートを参照して説明する。
認識対象者１００がカメラ１０１の前に位置し、認識対象者１００の顔画像が入力されると（ステップＳ２１）、認識部１１０は、まず当該入力画像と登録情報保持部１０９に登録されている全ての登録情報（辞書情報）とを照合する（ステップＳ２２）。ここに、このステップＳ２２の処理が本発明における第１の認識手段に対応している。
【００４２】
この照合の結果、照合ＯＫ（一致）が得られた場合、制御部１１２は、登録情報保持部１０９に登録されている認識対象者１００の登録情報（辞書情報）に付加されている登録日および最近照合日などの属性情報を参照することにより、認識対象者１００の登録情報が登録された後一定期間の間（たとえば、１箇月間）、あるいは、最も近い最近照合日から一定期間内（たとえば、１箇月以内）、認識対象者１００の登録情報が認識部１１０における照合に使用されていないか否かをチェックする（ステップＳ２３）。ここに、このステップＳ２３の処理が本発明における判定手段に対応している。
【００４３】
ステップＳ２３におけるチェックの結果、認識対象者１００の登録情報が一定期間照合に使用されていれば、制御部１１２は、認識成功として（ステップＳ２４）、処理を終了する。
ステップＳ２３におけるチェックの結果、認識対象者１００の登録情報が一定期間照合に使用されていなければ、制御部１１２は、照合モードを１対Ｎ照合から１対１照合に切換えるとともに、当該認識対象者１００が本人であることを識別できる特定情報、たとえば、ＩＤ番号の入力を促す案内文を表示部１０４に表示する（ステップＳ２５）。
【００４４】
この案内に基づき、認識対象者１００が図示しないキーボードなどからＩＤ番号を入力すると、制御部１１２は、当該入力されたＩＤ番号が、ステップＳ２２の照合で照合ＯＫ（一致）が得られた登録情報に付加されているＩＤ番号と一致するか否か（すなわち、当該認識対象者１００が本人であるか否か）をチェックする（ステップＳ２６）。ここに、このステップＳ２６の処理が本発明における第２の認識手段に対応している。
【００４５】
ステップＳ２６におけるチェックの結果、両ＩＤ番号が一致すれば（当該認識対象者１００が本人であれば）、認識成功として（ステップＳ２４）、処理を終了する。
ステップＳ２２における照合の結果、照合ＮＧ（不一致）が得られた場合、あるいは、ステップＳ２６におけるチェックの結果、両ＩＤ番号が不一致であれば（当該認識対象者１００が本人でなければ）、認識失敗として（ステップＳ２７）、処理を終了する。
【００４６】
このように、登録された登録情報（辞書情報）の全てに対して照合を行なう１対Ｎ照合の場合、登録されていない人物が照合する場合がある。そのとき、偶然に似た人物が登録されていると、照合が成功することがある。そのようなケースを防止するために、１対Ｎ照合で一定期間照合していない登録情報で照合成功となった場合、本人の確認を行なうために、ＩＤ番号などの本人と識別できる特定情報を入力し、その入力結果に基づき本人と判定したときにだけ認識成功とするようにするものである。これにより、他人受入れの防止が図れる。
【００４７】
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人物認識装置を、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。
【００４８】
図９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（セキュリティ重視の部屋など）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制御を行なうものであり、カメラ１０１、照明部１０２、表示部１０４、処理部１０５、および、認識部１１０の認識結果に応じて重要施設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１１３から構成されている。
なお、図９において、ドア制御部１１３以外は図１の人物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。
【００４９】
認識部１１０は、たとえば、図４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１１３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１１３に「ドア閉」の信号を出力する。
【００５０】
ドア制御部１１３は、認識部１１０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）１００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人物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。
【００５１】
以上説明したように、上記実施の形態によれば、一定期間照合しない人物の登録情報（辞書情報）は照合対象から外すことにより、次のような効果が期待できる。
（１） １対Ｎ照合を行なう場合に、余計な登録情報と照合を行なう必要がなくなるため、照合時間が短縮され、かつ、照合しない登録情報が原因で起こる誤認識の可能性が無くなるので、照合性能も良くなる。
（２） １対Ｎ照合中に一定期間照合されていない登録情報が使われた場合、１対１照合に切り替わることで、他人受入れの防止に繋がる。
【００５２】
【発明の効果】
以上詳述したように本発明によれば、照合時間が短縮され、かつ、照合性能も向上する人物認識装置および通行制御装置を提供できる。
また、本発明によれば、登録されていない人物でも照合されるという他人受入れの防止が図れる人物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人物認識装置の構成を概略的に示すブロック図。
【図２】顔検出部の処理を説明するための図。
【図３】特徴量抽出部の処理を説明するための図。
【図４】認識部の認識処理の流れを説明するためのフローチャート。
【図５】一定期間照合を行なわない人物の登録情報を検索して照合対象から外す処理について説明するフローチャート。
【図６】一定期間照合されない登録情報の扱い方法を説明する図。
【図７】照合対象から外した登録情報を再び照合対象に戻す処理について説明するフローチャート。
【図８】一定期間照合しない人物の登録情報を照合対象外メモリに移さない場合の処理について説明するフローチャート。
【図９】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ブロック図。
【符号の説明】
１００…認識対象者（人物、通行者）、１０１…カメラ（生体情報取得手段）、１０２…照明部、１０４…表示部、１０５…処理部、１０６…画像入力部（生体情報取得手段）、１０７…顔検出部（顔検出手段）、１０８…特徴量抽出部（特徴量抽出手段）、１０９…登録情報保持部（辞書記憶手段）、１１０…認識部（認識手段）、１１１…照合対象外メモリ（照合対象外記憶手段）、１１２…制御部（制御手段）、１１３…ドア制御部（通行制御手段）、２０１…重要施設、２０２…入退室用ドア。

Claims (12)

1. 認識対象となる人物の生体情報を取得する生体情報取得手段と、
   あらかじめ認識対象となる人物の生体情報を辞書情報として記憶する辞書記憶手段と、
   前記生体情報取得手段により取得された生体情報と前記辞書記憶手段に記憶されている辞書情報とを照合することにより当該人物が本人であるか否かを認識する認識手段と、
   前記辞書記憶手段に記憶されている辞書情報において、あらかじめ設定される所定期間の間前記認識手段における照合に使用されていない辞書情報を検索する検索手段と、
   この検索手段により、所定期間の間前記認識手段における照合に使用されていない辞書情報が検索された場合、当該辞書情報を前記認識手段における照合対象から外す照合対象外化手段と、
   を具備したことを特徴とする人物認識装置。
2. 認識対象となる人物の生体情報を取得する生体情報取得手段と、
   あらかじめ認識対象となる人物の生体情報を辞書情報として記憶する辞書記憶手段と、
   前記生体情報取得手段により取得された生体情報と前記辞書記憶手段に記憶されている辞書情報とを照合することにより当該人物が本人であるか否かを認識する第１の認識手段と、
   前記辞書記憶手段に記憶されている辞書情報において、あらかじめ設定される所定期間の間前記第１の認識手段における照合に使用されていない辞書情報を検索する検索手段と、
   この検索手段により、所定期間の間前記第１の認識手段における照合に使用されていない辞書情報が検索された場合、当該辞書情報を前記第１の認識手段における照合対象から外す照合対象外化手段と、
   前記第１の認識手段による認識の結果、当該人物が本人でなかった場合、前記生体情報取得手段により取得された生体情報と前記照合対象外化手段により照合対象から外された照合対象外の辞書情報とを照合することにより当該人物が本人であるか否かを再度認識する第２の認識手段と、
   この第２の認識手段による認識の結果、当該人物が本人であった場合、当該人物が本人であることを識別できる特定情報の入力を促し、その入力結果に基づき当該人物が本人であるか否かを再度認識し、その認識結果を最終的な認識結果として出力する第３の認識手段と、
   を具備したことを特徴とする人物認識装置。
3. 前記辞書記憶手段に記憶されている辞書情報には、当該辞書記憶手段に記憶された日時を示す記憶日および最近前記第１の認識手段における照合に使用された日時を示す最近照合日などの属性情報が付加されており、
   前記検索手段は、この属性情報を参照することにより所定期間の間前記第１の認識手段における照合に使用されていない辞書情報を検索することを特徴とする請求項１または請求項２記載の人物認識装置。
4. 前記照合対象外化手段は、前記検索手段により所定期間の間前記第１の認識手段における照合に使用されていない辞書情報が検索された場合、当該辞書情報を前記辞書記憶手段から抜き取り、前記辞書記憶手段とは別の照合対象外記憶手段に記憶することを特徴とする請求項１または請求項２記載の人物認識装置。
5. 前記第３の認識手段による認識の結果、当該人物が本人であった場合、前記第２の認識手段において当該人物が本人であるとの認識結果が得られた照合対象外の辞書情報を再度照合対象に戻すことを特徴とする請求項２記載の人物認識装置。
6. 認識対象となる人物の生体情報を取得する生体情報取得手段と、
   あらかじめ認識対象となる人物の生体情報を辞書情報として記憶する辞書記憶手段と、
   前記生体情報取得手段により取得された生体情報と前記辞書記憶手段に記憶されている辞書情報とを照合することにより当該人物が本人であるか否かを認識する第１の認識手段と、
   この第１の認識手段による認識の結果、当該人物が本人であった場合、前記第１の認識手段において当該人物が本人であるとの認識結果が得られた辞書情報があらかじめ設定される所定期間の間前記第１の認識手段における照合に使用されていなかったか否かを判定する判定手段と、
   この判定手段による判定の結果、前記第１の認識手段において当該人物が本人であるとの認識結果が得られた辞書情報があらかじめ設定される所定期間の間前記第１の認識手段における照合に使用されていなかった場合、当該人物が本人であることを識別できる特定情報の入力を促し、その入力結果に基づき当該人物が本人であるか否かを再度認識し、その認識結果を最終的な認識結果として出力する第２の認識手段と、
   を具備したことを特徴とする人物認識装置。
7. 前記辞書記憶手段に記憶されている辞書情報には、当該辞書記憶手段に記憶された日時を示す記憶日および最近前記第１の認識手段における照合に使用された日時を示す最近照合日などの属性情報が付加されており、
   前記判定手段は、この属性情報を参照することにより前記第１の認識手段において当該人物が本人であるとの認識結果が得られた辞書情報があらかじめ設定される所定期間の間前記第１の認識手段における照合に使用されていなかったか否かを判定することを特徴とする請求項６記載の人物認識装置。
   ことを特徴とする請求項６記載の人物認識装置。
8. 前記人物の生体情報は、顔画像、指紋画像、虹彩情報、掌形画像、指画像、音声情報のうち少なくともいずれか１つであることを特徴とする請求項１、２、６のいずれか１つに記載の人物認識装置。
9. 通行者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、
   前記通行者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、
   あらかじめ認識対象となる通行者の生体情報を辞書情報として記憶する辞書記憶手段と、
   前記生体情報取得手段により取得された生体情報と前記辞書記憶手段に記憶されている辞書情報とを照合することにより当該通行者が本人であるか否かを認識する認識手段と、
   前記辞書記憶手段に記憶されている辞書情報において、あらかじめ設定される所定期間の間前記認識手段における照合に使用されていない辞書情報を検索する検索手段と、
   この検索手段により、所定期間の間前記認識手段における照合に使用されていない辞書情報が検索された場合、当該辞書情報を前記認識手段における照合対象から外す照合対象外化手段と、
   前記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、
   を具備したことを特徴とする通行制御装置。
10. 通行者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、
    前記通行者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、
    あらかじめ認識対象となる通行者の生体情報を辞書情報として記憶する辞書記憶手段と、
    前記生体情報取得手段により取得された生体情報と前記辞書記憶手段に記憶されている辞書情報とを照合することにより当該通行者が本人であるか否かを認識する第１の認識手段と、
    前記辞書記憶手段に記憶されている辞書情報において、あらかじめ設定される所定期間の間前記第１の認識手段における照合に使用されていない辞書情報を検索する検索手段と、
    この検索手段により、所定期間の間前記第１の認識手段における照合に使用されていない辞書情報が検索された場合、当該辞書情報を前記第１の認識手段における照合対象から外す照合対象外化手段と、
    前記第１の認識手段による認識の結果、当該通行者が本人でなかった場合、前記生体情報取得手段により取得された生体情報と前記照合対象外化手段により照合対象から外された照合対象外の辞書情報とを照合することにより当該通行者が本人であるか否かを再度認識する第２の認識手段と、
    この第２の認識手段による認識の結果、当該通行者が本人であった場合、当該通行者が本人であることを識別できる特定情報の入力を促し、その入力結果に基づき当該通行者が本人であるか否かを再度認識し、その認識結果を最終的な認識結果として出力する第３の認識手段と、
    この第３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、
    を具備したことを特徴とする通行制御装置。
11. 通行者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、
    前記通行者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、
    あらかじめ認識対象となる通行者の生体情報を辞書情報として記憶する辞書記憶手段と、
    前記生体情報取得手段により取得された生体情報と前記辞書記憶手段に記憶されている辞書情報とを照合することにより当該通行者が本人であるか否かを認識する第１の認識手段と、
    この第１の認識手段による認識の結果、当該通行者が本人であった場合、前記第１の認識手段において当該通行者が本人であるとの認識結果が得られた辞書情報があらかじめ設定される所定期間の間前記第１の認識手段における照合に使用されていなかったか否かを判定する判定手段と、
    この判定手段による判定の結果、前記第１の認識手段において当該通行者が本人であるとの認識結果が得られた辞書情報があらかじめ設定される所定期間の間前記第１の認識手段における照合に使用されていなかった場合、当該通行者が本人であることを識別できる特定情報の入力を促し、その入力結果に基づき当該通行者が本人であるか否かを再度認識し、その認識結果を最終的な認識結果として出力する第２の認識手段と、
    この第２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、
    を具備したことを特徴とする通行制御装置。
12. 前記通行者の生体情報は、顔画像、指紋画像、虹彩情報、掌形画像、指画像、音声情報のうち少なくともいずれか１つであることを特徴とする請求項９、１０、１１のいずれか１つに記載の通行制御装置。

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