JP2007061394A - 監視装置および方法、並びにプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 誤認を低減でき、不正遊技者の検出率を向上させることが可能となる。
【解決手段】 顔画像取得部８１により取得された顔画像のうち撮像状態判定部８２により撮像状態に基づいて、顔画像の認識が可能であると判定された顔画像について、類似度計算部８３が、不正遊技者登録データベース８４に登録された不正遊技者の顔画像との類似度を計算し、最も類似度の高い不正遊技者の顔画像に対応する同一の辞書IDが、閾値未満であるとき、閾値未満結果記憶制御部８７は、辞書ID、類似度、カメラID、および時刻情報を閾値未満テーブル８８に記録させる。検出頻度分析部８９は、閾値未満テーブル８８を参照して、同一辞書IDで、かつ、同一のカメラIDで撮像されている閾値未満結果が、所定時間内に、所定回数以上ある場合、閾値テーブル８６にアクセスし、対応する辞書IDの閾値を更新する。
【選択図】 図７

Description

本発明は、監視装置および監視方法、並びにプログラムに関し、特に、不正登録者の誤検出を低下させるとともに、検出率を向上させるようにした監視装置および方法、並びにプログラムに関する。

パチンコ店、または、パチスロ店などに代表される遊技店が普及している。

遊技店においては、遊技者が複数に配置されている遊技機のうち、自らで好みの遊技機を遊技する。しかしながら、遊技機は、いわゆる大当たりの確率が均等に設定されているわけではないため、遊技者は、できるだけ大当たりが発生する可能性が高いと思われる遊技機を探して遊技する。

ところが、意図的に遊技機に何らかの仕掛けを施して、不正に大当たりを発生させる不正遊技者による犯罪が後を絶たない。

不正遊技者の対策については、遊技店の出入口に監視カメラを配置し、監視カメラで撮像できた遊技者の顔画像と、予め登録された不正遊技者の顔画像とを顔認識技術を用いて検索し、不正遊技者が来店した際には、警告を発するものが提案されている（例えば、特許文献１参照）。

しかしながら、顔認識技術による顔の認識率は、静脈パターンや網膜パターンなどを用いた他の生体認証技術に比べて高いものではないため、誤認（本人以外を本人と認識したり、本人を本人以外と認識するといった誤った認識をすること）が頻繁に発生するという問題があった。

そこで、入退室時の誤認に対する利便性を向上させるため、例えば、登録者の利用頻度の高低や入退室時間帯に応じて、判定するための閾値の設定を変更させるという技術が提案されている（例えば、特許文献２参照）。

特開２００１−１７８９５８号公報 特開２００２−１８３７３４号公報

しかしながら、上述した手法では、他の登録者や非登録者が入退室する際に、常に利用頻度の高い登録者に誤認（本人以外を本人と識別する）してしまう恐れがあった。また、上述の手法は、入退室を管理するためには利用することができるが、監視を目的にするような場合、予め特定の登録者の利用頻度や利用時間帯などを想定することができないので、利用することができなかった。さらに、公共施設で監視目的で使用するような場合、識別対象である人数が多いため、非登録者への誤認を避けるために安易に閾値を下げて設定することができなかった。

本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、特に、複数回特定の登録者との類似度が高くなった場合、その登録者が検出されている可能性が高いとみなし、その登録者を認識する際の閾値を低く設定し直すことで、誤認を低減させるようにするものである。

本発明の一側面の監視装置は、不正登録者の顔画像を蓄積する蓄積手段と、到来者の顔画像を取得する取得手段と、前記到来者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された不正登録者の顔画像との類似度を計算する類似度計算手段と、前記類似度計算手段により計算された類似度が所定の閾値よりも高いとき、前記不正登録者が到来したと判定する判定手段と、前記判定手段の判定結果において、前記類似度が、前記所定の閾値よりも低いとき、前記類似度を前記到来者の顔画像に対応付けて記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された前記所定の閾値よりも小さい類似度の顔画像が取得される頻度を検出する頻度検出手段と、前記頻度検出手段により検出された頻度が所定回数よりも大きい場合、前記所定の閾値を小さく更新する閾値更新手段とを含む。

前記取得手段には、前記到来者の顔画像と共に、前記到来者の顔画像を撮像したカメラを識別するカメラIDを取得させ、前記記憶手段には、前記判定手段の判定結果において、前記類似度が、前記所定の閾値よりも低いとき、前記類似度を前記到来者の顔画像およびカメラIDに対応付けて記憶させ、前記頻度検出手段には、前記記憶手段に記憶された前記所定の閾値よりも小さい類似度の顔画像のうち、同一のカメラIDのカメラにより撮像された顔画像が取得される頻度を検出させるようにすることができる。

前記閾値更新手段には、前記頻度検出手段により検出された頻度が、所定時間内で所定回数よりも大きい場合、前記所定の閾値を小さく更新させるようにすることができる。

前記閾値更新手段には、前記頻度検出手段により検出された頻度が、所定回数よりも大きい場合、前記所定の閾値を重み付けして小さく更新させるようにすることができる。

前記閾値更新手段には、前記頻度検出手段により検出された頻度が、所定回数よりも大きい場合、前記所定の閾値から所定値だけ小さく更新させるようにすることができる。

本発明の一側面の監視方法は、不正登録者の顔画像を蓄積する蓄積ステップと、到来者の顔画像を取得する取得ステップと、前記到来者の顔画像と、前記蓄積ステップの処理で蓄積された不正登録者の顔画像との類似度を計算する類似度計算ステップと、前記類似度計算ステップの処理により計算された類似度が所定の閾値よりも高いとき、前記不正登録者が到来したと判定する判定ステップと、前記判定ステップの処理での判定結果において、前記類似度が、前記所定の閾値よりも低いとき、前記類似度を前記到来者の顔画像に対応付けて記憶する記憶ステップと、前記記憶ステップの処理で記憶された前記所定の閾値よりも小さい類似度の顔画像が 取得される頻度を検出する頻度検出ステップと、前記頻度検出ステップの処理で検出された頻度が所定回数よりも大きい場合、前記所定の閾値を小さく更新する閾値更新ステップとを含む。

本発明の一側面のプログラムは、不正登録者の顔画像を蓄積する蓄積ステップと、到来者の顔画像を取得する取得ステップと、前記到来者の顔画像と、前記蓄積ステップの処理で蓄積された不正登録者の顔画像との類似度を計算する類似度計算ステップと、前記類似度計算ステップの処理により計算された類似度が所定の閾値よりも高いとき、前記不正登録者が到来したと判定する判定ステップと、前記判定ステップの処理での判定結果において、前記類似度が、前記所定の閾値よりも低いとき、前記類似度を前記到来者の顔画像に対応付けて記憶する記憶ステップと、前記記憶ステップの処理で記憶された前記所定の閾値よりも小さい類似度の顔画像が取得される頻度を検出する頻度検出ステップと、前記頻度検出ステップの処理で検出された頻度が所定回数よりも大きい場合、前記所定の閾値を小さく更新する閾値更新ステップとを含む処理をコンピュータに実行させる。

本発明の一側面においては、不正登録者の顔画像が蓄積され、到来者の顔画像が取得され、前記到来者の顔画像と、蓄積された不正登録者の顔画像との類似度が計算され、計算された類似度が所定の閾値よりも高いとき、前記不正登録者が到来したと判定され、判定結果において、前記類似度が、前記所定の閾値よりも低いとき、前記類似度が前記到来者の顔画像に対応付けて記憶され、記憶された前記所定の閾値よりも小さい類似度の顔画像が取得される頻度が検出され、検出された頻度が所定回数よりも大きい場合、前記所定の閾値が小さく更新される。

本発明の一側面の監視装置において、不正登録者の顔画像を蓄積する蓄積手段とは、例えば、不正遊技者登録データベースであり、到来者の顔画像を取得する取得手段とは、例えば、顔画像取得部であり、前記到来者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された不正登録者の顔画像との類似度を計算する類似度計算手段とは、例えば、類似度計算部であり、前記類似度計算手段により計算された類似度が所定の閾値よりも高いとき、前記不正登録者が到来したと判定する判定手段とは、例えば、閾値テーブルの閾値と類似度とを比較して不正遊技者の来店を判定する判定部であり、前記判定手段の判定結果において、前記類似度が、前記所定の閾値よりも低いとき、前記類似度を前記到来者の顔画像に対応付けて記憶する記憶手段とは、例えば、閾値未満結果記憶制御部であり、前記記憶手段に記憶された前記所定の閾値よりも小さい類似度の顔画像が取得される頻度を検出する頻度検出手段とは、例えば、検出頻度分析部であり、前記頻度検出手段により検出された頻度が所定回数よりも大きい場合、前記所定の閾値を小さく更新する閾値更新手段とは、例えば、閾値変更部である。

すなわち、閾値未満結果記憶制御部が、類似度が、所定の閾値よりも低いとき、類似度を到来者の顔画像に対応付けて記憶し、検出頻度分析部が、記憶された所定の閾値よりも小さい類似度の顔画像が取得される頻度を検出し、閾値変更部が、検出された頻度が所定回数よりも大きい場合、所定の閾値を小さく更新することになるので、不正遊技者として登録された顔画像と似た人物の顔画像が何度か検出されるような場合、その不正遊技者として登録された顔画像の閾値を小さくすることで、不正遊技者として登録された顔画像と似た顔画像の来店者が不正遊技者として判定されるようになる。

結果として、不正遊技者として登録された人物の顔画像のうち、ほとんど判定に用いられない顔画像については、通常の閾値を用いて判定されることになり、誤検出の増加を抑制することが可能になる。一方、頻繁に判定に用いられる不正遊技者として登録された顔画像については、検出回数に応じて、閾値が低くなるので、所定回数を越えて検出されるようになると、不正遊技者として検出されやすくなり、不正遊技者の検出率を向上させるようにすることが可能となる。

本発明によれば、不正遊技者の検出率を向上させると共に、誤認を低減させるようにすることが可能となる。

以下に本発明の実施の形態を説明するが、本発明の構成要件と、発明の詳細な説明に記載の実施の形態との対応関係を例示すると、次のようになる。この記載は、本発明をサポートする実施の形態が、発明の詳細な説明に記載されていることを確認するためのものである。従って、発明の詳細な説明中には記載されているが、本発明の構成要件に対応する実施の形態として、ここには記載されていない実施の形態があったとしても、そのことは、その実施の形態が、その構成要件に対応するものではないことを意味するものではない。逆に、実施の形態が構成要件に対応するものとしてここに記載されていたとしても、そのことは、その実施の形態が、その構成要件以外の構成要件には対応しないものであることを意味するものでもない。

すなわち、本発明の一側面の監視装置は、不正登録者の顔画像を蓄積する蓄積手段と、到来者の顔画像を取得する取得手段（例えば、図７の顔画像取得部８１）と、前記到来者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された不正登録者の顔画像との類似度を計算する類似度計算手段（例えば、図７の類似度計算部８３）と、前記類似度計算手段により計算された類似度が所定の閾値よりも高いとき、前記不正登録者が到来したと判定する判定手段（例えば、図７の判定部８５）と、前記判定手段の判定結果において、前記類似度が、前記所定の閾値よりも低いとき、前記類似度を前記到来者の顔画像に対応付けて記憶する記憶手段（例えば、図７の閾値未満結果記憶制御部８７）と、前記記憶手段に記憶された前記所定の閾値よりも小さい類似度の顔画像が取得される頻度を検出する頻度検出手段（例えば、図７の検出頻度分析部８９）と、前記頻度検出手段により検出された頻度が所定回数よりも大きい場合、前記所定の閾値を小さく更新する閾値更新手段（例えば、図７の閾値更新部９０）とを含む。

前記取得手段（例えば、図７の顔画像取得部８１）には、前記到来者の顔画像と共に、前記到来者の顔画像を撮像したカメラを識別するカメラIDを取得させ、前記記憶手段（例えば、図７の閾値未満結果記憶制御部８７）には、前記判定手段の判定結果において、前記類似度が、前記所定の閾値よりも低いとき、前記類似度を前記到来者の顔画像およびカメラIDに対応付けて記憶させ、前記頻度検出手段（例えば、図７の検出頻度分析部８９）には、前記記憶手段に記憶された前記所定の閾値よりも小さい類似度の顔画像のうち、同一のカメラIDのカメラにより撮像された顔画像が取得される頻度を検出させるようにすることができる。

前記閾値更新手段（例えば、図７の閾値更新部９０）には、前記頻度検出手段により検出された頻度が、所定時間内で所定回数よりも大きい場合、前記所定の閾値を小さく更新させるようにすることができる。

前記閾値更新手段（例えば、図７の閾値更新部９０）には、前記頻度検出手段により検出された頻度が、所定回数よりも大きい場合、前記所定の閾値を重み付けして小さく更新させるようにすることができる。

前記閾値更新手段（例えば、図７の閾値更新部９０）には、前記頻度検出手段により検出された頻度が、所定回数よりも大きい場合、前記所定の閾値から所定値だけ小さく更新させるようにすることができる。

本発明の一側面の監視方法およびプログラムは、不正登録者の顔画像を蓄積する蓄積ステップと、到来者の顔画像を取得する取得ステップ（例えば、図９のステップＳ４１の処理）と、前記到来者の顔画像と、前記蓄積ステップの処理で蓄積された不正登録者の顔画像との類似度を計算する類似度計算ステップ（例えば、図１４のステップＳ８１の処理）と、前記類似度計算ステップの処理により計算された類似度が所定の閾値よりも高いとき、前記不正登録者が到来したと判定する判定ステップ（例えば、図１４のステップＳ８２の処理）と、前記判定ステップの処理での判定結果において、前記類似度が、前記所定の閾値よりも低いとき、前記類似度を前記到来者の顔画像に対応付けて記憶する記憶ステップ（例えば、図１４のステップＳ８４の処理）と、前記記憶ステップの処理で記憶された前記所定の閾値よりも小さい類似度の顔画像が取得される頻度を検出する頻度検出ステップ（例えば、図１４のステップＳ８５の処理）と、前記頻度検出ステップの処理で検出された頻度が所定回数よりも大きい場合、前記所定の閾値を小さく更新する閾値更新ステップ（例えば、図１４のステップＳ８８の処理）とを含む。

図１は、本発明に係る遊技店の監視システムの一実施の形態の構成を示す図である。

入口ステレオ画像センサ１−１乃至１−３および島ステレオ画像センサ２−１乃至２−１７（図４）は、配置位置の異なる２個のカメラから構成されるセンサであり、２個の配置の異なるカメラにより同一の領域を撮像することにより得られる、アングルの異なる画像を視差を利用して演算処理し、撮像された被写体の空間的な位置を検出し、人追跡サーバ５に供給する。尚、入口ステレオ画像センサ１−１乃至１−３および島ステレオ画像センサ２−１乃至２―１７は、それぞれ特に区別する必要がない場合、単に、入口ステレオ画像センサ１および島ステレオ画像センサ２と称するものとし、その他の構成についても同様に称するものとする。

より具体的には、入口ステレオ画像センサ１は、図２で示されるように、カメラ１ａ，１ｂにより構成され、それぞれが同一の領域を撮像し、演算処理部１ｃに出力する。演算処理部１ｃは、カメラ１ａ，１ｂより供給されたアングルの異なる画像を、視差を利用して演算処理することにより（いわゆる、三角法を用いた演算処理により）、撮像された画像内の被写体の空間的な位置を三次元の座標として求め、人ID付加部１ｄが、出入口より入店してきた被写体となる遊技者一人一人に対して、人IDを付して、人追跡サーバ５に供給する。また、入口ステレオ画像センサ１は、自らの監視領域から遊技者が移動するような場合、遊技者が移動した方向に隣接する監視領域を監視する島ステレオ画像センサ２に対して人IDを供給する。尚、人ID付加部１ｄは、出入口より入店してきた遊技者に対してのみ、人IDを付加するが、それ以外の遊技者、すなわち、一度人IDを付加した遊技者に対しては新たに人IDを付加しない。

島ステレオ画像センサ２は、図３で示されるように、上述した入口ステレオ画像センサ１と同様の原理によりカメラ２ａ，２ｂより供給されたアングルの異なる画像を、視差を利用して演算処理することにより（いわゆる、三角法を用いた演算処理により）、撮像された画像内の被写体の空間的な位置を三次元の座標として求め、人追跡サーバ５に供給する。

尚、島ステレオ画像センサ２は、入口ステレオ画像センサ１、または、隣接する領域の遊技者の位置を検出する島ステレオ画像センサ２より供給されてくる人IDを引き継いで使用するため、人ID付加部を備えていない。

すなわち、１個の入口ステレオ画像センサ１または島ステレオ画像センサ２が、被写体の空間的な位置を検出できる範囲には、店内において制限があるため、それぞれは、例えば、図４で示されるように配置される。すなわち、カメラ１ａ−１，１ｂ−１からなる入口ステレオ画像センサ１−１は、領域Ｚ１内の被写体、すなわち、遊技店に来店する領域を含む遊技者の空間的な位置を検出し、同様にして、カメラ２ａ−１，２ｂ−１からなる島ステレオ画像センサ２−１は領域Ｚ２内、カメラ２ａ−３，２ｂ−３からなる島ステレオ画像センサ２−３は領域Ｚ３内、カメラ２ａ−５，２ｂ−５からなるステレオ画像センサ２−５は領域Ｚ４内の、それぞれの遊技者の空間的な位置情報を検出する。尚、図４においては、入口ステレオ画像センサ１−１、および、島ステレオ画像センサ２−１，２−３，２−５のそれぞれの監視領域として、領域Ｚ１乃至Ｚ４が示されているのみであり、入口ステレオ画像センサ１−１乃至１−３および島ステレオ画像センサ２−１乃至２−１７について、全監視領域が示されていないが、それぞれ同様に監視領域が設定される。また、図４で示されるように、各監視領域は、例えば、斜線部で示されるように、重なり合うように設定されている。尚、図４は、遊技店内の入口ステレオ画像カメラ１、島ステレオ画像カメラ２、およびカメラ３の配置例を示す遊技店の上面図である。

入口ステレオ画像センサ１および島ステレオ画像センサ２は、それぞれの監視領域内の遊技者の位置情報を人ID毎に管理しているが、遊技者が移動することによりそれぞれの監視領域から逸脱してしまい、人IDが付された状態で監視できなくなるといった事態が考えられる。このため、上述したように、監視領域は、いずれも重なり合うように設定されている。

すなわち、例えば、図４中の左上部の出入口において、遊技者が来店するとカメラ１ａ−１，１ｂ−１からなる入口ステレオ画像センサ１−１により（人ID付加部１ｄ−１により）人ID＝Ａが付されるものとする。この後、遊技者が移動し、例えば、領域Ｚ３方向に侵入するような場合、入口ステレオ画像センサ１−１は、移動した遊技者の位置情報と人IDを、遊技者が移動した隣接する監視領域を監視するカメラ２ａ−３，２ｂ−３からなる島ステレオ画像センサ２−３に供給する。この結果、島ステレオ画像センサ２−３においては、入口ステレオ画像センサ１−１により位置情報が検出されていた遊技者と同一の遊技者を同一の人IDで監視することが可能となる。

このように、入口ステレオ画像センサ１−１乃至１−３および島ステレオ画像センサ２−１乃至２−１７は、相互に位置情報と人IDについて連携しながら遊技者一人一人の位置情報を監視し続けることができる構成となっている。したがって、出入口付近の領域を監視している入口ステレオ画像センサ１−１乃至１−３は、新たに来店した遊技者について人IDを新たに付するが、その他の島ステレオ画像センサ２−１乃至２−１６については、遊技者の移動に伴って、いずれかの出入口付近の領域を監視する入口ステレオ画像センサ１よりリレー形式で人IDが供給されることになる。尚、本実施例においては、入口ステレオ画像センサ１または島ステレオ画像センサ２は、２個のアングルの異なるカメラにより撮像された画像を視差を考慮して処理する例について説明してきたが、視差を考慮して、被写体の空間的な位置を求められる構成であればよいので、例えば、アングルの異なるカメラをさらに多くして撮像し、それぞれの視差を考慮して処理することにより、空間的な座標を求めるようにしてもよい。また、入口ステレオ画像センサ１および島ステレオ画像センサ２については、図４の例においては合計２０個が設けられている例について説明しているが、監視領域を変えて、その他の台数を設置するようにしてもよい。さらに、遊技客の位置を検出する機能としては、入口ステレオ画像センサ１や島ステレオ画像センサ２に限らず、遊技客の空間的な位置が求められるものであれば、どのようなものでもよい。

カメラ３−１乃至３−１５は、図４で示されるように、遊技店の出入口付近、または、遊技店内の遊技台などが設置される島設備の間に設けられた監視カメラであり、店内の夫々の位置で遊技者を撮像し、撮像した画像を画像処理ユニット４−１乃至４−１５に供給する。尚、図４の例においては、１５箇所に設置される場合の例が示されているが、設置個所の数はそれ以外の数であってもよい。また、カメラ３は、それぞれ望遠機能などを備えている。尚、遊技店内全体の範囲をいずれかのカメラ３で撮像できるように配置されていることが望ましい。

画像処理ユニット４は、カメラ３より供給されてくる撮像された画像に基づいて、画像内の来店する遊技者の顔画像を抽出し、顔認証サーバ６に供給する。この後、顔認証サーバ６は、供給された顔画像と予め登録された不正遊技者の顔画像とを比較して、供給された顔画像の遊技者が不正遊技者であるか否かを判定する不正遊技者判定処理を実行する。

これに応じて、人追跡サーバ５は、（詳細は後述するが）供給された顔画像に対応する人IDを画像処理ユニット４に供給する。そこで、画像処理ユニット４は、その供給されてきた人IDを撮像した顔画像に付して顔認識サーバ６に供給する。

人追跡サーバ５は、入口ステレオ画像センサ１または島ステレオ画像センサ２より供給される人IDが付された位置情報を取得し、人IDと位置情報からなる位置管理テーブルを設定し、順次供給されてくる各遊技者毎の位置情報を人IDに対応付けて、取得した時刻情報と共に管理する。また、人追跡サーバ５は、画像処理ユニット４より供給されてくる顔画像と、入口ステレオ画像センサ１または島ステレオ画像センサ２より供給されてくる位置情報とに基づいて、顔画像ごとに位置情報を対応付け、対応付けられた人ID、顔画像、および位置情報を統合監視サーバ７に供給する。

顔認識サーバ６は、画像処理ユニット４より供給された人ID、カメラID、および顔画像を取得し、予め登録されている不正遊技者の顔画像と比較して照合することにより、供給された顔画像が不正遊技者のものであるか否かを判定する。また、顔認識サーバ６は、撮像されている顔画像の撮像状態、例えば、下を向いている、暗いなどの撮像状態を検出する。顔認識サーバ６は、人IDと共に判定結果、顔画像、および撮像状態の情報を統合監視サーバ７に供給する。

統合監視サーバ７は、人追跡サーバ５より供給される人ID、顔画像、および位置情報を取得すると共に、顔認識サーバ６より供給される人ID、顔画像、不正遊技者判定処理に基づいた判定結果の情報を取得し、それらを統合監視テーブルとして管理する。尚、この例においては、人追跡サーバ５からも顔認識サーバ６からも同一の顔画像が供給される構成となっているが、いずれか一方から供給されるようにしてもよい。

また、統合監視サーバ７は、統合監視テーブルを監視し、判定結果の欄に不正遊技者が検出された場合、人IDに対応する不正遊技者を示す顔画像、および位置情報に基づいて、不正遊技者来店情報を発生し、遊技店の係員に対して報知する。また、カメラの前を所定回数以上通過して照合ができなかった遊技者が検出された場合（後述する不正遊技者判定処理の判定結果として再確認が報告された回数が所定回数以上の遊技者が検出された場合）、対応する人IDの遊技者の画像（ここでは、下を向いていたり、横を向いていたりして、不正遊技者判定処理ができない画像）と位置情報に基づいて、未確認遊技者来店情報を発生し、遊技店の係員に対して報知する。

次に、図５を参照して、画像処理ユニット４の一実施の形態の構成について説明する。

画像取得部２１は、カメラ３より供給されてくる撮像された画像を取得し、顔画像抽出部２２に供給する。顔画像抽出部２２は、画像取得部２１より供給された画像を解析し、遊技者の顔画像となる部分を抽出し、各顔画像と画像中の位置情報とを送信部２３に供給する。送信部２３は、顔画像と画像中の位置情報に加えて、撮像された画像を人追跡サーバ５に供給する。さらに、これに応じて、送信部２３は、人追跡サーバ５より供給されてきた人IDと撮像したカメラ３を識別するカメラIDとを顔画像に付して、顔認識サーバ６に送信する。

次に、図６を参照して、人追跡サーバ５の一実施の形態の構成について説明する。

位置情報抽出部６１は、入口ステレオ画像センサ１または島ステレオ画像センサ２より供給されてくる遊技者の人IDと対応する遊技店内での位置情報を取得し、対応付部６３に供給する。また、位置情報抽出部６１は、入口ステレオ画像センサ１または島ステレオ画像センサ２より供給される遊技者の人IDと位置情報、並びにそれらの時刻情報を位置管理テーブル６４に記憶させる。

顔画像取得部６２は、画像処理ユニット４より供給される顔画像と撮像された画像内の位置情報を取得し、対応付部６３に供給する。

対応付部６３は、入口ステレオ画像センサ１または島ステレオ画像センサ２より供給されてくる人ID毎の位置情報と、画像処理ユニット４より供給される顔画像とを対応付けて、人ID、位置情報、および顔画像を位置情報連絡部６５に供給する。

位置情報連絡部６５は、対応付部６３より供給された人ID、位置情報、および顔画像を統合監視サーバ７に供給する。また、位置情報連絡部６５は、人IDを顔画像に対応付けて画像処理ユニット４に供給する。

次に、図７を参照して、顔認識サーバ６の一実施の形態の構成について説明する。

顔画像取得部８１は、画像処理ユニット４より供給される人IDおよびカメラIDが付された顔画像を取得し、撮像状態判定部８２および類似度計算部８３に供給する。撮像状態判定部８２は、供給された顔画像に対応して、撮像状態（例えば、照合処理が確実にできる状態の場合には、「良」であるとか、顔の向きが悪く、照合処理に向いていない場合、「不良」であるといった撮像状態）を判定し、判定結果を供給された顔画像および人IDに付して類似度計算部８３および判定部８５に供給する。

類似度計算部８３は、撮像状態が「良」である場合（後述する不正遊技者判定処理が可能である場合）、顔画像取得部８１より供給された顔画像と不正遊技者登録データベース８４に登録されている顔画像とを一つ一つ比較して照合し、類似度を計算して、計算結果を判定部８５に供給する。より具体的には、類似度計算部８３は、例えば、目と目の間隔、あごから額までの長さと、あごから鼻までの長さの比率などの各種の顔の特徴量を求めて、それぞれの差分和、平均比率、または比率和などを類似度として求める。さらに、類似度計算部８３は、人IDが付された各顔画像毎に求められた不正遊技者の顔画像毎との類似度のうち、最も高い類似度を示す不正遊技者の顔画像を識別する情報（後述する辞書ID）、その辞書IDに対応する不正遊技者の顔画像と撮像された顔画像との類似度、人ID、カメラID、顔画像、および撮像状態と共に判定部８５に供給する。尚、類似度の計算方法は、その他の方法であってもよいことは言うまでもない。また、不正遊技者登録データベース８４に登録されている不正遊技者の顔画像については、新たな不正遊技者を随時更新できるようにしても良い。

判定部８５は、類似度計算部８３より供給された人IDが付された各顔画像毎の類似度について、閾値テーブル８６に格納されている、不正遊技者登録データベース８４に登録された顔画像毎に設定された所定の閾値と比較し、比較結果に基づいて、供給された顔画像が不正遊技者の顔画像であるか否かを判定し、判定結果を統合監視サーバ７に供給する。

尚、ここでは、類似度は、例えば、比率和で示されるような不正遊技者として登録されている顔画像に近いほど高い値を示すものであるとし、類似度が所定の閾値よりも高い値であるとき、その類似度に対応する不正遊技者の顔画像であるものとして判定する例について説明する。しかしながら、例えば、類似度が撮像された顔画像と不正遊技者として登録されている顔画像とのそれぞれの特徴量における差分和として表現されている場合、判定部８５は、類似度が閾値よりも小さければ、撮像された顔画像が不正遊技者の顔画像であるとみなすことになり、または、平均比率などの場合、０乃至１の範囲で所定の値以上であって、１に近い値であれば、同一の人物であるとみなすことができる。

判定部８５は、類似度が所定の閾値よりも低い値である場合、不正遊技者ではないものとみなすが、その類似度、人ID、およびカメラIDを顔画像に対応付けて閾値未満結果記憶制御部８７に供給する。

閾値未満結果記憶制御部８７は、類似度が所定の閾値よりも低い値として、判定部８５より供給されてくる類似度、人ID、およびカメラIDが付された顔画像を、時刻と共に閾値未満テーブル８８に記憶させる。

検出頻度分析部８９は、閾値未満テーブル８８を監視し、閾値未満結果記憶制御部８７により閾値未満テーブル８８が更新された場合、すなわち、新たに閾値未満結果が記録された場合、閾値未満テーブル８８を分析して、新たに更新された閾値未満の類似度となった不正遊技者の顔画像が、最も高い類似度の顔画像として選択された頻度を検出し、分析結果として閾値変更部９０に供給する。より詳細には、検出頻度分析部８９は、何れも閾値未満結果となったが、同一のカメラIDのカメラ３により同一の不正遊技者の顔画像と最も類似度の高い顔画像が撮像された顔画像の撮像時刻、および回数の情報を分析結果として閾値変更部９０に供給する。

閾値変更部９０は、検出頻度分析部８９より供給された分析結果に基づいて、同一の不正遊技者として登録された顔画像と、閾値未満ではあるが最も類似度の高い顔画像が、同一のカメラIDのカメラ３により、所定時間内に、所定回数以上撮像されたか否かを判定する。例えば、同一のカメラIDのカメラ３により、所定時間内に、所定回数以上撮像されたと判定された場合、閾値変更部９０は、閾値テーブル８６の閾値を更新する。今の場合、類似度は、高いほど不正遊技者登録データベース８４に登録されている顔画像と、カメラ３により撮像された顔画像が類似しているので、閾値変更部９０は、対象となる不正遊技者の顔画像に対応する類似度の閾値を小さくする。より具体的には、閾値変更部９０は、対象となる不正遊技者の顔画像に対応する類似度の閾値を、所定数だけ減算するか、または、１よりも小さい所定の重み係数を乗じるなどして小さくする。

尚、類似度が差分和などのような場合、閾値は小さいほど、撮像された顔画像が不正遊技者として登録されている顔画像に似ていることになるので、このような場合、閾値変更部９０は、閾値を大きくする。また、類似度が平均比率であるような場合、類似度は、所定値（例えば１）に近いほど、撮像された顔画像が、不正遊技者として登録されている顔画像に似ていることになるので、このような場合、閾値変更部９０は、閾値を所定値から離れた値に設定する（例えば、所定値が１の場合、閾値をより小さい値（より０に近い値）に設定する）。

また、判定部８５は、撮像状態が「不良」であると判定された場合、照合処理が不能であり、再確認が必要である旨を判定結果とし、この場合、照合処理がなされない、すなわち、類似度が計算されないので、閾値未満結果記憶制御部８７に対しては、何の情報も出力されない。

次に、図８を参照して、統合監視サーバ７の一実施の形態の構成について説明する。

位置情報取得部１０１は、人追跡サーバ５より供給される人ID、位置情報、および顔画像を取得し、テーブル管理部１０４に供給する。顔画像取得部１０２は、顔認識サーバ６より供給された顔画像、人ID、および撮像状態が付された判定結果のうち、顔画像、人ID、および撮像状態を抽出してテーブル管理部１０４に供給する。判定結果取得部１０３は、顔認識サーバ６より供給された顔画像、人ID、および撮像状態が付された判定結果のうち、判定結果のみを抽出し、テーブル管理部１０４に供給する。

テーブル管理部１０４は、位置情報取得部１０１より供給される人ID、位置情報、および顔画像、並びに、顔画像取得部１０２および判定結果取得部１０３より供給される顔画像、人ID、および撮像状態が付加された判定結果を、双方に共通する人IDにより対応付けて、統合監視テーブル１０５で管理する。統合監視テーブル１０５は、より詳細には、顔画像、および撮像状態が付加された判定結果が人IDに対応付けられた判定結果テーブル１０５ａと、位置情報、および時刻情報が人IDに対応付けられた位置管理テーブル１０５ｂ（人追跡サーバ５の位置管理テーブル６４と同様のもの）とからなるテーブルである。尚、顔画像については、位置情報取得部１０１からも、顔画像取得部１０２からも供給される構成となっているがいずれか一方の顔画像であればよい。すなわち、顔画像については、人追跡サーバ５からか、または、顔認識サーバ６のいずれか一方から送信されるようにしてもよい。

監視部１０６は、統合監視テーブル１０５を監視して、判定結果の項目に不正遊技者であることを示す情報がある場合、報知情報を生成し、ディスプレイやスピーカなどからなる出力部１０７に供給して、遊技店の係員に対して不正遊技者が来店したことを報知する。また、カメラの前を通過した回数（後述する不正遊技者判定処理ができず、判定結果が再確認と報告された回数）が所定回数以上の遊技者は、意図的にカメラ３から照合できるような顔画像を撮像されないように振舞っている可能性があり、不正遊技者である可能性があるので、監視部１０６は、未確認者が来店していることを報知する。

また、キーボードやボタンからなる操作部１０９が操作されることにより、再生部１０８は、統合監視テーブル１０５の不正遊技者として報知された遊技者の人IDに基づいて、対応する位置情報と時刻情報を時間の変化に合わせて行動軌跡を出力部１０７に出力させる。

次に、図９のフローチャートを参照して、図１の監視システムにおける統合監視テーブル管理処理について説明する。

ステップＳ１において、カメラ３は、所定の時間が経過したか否かを判定し、所定の時間が経過するまで、その処理を繰り返す。所定の時間としては、監視のサンプリングレートにより任意の時間に設定できるようにしてもよく、例えば、250ｍ秒くらいでもよい。

ステップＳ１において、所定の時間が経過したと判定された場合、ステップＳ２において、カメラ３は、設置されている範囲の画像を撮像し、撮像した画像を画像処理ユニット４に供給する。画像処理ユニット４の画像取得部２１は、供給された画像を取得し、顔画像抽出部２２に供給する。

ステップＳ３において、顔画像抽出部２２は、供給された画像より遊技者の顔画像を抽出し、送信部２３に供給する。より具体的には、顔画像抽出部２２は、例えば、撮像された画像の色などから肌が露出した部分であって、目や鼻といった特徴的な部位の配置などから顔画像を抽出して、送信部２３に供給する。さらに、送信部２３は、顔画像を人追跡サーバ５に送信する。

ステップＳ２１において、人追跡サーバ５の位置情報抽出部６１は、入口ステレオ画像センサ１または島ステレオ画像センサ２より供給されてくる人IDが付された位置情報を取得し、対応付部６３に供給する。

ステップＳ２２において、顔画像取得部６２は、例えば、ステップＳ４の処理により送信されてくる顔画像を取得し、対応付部６３に供給する。

ステップＳ２３において、対応付部６３は、人IDが付された位置情報と、顔画像とを対応付けて、位置情報連絡部６５に供給する。

すなわち、入口ステレオ画像センサ１または島ステレオ画像センサ２により供給される位置情報は、図１０で示されるように、例えば、人ID＝１では、座標（Ｘ₁，Ｙ₁，Ｚ₁）であり、人ID＝２では、座標（Ｘ₂，Ｙ₂，Ｚ₂）、人ID＝３では、座標（Ｘ₃，Ｙ₃，Ｚ₃）である。これに対して、カメラ３で撮像される画像では、図１１で示されるように、２次元の画像内における遊技者の顔画像の位置関係（例えば、カメラ３からみて、顔画像Ｃの遊技者は、顔画像Ａの遊技者の後ろにいて、顔画像Ｂの遊技者は、顔画像Ａの遊技者の左側にいるといった位置関係）が求められることになる。従って、カメラ３のアングルから撮像される空間内における位置関係と、入口ステレオ画像センサ１または島ステレオ画像センサ２により検出される位置情報とが一致するように顔画像と、人IDが付された位置情報とを対応付けることにより、例えば、図１２で示されるように、人ID＝１の位置には、顔画像Ｂの遊技者が、人ID＝２の位置には、顔画像Ａの遊技者が、人ID＝３の位置には、顔画像Ｃの遊技者がそれぞれ対応付けられる。

ステップＳ２４において、人追跡サーバ５の位置情報連絡部６５は、供給されてきた顔画像に対応する人IDを画像処理ユニット４に送信する。

さらに、ステップＳ２５において、位置情報連絡部６５は、対応付部６３を制御して送信されてきた顔画像の遊技者の位置情報を、位置管理テーブル６４に蓄積させる。より詳細には、対応付部６３は、人IDが付された位置情報を位置管理テーブル６４として登録する。例えば、位置管理テーブル６４は、図１３で示されるように登録される。図１３においては、左側が人ID、中央が位置情報、右側が時刻情報を示しており、人ID＝１の、時刻１０：１０：１０：００における位置情報が、（ｘ_a，ｙ_a，ｚ_a）であることが示されており、人ID＝２の、時刻１１：１１：１１：００における位置情報が、（ｘ_b，ｙ_b，ｚ_b）であることが示されており、人ID＝３の、時刻１２：１２：１２：００における位置情報が、（ｘ_c，ｙ_c，ｚ_c）であることが示されている。尚、ここでは、ＸＹ平面が床面であり、Ｚ方向は高さであるものとする。尚、時刻情報におけるAA：BB：CC：DDは、AA時BB分CC秒DD/100秒を示している。

ステップＳ５において、画像処理ユニット４の送信部２３は、供給されてきた人IDと顔画像を撮像したカメラ３のカメラIDとを顔画像に付加して、その顔画像を顔認識サーバ６に送信する。

ステップＳ４１において、顔認識サーバ６の顔画像取得部８１は、人IDおよびカメラIDが付加された顔画像を取得する。ステップＳ４２において、顔画像抽出部８１は、供給された顔画像のうち、いずれか未処理の１つを抽出し、撮像状態判定部８２に供給する。

ステップＳ４３において、撮像状態判定部８２は、供給された人IDおよびカメラIDが付された顔画像に基づいて、撮像状態を判定する。より具体的には、撮像状態判定部８２は、例えば、目、鼻、口、耳などの配置を幾何学的な配置や、撮像されたときの明るさなどを認識する。

ステップＳ４４において、撮像状態判定部８２は、撮像状態に基づいて、顔が撮像された状態が不正遊技者の顔画像と照合する不正遊技者判定処理が可能であるか否かを判定し、「良」（不正遊技者判定処理が可能）または「不良」（不正遊技者判定処理が不能）などの判定結果と共に、人IDおよびカメラIDを判定部８５に供給する。

ステップＳ４４において、不正遊技者の顔画像と照合する不正遊技者判定処理が可能であると判定された場合（判定結果が「良」の場合）、ステップＳ４５において、不正遊技者判定処理が実行される。

ここで、図１４のフローチャートを参照して、不正遊技者判定処理について説明する。

ステップＳ８１において、類似度計算部８３は、不正遊技者登録データベース８４に予め登録されている各不正遊技者の顔画像と、抽出された顔画像との類似度を計算する。ここで、不正遊技者登録データベース８４とは、例えば、図１５で示されるようなものである。図１５の不正遊技者登録データベース８４においては、最左列に辞書IDがあり、上から００１，００２，００３，・・・と記録されており、辞書IDの右側には顔画像の欄が設けられており、辞書IDに対応する不正遊技者として登録されている顔画像の画像データが記録されており、さらに、顔画像の右側には、特徴量の情報が記録されている。特徴量は、例えば、目と目の間隔、あごから額までの長さと、あごから鼻のまでの長さの比率などであり、所定の特徴量がベクトル化して示されている。

図１５において特徴量は、上から、（１５，２０，・・・），（１０，２２，・・・），（１３，２１，・・・）と記述されており、例えば、辞書IDが「００１」の不正遊技者の顔画像は、特徴量の第1要素として、目と目の間隔が、１５であり、第２要素として、あごから額までの長さと、あごから鼻のまでの長さの比率が２０％であることが示されており、辞書IDが「００２」の不正遊技者の顔画像は、特徴量の第１要素として、目と目の間隔が、１０であり、第２要素として、あごから額までの長さと、あごから鼻のまでの長さの比率が２２％であることが示されおり、辞書IDが「００３」の不正遊技者の顔画像は、特徴量の第１要素として、目と目の間隔が、１３であり、第２要素として、あごから額までの長さと、あごから鼻のまでの長さの比率が２１％であることが示されている。

この不正遊技者登録データベース８４の情報に基づいて、類似度計算部８３は、顔画像取得部８１より供給された顔画像について、上述したような、目と目の間隔、あごから額までの長さと、あごから鼻のまでの長さの比率などの各種の顔の特徴量を求めて、それぞれの差分和、平均比率、または比率和などを類似度として計算し、最も類似している不正遊技者（不正遊技者登録データベース８４に登録されている顔画像のうち、顔画像取得部８１により取得された顔画像と最も類似している不正遊技者：ここでは、類似度の最も高い不正遊技者）の辞書ID、類似度、人ID、カメラID、顔画像、および撮像状態を判定部８５に供給する。

ステップＳ８２において、判定部８５は、類似度計算部８３より供給された辞書IDに対応する閾値（不正遊技者であると判定される類似度の閾値）を閾値テーブル８６上から読み出し、類似度計算部８３より供給された類似度と比較して閾値以上であるか否かを判定する。すなわち、ここでは、類似度が高ければ高いほど、不正遊技者の顔画像と、撮像された顔画像とが類似しているものとみなされるので、撮像された顔画像と、最も似ている不正遊技者の顔画像の辞書IDに対応する閾値が、計算された類似度と比較される。尚、上述のように、類似度の定義により、撮像された顔画像と最も類似している不正遊技者の顔画像との類似度は、その値そのものが最も高いとは限らないため、類似度と閾値との大小関係はこの例の場合とは異なることがある。

閾値テーブル８６は、例えば、図１６で示されるようなものであり、辞書IDに対応付けられた閾値のテーブルである。より具体的には、閾値テーブル８６は、図１６で示されるように、右列に辞書IDが記録され、左側に閾値が記録されており、図１６においては、辞書ID００１乃至００６が記述され、いずれも閾値が３００に設定されていることが示されている。

ステップＳ８２において、判定部８５は、閾値テーブル８６上で、類似度計算部８３より供給された辞書IDの閾値（不正遊技者であると判定される類似度の閾値）を読み出し、対応する類似度と比較して閾値以上であると判定した場合、すなわち、図１６においては、類似度計算部８３より供給された類似度が３００よりも大きい場合、ステップＳ８３において、判定部８５は、抽出された顔画像が不正遊技者の顔画像であることを判定結果として設定する。

ステップＳ８２において、類似度計算部８３より供給された類似度が閾値以上ではないと判定された場合、すなわち、類似度計算部８３より供給された類似度が３００未満であった場合、ステップＳ８４において、判定部８５は、閾値未満となった類似度、辞書ID、およびカメラIDを閾値未満結果記憶制御部８７に供給する。閾値未満結果記憶制御部８７は、供給された閾値未満となった類似度、辞書ID、およびカメラIDからなる閾値未満結果を取得すると、閾値未満テーブル８８に記憶させる。閾値未満テーブル８８は、例えば、図１７で示されるようなものである。図１７においては、最左列にカメラID欄が設けられており、上から「０５」、「０１」、「０３」、「０２」、「０６」、および「０２」と示されている。また、カメラID欄の隣には、辞書ID欄が設けられており、カメラIDに対応する辞書IDが上から「０１１」、「００５」、「０１９」、「００２」、「０２５」、および「００５」と示されている。さらに、辞書ID欄の右側には、類似度の欄が設けられており、カメラIDに対応する類似度が、上から「２６０」、「１９６」、「１８３」、「２１７」、「１９８」、および「１９６」と示されている。また、類似度の欄の隣には、時刻の欄が設けられており、各カメラIDに対応して記録された時刻が、上から「１０：０１」、「１０：１０」、「１０：５０」、「１０：５２」、「１１：１５」、および「１１：２０」と示されている。

従って、例えば、最上段のカメラIDが「０５」で示される閾値未満結果は、辞書IDが「０１１」に最もよく似た顔画像が撮像され、登録された不正遊技者の顔画像に対して類似度が「２６０」であり、「１０：０１」（１０時１分）に検出されたことが示されている。また、同様に、例えば、上から２段目のカメラIDが「０１」で示される閾値未満結果は、辞書IDが「００５」に最もよく似た顔画像が撮像され、登録された不正遊技者の顔画像に対して類似度が「１９６」であり、「１０：１０」（１０時１０分）に検出されたことが示されている。

ステップＳ８５において、検出頻度分析部８９は、閾値未満テーブル８８を参照して、同一カメラIDのカメラ３で撮像された顔画像のうち、類似度計算部８３より供給された類似度が閾値未満であった同一の辞書IDの顔画像の検出頻度と検出された時刻を分析し、分析結果を閾値更新部９０に出力する。

ステップＳ８６において、閾値更新部９０は、分析結果に基づいて、同一の辞書IDの顔画像が、所定時間内に、所定回数以上閾値未満結果として記録されているか否かを判定する。例えば、新たにカメラID「０２」のカメラ３で撮像された顔画像が、辞書ID「００５」の不正遊技者登録された顔画像に最も類似していたが、類似度が「１９６」であって、閾値未満であったような場合、ステップＳ８４の処理により、図１７の最下段に点線で示される閾値未満結果が記録されることになるが、このとき、この閾値未満結果と同一のカメラIDのカメラ３で撮像された顔画像であって、最も類似度が高いが閾値未満であった同一辞書IDの顔画像は、図１７で示されるように、検出されていないので、同一の辞書IDの顔画像が、所定時間内に、所定回数以上閾値未満結果として記録されていないと判定され、その処理は、ステップＳ８７に進む。

ステップＳ８７において、判定部８５は、抽出された顔画像が不正遊技者の顔画像ではないことを判定結果として設定する。

また、ステップＳ８６において、同一の辞書IDの顔画像が、所定時間内に、所定回数以上閾値未満結果として記録されていると判定された場合、ステップＳ８８において、閾値変更部９０は、対応する閾値テーブル８６に記録された辞書IDに対応する閾値を更新し、その処理は、ステップＳ８２に戻る。

すなわち、今の場合、類似度は撮像された画像と、不正遊技者として登録されている顔画像とが類似しているほど高い値となるように設定されていることが前提となるので、閾値更新部９０は、閾値を小さくして、不正遊技者として認識しやすくするように閾値を更新する。つまり、所定回数以上、同一の閾値未満結果が記録されるということは、カメラ３により撮像された顔画像が登録された不正遊技者に似てはいるものの閾値未満であるため不正遊技者とはみなされない状態が、繰り返されていることを示している。顔画像は、さまざまなアングルから撮像される。従って、所定時間内に、同一のカメラ３により複数回数撮像された顔画像が同一の不正遊技者に類似しているとみなされるということは、繰り返し同一の不正遊技者が、撮像されている可能性が高いものと考えることができる。そこで、このような場合、閾値更新部９０は、閾値を小さくして、より低い類似度でも不正遊技者として検出されるように閾値を更新する。

すなわち、１１時２０分に、カメラID＝「００２」のカメラ３で撮像された顔画像と、不正遊技者登録データベース８４の顔画像が、図１９の上部で示されるように、辞書ID「００５」に対して類似度が１９６であり、辞書ID「００３」に対して類似度が１４０であり、辞書ID「００１」に対して類似度が１１０であったような場合、最も類似度が高い辞書ID「００５」の不正遊技者の辞書IDが選択されるが、閾値である「３００」よりも小さいので、ステップＳ８４の処理で、図１７の最下段で示されるように閾値未満テーブル８８に記録されることになる。従って、所定の回数が２回であるとすれば、カメラID「００２」で撮像された、辞書IDが「００５」の不正遊技者に最も似ていると判定された顔画像は、不正遊技者ではないものと判定される。

さらに、この状態で、カメラIDが「０２」のカメラ３により、１１時２５分に撮像された顔画像が、例えば、図１９の下段左部で示されるように、辞書ID「００５」に対する類似度が「２０４」であって、辞書ID「００６」に対する類似度が「１９０」であって、辞書ID「００３」に対する類似度が「１０５」である場合、類似度の最も高い辞書ID「００５」がやはり選択されるが、閾値である「３００」よりも小さいので、ステップＳ８４の処理で閾値未満テーブル８８に記録されることになる。

しかしながら、カメラIDが「０２」のカメラ３により、１１時２５分に撮像され、所定時間（最初に、辞書ID「００５」に近いものであって、カメラIDが「０２」のカメラ３により撮像された時刻から今現在に至るまでの時間）が１０分であった場合、ステップＳ８６においては、同一の辞書IDの顔画像が、所定時間内に、所定回数以上閾値未満結果として記録されていると判定されることになる。

このとき、ステップＳ８８において、閾値変更部９０は、対応する閾値テーブル８６の記録された辞書IDが「００５」に対応する閾値を、例えば、図１６で示される「３００」を「１５０」に更新する。この結果、次のステップＳ８２の処理においては、新たに撮像された顔画像の辞書ID「００５」に対する類似度は、「２０４」であるので、図１９の下段右部で示されるように、閾値「１５０」より大きいため、ステップＳ８３において、不正遊技者として検出されることになる。

尚、閾値変更部９０は、例えば、０乃至１の重み係数を閾値に乗じるようにして、閾値を小さくするように更新するようにしても良いし、所定値を減算して閾値を更新するようにしても良い。すなわち、今の場合、閾値変更部９０は、重み係数として「０．５」を乗じる（１５０＝３００×０．５）ようにして閾値を更新するようにしてもよいし、所定値として「１５０」を閾値から減算する（１５０＝３００−１５０）ようにして更新しても良い。

以上の処理により、画像処理ユニット４より供給された画像に含まれる顔画像が不正遊技者の顔画像であるか否かが判定されるだけでなく、撮像された顔画像が、不正遊技者であるにもかかわらず、例えば、アングルや撮像状態により類似度が所定の閾値を超えないような誤認があったとしても、同一のカメラ３で、所定時間内に、同一の辞書IDが最も類似度が高いとみなされるような状態（同一の不正遊技者が最も類似していると判定されているような状態）が繰り返されるような場合、撮像される頻度に基づいて、閾値を低くすることで誤認を低減し、不正遊技者の来店を正確に検出することが可能となる。さらに、類似度が低く撮像された顔画像が、実際に不正遊技者の顔画像ではない場合、同一カメラ３で所定時間内に、同一の辞書IDが最も類似度が高いとみなされるような状態（同一の不正遊技者が最も類似していると判定されているような状態）が繰り返される可能性は低いため、不正遊技者ではない遊技者の顔画像が、不正遊技者の顔画像であるとして誤認される可能性を低減させるようにすることが可能となる。

尚、以上においては、撮像された顔画像と、不正遊技者として登録された遊技者の顔画像とが似ていれば似ているほど類似度が高い値となる場合について説明してきたが、例えば、不正遊技者として登録された遊技者の顔画像とが類似しているほど類似度が低い値となる場合（０に近い値となる場合）、閾値変更部９０は、対応する閾値テーブル８６の記録された辞書IDに対応する閾値を大きくするように更新する。また、不正遊技者として登録された遊技者の顔画像とが類似しているほど類似度が所定値に近づく場合、閾値変更部９０は、対応する閾値テーブル８６の記録された辞書IDに対応する閾値を所定値から離れた値にするように更新する。また、閾値を更新する所定の回数については、２回以上の回数でもよいし、所定時間についても１０分以外の時間であっても良いことはいうまでもない。さらに、同一のカメラ３により、所定時間内で、同一の辞書IDの不正遊技者の顔画像と最も類似度の高い顔画像が撮像された場合にのみ、閾値が更新される例について説明してきたが、複数のカメラ３のうちのいずれかで、所定時間内に、同一の辞書IDの不正遊技者の顔画像と最も高いが閾値より小さい類似度として計算される顔画像が繰り返し撮像されている場合に、閾値が不正遊技者として認識されやすい値となるように更新されるようにしても良い。

また、以上においては、同一の不正遊技者が最も類似していると判定されているような状態が繰り返される頻度に応じて、閾値を低くする場合について説明してきたが、例えば、同一の不正遊技者が最も類似していると判定されているような状態が繰り返される頻度に応じて、閾値を変化させるのではなく、類似度に１よりも大きな重み係数を乗じるようにして、閾値よりも大きい値をとりやすくすることで、不正遊技者として検出されやすくするようにしても良い。当然のことながら、この例においても、類似度の値が小さいほど類似しているように定義されている場合は、類似度に乗じられる重み係数が１よりも小さい値となり、結果として、類似度が閾値よりも小さい値をとりやすくなるため、不正遊技者としてみなされやすくなる。

さらに、以上においては、類似度が、閾値より小さい場合には、必ず閾値未満結果が閾値未満テーブル８８に記録されるようにする例について説明してきたが、類似度が、所定値以上で、かつ、閾値未満であったときにのみ、閾値未満結果を記録するようにしてもよく、このようにすることにより、撮像された顔画像が、ある程度以上に、不正遊技者に似ているとみなされたときだけを検出回数としてカウントすることが可能になるので、それ程不正遊技者に似ていない顔画像が撮像されるような状態が繰り返されることで、閾値が小さくされるようなことがなくなるため、誤認をより高い精度で抑制することが可能となる。

ここで、図９のフローチャートの説明に戻る。

ステップＳ４４において、判定不能であると判定された場合、ステップＳ４６において、判定部８５は、要再確認を判定結果に設定し、その処理は、ステップＳ４７に進む。

ステップＳ４７において、顔画像取得部８１は、供給された顔画像のすべてが不正遊技者の顔画像と照合されたか否か、すなわち、不正遊技者判定処理されたか否かを判定し、全て判定処理されていない場合、その処理は、ステップＳ４２に戻り、それ以降の処理が繰り返される。ステップＳ４７において、全ての不正遊技者判定処理がなされたと判定された場合、その処理は、ステップＳ４８に進む。

ステップＳ４８において、判定部８５は、人ID、顔画像、撮像状態、および判定結果を統合監視サーバ７に送信する。尚、判定部８５は、判定結果が不正遊技者であった場合、最も類似度の高い登録された不正遊技者の顔画像および類似度の情報も併せて統合監視サーバ７に送信する。

一方、ステップＳ６１において、統合監視サーバ７の顔画像取得部１０２は、顔認識サーバ６より供給される人ID、顔画像、撮像状態、および判定結果のうち、人IDが付加された顔画像、および撮像状態の情報を取得し、テーブル管理部１０４に供給する。また、判定結果取得部１０３は、顔認識サーバ６より供給される人ID、顔画像、撮像状態、および判定結果のうち、判定結果を取得し、テーブル管理部１０４に供給する。

すなわち、上述したように、不正遊技者判定処理が済んでいない場合、画像処理ユニット４が顔画像と人IDを顔認識サーバ６に供給し、この顔画像に基づいて、顔認識サーバ６が人ID、顔画像、撮像状態、および判定結果を供給することになるので、顔画像取得部１０２は、この顔認識サーバ６より供給される人ID、顔画像、撮像状態、および判定結果のうち、人IDが付加された顔画像、および撮像状態の情報を取得し、判定結果取得部１０３は、判定結果を取得することになる。

ステップＳ６２において、テーブル管理部１０４は、ステップＳ６１の処理で位置情報取得部１０１より供給された人IDが付加された位置情報、および時刻情報を位置管理テーブル１０５ｂとして、統合監視テーブル１０５に格納させる。また、テーブル管理部１０４は、顔画像取得部１０２より供給された人IDが付された顔画像、撮像状態の情報、並びに、判定結果取得部１０３より供給された不正遊技者判定処理の判定結果の情報に基づいて、人IDに対応付けて、顔画像、撮像状態、判定結果を判定結果テーブル１０５ａとして統合監視テーブル１０５に記録させる（判定結果テーブル１０５ａおよび位置管理テーブル１０５ｂのいずれにおいても、初回の場合は登録処理となり、それ以降の場合、蓄積されていくことになる）。

ここで、位置管理テーブル１０５ｂは、図６の位置管理テーブルと同様である。また、判定結果テーブル１０５ａは、例えば、図１９で示されるようなテーブルである。すなわち、図中の左から人ID、顔画像、撮像状態、および判定結果が示されており、最上段では、人ID＝１に対応する顔画像が示されている。また、撮像状態が「良」であり、判定結果が「通常遊技者」として記され、通常遊技者であること（不正遊技者ではなかったこと）が示されている。

上から２段目では、人ID＝２に対応する顔画像が示されている。また、撮像状態が「良」であり、判定結果が「不正遊技者」として記され、不正遊技者であったことが示されている。

さらに、上から３段目では、人ID＝３に対応する顔画像が示されている。また、撮像状態が「不良（顔向き不良）」であり、判定結果が「再確認 ２」として記され、不正遊技者であるか否かが不明であり、判定結果として再確認が報告された回数（不正遊技者判定ができなかった回数）が２回であることが示されている。

また、上から４段目では、人ID＝４に対応する顔画像が存在せず、顔画像が撮像できていないことが示されている。また、撮像状態が「顔画像なし」であり、判定結果が「再確認 ３」として記され、不正遊技者であるか否かが不明であり、判定結果として再確認が報告された回数（不正遊技者判定ができなかった回数）が３回であることが示されている。

尚、判定結果が不正遊技者であった場合、類似度が最も高い不正遊技者の顔画像と類似度の情報も送信されてくることになるので、例えば、図１９の撮像状態の欄に、それらの情報を登録するようにしてもよいし、統合監視テーブル１０５に新たな別欄を設けて登録させるようにしても良い。

以上の処理により、カメラ３で撮像された画像内の顔画像の遊技者が、それぞれ人IDに対応付けられて位置情報、顔画像、および判定結果が統合監視テーブル１０５に集約されることにより、一括して遊技者の顔画像による不正遊技者の判定処理を管理することが可能となる。尚、統合監視テーブル１０５における判定結果テーブル１０５ａと位置管理テーブル１０５ｂの情報は、いずれも人ID毎に管理されているため、判定結果テーブル１０５ａで管理される顔画像、撮像状態、および判定結果と、位置管理テーブル１０５ｂで管理される位置情報、および時刻情報は、人IDにより１つのテーブル（統合監視テーブル１０５）として管理することが可能になる。

尚、ステップＳ６６の処理については、不正遊技者判定処理ができない顔画像の撮像状態が、既存の状態よりも良好である場合にのみ、顔画像を更新するようにしてもよく、このようにすることで、統合監視テーブル１０５には、最も良好な状態の顔画像のみを記録させておくことが可能となり、後述する未確認遊技者来店情報を提示する際、不正遊技者判定処理が不可能であっても、最も良好な状態の顔画像を提示することができるので、係員による未確認遊技者の探索を容易にすることが可能となる。

次に、図２０のフローチャートを参照して、統合監視サーバ７による不正遊技者、または、不正遊技者判定処理ができない未確認遊技者の監視処理について説明する。

ステップＳ２０１において、監視部１０６は、統合監視テーブル１０５を参照して、判定結果の欄に注目し、不正遊技者が存在するか否かを判定し、例えば、不正遊技者が存在する場合、すなわち、不正遊技者判定結果が不正遊技者であった場合、その処理は、ステップＳ２０２に進む。

ステップＳ２０２において、監視部１０６は、統合監視テーブル１０５より、不正遊技者として判定されている人IDに対応する一連の情報を出力部１０７に供給する。出力部１０７は、監視部１０６より供給された人IDに対応する一連の情報により、例えば、図２１で示されるような不正遊技者来店情報を表示して、不正遊技者の来店を報知する。

図２１においては、図中左上に人ID表示欄２０１が設けられており、今の場合、「人ID＝AA」と表示されており、不正遊技者が統合監視テーブル１０５の人ID＝「AA」として登録されている人物であることが示されている。人ID表示欄２０１の下には、顔画像表示欄２０２および登録画像表示欄２０３が設けられており、それぞれ顔画像が表示されている。顔画像表示欄２０２には、人ID＝AAに対応する顔画像が表示され、登録画像表示欄２０３には、顔画像表示欄２０２に表示された遊技者と最も類似度の高い、予め登録されている不正遊技者の顔画像が表示されている。

顔画像表示欄２０２の下には、条件表示欄２０４が設けられている。今の場合、条件表示欄２０４には、「顔検出条件：良」、および、「顔類似度：２０４」と表示されており、それぞれ撮像状態が「良」であって、類似度の計算結果が２０４であることが示されている。

図２１の右側の欄には、現在位置表示欄２０５が設けられており、人ID＝AAに対応する最新の位置情報に基づいて、今現在不正遊技者と判定された遊技者の遊技店内の位置が、例えば、ポイント２０５ａとして示されている。

条件表示欄２０４の下には、行動軌跡表示ボタン２０６が設けられており、不正遊技者として判定された遊技者の行動軌跡を再生させたい場合、操作部１０９などにより操作されると（押下されると）、後述する行動軌跡再生処理が実行される。

現在位置表示欄２０５の下には、確認ボタン２０７が設けられており、不正遊技者来店情報の表示を終了させたいとき、操作されることにより、不正遊技者来店情報の表示が終了する。

以上の処理により、統合監視テーブル１０５に不正遊技者が検出されたことを示す判定結果が登録された時点で、出力部１０７より不正遊技者来店情報が表示されることにより、遊技店の係員は、不正遊技者が来店したことを認識することが可能となり、さらに、顔画像や現在位置の情報に基づいて、不正遊技者を迅速に探し出すことが可能となる。

尚、出力部１０７にスピーカなどが設けられている場合、警告を示す音声を発生させるようにしても良く、このようにすることで、さらに、迅速に不正遊技者の来店を認識することが可能となる。

ここで、図２０のフローチャートの説明に戻る。

ステップＳ２０３において、監視部１０６は、統合監視テーブル１０５を参照して、判定結果の欄に注目し、判定結果が未確認（再確認）であって、判定結果として再確認が報告された回数、すなわち、カメラ３の前を通過した回数が所定回数以上の遊技者が存在するか否かを判定し、存在する場合、すなわち、所定時間以上不正遊技者判定処理が不能な遊技者がいる場合、その処理は、ステップＳ２０４に進む。

ステップＳ２０４において、監視部１０６は、統合監視テーブル１０５より、不正遊技者判定処理ができない遊技者の人IDに対応する一連の情報を出力部１０７に供給する。出力部１０７は、監視部１０６より供給された人IDに対応する一連の情報により、例えば、図２２で示されるような未確認遊技者来店情報を表示して、未確認遊技者の来店を報知する。

図２２においては、図中右上に人ID表示欄２２１が設けられており、今の場合、「人ID＝BB」と表示されており、未確認者が統合監視テーブル１０５の人ID＝「BB」として登録されている人物であることが示されている。人ID表示欄２２１の下には、顔画像表示欄２２２が設けられている。顔画像表示欄２２２には、人ID＝BBに対応する、不正遊技者判定処理ができない画像が表示されている。尚、図２２においては、顔としては認識できない、例えば、後ろを向いていたり、横を向いているなどしている画像が表示されている例を示している。このように表示することで、不正遊技者判定処理ができなくても、係員が背格好、服装、顔色、または髪型などの特徴を認識することができるので、目視により不正遊技者の可能性の高い遊技者を捜索することが可能となる。

図２２の右側の欄には、現在位置表示欄２２３が設けられており、人ID＝BBに対応する最新の位置情報に基づいて、今現在不正遊技者判定処理ができない遊技者の遊技店内の位置が、例えば、ポイント２２３ａとして示されている。

顔画像表示欄２２２の下には、行動軌跡表示ボタン２２４が設けられており、不正遊技者判定処理ができない遊技者の行動軌跡を再生させたい場合、操作部１０９などで操作されると（押下されると）、後述する行動軌跡再生処理が実行される。

現在位置表示欄２２３の下には、確認ボタン２２５が設けられており、未確認遊技者来店情報の表示を終了させたいとき、操作されることにより、未確認遊技者来店情報の表示が終了する。

以上の処理により、統合監視テーブル１０５にカメラ３の前を通過した回数が所定回数以上（判定結果として再確認が報告された回数が所定回数以上）不正遊技者判定処理ができない状態となった時点で、出力部１０７より未確認遊技者来店情報が表示されることにより、遊技店の係員は、監視システムの存在を意識して、顔画像が正確に撮像できないように振舞っている不正遊技者の可能性の高い遊技者が来店したことを認識することが可能となり、さらに、画像（不正遊技者判定はできないが、背格好、服装、顔色、または髪型などが認識できる程度の画像）や現在位置の情報に基づいて、不正遊技者判定処理をすることができない、不正遊技者の可能の高い遊技者を迅速に探し出すことが可能となる。

尚、出力部１０７にスピーカなどが設けられている場合、不正遊技者が検出された場合とは異なる警告を示す音声を発生させるようにしても良く、そのようにすることで、より迅速に不正遊技者判定処理をすることができない、不正遊技者の可能の高い遊技者を探し出すことが可能となる。

また、ステップＳ２０１において、不正遊技者が存在しない場合、ステップＳ２０２の処理は、スキップされ、ステップＳ２０３において、カメラの前を通過した回数が所定回数以上（判定結果として再確認が報告された回数が所定回数以上）の遊技者が存在しない場合、ステップＳ２０４の処理がスキップされ、その処理は、ステップＳ２０１に戻り、それ以降の処理が繰り返される。

次に、図２３のフローチャートを参照して、上述した行動軌跡ボタン２０６，２２４が操作された場合に実行される行動軌跡処理について説明する。

ステップＳ２２１において、再生部１０８は、統合監視テーブル１０５の位置管理テーブル１０５ｂを参照して、図２１または図２２の人ID表示欄２０１または２２１に表示されている人IDに基づいて、蓄積された位置情報および時刻情報を読み出す。

ステップＳ２２２において、再生部１０８は、時刻情報に合わせて位置情報を遊技店内の座標上にプロットし、結果を出力部１０７に供給して表示させる。

ステップＳ２２３において、再生部１０８は、次の位置情報が存在するか否かを判定し、例えば、次の位置情報が存在すると判定された場合、その処理は、ステップＳ２２１に戻り、それ以降の処理が繰り返され、全ての位置情報がプロットされると、ステップＳ２２３において、次の位置情報が存在しないと判定され、ステップＳ２２４において、「戻る」（例えば、図２４の戻るボタン２５４）が操作されたか否かを判定し、「戻る」が操作されたと判定された場合、その処理は終了する。

例えば、行動軌跡は、図２４で示されるように表示される。すなわち、図２４においては、遊技店内の平面図２５１が示され、遊技者の位置を示すポイント２５１ａが、順次プロットされ、通過した後には、図中の点線で示されるように軌跡２５２が表示される。さらに、図２４においては、軌跡２５２の経路上に立ち寄った遊技台を示す遊技台表示欄２５３もさらに示されており、このようにすることで、島設備に設けられた遊技台のうち、今の場合１５１番台に不正遊技者または未確認遊技者が立ち寄ったことが認識でき、１５１番台の遊技台に立ち寄ったことがわかる。

結果として、立ち寄った遊技台で不正が発覚した場合、別途連続撮影する監視カメラを設けておけば、不正のあった遊技台付近が撮像された画像を解析することにより、検出された不正遊技者が何らかの不正をした証拠とすることが可能となり、不正遊技者の検挙に貢献することが可能となる。また、未確認遊技者である場合、上述した行動軌跡により、不正遊技者であるか否かを判断する材料とすることが可能となる。

以上によれば、監視システムにおいて、不正遊技者の誤検出を低下させるとともに、検出率を向上させることが可能となる。

ところで、上述した一連の監視処理は、ハードウェアにより実行させることもできるが、ソフトウェアにより実行させることもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、記録媒体からインストールされる。

図２５は、汎用のパーソナルコンピュータの構成例を示している。このパーソナルコンピュータは、CPU(Central Processing Unit)３０１を内蔵している。CPU３０１にはバス３０４を介して、入出力インタフェース３０５が接続されている。バス３０４には、ROM(Read Only Memory)３０２およびRAM(Random Access Memory)３０３が接続されている。

入出力インタフェース３０５には、ユーザが操作コマンドを入力するキーボード、マウスなどの入力デバイスよりなる入力部３０６、処理操作画面や処理結果の画像を表示デバイスに出力する出力部３０７、プログラムや各種データを格納するハードディスクドライブなどよりなる記憶部３０８、LAN（Local Area Network）アダプタなどよりなり、インタネットに代表されるネットワークを介した通信処理を実行する通信部３０９が接続されている。また、磁気ディスク３２１（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク３２２（CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory)、DVD(Digital Versatile Disc)を含む）、光磁気ディスク３２３（ＭＤ(Mini Disc)を含む）、もしくは半導体メモリ３２４などの記録媒体に対してデータを読み書きするドライブ３１０が接続されている。

CPU３０１は、ROM３０２に記憶されているプログラム、または磁気ディスク３２１乃至半導体メモリ３２４から読み出されて記憶部３０８にインストールされ、記憶部３０８からRAM３０３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM３０３にはまた、CPU３０１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。

尚、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理は、もちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理を含むものである。

また、本明細書において、システムとは、複数の装置により構成される装置全体を表すものである。

本発明を適用した監視システムの一実施の形態の構成を示す図である。 図１の入口ステレオ画像センサの一実施の形態の構成を示す図である。 図１の島ステレオ画像センサの一実施の形態の構成を示す図である。 図１の入口ステレオ画像センサ、島ステレオ画像センサ、およびカメラの配置例を説明する図である。 図１の画像処理ユニットの一実施の形態の構成を示す図である。 図１の人追跡サーバの一実施の形態の構成を示す図である。 図１の顔認識サーバの一実施の形態の構成を示す図である。 図１の統合監視サーバの一実施の形態の構成を示す図である。 統合監視テーブルの管理処理を説明するフローチャートである。 ステレオ画像センサにより検出される位置情報を説明する図である。 入口カメラまたは島カメラにより撮像される画像を説明する図である。 位置情報と顔画像を対応付ける処理を説明する図である。 位置管理テーブルを説明する図である。 不正遊技者判定処理を説明するフローチャートである。 不正遊技者登録データベースを説明する図である。 閾値テーブルを説明する図である。 閾値未満テーブルを説明する図である。 不正遊技者判定処理における閾値の更新による効果を説明する図である。 判定結果テーブルを説明する図である。 警告処理を説明するフローチャートである。 不正遊技者が来店したことを示す不正遊技者来店情報の表示例を示す図である。 未確認遊技者が来店したことを示す未確認遊技者来店情報の表示例を示す図である。 行動軌跡再生処理を説明するフローチャートである。 行動軌跡再生処理を説明する図である。 媒体を説明する図である。

符号の説明

１，１−１乃至１−３ 入口ステレオ画像センサ
２，２−１乃至２−１７ 島ステレオ画像センサ
３，３−１乃至３−１５ カメラ
４ 画像処理ユニット
５ 人追跡サーバ
６ 顔認識サーバ
７ 統合監視サーバ

Claims (7)

1. 不正登録者の顔画像を蓄積する蓄積手段と、
   到来者の顔画像を取得する取得手段と、
   前記到来者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された不正登録者の顔画像との類似度を計算する類似度計算手段と、
   前記類似度計算手段により計算された類似度が所定の閾値よりも高いとき、前記不正登録者が到来したと判定する判定手段と、
   前記判定手段の判定結果において、前記類似度が、前記所定の閾値よりも低いとき、前記類似度を前記到来者の顔画像に対応付けて記憶する記憶手段と、
   前記記憶手段に記憶された前記所定の閾値よりも小さい類似度の顔画像が取得される頻度を検出する頻度検出手段と、
   前記頻度検出手段により検出された頻度が所定回数よりも大きい場合、前記所定の閾値を小さく更新する閾値更新手段と
   を含む監視装置。
2. 前記取得手段は、前記到来者の顔画像と共に、前記到来者の顔画像を撮像したカメラを識別するカメラIDを取得し、
   前記記憶手段は、前記判定手段の判定結果において、前記類似度が、前記所定の閾値よりも低いとき、前記類似度を前記到来者の顔画像およびカメラIDに対応付けて記憶し、
   前記頻度検出手段は、前記記憶手段に記憶された前記所定の閾値よりも小さい類似度の顔画像のうち、同一のカメラIDのカメラにより撮像された顔画像が取得される頻度を検出する
   請求項１に記載の監視装置。
3. 前記閾値更新手段は、前記頻度検出手段により検出された頻度が、所定時間内で所定回数よりも大きい場合、前記所定の閾値を小さく更新する
   請求項１に記載の監視装置。
4. 前記閾値更新手段は、前記頻度検出手段により検出された頻度が、所定回数よりも大きい場合、前記所定の閾値を重み付けして小さく更新する
   請求項１に記載の監視装置。
5. 前記閾値更新手段は、前記頻度検出手段により検出された頻度が、所定回数よりも大きい場合、前記所定の閾値から所定値だけ小さく更新する
   請求項１に記載の監視装置。
6. 不正登録者の顔画像を蓄積する蓄積ステップと、
   到来者の顔画像を取得する取得ステップと、
   前記到来者の顔画像と、前記蓄積ステップの処理で蓄積された不正登録者の顔画像との類似度を計算する類似度計算ステップと、
   前記類似度計算ステップの処理により計算された類似度が所定の閾値よりも高いとき、前記不正登録者が到来したと判定する判定ステップと、
   前記判定ステップの処理での判定結果において、前記類似度が、前記所定の閾値よりも低いとき、前記類似度を前記到来者の顔画像に対応付けて記憶する記憶ステップと、
   前記記憶ステップの処理で記憶された前記所定の閾値よりも小さい類似度の顔画像が取得される頻度を検出する頻度検出ステップと、
   前記頻度検出ステップの処理で検出された頻度が所定回数よりも大きい場合、前記所定の閾値を小さく更新する閾値更新ステップと
   を含む監視方法。
7. 不正登録者の顔画像を蓄積する蓄積ステップと、
   到来者の顔画像を取得する取得ステップと、
   前記到来者の顔画像と、前記蓄積ステップの処理で蓄積された不正登録者の顔画像との類似度を計算する類似度計算ステップと、
   前記類似度計算ステップの処理により計算された類似度が所定の閾値よりも高いとき、前記不正登録者が到来したと判定する判定ステップと、
   前記判定ステップの処理での判定結果において、前記類似度が、前記所定の閾値よりも低いとき、前記類似度を前記到来者の顔画像に対応付けて記憶する記憶ステップと、
   前記記憶ステップの処理で記憶された前記所定の閾値よりも小さい類似度の顔画像が取得される頻度を検出する頻度検出ステップと、
   前記頻度検出ステップの処理で検出された頻度が所定回数よりも大きい場合、前記所定の閾値を小さく更新する閾値更新ステップと
   を含む処理をコンピュータに実行させるプログラム。

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