JP2007148988A - 顔認証装置、顔認証方法および入退場管理装置 - Google Patents

顔認証装置、顔認証方法および入退場管理装置 Download PDF

Info

Publication number
JP2007148988A
JP2007148988A JP2005345512A JP2005345512A JP2007148988A JP 2007148988 A JP2007148988 A JP 2007148988A JP 2005345512 A JP2005345512 A JP 2005345512A JP 2005345512 A JP2005345512 A JP 2005345512A JP 2007148988 A JP2007148988 A JP 2007148988A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
face
image
image input
person
input
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Abandoned
Application number
JP2005345512A
Other languages
English (en)
Inventor
Koi Hasebe
光威 長谷部
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toshiba Corp
Original Assignee
Toshiba Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toshiba Corp filed Critical Toshiba Corp
Priority to JP2005345512A priority Critical patent/JP2007148988A/ja
Publication of JP2007148988A publication Critical patent/JP2007148988A/ja
Abandoned legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Image Processing (AREA)
  • Closed-Circuit Television Systems (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Time Recorders, Dirve Recorders, Access Control (AREA)
  • Collating Specific Patterns (AREA)

Abstract

【課題】顔認証に最適な画像を入力でき、顔認証性能を向上することができる顔認証装置、顔認証方法および入退場管理装置を提供する。
【解決手段】通行路1を図示矢印a方向に移動して入退場対象エリア(部屋や施設等)2に設けられたゲート装置(入退場用ゲート)3に向う歩行者Mの顔をカメラ101で撮像する。具体的には、通行路1におけるC地点からA地点の間に歩行者Mが存在する間に、歩行者Mの少なくとも顏を含む画像をカメラ101で撮像し、A地点からゲート装置3まで歩行者Mが到達する間に、取得した画像によって、当該歩行者Mがあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する顔認証装置において、歩行者Mの歩行動作による変動要素(顔向き、移動速度等)を検出し、除外してからカメラ101の調整要素を制御する。
【選択図】 図2

Description

本発明は、たとえば、歩行者を認証対象とし、当該歩行者から取得した顔画像をあらかじめ登録された辞書情報と照合することにより当該歩行者はあらかじめ登録された人物であるかを判定する顔認証装置および顔認証方法に関する。
また、本発明は、上記顔認証装置あるいは顔認証方法を用いてセキュリティを必要とする部屋や施設等の入退場対象エリアに対する入退場を管理する入退場管理装置に関する。
一般に、この種の顔認証装置は、あらかじめ認証対象となる歩行者の顔画像をカメラやセンサなどを用いて取得し、この取得した顔画像から得られる顔の特徴情報を辞書情報として辞書情報記憶手段に記憶しておく。
そして、照合時(認証時)には、認証対象となる歩行者の顔画像をカメラやセンサなどを用いて再度取得し、この取得した顔画像から得られる顔の特徴情報が辞書情報記憶手段にあらかじめ記憶されている辞書情報と類似しているかどうかを評価し、類似性が高い場合には当該歩行者は登録者(本人)であると判定し、類似性が低い場合には当該歩行者は未登録者(本人ではない)と判定するようになっている。
このような顔認証装置で利用される画像入力手段であるカメラやセンサは、入力された画像全体の明るさや色あいからゲイン、シャッタ速度、アイリス、ホワイトバランスといった制御パラメータを自動的に最適なものに調整する技術が搭載されているものが多い。
また、対象となる物体は中央に存在することが多いことから、中央重点測光により周辺よりも中央領域を制御パラメータの調整を行なう際に重要視するものも存在する。
しかし、顔認証技術への応用を考えた場合、中央重点測光による制御方式では背景による影響を強く受けるため、顔領域をもとに制御する技術が開発されている。これらの公知技術として以下のものがあげられる。
人物の肌色領域、もしくは顔領域を検出し、その領域を測光領域とすることで最適な画像を得る映像信号処理技術(たとえば、特許文献1参照)。
画像撮影における写りの良さを最適にすることを目的にし、顔領域を検出し、顔領域の明るさに基づいて露光制御を行な画像撮影技術(たとえば、特許文献2参照)。
顔認識装置において、顔領域の画像情報および現在撮影を行なっているカメラの制御パラメータなどより、あらかじめ求められた識別性能が最適になるカメラ制御基準を基にカメラを制御することで最適な識別結果を得る技術(たとえば、特許文献3参照)。
特開平11−146405号公報 特開2003−107555号公報 特開2005−202731号公報
特許文献1、特許文献2の技術では、顔領域を対象にカメラ制御することで、背景の強い光源の影響や、洋服の色の変化といった影響を受けにくくなるが、写りの良さについて最適化しているため、顔認証に対して最適である保障はない。
特許文献3の技術では、顔領域を対象にし、顔の識別に最適であるカメラ制御を行なうため、顔認識装置を対象とした場合には高い識別性能が実現できた。しかし、本発明が対象とする歩行者の顔認証を行なう顔認証装置への拡張を考えた場合、歩行(移動)させることによって新たに生じる変動(顔向き変動、歩行速度)については考慮されておらず、認証性能が低下してしまうといった問題が存在する。
また、歩行者の顔認証装置では、カメラの撮像対象領域が広域であるため照明変動が大きく、カメラ制御を複数回行なう必要があるが、カメラの制御に遅延が発生することから、単純に毎フレーム適用できないといった問題も存在する。
そこで、本発明は、移動する人物の移動動作に伴う変動要素(顔向き、移動速度等)を検出し、除外してから画像入力手段の制御を行なうことで、顔認証に最適な画像を入力でき、顔認証性能を向上することができる顔認証装置、顔認証方法および入退場管理装置を提供することを目的とする。
また、本発明は、画像入力手段の調整要素を制御するパラメータとして人物の移動速度をも考慮することで、移動する人物を対象とした場合でも顔認証に最適な画像を入力でき、顔認証性能を向上することができる顔認証装置、顔認証方法および入退場管理装置を提供することを目的とする。
さらに、本発明は、あらかじめ画像入力手段の撮像対象領域を所定の間隔に区分し、各区分点で得られた入力画像に対し画像取得手段の制御を行なうことで、広域な撮像対象領域における環境変動(照明変動等)を吸収でき、顔認証性能を向上することができる顔認証装置、顔認証方法および入退場管理装置を提供することを目的とする。
本発明の顔認証装置は、移動する人物が特定の位置に到達するまでに当該人物の顔認証を行なう顔認証装置であって、入力画像を調整する調整要素を少なくとも1つ以上備え、前記移動する人物の少なくとも顔を含む画像を撮像して入力する画像入力手段と、この画像入力手段により入力された画像から前記人物の顔領域を検出する顔検出手段と、この顔検出手段により検出された顔領域の画像とあらかじめ登録された辞書情報とを照合することにより当該人物はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する顔照合手段と、前記画像入力手段の撮像対象領域周辺の環境情報を検出する環境検出手段と、前記移動する人物の移動動作に伴う変動要素を検出する変動要素検出手段と、前記画像入力手段により入力された画像に対し前記変動要素検出手段により検出された当該人物の変動要素を含む画像を除外し、当該入力画像内の前記顔検出手段により検出された顔領域の画像および前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する現在の制御パラメータおよび前記環境検出手段により検出された撮像対象領域周辺の環境情報のうち少なくともいずれか1つの情報と、あらかじめ与えられた顔の識別性能が最も高くなる前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する制御基準に基づき当該画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する制御手段とを具備している。
また、本発明の顔認証装置は、移動する人物が特定の位置に到達するまでに当該人物の顔認証を行なう顔認証装置であって、入力画像を調整する調整要素を少なくとも1つ以上備え、前記移動する人物の少なくとも顔を含む画像を撮像して入力する画像入力手段と、この画像入力手段により入力された画像から前記人物の顔領域を検出する顔検出手段と、この顔検出手段により検出された顔領域の画像とあらかじめ登録された辞書情報とを照合することにより当該人物はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する顔照合手段と、前記画像入力手段の撮像対象領域周辺の環境情報を検出する環境検出手段と、前記移動する人物の顔の向きを検出する顔向き検出手段と、この顔向き検出手段により検出された前記移動する人物の顔の向きがあらかじめ定められた閾値未満である場合、このとき前記画像入力手段により入力された画像内の前記顔検出手段により検出された顔領域の画像および前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する現在の制御パラメータおよび前記環境検出手段により検出された撮像対象領域周辺の環境情報のうち少なくともいずれか1つの情報と、あらかじめ与えられた顔の識別性能が最も高くなる前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する制御基準に基づき当該画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する制御手段とを具備している。
また、本発明の顔認証装置は、移動する人物が特定の位置に到達するまでに当該人物の顔認証を行なう顔認証装置であって、入力画像を調整する調整要素を少なくとも1つ以上備え、前記移動する人物の少なくとも顔を含む画像を撮像して入力する画像入力手段と、この画像入力手段により入力された画像から前記人物の顔領域を検出する顔検出手段と、この顔検出手段により検出された顔領域の画像とあらかじめ登録された辞書情報とを照合することにより当該人物はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する顔照合手段と、前記画像入力手段の撮像対象領域周辺の環境情報を検出する環境検出手段と、前記移動する人物の移動速度を検出する移動速度検出手段と、この移動速度検出手段により検出された前記移動する人物の移動速度があらかじめ定められた閾値未満である場合、このとき前記画像入力手段により入力された画像内の前記顔検出手段により検出された顔領域の画像および前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する現在の制御パラメータおよび前記環境検出手段により検出された撮像対象領域周辺の環境情報のうち少なくともいずれか1つの情報と、あらかじめ与えられた顔の識別性能が最も高くなる前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する制御基準に基づき当該画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する制御手段とを具備している。
また、本発明の顔認証方法は、移動する人物が特定の位置に到達するまでに当該人物の顔認証を行なう顔認証方法であって、入力画像を調整する調整要素を少なくとも1つ以上備えた画像入力手段により前記移動する人物の少なくとも顔を含む画像を撮像して入力する画像入力ステップと、この画像入力ステップにより入力された画像から前記人物の顔領域を検出する顔検出ステップと、この顔検出ステップにより検出された顔領域の画像とあらかじめ登録された辞書情報とを照合することにより当該人物はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する顔照合ステップと、前記画像入力手段の撮像対象領域周辺の環境情報を検出する環境検出ステップと、前記移動する人物の移動動作に伴う変動要素を検出する変動要素検出ステップと、前記画像入力ステップにより入力された画像に対し前記変動要素検出ステップにより検出された当該人物の変動要素を含む画像を除外し、当該入力画像内の前記顔検出ステップにより検出された顔領域の画像および前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する現在の制御パラメータおよび前記環境検出ステップにより検出された撮像対象領域周辺の環境情報のうち少なくともいずれか1つの情報と、あらかじめ与えられた顔の識別性能が最も高くなる前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する制御基準に基づき当該画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する制御ステップとを具備している。
また、本発明の顔認証方法は、移動する人物が特定の位置に到達するまでに当該人物の顔認証を行なう顔認証方法であって、入力画像を調整する調整要素を少なくとも1つ以上備えた画像入力手段により前記移動する人物の少なくとも顔を含む画像を撮像して入力する画像入力ステップと、この画像入力ステップにより入力された画像から前記人物の顔領域を検出する顔検出ステップと、この顔検出ステップにより検出された顔領域の画像とあらかじめ登録された辞書情報とを照合することにより当該人物はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する顔照合ステップと、前記画像入力手段の撮像対象領域周辺の環境情報を検出する環境検出ステップと、前記移動する人物の顔の向きを検出する顔向き検出ステップと、この顔向き検出ステップにより検出された前記移動する人物の顔の向きがあらかじめ定められた閾値未満である場合、このとき前記画像入力ステップにより入力された画像内の前記顔検出ステップにより検出された顔領域の画像および前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する現在の制御パラメータおよび前記環境検出ステップにより検出された撮像対象領域周辺の環境情報のうち少なくともいずれか1つの情報と、あらかじめ与えられた顔の識別性能が最も高くなる前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する制御基準に基づき当該画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する制御ステップとを具備している。
また、本発明の顔認証方法は、移動する人物が特定の位置に到達するまでに当該人物の顔認証を行なう顔認証方法であって、入力画像を調整する調整要素を少なくとも1つ以上備えた画像入力手段により前記移動する人物の少なくとも顔を含む画像を撮像して入力する画像入力ステップと、この画像入力ステップにより入力された画像から前記人物の顔領域を検出する顔検出ステップと、この顔検出ステップにより検出された顔領域の画像とあらかじめ登録された辞書情報とを照合することにより当該人物はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する顔照合ステップと、前記画像入力手段の撮像対象領域周辺の環境情報を検出する環境検出ステップと、前記移動する人物の移動速度を検出する移動速度検出ステップと、この移動速度検出ステップにより検出された前記移動する人物の移動速度があらかじめ定められた閾値未満である場合、このとき前記画像入力ステップにより入力された画像内の前記顔検出ステップにより検出された顔領域の画像および前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する現在の制御パラメータおよび前記環境検出ステップにより検出された撮像対象領域周辺の環境情報のうち少なくともいずれか1つの情報と、あらかじめ与えられた顔の識別性能が最も高くなる前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する制御基準に基づき当該画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する制御ステップとを具備している。
また、本発明の入退場管理装置は、移動する人物が入退場対象エリアに設けられた入退場用ゲートに到達するまでに当該人物の顔認証を行ない、その認証結果に基づき前記入退場用ゲートを開閉制御する入退場管理装置であって、入力画像を調整する調整要素を少なくとも1つ以上備え、前記移動する人物の少なくとも顔を含む画像を撮像して入力する画像入力手段と、この画像入力手段により入力された画像から前記人物の顔領域を検出する顔検出手段と、この顔検出手段により検出された顔領域の画像とあらかじめ登録された辞書情報とを照合することにより当該人物はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する顔照合手段と、この顔照合手段の判定結果に基づき前記入退場用ゲートを開閉制御するゲート制御手段と、前記画像入力手段の撮像対象領域周辺の環境情報を検出する環境検出手段と、前記移動する人物の移動動作に伴う変動要素を検出する変動要素検出手段と、前記画像入力手段により入力された画像に対し前記変動要素検出手段により検出された当該人物の変動要素を含む画像を除外し、当該入力画像内の前記顔検出手段により検出された顔領域の画像および前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する現在の制御パラメータおよび前記環境検出手段により検出された撮像対象領域周辺の環境情報のうち少なくともいずれか1つの情報と、あらかじめ与えられた顔の識別性能が最も高くなる前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する制御基準に基づき当該画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する制御手段とを具備している。
また、本発明の入退場管理装置は、移動する人物が入退場対象エリアに設けられた入退場用ゲートに到達するまでに当該人物の顔認証を行ない、その認証結果に基づき前記入退場用ゲートを開閉制御する入退場管理装置であって、入力画像を調整する調整要素を少なくとも1つ以上備え、前記移動する人物の少なくとも顔を含む画像を撮像して入力する画像入力手段と、この画像入力手段により入力された画像から前記人物の顔領域を検出する顔検出手段と、この顔検出手段により検出された顔領域の画像とあらかじめ登録された辞書情報とを照合することにより当該人物はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する顔照合手段と、この顔照合手段の判定結果に基づき前記入退場用ゲートを開閉制御するゲート制御手段と、前記画像入力手段の撮像対象領域周辺の環境情報を検出する環境検出手段と、前記移動する人物の顔の向きを検出する顔向き検出手段と、この顔向き検出手段により検出された前記移動する人物の顔の向きがあらかじめ定められた閾値未満である場合、このとき前記画像入力手段により入力された画像内の前記顔検出手段により検出された顔領域の画像および前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する現在の制御パラメータおよび前記環境検出手段により検出された撮像対象領域周辺の環境情報のうち少なくともいずれか1つの情報と、あらかじめ与えられた顔の識別性能が最も高くなる前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する制御基準に基づき当該画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する制御手段とを具備している。
さらに、本発明の入退場管理装置は、移動する人物が入退場対象エリアに設けられた入退場用ゲートに到達するまでに当該人物の顔認証を行ない、その認証結果に基づき前記入退場用ゲートを開閉制御する入退場管理装置であって、入力画像を調整する調整要素を少なくとも1つ以上備え、前記移動する人物の少なくとも顔を含む画像を撮像して入力する画像入力手段と、この画像入力手段により入力された画像から前記人物の顔領域を検出する顔検出手段と、この顔検出手段により検出された顔領域の画像とあらかじめ登録された辞書情報とを照合することにより当該人物はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する顔照合手段と、この顔照合手段の判定結果に基づき前記入退場用ゲートを開閉制御するゲート制御手段と、前記画像入力手段の撮像対象領域周辺の環境情報を検出する環境検出手段と、前記移動する人物の移動速度を検出する移動速度検出手段と、この移動速度検出手段により検出された前記移動する人物の移動速度があらかじめ定められた閾値未満である場合、このとき前記画像入力手段により入力された画像内の前記顔検出手段により検出された顔領域の画像および前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する現在の制御パラメータおよび前記環境検出手段により検出された撮像対象領域周辺の環境情報のうち少なくともいずれか1つの情報と、あらかじめ与えられた顔の識別性能が最も高くなる前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する制御基準に基づき当該画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する制御手段とを具備している。
本発明によれば、移動する人物の移動動作に伴う変動要素(顔向き、移動速度等)を検出し、除外してから画像入力手段の制御を行なうことで、顔認証に最適な画像を入力でき、顔認証性能を向上することができる顔認証装置、顔認証方法および入退場管理装置を提供できる。
また、本発明によれば、画像入力手段の調整要素を制御するパラメータとして人物の移動速度をも考慮することで、移動する人物を対象とした場合でも顔認証に最適な画像を入力でき、顔認証性能を向上することができる顔認証装置、顔認証方法および入退場管理装置を提供できる。
さらに、本発明によれば、あらかじめ画像入力手段の撮像対象領域を所定の間隔に区分し、各区分点で得られた入力画像に対し画像取得手段の制御を行なうことで、広域な撮像対象領域における環境変動(照明変動等)を吸収でき、顔認証性能を向上することができる顔認証装置、顔認証方法および入退場管理装置を提供できる。
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。
本発明の概要について簡単に説明する。本発明では、たとえば、図2に示すように、通行路1を図示矢印a方向に移動して入退場対象エリア(部屋や施設等)2に設けられたドアやゲートなどのゲート装置(入退場用ゲート)3に向う歩行者Mの顔をカメラで撮像する。具体的には、通行路1におけるC地点からA地点の間に歩行者Mが存在する間に、歩行者Mの少なくとも顏を含む画像をカメラで撮像し、A地点からゲート装置3まで歩行者Mが到達する間に、取得した画像によって顔認証を行ない、当該歩行者Mがあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する。あらかじめ登録された人物と判定した場合にはゲート装置3を通行許可とし、登録された人物でないと判定された場合にゲート装置3を通行不可とする。ここに、図2に示すように、通行路1におけるC地点からA地点で囲まれた範囲を歩行者Mの顔を撮像する撮像対象領域と呼ぶことにする。
まず、本発明の第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顔認証装置が適用される入退場管理装置の構成を概略的に示すものである。この入退場管理装置は、入力画像を調整する調整要素を少なくとも1つ以上備え、歩行者Mの少なくとも顔を含む画像を撮像して入力する画像入力手段としての画像入力用カメラ(以降、単にカメラと略称する)101、顔検出手段としての顔領域検出部102、顔特徴抽出手段としての顔特徴抽出部103、辞書記憶手段としての顔照合辞書部104、顔照合手段としての顔照合部105、表示手段としての表示部106、ゲート制御手段としてのゲート制御部107、全体的な制御を司る制御手段としての認証制御部108、顔向き検出手段(変動要素検出手段)としての顔向き推定部109、環境検出手段としての照明環境測定部110、および、制御手段としてのカメラ制御部111を有して構成されている。
以下、各構成要素について詳細に説明する。
カメラ101は、歩行者Mの少なくとも顔を含む画像を撮像するものであり、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。カメラ101の設置位置は、たとえば、図2に示すように、通行路1の側部でA地点とゲート装置3との間に設置されている。カメラ101の設置高さは、表示部106とほぼ同じとするが、カメラ101によって表示部106が隠れないようにするために、表示部106よりも若干低めとする。そして、上から見た場合に、図2(a)に示すように、撮像対象領域内の歩行者Mから見て、カメラ101および表示部106が一直線上になるように配設されている。
このようにカメラ101を設置することで、歩行者Mが表示部106を見た場合に正面の顔を含む画像を取得できる。取得した画像は、たとえば、横方向に512画素、縦方向に512画素のデジタル濃淡画像データとして顔領域検出部102に送られる。
また、カメラ101は、入力画像を調整する機能を備えているものとし、たとえば、ゲイン値、絞り値、シャッタ速度、ホワイトバランスなどがあげられる。本発明ではこれらのどの調整要素を利用してもよいが、本実施の形態においては色情報を使わない認識手法を利用することや制御速度のことを考慮してゲインの調整を行なうことで説明を行なう。なお、画質を最適にするためには絞りの制御を利用することやシャッタ速度の調整、カラー情報を使う場合にはホワイトバランスを制御対象(調整要素)としても構わない。
カメラ101における現在の設定情報(調整要素を制御する現在の制御パラメータ)は、当該カメラ101の制御に利用されるため、カメラ制御部111に送られる。
顔領域検出部102は、カメラ101で入力された画像から歩行者Mの顔領域を検出する。これは、たとえば、文献(福井,山口.”形状抽出とパターン照合の組合せによる顔特徴点抽出”,信学論,(D),vol.J80−D−H,No.8,pp.2170−2177,1997)に記載されている方法などを用いることで、精度の高い顔領域の検出が実現可能である。
顔領域検出部102で検出された顔領域情報は、顔特徴抽出部103およびカメラ制御部111に送られる。また、本実施の形態における顔向き推定部109は、顔の特徴点情報を利用した手法を用いて説明するため、顔領域を検出する際に利用した顔特徴点情報が顔向き推定部109に送られる。
顔特徴抽出部103は、照合時に利用する特徴量を抽出するもので、たとえば、顔領域検出部102により得られる顔領域情報から、顔の特徴点を基準に一定の大きさ、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、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。これらのデータから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。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
Figure 2007148988
と対角化して、固有ベクトルの行列Φを求める。この部分空間は、人物の同定を行なうための顔特徴情報として利用する。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、識別を行なうための顔特徴情報として部分空間自身を利用してもよい。算出した顔特徴情報は、顔照合辞書部104および顔照合部105に送られる。
顔照合辞書部104は、顔特徴抽出部103から得られた顔特徴情報を辞書情報として保持し、人物Mとの類似度を計算できるようにしている。保持された顔特徴情報は必要に応じて顔照合部105に出力される。
顔照合部105は、顔特徴抽出部103で抽出された歩行者Mの顔特徴情報と顔照合辞書部104に記憶されている顔特徴情報(辞書情報)との類似度を求め、求めた類似度があらかじめ設定された判定用閾値以上である場合、当該歩行者Mはあらかじめ登録された人物であると判定し、求めた類似度が判定用閾値以上でない場合、当該歩行者Mはあらかじめ登録された人物でないと判定する。この顔照合処理には、たとえば、文献(山口.福井.前田,”動画像を用いた顔認識システム”,信学技報PRMU97−50,pp.17−23,1997−06)に記載されている相互部分空間法を用いることで実現可能である。得られた顔照合結果は認証制御部108に送られる。
表示部106は、たとえば、図2に示すように、ゲート装置3の近傍に設置されていて、歩行者Mに対して、現在の顔認証の状況を表示するものであり、たとえば、液晶表示器またはCRT表示器などから構成されている。表示部106の設置高さは、たとえば、歩行者Mの身長の平均値程度とする。
表示部106の表示内容としては、たとえば、認証処理が終了して登録された人物であると判定された場合には、歩行者Mに対して、図3(a)に示すような通行(入場)が許可されたことを表すメッセージ「認証OK 通過して下さい」を表示し、そうでない場合は、歩行者Mに対して、図3(b)に示すような通行(入場)が拒否されたことを表すメッセージ「認証NG パスワードを入力して下さい」を表示する。
ゲート制御部107は、図2のゲート装置3に対し開閉を指示する制御信号を送る。具体的には、図4に示すように制御を行なう。すなわち、ゲート装置3が例えばドアの場合は、認証制御部108からの通過可能信号がオンのとき開錠を行なう。ゲート装置3が例えばフラッパの場合には、通行可能信号がオフにもかかわらず、ゲート装置3に進入したときに警告音を出してフラッパを閉じ、歩行者Mの通行を阻止する。
認証制御部108は、本装置全体の制御を行なうもので、その制御内容は、たとえば、顔照合部105から得られる顔照合結果に基づいて表示部106に表示制御情報を出力するとともに、ゲート制御部107に通行制御情報を出力する。
顔向き推定部109は、顔領域検出部102からの顔特徴点情報に基づき歩行者Mの顔の向きを推定するものである。本実施の形態では、顔領域検出部102において同時に顔特徴点情報(目、鼻、口の位置情報等)も得られるため、それを流用する。この顔向き推定処理には、たとえば、文献(C.Tomasi,T.Kanade.”Shape and motion from image streams under orthography a factorization method”International Journal of Computer Vision,Vol.9,No.2,pp.137−154,1992)に記載されている方法を用いることで実現可能である。推定した顔向きの結果は、顔向き推定情報としてカメラ制御部111に送られる。
照明環境測定部110は、カメラ101の撮像対象領域周辺の照明環境を測定するものであり、実際に照度計を設置することで照度を直接測定することで容易に実現が可能である。測定した照明環境情報(照度)はカメラ制御部111に送られる。
カメラ制御部111は、顔向き推定部109により得られた顔向き推定情報により、最適なカメラ101の設定情報を求める対象フレームを選別し、カメラ101から得られる現在の設定情報、および、顔領域検出部102から得られる顔領域情報を用いて算出する顔領域輝度統計情報、および、照明環境測定部110により得られる撮像対象領域周辺の照明環境情報を利用し、最適なカメラ101の設定情報を求めるものである。
カメラ制御部111における具体的な処理の流れを図5のフローチャートに示す。以下、図5のフローチャートについて説明する。
まず、あらかじめ最適な設定情報取得用の近似関数を実験的に求めておく。次に、カメラ101によりあらかじめ定められた特定の設定情報(ゲイン値)で顔画像を入力し(ステップS1)、顔領域検出部102による顔領域の検出処理を行なう(ステップS2)。顔領域の検出に成功した場合(ステップS3)、顔向き推定部109による顔向き推定処理を行なう(ステップS4)。
次に、顔向き推定部109により推定された顔向き推定情報をあらかじめ定められた閾値Th1と比較し(ステップS5)、顔向き推定情報が閾値Th1未満(正面顔)である場合、顔領域検出部102により得られた顔領域情報を取得し(ステップS6)、当該顔領域情報を用いて顔領域輝度統計情報(たとえば、平均輝度、白とび画素比率、黒つぶれ画素比率等)を算出する(ステップS7)。
次に、カメラ101で設定されていた現在の設定情報(ゲイン値)を取得するとともに(ステップS8)、照明環境測定部110により得られた照明環境情報(照度)を取得し(ステップS9)、これら現在の設定情報および照明環境情報と、ステップS7で算出された顔領域輝度統計情報を、あらかじめ求めておいた最適な設定情報取得用の近似関数に代入することで最適なカメラ101の設定情報(ゲイン値)を取得する(ステップS10)。
次に、取得した最適な設定情報をカメラ101へ送ることで、次回の画像取得時に最適な設定情報を有効にする(ステップS11)。
ステップS3において顔検出に失敗した場合、あるいは、ステップS5において顔向き推定情報が閾値Th1以上である場合、設定情報を当該カメラ101に内蔵された中央重点測光などによる制御方式に切換えて利用する(ステップS12)。
ここで、あらかじめ求める最適な設定情報取得用の近似関数の作成方法について説明する。あらかじめ当該入退場管理装置が設置されると思われる場所の照明環境を複数用意しておき、それらの中でカメラ101の設定情報(ゲイン値)を変更しながら、その各設定情報ごとの画像を収集する。
これにより、与えられた照明環境に対して特定の設定情報にした場合の顔領域輝度統計情報が得られ、類似度も求まる。さらに、顔照合辞書部104に保持された全ての顔特徴情報に対して類似度を求めることで、本人の顔特徴情報に対する類似度と他人の顔特徴情報に対する類似度の分布が求まる。本人に対する類似度と他人に対する類似度の差が最も大きいものが最適な設定情報(ゲイン値)であり、照明環境と設定情報の最適な組合せを学習させる。学習方法は、たとえば、ニューラルネットなどを用いてもよいし、重回帰分析などによる近似直線を作成する方法でもよい。
以上、説明したように、第1の実施の形態によれば、顔向きに応じてカメラ101の制御を行なう対象フレームを選別することで、顔認証に適した画像を入力でき、顔認証の性能を向上することができる。
次に、第2の実施の形態について説明する。
図6は、第2の実施の形態に係る顔認証装置が適用される入退場管理装置の構成を概略的に示すものである。この入退場管理装置は、入力画像を調整する調整要素を少なくとも1つ以上備え、歩行者Mの少なくとも顔を含む画像を撮像して入力する画像入力手段としての画像入力用カメラ201、顔検出手段としての顔領域検出部202、顔特徴抽出手段としての顔特徴抽出部203、辞書記憶手段としての顔照合辞書部204、顔照合手段としての顔照合部205、表示手段としての表示部206、ゲート制御手段としてのゲート制御部207、全体的な制御を司る制御手段としての認証制御部208、移動速度検出手段(変動要素検出手段)としての歩行速度計測部209、環境検出手段としての照明環境測定部210、および、制御手段としてのカメラ制御部211を有して構成されている。
なお、上記各構成要素のうち、顔領域検出部202、顔特徴抽出部203、顔照合辞書部204、顔照合部205、表示部206、ゲート制御部207、認証制御部208、照明環境測定部210は、前述した第1の実施の形態における顔領域検出部102、顔特徴抽出部103、顔照合辞書部104、顔照合部105、表示部106、ゲート制御部107、認証制御部108、照明環境測定部110と同じであることから説明を省略し、第1の実施の形態と異なるカメラ201、歩行速度計測部209、カメラ制御部211について以下に説明する。
カメラ201は、基本的な機能は前述した第1の実施の形態におけるカメラ101であり、異なる点は、本実施の形態では、歩行速度計測部209を取得した画像枚数を基に算出する例を用いて説明するため、撮像対象領域内に取得した画像取得情報(取得枚数)を歩行速度計測部209に出力する。
歩行速度計測部209は、歩行者Mの歩行速度を計測するものであり、たとえば、撮像対象領域内における撮影対象までの距離、取得画像枚数およびフレームレートを利用することで歩行速度を算出できる。なお、速度センサなどを用いて計測してもよい。求めた歩行速度情報はカメラ制御部211に送られる。
カメラ制御部211は、歩行速度計測部209により得られる歩行速度情報により、最適なカメラ201の設定情報を求める対象フレームを選別し、カメラ201から得られる現在の設定情報、および、顔領域検出部202から得られる顔領域情報を用いて算出する顔領域輝度統計情報、および、照明環境測定部210により得られる撮像対象領域周辺の照明環境情報を利用し、最適なカメラ201の設定情報を求めるものである。
カメラ制御部211における具体的な処理の流れを図7のフローチャートに示す。以下、図7のフローチャートについて説明する。
まず、あらかじめ最適な設定情報取得用の近似関数を実験的に求めておく。次に、カメラ201によりあらかじめ定められた特定の設定情報(ゲイン値)で顔画像を入力し(ステップS21)、歩行速度計測部209による歩行者Mの歩行速度計測処理を行なう(ステップS22)。
次に、歩行速度計測部209により計測された歩行者Mの歩行速度情報をあらかじめ定められた閾値Th2と比較し(ステップS23)、歩行速度情報が閾値Th2未満である場合、顔領域検出部202による顔領域の検出処理を行なう(ステップS24)。顔領域の検出に成功した場合(ステップS25)、顔領域検出部202により得られた顔領域情報を取得し(ステップS26)、当該顔領域情報を用いて顔領域輝度統計情報(たとえば、平均輝度、白とび画素比率、黒つぶれ画素比率等)を算出する(ステップS27)。
次に、カメラ201で設定されていた現在の設定情報(ゲイン値)を取得するとともに(ステップS28)、照明環境測定部210により得られた照明環境情報(照度)を取得し(ステップS29)、これら現在の設定情報および照明環境情報と、ステップS27で算出された顔領域輝度統計情報を、あらかじめ求めておいた最適な設定情報取得用の近似関数に代入することで最適なカメラ201の設定情報(ゲイン値)を取得する(ステップS30)。
次に、取得した最適な設定情報をカメラ201へ送ることで、次回の画像取得時に最適な設定情報を有効にする(ステップS31)。
ステップS23において歩行速度情報が閾値Th2以上である場合、あるいは、ステップS25において顔検出に失敗した場合、設定情報を当該カメラ201に内蔵された中央重点測光などによる制御方式に切換えて利用する(ステップS32)。
なお、最適な設定情報取得用の近似関数の作成方法については、前述した第1の実施の形態と同様であることから説明を省略する。
以上説明したように、上記第2の実施の形態によれば、歩行者Mの歩行速度に応じてカメラ101の制御を行なう対象フレームを選別することで、顔認証に適した画像を入力でき、顔認証の性能を向上することができる。
次に、第3の実施の形態について説明する。
図8は、第3の実施の形態に係る顔認証装置が適用される入退場管理装置の構成を概略的に示すものである。この入退場管理装置は、入力画像を調整する調整要素を少なくとも1つ以上備え、歩行者Mの少なくとも顔を含む画像を撮像して入力する画像入力手段としての画像入力用カメラ301、顔検出手段としての顔領域検出部302、顔特徴抽出手段としての顔特徴抽出部303、辞書記憶手段としての顔照合辞書部304、顔照合手段としての顔照合部305、表示手段としての表示部306、ゲート制御手段としてのゲート制御部307、全体的な制御を司る制御手段としての認証制御部308、移動速度検出手段としての歩行速度計測部309、環境検出手段としての照明環境測定部310、および、制御手段としてのカメラ制御部311を有して構成されている。
なお、上記各構成要素のうち、カメラ301、顔領域検出部302、顔特徴抽出部303、顔照合辞書部304、顔照合部305、表示部306、ゲート制御部307、認証制御部308、歩行速度計測部309、照明環境測定部310は、前述した第2の実施の形態におけるカメラ201、顔領域検出部202、顔特徴抽出部203、顔照合辞書部204、顔照合部205、表示部206、ゲート制御部207、認証制御部208、歩行速度計測部209、照明環境測定部210と同じであることから説明を省略し、第2の実施の形態と異なるカメラ制御部311について以下に説明する。
カメラ制御部311は、カメラ301から得られる現在の設定情報、および、顔領域検出部302から得られる顔領域情報を用いて算出する顔領域輝度統計情報、歩行速度計測部309により得られる歩行速度情報、および、照明環境測定部あ10により得られる撮像対象領域周辺の照明環境情報を利用し、最適なカメラ301の設定情報を求めるものである。
カメラ制御部311における具体的な処理の流れを図9のフローチャートに示す。以下、図9のフローチャートについて説明する。
まず、あらかじめ最適な設定情報取得用の近似関数を実験的に求めておく。次に、カメラ301によりあらかじめ定められた特定の設定情報(ゲイン値)で顔画像を入力し(ステップS41)、顔領域検出部302による顔領域の検出処理を行なう(ステップS42)。顔領域の検出に成功した場合(ステップS43)、歩行速度計測部309による歩行者Mの歩行速度計測処理を行なう(ステップS44)。
次に、顔領域検出部302により得られた顔領域情報を取得し(ステップS45)、当該顔領域情報を用いて顔領域輝度統計情報(たとえば、平均輝度、白とび画素比率、黒つぶれ画素比率等)を算出する(ステップS46)。
次に、カメラ301で設定されていた現在の設定情報(ゲイン値)を取得するとともに(ステップS47)、照明環境測定部310により得られた照明環境情報(照度)を取得し(ステップS48)、これら現在の設定情報および照明環境情報と、ステップS44で得られた歩行者Mの歩行速度情報を、あらかじめ求めておいた最適な設定情報取得用の近似関数に代入することで最適なカメラ301の設定情報(ゲイン値)を取得する(ステップS49)。
次に、取得した最適な設定情報をカメラ301へ送ることで、次回の画像取得時に最適な設定情報を有効にする(ステップS50)。
ステップS43において顔検出に失敗した場合、設定情報を当該カメラ301に内蔵された中央重点測光などによる制御方式に切換えて利用する(ステップS51)。
ここで、あらかじめ求める最適な設定情報取得用の近似関数の作成方法について説明する。あらかじめ当該入退場管理装置が設置されると思われる場所の照明環境、および、歩行者Mの歩行速度情報を複数用意しておき、それらの中でカメラ301の設定情報(ゲイン値)を変更しながら、その各設定情報ごとの画像を収集する。
これにより、与えられた照明環境および歩行者Mの歩行速度に対して特定の設定情報にした場合の顔領域輝度統計情報が得られ、類似度も求まる。さらに、顔照合辞書部304に保持された全ての顔特徴情報に対して類似度を求めることで、本人の顔特徴情報に対する類似度と他人の顔特徴情報に対する類似度の分布が求まる。本人に対する類似度と他人に対する類似度の差が最も大きいものが最適な設定情報(ゲイン値)であり、照明環境および歩行者Mの歩行速度と設定情報の最適な組合せを学習させる。学習方法は、たとえば、ニューラルネットなどを用いてもよいし、重回帰分析などによる近似直線を作成する方法でもよい。
以上、説明したように、第3の実施の形態によれば、最適な設定情報取得用の近似関数作成時に歩行者の歩行速度を考慮して学習することで、歩行者を対象とした場合でも顔認証に適した画像を入力でき、顔認証の性能を向上することができる。
次に、第4の実施の形態について説明する。
図10は、第4の実施の形態に係る顔認証装置が適用される入退場管理装置の構成を概略的に示すものである。この入退場管理装置は、入力画像を調整する調整要素を少なくとも1つ以上備え、歩行者Mの少なくとも顔を含む画像を撮像して入力する画像入力手段としての画像入力用カメラ401、顔検出手段としての顔領域検出部402、顔特徴抽出手段としての顔特徴抽出部403、辞書記憶手段としての顔照合辞書部404、顔照合手段としての顔照合部405、表示手段としての表示部406、ゲート制御手段としてのゲート制御部407、全体的な制御を司る制御手段としての認証制御部408、顔向き検出手段としての顔向き推定部409、移動速度検出手段としての歩行速度計測部410、環境検出手段としての照明環境測定部411、制御手段としてのカメラ制御部412、撮像対象領域区分手段としての区分情報記録部413および区分判定部414を有して構成されている。
なお、上記各構成要素のうち、顔領域検出部402、顔特徴抽出部403、顔照合辞書部404、顔照合部405、表示部406、ゲート制御部407、認証制御部408、顔向き推定部409、歩行速度計測部410、照明環境測定部411、カメラ制御部412は、前述した第1の実施の形態における顔領域検出部102、顔特徴抽出部103、顔照合辞書部104、顔照合部105、表示部106、ゲート制御部107、認証制御部108、顔向き推定部109、照明環境測定部110、カメラ制御部111と同じであり、カメラ401は、前述した第2の実施の形態におけるカメラ201と同じであることから説明を省略し、第1、第2の実施の形態と異なる区分情報記憶部413および区分判定部414について以下に説明する。
区分情報記憶部413は、あらかじめ撮像対象領域を所定の間隔、この例では等間隔に区分した区分情報を記憶している。撮像対象領域を等間隔に区分する方法としては、たとえば、カメラ401の制御における遅延時間から決定される間隔に分割することで実現可能である。記憶されている区分情報は、必要に応じて区分判定部414に送られる。
区分判定部414は、現在の状態と区分情報記憶部413に記憶された区分情報とを比較し、その比較結果に基づきカメラ401の制御を切換えるものである。
区分判定部414の処理を含む具体的な処理の流れを図11および図12のフローチャートに示す。ここでは、区分情報を例えば撮像対象領域内のカメラ401からの距離に対応づけて区分点か否かを表したものとして説明する。以下、図11および図12のフローチャートについて説明する。
まず、全体手的な処理の流れを図11のフローチャートにより説明する。カメラ401から撮像対象領域内の入力画像を取得し(ステップS61)、区分判定部414によるカメラ401の制御を行なう(ステップS62)。次に、カメラ401から得られる入力画像に対し、顔領域検出部402による顔領域の検出処理を行なう(ステップS63)。この動作を撮像対象領域が終了するまで繰り返し、撮像対象領域が終了すると(ステップS64)、顔照合部405による顔照合(顔認証)処理を行なう(ステップS65)。
次に、ステップS62における区分判定部414による処理の流れを図12のフローチャートにより説明する。まず、現在の状態として、撮像対象領域内のカメラ401からの距離を、たとえば、周知の距離センサもしくはステレオ視などを利用して取得する(ステップS71)。
次に、取得したカメラ401からの距離と区分情報記憶部413に記憶された区分情報とを比較し、現在の状態が区分点であるか否かを判定する(ステップS72)。この判定の結果、現在の状態が区分点であると判定された場合(ステップS73)、カメラ401の制御を許可し、前述した第1あるいは第2あるいは第3の実施の形態の制御手法を利用してカメラ401の制御を行なう(ステップS74)。
ステップS72における判定の結果、現在の状態が区分点以外であると判定された場合には、現在のカメラ401の設定情報を維持する。
以上説明したように、上記第4の実施の形態によれば、あらかじめカメラ401の撮像対象領域を等間隔に区分し、各区分点で得られた入力画像に対しカメラ401の制御を行なうことで、広域な撮像対象領域における照明変動を吸収でき、顔認証性能が向上する。
次に、第5の実施の形態について説明する。
図13は、第5の実施の形態に係る顔認証装置が適用される入退場管理装置の構成を概略的に示すものである。この入退場管理装置は、入力画像を調整する調整要素を少なくとも1つ以上備え、歩行者Mの少なくとも顔を含む画像を撮像して入力する画像入力手段としての画像入力用カメラ501、顔検出手段としての顔領域検出部502、顔特徴抽出手段としての顔特徴抽出部503、辞書記憶手段としての顔照合辞書部504、顔照合手段としての顔照合部505、表示手段としての表示部506、ゲート制御手段としてのゲート制御部507、全体的な制御を司る制御手段としての認証制御部508、顔向き検出手段としての顔向き推定部509、移動速度検出手段としての歩行速度計測部510、環境検出手段としての照明環境測定部511、制御手段としてのカメラ制御部512、環境モデル生成手段としての照明環境モデル生成部513、撮像対象領域区分手段としての区分情報記録部514および区分判定部515を有して構成されている。
なお、上記各構成要素のうち、カメラ501、顔領域検出部502、顔特徴抽出部503、顔照合辞書部504、顔照合部505、表示部506、ゲート制御部507、認証制御部508、顔向き推定部509、歩行速度計測部510、照明環境測定部511、カメラ制御部512、区分判定部515は、前述した第4の実施の形態におけるカメラ401、顔領域検出部402、顔特徴抽出部403、顔照合辞書部404、顔照合部405、表示部406、ゲート制御部407、認証制御部408、顔向き推定部409、歩行速度計測部410、照明環境測定部411、カメラ制御部412、区分判定部414と同じであることから説明を省略し、第4の実施の形態と異なる照明環境モデル生成部513および区分情報記憶部514について以下に説明する。
照明環境モデル生成部513は、照明環境測定部511から得られる照明環境情報を利用し、照明環境モデルを生成するものである。具体的なモデル生成方法として、たとえば、図14に示す方法で実現可能である。まず、照明環境測定部511から得られる照明環境情報を利用して、撮像対象領域内の床上からの所定の高さ位置における照度分布を生成する。この例では、床上から180cm(図14(a)参照)、160cm(図14(b)参照)、140cm(図14(c)参照)の位置における照度分布を生成して説明する。このときの分布をX軸方向に撮像対象領域のC地点からA地点(図2参照)の方向にとり、Y軸方向に照度とする。
つづいて、X軸方向をカメラ501からの距離でサンプリングし、各サンプリング点間の照度勾配を求め、求めた照度勾配に応じて区分間隔を決定する。区分間隔の決定方法としては、照度勾配が激しいところでは区分間隔を密にし、照度勾配が緩やかなところでは区分間隔を疎にする。また、区分間隔の最小間隔は、カメラ501の制御における遅延時間から決定することにする。図14の破線が区分された各区分点を示している。
このようにして得られたカメラ501からの距離に対応づけて区分点か否かを表したものを区分情報として生成する。
区分情報記憶部514は、照明環境モデル生成部513により生成された区分情報を記憶するものである。記憶されている区分情報は、必要に応じて区分判定部414に送られる。
以上説明したように、上記第5の実施の形態によれば、カメラ501の撮像対象領域を、あらかじめ当該撮像対象領域周辺の照明環境を測定することによって生成可能な照明環境モデルを利用して区分し、各区分点で得られた入力画像に対しカメラ501の制御を行なうことで、広域な撮像対象領域における照明変動を吸収でき、遅延時間を考慮したカメラ501の制御が行なえるため、顔認証性能が向上する。
本発明の第1の実施の形態に係る顔認証装置が適用される入退場管理装置の構成を概略的に示すブロック図。 顔認証装置の設置例を説明する模式図で、(a)図は平面図、(b)図は側面図である。 証表示部における表示画面例を示す図。 ゲート制御部の処理の流れを説明するフローチャート。 第1の実施の形態に係るカメラ制御部の処理の流れを説明するフローチャート。 本発明の第2の実施の形態に係る顔認証装置が適用される入退場管理装置の構成を概略的に示すブロック図。 第2の実施の形態に係るカメラ制御部の処理の流れを説明するフローチャート。 本発明の第3の実施の形態に係る顔認証装置が適用される入退場管理装置の構成を概略的に示すブロック図。 第3の実施の形態に係るカメラ制御部の処理の流れを説明するフローチャート。 本発明の第4の実施の形態に係る顔認証装置が適用される入退場管理装置の構成を概略的に示すブロック図。 第4の実施の形態に係る全体手的な処理の流れを説明するフローチャート。 第4の実施の形態に係る区分判定部による処理の流れを説明するフローチャート。 本発明の第5の実施の形態に係る顔認証装置が適用される入退場管理装置の構成を概略的に示すブロック図。 第5の実施の形態に係る照明環境モデル生成部を説明するための図。
符号の説明
M…歩行者(移動する人物)、1…通行路、2…入退場対象エリア(部屋や施設等)、3…ゲート装置(入退場用ゲート)、101…画像入力用カメラ(画像入力手段)、102…顔領域検出部(顔検出手段)、103…顔特徴抽出部、104…顔照合辞書部、105…顔照合部(顔照合手段)、106…表示部、107…ゲート制御部(ゲート制御手段)、108…認証制御部(制御手段)、109…顔向き推定部(顔向き検出手段、変動要素検出手段)、110…照明環境測定部(環境検出手段)、111…カメラ制御部(制御手段)。

Claims (16)

  1. 移動する人物が特定の位置に到達するまでに当該人物の顔認証を行なう顔認証装置であって、
    入力画像を調整する調整要素を少なくとも1つ以上備え、前記移動する人物の少なくとも顔を含む画像を撮像して入力する画像入力手段と、
    この画像入力手段により入力された画像から前記人物の顔領域を検出する顔検出手段と、
    この顔検出手段により検出された顔領域の画像とあらかじめ登録された辞書情報とを照合することにより当該人物はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する顔照合手段と、
    前記画像入力手段の撮像対象領域周辺の環境情報を検出する環境検出手段と、
    前記移動する人物の移動動作に伴う変動要素を検出する変動要素検出手段と、
    前記画像入力手段により入力された画像に対し前記変動要素検出手段により検出された当該人物の変動要素を含む画像を除外し、当該入力画像内の前記顔検出手段により検出された顔領域の画像および前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する現在の制御パラメータおよび前記環境検出手段により検出された撮像対象領域周辺の環境情報のうち少なくともいずれか1つの情報と、あらかじめ与えられた顔の識別性能が最も高くなる前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する制御基準に基づき当該画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する制御手段と、
    を具備したことを特徴とする顔認証装置。
  2. 移動する人物が特定の位置に到達するまでに当該人物の顔認証を行なう顔認証装置であって、
    入力画像を調整する調整要素を少なくとも1つ以上備え、前記移動する人物の少なくとも顔を含む画像を撮像して入力する画像入力手段と、
    この画像入力手段により入力された画像から前記人物の顔領域を検出する顔検出手段と、
    この顔検出手段により検出された顔領域の画像とあらかじめ登録された辞書情報とを照合することにより当該人物はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する顔照合手段と、
    前記画像入力手段の撮像対象領域周辺の環境情報を検出する環境検出手段と、
    前記移動する人物の顔の向きを検出する顔向き検出手段と、
    この顔向き検出手段により検出された前記移動する人物の顔の向きがあらかじめ定められた閾値未満である場合、このとき前記画像入力手段により入力された画像内の前記顔検出手段により検出された顔領域の画像および前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する現在の制御パラメータおよび前記環境検出手段により検出された撮像対象領域周辺の環境情報のうち少なくともいずれか1つの情報と、あらかじめ与えられた顔の識別性能が最も高くなる前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する制御基準に基づき当該画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する制御手段と、
    を具備したことを特徴とする顔認証装置。
  3. 移動する人物が特定の位置に到達するまでに当該人物の顔認証を行なう顔認証装置であって、
    入力画像を調整する調整要素を少なくとも1つ以上備え、前記移動する人物の少なくとも顔を含む画像を撮像して入力する画像入力手段と、
    この画像入力手段により入力された画像から前記人物の顔領域を検出する顔検出手段と、
    この顔検出手段により検出された顔領域の画像とあらかじめ登録された辞書情報とを照合することにより当該人物はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する顔照合手段と、
    前記画像入力手段の撮像対象領域周辺の環境情報を検出する環境検出手段と、
    前記移動する人物の移動速度を検出する移動速度検出手段と、
    この移動速度検出手段により検出された前記移動する人物の移動速度があらかじめ定められた閾値未満である場合、このとき前記画像入力手段により入力された画像内の前記顔検出手段により検出された顔領域の画像および前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する現在の制御パラメータおよび前記環境検出手段により検出された撮像対象領域周辺の環境情報のうち少なくともいずれか1つの情報と、あらかじめ与えられた顔の識別性能が最も高くなる前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する制御基準に基づき当該画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する制御手段と、
    を具備したことを特徴とする顔認証装置。
  4. 前記制御手段は、前記移動速度検出手段により検出された前記移動する人物の移動速度があらかじめ定められた閾値未満である場合、このとき前記画像入力手段により入力された画像内の前記顔検出手段により検出された顔領域の画像および前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する現在の制御パラメータおよび前記環境検出手段により検出された撮像対象領域周辺の環境情報および前記移動速度検出手段により検出された前記移動する人物の移動速度のうち少なくともいずれか1つの情報と、あらかじめ与えられた顔の識別性能が最も高くなる前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する制御基準に基づき当該画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御することを特徴とする請求項3記載の顔認証装置。
  5. あらかじめ前記画像入力手段の撮像対象領域を所定の間隔に区分する撮像対象領域区分手段をさらに具備し、この撮像対象領域区分手段により区分された各区分点で前記画像入力手段により入力された画像に対し前記制御手段の制御を行なうことを特徴とする請求項2または請求項3記載の顔認証装置。
  6. 前記撮像対象領域区分手段は、前記画像入力手段の撮像対象領域を当該画像入力手段からの距離に基づき等間隔に区分することを特徴とする請求項5記載の顔認証装置。
  7. 前記環境検出手段により検出された撮像対象領域周辺の環境情報を利用して少なくとも当該撮像対象領域の環境モデルを生成する環境モデル生成手段をさらに具備し、
    前記撮像対象領域区分手段は、前記環境モデル生成手段により生成された環境モデルに基づき前記画像入力手段の撮像対象領域を所定の間隔に区分することを特徴とする請求項5記載の顔認証装置。
  8. 前記画像入力手段の撮像対象領域周辺の環境情報とは照明環境情報であることを特徴とする請求項1〜請求項7のうちいずれか1つに記載の顔認証装置。
  9. 移動する人物が特定の位置に到達するまでに当該人物の顔認証を行なう顔認証方法であって、
    入力画像を調整する調整要素を少なくとも1つ以上備えた画像入力手段により前記移動する人物の少なくとも顔を含む画像を撮像して入力する画像入力ステップと、
    この画像入力ステップにより入力された画像から前記人物の顔領域を検出する顔検出ステップと、
    この顔検出ステップにより検出された顔領域の画像とあらかじめ登録された辞書情報とを照合することにより当該人物はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する顔照合ステップと、
    前記画像入力手段の撮像対象領域周辺の環境情報を検出する環境検出ステップと、
    前記移動する人物の移動動作に伴う変動要素を検出する変動要素検出ステップと、
    前記画像入力ステップにより入力された画像に対し前記変動要素検出ステップにより検出された当該人物の変動要素を含む画像を除外し、当該入力画像内の前記顔検出ステップにより検出された顔領域の画像および前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する現在の制御パラメータおよび前記環境検出ステップにより検出された撮像対象領域周辺の環境情報のうち少なくともいずれか1つの情報と、あらかじめ与えられた顔の識別性能が最も高くなる前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する制御基準に基づき当該画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する制御ステップと、
    を具備したことを特徴とする顔認証方法。
  10. 移動する人物が特定の位置に到達するまでに当該人物の顔認証を行なう顔認証方法であって、
    入力画像を調整する調整要素を少なくとも1つ以上備えた画像入力手段により前記移動する人物の少なくとも顔を含む画像を撮像して入力する画像入力ステップと、
    この画像入力ステップにより入力された画像から前記人物の顔領域を検出する顔検出ステップと、
    この顔検出ステップにより検出された顔領域の画像とあらかじめ登録された辞書情報とを照合することにより当該人物はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する顔照合ステップと、
    前記画像入力手段の撮像対象領域周辺の環境情報を検出する環境検出ステップと、
    前記移動する人物の顔の向きを検出する顔向き検出ステップと、
    この顔向き検出ステップにより検出された前記移動する人物の顔の向きがあらかじめ定められた閾値未満である場合、このとき前記画像入力ステップにより入力された画像内の前記顔検出ステップにより検出された顔領域の画像および前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する現在の制御パラメータおよび前記環境検出ステップにより検出された撮像対象領域周辺の環境情報のうち少なくともいずれか1つの情報と、あらかじめ与えられた顔の識別性能が最も高くなる前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する制御基準に基づき当該画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する制御ステップと、
    を具備したことを特徴とする顔認証方法。
  11. 移動する人物が特定の位置に到達するまでに当該人物の顔認証を行なう顔認証方法であって、
    入力画像を調整する調整要素を少なくとも1つ以上備えた画像入力手段により前記移動する人物の少なくとも顔を含む画像を撮像して入力する画像入力ステップと、
    この画像入力ステップにより入力された画像から前記人物の顔領域を検出する顔検出ステップと、
    この顔検出ステップにより検出された顔領域の画像とあらかじめ登録された辞書情報とを照合することにより当該人物はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する顔照合ステップと、
    前記画像入力手段の撮像対象領域周辺の環境情報を検出する環境検出ステップと、
    前記移動する人物の移動速度を検出する移動速度検出ステップと、
    この移動速度検出ステップにより検出された前記移動する人物の移動速度があらかじめ定められた閾値未満である場合、このとき前記画像入力ステップにより入力された画像内の前記顔検出ステップにより検出された顔領域の画像および前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する現在の制御パラメータおよび前記環境検出ステップにより検出された撮像対象領域周辺の環境情報のうち少なくともいずれか1つの情報と、あらかじめ与えられた顔の識別性能が最も高くなる前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する制御基準に基づき当該画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する制御ステップと、
    を具備したことを特徴とする顔認証方法。
  12. あらかじめ前記画像入力手段の撮像対象領域を所定の間隔に区分する撮像対象領域区分ステップをさらに具備し、この撮像対象領域区分ステップにより区分された各区分点で前記画像入力ステップにより入力された画像に対し前記制御ステップの制御を行なうことを特徴とする請求項10または請求項11記載の顔認証方法。
  13. 移動する人物が入退場対象エリアに設けられた入退場用ゲートに到達するまでに当該人物の顔認証を行ない、その認証結果に基づき前記入退場用ゲートを開閉制御する入退場管理装置であって、
    入力画像を調整する調整要素を少なくとも1つ以上備え、前記移動する人物の少なくとも顔を含む画像を撮像して入力する画像入力手段と、
    この画像入力手段により入力された画像から前記人物の顔領域を検出する顔検出手段と、
    この顔検出手段により検出された顔領域の画像とあらかじめ登録された辞書情報とを照合することにより当該人物はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する顔照合手段と、
    この顔照合手段の判定結果に基づき前記入退場用ゲートを開閉制御するゲート制御手段と、
    前記画像入力手段の撮像対象領域周辺の環境情報を検出する環境検出手段と、
    前記移動する人物の移動動作に伴う変動要素を検出する変動要素検出手段と、
    前記画像入力手段により入力された画像に対し前記変動要素検出手段により検出された当該人物の変動要素を含む画像を除外し、当該入力画像内の前記顔検出手段により検出された顔領域の画像および前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する現在の制御パラメータおよび前記環境検出手段により検出された撮像対象領域周辺の環境情報のうち少なくともいずれか1つの情報と、あらかじめ与えられた顔の識別性能が最も高くなる前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する制御基準に基づき当該画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する制御手段と、
    を具備したことを特徴とする入退場管理装置。
  14. 移動する人物が入退場対象エリアに設けられた入退場用ゲートに到達するまでに当該人物の顔認証を行ない、その認証結果に基づき前記入退場用ゲートを開閉制御する入退場管理装置であって、
    入力画像を調整する調整要素を少なくとも1つ以上備え、前記移動する人物の少なくとも顔を含む画像を撮像して入力する画像入力手段と、
    この画像入力手段により入力された画像から前記人物の顔領域を検出する顔検出手段と、
    この顔検出手段により検出された顔領域の画像とあらかじめ登録された辞書情報とを照合することにより当該人物はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する顔照合手段と、
    この顔照合手段の判定結果に基づき前記入退場用ゲートを開閉制御するゲート制御手段と、
    前記画像入力手段の撮像対象領域周辺の環境情報を検出する環境検出手段と、
    前記移動する人物の顔の向きを検出する顔向き検出手段と、
    この顔向き検出手段により検出された前記移動する人物の顔の向きがあらかじめ定められた閾値未満である場合、このとき前記画像入力手段により入力された画像内の前記顔検出手段により検出された顔領域の画像および前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する現在の制御パラメータおよび前記環境検出手段により検出された撮像対象領域周辺の環境情報のうち少なくともいずれか1つの情報と、あらかじめ与えられた顔の識別性能が最も高くなる前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する制御基準に基づき当該画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する制御手段と、
    を具備したことを特徴とする入退場管理装置。
  15. 移動する人物が入退場対象エリアに設けられた入退場用ゲートに到達するまでに当該人物の顔認証を行ない、その認証結果に基づき前記入退場用ゲートを開閉制御する入退場管理装置であって、
    入力画像を調整する調整要素を少なくとも1つ以上備え、前記移動する人物の少なくとも顔を含む画像を撮像して入力する画像入力手段と、
    この画像入力手段により入力された画像から前記人物の顔領域を検出する顔検出手段と、
    この顔検出手段により検出された顔領域の画像とあらかじめ登録された辞書情報とを照合することにより当該人物はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する顔照合手段と、
    この顔照合手段の判定結果に基づき前記入退場用ゲートを開閉制御するゲート制御手段と、
    前記画像入力手段の撮像対象領域周辺の環境情報を検出する環境検出手段と、
    前記移動する人物の移動速度を検出する移動速度検出手段と、
    この移動速度検出手段により検出された前記移動する人物の移動速度があらかじめ定められた閾値未満である場合、このとき前記画像入力手段により入力された画像内の前記顔検出手段により検出された顔領域の画像および前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する現在の制御パラメータおよび前記環境検出手段により検出された撮像対象領域周辺の環境情報のうち少なくともいずれか1つの情報と、あらかじめ与えられた顔の識別性能が最も高くなる前記画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する制御基準に基づき当該画像入力手段の入力画像を調整する調整要素を制御する制御手段と、
    を具備したことを特徴とする入退場管理装置。
  16. あらかじめ前記画像入力手段の撮像対象領域を所定の間隔に区分する撮像対象領域区分手段をさらに具備し、この撮像対象領域区分手段により区分された各区分点で前記画像入力手段により入力された画像に対し前記制御手段の制御を行なうことを特徴とする請求項14または請求項15記載の入退場管理装置。
JP2005345512A 2005-11-30 2005-11-30 顔認証装置、顔認証方法および入退場管理装置 Abandoned JP2007148988A (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2005345512A JP2007148988A (ja) 2005-11-30 2005-11-30 顔認証装置、顔認証方法および入退場管理装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2005345512A JP2007148988A (ja) 2005-11-30 2005-11-30 顔認証装置、顔認証方法および入退場管理装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2007148988A true JP2007148988A (ja) 2007-06-14

Family

ID=38210304

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2005345512A Abandoned JP2007148988A (ja) 2005-11-30 2005-11-30 顔認証装置、顔認証方法および入退場管理装置

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2007148988A (ja)

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009014712A (ja) * 2007-06-07 2009-01-22 Univ Of Electro-Communications 物体検出装置とそれを適用したゲート装置
EP2031865A3 (en) * 2007-08-30 2009-08-05 Kabushiki Kaisha Toshiba Image input apparatus, and image input method
JP2009294854A (ja) * 2008-06-04 2009-12-17 Toyota Central R&D Labs Inc 画像識別装置
KR101381439B1 (ko) * 2011-09-15 2014-04-04 가부시끼가이샤 도시바 얼굴 인식 장치 및 얼굴 인식 방법
JP2015125674A (ja) * 2013-12-27 2015-07-06 アマノ株式会社 個人情報認証装置、個人情報認証システム、個人情報認証方法及び個人情報認証プログラム
US20170041503A1 (en) 2015-08-03 2017-02-09 Fuji Xerox Co., Ltd. Authentication device and authentication method
KR101919138B1 (ko) * 2017-03-02 2018-11-15 주식회사 에스원 원거리 멀티 생체 인식 방법 및 장치
WO2019151117A1 (ja) * 2018-01-31 2019-08-08 日本電気株式会社 情報処理装置
JP2020077399A (ja) * 2019-10-10 2020-05-21 日本電気株式会社 情報処理装置
JP2020080127A (ja) * 2018-11-14 2020-05-28 オムロン株式会社 通知情報表示システム
JPWO2021144910A1 (ja) * 2020-01-16 2021-07-22
JPWO2020170893A1 (ja) * 2019-02-18 2021-12-16 日本電気株式会社 画像処理装置、方法、システム、及びプログラム
JP2022043277A (ja) * 2019-10-10 2022-03-15 日本電気株式会社 情報処理装置

Cited By (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009014712A (ja) * 2007-06-07 2009-01-22 Univ Of Electro-Communications 物体検出装置とそれを適用したゲート装置
EP2031865A3 (en) * 2007-08-30 2009-08-05 Kabushiki Kaisha Toshiba Image input apparatus, and image input method
JP2009294854A (ja) * 2008-06-04 2009-12-17 Toyota Central R&D Labs Inc 画像識別装置
KR101381439B1 (ko) * 2011-09-15 2014-04-04 가부시끼가이샤 도시바 얼굴 인식 장치 및 얼굴 인식 방법
US9098760B2 (en) 2011-09-15 2015-08-04 Kabushiki Kaisha Toshiba Face recognizing apparatus and face recognizing method
JP2015125674A (ja) * 2013-12-27 2015-07-06 アマノ株式会社 個人情報認証装置、個人情報認証システム、個人情報認証方法及び個人情報認証プログラム
US10965837B2 (en) 2015-08-03 2021-03-30 Fuji Xerox Co., Ltd. Authentication device and authentication method
US20170041503A1 (en) 2015-08-03 2017-02-09 Fuji Xerox Co., Ltd. Authentication device and authentication method
KR101919138B1 (ko) * 2017-03-02 2018-11-15 주식회사 에스원 원거리 멀티 생체 인식 방법 및 장치
WO2019151117A1 (ja) * 2018-01-31 2019-08-08 日本電気株式会社 情報処理装置
JP2019133364A (ja) * 2018-01-31 2019-08-08 日本電気株式会社 情報処理装置
US11335125B2 (en) 2018-01-31 2022-05-17 Nec Corporation Information processing device
JP2020080127A (ja) * 2018-11-14 2020-05-28 オムロン株式会社 通知情報表示システム
JP7059902B2 (ja) 2018-11-14 2022-04-26 オムロン株式会社 注意喚起情報表示システム及び通知情報表示システム
JPWO2020170893A1 (ja) * 2019-02-18 2021-12-16 日本電気株式会社 画像処理装置、方法、システム、及びプログラム
JP7211483B2 (ja) 2019-02-18 2023-01-24 日本電気株式会社 画像処理装置、方法、システム、及びプログラム
JP7006668B2 (ja) 2019-10-10 2022-01-24 日本電気株式会社 情報処理装置
JP2022043277A (ja) * 2019-10-10 2022-03-15 日本電気株式会社 情報処理装置
JP2020077399A (ja) * 2019-10-10 2020-05-21 日本電気株式会社 情報処理装置
JP7279774B2 (ja) 2019-10-10 2023-05-23 日本電気株式会社 情報処理装置
JP7480885B2 (ja) 2019-10-10 2024-05-10 日本電気株式会社 情報処理装置
JPWO2021144910A1 (ja) * 2020-01-16 2021-07-22
WO2021144910A1 (ja) 2020-01-16 2021-07-22 日本電気株式会社 顔認証装置、その制御方法、及びプログラム、並びに、顔認証ゲート装置、その制御方法、及びプログラム
JP7380716B2 (ja) 2020-01-16 2023-11-15 日本電気株式会社 顔認証装置、その制御方法、及びプログラム、並びに、顔認証ゲート装置、その制御方法、及びプログラム

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2007148988A (ja) 顔認証装置、顔認証方法および入退場管理装置
KR101337060B1 (ko) 화상 처리 장치 및 화상 처리 방법
KR100831122B1 (ko) 얼굴 인증 장치, 얼굴 인증 방법, 및 출입 관리 장치
US9036039B2 (en) Apparatus and method for acquiring face image using multiple cameras so as to identify human located at remote site
KR101618814B1 (ko) 단일객체에 대한 기울기를 추정하는 영상을 감시하는 장치 및 방법
US8922674B2 (en) Method and system for facilitating color balance synchronization between a plurality of video cameras and for obtaining object tracking between two or more video cameras
JP2010500687A (ja) デジタル画像取得装置におけるリアルタイムの顔探知
JP6654789B2 (ja) 変化点で複数候補を考慮して物体を追跡する装置、プログラム及び方法
JP2012530994A (ja) 半顔面検出のための方法および装置
JP2016163328A (ja) 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
KR102107334B1 (ko) 이미지 프레임에서의 픽셀 위치가 배경 또는 전경에 속하는지를 결정하기 위한 방법, 장치 및 시스템
JP2009087232A (ja) 人物認証装置および人物認証方法
JP4667508B2 (ja) 移動体情報検出装置、移動体情報検出方法および移動体情報検出プログラム
JP2006236260A (ja) 顔認証装置、顔認証方法および入退場管理装置
KR20190093799A (ko) Cctv를 통한 실시간 실종자 얼굴 인식 시스템 및 그 방법
KR102391853B1 (ko) 영상 정보 처리 시스템 및 방법
JP2009059073A (ja) 撮影装置、撮影方法、人物認識装置および人物認識方法
US20220366570A1 (en) Object tracking device and object tracking method
JP2009032116A (ja) 顔認証装置、顔認証方法および入退場管理装置
JP2013101551A (ja) 顔画像認証装置
JP7074174B2 (ja) 識別器学習装置、識別器学習方法およびコンピュータプログラム
JP2009044526A (ja) 撮影装置、撮影方法、人物認識装置および人物認識方法
JP2005202731A (ja) 顔認識装置、顔認識方法および通行制御装置
KR102107137B1 (ko) 팬틸트줌 카메라를 이용한 이벤트 감지방법 및 장치
CN111160299A (zh) 活体识别方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20081107

A762 Written abandonment of application

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A762

Effective date: 20100104