JP2007179224A - 情報処理装置および方法、並びにプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】装置コストを低減し、顔認識率を向上させるようにする。
【解決手段】撮像部１１が画像を撮像する。顔検出部１２は、撮像された画像より、複数の顔画像を抽出する。更新用基準顔画像選択部１９は、複数の顔画像のうち、いずれか１つの顔画像を更新用基準顔画像として選択する。照合部２４は、更新用基準顔画像と、複数の顔画像との類似度を、複数の顔画像毎に求めて照合する。顔識別辞書DB更新部２７は、照合結果のうち、複数の所定の類似度となる顔画像を、更新用基準顔画像の人物の顔画像を識別する顔識別辞書DB格納部１６に登録する。
【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置および方法、並びにプログラムに関し、特に、顔識別処理に用いられる装置コストを低減すると共に、顔識別率を向上させるようにした情報処理装置および方法、並びにプログラムに関する。

顔画像により特定の人物を識別する顔識別技術が一般に普及している。

顔識別技術の例としては、例えば、不特定多数の人物が入場可能な施設にて、予め登録された特定人物の複数の顔向き画像データと、来場者顔画像とを照合する事により、来場者の顔向きに照合精度が左右される事なく照合できるようにするものが提案されている。

すなわち、人物を正面、左右方向から撮影できる所定箇所に設置された多数の画像取得装置により複数の顔画像を取得し、取得した複数の顔画像が登録可能な特定人物登録辞書（ここでいう辞書とは、特定人物が登録されたデータベースを指す）を用いて特定人物を照合するというものである（例えば、特許文献１参照）。

特開２００２−２７９５４０号公報

しかしながら、上述したような従来技術においては、画像取得装置が、人物画像の正面、および左右方向から撮影することにより画像を取得することになる為、多数のカメラが必要となり装置コストを増大させてしまうことがあった。

また、被写体である人物が必ずしも正面、左右方向からの画像が撮像可能な位置から進入するとは限らない為、複数の画像データが必ずしも取得できないことがあった。

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、１台のカメラにて取得した顔特徴情報を登録及び照合に用いるようにすることで、従来技術の様に複数のカメラを用いる必要をなくし、装置コストを低減できるようにするものである。また、本発明は、テンプレートパターンマッチングの様に撮像者の顔向きに依っては正面顔を右顔パターンとして登録してしまう事による照合漏れを防止させるものである。さらに、本発明は、複数の顔向き情報を同一人物の情報として辞書登録及び照合させるようにすることで、照合精度を向上させるものである。

本発明の一側面の情報処理装置は、画像を撮像する撮像手段と、前記撮像手段により撮像された画像より、複数の顔画像を抽出する顔画像抽出手段と、前記複数の顔画像のうち、いずれか１つの顔画像を基準顔画像として選択する選択手段と、前記基準顔画像と、前記複数の顔画像との類似度を、前記複数の顔画像毎に求めて照合する照合手段と、前記照合手段の照合結果のうち、複数の所定の類似度となる顔画像を、前記基準顔画像の人物の顔画像を識別する顔識別辞書に登録する辞書登録手段とを含む。

前記顔画像の特徴量を抽出する特徴量抽出手段をさらに含ませるようにすることができ、前記照合手段には、前記基準顔画像と、前記複数の顔画像との前記特徴量に基づいた類似度を、前記複数の顔画像毎に求めて照合させるようにすることができ、前記辞書登録手段には、前記照合手段の照合結果のうち、複数の所定の類似度となる顔画像、および、前記顔画像の特徴量を、前記基準顔画像の人物の顔画像を識別する顔識別辞書に登録させるようにすることができる。

前記顔画像抽出手段により前記画像より抽出された複数の顔画像のいずれかが、前記顔識別辞書に登録されている人物と一致している場合、前記選択手段には、前記複数の顔画像、および、前記顔識別辞書に登録する際に用いた顔画像のうち、いずれか１つの顔画像を基準顔画像として選択させるようにすることができ、前記辞書登録手段には、前記照合手段の照合結果のうち、複数の所定の類似度となる顔画像で、前記顔識別辞書に登録されている前記基準顔画像の人物の顔画像を更新して登録させるようにすることができる。

前記顔画像抽出手段により前記画像より抽出された複数の顔画像のいずれも、前記顔識別辞書に登録されている人物と一致していない場合、前記選択手段には、前記複数の顔画像のうち、いずれか１つの顔画像を基準顔画像として選択させるようにすることができる。

本発明の一側面の情報処理方法は、画像を撮像する撮像ステップと、前記撮像ステップの処理により撮像された画像より、複数の顔画像を抽出する顔画像抽出ステップと、前記複数の顔画像のうち、いずれか１つの顔画像を基準顔画像として選択する選択ステップと、前記基準顔画像と、前記複数の顔画像との類似度を、前記複数の顔画像毎に求めて照合する照合ステップと、前記照合ステップの処理での照合結果のうち、複数の所定の類似度となる顔画像を、前記基準顔画像の人物の顔画像を識別する顔識別辞書に登録する辞書登録ステップとを含む。

本発明の一側面のプログラムは、画像を撮像する撮像ステップと、前記撮像ステップの処理により撮像された画像より、複数の顔画像を抽出する顔画像抽出ステップと、前記複数の顔画像のうち、いずれか１つの顔画像を基準顔画像として選択する選択ステップと、前記基準顔画像と、前記複数の顔画像との類似度を、前記複数の顔画像毎に求めて照合する照合ステップと、前記照合ステップの処理での照合結果のうち、複数の所定の類似度となる顔画像を、前記基準顔画像の人物の顔画像を識別する顔識別辞書に登録する辞書登録ステップとを含む処理をコンピュータに実行させる。

本発明の一側面の情報処理装置および方法、並びにプログラムにおいては、画像が撮像され、撮像された画像より、複数の顔画像が抽出され、前記複数の顔画像のうち、いずれか１つの顔画像が基準顔画像として選択され、前記基準顔画像と、前記複数の顔画像との類似度が、前記複数の顔画像毎に求められて照合され、照合結果のうち、複数の所定の類似度となる顔画像が、前記基準顔画像の人物の顔画像を識別する顔識別辞書に登録される。

本発明の一側面の情報処理装置における、画像を撮像する撮像手段とは、撮像部であり、前記撮像手段により撮像された画像より、複数の顔画像を抽出する顔画像抽出手段とは、顔検出部であり、前記複数の顔画像のうち、いずれか１つの顔画像を基準顔画像として選択する選択手段とは顔画像仮選択部であり、前記基準顔画像と、前記複数の顔画像との類似度を、前記複数の顔画像毎に求めて照合する照合手段とは、照合部であり、前記照合手段の照合結果のうち、複数の所定の類似度となる顔画像を、前記基準顔画像の人物の顔画像を識別する顔識別辞書に登録する辞書登録手段とは、顔識別辞書DB更新部である。

すなわち、前記複数の顔画像のうち、いずれか１つの顔画像を基準顔画像として選択して、前記基準顔画像と、前記複数の顔画像との類似度を、前記複数の顔画像毎に求めて照合し、照合結果のうち、複数の所定の類似度となる顔画像を、前記基準顔画像の人物の顔画像を識別する顔識別辞書に登録するようにしたので、１台のカメラにて取得した顔画像で登録及び照合することができ、従来技術の様に複数のカメラを用い必要がなくなるので、装置コストを低減することが可能となる。また、撮影されている顔の向きにより顔画像を登録せず、単に所定の類似度の顔画像が顔識別辞書として登録されることになるので、テンプレートパターンマッチングの様に撮像者の顔向きに依っては正面顔を右顔パターンとして登録してしまう事による照合漏れを防止させることが可能となる。さらに、複数の顔向き情報を同一人物の情報として辞書登録及び照合させるようにすることになるため、照合精度を向上させることが可能となる。

本発明によれば、顔画像による識別処理に用いられる装置コストを低減すると共に、顔画像による識別率を向上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、本発明の一側面の情報処理装置は、画像を撮像する撮像手段（例えば、図１の撮像部１１）と、前記撮像手段により撮像された画像より、複数の顔画像を抽出する顔画像抽出手段（例えば、図１の顔検出部１２）と、前記複数の顔画像のうち、いずれか１つの顔画像を基準顔画像として選択する選択手段（例えば、図１の更新用基準顔画像選択部１９）と、前記基準顔画像と、前記複数の顔画像との類似度を、前記複数の顔画像毎に求めて照合する照合手段（例えば、図１の照合部２４）と、前記照合手段の照合結果のうち、複数の所定の類似度となる顔画像を、前記基準顔画像の人物の顔画像を識別する顔識別辞書（例えば、図１の顔識別辞書DB格納部１６）に登録する辞書登録手段（例えば、図１の顔識別辞書DB更新部２７）とを含む。

前記顔画像の特徴量を抽出する特徴量抽出手段（例えば、図１の特徴量抽出部１４，２０，２３）をさらに含ませるようにすることができ、前記照合手段（例えば、図１の照合部２４）には、前記基準顔画像と、前記複数の顔画像との前記特徴量に基づいた類似度を、前記複数の顔画像毎に求めて照合させるようにすることができ、前記辞書登録手段（例えば、図１の顔識別辞書DB更新部２７）には、前記照合手段の照合結果のうち、複数の所定の類似度となる顔画像、および、前記顔画像の特徴量を、前記基準顔画像の人物の顔画像を識別する顔識別辞書に登録させるようにすることができる。

前記顔画像抽出手段（例えば、図１の顔検出部１２）により前記画像より抽出された複数の顔画像のいずれかが、前記顔識別辞書に登録されている人物と一致している場合、前記選択手段（例えば、図１の更新用基準顔画像選択部１９）には、前記複数の顔画像、および、前記顔識別辞書に登録する際に用いた顔画像のうち、いずれか１つの顔画像を基準顔画像として選択させるようにすることができ、前記辞書登録手段（例えば、図１の顔識別辞書DB更新部２７）には、前記照合手段の照合結果のうち、複数の所定の類似度となる顔画像で、前記顔識別辞書（例えば、図１の顔識別辞書DB格納部１６）に登録されている前記基準顔画像の人物の顔画像を更新して登録させるようにすることができる。

前記顔画像抽出手段により前記画像より抽出された複数の顔画像のいずれも、前記顔識別辞書に登録されている人物と一致していない場合、前記選択手段（例えば、図６の顔画像仮選択部４３）には、前記複数の顔画像のうち、いずれか１つの顔画像を基準顔画像として選択させるようにすることができる。

本発明の一側面の情報処理方法は、画像を撮像する撮像ステップ（例えば、図２のフローチャートにおけるステップＳ１の処理）と、前記撮像ステップの処理により撮像された画像より、複数の顔画像を抽出する顔画像抽出ステップ（例えば、図２のフローチャートにおけるステップＳ２の処理）と、前記複数の顔画像のうち、いずれか１つの顔画像を基準顔画像として選択する選択ステップ（例えば、図２のフローチャートにおけるステップＳ１６の処理）と、前記基準顔画像と、前記複数の顔画像との類似度を、前記複数の顔画像毎に求めて照合する照合ステップ（例えば、図２のフローチャートにおけるステップＳ２２の処理）と、前記照合ステップの処理での照合結果のうち、複数の所定の類似度となる顔画像を、前記基準顔画像の人物の顔画像を識別する顔識別辞書に登録する辞書登録ステップ（例えば、図２のフローチャートにおけるステップＳ２４の処理）とを含む。

図１は、本発明に係る遊技施設などに設置される監視装置の顔識別辞書を更新する更新装置の一実施の形態の構成を示している。

撮像部１１は、遊技施設の入場口など遊技施設に入場する人物を確実に撮像できる位置に設置される。また、撮像部１１は、CCD（Charge Coupled Device）やCMOS（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）などの撮像素子を用いたカメラであり、入場口近傍付近を撮像し、撮像した画像を顔検出部１２に供給する。

顔検出部１２は、撮像部１１より供給されてくる画像のうち、顔画像を検出する処理を実行し、顔画像が検出できたとき、検出結果である顔画像を、顔画像群テーブル格納部１３に供給する。より詳細には、顔検出部１２は、撮像部１１より供給されてくる画像から、目、鼻、口、耳といった顔を構成する部位の配色領域の配置を検出することで顔画像を検出する。また、顔検出部１２は、画像より、一度顔画像が検出されると、撮像部１１より供給されてきた画像内に存在する限り、または、所定時間内に限り、検出した顔画像を画像内で追跡して連続的に複数の顔画像（静止画）として抽出して、顔画像群テーブル格納部１３に供給し続ける。また、顔検出部１２は、顔画像が検出できたとき、顔画像が検出できたことを特徴量抽出部１４に通知する。尚、以降においては、顔検出部１２が検出した顔画像を、検出者の顔画像と称するものとする。

顔画像群テーブル格納部１３は、顔検出部１２より供給されてくる顔画像を顔画像群テーブルとして格納する。すなわち、上述したように、顔検出部１２は、同一人物の顔画像を連続的に供給してくるので、各人物ごとに連続して供給されてくる顔画像を顔画像群としてテーブル化して格納する。また、顔画像群テーブル格納部１３は、必要に応じて特徴量抽出部１４、および更新用顔画像群テーブル生成部１７に格納した顔画像群を供給する。

特徴量抽出部１４は、顔画像群テーブル格納部１３に格納された顔画像の１つ１つについて顔画像の識別に必要な特徴量を抽出して顔識別部１５に供給する。より詳細には、特徴量抽出部１４は、目と鼻との距離、左右の目の距離、鼻と口の距離、顔の輪郭、目と鼻との距離と、左右の目の距離との比率などの顔画像を特徴付ける特徴量を抽出して顔識別部１５に供給する。

顔識別部１５は、特徴量抽出部１４より供給されてくる顔画像ごとの特徴量と、顔識別辞書DB格納部１６に予め格納されている検索者の顔画像の個々の顔画像の特徴量とから類似度を求め、類似度が高い場合、検索者の顔画像と一致する検出者の顔画像が検出されたものとみなし、検索者が検出されたことを更新用顔画像群テーブル生成部１７に通知する。尚、検索者の顔画像とは、検索しようとする人物の顔画像であり、顔識別辞書DB格納部１６に特徴量の情報と共に予め格納されている。

更新用顔画像群テーブル生成部１７は、顔識別部１５より検索者の顔画像が検出されたことを示す通知を受けると、検出された顔画像に対応する顔画像群テーブル格納部１３に格納された顔画像群と、検出された顔画像に対応する顔識別辞書DB格納部１６に格納された顔画像群とを読み出して、これらを併せて更新用顔画像群テーブルを生成し、更新用顔画像群テーブル格納部１８に格納させると共に、更新用顔画像群テーブルを更新用顔画像群テーブル格納部１８に格納した旨を更新用基準顔画像選択部１９に通知する。

更新用基準顔画像選択部１９は、更新用顔画像群テーブル格納部１８内に格納されている顔画像群のうち、いずれか１つの顔画像を更新用の基準顔画像（以降、更新用基準顔画像と称する）として無作為に選択し、特徴量抽出部２０に供給する。特徴量抽出部２０は、基本的に特徴量抽出部１４と同一のものであって、更新用基準顔画像より人物を識別するのに必要な特徴量を抽出して、更新用基準顔画像と共に顔画像仮辞書登録部２１に供給する。この際、特徴量抽出部２０は、更新用顔基準画像が横顔であるとか、ボケているなどして特徴量が抽出できないとき、その旨を顔画像選択部１９に通知し、新たな更新用基準顔画像を選択するように要求する。更新用基準顔画像選択部１９は、このような要求があった場合、再度、更新用顔画像群テーブル格納部１８の更新用顔画像群テーブルより、前回選択した顔画像と異なる更新用基準顔画像を選択する。

顔画像仮辞書登録部２１は、特徴量抽出部２０より供給されてくる更新用基準顔画像と、その特徴量の情報を顔識別仮辞書格納部２２に格納させると共に、顔識別仮辞書格納部２２に新たな更新用基準顔画像とその特徴量を格納したことを特徴量抽出部２３に通知する。

特徴量抽出部２３は、更新用顔画像群テーブル格納部１８より順次顔画像を抽出して特徴量を抽出し、顔画像と共に照合部２４に供給する。照合部２４は、特徴量抽出部２３より供給されてくる更新用顔画像群テーブル格納部１８に格納されている顔画像の１つ１つについて、その特徴量と、顔識別仮辞書格納部２２に格納されている更新用基準顔画像の特徴量とを照合し、顔画像毎に類似度を求めて照合結果として、照合結果テーブル格納部２５に格納する。照合部２４は、更新用顔画像群テーブル格納部１８に格納されている全ての顔画像について照合が完了すると、その旨を顔識別辞書DB更新情報生成部２６に通知する。

顔識別辞書DB更新情報生成部２６は、照合結果テーブル格納部２５に格納されている照合結果に基づいて、更新用基準顔画像との類似度が最大値、最小値、および中間値（例えば、平均値に最も近い値、または、ヒストグラムの中央値にあたる値）となる顔画像をそれぞれ抽出して、顔識別辞書DBの更新情報を生成し、顔識別辞書DB更新部２７に供給する。尚、類似度の最大値は、当然のことながら更新用基準顔画像自身となる。

顔識別辞書DB更新部２７は、顔識別辞書DB更新情報生成部２６より供給されてくる、更新用基準顔画像との類似度が最大値、最小値、および中間値となる3個の顔画像と、その特徴量の情報を、検索者の識別用の顔画像および特徴量として顔識別辞書DB格納部１６に更新して格納させる。

すなわち、顔識別辞書DB格納部１６には、検索者一人について3枚の顔画像と、それぞれの特徴量が登録されることになる。ここで、上述した更新用基準顔画像は、更新用顔画像群テーブル格納部１８から無作為に選択された顔画像であるため、顔画像が正面から撮像されたものであるかもしれないし、右方向、または、左方向から撮像されたものであるかもしれないものである。

しかしながら、更新用顔画像群テーブル格納部１８には、少なくとも検索者の顔画像が撮像部１１で撮像されている範囲内で追跡されながら連続的に撮像されている顔画像の顔画像群からなるテーブルである。従って、その中から更新用基準顔画像に対して、類似度が最大値、最小値、および中間値の顔画像を選択すれば、更新用基準顔画像が検索者の右方向から撮像されたものであったとすれば、左方向に向いたときの顔画像が最小値であって、正面方向から撮像された顔画像が中間値であったり、更新用基準顔画像が検索者の正面方向から撮像されたものであったとすれば、左方向、または、右方向に向いたときの顔画像が中間値であって、後を向いたときに撮像された顔画像が最小値であったりする可能性が高くなる。

結果として、１つの撮像部１１で1人の検索者に対して、複数方向の顔画像を辞書登録できる可能性を高めることが可能となる。しかも、撮像部１１に対して検索者がどのような位置関係にあるか否かを意識することなく撮像された複数の顔画像から選択することになるので、1人の検索者に対して容易に複数方向の顔画像を辞書登録することが可能となる。

次に、図２のフローチャートを参照して、顔画像群テーブル格納部１３に格納される顔画像群テーブル生成処理について説明する。

ステップＳ１において、撮像部１１は、遊技施設の入場口付近などを撮像し、撮像した画像を顔検出部１２に供給する。ステップＳ２において、顔検出部１２は、撮像部１１より供給されてきた画像より顔画像を検出する処理を実行する。

ステップＳ３において、顔検出部１２は、顔画像が検出されたか否かを判定し、顔画像が検出できない場合、その処理は、ステップＳ１に戻る。すなわち、顔画像が検出されるまで、ステップＳ１乃至Ｓ３の処理が繰り返される、例えば、ステップＳ３において、顔画像が検出されたと判定された場合、その処理は、ステップＳ４に進む。

ステップＳ４において、顔検出部１２は、撮像部１１より供給されてくる画像内において、検出された顔画像を追跡しながら連続的に顔画像を抽出して顔画像群テーブル格納部１３に顔画像群テーブルとして格納していく。このとき、顔検出部１２は、顔画像が検出できている状態のとき、その旨を特徴量抽出部１４に通知する。

すなわち、顔検出部１２は、例えば、図３で示されるように、顔画像群テーブルを生成する。図３においては、図中の左側の欄に顔画像シーケンス番号（Ｓｅｑ．Ｎｏ．）が記録され、右側の欄に顔画像シーケンス番号に対応する顔画像が記録されている。図３においては、顔画像シーケンス番号として「０５０８２７１３１２０１００」乃至「０５０８２７１３１２０１０５」と記録されており、２００５年８月２７日１３時１２分の「０１００」番から「０１０５」番に検出された顔画像が右側の欄に格納されている。図３の右側の欄で示されるように、顔画像は、画像内を追跡しながら連続的に撮像されたものであるので、必ずしも同一の顔画像が存在しないものとなる。また、この顔画像群テーブルは、１人分の一連の顔画像（連続して撮像できる一連の顔画像）について１テーブル設定されるものであって、例えば、複数の人物が同一画像内に存在する場合、複数の人物一人一人について顔画像群テーブルが生成されることになる。また、同一人物であっても、連続して撮像できず、別のタイミングで撮像されるような場合、別のテーブルとして生成されることになる。

ステップＳ５において、顔検出部１２は、追跡中の顔画像が、撮像部１１より供給されてくる画像に存在する状態が続いているか否かを判定する。例えば、ステップＳ５において、追跡中の顔画像が存在すると判定された場合、処理は、ステップＳ４に戻る。すなわち、追跡中の顔画像が撮像部１１より供給されてくる画像中に含まれている限り、顔画像を抽出して、顔画像群テーブル格納部１３に格納し続ける。

ステップＳ５において、追跡中の顔画像が存在しないと判定された場合、その処理は、ステップＳ１に戻り、それ以降の処理が繰り返される。すなわち、追跡中の顔画像が画像内に存在しない状態になった時点で、顔検出部１２は、顔画像が抽出できなくなるので、顔画像が撮像できる状態となるまで、ステップＳ１，Ｓ２の処理が繰り返されることになる。

以上のように、顔画像群テーブル生成処理により、撮像部１１により撮像できる領域で顔画像が検出できる場合、すなわち、例えば、遊技施設の入場口に人物が現れた場合、順次顔画像が抽出されて図３で示されるような、顔画像群テーブルとして顔画像群テーブル格納部１３に格納される。

次に、図４のフローチャートを参照して、顔識別辞書更新処理について説明する。

ステップＳ１１において、特徴量抽出部１４は、顔画像群テーブル格納部１３に新たな顔画像群が格納されたか否かを判定し、新たな顔画像群が格納されるまで、ステップＳ１１の処理を繰り返す。ステップＳ１１において、例えば、図２のフローチャートにおけるステップＳ４の処理により新たな顔画像群が顔画像群テーブル格納部１３に格納され、顔検出部１２よりその旨の通知があった場合、処理は、ステップＳ１２に進む。

ステップＳ１２において、特徴量抽出部１４は、顔画像群テーブル格納部１３に格納されている顔画像群から順次顔画像を読み出し、顔画像で検索者を識別可能な特徴量を抽出し、顔画像と共に顔識別部１５に供給する。

ステップＳ１３において、顔識別部１５は、顔識別辞書DB格納部１６にアクセスし、顔識別辞書DB格納部１６に格納された顔識別辞書に登録されている検索者の顔画像の特徴量を読み出して、特徴量抽出部１４より供給されてくる顔画像ごとの特徴量を比較し照合する。より詳細には、顔識別部１５は、例えば、検索者の顔画像の特徴量V１と、検出された顔画像の特徴量V２との差分絶対値（＝｜V２−V１｜）を求め、検索者の特徴量から減算した値（＝V１−｜V２−V１｜）の検索者の特徴量に対する割合を1000倍した値（＝１０００×（（V１−｜V２−V１｜）／V１）の平均値を類似度Ｓとして、所定の閾値とを比較することで、検索者の顔画像と検出者の顔画像とを照合する。

ステップＳ１４において、顔識別部１５は、検出者の顔画像が顔識別辞書DB格納部１６に格納された顔識別辞書DBに登録された検索者の顔画像であるか否かを判定する。より詳細には、顔識別部１５は、顔画像群テーブル格納部１３に格納された顔画像群テーブルに含まれる検出者の複数の顔画像のうちのいずれかと、検索者の顔画像との類似度Ｓが所定の閾値以上であるか否かに基づいて、検出された顔画像が検索者の顔画像であるか否かを判定する。

ステップＳ１４において、例えば、いずれの顔画像も検索者の顔画像では無い場合、その処理は、ステップＳ１１に戻る。

一方、ステップＳ１４において、例えば、いずれか１つでも検索者の顔画像であると判定された場合、検出者の顔識別部１５は、顔画像が顔識別辞書DB格納部１６に格納された顔識別辞書DBに登録された検索者の顔画像であると判定し、その処理は、ステップＳ１５に進む。

ステップＳ１５において、顔識別部１５は、更新用顔画像群テーブル生成部１７に対して、更新用顔画像群テーブルを生成するように指示する。更新用顔画像群テーブル生成部１７は、この指示に基づいて、顔画像群テーブル格納部１３に格納されている顔画像群と、顔識別辞書DB格納部１６に格納されている顔画像のうち検出者の顔画像であると判定された検索者の顔画像とを読み出して、これらを１つにまとめた更新用顔画像群テーブルを生成し、更新用顔画像群テーブル格納部１８に格納すると共に、その旨を顔画像選択部１９に通知する。

ステップＳ１６において、更新用基準顔画像選択部１９は、更新用顔画像群テーブル格納部１８内に格納されている顔画像群のうち、いずれか１つの顔画像を更新用基準顔画像として無作為に選択し、特徴量抽出部２０に供給する。

ステップＳ１７において、特徴量抽出部２０は、更新用基準顔画像選択部１９より供給されてきた更新用基準顔画像より所定の特徴量を順次抽出し、所定の特徴量の全てが抽出可能であったか否かを判定する。すなわち、更新用基準顔画像は、更新用顔画像群テーブルから無作為に選択されることになるため、撮像状態が必ずしも良くない画像や、所定の特徴量を抽出できない可能性がある。このため、確実に特徴量が抽出できるか否かが判定される。

ステップＳ１７において、例えば、特徴量が抽出できないと判定された場合、特徴量抽出部２０は、その旨を顔画像選択部１９に通知し、新たな更新用基準顔画像を選択するように要求する。従って、処理は、ステップＳ１７に戻り、更新用基準顔画像選択部１９が、再度、更新用顔画像群テーブル格納部１８の更新用顔画像群テーブルより、前回選択した顔画像と異なる更新用基準顔画像を選択して、特徴量抽出部２０に供給する。結果として、特徴量が適正に抽出できる更新用基準顔画像が選択されるまで、ステップＳ１６，Ｓ１７の処理が繰り返される。

ステップＳ１７において、特徴量が抽出できると判定された場合、ステップＳ１８において、特徴量抽出部２０は、更新用基準顔画像の特徴量を抽出し、抽出した特徴量と更新用基準顔画像とを顔識別仮辞書登録部２１に供給する。

ステップＳ１９において、顔識別仮辞書登録部２１は、特徴量抽出部２０より供給されてきた更新用基準顔画像、および、その特徴量を顔識別仮辞書に登録して、顔識別仮辞書格納部２２に格納させると共に、顔識別仮辞書に更新用基準顔画像と、その特徴量が登録されたことを特徴量抽出部２３に通知する。

ステップＳ２０において、特徴量抽出部２３は、顔識別仮辞書登録部２１からの通知に基づいて、更新用顔画像群テーブル格納部１８に格納されている更新用顔画像群テーブルに登録された更新用顔画像のうち、未処理の顔画像があるか否かを判定する。ここでいう未処理の顔画像とは、後述するステップＳ２１，Ｓ２２の処理がなされていない顔画像のことを示す。ステップＳ２０において、未処理の顔画像があると判定された場合、その処理は、ステップＳ２１に進む。

ステップＳ２１において、特徴量抽出部２３は、未処理の顔画像を更新用顔画像群テーブル格納部１８より１つ読み出し、特徴量を抽出し、抽出した特徴量と共に顔画像を照合部２４に供給する。

ステップＳ２２において、照合部２４は、特徴量抽出部２３より供給されてくる、更新用顔画像の特徴量と、顔識別仮辞書格納部２２に格納されている顔識別仮辞書に登録されている更新用基準顔画像の特徴量とを照合して、照合結果に基づいて、照合結果テーブルを生成し、照合結果テーブル格納部２５に格納する。

より詳細には、照合部２４は、顔識別辞書DB格納部１６にアクセスし、顔識別仮辞書格納部２２に格納されている更新用基準顔画像の特徴量を読み出して、特徴量抽出部２３より供給されてくる特徴量と比較し、例えば、上述した顔識別部１５と同様に、更新用基準顔画像の特徴量V１１と、更新用顔画像群テーブルより読み出された顔画像の特徴量V１２との差分絶対値（＝｜V１２−V１１｜）を求め、更新用基準顔画像の特徴量から減算した値（＝V１１−｜V１２−V１１｜）の更新用基準顔画像の特徴量Ｖ１１に対する割合を1000倍した値（＝１０００×（（V１１−｜V１２−V１１｜）／V１１）の平均値を類似度ＳＳとして求め、更新用顔画像群の各顔画像、および、特徴量と共に対応付けて、図５で示されるような照合結果テーブルとして照合結果テーブル格納部２５に格納し、その処理は、ステップＳ２０に戻る。

すなわち、更新用顔画像群テーブルに格納されている全ての顔画像について、照合結果が求められ、照合結果テーブル格納部２５に照合結果テーブルとして格納されるまで、ステップＳ２０乃至Ｓ２２の処理が繰り返される。

ここで、図５の照合結果テーブルは、左から顔画像シーケンス番号、顔画像、類似度、特徴量、および備考欄が設けられている。シーケンス番号は、顔画像群テーブルにおける顔画像シーケンス番号と同一の番号であり、また、顔画像についても顔画像群テーブルと同様のものである。類似度ＳＳは、上述したように特徴量から算出され、図５においては、いずれも、上から１０００，８３０，２１０，１５５，３４０，４１５と記録されており、それぞれ顔画像シーケンス番号が「０５０８２７１３１２０１００」の顔画像の類似度が「１０００」であり、顔画像シーケンス番号が「０５０８２７１３１２０１０１」の顔画像の類似度が「８３０」であり、顔画像シーケンス番号が「０５０８２７１３１２０１０２」の顔画像の類似度が「２１０」であり、顔画像シーケンス番号が「０５０８２７１３１２０１０３」の顔画像の類似度が「１５５」であり、顔画像シーケンス番号が「０５０８２７１３１２０１０４」の顔画像の類似度が「３４０」であり、顔画像シーケンス番号が「０５０８２７１３１２０１０５」の顔画像の類似度が「４１５」であることが示されている。

尚、顔画像シーケンス番号「０５０８２７１３１２０１００」の顔画像の類似度が「１０００」となっているのは、備考欄に記述されているように顔識別仮辞書に登録された、更新用基準顔画像のデータであるため、当然のことながら最大値である「１０００」となる。また、図５においては、説明の都合上、特徴量と類似度が同一となっている。

ステップＳ２０において、更新用顔画像群テーブルに未処理の顔画像が存在しないと判定された場合、ステップＳ２３において、特徴量抽出部２３は、その旨を照合部２４に通知する。この通知に応じて、照合部２４は、顔識別辞書DB更新情報生成部２６に同様に、その旨を通知する。顔識別辞書DB更新情報生成部２６は、この通知に基づいて、照合結果テーブル格納部２５に格納されている照合結果に基づいて、更新用基準顔画像との類似度の最大値、最小値、および中間値となる顔画像を抽出して、顔識別辞書DBの更新情報を生成する。

すなわち、例えば、図５の場合、類似度の最大値は、「１０００」であり、最小値は、「１５５」である。さらに、類似度の中間値が、例えば、中央値または平均値に近い値であるとすれば、中間値は、「４１５」である。従って、顔識別辞書DB更新情報生成部２６は、類似度が「１０００」、「４１５」、および「１５５」となる顔画像シーケンス番号「０５０８２７１３１２０１００」の顔画像、「０５０８２７１３１２０１０３」の顔画像、および、「０５０８２７１３１２０１０５」の顔画像を顔識別辞書DBの顔画像の更新情報として選択し、それぞれの特徴量の情報と共に顔識別辞書DB更新部２７に供給する。

ステップＳ２４において、顔識別辞書DB更新部２７は、顔識別辞書DB格納部１６に格納されている検索者の顔画像を、顔識別辞書DB更新情報生成部２６より供給された３個の更新用顔画像と、それぞれの特徴量で更新し、その処理は、ステップＳ１１に戻り、それ以降の処理が繰り返される。

以上の処理により、１つのカメラで撮像した１つの画像内で顔画像が検出され、検出者の中に、検索者が存在した場合、画像内に存在する検出者を追跡して連続的に撮像し、連続的に供給されてくる顔画像と、検索者の顔画像との類似度を求めて、無作為に選択した更新用基準顔画像に対して異なる類似度の複数の検出者の顔画像を抽出して、検索者の顔識別辞書DBを更新するようにしたので、予め顔識別辞書DBに登録された検索者の顔画像を含めた、最新の検索者の顔画像を用いて顔識別辞書を常に最新のものに更新することが可能となる。また、無作為に選択した更新用基準顔画像に対して異なる類似度の複数の検出者の顔画像を抽出するようにしたので、結果的に、複数のアングルで撮像された顔画像が顔認識辞書に登録されることになるので、高い精度で検索者を検出することが可能となる。さらに、１つのカメラのみで、複数のアングルで撮像された顔画像を用いた顔認識処理を実現できるようになるので、装置を小型にすることができ、さらに装置コストを低減させることが可能となる。さらに、カメラに対して被写体となる顔の向きなどを意識することなく顔識別辞書を更新させることができるので、撮像にかかる手間を低減させることができると共に、高速で顔識別辞書を更新することが可能となる。また、テンプレートパターンマッチングの様に撮像者の顔向きに依っては正面顔を右顔パターンとして登録してしまう事による照合漏れを防止することが可能となる。

尚、以上においては、顔識別部１５が特徴量に基づいて、顔識別辞書DB格納部１６に格納されている検索者が、検出者の中に存在するか否かを照合し、照合結果に基づいて、検索者が存在した場合に更新用顔画像群テーブル生成部１７に対して更新用顔画像群テーブルを生成するように指示するのみであったが、併せて検索者が検索できたことを、例えば、図示せぬディスプレイなどの画像や、スピーカなどにより発報するようにしてもよく、このようにすることで、検索者が、例えば、犯罪者などであったとすれば、いわゆる警報装置としても機能させることが可能となる。

以上においては、既存の顔認識辞書を更新させる例について説明してきたが、新たに検索者ではない顔画像が検出される度に、検出者の顔画像を顔識別辞書DB格納部１６に登録するようにしていくことで、顔識別辞書を更新させるようにしても良い。

図６は、新たに検索者ではない顔画像が検出される度に、検出者の顔画像を登録するようにしていくことで、顔識別辞書を更新させるようにした顔識別辞書を更新する更新装置の一実施の形態の構成を示している。尚、図１の更新装置と同一の構成については、同一の符号を付しており、その説明は、適宜省略するものとする。

図６の更新装置において、図１の更新装置と異なるのは、顔識別部１５、顔識別辞書DB格納部１６、更新用基準顔画像選択部１９、特徴量抽出部２３、および照合部２４に代えて、顔識別部４１、顔識別辞書DB格納部４２、更新用基準顔画像選択部４３、特徴量抽出部４４、および照合部４５を設け、更新用顔画像群テーブル生成部１７、および更新用顔画像群テーブル格納部１８を削除した点である。

顔識別部４１および顔識別辞書DB４２は、基本的に顔識別部１５および顔識別辞書DB格納部１６と同様の機能を備えている。しかしながら、顔識別辞書DB格納部４２は、顔識別辞書DB格納部１６に格納されていた顔識別辞書DBのように、特定の検索者の顔画像と、その特徴量が登録されるのではなく、これまでに遊技施設で検出された全ての検出者の顔画像と、その特徴量が登録される。

そこで、顔識別部４１は、顔識別辞書DB格納部４２に格納された顔識別辞書DBに登録されている検索者が検出されなかった場合、すなわち、未登録の検出者の顔画像が検出された場合、更新用基準顔画像選択部４３に対して、顔画像群テーブル格納部１３に格納された顔画像群テーブルに登録されている顔画像群の中から更新用基準顔画像を選択するように指示する。

更新用基準顔画像選択部４３は、基本的には、更新用基準顔画像選択部１９と同様の機能を備えるが、更新用顔画像群テーブル格納部１８からではなく、顔画像群テーブル格納部１３に格納されている顔画像群テーブルより更新用基準顔画像を選択する。これは、顔識別辞書DB４２の更新は、基本的に登録されていない顔画像が新たに検出された場合、その検出者の顔画像を新たに追加することであり、予め登録された顔画像の情報を更新することではないからである。また、同様の理由から、更新用基準顔画像は、顔識別辞書DB格納部１６に格納された顔識別辞書DBに登録されている顔画像を候補としないことになるので、顔画像群テーブルに格納されている顔画像群から選択されることになり、結果として、更新用顔画像群テーブル生成部１７および更新用顔画像群テーブル格納部１８は不要となる。

特徴量抽出部４４は、基本的に特徴量抽出部２３と同様の機能を備えるものであるが、顔画像群テーブル格納部１３に格納されている顔画像群テーブルの各顔画像より特徴量を抽出して照合部４５に供給する。

照合部４５は、基本的には照合部２４と同様の機能を備えるものであるが、顔識別仮辞書格納部２２に格納されている更新用基準顔画像の特徴量と、顔画像群テーブル格納部１３に格納されている顔画像群テーブルの各顔画像の特徴量とを照合する。

次に、図７のフローチャートを参照して、顔識別辞書更新処理について説明する。尚、顔画像群テーブル生成処理については、図２の処理と同様であるため、その説明は省略し、顔画像群テーブル生成処理は実行されているものとして説明を進めるものとする。さらに、図７のフローチャートにおけるステップＳ４１乃至Ｓ４３，Ｓ４６乃至Ｓ４８、および、Ｓ５２，Ｓ５３の処理は、図４のフローチャートにおけるステップＳ１１乃至Ｓ１３，Ｓ１７乃至Ｓ１９、およびＳ２３，Ｓ２４の処理と同様であるので、その説明は省略するものとする。

すなわち、ステップＳ４１において、顔画像群テーブルに新たな顔画像群が格納され、ステップＳ４２において、顔画像群テーブルの検索者の各顔画像について特徴量が抽出され、ステップＳ４３において、顔識別部４１により、検索者の顔画像の特徴量と、顔識別辞書DBに格納されている検索者の顔画像の特徴量とが照合されると、処理は、ステップＳ４４に進む。

ステップＳ４４において、顔識別部４１は、検出者の顔画像が顔識別辞書DB格納部４２に格納された顔識別辞書DBに登録された検索者の顔画像であるか否かを判定する。より詳細には、顔識別部１５は、顔画像群テーブル格納部１３に格納された顔画像群テーブルに含まれる検出者の複数の顔画像のうちのいずれかが検索者の顔画像であるか否かを判定する。

ステップＳ４４において、例えば、いずれか１つでも検索者の顔画像である場合、その処理は、ステップＳ４１に戻る。

一方、ステップＳ４４において、例えば、いずれも検索者の顔画像ではないと判定された場合、顔識別部４１は、顔画像が顔識別辞書DB格納部１６に格納された顔識別辞書DBに登録された検索者の顔画像ではないと判定し、その処理は、ステップＳ４５に進む。

ステップＳ４５において、顔識別部４１は、更新用顔画像選択部４３に対して、更新用顔画像を選択するように指示する。この指示に基づいて、更新用基準顔画像選択部１９は、顔画像群テーブル格納部１３に格納されている顔画像群のうち、いずれか１つの顔画像を更新用基準顔画像として無作為に選択し、特徴量抽出部２０に供給する。

ステップＳ４６において、選択された更新用基準顔画像の特徴量が抽出可能か否かが判定され、可能ではないと判定された場合、処理は、ステップＳ４５に戻り、可能であると判定された場合、ステップＳ４７において、特徴量が抽出される。さらに、ステップＳ４８において、抽出された特徴量と、更新用基準顔画像とが顔識別仮辞書に登録される。

ステップＳ４９において、特徴量抽出部４４は、顔画像群テーブル格納部１３に格納されている顔画像群テーブルに登録された顔画像のうち、未処理の顔画像があるか否かを判定する。ここでいう未処理の顔画像とは、後述するステップＳ５０，Ｓ５１の処理がなされていない顔画像のことを示す。ステップＳ４９において、未処理の顔画像があると判定された場合、その処理は、ステップＳ５０に進む。

ステップＳ５０において、特徴量抽出部４４は、未処理の顔画像を顔画像群テーブル格納部１３より１つ特徴量を抽出し、抽出した特徴量と共に顔画像を照合部４５に供給する。

ステップＳ５１において、照合部４５は、特徴量抽出部４４より供給されてくる、更新用顔画像の特徴量と、顔識別仮辞書格納部２２に格納されている顔識別仮辞書に登録されている更新用基準顔画像の特徴量とを照合して、照合結果に基づいて、照合結果テーブルを生成し、照合結果テーブル格納部２５に格納する。

そして、顔画像群テーブルに格納されている全ての顔画像について、照合結果が求められ、照合結果テーブル格納部２５に照合結果テーブルとして格納されるまで、ステップＳ４９乃至Ｓ５１の処理が繰り返される。

ステップＳ４９において、顔画像群テーブルに未処理の顔画像が存在しないと判定された場合、ステップＳ５２において、顔識別辞書DB更新情報生成部２６は、照合結果テーブル格納部２５に格納されている照合結果に基づいて、更新用基準顔画像との類似度の最大値、最小値、および中間値となる顔画像を抽出して、顔識別辞書DBの更新情報を生成する。

ステップＳ５３において、顔識別辞書DB更新部２７は、顔識別辞書DB格納部１６に格納されている検索者の顔画像として、顔識別辞書DB更新情報生成部２６より供給された３個の更新用顔画像を追加して更新し、その処理は、ステップＳ４１に戻り、それ以降の処理が繰り返される。

以上の処理により顔認識辞書DB４２には、遊技施設に入場した人物の顔画像が順次蓄積されていくことになる。この顔認識辞書４２を用いることにより、再度遊技施設に来場する人物を識別することが可能となり、どの人物が、どの程度の頻度で遊技施設に来場するか、どの人物が何回遊技施設に来場するかといった情報を取得する処理を実現することが可能となる。さらに、図１における更新装置１の機能を組み合わせることにより、初めて遊技施設に来場する人物の顔画像を顔認識辞書DBに登録し、再度遊技施設に来場した人物の顔認識辞書DBの顔画像を更新することが可能となり、結果として、常に最新の顧客情報を保有することが可能となる。

尚、以上においては、更新用顔画像群テーブルや顔画像群テーブルの顔画像のうち、更新用基準顔画像との類似度の最大値、最小値、および中間値となる顔画像を抽出して、顔識別辞書DBの更新情報を生成する例について説明してきたが、最大値、最小値、および中間値に限らず、それ以上の所定の類似度の顔画像を顔識別辞書DBの更新情報として生成するようにしても良い。

本発明の一側面によれば、画像を撮像し、撮像した画像より、複数の顔画像を抽出し、複数の顔画像のうち、いずれか１つの顔画像を基準顔画像として選択し、基準顔画像と、複数の顔画像との類似度が、複数の顔画像毎に求められて照合され、照合結果のうち、複数の所定の類似度となる顔画像を、基準顔画像の人物の顔画像を識別する顔識別辞書に登録するようにしたので、１つのカメラにより撮像される画像から顔画像による識別処理に用いられる複数の顔画像を顔識別辞書に登録させることが可能となるので、装置コストを低減することが可能になると共に、顔識別辞書を常に最新の状態に更新することが可能となるので、顔画像による識別率を向上させ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８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)１０１を内蔵している。CPU１０１にはバス１０４を介して、入出力インタフェース１０５が接続されている。バス１０４には、ROM(Read Only Memory)１０２およびRAM(Random Access Memory)１０３が接続されている。

入出力インタフェース１０５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１０６、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１０７、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１０８、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１０９が接続されている。また、磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory)、DVD(Digital Versatile Disc)を含む）、光磁気ディスク（ＭＤ(Mini Disc)を含む）、もしくは半導体メモリなどの記録媒体などからなるリムーバブルメディア１２１に対してデータを読み書きするドライブ１１０が接続されている。

CPU１０１は、ROM１０２に記憶されているプログラム、またはリムーバブルメディア１２１から読み出されて記憶部１０８にインストールされ、記憶部１０８からRAM１０３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。RAM１０３にはまた、CPU１０１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。

本発明を適用した遊技施設などに設置される監視装置の顔識別辞書を更新する更新装置の一実施の形態の構成を示す図である。 図１の更新装置による顔画像群テーブル生成処理を説明するフローチャートである。 図１の更新装置による顔画像群テーブル生成処理を説明する図である。 図１の更新装置による顔識別辞書更新処理を説明するフローチャートである。 図１の更新装置による顔識別辞書更新処理を説明する図である。 本発明を適用した遊技施設などに設置される監視装置の顔識別辞書を更新する更新装置のその他の構成を示す図である。 図６の更新装置による顔画像群テーブル生成処理を説明するフローチャートである。 媒体を説明する図である。

符号の説明

１１ 撮像部
１２ 顔検出部
１３ 顔画像群テーブル格納部
１４ 特徴量抽出部
１５ 顔識別部
１６ 顔認識辞書DB格納右
１７ 更新用顔画像群テーブル生成部
１８ 更新用顔画像群テーブル格納
１９ 更新用基準顔画像選択部
２０ 特徴量抽出部
２１ 顔識別仮辞書登録部
２２ 顔識別仮辞書格納部
２３ 特徴量抽出部
２４ 照合部
２５ 照合結果テーブル格納部
２６ 顔識別辞書DB更新情報生成部
２７ 顔識別辞書DB更新部
４１ 顔識別部
４２ 顔識別辞書DB格納部
４３ 更新用基準顔画像選択部
４４ 特徴量抽出部
４５ 照合部

Claims (6)

1. 画像を撮像する撮像手段と、
   前記撮像手段により撮像された画像より、複数の顔画像を抽出する顔画像抽出手段と、
   前記複数の顔画像のうち、いずれか１つの顔画像を基準顔画像として選択する選択手段と、
   前記基準顔画像と、前記複数の顔画像との類似度を、前記複数の顔画像毎に求めて照合する照合手段と、
   前記照合手段の照合結果のうち、複数の所定の類似度となる顔画像を、前記基準顔画像の人物の顔画像を識別する顔識別辞書に登録する辞書登録手段と
   を含む情報処理装置。
2. 前記顔画像の特徴量を抽出する特徴量抽出手段をさらに含み、
   前記照合手段は、前記基準顔画像と、前記複数の顔画像との前記特徴量に基づいた類似度を、前記複数の顔画像毎に求めて照合し、
   前記辞書登録手段は、前記照合手段の照合結果のうち、複数の所定の類似度となる顔画像、および、前記顔画像の特徴量を、前記基準顔画像の人物の顔画像を識別する顔識別辞書に登録する
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記顔画像抽出手段により前記画像より抽出された複数の顔画像のいずれかが、前記顔識別辞書に登録されている人物と一致している場合、前記選択手段は、前記複数の顔画像、および、前記顔識別辞書に登録する際に用いた顔画像のうち、いずれか１つの顔画像を基準顔画像として選択し、
   前記辞書登録手段は、前記照合手段の照合結果のうち、複数の所定の類似度となる顔画像で、前記顔識別辞書に登録されている前記基準顔画像の人物の顔画像を更新して登録する
   請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記顔画像抽出手段により前記画像より抽出された複数の顔画像のいずれも、前記顔識別辞書に登録されている人物と一致していない場合、前記選択手段は、前記複数の顔画像のうち、いずれか１つの顔画像を基準顔画像として選択する
   請求項１に記載の情報処理装置。
5. 画像を撮像する撮像ステップと、
   前記撮像ステップの処理により撮像された画像より、複数の顔画像を抽出する顔画像抽出ステップと、
   前記複数の顔画像のうち、いずれか１つの顔画像を基準顔画像として選択する選択ステップと、
   前記基準顔画像と、前記複数の顔画像との類似度を、前記複数の顔画像毎に求めて照合する照合ステップと、
   前記照合ステップの処理での照合結果のうち、複数の所定の類似度となる顔画像を、前記基準顔画像の人物の顔画像を識別する顔識別辞書に登録する辞書登録ステップと
   を含む情報処理方法。
6. 画像を撮像する撮像ステップと、
   前記撮像ステップの処理により撮像された画像より、複数の顔画像を抽出する顔画像抽出ステップと、
   前記複数の顔画像のうち、いずれか１つの顔画像を基準顔画像として選択する選択ステップと、
   前記基準顔画像と、前記複数の顔画像との類似度を、前記複数の顔画像毎に求めて照合する照合ステップと、
   前記照合ステップの処理での照合結果のうち、複数の所定の類似度となる顔画像を、前記基準顔画像の人物の顔画像を識別する顔識別辞書に登録する辞書登録ステップと
   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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