JP2007226319A - 顔画像を用いたカード利用者識別システム、および顔画像管理更新方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】クレジットカードによる決済時に本人確認でき、顔画像情報を悪用される恐れがなく、経年による顔の変化に対応できるカード利用者識別システムを提供する。
【解決手段】カード利用者識別システムにおいて、ＰＣ４は、入力された利用者の顔画像から特徴量を抽出し、入力されたカード情報と共にＡＰサーバ６に送る。ＡＰサーバ６は、利用者の顔画像と、カード情報に対応する登録者の顔画像群とを特徴量を基に照合する。その結果、本人確認条件を満たす場合、ＤＢサーバ７は、登録者の顔画像群のうち特徴量が利用者の顔画像に最も近い顔画像を最前列に移動させる。本人確認条件を満たさない場合、ＰＣ４は、登録者の顔画像群をモニター３に表示し、視認により登録者本人であるか否かの確認を促す。その結果、登録者本人である場合、ＤＢサーバ７は、利用者の顔画像を登録者の顔画像群の最前列に追加し、その最後尾の顔画像を削除する。
【選択図】図１

Description

本発明は、顔画像を用いたカード利用者識別システム、顔画像管理更新方法、およびコンピュータ読み取り可能なプログラムに係り、とくにカード利用者のカード決済時にその顔画像を入力して、データベース内に蓄積した顔画像と照合して本人確認を行い、その結果に応じてデータベース内の顔画像を更新するカード利用者識別装置、および顔画像管理更新方法に関する。

現在、コンビニエンスストアでも現金を引き出せるキャッシュカードや、キャッシュレスで買い物の支払いができるクレジットカード等、さまざまな磁気カードが活用されるカード社会となっている。しかし、クレジットカードのように利用の際に暗証番号入力等を必要としないカードの場合、カードの紛失・盗難・偽造によって多大な損害を被る恐れがある。一部には、利用者の顔写真をプリントしたカードも存在するが、顔写真による本人確認するか否かはレジ担当者に委ねられるし、預金通帳の押された印影のように顔写真の情報が悪用される恐れもある。

一方、本発明に関連する先行技術文献として、顔画像による個人照合システムの高いセキュリティを維持しながら、顔画像の様々な変動要素に対応できる柔軟で高い照合能力を実現することを課題とした顔画像照合システムが提案されている（特許文献１参照）。また、異なる環境下での顔情報を複数用意し、どのような環境下でも認証を行うことを課題とした認証システム（特許文献２参照）や、本人確認を伴う取引の一取引当りの時間を短縮し、不正引出しを防止する手段を提供することを課題とした自動取引システム（特許文献３参照）も提案されている。
特開２００２−２６９５６３号公報 特開２００５−１１５４８１号公報 特開２００５−１８２３９８号公報

上述したように、クレジットカードによる決済において本人確認の手段が確立されていないため、カードの紛失・盗難・偽造によって多大な損害を被る恐れがある。顔写真をプリントしたカードも存在するが、顔写真によって本人確認を実施するか否かはレジ担当者に委ねられている。また、現在では廃止された預金通帳上の印影のように、プリントされた顔写真の情報がなりすまし等の犯罪に悪用される恐れがある。さらに、顔写真をプリントしたカードでは、経年による顔の変化に対応できない場合もある。

前述した先行技術文献は、このようなクレジットカードを用いたカード決済時の本人確認の手段及びその課題を必ずしも意識したものではない。

本発明は、以上の問題点を解決するもので、クレジットカードによる決済時に本人確認でき、顔画像情報を悪用される恐れがなく、経年による顔の変化に対応できるカード利用者識別システムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明に係るカード利用者識別システムは、複数の登録者毎に各々のカード情報に対応付けて複数枚の顔画像を所定の順番に並べて成る顔画像群をデータベースに更新可能に登録するデータベース登録手段と、利用者のカード情報を入力するカード情報入力手段と、前記利用者の顔画像を入力する顔画像入力手段と、入力された利用者の顔画像と、前記データベースの顔画像群のうち入力された利用者のカード情報に対応する登録者の顔画像群とをそれぞれの特徴量に基づいて照合し、その照合結果が予め設定された本人確認条件を満たすか否かを確認する第１の本人確認手段と、前記本人確認条件を満たす場合、前記カード情報に対応する登録者の顔画像群のうち前記特徴量が前記利用者の顔画像に最も近い顔画像を前記カード情報に対応する登録者の顔画像群の最前列に移動させるように前記データベースを更新する第１のデータベース更新手段と、前記本人確認条件を満たさない場合、前記カード情報に対応する登録者の顔画像群を視認可能に表示し、操作者の視認結果に基づいて前記利用者が前記カード情報に対応する登録者であるか否かを確認する第２の本人確認手段と、前記登録者であると確認された場合、入力された前記利用者の顔画像を前記カード情報に対応する登録者の顔画像群の最前列に追加し、その最後尾の顔画像を削除するように前記データベースを更新する第２のデータベース更新手段とを有することを特徴とする。

本発明において、前記第１の本人確認手段は、入力された前記利用者の顔画像から、その各画素の数値を並べて成る特徴ベクトルで表される第１の特徴量を抽出する手段と、前記データベースの顔画像群の中から、入力された前記利用者のカード情報に対応する登録者の顔画像群を対象とし、その顔画像群を構成する複数枚の顔画像から、その各画素の数値を並べて成る特徴ベクトルで表される複数の第２の特徴量を抽出する手段と、前記第１の特徴量及び前記複数の第２の特徴量の各々を特徴空間上にそれぞれ射影したときの前記第１の特徴量と前記複数の第２の特徴量の各々との間の距離を計算し、計算された距離の中で最小値を求め、求めた最小値が所定のしきい値以下であるか否かを判定する手段とを有し、前記第１のデータベース更新手段は、前記最小値が所定のしきい値以下であると判定された場合、前記距離が最小値を示す第２の特徴量に対応する顔画像を前記カード情報に対応する顔画像群の最前列に移動するように前記データベースの顔画像群を更新する手段であり、前記第２の本人確認手段は、前記最小値が所定のしきい値以下でないと判定された場合、前記カード情報に対応する登録者の顔画像群を視認可能に表示し、前記操作者の視認結果に基づいて前記利用者が前記カード情報に対応する登録者本人であるか否かを確認する手段であってもよい。

本発明において、前記第１の特徴量及び前記複数の第２の特徴量の各々を前記特徴空間にそれぞれ射影するときに用いるマトリックスを、前記データベースに登録された全登録者の全顔画像から抽出した特徴量を基に多変量解析手法を用いて計算し、計算されたマトリックスを保存する手段と、前記マトリックスを、前記第２のデータベース更新手段により更新された前記データベースの全登録者の全顔画像から抽出した特徴量を基に多変量解析手法を用いて再計算し、再計算されたマトリックスを保存する手段とをさらに有してもよい。

この場合、前記マトリックスは、前記データベース手段に登録された全登録者の全顔画像から抽出した特徴量を基に多変量解析手法を用いて、前記登録者の顔画像群内での特徴量の分散が最小になり、かつ、前記登録者の顔画像群間での特徴量の分散が最大になるように算出されてもよい。

本発明において、好適には、前記操作者により操作される端末と、前記端末にネットワークを介して通信可能に接続されたサーバとをさらに備え、前記端末は、前記カード情報入力手段、前記顔画像入力手段、及び前記第２の本人確認手段を有し、前記サーバは、前記データベース登録手段、前記第１の本人確認手段、前記第１のデータベース更新手段、及び前記第２のデータベース更新手段を有してもよい。

本発明に係る顔画像管理更新方法は、複数の登録者毎に各々のカード情報に対応付けて複数枚の顔画像を所定の順番に並べて成る顔画像群をデータベースに更新可能に登録し、利用者のカード情報を入力するステップと、前記利用者の顔画像を入力し、入力された利用者の顔画像と、前記データベースの顔画像群のうち入力された利用者のカード情報に対応する登録者の顔画像群とをそれぞれの特徴量に基づいて照合し、その照合結果が予め設定された本人確認条件を満たすか否かを確認し、前記本人確認条件を満たす場合、前記カード情報に対応する登録者の顔画像群のうち前記特徴量が前記利用者の顔画像に最も近い顔画像を前記カード情報に対応する登録者の顔画像群の最前列に移動させるように前記データベースを更新し、前記本人確認条件を満たさない場合、前記カード情報に対応する登録者の顔画像群を視認可能に表示し、操作者の視認結果に基づいて前記利用者が前記カード情報に対応する登録者であるか否かを確認し、前記登録者であると確認された場合、入力された前記利用者の顔画像を前記カード情報に対応する登録者の顔画像群の最前列に追加し、その最後尾の顔画像を削除するように前記データベースを更新することを特徴とする。

本発明に係るコンピュータ読み取り可能なプログラムは、複数の登録者毎に各々のカード情報に対応付けて複数枚の顔画像を所定の順番に並べて成る顔画像群をデータベースに更新可能に登録するステップと、利用者のカード情報を入力するステップと、前記利用者の顔画像を入力するステップと、入力された利用者の顔画像と、前記データベースの顔画像群のうち入力された利用者のカード情報に対応する登録者の顔画像群とをそれぞれの特徴量に基づいて照合し、その照合結果が予め設定された本人確認条件を満たすか否かを確認するステップと、前記本人確認条件を満たす場合、前記カード情報に対応する登録者の顔画像群のうち前記特徴量が前記利用者の顔画像に最も近い顔画像を前記カード情報に対応する登録者の顔画像群の最前列に移動させるように前記データベースを更新するステップと、前記本人確認条件を満たさない場合、前記カード情報に対応する登録者の顔画像群を視認可能に表示し、操作者の視認結果に基づいて前記利用者が前記カード情報に対応する登録者であるか否かを確認するステップと、前記登録者であると確認された場合、入力された前記利用者の顔画像を前記カード情報に対応する登録者の顔画像群の最前列に追加し、その最後尾の顔画像を削除するように前記データベースを更新するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。

本発明によれば、クレジットカードによる決済時に本人確認でき、顔画像情報を悪用される恐れがなく、経年による顔の変化に対応できるカード利用者識別システムを提供することができる。

以下、本発明に係るカード利用者識別システム、顔画像管理更新方法、およびコンピュータ読み取り可能なプログラムを実施するための最良の形態について、図面を参照して詳細に説明する。

図１を参照すると、本発明の実施の形態に係る顔画像を用いたカード利用者識別システムは、クレジットカード等のカード利用者の顔画像を入力する顔画像入力装置としての例えばＣＣＤやＣＭＯＳ等の固体撮像素子を用いたカメラ（撮像装置）１と、カード利用者のカード情報を入力するカードリーダー２と、本人確認結果を画面上に出力する液晶ディスプレイ等のモニター３とを備えたＰＣ（パーソナルコンピュータ）４を有する。カメラ１、カードリーダー２、モニター３、及びＰＣ４は、例えばクレジットカードのカード決済が可能なＰＯＳ（Point Of Sales）システム等の端末として、一体に搭載されてもよく、或いはそれぞれ別体に構成してもよい。

ＰＣ４は、既知のハードウェア（例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ、各種入出力装置等）及びソフトウェア（例えばオペレーティングシステム及び各種アプリケーションソフトウェア）構成のほか、本実施例では、入力された顔画像の特徴量を抽出する既知の特徴量抽出アルゴリズムを実行するためのソフトウェアを搭載する。このＰＣ４は、ネットワーク５を介してＡＰ（アプリケーション）サーバ６に接続される。

ＡＰサーバ６は、既知のハードウェア（例えばＣＰＵ、メモリ、各種入出力装置等）及びソフトウェア（例えばオペレーティングシステム及び各種アプリケーションソフトウェア）構成のほか、本人確認のために顔画像の照合を行う既知の顔画像照合アルゴリズムを実行するためのアプリケーションソフトウェアを搭載する。このＡＰサーバ６は、ＤＢ（データベース）サーバ７と接続される。

ＤＢサーバ７は、既知のハードウェア（例えばＣＰＵ、メモリ、各種入出力装置等）及びソフトウェア（例えばオペレーティングシステム及び各種アプリケーションソフトウェア）構成のほか、ＡＰサーバ６の顔画像照合時にその処理動作に連携して、カード利用者毎に所定枚数蓄積した顔画像（マスター画像）のＤＢ（データベース）７ａを管理するためのソフトウェアを搭載する。ＡＰサーバ６とＤＢサーバ７とは、１台のサーバマシンに一体に構成してもよく、或いは複数台のサーバマシンに分散して構成してもよい。

上記の顔画像照合アルゴリズムは、本実施の形態では、例えば顔パターンに基づく従来公知の手法を用いる。この手法では、顔画像を濃淡パターン（顔画像の各ピクセルの数値）として捉え、これをベクトルに展開したものを特徴量（特徴ベクトル）とし、その特徴量を特徴空間上の点として表す。そして、この特徴空間上で、入力された特徴量と、予め登録された本人の特徴量との間の距離を求め、この距離の大小に応じて本人確認を行うものである。

なお、本発明の各手段及び各ステップは、本実施の形態ではＰＣ４、ＡＰサーバ６、及びＤＢサーバ７がそれぞれ連携しながら予め設定されたプログラムを実行することにより達成される。このプログラムは、それぞれのメモリやハードディスク等の記憶装置に予め設定され、その動作時にＣＰＵによりその命令が実行される。

次に、図２のフローチャートを参照して、本実施例の動作について詳細に説明する。

まず、ＰＣ４は、カードリーダー２で利用者のカード情報を入力し（ステップＳ１）、カメラ１で利用者の顔画像をＰＣ４に入力する（ステップＳ２）。次に、ＰＣ４は、そのソフトウェアを実行することにより、入力された顔画像から特徴量を抽出する（ステップＳ３）。なお、抽出される特徴量は、顔画像の各ピクセルの数値を並べたベクトル（特徴ベクトル）とする。次に、ＰＣ４は、入力されたカード情報と、抽出された特徴量とをネットワーク５を介してＡＰサーバ６に送信する（ステップＳ４）。次に、ＡＰサーバ６は、送られてきたカード情報をＤＢサーバ７に送信する（ステップＳ５）。

次に、ＤＢサーバ７は、ＤＢ７ａからカード情報に対応する利用者の顔画像群を特定し、特定された利用者の顔画像群の各顔画像から特徴量を抽出する（ステップＳ６）。なお、ＤＢ７ａに登録された全登録者の顔画像群には、図３に示すように、各個人（第１登録者、第２登録者、…、第ｎ登録者）について複数枚の顔画像（第１登録者の顔画像Ｐ１１、Ｐ１２、Ｐ１ｍ、第２登録者の顔画像Ｐ２１、Ｐ２２、Ｐ２ｍ、第ｎ登録者の顔画像Ｐｎ１、Ｐｎ２、Ｐｎｍ）がそれぞれの顔画像群ＩＭ１、ＩＭ２、…ＩＭｎとして予め更新可能に蓄積され、かつ本人確認で最近ヒットした順番も更新可能に記録されているものとする。従って、各顔画像群内の顔画像は、本人確認で最近ヒットした順番に従い、最前列から最後尾に配列される。

次に、ＤＢサーバ７は、ＤＢ７ａ内の全登録者の全顔画像の特徴量に基づき予め計算された、特徴量を特徴空間に射影するマトリックス（射影行列）と、ステップＳ６で抽出された特徴量群とをＡＰサーバ６に送信する（ステップＳ７）。なお、マトリックスは、ＤＢサーバ７に蓄積された全登録者の全顔画像から抽出した特徴量を基に多変量解析の手法を用いて、各個人の顔画像群内での特徴量の分散が最小に、かつ、個人間での特徴量の分散が最大になるように算出されるものとする。算出されたマトリックスは、ＤＢ７ａ内に保存される。

次に、ＡＰサーバ６は、送られてきたマトリックスを用いて、ステップＳ３で抽出された特徴量と、ステップＳ６で抽出された特徴量群をそれぞれ特徴空間に射影する（ステップＳ８）。次に、ＡＰサーバ６は、特徴空間上で、ステップＳ３で抽出された特徴量と、ステップＳ６で抽出された特徴量群の各々との距離を計算し、その計算値の中で最小値αを求める（ステップＳ９）。次に、ＡＰサーバ６は、求めた最小値αが予め設定された閾値β以下かどうかを判断する（ステップＳ１０）。

その結果、最小値αが閾値β以下の場合（真：ＹＥＳ）は、ＡＰサーバ６は、その結果をＤＢサーバ７に送信する。ＤＢサーバ７は、ＤＢ７ａ内のカード情報と対応する顔画像群の内、ステップＳ９で距離が最小となった顔画像を最前列に移動させるようにＤＢ７ａを更新し（ステップＳ１１）、その結果をＰＣ４に送信する。これにより、ＰＣ４は、モニター３に本人確認完了の旨を出力し、処理を終了する（ステップＳ１２）。

図４（ａ）及び（ｂ）は、図３に示すＤＢ７ａ内の第１登録者の顔画像群ＩＭ１がカード情報に対応する顔画像群である場合のステップＳ１１のＤＢ更新処理を説明するものである。図４（ａ）は、顔画像群ＩＭ１を構成する顔画像Ｐ１１、Ｐ１２、…、Ｐ１ｎのうち、距離が最小となったｘ番目の顔画像Ｐ１ｘの移動前の状態、図４（ｂ）は、その移動後の状態をそれぞれ模式的に示している。図４（ｂ）に示すように、本人確認で最近ヒットした顔画像Ｐ１ｘを最前列に移動することにより、元の最前列の顔画像Ｐ１１から元の顔画像１ｘの手間の顔画像１ｘ−１までが最後尾側にそれぞれシフトしている。

一方、最小値αが閾値βより大きい場合（偽：ＮＯ）は、ＡＰサーバ６は、その結果をＤＢサーバ７に送信する。ＤＢサーバ７は、カード情報に対応する顔画像群をＰＣ４に送信する（ステップＳ１３）。これにより、ＰＣ４は、モニター３に、送られてきたカード情報に対応する顔画像群を視認可能に表示し、レジ担当者に視認によりカード登録者本人か否かの判断を促す（ステップＳ１４）。その判断結果（登録者本人である又は登録者本人でない）は、例えばレジ担当者がＰＣ４のキー操作やクリック操作等の入力操作を通じて、その操作信号としてＰＣ４に入力可能となっている。

その結果、レジ担当者が登録者本人でないと判断し、その旨の操作信号がＰＣ４に入力された場合（偽：ＮＯ）は、ＰＣ４は、処理を終了する（ステップＳ１５）。一方、レジ担当者が登録者本人と判断し、その旨の操作信号がＰＣ４に入力された場合（真：ＹＥＳ）は、ＰＣ４は、ステップＳ２で入力した顔画像をＤＢサーバ７に送信する（ステップＳ１６）。

次に、ＤＢサーバ７は、ステップＳ２で入力した顔画像を、ＤＢ７ａ内のカード情報に対応する顔画像群の最前列に追加し、最後列の顔画像を削除するようにＤＢ７ａを更新する（ステップＳ１７）。最後に、ＤＢサーバ７は、カード情報に対応する顔画像群の最前列に追加された顔画像を含む全登録者の顔画像群から、前述した特徴量を特徴空間に射影するマトリックスを再計算し、再計算されたマトリックスをＤＢ７ａに保存する（ステップＳ１８）。

図５（ａ）及び（ｂ）は、図３に示すＤＢ７ａ内の第１登録者の顔画像群ＩＭ１がカード情報に対応する顔画像群である場合のステップＳ１７のＤＢ更新処理を説明するものである。図５（ａ）は、顔画像群ＩＭ１を構成する顔画像Ｐ１１、Ｐ１２、…、Ｐ１ｎに対し、入力された顔画像Ｐ１ｙの追加前の状態、図５（ｂ）は、その追加後の状態をそれぞれ模式的に示している。図５（ｂ）に示すように、入力された顔画像Ｐ１ｙを最前列に追加することにより、元の最前列の顔画像Ｐ１１から元の最後尾手前の顔画像Ｐ１ｍ−１までが全て最後尾側にシフトし、元の最後尾の顔画像１ｍが削除される。

以上説明したように、本実施例では、事前にＤＢ７ａに登録・蓄積された顔画像を元に、クレジットカード利用者の顔画像を判別し、自動的に本人確認を行う。また、顔画像判別時に採取された顔画像の追加、古い顔画像の削除によって自動的にＤＢ７ａの顔画像を更新して、経年による顔の変化に対応している。すなわち、ＤＢ７ａに蓄積された顔情報を用いて、自動的に本人確認が行われる。また、カードに顔写真をプリントする必要がないため、顔写真の情報が悪用される恐れがない。

従って、本実施例では、次のような効果が得られる。

第１の効果は、クレジットカードによる決済時に本人確認できることにある。その理由は、ＤＢ７ａに登録・蓄積された顔画像を元に、クレジットカード利用者の顔画像を判別するためである。

第２の効果は、クレジットカードに登録者の顔画像をプリントしないため、顔画像情報を悪用される恐れがないことにある。その理由は、顔画像をリモートセンターのＤＢ７ａに蓄積・管理しているためである。

第３の効果は、経年による顔の変化に対応できることにある。その理由は、顔画像判別時に採取された顔画像の追加、古い顔画像の削除によって、自動的にＤＢ７ａに登録・蓄積された顔画像を更新するためである。

なお、本実施の形態では、端末（ＰＣ、モニター、カメラ、カードリーダー）と、サーバ（ＡＰサーバ、ＤＢサーバ）とをネットワークを介して通信可能に接続したネットワークシステムで構成した場合を説明しているが、本発明は必ずしもこれに限らず、例えばスタンドアロン型のコンピュータマシンで構成することも可能である。

本発明は、顔画像を用いたカード利用者識別システム、顔画像管理更新方法、およびコンピュータ読み取り可能なプログラムの用途に適用できる。とくに、カード利用者のカード決済時にその顔画像を入力して、ＤＢに蓄積した顔画像群と照合して本人確認を行い、その結果に応じてＤＢ内の顔画像群を更新するカード利用者識別装置、および顔画像管理更新方法の用途に適用できる。

本発明の実施の形態に係るカード利用者識別システムの全体構成を示すブロック図である。 図１に示すカード利用者識別装置の全体動作を説明するフローチャートである。 図１に示すＤＢ内の顔画像群を模式的に説明する概念図である。 （ａ）及び（ｂ）は、図２のステップＳ１１にて、距離が最小となった顔画像を顔画像群中で最前列に移動させる処理を説明する概念図で、（ａ）はその移動前の状態を示す図、（ｂ）はその移動後の状態を示す図である。 （ａ）及び（ｂ）は、図２のステップＳ１７にて、入力した顔画像をカード情報に対応する顔画像群の最前列に追加し、最後尾の顔画像を削除する処理を説明する概念図で、（ａ）はその追加前の状態を示す図、（ｂ）はその追加後の状態を示す図である。

符号の説明

１ 顔画像入力装置（カメラ）
２ カードリーダー
３ モニター
４ ＰＣ（パーソナルコンピュータ）
５ ネットワーク
６ ＡＰ（アプリケーション）サーバ
７ ＤＢ（データベース）サーバ
７ａ ＤＢ（データベース）

Claims (7)

1. 複数の登録者毎に各々のカード情報に対応付けて複数枚の顔画像を所定の順番に並べて成る顔画像群をデータベースに更新可能に登録するデータベース登録手段と、
   利用者のカード情報を入力するカード情報入力手段と、
   前記利用者の顔画像を入力する顔画像入力手段と、
   入力された利用者の顔画像と、前記データベースの顔画像群のうち入力された利用者のカード情報に対応する登録者の顔画像群とをそれぞれの特徴量に基づいて照合し、その照合結果が予め設定された本人確認条件を満たすか否かを確認する第１の本人確認手段と、
   前記本人確認条件を満たす場合、前記カード情報に対応する登録者の顔画像群のうち前記特徴量が前記利用者の顔画像に最も近い顔画像を前記カード情報に対応する登録者の顔画像群の最前列に移動させるように前記データベースを更新する第１のデータベース更新手段と、
   前記本人確認条件を満たさない場合、前記カード情報に対応する登録者の顔画像群を視認可能に表示し、操作者の視認結果に基づいて前記利用者が前記カード情報に対応する登録者であるか否かを確認する第２の本人確認手段と、
   前記登録者であると確認された場合、入力された前記利用者の顔画像を前記カード情報に対応する登録者の顔画像群の最前列に追加し、その最後尾の顔画像を削除するように前記データベースを更新する第２のデータベース更新手段とを有することを特徴とするカード利用者識別システム。
2. 前記第１の本人確認手段は、
   入力された前記利用者の顔画像から、その各画素の数値を並べて成る特徴ベクトルで表される第１の特徴量を抽出する手段と、
   前記データベースの顔画像群の中から、入力された前記利用者のカード情報に対応する登録者の顔画像群を対象とし、その顔画像群を構成する複数枚の顔画像から、その各画素の数値を並べて成る特徴ベクトルで表される複数の第２の特徴量を抽出する手段と、
   前記第１の特徴量及び前記複数の第２の特徴量の各々を特徴空間上にそれぞれ射影したときの前記第１の特徴量と前記複数の第２の特徴量の各々との間の距離を計算し、計算された距離の中で最小値を求め、求めた最小値が所定のしきい値以下であるか否かを判定する手段とを有し、
   前記第１のデータベース更新手段は、前記最小値が所定のしきい値以下であると判定された場合、前記距離が最小値を示す第２の特徴量に対応する顔画像を前記カード情報に対応する顔画像群の最前列に移動するように前記データベースを更新する手段であり、
   前記第２の本人確認手段は、前記最小値が所定のしきい値以下でないと判定された場合、前記カード情報に対応する登録者の顔画像群を視認可能に表示し、前記操作者の視認結果に基づいて前記利用者が前記カード情報に対応する登録者本人であるか否かを確認する手段であることを特徴とする請求項１記載のカード利用者識別システム。
3. 前記第１の特徴量及び前記複数の第２の特徴量の各々を前記特徴空間にそれぞれ射影するときに用いるマトリックスを、前記データベースに登録された全登録者の全顔画像から抽出した特徴量を基に多変量解析手法を用いて計算し、計算されたマトリックスを保存する手段と、
   前記マトリックスを、前記第２のデータベース更新手段により更新された前記データベースの全登録者の全顔画像から抽出した特徴量を基に多変量解析手法を用いて再計算し、再計算されたマトリックスを保存する手段とをさらに有することを特徴とする請求項２記載のカード利用者識別システム。
4. 前記マトリックスは、前記データベース手段に登録された全登録者の全顔画像から抽出した特徴量を基に多変量解析手法を用いて、前記登録者の顔画像群内での特徴量の分散が最小になり、かつ、前記登録者の顔画像群間での特徴量の分散が最大になるように算出されることを特徴とする請求項３記載のカード利用者識別システム。
5. 前記操作者により操作される端末と、
   前記端末にネットワークを介して通信可能に接続されたサーバとをさらに備え、
   前記端末は、前記カード情報入力手段、前記顔画像入力手段、及び前記第２の本人確認手段を有し、
   前記サーバは、前記データベース登録手段、前記第１の本人確認手段、前記第１のデータベース更新手段、及び前記第２のデータベース更新手段を有することを特徴とする請求項１記載のカード利用者識別システム。
6. 複数の登録者毎に各々のカード情報に対応付けて複数枚の顔画像を所定の順番に並べて成る顔画像群をデータベースに更新可能に登録し、
   利用者のカード情報を入力し、
   前記利用者の顔画像を入力し、
   入力された利用者の顔画像と、前記データベースの顔画像群のうち入力された利用者のカード情報に対応する登録者の顔画像群とをそれぞれの特徴量に基づいて照合し、その照合結果が予め設定された本人確認条件を満たすか否かを確認し、
   前記本人確認条件を満たす場合、前記カード情報に対応する登録者の顔画像群のうち前記特徴量が前記利用者の顔画像に最も近い顔画像を前記カード情報に対応する登録者の顔画像群の最前列に移動させるように前記データベースを更新し、
   前記本人確認条件を満たさない場合、前記カード情報に対応する登録者の顔画像群を視認可能に表示し、操作者の視認結果に基づいて前記利用者が前記カード情報に対応する登録者であるか否かを確認し、
   前記登録者であると確認された場合、入力された前記利用者の顔画像を前記カード情報に対応する登録者の顔画像群の最前列に追加し、その最後尾の顔画像を削除するように前記データベースを更新することを特徴とする顔画像管理更新方法。
7. 複数の登録者毎に各々のカード情報に対応付けて複数枚の顔画像を所定の順番に並べて成る顔画像群をデータベースに更新可能に登録するステップと、
   利用者のカード情報を入力するステップと、
   前記利用者の顔画像を入力するステップと、
   入力された利用者の顔画像と、前記データベースの顔画像群のうち入力された利用者のカード情報に対応する登録者の顔画像群とをそれぞれの特徴量に基づいて照合し、その照合結果が予め設定された本人確認条件を満たすか否かを確認するステップと、
   前記本人確認条件を満たす場合、前記カード情報に対応する登録者の顔画像群のうち前記特徴量が前記利用者の顔画像に最も近い顔画像を前記カード情報に対応する登録者の顔画像群の最前列に移動させるように前記データベースを更新するステップと、
   前記本人確認条件を満たさない場合、前記カード情報に対応する登録者の顔画像群を視認可能に表示し、操作者の視認結果に基づいて前記利用者が前記カード情報に対応する登録者であるか否かを確認するステップと、
   前記登録者であると確認された場合、入力された前記利用者の顔画像を前記カード情報に対応する登録者の顔画像群の最前列に追加し、その最後尾の顔画像を削除するように前記データベースを更新するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータ読み取り可能なプログラム。

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