JP2007226327A - 個人識別装置，個人識別方法 - Google Patents

Abstract

【課題】撮像環境の変化等の外的要因に対応して顔認識を好適に実行可能にすること。
【解決手段】本発明の個人識別装置は，登録ユーザの顔の特徴データを含む登録データを格納する登録データ格納部１２０と，認識パラメータを格納する認識パラメータ格納部１２２と；撮像装置１１０から入力されたユーザの顔画像の画像状態が適切であるか否かを判定する画像判定部１１２と，画像判定部１１２の判定結果に応じて，撮像装置１１０の設定を調整する，或いは，上記認識パラメータを変更する調整部１１４と；顔画像からユーザの顔の特徴データを抽出する特徴抽出部１１６と；抽出された特徴データと上記登録データとを比較し，当該比較結果及び上記認識パラメータに基づき，ユーザが登録ユーザであるか否かを認識する顔認識部１２４とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は，個人識別装置及び個人識別方法に関し，特に，撮像環境の変化等の外的要因に対応して顔認識を好適に実行可能な個人識別装置及び個人識別方法に関する。

従来から，顔画像を利用して個人を特定し，その人物に許可された端末装置へのログインや，建物の出入口の開閉などを行う顔認証技術が提案されている。顔認証技術を利用したシステムでは，登録時においてカメラによって認証対象の人物の顔を撮像し，当該人物を特定できる顔の特徴点を登録データとして登録しておき，認証時において再度，人物の顔を撮像して顔の特徴データを抽出し，上記登録データと比較して一致するか否かを判定する方式が一般的である。

しかしながら，顔認証を利用した個人識別装置（顔認証装置）は，指紋や虹彩などを用いた個人識別装置と比べて，照明等の撮像環境やカメラの性能などの外的要因に影響されやすい（認識しにくくなる）といった問題がある。

このような問題に対処するため，特許文献１には，建物の出入口通行時のセキュリティ管理を行うに際し，出入口に設けられたカメラにより撮像された顔画像の明るさ（輝度）を検知し，カメラの絞り等を調整してから再撮像してより良い顔画像を取得してから，顔認証を行う技術が提案されている。詳細には，この技術は，カメラから入力された画像から，まず顔領域を検出し，当該顔領域の明るさを検知して，「明るすぎる」又は「暗すぎる」という判定結果を出力し，それに応じてカメラの絞り等を調整するものである。

また，従来の顔認証装置においては，ユーザが望むセキュリティレベルを設定することが可能な場合がある。例えば，情報漏洩を極力防ぎたいユーザは，他人が不正にログインしないように高いセキュリティレベルを設定するが，その代わり，撮像環境の変化等で本人を認識することも困難になってしまう。一方，自身がログインするときに撮像環境の変化時においても快適に認識できるようにしたいユーザは，低いセキュリティレベルを設定するが，その代わり，他人も認識され易くなってしまう。

特開２００５−８４８１５号公報

しかしながら，端末装置へのログインなどのために，顔認証のような簡易セキュリティを利用する場合，ユーザが要求するものは，自身を快適に認証できることは必須で，その中で極力，不正な他人の認証を排除することである。また，撮像環境に応じてセキュリティレベルを変更するなどといった煩雑な設定作業は，回避したいという要求もあった。

ところが，上記特許文献１に記載の技術では，撮像環境が悪い場合，例えば，強い光が差し込む場所（日中の屋外）や，極端に暗い場所（夜間や閉鎖された屋内）などでは，顔画像の明るさを検出してカメラ調整を行ったとしても，カメラ調整範囲には限度があり，本人認証を好適に行うことができないという問題があった。特に，カメラを備えた携帯端末を用いて顔認証を行う場合には，使用環境が広範囲であり撮像場所が特定されないので，かかる問題が発生しやすかった。

そこで，本発明は，上記問題に鑑みてなされたものであり，本発明の目的とするところは，撮像環境が良いなど本人認証の条件が良い場合には，高いセキュリティレベルを保ち，かつ，撮像環境が悪いなど本人認証の条件が悪い場合には，本人を好適に認識できるように設定を自動的に切り替えることが可能な，新規かつ改良された個人識別装置，個人識別方法を提供することにある。

上記課題を解決するために，本発明のある観点によれば，登録ユーザの顔の特徴データを含む登録データを格納する登録データ格納部と；顔認識処理の認識レベルを表す認識パラメータを格納する認識パラメータ格納部と；撮像装置から入力されたユーザの顔画像の画像状態が適切であるか否かを判定する画像判定部と；画像判定部の判定結果に応じて，撮像装置の設定を調整する，或いは，認識パラメータ格納部に格納されている認識パラメータを変更する調整部と；顔画像からユーザの顔の特徴データを抽出する特徴抽出部と；特徴抽出部により抽出された特徴データと，登録データ格納部に格納されている登録データとを比較し，当該比較結果及び認識パラメータ格納部に格納されている認識パラメータに基づき，ユーザが登録ユーザであるか否かを認識する顔認識部と；を備えることを特徴とする，個人識別装置が提供される。

かかる構成によれば，撮像環境が良いなど本人認証の条件が良い場合には，画像判定部により顔画像の画像状態が適切であると判定し，認識パラメータを高い認識レベルに維持して，高いセキュリティレベルを維持できる。また，撮像環境が悪いなど本人認証の条件が悪い場合には，画像判定部により顔画像の画像状態が適切でないと判定し，調整部により撮像装置の設定を自動的に調整して再撮像して，顔画像の画像状態を改善して顔認識を実行できるようにする，或いは，調整部により認識パラメータの設定を自動的に変更して，認識レベルを下げることで，顔認識部により本人を顔認識できるようにする。

また，上記調整部は，画像判定部により顔画像の画像状態が適切でないと判定された場合に，撮像装置の設定を調整可能であるか否かを判定し，撮像装置の設定を調整可能である場合には，撮像装置の設定を調整し，撮像装置の設定を調整不能である場合には，認識パラメータ格納部に格納されている認識パラメータを変更するようにしてもよい。かかる構成により，撮像環境が悪いなど本人認証の条件が悪い場合には，画像判定部により顔画像の画像状態が適切でないと判定し，まず，調整部により撮像装置の設定を調整して再撮像することで，顔画像の画像状態を改善しようとする。しかし，この撮像装置の設定調整を行っても画像状態が十分に改善されないような場合や，撮像装置の設定を調整できない場合には，調整部により認識パラメータの設定を自動的に変更することで，認識レベルを一時的に下げてでも，顔認識部により本人を認識できるようにする。

また，上記画像判定部は，顔画像の中央部分の画像状態に基づいて，顔画像の画像状態が適切であるか否かを判定するようにしてもよい。かかる構成により，顔画像からユーザの顔領域を検出することなく，予め定められた顔画像の中央部分の画像状態に基づいて画像状態を確実に判定できる。よって，顔画像の画像状態が極端に劣化している場合に，顔領域が検出できないことが原因で画像判定が不能になるという問題を解消できる。

また，上記個人識別装置は，撮像装置を備えた携帯端末に設けられるようにしてもよい。これにより，ユーザは，携帯電話の撮像装置を用いて自己の顔を撮像して，例えば携帯端末へのログイン等を許可するための顔認証を実行できる。このとき，ユーザは，携帯電話の画面を見ながら，自身の顔が顔画像の中央部分に位置するようにして撮像できる。

また，上記課題を解決するために，本発明の別の観点によれば，撮像装置から入力されたユーザの顔画像の画像状態が適切であるか否かを判定する画像判定ステップと；画像判定ステップにおいて顔画像の画像状態が適切でないと判定された場合に，撮像装置の設定を調整可能であるか否かを判定する調整可否判定ステップと；調整可否判定ステップにおいて撮像装置の設定を調整可能であると判定された場合に，撮像装置の設定を調整して，画像判定ステップを再試行する撮像装置調整ステップと；調整可否判定ステップにおいて撮像装置の設定を調整不能であると判定された場合に，認識パラメータ格納部に格納されている，顔認識処理の認識レベルを表す認識パラメータを変更する認識パラメータ変更ステップと；画像判定ステップにおいて顔画像の画像状態が適切であると判定された場合，或いは，認識パラメータ変更ステップにおいて認識パラメータが変更された場合に，顔画像からユーザの顔の特徴データを抽出する特徴抽出ステップと；特徴抽出ステップにおいて抽出された特徴データと，登録データ格納部に予め格納されている，登録ユーザの顔の特徴データを含む登録データとを比較し，当該比較結果及び認識パラメータ格納部に格納されている認識パラメータに基づき，ユーザが登録ユーザであるか否かを認識する顔認識ステップと；を含むことを特徴とする，個人識別方法が提供される。これにより，撮像環境等に対応して顔認識処理を好適に実行できる。

また，上記課題を解決するために，本発明の別の観点によれば，撮像装置から入力されたユーザの顔画像からユーザの顔の特徴データを抽出する特徴抽出ステップと；特徴抽出ステップにおいて抽出された特徴データと，登録データ格納部に予め格納されている，登録ユーザの顔の特徴データを含む登録データとを比較し，当該比較結果と，認識パラメータ格納部に格納されている，顔認識処理の認識レベルを表す認識パラメータとに基づき，ユーザが登録ユーザであるか否かを認識する顔認識ステップと；顔認識ステップにおいてユーザが登録ユーザであると認識できない場合に，顔画像の画像状態が適切であるか否かを判定する画像判定ステップと；画像判定ステップにおいて顔画像の画像状態が適切でないと判定された場合に，撮像装置の設定を調整可能であるか否かを判定する調整可否判定ステップと；調整可否判定ステップにおいて撮像装置の設定を調整可能であると判定された場合に，撮像装置の設定を調整して，特徴抽出ステップ及び／又は顔認識ステップを再試行する撮像装置調整ステップと；調整可否判定ステップにおいて撮像装置の設定を調整不能であると判定された場合に，認識パラメータ格納部に格納されている認識パラメータを変更する認識パラメータ変更ステップと；変更後の認識パラメータと上記比較結果とに基づき，顔認識ステップを再試行するステップと；を含むことを特徴とする，個人識別方法が提供される。これにより，撮像環境等に対応して顔認識処理を好適に実行できる。

また，上記画像判定ステップでは，特徴抽出ステップにおいて顔画像からユーザの顔の特徴データを十分に抽出できない場合にも，顔画像の画像状態が適切であるか否かを判定するようにしてもよい。これにより，顔画像から特徴データを十分に抽出できない場合にも，画像状態の判定を実行して，撮像装置の設定調整などといった画像状態改善のための対策を実行できる。

以上説明したように本発明によれば，撮像環境が良いなど本人認証の条件が良い場合には，高いセキュリティレベルを保ち，かつ，撮像環境が悪いなど本人認証の条件が悪い場合には，本人を好適に認識できるように設定を自動的に切り替えることができる。

以下に添付図面を参照しながら，本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお，本明細書及び図面において，実質的に同一の機能構成を有する構成要素については，同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

（第１の実施形態）
まず，図１を参照して，本発明の第１の実施形態にかかる個人識別装置について説明する。なお，図１は，本実施形態にかかる個人識別装置１００の概略構成を示すブロック図である。

図１に示すように，本実施形態にかかる個人識別装置１００は，例えば，撮像装置としてのカメラ１１０を備えた携帯電話１に設置され，当該カメラ１１０によって撮像されたユーザの顔画像に基づき顔認証処理を実行する装置として構成されている。このように，本実施形態にかかる個人識別装置１００は，例えば，携帯電話１等の端末装置へのログインなどといった簡易セキュリティ管理のために利用されるものである。この個人識別装置１００は，画像判定部１１２と，調整部１１４と，特徴抽出部１１６と，登録データ作成部１１８と，登録データ格納部１２０と，認識パラメータ格納部１２２と，顔認識部１２４とを備える。以下，これら個人識別装置１００の各部についてそれぞれ説明する。

画像判定部１１２は，カメラ１１０から入力されたユーザの顔画像の画像状態が適切であるか否か（即ち，撮像環境等の外部要因の影響で顔画像が画像劣化しているか否か）を判定する。本実施形態にかかる画像判定部１１２では，顔画像の画像状態が適切であるかの判定基準として，例えば，顔画像の明るさ（輝度）を用いる例について説明するが，かかる例に限定されるものはない。以下に，この画像判定部１１２の処理について詳述する。

まず，画像判定部１１２に対する顔画像の入力について説明する。顔認証を実施する装置では，認識対象ユーザの顔の特徴を好適に抽出できるように，通常，顔が画像中心に大きく撮像されるようにカメラが配置されている。特に，携帯電話１等の携帯端末では，ユーザが携帯端末のカメラ位置を調整し，自身の顔が画像中央に大きく撮像されるようにできる。

本実施形態では，図２に示すように，携帯電話１のユーザは，ユーザ登録時やその後の顔認証時に，携帯電話１のカメラ１１０によって自身の顔を撮像する。このとき，図２に示すように，ユーザは，携帯電話１の表示部にプレビューされる画像を確認しながら，自身の顔が画面２の中心に大きく撮像されるように携帯電話１の位置を調整して，自身の顔画像を撮像する。このように，携帯電話１等の携帯端末では，ユーザは，意図的に自己の顔が画面２の中央に位置するように撮像できる。従って，図３に示すように，このようにして撮像された顔画像３では，その中央部分にユーザの顔が位置する可能性が高いので，個人識別装置１００の処理時には，顔画像３の中央部分に顔領域が存在すると推定して処理を進行できる。以上のようにしてカメラ１１０により撮像された顔画像３は，個人識別装置１００の画像判定部１１２に入力される。なお，個人識別装置１００に入力される顔画像３は，例えば，ファイル化された動画像データまたは静止画像データのいずれであってもよい。

次に，画像判定部１１２の画像状態判定処理について説明する。顔画像３を用いた顔認証では，ユーザを特定するためのデータを得るために，顔画像は十分に本人の顔の特徴を抽出できる画像状態である必要がある。しかし，撮像環境によっては，例えば，日中屋外における逆光，順光や，夜間など光環境が良好でないときに，顔画像３が光によって白抜けになったり，光不足で暗くなったりするため，本人の顔の特徴点を十分に抽出できない場合や，本人の顔認識を実行できなくなる場合がある。そこで，画像判定部１１２は，入力された顔画像３の明るさを検出し，当該顔画像３が顔認識に適した画像状態であるか否かを判定する。

詳細には，画像判定部１１２は，図３に示すように，顔画像３から，当該顔画像３における中央部分の例えば矩形領域４の画像を顔領域として切り出して，明るさ判定の対象領域とする。これは，上述したように携帯電話１のカメラ１１０でユーザ自身の顔を撮像した場合，顔画像３の中央部分にユーザの顔が撮像されていると判断できるからである。そして，画像判定部１１２は，この顔画像３の中央部分における矩形領域４の輝度（例えば，該矩形領域４内の各ピクセルの輝度の総和）を検出し，当該検出された輝度が予め設定された所定の輝度範囲内であるか否かを判定する。この判定の結果，上記検出された輝度が所定の輝度範囲より小さい場合には，画像判定部１１２は，当該顔画像３が“暗すぎる”という判定結果を調整部１１４に出力する。また，上記検出された輝度が所定の輝度範囲より大きい場合には，画像判定部１１２は，当該顔画像３が“明るすぎる”という判定結果を調整部１１４に出力する。一方，上記検出された輝度が所定の輝度範囲内である場合には，画像判定部１１２は，顔画像３の明るさは適切であると判断し，当該顔認識に適した明るさの顔画像３を特徴抽出部１１６に出力する。

このような画像状態の判定では，画像判定部１１２は，上記のように，予め設定された中央部分の矩形領域４の画像に基づき画像状態（明るさ）の適否を判定するので，上記特許文献１の従来技術のように顔画像から顔領域を検出してから当該顔領域の画像状態を判定する必要がない。従って，強い光が射し込む場所（日中の屋外）や過度に暗い場所（夜間や閉ざされた室内）など，撮像環境が極端に悪いため，顔領域の検出が不可能なほどに顔画像３の画像状態が劣化している場合であっても，画像状態の判定を確実に実行できる。よって，この画像状態の判定結果に応じて，カメラ１１０の感度調整などのリカバリー対策を実行可能となる。

調整部１１４は，上記画像判定部１１２の判定結果に応じて，カメラ１１０の設定パラメータや，認識パラメータを調整する。具体的には，調整部１１４は，上記画像判定部１１２により顔画像３の画像状態が悪いと判断された場合に，好適な顔画像３を再撮像できるように，カメラ１１０の設定を調整する。このカメラ１１０の設定としては，例えば，カメラ１１０の感度，絞り，フォーカス，シャッタースピード，彩度，コントラスト，ホワイトバランス，照明の照度など，任意の設定を調整対象とすることができるが，以下では，顔画像３の明るさ調整を行うため，カメラ１１０の感度（ブライトネス）を調整する例を挙げて説明する。

調整部１１４は，上記画像判定部１１２から顔画像３が“暗すぎる”または“明るすぎる”という判定結果が入力されると，カメラ１１０に対して，顔画像３をより適切な明るさで撮像するように感度を調整する指示信号を出力する。このとき，調整部１１４は，カメラ１１０の感度を所定値ずつ段階的に上げる（若しくは下げる）ように指示してもよいし，或いは，上記画像判定結果に応じて好適なカメラ１１０の感度を計算して，その感度に調整するように指示してもよい。

ただし，当該カメラ１１０の設定（例えば感度）を調整不能である場合，即ち，当該カメラ１１０が設定調整機能を有していない場合や，カメラ１１０の設定が調整限度に達している場合（例えば，“暗すぎる”という判定に対し，既にカメラ１１０の感度が最大の場合）には，調整部１１４は，“調整不能”の信号を画像判定部１１２に送信する。なお，調整部１１４は，カメラ１１０の設定可能範囲の情報を保持しているので，上記のようにカメラ１１０の設定調整が可能であるかを判定可能である。

以上のようにして，調整部１１４が，カメラ１１０の設定（感度等）を調整することにより，設定調整後のカメラ１１０で再撮像された顔画像３の画像状態（明るさ等）が改善される。よって，特徴抽出部１１６と顔認識部１２４は，画像状態が改善された顔画像３に基づき，それぞれ特徴抽出処理と顔認識処理を実行できるようになる。しかし，撮像環境が過度に悪い場合には，カメラ１１０の設定を最大限調整したとしても，顔画像３が顔認識処理に適した画像状態まで改善しない場合がある。

そこで，本実施形態にかかる調整部１１４は，まず上述したカメラ１１０の設定調整を行い，それでも顔画像３の画像状態が改善されないような場合には，認識パラメータ格納部１２２に格納されている認識パラメータを変更する。この認識パラメータは，顔認識処理の認識レベル（顔認証のセキュリティレベルに対応する。）を表すパラメータであり，例えば，所定の識別閾値とすることができるが詳細は後述する。調整部１１４は，画像判定部１１２により顔画像３の画像状態が悪いと判定されたけれども，上記カメラ１１０の設定を調整不能である場合には，認識パラメータ格納部１２２に格納されている認識パラメータを変更する指示を出し，顔認識部１２４による顔認識処理の認識レベルを高レベルから低レベルに低下させる。これによって，顔認証のセキュリティレベルを一時的に下げてでも，後述する顔認識部１２４が本人を認識できるように設定を自動的に切り替えることができる。また，このようにして調整部１１４により認識パラメータが変更された場合には，画像判定部１１２は，調整部１１４からの指示を受け，上記カメラ１１０の設定調整能力範囲内で最大限に画像状態（明るさ）が改善された顔画像３を特徴抽出部１１６に出力する。

特徴抽出部１１６は，画像判定部１１２から入力された顔画像３から，ユーザの顔の特徴データを抽出する。この顔の特徴データは，個人を識別できるような顔の特徴点（例えば，目，鼻，口の配置やその周辺画像（テンプレート））を表す情報である。この特徴抽出処理としては，例えば，上記特許文献１に記載のような公知の特徴抽出処理技術を適用できる。特徴抽出部１１６は，抽出した特徴データを，ユーザ登録時には登録データ作成部１１８に出力し，顔認識時には顔認識部１２４に出力する。

登録データ作成部１１８は，上記特徴抽出部１１６により顔画像３から抽出された特徴データを基に登録データを作成する。この登録データは，例えば，登録ユーザ（個人識別装置１００に登録された正規ユーザを意味する。以下同じ。）の顔の特徴点を表す登録データと，当該登録ユーザの個人識別情報（例えばユーザＩＤ）とを関連付けたデータである。登録データ作成部１１８は，例えば，この作成した登録データを，個人識別装置１００を使用する上位装置（図示せず。）に出力する。この上位装置は，例えば，携帯電話１にインストールされたアプリケーションソフトウェア等で構成される。当該上位装置は，登録データ作成部１１８によって作成された１又は２以上の登録ユーザの登録データを，個人登録データとして登録データ格納部１２０に格納する。なお，登録データ作成部１１８は，上記作成した登録データを，上位装置を介さずに直接，登録データ格納部１２０に格納することもできる。

登録データ格納部１２０は，上記登録データ作成部１１８によって作成された１又は２以上の登録ユーザに関する登録データを格納する。

認識パラメータ格納部１２２は，顔認識処理の認識レベル（顔認証のセキュリティレベルに対応する。）を表す認識パラメータなど，顔認識処理に必要な各種パラメータを格納する。ここで認識パラメータの一例である識別閾値について説明する。

識別閾値とは，登録データが有する顔の特徴データと，顔認証時に顔画像３から得られた顔の特徴データとを比較（マッチング）したときの一致度により，当該登録データの登録ユーザと，顔画像３が撮像された認識対象ユーザとが同一人物であるか否かを判定するためのパラメータである。例えば，上記一致度を求めるときに，０（特徴が全く一致しない）から１００（すべての特徴が完全に一致する）まで分布するような算出法を用いた場合，登録データと認識対象ユーザとが同一人物であれば一致する顔の特徴が多いので，一致度が８０以上であれば本人と特定し，８０未満であれば他人かもしれないと判断できる。この場合には，識別閾値として８０を予め設定しておき，認識パラメータ格納部１２２に当該識別閾値“８０”が格納される。

さらに，本実施形態では，例えば，セキュリティレベルに応じた２段階の識別閾値，即ち，高いセキュリティレベルに対応した高レベル閾値と，低いセキュリティレベルに対応した低レベル閾値という２つの識別閾値が設定され，認識パラメータ格納部１２２に格納されている。これにより，２段階の認識レベル（セキュリティレベル）で顔認識処理を実行できる。なお，このような例に限定されず，例えば，高，中，低レベル閾値など，セキュリティレベルに応じて３段階以上の識別閾値を設定することも勿論可能である。

このように認識パラメータ格納部１２２に格納されている識別閾値は，上記調整部１１４により変更（例えば，高レベル閾値から低レベル閾値に低下，或いは，低レベル閾値から高レベル閾値に増加）される。本実施形態では，認識パラメータ格納部１２２には，初期状態では，識別閾値として高レベル閾値が設定されており，上記のように顔画像３の画像状態が悪く，カメラ１１０の設定調整も不能な場合に，調整部１１４によって高レベル閾値から低レベル閾値に設定変更される。

顔認識部１２４は，カメラ１１０によって顔画像３が撮像された認識対象ユーザの特徴データと，登録データ格納部１２０に格納されている登録データに含まれる特徴データとを比較し，上記認識対象ユーザが登録ユーザであるか否かを認識して，認識結果を出力する。

具体的には，まず，顔認識部１２４は，特徴抽出部１１６により抽出された特徴データと，登録データ格納部１２０に格納されている１又は２以上の登録ユーザの登録データに含まれる特徴データとをそれぞれ比較して，双方の特徴データの一致度をそれぞれ求める。さらに，顔認識部１２４は，上記比較により得られた各登録データに関する一致度と，上記認識パラメータ格納部１２２に格納されている認識パラメータ（例えば，上記識別閾値）とに基づいて，顔画像３が撮像された認識対象ユーザが，上記登録ユーザのうちのいずれかに該当するか否かを判定し，該当するならばいずれの登録ユーザであるかを特定する。具体的には，顔認識部１２４は，各登録データに関する一致度のうち最大のものが，認識パラメータ格納部１２２に格納されている識別閾値以上であれば，認識対象ユーザが，当該最大の一致度の登録データに対応する登録ユーザであると特定する。一方，全ての登録ユーザに関する一致度が識別閾値未満であれば，認識対象ユーザがいずれの登録ユーザでもないと判定する。

この結果，登録ユーザが特定された場合には，顔認識部１２４は，特定された登録ユーザの登録データから当該登録ユーザのユーザＩＤを取り出して，認識結果として上位装置に出力する。一方，認識対象ユーザがいずれの登録ユーザでもないと判定された場合には，顔認識部１２４は，その旨を認識結果として上位装置に出力する。

以上，本実施形態にかかる個人識別装置１００の各部の構成について説明した。なお，上記画像判定部１１２，調整部１１４，特徴抽出部１１６及び登録データ作成部１１８は，上述した各機能を実行するプログラムモジュールを携帯電話１等にインストールしたソフトウェアで構成されてもよいし，或いは，当該機能を実行するプロセッサ等のハードウエアで構成されてもよい。また，登録データ格納部１２０，認識パラメータ格納部１２２は，例えば，半導体メモリ，光ディスク，磁気ディスク等の各種の記憶媒体などで構成される。

次に，上記のような構成の個人識別装置１００を用いた個人識別方法について説明する。以下では，本実施形態にかかる個人識別方法を，ユーザ登録処理動作と顔認証処理動作とに分けてそれぞれ説明する。

まず，図４を参照して，本実施形態にかかる個人識別装置１００を用いたユーザ登録処理動作について説明する。図４は，本実施形態にかかる個人識別装置１００を用いたユーザ登録処理動作を示すフローチャートである。

図４に示すように，まず，ステップＳ１０では，カメラ１１０によってユーザの顔が撮像され，顔画像３が個人識別装置１００に入力される（ステップＳ１０：撮像ステップ）。ユーザは，自身の携帯電話１に対してユーザ登録を行うために，図２に示したように，携帯端末１のカメラ１１０の位置を調整し，顔が画像中央に大きく撮像されるようにして，自身の顔画像３を撮像する。このように撮像された顔画像３は，図３に示したように中央部分にユーザの顔領域が位置している。かかる顔画像３は，個人識別装置１００を使用する上位装置によって，カメラ１１０から個人識別装置１００の画像判定部１１２に入力される。

次いで，ステップＳ１２，Ｓ１４では，画像判定部１１２は，カメラ１１０から入力されたユーザの顔画像３の画像状態（例えば明るさ）が，ユーザ登録に適した画像状態であるか否かを判定する（ステップＳ１２，Ｓ１４：画像判定ステップ）。具体的には，画像判定部１１２は，顔画像３の中央部分における矩形領域４の画像を切り出して，当該矩形領域４の輝度（例えば，各ピクセルの輝度の総和）を検出し，当該検出された輝度が予め設定された所定の輝度範囲内であるか否かに基づき，顔画像３の明るさが適切な明るさであるか否かを判定する。この判定の結果，上記検出された輝度が，予め定められた所定の輝度範囲内である場合には，顔画像３の明るさは適切であると判定され，カメラ１１０の設定調整等は不要であるため，ステップＳ２２に進む。この場合，画像判定部１１２は，カメラ１１０から入力された現状の顔画像３を特徴抽出部１１６へ出力する，一方，上記検出された輝度が上記所定の輝度範囲外である場合には，顔画像３の明るさは適切でない（即ち，顔画像３が“明るすぎる” 又は“暗すぎる”）と判定され，カメラ１１０の設定調整を行うために，ステップＳ１６に進む。

その後，ステップＳ１６では，調整部１１４は，上記顔画像３の画像状態が適切でないという判定結果を受けると，カメラ１１０の設定（例えば感度）を調整可能であるか否かを判定する（ステップＳ１６：調整可否判定ステップ）。具体的には，調整部１１４は，上記画像判定部１１２から顔画像３が“暗すぎる”若しくは“明るすぎる”といった判定結果を受け取ると，カメラ１１０の感度を上げる若しくは下げる調整が可能であるか否かを判定する。

この判定の結果，カメラ１１０の設定を調整可能であると判定された場合には，調整部１１４は，カメラ１１０に設定を調整するように指示する。この調整部１１４からの調整指示に応じて，カメラ１１０は，顔画像３の画像状態を改善するように設定を調整する（ステップＳ１８：カメラ設定調整ステップ）。具体的には，カメラ１１０は，より明るい顔画像３を撮像できるように感度を上げる，或いは，より暗い顔画像３を撮像できるように感度を下げる。その後，かかる設定調整後のカメラ１１０によって，ユーザの顔が再撮像（ステップＳ１０）され，この再撮像された顔画像３がカメラ１１０から画像判定部１１２に入力され，上記と同様にして，画像状態の判定（ステップＳ１２，Ｓ１４）が実行される。

一方，ステップＳ１６において，例えば，カメラ１１０が設定調整機能（例えば感度調整機能）を有さない場合や，カメラ１１０の設定が調整限度に達している（例えば，“暗すぎる”という判定に対してカメラ１１０の感度が既に最大である）場合には，調整部１１４はカメラ１１０の設定調整が不能であると判定し，ステップＳ２２に進む。この場合，調整部１１４は，“調整不能”の信号を画像判定部１１２に出力し，画像判定部１１２は，この“調整不能”の信号を受け取ると，現状の顔画像３を特徴抽出部１１６へ出力する。

以上のような動作フローにより，カメラ１１０の設定調整によって顔画像３が適切な画像状態になったと判定されるか（ステップＳ１４），或いは，カメラ１１０の設定調整が最大限まで実行されたと判定される（ステップＳ１６）まで，繰り返し撮像が行われる。

次いで，ステップＳ２２では，特徴抽出部１１６は，画像判定部１１２から入力された顔画像３から，顔の特徴データを抽出する（ステップＳ２２：特徴抽出ステップ）。具体的には，特徴抽出部１１６には，画像判定部１１２から，画像状態が適切であると判定された顔画像３，或いは，カメラ１１０の設定調整が不能であると判定されたときの顔画像３が入力される。すると，特徴抽出部１１６は，当該入力された顔画像３から，ユーザを識別可能な例えば目，鼻，口の配置やその周辺画像などを特徴データとして抽出し，この抽出した特徴データを登録データ作成部１１８に出力する。

その後，ステップＳ２４では，登録データ作成部１１８は，上記特徴抽出部１１６から入力された特徴データと，上記撮像されたユーザを表すユーザＩＤとを関連付けて，登録データを作成する（ステップＳ２４：登録データ作成ステップ）。この作成された登録データは，登録データ作成部１１８から，個人識別装置１００を使用する上位装置に出力されて，保管される。なお，登録データ作成部１１８は，作成した登録データを，当該上位装置を介さずに登録データ格納部１２０に直接格納してもよい。

以上，個人識別装置１００におけるユーザ登録処理動作について説明した。かかるユーザ登録処理により，携帯電話１等のユーザは，自身の顔の特徴データを携帯電話１に登録でき，この結果，以下に説明する顔認証処理で認証されれば，携帯電話１に対するログインが許可されるようになる。なお，上記ユーザ登録処理を複数のユーザについて行うことにより，１つの携帯電話１に対して，複数のユーザを登録することもできる。

次に，図５を参照して，本実施形態にかかる個人識別装置１００を用いた顔認証処理動作について説明する。図５は，本実施形態にかかる個人識別装置１００を用いた顔認証処理動作を示すフローチャートである。

図５に示すように，まず，ステップＳ２８では，既にユーザ登録されている１又は２以上の登録ユーザの登録データが，個人識別装置１００に設定される（ステップＳ２８：登録データ設定ステップ）。具体的には，個人識別装置１００を使用する上位装置は，上記ユーザ登録処理により登録された１又は２以上の登録ユーザの登録データを個人識別装置１００に入力し，この入力された登録データは，登録データ格納部１２０に格納される。このとき，携帯電話１を所有する本人のユーザＩＤとリンクされた登録データだけを選択して入力してもよいし，他人のユーザＩＤにリンクされた登録データもまとめて複数入力してもよい。前者の場合は，本人と他人とを区別するといった認識に使用できるし，後者の場合は，ユーザ登録された複数人の中から特定の人物を認識するために使用できる。

次いで，ステップＳ３０では，カメラ１１０によってユーザの顔が撮像され，顔画像３が個人識別装置１００に入力される（ステップＳ３０：撮像ステップ）。ユーザは，自身の携帯電話１に対するログインを許可するための顔認証を行うために，当該携帯電話１のカメラ１１０を用いて自身の顔画像３を撮像する。本ステップＳ３０は，上記ユーザ登録処理におけるステップＳ１０と略同一であるので，詳細説明は省略する。

さらに，ステップＳ３２，Ｓ３４では，画像判定部１１２は，カメラ１１０から入力されたユーザの顔画像３の画像状態（例えば明るさ）が，顔認識処理に適した画像状態であるか否かを判定する（ステップＳ３２，Ｓ３４：画像判定ステップ）。本ステップＳ３２，Ｓ３４は，上記ユーザ登録処理におけるステップＳ１２，Ｓ１４と略同一であるので，詳細説明は省略する。

その後，ステップＳ３６では，調整部１１４は，上記顔画像３の画像状態が適切でないという判定結果を受けると，カメラ１１０の設定（例えば感度）を調整可能であるか否かを判定する（ステップＳ３６：調整可否判定ステップ）。具体的には，調整部１１４は，上記画像判定部１１２から顔画像３が“暗すぎる”若しくは“明るすぎる”といった判定結果を受け取ると，カメラ１１０の感度を上げる若しくは下げる調整が可能であるか否かを判定する。

この判定の結果，カメラ１１０の設定を調整可能であると判定された場合には，調整部１１４は，カメラ１１０に設定を調整するように指示する。この調整部１１４からの調整指示に応じて，カメラ１１０は，顔画像３の画像状態を改善するように設定を調整する（ステップＳ３８：カメラ設定調整ステップ）。具体的には，カメラ１１０は，より明るい顔画像３を撮像できるように感度を上げる，或いは，より暗い顔画像３を撮像できるように感度を下げる。その後，かかる設定調整後のカメラ１１０によって，ユーザの顔が再撮像（ステップＳ３０）され，この再撮像された顔画像３がカメラ１１０から画像判定部１１２に入力され，上記と同様に画像状態の判定（ステップＳ３２，Ｓ３４）が実行される。

一方，ステップＳ３６において，例えば，カメラ１１０が設定調整機能を有さない場合や，カメラ１１０の設定が調整限度に達している場合には，調整部１１４は，カメラ１１０の設定調整が不能であると判定し，認識パラメータを変更するためにステップＳ４０に進む。この場合，調整部１１４は，“調整不能”の信号を画像判定部１１２に出力し，かつ認識パラメータ格納部１２２に“認識パラメータ変更”の指示を出す。画像判定部１１２は，調整部１１４から“調整不能”の信号を受け取ると，現状の顔画像３を特徴抽出部１１６へ出力する。

以上のような動作フローにより，ユーザ登録時と同様にして，カメラ１１０の設定調整によって顔画像３が適切な画像状態になったと判定されるか（ステップＳ３４），或いは，カメラ１１０の設定調整が最大限まで実行されたと判定される（ステップＳ３６）まで，繰り返し撮像が行われる。

次いで，ステップ４０では，調整部１１４は，認識パラメータ格納部１２２に格納されている認識パラメータを変更する（ステップＳ４０：認識パラメータ変更ステップ）。認識パラメータ格納部１２２は，上述したように，認識パラメータとして例えば２段階の識別閾値（即ち，高レベル閾値及び低レベル閾値）を保持しており，初期状態では高レベル閾値が設定されている。上記ステップＳ３６でカメラ１１０が設定調整不能であると判定されると，調整部１１４は，認識パラメータ格納部１２２に“認識パラメータ変更”の指示を出す。認識パラメータ格納部１２２は，調整部１１４から“認識パラメータ変更”の指示を受け取ると，識別閾値を高レベル閾値から低レベル閾値に設定変更する。これによって，顔認識処理の認識レベル（セキュリティレベル）が低下されるため，特徴データの一致度が低くても認証されるようになる。

次いで，ステップＳ４２では，特徴抽出部１１６は，画像判定部１１２から入力された認識対象ユーザの顔画像３から，顔の特徴データを抽出する（ステップＳ４２：特徴抽出ステップ）。本ステップＳ４２は，上記ユーザ登録処理におけるステップＳ２２と略同一であるので，詳細説明は省略する。ただし，特徴抽出部１１６は，顔画像３から抽出した特徴データを顔認識部１２４に出力する。

さらに，ステップＳ４４では，顔認識部１２４は，上記ステップＳ４２で抽出された認識対象ユーザの特徴データと，上記ステップＳ２８で予め登録データ格納部１２０に格納されている登録データとを比較し，当該比較結果，及び認識パラメータ格納部１２２に格納されている認識パラメータに基づき，認識対象ユーザがいずれかの登録ユーザに該当するか否かを認識する（ステップＳ４４：顔認識ステップ）。

この顔認識処理時には，まず，顔認識部１２４は，特徴抽出部１１６から認識対象ユーザの顔の特徴データを取得し，登録データ格納部１２０から例えば複数の登録ユーザの登録データを取得し，認識パラメータ格納部１２２から現在設定されている識別閾値（高レベル閾値又は低レベル閾値）を取得する。次いで，顔認識部１２４は，認識対象ユーザの特徴データと，複数の登録ユーザの登録データとを順次比較し，登録データごとに一致度をそれぞれ求める。さらに，顔認識部１２４は，算出した複数の一致度のうち最も高い一致度が，上記現在設定されている識別閾値以上であるか否かを判定する。

この結果，最も高い一致度が識別閾値以上であれば，顔認識部１２４は，認識対象ユーザが当該最も高い一致度の登録データに対応する登録ユーザであると認識し，当該一致度が最も高い登録データにリンクされているユーザＩＤを，認識結果として上位装置に出力する。この結果，認識対象ユーザの認証が成功し，携帯電話１に対する当該認識対象ユーザのログインが許可される。

一方，最も高い一致度が識別閾値未満であれば，顔認識部１２４は，認識対象ユーザがいずれの登録ユーザにも該当しないと判定し，認識結果として“非認識”を出力する。この場合，顔画像３の次フレームを用いて，上記と同様に特徴抽出処理（ステップＳ４２）および顔認識処理（ステップＳ４４）を繰り返し試みる。なお，ある程度“非認識”の判定が続く（例えば，所定時間若しくは所定回数だけ非認識が繰り返される）と，顔認識部１２４は，認証失敗として処理を終了する。

このような顔認識ステップＳ４４においては，認識パラメータ格納部１２２の識別閾値が高レベル閾値又は低レベル閾値のいずれに設定されているかによって，認識レベルが異なる。即ち，上記ステップＳ３４で顔画像３の画像状態（明るさ等）が適切であると判定された場合には，認識パラメータ格納部１２２の識別閾値が初期状態の高レベル閾値に設定されたままであるので，本ステップＳ４４では高い認識レベルで顔認識処理がなされる。この結果，上記一致度が高くないと認証されないので，高いセキュリティレベルを維持できるとともに，顔画像３の画像状態が適切であるので，本人認証も快適に実行される。

一方，上記ステップＳ３４で顔画像３の画像状態が適切でなく，かつ，ステップＳ３６でカメラ１１０の設定調整もできないと判定された場合には，認識パラメータ格納部１２２の識別閾値が低レベル閾値に変更されている（ステップＳ４０）ので，本ステップＳ４４では低い認識レベルで顔認識処理がなされる。このため，上記一致度が多少低くても認証されるので，セキュリティレベルが低くなるものの，撮像環境等による顔画像３の画像状態の劣化が激しいためカメラ１１０の設定調整を行っても当該画像状態を改善できない場合であっても，本人認証を快適に実行することができる。なお，このような低レベル閾値を用いた認証終了後は，認識パラメータ格納部１２２の識別閾値が低レベル閾値から高レベル閾値に戻される。

（第２の実施形態）
次に，図６を参照して，本発明の第２の実施形態にかかる個人識別装置について説明する。なお，図６は，第２の実施形態にかかる個人識別装置２００の概略構成を示すブロック図である。

図６に示すように，第２の実施形態にかかる個人識別装置２００は，上記第１の実施形態と同様に，撮像装置としてのカメラ１１０を備えた携帯電話１に設置されている。この個人識別装置２００は，カメラ１１０から入力された顔画像３を格納する画像格納部２１１と，顔画像３の画像状態が適切であるか否かを判定する画像判定部２１２と，画像判定部２１２の判定結果に基づきカメラ１１０の設定を調整又は認識パラメータを変更する調整部２１４と，顔画像３からユーザの顔の特徴データを抽出する特徴抽出部２１６と，顔画像３から抽出された特徴データに基づき登録データを作成する登録データ作成部２１８と，１又は２以上の登録ユーザの登録データを格納する登録データ格納部２２０と，上記認識パラメータを格納する認識パラメータ格納部２２２と，顔画像３から抽出された特徴データと登録データ格納部２２０内の登録データとを比較し，認識対象ユーザが登録ユーザに該当するか否かを認識する顔認識部２２４と，を備える。

この第２の実施形態にかかる個人識別装置２００は，まず，カメラ１１０から入力された顔画像３を画像格納部２１１に格納し，次いで，当該顔画像３に関して特徴抽出部２１６による特徴抽出処理及び／又は顔認識部２２４による顔認識処理を行った上で，かかる特徴抽出処理又は顔認識処理が好適に実行できないときに，特徴抽出部２１６又は顔認識部２２４から指示を受けた画像判定部２１２が，画像格納部２１１から読み出した当該顔画像３の画像状態が適切であるか否かを判定するものである。

なお，この第２の実施形態にかかる個人識別装置２００の画像判定部２１２，調整部２１４，特徴抽出部２１６，登録データ作成部２１８，登録データ格納部２２０，認識パラメータ格納部２２２及び顔認識部２２４は，それぞれ，上述した第１の実施形態にかかる個人識別装置１００の画像判定部１１２，調整部１１４，特徴抽出部１１６，登録データ作成部１１８，登録データ格納部１２０，認識パラメータ格納部１２２及び顔認識部１２４と略同一の機能構成を有するので，その詳細説明は省略する。

次に，上記のような構成の個人識別装置２００を用いた個人識別方法について説明する。以下では，第２の実施形態にかかる個人識別方法を，ユーザ登録処理動作と顔認証処理動作とに分けてそれぞれ説明する。

まず，図７を参照して，本実施形態にかかる個人識別装置２００を用いたユーザ登録処理動作について説明する。図７は，本実施形態にかかる個人識別装置２００を用いたユーザ登録処理動作を示すフローチャートである。

図７に示すように，まず，ステップＳ１１０では，カメラ１１０によってユーザの顔が撮像され，個人識別装置２００を使用する上位装置（アプリケーション）により，当該撮像で得られた顔画像３が個人識別装置２００に入力される（ステップＳ１１０：撮像ステップ）。すると，画像格納部２１１は，カメラ１１０から入力された顔画像３を格納する。この顔画像３は，例えば，ファイル化された動画像又は静止画像データのいずれでもよい。

次いで，ステップＳ１１２では，特徴抽出部２１６は，画像格納部２１１から取得した顔画像３から，個人を識別可能な顔の特徴データを抽出する（ステップＳ１１２：特徴抽出ステップ）。本ステップＳ１１２は，上記第１の実施形態のユーザ登録処理におけるステップＳ２２と略同一であるので，詳細説明は省略する。

さらに，ステップＳ１１４では，特徴抽出部２１６は，上記顔画像３から特徴データを十分に抽出できたか否かを判定する（ステップＳ１１４：抽出可否判定ステップ）。この結果，特徴データを十分抽出できたと判定された場合には，特徴抽出部２１６は，当該特徴データを登録データ作成部２１８に出力し，次いで，ステップＳ１１６において，登録データ作成部２１８は，上記特徴抽出部２１６から入力された特徴データと，上記撮像されたユーザを表すユーザＩＤとを関連付けて，登録データを作成して（ステップＳ１１６：登録データ作成ステップ），ユーザ登録処理を終了する。なお，本ステップＳ１１６は，上記第１の実施形態のユーザ登録処理におけるステップＳ２４と略同一であるので，詳細説明は省略する。

一方，上記ステップＳ１１４で，特徴データを十分に抽出できていないと判定された場合には，特徴抽出部２１６は，当該顔画像３に問題があると判断し，画像判定部２１２に画像判定の指示を出力して，ステップＳ１１８に進む。

次いで，ステップＳ１１８，Ｓ１２０では，特徴抽出部２１６から画像判定の指示を受けると，画像判定部２１２は，顔画像３の画像状態（例えば明るさ）が，ユーザ登録に適した画像状態であるか否かを判定する（ステップＳ１１８，Ｓ１２０：画像判定ステップ）。この画像判定処理の詳細は，上記第１の実施形態のユーザ登録処理におけるステップＳ１２，Ｓ１４と略同一であるので，詳細説明は省略する。

この画像判定の結果，顔画像３の画像状態が適切であると判定した場合には，画像判定部２１２は，顔画像３から特徴データを抽出できない原因が顔画像３の画像状態（明るさ等）ではない（例えば，顔が撮像されていないなど）と判定し，登録不可の信号を外部の上位装置に出力する（ステップＳ１２６）。この場合，上位装置は例えば「顔が正しく撮像されていません」などのエラーメッセージを表示して，ユーザ登録せずに全ての処理を終了する。

一方，顔画像３の画像状態が適切でない（例えば，顔画像３が“明るすぎる” 又は“暗すぎる”）と判定した場合には，画像判定部２１２は，その旨の判定結果を調整部２１４に出力してステップＳ１２２に進む。

その後，ステップＳ１２２では，調整部２１４は，画像判定部２１２から，上記顔画像３の画像状態が適切でないという判定結果を受けると，カメラ１１０の設定（例えば感度）を調整可能であるか否かを判定する（ステップＳ１２２：調整可否判定ステップ）。この結果，カメラ１１０の設定を調整可能であると判定された場合には，ステップＳ１２４に進み，調整部２１４からの調整指示に基づき，カメラ１１０の設定（例えば感度）を調整する（ステップＳ１２４：撮像装置調整ステップ）。具体的には，個人識別装置２００を使用する上位装置（アプリケーション）は，個人識別装置２００から“暗すぎる”という判定結果を受け取ると，例えばカメラ１１０の感度（ブライトネス）を調整して明るく撮像できるようにし，また，“明るすぎる”という判定結果を受け取ると，カメラ１１０の感度を調整して暗く撮像できるようにする。

その後，設定調整されたカメラ１１０で再撮像して，画像状態が改善された顔画像３を個人識別装置２００に入力した後に（ステップＳ１１０），再度，特徴抽出（ステップＳ１１２）を試みる。このような動作（ステップＳ１１０〜Ｓ１２４）を，顔画像３から特徴データを十分に抽出できるまで繰り返す。この結果，十分な特徴データが得られると，上記のようにして登録データが作成され（ステップＳ１１６），ユーザ登録が完了する。

一方，ステップＳ１２２で，カメラ１１０の設定を調整不能（調整限度超を含む。）であると判断された場合には，ステップＳ１２６に進み，登録不可の信号を上位装置に出力して，ユーザ登録することなく処理を終了する。

以上，個人識別装置２００におけるユーザ登録処理動作について説明した。かかるユーザ登録処理により，携帯電話１等のユーザは，自身の顔の特徴データを携帯電話１に登録でき，この結果，以下に説明する顔認証処理で認証されれば，携帯電話１に対するログインが許可されるようになる。なお，上記ユーザ登録処理を複数のユーザについて繰り返すことにより，１つの携帯電話１に対して，複数のユーザを登録することもできる。

次に，図８を参照して，本実施形態にかかる個人識別装置２００を用いた顔認証処理動作について説明する。図８は，本実施形態にかかる個人識別装置２００を用いた顔認証処理動作を示すフローチャートである。

図８に示すように，まず，ステップＳ１２８では，既にユーザ登録されている１又は２以上の登録ユーザの登録データが，上位装置から個人識別装置２００に入力され，登録データ格納部２２０に格納される（ステップＳ１２８：登録データ設定ステップ）。本ステップＳ１２８は，上記第１の実施形態の顔認証処理におけるステップＳ２８と略同一であるので，詳細説明は省略する。

次いで，ステップＳ１３０では，カメラ１１０によってユーザの顔が撮像され，顔画像３が個人識別装置２００に入力される（ステップＳ１３０：撮像ステップ）。本ステップＳ１３０は，上記ユーザ登録処理におけるステップＳ１１０と略同一であるので，詳細説明は省略する。

次いで，ステップＳ１３２では，特徴抽出部２１６により，画像格納部２１１から取得した顔画像３から特徴データが抽出され（ステップＳ１３２：特徴抽出ステップ），特徴データを十分に抽出できたか否かが判定される（ステップＳ１３４：抽出可否判定ステップ）。

この結果，十分に抽出されていないと判定された場合には，画像判定部２１２により画像状態が判定され（ステップＳ１４２，Ｓ１４２：画像判定ステップ），顔画像３から特徴データを十分に抽出できるまで，カメラ１１０の設定調整（ステップＳ１４８：撮像装置調整ステップ）を繰り返す。このステップＳ１３２，Ｓ１３４，Ｓ１４２，Ｓ１４４，Ｓ１４６，Ｓ１４８は，それぞれ，上記ユーザ登録処理におけるステップＳ１１２，Ｓ１１４，Ｓ１１８，Ｓ１２０，Ｓ１２２，Ｓ１２４と略同一であるので，詳細説明は省略する。なお，この一連のフローで，顔画像３から特徴データが十分に抽出できず，かつ，カメラ１１０の設定調整もできない場合は，ステップＳ１５２に進み，画像判定部２１２により認識不可を表す信号を上位装置に出力して，認識エラーとして顔認証処理を終了する。

一方，上記ステップＳ１３４で，顔画像３から特徴データが十分に抽出されたと判断された場合には，画像抽出部２１６は，当該特徴データを顔認識部２２４に出力し，ステップＳ１３６に進む。

このステップＳ１３６では，顔認識部２２４は，上記ステップＳ１３２で抽出された認識対象ユーザの特徴データと，上記ステップＳ１２８で予め登録データ格納部２２０に格納されている登録データとを比較し，当該比較結果，及び認識パラメータ格納部２２２に格納されている認識パラメータに基づき，認識対象ユーザがいずれかの登録ユーザに該当するか否かを認識する（ステップＳ１３６：顔認識ステップ）。このステップＳ１３６は，上記第１の実施形態の顔認証処理におけるステップＳ４４と略同一であるので，詳細説明は省略する。

さらに，ステップＳ１３８では，顔認識部２２４は，顔認識処理により，認識ユーザが登録ユーザのいずれかであると認識できたか否かを判定する（ステップＳ１３８：認識可否判定ステップ）。具体的には，上記抽出された認識対象ユーザの特徴データと，各登録データとの一致度のうち最も高い一致度が，認識パラメータとしての識別閾値以上であれば，認識対象ユーザが，当該一致度が最大の登録データの登録ユーザであると認識し，当該登録ユーザのユーザＩＤを認識結果として出力する（ステップＳ１４０）。

一方，全ての登録データに関する一致度が識別閾値に達していない場合は，撮像環境が悪いなどといった外部要因の影響で，顔認証時の顔画像３の特徴データと，ユーザ登録時の顔画像３の特徴データとの差分が大きくなっている可能性がある。そこで，全ての登録データが識別閾値に達しておらず，認識対象ユーザがどの登録ユーザであるか認識できない場合には，顔認識部２２４は，画像判定部２１２に画像判定の指示を出力し，ステップＳ１４２に進む。

この場合，画像判定部２１２は，顔認識部２２４からの画像判定指示を受けると，上記ユーザ登録時と同様に，顔画像３の画像状態の適否を判定し，判定結果を出力する（ステップＳ１４２，Ｓ１４４）。そして，画像状態が適切でないと判定された場合には，カメラ１１０の設定調整の可否を判定し（ステップＳ１４６），調整可能な場合にカメラ１１０の設定を調整して（ステップＳ１４８），設定調整後のカメラ１１０により再び撮像して，顔画像３を再入力する（ステップＳ１３０）。かかる動作を，顔認識部２２４により認識結果が得られる（ステップＳ１３８）まで繰り返す。

また，かかる動作途中で，ステップＳ１４６においてカメラ１１０の設定を調整不能であると判定された場合（設定限度超の場合を含む）には，ステップＳ１５０に進み，認識パラメータ変更処理を行う。ここで，図９を参照して，ステップＳ１５０の認識パラメータ変更処理について詳細に説明する。

図９に示すように，まず，ステップＳ１５０２では，調整部２１４は，認識パラメータ格納部２２２に格納されている識別閾値を，初期状態の高レベル閾値から低レベル閾値に設定変更する（ステップＳ１５０２：認識パラメータ変更ステップ）。なお，このステップＳ１５０２は，上記第１の実施形態の顔認証処理におけるステップＳ４０と略同一であるので，詳細説明は省略する。このように認識パラメータを低レベル閾値に変更することにより，顔認識部２２４による顔認識処理の認識レベルを低下させることができる。従って，撮像環境等の影響で顔画像３の画像状態が過度に悪く，カメラ１１０の設定調整ではリカバリーできない場合であっても，本人を快適に認識できるようになる。

次いで，ステップＳ１５０４では，顔認識部２２４は，上記変更後の低レベル閾値を用いて，顔認識処理を行い（ステップＳ１５０４），上記抽出した特徴データと各登録データとの一致度のうち最大の一致度が，低レベル閾値以上であるかを判断する（ステップＳ１５０６）。この結果，上記最大の一致度が低レベル閾値以上であれば，顔認識部２２４は，認識対象ユーザが当該最大の一致度の登録データの登録ユーザであると認識し，図８のステップＳ１４０に進み，当該登録ユーザのユーザＩＤを認識結果として出力する（ステップＳ１４０）。一方，最大の一致度が低レベル閾値未満であれば，顔認識部２２４は，識別閾値を低下させたにもかかわらず，認識対象ユーザに該当する登録ユーザを認識できなかったと判断し，図８のステップＳ１５２に進み，認識不可の信号を上位装置に出力する（ステップＳ１５２）。この場合，上位装置は例えば「顔が正しく撮像されていません」などのエラーメッセージを表示して，顔認証処理を終了する。

このように，第２の実施形態にかかる個人識別方法では，顔画像３から特徴データを十分に抽出できたか否か，或いは，顔認識により認識結果を得られたか否かをトリガーとして，画像状態の判定を行い，カメラ１１０の設定調整や認識パラメータの変更といったリカバリー対策を実施する構成である。これにより，エラーが生じた時点で必要に応じて画像判定処理を実行できるので効率的である。

以上，本発明の第１及び第２の実施形態にかかる個人識別装置１００，２１０及びこれを用いた個人識別方法について詳細に説明した。上記実施形態によれば，撮像環境が良いなど本人認証の条件が良い場合には，高いセキュリティレベルでの認証が可能である。また，撮像環境等の外的要因によって顔画像３の画像状態が劣化している場合でも，カメラ１１０の設定を自動的に調整することによって，顔認識に適した顔画像３を取得できるようになり，高いセキュリティレベルを保ったままでの認証が可能である。さらに，カメラ１１０の設定調整を行っても画像状態が十分に改善されない場合には，認識パラメータ（識別閾値）を自動的に低レベルに変更してから認識を行うので，セキュリティレベルを一時的に下げてでも，本人を好適に認証できるようになる。

従って，携帯電話１等の端末装置へのログインなどのために，顔認証のような簡易セキュリティを利用するに際し，端末装置のユーザ自身を快適に認証できることを最優先しつつ，その中で極力，不正な他人が認証されてしまうことを排除できる。さらに，カメラ１１０の調整や，認識パラメータの変更を自動的に行うので，ユーザは，撮像環境等に応じてセキュリティレベル等の設定を手動で変更する必要がない。

また，上記実施形態では，画像判定部１１２，２１２は，顔画像３内で顔領域を検出することなく，顔領域があると推定される顔画像３の中央部分に基づいて，顔画像３の画像状態を判定する。これにより，撮像環境が極端に悪いため，顔領域の検出が不可能なほど顔画像３の画像状態が劣化している場合においても，当該顔画像３の画像状態の判定を実行できる。従って，日中の屋外や夜といった認識が困難な撮像環境においても，画像判定結果に応じてカメラ１１０の設定調整等のリカバリー対策を正しく実行できるので，ユーザ登録処理及び顔認証処理を好適に実行可能となる。

以上，添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが，本発明は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば，特許請求の範囲に記載された範疇内において，各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり，それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

例えば，上記実施形態では，個人識別装置１００，２００が携帯電話１に設置される例について説明したが，本発明はかかる例に限定されない。例えば，個人識別装置は，ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ），ノート型パーソナルコンピュータ，デジタルカメラ，ビデオカメラ，携帯型ゲーム機，携帯型音声プレーヤ，電子手帳，電子辞書等の各種の携帯端末に設置されてもよいし，或いは，デスクトップ型パーソナルコンピュータ，情報家電，カーオーディオ機器など，各種の電子機器に設置されてもよい。また，個人識別装置１００は，建物の出入口の開閉等を行うためのセキュリティ管理用装置などに適用されてもよい。

また，上記実施形態では，顔の特徴データとして，目，鼻，口の配置やその周辺画像（テンプレート）を抽出してユーザ登録や顔認証を行っているが，本発明はかかる例に限定されず，例えば，個人の顔を認識できる方法であれば，その抽出方法やデータの構成は問わない。

また，上記実施形態では，顔画像３の画像状態（画質）として，顔画像３の明るさや暗さの例を挙げて説明したが，本発明はかかる例に限定されず，例えば，顔画像３のボケ（ピントずれ）など，他の要因にも適用可能である。なお，画像ボケの検出は，例えば，図３に示した顔画像３の中央部分の矩形領域４の鮮明度（エッジのシャープさ）などで検出可能である。

また，上記実施形態では，変更可能な認識パラメータとして，識別閾値の例を挙げて説明したが，かかる例に限定されず，顔認識処理の認識レベル（セキュリティレベル）を切り替え可能なパラメータであれば，任意のパラメータを利用可能である。

また，上記実施形態では，認識パラメータを変更するときに，識別閾値を高レベル閾値から低レベル閾値に一回で変更しているが，かかる例に限定されない。例えば，識別閾値を高レベルから低レベルまで他段階で徐々に下げていき，その都度，認識処理を繰り返す構成にしてもよい。この場合，必要以上に識別閾値が下がらないので，セキュリティレベルがそれほど低下しないという利点がある。

また，上記実施形態では，顔画像３の画像状態の判定は，顔画像３の中央部分の矩形領域４に基づいて行ったが，本発明はかかる例に限定されない。判定対象は，顔画像３の中央部分の円形領域，楕円領域など任意の形状の部分を対象とすることができ，また，顔画像３の全体を判定対象としても勿論よい。

本発明の第１の実施形態にかかる個人識別装置の概略構成を示すブロック図である 同実施形態にかかる携帯電話のカメラを用いた顔画像の撮像状況を示す説明図である。 同実施形態にかかる顔画像を示す説明図である。 同実施形態にかかる個人識別装置を用いたユーザ登録処理動作を示すフローチャートである。 同実施形態にかかる個人識別装置を用いた顔認証処理動作を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態にかかる個人識別装置の概略構成を示すブロック図である 同実施形態にかかる個人識別装置を用いたユーザ登録処理動作を示すフローチャートである。 同実施形態にかかる個人識別装置を用いた顔認証処理動作を示すフローチャートである。 同実施形態にかかる個人識別装置を用いた認識パラメータ変更サブルーチンを示すフローチャートである。

符号の説明

１ 携帯電話
２ 画面
３ 顔画像
４ 矩形領域
１００，２００ 個人識別装置
１１０ カメラ
１１２，２１２ 画像判定部
１１４，２１４ 調整部
１１６，２１６ 特徴抽出部
１１８，２１８ 登録データ作成部
１２０，２２０ 登録データ格納部
１２２，２２２ 認識パラメータ格納部
１２４，２２４ 顔認識部
２１１ 画像格納部

Claims (7)

1. 登録ユーザの顔の特徴データを含む登録データを格納する登録データ格納部と；
   顔認識処理の認識レベルを表す認識パラメータを格納する認識パラメータ格納部と；
   撮像装置から入力されたユーザの顔画像の画像状態が適切であるか否かを判定する画像判定部と；
   前記画像判定部の判定結果に応じて，前記撮像装置の設定を調整する，或いは，前記認識パラメータ格納部に格納されている前記認識パラメータを変更する調整部と；
   前記顔画像から前記ユーザの顔の特徴データを抽出する特徴抽出部と；
   前記特徴抽出部により抽出された前記特徴データと，前記登録データ格納部に格納されている前記登録データとを比較し，当該比較結果及び前記認識パラメータ格納部に格納されている前記認識パラメータに基づき，前記ユーザが前記登録ユーザであるか否かを認識する顔認識部と；
   を備えることを特徴とする，個人識別装置。
2. 前記調整部は，前記画像判定部により前記顔画像の画像状態が適切でないと判定された場合に，前記撮像装置の設定を調整可能であるか否かを判定し，
   前記撮像装置の設定を調整可能である場合には，前記撮像装置の設定を調整し，前記撮像装置の設定を調整不能である場合には，前記認識パラメータ格納部に格納されている前記認識パラメータを変更することを特徴とする，請求項１に記載の個人識別装置。
3. 前記画像判定部は，前記顔画像の中央部分の画像状態に基づいて，前記顔画像の画像状態が適切であるか否かを判定することを特徴とする，請求項１または２に記載の個人識別装置。
4. 前記個人識別装置は，前記撮像装置を備えた携帯端末に設けられることを特徴とする，請求項１〜３のいずれかに記載の個人識別装置。
5. 撮像装置から入力されたユーザの顔画像の画像状態が適切であるか否かを判定する画像判定ステップと；
   前記画像判定ステップにおいて前記顔画像の画像状態が適切でないと判定された場合に，前記撮像装置の設定を調整可能であるか否かを判定する調整可否判定ステップと；
   前記調整可否判定ステップにおいて前記撮像装置の設定を調整可能であると判定された場合に，前記撮像装置の設定を調整して，前記画像判定ステップを再試行する撮像装置調整ステップと；
   前記調整可否判定ステップにおいて前記撮像装置の設定を調整不能であると判定された場合に，認識パラメータ格納部に格納されている，顔認識処理の認識レベルを表す認識パラメータを変更する認識パラメータ変更ステップと；
   前記画像判定ステップにおいて前記顔画像の画像状態が適切であると判定された場合，或いは，前記認識パラメータ変更ステップにおいて前記認識パラメータが変更された場合に，前記顔画像から前記ユーザの顔の特徴データを抽出する特徴抽出ステップと；
   前記特徴抽出ステップにおいて抽出された前記特徴データと，登録データ格納部に予め格納されている，登録ユーザの顔の特徴データを含む登録データとを比較し，当該比較結果及び前記認識パラメータ格納部に格納されている前記認識パラメータに基づき，前記ユーザが前記登録ユーザであるか否かを認識する顔認識ステップと；
   を含むことを特徴とする，個人識別方法。
6. 撮像装置から入力されたユーザの顔画像から前記ユーザの顔の特徴データを抽出する特徴抽出ステップと；
   前記特徴抽出ステップにおいて抽出された前記特徴データと，登録データ格納部に予め格納されている，登録ユーザの顔の特徴データを含む登録データとを比較し，当該比較結果と，認識パラメータ格納部に格納されている，顔認識処理の認識レベルを表す認識パラメータとに基づき，前記ユーザが前記登録ユーザであるか否かを認識する顔認識ステップと；
   前記顔認識ステップにおいて前記ユーザが前記登録ユーザであると認識できない場合に，前記顔画像の画像状態が適切であるか否かを判定する画像判定ステップと；
   前記画像判定ステップにおいて前記顔画像の画像状態が適切でないと判定された場合に，前記撮像装置の設定を調整可能であるか否かを判定する調整可否判定ステップと；
   前記調整可否判定ステップにおいて前記撮像装置の設定を調整可能であると判定された場合に，前記撮像装置の設定を調整して，前記特徴抽出ステップ及び／又は前記顔認識ステップを再試行する撮像装置調整ステップと；
   前記調整可否判定ステップにおいて前記撮像装置の設定を調整不能であると判定された場合に，前記認識パラメータ格納部に格納されている前記認識パラメータを変更する認識パラメータ変更ステップと；
   前記変更後の認識パラメータと前記比較結果とに基づき，前記顔認識ステップを再試行するステップと；
   を含むことを特徴とする，個人識別方法。
7. 前記画像判定ステップでは，前記特徴抽出ステップにおいて前記顔画像から前記ユーザの顔の特徴データを十分に抽出できない場合にも，前記顔画像の画像状態が適切であるか否かを判定することを特徴とする，請求項６に記載の個人識別方法。
   
   

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