JP2008257750A - 顔画像認識装置、通行制御装置、顔画像認識方法、及び通行制御方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】ID番号などの識別情報を入力する認識対象者の手が顔画像の入力の妨げにならない顔画像認識装置を提供する。
【解決手段】ID番号や暗証番号などの識別情報を入力するテンキー部を備えた顔画像認識装置において、テンキー部を認識対象者から見てカメラの右下や真下に配設することで、ID番号や暗証番号などの識別情報を入力する認識対象者の手が顔画像の入力の妨げにならないようにした。
【選択図】 図1
【解決手段】ID番号や暗証番号などの識別情報を入力するテンキー部を備えた顔画像認識装置において、テンキー部を認識対象者から見てカメラの右下や真下に配設することで、ID番号や暗証番号などの識別情報を入力する認識対象者の手が顔画像の入力の妨げにならないようにした。
【選択図】 図1
Description
本発明は、たとえば、セキュリティ管理などにおいて人物の顔画像を認識する顔画像認識装置、および、この顔画像認識装置を用いて通行者の通行を制御する通行制御装置に関する。
従来、セキュリティ管理などにおいて人物の顔画像を認識する顔画像認識装置にあっては、たとえば、特開2001−5836号公報に開示されているように、認識対象者の顔画像を入力するとともに、認識対象者が自己の識別情報(ID番号など)を入力することにより、あらかじめ認識対象者の識別情報に対応させて登録されている基準の特徴情報から対応する特徴情報を特定し、入力された顔画像から抽出した特徴情報と照合することで、認識対象者の顔画像を認識するようになっている。
このように、従来の顔画像認識装置は、認識対象者が自己の識別情報を入力することで、登録情報(特徴情報)を特定する方法が採用されていた。
このように、従来の顔画像認識装置は、認識対象者が自己の識別情報を入力することで、登録情報(特徴情報)を特定する方法が採用されていた。
特開2001−5836号公報に開示されているように、認識対象者の識別情報(ID番号など)を入力するキー入力手段は、キーボードやカードリーダであり、たとえば、キーボードの場合はパーソナルコンピュータを示している。また、認識対象者の識別情報を入力した後に登録情報を選択しており、認識対象者の識別情報入力から認識結果を出力するまでの時間の短縮化については実現されていない。
特開2001−5836号公報
本発明は、認識対象者の識別情報の入力から認識結果を出力するまでの時間の短縮化できる顔画像認識装置、通行制御装置、顔画像認識方法、及び通行制御方法を提供することを目的とする。
この発明の顔画像認識装置は、認識対象者の顔画像を入力する画像入力手段と、前記認識対象者の少なくとも顔に向けて光を照射する照明手段と、前記画像入力手段により入力された顔画像から前記認識対象者の顔の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記認識対象者の識別情報に対応させて基準の特徴量があらかじめ登録されている特徴量登録手段と、前記認識対象者から見て前記画像入力手段の下側に設置され、前記認識対象者が自己の識別情報を入力するためのキー入力手段と、前記キー入力手段により識別情報の入力が開始されると、前記画像入力手段による前記認識対象者の顔画像の入力を開始する制御手段と、前記キー入力手段により入力された識別情報に基づき、その識別情報に対応する基準の特徴量を前記特徴量登録手段から取得し、前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量と照合することにより前記認識対象者の顔画像を認識する認識手段とを有する。
この発明の顔画像認識装置は、認識対象者の顔画像を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顔画像から前記認識対象者の顔の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記認識対象者の識別情報に対応した基準の特徴量が登録情報として予め登録されている特徴量登録手段と、前記認識対象者が複数桁の文字からなる自己の識別情報を入力するためのキー入力手段と、このキー入力手段により識別情報が1桁入力されるごとに、前記キー入力手段により入力された桁までの識別情報に基づいて前記特徴量登録手段から絞り込まれる登録情報としての基準の特徴量と前記特徴量抽出手段により抽出した顔の特徴量とを照合することにより前記認識対象者の顔画像を認識する認識手段とを有する。
この発明の通行制御装置は、通行者の顔画像を認識して前記通行者の通行を制御するものにおいて、前記通行者の顔画像を入力する画像入力手段と、前記通行者の少なくとも顔に向けて光を照射する照明手段と、前記画像入力手段により入力された顔画像から前記通行者の顔の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記通行者の識別情報に対応させて基準の特徴量があらかじめ登録されている特徴量登録手段と、前記通行者から見て前記画像入力手段の下側に設置され、前記通行者が自己の識別情報を入力するためのキー入力手段と、
前記キー入力手段により識別情報の入力が開始されると、前記画像入力手段による前記通行者の顔画像の入力を開始する制御手段と、前記キー入力手段により入力された識別情報に基づき、その識別情報に対応する基準の特徴量を前記特徴量登録手段から取得し、前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量と照合することにより前記通行者の顔画像を認識する認識手段と、この認識手段の認識結果に応じて前記通行者の通行を制御する通行制御手段とを有する。
前記キー入力手段により識別情報の入力が開始されると、前記画像入力手段による前記通行者の顔画像の入力を開始する制御手段と、前記キー入力手段により入力された識別情報に基づき、その識別情報に対応する基準の特徴量を前記特徴量登録手段から取得し、前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量と照合することにより前記通行者の顔画像を認識する認識手段と、この認識手段の認識結果に応じて前記通行者の通行を制御する通行制御手段とを有する。
この発明の通行制御装置は、通行者の顔画像を認識して前記通行者の通行を制御するものにおいて、通行者の顔画像を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顔画像から前記通行者の顔の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、登録者の識別情報に対応した基準の特徴量が登録情報として予め登録されている特徴量登録手段と、前記通行者が複数桁の文字からなる自己の識別情報を入力するためのキー入力手段と、このキー入力手段により識別情報が1桁入力されるごとに、前記キー入力手段により入力された桁までの識別情報に基づいて前記特徴量登録手段から絞り込まれる登録情報としての基準の特徴量と前記特徴量抽出手段により抽出した顔の特徴量とを照合することにより前記通行者の顔画像を認識する認識手段とを有する。
この発明の顔画像認識方法は、登録者に与えられている複数桁の文字からなる識別情報と、前記識別情報に対応する登録者の基準の特徴量が登録情報として予め登録されている特徴量登録手段を有する顔画像認識装置に用いられる方法であって、認識対象者の顔画像を入力する画像入力工程と、この画像入力工程により入力された顔画像から前記認識対象者の顔の特徴量を抽出する特徴量抽出工程と、前記認識対象者が複数桁の文字からなる自己の識別情報を操作キーにより1桁ずつ入力するキー入力工程と、このキー入力工程により識別情報が1桁入力されるごとに、前記キー入力工程により入力された桁までの識別情報に基づいて前記特徴量登録手段から絞り込まれる登録情報としての基準の特徴量と、前記特徴量抽出工程により抽出した顔の特徴量とを照合することにより前記認識対象者の顔画像を認識する認識工程とを有する。
この発明の通行制御方法は、通行が可能な人物に与えられている複数桁の文字からなる識別情報と、前記識別情報に対応する人物の基準の特徴量とが登録情報として予め登録されている特徴量登録手段を有する通行制御装置に用いられる方法であって、通行者の顔画像を入力する画像入力工程と、この画像入力工程により入力された顔画像から前記通行者の顔の特徴量を抽出する特徴量抽出工程と、前記通行者が複数桁の文字からなる自己の識別情報を操作キーにより1桁ずつ入力するキー入力工程と、このキー入力工程により識別情報が1桁入力されるごとに、前記キー入力工程により入力された桁までの識別情報に基づいて前記特徴量登録手段から絞り込まれる登録情報としての基準の特徴量と前記特徴量抽出工程により抽出した顔の特徴量とを照合することにより前記通行者の顔画像を認識する認識工程と、この認識工程による認識結果に基づいて当該通行者の通行を制御する通行制御工程とを有する。
本発明によれば、認識対象者の識別情報の入力から認識結果を出力するまでの時間の短縮化できる顔画像認識装置、通行制御装置、顔画像認識方法および通行制御方法を提供できる。
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。
まず、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画像認識装置の構成を概略的に示すものである。この顔画像認識装置は、認識対象者100の顔画像(少なくとも顔を含んでいる画像)を撮像して入力する画像入力手段としてのカメラ101、カメラ101の右上方あるいは左上方から認識対象者100の少なくとも顔に向けて一定の照度で光を照射する第1の照明手段としての第1の照明部102、カメラ101の下方から認識対象者100の少なくとも顔に向けて一定の照度で光を照射する第2の照明手段としての第2の照明部103、認識対象者100の識別情報としてのID番号(暗証番号でもよい)を入力するキー入力手段としてのテンキー部104、および、カメラ101から入力された顔画像およびテンキー部104から入力されたID番号を処理して顔画像の認識処理などを行なう処理部105から構成されている。
まず、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画像認識装置の構成を概略的に示すものである。この顔画像認識装置は、認識対象者100の顔画像(少なくとも顔を含んでいる画像)を撮像して入力する画像入力手段としてのカメラ101、カメラ101の右上方あるいは左上方から認識対象者100の少なくとも顔に向けて一定の照度で光を照射する第1の照明手段としての第1の照明部102、カメラ101の下方から認識対象者100の少なくとも顔に向けて一定の照度で光を照射する第2の照明手段としての第2の照明部103、認識対象者100の識別情報としてのID番号(暗証番号でもよい)を入力するキー入力手段としてのテンキー部104、および、カメラ101から入力された顔画像およびテンキー部104から入力されたID番号を処理して顔画像の認識処理などを行なう処理部105から構成されている。
カメラ101は、認識対象者100の顔画像を撮像して入力するものであり、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。
第1の照明部102は、カメラ101の右上方あるいは左上方から認識対象者100の少なくとも顔に向けて一定の照度で光を照射する蛍光灯などの照明器具である。図2(a)(b)に示すように、第1の照明部102の光軸とカメラ101の光軸とのなす角度が45度で設置されているが、たとえば、30度以下のような条件で設置されていてもよい。
第1の照明部102は、カメラ101の右上方あるいは左上方から認識対象者100の少なくとも顔に向けて一定の照度で光を照射する蛍光灯などの照明器具である。図2(a)(b)に示すように、第1の照明部102の光軸とカメラ101の光軸とのなす角度が45度で設置されているが、たとえば、30度以下のような条件で設置されていてもよい。
すなわち、認識対象者100の顔に向けて直接光を照射することで、図3に示すように、顔の部位(鼻や目など)による影を顔の片側半分(図中の斜線部分100a)に作っている。また、直接光ではなく、拡散光や間接光であっても、顔の片側半分に影が作れていれば、その効果は何ら変わりない。
第2の照明部103は、カメラ101の下方から認識対象者100の少なくとも顔に向けて一定の照度で光を照射する蛍光灯などの照明器具である。図4に示すように、第1の照明部102の光軸とカメラ101の光軸とのなす角度が45度で設置されているが、たとえば、30度以上60度以下のような条件で設置されていてもよい。すなわち、認識対象者100の顔に向けて直接光が照射されていればよい。
また、直接光ではなく、拡散光や間接光であってもよいが、第1の照明部102と第2の照明部103とは同一の種類の光でなくてはならない。さらに、第1の照明部102の照度1Aと第2の照明部103の照度2Aとの関係は、下記式(1)を満たさなければならない。
1A≧2A (1)
これら2つの照明部(第1の照明部102、第2の照明部103)によって、特に第1の照明部102によって、認識対象者100の顔画像の片側半分に影が作られることになるが、この影が顔の個人ごとに凹凸情報をよく表現しており、個人差が強調され、認識率が向上する。
1A≧2A (1)
これら2つの照明部(第1の照明部102、第2の照明部103)によって、特に第1の照明部102によって、認識対象者100の顔画像の片側半分に影が作られることになるが、この影が顔の個人ごとに凹凸情報をよく表現しており、個人差が強調され、認識率が向上する。
また、第2の照明部103によって、第1の照明部102が認識対象者100の顔に影を作りすぎないように、その影響を和らげている。すなわち、第1の照明部102のみでは、認識時と登録時の認識対象者100とカメラ101との距離の違いにより、顔の影の作られ方が異なるが、第2の照明部103を用いることにより、その微妙な違いによる認識率の低下が軽減される。
また、認識時の人間の顔と登録時の人間の顔とが、カメラ101との距離の違いや左右方向のずれが発生しないように、人間の立ち位置を固定したり、登録時の顔画像の大きさを丸印などで表示させるガイダンス機能を採用する場合には、顔の影の作られ形が異ならないため、第2の照明部103を省略してもよい。
さらに、認識対象者100の顔に照射する第1の照明部102の照度1Aと第2の照明部103の照度2Aとの合計値をBルックス(lx)、第1の照明部102と第2の照明部103を用いたときの認識対象者100の顔に照射している外光などの照度をC(lx)とすると、
1A+2A=B>C (2)
の関係が成り立てば、たとえば、認識対象者100の後方上にある蛍光灯などの天井照明の影響を軽減できる。
また、第1の照明部102と第2の照明部103の合計した照度B(lx)は、入力される顔画像が飽和状態にならないような範囲で規定される。
1A+2A=B>C (2)
の関係が成り立てば、たとえば、認識対象者100の後方上にある蛍光灯などの天井照明の影響を軽減できる。
また、第1の照明部102と第2の照明部103の合計した照度B(lx)は、入力される顔画像が飽和状態にならないような範囲で規定される。
なお、本実施の形態では、第1の照明部102および第2の照明部103は、常時点灯していることを想定しているが、認識対象者100が本装置に近づいてきたかどうかを感知し、近づいた場合のみ第1の照明部102および第2の照明部103を点灯させてもよい。
この場合には、たとえば、赤外線センサなどの人間感知器を別途設けることにより実現可能であり、また、カメラ101からの入力画像を用いても実現可能である。
この場合には、たとえば、赤外線センサなどの人間感知器を別途設けることにより実現可能であり、また、カメラ101からの入力画像を用いても実現可能である。
次に、処理部105について説明する。処理部105は、たとえば、コンピュータによって実現可能であり、機能を動作させるために、ハードディスク、CD−ROM、MD、または、FDなどの記憶媒体に、この機能を実現するためのプログラムを記憶させておく。
なお、以下の説明では、画像入力データ、抽出した特徴量、部分空間、部分空間を構成するための固有ベクトル、相関行列、登録の時刻、日時、場所などの状況情報、暗証番号、ID番号などの個人情報の各情報が登場してくる。そして、認識データというときは、部分空間、または、部分空間を構成するための固有ベクトルを含み、登録情報というときは、画像入力データ、抽出した特徴量、部分空間、部分空間を構成するための固有ベクトル、相関行列、状況情報、個人情報を含んでいる。したがって、認識データは登録情報に含まれる。
以下、処理部105の具体的な構成例について、図1を参照して詳細に説明する。処理部105は、画像入力手段としての画像入力部106、特徴量抽出手段としての特徴量抽出部107、認識手段としての認識部108、認識対象者100のID番号に対応させて基準の特徴量があらかじめ登録(記憶)されている特徴量登録手段としての登録情報保持部109、認識部108の認識率が所定値以下に低下したとき、そのとき入力された顔画像から得られた特徴量を新たな基準の特徴量として登録情報保持部109へ追加登録する特徴量追加手段としての登録情報追加部110、および、テンキー部104から入力されたID番号を処理する番号入力処理部111から構成されている。
画像入力部106は、カメラ101から顔画像を入力し、A/D変換してデジタル化した後、特徴量抽出部107に送る。
特徴量抽出部107は、画像入力部106から得られた認識対象者100の顔画像を用いて、濃淡情報あるいは部分空間情報などの特徴量を抽出するもので、たとえば、図5に示すように、顔領域検出部107A、顔部品検出部107B、および、特徴量生成部107Cからなり、以下、詳細に説明する。
特徴量抽出部107は、画像入力部106から得られた認識対象者100の顔画像を用いて、濃淡情報あるいは部分空間情報などの特徴量を抽出するもので、たとえば、図5に示すように、顔領域検出部107A、顔部品検出部107B、および、特徴量生成部107Cからなり、以下、詳細に説明する。
顔領域検出部107Aは、カメラ101で入力された顔画像から顔の領域を検出する。顔領域検出部107Aにおける顔領域の検出方法は、たとえば、あらかじめ用意されたテンプレートと画像中を移動させながら相関値を求めることにより、最も高い相関値をもった場所を顔領域とする。その他に、固有空間法や部分空間法を利用した顔領域抽出法などの顔領域検出手段でもよい。
顔部品検出部107Bは、検出された顔領域の部分の中から、目、鼻の位置を検出する。その検出方法は、たとえば、文献(福井和広、山口修:「形状抽出とパターン照合の組合せによる顔特徴点抽出」、電子情報通信学会論文誌(D),vol.J80−D−II,No.8,pp2170−2177(1997))などの方法を用いてよい。
特徴量生成部107Cは、検出された顔部品の位置を基に、顔領域を一定の大きさ、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、たとえば、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。
また、認識部108で相互部分空間法を用いる場合には、下記に示す手順で特徴量を生成する。なお、相互部分空間法は、たとえば、文献(前田賢一、渡辺貞一:「局所的構造を導入したパターン・マッチング法」、電子情報通信学会論文誌(D),vol.J68−D,No.3,pp345−352(1985))に記載されている公知の認識方法である。
認識方法として相互部分空間法を用いるときは、上記m×n次元の情報を特徴ベクトルとして算出した後、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。
と対角化して、固有ベクトルの行列Φを求める。たとえば、入力画像を特徴量抽出部107によって処理して得られた時系列的な顔画像データから特徴ベクトルの相関行列を求め、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。この部分空間は、人物の同定を行なうための認識辞書として利用する。たとえば、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、部分空間自身を認識を行なうための入力データとしてもよい。したがって、部分空間を算出した結果は、認識部108および登録情報保持部109に送られる。
認識部108は、登録情報保持部109に蓄えられた認識データ(部分空間)と特徴量抽出部107で得られた特徴量(濃淡情報あるいは部分空間情報)とを照合(比較)することにより、カメラ101に写っている認識対象者100が誰であるかを認識、あるいは、該当人物であるかどうかを同定する。人物を認識するためには、どの人物のデータに最も類似しているかを求めればよく、最大類似度をとるデータに対応する人物を認識結果とすればよい。
また、カードやID番号、暗証番号、鍵などを用いて、顔画像による認証を行なう場合には、それぞれの人物のカードや番号などの個人情報に対応する認識データとの類似度を計算し、設定した閾値と比較し、その閾値を越えた場合に、その人物と同定する。
これらカードやID番号、暗証番号、鍵など入力する手段が必要であるが、たとえば、カードならICカード、IDカード、無線カードなどを用いることで実現できる。ID番号や暗証番号を用いる場合は、キー入力手段を設ければよい。ID番号や暗証番号を用いる場合は、後述するテンキー部104および番号入力処理部111などのキー入力手段を設ければよい。
認識の方法としては、特徴量抽出部107の情報を用いる場合は、部分空間法や複合類似度法などを用いる。
ここで、相互部分空間法について説明する。この方法では、あらかじめ蓄えられた登録情報の中の認識データも、入力されるデータも部分空間として表現され、2つの部分空間のなす「角度」を類似度として定義する。ここで入力される部分空間を入力部分空間という。
ここで、相互部分空間法について説明する。この方法では、あらかじめ蓄えられた登録情報の中の認識データも、入力されるデータも部分空間として表現され、2つの部分空間のなす「角度」を類似度として定義する。ここで入力される部分空間を入力部分空間という。
と対角化し、固有ベクトルΦinを求める。2つのΦin、Φdで表わされる部分空間の部分空間類似度(0.0〜1.0)を求め、それを認識するための類似度とする。
認識部108は、図6に示すフローチャートのように動作する。まず、認識部108は、認識作業を行なうか、同定作業を行なうかによって動作が異なる(ステップST1)。同定動作を行なう場合は、まず対象とする認識対象者のID番号を読込む(ステップST2)。次に、対象とするID番号に対応した登録情報(部分空間)を登録情報保持部109から読出す(ステップST3)。
次に、上述したように、部分空間法などにより認識を行なうため、各登録情報の部分空間と、入力ベクトル(特徴量抽出部107からの固有ベクトル)、または、入力部分空間との類似度を計算する(ステップST4)。次に、その類似度をあらかじめ設定されている閾値と比較し(ステップST5,ST6)、同定結果を出力する(ステップST7)。
認識作業を行なう場合、認識対象となる登録情報を全て登録情報保持部109から読出す(ステップST8)。そして、それぞれの登録情報との類似度を計算する(ステップST9)。次に、計算された類似度の中から最大のものを選択し(ステップST10)、それを認識結果として出力する(ステップST12)。
なお、図6の破線で囲んだステップST11のように、最大類似度を閾値判定することによって、認識結果が正しいかどうかを検証することもできる(ステップST13)。たとえば、類似度があまりに低い場合には、どの認識対象でもないと判断することもできる。
登録情報保持部109は、認識対象者を同定するために利用する部分空間(または、相関行列など)や、登録の際の時刻、日時、場所などの状況情報などを蓄積できる。なお、画像入力データや抽出した特徴量などでもよい。
本実施の形態では、部分空間を保持するだけでなく、部分空間を計算するための前段階の相関行列も保持する形態での説明を行なう。
登録情報保持部109は、1人の人物、または、あるID番号に対応して、1つの認識データを保持する。部分空間は、その取得された時間などの付帯情報とともに記憶される。
本実施の形態では、部分空間を保持するだけでなく、部分空間を計算するための前段階の相関行列も保持する形態での説明を行なう。
登録情報保持部109は、1人の人物、または、あるID番号に対応して、1つの認識データを保持する。部分空間は、その取得された時間などの付帯情報とともに記憶される。
次に、登録情報追加部110について説明する。登録情報追加部110は、認識部108における認識率が所定値以下に低下した場合、それを検出して、そのとき入力された顔画像から得られる認識データ(特徴量)を新たな認識データ(基準の特徴量)として登録情報保持部109に追加登録する処理を行なう。
すなわち、登録情報追加部110は、まず、認識部108における認識率が所定値以下に低下したか否か、すなわち、この例では、たとえば、認識部108において計算された類似度が判定用基準値よりも低下したことを検出する。次に、登録情報追加部110は、計算された類似度が判定用基準値よりも低下したことを検出すると、そのときの特徴量抽出部107により抽出された特徴量を新たな基準の特徴量として登録情報保持部109に追加登録するものである。
上記類似度低下の判定用基準値としては、あらかじめ認識データ追加判定用レベルを設定しておき、この認識データ追加判定用レベルと計算された類似度とを比較し、計算された類似度がこの認識データ追加判定用レベルよりも低下した場合に、認識データ(基準の特徴量)を追加する必要があると判定する。
また、上記認識データ追加判定用レベル(Ladd)と認識部108における認識用閾値(Lrec)との関係は、下記式(5)を満たさなければならない。
Ladd≧Lrec (5)
このように、基準の特徴量を複数保持する理由として、ある1人の人物に対応した複数の部分空間を同時に、認識部108に渡して認識を行なうことができ、立ち位置による顔画像の変動や顔自体の変動、たとえば、髪型、眼鏡の有無、髭、化粧度合いなどの変化による類似度の低下を軽減することができるためである。
Ladd≧Lrec (5)
このように、基準の特徴量を複数保持する理由として、ある1人の人物に対応した複数の部分空間を同時に、認識部108に渡して認識を行なうことができ、立ち位置による顔画像の変動や顔自体の変動、たとえば、髪型、眼鏡の有無、髭、化粧度合いなどの変化による類似度の低下を軽減することができるためである。
次に、テンキー部104および番号入力処理部111について説明する。
テンキー部104は、ID番号(あるいは、暗証番号など)を用いて顔画像による認証を行なう場合に、それぞれの人物のID番号などを入力する手段であり、番号入力処理部111は、テンキー部104により入力されたID番号を処理する手段である。
テンキー部104は、ID番号(あるいは、暗証番号など)を用いて顔画像による認証を行なう場合に、それぞれの人物のID番号などを入力する手段であり、番号入力処理部111は、テンキー部104により入力されたID番号を処理する手段である。
テンキー部104は、たとえば、図7(a)に示すように、カメラ101の右下に配置されており、これにより、ID番号を入力する人間の手が顔画像の入力の妨げにならないという効果がある。
なお、テンキー部104の配設位置は、図7(a)に限らない。たとえば、図7(b)に示すように、カメラ101の真下、すなわち、カメラ101と第2の照明部103との間、あるいは、図7(c)に示すように、第2の照明部103の下側、さらには、図7(d)に示すように、第2の照明部103の下側に各キーが一列に配設されていても、その効果は何ら変わらない。
また、図8(a)〜(d)は、図7(a)〜(d)にモニタなどの表示部123を追加した場合の配設位置の関係を示している。図8(a)〜(d)に示すように、モニタなどの表示部123を配置することで、カメラ101にて撮影されている人間の顔画像を表示することが可能となり、さらに、認識していない時間は、何らかの情報を表示することも可能である。
次に、認識対象者100のID番号を用いて顔画像による認証を行なう場合について、テンキー部104の入力方法および番号入力処理部111の処理方法と顔画像の認識方法との関係について詳細に説明する。
たとえば、人間の顔画像がない場合には、テンキー部104により入力されたID番号を、番号入力処理部111において無効とすることで、認識部108が動作しないようにしておく。これにより、いたずらや不審者を誤認識することなく、さらに抑制の効果も生じる。
以下、その場合の具体的な処理について、図9に示すフローチャートを参照して説明する。なお、図9のフローチャートは、主に認識部108の処理の流れを示している。
テンキー部104によりID番号が入力されると(ステップST21)、認識部108は、カメラ101からの入力画像が存在するか否かを判定する(ステップST22)。この判定により入力画像(顔画像)が存在しなければ、認識部108は、上記ステップST21に戻り、上記動作を繰り返す。すなわち、テンキー部104からID番号が入力されても、カメラ101からの入力画像が存在しない場合は、いたずらや誤動作などとみなして、入力されたID番号を無効とするものである。
さて、ステップST22において、入力画像(顔画像)が存在すれば、認識部108は、テンキー部104からのID番号は有効とし、そのID番号に対応した登録情報(部分空間)を登録情報保持部109から読出す(ステップST23)。次に、認識部108は、部分空間法などにより認識を行なうため、各登録情報の部分空間と、入力ベクトル(特徴量抽出部107からの固有ベクトル)、または、入力部分空間との類似度を計算する(ステップST24)。
次に、認識部108は、ステップST24で求めた類似度をあらかじめ設定されている閾値と比較する(ステップST25,26)。この比較の結果、[類似度>閾値]であれば、認識部108は、認識結果を出力する(ステップST27)。また、[類似度>閾値]でなければ、認識部108は、認識失敗を出力する(ステップST28)。
また、テンキー部104にてID番号が入力され始めたら、人間の顔画像がある場合には、顔画像の入力を開始することで、顔画像の入力時間を短縮することができ、さらに、認識までの時間も短縮することができるため、利用者への心理的な時間短縮効果にもつながる。
以下、その場合の具体的な処理について、図10に示すフローチャートを参照して説明する。なお、図10のフローチャートは、基本的には図9のフローチャートと同様であるが、異なる点は、ステップST22において、入力画像(顔画像)が存在する場合、カメラ101からの顔画像の入力(取込み)を開始するステップST29が追加された点にあり、その他は図8と同様であるので、説明は省略する。
さらに、テンキー部104の入力において、入力されたID番号の1桁ごとに、それぞれの人物のID番号などの登録情報を絞り込んでいき、最終的に特定のID番号を選択する方法も考えられる。この場合、たとえば、ID番号が4桁の場合には、4桁目の番号が入力された段階で、登録情報保持部109内の登録情報を例えば1/10程度に絞り込み、さらに、3桁目の番号が入力された段階で、例えば1/100程度に絞り込む、というように逐次登録情報を絞り込みながら選択していくことで、認識までの時間を短縮することが可能となる。
以下、その場合の具体的な処理について、図11に示すフローチャートを参照して説明する。なお、図11のフローチャートは、主に認識部108の処理の流れを示している。
テンキー部104によりID番号の4桁目が入力されると(ステップST31)、認識部108は、カメラ101からの入力画像が存在するか否かを判定する(ステップST32)。この判定により入力画像(顔画像)が存在しなければ、認識部108は、上記ステップST31に戻り、上記動作を繰り返す。ステップST32において、入力画像(顔画像)が存在すれば、認識部108は、まず、テンキー部104からのID番号の4桁目に基づき、例えば、登録情報保持部109内の登録情報を1/10程度に絞り込む。さらに、3桁目が入力された段階で、認識部108は、例えば、1/10程度に絞り込まれた登録情報保持部109内の登録情報を1/100程度に絞り込む。認識部108は、上記のような登録情報の絞込み処理を、ID番号の1桁目が入力されるまで繰り返す(ステップST33)。
ID番号の1桁目が入力されると(ステップST34)、認識部108は、4桁のID番号を確定する(ステップST35)。認識部108は、その確定したID番号に対応した登録情報(部分空間)を、登録情報保持部109内の絞り込んだ登録情報から選択して読出す(ステップST36)。次に、認識部108は、部分空間法などにより認識を行なうため、各登録情報の部分空間と、入力ベクトル(特徴量抽出部107からの固有ベクトル)、または、入力部分空間との類似度を計算する(ステップST37)。
次に、認識部108は、ステップST37で求めた類似度をあらかじめ設定されている閾値と比較する(ステップST38,39)。この比較の結果、[類似度>閾値]であれば、認識部108は、認識結果を出力する(ステップST40)。また、比較の結果、[類似度>閾値]でなければ、認識部108は、認識失敗を出力する(ステップST41)。
次に、第2の実施の形態について説明する。
図12は、第2の実施の形態に係る顔画像認識装置の構成を概略的に示すものである。第2の実施の形態は、前述した第1の実施の形態に対し、第1の照明部102および第2の照明部103を削除するとともに、図13に詳細を示すように、テンキー部104の内部、たとえば、各キーが矩形状に配設されたテンキー部104内の中心部にカメラ101を配設した点が異なり、その他は第1の実施の形態と同様であるので、説明は省略する。
図12は、第2の実施の形態に係る顔画像認識装置の構成を概略的に示すものである。第2の実施の形態は、前述した第1の実施の形態に対し、第1の照明部102および第2の照明部103を削除するとともに、図13に詳細を示すように、テンキー部104の内部、たとえば、各キーが矩形状に配設されたテンキー部104内の中心部にカメラ101を配設した点が異なり、その他は第1の実施の形態と同様であるので、説明は省略する。
第1の照明部102および第2の照明部103が削除されているのは、外光照明が安定している場所に設置した場合であり、この場合には外光照明の変動による性能への影響がないためであり、装置としての小形化も実現できる。もちろん、第1の照明部102および第2の照明部103が設置されていてもかまわない。
また、テンキー部104内にカメラ101を配置した場合、認識対象である人間に対してカメラの存在を意識させない効果が生じるとともに、装置としての小形化が可能となる。
次に、第3の実施の形態について説明する。
第3の実施の形態は、ID番号が1桁入力されるごとに絞り込んだ登録情報に対する認識処理を行うものである。上記第1の実施の形態では、ID番号が1桁入力されるごとに、登録情報を絞り込む動作について説明したが、第3の実施の形態では、ID番号が1桁入力されるごとに、登録情報を絞り込み、さらに、絞り込んだ登録情報に対する認識処理を実行するものである。
第3の実施の形態は、ID番号が1桁入力されるごとに絞り込んだ登録情報に対する認識処理を行うものである。上記第1の実施の形態では、ID番号が1桁入力されるごとに、登録情報を絞り込む動作について説明したが、第3の実施の形態では、ID番号が1桁入力されるごとに、登録情報を絞り込み、さらに、絞り込んだ登録情報に対する認識処理を実行するものである。
なお、第3の実施の形態が適用される顔画像認識装置の構成は、上記第1の実施の形態、或は、第2の実施の形態で説明した顔画像認識装置と同様であるため、詳細な説明を省略する。
以下、第3の実施の形態に係る第1の動作例について説明する。図14は、第3の実施の形態に係る第1の動作例を説明するためのフローチャートである。なお、図14のフローチャートは、主に認識部108の処理の流れを示している。また、以下の説明では、ID番号が3桁の番号で与えられているものとして説明する。
テンキー部104により1つ目のID番号が入力されると(ステップST51)、認識部108は、カメラ101からの入力画像が存在するか否かを判定する(ステップST52)。この判定により入力画像(顔画像)が存在しなければ、認識部108は、ステップST51に戻り、上記動作を繰り返す。すなわち、テンキー部104からID番号が入力されても、カメラ101からの入力画像が存在しない場合、認識部108は、いたずらや誤動作などとみなして、入力されたID番号を無効とするものである。
さて、ステップST52において、入力画像(顔画像)が存在すれば、認識部108は、テンキー部104からのID番号を有効とする。テンキー部104にて1つ目の番号が入力された時、すなわち、ID番号の上位から1桁目の番号が入力された時、認識部108は、入力された番号が該当する桁の登録番号に対応するすべての登録情報を絞り込む(ステップST53)。次に、認識部108は、絞り込んだ登録情報を登録情報保持部109から読み出す(ステップST54)。認識部108は、読み出した登録情報に基づいて部分空間法などにより認識を行うため、各登録情報の部分空間と入力ベクトル(特徴量抽出部107からの固有ベクトル)、または、入力部分空間との類似度を計算する。絞り込んだ登録情報に対する類似度を全て算出すると、認識部108は、算出した類似度のうちで最大となる類似度(最大類似度)を算出する(ステップST55)。
次に、認識部108は、ステップST55で求めた最大類似度をあらかじめ設定されている閾値と比較する(ステップST56、57)。これにより最大類似度>閾値であれば、認識部108は、入力された顔画像と最大類似度の登録情報との照合が成功したものと判断し、当該登録情報に基づいて認識結果を出力する(ステップST58)。
また、最大類似度>閾値でなければ、認識部108は、次のテンキー入力を待つ。この状態でID番号を確定する確定キーの入力がなく、かつ、テンキー部104により次の番号(ID番号の上位から2桁目の番号)が入力された際(ステップST59)、認識部108は、次に入力された番号に基づいて、前回、絞り込んだ登録情報の中(上位から1桁目の番号で絞り込んだ登録情報)から、さらに、登録情報を絞り込む(ステップST53)。
登録情報を絞り込むと、認識部108は、前回同様、絞り込んだ登録情報を登録情報保持部109から読み出す(ステップST54)。認識部108は、部分空間法などにより認識を行うため、各登録情報の部分空間と入力ベクトル(特徴量抽出部107からの固有ベクトル)、または、入力部分空間との類似度を計算する。この際、登録情報が前回よりも絞り込まれるので、認識部108は、前回とは異なる認識方法を用いて、登録情報と入力ベクトル又は入力部分空間との類似度を算出するようにしても良い。また、認識部108は、上記特徴量抽出部107による入力ベクトルまたは入力部分空間の抽出処理を再度行うようにしても良い。
絞り込んだ登録情報に対する類似度を全て算出すると、認識部108は、算出した類似度のうちで最大となる類似度(最大類似度)を算出する(ステップST55)。に、認識部108は、ステップST55で求めた最大類似度をあらかじめ設定されている閾値と比較する(ステップST56、57)。この際、登録情報が前回よりも絞り込まれるので、最大類似度と比較される閾値は、前回の閾値よりも低く設定するようにしても良い。
上記の比較により、最大類似度>閾値であれば、認識部108は、入力された顔画像と最大類似度の登録情報との照合が成功したものと判断し、当該登録情報に基づいて認識結果を出力する(ステップST58)。
また、最大類似度>閾値でなければ、認識部108は、テンキー部104による次の入力を待つ。上記確定キーが入力されずに、テンキー部により次の番号(ID番号の上位から3桁目の番号)が入力された場合(ステップST59)、認識部108は、入力された上位から3桁目の番号に基づいて、2回目に絞り込んだ登録情報の中(上位から1桁目と2桁目の番号から絞り込んだ登録情報)から、さらに、該当する登録情報を絞り込む(ステップST53)。
登録情報を絞り込むと、認識部108は、前回同様、絞り込んだ登録情報を登録情報保持部109から読み出す(ステップST54)。絞り込んだ登録情報を読み込むと、認識部108は、各登録情報の部分空間と入力ベクトル(特徴量抽出部107からの固有ベクトル)、または、入力部分空間との類似度を計算する。この際、登録情報が前回よりもさらに絞り込まれるので、認識部108は、前回とは異なる認識方法を用いて、登録情報と入力ベクトル又は入力部分空間との類似度を算出するようにしても良い。また、認識部108は、上記特徴量抽出部107による入力ベクトルまたは入力部分空間の抽出処理を再度行うようにしても良い。
絞り込んだ登録情報に対する類似度を全て算出すると、認識部108は、算出した類似度のうちで最大となる類似度(最大類似度)を算出する(ステップST55)。認識部108は、ステップST55で求めた最大類似度をあらかじめ設定されている閾値と比較する(ステップST56、57)。この際、登録情報が前回よりも絞り込まれるので、最大類似度と比較される閾値は、前回の閾値よりも低く設定するようにしても良い。
上記の比較により、最大類似度>閾値であれば、認識部108は、入力された顔画像と最大類似度の登録情報との照合が成功したものと判断し、当該登録情報に基づいて認識結果を出力する(ステップST58)。
また、最大類似度>閾値でなければ、認識部108は、テンキー部104による次の入力を待つ。この状態のままでID番号の入力完了を示す確定キーが入力されると、認識部108は、認識が失敗したものと判断し、認識失敗を出力する。また、テンキー部104により入力した番号を取消す取消キーが入力された場合、認識部108は、上記ステップS51へ戻り、上記のような処理を繰返し実行する。
なお、上記の説明では、ID番号が3桁の場合について説明したが、ID番号が3桁以外の場合であっても、全てのID番号が確定されるまで、上記ステップS51〜S59の処理を実行することにより、上記同様な処理が可能である。
また、認識に失敗した場合に、登録情報追加部110で説明したように、そのときの顔画像から得られる認識データを、新たな認識データ(登録情報)として登録情報保持部109に保存させることができる。詳しい処理については、同様であるので省略する。
また、認識に失敗した場合に、登録情報追加部110で説明したように、そのときの顔画像から得られる認識データを、新たな認識データ(登録情報)として登録情報保持部109に保存させることができる。詳しい処理については、同様であるので省略する。
上記のように、第3の実施の形態に係る第1の動作例によれば、ID番号のうちの1つの番号が入力されるごとに、認識処理を実行し、利用者によるID番号の入力の途中で、認識に成功した場合、その時点で認識結果を出力するようにしたものである。これにより、登録者に対して、認識結果が得られるまでの時間を短縮することができ、利用者への心理的な時間短縮効果にもつながる。
次に、第3の実施の形態に係る第2の動作例について説明する。図15は、第3の実施の形態に係る第2の動作例を説明するためのフローチャートである。なお、図15のフローチャートは、主に認識部108の処理の流れを示している。
図15に示すステップST71〜ST77、ST79は、上記ステップST51〜ST57、ST59と同様である。このため、ステップST71〜ST77、ST79については、詳細な説明を省略する。
すなわち、上記ステップST77にて、最大類似度>閾値である場合、認識部108は、入力された顔画像と最大類似度の登録情報との照合が成功したものと判断する。この判断結果に基づき、認識部108は、入力された顔画像との照合が成功した登録情報に基づいてID番号を判定する。認識部108は、入力された顔画像との照合が成功した登録情報から判定したID番号(認識ID番号)を図示しないメモリ等に保持する。
照合が成功した登録情報から判定したID番号をメモリに保持すると、認識部108は、ID番号の入力完了を示す確定キーの入力を待つ(ステップST80)。この状態で上記確定キーが入力されると、認識部108は、利用者により入力されたID番号(入力ID番号)を確定する(ステップST81)。
これにより利用者が入力したID番号が確定すると、認識部108は、メモリに保持している認識ID番号と利用者が入力した入力ID番号とを比較する(ステップST83)。
この比較の結果、認識ID番号と入力ID番号とが一致すると判断した場合、認識部108は、ID番号に基づく顔画像の認識が成功したと判断し、認識結果を出力する。また、認識ID番号と入力ID番号が一致しないと判断した場合、認識部108は、ID番号に基づく顔画像の認識が失敗したと判断し、認識失敗を出力する。
この比較の結果、認識ID番号と入力ID番号とが一致すると判断した場合、認識部108は、ID番号に基づく顔画像の認識が成功したと判断し、認識結果を出力する。また、認識ID番号と入力ID番号が一致しないと判断した場合、認識部108は、ID番号に基づく顔画像の認識が失敗したと判断し、認識失敗を出力する。
また、認識に失敗した場合に、登録情報追加部110で説明したように、そのときの顔画像から得られる認識データを、新たな認識データ(登録情報)として登録情報保持部109に保存させることができる。詳しい処理については、上記同様であるので省略する。
上記のように第3の実施の形態に係る第2の動作例によれば、ID番号のうちの1つの番号が入力されるごとに、認識処理を実行し、ID番号の入力の途中で、認識に成功した場合、認識に成功した登録情報(最大類似度となった登録情報)から得られるID番号を保持しておき、利用者によるID番号の入力完了後に、入力されたID番号と、認識に成功した登録番号から得られたID番号とを比較し、両者のID番号が一致した場合には認識結果を出力し、両者のID番号が一致しなかった場合には認識が失敗したことを出力するようにしたものである。これにより、認識処理におけるセキュリティ性能の向上が実現できる。
上記のように、第3の実施の形態によれば、認識対象者がID番号の各桁を入力するごとに、登録情報を絞り込んで認識処理を行う。これにより、認識対象者により入力されるID番号に基づいて認識処理を行う場合、ID番号の入力開始から認識結果が得られるまでに要する時間が実質的に短縮できる。
さらに、認識対象者がID番号の全ての桁を入力する前に特定の登録情報との照合に成功した場合、照合に成功した特定の登録情報を記憶しておき、認識対象者がID番号の入力を完了した際に、認識対象者が入力したID番号と認識結果として得られた登録情報のID番号とが一致するか否かを判定する。これにより、ID番号の入力が完了した時に、ID番号が一致するか否かを判断するだけで、認識が成功したか失敗したかを判定でき、ID番号の入力完了から最終的な判定結果が得られるまでに要する時間が短縮できる。
次に、第4の実施の形態について説明する。
第4の実施の形態は、第1の実施の形態で説明した顔画像認識装置を、通行者の顔画像を認識して通行者の通行を制御する通行制御装置に適用した場合の例である。
第4の実施の形態は、第1の実施の形態で説明した顔画像認識装置を、通行者の顔画像を認識して通行者の通行を制御する通行制御装置に適用した場合の例である。
なお、ここでは、第4の実施の形態の例として、第1の実施の形態で説明した顔画像認識装置を通行制御装置に適用した場合について説明するが、第2の実施の形態、或は第3の実施の形態で説明した顔画像認識装置を通行制御装置に適用することも可能である。
図16は、第4の実施の形態に係る通行制御装置の構成を概略的に示すものである。この通行制御装置は、たとえば、重要施設(セキュリティ重視の部屋など)への入退場管理を行なうもので、訪問者(通行者)の顔画像を認識して、その認識結果に基づき重要施設の入退場用ドアの開閉制御を行なうものであり、カメラ101、第1の照明部102、第2の照明部103、テンキー部104、処理部105、認識部108の認識結果に応じて重要施設(訪問先)201の入退場用ドア202の開閉制御を行なう通行制御手段(あるいは、ドア制御手段)としてのドア制御部112、および、画像記録手段としての画像記録部113から構成されている。
なお、図16において、ドア制御部112および画像記録部113以外は図1の顔画像認識装置と同じ構成であるので、同一符号を付して、その説明は省略する。
また、テンキー部104には、図17(a)、(b)に示すように、“0”〜“9”の数字と指示キー及び取消キーが設けられているが、図17(c)、(d)に示すように、別途、呼出しボタン104aが設けても良い。呼出しボタン104aは、認識部108の認識結果が、たとえば、図6のステップST6において、求めた類似度が閾値よりも小さかった場合に、訪問先201の内部の住人を呼出す場合に使用するものである。
なお、図17(a)は、各キーが矩形状に配設されたテンキー部104の場合を示し、図17(b)は、各キーが列状(一列)に配設されたテンキー部104の場合を示している。
認識部108は、たとえば、図6のステップST6において、求めた類似度が閾値よりも大きかった場合、あるいは、ステップST11において、求めた類似度が閾値よりも大きかった場合、ドア制御部112に「ドア開」の信号を出力し、求めた類似度が閾値よりも小さかった場合、ドア制御部112に「ドア閉」の信号を出力する。
ドア制御部112は、認識部108から「ドア開」の信号を受取ると、入退場用ドア202を開状態に制御して、認識対象者(この場合は訪問者)100の入場を許可し、「ドア閉」の信号を受取ると、入退場用ドア202を閉状態に保持して、訪問者100の入場を拒否する。
画像記録部113は、認識部108において、入力された顔画像が認識できなかった場合に、その入力された顔画像を記録するもので、たとえば、ビデオテープレコーダやハードディスク装置などが用いられる。このように、入力された顔画像を記録することで、訪問者の情報を整理したり、不審者の顔画像を調査したりすることが可能となる。
次に、たとえば、マンションのエントランスなどに本装置を設置した例について説明する。この場合には、テンキー部104において、訪問先の識別情報として部屋番号を入力することで、登録情報を絞り込むことが可能となり、認識部108にて認識できれば入退場用ドア202を解錠し、認識できなければ呼出しボタン104aにて目的の訪問先201の住人を呼出すこともできる。
以下、その場合の具体的な処理について、図18に示すフローチャートを参照して説明する。なお、図18のフローチャートは、主に認識部108の処理の流れを示している。また、この例の場合、登録情報保持部109には、1つの部屋番号に対応して複数(たとえば、家族全員)の登録情報が保持されているものとする。
テンキー部104により部屋番号が入力されると(ステップST91)、カメラ101からの入力画像が存在するか否かを判定し(ステップST92)、入力画像(顔画像)が存在しなければステップST51に戻り、上記動作を繰り返す。ステップST92において、入力画像(顔画像)が存在すれば、テンキー部104からの部屋番号に対応した複数の登録情報(部分空間)を登録情報保持部109から読出す(ステップST93)。
次に、登録情報保持部109から読出した複数の登録情報と入力画像との類似度をそれぞれ計算する(ステップST94)。次に、計算された各類似度の中から最大の類似度を選択する(ステップST95)。次に、選択した類似度をあらかじめ設定されている閾値と比較し(ステップST96,97)、[類似度>閾値]であれば、ドア制御部112に「ドア開」の信号を出力し(ステップST98)、[類似度>閾値]でなければ、ドア制御部112に「ドア閉」の信号を出力する(ステップST99)。
なお、上記したように部屋番号ではなく、電話番号などの訪問先201の住人固有の番号を入力することにより、それを部屋番号に変換する方法を用いても、その効果は何ら変わらない。
また、たとえば、マンションのエントランスなどにおいて、物理鍵で入退場用ドア202が解錠、施錠する場合には、図19に示すように、物理鍵114には、通常、各部屋共通の溝部115と部屋個別の溝部(訪問先固有の識別部)116が存在する。そこで、物理鍵114が挿入された際に、部屋個別の溝部116を認識することで、対応する部屋番号を認識することが可能となり、テンキー部104の代替えとすることができる。
以下、その場合の具体的な処理について、図20に示すフローチャートを参照して説明する。なお、図20のフローチャートは、基本的には図18のフローチャートと同様であるが、ステップST101の処理のみが異なり、その他の図20のステップS102〜S109は、図18のステップS92〜S99と同様である。図20に示すステップST101では、入退場用ドア202の錠に物理鍵114が挿入されると、部屋個別の溝部116を認識することで、対応する部屋番号を認識する。これ以降の処理は図18と同様であるので、説明は省略する。
なお、テンキー部104の代りに無線カードリーダなどの入力手段を用いても、その効果は何ら変わらない。
なお、テンキー部104の代りに無線カードリーダなどの入力手段を用いても、その効果は何ら変わらない。
このように、第4の実施の形態によれば、第1の実施の形態、第2の実施の形態、或は第3の実施の形態で説明した顔画像認識装置を用いて通行者の通行(訪問者の入退場)を制御することができる。
以上説明したように、上記各実施の形態によれば、テンキー部を認識対象者から見てカメラの右下や真下に配設することで、ID番号や暗証番号を入力する人間の手が顔画像の入力の妨げにならないという効果が得られる。また、カメラをテンキー部の内部に設置することで、認識対象である人間に対してカメラの存在を意識させないという効果が得られる。
また、テンキー部でのID番号や暗証番号の入力開始時に顔画像を収集したり、逐次登録情報を選択して行くことで、顔画像の認識時間を著しく短縮できる。さらに、入力された顔画像を認識できなかった際、その入力された顔画像を記録することで、訪問者の情報を整理したり、不審者の顔画像を調査したりすることが可能となる。
101…カメラ(画像入力手段)、102…第1の照明部(第1の照明手段)、103…第2の照明部(第2の照明手段)、104…テンキー部(キー入力手段)、105…処理部、106…画像入力部(画像入力手段)、107…特徴量抽出部(特徴量抽出手段)、108…認識部(認識手段)、109…登録情報保持部(特徴量登録手段)、110…登録情報追加部(特徴量追加手段)、111…番号入力処理部、112…ドア制御部(ドア制御手段、通行制御手段)、113…画像記録部(画像記録手段)、114…物理鍵、115…各部屋共通の溝部、116…部屋個別の溝部(訪問先固有の識別部)、201…重要施設(訪問先)、202…入退場用ドア。
Claims (16)
- 認識対象者の顔画像を入力する画像入力手段と、
前記認識対象者の少なくとも顔に向けて光を照射する照明手段と、
前記画像入力手段により入力された顔画像から前記認識対象者の顔の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記認識対象者の識別情報に対応させて基準の特徴量があらかじめ登録されている特徴量登録手段と、
前記認識対象者から見て前記画像入力手段の下側に設置され、前記認識対象者が自己の識別情報を入力するためのキー入力手段と、
前記キー入力手段により識別情報の入力が開始されると、前記画像入力手段による前記認識対象者の顔画像の入力を開始する制御手段と、
前記キー入力手段により入力された識別情報に基づき、その識別情報に対応する基準の特徴量を前記特徴量登録手段から取得し、前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量と照合することにより前記認識対象者の顔画像を認識する認識手段と、
を具備したことを特徴とする顔画像認識装置。 - 前記認識対象者の識別情報は、n(複数)桁の文字からなり、前記認識手段は、前記キー入力手段によるn桁の識別情報の入力時に、n桁目の文字入力により前記特徴量登録手段における登録情報を絞り込み、n−1桁目の文字入力により更に登録情報を絞り込む方法を1桁目の文字入力まで繰り返すことにより、該n桁の識別情報に対応する基準の特徴量を取得することを特徴とする請求項1に記載の顔画像認識装置。
- 認識対象者の顔画像を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顔画像から前記認識対象者の顔の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記認識対象者の識別情報に対応した基準の特徴量が登録情報として予め登録されている特徴量登録手段と、
前記認識対象者が複数桁の文字からなる自己の識別情報を入力するためのキー入力手段と、
このキー入力手段により識別情報が1桁入力されるごとに、前記キー入力手段により入力された桁までの識別情報に基づいて前記特徴量登録手段から絞り込まれる登録情報としての基準の特徴量と前記特徴量抽出手段により抽出した顔の特徴量とを照合することにより前記認識対象者の顔画像を認識する認識手段と、
を具備したことを特徴とする顔画像認識装置。 - 前記認識手段は、前記キー入力手段により識別情報の全ての桁入力される前に顔画像による認識が成功した場合、認識結果としての識別情報を保持し、前記キー入力手段により当該認識対象者が識別情報の全ての桁を入力した際に、認識結果として保持している識別情報と当該認識対象者が入力した識別情報とが一致するか否かを判定する、ことを特徴とする前記請求項3に記載の顔画像認識装置。
- 前記認識手段は、前記キー入力手段により識別情報が1桁入力されるごとに、前記キー入力手段により入力された桁までの識別情報に基づいて前記特徴量登録手段に登録されている登録情報を絞り込む検索手段と、
この検索手段により絞り込んだ登録情報と前記特徴量抽出手段により抽出した顔の特徴量との類似度を算出することにより最大類似度を算出する算出手段と、
この算出手段により算出した前記最大類似度が所定の閾値よりも大きい場合、前記最大類似度となった登録情報に基づいて認識結果を判定する第1の判定手段と、
前記算出手段により算出した最大類似度が所定の閾値よりも大きくなることなく、当該認識対象者が前記識別情報の全ての桁を入力した場合、顔画像による認識が失敗と判定する第2の判定手段と、を有することを特徴とする前記請求項3に記載の顔画像認識装置。 - 前記認識手段は、さらに、前記第1の判定手段により認識結果が判定された場合、認識結果としての識別情報を保持する保持手段と、
前記保持手段により認識結果としての識別情報を保持した状態で、前記キー入力手段により識別情報の全ての桁が入力された際、前記保持手段により保持している識別情報と当該キー入力手段により入力された識別情報が一致するか否かを判断する判断手段と、
この判断手段により識別情報が一致すると判断した場合、前記第1の判定手段により判定された認識結果を確定し、前記判断手段により識別情報が一致しないと判断した場合、顔画像による認識失敗と判定する処理手段と、を有することを特徴とする前記請求項5に記載の顔画像認識装置。 - 通行者の顔画像を認識して前記通行者の通行を制御する通行制御装置において、
前記通行者の顔画像を入力する画像入力手段と、
前記通行者の少なくとも顔に向けて光を照射する照明手段と、
前記画像入力手段により入力された顔画像から前記通行者の顔の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記通行者の識別情報に対応させて基準の特徴量があらかじめ登録されている特徴量登録手段と、
前記通行者から見て前記画像入力手段の下側に設置され、前記通行者が自己の識別情報を入力するためのキー入力手段と、
前記キー入力手段により識別情報の入力が開始されると、前記画像入力手段による前記通行者の顔画像の入力を開始する制御手段と、
前記キー入力手段により入力された識別情報に基づき、その識別情報に対応する基準の特徴量を前記特徴量登録手段から取得し、前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量と照合することにより前記通行者の顔画像を認識する認識手段と、
この認識手段の認識結果に応じて前記通行者の通行を制御する通行制御手段と、
を具備したことを特徴とする通行制御装置。 - 前記通行者の識別情報はn(複数)桁の文字からなり、前記認識手段は、前記キー入力手段によるn桁の識別情報の入力時に、n桁目の文字入力により前記特徴量登録手段における登録情報を絞り込み、n−1桁目の文字入力により更に登録情報を絞り込む方法を1桁目の文字入力まで繰り返すことにより、該n桁の識別情報に対応する基準の特徴量を取得することを特徴とする請求項7に記載の通行制御装置。
- 通行者の顔画像を認識して前記通行者の通行を制御する通行制御装置において、
通行者の顔画像を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顔画像から前記通行者の顔の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
登録者の識別情報に対応した基準の特徴量が登録情報として予め登録されている特徴量登録手段と、
前記通行者が複数桁の文字からなる自己の識別情報を入力するためのキー入力手段と、
このキー入力手段により識別情報が1桁入力されるごとに、前記キー入力手段により入力された桁までの識別情報に基づいて前記特徴量登録手段から絞り込まれる登録情報としての基準の特徴量と前記特徴量抽出手段により抽出した顔の特徴量とを照合することにより前記通行者の顔画像を認識する認識手段と、
を具備したことを特徴とする通行制御装置。 - 前記認識手段は、前記キー入力手段により識別情報の全ての桁が入力される前に顔画像の認識が成功した場合、認識結果としての識別情報を保持し、前記キー入力手段により当該通行者が識別情報の全ての桁を入力した際に、認識結果として保持している識別情報と当該通行者が入力した識別情報とが一致するか否かを判定する、ことを特徴とする前記請求項9に記載の通行制御装置。
- 前記認識手段は、前記キー入力手段により識別情報が1桁入力されるごとに、前記キー入力手段により入力された桁までの識別情報に基づいて前記特徴量登録手段に登録されている登録情報を絞り込む検索手段と、
この検索手段により絞り込んだ登録情報と前記特徴量抽出手段により抽出した顔の特徴量との類似度を算出することにより最大類似度を算出する算出手段と、
この算出手段により算出した前記最大類似度が所定の閾値よりも大きい場合、前記最大類似度となった登録情報に基づいて認識結果を判定する第1の判定手段と、
前記算出手段により算出した最大類似度が所定の閾値よりも大きくなることなく、当該通行者が識別情報の全ての桁を入力した場合、顔画像による認識が失敗したと判定する第2の判定手段と、を有することを特徴とする前記請求項9に記載の通行制御装置。 - 前記認識手段は、さらに、前記第1の判定手段により認識が成功したと判定した場合に、認識結果としての識別情報を保持する保持手段と、
前記保持手段により認識結果としての識別情報を保持した状態で、前記キー入力手段により識別情報の全ての桁が入力された際、前記保持手段により保持している識別情報と当該キー入力手段により入力された識別情報が一致するか否かを判断する判断手段と、
この判断手段により識別情報が一致すると判断した場合、前記第1の判定手段により判定された認識結果を確定し、前記判断手段により識別情報が一致しないと判断した場合、顔画像による認識が失敗したと判定する処理手段と、を有することを特徴とする前記請求項11に記載の通行制御装置。 - 登録者に与えられている複数桁の文字からなる識別情報と、前記識別情報に対応する登録者の基準の特徴量が登録情報として予め登録されている特徴量登録手段を有する顔画像認識装置に用いられる顔画像認識方法であって、
認識対象者の顔画像を入力する画像入力工程と、
この画像入力工程により入力された顔画像から前記認識対象者の顔の特徴量を抽出する特徴量抽出工程と、
前記認識対象者が複数桁の文字からなる自己の識別情報を操作キーにより1桁ずつ入力するキー入力工程と、
このキー入力工程により識別情報が1桁入力されるごとに、前記キー入力工程により入力された桁までの識別情報に基づいて前記特徴量登録手段から絞り込まれる登録情報としての基準の特徴量と、前記特徴量抽出工程により抽出した顔の特徴量とを照合することにより前記認識対象者の顔画像を認識する認識工程と、
を有することを特徴とする顔画像認識方法。 - 前記認識工程は、前記キー入力手段により識別情報の全ての桁入力される前に顔画像による認識が成功した場合、認識結果としての識別情報を保持し、前記キー入力工程により当該認識対象者が識別情報の全ての桁を入力した際に、認識結果として保持している識別情報と当該認識対象者が入力した識別情報とが一致するか否かを判定する、ことを特徴とする前記請求項13に記載の顔画像認識方法。
- 通行が可能な人物に与えられている複数桁の文字からなる識別情報と、前記識別情報に対応する人物の基準の特徴量とが登録情報として予め登録されている特徴量登録手段を有する通行制御装置に用いられる通行制御方法であって、
通行者の顔画像を入力する画像入力工程と、
この画像入力工程により入力された顔画像から前記通行者の顔の特徴量を抽出する特徴量抽出工程と、
前記通行者が複数桁の文字からなる自己の識別情報を操作キーにより1桁ずつ入力するキー入力工程と、
このキー入力工程により識別情報が1桁入力されるごとに、前記キー入力工程により入力された桁までの識別情報に基づいて前記特徴量登録手段から絞り込まれる登録情報としての基準の特徴量と前記特徴量抽出工程により抽出した顔の特徴量とを照合することにより前記通行者の顔画像を認識する認識工程と、
この認識工程による認識結果に基づいて当該通行者の通行を制御する通行制御工程と、
を有することを特徴とする通行制御方法。 - 前記認識工程は、前記キー入力工程により識別情報の全ての桁が入力される前に顔画像の認識が成功した場合、認識結果としての識別情報を保持し、前記キー入力工程により当該通行者が識別情報の全ての桁を入力した際に、認識結果として保持している識別情報と当該通行者が入力した識別情報とが一致するか否かを判定する、ことを特徴とする前記請求項15に記載の通行制御方法。
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