JP2009087232A - 人物認証装置および人物認証方法 - Google Patents

Abstract

【課題】歩行者が撮影対象領域を歩行中に照明条件などの撮影環境が変動する場合であっても、安定した歩行者の顔画像をリアルタイムで取得できる。この結果として、高精度な顔画像による認証処理が実施できる顔認証装置１Ａを提供できる。
【解決手段】顔認証装置１Ａでは、高階調画像取得部１０１により歩行者の顔を含む高階調の画像を取得し、階調変換部１０３により取得した高階調画像の顔領域における明るさが最適となるような階調変換処理によって取得した高階調画像を低階調画像に変換し、明るさが最適化された低階調の画像に基づいて顔特徴抽出部１０４による顔特徴情報の抽出処理および顔照合部１０６による顔照合処理を行う。
【選択図】 図２

Description

本発明は、たとえば、カメラなどで撮影される顔画像などの人物の生体情報に基づいて人物を認証する人物認証装置および人物認証方法に関する。

従来、顔画像を利用して歩行者を確認する人物認証装置では、登録者の顔を含む画像（顔画像）をカメラあるいはセンサなどから取得し、取得した顔画像を登録情報（以下、「辞書」と称する）として記録しておく。認証時には、上記人物認証装置は、歩行者の顔画像をカメラあるいはセンサなどを用いて収集し、収集した顔画像と登録情報としての顔画像との類似度を求める。上記類似度が所定の閾値以上である場合、人物認証装置は、歩行者が登録者である判定する。上記類似度が所定の閾値よりも小さい場合、人物認証装置は、歩行者が登録者でない（未登録者である）と判定する。

また、個人認証装置で利用されるカメラあるいはセンサには、撮影した画像の中央領域の明るさ或いは色合いから、ゲイン、アイリス、シャッター速度、ホワイトバランスといった制御パラメータを自動的に最適なものに調整する技術（たとえば中央重点測光）が搭載されているものが多い。これらの技術の公知例としては、たとえば、以下の特許文献１、２および３が挙げられる。

特許文献１には、肌色領域あるいは顔領域を検出し、その検出した領域を測光領域とすることにより、最適な画像を撮影するための制御を行う映像信号処理装置が開示されている。
また、特許文献２には、撮影画像における顔の写りの良さを最適にすることを目的として、撮影対象する人物の顔領域を検出し、その顔領域の明るさに基づいて露光制御を行う画像撮影装置が開示されている。
また、特許文献３には、歩行者の顔領域の明るさを最適にするために、歩行者の移動動作に伴う変動を検知し、変動要素を含む画像を除外し、顔領域の明るさが最適となるように制御する技術が開示されている。

上述した各公知例では、撮影済みの画像から判定したカメラパラメータにより次の画像を撮影するための制御を行う。すなわち、各公知例の技術では、撮影した画像と次に撮影する画像との撮影環境が同じであることを前提としている。言い換えれば、各公知例の技術は、現在までの撮影条件から未来の撮影条件を推測する必要がある。
しかしながら、たとえば、撮影環境の１つとしての照明環境は、人為的な要因（例えば照明のオンオフなど）も含むため、必ずしも現在までの状態から確実に推測することはできない。このような予測できない撮影環境の変化が起こる場合、上述した公知例では、顔認証に用いる顔画像として最適な状態の顔画像を取得ことができないことがある。
特開平１１−１４６４０５号公報 特開２００３−１０７５５５号公報 特開２００７−１４８９８８号公報

この発明の一形態では、人物認証を行うための安定した画像を取得することができ、精度の高い認証処理を行うことができる人物認証装置および人物認証方法を提供することを目的とする。

この発明の一形態としての人物認証装置は、歩行中の人物の顔を含む高階調画像を取得する取得手段と、この取得手段により取得した高階調画像における顔領域を検出する顔検出手段と、この顔検出手段により検出された顔領域における輝度分布に応じて高階調画像を低階調画像に変換する階調変換手段と、この階調変換手段により得られた低階調画像における顔領域から顔特徴情報を抽出する特徴抽出手段と、この特徴抽出手段により抽出された顔特徴情報と登録者の顔特徴情報とを照合することにより前記歩行中の人物が登録者であるか否かを認証する認証手段とを有する。

この発明の一形態としての人物認証装置は、連続的に歩行中の人物の顔を含む複数の高階調画像を取得する取得手段と、前記取得手段により取得した各高階調画像における顔領域を検出する顔検出手段と、前記顔検出手段により検出された顔領域の各高階調画像を前記取得手段により各高階調画像を取得した順に画像列として格納する格納手段と、前記格納手段により格納されている画像列における特定の高階調画像をその前後の高階調画像と統合し、その統合した高階調画像の輝度分布に応じて前記統合した高階調画像を低階調画像に変換する階調変換手段と、前記階調変換手段により得られた低階調画像における顔領域から顔特徴情報を抽出する特徴抽出手段と、前記特徴抽出手段により抽出された顔特徴情報と登録者の顔特徴情報とを照合することにより前記歩行中の人物が登録者であるか否かを認証する認証手段とを有する。

この発明の一形態としての人物認証方法は、歩行中の人物が登録者であるか否かを認証する人物認証装置に用いられる方法であって、歩行中の人物の顔を含む高階調画像を取得し、この取得した高階調画像における顔領域を検出し、この検出した顔領域における輝度分布に応じて高階調画像を低階調画像に階調変換し、この階調変換により得られた低階調画像における顔領域から顔特徴情報を抽出し、この抽出された顔特徴情報と登録者の顔特徴情報とを照合することにより、前記歩行中の人物が登録者であるか否かを認証する。

この発明の一形態としての人物認証方法は、歩行中の人物が登録者であるか否かを認証する人物認証装置に用いられる方法であって、連続的に歩行中の人物の顔を含む複数の高階調画像を取得し、前記取得する各高階調画像における顔領域を検出し、前記検出された顔領域の各高階調画像を前記各高階調画像を取得した順に画像列として格納手段に格納し、前記格納手段に格納されている画像列における特定の高階調画像をその前後の高階調画像と統合し、その統合した高階調画像の輝度分布に応じて前記統合した高階調画像を低階調画像に階調変換し、前記階調変換により得られた低階調画像における顔領域から顔特徴情報を抽出し、前記抽出した顔特徴情報と登録者の顔特徴情報との照合することにより前記歩行中の人物が登録者であるか否かを認証する。

この発明の一形態によれば、人物認証を行うための安定した画像を取得することができ、精度の高い認証処理を行うことができる人物認証装置および人物認証方法を提供できる。

以下、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して説明する。

図１は、後述する第１、第２および第３の実施の形態としての顔認証装置（人物認証装置）１（１Ａ、１Ｂ、１Ｃ）が適用される顔認証システムの運用形態の例を示す図である。

図１に示す運用形態では、顔認証システムは、顔認証装置１、撮影装置１１、表示装置１２、通行制御装置１３および入力装置１４などにより構成されている。

上記撮影装置１１は、歩行中の人物（歩行者）Ｍの顔を含む高階調の画像データを収集するものである。たとえば、上記撮影装置１１は、ＣＣＤセンサなどの撮像素子を用い、高ビットのＡ／Ｄ変換器（例えば１２ｂｉｔＡ／Ｄ変換器）を備えたテレビジョンカメラから構成されている。なお、上記撮影装置１１が歩行者Ｍの顔を撮影する領域（たとえば、図１で示す例においてＣ地点からＢ点で囲まれた歩行者の顔を撮影する範囲）を撮影対象領域と呼ぶことにする。

上記表示装置１２は、たとえば、液晶表示装置などにより構成される。上記表示装置１２は、歩行者Ｍに対して種々の案内を表示する。たとえば、表示装置１２は、歩行者Ｍに対して撮影装置１１に顔を向けるような案内を表示したり、顔画像による認証結果を表示したりする。また、表示装置１２には、顔画像の登録時に操作案内などを表示するようにしても良い。
上記通行制御装置１３は、歩行者Ｍの通行を制御するものである。通行制御装置１３は、たとえば、図示しないドアあるいはゲートなどの開閉を制御することにより歩行者Ｍの通行を制御するように構成される。通行制御装置１３は、たとえば、顔認証装置１による顔認証の結果に基づいて歩行者Ｍの通行を制御する。

上記入力装置１４は、当該顔認証システムにおける各装置の動作モードを切替える操作を行ったり、登録時あるいは認証時に個人を特定するための識別情報を入力したりするものである。入力装置１４は、例えば、テンキー、キーボードあるいはタッチパネルなどで構成される。また、上記入力装置１４は、撮影装置１１あるいは表示装置１２の近傍に設置したり、撮影装置１１あるいは表示装置１２と一体的に形成したりすることが可能である。

すなわち、図１に示す顔認証システムでは、例えば、通行制御装置１３に向かって歩行する人物（歩行者）Ｍの顔をＣ地点からＢ地点の間で撮影装置１１が撮影する。Ｂ地点からＡ地点までの間において、顔認証装置１は、撮影装置１１によって撮影した画像から抽出される顔画像と予め登録されている登録者の顔画像との照合を行う。顔認証装置１は、顔画像による照合結果に基づいて歩行者が登録者であるか否かを認証する。顔認証装置１は、上記のような認証結果を表示装置１２および通行制御装置１３に出力する。

これにより、表示装置１２は、顔認証装置１による認証結果を表示する。また、通行制御装置１３は、顔認証装置１により歩行者Ｍが登録者であると判定された場合に当該歩行者Ｍの通行を許可とし、顔認証装置１により登録者でないと判定された場合に当該歩行者Ｍの通行を不許可とする。従って、顔認証システムでは、歩行者ＭがＣ地点から通行制御装置１３の手前に到達する時には当該歩行者Ｍに対する認証結果が表示装置１２に表示され、認証結果に基づいて通行制御装置１３による通行制御が行われる。

次に、第１の実施の形態について説明する。
図２は、第１の実施の形態に係る顔認証装置１Ａの構成例を示す図である。
図２に示すように、顔認証装置１Ａは、高階調画像取得部１０１、顔検出部１０２、階調変換部１０３、顔特徴抽出部１０４、顔登録情報記録部１０５、顔照合部１０６、認証制御部１０７、入力部１０８、出力部１０９などから構成されている。また、顔認証装置１Ａは、図１に示すような顔認証システムに適用される場合、撮影装置１１、表示装置１２、通行制御装置１３および入力装置１４が接続される。

高階調画像取得部１０１は、上記撮影装置１１により撮影された高階調の画像を取得するインターフェースである。つまり、高階調画像取得部１０１は、撮影装置１１で撮影された歩行中の人物（歩行者）Ｍの顔を含む高階調の画像データを順次収集するものである。たとえば、高階調画像取得部１０１は、横方向５１２画素、縦方向５１２画素で、時間的に連続した複数枚の高階調のディジタル濃淡画像データを収集する。また、高階調画像取得部１０１は、収集した画像データを顔検出部１０２および階調変換部１０３に出力するようになっている。

上記顔検出部１０２は、高階調画像取得部１０１により取得した画像から顔が存在する候補領域（顔領域）を検出する処理を行う。また、顔検出部１０２は、検出した顔領域を示す情報を階調変換部１０３および顔特徴抽出部１０４に出力するようになっている。なお、顔検出部１０２では、顔領域を検出する手法として種々の手法が適用可能である。たとえば、顔検出部１０２は、文献１（三田．金子．堀．”微小な差異を含む画像の認証に適した空間差分確率テンプレートの提案”，第９会画像センシングシンポジウム講演論文集．ＳＳII０３．２００３）に記載されている手法が適用可能である。上記文献１の手法では、事前に、顔の学習パターンから検出用辞書パターンを作成しておき、辞書パターンと高い類似度を持つパターンを顔領域として入力画像から探すようになっている。

上記階調変換部１０３は、高階調画像取得部１０１により取得した高階調の画像を低階調の画像に変換する処理を行うものである。階調変換部１０３は、高階調画像取得部１０１により取得した高階調の画像を、後述する顔特徴抽出部１０４による顔特徴情報の抽出処理あるいは顔照合部１０６による照合処理に適する低階調の画像に変換する。たとえば、ここでは、高階調画像とは高ビットのＡ／Ｄ変換器により出力された８ｂｉｔより高ビットな画像データ（例えば１２ｂｉｔ）とし、低階調画像とは８ｂｉｔ以下の画像データ（例えば８ｂｉｔ）とする。

特に、上記階調変換部１０３では、単に、ビットシフトにより高階調画像を低階調画像に変換するものではなく、少なくとも撮影装置１１により撮影された画像の所望の画像領域（顔領域）における特徴が明確に現れるように階調を補正するものである。たとえば、階調変換部１０３は、高階調画像取得部１０１により取得した複数枚の画像データのうち変換対象となるｔ番目の画像データに対して顔検出部１０２が検出した顔領域を処理対象領域として設定する。このように設定された処理対象領域に対して、階調変換部１０３は、高階調画像の処理対象領域における輝度分布の上限値および下限値が低階調画像全体の最大値および最小値になるような階調変換を行う。なお、階調変換部１０３による階調変換処理の例については、後で詳細に説明するものとする。

上記顔特徴抽出部１０４は、顔検出部１０２により検出された顔領域から顔の特徴量としての顔特徴情報を抽出するものである。すなわち、顔特徴抽出部１０４は、階調変換部１０３により低階調に変換された画像のうち顔検出部１０２により検出された顔領域の画像から顔特徴情報を抽出する。例えば、顔特徴抽出部１０４は、低階調に変換された顔領域の画像から、顔の特徴点を基準に、一定の大きさ、形状に切り出し、その濃淡情報を特徴量（顔特徴情報）として用いる。顔特徴抽出部１０４は、算出した顔特徴情報を認証制御部１０７に出力するようになっている。

ここでは、ｍピクセル×ｎピクセルの領域の濃淡値をそのまま情報として用い、ｍ×ｎ次元の情報を特徴ベクトルとするものとする。これらの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、部分空間が計算される。なお、部分空間は、特徴ベクトルの相関行列（または共分散行列）を求め、そのＫ−Ｌ展開による正規直交ベクトル（固有ベクトル）を求めることにより、計算される。ここで、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ものとする。

上記顔特徴抽出部１０４では、相関行列Ｃｄを特徴ベクトルから求め、相関行列Ｃｄ ＝Φｄ Λｄ Φｄ Ｔ と対角化して、固有ベクトルの行列Φを求めるものとする。この部分空間は、顔画像の照合を行うための顔特徴情報として利用される。なお、登録者の顔特徴情報は、あらかじめ登録者から取得し、それを辞書として登録しておけば良い。また、識別を行うための顔特徴情報として部分空間自身を利用してもよい。

上記顔登録情報記録部１０５は、登録者の顔画像あるいは顔特徴情報を記憶するものである。たとえば、顔登録情報記録部１０５は、認証制御部１０７による登録処理として、撮影装置１１で撮影された画像から得られる顔画像あるいは顔特徴情報と上記入力装置１４により入力される識別情報とを対応付けた登録者の情報（顔登録情報）を記憶する。すなわち、顔登録情報記録部１０５には、顔画像による認証処理において、歩行者の顔特徴量との類似度が算出される登録者の顔画像あるいは顔特徴情報が記憶される。顔登録情報記録部１０５は、必要に応じて顔照合部１０６に出力される。

上記顔照合部１０６は、歩行者の顔画像と登録者の顔画像との照合処理を行うものである。ここでは、顔照合部１０６は、歩行者の顔特徴情報と登録者の顔特徴情報との類似度を算出し、その算出結果を認証制御部１０７に出力するものとする。すなわち、顔照合部１０６の顔照合処理には、種々の手法を適用可能であるが、顔登録情報記録部１０５に記録されている顔登録情報を辞書パターンとし、認識対象者としての歩行者Ｍの顔特徴情報に対する類似度を計算するものとする。このような手法は、例えば、文献２（山口，福井，前田．”動画像を用いた顔認識システム”，信学技報ＰＲＭＵ９７−５０，ｐｐ．１７−２３，１９９７−０６）に記載されている相互部分空間法を用いることで実現可能である。

上記認証制御部１０７は、当該顔認証装置１Ａ全体の制御を司るものである。たとえば、認証制御部１０７は、顔登録情報を顔登録情報記録部１０５に記録する登録処理（登録処理モード）あるいは歩行者の顔特徴情報と顔登録情報記録部１０５に記録されている顔登録情報とを照合する照合処理（照合処理モード）を切替える処理を行う。登録処理モードにおいて、認証制御部１０７は、顔特徴抽出部１０４により得られる顔特徴情報と、入力部１０８により得られる顔特徴情報に対応する識別情報を対応付けた顔登録情報を生成し、顔登録情報記録部１０５に記録する。

すなわち、登録処理モードにおいて、顔登録情報記録部１０５には、認証制御部１０７の制御により、登録者の顔特徴情報が辞書パターンとして登録（記録）される。また、照合処理モードにおいて、認証制御部１０７は、顔特徴抽出部１０４により得られる歩行者の顔特徴情報を顔照合部１０６に出力し、顔照合部１０６に歩行者の顔特徴情報と顔登録情報記録部１０５に記録されている各顔登録情報（辞書パターン）との照合を行わせる。認証制御部１０７は、顔照合部１０６から照合結果として、歩行者の顔特徴情報に対する各辞書パターンとの類似度を取得する。このような照合結果として得られる類似度により、認証制御部１０７は、歩行者が登録者であるか否かを判定し、その判定結果を出力部１０９に出力する。たとえば、認証制御部１０７は、最大類似度が所定の閾値以上である場合、歩行者が最大類似度となる登録者であると判定し、最大類似度が所定の閾値以下である場合、歩行者が登録者でないと判定する。

上記入力部１０８は、上記入力装置１４により入力された情報を取得するインターフェースである。上記入力部１０８は、上記入力装置１４に入力された歩行者Ｍからの入力情報を認証制御部１０７に出力する。例えば、入力部１０８は、入力装置により入力される、登録処理モードあるいは照合処理モードなどの動作モードの切り替え指示、あるいは、個人を特定する識別情報（ＩＤ情報）などの入力装置１４に入力された情報を取得し、認証制御部１０７に供給する。

上記出力部１０９は、認証制御部１０７により得られる出力情報を表示装置１２あるいは通行制御装置１３へ出力するインターフェースである。たとえば、照合処理モードにおいて、出力部１０９は、認証制御部１０７により得られた歩行者に対する認証結果を表示装置１２および通行制御装置１３へ出力する。この場合、出力部１０９は、表示装置１２には認証結果および認証結果に基づく歩行者への案内などを示す表示情報を出力し、通行制御装置には登録者であると判定されたか否かを示す情報あるいは歩行者Ｍに対する通行の可否を示す情報を出力する。

次に、上記階調変換部１０３による階調変換処理について説明する。
図３（ａ）、（ｂ）、（ｃ）および（ｄ）は、一般的なビットシフトによる階調変換処理の例を説明するための図である。
一般的に、高階調画像から低解像度画像に変換する手法としては、ビットシフトにより階調変換を行う手法がある。たとえば、ビットシフトによる階調変換処理では、図３（ａ）に示す１２ｂｉｔの高階調画像は、図３（ｂ）に示すような８ｂｉｔの低階調画像に変換される。すなわち、図３（ａ）および（ｂ）から明らかなように、ビットシフトによる階調変換処理では、特定の領域あるいは画像全体の明るさが変更されない。一般に、撮影装置１１が撮影する画像における特定領域の明るさを変更するには、図３（ｃ）に示すように、撮影装置１１で撮影した画像の信号を増幅する処理が行われる。ただし、画像信号の増幅自体は領域指定できないため、撮影装置１１で撮影した画像全体の信号が増幅される。図３（ｃ）に示すような高階調画像が得られた場合、ビットシフトによる階調変換によって、図３（ｄ）に示すような低階調画像が得られる。

しかしながら、図３（ａ）に示すような画像を図３（ｃ）に示すような画像に変換するための信号増幅を行うには、既に撮影された画像（過去の画像）から増幅すべきパラメータを特定する必要がある。つまり、撮影した画像信号の一部を増幅させて明るさを補正するには、過去に撮影した画像から明るさを補正するための情報を推測する必要がある。これは、人為的な撮影環境などの急激な撮影環境の変化に対して必ずしも最適な補正を行うことができないことを示している。

上述のようなビットシフトによる階調変換に対して、上記階調変換部１０３は、高階調画像の所望の画像領域（顔領域）における特徴が明確に現れるように階調補正することにより明るさを補正するものである。以下、階調変換部１０３に適用される階調補正処理の例を説明する。
図４（ａ）および図４（ｂ）は、上記階調変換部１０３に適用される階調変換処理の例を説明するための図である。図４（ａ）は、高階調画像の例であり、図４（ｂ）は、図４（ａ）の高階調画像を階調変換部１０３により階調変換した低階調画像の例である。また、図５は、上記階調変換部１０３に適用される階調変換処理のための関数の例を示す図である。

図４（ａ）に示す高階調画像では、輝度分布がａ点からｂ点の間に集中している。このような輝度分布の高階調画像に対しては、ａ点からｂ点までの輝度分布が広がるような明るさ補正が施されるのが好ましい。また、図４（ａ）に示す輝度分布が人物の顔領域の画像によるものであると想定すると、上述のような明るさ補正を行うことにより、顔の特徴が抽出し易くなると考えられる。従って、上記階調変換部１０３では、高階調画像における上限値ａと下限値ｂとを決定し、そのａ点からｂ点までの値を低階調画像における最大値と最小値とにマッピングする階調変換処理を行う。このような階調変化処理によれば、図４（ａ）に示すような高階調画像は、図４（ｂ）に示すような低階調画像に変換される。

上限値ａおよび下限値ｂは、たとえば、単に、輝度分布における輝度値（たとえば、輝度値の平均値の大きさ）だけなく、分布の広がり（つまり、輝度分布の分散）などで表されるコントラストを考慮して決定することが可能である。すなわち、上限値ａおよび下限値ｂは、画像全体における輝度値の全体値だけなく、輝度値の分布の広がりなどを考慮した値に設定される。このような上限値ａおよび下限値ｂをそれぞれ最大値および最小値にマッピングする階調変換処理を行うことにより、特定の領域（顔領域）の高階調画像を照合処理に適した低階調画像に変換できる。

また、上述のような階調変換処理は、例えば、図５に示すように、高階調画像における上限値ａおよび下限値ｂが、それぞれ低階調画像の最大値Ｚ’ｎおよび最小値０になるような１次式に基づいて実現される。なお、階調変換処理は、図５に示すような１次式のみでなく、高階調画像における上限値ａおよび下限値ｂがそれぞれ低階調画像の最大値Ｚ’ｎおよび最小値０に変換されるような任意の関数が適用可能である。

すなわち、階調変換部１０３は、高階調画像取得部１０１により得られる複数枚の画像データのうち変換対象となるｔ番目の高階調の画像データと、それに画像に対する顔検出部１０２により得られる顔領域情報とを取得する。すると、階調変換部１０３は、高階調の画像データにおける顔領域を処理対象領域として設定する。処理対象領域を設定すると、階調変換部１０３は、当該処理対象領域における輝度分布に基づいて、階調変換の上限値ａと下限値ｂとを決定する。上限値ａと下限値ｂとを決定すると、階調変換部１０３は、所定の関数（例えば、図５に示すような１次式）に従って、上限値ａおよび下限値ｂがそれぞれ低階調画像の最大値Ｚ’ｎおよび最小値０になるような階調変換処理を行う。これにより、処理対象領域としての顔領域の画像は、明るさが補正された低階調画像に変換される。

次に、上記顔認証装置１Ａにおける顔画像による認証処理（顔認証処理）の流れについて説明する。
図６は、第１の実施の形態としての顔認証装置１Ａにおける顔認証処理の流れを説明するためのフローチャートである。
たとえば、図１に示すようなシステム構成において、歩行者ＭがＣ地点に侵入すると、撮影装置１１は、当該歩行者ＭがＢ地点に至るまでの間（歩行者Ｍが撮影対象領域に存在する間）、当該歩行者の顔を含む画像を高階調で撮影する。上記撮影装置１１により撮影された高階調画像は、順次、顔認証装置１Ａへ供給される。

すなわち、歩行者Ｍが撮影対象領域に存在する間、上記顔認証装置１Ａでは、高階調画像取得部１０１により撮影装置１１からの高階調画像を順次取得する（ステップＳ１０１）。高階調画像取得部１０１は、撮影装置１１から取得した高階調画像を顔検出部１０２と階調変換部１０３とへ出力する。高階調画像取得部１０１から高階調画像が供給された顔検出部１０２は、当該高階調画像から人物の顔領域らしい領域を検出する（ステップＳ１０２）。上記顔検出部１０２は、検出した顔領域を示す情報を階調変換部１０３と顔特徴抽出部１０４とへ出力する。上記階調変換部１０３では、上記高階調画像取得部１０１から与えられた高階調画像に対する階調変換処理を行う（ステップＳ１０３）。

すなわち、上記階調変換部１０３では、上記高階調画像取得部１０１から与えられた高階調画像と上記顔検出部１０２から与えられた当該高階調画像における顔領域を示す情報とにより、顔領域の高階調画像における輝度分布を生成する。顔領域の輝度分布を生成すると、階調変換部１０３は、上述しように、輝度分布の状態から階調変換処理に用いられる高階調画像における上限値ａと下限値ｂとを決定する。高階調画像における上限値ａと下限値ｂとが決定すると、階調変換部１０３は、高階調画像における上限値ａおよび下限値ｂがそれぞれ低階調画像の最大値Ｚ’ｎおよび最小値０になるような階調変換処理を行う。これにより、階調変換部１０３は、取得した高階調画像における顔領域の画像の明るさを補正した低階調画像を得る。

上記のような階調変換処理により得られた画像は、顔特徴抽出部１０４に供給される。上記顔特徴抽出部１０４は、階調変換部１０３により低階調に変換された画像のうち顔検出部１０２により検出された顔領域から顔特徴情報を抽出する処理を行う（ステップＳ１０４）。

上述したステップＳ１０１〜Ｓ１０４の処理は、たとえば、上記撮影装置１１が歩行者Ｍを撮影している間（ステップＳ１０５、ＮＯ）、繰り返し実行される。すなわち、歩行者ＭがＣ地点からＢ地点を越えた場合（ステップＳ１０５、ＹＥＳ）、上記顔認証装置１Ａの認証制御部１０７は、当該歩行者Ｍの顔を撮影した高階調画像の取得処理を終了し、顔照合部１０６による顔照合処理に移行する（ステップＳ１０６）。なお、所定数のフレームの高階調画像を取得した場合、あるいは、顔領域が検出できた高階調画像が所定数に達した場合、認証制御部１０７は、上記ステップＳ１０１〜Ｓ１０４の処理を終了してステップＳ１０６へ以降するようにしても良い。

すなわち、歩行者の顔を撮影した高階調画像の取得が終了すると、上記認証制御部１０７は、照合処理モードであれば、上記顔特徴抽出部１０４により抽出された顔特徴情報を上記顔照合部１０６に供給し、顔登録情報記録部１０５に記録されている登録者の顔特徴情報との照合処理を行わせる。なお、顔照合部１０６による顔照合処理は、上記ステップＳ１０４で顔特徴情報が抽出されるごとに実施するようにしても良い。

上記顔照合部１０６は、上記認証制御部１０７により歩行者Ｍの顔特徴情報が与えられると、顔照合処理として、歩行者Ｍの顔特徴情報に対する上記顔登録情報記録部１０５に記録されている各登録者の顔特徴情報との類似度を算出する処理を行う（ステップＳ１０６）。この顔照合処理の結果は、上記顔照合部１０６から上記認証制御部１０７へ供給される。これにより、認証制御部１０７は、上記顔照合部１０６による顔照合処理の結果に基づいて歩行者Ｍが登録者であるか否かを判定する認証処理を行う（ステップＳ１０７）。

たとえば、上記顔照合部１０６から顔照合処理の結果が供給された認証制御部１０７は、最大類似度が所定の閾値（本人であることを判定するための閾値）以上であるか否かを判断する。この判断により最大類似度が所定の閾値以上である場合、上記認証制御部１０７は、当該歩行者Ｍが最大類似度となった登録者であると認証する。また、上記判断により最大類似度が所定の閾値未満である場合、上記認証制御部１０７は、当該歩行者Ｍが登録者でないと認証する。

上記のような認証結果は、認証制御部１０７から出力部１０９を介して表示装置１２および通行制御装置１３へ供給される。これにより、表示装置１２には認証結果などが表示され、通行制御装置１３は認証結果に基づく当該歩行者の通行制御を実施する。
なお、登録処理モードである場合、認証制御部１０７は、上記ステップＳ１０６及びＳ１０７の処理の代りに、上記ステップＳ１０４で抽出した顔特徴情報を当該歩行者（登録者）に与えられる識別情報（たとえば、入力装置１４から入力部１０８を介して入力される識別情報）と対応づけた顔特徴情報として顔登録情報記録部１０５に記録する処理を行う。

以上、説明したように、第１の実施の形態に係る顔認証装置１Ａでは、歩行者の顔を含む高階調画像を取得し、取得した高階調画像の顔領域における明るさが最適となるような階調変換処理により高階調画像を低階調画像に変換し、明るさが最適化された低階調の画像に基づいて顔特徴情報の抽出処理および顔照合処理を行うようになっている。
これにより、上記顔認証装置１Ａによれば、試行内の照明条件が大きく異なる場合、つまり、歩行者が撮影対象領域を歩行中に照明条件などの撮影環境が変動する場合であっても、安定した顔画像をリアルタイムで取得できる。この結果として、上記顔認証装置１Ａによれば、高精度な顔画像による認証処理が実施できる。

次に、第２の実施の形態について説明する。
図７は、第２の実施の形態に係る顔認証装置１Ｂの構成例を示す図である。
図７に示すように、顔認証装置１Ｂは、高階調画像取得部２０１、顔検出部２０２、高階調画像格納部２１０、階調変換部２０３、顔特徴抽出部２０４、顔登録情報記録部２０５、顔照合部２０６、認証制御部２０７、入力部２０８、出力部２０９などにより構成されている。また、顔認証装置１Ｂの運用形態としては、図１に示すような顔認証システムに適用されることが想定される。この場合、顔認証装置１Ｂには、図１に示すような撮影装置１１、表示装置１２、通行制御装置１３および入力装置１４が接続されているものとする。

なお、図７に示す顔認証装置１Ｂは、第１の実施の形態で説明した図２に示す顔認証装置１Ａに高階調画像格納部２１０が付加された構成となっている。また、各部の処理内容としては、顔認証装置１Ｂの階調変換部２０３における処理内容が、顔認証装置１Ａの階調変換部１０３における処理内容と異なっている。すなわち、図７に示す顔認証装置１Ｂにおける高階調画像取得部２０１、顔検出部２０２、顔特徴抽出部２０４、顔登録情報記録部２０５、顔照合部２０６、認証制御部２０７、入力部２０８、出力部２０９は、それぞれ第１の実施の形態で説明した顔認証装置１Ａにおける高階調画像取得部１０１、顔検出部１０２、顔特徴抽出部１０４、顔登録情報記録部１０５、顔照合部１０６、認証制御部１０７、入力部１０８、出力部１０９と同等な処理を行う機能を有しているものである。このため、顔認証装置１Ｂにおける高階調画像格納部２１０および階調変換部２０３以外の各部については、詳細な説明を省略するものとする。

上記高階調画像格納部２１０は、高階調画像取得部２０１により連続的に取得する複数の高階調画像（高階調画像列）と、顔検出部２０２により得られる各高階調画像に対する顔領域を示す情報とを対応付けて格納する。上記高階調画像格納部２１０は、各歩行者ごとに、連続して取得した高階調画像における顔領域の画像を各歩行者の顔画像例として格納している。また、複数の歩行者が同一画像から同時に検出された場合、各歩行者の顔画像例が別々の領域に格納される。
図８は、高階調画像格納部２１０における各歩行者の画像列を記憶するための記憶領域の構成例を示す図である。図８に示すように、高階調画像格納部２１０には、各歩行者ごとに取得した高階調画像から検出された顔領域の画像列（各歩行者の高階調の顔画像列）が格納される。

上記階調変換部２０３は、高階調画像格納部２１０により格納される複数の高階調画像（高階調の顔画像列）に対して、階調変換処理を行う。処理対象領域の設定方法は、第１の実施の形態で説明した手法と同様である。つまり、階調変換部２０３は、各高階調画像における顔領域を処理対象領域として設定する。また、階調変換部２０３には、個々の高階調画像に対する階調変換方法も、第１の実施の形態で説明した階調変換部１０３と同様な階調変換処理が適用できる。たとえば、図５に示すような１次式に基づく階調変換処理が適用できる。

ただし、階調変換部２０３は、処理対象とする顔画像に対して、前後の顔画像を利用する点が、上記階調変換部１０３とは異なる。すなわち、階調変換部２０３では、処理対象とする顔画像に対して前後の複数の顔画像を統合し、統合した顔画像に対して階調変換を施す。このような複数の画像を統合する手法としては、たとえば、複数の画像から選出される代表値を選択する手法、移動平均を用いる方法、あるいは、中央値を用いる方法などが考えられる。このように、階調変換部２０３では、処理対象とする画像とその前後の複数の画像を統合し、その統合した画像を階調変換することにより低階調画像を得る。このような階調変換処理により得られた低階調画像は、階調変換部１０３から顔特徴抽出部２０４へ出力される。
たとえば、図９は、高階調画像格納部２１０に格納されているある歩行者に対する顔画像列の例であるものとする。図９に示すような高階調の画像列に対して、階調変換部２０３がｔ番目に取得した画像（ｔ番目の画像）を階調変換の対象とする場合を想定する。この場合、階調変換部２０３は、変換対象となるｔ番目の画像だけでなく、時間的に連続する前後（ｔ±ｉまで）の画像を利用する。たとえば、前後にそれぞれ２つ分の画像を利用する場合（つまり、ｉ＝２とする場合）、階調変換部２０３は、ｔ−２、ｔ−１、ｔ、ｔ＋１、ｔ＋２番目の５つの高階調画像を統合する処理を行う。統合した高階調画像が得られると、階調変換部２０３は、統合した高階調画像を上記階調変換部１０３と同様な手法により、階調変換する。これにより得られた低階調画像をｔ番目の高階調画像に対する階調変換処理の結果とする。

上記のように、階調変換部２０３では、時間的に連続する複数の画像を利用した階調変換処理を実行することにより、歩行中の輝度変化を維持でき、検出される顔領域の画像を最適化でき、顔の特徴情報の検出誤差に対して頑強な階調変換処理が可能となる。

次に、上記顔認証装置１Ｂにおける顔画像による認証処理（顔認証処理）の流れについて説明する。
図１０は、第２の実施の形態としての顔認証装置１Ｂにおける認証処理の流れを説明するためのフローチャートである。
たとえば、図１に示すようなシステム構成において、歩行者ＭがＣ地点に侵入すると、撮影装置１１は、当該歩行者ＭがＢ地点に至るまでの間（歩行者Ｍが撮影対象領域に存在する間）、当該歩行者の顔を含む画像を高階調で連続的に撮影する。上記撮影装置１１により撮影された高階調画像は、順次、顔認証装置１Ｂへ供給される。

すなわち、歩行者Ｍが撮影対象領域に存在する間、上記顔認証装置１Ｂでは、高階調画像取得部２０１により撮影装置１１からの高階調画像を順次取得する（ステップＳ２０１）。高階調画像取得部２０１は、撮影装置１１から取得した高階調画像を高階調画像格納部２１０の記憶領域に格納するとともに、顔検出部２０２に出力する。高階調画像取得部２０１から高階調画像が供給された顔検出部２０２は、当該高階調画像から人物の顔領域らしい領域を検出する（ステップＳ２０２）。上記顔検出部２０２は、検出した顔領域を示す情報を高階調画像格納部２１０と顔特徴抽出部２０４とへ出力する。上記高階調画像格納部２１０では、顔検出部２０２による顔領域の検出結果に基づいて高階調画像取得部２０１から取得した高階調画像における顔領域の画像（高階調の顔画像）を抽出し、抽出した高階調の顔画像を当該歩行者Ｍの顔画像列として格納する（ステップＳ２０３）。

上述したステップＳ２０１〜Ｓ２０３の処理は、たとえば、上記撮影装置１１が歩行者Ｍを撮影している間（ステップＳ２０４、ＮＯ）、繰り返し実行される。これにより、上記高階調画像格納部２１０には、上記撮影装置１１が撮影した複数の高階調画像における歩行者Ｍの顔画像が当該歩行者Ｍの画像列として格納される。また、歩行者ＭがＣ地点からＢ地点を越えた場合（ステップＳ２０４、ＹＥＳ）、上記顔認証装置１Ｂの認証制御部１０７は、当該歩行者Ｍの顔を撮影した高階調画像の取得処理を終了し、階調変換部２０３による階調変換処理に移行する（ステップＳ２０５）。なお、所定数のフレームの高階調画像を取得した場合、あるいは、顔領域が検出できた高階調画像が所定数に達した場合、上記ステップＳ２０１〜Ｓ２０３の処理を終了してステップＳ２０５へ以降するようにしても良い。

上記高階調画像格納部２１０への画像列の格納処理が終了すると、上記階調変換部２０３では、上述したように、当該歩行者Ｍの画像例における各画像について、前後の画像を利用した階調変換処理を行う。すなわち、上記階調変換部１０３では、上記高階調画像格納部２１０に格納されている当該歩行者Ｍの画像例における各高階調画像（高階調の顔画像）について前後の高階調画像を統合し、統合した高階調画像に対して階調変換処理を施す。この場合の階調変換処理としては、統合した高階調画像（顔画像）における輝度分布を生成し、生成した輝度分布の状態から階調変換処理に用いられる高階調画像の上限値ａと下限値ｂとを決定する。高階調画像の上限値ａと下限値ｂとを決定すると、階調変換部２０３は、高階調画像における上限値ａおよび下限値ｂがそれぞれ低階調画像の最大値Ｚ’ｎおよび最小値０になるような階調変換処理を行う。これにより、階調変換部２０３は、処理対象とする高階調画像（高階調の顔画像）における明るさを補正した低階調画像を得る。

上記のような階調変換処理により得られた低階調画像は、顔特徴抽出部２０４に供給される。上記顔特徴抽出部２０４は、階調変換部２０３により得られた低階調画像から顔の特徴情報を抽出する処理を行う（ステップＳ２０６）。上記顔特徴抽出部２０４により抽出された顔の特徴情報は、歩行者Ｍの顔の特徴情報として認証制御部２０７へ供給される。これにより、上記認証制御部２０７は、照合処理モードであれば、上記顔特徴抽出部２０４により抽出された顔特徴情報を上記顔照合部２０６に供給し、顔登録情報記録部２０５に記録されている登録者の顔特徴情報との照合処理を行わせる。

上記顔照合部２０６は、上記認証制御部２０７により歩行者Ｍの顔特徴情報が与えられると、顔照合処理として、歩行者Ｍの顔特徴情報に対する上記顔登録情報記録部２０５に記録されている各登録者の顔特徴情報との類似度を算出する処理を行う（ステップＳ２０７）。この顔照合処理の結果は、上記顔照合部２０６から上記認証制御部２０７へ供給される。これにより、認証制御部２０７は、上記顔照合部２０６による顔照合処理の結果に基づいて歩行者Ｍが登録者であるか否かを判定する認証処理を行う（ステップＳ２０７）。

たとえば、上記顔照合部２０６から顔照合処理の結果が供給された認証制御部２０７は、最大類似度が所定の閾値（本人であることを判定するための閾値）以上であるか否かを判断する。この判断により最大類似度が所定の閾値以上である場合、上記認証制御部２０７は、当該歩行者Ｍが最大類似度となった登録者であると認証する。また、上記判断により最大類似度が所定の閾値未満である場合、上記認証制御部２０７は、当該歩行者Ｍが登録者でないと認証する。

また、上記のような認証結果は、認証制御部２０７から出力部２０９を介して表示装置１２および通行制御装置１３へ供給される。これにより、表示装置１２には認証結果などが表示され、通行制御装置１３は認証結果に基づく当該歩行者の通行制御を実施する。
なお、登録処理モードである場合、認証制御部２０７は、上記ステップＳ２０７及びＳ２０８の処理の代りに、上記ステップＳ２０６で抽出した顔特徴情報を当該歩行者（登録者）に与えられる識別情報（たとえば、入力装置１４から入力部２０８を介して入力される識別情報）と対応づけた顔特徴情報として顔登録情報記録部２０５に記録する処理を行う。

以上、説明したように、第２の実施の形態に係る顔認証装置１Ｂでは、時間的に連続する複数の高階調画像を取得し、取得した各高階調画像における顔領域の画像を当該歩行者Ｍの顔画像列として高階調画像格納部２１０に格納しておき、上記高階調画像格納部２１０に格納された高階調の各顔画像についてはその前後の顔画像と統合して、顔画像の明るさが最適となるような階調変換を実行し、明るさが最適化された低階調の顔画像から顔特徴情報の抽出処理および顔照合処理を行うようになっている。

これにより、上記顔認証装置１Ｂによれば、試行内の照明条件が大きく異なる場合、つまり、歩行者が撮影対象領域を歩行中に照明条件などの撮影環境が変動する場合であっても、時間的に連続する複数の画像を利用して安定した顔画像をリアルタイムで取得できる。この結果として、上記顔認証装置１Ａによれば、高精度な顔画像による認証処理が実施できる。

次に、第３の実施の形態について説明する。
以下に説明する第３の実施の形態は、上記第１の実施の形態で説明した顔認証装置１Ａあるいは第２の実施の形態で説明した顔認証装置１Ｂのどちらにも適用できるものである。ここでは、第３の実施の形態が、第２の実施の形態で説明した顔認証装置１Ｂに適用された場合を想定して説明するものとする。

図１１は、第３の実施の形態としての顔認証装置１Ｃの構成例を示す図である。
図１１に示すように、顔認証装置１Ｃは、高階調画像取得部３０１、顔検出部３０２、高階調画像格納部３１０、外れ値除去部３１１、階調変換部３０３、顔特徴抽出部３０４、顔登録情報記録部３０５、顔照合部３０６、認証制御部３０７、入力部３０８および出力部３０９などにより構成されている。また、顔認証装置１Ｃの運用形態としては、図１に示すような顔認証システムに適用されることが想定される。この場合、顔認証装置１Ｃには、図１に示すような撮影装置１１、表示装置１２、通行制御装置１３および入力装置１４が接続される。

なお、図１１に示す顔認証装置１Ｃは、第２の実施の形態で説明した図７に示す顔認証装置１Ｂに外れ値除去部３１１が付加された構成となっている。すなわち、図１１に示す顔認証装置１Ｃにおける高階調画像取得部３０１、顔検出部３０２、高階調画像格納部３１０、階調変換部３０３、顔特徴抽出部３０４、顔登録情報記録部３０５、顔照合部３０６、認証制御部３０７、入力部３０８および出力部３０９は、それぞれ第２の実施の形態で説明した顔認証装置１Ｂにおける高階調画像取得部２０１、顔検出部２０２、高階調画像格納部２１０、階調変換部２０３、顔特徴抽出部２０４、顔登録情報記録部２０５、顔照合部２０６、認証制御部２０７、入力部２０８、出力部２０９と同等な処理を行う機能を有しているものである。このため、顔認証装置１Ｃにおける外れ値除去部３１１以外の各部については、詳細な説明を省略するものとする。

上記外れ値除去部３１１は、顔領域の画像（顔画像）における輝度分布において、顔画像として適切な輝度分布から著しく外れた輝度値を除外する処理を行うものである。顔画像における適切な輝度分布から外れているか否かを判定する手法には、予め正しく教えられた顔領域の平均輝度分布を保持しておいて比較する方法、入力される顔領域の輝度分布を正規分布と仮定してヒストグラムの平均値と標準偏差によって外れ値を求める方法などが適用可能である。

また、上記外れ値除去部３１１により外れ値が除外された顔画像の輝度分布を示す情報は、階調変換部３０３に出力される。これにより、階調変換部３０３では、外れ値が除外された顔画像における輝度分布に基づいて上記上限値ａおよび下限値ｂを決定することができる。この結果として、階調変換部３０３では、外れ値を除外しつつ、上記第２の実施の形態で説明した階調変換部２０３あるいは上記第１の実施の形態で説明した階調変換部１０３と同様な階調変換を実行できる。

たとえば、図１２は、適切な輝度分布として判定される顔領域の輝度分布と外れ値として判定される背景領域の輝度分布とを含む画像の輝度分布を示す図である。一般に、顔領域と背景領域とは、輝度分布の特徴が異なると考えられる。つまり、顔領域における輝度分布と背景領域における輝度分布とは、図１２に示すように、それぞれ異なるピークを有する分布となる。このため、適切な顔領域の輝度分布、あるいは、背景領域の輝度分布が判別できれば、背景領域の輝度分布を外れ値として除去する処理が可能となる。図１２に示す例では、ａ点からｂ点の間の輝度分布が顔領域の輝度分布と判定し、上限値をａ点として下限値をｂ点とする階調変換処理を行うことにより、背景領域の輝度分布が除外されることとなる。

なお、上記のような外れ値除去部３１１を有する顔認証装置１Ｃにおける顔認証処理では、たとえば、図１０に示す顔認証装置１Ｂの顔認証処理におけるステップＳ２０５の階調変換処理の直前に、上述した外れ値除去部３１１による外れ値除去処理が実施される流れとなる。また、上記外れ値除去部３１１を第１の実施の形態で説明した顔認証装置１Ａに適用する場合、顔認証処理は、たとえば、図６に示す顔認証装置１Ａの顔認証処理におけるステップＳ１０３の階調変換処理の直前に、上述した外れ値除去部３１１による外れ値除去処理が実施される流れとなる。

以上、説明したように、第３の実施の形態の顔認証装置では、顔領域の輝度分布とは著しく外れた背景領域などの輝度値を除外し、顔領域の輝度分布として適切な輝度分布に基づいて階調変換処理のためのパラメータを決定し、そのパラメータにより顔領域の明るさが最適となるような階調変換を実行し、明るさが最適化された低階調の顔画像から顔特徴情報の抽出処理および顔照合処理を行うようになっている。これにより、第３の実施の形態の顔認証装置によれば、顔領域の検出精度が劣る場合でも、顔領域以外の背景領域など輝度分布を除外した安定した顔画像をリアルタイムで取得できる。

各実施の形態に係る顔認証装置が適用される顔認証システムの構成例を示す図。 第１の実施の形態に係る顔認証装置の構成例を示す図。 ビットシフトによる階調変換処理の例を説明するための図。 階調変換部に適用される階調変換処理の例を説明するための図。 階調変換部に適用される階調変換処理のための関数の例を示す図。 第１の実施の形態に係る顔認証装置における顔認証処理の流れを説明するためのフローチャート。 第２の実施の形態に係る顔認証装置の構成例を示す図。 高階調画像格納部における各歩行者の画像列を記憶するための記憶領域の構成例を示す図。 高階調画像格納部に格納されているある歩行者の顔画像列の例を示す図。 第２の実施の形態に係る顔認証装置における顔認証処理の流れを説明するためのフローチャート。 第３の実施の形態に係る顔認証装置の構成例を示す図。 顔領域の輝度分布と背景領域の輝度分布とを含む画像の輝度分布を示す図。

符号の説明

１（１Ａ、１Ｂ、１Ｃ）…顔認証装置、１１…撮影装置、１２…表示装置、１３…通行制御装置、１４…入力装置、１０１、２０１、３０１…高階調画像取得部、１０２、２０２、３０２…顔検出部、１０３、２０３、３０３…階調変換部、１０４、２０４、３０４…顔特徴抽出部、１０５、２０５、３０５…顔登録情報記録部、１０６、２０６、３０６…顔照合部、１０７、２０７、３０７…認証制御部、１０８、２０８、３０８…入力部、１０９、２０９、３０９…出力部、２１０、３１０…高階調画像格納部、３１１…値除去部

Claims (12)

1. 歩行中の人物の顔を含む高階調画像を取得する取得手段と、
   この取得手段により取得した高階調画像における顔領域を検出する顔検出手段と、
   この顔検出手段により検出された顔領域における輝度分布に応じて高階調画像を低階調画像に変換する階調変換手段と、
   この階調変換手段により得られた低階調画像における顔領域から顔特徴情報を抽出する特徴抽出手段と、
   この特徴抽出手段により抽出された顔特徴情報と登録者の顔特徴情報とを照合することにより前記歩行中の人物が登録者であるか否かを認証する認証手段と、
   を有することを特徴とする人物認証装置。
2. 前記階調変換手段は、前記顔検出手段により検出された顔領域の輝度分布における上限値及び下限値を決定し、前記上限値および前記下限値がそれぞれ変換後の低階調画像における最大値および最小値となるような階調変換を行う、
   ことを特徴とする前記請求項１に記載の人物認証装置。
3. 前記階調変換手段は、前記上限値および前記下限値がそれぞれ変換後の低階調画像における最大値および最小値に変換されるような１次式に基づいて階調変換を行う、
   ことを特徴とする前記請求項２に記載の人物認証装置。
4. さらに、前記顔検出手段により検出された顔領域における輝度分布から顔以外の領域の輝度値を判定し、前記顔以外の領域と判定された輝度値を除去した輝度分布を生成する除去手段を有し、
   前記階調変換手段は、前記除去手段により顔以外の領域の輝度値が除去された輝度分布に基づいて階調変換を行う、
   ことを特徴とする前記請求項１乃至３の何れかに記載の人物認証装置。
5. 連続的に歩行中の人物の顔を含む複数の高階調画像を取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得した各高階調画像における顔領域を検出する顔検出手段と、
   前記顔検出手段により検出された顔領域の各高階調画像を前記取得手段により各高階調画像を取得した順に画像列として格納する格納手段と、
   前記格納手段により格納されている画像列における特定の高階調画像をその前後の高階調画像と統合し、その統合した高階調画像の輝度分布に応じて前記統合した高階調画像を低階調画像に変換する階調変換手段と、
   前記階調変換手段により得られた低階調画像における顔領域から顔特徴情報を抽出する特徴抽出手段と、
   前記特徴抽出手段により抽出された顔特徴情報と登録者の顔特徴情報とを照合することにより前記歩行中の人物が登録者であるか否かを認証する認証手段と、
   を有することを特徴とする人物認証装置。
6. 前記階調変換手段は、前記統合した高階調画の輝度分布における上限値及び下限値を決定し、前記上限値および前記下限値がそれぞれ変換後の低階調画像における最大値および最小値となるような階調変換を行う、
   ことを特徴とする前記請求項５に記載の人物認証装置。
7. 前記階調変換手段は、前記上限値および前記下限値がそれぞれ変換後の低階調画像における最大値および最小値に変換されるような１次式に基づいて階調変換を行う、
   ことを特徴とする前記請求項６に記載の人物認証装置。
8. さらに、前記統合した高階調画像の輝度分布から顔以外の領域の輝度値を判定し、前記顔以外の領域と判定された輝度値を除去した輝度分布を生成する除去手段を有し、
   前記階調変換手段は、前記除去手段により顔以外の領域の輝度値が除去された輝度分布に基づいて階調変換を行う、
   ことを特徴とする前記請求項５乃至７の何れかに記載の人物認証装置。
9. 歩行中の人物が登録者であるか否かを認証する人物認証装置に用いられる人物認証方法であって、
   歩行中の人物の顔を含む高階調画像を取得し、
   この取得した高階調画像における顔領域を検出し、
   この検出した顔領域における輝度分布に応じて高階調画像を低階調画像に階調変換し、
   この階調変換により得られた低階調画像における顔領域から顔特徴情報を抽出し、
   この抽出された顔特徴情報と登録者の顔特徴情報とを照合することにより、前記歩行中の人物が登録者であるか否かを認証する、
   を有することを特徴とする人物認証方法。
10. さらに、前記検出された顔領域における輝度分布から顔以外の領域の輝度値を判定し、前記顔以外の領域と判定された輝度値を除去した輝度分布を生成し、
    前記階調変換は、前記顔以外の領域の輝度値が除去された輝度分布に基づいて階調変換を行う、
    ことを特徴とする前記請求項９に記載の人物認証方法。
11. 歩行中の人物が登録者であるか否かを認証する人物認証装置に用いられる人物認証方法であって、
    連続的に歩行中の人物の顔を含む複数の高階調画像を取得し、
    前記取得する各高階調画像における顔領域を検出し、
    前記検出された顔領域の各高階調画像を前記各高階調画像を取得した順に画像列として格納手段に格納し、
    前記格納手段に格納されている画像列における特定の高階調画像をその前後の高階調画像と統合し、その統合した高階調画像の輝度分布に応じて前記統合した高階調画像を低階調画像に階調変換し、
    前記階調変換により得られた低階調画像における顔領域から顔特徴情報を抽出し、
    前記抽出した顔特徴情報と登録者の顔特徴情報とを照合することにより前記歩行中の人物が登録者であるか否かを認証する、
    ことを特徴とする人物認証方法。
12. さらに、前記統合した高階調画像の輝度分布から顔以外の領域の輝度値を判定し、前記顔以外の領域と判定された輝度値を除去した輝度分布を生成し、
    前記階調変換は、前記顔以外の領域の輝度値が除去された輝度分布に基づいて階調変換を行う、
    ことを特徴とする前記請求項１１に記載の人物認証方法。

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