JP2010238181A - 顔認証装置および顔認証方法 - Google Patents

Abstract

【課題】顔の認証精度を向上すること。
【解決手段】登録者の顔の部分の画像データである複数の登録者画像データを、登録者画像データ内にある登録者の顔の向きおよび顔の大きさごとに記憶する顔データベース記憶部５と、取得した画像データから画像データ中に含まれる人の顔の部分を検出する顔検出部１と、検出した人の顔の部分の画像データである取得顔画像データから人の顔の特徴点を抽出する顔特徴点抽出部２と、取得顔画像データ内にある人の顔の向きおよび顔の大きさを推定する顔向き・大きさ推定部３と、登録者画像データと取得顔画像データとから、人の顔は登録者の顔であるかを認証する顔認証部４と、顔認証部４により人の顔は登録者の顔であると認証した場合、取得顔画像データを登録者画像データとして顔データベース記憶部５に記憶させる認証画像更新部６と、を備えた。
【選択図】図１

Description

本発明は、顔認証装置および顔認証方法に関する。

従来から、認証の対象者を撮像した画像から対象者の顔部分を抽出し、抽出された顔部分の画像を予め登録された登録者の顔部分の画像と比較することにより、認証を行う顔認証装置が提供されている。

例えば、特許文献１には、取得した対象者の顔画像から得られる顔特徴情報に対して、あらかじめ登録された少なくとも１つ以上の顔特徴情報の中から類似した顔特徴情報を検索することにより上記対象者と類似した人物を検索する技術が開示されている。

特開２００８−１９７９０４号公報

しかしながら、特許文献１などの従来の顔認証では、歩行者の顔認証など、顔の向き、大きさが変化する環境では、顔の認証精度が低くなるという問題があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、顔の認証精度を向上することのできる顔認証装置および顔認証方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、登録者の顔の部分の画像データである複数の登録者画像データを、前記登録者画像データ内にある前記登録者の顔の向きおよび顔の大きさごとに記憶する画像データ記憶手段と、取得した画像データから前記画像データ中に含まれる人の顔の部分を検出する顔検出手段と、検出した前記人の顔の部分の画像データである取得顔画像データから前記人の顔の特徴点を抽出する顔特徴点抽出手段と、前記取得顔画像データ内にある前記人の顔の向きおよび顔の大きさを推定する顔向き・大きさ推定手段と、前記登録者画像データと前記取得顔画像データとから、前記人の顔は前記登録者の顔であるかを認証する顔認証手段と、前記顔認証手段により前記人の顔は前記登録者の顔であると認証した場合、前記取得顔画像データを前記登録者画像データとして画像データ記憶手段に記憶させる登録者画像データ更新手段と、を備えたこと、を特徴とする。

また、本発明は、顔認証装置で実行される顔認証方法であって、前記顔認証装置は、登録者の顔の部分の画像データである複数の登録者画像データを、前記登録者画像データ内にある前記登録者の顔の向きおよび顔の大きさごとに記憶する画像データ記憶手段を備え、顔検出手段が、取得した画像データから前記画像データ中に含まれる人の顔の部分を検出する顔検出ステップと、顔特徴点抽出手段が、検出した前記人の顔の部分の画像データである取得顔画像データから前記人の顔の特徴点を抽出する顔特徴点抽出ステップと、顔向き・大きさ推定手段が、前記取得顔画像データ内にある前記人の顔の向きおよび顔の大きさを推定する顔向き・大きさ推定ステップと、顔認証手段が、前記登録者画像データと前記取得顔画像データとから、前記人の顔は前記登録者の顔であるかを認証する顔認証ステップと、登録者画像データ更新手段が、前記顔認証ステップにより前記人の顔は前記登録者の顔であると認証した場合、前記取得顔画像データを前記登録者画像データとして画像データ記憶手段に記憶させる登録者画像データ更新ステップと、を含むこと、を特徴とする。

本発明によれば、登録者の顔の部分の画像データである複数の登録者画像データを、登録者画像データ内にある登録者の顔の向きおよび顔の大きさごとに記憶しておき、登録者画像データと取得画像データ中に含まれる人の顔の部分の画像データである取得顔画像データとから、顔認証手段が取得した画像データ中に含まれる人の顔は登録者の顔であると認証することができるので、歩行者の顔認証など、顔の向き、大きさが変化する環境においても顔の認証精度を向上することができるという効果を奏する。

図１は、本実施の形態にかかる顔認証装置の構成を示すブロック図である。 図２は、歩行者を顔認証する場合の問題点と、それに対する対策について説明する図である。 図３は、従来の顔認証と本実施の形態にかかる顔認証の違いを説明する図である。 図４は、顔データベース記憶部の登録領域の基本の構成例を示す図である。 図５は、顔データベース記憶部の登録領域の他の構成例を示す図である。 図６は、管理用データベース記憶部の管理用データベースの構成例を示す図である。 図７は、顔認証方法の処理手順を示すフローチャートである。 図８は、顔認証部で実行される認証処理手順を示すフローチャートである。 図９は、認証画像更新部で実行される更新処理手順を示すフローチャートである。 図１０は、未登録者登録部で実行される登録処理手順を示すフローチャートである。 図１１は、顔認証部で実行される認証処理手順の変形例を示すフローチャートである。 図１２は、認証画像更新部で実行される更新処理手順の変形例を示すフローチャートである。

以下に添付図面を参照して、この発明にかかる顔認証装置および顔認証方法の最良な実施の形態を詳細に説明する。

図１は、本実施の形態にかかる顔認証装置の構成を示すブロック図である。顔認証装置は、顔検出部１、顔特徴点抽出部２、顔向き・大きさ推定部３、顔認証部４、顔データベース記憶部５、認証画像更新部６、管理用データベース記憶部７、および、未登録者登録部８を備えて構成されている。

顔検出部１は、デジタルカメラなどの撮像装置（図示せず）が撮像した画像データから人の顔の部分を検出する。顔特徴点抽出部２は、検出した顔から顔の特徴点を抽出する。顔向き・大きさ推定部３は、検出した顔の画像データ中の向きと大きさとを推定する。

顔認証部４は、検出した顔が管理用データベース記憶部７の管理用データベースに登録者として登録済みの顔と同じであるかを認証する。具体的には、顔認証部４は、検出した顔の画像データが、顔データベース記憶部５に登録（記憶）された登録済み認証画像と同じであるかを判断する。顔データベース記憶部５は、登録済みの認証画像として、登録者の顔の部分の画像データを顔データベースとして登録（記憶）するとともに、未登録者の顔の部分の画像データも顔データベースとして登録（記憶）する。

図２は、歩行者を顔認証する場合の問題点と、それに対する対策について説明する図である。歩行者の顔認証では、入退室管理向けの顔認証とは異なり、歩行に伴い変化する顔の向きや大きさに対応する必要がある。通常、顔の向きが異なる顔同士の認証では認証精度が低くなるため、顔の向きが常に変化する歩行者の認証は難しいという問題がある。この問題に対して、本実施の形態にかかる顔認証では、顔データベース記憶部５に、多様な顔の向き、および、顔の大きさの画像を登録することによって、歩行者の認証精度を高めている。

図３は、従来の顔認証と本実施の形態にかかる顔認証の違いを説明する図である。従来の顔認証では、自動的に検出した顔の画像データを時系列で古い順に更新して経年変化に対応しているため、顔データベース記憶部５に、同じ顔の向きの画像データが複数登録される代わりに、違う顔の向きの画像データが全く登録されない状態が発生する可能性がある。

これに対して、本実施の形態にかかる顔認証では、自動的に検出した顔の画像データを顔の向きを考慮しながら時系列で更新して経年変化に対応しているため、顔データベース記憶部５に、多様な顔の向きを持つ画像データが常に登録されている状態となる。なお、図３では、顔の向きの場合について説明しているが、顔の大きさの場合も同様である。

従って、本実施の形態にかかる顔認証では、顔認証の精度向上策として、顔データベース記憶部５に多様な顔の向き、および、顔の大きさの画像データが集まるようにする。具体的には、顔データベース記憶部５の登録領域（記憶領域）を、顔の向き、および、顔の大きさで区切り、その領域に該当する画像データが得られた場合に、認証画像更新部６が顔データベース記憶部５の更新処理を行う。

図４は、顔データベース記憶部５の登録領域の基本の構成例を示す図である。図４のように、顔データベース記憶部５の登録領域は、顔の向き、および、顔の大きさ毎に割り当てられる。

図５は、顔データベース記憶部５の登録領域の他の構成例を示す図である。図５のように、様々なパターンで登録領域を構成することが可能である。そして、顔データベース記憶部５の登録領域のパターンの選択によって、効率的に登録領域を使用することができる。例えば、細長い廊下の先に認証用の撮像装置がある場合は、顔の向きはほとんど変わらず、大きさが変わってくるので、図５のパターン４を用いるとよい。また、入退室管理装置では、人が装置の前に立つことから、顔の大きさが一定にできるが、身長の違いによって、顔の向きが上下するので、パターン３を用いるとよい。このように、顔データベース記憶部５の登録領域を効率的に使用することによって、高速に認証処理を行うことができる。

認証画像更新部６は、顔認証部４が検出した顔は登録済みの顔と同じであると認証した場合、検出した顔の画像データを顔データベース記憶部５の当該登録者の登録領域に登録するとともに、管理用データベース記憶部７に登録（記憶）された当該登録者の管理用データベースを更新する。管理用データベース記憶部７は、登録者に関する情報と、顔データベース記憶部５の当該登録者の画像データとを関係付けて管理用データベースとして記憶するとともに、未登録者に関する情報と、顔データベース記憶部５の未登録者の画像データとを関係付けて顔データベースとして登録（記憶）する。図６は、管理用データベース記憶部７の管理用データベースの構成例を示す図である。

未登録者登録部８は、顔認証部４が検出した顔は登録済みの顔と同じでないと認証した場合、顔データベース記憶部５に検出した顔の部分の画像を登録（記憶）するとともに、管理用データベース記憶部７の管理用データベースに未登録者として登録する。

（顔認証方法）
次に、本実施の形態にかかる顔認証装置による顔認証方法について説明する。図７は、顔認証方法の処理手順を示すフローチャートである。

初めに、顔検出部１は、デジタルカメラなどの撮像装置（図示せず）が撮像した画像データから人の顔の部分を検出する（ステップＳ１１）。次に、顔特徴点抽出部２は、検出した顔から顔の特徴点を抽出する（ステップＳ１２）。次に、顔向き・大きさ推定部３は、検出した顔の画像データ中の向きと大きさとを推定する（ステップＳ１３）。

次に、顔認証部４は、検出した顔が登録者の顔と同じであるかを認証する顔の認証処理を行う（ステップＳ１４）。顔認証部４による顔の認証処理については、後ほど詳しく説明する。

次に、ステップＳ１４で、検出した顔が登録者の顔と同じであると認証され、その認証精度が高い場合、認証画像更新部６は、登録者の更新処理を行い（ステップＳ１５）、その後、ステップＳ１７へ進む。また、ステップＳ１４で、検出した顔が登録者の顔と同じであると認証され、その認証精度が低い場合、認証画像更新部６は、そのままステップＳ１７へ進む。認証画像更新部６による登録者の更新処理については、後ほど詳しく説明する。

一方、ステップＳ１４で、検出した顔が登録者の顔と同じでないと認証された場合、
未登録者登録部８は、未登録者の登録処理を行い（ステップＳ１６）、ステップＳ１７へ進む。未登録者登録部８による未登録者の登録処理については、後ほど詳しく説明する。

最後に、ステップＳ１７で、顔認証装置は認証処理を終了するか否かを判断し、認証処理を終了しない場合（ステップＳ１７：Ｎｏ）、ステップＳ１１へ戻り以後のステップを繰り返す。一方、認証処理を終了する場合（ステップＳ１７：Ｙｅｓ）、顔認証が終了する。

（認証処理）
次に、図７のフローチャートのステップＳ１４において顔の認証処理をする方法について、詳しく説明する。図８は、顔認証部４で実行される認証処理手順を示すフローチャートである。

初めに、顔認証部４は、検出した顔の画像データを、顔データベース記憶部５の顔データベースに登録された全ての登録済み認証画像と照合し、登録者ごとに信頼値を算出する（ステップＳ２１）。

次に、顔認証部４は、算出した信頼値の中で最も高い信頼値が閾値Ｔ１以上あるか否かを判断する（ステップＳ２２）。なお、閾値Ｔ１はあらかじめ設定された値である。顔認証部４は、算出した信頼値の中で最も高い信頼値が閾値Ｔ１以上あると判断した場合（ステップＳ２２：Ｙｅｓ）、検出した顔は、最も高い信頼値を持つ登録者の顔であると認証する（ステップＳ２３）。

次に、顔認証部４は、算出した信頼値の中で最も高い信頼値が閾値Ｔ２以上あるか否かを判断する（ステップＳ２４）。なお、閾値Ｔ２はあらかじめ設定された値であり、閾値Ｔ１より大きな値である。顔認証部４は、算出した信頼値の中で最も高い信頼値が閾値Ｔ２以上あると判断した場合（ステップＳ２４：Ｙｅｓ）、登録者の更新処理（図７のフローチャートのステップＳ１５）へ進み（ステップＳ２５）、処理を終了する。顔認証部４は、算出した信頼値の中で最も高い信頼値が閾値Ｔ２以上ないと判断した場合（ステップＳ２４：Ｎｏ）、そのまま処理を終了する。

このように、本実施の形態にかかる顔認証処理では、顔の認証用の閾値Ｔ１と、顔データベースへの登録用の閾値Ｔ２とを分けている。これは、顔データベースへの登録に間違ってしまうと、今後の判定結果がすべておかしくなってしまうため、認証時よりより厳しい閾値を設定する必要があるためである。従って、登録者の登録処理（顔の画像データの更新）は、顔の認証が成功し、さらに、特定の更新条件を満たした場合にのみ行われる。

一方、ステップＳ２２で、顔認証部４は、算出した信頼値の中で最も高い信頼値が閾値Ｔ１以上ないと判断した場合（ステップＳ２２：Ｎｏ）、未登録者の登録処理（図７のフローチャートのステップＳ１６）へ進み（ステップＳ２６）、処理を終了する。

（更新処理）
次に、図７のフローチャートのステップＳ１５において登録者の更新処理をする方法について、詳しく説明する。図９は、認証画像更新部６で実行される更新処理手順を示すフローチャートである。

初めに、認証画像更新部６は、登録方式の確認を行う（ステップＳ３１）。具体的には、認証画像更新部６は、顔データベース記憶部５の顔データベースの登録領域がどのようなパターンで構成されているかを確認する。次に、認証画像更新部６は、検出した顔の画像データが登録領域のどの部分に登録されるべきであるかを確認する（ステップＳ３２）。

次に、認証画像更新部６は、検出した顔の画像データの登録を予定する部分の当該登録者の登録領域に空きがあるか否かを判断する（ステップＳ３３）。認証画像更新部６は、検出した顔の画像データの登録を予定する部分の当該登録者の登録領域に空きがないと判断した場合（ステップＳ３３：Ｎｏ）、その登録領域にある最も古い画像データを削除し（ステップＳ３４）、削除により空いた登録領域に検出した顔の画像データを登録する（ステップＳ３５）。

一方、認証画像更新部６は、検出した顔の画像データの登録を予定する部分の当該登録者の登録領域に空きがあると判断した場合（ステップＳ３３：Ｙｅｓ）、空いている登録領域に検出した顔の画像データを登録する（ステップＳ３５）。

次に、認証画像更新部６は、管理用データベース記憶部７に登録された当該登録者の管理用データベースを更新し（ステップＳ３６）、処理を終了する。

（登録処理）
次に、図７のフローチャートのステップＳ１６において未登録者の登録処理をする方法について、詳しく説明する。図１０は、未登録者登録部８で実行される登録処理手順を示すフローチャートである。

初めに、未登録者登録部８は、顔データベース記憶部５の顔データベースの未登録者登録領域に空きがあるか否かを判断する（ステップＳ４１）。未登録者登録部８は、顔データベース記憶部５の未登録者登録領域に空きがないと判断した場合（ステップＳ４１：Ｎｏ）、未登録者登録領域から最も時間が経過した未登録者の画像データを削除し（ステップＳ４２）、検出した顔の画像データを登録する（ステップＳ４３）。

一方、未登録者登録部８は、顔データベース記憶部５の未登録者登録領域に空きがあると判断した場合（ステップＳ４１：Ｙｅｓ）、そのまま検出した顔の画像データを登録する（ステップＳ４３）。

最後に、未登録者登録部８は、未登録者の名称を自動生成して、管理用データベース記憶部７の管理用データベースに登録し（ステップＳ４４）、処理を終了する。

このように、検出した顔が未登録者の場合でも、未登録者として自動的に登録し、様々な顔の向きや大きさの顔データベースを構築することによって、未登録者の追跡、または、出現時間や訪問回数の分析などを行うことができる。

（変形例１）
次に、顔認証部４による認証処理をより高速に行う方法について説明する。図１１は、顔認証部４で実行される認証処理手順の変形例を示すフローチャートである。

初めに、顔認証部４は、検出した顔の画像データを、顔データベース記憶部５の顔データベースに登録された登録済み認証画像のうち、顔向き・大きさ推定部３が推定した同じ顔の向きであり、かつ、同じ顔の大きさである登録済み認証画像と照合し、登録者ごとに信頼値を算出する（ステップＳ５１）。

次に、顔認証部４は、算出した信頼値の中で最も高い信頼値が閾値Ｔ１以上あるか否かを判断する（ステップＳ５２）。なお、閾値Ｔ１はあらかじめ設定された値である。顔認証部４は、算出した信頼値の中で最も高い信頼値が閾値Ｔ１以上あると判断した場合（ステップＳ５２：Ｙｅｓ）、検出した顔は、最も高い信頼値を持つ登録者の顔であると認証する（ステップＳ５３）。

次に、顔認証部４は、算出した信頼値の中で最も高い信頼値が閾値Ｔ２以上あるか否かを判断する（ステップＳ５４）。なお、閾値Ｔ２はあらかじめ設定された値であり、閾値Ｔ１より大きな値である。顔認証部４は、算出した信頼値の中で最も高い信頼値が閾値Ｔ２以上あると判断した場合（ステップＳ５４：Ｙｅｓ）、登録者の更新処理（図７のフローチャートのステップＳ１５）へ進み（ステップＳ５５）、処理を終了する。顔認証部４は、算出した信頼値の中で最も高い信頼値が閾値Ｔ２以上ないと判断した場合（ステップＳ５４：Ｎｏ）、そのまま処理を終了する。

一方、ステップＳ５２で、顔認証部４は、算出した信頼値の中で最も高い信頼値が閾値Ｔ１以上ないと判断した場合（ステップＳ５２：Ｎｏ）、検出した顔の画像データを、顔データベース記憶部５の顔データベースに登録された登録済み認証画像のうち、顔の向きの登録領域が隣接している、または、顔の大きさの登録領域が隣接している登録済み認証画像と照合し、登録者ごとに信頼値を算出する（ステップＳ５６）。

次に、顔認証部４は、算出した信頼値の中で最も高い信頼値が閾値Ｔ３以上あるか否かを判断する（ステップＳ５７）。なお、閾値Ｔ３はあらかじめ設定された値である。顔認証部４は、算出した信頼値の中で最も高い信頼値が閾値Ｔ３以上あると判断した場合（ステップＳ５７：Ｙｅｓ）、検出した顔は、最も高い信頼値を持つ登録者の顔であると認証する（ステップＳ５８）。

次に、顔認証部４は、算出した信頼値の中で最も高い信頼値が閾値Ｔ４以上あるか否かを判断する（ステップＳ５９）。なお、閾値Ｔ４はあらかじめ設定された値であり、閾値Ｔ３より大きな値である。顔認証部４は、算出した信頼値の中で最も高い信頼値が閾値Ｔ４以上あると判断した場合（ステップＳ５９：Ｙｅｓ）、登録者の更新処理（図７のフローチャートのステップＳ１５）へ進み（ステップＳ５５）、処理を終了する。顔認証部４は、算出した信頼値の中で最も高い信頼値が閾値Ｔ４以上ないと判断した場合（ステップＳ５９：Ｎｏ）、そのまま処理を終了する。

一方、ステップＳ５７で、顔認証部４は、算出した信頼値の中で最も高い信頼値が閾値Ｔ３以上ないと判断した場合（ステップＳ５７：Ｎｏ）、未登録者の登録処理（図７のフローチャートのステップＳ１６）へ進み（ステップＳ６０）、処理を終了する。

このように、本実施の形態にかかる認証処理の変形例では、顔認証部４が、検出した顔の画像データと、顔向き・大きさ推定部３が推定した人の顔の向き（角度）、および、顔の大きさと同じ顔の向き、かつ、同じ顔の大きさである登録済み認証画像とを照合することにより、高速な認証処理を実現することができる。また、同じ向き、かつ、同じ大きさの登録済み認証画像が登録されていない場合があるので、同じ向き、かつ、同じ大きさの登録済み認証画像との照合結果の信頼値が低い場合は、登録領域が隣接する向き、または、隣接する大きさの登録済み認証画像との照合も行う。

（変形例２）
次に、認証画像更新部６による登録者の更新処理をより効率的に行う方法について説明する。図１２は、認証画像更新部６で実行される更新処理手順の変形例を示すフローチャートである。

初めに、認証画像更新部６は、登録方式の確認を行う（ステップＳ６１）。具体的には、認証画像更新部６は、顔データベース記憶部５の顔データベースの登録領域がどのようなパターンで構成されているかを確認する。次に、認証画像更新部６は、検出した顔の画像データが登録領域のどの部分に登録されるべきであるかを確認する（ステップＳ６２）。

次に、認証画像更新部６は、検出した顔の画像データの登録を予定する部分の当該登録者の登録領域に空きがあるか否かを判断する（ステップＳ６３）。認証画像更新部６は、検出した顔の画像データの登録を予定する部分の当該登録者の登録領域に空きがないと判断した場合（ステップＳ６３：Ｎｏ）、その登録領域にある最も古い画像データを削除し（ステップＳ６４）、削除により空いた登録領域に検出した顔の画像データを登録する（ステップＳ６５）。

一方、認証画像更新部６は、検出した顔の画像データの登録を予定する部分の当該登録者の登録領域に空きがあると判断した場合（ステップＳ６３：Ｙｅｓ）、空いている登録領域に検出した顔の画像データを登録する（ステップＳ６５）。

次に、認証画像更新部６は、管理用データベース記憶部７に登録された当該登録者の管理用データベースを更新する（ステップＳ６６）。

次に、認証画像更新部６は、検出した顔の画像データを登録した領域より、顔の大きさが小さい当該登録者の登録領域に空きがあるか否かを判断する（ステップＳ６７）。認証画像更新部６は、検出した顔の画像データを登録した領域より、顔の大きさが小さい当該登録者の登録領域に空きがあると判断した場合（ステップＳ６７：Ｙｅｓ）、検出した顔の画像データを最適な大きさに縮小する（ステップＳ６８）。

次に、認証画像更新部６は、縮小した顔の画像データを空いている登録領域に登録し（ステップＳ６９）、管理用データベース記憶部７に登録された当該登録者の管理用データベースを更新し（ステップＳ７０）、処理を終了する。

一方、ステップＳ６７で、認証画像更新部６は、検出した顔の画像データを登録した領域より、顔の大きさが小さい当該登録者の登録領域に空きがないと判断した場合（ステップＳ６７：Ｎｏ）、そのまま処理を終了する。

このように、本実施の形態にかかる更新処理の変形例では、大きな顔の画像データが得られた場合に、顔データベース記憶部５のそれより小さい登録領域に空きがあれば、認証画像更新部６が、大きな顔の画像データを最適な大きさに縮小して、顔データベース記憶部５の当該登録領域に登録を行う。これにより、顔データベースの効率的な拡充を図ることができる。

このように本実施の形態にかかる顔認証装置によれば、登録者の顔の画像データを複数、顔の向きおよび顔の大きさごとに記憶しておき、登録者の顔の画像データと検出した人の顔の画像データとから、顔認証部が検出した画像データ中に含まれる人の顔は登録者の顔であると認証することができるので、歩行者の顔認証など、顔の向き、大きさが変化する環境においても顔の認証精度を向上することが可能となる。

１ 顔検出部
２ 顔特徴点抽出部
３ 顔向き・大きさ推定部
４ 顔認証部
５ 顔データベース記憶部
６ 認証画像更新部
７ 管理用データベース記憶部
８ 未登録者登録部

Claims (9)

1. 登録者の顔の部分の画像データである複数の登録者画像データを、前記登録者画像データ内にある前記登録者の顔の向きおよび顔の大きさごとに記憶する画像データ記憶手段と、
   取得した画像データから前記画像データ中に含まれる人の顔の部分を検出する顔検出手段と、
   検出した前記人の顔の部分の画像データである取得顔画像データから前記人の顔の特徴点を抽出する顔特徴点抽出手段と、
   前記取得顔画像データ内にある前記人の顔の向きおよび顔の大きさを推定する顔向き・大きさ推定手段と、
   前記登録者画像データと前記取得顔画像データとから、前記人の顔は前記登録者の顔であるかを認証する顔認証手段と、
   前記顔認証手段により前記人の顔は前記登録者の顔であると認証した場合、前記取得顔画像データを前記登録者画像データとして画像データ記憶手段に記憶させる登録者画像データ更新手段と、を備えたこと、
   を特徴とする顔認証装置。
2. 前記登録者画像データ更新手段は、前記画像データ記憶手段に最も早く記憶された、前記取得顔画像データと顔の向きおよび顔の大きさが同じである前記登録者画像データを削除した後に、前記取得顔画像データを前記登録者画像データとして画像データ記憶手段に記憶させること、
   を特徴とする請求項１に記載の顔認証装置。
3. 前記登録者に関する情報と、前記登録者の前記登録者画像データとを関係付けて記憶する情報記憶手段をさらに備え、
   前記登録者画像データ更新手段は、前記情報記憶手段のデータをさらに更新すること、
   を特徴とする請求項１または２に記載の顔認証装置。
4. 前記画像データ記憶手段は、未登録者の顔の部分の画像データである複数の未登録者画像データをさらに記憶し、
   前記顔認証手段が、前記人の顔は前記登録者の顔でないと認証した場合、前記取得顔画像データを前記未登録者画像データとして前記画像データ記憶手段に記憶させる未登録者登録手段をさらに備えたこと、
   を特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の顔認証装置。
5. 前記情報記憶手段は、さらに、前記未登録者に関する情報と、前記未登録者の前記未登録者画像データとを関係付けて記憶し、
   前記未登録者登録手段は、前記情報記憶手段のデータをさらに更新すること、
   を特徴とする請求項４に記載の顔認証装置。
6. 前記顔認証手段は、前記取得顔画像データを、前記画像データ記憶手段に記憶された全ての前記登録者画像データと認証すること、
   を特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の顔認証装置。
7. 前記顔認証手段は、
   前記取得顔画像データを、前記画像データ記憶手段に記憶された前記登録者画像データの内、顔の向きおよび顔の大きさが同じである全ての取得顔画像データと認証し、
   前記人の顔は、顔の向きおよび顔の大きさが同じである取得顔画像データ内にある前記登録者の顔でないと認証した場合、さらに、前記取得顔画像データを、前記画像データ記憶手段に記憶された前記登録者画像データの内、顔の向きが同じで顔の大きさが異なる全ての取得顔画像データ、および、顔の向きが異なり顔の大きさが同じである全ての取得顔画像データと認証すること、
   を特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の顔認証装置。
8. 前記登録者画像データ更新手段は、さらに前記取得顔画像データの大きさを縮小し、縮小後の前記取得顔画像データを前記登録者画像データとして前記画像データ記憶手段に記憶させること、
   を特徴とする請求項１〜７のいずれか一項に記載の顔認証装置。
9. 顔認証装置で実行される顔認証方法であって、
   前記顔認証装置は、登録者の顔の部分の画像データである複数の登録者画像データを、前記登録者画像データ内にある前記登録者の顔の向きおよび顔の大きさごとに記憶する画像データ記憶手段を備え、
   顔検出手段が、取得した画像データから前記画像データ中に含まれる人の顔の部分を検出する顔検出ステップと、
   顔特徴点抽出手段が、検出した前記人の顔の部分の画像データである取得顔画像データから前記人の顔の特徴点を抽出する顔特徴点抽出ステップと、
   顔向き・大きさ推定手段が、前記取得顔画像データ内にある前記人の顔の向きおよび顔の大きさを推定する顔向き・大きさ推定ステップと、
   顔認証手段が、前記登録者画像データと前記取得顔画像データとから、前記人の顔は前記登録者の顔であるかを認証する顔認証ステップと、
   登録者画像データ更新手段が、前記顔認証ステップにより前記人の顔は前記登録者の顔であると認証した場合、前記取得顔画像データを前記登録者画像データとして画像データ記憶手段に記憶させる登録者画像データ更新ステップと、を含むこと、
   を特徴とする顔認証方法。

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