JP2012238057A - 照合装置 - Google Patents

照合装置 Download PDF

Info

Publication number
JP2012238057A
JP2012238057A JP2011104998A JP2011104998A JP2012238057A JP 2012238057 A JP2012238057 A JP 2012238057A JP 2011104998 A JP2011104998 A JP 2011104998A JP 2011104998 A JP2011104998 A JP 2011104998A JP 2012238057 A JP2012238057 A JP 2012238057A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
registered
hierarchical
layer
registered image
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2011104998A
Other languages
English (en)
Other versions
JP5773736B2 (ja
Inventor
Hiroshi Nakajima
寛 中島
Satoshi Nagashima
聖 長嶋
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Azbil Corp
Original Assignee
Azbil Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Azbil Corp filed Critical Azbil Corp
Priority to JP2011104998A priority Critical patent/JP5773736B2/ja
Priority to KR1020120044561A priority patent/KR101268718B1/ko
Priority to CN201210133106.XA priority patent/CN102831441B/zh
Priority to US13/468,345 priority patent/US8750580B2/en
Publication of JP2012238057A publication Critical patent/JP2012238057A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP5773736B2 publication Critical patent/JP5773736B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/168Feature extraction; Face representation
    • G06V40/171Local features and components; Facial parts ; Occluding parts, e.g. glasses; Geometrical relationships
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • G06F18/20Analysing
    • G06F18/22Matching criteria, e.g. proximity measures
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/761Proximity, similarity or dissimilarity measures
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10Character recognition
    • G06V30/24Character recognition characterised by the processing or recognition method
    • G06V30/248Character recognition characterised by the processing or recognition method involving plural approaches, e.g. verification by template match; Resolving confusion among similar patterns, e.g. "O" versus "Q"
    • G06V30/2504Coarse or fine approaches, e.g. resolution of ambiguities or multiscale approaches

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Collating Specific Patterns (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

【課題】高精度と高速処理を両立させる。
【解決手段】参照画像と登録画像とを照合する際、参照画像について、その原画像を最も解像度の高い高解像度画像(階層画像I0)とし、その下層に第1の低解像度画像(階層画像I1)、さらにその下層に第2の低解像度画像(階層画像I2)を作成する。登録画像を1つずつ読み出し、登録画像の階層画像J0,J1,J2に特徴領域S0,S1,S2を設定し、低解像度画像から高解像度画像へ向けての階層探索によって、参照画像における対応領域S2’,S1’,S0’を探索する。この際、任意の低解像度の階層画像、例えば登録画像の階層画像J2の特徴領域S2と参照画像の階層画像I2の対応領域S2’との類似度に基づいて、読み出した登録画像を参照画像と照合する登録画像候補として選択するか否かを判断し、参照画像と照合する登録画像を絞り込む。
【選択図】 図5

Description

この発明は、参照画像と登録画像とを照合する照合装置に関するものである。
近年、コンピュータ室や重要機械室への入退室管理、コンピュータ端末や銀行の金融端末へのアクセス管理などの個人認証を必要とする分野において、これまでの暗証番号やIDカードに代わって、生体情報に基づいて個人の認証を行うシステムが開発されている。
生体情報を用いた個人認証システムは、記憶や所持を必要としないこと、盗難の危険性が低いことから注目されている。生体情報による個人認証では、指紋・虹彩・顔・掌紋・筆跡などが利用されるが、その中でも顔を用いた個人認証は、利便性と受容性が高いことから注目されている。
例えば、ビルなどの入退室管理に用いられる個人認証システムでは、入室しようとする人の顔を撮像して参照画像とし、この参照画像と予め登録されている人の顔の画像(登録画像)との照合を行い、参照画像と登録画像とが一致した場合に、その人の入室を許可するようにする。
この参照画像と登録画像との照合処理において、本出願人は、参照画像および登録画像のそれぞれについて、その原画像を最も解像度の高い高解像度画像とし、この高解像度画像を最上層とする解像度が異なる複数の階層画像を作成し、この階層画像の低解像度画像から高解像度画像に向かって位相限定相関法(POC:Phase-Only Correlation)を用いた対応点の探索を行い(例えば、特許文献1,2参照)、探索後の対応領域の位相限定相関値に基づいて、参照画像と登録画像との照合を行うようにしている。以下、この階層画像を用いての対応点探索による照合方式を階層POCと呼ぶ。
この階層POCでは、例えば、参照画像について、その原画像(128×128の画素の画像)を高解像度画像とし、この高解像度画像の下層に64×64の画素の画像(第1の低解像度画像)を作成し、この第1の低解像度画像の下層に32×32の画素の画像(第2の低解像度画像)を作成する。また、登録画像について、参照画像と同様に、その原画像(128×128の画素の画像)を高解像度画像とし、この高解像度画像の下層に64×64の画素の画像(第1の低解像度画像)を作成し、この第1の低解像度画像の下層に32×32の画素の画像(第2の低解像度画像)を作成する。この原画像を含む階層画像において、高解像度画像の階層を第0層、第1の低解像度画像の階層を第1層、第2の低解像度画像の階層を第2層とする。
そして、登録画像の原画像に対してx軸方向にm個、y軸方向にn個の基準点を定め、この登録画像の原画像に定めた基準点毎に、最下層(第2層)の階層画像から、探索ウィンドウ(局所領域)を定めて、その局所領域に対応する参照画像における対応領域の探索を開始する。この対応領域の探索はPOC照合によって行い、当該階層画像についてその対応領域の探索が終了すると、当該階層画像についての探索結果を次の階層(第1層)での探索に反映させるというようにして、順次解像度の高い階層画像について対応領域の探索を行い、最上層(第0層)の階層画像に至るまで順に対応領域の探索を繰り返す。
そして、最上層(第0層)の階層画像において、対応領域が見つかれば、その対応領域の位相限定相関値を求める。以下、同様にして、登録画像の局所領域毎に、参照画像の対応領域を低解像度画像から高解像度画像に向かって探索し、探索後の対応領域の位相限定相関値を求め、この求めた位相限定相関値に基づいて参照画像と登録画像との照合を行う。
なお、POCは、もとになる画像のデータとこれと照合すべき画像のデータとをフーリエ変換で数学的に処理して、振幅(濃淡データ)と位相(像の輪郭データ)とに分解し、このうち位相情報のみを用いて、両画像の相関を求めるアルゴリズムであり、外乱に強く、高精度な演算結果を得られるという特色がある。
POCについては、上述した特許文献1,2の他、特許文献3などにもその詳細が説明されている。POCでは、一方の画像に2次元離散的フーリエ変換を施してフーリエ画像を作成する。そして、このフーリエ画像と同様の処理を施して作成されている他方の画像のフーリエ画像とを合成し、この合成フーリエ画像に対して振幅を1とする処理を行ったうえ、2次元離散的フーリエ変換を施して相関データとする。この相関データ(POC関数)は、周波数空間における振幅が1とされ、位相のみとされているが、基本的には一方の画像と他方の画像とを畳み込んだデータと考えることができ、一方の画像と他方の画像との相関を表すものである。
特開2008−209275号公報 特開2008−123141号公報 特開平10−63847号公報
しかしながら、上述した階層POCによる照合では、参照画像と登録画像との照合を高精度で行うことができるが、参照画像を複数の登録画像と総当たりで照合する1:N照合に適用すると、処理量が多くなり、照合速度が低下するという問題がある。
本発明は、このような課題を解決するためになされたもので、その目的とするところは、高精度と高速処理を両立させることが可能な照合装置を提供することにある。
このような目的を達成するために本発明は、参照画像と登録画像とを照合する照合装置において、参照画像について、その原画像を最も解像度の高い高解像度画像とし、この高解像度画像を最上層とする解像度が異なる複数の階層画像を作成する階層画像作成手段と、参照画像と同一解像度の複数の登録画像を記憶する登録画像記憶手段と、登録画像記憶手段に記憶されている登録画像を1つずつ読み出す登録画像読出手段と、階層画像作成手段によって作成された参照画像の階層画像および登録画像読出手段によって読み出された登録画像の参照画像の階層画像に対応する階層画像の何れか一方に対して予め定められた特徴領域を設定する特徴領域設定手段と、特徴領域設定手段によって特徴領域が設定された一方の階層画像の当該特徴領域に対応する対応領域を他方の階層画像から探索する対応領域探索手段と、特徴領域設定手段によって一方の階層画像に設定された特徴領域と対応領域探索手段によって他方の階層画像から探索された対応領域との類似度に基づいて、登録画像読出手段によって読み出された登録画像を参照画像と照合する登録画像候補として選択する第1の登録画像候補選択手段とを備えることを特徴とする。
この発明では、参照画像と登録画像とを照合する際、参照画像について、その原画像を最も解像度の高い高解像度画像とし、この高解像度画像を最上層とする解像度が異なる複数の階層画像を作成する。そして、登録画像記憶手段から登録画像を1つずつ読み出し、その読み出した登録画像を参照画像と照合する登録画像候補とするか否かを判断する。すなわち、参照画像と登録画像とを照合する前に、実際に照合する登録画像を絞り込む。これにより、1:N照合における照合回数を減らし、高精度と高速処理を両立させる。
本発明において、登録画像記憶手段には、参照画像と同一解像度の複数の登録画像が記憶されている。この場合、登録画像は、その登録画像の原画像のみを記憶させるようにしてもよいし、その登録画像の原画像を含む階層画像を記憶させるようにしてもよい。登録画像の階層画像を記憶させる場合、参照画像の階層画像に対応させて、その原画像を最も解像度の高い高解像度画像とし、この高解像度画像を最上層とする解像度が異なる複数の階層画像を記憶させるようにする。
本発明において、登録画像の階層画像を記憶させるようにした場合、登録画像としてその原画像を含む階層画像が読み出される。この場合、作成された参照画像の階層画像あるいは読み出された登録画像の階層画像に対して特徴領域が設定される。例えば、特徴領域として、目や鼻など特徴的な部分を含むゾーンが設定される。そして、特徴領域が設定された一方の階層画像の当該特徴領域に対応する対応領域が他方の階層画像から探索され、一方の階層画像に設定された特徴領域と他方の階層画像から探索された対応領域との類似度に基づいて、登録画像候補の選択が行われる。
本発明において、登録画像の原画像のみを記憶させるものとした場合、登録画像としてその原画像が読み出され、この原画像を最も解像度の高い高解像度画像とし、この高解像度画像を最上層とする解像度が異なる複数の階層画像が作成される。この登録画像の階層画像は参照画像の階層画像に対応して作成される。そして、参照画像の階層画像あるいは登録画像の階層画像に対して特徴領域が設定され、特徴領域が設定された一方の階層画像の当該特徴領域に対応する対応領域が他方の階層画像から探索され、一方の階層画像に設定された特徴領域と他方の階層画像から探索された対応領域との類似度に基づいて、登録画像候補の選択が行われる。
本発明において、対応領域の探索は、例えば、低解像度画像から高解像度画像に向けた階層探索によって行うようにする。この場合、特徴領域と対応領域との類似度の算出を任意の低解像度の階層画像から行い、算出された類似度が所定の基準値を満たす場合に、読み出された登録画像を登録画像候補として選択する。また、この場合、階層画像の階層毎に、基準値として、その階層の解像度と特徴領域の位置とに応じて定められた基準値を用いるようにする。
本発明において、参照画像から所定の計測情報を取得する計測情報取得手段と、計測情報取得手段によって取得された計測情報に基づいて登録画像記憶手段に記憶されている複数の登録画像の中から参照画像と照合する登録画像候補を選択する第2の登録画像候補選択手段とを設け、第1の登録画像候補選択手段は、第2の登録画像候補選択手段によって選択された登録画像候補を組み合わせて登録画像候補を選択する構成としてもよい。
例えば、参照画像から所定の計測情報として、瞳間距離、顔サイズ、瞳サイズ、顔曲率などを取得し、この取得した計測情報に基づいて登録画像を絞り込む。そして、この計測情報に基づいて絞り込んだ登録画像と特徴領域と対応領域との類似度に基づいて絞り込んだ登録画像とを組み合わせて、最終的な登録画像候補を得るようにする。
この場合、計測情報に基づいて絞り込んだ登録画像をさらに特徴領域と対応領域との類似度に基づいて絞り込んで最終的な登録画像候補を得るようにしたり、計測情報に基づいて絞り込んだ登録画像と特徴領域と対応領域との類似度に基づいて絞り込んだ登録画像とのANDをとって最終的な登録画像候補を得るようにしたり、計測情報に基づいて絞り込んだ登録画像と特徴領域と対応領域との類似度に基づいて絞り込んだ登録画像とのORをとって最終的な登録画像候補を得るようにするなど、種々の方式が考えられる。
また、本発明において、選択された登録画像候補の数が0であった場合、参照画像と登録画像との照合結果を不一致と判断するようにしてもよい。例えば、記憶されている登録画像を全て読み出したにも拘わらず、選択された登録画像候補の数が0であった場合、参照画像と登録画像との照合結果を不一致とする。このようにすると、参照画像と登録画像との照合を行う前に、すなわち参照画像と照合する登録画像を絞り込む分類処理の段階で、照合結果が得られるものとなる。
本発明によれば、登録画像を1つずつ読み出し、参照画像の階層画像および登録画像の階層画像の何れか一方に対して特徴領域を設定し、この特徴領域が設定された一方の階層画像の当該特徴領域に対応する対応領域を他方の階層画像から探索するようにし、一方の階層画像に設定された特徴領域と他方の階層画像から探索された対応領域との類似度に基づいて、読み出された登録画像を参照画像と照合する登録画像候補として選択するようにしたので、参照画像と登録画像との照合を行う前に、参照画像と照合する登録画像を絞り込むようにして、1:N照合における照合回数を減らし、高精度と高速処理を両立させることが可能となる。
本発明の一実施の形態を示す照合装置のブロック構成図である。 この照合装置における対象物の登録処理を示すフローチャートである。 この照合装置における対象物の照合処理を示すフローチャートである。 この照合装置における対象物の照合処理における登録画像候補の選択処理の第1例(登録画像候補の選択処理1)を示すフローチャートである。 登録画像候補の選択処理で作成された参照画像の階層画像および読み出された登録画像の階層画像を特徴領域および対応領域と合わせて例示する図である。 特徴領域を規定する点として予め定められた基準点およびこの基準点を中心として登録画像の最上層の階層画像(高解像度画像(原画像))に対して設定された特徴領域を示す図である。 登録画像候補の選択処理の第2例(登録画像候補の選択処理2)を示すフローチャートである。 登録画像候補の選択処理の第3例(登録画像候補の選択処理3)を示すフローチャートである。 登録画像候補の選択処理1,2,3と組み合わせて用いられる登録画像処理4のフローチャートである。 登録画像候補の選択処理1,2,3と組み合わせて用いられる登録画像処理5のフローチャートである。 登録画像候補の選択処理1の変形例を示すフローチャートである。 登録画像候補の選択処理2の変形例を示すフローチャートである。 登録画像候補の選択処理3の変形例を示すフローチャートである。 登録画像候補の選択処理5の変形例を示すフローチャートである。
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。
図1はこの発明の一実施の形態を示す照合装置のブロック構成図である。同図において、10は第1のCCDカメラ、11は第2のCCDカメラ、12は液晶表示装置(LCD)、20は処理部であり、処理部20は、CPUを有する制御部20−1と、ROM20−2と、RAM20−3と、ハードディスク(HD)20−4と、フレームメモリ(FM)20−5と、外部接続部(I/F)20−6と、フーリエ変換部(FFT)20−7とを備えており、ROM20−2には登録プログラムと照合プログラムが格納されている。また、CCDカメラ10,11は、所定の距離Lを隔てて設置されている。すなわち、CCDカメラ10,11は、そのレンズ10−1,11−1間の距離をLとして、横方向に並んで配置されている。図では分かり易いように、照合装置は上方向から見た図とし、対象物(人間の顔)は横方向から見た図としている。
〔対象物の登録〕
この照合装置において、対象物を人間の顔M1とした場合、この対象物(登録対象物)M1の登録は次のようにして行われる。運用する前に、利用者は、CCDカメラ10,11に顔M1を向け、登録スタートスイッチ(図示せず)を押す。
〔画像キャプチャ〕
制御部20−1は、登録スタートスイッチが押されると(図2:ステップS101のYES)、フレームメモリ20−5を介して、CCDカメラ10からの登録対象物M1を捉えた画像を左カメラの画像として取り込み、CCDカメラ11からの登録対象物M1を捉えた画像を右カメラの画像として取り込む(ステップS102)。
〔顔領域の検出〕
そして、制御部20−1は、取り込んだ左カメラの画像および右カメラの画像から画像処理によって顔領域を検出する(ステップS103)。なお、この際、顔領域の輝度が一定範囲でなければ、ゲインコントロールし、左カメラの画像および右カメラの画像の取り込みを再度行う。また、この例では、左右の顔領域を検出するようにしたが、左か右の何れか一方の顔領域を検出するようにしてもよい。
〔瞳領域の検出および顔画像の正規化〕
そして、制御部20−1は、検出した左右の顔領域の画像(左右の顔画像)から画像処理によって瞳領域を検出し(ステップS104)、3D計測によってカメラから登録対象物M1までの距離Rを算出し(ステップS105)、この算出した距離Rに基づいて右の顔画像のサイズを正規化する(ステップS106)。
〔階層画像の作成〕
そして、制御部20−1は、ステップS106で正規化した顔画像を登録画像の原画像として、その原画像(128×128の画素の画像)を最上層(第0層)の高解像度画像とし、この高解像度画像の下層(第1層)に64×64の画素の画像(第1の低解像度画像)を作成し、この第1の低解像度画像の下層(第2層)に32×32の画素の画像(第2の低解像度画像)を作成する(ステップS107)。
そして、制御部20−1は、この原画像を含む階層画像(高解像度画像、第1の低解像度画像、第2の低解像度画像)を利用者の登録画像としてHD20−4に保存する(ステップS108)。以下、同様にして、全ての利用者について、その利用者の登録画像(原画像を含む階層画像)をHD20−4に保存して行く。この実施の形態では、利用者の数を数千人規模とし、これら利用者の登録画像をHD20−4に保存させる。
なお、この例では、右の顔画像を登録するようにしたが、左の顔画像を登録するようにしてもよく、左右の顔画像を登録するようにしてもよい。この実施の形態では、説明上、右の顔画像を登録するものとした。
〔対象物の照合〕
この照合装置において、照合対象物を人間の顔M1とした場合、この顔M1の照合は次のようにして行われる。図3に制御部20−1がROM20−2に格納されている照合プログラムに従って実行する照合処理のフローチャートを示す。
〔画像キャプチャ〕
利用者は、CCDカメラ10,11の前に立つ。すると、制御部20−1は、CCDカメラ10,11の撮像領域に顔M1が入ったことを認識し、フレームメモリ20−5を介して、CCDカメラ10からの顔M1を捉えた画像を左カメラの画像として取り込み、CCDカメラ11からの顔M1を捉えた画像を右カメラの画像として取り込む(ステップS201)。
〔顔領域の検出〕
そして、制御部20−1は、取り込んだ左カメラの画像および右カメラの画像から画像処理によって顔領域を検出する(ステップS202)。なお、この際、顔領域の輝度が一定範囲でなければ、ゲインコントロールし、左カメラの画像および右カメラの画像の取り込みを再度行う。また、この例では、左右の顔領域を検出するようにしたが、左か右の何れか一方の顔領域を検出するようにしてもよい。
〔瞳領域の検出および顔画像の正規化〕
そして、制御部20−1は、検出した左右の顔領域の画像(左右の顔画像)から画像処理によって瞳領域を検出し(ステップS203)、3D計測によってカメラから照合対象物M1までの距離Rを算出し(ステップS204)、この算出した距離Rに基づいて右の顔画像のサイズを正規化する(ステップS205)。
〔登録画像候補の選択:登録画像候補の選択処理1(実施の形態1)〕
そして、制御部20−1は、ステップS205で正規化した顔画像を参照画像の原画像とし、この参照画像と照合する登録画像候補の選択処理を開始する(ステップS206)。図4にこの登録画像候補の選択処理の第1例(登録画像候補の選択処理1)のフローチャートを実施の形態1として示す。
この登録画像候補の選択処理1において、制御部20−1は、ステップS205で得た参照画像の原画像(128×128の画素の画像)を最上層(第0層)の高解像度画像とし、この高解像度画像の下層(第1層)に64×64の画素の画像(第1の低解像度画像)を作成し、この第1の低解像度画像の下層(第2層)に32×32の画素の画像(第2の低解像度画像)を作成する(ステップS301)。
そして、制御部20−1は、HD20−4に保存されている第1番目の登録画像(原画像を含む階層画像)を読み出す(ステップS302)。すなわち、第1番目の登録画像について、最上層(第0層)に位置する高解像度画像(128×128の画素の画像)と、この高解像度画像の下層(第1層)に位置する第1の低解像度画像(64×64の画素の画像)と、この第1の低解像度画像の下層(第2層)に位置する第2の低解像度画像(32×32の画素の画像)とを読み出す。
図5(a),(b)にステップS301で作成された参照画像の階層画像とステップS302で読み出された登録画像の階層画像を例示する。図5(a)において、J0は登録画像の第0層に位置する階層画像(高解像度画像(128×128の画素の画像))、J1は登録画像の第1層に位置する階層画像(第1の低解像度画像(64×64の画素の画像))、J2は登録画像の第2層に位置する階層画像(第2の低解像度画像(32×32の画素の画像))であり、図5(b)において、I0は参照画像の第0層に位置する階層画像(高解像度画像(128×128の画素の画像))、I1は参照画像の第1層に位置する階層画像(第1の低解像度画像(64×64の画素の画像))、I2は参照画像の第2層に位置する階層画像(第2の低解像度画像(32×32の画素の画像))である。
制御部20−1は、このような参照画像の階層画像I0,I1,I2および登録画像の階層画像J0,J1,J2を得た後、予め定められた基準点を読み込んで、対応領域探索のための特徴領域を登録画像の階層画像J0,J1,J2に設定する(ステップS303)。
この例では、登録画像の原画像に対して設定されている図6(a)に示すような基準点プレートPLから、特徴領域を規定する点として予め定められた基準点P1を読み込み、この基準点P1を中心とする32×32の画素の領域を特徴領域S0として登録画像の階層画像J0に設定する。この例において、基準点P1は、階層画像J0において、特徴領域S0のゾーン内に特徴的な部分として右目が入るような点として定められている。
同様にして、登録画像の階層画像J1に対して、基準点P1に対応する点を中心とする32×32の画素の領域を特徴領域S1として設定し、登録画像の階層画像J2に対して、基準点P1に対応する点を中心とする32×32の画素の領域を特徴領域S2として設定する。なお、階層画像J2は32×32の画素の画像であるので、階層画像J2の全領域が特徴領域S2として設定される。
そして、制御部20−1は、低解像度画像から高解像度画像に向けた階層探索によって、登録画像の階層画像の特徴領域に対応する参照画像の階層画像の対応領域の探索を行い(ステップS304)、登録画像の最上層(第0層)の階層画像(高解像度画像)J0における特徴領域S0に対応する参照画像の最上層(第0層)の階層画像(高解像度画像)I0における対応領域S0’を探し出す。
この場合、先ず、最下層(第2層)の階層画像J2,I2について、特徴領域S2に対応する対応領域S2’の探索をPOC照合によって行う。この最下層での対応領域の探索が終了すると、この最下層での探索結果を次の階層(第1層)での探索、すなわち第1層の階層画像J1,I1における特徴領域S1に対応する対応領域S1’のPOC照合による探索に反映させる。
そして、この第1層での対応領域の探索が終了すると、この第1層での探索結果を次の階層(第0層)での探索、すなわち第0層の階層画像J0,I0における特徴領域S0に対応する対応領域S0’のPOC照合による探索に反映させる。このようにして、登録画像の最上層(第0層)の階層画像(高解像度画像)J0における特徴領域S0に対応する参照画像の最上層(第0層)の階層画像(高解像度画像)I0における対応領域S0’を探し出す。
そして、制御部20−1は、この探し出した登録画像の階層画像J0(高解像度画像)における特徴領域S0と参照画像の階層画像I0(高解像度画像)における対応領域S0’との類似度を算出し(ステップS305)、この算出した類似度と予め定められている基準値THとを比較する(ステップS306)。
算出した類似度が基準値TH以上であれば(ステップS306のYES)、ステップS302で読み出した登録画像を登録画像候補として選択し(ステップS307)、選択された登録画像候補の数M(初期値0)をM=M+1とする(ステップS308)。
そして、選択された登録画像候補の数Mが100に達していないことを確認のうえ(ステップS309のNO)、またHD20−4に他の登録画像が保存されていることを確認のうえ(ステップS310のYES)、HD20−4から次の登録画像を読み出し(ステップS302)、ステップS303以下の処理を繰り返す。
これにより、次々に登録画像の階層画像がHD20−4から読み出され、その登録画像の最上層の階層画像J0における特徴領域S0と参照画像の最上層の階層画像I0における対応領域S0’との類似度が算出され、その算出された類似度と基準値THとが比較され、算出された類似度が基準値TH以上である登録画像が登録画像候補として選択されて行く。
そして、制御部20−1は、この処理の繰り返し中、選択された登録画像候補の数Mが100となれば(ステップS309のYES)、登録画像候補の選択処理を終了し、図3に示したステップS207への処理へと進む。
なお、この処理の繰り返し中、選択された登録画像候補の数Mが100に達する前に、他の登録画像がなくなれば(ステップS310のNO)、制御部20−1は、選択された登録画像候補が存在するか否かをチェックする(ステップS311)。ここで、選択された登録画像候補が存在すれば(ステップS311のYES)、登録画像候補の選択処理を終了し、図3に示したステップS207への処理へと進む。
これに対して、選択された登録画像候補が存在しなければ(ステップS311のNO)、すなわちHD20−4から登録画像を全て読み出したにも拘わらず、選択された登録画像候補の数が0であれば、参照画像と登録画像との照合結果を不一致として(ステップS312)、処理を終了する。この場合の照合結果は液晶表示装置12に表示される。
〔参照画像と登録画像候補との照合〕
制御部20−1は、上述した登録画像候補の選択処理後(ステップS206)、この選択処理によって選択された第1番目の登録画像候補をHD20−4から読み出す(ステップS207)。そして、ステップS205で得られた参照画像とステップS207で読み出した登録画像候補とを階層POCで照合する(ステップS208)。階層POCについては前述したのでここでの詳しい説明は省略する。
そして、この階層POCで得た相関値を閾値と比較し(ステップS209)、相関値が閾値以上であれば(ステップS209のYES)、参照画像と登録画像との照合結果を一致として(ステップS210)、処理を終了する。この場合の照合結果は液晶表示装置12に表示される。また、外部接続部20−6を介して、解錠指令などとして出力される。
相関値が閾値以上でなければ(ステップS209のNO)、制御部20−1は、他の登録画像候補がHD20−4に保存されていることを確認のうえ(ステップS211のYES)、HD20−4から次の登録画像候補を読み出し(ステップS207)、ステップS208以下の処理を繰り返す。
これにより、一致するという照合結果が得られるまで、次々にHD20−4から登録画像候補が読み出され、この読み出された登録画像候補と参照画像との階層POCでの照合が繰り返される。
この階層POCでの照合の繰り返し中、他の登録画像候補がなくなれば(ステップS211のNO)、制御部20−1は、参照画像と登録画像との照合結果を不一致として(ステップS212)、処理を終了する。この場合の照合結果は液晶表示装置12に表示される。
このようにして、本実施の形態では、参照画像と登録画像との照合を行う前に、参照画像と照合する登録画像が絞り込まれるものとなり、1:N照合における照合回数を減らし、高精度と高速処理が両立されるものとなる。
なお、この例では、登録画像候補と参照画像との照合を階層POCで行うようにしたが、必ずしも階層POCで行わなくてもよく、原画像のみを用いる一般的な照合手法を採用するようにしてもよい。
また、この例では、2次元の画像を照合するものとしたが、3次元の画像を照合するようにしてもよい。3次元の画像を照合する場合、ICP(Iterative Closest Point)アルゴリズムによる照合手法を適用することが考えられる。
〔実施の形態2:登録画像候補の選択処理2〕
図7に図3に示したフローチャートにおけるステップ206での登録画像候補の選択処理の別の例(登録画像候補の選択処理2)を実施の形態2として示す。
この登録画像候補の選択処理2において、制御部20−1は、ステップS205で得た参照画像の原画像(128×128の画素の画像)を最上層(第0層)の高解像度画像とし、この高解像度画像の下層(第1層)に64×64の画素の画像(第1の低解像度画像)を作成し、この第1の低解像度画像の下層(第2層)に32×32の画素の画像(第2の低解像度画像)を作成する(ステップS401、図5(b)参照)。
そして、制御部20−1は、HD20−4に保存されている第1番目の登録画像(原画像を含む階層画像)を読み出す(ステップS402)。すなわち、第1番目の登録画像について、最上層(第0層)に位置する高解像度画像(128×128の画素の画像)と、この高解像度画像の下層(第1層)に位置する第1の低解像度画像(64×64の画素の画像)と、この第1の低解像度画像の下層(第2層)に位置する第2の低解像度画像(32×32の画素の画像)とを読み出す(図5(a)参照)。
次に、制御部20−1は、予め定められた基準点P1(図6(a)参照)を読み込んで、対応領域探索のための特徴領域S0,S1,S2を登録画像の階層画像J0,J1,J2に設定する(図5(a)参照:ステップS403)。
そして、制御部20−1は、N=2とし(ステップS404)、登録画像の第N層の階層画像の特徴領域に対応する参照画像の第N層の階層画像の対応領域の探索を行う(ステップS405)。この場合、N=2であるので、登録画像の第2層の階層画像J2の特徴領域S2に対応する参照画像の第2層の階層画像I2の対応領域S2’の探索をPOC照合によって行う。
そして、制御部20−1は、この探索した登録画像の第2層の階層画像J2における特徴領域S2と参照画像の第2層の階層画像I2における対応領域S2’との類似度を算出し(ステップS406)、予め定められている第2層の基準値THを読み出し(ステップS407)、算出した類似度と読み出した第2層の基準値THとを比較する(ステップS408)。ここで、第2層の基準値THは、その階層の解像度と特徴領域S2の位置とに応じて定められている。
算出した類似度が第2層の基準値TH以上であれば(ステップS408のYES)、ステップS402で読み出した登録画像を登録画像候補として選択し(ステップS409)、選択された登録画像候補の数M(初期値0)をM=M+1とする(ステップS410)。
そして、選択された登録画像候補の数Mが100に達していないことを確認のうえ(ステップS411のNO)、またHD20−4に他の登録画像が保存されていることを確認のうえ(ステップS413のYES)、HD20−4から次の登録画像を読み出し(ステップS402)、ステップS403以下の処理を繰り返す。
算出した類似度が第2層の基準値TH以上でなければ(ステップS408のNO)、より解像度の高い階層画像があることを確認のうえ(ステップS412のYES)、N=N−1とし(ステップS414)、ステップS405へ戻る。この場合、N=1とされるので、制御部20−1は、第2層の階層での探索結果を反映させて、登録画像の第1層の階層画像J1の特徴領域S1に対応する参照画像の第1層の階層画像I1の対応領域S1’の探索をPOC照合によって行う(ステップS405)。
そして、制御部20−1は、この探索した登録画像の第1層の階層画像J1における特徴領域S1と参照画像の第1層の階層画像I1における対応領域S1’との類似度を算出し(ステップS406)、予め定められている第1層の基準値THを読み出し(ステップS407)、算出した類似度と読み出した第1層の基準値THとを比較する(ステップS408)。ここで、第1層の基準値THは、その階層の解像度と特徴領域S1の位置とに応じて定められている。
算出した類似度が第1層の基準値TH以上であれば(ステップS408のYES)、ステップS402で読み出した登録画像を登録画像候補として選択し(ステップS409)、選択された登録画像候補の数MをM=M+1とする(ステップS410)。
そして、選択された登録画像候補の数Mが100に達していないことを確認のうえ(ステップS411のNO)、またHD20−4に他の登録画像が保存されていることを確認のうえ(ステップS413のYES)、HD20−4から次の登録画像を読み出し(ステップS402)、ステップS403以下の処理を繰り返す。
算出した類似度が第1層の基準値TH以上でなければ(ステップS408のNO)、より解像度の高い階層画像があることを確認のうえ(ステップS412のYES)、N=N−1とし(ステップS414)、ステップS405へ戻る。この場合、N=0とされるので、制御部20−1は、第1層の階層での探索結果を反映させて、登録画像の第0層の階層画像J0の特徴領域S0に対応する参照画像の第0層の階層画像I0の対応領域S0’の探索をPOC照合によって行う(ステップS405)。
そして、制御部20−1は、この探索した登録画像の第0層の階層画像J0における特徴領域S0と参照画像の第0層の階層画像I0における対応領域S0’との類似度を算出し(ステップS406)、予め定められている第0層の基準値THを読み出し(ステップS407)、算出した類似度と読み出した第0層の基準値THとを比較する(ステップS408)。ここで、第0層の基準値THは、その階層の解像度と特徴領域S0の位置とに応じて定められている。
算出した類似度が第0層の基準値TH以上であれば(ステップS408のYES)、ステップS402で読み出した登録画像を登録画像候補として選択し(ステップS409)、選択された登録画像候補の数MをM=M+1とする(ステップS410)。
そして、選択された登録画像候補の数Mが100に達していないことを確認のうえ(ステップS411のNO)、またHD20−4に他の登録画像が保存されていることを確認のうえ(ステップS413のYES)、HD20−4から次の登録画像を読み出し(ステップS402)、ステップS403以下の処理を繰り返す。
算出した類似度が第0層の基準値TH以上でなければ(ステップS408のNO)、制御部20−1は、より解像度の高い階層画像があるか否かをチェックする(ステップS412)。この場合、第0層よりも解像度の高い階層画像はないので(ステップS412のNO)、HD20−4に他の登録画像が保存されていることを確認のうえ(ステップS413のYES)、HD20−4から次の登録画像を読み出し(ステップS402)、ステップS403以下の処理を繰り返す。
これにより、次々に登録画像の階層画像がHD20−4から読み出され、解像度が低い順に登録画像の階層画像の特徴領域と参照画像の階層画像の対応領域との類似度が算出され、算出された類似度とその階層の基準値THとが比較され、何れかの階層で類似度が基準値TH以上であることが確認された登録画像が登録画像候補として選択されて行く。
そして、制御部20−1は、この処理の繰り返し中、選択された登録画像候補の数Mが100となれば(ステップS411のYES)、登録画像候補の選択処理を終了し、図3に示したステップS207への処理へと進む。
なお、この処理の繰り返し中、選択された登録画像候補の数Mが100に達する前に、他の登録画像がなくなった場合(ステップS413のNO)、制御部20−1は、選択された登録画像候補があるか否かをチェックする(ステップS415)。ここで、選択された登録画像候補が存在すれば(ステップS415のYES)、登録画像候補の選択処理を終了し、図3に示したステップS207への処理へと進む。
これに対して、選択された登録画像候補が存在しなければ(ステップS415のNO)、すなわちHD20−4から登録画像を全て読み出したにも拘わらず、選択された登録画像候補の数が0であれば、参照画像と登録画像との照合結果を不一致として(ステップS416)、処理を終了する。この場合の照合結果は液晶表示装置12に表示される。
なお、この実施の形態2では、ステップS404においてN=2とし、第2層(最下層)の階層画像から特徴領域に対応する対応領域の探索および類似度の算出を開始するようにしたが、ステップS404においてN=1とし、第1層の階層画像から特徴領域に対応する対応領域の探索および類似度の算出を開始するようにしてもよい。
〔実施の形態3:登録画像候補の選択処理3〕
図8に図3に示したフローチャートにおけるステップ206での登録画像候補の選択処理の他の例(登録画像候補の選択処理3)を実施の形態3として示す。
この登録画像候補の選択処理3において、制御部20−1は、ステップS205で得た参照画像の原画像(128×128の画素の画像)を最上層(第0層)の高解像度画像とし、この高解像度画像の下層(第1層)に64×64の画素の画像(第1の低解像度画像)を作成し、この第1の低解像度画像の下層(第2層)に32×32の画素の画像(第2の低解像度画像)を作成する(ステップS501、図5(b)参照)。
そして、制御部20−1は、N=2とし(ステップS502)、HD20−4に保存されている第1番目の登録画像(原画像を含む階層画像)を読み出す(ステップS503)。すなわち、第1番目の登録画像について、最上層(第0層)に位置する高解像度画像(128×128の画素の画像)と、この高解像度画像の下層(第1層)に位置する第1の低解像度画像(64×64の画素の画像)と、この第1の低解像度画像の下層(第2層)に位置する第2の低解像度画像(32×32の画素の画像)とを読み出す(図5(a)参照)。
次に、制御部20−1は、予め定められた基準点P1(図6(a)参照)を読み込んで、対応領域探索のための特徴領域S0,S1,S2を登録画像の階層画像J0,J1,J2に設定する(図5(a)参照:ステップS504)。
そして、制御部20−1は、登録画像の第N層の階層画像の特徴領域に対応する参照画像の第N層の階層画像の対応領域の探索を行う。この場合、N=2であるので、登録画像の第2層の階層画像J2の特徴領域S2に対応する参照画像の第2層の階層画像I2の対応領域S2’の探索をPOC照合によって行う。
そして、制御部20−1は、この探索した登録画像の第2層の階層画像J2における特徴領域S2と参照画像の第2層の階層画像I2における対応領域S2’との類似度を算出し(ステップS506)、予め定められている第2層の基準値THを読み出し(ステップS507)、算出した類似度と読み出した第2層の基準値THとを比較する(ステップS508)。ここで、第2層の基準値THは、その階層の解像度と特徴領域S2の位置とに応じて定められている。
算出した類似度が第2層の基準値TH以上であれば(ステップS508のYES)、ステップS503で読み出した登録画像を登録画像候補として選択し(ステップS509)、選択された登録画像候補の数M(初期値0)をM=M+1とする(ステップS510)。
そして、選択された登録画像候補の数Mが100に達していないことを確認のうえ(ステップS511のNO)、またHD20−4に他の登録画像が保存されていることを確認のうえ(ステップS512のYES)、HD20−4から次の登録画像を読み出し(ステップS503)、ステップS504以下の処理を繰り返す。
算出した類似度が第2層の基準値TH以上でなければ(ステップS508のNO)、HD20−4に他の登録画像が保存されていることを確認のうえ(ステップS512のYES)、HD20−4から次の登録画像を読み出し(ステップS503)、ステップS504以下の処理を繰り返す。
これにより、次々に登録画像の階層画像がHD20−4から読み出され、その登録画像の第2層の階層画像における特徴領域と参照画像の第2層の階層画像における対応領域との類似度が算出され、算出された類似度と第2層の基準値THとが比較され、算出された類似度が基準値TH以上であることが確認された登録画像が登録画像候補として選択されて行く。
そして、この処理中、HD20−4から全ての登録画像が読み出され、他の登録画像がなくなった場合(ステップS512のNO)、制御部20−1は、より解像度の高い階層画像があることを確認し(ステップS513のYES)、N=N−1とし(ステップS514)、ステップS503へ戻る。
これにより、制御部20−1は、HD20−4に保存されている第1番目の登録画像(原画像を含む階層画像)を再度読み出し(ステップS503)、ステップS504以下の処理を繰り返す。
この場合、N=1であるので、登録画像の第1層の階層画像J1の特徴領域S1に対応する参照画像の第1層の階層画像I1の対応領域S2’の探索をPOC照合によって行い(ステップS505)、この探索した登録画像の第1層の階層画像J1における特徴領域S1と参照画像の第1層の階層画像I1における対応領域S1’との類似度を算出し(ステップS506)、予め定められている第1層の基準値THを読み出し(ステップS507)、算出した類似度と読み出した第1層の基準値THとを比較する(ステップS508)。ここで、第1層の基準値THは、その階層の解像度と特徴領域S1の位置とに応じて定められている。
算出した類似度が第1層の基準値TH以上であれば(ステップS508のYES)、ステップS503で読み出した登録画像を登録画像候補として選択し(ステップS509)、選択された登録画像候補の数MをM=M+1とする(ステップS510)。
そして、登録画像候補の数Mが100に達していないことを確認のうえ(ステップS511のNO)、またHD20−4に他の登録画像が保存されていることを確認のうえ(ステップS512のYES)、HD20−4から次の登録画像を読み出し(ステップS503)、ステップS504以下の処理を繰り返す。
算出した類似度が第1層の基準値TH以上でなければ(ステップS508のNO)、HD20−4に他の登録画像が保存されていることを確認のうえ(ステップS512)、HD20−4から次の登録画像を読み出し(ステップS503)、ステップS504以下の処理を繰り返す。
これにより、次々に登録画像の階層画像がHD20−4から読み出され、その登録画像の第1層の階層画像における特徴領域と参照画像の第1層の階層画像における対応領域との類似度が算出され、算出された類似度と第1層の基準値THとが比較され、算出された類似度が第1層の基準値TH以上であることが確認された登録画像が登録画像候補として選択されて行く。
そして、この処理中、HD20−4から全ての登録画像が読み出され、他の登録画像がなくなった場合(ステップS512のNO)、制御部20−1は、より解像度の高い階層画像があることを確認し(ステップS513のYES)、N=N−1とし(ステップS514)、ステップS503へ戻る。
これにより、制御部20−1は、HD20−4に保存されている第1番目の登録画像(原画像を含む階層画像)を再度読み出し(ステップS503)、ステップS504以下の処理を繰り返す。
この場合、N=0であるので、登録画像の第0層の階層画像J0の特徴領域S0に対応する参照画像の第0層の階層画像I0の対応領域S0’の探索をPOC照合によって行い(ステップS505)、この探索した登録画像の第0層の階層画像J0における特徴領域S0と参照画像の第0層の階層画像I0における対応領域S0’との類似度を算出し(ステップS506)、予め定められている第0層の基準値THを読み出し(ステップS507)、算出した類似度と読み出した第0層の基準値THとを比較する(ステップS508)。ここで、第0層の基準値THは、その階層の解像度と特徴領域S0の位置とに応じて定められている。
算出した類似度が第0層の基準値TH以上であれば(ステップS508のYES)、ステップS503で読み出した登録画像を登録画像候補として選択し(ステップS509)、選択された登録画像候補の数MをM=M+1とする(ステップS510)。
そして、登録画像候補の数Mが100に達していないことを確認のうえ(ステップS511のNO)、またHD20−4に他の登録画像が保存されていることを確認のうえ(ステップS512のYES)、HD20−4から次の登録画像を読み出し(ステップS503)、ステップS504以下の処理を繰り返す。
算出した類似度が第0層の基準値TH以上でなければ(ステップS508のNO)、HD20−4に他の登録画像が保存されていることを確認のうえ(ステップS512)、HD20−4から次の登録画像を読み出し(ステップS503)、ステップS504以下の処理を繰り返す。
これにより、次々に登録画像の階層画像がHD20−4から読み出され、その登録画像の第0層の階層画像における特徴領域と参照画像の第0層の階層画像における対応領域との類似度が算出され、算出された類似度と第0層の基準値THとが比較され、算出された類似度が第0層の基準値TH以上であることが確認された登録画像が登録画像候補として選択されて行く。
なお、制御部20−1は、この処理の繰り返し中、選択された登録画像候補の数Mが100となれば(ステップS511のYES)、登録画像候補の選択処理を終了し、図3に示したステップS207への処理へと進む。
また、この処理の繰り返し中、選択された登録画像候補の数Mが100に達する前に、より解像度の高い階層画像がなくなった場合(ステップS513のNO)、制御部20−1は、選択された登録画像候補が存在するか否かをチェックする(ステップS515)。ここで、選択された登録画像候補が存在すれば(ステップS515のYES)、登録画像候補の選択処理を終了し、図3に示したステップS207への処理へと進む。
これに対して、選択された登録画像候補が存在しなければ(ステップS515のNO)、すなわち第1層、第2層、第0層の全階層について、HD20−4から登録画像を全て読み出したにも拘わらず、選択された登録画像候補の数が0であれば、参照画像と登録画像との照合結果を不一致として(ステップS516)、処理を終了する。この場合の照合結果は液晶表示装置12に表示される。
なお、この実施の形態3では、ステップS502においてN=2とし、第2層(最下層)の階層画像から特徴領域に対応する対応領域の探索および類似度の算出を開始するようにしたが、ステップS502においてN=1とし、第1層の階層画像から特徴領域に対応する対応領域の探索および類似度の算出を開始するようにしてもよい。
また、上述した実施の形態1〜3では、登録画像の階層画像J0,J1,J2に特徴領域S0,S1,S2を定めるようにしたが、参照画像の階層画像I0,I1,I2に特徴領域S0,S1,S2を定め、登録画像の階層画像J0,J1,J2から対応領域S0’,S1’,S2’を探索するようにしてもよい。
〔実施の形態4:登録画像候補の選択処理4〕
図9に登録画像候補の選択処理4のフローチャートを示す。実施の形態4では、この登録画像候補の選択処理4を登録画像候補の選択処理1,2,3と組み合わせて、最終的な登録画像候補を得るようにする。なお、この実施の形態4では、登録画像候補の選択処理1,2,3で選択される登録画像候補を第1の登録画像候補とし、登録画像候補の選択処理4で選択される登録画像候補を第2の登録画像候補とする。
登録画像候補の選択処理4において、制御部20−1は、ステップS205で得られた参照画像から計測情報として瞳間距離を算出し(ステップS601)、この算出された瞳間距離が属する登録画像の瞳間距離グループをHD20−4から選択する(ステップS602)。そして、この瞳間距離グループの登録画像を第2の登録画像候補として選択する(ステップS603)。
そして、制御部20−1は、登録画像候補の選択処理4で選択した第2の登録画像候補と登録画像候補の選択処理1,2,3で選択した第1の登録画像候補とを組み合わせて、最終的な登録画像候補を得る。
例えば、実施の形態4の第1例として、登録画像候補の選択処理4で選択された第2の登録画像候補について、登録画像候補の選択処理1又は2又は3を行って、最終的な登録画像候補を得るようにする。
例えば、実施の形態4の第2例として、登録画像候補の選択処理1又は2又は3で選択された第1の登録画像候補と登録画像候補の選択処理4で選択された第2の登録画像候補とのANDをとって、最終的な登録画像候補を得るようにする。
例えば、実施の形態4の第3例として、登録画像候補の選択処理1又は2又は3で選択された第1の登録画像候補と登録画像候補の選択処理4で選択された第2の登録画像候補とのORをとって、最終的な登録画像候補を得るようにする。
なお、この実施の形態4では、参照画像から計測情報として瞳間距離を取得するようにしたが、顔サイズ、瞳サイズ、顔曲率などを取得し、この取得した計測情報に基づいて第1の登録画像候補を選択するようにしてもよい。
〔実施の形態5:登録画像候補の選択処理5〕
図10に登録画像候補の選択処理5のフローチャートを示す。実施の形態5では、この登録画像候補の選択処理5を登録画像候補の選択処理1,2,3と組み合わせて、最終的な登録画像候補を得るようにする。なお、この実施の形態5では、登録画像候補の選択処理1,2,3で選択される登録画像候補を第1の登録画像候補とし、登録画像候補の選択処理5で選択される登録画像候補を第3の登録画像候補とする。
この登録画像候補の選択処理5において、制御部20−1は、ステップS205で得た参照画像の原画像(128×128の画素の画像)を最上層(第0層)の高解像度画像とし、この高解像度画像の下層(第1層)に64×64の画素の画像(第1の低解像度画像)を作成し、この第1の低解像度画像の下層(第2層)に32×32の画素の画像(第2の低解像度画像)を作成する(ステップS701、図5(b)参照)。
そして、制御部20−1は、HD20−4に保存されている第1番目の登録画像(原画像を含む階層画像)を読み出す(ステップS702)。すなわち、第1番目の登録画像について、最上層(第0層)に位置する高解像度画像(128×128の画素の画像)と、この高解像度画像の下層(第1層)に位置する第1の低解像度画像(64×64の画素の画像)と、この第1の低解像度画像の下層(第2層)に位置する第2の低解像度画像(32×32の画素の画像)とを読み出す(図5(a)参照)。
そして、制御部20−1は、N=2とし(ステップS703)、参照画像の第N層の階層画像と登録画像の第N層の階層画像との類似度を算出する(ステップS704)。この場合、N=2であるので、参照画像の第2層の階層画像I2と登録画像の第2層の階層画像J2との類似度を算出する。
そして、予め定められている第2層の基準値THを読み出し(ステップS705)、算出した類似度と読み出した第2層の基準値THとを比較する(ステップS706)。ここで、第2層の基準値THは、その階層の解像度に応じて定められている。
算出した類似度が第2層の基準値TH以上であれば(ステップS706のYES)、ステップS702で読み出した登録画像を登録画像候補(第3の登録画像候補)として選択し(ステップS707)、選択された登録画像候補の数M(初期値0)をM=M+1とする(ステップS708)。
そして、選択された登録画像候補の数Mが100に達していないことを確認のうえ(ステップS709のNO)、またHD20−4に他の登録画像が保存されていることを確認のうえ(ステップS712のYES)、HD20−4から次の登録画像を読み出し(ステップS702)、ステップS703以下の処理を繰り返す。
算出した類似度が第2層の基準値TH以上でなければ(ステップS706のNO)、より解像度の高い階層画像があることを確認のうえ(ステップS710のYES)、N=N−1とし(ステップS711)、ステップS704へ戻る。この場合、N=1とされるので、制御部20−1は、参照画像の第1層の階層画像I1と登録画像の第1層の階層画像J1との類似度を算出する。
そして、予め定められている第1層の基準値THを読み出し(ステップS705)、算出した類似度と読み出した第1層の基準値THとを比較する(ステップS706)。ここで、第1層の基準値THは、その階層の解像度に応じて定められている。
算出した類似度が第1層の基準値TH以上であれば(ステップS706のYES)、ステップS702で読み出した登録画像を登録画像候補(第3の登録画像候補)として選択し(ステップS707)、選択された登録画像候補の数MをM=M+1とする(ステップS708)。
そして、選択された登録画像候補の数Mが100に達していないことを確認のうえ(ステップS709のNO)、またHD20−4に他の登録画像が保存されていることを確認のうえ(ステップS712のYES)、HD20−4から次の登録画像を読み出し(ステップS702)、ステップS703以下の処理を繰り返す。
算出した類似度が第1層の基準値TH以上でなければ(ステップS706のNO)、より解像度の高い階層画像があることを確認のうえ(ステップS710のYES)、N=N−1とし(ステップS711)、ステップS704へ戻る。この場合、N=0とされるので、制御部20−1は、参照画像の第0層の階層画像I0と登録画像の第0層の階層画像J0との類似度を算出する。
そして、予め定められている第0層の基準値THを読み出し(ステップS705)、算出した類似度と読み出した第0層の基準値THとを比較する(ステップS706)。ここで、第0層の基準値THは、その階層の解像度に応じて定められている。
算出した類似度が第0層の基準値TH以上であれば(ステップS706のYES)、ステップS702で読み出した登録画像を登録画像候補(第3の登録画像候補)として選択し(ステップS707)、選択された登録画像候補の数MをM=M+1とする(ステップS708)。
そして、選択された登録画像候補の数Mが100に達していないことを確認のうえ(ステップS709のNO)、またHD20−4に他の登録画像が保存されていることを確認のうえ(ステップS712のYES)、HD20−4から次の登録画像を読み出し(ステップS702)、ステップS703以下の処理を繰り返す。
算出した類似度が第0層の基準値TH以上でなければ(ステップS706のNO)、制御部20−1は、より解像度の高い階層画像があるか否かをチェックする(ステップS710のYES)。この場合、第0層よりも解像度の高い階層画像はないので(ステップS710のNO)、HD20−4に他の登録画像が保存されていることを確認のうえ(ステップS712のYES)、HD20−4から次の登録画像を読み出し(ステップS702)、ステップS703以下の処理を繰り返す。
これにより、次々に登録画像の階層画像がHD20−4から読み出され、解像度が低い順に登録画像の階層画像と参照画像の階層画像との類似度が算出され、算出された類似度とその階層の基準値THとが比較され、何れかの階層で類似度が基準値TH以上であることが確認された登録画像が第3の登録画像候補として選択されて行く。
そして、制御部20−1は、この処理の繰り返し中、選択された登録画像候補の数Mが100となれば(ステップS709のYES)、登録画像候補の選択処理を終了する。また、この処理の繰り返し中、選択された登録画像候補の数Mが100に達する前に、他の登録画像がなくなった場合にも(ステップS413のNO)、登録画像候補の選択処理を終了する。
そして、制御部20−1は、登録画像候補の選択処理5で選択した第3の登録画像候補と登録画像候補の選択処理1,2,3で選択した第1の登録画像候補とを組み合わせて、最終的な登録画像候補を得る。
例えば、実施の形態5の第1例として、登録画像候補の選択処理5で選択された第3の登録画像候補について、登録画像候補の選択処理1又は2又は3を行って、最終的な登録画像候補を得るようにする。
例えば、実施の形態5の第2例として、登録画像候補の選択処理1又は2又は3で選択された第1の登録画像候補と登録画像候補の選択処理5で選択された第3の登録画像候補とのANDをとって、最終的な登録画像候補を得るようにする。
例えば、実施の形態5の第3例として、登録画像候補の選択処理1又は2又は3で選択された第1の登録画像候補と登録画像候補の選択処理5で選択された第3の登録画像候補とのORをとって、最終的な登録画像候補を得るようにする。
なお、この実施の形態5では、登録画像候補の選択処理5を登録画像候補の選択処理1,2,3と組み合わせて、最終的な登録画像候補を得るようにしたが、登録画像候補の選択処理4および5を登録画像候補の選択処理1,2,3と組み合わせて、最終的な登録画像候補を得るようにしてもよい。
また、上述した実施の形態1〜3では、M=100に達するまで登録画像候補の選択を行うようにしたが、類似度が非常に高い場合には登録画像候補の選択をそこで終了するようにしてもよい。例えば、実施の形態1(図4)で言えば、ステップS306で類似度が基準値THよりも遙かに大きな所定値THmax以上であった場合、そこで登録画像候補の選択を終了するようにする。実施の形態5(図10)でも同様に、ステップS706で類似度が基準値THよりも遙かに大きな所定値THmax以上であった場合、そこで第3の登録画像候補の選択を終了するようにしてもよい。これにより、高速化を達成することができる。
また、上述した実施の形態1〜3では、M=100に達するまで登録画像候補の選択を行うようにしたが、全ての登録画像と分類のための照合処理をして、類似度(スコア)が高いものの上位M個を登録画像候補として選択するようにしてもよい。例えば、実施の形態1(図4)で言えば、HD20−4に保存されている登録画像の全てについて分類のための照合処理をして類似度を求め、その類似度が高い上位M個の登録画像を登録画像候補として選択するようにする。実施の形態5(図10)でも同様に、HD20−4に保存されている登録画像の全てについて分類のための照合処理をして類似度を求め、その類似度が高い上位M個の登録画像を第3の登録画像候補として選択するようにしてもよい。
また、上述した実施の形態1〜5において、類似度の計算方法(例えば、ステップS208(図3)、ステップS305(図4)、ステップS406(図7)、ステップS506(図8)、ステップS704(図10)などでの類似度の計算方法)についてはその詳細を述べなかったが、この場合の類似度の計算方法として次のような方法が考えられる。
〔特定の顔データ、特定の階層、特定のエリアで類似度を算出する方法〕
案1.対応点毎の相関値の平均値を類似度にする。
案2.閾値Tより高い対応点の数を類似度にする。
⇒ 特定エリアの外乱(着用物など)に影響をうけにくくなる。
案3.上下左右全体などエリア毎に閾値 "T_high" より高い対応点の数を類似度にする。閾値 "T_high" はエリア毎に変えても良い。
⇒ サングラス、メガネ、ひげの発生、傷、眼帯などの影響を受けにくい照合が実現できる。
案4.上下左右全体などエリア毎に閾値 "T_high" より高い対応点の数を類似度にする。このとき、いずれかのエリア毎に閾値 "T_low" より低い対応点の数が多い場合、後段の類似度判定処理でNGとする。閾値 "T_high"、"T_low" はエリア毎に変えても良い。
⇒ 同一の着用物による他人誤認を防ぐことができる。例えば、フレームの太い眼鏡による誤認がなくなる。
なお、例えば実施の形態1(図4)では、ステップS305で類似度の算出を行い、ステップS306で類似度と基準値との比較を行うようにしているが、類似度の算出と基準値との比較を1ステップで行うようにしてもよい。他の実施の形態でも同様。
また、上述した実施の形態1〜5では、登録画像の階層画像を登録画像としてHD20−4に記憶させるようにしたが、登録画像の原画像のみを記憶させるようにしてもよい。登録画像の原画像のみを記憶させる場合には、登録画像(原画像)の読み出しを行った後、この読み出した登録画像の原画像を最上層(第0層)の高解像度画像とし、この高解像度画像の下層(第1層)に第1の低解像度画像を作成し、この第1の低解像度画像の下層(第2層)に第2の低解像度画像を作成するようにする。
図11に登録画像候補の選択処理1において、登録画像(原画像)の読み出しを行った後、登録画像の階層画像を作成するようにした場合のフローチャートを示す。この場合、ステップS302で登録画像の原画像を読み出すようにし、このステップS302の後に、登録画像の階層画像を作成するステップS313を設けるようにする。
図12に登録画像候補の選択処理2において、登録画像(原画像)の読み出しを行った後、登録画像の階層画像を作成するようにした場合のフローチャートを示す。この場合、ステップS402で登録画像の原画像を読み出すようにし、ステップS402の後に、登録画像の階層画像を作成するステップS417を設けるようにする。
図13に登録画像候補の選択処理3において、登録画像(原画像)の読み出しを行った後、登録画像の階層画像を作成するようにした場合のフローチャートを示す。この場合、ステップS503で登録画像の原画像を読み出すようにし、ステップS503の後に、登録画像の階層画像を作成するステップS517を設けるようにする。
図14に登録画像候補の選択処理5において、登録画像(原画像)の読み出しを行った後、登録画像の階層画像を作成するようにした場合のフローチャートを示す。この場合、ステップS702で登録画像の原画像を読み出すようにし、ステップS702の後に、登録画像の階層画像を作成するステップS713を設けるようにする。
本発明の照合装置は、参照画像と登録画像とを照合する照合装置として、入退室を管理するシステムに限らず、各種の対象物を認証するシステム(例えば、印刷などの画像チェック、半田基板チェックなど)において利用することが可能である。
10,11…CCDカメラ、10−1,11−1…レンズ、12…液晶表示装置(LCD)、20…処理部、20−1…制御部、20−2…ROM、20−3…RAM、20−4…ハードディスク(HD)、20−5…フレームメモリ(FM)、20−6…外部接続部(I/F)、20−7…フーリエ変換部(FFT)、I0,I1,I2…参照画像の階層画像、J0,J1,J2…登録画像の階層画像、S0,S1,S2…特徴領域、S0’,S1’,S2’…対応領域、PL…基準テンプレート、P1…基準点。

Claims (5)

  1. 参照画像と登録画像とを照合する照合装置において、
    前記参照画像について、その原画像を最も解像度の高い高解像度画像とし、この高解像度画像を最上層とする解像度が異なる複数の階層画像を作成する階層画像作成手段と、
    前記参照画像と同一解像度の複数の登録画像を記憶する登録画像記憶手段と、
    前記登録画像記憶手段に記憶されている登録画像を1つずつ読み出す登録画像読出手段と、
    前記階層画像作成手段によって作成された参照画像の階層画像および前記登録画像読出手段によって読み出された登録画像の前記参照画像の階層画像に対応する階層画像の何れか一方に対して予め定められた特徴領域を設定する特徴領域設定手段と、
    前記特徴領域設定手段によって前記特徴領域が設定された一方の階層画像の当該特徴領域に対応する対応領域を他方の階層画像から探索する対応領域探索手段と、
    前記特徴領域設定手段によって一方の階層画像に設定された特徴領域と前記対応領域探索手段によって他方の階層画像から探索された対応領域との類似度に基づいて、前記登録画像読出手段によって読み出された登録画像を前記参照画像と照合する登録画像候補として選択する第1の登録画像候補選択手段と
    を備えることを特徴とする照合装置。
  2. 請求項1に記載された照合装置において、
    前記対応領域探索手段は、
    前記一方の階層画像に設定された特徴領域に対応する他方の階層画像の対応領域を低解像度画像から高解像度画像に向けた階層探索によって探索し、
    前記第1の登録画像候補選択手段は、
    前記特徴領域と前記対応領域との類似度の算出を任意の低解像度の階層画像から行い、算出された類似度が所定の基準値を満たす場合に、前記登録画像読出手段によって読み出された登録画像を登録画像候補として選択する
    ことを特徴とする照合装置。
  3. 請求項2に記載された照合装置において、
    前記第1の登録画像候補選択手段は、
    前記階層画像の階層毎に、前記基準値として、その階層の解像度と特徴領域の位置とに応じて定められた基準値を用いる
    ことを特徴とする照合装置。
  4. 請求項1〜3の何れか1項に記載された照合装置において、
    前記参照画像から所定の計測情報を取得する計測情報取得手段と、
    前記計測情報取得手段によって取得された計測情報に基づいて前記登録画像記憶手段に記憶されている複数の登録画像の中から前記参照画像と照合する登録画像候補を選択する第2の登録画像候補選択手段とを備え、
    前記第1の登録画像候補選択手段は、
    前記第2の登録画像候補選択手段によって選択された登録画像候補を組み合わせて登録画像候補を選択する
    ことを特徴とする照合装置。
  5. 請求項1〜4の何れか1項に記載された照合装置において、
    前記第1の登録画像候補選択手段は、
    前記選択された登録画像候補の数が0であった場合、前記参照画像と前記登録画像との照合結果を不一致とする
    ことを特徴とする照合装置。
JP2011104998A 2011-05-10 2011-05-10 照合装置 Active JP5773736B2 (ja)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2011104998A JP5773736B2 (ja) 2011-05-10 2011-05-10 照合装置
KR1020120044561A KR101268718B1 (ko) 2011-05-10 2012-04-27 대조 장치
CN201210133106.XA CN102831441B (zh) 2011-05-10 2012-04-28 对照装置
US13/468,345 US8750580B2 (en) 2011-05-10 2012-05-10 Comparing device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2011104998A JP5773736B2 (ja) 2011-05-10 2011-05-10 照合装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2012238057A true JP2012238057A (ja) 2012-12-06
JP5773736B2 JP5773736B2 (ja) 2015-09-02

Family

ID=47141925

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2011104998A Active JP5773736B2 (ja) 2011-05-10 2011-05-10 照合装置

Country Status (4)

Country Link
US (1) US8750580B2 (ja)
JP (1) JP5773736B2 (ja)
KR (1) KR101268718B1 (ja)
CN (1) CN102831441B (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018168042A1 (ja) * 2017-03-14 2018-09-20 オムロン株式会社 画像解析装置、画像解析方法、及び画像解析プログラム

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5923744B2 (ja) * 2012-05-24 2016-05-25 パナソニックIpマネジメント株式会社 画像検索システム、画像検索方法及び検索装置
JP6406900B2 (ja) * 2014-07-09 2018-10-17 キヤノン株式会社 画像処理方法、画像処理装置、プログラム、記録媒体、生産装置、及び組立部品の製造方法
CN104778396B (zh) 2015-04-29 2019-01-29 惠州Tcl移动通信有限公司 一种基于环境筛选帧的眼纹识别解锁方法及系统
KR20180000372U (ko) 2016-07-28 2018-02-07 서동진 휴대폰용 다중 충전장치
EP3764319B1 (en) * 2018-03-05 2023-11-22 NEC Corporation Image comparison device
US10574848B1 (en) 2018-10-26 2020-02-25 Toshiba Tec Kabushiki Kaisha Information processing apparatus with registered image detection
KR102145517B1 (ko) * 2019-05-31 2020-08-18 주식회사 모르페우스 3차원 측정 데이터를 정합하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
CN112906728B (zh) * 2019-12-04 2023-08-25 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种特征比对方法、装置及设备
US11562555B2 (en) * 2021-06-02 2023-01-24 The Nielsen Company (Us), Llc Methods, systems, articles of manufacture, and apparatus to extract shape features based on a structural angle template

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS63204482A (ja) * 1987-02-20 1988-08-24 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 物体識別装置
JPS63292375A (ja) * 1987-05-26 1988-11-29 Yaskawa Electric Mfg Co Ltd 階層化構造的テンプレ−ト・マッチング方法
JPH10187970A (ja) * 1996-12-27 1998-07-21 Nec Corp 指紋カード絞り込み装置及び指紋カード絞り込み方法
JP2001319229A (ja) * 2000-05-10 2001-11-16 Toyota Central Res & Dev Lab Inc 画像における相関演算方法
JP2005107587A (ja) * 2003-09-26 2005-04-21 Toshiba Corp 顔認証装置および通行制御装置
JP2009086951A (ja) * 2007-09-28 2009-04-23 Sony Corp 登録装置、登録方法、認証装置及び認証方法

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6181805B1 (en) * 1993-08-11 2001-01-30 Nippon Telegraph & Telephone Corporation Object image detecting method and system
JP3235075B2 (ja) 1996-08-21 2001-12-04 株式会社山武 パターン照合装置
US6778703B1 (en) * 2000-04-19 2004-08-17 International Business Machines Corporation Form recognition using reference areas
US6697504B2 (en) * 2000-12-15 2004-02-24 Institute For Information Industry Method of multi-level facial image recognition and system using the same
US6603882B2 (en) * 2001-04-12 2003-08-05 Seho Oh Automatic template generation and searching method
JP4492036B2 (ja) * 2003-04-28 2010-06-30 ソニー株式会社 画像認識装置及び方法、並びにロボット装置
KR100559471B1 (ko) * 2003-12-17 2006-03-10 한국전자통신연구원 대칭축을 이용한 얼굴 검출 시스템 및 방법
DE602005012673D1 (de) * 2005-02-21 2009-03-26 Mitsubishi Electric Corp Schnelles Verfahren zum Detektieren von Objekten durch statistischen Mustervergleich
JP2006276948A (ja) * 2005-03-28 2006-10-12 Seiko Epson Corp 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラムおよび画像処理プログラムを記憶した記録媒体
JP4628882B2 (ja) * 2005-06-16 2011-02-09 富士フイルム株式会社 判別器の学習方法、顔判別方法および装置並びにプログラム
US7813531B2 (en) * 2006-05-01 2010-10-12 Unisys Corporation Methods and apparatus for clustering templates in non-metric similarity spaces
CN101110101A (zh) * 2006-07-17 2008-01-23 松下电器产业株式会社 识别图像的方法及设备
JP4382797B2 (ja) 2006-11-09 2009-12-16 株式会社山武 対応点探索方法および3次元位置計測方法
JP5034554B2 (ja) 2007-02-27 2012-09-26 コニカミノルタホールディングス株式会社 相関演算装置、相関演算方法及びプログラム

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS63204482A (ja) * 1987-02-20 1988-08-24 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 物体識別装置
JPS63292375A (ja) * 1987-05-26 1988-11-29 Yaskawa Electric Mfg Co Ltd 階層化構造的テンプレ−ト・マッチング方法
JPH10187970A (ja) * 1996-12-27 1998-07-21 Nec Corp 指紋カード絞り込み装置及び指紋カード絞り込み方法
JP2001319229A (ja) * 2000-05-10 2001-11-16 Toyota Central Res & Dev Lab Inc 画像における相関演算方法
JP2005107587A (ja) * 2003-09-26 2005-04-21 Toshiba Corp 顔認証装置および通行制御装置
JP2009086951A (ja) * 2007-09-28 2009-04-23 Sony Corp 登録装置、登録方法、認証装置及び認証方法

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018168042A1 (ja) * 2017-03-14 2018-09-20 オムロン株式会社 画像解析装置、画像解析方法、及び画像解析プログラム
JP2018151919A (ja) * 2017-03-14 2018-09-27 オムロン株式会社 画像解析装置、画像解析方法、及び画像解析プログラム
US11188781B2 (en) 2017-03-14 2021-11-30 Omron Corporation Image analyzer, image analysis method, and image analysis program

Also Published As

Publication number Publication date
CN102831441B (zh) 2015-02-18
CN102831441A (zh) 2012-12-19
KR20120126011A (ko) 2012-11-20
US20120288164A1 (en) 2012-11-15
US8750580B2 (en) 2014-06-10
JP5773736B2 (ja) 2015-09-02
KR101268718B1 (ko) 2013-05-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5773736B2 (ja) 照合装置
JP4241763B2 (ja) 人物認識装置及びその方法
US8929595B2 (en) Dictionary creation using image similarity
US10558851B2 (en) Image processing apparatus and method of generating face image
US8503736B2 (en) Registration device and registration method for biometric authentication, authentication device and authentication method for biometric authentication
US9117145B2 (en) Finger biometric sensor providing coarse matching of ridge flow data using histograms and related methods
MX2014002827A (es) Aparato de reconocimiento de personas y metodo de reconocimiento de personas.
CN104050448A (zh) 一种人眼定位、人眼区域定位方法及装置
JP2020086922A (ja) 照合システム、照合方法及び照合プログラム
AU2013271337A1 (en) Biometric verification
JP5773739B2 (ja) 照合装置
CN113033271A (zh) 利用人工智能模块学习脸部辨识的处理方法
Ravi et al. A study on face recognition technique based on Eigenface
Yan Ear biometrics in human identification
Xu et al. Robust shape-feature-vector-based face recognition system
JP5448952B2 (ja) 同一人判定装置、同一人判定方法および同一人判定プログラム
JP5773737B2 (ja) 照合装置
JP2008065651A (ja) 顔画像認証方法、顔画像認証装置、および、プログラム
CN115546857A (zh) 面部认证系统
JP5848604B2 (ja) 評価装置および評価方法
JP5773738B2 (ja) 照合装置
JPH11283033A (ja) 画像識別のための特徴量の利用方法およびそのプログラムを格納した記録媒体
JP2013218604A (ja) 画像認識装置、画像認識方法及びプログラム
CN110415128A (zh) 保单信息管理方法、装置、设备及计算机可读存储介质
Lin et al. A novel framework for automatic 3D face recognition using quality assessment

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20140324

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20141017

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20141118

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20150119

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20150616

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20150630

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 5773736

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150