JP2014002506A - 認証システム、認証方法 - Google Patents

Abstract

【課題】顔画像データベースが蓄積している画像を適応的に削除することにより、顔認証の精度を向上させる。
【解決手段】本発明に係る認証システムは、カメラが撮影した顔画像と顔画像データベースが蓄積している顔画像を比較することにより人を認証する顔認証装置を備え、ユーザの識別子毎の顔画像容量が識別子毎に定められた閾値を超えると、その識別子に対応する顔画像を削除する。
【選択図】図５

Description

本発明は、顔画像を用いて人を認証する技術に関する。

近年、犯罪率の増加などのセキュリティ問題への関心の高まりによって、セキュリティ区域へ入退室するときのセキュリティ管理の必要性が高まっている。このため、セキュリティ製品の高信頼化が望まれている。入退室管理システムでは、主に、ユーザが所持する非接触型または接触型のカードをカードリーダで読み取る方法が用いられている。また、ユーザの顔画像によって認証する入退室管理システムもある。

下記特許文献１では、「顔の認証精度を向上すること。」を課題として、「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。」という技術が開示されている（要約参照）。

特開２０１０−２３８１８１号公報

上記特許文献１に記載されている技術では、記憶領域に空きがないような場合を除き、原則として顔画像を蓄積し続ける。そのため、ユーザの現在の顔画像とデータベース内に蓄積されている顔画像の間にずれが生じ、またはデータベース内に蓄積されている顔画像の傾向が偏って、認証精度が低下する可能性がある。認証精度が低下すると、なりすましの危険が高まり、セキュリティの観点から望ましくない。

本発明は、上記のような課題に鑑みてなされたものであり、顔画像データベースが蓄積している画像を適応的に削除することにより、顔認証の精度を向上させることを目的とする。

本発明に係る認証システムは、カメラが撮影した顔画像と顔画像データベースが蓄積している顔画像を比較することにより人を認証する顔認証装置を備え、ユーザの識別子毎の顔画像容量が識別子毎に定められた閾値を超えると、その識別子に対応する顔画像を削除する。

本発明に係る認証システムによれば、不要な顔画像を顔画像データベースから削除することにより、容量増加を抑えることができる。また、顔画像データベース内の顔画像と現在のユーザの顔画像との間にずれが生じたり、あるいは顔画像データベース内の顔画像の傾向が偏ったりするなどして認証精度が低下することを抑制することができる。

上記した以外の課題、構成、および効果は、以下の実施形態の説明により明らかになるであろう。

実施形態１に係る認証システム１００の構成を示すブロック図である。 管理サーバ１０５が備える認証結果データベース３００の構成とデータ例を示す図である。 顔認証装置１０６が備える顔画像データベース３１０の構成とデータ例を示す図である。 顔認証装置１０６が実施する成りすまし検出処理を説明するフローチャートである。 顔画像データベース３１０に格納されている顔画像を削除する手法を説明する図である。 顔画像データベース３１０が蓄積している顔画像のうちいずれを削除するかを説明する図である。

＜実施の形態１：システム構成＞
図１は、本発明の実施形態１に係る認証システム１００の構成を示すブロック図である。認証システム１００は、顔認証によってゲートを通過するユーザを認証するシステムである。認証システム１００は、原則としてユーザが所持している記憶媒体を用いて認証を実施するが、他のユーザの記憶媒体を不正に入手してゲートを不正に通過しようとするようななりすましユーザを排除するため、記憶媒体と併用して顔認証を用いる。顔認証に失敗した場合、端末１０７上でその旨の警報が発せられる。

認証システム１００は、カメラ１０２、読取装置１０３、コントローラ１０４、管理サーバ１０５、顔認証装置１０６を備える。

カメラ１０２は、ゲートを通過するユーザの顔画像を撮影する撮像装置であり、読取装置１０３と連動している。カメラ１０２は、ユーザが読取装置１０３を使用したとき、またはその前後の例えば数秒間程度、ユーザの顔を撮影してその画像を顔認証装置１０６に送信する。

読取装置１０３は、ユーザが所持する記憶媒体（例えば、磁気カード、ＩＣカード、無線タグ等）内に記憶されている識別情報（カードＩＤ）を読み出す装置であり、例えばカードリーダを用いて構成することができる。

コントローラ１０４は、読取装置１０３を制御し、読取装置１０３が取得した識別情報を管理サーバ１０５に送信する。管理サーバ１０５はその識別情報を用いてユーザを認証し、その結果をコントローラ１０４に通知する。コントローラ１０４は、認証結果に対応する処理（例えば、ドアの解錠、コンピュータのロックの解錠など）を実施する。図１には、１台のコントローラ１０４に複数の読取装置１０３が接続される例を示したが、コントローラ１０４と読取装置１０３が１対１で接続されてもよい。

管理サーバ１０５は、プログラムを実行するプロセッサ、プロセッサによって実行されるプログラムを記憶するメモリ、他の装置との間の通信を制御する通信インターフェース、後述する認証結果データベース３００を備えるコンピュータである。

管理サーバ１０５は、コントローラ１０４を制御し、読取装置１０３が取得した識別情報を用いてユーザを認証し、認証の成否をコントローラ１０４に送る。図１には、１台の管理サーバ１０５に複数のコントローラ１０４が接続される例を示したが、管理サーバ１０５とコントローラ１０４が１対１で接続されてもよい。

顔認証装置１０６は、プログラムを実行するプロセッサ、プロセッサによって実行されるプログラムを記憶するメモリ、他の装置との間の通信を制御する通信インターフェース、後述する顔画像データベース３１０を備えるコンピュータである。顔認証装置１０６は、カメラ１０２が撮影した顔画像と顔画像データベース３１０が蓄積している顔画像との間の類否を判定し、その結果に基づき成りすましの有無を判定して端末１０７に通知する。図１には、１台の顔認証装置１０６に複数の管理サーバ１０５が接続される例を示したが、管理サーバ１０５は１台でもよい。

端末１０７は、プログラムを実行するプロセッサ、プロセッサによって実行されるプログラムを記憶するメモリ、他の装置との間の通信を制御する通信インターフェース、キーボード、表示装置などの入出力インターフェースを備えるコンピュータである。

なお、読取装置１０３とカメラ１０２とを一体的に構成してもよい。この場合、カメラ１０２と顔認証装置１０６とは直接接続されずに、コントローラ１０４および管理サーバ１０５を介して接続されてもよい。

＜実施の形態１：概略動作＞
読取装置１０３は、ユーザが所持するカードに格納された識別情報（カードＩＤ）を取得し、取得したカードＩＤをコントローラ１０４に送る。コントローラ１０４は、読取装置１０３が取得したカードＩＤを管理サーバ１０５に送る。管理サーバ１０５は、読取装置１０３が取得したカードＩＤを顔認証装置１０６に送る。

管理サーバ１０５は、読取装置１０３が取得したカードＩＤと認証データベースに格納された識別情報を比較して、カードＩＤを認証する。管理サーバ１０５は、認証が成功した場合、コントローラ１０４に認証成功を通知する。コントローラ１０４は、認証成功の通知を受けると、読取装置１０３が設置されているドアを解錠し、ユーザの入退室を許可する。この認証時に暗証番号の入力を求め、ユーザが読取装置１０３に入力した暗証番号とカードＩＤとを併用して認証を実施してもよい。

一方でカメラ１０２は、管理サーバ１０５がカードＩＤを用いてユーザを認証するのと並行してユーザの顔画像を撮影し、撮影したユーザの顔画像を顔認証装置１０６に送る。

顔認証装置１０６は、カメラ１０２が撮影した顔画像および管理サーバ１０５が送信したカードＩＤを取得し、顔画像の撮影時刻およびカードＩＤの取得時刻に基づいて、カメラ１０２が撮影した顔画像とカードＩＤを対応付ける。顔認証装置１０６は、カメラ１０２が撮影した顔画像と顔画像データベース３１０内の顔画像との間の類似度を計算し、両画像の類否を判定する。画像の類似度は、公知の画像マッチング技術を用いて計算することができる。例えば画像の特徴量ベクトル間の距離が小さいほど両画像は似ていると判定することができる。画像の類否判定を実施する際に、読取装置１０３が取得したカードＩＤを用いて類否判定の対象とする画像を絞り込んでもよい。

顔認証装置１０６は、カメラ１０２が撮影した顔画像と顔画像データベース３１０が蓄積している顔画像との間の類否判定の結果に基づき、ユーザが他のユーザに成りすましているか否かを判定し、その判定結果を端末１０７に通知する。

端末１０７は、表示プログラム（例えば、ウェブブラウザ）を実行しており、顔認証装置１０６から出力される成りすましの判定結果を、表示画面に表示する。なお、顔認証装置１０６が顔画像の類否判定の結果を出力し、端末１０７が、この類否判定結果に基づいて、成りすましの有無を判定してもよい。

＜実施の形態１：データベース構成＞
図２は、管理サーバ１０５が備える認証結果データベース３００の構成とデータ例を示す図である。認証結果データベース３００は、管理サーバ１０５が実施した認証結果を蓄積するデータベースであり、時刻３０１、カードリーダＩＤ３０２、カードＩＤ３０３、判定結果３０４、類似度３０５を含む。

時刻３０１は、認証対象であるカードＩＤが取得された時刻である。年月日を併せて保持するようにしてもよい。管理サーバ１０５が認証を実施した時刻でもよい。カードリーダＩＤ３０２は、カードＩＤを取得した読取装置１０３を一意に識別するための識別情報である。カードＩＤ３０３は、カードＩＤが記憶されている記憶媒体の識別情報であり、当該記憶媒体を所持するユーザを一意に特定するために用いられる。判定結果３０４は、この認証が成功したか否かを示すフラグを保持する。類似度３０５は、この認証を実施する際にカメラ１０２が撮影した顔画像と、顔画像データベース３１０が蓄積している顔画像との間の類似度である。顔画像データベース３１０が複数の顔画像を格納している場合は、各顔画像との間の類似度の平均値などを保持すればよい。

管理サーバ１０５は、ユーザを認証する毎に、認証結果データベース３００にレコードを追加する。管理サーバ１０５は、認証結果データベース３００に追加したレコードを顔認証装置１０６に送る。顔認証装置１０６は、受信したレコードを顔画像データベース３１０に追加する。

図３は、顔認証装置１０６が備える顔画像データベース３１０の構成とデータ例を示す図である。顔画像データベース３１０は、ユーザの顔画像および当該画像に関する情報（例えば、入退室履歴）を格納するデータベースであり、時刻３１１、カードリーダＩＤ３１２、カードＩＤ３１３、サーバＩＤ３１４、判定結果３１５、類似度３１６、顔画像３１７を含む。

時刻３１１、カードリーダＩＤ３１２、カードＩＤ３１３、判定結果３１５および類似度３１６は、それぞれ、認証結果データベース３００の時刻３０１、カードリーダＩＤ３０２、カードＩＤ３０３、判定結果３０４および類似度３０５と同じ情報である。すなわち、顔認証装置１０６は、管理サーバ１０５から送られた上記レコードを、認証の際に撮影された顔画像とリンクさせて、顔画像データベース３１０に登録する。

サーバＩＤ３１４は、上記レコードを顔認証装置１０６に送信した（すなわち、認証を処理した）管理サーバ１０５を一意に識別するための識別情報である。顔画像３１７は、この認証時に撮影されたユーザの顔画像のバイナリデータである。顔画像のバイナリデータに代えて、画像ファイルへのリンクを格納してもよい。

顔画像データベース３１０は、カメラ１０２が撮影した顔画像の他に、あらかじめ登録されたユーザの顔画像を格納するとようにしてもよい。また、図３には示していないが、ユーザ毎の入退室履歴などを保持するようにしてもよい。

＜実施の形態１：詳細動作＞
図４は、顔認証装置１０６が実施する成りすまし検出処理を説明するフローチャートである。図４に示す成りすまし検出処理は、顔認証装置１０６のプロセッサが、メモリに格納されたプログラムを実行することによって実行される。本フローチャートは、顔画像データベース３１０内に顔画像がある程度の件数蓄積された以降に実施される。以下、図４の各ステップについて説明する。

（図４：ステップＳ１０１）
ユーザが、保持するカードを読取装置１０３に読み取らせると、読取装置１０３は、当該カードに格納されたカードＩＤを読み取り、管理サーバ１０５を経由して、読み取ったカードＩＤを顔認証装置１０６に送る。顔認証装置１０６は、読取装置１０３が読み取ったカードＩＤを受信すると、成りすまし検出処理を開始する。

（図４：ステップＳ１０２）
顔認証装置１０６は、カードＩＤを読み取った読取装置１０３を特定し、当該読取装置１０３に対応するカメラ１０２を特定し、特定されたカメラ１０２に撮影指示を送る。カメラ１０２は、顔認証装置１０６から撮影指示を受信すると、読取装置１０３にカードを読み取らせているユーザの顔を撮影し、撮影された顔画像を顔認証装置１０６に送る。以上の処理により、顔認証装置１０６は、カメラ１０２が撮影した顔画像を取得する。

（図４：ステップＳ１０２：補足その１）
顔認証装置１０６は、両者の対応が定義されたデータベースをあらかじめ保持しており、読取装置１０３の識別情報（または、ネットワークアドレス）をキーとしてこのデータベースを検索することにより、カメラ１０２の識別情報（または、ネットワークアドレス）を取得することができる。

（図４：ステップＳ１０２：補足その２）
読取装置１０３は、カメラ１０２による撮影に必要な時間を考慮して、ユーザへ読取完了を通知するタイミングを遅らせることにより、撮影完了までユーザを読取装置１０３の前で立ち止まらせるようにしてもよい。

（図４：ステップＳ１０２：補足その３）
顔認証装置１０６は、カメラ１０２から取得した顔画像を本ステップの時点で顔画像データベース３１０に格納してもよいし、ステップＳ１０３の判定結果に応じて格納するか否かを判断してもよい。例えば認証の信頼度が高いと判定された顔画像のみを顔画像データベース３１０に格納するようにしてもよい。

（図４：ステップＳ１０３）
顔認証装置１０６は、カメラ１０２が撮影した顔画像をクエリとして顔画像データベース３１０を検索する。顔認証装置１０６は、検索の結果得られた顔画像を用いて、顔認証の信頼度を判定する。判定の結果、信頼度が所定閾値以上であればステップＳ１０４へ進み、それ以外であればステップＳ１０５へ進む。

（図４：ステップＳ１０３：信頼度判定の例）
カメラ１０２が撮影した顔画像と、顔画像データベース３１０が格納している顔画像のうちこれに類似するものとの間の類似度が高い場合、当該ユーザは顔画像データベース３１０が格納している顔画像と同一人物である可能性が高い。この場合は当該顔認証の信頼度が高いと判定することができる。したがって顔認証装置１０６は、上記類似度またはこれから派生した数値を、顔認証の信頼度として用いることができる。

（図４：ステップＳ１０３：補足）
本ステップにおいて顔画像データベース３１０内の類似画像を検索する際に、必ずしも全顔画像を検索対象とする必要はない。例えば、カードＩＤをキーにして検索対象を絞り込むことができる。

（図４：ステップＳ１０４〜Ｓ１０５）
ステップＳ１０３において認証の信頼度が高いと判定された場合、当該ユーザは他人に成りすましている可能性が低いので、顔認証装置１０６は、成りすまし検出「無」を表示するように端末１０７へ指示する（Ｓ１０４）。ステップＳ１０３において認証の信頼度が低いと判定された場合、当該ユーザは他人に成りすましている可能性が高いので、顔認証装置１０６は、成りすまし検出「有」を表示するように端末１０７へ指示する（Ｓ１０５）。その後、終了命令を待って処理を終了するが、終了命令が無ければステップＳ１０１に戻って、次のカードＩＤの受信を待つ。

図５は、顔画像データベース３１０に格納されている顔画像を削除する手法を説明する図である。顔画像データベース３１０は、原則としてカメラ１０２がユーザの顔画像を撮影する毎にその顔画像を蓄積するため、顔画像データベース３１０の空き容量が次第に少なくなる。また、顔認証のために用いるには必ずしも適していない顔画像が蓄積される可能性もある。そこで顔認証装置１０６は、以下のような手法により、顔画像データベース３１０内の顔画像を削除する。削除を実施するタイミングは、例えば処理負荷が低いときなどシステム動作に影響を与えないように適宜定めればよい。

（１）カードＩＤ毎に閾値を設定
顔画像を蓄積する適切な量は、ユーザ毎に異なっていると考えられる。そこで顔認証装置１０６は、ユーザが所持するカードＩＤ毎にあらかじめ閾値を定めておき、各カードＩＤに対応する顔画像の蓄積容量がそのカードＩＤの閾値を超えた時点で、そのカードＩＤに対応する顔画像の少なくとも一部を削除する。カードＩＤと顔画像の間の対応関係は、顔画像データベース３１０の各フィールドから得ることができる。カードＩＤ毎に閾値を定める基準としては、以下のような例が考えられる。

（１．１）入退室の頻度に応じて閾値を設定
ゲートを通過する頻度が多いユーザについては、顔画像データベース３１０に格納される顔画像の量も多くなると考えられるので、そのユーザの閾値は他のユーザよりも大きく設定することが望ましい。一方、例えば定期的に訪問する来客のようにゲートを通過する頻度が少ないユーザについては、閾値を小さく設定しても支障はないと考えられる。そこで、例えば認証結果データベース３００に格納されているカードＩＤ毎のレコード件数に応じて、上記閾値を設定することが考えられる。同レコード件数は、ユーザがゲートを通過する回数を表しているからである。あるいは、顔画像データベース３１０に格納されているカードＩＤ毎の所定期間内のレコード件数に応じて設定してもよい。

（１．２）ユーザの分類毎に閾値を設定
ゲートを通過する頻度は、ユーザの属性に依拠すると考えられる。例えば社内ユーザと社外ユーザ（例えば来客）は、ゲートを通過する頻度が異なると考えられる。このようにユーザの属性が異なる場合、その属性に応じて異なる種類のカードＩＤを発行することがある。例えば来客向けには来客用カードを発行する、などの例が考えられる。そこで顔認証装置１０６は、カードＩＤをあらかじめユーザ属性に応じて分類しておき、その分類毎に上記閾値を定めるようにしてもよい。カードＩＤと属性の対応関係は、例えば認証データベース３００上に保持すればよい。

（２）削除する顔画像を定める基準
顔画像を削除する契機については上記閾値を用いて定めることができるが、いずれの顔画像を削除するかについては別途検討する必要がある。例えば以下のような基準に基づき削除することが考えられる。

（２．１）古い顔画像を削除する
顔認証の精度を高めるためには、ユーザの現在の顔から逸脱した顔画像を使用すべきでないと考えられる。ユーザの顔は経年変化するため（例：髪が伸びる、髭が伸びる、表情が変わる、加齢）、ある程度以上古い顔画像は顔認証に適していないと考えられる。そこで顔認証装置１０６は、撮影日時が所定閾値よりも前の顔画像を削除するようにしてもよい。

（２．２）類似度が極端に低い顔画像を削除する
ユーザが他のユーザになりすまして（他のユーザのカードＩＤを使用して）ゲートを通過しようとした場合、本来のユーザの顔画像とはかけ離れた顔画像が顔画像データベース３１０に登録される可能性がある。このような顔画像は、顔認証の精度を高める観点では好ましくない。そこで顔認証装置１０６は、かかる顔画像を顔画像データベース３１０から削除するようにしてもよい。かかる顔画像は類似度３１６の値が極端に低いと考えられるので、これを基準にして削除すべき顔画像を定めればよい。

（２．３）類似度がやや低い顔画像は削除しない
ステップＳ１０３において顔認証の信頼度を判定する際に、許容する類似度の値を高くし過ぎると、ユーザの顔が顔画像データベース３１０に登録されている顔画像と僅かに異なるのみでも認証不可となる可能性がある。かかる事態を回避するためには、顔画像データベース３１０に登録する画像はある程度のバリエーションがあったほうが望ましいと考えられる。そこで顔認証装置１０６は、類似度がやや低い顔画像は削除せずに残しておくようにしてもよい。どの程度の類似度の顔画像を削除し、あるいは削除しないかについては、運用要件などによって個別に異なるので、設計者が適宜定めればよい。

＜実施の形態１：まとめ＞
以上のように、本実施形態１に係る認証システム１００は、顔画像データベース３１０に蓄積されたカードＩＤ毎の顔画像容量が、カードＩＤ毎に定めた閾値を超えると、そのカードＩＤに対応する顔画像を顔画像データベース３１０から削除する。これにより、顔画像データベース３１０の使用容量増加を抑制することができる。

また、本実施形態１に係る認証システム１００は、上記（２．１）（２．２）で説明した基準にしたがって、カードＩＤ毎に不要な顔画像を削除するので、顔画像データベース３１０の使用容量増加を抑制しつつ、顔認証の精度を高めることができる。

＜実施の形態２＞
実施形態１では、認証が試みられる毎にユーザの顔画像を撮影し、撮影された顔画像を顔画像データベース３１０に蓄積する動作例を説明した。しかし、顔画像データベース３１０に蓄積されている顔画像には、類似度が高いものと低いもの、撮影日時（タイムスタンプ）の新しいものと古いものなどが混在している。このように混在することによって、顔画像データベース３１０のデータ量が増大し、ステップＳ１０３における処理時間が増大し、成り済まし検出処理の精度が低下する。

本発明の実施形態２では、顔画像データベース３１０に蓄積されている顔画像をタイムスタンプと類似度に応じて分類し、その分類にしたがって顔画像を削除する手法を説明する。認証システム１００の構成は実施形態１と同様であるため、以下では顔画像の分類に係る差異点を中心に説明する。

図６は、顔画像データベース３１０が蓄積している顔画像のうちいずれを削除するかを説明する図である。実施形態１では、顔画像の撮影日時や類似度に応じて不要な顔画像を削除する例を説明したが、図６は顔画像をより詳細に区分して区分毎に削除要否を定めることとした。以下、図６の各領域を定める手法について説明する。

顔認証装置１０６は、顔画像データベース３１０が蓄積している顔画像のうち比較的新しいもの（例えば、撮影日時が現在日時から所定日時範囲内にあるもの、最新の顔画像、など）を基準として、その他の顔画像との間の類似度を算出する。類似度は例えば画像の特徴ベクトル間距離に基づき算出すればよい。

次に顔認証装置１０６は、顔画像データベース３１０内の各顔画像を、算出した類似度と撮影日時を座標軸とする座標平面上にプロットし、以下に説明する閾値線と撮影日時を基準として、各顔画像を図６に示す領域Ａ〜Ｃに分類する。なお図６において、縦軸は特徴ベクトル間距離としていることに留意されたい。

（図６：閾値線を算出する手順）
顔認証装置１０６は、座標平面上の各顔画像を、類似度が高いものと低いものに２分するような線を定める。この線を閾値線と呼ぶことにする。閾値線は、最も単純には傾きａと切片ｂを有する１次関数（ｙ＝ａｘ＋ｂ）として定めることができるが、これに限られるものではなく、高次関数、指数関数、三角関数などを用いてもよい。

（図６：閾値線の係数を定める手法）
閾値線の関数の各係数は、例えば閾値線の上下に各顔画像ができる限り均一に配置されるように定めることができる。例えば閾値線を１次関数として定めた場合、傾きａと切片ｂは、各顔画像の座標間距離の２乗和が最小になるように定めるとよい。

（図６：削除しない領域）
撮影日時が新しい顔画像は、ユーザの現在の顔に近いと思われるので、閾値線の上下いずれであるかによらず顔画像データベース３１０から削除せずに残しておくこととする。図６における日時閾値Ｔｈ２（第２基準日時）以降の領域がこれに相当する。

（図６：領域Ａに対する処理）
撮影日時が日時閾値Ｔｈ２より古く、基準とする顔画像との間の類似度が閾値線未満の顔画像（図６の領域Ａ）については、削除せずに残しておく。実施形態１の（２．３）で説明したように、やや類似度が低い顔画像は保存しておくほうが望ましいと考えられるからである。ただし類似度が極端に低い顔画像については、実施形態１の（２．２）で説明したように削除してもよい。

（図６：領域Ｂに対する処理）
基準とする顔画像との間の類似度が閾値線以上の顔画像は、実施形態１で説明したように、顔認証精度の観点からは原則として残しておいたほうがよいと考えられる。ただしかかる顔画像はある程度の件数があれば認証精度は十分確保されるので、それ以上に蓄積しても重複保持になってしまう。そこで顔認証装置１０６は、Ｔｈ２よりもさらに古い日時閾値Ｔｈ１（基準日時）よりも撮影日時が古い顔画像（図６の領域Ｂ）については、顔画像データベース３１０から削除する。

（図６：領域Ｃに対する処理）
基準とする顔画像との間の類似度が閾値線以上であり、かつ撮影日時が日時閾値Ｔｈ１とＴｈ２の間にある顔画像は、ユーザの顔の経年変化（髪が伸びる、髭が伸びる、表情の変化、加齢による変化等）を表すものが含まれていると考えられる。これらの顔画像は顔画像データベース３１０内のバリエーションを確保する観点から必要であるため、削除せずに残しておくこととする。

＜実施の形態２：まとめ＞
以上のように、本実施形態２に係る認証システム１００は、基準画像との間の類似度が閾値以上であり撮影日時がＴｈ１より古い顔画像を、顔画像データベース３１０から削除する。これにより、顔画像データベース３１０の使用容量増加を抑制することができる。また重複している顔画像を削除することにより、顔画像データベース３１０内の顔画像の傾向が偏ることを避けてバリエーションを確保することができる。

また、本実施形態２に係る認証システム１００は、撮影日時が閾値Ｔｈ２以降の顔画像は削除せずに残しておく。これにより、顔認証の精度を確保しつつ、顔画像データベース３１０の使用容量増加を抑制することができる。

また、本実施形態２に係る認証システム１００において、閾値線の関数の係数を調整することにより、領域Ｂの面積を増減させる、すなわち顔画像データベース３１０から削除する顔画像の件数を増減させることができる。同様に閾値Ｔｈ１の値を調整することにより、領域Ｂの面積を増減させることもできる。領域Ｂの面積が大きくなれば、顔画像データベース３１０の空き容量を確保する効果がある反面、顔画像のバリエーションは少なくなるので、同一ユーザであってもなりすましと判定されるケースが増える可能性がある。特に図６の閾値線よりも上（類似度小）の領域が少なくなると、顔画像のバリエーションは顕著に小さくなる。

＜実施の形態３＞
実施形態２において、比較的新しい顔画像を基準として他の顔画像との間の類似度を算出し、図６のような座標平面上に各顔画像をプロットすることを説明した。これに代えて顔画像データベース３１０が保持している類似度３１６を用いて図６と同様な座標平面上に各顔画像をプロットすることもできる。この場合、実施形態２のように基準顔画像との間の類似度を改めて算出する必要がないので、簡易的な処理として有用である。

ただしこの場合、図６の閾値線より上の領域（類似度３１６が小さい領域）に、基準顔画像との間の類似度が高い顔画像が含まれている可能性がある。カメラ１０２が顔画像を撮影した時点における類似度３１６の値は、基準顔画像との間の類似度とは異なる場合があるからである。

そこで本実施形態３において、顔認証装置１０６は、領域Ａのうち基準顔画像との間の類似度が高いものを削除するようにしてもよい。これらの画像は領域Ｂと同様に重複保持することになってしまうからである。このとき削除対象とするか否かを判断するための閾値は、閾値線と同じでもよいしこれとは別に定めてもよい。これにより、基準顔画像と領域Ｂ〜Ｃ内の顔画像との間の類似度を算出する処理を省略して演算負荷を抑えつつ、実施形態２と同様の効果を発揮することができる。

＜実施の形態４＞
実施形態１〜３において、カメラ１０２は、読取装置１０３がカードＩＤを読み取る前後の適当な範囲内においてユーザの顔画像を撮影することを説明した。これに代えて、他のセンサからの情報を契機として、ユーザの顔画像を撮影してもよい。例えば、カメラ１０２または読取装置１０３の近傍に人感センサ（例えば、赤外線センサ、超音波センサなど）を配置し、この人感センサが、読取装置１０３の前にユーザが立った（または、カメラ１０２の撮影範囲にユーザが入った）ことを検出した時点で、カメラ１０２がユーザの顔画像を撮影するようにしてもよい。

あるいは、カメラ１０２は、常時画像を撮影しておき、画像に変化があった場合に、動画像をキャプチャして静止画像を取得するようにしてもよい。このようにモーション検出技術を用いてユーザの顔画像を取得することにより、人感センサや読取装置１０３などの他のトリガを必要とすることなく、カメラ１０２が自律的にユーザの顔画像を撮影することができる。

上記のように読取装置１０３がカードＩＤを読み取る以外のイベントを契機としてユーザの顔画像を取得する技術は、読取装置１０３を用いずにユーザを認証する認証システムにおいて採用することができる。例えばユーザの顔画像のみを用いてユーザを認証するシステムにおいては読取装置１０３が存在しないので、上記のような手法が有用であると考えられる。

本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。上記実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることもできる。また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることもできる。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成を追加・削除・置換することもできる。

上記各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部や全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に格納することができる。

１００：認証システム、１０２：カメラ、１０３：読取装置、１０４：コントローラ、１０５：管理サーバ、１０６：顔認証装置、３００：認証結果データベース、３１０：顔画像データベース。

Claims (13)

1. 人の顔画像を撮影するカメラと、
   前記人の顔画像を蓄積する顔画像データベースと、
   前記カメラが撮影した顔画像と前記顔画像データベースが蓄積している顔画像を比較することにより前記人を認証する顔認証装置と、
   を備え、
   前記顔認証装置は、
   前記カメラが撮影した顔画像に前記人毎の識別子を付与した上でその顔画像を前記顔画像データベース内に蓄積し、
   前記画像データベース内に蓄積されている前記識別子毎の顔画像の合計容量が、前記識別子毎に設定された閾値を超えると、前記合計容量が前記閾値を超えた前記識別子に対応する顔画像のうち少なくとも一部を、前記顔画像データベースから削除する
   ことを特徴とする認証システム。
2. 前記認証システムは、
   前記顔認証装置の認証結果の信頼度が低い旨の警報を発報する端末を備え、
   前記顔認証装置は、
   前記顔画像データベースが蓄積している顔画像のうち前記カメラが撮影した顔画像に類似するものを検索し、
   その検索の結果得られた顔画像と前記カメラが撮影した顔画像との間の類似度に基づき前記人の顔を認証するとともに前記類似度に基づきその認証の信頼度を判定し、
   前記信頼度が所定閾値未満であると判定した場合は、前記警報を発するように前記端末へ指示し、
   前記端末は、その指示にしたがって前記警報を発する
   ことを特徴とする請求項１記載の認証システム。
3. 前記認証システムは、
   前記人毎に付与された認証ＩＤを用いて前記人を認証する管理装置を備え、
   前記顔認証装置は、
   前記管理装置が前記人を認証するために用いる前記認証ＩＤを、前記顔画像データベースに格納する前記識別子として用いる
   ことを特徴とする請求項２記載の認証システム。
4. 前記顔認証装置は、
   前記顔画像データベースが蓄積している顔画像のうちその撮影日時が現在日時から所定範囲内にあるものと、前記顔画像データベースが蓄積しているその他の顔画像との間の類似度を第２類似度として算出し、
   前記その他の顔画像のうち前記第２類似度が所定の削除閾値より大きいものは、重複している顔画像であると判断して少なくともその一部を削除する
   ことを特徴とする請求項２記載の認証システム。
5. 前記顔認証装置は、
   前記第２類似度が前記削除閾値より大きい前記その他の顔画像のうち、その撮影日時が所定の基準日時より古いものを削除する
   ことを特徴とする請求項４記載の認証システム。
6. 前記顔認証装置は、
   前記第２類似度が前記削除閾値より大きい前記その他の顔画像のうち、その撮影日時が、前記基準日時より新しく現在日時より古い第２基準日時と前記基準日時の間にあるものについては、削除せずに保持する
   ことを特徴とする請求項５記載の認証システム。
7. 前記顔認証装置は、
   前記第２類似度が所定の削除閾値より大きい前記その他の顔画像のうち、その撮影日時が前記第２基準日時より新しいものについては、削除せずに保持する
   ことを特徴とする請求項６記載の認証システム。
8. 前記顔画像データベースは、
   前記類似度を前記顔画像と対応付けて蓄積し、
   前記顔認証装置は、
   前記顔画像データベースが蓄積している顔画像のうち、前記類似度が所定の削除閾値未満である非類似画像を特定し、
   前記顔画像データベースが蓄積している顔画像のうちその撮影日時が現在日時から所定範囲内にあるものと、前記非類似画像との間の類似度を第３類似度として算出し、
   前記第３類似度が所定の削除閾値より大きいものは、重複している顔画像であると判断して削除する
   ことを特徴とする請求項２記載の認証システム。
9. 前記顔認証装置は、
   前記顔画像データベースが蓄積している各顔画像を、その撮影日時と前記第２類似度を座標軸とする平面上にプロットするとともに、前記削除閾値を表す前記平面上の関数を設定し、
   前記その他の顔画像のうち前記第２類似度が前記関数の値より大きいものの少なくとも一部を削除する
   ことを特徴とする請求項４記載の認証システム。
10. 前記顔認証装置は、
    前記平面上にプロットした前記顔画像データベース内の各顔画像のうち、前記関数の値の上下にそれぞれ配置される個数が等しくなったときを最適状態として、前記関数の係数を最適化することにより、前記関数を定める
    ことを特徴とする請求項９記載の認証システム。
11. 前記識別子毎に設定された閾値の大小は、前記顔認証装置が前記識別子に対応する前記人を認証する頻度の多寡に応じて設定されている
    ことを特徴とする請求項１記載の認証システム。
12. 前記顔画像データベースは、前記人の分類に応じて前記識別子を分類して格納し、
    前記識別子毎に設定された閾値は、前記識別子の分類毎に設定されている
    ことを特徴とする請求項１記載の認証システム。
13. カメラを用いて人の顔画像を撮影する撮影ステップ、
    前記人の顔画像を顔画像データベースに蓄積する蓄積ステップ、
    前記カメラが撮影した顔画像と前記顔画像データベースが蓄積している顔画像を比較することにより前記人を認証する顔認証ステップ、
    を有し、
    前記顔認証ステップでは、
    前記カメラが撮影した顔画像に前記人毎の識別子を付与した上でその顔画像を前記顔画像データベース内に蓄積し、
    前記画像データベース内に蓄積されている前記識別子毎の顔画像の合計容量が、前記識別子毎に設定された閾値を超えると、前記合計容量が前記閾値を超えた前記識別子に対応する顔画像のうち少なくとも一部を、前記顔画像データベースから削除する
    ことを特徴とする認証方法。

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