JP2014071610A - データ処理装置、名寄せ処理方法及びコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】名寄せの際の認識率を向上させるデータ処理装置を提供する。
【解決手段】正面静止状態で撮影された人物画像と関連付けられた個人情報が格納された顧客情報ＤＢ２１、３１にアクセス可能なデータ処理装置１１であって、名寄せの対象となる人物の顔を撮影した対象顔画像を入力装置１２を通じて取得する。データ処理装置１１は、格納されている人物画像のうち、対象顔画像との類似度が所定の基準値を超える人物画像に関連付けられた個人情報を取得し、取得した個人情報の名寄せ処理を行う。そして、名寄せ処理の結果情報を、対象顔画像と関連付けて表示装置１３に表示させる。
【選択図】図１

Description

本発明は、人間の顔画像を用いて「名寄せ」を行う技術に関する。「名寄せ」とは、同一個人の重複した個人情報を、同一個人のものとして関連付けることをいう。この場合の個人情報は、必ずしも本人確認されていないものを含む。

コンピュータネットワーク上の各種データベースに同一個人の個人情報が複数存在する場合、名寄せ技術を利用することで人物毎の個人情報をまとめることがある。
従来の名寄せ技術は、各種データベースから名寄せを行うデータを取得し、このデータに対して、表記の統一、表記ゆれの補正、文字列の分離及び分割などを行う（標準化、クレンジング）。具体的には、半角と全角、（株）と株式会社などの表記を統一したり、「キョー」や「キョウ」などの表記ゆれを統一したり、企業の名称から株式会社などを分離する作業を行う。その後、所定の項目をキーとして、標準化されたデータから名寄せ候補となるデータを抽出する。例えば、名寄せされるデータ（以下、「名寄せ元データ」という。）の照合先となるデータ（以下、「名寄せ先データ」という。）を抽出する。そして、名寄せ元データと名寄せ先データとの類似度合いを示す度数などを算出し、名寄せ元データと名寄せ先データとを比較する。この比較結果に基づいて、名寄せ元データを名寄せ先データと名寄せし合うことができるか否かを判定し、この判定結果を名寄せ結果とする。名寄せのためのキーとなる項目には、「氏名」、「生年月日」、「性別、「住所」などがある。

最近は、人物の顔画像を用いて名寄せを行うものも提案されている。例えば、特許文献１に開示された行動分析システムでは、複数の場所に設置された撮影装置がそれぞれ人物を撮影し、その人物の顔の輪郭、目、鼻、口などを特徴量データとして数値化し、特徴量データベースに格納する。その後、特徴量データの名寄せを行い、人物の識別を行う。

特開２０１１−１４０５９号公報

結婚、引っ越し等の生活環境の変化等により、同一人物に関するデータであっても、名寄せ元データと名寄せ先データとが一致しなくなる場合がある。この場合、情報一致度に適切な許容誤差を設定することができれば、名寄せ元データと名寄せ先データとの関連性を認識することが可能となる。しかし、適切な許容誤差の設定は、事実上困難である。
特許文献１に開示された行動分析システムのように、人物の顔輪郭などを特徴量データとして数値化する場合も、許容誤差の設定次第で、関連性の認識率が変わってしまう。また、移動する人物を撮影した画像では、移動する人物の撮影条件が一定しないため、関連性の認識率の向上には限度がある。

本発明は、名寄せ元データと名寄せ先データとの関連性の認識率を向上させることができるデータ処理装置を提供することを主たる課題とする。
本発明の他の課題は、上記関連性の認識率を向上させるための名寄せ処理方法及びコンピュータを上記データ処理装置として動作させるためのコンピュータプログラムを提供することにある。

以上の課題を解決する本発明のデータ処理装置は、個人証明用の規定条件下で撮影された人物画像と関連付けられている個人情報を格納したデータベースにアクセス可能なデータ処理装置であって、対象となる人物の顔を撮影した対象顔画像を取得する対象顔画像取得手段と、前記人物画像のうち、前記対象画像取得手段で取得した対象顔画像との類似度が所定の第１基準値を超える人物画像に関連付けられた個人情報を前記データベースより取得し、取得した個人情報の名寄せ処理を行う名寄せ処理手段と、前記名寄せ処理の結果情報を、前記対象顔画像と関連付けて出力する制御手段と、を備えることを特徴とする。
個人証明用の規定条件とは、例えば運転免許証やパスポートに貼付される写真と同様の撮影時の条件をいう。例えば、個人の顔の特徴が明確に判別できるように、正面静止状態で、目を開く、口は閉じる等の撮影時に注意する条件をいう。
また、対象顔画像とは、名寄せ対象となる人物の顔を含む撮影画像をいう。

ある実施の態様では、前記名寄せ処理手段は、人物画像から抽出された顔の特徴点と対象顔画像から抽出された顔の特徴点との類似度が前記第１基準値を超える人物画像に関連付けられた個人情報を取得する。顔の特徴点は、少なくともその一部について重み付けされた、顔の部分的な特徴、例えば目の瞳、唇の形、耳の位置の組み合わせを表すデータである。対象顔画像が正面静止画像でないときは、正面静止状態まで補正された対象顔画像から抽出された前記特徴点、又は、当該対象顔画像から抽出された後に補正された前記特徴点に基づいて前記類似度が判定された個人情報を取得するようにしても良い。
前記制御手段は、前記名寄せ処理に用いられた特徴点の類似度を表す情報と共に、前記名寄せ処理の結果情報を出力するように構成しても良い。これにより、操作者は、名寄せ処理の結果の信頼性を把握することができる。

本発明の名寄せ処理方法は、個人証明用の規定条件下で撮影された人物画像と関連付けられている個人情報を格納したデータベースにアクセス可能なデータ処理装置が、対象となる人物の顔を撮影した対象顔画像を取得する処理と、前記人物画像のうち、取得した前記対象顔画像との類似度が所定の基準値を超える人物画像に関連付けられた個人情報を前記データベースより取得し、取得した個人情報の名寄せ処理を行う処理と、前記名寄せ処理の結果情報を、前記対象顔画像と関連付けて出力する処理と、を実行することを特徴とする。

本発明のコンピュータプログラムは、個人証明用の規定条件下で撮影された人物画像と関連付けられている個人情報を格納したデータベースにアクセス可能なコンピュータを、顔画像を用いた名寄せ用のデータ処理装置として動作させるためのコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータを、対象となる人物の顔を撮影した対象顔画像を取得する対象顔画像取得手段、前記人物画像のうち、取得した前記対象顔画像との類似度が所定の第１基準値を超える人物画像に関連付けられた個人情報を前記データベースより取得し、取得した個人情報の名寄せ処理を行う名寄せ処理手段、前記名寄せ処理の結果情報を、前記対象顔画像と関連付けて出力する制御手段、として機能させるコンピュータプログラムである。

本発明によれば、個人証明用の規定条件で撮影され人物画像を名寄せ先情報の検索に用いるようにしたので、個人識別の精度を高めることができ、その結果、対象顔画像とのマッチングが容易となり、且つマッチング時の名寄せの精度を高めることができる。
また、名寄せ処理の結果情報を対象顔画像と関連付けて出力するので、操作者が自身の目視により名寄せ処理の結果を把握することができ、名寄せ処理の信頼性を高めることができる。また、名寄せ処理の結果を最新のものに修正することも容易となる。

第１実施形態のデータ処理システムの全体構成図。 （ａ）、（ｂ）は、ともに顧客情報を例示した図、（ｃ）は顔画像情報を例示した図。 名寄せの結果得られた顧客情報の表示画面を例示した図。 名寄せ結果ＤＢに格納される名寄せ顧客情報を例示した図。 第１実施形態の名寄せ処理の処理手順説明図。 第２実施形態のデータ処理システムの全体構成図。 第２実施形態の名寄せ処理の処理手順説明図。

以下、図面を参照しつつ本発明の実施形態を説明する。
［第１実施形態］
図１は、第１実施形態のデータ処理システム１の全体構成図である。
このデータ処理システム１では、某企業の本店１０に設けられたデータ処理装置１１と、その支店Ａに設けられた顧客管理装置２０及びその支店Ｂに設けられた顧客管理装置３０とが、ネットワークＮを介してデータの送受信できるように接続されたものである。

データ処理装置１１及び顧客管理装置２０，３０は、それぞれデータストレージ機能及びデータ通信機能を有するコンピュータと、このコンピュータが実行可能なコンピュータプログラムとにより実現される。各コンピュータプログラムは、ハードディスク等の記録媒体に記録されており、適宜読み出されて実行されるものである。
ネットワークＮは、インターネットのような公共通信回線の他に、社内ネットワークその他の通信回線網であっても良い。

データ処理システム１は、データ処理装置１０が、支店Ａの顧客情報データベース（以下、データベースを「ＤＢ」と略する。）２１及び支店Ｂの顧客情報ＤＢ３１から顧客情報を取得し、重複する顧客情報については、名寄せにより整理して管理するように動作する。
なお、本例では、２つのＤＢから情報を取得する構成であるが、ＤＢは更に多くても良いし、１つのＤＢに同一個人の顧客情報が重複して格納されている場合には、ＤＢは１つであっても良い。

支店Ａに備えられる顧客情報ＤＢ２１は、支店Ａで取り引きを行う顧客についての顧客情報（個人情報）を格納する。顧客情報ＤＢ２１は、顧客管理装置２０により顧客情報の登録、更新、削除、検索、読み出し等の情報管理が行われる。この顧客情報ＤＢ２１に格納される顧客情報の一例を図２（ａ）に示す。
顧客情報は、支店名（支店Ａ）、支店を識別するための支店コード（支店コードＡ）、顧客を識別するための顧客ＩＤ、顧客の氏名、住所、電話番号、顧客の顔情報が含まれる。

図２（ａ）における「顔情報」は、静止画像であるところの人物画像又は顔画像それ自体のみであっても良いが、本例では、当該人物画像又は顔画像と関連付けて、顔の特徴点、例えば顔の部分的な特徴の組み合わせを表すデータを用いる。部分的な特徴を表すデータとは、顔の瞳の中心、目頭、目尻、鼻孔、口唇の中央、耳などの形や相対位置等を表すデータであり、通常は、数値データとなる。組み合わせは、これらが２以上複合されたものをいう。その際、部分的に重み付けを行うこともできる。例えば、目（瞳）や唇のように人物特有の部分ほど高くなるように重み付けする。
このような顔の特徴点は、骨格によって定まり、肉付きや髪型の変化、年齢の増加によっては変動しない、顔認証の基準となる部位の位置のデータである。つまり、顔の特徴点は、本人である限り、一定の類似性がある。本実施形態では、このような顔の特徴点に着目して名寄せを行うものである。

人物画像から顔の特徴点を抽出する技術それ自体は公知であるが、特徴点の抽出に際しては、撮影時の人物の姿態、撮影角度、光の向き等の撮影条件の相違が抽出精度に大きな影響を及ぼすこともまた、周知である。また、顧客の情報を電子化する際に、写真を撮影し、これを電子化することは、顧客にとって抵抗があることが想定される。
そこで、本実施形態では、顔情報の入力源として、顧客が所持する運転免許証のように、撮影条件が一定条件下で規定されている証明書写真を電子化したものを用いることとした。証明書写真は、ほぼ全員が、正面静止状態で、目を開け、口を閉じる等の共通の撮影条件で撮影される為、名寄せ先データとしての基本情報として最適なものである。証明書写真は、金融機関等の取引時に本人確認のために多用されていることから、顧客による上記抵抗が少ないことも予想される。

なお、顔情報がネットワークＮの他のＤＢに存在していることが判明している場合、顧客情報ＤＢ２１に格納する顔情報は、このＤＢにおける記録領域のアドレスであっても良い。

同様に、支店Ｂに備えられる顧客情報ＤＢ３１は、支店Ｂで取り引きを行う顧客についての顧客情報を格納する。図２（ｂ）は、顧客情報ＤＢ３１に格納される顧客情報を例示した図であり、格納される情報の構造は、図２（ａ）の顧客情報ＤＢ２１と同様である。顧客情報ＤＢ３１は、顧客管理装置３０により顧客情報の登録、更新、削除、検索、読み出し等の情報管理が行われる。
「顔情報」の元となる「顔画像」は、例えば、ネットワークＮの他のＤＢあるいは同じ支店内の他のＤＢに、支店コード及び顧客ＩＤを含む顔画像情報として格納される。図２（ｃ）は、顔画像情報の例示図である。支店コード及び顧客ＩＤにより、「顔情報」と「顔画像」とが関連付けされる。なお、同じ支店内の他のＤＢに格納される場合には、顔画像情報に支店コードを含む必要は無い。

図１に戻り、本店１０に設けられるデータ処理装置１１には、入力装置１２及び表示装置１３が接続されている。入力装置１２は、例えばイメージスキャナあるいはメモリカードリーダ等である。表示装置１３は、コンピュータ付属のディスプレイあるいはタブレット等である。

データ処理装置１１は、入力装置１２から入力される人物画像又は顔画像によって顧客情報ＤＢ２１、３１を検索し、検索結果に基づいて、名寄せを行い、名寄せの結果を表示装置１３に表示させる。そのためにデータ処理装置１１は、通信制御部１１０、検索部１１１、名寄せ処理部１１２、名寄せ結果ＤＢ１１３、及び表示制御部１１４の機能を備えている。

通信制御部１１０は、ネットワークＮを介した支店Ａ、Ｂの顧客管理装置２０、３０との通信を行うための制御を行う。表示制御部１１４は、表示装置１３に情報を表示させるための画像編集並びに出力の制御を行う。

検索部１１１は、入力装置１２を通じて入力された人物の顔を含む撮影画像をもとに顧客情報ＤＢ２１、３１から顧客情報を索出する。入力された撮影画像を「対象顔画像」と呼ぶ。対象顔画像は、正面静止画像、好ましくは運転免許証に付帯されている写真のような証明書写真であることが望ましいが、後述する補正可能な範囲のものであれば、その都度、ディジタルカメラで撮影した顔画像であっても良い。

検索部１１１では、まず、対象顔画像の特徴点を抽出する。特徴点抽出に際しては、人物の頭部全体が入る基準枠を設定し、あるいは、対象顔画像のうち、顔の部分だけを基準枠まで拡大する。そして、基準枠内において、顔の特徴点、すなわち瞳の中心、目頭、目尻、鼻孔、口唇の中央、耳などの相対位置や形等を表すデータを抽出する。その際、顧客管理ＤＢ２１，３１に格納した顔画像と同様、重み付けを設定した上で、総合点として抽出するようにしても良い。

対象顔画像が傾いている場合、それが、補正可能な範囲のものかどうかを判別する。
例えば目が２つとも撮影されている場合のように、顔の特徴点を表す部分が撮影されているかどうかをパターンマッチング処理により確認し、撮影されている場合は、補正可能と判別する。目（瞳）や唇のように、重み付けの対象となった人物特有の特徴部分が撮影されている場合も補正可能と判別する。
補正は、例えば光の強度差（陰影）、目や耳の相対サイズ（遠近法）から計算により正面静止画像と同様の形に変形させることで行う。あるいは、傾いたまま特徴点を抽出し、抽出されたデータを、相対サイズ差に応じて修正しても良い。
なお、補正不能と判別した場合であっても、抽出できる特徴点については、抽出する。その際、傾いた状態で抽出したデータであることを表す付記情報も生成する。

検索部１１１は、上記のようにして抽出した特徴点を検索キーとして、顧客情報ＤＢ２１，３１に格納されている顔情報とのマッチング処理を行い、類似度（一致度）が基準値を超える顔情報を特定する。「基準値」は、例えば、正面静止画像から抽出され、あるいは補正された上で抽出された特徴点の総合点同士の比較結果であれば５０％、目（瞳）などの部分的な特徴点同士の比較結果であれば６０％のように設定される。また、上記付記情報のついた特徴点との比較結果であれば、例えば１０％のように設定される。この基準値は、対象となる個人情報が検索の段階で除外されないように、比較的緩く設定する。
なお、この基準値は、事後的に変更可能なものである。

名寄せ処理部１１２は、検索により得られた顔情報と関連付けられている顧客情報のうち、明らかに同一個人のものと認識できる複数の顧客情報の名寄せ処理を行う。名寄せ処理に際しては、検索部１１１で行う画像間の類似度判定の基準よりも厳しい第２基準値の下で画像間の類似度判定を行い、自動的に絞り込むようにしても良く、あるいは、名寄せ処理の結果（絞込前）を、顔情報と関連付けられた人物画像又は顔画像と共に表示装置１３に表示させ、画像間の同一性を操作者の目視により確認して絞り込むようにしても良い。

図３は、名寄せ処理部１１２による名寄せ処理の際に、目視により確認して絞り込むときの表示画面を例示した図である。表示装置１３には、顧客の顔画像の他に、名寄せ処理の結果（絞込前）の顧客の氏名、住所、電話番号などが表示される。操作者は、この表示画面から、明らかに対象顔画像の顧客と異なる人物についての顧客情報を検索結果から削除したり、対象顔画像の顧客と同一人物のものであるが、変更されている情報を最新のものに修正する。
なお、修正ないし削除の際の目安として、類似度を表す数値を顧客情報と共に画面上に表示しても良い。
このようにして名寄せされた個人情報（以下、「名寄せ顧客情報」という。）は、名寄せ結果ＤＢ１１３に格納される。

図４は、名寄せ結果ＤＢ１１３に格納される名寄せ顧客情報の例を示した図である。図３の名寄せ顧客情報には、各支店の顧客情報ＤＢから取得した支店コード、顧客ＩＤ、氏名住所、電話番号、及び特定された顔画像が含まれる。この他に、名寄せ結果ＤＢ１１３には、単に、名寄せの結果、同一顧客のものとされた各顧客情報ＤＢ２１、３１内の顧客情報を関連付ける情報（アドレス）を記憶するものでも良い。例えば、各顧客情報のアドレスを、顔画像やＩＤをキーとして紐づけて記憶しても良い。

次に、図５を参照して、データ処理システム１による名寄せ処理方法について説明する。図５は、主としてデータ処理装置１１による名寄せ処理の手順説明図である。

データ処理装置１１は、操作者から名寄せ処理の処理要求を受け付けると、操作者に対して顔画像の入力を要求する（Ｓ１０、Ｓ１１）。操作者は、要求に応じて対象顔画像を入力装置１２を通じて入力し、データ処理装置１１は、この対象顔画像を取得する。
データ処理装置１１は、対象顔画像を取得すると（Ｓ１２）、検索部１１１により、この対象顔画像における顔の特徴点を抽出し、この特徴点を表すデータを検索キーとして、顧客管理装置２０、３０に検索させる。あるいは、直接、顧客情報ＤＢ２１、３１を検索する。

この検索キーによる検索の結果得られた顔画像及びそれに関連付けられた顧客情報を取得すると（Ｓ１３、Ｓ１４、Ｓ１５）、データ処理装置１１は、名寄せ処理部１１２により顧客情報の名寄せを開始する（Ｓ１６）。その際、顧客情報を対象人物の顔画像と共に表示装置１３に表示させ（Ｓ１７）、表示された画面から、同一顧客を特定するとともに、特定した顧客についての顧客情報を最新のものに修正する。
顧客情報の数が多くないときは、ステップＳ１６において第２基準値を低く修正して許容誤差を大きく取った状態で名寄せを行った後、ステップＳ１７で、顔画像を見て操作者が名寄せの結果を修正するようにしても良い。

名寄せ処理部１１２による名寄せ（修正した場合は修正保存）が終了すると、データ処理装置１１は、その結果を名寄せ結果ＤＢ１１３に格納して（Ｓ１８）、対象顔画像による名寄せ処理を終える。

このように、本実施形態では、顧客情報の名寄せに際して顔画像を用いるようにしたので、顔画像を用いない場合に比べて、生活環境等の変化があった場合の名寄せ元データと名寄せ先データとの関連性の認識が容易になる。
また、顧客が保有する運転免許証のように、撮影条件が一定条件下で規定されている証明書写真を電子化した顔画像から顔の特徴点を抽出し、この特徴点を名寄せ先データとして用い、対象顔画像とのマッチングを行うようにしたので、顔画像の撮影条件を定めない場合に比べて、関連性の認識率を向上させることができる。

［第２実施形態］
図６は、第２実施形態のデータ処理システムの全体構成図である。
このデータ処理システム２と第１実施形態のデータ処理システム１との相違は、本店１０に代わり、ネットワークＮ上に配備されたデータ処理装置４１において名寄せを行う点である。また、支店Ａの顧客管理装置２０が医療機関Ａの患者管理装置６０に代わり、支店Ｂの顧客管理装置３０が医療機関Ｂの患者管理装置７０に代わる。さらに、名寄せを依頼するのは、入力装置１２ではなくネットワークＮに接続可能な依頼者端末５０であり、表示装置１３は、依頼者端末５０のディスプレイに代わる。

依頼者端末５０は、携帯電話機、スマートフォン、タブレットＰＣなどのカメラ機能、通信機能、表示機能を備えた情報処理端末である。カメラ機能は、個人の顔画像を撮影する機能である。撮影される顔画像は、証明書写真のように、本人を正面から静止状態で撮影することが望ましいが、第１実施形態と同様、補正可能な範囲であれば、斜めから撮影した顔画像であっても良い。
通信機能は、この顔画像をデータ処理装置４１に送信する機能である。表示機能は、データ処理装置４１から返信される情報を表示させる機能である。

患者管理装置６０は、顔情報ＤＢ６１及び患者情報ＤＢ６２を有する。患者管理装置７０も同様に、顔情報ＤＢ７１及び患者情報ＤＢ７２を有する。
顔情報ＤＢ６１は、例えば医療機関Ａで受診経験のある患者の顔の特徴点を表す顔情報を格納する。患者管理装置６０は、顔情報ＤＢ６１への顔情報の登録、削除、更新、あるいは、顔情報の検索等を行う。「顔情報」は、第１実施形態の顧客情報ＤＢ２１、３１の顔情報と同様の情報である。顔情報の入力源は、顧客が保有する運転免許証の証明書写真を電子化したものが好ましいが、その都度、デジタルカメラで顧客の顔を正面から撮影した静止画像であっても良い。

患者情報ＤＢ６２は、医療機関Ａで受診したことのある患者の氏名や住所の他に、診療履歴、アレルギーなどの患者情報が格納される。患者管理装置６０は、患者情報ＤＢ６２への患者情報の登録、削除、更新、あるいは、患者情報の検索を行う。
顔情報ＤＢ６１の顔情報と患者情報ＤＢ６２の患者情報とは、例えば患者を識別する識別番号をキーとして関連付けられており、顔情報から患者情報を、あるいは患者情報から顔情報を特定することができる。

患者管理装置７０の顔情報ＤＢ７１は、例えば医療機関Ｂで受診経験のある患者の顔情報を格納する。顔情報ＤＢ７１及び患者情報ＤＢ７２に格納される各情報の構造は、顔情報ＤＢ６１及び患者情報ＤＢ６２に格納される各情報の構造と同様である。

データ処理装置４１は、通信制御部４１０、名寄せ処理部４１１、及び画像制御部４１２の機能を備える。これらの各機能ブロックもまた、コンピュータが所定のコンピュータプログラムを読み込んで実行することで実現される。

通信制御部４１０は、ネットワークＮを介して、医療機関Ａ、Ｂの患者管理装置６０、７０及び依頼者端末５０との通信を行うための制御を行う。具体的には、依頼者端末５０との通信を確立するとともに、当該依頼者端末５０から対象顔画像を取得する。患者管理装置６０、７０からは、名寄せに用いる顔情報及び患者情報を取得する。
つまり、依頼者端末５０から取得した対象顔画像が名寄せ元データとなり、患者管理装置６０、７０から取得した顔情報及び患者情報が名寄せ先データとなる。

名寄せ処理部４１１は、この名寄せ元データと名寄せ先データとから名寄せを行い、名寄せ結果として、顔情報とその顔情報に関連付けられた患者情報との組を特定する。
名寄せ先データの取得に際しては、以下の３態様がある。
（第１態様）
第１実施形態の検索部１１１のように、対象顔画像から顔の特徴点を抽出し、抽出した特徴点（名寄せ元データ）を検索キーとして、顔情報ＤＢ６１、７１、患者情報ＤＢ６２，７２に直接アクセスして顔情報の検索を行い、それにより得られる顔情報に関連付けられた患者情報を名寄せ先データとして取得する。

（第２態様）
対象顔画像から顔の特徴点の抽出だけを行い、抽出した特徴点と検索依頼を患者管理装置６０，７０に送信し、患者管理装置６０，７０から顔情報及び患者情報を名寄せ先データとして取得する。

（第３態様）
患者管理装置６０，７０に対して対象顔画像と検索依頼を送信し、患者管理装置６０，７０から顔情報及び患者情報を名寄せ先データとして取得する。この場合は、データ処理装置４１の処理負荷が軽減される他に、患者管理装置６０、７０で同時に検索が可能となるため、検索時間自体を短縮することができるという利点が生じる。

第１態様は、第１実施形態の検索部１１１のようなものをデータ処理装置４１が備えるようにすることで実現することができる。第２態様では、検索部１１１の機能のうち、顔の特徴点を抽出する部分だけをデータ処理装置４１が備え、検索部１１１の他の機能については、患者管理装置６０、７０に分担させれば良い。第３態様では、検索部１１１の機能を患者管理装置６０、７０が備えさせることになる。

画像制御部４１２は、名寄せ処理部４１１による名寄せ結果、すなわち、該当する患者の顔情報と、その顔情報に関連付けられた患者情報とを含む案内画像を生成し、この案内画像を依頼者端末５０へ伝達可能なデータ構造に変換する。

次に、図７を参照して、第２実施形態のデータ処理システム２による名寄せ処理方法について説明する。ここでは、便宜上、上記の第１乃至第３態様のうち、第３態様により名寄せ先データを取得する場合の例を説明する。図７は、主としてデータ処理装置４１による名寄せ処理の手順説明図である。

データ処理装置４１は、依頼者端末５０から名寄せの処理要求を受け付けると、依頼者端末５０に対して対象顔画像の送信を要求する（Ｓ２０、Ｓ２１、Ｓ２２）。依頼者端末５０の操作者は、対象人物の顔画像を撮影し、これを対象顔画像として、データ処理装置４１に送信する（Ｓ２３）。データ処理装置４１は、これにより対象顔画像を取得する（Ｓ２４）。この対象顔画像が名寄せ元データとなる。

名寄せ元データを取得したデータ処理装置４１は、名寄せ元データに適合する名寄せ先データの検索及び送信を患者管理装置６０、７０に要求する（Ｓ２５）。この要求に応じて、患者管理装置６０、７０は、顔情報ＤＢ６１、７１から顔情報を検索し、これにより特定された顔情報に関連付けられた患者情報を名寄せ先データとして、データ処理装置４１に送信する（Ｓ２６、Ｓ２７）。

データ処理装置４１の名寄せ処理部４１１は、取得した名寄せ先データの名寄せを行う（Ｓ２８）。その際、患者情報が最新のものでないことが判明したときは、最新のものに修正する。画像制御部４１２は、対象顔画像と（最新の）患者情報とを依頼者端末５０に送信する（Ｓ２９）。
依頼者端末５０は、データ処理装置４１から送信された情報をディスプレイに表示させることで、名寄せ結果を操作者が視認できるようにする（Ｓ３０）。

このような処理方法は、例えば、顔画像を撮られた人物が、意識不明や言葉をしゃべれない状況で、名前等の基本情報を提示できない場合等に有効である。例えば、事故に巻き込まれた被害者が基本情報を提示できない場合に、依頼者端末５０によりデータ処理装置４１を用いて、各医療機関に被害者の照会を依頼することが可能となる。
なお、依頼者端末５０側では、撮影した対象顔画像と名寄せ処理結果である患者情報との関連付けがなされていれば良いので、データ処理装置４１からの対象顔画像の送信に代えて、依頼者端末５０側で保存されている対象顔画像の識別情報を返信するように構成しても良い。

［変形例］
上記の各実施形態では、人物画像（あるいは顔画像）から顔の特徴点を抽出し、抽出した特徴点を検索キーとして、特徴点同士の類似度が基準値を超える顔画像に関連付けられた個人情報の検索を行う場合の例を説明したが、顔画像自体の類似度を判定するようにしても良い。
例えば、顔情報の一部として既に格納されている顔画像と、対象顔画像の一方を他方と同じサイズ及び傾きになるまで画像変換し、変換後の画像のうち、目、口、耳等を重ね合わせた後、重ならない部分の位置のずれ量あるいはずれている箇所の数に基づいて、両画像の類似度を計算により求めるようにしても良い。
その際、両画像が重ならない部分を表示させるようにすれば、類似度の計算過程において同一人物であるかどうでないかを視覚的に判別できたときは、類似度の計算を中断させて次の処理に移行させることができる。

１，２…データ処理システム、１０…本店、１１，４１…データ処理装置、１１０，４１０…通信制御部、１１１…検索部、１１２，４１１…名寄せ処理部、１１３…名寄せ結果ＤＢ、１１４…表示制御部、４１２…画像制御部、２０，３０…顧客管理装置、２１，３１…顧客情報ＤＢ、５０…依頼者端末、６０，７０…患者管理装置、６１，７１…顔情報ＤＢ、６２，７２…患者情報ＤＢ。

Claims (9)

1. 個人証明用の規定条件下で撮影された人物画像と関連付けられている個人情報を格納したデータベースにアクセス可能なデータ処理装置であって、
   対象となる人物の顔を撮影した対象顔画像を取得する対象顔画像取得手段と、
   前記人物画像のうち、前記対象画像取得手段で取得した対象顔画像との類似度が所定の第１基準値を超える人物画像に関連付けられた個人情報を前記データベースより取得し、取得した個人情報の名寄せ処理を行う名寄せ処理手段と、
   前記名寄せ処理の結果情報を、前記対象顔画像と関連付けて出力する制御手段と、を備えることを特徴とする、
   データ処理装置。
2. 前記人物画像は、正面静止状態で撮影された画像であり、
   前記名寄せ処理手段は、この人物画像から抽出された顔の特徴点と前記対象顔画像における顔の特徴点との類似度が前記第１基準値を超える人物画像に関連付けられた個人情報を取得することを特徴とする、
   請求項１記載のデータ処理装置。
3. 前記顔の特徴点は、少なくともその一部について重み付けされた、顔の部分的な特徴の組み合わせを表すデータであることを特徴とする、
   請求項１記載のデータ処理装置。
4. 前記名寄せ処理手段は、前記対象顔画像が正面静止画像でないときは、正面静止状態まで補正された対象顔画像から抽出された前記特徴点、又は、当該対象顔画像から抽出された後に補正された前記特徴点に基づいて前記類似度が判定された個人情報を取得することを特徴とする、
   請求項３記載のデータ処理装置。
5. 前記名寄せ処理手段は、前記データベースから個人情報と共に前記人物画像を取得し、
   取得した人物画像のうち、前記対象顔画像から抽出された前記特徴点又は前記補正された前記特徴点との類似度が前記第１基準値よりも高い第２基準値を超える人物画像に関連付けられた個人情報に対して名寄せ処理を行うことを特徴とする、
   請求項４記載のデータ処理装置。
6. 前記名寄せ処理手段は、前記対象顔画像に基づく前記データベースからの前記個人情報の取得を、前記人物画像の特徴点の抽出、並びに、前記特徴点による人物画像の検索を含む情報処理機能を備えた管理装置を介して行うことを特徴とする、
   請求項１乃至５のいずれかの項記載のデータ処理装置。
7. 前記制御手段は、前記名寄せ処理に用いられた特徴点の類似度を表す情報と共に、前記名寄せ処理の結果情報を出力することを特徴とする、
   請求項１乃至６のいずれかの項記載のデータ処理装置。
8. 個人証明用の規定条件下で撮影された人物画像と関連付けられている個人情報を格納したデータベースにアクセス可能なデータ処理装置が、
   対象となる人物の顔を撮影した対象顔画像を取得する処理と、
   前記人物画像のうち、取得した前記対象顔画像との類似度が所定の基準値を超える人物画像に関連付けられた個人情報を前記データベースより取得し、取得した個人情報の名寄せ処理を行う処理と、
   前記名寄せ処理の結果情報を、前記対象顔画像と関連付けて出力する処理と、を実行することを特徴とする、
   顔画像を用いた名寄せ処理方法。
9. 個人証明用の規定条件下で撮影された人物画像と関連付けられている個人情報を格納したデータベースにアクセス可能なコンピュータを、顔画像を用いた名寄せ用のデータ処理装置として動作させるためのコンピュータプログラムであって、
   前記コンピュータを、
   対象となる人物の顔を撮影した対象顔画像を取得する対象顔画像取得手段、
   前記人物画像のうち、取得した前記対象顔画像との類似度が所定の第１基準値を超える人物画像に関連付けられた個人情報を前記データベースより取得し、取得した個人情報の名寄せ処理を行う名寄せ処理手段、
   前記名寄せ処理の結果情報を、前記対象顔画像と関連付けて出力する制御手段、
   として機能させることを特徴とする、
   コンピュータプログラム。

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