JP2014085708A - 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム - Google Patents
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Abstract
可用性と堅牢性を具備した継続認証が可能となる画像処理装置を提供する。
【解決手段】
画像処理装置は、撮像された画像を取得する取得部と、画像に含まれるユーザの第1特徴量、第2特徴量、ならびに第2特徴量を抽出する部位の尤度を示す第3特徴量を抽出する抽出部を備える。更に、当該画像処理装置は、取得部が取得する異なる複数の画像から抽出される、複数の第1特徴量、複数の第2特徴量、ならびに複数の第3特徴量を含む認証テーブルを生成する生成部を備える。更に、当該画像処理装置は、ユーザの認証時に抽出される第3特徴量と、認証テーブルに含まれる第3特徴量に基づいて、認証テーブルに含まれる第1特徴量と第2特徴量を選択し、選択した第1特徴量と第2特徴量、ならびに認証時に抽出される第1特徴量と第2特徴量に基づいてユーザを認証する認証部を備える。
【選択図】図1
Description
図1は、一つの実施形態による画像処理装置1が含まれる継続認証装置10の機能ブロック図である。継続認証装置10は、画像処理装置1、ログイン認証部2、撮像部3、記憶部4を有する。更に、画像処理装置1は、取得部5、抽出部6、生成部7、認証部8を有する。
(数1)
Vr’ = Vr×16÷256
なお、Gの画素値をVg(0〜255)としてGを16分割したビンVg’ならびに、Bの画素値をVb(0〜255)としてGを16分割したビンVb’は、上述のVr’と同様の手法で算出することが出来る為、詳細な説明は省略する。抽出部6は、算出したビンVr’、ビンVg’、ビンVb’を用いることで、次式にて表現される4096階調化した画素レベルV’を算出する。
(数2)
V’ = Vr’×16×16+Vg’×16+Vb’
(数3)
なお、生成部7は、顔領域と体領域の色ヒストグラムの類似度を組み合わせて判定する場合は、顔領域の色ヒストグラムの類似度をSface、体領域の色ヒストグラムの類似度をSbodyとした場合、総合類似度Stotalは、例えば次式で算出することが出来る。
(数4)
Stotal=t×Sface+(1−t)×Sbody
但し、tは顔領域の色ヒストグラムの類似度Sfaceに対する重み係数であり、0≦t≦1である。
実施例2においては、図18のステップS1809において、第1認証判定値(Th1)をより詳細に規定する方法について開示する。なお、実施例2においては、図18のステップS1810の処理は実行しないものとして説明する。上述の通り、繰り返し認証回数Nrepは、画像処理装置1の要件として規定されているFRRとFARを満たすように規定する必要が有る。図19(a)は、特徴ベクトルを用いた第1認証判定値(Th1)と、特徴ベクトル認証による本人拒否率(FRR)と他人受入率(FAR)との関係図である。図19(a)に示される通り、特徴ベクトル認証におけるFARとFRRは反比例の関係になっており、一方を規定すると他方も規定することになる。この為、実施例2においては、FARを規定する場合について説明する。
(数5)
Nrep = FARTH / FARFR
ここで、一般的には、FARTHは、装置の要件として定数として予め規定される為、上述の(数5)を満たす様に、NrepとFARFRを調整する。ここで、Nrepは、例えば、整数であり、画像処理装置1の演算能力度等の性能によって上限が規定されてしまう場合が多いため、上述の(数5)においては、FARFRを調整することになる。具体的な例を示すと、画像処理装置1の要求仕様として,FARTHが1%とし、Nrepを5回とする場合、特徴ベクトル認証処理1回あたりのFARFRは、
FARFR = FARTH / Nrep= 1% / 5回 = 0.2%
となる。認証部8は、この値に対応する第1認証判定値(Th1)を、図19(a)の関係図から規定すれば良い。
実施例3においては、図18のステップS1810における第2認証判定値(Th2)を使用する場合の、ステップS1809における第1認証判定値(Th1)をより詳細に規定する方法について開示する。図19(b)は、色ヒストグラム認証による本人拒否率(FRR)と他人受入率(FAR)との関係図である。図19(b)に示される通り、色ヒストグラム認証におけるFARとFRRは反比例の関係になっており、一方を規定すると他方も規定することになる。また、一般的に、色ヒストグラム認証でのFARは、特徴べクトル認証のFARに対して高くなるものの、FARが100%になるということは無く,ある程度の識別性能を有している。図19(b)に示す、FARとFRRの関係が既知の場合に、色ヒストグラム同士の類似度(SCH)を算出すれば,これに対応するFARを、FARCH(SCH)として算出することが可能である。この場合に、FARFRを次式に従って調整する。
(数6)
FARFR(SCH) = ( FARTH / Nrep ) / FARCH(SCH)
上述の(数6)に従って調整後のFARFR(SCH)を満たす様に、図19(a)の関係図から第1認証判定値(Th1)を規定すれば良い。
FARFR(SCH) = ( FARTH / Nrep ) / FARCH(SCH)
= ( 1%/ 5回 ) / 60% = 0.33%
となる。この値は,実施例2におけるFARFR=0.2%に比較して、FARの必要性能を0.13%だけ緩和することが可能となることを意味している。FARが緩和されれば、対応してFRRも緩和されるため,本人が拒否される可能性を低減させること、すなわち、可用性を向上させることが可能となる。
図20は、一つの実施形態による画像処理装置1として機能するコンピュータのハードウェア構成図である。図20に示すように、画像処理装置1は、制御部11、主記憶部12、補助記憶部13、ドライブ装置14、ネットワークI/F部17、入力部18、表示部19を含む。これら各構成は、バスを介して相互にデータ送受信可能に接続されている。
(付記1)
撮像された画像を取得する取得部と、
前記画像に含まれるユーザの第1特徴量、第2特徴量、ならびに前記第2特徴量を抽出する部位の尤度を示す第3特徴量を抽出する抽出部と、
前記取得部が取得する複数の前記画像から抽出される、複数の前記第1特徴量、複数の前記第2特徴量、ならびに複数の前記第3特徴量を含む認証テーブルを生成する生成部と、
前記ユーザの認証時に抽出される前記第3特徴量と、前記認証テーブルに含まれる前記第3特徴量に基づいて、前記認証テーブルに含まれる前記第1特徴量と前記第2特徴量を選択し、
選択した前記第1特徴量と前記第2特徴量、ならびに前記認証時に抽出される前記第1特徴量と前記第2特徴量に基づいて前記ユーザを認証する認証部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
(付記2)
前記第1特徴量は色ヒストグラムであり、前記第2特徴量は特徴量ベクトルであることを特徴とする付記1記載の画像処理装置。
(付記3)
前記生成部は、前記認証テーブルを、前記第3特徴量の大きさと所定の第1閾値に基づいて、複数の第1グループからなる第1グループ群に分類し、
前記認証部は、前記認証時に抽出される前記第3特徴量に基づいて、前記第1グループ群のいずれかに属し、複数の第2グループからなる第2グループ群の中から一つの第2グループを選択し、
選択した前記第2グループに属している前記第1特徴量と前記第2特徴量、ならびに
前記認証時に抽出される前記第1特徴量と前記第2特徴量に基づいて前記ユーザを認証することを特徴とする付記1または付記2記載の画像処理装置。
(付記4)
前記生成部は、前記第2グループ群を、前記第1グループにそれぞれ属している、
複数の前記第1特徴量同士の第1類似度と所定の第2閾値と、
複数の前記第2特徴量同士の第2類似度と所定の第3閾値に基づいて、複数の前記第2グループに分類することを特徴とする付記3記載の画像処理装置。
(付記5)
前記生成部は、前記第1類似度が最大となる前記第1特徴量に対する前記第1類似度と、前記第2閾値に基づいて一つの前記第2グループを分類し、
前記一つの前記第2グループに分類されなかった複数の前記第1特徴量において、前記第1類似度が最大となる前記第1特徴量に対する前記第1類似度と、前記第2閾値に基づいて他の前記第2グループを分類することを特徴とする付記4記載の画像処理装置。
(付記6)
前記生成部は、前記第2類似度が最大となる前記第2特徴量に対する前記第2類似度と、前記第3閾値に基づいて一つの前記第2グループを分類し、
前記一つの前記第2グループに分類されなかった複数の前記第2特徴量において、前記第2類似度が最大となる前記第2特徴量に対する前記第2類似度と、前記第3閾値に基づいて他の前記第2グループを分類することを特徴とする付記4記載の画像処理装置。
(付記7)
前記認証部は、前記第2グループにおいて、前記第1類似度の平均または総和が最大の前記第1特徴量または、前記第2類似度の平均または総和が最大の前記第2特徴量を用いて前記ユーザを認証することを特徴とする付記3ないし付記6いずれか一項に記載の画像処理装置。
(付記8)
前記認証部は、前記ユーザを認証出来なかった場合、前記選択した前記第1特徴量または前記第2特徴量を、前記認証テーブルの選択対象から除外し、
画像処理装置の要件として規定される他人受入率と、前記第2特徴量を用いた認証処理一回当たりの他人受入率に基づいて、繰返し認証を行うことを特徴とする付記1記載の画像処理装置。
(付記9)
前記認証部は、前記ユーザを認証出来なかった場合、前記選択した前記第1特徴量または前記第2特徴量を、前記認証テーブルの選択対象から除外し、
画像処理装置の要件として規定される他人受入率と、前記第1特徴量を用いた認証処理一回当たりの他人受入率に基づいて、繰返し認証を行うことを特徴とする付記1記載の画像処理装置。
(付記10)
撮像された画像を取得し、
前記画像に含まれるユーザの第1特徴量、第2特徴量、ならびに前記第2特徴量を抽出する部位の尤度を示す第3特徴量を抽出し、
複数の前記画像から抽出される、複数の前記第1特徴量、複数の前記第2特徴量、ならびに複数の前記第3特徴量を含む認証テーブルを生成し、
前記ユーザの認証時に抽出される前記第3特徴量と、前記認証テーブルに含まれる前記第3特徴量に基づいて、前記認証テーブルに含まれる前記第1特徴量と前記第2特徴量を選択し、
選択した前記第1特徴量と前記第2特徴量、ならびに前記認証時に抽出される前記第1特徴量と前記第2特徴量に基づいて前記ユーザを認証する
することを含むことを特徴とする画像処理方法。
(付記11)
前記第1特徴量は色ヒストグラムであり、前記第2特徴量は特徴量ベクトルであることを特徴とする付記10記載の画像処理方法。
(付記12)
前記生成することは、前記認証テーブルを、前記第3特徴量の大きさと所定の第1閾値に基づいて、複数の第1グループからなる第1グループ群に分類し、
前記認証部は、前記認証時に抽出される前記第3特徴量に基づいて、前記第1グループ群のいずれかに属し、複数の第2グループからなる第2グループ群の中から一つの第2グループを選択し、
選択した前記第2グループに属している前記第1特徴量と前記第2特徴量と、ならびに
前記認証時に抽出される前記第1特徴量と前記第2特徴量に基づいて前記ユーザを認証することを特徴とする付記10または付記11記載の画像処理方法。
(付記13)
前記生成することは、前記第2グループ群を、前記第1グループにそれぞれ属している、
複数の前記第1特徴量同士の第1類似度と所定の第2閾値と、
複数の前記第2特徴量同士の第2類似度と所定の第3閾値に基づいて、複数の前記第2グループに分類することを特徴とする付記12記載の画像処理方法。
(付記14)
前記生成することは、前記第1類似度が最大となる前記第1特徴量に対する前記第1類似度と、前記第2閾値に基づいて一つの前記第2グループを分類し、
前記一つの前記第2グループに分類されなかった複数の前記第1特徴量において、前記第1類似度が最大となる前記第1特徴量に対する前記第1類似度と、前記第2閾値に基づいて他の前記第2グループを分類することを特徴とする付記13記載の画像処理方法。
(付記15)
前記生成することは、前記第2類似度が最大となる前記第2特徴量に対する前記第2類似度と、前記第3閾値に基づいて一つの前記第2グループを分類し、
前記一つの前記第2グループに分類されなかった複数の前記第2特徴量において、前記第2類似度が最大となる前記第2特徴量に対する前記第2類似度と、前記第3閾値に基づいて他の前記第2グループを分類することを特徴とする付記13記載の画像処理方法。
(付記16)
前記認証することは、前記第2グループにおいて、前記第1類似度の平均または総和が最大の前記第1特徴量または、前記第2類似度の平均または総和が最大の前記第2特徴量を用いて前記ユーザを認証することを特徴とする付記12ないし付記15いずれか一項に記載の画像処理方法。
(付記17)
前記認証することは、前記ユーザを認証出来なかった場合、前記選択した前記第1特徴量または前記第2特徴量を、前記認証テーブルの選択対象から除外し、
画像処理装置の要件として規定される他人受入率と、前記第2特徴量を用いた認証処理一回当たりの他人受入率に基づいて、繰返し認証を行うことを特徴とする付記1記載の画像処理方法。
(付記18)
前記認証することは、前記ユーザを認証出来なかった場合、前記選択した前記第1特徴量または前記第2特徴量を、前記認証テーブルの選択対象から除外し、
画像処理装置の要件として規定される他人受入率と、前記第1特徴量を用いた認証処理一回当たりの他人受入率に基づいて、繰返し認証を行うことを特徴とする付記1記載の画像処理方法。
(付記19)
コンピュータに、
撮像された画像を取得し、
前記画像に含まれるユーザの第1特徴量、第2特徴量、ならびに前記第2特徴量を抽出する部位の尤度を示す第3特徴量を抽出し、
複数の前記画像から抽出される、複数の前記第1特徴量、複数の前記第2特徴量、ならびに複数の前記第3特徴量を含む認証テーブルを生成し、
前記ユーザの認証時に抽出される前記第3特徴量と、前記認証テーブルに含まれる前記第3特徴量に基づいて、前記認証テーブルに含まれる前記第1特徴量と前記第2特徴量を選択し、
選択した前記第1特徴量と前記第2特徴量、ならびに前記認証時に抽出される前記第1特徴量と前記第2特徴量に基づいて前記ユーザを認証する
ことを実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
2 ログイン認証部
3 撮像部
4 記憶部
5 取得部
6 抽出部
7 生成部
8 認証部
10 継続認証装置
Claims (7)
- 撮像された画像を取得する取得部と、
前記画像に含まれるユーザの第1特徴量、第2特徴量、ならびに前記第2特徴量を抽出する部位の尤度を示す第3特徴量を抽出する抽出部と、
前記取得部が取得する複数の前記画像から抽出される、複数の前記第1特徴量、複数の前記第2特徴量、ならびに複数の前記第3特徴量を含む認証テーブルを生成する生成部と、
前記ユーザの認証時に抽出される前記第3特徴量と、前記認証テーブルに含まれる前記第3特徴量に基づいて、前記認証テーブルに含まれる前記第1特徴量と前記第2特徴量を選択し、
選択した前記第1特徴量と前記第2特徴量、ならびに前記認証時に抽出される前記第1特徴量と前記第2特徴量に基づいて前記ユーザを認証する認証部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記第1特徴量は色ヒストグラムであり、前記第2特徴量は特徴量ベクトルであることを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。
- 前記生成部は、前記認証テーブルを、前記第3特徴量の大きさと所定の第1閾値に基づいて、複数の第1グループからなる第1グループ群に分類し、
前記認証部は、前記認証時に抽出される前記第3特徴量に基づいて、前記第1グループ群のいずれかに属し、複数の第2グループからなる第2グループ群の中から一つの第2グループを選択し、
選択した前記第2グループに属している前記第1特徴量と前記第2特徴量、ならびに
前記認証時に抽出される前記第1特徴量と前記第2特徴量に基づいて前記ユーザを認証することを特徴とする請求項1または請求項2記載の画像処理装置。 - 前記生成部は、前記第2グループ群を、前記第1グループにそれぞれ属している、
複数の前記第1特徴量同士の第1類似度と所定の第2閾値と、
複数の前記第2特徴量同士の第2類似度と所定の第3閾値に基づいて、複数の前記第2グループに分類することを特徴とする請求項3記載の画像処理装置。 - 前記生成部は、前記第1類似度が最大となる前記第1特徴量に対する前記第1類似度と、前記第2閾値に基づいて一つの前記第2グループを分類し、
前記一つの前記第2グループに分類されなかった複数の前記第1特徴量において、前記第1類似度が最大となる前記第1特徴量に対する前記第1類似度と、前記第2閾値に基づいて他の前記第2グループを分類することを特徴とする請求項4記載の画像処理装置。 - 撮像された画像を取得し、
前記画像に含まれるユーザの第1特徴量、第2特徴量、ならびに前記第2特徴量を抽出する部位の尤度を示す第3特徴量を抽出し、
複数の前記画像から抽出される、複数の前記第1特徴量、複数の前記第2特徴量、ならびに複数の前記第3特徴量を含む認証テーブルを生成し、
前記ユーザの認証時に抽出される前記第3特徴量と、前記認証テーブルに含まれる前記第3特徴量に基づいて、前記認証テーブルに含まれる前記第1特徴量と前記第2特徴量を選択し、
選択した前記第1特徴量と前記第2特徴量、ならびに前記認証時に抽出される前記第1特徴量と前記第2特徴量に基づいて前記ユーザを認証する
することを含むことを特徴とする画像処理方法。 - コンピュータに、
撮像された画像を取得し、
前記画像に含まれるユーザの第1特徴量、第2特徴量、ならびに前記第2特徴量を抽出する部位の尤度を示す第3特徴量を抽出し、
複数の前記画像から抽出される、複数の前記第1特徴量、複数の前記第2特徴量、ならびに複数の前記第3特徴量を含む認証テーブルを生成し、
前記ユーザの認証時に抽出される前記第3特徴量と、前記認証テーブルに含まれる前記第3特徴量に基づいて、前記認証テーブルに含まれる前記第1特徴量と前記第2特徴量を選択し、
選択した前記第1特徴量と前記第2特徴量、ならびに前記認証時に抽出される前記第1特徴量と前記第2特徴量に基づいて前記ユーザを認証する
ことを実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
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EP13179229.3A EP2722792B1 (en) | 2012-10-19 | 2013-08-05 | Image processing device, image processing method, and storage medium storing image processing program |
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2018086130A (ja) * | 2016-11-29 | 2018-06-07 | 株式会社日立製作所 | 生体情報検出装置及び生体情報検出方法 |
JP2019204288A (ja) * | 2018-05-23 | 2019-11-28 | 富士通株式会社 | 生体認証装置、生体認証方法及び生体認証プログラム |
Families Citing this family (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20090158309A1 (en) * | 2007-12-12 | 2009-06-18 | Hankyu Moon | Method and system for media audience measurement and spatial extrapolation based on site, display, crowd, and viewership characterization |
US9514355B2 (en) | 2009-01-05 | 2016-12-06 | Apple Inc. | Organizing images by correlating faces |
US9495583B2 (en) * | 2009-01-05 | 2016-11-15 | Apple Inc. | Organizing images by correlating faces |
US9552376B2 (en) | 2011-06-09 | 2017-01-24 | MemoryWeb, LLC | Method and apparatus for managing digital files |
JP6028453B2 (ja) * | 2012-08-24 | 2016-11-16 | 富士通株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム |
CN104284055A (zh) * | 2013-07-01 | 2015-01-14 | 索尼公司 | 图像处理方法、装置以及电子设备 |
JP6287283B2 (ja) * | 2014-02-04 | 2018-03-07 | ブラザー工業株式会社 | 画像処理装置 |
US9571785B2 (en) * | 2014-04-11 | 2017-02-14 | International Business Machines Corporation | System and method for fine-grained control of privacy from image and video recording devices |
JP2017041022A (ja) * | 2015-08-18 | 2017-02-23 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
US10318721B2 (en) * | 2015-09-30 | 2019-06-11 | Apple Inc. | System and method for person reidentification |
CN108496170B (zh) * | 2017-01-19 | 2021-05-07 | 华为技术有限公司 | 一种动态识别的方法及终端设备 |
US10817709B2 (en) * | 2017-03-10 | 2020-10-27 | Hitachi Kokusai Electric Inc. | Similar image search system |
US11482018B2 (en) * | 2017-07-19 | 2022-10-25 | Nec Corporation | Number-of-occupants detection system, number-of-occupants detection method, and program |
US10719692B2 (en) * | 2017-09-09 | 2020-07-21 | Apple Inc. | Vein matching for difficult biometric authentication cases |
US11625473B2 (en) * | 2018-02-14 | 2023-04-11 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus with selective combined authentication |
US11095814B2 (en) * | 2018-05-25 | 2021-08-17 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and image processing method |
US10936178B2 (en) | 2019-01-07 | 2021-03-02 | MemoryWeb, LLC | Systems and methods for analyzing and organizing digital photos and videos |
US11074340B2 (en) | 2019-11-06 | 2021-07-27 | Capital One Services, Llc | Systems and methods for distorting CAPTCHA images with generative adversarial networks |
US11734402B2 (en) * | 2020-10-29 | 2023-08-22 | Blackberry Limited | System and method for user authentication based on passive biometrics |
WO2023036009A1 (zh) * | 2021-09-08 | 2023-03-16 | 北京灵汐科技有限公司 | 计算系统、存储设备 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000163574A (ja) * | 1998-11-30 | 2000-06-16 | Oki Electric Ind Co Ltd | データ識別方法および識別装置 |
WO2008099816A1 (ja) * | 2007-02-13 | 2008-08-21 | Kabushiki Kaisha Toshiba | 人物検索装置 |
JP2010026603A (ja) * | 2008-07-15 | 2010-02-04 | Canon Inc | 画像処理装置、画像処理方法、及びコンピュータプログラム |
WO2012042631A1 (ja) * | 2010-09-30 | 2012-04-05 | 富士通フロンテック株式会社 | 登録プログラム、登録装置、および登録方法 |
Family Cites Families (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6711293B1 (en) | 1999-03-08 | 2004-03-23 | The University Of British Columbia | Method and apparatus for identifying scale invariant features in an image and use of same for locating an object in an image |
AU2003280516A1 (en) * | 2002-07-01 | 2004-01-19 | The Regents Of The University Of California | Digital processing of video images |
JP4748762B2 (ja) * | 2004-08-24 | 2011-08-17 | キヤノン株式会社 | 署名生成方法及び情報処理装置 |
JP4793179B2 (ja) | 2005-11-14 | 2011-10-12 | オムロン株式会社 | 認証装置及び携帯端末 |
JP5202155B2 (ja) | 2008-07-24 | 2013-06-05 | 株式会社日立製作所 | 生体認証装置および生体認証サーバ |
US8345921B1 (en) * | 2009-03-10 | 2013-01-01 | Google Inc. | Object detection with false positive filtering |
US9177130B2 (en) * | 2012-03-15 | 2015-11-03 | Google Inc. | Facial feature detection |
JP6028453B2 (ja) | 2012-08-24 | 2016-11-16 | 富士通株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム |
US9032490B1 (en) * | 2012-09-12 | 2015-05-12 | Emc Corporation | Techniques for authenticating a user with heightened security |
-
2012
- 2012-10-19 JP JP2012231847A patent/JP6089577B2/ja active Active
-
2013
- 2013-08-01 US US13/956,738 patent/US9262614B2/en not_active Expired - Fee Related
- 2013-08-05 EP EP13179229.3A patent/EP2722792B1/en not_active Not-in-force
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000163574A (ja) * | 1998-11-30 | 2000-06-16 | Oki Electric Ind Co Ltd | データ識別方法および識別装置 |
WO2008099816A1 (ja) * | 2007-02-13 | 2008-08-21 | Kabushiki Kaisha Toshiba | 人物検索装置 |
JP2008197904A (ja) * | 2007-02-13 | 2008-08-28 | Toshiba Corp | 人物検索装置および人物検索方法 |
JP2010026603A (ja) * | 2008-07-15 | 2010-02-04 | Canon Inc | 画像処理装置、画像処理方法、及びコンピュータプログラム |
WO2012042631A1 (ja) * | 2010-09-30 | 2012-04-05 | 富士通フロンテック株式会社 | 登録プログラム、登録装置、および登録方法 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2018086130A (ja) * | 2016-11-29 | 2018-06-07 | 株式会社日立製作所 | 生体情報検出装置及び生体情報検出方法 |
JP2019204288A (ja) * | 2018-05-23 | 2019-11-28 | 富士通株式会社 | 生体認証装置、生体認証方法及び生体認証プログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP2722792B1 (en) | 2018-07-18 |
EP2722792A2 (en) | 2014-04-23 |
US9262614B2 (en) | 2016-02-16 |
US20140112553A1 (en) | 2014-04-24 |
JP6089577B2 (ja) | 2017-03-08 |
EP2722792A3 (en) | 2015-12-02 |
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