JP2014142838A - 入室管理システムおよび入室管理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】認証装置が設けられた管理区域への進入を管理する入室管理システムにおいて、登録者を識別するための情報を簡易な構成によって取得して、すり替わり等の不正入室を検出する。
【解決手段】入室管理システム１は、認証に関わる認証エリア２２及び入室に関わる入室エリア２３を撮像する撮像装置２と、人物の認証時に特有の姿勢に関する学習データを記憶する学習データ記憶部４３と、撮像画像から認証時の人物の姿勢データを取得する姿勢検出部３１と、撮像画像から入室エリアへの人物の進入を検出する姿勢照合部３２と、姿勢データが学習データと一致した場合に、当該姿勢データに関わる人物の第１の特徴情報を取得し、入室エリアへの進入が検出された場合に、当該進入に関わる人物の第２の特徴情報を取得する特徴情報取得部３４と、第１の特徴情報および第２の特徴情報に基づき不正入室の有無を判定する不正入室判定部３５とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、部屋等への人物の入室を管理する入室管理システムおよび入室管理装置に関する。

従来、登録者と未登録者とを識別することにより、入室（すなわち、所定の管理区域への進入）の可否の決定や、システム管理者に対する不審者の報知などを行う入室管理システムが知られている。その一方で、入室管理システムの管理下においても、すり替わり（すなわち、登録者にすり替わった未登録者の入室）や、共連れ（すなわち、登録者に連れられた未登録者の入室）などの不正な入室が発生する場合がある。

そこで、例えば、入場対象エリア（管理区域）に入場しようとする人物の生体情報を取得する第１の生体情報取得手段と、この第１の生体情報取得手段により取得された生体情報と、予め登録された生体情報とを照合する照合手段と、その照合結果が適正である場合にゲート装置を解錠する第１のゲート制御手段と、ゲート装置を通行する人物の生体情報を取得する第２の生体情報取得手段と、第２の生体情報取得手段により取得された生体情報と上記第１の生体情報取得手段により取得された生体情報とを照合することにより人物がすり替わったか否かを検知する人物すり替わり検知手段とを有する入場管理システムが知られている（特許文献１参照）。

また、例えば、監視エリアを撮影した画像データにおいて入室前の人物を人物検出手段が検出し、その検出した人物の移動方向を方向検出手段が追跡することにより、認証端末機で認証された人物が入室するか否かを判定する共連れ検知システムが知られている（特許文献２参照）。

特開２００６−１３２１９５号公報 特開２００８−１９８１５９号公報

しかしながら、上記特許文献１に記載された従来技術では、全ての利用者（登録者）を識別するための生体情報（例えば、顔画像）を予め登録しておく必要があり、さらに、利用者の追加や抹消が生じた場合の生体情報の更新処理にも手間がかかるという問題がある。また、上記特許文献１の従来技術では、生体情報を取得するための手段（カメラ等）を複数必要とするため、システムの構成が大掛かりなものとなるという問題もある。

上記特許文献２に記載された従来技術では、人物が所定の検知領域に入ると撮影が行われ、画像データから人物検出のための距離情報が取得される。しかしながら、撮影される人物の姿勢や位置は様々であるため、人物の検出精度を向上させることが難しいという問題がある。また、上記特許文献２の従来技術では、複数台のカメラの画像データから取得した距離情報に基づき人物を検出し、その検出した人物の移動方向を追跡する必要があるため、システムの処理が複雑となるという問題もある。

本発明は、このような従来技術の課題を鑑みて案出されたものであり、利用者（認証装置の登録者）を識別するための情報を簡易な構成によって取得して、すり替わり等の不正入室を検出することができる入室管理システムおよび入室管理装置を提供することを主目的とする。

本発明の入室管理システムは、認証装置によって未登録者の進入が規制された管理区域への人物の進入を管理する入室管理システムであって、前記認証装置による認証時に人物が位置する認証エリアおよび前記管理区域に進入する人物が通過する入室エリアを撮像して撮像画像を生成する１以上の撮像手段と、前記認証装置を利用する人物の認証時に特有の姿勢について複数の異なる学習データを記憶する認証時学習データ記憶手段と、前記撮像画像から認証時の人物の姿勢データを取得する認証姿勢データ取得手段と、前記撮像画像から前記入室エリアへの人物の進入を検出する入室検出手段と、前記姿勢データが前記学習データのいずれかと一致した場合に、当該姿勢データに関わる人物を識別するための第１の特徴情報を前記撮像画像から取得する一方、前記入室エリアへの人物の進入が検出された場合に、当該進入に関わる人物を識別するための第２の特徴情報を前記撮像画像から取得する特徴情報取得手段と、前記第１の特徴情報および前記第２の特徴情報に基づき不正入室の有無を判定する不正入室判定手段とを備えたことを特徴とする。

本発明によれば、認証エリアにおける人物の姿勢データと予め準備した認証時の学習データとが一致した場合に、第１の特徴情報を撮像画像から取得するため、利用者（認証装置の登録者）を識別するための情報（第１の特徴情報）を簡易な構成によって取得して、すり替わり等の不正入室を検出することができる。

実施形態に係る入室管理システムの全体構成図 実施形態に係る入室管理システムによって入室が管理される管理区域およびその周辺を示す説明図 実施形態に係る人物の姿勢情報の一例を示す説明図 実施形態に係る人物追跡のための動線情報の一例を示す説明図 実施形態に係る正常な入室動作を示す説明図 実施形態に係るすり替わりによる不正な入室動作を示す説明図 実施形態に係る入室管理システムにおける認証時の特徴情報の取得動作を示すフロー図 実施形態に係る入室管理システムにおける入室時の特徴情報の取得動作を示すフロー図 図８に示した入室時の特徴情報の取得動作の変形例を示すフロー図 実施形態に係る入室管理システムにおける不正入室の判定動作を示すフロー図

上記課題を解決するためになされた第１の発明は、認証装置によって未登録者の進入が規制された管理区域への人物の進入を管理する入室管理システムであって、前記認証装置による認証時に人物が位置する認証エリアおよび前記管理区域に進入する人物が通過する入室エリアを撮像して撮像画像を生成する１以上の撮像手段と、前記認証装置を利用する人物の認証時に特有の姿勢について複数の異なる学習データを記憶する認証時学習データ記憶手段と、前記撮像画像から認証時の人物の姿勢データを取得する認証姿勢データ取得手段と、前記撮像画像から前記入室エリアへの人物の進入を検出する入室検出手段と、前記姿勢データが前記学習データのいずれかと一致した場合に、当該姿勢データに関わる人物を識別するための第１の特徴情報を前記撮像画像から取得する一方、前記入室エリアへの人物の進入が検出された場合に、当該進入に関わる人物を識別するための第２の特徴情報を前記撮像画像から取得する特徴情報取得手段と、前記第１の特徴情報および前記第２の特徴情報に基づき不正入室の有無を判定する不正入室判定手段とを備えたことを特徴とする。

この第１の発明に係る入室管理システムによれば、認証エリアにおける人物の姿勢データと予め準備した認証時の学習データとが一致した場合に、第１の特徴情報を撮像画像から取得するため、利用者（認証装置の登録者）を識別するための情報（第１の特徴情報）を簡易な構成によって取得して、すり替わり等の不正入室を検出することができる。

また、第２の発明では、上記第１の発明において、前記認証時の学習データおよび前記認証時の姿勢データは、人物の腕および上体の少なくとも一方の姿勢に基づくデータであることを特徴とする。

この第２の発明に係る入室管理システムによれば、認証時に特有の動作を行う人物の特徴的な部位（腕または上体）の姿勢に基づき姿勢データを取得するため、姿勢データのデータ量の増大を抑制しつつそのデータ精度を向上させ、その結果、利用者を識別するための情報を安定的に取得することができる。

また、第３の発明では、上記第１または第２の発明において、前記第１および前記第２の特徴情報は、人物の色情報および身長情報の少なくとも一方を含むことを特徴とする。

この第３の発明に係る入室管理システムによれば、認証エリアまたは入室エリアにおける人物を背面側または側方から撮像した画像においても、人物を識別するための情報（第１および第２の特徴情報）を色情報または身長情報から精度良く取得することができる。

また、第４の発明では、上記第１から第３の発明のいずれかにおいて、前記入室エリアに進入する人物の入室時に特有の姿勢に関する複数の異なる学習データを記憶する入室時学習データ記憶手段と、前記撮像画像から入室時の人物の姿勢データを取得する入室姿勢データ取得手段とを更に備え、前記特徴情報取得手段は、前記入室時の姿勢データが前記入室時の学習データのいずれかと一致した場合に、前記第２の特徴情報を取得することを特徴とする。

この第４の発明に係る入室管理システムによれば、入室エリアにおける人物の姿勢データと予め準備した入室時の学習データとが一致した場合に、第２の特徴情報を撮像画像から取得するため、入室者を識別するための情報（第２の特徴情報）をより確実に取得することができる。

また、第５の発明では、上記第１から第４の発明のいずれかにおいて、前記撮像画像に基づき、前記認証時の姿勢データに関わる人物の前記認証エリアから前記入室エリアへの移動を追跡する追跡手段を更に備えたことを特徴とする。

この第５の発明に係る入室管理システムによれば、第１の特徴情報と第２の特徴情報とを追跡結果に基づき容易に対応付けることができ、すり替わり等の不正入室をより高精度に検出することができる。

また、第６の発明では、上記第１から第５の発明のいずれかにおいて、前記不正入室判定手段は、前記第１の特徴情報および前記第２の特徴情報が複数存在する場合、互いに取得された時刻の差が規定時間内にある第１の特徴情報および第２の特徴情報を用いて前記不正入室の有無を判定することを特徴とする。

この第６の発明に係る入室管理システムによれば、不正入室の判定に用いるべき第１の特徴情報および第２の特徴情報をそれらが取得された時刻に基づき容易に対応付けることができ、すり替わり等の不正入室をより高精度に検出することができる。

また、第７の発明では、上記第６の発明において、前記不正入室判定手段は、前記第２の特徴情報に対応する前記第１の特徴情報が存在しない場合、第三者の幇助による不正入室があったと判定する。

この第７の発明に係る入室管理システムによれば、第三者の幇助による不正入室を簡易な処理により検出することができる。

また、第８の発明では、上記第１から第７の発明のいずれかにおいて、前記撮像手段は、前記認証エリアおよび前記入室エリアの双方を含む撮像画像を生成する１つの撮像手段であることを特徴とする。

この第８の発明に係る入室管理システムによれば、利用者および入室者を識別するための情報（第１および第２の特徴情報）を１つの撮像手段を用いた簡易な構成によって取得して、すり替わり等の不正入室を検出することができる。

また、第９の発明は、認証装置によって未登録者の進入が規制された管理区域への人物の進入を管理する入室管理装置であって、前記認証装置を利用する人物の認証時に特有の姿勢について複数の異なる学習データを記憶する認証時学習データ記憶手段と、認証時に人物が位置する認証エリアを撮像した第１の撮像画像から認証時の人物の姿勢データを取得する認証姿勢データ取得手段と、前記管理区域に進入する人物が通過する入室エリアを撮像した第２の撮像画像から当該入室エリアへの人物の進入を検出する入室検出手段と、前記姿勢データが前記学習データのいずれかと一致した場合に、当該姿勢データに関わる人物を識別するための第１の特徴情報を前記第１の撮像画像から取得する一方、前記入室エリアへの人物の進入が検出された場合に、当該進入に関わる人物を識別するための第２の特徴情報を前記第２の撮像画像から取得する特徴情報取得手段と、前記第１の特徴情報および前記第２の特徴情報に基づき不正入室の有無を判定する不正入室判定手段とを備えたことを特徴とする。

この第９の発明に係る入室管理装置によれば、認証エリアにおける人物の姿勢データと予め準備した認証時の学習データとが一致した場合に、第１の特徴情報を撮像画像から取得するため、利用者（認証装置の登録者）を識別するための情報（第１の特徴情報）を簡易な構成によって取得して、すり替わり等の不正入室を検出することができる。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。

図１は本発明の実施形態に係る入室管理システムの全体構成図であり、図２は入室管理システムによって入室が管理される管理区域およびその周辺を示す説明図であり、図３は人物の姿勢情報の一例を示す説明図であり、図４は人物追跡のための動線情報の一例を示す説明図である。

図１に示すように、入室管理システム１は、所定の管理区域１１（図２参照）への人物の進入（以下、入室という。）を管理するシステムであって、管理区域１１の外において所定エリアの撮像を行う撮像装置２と、この撮像装置２が撮像した撮像画像に基づき、入室管理のための情報処理を行う入室管理装置３と、入室しようとする人物の認証処理を行うことにより、事前に登録された登録者（入室管理システム１の利用者）の入室を許可する一方、未登録者の入室を規制する認証装置４とを主として備える。

撮像装置２は、被写体光を受光して撮像画像（映像信号）を生成する撮像素子（ＣＣＤ、ＣＭＯＳ等）を内蔵した周知のネットワークカメラ（単眼のビデオカメラ）である。撮像装置２は、図示しないＬＡＮ等を介して入室管理装置３と通信可能に接続されており、生成した撮像画像データを入室管理装置３に対して順次送信する。後に詳述するように、撮像装置２は、少なくとも認証時の人物（人物の認証動作）と、入室時の人物（人物の入室動作）とを撮像可能な位置に設置されている。なお、複数の撮像装置を用いて認証時および入室時の人物をそれぞれ撮像することも可能であるが、本実施形態のように１台の撮像装置２を使用することにより簡易なシステムを実現できる。

図２に示すように、管理区域１１は、壁１２によって室外（外部）１３と仕切られた室内（部屋）である。管理区域１１の入口には、認証装置４と連携してその認証結果に基づき施錠および解錠動作を行う開閉扉１５が設けられている。また、開閉扉１５の近く（壁１２の外面）には、認証装置４の認証処理に用いられる認証データを読み取るための読取装置２１が設置されている。

管理区域１１およびその周辺には、認証装置４による認証時に人物Ｈ（図１参照）が立ち止まる仮想エリア（以下、「認証エリア」という。）２２と、管理区域１１に進入する人物が通過する仮想エリア（以下、「入室エリア」という。）２３とが存在する。撮像装置２の撮像範囲（視野角や撮像方向等）は、認証エリア２２および入室エリア２３に位置する人物を含む空間を撮像可能なように設定されている。

なお、入室管理システム１が管理する管理区域は、少なくとも未登録者の入室が規制された任意のスペースであればよく、必ずしも壁や開閉扉等によって外部と仕切られている必要はない。また、撮像装置２によって撮像される人物画像は、必ずしも人物全体の画像である必要はなく、少なくとも人物の動作を検出可能な身体の一部（例えば、腕や上体）が画像中に含まれていればよい。撮像装置２としては、広範囲の画像を取得できる全方位カメラや、被写体の位置情報を容易に取得できるステレオカメラを用いることもできる。

また、読取装置２１が読み取る認証データは、登録者が保有する非接触式のＩＣカード２５（図１参照）に記録された識別情報（例えば、社員番号）であるが、これに限らず、周知の生体認証用のデータ（例えば、指紋、掌形 、顔、虹彩、音声、静脈パターン等の生体情報に基づくもの）であってもよい。或いは、認証データは、読取装置に設けた入力キーを介して人物が入力した情報（パスワード等）であってもよい。

認証エリア２２は、読取装置２１の周辺に設定されているが、少なくとも撮像装置２によって認証時の人物の動作を撮像可能な限りにおいて、その位置およびサイズについて種々の変更が可能である。また、入室エリア２３は、開閉扉１５の内側の管理区域１１内に設定されているが、少なくとも撮像装置２によって入室時の人物の動作を撮像可能な限りにおいて、その位置およびサイズについて管理区域１１内であるか否かを問わず種々の変更が可能である。なお、認証エリア２２および入室エリア２３は、撮像装置２の撮像範囲（人物の認証動作および入室動作を撮像するための撮影エリア）を決定するための仮想エリアに過ぎないため、必ずしもそれらの位置やサイズ等の数値情報が入室管理システム１において設定されている必要はない。

再び図１を参照して、入室管理装置３は、撮像装置２から受信した撮像画像における人物の姿勢に関する特徴量を抽出して認証時および入室時の姿勢データを生成する姿勢検出部（認証姿勢データ取得手段、入室姿勢データ取得手段）３１と、この姿勢検出部３１が生成した姿勢データを、人物の認証時および入室時に特有な姿勢に関する学習データと照合する姿勢照合部（入室検出手段）３２と、撮像画像において検出された人物の移動を追跡する追跡処理部（追跡手段）３３と、撮像画像から認証時および入室時の人物を識別するための特徴情報（第１の特徴情報、第２の特徴情報）を取得する特徴情報取得部（特徴情報取得手段）３４と、この特徴情報取得部３４が取得した特徴情報に基づき不正入室の有無を判定する不正入室判定部（不正入室判定手段）３５と、不正入室が発生した場合にシステム管理者等に報知する通報処理部４１と、認証時および入室時の姿勢データを記憶するメモリからなる姿勢データ記憶部４２と、認証時および入室時の学習データを記憶するメモリからなる学習データ記憶部（認証時学習データ記憶手段、入室時学習データ記憶手段）４３と、読取装置２１と共に認証装置４を構成する認証制御部４４と、入室管理装置３の各部の動作を統括的に制御する主制御部４５とを主として備えている。

学習データ記憶部４３には、入室管理装置３の事前処理として、姿勢照合部３２が照合に用いる学習データが予め保存される。学習データは、人物の認証時および入室時に特有な姿勢に関する特徴量を公知の技術により抽出したものである。事前処理では、まず、図示しないモーションキャプチャシステムにより任意の人物の動作が計測され、人体の関節位置を３次元座標として有する様々な３次元モデルが生成される。そこで、この３次元モデルに基づき生成された３次元モデル画像に対して人物領域、肩関節位置の座標、人物の向き等の情報を付与する。続いて、３次元モデル画像からソーベルフィルタ等を用いてエッジ画像を生成する。エッジ画像では、人物領域内の腕部、上体部および脚部等がエッジペア（２本の平行なエッジ線）として表れるため、当該エッジペアを抽出してエッジペア画像を生成する。そこで、エッジペア画像について肩関節位置の座標を与え、エッジぺア局所特徴量（回転方向・半径方向の距離・角度を基に量子化を行い、肩の関節位置を中心にそれぞれの距離・角度について８方向のエッジペアの値を累積したもの）を学習データとして取得する。本実施形態では、３次元モデル画像のうち、認証時および入室時に特有な動作モデルについて学習データを取得する。

認証時の学習データは、例えば、図３（Ａ）〜（Ｃ）に示すように、認証装置４を利用する横向きの人物の認証時に特有の複数の姿勢に関する学習データである。図３（Ａ）の人物の姿勢では、上体部５１および脚部５２が略直立状態にあり、腕部５３における前腕が略水平（やや前方下向き）に伸びている。図３（Ｂ）の人物の姿勢では、脚部５２が略直立状態にある一方、上体部５１は前傾状態にある。また、腕部５３における前腕は、やや前方上向きに伸びている。図３（Ｃ）の人物の姿勢では、上体部５１および脚部５２が略直立状態にあり、腕部５３における前腕は、上腕側に折り畳まれて前方上向きに伸びている。

なお、学習データに関する人物の認証時に特有の姿勢としては、図３に示したものに限らず、人物が認証時にとりうる種々の姿勢（ここでは、ＩＣカード２５を読み取らせる姿勢）を採用することができる。また、人物の入室時に特有の複数の姿勢については、詳細な説明を省略するが、例えば、開閉扉１５のノブに手を掛けた姿勢や、ノブを把持して開閉扉１５を動かす（ここでは、押す）姿勢などを学習データとして用いることができる。

姿勢検出部３１は、撮像装置２から順次取得した撮像画像について、例えば人物に共通して存在する頭部、肩、脚等の外形に関する特徴量（人物モデル）を用いた周知の方法によって人物検出（人物領域の抽出）を行い、検出した人物の肩関節位置の座標および人物の向き等の情報を取得する。そして、姿勢検出部３１は、上述の学習データの場合と同様に、撮像画像から生成したエッジ画像において、２本の平行なエッジ線からなるエッジペアを抽出すると共に、エッジペア局所特徴量を姿勢データとして取得する。

この場合、認証時に特有の動作を行う人物の腕および上体の少なくとも一方の姿勢に基づき姿勢データを取得することで、姿勢データのデータ量の増大を抑制しつつそのデータ精度を向上させ、その結果、登録者を識別するための情報を安定的に取得することができるという利点がある。

なお、撮像装置２の撮像範囲は固定することができるため、姿勢検出部３１の人物検出では、事前に取得した人物の存在しない背景画像を用いる（背景差分を用いる）ことができる。また、認証時または入室時の人物の検出は、それぞれ認証エリア２２または入室エリア２３を含む所定の画像領域内において実施することができる。姿勢データおよび学習データは、上述のものに限らず、他の公知の技術により取得したデータを用いることもできる。

姿勢照合部３２は、姿勢検出部３１によって順次取得された認証時（または入室時）の姿勢データと、学習データ記憶部４３に記憶された認証時（または入室時）の学習データとを比較する。姿勢照合部３２は、姿勢データおよび学習データのエッジペア局所特徴量の相関を計算し、その計算結果のスコアに基づき姿勢データと学習データとが一致する（すなわち、撮像画像中の人物の姿勢が認証時に特有な姿勢である）か否かを判定する。姿勢照合部３２は、姿勢データと学習データとが一致した場合、人物の認証動作（または入室動作）が検出されたと判定する。

この姿勢照合部３２の判定により、認証装置４からの認証処理の情報を取得することなく、認証のタイミングを検出する（すなわち、認証時の人物の特徴情報を取得すべき撮像画像を決定する）ことができ、また、入室を検出するセンサ等の検出情報を取得することなく、入室のタイミングを検出する（すなわち、入室時の人物の特徴情報を取得すべき撮像画像を決定する）ことができる。

追跡処理部３３は、周知の技術により認証エリア２２から入室エリア２３へ移動する人物を追跡する。より詳細には、追跡処理部３３は、姿勢検出部３１によって認証時の人物が検出されると、検出された人物にＩＤ番号を付与すると共に、その人物に関する各種情報（検出時間、座標、追跡状態、テンプレート画像等）を取得し、図４に示すような動線情報として適宜記録する。テンプレート画像や座標の情報は、後の撮像画像において類似度の高い人物（追跡対象）をパターンマッチングによって検出するために用いられる。動線情報は、後の撮像画像において順次検出される追跡対象の最新の情報に基づいて逐次更新される。撮像画像中に複数の人物が存在する場合には、各人物に対して追跡が実施される。

特徴情報取得部３４は、姿勢照合部３２によって人物の認証動作（または入室動作）が検出された場合に、認証時（または入室時）の人物を識別するための特徴情報として、撮像画像から人物の色情報および身長情報を取得する。特徴情報取得部３４は、人物の色情報として、姿勢検出部３１によって検出された人物領域における色の特徴量を取得する。また、特徴情報取得部３４は、人物の身長情報として、姿勢検出部３１によって検出された人物領域から頭頂部を決定し、当該頭頂部の座標から推定した人物の身長を取得する。なお、取得された特徴情報は、図示しない記憶部に順次保存される。

なお、人物の身長の推定精度を向上させるために、撮像装置２としてステレオカメラを用いて撮像画像中の人物の３次元座標を取得してもよい。或いは、撮像装置２の撮像範囲内である所定位置に予め１又は複数のマーカを設置しておき、人物と共に撮像されたマーカに基づき身長を推定してもよい。

人物を識別するための特徴情報として、人物の色情報および身長情報（それらの少なくとも一方）を用いることにより、認証エリア２２または入室エリア２３における人物を背面側または側方から撮像した画像においても、人物を識別するための特徴情報を精度良く取得することができるという利点がある。また、場合によっては、人物の色情報および身長情報に加えて他の情報を特徴情報として用いてもよい。

また、入室管理システム１では、姿勢照合部３２が人物の入室動作を検出する代わりに、或いは、姿勢照合部３２による人物の入室動作の検出と共に、追跡処理部３３の追跡結果（人物の位置およびその移動方向）に基づき人物の入室動作を検出してもよい。

不正入室判定部３５は、特徴情報取得部３４によって取得された認証時の人物の特徴情報と入室時の人物の特徴情報とに基づき、不正入室の有無を判定する。後に詳述するが、不正入室判定部３５は、認証時の人物の特徴情報と、これに対応する入室時の人物の特徴情報とを比較し、特徴情報が一致する（すなわち、特徴情報の一致度を示す指標が高い）場合には、正常な入室と判定する。一方、認証時および入室時の特徴情報が一致しない（或いは、比較すべき特徴情報が存在しない）場合には、不正入室判定部３５は、不正入室が発生したと判定する。不正入室が発生した場合、通報処理部３６は、図示しないモニタ画面に警告メッセージを表示したり、図示しないスピーカから警告音を発したりしてシステム管理者に報知する。

なお、入室管理システム１において、認証時の特徴情報と入室時の特徴情報とは、追跡処理部３３による人物の追跡処理が正常に実行された場合には、その追跡結果に基づき対応づけることができる。或いは、追跡結果に拘わらず、認証エリア２２から入室エリア２３への人物の通常の移動時間を考慮し、互いの検出時刻の差が規定時間内である認証時の特徴情報と入室時の特徴情報とを対応づけてもよい。このような特徴情報の対応付けにより、すり替わり等の不正入室をより高精度に検出することが可能となる。

認証制御部４４は、読取装置２１が読み取った認証データを取得し、この取得した認証データを予め記憶された各登録者の登録データ（例えば、社員番号）と照合する。認証制御部４４は、その照合結果が適切である場合には、通常は施錠状態にある開閉扉１５に解錠指令を送出し、開閉扉１５を解錠状態として人物の入室を許容する。認証制御部４４による認証結果は、図示しない記憶部に順次保存される。

上記のような入室管理装置３は、ＰＣ（Personal computer）から構成され、上記の装置各部による主な処理機能は、入室管理用のプログラムを図示しないＣＰＵで実行するソフトウェア処理によって実現される。一方、入室管理装置３は、ＰＣ以外の他の情報処理装置によって実現されてもよく、また、装置各部の処理機能の少なくとも一部は、上述のソフトウェア処理と同様の処理を実行可能なハードウェアによって実現されてもよい。

図５は入室管理システムにおける正常な入室動作を示す説明図であり、図６は不正な入室動作を示す説明図である。図６において、（Ａ）はすり替わりによる不正入室、（Ｂ）は第三者の幇助による不正入室、（Ｃ）は共連れによる不正入室をそれぞれ示している。

図５に示すように、正常な入室では、登録者Ａは、認証エリア２２において自らが保有するＩＣカードを読取装置２１に読み取らせて認証を受ける。その後、登録者Ａは、認証制御部４４によって解錠された開閉扉１５を開放し、入室エリア２３を通過して管理区域１１に入室する。この場合、認証を受けた人物と入室した人物が同一であるため、特徴情報取得部３４によって取得された認証時の特徴情報と入室時の特徴情報とが一致する。この特徴情報の一致により、不正入室判定部３５は正常な入室であると判定する。

図６（Ａ）に示すように、すり替わりによる不正入室では、登録者Ａは、認証エリア２２において自らが保有するＩＣカードを読取装置２１に読み取らせて認証を受ける。その後、認証制御部４４によって解錠された開閉扉１５を未登録者Ｂが開放し、未登録者Ｂのみが入室エリア２３を通過して管理区域１１に入室する。この場合、認証を受けた人物と入室した人物とが異なるため、特徴情報取得部３４によって取得された認証時の特徴情報と入室時の特徴情報とが一致しない。したがって、不正入室判定部３５は、認証時の特徴情報と入室時の特徴情報との不一致をもって、すり替わりによる不正入室が発生したと判定する。

図６（Ｂ）に示すように、第三者の幇助による不正入室では、管理区域１１内にいる第三者Ｃが未登録者Ｂを招き入れるために開閉扉１５を手動で解錠する。その後、未登録者Ｂは、解錠された開閉扉１５を開放し、入室エリア２３を通過して管理区域１１に入室する。この場合、認証装置４による認証（読取装置２１によるＩＣカードの読み取り）が実施されていないため、特徴情報取得部３４は未登録者Ｂの認証時の特徴情報を取得できていない。したがって、不正入室判定部３５は、未登録者Ｂについて認証時の特徴情報が存在しないことをもって、第三者の幇助による不正入室が発生したと判定する。

図６（Ｃ）に示すように、共連れによる不正入室では、登録者Ａは、認証エリア２２において自らが保有するＩＣカードを読取装置２１に読み取らせて認証を受ける。その後、認証制御部４４によって解錠された開閉扉１５を登録者Ａまたは未登録者Ｂが開放し、両者が共に入室エリア２３を通過して管理区域１１に入室する。この場合、特徴情報取得部３４は、入室時の登録者Ａおよび未登録者Ｂの特徴情報を略同時に取得するが、未登録者Ｂについて認証時の特徴情報を取得できていない。また、認証装置４では、登録者Ａの認証結果は存在するが、未登録者Ｂの認証結果は存在しない。したがって、不正入室判定部３５は、未登録者Ｂについて認証時の特徴情報が存在せず、かつ未登録者Ｂの認証結果が存在しないことをもって、共連れによる不正入室が発生したと判定する。

図７は入室管理システムにおける認証時の特徴情報の取得動作を示すフロー図である。入室管理システム１において、姿勢検出部３１は、撮像装置２から順次取得した撮像画像に対し、その撮像画像中の認証エリア２２を含む画像領域内において人物検出を行う（ＳＴ１０１）。ステップＳＴ１０１において、人物が検出されると（Ｙｅｓ）、姿勢検出部３１は、検出した人物の姿勢データ（認証時の姿勢データ）を取得し、姿勢データ記憶部４２に保存する（ＳＴ１０２）。

次に、姿勢照合部３２は、ステップＳＴ１０２において取得された姿勢データを、学習データ記憶部４３に記憶された複数の学習データ（認証時の学習データ）と順次比較する。そこで、姿勢データと一致する学習データが存在する場合、姿勢照合部３２は、人物の認証時に特有の姿勢（すなわち、人物の認証動作）が検出されたと判定する（ＳＴ１０３：Ｙｅｓ）。一方、姿勢データと一致する学習データが存在しない場合、姿勢照合部３２は、人物の認証動作が検出されない（人物は認証を受けていない）と判定し（ＳＴ１０３：Ｎｏ）、再びステップＳＴ１０１に戻る。

ステップＳＴ１０３において人物の認証動作が検出されると、次に、特徴情報取得部３４は、その撮像画像から認証時の人物の特徴情報Ａ（第１の特徴情報）を取得し（ＳＴ１０４）、これと同時に人物の検出時刻Ｔａを取得する（ＳＴ１０５）。これにより、認証時の特徴情報の取得動作が終了するが、上記ステップＳＴ１０１〜ＳＴ１０５の動作は、入室管理システム１の稼働中に繰り返し実行される。

図８は入室管理システムにおける入室時の特徴情報の取得動作を示すフロー図であり、図９は図８に示した入室時の特徴情報の取得動作の変形例を示すフロー図である。

図８に示すように、入室管理システム１では、姿勢検出部３１は、認証時の場合と同様に、撮像装置２から順次取得した撮像画像に対し、撮像画像中の入室エリア２３を含む画像領域内において人物検出を行う（ＳＴ２０１）。ステップＳＴ２０１において人物検出が行われる撮像画像は、上述のステップＳＴ１０１で人物検出が行われる撮像画像と撮像されたエリアが共通するが、場合によってはそれぞれ異なる撮像エリアの撮像画像を用いてもよい。ステップＳＴ２０１において、人物が検出されると（Ｙｅｓ）、姿勢検出部３１は、検出した人物の姿勢データ（入室時の姿勢データ）を取得し、姿勢データ記憶部４２に保存する（ＳＴ２０２）。

次に、姿勢照合部３２は、認証時の場合と同様に、ステップＳＴ２０２において取得された姿勢データを、学習データ記憶部４３に記憶された複数の学習データ（入室時の学習データ）と順次比較する。そこで、姿勢データと一致する学習データが存在する場合、姿勢照合部３２は、人物の入室時に特有の姿勢（すなわち、人物の入室動作）が検出されたと判定する（ＳＴ２０３：Ｙｅｓ）。一方、姿勢データと一致する学習データが存在しない場合、姿勢照合部３２は、人物の入室動作が検出されない（人物は入室していない）と判定し（ＳＴ２０３：Ｎｏ）、再びステップＳＴ２０１に戻る。

ステップＳＴ２０３において入室動作が検出されると、次に、特徴情報取得部３４は、その撮像画像から入室時の人物の特徴情報Ｂ（第２の特徴情報）を取得し（ＳＴ２０４）、これと同時に人物の検出時刻Ｔｂを取得する（ＳＴ２０５）。これにより、入室時の特徴情報の取得動作が終了するが、上記ステップＳＴ２０１〜ＳＴ２０５の動作は、入室管理システム１の稼働中に繰り返し実行される。

なお、上記ステップＳＴ２０１〜ＳＴ２０３における人物の入室動作の検出は、必ずしも人物の姿勢に基づいて行う必要はない。例えば、図９の変形例に示すように、追跡処理部３３の追跡結果に基づき人物の入室動作を検出する（ＳＴ３０１）ことも可能である。或いは、図示しない他のセンサ（人感センサ等）を用いて人物の入室動作を検出してもよい。なお、図９では、人物の入室動作を検出した（ＳＴ３０１：Ｙｅｓ）後は、上述のステップＳＴ２０４およびＳＴ２０５とそれぞれ同様のステップＳＴ３０２およびＳＴ３０３が実行される。

図１０は入室管理システムにおける不正入室の判定動作を示すフロー図である。まず、不正入室判定部３５は、特徴情報取得部３４によって取得された入室時の特徴情報Ｂの検出時刻Ｔｂを基準として、その検出時刻Ｔｂ以前の規定時間Ｔ０内にある検出時刻Ｔａを有する特徴情報Ａが存在するか（すなわち、特徴情報取得部３４によって取得されているか）否かを判定する（ＳＴ４０１）。ステップＳＴ４０１において、該当する特徴情報Ａが存在する場合（Ｙｅｓ）、不正入室判定部３５は、それら特徴情報Ａと特徴情報Ｂとが一致するか否かを判定する（ＳＴ４０２）。

ステップＳＴ４０２において、特徴情報Ａと特徴情報Ｂとが一致しない場合（Ｎｏ）、不正入室判定部３５は、すり替わりによる不正入室が発生したと判定して特徴情報Ｂを取得した入室時の撮像画像を保存すると共に（ＳＴ４０３）、通報処理部３６によってすり替わりによる不正入室の発生をシステム管理者に通報する（ＳＴ４０４）。

一方、ステップＳＴ４０２において、特徴情報Ａと特徴情報Ｂとが一致した場合（Ｙｅｓ）、不正入室判定部３５は、認証制御部４４による認証結果の情報を参照し、検出時刻Ｔａに相当する認証結果（ここでは、検出時刻Ｔａの前後の規定時間Ｔ１内に読み取られた認証データ）が存在するか否かを判定する（ＳＴ４０５）。ステップＳＴ４０５において、検出時刻Ｔａに相当する認証結果が存在しない場合（Ｎｏ）、不正入室判定部３５は、上述のステップＳＴ４０３およびＳＴ４０４を実行する。一方、ステップＳＴ４０５において、検出時刻Ｔａに相当する認証結果が存在する場合（Ｙｅｓ）、不正入室判定部３５は、正常な入室であると判断して不正入室の判定処理が終了する。なお、ステップＳＴ４０５は省略することが可能であり、それにより、入室管理システム１は、認証装置４の認証結果の情報を必要とすることなく入室管理の処理を行うことができるという利点がある。

また、上記ステップＳＴ４０１において、該当する特徴情報Ａが存在しない場合（Ｎｏ）、不正入室判定部３５は、認証制御部４４による認証結果の情報を参照し、検出時刻Ｔｂに対応する認証結果（ここでは、検出時刻Ｔｂの前の規定時間Ｔ２内に読み取られた認証データ）が存在するか否かを判定する（ＳＴ４０６）。ステップＳＴ４０６において、検出時刻Ｔｂに対応する認証結果が存在しない場合（Ｎｏ）、不正入室判定部３５は、第三者の幇助による不正入室が発生したと判定して特徴情報Ｂを取得した入室時の撮像画像を保存すると共に（ＳＴ４０７）、通報処理部３６によって第三者の幇助による不正入室の発生をシステム管理者に通報する（ＳＴ４０８）。

また、上記ステップＳＴ４０６において、検出時刻Ｔｂに対応する認証結果が存在する場合（Ｙｅｓ）、不正入室判定部３５は、共連れによる不正入室が発生したと判定して特徴情報Ｂを取得した入室時の撮像画像を保存すると共に（ＳＴ４０９）、通報処理部３６によって共連れによる不正入室の発生をシステム管理者に通報する（ＳＴ４１０）。

入室管理システム１では、上述の認証時の特徴情報の取得動作（図７）、入室時の特徴情報の取得動作（図８）および不正入室の判定動作（図１０）が順次実行されるが、それらは互いに独立に実施されてもよい。

以上、本発明を特定の実施形態に基づいて説明したが、これらの実施形態はあくまでも例示であって、本発明はこれらの実施形態によって限定されるものではない。例えば、本発明に係る入室管理システムは、管理区域（室内）への人物の入室を管理するものであるが、本発明における「入室」は、例えば管理区域を室外とした場合には人物の「退出」と同義である。また、入室管理システムは、管理区域への入室者の人数カウントにも利用することができ、その場合、不正入室によって入室した人物を人数カウントから除外することができる。また、入室管理システムに用いられる認証装置としては、少なくとも認証データの読み取り位置（認証エリア）で人物の特有の姿勢を検出できるものであればよい。なお、上記実施形態に示した本発明に係る入室管理システムおよび入室管理装置の各構成要素は、必ずしも全てが必須ではなく、少なくとも本発明の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜取捨選択することが可能である。

本発明に係る入室管理システムおよび入室管理装置は、利用者を識別するための情報を簡易な構成によって取得して、すり替わり等の不正入室を検出することを可能とし、部屋等の管理区域への人物の進入を管理する入室管理システムおよび入室管理装置などとして有用である。

１ 入室管理システム
２ 撮像装置（撮像手段）
３ 入室管理装置
４ 認証装置
１１ 管理区域（室内）
１３ 室外
１５ 開閉扉
２１ 読取装置
２２ 認証エリア
２３ 入室エリア
３１ 姿勢検出部（認証姿勢データ取得手段、入室姿勢データ取得手段）
３２ 姿勢照合部（入室検出手段）
３３ 追跡処理部（追跡手段）
３４ 特徴情報取得部（特徴情報取得手段）
３５ 不正入室判定部（不正入室判定手段）
４３ 学習データ記憶部（認証時学習データ記憶手段、入室時学習データ記憶手段）

Claims (9)

1. 認証装置によって未登録者の進入が規制された管理区域への人物の進入を管理する入室管理システムであって、
   前記認証装置による認証時に人物が位置する認証エリアおよび前記管理区域に進入する人物が通過する入室エリアを撮像して撮像画像を生成する１以上の撮像手段と、
   前記認証装置を利用する人物の認証時に特有の姿勢について複数の異なる学習データを記憶する認証時学習データ記憶手段と、
   前記撮像画像から認証時の人物の姿勢データを取得する認証姿勢データ取得手段と、
   前記撮像画像から前記入室エリアへの人物の進入を検出する入室検出手段と、
   前記姿勢データが前記学習データのいずれかと一致した場合に、当該姿勢データに関わる人物を識別するための第１の特徴情報を前記撮像画像から取得する一方、前記入室エリアへの人物の進入が検出された場合に、当該進入に関わる人物を識別するための第２の特徴情報を前記撮像画像から取得する特徴情報取得手段と、
   前記第１の特徴情報および前記第２の特徴情報に基づき不正入室の有無を判定する不正入室判定手段と
   を備えたことを特徴とする入室管理システム。
2. 前記認証時の学習データおよび前記認証時の姿勢データは、人物の腕および上体の少なくとも一方の姿勢に基づくデータであることを特徴とする請求項１に記載の入室管理システム。
3. 前記第１および前記第２の特徴情報は、人物の色情報および身長情報の少なくとも一方を含むことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の入室管理システム。
4. 前記入室エリアに進入する人物の入室時に特有の姿勢に関する複数の異なる学習データを記憶する入室時学習データ記憶手段と、
   前記撮像画像から入室時の人物の姿勢データを取得する入室姿勢データ取得手段と
   を更に備え、
   前記特徴情報取得手段は、前記入室時の姿勢データが前記入室時の学習データのいずれかと一致した場合に、前記第２の特徴情報を取得することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の入室管理システム。
5. 前記撮像画像に基づき、前記認証時の姿勢データに関わる人物の前記認証エリアから前記入室エリアへの移動を追跡する追跡手段を更に備えたことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載の入室管理システム。
6. 前記不正入室判定手段は、前記第１の特徴情報および前記第２の特徴情報が複数存在する場合、互いに取得された時刻の差が規定時間内にある第１の特徴情報および第２の特徴情報を用いて前記不正入室の有無を判定することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載の入室管理システム。
7. 前記不正入室判定手段は、前記第２の特徴情報に対応する前記第１の特徴情報が存在しない場合、第三者の幇助による不正入室があったと判定することを特徴とする請求項６に記載の入室管理システム。
8. 前記撮像手段は、前記認証エリアおよび前記入室エリアの双方を含む撮像画像を生成する１つの撮像手段であることを特徴とする請求項１から請求項７のいずれかに記載の入室管理システム。
9. 認証装置によって未登録者の進入が規制された管理区域への人物の進入を管理する入室管理装置であって、
   前記認証装置を利用する人物の認証時に特有の姿勢について複数の異なる学習データを記憶する認証時学習データ記憶手段と、
   認証時に人物が位置する認証エリアを撮像した第１の撮像画像から認証時の人物の姿勢データを取得する認証姿勢データ取得手段と、
   前記管理区域に進入する人物が通過する入室エリアを撮像した第２の撮像画像から当該入室エリアへの人物の進入を検出する入室検出手段と、
   前記姿勢データが前記学習データのいずれかと一致した場合に、当該姿勢データに関わる人物を識別するための第１の特徴情報を前記第１の撮像画像から取得する一方、前記入室エリアへの人物の進入が検出された場合に、当該進入に関わる人物を識別するための第２の特徴情報を前記第２の撮像画像から取得する特徴情報取得手段と、
   前記第１の特徴情報および前記第２の特徴情報に基づき不正入室の有無を判定する不正入室判定手段と
   を備えたことを特徴とする入室管理装置。

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