JP2018005574A - Image processing device, control method and program of image processing device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、画像処理装置、画像処理装置の制御方法およびプログラムに関する。 The present invention relates to an image processing apparatus, a control method for the image processing apparatus, and a program.
撮影された画像データ内に写るオブジェクトの画像を高度に処理して有用な情報を抽出する技術が多く提案されており、その中でも人間の顔画像を認識して、顔に関する様々な情報を判定する顔認識と呼ばれる技術がある。 Many techniques have been proposed for extracting useful information by highly processing images of objects in captured image data. Among them, various human face images are recognized to determine various information about the face. There is a technology called face recognition.
顔認識技術の用途としては、施設出入り口を通過しようとする人物を認証して通過する許可があるかどうか判定する入退室管理が代表的である。入退室管理では、出入り口を通過してよい人物が予め登録されており、出入り口を通過しようとする人物と、登録済みの人物それぞれとを照合する。通過しようとする人物が登録済み人物いずれかと合致した場合には入退室を許可し、またはどの登録済み人物とも合致しなかった場合には入退室を許可しない仕組みである。 A typical application of the face recognition technology is entrance / exit management that authenticates a person who attempts to pass through a facility entrance and determines whether or not there is permission to pass. In the entrance / exit management, a person who can pass through the entrance / exit is registered in advance, and the person who wants to pass through the entrance / exit is collated with each registered person. This is a mechanism that permits entry / exit when the person to be passed matches any registered person, or does not allow entry / exit when the person does not match any registered person.
ところで、入退室管理が実際に用いられる場所では、例えば、オフィスの出入り口のように、様々な異なる身分(管理属性)の人物が出入りすることがある。 By the way, in places where entrance / exit management is actually used, there are cases where people of various different statuses (management attributes) enter and exit, such as an entrance / exit of an office.
特許文献1では、「入退室の権限がある人物」または「入退室権限がある人物と同伴時のみ入退室の権限がある人物」のいずれかの管理属性が登録済みの人物に対して割り当てられており、その管理属性に基づいて入退室を管理する方法が提案されている。
In
特許文献2では、インターホンシステムを例に、認証したい管理属性として家族・友人と不審者に優先度を定めて、優先する管理属性に対応する登録済み人物から順に照合する方法が提案されている。 Patent Document 2 proposes a method in which priority is given to family / friends and suspicious persons as management attributes to be authenticated, and the matching is performed in order from registered persons corresponding to the priority management attributes, taking an interphone system as an example.
一般に、認証しようとする人物の管理属性によらず、適切に人物を認証することが求められているところ、顔認証には2種類の誤りが生じることがある。1つは認証しようとする人物が登録済み人物であるにもかかわらず未登録と判定してしまう未認証である。もう1つは、未登録の人物を登録済みと判定してしまう、あるいは登録済み人物を別の登録済み人物と判定してしまう誤認証である。 In general, it is required to properly authenticate a person regardless of the management attribute of the person to be authenticated, but two types of errors may occur in face authentication. One is unauthenticated that determines that the person to be authenticated is unregistered even though the person to be authenticated is a registered person. The other is erroneous authentication in which an unregistered person is determined to be registered, or a registered person is determined to be another registered person.
誤りの原因は、人物の顔が向きや照明条件によって見た目が大きく変化することにより、他人間の見た目の違いよりも本人間の見た目の違いの方が大きくなってしまうことである。顔認証では未認証と誤認証はトレードオフの関係にあり、類似度に対する判定の閾値を実際の使用条件に合わせて設定することでどちらかの抑制を優先しもう一方を許容することが一般的である。閾値を小さくすれば未認証率は小さくなるが誤認証率は大きくなる。逆に閾値を大きくすれば、未認証率は大きくなるが、誤認証率は小さくなる。 The cause of the error is that the difference in the appearance of the person is greater than the difference in the appearance of the other person because the appearance of the person greatly changes depending on the direction and lighting conditions. In face authentication, there is a trade-off between unauthenticated and mis-authenticated, and it is common to prioritize one of them and allow the other by setting a threshold for determining the similarity according to the actual usage conditions It is. If the threshold value is decreased, the unauthenticated rate decreases, but the false authentication rate increases. Conversely, if the threshold value is increased, the unauthenticated rate increases, but the false authentication rate decreases.
実際の出入り口認証では様々な異なる身分(管理属性)の人物が出入りすることがあり、その際に人物の管理属性ごとに避けたい認証誤りの種類が異なる場合がある。例えば、ある管理属性の人物では認証のセキュリティを高めるために誤認証を許さないことが要求される一方、別の管理属性の人物に対しては認証の利便性を高めるために未認証を許さないことが要求されることもある。 In actual entrance / exit authentication, people with various different statuses (management attributes) may enter and exit, and the types of authentication errors to be avoided may differ depending on the person's management attributes. For example, a person with a certain management attribute is required not to allow false authentication in order to increase the security of authentication, while a person with another management attribute is not permitted to be unauthenticated in order to improve the convenience of authentication. May be required.
しかしながら、特許文献1及び特許文献2に記載の技術では、様々な管理属性の人物が混在する状況下で出入り口認証を行うことを主眼に置いているが、人物の管理属性ごとに誤り率の要求が異なる場合には対応していない。すなわち、認証しようとする人物の管理属性によらず、適切に人物を認証することが難しいという課題がある。
However, the techniques described in
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、認証しようとする物体の管理属性によらず、適切に物体を認証する技術を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above problems, and an object thereof is to provide a technique for appropriately authenticating an object regardless of the management attribute of the object to be authenticated.
上記の目的を達成する本発明に係る画像処理装置は、
属性ごとにグループ化された登録画像を保持する保持手段と、
入力画像と前記属性のグループに含まれる登録画像とを、当該属性に対応する識別特性で照合して、前記入力画像の物体を識別する識別手段と、
前記識別手段による識別結果に基づく出力を実行する出力手段と、
を備えることを特徴とする。
An image processing apparatus according to the present invention that achieves the above object is as follows.
Holding means for holding registered images grouped for each attribute;
An identification unit for identifying an object of the input image by collating the input image with a registered image included in the attribute group with identification characteristics corresponding to the attribute;
Output means for executing output based on the identification result by the identification means;
It is characterized by providing.
本発明によれば、認証しようとする物体の属性によらず、適切に物体を認証することができる。 According to the present invention, an object can be appropriately authenticated regardless of the attribute of the object to be authenticated.
以下、図面を参照しながら実施形態を説明する。なお、以下の実施形態において示す構成は一例に過ぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。 Hereinafter, embodiments will be described with reference to the drawings. The configurations shown in the following embodiments are merely examples, and the present invention is not limited to the illustrated configurations.
(実施形態1)
顔認識の例として、顔から人物の性別を推定する性別推定、顔から人物の年齢を推定する年齢推定などがある。さらに、2つの顔画像が同じ人物であるか否かを判定する顔識別がある。顔識別では2つの顔画像を照合し、その2つの顔画像が同一人物であるか否かを表す値である類似度を求める。その類似度が予め定められた閾値以上であれば2つの顔画像が同一人物であると判定することができる。
(Embodiment 1)
Examples of face recognition include gender estimation for estimating the gender of a person from the face and age estimation for estimating the age of the person from the face. Furthermore, there is face identification for determining whether two face images are the same person. In face identification, two face images are collated, and a similarity that is a value indicating whether or not the two face images are the same person is obtained. If the degree of similarity is greater than or equal to a predetermined threshold, it can be determined that the two face images are the same person.
顔識別では、入力された顔画像と、予め登録されている複数人物の顔画像とをそれぞれ照合して、入力された顔画像が誰であるか判定することも可能であり、その場合、顔認証と呼ばれる。顔認証では、各登録済み人物と照合して得られた類似度が閾値以上であり最大の人物であると、入力された顔画像を判定する。 In face identification, it is also possible to determine who the input face image is by comparing the input face image with face images of a plurality of persons registered in advance. Called authentication. In face authentication, an input face image is determined to be the maximum person whose similarity obtained by collating with each registered person is equal to or greater than a threshold value.
実施形態1では、物体として人間の顔を扱い、入力された人物の顔が誰であるか判定する顔認証に本発明を適用する例を説明する。なお、本実施形態では、人物の顔を使って個人を特定するが、顔だけでなく全身の映像を使って個人を特定することも可能である。また、物体としては、人間(あるいは人間の顔)に限定されるものではなく、動物や自動車等に適用してもよい。本実施形態では、ある老人福祉施設の、出入り自由である出入り口にカメラが置かれ、そのカメラで出入り口を通過しようとする人物が誰であるか認証する。 In the first embodiment, an example in which a human face is handled as an object and the present invention is applied to face authentication for determining who an input person's face is will be described. In this embodiment, an individual is specified using a person's face, but it is also possible to specify an individual using not only the face but also the whole body image. Further, the object is not limited to a human (or a human face), and may be applied to animals, automobiles, and the like. In this embodiment, a camera is placed at a doorway of an elderly welfare facility where people can freely enter and exit, and the person who tries to pass through the doorway is authenticated by the camera.
施設内には複数の入居者・施設スタッフがおり、一部の入居者に、認知症の入居者が存在するとする。認知症の入居者は施設スタッフ同伴のもとで施設から外出してよいこととするが、認知症の入居者は単独で外出すると行方不明になり施設に戻れなくなることもあるため、単独外出は危険である。本実施形態では認知症の入居者の迷子を防止する目的で、認知症の入居者が単独で出入り口を通過したことを顔認証で検知する。単独外出を検知した場合、施設スタッフに報知して出入り口への駆けつけを促すことで、行方不明を未然に防止する。 There are several residents and facility staff in the facility, and some residents have dementia residents. Residents with dementia may leave the facility with the staff of the facility, but residents with dementia may be missing if they go out alone and may not be able to return to the facility. It is a danger. In the present embodiment, for the purpose of preventing a demented resident from getting lost, it is detected by face authentication that a demented resident has passed through the doorway alone. When a single outing is detected, the facility staff is informed and urged to rush to the entrance to prevent missing.
認知症の入居者が一回でも迷子になると致命的な事態も考えられるため、認知症の入居者が未認証となることによる検知漏れは避けたい。その一方で、認知症の入居者と同伴する施設スタッフ以外の人物を施設スタッフと誤認証すると、許可された認知症の入居者の外出と判定されてしまう。そうすると単独外出の報知が行われず、単独外出の検知漏れとなり得る。そのため、施設スタッフの誤認証は避けたい。 If a resident with dementia gets lost even once, a fatal situation can occur, so we want to avoid omissions due to the fact that the resident with dementia is not certified. On the other hand, if a person other than the facility staff accompanying the dementia resident is misidentified as the facility staff, it is determined that the permitted dementia resident has gone out. If it does so, the alert | report of independent going out will not be performed but it may become the detection failure of independent going out. Therefore, we want to avoid facility staff misidentification.
ところで、本実施形態では、発生したら運用上致命的な認証誤りがある一方、発生しても許容できる以下のような認証誤りもある。認知症の入居者を別の認知症の入居者と誤認証することは問題ない。なぜなら、スタッフに報知して出入り口へ確認に向かわせる目的は達成できているからである。また、その他の人物を認知症の入居者と誤認証することも致命的な誤りではない。なぜならスタッフに報知して出入り口を確認させることで、誤認証であるとして処理できるからである。さらに、スタッフが未認証となることは問題ない。認知症の入居者がスタッフ同伴で外出している場合でも報知が行われてしまうが、スタッフが出入り口を確認することで正しく誤報知として処理できるからである。 By the way, in the present embodiment, when an error occurs, there is an operationally fatal authentication error. There is no problem in misidentifying a resident with dementia as a resident with another dementia. This is because the purpose of informing the staff and sending them to the doorway for confirmation has been achieved. In addition, misidentifying other persons as residents with dementia is not a fatal error. This is because it is possible to process it as erroneous authentication by notifying the staff and confirming the entrance / exit. Furthermore, it is no problem that the staff is not certified. This is because even if a dementia resident is out with a staff member, the notification will be given, but the staff can correctly process it as a false notification by checking the entrance.
以上のように、認知症の入居者と施設スタッフそれぞれで許容できる認証誤りの要求が異なることを前提として、以下で詳細な実施形態を述べる。以後、本実施形態では簡便のため、認知症の入居者を要注意者、施設スタッフをスタッフと呼び、それ以外の人物を未登録者と呼ぶこととする。 As described above, a detailed embodiment will be described below on the assumption that the request for authentication errors that can be accepted by the dementia resident and the facility staff are different. Hereinafter, in this embodiment, for the sake of simplicity, a resident with dementia will be referred to as a person who needs attention, a facility staff will be referred to as a staff, and other persons will be referred to as unregistered persons.
<全体構成>
図1は、本発明の一実施形態に係る画像処理装置1000の構成例を示すブロック図である。画像処理装置1000は、画像取得部1100、画像保持部1200、画像識別部1300、判定部1400、及び外部出力部1500を備えている。
<Overall configuration>
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of an
画像取得部1100は、処理すべき画像データを取得する。画像取得部1100は、それ自体が、識別すべき画像を撮影する撮影装置であってもよいし、撮影装置から画像データを取得するように構成してもよい。また、画像取得部1100は、画像データが保持されており読み出し可能な半導体メモリであってもよい。本実施形態では、撮影装置は、比較的広範囲を写せる防犯カメラであり、施設の出入り口を撮影できる位置に配置されている。画像取得部1100は、撮影装置として構成されている場合、その他の処理部とは物理的に離れた場所に配置されていてもよく、映像をネットワーク越しにその他の処理部に転送するように構成されてもよい。
The
画像保持部1200は、予め登録された認証すべき人物の顔画像データを、管理属性ごとにグループ化された登録画像として保持する。画像保持部1200は、例えば大容量のフラッシュメモリであり、複数の顔画像データを保持することができる。本実施形態における認証すべき人物とは、要注意人物とスタッフ(管理属性)であり、これらの人物の顔画像が予め登録されているものとする。
The
画像識別部1300および判定部1400は、取得された顔画像が誰であるかを識別して判定する。画像識別部1300の詳細な構成に関しては、後述する。画像識別部1300および判定部1400は、専用回路(ASIC)、プロセッサ(リコンフィギュラブルプロセッサ、DSP、CPUなど)であってもよい。あるいは単一の専用回路および汎用回路(PC用CPU)内部において実行されるプログラムとして存在してもよい。
The
外部出力部1500は、画像識別部1300および判定部1400の出力結果、つまり認証すべき顔画像が誰であるかを適切な形態で外部に出力する。外部出力部1500はそれ自体が液晶モニタであってもよいし、外部の液晶モニタへ情報を出力して当該液晶モニタが情報を表示するようにしてもよい。液晶モニタは、画像取得部1100から取得した画像データを表示したり、画像データに画像識別部1300および判定部1400の出力結果を重畳表示したりする。また、誰であるかの判定結果が特定の登録人物である場合には、スピーカを介して音を鳴らして周囲に報知してもよい。さらに、判定結果に応じて出入り口ドアの開閉を制御してもよい。なお、結果の出力方法は上に挙げた限りではなく、さらに複数の方法を同時に行使してもよい。
The
<画像処理装置の処理>
続いて、図2のフローチャートを参照しながら、本実施形態に係る画像処理装置が実施する処理の手順を説明する。
<Processing of image processing apparatus>
Next, a procedure of processing performed by the image processing apparatus according to the present embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG.
S1101において、画像取得部1100は、処理すべき画像データを取得する(S1101)。S1102において、画像識別部1300は、画像に写る人物の顔を検出する。処理すべき画像は出入り口全体を写す画像であり、同時に複数の人物が写っている場合があるため、それら人物の顔の各々についてS1103からS1107までの処理を行う。S1103において、画像識別部1300は、複数の人物が写っている場合、検出されたそれぞれの顔の領域を切り出して、1つの顔が写る画像を入力画像として処理するものとする。S1104において、画像識別部1300は、画像保持部1200から登録画像を1つ取得する。
In S1101, the
S1105において、画像識別部1300は、入力画像と登録画像とを照合して識別処理を実行する。識別処理の詳細は後述する。S1106において、画像識別部1300は、すべての登録画像との間での識別処理を実行したか否かを判定する。すべての登録画像との間での識別処理を実行したと判定された場合(S1106;YES)、S1107へ進む。一方、すべての登録画像との間での識別処理を実行していないと判定された場合(S1106;NO)、S1104に戻る。
In step S1105, the
S1107において、判定部1400は、入力画像の顔が誰であるかを最終的に判定する。判定処理の詳細は後述する。S1108において、判定部1400は、撮影画像中のすべての入力画像を処理したか否かを判定する。撮影画像中のすべての入力画像を処理したと判定された場合(S1108;YES)、S1109へ進む。一方、撮影画像中のすべての入力画像を処理していないと判定された場合(S1108;NO)、S1103に戻る。S1109において、外部出力部1500は、識別結果(判定結果)に基づいた出力を実行する。以上で図2の一連の処理が終了する。
In step S1107, the
以下、識別処理(S1105)、判定処理(S1107)、及び出力処理(S1109)について詳述する。 Hereinafter, the identification process (S1105), the determination process (S1107), and the output process (S1109) will be described in detail.
<識別処理:概要>
図2における識別処理(S1105)についての概要を述べる。図3は、画像識別部1300を構成する要素のブロック図を示す。画像識別部1300は、特徴抽出部1310と、類似度算出部1320とを備えている。まず、特徴抽出部1310が、取得した入力画像と登録画像とのそれぞれから、個人を識別しうる顔の特徴を示す特徴量を抽出する。次に、類似度算出部1320が、抽出された特徴量同士を比較し、入力画像と登録画像とのそれぞれの顔画像が同一人物であるかどうかを表す値である類似度を算出する。
<Identification processing: Overview>
An overview of the identification processing (S1105) in FIG. 2 will be described. FIG. 3 shows a block diagram of elements constituting the
<識別処理:特徴抽出>
続いて、特徴抽出部1310の処理について詳述する。ここでは顔画像から、個人の識別に必要な特徴量を抽出する。抽出方法は任意の方法を用いることができるが、本実施形態では、以下のようにして特徴量を抽出する。特徴抽出部1310は、まず顔画像から目・鼻・口など代表的な器官の位置を表す特徴点を検出する。特徴点を設定する方法は公知の技術を用いてよく、非特許文献1に記載の技術を用いることができる。
<Identification processing: Feature extraction>
Next, the processing of the
続いて、画像を正規化する。例えば検出した両目の位置に基づいて、両目の幅が所定の距離になるように、両目を結ぶ線分が画像上で水平になるように画像を回転・拡大縮小する。そして顔画像に特徴量を抽出する矩形領域を設定する。矩形領域の大きさは任意であるが、個人の特徴をよく表す目や口などの器官が含まれるようにするとともに背景などは含まれないように、一辺が目幅のおおよそ1.5倍程度の正方形を顔の中央に配置するとよい。続いて、矩形領域内の画素値を左上から右下に向かって順に取り出し、一列につなげてベクトルとする。これを特徴量とする。 Subsequently, the image is normalized. For example, based on the detected position of both eyes, the image is rotated / enlarged / reduced so that the line segment connecting both eyes becomes horizontal on the image so that the width of both eyes becomes a predetermined distance. Then, a rectangular area for extracting the feature amount is set in the face image. The size of the rectangular area is arbitrary, but one side is approximately 1.5 times the width of the eye so that it includes organs such as eyes and mouth that well represent individual characteristics and does not include the background. The square should be placed in the center of the face. Subsequently, the pixel values in the rectangular area are sequentially extracted from the upper left to the lower right, and are connected in a line to form a vector. This is a feature value.
なお、本実施形態では説明の簡便のため、1つの入力画像を処理する度に登録画像からも特徴抽出をしている。しかし、実際の運用においては、予め登録画像から特徴抽出した特徴量については画像保持部1200に保存しておき、それぞれの入力画像に対して、保存しておいた特徴量を用いるようにしてもよい。
In the present embodiment, for simplicity of explanation, feature extraction is also performed from a registered image every time one input image is processed. However, in actual operation, a feature amount extracted in advance from a registered image is stored in the
<識別処理:類似度算出>
続いて、類似度算出部1320の処理について詳述する。ここでは、入力画像の特徴量と、登録画像の特徴量とを照合して類似度を算出する。算出方法は任意の方法を用いることができるが、類似度が大きいほど、特徴量が似ており、入力画像と登録画像とが本人同士の画像であることを表すような方法を用いる。例として、特徴量のベクトル同士が成す角度のコサインを類似度として用いる方法、または、特徴量のベクトル間のユークリッド距離の逆数を類似度として用いる方法が挙げられる。
<Identification processing: similarity calculation>
Next, the processing of the
<判定処理:概要>
次に、判定部1400が、入力画像に写る人物が誰であるか最終的に判定する判定処理(S1107)について詳細を述べる。この処理の直前の時点で、入力画像に対する、各登録画像との類似度がそれぞれ得られている。ここでは、類似度が予め定められた閾値以上であるか判定することにより、入力画像に写る人物が誰であるかを判定する。本実施形態では、登録人物を管理属性ごとに分けて、それぞれの管理属性で異なる識別器の設定、すなわち類似度に対する閾値を用いて人物を判定する。
<Judgment processing: Overview>
Next, details will be described regarding the determination process (S1107) in which the
<判定処理:詳細>
続いて、図4のフローチャートを参照しながら、S1107の判定処理の詳細な処理の手順について説明する。S1201において、判定部1400は、入力画像とスタッフ登録画像との間の類似度を取得する。S1202において、判定部1400は、入力画像とスタッフ登録画像との間の類似度と、予め定められた閾値T1とを比較する。ここでは、スタッフの識別特性として、類似度に対する閾値T1を用いている。
<Judgment processing: details>
Next, a detailed processing procedure of the determination processing in S1107 will be described with reference to the flowchart of FIG. In step S1201, the
S1203において、判定部1400は、すべてのスタッフ登録画像について類似度の比較処理を行ったか否かを判定する。すべてのスタッフ登録画像について類似度の比較処理を行ったと判定された場合(S1203;YES)、S1204へ進む。一方、すべてのスタッフ登録画像について類似度の比較処理を行っていないと判定された場合(S1203;NO)、S1201に戻り、入力画像と別のスタッフ登録画像との間の類似度を取得する。
In step S1203, the
S1204において、判定部1400は、閾値T1以上の類似度のスタッフ登録画像があるか否かを判定する。閾値T1以上の類似度のスタッフ登録画像があると判定された場合(S1204;YES)、S1205へ進む。一方、閾値T1以上の類似度のスタッフ登録画像がないと判定された場合(S1204;NO)、S1206へ進む。
In step S1204, the
S1205において、判定部1400は、入力画像に写る人物が、閾値T1以上の類似度のスタッフ登録画像に対応する登録人物であると判定する。なお、閾値T1以上の類似度のスタッフ登録画像が複数存在する場合には、入力画像に写る人物が、最も大きい類似度を有するスタッフ登録画像に対応する登録人物であると判定すればよい。
In step S1205, the
続いて、S1206において、判定部1400は、入力画像と要注意者の登録画像との間の類似度を取得する。S1207において、判定部1400は、入力画像と要注意者の登録画像との間の類似度と、予め定められた閾値T2とを比較する。
Subsequently, in S1206, the
S1208において、判定部1400は、すべての要注意者の登録画像について類似度の比較処理を行ったか否かを判定する。すべての要注意者の登録画像について類似度の比較処理を行ったと判定された場合(S1208;YES)、S1209へ進む。一方、すべての要注意者の登録画像について類似度の比較処理を行っていないと判定された場合(S1208;NO)、S1206に戻り、入力画像と別の要注意者の登録画像との間の類似度を取得する。
In step S <b> 1208, the
S1209において、判定部1400は、閾値T2以上の類似度の要注意者の登録画像があるか否かを判定する。ここでは、要注意者の識別特性として、類似度に対する閾値T2を用いている。閾値T2以上の類似度の要注意者の登録画像があると判定された場合(S1209;YES)、S1210へ進む。一方、閾値T2以上の類似度の要注意者の登録画像がないと判定された場合(S1209;NO)、S1211へ進む。
In step S1209, the
S1210において、判定部1400は、入力画像に写る人物が、閾値T2以上の類似度の要注意者の登録画像に対応する登録人物であると判定する。なお、閾値T2以上の類似度の要注意者の登録画像が複数存在する場合には、入力画像に写る人物が、最も大きい類似度を有する要注意者の登録画像に対応する登録人物であると判定すればよい。
In step S1210, the
S1211において、判定部1400は、入力画像に写る人物は、未登録者であると判定する。以上で図4の一連の処理が終了する。
In S1211, the
なお、閾値T1と閾値T2の各値は予め調整しておく必要がある。顔認証では未認証と誤認証はトレードオフの関係にあり、閾値を変更することで優先して低減したい認証誤りの種類を選ぶことができる。閾値が低いと同一人物と判定できる可能性が高まるが、別人物も誤って同一人物と判定する可能性、つまり誤認証する可能性も高まる。逆に閾値を高めると、別人物を誤って同一人物と判定する可能性は減るが、同一人物を正しく同一人物と判定できない、つまり未認証する可能性が高まる。 In addition, it is necessary to adjust each value of threshold value T1 and threshold value T2 beforehand. In face authentication, unauthenticated and mis-authenticated are in a trade-off relationship, and by changing the threshold value, the type of authentication error to be preferentially reduced can be selected. If the threshold is low, the possibility that the same person can be determined increases, but the possibility that another person erroneously determines the same person, that is, the possibility of erroneous authentication will also increase. Conversely, if the threshold value is increased, the possibility that another person is erroneously determined to be the same person decreases, but the possibility that the same person cannot be correctly determined to be the same person, that is, the possibility of unauthenticating increases.
本実施形態では、スタッフに対する閾値T1は、要注意者に対する閾値T2よりも大きい値であり、閾値T1は、誤認証の可能性がほぼない値を設定する。また閾値T2は、未認証の可能性がほぼない値を設定する。すなわち、後順の属性ほど未認証率が小さくなるように設定される。 In the present embodiment, the threshold value T1 for the staff is a value that is larger than the threshold value T2 for the person who needs attention, and the threshold value T1 is set to a value that has almost no possibility of erroneous authentication. The threshold value T2 is set to a value that has almost no possibility of unauthenticating. That is, the unauthenticated rate is set so as to become smaller in the later attribute.
<出力処理>
続いて、外部出力部1500による出力処理(S1109)について詳述する。外部出力部1500は、識別処理(S1105)及び判定処理(S1107)の結果として、例えば撮影画像中の人物がスタッフ、要注意者又は未登録者の何れのグループであるかグループ名を出力する。
<Output processing>
Next, the output process (S1109) by the
この時、外部出力部1500は、例えば、閾値T2を超える最大の類似度と、その次に大きい類似度との差が所定値以上である場合は、最大の類似度に対応する要注意者の名前(物体名)を明示して要注意者の単独外出の可能性がある旨を報知してもよい。なぜなら、人認証結果が信頼できる可能性が高いからであり、名前を明示することで、その人物に応じた適切なスタッフが対応できるかもしれないからである。
At this time, for example, if the difference between the maximum similarity exceeding the threshold T2 and the next largest similarity is equal to or greater than a predetermined value, the
その一方、外部出力部1500は、閾値T2を超える最大の類似度と、その次に大きい類似度との差が所定値未満である場合は、要注意者の名前(物体名)を明示せず、要注意者の単独外出の可能性がある旨を報知してもよい。なぜなら、その認証結果は通過者と似た人物が複数いることを示しており、誤認証である可能性もあるからである。
On the other hand, if the difference between the maximum similarity exceeding the threshold T2 and the next largest similarity is less than a predetermined value, the
あるいは、閾値T2を超える類似度を持つ登録人物が一人である場合は、名前ありで報知してもよい。すなわち、外部出力部1500は、入力画像と同一物体であると識別された登録画像が1つである場合、当該登録画像に対応する物体名(人物名)と、当該登録画像が属するグループ名とを出力してもよい。
Alternatively, when there is only one registered person having a similarity exceeding the threshold value T2, it may be notified with a name. That is, when there is one registered image identified as the same object as the input image, the
その一方で、閾値T2を超える類似度を持つ登録人物が2人以上いる場合は、名前なしで報知してもよい。すなわち、外部出力部1500は、入力画像と同一物体であると識別された登録画像が2つ以上である場合、当該登録画像に対応する物体名(人物名)を出力せずに、当該登録画像が属するグループ名を出力してもよい。
On the other hand, when there are two or more registered persons having a similarity exceeding the threshold T2, the notification may be made without a name. That is, when there are two or more registered images identified as the same object as the input image, the
なお、本実施形態では、図2に示したように、入力画像と全ての登録画像との類似度を求めてから最終判定を行っている。しかし、登録画像の1つと入力画像とを照合するごとに最終判定を行ってもよい。すなわち、入力画像と同一物体であると識別された登録画像が1つ発見された時点で、識別処理を停止してもよい。これにより、同じ結果が得られるだけではなく、さらに、途中で判定が確定した場合には、以降の判定を打ち切る(停止する)ことができるため、処理の高速化が期待できる。 In the present embodiment, as shown in FIG. 2, the final determination is performed after obtaining the similarity between the input image and all registered images. However, the final determination may be performed each time one of the registered images is compared with the input image. That is, the identification process may be stopped when one registered image identified as the same object as the input image is found. As a result, not only the same result can be obtained, but also when the determination is confirmed in the middle, the subsequent determination can be aborted (stopped), so that the processing can be speeded up.
以下、図5及び図6を参照しながら、本実施形態の効果について説明する。図5は、通過しようとする人物の人物属性が要注意者、スタッフ、又は未登録者である場合、それぞれの管理属性で認証された際に、判定結果が許容できる誤りなのか、あるいは、許容できない誤りなのかを示す表である。 Hereinafter, the effects of the present embodiment will be described with reference to FIGS. 5 and 6. FIG. 5 shows that when the person attribute of the person who is going to pass is a person who needs attention, staff, or unregistered person, whether the determination result is an acceptable error or not allowed when authenticated by each management attribute It is a table | surface which shows whether it is an error which cannot be performed.
例えば、図5の表中の(a)は、要注意者(人物属性)を要注意者(判定結果)として判定した場合である。正しく人物を認証した場合であっても、要注意者を別の要注意者として誤認証した場合であっても、管理属性の判定自体は誤っていないので、本実施形態では誤りではないとする。(e)、(i)も同様である。 For example, (a) in the table of FIG. 5 is a case where a person requiring attention (person attribute) is determined as a person requiring attention (determination result). Even if a person is correctly authenticated or a person who needs attention is mistakenly authenticated as another person who needs attention, the management attribute determination itself is not wrong. . The same applies to (e) and (i).
図5の表中の(b)は、要注意者(人物属性)をスタッフ(判定結果)として判定した場合である。単独外出の要注意者が誤ってスタッフとして判定された場合、報知が出ずにそのまま単独外出になってしまうため、許容できない誤りであることが示されている。(c)も同様である。 (B) in the table of FIG. 5 is a case where a person requiring attention (person attribute) is determined as a staff (determination result). When a person who needs to go out alone is mistakenly determined as a staff member, it is indicated that the error is unacceptable because the person goes out without any notification. The same applies to (c).
図5の表中の(d)は、スタッフ(人物属性)を要注意者(判定結果)として判定した場合である。この場合、誤ったアラートが報知されてしまうが、スタッフが外出しても問題はないため、許容できる誤りであることが示されている。(g)も同様である。図5の表中の(f)は、スタッフ(人物属性)を未登録者(判定結果)として判定した場合である。この場合、スタッフが要注意者と同伴時に誤ったアラートが報知されてしまうが、スタッフが付いていれば問題はないため、許容できる誤りであることが示されている。 (D) in the table of FIG. 5 is a case where the staff (person attribute) is determined as a person requiring attention (determination result). In this case, an erroneous alert is notified, but there is no problem even if the staff goes out, indicating that this is an acceptable error. The same applies to (g). (F) in the table of FIG. 5 is a case where the staff (person attribute) is determined as an unregistered person (determination result). In this case, an erroneous alert is notified when the staff is accompanied by a person who needs attention, but there is no problem if the staff is attached.
図5の表中の(h)は、未登録者(人物属性)をスタッフ(判定結果)として判定した場合である。この場合、実際には未登録者が要注意者と同伴しているにも関わらず、スタッフが要注意者と同伴していると判定されてしまうと問題となる。そのため、許容できない誤りであることを示している。 (H) in the table of FIG. 5 is a case where an unregistered person (person attribute) is determined as a staff (determination result). In this case, there is a problem if it is determined that the staff is accompanied by the watched person even though the unregistered person is actually accompanied by the watched person. For this reason, this indicates an unacceptable error.
続いて、図6は、図4のフローチャートにおいて、要注意者、スタッフ、又は未登録者の入力画像が典型的にどのように認証されるかを説明する図である。図6に示すように、まず誤認証を可能な限り抑える設定により、入力画像がスタッフであるか否かを判定する。これにより、図5の表中の(f)の許容できる誤りを増大させる一方、(b)及び(h)の許容できない誤りを低減させることができる。 Next, FIG. 6 is a diagram for explaining how the input image of the person requiring attention, the staff, or the unregistered person is typically authenticated in the flowchart of FIG. As shown in FIG. 6, first, it is determined whether or not the input image is a staff by setting to suppress erroneous authentication as much as possible. This increases the acceptable error (f) in the table of FIG. 5 while reducing the unacceptable errors (b) and (h).
続いて、スタッフと判定されなかった入力画像について、未認証を可能な限り抑える設定により、入力画像が要注意者であるか否かを判定する。これにより、図5の表中の(d)及び(g)の許容できる誤りを増大させる一方、(b)及び(c)の許容できない誤りを低減させることができる。 Subsequently, it is determined whether or not the input image is a person requiring attention by setting the input image that has not been determined as the staff to suppress unauthenticated as much as possible. This increases the allowable errors of (d) and (g) in the table of FIG. 5, while reducing the unacceptable errors of (b) and (c).
すなわち、本実施形態によれば、ある程度許容できる単独外出の誤報知を増やしつつも、実際の許容できない単独外出を見逃さないといった効果がある。 In other words, according to the present embodiment, there is an effect that an actual unacceptable single outing is not missed while increasing the number of erroneous notifications of single outing that is acceptable to some extent.
以上説明したように、本実施形態では、登録人物を管理属性ごとに分割して、許容できない認証誤りの種類に応じて、認証する順番と識別特性を適切に設定する。そして、予め定められた属性の順に、入力画像と当該属性のグループに含まれる登録画像とを、当該属性に応じた識別特性で照合して、入力画像の物体(人物)を識別する。 As described above, in the present embodiment, the registered person is divided for each management attribute, and the authentication order and identification characteristics are appropriately set according to the type of unacceptable authentication error. Then, the input image and the registered image included in the attribute group are collated with an identification characteristic corresponding to the attribute in order of a predetermined attribute to identify an object (person) of the input image.
これにより、登録人物を管理属性ごとに分割せず単一の識別の設定で認証する場合と比べて、許容できる種類の認証誤りが増えてしまう一方、許容できない種類の認証誤りを低減できる。 As a result, compared to a case where a registered person is authenticated by a single identification setting without being divided for each management attribute, an allowable type of authentication errors increases, while an unacceptable type of authentication errors can be reduced.
(実施形態2)
実施形態1では、入力画像を、2つの管理属性(スタッフ、要注意人物)または未登録者のいずれかとして判定する例を説明した。これに対し、本実施形態では、入力画像を、3つの管理属性(施設スタッフ、重要顧客、出入り禁止者)または一般客のいずれかとして判定する例を説明する。なお、重複を避けるため、以下の説明においては、実施形態と同じ部分は省略している。本実施形態に記されていない各部の機能は実施形態1と同様である。
(Embodiment 2)
In the first embodiment, the example in which the input image is determined as one of the two management attributes (staff, cautionary person) or an unregistered person has been described. On the other hand, in the present embodiment, an example will be described in which an input image is determined as one of three management attributes (facility staff, important customer, entry / exit person) or a general customer. In addition, in order to avoid duplication, the same part as embodiment is abbreviate | omitted in the following description. The function of each part not described in the present embodiment is the same as that of the first embodiment.
実施形態2では、以下のような状況を例に実施形態を説明する。ある店舗施設の、出入り自由の出入り口にカメラが置かれ、そのカメラにより撮影された画像を用いて出入り口を通過しようとする人物が誰であるか認証する。店舗には不特定多数の客が訪問し、来客が出入り口を通過したことを検知して施設スタッフ詰め所に報知する。さらに、来客の中でも重要な顧客が一部存在しており、来店時には速やかに施設スタッフが接客することが求められるため、重要な顧客が来店した場合、そのことを施設スタッフ詰め所に報知する。 In the second embodiment, the embodiment will be described by taking the following situation as an example. A camera is placed at a doorway of a store facility, and an image taken by the camera is used to authenticate who is going to pass through the doorway. An unspecified number of customers visit the store, and it detects that the customer has passed through the entrance and notifies the facility staff station. Furthermore, since some important customers are present among the visitors, the facility staff is required to promptly contact the customer when visiting the store. Therefore, when an important customer visits the store, the fact is notified to the facility staff station.
その一方、出入り禁止になってしまっている来客も一部存在しており、来店時には速やかに施設スタッフが対応して施設外へ誘導することが求められるため、出入り禁止者が来店した場合、そのことを施設スタッフ詰め所に報知する。なお、施設スタッフが出入り口を通過した場合には報知されないことが望ましい。つまり、出入り口を通過する人物は、施設スタッフ、重要顧客、出入り禁止者、その他の一般客のいずれかである。以下では、本実施形態では簡便のため、施設スタッフを単にスタッフと呼び、出入り禁止者を出禁者、その他の一般客を一般客と呼ぶ。 On the other hand, there are some visitors who have been banned from entering and exiting, and the facility staff must promptly respond outside the facility when visiting the store. Notify the staff of the facility. In addition, it is desirable not to be notified when the facility staff passes the doorway. In other words, the person who passes through the doorway is one of facility staff, important customers, prohibited persons, and other general customers. In the following, for the sake of simplicity in the present embodiment, the facility staff is simply referred to as a staff, a person who is prohibited from entering and leaving is referred to as a person who is prohibited, and other general customers are referred to as general customers.
<画像保持部の構成>
本実施形態に係る画像保持部1200の構成は実施形態1と同様であるが、ここに登録されている人物の顔画像が異なっている。本実施形態における認証すべき人物とは、スタッフと重要顧客と出禁者であり、これらの人物の顔画像が予め登録されているものとする。
<Configuration of image holding unit>
The configuration of the
<判定処理>
本実施形態では、図2のS1107の判定処理の内容が実施形態1と異なっている。以下、図7のフローチャートを参照しながら、S1107の判定処理の詳細な処理の手順について説明する。
<Judgment process>
In the present embodiment, the contents of the determination processing in S1107 of FIG. Hereinafter, the detailed processing procedure of the determination processing in S1107 will be described with reference to the flowchart of FIG.
S2101−S2105の各処理は、S1201−S1205の各処理と同様であるため、説明を省略する。続いて、S2106において、判定部1400は、入力画像と出禁者の登録画像との間の類似度を取得する。S2107において、判定部1400は、入力画像と出禁者の登録画像との間の類似度と、予め定められた閾値T2とを比較する。ここでは、出禁者の識別特性として、類似度に対する閾値T2を用いている。
Since each process of S2101-S2105 is the same as each process of S1201-S1205, description is abbreviate | omitted. Subsequently, in S2106, the
S2108において、判定部1400は、すべての出禁者の登録画像について類似度の比較処理を行ったか否かを判定する。すべての出禁者の登録画像について類似度の比較処理を行ったと判定された場合(S2108;YES)、S2109へ進む。一方、すべての出禁者の登録画像について類似度の比較処理を行っていないと判定された場合(S2108;NO)、S2106に戻り、入力画像と別の出禁者の登録画像との間の類似度を取得する。
In step S <b> 2108, the
S2109において、判定部1400は、閾値T2以上の類似度の出禁者の登録画像があるか否かを判定する。閾値T2以上の類似度の出禁者の登録画像があると判定された場合(S2109;YES)、S2110へ進む。一方、閾値T2以上の類似度の出禁者の登録画像がないと判定された場合(S2109;NO)、S2111へ進む。
In step S <b> 2109, the
S2110において、判定部1400は、入力画像に写る人物が、閾値T2以上の類似度の出禁者の登録画像に対応する登録人物であると判定する。なお、閾値T2以上の類似度の出禁者の登録画像が複数存在する場合には、入力画像に写る人物が、最も大きい類似度を有する出禁者の登録画像に対応する登録人物であると判定すればよい。
In step S2110, the
続いて、S2111において、判定部1400は、入力画像と重要顧客の登録画像との間の類似度を取得する。S2112において、判定部1400は、入力画像と重要顧客の登録画像との間の類似度と、予め定められた閾値T3とを比較する。ここでは、重要顧客の識別特性として、類似度に対する閾値T3を用いている。
Subsequently, in S2111, the
S2113において、判定部1400は、すべての重要顧客の登録画像について類似度の比較処理を行ったか否かを判定する。すべての重要顧客の登録画像について類似度の比較処理を行ったと判定された場合(S2113;YES)、S2114へ進む。一方、すべての重要顧客の登録画像について類似度の比較処理を行っていないと判定された場合(S2113;NO)、S2111に戻り、入力画像と別の重要顧客の登録画像との間の類似度を取得する。
In step S <b> 2113, the
S2114において、判定部1400は、閾値T3以上の類似度の重要顧客の登録画像があるか否かを判定する。閾値T3以上の類似度の重要顧客の登録画像があると判定された場合(S2114;YES)、S2115へ進む。一方、閾値T3以上の類似度の重要顧客の登録画像がないと判定された場合(S2114;NO)、S2116へ進む。
In S <b> 2114, the
S2115において、判定部1400は、入力画像に写る人物が重要顧客であると判定する。S2116において、判定部1400は、入力画像に写る人物が一般客であると判定する。以上で図7の一連の処理が終了する。
In S2115, the
なお、閾値T1、閾値T2および閾値T3は、実施形態1と同様に予め調整しておく必要がある。本実施形態では、スタッフに対する閾値T1<出禁者に対する閾値T2<重要顧客に対する閾値T3の順に大きい値であり、閾値T1および閾値T2は、誤認証の可能性がほぼない値を設定する。また、閾値T3は、未認証の可能性がほぼない値を設定する。すなわち、後順の属性ほど未認証率が小さくなるように設定される。 Note that the threshold value T1, the threshold value T2, and the threshold value T3 need to be adjusted in advance as in the first embodiment. In the present embodiment, the threshold value T1 for the staff <the threshold value T2 for the banned person <the threshold value T3 for the important customer, and the threshold value T1 and the threshold value T2 are set to values with almost no possibility of erroneous authentication. In addition, the threshold T3 is set to a value with almost no possibility of unauthenticating. That is, the unauthenticated rate is set so as to become smaller in the later attribute.
以下、図8及び図9を参照しながら、本実施形態の効果について説明する。図8は、通過しようとする人物の人物属性がスタッフ、出禁者、重要顧客又は一般客である場合、それぞれの管理属性で認証された際に、判定結果が許容できる誤りなのか、あるいは、許容できない誤りなのかを示す表である。例えば、図8の表中の(a)は、スタッフ(人物属性)をスタッフ(判定結果)として判定した場合である。正しく人物を認証した場合であっても、スタッフを別のスタッフとして誤認証した場合であっても、管理属性の判定自体は誤っていないので、実施形態1と同様に誤りではないとする。(f)、(k)、(p)も同様である。 Hereinafter, the effects of the present embodiment will be described with reference to FIGS. 8 and 9. FIG. 8 shows that when the person attribute of the person to be passed is a staff member, a banned person, an important customer, or a general customer, whether the determination result is an acceptable error when authenticated by each management attribute, or It is a table | surface which shows whether it is an unacceptable error. For example, (a) in the table of FIG. 8 is a case where the staff (person attribute) is determined as the staff (determination result). Even when the person is correctly authenticated or when the staff is mistakenly authenticated as another staff, the management attribute determination itself is not erroneous, and it is assumed that it is not an error as in the first embodiment. The same applies to (f), (k), and (p).
図8の表中の(b)は、スタッフ(人物属性)を出禁者(判定結果)として判定した場合である。この場合、誤ったアラートが報知されてしまうが、別のスタッフが接客に向かった際に誤りであることを認識できるため問題は生じないことから、許容できる誤りであることが示されている。(c)、(d)も同様である。 (B) in the table of FIG. 8 is a case where the staff (person attribute) is determined as a prohibited person (determination result). In this case, an erroneous alert is notified, but when another staff member goes to the customer service, it is recognized that the error is an error, so that no problem arises. The same applies to (c) and (d).
図8の表中の(e)は、出禁者(人物属性)をスタッフ(判定結果)として判定した場合である。この場合は報知がなされず、出禁者にも関わらず入店できてしまうことになるため、許容できない誤りであることが示されている。(h)も同様である。図8の表中の(g)は、出禁者(人物属性)を重要顧客(判定結果)として判定した場合である。この場合、報知がなされてスタッフが接客に伺った際に、出禁者の入店を認識して退店させることができることから、許容できる誤りであることが示されている。 (E) in the table of FIG. 8 is a case where a forbidden person (person attribute) is determined as a staff (determination result). In this case, no notification is given, and the person can enter the store regardless of the banned person, indicating that this is an unacceptable error. The same applies to (h). (G) in the table of FIG. 8 is a case where a prohibited person (person attribute) is determined as an important customer (determination result). In this case, when a notification is made and the staff asks the customer service, it is possible to recognize the entry of the banned person and to exit the store, indicating that this is an acceptable error.
図8の表中の(i)は、重要顧客(人物属性)をスタッフ(判定結果)として判定した場合である。この場合、重要顧客にも関わらず報知がなされないため、VIP対応できないことから、許容できない誤りであることが示されている。(l)も同様である。図8の表中の(j)は、重要顧客(人物属性)を出禁者(判定結果)として判定した場合である。この場合、重要顧客にも関わらず出禁者扱いで排除してしまう失礼な対応となってしまうことから、許容できない誤りであることが示されている。(n)も同様である。 (I) in the table of FIG. 8 is a case where an important customer (person attribute) is determined as a staff (determination result). In this case, since no notification is made in spite of an important customer, it is not possible to deal with VIP, indicating that the error is not acceptable. The same applies to (l). (J) in the table of FIG. 8 is a case where an important customer (person attribute) is determined as a prohibited person (determination result). In this case, it is indicated that this is an unacceptable error because it is a rude response that is excluded as a banned person in spite of an important customer. The same applies to (n).
図8の表中の(m)は、一般客(人物属性)をスタッフ(判定結果)として判定した場合である。この場合、来客報知がなされないが、許容できる誤りであることが示されている。図8の表中の(o)は、一般客(人物属性)を重要顧客(判定結果)として判定した場合である。この場合、失礼な接客になるわけではないことから、許容できる誤りであることが示されている。 (M) in the table of FIG. 8 is a case where a general customer (person attribute) is determined as a staff (determination result). In this case, the guest notification is not made, but it is indicated that the error is acceptable. (O) in the table of FIG. 8 is a case where a general customer (person attribute) is determined as an important customer (determination result). In this case, it is not an impolite customer service, indicating an acceptable error.
続いて、図9は、図7のフローチャートにおいて、スタッフ、出禁者、重要顧客又は一般客の入力画像が典型的にどのように認証されるかを説明する図である。図9に示すように、まず誤認証を可能な限り抑える設定により、入力画像がスタッフであるか否かを判定する。これにより、図8の表中の(e)、(i)及び(m)の誤りを低減させることができる。 Next, FIG. 9 is a diagram for explaining how the input image of a staff member, a banned person, an important customer, or a general customer is typically authenticated in the flowchart of FIG. As shown in FIG. 9, first, it is determined whether or not the input image is a staff by setting to suppress erroneous authentication as much as possible. Thereby, the errors of (e), (i), and (m) in the table of FIG. 8 can be reduced.
続いて、スタッフと判定されなかった入力画像について、誤認証を可能な限り抑える設定により、入力画像が出禁者であるか否かを判定する。これにより、図8の表中の(b)、(j)及び(n)の誤りを低減させることができる。最後に、出禁者と判定されなかった入力画像について、未認証を可能な限り抑える設定により、入力画像が重要顧客であるか否かを判定する。これにより、図8の表中の(c)、(g)、(o)の誤りを増大させる一方、(l)の誤りを低減させることができる。 Subsequently, it is determined whether or not the input image is a ban on an input image that has not been determined to be staff by setting to prevent erroneous authentication as much as possible. Thereby, the errors (b), (j) and (n) in the table of FIG. 8 can be reduced. Finally, it is determined whether or not the input image is an important customer by setting to suppress unauthenticated as much as possible for the input image that is not determined to be a ban. As a result, the errors (c), (g), and (o) in the table of FIG. 8 can be increased, while the error (l) can be reduced.
また、出禁者の判定処理では、誤認証を可能な限り抑える設定により判定処理を行うため、潜在的に(h)の誤りが増加する。しかし、後続の重要顧客の判定処理で意図的に重要顧客へ誤認証させることにより、(g)の誤りを増やす代わりに(h)の誤りを低減させている。すなわち、本実施形態でも実施形態1と同様に、ある程度許容できる誤りを増やしつつも、許容できない誤りを低減させることができるといった効果がある。 In the banned person determination process, the determination process is performed with a setting that suppresses erroneous authentication as much as possible. Therefore, the error (h) increases potentially. However, the error of (h) is reduced instead of increasing the error of (g) by intentionally misauthenticating the important customer in the subsequent important customer determination process. That is, as in the first embodiment, the present embodiment also has an effect of reducing unacceptable errors while increasing the allowable errors to some extent.
以上説明したように、本実施形態では、登録人物を管理属性ごとに分割して、許容できない認証誤りの種類に応じて、認証する順番と識別特性を適切に設定する。そして、予め定められた属性の順に、入力画像と当該属性のグループに含まれる登録画像とを、当該属性に応じた識別特性で照合して、入力画像の物体(人物)を識別する。これにより、登録人物を管理属性ごとに分割せず単一の識別の設定で認証する場合と比べて、許容できる種類の認証誤りが増えてしまう一方、許容できない種類の認証誤りを低減できる。 As described above, in the present embodiment, the registered person is divided for each management attribute, and the authentication order and identification characteristics are appropriately set according to the type of unacceptable authentication error. Then, the input image and the registered image included in the attribute group are collated with an identification characteristic corresponding to the attribute in order of a predetermined attribute to identify an object (person) of the input image. As a result, compared to a case where a registered person is authenticated by a single identification setting without being divided for each management attribute, an allowable type of authentication errors increases, while an unacceptable type of authentication errors can be reduced.
なお、上述した実施形態では、入力画像と登録画像との照合を、登録画像の属性順に行うようにしていたが、それぞれ異なる属性の登録画像との照合を並列に実行するようにしてもよい。 In the above-described embodiment, the matching between the input image and the registered image is performed in the order of the attributes of the registered image, but the matching with the registered images having different attributes may be performed in parallel.
以上説明した実施形態によれば、認証しようとする人物として複数の身分(管理属性)が混在する場合に、避けたい認証誤りの種類が、認証しようとする人物の管理属性によって異なる場合でも、認証しようとする人物の管理属性に応じて適切に認証することができる。 According to the embodiment described above, when a plurality of identifications (management attributes) are mixed as a person to be authenticated, authentication is performed even if the type of authentication error to be avoided differs depending on the management attribute of the person to be authenticated. Appropriate authentication can be performed according to the management attribute of the person to be tried.
(その他の実施形態)
本発明は、上述の実施形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。
(Other embodiments)
The present invention supplies a program that realizes one or more functions of the above-described embodiments to a system or apparatus via a network or a storage medium, and one or more processors in the computer of the system or apparatus read and execute the program This process can be realized. It can also be realized by a circuit (for example, ASIC) that realizes one or more functions.
1000:画像処理装置、1100:画像取得部、1200:画像保持部、1300:画像識別部、1400:判定部、1500:外部出力部、1310:特徴抽出部、1320:類似度算出部 1000: Image processing apparatus, 1100: Image acquisition unit, 1200: Image holding unit, 1300: Image identification unit, 1400: Determination unit, 1500: External output unit, 1310: Feature extraction unit, 1320: Similarity calculation unit
Claims (12)
入力画像と前記属性のグループに含まれる登録画像とを、当該属性に対応する識別特性で照合して、前記入力画像の物体を識別する識別手段と、
前記識別手段による識別結果に基づく出力を実行する出力手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。 Holding means for holding registered images grouped for each attribute;
An identification unit for identifying an object of the input image by collating the input image with a registered image included in the attribute group with identification characteristics corresponding to the attribute;
Output means for executing output based on the identification result by the identification means;
An image processing apparatus comprising:
前記属性に対応する識別特性は、前記類似度に対する属性に対応する閾値であることを特徴とする請求項1乃至6の何れか1項に記載の画像処理装置。 The identification unit calculates a similarity between the input image and the registered image, and executes identification processing based on whether the similarity is equal to or higher than a threshold corresponding to an attribute;
The image processing apparatus according to claim 1, wherein the identification characteristic corresponding to the attribute is a threshold corresponding to the attribute with respect to the similarity.
前記属性に対応する閾値は、後順の属性ほど大きくなるように設定されることを特徴とする請求項7に記載の画像処理装置。 The identification means collates the input image with a registered image included in the attribute group in the order of predetermined attributes,
The image processing apparatus according to claim 7, wherein the threshold value corresponding to the attribute is set so as to increase as the attribute in the rear order.
入力画像と前記属性のグループに含まれる登録画像とを、当該属性に対応する識別特性で照合して、前記入力画像の物体を識別する識別工程と、
前記識別工程による識別結果に基づく出力を実行する出力工程と、
を有することを特徴とする画像処理装置の制御方法。 A control method of an image processing apparatus including a holding unit that holds registered images grouped for each attribute,
An identification step of identifying an object of the input image by collating the input image with a registered image included in the attribute group with identification characteristics corresponding to the attribute;
An output step for executing an output based on the identification result by the identification step;
A control method for an image processing apparatus, comprising:
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