JP2018169872A - 顔認証システム、顔認証方法、及び顔認証プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】顔認証を実施する場所の様々な条件の変化に対応するために、登録顔データの構成を最適化できる顔認証システム、顔認証方法、及び顔認証プログラムを提供する。【解決手段】顔認証システム１００は、同一の人物に関する登録人物データ１２１として複数の登録顔データ１２６を記憶部１２０に記憶している。そして、記憶部１２０に記憶された複数の登録顔データ１２６のうち、複数の評価軸に基づいて選択した登録顔データ１２６を入力顔データと入れ替える登録人物データ１２１の更新処理を登録顔データ更新部１１５を通じて行う。【選択図】図１

Description

本発明は、顔認証システム、顔認証方法、及び顔認証プログラムに関する。

従来、カメラにより撮影された顔画像と予め登録されている顔画像とを照合することにより、顔認証を行う顔認証システムが広く知られている。この顔認証システムでは、同一の人物に対して複数の顔画像を予め登録することで、顔認証用の顔画像を取得する周囲の明るさや照明条件などの環境、顔の向き、眼鏡等の装着物の有無、髪型等、変動する条件に対応し、顔認証の精度を高めることが行われている。一方で、このような顔認証システムでは、データ容量等の観点から、登録可能な顔画像の数が限られる。そのため、顔認証の精度を高める上では、顔画像の登録方法や登録された顔画像の管理方法に対策が講じられることも多い。

例えば特許文献１に記載の個人認証システムは、例えば登録される顔画像が４つの場合、２つを精度保証用の顔パターンとし、１つを外乱成分吸収用の顔パターンとし、１つを更新対象用の顔パターンとしている。そして、新たに顔パターンを登録するときには、事前に登録されている４つの顔パターンのうち、新たに登録される顔パターンとの類似度が２番目に低い更新対象用の顔パターンを削除する。すなわち、新たに登録される顔パターンとの類似度が一番低い外乱成分吸収用の顔パターンを残すことにより、環境のばらつきに順応して顔認証を行う。

また、特許文献２に記載の生体認証装置は、顔画像を入力する環境を複数の区分に分け、測定した環境情報に応じた区分に顔画像から得られた特徴情報を記憶する。そして、顔認証の際には、対象者の顔画像から得られた特徴情報と全ての区分の特徴情報とを比較し、類似度の最大値が認証閾値以上となった場合に顔認証が成立したものとして判定する。このとき、類似度が最大値となる区分においては、新たに入力された顔画像の特徴情報と予め記憶されていた特徴情報とを所定の比率で加算することにより、該当する区分における特徴情報として置き換える。

また、特許文献３に記載の顔画像照合装置は、各々の登録顔画像に３つ以上の候補顔画像を対応付けて記憶する。そして、候補顔画像同士の相互類似度を算出し、相互類似度が中間となる候補顔画像と入力顔画像との類似度を算出する。こうして算出した類似度が更新閾値以下であるときには、相互類似度が最も低い候補顔画像と入力顔画像とを入れ替える。また、登録顔画像と入力顔画像との類似度が相互類似度の中間値よりも低いときには、相互類似度が最も高い候補顔画像と登録顔画像とを入れ替える。

特開２００６−７２５４０号公報 特開２００６−３１１０３号公報 特許第４７０５５１２号公報

顔認証では、限られた登録数の顔画像で、顔認証を実施する場所のできる限り様々な条件に対応する、すなわち顔認証用の顔画像を取得する周囲の明るさや照明条件などの環境、顔の向き、眼鏡等の装着物の有無、髪型等、様々な条件下で高い顔認証の精度を確保することが望ましい。

しかしながら、上記特許文献１に記載のシステムでは、例えば登録される顔パターンが４つの場合、顔パターンの更新時には、新たに登録される顔パターンに加え、当該顔パターンとの類似度が１番目及び２番目の顔パターンが残ることとなり、これら３つの顔パターンが相互に類似したものとなる。そのため、外乱成分吸収用の顔パターンを残したとしても、登録される４つの顔パターンによりカバーできる顔認証の環境の範囲は限定的となり、種々の環境の変化に十分に対応することが困難となるという課題があった。

また、上記特許文献２に記載のシステムでは、顔認証に際した環境の変化はシステムが設置される場所によって異なるのが通常であることから、その変化に対応するべく予め適切な区分を事前に設定することは困難となるという課題があった。

また、上記特許文献３に記載のシステムでは、入力顔画像との類似度が低い登録顔画像又は候補顔画像が削除されていくので、変化の大きい環境をカバーしていた登録顔画像が削除されやすく、顔認証に際した環境の変化に対応することが困難となるという課題があった。

本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、顔認証を実施する場所や認証対象となる顔の様々な条件の変化に対応するために、登録された顔画像の構成を最適化できる顔認証システム、顔認証方法、及び顔認証プログラムを提供することにある。

上記課題を解決するため、本発明は、顔画像及びその特徴量の少なくとも一方を含んだ顔データを用い、入力された前記顔データである入力顔データと予め登録された前記顔データである登録顔データとを照合して本人認証を行う顔認証システムであって、同一の人物に関する複数の前記登録顔データを記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶された複数の前記登録顔データのうち、複数の評価軸に基づいて選択した前記登録顔データを前記入力顔データと入れ替えて前記登録顔データの更新処理を行う更新処理部とを備えることを特徴とする。

また、上記課題を解決するため、本発明は、顔画像及びその特徴量の少なくとも一方を含んだ顔データを用い、入力された前記顔データである入力顔データと予め登録された前記顔データである登録顔データとを照合して本人認証を行う顔認証方法であって、同一の人物に関する複数の前記登録顔データのうち、複数の評価軸に基づいて選択した前記登録顔データを前記入力顔データと入れ替えて前記登録顔データを更新する更新処理を含むことを特徴とする。

また、上記課題を解決するため、本発明は、コンピュータに、同一の人物に関する複数の登録顔データのうち、複数の評価軸に基づいて選択した登録顔データを新たに入力された入力顔データと入れ替えて前記登録顔データを更新する更新処理を実行させることを特徴とする。

上記構成によれば、複数の評価軸に基づいて選択された登録顔データが同一の人物に関する登録顔データとして記憶部に記憶される。これにより、これら登録顔データによりカバーできる顔認証の環境の範囲が拡充されるため、顔認証に際した環境の変化に対応することが可能となる。

また、本発明は、上記発明において、前記登録顔データと前記入力顔データとの類似度を算出する類似度算出部を更に備え、前記記憶部は、前記登録顔データを、各々が複数の前記登録顔データを含む複数のグループに対応付けて記憶し、前記更新処理部は、前記類似度算出部により算出された類似度が最大となる前記登録顔データを含むグループを対象として、前記登録顔データの更新処理を行うことを特徴とする。

上記構成によれば、全ての登録顔データが共通のグループである構成と比較して、登録顔データの更新により記憶部に記憶される登録顔データが多様になる。これにより、顔認証に際した環境の変化に好適に対応することが可能となる。

また、本発明は、上記発明において、前記複数の評価軸は、前記登録顔データ又は前記入力顔データの顔画像の画質に基づく登録の適正度合いを示す登録評価値と、前記登録顔データ又は前記入力顔データの顔画像の撮影日時とを含み、前記複数のグループはそれぞれ、前記登録評価値に基づき選択された前記登録顔データと、前記撮影日時に基づき選択された前記登録顔データとを含むことを特徴とする。

上記構成によれば、登録評価値に基づき選択された顔画像の画質の観点で顔認証に適した顔データや、顔画像の撮影日時に基づき人物の経時変化を考慮して選択された顔認証に適した顔データが登録顔データとして記憶部に記憶される。これにより、環境の変化に対応しつつ顔認証の精度をより一層向上させることができる。

また、本発明は、上記発明において、前記更新処理部は、前記類似度算出部により算出された類似度が最大となる前記登録顔データを含むグループを対象として前記登録評価値を比較し、前記入力顔データの前記登録評価値が前記登録評価値に基づき選択された前記登録顔データの前記登録評価値よりも高いときには、前記登録評価値に基づき選択された前記登録顔データと前記入力顔データとを入れ替える一方で、前記入力顔データの前記登録評価値が前記登録評価値に基づき選択された前記登録顔データの前記登録評価値よりも低いときには、前記撮影日時に基づき選択された前記登録顔データと前記入力顔データとを入れ替えて前記登録顔データの更新処理を行うことを特徴とする。

上記構成によれば、各グループに含まれる登録評価値に基づき選択された登録顔データ、及び、顔画像の撮影日時に基づき選択された登録顔データのうち、更新の対象となる登録顔データが入力顔データの登録評価値に応じて適宜選択される。これにより、登録評価値及び顔画像の撮影日時の双方の観点において顔認証に適した登録顔データが記憶部に記憶されるため、顔認証の精度を更に高めることができる。

また、本発明は、上記発明において、前記更新処理部は、前記類似度算出部により算出された前記登録顔データの類似度の最大値が登録閾値以上であるときには、類似度が最大となる前記登録顔データを含むグループを対象として、前記登録顔データの更新処理を行い、前記類似度算出部により算出された前記登録顔データの類似度の最大値が前記登録閾値未満であるときには、新規のグループを作成して前記入力顔データを登録することを特徴とする。

上記構成によれば、入力顔データと登録顔データとの類似度が比較的高いときには、新規のグループを作成することなく、既存のグループに入力顔データを追加して登録する。これにより、カバーできる顔認証の環境の範囲が比較的近い顔データが同一のグループに属するようになる。そのため、顔認証に際した環境の変化に対応しつつ、新規のグループを作成するための空き容量を記憶部に確保することが可能となる。また、入力顔データと登録顔データとの類似度が比較的低いときには、新規のグループを作成して入力顔データを新たに登録する。これにより、顔認証の環境の範囲を拡充する登録顔データを含むかたちで新規のグループが作成される。そのため、複数のグループによりカバーできる顔認証の環境の範囲を拡充して顔認証の精度をより一層高めることができる。

また、本発明は、上記発明において、前記更新処理部は、前記登録顔データの顔画像の撮影日時が有効期限を超過しているときには前記登録顔データを前記記憶部からの削除対象にするものであり、前記登録顔データの更新処理に際し、前記類似度算出部により算出された類似度が最大となる前記登録顔データを含むグループから、前記登録評価値に基づき選択された前記登録顔データが既に削除対象にされているときには、前記入力顔データの前記登録評価値と前記登録顔データの前記登録評価値とを比較し、相対的に前記登録評価値が高い前記顔データを前記登録評価値に基づき選択された前記登録顔データとして登録し、相対的に前記登録評価値が低い前記顔データを前記撮影日時に基づき選択された前記登録顔データとして登録することを特徴とする。

上記構成によれば、顔画像の撮影日時が有効期限を超過した登録顔データが記憶部から削除されつつ、各グループが登録評価値に基づき選択された登録顔データと顔画像の撮影日時に基づき選択された登録顔データとを含むようになる。これにより、登録顔データの情報の鮮度が高まることから、顔認証の精度を更に向上させることができる。

また、本発明は、上記発明において、前記更新処理部は、顔認証とは別の方法にて本人認証が行われたときの前記入力顔データを対象として前記登録顔データの更新処理を行うことを特徴とする。

上記構成によれば、顔認証が成立したときだけでなく、顔認証とは別の方法にて本人認証が行われたときにも、入力顔データを登録顔データとして更新する機会が確保される。これにより、登録顔データの更新の頻度が高められるため、顔認証の精度を更に向上させることができる。

また、上記課題を解決するため、本発明は、顔画像及びその特徴量の少なくとも一方を含んだ顔データを用い、入力された前記顔データである入力顔データと予め登録された前記顔データである登録顔データとを照合して本人認証を行う顔認証システムであって、同一の人物に関する複数の前記登録顔データを複数のグループに対応付けて記憶する記憶部と、前記登録顔データと前記入力顔データとの類似度を算出する類似度算出部と、前記記憶部に記憶された複数の前記登録顔データのうち、前記類似度算出部により算出された前記登録顔データの類似度の最大値が所定の閾値未満であるとき、新規のグループを作成して前記入力顔データを登録する更新処理部とを備えることを特徴とする。

上記構成によれば、入力顔データと登録顔データとの類似度が比較的低いときには、新規のグループを作成して入力顔データを新たに登録する。これにより、顔認証の環境の範囲を拡充する登録顔データを含むかたちで新規のグループが作成される。そのため、複数のグループによりカバーできる顔認証の環境の範囲が拡充され、顔認証に際した環境の変化に対応することが可能となる。

本発明によれば、顔認証を実施する場所の様々な条件の変化に対応出来るように、登録顔データの構成を最適化することができる。

顔認証システムの一実施の形態の概略構成を示すブロック図。 登録人物データの設定内容の一例を示す模式図。 複数の登録ユーザーに対して構成される登録人物データの一例を示す模式図。 登録人物データの前処理の概要を説明するための模式図。 登録人物データの認証処理の概要を説明するための模式図。 （ａ）、（ｂ）は、登録人物データの更新処理の概要を説明するための模式図。 登録人物データの認証処理の概要を説明するための模式図。 （ａ）、（ｂ）は、登録人物データの更新処理の概要を説明するための模式図。 登録人物データの更新処理の概要を説明するための模式図。 （ａ）、（ｂ）は、登録人物データの更新処理の概要を説明するための模式図。 同実施の形態の顔認証システムが実行する顔認証処理の処理内容を示すフローチャート。 図１１に示すフローチャートにおける登録人物データ更新処理の処理内容を示すフローチャート。 図１１に示すフローチャートにおける登録人物データ更新処理の処理内容を示すフローチャート。

以下、顔認証システムの一実施の形態である入室管理システムについて図面を参照して説明する。

本実施の形態の顔認証システムは、顔画像及びその特徴量の少なくとも一方を含んだ顔データを用い、入力された顔データである入力顔データと予め登録された顔データである登録顔データとを照合して本人認証を行い、本人認証が成立したときにドアの開錠を行う入室管理システムを構成する。この入室管理システムでは、登録されている人物毎に同一の人物に関する１つ以上の登録顔データを含んだ登録人物データを記憶している。これら登録顔データは、各顔データの特徴に基づき、複数のグループに対応付けられている。この場合、各グループへの登録顔データの対応付けは、例えば、登録顔データを記憶する対象となる記憶装置を別々に設定したり、同一の記憶装置に対して登録顔データを記憶する対象となるフォルダを分けて設定したり、同一のフォルダに記憶された登録顔データに対してグループを識別するためのタグ情報を設定したりすることで実現される。そして、入力顔データと登録顔データとの認証が成立したときには、入力顔データと登録顔データの照合結果などに基づいて更新対象となるグループを選択し、登録顔データの更新処理を行う。なお、登録顔データの更新処理の際には、例えば、顔画像の画質に基づく登録の適正度合いを示す登録評価値、及び、顔画像の撮影日時といった二つの評価軸に基づき、入力顔データとの入れ替えの対象となる登録顔データが選択される。ここでいう画質とは、ノイズの有無や鮮明度などの一般的な画質以外にも、マスクや携帯電話などにより顔が部分的に隠れているなど、顔認証に影響を与えうる要素を考慮した画像の品質を表現したものである。本実施例では、それらを包含した１つの登録評価値を例に説明するが、画質として考慮すべき要素を分離して個別に評価値を定義し、それらを組み合わせて、入れ替えの対象となる登録顔データを選択する評価軸としてもよい。

具体的には、図１に示すように、入室管理システムを構成する顔認証システム１００は、顔認証処理を制御する制御部１１０と、制御部１１０が顔認証処理の際に実行する顔認証プログラムを含めた各種のプログラムや当該プログラムの実行の際に制御部１１０が読み書きする各種のデータを格納する記憶部１２０とを有するコンピュータである。そして、制御部１１０は、記憶部１２０に格納された顔認証プログラムを実行することにより、顔検出部１１１、特徴量算出部１１２、照合スコア算出部１１３、認証処理部１１４、及び、登録顔データ更新部１１５として機能する。ここで図１では説明を単純化するために、登録人物データ１２１としてユーザー１人だけの登録人物データが登録されている場合を示しているが、登録ユーザーが複数の場合には、図３に示すようにユーザーごとにＩＤを設定して登録人物データ１２１を複数構成すればよい。

顔検出部１１１は、操作入力部１０から顔認証を開始する旨の操作情報が入力されると、カメラ１１により撮影された画像を取得する。また、顔検出部１１１は、こうして取得した画像からテンプレートマッチング等により顔を検出し、当該検出した顔のデータを入力顔データの顔画像として設定し、特徴量算出部１１２に出力する。ここで、入力顔データの顔画像は、顔付近の領域を切り出し画像、あるいはその切り出した画像を既定のサイズにスケーリングしたものであってもよいし、カメラ１１により撮影された画像にその画像中での顔の座標及びサイズが特定できるように情報を付与したものであってもよい。

特徴量算出部１１２は、顔検出部１１１から入力された入力顔データに基づき、例えば微分フィルタやガボールフィルタ等を用いて、顔画像同士の類似度の算出に用いられる特徴量を算出し、入力顔データの特徴量として設定する。このとき、入力顔データの顔画像は以後の処理には必須ではないため、データ量の削減のために削除してもよいが、システムの利用履歴の確認のために表示するなどの用途に用いるため削除できない場合もある。このため、以下では、入力顔データは顔画像と特徴量の双方を保持している場合を例として説明する。

また、特徴量算出部１１２は、顔検出部１１１から入力された入力顔データ、及び、記憶部１２０に格納されている登録顔データ１２６の顔画像の画質に基づき、これら顔データの登録の適正度合いを示す登録評価値１２４を算出する。このとき、特徴量算出部１１２は、例えば、顔画像の鮮鋭度が高いほど登録評価値１２４が高い値となるように算出したり、顔画像の顔の向きが正面に向いているほど登録評価値１２４が高い値となるように算出したりする。

照合スコア算出部１１３は、記憶部１２０に格納されている登録顔データ１２６の特徴量と、特徴量算出部１１２により算出された入力顔データの特徴量との類似度を示す指標として照合スコアを算出する類似度算出部として機能する。

このとき、図２に示すように、記憶部１２０には、同一の人物に関する１つ以上の登録顔データ１２６と当該人物に割り当てられたユーザーＩＤを含んだ登録人物データ１２１が格納されている。これらの登録顔データ１２６は、顔画像の特徴などの情報に基づき、複数のグループに対応付けられている。本実施の形態では、登録人物データ１２１が持つグループとして、普段の表情に対応する「グループＡ」、眼鏡の装着時に対応する「グループＢ」、及び、笑顔の表情に対応する「グループＣ」が含まれている。各グループには、顔データの画質に基づく登録の適正度合いを示す登録評価値１２４に基づき選択された「評価値最大」の属性を有する登録顔データ１２６と、顔画像の撮影日時１２５に基づき選択された「最新」の属性を有する登録顔データ１２６とが含まれている。記憶部１２０には、登録顔データ１２６が登録評価値１２４及び顔画像の撮影日時１２５とともに格納されている。ここで、登録ユーザーが複数、すなわち登録人物データ１２１が複数の場合には、登録されている全ての登録人物データ１２１に含まれる登録顔データ１２６に対して照合スコアを算出し、最大の照合スコアを示した登録顔データ１２６が含まれる登録人物データ１２１を対象として以下の処理を行う。また、操作入力部１０からの入力やカードリーダ１２からのＩＤ情報により照合処理対象となるユーザーのＩＤを取得し、登録人物データ１２１を特定して以下の処理を行う構成としてもよい。

そして、図１に示すように、照合スコア算出部１１３は、記憶部１２０に格納されている全ての登録人物データ１２１に含まれる全ての登録顔データ１２６との照合スコアを算出し、当該算出した照合スコアを認証処理部１１４に出力する。なお、登録顔データ１２６も顔データであって、顔画像及び顔画像から算出した特徴量の少なくとも一方を含む。登録顔データ１２６が特徴量を保持していない場合、照合のたびに特徴量算出部１１２で特徴量を算出する必要があるため、本実施の形態では、登録顔データ１２６は特徴量を含んだ状態で記憶しているものとして説明する。

認証処理部１１４は、照合スコア算出部１１３から入力された照合スコアと、記憶部１２０に格納されている認証閾値１２２とを比較する。また、認証処理部１１４は、記憶部１２０に格納されている登録人物データ１２１に含まれる登録顔データ１２６の中に、照合スコアが認証閾値１２２以上となる登録顔データ１２６が含まれるときには、該当する登録人物データ１２１に対応する人物と入力顔データの人物とが同一であると認証する。そして、認証処理部１１４は、登録人物データ１２１との認証が成立したときには、アクチュエータ１３に駆動信号を出力してドアの開錠を行う。また、認証処理部１１４は、登録人物データ１２１との認証が成立したときには、その認証結果を登録顔データ更新部１１５に出力する。

登録顔データ更新部１１５は、認証処理部１１４から認証が成立したとして結果が入力されたときには、認証が成立した登録人物データ１２１に含まれる全ての登録評価値１２４及び顔画像の撮影日時１２５を読み出す。そして、登録顔データ更新部１１５は、これらの評価値に基づいて選択した登録顔データ１２６を入力顔データと入れ替えて登録人物データ１２１の更新処理を行う更新処理部として機能する。

次に、登録顔データ更新部１１５が実行する登録人物データ１２１の更新処理の概要について図面を参照して説明する。説明を単純化するために、以下では図２に示した記憶部１２０に、同一の人物に関する複数の登録人物データ１２１が格納されている状態から登録顔データ１２６を更新する処理を例に説明する。未登録ユーザーの顔データの登録方法については後述する。

まず、図４示すように、登録顔データ更新部１１５は、前処理として、記憶部１２０に格納されている登録人物データ１２１に含まれる１つ以上の登録顔データ１２６のうち、有効期限を超過した登録顔データ１２６を抽出して削除対象とし、削除対象の登録顔データ１２６を記憶部１２０から削除する。同図に示す例では、登録顔データ更新部１１５は、これら登録顔データ１２６のうち、顔画像の撮影日時が最も古い１つの登録顔データ１２６が有効期限を超過していることから、当該登録顔データ１２６を記憶部１２０から削除している。

そして次に、図５に示すように、登録顔データ更新部１１５は、認証処理として、記憶部１２０に格納されている登録人物データ１２１に含まれる１つ以上の登録顔データ１２６のうち、照合スコア算出部１１３から取得した照合スコアが最大となる登録顔データ１２６を特定する。そして、登録顔データ更新部１１５は、こうして特定した登録顔データ１２６を含むグループを比較の対象として、登録人物データ１２１の更新処理を実行する。同図に示す例では、登録顔データ更新部１１５は、照合スコアが最大となる登録顔データ１２６を含む「グループＡ」を比較の対象として、登録人物データ１２１の更新処理を実行する。

このとき、図６（ａ）及び図６（ｂ）に示すように、登録顔データ更新部１１５は、登録顔データ１２６の照合スコアの最大値が登録閾値１２３（図１参照）以上であるときには、入力顔データの登録評価値１２４と、比較の対象となるグループにおける登録顔データ１２６の登録評価値１２４の最大値とを比較する。なお、登録閾値１２３は、上述した認証閾値１２２よりも高い値として予め設定されている。

そして、図６（ａ）に示すように、登録顔データ更新部１１５は、入力顔データの登録評価値１２４が登録顔データ１２６の登録評価値１２４の当該グループ中での最大値以上であるときには、当該グループにおける「評価値最大」の属性を有する登録顔データ１２６と入力顔データとを入れ替える。

その一方で、図６（ｂ）に示すように、登録顔データ更新部１１５は、入力顔データの登録評価値１２４が登録顔データ１２６の登録評価値１２４の当該グループ中での最大値未満であるときには、顔画像の撮影日時１２５が最新となる既存のグループにおける「最新」の属性を有する登録顔データ１２６と入力顔データとを入れ替える。

また、図７に示すように、照合スコアが最大となる登録顔データ１２６を含むグループのうち、「評価値最大」の属性を有する登録顔データ１２６が有効期限を超過したことにより削除されている場合を例に挙げて説明する。同図に示す例では、登録顔データ更新部１１５は、照合スコアが最大となる登録顔データ１２６を含む「グループＢ」を比較の対象として、登録人物データ１２１の更新処理を実行する。

このとき、図８（ａ）及び図８（ｂ）に示すように、登録顔データ更新部１１５は、当該の登録顔データ１２６の照合スコアが登録閾値１２３以上であるときには、入力顔データの登録評価値１２４と、比較の対象となる登録顔データ１２６の登録評価値１２４とを比較する。

そして、図８（ａ）に示すように、登録顔データ更新部１１５は、入力顔データの登録評価値１２４が当該の登録顔データ１２６の登録評価値１２４以上であるときには、比較の対象となるグループ（この例では、「グループＢ」）において、「評価値最大」の属性を有する登録顔データ１２６として入力顔データを追加する。このとき、比較の対象となるグループに事前に登録されていた登録顔データ１２６は、「最新」の属性を有する登録顔データ１２６として再設定される。

その一方で、図８（ｂ）に示すように、登録顔データ更新部１１５は、入力顔データの登録評価値１２４が当該の登録人物データ１２１の登録評価値１２４未満であるときには、比較の対象となるグループ（この例では、「グループＢ」）において、「最新」の属性を有する登録顔データ１２６として入力顔データを追加する。このとき、比較の対象となるグループに事前に登録されていた登録顔データ１２６は、「評価値最大」の属性を有する登録顔データ１２６として再設定される。

また、図９に示すように、登録顔データ更新部１１５は、当該の登録顔データ１２６の照合スコアが登録閾値１２３未満であり、記憶部１２０に空きグループがあるときには、入力顔データを登録人物データ１２１に新規のグループを生成して登録する。同図に示す例では、登録顔データ１２６を格納するためのグループ数の最大値が４個以上であって、記憶部１２０に事前に登録されていた登録顔データ１２６のグループ数（３個）よりも大きい。そのため、登録顔データ更新部１１５は、入力顔データを新規のグループ（「グループＤ」）の登録顔データ１２６として登録している。このとき、入力顔データは、新規のグループにおいて「評価値最大」の属性を有する登録顔データ１２６として設定される。

この新規グループ追加の処理を用いれば、未登録ユーザーの顔データの登録処理が実現できる。具体的には、登録顔データ更新部１１５は、未登録ユーザーの場合、登録人物データ１２１を生成してユーザーのＩＤ情報を生成し、新規のグループ（「グループＡ」）を生成して、入力顔データを当該グループの「評価値最大」の属性を有する登録顔データ１２６として設定する。

その一方で、図１０（ａ）及び図１０（ｂ）に示すように、登録顔データ更新部１１５は、当該の登録顔データ１２６の照合スコアが登録閾値１２３未満であり、記憶部１２０に空きグループがないときには、先の図６（ａ）及び図６（ｂ）に示した例と同様にして登録人物データ１２１の更新処理を行う。すなわち、登録顔データ更新部１１５は、記憶部１２０に空きグループがないときには、入力顔データの登録評価値１２４と、比較の対象となるグループにおける登録顔データ１２６の登録評価値１２４の最大値とを比較する。

そして、図１０（ａ）に示すように、登録顔データ更新部１１５は、入力顔データの登録評価値１２４が登録顔データ１２６の登録評価値１２４の当該グループ中での最大値以上であるときには、「評価値最大」の属性を有する登録顔データ１２６と入力顔データとを入れ替える。

その一方で、図１０（ｂ）に示すように、登録顔データ更新部１１５は、入力顔データの登録評価値１２４が登録顔データ１２６の登録評価値１２４の当該グループ中での最大値未満であるときには、「最新」の属性を有する登録顔データ１２６と入力顔データとを入れ替える。

次に、本実施の形態の顔認証システム１００が実行する顔認証処理について、その具体的な処理内容を説明する。なお、顔認証システム１００は、図１１に示す顔認証処理を所定の周期で実行する。

図１１に示すように、この顔認証処理ではまず、顔認証システム１００は、操作入力部１０を通じて顔認証を開始する旨の操作情報が入力されるまで待機する（ステップＳ１０）。そして、顔認証システム１００は、操作入力部１０を通じて操作情報が入力されたときには（ステップＳ１０＝ＹＥＳ）、カメラ１１により撮影された画像から顔検出部１１１を通じて入力顔データを取得する（ステップＳ１１）。

また、顔認証システム１００は、先のステップＳ１１において取得した入力顔データと、予め登録されている登録人物データ１２１に含まれる全ての登録顔データ１２６との照合スコアを照合スコア算出部１１３を通じて算出する（ステップＳ１２）。

この場合、顔認証システム１００は、先のステップＳ１２において算出した照合スコアが認証閾値１２２以上となる登録顔データ１２６が登録人物データ１２１中に存在するときには、認証処理部１１４を通じて顔認証が成立したものとして判定する（ステップＳ１３＝ＹＥＳ）。そして、顔認証システム１００は、認証処理部１１４からアクチュエータ１３に駆動信号を出力してドアを開錠する（ステップＳ１４）。その後、顔認証システム１００は、登録顔データ更新部１１５を通じて登録人物データ更新処理を実行した上で（ステップＳ１５）、図１１に示す顔認証処理を終了する。

その一方で、顔認証システム１００は、先のステップＳ１２において算出した照合スコアが認証閾値１２２以上となる登録顔データ１２６が登録人物データ１２１中に存在しないときには、認証処理部１１４を通じて顔認証が成立しないものとして判定する（ステップＳ１３＝ＮＯ）。そして、顔認証システム１００は、ユーザーによりＩＤカードが提示されてカードリーダ１２を通じてＩＤ情報が入力されるまでの間は（ステップＳ１６＝ＮＯ）、その処理をステップＳ１０に戻し、ステップＳ１０〜ステップＳ１３の処理を繰り返す。

また、顔認証システム１００は、カードリーダ１２を通じてＩＤ情報が入力されたときには（ステップＳ１６＝ＹＥＳ）、当該ＩＤ情報に対応する登録人物データ１２１が登録されているか否かを認証処理部１１４を通じて判定する（ステップＳ１７）。ここで、ＩＤ情報の入力は、カードリーダ１２に限らずテンキーなどを用いて行ってもよい。

そして、顔認証システム１００は、ＩＤカードのＩＤ情報に対応する登録人物データ１２１が登録されているときには（ステップＳ１７＝ＹＥＳ）、当該ＩＤ情報と、先のステップＳ１２において算出した照合スコアが最も高い登録顔データ１２６を含む登録人物データ１２１に対応するＩＤ情報とが一致するか否かを認証処理部１１４を通じて判定する（ステップＳ１８）。

また、顔認証システム１００は、これらＩＤ情報が一致してＩＤカードによる本人認証が成立したときには（ステップＳ１８＝ＹＥＳ）、ＩＤカードによる認証を併用する場合の所定の閾値と比較する。具体的には、顔認証システム１００は、先のステップＳ１２において算出した照合スコアが認証閾値１２２よりも低い所定の閾値以上であるか否かを認証処理部１１４を通じて判定する（ステップＳ１９）。そして、顔認証システム１００は、照合スコアが所定の閾値以上であるときには（ステップＳ１９＝ＹＥＳ）、その処理をステップＳ２１に移行する。

その後、ステップＳ２１において、顔認証システム１００は、認証処理部１１４からアクチュエータ１３に駆動信号を出力してドアを開錠する。そして、顔認証システム１００は、登録顔データ更新部１１５を通じて登録人物データ更新処理を実行した上で（ステップＳ２２）、図１１に示す顔認証処理を終了する。

また、顔認証システム１００は、先のステップＳ１２において算出した照合スコアが所定の閾値未満であるときには（ステップＳ１９＝ＮＯ）、認証処理部１１４からシステムの管理者に通知を出力する（ステップＳ２０）。なお、顔認証システム１００は、ＩＤカードのＩＤ情報に対応する登録人物データ１２１が登録されていないときにも（ステップＳ１７＝ＮＯ）、認証処理部１１４からシステムの管理者に通知を出力する（ステップＳ２０）。このとき、顔認証システム１００は、ドアの開錠、並びに、登録人物データ１２１の更新処理を行うことなく、図１１に示す顔認証処理を終了する。

なお、顔認証システム１００は、ＩＤカードのＩＤ情報と、先のステップＳ１２において算出した照合スコアが最も高い登録人物データ１２１に対応するＩＤ情報とが一致しないときには（ステップＳ１８＝ＮＯ）、ＩＤカードによる本人認証が成立しないものとして判定する。このとき、顔認証システム１００は、ドアの開錠、並びに、登録人物データ１２１の更新処理を行うことなく、図１１に示す顔認証処理を終了する。このとき、顔認証処理を終了する前にシステム管理者に通知を出力する形態としてもよい。

次に、図１１に示した顔認証処理のうち、ステップＳ１５又はステップＳ２２において登録顔データ更新部１１５が実行する登録人物データ更新処理について、その具体的な処理内容を図１２及び図１３を用いて説明する。

まず、登録顔データ更新部１１５は、更新対象のユーザーＩＤを持つ登録人物データ１２１に設定された登録顔データ１２６と入力顔データとを総当たりで組み合わせた照合スコアを照合スコア算出部１１３から取得する（ステップＳ１０１）。ただし、この照合スコアは先のステップＳ１２の結果から取得してもよい。

そして、登録顔データ更新部１１５は、先のステップＳ１０１において取得した照合スコアの最大値が登録閾値１２３以上であるときには（ステップＳ１０２＝ＹＥＳ）、照合スコアが最大となった登録顔データ１２６を含むグループを比較の対象として設定する（ステップＳ１０４）。

また、登録顔データ更新部１１５は、照合スコアの最大値が登録閾値１２３未満であり（ステップＳ１０２＝ＮＯ）、記憶部１２０に空きグループがないときには（ステップＳ１０３＝ＮＯ）、照合スコアが最大となった登録顔データ１２６を含むグループを比較の対象として設定する（ステップＳ１０４）。

続いて、登録顔データ更新部１１５は、更新対象のユーザーＩＤが設定された登録人物データ１２１の中に、有効期限を超過した登録顔データ１２６が含まれているか否かを判定する（ステップＳ１０５）。

そして、登録顔データ更新部１１５は、当該の登録人物データ１２１に有効期限を超過した登録顔データ１２６が含まれるときには（ステップＳ１０５＝ＹＥＳ）、該当する登録顔データ１２６を削除対象として記憶部１２０から削除した上で（ステップＳ１０６）、その処理をステップＳ１１０に移行する。

その一方で、登録顔データ更新部１１５は、有効期限を超過した登録顔データ１２６が含まれないときには（ステップＳ１０５＝ＮＯ）、ステップＳ１０６の処理を経ることなく、その処理をステップＳ１１０に移行する。

続いて、登録顔データ更新部１１５は、比較の対象として設定されたグループ内に、「評価値最大」の属性を有する登録顔データ１２６が含まれるときには（ステップＳ１１０＝ＹＥＳ）、入力顔データの登録評価値１２４と当該の登録顔データ１２６の登録評価値１２４とを比較する（ステップＳ１１１）。

そして、登録顔データ更新部１１５は、入力顔データの登録評価値１２４が当該の登録顔データ１２６の登録評価値１２４以上であるときには（ステップＳ１１１＝ＹＥＳ）、入力顔データを当該の登録顔データ１２６と入れ替える（ステップＳ１１２）。

その一方で、登録顔データ更新部１１５は、入力顔データの登録評価値１２４が当該の登録顔データ１２６の登録評価値１２４未満であるときには（ステップＳ１１１＝ＮＯ）、入力顔データを「最新」の属性を有する登録顔データ１２６と入れ替える（ステップＳ１１３）。

また、登録顔データ更新部１１５は、比較の対象として設定されたグループ内に、「評価値最大」の属性を有する登録顔データ１２６が含まれないときには（ステップＳ１１０＝ＮＯ）、ステップＳ１１４に移行する。

そして、登録顔データ更新部１１５は、比較の対象として設定されたグループ内に、「最新」の属性を有する登録顔データ１２６が含まれるとき（ステップＳ１１４＝ＹＥＳ）、入力顔データの登録評価値１２４と当該の登録顔データ１２６の登録評価値１２４とを比較する（ステップＳ１１５）。

そして、登録顔データ更新部１１５は、入力顔データの登録評価値１２４が当該の登録顔データ１２６の登録評価値１２４以上であるときには（ステップＳ１１５＝ＹＥＳ）、入力顔データを「評価値最大」の属性を有する登録顔データ１２６に設定する（ステップＳ１１６）。

その一方で、登録顔データ更新部１１５は、入力顔データの登録評価値１２４が当該の登録顔データ１２６の登録評価値１２４未満であるときには（ステップＳ１１５＝ＮＯ）、当該の登録顔データ１２６の属性を「評価値最大」に設定し、かつ、入力顔データを「最新」の属性を有する登録顔データ１２６に設定する（ステップＳ１１７）。

また、登録顔データ更新部１１５は、比較の対象として設定されたグループ内に、「最新」の属性を有する登録顔データ１２６が含まれないときには（ステップＳ１１４＝ＮＯ）、入力顔データを「最新」の属性を有する登録顔データ１２６に設定する（ステップＳ１１８）。

また、登録顔データ更新部１１５は、先のステップＳ１０１において取得した照合スコアの最大値が登録閾値１２３未満であって（ステップＳ１０２＝ＮＯ）、かつ、記憶部１２０に空きグループがあるときには（ステップＳ１０３＝ＹＥＳ）、入力顔データを新規グループの「最新」の属性を有する登録顔データ１２６として設定する（ステップＳ１０７）。

その後、登録顔データ更新部１１５は、更新対象のユーザーＩＤが設定された登録人物データ１２１の中に、有効期限を超過した登録顔データ１２６が含まれているか否かを判定する（ステップＳ１０８）。

そして、登録顔データ更新部１１５は、当該の登録人物データ１２１に有効期限を超過した登録顔データ１２６が含まれるときには（ステップＳ１０８＝ＹＥＳ）、該当する登録顔データ１２６を削除対象として記憶部１２０から削除した上で（ステップＳ１０９）、登録人物データ更新処理を終了する。

また、登録顔データ更新部１１５は、有効期限を超過した登録顔データ１２６が含まれないときには（ステップＳ１０８＝ＮＯ）、ステップＳ１０９の処理を経ることなく、登録人物データ更新処理を終了する。

以上の実施例では、説明を単純化するために入力顔データが登録に適した顔データ、すなわち登録評価値１２４が比較的高い状態を前提として説明した。しかしながら、実際の顔認証システムの運用時には、マスクや携帯電話などの影響で顔が部分的に隠れている場合なども想定され、入力顔データが必ずしも登録に適した顔データであるとは限らない。そのため、記憶部１２０に登録に適した顔データであるかどうかを判定するための閾値である登録評価値用閾値を格納しておき、登録人物データ更新処理の始めに入力顔データの登録評価値１２４が登録評価値用閾値未満であれば、登録人物データ１２１の更新処理を行わずに処理を終了する形態としてもよい。

次に、本実施の形態の顔認証システム１００の作用について説明する。

一般に、顔認証システムでは、データ容量や認証結果を出力するまでの処理時間の制約等の観点から、登録顔データとして登録可能な顔データの数が限られる。ただし、顔認証では、登録顔データの数が限られていたとしても、周囲の環境、顔の向き、眼鏡等の装着物の有無、髪型等の条件の変動に対応し、できる限り様々な条件下で高い認証精度を確保できることが望ましい。

この点、本実施の形態では、同一の人物に関する登録人物データ１２１に含まれる１つ以上の登録顔データ１２６が１つ以上のグループに対応付けられており、各グループには、登録評価値１２４に基づき選択された登録顔データ１２６と、顔データに含まれる顔画像の撮影日時１２５に基づき選択された登録顔データ１２６とが含まれている。そして、これら登録評価値１２４、及び、顔データの撮影日時１２５といった二つの評価軸に基づき、入力顔データとの入れ替えの対象となる登録顔データ１２６が選択されることにより、登録人物データ１２１の構成の最適化が行われる。

具体的には、入力顔データとの照合スコアが最大となる登録顔データ１２６を含むグループを対象として、入力顔データの登録評価値１２４と登録顔データ１２６の登録評価値１２４とを比較する。そして、入力顔データの登録評価値１２４がグループに含まれる登録顔データ１２６の登録評価値１２４の最大値よりも高いときには、「評価値最大」の属性を有する登録顔データ１２６と入力顔データとを入れ替える。その一方で、入力顔データの登録評価値１２４がグループに含まれる登録顔データ１２６の登録評価値１２４の最大値よりも低いときには、「最新」の属性を有する登録顔データ１２６と入力顔データとを入れ替える。これにより、登録評価値１２４及び撮影日時１２５の双方の観点において顔認証に適した登録顔データ１２６を含んだ登録人物データ１２１が記憶部１２０に記憶される。その結果、各グループ内において登録顔データ１２６がカバーできる範囲は重複する部分が少なくなり、限られた登録顔データ１２６でカバーできる範囲も拡充される。

なお、記憶部１２０に格納されている登録人物データ１２１に含まれる複数の登録顔データ１２６のうち、有効期限を超過した登録顔データ１２６は登録人物データ１２１から削除される。そして、入力顔データとの照合スコアが最大となる登録顔データ１２６を含むグループから、「評価値最大」の属性を有する登録人物データ１２１が既に削除されているときには、入力顔データの登録評価値１２４と「最新」の属性を有する登録顔データ１２６の登録評価値１２４とを比較する。その後、登録評価値１２４が相対的に高い顔データを「評価値最大」の属性を有する登録顔データ１２６として設定し、登録評価値１２４が相対的に低い顔データを「最新」の属性を有する登録顔データ１２６として設定する。これにより、登録人物データ１２１に含まれる登録顔データ１２６の情報の鮮度を高めつつ、登録評価値１２４及び撮影日時１２５の双方の観点において顔認証に適した登録顔データ１２６を含んだ登録人物データ１２１が記憶部１２０に記憶される。

また、入力顔データに対する登録人物データ１２１に含まれる登録顔データ１２６の照合スコアの最大値が登録閾値１２３以上であるときには、記憶部１２０に空きグループがあるか否かに関わらず、入力顔データを既存のグループの登録顔データ１２６として設定する。その一方で、入力顔データに対する登録人物データ１２１に含まれる登録顔データ１２６の照合スコアの最大値が登録閾値１２３未満であるときには、記憶部１２０に空きグループがあるときには、入力顔データを新規のグループの「最新」の属性を有する登録顔データ１２６として登録する。すなわち、入力顔データと登録人物データ１２１に含まれる登録顔データ１２６との類似度が比較的低いときには、入力顔データが新規のグループの「最新」の属性を有する登録顔データ１２６として優先して残るようになる。その結果、複数のグループによりカバーできる範囲がより一層拡充される。

以上説明したように、本実施の形態によれば、以下に列挙する効果を得ることができる。

（１）登録顔データ更新部１１５は、記憶部１２０に記憶された登録人物データ１２１に含まれる複数の登録顔データ１２６のうち、複数の評価軸に基づいて選択した登録顔データ１２６を入力顔データと入れ替えて登録人物データ１２１の更新処理を行う。これにより、登録人物データ１２１に含まれる登録顔データ１２６によりカバーできる顔認証の環境の範囲が拡充されるため、顔認証に際した環境の変化に対応することが可能となる。

（２）記憶部１２０は、登録人物データ１２１に含まれる登録顔データ１２６を複数のグループに対応付けて記憶し、登録顔データ更新部１１５は、照合スコア算出部１１３により算出された照合スコアが最大となる登録顔データ１２６を含むグループを対象として、登録人物データ１２１の更新処理を行う。これにより、全ての登録顔データ１２６が共通のグループである構成と比較して、登録顔データ１２６の更新により記憶部１２０に記憶される登録人物データ１２１に含まれる登録顔データ１２６が多様になる。その結果、顔認証に際した環境の変化に好適に対応することが可能となる。

（３）各グループは、登録評価値１２４に基づき選択された登録顔データ１２６と、顔画像の撮影日時１２５に基づき選択された登録顔データ１２６とを含む。これにより、登録評価値１２４に基づき選択された画質の観点で顔認証に適した顔データや、顔画像の撮影日時１２５に基づき人物の経時変化を考慮して選択された顔認証に適した顔データが登録人物データ１２１に含まれる登録顔データ１２６として記憶部１２０に記憶される。その結果、環境の変化に対応しつつ顔認証の精度をより一層向上させることができる。

（４）登録顔データ更新部１１５は、各グループに含まれる登録評価値１２４に基づき選択された登録顔データ１２６、及び、顔画像の撮影日時１２５に基づき選択された登録顔データ１２６のうち、更新の対象となる登録顔データ１２６を入力顔データの登録評価値１２４に応じて適宜選択する。これにより、登録評価値１２４及び撮影日時１２５の双方の観点において顔認証に適した登録顔データ１２６が含まれる登録人物データ１２１が記憶部１２０に記憶されるため、顔認証の精度を更に高めることができる。

（５）登録顔データ更新部１１５は、照合スコア算出部１１３により算出された登録人物データ１２１に含まれる登録顔データ１２６の照合スコアの最大値が登録閾値１２３以上であるときには、照合スコアが最大となる登録顔データ１２６を含むグループを対象として、登録人物データ１２１の更新処理を行う。すなわち、入力顔データと登録人物データ１２１に含まれる登録顔データ１２６との類似度が比較的高いときには、新規のグループを作成することなく、既存のグループに対して入力顔データによる更新処理を行う。これにより、カバーできる顔認証の環境の範囲が比較的近い顔データが同一のグループに属するようになる。そのため、顔認証に際した環境の変化に対応しつつ、新規のグループを作成するための空き容量を記憶部１２０に確保することが可能となる。

（６）登録顔データ更新部１１５は、照合スコア算出部１１３により算出された登録人物データ１２１に含まれる登録顔データ１２６の照合スコアの最大値が登録閾値１２３未満であるときには、新規のグループを作成して入力顔データを登録顔データ１２６として設定する。すなわち、入力顔データと登録人物データ１２１に含まれる登録顔データ１２６との類似度が比較的低いときには、新規のグループを作成して入力顔データを登録顔データ１２６として新たに登録する。これにより、顔認証の環境の範囲を拡充する登録顔データ１２６を含むかたちで新規のグループが作成される。そのため、複数のグループによりカバーできる顔認証の環境の範囲を拡充して顔認証の精度をより一層高めることができる。

（７）登録顔データ更新部１１５は、記憶部１２０に格納されている当該の登録人物データ１２１に含まれる１つ以上の登録顔データ１２６のうち、有効期限を超過した登録顔データ１２６を抽出して削除対象とし、削除対象の登録顔データ１２６を記憶部１２０から削除する。そして、入力顔データとの照合スコアが最大となる登録顔データ１２６を含むグループから、「評価値最大」の属性を有する登録顔データ１２６を既に削除しているときには、入力顔データの登録評価値１２４と登録顔データ１２６の登録評価値１２４とを比較して、その比較の結果に基づき登録人物データ１２１の更新処理を行う。これにより、顔画像の撮影日時１２５の有効期限を超過した登録顔データ１２６が記憶部１２０から削除されつつ、各グループが「評価値最大」の属性を有する登録顔データ１２６と「最新」の属性を有する登録顔データ１２６とを含むようになる。その結果、登録人物データ１２１に含まれる登録顔データ１２６の情報の鮮度が高まるため、顔認証の精度を更に向上させることができる。

（８）登録顔データ更新部１１５は、顔認証とは別の方法としてＩＤカードなどによる本人認証が行われたときの入力顔データを対象として登録人物データ１２１の更新処理を行う。これにより、顔認証が成立したときだけでなく、顔認証とは別の方法にて本人認証が行われたときにも、入力顔データを登録顔データ１２６として更新する機会が確保される。その結果、登録人物データ１２１の更新の頻度が高められるため、顔認証の精度を更に向上させることができる。

なお、上記実施の形態は、以下のような形態にて実施することもできる。

・上記実施の形態においては、登録顔データ更新部１１５は、顔認証が成立したときだけでなく、顔認証とは別の方法にて本人認証が行われたときにも、入力顔データを対象として登録人物データ１２１の更新処理を行うようにした。これに代えて、登録顔データ更新部１１５は、顔認証が成立したときに限って、入力顔データを対象として登録人物データ１２１の更新処理を行うようにしてもよい。

・上記実施の形態においては、登録顔データ更新部１１５は、登録人物データ１２１に含まれる登録顔データ１２６における顔画像の特徴量に基づく照合スコアなどを基準に、登録顔データ１２６を複数のグループに対応付けて記憶部１２０に記憶するようにした。これに代えて、登録顔データ更新部１１５は、例えば、眼鏡等の装着物の有無、人物の表情、画像を撮影した時間帯等、登録顔データ１２６に関する複数のグループを事前に設定し、各グループごとの基準に基づき、登録顔データ１２６を各グループに対応付けるようにしてもよい。

・上記実施の形態においては、登録顔データ更新部１１５は、記憶部１２０に格納されている１つ以上の登録顔データ１２６のうち、有効期限を超過した登録顔データ１２６を記憶部１２０から削除するようにした。ただし、登録顔データ更新部１１５は、所定のグループ内の全ての登録顔データ１２６が有効期限を超過していたときには、それら登録顔データ１２６を削除対象から除外するようにしてもよい。グループに登録されている登録顔データ１２６を全て削除すると、そのグループがカバーしていた条件に対応できない場合があるためである。また、登録顔データ更新部１１５は、有効期限を設定することなく、顔認証が成立したときの入力顔データを登録人物データ１２１に含まれる既存の登録顔データ１２６と適宜入れ替えるようにしてもよい。

・上記実施の形態においては、登録顔データ更新部１１５は、記憶部１２０に格納されている１つ以上の登録顔データ１２６のうち、有効期限を超過した登録顔データ１２６を抽出して削除対象とし、削除対象の登録顔データ１２６を記憶部１２０から削除するようにした。ただし、登録顔データ更新部１１５が削除対象の登録顔データ１２６を記憶部１２０から削除するタイミングは、必ずしも登録顔データ１２６の有効期限を超過した時点である必要はない。例えば、登録顔データ１２６の有効期限を超過した時点で登録顔データ１２６を記憶部１２０からの削除対象として設定し、ユーザーにより削除の操作がなされる等、所定の条件を満たした時点で削除対象として設定された登録顔データ１２６を記憶部１２０から削除するようにしてもよい。また、登録顔データ更新部１１５は、有効期限を超過して削除対象となった登録顔データ１２６をグループから一旦削除した後、当該削除した登録顔データ１２６を含めて、比較の対象として設定されたグループ内において登録人物データ１２１の更新処理を行うようにしてもよい。このとき、グループから削除した登録顔データ１２６は、グループに属する登録顔データ１２６と個別して記憶部１２０に記憶しておく。この場合、登録顔データ更新部１１５は、グループから一旦削除した登録顔データ１２６が比較の対象として設定されたグループ内において「評価値最大」又は「最新」の属性を有する登録顔データ１２６として設定されたときには、当該登録顔データ１２６を元のグループに復元するようにしてもよい。

・上記実施の形態においては、登録顔データ更新部１１５は、照合スコア算出部１１３により算出された登録人物データ１２１に含まれる登録顔データ１２６の照合スコアの最大値が登録閾値１２３未満であるときには、新規のグループを作成して入力顔データを登録顔データ１２６として登録するようにした。これに代えて、登録顔データ更新部１１５は、照合スコア算出部１１３により算出された登録人物データ１２１に含まれる登録顔データ１２６の照合スコアの最大値が登録閾値１２３未満であっても、照合スコアが最大となる登録顔データ１２６を含むグループを対象として、登録人物データ１２１の更新処理を行うようにしてもよい。

・上記実施の形態においては、登録顔データ更新部１１５は、照合スコア算出部１１３により算出された登録人物データ１２１に含まれる登録顔データ１２６の照合スコアの最大値が登録閾値１２３以上であるときには、照合スコアが最大となる登録顔データ１２６を含むグループを対象として、登録人物データ１２１の更新処理を行うようにした。これに代えて、登録顔データ更新部１１５は、照合スコア算出部１１３により算出された登録人物データ１２１に含まれる登録顔データ１２６の照合スコアの最大値が登録閾値１２３以上であるか否かに関わらず、空きグループがあるときには、新規のグループを作成して入力顔データを新たに登録するようにしてもよい。

・上記実施の形態においては、各グループには、登録評価値１２４を基準とした登録顔データ１２６と、顔画像の撮影日時１２５を基準とした登録顔データ１２６とが一つずつ含まれる構成を例に挙げて説明した。ただし、各グループには、登録評価値１２４を基準とした登録顔データ１２６、及び、撮影日時１２５を基準とした登録顔データ１２６が複数含まれる構成であってもよい。この場合、登録顔データ更新部１１５は、例えば、比較の対象となるグループ内において入力顔データよりも登録評価値１２４が相対的に低い登録顔データ１２６が含まれるときに、当該登録顔データ１２６を入力顔データとの入れ替えの対象としてもよい。

・上記実施の形態においては、登録評価値１２４を算出する際の要素として、顔画像の鮮鋭度、及び、顔画像の顔の向きを用いる場合を例に挙げて説明した。ただし、登録評価値１２４を算出する際の要素としてはその他にも、顔画像の顔の大きさや眼鏡・マスク等の装着物の有無等を採用することもできる。また、各要素の評価値を個別に算出し、それら評価値の合算値を登録評価値１２４として算出してもよい。なお、顔画像の顔の大きさに基づいて登録評価値１２４を算出する場合には、顔画像の顔の大きさが大きいほど登録評価値１２４が高い値となるように算出することが好ましい。また、眼鏡・マスク等の装着物の有無に基づいて登録評価値１２４を算出する場合には、装着物があるときに登録評価値１２４が相対的に高い値となるように算出してもよいし、装着物がないときに登録評価値１２４が相対的に高い値となるように算出してもよい。具体的には、眼鏡の装着時に対応するグループ内の登録顔データ１２６を対象として登録評価値１２４を算出するときには、眼鏡の装着があるときに登録評価値１２４が相対的に高い値となるように算出することが好ましい。その一方で、眼鏡の非装着時に対応するグループ内の登録顔データ１２６を対象として登録評価値１２４を算出するときには、眼鏡の装着がないときに登録評価値１２４が相対的に高い値となるように算出することが好ましい。すなわち、登録評価値１２４を算出する際の基準を必ずしも全てのグループに一律に適用する必要はなく、各グループごとに適したかたちで登録評価値１２４を算出する際の基準を適宜切り替えるようにしてもよい。

・上記実施の形態においては、登録人物データ１２１に含まれる登録顔データ１２６が複数のグループに対応付けられて記憶部１２０に記憶されるようにした。これに代えて、登録人物データ１２１に含まれる全ての登録顔データ１２６が共通のグループとして記憶部１２０に記憶されるようにしてもよい。

・上記実施の形態においては、登録顔データ１２６の選考の基準となる評価軸の数が２つである場合を例に挙げて説明した。ただし、評価軸の数は、必ずしも２つである必要はなく、１つであってもよいし、３つ以上であってもよい。なお、評価軸の数を１つとするときには、記憶部１２０に記憶された登録人物データ１２１に含まれる１つ以上の登録顔データ１２６のうち、照合スコア算出部１１３により算出された照合スコアの最大値が登録閾値１２３未満であるときに、新規のグループを作成して入力顔データを登録顔データ１２６として登録するようにすることが好ましい。この構成によれば、認証の環境の範囲を拡充する登録顔データ１２６を含むかたちで新規のグループが作成される。そのため、複数のグループによりカバーできる顔認証の環境の範囲が拡充され、顔認証に際した環境の変化に対応することが可能となる。

・上記実施の形態においては、入力顔データ及び登録顔データ１２６の双方から特量量を算出し、当該算出した特徴量を比較することにより、画像同士の類似度を評価するようにした。特徴量の算出は、微分フィルタやガボールフィルタなど画像照合に用いられる方法で算出するほか、目や鼻や口といった顔パーツの位置関係など顔認証独自の特徴量を算出するなど、任意の方法を用いて算出してもよい。またこれに代えて、画像からの特量量の算出を省略し、入力顔データ及び登録顔データ１２６の画像の内容を直接比較することにより、画像同士の類似度を評価するようにしてもよい。

・上記実施の形態においては、顔認証システムとして、認証処理を行う機能部と、認証処理の対象となる画像を撮像する機能部、又は、認証処理の結果を利用する端末側の機能部とが別体となって構成される場合を例に挙げて説明した。ただし、これら機能部を単体として集約して顔認証システムを構成するようにしてもよい。

・上記実施の形態においては、顔認証システム１００が入室管理システムの一部を構成する例を説明したが、実施の形態はこれに限らない。例えば、店舗の入口などに設置され登録した人物の来訪を検出する来訪者検出システムや、動画像から登録した人物の顔を検出する顔画像検索システムなど、顔認証処理を行うシステム全般で、本発明の顔認証システム、顔認証方法、あるいは顔認証プログラムを実施することができる。

１０…操作入力部、１１…カメラ、１２…カードリーダ、１３…アクチュエータ、１００…顔認証システム、１１０…制御部、１１１…顔検出部、１１２…特徴量算出部、１１３…照合スコア算出部、１１４…認証処理部、１１５…更新処理部としての登録顔データ更新部、１２０…記憶部、１２１…登録人物データ、１２２…認証閾値、１２３…登録閾値、１２４…登録評価値、１２５…撮影日時、１２６…登録顔データ。

Claims (10)

1. 顔画像及びその特徴量の少なくとも一方を含んだ顔データを用い、入力された前記顔データである入力顔データと予め登録された前記顔データである登録顔データとを照合して本人認証を行う顔認証システムであって、
   同一の人物に関する複数の前記登録顔データを記憶する記憶部と、
   前記記憶部に記憶された複数の前記登録顔データのうち、複数の評価軸に基づいて選択した前記登録顔データを前記入力顔データと入れ替えて前記登録顔データの更新処理を行う更新処理部と
   を備える顔認証システム。
2. 前記登録顔データと前記入力顔データとの類似度を算出する類似度算出部を更に備え、
   前記記憶部は、前記登録顔データを、各々が複数の前記登録顔データを含む複数のグループに対応付けて記憶し、
   前記更新処理部は、前記類似度算出部により算出された類似度が最大となる前記登録顔データを含むグループを対象として、前記登録顔データの更新処理を行う
   請求項１に記載の顔認証システム。
3. 前記複数の評価軸は、前記登録顔データ又は前記入力顔データの顔画像の画質に基づく登録の適正度合いを示す登録評価値と、前記登録顔データ又は前記入力顔データの顔画像の撮影日時とを含み、
   前記複数のグループはそれぞれ、前記登録評価値に基づき選択された前記登録顔データと、前記撮影日時に基づき選択された前記登録顔データとを含む
   請求項２に記載の顔認証システム。
4. 前記更新処理部は、前記類似度算出部により算出された類似度が最大となる前記登録顔データを含むグループを対象として前記登録評価値を比較し、前記入力顔データの前記登録評価値が前記登録評価値に基づき選択された前記登録顔データの前記登録評価値よりも高いときには、前記登録評価値に基づき選択された前記登録顔データと前記入力顔データとを入れ替える一方で、前記入力顔データの前記登録評価値が前記登録評価値に基づき選択された前記登録顔データの前記登録評価値よりも低いときには、前記撮影日時に基づき選択された前記登録顔データと前記入力顔データとを入れ替えて前記登録顔データの更新処理を行う
   請求項３に記載の顔認証システム。
5. 前記更新処理部は、前記類似度算出部により算出された前記登録顔データの類似度の最大値が登録閾値以上であるときには、類似度が最大となる前記登録顔データを含むグループを対象として、前記登録顔データの更新処理を行い、前記類似度算出部により算出された前記登録顔データの類似度の最大値が前記登録閾値未満であるときには、新規のグループを作成して前記入力顔データを登録する
   請求項４に記載の顔認証システム。
6. 前記更新処理部は、前記登録顔データの顔画像の撮影日時が有効期限を超過しているときには前記登録顔データを前記記憶部からの削除対象にするものであり、前記登録顔データの更新処理に際し、前記類似度算出部により算出された類似度が最大となる前記登録顔データを含むグループから、前記登録評価値に基づき選択された前記登録顔データが既に削除対象にされているときには、前記入力顔データの前記登録評価値と前記登録顔データの前記登録評価値とを比較し、相対的に前記登録評価値が高い前記顔データを前記登録評価値に基づき選択された前記登録顔データとして登録し、相対的に前記登録評価値が低い前記顔データを前記撮影日時に基づき選択された前記登録顔データとして登録する
   請求項４又は請求項５に記載の顔認証システム。
7. 前記更新処理部は、顔認証とは別の方法にて本人認証が行われたときの前記入力顔データを対象として前記登録顔データの更新処理を行う
   請求項１〜６の何れか一項に記載の顔認証システム。
8. 顔画像及びその特徴量の少なくとも一方を含んだ顔データを用い、入力された前記顔データである入力顔データと予め登録された前記顔データである登録顔データとを照合して本人認証を行う顔認証システムであって、
   同一の人物に関する複数の前記登録顔データを複数のグループに対応付けて記憶する記憶部と、
   前記登録顔データと前記入力顔データとの類似度を算出する類似度算出部と、
   前記記憶部に記憶された複数の前記登録顔データのうち、前記類似度算出部により算出された前記登録顔データの類似度の最大値が所定の閾値未満であるとき、新規のグループを作成して前記入力顔データを登録する更新処理部と
   を備える顔認証システム。
9. 顔画像及びその特徴量の少なくとも一方を含んだ顔データを用い、入力された前記顔データである入力顔データと予め登録された前記顔データである登録顔データとを照合して本人認証を行う顔認証方法であって、
   同一の人物に関する複数の前記登録顔データのうち、複数の評価軸に基づいて選択した前記登録顔データを前記入力顔データと入れ替えて前記登録顔データを更新する更新処理
   を含む顔認証方法。
10. コンピュータに、
    同一の人物に関する複数の登録顔データのうち、複数の評価軸に基づいて選択した登録顔データを新たに入力された入力顔データと入れ替えて前記登録顔データを更新する更新処理
    を実行させる顔認証プログラム。

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