JP2019159837A - データベース結合装置、データベース結合方法及びデータベース結合プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】顔画像情報、姓名、生年月日、性別、住所などの個人情報を有する複数のデータベースから、信頼性の高い統合データベースを作成する。【解決手段】レコード読取部１で読み込んだ複数の個人情報を並列配置するとともに該個人情報の項目を対応させてデータ配列するレコード配列部２と、複数の個人情報を項目別に比較して項目に対応した類似度を算出する類似度演算部３と、算出された個人情報の項目別の類似度と予め設定された傾斜配分係数とから総合類似度を算出しこれら項目別の総合類似度を合算した総合点を算出する総合点演算部４と、総合点が予め設定した基準点以上であるか否かを判定するデータ信頼性判定部５と、基準点以上であると判定された複数の個人情報を統合して統合データベースに書き込むレコード統合部６とする。【選択図】図１

Description

本発明は、別々に構築されたデータベースを統合するデータベース結合装置、データベース結合方法及びデータベース結合プログラムに関する。

この種のデータベース結合に関する技術として特許文献１が知られている。
特許文献１に示されるデータ処理システムは、個人情報が格納された顧客情報にアクセス可能なデータ処理装置を有している。データ処理装置に格納された顧客情報は、正面静止状態で撮影された人物画像と関連付けられた個人情報である。
また、特許文献１のデータ処理装置では、格納されている人物画像のうち、対象顔画像との類似度が所定の基準値を超える人物画像について、関連付けられた個人情報を取得して名寄せ処理を行ない、その名寄せ処理の結果を表示装置に表示させるようにしている。

特開２０１４−７１６１０号公報

特許文献１では、対象顔画像との類似度が所定の基準値を超える人物画像について、関連付けられた個人情報を取得して名寄せ処理を行うようにしている。
しかしながら、特許文献１に示される個人情報の中には、顔画像情報、姓名以外に、生年月日、性別、住所などの基本情報があり、これら基本情報をどのような基準で扱って良いかの明確な指針が示されていない。

例えば、避難者が多く発生する被災地では、避難所毎に個別にデータを貯めることも多く、このため、上述したデータ処理システムを利用することも考えられる。
しかしながら、避難所毎に作成されたデータベースでは、名前や住所、生年月日などの基本情報が不完全であるほか、人物画像も正面静止状態できれいに撮影できるとも限らない。このため、これら基本情報により作成される統合したデータベースの精度が落ちてしまうという問題がある。

この発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであって、複数のデータベースから、正確に統合データベースを作成することができるデータベース結合装置、データベース結合方法及びデータベース結合プログラムを提供する。

上記課題を解決するために、この発明は以下の手段を提案している。
本発明の第1態様は、顔画像情報、姓名、生年月日、性別、住所などの項目別の個人情報を有する複数のデータベースを統合するデータベース結合装置であって、各データベースに記憶される個人情報を読み込むレコード読込部と、該レコード読込部で読み込んだ複数の個人情報を比較のために並列配置するとともに、該個人情報の項目を対応させてデータ配列するレコード配列部と、該レコード配列部で並列配置された複数の個人情報を項目別に比較することで、項目に対応した類似度を算出する類似度演算部と、該類似度演算部で算出された個人情報の項目別の類似度と、予め設定された項目別の重要度を示す傾斜配分係数とから、項目別の総合類似度を算出するとともに、これら総合類似度を合算した総合点を算出する総合点演算部と、該総合点演算部で算出された総合点が、予め設定した基準点以上であるか否かを判定するデータ信頼性判定部と、該データ信頼性判定部で基準点以上であると判定された前記複数の個人情報を統合して統合データベースに書き込むレコード統合部と、を具備することを特徴とする。

本発明の第２態様は、顔画像情報、姓名、生年月日、性別、住所などの項目別の個人情報を有する複数のデータベースを統合するデータベース結合方法であって、各データベースに記憶される個人情報を読み込むレコード読込段階と、該レコード読込段階で読み込んだ複数の個人情報を比較のために並列配置するとともに、該個人情報の項目を対応させてデータ配列するレコード配列段階と、該レコード配列段階で並列配置された複数の個人情報を項目別に比較することで、項目に対応した類似度を算出する類似度演算段階と、該類似度演算段階で算出された個人情報の項目別の類似度と、予め設定された項目別の重要度を示す傾斜配分係数とから、項目別の総合類似度を算出するとともに、これら総合類似度を合算した総合点を算出する総合点演算段階と、該総合点演算段階で算出された総合点が、予め設定した基準点以上であるか否かを判定するデータ信頼性判定段階と、該データ信頼性判定段階で基準点以上であると判定された前記複数の個人情報を統合して統合データベースに書き込むレコード統合段階と、を有することを特徴とする。

本発明の第３態様は、顔画像情報、姓名、生年月日、性別、住所などの項目別の個人情報を有する複数のデータベースを統合するデータベース結合プログラムであって、各データベースに記憶される個人情報を読み込むレコード読込段階と、該レコード読込段階で読み込んだ複数の個人情報を比較のために並列配置するとともに、該個人情報の項目を対応させてデータ配列するレコード配列段階と、該レコード配列段階で並列配置された複数の個人情報を項目別に比較することで、項目に対応した類似度を算出する類似度演算段階と、該類似度演算段階で算出された個人情報の項目別の類似度と、予め設定された項目別の重要度を示す傾斜配分係数とから、項目別の総合類似度を算出するとともに、これら総合類似度を合算した総合点を算出する総合点演算段階と、該総合点演算段階で算出された総合点が、予め設定した基準点以上であるか否かを判定するデータ信頼性判定段階と、該データ信頼性判定段階で基準点以上であると判定された前記複数の個人情報を統合して統合データベースに書き込むレコード統合段階と、を有することを特徴とする。

本発明によれば、データベース結合装置では、顔画像情報、姓名、生年月日、性別、住所などの個人情報を有する複数のデータベースから、信頼性の高い統合データベースを作成することができる。

本発明のデータベース結合装置を示す概略構成図である。 本発明の実施形態に係わるデータベース結合装置を示す概略構成図である。 （Ａ）及び（Ｂ）は個人情報データベースに含まれる個人情報を示す図、（Ｃ）は統合データベースに含まれる統合した個人情報を示す図である。 （Ａ）は読み込んだ複数の個人情報を比較のために並列配置した図、（Ｂ）は顔画像特徴量に基づき個人情報をデータ配列した図である。 データベース結合装置の処理内容を示すフローチャートである。 データベース結合装置の処理内容を示す図であって、（Ａ）は顔画像特徴量に基づき個人情報をデータ配列した図、（Ｂ）は個人情報の項目別の類似度を示す図、（Ｃ）は傾斜配分係数を示す図、（Ｄ）は総合類似度を示す図である。 統合した個人情報を示す図である。 本発明の変形実施例１に係わるデータベース結合装置を示す概略構成図である。 本発明の変形実施例２に係わるデータベース結合装置を示す概略構成図である。

本発明のデータベース結合装置１００の最少構成例について図１を参照して説明する。
データベース結合装置１００は、レコード読込部１と、レコード配列部２と、類似度演算部３と、総合点演算部４と、データ信頼性判定部５と、レコード統合部６とを具備している。
なお、このデータベース結合装置１００によるデータ処理は、データベース結合方法及びデータベース結合プログラムに基づき実行される。

レコード読込部１は、各データベースＤに記憶される個人情報を読み込むためのものである。なお、データベースＤに記憶される個人情報は、顔画像情報、姓名、生年月日、性別、住所などの項目別情報からなる。

レコード配列部２は、レコード読込部１で読み込んだ複数の個人情報を比較のために並列配置するとともに、該個人情報の項目を対応させてデータ配列する。
類似度演算部３は、レコード配列部２で並列配置された複数の個人情報を項目別に比較することで、項目に対応した類似度を算出する。
総合点演算部４は、類似度演算部３で算出された個人情報の項目別の類似度と、予め設定された項目別の重要度を示す傾斜配分係数とから、項目別の総合類似度を算出するとともに、これら総合類似度を合算した総合点を算出する。

データ信頼性判定部５は、総合点演算部４で算出された総合点が、予め設定した基準点以上であるか否かを判定する。
レコード統合部６は、データ信頼性判定部５で基準点以上であると判定された複数の個人情報を統合して統合データベース１０に書き込む。

そして、以上のように構成された本発明のデータベース結合装置１００では、レコード読込部１にて各データベースＤに記憶された個人情報が読み込まれた後、レコード配列部２にて、該レコード読込部１で読み込んだ複数の個人情報が比較のために並列配置され、かつ項目に対応したデータ配列がなされる。
次に、類似度演算部３にて、レコード配列部２で並列配置された複数の個人情報が項目別に比較されることで、項目に対応した類似度が算出される。

次に、総合点演算部４にて、類似度演算部３で算出された個人情報の項目別の類似度と、予め設定された項目別の重要度を示す傾斜配分係数とから、項目別の総合類似度が算出されるとともに、これら総合類似度を合算した総合点が算出される。
次に、データ信頼性判定部５にて、該総合点演算部４で算出された総合点が、予め設定した基準点以上であるか否かが判定された後、レコード統合部６にて、データ信頼性判定部５で基準点以上であると判定された複数の個人情報が統合されて統合データベース１０に書き込まれる。

これにより、本発明のデータベース結合装置１００では、顔画像情報、姓名、生年月日、性別、住所などの個人情報を有する個々のデータベースＤから、信頼性の高い統合データベース１０を作成することができる。

（実施形態）
本発明の実施形態に係わるデータベース結合装置１０１について図２〜図９を参照して説明する。
本実施形態に係わるデータベース結合装置１０１は、図２に示されるように、レコード読込部１１と、レコード配列部１２と、類似度演算部１３と、総合点演算部１４と、データ信頼性判定部１５と、レコード統合部１６とを具備する。

レコード読込部１１は、各個人情報データベースＤ（Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３・・・Ｄｍ）（ｍは２以上の整数）に記憶される個人情報を読み込むためのものである。
なお、個人情報データベースＤに記憶される個人情報２０は、図３（Ａ）及び（Ｂ）に示すような、顔画像情報、姓名、生年月日、性別、住所などの項目別の基本情報（符号ｄ１〜ｄ６に示す）からなる。
また、図３（Ａ）では個人情報データベースＤ１に示す個人情報２０、図３（Ｂ）では個人情報データベースＤ２に示す個人情報２０がそれぞれ示されている。また、個人情報データベースＤ（Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３・・・Ｄｍ）には、重要基本情報ｄ１として顔画像特徴量が必ず含まれるが、それ以外の項目については抜けがあっても構わない。

レコード配列部１２は、レコード読込部１１で読み込んだ個人情報データベースＤの個人情報２０を比較のために並列配置するとともに、該個人情報２０の項目を対応させてデータ配列する（図４（Ａ）（Ｂ））。
なお、図４（Ａ）はレコード読込部１１で読み込んだ個人情報データベースＤ１，Ｄ２の個人情報２０を並列配置した例、図４（Ｂ）は、図４（Ａ）の個人情報２０を重要基本情報ｄ１の顔画像特徴量（１ａｚｆ・・・）に基づきソートした例をそれぞれ示している。

類似度演算部１３は、レコード配列部１２で並列配置された複数の個人情報２０を項目別に比較することで、項目に対応した類似度を算出する。
総合点演算部１４は、類似度演算部１３で算出された個人情報２０の項目別の類似度と、予め設定された項目別の重要度を示す傾斜配分係数とから、項目別の総合類似度を算出するとともに、これら総合類似度を合算した総合点を算出する。
データ信頼性判定部１５は、総合点演算部１４で算出された総合点が、予め設定した基準点以上であるか否かを判定する。
レコード統合部１６は、データ信頼性判定部１５で基準点以上であると判定された複数の個人情報２０を統合して統合データベース３０に書き込む。図３（Ｃ）では統合データベース３０に含まれる統合した個人情報２０が示されている。

次に、レコード読込部１１と、レコード配列部１２と、類似度演算部１３、総合点演算部１４、データ信頼性判定部１５、レコード統合部１６の具体的な処理内容については、図５のフローチャートを参照して説明する。

〔ステップＳ１〕
レコード読込部１１にて各個人情報データベースＤ１、Ｄ２（図３（Ａ）（Ｂ）参照）に記憶された個人情報２０を読み込む。

〔ステップＳ２〕
レコード配列部１２にて、図４（Ａ）に示すようにレコード読込部１１で読み込んだ複数の個人情報２０を比較のために並列配置した後、さらに図４（Ｂ）及び図６（Ａ）に示すように、重要基本情報ｄ１の顔画像特徴量に基づくソートによるデータ配列を行う。
なお、図４（Ｂ）及び図６（Ａ）では、重要基本情報ｄ１の顔画像特徴量に基づき、類似度の上位に位置する「山田」氏が抽出及び表示された例が示されている。

〔ステップＳ３〕
次に、類似度演算部１３にて、図６（Ｂ）に示すように、レコード配列部１２で並列配置された複数の個人情報２０を項目別に比較することで、項目に対応した類似度２１を算出する。
なお、この類似度演算部１３では、項目別の個人情報２０の一致割合に応じた類似度２１を算出する。

〔ステップＳ４〕
次に、総合点演算部１４にて、図６（Ｂ）〜（Ｄ）に示すように、類似度演算部１３で算出された個人情報２０の項目別の類似度２１（図６（Ｂ）参照）と、予め設定された項目別の重要度を示す傾斜配分係数２２（図６（Ｃ）参照）とから、項目別の総合類似度２３を算出するとともに、これら総合類似度２３を合算した総合点２４を算出する（図６（Ｄ）参照）。
なお、項目別の重要度を示す傾斜配分係数２２は、図２に示す係数入力部１７を介して操作者が自由に入力及び設定が可能である。
また、図６（Ｃ）に示す傾斜配分係数２２では、一例として、重要基本情報ｄ１の顔画像特徴量を「１.０」に、それ以外の基本情報ｄ２〜ｄ６を「０.２」に設定した例が挙げられている。

〔ステップＳ５〕
次に、データ信頼性判定部１５にて、図６（Ｄ）に示すように、総合点演算部１４で算出された総合点２４が、予め設定した基準点以上であるか否かが判定し、図７に示すように、総合点２４が基準点以上の個人情報２０を統合して統合データベース３０に書き込む。

〔ステップＳ６〕
全ての個人情報データベースＤに係る個人情報２０の統合処理が終了していない否かを判断し、ＹＥＳの場合に先のステップ１に戻り、ＮＯの場合に本フローチャートを終了する。

以上詳細に説明したように実施形態のデータベース結合装置１０１では、総合点演算部１４にて、類似度演算部１３で算出された個人情報２０の項目別の類似度２１と、予め設定された項目別の重要度を示す傾斜配分係数２２とから、項目別の総合類似度２３が算出されるとともに、これら総合類似度を合算した総合点２４が算出される。
次に、データ信頼性判定部１５にて、該総合点演算部１４で算出された総合点２４が、予め設定した基準点以上であるか否かが判定された後、レコード統合部１６にて、データ信頼性判定部１５で基準点以上であると判定された複数の個人情報２０が統合されて統合データベース３０に書き込まれる。

これにより、本実施形態のデータベース結合装置１０１では、顔画像情報、姓名、生年月日、性別、住所などの個人情報２０を有する個々の個人情報データベースＤ（Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３・・・Ｄｍ）から、信頼性の高い統合データベース３０を作成することができる。

（変形実施例１）
上記実施形態では、所定数のレコード毎に個人情報データベースＤ（Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３・・・Ｄｍ）にアクセスしていたが、最初にレコード配列部１２を用いて、全てのデータベースＤを結合した後、図８に示すような中間ファイル記憶部１８に一時記憶させるようにしても良い。その後、中間ファイル記憶部１８に記憶した全ての全てのデータベースＤを、顔画像特徴量（ｄ１）を用いてソートし、顔画像特徴量を用いたレコードの分類を行うようにしても良い。

（変形実施例２）
レコード統合部１６は、複数のレコードを１つの統合データベース３０に統合するようにしたが、統合するフィールドに異なるデータが入っている場合、異なったデータをそれぞれ持っておく方法も考えられる。異なる内容を別のレコードに記録し、そのレコードに対するリンクを貼っておくことで異なる内容を保持することができる。図９は、異なる内容を保持するレコードの例を示す表である。例えば旧字体で書かれた名前「齋藤」と新字体で書かれた名前「斎藤」の両方を別々のレコードに記録しておき、リンクで各レコードを関連付けた例を示している。統合の方法としては、この他、登録日時を記録しておき、登録日時の新しいデータを優先的に扱うことも考えられる。

以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。

本発明は、別々に構築されたデータベースを統合するデータベース結合装置、データベース結合方法及びデータベース結合プログラムに関する。

１ レコード読込部
２ レコード配列部
３ 類似度演算部
４ 総合点演算部
５ データ信頼性判定部
６ レコード統合部
１０ 統合データベース
１１ レコード読込部
１２ レコード配列部
１３ 類似度演算部
１４ 総合点演算部
１５ データ信頼性判定部
１６ レコード統合部
１７ 係数入力部
１８ 中間ファイル記憶部
２０ 個人情報
２１ 類似度
２２ 傾斜配分係数
２３ 総合類似度
２４ 総合点
３０ 統合データベース
１００ データベース結合装置
１０１ データベース結合装置
Ｄ データベース
ｄ１ 顔画像特徴量

Claims (7)

1. 顔画像情報、姓名、生年月日、性別、住所などの項目別の個人情報を有する複数のデータベースを統合するデータベース結合装置であって、
   各データベースに記憶される個人情報を読み込むレコード読込部と、
   該レコード読込部で読み込んだ複数の個人情報を比較のために並列配置するとともに、該個人情報の項目を対応させてデータ配列するレコード配列部と、
   該レコード配列部で並列配置された複数の個人情報を項目別に比較することで、項目に対応した類似度を算出する類似度演算部と、
   該類似度演算部で算出された個人情報の項目別の類似度と、予め設定された項目別の重要度を示す傾斜配分係数とから、項目別の総合類似度を算出するとともに、これら総合類似度を合算した総合点を算出する総合点演算部と、
   該総合点演算部で算出された総合点が、予め設定した基準点以上であるか否かを判定するデータ信頼性判定部と、
   該データ信頼性判定部で基準点以上であると判定された前記複数の個人情報を統合して統合データベースに書き込むレコード統合部と、を具備することを特徴とするデータベース結合装置。
2. 前記総合点演算部に設定する個人情報の中の項目別重要度に係る傾斜配分係数を入力する係数入力部をさらに有することを特徴とする請求項１に記載のデータベース結合装置。
3. 前記類似度演算部では、前記レコード配列部で並列配置された複数の個人情報を項目別に比較し、項目毎のデータの一致度に基づき類似度を算出することを特徴とする請求項１又は２のいずれか１項に記載のデータベース結合装置。
4. 前記レコード配列部は、複数の個人情報を比較のために並列配置した後、重要基本情報の顔画像特徴量に基づくソートによるデータ配列を行うことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載のデータベース結合装置。
5. 前記レコード統合部では、前記統合データベースに含まれる個人情報に、項目外の情報となる付加的情報を附帯させることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載のデータベース結合装置。
6. 顔画像情報、姓名、生年月日、性別、住所などの項目別の個人情報を有する複数のデータベースを統合するデータベース結合方法であって、
   各データベースに記憶される個人情報を読み込むレコード読込段階と、
   該レコード読込段階で読み込んだ複数の個人情報を比較のために並列配置するとともに、該個人情報の項目を対応させてデータ配列するレコード配列段階と、
   該レコード配列段階で並列配置された複数の個人情報を項目別に比較することで、項目に対応した類似度を算出する類似度演算段階と、
   該類似度演算段階で算出された個人情報の項目別の類似度と、予め設定された項目別の重要度を示す傾斜配分係数とから、項目別の総合類似度を算出するとともに、これら総合類似度を合算した総合点を算出する総合点演算段階と、
   該総合点演算段階で算出された総合点が、予め設定した基準点以上であるか否かを判定するデータ信頼性判定段階と、
   該データ信頼性判定段階で基準点以上であると判定された前記複数の個人情報を統合して統合データベースに書き込むレコード統合段階と、を具備することを特徴とするデータベース結合方法。
7. 顔画像情報、姓名、生年月日、性別、住所などの項目別の個人情報を有する複数のデータベースを統合するデータベース結合プログラムであって、
   各データベースに記憶される個人情報を読み込むレコード読込段階と、
   該レコード読込段階で読み込んだ複数の個人情報を比較のために並列配置するとともに、該個人情報の項目を対応させてデータ配列するレコード配列段階と、
   該レコード配列段階で並列配置された複数の個人情報を項目別に比較することで、項目に対応した類似度を算出する類似度演算段階と、
   該類似度演算段階で算出された個人情報の項目別の類似度と、予め設定された項目別の重要度を示す傾斜配分係数とから、項目別の総合類似度を算出するとともに、これら総合類似度を合算した総合点を算出する総合点演算段階と、
   該総合点演算段階で算出された総合点が、予め設定した基準点以上であるか否かを判定するデータ信頼性判定段階と、
   該データ信頼性判定段階で基準点以上であると判定された前記複数の個人情報を統合して統合データベースに書き込むレコード統合段階と、を具備することを特徴とするデータベース結合プログラム。

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