JP2021124899A - 不正乗車被疑者データ生成システム、不正乗車被疑者データ生成方法、及び不正乗車被疑者データ生成装置 - Google Patents

不正乗車被疑者データ生成システム、不正乗車被疑者データ生成方法、及び不正乗車被疑者データ生成装置 Download PDF

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Abstract

【課題】不正乗車を効果的に抑制することができる手法を提供する。【解決手段】不正乗車被疑者データ生成システム１００は、購入者撮影部１２と、乗車券データ生成部と、乗車券データ記憶部３１と、入場者撮影部２１と、入場者データ生成部と、入場者データ記憶部３２と、出場者撮影部２２と、出場者データ生成部と、出場者データ記憶部３３と、不正乗車被疑者データ生成部と、不正乗車被疑者データ記憶部５１と、を備える。不正乗車被疑者データ生成部は、乗車券データ１４、入場者データ２４、及び出場者データ２６に基づいて、不正乗車を行った疑いのある人物である不正乗車被疑者の顔データ４１ａを特定し、当該顔データ４１ａを含む不正乗車被疑者データ４１を生成する。【選択図】図１

Description

本発明は、不正乗車被疑者データ生成システム、不正乗車被疑者データ生成方法、及び不正乗車被疑者データ生成装置に関する。
特許文献１には、ゲートにて用いられる顔認証システムが記載されている。この顔認証システムは、ゲート外側の無線エリアに入った利用者の無線タグから識別子を読み取り、読み取った識別子に対応して登録されている顔特徴量を取得し、利用者を撮像して顔特徴量を抽出し、取得した顔特徴量と抽出した顔特徴量とが一致するか照合する。
国際公開第２０１８／１８１９６８号
鉄道等の公共交通機関の改札口では、駅員又は自動改札機により乗車券がチェックされる。駅員に乗車券を提示、あるいは自動改札機に乗車券を挿入又は触れさせる必要があるため、改札口を通過する際の利用者の歩行速度は低下する。また改札口は、改札のために利用者が一人ずつ一列でゲートを通り抜ける構造となっているため、改札のない自由通路に比べて通過の効率は（ゲートを複数設けたとしても）低くなる。加えて、適切な乗車券を持たない利用者（例えば、定期券の期限切れ、チャージ金額の不足等）は駅員に入場／出場を制止され、あるいは自動改札機のゲートが閉じるので、改札口の通過の効率は更に低くなる。これらの問題により、改札口の手前には利用者が滞留して長い行列ができる場合があり、公共交通機関への不満が生じる場合がある。
この問題への対策として、改札口で乗車券のチェックを行わない方式（信用乗車方式）がある。この方式では、改札口の通過効率を向上できる反面、不正乗車を抑制することが難しい。不正乗車に対して高額な反則金を課し、車内検札を行うことにより不正乗車を抑制することが考えられるが、通勤ラッシュ時に車内検札を行うことは極めて困難である。
特許文献１に記載されたシステムによれば、無線タグと撮像により照合を行うので、乗車券の提示・挿入・接触が不要となり、利用者の歩行速度の低下は抑制できる可能性がある。しかし、ゲートを利用者が一人ずつ通過し、利用者の夫々に対して照合・認証を行い、認証できない場合にゲートを閉じるのであるから、ゲートの通過の効率は改善されず、ゲート閉鎖による利用者滞留も抑制できない。
本発明の目的は、不正乗車を効果的に抑制することができる手法を提供することにある。
本発明に係る不正乗車被疑者データ生成システムの特徴は、乗車券の購入者を撮影して購入者画像を生成する購入者撮影部と、前記購入者画像に基づいて、前記購入者の顔データと前記乗車券の乗車区間を示す区間データとを含む乗車券データを生成する乗車券データ生成部と、前記乗車券データを記憶する乗車券データ記憶部と、複数の駅に設置されると共に当該駅への入場者を撮影して入場者画像を生成する入場者撮影部と、前記入場者画像に基づいて、前記入場者の顔データと前記入場者画像の撮影が行われた入場駅を示す入場駅データとを含む入場者データを生成する入場者データ生成部と、前記入場者データを記憶する入場者データ記憶部と、複数の駅に設置されると共に当該駅からの出場者を撮影して出場者画像を生成する出場者撮影部と、前記出場者画像に基づいて、前記出場者の顔データと前記出場者画像の撮影が行われた出場駅を示す出場駅データとを含む出場者データを生成する出場者データ生成部と、前記出場者データを記憶する出場者データ記憶部と、前記乗車券データと前記入場者データと前記出場者データとを照合して、前記入場者データ又は前記出場者データに含まれる顔データのうちから不正乗車を行った疑いのある人物である不正乗車被疑者の顔データを特定し、当該顔データを含む不正乗車被疑者データを生成する不正乗車被疑者データ生成部と、前記不正乗車被疑者データを記憶する不正乗車被疑者データ記憶部と、を備える点にある。
本発明に係る不正乗車被疑者データ生成方法の特徴は、乗車券の購入者を撮影して購入者画像を生成する購入者撮影ステップと、前記購入者画像に基づいて、前記購入者の顔データと前記乗車券の乗車区間を示す区間データとを含む乗車券データを生成して乗車券データ記憶部に記憶させる乗車券データ生成ステップと、駅への入場者を撮影して入場者画像を生成する入場者撮影ステップと、前記入場者画像に基づいて、前記入場者の顔データと前記入場者画像の撮影が行われた入場駅を示す入場駅データとを含む入場者データを生成して入場者データ記憶部に記憶させる入場者データ生成ステップと、駅からの出場者を撮影して出場者画像を生成する出場者撮影ステップと、前記出場者画像に基づいて、前記出場者の顔データと前記出場者画像の撮影が行われた出場駅を示す出場駅データとを含む出場者データを生成して出場者データ記憶部に記憶させる出場者データ生成ステップと、前記乗車券データと前記入場者データと前記出場者データとを照合して、前記入場者データ又は前記出場者データに含まれる顔データのうちから不正乗車を行った疑いのある人物である不正乗車被疑者の顔データを特定し、当該顔データを含む不正乗車被疑者データを生成して不正乗車被疑者データ記憶部に記憶させる不正乗車被疑者データ生成ステップと、を含む点にある。
本発明に係る不正乗車被疑者データ生成装置の特徴は、乗車券の購入者を撮影して得られた顔データと当該乗車券の乗車区間を示す区間データとを含む乗車券データを記憶する乗車券データ記憶部と、駅への入場者を撮影して得られた顔データと撮影が行われた駅を示す入場駅データとを含む入場者データを記憶する入場者データ記憶部と、駅からの出場者を撮影して得られた顔データと撮影が行われた駅を示す出場駅データとを含む出場者データを記憶する出場者データ記憶部と、前記乗車券データと前記入場者データと前記出場者データとを照合して、前記入場者データ又は前記出場者データに含まれる顔データのうちから不正乗車を行った疑いのある人物である不正乗車被疑者の顔データを特定し、当該顔データを含む不正乗車被疑者データを生成する不正乗車被疑者データ生成部と、前記不正乗車被疑者データを記憶する不正乗車被疑者データ記憶部と、を備える点にある。
本発明によれば、不正乗車被疑者の顔データを含む不正乗車被疑者データが生成されるので、生成された不正乗車被疑者データを用いて不正乗車を効果的に抑制することができる。例えば、不正乗車被疑者が駅を利用した際に係員へ発報して声がけや注意を行ったり、不正乗車被疑者へ連絡することにより、不正乗車を効果的に抑制することができる。また不正乗車被疑者データの生成は、乗車券の購入者の撮影、駅への入場者の撮影、駅からの出場者の撮影、及び撮影により得られた画像に基づく処理により行われるので、駅の改札口の通過は妨げられない。従って、改札口の通過効率を高める方策を採用することも可能となる。例えば、改札口での乗車券のチェックを行わない信用乗車方式を改札口（全体、あるいは一部、例えば定期券利用者のみ）で採用して通過効率を大幅に改善しつつ、本発明により不正乗車を抑制することができる。
本発明においては、前記入場者データ生成部は、前記入場者の駅への入場時刻又は入場日を示す入場時データを含む前記入場者データを生成し、前記出場者データ生成部は、前記出場者の駅からの出場時刻又は出場日を示す出場時データを含む前記出場者データを生成すると好適である。
本発明によれば、不正乗車被疑者データの顔データの特定が入場時データ及び出場時データを用いて行われるので、より適切に不正乗車被疑者を特定し、不正乗車被疑者データを生成することができる。
本発明においては、前記不正乗車被疑者データ記憶部が、駅に設けられた駅データサーバに備えられていると好適である。
本発明によれば、不正乗車被疑者データを駅で活用することが容易になる。例えば、駅の利用者を撮影して顔認証により不正乗車被疑者を見つける場合に、顔認証の処理を高速で実行することができ好ましい。
本発明においては、前記乗車券データ記憶部と前記入場者データ記憶部と前記出場者データ記憶部とが、前記駅データサーバと通信可能な管理データサーバに備えられていると好適である。
不正乗車被疑者データを生成する際には、乗車券データ記憶部と入場者データ記憶部と出場者データ記憶部とにアクセスして照合の処理を行う必要がある。本発明によれば、これらの記憶部が一つのサーバに設けられているので、不正乗車被疑者データの生成を高速且つ容易に行うことができる。
本発明においては、前記入場者データ生成部は、前記入場者画像に含まれる前記入場者の顔画像から特徴量を算出する入場者特徴量算出部を備え、前記入場者の顔データが当該特徴量である前記入場者データを生成し、前記出場者データ生成部は、前記出場者画像に含まれる前記出場者の顔画像から特徴量を算出する出場者特徴量算出部を備え、前記出場者の顔データが当該特徴量である前記出場者データを生成すると好適である。
本発明によれば、入場者データ及び出場者データに係る顔データが特徴量であるため、不正乗車被疑者データ生成部による当該顔データの照合及び不正乗車被疑者データの生成の処理を高速化することができ好ましい。また、顔データを実際の画像ではなく特徴量とすることにより、データ容量を削減し、記憶及び通信の負荷を低減することができる。
本発明においては、前記購入者撮影部は、乗車券としての定期券の購入者を撮影して前記購入者画像を生成し、前記乗車券データ生成部は、前記購入者画像に基づいて、前記購入者の顔データと前記定期券の乗車区間を示す区間データとを含む乗車券データを生成して乗車券データ記憶部に記憶させ、前記入場者撮影部は、駅に設けられた定期券使用者用入場口を通る前記入場者を撮影して前記入場者画像を生成し、前記出場者撮影部は、駅に設けられた定期券使用者用出場口を通る前記出場者を撮影して前記出場者画像を生成すると好適である。
本発明によれば、対象を定期券の利用者に限定することで、本発明の導入が容易になる。例えば、撮影の対象が定期券の購入者に限定されることで、撮影に対する心理的ハードルを下げる効果が期待できる。また、通常の乗車券の使用者は従来の改札を利用し、定期券の使用者は専用の入場口・出場口を使用させることで、定期券の使用者の利便性・満足度の向上を図ることができる。
本発明においては、前記不正乗車被疑者データ生成部は、前記乗車券データに係る顔データが示す前記購入者のうちに前記入場者データに係る顔データが示す入場者と一致する人物が存在しないと判定したことに応じて、当該入場者データに係る顔データを前記不正乗車被疑者の顔データであると特定し、前記乗車券データに係る顔データが示す前記購入者のうちに前記出場者データに係る顔データが示す出場者と一致する人物が存在しないと判定したことに応じて、当該出場者データに係る顔データを前記不正乗車被疑者の顔データであると特定する、と好適である。
入場者又は出場者について、購入者のうちに一致する人物が存在しない場合には、その入場者又は出場者は乗車券を購入していない可能性が高い。本発明によれば、そのような入場者又は出場者を不正乗車被疑者と特定して、適切な不正乗車被疑者データを生成することができる。
本発明においては、前記不正乗車被疑者データ生成部は、前記乗車券データに係る顔データが示す前記購入者と前記入場者データに係る顔データが示す前記入場者とが同一人物であると判定し、且つ、前記出場者データに係る顔データが示す前記出場者のうちに当該購入者と一致する人物が存在しないと判定したことに応じて、当該入場者データに係る顔データ又は当該購入者に係る顔データを前記不正乗車被疑者の顔データであると特定し、前記乗車券データに係る顔データが示す前記購入者と前記出場者データに係る顔データが示す前記出場者とが同一人物であると判定し、且つ、前記入場者データに係る顔データが示す前記入場者のうちに当該購入者と一致する人物が存在しないと判定したことに応じて、当該出場者データに係る顔データ又は当該購入者に係る顔データを前記不正乗車被疑者の顔データであると特定すると好適である。
ある入場者に係る顔データと類似度が高い顔データが存在すれば、その入場者は購入者と同一人物であり、乗車券を購入した人物であると推定される。そうすると、その人物の入場駅が入場者データから特定できる。しかし、その購入者に係る顔データと類似度が高い顔データが、出場者データのうちに存在しない場合、その人物の出場駅が特定できない。従って、乗車した区間が適切であるか否か（乗車券の乗車区間内であるか否か）が判定できない。本発明によれば、そのような入場者又は出場者が不正乗車被疑者として特定して、適切な不正乗車被疑者データを生成することができる。
本発明においては、前記不正乗車被疑者データ生成部は、前記乗車券データに係る顔データが示す前記購入者のうちに一致する人物が存在しないと判定した前記入場者データを、非購入入場者データとし、前記乗車券データに係る顔データが示す前記購入者と前記入場者データに係る顔データが示す前記入場者とが同一人物であると判定し、且つ、当該購入者と一致する人物が前記出場者データに係る顔データが示す前記出場者のうちに存在しないと判定した前記入場者に係る前記入場者データを、非出場入場者データとし、前記乗車券データに係る顔データが示す前記購入者のうちに一致する人物が存在しないと判定した前記出場者データを、非購入出場者データとし、前記乗車券データに係る顔データが示す前記購入者と前記出場者データに係る顔データが示す前記出場者とが同一人物であると判定し、且つ、当該購入者と一致する人物が前記入場者データに係る顔データが示す前記入場者のうちに存在しないと判定した前記出場者に係る前記出場者データを、非入場出場者データとし、前記非購入入場者データ及び前記非出場入場者データを前記非購入出場者データ及び前記非入場出場者データと照合して、前記非購入入場者データ又は前記非出場入場者データに係る顔データが示す前記入場者と、前記非購入出場者データ又は前記非入場出場者データに係る顔データが示す前記出場者とが同一人物であると判定し、且つ、当該入場者又は当該出場者と同一の人物が、前記乗車券データに係る顔データが示す前記購入者のうちに存在すると判定し、且つ、当該入場者に係る前記入場者データが示す前記入場駅及び当該出場者に係る前記出場者データが示す前記出場駅が当該購入者に係る前記乗車券データの示す前記乗車区間の区間内であると判定したことに応じて、当該入場者データに係る顔データ及び当該出場者データに係る顔データを前記不正乗車被疑者の顔データであると特定しないと好適である。
顔データによる人物の一致の判定においては、撮影時の顔の角度や照明の状態により、誤判定が生じる場合がある。上述の手法にて不正乗車被疑者として特定されるケースには、誤判定に起因するものが含まれる可能性がある。本発明によれば、そのような誤判定による不正乗車被疑者データの生成を抑制し、不正乗車被疑者データを更に適切なものとすることができる。
本発明においては、前記不正乗車被疑者データ生成部は、前記非購入入場者データ又は前記非出場入場者データに係る顔データが示す前記入場者と、前記非購入出場者データ又は前記非入場出場者データに係る顔データが示す前記出場者とが同一人物であると疑われると判定したことに応じて、当該入場者を示す画像と当該出場者を示す画像とを表示装置に表示させ、前記表示装置に表示された前記画像が示す人物が同一人物である旨を示す操作入力を入力装置から受け付けたことに応じて、当該入場者と当該出場者とが同一人物であると判定すると好適である。
同一人物であるか否かの判定は、例えば、顔データの類似度が所定の閾値を超えているか否かにより行われる。類似度が閾値に近い値である等、同一人物であるか否かが疑わしい場合には、顔データに係る顔画像を係員が目視により確認して判定を行う方が、判定の確実性を高めることができ好ましい。本発明によれば、画像を表示装置に表示させ、入力装置への操作入力に応じて不正乗車被疑者データの生成・非生成が決定されるので、不正乗車被疑者データを更に適切なものとすることができる。
本発明においては、前記不正乗車被疑者データ生成部は、前記乗車券データに係る顔データが示す前記購入者と前記入場者データに係る顔データが示す入場者と前記出場者データに係る顔データが示す出場者とが同一人物であると判定し、且つ、当該人物に係る前記入場者データが示す前記入場駅及び当該人物に係る前記出場者データが示す前記出場駅の少なくとも一方が当該人物に係る前記乗車券データの示す前記乗車区間の区間外であると判定したことに応じて、当該人物に係る顔データを前記不正乗車被疑者の顔データであると特定すると好適である。
本発明によれば、同一人物に対応する乗車券データ、入場者データ、及び出場者データが存在する場合であっても、乗車した区間が乗車券の乗車区間に照らして適正でない場合は、不正乗車と判定され不正乗車被疑者データが生成される。従って、不正乗車被疑者データを更に適切なものとすることができる。
本発明においては、駅に設置される発報部と、駅に設置されると共に駅利用者を撮影して駅利用者画像を生成する駅利用者撮影部と、前記駅利用者画像に基づいて、前記駅利用者の顔データを含む駅利用者データを生成する駅利用者データ生成部と、前記駅利用者データを記憶する駅利用者データ記憶部と、前記駅利用者データに含まれる顔データと前記不正乗車被疑者データに含まれる顔データとを照合して、前記駅利用者が前記不正乗車被疑者であると判定されたことに応じて前記発報部を作動させる不正乗車被疑者発報部と、を備えると好適である。
本発明によれば、不正乗車被疑者データに基づいて、撮影された駅利用者が不正乗車被疑者であると判定されると、発報部が作動する。従って、駅係員がその利用者への声がけや注意等を行うことができ、不正乗車を効果的に抑制することができる。
本発明においては、前記発報部は、前記不正乗車被疑者であると判定された前記駅利用者を示す画像を表示する表示装置を備えると好適である。
本発明によれば、駅係員が表示装置を見て、不正乗車被疑者と判定された駅利用者の画像を確認できるので、駅利用者の探索及び声がけが容易になる。従って、不正乗車を更に効果的に抑制することができる。
発報システムの概要を示す図である。 発報システムの構成を示すブロック図である。 乗車券データの具体例を示す図である。 入場者データの具体例を示す図である。 出場者データの具体例を示す図である。 不正乗車被疑者データの具体例を示す図である。 駅利用者データの具体例を示す図である。 入場者データ及び出場者データの分類を説明する図である。 発報システムの動作を示すフローチャートである。 不正乗車被疑者の特定処理を示すフローチャートである。
以下、本発明に係る不正乗車被疑者データ生成システム、不正乗車被疑者データ生成方法及び不正乗車被疑者データ生成装置の実施の形態である発報システム１００について、図面に基づいて説明する。なお本発明は、以下の実施形態に限定されることなく、その要旨を逸脱しない範囲内で種々の変形が可能である。
〔発報システムの動作の概要〕
図１を参照しながら、発報システム１００の動作の概要を説明する。発報システム１００は、鉄道やバス等の交通機関で用いられるシステムであって、不正乗車を行ったと疑われる人物を特定して、その人物が駅を利用した際に発報し、駅係員に対処を促すシステムである。発報システム１００は、購入者管理装置１０、購入者撮影部１２、入出場者管理装置２０、入場者撮影部２１、出場者撮影部２２、管理データサーバ３０、被疑者特定装置４０、駅データサーバ５０、発報制御装置６０、駅利用者撮影部６１、及び発報部６２を備えている。購入者管理装置１０、入出場者管理装置２０、駅データサーバ５０、及び発報制御装置６０は、交通機関の複数の駅ごとに設置される。管理データサーバ３０及び被疑者特定装置４０は、交通機関の管理本部（例えば、交通機関の本社や主要駅等）に設置される。購入者管理装置１０、入出場者管理装置２０、管理データサーバ３０、被疑者特定装置４０、駅データサーバ５０、及び発報制御装置６０は、駅構内の通信網５、管理本部内の通信網６、及び駅〜管理本部間の通信網７を介して相互に通信可能である（図２参照）。
駅に設置された券売機１１で乗車券が購入される都度、購入者撮影部１２により、購入者１が撮影されて、購入者画像１３が生成される。購入者画像１３は、静止画であってもよいし、動画であってもよい。後述する入場者画像２３、出場者画像２５、及び駅利用者画像６３についても同様である。購入者画像１３に基づいて、購入者管理装置１０により、乗車券データ１４が生成される。乗車券データ１４は、購入者１の顔データ１４ａと、購入者１が購入した乗車券の乗車区間を示す区間データ１４ｂと、が関連付けられた状態で、購入者１ごとに生成される。ここで顔データ１４ａ（後述する顔データ２４ａ、顔データ２６ａ、顔データ４１ａ、顔データ６４ａも同様）は、人物（購入者１等）の顔の特徴を示すデータであって、例えば、顔の特徴（輪郭、目の間隔等）を数値化した特徴量である。顔データが、人物の顔画像（撮影画像から顔の部分を抽出した画像）であってもよいし、特徴量と顔画像の両方を含んでもよい。
購入者管理装置１０は、生成した乗車券データ１４を管理データサーバ３０へ送信し、管理データサーバ３０の乗車券データ記憶部３１へ記憶させる。
駅の改札口では、入場者撮影部２１により駅の構内への入場者２が撮影されて入場者画像２３が生成される。入場者画像２３に基づいて、入出場者管理装置２０により、入場者データ２４が生成される。入場者データ２４は、入場者２の顔データ２４ａと、入場駅を示す入場駅データ２４ｂと、が関連付けられた状態で、入場者２ごとに生成される。また、出場者撮影部２２により駅の構内からの出場者３が撮影されて出場者画像２５が生成される。出場者画像２５に基づいて、入出場者管理装置２０により、出場者データ２６が生成される。出場者データ２６は、出場者３の顔データ２６ａと、出場駅を示す出場駅データ２６ｂと、が関連付けられた状態で、出場者３ごとに生成される。
入場者撮影部２１による入場者２の撮影及び入場者画像２３の生成、出場者撮影部２２による出場者３の撮影及び出場者画像２５の生成、及び、入出場者管理装置２０による入場者データ２４及び出場者データ２６の生成は、交通機関の全ての駅において、終日連続して行われる。
ここで、交通機関を利用する人物は、まず入場した駅で入場者撮影部２１に撮影されて入場者画像２３に写る。このとき、その人物について入場者データ２４が生成される。そして同じ人物が、出場した駅（交通機関での移動先の駅）で出場者撮影部２２に撮影されて入場者データ２４に写る。そして、その人物について出場者データ２６が生成される。すなわち、同一の人物について入場者データ２４及び出場者データ２６が生成されることになる。
入出場者管理装置２０は、生成した入場者データ２４を管理データサーバ３０へ送信し、管理データサーバ３０の入場者データ記憶部３２へ記憶させる。また、入出場者管理装置２０は、生成した出場者データ２６を管理データサーバ３０へ送信し、管理データサーバ３０の出場者データ記憶部３３へ記憶させる。
交通機関の管理本部では、被疑者特定装置４０により、不正乗車被疑者の特徴を示す不正乗車被疑者データ４１が生成される。不正乗車被疑者とは、不正乗車を行った疑いのある人物である。不正乗車とは、例えば、所謂キセル乗車や、乗車券の乗車区間外での乗車、無賃乗車等である。不正乗車被疑者の特定は、管理データサーバ３０に記憶された乗車券データ１４、入場者データ２４、及び出場者データ２６を照合することにより行われる。具体的には、不正乗車被疑者の特定は、入場者データ２４の顔データ２４ａ（又は出場者データ２６の顔データ２６ａ）と乗車券データ１４の顔データ１４ａとが一致しないこと（乗車券を購入していない者による無賃乗車）、入場者２（出場者３）の乗車区間が乗車券データ１４の区間データ１４ｂが示す乗車区間を超えていること（乗車券の乗車区間外での乗車）等により行われる。不正乗車被疑者データ４１は、不正乗車被疑者ごとに生成され、少なくとも、不正乗車被疑者の顔データ４１ａを含む。被疑者特定装置４０は、生成した不正乗車被疑者データ４１を駅データサーバ５０へ送信し、駅データサーバ５０の不正乗車被疑者データ記憶部５１へ記憶させる。
そして駅において、発報制御装置６０により、不正乗車被疑者データ４１を利用した不正乗車被疑者の検出と発報が以下の通り行われる。
駅の改札口や構内あるいは駅周辺で、駅利用者撮影部６１により駅利用者４が撮影されて駅利用者画像６３が生成される。駅利用者画像６３に基づいて、発報制御装置６０により、駅利用者データ６４が生成される。駅利用者データ６４は、駅利用者４ごとに生成され、少なくとも、駅利用者４の顔データ６４ａを含む。発報制御装置６０は、生成した駅利用者データ６４を駅データサーバ５０へ送信し、駅データサーバ５０の駅利用者データ記憶部５２へ記憶させる。
駅における不正乗車被疑者の検出は、駅データサーバ５０に記憶されている駅利用者データ６４と不正乗車被疑者データ４１とを照合することにより行われる。具体的には、駅利用者データ６４の顔データ６４ａと不正乗車被疑者データ４１の顔データ４１ａとが一致した場合に、発報制御装置６０は駅利用者４が不正乗車被疑者であると判定する。駅利用者４が不正乗車被疑者であると判定されると、発報制御装置６０が発報部６２を作動させる。
発報部６２は、例えば、駅係員が所持する携帯情報端末であって、不正乗車被疑者であると判定された駅利用者４を示す画像を表示画面に表示させ、アラーム音やバイブレーションにより駅係員に対して報知を行う。駅係員は、発報部６２に表示された画像を見ながら該当する駅利用者４を探し、駅利用者４への声がけや乗車券の提示要求、不正乗車の確認、注意等を行うことができる。
このように、発報システム１００によれば、不正乗車が疑われる人物を示す不正乗車被疑者データ４１を生成し、駅利用者４のうちから不正乗車被疑者を探して発報することができるので、不正乗車を抑制することが可能となる。そして発報システム１００の稼働と駅の改札口での乗車券のチェック（係員や自動改札機による）の廃止とを共に実施することで、交通機関の適正な乗車を促進しつつ、改札口での混雑を解消することができる。
駅への入場者２の顔画像と乗車券データ１４の顔データ１４ａとを照合して入場者２が適切な乗車券を持つ購入者１であるか否かを認証することも考えられる。しかし、購入者１は非常に数が多く、認証処理に膨大なリソースが必要となる。本実施形態の発報システム１００によれば、不正乗車の被疑者について不正乗車被疑者データ４１が生成されるので、乗車券データ１４を用いて認証する場合に比べて照合の対象人数を少なくすることができ、必要なリソースが低減される。なお不正乗車被疑者データ４１の生成は、入場者データ２４及び出場者データ２６の生成後に行われるので、不正乗車被疑者が駅へ入場し出場した後に行われることになる。
〔発報システムの構成・動作〕
図２を参照しながら、発報システム１００の構成及び制御態様について詳しく説明する。
購入者管理装置１０は、コンピュータであり、駅に設置された券売機１１及び購入者撮影部１２と接続されている。購入者撮影部１２は、静止画又は動画を生成するカメラであって、券売機１１で乗車券（切符、定期券等）を購入する購入者１を撮影して、購入者画像１３を生成する。
購入者管理装置１０は、制御部１５及び記憶部１６を備えている。制御部１５は、購入者管理装置１０の動作を制御する制御部であり、乗車券データ生成部１５ａを有して構成される。乗車券データ生成部１５ａは、購入者特徴量算出部１５ｂを有して構成される。実際には、機能部に対応するプログラムを図示しないＲＯＭや不揮発性メモリに記憶しておき、それらプログラムをＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）にロードして実行することにより、機能部に対応するプロセスが実行される。入出場者管理装置２０の制御部２７、被疑者特定装置４０の制御部４２、及び発報制御装置６０の制御部６５においても、同様である。
記憶部１６は、データを記憶するデバイスであり、ＨＤＤや不揮発性ＲＡＭといった記憶デバイスで構成される。記憶部１６は、制御部１５で実行されるプログラムの記憶や、制御部１５の動作に際してデータの一時記憶等に用いられる。入出場者管理装置２０の記憶部２８、被疑者特定装置４０の記憶部４３、及び発報制御装置６０の記憶部６６においても、同様である。
乗車券データ生成部１５ａは、購入者画像１３に基づいて、購入者１の顔データ１４ａと乗車券の乗車区間を示す区間データ１４ｂとを含む乗車券データ１４を生成する（図１参照）。具体的には、乗車券データ生成部１５ａが、券売機１１で乗車券が購入される都度、購入された乗車券に関する情報（乗車区間）を示すデータを券売機１１から受信し、購入者１を撮影した購入者画像１３を購入者撮影部１２から受信する。購入者特徴量算出部１５ｂが、購入者画像１３から購入者１の顔が映った部分（顔画像）を抽出し、当該顔画像から購入者１の顔の特徴を示す特徴量を算出する。乗車券データ生成部１５ａが、購入者特徴量算出部１５ｂが算出した特徴量を顔データ１４ａとし、顔データ１４ａと区間データ１４ｂとを互いに関連付けた状態で乗車券データ１４として生成し、記憶部１６へ一時記憶させる。制御部１５は、記憶部１６へ一時記憶された乗車券データ１４を、管理データサーバ３０へ送信し、管理データサーバ３０の乗車券データ記憶部３１へ記憶させる。
入出場者管理装置２０は、コンピュータであり、駅に設置される入場者撮影部２１及び出場者撮影部２２と接続されている。入場者撮影部２１は、静止画又は動画を生成するカメラであって、駅への入場者２を撮影して入場者画像２３を生成する。出場者撮影部２２は、静止画又は動画を生成するカメラであって、駅からの出場者３を撮影して出場者画像２５を生成する。入場者撮影部２１及び出場者撮影部２２は、駅ごとに改札口に設置される。
本実施形態では、駅の改札口には、乗車券をチェックする駅員や、乗車券が挿入される（あるいはＩＣカードと通信する）自動改札装置が配置されない。つまり改札口は、駅への入場者２及び出場者３が通過する、単なる通路である。
入場者撮影部２１と出場者撮影部２２とが、一つのカメラで兼ねられてもよい。
入出場者管理装置２０は、制御部２７及び記憶部２８を備えている。制御部２７は、入場者データ生成部２７ａ及び出場者データ生成部２７ｃを有して構成される。入場者データ生成部２７ａは、入場者特徴量算出部２７ｂを有して構成される。出場者データ生成部２７ｃは、出場者特徴量算出部２７ｄを有して構成される。
入場者データ生成部２７ａは、入場者画像２３に基づいて、入場者２の顔データ２４ａと入場者画像２３の撮影が行われた入場駅を示す入場駅データ２４ｂとを含む入場者データ２４を生成する（図１参照）。具体的には、入場者データ生成部２７ａが、入場者２を撮影した入場者画像２３を入場者撮影部２１から受信する。入場者特徴量算出部２７ｂが、入場者画像２３から入場者２の顔が写った部分（顔画像）を抽出し、当該顔画像から入場者２の顔の特徴を示す特徴量を算出する。入場者データ生成部２７ａが、入場者特徴量算出部２７ｂが算出した特徴量を顔データ２４ａとし、顔データ２４ａと入場駅データ２４ｂとを互いに関連付けた状態で入場者データ２４として生成し、記憶部２８へ一時記憶させる。制御部２７は、記憶部２８へ一時記憶された入場者データ２４を、管理データサーバ３０へ送信し、管理データサーバ３０の入場者データ記憶部３２へ記憶させる。
入場者データ２４が、入場者２の駅への入場時刻又は入場日を示す入場時データ２４ｃを含んでもよい。この場合、入場者データ生成部２７ａが、顔データ２４ａと入場駅データ２４ｂと入場時データ２４ｃとを互いに関連付けた状態で入場者データ２４として生成し、記憶部２８へ一時記憶させる。なお入場者２の駅への入場時刻（又は入場日）は、入場者画像２３の撮影時刻（又は撮影日）とほぼ同じである。そこで、入場者データ生成部２７ａが、入場者画像２３の撮影時刻又は撮影日を示すデータを入場時データ２４ｃとしてもよい。
出場者データ生成部２７ｃは、出場者画像２５に基づいて、出場者３の顔データ２６ａと出場者画像２５の撮影が行われた出場駅を示す出場駅データ２６ｂとを含む出場者データ２６を生成する（図１参照）。具体的には、出場者データ生成部２７ｃが、出場者３を撮影した出場者画像２５を出場者撮影部２２から受信する。出場者特徴量算出部２７ｄが、出場者画像２５から出場者３の顔が写った部分（顔画像）を抽出し、当該顔画像から出場者３の顔の特徴を示す特徴量を算出する。出場者データ生成部２７ｃが、出場者特徴量算出部２７ｄが算出した特徴量を顔データ２６ａとし、顔データ２６ａと出場駅データ２６ｂとを互いに関連付けた状態で出場者データ２６として生成し、記憶部２８へ一時記憶させる。制御部２７は、記憶部２８へ一時記憶された出場者データ２６を、管理データサーバ３０へ送信し、管理データサーバ３０の出場者データ記憶部３３へ記憶させる。
出場者データ２６が、出場者３の駅からの出場時刻又は出場日を示す出場時データ２６ｃを含んでもよい。この場合、出場者データ生成部２７ｃが、顔データ２６ａと出場駅データ２６ｂと出場時データ２６ｃとを互いに関連付けた状態で出場者データ２６として生成し、記憶部２８へ一時記憶させる。なお出場者３の駅からの出場時刻（又は出場日）は、出場者画像２５の撮影時刻（又は撮影日）とほぼ同じである。そこで、出場者データ生成部２７ｃが、出場者画像２５の撮影時刻又は撮影日を示すデータを出場時データ２６ｃとしてもよい。
入場者データ２４及び出場者データ２６の生成は、入場者画像２３及び出場者画像２５の生成（受信）の都度行われてもよいし、所定の時間間隔で定期的に行われてもよいし、交通機関の営業時間の終了後にまとめて行われてもよい。
管理データサーバ３０は、交通機関の管理本部に設置されたデータサーバであり、ＨＤＤや不揮発性ＲＡＭといった記憶デバイスを備えている。管理データサーバ３０は、乗車券データ１４を記憶する乗車券データ記憶部３１、入場者データ２４を記憶する入場者データ記憶部３２、及び出場者データ２６を記憶する出場者データ記憶部３３を備えている。乗車券データ記憶部３１、入場者データ記憶部３２、及び出場者データ記憶部３３は、異なる記憶デバイスに設けられてもよいし、一つの記憶デバイスに設けられた複数の記憶領域であってもよい。
被疑者特定装置４０は、コンピュータであり、表示装置４４及び入力装置４５と接続されている。表示装置４４は、画像等の情報を表示して係員に提示可能に構成された、液晶ディスプレイ等のデバイスである。入力装置４５は、係員からの操作入力を受付可能に構成された、キーボードやマウス等のデバイスである。
被疑者特定装置４０は、制御部４２及び記憶部４３を備えている。制御部４２は、不正乗車被疑者データ生成部４２ａを有して構成される。不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、乗車券データ１４と入場者データ２４と出場者データ２６とを照合して、入場者データ２４又は出場者データ２６に含まれる顔データ２４ａ、２６ａのうちから不正乗車を行った疑いのある人物である不正乗車被疑者の顔データ４１ａを特定し、当該顔データ４１ａを含む不正乗車被疑者データ４１を生成する。不正乗車被疑者データ生成部４２ａが、不正乗車被疑者の駅への入場時刻、入場日、駅からの出場時刻、又は出場日を示す時データを含むように、不正乗車被疑者データ４１を生成してもよい。不正乗車被疑者データ生成部４２ａによる不正乗車被疑者の顔データ４１ａの特定の手法については、後述する。
不正乗車被疑者データ４１の生成は、入場者データ２４及び出場者データ２６が管理データサーバ３０に記憶される都度行われてもよいし、所定の時間間隔で定期的に行われてもよいし、交通機関の営業時間の終了後にまとめて行われてもよい。
駅データサーバ５０は、駅毎に設置されたデータサーバであり、ＨＤＤや不揮発性ＲＡＭといった記憶デバイスを備えている。駅データサーバ５０は、不正乗車被疑者データ４１を記憶する不正乗車被疑者データ記憶部５１、及び駅利用者データ６４を記憶する駅利用者データ記憶部５２を備えている。不正乗車被疑者データ記憶部５１及び駅利用者データ記憶部５２は、異なる記憶デバイスに設けられてもよいし、一つの記憶デバイスに設けられた複数の記憶領域であってもよい。
発報制御装置６０は、コンピュータであり、駅利用者撮影部６１及び発報部６２と接続されている。駅利用者撮影部６１は、静止画又は動画を生成するカメラであって、駅利用者４を撮影して駅利用者画像６３を生成する。駅利用者撮影部６１は、駅利用者４を撮影可能なように、駅ごとに設置される。駅利用者４とは、駅を利用する者であって、交通機関を利用する者に限られず、駅の付随設備である店舗等を利用する者が含まれてもよい。すなわち、駅利用者４には、駅で乗車券を購入する購入者１、駅へ入場する入場者２、駅から出場する出場者３が含まれる。駅利用者撮影部６１は、駅の構内に設置されてもよいし、駅の周辺に配置されてもよいし、購入者撮影部１２、入場者撮影部２１、出場者撮影部２２と兼ねられてもよい。
発報制御装置６０は、制御部６５及び記憶部６６を備えている。制御部６５は、駅利用者データ生成部６５ａ及び不正乗車被疑者発報部６５ｃを有して構成される。駅利用者データ生成部６５ａは、駅利用者特徴量算出部６５ｂを有して構成される。
駅利用者データ生成部６５ａは、駅利用者画像６３に基づいて、駅利用者４の顔データ６４ａを含む駅利用者データ６４を生成する。具体的には、駅利用者データ生成部６５ａが、駅利用者４を撮影した駅利用者画像６３を駅利用者撮影部６１から受信する。駅利用者特徴量算出部６５ｂが、駅利用者画像６３から駅利用者４の顔が写った部分（顔画像）を抽出し、当該顔画像から駅利用者４の顔の特徴を示す特徴量を算出する。駅利用者データ生成部６５ａが、駅利用者特徴量算出部６５ｂが算出した特徴量を顔データ６４ａとし、顔データ６４ａを含む駅利用者データ６４を生成し、記憶部６６へ一時記憶させる。駅利用者データ６４が、駅利用者画像６３が撮影された撮影駅を示すデータや、駅利用者画像６３の撮影時刻を示すデータを含んでもよい。制御部６５は、記憶部６６へ一時記憶された駅利用者データ６４を、駅データサーバ５０へ送信し、駅データサーバ５０の駅利用者データ記憶部５２へ記憶させる。
不正乗車被疑者発報部６５ｃは、駅データサーバ５０に記憶された駅利用者データ６４及び不正乗車被疑者データ４１を照合して、駅利用者画像６３に写っている駅利用者４が、不正乗車被疑者データ４１が示す不正乗車被疑者であるか否かを判定する。
本実施形態において、顔データの照合による人物の一致の判定は、例えば、次の手法により行われる。２つの顔データの特徴量から類似度を算出し、類似度が所定の閾値以上である場合に人物が一致する（同一人物である）と判定し、類似度が所定の閾値より小さい場合に人物が一致しない（同一人物でない）と判定する。
詳しくは、不正乗車被疑者発報部６５ｃは、駅利用者データ６４に含まれる顔データ６４ａと不正乗車被疑者データ４１に含まれる顔データ４１ａとを照合し、顔データ６４ａと顔データ４１ａとの類似度を算出する。不正乗車被疑者発報部６５ｃは、類似度が所定の閾値以上である場合に、顔データ６４ａに係る駅利用者４が不正乗車被疑者であると判定する。そして不正乗車被疑者発報部６５ｃは、駅利用者４が不正乗車被疑者であると判定されたことに応じて、発報部６２を作動させる。
発報部６２は、例えば駅係員が所持する情報端末や、駅員室に配置された情報端末である。発報部６２の作動による報知は、情報端末の表示画面への画像（不正乗車被疑者と判定された駅利用者４の画像）の表示や、アラーム音の発生、バイブレーション動作である。発報部６２は、音声発生装置や表示灯などであってもよい。また、発報はメール送信や電話発信であってもよく、発報部６２がメール送信装置や電話発信装置であってもよい。
〔不正乗車被疑者の特定の手法〕
不正乗車被疑者データ生成部４２ａによる不正乗車被疑者の顔データ４１ａの特定の手法について、図３〜図８を参照しながら説明する。
図３には、乗車券データ１４の具体例が示されている。本例の乗車券データ１４は、購入者１毎に設けられたデータであって、データ番号、顔データ（顔データ１４ａ）、乗車券の乗車区間（区間データ１４ｂ）、及び購入者１の属性情報である氏名、連絡先（住所、電話番号、メールアドレス等）が互いに関連付けられたデータである。
図４には、入場者データ２４の具体例が示されている。本例の入場者データ２４は、入場者２毎に設けられたデータであって、データ番号、顔データ（顔データ２４ａ）、入場駅（入場駅データ２４ｂ）、及び入場時刻（入場時データ２４ｃ）が互いに関連付けられたデータである。
図５には、出場者データ２６の具体例が示されている。本例の出場者データ２６は、出場者３毎に設けられたデータであって、データ番号、顔データ（顔データ２６ａ）、出場駅（出場駅データ２６ｂ）、及び出場時刻（出場時データ２６ｃ）が互いに関連付けられたデータである。
図６には、不正乗車被疑者データ４１の具体例が示されている。本例の不正乗車被疑者データ４１は、不正乗車被疑者毎に設けられたデータであって、データ番号、顔データ（顔データ４１ａ）、入場駅、入場時刻、出場駅、及び出場時刻が互いに関連付けられたデータである。
図７には、駅利用者データ６４の具体例が示されている。本例の駅利用者データ６４は、駅利用者４毎に設けられたデータであって、データ番号、顔データ（顔データ６４ａ）、撮影駅、及び撮影時刻が、互いに関連付けられたデータである。なお駅利用者データ６４は、駅ごとに設けられた発報制御装置６０で生成され、駅ごとに設けられた駅データサーバ５０に記憶されるが、図７の例では説明の簡略化のために複数の駅で生成された駅利用者データ６４を一つの表に示している。
〔第１特定手法〕
入場者２又は出場者３について、購入者１のうちに一致する人物が存在しない場合には、その入場者２又は出場者３は乗車券を購入していない可能性が高い。第１特定手法では、そのような入場者２又は出場者３が不正乗車被疑者として特定され、その人物に係る顔データ２４ａ又は顔データ２６ａが不正乗車被疑者の顔データ４１ａとして特定され、不正乗車被疑者データ４１が生成される。
詳しくは、不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、乗車券データ１４に係る顔データ１４ａと入場者データ２４に係る顔データ２４ａとを照合して、乗車券データ１４に係る顔データ１４ａが示す購入者１のうちに入場者データ２４に係る顔データ２４ａが示す入場者２と一致する人物が存在しないと判定したことに応じて、当該入場者データ２４に係る顔データ２４ａを不正乗車被疑者の顔データであると特定する。また不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、乗車券データ１４に係る顔データ１４ａと出場者データ２６に係る顔データ２６ａとを照合して、出場者データ２６に係る顔データ２６ａが示す出場者３と一致する人物が存在しないと判定したことに応じて、当該出場者データ２６に係る顔データ２６ａを不正乗車被疑者の顔データであると特定する。
具体例で説明する。乗車券を持たない人物が６：２３にＡ駅で入場し、６：５１にＣ駅で出場したとする。その人物について、データ番号ＩＮ１の入場者データ２４がＡ駅にて生成されて（図４）、管理データサーバ３０の乗車券データ記憶部３１に記憶される。データ番号ＯＵ１の出場者データ２６がＣ駅にて生成されて（図５）、管理データサーバ３０の入場者データ記憶部３２に記憶される。
不正乗車被疑者データ生成部４２ａがデータ番号ＩＮ１に係る顔データ２４ａと乗車券データ１４に係る顔データ１４ａ（図３）を照合すると、その顔データ２４ａに類似する顔データ１４ａは存在しない。不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、データ番号ＩＮ１に係る入場者２を不正乗車被疑者として特定し、データ番号ＩＮ１に係る顔データ２４ａを含む不正乗車被疑者データ４１を生成し、データ番号ＳＵ１に係る不正乗車被疑者データ４１（図６）として駅データサーバ５０の不正乗車被疑者データ記憶部５１に記憶する。
不正乗車被疑者データ生成部４２ａがデータ番号ＯＵ１に係る顔データ２６ａと乗車券データ１４に係る顔データ１４ａ（図３）を照合すると、その顔データ２６ａに類似する顔データ１４ａは存在しない。不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、データ番号ＯＵ１に係る出場者３を不正乗車被疑者として特定し、データ番号ＯＵ１に係る顔データ２６ａを含む不正乗車被疑者データ４１を生成し、データ番号ＳＵ２に係る不正乗車被疑者データ４１（図６）として駅データサーバ５０の不正乗車被疑者データ記憶部５１に記憶する。
つまり、乗車券を持たないこの人物について、入場及び出場の両方に対して不正乗車被疑者データ４１が生成される。そしてこの人物がＥ駅を利用した際、データ番号ＰＰ１の駅利用者データ６４（図７）が生成されて駅データサーバ５０の駅利用者データ記憶部５２に記憶される。発報制御装置６０の不正乗車被疑者発報部６５ｃが、駅利用者データ６４と不正乗車被疑者データ４１とを照合し、データ番号ＰＰ１の顔データ６４ａがデータ番号ＳＵ１（又はデータ番号ＳＵ２）の顔データ４１ａと類似することにより、データ番号ＰＰ１に係る駅利用者４が不正乗車被疑者であると判定する。そして制御部６５が、発報部６２を作動させる。
〔第２特定手法〕
ある入場者２に係る顔データ２４ａと類似度が高い顔データ１４ａが存在すれば、その入場者２は購入者１と同一人物であり、乗車券を購入した人物であると推定される。そうすると、その人物の入場駅が入場者データ２４から特定できる。しかし、その購入者１に係る顔データ１４ａと類似度が高い顔データ２６ａが、出場者データ２６のうちに存在しない場合、その人物の出場駅が特定できない。従って、乗車した区間が適切であるか否か（乗車券の乗車区間内であるか否か）が判定できない。第２特定手法では、そのような入場者２又は出場者３が不正乗車被疑者として特定され、その人物に係る顔データ２４ａ又は顔データ２６ａが不正乗車被疑者の顔データ４１ａとして特定され、不正乗車被疑者データ４１が生成される。
詳しくは、不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、乗車券データ１４に係る顔データ１４ａ、入場者データ２４に係る顔データ２４ａ、及び出場者データ２６に係る顔データ２６ａを照合する。そして不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、乗車券データ１４に係る顔データ１４ａが示す購入者１と入場者データ２４に係る顔データ２４ａが示す入場者２とが同一人物であると判定し、且つ、出場者データ２６に係る顔データ２６ａが示す出場者３のうちに当該購入者１と一致する人物が存在しないと判定したことに応じて、当該入場者データ２４に係る顔データ２４ａ又は当該購入者１に係る顔データ１４ａを不正乗車被疑者の顔データであると特定する。
また不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、乗車券データ１４に係る顔データ１４ａが示す購入者１と出場者データ２６に係る顔データ２６ａが示す出場者３とが同一人物であると判定し、且つ、入場者データ２４に係る顔データ２４ａが示す入場者２のうちに当該購入者１と一致する人物が存在しないと判定したことに応じて、当該出場者データ２６に係る顔データ２６ａ又は当該購入者１に係る顔データ１４ａを不正乗車被疑者の顔データであると特定する。
具体例で説明する。データ番号ＩＮ２に係る入場者データ２４の顔データ２４ａ（図４）は、データ番号ＴＫ１に係る乗車券データ１４の顔データ１４ａ（図３）と類似するので、データ番号ＩＮ２に係る入場者２は乗車券を購入した購入者１（乗車券データ１４に係る購入者１、データ番号ＴＫ１の新門氏）であると判定される。しかし、出場者データ２６に係る顔データ２６ａ（図５）のうちに、データ番号ＴＫ１に係る顔データ１４ａと類似するものが存在しないため、出場者３のうちにデータ番号ＴＫ１に係る購入者１と一致する人物が存在しないと判定される。
不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、データ番号ＩＮ２に係る入場者２を不正乗車被疑者として特定し、データ番号ＩＮ２に係る顔データ２４ａを含む不正乗車被疑者データ４１を生成し、データ番号ＳＵ３に係る不正乗車被疑者データ４１（図６）として駅データサーバ５０の不正乗車被疑者データ記憶部５１に記憶する。
データ番号ＯＵ２に係る出場者データ２６の顔データ２６ａ（図５）は、データ番号ＴＫ２に係る乗車券データ１４の顔データ１４ａ（図３）と類似するので、データ番号ＯＵ２に係る出場者３は乗車券を購入した購入者１（乗車券データ１４に係る購入者１、ＴＫ２の新達氏）と判定される。しかし、入場者データ２４に係る顔データ２４ａ（図４）のうちに、データ番号ＴＫ２に係る顔データ１４ａと類似するものが存在しないため、入場者２のうちにデータ番号ＴＫ２に係る購入者１と一致する人物が存在しないと判定される。不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、データ番号ＯＵ２に係る出場者３を不正乗車被疑者として特定し、データ番号ＯＵ３に係る顔データ２６ａを含む不正乗車被疑者データ４１を生成し、データ番号ＳＵ４に係る不正乗車被疑者データ４１（図６）として駅データサーバ５０の不正乗車被疑者データ記憶部５１に記憶する。
データ番号ＴＫ１の新門氏がＤ駅を利用した際、データ番号ＰＰ２の駅利用者データ６４（図７）が生成されて駅データサーバ５０の駅利用者データ記憶部５２に記憶される。発報制御装置６０の不正乗車被疑者発報部６５ｃが、駅利用者データ６４と不正乗車被疑者データ４１とを照合し、データ番号ＰＰ２の顔データ６４ａがデータ番号ＳＵ３の顔データ４１ａとが類似することにより、データ番号ＰＰ２に係る駅利用者４（新門氏）が不正乗車被疑者であると判定する。そして制御部６５が、発報部６２を作動させる。
データ番号ＴＫ２の新達氏がＪ駅を利用した際、データ番号ＰＰ３の駅利用者データ６４（図７）が生成されて駅データサーバ５０の駅利用者データ記憶部５２に記憶される。発報制御装置６０の不正乗車被疑者発報部６５ｃが、駅利用者データ６４と不正乗車被疑者データ４１とを照合し、データ番号ＰＰ３の顔データ６４ａがデータ番号ＳＵ４の顔データ４１ａとが類似することにより、データ番号ＰＰ３に係る駅利用者４（新達氏）が不正乗車被疑者であると判定する。そして制御部６５が、発報部６２を作動させる。
〔第３特定手法〕
顔データによる人物の一致の判定においては、撮影時の顔の角度や照明の状態により、誤判定が生じる場合がある。上掲の第１特定手法及び第２特定手法にて不正乗車被疑者とされるケースには、誤判定に起因するものが含まれる可能性がある。そのような誤判定による不正乗車被疑者データ４１の生成を抑制するため、以下説明する第３特定手法及び第４特定手法が用いられてもよい。
本手法では、図８に示されるように、入場者データ２４が、非購入入場者データ２４ｄ、非出場入場者データ２４ｅ、及び適正データ２４ｆに分類される。非購入入場者データ２４ｄは、購入者１のうちに一致する人物が存在しないと判定された入場者２に係る入場者データ２４（認証ＮＧデータ）である。非出場入場者データ２４ｅは、購入者１のうちに一致する人物が存在すると判定され、且つ、出場者３のうちに一致する人物が存在しないと判定された入場者２に係る入場者データ２４（片側データ）である。適正データ２４ｆは、購入者１のうちに一致する人物が存在すると判定され、且つ、出場者３のうちに一致する人物が存在すると判定された入場者２に係る入場者データ２４である。
また、出場者データ２６が、非購入出場者データ２６ｄ、非入場出場者データ２６ｅ、及び適正データ２６ｆに分けられる。非購入出場者データ２６ｄは、購入者１のうちに一致する人物が存在しないと判定された出場者３に係る出場者データ２６（認証ＮＧデータ）である。非入場出場者データ２６ｅは、購入者１のうちに一致する人物が存在すると判定され、且つ、入場者２のうちに一致する人物が存在しないと判定された出場者３に係る出場者データ２６（片側データ）である。適正データ２６ｆは、購入者１のうちに一致する人物が存在すると判定され、且つ、入場者２のうちに一致する人物が存在すると判定された出場者３に係る出場者データ２６である。
ここで、第１特定手法によれば、非購入入場者データ２４ｄに係る入場者２、及び非購入出場者データ２６ｄに係る出場者３は不正乗車被疑者として特定され、不正乗車被疑者データ４１が生成される。第２特定手法によれば、非出場入場者データ２４ｅに係る入場者２、及び非購入出場者データ２６ｄに係る出場者３は不正乗車被疑者として特定され、不正乗車被疑者データ４１が生成される。
第３特定手法では、非購入入場者データ２４ｄが非購入出場者データ２６ｄ及び非入場出場者データ２６ｅと照合され、非出場入場者データ２４ｅが非購入出場者データ２６ｄ及び非入場出場者データ２６ｅと照合され、対応する人物（入場者２と出場者３）が同一人物である場合に、乗車した区間が適正であることを条件に、その人物は不正乗車被疑者として特定されない。つまり、第１特定手法にて認証ＮＧデータと判断され、あるいは第２特定手法にて片側データと判断されても、対応する乗車券データ１４、入場者データ２４、出場者データ２６が存在し乗車が適正な場合は、不正乗車被疑者とせず不正乗車被疑者データ４１を生成しない。これにより、誤判定による不正乗車被疑者データ４１の生成が抑制される。
詳しくは、不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、乗車券データ１４に係る顔データ１４ａ、入場者データ２４に係る顔データ２４ａ、及び出場者データ２６に係る顔データ２６ａを照合する。そして、不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、乗車券データ１４に係る顔データ１４ａが示す購入者１のうちに一致する人物が存在しないと判定した入場者２に係る入場者データ２４を、非購入入場者データ２４ｄとする。不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、乗車券データ１４に係る顔データ１４ａが示す購入者１と入場者データ２４に係る顔データ２４ａが示す入場者２とが同一人物であると判定し、且つ、当該購入者１と一致する人物が出場者データ２６に係る顔データ２６ａが示す出場者３のうちに存在しないと判定した入場者データ２４を、非出場入場者データ２４ｅとする。
不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、乗車券データ１４に係る顔データ１４ａが示す購入者１のうちに一致する人物が存在しないと判定した出場者３に係る出場者データ２６を、非購入出場者データ２６ｄとする。不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、乗車券データ１４に係る顔データ１４ａが示す購入者１と出場者データ２６に係る顔データ２６ａが示す出場者３とが同一人物であると判定し、且つ、当該購入者１と一致する人物が入場者データ２４に係る顔データ２４ａが示す入場者２のうちに存在しないと判定した出場者データ２６を、非入場出場者データ２６ｅとする。
そして不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、非購入入場者データ２４ｄ及び非出場入場者データ２４ｅを非購入出場者データ２６ｄ及び非入場出場者データ２６ｅと照合する。不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、非購入入場者データ２４ｄ又は非出場入場者データ２４ｅに係る顔データ２４ａが示す入場者２と、非購入出場者データ２６ｄ又は非入場出場者データ２６ｅに係る顔データ２６ａが示す出場者３とが同一人物であると判定し、且つ、当該入場者２又は当該出場者３と同一の人物が、乗車券データ１４に係る顔データ１４ａが示す購入者１のうちに存在すると判定し、且つ、当該入場者２に係る入場者データ２４（入場駅データ２４ｂ）が示す入場駅及び当該出場者３に係る出場者データ２６（出場駅データ２６ｂ）が示す出場駅が当該購入者１に係る乗車券データ１４（区間データ１４ｂ）の示す乗車区間の区間内であると判定したことに応じて、当該入場者データ２４に係る顔データ２４ａ及び当該出場者データ２６に係る顔データ２６ａを不正乗車被疑者の顔データ４１ａであると特定しない。すなわち、不正乗車被疑者データ生成部４２ａは不正乗車被疑者データ４１を生成しない。
具体例で説明する。同一の人物について、データ番号ＴＫ３に係る乗車券データ１４（図３）と、データ番号ＩＮ３に係る入場者データ２４（図４）と、データ番号ＯＵ３の出場者データ２６（図５）と、が生成されているとする。本来であれば、これらデータに係る顔データ１４ａ、顔データ２４ａ、及び顔データ２６ａは類似し、購入者１、入場者２、出場者３は同一人物と判定される筈である。ここで、出場時の撮影条件が悪く、顔データ１４ａと顔データ２６ａとが非類似、すなわち購入者１と出場者３とが同一人物でないと判定されたとする。そうすると、データ番号ＩＮ３に係る入場者データ２４は非出場入場者データ２４ｅとされ、データ番号ＯＵ３に係る出場者データ２６は非購入出場者データ２６ｄとされる。しかし、不正乗車被疑者データ生成部４２ａが非出場入場者データ２４ｅと非購入出場者データ２６ｄとを照合し、顔データ２４ａと顔データ２６ａとが類似すると判定すると、乗車した区間（Ｂ駅で入場しＦ駅で出場）が適正（乗車券の乗車区間内（Ｂ駅〜Ｆ駅））であるので、不正乗車被疑者データ生成部４２ａはデータ番号ＩＮ３に係る顔データ２４ａ及びデータ番号ＯＵ３に係る顔データ２６ａを不正乗車被疑者の顔データ４１ａであると特定しない。
〔第４特定手法〕
本実施形態では、同一人物であるか否かの判定は顔データの類似度が所定の閾値を超えているか否かにより行われる。類似度が閾値に近い値である場合には、顔データに係る顔画像を係員が目視により確認して判定を行う方が、判定の確実性を高めることができ好ましい。そこで、上述の第３特定手法と併用して、以下述べる第４特定手法が用いられる。第４特定手法では、係員からの操作入力に応じて不正乗車被疑者データ４１の生成／非生成が決定される。
本手法では、不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、非購入入場者データ２４ｄ又は非出場入場者データ２４ｅに係る顔データ２４ａが示す入場者２と、非購入出場者データ２６ｄ又は非入場出場者データ２６ｅに係る顔データ２６ａが示す出場者３とが同一人物であると疑われると判定したことに応じて、当該入場者２を示す画像と当該出場者３を示す画像とを表示装置４４に表示させる。そして不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、表示装置４４に表示された画像が示す人物が同一人物である旨を示す操作入力を入力装置４５から受け付けたことに応じて、当該入場者２と当該出場者３とが同一人物であると判定する。
詳しくは、不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、非購入入場者データ２４ｄ及び非出場入場者データ２４ｅを非購入出場者データ２６ｄ及び非入場出場者データ２６ｅと照合する。そして不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、照合した入場者２の顔データ２４ａと出場者３の顔データ２６ａとの類似度を算出し、算出した類似度が所定の閾値（同一人物と判定する基準の閾値）を中心とする所定の範囲内にある場合に、顔データ２４ａに係る顔画像と顔データ２６ａに係る顔画像とを表示装置４４に並べて表示させる。表示させる顔画像は、顔データ２４ａ及び顔データ２６ａに含まれる顔画像であってもよいし、顔データに顔画像が含まれない場合には、対応する顔画像を入出場者管理装置２０から取得してもよい。
交通機関の係員が、表示装置４４に表示された顔画像を確認し、顔画像が示す人物が同一人物であるか否かを判断し、判断結果を入力装置４５に入力する。不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、同一人物であると判断した旨を示す操作入力を入力装置４５が受け付けたことに応じて、当該入場者２と当該出場者３とが同一人物であると判定し、不正乗車被疑者データ４１を生成しない。なお不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、同一人物でないと判断した旨を示す操作入力を入力装置４５が受け付けたことに応じて、当該入場者２と当該出場者３とが同一人物でないと判定し、不正乗車被疑者データ４１を生成する。
〔第５特定手法〕
本手法では、入場者データ２４について、対応する乗車券データ１４及び出場者データ２６が存在する（入場者２及び購入者１、入場者２及び駅利用者４が同一人物）場合であっても、乗車した区間が乗車券の乗車区間に照らして適正でない場合は、不正乗車と判定して不正乗車被疑者データ４１が生成される。
詳しくは、不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、乗車券データ１４に係る顔データ１４ａが示す購入者１と入場者データ２４に係る顔データ２４ａが示す入場者２と出場者データ２６に係る顔データ２６ａが示す出場者３とが同一人物であると判定し、且つ、当該人物に係る入場者データ２４（入場駅データ２４ｂ）が示す入場駅及び当該人物に係る出場者データ２６（出場駅データ２６ｂ）が示す出場駅の少なくとも一方が当該人物に係る乗車券データ１４（区間データ１４ｂ）の示す乗車区間の区間外であると判定したことに応じて、当該人物に係る顔データ１４ａ（又は顔データ２４ａ、顔データ２６ａ）を不正乗車被疑者の顔データ４１ａであると特定する。そして不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、特定した顔データ４１ａを含む不正乗車被疑者データ４１を生成する。
具体例で説明する。データ番号ＴＫ４に係る人物、日下部氏は、乗車区間がＨ駅〜Ｎ駅である乗車券を購入しており、データ番号ＴＫ４の乗車券データ１４が生成され記憶されている（図３）。日下部氏が１０：１５にＮ駅へ入場し、１１：２０にＧ駅から出場したとする。データ番号ＩＮ４の入場者データ２４がＮ駅にて生成されて、管理データサーバ３０の入場者データ記憶部３２に記憶される。データ番号ＯＵ４の出場者データ２６がＧ駅にて生成されて、管理データサーバ３０の出場者データ記憶部３３に記憶される。
不正乗車被疑者データ生成部４２ａが乗車券データ１４、入場者データ２４、及び出場者データ２６を照合すると、不正乗車被疑者データ生成部４２ａはデータ番号ＴＫ４に係る顔データ１４ａ、データ番号ＩＮ４に係る顔データ２４ａ、及びデータ番号ＯＵ４に係る顔データ２６ａが類似すると判定し、データ番号ＴＫ４に係る購入者１、データ番号ＩＮ４に係る入場者２、及びデータ番号ＯＵ４に係る出場者３が同一人物であると判定する。
次いで不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、データ番号ＩＮ４に係る入場駅（入場駅データ２４ｂ）、データ番号ＯＵ４に係る出場駅（出場駅データ２６ｂ）、及びデータ番号ＴＫ４に係る乗車区間（区間データ１４ｂ）を照合する。出場駅のＧ駅が乗車区間（Ｈ駅〜Ｎ駅）の区間外であるので、不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、日下部氏に係る顔データ１４ａ（又は顔データ２４ａ、顔データ２６ａ）を不正乗車被疑者の顔データ４１ａであると特定する。そして不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、顔データ１４ａ（又は顔データ２４ａ、顔データ２６ａ）を含む不正乗車被疑者データ４１を生成し、データ番号ＳＵ５に係る不正乗車被疑者データ４１（図６）として駅データサーバ５０の不正乗車被疑者データ記憶部５１に記憶する。
そして日下部氏が駅（例えばＮ駅）を利用した際、データ番号ＰＰ４の駅利用者データ６４（図７）が生成されて駅データサーバ５０の駅利用者データ記憶部５２に記憶される。発報制御装置６０の不正乗車被疑者発報部６５ｃが、駅利用者データ６４と不正乗車被疑者データ４１とを照合し、データ番号ＰＰ４の顔データ６４ａがデータ番号ＳＵ５の顔データ４１ａとが類似することにより、データ番号ＰＰ４に係る駅利用者４が不正乗車被疑者であると判定する。そして不正乗車被疑者発報部６５ｃが、発報部６２を作動させる。
〔発報システムの動作フロー〕
以下、図９のフローチャートを参照しながら、発報システム１００の動作を説明し、発報システム１００で実行される発報方法について説明する。
まず、交通機関の駅の夫々で実行される処理について説明する。
券売機１１で乗車券が購入されるたびに、購入者撮影部１２が乗車券の購入者１が撮影し、購入者画像１３を生成する（＃１０１、購入者撮影ステップ）。＃１０１で生成された購入者画像１３に基づいて、購入者管理装置１０の乗車券データ生成部１５ａが乗車券データ１４を生成する。乗車券データ生成部１５ａが、生成された乗車券データ１４を管理データサーバ３０へ送信して、管理データサーバ３０の乗車券データ記憶部３１へ記憶させる（＃１０２、乗車券データ生成ステップ）。
入場者撮影部２１が駅への入場者２を撮影して、入場者画像２３を生成する（＃１０３、入場者撮影ステップ）。＃１０３で生成された入場者画像２３に基づいて、入出場者管理装置２０の入場者データ生成部２７ａが入場者データ２４を生成する。入場者データ生成部２７ａが、生成された入場者データ２４を管理データサーバ３０へ送信して、管理データサーバ３０の入場者データ記憶部３２へ記憶させる（＃１０４、入場者データ生成ステップ）。
出場者撮影部２２が駅からの出場者３を撮影して、出場者画像２５を生成する（＃１０５、出場者撮影ステップ）。＃１０５で生成された出場者画像２５に基づいて、入出場者管理装置２０の出場者データ生成部２７ｃが出場者データ２６を生成する。出場者データ生成部２７ｃが、生成された出場者データ２６を管理データサーバ３０へ送信して、管理データサーバ３０の出場者データ記憶部３３へ記憶させる（＃１０６、出場者データ生成ステップ）。
駅データサーバ５０が、＃２０４（後述）で生成された不正乗車被疑者データ４１を被疑者特定装置４０から受信して、不正乗車被疑者データ記憶部５１へ記憶させる（＃１０７）。
駅利用者撮影部６１が駅利用者４を撮影して、駅利用者画像６３を生成する（＃１０８、駅利用者撮影ステップ）。＃１０８で生成された駅利用者画像６３に基づいて、発報制御装置６０の駅利用者データ生成部６５ａが駅利用者データ６４を生成する。駅利用者データ生成部６５ａが、生成された駅利用者データ６４を駅データサーバ５０へ送信して、駅データサーバ５０の駅利用者データ記憶部５２へ記憶させる（＃１０９、利用者データ生成ステップ）。
発報制御装置６０の不正乗車被疑者発報部６５ｃが、＃１０９で駅利用者データ記憶部５２に記憶された駅利用者データ６４と、＃１０７で不正乗車被疑者データ記憶部５１に記憶された不正乗車被疑者データ４１とを照合する（＃１１０）。照合により駅利用者データ６４に係る駅利用者４が不正乗車被疑者データ４１に係る不正乗車被疑者であると判定されたことに応じて（＃１１０：Ｙｅｓ）、不正乗車被疑者発報部６５ｃが発報部６２を作動させる（＃１１１）
駅利用者４が不正乗車被疑者でないと判定されたことに応じて（＃１１０：Ｎｏ）、又は発報部６２が作動したことに応じて（＃１１０）、処理を終了する。
次に、交通機関の管理本部で実行される処理について説明する。
管理データサーバ３０が、＃１０２で生成された乗車券データ１４を購入者管理装置１０から受信して、乗車券データ記憶部３１へ記憶させる（＃２０１、乗車券データ取得ステップ）。
管理データサーバ３０が、＃１０４で生成された入場者データ２４を入出場者管理装置２０から受信して、入場者データ記憶部３２へ記憶させる（＃２０２、入場者データ取得ステップ）。
管理データサーバ３０が、＃１０６で生成された出場者データ２６を入出場者管理装置２０から受信して、出場者データ記憶部３３へ記憶させる（＃２０３、出場者データ取得ステップ）。
被疑者特定装置４０の不正乗車被疑者データ生成部４２ａが、＃２０１で乗車券データ記憶部３１へ記憶された乗車券データ１４と、＃２０２で入場者データ記憶部３２へ記憶された入場者データ２４と、＃２０３で出場者データ記憶部３３へ記憶された出場者データ２６と、を照合して、入場者データ２４又は出場者データ２６に含まれる顔データ２４ａ、２６ａのうちから不正乗車被疑者の顔データ４１ａを特定する。不正乗車被疑者データ生成部４２ａが、顔データ４１ａを含む不正乗車被疑者データ４１を生成して、駅データサーバ５０へ送信し、駅データサーバ５０の不正乗車被疑者データ記憶部５１に記憶させる（＃２０４、不正乗車被疑者データ生成ステップ）。そして処理を終了する。
〔不正乗車被疑者の特定処理〕
以下、図１０のフローチャートを参照しながら、不正乗車被疑者データ生成部４２ａにより行われる不正乗車被疑者の特定処理の例について説明する。この処理は、管理データサーバ３０に記憶された入場者データ２４及び出場者データ２６について、対応する人物（入場者２又は出場者３）が不正乗車被疑者であるか否かを判定する処理である。なお本例では、上述した不正乗車被疑者の特定手法のうち、第１特定手法、第２特定手法、第３特定手法、及び第５特定手法が用いられる。＃３０６（後述）にて第４特定手法が併せて用いられてもよい。
不正乗車被疑者データ生成部４２ａが、入場者データ２４及び出場者データ２６を乗車券データ１４と照合し、購入者１のうちに入場者２と一致する人物が存在するか否か、及び、購入者１のうちに出場者３と一致する人物が存在するか否かを判定する（＃３０１）。具体的には、不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、顔データ２４ａが顔データ１４ａと類似するか否か、及び、顔データ２６ａが顔データ１４ａと類似するか否かを判定する。
不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、入場者データ２４の入場者２について購入者１のうちに一致する人物が存在しないと判定したことに応じて（＃３０１：Ｎｏ）、その入場者データ２４を非購入入場者データ２４ｄとして分類し、分類結果を記憶部４３へ一時記憶させる（＃３０２）。また不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、出場者データ２６の出場者３について購入者１のうちに一致する人物が存在しないと判定したことに応じて（＃３０１：Ｎｏ）、その出場者データ２６を非購入出場者データ２６ｄとして分類し、分類結果を記憶部４３へ一時記憶させる（＃３０２）。
＃３０３の処理が、入場者２又は出場者３が購入者１と一致する（＃３０１：Ｙｅｓ）と判定された入場者データ２４及び出場者データ２６を対象に行われる。＃３０３の処理は、一つの乗車券データ１４について対応する入場者データ２４及び出場者データ２６の両方が存在するか否かを判定する処理である。換言すれば、＃３０３の処理は、一つの乗車券データ１４に対応する入場者データ２４と出場者データ２６のペアが成立するか否かを判定する処理であり、購入者１と入場者２と出場者３とが同一人物である乗車券データ１４、入場者データ２４、及び出場者データ２６の組が成立するか否かを判定する処理である。
詳しくは、不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、入場者２が購入者１と一致すると判定された入場者データ２４について、出場者３のうちに入場者２と一致する人物が存在するか否かを判定する（＃３０３）。不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、出場者３が購入者１と一致すると判定された出場者データ２６について、入場者２のうちに出場者３と一致する人物が存在するか否かを判定する（＃３０３）。
判定は、顔データ２４ａと顔データ２６ａとの照合により行われてもよいし、＃３０１の結果に基づいて乗車券データ１４と入場者データ２４の組み合わせ、及び乗車券データ１４と出場者データ２６の組み合わせを示すデータを生成しておき、当該データの解析（一つの乗車券データ１４に入場者データ２４と出場者データ２６の両方が組み合わされているか否か）により行われてもよい。
不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、一つの乗車券データ１４について対応する入場者データ２４及び出場者データ２６の一方しか存在しないと判定したことに応じて（＃３０３：Ｎｏ）、その入場者データ２４を非出場入場者データ２４ｅとして分類し、その出場者データ２６を非入場出場者データ２６ｅとして分類し、分類結果を記憶部４３へ一時記憶させる（＃３０４）。
不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、一つの乗車券データ１４について対応する入場者データ２４及び出場者データ２６の両方が存在すると判定したことに応じて（＃３０３：Ｙｅｓ）、その入場者データ２４を適正データ２４ｆとして分類し、その出場者データ２６を適正データ２６ｆとして分類し、分類結果を記憶部４３へ一時記憶させる（＃３０５）。
＃３０６の処理が、非購入入場者データ２４ｄ、非購入出場者データ２６ｄ（以上＃３０２）、非出場入場者データ２４ｅ、及び非入場出場者データ２６ｅ（以上＃３０４）を対象に行われる。＃３０６の処理は、非購入入場者データ２４ｄと非購入出場者データ２６ｄとの間、非購入入場者データ２４ｄと非入場出場者データ２６ｅとの間、非出場入場者データ２４ｅと非購入出場者データ２６ｄとの間、及び、非出場入場者データ２４ｅと非入場出場者データ２６ｅとの間で、同一人物に対応するデータが存在するか否かを判定する処理である。換言すれば、これらデータの間でマッチングが成立するか否かを判定する処理である。
詳しくは、不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、非購入入場者データ２４ｄ及び非出場入場者データ２４ｅを、非購入出場者データ２６ｄ及び非入場出場者データ２６ｅと照合して、入場者２と出場者３とが同一人物であるか否かを判定し、判定結果を記憶部４３へ一時記憶させる（＃３０６）。
＃３０７の処理が、＃３０６にてマッチングが成立する（入場者２と出場者３とが同一人物である、＃３０６：Ｙｅｓ）と判定された入場者データ２４及び出場者データ２６を対象に行われる。不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、入場者データ２４及び出場者データ２６に対応する乗車券データ１４が存在するか否かを判定し、判定結果を記憶部４３へ一時記憶させる（＃３０７）。
＃３０８の処理が、＃３０５にて適正データ２４ｆと分類された入場者データ２４、適正データ２６ｆと分類された出場者データ２６、＃３０７にて対応する乗車券データ１４が存在する（＃３０７：Ｙｅｓ）と判定された入場者データ２４及び出場者データ２６を対象に行われる。
不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、乗車券データ１４に係る購入者１が乗車した区間が、乗車券の乗車区間に照らして適正か否かを判定する（＃３０８）。詳しくは、不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、入場者データ２４及び出場者データ２６に対応する（同一人物に係る）乗車券データ１４の区間データ１４ｂと、入場者データ２４の入場駅データ２４ｂと、出場者データ２６の出場駅データ２６ｂと、を照合して、入場駅データ２４ｂが示す入場駅と出場駅データ２６ｂが示す出場駅が区間データ１４ｂが示す乗車券の乗車区間の区間内であるか否かを判定する。
＃３０９の処理が、＃３０８にて乗車区間が適正であると判定された入場者データ２４及び出場者データ２６を対象に行われる。不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、乗車区間が適正であると判定したことに応じて（＃３０８：Ｙｅｓ）、その入場者データ２４に係る入場者２（出場者データ２６に係る出場者３）が不正乗車被疑者ではないと判定し、その入場者データ２４に係る顔データ２４ａ（出場者データ２６に係る顔データ２６ａ）を不正乗車被疑者の顔データ４１ａであると特定しない（＃３０９）。そして不正乗車被疑者の特定処理を終了する。
＃３１０の処理が、＃３０６にてマッチング不成立（入場者２と出場者３とが同一人物でない、＃３０６：Ｎｏ）と判定された入場者データ２４及び出場者データ２６、＃３０７にて対応する乗車券データ１４がない（＃３０７：Ｎｏ）と判定された入場者データ２４及び出場者データ２６、＃３０８にて乗車区間が適正でない（＃３０８：Ｎｏ）と判定された入場者データ２４及び出場者データ２６、を対象に行われる。不正乗車被疑者データ生成部４２ａは、その入場者データ２４に係る入場者２（出場者データ２６に係る出場者３）が不正乗車被疑者であると判定し、その入場者データ２４に係る顔データ２４ａ（出場者データ２６に係る顔データ２６ａ）を不正乗車被疑者の顔データ４１ａであると特定し、不正乗車被疑者データ４１を生成する（＃３１０）。そして不正乗車被疑者の特定処理を終了する。
〔不正乗車被疑者データ生成システム、不正乗車被疑者特定方法、不正乗車被疑者データ生成装置〕
以上説明した発報システム１００により、不正乗車被疑者データ４１を生成し、生成された不正乗車被疑者データ４１を用いて駅利用者４のうちから不正乗車被疑者を検出し、発報することができる。そして、下掲の不正乗車被疑者データ生成システムによれば、不正乗車被疑者データ４１を生成することができる。不正乗車被疑者データ生成システムは、購入者撮影部１２と、乗車券データ生成部１５ａと、乗車券データ記憶部３１と、入場者撮影部２１と、入場者データ生成部２７ａと、入場者データ記憶部３２と、出場者撮影部２２と、出場者データ生成部２７ｃと、出場者データ記憶部３３と、不正乗車被疑者データ生成部４２ａと、不正乗車被疑者データ記憶部５１と、を備える。
また、下掲の不正乗車データ生成装置によれば、不正乗車被疑者データ４１を生成することができる。不正乗車被疑者データ生成装置は、乗車券の購入者１を撮影して得られた顔データ１４ａと当該乗車券の乗車区間を示す区間データ１４ｂとを含む乗車券データ１４を記憶する乗車券データ記憶部３１と、駅への入場者２を撮影して得られた顔データ２４ａと撮影が行われた駅を示す入場駅データ２４ｂとを含む入場者データ２４を記憶する入場者データ記憶部３２と、駅からの出場者３を撮影して得られた顔データ２６ａと撮影が行われた駅を示す出場駅データ２６ｂとを含む出場者データ２６を記憶する出場者データ記憶部３３と、乗車券データ１４と入場者データ２４と出場者データ２６とを照合して、入場者データ２４又は出場者データ２６に含まれる顔データ２４ａ、２６ａのうちから不正乗車を行った疑いのある人物である不正乗車被疑者の顔データ４１ａを特定し、当該顔データ４１ａを含む不正乗車被疑者データ４１を生成する不正乗車被疑者データ生成部４２ａと、不正乗車被疑者データ４１を記憶する不正乗車被疑者データ記憶部５１と、を備える。換言すれば、不正乗車被疑者データ生成装置は、管理データサーバ３０と被疑者特定装置４０とにより構成される。
以上説明した発報方法により、不正乗車被疑者データ４１を生成し、生成された不正乗車被疑者データ４１を用いて駅利用者４のうちから不正乗車被疑者を検出し、発報することができる。そして、下掲の不正乗車被疑者データ生成方法によれば、不正乗車被疑者データ４１を生成することができる。不正乗車被疑者データ生成方法は、購入者撮影ステップ（＃１０１）と、乗車券データ生成ステップ（＃１０２）と、入場者撮影ステップ（＃１０３）と、入場者データ生成ステップ（＃１０４）と、出場者撮影ステップと（＃１０５）と、出場者データ生成ステップ（＃１０６）と、不正乗車被疑者データ生成ステップ（１０７）と、を含む。
以上述べた発報方法及び不正乗車被疑者データ生成方法は、コンピュータ（購入者管理装置１０、入出場者管理装置２０、被疑者特定装置４０、発報制御装置６０等）を備えた発報システム１００で実行される。詳しくは、各ステップの処理を実現するプログラムをコンピュータで実行することにより、発報方法、又は不正乗車被疑者データ生成方法が実行される。
〔他の実施形態〕
〔１〕上記の実施形態では、発報システム１００が、乗車券として定期券と通常の乗車券（当日券）を用いる全ての入場者２及び出場者３を対象とする場合が説明された。発報システム１００が、乗車券として定期券を用いる入場者２及び出場者３を対象とするよう、構成されてもよい。この場合、駅には、定期券の使用者専用の定期券使用者入場口及び定期券使用者出場口を設ける。入場者撮影部２１は、定期券使用者用入場口を通る入場者２を撮影して入場者画像２３を生成する。出場者撮影部２２は、定期券使用者用出場口を通る出場者３を撮影して出場者画像２５を生成する。購入者撮影部１２は、乗車券としての定期券の購入者１を撮影して購入者画像１３を生成する。乗車券データ生成部１５ａは、購入者画像１３に基づいて、購入者１の顔データ１４ａと定期券の乗車区間を示す区間データ１４ｂとを含む乗車券データ１４を生成して乗車券データ記憶部３１に記憶させる。
システム構成及び運用を更に簡略化するために、定期券使用者が、定期券の乗車区間の両端の駅で入場又は出場する場合のみ、定期券使用者入場口及び定期券使用者出場口の使用が許容され、他の駅では通常の改札を利用するよう、利用ルールが設定されてもよい。この場合、不正乗車被疑者であるか否かの判定において定期券の乗車区間の両端以外の駅での入場履歴又は出場履歴が判定に用いられるよう、不正乗車被疑者データ生成部４２ａが構成されてもよい。
〔２〕上記の実施形態では、乗車券データ記憶部３１、入場者データ記憶部３２、及び出場者データ記憶部３３が管理データサーバ３０に設けられ、不正乗車被疑者データ記憶部５１及び駅利用者データ記憶部５２が駅データサーバ５０に設けられる。これら記憶部を上記の実施形態と異なる場所に設けてもよい。例えば、全ての記憶部を駅データサーバ５０に設けてもよいし、クラウド上のクラウドサーバに設けてもよい。乗車券データ記憶部３１、入場者データ記憶部３２、及び出場者データ記憶部３３を駅データサーバ５０に設けてもよい。また、乗車券データ記憶部３１、入場者データ記憶部３２、及び出場者データ記憶部３３を被疑者特定装置４０の記憶部４３に設けてもよい。不正乗車被疑者データ記憶部５１及び駅利用者データ記憶部５２を発報制御装置６０の記憶部６６に設けてもよい。ここで、不正乗車被疑者データ記憶部５１及び駅利用者データ記憶部５２を駅の外部（駅の外部の記憶装置等）に配置すると、駅利用者と不正乗車被疑者との照合の処理に時間を要することとなる。従って、不正乗車被疑者データ記憶部５１及び駅利用者データ記憶部５２は、駅の内部に配置するのが好ましい。詳しくは、不正乗車被疑者データ記憶部５１及び駅利用者データ記憶部５２は、駅の内部に配置された記憶装置に設けると好ましい。
〔３〕入場者撮影部２１による入場者２の撮影、入場者画像２３及び入場者データ２４の生成、及び生成された入場者データ２４に係る不正乗車被疑者データ４１の生成は、駅に入場する全ての入場者２を対象として行われてもよいし、一部の入場者２（例えば、１０人に一人）に対して行われてもよい。出場者３及び駅利用者４についても同様である。
〔４〕生成される入場者データ２４に、対応する入場者画像２３を示すデータ、当該入場者画像２３を生成した入場者撮影部２１の識別番号や設置位置を示すデータ等が含まれてもよい。出場者データ２６及び駅利用者データ６４についても同様である。
〔５〕購入者撮影部１２、入場者撮影部２１、出場者撮影部２２、及び駅利用者撮影部６１は、可視光を検知して画像を生成する通常のカメラであってもよいし、赤外線を検知して温度分布を示すサーモ画像を生成するサーモカメラであってもよいし、超音波等で対象の外形状をスキャンして三次元外形状画像を生成する３Ｄカメラであってもよい。
〔６〕購入者１、入場者２、及び出場者３の顔を示す顔画像は、顔データに含められて管理データサーバ３０に記憶されてもよい。しかし、通信データ量の削減のためには、管理データサーバ３０へ送信される顔データは算出された特徴量のみであると好ましい。一方、不正乗車被疑者データ４１の生成における同一人物の判断や、発報部６２の作動の際には、画面に人物の顔画像を表示させて係員に提示できると好ましい。そこで、購入者１、入場者２、及び出場者３の顔画像を購入者管理装置１０の記憶部１６や入出場者管理装置２０の記憶部２８に一時的に（例えば、数日間）保存しておき、不正乗車被疑者データ生成部４２ａや不正乗車被疑者発報部６５ｃからの要求に応じて顔画像を送信すると好ましい。
〔７〕顔データ４１ａの特定が、入場者データ２４の入場時データ２４ｃの示す入場時刻又は入場日と、出場者データ２６の出場時データ２６ｃの示す出場時刻又は出場時と、に基づいて行われるように不正乗車被疑者データ生成部４２ａが構成されてもよい。例えば、入場時と出場時とが所定の閾値を超えて離れている場合や、入場日と出場日とが所定の閾値を超えて離れている場合に、顔データ４１ａを特定し不正乗車被疑者データ４１を生成するよう、不正乗車被疑者データ生成部４２ａが構成されてもよい。
本発明は、不正乗車の被疑者を示す不正乗車被疑者データを生成する、不正乗車被疑者データ生成システム、不正乗車被疑者データ生成方法、及び不正乗車被疑者データ生成装置に利用することができる。
１ ：購入者
２ ：入場者
３ ：出場者
４ ：駅利用者
１２ ：購入者撮影部
１３ ：購入者画像
１４ ：乗車券データ
１４ａ ：顔データ
１４ｂ ：区間データ
１５ａ ：乗車券データ生成部
２１ ：入場者撮影部
２２ ：出場者撮影部
２３ ：入場者画像
２４ ：入場者データ
２４ａ ：顔データ
２４ｂ ：入場駅データ
２４ｃ ：入場時データ
２４ｄ ：非購入入場者データ
２４ｅ ：非出場入場者データ
２５ ：出場者画像
２６ ：出場者データ
２６ａ ：顔データ
２６ｂ ：出場駅データ
２６ｃ ：出場時データ
２６ｄ ：非購入出場者データ
２６ｅ ：非入場出場者データ
２７ａ ：入場者データ生成部
２７ｂ ：入場者特徴量算出部
２７ｃ ：出場者データ生成部
２７ｄ ：出場者特徴量算出部
３０ ：管理データサーバ
３１ ：乗車券データ記憶部
３２ ：入場者データ記憶部
３３ ：出場者データ記憶部
４１ ：不正乗車被疑者データ
４１ａ ：顔データ
４２ａ ：不正乗車被疑者データ生成部
４４ ：表示装置
４５ ：入力装置
５０ ：駅データサーバ
５１ ：不正乗車被疑者データ記憶部
５２ ：駅利用者データ記憶部
６１ ：駅利用者撮影部
６２ ：発報部
６３ ：駅利用者画像
６４ ：駅利用者データ
６４ａ ：顔データ
６５ａ ：駅利用者データ生成部
６５ｃ ：不正乗車被疑者発報部
１００ ：発報システム（不正乗車被疑者データ生成システム）

Claims (15)

  1. 乗車券の購入者を撮影して購入者画像を生成する購入者撮影部と、
    前記購入者画像に基づいて、前記購入者の顔データと前記乗車券の乗車区間を示す区間データとを含む乗車券データを生成する乗車券データ生成部と、
    前記乗車券データを記憶する乗車券データ記憶部と、
    複数の駅に設置されると共に当該駅への入場者を撮影して入場者画像を生成する入場者撮影部と、
    前記入場者画像に基づいて、前記入場者の顔データと前記入場者画像の撮影が行われた入場駅を示す入場駅データとを含む入場者データを生成する入場者データ生成部と、
    前記入場者データを記憶する入場者データ記憶部と、
    複数の駅に設置されると共に当該駅からの出場者を撮影して出場者画像を生成する出場者撮影部と、
    前記出場者画像に基づいて、前記出場者の顔データと前記出場者画像の撮影が行われた出場駅を示す出場駅データとを含む出場者データを生成する出場者データ生成部と、
    前記出場者データを記憶する出場者データ記憶部と、
    前記乗車券データと前記入場者データと前記出場者データとを照合して、前記入場者データ又は前記出場者データに含まれる顔データのうちから不正乗車を行った疑いのある人物である不正乗車被疑者の顔データを特定し、当該顔データを含む不正乗車被疑者データを生成する不正乗車被疑者データ生成部と、
    前記不正乗車被疑者データを記憶する不正乗車被疑者データ記憶部と、を備える不正乗車被疑者データ生成システム。
  2. 前記入場者データ生成部は、前記入場者の駅への入場時刻又は入場日を示す入場時データを含む前記入場者データを生成し、
    前記出場者データ生成部は、前記出場者の駅からの出場時刻又は出場日を示す出場時データを含む前記出場者データを生成する請求項１に記載の不正乗車被疑者データ生成システム。
  3. 前記不正乗車被疑者データ記憶部が、駅に設けられた駅データサーバに備えられている請求項１又は２に記載の不正乗車被疑者データ生成システム。
  4. 前記乗車券データ記憶部と前記入場者データ記憶部と前記出場者データ記憶部とが、前記駅データサーバと通信可能な管理データサーバに備えられている請求項３に記載の不正乗車被疑者データ生成システム。
  5. 前記入場者データ生成部は、前記入場者画像に含まれる前記入場者の顔画像から特徴量を算出する入場者特徴量算出部を備え、前記入場者の顔データが当該特徴量である前記入場者データを生成し、
    前記出場者データ生成部は、前記出場者画像に含まれる前記出場者の顔画像から特徴量を算出する出場者特徴量算出部を備え、前記出場者の顔データが当該特徴量である前記出場者データを生成する請求項１から４のいずれか１項に記載の不正乗車被疑者データ生成システム。
  6. 前記購入者撮影部は、乗車券としての定期券の購入者を撮影して前記購入者画像を生成し、
    前記乗車券データ生成部は、前記購入者画像に基づいて、前記購入者の顔データと前記定期券の乗車区間を示す区間データとを含む乗車券データを生成して乗車券データ記憶部に記憶させ、
    前記入場者撮影部は、駅に設けられた定期券使用者用入場口を通る前記入場者を撮影して前記入場者画像を生成し、
    前記出場者撮影部は、駅に設けられた定期券使用者用出場口を通る前記出場者を撮影して前記出場者画像を生成する請求項１から５のいずれか１項に記載の不正乗車被疑者データ生成システム。
  7. 前記不正乗車被疑者データ生成部は、
    前記乗車券データに係る顔データが示す前記購入者のうちに前記入場者データに係る顔データが示す入場者と一致する人物が存在しないと判定したことに応じて、当該入場者データに係る顔データを前記不正乗車被疑者の顔データであると特定し、
    前記乗車券データに係る顔データが示す前記購入者のうちに前記出場者データに係る顔データが示す出場者と一致する人物が存在しないと判定したことに応じて、当該出場者データに係る顔データを前記不正乗車被疑者の顔データであると特定する、請求項１から６のいずれか１項に記載の不正乗車被疑者データ生成システム。
  8. 前記不正乗車被疑者データ生成部は、
    前記乗車券データに係る顔データが示す前記購入者と前記入場者データに係る顔データが示す前記入場者とが同一人物であると判定し、且つ、前記出場者データに係る顔データが示す前記出場者のうちに当該購入者と一致する人物が存在しないと判定したことに応じて、当該入場者データに係る顔データ又は当該購入者に係る顔データを前記不正乗車被疑者の顔データであると特定し、
    前記乗車券データに係る顔データが示す前記購入者と前記出場者データに係る顔データが示す前記出場者とが同一人物であると判定し、且つ、前記入場者データに係る顔データが示す前記入場者のうちに当該購入者と一致する人物が存在しないと判定したことに応じて、当該出場者データに係る顔データ又は当該購入者に係る顔データを前記不正乗車被疑者の顔データであると特定する請求項１から７のいずれか１項に記載の不正乗車被疑者データ生成システム。
  9. 前記不正乗車被疑者データ生成部は、
    前記乗車券データに係る顔データが示す前記購入者のうちに一致する人物が存在しないと判定した前記入場者データを、非購入入場者データとし、
    前記乗車券データに係る顔データが示す前記購入者と前記入場者データに係る顔データが示す前記入場者とが同一人物であると判定し、且つ、当該購入者と一致する人物が前記出場者データに係る顔データが示す前記出場者のうちに存在しないと判定した前記入場者に係る前記入場者データを、非出場入場者データとし、
    前記乗車券データに係る顔データが示す前記購入者のうちに一致する人物が存在しないと判定した前記出場者データを、非購入出場者データとし、
    前記乗車券データに係る顔データが示す前記購入者と前記出場者データに係る顔データが示す前記出場者とが同一人物であると判定し、且つ、当該購入者と一致する人物が前記入場者データに係る顔データが示す前記入場者のうちに存在しないと判定した前記出場者に係る前記出場者データを、非入場出場者データとし、
    前記非購入入場者データ及び前記非出場入場者データを前記非購入出場者データ及び前記非入場出場者データと照合して、前記非購入入場者データ又は前記非出場入場者データに係る顔データが示す前記入場者と、前記非購入出場者データ又は前記非入場出場者データに係る顔データが示す前記出場者とが同一人物であると判定し、且つ、当該入場者又は当該出場者と同一の人物が、前記乗車券データに係る顔データが示す前記購入者のうちに存在すると判定し、且つ、当該入場者に係る前記入場者データが示す前記入場駅及び当該出場者に係る前記出場者データが示す前記出場駅が当該購入者に係る前記乗車券データの示す前記乗車区間の区間内であると判定したことに応じて、
    当該入場者データに係る顔データ及び当該出場者データに係る顔データを前記不正乗車被疑者の顔データであると特定しない請求項７又は８に記載の不正乗車被疑者データ生成システム。
  10. 前記不正乗車被疑者データ生成部は、
    前記非購入入場者データ又は前記非出場入場者データに係る顔データが示す前記入場者と、前記非購入出場者データ又は前記非入場出場者データに係る顔データが示す前記出場者とが同一人物であると疑われると判定したことに応じて、当該入場者を示す画像と当該出場者を示す画像とを表示装置に表示させ、
    前記表示装置に表示された前記画像が示す人物が同一人物である旨を示す操作入力を入力装置から受け付けたことに応じて、当該入場者と当該出場者とが同一人物であると判定する請求項９に記載の不正乗車被疑者データ生成システム。
  11. 前記不正乗車被疑者データ生成部は、
    前記乗車券データに係る顔データが示す前記購入者と前記入場者データに係る顔データが示す入場者と前記出場者データに係る顔データが示す出場者とが同一人物であると判定し、且つ、当該人物に係る前記入場者データが示す前記入場駅及び当該人物に係る前記出場者データが示す前記出場駅の少なくとも一方が当該人物に係る前記乗車券データの示す前記乗車区間の区間外であると判定したことに応じて、当該人物に係る顔データを前記不正乗車被疑者の顔データであると特定する請求項１から１０のいずれか１項に記載の不正乗車被疑者データ生成システム。
  12. 駅に設置される発報部と、
    駅に設置されると共に駅利用者を撮影して駅利用者画像を生成する駅利用者撮影部と、
    前記駅利用者画像に基づいて、前記駅利用者の顔データを含む駅利用者データを生成する駅利用者データ生成部と、
    前記駅利用者データを記憶する駅利用者データ記憶部と、
    前記駅利用者データに含まれる顔データと前記不正乗車被疑者データに含まれる顔データとを照合して、前記駅利用者が前記不正乗車被疑者であると判定されたことに応じて前記発報部を作動させる不正乗車被疑者発報部と、を備える請求項１から１１のいずれか１項に記載の不正乗車被疑者データ生成システム。
  13. 前記発報部は、前記不正乗車被疑者であると判定された前記駅利用者を示す画像を表示する表示装置を備える請求項１２に記載の不正乗車被疑者データ生成システム。
  14. 乗車券の購入者を撮影して購入者画像を生成する購入者撮影ステップと、
    前記購入者画像に基づいて、前記購入者の顔データと前記乗車券の乗車区間を示す区間データとを含む乗車券データを生成して乗車券データ記憶部に記憶させる乗車券データ生成ステップと、
    駅への入場者を撮影して入場者画像を生成する入場者撮影ステップと、
    前記入場者画像に基づいて、前記入場者の顔データと前記入場者画像の撮影が行われた入場駅を示す入場駅データとを含む入場者データを生成して入場者データ記憶部に記憶させる入場者データ生成ステップと、
    駅からの出場者を撮影して出場者画像を生成する出場者撮影ステップと、
    前記出場者画像に基づいて、前記出場者の顔データと前記出場者画像の撮影が行われた出場駅を示す出場駅データとを含む出場者データを生成して出場者データ記憶部に記憶させる出場者データ生成ステップと、
    前記乗車券データと前記入場者データと前記出場者データとを照合して、前記入場者データ又は前記出場者データに含まれる顔データのうちから不正乗車を行った疑いのある人物である不正乗車被疑者の顔データを特定し、当該顔データを含む不正乗車被疑者データを生成して不正乗車被疑者データ記憶部に記憶させる不正乗車被疑者データ生成ステップと、を含む不正乗車被疑者データ生成方法。
  15. 乗車券の購入者を撮影して得られた顔データと当該乗車券の乗車区間を示す区間データとを含む乗車券データを記憶する乗車券データ記憶部と、
    駅への入場者を撮影して得られた顔データと撮影が行われた駅を示す入場駅データとを含む入場者データを記憶する入場者データ記憶部と、
    駅からの出場者を撮影して得られた顔データと撮影が行われた駅を示す出場駅データとを含む出場者データを記憶する出場者データ記憶部と、
    前記乗車券データと前記入場者データと前記出場者データとを照合して、前記入場者データ又は前記出場者データに含まれる顔データのうちから不正乗車を行った疑いのある人物である不正乗車被疑者の顔データを特定し、当該顔データを含む不正乗車被疑者データを生成する不正乗車被疑者データ生成部と、
    前記不正乗車被疑者データを記憶する不正乗車被疑者データ記憶部と、を備える不正乗車被疑者データ生成装置。
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