JP2024049073A - 認証装置 - Google Patents

Abstract

【課題】認証率の低い子供の顔認証の精度を向上させる。【解決手段】認証装置は、親族ごとに人の顔を対応付けたデータベースを参照し、対象となる１以上の画像に含まれる複数の顔のうち、大人の顔でないと判定された顔を、大人の顔であると判定された顔に対応付けられた顔と照合することを特徴とする。認証装置において、学習済モデル３２２は、顔画像が入力されると、データベース３２１を参照し、データベース内に記録されている複数の人間の顔の中から、入力された顔画像と一致するものを選び、その識別情報を出力する。【選択図】図３

Description

本発明は、子供の顔認証方法及び認証装置の技術に関する。

イベント会場等の特定場所に入退場する人物を制限したり、管理したりする手段として、通過しようとする人物が予め登録された人物か否かを照合する照合システムにおける技術が知られている。例えば特許文献１は、ゲートに設置したカメラで撮影した人物の顔画像から顔認証を行い、ゲートの円滑な通過を可能とするウォークスルー顔認証システムに関する技術を開示している。

特許第７００６６６８号公報

特許文献１に記載された技術において、顔認証は顔の特徴を検出することで、人物特定に利用されるが、対象が子供の場合、大人に比べて、誤認証しやすいという課題を抱えている。

このような上記の背景に鑑み、本発明は、認証率の低い子供の顔認証の精度を向上させる子供の顔認証方法及び認証装置を提供する。

本発明は、親族ごとに人の顔を対応付けたデータベースを参照し、対象となる１以上の画像に含まれる複数の顔のうち、大人の顔でないと判定された顔を、大人の顔であると判定された顔に対応付けられた顔と照合する認証装置、を第１の態様として提供する。

第１の態様の認証装置によれば、上述したデータベースを参照しない場合に比べて、認証率の低い子供の顔認証の精度を向上させることができる。

第１の態様の認証装置において、前記画像に含まれる複数の顔のうち、大人の顔でないと判定され、かつ、認証率が予め定められた閾値未満の顔を、大人の顔であると判定された顔に対応付けられた顔と照合することを特徴とする、という構成が第２の態様として採用されてもよい。

第２の態様の認証装置によれば、認証率が、予め定められた閾値以上の子供の顔に関して照合が省略される。

第１又は第２の態様の認証装置において、前記画像に含まれる複数の顔のうち、大人の顔でないと判定された顔が大人に成長したときの顔を推測し、推測された該顔を、大人の顔であると判定された顔に対応付けられた顔と照合することを特徴とする、という構成が第３の態様として採用されてもよい。

第３の態様の認証装置によれば、大人に成長したときの顔の推測結果を利用して子供の顔認証が行われる。

第１又は第２の態様の認証装置において、前記１以上の画像は、予め定められた期間内に撮影された画像であることを特徴とする、という構成が第４の態様として採用されてもよい。

第４の態様の認証装置によれば、子供、及びその子供の親族である大人の一方が撮影されてから、他方が撮影されるまでの期間の上限を指定することができる。

本発明によれば、認証率の低い子供の顔認証の精度を向上させる子供の顔認証方法及び認証装置を提供することができる。

顔認証システム１のネットワーク構成及び各装置のハードウェア構成を例示する図。 顔認証システム１における各装置の機能構成を例示する図。 サーバ装置３０における機械学習に関する機能構成を例示する図。 子供の顔認証方法を例示するフローチャート。 一実施形態に係る子供の顔認証方法における認証手順を例示する図。 データベース３２１が有する家族毎のデータテーブルを例示する図。 変形例における子供の顔認証方法を例示するフローチャート。

１．構成
図１は、顔認証システム１のネットワーク構成及び各装置のハードウェア構成を例示する図である。この例において顔認証システム１は、顔認証サービスを提供する情報処理システムである。顔認証サービスにおいて、顔認証とは、例えばカメラ等の撮影領域内に入った人の顔を検出し、認証処理を行うことをいう。この例において認証処理とは、例えば予めデータベースに登録された顔と検出された顔とを照合することで、検出された顔がどの人物のものであるか特定する処理のことをいう。顔認証システム１は、ゲート装置１０、撮影装置２０、サーバ装置３０、及びネットワーク９０を有する。ゲート装置１０は、顔認証サービスによる認証結果に応じて、通行許可を案内したり、フラップ又はゲートを開閉させたりする、情報処理装置及びゲート開閉装置である。撮影装置２０は、利用者の全体又は顔を撮影する。この例において撮影装置２０はカメラを含む。撮影装置２０は、撮影した画像を画像データとしてゲート装置１０に送信する。サーバ装置３０は、学習済みの機械学習モデルを利用して顔認証サービスを提供する認証装置及び情報処理装置である。ゲート装置１０及びサーバ装置３０は、ネットワーク９０を介して接続される。ネットワーク９０は、インターネット等のコンピュータネットワークである。この例において各装置とはゲート装置１０、撮影装置２０、及びサーバ装置３０である。

図２は、顔認証システム１における各装置の機能構成を例示する図である。顔認証システム１は、制御手段１１、記憶手段１２、通信手段１３、認証制御手段１４、通行制御手段１５、入力手段１６、制御手段２１、記憶手段２２、通信手段２３、撮影手段２４、表示手段２５、制御手段３１、記憶手段３２、及び通信手段３３を有する。このうち、制御手段１１、記憶手段１２、通信手段１３、認証制御手段１４、通行制御手段１５、及び入力手段１６はゲート装置１０に、制御手段２１、記憶手段２２、通信手段２３、撮影手段２４、及び表示手段２５は撮影装置２０に、制御手段３１、記憶手段３２、及び通信手段３３はサーバ装置３０に、それぞれ実装される。

ゲート装置１０において、制御手段１１は、各種の制御を行う。記憶手段１２は、各種のデータを記憶する。この例において、記憶手段１２が記憶するデータには、撮影装置２０が撮影した画像の画像データが含まれる。通信手段１３は、撮影装置２０が撮影した画像の画像データを取得する。認証制御手段１４は、各デバイスから取得した情報（センサ情報、カメラ画像）を基にゲートを通行する人物に対して認証を行う。また、認証制御手段１４は、認証結果を通行制御手段１５に通信する。通行制御手段１５は、認証制御手段１４からの通信を基にゲートを通行する人物に対して、通行しても良いか否かに関する案内を示す。入力手段１６は、各種のデータをゲート装置１０に入力することができる。

撮影装置２０において、制御手段２１は、各種の制御を行う。この例において、制御手段２１が行う処理には、撮影装置２０が撮影した画像の顔検出処理が含まれる。記憶手段２２は、各種のデータを記憶する。この例において、記憶手段２２が記憶するデータには、撮影装置２０が撮影した画像の画像データが含まれる。通信手段２３は、撮影した画像の画像データをゲート装置１０に送信する。撮影手段２４は、ゲート周辺の利用者の全体又は顔を撮影する。表示手段２５は、撮影されたゲート周辺の利用者の全体又は顔を表示する。

サーバ装置３０において、制御手段３１は、各種の制御を行う。制御手段３１は、顔認証処理を行い、人物を特定してもよい。記憶手段３２は、各種のデータを記憶する。この例において、記憶手段３２が記憶するデータには、撮影装置２０が撮影した画像の画像データが含まれる。通信手段３３は、ゲート装置１０から、子供か大人かを判定された画像データを取得する。

図３は、サーバ装置３０における機械学習に関する機能構成を例示する図である。記憶手段３２は、データベース３２１及び学習済モデル３２２を有する。データベース３２１は、各種データを記憶する。この例において、各種データは、認証に必要な顔画像等のデータである。学習済モデル３２２は、入力された顔画像を識別することができる。この例において学習済モデル３２２は、顔画像が入力されると、データベース３２１を参照し、データベース内に記録されている複数の人間の顔の中から、入力された顔画像と一致するものを選び、その識別情報（本人かどうか、本人情報等）を出力する。なお、学習済モデル３２２は、データベース３２１内のデータを用いた機械学習によって学習した学習済モデルであってもよい。この例において、データベース３２１には、顔画像や特徴量データ等の顔情報が格納されている。顔画像が子供の場合は、家族の顔画像が紐づけられた形で格納されている。学習済モデル３２２は、データベース３２１内の顔画像や特徴量データ等の顔情報を読み出し、機械学習を利用してその特徴を学習してもよい。また、学習済モデル３２２は、データベース３２１内の子供の顔画像と家族の顔画像とが紐づいた顔画像データ及び特徴量データを読み出し、機械学習を利用してその特徴を学習してもよい。また、学習済モデル３２２は、顔認証処理を行い、人物を特定してもよい。

図１に戻る。サーバ装置３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３０１、メモリ３０２、ストレージ３０３、及び通信ＩＦ３０４を有するコンピュータであり、例えばスマートフォン又はパーソナルコンピュータである。ＣＰＵ３０１は、プログラムに従って各種の演算を行うプロセッサである。メモリ３０２は、ＣＰＵ３０１がプログラムを実行する際のワークエリアとして機能する主記憶装置であり、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）を含む。ストレージ３０３は、各種のデータ及びプログラムを記憶する補助記憶装置であり、例えばＳＳＤ（Solid State Drive）又はＨＤＤ（Hard Disc Drive）を含む。通信ＩＦ３０４は、所定の通信規格（例えばイーサネット（登録商標））に従って他の装置と通信する装置であり、例えばＮＩＣ（Network Interface Card）を含む。

この例においてストレージ３０３が記憶するプログラムには、コンピュータを顔認証システム１におけるサーバとして機能させるためのプログラム（以下「サーバプログラム」という。）が含まれる。ＣＰＵ３０１がサーバプログラムを実行している状態において、メモリ３０２及びストレージ３０３の少なくとも一方が記憶手段３２の一例であり、ＣＰＵ３０１が制御手段３１の一例であり、通信ＩＦ３０４が通信手段３３の一例である。

ゲート装置１０は、ＣＰＵ１０１、メモリ１０２、ストレージ１０３、通信ＩＦ１０４、及び入力装置１０５を有するコンピュータであり、例えばスマートフォン、タブレット、又はパーソナルコンピュータである。ＣＰＵ１０１は、プログラムに従って各種の演算を行うプロセッサである。メモリ１０２は、ＣＰＵ１０１がプログラムを実行する際のワークエリアとして機能する主記憶装置であり、例えばＲＡＭを含む。ストレージ１０３は、各種のデータ及びプログラムを記憶する補助記憶装置であり、例えばＳＳＤ又はＨＤＤを含む。通信ＩＦ１０４は、所定の通信規格（例えばＷｉＦｉ（登録商標））に従って他の装置と通信する装置であり、例えば無線チップを含む。入力装置１０５はゲート装置１０に情報を入力するための装置であり、例えばタッチスクリーン、キーボード、又はポインティングデバイスを含む。また、ゲート装置１０は、利用者を通行規制するためのゲート又はフラップ等の開閉機構を有してもよい。

この例においてストレージ１０３が記憶するプログラムには、コンピュータを顔認証システム１におけるクライアントとして機能させるためのプログラム（以下「クライアントプログラム」という。）が含まれる。ＣＰＵ１０１がクライアントプログラムを実行している状態において、ＣＰＵ１０１が制御手段１１、認証制御手段１４、及び通行制御手段１５の一例であり、メモリ１０２及びストレージ１０３の少なくとも一方が記憶手段１２の一例であり、通信ＩＦ１０４が通信手段１３の一例であり、入力装置１０５が入力手段１６の一例である。

撮影装置２０は、ＣＰＵ２０１、メモリ２０２、ストレージ２０３、通信ＩＦ２０４、カメラ２０５、及びディスプレイ２０６を有する例えばビデオカメラ、カメラ付きスマートフォン、又はカメラ付きタブレットである。通信ＩＦ２０４は、撮影した画像を画像データとしてゲート装置１０に送信する。ディスプレイ２０６は情報を表示する装置であり、例えば有機ＥＬディスプレイを含む。

この例においてＣＰＵ２０１が制御手段２１の一例であり、メモリ２０２及びストレージ２０３の少なくとも一方が記憶手段２２の一例であり、通信ＩＦ２０４が通信手段２３の一例であり、カメラ２０５が撮影手段２４の一例であり、ディスプレイ２０６が表示手段２５の一例である。

２．動作
図４は、子供の顔認証方法を例示するフローチャートである。この例において、撮影装置２０は、イベント会場、テーマパーク、オフィス、又は空港等のゲート周辺に設置されている。この例において、ゲートは、例えば入退場ゲート、セキュリティゲート、又は改札機である。この例において、子供とは成人していない人（未成年）であり、反対に大人とは成人している人である。なお、子供か大人かの判断基準はこの限りではなく、例えばテーマパークのアトラクションに搭乗するための条件である年齢基準や身長基準に応じていずれかに区別する等してもよい。

ステップＳ１において、撮影装置２０は、撮影手段２４から取得した画像内に顔が存在するか顔検出処理を行う。具体的には例えば以下のとおりである。ゲートに設置されたカメラ２０５は、連続する複数フレームの画像を撮影する。連続する複数フレームの画像とは、例えば動画である。制御手段２１は、撮影された画像において、人が撮影されている場合、顔検出処理を行う。制御手段２１は、対象となる１以上の画像に含まれる複数の顔を検出してもよい。この例において、対象となる１以上の画像とは、カメラ２０５によって撮影された、連続する複数フレームの画像である。また、ステップＳ１において、画像内に顔が検出されない場合（ステップＳ１：Ｎｏ）、撮影装置２０は、撮影を継続する。また、撮影室内には、人感センサ（図示略）を備えてもよい。この場合、人感センサによって撮影室内に人が入ったことが検知されると、撮影装置２０によって撮影が行われる構成としてもよい。また、カメラ２０５により撮影された画像を示す画像データをストレージ２０３に記憶してもよい（図示略）。

撮影装置２０は、撮影した画像を画像データとしてゲート装置１０に送信してもよい。画像データの送信先となるゲート装置１０は、クライアントプログラムにおいて定義される。ゲート装置１０は、撮影装置２０から受信した画像データをストレージ１０３に記録してもよい（図示略）。

ステップＳ１で画像内に顔が検出された場合（ステップＳ１：Ｙｅｓ）、ステップＳ２に進み、このステップＳ２において、ゲート装置１０は、画像内で撮影装置２０によって検出された顔の属性情報を取得し、画像内の検出した顔が子供か大人か判定する。この例において、顔の属性情報とは、例えば、性別、大人、又は子供といった情報である。顔の属性情報は、例えば、骨格、顔の大きさ、皺（しわ）の多さ、皮膚の張り、又は髪の毛の生え際等の外見的特徴から判定してもよい。ステップＳ２において、顔の属性情報が子供でない場合（ステップＳ２：Ｎｏ）、ステップＳ６に進み、ゲート装置１０は、検出した顔で通常の顔認証処理を行う（ステップＳ６）。

ゲート装置１０は、画像データをサーバ装置３０に送信してもよい。この例においてゲート装置１０は、データのノイズ等を排除するために、撮影した画像から顔の部分だけ切り出してサーバに送信してもよい。ゲート装置１０は、画像データをサーバ装置３０に送信すると同時に認証を要求してもよい。画像データの送信先となるサーバ装置３０は、サーバプログラムにおいて定義される。

顔の属性情報が子供の場合（ステップＳ２：Ｙｅｓ）、ステップＳ３に進み、このステップＳ３において、サーバ装置３０は、顔認証を行う。サーバ装置３０は、認証が要求された画像（顔画像）を学習済モデル３２２に入力する。顔画像が入力されると、学習済モデル３２２は、データベースの中から、その画像の顔と一致度が高い順に複数の候補者を選び、その一致度とともに出力する。この例において一致度は識別情報の一例である。この例においてサーバ装置３０は、一致度が閾値以上（この閾値は、大人の場合の閾値より低い値に設定してもよい）の候補を複数（例えば最大人数を設定してもよい）選ぶ。サーバ装置３０は、本人らしい複数候補の家族の顔情報（顔画像、顔特徴量）を取得する。

図５は、子供の顔認証方法における認証手順を例示する図である。学習済モデル３２２は、例えば図５の（１）「候補Ａ、候補Ｂ、候補Ｃ、…」といった本人候補を取得する。なお、子供の場合、大人よりも認証の確からしさが低い（不確からしさが高い）ので、認証の閾値を低く設定する場合、候補も単数ではなく複数抽出される。この時、学習済モデル３２２は、本人候補だけでなく、本人候補に紐づく家族の顔情報を取得する。そのため、学習済モデル３２２は、親族ごとに人の顔を対応付けたデータベースを参照する。この例において、親族とは、親、兄弟（姉妹）、子供、又は親戚等、特に遺伝的関係を有する一族（血族）のことである。この例において、データベースとは、データベース３２１である。データベース３２１には、顔画像や特徴量データ等の顔情報が格納されており、顔画像が子供の場合は、家族の顔画像が紐づけられた形で格納されている。

図６は、データベース３２１が有する家族毎のデータテーブルを例示する図である。この例においてデータテーブルは、学習済モデル３２２が取得した候補者に絞り込んだデータ構成である。また、データテーブルには、大人及び子供に依らず、対象となる人物が一覧としてデータベース３２１に記録されてもよい。さらに、大人の場合であっても家族毎のデータテーブルとしてデータベース３２１に記録されてもよい。この例において図６のデータテーブルには、候補者の家族構成員（父、母、姉等）及び顔の属性情報（大人、子供等）が、候補者に紐づいてデータベース３２１に記録される。なお、図６において、顔画像や特徴量データ等の顔情報は簡略化して示されている。学習済モデル３２２は、データベース３２１が有する家族毎のデータテーブルを参照することで、候補者及びその家族の情報を取得することができる。

学習済モデル３２２は、取得した図５の（１）「候補Ａ、候補Ｂ、候補Ｃ、…」といった本人候補の中から顔認証処理を行ってもよい。この例において、顔認証処理とは、画像内の検出された子供の顔と、取得した本人候補の顔とを照合し、検出された顔がどの人物のものであるか特定する処理である。顔認証処理の結果、得られた認証率に予め定められた閾値を設け、その閾値に応じて、人物を特定してもよい。この例において、認証率とは、画像内の検出された子供の顔と、取得した本人候補の顔とを照合し、どれだけ本人らしいかを表す一致度である。また、この認証率が、予め定められた閾値以上の子供の顔に関して照合を省略するために、大人の顔でないと判定される、つまり顔の属性情報が子供の場合（ステップＳ２：Ｙｅｓ）、かつ、この認証率が予め定められた閾値未満である場合（図示略）に、ステップＳ４に進む構成としてもよい。なお、子供の顔に対して顔認証処理を行う場合、顔の特徴として検出できる部分が少ないため、子供同士で他人であっても本人判定となる確率が高く、これが、子供が大人に比べて誤認証しやすい理由の一つである。

図４に戻り、候補の家族の顔情報を取得すると（ステップＳ３）、ステップＳ４に進み、このステップＳ４において、サーバ装置３０は、カメラから取得した画像内の検出された顔の中に、データベースから取得した家族の顔が存在しないか照合する。具体的には例えば以下のとおりである。学習済モデル３２２は、図５において、「候補Ｂ」に紐づく家族の顔情報を取得し、カメラから取得した画像内に、データベース３２１から取得した「候補Ｂ」に紐づく家族の顔が存在しないか照合する。この例において、図５の（２）照合の結果、カメラから取得した画像内の「大人」の顔と「候補Ｂ」に紐づく「父」の顔とが一致する。

サーバ装置３０は、画像内の検出された顔と取得した家族の顔情報が照合成功しなかった場合（ステップＳ４：Ｎｏ）、ステップＳ６に進み、通常の顔認証処理を行う（ステップＳ６）。学習済モデル３２２は、画像内の検出された顔と取得した家族の顔とが一致（つまり照合成功）した場合（ステップＳ４：Ｙｅｓ）、図５における「子供」と「候補Ｂ」との照合処理を行ってもよい。すなわち、サーバ装置３０は、大人の顔でないと判定された顔を、大人の顔であると判定された顔に対応付けられた顔と照合することができる。

画像内の検出された顔と取得した家族の顔とが一致した場合（ステップＳ４：Ｙｅｓ）、ステップＳ５に進み、このステップＳ５において、サーバ装置３０は、カメラから取得した画像内に、データベース３２１から取得した家族の顔が存在した場合、その家族の子供と判定する。この例において、図５の（２）照合の結果、カメラから取得した画像内の「大人」の顔と「候補Ｂ」に紐づく「父」の顔とが一致するため、図５の（３）「子供」は「候補Ｂ」と判定する。また、学習済モデル３２２は、図５における「子供」と「候補Ｂ」との照合処理を行った認証の結果、判定してもよい。また、画像内に、データベース３２１から取得した家族の顔が複数存在し、それに紐づく候補が複数存在する場合、学習済モデル３２２は、一致度が最高の候補（１人）を、「子供」の顔として判定してもよい。

ステップＳ６において、サーバ装置３０は、顔認証処理を行う。具体的には例えば以下のとおりである。ステップＳ２において、ゲート装置１０が、顔の属性情報が子供でないと判断した場合（ステップＳ２：Ｎｏ）、ステップＳ６に進み、このステップＳ６において、サーバ装置３０は、ゲート装置１０から画像データを取得し、顔認証処理を行う。また、ステップＳ４において、画像内の検出された顔と取得した家族の顔情報が照合成功しなかった場合（ステップＳ４：Ｎｏ）、ステップＳ６に進み、このステップＳ６において、サーバ装置３０は、顔認証処理を行う。この例において、顔認証処理とは、学習済モデル３２２が、予めデータベース３２１に登録された顔と検出された顔とを照合することで、検出された顔がどの人物のものであるか判定する処理のことである。顔の属性情報が子供でない場合（ステップＳ２：Ｎｏ）、学習済モデル３２２は、検出された「大人」の顔とデータベース３２１に登録された顔とを照合する。画像内の検出された顔と取得した家族の顔とが一致しなかった場合（ステップＳ４：Ｎｏ）、学習済モデル３２２は、一致度が最高かつ閾値以上の候補（１人）を、その画像の顔の持ち主として判定してもよい。これらの処理は、学習済モデル３２２ではなく、制御手段３１が行ってもよい。

サーバ装置３０は、認証結果をゲート装置１０に送信する。この例において認証結果は、学習済モデル３２２が、照合によって人物を認証した結果である。この例において学習済モデル３２２は、通信手段３３に認証結果を送信してもよい。認証結果を受信した通信手段３３は、通信手段１３を介してゲート装置１０に認証結果を送信してもよい。ゲート装置１０は、サーバ装置３０から受信した認証結果を表すデータをストレージ１０３に記録する（図示略）。

以上より、本発明の一様態によれば、子供の近くに家族がいる確率が高いことを利用して、認証率の低い子供の顔認証の精度を向上させることができる。

また、学習済モデル３２２は、子供が成長した時の顔を推測する機械学習モデルでもよい。データベース３２１には、顔画像や特徴量データ等の顔情報が格納されており、顔画像が子供の場合は、家族の顔画像が紐づけられた形で格納されている。この例において学習済モデル３２２は、画像内の検出された顔が子供の顔である場合、子供が成長した時の顔を推測し、顔画像を作成してもよい。学習済モデル３２２は、作成した子供が成長した時の顔と、カメラから取得した画像内に検出された大人の顔であって、データベース３２１に登録された候補者の家族の顔とを照合してもよい。すなわち、サーバ装置３０は、大人の顔でないと判定された顔が大人に成長したときの顔を推測し、推測されたその顔を、大人の顔であると判定された顔に対応付けられた顔と照合することができる。

以上より、子供の成長による顔の変化量が大きく、顔情報の登録時と顔認証時の時間経過によって本人であっても他人判定となる確率が高くなる場合においても、子供の顔認証の精度を向上させることができる。また、顔情報の登録時と顔認証時の時間が離れている場合、上述した顔の変化によって認証率が低下するため、データベース３２１に登録された顔画像は、予め定められた期間内に撮影された画像であってもよく、顔情報の登録時と顔認証時の時間が近いほど好ましい。

ここまで顔認証システム１の基本的な動作を説明したが、システム構成、装置構成、及びアルゴリズム構成等は、種々の変形が可能である。顔認証システム１は、例えば、イベント会場やテーマパークにおいて利用される。イベント会場やテーマパーク等の入退場ゲートでは、親子連れ、家族連れが多く、混雑している場合もあり、入退場の際の本人確認に顔認証システム１が有用である。そのため、顔認証システム１は入退場ゲート周辺の複数台のカメラと連携し、認証処理を行ってもよい。また、利用者の入退場には、通常チケット等の通行許可証が必要であるが、それとは別に顔認証による本人確認と組み合わせることでセキュリティの向上といった効果を奏する。また、将来的にはチケットを所持しない場合でも入退場が可能になり、チケットの紛失や入退場時にチケットを取り出す煩雑さを解消できる。

以上の実施形態で説明された構成、形状、大きさ及び配置関係については本発明が理解・実施できる程度に概略的に示したものにすぎない。したがって、本発明は、説明された実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に示される技術的思想の範囲を逸脱しない限り様々な形態に変更することができる。

３．変形例
本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、種々の変形実施が可能である。以下、変形例をいくつか説明する。以下で説明する事項のうち２つ以上の事項が組み合わせて適用されてもよい。

（１）撮影装置
撮影装置２０は、フレーム及び照明を有してもよい。この例においてフレームは、撮影室（又は撮影空間）を形成するための構造体である。フレームは、例えば、直方体、立方体、五角柱、又は六角柱若しくはこれに類似する形状の基本骨格を有する。これらの立体の内部が撮影室となる。また、この例において照明は、撮影室内を照らす。

（２）ゲート装置
ゲート装置１０は、認証結果に応じて利用者を入退場させるためのゲート又はフラップを有してもよい。この例において認証制御手段１４は、取得した認証結果を通行制御手段１５に通信する。通行制御手段１５は、認証制御手段１４からの通信を基にゲートを通行する人物に対して、通行しても良いか案内を示す。通行が許可された場合、通行制御手段１５は、ゲート又はフラップを開いてもよい。通行が不許可の場合、通行制御手段１５は、ゲート又はフラップを閉じ、かつアラーム音によって案内を示してもよい。なお、上述した種々の構成を組み合わせてもよい。

また、ゲート装置１０は、認証に必要な情報を各デバイスから取得させる構成を有してもよい。この例において入力手段１６は、例えばＱＲコード（登録商標）を読み取り、読み取ったデータから、予め登録されている本人情報を取得してもよい。これによって候補者をさらに絞り込むことができる。

（３）その他
顔認証システム１のハードウェア構成は実施形態において例示したものに限定されない。要求される機能を実現できるものであれば、顔認証システム１はどのようなハードウェア構成を有していてもよい。例えば、物理的に複数の装置が協働してサーバ装置３０として機能してもよい。サーバ装置３０は物理サーバでもよいし、仮想サーバ（いわゆるクラウドを含む）であってもよい。また、機能要素とハードウェアとの対応関係は実施形態において例示したものに限定されない。例えば、実施形態においてゲート装置１０又は撮影装置２０に実装されるものとして説明した機能の少なくとも一部がサーバ装置３０に実装されてもよい。例えば、認証制御手段１４はサーバ装置３０に実装されてもよい。また、図２に示した機能構成の一部は省略されてもよい。

図４に示すフローチャートはあくまで処理の一例を示すものであり、顔認証システム１の動作はこれに限定されない。図示した処理の一部が省略されてもよいし、順番が入れ替えられてもよいし、新たな処理が追加されてもよい。例えばステップＳ２において、サーバ装置３０等が、画像内に検出された人物の顔の属性情報を取得した後、つまり大人（ステップＳ２：Ｎｏ）か、子供（ステップＳ２：Ｙｅｓ）かのいずれかを判定した後の処理を変更してもよい。図７は、変形例における子供の顔認証方法を例示するフローチャートである。ステップＳＢ０において、サーバ装置３０は、画像内に検出された複数の顔の属性情報（大人か子供かの情報）を取得する。ステップＳＢ１において、サーバ装置３０は、複数の大人と子供の顔が検出された画像内において、属性情報が「大人」である顔のみ、顔認証を行い、顔の属性情報が「子供」である顔は、顔認証は行わない。ステップＳＢ２において、サーバ装置３０は、顔認証によって特定された複数の人物のそれぞれに紐づく家族構成員の中で、顔の属性情報が「子供」である人物だけの照合リストをデータベース３２１のデータを利用して新たに作成する。ステップＳＢ３において、サーバ装置３０は、照合リストの複数の人物を候補者として、ステップＳＢ１にて、画像内でまだ顔認証を行っていない属性情報が「子供」である顔の顔認証を行う。なお、照合リストから人物を特定する場合、認証率の一致度を利用してもよい。以上より、本発明の別の様態によれば、照合する対象（子供）を予め絞り込むことができるため、認証をより容易に行うことができる。この例においても、サーバ装置３０は、大人の顔でないと判定された顔を、大人の顔であると判定された顔に対応付けられた顔と照合することができる。

ＣＰＵ１０１、ＣＰＵ２０１、及びＣＰＵ３０１によって実行される各種プログラムは、インターネット等のネットワークを介したダウンロードにより提供されるものであってもよいし、ＤＶＤ－ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な非一時的記録媒体に記録された状態で提供されてもよい。

１…顔認証システム、１０…認証装置、１１…制御手段、１２…記憶手段、１３…通信手段、１４…認証制御手段、１５…通行制御手段、１６…入力手段、２０…撮影装置、２１…制御手段、２２…記憶手段、２３…通信手段、２４…撮影手段、２５…表示手段、３０…サーバ装置、３１…制御手段、３２…記憶手段、３２１…データベース、３２２…学習済モデル、３３…通信手段、１０１…ＣＰＵ、１０２…メモリ、１０３…ストレージ、１０４…通信ＩＦ、１０５…入力装置、２０１…ＣＰＵ、２０２…メモリ、２０３…ストレージ、２０４…通信ＩＦ、２０５…カメラ、２０６…ディスプレイ、３０１…ＣＰＵ、３０２…メモリ、３０３…ストレージ、３０４…通信ＩＦ

Claims (4)

1. 親族ごとに人の顔を対応付けたデータベースを参照し、対象となる１以上の画像に含まれる複数の顔のうち、大人の顔でないと判定された顔を、大人の顔であると判定された顔に対応付けられた顔と照合する認証装置。
2. 前記画像に含まれる複数の顔のうち、大人の顔でないと判定され、かつ、認証率が予め定められた閾値未満の顔を、大人の顔であると判定された顔に対応付けられた顔と照合することを特徴とする請求項１に記載の認証装置。
3. 前記画像に含まれる複数の顔のうち、大人の顔でないと判定された顔が大人に成長したときの顔を推測し、推測された該顔を、大人の顔であると判定された顔に対応付けられた顔と照合することを特徴とする請求項１又は２に記載の認証装置。
4. 前記１以上の画像は、予め定められた期間内に撮影された画像であることを特徴とする請求項１又は２に記載の認証装置。

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