JP4222066B2 - 顔照合装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、目、鼻、口、輪郭、表情、眼鏡…等の顔データを用いて登録者を照合判別する顔照合装置に関し、さらに詳しくは照合判別精度を維持しつつ、登録者照合時のデータベースとなる登録データを追加および削除して管理する顔照合装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、この種の顔照合装置は、顔データの登録管理に際して、登録者固有の顔データを照合判別用に登録しているが、登録者の追加や、同じ登録者でも認識精度の向上のため複数の顔データを登録した場合は、データが増加する一方となる。
【０００３】
このため、顔データを登録する際に、そのまま顔画像を登録するのではなく、特徴のあるデータのみを抽出して登録することにより登録データ量を削減できるが、削減の方法によっては重要なデータをも削除してしまい照合結果に悪影響が生じ、この結果、顔照合装置の性能を劣化させる原因になっている。
【０００４】
例えば、特許文献１に示す登録データを更新する手段を備えた人物認識装置の場合、認証と同時に更新可否の判断を行い、更新可と判断した場合、入力された顔データと現登録データとから新しい更新登録データを生成して更新登録を行うことにより、登録データ量の増加を抑えつつ認識率の精度を高く保っている。
【０００５】
しかし、この場合においても入力された顔データの照合度合い値が低い場合には、現登録データにそのまま入力された顔データを追加して更新登録を行うことが記載されており、結果として登録データ量が増加していた。これにより、新たに登録できる登録者の数に制限を受けることとなる。特に、登録データが増加すると、記憶容量が小規模のシステムの場合は適用できず、登録データ量の削減が必要になる。また、記憶容量の拡大が考えられるが、この場合はコスト高の要因になる。
【０００６】
さらに、特許文献２に示すように、照合認識用に設けられた辞書（登録データ）において、このうち相互情報量が多く含まれる部分辞書（特徴データ）は残し、相互情報量が少ない部分辞書は削除するという部分辞書削除方法が知られている。これは、辞書中の部分辞書相互の関係において、似ている部分辞書の数が少ないほどその部分辞書を残し、似ている部分辞書の数が多いほどその部分辞書を削除する方法である。
【０００７】
ところが、この場合は登録データの部分辞書のうち、似ている部分辞書の数が多いものから一律的に削除する構成であるため、データ量は減少するものの、顔照合装置に適用した場合、経年変化によって人間の顔は変化しているため、通常似ていることの多い現在に近い顔データから削除して、似ていない過去の顔データを残すこととなる。そのため、認識性能は低下せざるを得なくなる。
【０００８】
【特許文献１】
特開平１１−１７５７１８号公報
【特許文献２】
特開２０００−９０２７１号公報。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
このように上述した２つの特許文献は、照合判別精度は維持できるが、データ量が増加したり、データ量は減少するものの照合判別精度が低下したりして、データ量の減少と照合判別精度の維持との両方を満足するものではなかった。また、仮に上述した２つの特許文献およびこれらを含む他の類似する公報を組合せたとしても、照合判別精度を維持しつつデータ量を削減するための手段が示唆されていないため課題を解決することができない。
【００１０】
そこでこの発明は、登録データの管理に際して、登録データが経年変化によって微妙に変化する人間の顔データであることを考慮して、登録されたときからの経過時間や判別に用いる元になったときからの経過時間に基づいて登録データを削除していくことができる顔照合装置の提供を目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
この発明は、複数の特徴量データからなる顔データと、登録時刻とを登録者の全ての人に対応付けて、前記特徴量データに重要度を付与して記憶する記憶手段と、照合用に入力された顔データと前記記憶手段に記憶されている顔データとを比較して照合度合い値を求め、この求めた照合度合い値に基づいて登録者かどうかを判別する判別手段と、前記記憶手段に顔データを新規に登録するとき、該顔データに登録時の時刻を付与して登録するとともに、前記判別手段が登録者かどうかを判別するとき、判別に用いる元になった記憶されている顔データに、判別したときの時刻を付与して再登録する時刻登録手段と、顔データに付与された最新時刻に基づいて、それまでの経過時間を算出する経過時間算出手段と、前記経過時間が、予め定められた時間以上になる顔データを抽出し、前記重要度の低い特徴量データを前記記憶手段に記憶されている顔データから削除する特徴量データ削除手段とを備えた顔照合装置であることを特徴とする。
【００１２】
ここで特徴量データとは、登録者の目、鼻、口、頬、輪郭、眉毛などの形や位置や大きさに加えて、表情、眼鏡の有無も含めた、人の顔画像から抽出したデータである。また、顔データはその特徴量データの集合体である。
【００１３】
前記重要度とは、特徴量データ毎に付与されており、ある登録者の特徴量データが他の登録者の特徴量データと比較してどの程度の重要性があるのかを表すデータである。ある登録者の特徴量データが他の登録者の特徴量データと近い場合は重要度を低く設定し、他の登録者の特徴量データからかけ離れている場合は重要度を高く設定する。これにより、重要度を高く設定した特徴量データは、他の登録者にはあまりない特徴量データであることから、照合判別時に登録者を特定しやすい特徴量データであるということができる。
【００１４】
前記特徴量データ削除手段とは、記憶部に記憶されている顔データから重要度の低くなった登録データ、例えば重要度の最も低い特徴量データを1つ削除、あるいは複数を削除するものであり、登録データを制御する制御部で構成することができる。
【００１５】
この発明によれば、顔データを新規登録するとき、その顔データに合せて登録時の時刻を付与して登録するため、顔データが登録されてからの経過時間が分る。また、判別手段が登録者かどうかを判別するとき、判別に用いる元になった記憶されている顔データに、判別したときの時刻を付与して再登録するため、顔データが判別に用いられてからの経過時間も分る。この経過時間が一定時間以上になる顔データは、古くなったデータか、照合判別に用いられていないデータであるため、削除しても照合判別精度に影響のないデータである。また、重要度が低い特徴量データは、他の登録者の特徴量データと近いデータであることから照合判別時に登録者を特定するために重要でないデータである。従って、この経過時間が一定時間以上になる顔データを抽出し、重要度が低い特徴量データから順に削除することで、照合判別精度に影響がなく、登録容量に空きデータスペースを確保した状態で登録更新できる。
【００１６】
この結果、登録されたデータ容量が増大しないため、顔照合する際にもデータ検索などに時間がかからず、短時間に能率よく照合できるなど適切なデータ管理が図れる。このため、データ容量が小規模システムの場合であっても適用できるほか、コスト高になることもない。
【００１７】
経年変化によって微妙に変化する人間の顔データを考慮した場合、新規登録されたときからの経過時間や、判別に用いる元となったときからの経過時間が、ある一定時間以上になる顔データを抽出して、重要度の低い順に削除するのが適当であり、この結果、照合判別に適した登録データが残り、照合判別時に登録者を特定するために重要な登録データのみを有効管理できる。このため、登録データを増やさずに照合判別精度を維持できる。
【００１８】
この発明の他の形態として、判別手段が登録者であることを判別できたとき、元になった顔データに判別したときの時刻を付与する時刻登録手段を備えて構成することができる。
【００１９】
照合時に登録者であることを照合判別できたとき、判別に用いる元になった登録データは信頼性の高い有効なデータであるといえる。従ってこのデータに、判別したときの時刻を付与して再登録しておく。判別に用いる元になった登録データでも、照合時に登録者であることを照合判別できなかったものについては、判別したときの時刻を付与しない。例えば、ある非登録者が照合判別を行った場合に、非登録者なので登録者とは照合判別できず、その判別に用いる元になったデータに、判別したときの時刻は付与しない。このようにすることで、信頼性の高い有効なデータだけを確実に残し、不要なデータは経過時間が一定時間以上として削除できるようにする。
【００２０】
この発明の他の形態として、重要度を、前記特徴量データ毎に付与され、前記登録者同士の特徴量データを比較して前記特徴量データ毎に求めた照合度合い値の平均値に基づいて、ある登録者とそれ以外の登録者との特徴量データを比較して前記特徴量データ毎に求めた照合度合い値の平均値が隔たっている隔たり度合いデータとすることもできる。
【００２１】
このように、ある登録者の特徴量データが他の登録者の特徴量データと比較して、どの程度の重要性があるのかを表すデータである重要度を、登録者同士の照合度合い値の平均値に基づいて、ある登録者とそれ以外の登録者との照合度合い値が隔たっている隔たり度合いデータとすることで、算出が容易で、簡単に構成することができる。
【００２２】
【発明の実施の形態】
この発明の一実施の形態を以下図面に基づいて説明する。
図面は人の顔を撮影して照合する顔照合装置を示し、図１において、この顔照合装置１１は、カメラ１２と、結果表示器１３とを接続ケーブル１４または無線を介して照合管理用の制御機器１５に接続しており、例えば入退室利用する登録者の認証手段として設置される。
【００２３】
上述のカメラ１２は、ＣＣＤカメラ等を用いて人の顔を撮影し、このカメラ１２の前面に人が近付いた時点で顔の画像を取得するように設定する。例えば、反射型赤外線センサ等の人検知センサ(図面省略)により人が近付いたことを検知したとき撮影を開始する。このほかにも登録者自身が照合開始用の操作ボタンや操作キーを押下操作したとき、登録者の照合要請と判定してカメラ１２の撮影を開始するように構成することができる。
【００２４】
このようにして取得した顔画像を制御機器１５で分析して照合を開始するが、このとき制御機器１５は全登録者の顔画像の登録データを予め登録して記憶させており、この登録データと照合時に実際にカメラ１２より取得した顔画像データとを比較照合して、判定した顔画像の一致、不一致の照合結果を結果表示器１３に表示出力する。
【００２５】
上述の制御機器１５は、例えばパーソナルコンピュータで構成することができ、この制御機器１５はカメラ１２を設置した顔画像データ取得位置の近くに設置して照合管理するようにしてもよく、遠隔位置のセンタ装置で管理するようにしてもよい。さらに、１つの制御系に複数のカメラ１２を接続して照合管理することもできる。
【００２６】
図２は顔照合装置１１の制御回路ブロック図を示し、この顔照合装置１１を制御する制御機器１５は、カメラ１２から顔画像データを取得した生画像をＩ／Ｆ(インターフェース)部２１を介して取込み、一旦、制御部２２の画像メモリ２３に蓄積する。
【００２７】
蓄積された生画像から目、鼻、口…等の特徴モデルを元にマッチングによって顔の位置を検出した後、顔抽出部２４により撮像した顔領域の抽出を行う。
【００２８】
この顔領域を抽出した後、特徴量抽出部２５が顔画像から切出された特有な点の集合体として得られる特徴量データを抽出する。この特徴量データは平均顔との差を主成分分析等の統計的手法を用いて抽出するか、あるいは目、鼻、口…等の濃淡画像からテンプレートマッチングによって抽出する。
【００２９】
この抽出された特徴量データと、照合判定用に予め登録して記憶部３０に記憶されている特徴量データとを本人特定部２６で比較照合して照合度合い値を求め、この求めた照合度合い値に基づいて登録者か否かを判定し、その判定結果を結果表示器１３に表示する。
【００３０】
ところで、記憶部３０での登録データの管理に際しては、登録データの経過時間から登録データの有効性を考慮して、特徴量データを重要度の低い順に削除する特徴量データ削除部２７を備えている。
【００３１】
この特徴量データ削除部２７は、先ず、経過時間算出部２８で顔データに付与された最新時刻に基づいて、それまでの経過時間を算出し、その算出した経過時間が、予め定められた経過時間以上になる照合価値の低い顔データを抽出し、その中から重要度の最も低い特徴量データを、記憶部３０に記憶されている顔データから削除するものである。
【００３２】
記憶部３０への顔データの新規登録時には、その顔データにタイマＴで計時した登録時点の時刻を付与して登録する。また、登録者であるかどうかの判別時、本人特定部２６が判別に用いる元になった記憶されている顔データに、その判別したときの時刻を付与して再登録する。
【００３３】
また、この記憶部３０への新規登録に際しては、顔データを登録者の全ての人に対応付けて、その特徴量に後述する重要度(図５参照)を付与して記憶する。
【００３４】
このほか、入力部２９では登録開始時に操作されるＩＤコードの入力操作やＩＤカードの入力操作を許容して、制御部２２に登録者を認証するためのデータが入力される。
【００３５】
上述の重要度を求める方法を図３〜図５により説明する。図３は、記憶部３０に記憶されている登録済のＡさん、Ｂさん、Ｃさん…、の顔データに、Ｘさんの顔データを新規登録する場合の図である。この場合、新規登録するＸさんの顔データの特徴量データ毎に重要度を付与して記憶部３０に記憶する。先ず、カメラ１２で撮像されたＸさんの顔画像から、目、鼻、口、…○○○、△△△などの形や位置や大きさに基づいて、特徴量抽出部２５にて特徴量データを抽出する。抽出方法については、前述したように平均顔との差と主成分分析などの統計的手法を用いて抽出するか、あるいは目、鼻、口などの濃淡画像からテンプレートマッチングにより抽出するかにより行われる。
【００３６】
重要度は、特徴量データ毎に設定される。ここでは、新規登録する『Ｘさん』の顔データから、目に関する特徴量データに設定される重要度を例にとって説明する。Ｘさんの目に関する特徴量データと記憶部３０に記憶されたＸさん以外の登録者の目に関する特徴量データとを比較して、本人特定部２６でＸさん以外の各登録者個別に照合度合い値を算出する。
【００３７】
例えば、Ｘさんの目に関する特徴量データとＡさんの目に関する特徴量データとの比較による照合度合い値、Ｘさんの目に関する特徴量データとＢさんの目に関する特徴量データとの比較による照合度合い値、など、これを登録者全員の目に関する特徴量データと比較して個別に照合度合い値を算出する。ここでは、登録者全員と比較することとしたが、ある定めた人数の登録者との比較としてもよい。次に、Ｘさん以外の各登録者個別に算出した照合度合い値についての平均値を求め、これをＸさんの目に関する特徴量データとＸさん以外の登録者の目に関する特徴量データとの平均照合度合い値とする。
【００３８】
図４は、記憶部３０に記憶された登録者の目に関する特徴量データについて、本人特定部２６で登録者同士を比較して算出した全ての照合度合い値を、縦軸を頻度、横軸を目の照合度合い値でグラフ化したものである。ここでは、登録者同士の全員の目に関する特徴量データを比較することとしたが、ある定めた人数の登録者について、比較するようにしてもよい。
【００３９】
このグラフにおいて、先ほどのＸさんの目に関する特徴量データと、Ｘさん以外の登録者の目に関する特徴量データとの平均照合度合い値は、登録者同士の全員の目に関する特徴量データから算出した平均照合度合い値から右側に離れた位置にあることが分る。つまり、『Ｘさん』の目は他の登録者の目の特徴量データからかけ離れており、照合判別時に『Ｘさん』を特定しやすい特徴量データであるということができる。逆に、このグラフにおいて、先ほどのＸさんの目に関する特徴量データとＸさん以外の登録者の目に関する特徴量データとの平均照合度合い値が、登録者同士の全員の目に関する特徴量データから算出した平均照合度合い値に近ければ、『Ｘさん』の目の特徴量データは、照合判別時に『Ｘさん』を特定するためにあまり重要でない特徴量データであるということができる。
【００４０】
図５（Ａ）は特徴量データ毎の重要度を算出した結果を示す。上記で求めたＸさんの目に関する特徴量データとＸさん以外の登録者の目に関する特徴量データとの平均照合度合い値（Ｘ目（平均））と、登録者同士の全員の目に関する特徴量データから算出した平均照合度合い値（全員目（平均））との隔たり度合いを重要度として算出する。具体的には、登録者同士の全員の目に関する特徴量データを比較して算出した個別の照合度合い値の全てと、登録者同士の全員の目に関する特徴量データから算出した平均照合度合い値（全員目（平均））とから算出した標準偏差σで、偏差（＝（全員目（平均）−Ｘ目（平均）））を除して求めた値の絶対値として算出する。このようにしてＸさんの目に関する特徴量データの重要度を算出し、同じ要領で、その他の特徴量データについても、特徴量データ毎に重要度を算出する。算出した重要度は、特徴量データ毎に付与し、重要度の大きさ順に並べ替えて記憶部３０に記憶する。
【００４１】
特徴量データ毎に付与した重要度を大きさ順に並べ替えて記憶管理した『Ｘさん』の重要度順特徴量データを図５（Ｂ）に示す。この結果、『Ｘさん』の重要度が高い鼻３．５や○○○３．１は高重要度であり、口１．２や△△△０．８は低重要度であることが認められる。
【００４２】
このように構成された顔照合装置１１の登録処理動作を図６のフローチャートを参照して説明する。
【００４３】
今、顔照合装置１１の前に人が来て、ＩＤコードの入力やＩＤカードの入力操作等によって登録者のＩＤ情報を入力すると(ステップｎ１)、
その登録する人の顔画像をカメラ１２により撮影する(ステップｎ２)。
【００４４】
その撮影した顔画像データを画像キャプチャにより取得し、これを画像メモリ２３に記憶する。この顔画像データから顔領域の検索を行って顔領域を検出した後、目、鼻、口…などの特徴から顔の位置を検出して位置決めすると(ステップｎ３)、
この顔画像から顔の特徴量データ(図３参照)を抽出する(ステップｎ４)。
【００４５】
この抽出された顔の特徴量データと、予め記憶部３０に記憶された顔の特徴量データとを本人特定部２６で比較して個別に照合度合い値を算出し、特徴量データ毎に照合度合い値の平均値を求める。例えば、目についての特徴量データについて、登録者全員の目に関する特徴量データと比較して個別に照合度合い値を算出する。次に、各登録者と個別に算出した照合度合い値とから平均照合度合い値を求める。これを目以外の全ての特徴量データ毎に行なう（ステップｎ５）。
【００４６】
この求めた特徴量データ毎の平均照合度合い値と、登録者同士の全員の特徴量データから算出した特徴量データ毎の平均照合度合い値との隔たり度合いを、特徴量データ毎の重要度として算出する。重要度の算出は、前述のように、標準偏差σで偏差を除して求めた値の絶対値として、特徴量データ毎に算出する。算出した重要度は、特徴量データ毎に付与し、重要度の大きさ順に並べ替える（ステップｎ６）。
【００４７】
特徴量データ毎に重要度が付与され、重要度の大きさ順に並べ替えられた顔データに登録時の時刻を付与し（ステップｎ７）、ＩＤデータとともに、記憶部３０に記憶することにより、一登録処理が終了する（ステップｎ８）。
【００４８】
次に、顔照合装置１１の照合処理動作を図７のフローチャートを参照して説明する。
【００４９】
今、カメラ１２の前に人が来ると、その人の顔をカメラ１２が撮影し、その撮影した顔画像データを画像キャプチャにより取得し、これを画像メモリ２３に記憶する（ステップｎ１１）。
【００５０】
この顔画像データから顔領域の検索を行って顔領域を検出した後、目、鼻、口…などの特徴から顔の位置を検出して位置決めする(ステップｎ１２)。
【００５１】
続いて、顔画像データから顔の特徴量データを抽出する（ステップｎ１３）。
【００５２】
この抽出された顔の特徴量データと、予め記憶部３０に記憶された特徴量データとを本人特定部２６で比較照合して照合度合い値を求める(ステップｎ１４)。
【００５３】
この求めた照合度合い値に基づいて、最も高い照合度合い値が閾値以上であることを確認すれば（ステップｎ１５）、カメラ１２の前に来た人は、登録者であると判別する（ステップｎ１６）。
【００５４】
このとき、登録者かどうかを判別する元になった、この照合度合い値の最も高い顔データに、判別したときの時刻を付与して記憶部３０に再登録する（ステップｎ１７）。
【００５５】
そして、結果表示器１３に登録者である旨を表示出力して、一照合処理が終了する(ステップｎ１８)。
【００５６】
一方、上述のステップｎ１５において、最も高い照合度合い値が閾値以下であれば、登録者と特定できないため、照合不可と判定して、その旨を結果表示器１３に表示出力する(ステップｎ１９)。
【００５７】
以上のようにして記憶部に記憶した、特徴量データ毎に重要度を付与した顔データから、顔データに付与された新規登録時の登録時刻や判別したときの時刻を求める。この求めた顔データに付与された新規登録時の登録時刻や判別したときの時刻を用いて、次にデータを削除する方法について説明する。
【００５８】
例えば、図８に示すように、記憶部３０に登録されている特定者の登録データについて、高重要度から低重要度順に並べた特徴１〜特徴ＮまでのＮ個の特徴データからなる顔画像の特徴量が存在する場合、そのうちの登録開始時点あるいは前回の照合時点から、ある一定の経過時間を経過したデータおよび低重要度のデータを削除対象に設定する。
【００５９】
例えば、最も低重要度の特徴Ｎ個目の登録データは６ヶ月経過していれば削除対象データとし、その次の２番目に低重要度の特徴Ｎ-１番目の登録データは１年経過していれば削除対象データとし、同様に３番目に低重要度の特徴Ｎ-２番目の登録データは１年６ヶ月経過していれば削除対象データとし、さらに４番目に低重要度の特徴Ｎ-３番目の登録データは２年経過していれば削除対象データとするというように経過時間と重要度との２つの削除要素を複合的に捉えて、きめ細かく設定管理している。
【００６０】
次に、顔照合装置１１の登録データの削除処理動作を図９のフローチャートを参照して説明する。
【００６１】
記憶部３０に記憶された顔データの特徴量データの削除に際しては、先ず、経過時間算出部２８が顔データに付与されている時刻から、経過時間を算出する（ステップｎ２１）。
【００６２】
このとき、例えば登録データの経過時間が６ヶ月未満であれば、新しい顔データであるため、削除対象にはならない(ステップｎ２２)。
【００６３】
同様に経過時間をチェックして全てのデータチェックを終えると、削除処理は終了する(ステップｎ２３)。
【００６４】
登録データの経過時間をチェックしたときに、６ヶ月以上〜１年未満の経過時間を有する顔データがあれば(ステップｎ２４)、
その顔データのうちの重要度の最も低いＮ番目の特徴データが削除対象となり、特徴Ｎ（図８参照）の削除を行う（ステップｎ２５）。
【００６５】
このときの削除対象にならなかった同一人物の他の特徴データは有効であるため、この有効な特徴データを含む顔データに現在の時刻データを付与して記憶部３０に再登録する（ステップｎ２６）。
【００６６】
また、経過時間をチェックしたときに、１年以上〜１年６ヵ月未満の経過時間を有する顔データがあれば(ステップｎ２７)、
その顔データのうちの重要度の最も低いＮ番目と、その次に低いＮ-１番目の特徴データが削除対象となり、特徴Ｎ番目と、特徴Ｎ-１番目の削除を行う（ステップｎ２８）。
【００６７】
さらに、経過時間をチェックしたときに、１年６ヵ月以上〜２年未満の経過時間を有する顔データがあれば(ステップｎ２９)、
その顔データのうちの重要度の最も低いＮ番目と、Ｎ-１番目と、Ｎ-２番目の特徴データが削除対象となり、特徴Ｎ番目と、特徴Ｎ-１番目と、特徴Ｎ-２番目との削除を行う（ステップｎ３０）。
【００６８】
最後に、経過時間をチェックしたときに、２年以上の経過時間を超えたデータについては、その顔データのうちの重要度の最も低いＮ番目と、Ｎ-１番目と、Ｎ-２番目と、Ｎ-３番目との特徴データが削除対象となり、特徴Ｎ番目と、特徴Ｎ-１番目と、特徴Ｎ-２番目と、特徴Ｎ-３番目との削除を行う（ステップｎ３１）。
【００６９】
これらの１つあるいは複数を削除処理した場合も、削除対象にならなかった同一人物の他の特徴データは有効であるため、この有効データに現在の時刻データを付与して記憶部３０に再登録する。
【００７０】
この発明の構成と、上述の一実施の形態の構成との対応において、
この発明の記憶手段は、実施の形態の記憶部３０に対応し、
以下同様に、
判別手段は、本人特定部２６に対応し、
時刻登録手段は、タイマＴに対応し、
経過時間算出手段は、経過時間算出部２８に対応し、
特徴量データ削除手段は、特徴量データ削除部２７に対応するも、この発明は、請求項に示される技術思想に基づいて応用することができ、上述の一実施の形態の構成のみに限定されるものではない。
【００７１】
【発明の効果】
この発明によれば、登録データの経過時間と重要度の大きさ順に並べて記憶管理する重要度順特徴量データとから削除対象データが明確に分るため、該当する特徴量データを的確に削除でき、最新のデータのうちの重要度の高いものが登録データとして残り、高照合管理用に更新できる。また、古くなった重要度の低いものから順に削除できるほか、データ容量の膨大化を解消できるため顔照合する際にもデータ検索などに時間がかからず、短時間に能率よく照合できる。このため、データ容量が小規模のシステムの場合であっても適用できるほか、データ容量が小規模ゆえにコスト高になることもない。
【図面の簡単な説明】
【図１】 顔照合装置を示す概略構成図。
【図２】 顔照合装置の制御回路ブロック図。
【図３】 顔の特徴量データを示す説明図。
【図４】 目の照合度合い値の分布状態を示す図表。
【図５】 特徴量データ毎の重要度の算出結果を重要度の大きさ順に並べて示す説明図。
【図６】 顔照合装置の登録処理動作を示すフローチャート。
【図７】 顔照合装置の照合処理動作を示すフローチャート。
【図８】 特徴データの構成と削除ポイントを示す説明図。
【図９】 顔照合装置の削除処理動作を示すフローチャート。
【符号の説明】
１１…顔照合装置
１５…制御機器
２２…制御部
２６…本人特定部
２７…特徴量データ削除部
２８…経過時間算出部
３０…記憶部
Ｔ…タイマ
【発明の属する技術分野】
この発明は、目、鼻、口、輪郭、表情、眼鏡…等の顔データを用いて登録者を照合判別する顔照合装置に関し、さらに詳しくは照合判別精度を維持しつつ、登録者照合時のデータベースとなる登録データを追加および削除して管理する顔照合装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、この種の顔照合装置は、顔データの登録管理に際して、登録者固有の顔データを照合判別用に登録しているが、登録者の追加や、同じ登録者でも認識精度の向上のため複数の顔データを登録した場合は、データが増加する一方となる。
【０００３】
このため、顔データを登録する際に、そのまま顔画像を登録するのではなく、特徴のあるデータのみを抽出して登録することにより登録データ量を削減できるが、削減の方法によっては重要なデータをも削除してしまい照合結果に悪影響が生じ、この結果、顔照合装置の性能を劣化させる原因になっている。
【０００４】
例えば、特許文献１に示す登録データを更新する手段を備えた人物認識装置の場合、認証と同時に更新可否の判断を行い、更新可と判断した場合、入力された顔データと現登録データとから新しい更新登録データを生成して更新登録を行うことにより、登録データ量の増加を抑えつつ認識率の精度を高く保っている。
【０００５】
しかし、この場合においても入力された顔データの照合度合い値が低い場合には、現登録データにそのまま入力された顔データを追加して更新登録を行うことが記載されており、結果として登録データ量が増加していた。これにより、新たに登録できる登録者の数に制限を受けることとなる。特に、登録データが増加すると、記憶容量が小規模のシステムの場合は適用できず、登録データ量の削減が必要になる。また、記憶容量の拡大が考えられるが、この場合はコスト高の要因になる。
【０００６】
さらに、特許文献２に示すように、照合認識用に設けられた辞書（登録データ）において、このうち相互情報量が多く含まれる部分辞書（特徴データ）は残し、相互情報量が少ない部分辞書は削除するという部分辞書削除方法が知られている。これは、辞書中の部分辞書相互の関係において、似ている部分辞書の数が少ないほどその部分辞書を残し、似ている部分辞書の数が多いほどその部分辞書を削除する方法である。
【０００７】
ところが、この場合は登録データの部分辞書のうち、似ている部分辞書の数が多いものから一律的に削除する構成であるため、データ量は減少するものの、顔照合装置に適用した場合、経年変化によって人間の顔は変化しているため、通常似ていることの多い現在に近い顔データから削除して、似ていない過去の顔データを残すこととなる。そのため、認識性能は低下せざるを得なくなる。
【０００８】
【特許文献１】
特開平１１−１７５７１８号公報
【特許文献２】
特開２０００−９０２７１号公報。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
このように上述した２つの特許文献は、照合判別精度は維持できるが、データ量が増加したり、データ量は減少するものの照合判別精度が低下したりして、データ量の減少と照合判別精度の維持との両方を満足するものではなかった。また、仮に上述した２つの特許文献およびこれらを含む他の類似する公報を組合せたとしても、照合判別精度を維持しつつデータ量を削減するための手段が示唆されていないため課題を解決することができない。
【００１０】
そこでこの発明は、登録データの管理に際して、登録データが経年変化によって微妙に変化する人間の顔データであることを考慮して、登録されたときからの経過時間や判別に用いる元になったときからの経過時間に基づいて登録データを削除していくことができる顔照合装置の提供を目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
この発明は、複数の特徴量データからなる顔データと、登録時刻とを登録者の全ての人に対応付けて、前記特徴量データに重要度を付与して記憶する記憶手段と、照合用に入力された顔データと前記記憶手段に記憶されている顔データとを比較して照合度合い値を求め、この求めた照合度合い値に基づいて登録者かどうかを判別する判別手段と、前記記憶手段に顔データを新規に登録するとき、該顔データに登録時の時刻を付与して登録するとともに、前記判別手段が登録者かどうかを判別するとき、判別に用いる元になった記憶されている顔データに、判別したときの時刻を付与して再登録する時刻登録手段と、顔データに付与された最新時刻に基づいて、それまでの経過時間を算出する経過時間算出手段と、前記経過時間が、予め定められた時間以上になる顔データを抽出し、前記重要度の低い特徴量データを前記記憶手段に記憶されている顔データから削除する特徴量データ削除手段とを備えた顔照合装置であることを特徴とする。
【００１２】
ここで特徴量データとは、登録者の目、鼻、口、頬、輪郭、眉毛などの形や位置や大きさに加えて、表情、眼鏡の有無も含めた、人の顔画像から抽出したデータである。また、顔データはその特徴量データの集合体である。
【００１３】
前記重要度とは、特徴量データ毎に付与されており、ある登録者の特徴量データが他の登録者の特徴量データと比較してどの程度の重要性があるのかを表すデータである。ある登録者の特徴量データが他の登録者の特徴量データと近い場合は重要度を低く設定し、他の登録者の特徴量データからかけ離れている場合は重要度を高く設定する。これにより、重要度を高く設定した特徴量データは、他の登録者にはあまりない特徴量データであることから、照合判別時に登録者を特定しやすい特徴量データであるということができる。
【００１４】
前記特徴量データ削除手段とは、記憶部に記憶されている顔データから重要度の低くなった登録データ、例えば重要度の最も低い特徴量データを1つ削除、あるいは複数を削除するものであり、登録データを制御する制御部で構成することができる。
【００１５】
この発明によれば、顔データを新規登録するとき、その顔データに合せて登録時の時刻を付与して登録するため、顔データが登録されてからの経過時間が分る。また、判別手段が登録者かどうかを判別するとき、判別に用いる元になった記憶されている顔データに、判別したときの時刻を付与して再登録するため、顔データが判別に用いられてからの経過時間も分る。この経過時間が一定時間以上になる顔データは、古くなったデータか、照合判別に用いられていないデータであるため、削除しても照合判別精度に影響のないデータである。また、重要度が低い特徴量データは、他の登録者の特徴量データと近いデータであることから照合判別時に登録者を特定するために重要でないデータである。従って、この経過時間が一定時間以上になる顔データを抽出し、重要度が低い特徴量データから順に削除することで、照合判別精度に影響がなく、登録容量に空きデータスペースを確保した状態で登録更新できる。
【００１６】
この結果、登録されたデータ容量が増大しないため、顔照合する際にもデータ検索などに時間がかからず、短時間に能率よく照合できるなど適切なデータ管理が図れる。このため、データ容量が小規模システムの場合であっても適用できるほか、コスト高になることもない。
【００１７】
経年変化によって微妙に変化する人間の顔データを考慮した場合、新規登録されたときからの経過時間や、判別に用いる元となったときからの経過時間が、ある一定時間以上になる顔データを抽出して、重要度の低い順に削除するのが適当であり、この結果、照合判別に適した登録データが残り、照合判別時に登録者を特定するために重要な登録データのみを有効管理できる。このため、登録データを増やさずに照合判別精度を維持できる。
【００１８】
この発明の他の形態として、判別手段が登録者であることを判別できたとき、元になった顔データに判別したときの時刻を付与する時刻登録手段を備えて構成することができる。
【００１９】
照合時に登録者であることを照合判別できたとき、判別に用いる元になった登録データは信頼性の高い有効なデータであるといえる。従ってこのデータに、判別したときの時刻を付与して再登録しておく。判別に用いる元になった登録データでも、照合時に登録者であることを照合判別できなかったものについては、判別したときの時刻を付与しない。例えば、ある非登録者が照合判別を行った場合に、非登録者なので登録者とは照合判別できず、その判別に用いる元になったデータに、判別したときの時刻は付与しない。このようにすることで、信頼性の高い有効なデータだけを確実に残し、不要なデータは経過時間が一定時間以上として削除できるようにする。
【００２０】
この発明の他の形態として、重要度を、前記特徴量データ毎に付与され、前記登録者同士の特徴量データを比較して前記特徴量データ毎に求めた照合度合い値の平均値に基づいて、ある登録者とそれ以外の登録者との特徴量データを比較して前記特徴量データ毎に求めた照合度合い値の平均値が隔たっている隔たり度合いデータとすることもできる。
【００２１】
このように、ある登録者の特徴量データが他の登録者の特徴量データと比較して、どの程度の重要性があるのかを表すデータである重要度を、登録者同士の照合度合い値の平均値に基づいて、ある登録者とそれ以外の登録者との照合度合い値が隔たっている隔たり度合いデータとすることで、算出が容易で、簡単に構成することができる。
【００２２】
【発明の実施の形態】
この発明の一実施の形態を以下図面に基づいて説明する。
図面は人の顔を撮影して照合する顔照合装置を示し、図１において、この顔照合装置１１は、カメラ１２と、結果表示器１３とを接続ケーブル１４または無線を介して照合管理用の制御機器１５に接続しており、例えば入退室利用する登録者の認証手段として設置される。
【００２３】
上述のカメラ１２は、ＣＣＤカメラ等を用いて人の顔を撮影し、このカメラ１２の前面に人が近付いた時点で顔の画像を取得するように設定する。例えば、反射型赤外線センサ等の人検知センサ(図面省略)により人が近付いたことを検知したとき撮影を開始する。このほかにも登録者自身が照合開始用の操作ボタンや操作キーを押下操作したとき、登録者の照合要請と判定してカメラ１２の撮影を開始するように構成することができる。
【００２４】
このようにして取得した顔画像を制御機器１５で分析して照合を開始するが、このとき制御機器１５は全登録者の顔画像の登録データを予め登録して記憶させており、この登録データと照合時に実際にカメラ１２より取得した顔画像データとを比較照合して、判定した顔画像の一致、不一致の照合結果を結果表示器１３に表示出力する。
【００２５】
上述の制御機器１５は、例えばパーソナルコンピュータで構成することができ、この制御機器１５はカメラ１２を設置した顔画像データ取得位置の近くに設置して照合管理するようにしてもよく、遠隔位置のセンタ装置で管理するようにしてもよい。さらに、１つの制御系に複数のカメラ１２を接続して照合管理することもできる。
【００２６】
図２は顔照合装置１１の制御回路ブロック図を示し、この顔照合装置１１を制御する制御機器１５は、カメラ１２から顔画像データを取得した生画像をＩ／Ｆ(インターフェース)部２１を介して取込み、一旦、制御部２２の画像メモリ２３に蓄積する。
【００２７】
蓄積された生画像から目、鼻、口…等の特徴モデルを元にマッチングによって顔の位置を検出した後、顔抽出部２４により撮像した顔領域の抽出を行う。
【００２８】
この顔領域を抽出した後、特徴量抽出部２５が顔画像から切出された特有な点の集合体として得られる特徴量データを抽出する。この特徴量データは平均顔との差を主成分分析等の統計的手法を用いて抽出するか、あるいは目、鼻、口…等の濃淡画像からテンプレートマッチングによって抽出する。
【００２９】
この抽出された特徴量データと、照合判定用に予め登録して記憶部３０に記憶されている特徴量データとを本人特定部２６で比較照合して照合度合い値を求め、この求めた照合度合い値に基づいて登録者か否かを判定し、その判定結果を結果表示器１３に表示する。
【００３０】
ところで、記憶部３０での登録データの管理に際しては、登録データの経過時間から登録データの有効性を考慮して、特徴量データを重要度の低い順に削除する特徴量データ削除部２７を備えている。
【００３１】
この特徴量データ削除部２７は、先ず、経過時間算出部２８で顔データに付与された最新時刻に基づいて、それまでの経過時間を算出し、その算出した経過時間が、予め定められた経過時間以上になる照合価値の低い顔データを抽出し、その中から重要度の最も低い特徴量データを、記憶部３０に記憶されている顔データから削除するものである。
【００３２】
記憶部３０への顔データの新規登録時には、その顔データにタイマＴで計時した登録時点の時刻を付与して登録する。また、登録者であるかどうかの判別時、本人特定部２６が判別に用いる元になった記憶されている顔データに、その判別したときの時刻を付与して再登録する。
【００３３】
また、この記憶部３０への新規登録に際しては、顔データを登録者の全ての人に対応付けて、その特徴量に後述する重要度(図５参照)を付与して記憶する。
【００３４】
このほか、入力部２９では登録開始時に操作されるＩＤコードの入力操作やＩＤカードの入力操作を許容して、制御部２２に登録者を認証するためのデータが入力される。
【００３５】
上述の重要度を求める方法を図３〜図５により説明する。図３は、記憶部３０に記憶されている登録済のＡさん、Ｂさん、Ｃさん…、の顔データに、Ｘさんの顔データを新規登録する場合の図である。この場合、新規登録するＸさんの顔データの特徴量データ毎に重要度を付与して記憶部３０に記憶する。先ず、カメラ１２で撮像されたＸさんの顔画像から、目、鼻、口、…○○○、△△△などの形や位置や大きさに基づいて、特徴量抽出部２５にて特徴量データを抽出する。抽出方法については、前述したように平均顔との差と主成分分析などの統計的手法を用いて抽出するか、あるいは目、鼻、口などの濃淡画像からテンプレートマッチングにより抽出するかにより行われる。
【００３６】
重要度は、特徴量データ毎に設定される。ここでは、新規登録する『Ｘさん』の顔データから、目に関する特徴量データに設定される重要度を例にとって説明する。Ｘさんの目に関する特徴量データと記憶部３０に記憶されたＸさん以外の登録者の目に関する特徴量データとを比較して、本人特定部２６でＸさん以外の各登録者個別に照合度合い値を算出する。
【００３７】
例えば、Ｘさんの目に関する特徴量データとＡさんの目に関する特徴量データとの比較による照合度合い値、Ｘさんの目に関する特徴量データとＢさんの目に関する特徴量データとの比較による照合度合い値、など、これを登録者全員の目に関する特徴量データと比較して個別に照合度合い値を算出する。ここでは、登録者全員と比較することとしたが、ある定めた人数の登録者との比較としてもよい。次に、Ｘさん以外の各登録者個別に算出した照合度合い値についての平均値を求め、これをＸさんの目に関する特徴量データとＸさん以外の登録者の目に関する特徴量データとの平均照合度合い値とする。
【００３８】
図４は、記憶部３０に記憶された登録者の目に関する特徴量データについて、本人特定部２６で登録者同士を比較して算出した全ての照合度合い値を、縦軸を頻度、横軸を目の照合度合い値でグラフ化したものである。ここでは、登録者同士の全員の目に関する特徴量データを比較することとしたが、ある定めた人数の登録者について、比較するようにしてもよい。
【００３９】
このグラフにおいて、先ほどのＸさんの目に関する特徴量データと、Ｘさん以外の登録者の目に関する特徴量データとの平均照合度合い値は、登録者同士の全員の目に関する特徴量データから算出した平均照合度合い値から右側に離れた位置にあることが分る。つまり、『Ｘさん』の目は他の登録者の目の特徴量データからかけ離れており、照合判別時に『Ｘさん』を特定しやすい特徴量データであるということができる。逆に、このグラフにおいて、先ほどのＸさんの目に関する特徴量データとＸさん以外の登録者の目に関する特徴量データとの平均照合度合い値が、登録者同士の全員の目に関する特徴量データから算出した平均照合度合い値に近ければ、『Ｘさん』の目の特徴量データは、照合判別時に『Ｘさん』を特定するためにあまり重要でない特徴量データであるということができる。
【００４０】
図５（Ａ）は特徴量データ毎の重要度を算出した結果を示す。上記で求めたＸさんの目に関する特徴量データとＸさん以外の登録者の目に関する特徴量データとの平均照合度合い値（Ｘ目（平均））と、登録者同士の全員の目に関する特徴量データから算出した平均照合度合い値（全員目（平均））との隔たり度合いを重要度として算出する。具体的には、登録者同士の全員の目に関する特徴量データを比較して算出した個別の照合度合い値の全てと、登録者同士の全員の目に関する特徴量データから算出した平均照合度合い値（全員目（平均））とから算出した標準偏差σで、偏差（＝（全員目（平均）−Ｘ目（平均）））を除して求めた値の絶対値として算出する。このようにしてＸさんの目に関する特徴量データの重要度を算出し、同じ要領で、その他の特徴量データについても、特徴量データ毎に重要度を算出する。算出した重要度は、特徴量データ毎に付与し、重要度の大きさ順に並べ替えて記憶部３０に記憶する。
【００４１】
特徴量データ毎に付与した重要度を大きさ順に並べ替えて記憶管理した『Ｘさん』の重要度順特徴量データを図５（Ｂ）に示す。この結果、『Ｘさん』の重要度が高い鼻３．５や○○○３．１は高重要度であり、口１．２や△△△０．８は低重要度であることが認められる。
【００４２】
このように構成された顔照合装置１１の登録処理動作を図６のフローチャートを参照して説明する。
【００４３】
今、顔照合装置１１の前に人が来て、ＩＤコードの入力やＩＤカードの入力操作等によって登録者のＩＤ情報を入力すると(ステップｎ１)、
その登録する人の顔画像をカメラ１２により撮影する(ステップｎ２)。
【００４４】
その撮影した顔画像データを画像キャプチャにより取得し、これを画像メモリ２３に記憶する。この顔画像データから顔領域の検索を行って顔領域を検出した後、目、鼻、口…などの特徴から顔の位置を検出して位置決めすると(ステップｎ３)、
この顔画像から顔の特徴量データ(図３参照)を抽出する(ステップｎ４)。
【００４５】
この抽出された顔の特徴量データと、予め記憶部３０に記憶された顔の特徴量データとを本人特定部２６で比較して個別に照合度合い値を算出し、特徴量データ毎に照合度合い値の平均値を求める。例えば、目についての特徴量データについて、登録者全員の目に関する特徴量データと比較して個別に照合度合い値を算出する。次に、各登録者と個別に算出した照合度合い値とから平均照合度合い値を求める。これを目以外の全ての特徴量データ毎に行なう（ステップｎ５）。
【００４６】
この求めた特徴量データ毎の平均照合度合い値と、登録者同士の全員の特徴量データから算出した特徴量データ毎の平均照合度合い値との隔たり度合いを、特徴量データ毎の重要度として算出する。重要度の算出は、前述のように、標準偏差σで偏差を除して求めた値の絶対値として、特徴量データ毎に算出する。算出した重要度は、特徴量データ毎に付与し、重要度の大きさ順に並べ替える（ステップｎ６）。
【００４７】
特徴量データ毎に重要度が付与され、重要度の大きさ順に並べ替えられた顔データに登録時の時刻を付与し（ステップｎ７）、ＩＤデータとともに、記憶部３０に記憶することにより、一登録処理が終了する（ステップｎ８）。
【００４８】
次に、顔照合装置１１の照合処理動作を図７のフローチャートを参照して説明する。
【００４９】
今、カメラ１２の前に人が来ると、その人の顔をカメラ１２が撮影し、その撮影した顔画像データを画像キャプチャにより取得し、これを画像メモリ２３に記憶する（ステップｎ１１）。
【００５０】
この顔画像データから顔領域の検索を行って顔領域を検出した後、目、鼻、口…などの特徴から顔の位置を検出して位置決めする(ステップｎ１２)。
【００５１】
続いて、顔画像データから顔の特徴量データを抽出する（ステップｎ１３）。
【００５２】
この抽出された顔の特徴量データと、予め記憶部３０に記憶された特徴量データとを本人特定部２６で比較照合して照合度合い値を求める(ステップｎ１４)。
【００５３】
この求めた照合度合い値に基づいて、最も高い照合度合い値が閾値以上であることを確認すれば（ステップｎ１５）、カメラ１２の前に来た人は、登録者であると判別する（ステップｎ１６）。
【００５４】
このとき、登録者かどうかを判別する元になった、この照合度合い値の最も高い顔データに、判別したときの時刻を付与して記憶部３０に再登録する（ステップｎ１７）。
【００５５】
そして、結果表示器１３に登録者である旨を表示出力して、一照合処理が終了する(ステップｎ１８)。
【００５６】
一方、上述のステップｎ１５において、最も高い照合度合い値が閾値以下であれば、登録者と特定できないため、照合不可と判定して、その旨を結果表示器１３に表示出力する(ステップｎ１９)。
【００５７】
以上のようにして記憶部に記憶した、特徴量データ毎に重要度を付与した顔データから、顔データに付与された新規登録時の登録時刻や判別したときの時刻を求める。この求めた顔データに付与された新規登録時の登録時刻や判別したときの時刻を用いて、次にデータを削除する方法について説明する。
【００５８】
例えば、図８に示すように、記憶部３０に登録されている特定者の登録データについて、高重要度から低重要度順に並べた特徴１〜特徴ＮまでのＮ個の特徴データからなる顔画像の特徴量が存在する場合、そのうちの登録開始時点あるいは前回の照合時点から、ある一定の経過時間を経過したデータおよび低重要度のデータを削除対象に設定する。
【００５９】
例えば、最も低重要度の特徴Ｎ個目の登録データは６ヶ月経過していれば削除対象データとし、その次の２番目に低重要度の特徴Ｎ-１番目の登録データは１年経過していれば削除対象データとし、同様に３番目に低重要度の特徴Ｎ-２番目の登録データは１年６ヶ月経過していれば削除対象データとし、さらに４番目に低重要度の特徴Ｎ-３番目の登録データは２年経過していれば削除対象データとするというように経過時間と重要度との２つの削除要素を複合的に捉えて、きめ細かく設定管理している。
【００６０】
次に、顔照合装置１１の登録データの削除処理動作を図９のフローチャートを参照して説明する。
【００６１】
記憶部３０に記憶された顔データの特徴量データの削除に際しては、先ず、経過時間算出部２８が顔データに付与されている時刻から、経過時間を算出する（ステップｎ２１）。
【００６２】
このとき、例えば登録データの経過時間が６ヶ月未満であれば、新しい顔データであるため、削除対象にはならない(ステップｎ２２)。
【００６３】
同様に経過時間をチェックして全てのデータチェックを終えると、削除処理は終了する(ステップｎ２３)。
【００６４】
登録データの経過時間をチェックしたときに、６ヶ月以上〜１年未満の経過時間を有する顔データがあれば(ステップｎ２４)、
その顔データのうちの重要度の最も低いＮ番目の特徴データが削除対象となり、特徴Ｎ（図８参照）の削除を行う（ステップｎ２５）。
【００６５】
このときの削除対象にならなかった同一人物の他の特徴データは有効であるため、この有効な特徴データを含む顔データに現在の時刻データを付与して記憶部３０に再登録する（ステップｎ２６）。
【００６６】
また、経過時間をチェックしたときに、１年以上〜１年６ヵ月未満の経過時間を有する顔データがあれば(ステップｎ２７)、
その顔データのうちの重要度の最も低いＮ番目と、その次に低いＮ-１番目の特徴データが削除対象となり、特徴Ｎ番目と、特徴Ｎ-１番目の削除を行う（ステップｎ２８）。
【００６７】
さらに、経過時間をチェックしたときに、１年６ヵ月以上〜２年未満の経過時間を有する顔データがあれば(ステップｎ２９)、
その顔データのうちの重要度の最も低いＮ番目と、Ｎ-１番目と、Ｎ-２番目の特徴データが削除対象となり、特徴Ｎ番目と、特徴Ｎ-１番目と、特徴Ｎ-２番目との削除を行う（ステップｎ３０）。
【００６８】
最後に、経過時間をチェックしたときに、２年以上の経過時間を超えたデータについては、その顔データのうちの重要度の最も低いＮ番目と、Ｎ-１番目と、Ｎ-２番目と、Ｎ-３番目との特徴データが削除対象となり、特徴Ｎ番目と、特徴Ｎ-１番目と、特徴Ｎ-２番目と、特徴Ｎ-３番目との削除を行う（ステップｎ３１）。
【００６９】
これらの１つあるいは複数を削除処理した場合も、削除対象にならなかった同一人物の他の特徴データは有効であるため、この有効データに現在の時刻データを付与して記憶部３０に再登録する。
【００７０】
この発明の構成と、上述の一実施の形態の構成との対応において、
この発明の記憶手段は、実施の形態の記憶部３０に対応し、
以下同様に、
判別手段は、本人特定部２６に対応し、
時刻登録手段は、タイマＴに対応し、
経過時間算出手段は、経過時間算出部２８に対応し、
特徴量データ削除手段は、特徴量データ削除部２７に対応するも、この発明は、請求項に示される技術思想に基づいて応用することができ、上述の一実施の形態の構成のみに限定されるものではない。
【００７１】
【発明の効果】
この発明によれば、登録データの経過時間と重要度の大きさ順に並べて記憶管理する重要度順特徴量データとから削除対象データが明確に分るため、該当する特徴量データを的確に削除でき、最新のデータのうちの重要度の高いものが登録データとして残り、高照合管理用に更新できる。また、古くなった重要度の低いものから順に削除できるほか、データ容量の膨大化を解消できるため顔照合する際にもデータ検索などに時間がかからず、短時間に能率よく照合できる。このため、データ容量が小規模のシステムの場合であっても適用できるほか、データ容量が小規模ゆえにコスト高になることもない。
【図面の簡単な説明】
【図１】 顔照合装置を示す概略構成図。
【図２】 顔照合装置の制御回路ブロック図。
【図３】 顔の特徴量データを示す説明図。
【図４】 目の照合度合い値の分布状態を示す図表。
【図５】 特徴量データ毎の重要度の算出結果を重要度の大きさ順に並べて示す説明図。
【図６】 顔照合装置の登録処理動作を示すフローチャート。
【図７】 顔照合装置の照合処理動作を示すフローチャート。
【図８】 特徴データの構成と削除ポイントを示す説明図。
【図９】 顔照合装置の削除処理動作を示すフローチャート。
【符号の説明】
１１…顔照合装置
１５…制御機器
２２…制御部
２６…本人特定部
２７…特徴量データ削除部
２８…経過時間算出部
３０…記憶部
Ｔ…タイマ
Claims (3)
- 複数の特徴量データからなる顔データと、登録時刻とを登録者の全ての人に対応付けて、前記特徴量データに重要度を付与して記憶する記憶手段と、
照合用に入力された顔データと前記記憶手段に記憶されている顔データとを比較して照合度合い値を求め、この求めた照合度合い値に基づいて登録者かどうかを判別する判別手段と、
前記記憶手段に顔データを新規に登録するとき、該顔データに登録時の時刻を付与して登録するとともに、前記判別手段が登録者かどうかを判別するとき、判別に用いる元になった記憶されている顔データに、判別したときの時刻を付与して再登録する時刻登録手段と、
顔データに付与された最新時刻に基づいて、それまでの経過時間を算出する経過時間算出手段と、
前記経過時間が、予め定められた時間以上になる顔データを抽出し、前記重要度の低い特徴量データを前記記憶手段に記憶されている顔データから削除する特徴量データ削除手段と、
を備えた顔照合装置。 - 前記時刻登録手段は、前記判別手段が登録者であることを判別できたとき、前記元になった顔データに判別したときの時刻を付与する請求項１記載の顔照合装置。
- 前記重要度は、前記特徴量データ毎に付与され、前記登録者同士の特徴量データを比較して前記特徴量データ毎に求めた照合度合い値の平均値に基づいて、ある登録者とそれ以外の登録者との特徴量データを比較して前記特徴量データ毎に求めた照合度合い値の平均値が隔たっている隔たり度合いデータである請求項１または２に記載の顔照合装置。
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