JP4622106B2

JP4622106B2 - 人物特定システム

Info

Publication number: JP4622106B2
Application number: JP2001020303A
Authority: JP
Inventors: 清仁窪田
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 2001-01-29
Filing date: 2001-01-29
Publication date: 2011-02-02
Anticipated expiration: 2021-01-29
Also published as: JP2002221992A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音声認識機能やセンサ機構を備える装置に関し、特に人物を特定する人物特定システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の人物特定システムでは、次のような方式が提案されている。
（Ａ）画像認識を用いた方法
（Ｂ）指紋認識や声紋認識などの個人固有情報の認識技術を用いた方法
（Ｃ）パスワードを用いた方法
【０００３】
図１１には、画像認識を用いた人物特定システムの概念図を示す。
図１１に示すように、従来の画像認識を用いた人物特定システムでは、ＣＣＤカメラなどにより画像入力部から得られた画像から顔画像取得手段１０を用いて顔部分を抽出する。一般的に、抽出結果は顔の特徴点情報である。まず事前に、対象となる複数の人物に対して顔画像取得手段１０による顔抽出結果から構成される顔画像データベース１４を作成しておく。以降、人物を検知すると、顔画像取得手段１０が顔抽出結果１３をメモリ上に保持し、顔画像認識手段１１が顔抽出結果１３と顔画像データベース１４とを比較し、類似点を抽出する。人物特定手段１２は、得られた前記類似点を得点化し、顔画像データベース１４に登録されている人物の中で最も得点の高い人物を特定する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来例に示される人物特定システムにおいては、以下に示すように問題点があった。
第１に、上述する（Ａ）や（Ｂ）の方式においては、ＣＣＤカメラなどの専用部品が必要となるため、部品コストが嵩むという問題があった。
【０００５】
第２に、（Ｃ）の方式においては、なりすましを防ぐために頻繁にパスワードを変更しなければいけないという問題があった。
【０００６】
第３に、昨今のペット型ロボットのように楽しむ装置においては、従来方式による人物特定システムはユーザが本質的になじまないという問題があった。その理由として、従来の方式はセキュリティを目的としており、人物を特定しないと次の処理や操作へ進むことができないことが挙げられる。上記のような商品においては、一般に人物が不定の状態でも十分操作可能であり、人物が特定されるとその人物固有のふるまいをするような構成になっている。このため、人物不定状態から人物特定状態のスムーズな遷移が必要とされるが、従来方式ではそういう遷移を行うことができないという問題があった。
【０００７】
本発明は、上記問題に鑑みて成されたものであり、低コストで人物を特定することのできる人物特定システムを提供することを目的とする。
【０００８】
また、本発明は、人物特定の特別な試験などを行わずに、通常の対話や操作を行いながら、人物を特定することのできる人物特定システムを提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
前記課題を解決するために、本発明の人物特定システムは、音声を入力する音声入力部と、音声を出力する音声出力部と、前記音声入力部からの音声信号を認識する音声認識手段と、文字列を音声信号に変換して前記音声出力部に出力する音声合成手段と、人物の操作回数を保持する操作テーブルと、人物の操作回数を問い合わせる第１の質問テーブルと、を有する記憶部を制御する記憶手段と、センサ機構を用いて人物による操作を検知し、前記操作テーブル内の操作回数を更新するセンサ情報取得手段と、前記第１の質問テーブル記載の質問を音声合成手段を用いて前記音声出力部へ出力し、前記質問に対する人物からの回答を前記音声認識手段を用いて認識し、その認識結果と前記操作テーブルに保持される操作回数とを比較して得点化を行い、その得点の合計値である操作履歴による得点に基づいて人物を特定する人物特定手段と、を有することを特徴とする。
【００３９】
【発明の実施の形態】
次に、添付図面を参照しながら本発明の実施形態である人物特定システムを詳細に説明する。図１から図１０に、本発明の係る人物特定システムの実施の形態を示す。
【００４０】
〈第１の実施形態〉
図１は、本発明の第１の実施形態である人物特定システムの概略構成を示すブロック図である。図１において、本発明の第１の実施形態である人物特定システムは、現在の日付や時刻を取得する時計手段１０２と、マイクなどの音声入力部からの音声を認識する音声認識手段１０４と、文字列を合成音声に変換してスピーカなどの音声出力部へ出力する音声合成手段１０５と、記憶部１１０を制御する記憶手段１０３と、人物との対話を行う対話制御手段１０８と、人物との対話結果から人物を特定する質問を生成する質問生成手段１０６と、生成された質問と人物との対話結果から人物を特定する人物特定手段１０７と、を有して構成される。なお、図１におけるセンサ情報取得手段１０１及び記憶部１１０内の操作テーブル１１０Ｂについては、本発明の第２の実施形態で説明する。
【００４１】
記憶部１１０は、人物との対話内容と対話結果とを保持する対話テーブル１１０Ａと、音声認識を行うための音声認識辞書１１０Ｃと、対話テーブル１１０Ａと１：１に対応した質問を定義した質問テーブル１１０Ｄと、人物を特定する質問である人物ＱＡテーブル１１０Ｅと、を有して構成される。
【００４２】
記憶部１１０を構成する上記各部は、以下のように動作する。
まず、対話テーブル１１０Ａには、本システムが発話を行う条件である「時刻（トリガー時刻）」「ユーザ発話語句（トリガー音声）」「発話語句（システム音声）」などが定義されている。対話制御手段１０８は、時計手段１０２や音声認識手段１０４を用いて上記条件が満たされていることを検知した場合に、同テーブルに定義されている発話語句を本システムが発話する。対話制御手段１０８は、本発話の時刻及び本発話に対して人物が返答した音声を音声認識手段１０４と記憶手段１０３とを用いて対話テーブル１１０Ａへ記入する。この処理を、本システムを利用する全ての人物に対して行う。
【００４３】
次に、本システムを利用する場合、質問生成手段１０６は、人物単位の対話履歴を保持した対話テーブル１１０Ａと質問テーブル１１０Ｄとを用いて、人物を特定する質問である人物ＱＡテーブル１１０Ｅを生成する。人物ＱＡテーブル１１０Ｅは、人物単位の対話履歴（対話テーブル１１０Ａのサブセット）とその対話結果を問い合わせる質問かとら構成されている。人物特定手段１０７は、人物ＱＡテーブル１１０Ｅを用いて過去の対話履歴に関する質問を人物と行い、登録人物単位で質問結果（回答）に関する得点を計算する。この得点の最も高い人物を特定する。
【００４４】
次に、図１及び図２、図３のフローチャートを参照して本発明の実施形態である人物特定システム全体の動作例を詳細に説明する。図２は、ユーザが初めて本システムを用いる場合に、対話制御手段１０８が人物との対話を行い、その履歴情報を対話テーブル１１０Ａに登録する手順を示したものである。そこで、まず対話テーブル１１０Ａの構成について図４を用いて説明し、その後で図２の動作例を説明する。
【００４５】
図４は、対話テーブル１１０Ａの実施例を示す詳細図である。
図４に示したように、対話テーブル１１０Ａは、対話のトリガー時刻４０２と、トリガー音声４０３と、発話語句４０４と、人物Ａから人物Ｃまでの対話結果（４０５〜４０７）と、から構成されている。対話の種類を示す識別番号４０１は便宜的に設けたものである。トリガー時刻４０２及びトリガー音声４０３は、本システムからの発話を行う条件を示している。すなわち、
（１）時計手段１０２が対話テーブル１１０Ａ内のトリガー時刻４０２を検知した時
（２）ユーザが発話を行い、音声認識手段１０４による認識語句がトリガー音声４０３の語句と一致した時
のいずれかの条件が満たされる場合に、発話語句４０４に定義された語句を本システムから発話する。
【００４６】
図４の人物欄４０５〜４０７は、上記条件が満たされて本システムからの発話が行われた場合に、その時の時刻と同発話に対する人物からの返答結果（音声認識された結果の語句）が各人物単位で記入されたものである。図４において「×」は、ユーザが返答したが音声認識手段１０４が認識できなかったことを示し、「−」は何も返答がなかったことを示す。
【００４７】
例えば、４０５Ａは、本システムがＡＭ９：００に「おはよう〜さん」と発話したことに対して、人物Ａが「おはよう」と返答してことを示す。また、４０７Ａは、本システムがＡＭ１１：００に「おはよう〜さん」と発話したことに対して人物Ｃからは何も返答がなかったことを示す。なお、返答結果として認識不能状態や返答なしの状態を導入したのは、ペット型ロボットに代表されるように楽しむことが主目的の装置においては、明確な返答は不要なケースが多いからである。
【００４８】
図２において、初めて操作する人は音声認識手段１０４などを用いて本人であることを登録する（ステップａ１）。これにより対話テーブル１１０Ａの人物欄が生成される。次に、対話制御手段１０８は、対話テーブル１１０Ａの当該人物欄に未記入の行もしくは対話結果が「−」と記載されている行（対話）を抽出する（ステップａ２）。抽出された対話に対して、トリガー時刻４０２と時計手段１０２の現在時刻を比較し、対話トリガーとなる対話開始時刻になったかどうかを調べる（ステップａ３）。一致しない場合には、人間からの発話を調べ、発話があった場合にはトリガー音声４０３の語句と一致するかどうかを調べる（ステップａ４）。ステップａ３，ステップａ４のいずかの条件が満たされるまで繰り返し処理を行う。
【００４９】
ステップａ３、ステップａ４のいずれかの条件が満たされる場合には、対話テーブル１１０Ａで該当する条件を満たす対話（行）を１つ選択し、当該対話の発話語句４０４を音声合成手段１０５を用いて発話する（ステップａ５）。本システムが発話を行うと、人物欄のところに発話時刻を書き込む（ステップａ６）。その後、ユーザからの返答を待ち、音声認識手段１０４がその語句を認識できた場合には返答語句を、認識不能の場合には「×」を該人物欄に記入する。ユーザからの返答がなかった場合には「−」を該人物欄に書き込む（ステップａ７）。ステップａ２〜ステップａ７の処理を終了指示（電源ＯＦＦなど）があるまで繰り返す（ステップａ８）。
【００５０】
以上の処理により、ある特定人物に対しての対話テーブル１１０Ａの作成が完了する。この処理を想定されるユーザの数だけ実行すれば、図４に示したような対話テーブル１１０Ａが生成される。
【００５１】
さて、２回目以降に本システムを用いる場合、人物特定手段１０７は、更新された対話テーブル１１０Ａを用いて人物を自動的に特定する。以下、図３のフローチャートを用いて人物特定手段１０７の手順を説明する。
【００５２】
まず、音声合成手段１０５を用いて、人物を特定する質問を行うことを「これから質問するよ」というようにユーザに通知する（ステップｂ１）。次に質問生成手段１０６を起動し、対話テーブル１１０Ａから登録人物の対話結果（時刻や返答結果）の差が大きいものを数個抽出（選択）する（ステップｂ２）。一般的には返答結果として「×」や「−」が少ない対話を抽出するとよい。質問生成手段１０６は、抽出された対話に対応する質問を質問テーブル１１０Ｄを参照して取得すると同時に、対話テーブル１１０Ａを参照して各人物の対話結果を抽出し、人物ＱＡテーブル１１０Ｅを生成する（ステップｂ３）。
【００５３】
図５は、質問テーブル１１ＯＤの実施例を示す詳細図である。
図５に示すように、質問テーブル１１０Ｄは、各対話に１：１に対応した質問を保持している。例えば、対話テーブル１１０ＡのＴ１（図４参照）には、質問テーブル１１０ＤのＱ１が対応するように構成されている。なお、質問テーブル１１０Ｄの形式としては、
形式Ａ：対話の時刻を問うもの（５０２）
形式Ｂ：対話の返答（内容）を問うもの（５０３）
の２種類を用意している。どちらの形式が効果的かは質問生成手段１０６が対話テーブル１１０Ａを参照して、自動的に判断して選択する。一般的には、音声認識による返答がきちんと行われた対話の場合には形式Ｂ、そうでない場合には形式Ａをとる。
【００５４】
図６は、人物ＱＡテーブル１１０Ｅの実施例を示す詳細図である。
図６に示すように、人物ＱＡテーブル１１０Ｅは、質問テーブル１１０Ｄに対する質問の番号６０１と、対話テーブル１１０Ａから転記された各人物の対話履歴６０２〜６０４と、質問に対しての人物の返答６０５と、から構成されている。図６は、図４の対話テーブル１１０ＡにおいてＴ１、Ｔ４、Ｔ６の対話が選択され、図５の質問テーブル１１０Ｄにおいて、Ｑ１Ａ、Ｑ４Ｂ、Ｑ６Ｂの質問が選ばれたことを示す。したがって、対話履歴６０２〜６０４の各人物欄の内容は、図４のＴ１における時刻（形式Ａ）、Ｔ４における返答語句（形式Ｂ）、Ｔ６における返答語句（形式Ｂ）が記載されたものとなる。
【００５５】
さて、人物特定手段１０７は、生成された人物ＱＡテーブル１１０Ｅから１つの行（質問）を選択し、音声合成手段１０５を用いて発話する（ステップｂ４）。図６の例では、Ｑ１Ａに定義されている「起きた時間は? 」と問いかけることになる。次に人物からの返答を得たら、音声認識手段１０４を用いて認識語句に置き換え、その結果を返答欄６０５に記入する（ステップｂ５）。図６の返答６０５は、最初の質問であるＱ１Ａの質問に対してユーザが「ＡＭ９：００」と返答したことを示している。ステップｂ４、ｂ５の処理を人物ＱＡテーブル１１０Ｅに登録されている個数（行数）分だけ実行する（ステップｂ６）。
【００５６】
全ての質問とユーザからの返答が完了すると、返答結果を各人物と想定した場合の得点を計算し、合計得点の最も高い人物を特定する（ステップｂ７）。得点の計算は以下の方法によって行う。
Ｒ１：時刻を問う質問＝１時間以内１００点、２時間以内５０点、その他０点。
Ｒ２：内容を問う質問＝正解１００点、不正解（認識不能を含む）１０点。
【００５７】
不正解を一律に０点にしなかったのは、（同一）人間でも正確に記憶できていない場合があるからである。図６において括弧内の数値は上記ルールに基づいた得点を示している。図６の場合での合計得点は、人物Ａが１００点、人物Ｂが２１０点、人物Ｃが１５０点であり、本システムを操作したのは人物Ｂと想定される。この最高得点がある基準得点以上であれば人物Ｂとして特定し、基準得点未満であれば人物不定として判断する（ステップｂ８）。なお、人物を特定した後は、図２の▲１▼へ行き、ステップａ２以下の処理を繰り返すことになる。
【００５８】
以上、本発明の第１の実施形態では、説明を簡略化するために２回目の動作の最初に人物を特定する質問を行うものであるが、本質問は人物不定のまま対話を行っている最中に行っても良い。例えば、ステップｂ１〜ｂ３までは事前に処理しておき、ステップｂ４〜ｂ５は、図２のステップａ７〜ステップａ８の間に挿入する方法も考えられる。この場合は、対話テーブル１１０Ａ内に人物不定という欄を生成しておき、人物不定状態の対話履歴は人物不定の欄に記入しておく。人物が特定された時点で、人物不定欄のデータを特定された人物欄へ転送するような形式をとる。この方法をとれば、ユーザ対話の中に自然に質問が組み込まれたものとなり、ユーザの違和感が減少される。
【００５９】
また、対話テーブル１１０Ａは、初回登録した対話履歴のみを用いているが、２回以上使用した履歴を用いるように構成することも可能である。例えば、図２のステップａ６，ａ７において対話を行った日時とユーザからの返答結果を対話テーブル１１０Ａに追加するように記入しておく。質問テーブル１１０Ｄは、「１週間での各対話回数は? 」「前回、遊んだのはいつ? 」などを定義しておく。このような構成をとれば、本システムを複数回使用した履歴に基づく質問や人物特定を行うことが可能となる。
【００６０】
〈第２の実施形態〉
次に、本発明の第２の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
本発明の第１の実施形態ではユーザによる対話履歴に基づいて人物を特定したのに対し、第２の実施形態ではユーザによる操作履歴に基づいて人物を特定する。したがって、図１において、本発明の第２の実施形態である人物特定システムは、センサ情報取得手段１０１と操作テーブル１１０Ｂとを用いる。一方、対話制御手段１０８及び対話テーブル１１０Ａは不要となるが、あってもよい。
【００６１】
図１において、ユーザが「なでる」「叩く」「持ち上げる」等の各操作を行うと、センサ情報取得手段１０１がその操作を検知し、操作テーブル１１０Ｂに操作を行った時刻を書き込む。
【００６２】
図７は、操作テーブル１１０Ｂの実施例を示す詳細図である。
図７において、操作テーブル１１０Ｂは、操作種類を示す識別番号７０１、操作の種類７０２、各人物における操作の時刻と延べ回数７０３〜７０５から構成される。
【００６３】
図８は、本発明の第２の実施形態である人物特定システムの動作例を示すフローチャートであり、初めて本システムを操作した場合の手順を示している。まず、これから本システムを使用する人物を特定する（ステップａ１００）。次に、「なでる」「叩く」「持ち上げる」の各操作が行われたかをセンサ情報取得手段１０１が検知した場合には、操作テーブル１１０Ｂにその時刻を記入し、操作回数を更新し（ステップａ１０１、１０２）、本処理終了の指示があるまで継続する（ステップａ１０３）。上記処理を想定される人物の数だけ行う。
【００６４】
２回目に本システムを使用して人物を特定する方法は、本発明の第１の実施形態とほぼ同様である。すなわち、質問生成手段１０６は、生成された操作テーブル１１０Ｂと質問テーブル１１０Ｄとを参照して人物ＱＡテーブル１１０Ｅを生成する。人物特定手段１０７は、生成された人物ＱＡテーブル１１０Ｅを用いて人物に質問を行い、その返答結果から各人物単位での得点計算を行い、合計得点の最も高い人物を特定する。本発明の第２の実施形態における質問テーブル１１０Ｄの実施例を図９に、人物ＱＡテーブル１１０Ｅの実施例を図１０に示す。
【００６５】
図９の質問テーブル１１０Ｄは、質問番号９０１と、時刻を問う質問（形式Ａ）９０２と、回数を問う質問（形式Ｂ）９０３と、から構成されている。図１０の人物ＱＡテーブル１１０Ｅは、本発明の第１の実施形態と同様に、操作テーブル１１０Ｂと質問テーブル１１０Ｄとから生成・転記したものである。図９、図１０から分かるように、本発明の第１の実施形態と異なるのは、質問内容として対話の語句の代わりに操作の回数を用いている点である。
【００６６】
なお、本発明の第２の実施形態では次のような得点ルールを採用している。
Ｒ３：回数の質問では正解が１００点、±１回は５０点。これら以外は０点。
Ｒ４：時刻の質問では１時間以内が１００点。２時間以内が５０点。これ以外は０点。
【００６７】
〈第３の実施形態〉
また、本発明の第３の実施形態としては、上述する第１の実施形態と第２の実施形態とを組み合わせる方法が考えられる。すなわち、対話履歴に基づく得点と操作履歴による得点との両方を用い、両得点の合計値などの演算結果によって人物を特定する方法である。
【００６８】
〈第４の実施形態〉
さらに、本発明の第４の実施形態としては、公知の画像認識技術と組み合わせる方法が考えられる。図１１に示したように、従来技術では画像認識結果によって得点化を行い、顔画像データベースに登録されている人物の中で最も得点の高い人物を特定している。すなわち、上記各実施形態で述べた対話履歴による得点、操作履歴による得点、画像認識結果による得点の３種類の得点を用い、これらの合計値など、ある演算結果によって人物を特定する方法が考えられる。
【００６９】
また、上述する各実施形態に示される処理は、人物特定システムの各部によって実行されるものであり、当該各部の動作制御は、プログラムに基づいて実行されるものである。
【００７０】
なお、上述される各実施形態は、本発明の好適な実施形態であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において種々変形して実施することが可能である。
【００７１】
【発明の効果】
以上の説明より明らかなように、本発明によれば、本来対話や操作を行う装置において、その履歴情報のみを使用して人物を特定するため、特殊な部品を必要をしないので、コストを低減することができる。
【００７２】
また、本発明によれば、ある個人の対話結果や操作結果で自動的にパスワードが更新されるメカニズムとみなすこともできる。このため、仮に他人が一度「なりすまし」に成功しても、次回使用時にはパスワードが更新されていることになり、他人が継続して「なりすまし」を成功させることが極めて困難となるので、他人による「なりすまし」を継続的に防ぐことができる。
【００７３】
さらに、従来方式では、まず画像認識や指紋認識をユーザに行わせ、合致した人物だけが次の処理に進むなど、セキュリティを目的としているもがほとんどあったが、本発明によれば、対話や操作の途中に人物を特定する質問をちりばめることが可能であり、その結果ペット型ロボットのように楽しむということが主目的の装置において、通常操作や対話を行いながら人物を特定することができるため、ユーザは違和感なく対話や操作を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１及び第２の実施形態の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態の動作例を示す第１のフローチャートである。
【図３】本発明の第１の実施形態の動作例を示す第２のフローチャートである。
【図４】本発明の第１の実施形態における対話テーブルの詳細図である。
【図５】本発明の第１の実施形態における質問テーブルの詳細図である。
【図６】本発明の第１の実施形態における人物ＱＡテーブルの詳細図である。
【図７】本発明の第２の実施形態における操作テーブルの詳細図である。
【図８】本発明の第２の実施形態の動作例を示すフローチャートである。
【図９】本発明の第２の実施形態における質問テーブルの詳細図である。
【図１０】本発明の第２の実施形態における人物ＱＡテーブルの詳細図である。
【図１１】従来の人物特定システムの概略構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１０１センサ情報取得手段
１０２時計手段
１０３記憶手段
１０４音声認識手段
１０５音声合成手段
１０６質問生成手段
１０７人物特定手段
１０８対話制御手段
１１０記憶部
１１０Ａ対話テーブル
１１０Ｂ操作テーブル
１１０Ｃ音声認識辞書
１１０Ｄ質問テーブル
１１０Ｅ人物ＱＡテーブル

Claims

音声を入力する音声入力部と、
音声を出力する音声出力部と、
前記音声入力部からの音声信号を認識する音声認識手段と、
文字列を音声信号に変換して前記音声出力部に出力する音声合成手段と、
人物の操作回数を保持する操作テーブルと、人物の操作回数を問い合わせる第１の質問テーブルと、を有する記憶部を制御する記憶手段と、
センサ機構を用いて人物による操作を検知し、前記操作テーブル内の操作回数を更新するセンサ情報取得手段と、
前記第１の質問テーブル記載の質問を音声合成手段を用いて前記音声出力部へ出力し、前記質問に対する人物からの回答を前記音声認識手段を用いて認識し、その認識結果と前記操作テーブルに保持される操作回数とを比較して得点化を行い、その得点の合計値である操作履歴による得点に基づいて人物を特定する人物特定手段と、
を有することを特徴とする人物特定システム。
さらに、対話制御手段を有し、
前記記憶部は、本システムからの発話語句と人物からの返答語句を保持した対話テーブルと、前記対話テーブル内の返答語句を問い合わせる質問を保持した第２の質問テーブルを有し、
前記対話制御手段は、前記音声合成手段を用いて前記対話テーブル内の発話語句を前記音声出力部へ出力し、人物からの返答を前記音声認識手段を用いて認識し、その認識結果を前記対話テーブル内の返答語句へ格納し、
前記人物特定手段は、前記第２の質問テーブル内の発話語句を前記音声出力部へ出力し、人物からの返答を前記音声認識手段を用いて認識し、その認識結果と前記対話テーブル記載に返答語句と比較して得点化を行い、その得点の合計値である対話履歴による得点にも基づいて人物を特定する
ことを特徴とする請求項１記載の人物特定システム。
さらに、現在の日付や時刻を取得する時計手段を有し、
前記人物特定手段は、前記時計手段を用いて本システムからの発話が行われた場合の日付や時刻を取得し、その結果を保持した対話時期テーブルと該対話時期テーブルに保持される対話時期を問い合わせる質問を定義した第３の質問テーブルを記憶部に保持し、前記第３の質問テーブル記載の質問を前記音声合成手段を用いて前記音声出力部へ出力し、前記質問に対する人物からの回答を前記音声認識手段を用いて認識し、その認識結果と前記対話時期テーブル記載の対話時期とを比較して得点化を行い、その得点の合計値である対話時期による得点にも基づいて人物を特定する
ことを特徴とする請求項２記載の人物特定システム。
前記人物特定手段は、前記時計手段を用いて人物の操作が行われた場合の日付や時刻を取得し、その結果を保持した操作時期テーブルと該操作時期テーブルに保持される操作時期を問い合わせる質問を定義した第４の質問テーブルを記憶部に保持し、前記第４の質問テーブルに保持される質問を前記音声合成手段を用いて前記音声出力部へ出力し、前記質問に対する人物からの回答を前記音声認識手段を用いて認識し、その認識結果と前記操作時期テーブル記載の操作時期とを比較して得点化を行い、その得点の合計値である操作時期による得点にも基づいて人物を特定する
ことを特徴とする請求項３記載の人物特定システム。
さらに、本システムを操作する人物の画像を入力する画像入力部と、
前記画像入力部から得られた信号から顔画像を取得する顔画像取得手段と、を有し、
前記記憶手段は、前記顔画像取得手段を用いて得られた顔画像をデータベース化した顔データベースを保持し、
さらに、前記顔画像取得手段を用いて取得した顔データと前記顔データベースを比較して顔データの類似度を判定する顔画像認識手段を有し、
前記人物特定手段は、前記顔画像認識手段を用いて得られた類似度を得点化し、前記顔データベースに登録されている人物の中から前記得点化した類似度の高い人物を選ぶことにも基づいて人物を特定する
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項記載の人物特定システム。