JP4887966B2

JP4887966B2 - 照合装置

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Publication number: JP4887966B2
Application number: JP2006215688A
Authority: JP
Inventors: 善久湊; 美春櫻木; 隆宏上岡; 由紀子柳川
Original assignee: Omron Corp
Current assignee: Omron Corp
Priority date: 2006-08-08
Filing date: 2006-08-08
Publication date: 2012-02-29
Anticipated expiration: 2026-08-08
Also published as: JP2008040874A

Description

本発明は、入力されたデータと登録されているデータとが一致するか否かを判定する照合装置に関する。

生体認証システムにおいては、入力された生体情報データと、登録されている生体情報データとの比較照合を行い、得られたスコアが閾値以上であるか否かによって、入力された生体情報データが登録者の生体情報と一致するか否かを判定している。ここで、スコアは入力データと登録データとの類似度を表すものである。

照合の結果として得られるスコアは、入力された生体情報に大きく依存する。例えば、顔画像によって照合を行う顔照合システムでは、照明変動や顔の向きや髪型などによってスコアが変動する。また、指紋、静脈や虹彩などによって照合を行うシステムにおいても、同様に照明条件や手やレンズなどに付着した埃等の影響によってスコアが変動し、声紋認証システムにおいては雑音等の影響によってスコアが変動する。したがって、このような入力される生体情報データに応じて、スコアを補正する必要がある。

スコア補正の方法としては、照合スコアの分布を用いて補正する方法がある。具体的には、登録者の生体情報データを種々の条件（顔照合システムであれば、照明や顔の向きや髪型などの条件を変化させる）で取得し、取得した生体情報データと登録されている生体情報データとの照合結果として得られるスコアの分布を得る。このように、登録者と同じ人物の生体情報データを用いて行う照合を、以下では、本人対本人照合という。また、登録者とは別人物の生体情報データを種々の条件で取得し、取得した生体情報データと登録されている生体情報データとの照合結果として得られるスコアの分布を得る。このように、登録者と別人物の生体情報データを用いて行う照合を、以下では、本人対他人照合という。そして、スコアの補正は、本人対本人照合のスコア分布と本人対他人照合のスコア分布とに基づいて行われる。

上記のような本人対本人照合や本人対他人照合のスコア分布の求め方には、以下の２通りの方法がある。

第１の方法は、製品製造時などに、予測される条件変動を含んだ生体情報データを多数用意し、この生体情報データの照合結果のスコアの分布をあらかじめ求めておく方法である。顔照合システムを例に具体的に説明すると、多数の人物（例えば１００名）を登録用に、またそれら１００名それぞれに対して種々の撮影条件の５枚の画像を新たに照合用として用意する。これらのデータを用いて総当たりで照合を行うと、５００通りの本人対本人照合スコアおよび４９５００通りの本人対他人照合スコアを得る。あるいは、５００枚を総当たりで照合するのではなく、登録データ（とみなす画像）の方は良好な撮影条件（明るい照明かつ正面向きなど）での顔画像を使用し、入力データ（とみなす画像）の方のみ撮影条件を変化させても良い。登録データが良好な条件で取得されると仮定すると、こちらの方がより実態に即したスコア分布が得られる。

第２の方法は、照合時に入力される生体情報データと、照合の対象としてユーザによって登録された登録者の生体情報データとに基づいて、照合結果のスコア分布を照合時に求める方法である。こちらの方法では、入力された顔画像を、登録されている全ての顔画像と照合してスコアを得る。最もスコアの高い登録者を入力された人物本人と仮定し、残りの人物との照合スコアから本人対他人照合のスコア分布を得ることができる。本人の登録
データが複数枚あり、それぞれのデータと入力データの照合をする方式の場合、本人対本人照合のスコア分布も得ることができる。また、本人と仮定された登録者のデータが複数ある場合にも、本人対本人照合のスコア分布を得ることができる。

このように上記２通りのどちらの方法によって得られたスコア分布に基づいても、スコアを補正することが可能である。しかしながら、どちらの方法も完全ではない。あらかじめ種々の条件変動を想定した生体情報データからスコア分布を求めておく方法では、想定されていない条件変動が起きた場合には照合精度が落ちてしまう。入力された生体情報データと登録者の生体情報データを用いて照合時にスコア分布を取得する方法は、入力データに条件変動の影響が含まれているため、より正確な照合を行うことが可能となるが、登録者のデータ数が少ない場合には、スコア分布の推定精度が低下し、結果的に照合精度が低下してしまう。

なお、登録データの数に応じて照合の手法（アルゴリズム）や、取得する特徴量や、使用する閾値を変更する技術が知られている（特許文献１）。照合手法や取得する特徴量を変化させる方法は、あらかじめ設計しておいた情報に基づいた処理のみで解決しようとするものであり、これでは実環境上の変動に対応することができない。また、特許文献１における閾値の変更は、登録データ数が少ない場合には一致と判定する範囲を広く取ることで本人拒否率を低くしているにすぎない。したがって、これも実環境上の変動に対応するものではない。
特開２００５−１４９０７４号公報

本発明は上記実情に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、入力されたデータに含まれる変動に対応する照合スコアの補正を、登録データが少ない場合であっても精度良く行うことのできる技術を提供することにある。

本発明に係る照合装置は、入力されたデータと登録されているデータとの類似度を表す照合スコアを算出し、この照合スコアに基づいて入力データと登録データとが同一のクラス（分類）に属するか否かを判定する。例えば、本発明に係る照合装置は、個人に特有のデータ（例えば、顔、指紋、虹彩などの生体情報）を比較して、同一人物のデータであるか否かを判定することができる。本明細書では、上記のように比較するデータが同一のクラスに属することをデータが一致すると表現する。

本発明に係る照合装置は、スコア分布記憶手段、登録データ記憶手段、データ入力手段、スコア算出手段、スコア分布算出手段、補正手段および判定手段とを有する。登録データ記憶手段には照合の対象となる登録データが複数記憶される。データ入力手段は、データの入力を受け付ける。スコア算出手段は、入力されたデータと、登録データ記憶手段に登録されている登録データのうち照合対象の登録データとを比較して、照合スコアを算出する。照合スコアは、照合するデータ同士の類似度を表すものである。照合スコアは、必ずしも照合データ同士が一致する確率を表す値である必要はなく、類似度に応じた値を取る値であればどのようなものであっても構わない。

スコア分布記憶手段は、複数のサンプルデータを用いてあらかじめ調べておいた照合スコアの分布（第１の照合スコア分布）を記憶する。この照合スコア分布を求める処理は、製品製造時などに行われるものである。第１の照合スコア分布は、複数の登録データと入力データとを種々の条件で作成し、これらのデータに対して照合処理を施した結果のスコアの分布である。このスコアは、上記のスコア算出手段と同一の手法によって算出される
。スコア分布記憶手段は第１の照合スコア分布をそのまま記憶しても構わないが、分布を規定するパラメータ（統計量）を記憶しても構わない。特に、このようなスコア分布は正規分布に近似できる場合が多いので、平均と分散を用いて記憶しておくことができる。

スコア分布算出手段は、入力データを、前記登録データ記憶手段に記憶されている複数の登録データ（好ましくは全ての登録データ）と比較して照合スコアの分布（第２の照合スコア分布）を算出する。この処理は、入力データが入力された後、すなわち入力データを照合する際に行われる。第２の照合スコア分布も第１の照合スコア分布と同様に、分布を規定するパラメータ（平均と分散など）として算出されることが好ましい。

補正手段は、第１の照合スコア分布と第２の照合スコア分布とを合成して第３の照合スコア分布を作成し、この第３の照合スコア分布に基づいて、スコア算出手段によって算出された照合スコアを補正する。なお、第３の照合スコア分布は、第１の照合スコア分布と第２の照合スコア分布の重み付け和として作成され、基本的には登録データ記憶手段に記憶されている登録データの数が多いほど第２の照合スコア分布に対する重み付けを重くして作成される。この重み付けはあらかじめ用意した登録データと検証用のデータを用いて、最も性能が高くなるように最適化しておき、登録データ数に応じた重み付けをテーブルなどとして記憶しておき、この重み付けに基づいて第３の照合スコア分布を作成しても良い。

判定手段は、補正された照合スコアと、所定の閾値とを比較することによって、入力データが照合対象の登録データと一致するか否かを判定する。

なお、第３の照合スコア分布に基づいて照合スコアを補正は、どのような方法によって行われても構わない。補正手段は、例えば、ベイズ則を用いて、特定の照合スコアが得られたときに照合データが登録データと一致する条件付き確率を求め、この条件付き確率に応じたスコアを補正後のスコアとすることができる。また、補正手段は、Ｚ−ｎｏｒｍ法を用いて得られた照合スコアを正規化する補正を行っても良い。補正手段はその他どのような補正を行っても構わない。

なお、補正手段がベイズ則によって補正をする場合には、第１〜第３の照合スコア分布は、それぞれ、一致すると判定されるべきデータ同士を照合したときの照合スコアの分布と、一致しないと判定されるべきデータ同士を照合したときの照合スコアの分布との２つの分布から構成されることが好ましい。また、補正手段がＺ−ｎｏｒｍ法によって補正をする場合には、第１〜第３の照合スコア分布は、一致しないと判定されるべきデータ同士を照合したときの照合スコアの分布であることが好ましい。

このように、本発明による照合装置では、照合スコアの分布に基づいて照合スコアの補正を行っているので、入力されるデータに含まれる変動に対応する補正が可能であり、精度の高い照合を実施することができる。この際、複数のデータを用いてあらかじめ調べておいた照合スコア分布と、入力データと登録データとを照合して得た照合スコア分布を用いており、登録データの数に応じてどちらの分布を重視するか変更しているため、登録データの数が少ない場合であっても精度の良い照合を行うことができる。

なお、本発明は、上記手段の少なくとも一部を有する照合装置として捉えることができる。また、本発明は、上記処理の少なくとも一部を含む照合方法、または、かかる方法を実現するためのプログラムとして捉えることもできる。上記手段および処理の各々は可能な限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。

たとえば、本発明の一態様としての照合方法は、入力データと登録データとの類似度を
表す照合スコアに基づいて、入力データと登録データとが一致するか否かを判定する照合方法であって、複数のサンプルデータを用いてあらかじめ調べておいた第１の照合スコア分布を記憶するスコア分布記憶手段と、複数の登録データを記憶する登録データ記憶手段と、を有する照合装置が、データの入力を受け付けるステップと、入力されたデータと、照合対象の登録データとを比較して類似度を表す照合スコアを算出するステップと、入力データと、前記登録データ記憶手段に記憶されている複数の登録データとを比較して第２の照合スコア分布を算出するステップと、前記第１の照合スコア分布と前記第２の照合スコア分布とを、前記登録データ記憶手段に記憶されている登録データの数に応じた重み付けで合成して第３の照合スコア分布を算出するステップと、前記第３の照合スコア分布に基づいて、入力されたデータと照合対象の登録データとの照合結果である前記照合スコアを補正するステップと、補正された照合スコアと、所定の閾値を比較することによって、入力データが照合対象の登録データと一致するか否かを判定するステップと、を含むことを特徴とする。

また、本発明の一態様としてのプログラムは、入力データと登録データとの類似度を表す照合スコアに基づいて、入力データと登録データとが一致するか否かを判定するためのプログラムであって、複数のサンプルデータを用いてあらかじめ調べておいた照合スコアの分布を記憶するスコア分布記憶手段と、複数の登録データを記憶する登録データ記憶手段と、を有する照合装置に、前記照合装置に、データの入力を受け付けるステップと、入力されたデータと、照合対象の登録データとを比較して類似度を表す照合スコアを算出するステップと、入力データと、前記登録データ記憶手段に記憶されている複数の登録データとを比較して第２の照合スコア分布を算出するステップと、前記第１の照合スコア分布と前記第２の照合スコア分布とを、前記登録データ記憶手段に記憶されている登録データの数に応じた重み付けで合成して第３の照合スコア分布を算出するステップと、前記第３の照合スコア分布に基づいて、入力されたデータと照合対象の登録データとの照合結果である前記照合スコアを補正するステップと、補正された照合スコアと、所定の閾値を比較することによって、入力データが照合対象の登録データと一致するか否かを判定するステップと、を実行させることを特徴とする。

本発明によれば、登録データが少ない場合であっても、入力されたデータに含まれる変動に対応する照合スコアの補正を精度良く行うことが可能となる。

以下に図面を参照して、この発明の好適な実施の形態を例示的に詳しく説明する。

＜概要＞
本実施形態に係る顔照合装置は、入力された顔画像と、登録されている顔画像を比較して両者の顔が同一人物の顔であるか否かを判定する装置である。本実施形態に係る顔照合装置では、照合精度を高めるために、顔画像を比較して類似度（スコア）を算出した後に、照合結果のスコアが取る分布に基づいてそのスコアを補正して照合を行う。

＜構成＞
図１は、本実施形態に係る顔照合装置１の機能ブロックを示す図である。図１に示すように、顔照合装置１は、画像入力部２、登録者情報記憶部３、顔照合部４、スコア分布記憶部５、スコア分布算出部６、補正部７、および判定部８を有する。

顔照合装置１は、ハードウェア構成としては、バスを介して接続されたＣＰＵ（中央演算処理装置）、主記憶装置（ＲＡＭ）、補助記憶装置などを備える。顔照合装置１における上記の各機能部は、補助記憶装置に記憶された各種のプログラム（ＯＳ、アプリケーシ
ョン等）が主記憶装置にロードされＣＰＵによって実行されることにより実現される。なお、上記各機能部の一部または全部は、専用のチップとして構成されても良い。

以下、顔照合装置１が有する各機能部について説明する。

［画像入力部］
画像入力部２は、照合画像のデータを顔照合装置１へ入力するためのインタフェースとして機能する。画像入力部２は、顔照合装置１へ照合画像のデータを入力するためのどのような既存の技術を用いて構成されても良い。

例えば、ネットワーク（インターネットやＬＡＮ等）を介して照合画像のデータが顔照合装置１へ入力されても良い。この場合、画像入力部２は、ネットワークインタフェースを用いて構成される。また、デジタルカメラやスキャナやパーソナルコンピュータや記憶装置（例えばハーディスクドライブ）等から照合画像のデータが顔照合装置１に入力されても良い。この場合、画像入力部２は、デジタルカメラ等と顔照合装置１とをデータ通信可能に接続する規格（例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＳＣＳＩ（Small Computer System Interface）等の有線接続や、ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線接
続の規格）に応じて構成される。また、記録媒体（各種フラッシュメモリやＣＤ（Compact Disk）やＤＶＤ（Digital Versatile Disc, Digital Video Disc））に記録された照合画像のデータが顔照合装置１へ入力されても良い。この場合、画像入力部２は、記録媒体からデータを読み出す装置（例えば、フラッシュメモリリーダやＣＤドライブやＤＶＤドライブ）を用いて構成される。

また、顔照合装置１が、デジタルカメラ等の撮像装置またはデジタルカメラ等の撮像装置を備える各種装置（例えば、ＰＤＡ（Personal Digital Assistants）や携帯電話機）
の内部に含まれ、撮像された照合画像のデータが顔照合装置１へ入力されても良い。この場合、画像入力部２は、ＣＣＤ（Charge Coupled Devices）やＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）センサ等を用いて構成されても良いし、ＣＣＤやＣＭＯＳ
センサなどによって撮像された照合画像のデータを顔照合装置１に入力させるためのインタフェースとして構成されても良い。また、顔照合装置１がプリンタやディスプレイ等の画像出力装置の内部に含まれ、出力データとしてこの画像出力装置に入力された画像のデータが照合画像として顔照合装置１へ入力されても良い。この場合、画像入力部２は、これら画像出力装置に入力された画像のデータを顔照合装置１において取扱可能なデータに変換する装置などを用いて構成される。

［登録者情報記憶部］
登録者情報記憶部３は、記憶装置を用いて構成される。登録者情報記憶部３は、照合の対象となる者の顔の特徴量が格納された登録者情報テーブルを記憶する。なお、登録者情報記憶部３は、１人の登録者に対して複数の顔画像から得られた特徴量が記憶できるように構成されている。

［顔照合部］
顔照合部４は、入力された顔画像からその顔の特徴量を取得し、登録者情報記憶部３に格納されている照合対象の登録者の特徴量と比較して、類似度（スコア）を算出する。なお、顔照合部４は、入力された顔画像から、顔を検出する顔検出処理と、特徴量を抽出する特徴量抽出処理と、照合対象の登録者との類似度を算出するスコア算出処理を行う。

顔検出処理は、例えば、顔全体の輪郭に対応した基準テンプレートを用いたテンプレートマッチングによって行われても良い。また、顔の器官（目、鼻、耳など）に基づくテンプレートマッチングによって顔検出処理が行われても良い。また、肌の色に近い領域を検
出し、その領域を顔として検出することで顔検出処理を行っても良い。またニューラルネットワークを使って教師信号による学習を行い、顔らしい領域を顔として検出しても良い。顔検出処理は、その他、既存のどのような技術が適用されることによって実現されても構わない。

特徴量の取得処理においては、まず、顔画像における特徴点の位置が検出される。特徴点検出は、顔の特徴点の位置を示すパターンをあらかじめ学習し、その学習データを使用したマッチングを行うことによって行われても良い。また、特徴点検出は、検出された顔の内側において、エッジ検出やパターンマッチングを行うことにより、顔の器官の端点を検出し、それを基準として特徴点を検出することによって行われても良い。特徴点の検出処理は、その他、既存のどのような技術が適用されても構わない。また、取得される特徴量としては、例えば、特徴点の位置関係や、特徴点付近での濃淡値の周期性・方向性などを用いることができるが、その他どのような特徴量を用いても構わない。

顔照合部４は、このように入力された顔画像から特徴量を抽出し、登録者情報記憶部３に記憶されている登録者と照合することで、類似度を表すスコアを算出する。

［スコア分布記憶部］
スコア分布記憶部５は、記憶装置を用いて構成される。スコア分布記憶部５は、複数の顔画像を用いた照合結果のスコアの分布を記憶する。このスコアの分布は、後述する補正部７によるスコアの補正の際に用いられる。

以下、スコア分布記憶部５に記憶されるスコア分布の求め方について説明する。このスコア分布は、顔照合装置１が入力画像の照合を行う前にあらかじめ行われる処理であり、例えば、顔照合装置１の製品出荷時などに行われることが好ましい。

まず、複数（例えば１００人）の人物の顔画像を用意する。これらの顔画像は登録用データとみなすため、良好な撮影条件で撮影されたものであることが好ましい。すなわち、顔照合装置１の利用者が登録する顔画像と同様の撮影条件で撮影されていることが好ましい。これら、登録用のデータとみなす顔画像を、ここでは登録画像と呼ぶことにする。

次に、この１００人の人物の顔画像を種々の撮影条件で複数枚（例えば５枚）撮影する。こちらの顔画像は、照合の際に入力される顔画像とみなすため、種々の撮影条件で撮影されることが好ましい。例えば、登録画像と同様な良好な撮影条件で撮影されるものや、照明が暗い条件で撮影されるものや、顔の向きが横を向いて撮影されるものなどが含まれることが好ましい。なお、これら入力される顔画像とみなす顔画像を、ここでは入力画像と呼ぶことにする。

このようにして用意した入力画像を、それぞれ全ての登録者と照合してスコアを得る。入力画像は５００枚であり、登録者は１００人なので、合計５００００通りの照合スコアを得ることができる。なお、この照合スコアは、顔照合部４と同一の基準にしたがって算出される必要がある。もっとも、この照合は顔照合部４を用いて行われる必要はなく、より高速に処理を行える別の装置を利用して照合スコアを算出しても構わない。

５００００通りの照合結果のうち、５００通り（５枚×１００人）は同一人物の顔画像を用いた照合である。このような照合のことを、以下では、本人対本人照合（あるいは単に本人照合）という。残りの４９５００通りは、異なる人物の顔画像を用いた照合であり、このような照合のことを以下では、本人対他人照合（あるいは単に他人照合）という。スコア分布記憶部５は、このようにして得られた本人対本人照合の照合結果のスコア分布および、本人対他人照合の照合結果のスコア分布を記憶する。なお、これらのスコア分布
は正規分布とみなすことができるので、スコア分布記憶部５は、これらスコア分布の平均と分散のみを記憶する。なお、スコア分布記憶部５に記憶されるスコアの分布は、あらかじめ用意した画像を用いて照合したスコアの分布であるため、以下では、オフライン照合のスコア分布と呼ぶ。

［スコア分布算出部］
スコア分布算出部６は、入力された顔画像と、登録者情報記憶部３に記録されている全ての登録者の顔との照合を行う。この照合は、入力された顔画像を照合する際に行われる。入力された顔画像と登録者全員の顔画像とを照合することで、スコアの分布を得ることができる。この際、照合の結果として最も高いスコアが得られた登録者を本人（入力された顔画像と同一人物）であると推定する。したがって、入力された顔画像とこの登録者の顔画像との照合結果のスコアの分布が、本人対本人照合のスコア分布となる。そして、入力された顔画像と上記以外の登録者の顔画像との照合結果のスコアの分布が、本人対他人照合のスコア分布となる。

スコア分布算出部６は、これらスコア分布は正規分布とみなして、平均と分散とでその分布を表す。なお、スコア分布算出部６が算出するスコアの分布は、入力された顔画像を用いて照合を行うものであるため、以下では、オンライン照合のスコア分布と呼ぶ。

［補正部］
補正部７は、顔照合部４の照合結果であるスコアを、スコア分布記憶部５に記憶されているスコア分布およびスコア分布算出部６が算出したスコア分布に基づいて補正する。

本実施形態において、補正部７は、ベイズ則を利用したスコアの補正を行う。まず、このベイズ則を利用したスコアの補正について説明する。補正部７は、スコアの分布に基づいて、補正前のスコアが得られたときに入力画像が照合対象の登録者と同一人物である確率を、補正後のスコアとする補正を行う。

ベイズ則によれば、あるスコアが得られたときの、入力画像が照合対象の登録者と同一人物である確率は以下のように表される。

ここで、Ｓは補正後のスコアを、ｓは補正前のスコアを、ｐは確率密度関数を、Ｐは確率を、Ｇは本人照合である事象を、Ｉは他人照合である事象を表す。

この式において、本人照合の確率密度関数ｐ（ｓ｜Ｇ）および他人照合の確率密度関数ｐ（ｓ｜Ｉ）は、上記のスコア分布記憶部５に記憶されているスコア分布およびスコア分布算出部６が算出するスコア分布に基づいて決定することができる。具体的な算出方法については後述する。そして、本人照合が発生する確率Ｐ（Ｇ）および他人照合が発生する確率Ｐ（Ｉ）は、顔照合装置１の利用態様にあわせて適宜設定されるべき設計パラメータである。監視装置のように他人照合の発生が多い状況で使用される場合には、Ｐ（Ｇ）を小さく、Ｐ（Ｉ）を大きくすることが好ましく、個人で使用する装置あるいは少人数で共用する装置（携帯電話機やパーソナルコンピュータなど）へのログインに使用される場合には、Ｐ（Ｇ）を大きく、Ｐ（Ｉ）を小さくすることが好ましい。また、これらの値は、許容される他人受容率や本人拒否率に応じて適宜設定されることが好ましい。

次に、本人照合のスコア分布ｐ（ｓ｜Ｇ）および他人照合のスコア分布ｐ（ｓ｜Ｉ）の求め方について説明する。これらのスコアの分布は正規分布であること仮定できる場合が多いので、その場合ｐ（ｓ｜Ｇ）およびｐ（ｓ｜Ｉ）は次のように表すことができる。

ここで、スコア分布ｐ（ｓ｜Ｇ）およびｐ（ｓ｜Ｉ）としては、オフライン照合のスコア分布（スコア分布算出部６によって算出されたスコア分布）を用いることが、本来であれば好ましい。入力画像を用いてスコアを算出しているため、その入力画像特有の撮影条件に応じたスコア分布を使用することができるためである。しかしながら、登録者情報記憶部３に記憶されている登録者のデータの数が少ない場合には、得られる分布の精度が低くなるため、結果として照合精度も低くなってしまう。

また、オフライン照合のスコア分布（スコア分布記憶部５に記憶されているスコア分布）はサンプル数が多いが、あらかじめ想定された撮影条件の変動にしか対応できないため、必ずしも精度の良い補正ができるとは限らない。

そこで、補正部７はオンライン照合のスコア分布とオフライン照合のスコア分布とに基づいて、本人照合の分布ｐ（ｓ｜Ｇ）および、他人照合の分布ｐ（ｓ｜Ｉ）を算出する。

スコア分布記憶部５には、オフライン照合のスコア分布の、平均および分散が記憶されている。本人照合のスコア分布の平均をμ_Ｇｌ、分散をσ_Ｇｌ ^２とし、他人照合のスコア分布の平均をμ_Ｉｌ、分散をσ_Ｉｌ ^２とする。また、スコア分布算出部６は、オンライン照合のスコア分布の平均および分散を算出する。本人照合のスコア分布の平均をμ_Ｇｍ、分散をσ_Ｇｍ ^２とし、他人照合のスコア分布の平均をμ_Ｉｍ、分散をσ_Ｉｍ ^２とする。

補正部７は、補正に用いるスコア分布を、オンライン照合とオフライン照合のスコア分布を、登録者情報記憶部３に記録されている登録者の数に応じた重み付けをして平均を取ることによって算出する。すなわち、補正に使用するスコア分布が正規分布であると仮定して、その平均および分散を以下のように決定する。

なお、Θは、本人分布および他人分布の平均あるいは分散（すなわち、μ_Ｇ，σ_Ｇ ^２，μ_Ｉ，σ_Ｉ ^２）を表し、添え字のｆは補正に使用される分布であることを、添え字のｌ、ｍはそれぞれオフライン照合およびオンライン照合によって得られたスコア分布であることを表す。そして、ｎはオンライン照合のスコア分布のサンプル数（登録データの数）を表す。α（ｎ）は重み付けパラメータである。なお、本人照合のスコア分布（すなわち、μ_Ｇ，σ_Ｇ ^２）を決定する重み付けパラメータをα_Ｇ（ｎ）とし、他人照合のスコア分布（すなわち、μ_Ｉ，σ_Ｉ ^２）を決定する重み付けパラメータをα_Ｉ（ｎ）として、本人照合と他人照合とで異なる重み付けパラメータを使用しても良い。

ここで、α（ｎ）は種々の方法で決定することができる。例えば、あらかじめ実験を行ってパラメータを変動させ、最も高い認識性能を得ることができるパラメータとすることができる。その他にも、非線形な結合方法や、結合テーブルに基づいて登録人数に応じて逐次的に結合する方法など、様々な方法が考えられる。

例えば、ｎ_ｌをオフライン照合で用いたデータ数、ｎ_ｍをオンライン照合で用いたデータ数として、平均および分散を以下のようにデータ数に応じた重み付けで平均を取る方法が考えられる。

また、オンライン照合によるスコア分布の方がオフライン照合によるスコア分布よりも照合精度の向上に寄与する割合が大きいことを考慮して、使用したデータ数のバランスを取って、補正に用いてスコア分布の平均および分散を、以下のように求める方法が考えられる。

また、登録者情報記憶部３に記憶されている登録者のデータ数に応じて、α（ｎ）の値を以下の表のようにあらかじめ定め、テーブルとして記憶しておいても良い。

補正部７は、このようにしてスコア分布ｐ（ｓ｜Ｇ）およびｐ（ｓ｜Ｉ）を決定し、数１に基づいて、顔照合部４が算出したスコアの補正を行う。

［判定部］
判定部８は、補正部７によって補正されたスコアが所定の閾値以上であれば、入力された顔画像が、照合対象の登録者と一致すると判定し、所定の閾値未満であれば、照合対象の登録者と一致しないと判定する。

＜動作例＞
まず、照合する人物の顔画像を、カメラで撮影するなどして顔照合装置１の画像入力部２に入力する（Ｓ１０）。そして、顔照合部４は、入力された顔画像を、登録者情報記憶部３に記録されている登録者のうち照合する対象の登録者と比較して、スコアを算出する（Ｓ１１）。

次に、スコア分布算出部６は、入力された顔画像を、登録者情報記憶部３に記録されて
いる全ての登録者の顔画像と比較して、スコアの分布を得る（Ｓ１２）。ここで、照合の結果、所定の閾値以上であって、かつ、最も高いスコアが得られた登録者を、入力された顔画像の人物と同一人物とみなす。これにより、スコア分布算出部６は、本人照合のスコア分布と他人照合のスコア分布を取得することができる。

そして、補正部７は、あらかじめ求めておきスコア分布記憶部５に記憶されているスコア分布と、入力画像と登録者の画像から求めておいたスコア分布から、登録者情報記憶部３に登録されているデータ数に応じて補正に用いるスコア分布の推定を行う（Ｓ１３）。

補正に用いるスコア分布の推定について図３を参照して説明する。図３（ａ）は、登録者情報記憶部３に記録されている登録者のデータ数が少ない場合における、スコア分布推定を説明する模式図である。本人照合のスコア分布と他人照合のスコア分布の推定は、いずれも同様の方法によって行えるので、ここでは両者を区別せずに説明する。

図３（ａ）において、点線３１はスコア分布算出部６が入力画像と登録データとを照合して得たスコア分布（オンライン照合による分布）である。登録データが少ないため、この分布のサンプル数は少ない。一点鎖線３２は、スコア分布記憶部５に記憶されている、あらかじめ求めておいたスコア分布（オフライン照合による分布）である。この分布は多数のデータを用いてあらかじめ求めておいたものであるので、サンプル数は多い。実線３３は、補正部７が補正に用いるスコア分布である。補正部７は、オンライン照合による分布とオフライン照合による分布を、登録データ数に応じた重み付けで足しあわせて、補正に用いるスコア分布を決定する。ここでは、登録データ数が少ないため、オンライン照合による分布に対する重み付けが小さく、補正に用いるスコア分布はオフライン照合による分布に近い分布となる。

図３（ｂ）は、登録データ数が多い場合における、スコア分布推定を説明する模式図である。図３（ａ）と同様に、点線３１はオンライン照合によるスコア分布であり、一点鎖線３２はオフライン照合によるスコア分布であり、実線３３は補正に用いるスコア分布である。ここでは、登録データの数が多いため、オンライン照合による分布に対する重み付けが大きくなり、補正に用いるスコア分布はオンライン照合による分布に近い分布となる。

図２のフローチャートの説明に戻る。補正部７は、Ｓ１３で推定したスコア分布に基づいて、Ｓ１１で算出したスコアに補正を施す（Ｓ１４）。具体的には、補正部７は、数１で表される事後確率を補正後のスコアとする。最後に、判定部８が補正後のスコアと所定の閾値を比較して、補正後のスコアが閾値以上であれば、入力された顔画像の人物と照合対象の登録者が同一人物であると判定する。

＜実施形態の効果＞
本実施形態に係る顔照合装置１は、照合スコアに対して、照合スコアの分布に基づいた補正を行っているため精度の良い照合を行うことが可能である。この際、あらかじめ用意したデータで調べておいたスコア分布と、入力画像と登録データから求めたスコア分布との両方を利用し、登録データ数に応じた重み付けでスコア分布を合成している。したがって、登録データが十分にある場合には、主に、入力画像と登録データから求めたスコア分布に基づいて補正するため、精度の良い照合が行える。また、登録データの数が少ない場合であっても、主に、あらかじめ求めておいたスコア分布にしたがって補正するため、比較的精度の良い照合を行うことができる。すなわち、登録データの数に応じた補正を行うことができるため、登録人数に拘わらず精度の良い照合を行うことが可能となる。

また、本人対他人照合のスコア分布だけでなく、本人対本人照合のスコア分布も利用し
てスコアの補正を行うことが可能である。

＜変形例＞
［スコア分布］
上記実施形態では、スコア分布が正規分布であると仮定して、分布の算出および記憶においては、分布の平均および分散を算出および記憶していた。しかしながら、スコア分布を分布関数で算出および記憶しても良い。

［補正方法］
上記実施形態では、スコアの補正をベイズ則に基づいた数１による方法で補正していた。しかしながら、スコアの補正方法はこれに限られるものではない。例えば、補正部７は、Ｚ−ｎｏｒｍ法に基づいてスコアの正規化を行っても良い。Ｚ−ｎｏｒｍ法による補正は、以下の式により行われる。

なお、Ｚ−ｎｏｒｍ法を用いる場合では、本人対他人照合のスコア分布のみを用いるため、スコア分布記憶部５やスコア分布算出部６は、本人対本人照合のスコア分布を記憶または算出する必要はない。

また、スコアの補正方法は、その他にも、スコアの分布に基づいて補正する方法であれば、どのようなものであっても構わない。

［照合の対象］
上記の実施形態では顔照合装置を例に説明したが、本発明は顔照合のみに適用可能なものではなく、顔画像以外の生体情報（指紋、虹彩、静脈、声紋、網膜など）を用いた生体認証装置一般に適用可能である。また、本発明は、このような個人を照合する用途だけでなく、入力されたデータが登録されているデータと同じクラスに属するか否かを判定する装置にも適用可能である。例えば、男性の画像および女性の画像を複数登録しておき、入力された画像が男性であるか女性であるかを判定する装置に適用することができる。また、複数の人種の顔画像を登録しておき、入力された顔画像がどの人種に属するかを判定することができる。また、種々の年齢層の顔画像を登録しておき、入力されて画像がどの年齢層に属するかを判定することもできる。また、人体の臓器について、健康な臓器と病気のある臓器との写真を複数登録しておき、入力された臓器の写真が健康であるか病気であるかを判定することができる。また、工場などにおける製品のチェックにおいて、正常な製品と不良のある製品との画像を登録しておき、入力された製品の画像からその製品が正常であるか不良品であるかを判定することもできる。

本実施形態に係る顔照合装置の機能ブロックを示す図である。本実施形態における顔照合処理の流れを示すフローチャートである。本実施形態における補正に用いるスコア分布を決定する処理を模式的に説明する図である。

符号の説明

１顔照合装置
２顔画像入力部
３登録者情報記憶部
４顔照合部
５スコア分布記憶部
６スコア分布算出部
７補正部
８判定部

Claims

入力データと登録データとの類似度を表す照合スコアに基づいて、入力データが登録データと一致するか否かを判定する照合装置であって、
複数のサンプルデータを用いてあらかじめ調べておいた第１の照合スコア分布を記憶するスコア分布記憶手段と、
複数の登録データを記憶する登録データ記憶手段と、
データの入力を受け付けるデータ入力手段と、
入力データと照合対象の登録データとを比較して照合スコアを算出するスコア算出手段と、
入力データと、前記登録データ記憶手段に記憶されている複数の登録データとを比較して第２の照合スコア分布を算出するスコア分布算出手段と、
前記第１の照合スコア分布と前記第２の照合スコア分布とを、前記登録データ記憶手段に登録されている登録データの数に応じた重み付けで合成して第３の照合スコア分布を算出し、前記第３の照合スコア分布に基づいて前記スコア算出手段によって算出された照合スコアを補正する補正手段と、
前記補正手段によって補正された照合スコアと、所定の閾値を比較することによって、入力データが照合対象の登録データと一致するか否かを判定する判定手段と、
を有することを特徴とする照合装置。
前記補正手段は、前記登録データ記憶手段に登録されている登録データの数が多いほど、前記第２の照合スコア分布に対する重み付けを大きくして前記第３の照合スコア分布を算出することを特徴とする請求項１に記載の照合装置。
前記補正手段は、前記登録データ記憶手段に登録されている登録データの数に応じた前記重み付けを記憶しており、該重み付けを用いて前記第３の照合スコア分布を算出することを特徴とする請求項１に記載の照合装置。
前記第１〜第３の照合スコア分布は、それぞれ、一致すると判定されるべきデータ同士の比較の結果である照合スコアの分布と、一致しないと判定されるべきデータ同士の比較の結果である照合スコアの分布と、から構成されることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の照合装置。
前記第１〜第３の照合スコアの分布は、一致しないと判定されるべきデータ同士の比較の結果である照合スコアの分布であることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の照合装置。
前記第１〜第３の照合スコア分布は、分布を規定する統計量として記憶または算出されることを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の照合装置。
前記入力データおよび登録データは、顔、指紋、静脈、声紋または虹彩のいずれかを含む生体情報データであることを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の照合装置。
入力データと登録データとの類似度を表す照合スコアに基づいて、入力データが登録データと一致するか否かを判定する照合方法であって、
複数のサンプルデータを用いてあらかじめ調べておいた第１の照合スコア分布を記憶するスコア分布記憶手段と、
複数の登録データを記憶する登録データ記憶手段と、
を有する照合装置が、
データの入力を受け付けるステップと、
入力されたデータと、照合対象の登録データとを比較して照合スコアを算出するステップと、
入力データと、前記登録データ記憶手段に記憶されている複数の登録データとを比較して第２の照合スコア分布を算出するステップと、
前記第１の照合スコア分布と前記第２の照合スコア分布とを、前記登録データ記憶手段に記憶されている登録データの数に応じた重み付けで合成して第３の照合スコア分布を算出するステップと、
前記第３の照合スコア分布に基づいて、入力されたデータと照合対象の登録データとの照合結果である前記照合スコアを補正するステップと、
補正された照合スコアと、所定の閾値を比較することによって、入力データが照合対象の登録データと一致するか否かを判定するステップと、
を含むことを特徴とする照合方法。
入力データと登録データとの類似度を表す照合スコアに基づいて、入力データと登録データとが一致するか否かを判定させるためのプログラムであって、
複数のサンプルデータを用いてあらかじめ調べておいた照合スコアの分布を記憶するスコア分布記憶手段と、
複数の登録データを記憶する登録データ記憶手段と、
を有する照合装置に、
データの入力を受け付けるステップと、
入力されたデータと、照合対象の登録データとを比較して類似度を表す照合スコアを算出するステップと、
入力データと、前記登録データ記憶手段に記憶されている複数の登録データとを比較して第２の照合スコア分布を算出するステップと、
前記第１の照合スコア分布と前記第２の照合スコア分布とを、前記登録データ記憶手段に記憶されている登録データの数に応じた重み付けで合成して第３の照合スコア分布を算出するステップと、
前記第３の照合スコア分布に基づいて、入力されたデータと照合対象の登録データとの照合結果である前記照合スコアを補正するステップと、
補正された照合スコアと、所定の閾値を比較することによって、入力データが照合対象の登録データと一致するか否かを判定するステップと、
を実行させることを特徴とするプログラム。