JP5274357B2 - 認証装置、撮像装置、認証方法、および、そのプログラム - Google Patents

Description

本発明は、認証技術に関するものである。

認証技術、中でも生体認証は指紋、声紋、虹彩、顔画像等、各個人に特有の特徴量をデータベースと照合し、自動的に個人の特定を行うことで、高度なユーザインターフェースやセキュリティを実現できる技術として研究が進められている。また、顔画像による個人認証をデジタルカメラ等に応用して、撮影後の画像の整理・分類を補助する技術（例えば、特許文献１参照）や、個人認証結果を用いて個人ごとに画像処理を変更するような技術がある（例えば、特許文献２参照）。また、画像データに含まれる顔画像の検出結果に応じて表示系を変更する技術もあり（例えば、特許文献３参照）、顔検出機能を用いて画像の内容を判別し、ユーザにその内容をわかりやすく伝える手法も考案されている。

特開２００３−３２３６１５号公報 特開２００７−０８８９９３号公報 特開２００７−０７９８９４号公報

しかしながら、個人認証において、予め登録された顔画像データに対する、撮影時の被写体の変化や撮影環境の違いなどを要因として認証精度が低下することで、間違った認証結果が表示されてユーザに誤認証によるストレスを感じさせる原因となる。特に、兄弟や姉妹など、特徴量が類似している被写体が登録されていると誤認証が発生する可能性が高くなる。

本発明は、上記課題に鑑みてなされ、誤った認証結果をユーザに報知することを低減できる個人認証技術を実現する。

上記課題を解決するために、本発明の認証装置は、画像データから検出された顔画像データと、複数の登録顔画像データを比較して、前記検出された顔画像データの前記複数の登録顔画像データに対する類似度に基づき認証度を算出する認証部と、前記認証部により算出された認証度に応じて判定した認証結果を、表示部に表示させる結果判定部を備え、前記結果判定部は、前記認証度に応じて、前記複数の登録顔画像データのうち最大認証度が算出された登録顔画像データを示す登録名称と、前記最大認証度が算出された登録顔画像データおよび他の登録顔画像データが属するグループ名称のいずれかを、前記認証結果とする。

本発明によれば、認証度が低い場合は認証結果としてグループ名を表示することにより、認証精度が低下したことをユーザに明示することができる。また、兄弟や家族間など特徴量が似通った被写体が登録されている場合でも誤った認証結果を報知することによりユーザに与えるストレスを軽減することができる。

本発明に係る第１の実施形態のデジタルカメラの構成を示すブロック図。 顔検出及び個人認証部の概略構成を示すブロック図。 第１の実施形態の登録顔画像データが登録されている人物の登録名称とグループ名称を例示する図。 第１の実施形態の結果判定処理を示すフローチャート。 第１の実施形態の検出顔画像データと各登録顔画像データの認証度を例示する図。 第１の実施形態による表示部に表示された認識結果の一例を示す図。 第１の実施形態による表示部に表示された認識結果の別の例を示す図。 第２の実施形態による登録顔画像データが登録されている人物の登録名称とグループ名称を例示する図。 第２の実施形態の結果判定処理を示すフローチャート。 第２の実施形態の検出顔画像データと各登録顔画像データの認証度を例示する図。 第２の実施形態による表示部に表示された認識結果を例示する図。 第３の実施形態による顔検出及び個人認証部の概略構成を示すブロック図。 第３の実施形態の結果判定処理を示すフローチャート。 第４の実施形態の顔検出部及び個人認証部の概略構成を示すブロック図。

以下に、添付図面を参照して本発明を実施するための最良の形態について詳細に説明する。尚、以下に説明する実施の形態は、本発明の実現手段としての一例であり、本発明が適用される装置の構成や各種条件によって適宜修正又は変更されるべきものであり、本発明は以下の実施の形態に限定されるものではない。
［第１の実施形態］図１は、本発明に係る実施形態のデジタルカメラの構成を示すブロック図、図２は図１の顔検出及び個人認証部１７の概略構成を示すブロック図である。本実施形態のデジタルカメラは、光学系１およびフォーカスレンズ２により被写体像を結像した光を撮像素子３により光電変換する。また、撮像素子３から出力されるアナログ信号に対して出力ノイズを除去するＣＤＳ回路や増幅回路を持つ前置処理回路４により前置処理を施した後、Ａ／Ｄ変換器５によりデジタル化した信号に対してスミア補正回路６によりスミア補正を行う。その後、デジタル信号から信号処理回路７により画像データが生成される。

顔検出及び個人認証部１７は、上記のようにして生成された画像データに対して後述する顔検出や個人認証を行い、顔検出結果や認証結果を制御部１０へとフィードバックすると共に、表示部９に画像データと共に表示する。制御部１０は顔検出・認証結果を用いて露出制御回路１４、ホワイトバランス制御回路１５、測距制御回路１６などを再度制御し、所望の被写体をより高品位に撮像できるようにする。また全押しＳＷ１２を押下時は、信号処理回路７から出力される画像データは記録媒体８へ記録される。

図２において、顔検出及び個人認証部１７は、顔検出部２０、個人認証部２１、登録顔画像データ記録部２２、グループ情報記録部２３、および、結果判定部２４を有する。顔検出部２０では、例えば、顔検出用に用意されたテンプレートを入力画像データに対して走査し、入力画像データの各位置での相関値を算出する。そして、この相関値が高い値を示した場所を顔領域として判定する。その他の方法として、部分空間法などを利用した顔領域抽出法等を用いても良い。

個人認証部２１は、顔検出部２０により入力画像データから検出された顔画像データと、登録顔画像データ記録部２２に登録されている顔画像データとの類似度を算出する。この類似度を算出する方法としては、例えば、特開２０００−０３００６５号公報に開示されたように、入力顔画像データの大きさ、角度、輝度などを正規化した後、フーリエスペクトルのＫＬ展開法を用いる方法がある。あるいは、特開２００４−０３８５３１号公報に開示されているように、検出した顔画像データを顔までの距離に応じて正規化し、マッチングを行う手法などがある。なお、本明細書で定義する登録顔画像データとは、圧縮されて保存されている顔画像データそのもの、若しくは目、鼻、口、眉毛など、顔に関する特徴量を示す情報である。

登録顔画像データ記録部２２には、複数の登録顔画像データが予め登録されており、それぞれの登録顔画像データには、その人物の個人名（登録名称）が関連づけられている。グループ情報記録部２３は、登録顔画像データ記録部２２に登録されている複数の登録顔画像データのうち少なくとも１つの登録顔画像データを含むグループを作成する。そして、グループ情報記録部２３は、グループに所属している登録顔画像データの個人の名前（登録名称）とグループ名（グループ名称）とを対応づけて記録している。

結果判定部２４では、個人認証部２１で算出された類似度とグループ情報記録部２３に記録されているグループ情報とを用いて登録者情報の照合を行う。結果判定部２４では、認証度に応じて表示部９に表示する内容を変更するが、その具体的な動作については後述する。また、カメラのフォーカス動作は測距制御回路１６により制御される。具体的には、半押しＳＷ１１を押下時に制御が開始され、フォーカスレンズ２がフォーカスレンズ駆動回路１３により駆動され、撮像素子３により得られた画像信号より被写体のコントラストを検出し、コントラストのピーク位置にフォーカスレンズ２を駆動する。カメラの露光量は露出制御回路１４により制御される。具体的には、撮像面の所定エリアの輝度レベルを測定し、目標の輝度レベルとなる露光量を演算して、シャッター速度あるいは絞りなどを制御する。また、ホワイトバランスはホワイトバランス制御回路１５により制御されるが、ここでの詳細な説明は省略する。

結果判定部２４の動作について図３ないし図６を参照して説明する。図３は、グループ情報記録部２３に登録された、登録顔画像データが登録されている人物の登録名称（名前）と、その人物が属するグループ名称を示すものである。図４は、第１の実施形態における結果判定処理のフローチャートを示す図である。図５は、検出顔画像データと各登録顔画像データの認証度の一例を示す図である。図６は、図５の認証度に応じて表示部９に表示された認識結果の一例を示す図である。図７は、図５の認証度に応じて表示部９に表示された認識結果の別の一例を示す図である。

図３に示すように、本実施形態では、登録顔画像データ記録部２２に、５人の異なる人物の登録顔画像データが登録されている。そして、それぞれの人物の登録名称が‘Ａ’、‘Ｂ’、‘Ｃ’、‘Ｄ’、‘Ｅ’として登録されている。さらにグループ情報記録部２３には、人物ＡないしＤのそれぞれが属するグループ名称が‘ｆａｍｉｌｙ’、‘ｆｒｉｅｎｄ’、‘ｆａｍｉｌｙ’、‘ｆａｍｉｌｙ’として関連づけられて登録され、人物Ｅに対応するグループ名称は登録されていないものとする。結果判定部２４は、顔検出部２０によって検出された顔画像データが、登録顔画像データ記録部２２の登録顔画像データと同一人物であるとみなせるかを判定するための閾値ＴＨ＿ｍｉｎをパラメータとして持っている。更に、結果判定部２４は、個人認証部２１において誤認証が発生しない可能性が高いことを判定するための第１閾値ＴＨ＿ｍａｘをパラメータとして持っている。

図４において、ステップＳ２０では、個人認証部２１が顔検出部２０によって検出された顔画像データ（以下、検出顔画像データ）と、登録顔画像データ記録部２２に登録されている複数の登録顔画像データとの照合を行う。そして、個人認証部２１が検出顔画像データと各登録顔画像データが合致している度合いを示す評価値（以下、認証度という）を算出する。ここでの認証度の算出方法としては、例えば、目や口などの形状を示す特徴量を決め、検出顔画像データと登録顔画像データの間で各特徴量の差分値の逆数から認証度を決める方法がある。その他、検出顔画像データと登録顔画像データの間の全体相関を求め、それを認証度とする手法などがある。

ここで、入力画像データから、顔検出部２０によって人物１１１（図６、図７を参照）の顔画像データが検出されたものとする。図５は、登録名称が‘Ａ’、‘Ｂ’、‘Ｃ’、‘Ｄ’、‘Ｅ’である５人の登録顔画像データに対する、人物１１１の検出顔画像データの認証度を、それぞれＥｖａ１、Ｅｖａ２、Ｅｖａ３、Ｅｖａ４、Ｅｖａ５として表している。

次に、ステップＳ２１では、結果判定部２４が、得られた認証度を用いて認証結果を判定する。具体的には、結果判定部２４が、ステップＳ２１にて出された各登録顔画像データに対する認証度のうち、最大認証度ａと閾値ＴＨ＿ｍｉｎとを比較する。ここでは、図５の登録名称‘Ａ’の登録顔画像データに対する認証度Ｅｖａ１が最大認証度ａに該当するものとする。結果判定部２４が、最大認証度ａが閾値ＴＨ＿ｍｉｎより小さい場合は、検出顔画像データに該当する顔画像データが登録顔画像データ内に存在しないと判定し、ステップＳ２２にて、表示部９に名称の表示を行わないなど、該当データがなかった旨の表示を行う。

ステップＳ２３では、結果判定部２４が最大認証度ａと閾値ＴＨ＿ｍａｘを比較する。結果判定部２４が、最大認証度ａが十分な認証精度を保証できる閾値ＴＨ＿ｍａｘより大きい場合は、最大認証度ａに対応する登録顔画像データと検出顔画像データが同一人物であると判定し、ステップＳ２４に進む。ステップＳ２４において、この登録顔画像データの登録名称（名前）を表示部９に表示する。すなわち、最大認証度ａに該当する認証度Ｅｖａ１が閾値ＴＨ＿ｍａｘよりも大きいと判定されると、表示部９は、認証度Ｅｖａ１に対応する登録顔画像データの登録名称‘Ａ’を表示する。

この様子を図６に示す。図６は、表示部９にて表示された画像１０１を示すものである。画像１０１には人物１１１が存在し、顔検出部２０によって検出されたこの人物１１１の顔を囲むように、顔枠１２１が表示されている。そして、この顔枠１２１の上には、この顔の認識結果を示す登録名称‘Ａ’（１３１）が表示されている。このように、表示部９が、検出された顔の位置に顔枠１２１を表示し、その顔枠１２１の上に登録名称１３１を表示することで、どの顔を、誰と認識したのかが、ユーザが一目で把握することができる。

一方、上記認証度ａがＴＨ＿ｍｉｎ＜ａ＜ＴＨ＿ｍａｘの範囲にある場合は、登録顔画像データ記録部２２に検出顔画像データに対応する顔画像データが存在する可能性は高いが、十分な認証精度が保証されていない。そのため、誤認証が発生する可能性が高い。この場合、ステップＳ２５において、結果判定部２４は、グループ情報記録部２３に、最大認証度ａに対応する登録顔画像データ（登録名称を‘Ａ’とする）を包含する上位のグループが存在するかを判定する。これにより、‘Ａ’が上位グループ名称（所属グループを仮に‘ｆａｍｉｌｙ’とする）を持つ場合、ステップＳ２６において、Ａの属するグループ名称‘ｆａｍｉｌｙ’を表示部９に表示する。

この様子を図７に示す。図７は、表示部９にて表示された画像２０１を示すものである。画像２０１には先ほどと同じ人物１１１が存在し、顔検出部２０によって検出されたこの人物１１１の顔の周囲には、顔が検出されることを示す顔枠１２１が表示されている。この人物１１１の最大認証度ａには認証度Ｅｖａ１が該当するが、このＥｖａ１がＴＨ＿ｍｉｎよりは大きいが、ＴＨ＿ｍａｘよりは小さいものとする。このとき、この顔枠１２１の上には、この顔の認識結果を示すグループ名称‘ｆａｍｉｌｙ’（２３１）が表示される。

この方法によれば、例えば、兄弟間や姉妹間で明確な区別ができなかったとしても、その上位概念の‘ｆａｍｉｌｙ’という認証結果を表示することで、誤った認証結果をユーザに報知することを回避することが可能となる。なお、ステップＳ２１およびＳ２３における閾値ＴＨ＿ｍｉｎと閾値ＴＨ＿ｍａｘは、それぞれ最適な値を実験的に求めればよい。

以上説明したように、本実施形態によれば、認証度が低い場合において登録個人名称ではなく、個人が所属するグループ名をユーザに対して表示することで、誤った認証結果を報知する可能性を低減することができる。
［第２の実施形態］次に、第２の実施形態の結果判定部２４の動作について図８ないし図１１を参照して説明する。ここで、第２の実施形態を実現する装置構成は、図１Ａ、図２に示した構成と同様であるため説明を省略する。図８は、グループ情報記録部２３に登録された、登録顔画像データが登録されている人物の登録名称と、その人物が属するグループ名称を示すものである。図９は、第２の実施形態における結果判定処理のフローチャートを示す図である。図１０は、検出顔画像データと各登録顔画像データの認証度の一例を示す図である。図１１は、図１０の認証度に応じて表示部９に表示された認識結果の一例を示す図である。

図８に、各登録顔画像データの認証度の一例を示す。本実施形態では、登録顔画像データ記録部２２に、５人の異なる人物の登録顔画像データが登録されている。そして、それぞれの人物の登録名称が‘Ａ’、‘Ｂ’、‘Ｃ’、‘Ｄ’、‘Ｅ’として登録されている。さらに、グループ情報記録部２３には、人物‘Ｃ’と人物‘Ｄ’のみが属するグループ１の名称が‘ｂｒｏｔｈｅｒ’として登録され、人物‘Ａ’、‘Ｃ’、‘Ｄ’が属するグループ２の名称が‘ｆａｍｉｌｙ’として登録されているものとする。

本アルゴリズムは検出顔画像データが登録顔画像データ記録部２２に登録されている複数の登録顔画像データに存在するか判定する閾値ＴＨ＿ｍｉｎと、誤認証が発生しない十分な認証度が得られたことを判定する閾値ＴＨ＿ｍａｘとをパラメータとして持つ。更に、最大認証度ａを示した登録顔画像データとは別に、認証度が大きい登録顔画像データが存在するか判定する第２閾値ＴＨ＿ｇｒをパラメータとして持っている。

図９におけるステップＳ２０〜Ｓ２４、Ｓ２６の処理は、第１の実施形態で説明した図２のステップＳ２０〜Ｓ２４、Ｓ２６と同じであるため、説明を省略する。なお、入力画像データから、顔検出部２０によって人物３１１、３１２、３１３（図１１を参照）の顔画像データが検出されたものとする。図１０は、登録名称が‘Ａ’、‘Ｂ’、‘Ｃ’、‘Ｄ’、‘Ｅ’である５人の登録顔画像データに対する、人物３１１、３１２、３１３の検出顔画像データの認証度を表している。具体的には、図１０は、この５人の登録顔画像データに対する、人物３１１の検出顔画像データの認証度を、それぞれＥｖａ２１、Ｅｖａ２２、Ｅｖａ２３、Ｅｖａ２４、Ｅｖａ２５として表している。図１０は、同様に、人物３１２の検出顔画像データの認証度を、それぞれＥｖａ３１、Ｅｖａ３２、Ｅｖａ３３、Ｅｖａ３４、Ｅｖａ３５として表している。図１０は、同様に、人物３１３の検出顔画像データの認証度を、それぞれＥｖａ４１、Ｅｖａ４２、Ｅｖａ４３、Ｅｖａ４４、Ｅｖａ４５として表している。

ステップＳ２３において、最大認証度ａがＴＨ＿ｍｉｎ＜ａ＜ＴＨ＿ｍａｘの範囲にある場合は、登録顔画像データ記録部２２に検出顔画像データに対応する顔画像データが存在する可能性は高いが、十分な認証精度が保証されていない。そのため、誤認証が発生する可能性が高い。そこで、ステップＳ３５において、結果判定部２４が、その認証度が、最大認証度ａに応じて設定された閾値ＴＨ＿ｇｒよりも大きな値となる他の登録顔画像データの有無を判定する。

この閾値ＴＨ＿ｇｒは、最大認証度ａの値から所定の値を差し引いた値であり、閾値ＴＨ＿ｍｉｎよりも大きく、閾値ＴＨ＿ｍａｘよりも小さい値に設定される。すなわち、最大認証度ａとはならなかったが、最大認証度ａに近い認証度が得られた登録顔画像データが、他に存在しないかを判定する。この所定の値は実験的に求めればよい。あるいは、この閾値ＴＨ＿ｇｒを固定値としても構わない。

ここで、その認証度が閾値ＴＨ＿ｇｒよりも大きな値となる登録顔画像データが存在しなかった場合、ステップＳ２４において最大認証度ａの値が得られた登録顔画像データの登録名称を表示部９に表示する。その認証度が閾値ＴＨ＿ｇｒよりも大きな値となる登録顔画像データが存在した場合は、ステップＳ３６に進む。

ステップＳ３６において、結果判定部２４が、最大認証度ａが得られた登録顔画像データのグループ名称と、認証度が閾値ＴＨ＿ｇｒよりも大きな値となる登録顔画像データのグループ名称が同一であるかを判定する。この照合の結果、いずれの登録顔画像データも属するグループは同一であったとすると、これらを包含する上位グループが存在することがわかり、この中で誤認証をしている可能性が考えられる。このため、ステップＳ２６において、最大認証度ａの登録顔画像データが属するグループ名称を表示部９に表示する。

一方、ステップＳ３６において、認証度ａの登録顔画像データがグループに属していなかったり、認証度が閾値ＴＨ＿ｇｒよりも大きな値となる登録顔画像データの所属するグループ名称が別のものであったりした場合には、ステップＳ２４に進む。そして、ステップＳ２４において、認証度ａの登録顔画像データの登録名称を表示部９に表示する。

この様子を、図１０および図１１を用いて説明する。人物３１１の登録名称‘Ａ’〜‘Ｅ’の登録顔画像データに対する認証度の大きさは次のようになっているものとする。
Eva 22 ＜ Eva 25 ＜ TH_gr ＜ Eva 23 ＜ Eva 24 ＜ TH_max ＜ Eva 21・・・（１）
同様に、人物３１２の登録名称‘Ａ’〜‘Ｅ’の登録顔画像データに対する認証度の大きさは次のようになっているものとする。
Eva 22 ＜ Eva 25 ＜ Eva 21 ＜ TH_gr ＜ Eva 24 ＜ Eva 23 ＜ TH_max・・・（２）
同様に、人物３１３の登録名称‘Ａ’〜‘Ｅ’の登録顔画像データに対する認証度の大きさは次のようになっているものとする。
Eva 22 ＜ Eva 25 ＜ TH_gr ＜ Eva 21 ＜ Eva 23 ＜ Eva 24 ＜ TH_ma・・・（３）
人物３１１の最大認証度ａに該当する認証度Ｅｖａ２１は、閾値ＴＨ＿ｍａｘよりも大きいため、結果判定部２４は、人物３１１の認証結果を、登録名称‘Ａ’の人物であると判定する。人物３１２の最大認証度ａに該当する認証度Ｅｖａ２３は、閾値ＴＨ＿ｍａｘよりも小さく、かつ、認証度Ｅｖａ２４が閾値ＴＨ＿ｇｒよりも大きな値となっている。さらに、認証度Ｅｖａ２３に対応する登録顔画像データと、認証度Ｅｖａ２４に対応する登録顔画像データの両方が共通して属するグループは‘ｂｒｏｔｈｅｒ’と‘ｆａｍｉｌｙ’である。ここで、グループ情報記録部２３は、グループ名称１の優先度をグループ名称２の優先度よりも高く設定している。そのため、結果判定部２４は、人物３１２の認証結果を、グループ名称‘ｂｒｏｔｈｅｒ’に所属する人物のいずれかであると判定する。

人物３１３の最大認証度ａに該当する認証度Ｅｖａ２４は、閾値ＴＨ＿ｍａｘよりも小さく、かつ、認証度Ｅｖａ２３、Ｅｖａ２１が閾値ＴＨ＿ｇｒよりも大きな値となっている。さらに、認証度Ｅｖａ２４、認証度Ｅｖａ２３、Ｅｖａ２１に対応する登録顔画像データの全てが共通して属するグループは‘ｆａｍｉｌｙ’である。そのため、結果判定部２４は、人物３１３の認証結果を、グループ名称‘ｆａｍｉｌｙ’に所属する人物のいずれかであると判定する。

このときの表示部９が表示する画像の様子を図１１に示す。図１１は、表示部９にて表示された画像３０１を示すものである。画像３０１には人物３１１、人物３１２、人物３１３が存在し、顔検出部２０によって検出されたそれぞれの人物の顔を囲むように、顔枠３２１、３２２、３２３が表示されている。そして、これらの顔枠の上には、この顔の認識結果を示す登録名称‘Ｂ’（３３１）、グループ名称‘ｂｒｏｔｈｅｒ’（３３２）、および、グループ名称‘ｆａｍｉｌｙ’（３３２、３３３）が表示されている。このように、表示部９が、検出された顔のそれぞれの位置に顔枠を表示し、それらの顔枠の上に登録名称あるいはグループ名称を表示することで、どの顔を、誰と認識したのかが、ユーザが一目で把握することができる。

以上説明したように、本実施形態によれば、誤認証しやすい類似した人物の場合には、類似する人物が属するグループ名をユーザに対して表示する。こうすることで、特に特徴量の似通った登録者間での誤った認証結果をユーザに報知する可能性を低減することができる。
［第３の実施形態］図１２は、図１の顔検出及び個人認証部１７の本実施形態における概略構成を示すブロック図である。ここで、本実施形態における顔検出及び個人認証部１７は、図２に示した構成からグループ情報記録部２３を外し、代わりにグループ情報生成部２５を設けた構成となっている。図１３は、本実施形態における結果判定処理のフローチャートを示す図である。

本実施形態の結果判定部２４の動作について、図１２および図１３を参照して説明する。本実施形態では、第１、第２の実施形態と異なり、グループ情報生成部２５が、個人認証部２１によってある人物が複数の人物に類似していると判断された場合に、自動的にグループ名称を生成する。図１３におけるステップＳ２０〜Ｓ２４、Ｓ２６、Ｓ３５の処理は、第２の実施形態で説明した図９のステップＳ２０〜Ｓ２４、Ｓ２６、Ｓ３５と同じであるため、説明を省略する。

ステップＳ３５において、その認証度が閾値ＴＨ＿ｇｒよりも大きな値となる登録顔画像データが存在した場合、ステップＳ４６に進む。ステップＳ４６において、グループ情報生成部２５は、最大認証度ａと、閾値ＴＨ＿ｇｒよりも大きな値となる認証度を比較し、その差分に応じて、グループ名称を生成する。例えば、グループ情報生成部２５は、これらの認証度の差が予め定めた閾値よりも小さい場合には、グループ名を‘ｂｒｏｔｈｅｒ／ｓｉｓｔｅｒ’とし、小さくない場合には‘ｆａｍｉｌｙ’とする。兄弟や姉妹の顔は、親子以上に識別が困難であることが多い。そのため、閾値ＴＨ＿ｇｒよりも大きな値となる認証度が、予め定めた閾値よりも小さければ、最大認証度ａの人物を兄弟や姉妹と間違える可能性が高いと判定し、閾値以上であれば、兄弟ではないが親子であると間違える可能性が高いと判定する。なお、この閾値は、実際に兄弟や家族から得られた顔画像データを比較することで、実験的に求めればよい。
［第４の実施形態］図１４は、本発明に係る実施形態のネットワークに接続されたパーソナルコンピュータの構成を示すブロック図である。本実施形態のパーソナルコンピュータ４０は、画像データを受け取る画像入力部４１を有している。この画像入力部４１は、記録メディアから画像データを読み出すための読み出しユニットでも、外部機器から送信された画像データや、ネットワーク上からダウンロードした画像データを受け取る通信ユニットであってもよい。

顔検出部４２、個人認証部４３、結果判定部４４および表示部４５は、図２に示す顔検出部２０、個人認証部２１、結果判定部２４、および、表示部９と同等の処理を行う。ネットワークＩ／Ｆ部４６は、個人認証部４３がネットワークを介して他の機器からデータを得るための通信機能を備えている。第１ないし第３の実施形態では、登録顔画像データ記録部２２、グループ情報記録部２３、および、グループ情報生成部２５は、個人認証部２１と同じ装置内に設けられていた。

これに対し、本実施形態では、登録顔画像データ記録部５１と、グループ情報記録部５２が、個人認証部４３や結果判定部４４を備えたパーソナルコンピュータ４０とネットワークで接続された別の機器５０の内部に設けられている。すなわち、個人認証部４３は、ネットワークＩ／Ｆ部４６と、機器５０のネットワークＩ／Ｆ部５３を介して、機器５０内部の登録顔画像データ記録部５１とグループ情報記録部５２から、個人認証を行うために必要なデータを受け取っている。もちろん、登録顔画像データ記録部５１と、グループ情報記録部５２だけでなく、画像入力部４１、顔検出部４２、表示部４５を、個人認証部４３と結果判定部４４とは別の装置にもたせ、互いに通信させても構わない。このように、本発明は、カメラ以外の装置であっても実現することが可能であり、複数の装置からなるシステムにおいても実現することが可能である。

［他の実施形態］本発明は、前述した実施形態の機能を実現するコンピュータプログラムを、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給することによって達成される場合も含む。その場合、システム等のコンピュータが該コンピュータプログラムを読み出して実行することになる。従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータにインストールされるコンピュータプログラム自体も本発明を実現するものである。その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等の形態であっても良い。

プログラムを供給するための記録媒体（記憶媒体）としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク等がある。その他にも、MO、CD-ROM、CD-R、CD-RW、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ROM、DVD(DVD-ROM、DVD-R)等がある。その他、プログラムの供給方法としては、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットのホームページに接続し、該ホームページから本発明のコンピュータプログラムそのものをダウンロードすることもできる。また圧縮され自動インストール機能を含むファイルをハードディスク等の記録媒体にダウンロードすることによっても供給できる。また、本発明のプログラムを構成するコンピュータプログラムを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるWWWサーバも、本発明に含まれるものである。

また、本発明のプログラムを暗号化してCD-ROM等の記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件をクリアしたユーザが、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードすることもできる。この場合、ダウンロードした鍵情報を使用することにより暗号化されたプログラムを実行してコンピュータにインストールさせて実現する。また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される他、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ等が、実際の処理の一部又は全部を行うことによっても実現され得る。更に、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットのメモリに書き込まれた後、該ボード等のＣＰＵ等が実際の処理の一部又は全部を行うことによっても実現される。

Claims (8)

1. 画像データから検出された顔画像データと、複数の登録顔画像データを比較して、前記検出された顔画像データの前記複数の登録顔画像データに対する類似度に基づき認証度を算出する認証部と、
   前記認証部により算出された認証度に応じて判定した認証結果を、表示部に表示させる結果判定部を備え、
   前記結果判定部は、前記認証度に応じて、前記複数の登録顔画像データのうち最大認証度が算出された登録顔画像データを示す登録名称と、前記最大認証度が算出された登録顔画像データおよび他の登録顔画像データが属するグループ名称のいずれかを、前記認証結果とすることを特徴とする認証装置。
2. 前記結果判定部は、前記最大認証度が閾値よりも大きければ、前記最大認証度が算出された登録顔画像データを示す登録名称を前記認証結果とし、
   前記最大認証度が前記閾値よりも大きくなく、かつ、前記最大認証度が算出された登録顔画像データが属するグループ名称が存在するならば、前記グループ名称を前記認証結果とすることを特徴とする請求項１に記載の認証装置。
3. 前記結果判定部は、第１閾値と、前記第１閾値よりも小さい第２閾値を有し、
   前記最大認証度が前記第１閾値よりも小さく、かつ、前記最大認証度が算出された登録顔画像データとは別の登録顔画像データから前記第２閾値よりも大きい認証度が算出された場合は、前記最大認証度が算出された登録顔画像データと前記別の登録顔画像データが属するグループ名称が同じであれば、前記最大認証度が算出された登録顔画像データが属するグループ名称を前記認証結果とすることを特徴とする請求項１に記載の認証装置。
4. 前記結果判定部は、前記最大認証度が前記第１閾値よりも小さく、かつ、前記最大認証度が算出された登録顔画像データとは別の登録顔画像データから前記第２閾値よりも大きい認証度が算出された場合は、前記最大認証度が算出された登録顔画像データと前記別の登録顔画像データが属するグループ名称が同じでなければ、前記最大認証度が算出された登録顔画像データを示す登録名称を前記認証結果とすることを特徴とする請求項３に記載の認証装置。
5. 前記結果判定部は、前記最大認証度が算出された登録顔画像データとは別の登録顔画像データから、閾値よりも大きい別の認証度が算出された場合は、前記最大認証度と、前記別の認証度の差分に応じて、前記最大認証度が算出された登録顔画像データが属するグループ名称を判定し、判定したグループ名称を前記認証結果とすることを特徴とする請求項１に記載の認証装置。
6. 被写体像を撮像して画像データを生成する撮像素子と、
   前記撮像素子により得られた前記画像データに含まれる人物の顔画像データを検出する顔検出部と、
   複数の登録顔画像データが予め登録された顔画像データ記録部と、
   前記複数の登録顔画像データのうち少なくとも１つの登録顔画像データを含むグループを作成し、グループに所属している顔画像データの登録名とグループ名とを対応づけるグループ情報記録部と、
   前記顔検出部により検出された顔画像データと、前記顔画像データ記録部に登録された複数の登録顔画像データを比較して、前記検出された顔画像データの前記複数の登録顔画像データに対する類似度に基づき認証度を算出する認証部と、
   前記認証部により算出された認証度に応じて認証結果を判定する結果判定部と、
   前記結果判定部にて判定された認証結果を表示する表示部と、を備え、
   前記結果判定部は、前記認証度に応じて、前記複数の登録顔画像データのうち最大認証度が算出された登録顔画像データを示す登録名称と、前記最大認証度が算出された登録顔画像データおよび他の登録顔画像データが属するグループ名称のいずれかを、前記認証結果とすることを特徴とする撮像装置。
7. 画像データから検出された顔画像データと、複数の登録顔画像データを比較して、前記検出された顔画像データの前記複数の登録顔画像データに対する類似度に基づき認証度を算出する認証工程と、
   前記認証工程において算出された認証度に応じて判定した認証結果を、表示部に表示させる結果判定工程と、を備え、
   前記結果判定工程では、前記認証度に応じて、前記複数の登録顔画像データのうち最大認証度が算出された登録顔画像データを示す登録名称と、前記最大認証度が算出された登録顔画像データおよび他の登録顔画像データが属するグループ名称のいずれかを、前記認証結果とすることを特徴とする認証方法。
8. 請求項７に記載の認証方法を撮像装置のコンピュータに実行させるためのプログラム。

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