JP5338173B2 - 監視装置および方法、並びにプログラム - Google Patents

Description

本発明は、監視装置および方法、並びにプログラムに関し、特に、顧客の来店情報を容易に収集できるようにした監視装置および方法、並びにプログラムに関する。

遊技店は遊技人口の減少や機器入れ替えなどの環境により競合店との競争が激化する中、熾烈な遊技客獲得競争を繰り広げている。遊技場は固定遊技客を取り込むために、近隣の遊技店との差別化を図り、独自の経営戦略を展開している。

具体的には、来店した遊技客の動向を把握し、遊技客のニーズにあったサービスの提供をしようと、会員カードを発行し、来店時に専用の装置に挿入された会員カードを読み取ることにより、遊技機種や遊技時間などをデータベースとして蓄積し、データベースの解析により来店した遊技客の動向を把握し、遊技客のニーズを調査するというものである。

ところが、実際には、会員カードを持参しないまたは持参しても専用の装置に挿入しないなどの実態により、本来、調査し得る遊技客の動向を十分に把握できていないのが現状である。この問題を解決するために顔認証装置が提案されている。

近年、この顔認証装置は、性能が向上し、遊技客一人一人の特定が可能となっている。顔認証により遊技客を特定するためには、遊技客の顔を検出するためのカメラの設置位置が重要となる。

また、この顔認証装置では、遊技客一人一人の顔画像と遊技情報を合わせて管理することにより、どのような人がどのくらいの遊技をしているのかという情報を定量化することが求められている。

上記の顔認証装置において遊技客の動向を知る上では、遊技客の遊技台への滞在時間を把握する必要がある。

そこで、遊技中の遊技客顔画像を遊技台毎に取得して、顔画像を照合することで顧客管理を行う技術が提案されている（特許文献１参照）。

特開２００７−１５９８８３号公報

しかしながら、顔認証処理においては、遊技客の顔の動きの変化（顔の向きの変化）などにより、取得した顔画像の顔向きが異なる顔画像を照合してしまい、本人を他人として認証してしまうことで、本人認識率が低下してしまうことがあった。

また、顔向きが異なる顔画像を他人の入れ替りと判断して、登録された顔画像を更新してしまうようなことがあり、このような場合、照合に適さない顔画像が照合対象として登録されてしまい、照合に適した顔画像を取得しても本人と認識することができないことがあった。

本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、顔画像による認証処理において、連続的に供給されてくる顔画像の比較により、人物の入替りの発生を正確に認識できるようにするものである。

本発明の一側面の監視装置は、顔画像を蓄積者の顔画像として蓄積者データベースに蓄積する蓄積手段と、連続的に照合対象者の顔画像を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された顔画像を抽出する顔画像抽出手段と、前記顔画像抽出手段により抽出された顔画像より特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、連続的に取得される前記顔画像の特徴量を、所定数だけ辞書データとして格納する辞書データ格納手段と、前記辞書データ格納手段により、前記辞書データとして前記所定数の顔画像の特徴量が格納された後、連続的に取得される前記顔画像の特徴量を、所定数だけ照合データとして格納する照合データ格納手段と、前記辞書データにおける所定数の顔画像の特徴量と、前記照合データにおける所定数の顔画像の特徴量とが類似しない場合、そのタイミングで取得された照合対象者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合手段と、前記照合手段の照合結果である類似度と所定の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定手段とを含み、前記辞書データにおける所定数の顔画像の特徴量と、前記照合データにおける所定数の顔画像の特徴量とが類似しない場合、そのタイミングで、前記辞書データ格納手段は、前記辞書データとして格納されている前記所定数の顔画像の特徴量を削除し、前記照合データ格納手段により、前記照合データとして格納されている前記所定数の顔画像の特徴量を、新たな辞書データとして格納する。

本発明の一側面の監視方法は、顔画像を蓄積者の顔画像として蓄積者データベースに蓄積する蓄積手段と、連続的に照合対象者の顔画像を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された顔画像を抽出する顔画像抽出手段と、前記顔画像抽出手段により抽出された顔画像より特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、連続的に取得される前記顔画像の特徴量を、所定数だけ辞書データとして格納する辞書データ格納手段と、前記辞書データ格納手段により、前記辞書データとして前記所定数の顔画像の特徴量が格納された後、連続的に取得される前記顔画像の特徴量を、所定数だけ照合データとして格納する照合データ格納手段と、前記辞書データにおける所定数の顔画像の特徴量と、前記照合データにおける所定数の顔画像の特徴量とが類似しない場合、そのタイミングで取得された照合対象者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合手段と、前記照合手段の照合結果である類似度と所定の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定手段とを含む監視装置の監視方法であって、前記取得手段による、連続的に照合対象者の顔画像を取得する取得ステップと、前記顔画像抽出ステップによる、前記取得ステップの処理により取得された顔画像を抽出する顔画像抽出ステップと、前記特徴量抽出手段による、前記顔画像抽出ステップの処理で抽出された顔画像より特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、前記辞書データ格納手段による、連続的に取得される前記顔画像の特徴量を、所定数だけ辞書データとして格納する辞書データ格納ステップと、前記照合データ格納手段による、前記辞書データ格納ステップの処理により、前記辞書データとして前記所定数の顔画像の特徴量が格納された後、連続的に取得される前記顔画像の特徴量を、所定数だけ照合データとして格納する照合データ格納ステップと、前記照合手段による、前記辞書データにおける所定数の顔画像の特徴量と、前記照合データにおける所定数の顔画像の特徴量とが類似しない場合、そのタイミングで取得された照合対象者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合ステップと、前記類似度判定手段による、前記照合ステップによる照合結果である類似度と所定の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定ステップとを含み、前記辞書データにおける所定数の顔画像の特徴量と、前記照合データにおける所定数の顔画像の特徴量とが類似しない場合、そのタイミングで、前記辞書データ格納手段は、前記辞書データとして格納されている前記所定数の顔画像の特徴量を削除し、前記照合データ格納手段により、前記照合データとして格納されている前記所定数の顔画像の特徴量を、新たな辞書データとして格納する。

本発明の一側面のプログラムは、顔画像を蓄積者の顔画像として蓄積者データベースに蓄積する蓄積手段と、連続的に照合対象者の顔画像を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された顔画像を抽出する顔画像抽出手段と、前記顔画像抽出手段により抽出された顔画像より特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、連続的に取得される前記顔画像の特徴量を、所定数だけ辞書データとして格納する辞書データ格納手段と、前記辞書データ格納手段により、前記辞書データとして前記所定数の顔画像の特徴量が格納された後、連続的に取得される前記顔画像の特徴量を、所定数だけ照合データとして格納する照合データ格納手段と、前記辞書データにおける所定数の顔画像の特徴量と、前記照合データにおける所定数の顔画像の特徴量とが類似しない場合、そのタイミングで取得された照合対象者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合手段と、前記照合手段の照合結果である類似度と所定の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定手段とを含む監視装置を制御するコンピュータに、前記取得手段による、連続的に照合対象者の顔画像を取得する取得ステップと、前記顔画像抽出ステップによる、前記取得ステップの処理により取得された顔画像を抽出する顔画像抽出ステップと、前記特徴量抽出手段による、前記顔画像抽出ステップの処理で抽出された顔画像より特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、前記辞書データ格納手段による、連続的に取得される前記顔画像の特徴量を、所定数だけ辞書データとして格納する辞書データ格納ステップと、前記照合データ格納手段による、前記辞書データ格納ステップの処理により、前記辞書データとして前記所定数の顔画像の特徴量が格納された後、連続的に取得される前記顔画像の特徴量を、所定数だけ照合データとして格納する照合データ格納ステップと、前記照合手段による、前記辞書データにおける所定数の顔画像の特徴量と、前記照合データにおける所定数の顔画像の特徴量とが類似しない場合、そのタイミングで取得された照合対象者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合ステップと、前記類似度判定手段による、前記照合ステップによる照合結果である類似度と所定の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定ステップとを含み、前記辞書データにおける所定数の顔画像の特徴量と、前記照合データにおける所定数の顔画像の特徴量とが類似しない場合、そのタイミングで、前記辞書データ格納手段は、前記辞書データとして格納されている前記所定数の顔画像の特徴量を削除し、前記照合データ格納手段により、前記照合データとして格納されている前記所定数の顔画像の特徴量を、新たな辞書データとして格納する処理を実行させる。

本発明の一側面においては、顔画像が蓄積者の顔画像として蓄積者データベースに蓄積され、連続的に照合対象者の顔画像が取得され、取得された顔画像が抽出され、抽出された顔画像より特徴量が抽出され、連続的に取得される前記顔画像の特徴量が、所定数だけ辞書データとして格納され、前記辞書データとして前記所定数の顔画像の特徴量が格納された後、連続的に取得される前記顔画像の特徴量が、所定数だけ照合データとして格納され、前記辞書データにおける所定数の顔画像の特徴量と、前記照合データにおける所定数の顔画像の特徴量とが類似しない場合、そのタイミングで取得された照合対象者の顔画像と、蓄積された蓄積者の顔画像との類似度が計算されて、照合され、照合結果である類似度と所定の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かが判定される。さらに、前記辞書データにおける所定数の顔画像の特徴量と、前記照合データにおける所定数の顔画像の特徴量とが類似しない場合、そのタイミングで、前記辞書データ格納手段により、前記辞書データとして格納されている前記所定数の顔画像の特徴量が削除され、前記照合データ格納手段により、前記照合データとして格納されている前記所定数の顔画像の特徴量が、新たな辞書データとして格納される。

本発明の一側面の監視装置における、顔画像を蓄積者の顔画像として蓄積者データベースに蓄積する蓄積手段とは、例えば、顔画像データベースであり、連続的に照合対象者の顔画像を取得する取得手段とは、例えば、画像取得部であり、前記取得手段により取得された顔画像を抽出する顔画像抽出手段とは、例えば、顔画像検出処理部であり、前記顔画像抽出手段により抽出された顔画像より特徴量を抽出する特徴量抽出手段とは、例えば、簡易特徴量抽出部であり、連続的に取得される前記顔画像の特徴量を、所定数だけ辞書データとして格納する辞書データ格納手段とは、例えば、辞書特徴量テーブルであり、前記辞書データ格納手段により、前記辞書データとして前記所定数の顔画像の特徴量が格納された後、連続的に取得される前記顔画像の特徴量を、所定数だけ照合データとして格納する照合データ格納手段とは、例えば、照合特徴量テーブルであり、前記辞書データにおける所定数の顔画像の特徴量と、前記照合データにおける所定数の顔画像の特徴量とが類似しない場合、そのタイミングで取得された照合対象者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合手段とは、例えば、類似度計算部であり、前記照合手段の照合結果である類似度と所定の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定手段とは、例えば、類似度判定部である。

すなわち、連続的にカメラにより撮像される画像より顔画像を抽出し、さらに顔画像より特徴量を抽出して、所定数の顔画像分について、辞書データとして辞書特徴量テーブルに記憶させる。また、辞書特徴量テーブルが満たされると、それ以降の所定数の顔画像について、特徴量を照合データとして照合特徴量テーブルに記憶させ、所定数を超えた分については、類似度の高いものを選択的に照合特徴量テーブルに記憶させる。そして、辞書特徴量テーブルに記憶されている特徴量と、照合特徴量テーブルに記憶されている特徴量とが比較されることにより、一致しない場合、すなわち、供給されてくる顔画像が変化し、新たな人物の顔画像が供給されてきた場合、そのタイミングにおける顔画像について照合処理を実行する。

結果として、同一の人物の顔画像が供給されてきていると判定されている限り、照合処理が実行されないので、顔画像の照合処理における処理負荷を低減させることが可能となる。

本発明によれば、顔画像の照合処理における処理負荷を低減させることが可能となる。

以下に本発明の実施の形態を説明するが、本発明の構成要件と、発明の詳細な説明に記載の実施の形態との対応関係を例示すると、次のようになる。この記載は、本発明をサポートする実施の形態が、発明の詳細な説明に記載されていることを確認するためのものである。従って、発明の詳細な説明中には記載されているが、本発明の構成要件に対応する実施の形態として、ここには記載されていない実施の形態があったとしても、そのことは、その実施の形態が、その構成要件に対応するものではないことを意味するものではない。逆に、実施の形態が構成要件に対応するものとしてここに記載されていたとしても、そのことは、その実施の形態が、その構成要件以外の構成要件には対応しないものであることを意味するものでもない。

すなわち、本発明の一側面の監視装置は、顔画像を蓄積者の顔画像として蓄積者データベースに蓄積する蓄積手段（例えば、図９の顔画像データベース２２）と、連続的に照合対象者の顔画像を取得する取得手段（例えば、図８の画像取得部１６１）と、前記取得手段により取得された顔画像を抽出する顔画像抽出手段（例えば、図８の顔画像検出処理部１６２）と、前記顔画像抽出手段により抽出された顔画像より特徴量を抽出する特徴量抽出手段（例えば、図８の簡易特徴量抽出部１５２）と、連続的に取得される前記顔画像の特徴量を、所定数だけ辞書データとして格納する辞書データ格納手段（例えば、図８の辞書特徴量テーブル１５６）と、前記辞書データ格納手段により、前記辞書データとして前記所定数の顔画像の特徴量が格納された後、連続的に取得される前記顔画像の特徴量を、所定数だけ照合データとして格納する照合データ格納手段（例えば、図８の照合特徴量テーブル１５７）と、前記辞書データにおける所定数の顔画像の特徴量と、前記照合データにおける所定数の顔画像の特徴量とが類似しない場合、そのタイミングで取得された照合対象者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合手段（例えば、図９の類似時計算部２３２）と、前記照合手段の照合結果である類似度と所定の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定手段（例えば、図９の類似度判定部２３３）とを含み、前記辞書データにおける所定数の顔画像の特徴量と、前記照合データにおける所定数の顔画像の特徴量とが類似しない場合、そのタイミングで、前記辞書データ格納手段（例えば、図８の辞書特徴量テーブル１５６）は、前記辞書データとして格納されている前記所定数の顔画像の特徴量を削除し、前記照合データ格納手段により、前記照合データとして格納されている前記所定数の顔画像の特徴量を、新たな辞書データとして格納する。

本発明の一側面の監視方法は、顔画像を蓄積者の顔画像として蓄積者データベースに蓄積する蓄積手段と、連続的に照合対象者の顔画像を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された顔画像を抽出する顔画像抽出手段と、前記顔画像抽出手段により抽出された顔画像より特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、連続的に取得される前記顔画像の特徴量を、所定数だけ辞書データとして格納する辞書データ格納手段と、前記辞書データ格納手段により、前記辞書データとして前記所定数の顔画像の特徴量が格納された後、連続的に取得される前記顔画像の特徴量を、所定数だけ照合データとして格納する照合データ格納手段と、前記辞書データにおける所定数の顔画像の特徴量と、前記照合データにおける所定数の顔画像の特徴量とが類似しない場合、そのタイミングで取得された照合対象者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合手段と、前記照合手段の照合結果である類似度と所定の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定手段とを含む監視装置の監視方法であって、前記取得手段による、連続的に照合対象者の顔画像を取得する取得ステップ（例えば、図１１のステップＳ１）と、前記顔画像抽出ステップによる、前記取得ステップの処理により取得された顔画像を抽出する顔画像抽出ステップ（例えば、図１１のステップＳ２）と、前記特徴量抽出手段による、前記顔画像抽出ステップの処理で抽出された顔画像より特徴量を抽出する特徴量抽出ステップ（例えば、図１１のステップＳ５）と、前記辞書データ格納手段による、連続的に取得される前記顔画像の特徴量を、所定数だけ辞書データとして格納する辞書データ格納ステップ（例えば、図１２のステップＳ５２，Ｓ５４，Ｓ６０）と、前記照合データ格納手段による、前記辞書データ格納ステップの処理により、前記辞書データとして前記所定数の顔画像の特徴量が格納された後、連続的に取得される前記顔画像の特徴量を、所定数だけ照合データとして格納する照合データ格納ステップ（例えば、図１３のステップＳ８２，Ｓ８４，Ｓ９０）と、前記照合手段による、前記辞書データにおける所定数の顔画像の特徴量と、前記照合データにおける所定数の顔画像の特徴量とが類似しない場合、そのタイミングで取得された照合対象者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合ステップ（例えば、図１４のステップＳ１０３）と、前記照合ステップによる照合結果である類似度と所定の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定ステップ（例えば、図１１のステップＳ２５）とを含み、前記辞書データにおける所定数の顔画像の特徴量と、前記照合データにおける所定数の顔画像の特徴量とが類似しない場合、そのタイミングで、前記辞書データ格納手段（例えば、図８の辞書特徴量テーブル１５６）は、前記辞書データとして格納されている前記所定数の顔画像の特徴量を削除し、前記照合データ格納手段により、前記照合データとして格納されている前記所定数の顔画像の特徴量を、新たな辞書データとして格納する。

図１は、本発明に係る遊技店の監視システムの一実施の形態の構成を示す図である。

遊技店１−１乃至１−ｎは、いわゆるパチンコ店、パチスロ店、または、カジノ店である。また、これらの遊技店１−１乃至１−ｎは、系列店舗または顔画像管理センタや第３者遊技店管理センタの加盟店であって、複数の店舗を統括的に管理する必要のある店舗である。各遊技店１−１乃至１−ｎは、顔画像管理バス６および第３者遊技店管理バス７により接続されており、それらのバスおよびインターネット等に代表される公衆通信回線網８，９を介して、相互にそれぞれ顔画像情報、および第３者遊技店管理情報を授受している。尚、以降において、遊技店１−１乃至１−ｎのそれぞれについて、特に区別する必要がない場合、単に、遊技店１と称するものとし、その他の構成についても同様に称するものとする。

顔画像管理バス６は、主に各遊技店１の顔画像認識装置２１により管理される顔画像情報を流通させるための伝送路として機能する。また、第３者遊技店管理バス７は、主に各遊技店１の媒体貸出管理装置２７により管理される媒体貸出管理情報を流通させるための伝送路として機能する。

顔画像管理センタ２は、顔画像管理センタを管理運営する事業者により使用されるサーバであり、顔画像管理データベース（以降、DBとも称するものとする）３で管理されている登録遊技者DBを各遊技店１により生成される未登録遊技者DBに基づいて更新すると供に、更新した最新の登録遊技者DBを各遊技店１の顔画像認識装置２１に対して配信する。

第３者遊技店管理センタ４は、第３者遊技店管理センタを管理運営する事業者により使用されるサーバであり、第３者遊技店管理データベース（DB）５で管理されている媒体貸出管理情報からなるDBを各遊技店１より供給されてくる情報に基づいて更新すると供に、更新した最新の媒体貸出管理情報を各遊技店１の媒体貸出管理装置２７に対して配信する。

顔画像認識装置２１は、カメラ３８−１乃至３８−ｍにより撮像された画像より画像処理ユニット３９−１乃至３９−ｍにより抽出されて、顔画像情報バス３１を介して供給されてくる顔画像の情報に基づいて、顔画像情報データベース２２に予め登録されている顔画像と照合し、一致する場合、登録遊技者の来店を携帯端末２０に通知したり、有機EL（Electronic Luminescence）またはLCD（Liquid Crystal Display）などからなる表示部２３に表示する。また、顔画像情報データベース２２に予め登録されている顔画像と照合し、一致しない場合、顔画像認識装置２１は、顔画像管理データベース３にアクセスし、未登録者として未登録遊技者DBに登録する。

遊技店管理装置２４は、いわゆるホールコンピュータと呼ばれるものであり、遊技店管理情報バス３０を介して遊技台３６−１乃至３６−ｍの動作を監視している。遊技店管理装置２４は、遊技台３６の出玉もしくはメダルの払い出しの情報、各遊技台３６−１乃至３６−ｍの遊技者の呼び出し情報、またはエラーの発生などの監視状況に応じて、所定の処理を実行し、実行結果を有機ELやLCDなどからなる表示部２５に表示する。遊技店管理装置２４は、計数機３５、遊技台３６−１乃至３６−ｍ、および遊技台周辺端末３７−１乃至３７−ｍのそれぞれより供給されてくる情報を、それぞれを識別する識別情報（例えば、遊技台番号）とを対応付けて遊技台管理データベース２６により管理する。

媒体貸出管理装置２７は、精算販売機３３、および貸出機３４からの情報に基づいて、貸し出される遊技媒体の媒体貸出管理情報を媒体貸出管理データベース２９を用いて管理すると供に、媒体貸出管理データベース２９に登録されている媒体貸出管理情報を更新する際、その更新情報を、第３者遊技店管理バス７および公衆通信回線網９を介して第３者遊技店管理センタ４に送る。さらに、媒体貸出管理装置２７は、第３者遊技店管理バス７および公衆通信回線網９を介して第３者遊技店管理センタ４により供給されてくる媒体貸出管理情報を取得し、媒体貸出管理データベース２９に蓄積させる。

貸出機３４は、遊技者が遊技台３６で遊技する際、現金やプリペイドカードなどにより所定の金額を受け付けると、金額に応じた個数の遊技媒体を貸し出す。この際、貸出機３４は、受け付けた現金やプリペイドカードの残数などの情報と供に、貸し出した遊技媒体の個数の情報を媒体貸出管理装置２７に供給する。これにより、媒体貸出管理装置２７は、受け付けた現金やプリペイドカードの残数などの情報と供に、貸し出した遊技媒体の個数の情報を媒体貸出管理情報データベース２９に登録する。

精算販売機３３は、貸球を借りるための度数をつけてプリペイドカードを販売する。このとき、精算販売機３３は、販売したプリペイドカードの度数と払いうけた金額とを媒体貸出管理装置２７に供給する。また、精算販売機３３は、プリペイドカードなどの度数として貸し出した遊技媒体の残数に基づいて現金を精算して払い出す。このとき、精算販売機３３は、プリペイドカードの残数と払い戻した現金の金額を媒体貸出管理装置２７に供給する。

計数機３５は、遊技者が遊技台３６により遊技することにより獲得した遊技媒体の数を、計数し、計数結果を磁気カードやレシートなどとして出力する。

遊技台３６−１乃至３６−ｍは、遊技者により所定の操作がなされることにより、遊技を実行し、いわゆる小当たりや大当たりに応じて、遊技球、または、メダルを払い出す。

遊技台周辺端末３７−１乃至３７−ｍは、各遊技台３６−１乃至３６−ｍに対応して設けられている、いわゆる台間機であり、台間球貸機（原理的には、貸出機３４と同様のもの）などが設けられている。また、遊技台周辺端末３７は、遊技台３６を遊技する遊技者の顔画像などの顔画像情報を取得し、遊技台識別情報（遊技台番号）と共に顔画像認識装置２１に送信する。尚、図１においては、顔画像情報を取得する機能として、遊技者の顔画像を取得するカメラ３８−１乃至３８−ｍが設けられている例が示されている。

カメラ３８−１乃至３８−ｍは、例えば、図２で示されるように、各遊技台３６−１乃至３６−４のそれぞれの上部に設けられた台表示ランプ６１−１乃至６１−４の下部に図３で示されるように、読取範囲δ内に遊技者が撮像できるように設け、顔画像を撮像するようにしてもよく、このようにすることにより、各カメラIDは、同時に遊技台IDとして使用することが可能となる。

また、カメラ３８−１乃至３８−ｍは、例えば、図４で示されるように、遊技台周辺端末３７−１乃至３７−４に凸部７１−１乃至７１−４を設け、図５で示されるように読取範囲θ内に遊技者の顔画像が撮像できるように設けるようにしてもよい。

さらに、カメラ３８−１乃至３８−ｍは、例えば、図６で示されるように、遊技台３６の中央部（遊技台３６の盤面上）に設けるようにして、撮像するようにしてもよい。すなわち、図６の設置部８１にカメラ３８が設置されることにより、図７で示されるように、読取範囲φ内に遊技者を撮像する。

次に、図８を参照して、画像処理ユニット３９の構成例について説明する。

画像処理ユニット３９は、顔検出部１５１、簡易特徴量抽出部１５２、テーブル管理部１５３、３対３照合部１５４、出力部１５５、辞書特徴量テーブル１５６、および照合特徴量テーブル１５７より構成される。

顔検出部１５１は、カメラ３８により撮像された画像より顔画像を抽出して、簡易特徴量抽出部１５２、および出力部１５５に供給する。簡易特徴量抽出部１５２は、顔検出部１５１より供給されてくる顔画像より特徴量を抽出する。尚、簡易特徴量抽出部１５２における「簡易」としているのは、後述する顔画像認識装置２１における照合部２２２の特徴量抽出部２３１に対して区別するためである。すなわち、顔画像認識装置２１における照合部２２２の特徴量抽出部２３１は、顔画像の照合に使用するため、種類やパターンなどについても非常に多くのものを使用するが、簡易特徴量抽出部１５２は、顔画像認証処理に対して適正な顔画像であるか否かを判断するためだけの特徴量を抽出するものであるので、抽出される特徴量については、その種類も少なく、簡易なものである。

テーブル管理部１５３は、新たな特徴量が供給されてくると、その特徴量に基づいて、基準となる３枚の顔画像の特徴量を記憶する辞書特徴量テーブル１５６と、順次供給されてくる照合対象となる人物の３枚の顔画像の特徴量を記憶する照合特徴量テーブル１５７を管理する。

３対３照合部１５４は、辞書特徴量テーブル１５６に記憶されている基準となる３枚の顔画像の平均顔画像特徴量と、照合特徴量テーブル１５７に記憶されている照合対象となる人物の３枚の顔画像とをそれぞれ照合し、照合結果を出力部１５５、およびテーブル管理部１５３に供給する。

テーブル管理部１５３は、新たな特徴量が供給されてくると、その特徴量に基づいて、基準となる３枚の顔画像の特徴量を記憶する辞書特徴量テーブル１５６と、順次供給されてくる照合対象となる人物の３枚の顔画像の特徴量を記憶する照合特徴量テーブル１５７を管理する。

３対３照合部１５４は、辞書特徴量テーブル１５６に記憶されている基準となる３枚の顔画像の平均顔画像特徴量と、照合特徴量テーブル１５７に記憶されている照合対象となる人物の３枚の顔画像とをそれぞれ照合し、照合結果を出力部１５５、およびテーブル管理部１５３に供給する。

出力部１５５は、３対３照合部１５４の照合結果が一致していない場合、顔検出部１５１より供給されてきた顔画像を顔画像認識装置２１に出力させる。

辞書特徴量テーブル１５６は、簡易特徴量抽出部１５２より連続して供給されてくる顔画像の特徴量を順次辞書上位特徴量バッファ１７１、辞書中位特徴量バッファ１７２、および辞書下位特徴量バッファ１７３に記憶させていく。この際、辞書上位特徴量バッファ１７１に特徴量がバッファリングされている場合、辞書中位特徴量バッファ１７２に特徴量がバッファリングされていなければ、供給されてきた特徴量が辞書中位特徴量バッファ１７２にバッファリングされる。ここで、辞書上位特徴量バッファ１７１にバッファリングされている特徴量と、辞書中位特徴量バッファ１７２にバッファリングされた特徴量との比較がなされ、差異があるとき、すなわち、相互の類似度が低いとき、辞書中位特徴量バッファ１７２にバッファリングされた特徴量が、辞書上位特徴量バッファ１７１に上書きされてバッファリングされると共に、辞書中位特徴量バッファ１７２にバッファリングされていた特徴量が削除される。

同様に、辞書中位特徴量バッファ１７２に特徴量がバッファリングされている場合、辞書下位特徴量バッファ１７３に特徴量がバッファリングされていなければ、供給されてきた特徴量が辞書下位特徴量バッファ１７３にバッファリングされる。ここで、辞書上位特徴量バッファ１７１にバッファリングされている特徴量と、辞書下位特徴量バッファ１７３にバッファリングされている特徴量との比較がなされ、差異があるとき、すなわち、相互の類似度が低いとき、辞書下位特徴量バッファ１７３にバッファリングされた特徴量が、辞書上位特徴量バッファ１７１に上書きされてバッファリングされると共に、辞書中位特徴量バッファ１７２および辞書下位特徴量バッファ１７３にバッファリングされていた特徴量が削除される。

そして、辞書特徴量テーブル１５６は、辞書上位特徴量バッファ１７１乃至辞書下位特徴量バッファ１７３に３個の特徴量の情報がバッファリングされると、３回連続して類似した特徴量が供給されてきたものとみなし、これを基準の顔画像の特徴量、すなわち、辞書として記憶すべき特徴量として記憶する。また、辞書特徴量テーブル１５６は、必要に応じて、テーブル管理部１５３により、後述する照合特徴量テーブル１５７の照合上位特徴量バッファ１８１乃至照合下位特徴量バッファ１８３にバッファリングされている特徴量により、辞書上位特徴量バッファ１７１乃至辞書下位特徴量バッファ１７３が上書きされて更新される。

平均化部１７４は、上位辞書特徴量バッファ１７１乃至下位辞書特徴量バッファ１７３に記憶されている特徴量の平均を求めて、平均顔画像特徴量として求め、平均顔画像特徴量バッファ１７５にバッファリングさせる。

照合特徴量テーブル１５７は、簡易特徴量抽出部１５２より供給されてくる連続して供給されてくる顔画像の特徴量のうち、辞書特徴量テーブル１５６の辞書上位特徴量バッファ１７１乃至辞書下位特徴量バッファ１７３の全てに特徴量が記憶されている場合に限り、順次照合上位特徴量バッファ１８１、照合中位特徴量バッファ１８２、および照合下位特徴量バッファ１８３に記憶させていく。

この際、照合上位特徴量バッファ１８１に特徴量がバッファリングされている場合、照合中位特徴量バッファ１８２に特徴量がバッファリングされていなければ、照合中位特徴量バッファ１８２に供給されてきた特徴量がバッファリングされる。ここで、照合上位特徴量バッファ１８１にバッファリングされている特徴量と、照合中位特徴量バッファ１８２にバッファリングされている特徴量との比較がなされ、差異があるとき、すなわち、相互の類似度が低いとき、照合中位特徴量バッファ１８２にバッファリングされた特徴量が、照合上位特徴量バッファ１８１に上書きされてバッファリングされると共に、照合中位特徴量バッファ１８２にバッファリングされていた特徴量が削除される。

同様に、照合中位特徴量バッファ１８２に特徴量がバッファリングされている場合、照合下位特徴量バッファ１８３に特徴量がバッファリングされていなければ、供給されてきた特徴量が照合下位特徴量バッファ１８３にバッファリングされる。ここで、照合上位特徴量バッファ１８１にバッファリングされている特徴量と、照合下位特徴量バッファ１８３にバッファリングされている特徴量との比較がなされ、差異があるとき、すなわち、相互の類似度が低いとき、照合下位特徴量バッファ１８３にバッファリングされた特徴量が、照合上位特徴量バッファ１８１に上書きされてバッファリングされると共に、照合中位特徴量バッファ１８２および照合下位特徴量バッファ１８３にバッファリングされていた特徴量が削除される。

そして、照合特徴量テーブル１５７は、照合上位特徴量バッファ１７１乃至照合下位特徴量バッファ１７３に３個の特徴量の情報がバッファリングされると、３回連続して類似した特徴量が供給されてきたものとみなし、これを照合対象者の顔画像の特徴量として記憶する。

次に、図９を参照して、顔画像認識装置２１の構成例について説明する。

顔画像取得部２２１は、画像処理ユニット３９より供給される顔画像を取得し、照合部２２２に供給する。照合部２２２は、顔画像取得部２２１により取得された顔画像と、顔画像情報DB２２に予め登録されている登録遊技者の顔画像とを照合し、類似度の高い候補となる顔画像があれば、第３候補までの顔画像を照合結果として表示部２３に表示させる。また、照合部２２２は、類似度の高い候補となる顔画像が存在しない場合、供給されてきた顔画像を未登録遊技者データベース登録部２２３に供給する。

より詳細には、照合部２２２の特徴量抽出部２３１は、顔画像を識別するための特徴量を抽出して、顔画像と共に類似度計算部２３２に供給する。類似度計算部２３２は、顔画像情報DB２２に登録されている登録遊技者の顔画像の特徴量を抽出すると供に、特徴量抽出部２３１より供給されてくる特徴量とを用いて、顔画像情報DB２２に登録されている全ての登録遊技者の顔画像との類似度を求め、顔画像取得部２２１より供給されてきた顔画像、および、類似度が上位３位までの顔画像を類似度判定部２３３に供給する。より具体的には、類似度計算部２３２は、例えば、目と目の間隔、あごから額までの長さと、あごから鼻までの長さの比率などの各種の顔の特徴量に基づいて、それぞれの差分和、平均比率、または比率和などを類似度として求める。

類似度判定部２３３は、類似度計算部２３２より供給されてくる類似度を順次バッファ２３３ａに蓄積し、上位３位となる顔画像のそれぞれの類似度のうち、１位となる顔画像との類似度と、所定の閾値とを比較し、比較結果に基づいて、１位となる登録顔画像が、顔画像取得部２２１より供給されてきた顔画像に対して類似している場合（類似度が高い程類似していることを示す類似度の場合、所定の閾値よりも高いとき、また、類似度が低い程類似していることを示す類似度の場合、所定の閾値よりも低いとき）、上位３位となる顔画像と類似度の情報を表示部２３に供給して、表示させると供に、通信部２２４に供給する。また、類似度判定部２３３は、１位となる顔画像との類似度と、所定の閾値とを比較し、比較結果に基づいて、１位となる登録顔画像が、顔画像取得部２２１より供給されてきた顔画像に対して類似していない場合、顔画像取得部２２１より供給されてきた顔画像を未登録遊技者データベース登録部２２３に供給する。

未登録遊技者データベース登録部２２３は、照合部２２２より未登録であるとみなされて供給されてきた、顔画像を顔画像管理データベース３の未登録遊技者DBに登録する。

操作部２２５は、ボタン、マウス、または、キーボードなどから構成され、上述した類似度が上位３位となる、表示部２３に表示された顔画像のいずれかが選択されるとき操作され、操作結果を通信部２２４に供給する。通信部２２４は、モデムなどから構成され、操作部２２５からの操作信号に基づいて、選択された顔画像を携帯端末２０に配信する。

尚、ここでは、類似度は、例えば、比率和で示されるような登録遊技者として登録されている顔画像に近いほど高い値を示すものであるとし、類似度が所定の閾値よりも高い値であるとき、その類似度に対応する登録遊技者の顔画像であるものとして判定する例について説明する。しかしながら、例えば、類似度が撮像された顔画像と登録遊技者として登録されている顔画像とのそれぞれの特徴量における差分和として表現されている場合、類似度判定部２３３は、類似度が閾値よりも小さければ、撮像された顔画像が登録遊技者の顔画像であるとみなすことになり、または、平均比率などの場合、０乃至１の範囲で所定の値以上であって、１に近い値であれば、同一の人物であるとみなすことができる。

データベース管理部２２６は、顔画像管理センタ２より新たな登録遊技者データベースが配信されてくると、新たな登録遊技者データベースに基づいて、顔画像情報DB２２を更新する。

次に、図１０を参照して、携帯端末２０の構成例について説明する。

通信部２７１は、モデムなどで構成されており、遊技店１内の無線通信網を介して顔画像認識装置２１との間でデータを授受する。また、通信部２７１は、顔画像認識装置２１より配信されてくる、画像処理ユニット３９より供給された顔画像と類似する顔画像の遊技者が来店したことを示す情報を取得し、画像処理部２７２に供給する。

画像処理部２７２は、通信部２７１より供給されてくる画像処理ユニット３９より供給された顔画像と類似する顔画像の遊技者が来店したことを示す情報に基づいて、LCDなどにより構成される表示部２７３に表示する画像を生成すると供に、表示部２７３に表示させる。

次に、図１１のフローチャートを参照して、登録遊技者来店監視処理について説明する。

ステップＳ１において、カメラ３８は、設置されている位置から所定の範囲の画像を撮像し、画像処理ユニット３９に供給する。顔検出部１５１の画像取得部１６１は、カメラ３８より供給されてきた画像を顔画像検出処理部１６２に供給する。

ステップＳ２において、顔画像検出処理部１６２は、供給された画像より遊技者の顔画像を抽出し、顔画像取得部１６３に供給する。より具体的には、顔画像検出処理１６２は、例えば、撮像された画像の色などから肌が露出した部分であって、目や鼻といった特徴的な部位の配置などから顔画像を抽出して、顔画像取得部１６３に供給する。

ステップＳ３において、顔画像取得部１６３は、顔画像検出処理部１６２より顔画像が供給されてきたか否かに基づいて、顔画像が抽出できたか否かを判定する。ステップＳ３において、顔画像が供給されることがない場合、顔画像が抽出されていないとみなし、処理は、ステップＳ１に戻る。すなわち、顔画像が検出されるまで、ステップＳ１乃至Ｓ３の処理が繰り返されることになる。

一方、ステップＳ３において、顔画像が抽出されたと判定された場合、ステップＳ４において、顔画像取得部１６３は、供給されてきた顔画像を取得すると共に、顔画像切り出し部１６４に供給する。顔画像切り出し部１６４は、顔画像取得部１６３より供給されてきた顔画像を簡易特徴量抽出部１５２、および出力部１５５に供給する。

ステップＳ５において、簡易特徴量抽出部１５２は、供給されてきた顔画像より、簡易的な特徴量を抽出し、テーブル管理部１５３、辞書特徴量テーブル１５６、および照合特徴量テーブル１５７に供給する。

ステップＳ６において、テーブル管理部１５３、および３対３照合部１５４により入替り判定処理が実行され、供給されてくる顔画像に基づいて、カメラ３８の撮像範囲に存在する人物に入替りが発生したか否かが判定される。

ここで、図１２のフローチャートを参照して、入替り判定処理について説明する。

ステップＳ５１において、テーブル管理部１５３の１対１照合部１９１は、辞書特徴量テーブル１５６の辞書上位特徴量バッファ１７１に、今現在供給されてきた特徴量以外に特徴量が予めバッファリングされているか否かを判定する。ステップＳ５１において、例えば、最初の処理であって、辞書上位特徴量バッファ１７１に特徴量がバッファリングされていない場合、ステップＳ５２において、１対１照合部１９１は、登録部１９１ａを制御して、辞書上位特徴量バッファ１７１に、供給されてきた特徴量をバッファリングさせ、処理は、ステップＳ６６に進む。尚、この際、その他のバッファは、新たに特徴量が供給されてくる前の状態が維持されるように制御される。

一方、ステップＳ５１において、既に、辞書上位特徴量バッファ１７１に特徴量がバッファリングされている場合、ステップＳ５３において、１対１照合部１９１は、辞書中位特徴量バッファ１７２に、今現在供給されてきた特徴量以外に特徴量が予めバッファリングされているか否かを判定する。ステップＳ５３において、例えば、辞書中位特徴量バッファ１７２に特徴量がバッファリングされていない場合、ステップＳ５４において、１対１照合部１９１は、登録部１９１ａを制御して、辞書中位特徴量バッファ１７２に、供給されてきた特徴量をバッファリングさせる。尚、この際、その他のバッファは、新たに特徴量が供給されてくる前の状態が維持されるように制御される。

ステップＳ５５において、１対１照合部１９１は、辞書中位特徴量バッファ１７２にバッファリングされている特徴量と、辞書上位特徴量バッファ１７１にバッファリングされている特徴量との類似度を計算する。

ステップＳ５６において、１対１照合部１９１は、計算された類似度が所定の閾値よりも大きい値であるか否かを判定する。尚、ここでは、類似度は、双方の特徴量が類似しているほど高い値をとるものとする。ステップＳ５６において、類似度が所定の特徴量よりも高くない、すなわち、相互の特徴量が異なる人物の顔画像である可能性が高いとみなされた場合、処理は、ステップＳ５７に進む。

ステップＳ５７において、１対１照合部１９１は、登録部１９１ａを制御して、辞書中位特徴量バッファ１７２にバッファリングされている特徴量で、辞書上位特徴量バッファ１７１にバッファリングされている特徴量を上書きして更新させる。

ステップＳ５８において、１対１照合部１９１は、辞書中位特徴量バッファ１７２に記憶されている特徴量を削除し、処理は、ステップＳ６６に進む。

また、ステップＳ５６において、類似度が所定値よりも高い場合、ステップＳ５７，Ｓ５８の処理は、スキップされる。

一方、ステップＳ５３において、既に、辞書中位特徴量バッファ１７２に特徴量がバッファリングされている場合、ステップＳ５９において、１対１照合部１９１は、辞書下位特徴量バッファ１７３に、今現在供給されてきた特徴量以外に特徴量が予めバッファリングされているか否かを判定する。ステップＳ５９において、例えば、辞書下位特徴量バッファ１７３に特徴量がバッファリングされていない場合、ステップＳ６０において、１対１照合部１９１は、登録部１９１ａを制御して、辞書下位特徴量バッファ１７３に、供給されてきた特徴量をバッファリングさせる。尚、この際、その他のバッファは、新たに特徴量が供給されてくる前の状態が維持されるように制御される。

ステップＳ６１において、１対１照合部１９１は、辞書下位特徴量バッファ１７３にバッファリングされている特徴量と、辞書上位特徴量バッファ１７１にバッファリングされている特徴量との類似度を計算する。

ステップＳ６２において、１対１照合部１９１は、計算された類似度が所定の閾値よりも大きい値であるか否かを判定する。ステップＳ６２において、類似度が所定の特徴量よりも高くない、すなわち、相互の特徴量が異なる人物の顔画像である可能性が高いとみなされた場合、処理は、ステップＳ６３に進む。

ステップＳ６３において、１対１照合部１９１は、登録部１９１ａを制御して、辞書下位特徴量バッファ１７３にバッファリングされている特徴量で、辞書上位特徴量バッファ１７１にバッファリングされている特徴量を上書きして更新させる。

ステップＳ６４において、１対１照合部１９１は、辞書中位特徴量バッファ１７２および辞書下位特徴量バッファ１７３に記憶されている特徴量を削除し、処理は、ステップＳ６６に進む。

また、ステップＳ６２において、類似度が所定値よりも高い場合、ステップＳ６３，Ｓ６４の処理は、スキップされる。

すなわち、以上の処理により、辞書特徴量テーブル１５６の辞書上位特徴量バッファ１７１乃至辞書下位特徴量バッファ１７３には、特徴量の類似度が所定値より高い、すなわち、同一の人物と考えられる顔画像の特徴量が、連続して３回供給されてきたとき、３種類の顔画像の特徴量が辞書としてバッファリングされる。

また、ステップＳ５９において、既に、辞書下位特徴量バッファ１７３に特徴量がバッファリングされている場合、すなわち、辞書特徴量テーブル１５６の辞書上位特徴量バッファ１７１乃至辞書下位特徴量バッファ１７３に辞書として３種類の特徴量がバッファリングされている場合、処理は、ステップＳ６５に進み、照合入替り判定処理が実行される。

ここで、図１３のフローチャートを参照して、照合入替り判定処理について説明する。

ステップＳ８１において、テーブル管理部１５３の１対１照合部１９１は、照合特徴量テーブル１５７の照合上位特徴量バッファ１８１に、今現在供給されてきた特徴量以外に特徴量が予めバッファリングされているか否かを判定する。ステップＳ８１において、例えば、照合上位特徴量バッファ１８１に特徴量がバッファリングされていない場合、ステップＳ８２において、１対１照合部１９１は、登録部１９１ａを制御して、照合上位特徴量バッファ１８１に、供給されてきた特徴量をバッファリングさせ、処理は、ステップＳ６６（図１２）に進む。尚、この際、その他のバッファは、新たに特徴量が供給されてくる前の状態が維持されるように制御される。

一方、ステップＳ８１において、既に、照合上位特徴量バッファ１８１に特徴量がバッファリングされている場合、ステップＳ８３において、１対１照合部１９１は、照合中位特徴量バッファ１８２に、今現在供給されてきた特徴量以外に特徴量が予めバッファリングされているか否かを判定する。ステップＳ８３において、例えば、照合中位特徴量バッファ１８２に特徴量がバッファリングされていない場合、ステップＳ８４において、１対１照合部１９１は、登録部１９１ａを制御して、照合中位特徴量バッファ１８２を制御して、供給されてきた特徴量をバッファリングさせる。尚、この際、その他のバッファは、新たに特徴量が供給されてくる前の状態が維持されるように制御される。

ステップＳ８５において、１対１照合部１９１は、照合中位特徴量バッファ１８２にバッファリングされている特徴量と、照合上位特徴量バッファ１８１にバッファリングされている特徴量との類似度を計算する。

ステップＳ８６において、１対１照合部１９１は、計算された類似度が所定の閾値よりも大きい値であるか否かを判定する。尚、ここでも、類似度は、双方の特徴量が類似しているほど高い値をとるものとする。ステップＳ８６において、類似度が所定の特徴量よりも高くない、すなわち、相互の特徴量が異なる人物の顔画像である可能性が高いとみなされた場合、処理は、ステップＳ８７に進む。

ステップＳ８７において、１対１照合部１９１は、登録部１９１ａを制御して、照合中位特徴量バッファ１８２にバッファリングされている特徴量で、照合上位特徴量バッファ１８１にバッファリングされている特徴量を上書きして更新させる。

ステップＳ８８において、１対１照合部１９１は、照合中位特徴量バッファ１８２に記憶されている特徴量を削除し、処理は、ステップＳ６６（図１２）に進む。

また、ステップＳ８６において、類似度が所定値よりも高い場合、ステップＳ８７，Ｓ８８の処理は、スキップされる。

一方、ステップＳ８３において、既に、照合中位特徴量バッファ１８２に特徴量がバッファリングされている場合、ステップＳ８９において、１対１照合部１９１は、照合下位特徴量バッファ１８３に、今現在供給されてきた特徴量以外に特徴量が予めバッファリングされているか否かを判定する。ステップＳ８９において、例えば、照合下位特徴量バッファ１８３に特徴量がバッファリングされていない場合、ステップＳ９０において、１対１照合部１９１は、登録部１９１ａを制御して、照合下位特徴量バッファ１８３に、供給されてきた特徴量をバッファリングさせる。尚、この際、その他のバッファは、新たに特徴量が供給されてくる前の状態が維持されるように制御される。

ステップＳ９１において、１対１照合部１９１は、照合中位特徴量バッファ１８２にバッファリングされている特徴量と、照合中位特徴量バッファ１８２にバッファリングされている特徴量との類似度を計算する。

ステップＳ９２において、１対１照合部１９１は、計算された類似度が所定の閾値よりも大きい値であるか否かを判定する。ステップＳ９２において、類似度が所定の特徴量よりも高くない、すなわち、相互の特徴量が異なる人物の顔画像である可能性が高いとみなされた場合、処理は、ステップＳ９３に進む。

ステップＳ９３において、１対１照合部１９１は、登録部１９１ａを制御して、照合下位特徴量バッファ１８３にバッファリングされている特徴量で、照合上位特徴量バッファ１８１にバッファリングされている特徴量を上書きして更新させる。

ステップＳ９４において、１対１照合部１９１は、照合中位特徴量バッファ１８２および照合下位特徴量バッファ１８３に記憶されている特徴量を削除し、処理は、ステップＳ９５に進む。

また、ステップＳ９２において、類似度が所定値よりも高い場合、ステップＳ９３，Ｓ９４の処理は、スキップされる。

すなわち、以上の処理により、照合特徴量テーブル１５７の照合上位特徴量バッファ１８１乃至照合下位特徴量バッファ１８３には、特徴量の類似度が所定値より高い、すなわち、同一の人物と考えられる顔画像の特徴量が、連続して３回供給されてきたとき、３種類の照合対象者の顔画像の特徴量がバッファリングされる。

また、ステップＳ８９において、既に、照合下位特徴量バッファ１８３に特徴量がバッファリングされている場合、すなわち、照合特徴量テーブル１５７の照合上位特徴量バッファ１８１乃至照合下位特徴量バッファ１８３に辞書として３種類の特徴量がバッファリングされている場合、処理は、ステップＳ６６（図１２）に進む。

ここで、図１２のフローチャートの説明に戻る。

ステップＳ６６において、テーブル更新部１９２は、辞書特徴量テーブル１５６、および照合特徴量テーブル１５７にアクセスし、辞書上位特徴量バッファ１７１乃至辞書下位特徴量バッファ１７３、および照合上位特徴量バッファ１８１乃至照合下位特徴量バッファ１８３の全てに特徴量がバッファリングされているか否かを判定する。ステップＳ６６において、例えば、辞書上位特徴量バッファ１７１乃至辞書下位特徴量バッファ１７３、および照合上位特徴量バッファ１８１乃至照合下位特徴量バッファ１８３の全てに特徴量がバッファリングされていると判定された場合、テーブル更新部１９２は、その旨を３対３照合部１５４、および平均化部１７４に通知し、処理は、ステップＳ６７に進む。

ステップＳ６７において、平均化部１７４は、辞書上位特徴量バッファ１７１乃至辞書下位特徴量バッファ１７３にバッファリングされている特徴量を平均化し、平均顔画像特徴量バッファ１７５にバッファリングさせる。

ステップＳ６８において、３対３照合部１５４は、平均顔画像特徴量バッファ１７５より平均顔画像特徴量を読み出し、照合上位特徴量バッファ１８１乃至照合下位特徴量バッファ１８３にバッファリングされている特徴量とを、それぞれ照合する。すなわち、３対３照合部１５４は、平均顔画像特徴量と、照合上位特徴量バッファ１８１乃至照合下位特徴量バッファ１８３にバッファリングされている特徴量について、それぞれ３種類の類似度を求める。

ステップＳ６９において、３対３照合部１５４は、３種類の特徴量の全てが所定値よりも大きいか否か、すなわち、辞書特徴量テーブル１５６にバッファリングされている顔画像の３種類の特徴量の平均値と、照合特徴量テーブル１５７の照合上位特徴量バッファ１８１乃至照合下位特徴量バッファ１８３にバッファリングされている特徴量とが類似しており、辞書として登録されている特徴量の人物と、照合特徴量テーブル１５７にバッファリングされている特徴量の照合対象者とが同一であるか否かが判定される。

ステップＳ６９において、例えば、同一の人物であるとみなされた場合、ステップＳ７０において、３対３照合部１５４は、カメラ３８で撮像される撮像範囲内に存在する人物に入替りが発生していないことを出力部１５５、およびテーブル更新部１９２に通知する。

一方、ステップＳ６９において、例えば、同一の人物ではないとみなされた場合、ステップＳ７１において、３対３照合部１５４は、カメラ３８で撮像される撮像範囲内に存在する人物に入替りが発生していることを出力部１５５、およびテーブル更新部１９２に通知する。

ここで、図１１のフローチャートの説明に戻る。

ステップＳ７において、出力部１５４、および、テーブル更新部１９２は、３対３照合部１５４からの通知内容に応じて、入替りが発生したか否かを判定する。

ステップＳ７において、例えば、ステップＳ７０の処理により、入替りが発生していないと判定された場合、ステップＳ８において、テーブル更新部１９２は、照合特徴量テーブル１５７の照合上位特徴量バッファ１８１乃至照合下位特徴量バッファ１８３にバッファリングされている特徴量を削除する。すなわち、照合対象者の特徴量を新たに３種類受け付ける状態とする。尚、このとき、カメラ３８により撮像される顔画像の人物に変化はないため、出力部１５４は、顔検出部１５１の顔画像切り出し部１６４より供給されてきた顔画像を破棄し、顔画像認識装置２１に供給しない。

一方、ステップＳ７において、例えば、ステップＳ７１の処理により、入替りが発生したと判定された場合、ステップＳ９において、出力部１５５は、顔検出部１５１の顔画像切り出し部１６４より供給されてきた顔画像を、顔画像認識装置２１に供給する。すなわち、入替りが発生したということは、これまでに、同一の人物の顔画像が顔画像認証処理されていないことになるので、新たな顔画像として顔画像認識装置２１に供給する。尚、最初の顔画像については、無条件に顔画像認識装置２１に供給するものとする。

ステップＳ１０において、テーブル更新部１９２は、照合特徴量テーブル１５７の照合上位特徴量バッファ１８１乃至照合下位特徴量バッファ１８３にバッファリングされている特徴量で、辞書特徴量テーブル１５６の辞書上位特徴量バッファ１７１乃至辞書下位特徴量バッファ１７３により更新し、さらに、その後、照合特徴量テーブル１５７の照合上位特徴量バッファ１８１乃至照合下位特徴量バッファ１８３にバッファリングされている特徴量を削除し、処理は、ステップＳ１に戻る。この処理により、新たな人物の顔画像の特徴量として、照合特徴量テーブル１５７の照合上位特徴量バッファ１８１乃至照合下位特徴量バッファ１８３にバッファリングされている特徴量が、基準となる人物の顔画像の特徴量として辞書特徴量テーブル１５６の辞書上位特徴量バッファ１７１乃至辞書下位特徴量バッファ１７３にバッファリングされ、それ以降の処理が繰り返される。

すなわち、以上の処理により、顔画像が新たに入替ったと判定されたときにのみ、画像処理ユニット３９からは顔画像が、顔画像認識装置２１に供給されることになる。このため、顔画像認識装置２１に対しては、後述する顔画像を用いた認証処理の処理回数を低減させることが可能となる。

ステップＳ２１において、顔画像認識装置２１の顔画像取得部２２１は、ステップＳ１０の処理により供給されてきた顔画像を取得する。ステップＳ２２において、顔画像取得部２２１は、供給された顔画像のうち、いずれか未処理の１つを抽出し、特徴量抽出部２３１に供給する。

ステップＳ２３において、照合部２２２の特徴量抽出部２３１は、供給されてきた顔画像より特徴量を抽出して、顔画像と供に類似度計算部２３２に供給する。

ステップＳ２４において、類似度計算部２３２は、類似度計算処理を実行する。

ここで、図１４のフローチャートを参照して、類似度計算処理について説明する。

ステップＳ１０１において、類似度計算部２３２は、顔画像情報DB２２の登録遊技者DBに登録されている顔画像のうち、未処理の１つの登録遊技者の顔画像を抽出し、処理対象に設定する。

ステップＳ１０２において、類似度計算部２３２は、処理対象として設定した登録遊技者DBに登録されている顔画像より、前記特徴量抽出部２３１より供給されてきた特徴量と同様の特徴量を抽出する。

ステップＳ１０３において、類似度計算部２３２は、特徴量抽出部２３１より供給された顔画像についての、目と目の間隔、あごから額までの長さと、あごから鼻のまでの長さの比率などの各種の顔の特徴量と、顔画像情報DB２２に登録されている登録遊技者DBに登録されている顔画像における同様の特徴量とを用いて、それぞれの差分和、平均比率、または比率和などを類似度として計算し、ステップＳ１０４において、計算結果である登録遊技者DBに登録されている顔画像との類似度を類似度判定部２３３に供給し、バッファ２３３ａに登録させる。

ステップＳ１０５において、類似度計算部２３２は、顔画像情報DB２２の登録遊技者DBに未処理の登録遊技者の顔画像が存在するか否かを判定し、未処理の登録遊技者の顔画像が存在する場合、処理は、ステップＳ１０１に戻る。すなわち、登録遊技者DBの全ての登録遊技者の顔画像との類似度が計算されるまで、ステップＳ１０１乃至Ｓ１０５の処理が繰り返される。そして、ステップＳ１０５において、登録遊技者DBに未処理の登録遊技者の顔画像が存在しないと判定された場合、類似度計算処理は終了する。

ここで、図１１のフローチャートの説明に戻る。

ステップＳ２５において、類似度判定部２３３は、バッファ２３３ａに登録されている類似度の計算結果に基づいて順位を求め、登録遊技者DBに登録されている顔画像のうちの上位３位までの顔画像と類似度の情報を抽出する。そして、類似度判定部２３３は、上位３位までの顔画像と類似度の情報に基づいて、最上位の類似度が所定の閾値よりも大きいか否かを判定する。すなわち、類似度判定部２３３は、最も類似している登録遊技者（顔画像情報DB２２に登録されている顔画像のうち、顔画像取得部２２１により取得された顔画像と最も類似している登録遊技者：ここでは、類似度の最も高い登録遊技者）の類似度を所定の閾値と比較する。

尚、上述のように、類似度の定義により、撮像された顔画像と最も類似している登録遊技者の顔画像との類似度は、その値そのものが最も高いとは限らないため、類似度と閾値との大小関係はこの例の場合とは異なることがある。

ステップＳ２５において、最上位の類似度が所定の閾値よりも大きいと判定された場合、ステップＳ２６において、類似度判定部２３３は、類似度計算部２３２より供給されてきた上位３位の顔画像が登録遊技者の顔画像の候補であることを示す報知画面３０１を表示部２３を制御して表示させる。

このとき、例えば、図１５で示されるような報知画面３０１が、表示部２３に表示される。

図１５の報知画面３０１においては、カメラ画像表示欄３１１が、左中段に設けられており、画像処理ユニット３９より供給されてきた顔画像が表示される。また、その右側には、類似度の高い順に第１候補乃至第３候補までの類似度の上位３位の登録遊技者の顔画像表示欄３１２−１乃至３１２−３が設けられている。さらに、各登録遊技者の顔画像表示欄３１２−１乃至３１２−３の下には、類似度レベル表示欄３１３−１乃至３１３−３が設けられており、類似度のレベルが表示されている。図１５において、黒で示される領域の横方向の長さが類似度の大きさを示している。

また、類似度レベル表示欄３１３−１乃至３１３−３の下には、対応する位置に、ID表示欄３１４−１乃至３１４−３が設けられており、各顔画像の顔画像情報DB２２における顔画像を識別するIDが表示されており、図１５において、左から「０００５１」、「０００１８」および「０００２２」と表示されている。

さらに、ID表示欄３１４−１乃至３１４−３の下には、それぞれ対応する位置に、それぞれの候補を選択されるときに操作部２２５により操作される確定ボタン３１８−１乃至３１８−３が設けられている。

また、カメラ画像表示欄３１１の下には、その顔画像を撮像したカメラを識別するカメラID表示欄３１５が設けられており、図１５においては、カメラ３８、入口カメラ４０、および店内カメラ４１を識別するためのカメラIDとして「カメラ０２」が表示されている。さらに、カメラID表示欄３１５の下には、時刻表示欄３１６が設けられており、入口カメラ４０により撮像された時刻が表示されており、図１５においては、「１８：２３：３２」と表示されており、カメラ画像表示欄３１１の顔画像が１８時２３分３２秒に撮像されていることが示されている。

さらに、時刻表示欄３１６の下には、別人ボタン３１７が設けられており、カメラ画像の顔画像が、第１候補乃至第３候補となる登録遊技者の顔画像表示欄３１２−１乃至３１２−３のいずれにも似ていないとみなされたとき、操作部２２５により操作される。

ステップＳ２７において、通信部２２４は、操作部２２５が操作されて、候補となる顔画像の何れかが選択されたか否か、すなわち、例えば、図１５で示される報知画面３０１が表示部２３に表示されていた場合、確定ボタン３１８−１乃至３１８−３のいずれかが操作部２２５により操作されたか否かを判定する。

ステップＳ２７において、例えば、確定ボタン３１８−１が操作された場合、第１候補となる顔画像が選択されたとみなされ、ステップＳ２８において、通信部２２４は、選択された第１候補となる顔画像および入口カメラ４０により撮像されたカメラ画像を携帯端末２０に送信し、該当する登録遊技者が来店したことを通知する。

ステップＳ４１において、通信部２７１は、登録遊技者の来店が通知されてきたか否かを判定し、通知されてくるまで、その処理を繰り返す。例えば、ステップＳ４１において、ステップＳ２８の処理により、登録遊技者の来店が通知されてきた場合、ステップＳ４２において、通信部２７１は、顔画像認識装置２１より送信されてきた登録遊技者の来店の通知を受信すると供に、その通知に併せて送信されてくる登録遊技者の顔画像および入口カメラ４０により撮像されたカメラ画像を画像処理部２７２に供給する。画像処理部２７２は、選択された顔画像および入口カメラ４０により撮像されたカメラ画像の情報を、表示部２７３に表示可能な形式の情報に加工して、ステップＳ４３において、表示部２７３に表示させる。

以上の処理により、遊技店１内の係員は、携帯端末２０を所持していると、登録遊技者の来店を認識することが可能となる。

また、ステップＳ２９において、顔画像取得部２２１は、供給された顔画像の全てについて処理を行なったか否かを判定し、未処理の顔画像がある場合、処理は、ステップＳ２２に戻る。すなわち、全ての顔画像について処理が行なわれるまで、ステップＳ２２乃至Ｓ３０の処理が繰り返される。そして、全ての顔画像について処理が終了したと判定された場合、処理は、ステップＳ２１に戻る。

一方、ステップＳ２７において、いずれの候補となる顔画像も選択されず、例えば、図１５の報知画面３０１における別人ボタン３１７が押下された場合、または、ステップＳ２５において、類似度計算部２３２より供給されてくる上位３位までの顔画像と類似度の情報に基づいて、最上位の類似度が所定の閾値よりも大きくない場合、すなわち、最も類似している登録遊技者の顔画像であっても類似度が、所定の閾値未満である場合、ステップＳ３０において、類似度判定部２３３は、画像処理ユニット３９より供給されてきた顔画像を未登録遊技者データベース登録部２２３に供給する。未登録遊技者データベース登録部２２３は、供給されてきた顔画像を生体管理情報バス６及び公衆通信回線網８を介して顔画像管理データベース３にアクセスし、未登録遊技者DBに登録する。

このような処理により、顔画像認識装置２１により画像処理ユニット３９より供給されてきた顔画像が、顔画像情報DB２２に登録されていないとみなされると、顔画像管理センタ２により管理されている顔画像管理DB３内の未登録遊技者DBに未登録遊技者の顔画像として登録される。

以上の処理により、連続して供給されてくる顔画像の特徴量のうち、顔画像を供給した後に最初に連続する類似した３種類の特徴量を辞書情報とし、その後、連続して供給される類似した３種類の特徴量を照合対象者の情報と比較することにより、カメラ３８により撮像される範囲内における人物の入替えの有無を検出することが可能となる。結果として、画像処理ユニット３９は、カメラ３８により撮像される画像から抽出される顔画像のうち、入替が発生したタイミングで供給される顔画像のみを顔画像認証装置２１に供給することになるので、顔画像認証装置２１における顔画像認証処理の負荷を低減させることが可能となる。

ところで、上述した一連の監視処理は、ハードウェアにより実行させることもできるが、ソフトウェアにより実行させることもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、記録媒体からインストールされる。

図１６は、汎用のパーソナルコンピュータの構成例を示している。このパーソナルコンピュータは、CPU(Central Processing Unit)１００１を内蔵している。CPU１００１にはバス１００４を介して、入出力インタフェース１００５が接続されている。バス１００４には、ROM(Read Only Memory)１００２およびRAM(Random Access Memory)１００３が接続されている。

入出力インタフェース１００５には、ユーザが操作コマンドを入力するキーボード、マウスなどの入力デバイスよりなる入力部１００６、処理操作画面や処理結果の画像を表示デバイスに出力する出力部１００７、プログラムや各種データを格納するハードディスクドライブなどよりなる記憶部１００８、LAN（Local Area Network）アダプタなどよりなり、インターネットに代表されるネットワークを介した通信処理を実行する通信部１００９が接続されている。また、磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory)、DVD(Digital Versatile Disc)を含む）、光磁気ディスク（ＭＤ(Mini Disc)を含む）、もしくは半導体メモリなどのリムーバブルメディア１０１１に対してデータを読み書きするドライブ１０１０が接続されている。

CPU１００１は、ROM１００２に記憶されているプログラム、または磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、もしくは半導体メモリ等のリムーバブルメディア１０１１から読み出されて記憶部１００８にインストールされ、記憶部１００８からRAM１００３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM１００３にはまた、CPU１００１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。

尚、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理は、もちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理を含むものである。

また、本明細書において、システムとは、複数の装置により構成される装置全体を表すものである。

本発明を適用した監視システムの一実施の形態の構成を示す図である。 図１のカメラの設置例を示す図である。 図１のカメラの設置例を示す図である。 図１のカメラの設置例を示す図である。 図１のカメラの設置例を示す図である。 図１のカメラの設置例を示す図である。 図１のカメラの設置例を示す図である。 図１の画像処理ユニットの構成例を説明する図である。 図１の顔画像情報認識装置の構成例を説明する図である。 図１の携帯端末の構成例を説明する図である。 登録遊技者来店監視処理を説明するフローチャートである。 入替え判定処理を説明するフローチャートである。 照合入替え判定処理を説明するフローチャートである。 類似度計算処理を説明するフローチャートである。 報知画像の表示例を説明する図である。 パーソナルコンピュータの構成例を説明する図である。

符号の説明

１，１−１乃至１−ｎ 遊技店
２ 顔画像管理センタ
３ 顔画像管理データベース
４ 第３者遊技店管理センタ
５ 第３者遊技店管理データベース
６ 顔画像管理バス
７ 第３者遊技店管理バス
８，９ 公衆通信回線網
２１ 顔画像情報認識装置
２２ 顔画像情報データベース
２４ 遊技店管理装置
２６ 遊技台管理データベース
２７ 媒体貸出管理装置
２９ 媒体貸出管理データベース
３０ 遊技店管理情報バス
３１ 顔画像情報バス
３３ 精算機
３４ 貸出機
３５ 計数機
３６，３６−１乃至３６−ｍ 遊技台
３７，３７−１乃至３７−ｍ 遊技台周辺端末
３８，３８−１乃至３８−ｍ カメラ
３９，３９−１乃至３９−ｍ 画像処理ユニット

Claims (3)

1. 顔画像を蓄積者の顔画像として蓄積者データベースに蓄積する蓄積手段と、
   連続的に照合対象者の顔画像を取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された顔画像を抽出する顔画像抽出手段と、
   前記顔画像抽出手段により抽出された顔画像より特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
   連続的に取得される前記顔画像の特徴量を、所定数だけ辞書データとして格納する辞書データ格納手段と、
   前記辞書データ格納手段により、前記辞書データとして前記所定数の顔画像の特徴量が格納された後、連続的に取得される前記顔画像の特徴量を、所定数だけ照合データとして格納する照合データ格納手段と、
   前記辞書データにおける所定数の顔画像の特徴量と、前記照合データにおける所定数の顔画像の特徴量とが類似しない場合、そのタイミングで取得された照合対象者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合手段と、
   前記照合手段の照合結果である類似度と所定の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定手段と
   を含み、
   前記辞書データにおける所定数の顔画像の特徴量と、前記照合データにおける所定数の顔画像の特徴量とが類似しない場合、そのタイミングで、前記辞書データ格納手段は、前記辞書データとして格納されている前記所定数の顔画像の特徴量を削除し、前記照合データ格納手段により、前記照合データとして格納されている前記所定数の顔画像の特徴量を、新たな辞書データとして格納する
   監視装置。
2. 顔画像を蓄積者の顔画像として蓄積者データベースに蓄積する蓄積手段と、
   連続的に照合対象者の顔画像を取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された顔画像を抽出する顔画像抽出手段と、
   前記顔画像抽出手段により抽出された顔画像より特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
   連続的に取得される前記顔画像の特徴量を、所定数だけ辞書データとして格納する辞書データ格納手段と、
   前記辞書データ格納手段により、前記辞書データとして前記所定数の顔画像の特徴量が格納された後、連続的に取得される前記顔画像の特徴量を、所定数だけ照合データとして格納する照合データ格納手段と、
   前記辞書データにおける所定数の顔画像の特徴量と、前記照合データにおける所定数の顔画像の特徴量とが類似しない場合、そのタイミングで取得された照合対象者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合手段と、
   前記照合手段の照合結果である類似度と所定の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定手段と
   を含む監視装置の監視方法において、
   前記取得手段による、連続的に照合対象者の顔画像を取得する取得ステップと、
   前記顔画像抽出ステップによる、前記取得ステップの処理により取得された顔画像を抽出する顔画像抽出ステップと、
   前記特徴量抽出手段による、前記顔画像抽出ステップの処理で抽出された顔画像より特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
   前記辞書データ格納手段による、連続的に取得される前記顔画像の特徴量を、所定数だけ辞書データとして格納する辞書データ格納ステップと、
   前記照合データ格納手段による、前記辞書データ格納ステップの処理により、前記辞書データとして前記所定数の顔画像の特徴量が格納された後、連続的に取得される前記顔画像の特徴量を、所定数だけ照合データとして格納する照合データ格納ステップと、
   前記照合手段による、前記辞書データにおける所定数の顔画像の特徴量と、前記照合データにおける所定数の顔画像の特徴量とが類似しない場合、そのタイミングで取得された照合対象者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合ステップと、
   前記類似度判定手段による、前記照合ステップによる照合結果である類似度と所定の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定ステップと
   を含み、
   前記辞書データにおける所定数の顔画像の特徴量と、前記照合データにおける所定数の顔画像の特徴量とが類似しない場合、そのタイミングで、前記辞書データ格納手段は、前記辞書データとして格納されている前記所定数の顔画像の特徴量を削除し、前記照合データ格納手段により、前記照合データとして格納されている前記所定数の顔画像の特徴量を、新たな辞書データとして格納する
   監視方法。
3. 顔画像を蓄積者の顔画像として蓄積者データベースに蓄積する蓄積手段と、
   連続的に照合対象者の顔画像を取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された顔画像を抽出する顔画像抽出手段と、
   前記顔画像抽出手段により抽出された顔画像より特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
   連続的に取得される前記顔画像の特徴量を、所定数だけ辞書データとして格納する辞書データ格納手段と、
   前記辞書データ格納手段により、前記辞書データとして前記所定数の顔画像の特徴量が格納された後、連続的に取得される前記顔画像の特徴量を、所定数だけ照合データとして格納する照合データ格納手段と、
   前記辞書データにおける所定数の顔画像の特徴量と、前記照合データにおける所定数の顔画像の特徴量とが類似しない場合、そのタイミングで取得された照合対象者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合手段と、
   前記照合手段の照合結果である類似度と所定の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定手段と
   を含む監視装置を制御するコンピュータに、
   前記取得手段による、連続的に照合対象者の顔画像を取得する取得ステップと、
   前記顔画像抽出ステップによる、前記取得ステップの処理により取得された顔画像を抽出する顔画像抽出ステップと、
   前記特徴量抽出手段による、前記顔画像抽出ステップの処理で抽出された顔画像より特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
   前記辞書データ格納手段による、連続的に取得される前記顔画像の特徴量を、所定数だけ辞書データとして格納する辞書データ格納ステップと、
   前記照合データ格納手段による、前記辞書データ格納ステップの処理により、前記辞書データとして前記所定数の顔画像の特徴量が格納された後、連続的に取得される前記顔画像の特徴量を、所定数だけ照合データとして格納する照合データ格納ステップと、
   前記照合手段による、前記辞書データにおける所定数の顔画像の特徴量と、前記照合データにおける所定数の顔画像の特徴量とが類似しない場合、そのタイミングで取得された照合対象者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、
   照合する照合ステップと、
   前記類似度判定手段による、前記照合ステップによる照合結果である類似度と所定の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定ステップと
   を含み、
   前記辞書データにおける所定数の顔画像の特徴量と、前記照合データにおける所定数の顔画像の特徴量とが類似しない場合、そのタイミングで、前記辞書データ格納手段は、前記辞書データとして格納されている前記所定数の顔画像の特徴量を削除し、前記照合データ格納手段により、前記照合データとして格納されている前記所定数の顔画像の特徴量を、新たな辞書データとして格納する
   処理を実行させるプログラム。

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