JP5508088B2 - Face authentication apparatus, method, and program - Google Patents

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Description

本発明は、カメラなどの撮像手段で撮影された人物の画像について顔認証を行う顔認証装置、方法、およびプログラムに関する。   The present invention relates to a face authentication apparatus, method, and program for performing face authentication on a person image taken by an imaging means such as a camera.

一般に、カメラなどで撮影された人物の画像について、予め準備されたデータベースとの間でマッチングを行い、その相関値を求めることにより顔認証を行うシステムが知られている。   In general, there is known a system that performs face authentication by matching a human image taken by a camera or the like with a database prepared in advance and obtaining a correlation value thereof.

こうした顔認証のシステムとして、外れ値を考慮した重み付け演算を行い、誤認証を低減させようとするものがある(例えば、特許文献1参照)。   As such a face authentication system, there is one that attempts to reduce false authentication by performing a weighting calculation in consideration of an outlier (see, for example, Patent Document 1).

また、こうした顔認証のシステムとして、マッチングによる相関値が認証のための閾値未満の場合に、撮像部から新たな対象画像を得て再度マッチングを行うことを所定の制限回数まで繰り返し、誤認証を低減させようとするものがある(例えば、特許文献2参照)。   Further, as such a face authentication system, when a correlation value by matching is less than a threshold value for authentication, a new target image is obtained from the imaging unit and matching is repeated again up to a predetermined number of times, and erroneous authentication is performed. Some attempt to reduce this (see, for example, Patent Document 2).

特開2006−178651号公報JP 2006-178651 A 特開2009−54052号公報JP 2009-54052 A

しかしながら、例えばある地点を通過する人数をカウントする場合などでは、同一人物の重複カウントを防止するために顔認証を用いようにも、不特定多数の人物を対象とすることとなるため、顔認証のためのデータベースを予め準備しておくことができない。このように、データベースを予め準備できない状況下では、上述した特許文献1,2のような従来の誤認証低減を行うことができない問題があった。   However, in the case of counting the number of people passing through a certain point, for example, face authentication is used to prevent duplicate counting of the same person. The database for can not be prepared in advance. Thus, under the situation where the database cannot be prepared in advance, there has been a problem that the conventional erroneous authentication reduction as described in Patent Documents 1 and 2 cannot be performed.

本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、顔認証のためのデータベースの事前準備ができない状況であっても、データベースに登録を行いながら、そうして登録された人物と同一人物であるかを認証する顔認証について、誤認証を軽減することができる顔認証装置、方法、およびプログラムを提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of such a situation, and even if the database for face authentication cannot be prepared in advance, the same person as the person registered in that way while registering in the database It is an object of the present invention to provide a face authentication apparatus, method, and program that can reduce false authentication for face authentication for authenticating whether or not a face is authenticated.

かかる目的を達成するために、本発明に係る顔認証装置は、人物識別情報に関連付けて記憶される第1の顔画像の特徴と、撮影された人物の画像から検出された第2の顔画像の特徴とを比較して、第2の顔画像が人物識別情報の人物と同一人物と判断されず、かつ所定条件を満たす場合に該第2の顔画像の特徴情報を保存し、第1の顔画像の特徴と、画像とは異なる画像から検出された第3の顔画像の特徴とを比較して、第3の顔画像が人物識別情報の人物と同一人物と判断された場合、第2の顔画像の特徴と第3の顔画像の特徴とを比較して該第2の顔画像が人物識別情報の人物と同一人物か否かを判断することを特徴とする。   In order to achieve such an object, the face authentication apparatus according to the present invention includes a feature of the first face image stored in association with the person identification information and a second face image detected from the photographed person image. If the second face image is not determined to be the same person as the person in the person identification information and the predetermined condition is satisfied, the feature information of the second face image is stored, If the feature of the face image is compared with the feature of the third face image detected from an image different from the image, and the third face image is determined to be the same person as the person in the person identification information, The feature of the face image and the feature of the third face image are compared to determine whether or not the second face image is the same person as the person in the person identification information.

また、本発明に係る顔認証装置は、撮像手段で撮影された人物の画像から顔画像を検出する検出手段と、検出手段により検出された顔画像から特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、記憶手段と、特徴点抽出手段により特徴点を抽出された抽出データを記憶手段に登録する登録手段と、記憶手段に記憶された抽出データおよび特徴点抽出手段からの抽出データの相関値を算出することにより同一人物か否かの顔認証を行う顔認証手段と、顔認証手段で同一人物でないと判定されると共に所定条件を満たす抽出データに対して再判断を行う再判断手段と、を備えたことを特徴とする。   Further, the face authentication apparatus according to the present invention includes a detection unit that detects a face image from a person image captured by the imaging unit, a feature point extraction unit that extracts a feature point from the face image detected by the detection unit, A storage unit; a registration unit that registers the extracted data from which feature points have been extracted by the feature point extracting unit; and a correlation value between the extracted data stored in the storage unit and the extracted data from the feature point extracting unit. A face authentication unit that performs face authentication to determine whether or not the person is the same person, and a re-determination unit that determines that the face authentication unit is not the same person and re-determines the extracted data that satisfies a predetermined condition. It is characterized by that.

また、本発明に係る顔認証方法は、撮像手段で撮影された人物の画像から顔画像を検出する検出工程と、検出工程により検出された顔画像から特徴点を抽出する特徴点抽出工程と、特徴点抽出工程により特徴点を抽出された抽出データを記憶手段に登録する登録工程と、記憶手段に記憶された抽出データおよび特徴点抽出工程での抽出データの相関値を算出することにより同一人物か否かの顔認証を行う顔認証工程と、顔認証工程で同一人物でないと判定されると共に所定条件を満たす抽出データに対して再判断を行う再判断工程と、を備えたことを特徴とする。   Further, the face authentication method according to the present invention includes a detection step of detecting a face image from a human image photographed by the imaging means, a feature point extraction step of extracting a feature point from the face image detected by the detection step, The registration process for registering the extracted data from which the feature points have been extracted in the feature point extraction process in the storage means, and the correlation between the extracted data stored in the storage means and the extracted data in the feature point extraction process is the same person. A face authentication step for performing face authentication on whether or not, and a re-determination step for determining again that the extracted data satisfying a predetermined condition are determined not to be the same person in the face authentication step. To do.

また、本発明に係る顔認証プログラムは、撮像手段で撮影された人物の画像から顔画像を検出する検出手順と、検出手順により検出された顔画像から特徴点を抽出する特徴点抽出手順と、特徴点抽出手順により特徴点を抽出された抽出データを記憶手段に登録する登録手順と、記憶手段に記憶された抽出データおよび特徴点抽出手順での抽出データの相関値を算出することにより同一人物か否かの顔認証を行う顔認証手順と、顔認証手順で同一人物でないと判定されると共に所定条件を満たす抽出データに対して再判断を行う再判断手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。   Further, the face authentication program according to the present invention includes a detection procedure for detecting a face image from a human image photographed by the imaging means, a feature point extraction procedure for extracting a feature point from the face image detected by the detection procedure, Registration procedure for registering the extracted data from which feature points have been extracted by the feature point extraction procedure in the storage means, and the same person by calculating the correlation value between the extracted data stored in the storage means and the extracted data in the feature point extraction procedure A face authentication procedure for performing face authentication on whether or not, and a re-determination procedure for performing re-determination on extracted data that satisfies a predetermined condition and is determined not to be the same person in the face authentication procedure. Features.

以上のように、本発明によれば、顔認証のためのデータベースの事前準備ができない状況であっても、データベースに登録を行いながら、そうして登録された人物と同一人物であるかを認証する顔認証について、誤認証を軽減することができる。   As described above, according to the present invention, even if the database for face authentication cannot be prepared in advance, it is authenticated whether or not it is the same person as that registered person while performing registration in the database. For face recognition to be performed, false authentication can be reduced.

本発明の実施形態としての人数カウントシステムの構成例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structural example of the people count system as embodiment of this invention. 登録者データベース25のデータ構造例を示す図である。It is a figure which shows the example of a data structure of the registrant database 25. FIG. 本実施形態による認証、登録動作の概略を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the outline of the authentication and registration operation | movement by this embodiment. 登録者データベース25への新規登録と追加登録の具体例を示す図である。It is a figure which shows the specific example of the new registration to the registrant database 25, and an additional registration. データベースに上限値まで登録データが格納されている場合の動作例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the operation example in case registration data is stored to the upper limit in a database. 登録者データベース25の更新動作の具体例を示す図である。It is a figure which shows the specific example of update operation | movement of the registrant database. 本実施形態による認証、カウント、登録動作の概略を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the outline of authentication, a count, and registration operation | movement by this embodiment. グレーゾーンに仮保存されたデータが存在する状態の動作例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the operation example in the state in which the data temporarily stored by the gray zone exist. 仮保存されたデータも同一人物である場合の一具体例を示す図である。It is a figure which shows one specific example when the temporarily stored data is also the same person. 仮保存されたデータは別人物である場合の一具体例を示す図である。It is a figure which shows one specific example when the temporarily preserve | saved data is another person.

次に、本発明に係る顔認証装置、方法、およびプログラムを、人数カウントシステムに適用した一実施形態について、図面を用いて詳細に説明する。   Next, an embodiment in which the face authentication apparatus, method, and program according to the present invention are applied to a people counting system will be described in detail with reference to the drawings.

まず、本実施形態の概略について説明する。
本実施形態は、例えばある地点を通過する人数をカウントする場合のように、顔認証のためのデータベースが事前に準備されていない状態から、データベースへの登録を行いつつ、一度登録された人物と同一人物であるかを顔認証する。
First, an outline of the present embodiment will be described.
In the present embodiment, for example, when the number of people passing through a certain point is counted, the database for face authentication is not prepared in advance, and the registered person is registered with the database while performing registration in the database. Face-authenticates whether they are the same person.

また、連続して検出された人物が同一人物か否かの判定の際に、マッチング結果が同一人物と判定できるレベルではないが、同一人物と判定する認証閾値に近い場合、グレーゾーンとしてデータを仮保存(判定保留状態)し、グレーゾーンとしての再判断を追加で行う機能を備える。
このことにより、例えば1人の人物が歩きながら後ろを振り向いたりきょろきょろと周りを見渡した場合などに複数人数としてカウントされてしまう誤認証の問題を回避し、正確な人数カウントができるようにするものである。
In addition, when determining whether or not the continuously detected person is the same person, the matching result is not at a level where the person can be determined to be the same person. Temporary storage (determination pending state) is provided, and a function for additionally performing redetermination as a gray zone is provided.
This avoids the problem of mis-authentication that would be counted as multiple people when, for example, one person walks around while walking or looks around, so that the correct number of people can be counted. It is.

次に、本実施形態としての人数カウントシステムの構成について、図1を参照して説明する。   Next, the configuration of the people counting system as the present embodiment will be described with reference to FIG.

図1に示すように、本実施形態としての人数カウントシステムは、カメラ1が、情報処理装置(顔認証装置)2に接続されて構成される。情報処理装置2は、本実施形態に係るプログラムが実装されたPCなどであってよい。   As shown in FIG. 1, the number counting system according to the present embodiment is configured by connecting a camera 1 to an information processing device (face authentication device) 2. The information processing apparatus 2 may be a PC on which the program according to the present embodiment is installed.

情報処理装置2は、カメラ1による人物撮影画像から人間の顔画像を検出する顔検出部21と、検出された顔画像から特徴点を抽出する特徴点抽出部22と、信頼度を算出する信頼度算出部23と、データベースの登録や更新を行う登録/更新部24と、登録者データベース25と、顔認証部26と、人数カウントを行うカウント部27とを備える。   The information processing apparatus 2 includes a face detection unit 21 that detects a human face image from a person-captured image taken by the camera 1, a feature point extraction unit 22 that extracts a feature point from the detected face image, and a reliability that calculates reliability. A degree calculating unit 23, a registration / updating unit 24 for registering or updating a database, a registrant database 25, a face authenticating unit 26, and a counting unit 27 for counting the number of people.

信頼度算出部23は、例えば瞳間隔や瞳の並行度合いなどから、特徴点抽出部22により特徴点を抽出された抽出データが、人間の顔画像である可能性がどれだけ高いかを信頼度として算出するものである。
顔検出部21による顔画像検出処理、特徴点抽出部22による特徴点抽出処理、信頼度算出部23による信頼度算出処理については、各種の公知技術を用いてよく、詳細な説明を省略する。
The reliability calculation unit 23 determines how highly the extracted data from which the feature points are extracted by the feature point extraction unit 22 is a human face image based on, for example, the pupil interval and the degree of parallelism of the pupils. Is calculated as follows.
Various known techniques may be used for the face image detection processing by the face detection unit 21, the feature point extraction processing by the feature point extraction unit 22, and the reliability calculation processing by the reliability calculation unit 23, and detailed description thereof is omitted.

顔認証部26は、登録者データベース25に登録された抽出データや、グレーゾーンとして仮保存された抽出データと、特徴点抽出部22により抽出された抽出データとの類似度を相関値として算出する。相関値の算出方法は、各種の公知技術を用いてよく、詳細な説明を省略する。   The face authentication unit 26 calculates the similarity between the extracted data registered in the registrant database 25, the extracted data temporarily stored as a gray zone, and the extracted data extracted by the feature point extracting unit 22 as a correlation value. . The correlation value calculation method may use various known techniques, and a detailed description thereof will be omitted.

顔認証部26により別人物と判定された場合、登録/更新部24は、別人物と判定された抽出データを登録者データベース25に新規登録し、カウント部27は、人数カウントに1を加える。   When the face authentication unit 26 determines that the person is different, the registration / update unit 24 newly registers the extracted data determined to be another person in the registrant database 25, and the count unit 27 adds 1 to the number of people.

次に、登録者データベース25のデータ構造について、図2の例を参照して説明する。
登録者データベース25は、別人物と判定された各登録者について、各登録者に割り当てられた人物識別情報(図2の例ではAさん、Bさん)に、照合データおよび登録データという2種類の抽出データの組み合わせを関連付けて格納する。
Next, the data structure of the registrant database 25 will be described with reference to the example of FIG.
The registrant database 25 includes, for each registrant determined to be a different person, two kinds of verification data and registration data in person identification information assigned to each registrant (Ms. A and B in the example of FIG. 2). Store a combination of extracted data in association.

照合データは、特徴点抽出部22が簡易的に特徴点を抽出した抽出データに、信頼度算出部により算出された信頼度が関連付けられたデータである。主に、既登録データとの照合用データなどに用いられる。   The collation data is data in which the reliability calculated by the reliability calculation unit is associated with the extracted data from which the feature point extraction unit 22 simply extracted the feature points. It is mainly used for verification data with registered data.

登録データは、登録用として特徴点抽出部22で再度画像処理を行い、照合データよりも詳細に(より多い所定数の)特徴点を抽出したデータである。主に、特徴点抽出部22により新規に抽出された新規抽出データとのマッチングに用いられる。   The registered data is data obtained by performing image processing again at the feature point extraction unit 22 for registration and extracting feature points in greater detail (a larger number) than the collation data. It is mainly used for matching with newly extracted data newly extracted by the feature point extracting unit 22.

次に、本実施形態による動作について説明する。
まず、カメラ1による画像取得からの動作概略について、図3のフローチャートを参照して説明する。
Next, the operation according to the present embodiment will be described.
First, an outline of the operation from image acquisition by the camera 1 will be described with reference to the flowchart of FIG.

カメラ1が画像撮影を行い、顔検出部21は動画による画像を取得し、取得された画像データから人間の顔画像を検出する。こうして検出された顔画像から特徴点抽出部22が特徴点を簡易的に抽出し、信頼度算出部23が信頼度を算出する(ステップS1)。   The camera 1 captures an image, and the face detection unit 21 acquires a moving image, and detects a human face image from the acquired image data. The feature point extraction unit 22 simply extracts the feature points from the face image thus detected, and the reliability calculation unit 23 calculates the reliability (step S1).

こうして算出された信頼度が、予め設定された信頼閾値以上である場合(ステップS2;Yes)、顔認証部26が登録者データベース25に登録されたデータとのマッチングを行い(ステップS3)、登録/更新部24が登録者データベース25への登録や更新を行う(ステップS4)。   When the reliability calculated in this way is equal to or higher than a predetermined reliability threshold (step S2; Yes), the face authentication unit 26 performs matching with data registered in the registrant database 25 (step S3), and registration is performed. / The update unit 24 performs registration and update in the registrant database 25 (step S4).

ステップS3の顔認証で、特徴点抽出部22による新規の抽出データが、登録者データベース25に登録された何れかの人物識別情報のデータと同一人物と判定された場合、カウント部27は人数カウントを加算しない。また、登録/更新部24は、その判定対象である新規の抽出データについての照合データおよび登録データを、同一人物と判定された人物識別情報に関連付けて登録者データベース25に登録する。   In the face authentication in step S3, when it is determined that the new extracted data by the feature point extracting unit 22 is the same person as the data of any person identification information registered in the registrant database 25, the counting unit 27 counts the number of people. Is not added. Also, the registration / update unit 24 registers the collation data and registration data for the new extracted data that is the determination target in the registrant database 25 in association with the person identification information determined to be the same person.

ステップS3の顔認証で、特徴点抽出部22による新規の抽出データが、登録者データベース25に登録された何れの人物識別情報のデータとも別人物と判定された場合、カウント部27は人数カウントを+1に加算する。また、登録/更新部24は、その判定対象である新規の抽出データについての照合データおよび登録データを、新規の人物識別情報に関連付けて登録者データベース25に登録する。   In the face authentication of step S3, when it is determined that the new extracted data by the feature point extracting unit 22 is a different person from the data of any person identification information registered in the registrant database 25, the counting unit 27 counts the number of people. Add to +1. Further, the registration / update unit 24 registers the collation data and registration data for the new extracted data that is the determination target in the registrant database 25 in association with the new person identification information.

算出された信頼度が、予め設定された信頼閾値より低い場合(ステップS2;No)、顔認証部26による顔認証や登録者データベース25への登録を行わず、抽出データを破棄する(ステップS5)。   If the calculated reliability is lower than a preset reliability threshold (step S2; No), the face authentication unit 26 does not perform face authentication or registration in the registrant database 25, and the extracted data is discarded (step S5). ).

次に、登録者データベース25への新規登録と追加登録の動作について、図4の具体例を参照して説明する。
以下に、具体例としては、信頼閾値が70%、同一人物と判定する認証閾値が70%、グレーゾーンとして仮保存するグレー閾値が65%として予め設定されている場合について説明する。
Next, operations of new registration and additional registration in the registrant database 25 will be described with reference to a specific example of FIG.
As a specific example, a case will be described in which the confidence threshold is set in advance as 70%, the authentication threshold for determining the same person as 70%, and the gray threshold temporarily stored as a gray zone as 65%.

図4(a)は、登録者データベース25にデータが登録されていない状態から新規登録を行う場合の例を示す。   FIG. 4A shows an example in which new registration is performed from a state in which no data is registered in the registrant database 25.

まず、顔検出部21により顔画像として検出され、特徴点抽出部22により新規に特徴点を抽出された新規抽出データについて、信頼度が信頼閾値である70%未満のデータは破棄される。信頼度が70%以上であれば、その新規抽出データの抽出元となる顔画像に対して、特徴点抽出部22が再度より詳細に特徴点の抽出を行い、登録データを生成する。
登録/更新部24は、新規抽出データに信頼度を関連付けた照合データと、登録データとを1組のデータとして関連付け、この照合データおよび登録データの組を人物識別情報(図4の例ではAさん)に関連付けて登録する。
First, for newly extracted data that is detected as a face image by the face detection unit 21 and from which a feature point is newly extracted by the feature point extraction unit 22, data having a reliability of less than 70% that is a reliability threshold is discarded. If the reliability is 70% or more, the feature point extraction unit 22 again extracts feature points in more detail from the face image from which the newly extracted data is extracted, and generates registration data.
The registration / update unit 24 associates the collation data in which the reliability is associated with the newly extracted data and the registration data as one set of data, and associates the collation data and the registration data with the person identification information (A in the example of FIG. 4). ) And register.

図4(b)は、登録者データベース25に登録済みのデータに追加登録を行う場合の例を示す。   FIG. 4B shows an example in which additional registration is performed on data already registered in the registrant database 25.

新規抽出データの信頼度が信頼閾値の70%以上であれば、顔認証部26は、登録者データベース25に登録された各人物識別情報の登録データとの間で相関値を算出し、顔認証を行う。この認証結果(相関値)が認証閾値である70%以上であれば、顔認証部26は同一人物と判定する(図3ステップS3)。   If the reliability of the newly extracted data is 70% or more of the reliability threshold, the face authentication unit 26 calculates a correlation value with the registered data of each person identification information registered in the registrant database 25, and performs face authentication. I do. If the authentication result (correlation value) is 70% or more, which is the authentication threshold, the face authentication unit 26 determines that they are the same person (step S3 in FIG. 3).

同一人物と判定されると、登録/更新部24は、新規抽出データに信頼度を関連付けた照合データと、登録データとを1組のデータとして関連付け、この照合データおよび登録データの組を、同一人物とされた人物識別情報(図4の例ではAさん)に関連付けて追加登録する(図3ステップS4)。   When it is determined that they are the same person, the registration / update unit 24 associates the collation data in which the reliability is associated with the newly extracted data and the registration data as one set of data, and sets the same combination of the collation data and the registration data. Additional registration is performed in association with the person identification information (Mr. A in the example of FIG. 4) that is a person (step S4 in FIG. 3).

なお、登録者データベース25中に、1つの人物識別情報に関連付けられた照合データおよび登録データの組が複数存在する場合、顔認証部26による認証結果と認証閾値との比較では、1つの人物識別情報に関連付けられた登録データの何れかと新規抽出データとの認証結果が認証閾値以上である場合に同一人物と判定してもよい。
また、1つの人物識別情報に関連付けられた照合データおよび登録データの組の中で信頼度が最高である照合データと組みである登録データと新規抽出データとの認証結果が認証閾値以上である場合に同一人物と判定してもよい。
また、予め設定された設定内容に応じて重み付けを行うなど、各種の判定方法であってもよい。
When there are a plurality of pairs of verification data and registration data associated with one person identification information in the registrant database 25, one person identification is obtained in the comparison between the authentication result by the face authentication unit 26 and the authentication threshold. You may determine with the same person, when the authentication result of either of the registration data linked | related with information and newly extracted data is more than an authentication threshold value.
In addition, when the verification result of the verification data and the newly extracted data, which is the combination of the verification data with the highest reliability among the verification data and registration data associated with one person identification information, is equal to or greater than the authentication threshold May be determined as the same person.
Further, various determination methods may be used, such as weighting according to preset settings.

次に、登録者データベース25の登録情報の更新動作について、図5、図6を参照して説明する。図6は、更新動作における一具体例を示す。   Next, the update operation of the registration information in the registrant database 25 will be described with reference to FIGS. FIG. 6 shows a specific example in the update operation.

登録者データベース25への登録データ数について上限値が設定されていない場合、登録対象とされた照合データおよび登録データの組はそのまま登録されるが、上限値が設定されており、すでにその上限値まで登録データが登録されている場合、上書き登録するか登録しないかの何れかの動作が行われることとなる。   When the upper limit value is not set for the number of registered data in the registrant database 25, the set of collation data and registration data to be registered is registered as it is, but the upper limit value is already set and the upper limit value has already been set. If the registration data has been registered until then, either the overwriting registration or the non-registration operation is performed.

図5は、データベースに上限値まで登録データが格納されている場合の動作例を示すフローチャートである。   FIG. 5 is a flowchart showing an operation example when registration data is stored in the database up to the upper limit value.

まず、新規抽出データについて信頼度が信頼閾値以上であり、登録者データベース25に登録された何れかの登録人物と同一人物と顔認証部26により判定された場合、登録/更新部24は、その同一人物の人物識別情報について登録された全照合データ中で信頼度が最低である照合データと信頼度を比較する(ステップS11)。   First, when the reliability of the newly extracted data is equal to or higher than the reliability threshold and the face authentication unit 26 determines that the registered person is the same as any registered person registered in the registrant database 25, the registration / update unit 24 The collation data with the lowest reliability among all the collation data registered for the person identification information of the same person is compared with the reliability (step S11).

新規抽出データの方が、登録済みデータ中で信頼度が最低である照合データよりも信頼度が低い場合、図6(b)に例示するように、登録/更新部24は、登録者データベース25を更新せずそのままとし、新規抽出データを破棄する(ステップS13)。   When the newly extracted data has a lower reliability than the collation data having the lowest reliability in the registered data, as illustrated in FIG. 6B, the registration / update unit 24 causes the registrant database 25. Are not updated and the newly extracted data is discarded (step S13).

新規抽出データの方が、登録済みデータ中で信頼度が最低である照合データよりも信頼度が高い場合、図6(a)に例示するように、登録/更新部24は、その信頼度が最低である照合データを削除し、新規抽出データによる照合データおよび登録データの組を、同一人物と判定された人物識別情報に関連付けて上書き登録する(ステップS14)。   When the newly extracted data has higher reliability than the collation data having the lowest reliability in the registered data, the registration / update unit 24 has the reliability as illustrated in FIG. The lowest verification data is deleted, and the combination of verification data and newly registered data based on the newly extracted data is overwritten and registered in association with the person identification information determined to be the same person (step S14).

新規抽出データの信頼度と、登録済みデータ中で信頼度が最低である照合データの信頼度が同一である場合、登録/更新部24は、その同一人物の人物識別情報について登録された全照合データ中で信頼度が最高である照合データと組みである登録データとの認証結果を参照し、信頼度が最低である照合データとの認証結果と、新規抽出データに対する認証結果とを比較する(ステップS12)。   When the reliability of the newly extracted data is the same as the reliability of the collation data having the lowest reliability in the registered data, the registration / update unit 24 registers all the collations registered for the person identification information of the same person Refer to the authentication result of the matching data with the highest reliability in the data and the registered data as a pair, and compare the authentication result with the matching data with the lowest reliability and the authentication result for the newly extracted data ( Step S12).

新規抽出データの方が、登録済みデータ中で認証結果が最低である登録データよりも認証結果が低い場合、図6(b)に例示するように、登録/更新部24は、登録者データベース25を更新せずそのままとし、新規抽出データを破棄する(ステップS13)。   When the newly extracted data has a lower authentication result than the registered data that has the lowest authentication result among the registered data, the registration / update unit 24 uses the registrant database 25 as illustrated in FIG. 6B. Are not updated and the newly extracted data is discarded (step S13).

新規抽出データの方が、登録済みデータ中で認証結果が最低である登録データよりも認証結果が高い場合、図6(a)に例示するように、登録/更新部24は、その認証結果が最低である照合データを削除し、新規抽出データによる照合データおよび登録データの組を、同一人物と判定された人物識別情報に関連付けて上書き登録する(ステップS14)。   When the newly extracted data has a higher authentication result than the registered data having the lowest authentication result among the registered data, as illustrated in FIG. 6A, the registration / update unit 24 indicates that the authentication result is The lowest verification data is deleted, and the combination of verification data and newly registered data based on the newly extracted data is overwritten and registered in association with the person identification information determined to be the same person (step S14).

このようにデータベースの更新動作を行うことにより、より信頼度やマッチングレベルの高いデータで登録者データベース25を構成していくことができる。   By performing the database update operation in this manner, the registrant database 25 can be configured with data with higher reliability and matching level.

なお、上述したステップS11での比較で、新規抽出データと同一人物と判定された人物識別情報について登録された全照合データ中で信頼度が最低である照合データと、新規抽出データの信頼度とを比較し、比較結果における差異が所定の閾値未満である場合、登録者データベース25を更新するか否かの判定として、予め設定された設定内容に応じて、認証結果や信頼度を用いて重み付けを行うなど各種の判定方法であってもよい。   Note that the collation data having the lowest reliability among all the collation data registered for the person identification information determined to be the same person as the newly extracted data in the comparison in step S11 described above, and the reliability of the newly extracted data When the difference in the comparison result is less than a predetermined threshold, the determination as to whether or not to update the registrant database 25 is weighted using the authentication result and the reliability according to the preset setting contents. Various determination methods such as performing the above may be used.

次に、本実施形態による顔認証を行い、人数カウントや登録者データベース25への登録などを行う動作例について、図7のフローチャートを参照して説明する。   Next, an example of an operation for performing face authentication according to the present embodiment and performing counting of the number of people, registration in the registrant database 25, and the like will be described with reference to the flowchart of FIG.

まず、顔検出部21により顔画像として検出され、特徴点抽出部22により新規に特徴点を抽出された新規抽出データについて、信頼度が所定の信頼閾値以上であれば、顔認証部26はその新規抽出データと、登録者データベース25に登録された各人物識別情報についての登録データとの相関値を算出する。この認証結果(相関値)が所定の認証閾値以上であれば(ステップS21)、顔認証部26はその認証結果となる登録データの関連付けられた人物識別情報と同一人物と判定する(ステップS22)。このため、登録/更新部24は、新規抽出データによる照合データおよび登録データの組を、その同一人物と判定された人物識別情報に関連付けて追加登録する(ステップS23)。   First, if the degree of reliability of newly extracted data detected as a face image by the face detection unit 21 and newly extracted feature points by the feature point extraction unit 22 is equal to or higher than a predetermined reliability threshold, the face authentication unit 26 A correlation value between the newly extracted data and the registered data for each person identification information registered in the registrant database 25 is calculated. If the authentication result (correlation value) is equal to or greater than a predetermined authentication threshold (step S21), the face authentication unit 26 determines that the person is the same as the person identification information associated with the registration data that is the authentication result (step S22). . Therefore, the registration / update unit 24 additionally registers a set of collation data and registration data based on the newly extracted data in association with the person identification information determined to be the same person (step S23).

ステップS21での認証結果が所定の認証閾値より低く、所定のグレー閾値以上である場合(ステップS24;Yes)、登録/更新部24は、新規抽出データによる照合データおよび登録データの組を、グレーゾーンとして仮保存する(ステップS25)。   When the authentication result in step S21 is lower than the predetermined authentication threshold and equal to or higher than the predetermined gray threshold (step S24; Yes), the registration / update unit 24 sets the combination of the collation data and the registration data based on the newly extracted data to gray. Temporarily save as a zone (step S25).

ステップS21での認証結果が所定のグレー閾値よりも低い場合(ステップS24;No)、顔認証部26は、登録者データベース25に登録された各人物識別情報の何れとも別人物と判定する(ステップS26)。このため、カウント部27は、人数カウントに1を加算する。また、登録/更新部24は、新規抽出データによる照合データおよび登録データの組を、新規の人物識別情報に関連付けて新規登録する(ステップS27)。   When the authentication result in step S21 is lower than the predetermined gray threshold value (step S24; No), the face authentication unit 26 determines that each person identification information registered in the registrant database 25 is a different person (step S26). For this reason, the count unit 27 adds 1 to the number of people count. Also, the registration / update unit 24 newly registers a set of collation data and registration data based on the newly extracted data in association with the new person identification information (step S27).

次に、上述したステップS25により、グレーゾーンに仮保存されたデータが存在する状態の動作例について、図8のフローチャートと、図9、図10の具体例を参照して説明する。
図9は、グレーゾーンとして仮保存された後、仮保存された新規抽出データも同一人物であると判定された場合の一具体例を示す。
図10は、グレーゾーンとして仮保存された後、仮保存された新規抽出データが別人であると判定された場合の一具体例を示す。
Next, an example of operation in a state where data temporarily stored in the gray zone in step S25 described above will be described with reference to the flowchart of FIG. 8 and the specific examples of FIGS.
FIG. 9 shows a specific example when the newly extracted data temporarily stored as a gray zone is also determined to be the same person.
FIG. 10 shows a specific example when the newly extracted data temporarily stored as a gray zone is determined to be another person after being temporarily stored.

グレーゾーンにデータが仮保存された後、所定時間(図9、図10の例では3秒)以内に、信頼度が信頼閾値以上の新規抽出データが取得された場合(ステップS31;Yes)、顔認証部26は、グレーゾーンに仮保存とされたデータとの認証結果がグレー閾値以上であった登録データの人物識別情報(図9、図10の例ではAさん)に登録者データベース25で関連付けられた登録データと、そのグレーゾーン仮保存の次回の新規抽出データとの相関値を算出する(ステップS32)。   When newly extracted data whose reliability is equal to or higher than the reliability threshold is acquired within a predetermined time (3 seconds in the examples of FIGS. 9 and 10) after the data is temporarily stored in the gray zone (step S31; Yes), The face authentication unit 26 uses the registrant database 25 to store the person identification information (Mr. A in the examples of FIGS. 9 and 10) of the registration data whose authentication result with the data temporarily stored in the gray zone is equal to or greater than the gray threshold. A correlation value between the associated registration data and the next newly extracted data of the gray zone temporarily stored is calculated (step S32).

この認証結果(相関値)が所定の認証閾値以上であれば(ステップS32;Yes)、顔認証部26は、グレーゾーンに仮保存された新規抽出データと、グレーゾーン仮保存の次回の新規抽出データとの両方を、グレーゾーンに仮保存とされたデータとの認証結果がグレー閾値以上であった登録データの人物識別情報(図9の例ではAさん)と同一人物と判定する(ステップS33)。   If the authentication result (correlation value) is equal to or greater than a predetermined authentication threshold (step S32; Yes), the face authentication unit 26 newly extracts data temporarily stored in the gray zone and the next new extraction of the gray zone temporarily stored. Both of the data and the data are determined to be the same person as the person identification information (Mr. A in the example of FIG. 9) of the registered data whose authentication result with the data temporarily stored in the gray zone is equal to or greater than the gray threshold (step S33). ).

この後、顔認証部26は、グレーゾーンに仮保存された新規抽出データと、グレーゾーン仮保存の次回の新規抽出データとのそれぞれについての登録データでマッチングを行い、認証結果が所定の認証閾値以上であれば(ステップS34;Yes)、グレーゾーンに仮保存された新規抽出データおよび登録用データの組と、グレーゾーン仮保存の次回の新規抽出データおよび登録用データの組との両方を、グレーゾーンに仮保存とされたデータとの認証結果がグレー閾値以上であった登録データの人物識別情報(図9の例ではAさん)に関連付ける照合データおよび登録データの組として、登録/更新部24が登録者データベース25に追加登録する(ステップS35)。   Thereafter, the face authentication unit 26 performs matching with the registration data for each of the newly extracted data temporarily stored in the gray zone and the next newly extracted data of the gray zone temporarily stored, and the authentication result is a predetermined authentication threshold value. If it is above (step S34; Yes), both the group of newly extracted data and registration data temporarily stored in the gray zone and the next group of newly extracted data and registration data temporarily stored in the gray zone, A registration / update unit as a set of collation data and registration data associated with person identification information (Mr. A in the example of FIG. 9) of registration data whose authentication result with data temporarily stored in the gray zone is equal to or greater than the gray threshold value 24 additionally registers in the registrant database 25 (step S35).

ステップS34の認証結果が所定の認証閾値より低い場合、グレーゾーン仮保存の次回の新規抽出データおよび登録用データの組のみを、グレーゾーンに仮保存とされたデータとの認証結果がグレー閾値以上であった登録データの人物識別情報に関連付ける照合データおよび登録データの組として、登録/更新部24が登録者データベース25に追加登録する(ステップS36)。すなわち、グレーゾーンに仮保存された新規抽出データおよび登録用データの組は、登録せずに破棄とする。   If the authentication result in step S34 is lower than the predetermined authentication threshold, the authentication result of only the next newly extracted data and registration data for temporary storage in the gray zone and the data temporarily stored in the gray zone is equal to or greater than the gray threshold. The registration / update unit 24 additionally registers in the registrant database 25 as a set of collation data and registration data associated with the personal identification information of the registered data (step S36). That is, a set of newly extracted data and registration data temporarily stored in the gray zone is discarded without being registered.

ステップS32の認証結果が所定の認証閾値より低く、かつ所定のグレー閾値以上である場合(ステップS37)、再度ステップS25からのグレーゾーンへの仮保存を繰り返す。
この場合、こうして仮保存される複数のグレーゾーンのデータは、ひとまとめに扱うこととしてもよく、グレーゾーン仮保存の次回の新規抽出データについての登録データとのマッチングによる認証結果に応じて重み付けした扱い(例えば、認証結果が所定閾値以上のもののみをデータベースに登録するなど)としてもよい。
If the authentication result in step S32 is lower than the predetermined authentication threshold value and greater than or equal to the predetermined gray threshold value (step S37), temporary storage in the gray zone from step S25 is repeated again.
In this case, data of a plurality of gray zones temporarily stored in this way may be handled together, and weighted according to the authentication result by matching with the registered data of the next newly extracted data of gray zone temporary storage. (For example, only those whose authentication result is equal to or greater than a predetermined threshold may be registered in the database).

また、ステップS37;Yesにより、グレーゾーンへの仮保存を繰り返す場合、繰り返しの仮保存数に予め上限値が設定される構成であってもよい。この場合、グレーゾーンへの仮保存数が上限値を超えると、最も古い仮保存データから順に削除されることとなる。   In addition, when temporary storage in the gray zone is repeated in Step S37; Yes, an upper limit value may be set in advance for the number of repeated temporary storages. In this case, when the number of temporary storages in the gray zone exceeds the upper limit value, the oldest temporary storage data is deleted in order.

ステップS32の認証結果が所定のグレー閾値よりも低い場合(ステップS37;No)、顔認証部26は、グレーゾーンに仮保存された新規抽出データと、グレーゾーン仮保存の次回の新規抽出データとの両方を、グレーゾーンに仮保存とされたデータとの認証結果がグレー閾値以上であった登録データの人物識別情報とは別の新規人物(図10の例ではBさん)と判定する(ステップS38)。カウント部27は、人数カウントに1を加算する。   When the authentication result in step S32 is lower than the predetermined gray threshold value (step S37; No), the face authentication unit 26 includes the new extracted data temporarily stored in the gray zone and the next new extracted data of the gray zone temporarily stored. Both are determined to be a new person (Mr. B in the example of FIG. 10) that is different from the person identification information of the registered data whose authentication result with the data temporarily stored in the gray zone is equal to or greater than the gray threshold (step S38). The count unit 27 adds 1 to the number of people count.

この後、顔認証部26は、グレーゾーンに仮保存された新規抽出データと、グレーゾーン仮保存の次回の新規抽出データとのそれぞれについての登録データでマッチングを行い、認証結果が所定の認証閾値以上であれば(ステップS39;Yes)、グレーゾーンに仮保存された新規抽出データおよび登録用データの組と、グレーゾーン仮保存の次回の新規抽出データおよび登録用データの組との両方を、ステップS38で判定した新規人物の人物識別情報(図10の例ではBさん)に関連付ける照合データおよび登録データの組として、登録/更新部24が登録者データベース25に新規登録する(ステップS40)。   Thereafter, the face authentication unit 26 performs matching with the registration data for each of the newly extracted data temporarily stored in the gray zone and the next newly extracted data of the gray zone temporarily stored, and the authentication result is a predetermined authentication threshold value. If it is above (step S39; Yes), both the group of newly extracted data and registration data temporarily stored in the gray zone, and the next group of newly extracted data and registration data temporarily stored in the gray zone, The registration / update unit 24 newly registers in the registrant database 25 as a set of collation data and registration data associated with the person identification information (Mr. B in the example of FIG. 10) determined in step S38 (step S40).

ステップS39の認証結果が所定の認証閾値より低い場合、グレーゾーン仮保存の次回の新規抽出データおよび登録用データの組のみを、ステップS38で判定した新規人物の人物識別情報に関連付ける照合データおよび登録データの組として、登録/更新部24が登録者データベース25に新規登録する(ステップS41)。すなわち、グレーゾーンに仮保存された新規抽出データおよび登録用データの組は、登録せずに破棄とする。   If the authentication result in step S39 is lower than the predetermined authentication threshold, the collation data and registration for associating only the next newly extracted data and registration data for temporary storage in the gray zone with the person identification information of the new person determined in step S38 The registration / update unit 24 newly registers in the registrant database 25 as a data set (step S41). That is, a set of newly extracted data and registration data temporarily stored in the gray zone is discarded without being registered.

ステップS31で、グレーゾーンにデータが仮保存された後、所定時間(図9、図10の例では3秒)以内に、信頼度が信頼閾値以上の新規抽出データが取得されなかった場合、ステップS26に戻り、顔認証部26は、グレーゾーンに仮保存とされたデータを別人物と判定する。
このため、カウント部27は、人数カウントに1を加算する。また、ステップS27として、登録/更新部24は、グレーゾーンに仮保存とされた照合データおよび登録データの組を、新規の人物識別情報に関連付けて新規登録する。
In step S31, after the data is temporarily stored in the gray zone, if new extracted data whose reliability is equal to or higher than the reliability threshold is not acquired within a predetermined time (3 seconds in the examples of FIGS. 9 and 10), Returning to S26, the face authentication unit 26 determines that the data temporarily stored in the gray zone is a different person.
For this reason, the count unit 27 adds 1 to the number of people count. In step S27, the registration / update unit 24 newly registers a set of collation data and registration data temporarily stored in the gray zone in association with new person identification information.

以上のように、上述した実施形態によれば、顔認証のためのデータベースが事前には存在せず、データベースに登録を行いながら、そうして登録された人物と同一人物であるかを認証する顔認証について、同一人物であるのに複数の人でカウントされるといった誤認証を軽減することができる。   As described above, according to the above-described embodiment, a database for face authentication does not exist in advance, and it is authenticated whether or not it is the same person as that registered person while registering in the database. Regarding face authentication, it is possible to reduce erroneous authentication such as counting by a plurality of people even though they are the same person.

また、1つの顔につき、信頼度確定用の検出時データと、マッチング用に詳細抽出された登録用データとの2種類のデータを組として登録者データベース25に登録することで、より精度の高いデータベースを構築することができる。   Further, for each face, two types of data, that is, detection data for determining reliability and registration data extracted in detail for matching are registered in the registrant database 25 as a set, thereby achieving higher accuracy. You can build a database.

また、1人の顔につき、マッチング結果に基づいた複数データを保持すると共に、常に検出データとの突合せ、更新を行うことにより、より精度の高いデータベースを構築することができる。   Further, a database with higher accuracy can be constructed by holding a plurality of data based on the matching result for each person's face and constantly matching and updating the detected data.

また、短時間に続けて抽出されたデータについては、認証結果が認証閾値より少し低くてもグレーゾーンとして仮保存を行い、再判断することにより、同一人物と判断する幅を適切な範囲で広げることができる。このため、同一人物の顔を継続して検出しているのに他人の顔で新規登録されてしまうといった誤認証を軽減することができる。   Also, for data extracted continuously for a short time, even if the authentication result is slightly lower than the authentication threshold, the data is temporarily stored as a gray zone and re-determined to widen the range for determining the same person within an appropriate range. be able to. For this reason, it is possible to reduce erroneous authentication such that the face of the same person is continuously detected but newly registered with the face of another person.

なお、上述した各実施形態は本発明の好適な実施形態であり、本発明はこれに限定されることなく、本発明の技術的思想に基づいて種々変形して実施することが可能である。   Each of the above-described embodiments is a preferred embodiment of the present invention, and the present invention is not limited to this, and various modifications can be made based on the technical idea of the present invention.

例えば、信頼閾値、認証閾値、グレー閾値は、上述した例の値に限定されず、システムの管理者などが適宜設定する任意の数値であってよい。   For example, the trust threshold value, the authentication threshold value, and the gray threshold value are not limited to the values in the above-described example, and may be arbitrary numerical values that are appropriately set by a system administrator or the like.

また、グレーゾーンとして仮保存する構成については、再判断を行う構成であれば、再判断方法は上述のものに限定されず、システムの管理者などが適宜設定してもよい。
例えばステップS39で、グレーゾーンに仮保存された新規抽出データと、グレーゾーン仮保存の次回の新規抽出データとのそれぞれについての登録データでマッチングを行い、認証結果が所定の認証閾値より低い場合、グレーゾーン仮保存のデータと、グレーゾーン仮保存の次回の新規抽出データとをそれぞれ別人物(BさんおよびCさん)としてもよい。
In addition, regarding the configuration for temporarily storing as a gray zone, the re-determination method is not limited to the above-described one as long as it is a configuration for performing re-determination.
For example, in step S39, matching is performed with registration data for each of the newly extracted data temporarily stored in the gray zone and the next newly extracted data of the gray zone temporarily stored. If the authentication result is lower than a predetermined authentication threshold, The data of the gray zone temporary storage and the next newly extracted data of the gray zone temporary storage may be different persons (B and C).

また、上述した実施形態としての顔認証装置を実現するための処理手順をプログラムとして記録媒体に記録することにより、本発明の各実施形態による上述した各機能を、その記録媒体から供給されるプログラムによって、システムを構成するコンピュータのCPUに処理を行わせて実現させることができる。
この場合、上記の記録媒体により、あるいはネットワークを介して外部の記録媒体から、プログラムを含む情報群を出力装置に供給される場合でも本発明は適用されるものである。
すなわち、記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が本発明の新規な機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記録媒体および該記録媒体から読み出された信号は本発明を構成することになる。
この記録媒体としては、例えばハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フロッピー(登録商標)ディスク、磁気テープ、不揮発性のメモリーカード、ROM等を用いてよい。
Further, by recording a processing procedure for realizing the face authentication apparatus as the above-described embodiment on a recording medium as a program, the above-described functions according to each embodiment of the present invention are supplied from the recording medium. Thus, the processing can be realized by causing the CPU of the computer constituting the system to perform processing.
In this case, the present invention can be applied even when an information group including a program is supplied to the output device from the above recording medium or from an external recording medium via a network.
That is, the program code itself read from the recording medium realizes the novel function of the present invention, and the recording medium storing the program code and the signal read from the recording medium constitute the present invention. It will be.
As this recording medium, for example, a hard disk, an optical disk, a magneto-optical disk, a floppy (registered trademark) disk, a magnetic tape, a nonvolatile memory card, a ROM, or the like may be used.

この本発明に係るプログラムによれば、当該プログラムによって制御されるコンピュータに、上述した実施形態における各機能を実現させることができる。   According to the program according to the present invention, each function in the above-described embodiment can be realized by a computer controlled by the program.

本発明は、顔認証のためのデータベースが事前には存在せず、新規に顔データベースを構築しながら顔認証を行うシステムについて、例えば、お店への入店者カウントシステムに利用される顔認証システムや、デジタルサイネージの視聴者数カウントシステムなど、各種の顔認証装置に適用することができる。このため、不特定多数の人の顔を対象とするシステムについても、同様に適用することができる。   The present invention relates to a system that does not have a database for face authentication in advance and performs face authentication while constructing a new face database, for example, face authentication used for a store visitor count system. The present invention can be applied to various face authentication devices such as a system and a digital signage viewer count system. Therefore, the present invention can be similarly applied to a system that targets the faces of an unspecified number of people.

1 カメラ
2 情報処理装置(顔認証装置の一例)
21 顔検出部
22 特徴点抽出部
23 信頼度算出部
24 登録/更新部
25 登録者データベース
26 顔認証部
27 カウント部
1 Camera 2 Information processing device (an example of a face authentication device)
DESCRIPTION OF SYMBOLS 21 Face detection part 22 Feature point extraction part 23 Reliability calculation part 24 Registration / update part 25 Registrant database 26 Face authentication part 27 Count part

Claims (9)

事前に人物に割当たられる人物識別情報として記憶される第1の顔画像の特徴と、撮影された人物の画像から検出された第2の顔画像の特徴とを比較して、前記第2の顔画像が前記人物識別情報の人物と同一人物と判断されず、かつ所定条件を満たす場合に該第2の顔画像の特徴情報を保存し、
前記第1の顔画像の特徴と、前記画像とは異なる画像から検出された第3の顔画像の特徴とを比較して、
前記第3の顔画像が前記人物識別情報の人物と同一人物であるか否かを判断することにより、該第2の顔画像の特徴と前記第3の顔画像の特徴が前記人物識別情報の人物と同一人物であるか否かを認証し、その認証結果により、前記第2の顔画像の特徴と前記第3の顔画像の特徴との両方または前記第3の顔画像の特徴のみを新規登録人物に割当てられる人物識別情報として新規登録するか否かを判断することを特徴とする顔認識装置。
And features of the first face image pre-stored as personal identification information that is hit split in person, by comparing the features of the second face image detected from the image of the subject acquired, the second If the face image is not determined to be the same person as the person in the person identification information and if a predetermined condition is satisfied, the feature information of the second face image is temporarily stored;
Comparing the feature of the first face image with the feature of the third face image detected from an image different from the image;
By determining whether or not the third face image is the same person as the person in the person identification information, the characteristics of the second face image and the characteristics of the third face image are Whether or not the person is the same person is authenticated, and based on the authentication result, both the feature of the second face image and the feature of the third face image or only the feature of the third face image are newly added. A face recognition apparatus that judges whether or not to newly register as person identification information assigned to a registered person .
撮像手段で撮影された人物の画像から顔画像を検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された顔画像から顔画像の特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
事前に人物に割当たられる人物識別情報とする登録データを記憶する記憶手段と、
前記特徴点抽出手段により顔画像の特徴点を抽出された抽出データを前記記憶手段に登録する登録手段と、
前記記憶手段に記憶された登録データおよび前記特徴点抽出手段からの抽出データの相関値を算出することにより同一人物か否かの顔認証を行う顔認証手段と、
前記顔認証手段で同一人物でないと判定されると共に所定条件を満たす抽出データに対して再判断を行う再判断手段と、を備えた顔認証装置において、
前記再判断手段は、前記顔認証手段により前記登録データと、前記抽出データとは異なる画像から前記特徴点抽出手段により抽出された別抽出データとを比較して、
前記別抽出データが前記人物識別情報の人物と同一人物であるか否かを判断することにより、前記抽出データと前記別抽出データが前記人物識別情報の人物と同一人物であるか否かを認証し、
その認証結果に基づいて、前記抽出データと前記別抽出データとの両方または前記別抽出データのみを新規登録人物に割当てられる人物識別情報として新規登録するか否かを判断することを特徴とする顔認証装置。
Detecting means for detecting a face image from an image of a person photographed by the imaging means;
Feature point extraction means for extracting feature points of the face image from the face image detected by the detection means;
Storage means for storing registration data as person identification information assigned to a person in advance ;
Registration means for registering in the storage means extracted data obtained by extracting feature points of the face image by the feature point extracting means;
Face authentication means for performing face authentication as to whether or not they are the same person by calculating a correlation value between registration data stored in the storage means and extracted data from the feature point extraction means;
In the face authentication device, comprising: a re-determination unit that determines that the face authentication unit is not the same person and performs re-determination on the extracted data that satisfies a predetermined condition .
The re-determination means compares the registration data by the face authentication means with another extraction data extracted by the feature point extraction means from an image different from the extraction data,
It is authenticated whether the extracted data and the separate extracted data are the same person as the person of the person identification information by determining whether the separate extracted data is the same person as the person of the person identifying information. And
Whether to newly register both the extracted data and the separate extracted data or only the separate extracted data as person identification information assigned to a newly registered person based on the authentication result is determined. Authentication device.
前記顔認証手段は、前記記憶手段に記憶された登録データおよび前記特徴点抽出手段からの抽出データのマッチングにより、前記相関値が所定の認証閾値以上である場合に同一人物と判定し、
前記再判断手段は、該相関値が前記認証閾値より低く、かつ、前記認証閾値より低く予め設定されたグレー閾値以上である場合に前記再判断を行うことを特徴とする請求項2記載の顔認証装置。
The face authentication unit determines that the person is the same person when the correlation value is equal to or greater than a predetermined authentication threshold by matching the registration data stored in the storage unit and the extracted data from the feature point extraction unit,
3. The face according to claim 2, wherein the re-determination means performs the re-determination when the correlation value is lower than the authentication threshold and equal to or higher than a preset gray threshold lower than the authentication threshold. Authentication device.
前記登録手段は、前記抽出データを人物識別情報に関連付けて前記記憶手段に登録し、前記顔認証手段により、前記記憶手段に登録された登録データおよび前記特徴点抽出手段からの抽出データが同一人物と判定された場合、該同一人物と判定された抽出データそれぞれを同一の人物識別情報に関連付けて前記記憶手段に登録することを特徴とする請求項3記載の顔認証装置。 The registration means registers the extracted data in the storage means in association with person identification information, and the registered data registered in the storage means and the extracted data from the feature point extraction means are the same person by the face authentication means. 4. The face authentication apparatus according to claim 3, wherein when it is determined, the extracted data determined as the same person is registered in the storage unit in association with the same person identification information. 前記再判断手段は、1つの人物識別情報として前記記憶手段に記憶された登録データおよび前記特徴点抽出手段から抽出される抽出データのマッチングで、前記顔認証手段により算出された相関値が前記認証閾値より低く、かつ前記グレー閾値以上であると判定された場合、当該判定対象の抽出データを判定保留状態とし、
判定保留状態とした後に所定時間内に、前記特徴点抽出手段から新たに抽出される新規抽出データ及び該1つの人物識別情報として前記記憶手段に記憶された登録データとのマッチングで、前記顔認証手段により算出された相関値が前記認証閾値より高いと判定された場合、前記特徴点抽出手段から抽出される前記新規抽出データおよび前記判定保留状態とされた抽出データとの両方に係る人物が、該1つの人物識別情報として前記記憶手段に記憶された登録データと同一人物と判定し、
前記登録手段は、前記同一人物と判定した場合、前記特徴点抽出手段から抽出される前記新規抽出データおよび前記判定保留状態とされた抽出データを、同一の人物識別情報として前記記憶手段に追加登録することを特徴とする請求項4記載の顔認証装置。
The re-determination means, by matching the extracted data extracted from the stored registration data and said feature point extraction means in the storage means as a single personal identification information, the correlation value calculated by the face authentication means the When it is determined that it is lower than the authentication threshold and equal to or higher than the gray threshold, the extracted data to be determined is placed in a determination pending state,
The face is determined by matching newly extracted data newly extracted from the feature point extracting means and registration data stored in the storage means as the one person identification information within a predetermined time after the determination is suspended. When it is determined that the correlation value calculated by the authentication unit is higher than the authentication threshold , a person related to both the new extracted data extracted from the feature point extracting unit and the extracted data in the determination pending state Determining the same person as the registration data stored in the storage means as the one person identification information,
If the registration means determines that the same person, the new extraction data extracted from the feature point extraction means and the extraction data put in the determination pending state are additionally registered in the storage means as the same person identification information The face authentication apparatus according to claim 4, wherein:
前記特徴点抽出手段からの抽出データについての信頼度を算出する信頼度算出手段を備え、
前記信頼度算出手段による信頼度が所定の信頼閾値以上の場合に、前記登録手段が登録を行い、前記顔認証手段が顔認証を行うことを特徴とする請求項4または5記載の顔認証装置。
Comprising reliability calculation means for calculating the reliability of the extracted data from the feature point extraction means;
6. The face authentication apparatus according to claim 4, wherein the registration means performs registration and the face authentication means performs face authentication when the reliability by the reliability calculation means is equal to or greater than a predetermined confidence threshold. .
前記登録手段は、1つの人物識別情報に関連付けて登録可能な抽出データ数の上限値が予め設定され、該1つの人物識別情報に関連付けて登録された抽出データ数が該上限値に達した状態で、前記顔認証手段により該1つの人物識別情報に関連付けて登録された抽出データおよび前記特徴点抽出手段からの抽出データが同一人物との判定がなされた際、該1つの人物識別情報に関連付けて登録された抽出データの内で最も信頼度の低い抽出データの信頼度が、該特徴点抽出手段からの抽出データの信頼度より高い場合は該特徴点抽出手段からの抽出データを登録せず、該特徴点抽出手段からの抽出データの信頼度より低い場合は該最も信頼度の低い抽出データを削除して該特徴点抽出手段からの抽出データを上書き登録することを特徴とする請求項6記載の顔認証装置。   The registration means is configured such that an upper limit value of the number of extracted data that can be registered in association with one person identification information is preset, and the number of extracted data registered in association with the one person identification information has reached the upper limit value. When the extracted data registered in association with the one person identification information by the face authentication means and the extracted data from the feature point extraction means are determined to be the same person, the extracted data is associated with the one person identification information. If the reliability of the extracted data having the lowest reliability among the extracted data registered is higher than the reliability of the extracted data from the feature point extracting means, the extracted data from the feature point extracting means is not registered. When the reliability of the extracted data from the feature point extracting means is lower, the extracted data with the lowest reliability is deleted, and the extracted data from the feature point extracting means is overwritten and registered. Face authentication apparatus of Motomeko 6 described. 撮像手段で撮影された人物の画像から顔画像を検出する検出工程と
前記検出工程により検出された顔画像から顔画像の特徴点を抽出する特徴点抽出工程と、
事前に登録人物に割当てられる人物識別情報とする登録データを記憶する記憶工程と、
前記特徴点抽出工程により顔画像の特徴点を抽出された抽出データを前記記憶手段に登録する登録工程と、
前記記憶手段に記憶された登録データおよび前記特徴点抽出手段からの抽出データの相関値を算出することにより同一人物か否かの顔認証を行う顔認証工程と、
前記顔認証工程で同一人物でないと判定されると共に所定条件を満たす抽出データに対して再判断を行う再判断工程と、を備えた顔認証方法において、
前記顔認証工程において、前記登録データと、前記抽出データとは異なる画像から前記特徴点抽出手段により抽出された別抽出データとを比較して、
前記別抽出データが前記人物識別情報の人物と同一人物であるか否かを判断することにより、前記抽出データと前記別抽出データが前記人物識別情報の人物と同一人物であるか否かを認証し、
その認証結果に基づいて、前記再判断工程において、前記抽出データと前記別抽出データとの両方または前記別抽出データのみを新規登録人物に割当てられる人物識別情報として新規登録するか否かを判断することを特徴とする顔認証方法。
A detection step of detecting a face image from an image of a person photographed by the imaging means; a feature point extraction step of extracting a feature point of the face image from the face image detected by the detection step;
A storage step of storing registration data as person identification information assigned to a registered person in advance ;
A registration step of registering in the storage means extracted data obtained by extracting feature points of the face image in the feature point extraction step;
A face authentication step of performing face authentication as to whether or not they are the same person by calculating a correlation value between the registration data stored in the storage means and the extracted data from the feature point extraction means;
In the face authentication method, comprising: a re-determination step in which it is determined that the person is not the same person in the face authentication step and re-determination is performed on the extracted data satisfying a predetermined condition .
In the face authentication step, the registration data is compared with other extracted data extracted by the feature point extracting means from an image different from the extracted data,
It is authenticated whether the extracted data and the separate extracted data are the same person as the person of the person identification information by determining whether the separate extracted data is the same person as the person of the person identifying information. And
Based on the authentication result, in the re-determination step, it is determined whether or not to newly register both the extracted data and the separate extracted data or only the separate extracted data as person identification information assigned to a newly registered person. face authentication method, characterized in that.
撮像手段で撮影された人物の画像から顔画像を検出する検出処理
前記検出処理により検出された顔画像から顔画像の特徴点を抽出する特徴点抽出処理と、
事前に登録人物に割当たられる人物識別情報とする登録データを記憶する記憶処理と、
前記特徴点抽出処理により顔画像の特徴点を抽出された抽出データを前記記憶手段に登録する登録処理と、
前記記憶手段に記憶された登録データおよび前記特徴点抽出手段からの抽出データの相関値を算出することにより同一人物か否かの顔認証を行う顔認証処理と、
前記顔認証処理で同一人物でないと判定されると共に所定条件を満たす抽出データに対して再判断を行う再判断処理と、
前記顔認証処理において、前記登録データと、前記抽出データとは異なる画像から前記特徴点抽出手段により抽出された別抽出データとを比較して、
前記別抽出データが前記人物識別情報の人物と同一人物であるか否かを判断することにより、前記抽出データと前記別抽出データが前記人物識別情報の人物と同一人物であるか否かを認証し、
その認証結果に基づいて、前記再判断工程において、前記抽出データと前記別抽出データとの両方または前記別抽出データのみを新規登録人物に割当てられる人物識別情報として新規登録するか否かを判断する処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする顔認証プログラム。
A detection process for detecting a face image from a human image captured by the imaging means; a feature point extraction process for extracting a feature point of the face image from the face image detected by the detection process ;
A storage process for storing registration data as person identification information assigned to a registered person in advance ;
A registration process for registering extracted data obtained by extracting feature points of a face image in the storage means by the feature point extraction process ;
Face authentication processing for performing face authentication as to whether or not they are the same person by calculating a correlation value between registration data stored in the storage means and extracted data from the feature point extraction means;
A re-determination process in which it is determined that the person is not the same person in the face authentication process and re-determination is performed on the extracted data that satisfies a predetermined condition;
In the face authentication process, the registration data is compared with other extracted data extracted by the feature point extracting means from an image different from the extracted data,
It is authenticated whether the extracted data and the separate extracted data are the same person as the person of the person identification information by determining whether the separate extracted data is the same person as the person of the person identifying information. And
Based on the authentication result, in the re-determination step, it is determined whether or not to newly register both the extracted data and the separate extracted data or only the separate extracted data as person identification information assigned to a newly registered person. A face authentication program for causing a computer to execute processing .
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