JP6132490B2 - 認証装置、認証方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、認証装置、認証方法、および個人認証用のプログラムに関し、特に、入力データと予め辞書に記憶された辞書データとの照合に応じて、個人認証を行う認証装置に関する。

一般に、個人認証を行う際には、複数の人物の顔、声、又は指紋などの認証要素データを予め辞書データとして辞書に記憶する。そして、個人認証対象の入力データと辞書に記憶された認証要素データとを比較して、当該比較結果に応じて個人認証対象の入力データが何れの人物に対応する認証要素データであるかを識別して個人認証を行っている。

この種の個人認証において、認証要素データとして人物の顔を示す顔画像を用いる場合、顔画像における顔の向き、顔の表情、および顔画像を撮影した際の光環境の変化が個人認証の精度に大きな影響を与える。ここで、光環境とは、例えば、順光、逆光、サイド光による明暗の違いなどをいう。

顔画像を用いて個人認証を行う際、互いに異なる撮像条件で撮影された複数人の顔画像データから抽出された複数の特徴量データを、撮像条件毎に分類した副特徴量データを用いるようにしたものがある（特許文献１参照）。そして、特許文献１では、副特徴量データを用いて入力データである顔画像を、その撮影環境に拘わらず高精度に個人認証を行っている。

さらに、撮影条件が異なる環境においても精度よく個人認証を行うため、入力パターンと予め登録されたパターンである登録パターンとの部分特徴を抽出して、当該部分特徴の組み合わせを合成部分特徴として複数生成するようにしたものがある（特許文献２参照）。そして、特許文献２では、当該合成部分特徴を用いて、入力パターンと登録パターンとの類似度を算出して、この類似度に応じて個人認証を行う。

特開２００８−１４６５３９号公報 特開２０１１−１００２２９号公報

ところが、特許文献１に記載の手法では、撮像条件が環境の変化を含めて複合的に変化することを考慮すると、環境の変化を含めて撮影条件毎に副特徴量データも全て辞書データとして記憶するとなると、当該記憶処理に当たってユーザの負担が極めて大きくなってしまう。さらに、辞書データの増大に起因して個人認証の際の処理時間が増加してしまう。さらに辞書データ作成時に画像の撮影条件がわからなければいけない。

また、特許文献２に記載の手法においては、登録パターンから合成部分特徴を生成するので、不可避的に登録パターンの数に応じて類似度が変動してしまう。そして、類似度が変動すると誤認証となってしまうことがある。つまり、辞書データとして記憶された同一人物の顔画像における小領域が顔画像の間でずれてしまうことがあり、さらには、特徴が大きく変化して誤認識となってしまう。

図９は、従来の個人認識手法における誤認識を説明するための図である。

いま、人物の顔画像（以下単に顔ともいう）７０１〜７０４は同一人物であるものとする。顔７０１における小領域７１１と比較して、顔７０２における小領域７１２は顔の向きが変化したためその特徴が大きく変化する。さらに、顔７０３における小領域７１３においては、光の影響によって当該小領域７１３の位置を決定するために用いられる目および鼻など器官検出位置がずれ、その結果、小領域７１３の位置がずれてしまう。

また、顔７０４における小領域７１４においては、マスク７１５（又はメガネ（図示せず））などの装飾品によって小領域７１４の特徴が変化してしまう。

このように、同一人物の顔画像における小領域が顔画像の間でずれてしまうと、特徴が大きく変化して誤認識となってしまう。

図１０は、図９に示す同一人物の顔画像を特定の人物を示す辞書データとして記憶した際の類似度の算出を説明するための図である。

図１０においては、図９に示す顔７０１〜７０４）が辞書データに「Ａさん」として記憶されている（ここでは、顔画像（単に顔ともいう）８１０〜８４０として記憶されている）。さらに、ここでは、顔画像８５０が辞書データに「Ｂさん」として記憶され、認証対象であるＢさんの顔画像８００について辞書データとの類似度を算出するものとする。

いま、認証対象である顔画像８００において小領域８０１が設定され、顔画像８１０〜８４０の対応する小領域８１１〜小領域８４１との比較が行われる。なお、前述のように、顔画像８１０〜８４０においては小領域８１１〜８４１にずれが存在する。このようなずれが存在すると、小領域８１１〜小領域８４１のいずれかと小領域８０１との類似度が高くなってしまうことがある。

さらに、認証対象である顔画像に別の小領域８０２を設定して、顔画像８１０〜８４０の対応する小領域８１２〜小領域８４２と比較した結果、同様に類似度が高い小領域があったとする。なお、小領域８１２〜８４２にはずれが存在する。

個人認証に当たっては、顔画像８５０について同様に小領域８５１および８５２が設定されて、認証対象である顔画像８００と顔画像８５０との比較も行われることになる。この際、顔画像８００と同一人物である顔画像とを比較した結果得られた類似度ｒ８９２よりも、顔画像８００と他人である顔画像８１０〜８４０を統合して得られた類似度ｒ８９１の方が高くなることがある。この結果、顔画像８００として異なる他人の顔画像を誤認証してしまうことになる。

つまり、撮影条件などの変化に応じて同一人物に係る登録顔画像（つまり、辞書データ）が増加すると、個人認証の際に登録顔画像と同一人物の顔画像ばかりでなく、他人の顔画像との類似度も高くなってしまうことがある。その結果、誤認証が引き起こされることになる。

従って、本発明の目的は、誤認識を少なくすることのできる認証装置、認証方法、およびプログラムを提供することにある。

上記の目的を達成するために、本発明による認証装置は、複数の被写体の各々について、特徴を示す特徴情報が記憶された記憶手段と、画像に含まれる被写体の特徴情報を抽出する特徴情報抽出手段と、前記特徴情報抽出手段によって抽出された特徴情報と前記記憶手段に記憶された特徴情報とを比較して、当該比較結果に応じて前記画像に含まれる被写体の認証を行う認証手段と、前記記憶手段に特徴情報が記憶された複数の被写体のうち、ユーザによって選択された１つの選択被写体の特徴情報として、前記特徴情報抽出手段によって抽出された特徴情報を追加登録する際、前記記憶手段に記憶された前記選択被写体の特徴情報と前記特徴情報抽出手段によって抽出された特徴情報との類似度に応じて、前記特徴情報抽出手段によって抽出された特徴情報を前記選択被写体の特徴情報として追加登録するか否かを判定する登録判定手段とを有し、前記登録判定手段は、前記類似度が予め設定された登録用閾値よりも高いと、前記特徴情報抽出手段によって抽出された特徴情報を前記選択被写体の画像データとして追加登録すると判定し、前記登録用閾値は、前記選択被写体の特徴情報の登録数が増加するにつれて大きくなることを特徴とする。

本発明による認証方法は、複数の被写体の各々について、特徴を示す特徴情報が記憶された記憶手段を備え、画像に含まれる被写体の認証を行う認証装置で行われる認証方法であって、画像に含まれる被写体の特徴情報を抽出する特徴情報抽出ステップと、前記特徴情報抽出ステップで抽出された特徴情報と前記記憶手段に記憶された特徴情報とを比較して、当該比較結果に応じて前記画像に含まれる被写体の認証を行う認証ステップと、前記記憶手段に特徴情報が記憶された複数の被写体のうち、ユーザによって選択された１つの選択被写体の特徴情報として、前記特徴情報抽出ステップで抽出された特徴情報を追加登録する際、前記記憶手段に記憶された前記選択被写体の特徴情報と前記特徴情報抽出ステップで抽出された特徴情報との類似度に応じて、前記特徴情報抽出ステップで抽出された特徴情報を前記選択被写体の特徴情報として追加登録するか否かを判定する登録判定ステップとを有し、前記登録判定ステップでは、前記類似度が予め設定された登録用閾値よりも高いと、前記特徴情報抽出ステップで抽出された特徴情報を前記選択被写体の画像データとして追加登録すると判定し、前記登録用閾値は、前記選択被写体の特徴情報の登録数が増加するにつれて大きくなることを特徴とする。

本発明によるプログラムは、複数の被写体の各々について、特徴を示す特徴情報が記憶された記憶手段を備え、画像に含まれる被写体の認証を行う認証装置で用いられるプログラムであって、前記認証装置が備えるコンピュータに、画像に含まれる被写体の特徴情報を抽出する特徴情報抽出ステップと、前記特徴情報抽出ステップで抽出された特徴情報と前記記憶手段に記憶された特徴情報とを比較して、当該比較結果に応じて前記画像に含まれる被写体の認証を行う認証ステップと、前記記憶手段に特徴情報が記憶された複数の被写体のうち、ユーザによって選択された１つの選択被写体の特徴情報として、前記特徴情報抽出ステップで抽出された特徴情報を追加登録する際、前記記憶手段に記憶された前記選択被写体の特徴情報と前記特徴情報抽出ステップで抽出された特徴情報との類似度に応じて、前記特徴情報抽出ステップで抽出された特徴情報を前記選択被写体の特徴情報として追加登録するか否かを判定する登録判定ステップとを実行させ、前記登録判定ステップでは、前記類似度が予め設定された登録用閾値よりも高いと、前記特徴情報抽出ステップで抽出された特徴情報を前記選択被写体の画像データとして追加登録すると判定し、前記登録用閾値は、前記選択被写体の特徴情報の登録数が増加するにつれて大きくなることを特徴とする。

本発明によれば、誤認識を少なくすることができる。

本発明の第１の実施形態による認証装置を備える撮像装置の一例についてその構成を示すブロック図である。 図１に示すカメラにおける辞書データの登録処理を説明するためのフローチャートである。 図２に示す辞書データ登録処理における登録データを説明するための図であり、（ａ）は顔検出部で得られた顔画像データの一例を示す図、（ｂ）は登録処理前において辞書データ記憶部に記憶されている辞書データの一例を示す図、（ｃ）は新規に辞書データを記憶した際の一例を示す図、（ｄ）は追加して辞書データを記憶した際の一例を示す図である。 図２に示す辞書データ登録処理で用いられる登録用閾値の一例を示す図である。 図１に示すカメラで行われる個人認証処理を説明するためのフローチャートである。 本発明の第２の実施形態による認証装置を備えるカメラで行われる辞書データ登録処理を説明するためのフローチャートである。 図６に示す辞書データ登録処理における登録データを説明するための図であり、（ａ）は顔検出部で得られた顔画像データの一例を示す図、（ｂ）は登録処理前において辞書データ記憶部に記憶されている辞書データの一例を示す図、（ｃ）は人物を新規に追加して新規分類情報を付加した辞書データの一例を示す図である。 図６に示す辞書データ登録処理における登録データを説明するための図であり、（ａ）は既存の分類情報に関連づけて記憶した際の辞書データの一例を示す図、（ｂ）は既登録の人物に係る新規分類情報に関連づけて記憶した際の辞書データの一例を示す図である。 本発明の第２の実施形態による認証装置を備えるカメラによって行われる個人認証処理の一例を説明するためのフローチャートである。 従来の個人認識手法における誤認識を説明するための図である。 図９に示す同一人物の顔画像を特定の人物を示す辞書データとして記憶した際の類似度の算出を説明するための図である。

以下、本発明の実施の形態による認証装置の一例について図面を参照して説明する。

［第１の実施形態］
図１は、本発明の第１の実施形態による認証装置を備える撮像装置の一例についてその構成を示すブロック図である。

図示の撮像装置はデジタルカメラ（以下単にカメラと呼ぶ）１００であり、カメラ１００はフォーカスレンズを含む撮影レンズユニット（以下単に撮影レンズと呼ぶ）１０３を有している、撮影レンズ１０３の後段には絞り機能を備えるシャッター１０１が配置されている。

撮影レンズ１０３およびシャッター１０１を通過した光学像（被写体像）は撮像素子である撮像部１２２に結像する。この撮像部１２２はＣＣＤ又はＣＭＯＳイメージセンサで構成されており、光学像に応じた電気信号（アナログ信号、つまり、画像信号）を出力する。そして、このアナログ信号はＡ／Ｄ変換器１２３に与えられ、ここで、デジタル信号（画像データ）に変換される。

なお、撮影レンズ１０３の前面側にはバリア１０２が配置されている。このバリア１０２によって撮影レンズ１０３、シャッター１０１、および撮像部１２２を含む撮像系が覆われ、撮像系の汚れおよび破損を防止するようにしている。 画像処理部１２４はＡ／Ｄ変換器１２３からの画像データ、又はメモリ制御部１１５からの画像データに対して所定の画素補間および縮小などのリサイズ処理、そして、色変換処理を行う。また、画像処理部１２４は、撮影の結果得られた画像データを用いて所定の演算処理を行う。

システム制御部１５０は当該演算結果に基づいて露光制御および測距制御を行う。つまり、システム制御部１５０はＴＴＬ（スルー・ザ・レンズ）方式のＡＦ（オートフォーカス）処理、ＡＥ（自動露出）処理、およびＥＦ（フラッシュプリ発光）処理を行う。

さらに、画像処理部１２４は、撮影の結果得られた画像データを用いて所定の演算処理を行って、当該演算結果に基づいてＴＴＬ方式のＡＷＢ（オートホワイトバランス）処理を行う。

Ａ／Ｄ変換器１２３から出力された画像データは、画像処理部１２４およびメモリ制御部１１５を介して、又はメモリ制御部１１５を介してメモリ１３２に書き込まれる。メモリ１３２には、Ａ／Ｄ変換器１２３の出力である画像データが書き込まれるとともに、表示部１２８に表示するための画像データが格納される。

なお、メモリ１３２は、所定枚数の静止画像データおよび所定時間の動画像データ、そして、音声データを格納するための十分な記憶容量を有している。加えて、メモリ１３２は画像表示用のメモリ（ビデオメモリ）を兼ねている。

Ｄ／Ａ変換器１１３はメモリ１３２に格納されている画像表示用の画像データをアナログ信号に変換して表示部１２８に与える。これによって、表示部１２８には画像データに応じた画像が表示される。なお、表示部１２８は、例えば、ＬＣＤ（液晶ディスプレイ装置）である。

不揮発性メモリ１５６は、電気的に消去・記録可能なメモリであり、例えば、ＥＥＰＲＯＭが用いられる。不揮発性メモリ１５６には、システム制御部１５０の動作用の定数およびプログラムなどが記憶される。このプログラムとは後述する各種フローチャートを実行するためのプログラムである。

システム制御部１５０はカメラ１００の制御を司る。システム制御部１５０は、前述の不揮発性メモリ１５６に記録されたプログラムを実行して、後述する各処理を行う。

システムメモリ１５２として、例えば、ＲＡＭが用いられる。システムメモリ１５２には、システム制御部１５０の動作用の定数、変数、および不揮発性メモリ１５６から読み出したプログラムなどが展開される。また、システム制御部１５０はメモリ１３２、Ｄ／Ａ変換器１１３、および表示部１２８などを制御して表示制御を実行する。

モード切替スイッチ１６０、シャッターボタン１６１、および操作部１７０はシステム制御部１５０に各種の動作指示を入力するための入力操作部である。シャッターボタン１６１は撮影指示を行うためのものであり、第１のシャッタースイッチおよび第２のシャッタースイッチを有している。

モード切替スイッチ１６０は、システム制御部１５０の動作モードを静止画記録モード、動画記録モード、および再生モードなどのいずれかに切り替える際に用いられる。

シャッターボタン１６１の操作によって、シャッターボタン１６１が所謂半押し状態となると、第１シャッタースイッチがオン（撮影準備指示）となって、第１のシャッタースイッチ信号ＳＷ１がシステム制御部１５０に与えられる。そして、第１のシャッタースイッチ信号ＳＷ１を受けると、システム制御部１５０はＡＦ（オートフォーカス）処理、ＡＥ（自動露出）処理、ＡＷＢ（オートホワイトバランス）処理、およびＥＦ（フラッシュプリ発光）処理などが開始する。

シャッターボタン１６１が所謂全押し状態となると、第２のシャッタースイッチがオン（撮影指示）となって、第２のシャッタースイッチ信号ＳＷ２がシステム制御部１５０に与えられる。第２のシャッタースイッチ信号ＳＷ２を受けると、システム制御部１５０は撮像部１２２から画像信号を読み出して記録媒体１０４に画像データを書き込むまでの一連の撮影処理の動作を開始する。

表示部１２８に表示される種々の機能アイコンを選択操作すると、操作部１７０に備えられたボタンおよびキーなどの各操作部材には、場面毎に適宜機能が割り当てられて、各種機能ボタンとして機能する。

機能ボタンとして、例えば、終了ボタン、戻るボタン、画像送りボタン、ジャンプボタン、絞込みボタン、および属性変更ボタンがある。

例えば、メニューボタンが押されると、各種の設定を行うためのメニュー画面が表示部１２８に表示される。ユーザは表示部１２８に表示されたメニュー画面および４方向ボタン又はＳＥＴボタンを用いて直感的に各種の設定を行うことができる。

電源制御部１８０は、電池検出回路、ＤＣ−ＤＣコンバータ、および通電するブロックを切り替えるスイッチ回路などを有しており、電池装着の有無、電池の種類、および電池残量の検出を行う。また、電源制御部１８０は検出結果およびシステム制御部１５０の指示に基づいてＤＣ−ＤＣコンバータを制御し、必要な電圧を必要な期間、記録媒体１０４を含む各部に供給する。

電源部１３０はアルカリ電池又はリチウム電池などの一次電池、又はＮｉＣｄ電池、ＮｉＭＨ電池、又はＬｉ電池等の二次電池、そして、ＡＣアダプターなどを有している。

インターフェース（Ｉ／Ｆ）１１８はメモリカード又はハードディスクなどの記録媒体１０４とのインターフェースである。記録媒体１０４がメモリカードである場合には、当該メモリカードは、例えば、半導体メモリで構成される。電源スイッチ１７２はカメラ１００の電源のオン／オフを行うためのスイッチである。

ところで、上述のカメラ１００は、所謂中央１点ＡＦおよび顔ＡＦを用いた撮影が可能である。ここで、中央１点ＡＦとは撮影画面の中央位置１点に対してＡＦを行うことをいう。また、顔ＡＦとは顔検出機能によって検出された顔領域に対してＡＦを行うことをいう。

図示のように、システム制御部１５０には顔検出部１９０が接続されており、顔検出部１９０はメモリ３２に格納された画像データにおいて、被写体像の目および口などのエッジ部分を検出して顔領域（つまり、特徴部分）を検出する。つまり、顔検出部１９０は顔が占める画像データの領域（顔位置と顔の大きさ）、そして、顔の確からしさ（顔信頼度）に応じて、当該画像データにおける顔領域を検出する顔検出処理および識別処理を行う。

特徴情報抽出処理部１９１は、顔検出部１１２で検出された顔領域（顔画像データ）から個人認証の際に用いる特徴情報を抽出する。ここで、個人認証のために必要な特徴情報とは、例えば、顔画像データであり、この顔画像データが辞書データとされる。

顔検出部１９０で顔画像データについて、顔領域の大きさおよび向き（面内回転方向）などを正規化して、後述する辞書データ記憶部１９２に辞書データとして格納するようにしてもよい。

さらには、顔画像データの代わりに、識別（認識）の際に必要なデータのみを辞書データ記憶部１９２に辞書データとして格納するようにしてもよい。これによって、辞書データ量を削減することができる。つまり、顔領域に目、鼻、および口などの器官を中心とする小領域を設定して、当該小領域に対してベクトル相関を行って識別を行う場合には、予め小領域（部分領域）のみを切り出して辞書データとすればよい。

なお、辞書データの生成については、例えば、前述の特許文献２に記載されているので、ここでは説明を省略する。

辞書データ記憶部１９２には、特徴情報抽出処理部１９１で得られた特徴情報が辞書データとして記憶される。この辞書データは認証判定に際に用いられる。これら特徴情報には、当該特徴情報に係る人物の個人名（登録名称）が関連づけられている。

なお、前述のように、図示の例では、辞書データとは特徴情報抽出処理部１９１で得られた特徴情報であり、辞書データ記憶部１９２には複数の人物（被写体）に係る辞書データが登録される。

類似度算出処理部１９３は、特徴情報抽出処理部１９１で得られた特徴情報と辞書データ記憶部１９２に記憶された辞書データとを、例えば、パターンマッチングを用いて比較する。そして、類似度算出処理部１９３は特徴情報と辞書データとの類似度を算出する。

認証判定部１９４は、類似度算出処理部１９３で得られた類似度と予め設定された認証用閾値とを比較する。そして、当該類似度が認証用閾値以上であると、認証判定部１９４は当該類似度を求めた際の特徴情報（つまり、顔画像データ）が辞書データに対応する人物であると認証する。つまり、当該類似度が認証用閾値以上であると、認証判定部１９４は個人認証が成功したと判定して、判定結果をシステム制御部１５０に送る。

登録情報処理部１９５は、辞書データ記憶部１９２に特徴情報を記憶する際、類似度算出処理部１９３の処理結果に応じて当該特徴情報が新規登録であれば特徴情報と個人名（登録名称）と関連づける。また、当該特徴情報が個人名について追加登録であれば、登録情報処理部１９５は、後述するようにして、当該個人名に対して新たに特徴情報を追加するか否かを判断する。

なお、図１に示すカメラの構成は一例であり、以下に説明する処理を行うことができれば、カメラの構成は図１に示す構成には限定されない。

（辞書データ登録処理）
続いて、図１に示すカメラ１００における辞書データの登録処理について説明する。

図２は、図１に示すカメラ１００における辞書データの登録処理を説明するためのフローチャートである。

ユーザが操作部１７０を操作して辞書データ登録を選択すると、システム制御部１５０は辞書データ登録処理を開始する。続いて、システム制御部１５０はメモリ制御部１１５を制御して、表示部１２８に静止画記録モードおよび再生モードの選択画面を表示する。ユーザは操作部１７０によって静止画記録モードおよび再生モードのいずれかを選択する。

システム制御部１５０は静止画記録モード又は再生モードのいずれであるかを判定する（ステップＳ２０１）。静止画記録モードが選択されると、システム制御部１５０は顔画像登録モードを設定する（ステップＳ２０２）。そして、システム制御部１５０は前述のようにカメラ１００を制御して被写体（人物：特定被写体）の撮影を行う（ステップＳ２０３）。そして、システム制御部１５０は撮影の結果を示す画像データを得る。

一方、再生モードが選択されると、システム制御部１５０は記録媒体１０４から画像データを読み出す。この読み出しの際には、システム制御部１５０は、表示部１２８に表示された選択画面においてユーザによって選択された画像データを記録媒体１０４から読み出す（ステップＳ２０４）。

ステップＳ２０３又はステップＳ２０４に続いて、ステップＳ２０５の処理が行われる。ステップＳ２０５においては、システム制御部１５０から顔検出部１９０に画像データが送られる。顔検出部１９０は当該画像データに対して顔検出処理を行って、顔画像データを得る（ステップＳ２０５）。つまり、顔検出部１９０は画像中の被写体を特定被写体として当該特定被写体（人物）の顔領域（特定領域）を検出する。

図３は、図２に示す辞書データ登録処理における登録データを説明するための図である。そして、図３（ａ）は顔検出部１９０で得られた顔画像データの一例を示す図であり、図３（ｂ）は登録処理前において辞書データ記憶部１９２に記憶されている辞書データの一例を示す図である。また、図３（ｃ）は新規に辞書データを記憶した際の一例を示す図であり、図３（ｄ）は追加して辞書データを記憶した際の一例を示す図である。

いま、ステップＳ２０５において、図３（ａ）に示す顔画像データ（以下単に顔とも呼ぶ）３００が検出されたものとする。続いて、特徴情報抽出処理部１９１は顔画像データ３００から辞書データ記憶部１９２に記憶する特徴情報３０１を辞書データとして抽出する（ステップＳ２０６）。

続いて、システム制御部１５０は特徴情報抽出処理部１９１から特徴情報３０１を受けるとともに、特徴情報抽出処理部１９１を介して辞書データ記憶部１９２から辞書データを受ける。そして、システム制御部１５０はメモリ制御部１１５を介して表示部１２８に特徴情報３０１および辞書データが示す顔画像を顔画像一覧として表示する。

ユーザは顔画像一覧を目視して、特徴情報３０１が示す顔画像と辞書データが示す顔画像とを比較して顔３００と同一人物の顔画像（つまり、特徴情報）があるか否かを選択する。

ここでは、辞書データ記憶部１９２には図３（ｂ）に示す辞書データが記憶されているものとする。図３（ｂ）に示す例では、辞書データとして人物３０５に関して顔３１０〜３３０および特徴情報３１１〜３３１が記憶され、人物３０６に関して顔３４０および特徴情報３４１が記憶されている。

次に、システム制御部１５０は特徴情報３０１について新規登録を行うか否かを判定する（ステップＳ２０７）。ユーザが顔３００と同一人物の特徴情報がない旨を選択すると（ステップＳ２０７において、ＹＥＳ）、システム制御部１５０は顔３００に係る特徴情報３０１を新規登録すると判定する。

システム制御部１５０は新規登録の旨を特徴情報抽出処理部１９１に伝える。これによって、特徴情報抽出処理部１９１は特徴情報３０１を辞書データ記憶部１９２に新規の辞書データとして記憶（登録）する（ステップＳ２０８）。そして、システム制御部１５０は辞書データ登録処理を終了する。

上述のようにして、新規登録が行われると、辞書データ記憶部１９２には、図３（ｃ）に示すように、人物３０７に関して顔３００および特徴情報３０１が新たに登録されることになる。

一方、ユーザにより顔３００と同一人物の特徴情報が存在する旨を選択すると（ステップＳ２０７において、ＮＯ）、システム制御部１５０は追加登録とする。そして、システム制御部１５０の制御下で特徴情報抽出処理部１９１はユーザによって選択された人物（この人物は選択被写体である）の辞書データを、辞書データ記憶部１９２に登録された辞書データから選択する（ステップＳ２０９）。

ここでは、ユーザによって顔３００と同一人物として、図３（ｂ）に示す人物３０５が選択されたものとする。この場合、ステップＳ２０９の処理では顔３００と同一人物である人物３０５に係る辞書データが辞書データ記憶部１９２から選択されることになる。

続いて、類似度算出処理部１９３は、選択された人物３０５の特徴情報（辞書データ）と顔３００の特徴情報３０１との類似度を算出する（ステップＳ２１０）。図３（ｂ）に示す例では、人物３０５の特徴情報３１１、３２１、および３３１の各々と顔３００の特徴情報３０１とに応じて類似度ｒ３９１が算出される。

次に、登録情報処理部１９５は、ステップＳ２１０において算出された類似度の各々と登録用閾値ｔｎ（ｎは１以上の整数）とを比較して、類似度＞登録用閾値ｔｎであるか否かを判定する（ステップＳ２１１）。

図４は図２に示す辞書データ登録処理で用いられる登録用閾値ｔｎの一例を示す図である。

図４に示す例では、ｎ＝４であり、同一人物に係る特徴情報の登録数に応じて、登録用閾値が設定される。ここでは、登録数１〜４に対応してそれぞれ登録用閾値ｔ１〜ｔ４が設定され、ｔ１＜ｔ２＜ｔ３＜ｔ４である。そして、類似度が図４に示す領域Ａに位置すれば、特徴情報３０１は辞書データとして辞書データ記憶部１９２に追加登録される。一方、類似度が図４に示す領域Ｂに位置すると、特徴情報３０１は辞書データとして辞書データ記憶部１９２に追加登録されない。

つまり、類似度＞登録用閾値ｔｎであると（ステップＳ２１１において、ＹＥＳ）、登録情報処理部１９５は特徴情報３０１の登録を許可する。この結果、ステップＳ２０８において、特徴情報３０１が辞書データとして辞書データ記憶部１９２に登録される。

一方、類似度が登録用閾値以下であると（ステップＳ２１１において、ＮＯ）、登録情報処理部１９５は特徴情報３０１の登録を不許可とする。これによって、特徴情報抽出処理部１９１は特徴情報３０１を辞書データ記憶部１９２に登録しない（ステップＳ２１２）。そして、辞書データ登録処理が終了する。

図３（ｂ）の例では、人物３０５について特徴情報３１１〜３３１が登録されているので、その登録数は”３”である。従って、ステップＳ２１０で求めた類似度が１つでも登録用閾値ｔ３を超えると、特徴情報３０１は辞書データ記憶部１９２に追加登録されることになる。一方、類似度の全てが登録用閾値ｔ３以下であると、特徴情報３０１は辞書データ記憶部１９２に追加登録されない。

追加登録が行われると、辞書データ記憶部１９２には図３（ｄ）に示す辞書データが登録されることになる。図３（ｄ）においては、人物３０５に関して辞書データとして特徴情報３１１、３２１、および３３１に加えて、特徴情報３０１が追加登録される。

なお、特徴情報３０１を追加登録しない場合には、システム制御部１５０は、例えば、表示部１２８に追加登録しても個人認証を行う際の有効な画像でない旨表示して、ユーザから承認を得るようにしてもよい。さらには、辞書データ記憶部１９２には追加登録を行って、認証に有効な特徴情報ではない旨付加して、認証の際に当該特徴情報を用いないようにしてもよい。

また、図４に示す登録用閾値は、同一人物に関する特徴情報の登録数が増加するにつれて登録用閾値が大きくなる単調増加の一次関数として示されているが、図４に示す例に限定するものではなく、非線形の関数又はテーブルであってもよい。

（個人認証処理）
次に、図１に示すカメラ１００における個人認証処理について説明する。

図５は、図１に示すカメラ１００で行われる個人認証処理を説明するためのフローチャートである。

ユーザが操作部１７０を操作して個人認証を選択すると、システム制御部１５０は個人認証処理を開始する。続いて、システム制御部１５０は撮影の結果得られた画像データを顔検出処理部１９０に送る。

顔検出処理部１９０は当該画像データに対して顔検出処理を行って、認証対象の顔画像データ（顔）を得る（ステップＳ４０１）。続いて、特徴情報抽出処理部１９２は認証対象の顔画像データから個人の認証を行うための特徴情報（認証対象特徴情報）を抽出する（ステップＳ４０２）。

類似度算出処理部１９３は認証対象特徴情報と辞書データ記憶部１９２に登録された人物の辞書データとの類似度を算出する（ステップＳ４０３）。そして、類似度算出処理部１９３は辞書データ記憶部１９２に登録された人物の全てについて類似度を求めたか否かを判定する（ステップＳ４０４）。

辞書データ記憶部１９２に登録された人物の全てについて類似度を求めていないと（ステップＳ４０４において、ＮＯ）、類似度算出処理部１０３はステップＳ４０３の処理に戻って、次の辞書データと認証対象特徴情報との類似度を求める。

一方、辞書データ記憶部１９２に登録された人物の全てについて類似度が求められると（ステップＳ４０４において、ＹＥＳ）、認証判定部１９４は類似度の各々について認証用閾値ｔｎとの差分を求めて、当該差分の最大値を選択する（ステップＳ４０５）。なお、認証用閾値は前述の登録用閾値と同様に同一人物についてその特徴情報（辞書データ）の登録数が増えるにつれて大きくなるものとする。

次に、認証判定部１９４は、選択した最大値＞０であるか否かを判定する（ステップＳ４０６）。最大値＞０であると（ステップＳ４０６において、ＹＥＳ）、認証判定部１９４は認証に成功したとして（ステップＳ４０７）、その認証結果をシステム制御部１５０に送る。システム制御部１５０は認証結果に応じて、表示部１２８に表示された認証対象の顔に個人認証に成功した示す顔枠（図示せず）を表示して個人認証処理を終了する。

一方、最大値≦０であると（ステップＳ４０６）、認証判定部１９４は認証失敗の旨をシステム制御部１５０に送る（ステップＳ４０８）。システム制御部１５０は表示部１２８に表示された認証対称の顔に顔枠（図示せず）を表示せずに（つまり、認証失敗を表示して）個人認証処理を終了する。

上述のように、類似度算出処理部１９３および認証判定部１９４は、辞書データ記憶部１９２に登録された辞書データと特徴データとを比較して、その比較結果に応じて特定被写体である個人の認証を行う。

このように、本発明の第１の実施形態では、特徴情報である辞書データを辞書データ記憶部１９２に登録する際、同一人物に係る特徴情報の登録数に応じて登録用閾値を変更して辞書データとして登録するか否かを決定するようにしたので、同一人物に係る辞書データの数が増加しても、同一人物を示す辞書データの精度が低下することがない。その結果、辞書データを用いて類似度を判定して個人認証を行う際に、本人を本人以外（他人）と誤認証することを防止することができる。

［第２の実施形態］
続いて、本発明の第２の実施形態による認証装置を備えるカメラについて説明する。なお、第２に実施形態によるカメラの構成は図１に示すカメラの構成と同様であるが、第２の実施形態においては、図１に示す登録情報処理部１９５の機能が第１の実施形態とは異なる。

第２の実施形態においては、辞書データ記憶部１９２に特徴情報を登録するに当たって、類似度算出処理部１９３が当該登録対象の特徴情報と辞書データ記憶部１９２に登録された同一人物の特徴情報との類似度を求める。そして、登録情報処理部１９５は上記の類似度と予め設定された分類用閾値とを比較する。

類似度が分類用閾値以上であると、登録情報処理部１９５は辞書データ記憶部１９２に記憶する特徴情報に、当該類似度を求める際に用いた特徴情報と同一の分類情報を関連づける。そして、登録情報処理部１９５は特徴情報をグループに分類して辞書データ記憶部１９２に徐データとして登録する。

一方、類似度が分類用閾値未満であると、登録情報処理部１９５は辞書データ記憶部１９５に記憶する特徴情報に新規の分類情報を関連づける。この分類情報は特徴情報が類似することを示すものであり、特徴情報の一種である。

（辞書データ登録処理）
図６は、本発明の第２の実施形態による認証装置を備えるカメラで行われる辞書データ登録処理を説明するためのフローチャートである。なお、図示のフローチャートにおいて、図２に示すフローチャートと同一のステップについては同一の参照符号を付して説明を省略する。

図７Ａおよび図７Ｂは、図６に示す辞書データ登録処理における登録データを説明するための図である。そして、図７Ａ（ａ）は顔検出部１９０で得られた顔画像データの一例を示す図であり、図７Ａ（ｂ）は登録処理前において辞書データ記憶部１９２に記憶されている辞書データの一例を示す図である。また、図７Ａ（ｃ）は人物を新規に追加して新規分類情報を付加した辞書データの一例を示す図であり、図７Ｂ（ａ）は既存の分類情報に関連づけて記憶した際の辞書データの一例を示す図である。さらに、図７Ｂ（ｂ）は既登録の人物に係る新規分類情報に関連づけて記憶した際の辞書データの一例を示す図である。

いま、ステップＳ２０５において、図７Ａ（ａ）に示す顔画像データ（顔）６００が検出されたものとする。そして、ステップＳ２０６において、特徴情報抽出処理部１９１は顔画像データ６００から辞書データ記憶部１９２に記憶する特徴情報６０１を抽出したものとする。

辞書データ記憶部１９２には図７Ａ（ｂ）に示す辞書データが記憶されているものとする。図７Ａ（ｂ）に示す例では、辞書データとして人物６０５に関して顔６１０〜６３０および特徴情報６１１〜６３１が記憶され、人物６０６に関して顔６４０および特徴情報６４１が記憶されている。そして、特徴情報６１１および６２１には分類情報６８１が付加され、特徴情報６３１には分類情報６８３が付加されている。また、特徴情報６４１に分類情報６８４が付加されている。

ステップＳ２０７において、顔６００に係る特徴情報６０１を新規登録すると判定されると、特徴情報抽出処理部１９１は新規人物登録とする。そして、登録情報処理部１９５はいずれの人物かを特定する個人名（登録名称）情報と前述した類似度に応じた新規の分類情報を特徴情報６０１に関連づける。そして、特徴情報抽出部１９１は辞書データ記憶部１９２に特徴情報６０１を登録して（ステップＳ５０８）、辞書データ登録処理を終了する。

上述のようにして、新規登録が行われると、辞書データ記憶部１９２には、図７Ａ（ｃ）に示すように、人物６０７に関して顔６０１および特徴情報６０１が新たに登録されることになる。この際、特徴情報６０１には類似度に応じた分類情報６８５が関連づけられる。

一方、ステップＳ２０７において、顔６００に係る特徴情報６０１を新規登録しない判定されると、図２で説明したように、ステップＳ２０９において、システム制御部１５０の制御下で特徴情報抽出処理部１９１はユーザによって選択された人物の辞書データを、辞書データ記憶部１９２に登録された辞書データから選択する。

ここでは、ユーザによって顔６００と同一人物として図７Ａ（ｂ）に示す人物６０５が選択されたものとする。よって、ステップＳ２０９においては、顔６００と同一人物である人物６０５に係る辞書データが辞書データ記憶部１９２から選択されることになる。

続いて、類似度算出処理部１９３は人物６０５に係る分類情報の１つを選択する（ステップＳ５１０）。類似度算出処理部１９３は人物６０５に係る分類情報６８１および６８３から分類情報６８１を選択したものとする。

類似度算出処理部１９３は選択した分類情報６８１に係る特徴情報６１１および６２１と特徴情報６０１との類似度を算出する（ステップＳ５１１）。図７Ａ（ｂ）に示す例では、分類情報６８１と特徴情報６０１とに応じて類似度ｒ６９１が算出される。

次に、類似度算出処理部１９３は人物３０５に係る全ての分類情報について特徴情報６０１との類似度を算出したか否かを判定する（ステップＳ５１２）。人物３０５に係る全ての分類情報について特徴情報６０１との類似度を算出していないと（ステップＳ５１２において、ＮＯ）、類似度算出処理部１９３はステップＳ５１０の処理に戻って次の分類情報を選択し、ステップＳ５１１において当該次の分類情報について特徴情報６０１との類似度を算出する。

図７Ａ（ｂ）に示す例では、顔６００の特徴情報６０１と人物６０５に係る分類情報６８３との類似度ｒ６９３が算出されることになる。

人物３０５に係る全ての分類情報について特徴情報６０１との類似度が算出されると（ステップＳ５１２において、ＹＥＳ）、登録情報処理部１９５はステップＳ５１１で算出された類似度の各々と分類用閾値とを比較する（ステップＳ５１３）。

なお、分類用閾値は、図４で説明した登録用閾値と同様に同一人物についてその分類情報に関連する特徴情報の数が増えるにつれて大きくなるものとする。例えば、図７Ａ（ｂ）に示す例では、分類情報６８１に関連して特徴情報６１１および６２１の２つが登録されているので、特徴情報６０１と分類情報６８１との類似度は分類用閾値ｔ２（図４参照）と比較される。また、分類情報６８３に関連して特徴情報６３１の１つのみが登録されているので、特徴情報６０１と分類情報６８３との類似度は分類用閾値ｔ１（図４参照）と比較される。

ステップＳ５１３において、いずれかの分類情報において類似度が分類用閾値よりも大きいと（ステップＳ５１３において、ＹＥＳ）、登録情報処理部１９５は類似度と分類用閾値との差分が最大値となる分類情報を特徴情報６０１に関連づける（ステップＳ５１４）。その後、特徴情報抽出処理部１９１は当該特徴情報６０１を辞書データ記憶部１９２に辞書データとして登録する。そして、辞書データ登録処理は終了する。

一方、全ての分類情報において類似度が分類用閾値以下であると（ステップＳ５１３において、ＮＯ）、登録情報処理部１９５は特徴情報６０１に新規分類情報を関連づける（ステップＳ５１５）。その後、特徴情報抽出処理部１９１は当該特徴情報６０１を辞書データ記憶部１９２に辞書データとして登録する。そして、辞書データ登録処理は終了する。

図７Ａ（ｂ）に示す例では、少なくとも（特徴情報６０１と分類情報６８１の類似度）−分類用閾値ｔ２＞０であるか又は（特徴情報６０１と段類情報６８３の類似度）−分類用閾値ｔ１＞０であれば、ステップＳ５１４の処理に進む。そして、類似度−分類用閾値ｔｎ＞０の条件を満たしたもののうちで、類似度−分類用閾値ｔｎの値が最大となる分類情報を特徴情報６０１に関連付けることになる。

一方、全ての分類情報で類似度−分類用閾値ｔｎ＞０が満たされないと、ステップＳ５１５の処理に進んで、人物６０５に関して新規の分類情報を特徴情報６０１に関連づけることになる。

いま、図７Ａ（ｂ）に示す類似度ｒ６９１において、（類似度−分類用閾値ｔ２）が最大値となったとすると、辞書データ記憶部１９２には図７Ｂ（ａ）に示すように特徴情報６０１が登録される。つまり、類似度ｒ６９１の算出に用いた分類情報６８１が特徴情報６０１に関連づけられて、特徴情報６０１が辞書データ記憶部１９２に登録される。

一方、図７Ａ（ｂ）において、類似度ｒ６９１および６９３の全てが（類似度−分類用閾値ｔｎ）＞０の条件を満たさないと、辞書データ記憶部１９２には図７Ｂ（ｂ）に示すように特徴情報６０１が登録される。つまり、選択された同一人物である人物６０５に関して新規の分類情報６８６が特徴情報６０１に関連づけられて、特徴情報６０１が辞書データ記憶部１９２に登録される。

（個人認証処理）
図８は、本発明の第２の実施形態による認証装置を備えるカメラによって行われる個人認証処理の一例を説明するためのフローチャートである。なお、図８に示すフローチャートにおいて、図５に示すフローチャートと同一のステップについては同一の参照符号を付す。

ステップＳ４０２で認証対象の顔画像データから特徴情報を抽出されると、類似度算出処理部１９３は、類似度の算出に用いる分類情報を辞書データ記憶部１９２に登録された辞書データから選択する（ステップＳ９０３）。ここでは、図９（ｃ）に示す辞書データにおいてまず分類情報６８１が選択されたものとする。

続いて、類似度算出処理部１９３は選択した分類情報６８１と認証対象の特徴情報との類似度を算出する（ステップＳ９０４）。そして、類似度算出処理部１９３は、辞書データ記憶部１９２に登録された全ての分類情報について類似度を算出したか否かを判定する（ステップＳ９０５）。

辞書データ記憶部１９２に登録された全ての分類情報について類似度を算出していないと（ステップＳ９０５において、ＮＯ）、類似度算出処理部１９３はステップＳ９０３の処理に戻って、次の分類情報を選択しステップＳ９０４において当該次の分類情報と認証対象の特徴情報との類似度を算出する。

辞書データ記憶部１９２に登録された全ての分類情報について類似度が算出されると（ステップＳ９０５において、ＹＥＳ）、認証判定部１９４は図５で説明したステップＳ４０５〜Ｓ４０８の処理を行う。なお、図８に示すステップＳ４０５で用いられる認証用閾値ｔｎは分類用閾値と同様に同一人物の分類情報に係る特徴情報の登録数が増加するにつれて大きくなる。

いま、図７Ａ（ｃ）に示す辞書データにおいて、分類情報６８１と認証対称の特徴情報との類似度をｒ９６１とし、分類情報６８３と認証対象の特徴情報との類似度をｒ９６２とする。また、分類情報６８４と認証対象の特徴情報との類似度をｒ９６３とし、分類情報６８５と認証対象の特徴情報との類似度をｒ９６４とする。

この場合、ステップＳ４０５では、（類似度ｒ９６１−認証用閾値ｔ２）、（類似度ｒ９６２−認証用閾値ｔ１）、（類似度ｒ９６３−認証用閾値ｔ１）、および（類似度ｒ９６４−認証用閾値ｔ１）のうちの最大値が選択されることになる。そして、ステップＳ４０６において、認証判定部１９４は当該最大値が０より大きいか否かを判定して当該判定結果に応じて認証の成功が成功したか否かを決定する。

このように、本発明の第２の実施形態では、第１の実施形態による効果が得られるばかりでなく、同一人物の顔を類似度により分類する分類情報を辞書データに関連付けて記憶しておくようにしたので、撮像条件が環境の変化を含めて複合的に変化した際においても認証精度を向上させることができる。

なお、図１に示す例において、少なくともシステム制御部１５０、顔検出部１９０、特徴情報抽出処理部１９１、辞書データ記憶部１９２、類似度算出処理部１９３、認証判定部１９４、および登録情報処理部１９５が認証装置を構成する。

以上、本発明について実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、これらの実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の様々な形態も本発明に含まれる。

例えば、上記の実施の形態の機能を認証方法として、この認証方法を認証装置に実行させるようにすればよい。また、上述の実施の形態の機能を有するプログラムを認証装置が備えるコンピュータに実行させるようにしてもよい。なお、プログラムは、例えば、コンピュータに読み取り可能な記録媒体に記録される。

また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。つまり、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種の記録媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵなど）がプログラムを読み出して実行する処理である。

１２２ 撮像部
１２８ 表示部
１５０ システム制御部
１７０ 操作部
１９０ 顔検出部
１９１ 特徴情報抽出処理部
１９２ 辞書データ記録部
１９３ 類似度算出処理部
１９４ 認証判定部
１９５ 登録情報処理部

Claims (8)

1. 複数の被写体の各々について、特徴を示す特徴情報が記憶された記憶手段と、
   画像に含まれる被写体の特徴情報を抽出する特徴情報抽出手段と、
   前記特徴情報抽出手段によって抽出された特徴情報と前記記憶手段に記憶された特徴情報とを比較して、当該比較結果に応じて前記画像に含まれる被写体の認証を行う認証手段と、
   前記記憶手段に特徴情報が記憶された複数の被写体のうち、ユーザによって選択された１つの選択被写体の特徴情報として、前記特徴情報抽出手段によって抽出された特徴情報を追加登録する際、前記記憶手段に記憶された前記選択被写体の特徴情報と前記特徴情報抽出手段によって抽出された特徴情報との類似度に応じて、前記特徴情報抽出手段によって抽出された特徴情報を前記選択被写体の特徴情報として追加登録するか否かを判定する登録判定手段とを有し、
   前記登録判定手段は、前記類似度が予め設定された登録用閾値よりも高いと、前記特徴情報抽出手段によって抽出された特徴情報を前記選択被写体の画像データとして追加登録すると判定し、
   前記登録用閾値は、前記選択被写体の特徴情報の登録数が増加するにつれて大きくなることを特徴とする認証装置。
2. 前記憶手段には、前記被写体の各々について、前記特徴情報が類似度に応じてグループに分類されて登録されており、
   前記登録判定手段は、前記特徴情報抽出手段によって抽出された特徴情報と、前記選択被写体に対応するグループの各々に含まれる特徴情報との類似度に応じて、前記特徴情報抽出手段によって抽出された特徴情報を、前記選択被写体のいずれのグループに追加登録するかを判定することを特徴とする請求項１に記載の認証装置。
3. 前記登録判定手段は、予め設定された登録用閾値を超えた類似度のうち最大値となる類似度に係る特徴情報を含むグループに、前記特徴情報抽出手段によって抽出された特徴情報を追加登録すると判定することを特徴とする請求項２に記載の認証装置。
4. 前記登録判定手段は、前記類似度の全てが前記登録用閾値以下であると、前記特徴情報抽出手段によって抽出され特徴情報を前記選択被写体に係る新規のグループに登録すると判定することを特徴とする請求項３に記載の認証装置。
5. 前記登録用閾値は、各グループにおける特徴情報の登録数が増加するにつれて大きくなることを特徴とする請求項３又は４に記載の認証装置。
6. 前記特定領域は人物の顔であることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の認証装置。
7. 複数の被写体の各々について、特徴を示す特徴情報が記憶された記憶手段を備え、画像に含まれる被写体の認証を行う認証装置で行われる認証方法であって、
   画像に含まれる被写体の特徴情報を抽出する特徴情報抽出ステップと、
   前記特徴情報抽出ステップで抽出された特徴情報と前記記憶手段に記憶された特徴情報とを比較して、当該比較結果に応じて前記画像に含まれる被写体の認証を行う認証ステップと、
   前記記憶手段に特徴情報が記憶された複数の被写体のうち、ユーザによって選択された１つの選択被写体の特徴情報として、前記特徴情報抽出ステップで抽出された特徴情報を追加登録する際、前記記憶手段に記憶された前記選択被写体の特徴情報と前記特徴情報抽出ステップで抽出された特徴情報との類似度に応じて、前記特徴情報抽出ステップで抽出された特徴情報を前記選択被写体の特徴情報として追加登録するか否かを判定する登録判定ステップとを有し、
   前記登録判定ステップでは、前記類似度が予め設定された登録用閾値よりも高いと、前記特徴情報抽出ステップで抽出された特徴情報を前記選択被写体の画像データとして追加登録すると判定し、
   前記登録用閾値は、前記選択被写体の特徴情報の登録数が増加するにつれて大きくなることを特徴とする認証方法。
8. 複数の被写体の各々について、特徴を示す特徴情報が記憶された記憶手段を備え、画像に含まれる被写体の認証を行う認証装置で用いられるプログラムであって、
   前記認証装置が備えるコンピュータに、
   画像に含まれる被写体の特徴情報を抽出する特徴情報抽出ステップと、
   前記特徴情報抽出ステップで抽出された特徴情報と前記記憶手段に記憶された特徴情報とを比較して、当該比較結果に応じて前記画像に含まれる被写体の認証を行う認証ステップと、
   前記記憶手段に特徴情報が記憶された複数の被写体のうち、ユーザによって選択された１つの選択被写体の特徴情報として、前記特徴情報抽出ステップで抽出された特徴情報を追加登録する際、前記記憶手段に記憶された前記選択被写体の特徴情報と前記特徴情報抽出ステップで抽出された特徴情報との類似度に応じて、前記特徴情報抽出ステップで抽出された特徴情報を前記選択被写体の特徴情報として追加登録するか否かを判定する登録判定ステップとを実行させ、
   前記登録判定ステップでは、前記類似度が予め設定された登録用閾値よりも高いと、前記特徴情報抽出ステップで抽出された特徴情報を前記選択被写体の画像データとして追加登録すると判定し、
   前記登録用閾値は、前記選択被写体の特徴情報の登録数が増加するにつれて大きくなることを特徴とするプログラム。

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