JP6299592B2 - 照合装置及び照合装置の制御方法、並びにコンピュータ・プログラム - Google Patents

Description

本発明は、例えば、入力パターンを照合する照合装置等の技術分野に関する。

近年、例えば公共の場所や空港等の施設における安全や、情報処理システム等にログインする際の情報セキュリティ確保などのために、人物を例えば生体情報を用いて確認するパターン照合が行われている。

ここで生体情報とは、例えば顔、指紋などの身体的な特徴である。また、パターンとは、例えば顔や指紋などの画像データである。

つまり、パターン照合は、例えば顔画像や、指紋画像をパターンとして入力し、予め登録されている画像と同一のパターンであるか否かを判定する。

係るパターンを照合する技術は、入力された２つのパターンにおける特徴がどれだけ類似しているかを表す類似度を計算し、その類似度を予め定めた閾値と比較することにより照合判定を行なうのが一般的である。

このような手法の構成例を図８に示す。図８は、一般的な照合装置２００における機能を表すブロック図である。

図８に示す一般的な照合装置２００は、入力された２つのパターンに関する特徴を抽出する特徴抽出部２０１及び特徴抽出部２０２と、特徴抽出部２０１、２０２において抽出された特徴間における類似度を計算する類似度計算部２０３及び、計算された類似度を基に、２つの入力パターンを照合する照合判定部２０４とからなる。

図８に示す一般的な照合装置２００は、入力パターンｘ２０６と、入力パターンｙ２０７とが入力されると、特徴抽出部２０１、２０２においてそれぞれの特徴を抽出する。

そして、一般的な照合装置２００は、類似度計算部２０３において、入力パターンｘ２０６と、入力パターンｙ２０７とから抽出されたそれぞれの特徴における類似度を計算し、計算された類似度に基づいて、照合判定部２０４において、入力パターン間における類似度合いを判定することによって照合結果２０５を出力する。

このような一般的な照合装置においては、入力されたパターンにおける特徴から類似度をどのように計算するかの手法が、照合性能（即ち、照合する際の精度や時間やコスト）に大きく影響する。

近年、一般的に用いられている手法の１つに、入力パターンから抽出した特徴ベクトル間の距離に基づいて入力パターン間の類似度を算出する手法がある。係る手法においては、算出された類似度が例えば所定の閾値より高ければ（即ち、特徴ベクトル間の距離が短ければ）同一のパターンと判定し、類似度が所定の閾値より低ければ（即ち、特徴ベクトル間の距離が長ければ）異なるパターンと判定する。

尚、特徴ベクトルとは、入力パターンにおける特徴をその特徴量に応じて数量化して並べた数値の組（セット）を表す。また、特徴ベクトル間の距離とは、特徴空間における数値の組同士の距離を表す。

係るパターン照合を困難にする問題の１つとして、入力パターン間での撮影条件の変化がある。例えば顔照合を行う際に、基準パターンが本人の場合には、似た顔画像であるために類似度が高くなり、基準パターンが他人の場合には異なる顔画像であるため類似度が低くなるのが理想的である。

しかし、実際には、パターンを入力する際に、入力する顔画像間において、顔の姿勢や、照明などの撮影条件（撮影環境）が異なると、基準パターンが本人であっても、見た目の異なる（つまり、特徴ベクトルが異なる）画像となるために類似度が低くなってしまい、本人を他人と誤判定してしまう問題がある。

上述の問題は、入力パターン間の類似度をそのまま照合判定に用いることに起因している。そこで、入力パターン間の類似度に加えて、入力パターン間以外の複数の類似度を用いる手法が提案されている。このような手法として広く知られているものがＺｅｒｏ＿Ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ（以下、「Ｚ−ｎｏｒｍ」と略称する）である。この手法の構成例を図６に示す。

図６は、Ｚ−ｎｏｒｍ手法を用いた一般的な照合装置３００における機能を表すブロック図である。

図６に示すＺ−ｎｏｒｍ手法を用いた一般的な照合装置３００は、入力パターンｘ３０７と、照合パターン記憶部３０１と、特徴抽出部３０２と、類似度計算部３０３と、複数類似度統合部３０４及び照合判定部３０５とからなる。

係る一般的な照合装置３００における照合パターン記憶部３０１は、複数の照合パターン（つまり、上述した基準パターンに対応。以下、本一般例に関連する説明において同様）を記憶する。また、特徴抽出部３０２は、入力パターンｘ３０７及び、照合パターン記憶部３０１から取り出した幾つかの照合パターンにおける特徴を抽出する。

また、係る一般的な照合装置３００における類似度計算部３０３は、抽出された特徴における類似度を計算する。また、複数類似度統合部３０４は、計算された類似度を比較する。また、照合判定部３０５は、比較した結果の類似度合いを判定することにより照合する。

そして、図６に示すＺ−ｎｏｒｍ手法を用いた一般的な照合装置３００は、照合したい入力パターンｘ３０７が入力されると、照合パターン記憶部３０１に記憶された複数の照合パターンから幾つかを取り出し、入力パターンｘ３０７と共に特徴抽出部３０２においてそれぞれの特徴を抽出する。

そして、係る一般的な照合装置３００は、類似度計算部３０３において、ある入力パターンの特徴に対する照合パターンの特徴における類似度をそれぞれ計算し、複数類似度統合部３０４において入力パターンに対する照合パターンにおける類似度を、取り出した幾つかに亘って比較し、照合判定部３０５において、類似度合いを判定することによって照合結果３０６を出力する。

Ｚ−ｎｏｒｍ手法は、データベース（図６における照合パターン記憶部３０１に対応する）に登録されている照合する際の基準となる照合パターンと、照合したい入力パターンとの類似度の分布を正規分布に正規化することによって、類似度の補正を行う。

これにより、例えば入力パターンにおける撮影条件の差異によって本人の顔画像同士の類似度が低くなってしまう場合でも、他人との類似度の分布も同様に全体的に低くなるため、Ｚ−ｎｏｒｍを用いることによる補正によって類似度が底上げされ、誤照合が起こりにくくなる。

特許文献１乃至特許文献３では、Ｚ−ｎｏｒｍと同様の入力パターン間の類似度を、他の登録されている複数パターンとの類似度を用いて補正するという手法が用いられている。

一方、特許文献４では、複数の３次元モデルを予め用意し、それぞれのモデルについて、入力パターンに近い姿勢や照明条件における画像（以下、本一般例に関連する説明において「比較パターン」と称する）を生成し、入力パターンと比較パターンとの類似度を特徴量として利用することにより照合を行う。

係る手法は、入力パターン間の類似度は全く用いないので、入力パターンを撮影する際の撮影条件に依存しない。しかし、係る手法は、比較パターンを生成するために入力パターンの撮影条件を推定する必要があるという問題がある。

図７に、この手法における構成例を示す。図７は、比較パターン生成部を用いた一般的な照合装置４００における機能を表すブロック図である。

図７に示す比較パターン生成部を用いた一般的な照合装置４００は、入力パターンｘ４１０及び入力パターンｙ４１１と、モデル記憶部４０１と、比較パターン生成部４０２及び比較パターン生成部４０３と、特徴抽出部４０４及び特徴抽出部４０５と、類似度計算部４０６及び類似度計算部４０７と、照合判定部４０８とから成る。

図７に示す比較パターン生成部を用いた一般的な照合装置４００におけるモデル記憶部４０１は、生成される比較パターンの元となるモデルを記憶する。また、比較パターン生成部４０２及び比較パターン生成部４０３は、モデルを元に比較パターンを推定することにより比較パターンを生成する。また、特徴抽出部４０４及び特徴抽出部４０５は、入力パターン及び、比較パターンに関する特徴をそれぞれ抽出する。

そして、係る一般的な照合装置４００における類似度計算部４０６及び類似度計算部４０７は、特徴抽出部４０４、４０５において抽出された特徴における類似度をそれぞれ計算する。また、照合判定部４０８は、類似度計算部４０６及び類似度計算部４０７において計算された類似度の類似度合いを比較する。

そして、図７に示す比較パターン生成部を用いた一般的な照合装置４００は、入力パターンｘ４１０、入力パターンｙ４１１が入力されると、モデル記憶部４０１に記憶された比較パターンの元であるモデルを基にして比較パターン生成部４０２、４０３において比較パターンを生成する。

そして、比較パターン生成部４０２、４０３において生成された比較パターンを、入力パターンｘ４１０及び入力パターンｙ４１１と共に、特徴抽出部４０４、４０５に入力し、それぞれの特徴を抽出する。

そして、比較パターン生成部を用いた一般的な照合装置４００は、類似度計算部４０６、４０７において、２つの入力パターンに対する比較パターンとの類似度をそれぞれ計算し、計算された類似度に基づいて、照合判定部４０８において、類似度合いを判定することによって照合結果４０９を出力する。

特許第４７７５５１５号公報 特開２００８−５９５３３号公報 特開２００４−７８６８６号公報 特許第４５６０８３２号号公報

上述した一般的な照合装置においては、次のような問題点がある。

第１の問題点は、入力された入力パターン間で撮影条件が異なるため、本人であっても類似度が低くなったり、他人であっても類似度が高くなったりする点である。

その理由は、照合する際に入力パターン間の類似度を用いているためである。特許文献１乃至特許文献３は、照合する対象である入力パターン及び照合パターンにおける様々な特徴を用いて、入力パターンに対する照合パターンにおける類似度を計算している。

そのため、入力パターン間の類似度も照合判定に用いられるため、上記の問題は軽減されてはいるが、本質的な問題の解決にはならない。

第２の問題点は、例えば特許文献４のように、入力パターンとの類似度を測るために、本人の比較パターンを生成する場合、必ずしも正しい比較パターンが生成できるわけではなく、照合判定に有効な類似度が計算できない場合がある点である。

その理由は、比較パターンの生成において、入力パターンの姿勢及び照明条件を推定する必要があり、この推定に誤りがある場合には、正しい比較パターンが生成されず、その後の処理である類似度の算出にまで誤差が伝播するためである。

そこで、本発明の主たる目的は、特定条件で記録した基準パターンとの間の類似度に基づいて入力パターン同士の異同を判定する際の誤判定を抑制する照合装置等を提供することにある。

前述の目的を達成するために、本発明に係る照合装置は、以下の構成を備えることを特徴とする。

即ち、本発明に係る照合装置は、
照合の対象である入力パターンに関する特徴を示す入力情報が成す組と、その照合の基準となる基準パターンに関する特徴を示す複数種類の基準情報とを用いて、前記入力情報が成す組と前記複数種類の基準情報との間における類似度を計算する類似度計算部を備えることを特徴とする。

また、本発明の他の見地として、本発明に係る照合装置の制御方法は、
照合の対象である入力パターンに関する特徴を示す入力情報が成す組と、その照合の基準となる基準パターンに関する特徴を示す複数種類の基準情報とを用いて、前記入力情報が成す組と前記複数種類の基準情報との間における類似度を類似度計算機能において計算する。

また、同目的は、上述した他の見地である照合装置の制御方法を、コンピュータによって実現するコンピュータ・プログラム、およびそのコンピュータ・プログラムが格納されている、コンピュータ読み取り可能な不揮発性の記憶媒体によっても達成される。

尚、同目的は、上述した照合装置における各処理部が、例えば通信ネットワーク等を介してそれぞれ通信可能に存在する際に、それらを統合するシステムとして照合処理を行う照合処理システムによっても達成される。

本発明に係る照合装置等によれば、特定条件で記録した基準パターンとの間の類似度に基づいて入力パターン同士の異同を判定する際の誤判定を抑制することができる。

本発明の第１の実施形態に係る照合装置の機能を概念的に表すブロック図である。 本発明の第２の実施形態に係る照合装置の機能を概念的に表すブロック図である。 本発明の第２の実施形態に係る照合装置の制御方法を表すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態に係る照合装置において、照合する２つの入力画像における照合状況を模式的に表した例の図である。 本発明の第３の実施形態に係る照合装置の制御方法をコンピュータ・プログラムを用いて実現する際の処理を概念的に表すブロック図である。 Ｚ−ｎｏｒｍ手法を用いた一般的な照合装置における機能を表すブロック図である。 比較パターン生成部を用いた一般的な照合装置における機能を表すブロック図である。 一般的な照合装置における機能を表すブロック図である。

次に、発明を実施するための最良の形態について図面を参照して詳細に説明する。

＜第１の実施形態＞
本発明の第１の実施形態に係る照合装置１の構成と動作について、図１を参照しながら詳細に説明する。図１は、本発明の第１の実施形態に係る照合装置１の機能を概念的に表すブロック図である。

図１を参照すると、本照合装置１は、類似度計算部６から成る。そして本照合装置１は、照合する対象である入力パターンに関する特徴が抽出された入力情報が成す組である入力情報ｘ１０及び入力情報ｙ１１と、その照合の基準となる基準パターンに関する特徴が抽出された基準情報１２とを用いて、入力情報が成す組と複数種類の基準情報１２との間における類似度を表す類似度Ｓ７を類似度計算部６においてそれぞれ計算する。

ここで、本照合装置１において、特徴記憶部２に記憶される複数の基準情報１２は、例えば、係る照合に際して基準となり得る特定の条件（環境。本実施形態に関連する説明において以下同様）に基づく個々の基準パターンに関する特徴が抽出された情報である。

また、パターンに関する特徴とは、そのパターンが有する固有の特徴を現す例えば特徴量や特徴ベクトルである。

尚、特徴記憶部２に記憶される複数の基準情報１２は、場合によっては、入力情報ｘ１０及び入力情報ｙ１１の少なくとも一方と一致することもあり得る。また、特徴記憶部２に記憶される基準情報１２は、場合によっては同じパターンが記憶されることもあり得る。

また、本実施形態において、類似度Ｓ７は、入力情報が成す組と、特徴記憶部２から取り出した複数の基準情報１２のうちの個々の基準情報１２との間に関して、例えば統計的に求めた計算値に基づいてそれぞれ算出された、入力情報ｘ１０及び入力情報ｙ１１と、同一の基準情報１２とがそれぞれどれだけ似ているかという尺度を表す情報（つまり、類似度合いを表す情報）、と解釈することができる。（一例として、類似度Ｓ７は、特徴が抽出された入力情報ｘ１０及びｙ１１と、基準情報１２との間の特徴を表す空間におけるそれぞれの論理的な距離を表す情報を挙げることができる。）
また、特徴記憶部２に記憶された複数の基準情報１２を一度に取り出す際の単位数は、例えば、基準情報１２を一度に複数個取り出したうちからさらに１つずつを取り出して順番に類似度Ｓ７を計算する際に、係る手法において取り扱うことが可能な類似度Ｓ７の数によって決めればよい。

また、上述した複数の基準情報１２の特徴記憶部２からの取り出し方としては、例えば、一度に当該複数個（所定の個数）を取り出し、それら取り出した複数個の基準情報１２の中から、さらに１つずつランダムに取り出してもよい。しかし、特徴記憶部２から基準情報１２を取り出す際の個数や取り出し方は、上述したような方法には限定されない。

また、特徴記憶部２に記憶された複数の基準情報１２を一度に取り出す繰り返しの回数は、求める照合精度と、特徴記憶部２に記憶された複数の基準情報１２の個数（つまり、上限数）と、入力情報が成す組である入力情報ｘ１０及び入力情報ｙ１１とを照合する処理時間との兼ね合いにおいて適宜に決めることが可能である。

また、類似度計算部６は、計算された複数の類似度Ｓ７を出力すると共に、例えば類似度計算部６に含まれる不図示の提示部を用いて外部装置若しくはユーザに類似度Ｓ７を提示することが可能である。

これにより、例えば外部装置やユーザは、取り出された複数の基準情報１２のうちのどれに入力情報ｘ１０とｙ１１とがそれぞれ、どの程度類似しているかを知ることができる。

即ち、本実施形態に係る照合装置１によれば、計算により得られた類似度Ｓ７に基づいて入力情報ｘ１０とｙ１１とが同一か否かを推定することが可能となる。

その理由は、入力情報ｘ１０とｙ１１とをそれぞれ、共通の基準情報１２との間で計算することにより得られる類似度の数値（情報）から大小関係を判別することができるからである。

また、入力情報ｘ１０とｙ１１とが、それぞれ異なる条件で取得された情報であったとしても、特定の条件で記憶（取得）された同じ基準情報１２を基準にして入力情報ｘ１０とｙ１１との間でそれぞれ比較するため、得られた類似度Ｓ７同士の相対的な差に基づいて類似度の大小を判断することができる。つまり、類似度Ｓ７は、入力情報ｘ１０とｙ１１が取得された際の取得条件には左右されない。

さらに、類似度Ｓ７は、取り出された複数個の基準情報１２の個数分に亘って類似度Ｓ７を調べ、且つ、これを複数（所定）回繰り返すことにより類似度Ｓ７及び、類似度Ｓ７間の大小関係がある数値に定まる。

これにより、例えば外部装置やユーザは、異なる条件で取得された入力情報ｘ１０とｙ１１とが類似しているか否かを判断することができる。

その理由は、上述したように、特定の条件で記憶（取得）された同じ基準情報１２を基準にして類似度Ｓ７を比較しているからである。

尚、入力パターンと基準パターンとは、一例として人や物体を表す画像である。

即ち、本実施形態に係る照合装置１によれば、特定条件で記録した基準パターンとの間の類似度に基づいて入力パターン同士の異同を判定する際の誤判定を抑制することができる。

＜第２の実施形態＞
本発明の第２の実施形態に係る照合装置１００の構成について、図２を参照しながら詳細に説明する。図２は、本発明の第２の実施形態に係る照合装置１００の機能を概念的に表すブロック図である。

本実施形態に係る照合装置１００は、入力パターンｘ１１０及び入力パターンｙ１１１と、パターン記憶部１０１と、基準パターン１１２と、特徴抽出部１０２及び１０３と、類似度計算部１０４及び１０５と、類似判定部１０６及び１０７と、照合判定部１０８とから成る。

第１の実施形態では、図１に示す入力パターンに関する特徴が抽出された２つの入力特徴情報ｘ１０、ｙ１１と、基準パターンに関する特徴が抽出されると共に特徴記憶部２に複数記憶された基準特徴情報１２とを用いて説明した。

本実施形態では、図２に示す２つの入力パターン即ち、入力パターンx１１０及び入力パターンy１１１と、パターン記憶部１０１から取り出した基準パターン１１２を用いる点が異なる。

また、第１の実施形態で示した類似度計算部６は、本実施形態においては、類似度計算部１０４及び１０５に対応する。そのため、類似度計算部１０４及び１０５を総称する際には類似度計算部６と称する場合がある。

以下の説明においては、本実施形態に係る特徴的な部分を中心に説明すると共に、上述した第１の実施形態及と同様な構成については、重複する説明を省略する。

図２を参照すると、本実施形態に係る照合装置１００は、２つの異なる入力パターン即ち、入力パターンx１１０と、入力パターンy１１１とを有する。

ここで、パターンとは、例えば人物や物体を表す画像であり、即ち、入力パターンや、基準パターンは、それぞれ照合対象である入力画像や、照合の基準となる基準画像である。

また、照合装置１００は、特定の撮影条件において撮影された基準パターン１１２が複数記憶されると共に、一度に所定数の基準パターンを取り出すことが可能なパターン記憶部１０１を有する。

そして、照合装置１００は、入力パターンｘ１１０とパターン記憶部１０１から取り出された基準パターン１１２それぞれにおける特徴を抽出する特徴抽出部１０２と、同じく入力パターンｙ１１１とパターン記憶部１０１から取り出された基準パターン１１２それぞれにおける特徴を抽出する特徴抽出部１０３とを備える。

尚、入力パターンx１１０及び入力パターンy１１１を総称する際は、２つの入力パターンと称する場合がある。

また、パターン記憶部１０１から一度に取り出される複数の基準パターン１１２は、２つの入力パターンそれぞれに対して同じ（つまり、共通の）パターンが取り出されるものとする。また、パターン記憶部１０１から取り出される基準パターン１１２は、複数の基準パターン１１２の中からランダムに所定数ずつを一度に取り出すものとする。

基準パターン１１２を一度に取り出す際の所定数とは、例えば２つ乃至複数である。つまり所定数は、例えば特徴抽出部１０２、１０３や、後述する類似度計算部１０４、１０５において、特徴抽出処理や、類似度計算処理を行う際に、一度に取り出した所定数の基準パターンのうちから基準パターン１１２を１つずつ変えながら処理する際の単位となる数である。

ここで、入力パターンの例としては、例えば顔照合であれば、カメラなどからの監視画像から検出した顔画像である入力パターンx１１０と、例えば重要人物リストにある顔画像である入力パターンy１１１とが入力となる。尚、２つの入力パターンは、x側とy側とで例えば同じ人物であったとしても撮影条件が異なれば異なる入力パターンとなる。

そして、特定の撮影条件において撮影された基準パターン１１２は、上述した２つの入力パターンとはパターン及び撮影条件が異なる。また、パターン記憶部１０１に記憶された複数の基準パターン１１２には同じパターンが含まれない。

しかし、基準パターン１１２は、場合によっては２つの入力パターンの何れかと同じであっても構わない。また、パターン記憶部１０１に記憶される基準パターン１１２は、場合によっては、同じ基準パターンが記憶されていても構わない。

また、本実施形態に係る照合装置１００は、２つの入力パターンが入力されると、特徴抽出部１０２、１０３において抽出された２つの入力パターンにおける２つの入力特徴情報(不図示、以下同様)及び所定数の基準パターン１１２から抽出された基準特徴情報(不図示、以下同様)との特徴間における類似度Ｓ７をそれぞれ計算する類似度計算部１０４、１０５を有する。

尚、上述した２つの入力パターンが入力されるのに応じて処理を行う例に限らず、特徴抽出部１０２及び１０３が２つの入力パターンや基準パターン１１２を取りに行くようにしても構わない。

また、本実施形態に係る照合装置１００は、類似度計算部１０４、１０５において計算されたそれぞれの類似度Ｓ７に基づいて２つの入力特徴情報が、所定数の基準特徴情報のうちの何れの基準特徴情報にどの程度類似しているかを類似度Ｓ７における例えば大小関係を表す類似度合い、即ち相関関係Ｒ９を判定する類似判定部１０６、１０７を備える。

尚、類似判定部１０６及び１０７を総称する際には類似判定部８と称する場合がある。

ここで、抽出された特徴とは、特徴を表す特徴ベクトル（つまり、入力パターンにおける特徴をその特徴（特徴量）に応じて数量化して並べた数値の組）である。

また、計算された類似度とは、統計的に求めた特徴ベクトル間において入力特徴情報と基準特徴情報とがどれだけ似ているかという類似度合いを表した数値である。

尚、本実施形態に係る照合装置１００は、例えばある回数目の取り出しで照合中の類似度計算部１０４、１０５において計算されたそれぞれの類似度Ｓ７を類似度計算部６に含まれる不図示の提示部を用いて外部装置やユーザなどに提示するようにしてもよい。

そして、類似判定部１０６、１０７は、類似度計算部１０４、１０５において計算された類似度Ｓ７に基づいて２つの入力特徴情報が取り出された所定数の基準特徴情報のうちの何れの基準特徴情報に、どの程度類似しているかという相関関係を類似度Ｓ７における例えば大小関係を比較することにより判定する。

そして、本実施形態に係る照合装置１００は、類似判定部１０６、１０７からの判定結果を、それぞれ入力パターンｘ１１０側と入力パターンｙ１１１側とから照合判定部１０８に入力する。

尚、本実施形態に係る照合装置１００は、例えばある回数目の取り出しで照合中の類似判定部１０６、１０７において判定された類似度Ｓ７における相関関係Ｒ９を、類似判定部８に含まれる不図示の提示部を用いて外部装置やユーザなどに提示するようにしてもよい。

そして、照合判定部１０８は、ｘ側とｙ側とからの２つの相関関係Ｒ９が、基準パターン１１２を取り出した所定数のうちの幾つの数で一致するかの率を所定の閾値を用いて調べた結果を照合結果１０９として出力する。

本実施形態に係る照合装置１００は、再びパターン記憶部１０１から所定数の基準パターンを一度に取り出し、２つの入力パターンを照合する作業を繰り返す。その繰り返し回数は、求める照合精度と、パターン記憶部１０１に記憶されている基準パターン１１２の個数（つまり、上限数）と、２つの入力パターンを照合する処理時間との兼ね合いにおいて適宜に決めることが可能である。

また、照合判定部１０８に含まれる提示部１１３は、最終的な照合結果１０９をユーザに対して後述するような例えばディスプレー等に表示するなどにより提示することが可能である。

また、照合判定部１０８に含まれる提示部１１３は、例えばある回数目の取り出しにおける照合中の類似度計算部６における類似度Ｓ７や、類似判定部８における相関関係Ｒ９を含んで提示するようにしてもよい。

その際に、ユーザに対して喚起するように、ディスプレー等などに表示された照合結果９の表示内容を変化させるか、若しくはブザーなどの音（不図示）を鳴動させるか、若しくは音声合成あるいは録音した音声メッセージ等の音声を生じさせるか、若しくはランプなどの光（不図示）を点灯あるいは明滅させるか、若しくはユーザが体感しうる振動（不図示）を生じさせるか、若しくは後述するような通信可能な通信ネットワーク（不図示）を介して他の情報処理装置に通知するかの何れか、若しくはこれらの組み合わせにより報知することも可能である。

続いて、図２を参照して第２の実施形態における動作についてさらに詳細に説明する。まず、入力パターンｘ１１０と入力パターンｙ１１１とがそれぞれ特徴抽出部１０２、１０３に入力される。若しくは、特徴抽出部１０２、１０３は、２つの入力パターンを取りに行くようにしてもよい。

それに応じて、パターン記憶部１０１から取り出された基準パターン１１２は、特徴抽出部１０２、１０３にそれぞれ同じパターンが所定数ずつ出力される。若しくは、特徴抽出部１０２、１０３は、パターン記憶部１０１から基準パターン１１２を取りに行くようにしてもよい。

そして、特徴抽出部１０２、１０３は、入力された２つの入力パターン及び基準パターンに関するそれぞれの特徴を抽出する。

その際に、特徴抽出部１０２、１０３に入力された所定数の基準パターンは、所定数のうちから1つずつ選ばれ、選ばれた特徴パターンの順に特徴が抽出される。

そして、特徴抽出部１０２、１０３は、抽出した特徴、即ち２つの入力特徴情報及び基準特徴情報を、類似度計算部１０４、１０５にそれぞれ出力する。

そして、類似度計算部１０４、１０５は、特徴抽出部１０２、１０３で抽出された入力特徴情報及び基準特徴情報における特徴間の類似度Ｓ７を計算し、類似判定部１０６、１０７に出力する。

その際に、類似度計算部１０４、１０５は、入力パターンに対して、パターン記憶部１０１から取り出した所定数の基準パターンのうちから基準パターン１１２を１つずつ取り出した際の順番に基づいて基準特徴情報を１つずつ変えながら、所定数分に亘って対応する１つの入力特徴情報との間における類似度Ｓ７を計算する。この操作をｘ側とｙ側とでそれぞれ行なう。

そして、類似判定部１０６、１０７は、類似度計算部１０４、１０５からの出力である特徴間の類似度Ｓ７を基にして類似度Ｓ７における例えば大小関係を表す相関関係Ｒ９を、例えば類似度Ｓ７が、類似度計算部１０４、１０５から類似判定部１０６、１０７に入力された順番に応じてその判定結果を照合判定部１０８へ出力する。

その際に、類似判定部１０６、１０７は、類似度計算部１０４、１０５から出力された順番で類似度を１つずつ変えながら、取り出した所定数分に亘って類似度合いを判定する。この操作をｘ側とｙ側とでそれぞれ行なう。

尚、上述した類似判定部１０６、１０７における判定では、例えば、類似度Ｓ７を表す数値における大小関係に基づいて、基準特徴情報を一つずつ変えた際の順番に関連付けて並べてもよいし、最も大きい類似度Ｓ７を有する基準パターンの類似度Ｓ７を、基準特徴情報を一つずつ変えた際の順番に関連付けて出力するようにしてもよい。

しかし、類似判定部１０６、１０７の判定における判定の方法や、基準パターンにおける取り出し順との関連付け等の出力形式を限定しているわけではない。

そして、照合判定部１０８は、類似判定部１０６、１０７が出力した、相関関係Ｒ９における判定結果を基にして、一度に取り出した所定数の基準パターン１１２のうちの幾つが入力パターンｘ１１０側と入力パターンｙ１１１側とで、一致するかの数の割合を、上述した取り出しに伴う処理を適宜の回数繰り返した後に、予め設定した所定の閾値を用いて判定し、照合結果１０９を得る。

その際に、照合判定部１０８に含まれる提示部１１３によって、照合結果１０９をユーザに対して後述するようなディスプレー等を用いて提示するようにしてもよい。

つまり、所定数を取り出した基準パターンのうちのどれと、どれだけ一致しているかは、取り出した所定数の基準パターン１１２の中から、入力パターンと比較する基準パターンを一つずつ変えながら、類似判定結果（つまり、類似度Ｓ７の例えば大小関係である相関関係Ｒ９の大きさを閾値で判定した結果）が、入力パターンにおけるｘ側とｙ側とで一致する回数（個数）を調べ、例えばその一致の回数（個数）が所定の閾値より大きければ入力パターンｘ１１０側と入力パターンｙ１１１側とは同一であることが判り、同一であることの照合結果１０９を得る。

その際に、所定の閾値として設定される設定値としては、基準パターン１１２を取り出す際の個数である所定数の例えば過半数である。しかし、所定の閾値をこの値に限定しているわけではない。

また、上述した取り出しに伴う処理を適宜の回数繰り返すとは、基準パターン１１２を所定数取り出して、特徴を抽出し、類似度Ｓ７を計算し、相関関係Ｒ９を判定し、入力パターンのｘ側とｙ側とで相関関係Ｒ９に基づいて照合する作業を、求める照合精度と、パターン記憶部１０１における基準パターン１１２の上限数と、照合する処理時間との兼ね合いにおいて定まる回数繰り返すことである。

図２を用いて上述した本実施形態における構成及び動作に関して、さらに図３を参照してその制御方法を詳しく説明する。

図３は、本実施形態における照合装置１００の制御方法を表すフローチャートである。

まず、パターン記憶部１０１は、基準パターン１１２を記憶する（ステップＳ１）。

尚、基準パターン１１２は、特定の撮影条件を有する別の場所において予め複数撮影してパターン記憶部１０１に格納するようにしてもよい。

その際は、ステップＳ１のみを実行するようにすればよい。

次に、パターン記憶部１０１は、基準パターン１１２を所定数取り出す（ステップＳ２）。

尚、基準パターン１１２をパターン記憶部１０１から取り出す際の数は、例えば予め決めた２つ乃至複数である。また、基準パターン１１２をパターン記憶部１０１から取り出す際の取り出し方は、上述した所定数分を一度にランダムに取り出せばよい。若しくは、一度に取り出した所定数分の基準パターンを例えば１つずつランダムに変えながら特徴抽出部１０２、１０３へ出力するようにしてもよい。

次に、特徴抽出部１０２、１０３は、入力パターンｘ１１０と入力パターンｙ１１１及び基準パターン１１２に関する各々の特徴を抽出する（ステップＳ３）。

尚、２つの入力パターンは、任意の撮影条件において撮影されたパターンを特徴抽出部１０２、１０３へ入力する。

また、基準パターン１１２は、ｘ側とｙ側とで入力パターンがそれぞれ１つ入力されると、同じパターンが同時に特徴抽出部１０２、１０３へ順次出力される。

また、特徴抽出部１０２、１０３における２つの入力パターン及び基準パターンから特徴を抽出する手法は、例えば統計的に求めた計算値を基にして類似度Ｓ７を計ることができるような特徴ベクトルを抽出できる特徴抽出手法であればどのような手法を用いてもよい。

次に、類似度計算部１０４、１０５は、当該入力パターンｘ１１０と、入力パターンｙ１１１から抽出されたそれぞれの特徴と、当該基準パターン１１２から抽出された特徴との間の類似度Ｓ７を計算する（ステップＳ４）。

次に、類似判定部１０６、１０７は、類似度計算部６において求めた類似度Ｓ７に基づいて相関関係Ｒ９を判定する（ステップＳ５）。

尚、類似判定部１０６、１０７における、２つの入力パターンと基準パターンとがどれだけ類似しているかの判定は、類似度Ｓ７における大小関係を表す相関関係Ｒ９を計ることができればどのような手法を用いてもよい。一例として、２つの入力パターン及び基準パターンから抽出された特徴である特徴ベクトルにおける距離に基づいて大小関係を判定してもよい。

また、本照合装置１００は、例えばある取り出し回数目における類似度Ｓ７や相関関係Ｒ９を、ユーザに対して後述するようなディスプレー等を用いて提示するようにしてもよい。

この場合、例えば類似度計算部６や類似判定部８において提示部（不図示）を含み、その提示部において類似度Ｓ７や相関関係Ｒ９を出力すればよい。あるいは、類似判定部８において類似度Ｓ７と相関関係Ｒ９とをまとめて出力するようにしてもよい。

次に、類似判定部１０６、１０７は、２つの入力パターンと、取り出した全ての基準パターン１１２との間における相関関係Ｒ９を判定したか否か（ステップＳ６）を調べる。

そして、取り出した基準パターン１１２が無くなるまでステップＳ３〜ステップＳ６を繰り返す（ステップ６にてＮＯ）。

そして、取り出した全ての基準パターン１１２について相関関係Ｒ９の判定を行なったら（ステップ６にてＹＥＳ）、照合判定部１０８は、類似判定結果、即ち個々の相関関係Ｒ９が、入力パターンにおけるｘ側とｙ側とで、所定数の基準パターンのうちで一致する回数を調べ、その一致した回数を所定の閾値と比較することにより判定し、その結果を照合結果１０９として出力する（ステップＳ７）。

ここで、どれだけ一致しているか、即ち２つの入力パターンと、基準パターンの類似度Ｓ７における相関関係Ｒ９を判定する方法は、基準パターン１１２をパターン記憶部１０１から取り出した所定数分に亘って基準パターンを一つずつ変えながら、２つの入力パターンｘ側とｙ側とで所定数分のうちの幾つの相関関係Ｒ９が一致しているかの率を判定するようにすればよい。

その際には、例えば取り出した所定数の基準パターン１１２における例えば過半数を所定の閾値として用いて判定するようにしてもよい。

ここで、一例として顔照合であれば、例えば監視カメラからのある顔画像である入力パターンx１１０と、重要人物リストからのある顔画像である入力パターンy１１１と、パターン記憶部１０１から取り出した基準パターン１１２とでそれぞれ特徴を抽出する。

そして、類似度計算部１０４、１０５は、それらの特徴に基づいてｘ側、ｙ側それぞれで、画像同士における類似度Ｓ７を計算し、類似判定部１０６、１０７は、計算された類似度における大小関係、即ち相関関係Ｒ９をｘ側、ｙ側それぞれで判定する。

そして、特徴抽出部１０２及び１０３、類似度計算部１０４及び１０５、類似判定部１０６及び１０７は、基準パターン１１２をパターン記憶部１０１から取り出した所定数分に亘って上述した処理を繰り返し、照合判定部１０８は、監視画像側と、重要人物側とが、基準パターンである基準画像との間において、基準パターンをパターン記憶部１０１から取り出した所定数のうちの幾つの相関関係Ｒ９が一致しているかを判定することにより照合する。

係る判定は、例えばパターン記憶部１０１から取り出した基準パターンの所定数における例えば過半数においてそれぞれの相関関係Ｒ９が一致していれば、監視画像におけるある顔画像と、重要人物リストからのある顔画像とが同一人物であると判定される。

また、上述した照合結果１０９は、例えば照合判定部１０８に含まれる提示部１１３を用いて、外部装置やユーザに対して後述するディスプレー等に提示するようにしてもよい。また、照合判定部１０８は、ある取り出し回数目で照合中の類似度Ｓ７や相関関係Ｒ９を併せて提示するようにしてもよい。さらに、照合判定部１０８は、上述したような方法で外部装置やユーザに対して喚起するような通知を行なうようにしてもよい。

一例として、類似度計算部６や類似判定部８に含まれる提示部（不図示）や、照合判定部１０８に含まれる提示部１１３からの出力を、図４に示すように外部装置やユーザに対してまとめて提示するようにしてもよい。

図４は、照合する２つの入力画像における照合状況を模式的に表した例の図である。図４に示すように、入力画像ｘとｙに対しては、例えば３つの基準画像ａ、ｂ、ｃとの間で例えば、ある取り出し回数目における類似度Ｓ７、相関関係Ｒ９が計算若しくは判定され、表示される。

そして、本照合装置１００は、求める照合精度と、パターン記憶部１０１に記憶された基準パターン１１２の上限数や照合処理時間との兼ね合いによって決まる取り出し回数を繰り返した後に得られる最終的な類似度Ｓ７、相関関係Ｒ９が示す数値に応じて照合結果として例えば「他人」、あるいは、「本人」と表示される。

ここで、図４において、ある取り出し回数における類似度Ｓ７は、数値でなくてもよく、例えば棒グラフや円グラフのような図でも構わない。

また、図４において、ある取り出し回数における相関関係Ｒ９は、複数の基準画像における類似度Ｓ７の大小関係や、類似度Ｓ７が最も大きい基準画像をその基準画像を取り出した順番を表す番号と共に提示（表示）するようにしてもよい。

また、図４において、決められた取り出し回数を繰り返した後に得られる照合結果表示は、ユーザが目視しやすいように大きく目立つ色によって表示してもよく、また点滅やアニメーションによってユーザが喚起されやすい表示にしてもよい。

上述したように、パターン記憶部１０１から取り出された所定数の基準パターン１１２それぞれと、入力パターンにおける撮影（取得）条件の違いは一定であるので、所定数の基準パターンの間で比較した結果には入力パターンにおける撮影（取得）条件は影響しない。

本実施形態は、第１の実施形態を基本としている。そのため、本実施形態は、第１の実施形態が有する効果を同様に有する。

即ち、本実施形態に係る照合装置１００によれば、特定条件で記録した基準パターンとの間の類似度に基づいて入力パターン同士の異同を判定する際の誤判定を抑制することができる。また、計算によって得られた類似度を提示することができる。

尚、一例として上述した顔照合の他にも、画像を照合する、例えば指紋あるいは物体等における照合においても、これらの特徴を抽出することにより、上述したのと同様に照合することが可能である。

（第２の実施形態における第１の変形例）
次に、上述した第１及び第２の実施形態を基本とする第２の実施形態における第１の変形例について図２を用いて説明する。

本実施形態における第１の変形例では、類似判定部１０６、１０７は、類似度計算部１０４、１０５で計算された入力パターンｘ１１０及び入力パターンｙ１１１から抽出された特徴と、基準パターン１１２から抽出された特徴との特徴間の類似度Ｓ７の大小関係を判定して出力する際に、その大小関係に基づいて類似度Ｓ７の順位付け（即ち、「ランキング」、以下同様）を出力する点が相違する。

従って、以下の説明においては、本実施形態における第１の変形例に係る特徴的な部分を中心に説明すると共に、上述した第１及び第２の実施形態及と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する説明を省略する。

本実施形態における第１の変形例では、例えば、一度に取り出す基準パターン１１２の数がM個のとき、１回の比較においてどの基準パターン１１２に類似しているかを示す情報（即ち、類似度Ｓ７）が出力される。

つまり、ランキングを出力する際に、類似度Ｓ７の数値が高い順に並べた場合の順位(即ち、相関関係Ｒ９）を表す長さMのベクトルを出力する。その際、基準パターン１１２を取り出した際の順番と関連付けて出力するようにしてもよい。

そして、照合判定部１０８は、類似判定結果のランキングが、ｘ側とｙ側とでどれだけ一致しているかに基づいて照合判定を行う。

具体的には、照合判定は、基準パターン１１２の数が例えば３個のとき、類似度Ｓ７の数値を大きい順に並べたランキングのうち、順位の一番目のみが一致した場合と、三つ共一致した場合があると仮定して、その際に例えば閾値を３分の２以上としている場合には、三つ共一致した場合に入力パターンｘ１１０と入力パターンｙ１１１とが同一であると判定することが可能である。

また、照合判定の結果である照合結果１０９は、例えば照合判定部１０８に含まれる提示部１１３を用いて、外部装置やユーザに対して後述するディスプレー等に提示するようにしてもよい。また、その際に、上述したような方法で外部装置やユーザに対して喚起するような通知を行なうようにしてもよい。

具体的には、類似度計算部６や類似判定部８に含まれる提示部（不図示）や、照合判定部１０８に含まれる提示部１１３からの出力を、図４に示すように外部装置やユーザに対してまとめて提示するようにしてもよい。

図４は、照合する２つの入力画像における照合状況を模式的に表した例の図であり、第２の実施形態において説明しているので、第１の変形例での説明は省略する。

本実施形態は、第１及び第２の実施形態を基本としている。そのため、本実施形態は、第１及び第２の実施形態が有する効果を同様に有する。

即ち、本実施形態における第１の変形例に係る照合装置１００によれば、特定条件で記録した基準パターンとの間の類似度に基づいて入力パターン同士の異同を判定する際の誤判定を抑制することができる。

（第２の実施形態における第２の変形例）
次に、上述した第１及び第２の実施形態を基本とする第２の実施形態における第２の変形例について図２を用いて説明する。

本実施形態における第２の変形例においては、例えば、顔照合の例で、パターンとして顔画像を用いて、より具体的に、抽出された特徴間における類似度Ｓ７の計算及び、計算された類似度Ｓ７間における類似判定処理（つまり、相関関係Ｒ９を算出する処理）の一例を数式を用いて説明する。

従って、以下の説明においては、本実施形態における第２の変形例に係る特徴的な部分を中心に説明すると共に、上述した第１及び第２の実施形態と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する説明を省略する。

第２の実施形態で説明したように、特徴抽出部１０２、１０３は、入力パターンｘ１１０及び入力パターンｙ１１１と、パターン記憶部１０１から取り出した所定数の基準パターン１１２とから特徴をそれぞれ抽出する。

特徴抽出部１０２、１０３には、今日では一般的な画像処理における特徴抽出技術である、例えばＳｏｂｅｌフィルタや、Ｇａｂｏｒフィルタなどで知られるフィルタ応答結果を並べた特徴ベクトルを用いることが可能である。しかし、特徴抽出の手法は、抽出した特徴を基に類似度Ｓ７を計算することができればどのような手法を用いてもよく、上述した手法に限定しているわけではない。

類似度計算部１０４、１０５は、入力パターンｘ１１０及び入力パターンｙ１１１と、パターン記憶部１０１から取り出した所定数の基準パターン１１２との間の類似度Ｓ７をｘ側とｙ側とでそれぞれ計算する。

本実施形態における第２の変形例では説明を判りやすくするため、１度に取り出す基準パターンは、２つとし、パターン記憶部１０１からランダムに選んで取り出すこととする。

ここで、入力パターンｘ１１０と入力パターンｙ１１１における特徴ベクトルをそれぞれｘ、ｙとし、パターン記憶部１０１から取り出した２つの基準パターン１１２から抽出された特徴ベクトルをそれぞれａｉ、ｂｉとする。

また、類似度ｓとして今日では一般的な、ある標本に対する既知の標本群における重心からの統計的な距離関係を明らかにするマハラノビス距離を基に、その２乗の逆数を用いると、例えばｘとａｉにおける類似度ｓ（ｘ、ａｉ)は、後述する行列Ｐを用いて以下の[数１]のように表すことができる。

つまり、２つの入力パターンが類似するほどマハラノビス距離は小さくなり、上記で定義した類似度ｓは大きくなる。

尚、上付き文字Ｔは転置を表す。また、予め用意した行列Ｐとは、半正定値行列（つまり、ある行列Ａを用いてＰ＝（Ａの転置）×Ａと表せる行列）である。また、特徴ベクトルに基づいて類似度ｓを求めることができればどのような手法を用いてもよく、上述した手法に限定しているわけではない。

そして、類似度計算部１０４では、ｓ（ｘ、ａｉ)及びｓ（ｘ、ｂｉ）を、同様に類似度計算部１０５ではｓ（ｙ、ａｉ）及びｓ（ｙ、ｂｉ）をそれぞれ計算すると共に、計算された類似度ｓを類似判定部１０６、１０７へそれぞれ出力する。

そして、類似判定部１０６、１０７は、上述した類似度計算部１０４、１０５において計算された類似度ｓが、どの基準パターン１１２により類似しているかを、類似度における大小関係である相関関係Ｒ９を判定する。

具体的には、例えば類似判定部１０６では、入力パターンｘ１１０と、基準パターンａｉ、ｂｉとの間における、類似度ｓ（ｘ、ａｉ)と、類似度ｓ（ｘ、ｂｉ）とを比較し、類似度がより大きい方の基準パターンに類似していると判定し、その判定結果として、例えば大きい方の類似度ｓを基準パターンと関連付けて出力するか、あるいは大きい順に類似度ｓを表す順位を基準パターンと関連付けて出力する。ただし、類似判定部１０６、１０７からの判定結果の出力方法は上述した方法に限定しているわけではない。

ここで、類似判定結果をｒｉ（つまり、相関関係ｒと称することもできる）とすると以下のような[数２]に表すことができる。

そして、パターン記憶部１０１から取り出された基準パターン（ａｉ、ｂｉ）は、特定の撮影条件において撮影された基準パターンであるため、これらの基準パターン（ａｉ、ｂｉ）と入力パターンｘ１１０との撮影条件の違いは一定である。

したがって、類似判定結果ｒｉ（ｘ）、即ちｓ（ｘ、ａｉ)と、ｓ（ｘ、ｂｉ）における類似度の大小関係は、入力パターンにおける撮影条件には依存しない。

そして、基準パターン（ａｉ、ｂｉ）を変えながら上記の操作をＮ回行うことにより、類似判定結果{ｒｉ（ｘ）｝（ｉ＝１、・・・、Ｎ）を得る。尚、Ｎは、パターン記憶部１０１において記憶された基準パターンを所定数取り出した際の組み合わせ数である。

同様に類似判定部１０７においても入力パターンｙ１１１に関して同様の操作を行い、類似判定結果{ｒｉ（ｙ）｝（ｉ＝１、・・・、Ｎ）を得る。

照合判定部１０８は、類似判定結果{ｒｉ（ｘ）｝と{ｒｉ（ｙ）｝とがどれだけ一致しているかに基づいて、入力パターンｘとｙとの照合判定を行う。

類似判定結果がどれだけ一致しているかについては、後述する所定の閾値θを設ける。

つまり、取り出した基準パターン１１２の所定数に対してそのうちの幾つが一致したかを判定する閾値である。例えば、パターン記憶部１０１から基準パターンを取り出した所定数のうちの例えば過半数を設定することができる。しかし、所定の閾値を、取り出した所定数の基準パターンにおけるそのうちの過半数に限定しているわけではない。

そして、例えば類似判定結果が一致する割合を用いて照合判定を行うとすると、照合判定結果ｚは以下のような[数３]に表すことができる。

ただし、[数３]における１（ri（x）＝ri（y））は、（ri（x）＝ri（y））が真である場合に１を、偽である場合に０を出力する関数であり、θは所定の閾値である。

照合判定結果ｚ（ｘ、ｙ）は、閾値θに基づいて、入力パターンｘ１１０と、入力パターンｙ１１１とが同一であると判定した場合には１を、異なると判定した場合には０を出力する。即ち、本実施形態における第２の変形例に係る照合装置１００では、類似判定結果ｒｉを所定の閾値θに基づいて仕分けることにより、２つの入力パターンにおける異同を判定し、照合することができる。

その際に、照合判定部１０８に含まれる提示部１１３は、類似度ｓや、相関関係ｒや、照合結果１０９を図４に示すような照合状況を後述するディスプレー等を用いて外部装置やユーザに対して提示してもよい。

図４は、照合する２つの入力画像における照合状況を模式的に表した例の図であり、第２の実施形態において説明しているので、第２の変形例での説明は省略する。

また、本実施形態における第２の変形例に係る照合装置１００においては、パターン記憶部１０１から所定数を取り出した特定の撮影条件において撮影された基準パターン（ａｉ、ｂｉ）それぞれと、入力パターンにおける撮影条件の違いは一定であるので、所定数の基準パターン（ａｉ、ｂｉ）の間で比較した結果には入力パターンにおける撮影条件は影響しない。

つまり、類似判定結果ｒｉ（ｘ）、即ちｓ（ｘ、ａｉ)とｓ（ｘ、ｂｉ）における類似度の大小関係は、入力パターンにおける撮影条件に依存しない。これは、ｒｉ（ｙ）についても同様である。

本実施形態は、第１及び第２の実施形態を基本としている。そのため、本実施形態は、第１及び第２の実施形態が有する効果を同様に有する。

即ち、本実施形態における第２の変形例に係る照合装置１００によれば、特定条件で記録した基準パターンとの間の類似度に基づいて入力パターン同士の異同を判定する際の誤判定を抑制することができる。

（第２の実施形態における第３の変形例）
次に、上述した第１及び第２の実施形態を基本とする第２の実施形態における第３の変形例について図２を用いて説明する。

本実施形態においては、第２の実施形態における第１の変形例で求めた、類似判定部１０６、１０７における類似度ｓに基づく基準パターン１１２のランキングを、類似判定結果として照合判定する場合の一例を数式を用いて具体的に述べる。

従って、以下の説明においては、本実施形態における第３の変形例に係る特徴的な部分を中心に説明すると共に、上述した第１及び第２の実施形態と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する説明を省略する。

本実施形態における第３の変形例に係る照合装置１００は、説明の都合上、パターン記憶部１０１から１度に取り出す基準パターンを３つとし、それぞれａｉ、ｂｉ、ｃｉとする。

類似度計算部１０４、１０５では、第２の実施形態で説明したのと同様に、２つの入力パターンｘ１１０及び入力パターンｙ１１１と、３つの基準パターンａｉ、ｂｉ、ｃｉとの間における類似度ｓを計算する。これらの類似度ｓに基づいて、類似判定部１０６、１０７では、類似度の大小関係を比較することによって、取り出した基準パターンにおけるランキングを生成する。

例えば、入力パターンｘ１１０と、基準パターンａｉ，ｂｉ、ｃｉとの間における類似度ｓとして、[数４]が得られたとする。

ここで、類似度ｓが高い順番は、２番目の基準パターンが１位、３番目の基準パターンが２位、１番目の基準パターンが３位であるから、生成されるランキングｒｉ（ｘ）は、これらの順位を並べると、[数５]となる。

つまり、一度に取り出した基準パターンから１つずつ比較する順番と、類似度ｓが高い順番（つまり、類似度合い）とを関連付けた類似判定結果を照合判定部１０８へ出力する。

そして、照合判定部１０８は、類似判定結果{ｒｉ（ｘ）｝と{ｒｉ（ｙ）｝がどれだけ一致しているかに基づいて、所定の閾値θを用いて入力パターンｘと入力パターンｙとの照合判定を行う。

ランキング同士の一致度として、例えばスピアマンの順位相関係数を用いるとすると、照合判定結果ｚは以下のように表すことができる。

ただし、[数６]において、Ｍはランキングの長さ（即ち、本実施形態においてはＭ＝３）であり、θは所定の閾値である。

本実施形態の第３の変形例に係る照合装置１００は、全ての基準パターン（ａｉ、ｂｉ、ｃｉ）を変えながら照合判定部１０８において上述した相関関係ｒ（つまり、類似度ｓのランキング）を所定の閾値を用いて判定することにより、基準パターンに最も類似する入力パターンを求めることができる。

例えば、θ＝０．６として、{ｒｉ（ｘ）｝と{ｒｉ（ｙ）｝におけるそれぞれ３個の順位のうち、例えば上位２個が一致したとすれば、２つの入力パターンは一致していると言える。

その際に、照合判定部１０８に含まれる提示部１１３は、類似度ｓや、相関関係ｒや、照合結果１０９を図４に示すような照合状況を後述するディスプレー等を用いて外部装置やユーザに対して提示してもよい。

図４は、照合する２つの入力画像における照合状況を模式的に表した例の図であり、第２の実施形態において説明しているので、第３の変形例での説明は省略する。

尚、照合判定する際に、２つの入力パターンにおける一致度合いを求める手法は、上述した手法に限定しているわけではない。

また、本実施形態における第３の変形例に係る照合装置１００においては、パターン記憶部１０１から所定数を取り出した特定の撮影条件において撮影された基準パターン（ａｉ、ｂｉ、ｃｉ）それぞれと、入力パターンにおける撮影条件の違いは一定であるので、所定数の基準パターン（ａｉ、ｂｉ、ｃｉ）の間で比較した結果には入力パターンにおける撮影条件は影響しない。

つまり、類似判定結果ｒｉ（ｘ）、即ちｓ（ｘ、ａｉ)と、ｓ（ｘ、ｂｉ）及びｓ（ｘ、ｃｉ）における類似度の大小関係は、入力パターンにおける撮影条件に依存しない。これは、ｒｉ（ｙ）についても同様である。

本実施形態は、第１及び第２の実施形態を基本としている。そのため、本実施形態は、第１及び第２の実施形態が有する効果を同様に有する。

即ち、本実施形態における第３の変形例に係る照合装置１００によれば、特定条件で記録した基準パターンとの間の類似度に基づいて入力パターン同士の異同を判定する際の誤判定を抑制することができる。

＜第３の実施形態＞
次に、上述した第１及び第２の実施形態を基本とする第３の実施形態について説明する。

第３の実施形態は、図２に示す機能を表すブロック図と、図３に示す制御を表すフローチャートを汎用の情報処理装置を用いて実現する点が相違する。

従って、以下の説明においては、本実施形態に係る特徴的な部分を中心に説明すると共に、上述した第１及び第２の実施形態と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する説明を省略する。

第３の実施形態について図５を用いて説明する。図５は、情報処理装置７００における制御方法をコンピュータ・プログラムを用いて実現する際のハードウェア構成を概念的に表すブロック図である。

本情報処理装置７００は、Ｃｅｎｔｒａｌ＿Ｐｒｏｃｃｅｓｓｉｎｇ＿Ｕｎｉｔ（以下、「ＣＰＵ」と略称する）７０１と、メモリ７０２と、照合処理プログラム７０３と、パターン記憶部７０８と、ストレージ７０９と、記録媒体リーダライタ７１４と、入出力コントローラ７１１及びディスプレー７１５とを含む。

また、本情報処理装置７００は、データバス７１２と、通信インタフェース７１３とを含む。また、本情報処理装置７００は、記録媒体リーダライタ７１４を介してデータを受け渡すことができる、コンピュータ読取り可能な記録媒体７１０を挿抜可能である。

本実施形態において、情報処理装置７００は、図２に示すブロック図における各機能と、図３に示すフローチャートにおける各処理とを、図５に示す情報処理装置７００が有するＣＰＵ７０１と、そのＣＰＵ７０１において動作するソフトウェアであるＯｐｅｒａｔｉｎｇ＿Ｓｙｓｔｅｍ（以下、「ＯＳ」と略称する）並びに、メモリ７０２に展開したコンピュータ・プログラムである照合処理プログラム７０３とが協働することにより実現する。

図５に示す情報処理装置７００は、プログラムを制御するＣＰＵ７０１と、ＣＰＵ７０１において協働して動作するＯＳと、さらにこれらと協働して動作するプログラムを展開するメモリ７０２とを有する。

また、情報処理装置７００は、予め、特定の撮影条件で撮影した複数の基準パターンを記憶させるパターン記憶部７０８を備える。尚、パターン記憶部７０８は、読書き可能な不揮発性記憶媒体であるストレージ７０９に格納するようにしてもよい。

また、パターン記憶部７０８は、高速なメモリを用いて基準パターン１１２を複数記憶させるようにしてもよい。また、照合処理プログラム７０３と共に、より高速に動作させるために、メモリ７０２に格納させるようにしてもよい。

さらに情報処理装置７００は、照合処理プログラム７０３や、パターン記憶部７０８に対して外部からプログラムやパターンなどのファイルやデータを読み書きする記録媒体リーダライタ７１４と、ＣＰＵ７０１と協働するＯＳによる制御によって情報処理装置７００が備える各種入出力データの入出力を制御する入出力コントローラ７１１と、外部装置(不図示。以下同様)とデータ交換を行なうデータバス７１２と、同じく外部装置とデータ通信を行なう通信インタフェース７１３とを有する。

さらに情報処理装置７００における照合処理プログラム７０３は、処理機能として、特徴抽出処理７０４と、類似度計算処理７０５と、類似判定処理７０６及び照合判定処理７０７とを有する。

照合処理プログラム７０３における特徴抽出処理７０４と、類似度計算処理７０５と、類似判定処理７０６及び照合判定処理７０７における各処理は、第１及び第２の実施形態における各部に対応しており、これらの動作を説明しているので、本実施形態における具体的な説明は省略する。

尚、類似度計算処理７０５と、類似判定処理７０６及び照合判定処理７０７における例えば、ある取り出し回数目における類似度Ｓ７、相関関係Ｒ９（つまり、照合状況）及び最終的な照合結果１０９とは、例えば図４に示すような照合状況の表示をディスプレー７１５に表示させてユーザに提示することが可能である。

また、パターン記憶部７０８は、予め、特定の撮影環境を有する場所において、複数の基準パターンを記憶するための動作だけを行う機能を分離した照合装置を用いてもよい。その場合、残りの処理機能を実現する照合装置は、別の場所に設置すると共に、例えば通信ネットワークを介してこれらを連携させるようにすればよい。

また、本実施形態に係る情報処理装置７００は、上述した照合装置（図２）における各ブロック及びその制御を表すフローチャート（図３）に示す機能（処理）を実現可能な、コンピュータ・プログラム（即ち、照合処理プログラム７０３）として供給する。

そして、そのコンピュータ・プログラムを本情報処理装置７００による照合処理方法として用意した上記ＣＰＵ７０１及び協働するＯＳ並びに、照合処理プログラム７０３をメモリ７０２に読み出して実行することによって、第１及び第２の実施形態で説明した照合装置（１、１００）の動作が達成される。

また、当該情報処理装置７００へのコンピュータ・プログラムの供給方法は、フロッピー（登録商標）ディスクやＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ＿Ｄｉｓｃ＿Ｒｅａｄ＿Ｏｎｌｙ＿Ｍｅｍｏｒｙ）等のディスクメディア及び、ユニバーサルシリアルバス（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ＿Ｓｅｒｉａｌ＿Ｂｕｓ；以下「ＵＳＢ」と略称する）メモリなどのメモリメディア等の各種記録媒体７１０を介して当該情報処理装置７００内へ、記録媒体リーダライタ７１４を用いることによってインストールする方法や、データバス７１２を介して外部装置からインストールする方法あるいは、通信インタフェース７１３を用いてインターネット等の有線や無線などの通信回線を介して外部装置よりダウンロードする方法等のように、現在では一般的な手順を採用することができる。

そして、このような場合において、本実施形態は、係るコンピュータ・プログラムを構成するコード、或いは係るコードが記録されたところの、コンピュータ読み取り可能な記録媒体によって構成されると捉えることができる。

また、係る汎用の情報処理装置７００を用いた照合装置は、専用の装置として実現してもよい。

本実施形態は、第１及び第２の実施形態を基本としている。そのため、本実施形態は、第１及び第２の実施形態が有する効果を同様に有する。

即ち、本実施形態に係る情報処理装置７００によれば、特定条件で記録した基準パターンとの間の類似度に基づいて入力パターン同士の異同を判定する際の誤判定を抑制することができる。

＜第４の実施形態＞
次に、上述した第１乃至第３の実施形態を基本とする第４の実施形態について説明する。

第４の実施形態は、図２に示す第２の実施形態におけるパターン記憶部１０１への複数の基準パターン１１２を記憶することと、２つの入力パターンを入力することと、特徴抽出部１０２、１０３における特徴抽出と、類似度計算部１０４、１０５における類似度計算と、類似判定部１０６、１０７における類似判定、及び照合判定部１０８における照合判定とが、それぞれ別々の情報処理装置によって実現され、別々の場所で照合を行うことが可能な点が相違する。

従って、以下の説明においては、本実施形態に係る特徴的な部分を中心に説明すると共に、上述した第１乃至第３の実施形態と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する説明を省略する。

即ち、図５を用いて説明した第３の実施形態に係る情報処理装置７００における制御方法において、汎用の情報処理装置である情報処理装置７００における各処理を個々に実現し、通信ネットワークを介して相互に通信可能に接続することにより、別々の場所で上述した各種処理を実行することによりこれら全体で照合処理を行うことができる照合処理システムを構築し運用することが可能となる。

各処理とは、より具体的には、特徴抽出処理７０４と、類似度計算処理７０５と、類似判定処理７０６と、照合判定処理７０７及びパターン記憶部７０８における基準パターン記憶処理などである。

一例として、特定の撮影条件を有する場所において予め複数の基準パターン１１２の撮像を行い、例えば図示していない第１の情報処理装置におけるパターン記憶部７０８に記憶しておく。照合処理を行う際には、当該基準パターン１１２を記憶した第１の情報処理装置から、データバス７１２や通信ネットワーク７１３を介して、以降の類似度計算や類似判定や照合判定などの照合を行う例えば図示していない第２の情報処理装置に送信することが可能である。

当該第１の情報処理装置は、図３に示す照合装置の制御方法を表すフローチャートにおけるステップＳ１の処理即ち、パターン記憶部７０８が基準パターンを記憶する処理を行うためだけの照合装置として特定の撮影場所に配置すればよい。

また、例えば顔照合の場合であれば、カメラが設置された場所近辺において入力パターンｘ１１０を監視画像として取り込み、以降、上述した照合判定処理を行うことができる。

その際には、当該照合判定処理を行う情報処理装置を、例えばカメラが設置された場所近辺に照合装置として設置することが可能である。

尚、例えばカメラからの監視画像（入力パターンｘ）や、特定人物画像（入力パターンｙ）は、例えばデータバス７１２から取り込むようにすることが可能である。

また、パターン記憶部７０８に記憶したパターンデータや、照合処理プログラム７０３や、照合処理プログラム７０３において処理されるデータを安全に処理するために、安全が確保される別の場所において照合を行うようにしてもよい。

さらに、ディスプレー７１５に、図４に示すような照合状況を表示させることにより遠隔の場所から照合状況を把握することも可能である。

上述したように、パターン入力や、照合処理を行う場所などの都合に応じて個々の処理機能を分離して汎用の情報処理装置によって実現する情報処理装置７００は、通信ネットワークを通して相互に通信可能に接続することによって、設置場所を分散させることが可能である。そしてこれによって照合処理システムと見做すことができる。

情報処理装置７００における各処理機能の動作は、第１乃至第３の実施形態において説明しているので、本実施形態における具体的な説明は省略する。

本実施形態は、第１乃至第３の実施形態を基本としている。そのため、本実施形態は、第１乃至第３の実施形態が有する効果を同様に有する。

即ち、本実施形態に係る情報処理装置７００によれば、特定条件で記録した基準パターンとの間の類似度に基づいて入力パターン同士の異同を判定する際の誤判定を抑制することができる。

尚、上述した各実施形態およびその変形例の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうる。しかしながら、上述した各実施形態及びその実施例により例示的に説明した本発明は、以下には限らない。即ち、
（付記１）
照合の対象である入力パターンに関する特徴を示す入力情報が成す組と、その照合の基準となる基準パターンに関する特徴を示す複数種類の基準情報とを用いて、前記入力情報が成す組と前記複数種類の基準情報との間における類似度を計算する類似度計算部を備えることを特徴とする照合装置。
（付記２）
前記類似度計算部は、前記計算された複数の類似度をユーザに提示することを特徴とする付記１に記載の照合装置。
（付記３）
前記計算された複数の前記類似度相互間の相関関係を求める類似判定部をさらに有することを特徴とする付記１に記載の照合装置。
（付記４）
前記類似度は、前記入力情報が成す組と、複数種類の前記基準情報との間で統計的に求めた計算値に基づいて算出された類似度合いを表す複数の情報を用いることを特徴とする付記１に記載の照合装置。
（付記５）
前記類似度は、前記入力情報が成す組における該入力情報に対して、複数の前記基準情報のうちの同一の前記基準情報との間におけるそれぞれの類似度を、複数の前記基準情報に亘って変えながら求め、求めた当該類似度を当該入力情報と当該基準情報とに関連付けることを特徴とする付記１に記載の照合装置。
（付記６）
前記相関関係は、前記類似度相互間の関係を、前記類似度における大小関係に基づいて、複数の前記基準情報に亘って変えた際の順番に関連付けて並べるか、若しくは前記類似度における最も大きい情報に、複数の前記基準情報に亘って変えた際の順番に関連付けることを特徴とする付記３に記載の照合装置。
（付記７）
前記求めた相関関係に基づいて、前記入力情報である入力特徴情報が成す組同士の異同を判定すると共に、その判定における照合結果をユーザに提示する照合判定部を更に有することを特徴とする付記３に記載の照合装置。
（付記８）
前記照合判定部は、前記相関関係が、前記複数の基準情報である複数の基準特徴情報のうちの幾つが前記入力特徴情報が成す組み同士において一致するかの率を所定の閾値に基づいて判定する際に、前記複数個の基準特徴情報のうちの過半数以上を閾値とすることを特徴とする付記７に記載の照合装置。
（付記９）
前記照合対象である前記入力パターンと、前記その照合の基準となる基準パターンは、画像であることを特徴とする付記１乃至付記８の何れか１つに記載の照合装置。
（付記１０）
前記照合判定部は、前記照合結果をユーザに提示する際の提示部をさらに含み、前記入力パターンである入力画像が成す組と、前記複数の基準パターンである複数の基準画像との間の前記類似度における前記相関関係が、前記所定の閾値を超えて同一画像であると判定された際に、同一画像である旨の照合結果を提示部により提示することを特徴とする付記８に記載の照合装置。
（付記１１）
前記照合判定部は、前記入力パターンである入力画像が成す組と、前記複数の基準画像との間の前記類似度における前記相関関係が、前記所定の閾値を超えて同一画像であると判定された際に、同一画像である旨の照合結果を報知する前記表示された照合結果の表示を変化させるか、若しくは音を鳴動させるか、若しくは音声を発生させるか、若しくは光を点灯あるいは明滅させるか、若しくはユーザが体感しうる振動を生じさせるか、若しくは通信可能な通信ネットワークを介して他の情報処理装置に通知するか、の何れか若しくはこれらの組み合わせにより通知することを特徴とする付記１０に記載の照合装置。
（付記１２）
前記基準特徴情報は、複数の前記基準画像を予め特定の撮影条件において撮影すると共にその特徴を抽出し、特徴記憶部に記憶することを特徴とする付記９乃至付記１１の何れか１つに記載の照合装置。
（付記１３）
照合の対象である入力パターンに関する特徴を示す入力情報が成す組と、その照合の基準となる基準パターンに関する特徴を示す複数種類の基準情報とを用いて、前記入力情報が成す組と前記複数種類の基準情報との間における類似度を計算することを特徴とする照合装置の制御方法。
（付記１４）
前記計算された複数の類似度をユーザに提示することを特徴とする付記１３に記載の照合装置の制御方法。
（付記１５）
前記計算された複数の前記類似度相互間の相関関係を類似判定機能により求めることを特徴とする付記１３に記載の照合装置の制御方法。
（付記１６）
前記入力情報が成す組における該入力情報に対して、複数の前記基準情報のうちの同一の前記基準情報との間におけるそれぞれの類似度を、複数の前記基準情報に亘って変えながら求め、求めた当該類似度を当該入力情報と当該基準情報とに関連付けることを特徴とする付記１３に記載の照合装置の制御方法。
（付記１７）
前記類似度相互間の関係を、前記類似度における大小関係に基づいて、複数の前記基準情報に亘って変えた際の順番に関連付けて並べるか、若しくは前記類似度における最も大きい情報に、複数の前記基準情報に亘って変えた際の順番に関連付けることを特徴とする付記１３に記載の照合装置の制御方法。
（付記１８）
照合の対象である入力パターンに関する特徴を示す入力情報が成す組と、その照合の基準となる基準パターンに関する特徴を示す複数種類の基準情報とを用いて、前記入力情報が成す組と前記複数種類の基準情報との間における類似度を計算することをコンピュータに実現させるコンピュータ・プログラム。
（付記１９）
前記計算された複数の類似度をユーザに提示することをコンピュータに実現させる付記１８に記載のコンピュータ・プログラム。
（付記２０）
前記計算された複数の前記類似度相互間の相関関係を求めることをコンピュータに実現させる付記１８に記載のコンピュータ・プログラム。
（付記２１）
照合の対象である入力パターンに関する特徴を示す入力情報が成す組と、その照合の基準となる基準パターンに関する特徴を示す複数種類の基準情報とを用いて、前記入力情報が成す組と前記複数種類の基準情報との間における類似度を計算する情報処理装置において、前記基準パターンを記憶するパターン記憶機能と、入力パターン及び前記基準パターンに関する特徴を抽出する特徴抽出機能と、抽出された前記特徴間における類似度を計算する類似度計算機能と、計算された前記類似度間の相関関係を判定する類似判定機能と、判定された前記相関関係を照合する照合判定機能の何れかが、通信ネットワークを介して通信可能に接続されることを特徴とする照合システム装置。

以上、上述した実施形態を模範的な例として本発明を説明した。しかしながら、本発明は、上述した実施形態には限定されない。即ち、本発明は、本発明のスコープ内において、当業者が理解し得る様々な態様を適用することができる。

この出願は、２０１２年７月１９日に出願された日本出願特願２０１２−１６０４１８を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

本発明は、上述した各実施形態には限定されず、例えば、顔照合などの生体情報を照合したり、物体を認識してその物体を特定したりする照合装置等に適用可能である。

１ 照合装置
２ 特徴記憶部
６ 類似度計算部
７ 類似度Ｓ
８ 類似判定部
９ 相関関係Ｒ
１０ 入力情報ｘ
１１ 入力情報ｙ
１２ 基準情報
１００ 照合装置
１０１ パターン記憶部
１０２ 特徴抽出部
１０３ 特徴抽出部
１０４ 類似度計算部
１０５ 類似度計算部
１０６ 類似判定部
１０７ 類似判定部
１０８ 照合判定部
１０９ 照合結果
１１０ 入力パターンｘ
１１１ 入力パターンｙ
１１２ 基準パターン
１１３ 提示部
２００ 一般的な照合装置
２０１ 特徴抽出部
２０２ 特徴抽出部
２０３ 類似度計算部
２０４ 照合判定部
２０５ 照合結果
２０６ 入力パターンｘ
２０７ 入力パターンｙ
３００ 一般的な照合装置
３０１ 照合パターン記憶部
３０２ 特徴抽出部
３０３ 類似度計算部
３０４ 複数類似度統合部
３０５ 照合判定部
３０６ 照合結果
３０７ 入力パターンｘ
４００ 一般的な照合装置
４０１ モデル記憶部
４０２ 比較パターン生成部
４０３ 比較パターン生成部
４０４ 特徴抽出部
４０５ 特徴抽出部
４０６ 類似度計算部
４０７ 類似度計算部
４０８ 照合判定部
４０９ 照合結果
４１０ 入力パターンｘ
４１１ 入力パターンｙ
７００ 情報処理装置
７０１ ＣＰＵ
７０２ メモリ
７０３ 照合処理プログラム
７０４ 特徴抽出処理
７０５ 類似度計算処理
７０６ 類似判定処理
７０７ 照合判定処理
７０８ パターン記憶部
７０９ ストレージ
７１０ 記録媒体
７１１ 入出力コントローラ
７１２ データバス
７１３ 通信インタフェース
７１４ 記録媒体リーダライタ
７１５ ディスプレー

Claims (8)

1. 照合の対象である入力パターンに関する特徴を示す入力情報が成す組と、その照合の基準となる特定の条件で得られた基準パターンに関する特徴を示す複数の基準情報と、を用い、
   前記入力情報が成す組の片方の前記入力情報と、前記複数の基準情報のそれぞれとの類似度を表す第１の類似度、および前記入力情報が成す組の他方の前記入力情報と、前記複数の基準情報のそれぞれとの類似度を表す第２の類似度を、計算する類似度計算部と、
   前記第１の類似度間の相関関係を表す第１の相関関係、および前記第２の類似度間の相関関係を表す第２の相関関係を、求める類似判定部と、
   前記第１の相関関係、および前記第２の相関関係に基づいて、前記入力情報が成す組の片方と他方との異同を判定し、その判定結果をユーザに提示する照合判定部と
   を備えることを特徴とする照合装置。
2. 前記類似度計算部は、前記計算された複数の類似度をユーザに提示することを特徴とする請求項１に記載の照合装置。
3. 前記第１および第２の類似度は、前記入力情報が成す組と、複数種類の前記基準情報との間で統計的に求めた計算値に基づいて算出された類似度合いを表す複数の情報を用いることを特徴とする請求項１に記載の照合装置。
4. 前記第１および第２の類似度は、前記入力情報が成す組に含まれる該入力情報と、複数の前記基準情報のうちの一の前記基準情報と、の類似度を、複数の前記基準情報に対して算出し、前記算出した当該類似度を当該入力情報と当該基準情報とに関連付けることを特徴とする請求項１に記載の照合装置。
5. 前記計算された複数の前記類似度相互間の各相関関係は、前記類似度の大小関係と、前記基準情報の前記類似度の算出に用いられた順番と、を関連付けて並べる、若しくは前記類似度における最も大きい情報と、前記基準情報の前記類似度の算出に用いられた順番と、を関連付けて並べることを特徴とする請求項１に記載の照合装置。
6. 前記照合判定部は、前記照合結果をユーザに提示する際の提示部をさらに含み、前記入力パターンである入力画像が成す組と、前記複数の基準パターンである複数の基準画像との間の前記第１の類似度における前記第１の相関関係と、前記第２の類似度における前記第２の相関関係との間で、どれだけ一致しているかの割合が、所定の閾値を超えて同一画像であると判定された際に、同一画像である旨の照合結果を提示部により提示することを特徴とする請求項１に記載の照合装置。
7. 照合の対象である入力パターンに関する特徴を示す入力情報が成す組と、その照合の基準となる特定の条件で得られた基準パターンに関する特徴を示す複数の基準情報と、を用い、
   前記入力情報が成す組の片方の前記入力情報と、前記複数の基準情報のそれぞれとの類似度を表す第１の類似度、および前記入力情報が成す組の他方の前記入力情報と、前記複数の基準情報のそれぞれとの類似度を表す第２の類似度を、計算し、
   前記第１の類似度間の相関関係を表す第１の相関関係、および前記第２の類似度間の相関関係を表す第２の相関関係を、求め、
   前記第１の相関関係、および前記第２の相関関係に基づいて、前記入力情報が成す組の片方と他方との異同を判定し、その判定結果をユーザに提示する
   ことを特徴とする照合装置の制御方法。
8. 情報処理装置において、
   照合の対象である入力パターンに関する特徴を示す入力情報が成す組と、その照合の基準となる特定の条件で得られた基準パターンに関する特徴を示す複数の基準情報と、を用い、
   前記入力情報が成す組の片方の前記入力情報と、前記複数の基準情報のそれぞれとの類似度を表す第１の類似度、および前記入力情報が成す組の他方の前記入力情報と、前記複数の基準情報のそれぞれとの類似度を表す第２の類似度を、計算する処理と、
   前記第１の類似度間の相関関係を表す第１の相関関係、および前記第２の類似度間の相関関係を表す第２の相関関係を、求める処理と、
   前記第１の相関関係、および前記第２の相関関係に基づいて、前記入力情報が成す組の片方と他方との異同を判定し、その判定結果をユーザに提示する処理と
   をコンピュータに実現させるコンピュータ・プログラム。

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