JP6559987B2 - 人物認証装置及び人物認証方法 - Google Patents

Description

この発明は、あらかじめ登録された認証対象者に係る複数の登録画像データを所定の移動体に搭載した撮像装置により撮像された人物に係る一又は複数の入力画像データと照合処理して、該人物が前記認証対象者と同一人であるか否かを認証する人物認証装置及び人物認証方法に関する。

従来、人物を撮像した画像データを用いて人物の認証処理を行う画像認証装置が知られている。例えば、特許文献１には、顔など本人の身体の所定の部位を取り込んだ入力画像データのサンプル点における局所的な特徴量と該部位に関する本人及び他人の複数の登録画像データの特徴量とを比較して本人確認を行う画像認識装置が開示されている。

ところが、上記特許文献１では、人物の顔をある一定以上の解像度（目の間に４５画素以上）で撮像できることが条件となるため、人物の良好な顔画像データを取得できない状況では適用することができない。このため、人物の良好な顔画像データを取得できない状況であっても、人物の全身像を用いて人物の認証を行う人物同定装置が知られている。例えば、特許文献２には、人の歩幅、歩調、歩速、身長、体の傾き、脚長、肥満度及び性別を特徴量として、時系列に得られる画像データ群に含まれる人物が同一人物であるか他人であるかを判定する人物同定装置が開示されている。

ここで、この特許文献２のものは、監視カメラ等の撮像装置が固定的に設置される場合を前提としているため、認証対象者自身が撮像装置の配設されていない領域や該撮像装置の死角に所在する場合には、該認証対象者の認証を行うことができない。

このため、監視カメラ等の撮像装置を搭載した飛行体を用いて、領域内に所在する人物の画像データを撮像し、撮像した人物の画像データとあらかじめ登録された認証対象者の画像データを用いて認証処理を行う方策が考えられる。

特許第４１８７４９４号公報 特開２０１０−２３９９９２号公報

しかしながら、複数の人物が領域内に所在する場合には、かかる飛行体をどのような飛行経路で飛行させるかが問題となる。適正な飛行経路で飛行体を飛行させた場合には、領域内に所在する複数の人物の中から認証対象者を比較的容易に特定することができるものの、適正でない飛行経路で飛行体を飛行させた場合には、領域内に所在する複数の人物の中から認証対象者を特定できないケースがあるためである。

例えば、認証対象者の左上腕部に特徴的な目印が存在する場合に、領域内に所在する各人物の左上腕部を含む画像データを撮像できない飛行経路で飛行体を飛行させたならば、たとえ領域内に所在する各人物の中に認証対象者が存在したとしても、該認証対象者を精度良く特定できない可能性がある。

これらのことから、監視カメラ等の撮像装置を搭載した飛行体を用いて、領域内に所在する人物の画像データを撮像し、撮像した人物の画像データとあらかじめ登録された認証対象者の画像データを用いて認証処理を行う場合に、この飛行体をいかなる飛行経路で飛行させるかが重要な課題となる。なお、かかる課題は、監視カメラ等の撮像装置を搭載した飛行体を用いる場合だけではなく、監視カメラ等の撮像装置を搭載した移動ロボット等の移動体を用いる場合にも同様に生ずる課題である。

本発明は、上記従来技術の課題を解消するためになされたものであって、監視カメラ等の撮像装置を搭載した移動体を用いて、領域内に所在する人物の画像データを撮像し、撮像した人物の画像データとあらかじめ登録された認証対象者の画像データを用いて認証処理を行う場合に、かかる移動体を適正な移動経路で移動させ、もって認証対象者の認証効率を高めることができる人物認証装置及び人物認証方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、あらかじめ登録された認証対象者に係る複数の登録画像データを所定の移動体に搭載した撮像装置により撮像された人物に係る一又は複数の入力画像データと照合処理して、該人物が前記認証対象者と同一人であるか否かを認証する人物認証装置であって、前記認証対象者に係る複数の登録画像データを記憶する登録画像データ記憶部と、前記所定の移動体を移動させる複数の移動経路候補を算定する移動経路候補算定部と、前記登録画像データ記憶部に記憶された前記認証対象者に係る複数の登録画像データに基づいて、前記移動経路候補算定部により算定された各移動経路候補の評価値を算定する評価値算定部と、前記評価値算定部により算定された評価値に基づいて、前記移動体を移動させる移動経路を特定する移動経路特定部とを備えたことを特徴とする。

また、本発明は、上記発明において、前記移動経路候補算定部は、前記所定の移動体とは異なる移動体に搭載した撮像装置により撮像された前記人物の俯瞰映像データに基づいて、前記所定の移動体を移動させる複数の移動経路候補を算定することを特徴とする。

また、本発明は、上記発明において、前記移動経路候補算定部は、前記人物の俯瞰映像データから前記人物の位置、移動方向及び移動速度を検知し、該検知結果に基づいて前記人物の移動先の座標を推定し、推定した座標に基づいて前記所定の移動体を移動させる複数の移動経路候補を算定することを特徴とする。

また、本発明は、上記発明において、前記評価値算定部は、前記複数の移動経路候補の各々について、当該移動経路候補が前記移動経路として特定され、かつ前記人物が前記認証対象者と同一人であった場合に、前記照合処理による照合値が所定の値を超える確率を前記評価値として算定することを特徴とする。

また、本発明は、上記発明において、前記評価値算定部は、前記複数の移動経路候補の各々について、当該移動経路候補が前記移動経路として特定された場合に取得される入力画像データの組合せと、前記入力画像データの組合せの取得確率と、前記入力画像データの組合せが取得され、かつ前記人物が前記認証対象者と同一人であった場合に前記照合処理によって得られる推定照合値とを用いて前記評価値を算定することを特徴とする。

また、本発明は、上記発明において、前記評価値算定部は、前記人物の移動先の座標の推定結果及び該推定結果の確からしさと、前記所定の移動体に搭載した撮像装置により前記人物を撮像可能な範囲である撮像可能範囲とを用いて前記複数の登録画像データに各々対応する入力画像データの取得確率を算定し、前記入力画像データの組合せに含まれる入力画像データの取得確率を乗算して該入力画像データの組合せの取得確率を算定することを特徴とする。

また、本発明は、上記発明において、前記評価値算定部は、前記登録画像データにおける認証対象者の俯角を用い、該登録画像データに対応する入力画像データの撮像可能範囲を算定することを特徴とする。

また、本発明は、上記発明において、前記所定の移動体は、前記認証対象者を探索する探索エリア内を飛行する飛行体であることを特徴とする。

また、本発明は、あらかじめ登録された認証対象者に係る複数の登録画像データを所定の移動体に搭載した撮像装置により撮像された人物に係る一又は複数の入力画像データと照合処理して、該人物が前記認証対象者と同一人であるか否かを認証する人物認証方法であって、前記認証対象者に係る複数の登録画像データを取得する登録画像データ取得ステップと、前記所定の移動体を移動させる複数の移動経路候補を算定する移動経路候補算定ステップと、前記登録画像データ取得ステップにより取得された前記認証対象者に係る複数の登録画像データに基づいて、前記移動経路候補算定ステップにより算定された各移動経路候補の評価値を算定する評価値算定ステップと、前記評価値算定ステップにより算定された評価値に基づいて、前記移動体を移動させる移動経路を特定する移動経路特定ステップとを含むことを特徴とする。

本発明によれば、認証対象者に係る複数の登録画像データを記憶し、入力画像データを撮像する撮像装置が搭載された所定の移動体を移動させる複数の移動経路候補を算定し、複数の登録画像データに基づいて各移動経路候補の評価値を算定し、算定された評価値に基づいて移動体を移動させる移動経路を特定するよう構成したので、移動体を適正な移動経路で移動させ、もって認証対象者の認証効率を高めることができる。

図１は、実施例に係る人物認証の概念を示す概念図である。 図２は、実施例に係る人物認証システムのシステム構成図である。 図３は、図２に示した人物認証装置の内部構成を示す機能ブロック図である。 図４は、評価値算定部による評価値の算定についての説明図である。 図５は、人物の状態確率マップの算定についての説明図である。 図６は、画像取得範囲の算定についての説明図である。（その１） 図７は、画像取得範囲の算定についての説明図である。（その２） 図８は、画像取得範囲の算定についての説明図である。（その３） 図９は、入力画像データ取得確率を説明する図である。 図１０は、登録画像データの取得パターンの説明図である。 図１１は、人物の状態確率マップと画像取得範囲の具体例についての説明図である。 図１２は、図２に示した人物認証装置による登録処理手順を示すフローチャートである。 図１３は、図２に示した人物認証装置による人物探索の処理手順を示すフローチャートである。 図１４は、図１３に示した飛行経路設定処理の処理手順を示すフローチャートである。

以下に、添付図面を参照して、本発明に係る人物認証装置及び人物認証方法の好適な実施例を詳細に説明する。

まず、本実施例に係る人物認証の概念について説明する。図１は、実施例に係る人物認証の概念を示す概念図である。本実施例に係る人物認証システムでは、認証対象者の登録画像データをあらかじめ取得しておき、探索エリアに俯瞰用飛行体３１及び照合用飛行体３２を飛行させて認証対象者の探索を行なう。具体的には、俯瞰用飛行体３１及び照合用飛行体３２を使って、登録画像データに登録された人物を探す方法を用いるものであり、飛行経路の候補をランダムに作成し、各候補によればどれくらいの照合値が得られるかという評価値を算出し、最も高い評価値が得られる飛行経路に決定する。以下その評価値を得る為の手順について、主に説明をする。

俯瞰用飛行体３１及び照合用飛行体３２は、小型の無人飛行体であり、カメラが搭載されている。図１（ａ）に示すように、俯瞰用飛行体３１は、照合用飛行体３２よりも高い高度で飛行し、探索エリアに所在する人物について俯瞰の映像データを撮像する（Ｓ１）。また、俯瞰用飛行体３１は高所から検索エリアに居る人物を俯瞰できる場所で映像データを撮像できれば良いので、ビルの壁面、若しくは屋上の端部に設けたカメラ、或いは、鉄塔の上、ポールの上に設けたカメラで代用することもできる。

人物認証システムは、俯瞰の映像データに基づいて探索エリアに所在する人物の状態を検知する。人物の状態には、人物の位置、移動方向及び移動速度が含まれる。そして、人物認証システムは、検知した人物の状態に基づいて所定時間後までの人物の状態の変化を推定する（ｓ２）。

例えば、図１（ａ）では、時刻ｔ１に撮像した俯瞰の映像データから人物Ｈ_１〜Ｈ_３の３人の状態が検知された状況を示している。そして、人物認証システムは、人物Ｈ_１〜Ｈ_３について、時刻ｔ１＋Δｔ秒までの状態の変化を推定している。

人物認証システムは、人物の状態の推定結果を用い、照合用飛行体３２の飛行経路候補を算定し（Ｓ３）、複数の飛行経路候補について評価値を算定し（Ｓ４）、照合用飛行体３２の飛行経路を特定する（Ｓ５）。その後、照合用飛行体３２は、特定された飛行経路に従って飛行しつつ人物Ｈ_１〜Ｈ_３を撮像して入力画像データを撮像する。人物認証システムは、入力画像データと登録画像データとを照合処理することで、照合用飛行体３２により撮像された人物が認証対象者と同一人であるか否かを認証する。

飛行経路候補は、照合用飛行体３２の状態と、人物Ｈ_１〜Ｈ_３の状態に応じて算定する。例えば、照合用飛行体３２に対する各人物の位置関係に基づき、直進、右旋回、左旋回などの基本的な飛行パターンを組み合わせることで、人物Ｈ_１〜Ｈ_３の周囲を飛行する複数の飛行経路候補を得ることができる。

人物認証システムは、飛行経路候補について当該飛行経路候補が飛行経路として特定され、かつ照合用飛行体３２が撮像した人物に認証対象者が含まれていた場合に、照合処理による照合値が所定の値を超える確率を評価値として算定する。この評価値の算定には、登録画像データを用いる。このため、例えば、認証対象者の左上腕部に特徴的な目印が存在し、左上腕部を含む登録画像データが取得されているならば、人物Ｈ_１〜Ｈ_３の左側面を撮像する飛行経路候補の評価値が高くなる。

図１（ｂ）では、人物Ｈ_１〜Ｈ_３の状態の推定結果に基づいて、飛行経路候補Ｂ１〜Ｂ３を算定している。飛行経路候補Ｂ１は、左に旋回しながら人物Ｈ_１〜Ｈ_３を撮像する経路であり、人物Ｈ_１〜Ｈ_３の左側面を含む撮像に適している。飛行経路候補Ｂ２は、直進して人物Ｈ_１〜Ｈ_３に接近する経路であり、人物Ｈ_１〜Ｈ_３の正面像を多く撮像することに適している。飛行経路候補Ｂ３は、右に旋回しながら人物Ｈ_１〜Ｈ_３を撮像する経路であり、人物Ｈ_１〜Ｈ_３の右側面を含む撮像に適している。認証対象者の左上腕部に特徴的な目印が存在し、左上腕部を含む登録画像データが取得されているならば、飛行経路候補Ｂ１〜Ｂ３のうち、飛行経路候補Ｂ１の評価値が高くなり、飛行経路候補Ｂ１が飛行経路として特定されることになる。

次に、実施例に係る人物認証システムのシステム構成について説明する。図２は、実施例に係る人物認証システムのシステム構成図である。ここでは、遊園地の入口であるゲート１１にゲートカメラ１２が設置されるとともに、ゲートカメラ１２が遊園地内の迷子センタ等に設置された人物認証装置２０と接続された状況を示している。また、遊園地内には、俯瞰用飛行体３１及び照合用飛行体３２が用意されている。

俯瞰用飛行体３１及び照合用飛行体３２は、人物認証装置２０と無線通信可能であり、人物認証装置２０からの制御を受けて飛行し、撮像した映像データを人物認証装置２０に送信する。

人物認証装置２０は、ゲート１１を通過した人物を認証対象者として登録し、照合用飛行体３２を用いて認証対象者を探索することができる。具体的には、まず、ゲート１１を通過する認証対象者Ｈ_０を所定時間継続してゲートカメラ１２が撮像し、撮像により得られた映像データを人物認証装置２０に送信する（Ｓ１１）。

人物認証装置２０は、ゲートカメラ１２が撮像した映像データから認証対象者Ｈ_０の像を検知する。そして、認証対象者Ｈ_０の像を複数のフレームから切り出して、複数の登録画像データＴ_ｉ（１≦ｉ≦Ｎ）を生成する（Ｓ１２）。このとき、各登録画像データＴ_ｉには認証対象者Ｈ_０の上半身を含むことが望ましい。また、人物認証装置２０は、登録画像データＴ_ｉの各々について、認証対象者Ｈ_０の移動方向と撮像時の俯角を特定し、登録画像データＴ_ｉに対応付ける。なお、Ｎは登録画像データの数である。

認証対象者の探索を行う場合には、まず、人物認証装置２０は、俯瞰用飛行体３１及び照合用飛行体３２を探索対象のエリアの上空に飛行させる。このとき、俯瞰用飛行体３１は、人物の位置等を撮像できるよう比較的高い高度で飛行させる。

人物認証装置２０は、俯瞰用飛行体３１から映像データを取得し（Ｓ１３）、近傍に所在する人物Ｈ_１〜Ｈ_３の位置、移動方向及び移動速度を検知する。そして、検知した人物Ｈ_１〜Ｈ_３の状態に基づいて所定時間後までの人物の状態の変化を推定し、飛行経路候補を算定する（Ｓ１４）。人物認証装置２０は、複数の飛行経路候補について評価値を算定し（Ｓ１５）、照合用飛行体３２の飛行経路を特定する（Ｓ１６）。図２では、飛行経路候補Ｂ１〜Ｂ３の３つの飛行経路候補が算定され、飛行経路候補Ｂ１が飛行経路として特定された状態を示している。

人物認証装置２０は、特定した飛行経路を照合用飛行体３２に指示する（Ｓ１７）。照合用飛行体３２は、人物認証装置２０からの飛行経路指示に基づいて飛行し、撮像した映像データを人物認証装置２０に送信する（Ｓ１８）。

人物認証装置２０は、照合用飛行体３２が撮像した映像データから人物Ｈ_１〜Ｈ_３の像を検知する。そして、人物Ｈ_１〜Ｈ_３の像を複数のフレームから切り出して、複数の入力画像データＩ_ｋ（１≦ｋ≦Ｍ）を生成する（Ｓ１９）。この入力画像データＩ_ｋは、人物ごとに生成する。なお、Ｍは入力画像データの数である。

人物認証装置２０は、複数の登録画像データＴ_ｉ（１≦ｉ≦Ｎ）と複数の入力画像データＩ_ｋ（１≦ｋ≦Ｍ）とを用いて照合値を算定する。照合値の算定は、人物ごとに行う。人物認証装置２０は、照合値が閾値以上となる人物が存在するならば、該人物が認証対象者Ｈ_０と同一人であると認証し、認証の結果を出力する（Ｓ２０）。なお、ここでは照合値が閾値以上であるか否かにより認証を行う場合を示したが、照合値が閾値よりも大きいか否かにより認証を行うようにしてもよい。

このように、本実施例に係る人物認証システムは、俯瞰用飛行体３１を利用して探索エリアに所在する人物の状態を取得し、入力画像データＩ_ｋの撮像に用いる照合用飛行体３２の飛行経路候補を算定する。そして、あらかじめ取得した登録画像データＴ_ｉを用いて移動経路候補の評価値を算定し、該評価値に基づいて照合用飛行体３２の移動経路を特定する。このため、照合用飛行体３２を適正な飛行経路で飛行させ、もって認証対象者の認証効率を高めることができる。

次に、図２に示した人物認証装置２０の構成について説明する。図３は、図２に示した人物認証装置２０の内部構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、この人物認証装置２０は、入出力部２１、通信部２２、無線通信部２３、記憶部２４及び制御部４０を有する。

入出力部２１は、キーボードやマウスからなる入力デバイスと、液晶パネルやディスプレイ装置からなる表示デバイスとを含む。通信部２２は、ゲートカメラ１２と通信を行うためのインタフェース部であり、無線通信部２３は俯瞰用飛行体３１及び照合用飛行体３２と無線通信を行うためのインタフェース部である。

記憶部２４は、フラッシュメモリやハードディスク装置等からなる記憶デバイスであり、登録画像データ、撮像俯角データ及び人物移動方向データを記憶する。なお、ここでは登録画像データと重みデータとを同一の記憶部２４に格納する構成を示したが、登録画像データと重みデータとをそれぞれ異なる記憶部に格納する構成であってもよい。

制御部４０は、人物認証装置２０を全体制御する制御部であり、登録処理部４１、人物検知部４２、飛行制御部４３、照合部４４及び判定部４５を有する。実際には、これらの機能部に対応するプログラムを図示しないＲＯＭや不揮発性メモリに記憶しておき、これらのプログラムをＣＰＵにロードして実行することにより、登録処理部４１、人物検知部４２、飛行制御部４３、照合部４４及び判定部４５にそれぞれ対応するプロセスを実行させることになる。

登録処理部４１は、ゲート１１を通過する人物を照合対象者として登録する処理部である。具体的には、登録処理部４１は、ゲートカメラ１２が撮像した映像データを取得し、映像データから人物の像を検知する。そして、同一の人物について複数の登録画像データを生成する。例えば、ゲートカメラ１２が撮影した映像データの複数のフレームから同一人物の像をそれぞれ切り出して登録画像データとする。このとき、登録画像データとしては人物の上半身を含むことが望ましい。

また、登録処理部４１は、登録画像データについて、撮像時の俯角を示す撮像俯角データと、登録画像データにおける認証対象者Ｈ_０の向きを示す人物移動方向データとを特定し、登録画像データに対応付ける。撮像俯角データ及び登録画像データは、画像処理によって特定してもよいし、ゲートカメラ１２の設置位置から算定してもよい。登録処理部４１は、登録画像データ、撮像俯角データ及び登録画像データを対応付けて記憶部２４に格納する。

人物検知部４２は、俯瞰用飛行体３１から取得した映像データを用い、近傍に所在する人物の位置、移動方向及び移動速度を検知する処理部である。飛行制御部４３は、人物検知部４２により検知された人物の状態（位置、移動方向及び移動速度）に基づいて、照合用飛行体３２が入力画像データとして好適な画像データを撮像できるよう、照合用飛行体３２の飛行経路を設定し、照合用飛行体３２の飛行を制御する。

飛行制御部４３は、飛行経路候補算定部４３ａ、評価値算定部４３ｂ及び飛行経路特定部４３ｃを有する。飛行経路候補算定部４３ａは、人物検知部４２により検知された人物の状態に基づいて所定時間後までの人物の状態の変化を推定し、飛行経路候補を算定する処理部である。

評価値算定部４３ｂは、飛行経路候補算定部４３ａにより算定された複数の飛行経路候補について評価値を算定する処理部である。飛行経路特定部４３ｃは、評価値算定部４３ｂにより算定された評価値に基づいて飛行経路を特定し、特定した飛行経路を照合用飛行体３２に指示する処理部である。

照合部４４は、照合用飛行体３２により撮像された映像データを用いて照合を行う処理部である。照合部４４は、照合用飛行体３２から映像データを取得し、映像データから人物の像を検知する。そして、同一の人物について一又は複数の入力画像データを生成する。例えば、映像データの複数のフレームから同一人物の像をそれぞれ切り出して入力画像データとする。照合部４４は、生成した一又は複数の入力画像データと認証対象者について生成された複数の登録画像データとの間の照合値を算定する。

判定部４５は、照合用飛行体３２のカメラにより撮像された人物が認証対象者であるか否かを認証する処理部である。具体的には、判定部４５は、照合部４４により算出された照合値と閾値とを比較し、照合値が閾値以上であれば、照合用飛行体３２のカメラにより撮像された人物と認証対象者とが同一人であると認証し、認証の結果を出力する。

俯瞰用飛行体３１、もしくは照合用飛行体３２に人物認証装置２０を搭載して、ゲートカメラ１２と俯瞰用飛行体３１と照合用飛行体３２との間で通信することにしても良い。

次に、評価値算定部４３ｂによる飛行経路候補のそれぞれについての評価値の算定について説明する。図４は、評価値算定部４３ｂによる評価値の算定についての説明図である。評価値算定部４３ｂは、まず、人物検知部４２により検知された人物の状態（位置、移動方向及び移動速度）に基づいて時間ｔにおける人物の状態確率マップＰＨ_ｓ（x,y,deg,t）と、人物には関係無く照合飛行体３２の各軌道候補のみに依存する画像取得範囲ＳＣ_ｉ，ｒ(t)とを算定する。

人物の状態確率マップＰＨ_ｓ（x,y,deg,t）は、時間ｔにおいて、人物ｓが位置ｘ，ｙ、移動方向degの状態で存在する確率を示す。画像取得範囲ＳＣ_ｉ，ｒ(t)は、時間ｔにおいて、照合用飛行体３２の状態から求められる照合可能な平面上の範囲を示し、登録画像データＴ_ｉごと、かつ得られる入力画像データのサイズ設定値ｒごとに求める。登録画像データＴ_ｉについては、対応する俯角データを使用し、登録画像データＴ_ｉに応じた俯角で入力画像データを撮像可能な範囲が求められることになる。サイズ設定値ｒは人物の上半身の画素数で表した大きさをランク分けしたものである。

評価値算定部４３ｂは、人物の状態確率マップＰＨ_ｓ（x,y,deg,t）と、画像取得範囲ＳＣ_ｉ，ｒ(t)とを用い、入力画像データ取得確率ＰＩ_ｓ(i,r,t)を算定する。入力画像データ取得確率ＰＩ_ｓ(i,r,t)は、人物ｓのｉ番目の登録画像データＴ_iに対応したサイズrの入力画像データが得られる確率を示す。

また、評価値算定部４３ｂは、飛行経路候補にて、仮に取得されるであろうと仮定した入力画像データの人物の向き等を示す属性に対応する登録画像データの取得パターンＡを求める。入力画像データとは、具体的には、照合用飛行体３２が飛行経路上を移動しながら所定の時間間隔で人物を撮像した画像データであり、正面、横、背面と言った同一人物の複数の画像データが入力画像データとして得られる。実際には照合用飛行体３２は飛行していないので入力画像データは存在していない。評価値算定部４３ｂは、入力画像データに対応する登録画像データの取得パターンＡから、推定照合値を算定する。取得パターンＡは複数個あり、詳細は後述する。

推定照合値は、該入力画像データの属性に対応する登録画像データの取得パターンＡが取得され、かつ人物が認証対象者と同一人であった場合に照合処理によって得られると推定できる照合値である。この推定照合値は、入力画像データの属性に対応する登録画像データの組合せパターンから算定することができる。

そして、評価値算定部４３ｂは、入力画像データ取得確率ＰＩ_ｓ(i,r,t)と推定照合値とを用い、飛行経路候補ごとに推定照合値取得確率ＥＰ_ｓを算定する。推定照合値取得確率ＥＰ_ｓは、該飛行経路候補を通って撮像した人物ｓが認証対象者と同一人である場合に、閾値ｔｈ＿ｅｖ以上の照合値が得られる確率である。

評価値算定部４３ｂは、推定照合値取得確率ＥＰ_ｓを評価値として出力する。飛行経路特定部４３ｃは、照合用飛行体３２が実際に飛ぶ前に評価値算定部４３ｂにより算定された推定照合値取得確率ＥＰ_ｓに基づいて各飛行経路候補を評価し、効率良く、且つ精度よく飛行経路を特定することとなる。例えば、認証対象者全員の推定照合値取得確率ＥＰ_sの平均値が最も高くなる経路を求める経路とする、等の経路特定手法がある．

次に、人物の状態確率マップＰＨ_ｓ（x,y,deg,t）の算定について説明する。図５は、人物の状態確率マップＰＨ_ｓ（x,y,deg,t）の算定についての説明図である。図５では、時刻ｔにおける人物Ｈ_１〜Ｈ_３の状態をＨ_１（ｔ）〜Ｈ_３（ｔ）、時刻ｔにおける照合用飛行体３２の状態をＲ（ｔ）として示している。このとき、照合用飛行体３２の状態Ｒ（ｔ）と人物Ｈ_ｓの状態Ｈｓ（ｔ）は、

として示される。なお、rx(t),ry(t),rz(t)は時刻ｔにおける照合飛行体の位置を示し、roll(t)：前後を軸にした回転角度、pitch(t)：左右を軸とした上下方向の回転角度、yaw(t)：上下を軸とした回転角度は時刻ｔにおける照合飛行体の向きを示す。Camera_paramは、照合用飛行体３２のカメラについての静的パラメータであり、画角、焦点距離、解像度、レンズ歪及び俯角などである。

人物の状態確率マップＰＨ_ｓ（x,y,deg,t）は、

によって算定される。ｘ、ｙは人物の位置、degは移動方向、ｔは時刻を示す。

Ｐ_object、は、

であり、障害物があるかないかをマップ的に示している。なお、１が通過可能、０は障害物有を示す。

Ｐ_{status ,s}、は、

であり、人のステータスを表し、立ち状態（１：ｎｏｒｍａｌ）で、認証可能な状態であるか、座っている、寝ている等（０：ｉｒｒｅｇｕｌａｒ）で認証できないかを示す。

Ｐ_position,sは、

である。ここで、人物ｓは基本的に等速直線運動で動くと仮定し，その位置誤差及び移動方向はガウス状に広がると仮定している。

次に、画像取得範囲ＳＣ_ｉ，ｒ(t)の算定について説明する。図６〜８は、画像取得範囲ＳＣ_ｉ，ｒ(t)の算定についての説明図である。まず、照合用飛行体３２のカメラで撮像が可能な範囲をＳｃ_{ｃａｍｅｒａ}(t)とする。

Ｓｃ_{ｃａｍｅｒａ}(t)は、一般的な透視投影変化により求めることができる。例えば、図６に示すように画像として取得されるイメージプレーンの４つの頂点をＶ_ｉｍ，１（ｔ）〜Ｖ_ｉｍ，４（ｔ）とし、ｘｙ平面上のＶ_{ｐｒｏ，１}（ｔ）〜Ｖ_{ｐｒｏ，４}（ｔ）に対応させ、Camera_paramを

として算定を行えばよい。

続いて、登録画像データに対応する撮像俯角データと比較して、時刻ｔにおける照合に用いることのできる入力画像データを取得可能な範囲Ｓｃ_{ｄｉｐ，ｉ}（ｔ）を考える。図７に示すように、登録画像データＴ_ｉを撮像した時の俯角（撮像俯角データ）をθ_{ｔｐ＿ｄｉｐ}とし、照合に用いることのできる角度マージンをθ_{ｍａｒｇｉｎ}とすると、

を満たす範囲が、Ｓｃ_{ｄｉｐ，ｉ}（ｔ）である。

続いて、登録画像データにおける認証対象者の像のサイズと比較して、時刻ｔにおける照合に用いることのできる入力画像データを取得可能な範囲Ｓｃ_{ｓｉｚｅ，ｒ}（ｔ）を考える。図８に示すように、人物の上下を規定する地点ｐ，ｑをイメージプレーンに投影した点をｐ_ｉｍ，ｑ_ｉｍとすると、
｜ｐ_ｉｍ−ｑ_ｉｍ｜
が照合できるサイズの範囲内にあればその地点は照合可能な範囲内にあることになる。この範囲をＳｃ_{ｓｉｚｅ，ｒ}（ｔ）とする。ｒは、像のサイズに対する設定値であり、登録画像データにおける像のサイズに対する比率を示す。ｒとしては、例えば１００％、７５％、５０％、３３％、２５％の５つのサイズ設定値を設ける。

画像取得範囲ＳＣ_ｉ，ｒ(t)は、Ｓｃ_{ｃａｍｅｒａ}(t)、Ｓｃ_{ｄｉｐ，ｉ}(t)、Ｓｃ_{ｓｉｚｅ，ｒ}(t)を全て満たすため、

として算定できる。

次に、入力画像データ取得確率ＰＩ_ｓ(i,r,t)の算定について説明する。入力画像データ取得確率ＰＩ_ｓ(i,r,t)は、人物ｓのｉ番目の登録画像データＴ_iに対応したサイズrの入力画像データが得られる確率を示すものであり、人物の状態確率マップＰＨ_ｓ（x,y,deg,t）と、画像取得範囲ＳＣ_ｉ，ｒ(t)とを用いて

によって算定される。
ここで、ｆ_{person_dir}（ｉ）は、登録画像データＴ_ｉに対応付けられた人物角度データである。また、ｏｔｈｅｒ_ｓ(t)は、いずれの登録画像データにも対応しない入力画像データが得られる確率である。

上記の式により示されるように、入力画像データ取得確率は、人物ｓ、登録画像データの番号ｉ、サイズ設定値ｒ及び所定時間間隔が空いた時刻ｔごとに算定される。１経路の飛行で取得する画像数はＦ（フレーム数）で表す。図９は、入力画像データ取得確率を説明する図である。図９では、ある人物についての入力画像データ取得確率をテーブルにまとめた入力画像データ取得確率表を示している。図９のテーブルは１人の登録に対して、１テーブルが用意されている。縦方向のＴ_ｉは角度を違えて撮像した人物のテンプレート（登録画像データ）で、横方向はサイズを表している。これが、撮影フレーム数分作成され、Ｆ個テーブルが生成される。

図９では、ある人物を時刻ｔに撮像した場合に、登録画像データＴ_１に対応するサイズ１００％の入力画像データが得られる確率が０．０２であり、登録画像データＴ_１に対応するサイズ７５％の入力画像データが得られる確率が０．０５であり、登録画像データＴ_１に対応するサイズ２５％の入力画像データが得られる確率が０．００２であることが示されている。また、登録画像データＴ_２に対応するサイズ１００％の入力画像データが得られる確率が０．１であり、登録画像データＴ_Ｎに対応するサイズ１００％の入力画像データが得られる確率が０．００１であり、登録画像データＴ_Ｎに対応するサイズ２５％の入力画像データが得られる確率が０．０５であることが示されている。そして、いずれの登録画像データにも対応しない入力画像データが得られる確率が０．３５であることが示されている。

このように、サイズ設定値ｒの数をＲ、登録画像データの数（ｉの最大値）をＮとすると、ある人物について時刻ｔに得られる可能性のある入力画像データに対応する登録画像データは、（Ｎ×Ｒ＋１）通りである。
サイズ設定値ｒと登録画像データの添え字iの変数を統合し，

と定義し、入力画像データ取得確率ＰＩ_ｓ(i,r,t)は、ＰＩ_ｓ(u,t)と表す。入力画像データ取得確率は、入力画像データがいずれの登録画像データにも対応しない確率ｏｔｈｅｒ_ｓ(t)を統合し、

とする。

ここで、Ｎ×Ｒ＋１＝Ｌとし、ある飛行経路候補ＢにおいてＦ回の撮像を行なったとすると、図１０に示す様に、入力画像データの属性に対応する登録画像データの取得パターンＡの数はＬ^Ｆとなる。図１０のパターンＡcの数字である、１〜Ｌは、登録画像データＴ_ｉのｉが示す被写体の向きタイプとサイズｒの取りえる値の組み合わせに、写っていない場合の１組を加算したものうちのどれかを指し示すものである。この入力画像データに対応する登録画像データの取得パターンＡを特定するパターン番号をｃとし、対応する登録画像データパターンをＡ_ｃ（ｃ＝１〜Ｌ^Ｆ）として、登録画像データパターンＡ_ｃによる推定照合値を

とする。この推定照合値は、登録画像データパターンＡ_ｃの１つに対して１つの評価値が得られる。

ここで、以降の説明を容易にする為に、実際に照合用飛行体３２を飛行させて入力画像データを撮影し、照合値Ｖを算出する処理について説明する。推定照合値はこの照合値算出処理を利用して算出する。

照合値Ｖは登録画像データＴ_ｉと入力画像データＩ_ｋから算出される。照合値Ｖは、

で算出される。αｉは重み係数で、スコアＰｉは各登録画像データＴ_ｉが持つスコアである。このように、照合値Ｖは各登録画像データＴ_ｉのスコアＰｉを重みを掛けて合計した値である。従い、入力画像データＩ_ｋとしては連続的に視点が変化する映像を入れる必要が無く、異なる角度の映像が入ってくることで精度が向上るとともに、方向の制約は受けない。

スコアＰｉは、

で表される。fverifyは２つの画像データ（Ｔ_ｉ，Ｉ_ｋ）の特徴量を比較し、一致度合いを求める関数である。aveiとσiは各登録画像データＴ_ｉに対する他人の平均値と、標準偏差である。このように正規化することで、各登録画像データＴ_ｉの他人との分離しやすさを組み込んでいる。

重み係数αｉは、

で表され、これはｉで示す一つの登録画像データとｊで示すそれ以外の登録画像データ間での類似度の合計の逆数であり、登録画像データ内での特異性を表している。

ここで、飛行経路の決定方法の説明に戻る。
推定照合値は、図１０に示すＦ個のフレームから成る登録画像データパターンＡｃに示される登録画像Ｔ_ｉを入力画像データＩ_ｋ（ｋ＝1〜Ｆ）として入力した場合の照合値Ｖである。しかし、それぞれのfverifyの値は、登録画像データパターンの像のサイズｒにより異なる値を設定する。これは、解像度が落ちるとfverifyの値も落ちるからである。例えば、ｆverifyの値はそれぞれ、1（ｒ＝1），0.9（ｒ＝2），0.8（ｒ＝3），0.7（ｒ＝4），0.6（ｒ＝5）である。

取得パターンＡｃにおいて、時刻ｔでの入力画像データに対応する登録画像データをＡ_ｃ（ｔ）とすると、取得パターンＡｃが得られる確率ＰＰ_ｓ，cは

となる。すなわち、ある飛行経路候補Ｂにおいて取得パターンＡｃの入力画像データの組合せが得られたならば、ＰＰ_ｓ，cの確率で推定照合値

を得ることができることになる。

推定照合値取得確率ＥＰ_ｓは、最低限得たい推定照合値の閾値をｔｈ＿ｅｖとすると、

となる。すなわち、入力画像データの組合せの全てのパターンについて確率ＰＰ_ｓ，cと推定照合値を求め、推定照合値が閾値ｔｈ＿ｅｖを越える場合の確率ＰＰ_ｓ，cを合算したものが推定照合値取得確率ＥＰ_ｓである。これは、この飛行経路候補Ｂを通ったならば、照合値が閾値ｔｈ＿ｅｖを越える確率がＥＰ_ｓとなることを示している。このＥＰｓが最大となる飛行経路候補を照合用飛行体３２が飛ぶことにより、所望の品質の被写体画像が撮像されることが期待できる。

次に、人物の状態確率マップ及び画像取得範囲の具体例について説明する。図１１は、人物の状態確率マップと画像取得範囲の具体例についての説明図である。図１１（ａ）は、人物の状態確率マップの変化を示している。まず時刻ｔ＝０は、人物検知部４２により検知された人物の状態に対応し、人物の位置は一点に特定されている。時刻ｔ＝５は、時刻ｔ＝１の状態に基づいて推定された状態であるため、人物の位置は所定の範囲に広がる確率の分布として推定されている。さらに、時刻ｔ＝１０では、推定による誤差が大きくなるため、人物の位置はより広い範囲の分布として推定されている。

図１１（ｂ）は、画像取得範囲の算定を示している。まずカメラによる撮像範囲としてＳｃ_{ｃａｍｅｒａ}(t)が求められ、俯角による撮像範囲としてＳｃ_{ｄｉｐ，ｉ}(t)が求められ、サイズによる撮像範囲としてＳｃ_{ｓｉｚｅ，ｒ}(t)が求められる。なお、サイズによる撮像範囲ではサイズ設定値１００％から２５％に各々対応する範囲を網掛の差によって示している。図１１（ｂ）に示すように、画像取得範囲ＳＣ_ｉ，ｒ(t)は、Ｓｃ_{ｃａｍｅｒａ}(t)、Ｓｃ_{ｄｉｐ，ｉ}(t)、Ｓｃ_{ｓｉｚｅ，ｒ}(t)を合成した範囲となる。

次に、人物認証装置２０による登録処理手順について説明する。図１２は、図２に示した人物認証装置２０による登録処理手順を示すフローチャートである。人物認証装置２０の登録処理部４１は、まず、ゲートカメラ１２が撮像した映像データを取得する（ステップＳ１０１）。

登録処理部４１は、ゲートカメラ１２により撮像された映像データから人物の像を検知し、同一の人物について複数の登録画像データを生成する（ステップＳ１０２）。例えば、ゲートカメラ１２が撮影した映像データの複数のフレームから同一人物の像をそれぞれ切り出して登録画像データとする。

登録処理部４１は、各登録画像データについて、特徴量を算出する（ステップＳ１０３）。特徴量としては、カラーの画像データをモノクロ濃淡画像に変換した濃淡画像データ、色相ヒストグラム、Ｇａｂｏｒフィルタを適用した振幅成分及びＧａｂｏｒフィルタを適用した方向成分などを用いることができる。

また、登録処理部４１は、登録画像データについて、撮像時の俯角を示す撮像俯角データを特定し（ステップＳ１０４）、登録画像データにおける認証対象者Ｈ_０の向きを示す人物移動方向データを特定する（ステップＳ１０５）、登録処理部４１は、登録画像データ、撮像俯角データ及び登録画像データを対応付けて記憶部２４に格納し（ステップＳ１０６）、登録処理を終了する。

次に、人物認証装置２０による人物探索の処理手順について説明する。図１３は、図２に示した人物認証装置２０による人物探索の処理手順を示すフローチャートである。認証対象者が指定され、探索の開始が指示されたならば、人物認証装置２０の飛行制御部４３は、まず、俯瞰用飛行体３１及び照合用飛行体３２を最初の探索エリアに移動させる（ステップＳ２０１）。探索エリアは、探索の対象となる領域を俯瞰用飛行体３１のカメラにより撮像可能な範囲に応じて区分した小領域であり、俯瞰用飛行体３１及び照合用飛行体３２は、探索エリアを予め指定された順序で移動しながら探索エリアごとに探索を行う。

俯瞰用飛行体３１及び照合用飛行体３２が探索エリアに到達したならば、俯瞰用飛行体３１は、探索エリアを撮像する。人物認証装置２０の人物検知部４２は、俯瞰用飛行体３１により撮像された映像データを取得し（ステップＳ２０２）、取得した画像データに対する画像処理によって探索エリア内に所在する人物の位置、移動方向及び移動速度を検知する（ステップＳ２０３）。

飛行制御部４３は、人物検知部４２により検知された人物の位置、移動方向及び移動速度に基づいて、照合用飛行体３２が入力画像データとして好適な画像データを撮像できるよう、照合用飛行体３２の飛行経路を設定する飛行経路設定処理を行なう（ステップＳ２０４）。飛行経路設定処理の詳細については後述する。設定された飛行経路は照合用飛行体３２に送信され、照合用飛行体３２は設定された飛行経路に従って飛行しつつ対象の人物を撮像する。

照合部４４は、照合用飛行体３２により撮像された映像データを取得する（ステップＳ２０５）。そして、取得した映像データを用い、同一の人物について一又は複数の入力画像データを生成する（ステップＳ２０６）。例えば、映像データの複数のフレームから同一人物の像をそれぞれ切り出して入力画像データとする。

照合部４４は、生成した一又は複数の入力画像データと認証対象者について生成された複数の登録画像データとの間の照合値を算定する（ステップＳ２０７）。判定部４５は、算定された照合値と閾値とを比較する（ステップＳ２０８）。照合値が閾値未満であれば（ステップＳ２０８；Ｎｏ）、判定部４５は、入力画像データの数が十分であったか否かを判定する（ステップＳ２０９）。入力画像データの不足のために認証が失敗した可能性があるためである。入力画像データの数が十分でなければ（ステップＳ２０９；Ｎｏ）、ステップＳ２０２に移行し、同一探索エリアで照合用飛行体３２による撮像を行う。一方、入力画像データの数が十分であれば（ステップＳ２０９；Ｙｅｓ）、飛行制御部４３は、俯瞰用飛行体３１及び照合用飛行体３２を次の探索エリアに移動させ（ステップＳ２１０）、ステップＳ２０２に移行する。

照合値が閾値以上となれば（ステップＳ２０８；Ｙｅｓ）、判定部４５は、照合用飛行体３２のカメラにより撮像された人物と認証対象者とが同一人であると認証し、撮像された人物を探索結果として表示デバイスなどに出力して（ステップＳ２１１）、処理を終了する。

次に、図１３に示した飛行経路設定処理について詳細に説明する。図１４は、図１３に示した飛行経路設定処理の処理手順を示すフローチャートである。まず、飛行経路候補算定部４３ａは、人物検知部４２により検知された人物の状態に基づいて所定時間後までの人物の状態の変化を推定し、飛行経路候補を算定する（ステップＳ３０１）。

評価値算定部４３ｂは、人物検知部４２により検知された撮像対象となる人物を１名選択するとともに、飛行経路候補算定部４３ａにより算定された飛行経路候補を１つ選択する（ステップＳ３０２）。そして、選択した人物について、人物の状態確率マップＰＨ_ｓを算定する（ステップＳ３０３）とともに、各登録画像データに対応する画像取得範囲ＳＣ_ｉ，ｒを算定する（ステップＳ３０４）。

評価値算定部４３ｂは、人物の状態確率マップＰＨ_ｓ及び画像取得範囲ＳＣ_ｉ，ｒから入力画像データ取得確率ＰＩ_ｓを算定し、入力画像データ取得確率表を生成する（ステップＳ３０５）。

評価値算定部４３ｂは、飛行経路における入力画像データの組合せのパターンを求め、各パターンでの推定照合値を照合部４４に算定させ、推定照合値取得確率ＥＰ_ｓを算定する（ステップＳ３０６）。

評価値算定部４３ｂは、全ての飛行経路候補について推定照合値取得確率ＥＰ_ｓを算定したか否かを判定する（ステップＳ３０７）。推定照合値取得確率ＥＰ_ｓを算定していない飛行経路候補が残っていれば（ステップＳ３０７；Ｎｏ）、未選択の飛行経路候補を選択して飛行経路候補を更新し（ステップＳ３１０）、ステップＳ３０３に移行する。

全ての飛行経路候補について推定照合値取得確率ＥＰ_ｓを算定済であるならば（ステップＳ３０７；Ｙｅｓ）、評価値算定部４３ｂは、撮像対象となる全ての人物について推定照合値取得確率ＥＰ_ｓを算定したか否かを判定する（ステップＳ３０８）。推定照合値取得確率ＥＰ_ｓを算定していない人物が残っていれば（ステップＳ３０８；Ｎｏ）、未選択の人物を選択して撮像対象の人物を更新し（ステップＳ３１１）、飛行経路候補の選択履歴を初期化して（ステップＳ３１２）、ステップＳ３０３に移行する。

撮像対象となる全ての人物について推定照合値取得確率ＥＰ_ｓを算定済であるならば（ステップＳ３０８；Ｙｅｓ）、評価値算定部４３ｂは、推定照合値取得確率ＥＰ_ｓを評価値として出力する。飛行経路特定部４３ｃは、評価値算定部４３ｂにより算定された推定照合値取得確率ＥＰ_ｓに基づいて各飛行経路候補を評価し、飛行経路を特定して（ステップＳ３０９）、処理を終了する。なお、飛行経路候補を評価は、任意の方法を用いることができる。例えば、推定照合値取得確率ＥＰ_ｓの期待値の所定の閾値から減算し、撮像対象の人数分を合計した値が最も小さくなる飛行経路候補を飛行経路として特定すればよい。

上述してきたように、本実施例に係る人物認証装置、人物認証システム及び人物認証方法は、入力画像データの撮像に用いる飛行体について複数の飛行経路候補を算定し、あらかじめ取得した複数の登録画像データに基づいて各移動経路候補の評価値を算定し、該評価値に基づいて飛行体を移動させる移動経路を特定する。このため、入力画像データの撮像に用いる飛行体を適正な飛行経路で移動させ、もって認証対象者の認証効率を高めることができる。

なお、本実施例に図示した各構成は機能概略的なものであり、必ずしも物理的に図示の構成をされていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の形態は図示のものに限られず、その全部または一部を各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

また、本実施例では、ゲートカメラ１２の出力から直接登録画像データを生成する構成を例に説明を行なったが、ゲートカメラ１２の出力を所定の記憶部に蓄積しておき、蓄積した映像データから登録画像データを生成するように構成してもよい。かかる構成によれば、迷子の問い合わせがあった場合に蓄積した画像データを再生し、認証対象者とする人物の指定を受けて登録画像データを生成することができる。別の監視カメラ等が撮像した映像を登録しても良いし、メール等により送られてきた画像データを登録する様にしても良い。

また、照合値や推定照合値の算定に用いる特徴量及び算定アルゴリズムは、任意のものを用いることができる。また、照合値や推定照合値の算定に先だって、画像データに対する画像処理を施すように構成してもよい。例えば、登録画像データと入力画像データとの間で撮像時の俯角に違いが生じることが想定される場合には、俯角の差異を補正する幾何学補正を行なったうえで照合値や推定照合値を算定すればよい。

また、本実施例では、カメラを搭載した飛行体を用いて入力画像データを得る場合を例に説明を行なったが、本発明は飛行体に限定されるものではなく、カメラ等の撮像装置を搭載した任意の移動体を用いて入力画像データを得る場合に適用可能である。

以上のように、本発明に係る人物認証装置及び人物認証方法は、ある領域内に所在する人物が認証対象者であるか否かを迅速かつ効率的に認証することに適している。

１１ ゲート
１２ ゲートカメラ
２０ 人物認証装置
２１ 入出力部
２２ 通信部
２３ 無線通信部
２４ 記憶部
３１ 俯瞰用飛行体
３２ 照合用飛行体
４０ 制御部
４１ 登録処理部
４２ 人物検知部
４３ 飛行制御部
４３ａ 飛行経路候補算定部
４３ｂ 評価値算定部
４３ｃ 飛行経路特定部
４４ 照合部
４５ 判定部
Ｈ_０ 認証対象者
Ｈ_１〜Ｈ_３ 人物
Ｔ_ｉ 登録画像データ
ｉ 登録画像データ番号
Ｎ 登録画像データ数
Ｉ_ｋ 入力画像データ
ｋ 入力画像データ番号
Ｍ 入力画像データ数
ＰＨ_ｓ 人物の状態確率マップ
ＳＣ_ｉ，ｒ(t) 画像取得範囲
ＰＩ_ｓ 入力画像データ取得確率
ＥＰ_ｓ 推定照合値取得確率

Claims (9)

1. あらかじめ登録された認証対象者に係る複数の登録画像データを所定の移動体に搭載した撮像装置により撮像された人物に係る一又は複数の入力画像データと照合処理して、該人物が前記認証対象者と同一人であるか否かを認証する人物認証装置であって、
   前記認証対象者に係る複数の登録画像データを記憶する登録画像データ記憶部と、
   前記所定の移動体を移動させる複数の移動経路候補を算定する移動経路候補算定部と、
   前記登録画像データ記憶部に記憶された前記認証対象者に係る複数の登録画像データに基づいて、前記移動経路候補算定部により算定された各移動経路候補の評価値を算定する評価値算定部と、
   前記評価値算定部により算定された評価値に基づいて、前記移動体を移動させる移動経路を特定する移動経路特定部と
   を備えたことを特徴とする人物認証装置。
2. 前記移動経路候補算定部は、前記所定の移動体とは異なる移動体に搭載した撮像装置により撮像された前記人物の俯瞰映像データに基づいて、前記所定の移動体を移動させる複数の移動経路候補を算定することを特徴とする請求項１に記載の人物認証装置。
3. 前記移動経路候補算定部は、前記人物の俯瞰映像データから前記人物の位置、移動方向及び移動速度を検知し、該検知結果に基づいて前記人物の移動先の座標を推定し、推定した座標に基づいて前記所定の移動体を移動させる複数の移動経路候補を算定することを特徴とする請求項２に記載の人物認証装置。
4. 前記評価値算定部は、前記複数の移動経路候補の各々について、当該移動経路候補が前記移動経路として特定され、かつ前記人物が前記認証対象者と同一人であった場合に、前記照合処理による照合値が所定の値を超える確率を前記評価値として算定することを特徴とする請求項１、２又は３に記載の人物認証装置。
5. 前記評価値算定部は、前記複数の移動経路候補の各々について、当該移動経路候補が前記移動経路として特定された場合に取得される入力画像データの組合せと、前記入力画像データの組合せの取得確率と、前記入力画像データの組合せが取得され、かつ前記人物が前記認証対象者と同一人であった場合に前記照合処理によって得られる推定照合値とを用いて前記評価値を算定することを特徴とする請求項４に記載の人物認証装置。
6. 前記評価値算定部は、前記人物の移動先の座標の推定結果及び該推定結果の確からしさと、前記所定の移動体に搭載した撮像装置により前記人物を撮像可能な範囲である撮像可能範囲とを用いて前記複数の登録画像データに各々対応する入力画像データの取得確率を算定し、前記入力画像データの組合せに含まれる入力画像データの取得確率を乗算して該入力画像データの組合せの取得確率を算定することを特徴とする請求項５に記載の人物認証装置。
7. 前記評価値算定部は、前記登録画像データにおける認証対象者の俯角を用い、該登録画像データに対応する入力画像データの撮像可能範囲を算定することを特徴とする請求項６に記載の人物認証装置。
8. 前記所定の移動体は、前記認証対象者を探索する探索エリア内を飛行する飛行体であることを特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載の人物認証装置。
9. あらかじめ登録された認証対象者に係る複数の登録画像データを所定の移動体に搭載した撮像装置により撮像された人物に係る一又は複数の入力画像データと照合処理して、該人物が前記認証対象者と同一人であるか否かを認証する人物認証方法であって、
   前記認証対象者に係る複数の登録画像データを取得する登録画像データ取得ステップと、
   前記所定の移動体を移動させる複数の移動経路候補を算定する移動経路候補算定ステップと、
   前記登録画像データ取得ステップにより取得された前記認証対象者に係る複数の登録画像データに基づいて、前記移動経路候補算定ステップにより算定された各移動経路候補の評価値を算定する評価値算定ステップと、
   前記評価値算定ステップにより算定された評価値に基づいて、前記移動体を移動させる移動経路を特定する移動経路特定ステップと
   を含むことを特徴とする人物認証方法。

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