JP6911154B2 - アクセス制御方法及び装置、システム、電子デバイス、プログラムならびに媒体 - Google Patents

Description

関連出願の相互参照
本願は、２０１７年０７月２０日に中国特許局に提出された、出願番号ＣＮ２０１７１０５９４９２１．９、発明の名称「アクセス制御方法及び装置、システム、電子デバイス、プログラムならびに媒体」の中国特許出願の優先権を主張し、その開示の全てが参照によって本願に組み込まれる。

本願は、コンピュータビジョン技術に関し、特にアクセス制御方法及び装置、システム、電子デバイス、プログラムならびに媒体に関する。

従来のアクセス管理システムは主にパスワードアクセス管理システムとカード認証アクセス管理システムを含む。

その内に、パスワードアクセス管理システムについては、アクセス管理の入口にパスワード入力機器を設けて、ユーザがアクセス管理システムを通過しようとする時に、パスワード入力機器にパスワードを入力し、ユーザが入力したパスワードが正しい時に、ユーザがアクセス管理を通過することができる。

カード認証アクセス管理システムについては、非接触型集積回路（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＩＣ）カードを利用し、アクセス管理の入口にアクセス管理カード認証機器を設けて、ユーザが進入しようとする時に、バスカードのように、軽くカード認証機器に接触または近接して、カード認証操作を行うと、カード認証機器がＩＣカードのカード情報を読み取り得、カード情報が正しい時に、ユーザがアクセス管理することができる。

本願の実施例は、アクセス管理システム技術手段を提供する。

本願の実施例による一態様では、
カメラによってビデオデータを収集し、ビデオデータを取得するステップと、
前記カメラによって前記ビデオデータに対して顔画像検出を行うステップと、
顔画像の検出に応答して、前記カメラによって前記顔画像に対して特徴データ抽出を行い、かつ前記カメラに内蔵された特徴データベースに基づいて抽出された特徴データを認証するステップと、
前記カメラによって、認証結果に基づいて、対応するアクセス制御信号を出力するステップであって、前記アクセス制御信号はアクセス連動装置によってドアを開閉するために用いられるステップと、を含むアクセス制御方法を提供する。

また、上記方法実施例では、前記カメラによって前記ビデオデータに対して顔画像検出を行うステップは、前記カメラによって前記ビデオデータから画像を選択し、深度学習ネットワークに基づいて前記選択された画像に対して顔検出を行うステップを含み、
前記顔画像検出は、前記選択された画像から顔を検出するステップを含み、
前記カメラによって前記顔画像を認証するステップは、前記カメラによって深度学習ネットワークに基づいて前記顔画像に対して特徴データ抽出を行い、かつ前記カメラに内蔵された特徴データベースに基づいて抽出された特徴データを認証するステップを含んでもよい。

また、上記方法実施例では、前記カメラによって認証結果に基づいて、対応するアクセス制御信号を出力するステップは、
前記抽出された特徴データが認証された場合に、前記カメラから前記アクセス連動装置のドア開放操作のためのドア開放制御信号を出力するステップを含んでもよい。

また、上記方法実施例では、前記カメラからドア開放制御信号を出力した後に、更に、
予設時間内に顔画像を検出しないことに応答して、前記カメラから前記アクセス連動装置のドア閉鎖操作のためのドア閉鎖制御信号を出力するステップを含んでもよい。

また、上記方法実施例では、前記特徴データベースは、通過許可ユーザの顔特徴データを含む第１のユーザ情報を記憶するためのホワイトリストを含み、
前記カメラに内蔵された特徴データベースに基づいて抽出された特徴データを認証するステップは、
前記ホワイトリスト中に前記抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在するかどうかを識別するステップを含み、
前記ホワイトリスト中に前記抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在する場合、前記抽出された特徴データが認証され、そうでない場合に、前記ホワイトリスト中に前記抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在しない場合、前記抽出された特徴データが認証されない。

また、上記方法実施例では、更に、
前記ホワイトリスト中に前記抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在しない場合、前記カメラから現在ユーザが見知らぬ人であるリマインド情報を出力するステップを含んでもよい。

また、上記方法実施例では、前記特徴データベースは、通過禁止のユーザの顔特徴データを含む第２のユーザ情報を記憶するためのブラックリストを含み、
前記カメラに内蔵された特徴データベースに基づいて抽出された特徴データを認証するステップは、
前記ブラックリスト中に前記抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在するかどうかを識別するステップを含み、
前記ブラックリスト中に前記抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在する場合、前記抽出された特徴データが認証されない。

また、上記方法実施例では、前記の前記抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在することは、
前記抽出された特徴データとの間の類似度が予設閾値よりも大きい顔特徴データが存在すること、を含んでもよい。

また、上記方法実施例では、前記カメラから前記抽出された特徴データが認証されるかどうかに応じて、対応するアクセス制御信号を出力するステップは、
前記抽出された特徴データが認証されなく、且つ前記アクセス連動装置中の電気ドアが現在開放状態であると、前記カメラから前記アクセス連動装置のドア閉鎖操作のためのドア閉鎖制御信号を出力するステップを含んでもよい。

また、上記方法実施例では、更に、
前記ブラックリスト中に前記抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在する場合、前記カメラによって警報装置を制御し警報を出すステップを含んでもよい。

また、上記方法実施例では、更に、
画像を収集するステップと、
収集した画像に対して顔検出を行うステップと、
前記収集した画像中から顔を検出したことに応答して、前記収集した画像中の顔の特徴データを抽出し、通過許可ユーザの顔特徴データを取得するステップと、
前記通過許可ユーザの顔特徴データに基づいて、前記特徴データベース中に通過許可ユーザの顔特徴データを含む対応する第１のユーザ情報を確立するステップと、を含んでもよい。

また、上記方法実施例では、前記の前記通過許可ユーザの顔特徴データに基づいて、前記特徴データベース中に対応する第１のユーザ情報を確立するステップは、
端末機器によって前記通過許可ユーザの顔特徴データ及び対応するユーザ識別子情報を前記カメラへ送信するステップと、
前記カメラによって前記特徴データベースのホワイトリスト中に前記顔特徴データに対応するユーザ識別子情報を更に含む前記通過許可ユーザの第１のユーザ情報を確立するステップと、を含んでもよい。

また、上記方法実施例では、更に、
端末機器によって通過禁止ユーザの顔特徴データを含む通過禁止ユーザの第２のユーザ情報を前記カメラへ送信するステップと、
前記カメラによって前記特徴データベースのブラックリスト中に前記通過禁止ユーザの第２のユーザ情報を記憶するステップと、を含んでもよい。

また、上記方法実施例では、前記第２のユーザ情報は、前記通過禁止ユーザのユーザ識別子情報を更に含んでもよい。

また、上記方法実施例では、更に、
カメラによって監視履歴中に各ユーザ情報及びユーザが前記アクセス連動装置を通過する時間または認証されない時間を含むユーザ通過情報を記録するステップを含んでもよい。

また、上記方法実施例では、更に、
調査要求を受信したことに応答して、前記監視履歴から前記調査要求中の調査条件を満たすユーザ通過情報を調査し出力するステップを含んでもよい。

本願の実施例のもう１つの態様によれば、
ビデオデータを収集してビデオデータを取得するための第１の収集モジュールと、
前記ビデオデータに対して顔画像検出を行い、顔画像の検出に応答して、前記顔画像を認証するための第１の顔検出モジュールと、
認証結果に応じて、対応するアクセス制御信号を出力するための制御モジュールであって、前記アクセス制御信号はアクセス連動装置によってドアを開閉するために用いられる制御モジュールと、を含むアクセス制御装置を提供する。

また、上記装置実施例では、前記第１の収集モジュールは、前記ビデオデータ中から画像を選択し前記第１の顔検出モジュールへ送信するために用いられ、
前記第１の顔検出モジュールは深度学習ネットワークに基づいて前記選択された画像に対して顔検出を行い、前記選択された画像中から顔を検出したことに応答して、深度学習ネットワークに基づいて前記顔画像に対して特徴データ抽出を行い、特徴データベースに基づいて抽出された特徴データを認証することに用いられてもよい。

また、上記装置実施例では、前記制御モジュールは、更に、前記抽出された特徴データが認証された時に、前記アクセス連動装置のドア開放操作のためのドア開放制御信号を出力するために用いられてもよい。

また、上記装置実施例では、前記制御モジュールは、更に、ドア開放制御信号を出力した後に、予設時間内に顔画像を検出しないことに応答して、前記アクセス連動装置のドア閉鎖操作のためのドア閉鎖制御信号を出力するために用いられてもよい。

また、上記装置実施例では、更に、
通過許可ユーザの顔特徴データを含む第１のユーザ情報を記憶するためのホワイトリストを含む前記特徴データベースを含み、
前記第１の顔検出モジュールは特徴データベースに基づいて抽出された特徴データを認証する時に、
前記ホワイトリスト中に前記抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在するかどうかを識別するために用いられ、
前記ホワイトリスト中に前記抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在する場合、前記抽出された特徴データが認証され、そうでない場合に、前記ホワイトリスト中に前記抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在しない場合、前記抽出された特徴データが認証されない。

また、上記装置実施例では、前記制御モジュールは、更に、前記ホワイトリスト中に前記抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在しない時に、現在ユーザが見知らぬ人であるリマインド情報を出力するために用いられてもよい。

また、上記装置実施例では、前記特徴データベースは、通過禁止ユーザの顔特徴データを含む第２のユーザ情報を記憶するためのブラックリストを含み、
前記第１の顔検出モジュールは特徴データベースに基づいて抽出された特徴データを認証する時に、
前記ブラックリスト中に前記抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在するかどうかを識別するために用いられ、
前記ブラックリスト中に前記抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在する場合、前記抽出された特徴データが認証されない。

また、上記装置実施例では、前記第１の顔検出モジュールは前記ホワイトリスト中に前記抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在するかどうかを識別する時に、前記抽出された特徴データと前記ホワイトリスト中の顔特徴データとの間の類似度を取得し、前記ホワイトリスト中に前記抽出された特徴データとの間の類似度が予設閾値よりも大きい顔特徴データが存在するかどうかを比較し、前記ホワイトリスト中に前記抽出された特徴データとの間の類似度が予設閾値よりも大きい顔特徴データが存在する場合、前記ホワイトリスト中に前記抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在すると識別することに用いられ、
前記第１の顔検出モジュールは前記ブラックリスト中に前記抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在するかどうかを識別する時に、前記抽出された特徴データと前記ブラックリスト中の顔特徴データとの間の類似度を取得し、前記ブラックリスト中に前記抽出された特徴データとの間の類似度が予設閾値よりも大きい顔特徴データが存在するかどうかを比較し、前記ブラックリスト中に前記抽出された特徴データとの間の類似度が予設閾値よりも大きい顔特徴データが存在する場合、前記ブラックリスト中に前記抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在すると識別することに用いられてもよい。

また、上記装置実施例では、前記制御モジュールは、更に、
前記抽出された特徴データが認証されなく、且つ前記アクセス連動装置中の電気ドアが現在開放状態である時に、前記アクセス連動装置のドア閉鎖操作のためのドア閉鎖制御信号を出力することに用いられてもよい。

また、上記装置実施例では、前記制御モジュールは、更に、監視履歴中に各ユーザ情報及びユーザが前記アクセス連動装置を通過する時間または認証されない時間を含むユーザ通過情報を記録することに用いられ、
前記装置は、更に、
前記監視履歴を記憶する情報データベースを含んでもよい。

また、上記装置実施例では、前記制御モジュールは、調査条件を含む調査要求を受信し、前記監視履歴から前記調査条件を満たすユーザ通過情報を調査し出力することに用いられてもよい。

本願の実施例のもう１つの態様によれば、
画像を収集し、収集した画像に対して顔検出を行い、前記画像中から顔を検出したことに応答して、前記画像中の顔に対して特徴データ抽出を行い、通過許可ユーザの顔特徴データを取得し前記カメラへ送信するための端末機器と、
前記端末機器から送信した通過許可ユーザの顔特徴データを受信し、前記カメラに内蔵された特徴データベース中に前記通過許可ユーザの顔特徴データを記憶し、ビデオデータを収集してビデオデータを取得し、前記ビデオデータに対して顔画像検出を行い、顔画像の検出に応答して、前記顔画像を認証し、認証結果に応じて、対応するアクセス制御信号を出力するためのカメラであって、前記アクセス制御信号はアクセス連動装置によってドアを開閉するために用いられるカメラと、を含むアクセス制御システムを提供する。

また、上記システム実施例では、前記カメラは、本願の任意の実施例に記載のアクセス制御装置を含み、
前記カメラ中の制御モジュールは、前記端末機器中の業務処理モジュールから送信した第１のユーザ情報を受信し、前記カメラに内蔵された特徴データベース中に通過許可ユーザの顔特徴データを含む前記第１のユーザ情報を記憶することに用いられ、
前記端末機器は、
画像を収集するための第２の収集モジュールと、
前記第２の収集モジュールが収集した画像に対して顔検出を行い、前記画像中から顔を検出したことに応答して、前記画像中の顔に対して特徴データ抽出し、通過許可ユーザの顔特徴データを取得するための第２の顔検出モジュールと、
前記制御モジュールへ前記第１のユーザ情報を送信するための業務処理モジュールと、を含んでもよい。

また、上記システム実施例では、前記第１のユーザ情報は、更に前記通過許可ユーザのユーザ識別子情報を含んでもよい。

また、上記システム実施例では、前記業務処理モジュールは、更に、通過禁止ユーザの顔特徴データを含む通過禁止ユーザの第２のユーザ情報を前記カメラへ送信することに用いられ、
前記制御モジュールは、更に、前記特徴データベースのブラックリスト中に前記通過禁止ユーザの第２のユーザ情報を記憶することに用いられてもよい。

また、上記システム実施例では、前記第２のユーザ情報は、前記通過禁止ユーザのユーザ識別子情報を更に含んでもよい。

また、上記システム実施例では、前記業務処理モジュールは、更に、調査条件を含む調査要求を受信し前記制御モジュールへ転送し、かつ前記制御モジュールから返信した前記調査条件を満たすユーザ通過情報を含む調査結果を受信し出力することに用いられてもよい。

また、上記システム実施例では、更に、
警報を出す警報装置を含み、
前記制御モジュールは、更に、前記ブラックリスト中に前記抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在する時に、前記警報装置を制御し警報を出すことに用いられてもよい。

また、上記システム実施例では、更に、
前記カメラから出力したアクセス制御信号を受信し、前記アクセス制御信号に基づいてドア開閉操作を行うための前記アクセス連動装置を含んでもよい。

本願の実施例のもう１つの態様によれば、本願の任意の実施例に記載のアクセス制御装置、または本願の任意の実施例に記載のアクセス制御システムを含む電子デバイスを提供する。

本願の実施例のもう１つの態様によれば、
プロセッサーと本願の任意の実施例に記載のアクセス制御装置と、を含み、
プロセッサーによって前記アクセス制御装置を動作させる時に、本願の任意の実施例に記載のアクセス制御装置中のモジュールが動作する電子デバイスを提供する。

本願の実施例のもう１つの態様によれば、
プロセッサーと本願の任意の実施例に記載のアクセス制御システムと、を含み、
プロセッサーによって前記アクセス制御システムを動作させる時に、本願の任意の実施例に記載のアクセス制御システム中のモジュールが動作する電子デバイスを提供する。

本願の実施例のもう１つの態様によれば、
実行可能コマンドを記憶するメモリと、
メモリと通信して実行可能コマンドを実行することによって本願の任意の実施例に記載のアクセス制御方法中のステップの操作を実現する１つまたは複数のプロセッサーと、を含む電子デバイスを提供する。

本願の実施例のもう１つの態様によれば、コンピュータ可読コードを含み、前記コンピュータ可読コードを機器上に実行させる時に、前記機器中のプロセッサーによって本願の任意の実施例に記載のアクセス制御方法中のステップを実現するためのコマンドを実行するコンピュータプログラムを提供する。

本願の実施例のもう１つの態様によれば、コンピュータ可読コマンドを記憶するために用いられ、前記コマンドを実行する時に本願の任意の実施例に記載のアクセス制御方法中のステップの操作を実現するコンピュータ可読媒体を提供する。

本願の実施例によって提供されるアクセス制御方法及び装置、システム、電子デバイス、プログラムならびに媒体は、カメラによってビデオデータを収集し、収集したビデオデータに対して顔画像検出を行い、顔画像を検出した時に、該顔画像を認証し、認証結果に基づいてドア開閉を制御するものである。本願の実施例に基づいて、ユーザがアクセス管理を通過する時にユーザによるパスワード入力またはカード認証を必要とせず、便利性及び安全性が向上し、そして、ビデオデータの収集、顔画像の検出及び認証などのアクセス制御フローはカメラによって行われるので、バックグランドサーバやサードパーティサーバによる処理を必要とせず、検出時間が短く、効率が高く、バックグランドサーバまたはサードパーティサーバとの間のデータ転送を必要とせず、ネットワーク転送データ量を減少でき、ユーザデータの安全性が向上し、且つ効果的にバックグランドサーバまたはサードパーティサーバの使用によるユーザデータ漏洩及び既存のプライバシー問題を減少することができる。

以下、図面及び実施例によって、本願の技術手段をさらに詳しく説明する。

明細書の一部を構成する図面は、本願の実施例を説明し、その説明と共に本願の原理を解釈することに用いられる。

図面を参照して、以下の詳細な説明からより明確に本願を理解することができる。
本願のアクセス制御方法の一実施例のフローチャートである。 本願のアクセス制御方法のもう１つの実施例のフローチャートである。 本願のアクセス制御方法のさらにもう１つの実施例のフローチャートである。 本願のアクセス制御装置の一実施例の構造模式図である。 本願のアクセス制御装置のもう１つの実施例の構造模式図である。 本願のアクセス制御システムの一実施例の構造模式図である。 本願のアクセス制御システムのもう１つの実施例の構造模式図である。 本願のアクセス制御システムの一応用実施例の模式図である。 本願の電子デバイスの一実施例の構造模式図である。

ここで、図面を参照しながら本願の様々な例示的な実施例を詳細に説明する。なお、特に断らない限り、これらの実施例で記述した部材およびステップの相対的配置、数式および値は本願の範囲を限定するものではないことに注意すべきである。

同時に、説明の便宜上、図面に示した各部分の寸法は実際の比例関係に従って描いたものではないことを理解すべきである。

以下の少なくとも一つの例示的な実施例に対する説明は実際に説明的なものに過ぎず、本願およびその適用または使用へのなんらの制限にもならない。

関連分野の当業者に既知の技術、方法および機器については、詳細に説明しない場合があるが、場合によって、前記技術、方法および機器は明細書の一部と見なすべきである。

当業者は、本願の実施例中の「第１」、「第２」などの用語は異なるステップ、機器またはモジュールなどを区別するためのものに過ぎず、特定の技術的意味またはそれらの間の必然論理的順序を表さないことを理解することができる。

なお、類似する符号および英文字は以下の図面において類似項目を表し、従って、ある一項が一つの図面において定義されれば、以降の図面においてそれをさらに説明する必要がないことに注意すべきである。

本願の実施例は端末機器、コンピュータシステム、サーバなどの電子デバイスに適用可能であり、それは他の様々な共通または専用計算システム環境または構成と共に動作可能である。端末機器、コンピュータシステム、サーバなどの電子デバイスとの併用に適する公知の端末機器、計算システム、環境および／または構成の例は、パーソナルコンピュータシステム、サーバコンピュータシステム、シンクライアント、ファットクライアント、手持ちまたはラップトップデバイス、マイクロプロセッサーに基づくシステム、セットトップボックス、プログラマブル消費者用電子機器、ネットワークパソコン、小型コンピュータシステム、大型コンピュータシステムおよび前記あらゆるシステムを含む分散型クラウドコンピューティング技術環境などを含むが、これらに限定されない。

端末機器、コンピュータシステム、サーバなどの電子デバイスはコンピュータシステムにより実行されるコンピュータシステム実行可能コマンド（例えば、プログラムモジュール）の一般的な言語環境において記載できる。通常、プログラムモジュールはルーチン、プログラム、目的プログラム、コンポーネント、ロジック、データ構造などを含んでもよく、それらは特定のタスクを実行するかまたは特定の抽象データ型を実現する。コンピュータシステム／サーバは分散型クラウドコンピューティング環境において実施でき、分散型クラウドコンピューティング環境において、タスクは通信ネットワークにわたってリンクされた遠隔処理機器により実行される。分散型クラウドコンピューティング環境において、プログラムモジュールは記憶機器を含むローカルまたは遠隔計算システムの記憶媒体に存在してもよい。

図１は本願のアクセス制御方法の一実施例のフローチャートである。図１に示すように、該実施例のアクセス制御方法は、以下の操作を含む。

１０２において、カメラによってビデオデータを収集し、ビデオデータを取得する。

任意選択的な一例では、該操作１０２はメモリに記憶した対応するコマンドを呼び出すプロセッサーによって実行されてもよく、プロセッサーによって実現される第１の収集モジュール４０２によって実行されてもよい。

１０４において、カメラによってビデオデータに対して顔画像検出を行う。

顔画像の検出に応答して、操作１０６を実行する。そうでない場合に、顔画像を検出しない場合に、本実施例の後続のデータフローを実行しない。

１つの任意の例では、該操作１０４において、カメラによってビデオデータ中から画像を選択し、深度学習ネットワークに基づいて選択された画像に対して顔検出を行う。選択された画像中から顔を検出した時に、顔画像を検出したとする。

カメラによってビデオデータ中から画像を選択する時に、ビデオデータ中から１フレームまたは複数のフレームの高品質の画像を選択して顔検出を行い、画像の品質とは例えば画像鮮明さ、顔の正面、顔サイズなどのインジケータを指し、画像鮮明さが高く、顔がより正面で、顔が大きいほど、画像の品質が高い。

１０６において、カメラによって顔画像を認証する。

任意選択的な一例では、該操作１０４−１０６はメモリに記憶した対応するコマンドを呼び出すプロセッサーによって実行されてもよく、プロセッサーによって実現される第１の顔検出モジュール４０４によって実行されてもよい。

１０８において、カメラ認証結果に応じて、対応するアクセス制御信号を出力する。そのうち、前記アクセス制御信号はアクセス連動装置によってドアを開閉するために用いられる。

任意選択的な一例では、該操作１０８はメモリに記憶した対応するコマンドを呼び出すプロセッサーによって実行されてもよく、プロセッサーによって実現される制御モジュール４０６によって実行されてもよい。

本願の実施例によって提供されるアクセス制御方法は、カメラによってビデオデータを収集し、収集したビデオデータに対して顔画像検出を行い、顔画像を検出した時に、該顔画像を認証し、認証結果に応じてドア開閉を制御する。本願の実施例に基づいて、ユーザがアクセス管理を通過する時にユーザによるパスワード入力またはカード認証を必要とせず、便利性及び安全性が向上し、そしてビデオデータの収集、顔画像の検出及び認証などのアクセス制御フローはカメラによって行われ、バックグランドサーバまたはサードパーティサーバによる処理を必要とせず、検出時間が短く、効率が高く、バックグランドサーバまたはサードパーティサーバとの間のデータ転送を必要とせず、ネットワーク転送データ量を減少でき、ユーザデータの安全性が向上し、且つ効果的にバックグランドサーバまたはサードパーティサーバの使用によるユーザデータ漏洩と既存のプライバシー問題を減少することができる。

本願のアクセス制御方法の実施例の１つの任意例では、操作１０６は以下のように実現される。

カメラによって顔画像に対して特徴データ抽出を行い、カメラに内蔵された特徴データベースに基づいて抽出された特徴データを認証する。その内に、特徴データベースに認証され及び／又が認証されない特徴データが記憶される。

例示的に、特徴データはバイナリデータまたはテキストデータの形で特徴データベースに記憶され、この時特徴データが占用する記憶空間が小さく、カメラに内蔵された特徴データベースは、アクセス制御の要求を満たすために多数のユーザの特徴データを記憶できる。その内に、特徴データがバイナリデータの形で特徴データベース中に記憶さる時に、簡単に漏洩することは無く、ユーザ情報の安全性の向上に寄与する。

上記抽出された特徴データが認証されたら、操作１０８において、カメラはアクセス連動装置のドア開放操作のためのドア開放制御信号を出力する。該実施例に基づき、認証されたユーザは適当にアクセス連動装置中の電気ドアを通過することができる。

本願の実施例によって提供されるアクセス制御方法によれば、カメラによってビデオデータを収集し、収集したビデオデータに対して顔画像検出を行い、顔画像を検出した時に、該顔画像に対して特徴データ抽出を行い、内蔵された特徴データベースに基づいて抽出された特徴データを認証し、認証結果に応じてドア開閉を制御する。本願の実施例に基づいて、ユーザがアクセス管理を通過する時にユーザによるパスワード入力またはカード認証を必要とせず、便利性及び安全性が高く、そしてビデオデータの収集、顔画像の検出、特徴データの抽出と認証などのアクセス制御フローはカメラによって行われるので、バックグランドサーバまたはサードパーティサーバによる処理を必要とせず、検出時間が短く、効率が高く、且つバックグランドサーバまたはサードパーティサーバとの間のデータ転送を必要とせず、ネットワーク転送データ量を減少でき、ユーザデータの安全性が向上し、且つバックグランドサーバまたはサードパーティサーバの使用によるユーザデータ漏洩と既存のプライバシー問題を減少することができる。

なお、さらなる任意の例では、カメラからドア開放制御信号を出力した後、予設時間内に顔画像を検出しないことに応答して、カメラから、アクセス連動装置のドア閉鎖操作のためのドア閉鎖制御信号を出力する。該実施例に基づいて、ユーザがアクセス管理を通過することを許可した後に、適当にアクセス連動装置中の電気ドアを開放状態から閉鎖状態に変更して、不正当のユーザ進入を防ぎ、安全性を向上させることができる。

本願のアクセス制御方法のもう１つの実施例では、上記特徴データベースは、通過許可ユーザの顔特徴データを含む第１のユーザ情報を記憶するためのホワイトリストを含み、また選択的にユーザ識別子情報、例えばユーザの名前、年齢、性別、頭の写真、詳細住所などのユーザ情報も含む。

図２は本願のアクセス制御方法のもう１つの実施例のフローチャートである。図２に示すように、該実施例のアクセス制御方法は以下の操作を含む。

２０２において、カメラによってビデオデータを収集し、ビデオデータを取得する。

任意選択的な一例では、該操作２０２はメモリに記憶した対応するコマンドを呼び出すプロセッサーによって実行されてもよく、プロセッサーによって実現される第１の収集モジュール４０２によって実行されてもよい。

２０４において、カメラによって該ビデオデータ中から画像を選択し、選択された画像に対して顔画像検出を行う。

本願の各実施例では、深度学習ネットワークに基づき、深度ニューラル技術の畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）によって顔画像検出を行うことができる。

選択された画像中から顔画像を検出したことに応答して、操作２０６を実行する。そうでない場合に、選択された画像中から顔画像を検出しないと、本実施例の後続データフローを実行しない。

２０６において、カメラによって顔画像に対して特徴データ抽出を行い、特徴データベースのホワイトリスト中に抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在するかどうかを識別する。

その内に、特徴データベースは、通過許可ユーザの顔特徴データを含む第１のユーザ情報を記憶するためのホワイトリストも含み、また選択的に通過許可ユーザのユーザ識別子情報、例えばユーザの名前、年齢、性別、頭の写真、詳細住所などのユーザ情報を含む。

ホワイトリスト中に抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在する場合、抽出された特徴データが認証され、操作２０８を実行する。そうでない場合に、ホワイトリスト中に抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在しない場合、抽出された特徴データが認証されなく、本実施例の後続データフローを実行しなく、または選択的にカメラから現在ユーザが見知らぬ人であるリマインド情報を出力する。

１つの任意の例では、特徴データベースのホワイトリスト中に抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在するかどうかを識別する時に、以下のように実現される。

上記抽出された特徴データとホワイトリスト中の顔特徴データの間の類似度を取得し、
ホワイトリスト中に上記抽出された特徴データとの間の類似度が予設閾値よりも大きい顔特徴データが存在かどうかを比較し、
ホワイトリスト中に抽出された特徴データとの間の類似度が予設閾値よりも大きい顔特徴データが存在する場合、ホワイトリスト中に抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在すると識別し、そうでない場合に、ホワイトリスト中に抽出された特徴データとの間の類似度が予設閾値よりも大きい顔特徴データが存在しない場合、ホワイトリスト中に抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在しないと識別する。

本願の実施例では、顔識別に用いられる特徴は、ビジョン特徴、画像統計特徴、顔画像変換係数特徴、顔画像代数特徴などであり得、顔画像に対する特徴データ抽出は顔のある特徴に対して行われるものであり、顔特徴抽出も顔表現とも呼ばれる。本願の各実施例では、深度学習ネットワークに基づき、深度ニューラル技術の畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）によって顔画像の特徴データを抽出する。異なる顔の特徴データは異なるが、同一顔の特徴データは類似であるので、抽出された顔画像の特徴データとカメラの内蔵特徴データベース中の顔特徴データとの類似度を比較し、特徴データベース中に、抽出された顔画像の特徴データとの類似度が最も高く、且該類似度が予設閾値よりも大きい顔特徴データが存在する場合、該顔特徴データは抽出された顔画像の特徴データと一致する顔特徴データであると見なされる。

本願の実施例では、抽出された特徴データ及び特徴データベース中の顔特徴データは、特徴ベクトルとして表され得、抽出された特徴データと特徴データベース中の顔特徴データの間のユークリッド距離、コサイン距離または他の距離を比較して両者間の類似度を取得し、両者が一致するかどうか、すなわち両者が同一顔の特徴データであるかどうかを識別できる。その内に、抽出された特徴データと特徴データベース中の顔特徴データの間のユークリッド距離、コサイン距離または他の距離が小さいほど、類似度が高くなり、抽出された特徴データと特徴データベース中の顔特徴データの間のユークリッド距離、コサイン距離または他の距離が大きいほど、類似度が低くなる。

さらにまた、上記抽出された特徴データとホワイトリスト中の顔特徴データの間の類似度を取得する時に、ホワイトリスト中の顔特徴データと上記抽出された特徴データの類似度を順次取得し、該類似度が予設閾値よりも大きいかを比較し、すなわち、ホワイトリスト中のそれぞれの顔特徴データに対して、上記識別特徴データベースのホワイトリスト中に抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在するかどうかの操作を実行し、ホワイトリスト中に１つの類似度が予設閾値よりも大きい顔特徴データが存在する時、即ちホワイトリスト中に抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在することを確認した後、ホワイトリスト中の後続の顔特徴データに対する上記識別特徴データベースのホワイトリスト中に抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在するかどうかの操作を実行しなくなる。

なお、上記抽出された特徴データとホワイトリスト中の顔特徴データの間の類似度を取得する時に、同時にホワイトリスト中の一部の顔特徴データと上記抽出された特徴データの類似度を取得し、各類似度が予設閾値よりも大きいかを比較し、該一部の顔特徴データ中に１つの類似度が予設閾値よりも大きい顔特徴データが存在する時、即ちホワイトリスト中に抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在することを確認した後、ホワイトリスト中の残りの顔特徴データに対して、上記識別特徴データベースのホワイトリスト中に抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在するかどうかの操作を実行しなくなり、該一部の顔特徴データ中に類似度が予設閾値よりも大きい顔特徴データが存在しない時に、類似度が予設閾値よりも大きい顔特徴データを見出すまで、選択ホワイトリスト中の次の部分の顔特徴データに対して、上記識別特徴データベースのホワイトリスト中に抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在するかどうかの操作を実行し、または全てのホワイトリスト中に抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在しない。

または、上記抽出された特徴データとホワイトリスト中の顔特徴データの間の類似度を取得する時に、同時にホワイトリスト中の全ての顔特徴データと上記抽出された特徴データの類似度を取得し、各類似度が予設閾値よりも大きいかを比較し、ホワイトリスト中に１つの類似度が予設閾値よりも大きい顔特徴データが存在する時に、即ちホワイトリスト中に抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在することを確認し、そうでない場合に、全てのホワイトリスト中に抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在しない。

任意選択的な一例では、該操作２０４〜２０６はメモリに記憶した対応するコマンドを呼び出すプロセッサーによって実行されてもよく、プロセッサーによって実現される第１の顔検出モジュール４０４によって実行されてもよい。

２０８において、上記抽出された特徴データが認証されたら、カメラからアクセス連動装置へアクセス連動装置のドア開放操作のための対応するドア開放制御信号を出力する。

任意選択的な一例では、該操作２０８はメモリに記憶した対応するコマンドを呼び出すプロセッサーによって実行されてもよく、プロセッサーによって実現される制御モジュール４０６によって実行されてもよい。

なお、また図２を参照して、本願の上記の各アクセス制御方法による別の実施例では、カメラからドア開放制御信号を出力した後に、さらに以下の操作を含む。

２１０において、予設時間内に顔画像を検出しないことに応答して、カメラからアクセス連動装置へアクセス連動装置のドア閉鎖操作のためのドア閉鎖制御信号を出力する。

該実施例に基づいて、通過許可ユーザがアクセス連動装置中の電気ドアを通過した後に、適当に電気ドアを開放状態から閉鎖状態に変更し、不正当ユーザ進入を防ぎ、アクセス管理システムの安全性を向上させることができる。

その後に、本実施例の後続フローを実行しない。

任意選択的な一例では、該操作２１０はメモリに記憶した対応するコマンドを呼び出すプロセッサーによって実行されてもよく、プロセッサーによって実現される制御モジュール４０６によって実行されてもよい。

なお、本願の各実施例のある選択可能な実現態様では、特徴データベースは、さらに通過禁止ユーザの顔特徴データを含む第２のユーザ情報を記憶するためのブラックリストを含み、また選択的に通過禁止ユーザのユーザ識別子情報、例えばユーザの名前、年齢、性別、頭の写真、詳細住所などのユーザ情報を含む。

対応して、該実施例では、カメラによって該カメラに内蔵された特徴データベースに基づいて抽出された特徴データを認証する時に、
該ブラックリスト中に抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在するかどうかを識別するステップを含み得、
ブラックリスト中に抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在する場合、抽出された特徴データが認証されない。

アクセス連動装置中の電気ドアが現在閉鎖状態であると、カメラは該認証結果になんらかの操作も実行しなく、アクセス連動装置中の電気ドアが現在開放状態であると、カメラからアクセス連動装置へアクセス連動装置のドア閉鎖操作のためのドア閉鎖制御信号を送信し、このようにアクセス管理システムの安全性を向上させることができる。

本願の各実施例の１つの任意例では、アクセス連動装置はリレーと電気ドアを含み、リレーと電気ドアの組合せ装置であり、カメラのアクセス制御信号の反応装置として機能し、カメラからドア開放制御信号を送信する時に、ユーザが通過するためにアクセス連動装置中のリレーは該ドア開放制御信号に基づいて電気ドアの開放を制御し、逆に、カメラからドア閉鎖制御信号を送信する時に、ユーザ通過を防ぐためにアクセス連動装置中のリレーは該ドア閉鎖制御信号に基づいて電気ドアの閉鎖を制御する。

さらに、本願の各実施例の別の選択可能な実現態様では、ブラックリスト中に抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在する場合、カメラはさらに警報装置の警報を制御し、例えばテキスト、音、光、電気などの方式で警報を出す。

さらに、本願の各アクセス制御方法による実施例では、ビデオデータから顔画像を検出した後、さらに深度学習ネットワークを利用して該ビデオデータに対して生体検知を行っても良い。抽出された特徴データが認証され、且つ生体検知も認証された後、カメラからドア開放制御信号を出力し、アクセス連動装置を制御してドア開放操作を行う。抽出された特徴データが認証されなく、及び／又は生体検知が認証されないと、カメラからドア開放制御信号を出力しなく、またはドア閉鎖制御信号を出力し、アクセス連動装置中の電気ドアの閉鎖状態を確保する。選択可能な例では、まず抽出された特徴データを認証してもよく、ビデオデータに対して生体検知を行っても良く、または同時にあるいは任意時間で順にこの２つの操作を実行してもよい。

１つの任意の例では、ビデオデータ中のユーザが予設時間内で有効な所定動作を行ったかどうかを検出することにより、生体検知が認証したかどうかを判定するが可能である。ビデオデータ中のユーザが予設時間内で有効な所定動作を行ったら、生体検知が認証される。そうでない場合に、ビデオデータ中のユーザが予設時間内で有効な所定動作を行わないと、生体検知が認証されない。

上記該実施例では、さらにビデオデータ中の顔画像に対して活性検出を行い、顔画像が活性を有するかどうかを検出し、抽出された特徴データが認証され、且つ生体検知も認証された後、カメラからドア開放制御信号を出力し、ホワイトリストユーザの写真を使用してアクセス管理システムを開くことを避け、安全リスクを回避し、さらにアクセス管理システムの安全性を向上させることができる。

図３は本願のアクセス制御方法のさらにもう１つの実施例のデータフロー図である。図３に示すように、本願の各アクセス制御方法の実施例では、更に以下の操作を含む。

３０２において、画像を収集する。

３０４において、収集した画像に対して顔検出を行う。

収集した画像中から顔を検出したことに応答して、操作３０６を実行する。そうでない場合に、本実施例の後続データフローを実行しない。

３０６において、収集した画像中の顔の特徴データを抽出し、通過許可ユーザの顔特徴データを取得する。

３０８において、通過許可ユーザの顔特徴データに基づいて特徴データベース中に対応する第１のユーザ情報を確立する。

その内に、該第１のユーザ情報は、通過許可ユーザの顔特徴データを含み、また選択的に通過許可ユーザのユーザ識別子情報、例えばユーザの名前、年齢、性別、頭の写真、詳細住所などのユーザ情報を含む。

ある選択可能な実現態様では、上記操作３０２〜３０８は具体的に１つの端末機器によって実現される。該端末機器は本願の各実施例のカメラの管理クライアントとして機能し、カメラとマッチイング及び通信接続（例えば、モバイル通信ネットワーク、モバイルデータネットワーク、ローカルエリアネットワークなどの通信接続）関係を有し、カメラに対する管理を実施する。

上記図３に示す実施例のフローは上記図１または図２に示す実施例のフローの前に、または後に実行されてもよく、または図１や図２に示す実施例中の任意操作と同時に実行されても良い。

なお、特徴データベース中に対応する第１のユーザ情報を確立した後、さらに特徴データベース中に他の通過許可ユーザの顔特徴データを追加し、すなわち、図３に示す実施例の操作３０２〜３０８によって、特徴データベース中に他の通過許可ユーザの第１のユーザ情報を確立する。なお、端末機器もカメラとマッチイング及び通信接続関係を確立した後、特徴データベース中から１つまたは複数のユーザの第１のユーザ情報を削除してもよい。

上記の実施例に基づいて、特徴データベース中の顔特徴データのリアタイム更新を実現でき、通過ユーザを効果的に管理することができる。

図３に示す実施例の１つの任意例では、操作３０８は、
端末機器から通信ネットワーク（例えば、モバイル通信ネットワーク、モバイルデータネットワーク、ローカルエリアネットワークなど）を介して、通過許可ユーザの第１のユーザ情報をカメラへ送信するステップと、
カメラによって特徴データベースのホワイトリスト中に通過許可ユーザのユーザ識別子情報及び顔特徴データを含む通過許可ユーザの第１のユーザ情報を確立するステップと、を含む。

なお、図３に示す実施例のさらなる実施例では、さらに、
端末機器から通信ネットワーク（例えば、モバイル通信ネットワーク、モバイルデータネットワーク、ローカルエリアネットワークなど）を介して、通過禁止ユーザの第２のユーザ情報をカメラへ送信し、その内に、該第２のユーザ情報は、通過禁止ユーザの顔特徴データを含み、また選択的に該通過禁止ユーザのユーザ識別子情報を含むステップと、
カメラによって特徴データベースのブラックリスト中に通過禁止ユーザの第２のユーザ情報を記憶するステップと、を含む。

ある選択可能な実現態様では、端末機器はテキストデータまたはバイナリデータの形で第１のユーザ情報及び／又は第２のユーザ情報を転送可能であり、データ転送量を減少でき、ネットワークのバンド幅を節約し、データ転送効率及び成功率を向上させることができる。

さらに、本願のアクセス制御方法のもう１つの実施例では、さらに、
カメラによって監視履歴中に各ユーザ情報及び通過許可ユーザがアクセス連動装置中の電気ドアを通過する時間、または他のユーザが認証されない時間を含むユーザ通過情報を記録するステップを含む。その内に、ユーザ情報はユーザ識別子情報及び／又はユーザの顔特徴データを含み得る。

該実施例に基づいて、効果的にカメラの監視範囲内のユーザ通過情報を記録することができる。さらなる実施例では、更に、
調査要求を受信したことに応答して、カメラによって監視履歴中から調査要求中の調査条件を満たす通過情報を調査し出力するステップを含む。

調査条件は、例えばユーザの名前、年齢、性別、頭の写真、詳細住所、時間帯等であり得る。調査条件は頭の写真であれば、カメラによってまず該頭の写真中について顔検出及び特徴データ抽出を行い、そして抽出された特徴データに基づいて監視履歴中から調査条件を満たす通過情報を調査する。

本願の実施例によって提供される任意のアクセス制御方法は、データ処理能力を有する任意の適切な機器、例えば端末機器やサーバ等よって実行されてもよいが、ここに限定されない。または、本願の実施例によって提供される任意のアクセス制御方法はプロセッサーによって実行されてもよく、例えばプロセッサーはメモリに記憶した対応するコマンドを呼び出し本願の実施例に記載の任意のアクセス制御方法を実行する。これは以下では繰り返さない。

当業者であれば、上記の方法実施例を実現するステップの全部または一部をプログラムコマンドに関連するハードウェアを使用して実施することがきることを理解すべきであり、前記のプログラムがコンピュータ可読記憶媒体中に記憶され得、該プログラムを実行する時に、上記方法実施例を含むステップを実行し、前記の記憶媒体は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、磁気ディスクまたは光ディスクなどのプログラムコードを記憶可能な各種媒体を含む。

図４は本願のアクセス制御装置のもう１つの実施例の構造模式図である。該実施例のアクセス制御装置は、本願の各アクセス制御方法を実現する実施例に用いられ得る。図４に示すように、該実施例のアクセス制御装置は、第１の収集モジュール４０２と、第１の顔検出モジュール４０４と制御モジュール４０６と、を含む。

第１の収集モジュール４０２は、ビデオデータを収集し、ビデオデータを取得するために用いられる。

第１の顔検出モジュール４０４は、ビデオデータに対して顔画像検出を行い、顔画像の検出に応答して、顔画像を認証するために用いられる。

ある選択可能な実現態様では、第１の顔検出モジュール４０４は深度学習ネットワークによって実現され、例えば深度学習の畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）によって実現される。

制御モジュール４０６は、第１の顔検出モジュール４０４から出力した認証結果に基づいて、対応するアクセス制御信号を出力するために用いられる。そのうち、前記アクセス制御信号はアクセス連動装置によってドアを開閉するために用いられる。

本願の実施例によって提供されるアクセス制御装置によれば、カメラによってビデオデータを収集し、収集したビデオデータに対して顔画像検出を行い、顔画像を検出した時に、該顔画像を認証し、認証結果に応じてドア開閉を制御する。本願の実施例に基づいて、ユーザがアクセス管理を通過する時にユーザによるパスワード入力またはカード認証を必要とせず、便利性及び安全性が向上し、そしてビデオデータの収集、顔画像の検出及び認証などのアクセス制御フローはカメラによって行われ、バックグランドサーバまたはサードパーティサーバによる処理を必要とせず、検出時間が短く、効率が高く、バックグランドサーバまたはサードパーティサーバとの間のデータ転送を必要とせず、ネットワーク転送データ量を減少でき、ユーザデータの安全性が向上し、且つ効果的にバックグランドサーバまたはサードパーティサーバの使用によるユーザデータ漏洩と既存のプライバシー問題を減少することができる。

本願のアクセス制御装置の実施例の１つの任意例では、第１の収集モジュール４０２は、さらにビデオデータ中から画像を選択して第１の顔検出モジュール４０４へ送信するために用いられる。第１の顔検出モジュール４０４は、具体的に深度学習ネットワークに基づいて選択された画像に対して顔検出を行い、選択された画像中から顔を検出したことに応答して、深度学習ネットワークに基づいて顔画像に対して特徴データ抽出を行い、特徴データベースに基づいて抽出された特徴データを認証する。例示的に、該第１の顔検出モジュール４０４は、深度学習技術に基づく１つの畳み込みニューラルネットワークによって実現され得る。

本願の実施例によって提供されるアクセス制御装置によれば、カメラによってビデオデータを収集し、収集したビデオデータに対して顔画像検出を行い、顔画像を検出した時に、該顔画像に対して特徴データ抽出を行い、内蔵された特徴データベースに基づいて抽出された特徴データを認証し、認証結果に応じてドア開閉を制御する。本願の実施例に基づいて、ユーザがアクセス管理を通過する時にユーザによるパスワード入力またはカード認証を必要とせず、便利性及び安全性が高く、そしてビデオデータの収集、顔画像の検出、特徴データの抽出と認証などのアクセス制御フローはカメラによって行われるので、バックグランドサーバまたはサードパーティサーバによる処理を必要とせず、検出時間が短く、効率が高く、且つバックグランドサーバまたはサードパーティサーバとの間のデータ転送を必要とせず、ネットワーク転送データ量を減少でき、ユーザデータの安全性が向上し、且つバックグランドサーバまたはサードパーティサーバの使用によるユーザデータ漏洩と既存のプライバシー問題を減少することができる。

本願のアクセス制御装置の実施例のもう１つの任意例では、制御モジュール４０６は、具体的に抽出された特徴データが認証された時に、アクセス連動装置のドア開放操作のためのドア開放制御信号を出力する。

なお、また、制御モジュール４０６は、さらにドア開放制御信号を出力した後に、予設時間内に顔画像を検出しないことに応答して、アクセス連動装置のドア閉鎖操作のためのドア閉鎖制御信号を出力するために用いられる。

図５は本願のアクセス制御装置のもう１つの実施例の構造模式図である。図５に示すように、本願の実施例のアクセス制御装置に比べて、該実施例のアクセス制御装置は、更に特徴データベース４０８を含む。

特徴データベース４０８は、通過許可ユーザの顔特徴データを含む第１のユーザ情報を記憶するためのホワイトリストを含み、また選択的に通過許可ユーザのユーザ識別子情報、例えばユーザの名前、年齢、性別、頭の写真、詳細住所などのユーザ情報を含む。

対応して、該実施例では、第１の顔検出モジュール４０４は、特徴データベースに基づいて抽出された特徴データを認証する時に、ホワイトリスト中に抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在するかどうかを識別ために用いられ、ホワイトリスト中に抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在する場合、抽出された特徴データが認証され、そうでない場合に、ホワイトリスト中に抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在しない場合、抽出された特徴データが認証されない。

また、もう１つの任意例では、制御モジュール４０６は、さらにホワイトリスト中に抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在しない時に、現在ユーザが見知らぬ人であるリマインド情報を出力するために用いられてもよい。

なお、本願のアクセス制御装置の別の実施例では、上記特徴データベース４０８は、第２のユーザ情報を記憶するためのブラックリストを含み、第２のユーザ情報は、通過禁止ユーザの顔特徴データを含み、また選択的に通過禁止ユーザのユーザ識別子情報、例えばユーザの名前、年齢、性別、頭の写真、詳細住所などのユーザ情報を含み得る。

対応して、該実施例では、第１の顔検出モジュール４０４は、特徴データベースに基づいて抽出された特徴データを認証する時に、ブラックリスト中に抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在するかどうかを識別し、ブラックリスト中に抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在しない場合、抽出された特徴データが認証されない。

本願のアクセス制御装置の実施例の別の任意例では、第１の顔検出モジュール４０４は、ホワイトリスト中に抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在するかどうかを識別する時に、抽出された特徴データとホワイトリスト中の顔特徴データの間の類似度を取得し、ホワイトリスト中に抽出された特徴データの間の類似度が予設閾値よりも大きい顔特徴データが存在するかどうかを比較するために用いられ、ホワイトリスト中に抽出された特徴データの間の類似度が予設閾値よりも大きい顔特徴データが存在する場合、ホワイトリスト中に抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在すると識別する。

類似的に、第１の顔検出モジュール４０４は、ブラックリスト中に抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在するかどうかを識別する時に、抽出された特徴データとブラックリスト中の顔特徴データの間の類似度を取得し、ブラックリスト中に抽出された特徴データの間の類似度が予設閾値よりも大きい顔特徴データが存在するかどうかを比較するために用いられ、ブラックリスト中に抽出された特徴データの間の類似度が予設閾値よりも大きい顔特徴データが存在する場合、ブラックリスト中に抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在すると識別する。

さらに、本願のアクセス制御装置の別の実施例では、制御モジュール４０６は、さらに抽出された特徴データが認証されなく、且つアクセス連動装置中の電気ドアが現在開放状態である時に、アクセス連動装置のドア閉鎖操作のためのドア閉鎖制御信号を出力するために用いられる。

なお、図５を参照して、本願のアクセス制御装置の別の実施例では、更に監視履歴を記憶するための情報データベース４１０を含み得る。対応して、該実施例では、制御モジュール４０６は、さらに監視履歴中にユーザ通過情報を記録するために用いられ、該ユーザ通過情報は、各ユーザ情報及びユーザがアクセス連動装置を通過する時間または認証されない時間を含む。ユーザ情報はユーザ識別子情報及び／又はユーザの顔特徴データを含み得る。

さらにまた、制御モジュール４０６は、調査条件を含む調査要求を受信し、監視履歴中から上記調査条件を満たすユーザ通過情報を調査し出力するために用いられる。

図６は本願のアクセス制御システムの一実施例の構造模式図である。該実施例のアクセス制御システムは、本願の各アクセス制御方法の実施例を実現するために用いられる。図６に示すように、該実施例のアクセス制御システムは端末機器１０とカメラ２０と、を含む。

端末機器１０は、画像を収集し、収集した画像に対して顔検出を行い、該画像中から顔を検出したことに応答して、該画像中の顔に対して特徴データ抽出を行い、通過許可ユーザの顔特徴データを取得しカメラ２０へ送信するために用いられる。

本願の各実施例の端末機器は、例えば携帯端末、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレット型コンピュータ、サーバ等であってもよい。

カメラ２０は、端末機器１０から送信した通過許可ユーザの顔特徴データを受信し、該カメラ２０に内蔵された特徴データベース中に通過許可ユーザの顔特徴データを記憶し、かつビデオデータを収集し、ビデオデータを取得し、該ビデオデータに対して顔画像検出を行い、顔画像の検出に応答して、該顔画像に対して特徴データ抽出を行い、該特徴データベースに基づいて抽出された特徴データを認証し、認証結果に応じて、対応するアクセス制御信号を出力するために用いられ、前記アクセス制御信号はアクセス連動装置によってドアを開閉するために用いられる。

本願の実施例によって提供されるアクセス制御システムによれば、カメラによってビデオデータを収集し、収集したビデオデータに対して顔画像検出を行い、顔画像を検出した時に、該顔画像に対して特徴データ抽出を行い、内蔵された特徴データベースに基づいて抽出された特徴データを認証し、認証結果に応じてドア開閉を制御する。本願の実施例に基づいて、ユーザがアクセス管理を通過する時にユーザによるパスワード入力またはカード認証を必要とせず、便利性及び安全性が高く、そしてビデオデータの収集、顔画像の検出、特徴データの抽出と認証などの全てのアクセス制御フローがカメラによって行われるので、バックグランドサーバまたはサードパーティサーバによる処理を必要とせず、検出時間が短く、効率が高く、且つバックグランドサーバまたはサードパーティサーバとの間のデータ転送に起因するネットワーク転送データ量の増加を避け、ユーザデータの安全性が向上し、バックグランドサーバまたはサードパーティサーバの使用によるユーザデータ漏洩と既存のプライバシー問題を防止する。

本願のアクセス制御システムの１つの任意例では、該カメラ２０は本願の上記の任意の実施例のアクセス制御装置によって実現され得る。カメラ２０中の制御モジュール４０６は、端末機器１０中の業務処理モジュール５０６から送信した第１のユーザ情報を受信し、かつカメラ２０に内蔵された特徴データベース４０８中に第１のユーザ情報を記憶するために用いられ、該第１のユーザ情報は、通過許可ユーザの顔特徴データを含み、また選択的に通過許可ユーザのユーザ識別子情報、例えばユーザの名前、年齢、性別、頭の写真、詳細住所などのユーザ情報を含んでもよい。

図７は本願のアクセス制御システムのもう１つの実施例の構造模式図である。図７に示すように、該実施例では、端末機器１０は、第２の収集モジュール５０２と、第２の顔検出モジュール５０４と業務処理モジュール５０６と、を含む。

第２の収集モジュール５０２は、画像を収集するために用いられる。

第２の顔検出モジュール５０４は、第２の収集モジュール５０２が収集した画像に対して顔検出を行い、該画像中から顔を検出したことに応答して、該画像中の顔に対して特徴データ抽出を行い、通過許可ユーザの顔特徴データを取得するために用いられる。

業務処理モジュール５０６は、制御モジュール４０６へ第１のユーザ情報を送信するために用いられる。

なお、また、業務処理モジュール５０６は、さらに通過禁止ユーザの第２のユーザ情報をカメラへ送信するために用いられ、第２のユーザ情報は、通過禁止ユーザの顔特徴データを含み、また選択的に該通過禁止ユーザのユーザ識別子情報を含み得る。対応して、制御モジュール４０６はさらに特徴データベース４０８のブラックリスト中に該通過禁止ユーザの第２のユーザ情報を記憶するために用いられる。

例示的に、業務処理モジュール５０６は、カメラ２０中の制御モジュール４０６との間に通信ネットワーク（例えば、モバイル通信ネットワーク、モバイルデータネットワーク、ローカルエリアネットワーク等）接続を確立し、通信ネットワークを介して情報を交換するために用いられる。

なお、本願のアクセス制御システムの別の実施例では、業務処理モジュール５０６は、さらに調査条件を含む調査要求を受信し制御モジュール４０６へ送信し、制御モジュール４０６から返信した例えば調査条件を満たすユーザ通過情報を含む調査結果を受信し出力するために用いられる。

さらに、図７を参照して、本願のアクセス制御システムの別の実施例では、更に、例えばテキスト、音、光、電気などの方式で警報を出すための警報装置３０を含み得る。対応して、該実施例では、制御モジュール４０６は、さらにブラックリスト中に抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在する時に、警報装置３０を制御して警報を出すために用いられる。

さらに、図７を参照して、本願のアクセス制御システムの別の実施例では、カメラ２０から出力したアクセス制御信号を受信し、該アクセス制御信号に基づいてドア開閉を行うために用いられるアクセス連動装置４０を更に含む。カメラからドア開放制御信号を送信すると、アクセス連動装置はドアを開放し、逆に、カメラからドア閉鎖信号を送信する時に、アクセス連動装置はドアを閉鎖する。

例示的に、アクセス連動装置４０は、リレーと電気ドアを含み得、その内に、リレーはカメラ２０から出力したアクセス制御信号を受信し、電気ドアスイッチを制御し、アクセス管理機能を実現する。

図８に示すように、本願のアクセス制御システムの１つの応用実施例の模式図である。

本願の実施例では、さらに、本願の上記の任意の実施例のアクセス制御装置またはアクセス制御システムを含む電子デバイスを提供する。

なお、本願の実施例では、さらに、
プロセッサーと、本願の上記の任意の実施例のアクセス制御装置と、を含み、
プロセッサーによって該アクセス制御装置を動作させる時に、上記の任意の実施例のアクセス制御装置中のモジュールが動作する電子デバイスを提供する。

なお、本願の実施例では、
プロセッサーと、本願の上記の任意の実施例のアクセス制御システムを含み、
プロセッサーによって計算機器を動作させる時に、本願の上記の任意の実施例のアクセス制御システム中のモジュールが動作する電子デバイスを提供する。

なお、本願の実施例では、更に
実行可能コマンドを記憶するメモリと、
メモリと通信し実行可能コマンドを実行して本願の上記の任意の実施例のアクセス制御方法中のステップの操作を実現する１つまたは複数のプロセッサーと、を含む電子デバイスを提供する。

なお、本願の実施例では、コンピュータ可読コードを含み、該コンピュータ可読コードを機器上に実行させる時に、機器中のプロセッサーによって本願の上記の任意の実施例のアクセス制御方法中のステップを実現するためのコマンドを実行するコンピュータプログラムを提供する。

なお、本願の実施例では、コンピュータ可読コマンドを記憶し、該コマンドを実行する時に本願の上記の任意の実施例のアクセス制御方法中のステップの操作を実現するコンピュータ可読媒体を提供する。

図９は本願の電子デバイスの一実施例の構造模式図である。以下、図９を参照して、本願の実施例の端末機器またはサーバを実現するのに適する電子デバイスの構造模式図である。図９に示すように、該電子デバイスは、１つまたは複数のプロセッサー、通信部等を含み、前記１つまたは複数のプロセッサーは、例えば１つまたは複数の中央処理ユニット（ＣＰＵ）６０１、及び／又は１つまたは複数の画像プロセッサー（ＧＰＵ）６１３等であり得、プロセッサーは、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）６０２中に記憶した実行可能コマンド、または記憶部６０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）６０３中へロードした実行可能コマンドを実行して各種の適当な動作及び処理を実行する。通信部６１２は、ＩＢ（Ｉｎｆｉｎｉｂａｎｄ）ネットワークカードを含むネットワークカードを含むが、これに限定されなく、プロセッサーは読み取り専用メモリ６０２及び／又はランダムアクセスメモリ６０３と通信して実行可能コマンドを実行し、バス６０４を介して通信部６１２と接続され、通信部６１２を介して他のターゲットデバイスと通信し、本願の実施例によって提供される任意のアクセス制御方法に対応する操作を実現し、例えば、カメラによってビデオデータを収集し、ビデオデータを取得し、カメラによってビデオデータに対して顔画像検出を行い、顔画像の検出に応答して、カメラによって顔画像に対して特徴データ抽出を行い、カメラに内蔵された特徴データベースに基づいて抽出された特徴データを認証し、前記カメラは認証結果に基づいて、対応するアクセス制御信号を出力し、前記アクセス制御信号はアクセス連動装置によってドアを開閉するために用いられる。

また、ＲＡＭ６０３には、装置操作に必要な各種プログラムやデータを格納することができる。ＣＰＵ６０１、ＲＯＭ６０２及びＲＡＭ６０３はバス６０４を介して相互に接続される。ＲＡＭ６０３を有する場合に、ＲＯＭ６０２は任意選択のモジュールである。ＲＡＭ６０３は実行可能コマンドを格納するか、または動作時に実行可能コマンドをＲＯＭ６０２に書き込み、実行可能コマンドによってＣＰＵ６０１に上記アクセス制御方法に対応する操作を実行させる。入力／出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース６０５もバス６０４に接続される。通信部６１２は、統合的に設置されてもよく、複数のサブモジュール（例えば複数のＩＢネットワークカード）を有し、通信バスのリンク上にあるように設置されてもよい。

キーボード、マウス等を含む入力部６０６と、陰極線管（ＣＲＴ）、液晶ディスプレイー（ＬＣＤ）等及びスピーカ等を含む出力部６０７と、ハードディスク等を含む記憶部６０８と、ＬＡＮカード、モデムなどのネットワークインタフェースカードを含む通信インタフェース６０９などがＩ／Ｏインタフェース６０５に接続されている。ドライバ６１０も必要に応じてＩ／Ｏインタフェース６０５に接続される。磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリなどのリムーバブル媒体６１１は、必要に応じてドライバ６１０上に装着され、そこから読み出されたコンピュータプログラムを必要に応じて記憶部６０８にインストールする。

なお、図９に示す構造は任意選択的な一実施例に過ぎず、具体的な実践では、実際の必要に応じて上記の図９の部品の数及び種類を選択、削除、追加、または置換することができ、異なる機能部品の設置上でも、分離設置または統合設置の実施例を採用でき、例えばＧＰＵとＣＰＵは分離設置するかまたはＧＰＵをＣＰＵに統合するようにしてもよく、通信デバイスは分離設置してもよく、またＣＰＵまたはＧＰＵに統合してもよいことである。これらの置換可能な実施形態はいずれも本願の保護範囲に属する。

特に、本願の実施例によれば、フローチャートを参照しながら上述したプロセスはコンピュータソフトウェアプログラムとして実現できる。例えば、本願の実施例はコンピュータプログラム製品を含み、それは機械可読媒体に有形に具現化された、フローチャートに示す方法を実行するためのプログラムコードを含むコンピュータプログラムを含み、プログラムコードは本願の実施例により提供されるアクセス制御方法のステップに対応するコマンド、例えば、カメラによってビデオデータを収集し、ビデオデータを取得するコマンドと、カメラによってビデオデータに対して顔画像検出を行うコマンドと、顔画像の検出に応答して、カメラによって顔画像に対して特徴データ抽出を行い、カメラに内蔵された特徴データベースに基づいて抽出された特徴データを認証するコマンドと、前記カメラは認証結果に基づいて、対応するアクセス制御信号を出力するコマンドであり、前記アクセス制御信号はアクセス連動装置によってドアを開閉するために用いられる。

本願の実施例によって提供される電子デバイス、プログラムならびに媒体によれば、ユーザがアクセス管理を通過する時にユーザによるパスワード入力またはカード認証を必要とせず、便利性及び安全性が高く、そしてビデオデータの収集、顔画像の検出、特徴データの抽出と認証などのアクセス制御フローはカメラによって行われるので、バックグランドサーバまたはサードパーティサーバによる処理を必要とせず、検出時間が短く、効率が高く、且つバックグランドサーバまたはサードパーティサーバとの間のデータ転送を必要とせず、ネットワーク転送データ量を減少でき、ユーザデータの安全性が向上し、且つバックグランドサーバまたはサードパーティサーバの使用によるユーザデータ漏洩と既存のプライバシー問題を減少することができる。

本願の実施例は、例えば、
コミュニティ内のユーザのインテリジェントアクセス管理、
小規模企業、中規模企業、大企業のインテリジェントアクセス管理と出勤カード認証管理、
会社、企業、または研究機関のセキュリティ重点インテリジェント出入管理などのようなシーンで応用され得る。

本願の実施例は、少なくとも以下のような有益な技術効果を有する。

カメラに基づく顔検出と識別によって、ビデオデータをバックグランドサーバまたはサードパーティサーバへ転送し顔検出や識別を行う必要がなく、ビデオデータの出力によるネットワークのバンド幅の問題を減少し、
カメラに基づく顔検出と識別によって、ビデオデータをバックグランドサーバまたはサードパーティサーバへ転送し顔検出や識別を行う必要がなく、バックグランドサーバまたはサードパーティサーバによる顔検出、識別に必要の装置費用及びデータ安全問題を減少し、
カメラに基づく顔検出と識別によって、ビデオデータをバックグランドサーバまたはサードパーティサーバへ転送し顔検出や識別を行う必要がなく、アクセス制御の信頼性が向上し、ネットワークの影響を避け、顔識別速度が高く、直接的に顔識別結果に基づいてリアルタイムにアクセス管理を制御し、
端末機器はテキストデータまたはバイナリデータの形で第１のユーザ情報及び／又は第２のユーザ情報を転送でき、データ転送量を減少し、ネットワークのバンド幅を節約し、データ転送効率及び成功率を向上させ、端末機器によって便利にカメラを管理でき、
深度学習ネットワークに基づく顔検出と識別によって、識別率が高く、例えば９０％以上の識別率を得て、
カメラ、該カメラを管理するための端末機器、アクセス連動装置以外に、光センサや熱センサなどの他の外部ハードウェア機器は不要であり、これらによるハードウェアコストを回避することができる。

本明細書における様々な実施例は漸進的に説明され、各実施例は他の実施例との相違点に集中して説明したが、各実施例間の同一または類似の一部については相互に参照すればよい。システム実施例については、それは基本的に方法実施例に対応するので、説明は比較的簡単であり、関連一部は方法実施例の説明を参照すればよい。

本願の方法および装置は、いくつかの方法で実施することができる。例えば、本願の方法および装置は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェアまたはソフトウェア、ハードウェア、ファームウェアの任意の組合せで実現できる。前記方法のステップの上記順序は説明のためのものであり、本願の方法のステップは特に明記しない限り、上記で具体的に説明された順序に限定されない。さらに、いくつの実施例では、本願は記録媒体に記録されたプログラムとして実施され得、これらのプログラムは本願の方法を実現するための機械可読コマンドを含む。従って、本願は本願の方法を実行するためのプログラムを記録した記録媒体も包含する。

本願の説明は、全部ではなく、一部の例示及び説明のために提示されたものであり、本願はこれらに限定されない。当業者にとっては多くの修正及び変形を加えることができるのは明らかであろう。実施例は本願の原理及び実際応用をより明瞭に説明するため、かつ当業者は本願を理解して特定用途に適した各種修正を加えた各種実施例を設計可能ように選択され説明されたものである。

Claims (24)

1. カメラによってビデオデータを収集し、ビデオデータを取得するステップと、
   前記カメラによって前記ビデオデータに対して顔画像検出を行うステップと、
   顔画像の検出に応答して、前記カメラによって、前記カメラに内蔵された特徴データベースを利用して前記顔画像を認証するステップであって、前記特徴データベース中の特徴データはバイナリデータまたはテキストデータの形である、ステップと、
   前記カメラによって認証結果に基づいて、対応するアクセス制御信号を出力するステップであって、前記アクセス制御信号はアクセス連動装置によってドアを開閉するために用いられるステップであって、前記カメラから出力するドア開放制御信号は、前記アクセス連動装置がドア開放操作を行うためである、ステップと、
   前記カメラからドア開放制御信号を出力した後に、予設時間内に顔画像を検出しないことに応答して、前記カメラから前記アクセス連動装置のドア閉鎖操作のためのドア閉鎖制御信号を出力するステップと、を含むことを特徴とするアクセス制御方法。
2. 前記カメラによって前記ビデオデータに対して顔画像検出を行うステップは、前記カメラによって前記ビデオデータから画像を選択し、深度学習ネットワークに基づいて前記選択された画像に対して顔検出を行うステップを含み、
   前記顔画像検出は、前記選択された画像から顔を検出するステップを含み、
   前記カメラによって前記顔画像を認証するステップは、前記カメラによって深度学習ネットワークに基づいて前記顔画像に対して特徴データ抽出を行い、かつ前記カメラに内蔵された特徴データベースに基づいて抽出された特徴データを認証するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記カメラによって認証結果に基づいて、対応するアクセス制御信号を出力するステップは、
   前記抽出された特徴データが認証された場合に、前記カメラからドア開放制御信号を出力するステップを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
4. 前記特徴データベースは、通過許可ユーザの顔特徴データを含む第１のユーザ情報を記憶するためのホワイトリストを含み、
   前記カメラに内蔵された特徴データベースに基づいて抽出された特徴データを認証するステップは、
   前記ホワイトリスト中に前記抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在するかどうかを識別するステップを含み、
   前記ホワイトリスト中に前記抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在する場合、前記抽出された特徴データが認証され、前記ホワイトリスト中に前記抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在しない場合、前記抽出された特徴データが認証されないことを特徴とする請求項２〜３のいずれか１項に記載の方法。
5. 前記ホワイトリスト中に前記抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在しない場合、前記カメラから現在ユーザが見知らぬ人であるリマインド情報を出力するステップを更に含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
6. 前記特徴データベースは、通過禁止ユーザの顔特徴データを含む第２のユーザ情報を記憶するためのブラックリストを含み、
   前記カメラに内蔵された特徴データベースに基づいて抽出された特徴データを認証するステップは、
   前記ブラックリスト中に前記抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在するかどうかを識別するステップを含み、
   前記ブラックリスト中に前記抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在する場合、前記抽出された特徴データが認証されないことを特徴とする請求項２〜５のいずれか１項に記載の方法。
7. 前記の前記抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在することは、
   前記抽出された特徴データとの間の類似度が予設閾値よりも大きい顔特徴データが存在すること、を含むことを特徴とする請求項４〜６のいずれか１項に記載の方法。
8. 前記カメラから前記抽出された特徴データが認証されるかどうかに応じて、対応するアクセス制御信号を出力するステップは、
   前記抽出された特徴データが認証されなく、且つ前記アクセス連動装置中の電気ドアが現在開放状態である時に、前記カメラから前記アクセス連動装置のドア閉鎖操作のためのドア閉鎖制御信号を出力するステップを含むことを特徴とする請求項２〜７のいずれか１項に記載の方法。
9. 前記ブラックリスト中に前記抽出された特徴データと一致する顔特徴データが存在する場合、前記カメラによって警報装置を制御し警報を出すステップを更に含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
10. 画像を収集するステップと、
    収集した画像に対して顔検出を行うステップと、
    前記収集した画像中から顔を検出したことに応答して、前記収集した画像中の顔の特徴データを抽出し、通過許可ユーザの顔特徴データを取得するステップと、
    前記通過許可ユーザの顔特徴データに基づいて、前記特徴データベース中に通過許可ユーザの顔特徴データを含む対応する第１のユーザ情報を確立するステップと、を更に含むことを特徴とする請求項２〜９のいずれか１項に記載の方法。
11. 前記の前記通過許可ユーザの顔特徴データに基づいて、前記特徴データベース中に対応する第１のユーザ情報を確立するステップは、
    端末機器によって前記通過許可ユーザの顔特徴データ及び対応するユーザ識別子情報を前記カメラへ送信するステップと、
    前記カメラによって前記特徴データベースのホワイトリスト中に前記顔特徴データに対応するユーザ識別子情報を更に含む前記通過許可ユーザの第１のユーザ情報を確立するステップと、を含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
12. 端末機器によって通過禁止ユーザの顔特徴データを含む通過禁止ユーザの第２のユーザ情報を前記カメラへ送信するするステップと、
    前記カメラによって前記特徴データベースのブラックリスト中に前記通過禁止ユーザの第２のユーザ情報を記憶するステップと、を更に含むことを特徴とする請求項２〜１１のいずれか１項に記載の方法。
13. 前記第２のユーザ情報は、前記通過禁止ユーザのユーザ識別子情報を更に含むことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
14. カメラによって監視履歴中に各ユーザ情報及びユーザが前記アクセス連動装置を通過する時間または認証されない時間を含むユーザ通過情報を記録するステップを更に含むことを特徴とする請求項１〜１３のいずれか１項に記載の方法。
15. 調査要求を受信したことに応答して、前記監視履歴から前記調査要求中の調査条件を満たすユーザ通過情報を調査し出力するステップを更に含むことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
16. アクセス制御装置であって、
    前記アクセス制御装置中のモジュールが請求項１〜１５のいずれか１項に記載の方法を実行することを特徴とするアクセス制御装置。
17. 画像を収集し、収集した画像に対して顔検出を行い、前記画像中から顔を検出したことに応答して、前記画像中の顔に対して特徴データ抽出を行い、通過許可ユーザの顔特徴データを取得しカメラへ送信するための端末機器と、
    前記端末機器から送信した通過許可ユーザの顔特徴データを受信し、前記カメラに内蔵された特徴データベース中に前記通過許可ユーザの顔特徴データを記憶し、かつビデオデータを収集し、ビデオデータを取得し、前記ビデオデータに対して顔画像検出を行い、顔画像の検出に応答して、前記顔画像に対して特徴データ抽出を行い、前記特徴データベースに基づいて抽出された特徴データを認証し、認証結果に応じて、対応するアクセス制御信号を出力し、前記カメラからドア開放制御信号を出力した後に、予設時間内に顔画像を検出しないことに応答して、前記カメラからアクセス連動装置のドア閉鎖操作のためのドア閉鎖制御信号を出力するためのカメラであって、前記アクセス制御信号は前記アクセス連動装置によってドアを開閉するために用いられ、前記特徴データベース中の特徴データはバイナリデータまたはテキストデータの形であり、前記カメラから出力するドア開放制御信号は、前記アクセス連動装置がドア開放操作を行うためであるカメラと、を含むことを特徴とするアクセス制御システム。
18. 前記カメラは、請求項１７に記載のアクセス制御装置を含み、
    前記カメラ中の制御モジュールは、前記端末機器中の業務処理モジュールから送信した第１のユーザ情報を受信し、前記カメラに内蔵された特徴データベース中に、通過許可ユーザの顔特徴データを含む前記第１のユーザ情報を記憶し、
    前記端末機器は、
    画像を収集するための第２の収集モジュールと、
    前記第２の収集モジュールが収集した画像に対して顔検出を行い、前記画像中から顔を検出したことに応答して、前記画像中の顔に対して特徴データ抽出を行い、通過許可ユーザの顔特徴データを取得するための第２の顔検出モジュールと、
    前記制御モジュールへ前記第１のユーザ情報を送信するための業務処理モジュールと、を含むことを特徴とする請求項１７に記載のシステム。
19. 請求項１６に記載のアクセス制御装置、または請求項１７〜１８のいずれか１項に記載のアクセス制御システムを含むことを特徴とする電子デバイス。
20. プロセッサーと、請求項１６に記載のアクセス制御装置と、を含み、
    前記プロセッサーによって前記アクセス制御装置を動作させる時に、請求項１６に記載のアクセス制御装置中のモジュールが動作することを特徴とする電子デバイス。
21. プロセッサーと、請求項１７〜１８のいずれか１項に記載のアクセス制御システムと、を含み、
    プロセッサーによって前記アクセス制御システムを動作させる時に、請求項１７〜１８のいずれか１項に記載のアクセス制御システム中のモジュールが動作することを特徴とする電子デバイス。
22. 実行可能コマンドを記憶するメモリと、
    メモリと通信し実行可能コマンドを実行することによって請求項１〜１５のいずれか１項に記載のアクセス制御方法中のステップの操作を実現する１つまたは複数のプロセッサーと、を含むことを特徴とする電子デバイス。
23. コンピュータ可読コードを含むコンピュータプログラムであって、前記コンピュータ可読コードを機器上に実行させる時に、前記機器中のプロセッサーによって請求項１〜１５のいずれか１項に記載のアクセス制御方法中のステップを実現するためのコマンドを実行することを特徴とするコンピュータプログラム。
24. コンピュータ可読コマンドを記憶するためのコンピュータ可読媒体であって、前記コマンドを実行する時に請求項１〜１５のいずれか１項に記載のアクセス制御方法中のステップの操作を実現することを特徴とするコンピュータ可読媒体。

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