JP7010336B2

JP7010336B2 - 情報処理装置、容疑者情報生成方法及びプログラム

Info

Publication number: JP7010336B2
Application number: JP2020114685A
Authority: JP
Inventors: 稔麻生川
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 2016-02-26
Filing date: 2020-07-02
Publication date: 2022-01-26
Anticipated expiration: 2037-02-24
Also published as: JPWO2017146229A1; US20220253650A1; WO2017146229A1; JP6729678B2; JP2020187763A; US11341378B2; JP7287511B2; US20190026424A1; US11776660B2; JP2022044654A

Description

（関連出願についての記載）
本発明は、日本国特許出願：特願２０１６－０３５８６１号（２０１６年２月２６日出願）の優先権主張に基づくものであり、同出願の全記載内容は引用をもって本書に組み込み記載されているものとする。
本発明は、情報処理装置、容疑者情報生成方法及びプログラムに関する。特に、犯罪捜査に用いられる情報を扱う情報処理装置、容疑者情報生成方法及びプログラムに関する。

犯行現場に残された血痕などから犯人のＤＮＡ（deoxyribonucleic acid）情報を取得して、犯人特定に役立てる犯罪捜査が確立されている（例えば、特許文献１を参照）。また、英国等では、犯罪者のＤＮＡ情報がデータベース化されており、上記犯罪捜査と組み合わせて犯人特定などに役立てられている。

また、近年、防犯カメラ等により撮影された映像データを活用した犯罪捜査も行われている。画像処理に関する要素技術が、以下の文献に記載されている。特許文献２において、入力画像から顔画像を抽出する際の技術が開示されている。また、特許文献３において、画像から特徴点を抽出する際の技術が開示されている。

特開平１０－１１５６１６号公報特開２０１４－１７０９７９号公報特開２０１５－０９７０００号公報

以下の分析は、本発明の観点からなされたものである。なお、上記先行技術文献の各開示を、本書に引用をもって繰り込むものとする。

上述のデータベースを用いた犯罪捜査は、犯人がデータベースに登録されている前科者（即ち、再犯者）である場合には有用であるが、犯人が初犯者である場合には犯人特定に有益な情報が得られないという問題点がある。

本発明は、犯罪捜査を円滑に進めるための情報を提供することに寄与する情報処理装置、容疑者情報生成方法及びプログラムを提供することを目的とする。

本発明の第１の視点によれば、容疑者のＤＮＡ情報と、複数の顔画像に関する情報を含む顔画像情報と、を入力する入力部と、データベースに登録された複数のＤＮＡ情報のなかから、前記容疑者の血縁者であると推定される人物のＤＮＡ情報を特定し、前記特定されたＤＮＡ情報により前記容疑者の血縁者であると推定される人物からなる血縁者リストを生成する、血縁者リスト生成部と、前記血縁者リストの人物の顔画像と、前記顔画像情報に含まれる前記複数の顔画像それぞれと、の間の類似度を算出し、前記算出された類似度に基づき、前記顔画像情報に含まれる前記複数の顔画像のなかから、前記血縁者リストの人物の顔画像に似る顔画像を検索する、類似画像検索部と、前記検索された顔画像に関する情報と、前記血縁者リストの人物であって前記検索された顔画像に似る人物に関する情報と、を対応付けて容疑者情報として生成する、容疑者情報生成部と、を含む、情報処理装置が提供される。

本発明の第２の視点によれば、容疑者のＤＮＡ情報と、複数の顔画像に関する情報を含む顔画像情報と、を入力するステップと、データベースに登録された複数のＤＮＡ情報のなかから、前記容疑者の血縁者であると推定される人物のＤＮＡ情報を特定し、前記特定されたＤＮＡ情報により前記容疑者の血縁者であると推定される人物からなる血縁者リストを生成するステップと、前記血縁者リストの人物の顔画像と、前記顔画像情報に含まれる前記複数の顔画像それぞれと、の間の類似度を算出し、前記算出された類似度に基づき、前記顔画像情報に含まれる前記複数の顔画像のなかから、前記血縁者リストの人物の顔画像に似る顔画像を検索するステップと、前記検索された顔画像に関する情報と、前記血縁者リストの人物であって前記検索された顔画像に似る人物に関する情報と、を対応付けて容疑者情報として生成するステップと、を含む、容疑者情報生成方法が提供される。

本発明の第３の視点によれば、容疑者のＤＮＡ情報と、複数の顔画像に関する情報を含む顔画像情報と、を入力する処理と、データベースに登録された複数のＤＮＡ情報のなかから、前記容疑者の血縁者であると推定される人物のＤＮＡ情報を特定し、前記特定されたＤＮＡ情報により前記容疑者の血縁者であると推定される人物からなる血縁者リストを生成する処理と、前記血縁者リストの人物の顔画像と、前記顔画像情報に含まれる前記複数の顔画像それぞれと、の間の類似度を算出し、前記算出された類似度に基づき、前記顔画像情報に含まれる前記複数の顔画像のなかから、前記血縁者リストの人物の顔画像に似る顔画像を検索する処理と、前記検索された顔画像に関する情報と、前記血縁者リストの人物であって前記検索された顔画像に似る人物に関する情報と、を対応付けて容疑者情報として生成する処理と、を、コンピュータに実行させるプログラムが提供される。
なお、このプログラムは、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記録することができる。記憶媒体は、半導体メモリ、ハードディスク、磁気記録媒体、光記録媒体等の非トランジェント（non-transient）なものとすることができる。本発明は、コンピュータプログラム製品として具現することも可能である。

本発明の各視点によれば、犯罪捜査を円滑に進めるための情報を提供することに寄与する情報処理装置、容疑者情報生成方法及びプログラムが、提供される。

一実施形態の概要を説明するための図である。第１の実施形態に係る容疑者情報出力システムの構成の一例を示す図である。容疑者ＤＮＡ情報の一例を示す図である。顔画像情報の一例を示す図である。第１の実施形態に係るＤＮＡデータベースが記憶する情報の一例を示す図である。第１の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。第１の実施形態に係る情報処理装置の処理構成の一例を示すブロック図である。血縁者リスト生成部の動作の一例を示すフローチャートである。ＤＮＡ情報の一例を示す図である。血縁者リスト生成部の動作を説明するための図である。血縁者リストの一例を示す図である。類似画像検索部の動作の一例を示すフローチャートである。顔画像情報の顔画像から算出した特徴量ベクトルを図４に示す顔画像情報に反映した図である。類似画像検索部による類似判定の結果が反映された血縁者リストの一例を示す図である。容疑者情報の一例を示す図である。第１の実施形態に係る情報処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。ＤＮＡを利用した血縁者の絞り込みを説明するための図である。

初めに、一実施形態の概要について説明する。なお、この概要に付記した図面参照符号は、理解を助けるための一例として各要素に便宜上付記したものであり、この概要の記載はなんらの限定を意図するものではない。

一実施形態に係る情報処理装置１００は、入力部１０１と、血縁者リスト生成部１０２と、類似画像検索部１０３と、容疑者情報生成部１０４と、を備える（図１参照）。入力部１０１は、容疑者のＤＮＡ情報と、複数の顔画像に関する情報を含む顔画像情報と、を入力する。血縁者リスト生成部１０２は、データベースに登録された複数のＤＮＡ情報のなかから、容疑者の血縁者であると推定される人物のＤＮＡ情報を特定し、特定されたＤＮＡ情報により容疑者の血縁者であると推定される人物からなる血縁者リストを生成する。類似画像検索部１０３は、血縁者リストの人物の顔画像と、顔画像情報に含まれる複数の顔画像それぞれと、の間の類似度を算出し、算出された類似度に基づき、顔画像情報に含まれる複数の顔画像のなかから、血縁者リストの人物の顔画像に似る顔画像を検索する。容疑者情報生成部１０４は、検索された顔画像に関する情報と、血縁者リストの人物であって検索された顔画像に似る人物に関する情報と、を対応付けて容疑者情報として生成する。

情報処理装置１００は、犯行現場に残された血痕等を解析することで得られるＤＮＡ情報に対応する人物を容疑者のＤＮＡ情報として扱う。情報処理装置１００は、データベースに格納されたＤＮＡ情報のなかから、容疑者の血縁者であると推定される人物のＤＮＡ情報を検索し、特定する。また、情報処理装置１００は、顔画像情報を、犯行現場及びその周辺に設置された防犯カメラ等から得られる複数の顔画像の中に犯人の顔画像を含む情報として扱い、複数の顔画像から容疑者の顔画像を検索する。具体的には、情報処理装置１００は、血縁者リストにより特定された人物の顔と類似する顔を複数の顔画像の中から検索し、検索された顔画像の人物を容疑者とし、その関連情報（例えば、容疑者の顔画像と血縁者の氏名等）を出力する。

このように、情報処理装置１００は、個人識別能力に優れたＤＮＡ情報を用いて、容疑者と血縁関係を有する人物の絞り込みを行う。次に、血縁関係にある者同士の顔は似ていることを前提とし、情報処理装置１００は、犯行現場及びその周辺に居た人物のなかから、容疑者と似た顔を有する人物の絞り込みを行う。情報処理装置１００は、上記の２段階の絞り込みを行うことで、犯行現場及びその周辺の防犯カメラから得られる多数の顔画像のなかから、容疑者の顔画像と容疑者の血縁者の情報を捜査機関に提供できる。即ち、犯行現場及びその周辺に居た人物の中から犯行の容疑が高い人物が選出されるので、犯行現場に残された犯人のＤＮＡ情報に基づく容疑者の絞り込みという点で犯罪捜査に寄与することができる。

以下に具体的な実施の形態について、図面を参照してさらに詳しく説明する。なお、各実施形態において同一構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。

［第１の実施形態］
第１の実施形態について、図面を用いてより詳細に説明する。

図２は、第１の実施形態に係る容疑者情報出力システムの構成の一例を示す図である。図２を参照すると、容疑者情報出力システムは、情報処理装置１０と、ＤＮＡデータベース２０と、を含んで構成される。情報処理装置１０とＤＮＡデータベース２０はネットワーク（図示せず）を介して接続されている。

情報処理装置１０には、容疑者ＤＮＡ情報と、顔画像情報とが入力される。情報処理装置１０は、これらの情報と、ＤＮＡデータベース２０にアクセスすることで得られる情報と、に基づいて容疑者情報を生成し、出力する。

容疑者ＤＮＡ情報は、犯行現場に残された血痕等の検体に対するＤＮＡ解析により得られるＤＮＡ情報を含む。ＤＮＡ情報とは、個人識別に用いられるマイクロサテライトにおける縦列型反復配列（STR；Short Tandem Repeat）のリピート数を含む情報である。例えば、容疑者ＤＮＡ情報は、犯行現場から採取した検体のＩＤ（Identifier；以下、検体ＩＤと表記する）と、マイクロサテライトのローカス（例えば、ｖＷＡ等）と、リピート数とを対応付けたＤＮＡ情報を含む（図３参照）。

顔画像情報は、犯行現場及びその周辺に設置された防犯カメラ等の映像機器により記憶されたデータから生成される情報である。例えば、警察等の捜査機関は、犯行現場及びその周辺に設置された防犯カメラが記憶した映像データを取得する。その後、捜査機関（捜査官）は、映像データに写る人物の顔画像を抽出する。捜査官等は、抽出された顔画像と当該顔画像に関連する情報を関連付けて顔画像情報を生成する。

図４は、顔画像情報の一例を示す図である。図４を参照すると、例えば、顔画像情報は、抽出された顔画像を識別するＩＤ（以下、顔画像ＩＤと表記する）及びその実体ファイル（抽出した顔画像）と、抽出された顔画像の人物が撮影された位置（カメラ等の場所）及び日時に関する情報と、が１つのエントリとして関係付けられて生成される。

なお、映像データから顔画像を抽出する際には種々の技術を用いることができる。

例えば、特許文献２に開示されているように、入力画像（顔画像を含む映像データ）と、顔画像のテンプレート画像と、を比較し、両者の差分が閾値以下であるか否かにより、顔画像を抽出してもよい。また、色情報やエッジの方向や密度を組み合わせたモデルをあらかじめ記憶しておき、入力フレームからモデルに類似した領域が検出された場合に顔が存在すると判定し、顔画像を抽出することもできる。さらに、顔（頭部）の輪郭は楕円、目や口は矩形形状をしていることを利用して作成したテンプレートを使用し、顔画像を検出することも可能である。さらにまた、頬や額の部分は輝度が高く、目や口の部分の輝度は低いという輝度分布の特性を利用した顔検出手法や、顔の対称性や肌色領域と位置を利用して顔検出を行う手法等を用いてもよい。あるいは、大量の顔と非顔の学習サンプルから得られた特徴量分布を統計的に学習し、入力画像から得られる特徴量が顔と非顔のどちらの分布に属するかを判定する手法を用いてもよい。即ち、サポートベクターマシン等の機械学習に係る技術を顔画像の抽出に用いてもよい。

捜査官等は、上記の顔画像抽出処理が実装されたコンピュータ等を用いて、顔画像情報を生成する。なお、顔画像情報に含まれる顔画像の抽出源（ソース）は映像データに限定されない。写真等の画像データから顔画像を抽出し、顔画像情報に登録してもよい。

ＤＮＡデータベース２０は、前科者を含む多人数のＤＮＡ情報（以下、登録ＤＮＡ情報と表記する）と顔画像などの個人識別情報とを対応付けて記憶する装置である。具体的な一例を挙げると、ＤＮＡデータベース２０は、図５に示すように、個人識別情報と登録ＤＮＡ情報とを対応付けて記憶する。個人識別情報は、顔画像（顔写真）、氏名、生年月日、血液型、人種、肌の色、眼の色などの個人識別に用いられる情報である。登録ＤＮＡ情報は、マイクロサテライトのローカス（ｖＷＡ等）とＳＴＲのリピート数（１６、１８等）とを対応付けた情報である。なお、ＤＮＡデータベース２０は、諸外国で既に運用されている犯罪者データベースも含み得る。以下では、ＤＮＡデータベース２０に登録される情報を「登録情報」と表記し、各登録情報を識別するＩＤを登録ＩＤと表記する。

情報処理装置１０は、容疑者ＤＮＡ情報と、顔画像情報と、ＤＮＡデータベース２０に格納された登録情報と、に基づいて容疑者情報を生成し、出力する装置である。

図６は、第１の実施形態に係る情報処理装置１０のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。情報処理装置１０は、所謂、コンピュータであり、図６に例示する構成を備える。例えば、情報処理装置１０は、内部バスにより相互に接続される、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、メモリ１２、入出力インターフェイス１３及びＮＩＣ（Network Interface Card）１４等を備える。情報処理装置１０は、ＮＩＣ１４を介してＤＮＡデータベース２０等と通信を行う。なお、図６に示す構成は、情報処理装置１０のハードウェア構成を限定する趣旨ではない。情報処理装置１０は、図示しないハードウェアを含んでもよい。

メモリ１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等である。

入出力インターフェイス１３は、図示しない入出力装置のインターフェイスとなる手段である。入出力装置には、例えば、表示装置、操作デバイス、外部記憶装置、印刷装置等が含まれる。表示装置は、例えば、液晶ディスプレイ等である。操作デバイスは、例えば、キーボードやマウス等である。外部記憶装置は、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等である。

図７は、第１の実施形態に係る情報処理装置１０の処理構成の一例を示すブロック図である。図７を参照すると、情報処理装置１０は、入力部２０１と、ＤＮＡ情報処理部２０２と、出力部２０３と、を含んで構成される。上記の各処理モジュールは、例えば、メモリ１２に格納されたプログラムをＣＰＵ１１が実行することで実現される。また、そのプログラムは、ネットワークを介してダウンロードするか、あるいは、プログラムを記憶した記憶媒体を用いて、更新することができる。さらに、上記処理モジュールは、半導体チップにより実現されてもよい。即ち、上記処理モジュールが行う機能を何らかのハードウェア、及び／又は、ソフトウェアで実行する手段があればよい。

入力部２０１は、上述の容疑者ＤＮＡ情報と顔画像情報を入力する手段である。例えば、入力部２０１は、入出力インターフェイス１３を介して、容疑者ＤＮＡ情報や顔画像情報が格納された外部記憶装置にアクセスし、当該情報を取得する。あるいは、入力部２０１は、ＮＩＣ１４を介してネットワークのサーバにアクセスし上記の情報を取得してもよい。入力部２０１は、入力した容疑者ＤＮＡ情報と顔画像情報をＤＮＡ情報処理部２０２に引き渡す。

ＤＮＡ情報処理部２０２は、上記の容疑者ＤＮＡ情報等に基づいて容疑者情報を生成する手段である。ＤＮＡ情報処理部２０２は、ＤＮＡ情報比較部２１１と、血縁者リスト生成部２１２と、類似画像検索部２１３と、容疑者情報生成部２１４と、を含んで構成される。

入力部２０１から容疑者ＤＮＡ情報と顔画像情報を取得すると、ＤＮＡ情報処理部２０２は、ＮＩＣ１４を介してＤＮＡデータベース２０にアクセスし、当該データベースに格納された「登録情報」を取得する。ＤＮＡ情報処理部２０２は、登録情報の取得が終了すると、ＤＮＡ情報比較部２１１を起動する。

ＤＮＡ情報比較部２１１は、入力部２０１から取得した容疑者ＤＮＡ情報と、ＤＮＡデータベース２０から取得した登録ＤＮＡ情報と、を比較する。比較の結果、容疑者ＤＮＡ情報に一致する登録ＤＮＡ情報がＤＮＡデータベース２０に存在すれば、ＤＮＡ情報比較部２１１は、当該登録ＤＮＡ情報に対応する人物が容疑者である旨と該当人物の個人識別情報を容疑者情報生成部２１４に通知する。即ち、容疑者ＤＮＡ情報に一致する登録ＤＮＡ情報がＤＮＡデータベース２０に登録されていれば、ＤＮＡデータベース２０に容疑者に関する情報が登録されている旨の通知が容疑者情報生成部２１４に対して行われる。

容疑者ＤＮＡ情報と登録ＤＮＡ情報の比較の結果、容疑者ＤＮＡ情報に一致する登録ＤＮＡ情報が存在しなければ、ＤＮＡ情報処理部２０２は、主に血縁者リスト生成部２１２と類似画像検索部２１３を用いて容疑者情報を生成する。

血縁者リスト生成部２１２は、ＤＮＡデータベース２０に登録された複数の登録ＤＮＡ情報のなかから、容疑者の血縁者であると推定される人物のＤＮＡ情報を特定し、当該特定されたＤＮＡ情報により容疑者の血縁者であると推定される人物からなる血縁者リストを生成する手段である。具体的には、血縁者リスト生成部２１２は、容疑者ＤＮＡ情報に含まれるマイクロサテライトのローカスとＤＮＡデータベース２０に登録されたＤＮＡ情報の対応するローカスとの間でマッチング判定を行い、マッチング判定を行ったローカスの総数に対するマッチと判定されたローカスの数に応じて、容疑者の血縁者であると推定される人物のＤＮＡ情報の特定を行う。

図８は、血縁者リスト生成部２１２の動作の一例を示すフローチャートである。図８を参照しつつ、血縁者リスト生成部２１２の動作を説明する。

ステップＳ１０１において、血縁者リスト生成部２１２は、ＤＮＡデータベース２０から取得した複数の登録情報のうち、１つの登録情報を選択する（１つの登録ＤＮＡ情報を選択する）。

ステップＳ１０２において、血縁者リスト生成部２１２は、選択した登録ＤＮＡ情報の各ローカスと、対応する容疑者ＤＮＡ情報のローカスと、の間のマッチング判定を行う。例えば、選択された登録ＤＮＡ情報は図９（ａ）のとおりであり、容疑者ＤＮＡ情報は図９（ｂ）のとおりであるとする。この場合、ローカスｖＷＡに着目すると、登録ＤＮＡ情報におけるローカスｖＷＡのリピート数の１つと、容疑者ＤＮＡ情報のローカスｖＷＡのリピート数の１つが一致する（リピート数が１６で一致する）。そのため、血縁者リスト生成部２１２は、２つのＤＮＡ情報におけるローカスｖＷＡは「マッチ」と判定する。一方、ローカスＦＧＡに着目すると、登録ＤＮＡ情報と容疑者ＤＮＡ情報のローカスＦＧＡにおけるリピート数はいずれも一致しない。従って、血縁者リスト生成部２１２は、２つのＤＮＡ情報におけるローカスＦＧＡは「非マッチ」と判定する。このように、血縁者リスト生成部２１２は、容疑者ＤＮＡ情報に含まれるマイクロサテライトのローカスごとに、２つのリピート数のうちいずれか一方が、登録ＤＮＡ情報の対応するローカスの２つのリピート数のうちいずれか一方に一致するか否かを判定する。

血縁者リスト生成部２１２は、上記のようなマッチング判定処理を選択された登録ＤＡＮ情報に含まれるローカスについて繰り返し、図１０に示すような判定結果を得る。

ステップＳ１０３において、血縁者リスト生成部２１２は、前ステップでの判定結果に基づき、選択された登録ＤＮＡ情報に対応する人物が、容疑者ＤＮＡ情報に対応する人物の血縁者か否かを判定する。具体的には、血縁者リスト生成部２１２は、登録ＤＮＡ情報に含まれるローカスの総数に対する、マッチと判定されたローカスの数の割合に応じて、血縁者か否かの判定を行う。例えば、登録ＤＮＡ情報のローカスのほぼ全て（例えば、９５％以上）が、「マッチ」と判定されているような場合には、血縁者リスト生成部２１２は、当該登録ＤＮＡ情報に対応する人物を容疑者ＤＮＡ情報に対応する人物の「親」又は「子」と推定する。あるいは、登録ＤＮＡ情報のローカスの凡そ半分以上（例えば、４５％以上９５％未満）が、マッチと判定されているような場合には、血縁者リスト生成部２１２は、当該登録ＤＮＡ情報に対応する人物を、容疑者ＤＮＡ情報に対応する人物の「祖父母」、「兄弟姉妹」及び「孫」のいずれか１つと推定する。即ち、血縁者リスト生成部２１２は、登録ＤＮＡ情報のマッチング判定結果に対して閾値処理を施すことにより、当該ＤＮＡ情報に対応する人物が、容疑者ＤＮＡ情報に対応する人物の血縁者か否かの判定と、２者（ＤＮＡデータベース２０の登録者と容疑者）の血縁関係を推定する。

ステップＳ１０４において、血縁者リスト生成部２１２は、ＤＮＡデータベース２０から取得した登録情報の選択が終了したか否かを判定する。血縁者リスト生成部２１２は、選択が終了していなければステップＳ１０１以降の処理を継続し、選択が終了していれば、ステップＳ１０５の処理を実行する。

ステップＳ１０５において、血縁者リスト生成部２１２は、ステップＳ１０３における血縁者に関する判定及び推定の結果をまとめて、血縁者リストとして生成し、類似画像検索部２１３に引き渡す。例えば、血縁者リスト生成部２１２は、図１１に示すような血縁者リストを生成し、類似画像検索部２１３に引き渡す。

類似画像検索部２１３は、顔画像情報に含まれる複数の顔画像のなかから、血縁者リストにより特定される人物の顔画像に類似する顔画像を検索する手段である。具体的には、類似画像検索部２１３は、血縁者リストの人物の顔画像と、顔画像情報に含まれる複数の顔画像それぞれと、の間の類似度を算出し、当該算出された類似度に基づき、顔画像情報に含まれる複数の顔画像のなかから、血縁者リストの人物の顔画像に似る顔画像を検索する。

図１２は、類似画像検索部２１３の動作の一例を示すフローチャートである。図１２を参照しつつ、類似画像検索部２１３の動作を説明する。

ステップＳ２０１において、類似画像検索部２１３は、顔画像情報の各顔画像から特徴量ベクトルを算出する。顔画像からの特徴量ベクトル算出に関しては、例えば、特許文献３に開示されているように、顔画像から特徴点（例えば、目、鼻、口等の中心点や端点）を抽出し、当該抽出した特徴点の位置関係、特徴点近傍の濃淡値や特性（周期性、方向性、色分布等）を特徴量として算出し、当該特徴量を並べて（特徴量の組を作って）特徴量ベクトルとすることができる。ここで、特徴量ベクトル算出の元となった顔画像が異なれば、特徴量ベクトルも異なる。換言するならば、特徴量ベクトル算出の元となった顔画像が同一であれば、特徴量ベクトルも同一又はほぼ同一となる。なお、以降の説明において、顔画像情報の顔画像から算出した特徴量ベクトルを第１特徴量ベクトルと表記する。

なお、後述のように、第１特徴量ベクトルとＤＮＡデータベース２０に登録された顔画像から算出された特徴量ベクトル（以下、第２特徴量ベクトルと表記する）の類似判定が行われる。その際、ＤＮＡデータベース２０に登録された顔画像間の撮影条件（カメラまでの距離、カメラに対する角度や方向）の変動は少ないものと想定される。具体的には、人物の正面から一定の距離離れて撮像された顔画像のデータがＤＮＡデータベース２０に登録されるものと想定される。一方、顔画像情報に含まれる顔画像は、防犯カメラ等により記憶された映像データから切り出されたものである。そのため、当該顔画像は、正面から撮影されたものではなく、人物とカメラの距離もまちまちであると想定される。このような場合、顔画像情報の顔画像とＤＮＡデータベース２０の顔画像の人物が同一であっても、両者から算出した特徴量ベクトルに違いが出る可能性がある。そこで、顔画像情報の顔画像に対して幾何的な変換（例えば、顔が正面を向くように画像を回転、顔のサイズが所定の大きさとなるように画像を拡大縮小）を施した上で、第１特徴量ベクトルの算出をするのが望ましい。

類似画像検索部２１３が算出した第１特徴量ベクトルと、図４に示す顔画像情報と、を関係付けると図１３に示すような情報が得られる。

なお、特徴量ベクトルの次数（算出する特徴量の個数）は、後述する類似判定の精度や処理量（演算量）に応じて任意に設定できる。通常、１つの顔画像から数十～数百個程度の特徴量が算出される。

ステップＳ２０２において、類似画像検索部２１３は、取得した血縁者リストに含まれる１つの登録情報を選択する。

ステップＳ２０３において、類似画像検索部２１３は、選択した登録情報に含まれる顔画像から第２特徴量ベクトルを算出する。その際、類似画像検索部２１３は、第１特徴量ベクトルと同じ要素（同じ種類の特徴量）、同じ次元の特徴量ベクトルを算出する。

ステップＳ２０４において、類似画像検索部２１３は、顔画像情報の顔画像から算出した第１特徴量ベクトルのそれぞれに関し、上記登録情報から算出した第２特徴量ベクトルとの類似度を算出する。例えば、類似画像検索部２１３は、２つの特徴量ベクトル間のカイ二乗距離やユークリッド距離等を算出する。算出されたカイ二乗距離やユークリッド距離は、２つの特徴量ベクトル（特徴量ベクトルにより特徴付けられる２つの顔画像）間の類似度を示す指標となる。なお、２つの特徴量ベクトルの類似度を示す指標は上記のユークリッド距離やカイ二乗距離に限定されない。上記指標は、２つの特徴量ベクトルの相関値（Correlation）等であってもよい。

ステップＳ２０５において、類似画像検索部２１３は、ステップＳ２０４にて算出された類似度に基づき、ステップＳ２０２にて選択した登録情報（血縁者リストの登録情報）に含まれる顔画像に類似する顔画像を、顔画像情報に含まれる複数の顔画像の中から検索する。具体的には、類似画像検索部２１３は、予め定めた基準よりも高い類似度を有する顔画像を顔画像情報の複数の顔画像のなかから検索する。例えば、類似度としてユークリッド距離やカイ二乗距離を採用した場合には、これらの値（ユークリッド距離、カイ二乗距離）が所定の閾値よりも低い場合に、顔画像情報に含まれる当該顔画像は血縁者リストにより特定される人物の顔画像と似ていると判定され、抽出（検索）される。

ステップＳ２０６において、類似画像検索部２１３は、血縁者リストに含まれる登録情報の選択が終了したか否かを判定する。類似画像検索部２１３は、選択が終了していなければステップＳ２０２以降の処理を継続し、選択が終了していれば、ステップＳ２０７の処理を実行する。

ステップＳ２０７において、類似画像検索部２１３は、血縁者リストに上記ステップＳ２０５における検索結果を反映する。例えば、類似画像検索部２１３は、図１１に示す血縁者リストに、ステップＳ２０５の結果を反映することで図１４に示すような情報を得る。

ステップＳ２０８において、類似画像検索部２１３は、類似する顔画像の検索結果が反映された血縁者リストを容疑者情報生成部２１４に出力する。

容疑者情報生成部２１４は、容疑者情報を生成する手段である。

ＤＮＡ情報比較部２１１からＤＮＡデータベース２０に容疑者に関する情報が登録されている旨の通知を受けた場合には、容疑者情報生成部２１４は、併せて取得した登録情報の個人識別情報の全部又は一部を容疑者情報に設定し、出力部２０３に引き渡す。即ち、容疑者情報生成部２１４は、容疑者ＤＮＡ情報に含まれる各ローカスのリピート数に一致する登録ＤＮＡ情報がＤＮＡデータベース２０に登録されていれば、容疑者ＤＮＡ情報に一致するＤＮＡ情報を有する人物の個人識別情報を容疑者情報として生成する。つまり、容疑者情報生成部２１４は、容疑者ＤＮＡ情報に一致する登録ＤＮＡ情報に関連付けられた人物を容疑者と定め、その登録情報（個人識別情報；氏名、生年月日等）から容疑者情報を生成する。

類似画像検索部２１３から血縁者リスト（類似顔画像に関する情報を含む血縁者リスト）を取得した場合には、容疑者情報生成部２１４は、当該血縁者リストに基づき、容疑者情報を生成する。具体的には、容疑者情報生成部２１４は、取得した血縁者リストのエントリであって、類似顔画像が設定されているエントリを検索する。その後、容疑者情報生成部２１４は、例えば、処理の対象となっている検体ＩＤと、当該検索されたエントリの顔画像ＩＤと、上記検索されたエントリの登録ＩＤに関連付けられた個人識別情報の全部又は一部と、を対応付けることで容疑者情報を生成する。

例えば、容疑者情報生成部２１４は、図１４に示すような血縁者リストを取得した場合には、上から２番目のエントリに記載された「顔画像ＩＤ＝ＦＩ０４」と、「登録ＩＤ＝Ｒ０５」から取得可能な個人識別情報と、血縁者リストの「推定される血縁関係」と、を対応付けて容疑者情報を生成する（図１５参照）。

容疑者情報生成部２１４は、生成した容疑者情報を出力部２０３に引き渡す。

出力部２０３は、容疑者情報を外部に出力する。例えば、出力部２０３は、表示装置に容疑者情報を表示する。または、出力部２０３は、印刷装置に容疑者情報に係るデータを出力し、その印刷を指示してもよい。あるいは、出力部２０３は、ＮＩＣ１４を介して、ネットワークに接続された端末やサーバに容疑者情報を出力してもよい。

第１の実施形態に係る情報処理装置１０の動作をまとめると図１６に示すフローチャートのとおりとなる。

ステップＳ０１において、入力部２０１は、容疑者ＤＮＡ情報と顔画像情報を入力する。

ステップＳ０２において、ＤＮＡ情報処理部２０２は、ＤＮＡデータベース２０にアクセスし、登録情報を取得する。

ステップＳ０３において、ＤＮＡ情報比較部２１１は、容疑者ＤＮＡ情報に一致する登録ＤＮＡ情報が取得した登録情報の中に存在するか否かを判定する。容疑者ＤＮＡ情報に一致する登録ＤＮＡ情報が取得した登録情報の中に存在する場合（ステップＳ０３、Ｙｅｓ分岐）には、ステップＳ０６に遷移する。容疑者ＤＮＡ情報に一致する登録ＤＮＡ情報が取得した登録情報の中に存在しない場合（ステップＳ０３、Ｎｏ分岐）には、ステップＳ０４に遷移する。

ステップＳ０４において、血縁者リスト生成部２１２は、容疑者ＤＮＡ情報と登録ＤＮＡ情報との間のマッチング判定を行い、ＤＮＡデータベース２０に登録された多数の人物から容疑者の血縁者であると推定される人物を特定する（血縁者リストを生成する）。

ステップＳ０５において、類似画像検索部２１３は、顔画像情報に含まれる各顔画像と、血縁者リストから導かれる顔画像と、の間の類似度を算出し、血縁者リストの人物の顔画像に類似する顔画像（類似顔画像）を検索する。

ステップＳ０６において、容疑者情報生成部２１４は、ＤＮＡ情報比較部２１１又は類似画像検索部２１３から取得する情報に基づき、容疑者情報を生成する。

ステップＳ０７において、出力部２０３は、容疑者情報を外部に出力する。即ち、出力部２０３は、犯罪捜査に利用可能な容疑者情報を捜査官等に提供する。

なお、血縁者リスト生成部２１２により検出されるのは犯罪者の血縁者候補であり、犯罪者とは無関係の人物（血縁関係にない人物）も検出される可能性がある。しかしながら、例えば、あるローカスについて、１０種のリピート数が存在する場合には、ＤＮＡデータベース２０に登録された人物の中で３６％がそのローカスに関して犯人と一致すると判断される。概念的には、図１７に示すように、全ての人物が１００升目のうちのいずれかに分類されるが、犯人がタイプ１及びタイプ３のリピート数を有する場合には、犯人と一致すると判断されるのは色付きの３６個の升目に分類される人物である。ここで、２０個のローカスについて、１０種のリピート数が存在すると仮定すると、全てのローカスについて一致すると判断される可能性は０．３６^２０＝１．３３×１０^－９であり、犯人と血縁関係が無い人物が犯人の「親」又は「子」として検出される可能性は非常に低いと考えられる。

以上のように、第１の実施形態に係る情報処理装置１０は、処理要求として犯行現場から採取された検体のＤＮＡ情報が入力されると、当該ＤＮＡ情報（容疑者ＤＮＡ情報）と、ＤＮＡデータベース２０に登録されたＤＮＡ情報と、によるマッチング判定を行い容疑者の血縁者を推定する。さらに、情報処理装置１０は、推定された血縁者と犯行現場及びその周辺に設置された防犯カメラ等に写っている人物の間の顔画像類似判定を行い、推定された血縁者と似ている人物が検出されれば、当該検出された人物を犯行の容疑が高い人物として選出する。その結果、犯行現場及びその周辺に居た人物の中から犯行の容疑が高い人物が選出されるので、犯行現場に残された犯人のＤＮＡ情報に基づく容疑者の絞り込みという点で犯罪捜査に寄与することができる。

なお、上記実施形態にて説明した容疑者情報出力システムの構成（図２）は例示であって、システムの構成を限定する趣旨ではない。例えば、顔画像情報に含ませる顔画像の抽出は、情報処理装置１０とは異なる装置にて実行されるのではなく、情報処理装置１０にて実行されてもよい。この場合、捜査官等は、防犯カメラ等から取得した映像データを情報処理装置１０に入力する。また、情報処理装置１０にて顔画像の抽出を行う場合には、上述の幾何変換を顔画像の抽出時に実行し、その後の幾何変換処理（画像の正規化処理）を省略してもよい。

あるいは、情報処理装置１０は、容疑者の血縁者に関する処理や類似画像の検索処理を外部の装置に委任してもよい。例えば、ＤＮＡデータベース２０に血縁者リスト生成部２１２に相当する機能が実装され、ＤＮＡデータベース２０に容疑者ＤＮＡ情報が提供されと、血縁者リストが情報処理装置１０に通知されてもよい。

また、情報処理装置１０による登録情報の入手先は、ＤＮＡデータベース２０のような外部装置に限らず、内部の記憶装置に格納された情報を用いてもよい。さらに、情報処理装置１０がアクセスするデータベースは、単一のデータベースや国内のデータベースに限定されず、海外の捜査機関等が構築したデータベースを併せて利用してもよい。

上記実施形態では、親、子、祖父母、兄弟姉妹、孫を容疑者の血縁者として推定する場合を説明したが、類似度に対する閾値処理に使用する閾値を調整することで、推定する血縁関係を拡大してもよい（ひ孫等まで血縁関係を拡大してもよい）。

上記実施形態では、推定された血縁者や検索された類似画像の確かさ（信憑性）に関する言及をしていないが、これらの情報に対する信頼度を生成し、容疑者情報に反映させてもよい。

上記実施形態では、１つの血縁者リストから１つの類似顔画像が検索される場合を説明したが、１つの血縁者リストから複数の類似顔画像が検索されることがあるのは当然である。つまり、１つの検体から複数の容疑者が提示されることもある。

上記実施形態では、顔画像情報の顔画像（容疑者の顔画像）を容疑者情報に含ませる場合を説明したが、ＤＮＡデータベース２０から得られる顔画像（血縁者の顔画像）も容疑者情報に含ませてもよい。この場合、捜査官等は、容疑者と血縁者の顔画像を容易に比較することができ、より有益な情報提供が行える。

上記実施形態では、１つの検体から得られた容疑者ＤＮＡ情報が情報処理装置１０に入力され、当該容疑者情報ＤＮＡに対応する容疑者情報が情報処理装置１０から出力される場合について説明した。従って、犯行現場から複数人物の血痕等が採取された場合には、各検体から得られた容疑者ＤＮＡ情報を１つずつ情報処理装置１０に入力し、対応する容疑者情報を得ればよい。あるいは、複数の容疑者ＤＮＡ情報をまとめて情報処理装置１０に入力し、対応する複数の容疑者情報を出力する形態であってもよい。

なお、上述したコンピュータプログラムをコンピュータに実行させることにより、コンピュータにより犯罪捜査に利用される容疑者情報を生成する方法（容疑者情報生成方法）を実行することができる。

また、上述の説明で用いた複数のフローチャートでは、複数の工程（ステップ、処理）が順番に記載されているが、各実施形態で実行される工程の実行順序は、その記載の順番に制限されない。各実施形態では、例えば各処理を並行して実行する等、図示される工程の順番を内容的に支障のない範囲で変更することができる。

上記の実施形態は、以下のようにも記載され得るが、以下には限られない。

［形態１］
上述の第１の視点に係る情報処理装置のとおりである。
［形態２］
前記ＤＮＡ情報は、ＤＮＡ鑑定に利用されるマイクロサテライトにおける縦列型反復配列のリピート数を含み、
前記血縁者リスト生成部は、
前記容疑者のＤＮＡ情報に含まれるマイクロサテライトのローカスと前記データベースに登録されたＤＮＡ情報の対応するローカスとの間でマッチング判定を行い、
前記マッチング判定を行ったローカスの総数に対するマッチと判定されたローカスの数の割合に応じて、前記容疑者の血縁者であると推定される人物のＤＮＡ情報を特定する、形態１の情報処理装置。
［形態３］
前記血縁者リスト生成部は、
前記マッチング判定を行ったローカスの総数に対するマッチと判定されたローカスの数の割合に対する閾値処理により、血縁者であると推定された人物と容疑者との間の血縁関係を推定する、形態２の情報処理装置。
［形態４］
前記データベースには、複数の人物それぞれについて、顔画像を含む個人識別情報及びＤＮＡ情報が登録されている、形態１乃至３のいずれか一に記載の情報処理装置。
［形態５］
前記容疑者情報生成部は、
前記容疑者のＤＮＡ情報に一致するＤＮＡ情報が、前記データベースに登録されている場合には、前記容疑者のＤＮＡ情報に一致するＤＮＡ情報を有する人物の前記個人識別情報を前記容疑者情報として生成する、形態４の情報処理装置。
［形態６］
前記類似画像検索部は、
前記データベースに登録された顔画像を特徴付ける特徴量ベクトルと、前記顔画像情報に含まれる顔画像を特徴付ける特徴量ベクトルと、から前記類似度を算出する、形態４又は５の情報処理装置。
［形態７］
前記類似画像検索部は、
前記類似度として、ユークリッド距離又はカイ二乗距離を算出する、形態６の情報処理装置。
［形態８］
上述の第２の視点に係る容疑者情報生成方法のとおりである。
［形態９］
上述の第３の視点に係るプログラムのとおりである。
なお、形態８及び形態９は、形態１と同様に、形態２～形態７の形態に展開することが可能である。
また、本発明は、以下の好ましい形態のようにも記載され得る。
（好ましい形態１）
容疑者のＤＮＡ情報と、複数の顔画像に関する情報を含む顔画像情報と、を入力する入力部と、
データベースに登録された複数のＤＮＡ情報のなかから、前記容疑者の血縁者であると推定される人物のＤＮＡ情報を特定し、前記特定されたＤＮＡ情報により前記容疑者の血縁者であると推定される人物からなる血縁者リストを生成する、血縁者リスト生成部と、
前記血縁者リストの人物の顔画像と、前記顔画像情報に含まれる前記複数の顔画像それぞれと、の間の類似度を算出し、前記算出された類似度に基づき、前記顔画像情報に含まれる前記複数の顔画像のなかから、前記血縁者リストの人物の顔画像に似る顔画像を検索する、類似画像検索部と、
前記検索された顔画像に関する情報と、前記血縁者リストの人物であって前記検索された顔画像に似る人物に関する情報と、を対応付けて容疑者情報として生成する、容疑者情報生成部と、を含み、
前記ＤＮＡ情報は、ＤＮＡ鑑定に利用されるマイクロサテライトにおける縦列型反復配列のリピート数を含み、
前記血縁者リスト生成部が、前記容疑者のＤＮＡ情報に含まれるマイクロサテライトのローカスと前記データベースに登録されたＤＮＡ情報の対応するローカスとの間でマッチング判定を行い、前記マッチング判定を行ったローカスの総数に対するマッチと判定されたローカスの数の割合に応じて、前記容疑者の血縁者であると推定される人物のＤＮＡ情報を特定し、
前記データベースには、複数の人物それぞれについて、顔画像を含む個人識別情報及びＤＮＡ情報が登録されており、
前記類似画像検索部が、前記データベースに登録された顔画像を特徴付ける特徴量ベクトルと、前記顔画像情報に含まれる顔画像を特徴付ける特徴量ベクトルと、から前記類似度を算出する、ことを特徴とする、
情報処理装置。
（好ましい形態２）
前記血縁者リスト生成部は、
前記マッチング判定を行ったローカスの総数に対するマッチと判定されたローカスの数の割合に対する閾値処理により、血縁者であると推定された人物と容疑者との間の血縁関係を推定する、好ましい形態１の情報処理装置。
（好ましい形態３）
前記容疑者情報生成部は、
前記容疑者のＤＮＡ情報に一致するＤＮＡ情報が、前記データベースに登録されている場合には、前記容疑者のＤＮＡ情報に一致するＤＮＡ情報を有する人物の前記個人識別情報を前記容疑者情報として生成する、好ましい形態１又は２の情報処理装置。
（好ましい形態４）
前記類似画像検索部は、
前記類似度として、ユークリッド距離又はカイ二乗距離を算出する、好ましい形態１乃至３のいずれかに記載の情報処理装置。
（好ましい形態５）
容疑者のＤＮＡ情報と、複数の顔画像に関する情報を含む顔画像情報と、を入力するステップと、
データベースに登録された複数のＤＮＡ情報のなかから、前記容疑者の血縁者であると推定される人物のＤＮＡ情報を特定し、前記特定されたＤＮＡ情報により前記容疑者の血縁者であると推定される人物からなる血縁者リストを生成するステップと、
前記血縁者リストの人物の顔画像と、前記顔画像情報に含まれる前記複数の顔画像それぞれと、の間の類似度を算出し、前記算出された類似度に基づき、前記顔画像情報に含まれる前記複数の顔画像のなかから、前記血縁者リストの人物の顔画像に似る顔画像を検索するステップと、
前記検索された顔画像に関する情報と、前記血縁者リストの人物であって前記検索された顔画像に似る人物に関する情報と、を対応付けて容疑者情報として生成するステップと、
を含み、
前記ＤＮＡ情報は、ＤＮＡ鑑定に利用されるマイクロサテライトにおける縦列型反復配列のリピート数を含み、
前記血縁者リストを生成するステップにおいて、前記容疑者のＤＮＡ情報に含まれるマイクロサテライトのローカスと前記データベースに登録されたＤＮＡ情報の対応するローカスとの間でマッチング判定を行い、前記マッチング判定を行ったローカスの総数に対するマッチと判定されたローカスの数の割合に応じて、前記容疑者の血縁者であると推定される人物のＤＮＡ情報を特定し、
前記データベースには、複数の人物それぞれについて、顔画像を含む個人識別情報及びＤＮＡ情報が登録されており、
前記顔画像を検索するステップにおいて、前記データベースに登録された顔画像を特徴付ける特徴量ベクトルと、前記顔画像情報に含まれる顔画像を特徴付ける特徴量ベクトルと、から前記類似度を算出する、ことを特徴とする、
容疑者情報生成方法。
（好ましい形態６）
容疑者のＤＮＡ情報と、複数の顔画像に関する情報を含む顔画像情報と、を入力する処理と、
データベースに登録された複数のＤＮＡ情報のなかから、前記容疑者の血縁者であると推定される人物のＤＮＡ情報を特定し、前記特定されたＤＮＡ情報により前記容疑者の血縁者であると推定される人物からなる血縁者リストを生成する処理と、
前記血縁者リストの人物の顔画像と、前記顔画像情報に含まれる前記複数の顔画像それぞれと、の間の類似度を算出し、前記算出された類似度に基づき、前記顔画像情報に含まれる前記複数の顔画像のなかから、前記血縁者リストの人物の顔画像に似る顔画像を検索する処理と、
前記検索された顔画像に関する情報と、前記血縁者リストの人物であって前記検索された顔画像に似る人物に関する情報と、を対応付けて容疑者情報として生成する処理と、を、コンピュータに実行させ、
前記ＤＮＡ情報は、ＤＮＡ鑑定に利用されるマイクロサテライトにおける縦列型反復配列のリピート数を含み、
前記血縁者リストを生成する処理において、前記容疑者のＤＮＡ情報に含まれるマイクロサテライトのローカスと前記データベースに登録されたＤＮＡ情報の対応するローカスとの間でマッチング判定を行い、前記マッチング判定を行ったローカスの総数に対するマッチと判定されたローカスの数の割合に応じて、前記容疑者の血縁者であると推定される人物のＤＮＡ情報を特定し、
前記データベースには、複数の人物それぞれについて、顔画像を含む個人識別情報及びＤＮＡ情報が登録されており、
前記顔画像を検索する処理において、前記データベースに登録された顔画像を特徴付ける特徴量ベクトルと、前記顔画像情報に含まれる顔画像を特徴付ける特徴量ベクトルと、から前記類似度を算出する、ことを特徴とする、
プログラム。
（好ましい形態７）
被捜索者のＤＮＡ情報と、複数の顔画像に関する情報を含む顔画像情報と、を入力する入力部と、
データベースに登録された複数のＤＮＡ情報のなかから、前記被捜索者の血縁者であると推定される人物のＤＮＡ情報を特定し、前記特定されたＤＮＡ情報により前記被捜索者の血縁者であると推定される人物からなる血縁者リストを生成する、血縁者リスト生成部と、
前記血縁者リストの人物の顔画像と、前記顔画像情報に含まれる前記複数の顔画像それぞれと、の間の類似度を算出し、前記算出された類似度に基づき、前記顔画像情報に含まれる前記複数の顔画像のなかから、前記血縁者リストの人物の顔画像に似る顔画像を検索する、類似画像検索部と、
前記検索された顔画像に関する情報と、前記血縁者リストの人物であって前記検索された顔画像に似る人物に関する情報と、を対応付けて被捜索者情報として生成する、被捜索者情報生成部と、を含み、
前記ＤＮＡ情報は、ＤＮＡ鑑定に利用されるマイクロサテライトにおける縦列型反復配列のリピート数を含み、
前記血縁者リスト生成部が、前記被捜索者のＤＮＡ情報に含まれるマイクロサテライトのローカスと前記データベースに登録されたＤＮＡ情報の対応するローカスとの間でマッチング判定を行い、前記マッチング判定を行ったローカスの総数に対するマッチと判定されたローカスの数の割合に応じて、前記被捜索者の血縁者であると推定される人物のＤＮＡ情報を特定し、
前記データベースには、複数の人物それぞれについて、顔画像を含む個人識別情報及びＤＮＡ情報が登録されており、
前記類似画像検索部が、前記データベースに登録された顔画像を特徴付ける特徴量ベクトルと、前記顔画像情報に含まれる顔画像を特徴付ける特徴量ベクトルと、から前記類似度を算出する、ことを特徴とする、
情報処理装置。
（好ましい形態８）
前記血縁者リスト生成部は、
前記マッチング判定を行ったローカスの総数に対するマッチと判定されたローカスの数の割合に対する閾値処理により、血縁者であると推定された人物と被捜索者との間の血縁関係を推定する、好ましい形態７の情報処理装置。
（好ましい形態９）
前記被捜索者情報生成部は、
前記被捜索者のＤＮＡ情報に一致するＤＮＡ情報が、前記データベースに登録されている場合には、前記被捜索者のＤＮＡ情報に一致するＤＮＡ情報を有する人物の前記個人識別情報を前記被捜索者情報として生成する、好ましい形態７又は８の情報処理装置。
（好ましい形態１０）
前記類似画像検索部は、
前記類似度として、ユークリッド距離又はカイ二乗距離を算出する、好ましい形態７乃至９のいずれかに記載の情報処理装置。
また、本発明は、以下の付記のようにも記載され得る。
（付記１）
ＤＮＡ情報を取得する第１取得手段と、
複数の顔画像を含む顔画像情報が記憶される第１データベースから前記顔画像情報を取得する第２取得手段と、
登録顔画像と登録ＤＮＡ情報とが関連付けられて登録される第２データベースを記憶する記憶手段と、
前記第２データベースに登録された登録ＤＮＡ情報と、前記ＤＮＡ情報と、を照合する照合手段と、
前記照合結果に基づき、前記ＤＮＡ情報が示す人物の血縁者の血縁者ＤＮＡ情報を前記登録ＤＮＡ情報から選択する選択手段と、
前記選択された血縁者ＤＮＡ情報に関連付けられた登録顔画像を前記第２データベースから取得する第３取得手段と、
前記取得された登録顔画像における顔に類似する顔の顔画像を前記取得された顔画像情報から抽出する抽出手段と、
を備える情報処理システム。
（付記２）
前記ＤＮＡ情報及び前記登録ＤＮＡ情報は、ＤＮＡ鑑定に利用されるＤＮＡ配列情報を含み、
前記選択手段は、前記ＤＮＡ情報に含まれるマイクロサテライトのローカスと前記登録ＤＮＡ情報の対応するローカスとの間でマッチング判定を行い、前記マッチング判定を行ったローカスに対するマッチと判定されたローカスの割合に応じて、前記血縁者ＤＮＡ情報を選択する、付記１に記載の情報処理システム。
（付記３）
前記選択手段は、前記マッチング判定を行ったローカスに対するマッチと判定されたローカスに対する情報処理により、前記血縁者ＤＮＡ情報を選択する、付記２に記載の情報処理システム。
（付記４）
前記抽出手段は、前記登録顔画像を特徴付ける特徴量ベクトルと、前記顔画像を特徴付ける特徴量ベクトルと、を用いて算出される類似度に基づき、前記取得された登録顔画像における顔に類似する顔の顔画像を前記取得された顔画像情報から抽出する、付記１乃至３のいずれかに記載の情報処理システム。
（付記５）
前記類似度は、ユークリッド距離又はカイ二乗距離である、付記４に記載の情報処理システム。
（付記６）
ＤＮＡ情報を取得するステップと、
複数の顔画像を含む顔画像情報が記憶される第１データベースから前記顔画像情報を取得するステップと、
登録顔画像と登録ＤＮＡ情報とが関連付けられて登録される第２データベースに登録された登録ＤＮＡ情報と、前記ＤＮＡ情報と、を照合するステップと、
前記照合結果に基づき、前記ＤＮＡ情報が示す人物の血縁者の血縁者ＤＮＡ情報を前記登録ＤＮＡ情報から選択するステップと、
前記選択された血縁者ＤＮＡ情報に関連付けられた登録顔画像を前記第２データベースから取得するステップと、
前記取得された登録顔画像における顔に類似する顔の顔画像を前記取得された顔画像情報から抽出するステップと、
を含む情報処理方法。
（付記７）
ＤＮＡ情報を取得する処理と、
複数の顔画像を含む顔画像情報が記憶される第１データベースから前記顔画像情報を取得する処理と、
登録顔画像と登録ＤＮＡ情報とが関連付けられて登録される第２データベースに登録された登録ＤＮＡ情報と、前記ＤＮＡ情報と、を照合する処理と、
前記照合結果に基づき、前記ＤＮＡ情報が示す人物の血縁者の血縁者ＤＮＡ情報を前記登録ＤＮＡ情報から選択する処理と、
前記選択された血縁者ＤＮＡ情報に関連付けられた登録顔画像を前記第２データベースから取得する処理と、
前記取得された登録顔画像における顔に類似する顔の顔画像を前記取得された顔画像情報から抽出する処理と、
をコンピュータに実行させるプログラム。
（付記８）
ＤＮＡ情報を取得する処理と、
複数の顔画像を含む顔画像情報が記憶される第１データベースから前記顔画像情報を取得する処理と、
登録顔画像と登録ＤＮＡ情報とが関連付けられて登録される第２データベースに登録された登録ＤＮＡ情報と、前記ＤＮＡ情報と、を照合する処理と、
前記照合結果に基づき、前記ＤＮＡ情報が示す人物の血縁者の血縁者ＤＮＡ情報を前記登録ＤＮＡ情報から選択する処理と、
前記選択された血縁者ＤＮＡ情報に関連付けられた登録顔画像を前記第２データベースから取得する処理と、
前記取得された登録顔画像における顔に類似する顔の顔画像を前記取得された顔画像情報から抽出する処理と、
をコンピュータに実行させるプログラムを記憶する記憶媒体。

なお、引用した上記の特許文献等の各開示は、本書に引用をもって繰り込むものとする。本発明の全開示（請求の範囲を含む）の枠内において、さらにその基本的技術思想に基づいて、実施形態ないし実施例の変更・調整が可能である。また、本発明の全開示の枠内において種々の開示要素（各請求項の各要素、各実施形態ないし実施例の各要素、各図面の各要素等を含む）の多様な組み合わせ、ないし、選択が可能である。すなわち、本発明は、請求の範囲を含む全開示、技術的思想にしたがって当業者であればなし得るであろう各種変形、修正を含むことは勿論である。特に、本書に記載した数値範囲については、当該範囲内に含まれる任意の数値ないし小範囲が、別段の記載のない場合でも具体的に記載されているものと解釈されるべきである。

１０、１００情報処理装置
１１ＣＰＵ（Central Processing Unit）
１２メモリ
１３入出力インターフェイス
１４ＮＩＣ（Network Interface Card）
２０ＤＮＡデータベース
１０１、２０１入力部
２０２ＤＮＡ情報処理部
２０３出力部
２１１ＤＮＡ情報比較部
１０２、２１２血縁者リスト生成部
１０３、２１３類似画像検索部
１０４、２１４容疑者情報生成部

Claims

ＤＮＡ情報を取得する第１取得手段と、
複数の顔画像を含む顔画像情報が記憶される第１データベースから前記顔画像情報を取得する第２取得手段と、
登録顔画像と登録ＤＮＡ情報とが関連付けられて登録される第２データベースを記憶する記憶手段と、
前記第２データベースに登録された登録ＤＮＡ情報と、前記ＤＮＡ情報と、を照合する照合手段と、
前記照合結果に基づき、前記ＤＮＡ情報が示す人物の血縁者の血縁者ＤＮＡ情報を前記登録ＤＮＡ情報から選択する選択手段と、
前記選択された血縁者ＤＮＡ情報に関連付けられた登録顔画像を前記第２データベースから取得する第３取得手段と、
前記取得された登録顔画像における顔に類似する顔の顔画像を前記取得された顔画像情報から抽出する抽出手段と、
を備える情報処理システム。
前記ＤＮＡ情報及び前記登録ＤＮＡ情報は、ＤＮＡ鑑定に利用されるＤＮＡ配列情報を含み、
前記選択手段は、前記ＤＮＡ情報に含まれるマイクロサテライトのローカスと前記登録ＤＮＡ情報の対応するローカスとの間でマッチング判定を行い、前記マッチング判定を行ったローカスに対するマッチと判定されたローカスの割合に応じて、前記血縁者ＤＮＡ情報を選択する、請求項１に記載の情報処理システム。
前記選択手段は、前記マッチング判定を行ったローカスに対するマッチと判定されたローカスに対する情報処理により、前記血縁者ＤＮＡ情報を選択する、請求項２に記載の情報処理システム。
前記抽出手段は、前記登録顔画像を特徴付ける特徴量ベクトルと、前記顔画像を特徴付ける特徴量ベクトルと、を用いて算出される類似度に基づき、前記取得された登録顔画像における顔に類似する顔の顔画像を前記取得された顔画像情報から抽出する、請求項１乃至３のいずれかに記載の情報処理システム。
前記類似度は、ユークリッド距離又はカイ二乗距離である、請求項４に記載の情報処理システム。
ＤＮＡ情報を取得するステップと、
複数の顔画像を含む顔画像情報が記憶される第１データベースから前記顔画像情報を取得するステップと、
登録顔画像と登録ＤＮＡ情報とが関連付けられて登録される第２データベースに登録された登録ＤＮＡ情報と、前記ＤＮＡ情報と、を照合するステップと、
前記照合結果に基づき、前記ＤＮＡ情報が示す人物の血縁者の血縁者ＤＮＡ情報を前記登録ＤＮＡ情報から選択するステップと、
前記選択された血縁者ＤＮＡ情報に関連付けられた登録顔画像を前記第２データベースから取得するステップと、
前記取得された登録顔画像における顔に類似する顔の顔画像を前記取得された顔画像情報から抽出するステップと、
を含む情報処理方法。
ＤＮＡ情報を取得する処理と、
複数の顔画像を含む顔画像情報が記憶される第１データベースから前記顔画像情報を取得する処理と、
登録顔画像と登録ＤＮＡ情報とが関連付けられて登録される第２データベースに登録された登録ＤＮＡ情報と、前記ＤＮＡ情報と、を照合する処理と、
前記照合結果に基づき、前記ＤＮＡ情報が示す人物の血縁者の血縁者ＤＮＡ情報を前記登録ＤＮＡ情報から選択する処理と、
前記選択された血縁者ＤＮＡ情報に関連付けられた登録顔画像を前記第２データベースから取得する処理と、
前記取得された登録顔画像における顔に類似する顔の顔画像を前記取得された顔画像情報から抽出する処理と、
をコンピュータに実行させるプログラム。
ＤＮＡ情報を取得する処理と、
複数の顔画像を含む顔画像情報が記憶される第１データベースから前記顔画像情報を取得する処理と、
登録顔画像と登録ＤＮＡ情報とが関連付けられて登録される第２データベースに登録された登録ＤＮＡ情報と、前記ＤＮＡ情報と、を照合する処理と、
前記照合結果に基づき、前記ＤＮＡ情報が示す人物の血縁者の血縁者ＤＮＡ情報を前記登録ＤＮＡ情報から選択する処理と、
前記選択された血縁者ＤＮＡ情報に関連付けられた登録顔画像を前記第２データベースから取得する処理と、
前記取得された登録顔画像における顔に類似する顔の顔画像を前記取得された顔画像情報から抽出する処理と、
をコンピュータに実行させるプログラムを記憶する記憶媒体。