JP7414327B2

JP7414327B2 - 認証装置

Info

Publication number: JP7414327B2
Application number: JP2022514368A
Authority: JP
Inventors: 裕之齊藤; 清仁窪田
Original assignee: NEC Solution Innovators Ltd
Current assignee: NEC Solution Innovators Ltd
Priority date: 2020-04-09
Filing date: 2021-03-18
Publication date: 2024-01-16
Anticipated expiration: 2041-03-18
Also published as: JPWO2021205844A1; WO2021205844A1

Description

本発明は、認証装置、認証方法、記録媒体に関する。

顔認証や虹彩認証などの認証技術が知られている。このような認証は、例えば、ゲートの開閉やロックの解除など、所定エリアへの入退場の許可を行うか否か判断する際などに用いることが出来る。

人物の通行許可を判定する顔認証システムについて記載された文献としては、例えば、特許文献１がある。特許文献１には、画像取得手段と、記憶手段と、顔照合手段と、認可手段と、を有する顔認証システムが記載されている。特許文献１によると、顔照合手段は、画像取得手段が撮影した入力画像から抽出された人物の顔画像と、記憶手段が記憶する登録顔画像とを照合して、人物が予め登録された利用者であることを認証する。また、認可手段は、入力画像における認証された人物を示す領域の大きさが所定以上のとき、人物の通行を許可する。

また、上述のように、認証方法としては、特許文献１に記載されているような顔認証の他に、虹彩認証などがある。虹彩認証について記載された文献としては、例えば、特許文献２がある。特許文献２には、画像データに基づいて生成した虹彩コードと、予め登録してある虹彩コードと、の類似性を判断することで認証を行うことが記載されている。

特開２０１５－１７９０号公報特表平８－５０４９７９号

特許文献１に記載のような顔認証の場合、他人を誤認識してしまうおそれがあるなど、特許文献２に記載されているような虹彩認証と比較して精度が少し低いという問題がある。一方、虹彩認証を行うためには、高精度な虹彩画像を取得する必要があるため、撮影の際に一度立ち止まるなど、顔認証を行うよりも画像撮影の際に時間がかかることが多い。その結果、顔認証を行うよりも認証の際に時間がかかっていた。

以上のように、認証精度の観点からは顔認証よりも虹彩認証の方が望ましいものの、虹彩認証は画像の取得に時間がかかるおそれがある、という問題があった。その結果、精度よく効率的に認証を行うことが難しい、という課題が生じていた。

そこで、本発明の目的は、認証結果に基づいて人物の入場制御を行う装置において、精度よく効率的に認証を行うことが難しい、という課題を解決する認証方法、認証装置、プログラムを提供することにある。

かかる目的を達成するため本開示の一形態である認証装置は、
人物の認証処理の結果に基づいて人物の入場を制御する認証装置であって、
人物の混雑状況を示す流量情報を取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記流量情報に基づいて、入場制御処理を行う際に用いる認証方法を決定する決定部と、
を有する
という構成をとる。

また、本開示の他の形態である認証方法は、
人物の認証処理の結果に基づいて人物の入場を制御する認証装置が、
人物の混雑状況を示す流量情報を取得し、
取得した前記流量情報に基づいて、入場制御処理を行う際に用いる認証方法を決定する
という構成をとる。

また、本開示の他の形態である記録媒体は、
人物の認証処理の結果に基づいて人物の入場を制御する認証装置に、
人物の混雑状況を示す流量情報を取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記流量情報に基づいて、入場制御処理を行う際に用いる認証方法を決定する決定部と、
を実現するためのプログラムを記録した、コンピュータが読み取り可能な記録媒体である。

上述したような各構成によると、認証結果に基づいて人物の入場制御を行う装置において、精度よく効率的に認証を行うことが可能な認証装置、認証方法、記録媒体を提供することが可能となる。

本開示の第１の実施形態におけるゲート開閉システムの構成の一例を示す図である。図１で示す認証装置の構成の一例を示すブロック図である。図２で示す特徴量情報の一例を示す図である。図２で示す流量情報の一例を示す図である。図２で示す認証方法決定部による処理の一例を説明するための図である。本開示の第１の実施形態における認証装置の動作の一例を示すフローチャートである。認証装置の他の構成例を示すブロック図である。本開示の第２の実施形態における認証装置のハードウェア構成図の一例を示す図である。図７で示す認証装置の構成の一例を示すブロック図である。

［第１の実施形態］
本開示の第１の実施形態について、図１から図７までを参照して説明する。図１は、ゲート開閉システム１００の構成の一例を示す図である。図２は、認証装置２００の構成の一例を示すブロック図である。図３は、特徴量情報２３１の一例を示す図である。図４は、流量情報２３２の一例を示す図である。図５は、認証方法決定部２４２による処理の一例を説明するための図である。図６は、認証装置２００の動作の一例を示すフローチャートである。図７は、認証装置２００の他の構成例を示すブロック図である。

本開示の第１の実施形態においては、画像データに基づく認証処理を行って、人物が入場する際に通る開閉部であるゲート４００の開閉処理を行うことにより、人物の入場制御を行うゲート開閉システム１００について説明する。後述するように、本開示におけるゲート開閉システム１００では、ゲート４００を通る人の数（つまり、入場する人の数）などに応じた、ゲート４００周辺の混雑状況を示す情報を取得する。そして、ゲート開閉システム１００は、取得した情報に基づいて、入場制御処理であるゲート４００の開閉処理を行う際に用いる認証方法を決定する。例えば、ゲート開閉システム１００は、取得した情報に基づいて、顔認証と虹彩認証のうちのいずれを行うか決定する。

図１は、ゲート開閉システム１００の構成の一例を示している。図１を参照すると、ゲート開閉システム１００は、例えば、認証装置２００と、第１カメラ３１０と、第２カメラ３２０と、ゲート４００と、を有している。図１で示すように、認証装置２００と第１カメラ３１０とは、互いに通信可能なよう接続されている。また、認証装置２００と第２カメラ３２０とは、互いに通信可能なよう接続されている。また、認証装置２００とゲート４００とは、互いに通信可能なよう接続されている。

認証装置２００は、第１カメラ３１０が撮影した虹彩画像データに基づく虹彩認証の結果や第２カメラ３２０が撮影した顔画像データに基づく顔認証の結果に応じて、ゲート４００の開閉を制御することにより人物の入場制御を行う情報処理装置である。図２は、認証装置２００の構成の一例を示している。図２を参照すると、認証装置２００は、主な構成要素として、例えば、画面表示部２１０と、通信Ｉ／Ｆ部２２０と、記憶部２３０と、演算処理部２４０と、を有している。

画面表示部２１０は、ＬＣＤ（ＬｉｑｕｉｄＣｒｙｓｔａｌＤｉｓｐｌａｙ、液晶ディスプレイ）などの画面表示装置からなる。画面表示部２１０は、演算処理部２４０からの指示に応じて、顔画像情報２３３に含まれる顔画像データ、虹彩画像情報２３４に含まれる虹彩画像データ、認証部２４４による認証の結果を示す情報、などの各種情報を画面表示する。

通信Ｉ／Ｆ部２２０は、データ通信回路からなる。通信Ｉ／Ｆ部２２０は、通信回線を介して接続された第１カメラ３１０、第２カメラ３２０、ゲート４００、などの外部装置との間でデータ通信を行う。

記憶部２３０は、ハードディスクやメモリなどの記憶装置である。記憶部２３０は、演算処理部２４０における各種処理に必要な処理情報やプログラム２３５を記憶する。プログラム２３５は、演算処理部２４０読み込まれて実行されることにより各種処理部を実現する。プログラム２３５は、通信Ｉ／Ｆ部２２０などのデータ入出力機能を介して外部装置や記録媒体から予め読み込まれ、記憶部２３０に保存されている。記憶部２３０で記憶される主な情報としては、例えば、特徴量情報２３１、流量情報２３２、顔画像情報２３３、虹彩画像情報２３４、などがある。

特徴量情報２３１は、後述する認証部２４４が顔認証や虹彩認証を行う際に用いる特徴量を示す情報を含んでいる。特徴量情報２３１に含まれる各種特徴量は、例えば、予め外部装置などから取得され、記憶部２３０に格納されている。

図３は、特徴量情報２３１の一例を示している。図３を参照すると、特徴量情報２３１では、例えば、人物を識別するための識別子と、顔認証用特徴量と、虹彩認証用特徴量と、が対応づけられている。このように、特徴量情報２３１には、顔認証用の特徴量と虹彩認証用の特徴量とが含まれている。なお、虹彩認証用特徴量は、右目の特徴量と左目の特徴量とのうちのいずれか一方のみを含んでいても構わないし、両方を含んでいても構わない。

流量情報２３２は、ゲート４００を通る人の数（つまり、入場する人の数）などに応じた、ゲート４００周辺やゲート４００通過先における人物の混雑状況を示す情報を含んでいる。例えば、流量情報２３２は、所定時間ごとのゲート４００を通過した人数を示している。流量情報２３２が示す情報は、後述する流量情報取得部２４１などにより取得され、記憶部２３０に格納される。

図４は、流量情報２３２の一例を示している。図４を参照すると、流量情報２３２では、例えば、時刻と、通過人数と、が対応づけられている。このように、流量情報２３２には、所定時間ごとのゲート４００を通過した人数を示す情報が含まれている。なお、通過人数は、例えば、ゲート４００を開いた回数に対応する。そのため、流量情報２３２には、通過人数の代わりにゲート４００を開いた回数などを示す情報が含まれていても構わない。換言すると、流量情報２３２は、ゲート４００の開閉回数に基づく情報であっても構わない。

なお、流量情報２３２は、ゲート４００周辺の混雑状況を示す情報を含んでいれば、図４で例示した以外の情報を含んでも構わない。例えば、流量情報２３２は、所定時間帯ごとの混雑状況を示す情報（例えば、通勤時間にあたるｘｘ時～ｙｙ時までは混んでいる、早朝や深夜の時間帯などは空いている、など）であっても構わない。所定時間帯ごとの混雑状況を示す情報は、例えば、過去の状況に応じて推定したものであって構わない。また、流量情報２３２には、図４で例示した情報と時間帯ごとの混雑状況を示す情報とを含むなど、複数種類の情報が含まれても構わない。

顔画像情報２３３は、第２カメラ３２０が撮影した、人物の顔を含む画像データである顔画像データを含んでいる。例えば、顔画像情報２３３では、顔画像データと、顔画像データを第２カメラ３２０が撮影した時刻を示す情報と、が対応づけられている。

虹彩画像情報２３４は、第１カメラ３１０が撮影した、人物の虹彩を含む画像データである虹彩画像データを含んでいる。例えば、虹彩画像情報２３４では、虹彩画像データと、虹彩画像データを第１カメラ３１０が撮影した時刻を示す情報と、が対応づけられている。

演算処理部２４０は、ＭＰＵなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を有する。演算処理部２４０は、記憶部２３０からプログラム２３５を読み込んで実行することにより、上記ハードウェアとプログラム２３５とを協働させて各種処理部を実現する。演算処理部２４０で実現される主な処理部としては、例えば、流量情報取得部２４１と、認証方法決定部２４２と、画像データ取得部２４３と、認証部２４４と、ゲート開閉部２４５と、がある。

流量情報取得部２４１は、ゲート４００を通る人の数などに応じた、ゲート４００周辺の混雑状況を示す情報を取得する。例えば、流量情報取得部２４１は、ゲート開閉部２４５がゲート４００を開いた回数を予め定められた所定時間ごとに計測する。そして、流量情報取得部２４１は、計測結果に基づく情報を流量情報２３２として記憶部２３０に格納する。例えば、以上のように、流量情報取得部２４１は、所定時間ごとの、ゲート４００を通る人の数を示す流量情報２３２を取得する。

なお、流量情報取得部２４１は、例えば、第２カメラ３２０が撮影した顔画像情報２３３などゲート４００周辺の状況を示す画像データに基づいて、上述した混雑状況を示す情報を取得することが出来る。例えば、流量情報取得部２４１は、画像データから当該画像データ内の人物を抽出して抽出した人物の数をカウントすることで、上記情報を取得することが出来る。このように、流量情報取得部２４１は、ゲート４００の開閉回数以外に基づいて、上述した混雑状況を示す情報を取得するよう構成しても構わない。また、流量情報取得部２４１は、上述した混雑状況を示す情報として、例えば、周辺のイベント情報などを外部装置などから取得したり、時刻を示す情報を取得したりすることが出来る。流量情報取得部２４１は、上記例示した方法のうちのいずれか１つ、または、複数の方法により上述した混雑状況を示す情報を取得するよう構成して構わない。

認証方法決定部２４２は、流量情報２３２に基づいて、ゲート４００の開閉処理を行う際の認証方法を決定する。例えば、認証方法決定部２４２は、流量情報２３２に基づいて、ゲート４００の開閉処理を行う際に、顔認証と虹彩認証のどちらの認証を行うかを決定する。

例えば、認証方法決定部２４２は、流量情報２３２に含まれる通過人数と、予め定められた人数閾値と、に基づいて、ゲート４００の開閉処理を行う際に、顔認証と虹彩認証のどちらの認証を行うかを決定する。例えば、通過人数が人数閾値以上である場合、認証方法決定部２４２は、顔認証の結果に基づいてゲート４００の開閉処理を行うと決定する。つまり、図５で示すように、通過人数が人数閾値以上である場合、認証方法決定部２４２は、流量が多いと判断して、顔認証を行うと決定する。後述するように、第２カメラ３２０による顔画像データの撮影は、人物が立ち止まることなく行うことが出来る。そのため、認証方法決定部２４２が顔認証を行う旨を決定することで、流量が多い場合に高速な認証を行うことが可能となる。一方、通過人数が人数閾値未満である場合、認証方法決定部２４２は、虹彩認証の結果に基づいてゲート４００の開閉処理を行うと決定する。つまり、図５で示すように、通過人数が人数閾値未満である場合、認証方法決定部２４２は、流量が少ないと判断して、虹彩認証を行うと決定する。虹彩認証を行うことにより、顔認証を行う場合よりも認証の精度を上げることが出来る。

例えば、以上のように、認証方法決定部２４２は、流量情報２３２に基づいてゲート付近が混雑していると判断される場合に、顔認証の結果に基づいてゲート４００の開閉処理を行うと決定する。また、認証方法決定部２４２は、流量情報２３２に基づいてゲート付近が混雑していないと判断される場合に、虹彩認証の結果に基づいてゲート４００の開閉処理を行うと決定する。

なお、認証方法決定部２４２は、例えば、時刻を示す情報を組み合わせて、上記決定を行うよう構成しても構わない。例えば、上述した人数閾値は、時刻に応じて変動する値であっても構わない。また、認証方法決定部２４２は、ゲート４００付近でイベントがあることを流量情報２３２が示す場合や深夜など所定の時刻である場合に、通過人数にかかわらず予め定められた認証方法を決定するよう構成しても構わない。例えば、認証方法決定部２４２は、ゲート４００付近（ゲート４００の通過先）でイベントがあることを流量情報２３２が示す場合は常に顔認証を行う旨を決定したり、深夜など所定の時刻である場合は常に虹彩認証を行う旨を決定したりすることが出来る。認証方法決定部２４２は、上記例示した方法のいずれか、または、組み合わせを行うよう構成して構わない。

画像データ取得部２４３は、第１カメラ３１０から虹彩画像データを取得したり、第２カメラ３２０から顔画像データを取得したりする。また、画像データ取得部２４３は、認証方法決定部２４２による決定に基づいて、画像データの取得先を制御することが出来る。

例えば、認証方法決定部２４２が顔認証を行うと決定した場合、画像データ取得部２４３は、第２カメラ３２０から顔画像データを取得する。そして、画像データ取得部２４３は、取得した顔画像データと、顔画像データを撮影した時刻と、を対応付けて顔画像情報２３３として記憶部２３０に格納する。一方、認証方法決定部２４２が虹彩認証を行うと決定した場合、画像データ取得部２４３は、第１カメラ３１０から虹彩画像データを取得する。そして、画像データ取得部２４３は、取得した虹彩画像データと、虹彩画像データを撮影した時刻と、を対応付けて虹彩画像情報２３４として記憶部２３０に格納する。

例えば、以上のように、画像データ取得部２４３は、認証方法決定部２４２による決定に応じて、第１カメラ３１０から虹彩画像データを取得したり第２カメラ３２０から顔画像データを取得したりする。

なお、画像データ取得部２４３は、認証方法決定部２４２による決定にかかわらず常に第１カメラ３１０や第２カメラ３２０から画像データを取得するよう構成することが出来る。例えば、画像データ取得部２４３は、認証方法決定部２４２が虹彩認証を行うと決定した場合に、第１カメラ３１０から虹彩画像データを取得するとともに、第２カメラ３２０から顔画像データを取得するよう構成しても構わない。

認証部２４４は、顔画像情報２３３や虹彩画像情報２３４を用いて、認証方法決定部２４２が決定した認証方法による認証を行う。

例えば、認証方法決定部２４２が顔認証を行うと決定した場合、認証部２４４は、顔画像情報２３３に含まれる顔画像データから認証対象となる人物を抽出する。また、認証部２４４は、抽出した人物の目、鼻、口などの特徴点を抽出するとともに、抽出した結果に基づいて特徴量を算出する。そして、認証部２４４は、算出した特徴量と、特徴量情報２３１に含まれる顔認証用特徴量と、の類似度が顔比較閾値を超えているか否かを調べることなどにより、算出した特徴量と記憶部２３０に格納されている特徴量との照合を行い、照合の結果に基づく認証を行う。例えば、認証部２４４は、算出した特徴量との類似度が顔比較閾値以上になる顔認証用特徴量が特徴量情報２３１に含まれる場合、抽出した人物が登録されているとしてゲート４００を開く旨を判断する。

また、例えば、認証方法決定部２４２が虹彩認証を行うと決定した場合、認証部２４４は、虹彩画像情報２３４に含まれる虹彩画像データから特徴量を算出する。そして、認証部２４４は、算出した特徴量と、特徴量情報２３１に含まれる虹彩認証用特徴量と、の類似度が虹彩比較閾値を超えているか否かを調べることなどにより、算出した特徴量と記憶部２３０に格納されている特徴量との照合を行い、照合の結果に基づく認証を行う。例えば、認証部２４４は、算出した特徴量との類似度が虹彩比較閾値以上になる虹彩認証用特徴量が特徴量情報２３１に含まれる場合、抽出した人物が登録されているとしてゲート４００を開く旨を判断する。

例えば、以上のように、認証部２４４は、認証方法決定部２４２による決定に応じて、顔認証、または、虹彩認証を行う。なお、上述したように、認証部２４４が行う顔認証や虹彩認証は、一般的な方法を採用して構わない。

ゲート開閉部２４５は、認証部２４４による認証の結果に応じて、ゲート４００に対してゲート４００の開閉を指示する。例えば、ゲート開閉部２４５は、認証部２４４がゲート４００を開く旨を判断すると、ゲート４００を開く旨をゲート４００に対して指示する。また、ゲート開閉部２４５は、予め定められた条件を満たした場合に、ゲート４００を閉じる旨をゲート４００に対して指示することが出来る。ゲート４００を閉じる条件は、例えば、ゲート４００が開かれている状態で認証部２４４による認証が失敗した場合、ゲート４００を開いてから所定時間経過した場合、認証部２４４により認証を行った人物の通過を検出した場合、ゲート４００に人物などの接近が検知された場合、などが想定される。なお、ゲート４００を閉じる条件は、上記例示した以外であっても構わない。例えば、ゲート開閉部２４５は、流量情報２３２などに基づいてゲート４００を閉じる条件を変更しても構わない。例えば、ゲート開閉部２４５は、流量情報２３２が示す通過人数が所定値以下の場合に認証部２４４により認証を行った人物の通過を検出するごとにゲートを閉じる一方で、流量情報２３２が示す通過人数が所定値を超えている場合に認証部２４４による認証が失敗するまでゲートを閉じない、というような判断を行うことが出来る。ゲート開閉部２４５は、上記例示した以外の流量情報２３２を用いた判断を行っても構わない。

以上が、認証装置２００の構成の一例である。

第１カメラ３１０は、人物の虹彩画像データを撮影するカメラである。第１カメラ３１０は、例えば、撮影対象となる人物の目の高さと同程度の高さに設置されており、人物の虹彩を撮影する。第１カメラ３１０による虹彩の撮影は、例えば、第１カメラ３１０の前（例えば、第１カメラ３１０から３０ｃｍ程度の近距離）で人物が立ち止まって行う。

なお、第１カメラ３１０は、例えば、認証方法決定部２４２が虹彩認証を行うと決定している間に第１カメラ３１０の前に人物が立ち止まったタイミングで、虹彩画像データの撮影を行うよう構成することが出来る。第１カメラ３１０は、認証方法決定部２４２が顔認証を行うと決定している間、虹彩画像データの撮影を行わないよう構成しても構わない。

第２カメラ３２０は、人物の顔画像データを撮影するカメラである。第２カメラ３２０は、例えば、第１カメラ３１０の上方に設置されており、人物の顔を撮影する。第２カメラ３２０による顔の撮影は、例えば、人物が立ち止まることなく行われる。

なお、第２カメラ３２０は、認証方法決定部２４２による決定にかかわらず顔画像データの撮影を行うよう構成することが出来る。第２カメラ３２０は、認証方法決定部２４２が顔認証を行うと決定している間のみ、顔画像データの撮影を行うと構成しても構わない。

ゲート４００は、人物が所定エリアに入場する際に通る開閉部として機能する。ゲート４００は、認証装置２００からの指示に基づいて、ゲート開閉処理を行う。ゲート４００の構成は、一般的なもので構わない。

以上が、ゲート開閉システム１００の構成の一例である。続いて、図６を参照して、認証装置２００の動作例について説明する。

図６を参照すると、ゲート４００を通ろうとする入場者がいる場合（ステップＳ１０１、Ｙｅｓ）、認証装置２００の認証方法決定部２４２は、流量情報２３２に基づいて、ゲート４００の開閉処理を行う際の認証方法を決定する。例えば、流量情報２３２が示す通過人数が人数閾値以上である場合（ステップＳ１０２、Ｙｅｓ）、認証方法決定部２４２は、顔認証の結果に基づいてゲート４００の開閉処理を行うと決定する（ステップＳ１０３）。これを受けて、画像データ取得部２４３は、第２カメラ３２０から顔画像データを取得する。

認証部２４４は、顔画像情報２３３に含まれる顔画像データから認証対象となる人物を抽出する。また、認証部２４４は、抽出した人物の目、鼻、口などの特徴点を抽出するとともに、抽出した結果に基づいて特徴量を算出する。そして、認証部２４４は、算出した特徴量と、特徴量情報２３１に含まれる顔認証用特徴量と、の類似度が顔比較閾値を超えているか否かを調べることなどにより、算出した特徴量と記憶部２３０に格納されている特徴量との照合を行い、照合の結果に基づく認証を行う（ステップＳ１０４）。算出した特徴量との類似度が顔比較閾値以上になる顔認証用特徴量が特徴量情報２３１に含まれる場合、つまり、認証が成功した場合（ステップＳ１０４、Ｙｅｓ）、認証部２４４は、抽出した人物が登録されているとしてゲート４００を開く旨を判断する。これに応じて、ゲート開閉部２４５は、ゲート４００を開く旨をゲート４００に対して指示する。その結果、ゲート４００がゲートを開く（ステップＳ１０５）。一方、認証が失敗した場合（ステップＳ１０４、Ｎｏ）、ステップＳ１０５の処理は行われない。

また、流量情報２３２が示す通過人数が人数閾値未満である場合（ステップＳ１０２、Ｎｏ）、認証方法決定部２４２は、虹彩認証の結果に基づいてゲート４００の開閉処理を行うと決定する（ステップＳ１０６）。これを受けて、画像データ取得部２４３は、第１カメラ３１０から虹彩画像データを取得する。

認証部２４４は、虹彩画像情報２３４に含まれる虹彩画像データから特徴量を算出する。そして、認証部２４４は、算出した特徴量と、特徴量情報２３１に含まれる虹彩認証用特徴量と、の類似度が虹彩比較閾値を超えているか否かを調べることなどにより、算出した特徴量と記憶部２３０に格納されている特徴量との照合を行い、照合の結果に基づく認証を行う（ステップＳ１０７）。算出した特徴量との類似度が虹彩比較閾値以上になる虹彩認証用特徴量が特徴量情報２３１に含まれる場合、つまり、認証に成功した場合（ステップＳ１０７、Ｙｅｓ）、認証部２４４は、抽出した人物が登録されているとしてゲート４００を開く旨を判断する。これに応じて、ゲート開閉部２４５は、ゲート４００を開く旨をゲート４００に対して指示する。その結果、ゲート４００がゲートを開く（ステップＳ１０８）。一方、認証が失敗した場合（ステップＳ１０７、Ｎｏ）、ステップＳ１０８の処理は行われない。

また、ゲート４００が開かれた状態で所定の条件を満たす場合（ステップＳ１０９、Ｙｅｓ）、ゲート開閉部２４５は、ゲート４００を閉じる旨をゲート４００に対して指示する。その結果、ゲート４００がゲートを閉じる（ステップＳ１１０）。なお、ゲート４００を閉じる条件は、例えば、ゲート４００が開かれている状態で認証部２４４による認証が失敗した場合、ゲート４００を開いてから所定時間経過した場合、認証部２４４により認証を行った人物の通過を検出した場合、ゲート４００に人物などの接近が検知された場合、などが想定される。なお、ゲート４００を閉じる条件は、上記例示した以外であっても構わない。例えば、ゲート開閉部２４５は、流量情報２３２などに基づいてゲート４００を閉じる条件を変更しても構わない。例えば、ゲート開閉部２４５は、流量情報２３２が示す通過人数が所定値以下の場合に認証部２４４により認証を行った人物の通過を検出するごとにゲートを閉じる一方で、流量情報２３２が示す通過人数が所定値を超えている場合に認証部２４４による認証が失敗するまでゲートを閉じない、というような判断を行うことが出来る。条件を満たさない場合（ステップＳ１０９、Ｎｏ）、ステップＳ１１０の処理は行われない。

その後、ステップＳ１０１の処理に戻る。入場者がいる場合（ステップＳ１０１、Ｙｅｓ）、上述したステップＳ１０２以下の処理が繰り返される。一方、入場者がいない場合（ステップＳ１０１、Ｎｏ）、認証装置２００は、入場者が現れるまで処理を終了する。

以上が、認証装置２００の動作例である。

このように、認証装置２００は、流量情報取得部２４１と、認証方法決定部２４２と、認証部２４４と、を有している。このような構成によると、認証方法決定部２４２は、流量情報取得部２４１により格納された流量情報２３２に基づいて、ゲート４００の開閉処理を行う際に、顔認証と虹彩認証のどちらの認証を行うかを決定することが出来る。その結果、認証部２４４は認証方法決定部２４２が決定した認証方法により認証を行うことが出来る。これにより、例えば、流量情報２３２に基づいてゲート付近が混雑していると判断される場合に顔認証を行う一方で、流量情報２３２に基づいてゲート付近が混雑していないと判断される場合に虹彩認証を行うことが可能となる。その結果、混雑時に認証処理の速度を向上させつつ、混雑状況でない場合に認証精度を上げることが可能となる。つまり、上記構成によると、精度よく効率的に認証を行うことが可能となる。

なお、ゲート開閉システム１００の構成は、図１で例示した以外であっても構わない。例えば、図１では、ゲート開閉システム１００が第１カメラ３１０と第２カメラ３２０とを有する場合について例示した。しかしながら、ゲート開閉システム１００は、顔画像データと虹彩画像データとを撮影する１台のカメラのみを有しても構わないし、３台以上の複数のカメラを有しても構わない。また、図１では、認証装置２００とゲート４００とが異なる装置である場合について説明した。しかしながら、認証装置２００としての機能がゲート４００に組み込まれていても構わない。また、認証装置２００は、１台の情報処理装置から構成されても構わないし、複数台の情報処理装置から構成されても構わない。また、１台の認証装置２００で１つのゲート４００の開閉制御のみを行うよう構成しても構わないし、１台の認証装置２００で複数のゲート４００の開閉制御を行うよう構成しても構わない。以上のように、ゲート開閉システム１００の構成は図１で例示した場合に限定されず、様々な変形例を採用することが出来る。

また、本実施形態において、認証方法決定部２４２は、顔認証と虹彩認証のどちらの認証を行うかを決定するとした。しかしながら、認証方法決定部２４２は、顔認証を行うか、または、顔認証と虹彩認証とを行うか、を決定するよう構成しても構わない。つまり、認証方法決定部２４２は、流量情報２３２に基づいてゲート付近が混雑していると判断される場合に顔認証を行うと決定する一方で、流量情報２３２に基づいてゲート付近が混雑していないと判断される場合に顔認証と虹彩認証とを行うと決定するよう構成しても構わない。換言すると、認証方法決定部２４２は、流量情報２３２に基づいて、顔認証を行うか、または、虹彩認証を含む認証処理を行うか、を決定するよう構成することが出来る。

また、認証装置２００は、常に顔認証と虹彩認証とを行うよう構成することが出来る。認証装置２００が常に顔認証と虹彩認証とを行う場合、認証方法決定部２４２は、流量情報２３２に基づいて、認証を行う際に用いる顔比較閾値や虹彩比較閾値の調整を行うことが出来る。例えば、認証方法決定部２４２は、流量情報２３２に基づいてゲート付近が混雑していると判断される場合に顔比較閾値を高くして虹彩比較閾値を低くする一方で、流量情報２３２に基づいてゲート付近が混雑していないと判断される場合に顔比較閾値を低くして虹彩比較閾値を高くするよう構成しても構わない。このような構成によると、ゲート付近が混雑している際に顔認証の比率を高める一方で、ゲート付近が混雑していない際に虹彩認証の比率を高めることが出来る。

なお、例えば、顔認証のみを行う場合、虹彩比較閾値が０である状態であるということも出来る。そのため、認証方法決定部２４２は、流量情報２３２に基づいて顔比較閾値や虹彩比較閾値の調整を行うことで、顔認証と虹彩認証のどちらの認証を行うかを決定している、ということも出来る。認証方法決定部２４２は、流量情報２３２に基づいて、顔認証と虹彩認証のどちらの認証を行うかを決定するとともに、顔比較閾値や虹彩比較閾値の調整を行うよう構成しても構わない。

また、認証装置２００は、図２で例示した以外の構成を有しても構わない。例えば、図７を参照すると、認証装置２００は、図２で例示した構成に加えて、流量推定部２４６を有することが出来る。流量推定部２４６は、流量情報２３２に基づく混雑状況の推定を行うことが出来る。例えば、流量推定部２４６は、事前に学習した学習モデルと流量情報２３２とに基づいて、所定時間経過後の混雑状況を推定することが出来る。認証装置２００が流量推定部２４６を有する場合、認証方法決定部２４２は、流量推定部２４６による推定の結果に基づいて、顔認証と虹彩認証のどちらの認証を行うかを決定するよう構成することが出来る。

また、本実施形態においては、開閉部の１つであるゲートの開閉処理を行うことで、人物の入場制御を行う場合について説明した。しかしながら、本発明は、例えばドアなどゲート以外の開閉部を制御することなどにより人物の入場制御を行う際に適用しても構わない。換言すると、本発明は、ゲート４００の開閉制御を行う場合に限定されず、人物の入場制御を行うさまざまなシステムに適用することが出来る。

［第２の実施形態］
次に、本発明の第２の実施形態について、図８、図９を参照して説明する。図８、図９は、認証装置５００の構成の一例を示している。

認証装置５００は、認証処理の結果に基づいてゲートの開閉処理を制御する情報処理装置である。図８は、認証装置５００のハードウェア構成の一例を示している。図８を参照すると、認証装置５００は、一例として、以下のようなハードウェア構成を有している。
・ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）５０１（演算装置）
・ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）５０２（記憶装置）
・ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）５０３（記憶装置）
・ＲＡＭ５０３にロードされるプログラム群５０４
・プログラム群５０４を格納する記憶装置５０５
・情報処理装置外部の記録媒体５１０の読み書きを行うドライブ装置５０６
・情報処理装置外部の通信ネットワーク５１１と接続する通信インタフェース５０７
・データの入出力を行う入出力インタフェース５０８
・各構成要素を接続するバス５０９

また、認証装置５００は、プログラム群５０４をＣＰＵ５０１が取得して当該ＣＰＵ５０１が実行することで、図９に示す取得部５２１や決定部５２２としての機能を実現することが出来る。なお、プログラム群５０４は、例えば、予め記憶装置５０５やＲＯＭ５０２に格納されており、必要に応じてＣＰＵ５０１がＲＡＭ５０３などにロードして実行する。また、プログラム群５０４は、通信ネットワーク５１１を介してＣＰＵ５０１に供給されてもよいし、予め記録媒体５１０に格納されており、ドライブ装置５０６が該プログラムを読み出してＣＰＵ５０１に供給してもよい。

なお、図８は、認証装置５００のハードウェア構成の一例を示している。認証装置５００のハードウェア構成は上述した場合に限定されない。例えば、認証装置５００は、ドライブ装置５０６を有さないなど、上述した構成の一部から構成されてもよい。

取得部５２１は、ゲート付近の混雑状況を示す流量情報を取得する。

決定部５２２は、取得部５２１が取得した流量情報に基づいて、ゲートの開閉処理を行う際に用いる認証方法を決定する。例えば、決定部５２２は、ゲートの開閉処理を行う際に、顔認証を行うか、または、虹彩認証を含む認証処理を行うか、を決定する。

このように、認証装置５００は、取得部５２１と決定部５２２とを有している。このような構成により、決定部５２２は、取得部５２１が取得した流量情報に基づいて、ゲートの開閉処理を行う際に用いる認証方法を決定することが出来る。その結果、混雑状況に応じた認証方法を用いて認証処理を行うことが可能となる。これにより、精度よく効率的に認証を行うことが可能となる。

なお、上述した認証装置５００は、当該認証装置５００に所定のプログラムが組み込まれることで実現できる。具体的に、本発明の他の形態であるプログラムは、認証処理の結果に基づいてゲートの開閉処理を制御する認証装置５００に、ゲート付近の混雑状況を示す流量情報を取得する取得部５２１と、取得部５２１が取得した流量情報に基づいて、ゲートの開閉処理を行う際に用いる認証方法を決定する決定部５２２と、を実現するためのプログラムである。

また、上述した認証装置５００により実行される認証方法は、認証処理の結果に基づいてゲートの開閉処理を制御する認証装置５００が、ゲート付近の混雑状況を示す流量情報を取得し、取得した流量情報に基づいて、ゲートの開閉処理を行う際に用いる認証方法を決定する、という方法である。

上述した構成を有する、プログラム、又は、認証方法、の発明であっても、上記認証装置５００と同様の作用・効果を有するために、上述した本発明の目的を達成することが出来る。

＜付記＞
上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうる。以下、本発明における認証方法などの概略を説明する。但し、本発明は、以下の構成に限定されない。

（付記１）
人物の認証処理の結果に基づいて人物の入場を制御する認証装置であって、
人物の混雑状況を示す流量情報を取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記流量情報に基づいて、入場制御処理を行う際に用いる認証方法を決定する決定部と、
を有する
認証装置。
（付記２）
付記１に記載の認証装置であって、
前記決定部が決定する対象となる認証方法には、顔認証と、虹彩認証を含む認証処理と、が含まれている
認証装置。
（付記３）
付記１または付記２に記載の認証装置であって、
前記決定部は、取得した前記流量情報に基づいて、顔認証と、虹彩認証を含む認証処理と、のうちのいずれの認証を行うかを決定する
認証装置。
（付記４）
付記１から付記３までのいずれか１項に記載の認証装置であって、
前記決定部は、取得した前記流量情報に基づいて混雑していると判断される場合に、顔認証を行うと決定する
認証装置。
（付記５）
付記１から付記４までのいずれか１項に記載の認証装置であって、
前記決定部は、取得した前記流量情報に基づいて混雑していないと判断される場合に、虹彩認証を含む認証方法を行うと決定する
認証装置。
（付記６）
付記１から付記５までのいずれか１項に記載の認証装置であって、
前記流量情報は、入場する人の数を示す情報を含んでいる
認証装置。
（付記７）
付記１から付記６までのいずれか１項に記載の認証装置であって、
前記取得部は、人物が入場する際に通る開閉部の開閉回数に基づいて前記流量情報を取得する
認証装置。
（付記８）
付記１から付記７までのいずれか１項に記載の認証装置であって、
前記流量情報は、時刻を示す情報を含んでいる
認証装置。
（付記９）
付記１から付記８までのいずれか１項に記載の認証装置であって、
前記決定部は、取得した前記流量情報に基づいて、認証処理を行う際に用いる閾値を調整する
認証装置。
（付記１０）
人物の認証処理の結果に基づいて人物の入場を制御する認証装置が、
人物の混雑状況を示す流量情報を取得し、
取得した前記流量情報に基づいて、入場制御処理を行う際に用いる認証方法を決定する
認証方法。
（付記１１）
人物の認証処理の結果に基づいて人物の入場を制御する認証装置に、
人物の混雑状況を示す流量情報を取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記流量情報に基づいて、入場制御処理を行う際に用いる認証方法を決定する決定部と、
を実現するためのプログラムを記録した、コンピュータが読み取り可能な記録媒体。

なお、上記各実施形態及び付記において記載したプログラムは、記憶装置に記憶されていたり、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録されていたりする。例えば、記録媒体は、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク、及び、半導体メモリ等の可搬性を有する媒体である。

以上、上記各実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明の範囲内で当業者が理解しうる様々な変更をすることが出来る。

なお、本発明は、日本国にて２０２０年４月９日に特許出願された特願２０２０－０７０４４９の特許出願に基づく優先権主張の利益を享受するものであり、当該特許出願に記載された内容は、全て本明細書に含まれるものとする。

１００ゲート開閉システム
２００認証装置
２１０画面表示部
２２０通信Ｉ／Ｆ部
２３０記憶部
２３１特徴量情報
２３２流量情報
２３３顔画像情報
２３４虹彩画像情報
２３５プログラム
２４０演算処理部
２４１流量情報取得部
２４２認証方法決定部
２４３画像データ取得部
２４４認証部
２４５ゲート開閉部
３１０第１カメラ
３２０第２カメラ
４００ゲート
５００認証装置
５０１ＣＰＵ
５０２ＲＯＭ
５０３ＲＡＭ
５０４プログラム群
５０５記憶装置
５０６ドライブ装置
５０７通信インタフェース
５０８入出力インタフェース
５０９バス
５１０記録媒体
５１１通信ネットワーク
５２１取得部
５２２決定部

Claims

人物の認証処理の結果に基づいて人物の入場を制御する認証装置であって、
入場ゲート周辺における人物の混雑状況を示し、入場する人の数に応じた流量情報を取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記流量情報に基づいて、顔認証と、虹彩認証を含む認証処理と、のうちのいずれの認証を行うかを決定する決定部と、
を有し、
前記決定部は、取得した前記流量情報に基づいて混雑していると判断される場合に、顔認証を行うと決定し、取得した前記流量情報に基づいて混雑していないと判断される場合に、虹彩認証を含む認証方法を行うと決定する
認証装置。
請求項１に記載の認証装置であって、
前記取得部は、人物が入場する際に通る開閉部の開閉回数に基づいて前記流量情報を取得する
認証装置。
請求項１に記載の認証装置であって、
前記流量情報は、時刻を示す情報を含んでいる
認証装置。
人物の認証処理の結果に基づいて人物の入場を制御する認証装置が、
入場ゲート周辺における人物の混雑状況を示し、入場する人の数に応じた流量情報を取得し、
取得した前記流量情報に基づいて、顔認証と、虹彩認証を含む認証処理と、のうちのいずれの認証を行うかを決定し、
決定する際、取得した前記流量情報に基づいて混雑していると判断される場合に、顔認証を行うと決定し、取得した前記流量情報に基づいて混雑していないと判断される場合に、虹彩認証を含む認証方法を行うと決定する
認証方法。
人物の認証処理の結果に基づいて人物の入場を制御する認証装置に、
入場ゲート周辺における人物の混雑状況を示し、入場する人の数に応じた流量情報を取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記流量情報に基づいて、顔認証と、虹彩認証を含む認証処理と、のうちのいずれの認証を行うかを決定する決定部と、
を実現させ、
前記決定部は、取得した前記流量情報に基づいて混雑していると判断される場合に、顔認証を行うと決定し、取得した前記流量情報に基づいて混雑していないと判断される場合に、虹彩認証を含む認証方法を行うと決定する
プログラム。