JP7415796B2 - 生体判定装置および生体判定方法 - Google Patents

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Description

本発明は、撮像された顔が、人などの生体のものであるか、写真や映像、人形などの非生体のものであるかを判定する技術に関する。
認証技術として、暗証番号やパスワードなどによる認証、ＩＣカードなどの物（認証物）による認証、顔による認証（顔認証）などが知られている。暗証番号やパスワードによる認証では、それらを忘れてしまうと認証ができないし、それらが漏洩して悪用される虞がある。また、認証物による認証では、認証物を持参していなければ認証ができないし、認証物が盗まれて悪用される虞がある。
顔認証ではそのような問題は生じないが、写真や、モニタやタブレット端末などの表示デバイスに表示された映像、マネキン人形やろう人形などの人形のような非生体を使ったなりすましにより、顔認証が突破される虞がある。
このため、なりすましによる顔認証突破を抑制する様々な技術が提案されている。例えば、特許文献１では、撮像される顔の周囲に枠が存在するか否かで、当該顔がなりすましか否かを判定する技術が提案されている。特許文献２では、撮像される顔の色変化に基づいて、当該顔がなりすましか否かを判定する技術が提案されている。特許文献３には、撮像される顔までの距離と背景までの距離とに基づいて、当該顔がなりすましか否かを判定する技術が提案されている。特許文献１～３で提案されている技術の他に、撮像される顔がまばたきをするか否かで、当該顔がなりすましか否かを判定する技術も提案されている。
特開２０１８－１６９９４３号公報 特許第６５４４２４４号公報 特開２００７－２４１４０２号公報
写真や表示デバイスには周囲に枠が存在することが多い。このため、特許文献１で提案されている技術によれば、写真を使ったなりすましによる顔認証突破や、表示デバイスに表示された映像を使ったなりすましによる顔認証突破を抑制できる。しかしながら、人形を使ったなりすましによる顔認証突破は抑制できない。また、顔を撮像した画像に写真や表示デバイスの枠が写るとも限らず、写真や映像を使ったなりすましによる顔認証突破を抑制できない場合もある。
写真（静止画）に写っている顔の色や、人形の顔の色は変化しない（それらの顔の色が周囲の光によって変化することはあるが、そのような変化は生態的な変化とは異なる）。このため、特許文献２で提案されている技術によれば、写真や人形を使ったなりすましによる顔認証突破を抑制できる。しかしながら、映像（動画）を使ったなりすましによる顔認証突破は抑制できない。
写真に写っている顔までの距離と、写真に写っている背景までの距離とは同等となる（それらの距離は、どちらも写真までの距離である）。同様に、表示デバイスに表示されて
いる顔までの距離と、表示デバイスに表示されている背景までの距離とは同等となる（それらの距離は、どちらも表示デバイスまでの距離である）。このため、特許文献３で提案されている技術によれば、写真を使ったなりすましによる顔認証突破や、表示デバイスに表示された映像を使ったなりすましによる顔認証突破を抑制できる。しかしながら、人形を使ったなりすましによる顔認証突破は抑制できない。
写真（静止画）に写っている顔や、マネキン人形やろう人形などの人形は、まばたきをしない。このため、まばたきの有無を判定する従来技術によれば、写真や人形を使ったなりすましによる顔認証突破を抑制できる。しかしながら、映像（動画）を使ったなりすましによる顔認証突破は抑制できない。
このように、従来技術では、撮像された顔が、人などの生体のものであるか、写真や映像、人形などの非生体のものであるかを高精度に判定できず、顔認証突破を抑制できない場合がある。
本発明は上記実情に鑑みなされたものであって、撮像された顔が、人などの生体のものであるか、写真や映像、人形などの非生体のものであるかを高精度に判定でき、ひいては顔認証突破を抑制できる技術を提供することを目的とする。
上記目的を達成するために本発明は、以下の構成を採用する。
本発明の第一側面は、撮像された画像から顔を検出する検出手段と、前記検出手段により検出された顔の領域である顔領域の温度と、前記顔領域の周辺の領域である顔外領域の温度との情報を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された情報に基づいて、前記顔領域の温度が前記顔外領域の温度よりも所定の閾値以上高い場合に、前記検出された顔が生体であると判定し、前記顔領域の温度が前記顔外領域の温度よりも前記所定の閾値以上高くない場合に、前記検出された顔が生体でないと判定する判定手段とを有することを特徴とする生体判定装置を提供する。所定の閾値は、ユーザ（生体判定装置の管理者など）が任意に設定できてもよいし、固定値であってもよい。
一般的に、生体である顔の温度は顔周辺（背景）の温度よりも或る程度高い。そして、このような温度差は、写真や映像、人形などを使ったなりすましでは生じないと考えられる。具体的には、写真に写っている顔の温度と、写真に写っている背景の温度とは同等となる（それらの温度は、どちらも写真の温度である）。同様に、表示デバイスに表示されている顔の温度と、表示デバイスに表示されている背景の温度とは同等となる（それらの温度は、どちらも表示デバイスの温度である）。そして、人形の顔の温度は、生体である顔の温度とは異なり、顔周辺（背景）の温度に近いことが多く、顔周辺の温度よりも低いこともある。
上述した構成によれば、顔領域の温度が顔外領域の温度よりも所定の閾値以上高いか否かを判定基準とすることにより、顔が生体であるか否かを高精度に判定でき、ひいては顔認証突破を抑制できる。具体的には、写真や映像、人形などのいずれを使ったなりすましでも、顔が非生体であると判定でき、顔認証突破を抑制できる。顔の温度のみから顔が生体であるか否かを判定する構成も考えられるが、顔の温度は少なからず顔周辺の温度の影響を受けると考えられる。このため、顔の温度と顔周辺の温度とを用いる構成の方が、顔の温度のみを用いる構成よりも、高精度な生体判定を行える。
前記顔領域に基づいて前記顔外領域を設定する設定手段をさらに有するとしてもよく、例えば、前記設定手段は、前記顔領域を囲む領域を、前記顔外領域として設定するとして
もよい。具体的には、前記顔領域は、矩形領域であり、前記設定手段は、前記顔領域を中心とする、高さと幅がそれぞれ前記顔領域の所定倍となるように前記顔領域を拡大した矩形領域から、前記顔領域を除いた領域を、前記顔外領域として設定するとしてもよい。前記顔領域は、矩形領域であり、前記設定手段は、前記顔領域を中心とする、対角線の長さが前記顔領域の所定倍となるように前記顔領域を拡大した矩形領域から、前記顔領域を除いた領域を、前記顔外領域として設定するとしてもよい。前記顔領域は、円形領域であり、前記設定手段は、前記顔領域を中心とする、半径が前記顔領域の所定倍となるように前記顔領域を拡大した円形領域から、前記顔領域を除いた領域を、前記顔外領域として設定するとしてもよい。前記設定手段は、前記顔領域を中心とする、面積が前記顔領域の所定倍となるように前記顔領域を拡大した領域から、前記顔領域を除いた領域を、前記顔外領域として設定するとしてもよい。
前記設定手段は、前記顔領域の左右に位置する２つの領域を、前記顔外領域として設定するとしてもよい。具体的には、前記顔領域は、矩形領域であり、前記設定手段は、前記顔領域を中心とする、前記顔領域を所定倍に拡大した矩形領域から、前記顔領域、前記顔領域の上側の前記顔領域と同じ幅の矩形領域、及び、前記顔領域の下側の前記顔領域と同じ幅の矩形領域を除いて得られる２つの矩形領域を、前記顔外領域として設定するとしてもよい。こうすることで、顔外領域から、顔領域の上側にある頭部分や、顔領域の下側にある首部分を除くことができ、顔外領域の温度として、背景の温度により近い温度を用いることができる。その結果、顔が生体であるか否かをより高精度に判定でき、ひいては顔認証をより高精度に行うことができる。具体的には、生体である顔が非生体であると誤判定されることを抑制でき、ひいては生体の顔を使った正しい顔認証の失敗を抑制できる。ここで、顔領域を所定倍に拡大した矩形領域は、顔領域の高さと幅をそれぞれ所定倍に拡大した矩形領域、顔領域の対角線の長さを所定倍に拡大した矩形領域、顔領域の面積を所定倍に拡大した矩形領域のいずれであってもよい。
これら各種倍率は特に限定されないが、例えば２～３倍である。これら倍率は、ユーザが任意に設定できてもよいし、固定値であってもよい。
前記顔領域の温度は、前記顔領域の複数の位置にそれぞれ対応する複数の温度の平均値、最頻値、または、中央値であり、前記顔外領域の温度は、前記顔外領域の複数の位置にそれぞれ対応する複数の温度の平均値、最頻値、または、中央値であるとしてもよい。こうすることで、顔が生体であるか否かをより高精度に判定でき、ひいては顔認証をより高精度に行うことができる。例えば、顔に付着した物体（例えば顔に装着された眼鏡）などの温度が顔領域の温度として使用されたり、顔周辺の熱源（例えば照明）などの温度が顔外領域の温度として使用されたりすることが無くなる。その結果、生体である顔が非生体であると誤判定されることを抑制でき、ひいては生体の顔を使った正しい顔認証の失敗を抑制できる。
前記検出手段により複数の顔が検出された場合に、前記複数の顔のそれぞれについて、前記取得手段による情報の取得と、前記判定手段による判定とが行われるとしてもよい。こうすることで、顔が写ったポスターの前に顔登録者がいる状況や、顔登録者が複数の人物や人形と一緒にいる状況などにおいて、顔登録者が顔認証に失敗することを抑制できる。顔登録者は、顔認証のための顔情報（検出された顔と比較される顔の情報；顔画像など）が登録されている人物である。
顔認証を行おうとしている顔登録者はカメラに顔を近づける傾向があり、当該顔登録者の顔は、撮像された画像内で最も大きく写る傾向がある。このため、前記検出手段により複数の顔が検出された場合に、前記複数の顔のうち、最も大きい顔について、前記取得手段による情報の取得と、前記判定手段による判定とが行われるとしてもよい。こうするこ
とでも、顔が写ったポスターの前に顔登録者がいる状況や、顔登録者が複数の人形や人物と一緒にいる状況などにおいて、顔登録者が顔認証に失敗することを抑制できる。さらに、特定の顔に限定して温度情報取得や生体判定が行われるため、処理負荷を低減できる。
顔認証を行おうとしている顔登録者はカメラの正面に位置する傾向があり、当該顔登録者の顔は、撮像された画像の中心部に写る傾向がある。このため、前記検出手段により複数の顔が検出された場合に、前記複数の顔のうち、前記画像の中心に最も近い顔について、前記取得手段による情報の取得と、前記判定手段による判定とが行われるとしてもよい。こうすることでも、顔が写ったポスターの前に顔登録者がいる状況や、顔登録者が複数の人形や人物と一緒にいる状況などにおいて、顔登録者が顔認証に失敗することを抑制できる。そして、特定の顔に限定して温度情報取得や生体判定が行われるため、処理負荷を低減できる。
顔認証を行おうとしている顔登録者はカメラに目線を向ける傾向がある。このため、前記検出手段により複数の顔が検出された場合に、前記複数の顔のうち、前記画像を撮像するカメラに目線を向けている顔について、前記取得手段による情報の取得と、前記判定手段による判定とが行われるとしてもよい。こうすることでも、顔が写ったポスターの前に顔登録者がいる状況や、顔登録者が複数の人形や人物と一緒にいる状況などにおいて、顔登録者が顔認証に失敗することを抑制できる。そして、特定の顔に限定して温度情報取得や生体判定が行われるため、処理負荷を低減できる。さらに、カメラに目線を向けずにカメラの近くに顔登録者がいるだけで不必要に（顔登録者の意図に反して）顔認証が成功することを抑制でき、顔認証のセキュリティレベルをより向上できる。
本発明の第二側面は、撮像された画像から顔を検出する検出ステップと、前記検出ステップにおいて検出された顔の領域である顔領域の温度と、前記顔領域の周辺の領域である顔外領域の温度との情報を取得する取得ステップと、前記取得ステップにおいて取得された情報に基づいて、前記顔領域の温度が前記顔外領域の温度よりも所定の閾値以上高い場合に、前記検出された顔が生体であると判定し、前記顔領域の温度が前記顔外領域の温度よりも前記所定の閾値以上高くない場合に、前記検出された顔が生体でないと判定する判定ステップとを有することを特徴とする生体判定方法を提供する。
なお、本発明は、上記構成ないし機能の少なくとも一部を有する生体判定システムとして捉えることができる。また、本発明は、上記処理の少なくとも一部を含む、生体判定方法又は生体判定システムの制御方法や、これらの方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、又は、そのようなプログラムを非一時的に記録したコンピュータ読取可能な記録媒体として捉えることもできる。上記構成及び処理の各々は技術的な矛盾が生じない限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。
本発明によれば、撮像された顔が、人などの生体のものであるか、写真や映像、人形などの非生体のものであるかを高精度に判定でき、ひいては顔認証突破を抑制できる。
図１は、本発明が適用された生体判定装置の構成例を示すブロック図である。 図２は、本発明の実施形態に係るカメラの構成例を示すブロック図である。 図３（Ａ）～３（Ｄ）は、本発明の実施形態に係る撮像画像の一例を示す図である。 図４（Ａ），４（Ｂ）は、本発明の実施形態に係る撮像画像の一例を示す図である。 図５は、本発明の実施形態に係るカメラの処理フロー例を示すフローチャートである。 図６は、本発明の実施形態に係る撮像画像の一例を示す図である。
＜適用例＞
本発明の適用例について説明する。従来技術では、撮像された顔が、人などの生体のものであるか、写真や映像、人形などの非生体のものであるかを高精度に判定できず、非生体を使ったなりすましによる顔認証突破を抑制できない場合がある。具体的には、写真に写っている顔や、映像に写っている顔、人形の顔などの少なくともいずれかが、生体のものとして誤判定されるため、そのような非生体を使ったなりすましによる顔認証突破を抑制できない。
図１は、本発明が適用された生体判定装置１００の構成例を示すブロック図である。生体判定装置１００は、顔検出部１０１、温度情報取得部１０２、及び、生体判定部１０３を有する。顔検出部１０１は、撮像された画像から顔を検出する。温度情報取得部１０２は、顔検出部１０１により検出された顔の領域である顔領域の温度と、顔領域の周辺の領域である顔外領域の温度との情報（温度情報）を取得する。生体判定部１０３は、温度情報取得部１０２により取得された温度情報に基づいて、顔検出部１０１により検出された顔が生体であるか否かを判定する。具体的には、生体判定部１０３は、顔領域の温度が顔外領域の温度よりも所定の閾値以上高い場合に、検出された顔が生体であると判定し、顔領域の温度が顔外領域の温度よりも所定の閾値以上高くない場合に、検出された顔が生体でないと判定する。顔検出部１０１は本発明の検出手段の一例であり、温度情報取得部１０２は本発明の取得手段の一例であり、生体判定部１０３は本発明の判定手段の一例である。
一般的に、生体である顔の温度は顔周辺（背景）の温度よりも或る程度高い。そして、このような温度差は、写真や映像、人形などを使ったなりすましでは生じないと考えられる。具体的には、写真に写っている顔の温度と、写真に写っている背景の温度とは同等となる（それらの温度は、どちらも写真の温度である）。同様に、表示デバイスに表示されている顔の温度と、表示デバイスに表示されている背景の温度とは同等となる（それらの温度は、どちらも表示デバイスの温度である）。そして、人形の顔の温度は、生体である顔の温度とは異なり、顔周辺（背景）の温度に近いことが多く、顔周辺の温度よりも低いこともある。
生体判定装置１００の上記構成によれば、顔領域の温度が顔外領域の温度よりも所定の閾値以上高いか否かを判定基準とすることにより、顔が生体であるか否かを高精度に判定でき、ひいては顔認証突破を抑制できる。具体的には、写真や映像、人形などのいずれを使ったなりすましでも、顔が非生体であると判定でき、顔認証突破を抑制できる。顔の温度のみから顔が生体であるか否かを判定する構成も考えられるが、顔の温度は少なからず顔周辺の温度の影響を受けると考えられる。このため、顔の温度と顔周辺の温度とを用いる構成の方が、顔の温度のみを用いる構成よりも、高精度な生体判定を行える。
＜実施形態＞
本発明の実施形態について説明する。
図２は、本実施形態に係るカメラ２００（生体判定装置；顔認証装置）の構成例を示すブロック図である。カメラ２００は、撮像部２１０、温度測定部２２０、制御部２３０、及び、記憶部２４０を有する。制御部２３０は、顔検出部２３１、領域設定部２３２、温度情報取得部２３３、生体判定部２３４、及び、顔認証部２３５を有する。
撮像部２１０は例えばＣＣＤやＣＭＯＳセンサなどのイメージセンサであり、撮像を行い、撮像結果（撮像した画像）を制御部２３０（顔検出部２３１）へ出力する。
温度測定部２２０は例えばサーマルセンサなどであり、各位置の温度を測定し、測定結果（温度分布の情報；各位置の温度を示す情報）を制御部２３０（温度情報取得部２３３）へ出力する。温度測定部２２０は、例えば、撮像部２１０により撮像される範囲の各位置の温度を測定する。
制御部２３０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などを含み、各構成要素の制御や、各種情報処理などを行う。
顔検出部２３１は、撮像部２１０により撮像された画像から顔を検出し、検出結果を領域設定部２３２と顔認証部２３５へ出力する。顔検出部２３１は、本発明の検出手段の一例である。なお、顔検出にはどのようなアルゴリズムを用いてもよい。例えば、既存の顔検出により顔を検出してもよく、具体的にはＨｏＧやＨａａｒ－ｌｉｋｅなどの画像特徴とブースティングを組み合わせた検出器を用いて顔を検出してもよい。既存の機械学習により生成された学習済みモデルを用いて顔を検出してもよく、具体的にはディープラーニング（例えば、Ｒ－ＣＮＮ、Ｆａｓｔ Ｒ－ＣＮＮ、ＹＯＬＯ、ＳＳＤなど）により生成された学習済みモデルを用いて顔を検出してもよい。
領域設定部２３２は、顔検出部２３１の検出結果（具体的には、顔検出部２３１により検出された顔の領域である顔領域）に基づいて、顔領域の周辺の領域である顔外領域を設定する。そして、領域設定部２３２は、顔領域と顔外領域の情報（領域情報）を温度情報取得部２３３へ出力する。領域設定部２３２は、本発明の設定手段の一例である。
顔外領域の設定方法は特に限定されないが、例えば、領域設定部２３２は、図３（Ａ）～３（Ｄ），４（Ａ），４（Ｂ）に示すように顔外領域を設定する。図３（Ａ）～３（Ｄ），４（Ａ），４（Ｂ）は、撮像部２１０により撮像された画像の一例を示す。
図３（Ａ）は、顔領域が矩形領域である場合の例を示し、領域設定部２３２が顔領域の高さＨ１と幅Ｗ１に基づいて顔外領域を設定する例を示す。図３（Ａ）では、顔領域を中心とする、高さＨ２と幅Ｗ２がそれぞれ顔領域の所定倍（倍率Ｍ１）となるように顔領域を拡大した矩形領域から、顔領域を除いた領域が、顔外領域として設定されている。つまり、顔領域を中心とする、高さＨ２＝Ｈ１×Ｍ１且つ幅Ｗ２＝Ｗ１×Ｍ１の矩形領域から、顔領域を除いた領域が、顔外領域として設定されている。
図３（Ｂ）は、顔領域が矩形領域である場合の例を示し、領域設定部２３２が顔領域の対角線の長さＬ１に基づいて顔外領域を設定する例を示す。図３（Ｂ）では、顔領域を中心とする、対角線の長さＬ２が顔領域の所定倍（倍率Ｍ２）となるように顔領域を拡大した矩形領域から、顔領域を除いた領域が、顔外領域として設定されている。つまり、顔領域を中心とする、対角線の長さＬ２＝Ｌ１×Ｍ２の矩形領域から、顔領域を除いた領域が、顔外領域として設定されている。
図４（Ａ）は、顔領域が円形領域である場合の例を示し、領域設定部２３２が顔領域の半径Ｒ１に基づいて顔外領域を設定する例を示す。図４（Ａ）では、顔領域を中心とする、半径Ｒ２が顔領域の所定倍（倍率Ｍ３）となるように顔領域を拡大した円形領域から、顔領域を除いた領域が、顔外領域として設定されている。つまり、顔領域を中心とする、半径Ｒ２＝Ｒ１×Ｍ３の円形領域から、顔領域を除いた領域が、顔外領域として設定され
ている。
図３（Ｃ），４（Ｂ）は、領域設定部２３２が顔領域の面積Ａ１に基づいて顔外領域を設定する例を示す。図３（Ｃ），４（Ｂ）では、顔領域を中心とする、面積Ａ２が顔領域の所定倍（倍率Ｍ４）となるように顔領域を拡大した領域から、顔領域を除いた領域が、顔外領域として設定されている。顔領域が矩形領域である図３（Ｃ）では、顔領域を中心とする、高さＨ３＝Ｈ１×（Ｍ４１／２）Ｍ１且つ幅Ｗ３＝Ｗ１×（Ｍ４１／２）の矩形領域から、顔領域を除いた領域が、顔外領域として設定されている。顔領域が円形領域である図４（Ｂ）では、顔領域を中心とする、半径Ｒ３＝Ｒ１×（Ｍ４１／２）の円形領域から、顔領域を除いた領域が、顔外領域として設定されている。
図３（Ａ）～３（Ｃ），４（Ａ），４（Ｂ）には、顔領域を囲む領域を、顔外領域として設定する例を示した。しかしながら、そのようにすると、顔外領域に、顔領域の上側にある頭部分や、顔領域の下側にある首部分が含まれ、頭部分や首部分の温度が顔外領域の温度に影響を及ぼし、顔外領域の温度として、背景の温度からずれた温度が使用されることがある。このため、領域設定部２３２は、図３（Ｄ）に示すように、顔領域の左右に位置する２つの領域を、顔外領域として設定してもよい。
図３（Ｄ）は、顔領域が矩形領域である場合の例を示し、領域設定部２３２が顔領域の高さＨ１と幅Ｗ１に基づいて顔外領域を設定する例を示す。図３（Ｄ）では、顔領域の左右に隣接する２つの領域が、顔外領域として設定されている。これら２つの領域は、顔領域を中心とする、顔領域を所定倍に拡大した矩形領域から、顔領域、顔領域の上側の当該顔領域と同じ幅Ｗ１の矩形領域、及び、顔領域の下側の当該顔領域と同じ幅Ｗ１の矩形領域を除いて得られる２つの矩形領域である。図３（Ｄ）では、顔領域を所定倍に拡大した矩形領域は、顔領域の高さＨ１と幅Ｗ１を倍率Ｍ５で拡大した矩形領域である。したがって、顔領域の右側に隣接する領域も、顔領域の左側に隣接する領域も、高さＨ４＝Ｈ１×Ｍ５且つ幅Ｗ４＝（Ｗ１×Ｍ５－Ｗ１）／２の矩形領域となる。
こうすることで、顔外領域から頭部分や首部分を除くことができ、顔外領域の温度として、背景の温度により近い温度を用いることができる。その結果、顔が生体であるか否かをより高精度に判定でき、ひいては顔認証をより高精度に行うことができる。具体的には、生体である顔が非生体であると誤判定されることを抑制でき、ひいては生体の顔を使った正しい顔認証の失敗を抑制できる。
図３（Ｄ）では、顔領域を所定倍に拡大した矩形領域が顔領域の高さと幅を所定倍に拡大した矩形領域である例を示したが、これに限られない。例えば、顔領域を所定倍に拡大した矩形領域は、顔領域の対角線の長さを所定倍に拡大した矩形領域や、顔領域の面積を所定倍に拡大した矩形領域などであってもよい。
上述した各種倍率（倍率Ｍ１～Ｍ５）は特に限定されないが、例えば２～３倍である。これら倍率は、ユーザ（カメラ２００の管理者など）が任意に設定できてもよいし、固定値であってもよい。
なお、顔外領域は上記領域に限られず、例えば顔領域から離れた領域が顔外領域として設定されてもよいし、３つ以上の領域が顔外領域として設定されてもよい。
図２の説明に戻る。温度情報取得部２３３は、温度測定部２２０の測定結果（温度分布の情報）と、領域設定部２３２から出力された領域情報（顔領域と顔外領域の情報）とに基づいて、顔領域の温度と顔外領域の温度との情報（温度情報）を取得する。そして、温度情報取得部２３３は、温度情報を生体判定部２３４へ出力する。温度情報取得部２３３
は、本発明の取得手段の一例である。ここで、顔領域の温度は、顔領域を代表する温度（代表温度）であり、本実施形態では顔領域の平均温度（顔領域の複数の位置にそれぞれ対応する複数の温度の平均値）である。同様に、顔外領域の温度は、顔外領域を代表する温度（代表温度）であり、本実施形態では顔外領域の平均温度（顔外領域の複数の位置にそれぞれ対応する複数の温度の平均値）である。
なお、代表温度は平均温度に限られない。例えば、顔領域の温度は、顔領域の複数の位置にそれぞれ対応する複数の温度の最頻値や中央値などであってもよい。顔外領域の温度は、顔外領域の複数の位置にそれぞれ対応する複数の温度の最頻値や中央値などであってもよい。平均値、最頻値、中央値などに相当する代表温度を用いることで、顔が生体であるか否かをより高精度に判定でき、ひいては顔認証をより高精度に行うことができる。例えば、顔に付着した物体（例えば顔に装着された眼鏡）などの温度が顔領域の温度として使用されたり、顔周辺の熱源（例えば照明）などの温度が顔外領域の温度として使用されたりすることが無くなる。その結果、生体である顔が非生体であると誤判定されることを抑制でき、ひいては生体の顔を使った正しい顔認証の失敗を抑制できる。顔領域の代表温度が平均値に相当し、顔外領域の代表温度が最頻値に相当するように、顔領域と顔外領域とで代表温度の定義が異なっていてもよい。
生体判定部２３４は、温度情報取得部２３３により取得された温度情報に基づいて、顔検出部２３１により検出された顔が生体であるか否かを判定する。具体的には、生体判定部２３４は、顔領域の温度が顔外領域の温度よりも所定の閾値以上高い場合に、検出された顔が生体であると判定し、顔領域の温度が顔外領域の温度よりも所定の閾値以上高くない場合に、検出された顔が生体でないと判定する。そして、生体判定部２３４は、生体判定の結果（検出された顔が生体であるか否かの情報）を顔認証部２３５へ出力する。生体判定部２３４は本発明の判定手段の一例である。なお、所定の閾値は、ユーザが任意に設定できてもよいし、固定値であってもよい。
顔認証部２３５は、顔検出部２３１の検出結果（検出された顔の情報）と、生体判定部２３４の判定結果（検出された顔が生体であるか否かの情報）とに基づいて、顔認証を行う。具体的には、記憶部２４０には、顔認証のための顔情報（検出された顔と比較される顔の情報；顔画像など）が登録されている。そして、顔認証部２３５は、顔検出部２３１で検出された顔が生体である場合に、以下の処理を行う。１人のみの顔情報が登録可能な場合には、顔認証部２３５は、検出された顔と記憶部２４０に登録された顔情報とがマッチするか否かを判定する（マッチング処理）。そして、顔認証部２３５は、マッチすれば認証成功、マッチしなければ認証失敗とする。複数の人物にそれぞれ対応する複数の顔情報が登録可能な場合には、顔認証部２３５は、複数の顔情報から、検出された顔をマッチする顔情報を探索する（マッチング処理）。そして、顔認証部２３５は、マッチする顔情報があれば、当該顔情報に対応する人物での認証成功とし、マッチする顔情報が無ければ、認証失敗とする。また、顔認証部２３５は、顔検出部２３１で検出された顔が生体でない場合には、顔検出部２３１の検出結果に基づく上記マッチング処理を行うことなく、認証失敗とする。
なお、マッチング処理にはどのようなアルゴリズムを用いてもよい。例えば、既存のマッチング処理によりマッチするか否かを判定してもよく、具体的にはＨｏＧやＨａａｒ－ｌｉｋｅなどの画像特徴とブースティングを組み合わせた照合器（認証器）を用いてマッチするか否かを判定してもよい。既存の機械学習により生成された学習済みモデルを用いてマッチするか否かを判定してもよい。具体的にはディープラーニング（例えば、Ｒ－ＣＮＮ、Ｆａｓｔ Ｒ－ＣＮＮ、ＹＯＬＯ、ＳＳＤなど）により生成された学習済みモデルを用いてマッチするか否かを判定してもよい。
記憶部２４０は、制御部２３０で実行されるプログラムや、制御部２３０で使用される各種データなどを記憶する。例えば、記憶部２４０は、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ、等の補助記憶装置である。
なお、本実施形態では生体判定装置がカメラ２００であるものとするが、生体判定装置はカメラ２００とは別体の装置（例えばＰＣ（パーソナルコンピュータ））であってもよい。生体判定装置は、撮像部２１０の撮像結果（撮像された画像）を取得するインターフェースを有していればよく、撮像部２１０は生体判定装置とは別体の装置に設けられていてもよい。同様に、生体判定装置は、温度測定部２２０による測定結果（温度分布の情報）を取得するインターフェースを有していればよく、温度測定部２２０は生体判定装置とは別体の装置に設けられていてもよい。撮像部２１０が生体判定装置とは別体の装置に設けられている場合には、生体判定装置と、撮像部２１０が設けられた装置とは、有線または無線で互いに接続される。同様に、温度測定部２２０が生体判定装置とは別体の装置に設けられている場合には、生体判定装置と、温度測定部２２０が設けられた装置とは、有線または無線で互いに接続される。
また、生体判定装置の設置場所は特に限定されない。例えば、生体判定装置は、撮像部２１０や温度測定部２２０と同じ部屋に設置されてもよいし、そうでなくてもよい。生体判定装置はクラウド上のコンピュータであってもよいし、そうでなくてもよい。また、生体判定の結果は顔認証以外に使用されてもよく、生体判定装置は顔認証部２３５を有していなくてもよい。
図５は、カメラ２００の処理フロー例を示すフローチャートである。本実施形態では、カメラ２００は、顔認証開始に関する操作に応じて、図５の処理フローを開始するとする。なお、カメラ２００は、図５の処理フローを繰り返し実行してもよい。このとき、図５の処理フローの繰り返し周期は特に限定されないが、例えば撮像部２１０による撮像のフレームレート（３０ｆｐｓなど）で図５の処理フローが繰り返される。
まず、撮像部２１０は撮像を行う（ステップＳ５０１）。そして、顔検出部２３１は、ステップＳ５０１で撮像された画像から顔を検出する（ステップＳ５０２）。
次に、制御部２３０は、ステップＳ５０２で顔が検出されたか否かを判定する（ステップＳ５０３）。顔が検出された場合（ステップＳ５０３：ＹＥＳ）には、ステップＳ５０４へ処理が進められる。顔が検出されなかった場合（ステップＳ５０３：ＮＯ）には、カメラ２００は、図５の処理フローを終了する。このとき、顔が検出可能に撮像されるように、「顔をカメラに近づけてください」などの通知が行われてもよい。
ステップＳ５０４では、領域設定部２３２は、ステップＳ５０２で検出された顔領域に基づいて、顔外領域を設定する。顔外領域の設定方法は上述したとおりである。そして、温度測定部２２０が温度測定を行う（ステップＳ５０５）。なお、温度測定のタイミングはこのタイミングに限られず、例えばステップＳ５０１と同じタイミングであってもよい。
次に、温度情報取得部２３３は、ステップＳ５０５の測定結果に基づいて、ステップＳ５０２で検出された顔領域の代表温度Ｔ１と、ステップＳ５０４で設定された顔外領域の代表温度Ｔ２との温度情報を取得する（ステップＳ５０６）。例えば、代表温度Ｔ１は顔領域の平均温度であり、代表温度Ｔ２は顔外領域の平均温度である。
そして、生体判定部２３４は、顔領域の代表温度Ｔ１が顔外領域の代表温度Ｔ２よりも所定の閾値Ｔｈ以上高いか否か、つまり条件式Ｔ１－Ｔ２≧Ｔｈが満たされているか否か
を判定する（ステップＳ５０７）。代表温度Ｔ１が代表温度Ｔ２よりも所定の閾値Ｔｈ以上高い場合、つまり条件式Ｔ１－Ｔ２≧Ｔｈが満たされている場合（ステップＳ５０７：ＹＥＳ）には、ステップＳ５０８へ処理が進められる。代表温度Ｔ１が代表温度Ｔ２よりも所定の閾値Ｔｈ以上高くない場合、つまり条件式Ｔ１－Ｔ２≧Ｔｈが満たされていない場合（ステップＳ５０７：ＮＯ）には、ステップＳ５０９へ処理が進められる。
ステップＳ５０８では、生体判定部２３４は、ステップＳ５０２で検出された顔が生体であると判定する。そして、ステップＳ５１０へ処理が進められる。
ステップＳ５０９では、生体判定部２３４は、ステップＳ５０２で検出された顔が非生体であると判定する。そして、ステップＳ５１３へ処理が進められる。
ステップＳ５１０では、顔認証部２３５は、ステップＳ５０２の検出結果に基づくマッチング処理を行う。マッチング処理の方法は上述したとおりである。
ステップＳ５１１では、顔認証部２３５は、ステップＳ５１０のマッチング処理に成功したか否か、つまりステップＳ５０２で検出された顔にマッチする顔情報が記憶部２４０に登録されているか否かを判定する。マッチング処理に成功した場合（ステップＳ５１１：ＹＥＳ）、つまり検出された顔にマッチする顔情報が登録されている場合には、ステップＳ５１２へ処理が進められる。マッチング処理に失敗した場合（ステップＳ５１１：ＮＯ）、つまり検出された顔にマッチする顔情報が登録されていない場合には、ステップＳ５１３へ処理が進められる。
ステップＳ５１２では、顔認証部２３５は、認証成功と判定する。そして、カメラ２００は、図５の処理フローを終了する。
ステップＳ５１３では、顔認証部２３５は、認証失敗と判定する。そして、カメラ２００は、図５の処理フローを終了する。
以上述べたように、本実施形態によれば、顔領域の温度が顔外領域の温度よりも所定の閾値以上高いか否かを判定基準とすることにより、顔が生体であるか否かを高精度に判定でき、ひいては顔認証突破を抑制できる。
なお、図６に示すように、顔検出部２３１により複数の顔が検出されることがある。図６は、撮像部２１０により撮像された画像の一例を示し、図６の画像には人物６１～６５が写っている。人物６１は、顔認証を行おうとしている顔登録者（顔認証のための顔情報が登録されている人物）であり、人物６２は、顔認証を行おうとしていない顔登録者であり、人物６３～６５は、顔登録者でない人物である。この場合には、以下のように処理するとよい。
例えば、複数の顔のそれぞれについて、温度情報取得部２３３による温度情報の取得、生体判定部２３４による生体判定、及び、顔認証部２３５による顔認証が行われるようにするとよい。こうすることで、顔が写ったポスターの前に顔登録者がいる状況や、顔登録者が複数の人物や人形と一緒にいる状況（図６の状況）などにおいて、顔登録者が顔認証に失敗することを抑制できる。つまり、顔認証を行おうとしている顔登録者６１が問題無く顔認証に成功することができる。但し、顔認証を行おうとしていない顔登録者６２まで顔認証に成功してしまうこともある。
顔認証を行おうとしている顔登録者はカメラ２００に顔を近づける傾向があり、（図６に示すように）当該顔登録者の顔は、撮像された画像内で最も大きく写る傾向がある。こ
のため、複数の顔のうち、最も大きい顔について、温度情報取得部２３３による温度情報の取得、生体判定部２３４による生体判定、及び、顔認証部２３５による顔認証が行われるようにしてもよい。こうすることでも、顔が写ったポスターの前に顔登録者がいる状況や、顔登録者が複数の人物や人形と一緒にいる状況（図６の状況）などにおいて、顔登録者が顔認証に失敗することを抑制できる。つまり、顔認証を行おうとしている顔登録者６１が問題無く顔認証に成功することができる。さらに、顔認証を行おうとしていない顔登録者６２が顔認証に成功することを抑制でき、顔認証のセキュリティレベルをより向上できる。また、特定の顔に限定して温度情報取得や生体判定、顔認証が行われるため、処理負荷を低減できる。
顔認証を行おうとしている顔登録者はカメラ２００の正面に位置する傾向があり、（図６に示すように）当該顔登録者の顔は、撮像された画像の中心部に写る傾向がある。このため、複数の顔のうち、画像の中心に最も近い顔について、温度情報取得部２３３による温度情報の取得、生体判定部２３４による生体判定、及び、顔認証部２３５による顔認証が行われるようにしてもよい。こうすることでも、顔が写ったポスターの前に顔登録者がいる状況や、顔登録者が複数の人物や人形と一緒にいる状況（図６の状況）などにおいて、顔登録者が顔認証に失敗することを抑制できる。つまり、顔認証を行おうとしている顔登録者６１が問題無く顔認証に成功することができる。さらに、顔認証を行おうとしていない顔登録者６２が顔認証に成功することを抑制でき、顔認証のセキュリティレベルをより向上できる。また、特定の顔に限定して温度情報取得や生体判定、顔認証が行われるため、処理負荷を低減できる。
顔認証を行おうとしている顔登録者はカメラ２００に目線を向ける傾向がある。このため、複数の顔のうち、カメラ２００に目線を向けている顔について、温度情報取得部２３３による温度情報の取得、生体判定部２３４による生体判定、及び、顔認証部２３５による顔認証が行われるようにしてもよい。目線は既存の処理により検出すればよい。こうすることでも、顔が写ったポスターの前に顔登録者がいる状況や、顔登録者が複数の人物や人形と一緒にいる状況（図６の状況）などにおいて、顔登録者が顔認証に失敗することを抑制できる。つまり、顔認証を行おうとしている顔登録者６１が問題無く顔認証に成功することができる。さらに、カメラ２００に目線を向けずにカメラ２００の近くに顔登録者がいるだけで不必要に（顔登録者の意図に反して）顔認証が成功することを抑制でき、顔認証のセキュリティレベルをより向上できる。図６では、顔認証を行おうとしていない顔登録者６２が顔認証に成功することを抑制できる。また、特定の顔に限定して温度情報取得や生体判定、顔認証が行われるため、処理負荷を低減できる。
＜その他＞
上記実施形態は、本発明の構成例を例示的に説明するものに過ぎない。本発明は上記の具体的な形態には限定されることはなく、その技術的思想の範囲内で種々の変形が可能である。例えば、複数の顔のうち、複数の条件の全てを満たす顔について、温度情報取得部２３３による温度情報の取得、生体判定部２３４による生体判定、及び、顔認証部２３５による顔認証が行われるようにしてもよい。複数の条件は、例えば、上述した「顔が最も大きい」、「顔が画像の中心に最も近い」、及び、「カメラに目線を向けている」の少なくともいずれかを含む。
＜付記１＞
撮像された画像から顔を検出する検出手段（１０１，２３１）と、
前記検出手段により検出された顔の領域である顔領域の温度と、前記顔領域の周辺の領域である顔外領域の温度との情報を取得する取得手段（１０２，２３３）と、
前記取得手段により取得された情報に基づいて、前記顔領域の温度が前記顔外領域の温度よりも所定の閾値以上高い場合に、前記検出された顔が生体であると判定し、前記顔領
域の温度が前記顔外領域の温度よりも前記所定の閾値以上高くない場合に、前記検出された顔が生体でないと判定する判定手段（１０３，２３４）と
を有することを特徴とする生体判定装置（１００，２００）。
＜付記２＞
撮像された画像から顔を検出する検出ステップ（Ｓ５０２）と、
前記検出ステップにおいて検出された顔の領域である顔領域の温度と、前記顔領域の周辺の領域である顔外領域の温度との情報を取得する取得ステップ（Ｓ５０６）と、
前記取得ステップにおいて取得された情報に基づいて、前記顔領域の温度が前記顔外領域の温度よりも所定の閾値以上高い場合に、前記検出された顔が生体であると判定し、前記顔領域の温度が前記顔外領域の温度よりも前記所定の閾値以上高くない場合に、前記検出された顔が生体でないと判定する判定ステップ（Ｓ５０７～Ｓ５０９）と
を有することを特徴とする生体判定方法。
１００：生体判定装置
１０１：顔検出部 １０２：温度情報取得部 １０３：生体判定部
２００：カメラ
２１０撮像部 ２２０温度測定部 ２３０制御部 ２４０記憶部
２３１：顔検出部 ２３２：領域設定部 ２３３：温度情報取得部
２３４：生体判定部 ２３５：顔認証部

Claims (14)

  1. 撮像された画像から顔を検出する検出手段と、
    前記検出手段により検出された顔の領域である顔領域の温度と、前記顔領域の周辺の領域である顔外領域の温度との情報を取得する取得手段と、
    前記取得手段により取得された情報に基づいて、前記顔領域の温度が前記顔外領域の温度よりも所定の閾値以上高い場合に、前記検出された顔が生体であると判定し、前記顔領域の温度が前記顔外領域の温度よりも前記所定の閾値以上高くない場合に、前記検出された顔が生体でないと判定する判定手段と
    を有し、
    前記検出手段により複数の顔が検出された場合に、前記複数の顔のうち、前記画像を撮像するカメラに目線を向けている顔について、前記取得手段による情報の取得と、前記判定手段による判定とが行われることを特徴とする生体判定装置。
  2. 前記顔領域に基づいて前記顔外領域を設定する設定手段をさらに有する
    ことを特徴とする請求項１に記載の生体判定装置。
  3. 前記設定手段は、前記顔領域を囲む領域を、前記顔外領域として設定する
    ことを特徴とする請求項２に記載の生体判定装置。
  4. 前記顔領域は、矩形領域であり、
    前記設定手段は、前記顔領域を中心とする、高さと幅がそれぞれ前記顔領域の所定倍となるように前記顔領域を拡大した矩形領域から、前記顔領域を除いた領域を、前記顔外領域として設定する
    ことを特徴とする請求項３に記載の生体判定装置。
  5. 前記顔領域は、矩形領域であり、
    前記設定手段は、前記顔領域を中心とする、対角線の長さが前記顔領域の所定倍となるように前記顔領域を拡大した矩形領域から、前記顔領域を除いた領域を、前記顔外領域として設定する
    ことを特徴とする請求項３に記載の生体判定装置。
  6. 前記顔領域は、円形領域であり、
    前記設定手段は、前記顔領域を中心とする、半径が前記顔領域の所定倍となるように前記顔領域を拡大した円形領域から、前記顔領域を除いた領域を、前記顔外領域として設定する
    ことを特徴とする請求項３に記載の生体判定装置。
  7. 前記設定手段は、前記顔領域を中心とする、面積が前記顔領域の所定倍となるように前記顔領域を拡大した領域から、前記顔領域を除いた領域を、前記顔外領域として設定することを特徴とする請求項３に記載の生体判定装置。
  8. 前記設定手段は、前記顔領域の左右に位置する２つの領域を、前記顔外領域として設定する
    ことを特徴とする請求項２に記載の生体判定装置。
  9. 前記顔領域は、矩形領域であり、
    前記設定手段は、前記顔領域を中心とする、前記顔領域を所定倍に拡大した矩形領域から、前記顔領域、前記顔領域の上側の前記顔領域と同じ幅の矩形領域、及び、前記顔領域の下側の前記顔領域と同じ幅の矩形領域を除いて得られる２つの矩形領域を、前記顔外領域として設定する
    ことを特徴とする請求項８に記載の生体判定装置。
  10. 前記顔領域の温度は、前記顔領域の複数の位置にそれぞれ対応する複数の温度の平均値、最頻値、または、中央値であり、
    前記顔外領域の温度は、前記顔外領域の複数の位置にそれぞれ対応する複数の温度の平均値、最頻値、または、中央値である
    ことを特徴とする請求項１～９のいずれか１項に記載の生体判定装置。
  11. 前記検出手段により複数の顔が検出された場合に、前記画像を撮像するカメラに目線を向けている顔のうち、最も大きい顔について、前記取得手段による情報の取得と、前記判定手段による判定とが行われる
    ことを特徴とする請求項１～１０のいずれか１項に記載の生体判定装置。
  12. 前記検出手段により複数の顔が検出された場合に、前記画像を撮像するカメラに目線を向けている顔のうち、前記画像の中心に最も近い顔について、前記取得手段による情報の取得と、前記判定手段による判定とが行われる
    ことを特徴とする請求項１～１０のいずれか１項に記載の生体判定装置。
  13. 撮像された画像から顔を検出する検出ステップと、
    前記検出ステップにおいて検出された顔の領域である顔領域の温度と、前記顔領域の周辺の領域である顔外領域の温度との情報を取得する取得ステップと、
    前記取得ステップにおいて取得された情報に基づいて、前記顔領域の温度が前記顔外領域の温度よりも所定の閾値以上高い場合に、前記検出された顔が生体であると判定し、前記顔領域の温度が前記顔外領域の温度よりも前記所定の閾値以上高くない場合に、前記検出された顔が生体でないと判定する判定ステップと
    を有し、
    前記検出ステップにおいて複数の顔が検出された場合に、前記複数の顔のうち、前記画像を撮像するカメラに目線を向けている顔について、前記取得ステップによる情報の取得と、前記判定ステップによる判定とが行われることを特徴とする生体判定方法。
  14. 請求項１３に記載の生体判定方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
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