JPH11312250A - 個体認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 個体認識における誤識別を防止する。 【解決手段】 特徴抽出部３は、辞書５に登録するため
の個体の特徴データや、取込部１から取り込まれた被認
識個体の特徴データを抽出する。登録処理部８は、特徴
抽出部３で抽出された辞書５に登録するための個体の特
徴データを辞書５に登録する場合、個体の特徴データ
と、その時点で辞書５に登録されている全ての個体の特
徴データとの類似度を算出する。その結果、類似度が予
め決められた閾値以下であった場合は、個体の特徴デー
タを登録対象から除外する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、生体的特徴を用い
た個体認識装置、特に、複数の個体から特定の個体を特
定する個体認識装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】生体的特徴を用いた個体認識は、個体照
合と個体識別に分けることができる。尚、以下の説明で
は個体は人間であるとして説明する。

【０００３】図１４は、個体認識の説明図である。図１
４の（ａ）に示すように、個体照合とは、入力された生
体的特徴データと、予め登録してある本人の生体的特徴
データの類似の度合いから、被験者が名乗った本人か否
かを判定するものである（１：１認識、または、Verifi
cationとも呼ばれる）。一方、個体識別とは、入力され
た生体的特徴データが、予め登録してある複数の生体的
特徴データ中の誰のものであるかを類似の度合いから判
定するものである（１：Ｎ認識、またはIdentification
とも呼ばれる）。本発明は、主に後者の１：Ｎ認識の個
体識別を対象とする。

【０００４】上記の個体識別では、識別を行う場合、被
験者の特徴データと、予め辞書に登録されている全ての
特徴データとの類似度を算出し、最も類似度が小さかっ
た特徴データの個体を被験者の個体であると判定する。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の個体認識では、複数の個体の生体的特徴が類似して
いる場合、複数の類似した特徴データが同一の辞書に登
録されることになり、誤識別が行われる可能性がある。
更に、識別時の生成された特徴データと、辞書に登録さ
れている特徴データの類似度（距離値）算出回数は、登
録されている特徴データの数の増加と共に増えることに
なり、その結果、平均識別処理時間が増加してしてしま
うという問題点があった。

【０００６】このような点から、誤識別を防止し、か
つ、識別処理時間の短縮化を図ることのできる個体認識
装置の実現が望まれていた。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明は、前述の課題を
解決するため次の構成を採用する。 〈請求項１の構成〉被認識個体の特徴データと、辞書に
予め登録されている個体の特徴データとの類似度が所定
の閾値以下である場合に、被認識個体は、辞書に登録さ
れている個体であると認識する個体認識装置において、
辞書に登録するための個体の特徴データと、被認識個体
の特徴データとを抽出する特徴抽出部と、特徴抽出部で
抽出された辞書に登録するための個体の特徴データを辞
書に登録する場合、個体の特徴データと、その時点で辞
書に登録されている全ての個体の特徴データとの類似度
を算出し、類似度が予め決められた閾値以下であった場
合は、個体の特徴データを登録対象から除外する登録処
理部とを備えたことを特徴とする個体認識装置である。

【０００８】〈請求項１の説明〉請求項１〜５の発明に
おいて、個体認識とは、例えば人間の虹彩の特徴を用い
た虹彩認識装置であるが、これに限定されるものではな
く、指紋の特徴を用いた指紋識別装置、顔貌の特徴を用
いた顔貌識別装置、手形の特徴を用いた手形識別装置、
耳の形の特徴を用いた耳形識別装置等、生体的特徴を用
いた全ての個体認識装置に適用可能である。また、個体
としても、人間だけでなく、馬や犬等の動物であっても
適用可能である。

【０００９】請求項１の発明では、類似度が小さい個体
は辞書に登録しないようにしたものである。これによ
り、本人を他人として認識してしまう誤識別や、別人を
本人であると認識してしまう誤識別を防ぐことができ
る。

【００１０】〈請求項２の構成〉被認識個体の特徴デー
タを抽出する特徴抽出部と、任意の個体に対応した特徴
データと補足情報とを、個体の辞書エレメントとして格
納する辞書と、補足情報を入力する情報入力部と、特徴
抽出部で抽出した被認識個体の特徴データおよび情報入
力部から入力された補足情報と、辞書に格納されている
辞書エレメントとを照合し、特徴データの類似度が予め
決められた閾値以下で、かつ、補足情報が一致した辞書
エレメントがあった場合、被認識個体はその辞書エレメ
ントの個体であると認識する識別部とを備えたことを特
徴とする個体認識装置である。

【００１１】〈請求項２の説明〉請求項２の発明は、識
別を行う場合、特徴データが閾値以下で、かつ、補足情
報が一致した場合にのみ、被認識個体は辞書の個体であ
ると判定するようにしたものである。これにより、辞書
内に類似した特徴データがある場合でも、他人として識
別されてしまう誤識別を防止することができる。

【００１２】〈請求項３の構成〉被認識個体の特徴デー
タを抽出する特徴抽出部と、補足情報の値に基づき、複
数の辞書に分割され、かつ、それぞれの分割辞書に任意
の個体に対応した特徴データが辞書エレメントとして格
納されている辞書と、補足情報を入力する情報入力部
と、情報入力部で入力された補足情報に基づき、使用す
る分割辞書を選択し、選択した分割辞書中の辞書エレメ
ントの特徴データと、特徴抽出部で抽出した被認識個体
の特徴データとを照合し、特徴データの類似度が予め決
められた閾値以下の辞書エレメントがあった場合、被認
識個体はその辞書エレメントの個体であると認識する識
別部とを備えたことを特徴とする個体認識装置である。

【００１３】〈請求項３の説明〉請求項３の発明は、辞
書を補足情報に基づいて分割し、識別する場合は、先
ず、入力された補足情報によって分割辞書を選択するよ
うにしたものである。これにより、辞書全体の登録数が
非常に多い場合でも、実際に類似度を計算する回数を減
らすことができ、その結果、平均識別時間を短縮するこ
とができる。

【００１４】〈請求項４の構成〉被認識個体の特徴デー
タを抽出する特徴抽出部と、任意の個体に対応した特徴
データが辞書エレメントとして格納されている辞書と、
特徴抽出部で抽出した被認識個体の特徴データと、辞書
に登録されている辞書エレメントの特徴データとを順次
照合し、類似度が予め決められた閾値以下の辞書エレメ
ントがあった場合、被認識個体はその辞書エレメントの
個体であると認識すると共に、認識した辞書エレメント
をそれ以降の照合処理では照合順序の優先度を下げるよ
う構成された識別部とを備えたことを特徴とする個体認
識装置である。

【００１５】〈請求項４の説明〉請求項４の発明は、辞
書における辞書エレメントに優先度を付与し、更に、被
認識個体として認識した辞書エレメントの優先度を下げ
るようにしたものである。これにより、例えば、工場に
おける従業員の出退勤管理等、一定期間に登録者全員が
識別行為を行うような場合の個体認識処理においても、
認識するにつれて識別処理時間が短縮され、その結果、
全体としての平均識別時間を短縮することができる。

【００１６】〈請求項５の構成〉被認識個体の特徴デー
タを抽出する特徴抽出部と、任意の個体に対応した特徴
データが辞書エレメントとして格納されている辞書と、
特徴抽出部で抽出した被認識個体の特徴データと、辞書
に登録されている辞書エレメントの特徴データとを順次
照合し、類似度が予め決められた閾値以下の辞書エレメ
ントがあった場合、被認識個体はその辞書エレメントの
個体であると認識すると共に、認識した辞書エレメント
をそれ以降の照合処理では照合順序の優先度を上げるよ
う構成された識別部とを備えたことを特徴とする個体認
識装置である。

【００１７】〈請求項５の説明〉請求項５の発明は、辞
書における辞書エレメントに優先度を付与し、更に、被
認識個体として認識した辞書エレメントの優先度を上げ
るようにしたものである。これにより、例えば、一定期
間に識別行為を行った被験者が再度識別行為を行うよう
な使用状態における個体認識処理においても、２度目以
降の識別処理時間を短縮することができる。

【００１８】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
を用いて詳細に説明する。 《具体例１》 〈構成〉図１は本発明の個体認識装置の具体例１を示す
構成図である。図の装置は、取込部１、前処理部２、特
徴抽出部３、識別部４、辞書５、情報入力部６、結果出
力部７、登録処理部８からなる。

【００１９】取込部１は、被認識個体や登録対象個体
（以下、これらの個体は人間であるとして被験者と称
す）の音声や画像の生体的特徴を取り込む機能を有して
いる。前処理部２は、取込部１で取り込んだ音声や画像
をデジタル化し、雑音等を除去する機能を有している。
特徴抽出部３は、前処理部２で処理された信号に基づ
き、被験者の特徴を抽出し、被験者の生体的特徴を予め
決められた形式にコード化した生体的特徴データを生成
する機能を有している。

【００２０】識別部４は、特徴抽出部３で生成された特
徴データと、辞書５に予め登録されている辞書データ
（特徴データ）との類似度（距離値）を算出し、被験者
の識別を行う機能を有している。辞書５は、登録処理部
８で登録処理された特徴データと付加情報を辞書エレメ
ントとして、これら辞書エレメントを複数格納する格納
部である。

【００２１】情報入力部６は、氏名等、被験者に関する
付加情報等を入力するための入力部である。結果出力部
７は、被験者に対して認識結果を出力する機能部であ
る。

【００２２】登録処理部８は、具体例１の特徴をなす機
能部であり、特徴抽出部３で抽出された登録対象個体の
特徴データを辞書５に登録する場合、特徴データと、そ
の時点で辞書５に格納されている全ての辞書データとの
類似度を算出し、この類似度が予め決められた閾値以下
であった場合に、登録処理を行う機能を有している。

【００２３】また、上記各部のハードウェア構成は次の
ようになっている。即ち、取込部１は、音声を入力する
マイクや画像を入力するカメラ等で構成されている。前
処理部２、特徴抽出部３、識別部４および登録処理部８
は、コンピュータのマイクロプロセッサや専用演算ハー
ドウェアおよびソフトウェアによって機能構成されてい
る。

【００２４】辞書５は、半導体メモリや磁気ディスク装
置等で構成されている。情報入力部６は、キーボードや
マウス、あるいはＩＤカード等に予め登録されている氏
名等の情報を読み取るためのカードリーダ等で構成され
ている。結果出力部７は、ディスプレイ、ＬＥＤ等によ
る表示器や音声信号を出力するスピーカ等で構成されて
いる。あるいは、結果出力部７は、ドアの電気錠の解錠
などの結果出力で構成されているアプリケーションの場
合もある。

【００２５】図２は、辞書データの構造説明図である。
この例では、Ｍ人の特徴データが辞書５に登録されてい
る状態を示している。５−１、５−２、…、５−Ｍは、
各個人に対応する辞書エレメントである。各辞書エレメ
ントは、特徴データおよび管理番号や氏名等の付加情報
で構成されている。

【００２６】〈動作〉図３は、本具体例の登録動作を示
すフローチャートである。個体認識装置は、先ず、取込
部１によって、被験者の生体的特徴を音声や映像の形で
取り込む（ステップＳ１１）。これにより、前処理部２
では、取り込まれた音声や映像をデジタル化し、ノイズ
を除去する（ステップＳ１２）。次に、特徴抽出部３
は、特徴を抽出し、予め決められた形式にコード化を行
い、特徴データを生成する（ステップＳ１３）。また、
情報入力部６より、被験者の氏名等の付加情報を入力す
る（ステップＳ１４）。

【００２７】以上、特徴データが抽出され、また、付加
情報が入力されると、登録処理部８は、識別処理を行う
（ステップＳ１５）。識別処理では登録処理部８内に設
けられた図示省略した辞書ポインタＮに初期値（１）を
設定し（ステップＳ１５１）、この辞書ポインタに対応
する管理番号を持つ特徴データ（初回は特徴データ１）
を辞書５より取り出す（ステップＳ１５２）。

【００２８】次に、辞書５より取り出した特徴データ
と、生成された特徴データとの間の類似度（距離値）を
算出する（ステップＳ１５３）。そして、類似度と予め
決められた閾値とを比較し（ステップＳ１５４）、閾値
を超えていれば、辞書ポインタをインクリメントし（ス
テップＳ１５５）、次に辞書５の最後であるかを調べ
（ステップＳ１５６）、そうでなければステップＳ１５
２に戻って前述の処理を繰り返す。また、ステップＳ１
５６において、辞書５の最後であればステップＳ１６に
移行し、辞書登録を行う。

【００２９】一方、ステップＳ１５４において、類似度
が閾値以下であれば辞書登録を行わず、登録処理を異常
終了する。つまり、登録を行おうとしている被験者と登
録済みの被験者の生体的特徴自体が類似している場合、
後から登録を行おうとした被験者の登録を行わないよう
にしている。

【００３０】次に、識別処理を説明する。図４は、識別
処理のフローチャートである。識別処理におけるステッ
プＳ２１〜ステップＳ２３の処理は、上述した登録処理
のステップＳ１１〜ステップＳ１３と同様である。ステ
ップＳ２３において、特徴抽出部３で被験者の特徴デー
タが抽出されると、識別部４により識別処理が起動する
（ステップＳ２４）。

【００３１】この識別処理では、先ず、識別部４内に設
けられた図示省略した辞書ポインタＮに初期値（１）を
設定し（ステップＳ２４１）、この辞書ポインタに対応
する管理番号を持つ特徴データ（初回は特徴データ１）
を辞書５より取り出す（ステップＳ２４２）。

【００３２】次に、辞書５より取り出した特徴データ
と、抽出された特徴データとの間の類似度（距離値）を
算出する（ステップＳ２４３）。そして、類似度と予め
決められた閾値とを比較し（ステップＳ２４４）、閾値
を超えていれば、辞書ポインタをインクリメントし（ス
テップＳ２４５）、次に辞書５の最後であるかを調べ
（ステップＳ２４６）、そうでなければステップＳ２４
２に戻って前述の処理を繰り返す。また、ステップＳ２
４６において、辞書５の最後であればステップＳ２５に
移行し、「該当者なし」等の結果出力を行って、識別処
理を終了する。

【００３３】一方、ステップＳ２４４において、類似度
が閾値以下であれば被験者はその個体であると判定して
ステップＳ２５に移行し、対応する付加情報「氏名」等
を結果として出力する。尚、以上説明した識別処理の動
作は、従来と同様の動作である。

【００３４】〈効果〉以上説明したように、具体例１に
よれば、被験者の特徴データを登録する場合、既に登録
されている特徴データとの類似度を算出し、これが予め
決められた閾値以下であれば、その被験者の特徴データ
を辞書登録しないようにしたので、識別時に、本人を他
人として認識してしまう誤識別や、別人を本人であると
認識してしまう誤識別を防ぐことができる。

【００３５】尚、上記具体例１において、例えば次の具
体例２で説明するような補足情報を用い、補足情報が異
なる場合は、特徴データの類似度が閾値以下の個体も辞
書登録するよう構成してもよい。

【００３６】《具体例２》具体例２は、辞書データとし
て、被験者の補足情報を付加し、この補足情報を用いて
識別処理を行うようにしたものである。

【００３７】〈構成〉具体例２における機能ブロック図
は、上記具体例１と同様であるため、図１を援用して説
明する。具体例２では、辞書５の構成と識別部４および
登録処理部８の構成が具体例１と異なっている。

【００３８】図５は、具体例２における辞書の構造説明
図である。図示のように、本具体例の辞書は、各辞書エ
レメント５１−１〜５１−Ｍに補足情報が追加されてい
る。補足情報は、被験者の誕生日、電話番号等、被験者
が常に記憶しているものが望ましい。

【００３９】識別部４は、具体例１と同様の識別処理を
行うと共に、補足情報を用いて識別処理を行う機能を有
している。また、登録処理部８は、情報入力部６より入
力された補足情報を含めて特徴データを辞書５に登録す
る機能を有している。

【００４０】〈動作〉図６は、具体例２における登録処
理のフローチャートである。本具体例２におけるステッ
プＳ３１〜ステップＳ３４までの処理は、具体例１にお
けるステップＳ１１〜ステップＳ１４までの処理と同様
であるため、ここでの説明は省略する。次に、ステップ
Ｓ３５では、情報入力部６より被験者の誕生日や電話番
号といった補足情報を入力する。これにより登録処理部
８は、特徴データと付加情報および補足情報を辞書５に
登録する（ステップＳ３６）。

【００４１】次に、識別処理を説明する。図７は、具体
例２における識別処理のフローチャートである。ここ
で、ステップＳ４１〜ステップＳ４３までの処理は、具
体例１におけるステップＳ２１〜ステップＳ２３までの
処理と同様であるため、ここでの説明は省略する。本具
体例の特徴とする処理は、ステップＳ４４において補足
情報を入力する処理と、ステップＳ４５の識別処理の詳
細およびステップＳ４６における補足情報の判定処理で
ある。

【００４２】ステップＳ４４では、被験者は情報入力部
６より補足情報の入力を行う。これにより、識別部４は
ステップＳ４５の識別処理を行う。この識別処理の詳細
において、ステップＳ４５１〜ステップＳ４５６までの
処理は、具体例１におけるステップＳ２４１〜ステップ
Ｓ２４６までの処理と同様である。即ち、全ての辞書特
徴データとの類似度が閾値を超えていた場合は、「該当
者なし」といった結果出力を行う（ステップＳ４７）。

【００４３】一方、具体例２では、ステップＳ４５４に
おいて、取込特徴データと辞書特徴データとの類似度が
閾値以下であった場合は、補足情報との照合を行う（ス
テップＳ４６）。このステップＳ４６において、補足情
報と一致した場合にのみ本人であると判定し、「氏名」
等、その旨の結果出力を行う（ステップＳ４７）。ま
た、補足情報と一致しない場合は、ステップＳ４５４に
戻り、辞書ポインタＮをインクリメントする。

【００４４】即ち、具体例２では、特徴データの類似度
と補足情報の一致を調べることにより識別処理を行って
いる。

【００４５】〈効果〉以上のように、具体例２によれ
ば、識別処理時、特徴データの類似度が閾値以下であ
り、かつ、補足情報の一致が成立した場合に本人である
と認識するようにしたので、辞書内に類似した特徴デー
タがある場合でも、他人として識別されてしまう誤識別
を防止することができる。

【００４６】《具体例３》具体例３は、辞書を被験者の
誕生日や電話番号といった補足情報によって分割するよ
うにしたものである。

【００４７】〈構成〉具体例３における機能ブロック図
は、上記具体例１、２と同様であるため、図１を援用し
て説明する。具体例３では、辞書５の構成と識別部４お
よび登録処理部８の構成が具体例１と異なっている。

【００４８】本具体例の辞書５は、補足情報によって複
数の分割辞書となっている。ここで、補足情報は、被験
者の誕生日、電話番号等、被験者が常に記憶しているも
のが望ましい。例えば、補足情報として誕生日を用いた
場合では、分割辞書を各誕生日毎に作成するといった構
成である。

【００４９】識別部４は、具体例１と同様の識別処理を
行うと共に、補足情報を用いて識別処理に用いる辞書を
選択し、この辞書により識別処理を行う機能を有してい
る。また、登録処理部８は、情報入力部６より入力され
た補足情報により、対応した補足情報の辞書に対して特
徴データを登録する機能を有している。

【００５０】〈動作〉図８は、具体例３における登録処
理のフローチャートである。本具体例におけるステップ
Ｓ５１〜ステップＳ５５までの処理は、具体例２におけ
るステップＳ３１〜ステップＳ３５までの処理と同様で
あるため、ここでの説明は省略する。次に、ステップＳ
５６における辞書登録を行う場合、登録処理部８は、誕
生日といった補足情報により辞書を選択し（ステップＳ
５６１）、選択した辞書に登録する（ステップＳ５６
２）。

【００５１】次に、識別処理を説明する。図９は、具体
例３における識別処理のフローチャートである。図にお
いて、ステップＳ６１〜ステップＳ６４の処理は、具体
例２におけるステップＳ４１〜ステップＳ４４の処理と
同様であるため、ここでの説明は省略する。本具体例の
特徴とする処理は、ステップＳ６５の識別処理の詳細で
ある。

【００５２】識別部４は、識別処理を行う場合、先ずス
テップＳ６５１において、補足情報により辞書を選択す
る。ステップＳ６５１において辞書を選択した後のステ
ップＳ６５２〜ステップＳ６５７の処理は、具体例１に
おけるステップＳ２４１〜ステップＳ２４６までの処理
と同様である。即ち、選択した辞書の全辞書エレメント
との類似度を算出し、この類似度が閾値以下の辞書特徴
データを検索する。

【００５３】ステップＳ６５５において、類似度が閾値
以下の辞書特徴データがあった場合は、ステップＳ６５
において、本人である旨の結果出力を行う。一方、全て
の辞書特徴データの類似度が閾値を超えていた場合は、
ステップＳ６５において、「該当者なし」といった結果
出力を行い、識別処理を終了する。

【００５４】即ち、本具体例では、辞書を補足情報の値
で分割しておき、識別時も被験者が入力した補足情報か
ら適当な辞書を選択し、識別処理を行っている。

【００５５】〈効果〉以上のように、具体例３によれ
ば、登録時に、誕生日などの補足情報により適当な辞書
を選択し、識別時には、入力された補足情報から、その
特徴データを検索するのに適当な辞書を選択し、その辞
書を用いて識別処理を行うようにしたので、類似度の計
算回数を削減でき、その結果、平均識別時間を短縮する
ことができる。

【００５６】《具体例４》具体例４は、識別処理を行う
場合に照合する辞書エレメントに優先度を設け、更に、
この優先度を照合の都度変化させるようにしたものであ
る。

【００５７】〈構成〉具体例４における機能ブロック図
は、上記具体例１〜３と同様であるため、図１を援用し
て説明する。具体例４では、識別部４の構成が具体例１
〜３とは異なっている。

【００５８】本具体例の識別部４は、特徴抽出部３で抽
出した被認識個体の特徴データと、辞書５に登録されて
いる辞書エレメントとを順次照合し、類似度が予め決め
られた閾値以下の辞書エレメントがあった場合、その辞
書エレメントの個体を被認識個体の個体であると認識す
ると共に、認識した辞書エレメントをそれ以降の照合処
理では照合順序の優先度を変化させる機能を有してい
る。

【００５９】ここで、優先度をどう変化させるかは使用
状態によって種々選択する。例えば、工場における従業
員の出退勤管理等、一定期間に登録者全員が識別行為を
行うようなアプリケーションではＬＲＵアルゴリズムを
適用し、最も使われていないデータを、使用する場合の
最も優先度の高いデータとする。即ち、いずれかの個体
の辞書エレメントが一致した場合、その辞書エレメント
の優先度を最下位にする。そして、この処理を個体を特
定する都度行うことによって、過去に識別行為が行われ
ていない個体の辞書エレメントの優先度を高くする。あ
るいは、いずれかの個体の辞書エレメントが一致した場
合、その辞書エレメントにフラグを付与し、次の識別処
理ではこの辞書エレメントを除外するといった構成とす
る。

【００６０】また、一定期間に識別行為を行った被験者
が再度識別行為を行うような使用状態では、ＭＲＵアル
ゴリズムを適用する。例えば、このようなアプリケーシ
ョンとしては、高いセキュリティが要求され、入退室者
を厳重にチェックしなければならない施設において、通
路に複数の扉を設け、扉を一つ通過する度に識別行為を
行わせるような入退室者管理がある。また、ＡＴＭ（自
動取引装置）における残高照会後に連続して入出金や振
込等を行うといった、同一顧客による連続取引時の個人
識別といったものがある。

【００６１】このような場合、最も使われているデータ
を次の識別対象データの最上位にする。即ち、いずれか
の個体の辞書エレメントが一致した場合、次に識別処理
におけるその辞書エレメントの優先度を高く設定する。

【００６２】〈動作〉図１０は、具体例４における登録
処理のフローチャートである。本具体例４におけるステ
ップＳ７１〜Ｓ７４の各処理は、図６で説明した具体例
２における登録処理のステップＳ３１〜Ｓ３４と同様の
処理である。また、本具体例４では、ステップＳ７５に
おける辞書登録において、その辞書エレメントの優先度
を予め設定する。例えば、登録直後に識別処理が予想さ
れる場合、優先度の高い辞書エレメントとして登録す
る。尚、登録時とは無関係に識別処理が行われるような
場合は、必ずしも各辞書エレメントに優先度を付与する
必要はない。

【００６３】次に、識別処理を説明する。図１１は、具
体例４における識別処理のフローチャートである。この
識別処理は、一定期間に登録者全員が識別処理を行うよ
うな場合、即ち、個体認識する度に、優先度を下げる場
合の識別処理である。

【００６４】図において、ステップＳ８１〜ステップＳ
８３の処理は、具体例１におけるステップＳ２１〜ステ
ップＳ２３の処理と同様であるため、ここでの説明は省
略する。本具体例の特徴とする処理は、ステップＳ８４
の識別処理の詳細である。

【００６５】識別部４は、識別処理を行う場合は、ステ
ップＳ８４１において、辞書ポインタＮを１とし、ステ
ップＳ８４２でその辞書エレメントＮを取り出す。ここ
までは具体例１の識別処理と同様である。次に、識別部
４は、取り出した辞書エレメントにフラグが付与されて
いるかを判定し（ステップＳ８４３）、付与されていた
場合は、ステップＳ８４６に移行して辞書ポインタＮを
インクリメントする。

【００６６】ステップＳ８４３において、辞書エレメン
トにフラグが付与されていなかった場合は、取込特徴デ
ータと辞書エレメントの特徴データとの類似度を算出し
（ステップＳ８４４）、これが閾値を超えているかを判
定する（ステップＳ８４５）。このステップＳ８４５に
おいて、閾値を超えていた場合は、ステップＳ８４６に
移行して辞書ポインタＮをインクリメントし、これを全
ての辞書エレメント（Ｍ個の辞書エレメント）に対して
行う。

【００６７】ステップＳ８４５において、類似度が閾値
以下であった場合は、その辞書エレメントにフラグを付
与し（ステップＳ８４８）、取込特徴データの個体は、
その辞書エレメントの個体であると判定して、氏名等の
結果出力を行う（ステップＳ８５）。

【００６８】このような動作を繰り返すことにより、ス
テップＳ８４４における類似度の算出処理を行う回数が
減少し、全体として識別処理時間を短縮することができ
る。

【００６９】図１２は、一定期間に再度識別行為を行う
場合における最初の識別処理のフローチャートである。
この場合、図４に示した具体例１と異なるのは、ステッ
プＳ９４４において、類似度が閾値以下であった場合
は、その辞書エレメントに対してフラグを付与し（ステ
ップＳ９４７）、その後ステップＳ９５の結果出力に移
行する点である。

【００７０】図１３は、再度識別行為を行う場合におけ
る２度目以降の識別処理のフローチャートである。この
場合、図４に示した具体例１と異なるのは、ステップＳ
１０４３において、ステップＳ１０４２で取り出した辞
書エレメントにフラグが付与されていない場合は、ステ
ップＳ９４６に移行し、フラグが付与されている辞書エ
レメントに対して類似度の算出を行う点である。これに
より、ステップＳ１０４４における類似度の算出処理を
行う辞書エレメントは、最初の識別処理でフラグを付与
した個体のみであるため、識別処理時間を短縮すること
ができる。

【００７１】また、このような動作を行う場合は、２度
目の識別処理を行う個体に対応する辞書エレメントはフ
ラグが付与されていることになる。従って、ステップＳ
１０４６において、全ての辞書エレメントを照合しても
個体を特定できなかった場合は、取込特徴データの個体
は不正な被験者の疑いがある。本具体例では、このよう
な被験者を登録個体であるとは判定しないため、よりセ
キュリティの高い装置を得ることができる。

【００７２】尚、一定期間に識別行為を行った被験者が
再度識別行為を必ず行うとは限らないようなシステムで
は、ステップＳ１０４６でフラグが付与されている全て
の辞書エレメントとの照合が終了した場合は、フラグが
付与されていない辞書エレメントとの照合を行うよう構
成してもよい。

【００７３】〈効果〉以上のように、具体例４によれ
ば、識別処理において、照合する度に辞書エレメントに
対して照合の優先度を変化させるようにしたので、類似
度の計算回数が減少し、その結果、平均識別時間を短縮
することができる。

【００７４】尚、上記各具体例において、複数の具体例
を組み合わせるよう構成してもよい。例えば、具体例１
の登録処理を具体例３や具体例４の識別処理と組み合わ
せる構成、具体例２の補足情報を用いた識別処理と具体
例４の優先度を付与した識別処理とを組み合わせる構
成、更に具体例３の補足情報で辞書を分割する構成と具
体例４の優先度を付与した識別処理とを組み合わせる構
成であってもよい。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の個体認識装置の構成図である。

【図２】本発明の個体認識装置の具体例１における辞書
データの構造説明図である。

【図３】本発明の個体認識装置の具体例１における登録
処理のフローチャートである。

【図４】本発明の個体認識装置の具体例１における識別
処理のフローチャートである。

【図５】本発明の個体認識装置の具体例２における辞書
の構造説明図である。

【図６】本発明の個体認識装置の具体例２における登録
処理のフローチャートである。

【図７】本発明の個体認識装置の具体例２における識別
処理のフローチャートである。

【図８】本発明の個体認識装置の具体例３における登録
処理のフローチャートである。

【図９】本発明の個体認識装置の具体例３における識別
処理のフローチャートである。

【図１０】本発明の個体認識装置の具体例４における登
録処理のフローチャートである。

【図１１】本発明の個体認識装置の具体例４における一
定期間に登録者全員を識別する場合の識別処理のフロー
チャートである。

【図１２】本発明の個体認識装置の具体例４における一
定期間に再度識別する場合の最初の識別処理のフローチ
ャートである。

【図１３】本発明の個体認識装置の具体例４における一
定期間に再度識別する場合の２度目以降の識別処理のフ
ローチャートである。

【図１４】個体認識の説明図である。

【符号の説明】

３ 特徴抽出部 ４ 識別部 ５ 辞書 ６ 情報入力部 ８ 登録処理部

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 被認識個体の特徴データと、辞書に予め
   登録されている個体の特徴データとの類似度が所定の閾
   値以下である場合に、前記被認識個体は、前記辞書に登
   録されている個体であると認識する個体認識装置におい
   て、 前記辞書に登録するための個体の特徴データと、前記被
   認識個体の特徴データとを抽出する特徴抽出部と、 前記特徴抽出部で抽出された辞書に登録するための個体
   の特徴データを前記辞書に登録する場合、前記個体の特
   徴データと、その時点で当該辞書に登録されている全て
   の個体の特徴データとの類似度を算出し、当該類似度が
   予め決められた閾値以下であった場合は、前記個体の特
   徴データを登録対象から除外する登録処理部とを備えた
   ことを特徴とする個体認識装置。
2. 【請求項２】 被認識個体の特徴データを抽出する特徴
   抽出部と、 任意の個体に対応した特徴データと補足情報とを、当該
   個体の辞書エレメントとして格納する辞書と、 補足情報を入力する情報入力部と、 前記特徴抽出部で抽出した被認識個体の特徴データおよ
   び前記情報入力部から入力された補足情報と、前記辞書
   に格納されている辞書エレメントとを照合し、前記特徴
   データの類似度が予め決められた閾値以下で、かつ、補
   足情報が一致した辞書エレメントがあった場合、前記被
   認識個体はその辞書エレメントの個体であると認識する
   識別部とを備えたことを特徴とする個体認識装置。
3. 【請求項３】 被認識個体の特徴データを抽出する特徴
   抽出部と、 補足情報の値に基づき、複数の辞書に分割され、かつ、
   それぞれの分割辞書に任意の個体に対応した特徴データ
   が辞書エレメントとして格納されている辞書と、 補足情報を入力する情報入力部と、 前記情報入力部で入力された補足情報に基づき、使用す
   る分割辞書を選択し、当該選択した分割辞書中の辞書エ
   レメントの特徴データと、前記特徴抽出部で抽出した被
   認識個体の特徴データとを照合し、当該特徴データの類
   似度が予め決められた閾値以下の辞書エレメントがあっ
   た場合、前記被認識個体はその辞書エレメントの個体で
   あると認識する識別部とを備えたことを特徴とする個体
   認識装置。
4. 【請求項４】 被認識個体の特徴データを抽出する特徴
   抽出部と、 任意の個体に対応した特徴データが辞書エレメントとし
   て格納されている辞書と、 前記特徴抽出部で抽出した被認識個体の特徴データと、
   前記辞書に登録されている辞書エレメントの特徴データ
   とを順次照合し、類似度が予め決められた閾値以下の辞
   書エレメントがあった場合、前記被認識個体はその辞書
   エレメントの個体であると認識すると共に、当該認識し
   た辞書エレメントをそれ以降の照合処理では照合順序の
   優先度を下げるよう構成された識別部とを備えたことを
   特徴とする個体認識装置。
5. 【請求項５】 被認識個体の特徴データを抽出する特徴
   抽出部と、 任意の個体に対応した特徴データが辞書エレメントとし
   て格納されている辞書と、 前記特徴抽出部で抽出した被認識個体の特徴データと、
   前記辞書に登録されている辞書エレメントの特徴データ
   とを順次照合し、類似度が予め決められた閾値以下の辞
   書エレメントがあった場合、前記被認識個体はその辞書
   エレメントの個体であると認識すると共に、当該認識し
   た辞書エレメントをそれ以降の照合処理では照合順序の
   優先度を上げるよう構成された識別部とを備えたことを
   特徴とする個体認識装置。