KR100845634B1

KR100845634B1 - 데이터 대조 방법, 데이터 대조 장치 및 데이터 대조 프로그램을 기록한 기록 매체

Info

Publication number: KR100845634B1
Application number: KR1020067006216A
Authority: KR
Inventors: 아쯔시 마루가메
Original assignee: 닛본 덴끼 가부시끼가이샤
Priority date: 2004-07-15
Filing date: 2005-07-13
Publication date: 2008-07-10
Also published as: EP1768064A1; JPWO2006009043A1; EP1768064A4; CN1842823A; JP4029413B2; EP1768064A8; CN100437641C; US20080247639A1; WO2006009043A1; KR20060054477A

Abstract

연령에 따라 변화하는 얼굴 등의 상태 변화하는 물체에 대하여, 상태 변화 전의 데이터로부터 상태 변화 후의 데이터를 대조하거나 혹은 상태 변화 후의 데이터로부터 상태 변화 전의 데이터를 대조할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 소프트웨어에 의해 실현되는 성분 분석 수단은, 선택된 상태별 데이터 베이스의 구성 성분을 이용해서 입력 데이터를 분석하고, 구성 성분 계수를 성분 계수 변환 수단에 보낸다. 성분 계수 변환 수단은, 보내진 구성 성분 계수를, 선택된 이외의 상태별 데이터 베이스에 대응하는 구성 성분 계수로 변환하여, 상태 변화 데이터 작성 수단에 보낸다. 상태 변화 데이터 작성 수단은, 보내진 구성 성분 계수와, 대응하는 상태별 데이터 베이스의 구성 성분을 이용해서 상태 변화 데이터를 작성한다. 대조 수단은, 상태 변화 데이터와 대조 데이터 축적 수단이 축적하는 등록 데이터를 대조하고, 대조 결과를 출력한다.

성분 분석 계수, 상태 변화 데이터 작성, 입력 데이터, 대조 결과, 대조 데이터 축적, 구성 성분 계수, 등록 데이터

Description

데이터 대조 방법, 데이터 대조 장치 및 데이터 대조 프로그램을 기록한 기록 매체{DATA CHECKING METHOD, DATA CHECKING DEVICE, AND RECORDING MEDIUM CONTAINING DATA CHECKING PROGRAM}

본 발명은, 상태 변화가 발생하는 물체에 대하여, 임의 시점에서의 상태 변화 물체의 데이터로부터 그의 물체의 다른 시점에서의 데이터를 대조하는 데이터 대조 방법 및 데이터 대조 시스템(장치)에 관한 것이다． 또한，본 발명은, 상태 변화가 발생하는 물체에 대하여, 임의 시점에서의 상태 변화 물체의 데이터로부터 그 물체의 다른 시점에서의 데이터의 화상을 대조하는 데이터 대조 프로그램에 관한 것이다． 특히, 임의 시점에서의 인물의 얼굴, 성문 등 바이오메트릭스 정보의 화상, 음성으로부터 그의 바이오메트릭스 정보의 다른 시점에서의 화상, 음성을 대조하는 데이터 대조 방법 및 데이터 대조 시스템(장치)에 관한 것이며，임의 시점에서의 인물의 얼굴, 성문 등 바이오메트릭스 정보의 화상, 음성으로부터 그의 바이오메트릭스 정보의 다른 시점에서의 화상, 음성을 대조하는 데이터 대조 프로그램에 관한 것이다.

상태 변화가 발생하는 물체에 관한 데이터를 대조하는 경우, 임의 시점에서의 데이터로부터 다른 시점에서의 데이터를 대조하려고 하면，대조의 장해로 되는 경우가 있다. 예를 들면, 인물의 얼굴이나 소리 등 바이오메트릭스 정보로 대표되 는 듯한 상태 변화가 생기는 것에 관한 데이터의 경우, 나이를 먹어감에 따라 젊을 때의 특징이 없어져 나이를 먹을 때의 특징이 나타나거나, 감정의 변화에 의해 얼굴이나 소리의 임의 특징이 눈에 띄지 않게 되어 다른 특징이 눈에 띄거나 한다. 그 때문에，임의 시점에서의 상태의 데이터는, 동일 물체의 데이터이어도 다른 시점에서의 상태의 데이터와 달라，대조 시의 장해로 되는 경우가 있다.

임의 시점에서의 데이터로부터 특징의 부가에 의해 상태 변화 후의 데이터를 작성하는 방법의 예로서, 얼굴 화상에 경년 변화를 가할 경우에 젊을 때의 얼굴로부터 나이를 먹을 때의 얼굴 화상을 작성하는 방법이 있다. 예를 들면, 컴퓨터 그래픽(CG)을 이용하여, 젊을 때의 얼굴에 주름 등의 나이를 먹을 때의 특징을 기입함으로써, 젊을 때의 얼굴로부터 나이를 먹을 때의 얼굴 화상을 작성하는 것이 행하여진다.

또한，미국 특허 제6556196호 명세서에는, 얼굴 화상을 처리하는 케이스로, 3차원 모델을 이용해서 경년 특징이나 표정 특징의 화상에의 부가를 세련화하고, 불명확한 특징도 화상에 부가할 수 있는 화상 처리 방법이 기재되어 있다. 이 화상 처리 방법에서는，얼굴 데이터 베이스가 기억하는 3차원의 얼굴 데이터로부터 변형 가능한 얼굴의 일반적인 모델을 작성하고, 작성한 모델에 입력 얼굴 화상을 붙인다. 그리고，상태 변화도 포함시킨 특징 변화를 주기 위해서, 모델러를 이용해서 모델을 변형시키고 있다.

특개 2000-132675호 공보에는, 촬영 조건 또는 촬영 시기의 차이에 의한 화상 변동의 특징을 분류된 클래스마다 미리 학습해 놓고，촬영 조건 또는 촬영 시기 중 적어도 1개가 상이한 2매의 얼굴 화상의 차로부터 클래스를 선택하고, 그 2매의 얼굴 화상으로부터 선택된 클래스의 화상 변동의 특징량이 작아지는 특징량을 각각 구하고, 그 2매의 얼굴 화상의 특징량에 의해 얼굴 식별·대조를 행하는 것을 특징으로 하는 얼굴 식별·대조 방법이 기재되어 있다.

특개 2003-233671호 공보에는, 대상자의 신체 외면 부위에서의 적어도 1개의 상태의 진전을 예측하는 방법으로서，그의 적어도 1개의 상태를 나타내는 제1 데이터를 수취하고, 신체 외면의 그의 적어도 1개의 상태가 시간의 경과에 따라 어떻게 진전된다고 기대될지를 반영하는 제2 데이터를 수취하고, 그 제1 데이터와 그 제2 데이터에 기초하여，그의 적어도 1개의 상태의 예측 진전을 생성하고, 그 예측 진전을 대상자에 보내는 것을 포함하는 방법이 기재되어 있다.

특징의 부가에 의해 상태 변화 데이터를 작성해서 데이터를 대조할 경우, 경년 변화나 표정 변화에서 발생하는 특징 변화를 작성하는 수순이 반드시 확립되어 있다고는 할 수 없다. 특징 변화의 작성 수순이 확립되지 않은 경우, 현실에 존재하는 특징을 사람이 모방해서 데이터에 기입하여야 한다. 그 때문에，수동에 의한 작업, 또는 수동에 의한 작업에 가까운 노동력을 필요로 하는 반자동 처리를 행하여야 한다.

또한，특징의 부가에 의해 상태 변화 데이터를 작성해서 데이터를 대조할 경우, 국소적이어서 비교적 명확한 특징을 기입하는 것과 달라，큰 영역에서 직감적으로 파악하기 어려운 상태 변화를 기입하는 것과 같은 형태로 부가하는 것 자체가 곤란하다. 그 때문에，큰 영역에서 직감적으로 파악하기 어려운 상태 변화에 대한 대응이 곤란하다.

미국 특허 제6556196호 명세서에 기재된 화상 처리 방법에서는，미리 준비된 모형을 이용해서 화상에 상태 특징을 부여한다. 그 때문에，누구의 얼굴 화상을 작성하는 경우에도, 같은 부분에 같은 상태 변화의 특징이 발생한다. 예를 들면, 누구의 얼굴 화상을 작성하는 경우에도, 같은 부분에 같은 주름이 생긴다.

또한，미국 특허 제6556196호 명세서에 기재된 화상 처리 방법에서는，조회 얼굴에 알맞은 상태 특징을 부가하는 용도를 상정하지 않고 있으므로, 작성한 모형이 조회 얼굴에 알맞은 상태 특징의 것인지 여부가 불분명하다. 그 때문에，부자연스러운 상태 특징을 부가한 얼굴 화상이 작성될 가능성이 있다.

또한，미국 특허 제6556196호 명세서에 기재된 화상 처리 방법에서는，어느 정도의 상태일 때에 어떠한 변화를 화상에 부여할 지를 결정해서 상태 변화를 화상에 부가한다고 하는 용도를 상정하지 않고 있다. 그 때문에，화상에 부가하는 상태 변화를 결정할 때의 유저의 작업 부담이 크다.

따라서，본 발명은, 상태 변화 데이터를 작성할 때에, 동일 물체의 상관 관계에 기초해서 물체의 독자성을 고려한 상태 변화 데이터를 대조에 이용함으로써, 상태 변화를 수반하는 데이터의 대조 성능을 향상할 수 있는 데이터 대조 방법, 데이터 대조 장치 및 데이터 대조 프로그램을 제공하는 것을 목적으로 한다.

또한，본 발명은, 통계적인 상태 변화를 상태 변화 전의 데이터에 부가하고, 큰 영역적인 상태 변화의 특징도 부가한 상태 변화 데이터를 대조에 이용함으로써, 상태 변화를 수반하는 데이터의 대조 성능을 향상할 수 있는 데이터 대조 방법, 데이터 대조 장치 및 데이터 대조 프로그램을 제공하는 것을 목적으로 한다.

또한，본 발명은, 각 상태 카테고리 사이에서의 구성 성분의 대응을 부여하고, 상태 변화 전의 데이터에 각 연대의 일반적인 상태 변화를 부가한 상태 변화 데이터를 대조에 이용함으로써, 특정 상태에서의 데이터의 대조 성능을 향상할 수 있는 데이터 대조 방법, 데이터 대조 장치 및 데이터 대조 프로그램을 제공하는 것을 목적으로 한다.

또한，본 발명은, 통계적인 상태 변화를 상태 변화 전의 데이터에 부가하여, 대조 시에 작성하는 상태 변화 데이터를 자동적으로 작성할 수 있어, 데이터 대조 시의 작업자의 부담을 경감할 수 있는 데이터 대조 방법, 데이터 대조 장치 및 데이터 대조 프로그램을 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명에 따른 데이터 대조 방법은, 물체의 측정 데이터를 소정의 방법에 의해 분해함으로써 얻어지는 구성 성분을 물체가 취하는 복수의 상태의 각각과 대응시켜서 축적하는 구성 성분 축적 스텝과, 대조 대상 물체의 측정 데이터를 복수의 상태 중 소정 상태에서의 구성 성분으로 분해하는 성분 분해 스텝과, 소정 상태에서의 구성 성분에 대응하는 파라미터를, 복수의 상태 중 소정 상태와는 상이한 제2 상태에서의 변환 후 파라미터로 변환하는 파라미터 변환 스텝과, 구성 성분 축적 스텝에서 축적되어 제2 상태에 대응하는 구성 성분으로 변환 후 파라미터를 이용하여, 대조 대상 물체의 데이터에 소정의 상태 변화를 부여한 상태 변화 데이터를 작성하는 상태 변화 데이터 작성 스텝과, 상태 변화 데이터와 미리 축적된 대조 데이터를 대조하는 대조 스텝을 포함한다. 그러한 구성에 의해, 입력 데이터에 상태 정보를 부가한 데이터를 이용하여 대조가 행하여진다. 그 결과, 상태 변화를 수반하는 데이터의 대조 성능이 향상된다.

본 발명에 따른 데이터 대조 방법에서，소정의 방법은 주성분 분석이다.

본 발명에 따른 데이터 대조 방법은, 물체의 측정 데이터를 소정의 방법에 의해 분해함으로써 얻어지는 구성 성분을 물체가 취하는 복수의 상태의 각각과 대응시켜서 축적하는 구성 성분 축적 스텝과, 복수의 상태 중 제1 상태에서의 구성 성분에 대응하는 파라미터와 제2 상태에서의 구성 성분에 대응하는 파라미터를 학습을 이용한 변환에 의해 결부시키는 결합 스텝과, 제1 상태에서의 대조 대상 물체의 데이터에 대하여 학습을 이용한 변환을 이용해서 제2 상태에서의 데이터인 상태 변화 데이터를 작성하는 상태 변화 데이터 작성 스텝과, 상태 변화 데이터와 미리 축적된 대조 데이터를 대조하는 대조 스텝을 포함한다. 그러한 구성에 따르면, 상태 변화를 수반하는 데이터의 대조 성능이 향상된다. 또한，데이터 대조 장치의 구성이 간단화된다. 「학습」은, 예를 들면, 동일 인물의 상태별 데이터를 학습 데이터로 하여, 뉴럴 네트워크를 이용한 변환에 의해 얼굴 화상을 작성하는 것이다.

본 발명에 의한 데이터 대조 방법에서，대조 대상의 물체의 데이터는 인물의 바이오메트릭스 데이터이다. 바이오메트릭스 데이터는, 예를 들면, 얼굴 및 지문에 예시되는 인체의 부위의 화상, 소리 등 음성의 일차원 데이터, 얼굴 형상의 삼차원 데이터이다.

본 발명에 따른 데이터 대조 방법에서，복수의 상태의 각각은, 경년 변화에서의 상이한 시점의 상태에 대응한다.

본 발명에 따른 데이터 대조 방법에서，물체의 측정 데이터는 얼굴을 측정한 화상데이터이다.

본 발명에 따른 데이터 대조 장치는, 본 발명에 따른 데이터 대조 방법에 포함되는 스텝의 각각을 실행하는 기능을 갖는 컴퓨터이다. 본 발명에 따른 데이터 대조 프로그램은, 본 발명에 따른 데이터 대조 방법을 컴퓨터에 실행시킨다.

본 발명에 따른 데이터 대조 방법은, 대조 대상의 물체의 데이터를, 데이터 군에 포함되는 대조 대상의 물체에 대응하는 데이터와 대조하는 데이터 대조 방법으로서，대조용으로 등록된 데이터 군을 미리 축적하는 대조 데이터 축적 스텝과, 대조 대상의 데이터를 소정의 상태 시의 구성 성분으로 분해하는 성분 분해 스텝과, 소정의 상태 시의 구성 성분에 대응하는 파라미터를, 소정의 상태 시와는 다른 상태 시의 파라미터(구성 성분의 계수 ci, di에 의해 실현됨)로 변환하는 파라미터 변환 스텝과, 상태별로 나누어진 데이터의 구성 성분을 축적하고, 축적하는 구성 성분과 파라미터 변환 스텝에서 변환한 파라미터를 이용하여, 대조 대상의 데이터에 소정의 상태 변화를 부여한 상태 변화 데이터를 작성하는 상태 변화 데이터 작성 스텝과, 상태 변화 데이터 작성 스텝에서 작성한 상태 변화 데이터와, 대조 데이터 축적 스텝에서 축적한 대조용 데이터 군을 대조하는 대조 스텝을 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한，데이터 대조 방법은, 대조 대상의 물체의 데이터를, 데이터 군에 포함되는 대조 대상의 물체에 대응하는 데이터와 대조하는 데이터 대조 방법으로서，대조용으로 등록된 데이터 군을 미리 축적하는 대조 데이터 축적 스텝과, 상태별로 나누어진 데이터에 의한 학습을 이용한 변환에 의해, 소정의 상태의 데이터를 소정의 상태와는 다른 상태의 데이터로 변화시킨 상태 변화 데이터를 작성하는 상태 변화 데이터 작성 스텝과, 상태 변화 데이터 작성 스텝에서 작성한 상태 변화 데이터와, 대조 데이터 축적 스텝에서 축적한 대조용 데이터 군을 대조하는 대조 스텝을 포함하는 것이어도 된다.

또한，데이터 대조 방법은, 인물의 바이오메트릭스 데이터를, 데이터 군에 포함되는 인물에 대응하는 바이오메트릭스 데이터와 대조하는 데이터 대조 방법으로서，대조용으로 등록된 데이터 군을 미리 축적하는 대조 데이터 축적 스텝과, 대조 대상의 바이오메트릭스 데이터를 소정의 상태 시의 구성 성분으로 분해하는 성분 분해 스텝과, 소정의 상태 시의 구성 성분에 대응하는 파라미터를, 소정의 상태 시와는 다른 상태 시의 파라미터로 변환하는 파라미터 변환 스텝과, 상태별로 나누어진 바이오메트릭스 데이터의 구성 성분을 축적하고, 축적하는 구성 성분과 파라미터 변환 스텝에서 변환한 파라미터를 이용하여, 대조 대상의 바이오메트릭스 데이터에 소정의 상태 변화를 부여한 상태 변화 데이터를 작성하는 상태 변화 데이터 작성 스텝과, 상태 변화 데이터 작성 스텝에서 작성한 상태 변화 데이터와, 대조 데이터 축적 스텝에서 축적한 대조용 데이터 군을 대조하는 대조 스텝을 포함하는 것이어도 된다.

또한，데이터 대조 방법은, 인물의 바이오메트릭스 데이터를, 데이터 군에 포함되는 인물에 대응하는 바이오메트릭스 데이터와 대조하는 데이터 대조 방법으로서，대조용으로 등록된 데이터 군을 미리 축적하는 대조 데이터 축적 스텝과, 상태별로 나누어진 바이오메트릭스 데이터에 의한 학습을 이용한 변환에 의해, 소정의 상태의 바이오메트릭스 데이터를 소정의 상태와는 다른 상태의 바이오메트릭스 데이터로 변화시킨 상태 변화 데이터를 작성하는 상태 변화 데이터 작성 스텝과, 상태 변화 데이터 작성 스텝에서 작성한 상태 변화 데이터와, 대조 데이터 축적 스텝에서 축적한 대조용 데이터 군을 대조하는 대조 스텝을 포함하는 것이어도 된다.

또한，데이터 대조 방법은, 성분 분해 스텝에서, 바이오메트릭스 데이터를 소정의 경년 시의 구성 성분으로 분해하고, 파라미터 변환 스텝에서, 소정의 경년 시의 구성 성분에 대응하는 파라미터를, 소정의 경년 시와는 다른 경년 시의 파라미터로 변환하고, 상태 변화 데이터 작성 스텝에서, 경년별로 나누어진 바이오메트릭스 데이터의 구성 성분을 축적하고, 축적하는 구성 성분과 파라미터 변환 스텝에서 변환한 파라미터를 이용하여, 바이오메트릭스 데이터에 소정의 경년 변화를 부여한 경년 변화 데이터(상태 변화 데이터에 의해 실현됨)를 작성하고, 대조 스텝에서, 상태 변화 작성 스텝에서 작성한 경년 변화 데이터와, 대조 데이터 축적 스텝에서 축적한 대조용 데이터 군을 대조하는 것이어도 된다.

또한，데이터 대조 방법은, 상태 변화 데이터 작성 스텝에서, 경년별로 나누어진 바이오메트릭스 데이터에 의한 학습을 이용한 변환에 의해, 소정의 경년 시의 바이오메트릭스 데이터를 소정의 경년 시와는 다른 경년 시의 바이오메트릭스 데이터로 변화시킨 경년 변화 데이터를 작성하고, 대조 스텝에서, 상태 변화 작성 스텝에서 작성한 경년 변화 데이터와, 대조 데이터 축적 스텝에서 축적한 대조용 데이터 군을 대조하는 것이어도 된다.

또한，데이터 대조 방법은, 대조 대상의 인물의 얼굴 화상을, 얼굴 화상 군에 포함되는 인물에 대응하는 얼굴 화상과 대조하는 데이터 대조 방법으로서，대조용으로 등록된 얼굴 화상 군을 미리 축적하는 대조 데이터 축적 스텝과, 얼굴 화상을 소정의 표정 시의 구성 성분으로 분해하는 성분 분해 스텝과, 소정의 표정 시의 구성 성분에 대응하는 파라미터를, 소정의 표정 시와는 다른 표정 시의 파라미터로 변환하는 파라미터 변환 스텝과, 표정별로 나누어진 얼굴 화상의 구성 성분을 축적하고, 축적하는 구성 성분과 파라미터 변환 스텝에서 변환한 파라미터를 이용하여, 얼굴 화상에 소정의 표정 변화를 부여한 표정 변화 데이터(상태 변화 데이터에 의해 실현됨)를 작성하는 표정 변화 데이터 작성 스텝과, 표정 변화 데이터 작성 스텝에서 작성한 표정 변화 데이터와, 대조 데이터 축적 스텝에서 축적한 대조용 데이터 군을 대조하는 대조 스텝을 포함하는 것이어도 된다.

또한，데이터 대조 방법은, 대조 대상의 인물의 얼굴 화상을, 얼굴 화상 군에 포함되는 인물에 대응하는 얼굴 화상과 대조하는 데이터 대조 방법으로서，대조용으로 등록된 얼굴 화상 군을 미리 축적하는 대조 데이터 축적 스텝과, 표정별로 나누어진 얼굴 화상에 의한 학습을 이용한 변환에 의해, 소정의 표정 시의 얼굴 화상을 소정의 표정 시와는 다른 표정 시의 얼굴 화상으로 변화시킨 표정 변화 데이터를 작성하는 표정 변화 데이터 작성 스텝과, 표정 변화 데이터 작성 스텝에서 작성한 표정 변화 데이터와, 대조 데이터 축적 스텝에서 축적한 대조용 데이터 군을 대조하는 대조 스텝을 포함하는 것이어도 된다.

본 발명에 따른 데이터 대조 장치는, 대조 대상의 물체의 데이터를, 데이터 군에 포함되는 대조 대상의 물체에 대응하는 데이터와 대조하는 데이터 대조 장치로서，대조 대상의 데이터를 소정의 상태 시의 구성 성분으로 분해하는 성분 분해 수단(성분 분석 수단(101)에 의해 실현됨)과, 소정의 상태 시의 구성 성분에 대응하는 파라미터를, 소정의 상태 시와는 다른 상태 시의 파라미터로 변환하는 파라미터 변환 수단(성분 계수 변환 수단(103)에 의해 실현됨)과, 상태별로 나누어진 데이터의 구성 성분을 축적하고, 축적하는 구성 성분과 파라미터 변환 수단이 변환한 파라미터를 이용하여, 대조 대상의 데이터에 소정의 상태 변화를 부여한 상태 변화 데이터를 작성하는 상태 변화 데이터 작성 수단(상태 변화 데이터 작성 수단(102)에 의해 실현됨)과, 대조용으로 등록된 데이터 군을 미리 축적하는 대조 데이터 축적 수단(대조 데이터 축적 수단(104)에 의해 실현됨)과, 상태 변화 데이터 작성 수단이 작성한 상태 변화 데이터와, 대조 데이터 축적 수단이 축적하는 대조용 데이터 군을 대조하는 대조 수단(대조 수단(105)에 의해 실현됨)을 구비한 것을 특징으로 한다.

또한，데이터 대조 장치는, 대조 대상의 물체의 데이터를, 데이터 군에 포함되는 대조 대상의 물체에 대응하는 데이터와 대조하는 데이터 대조 장치로서，상태별로 나누어진 데이터에 의한 학습을 이용한 변환에 의해, 소정의 상태의 데이터를 소정의 상태와는 다른 상태의 데이터로 변화시킨 상태 변화 데이터를 작성하는 상태 변화 데이터 작성 수단(상태 변화 데이터 작성 수단(102b)에 의해 실현됨)과, 대조용으로 등록된 데이터 군을 미리 축적하는 대조 데이터 축적 수단과, 상태 변화 데이터 작성 수단이 작성한 상태 변화 데이터와, 대조 데이터 축적 수단이 축적하는 대조용 데이터 군을 대조하는 대조 수단을 구비한 것이어도 된다． 그러한 구성에 따르면, 상태 변화를 수반하는 데이터의 대조 성능을 향상시킬 수 있음과 함께，데이터 대조 장치의 구성을 간단화할 수 있다.

또한，데이터 대조 장치는, 인물의 바이오메트릭스 데이터를, 데이터 군에 포함되는 인물에 대응하는 바이오메트릭스 데이터와 대조하는 데이터 대조 장치로서，대조 대상의 바이오메트릭스 데이터를 소정의 상태 시의 구성 성분으로 분해하는 성분 분해 수단과, 소정의 상태 시의 구성 성분에 대응하는 파라미터를, 소정의 상태 시와는 다른 상태 시의 파라미터로 변환하는 파라미터 변환 수단과, 상태별로 나누어진 바이오메트릭스 데이터의 구성 성분을 축적하고, 축적하는 구성 성분과 파라미터 변환 수단이 변환한 파라미터를 이용하여, 대조 대상의 바이오메트릭스 데이터에 소정의 상태 변화를 부여한 상태 변화 데이터를 작성하는 상태 변화 데이터 작성 수단과, 대조용으로 등록된 데이터 군을 미리 축적하는 대조 데이터 축적 수단과, 상태 변화 데이터 작성 수단이 작성한 상태 변화 데이터와, 대조 데이터 축적 수단이 축적하는 대조용 데이터 군을 대조하는 대조 수단을 구비한 것이어도 된다.

또한，데이터 대조 장치는, 인물의 바이오메트릭스 데이터를, 데이터 군에 포함되는 인물에 대응하는 바이오메트릭스 데이터와 대조하는 데이터 대조 장치로서，상태별로 나누어진 바이오메트릭스 데이터에 의한 학습을 이용한 변환에 의해, 소정의 상태의 바이오메트릭스 데이터를 소정의 상태와는 다른 상태의 바이오메트릭스 데이터로 변화시킨 상태 변화 데이터를 작성하는 상태 변화 데이터 작성 수단과, 대조용으로 등록된 데이터 군을 미리 축적하는 대조 데이터 축적 수단과, 상태 변화 데이터 작성 수단이 작성한 상태 변화 데이터와, 대조 데이터 축적 수단이 축적하는 대조용 데이터 군을 대조하는 대조 수단을 구비한 것이어도 된다.

또한，성분 분해 수단은, 바이오메트릭스 데이터를 소정의 경년 시의 구성 성분으로 분해하고, 파라미터 변환 수단은, 소정의 경년 시의 구성 성분에 대응하는 파라미터를, 소정의 경년 시와는 다른 경년 시의 파라미터로 변환하고, 상태 변화 데이터 작성 수단은, 경년별로 나누어진 바이오메트릭스 데이터의 구성 성분을 축적하고, 축적하는 구성 성분과 파라미터 변환 수단이 변환한 파라미터를 이용하여, 바이오메트릭스 데이터에 소정의 경년 변화를 부여한 경년 변화 데이터를 작성하고, 대조 수단은, 상태 변화 작성 수단이 작성한 경년 변화 데이터와, 대조 데이터 축적 수단이 축적하는 대조용 데이터 군을 대조하는 것이어도 된다.

또한，상태 변화 데이터 작성 수단은, 경년별로 나누어진 바이오메트릭스 데이터에 의한 학습을 이용한 변환에 의해, 소정의 경년 시의 바이오메트릭스 데이터를 소정의 경년 시와는 다른 경년 시의 바이오메트릭스 데이터로 변화시킨 경년 변화 데이터를 작성하고, 대조 수단은, 상태 변화 작성 수단이 작성한 경년 변화 데이터와, 대조 데이터 축적 수단이 축적하는 대조용 데이터 군을 대조하는 것이어도 된다.

또한，데이터 대조 장치는, 대조 대상의 인물의 얼굴 화상을, 얼굴 화상 군에 포함되는 인물에 대응하는 얼굴 화상과 대조하는 데이터 대조 장치로서，얼굴 화상을 소정의 표정 시의 구성 성분으로 분해하는 성분 분해 수단과, 소정의 표정 시의 구성 성분에 대응하는 파라미터를, 소정의 표정 시와는 다른 표정 시의 파라미터로 변환하는 파라미터 변환 수단과, 표정별로 나누어진 얼굴 화상의 구성 성분을 축적하고, 축적하는 구성 성분과 파라미터 변환 수단이 변환한 파라미터를 이용하여, 얼굴 화상에 소정의 표정 변화를 부여한 표정 변화 데이터를 작성하는 표정 변화 데이터 작성 수단(상태 변화 데이터 작성 수단(102)에 의해 실현됨)과, 대조용으로 등록된 얼굴 화상 군을 미리 축적하는 대조 데이터 축적 수단과, 표정 변화 데이터 작성 수단이 작성한 표정 변화 데이터와, 대조 데이터 축적 수단이 축적하는 대조용 데이터 군을 대조하는 대조 수단을 구비한 것이어도 된다．

또한，데이터 대조 장치는, 대조 대상의 인물의 얼굴 화상을, 얼굴 화상 군에 포함되는 인물에 대응하는 얼굴 화상과 대조하는 데이터 대조 장치로서，표정별로 나누어진 얼굴 화상에 의한 학습을 이용한 변환에 의해, 소정의 표정 시의 얼굴 화상을 소정의 표정 시와는 다른 표정 시의 얼굴 화상으로 변화시킨 표정 변화 데이터를 작성하는 표정 변화 데이터 작성 수단(상태 변화 데이터 작성 수단(102b)에 의해 실현됨)과, 대조용으로 등록된 얼굴 화상 군을 미리 축적하는 대조 데이터 축적 수단과, 표정 변화 데이터 작성 수단이 작성한 표정 변화 데이터와, 대조 데이터 축적 수단이 축적하는 대조용 데이터 군을 대조하는 대조 수단을 구비한 것이어도 된다．

본 발명에 따른 데이터 대조 프로그램은, 대조 대상의 물체의 데이터를, 데이터군에 포함되는 대조 대상의 물체에 대응하는 데이터와 대조하기 위한 데이터 대조 프로그램으로서, 대조용으로 등록된 데이터 군을 미리 축적하는 대조 데이터 축적 수단을 구비한 컴퓨터에, 대조 대상의 데이터를 소정의 상태 시의 구성 성분으로 분해하는 처리와, 소정의 상태 시의 구성 성분에 대응하는 파라미터를, 소정의 상태 시와는 다른 상태 시의 파라미터로 변환하는 처리와, 상태별로 나누어진 데이터의 구성 성분을 축적하고, 축적하는 구성 성분과 변환한 파라미터를 이용하여, 대조 대상의 데이터에 소정의 상태 변화를 부여한 상태 변화 데이터를 작성하는 처리와, 작성한 상태 변화 데이터와, 대조 데이터 축적 수단이 축적하는 대조용 데이터 군을 대조하는 처리를 실행시키는 것을 특징으로 한다.

또한，데이터 대조 프로그램은, 대조 대상의 물체의 데이터를, 데이터 군에 포함되는 대조 대상의 물체에 대응하는 데이터와 대조하기 위한 데이터 대조 프로그램으로서, 대조용으로 등록된 데이터 군을 미리 축적하는 대조 데이터 축적 수단을 구비한 컴퓨터에, 상태별로 나누어진 데이터에 의한 학습을 이용한 변환에 의해, 소정의 상태의 데이터를 소정의 상태와는 다른 상태의 데이터로 변화시킨 상태 변화 데이터를 작성하는 처리와, 작성한 상태 변화 데이터와, 대조 데이터 축적 수단이 축적하는 대조용 데이터 군을 대조하는 처리를 실행시키는 것이어도 된다． 그러한 구성에 따르면, 상태 변화를 수반하는 데이터의 대조 성능을 향상시킬 수 있음과 함께，데이터 대조 장치의 구성을 간단화할 수 있다．

본 발명에 따르면, 상태 변화 데이터를 작성하여 대조를 행하기 때문에, 상태 변화 물체에 대하여, 임의 시점에서의 물체의 데이터만을 이용해서 정밀도가 높은 대조를 행할 수 있다． 따라서, 상태 변화 데이터를 작성할 때에, 동일 물체의 상관 관계에 기초해서 물체의 독자성을 고려한 상태 변화 데이터를 대조에 이용함으로써, 상태 변화를 수반하는 데이터의 대조 성능을 향상시킬 수 있다.

본 발명에 따르면, 임의 상태에서의 화상이나 음성 등의 바이오메트릭스 데이터만 있는 경우에도, 상태 변화시의 데이터를 작성해서 등록 정보와 대조함으로써, 시큐러티 시스템에서의 본인 식별이나 범죄 수사, 학술 조사 시의 대조 등의 성능을 향상시킬 수 있다.

도 1은 본 발명에 따른 데이터 대조 장치의 구성의 일례를 도시하는 블록도.

도 2는 데이터 대조 장치가 얼굴 화상을 대조하는 데이터 대조 처리의 일례를 도시하는 흐름도.

도 3은 데이터 대조 장치의 다른 구성예를 도시하는 블록도.

도 4는 데이터 대조 장치가 얼굴 화상을 대조하는 데이터 대조 처리의 다른 예를 도시하는 흐름도.

도 5는 성분 분석 장치의 구성의 일례를 도시하는 블록도.

도 6은 상태 변화 작성 장치의 구성의 일례를 도시하는 블록도.

도 7은 성분 계수 변환 장치의 구성의 일례를 도시하는 블록도.

도 8은 상태 변화 데이터 작성 장치의 구성의 일례를 도시하는 블록도.

(실시 형태 1)

이하, 본 발명의 제1 실시 형태를 도면을 참조하여 설명한다. 도 1은, 본 발명에 따른 데이터 대조 장치의 구성의 일례를 도시하는 블록도이다. 여기에서는 ，상태 변화의 종류가 경년 변화이며, 상태 변화 데이터로서 얼굴 화상을 이용하고, 데이터 대조 장치를 이용하여, 임의 시점에서의 얼굴 화상과 다른 시점에서의 얼굴 화상을 대조할 경우를 설명한다.

또한，상태 변화가 경년 변화일 경우에 한하지 않고, 데이터 대조 장치는, 얼굴의 표정 변화 등 다른 상태 변화를 수반하는 데이터를 대조하는 것이어도 된다． 또한，상태 변화 데이터는, 얼굴 화상에 한하지 않고, 지문 등 인체의 다른 부위의 화상이나, 소리 등 음성의 일차원 데이터, 얼굴 형상의 삼차원 데이터 등의 바이오메트릭스 데이터이어도 된다． 또한，상태 변화 데이터는, 인간 이외의 동물이나 식물의 데이터, 생물과 마찬가지로 개별의 특성을 가지면서 경년 변화를 하는 물체에 관한 데이터이어도 된다．

도 1에 도시한 바와 같이, 데이터 대조 장치는, 입력 데이터(11)의 성분을 분석하는 성분 분석 수단(101)과, 입력 데이터(11)의 상태(경년) 변화 데이터를 작성하는 상태 변화 데이터 작성 수단(102)과, 상태(경년)별 데이터 베이스 사이를 관련 짓는 성분 계수 변환 수단(103)과, 대조용 데이터를 미리 축적하는 대조 데이터 축적 수단(104)과, 상태(경년) 변화 데이터와 대조 데이터 축적 수단(104)이 축적하는 데이터를 대조하는 대조 수단(105)을 포함한다.

또한，상태 변화 데이터 작성 수단(102)은, 상태(경년)별로 분류된 데이터의 구성 성분을 축적한 복수의 상태(경년)별 데이터 베이스 DBl, …, DBi, …, DBn을 갖는다. 그들 데이터 베이스 각각에는, 물체의 측정 데이터는 주성분 분석 등의 소정의 방법에 의해 분해함으로써 얻어지는 구성 성분이 축적된다. 이하, 상태별 데이터 베이스 DB1∼DBn을 포괄적으로 표현할 경우, 또는, 어느 쪽인가의 상태별 데이터 베이스를 가리킬 경우에, 단순히 상태별 데이터 베이스라고 한다.

본 실시 형태에서，대조 데이터 축적 수단(104)은, 예를 들면, 자기 디스크 장치에 의해 실현된다. 성분 분석 수단(101), 성분 계수 변환 수단(103) 및 대조 수단(105)은, 예를 들면, 컴퓨터에서의 중앙 처리부 및 중앙 처리부가 실행하는 프로그램에 의해 실현된다. 상태 변화 데이터 작성 수단(102)은, 예를 들면, 자기 디스크 장치, 컴퓨터에서의 중앙 처리부 및 중앙 처리부가 실행하는 프로그램에 의해 실현된다.

성분 분석 수단(101)은, 입력 데이터(11)인 얼굴 화상의 상태(경년) 정보(12)에 대응한 상태별 데이터 베이스 DBi 중의 구성 성분을 이용하여, 가장 오차가 작아지도록 얼굴 화상을 재구성하는 기능을 구비한다. 본 실시 형태에서는，성분 분석 수단(101)은, 예를 들면, 상태 변화 데이터 작성 수단(102)이 입력한 상태 정보(12)에 기초하여, 입력 데이터(11)의 얼굴 화상의 상태에 대응한 상태별 데이터 베이스 DBi를 선택하여, 얼굴 화상을 재구성한다.

예를 들면, 성분 분석을 할 경우, 주성분 분석 등의 선형 성분 분석이 이용되는 경우가 많다. 얼굴 화상을 주성분의 선형 결합으로 구성했을 경우, 얼굴 화상은, 수학식 1로 표현된다.

본 실시 형태에서는，성분 분석 수단(101)으로서, 수학식 1로 표현되는 얼굴 화상 중，입력 얼굴 화상 IO와의 오차가 가장 작아지는 최소 오차 계수조 ci가 선택된다. 성분 분석 수단(101)은, 선택한 최소 오차 계수 선택조 ci를, 상태 변화 데이터 작성 수단(102)의 상태별 데이터 베이스 DBi를 통하여, 성분 계수 변환 수단(103)에 보낸다.

상태 변화 데이터 작성 수단(102)은, 상태(경년)별로 분류된 데이터의 구성 성분을 축적하는 복수의 상태별 데이터 베이스 DBl, …, DBi, …, DBn을 갖는다. 또한，상태 변화 데이터 작성 수단(102)은, 성분 분석 수단(101)이 계산한 각 상태별 데이터베이스에 대한 계수조 ci를, 성분 계수 변환 수단(103)에 전달하는 기능을 구비한다.

또한，상태 변화 데이터 작성 수단(102)은, 성분 분석 수단(101)이 선택한 상태별 데이터 베이스와는 다른 상태별 데이터 베이스용으로 성분 계수 변환 수단(103)이 변환한 계수조 di와, 그의 다른 상태별 데이터 베이스 내의 구성 성분을 이용해서 얼굴 화상을 재구성하는 기능을 구비한다. 또한，상태 변화 데이터 작성 수단(102)은, 재구성 얼굴 화상 Jp를 상태(경년) 변화 데이터로서 대조 수단(105)에 보내는 기능을 구비한다. 재구성 얼굴 화상 Jp는, 주성분 분석을 이용할 경우, 상태별 데이터 베이스 내의 주성분 Qi의 계수조 di에 의한 선형 결합으로서, 수학식 2를 이용해서 표현된다.

상태별 데이터 베이스 DBi는, 소정의 계산에 의해, 임의 연대의 얼굴 화상 {A1, A2, …, Ai, …, Ap}으로부터 각 화상을 구성하는 요소 중 중요 요소{U1, U2, …, Uj, …, Up}로 변환해서 작성한 성분을 구성 성분으로서 축적한다. 예를 들면, 주성분 분석을 이용할 경우, 상태별 데이터 베이스는, 각 화상의 화소 Ai(x,y)를 열 벡터로서 배열한 행렬을 특이치분화한 값을 구성 성분으로서 축적한다. 이 경우, 각 화상의 화소 Ai(x,y)를 열 벡터로서 배열한 행렬은, 수학식 3로 표현된다.

상태별 데이터 베이스는, 수학식 3으로 표현되는 행렬을, 수학식 4로 표현되는 특이치분해에 의해 구한 직교 행렬의 전반의 p개의 열 벡터{U1, U2, …, Uj, …, Up}를 구성 성분으로서 축적한다.

또한，수학식 4에서，S는, 대각 성분 이외의 요소가 0이며, 대각 성분이 절대치의 내림차순으로 배열한 행렬이다.

또한，각 상태별 데이터 베이스를 대응짓기 위해서, 2개의 상태별 데이터 베 이스 사이에서，각각 동일 인물의 얼굴 화상을 사용하는 성분수만큼 미리 준비한다. 예를 들면, 구성 성분을 30개 사용할 경우, 2개의 상태별 데이터 베이스에서，30명 이상분의 양쪽 상태(경년) 시의 얼굴 화상을 준비해서 각각의 상태별 데이터 베이스의 구성 성분을 작성하여, 미리 축적시킨다.

성분 계수 변환 수단(103)은, 상태별 데이터 베이스의 구성 성분에 곱하는 계수를 변환하는 기능을 구비한다. 예를 들면, 주성분 분석을 이용할 경우를 예로 설명한다.

예를 들면, 2개의 상태별 데이터 베이스 DBi, DBj를 이용하고, 데이터 베이스 DBi, DBj의 주성분을 각각 Pi(i=1, …, n) 및 Qj(j=1, …, n)로 하고, 그들 주성분의 계수를 각각 ci(i=1, …, n) 및 dj(j=1, …, n)로 한다. 이 경우, 계수 ci로부터 계수 dj로의 변환을 행하기 위해, 동일 인물의 얼굴에서 데이터 베이스 DBi 및 DBj에 각각 대응하는 상태(경년) 양쪽에 속하는 복수의 얼굴 화상 Ip, Jp를 이용한다. 여기에서, 얼굴 화상 Ip, Jp는, 수학식 1을 이용하여, 각각 수학식 5 및 수학식 6으로 표현된다.

따라서, 계수 ci로부터 계수 dj로의 변환을 선형 변환 T로 가정하고, 인물 A의 계수조{CiA, DjA} 및 인물 B의 계수조{CiB, DjB}, …라고 하면，인물 B의 계수 조{CiB, DjB},‥·는, 수학식 7로 표현된다.

여기서, 수학식 7에서，CiA, DjA는, 수학식 4 및 수학식 5에서의 계수 ci, dj를 세로로 배열한 열 벡터다. 따라서, 선형 변환 T는, C=[CiA, CiB, …], D=[DjA, DjB, …]로 하면，수학식 8을 이용해서 계산할 수 있다.

또한，성분 계수 변환 수단(103)은, ci로부터 dj로의 변환을 비선형인 변환을 이용해서 행하여도 된다． 예를 들면, 성분 계수 변환 수단(103)은, 동일 인물의 얼굴에서 데이터 베이스 DBi 및 DBj에 각각 대응하는 계수조{ci, dj}를 학습 데이터로 하여, 뉴럴 네트워크를 이용해서 계수 변환을 행하여도 된다．

대조 데이터 축적 수단(104)은, 대조용 데이터를 축적하는 데이터 베이스로서, 미리 대조용으로 등록된 데이터를 축적한다. 대조 데이터 축적 수단(104)은, 예를 들면, 통상의 대조용 장치의 데이터 스토리지부에 의해 실현된다. 대조 데이터 축적 수단(104)은, 예를 들면, 대조용 데이터로서, 인물의 현재의 얼굴 화상이나 무표정한 얼굴 화상의 데이터 군을 미리 축적한다.

대조 수단(105)은, 상태 변화 데이터 작성 수단(102)이 작성한 상태 변화 데이터와, 대조 데이터 축적 수단(104)이 축적하는 등록 데이터를 비교하여 대조하 고, 대조 결과(18)를 출력하는 기능을 구비한다. 예를 들면, 대조 수단(105)은, 상태(경년) 변화 데이터와 등록 데이터와의 차분을 구하고, 구한 차분이 가장 작은 데이터를 본인의 데이터로 판단한다. 또한，차분을 구하는 방법에 한하지 않고, 대조 수단(105)은, 다른 대조 방법을 이용하여 대조를 행하여도 된다．

또한，대조 수단(105)은, 도 1에 도시한 바와 같이, 상태 변화 데이터 작성 수단(102)이 작성한 복수의 상태 변화 데이터를 등록 데이터와 대조한다. 따라서, 대조 수단(105)은, 복수의 상태 변화 데이터와 등록 데이터를 대조하여, 전체에서 가장 차분이 작은 데이터를 본인의 데이터로 간주함으로써, 상태(경년) 변화에 대응한 대조를 행할 수 있다． 또한，대조 데이터 베이스(대조 데이터 축적 수단(104))가 축적하는 데이터의 상태(경년)가 기지(旣知)일 경우, 대조 수단(105)은, 등록 데이터에 대응하는 상태(연대)만의 상태 변화 데이터를 등록 데이터와 대조하도록 하여도 된다． 그렇게 하면, 대조 시간을 단축할 수 있다．

다음으로，동작에 대해서 설명한다. 도 2는, 데이터 대조 장치가 얼굴 화상을 대조하는 데이터 대조 처리의 일례를 도시하는 흐름도이다. 성분 분석 수단(101)은, 유저의 입력 조작에 따라, 대조 대상의 입력 데이터(11)를 입력한다(스텝 S101). 본 예에서는，성분 분석 수단(101)은, 입력 데이터(11)로서 대조 대상의 얼굴 화상을 입력한다.

또한，상태 변화 데이터 작성 수단(102)은, 유저의 입력 조작에 따라, 입력 데이터(11)의 상태를 나타내는 상태 정보(12)를 입력한다(스텝 S102). 예를 들면, 상태 변화 데이터 작성 수단(102)은, 상태 정보(12)로서, 입력 데이터(11)의 얼굴 화상의 인물의 연령이나 연령대(연대)를 입력한다. 또한，예를 들면, 상태 변화 데이터 작성 수단(102)은, 상태 정보(12)로서, 희로(喜怒) 등 입력 데이터(11)의 얼굴 화상의 표정을 나타내는 정보를 입력한다.

성분 분석 수단(101)은, 상태 변화 데이터 작성 수단(102)의 상태별 데이터 베이스 DB 중，상태 정보(12)에 기초하여 대조 대상의 입력 데이터(11)의 상태에 대응하는 상태별 데이터 베이스 DBi를 선택한다(스텝 S103). 또한，성분 분석 수단(101)은, 선택한 상태별 데이터 베이스로부터 구성 성분을 추출해서 입력 데이터(11)를 분석하여, 구성 성분 계수를 계산한다(스텝 S104). 또한，성분 분석 수단(101)은, 계산한 구성 성분 계수를, 상태 변화 데이터 작성 수단(102)의 상태별 데이터 베이스를 통하여, 성분 계수 변환 수단(103)에 보낸다.

성분 계수 변환 수단(103)은, 성분 분석 수단(101)이 계산한 구성 성분 계수를, 성분 분석 수단(101)이 선택한 상태별 데이터 베이스와는 다른 상태별 데이터 베이스에 대응하는 구성 성분 계수로 변환한다(스텝 S105). 상태 변화 데이터 작성 수단(102)은, 변환 후의 구성 성분 계수에 대응하는 상태별 데이터 베이스로부터 구성 성분을 추출하고, 성분 계수 변환 수단(103)이 변환한 구성 성분 계수와 추출한 구성 성분에 기초해서 상태 변화 데이터를 작성한다(스텝 S106).

대조 수단(105)은, 대조 데이터 축적 수단(104)으로부터 등록 데이터를 추출한다. 그리고，대조 수단(105)은, 상태 변화 데이터 작성 수단(102)이 작성한 상태 변화 데이터와, 대조 데이터 축적 수단(104)이 축적하는 등록 데이터를 대조하고, 대조 결과(18)를 출력한다(스텝 S108).

이상과 같이, 본 실시 형태에 따르면, 상태 변화 전이나 상태 변화 후의 데이터를 작성하여 대조를 행하므로, 상태 변화 물체에 대하여, 임의 시점에서의 물체의 데이터만을 이용해서 정밀도가 높은 대조를 행할 수 있다． 따라서, 상태 변화 데이터를 작성할 때에, 동일 물체의 상관 관계에 기초해서 물체의 독자성을 고려한 상태 변화 데이터를 대조에 이용함으로써, 상태 변화를 수반하는 데이터의 대조 성능을 향상시킬 수 있다.

또한，본 실시 형태에서는，물체의 특징을 구성 성분으로 분해하므로, 수동에서는 표현하기 어려운 통계적인 상태 특징도 이용해서 정밀도가 높은 대조를 행할 수 있다． 따라서, 통계적인 상태 변화를 상태 변화 전의 데이터에 부가하고, 큰 영역적인 상태 변화의 특징도 부가한 상태 변화 데이터를 대조에 이용함으로써, 상태 변화를 수반하는 데이터의 대조 성능을 향상시킬 수 있다.

또한，본 실시 형태에 따르면, 시간 축에 관계없이 처리할 수 있으므로, 상태 변화로서 경년 변화를 부여하는 처리를 행할 경우에, 나이를 먹는 변화뿐만 아니라, 젊어지는 방향으로의 경년 변화 등 다른 경년 변화에 대해서도 정밀도가 높은 대조를 행할 수 있다．

또한，본 실시 형태에 따르면, 복수의 상태의 상태 변화 데이터를 작성하여 대조에 이용할 수 있으므로, 복수의 상태 변화에 대응함으로써 정밀도가 높은 대조를 행할 수 있다． 또한，본 실시 형태에 따르면, 각 상태 카테고리 사이에서의 구성 성분의 대응을 부여하고, 상태 변화 전의 데이터에 각 연대의 일반적인 상태 변화를 부가한 상태 변화 데이터를 대조에 이용함으로써, 특정 상태에서의 데이터의 대조 성능을 향상시킬 수 있다.

또한，본 실시 형태에 따르면, 대조 시에 작성되는 상태 변화의 부가를 자동으로 행할 수 있으므로, 대조 시의 작업자의 부담을 경감할 수 있다. 따라서, 통계적인 상태 변화를 상태 변화 전의 데이터에 부가하고, 대조 시에 작성하는 상태 변화 데이터를 자동적으로 작성할 수 있어, 데이터 대조 시의 작업자의 부담을 경감할 수 있다．

또한，본 실시 형태에 따르면, 기존의 많은 대조 시스템을 이용해서 데이터 대조 장치를 실현할 수 있으므로, 용이하게 시스템(데이터 대조 장치)을 조립하거나, 시스템을 변경할 수 있다．

(실시 형태 2)

다음으로，본 발명의 제2 실시 형태를 도면을 참조하여 설명한다. 도 3은, 데이터 대조 장치의 다른 구성예를 도시하는 블록도이다. 본 실시 형태에서，데이터 대조 장치는, 도 1에서 나타낸 구성 요소 중，성분 분석 수단(101) 및 성분 계수 변환 수단(103)을 포함하지 않는 점에서 제1 실시 형태와 상이하다． 또한，본 실시 형태에서는，데이터 대조 장치의 상태 변화 데이터 작성 수단(102b)의 처리 내용이, 제1 실시 형태에서 나타낸 상태 변화 데이터 작성 수단(102)의 처리 내용과 상이하다．

본 실시 형태에서는，상태 변화 데이터 작성 수단(102b)은, 입력 데이터(11)인 얼굴 화상을, 그 입력 데이터(11)의 상태(경년) 정보(12)에 대응하는 상태별 데이터 베이스에 대하여 입력한다. 상태 변화 데이터 작성 수단(102b)은, 입력 데이 터(11)에 대응하는 상태별 데이터 베이스 이외의 다른 상태별 데이터 베이스에 입력 데이터(11)를 직접 보내어, 입력 데이터(11)의 상태 이외의 다른 상태(경년)의 얼굴 화상(상태 변화 데이터)을 작성한다. 그리고，상태 변화 데이터 작성 수단(102b)은, 작성한 얼굴 화상을 대조 수단(105)에 보낸다.

본 실시 형태에서는，상태 변화 데이터 작성 수단(102b)은, 구성 성분을 이용하지 않고, 임의 상태로부터 다른 상태로 얼굴 화상을 직접 변환해서 상태 변화 데이터를 작성한다. 그 때문에，각 상태별 데이터 베이스 사이에서，동일 인물의 상태(경년)별로 분류된 데이터를 미리 축적해서 뉴럴 네트워크를 형성해 둔다. 그리고，상태 변화 데이터 작성 수단(102b)은, 미리 형성된 뉴럴 네트워크를 이용하여, 변환한 얼굴 화상을 작성한다. 본 실시 형태에서는，예를 들면, 상태 변화 데이터 작성 수단(102b)은, 미리 축적하는 동일 인물의 상태별 데이터를 학습 데이터로서, 뉴럴 네트워크를 이용해서 변환 처리를 행함으로써 얼굴 화상을 작성한다.

본 실시 형태에서는，제1 실시 형태와 비교하여, 뉴럴 네트워크에서 학습하기 위해 대량의 동일 인물의 상태별 데이터가 필요해지지만, 데이터 대조 장치의 구성을 간단화할 수 있다．

다음으로，동작에 대해서, 설명한다. 도 4는, 데이터 대조 장치가 얼굴 화상을 대조하는 데이터 대조 처리의 다른 예를 도시하는 흐름도이다. 상태 변화 데이터 작성 수단(102b)은, 유저의 입력 조작에 따라, 대조 대상의 입력 데이터(11)를 입력한다(스텝 S201). 본 예에서는，상태 변화 데이터 작성 수단(102b)은, 입력 데이터(11)로서 대조 대상의 얼굴 화상을 입력한다.

또한，상태 변화 데이터 작성 수단(102b)은, 유저의 입력 조작에 따라, 입력 데이터(11)의 상태를 나타내는 상태 정보(12)를 입력한다(스텝 S202). 예를 들면, 상태 변화 데이터 작성 수단(102b)은, 입력 데이터(11)의 얼굴 화상의 인물의 연령이나 연령대(연대)를 입력한다. 또한，예를 들면, 상태 변화 데이터 작성 수단(102b)은, 상태 정보(12)로서, 히로 등 입력 데이터(11)의 얼굴 화상의 표정을 나타내는 정보를 입력한다.

상태 변화 데이터 작성 수단(102b)은, 입력 데이터(11)를, 입력 데이터(11)의 상태 이외의 상태(연대)의 상태 변화 데이터로 변환한다(스텝 S203). 이 경우, 상태 변화 데이터 작성 수단(102b)은, 상태 정보(12)에 기초하여, 학습 완료된 뉴럴 네트워크를 이용해서 상태 변화 데이터를 작성한다.

대조 수단(105)은, 대조 데이터 축적 수단(104)으로부터 등록 데이터를 추출한다. 그리고，대조 수단(105)은, 상태 변화 데이터 작성 수단(102b)이 작성한 상태 변화 데이터와, 대조 데이터 축적 수단(104)이 축적하는 등록 데이터를 대조하고, 대조 결과(18)를 출력한다(스텝 S204).

이상과 같이, 본 실시 형태에 따르면, 데이터 대조 장치는, 제1 실시 형태에서 나타낸 성분 분석 수단(101) 및 성분 계수 변환 수단(103)을 구비하지 않아도, 제1 실시 형태에서 제시한 데이터 대조 장치와 마찬가지의 효과를 얻을 수 있다. 따라서, 상태 변화를 수반하는 데이터의 대조 성능을 향상시킬 수 있음과 함께，데이터 대조 장치의 구성을 간단화할 수 있다．

(실시 형태 3)

다음으로，본 발명의 제3 실시 형태를 도면을 참조하여 설명한다. 본 실시 형태는, 제1 실시 형태에서의 데이터 대조 장치를 구체적으로 장치화한 것에 상당한다. 본 실시 형태에서, 데이터 대조 장치는, 성분 계수 변환 수단(103)을 장치화한 성분 계수 변환 장치와, 상태 변화 데이터 작성 수단(102)을 장치화한 상태 변화 작성 장치와, 성분 분석 수단(101)을 장치화한 성분 분석 장치와, 대조 데이터 축적 수단(104)을 장치화한 대조 데이터 축적 장치와, 대조 수단(105)을 장치화한 대조 장치를 포함한다.

도 5는, 성분 분석 수단(101)을 장치화한 성분 분석 장치(101a)의 구성의 일례를 도시하는 블록도이다. 도 5에 도시한 바와, 같이 성분 분석 장치(101a)는, 연산 장치(101b), 입력 데이터 스토리지 장치(101c) 및 구성 성분 스토리지 장치(101d)를 포함한다.

입력 데이터 스토리지 장치(1O1c)는, 구체적으로는，메모리나 자기 디스크 장치에 의해 실현된다. 입력 데이터 스토리지 장치(101c)는, 입력 데이터(11)인 얼굴 화상을 축적하는 기능을 구비한다. 구성 성분 스토리지 장치(101d)는, 구체적으로는, 메모리나 자기 디스크 장치에 의해 실현된다. 구성 성분 스토리지 장치(101d)는, 상태 변화 데이터 작성 수단(102)을 장치화한 상태 변화 작성 장치(102a)로부터 보내지는 구성 성분을 축적하는 기능을 구비한다.

연산 장치(101b)는, 구체적으로는，프로그램에 따라 동작하는 CPU에 의해 실현된다. 연산 장치(101b)는, 입력 데이터(11) 및 구성 성분을 이용한 데이터 처리를 행한다. 연산 장치(101b)는, 입력 데이터 스토리지 장치(101c)가 축적하는 얼 굴 화상과, 구성 성분 스토리지 장치(101d)가 축적하는 구성 성분에 기초하여, 제1 실시 형태에서 제시한 성분 분석 수단(101)과 마찬가지의 계산 처리를 실행하여 구성 성분 계수를 구한다. 그리고，연산 장치(101b)는, 구한 구성 성분 계수를 상태 변화 작성 장치(102a)에 보낸다.

도 6은, 상태 변화 데이터 작성 수단(102)을 장치화한 상태 변화 작성 장치(102a)의 구성의 일례를 도시하는 블록도이다. 도 6에 도시한 바와 같이, 상태 변화 작성 장치(102a)는, 연산 장치(102c), 상태별 구성 성분 스토리지 장치(102d) 및 상태 선별 장치(102e)를 포함한다.

상태 선별 장치(102e)는, 구체적으로는, 절환용 반도체 회로 등에 의해 실현된다. 상태 선별 장치(102e)는, 상태 정보(12)에 기초하여, 성분 분석 장치(101a)에 보내는 구성 성분을 추출하는 상태별 데이터 베이스를 선택하는 기능을 구비한다. 상태별 구성 성분 스토리지 장치(102d)는, 구체적으로는，메모리나 자기 디스크 장치에 의해 실현된다. 상태별 구성 성분 스토리지 장치(102d)는, 상태별로 얼굴 화상의 구성 성분을 축적하는 기능을 구비한다. 연산 장치(102c)는, 구체적으로는，프로그램에 따라 동작하는 CPU에 의해 실현된다. 연산 장치(102c)는, 상태별의 얼굴 화상의 구성 성분과 구성 성분 계수에 기초해서 상태 변화 데이터를 작성하는 기능을 구비한다.

본 실시 형태에서는，상태 선별 장치(102e)는, 상태 정보(12)에 대응하는 상태별 데이터 베이스를 선택하고, 그 선택한 데이터 베이스로부터 구성 성분을 추출해서 성분 분석 장치(101a)에 보낸다. 또한，상태 선별 장치(102e)는, 성분 분석 장치(101a)가 계산한 구성 성분 계수를, 성분 계수 변환 수단(103)을 장치화한 성분 계수 변환 장치(103a)에 보낸다. 연산 장치(102c)는, 성분 계수 변환 장치(103a)가 변환한 구성 성분 계수와, 그 변환 후의 구성 성분 계수에 대응하는 상태별 데이터 베이스의 구성 성분에 기초하고, 수학식 2를 이용해서 계산하여 상태 변화 데이터를 작성한다.

도 7은, 성분 계수 변환 수단(103)을 장치화한 성분 계수 변환 장치(103a)의 구성의 일례를 도시하는 블록도이다. 도 7에 도시한 바와 같이, 성분 계수 변환 장치(103a)는, 연산 장치(103b)를 포함한다. 연산 장치(103b)는, 구체적으로는, 프로그램에 따라 동작하는 CPU에 의해 실현된다. 연산 장치(103b)는, 상태 변화 작성 장치(102a)로부터의 구성 성분 계수를, 그 구성 성분 계수에 대응하는 상태별 데이터 베이스와는 다른 상태별 데이터 베이스에 대응하는 구성 성분 계수로 변환하는 기능을 구비한다. 또한，연산 장치(103b)은, 제1 실시 형태에서 제시한 성분 계수 변환 수단(103)과 마찬가지의 변환 방법을 이용하여, 구성 성분 계수를 변환한다.

대조 데이터 축적 수단(104)을 장치화한 대조 데이터 축적 장치는, 구체적으로는, 메모리나 자기 디스크 장치 등 스토리지 장치에 의해 실현된다.

대조 수단(105)을 장치화한 대조 장치(105a)는, 대조 방법에 따라 장치의 구성이 다소 상이할 수 있지만, 구체적으로는, 메모리나 자기 디스크 장치 등 스토리지 장치, 및 프로그램에 따라 동작하는 CPU 등 연산 장치를 구비한 계산기에 의해 실현된다.

(실시 형태 4)

다음으로，본 발명의 제4의 실시 형태를 도면을 참조하여 설명한다. 본 실시 형태는, 제2 실시 형태에서의 데이터 대조 장치를 구체적으로 장치화한 것에 상당한다. 본 실시 형태에서，데이터 대조 장치는, 상태 변화 데이터 작성 수단(102b)을 장치화한 상태 변화 작성 장치와, 대조 데이터 축적 수단(104)을 장치화한 대조 데이터 축적 장치와, 대조 수단(105)을 장치화한 대조 장치를 포함한다.

본 실시 형태에서，대조 데이터 축적 장치 및 대조 장치의 구성은, 제3 실시 형태에서 제시한 대조 데이터 축적 장치 및 대조 장치(105a)의 구성과 마찬가지이다.

도 8은, 상태 변화 데이터 작성 수단(102b)을 장치화한 상태 변화 데이터 작성 장치(102f)의 구성의 일례를 도시하는 블록도이다. 도 8에 도시한 바와 같이, 상태 변화 데이터 작성 장치(102f)는, 상태 선별 장치(102g) 및 연산 장치(102i)를 포함한다.

상태 선별 장치(1O2g)는, 구체적으로는，절환용 반도체 회로 등에 의해 실현된다. 상태 선별 장치(102g)는, 입력 데이터(11) 및 상태(경년) 정보(12)를 입력하면，연산 장치(102i) 중，상태 정보(12)로 나타내는 상태 이외의 다른 상태로 입력 데이터(11)를 변환하는 뉴럴 네트워크 연산을 행하는 연산 장치(102i)에 입력 화상(입력 데이터)(11)을 보낸다. 연산 장치(102i)는, 구체적으로는，프로그램에 따라 동작하는 CPU에 의해 실현된다. 연산 장치(102i)는, 각각 입력 데이터(11)를 상태 정보(12)에서 나타내는 상태와는 다른 상태의 얼굴 화상으로 변환해서 상태 변화 데이터를 작성하여, 대조 장치(105a)에 출력한다.

또한，제1 실시 형태에서，데이터 대조 장치가 행하는 데이터 대조 방법을 계산기 상에서 실행 가능한 데이터 대조 프로그램에 의해 실현하여도 된다． 그리고，그 데이터 대조 프로그램을 계산기에서 판독 가능한 정보 기록 매체에 저장하여, 계산기에 판독시킴으로서, 계산기 상에서 제1 실시 형태에서 제시한 데이터 대조 처리를 실행하도록 하여도 된다.

예를 들면, 컴퓨터에, 대조 대상의 데이터를 소정의 상태 시의 구성 성분으로 분해하는 처리와, 소정의 상태 시의 구성 성분에 대응하는 파라미터를, 소정의 상태 시와는 다른 상태 시의 파라미터로 변환하는 처리와, 상태별로 나누어진 데이터의 구성 성분을 축적하고, 축적하는 구성 성분과 변환한 파라미터를 이용하여, 대조 대상의 데이터에 소정의 상태 변화를 부여한 상태 변화 데이터를 작성하는 처리와, 작성한 상태 변화 데이터와, 대조 데이터 축적 수단이 축적하는 대조용 데이터 군을 대조하는 처리를 실행시키기 위한 데이터 대조 프로그램을 계산기에 판독시킴으로서, 데이터 대조 처리를 실행하도록 하여도 된다.

또한，제2 실시 형태에서，데이터 대조 장치가 행하는 데이터 대조 방법을 계산기 상에서 실행 가능한 데이터 대조 프로그램에 의해 실현하여도 된다． 그리고，그 데이터 대조 프로그램을 계산기에서 판독 가능한 정보 기록 매체에 저장하여, 계산기에 판독시킴으로서, 계산기 상에서 제2 실시 형태에서 제시한 데이터 대조 처리를 실행하도록 하여도 된다.

예를 들면, 컴퓨터에, 상태별로 나누어진 데이터에 의한 학습을 이용한 변환 에 의해, 소정의 상태의 데이터를 소정의 상태와는 다른 상태의 데이터로 변화시킨 상태 변화 데이터를 작성하는 처리와, 작성한 상태 변화 데이터와, 대조 데이터 축적 수단이 축적하는 대조용 데이터 군을 대조하는 처리를 실행시키기 위한 데이터 대조 프로그램을 계산기에 판독시킴으로서, 데이터 대조 처리를 실행하도록 하여도 된다.

Claims

화상 또는 음성의 상태 변화가 발생하는 물체의 측정으로부터 얻은 화상 또는 음성 데이터를 주성분 분석함으로써 얻어지는 구성 성분을 상기 물체가 취하는 복수의 상태의 각각과 대응시켜서 축적하는 구성 성분 축적 스텝과,

상기 복수의 상태들 중 제1 상태에서의 상기 구성 성분에 대응하는 파라미터와, 상기 복수의 상태들 중 제2 상태에서의 상기 구성 성분에 대응하는 파라미터를 결합시키는 결합 스텝과,

상기 제1 상태의 대조 대상 물체의 데이터와 상기 결합을 이용하여, 상기 제2 상태에서의 데이터인 상태 변화 데이터를 작성하는 상태 변화 데이터 작성 스텝과,

상기 상태 변화 데이터와 미리 축적된 대조 데이터를 대조하는 대조 스텝

을 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 대조 방법.
제1항에 있어서,

상기 대조 대상 물체의 측정으로부터 얻은 화상 또는 음성 데이터를 상기 복수의 상태 중 소정 상태에서의 상기 구성 성분으로 주성분 분석하는 주성분 분석 스텝을 더 포함하고,

상기 결합 스텝은, 상기 제1 상태에서의 상기 구성 성분에 대응하는 파라미터를, 상기 제2 상태에서의 상기 구성 성분에 대응하는 파라미터로 변환하고,

상기 상태 변화 데이터 작성 스텝은, 상기 구성 성분 축적 스텝에서 축적되어 상기 제2 상태에 대응하는 상기 구성 성분과 상기 변환 후 파라미터를 이용하여, 상기 대조 대상 물체의 데이터에 소정의 상태 변화를 부여한 상기 상태 변화 데이터를 작성하는 것을 특징으로 하는 데이터 대조 방법.
삭제
제1항에 있어서,

상기 결합 스텝은, 상기 제1 상태에서의 상기 구성 성분에 대응하는 파라미터와 상기 제2 상태에서의 상기 구성 성분에 대응하는 파라미터를 학습을 통한 변환 셋업에 의해 결합시키고,

상기 상태 변화 데이터 작성 스텝은, 상기 제1 상태에서의 상기 대조 대상 물체의 데이터에 대하여 학습을 통한 상기 변환 셋업을 적용함으로써, 상기 상태 변화 데이터를 작성하는 것을 특징으로 하는 데이터 대조 방법.
제1항에 있어서,

상기 대조 대상의 데이터는 바이오메트릭스 데이터인 것을 특징으로 하는 데이터 대조 방법.
제1항에 있어서,

상기 복수의 상태의 각각은, 경년 변화에서의 상이한 시점의 상태에 대응하는 것을 특징으로 하는 데이터 대조 방법.
제1항에 있어서,

상기 측정으로부터 얻은 화상 또는 음성 데이터는 얼굴을 측정한 화상 데이터인 것을 특징으로 하는 데이터 대조 방법.
화상 또는 음성의 상태 변화가 발생하는 물체의 측정으로부터 얻은 화상 또는 음성 데이터를 주성분 분석함으로써 얻어지는 구성 성분을 상기 물체가 취하는 복수의 상태의 각각과 대응시켜서 축적하는 구성 성분 축적부와,

상기 복수의 상태들 중 제1 상태에서의 상기 구성 성분에 대응하는 파라미터와, 상기 복수의 상태들 중 제2 상태에서의 상기 구성 성분에 대응하는 파라미터를 결합시키는 결합부와,

상기 제1 상태의 대조 대상 물체의 데이터와 상기 결합을 이용하여, 상기 제2 상태에서의 데이터인 상태 변화 데이터를 작성하는 상태 변화 데이터 작성부와,

상기 상태 변화 데이터와 미리 축적된 대조 데이터를 대조하는 대조부

를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 대조 장치.
제8항에 있어서,

상기 대조 대상 물체의 측정으로부터 얻은 화상 또는 음성 데이터를 상기 복수의 상태 중 소정 상태에서의 상기 구성 성분으로 주성분 분석하는 주성분 분석부를 더 포함하고,

상기 결합부는, 상기 제1 상태에서의 상기 구성 성분에 대응하는 파라미터를, 상기 제2 상태에서의 상기 구성 성분에 대응하는 파라미터로 변환하고,

상기 상태 변화 데이터 작성부는, 상기 구성 성분 축적부에서 축적되어 상기 제2 상태에 대응하는 상기 구성 성분과 상기 변환 후 파라미터를 이용하여, 상기 대조 대상 물체의 데이터에 소정의 상태 변화를 부여한 상기 상태 변화 데이터를 작성하는 것을 특징으로 하는 데이터 대조 장치.
삭제
제8항에 있어서,

상기 결합부는, 상기 제1 상태에서의 상기 구성 성분에 대응하는 파라미터와 상기 제2 상태에서의 상기 구성 성분에 대응하는 파라미터를 학습을 통한 변환 셋업에 의해 결합시키고,

상기 상태 변화 데이터 작성부는, 상기 제1 상태에서의 상기 대조 대상 물체의 데이터에 대하여 학습을 통한 상기 변환 셋업을 적용함으로써, 상기 상태 변화 데이터를 작성하는 것을 특징으로 하는 데이터 대조 장치.
제8항에 있어서,

상기 대조 대상의 데이터는 바이오메트릭스 데이터인 것을 특징으로 하는 데이터 대조 장치.
제8항에 있어서,

상기 복수의 상태의 각각은, 경년 변화에서의 상이한 시점의 상태에 대응하는 것을 특징으로 하는 데이터 대조 장치.
제8항에 있어서,

상기 측정으로부터 얻은 화상 또는 음성 데이터는 얼굴을 측정한 화상데이터인 것을 특징으로 하는 데이터 대조 장치.
화상 또는 음성의 상태 변화가 발생하는 물체의 측정으로부터 얻은 화상 또는 음성 데이터를 주성분 분석함으로써 얻어지는 구성 성분을 상기 물체가 취하는 복수의 상태의 각각과 대응시켜서 축적하는 구성 성분 축적 스텝과,

상기 복수의 상태들 중 제1 상태에서의 상기 구성 성분에 대응하는 파라미터와, 상기 복수의 상태들 중 제2 상태에서의 상기 구성 성분에 대응하는 파라미터를 결합시키는 결합 스텝과,

상기 제1 상태의 대조 대상 물체의 데이터와 상기 결합을 이용하여, 상기 제2 상태에서의 데이터인 상태 변화 데이터를 작성하는 상태 변화 데이터 작성 스텝과,

상기 상태 변화 데이터와 미리 축적된 대조 데이터를 대조하는 대조 스텝

을 포함하는 방법을, 실행시에, 컴퓨터가 수행하도록 하는 코드를 포함하고, 컴퓨터 판독가능 매체 상에 구현되는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램을 기록한 기록 매체.
제15항에 있어서,

상기 방법은,

상기 대조 대상 물체의 측정으로부터 얻은 화상 또는 음성 데이터를 상기 복수의 상태 중 소정 상태에서의 상기 구성 성분으로 주성분 분석하는 주성분 분석 스텝을 더 포함하고,

상기 결합 스텝은, 상기 제1 상태에서의 상기 구성 성분에 대응하는 파라미터를, 상기 제2 상태에서의 상기 구성 성분에 대응하는 파라미터로 변환하고,

상기 상태 변화 데이터 작성 스텝은, 상기 구성 성분 축적 스텝에서 축적되어 상기 제2 상태에 대응하는 상기 구성 성분과 상기 변환 후 파라미터를 이용하여, 상기 대조 대상 물체의 데이터에 소정의 상태 변화를 부여한 상태 변화 데이터를 작성하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램을 기록한 기록 매체.
제15항에 있어서,

상기 결합 스텝은, 상기 제1 상태에서의 상기 구성 성분에 대응하는 파라미터와 상기 제2 상태에서의 상기 구성 성분에 대응하는 파라미터를 학습을 통한 변환 셋업에 의해 결합시키고,

상기 상태 변화 데이터 작성 스텝은, 상기 제1 상태에서의 상기 대조 대상 물체의 데이터에 대하여 학습을 통한 상기 변환 셋업을 적용함으로써, 상기 상태 변화 데이터를 작성하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램을 기록한 기록 매체.