特開 2022-187205 認証装置、登録装置、認証方法、登録方法、コンピュータプログラム、及び記憶媒体

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022187205

(43)【公開日】2022-12-19

(54)【発明の名称】認証装置、登録装置、認証方法、登録方法、コンピュータプログラム、及び記憶媒体

(51)【国際特許分類】

   G06T 7/00 20170101AFI20221212BHJP

【ＦＩ】

G06T7/00 510B

【審査請求】未請求

【請求項の数】14

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021095097

(22)【出願日】2021-06-07

(71)【出願人】

【識別番号】000001007

【氏名又は名称】キヤノン株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100114775

【弁理士】

【氏名又は名称】高岡 亮一

(74)【代理人】

【識別番号】100121511

【弁理士】

【氏名又は名称】小田 直

(74)【代理人】

【識別番号】100208580

【弁理士】

【氏名又は名称】三好 玲奈

(72)【発明者】

【氏名】絹川 翔悟

【テーマコード（参考）】

5B043

【Ｆターム（参考）】

5B043BA01

5B043EA02

5B043EA05

5B043FA07

5B043GA02

5B043GA17

5B043HA02

(57)【要約】      （修正有）

【課題】認証に不適な画像による誤認証を防ぐことが可能な認証装置を提供する。
【解決手段】認識装置において、認証処理は、認証用に含まれる対象物の特徴量を生成しＳ１１０３，Ｓ１１０４、画像に含まれる所定の対象物の特徴量が予め登録特徴量として登録されていると共に、認証に適していない登録特徴量に対して不適情報が紐づけられて登録されている登録データを取得しＳ１１０５、認証用画像から生成された所定の特徴量と、取得した登録特徴量との類似度を取得しＳ１１０６、取得した類似度が所定の認証条件を満たす場合に認証を行うと共に、類似度が所定の認証条件を満たしていても、登録特徴量に紐づけられた不適情報が取得された場合には、生成した所定の特徴量を認証しないＳ１１０９。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

画像に含まれる対象物の特徴量を生成する特徴量生成部と、
画像に含まれる所定の対象物の特徴量が予め登録特徴量として登録されていると共に、認証に適していない前記登録特徴量に対して不適情報が紐づけられて登録されている登録データを取得する登録データ取得部と、
前記特徴量生成部によって認証用画像から生成された所定の特徴量と、前記登録データ取得部から取得した前記登録特徴量との類似度を取得する類似度取得部と、
前記類似度取得部により取得した前記類似度が所定の認証条件を満たす場合に認証を行うと共に、前記類似度が前記所定の認証条件を満たしていても、前記登録特徴量に紐づけられた前記不適情報が前記登録データ取得部から取得された場合には、前記特徴量生成部が生成した前記所定の特徴量を認証しない判定部と、を有することを特徴とする認証装置。

【請求項2】

前記判定部による認証結果を通知する通知部を有することを特徴とする請求項１に記載の認証装置。

【請求項3】

前記通知部は、前記特徴量生成部が生成した前記所定の特徴量を認証しない場合には、前記認証結果をユーザーに通知しないことを特徴とする請求項２に記載の認証装置。

【請求項4】

前記通知部は、前記特徴量生成部が生成した前記所定の特徴量を認証しない場合には、ユーザーに再撮影を促すことを特徴とする請求項２に記載の認証装置。

【請求項5】

前記登録データは、前記所定の対象物の画像を含むことを特徴とする請求項１～４の何れか１項に記載の認証装置。

【請求項6】

前記所定の対象物の画像を、前記不適情報と紐づけて表示する表示部を有することを特徴とする請求項５に記載の認証装置。

【請求項7】

前記表示部は、表示された前記不適情報をユーザーが変更するためのＵＩを有することを特徴とする請求項６に記載の認証装置。

【請求項8】

画像に含まれる対象物の特徴量を生成する特徴量生成部と、
画像に含まれる所定の対象物の特徴量を予め登録特徴量として登録すると共に、認証に適していない前記登録特徴量に対して不適情報を紐づけて登録する登録部と、
を有することを特徴とする登録装置。

【請求項9】

前記所定の対象物の検出尤度が所定の閾値未満である場合に、前記所定の対象物の前記登録特徴量に対して前記不適情報を紐づけて登録することを特徴とする請求項８に記載の登録装置。

【請求項10】

画像に含まれる対象物の特徴量を生成する特徴量生成ステップと、
画像に含まれる所定の対象物の特徴量が予め登録特徴量として登録されていると共に、認証に適していない前記登録特徴量に対して不適情報が紐づけられて登録されている登録データを取得する登録データ取得ステップと、
前記特徴量生成ステップによって認証用画像から生成された所定の特徴量と、前記登録データ取得ステップにより取得した前記登録特徴量との類似度を取得する類似度取得ステップと、
前記類似度取得ステップにより取得した前記類似度が所定の認証条件を満たす場合に認証を行うと共に、前記類似度が前記所定の認証条件を満たしていても、前記登録特徴量に紐づけられた前記不適情報が前記登録データ取得ステップで取得された場合には、前記特徴量生成ステップで生成した前記所定の特徴量を認証しない判定ステップと、を有することを特徴とする認証方法。

【請求項11】

画像に含まれる対象物の特徴量を生成する特徴量生成ステップと、
画像に含まれる所定の対象物の特徴量を予め登録特徴量として登録すると共に、認証に適していない前記登録特徴量に対して不適情報を紐づけて登録する登録ステップと、
を有することを特徴とする登録方法。

【請求項12】

画像に含まれる対象物の特徴量を生成する特徴量生成ステップと、
画像に含まれる所定の対象物の特徴量が予め登録特徴量として登録されていると共に、認証に適していない前記登録特徴量に対して不適情報が紐づけられて登録されている登録データを取得する登録データ取得ステップと、
前記特徴量生成ステップによって認証用画像から生成された所定の特徴量と、前記登録データ取得ステップにより取得した前記登録特徴量との類似度を取得する類似度取得ステップと、
前記類似度取得ステップにより取得した前記類似度が所定の認証条件を満たす場合に認証を行うと共に、前記類似度が前記所定の認証条件を満たしていても、前記登録特徴量に紐づけられた前記不適情報が前記登録データ取得ステップで取得された場合には、前記特徴量生成ステップで生成した前記所定の特徴量を認証しない判定ステップと、をコンピュータにより実行させるためのコンピュータプログラム。

【請求項13】

画像に含まれる対象物の特徴量を生成する特徴量生成ステップと、
画像に含まれる所定の対象物の特徴量を予め登録特徴量として登録すると共に、認証に適していない前記登録特徴量に対して不適情報を紐づけて登録する登録ステップと、をコンピュータにより実行させるためのコンピュータプログラム。

【請求項14】

請求項１２又は１３に記載のコンピュータプログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記憶媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、認証装置、登録装置、認証方法、登録方法、コンピュータプログラム、及び記憶媒体に関する。

【背景技術】

【0002】

撮像画像から人物の顔を検出し、顔領域内の特徴量を抽出し、抽出した特徴量と予め登録された特徴量を比較することにより、検出した顔が登録されている人物か否かを識別する技術が知られている。

【0003】

しかしながら、登録された顔の特徴量中に、顔を誤検出した時の顔の特徴量や、ブレ・ボケ・ノイズが強い顔画像の特徴量が含まれていると、被認証画像がたまたま同様の画像の場合に、別人を、登録された顔の人物と誤認証してしまうことがある。
この問題を回避するための技術として、例えば特許文献１がある。特許文献１に記載された技術は、顔画像の信頼度と、顔画像における顔を構成する各器官の信頼度とを求めて、それらが所定の値よりも高く信頼できるときにのみ認証処理を実行させるようにして、顔画像を用いた認証処理における誤認証を低減させるものである。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１２－１８５９３号公報

【非特許文献】

【0005】

【非特許文献1】Ｊ． Ｄｅｎｇ， Ｊ． Ｇｕｏ， ａｎｄ Ｓ． Ｚａｆｅｉｒｉｏｕ， “Ａｒｃｆａｃｅ： Ａｄｄｉｔｉｖｅ ａｎｇｕｌａｒ ｍａｒｇｉｎ ｌｏｓｓ ｆｏｒ ｄｅｅｐ ｆａｃｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，” ｉｎ ＣＶＰＲ， ２０１９．

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

しかしながら、信頼度の閾値をわずかに超える、認証に不適な画像などの場合には、画像の誤認証を防ぐことができない。
本発明の一つの目的は、上述した問題を解決するためになされたものであり、認証に不適な画像による誤認証を防ぐことが可能な認証装置を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

上記目的を達成するための一側面としての本発明の認証装置は、
画像に含まれる対象物の特徴量を生成する特徴量生成部と、
画像に含まれる所定の対象物の特徴量が予め登録特徴量として登録されていると共に、認証に適していない前記登録特徴量に対して不適情報が紐づけられて登録されている登録データを取得する登録データ取得部と、
前記特徴量生成部によって認証用画像から生成された所定の特徴量と、前記登録データ取得部から取得した前記登録特徴量との類似度を取得する類似度取得部と、
前記類似度取得部により取得した前記類似度が所定の認証条件を満たす場合に認証を行うと共に、前記類似度が前記所定の認証条件を満たしていても、前記登録特徴量に紐づけられた前記不適情報が前記登録データ取得部から取得された場合には、前記特徴量生成部が生成した前記所定の特徴量を認証しない判定部と、を有することを特徴とする。

【発明の効果】

【0008】

本発明の一側面によれば、認証に不適な画像による誤認証を防ぐことが可能な認証装置を実現できる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】実施例１における認証装置１０００の機能ブロック図である。

【図2】実施例１の認証処理を表すフローチャートである。

【図3】実施例１の記憶部１２００に登録人物特徴量を登録する処理を表すフローチャートである。

【図4】ユーザーの指定により登録人物特徴量を認証不適特徴量に変更する処理を表すフローチャートである。

【図5】ユーザーが認証不適画像を指定する際の画面例を示す図である。

【図6】実施例１の記憶部１２００内の登録人物特徴量の中から認証不適特徴量の候補を抽出する処理を表すフローチャートである。

【図7】実施例１の記憶部１２００内の認証不適特徴量の数を削減する処理を表すフローチャートである。

【図8】実施例２の認証処理を表すフローチャートである。

【図9】実施例３の記憶部１２００への認証不適特徴量の登録処理を表すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下、添付図面を参照して、本発明の好適な実施の形態について実施例を用いて説明する。尚、各図において、同一の部材ないし要素については同一の参照番号を付し、重複する説明は省略ないし簡略化する。

【0011】

尚、実施例においては、認証装置としてネットワークカメラに適用した例を説明する。しかし、認証装置はデジタルスチルカメラ、デジタルムービーカメラ、カメラ付きのスマートフォン、カメラ付きのタブレットコンピュータ、車載カメラ、ドローンカメラ、ロボット等に設けても良い。又、それらにネット等を介して接続可能なＰＣ端末等の電子機器内に設けても良い。又、認証装置は、認証結果に基づきログインや課金等を行うシステムに用いても良い。

【実施例0012】

実施例１では、ネットワークカメラ（監視カメラ）で撮影された映像内に、予め登録された人物が現れたかどうかをリアルタイムで検出する監視システムを例に説明する。
尚、認証不適フラグとは、記憶部内の特徴量それぞれに対応したフラグであり、対応した特徴量が認証に適さなければ値が真であり、認証に適していれば値が偽となる。認証に適さない特徴量とは、例えば、誤検出された顔画像や、ブレ・ボケ・ノイズが強い顔画像の特徴量である。

【0013】

尚、本実施例では、人物の顔等の認証を行う認証装置の例を説明する。しかし、本実施例の認証装置は、顔などの所定領域だけでなく指や掌や全身の体型や服装などの所定領域の特徴量を用いて認証をするものであっても良い。又、人間以外の対象物（ペット、自動車のナンバー、有価証券等）について認証するものであっても良い。

【0014】

図１は、実施例１における認証装置１０００の機能ブロック図である。図１に示すように、認証装置１０００は、入力部１１００、特徴量と前述の認証不適フラグを保持する記憶部１２００を有する。又、映像に映る対象者の特徴量と記憶部に保持している特徴量を比較して認証する認証部１３００、結果を通知する出力部１４００を有する。

【0015】

尚、図１に示されるそれぞれの機能ブロックは、認証装置１０００に含まれるコンピュータに、記憶媒体としてのメモリに記憶されたコンピュータプログラムを実行させることによって実現されている。しかし、例えば、認証装置１０００の処理の一部又は全部をハードウェアで実現するようにしても構わない。ハードウェアとしては、専用回路（ＡＳＩＣ）やプロセッサ（リコンフィギュラブルプロセッサ、ＤＳＰ）などを用いることができる。
又、図１に示されるそれぞれの機能ブロックは、同じ筐体に内蔵されていなくても良く、互いに接続された別々の装置からなるシステムとして構成されていても良い。

【0016】

入力部１１００は、処理すべき映像を取得する。本実施例では動画映像の連続した各フレームを静止画として連続的に時系列で取得する。これ以降、動画映像のある１フレームの静止画を、単にフレームと呼ぶ。
又、入力部１１００は、本実施例では例えば天井に据えつけた監視カメラ等であるが、フレームを連続的に供給する装置であれば良く、例えば、予め録画された映像を保持している読み出し可能な画像再生装置でも良い。

【0017】

又、入力部１１００は図１の他のブロックと物理的に離れた場所に配置されていても良く、例えば映像を、無線ネットワークを介して認証部１３００に転送する構成でも良い。
記憶部１２００は、予め登録された複数の登録特徴量と、それらの登録特徴量がそれぞれ認証に適していない場合に不適であることを示す認証不適フラグ（不適情報）とを紐づけして保持している。

【0018】

即ち、記憶部１２００には、画像に含まれる所定の対象物の所定領域の特徴量が予め登録特徴量として登録されていると共に、認証に適していない登録特徴量に対して不適情報が紐づけられて登録されている。ここで、前述のように、所定の対象物は例えば人物などを含み、所定領域は顔などの部位を含む。尚、登録特徴量がそれぞれ認証に適している場合には、適であることを示す情報（即ち認証不適フラグを偽とした情報）を、登録特徴量に紐づけして保持している。記憶部１２００も例えばネットを介して接続可能な外部のデータサーバーであっても良い。

【0019】

認証部１３００の詳細な構成に関しては後述するが、認証部１３００自体は、入力部１１００と接続されたサーバ又はワークステーションのコンピュータ上で動作するソフトウェアモジュールであっても良い。或いは、ＳｏＣ（Ｓｙｔｅｍ Ｏｎ Ｃｈｉｐ）などの専用回路の内部で実行されるコンピュータプログラムであっても良い。

【0020】

出力部１４００は、認証部１３００の出力、つまり対象者が誰であるかを外部に出力する。出力部１４００は典型的にはディスプレイ（画像表示部）であり、カメラからの映像に対して、認証結果を重畳表示することで通知を行う。しかし音声や振動等の他の方法を用いて出力しても良い。即ち、例えばスピーカーから音で周囲に報知したり、ユーザーの携帯端末に通知したり、複数のメディアを併用して通知をしても良い。

【0021】

ここから認証装置１０００で行われる認証処理と登録処理について述べる。
［認証処理］
図２は、実施例１の認証処理を表すフローチャートである。図２を参照しながら、認証装置１０００が対象者を認証する実際の処理の例について説明する。

【0022】

尚、認証装置１０００に含まれるコンピュータが記憶媒体としてのメモリに記憶されたコンピュータプログラムを実行することによって図２～図４、図６～図９のフローチャートの各ステップの動作が行われる。
図２の例では、入力部１１００から各フレームを連続的に取得し、認証部１３００で各フレームから検出される対象者の顔の特徴量と、記憶部１２００に予め登録した各登録特徴量とを照合することによって認証し、出力部１４００で認証結果を出力している。

【0023】

具体的には、先ずステップＳ１１０１において、入力部１１００からフレーム画像を取得する。そして、ステップＳ１１０２（領域検出ステップ）において、ステップＳ１１０１で取得したフレーム画像に含まれる対象物としての人物の所定領域である顔領域（顔枠）の検出（以下顔検出と呼ぶ。）を行う。ここで、ステップ１１０２は、画像に含まれる対象物の所定領域を検出する領域検出部として機能している。尚、顔が１つ又は複数検出された場合には、それぞれの顔領域（顔枠）の検出を行う。そして、顔が検出された場合にはステップＳ１１０３に進み、検出できなければステップＳ１１０１に戻り次のフレーム画像を取得する。

【0024】

ステップＳ１１０３において、ステップＳ１１０２で検出された顔枠毎にフレーム画像に映った対象者の顔画像を取得し、ステップＳ１１０４において、ステップＳ１１０３で取得した顔画像から特徴量を取得する。
ここで、ステップＳ１１０３、ステップＳ１１０４は、所定の認証用画像に含まれる対象物（人など）の所定領域（顔領域など）から所定の特徴量を生成する特徴量生成部（特徴量生成ステップ）として機能している。尚、特徴量の取得方法については後述する。

【0025】

ステップＳ１１０５において、認証装置１０００の筐体内に配置した、又はネットを介して接続された外部の例えばデータサーバーなどの記憶部１２００から登録データとしての登録特徴量を１つ取り出す。ここで、ステップＳ１１０５は登録データ取得部（登録データ取得ステップ）として機能しており、前記登録特徴量と、認証に適していない登録特徴量に対して紐づけられた不適情報とを登録データとして取得する。

【0026】

次にステップＳ１１０６において、ステップＳ１１０４で取得した認証用の対象者の所定の特徴量と、ステップＳ１１０５で取得した登録特徴量の類似度を取得する。ここでステップＳ１１０６は、特徴量生成部により生成した所定の特徴量と記憶部１２００に記憶された複数の登録特徴量との類似度をそれぞれ演算することで複数の類似度を取得する類似度取得部（類似度取得ステップ）として機能している。類似度の取得方法については後述する。

【0027】

ステップＳ１１０７において、ステップＳ１１０４で取得した顔画像の所定の特徴量と記憶部１２００内の全ての登録特徴量とのそれぞれの類似度を取得したかをチェックする。もし記憶部１２００内の全ての登録特徴量との類似度を取得していればステップＳ１１０８に進む。もしそうでなければ、ステップＳ１１０５に戻り、記憶部１２００内の別の登録特徴量を取得する。

【0028】

ステップＳ１１０８において、ステップＳ１１０６で取得してきた複数の類似度の中から最大値を取得する。そして、その最大値の類似度となった記憶部１２００内の登録特徴量に紐づけられた認証不適フラグ（不適情報）を取得し、その認証不適フラグが真か偽をチェックする。
尚、本実施例では登録特徴量との類似度が最大値の類似度となったという、所定の認証条件を満たした場合に登録特徴量について不適情報をチェックしている。しかし、例えば登録特徴量との類似度が所定の閾値以上となったことを所定の認証条件としても良い。

【0029】

ステップＳ１１０８において、もし認証不適フラグが真（即ち、認証に適していない）ならば、ステップＳ１１０１に戻り、偽（即ち、認証に適している）ならば、ステップＳ１１０９（通知ステップ）に進む。ここで、ステップＳ１１０８は判定部（判定ステップ）として機能しており、類似度取得部により取得した前記類似度が所定の認証条件（例えば類似度が最大という認証条件）を満たす場合に認証を行う。

【0030】

一方、類似度が前記所定の認証条件（例えば類似度が最大という認証条件）を満たしていても、その条件を満たした登録特徴量に対して紐づけられた不適情報が取得された場合には、特徴量生成部が生成した所定の特徴量を認証しない。
ステップＳ１１０９において、ステップＳ１１０６で取得してきた複数の類似度に基づいて、認証結果を取得する。即ち、ステップＳ１１０８で認証不適フラグが偽（つまり適）であれば、ステップＳ１１０２で検出された顔画像の特徴量との類似度が最大である特徴量に対応した顔画像と一致すると認証する。

【0031】

そしてその認証結果をユーザーに通知する。ここでステップＳ１１０９は、判定部によってなされた類似度に基づく認証結果を通知する通知部（通知ステップ）として機能している。尚、本実施例では、前述のように、通知部としてのステップＳ１１０９は、判定部としてのステップＳ１１０８により、特徴量生成部が生成した前記所定の特徴量を認証しない場合には、前記認証結果をユーザーに通知しない。尚、認証に失敗したことを通知してもよい。

【0032】

次いで、ステップＳ１１１０において、ステップＳ１１０２で検出した対象者全員の顔枠についてステップＳ１１０３からステップＳ１１０９の処理を行ったかをチェックする。
もし全員の顔枠について処理を行った場合、ステップＳ１１１１に進む。そうでなければステップＳ１１０３に戻る。

【0033】

ステップＳ１１１１において、ステップＳ１１０１で取得するすべてのフレーム画像を取得したかをチェックする。もし全てを取得したならば処理を終了する。そうでなければステップＳ１１０１に戻る。
以上説明した通り、本実施例では、ステップＳ１１０８において検出した顔画像を、認証不適な顔画像と照合した場合には、認証結果を通知しないようにしている。従って、誤認証を回避することができる。

【0034】

次に、フローチャート中に示した特徴量の取得（ステップＳ１１０４）について詳しく説明する。
ここでは顔画像から、個人の識別に必要な特徴量を抽出する。方法は任意で良いが、本実施例では以下のように特徴量を抽出する。先ず、検出した顔特徴点座標に基づいて、顔画像の座標を正規化する。例えば検出した両目の位置に基づいて、両目を結ぶ線分が画像上で所定の長さ・位置で水平になるように画像を回転・拡大縮小する。

【0035】

そして顔画像に対して特徴量を抽出する矩形領域を設定する。領域の大きさは任意であるが、個人の特徴をよく表す目や口などの器官がもれなく入るように、しかし背景などは入らないように設定すると良い。続いて顔画像の矩形領域の画素値を、例えば非特許文献１に記載の方法で学習したニューラルネットワークによりベクトルに変換する。これを顔画像の特徴量とする。

【0036】

次に、フローチャート中に示した類似度の取得（ステップＳ１１０６）について詳しく説明する。
ステップＳ１１０６では、対象顔画像の特徴量と記憶部内の１つの登録特徴量を照合し、どの程度同じ人物らしいかを表す類似度を算出する。その方法は任意であるが、類似度が大きいほど特徴量が似ている、つまり対象顔画像の特徴量と記憶部内の１つの登録特徴量が本人同士であることを表すような方法を選ぶ。例として、特徴量のベクトル同士が成す角度のコサインをとる方法、又は特徴量のベクトル間のユークリッド距離の逆数をとったものが挙げられる。

【0037】

ここまで実施例１の認証処理について説明した。
ここからは実施例１の登録処理について述べる
［登録処理］
［登録人物特徴量の登録処理］
以下に、記憶部１２００に登録人物特徴量を登録する方法について説明する。
図３は、実施例１の記憶部１２００に登録人物特徴量を登録する処理を表すフローチャートである。尚、本実施例では、この登録処理を、認証装置１０００において実行する例を説明するが、認証装置１０００とは別の認証用の登録装置において図３の登録処理を行っても良い。

【0038】

ステップＳ１２０１において記憶部１２００に登録する所定の対象物（人物）が映った画像を入力部１１００から取得する。そして、ステップＳ１２０１において、ステップＳ１２０１で取得した画像に対し顔検出及び検出された顔に対応した顔枠の検出を行い、顔検出ができればステップＳ１２０３に進む。顔検出ができなければ処理を終了する。

【0039】

ステップＳ１２０３において、ステップＳ１２０１で取得した画像からステップＳ１２０２で検出した顔枠を使って顔画像を切り出し、ステップＳ１２０４において、ステップＳ１２０３で切り出した顔画像から特徴量を取得する。即ち、ステップＳ１２０３及びステップＳ１２０４は、画像に含まれる対象物の所定領域から特徴量を生成する特徴量生成部（特徴量生成ステップ）として機能している。

【0040】

次に、ステップＳ１２０５において、ステップＳ１２０４で取得した特徴量に対応付けた認証不適フラグを用意する。ステップＳ１２０６において、ステップＳ１２０５で用意した認証不適フラグの値に偽をデフォルトで設定する。

【0041】

ステップＳ１２０７において、ステップＳ１２０４で取得した顔画像の特徴量とステップＳ１２０６で値を設定した認証不適フラグを紐づけて記憶部１２００に保存し、処理を終了する。ステップＳ１２０５～ステップＳ１２０７は、画像に含まれる所定の対象物の所定領域の特徴量を予め登録特徴量として登録すると共に、認証に適していない登録特徴量に対して不適情報を紐づけて登録する登録部（登録ステップ）として機能している。

【0042】

［認証不適特徴量の登録処理］
本実施例では、登録した人物特徴量に対して、監視カメラの管理者であるユーザーに顔画像を提示して認証適・認証不適の判断を委ね、ユーザーが認証不適とした場合には、認証不適特徴量を登録するようにする。
以下に、ユーザーが指定した登録人物特徴量を認証不適特徴量として記憶部１２００に登録する方法について説明する。

【0043】

図４は、ユーザーの指定により登録人物特徴量を認証不適特徴量に変更する処理を表すフローチャートである。
ステップＳ１３０１において、ユーザーがある画像を認証不適画像だと指定する。図５を用いて認証不適特徴量登録処理を説明する。

【0044】

図５は、ユーザーが認証不適画像を指定する際の画面例を示す図である。
２１０１は監視カメラから検出された顔画像、２１０２、２１０３、２１０４は記憶部２１００にあらかじめ登録されている登録人物の顔画像である。図中２１０５、２１０６、２１０７は認証不適画像を登録するボタンである。図５の例では、検出顔画像と類似度の高い３つの登録顔画像が表示されている。ユーザーは表示された登録顔画像から顔画像２１０４は認証不適と判断し、認証不適登録ボタン２１０７をクリックすることで認証不適画像を指定する。

【0045】

ステップＳ１３０２において、ステップＳ１３０１で指定された認証不適画像に対応する認証不適フラグを記憶部１２００から取得する。
ステップＳ１３０３において、ステップＳ１３０２で取得した認証不適フラグの値を真（即ち、不適）にする。

【0046】

このように本実施例では、記憶部１２００は、複数の所定の対象物の画像を、複数の所定の対象物の所定領域の特徴量と紐づけて登録データとして記憶している。又、通知部は、記憶部１２００に記憶された複数の対象物の画像を、認証適否情報（不適情報）と紐づけて表示する表示部を有する。更に、本実施例では、表示部は、表示された前記認証適否情報（不適情報）をユーザーが変更するためのＵＩ（Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を有する点にも特徴を有する。
［登録人物特徴量内の認証不適特徴量候補の自動抽出方法］

【0047】

認証不適特徴量をユーザーが顔画像を確認して指定する方法の他に、記憶部１２００の登録人物特徴量の中から認証不適特徴量の候補を自動抽出してユーザーに提示しても良い。
図６は、実施例１の記憶部１２００内の登録人物特徴量の中から認証不適特徴量の候補を抽出する処理を表すフローチャートである。
図６のフローチャートでは、記憶部１２００内の登録人物特徴量と認証不適特徴量との類似度を求め、その類似度が閾値以上であれば、その登録人物特徴量は認証不適特徴量である可能性があることをユーザーに通知する。

【0048】

ステップＳ１４０１において、記憶部１２００から登録人物特徴量を１つ取得する。ステップＳ１４０２において、記憶部１２００から認証不適特徴量を１つ取得する。ステップＳ１４０３において、ステップＳ１４０１で取得した特徴量とステップＳ１４０２で取得した特徴量の類似度を取得する。

【0049】

ステップＳ１４０４において、ステップＳ１４０３で取得した特徴量が閾値以上であるかを判別する。もし閾値以上であれば、ステップＳ１４０５に進む。そうでなければ、ステップＳ１４０６に進む。
ステップＳ１４０５において、ステップＳ１４０１で取得した登録人物特徴量が認証不適特徴量である可能性があるとしてユーザーに通知する。そしてステップＳ１４０７に進む。ユーザーへの通知は前述した［認証不適特徴量の登録処理］と同様に行うことができる。例えば、図５に示した２１０２～２１０７のような表示を行い通知する。

【0050】

ステップＳ１４０６において、ステップＳ１４０１で取得した登録人物特徴量とすべての認証不適特徴量との類似度取得をしたかをチェックする。もしすべての認証不適特徴量との類似度を取得していれば、ステップＳ１４０７に進む。そうでなければステップＳ１４０２に戻る。

【0051】

ステップＳ１４０７において、ステップＳ１４０１からステップＳ１４０６までの処理をすべての登録人物特徴量に対し行ってきたかをチェックする。もしすべての登録人物特徴量に対し処理したならば処理を終了する。そうでなければステップＳ１４０１に戻る
［認証不適特徴量の削減方法］
実施例１の認証処理では対象者の特徴量と記憶部１２００内の全ての特徴量との類似度取得を行う。そのため記憶部１２００内の認証不適特徴量の数が増えると、認証処理にかかる時間が増加する。

【0052】

そこで認証処理にかかる時間を削減するために、実施例１における、記憶部１２００内の認証不適特徴量の数を削減する仕組みについて以下に説明する。
図７は、実施例１の記憶部１２００内の認証不適特徴量の数を削減する処理を表すフローチャートである。

【0053】

ステップＳ１５０１において、記憶部１２００から第１の認証不適特徴量を取得する。
ステップＳ１５０２において、記憶部１２００から第１の認証不適特徴量とは異なる第２の認証不適特徴量を取得する。
ステップＳ１５０３において、ステップＳ１５０１で取得した第１の認証不適特徴量とステップＳ１５０２で取得した第２の認証不適特徴量の類似度を取得する。

【0054】

ステップＳ１５０４において、ステップＳ１５０３で取得した類似度が閾値以上であるかを判別する。閾値以上であればステップＳ１５０５に進み、そうでなければステップＳ１５０６に進む。
ステップＳ１５０５において、ステップＳ１５０２で取得した第２の認証不適特徴量を記憶部１２００から削除する。

【0055】

ステップＳ１５０６において、ステップＳ１５０１で取得した特徴量がすべての認証不適特徴量との類似度取得をしたかをチェックする。もしすべての認証不適特徴量との類似度を取得していれば、ステップＳ１５０７に進む。そうでなければステップＳ１５０２に戻る。

【0056】

ステップＳ１５０７において、ステップＳ１５０１からステップＳ１５０６までの処理をすべての認証不適特徴量に対し行ってきたかをチェックする。もしすべての認証不適特徴量に対し処理したならば処理を終了する。そうでなければステップＳ１５０１に戻る。
このように図７の実施例１のフローチャートの処理によって類似度の高い認証不適特徴量を削除することができ、記憶部１２００内の認証不適特徴量の数を削減し、認証処理にかかる時間を削減することができる。

【実施例0057】

実施例１では、監視カメラで撮影された映像内に登録人物がいるかどうかをリアルタイムで検出し出力する監視カメラシステムについて説明した。
実施例２では、ユーザーの操作により撮影された顔画像があらかじめ登録された人物であるかを判別する認証装置について説明する。

【0058】

本実施例でも実施例１と同じく人物の顔を使って認証する例で説明するが、実施例２の認証装置も、顔だけでなく指や掌や全身の体型や服装を用いて認証しても良いし、人間以外の対象について認証するものであっても良い。
認証装置の構成については実施例１と同じであるため、説明を省略する。
以下、実施例２における認証処理ついて述べる。

【0059】

図８は、実施例２の認証処理を表すフローチャートである。図８のフローチャートでは、ユーザーの操作により入力部１１００から画像を取得し、認証部１３００でその画像について対象者の特徴量と記憶部１２００に保存されている特徴量とを認証し、出力部１４００で認証結果を出力する。

【0060】

ステップＳ１６０１において、ユーザーの操作により入力部１１００から画像を取得する。
ステップＳ１６０２において、ステップＳ１６０１で取得した画像に映った対象者の顔を検出する。もし対象者の顔が検出できればステップＳ１６０３に進み、そうでなければ処理を終了する。

【0061】

ステップＳ１６０３において、ステップＳ１６０１で取得した画像からステップＳ１６０２で検出した対象者の顔枠を使って顔画像を抽出する。
ステップＳ１６０４において、ステップＳ１６０３で取得した顔画像から特徴量を取得する。

【0062】

ステップＳ１６０５において、記憶部１２００内の登録人物特徴量と認証不適特徴量から特徴量を１つ取得する。
ステップＳ１６０６において、ステップＳ１６０４で取得した対象者の顔画像の特徴量とステップＳ１６０５で取得した特徴量の類似度を取得する。

【0063】

ステップＳ１６０７において、ステップＳ１６０４で取得した特徴量と記憶部内の全ての特徴量との類似度を取得したかをチェックする。もし記憶部１２００内の全ての特徴量との類似度を取得していればステップＳ１６０８に進む。もしそうでなければ、ステップＳ１６０５に戻り、記憶部１２００内の別の特徴量を取得する。

【0064】

ステップＳ１６０８において、ステップＳ１６０６で取得してきた複数の類似度の中から最大値を取得する。そして、その最大値の類似度となった記憶部１２００内の特徴量に紐づけられた認証不適フラグを取得し、認証不適画像か（即ち、その認証不適フラグが真か）をチェックする。ここで、ステップＳ１６０８は判定部として機能しており、もし認証不適フラグが真ならば、ステップＳ１６０９に進む。偽ならば、ステップＳ１６１０に進む。
ステップＳ１６０９において、ステップＳ１６０１で取得された画像が認証に適さない画像だとして、ユーザーに再撮影促す通知を出力する。

【0065】

ステップＳ１６１０において、ステップＳ１６０６で取得してきた複数の類似度に基づいて、認証結果を取得し、ユーザーに通知し、処理を終了する。尚、本実施例では、ステップＳ１６０９及びステップＳ１６１０は通知部として機能しており、ステップ１６０９は判定部により、特徴量生成部が生成した前記所定の特徴量を認証しない場合には、ユーザーに再撮影を促している。

【0066】

尚、実施例２でも、登録特徴量との類似度が最大値の類似度となったという、所定の認証条件を満たした場合に登録特徴量について不適情報をチェックしている。しかし、例えば登録特徴量との類似度が所定の閾値以上となったことを所定の認証条件としても良い。