特開 2024-126339 顔判定システム及びＯＤデータ取得システム

(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】P2024126339

(43)【公開日】2024-09-20

(54)【発明の名称】顔判定システム及びＯＤデータ取得システム

(51)【国際特許分類】

   G06T 7/00 20170101AFI20240912BHJP

【ＦＩ】

G06T7/00 660A

G06T7/00 350B

【審査請求】未請求

【請求項の数】6

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023034648

(22)【出願日】2023-03-07

(71)【出願人】

【識別番号】509335144

【氏名又は名称】株式会社ＪＲ西日本テクシア

(74)【代理人】

【識別番号】100113712

【弁理士】

【氏名又は名称】野口 裕弘

(72)【発明者】

【氏名】末廣 和弥

(72)【発明者】

【氏名】浅野 貴彦

(72)【発明者】

【氏名】高月 啓太

【テーマコード（参考）】

5L096

【Ｆターム（参考）】

5L096AA06

5L096CA05

5L096DA02

5L096FA66

5L096FA69

5L096GA51

5L096JA05

5L096JA22

5L096KA04

5L096KA15

(57)【要約】

【課題】顔画像が似ているか否かを判定する低コストの顔判定システムを提供する。
【解決手段】顔判定システム１は、学習済みの学習器２と、処理部３と、データベース４とを備える。学習器２は、複数の所定の学習用顔画像を判別するように学習済みであり、入力された顔画像が複数の学習用顔画像の各々である信頼度を要素とする多次元データを生成する。顔判定システム１のデータ登録機能において、学習器２は、データ登録用顔画像が入力されて登録用多次元データを生成し、処理部３は、その登録用多次元データを含むデータをデータベース４に登録する。顔判定機能において、学習器２は、判定対象顔画像が入力されて判定対象多次元データを生成し、処理部３は、データベース４を参照し、その判定対象多次元データに最も近似する登録用多次元データの生成に用いられたデータ登録用顔画像が判定対象顔画像に最も似ていると判定する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

顔画像が入力される学習済みの学習器と、
前記学習器が出力したデータを処理する処理部と、
データを保存するデータベースとを備える顔判定システムであって、
前記学習器は、複数の所定の学習用顔画像を判別するように学習済みであり、入力された顔画像が複数の前記学習用顔画像の各々である信頼度を要素とする多次元データを生成するものであり、
該顔判定システムは、データ登録機能と、顔判定機能とを有し、
データ登録機能において、
前記学習器は、データ登録用顔画像が入力されて登録用多次元データを生成し、
前記処理部は、その登録用多次元データを含むデータを前記データベースに登録し、
顔判定機能において、
前記学習器は、判定対象顔画像が入力されて判定対象多次元データを生成し、
前記処理部は、前記データベースを参照し、その判定対象多次元データに最も近似する前記登録用多次元データの生成に用いられたデータ登録用顔画像が前記判定対象顔画像に最も似ていると判定することを特徴とする顔判定システム。

【請求項2】

前記顔判定機能において、前記処理部は、前記判定対象多次元データと前記登録用多次元データとの間の距離が小さいほどそれらの多次元データが近似すると処理することを特徴とする請求項１に記載の顔判定システム。

【請求項3】

前記データ登録機能において、前記処理部は、データ登録用顔画像から前記学習器が生成した登録用多次元データを、その登録用多次元データを一意に識別する識別符号と関連付けて前記データベースに登録し、
前記顔判定機能において、前記処理部は、前記データベースを参照し、前記判定対象多次元データに最も近似する登録用多次元データに関連付けられた識別符号を出力することを特徴とする請求項１に記載の顔判別システム。

【請求項4】

前記顔判定機能において、前記処理部は、前記判定対象多次元データと前記登録用多次元データとの間の距離の最小値が所定の閾値よりも大きいとき、前記判定対象顔画像に似た顔画像が前記データ登録用顔画像の中に無いと判定することを特徴とする請求項２に記載の顔判定システム。

【請求項5】

前記顔判定機能において、前記処理部は、前記判定対象多次元データと前記登録用多次元データとの間の距離の最小値が前記閾値以下のとき、その距離が最小値である前記登録用多次元データの生成に用いられたデータ登録用顔画像が前記判定対象顔画像と同じであると判定することを特徴とする請求項４に記載の顔判定システム。

【請求項6】

車両における乗車地と降車地との間の利用者数のデータであるＯＤデータを取得するＯＤデータ取得システムであって、
請求項１又は請求項２に記載の顔判定システムと、
顔画像を撮像するカメラと、
乗車時及び降車時の車両の情報位置を取得する位置情報取得部とを有し、
該ＯＤデータ記録システムは、データ登録機能と、顔判定機能とを有し、
乗車時に実行される前記データ登録機能において、
前記カメラは、データ登録用顔画像として乗車する人の顔画像を撮像し、
前記学習器は、そのデータ登録用顔画像から登録用多次元データを生成し、
前記処理部は、その登録用多次元データと乗車時の位置情報を各乗客の乗客データとして前記データベースに登録し、
降車時に実行される前記顔判定機能において、
前記カメラは、判定対象顔画像として降車する人の顔画像を撮像し、
前記学習器は、その判定対象顔画像から判定対象多次元データを生成し、
前記処理部は、前記データベースを参照し、降車時の位置情報が無い乗客データ中、前記判定対象多次元データに最も近似する前記登録用多次元データを含む乗客データに降車時の位置情報を追加することを特徴とするＯＤデータ取得システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、顔画像が似ているか否かを判定する顔判定システム、及びその顔判定システムを有するＯＤデータ取得システムに関する。

【背景技術】

【0002】

路線バスは、地域住民にとって重要な公共交通機関である。しかし、人口減少や感染症等の影響によりバス事業者の経営環境は大変厳しい。特に、バス事業者にとって閑散路線の維持は容易ではなく、利用者増とコストダウンの経営努力が行われている。バスの利便性を向上するとともに、運行を効率化するために、ＯＤデータに基づいてバスの運行ダイヤを改善することが望まれる。ＯＤはオリジン（Origin）とデスティネイション（Destination）の略語である。ＯＤデータは、出発地（乗車地）と目的地（降車地）との間の利用者数のデータである。

【0003】

鉄道や都市部のバスでは、運賃のキャッシュレス決済にＩＣカードが利用されている。ＩＣカード利用時のデータを用いることにより、ＯＤデータが得られる。しかし、このようなＩＣカードを利用するシステムは、高コストであるので導入できない事業者もある。

【0004】

ＩＣカードを用いずに乗客の乗車駅と降車駅を特定する乗客管理装置が提案されている（特許文献１参照）。この乗客管理装置は、カメラで乗客を撮像し、顔認証により人物を特定し、その乗客の乗車駅と降車駅を特定し、課金処理を行う。しかし、このような顔認証を利用する装置は、課金に対応できる高い精度で人物を特定するので、非常に高コストである。

【0005】

汎用の顔認証技術は、精度を向上する開発が進められており、バスに乗車している乗客のように、限られた人を対象とし、ＯＤデータの取得のように、課金に対応できるほど高精度でなくていい用途には、品質過剰となる場合がある。さらに、ＯＤデータの取得以外でも、低コストの簡易な顔認証技術が求められている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【特許文献1】特開２０２０－１５４９１７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

本発明は、上記問題を解決するものであり、顔画像が似ているか否かを判定する低コストの顔判定システム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】

【0008】

本発明の顔判定システムは、顔画像が入力される学習済みの学習器と、前記学習器が出力したデータを処理する処理部と、データを保存するデータベースとを備えるシステムであって、前記学習器は、複数の所定の学習用顔画像を判別するように学習済みであり、入力された顔画像が複数の前記学習用顔画像の各々である信頼度を要素とする多次元データを生成するものであり、該顔判定システムは、データ登録機能と、顔判定機能とを有し、データ登録機能において、前記学習器は、データ登録用顔画像が入力されて登録用多次元データを生成し、前記処理部は、その登録用多次元データを含むデータを前記データベースに登録し、顔判定機能において、前記学習器は、判定対象顔画像が入力されて判定対象多次元データを生成し、前記処理部は、前記データベースを参照し、その判定対象多次元データに最も近似する前記登録用多次元データの生成に用いられたデータ登録用顔画像が前記判定対象顔画像に最も似ていると判定することを特徴とする。

【0009】

この顔判定システムにおいて、前記顔判定機能において、前記処理部は、前記判定対象多次元データと前記登録用多次元データとの間の距離が小さいほどそれらの多次元データが近似すると処理することが好ましい。

【0010】

この顔判定システムにおいて、前記データ登録機能において、前記処理部は、データ登録用顔画像から前記学習器が生成した登録用多次元データを、その登録用多次元データを一意に識別する識別符号と関連付けて前記データベースに登録し、前記顔判定機能において、前記処理部は、前記データベースを参照し、前記判定対象多次元データに最も近似する登録用多次元データに関連付けられた識別符号を出力することが好ましい。

【0011】

この顔判定システムにおいて、前記顔判定機能において、前記処理部は、前記判定対象多次元データと前記登録用多次元データとの間の距離の最小値が所定の閾値よりも大きいとき、前記判定対象顔画像に似た顔画像が前記データ登録用顔画像の中に無いと判定することが好ましい。

【0012】

この顔判定システムにおいて、前記顔判定機能において、前記処理部は、前記判定対象多次元データと前記登録用多次元データとの間の距離の最小値が前記閾値以下のとき、その距離が最小値である前記登録用多次元データの生成に用いられたデータ登録用顔画像が前記判定対象顔画像と同じであると判定することが好ましい。

【0013】

本発明のＯＤデータ取得システムは、車両における乗車地と降車地との間の利用者数のデータであるＯＤデータを取得するＯＤデータ取得システムであって、請求項１に記載の顔判定システムと、顔画像を撮像するカメラと、乗車時及び降車時の車両の情報位置を取得する位置情報取得部とを有し、該ＯＤデータ記録システムは、データ登録機能と、顔判定機能とを有し、乗車時に実行される前記データ登録機能において、前記カメラは、データ登録用顔画像として乗車する人の顔画像を撮像し、前記学習器は、そのデータ登録用顔画像から登録用多次元データを生成し、前記処理部は、その登録用多次元データと乗車時の位置情報を各乗客の乗客データとして前記データベースに登録し、降車時に実行される前記顔判定機能において、前記カメラは、判定対象顔画像として降車する人の顔画像を撮像し、前記学習器は、その判定対象顔画像から判定対象多次元データを生成し、前記処理部は、前記データベースを参照し、降車時の位置情報が無い乗客データ中、前記判定対象多次元データに最も近似する前記登録用多次元データを含む乗客データに降車時の位置情報を追加することを特徴とする。

【発明の効果】

【0014】

本発明の顔判定システムによれば、判定対象顔画像に最も似ているデータ登録用顔画像を判定するので、ある程度の精度で、それらの顔画像が撮像された人が同一人物であるか否かが分かる。判定対象顔画像がデータ登録用顔画像のいずれかである条件下で顔判定システムを用いることにより、判定の精度が高くなる。顔判定システムは、顔画像から特徴量を抽出する顔認証システムではないので、低コストである。

【図面の簡単な説明】

【0015】

【図1】図１は本発明の第１の実施形態に係る顔判定システムのブロック構成図である。

【図2】図２は同システムにおける学習器の学習用顔画像の説明図である。

【図3】図３は同システムにおける多次元データ生成の一例を示す説明図である。

【図4】図４は同システムにおける複数の多次元データ生成を例示する説明図である。

【図5】図５は同システムにおけるデータ処理の処理フロー図である。

【図6】図６は同システムにおけるデータベースに登録されるデータの形式を例示する図である。

【図7】図７は同システムにおける判定対象多次元データと登録用多次元データを例示する図である。

【図8】図８は本発明の一実施形態に係るＯＤデータ取得システムのブロック構成図である。

【図9】図９はＯＤデータ取得システムにおけるデータ処理の処理フロー図である。

【図10】図１０はＯＤデータ取得システムにおけるデータベースに登録されるデータの形式を例示する図である。

【図11】図１１は本発明の第２の実施形態に係る顔判定システムにおけるデータ処理の処理フロー図である。

【発明を実施するための形態】

【0016】

（第１の実施形態）
本発明の第１の実施形態に係る顔判定システムについて図１乃至図７を参照して説明する。図１に示すように、顔判定システム１は、学習済みの学習器２と、処理部３と、データベース４とを備える。

【0017】

一般的に学習器とは、機械学習における学習システムである。機械学習には、学習の段階と認識の段階がある。学習器は、学習の段階において、与えられた学習データ（学習用のデータ）をもとに分類や判定した結果と、正答とを比較し、内部パラメーターを調整することによって、よりよい結果を導く。学習済みの学習器は、認識の段階において、学習データ以外の入力データについて分類や判定を行う。

【0018】

学習器２は、顔画像が入力される。つまり、学習器２の入力データは顔画像である。処理部３は、学習器２が出力したデータを処理する。データベース４は、データを保存する。

【0019】

学習器２及び処理部３は、どちらもハードウェアとしてＣＰＵとメモリ等を有し、プログラムを実行することによって機能する。学習器２及び処理部３のハードウェアは、例えばＰＣ（パーソナルコンピュータ）であり、１台のＰＣを兼用しても、それぞれ別のＰＣでもよい。データベース４は、電子的に保存され、アクセスできる組織化されたデータの集合である。データベース４のハードウェアは、例えばＰＣのＳＳＤ（ソリッド・ステート・ドライブ）又はハードディスクである。

【0020】

顔判定システム１は、カメラ５が接続される。カメラ５は、１台でも複数台でもよい。カメラ５は、顔が写った画像（カメラ画像）を撮像する。カメラ５の撮像範囲がほぼ顔である場合、カメラ画像は、顔画像として顔判定システム１の学習器２に入力される。また、処理部３が前処理としてカメラ画像の顔部分を抽出して学習器２に入力してもよい。また、カメラ画像を学習器２にそのまま入力し、学習器２がその画像の顔部分を抽出してもよい。なお、顔判定システム１がその構成としてカメラ５を有してもよい。

【0021】

学習器２の機械学習について説明する。図２に示すように、学習用顔画像は、機械学習における学習データであり、一定数の異なる人の顔画像である。学習用顔画像の数は、例えば１００程度である。学習用顔画像の各々は、個人名ではなく、学習用顔画像を一意に特定するための識別符号である顔ＩＤで特定される。図２に示す例では、顔ＩＤは、ｆａｃｅ００１、ｆａｃｅ００２、ｆａｃｅ００３、……、ｆａｃｅ１００である。学習器２の機械学習は、教師あり学習である。例えば、学習器２は、学習用顔画像ｆａｃｅ００１が入力されると、その顔画像が学習用顔画像ｆａｃｅ００１であると判別するように学習が行われる。他の顔ＩＤの学習用顔画像についても同様であり、学習器２は、学習用顔画像ｆａｃｅｉ（００１≦ｉ≦ｎ，ｎ＝１００）が入力されると、その顔画像が学習用顔画像ｆａｃｅｉであると判別するように学習が行われる。このような機械学習により、学習器２は、複数ｎの所定の学習用顔画像ｆａｃｅｉ（００１≦ｉ≦ｎ）を判別（互いに区別）するように学習済みである。

【0022】

学習器２は、顔画像が入力されるが、顔認証システムではない。顔認証システムは、不特定の顔画像を特徴量と呼ばれる数値データに変換する。特徴量は、同一人物であるか否かを判定するために用いられる。これに対して、学習器２は、複数の所定の顔画像（学習用顔画像）を判別する（互いに区別する）。学習器２は、例えば、１００クラス程度のクラスに分類する分類器（多クラス分類器）である。分類器は、顔認証システムと比べて低コストである。

【0023】

学習済みの学習器２に学習用顔画像以外の顔画像が入力された場合について説明する。例えば、図３に示すように、学習用顔画像以外の顔画像が学習器２に入力される。図３に示す例では、入力される顔画像にはＩＤ０００１が付与されている。この例では、学習器２は、顔画像ＩＤ０００１が学習用顔画像ｆａｃｅ００１である信頼度として２８％を出力し、学習用顔画像ｆａｃｅ００２である信頼度として０％を出力し、学習用顔画像ｆａｃｅ００３である信頼度として０％を出力し、学習用顔画像ｆａｃｅ００４である信頼度として１％を出力し、学習用顔画像ｆａｃｅ００５である信頼度として１６％を出力し、以下同様に、学習用顔画像ｆａｃｅ１００である信頼度として２％を出力している。入力された顔画像が学習用顔画像と同一ではない場合、各信頼度の数値は０％以上１００％未満となる。この例では、顔画像ＩＤ０００１は、学習用顔画像ｆａｃｅ００１にある程度似ているので、学習用顔画像ｆａｃｅ００１である信頼度が２８％であり、学習用顔画像ｆａｃｅ００２に全然似ていないので、学習用顔画像ｆａｃｅ００２である信頼度が０％である。学習用顔画像がｎ個である場合、学習器２は、ｎ個の信頼度を出力する。これにより、そのｎ個の信頼度を要素とするｎ次元データ（２８，０，０，１，１６，…，２）ができる。すなわち、学習器２は、入力された顔画像が複数ｎの学習用顔画像の各々である信頼度を要素とする多次元データ（ｎ次元データ）を生成する。その多次元データは、ｎ次元空間の座標で表される。

【0024】

図４に例示するように、学習器２は、顔画像ＩＤ０００１が入力されると、多次元データ（２８，０，０，１，１６，…，２）を生成する。別の顔画像ＩＤ０００２が入力されると、別の多次元データ（１２，０，０，０，５，…，０）を生成する。別の顔画像ＩＤｘｘｘｘが入力されると、別の多次元データ（０，０，１１，２，０，…，１５）を生成する。入力される顔画像が異なると、生成される多次元データが異なる。後述するように、顔判定システム１は、このように生成される多次元データを用いて顔画像が似ているか否かを判定する。

【0025】

顔判定システム１におけるデータ処理の流れを説明する。図５に示すように、顔判定システム１は、データ登録機能と、顔判定機能を有する。

【0026】

データ登録機能において、カメラ５は、データ登録用顔画像を撮像する（図５のステップＳ００１）。データ登録機能では、学習器２に入力される顔画像は、データ登録用顔画像である。そして、学習器２は、そのデータ登録用顔画像が入力されて登録用多次元データを生成する（Ｓ００２）。登録用多次元データは、入力されたデータ登録用顔画像が複数ｎの学習用顔画像の各々である信頼度を要素とする多次元データ（ｎ次元データ）である。そして、処理部３は、その登録用多次元データを含むデータをデータベース４に登録する（Ｓ００３）。このような処理によって、カメラが人のデータ登録用顔画像を撮像するたびに、各人のデータがデータベース４に登録される（Ｓ００４）。

【0027】

図６に示すように、データベース４は、データを表形式のテーブルとして有する。テーブルの行であるレコードは、登録用多次元データを含む各人のデータに対応する。

【0028】

本実施形態では、処理部３は、データ登録機能において、データ登録用顔画像から学習器２が生成した登録用多次元データを、その登録用多次元データを一意に識別する識別符号（ＩＤ）と関連付けてデータベース４に登録する。データベース４のテーブルの列であるカラムには、識別符号（ＩＤ）と登録用多次元データのカラムがある。データベース４のカラムは、識別符号（ＩＤ）と登録用多次元データの２つに限定されず、識別符号（ＩＤ）に関連付けたそれ以外のデータのカラムを有してもよい。

【0029】

顔判定機能において、カメラ５は、判定対象顔画像を撮像する（図５のステップＳ００５）。顔判定機能では、学習器２に入力される顔画像は、判定対象顔画像である。そして、学習器２は、その判定対象顔画像が入力されて判定対象多次元データを生成する（Ｓ００６）。判定対象多次元データは、入力された判定対象顔画像が複数ｎの学習用顔画像の各々である信頼度を要素とする多次元データ（ｎ次元データ）である。そして、処理部３は、データベース４を参照し、その判定対象多次元データに最も近似する登録用多次元データの生成に用いられたデータ登録用顔画像が判定対象顔画像に最も似ていると判定する（Ｓ００７及びＳ００８）。

【0030】

多次元データの近似について説明する。本実施形態では、顔判定機能において、処理部３は、判定対象多次元データと登録用多次元データとの間の距離が小さいほどそれらの多次元データが近似すると処理する。

【0031】

ｎ次元データ間（多次元データ間）の距離の代表的のものは、ｎ次元ユークリッド空間におけるユークリッド距離である。ｎ次元データは、ｎ次元座標で表され、ｎ次元の直交座標系において、ｎ次元データｐ＝（ｐ_１，ｐ_２，…，ｐ_ｎ）とｑ＝（ｑ_１，ｑ_２，…，ｑ_ｎ）との間のユークリッド距離ｄ（ｑ，ｐ）は、下記の数式１で算出される。

【0032】

【数1】

【0033】

なお、ｎ次元データ間の距離は、ユークリッド距離に限定されない。ｎ次元を扱う数学において距離とは、距離の公理を満たす量である。

【0034】

距離の公理は、２点ｐ，ｑが与えらえたとき、実数ｄ（ｑ，ｐ）を与える規則であり、次の（１）～（４）の全てを満たすものを距離という。（１）ｄ（ｑ，ｐ）≧０、距離は負にならない。（２）ｄ（ｑ，ｐ）＝０ならばｐ＝ｑ，かつｐ＝ｑならばｄ（ｑ，ｐ）＝０、距離が零なのは同じ点に限る。（３）ｄ（ｐ，ｑ）＝ｄ（ｑ，ｐ）、対称律。（４）ｄ（ｑ，ｐ）≦ｄ（ｑ，ｒ）＋ｄ（ｒ，ｐ）、三角不等式。

【0035】

例えば、ユークリッド距離の２乗、すなわち数式１の平方根を外したものは、距離の公理を満たすので距離である。ユークリッド距離の大小関係は、ユークリッド距離の２乗の大小関係と同じであるので、距離の比較において平方根の計算は省略できる。また、例えば、（ｑ_ｉ－ｐ_ｉ）の絶対値（１≦ｉ≦ｎ）のｉ＝１からｎまでの総和も距離の公理を満たすので距離である。この距離の算出は、２乗の計算が不要である。

【0036】

なお、多次元データ（ｎ次元データ）の近似は、ｎ次元データ間の距離に限定されない。ｎ次元データは、線形代数ではｎ次元ベクトル空間のベクトルでもあるので、例えば、多次元データの近似の判定に、ベクトルのコサイン類似度を用いてもよい。

【0037】

図７に示す例では、判定対象多次元データは、（２４，１，０，０，８，…，０）である。登録用多次元データは、図４、図６に示す例と同じである。データ登録用顔画像ＩＤ０００１の登録用多次元データは、（２８，０，０，１，１６，…，２）である。判定対象多次元データ（２４，１，０，０，８，…，０）と、データ登録用顔画像ＩＤ０００１の登録用多次元データ（２８，０，０，１，１６，…，２）との間の距離は、数式１で算出すると１．２３２である。同様に、判定対象多次元データと、データ登録用顔画像ＩＤ０００２の登録用多次元データ（１２，０，０，０，５，…，０）との間の距離は、１．８４６である。判定対象多次元データと、データ登録用顔画像ＩＤｘｘｘｘの登録用多次元データ（０，０，１１，２，０，…，１５）との間の距離は、２．８５３である。処理部３は、その判定対象多次元データ（２４，１，０，０，８，…，０）との距離が最小（１．２３２）である登録用多次元データ（２８，０，０，１，１６，…，２）の生成に用いられたデータ登録用顔画像ＩＤ０００１が判定対象顔画像に最も似ていると判定する。すなわち、処理部３は、判定対象多次元データに最も近似する登録用多次元データの生成に用いられたデータ登録用顔画像が判定対象顔画像に最も似ていると判定する。

【0038】

本実施形態では、顔判定機能において、処理部３は、データベース４を参照し、判定対象多次元データに最も近似する登録用多次元データに関連付けられた識別符号を出力する（上記の例ではＩＤ０００１）。すなわち、処理部３は、判定対象顔画像に最も似ているデータ登録用顔画像の識別符号を出力する。この識別符号により、データ登録用顔画像（識別符号がＩＤ０００１～ＩＤｘｘｘｘ）のうち判定対象の顔画像（判定対象顔画像）に最も似ている顔画像（識別符号がＩＤ０００１）が特定される。

【0039】

判定対象顔画像がデータ登録用顔画像のいずれかである条件下で顔判定システム１を用いると、判定用顔画像に最も似ているデータ登録用顔画像は、同一人物の顔画像である蓋然性が高い。例えば、建物又は車両等に入った人の顔画像をデータ登録用顔画像とし、同じ建物又は車両等から出た人の顔画像を判定対象顔画像とすると、判定対象顔画像は、データ登録用顔画像のいずれかである。したがって、顔判定システム１は、建物又は車両等に出入りする人が同一人物であるか否かの判定に適している。

【0040】

以上、本実施形態に係る顔判定システム１によれば、判定対象顔画像に最も似ているデータ登録用顔画像を判定するので、ある程度の精度で、それらの顔画像が撮像された人が同一人物であるか否かが分かる。判定対象顔画像がデータ登録用顔画像のいずれかである条件下で顔判定システム１を用いることにより、判定の精度が高くなる。顔判定システム１は、顔画像から特徴量を抽出する顔認証システムではないので、低コストである。

【0041】

本発明の一実施形態に係るＯＤデータ取得システムについて図８乃至図１０を参照して説明する。ＯＤデータ取得システムは、顔判定システム１の一つの利用例であり、ＯＤデータを取得するシステムである。ＯＤデータは、車両における乗車地と降車地との間の利用者数のデータである。ＯＤデータ取得システムは、降車する人がどの乗客に一番似ているかを判定することによってＯＤデータを取得する。

【0042】

図８に示すように、ＯＤデータ取得システム６は、顔判定システム１と、顔画像を撮像するカメラ５と、位置情報取得部７とを有する。ＯＤデータ取得システム６は、車両に搭載される。本実施形態では、車両はバスである。位置情報取得部７は、乗車時及び降車時の車両の情報位置を取得する装置である。

【0043】

ＯＤデータ取得システム６の構成要素である顔判定システム１は、学習済みの学習器２と、処理部３と、データベース４を有する。処理部３は、前述した顔判定システム１としての処理に加えて、ＯＤデータ取得システム６固有の処理も行う。

【0044】

車両に乗車口と降車口がある場合、カメラ５は、乗車口と降車口にそれぞれ設けられる。車両に乗降口がある場合、カメラ５は、乗降口に設けられる。なお、カメラ５を顔判定システム１に含めてもよい。

【0045】

位置情報取得部７が取得する位置情報は、ＯＤデータ取得システム６に入力される停留所情報である。車両に自車がどの停留所に停まっているかの停留所情報を有する機器が搭載されている場合、その機器が有する停留所情報がＯＤデータ取得システム６に入力される。この場合、位置情報取得部７は、入力インタフェースである。車両の乗務員又は調査員が位置情報をＯＤデータ取得システム６に手動で入力する場合には、位置情報取得部７は、入力操作を受ける入力装置である。位置情報取得部７が取得する位置情報は、衛星測位による緯度経度であってもよい。衛星測位は、例えば、ＧＰＳ（全地球測位システム）又は準天頂衛星システムである。この場合、位置情報取得部７は、ＧＰＳ受信機又は準天頂衛星システムの受信機である。停留所の緯度経度と、位置情報取得部７が取得した緯度経度から、乗車時の停留所（乗車地）及び降車時の停留所（降車地）が分かる。

【0046】

図９に示すように、ＯＤデータ取得システム６は、データ登録機能と、顔判定機能とを有する。

【0047】

データ登録機能は、乗車時に実行される。そのデータ登録機能において、カメラ５は、データ登録用顔画像として乗車する人の顔画像を撮像する（図９のステップＳ６０１）。そして、学習器２は、そのデータ登録用顔画像から登録用多次元データを生成する（Ｓ６０２）。そして、処理部３は、その登録用多次元データと、位置情報取得部７が取得した乗車時の位置情報を各乗客の乗客データとしてデータベース４に登録する（Ｓ６０３）。このような処理によって、カメラ５が乗車する人のデータ登録用顔画像を撮像するたびに、乗車した人の乗客データがデータベース４に登録される（Ｓ６０４）。

【0048】

図１０に示すように、データベース４は、乗車した人を撮像した顔画像から生成した登録用多次元データのカラムと、乗車時の位置情報のカラムを少なくとも有する。また、乗客データは、降車時の位置情報のカラムがある。降車時の位置情報のカラムは、降車する前は空欄である。

【0049】

顔判定機能は、降車時に実行される（図９参照）。その顔判定機能において、カメラ５は、判定対象顔画像として降車する人の顔画像を撮像する（Ｓ６０５）。そして、学習器２は、その判定対象顔画像が入力されて判定対象多次元データを生成する（Ｓ６０６）。判定対象多次元データは、入力された判定対象顔画像が複数ｎの学習用顔画像の各々である信頼度を要素とする多次元データ（ｎ次元データ）である。そして、処理部３は、データベース４を参照し、降車時の位置情報が無い乗客データ中、すなわちまだ乗車している乗客の乗客データ中、判定対象多次元データに最も近似する登録用多次元データを含む乗客データに降車時の位置情報を追加する（Ｓ６０７及びＳ６０８）。

【0050】

これにより、ＯＤデータ取得システム６において、降車した乗客の乗客データには、乗車時の位置情報と、降車時の位置情報が含まれることになり、ＯＤデータが得られる（図１０参照）。また、降車時の位置情報が有る乗客データは、降車した乗客の乗客データであることが分かる。

【0051】

（第２の実施形態）
本発明の第２の実施形態に係る顔判定システム１０について図１を流用し、図１１を参照して説明する。第２の実施形態の顔判定システム１０は、判定対象顔画像がデータ登録用顔画像のいずれでもない場合に対応するための処理を第１の実施形態の顔判定システム１に追加したものである。本実施形態の顔判定システム１０は、第１の実施形態の顔判定システム１と同様の構成を有し（図１参照）、処理部３におけるデータ処理が一部追加される。第１の実施形態と同等の箇所には同じ符号を付している。以下の説明において、第１の実施形態と同等の箇所の説明は省略する。

【0052】

顔判定システム１０におけるデータ処理の流れを説明する。図１１に示すように、第２の実施形態において、データ登録機能（Ｓ００１～Ｓ００４）及び顔判定機能の途中まで（Ｓ００５～Ｓ００８）は、第１の実施形態と同じである。本実施形態では、判定対象多次元データと登録用多次元データとの近似の判定に、前述した多次元データ間の距離を用いる。すなわち、判定対象多次元データと登録用多次元データとの間の距離が小さいほどそれらの多次元データが近似すると処理する。つまり、判定対象多次元データに最も近似する登録用多次元データは、それらの多次元データ間の距離が最小である（Ｓ００７）。その距離が最小である登録用多次元データの生成に用いられたデータ登録用顔画像が判定対象顔画像に最も似ていると判定する（Ｓ００８）。

【0053】

そして、顔判定機能において、処理部３は、判定対象多次元データと登録用多次元データとの間の距離の最小値が所定の閾値よりも大きいとき（Ｓ００９でＹｅｓ）、その判定対象顔画像に似た顔画像がデータ登録用顔画像の中に無いと判定する（Ｓ０１０）。

【0054】

判定対象顔画像に最も似ているデータ登録用顔画像が定量的似ていない（距離が閾値より大きい）ということは、その判定対象顔画像がどのデータ登録用顔画像にも似ていないからである。その閾値は、顔判定システム１０にいろいろな顔画像を入力して出力される距離のデータに基づいて予め設定される。

【0055】

処理部３は、判定対象多次元データと登録用多次元データとの間の距離の最小値がその閾値以下のとき（Ｓ００９でＮｏ）、その距離が最小値である登録用多次元データの生成に用いられたデータ登録用顔画像が判定対象顔画像と同じであると判定する（Ｓ０１１）。

【0056】

判定対象顔画像に最も似ているデータ登録用顔画像が定量的に似ている（距離が閾値以下）ということは、そのデータ登録用顔画像が判定対象顔画像と同じである蓋然性が高い。その場合、データ登録用顔画像と判定対象顔画像は、同一人物の顔画像であると判定する。

【0057】

この顔判定システム１０の利用例として、無人駅での駅内設備の一時利用時の同一人物判定に用いてもよい。例えば、顔判定システム１０を無人駅に設け、改札内のトイレを借りるために入場した人の顔画像を撮像してデータ登録用顔画像とし、トイレを利用後に改札を出る人の顔画像を撮像して判定対象顔画像とし、顔判定システム１０によって入場した人物との一致を確認して改札機を通過できるようにしてもよい。

【0058】

なお、本発明は、上記の実施形態の構成に限られず、発明の要旨を変更しない範囲で種々の変形が可能である。例えば、顔判定システム１又は１０をＯＤデータの取得や、無人駅での駅内設備の一時利用時の同一人物判定以外に用いてもよい。

【符号の説明】

【0059】

１、１０ 顔判定システム
２ 学習器
３ 処理部
４ データベース
５ カメラ
６ ＯＤデータ取得システム
７ 位置情報取得部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】