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(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】P2025026118
(43)【公開日】2025-02-21
(54)【発明の名称】ゲート装置
(51)【国際特許分類】
G07C 9/25 20200101AFI20250214BHJP
A61B 5/11 20060101ALI20250214BHJP
【ＦＩ】
G07C9/25
A61B5/11 200
【審査請求】未請求
【請求項の数】7
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023131495
(22)【出願日】2023-08-10
(71)【出願人】
【識別番号】000004651
【氏名又は名称】日本信号株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100181146
【弁理士】
【氏名又は名称】山川 啓
(72)【発明者】
【氏名】黒川 郁弥
【テーマコード（参考）】
3E138
4C038
【Ｆターム（参考）】
3E138AA01
3E138AA11
3E138FA03
3E138GA02
3E138JA01
3E138JB02
3E138JB16
3E138JC05
4C038VA04
4C038VB01
4C038VC05
(57)【要約】
【課題】 対象者が対象ゲートを通行するか否かについて、迅速かつ的確に信頼性の高い判定ができるゲート装置を提供すること。
【解決手段】ゲート装置１００は、対象者である通行者ＨＵを含む画像データを取得するデータ取得部４１と、取得した画像データから進行に関する複数種のベクトルを抽出するベクトル抽出部６２と、抽出した複数種のベクトルを組み合わせて、通行者ＨＵの推定進行ベクトル（進行方向ベクトル）ＰＶを生成するベクトル生成部７１と、生成した推定進行ベクトルＰＶに基づき通行者ＨＵが対象ゲートを通行するか否かの判定をする判定部８０とを備える。
【選択図】図６
【解決手段】ゲート装置１００は、対象者である通行者ＨＵを含む画像データを取得するデータ取得部４１と、取得した画像データから進行に関する複数種のベクトルを抽出するベクトル抽出部６２と、抽出した複数種のベクトルを組み合わせて、通行者ＨＵの推定進行ベクトル（進行方向ベクトル）ＰＶを生成するベクトル生成部７１と、生成した推定進行ベクトルＰＶに基づき通行者ＨＵが対象ゲートを通行するか否かの判定をする判定部８０とを備える。
【選択図】図６
【特許請求の範囲】
【請求項1】
対象者を含む画像データを取得するデータ取得部と、
取得した前記画像データから進行に関する複数種のベクトルを抽出するベクトル抽出部と、
抽出した前記複数種のベクトルを組み合わせて、対象者の推定進行ベクトルを生成するベクトル生成部と、
生成した前記推定進行ベクトルに基づき対象者が対象ゲートを通行するか否かの判定をする判定部と
を備えるゲート装置。
取得した前記画像データから進行に関する複数種のベクトルを抽出するベクトル抽出部と、
抽出した前記複数種のベクトルを組み合わせて、対象者の推定進行ベクトルを生成するベクトル生成部と、
生成した前記推定進行ベクトルに基づき対象者が対象ゲートを通行するか否かの判定をする判定部と
を備えるゲート装置。
【請求項2】
前記ベクトル抽出部は、抽出する前記複数種のベクトルとして、骨格ベクトルに加え、視線ベクトル及び顔ベクトルのうち少なくともいずれかを含む、請求項１に記載のゲート装置。
【請求項3】
前記ベクトル生成部は、前記推定進行ベクトルの生成に際して、前記骨格ベクトルの比重を他のベクトルより大きくしている、請求項２に記載のゲート装置。
【請求項4】
前記判定部は、前記複数種のベクトルのうち、先に生成されたベクトルに基づいて前記対象ゲートを通行するか否かの可能性判定を順次行い、前記骨格ベクトルが取得された後に、最終判定を行う、請求項２に記載のゲート装置。
【請求項5】
事前登録されている顔認証データに基づき前記対象ゲートでの通行の許否を決定する通行許否決定部を備える、請求項１に記載のゲート装置。
【請求項6】
前記判定部は、前記対象ゲートを通行するのか、前記対象ゲートに隣接するゲートを通行するのかについて判定する、請求項１に記載のゲート装置。
【請求項7】
前記判定部は、前記推定進行ベクトルが検知境界を所定回数以上超えているか否かにより、判定を行う、請求項１に記載のゲート装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、対象者の認証を行って通過の可否を決定するゲート装置に関する。
【背景技術】
【0002】
例えば、入退室認証システムとして、顔の撮影画像における視線が特定空間を向いていることを担保として進行方向を判定しているものが知られている（特許文献１参照）。また、特定の領域を通過しようとする対象の位置の推定を行う情報処理装置として、顔画像検出とは別に水平行方向における顔の位置変化を元に人物位置の推定を行う機能を設け、ゲートの通行を判定しているものが知られている（特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特許７０７５７０２号公報
【特許文献2】特開２０２２－１６４６５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、上記特許文献１では、例えば、視線方向の情報だけに頼った場合、視線と進行方向とが異なっているといった可能性があり、判定が信頼性に欠けたものとなるおそれがある。また、上記特許文献２では、顔認証の実施が可能な撮像領域に制限が生じる可能性がある。
【0005】
本発明は上記した点に鑑みてなされたものであり、対象者が対象ゲートを通行するか否かについて、迅速かつ的確に信頼性の高い判定ができるゲート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】
【0006】
上記目的を達成するためのゲート装置は、対象者を含む画像データを取得するデータ取得部と、取得した画像データから進行に関する複数種のベクトルを抽出するベクトル抽出部と、抽出した複数種のベクトルを組み合わせて、対象者の推定進行ベクトルを生成するベクトル生成部と、生成した推定進行ベクトルに基づき対象者が対象ゲートを通行するか否かの判定をする判定部とを備える。
【0007】
上記ゲート装置では、進行に関する複数種のベクトルを組み合わせて、対象者の推定進行ベクトルを生成し、これに基づき対象者が対象ゲートを通行するか否かの判定をすることで、ゲートが並列して設置されているような場合であっても、迅速かつ的確に信頼性の高い判定が可能となる。
【0008】
本発明の具体的な側面では、ベクトル抽出部は、抽出する複数種のベクトルとして、骨格ベクトルに加え、視線ベクトル及び顔ベクトルのうち少なくともいずれかを含む。この場合、骨格ベクトルと他のベクトルとの組合せに基づいて判定を行うことができる。
【0009】
本発明の別の側面では、ベクトル生成部は、推定進行ベクトルの生成に際して、骨格ベクトルの比重を他のベクトルより大きくしている。この場合、骨格ベクトルに重点を置いた判定ができる。
【0010】
本発明のさらに別の側面では、判定部は、複数種のベクトルのうち、先に生成されたベクトルに基づいて対象ゲートを通行するか否かの可能性判定を順次行い、骨格ベクトルが取得された後に、最終判定を行う。この場合、事前に予測をしつつ、最終判定を的確に行うことができる。
【0011】
本発明のさらに別の側面では、登録されている顔認証データに基づき対象ゲートでの通行の許否を決定する通行許否決定部を備える。この場合、顔認証を利用して迅速かつ的確な判定が可能となる。
【0012】
本発明のさらに別の側面では、判定部は、対象ゲートを通行するのか、対象ゲートに隣接するゲートを通行するのかについて判定する。この場合、並列するゲートのいずれを通過するかについて、迅速かつ的確に判定をすることができる。
【0013】
本発明のさらに別の側面では、判定部は、推定進行ベクトルが検知境界を所定回数以上超えているか否かにより、判定を行う。この場合、一定の基準に従って画一的に判定を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【0014】
【図1】一実施形態のゲート装置について一構成例を示す斜視図である。
【図2】（Ａ）及び（Ｂ）は、ゲート装置に設けたカメラによる検知範囲について示す概念的な平面図である。
【図3】（Ａ）～（Ｃ）は、ベクトルの抽出及び合成について説明するための概念図である。
【図4】（Ａ）及び（Ｂ）は、ゲート装置における仮想検知ラインについて一例を説明するための概念的な平面図である。
【図5】（Ａ）～（Ｈ）は、骨格ベクトルの抽出方法について一例を説明するための概念図である。
【図6】ゲート装置の機能的側面について一構成例について説明するためのブロック図である。
【図7】（Ａ）～（Ｃ）は、隣接するカメラ間における検知範囲の重なりに起因して発生すると想定される課題の一例を説明するための概念的な平面図である。
【図8】（Ａ）～（Ｄ）は、カメラを利用することに起因して発生すると想定される課題の一例を示す概念的な平面図であり、（Ｅ）～（Ｇ）は、他の一例を示す概念的な平面図である。
【図9】ゲート装置における一連の動作（全体動作）について、一例を説明するためのフローチャートである。
【図10】ゲート装置における一連の動作について、他の一例を説明するためのフローチャートである。
【図11】ベクトルに基づく通行意思の有無判定について、一例を説明するためのフローチャートである。
【図12】ゲート装置の概要について説明するための概念図である。
【図13】（Ａ）～（Ｄ）は、ゲート装置の動作態様についての一変形例について説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【0015】
以下、図１等を参照して、一実施形態のゲート装置について、一例を説明する。図１は、本実施形態のゲート装置１００とその一適用例について説明するための斜視図であり、ゲート装置１００の外観を示す図である。本実施形態では、図示のように、複数のゲート装置１００が横方向に並列して設けられており、隣接するゲート装置１００は、例えば隔壁部ＰＷを共有して構成されている。
【0016】
各ゲート装置１００は、カメラ１０と、ＩＣカードリーダ２０と、フラップ（ドア）３０とを備え、カメラ１０やＩＣカードリーダ２０を介して取得した通行者の情報に基づいて、当該通行者の通過の許否を決定し、決定にしたがって、フラップ（ドア）３０の開閉動作を行う。
【0017】
本実施形態のゲート装置１００では、顔認証による通過の許否決定が可能となっている。このため、ゲート装置１００は、通行者の通過に際して、カメラ１０において顔画像データを取得し、取得した顔画像のデータと、予め登録されている顔画像のデータ（顔データあるいは顔認証データとする。）との照合を行う。
【0018】
さらに、本実施形態では、カメラ１０において取得した画像を利用して、対象者である通行者が、当該カメラ１０に対応する対象ゲートを通行する意思を有するか否かの判定をするものとなっている。特に、ここでは、対象画像中に含まれる顔画像のうちから、眼の動きに基づき視線を抽出した視線ベクトルや、顔の向きについて抽出した顔ベクトルのみならず、通行者についての画像から通行者の体の向き（姿勢）について抽出した骨格ベクトルを用いて推定進行ベクトルを生成し、生成した推定進行ベクトルに基づいて、対象ゲートを通行しようとしているか否かの判定を行っている。これにより、図１に示す場合のように、複数のゲート装置１００により、ゲートが並列して設置されているような場合であっても、これらのうち、一のカメラ１０が対応している対象ゲートを通過するつもりであるのか否かについて、迅速かつ的確に信頼性の高い判定が可能となる。
【0019】
上記のような構成とすべく、ゲート装置１００のうち、カメラ１０は、図示のように、ゲート装置１００のうち、通行者の進行方向について、隔壁部ＰＷの中央辺りに設けられ、ゲート装置１００に近づく通行者の候補なる者を撮像する。なお、図２（Ａ）及び図２（Ｂ）として示す概念的な平面図にあるように、ゲート装置１００に設けられたカメラ１０による検知範囲のうち、撮像範囲ＩＡは、ある程度の広がりを持っており、このうち、特に、カメラ１０に近い側の範囲が、顔画像のデータ（顔データ）について取得可能な顔画像取得範囲ＦＡとなっている。図２（Ａ）に示すように、複数のゲート装置１００（１００Ａ，１００Ｂ，１００Ｃ）おいては、各通路（通路１，通路２，通路３）が形成されているが、図示では、これらのうち、通路１に対応して設けられたカメラ１０Ａについて示しており、図２（Ｂ）においても同様としているが、他の通路（図２（Ａ）の通路２，通路３）においても、同様に、対応するカメラ１０Ｂ，１０Ｃによる撮像（検知）がなされている。
【0020】
一方、ゲート装置１００には、ＩＣカードリーダ２０が設けられており、ゲート装置１００は、顔認証のほかに、ＩＣカードによる認証も受付可能となっている。すなわち、通行者が、自身が所持するＩＣカード（図示略）を、ＩＣカードリーダ２０に翳すことで、通過許可を得られるようにもなっている。
【0021】
フラップ（ドア）３０は、カメラ１０やＩＣカードリーダ２０において取得した各種情報に基づいた判定結果すなわち通過の許否に関する決定に応じて、ドア開閉動作をする。なお、開閉については、図２（Ａ）に例示するように、ゲート装置１００（ゲート装置１００Ａについてのみ示し、他は図示を省略している。）の通路途中において、通路を横切るようにＩＲ光を発するＩＲセンサＳＳ１，ＳＳ２をフラップ（ドア）３０の前後に設けておき、通路の通過に際して、ＩＲセンサＳＳ１，ＳＳ２で当該ＩＲ光の遮光が検知されることで、通行者の通過検知をするようにしておく、といった態様が考えられる。
【0022】
このほか、図２（Ａ）に例示するように、ゲート装置１００は、上記各種判定処理や動作指令等を統括的に行うための制御部５０や、顔認証やＩＣカードの情報に基づく判定に際して、予め登録されている情報との照合を行うためのデータ照合部９０を備える。なお、図２（Ａ）では、制御部５０については、ゲート装置１００ごとに設けられている一方、データ照合部９０については、複数並ぶゲート（ゲート装置１００Ａ，１００Ｂ，…）に対して共通する１つのデータ照合部９０に接続されるものについて例示しているが、これに限らず、例えば、制御部５０についても、複数並ぶゲート（ゲート装置１００Ａ，１００Ｂ，…）を、１つの制御部５０で統括的に動作制御を行う態様とすることも可能であり、ゲート装置１００ごとに制御部５０だけでなくデータ照合部９０まで有する構成とすることも可能である。また、複数のゲート装置１００を纏めて１つのゲート装置と捉えることもできる。
【0023】
なお、図１の例では、通行者の進行方向の両端にＩＣカードリーダ２０が設けられて双方向からの入場を受け付ける態様となっているものを例示しているが、一方向のみからの入場を受け付ける態様とすることもできる。なお、各態様に応じて、例えばカメラ１０における撮像範囲（角度範囲）等についても、適宜設定できる。
【0024】
以下、図３として、概念図に示す一例を参照して、上述した複数種のベクトルの抽出及びこれらの合成について説明する。図３（Ａ）は、画像中の人物画像から各ベクトルを抽出する様子を示す概念図であり、図３（Ｂ）は、各ベクトルを平面視した状態を示す概念的な平面図であり、図３（Ｃ）は、図３（Ｂ）に示す各ベクトルを合成して推定方向ベクトルとしての進行方向ベクトルを生成した様子を示した平面図である。なお、各ベクトルは、３次元空間ベクトルであるが、図示において平面視して２次元ベクトルとして捉えることも可能である。
【0025】
まず、図３（Ａ）に示すように、ここでは、判定の対象となる対象者を示す通行者ＨＵの画像（以後、人物に関する画像についても単に通行者ＨＵ等と表すこととする）中から、人の眼に相当する部分に着目し、ここから視線ベクトルＶ１を抽出する。視線ベクトルＶ１につての抽出方法は、種々の態様が考えられるが、例えば通行者ＨＵの白目と黒目の部分の境界等から視線の方向を推定し、これをベクトルとして表すといった手法を用いることが考えられる。なお、視線ベクトルＶ１に相当する方向の抽出については、既存の種々の方法を適用することが可能である。
【0026】
次に、顔ベクトルＶ２については、例えば輪郭や眼、鼻、口、耳等の配置から顔が向いている方向を推定し、これをベクトルとして表すといった手法を用いることが考えられる。なお、顔ベクトルＶ２に相当する方向の抽出については、既存の種々の方法を適用することが可能である。
【0027】
最後に、骨格ベクトルＶ３については、通行者ＨＵの体全体、特に背骨（背筋）の延びる方向と両肩の並びの方向とに基づいて、通行者ＨＵの姿勢を推定し、これをベクトルとして表すといった手法を用いることが考えられる。なお、これについて、より詳しくは、一例を後述する。
【0028】
以上のようにして定めた各ベクトルＶ１，Ｖ２，Ｖ３を組み合わせて、図３（Ｃ）に例示するように、対象者である通行者ＨＵの推定進行ベクトルＰＶを生成する。すなわち、ここでは、ベクトルＶ１と、ベクトルＶ２と、ベクトルＶ３とを足し合わせたものを、推定進行ベクトルＰＶとする。
【0029】
ゲート装置１００では、上記のようにして求めた推定進行ベクトルＰＶが、予め定めた検知境界を超えているか否かにより、対象ゲートを通行するか否かの判定を行う。なお、図示の場合、ゲート装置１００Ａを構成するカメラ１０Ａにおける検知範囲に対応する通路１を、監視の対象となっている対象者である通行者ＨＵが通るか否かを判定することに相当する。
【0030】
ここで、上記のような推定進行ベクトルＰＶの生成に際して、各ベクトルＶ１，Ｖ２，Ｖ３のうち、骨格ベクトルＶ３の比重を、他のベクトルＶ１，Ｖ２より大きくしておくことが考えられる。この場合、骨格ベクトルＶ３により重点を置いた判定を行うことができる。仮に、視線や顔の向きの情報だけに頼った場合、例えば通行者ＨＵが顔を横に向けた状態で歩行しているといった場合には、視線や顔の向きが、進行方向（通行者ＨＵが進もうとする意思を持っている方向）とは異なった状態になっていることになる。したがって、これだけに基づいて判定を行うと、信頼性に欠けたものなるおそれがある。これを回避すべく、本実施形態では、骨格ベクトルＶ３を加えたものに基づいて判断を行っている。したがって、特に、骨格ベクトルＶ３に重点を置くことで、通行者ＨＵが対象ゲートを通行するつもりであるのか否かをより的確に判定できるものとなると考えられる。
【0031】
本実施形態では、図４（Ａ）及び図４（Ｂ）に示すように、ゲート装置１００（１００Ａ）において、予め定めた検知境界として仮想検知ラインＶＬを設け、仮想検知ラインＶＬを推定進行ベクトルＰＶ（ここでは平面視において２次元平面的なものとして捉える）が超えているか否かによって、判定を行う。例えば図４（Ａ）に示す場合では、仮想検知ラインＶＬを、対象ゲートとなっているゲート装置１００（１００Ａ）の入り口の個所に設定している。これに対して、図４（Ｂ）に示すように、推定進行ベクトルＰＶの先端が、仮想検知ラインＶＬを超えていれば、通行者ＨＵは、当該ゲート装置１００（１００Ａ）を通過しようとする意思があるものとして、ゲート装置１００（１００Ａ）において取り扱われる。見方を変えると、仮想検知ラインＶＬは、推定進行ベクトルＰＶが、通行者ＨＵの意思判定の基準となるゲート装置１００（１００Ａ）内の特定領域と交わっているか否かを示すものとなっている。
【0032】
ただし、上記に関して、当該ゲート装置１００（１００Ａ）を通過しようとする意思の無い通行者ＨＵが、瞬間的な姿勢の変化をした場合に、その姿勢の変化の影響で、例えば１回だけ（一瞬だけ）、推定進行ベクトルＰＶの先端が仮想検知ラインＶＬを超えた状態が偶発的に生じる、といった可能性も考えられる。それに対しては、例えば、推定進行ベクトルＰＶの先端が仮想検知ラインＶＬを超えた状態が、予め想定した回数以上検知された場合（あるいは予め想定した一定時間以上継続して超えていることが検知された場合）に、通過意思ありとして取り扱うようにするといった対応をとることとすればよい。
【0033】
以下、図５（Ａ）～図５（Ｈ）として示す概念図を利用して、上記のうち、骨格ベクトルＶ３の抽出方法について一例を説明する。図５（Ａ）は、撮像を行うカメラ１０の配置について説明するための概念的な平面図であり、図５（Ｂ）は、図５（Ａ）の状態で撮像された画像ＧＧについて、一例を示す図である。なお、画像ＧＧには、対象者である通行者ＨＵが含まれている。
【0034】
まず、前提として、図５（Ａ）や図５（Ｂ）に示すように、カメラ１０の設置状況すなわち撮像を行う向きについて、画像の横方向（水平方向）をｘ方向とし、縦方向（垂直方向）をｙ方向とし、ｘ方向及びｙ方向に垂直な方向である撮像方向（カメラ１０のレンズ軸の延びる方向）をｚ方向とする。図５（Ａ）に示すようにここでの一例では、カメラ１０が－ｚ方向に向けて撮像を行うものとなっている。
【0035】
以上のような撮像状況において、図５（Ｃ）に示すように、撮像された画像ＧＧ中に含まれる通行者ＨＵを含む画像部分ＧＧｄを抽出することで通行者ＨＵの存在が検知される。なお、上記のような画像中からの人物の抽出・検知の方法については、例えば既存の種々の画像処理技術を用いることができる。
【0036】
通行者ＨＵを含む画像部分ＧＧｄが抽出されると、制御部５０において、当該画像部分ＧＧｄについて、さらに、骨格・姿勢検知が行われる。具体的には、図５（Ｄ）に示すように、通行者ＨＵから点と線で構成される骨格情報ＨＵｃが抽出され、さらに、図５（Ｅ）に示すように、骨格情報ＨＵｃから通行者ＨＵの背骨（背筋）の延びる方向に対応する直線Ｌｂと、両肩の並びの方向に対応する直線Ｌｓとが抽出される。この上で、図５（Ｆ）に示すように、直線Ｌｂと直線Ｌｓとが交わる個所を交点ＣＳとする。ここで、図５（Ｇ）に示すように、交点ＣＳを通り、直線Ｌｂと直線Ｌｓとの双方に垂直な直線を直線ＰＰとする。なお、図５（Ｇ）は、ｘｙｚ座標に示すように、図５（Ｂ）～図５（Ｆ）に示す画像ＧＧ又はそこから抽出した画像図とは視点が異なっている。
【0037】
図５（Ｇ）における直線ＰＰの延びる方向は、直線Ｌｂと直線Ｌｓとによって張られる平面の法線方向に相当し、かつ、直線ＰＰは、通行者ＨＵの骨格の中心を示す交点ＣＳから延びている。そこで、ここでは、直線ＰＰの方向が通行者ＨＵの進行方向を示すものとして取り扱われるものとすべく、図５（Ｈ）に示すように、直線ＰＰの方向に平行でカメラ１０に近づく側へ向かう方向の方向ベクトルを、基本骨格ベクトルＳＶとする。ここで、基本骨格ベクトルＳＶとは、直線ＰＰの方向に平行な方向に延びるベクトルであって、長さが１であるもの、つまり単位ベクトルであるものとする。
【0038】
ここで、本実施形態では、基本骨格ベクトルＳＶに、予め設定された重み（スカラー量）を掛けたものを、骨格ベクトルＶ３（図３参照）とする。また、視線ベクトルＶ１や顔ベクトルＶ２についても、抽出された視線の方向や顔の向いている方向について、長さを１とする（正規化する）処理を行って基本ベクトル（単位ベクトル）とし、これにそれぞれ（正規化する）予め設定された重み（スカラー量）を掛けて視線ベクトルＶ１や顔ベクトルＶ２を規定することができる。つまり、推定進行ベクトルＰＶは、各基本ベクトルに重み（スカラー量）をかけたものを足し合わせたものとなる。この場合、予め設定する重みについて、ゲート装置１００の設置環境等に応じて適宜調整することで、判定を行う際の基準となる推定進行ベクトルＰＶの最適化を図ることができる。
【0039】
以下、図６として示すブロック図を参照して、ゲート装置１００の機能的側面を示す一構成例について説明する。ここでは、ゲート装置１００の機能のうち、特に、上記のような画像処理や演算処理に基づく画像抽出からベクトル生成を行って、対象者（通行者ＨＵ）が対象ゲートを通行するか否か（該当ゲート装置１００を通過する意思があるか否か）の判定に至るまでの処理に関係する各部を中心に説明する。
【0040】
図６に示すように、また、既述のように、本実施形態のゲート装置１００は、カメラ１０や、ＩＣカードリーダ２０、フラップ（ドア）３０で構成されるが、ここでは、上記各部を制御する制御部５０と、データの照合を行うためのデータ照合部９０とについても、ゲート装置１００を構成する一部であるものとして説明する。
【0041】
制御部５０は、例えば各種回路装置等で構成され、カメラ１０等の動作制御を行うとともに、上記した画像データからのベクトルの抽出といった画像に関する処理や、抽出したベクトルに関する演算や判定等の各種処理を統括的に行う。このため、制御部５０は、カメラ制御部１１と、ゲート制御部３１と、データ取得部４１と、データ入出力部４２と、画像処理部６０と、演算処理部７０と、判定部８０とを備える。そのほか、制御部５０は、例えば各種データを保管するために、ストレージデバイス等で構成されるデータ保管部ＤＳを備える。
【0042】
上記のうち、カメラ制御部１１は、カメラ１０の撮像動作の制御を司り、ゲート制御部３１は、フラップ（ドア）３０の開閉動作の制御を司る。
【0043】
データ取得部４１は、カメラ１０での撮像による画像データや、ＩＣカードリーダ２０で読み取ったＩＤ情報を受け付け、データ保管部ＤＳに格納することで、各種情報（データ）を取得する。また、データ取得部４１は、画像処理部６０やデータ入出力部４２に対して、受け付けた各種データを出力する。例えば、データ取得部４１は、対象者（通行者ＨＵ）を含む画像データをカメラ１０から取得すると、これを画像処理部６０に対して出力する。なお、画像処理部６０では、データ取得部４１で取得した画像データから、上述した各ベクトルを抽出したり、顔認証のための特徴量の抽出を行ったりする。一方、データ取得部４１は、ＩＣカードリーダ２０で読み取ったＩＤ情報を取得すると、データ照合部９０において照合を行うために、データ入出力部４２に対して出力する。
【0044】
データ入出力部４２は、データ照合のためのデータの出入力を行うデータ照合部９０とのインターフェース部として機能する。具体的には、データ取得部４１を介して受け取ったＩＣカードリーダ２０からのＩＤ情報や、画像処理部６０での処理を経た画像データに基づく顔認証に関する情報について、認証判定を行うべく、データ照合部９０に対して出力する。また、データ入出力部４２は、データ照合部９０から照合の結果についての情報を受け付ける。
【0045】
画像処理部６０は、人物検知部６１と、ベクトル抽出部６２と、顔画像特徴量抽出部６３とを備える。
【0046】
人物検知部６１は、カメラ１０で取得した画像データに含まれている人物画像を切り出して人物検知を行う人物検知エンジンソフトＨＤで構成されている。なお、人物検知エンジンソフトＨＤについては、人物の抽出が可能であれば、種々のプログラムを適用でき、既存の手法を用いるものとしてもよい。
【0047】
ベクトル抽出部６２は、データ取得部４１で取得した取得した画像データから、人物検知部６１において検知され対象者となった者（通行者ＨＵ）について、進行に関する複数種のベクトルを抽出する。このため、ベクトル抽出部６２は、視線方向判定エンジンソフトＧＤと、顔方向判定エンジンソフトＦＤと、姿勢推定エンジンソフトＰＥとを有している。
【0048】
ベクトル抽出部６２のうち、視線方向判定エンジンソフトＧＤは、対象者（通行者ＨＵ）について、対応する画像（画像部分）から例えば眼の部分を解析して、視線の方向を推定し、これをベクトルとして表すためのプログラムで構成されている。例えば、既存の手法を用いて視線の方向を特定し、これについての基本ベクトル（単位ベクトル）を生成するプログラムで構成することが想定される。
【0049】
顔方向判定エンジンソフトＦＤは、対象者（通行者ＨＵ）について、対応する画像（画像部分）のうち特に顔に相当する箇所について抽出し、抽出した顔の部分から例えば輪郭や眼、鼻、口、耳等の配置を解析して、顔が向いている方向を推定し、これをベクトルとして表すためのプログラムで構成されている。例えば、既存の手法を用いて顔が向いている方向を特定し、これについての基本ベクトル（単位ベクトル）を生成するプログラムで構成することが想定される。
【0050】
姿勢推定エンジンソフトＰＥは、対象者（通行者ＨＵ）について、対応する画像（画像部分）から例えば背骨（背筋）の延びる方向と両肩の並びの方向とを抽出し、これらに基づいて、通行者ＨＵの姿勢を推定し、これをベクトルとして表すためのプログラムで構成されている。すなわち、図６等を参照して説明した手法について一連の処理を行って基本骨格ベクトル（基本ベクトル）ＳＶを算出するプログラムで構成することが想定される。
【0051】
以上の場合、ベクトル抽出部６２は、抽出する複数種のベクトルとして、骨格ベクトルに加え、視線ベクトル及び顔ベクトルを含むものとなっている。
【0052】
顔画像特徴量抽出部６３は、対象者（通行者ＨＵ）について、対応する画像（画像部分）のうち特に顔に相当する箇所について抽出し、抽出した顔の部分から顔認証のための特徴量を抽出するためのプログラム（顔画像特徴量抽出プログラム）で構成されている。顔画像特徴量抽出部６３において抽出された顔認証のための特徴量（顔認証に関する情報）は、既述のように、データ入出力部４２を介してデータ照合部９０に対して出力され、データ照合部９０において、認証判定が行われる。
【0053】
演算処理部７０は、各種演算処理を行うものであるが、ここでは、特に、画像処理部６０のベクトル抽出部６２において抽出された各ベクトル（複数種のベクトル）を組み合わせて、対象者（通行者ＨＵ）が対象ゲートを通行するか否かの判定を行う際の基準となる推定進行ベクトルＰＶの生成についての演算処理を行うものとなっている。このため、演算処理部７０は、ベクトル生成部７１と、重み付け設定部７２とを備え、ベクトル生成部７１は、ベクトル抽出部６２において抽出された各ベクトルを合成するベクトル合成部ＶＣを有しており、これらにより、推定進行ベクトルＰＶの生成を行っている。より具体的には、演算処理部７０において、ベクトル生成部７１は、ベクトル抽出部６２で算出された各基本ベクトルについて、重み付け設定部７２において予め基本ベクトルごとに設定されている重み（スカラー量）の値を読み出し、ベクトル合成部ＶＣにおいて、読み出した重み（スカラー量）の値を対応する基本ベクトルに掛けて視線ベクトルＶ１、顔ベクトルＶ２及び骨格ベクトルＶ３を算出し、さらに、これらを足し合わせることで合成し、推定進行ベクトルＰＶを生成する。ここで、ベクトル生成部７１における推定進行ベクトルＰＶの生成に際して、骨格ベクトルＶ３の比重を他のベクトルより大きくしている。これにより、骨格ベクトルＶ３により重点を置いた判定とすることができる。なお、そのための具体的方法としては、例えば、重み付け設定部７２における重み（スカラー量）の値について設定を行うに際して、視線ベクトルＶ１、顔ベクトルＶ２及び骨格ベクトルＶ３にそれぞれ対応するものを、重みｍ１，ｍ２，ｍ３とした場合に、ｍ３＞ｍ１、ｍ３＞ｍ２としておくことが考えられる。なお、この場合、その差異は、各ベクトルＶ１，Ｖ２，Ｖ３の長さの差として表されることになる。
【0054】
判定部８０は、演算処理部７０において生成された推定進行ベクトルＰＶに基づいて、対象者（通行者ＨＵ）が対象ゲートを通行するか否かの判定をする。すなわち、図４（Ａ）及び図４（Ｂ）を参照して説明した一例のように、検知境界として設けた仮想検知ラインＶＬと生成された推定進行ベクトルＰＶとについて、予め定めた規定に基づいて、カメラ１０Ａに対応する通路１を、対象者（通行者ＨＵ）が通過するか否かについての判定を行う。
【0055】
以上のようにして、制御部５０において、対象者（通行者ＨＵ）が対象ゲートであるゲート装置１００を通過する意思があるか否かの判定に至るまでの処理が行われる。
【0056】
以下、データ照合部９０について、説明する。データ照合部９０は、既述のように、ゲート装置１００における通過許否を決定するためのデータ照合（ＩＤ情報の照合）を行うための装置であり、ここでは、既述のように、顔認証に基づく通過許否の決定と、ＩＣカードのＩＤ情報に基づく通過許否の決定とが併存するものとなっている。つまり、データ照合部９０は、顔データ（ＩＤ情報としての顔認証データ）に基づく顔認証のための照合と、ＩＣデータ（ＩＣカードのＩＤ情報）に基づくＩＣ認証のための照合とを行うものとなっている。
【0057】
上記態様を可能とすべく、データ照合部９０は、図示のように、顔認証サーバ９１と、ＩＣ認証サーバ９２とを有し、顔認証サーバ９１は、顔照合部９１ｃと、顔データベース９１ｄとで構成され、ＩＣ認証サーバ９２は、ＩＣ照合部９２ｃと、ＩＣデータベース９２ｄとで構成されている。
【0058】
上記のうち、顔認証サーバ９１について、顔照合部９１ｃは、顔データベース９１ｄに事前登録されている顔データ（顔特徴量に基づいて作成される顔認証データ）と、制御部５０のデータ入出力部４２を介して受け付けた顔認証に関する情報である顔認証のための特徴量のデータとを照合して、一致するものが存在するか否かを確認する。
【0059】
次に、ＩＣ認証サーバ９２について、ＩＣ照合部９２ｃは、ＩＣデータベース９２ｄに予め登録されているＩＣデータ（ＩＤ情報）と、制御部５０のデータ入出力部４２を介して受け付けたＩＣカードリーダ２０で読み取ったＩＤ情報とを照合して、一致するものが存在するか否かを確認する。
【0060】
データ照合部９０は、顔照合部９１ｃやＩＣ照合部９２ｃにおける照合結果を、制御部５０に対して出力する。制御部５０は、受け付けた照合結果に基づいて、ゲート制御部３１によるフラップ（ドア）３０の開閉動作の制御態様を決定する。以上の場合、例えば顔認証を行うに際して、制御部５０は、事前登録されている顔認証データに基づき対象ゲートでの通行の許否を決定する通行許否決定部として機能している、ということになる。また、例えばＩＣカードでの認証を行うに際して、制御部５０は、ＩＣカードリーダ２０でのＩＣカードの読取結果に基づき対象ゲートでの通行の許否を決定する通行許否決定部として機能している、ということになる。
【0061】
以下、図７等を参照して、カメラ１０での撮像を利用した認証を行うに際して、生じ得る課題と本実施形態におけるその対応について、説明する。
【0062】
例えば、図７（Ａ）～図７（Ｃ）として示す概念的な平面図にあるように、ゲートが並列して設置されている場合、各カメラ１０による撮像範囲ＩＡにある程度の広がりがあると、隣接するカメラ１０の間（例えば、カメラ１０Ａとカメラ１０Ｂとの間や、カメラ１０Ｂとカメラ１０Ｃとの間）で、重複領域ＩＡｄが存在し得る。例えば、図７（Ｂ）において破線で囲って示す範囲ＤＤ３を通過する通行者ＨＵであれば、ゲート装置１００Ａ～１００Ｃのうち、カメラ１０Ｃが設置されたゲート装置１００Ｃに向かうと想定される。つまり、カメラ１０Ｃの撮像範囲ＩＡに範囲ＤＤ３を通過する通行者ＨＵが到達すると、カメラ１０Ｃにおいて取得された画像の解析に基づき通行者ＨＵが検知されることになる。しかし、図７（Ｃ）に示すように、範囲ＤＤ３のうち、重複領域ＩＡｄに通行者ＨＵが到達すると、カメラ１０Ｃのみならず、カメラ１０Ｂにおいても、すなわちゲート装置１００Ｂにおいても、通行者ＨＵが検知されることになる。これに対して、本実施形態では、通行者ＨＵの視線や顔の向きだけに依らず、骨格の向きを考慮して、通行者ＨＵの進行方向の推定を行っていることで、上記の場合のように、ゲート装置１００Ｂのカメラ１０Ｂにより、範囲ＤＤ３を通過する通行者ＨＵが捉えられても、通行者ＨＵがどのゲートを通過しようとする意思があるのかを的確に捉えることができる。すなわち、上記態様において、ゲート装置１００Ｂでは、通行者ＨＵがここを通過する意思がないものと判定し、ゲート装置１００Ｃでは通過する意思があるものと判定するものとなるようにできる。
【0063】
ここで、別の観点として、上記のような事態を回避すべく、重複領域ＩＡｄのような領域が形成されないように、撮像範囲ＩＡを狭めておく、という考え方もある。しかしながら、この場合、検知を行う範囲が狭くなる分、通過判定の開始が遅れることになり、ゲート装置１００における人流の許容量が制限される可能性がある。これに対して、本実施形態では、重複領域ＩＡｄの発生を認めつつ、的確な処理を維持できるものとなっている。
【0064】
また、別の事態として、顔認証による通過許否を行う場合において、仮に、本実施形態で行うような通行者ＨＵの進行方向の推定等をしないと、例えば図８（Ａ）～図８（Ｄ）に示すように、顔認証の事前登録をしている通行者ＨＵαが偶然ゲート装置１００付近を通りかかったため、顔認証の事前登録をしていない通行者ＨＵβすなわち通行を許可されないはずの者が、ゲート装置１００を通過できてしまう、ということが生じてしまう可能性がある。具体的に説明すると、図８（Ａ）に示すように、通行者ＨＵβがゲート装置１００に向かう一方、通行者ＨＵαはゲート装置１００には向かわずこれを横切るような方向に進んでいる場合において、図８（Ｂ）に示すように、通行者ＨＵβがカメラ１０の撮像範囲ＩＡに到達し、その後、図８（Ｃ）に示すように、通行者ＨＵβがゲート装置１００の入り口に到達するよりも前に通行者ＨＵαも撮像範囲ＩＡに入ったとする。この場合、カメラ１０で検知された通行者ＨＵαの顔認証に基づいて、ゲート装置１００での通過が許可されてしまい、図８（Ｄ）に示すように、本来通過を許可されないはずの通行者ＨＵβがゲート装置１００を通過してしまう、といった事態が生じ得る。これに対して、本実施形態では、通行者ＨＵαについての通過許否に際して、通行者ＨＵαの顔認証に併せて通行者ＨＵαの進行方向の推定を行うことで、上記態様においては、通行者ＨＵαに通過意思がないことを判定できるので、かかる事態を回避することができる。すなわち、ゲート装置１００において、判定部８０は、対象ゲートを通行するのか、対象ゲートに隣接するゲートを通行するのかについて判定することが可能となっている。
【0065】
また、他の事態として、例えば図８（Ｅ）～図８（Ｇ）に示すように、１つのゲート装置１００（１００Ｂ）において、通行者ＨＵγと通行者ＨＵδとの両方に許可を出してしまう可能性がある。具体的に説明すると、前提として、ともに顔認証の事前登録をしている通行者ＨＵγと通行者ＨＵδとが、それぞれ、通行者ＨＵγは、ゲート装置１００Ｂ（通路２）を通過しようとし、通行者ＨＵδは、ゲート装置１００Ｃ（通路３）を通過しようとしているものとする。この場合において、図８（Ｅ）に示すように、通行者ＨＵδが通行者ＨＵγよりも若干先行していると、まず、ゲート装置１００Ｃにおいて通行者ＨＵδが検知される。その後、図８（Ｆ）に示すように、通行者ＨＵδが重複領域ＩＡｄに到達すると、通行者ＨＵδは、ゲート装置１００Ｃのみならず、ゲート装置１００Ｂにおいても検知されるものとなってしまう。さらに、このような状況下において、図８（Ｇ）に示すように、通行者ＨＵδよりも若干遅れて通行者ＨＵγがゲート装置１００Ｂの撮像範囲ＩＡに到達すると、ゲート装置１００Ｂでは、通行者ＨＵδに加えて通行者ＨＵγも検知する（１つのゲート装置１００Ｂにおいて重複検知が生じる）ことになってしまう。
【0066】
これに対して、本実施形態では、通行者ＨＵγと通行者ＨＵδとについて、それぞれ通過許否に際して、通行者ＨＵγ，ＨＵδの顔認証に併せて通行者ＨＵγ，ＨＵδの進行方向の推定をそれぞれ行っている。これにより、通行者ＨＵγは、通路２を通過しようとする意思を有しているものとして取り扱われ、通行者ＨＵδは、通路３を通過しようとする意思を有しているものとして取り扱われるため、かかる事態を回避することができる。
【0067】
以下、図９として示すフローチャートを参照して、ゲート装置１００における一連の動作（全体動作）について、一例を説明する。ここでは、特に顔認証により、ゲート装置１００を通過する場合の一連の動作について説明する。
【0068】
まず、カメラ１０による画像撮影がなされると（ステップＳ１０１）、撮像された画像について人物検知が実施され（ステップＳ１０２）、人物が検知されたか否かの確認が行われる（ステップＳ１０３）。
【0069】
ステップＳ１０３において、検知がなされなければ（ステップＳ１０３：Ｎｏ）、再度ステップＳ１０１からの動作を繰り返し、ステップＳ１０３において、検知がなされれば（ステップＳ１０３：Ｙｅｓ）、検知された人物を対象者（通行者ＨＵ）とし、対象者（通行者ＨＵ）の通行意思について判定を行う（ステップＳ１０４）。すなわち、上述した推定進行ベクトルＰＶに基づく各処理による通行意思の有無についての判定処理がなされる。
【0070】
ステップＳ１０５における判定の結果、通行意思がないとされた場合（ステップＳ１０５：Ｎｏ）、これまでの処理を廃棄して（ステップＳ１０６）、一連の処理を完了し、ステップＳ１０１からの動作に戻る。
【0071】
一方、ステップＳ１０５における判定の結果、通行意思があるとされた場合（ステップＳ１０５：Ｙｅｓ）、ステップＳ１０４に際して、制御部５０において併せて処理された顔認証の特徴量の情報が、データ照合部９０の顔認証サーバ９１に送信され（ステップＳ１０７）、当該特徴量に基づく顔データ（ＩＤ情報としての顔認証データ）について、データ照合部９０は、顔データベース９１ｄに格納されたデータすなわち事前登録されている顔認証データ（顔データ）と照合する（ステップＳ１０８）。
【0072】
ステップＳ１０８での照合の結果、一致する顔データが存在しない場合（ステップＳ１０９：Ｎｏ）、これまでの処理を破棄して（ステップＳ１１０）、一連の処理を完了し、ステップＳ１０１からの動作に戻る。
【0073】
一方、ステップＳ１０８での照合の結果、一致する顔データが存在する場合（ステップＳ１０９：Ｙｅｓ）、当該顔データ（ＩＤ情報）に通行資格があるか否かを確認し（ステップＳ１１１）、通行資格がなければ（ステップＳ１１１：Ｎｏ）これまでの処理を廃棄して（ステップＳ１１２）、一連の処理を完了し、ステップＳ１０１からの動作に戻る一方、通行資格があれば（ステップＳ１１１：Ｙｅｓ）、既に当該顔データ（ＩＤ情報）に対して、一定時間内に通行クレジット（一定時間認められている通行許可）を付与しているか否かを確認する（ステップＳ１１３）。すなわち、重複して通行クレジットを付与することを防止するための確認が行われる。なお、通行クレジットとして通行許可が認められている一定時間については、例えば約３秒と設定し、一定時間経過後（３秒経過後）は、当該通行クレジットは破棄されることになる。見方を変えると、以前の通行クレジット付与から３秒以上経過していれば、以前の通行クレジットとの重複は生じず、新たなデータ照合に基づく通行クレジットの付与がなされることになる。
【0074】
ステップＳ１１３において、既に通行クレジットを付与していると判定された場合（ステップＳ１１３：Ｙｅｓ）、これまでの処理を廃棄して（ステップＳ１１４）、一連の処理を完了し、ステップＳ１０１からの動作に戻る。
【0075】
一方、ステップＳ１１３において、通行クレジットの付与がまだされていないと判定された場合（ステップＳ１１３：Ｎｏ）、通行クレジットを付与する処理を行う（ステップＳ１１５）。すなわち、通行許可とする状態を一定時間保持するものとし、この状態の維持を開始する。その後、制御部５０は、一定時間内に物理センサであるＩＲセンサＳＳ１，ＳＳ２での検知が上記一定時間内になされ、それに伴い、フラップ３０を開閉させる処理を行う（ステップＳ１１６～Ｓ１１９）。具体的には、ステップＳ１１５における通行クレジットの一定時間保持開始すると、まず、一定時間内（例えば３秒以内）に入口側のＩＲセンサＳＳ１においてＩＲ光の遮光が検知されたか否かを確認し（ステップＳ１１６）、確認がなされると（ステップＳ１１６：Ｙｅｓ）、これに伴いフラップ（ドア）３０を開き（ステップＳ１１７）、さらに、一定時間内に出口側のＩＲセンサＳＳ２においてＩＲ光の遮光が検知されたか否かを確認し（ステップＳ１１８）、確認がなされると（ステップＳ１１８：Ｙｅｓ）、これに伴いフラップ（ドア）３０を閉め、通行を完了したものとして取り扱う（ステップＳ１１９）。すなわち、ステップＳ１１９において、付与した通行クレジットが消化されたものとして取り扱う処理がなされる。
【0076】
以上のようにして、一連の処理を終えると、次の通行者ＨＵを検知すべく、再度、ステップＳ１０１からの動作に戻る。
【0077】
なお、上記のうち、ステップＳ１１６やステップＳ１１８において確認がなされない場合（ステップＳ１１６：ＮｏあるいはステップＳ１１８：Ｎｏ）、ステップＳ１１５において付与した通行クレジットを破棄し（ステップＳ１２０，Ｓ１２１）、一連の処理を完了し、ステップＳ１０１からの動作に戻る。なお、このような場合の典型例としては、何らかの事情で対象者（通行者ＨＵ）がゲート装置１００の通過をしなかった場合や、ＩＲセンサＳＳ１，ＳＳ２の故障等が想定される。
【0078】
以下、図１０として示すフローチャートを参照して、ゲート装置１００における一連の動作について、他の一例を説明する。図９のフローチャートでは、特に顔認証により、ゲート装置１００を通過する場合の一連の動作について説明したが、ここでは、図１０のフローチャートを参照して、ＩＣカードを利用したゲート装置１００の通過に関して、すなわちＩＣカードリーダ２０でのＩＤ情報の読取りに基づくゲート通過に関して、動作の一例を説明する。
【0079】
まず、ゲート装置１００に対して、入館証（ＩＣカード）の提示があったか否かすなわちＩＣカードリーダ２０に入館証（ＩＣカード）が翳されたか否かの検知（ステップＳ２０１）を継続して行い、検知がなされると（ステップＳ２０１：Ｙｅｓ）、ＩＣカードに記録されているＩＤ情報を読み込んで（ステップＳ２０２）、通行資格の有無を確認する（ステップＳ２０３）。すなわち、制御部５０は、ＩＣカードリーダ２０において取得したＩＤ情報について、データ照合部９０のＩＣ認証サーバ９２へ問い合わせて、ＩＤ情報の照合を行う。
【0080】
ステップＳ２０３での確認（通行資格の有無の判定）の結果、通行資格がないと判定された場合（ステップＳ２０４：Ｎｏ）、制御部５０は、通行させないようにする（通行不可とする）ための処理を行って、一連の処理を終了し（ステップＳ２０５）、ステップＳ２０１からの動作に戻る。
【0081】
一方、ステップＳ２０３での確認の結果、通行資格があると判定された場合（ステップＳ２０４：Ｙｅｓ）、通行クレジットを付与する処理を行う（ステップＳ２０６）。すなわち、通行許可とする状態を一定時間保持するものとし、この状態の維持を開始する。その後、制御部５０は、ステップＳ１１６～Ｓ１２１と同様の処理を行う。すなわち、一定時間内に物理センサであるＩＲセンサＳＳ１，ＳＳ２での検知が上記一定時間内になされ、それに伴い、フラップ３０を開閉させる処理を行う（ステップＳ２０７～Ｓ２１０）。一方、一定時間内にＩＲセンサＳＳ１やＩＲセンサＳＳ２においてＩＲ光の遮光が検知されない場合、付与した通行クレジットを破棄し（ステップＳ２１１，Ｓ２１２）、一連の処理を完了し、ステップＳ２０１からの動作に戻る。
【0082】
なお、以上のようなＩＣカードを利用したゲート装置１００の通過に関する一連の処理については、顔認証による処理とは別個独立して行う態様とするものとしてもよいが、顔認証による処理に組み込むことも考えられる。具体的には、例えば、図９のステップＳ１０１～Ｓ１０８にかけての通行意思の確認から顔認証までの処理を行う場合において、顔認証でＮＧとなった場合であっても、直ちには処理を破棄せず、ＩＣカードの提示について確認を併せて行う態様とする、といったことが考えられる。
【0083】
以下、図１１として示すフローチャートを参照して、上述したベクトルに基づく通行意思の有無判定のための一連の処理について、一例を説明する。これは、図９のうち、ステップＳ１０４の処理、すなわち推定進行ベクトルＰＶに基づく各処理による対象者（通行者ＨＵ）の通行意思の有無についての判定処理の具体的一例に相当する。ここでは、一の対象者（通行者ＨＵ）について、複数回（以下、この回数を試行回数とし、試行回数を、試行回数カウンタにおいて行っているものとする。）の確認を行い、その結果に応じて、通行意思の有無を判定する。具体的には、予め定めた試行回数の上限内において、図４に例示した仮想検知ラインＶＬを超えた回数（期待値）が、あらかじめ設定した閾値を超えたか否かによって、通行意思の有無を判定する。なお、仮想検知ラインＶＬを超えた回数のカウントを、ベクトル交差カウンタにおいて行っているものとする。
【0084】
まず、カメラ１０により撮像された画像から人物検知がなされると（ステップＳ３０１）、これを受けて、制御部５０は、当該画像中の人物である対象者（通行者ＨＵ）について、試行回数カウンタをインクリメントする（ステップＳ３０２）。すなわち、当該対象者（通行者ＨＵ）について、何回目の通行意思の確認であるかをカウントする。
【0085】
次に、制御部５０は、当該画像中の通行者ＨＵについて、骨格、顔、視線の情報を抽出し（ステップＳ３０３）、さらに、これらから骨格ベクトル、顔ベクトル、視線ベクトルの算出を行い（ステップＳ３０４）、これらを組み合わせて、進行方向ベクトルすなわち推定進行ベクトルＰＶの算出をする（ステップＳ３０５）。
【0086】
次に、制御部５０は、ステップＳ３０５で算出された推定進行ベクトル（進行方向ベクトル）ＰＶが、ゲート装置１００における特定領域と交わっているか否か、すなわち図４に例示した仮想検知ラインＶＬを超えたか否かを確認する（ステップＳ３０６）。
【0087】
ステップＳ３０６において、特定領域と交わっている（推定進行ベクトルＰＶが仮想検知ラインＶＬを超えている）と判定した場合（ステップＳ３０６：Ｙｅｓ）、制御部５０は、ベクトル交差カウンタをインクリメントする（ステップＳ３０７）。一方、ステップＳ３０６において、特定領域と交わっていないと判定した場合（ステップＳ３０６：Ｎｏ）、制御部５０は、特段の処理を行うことなく、次のステップへと進む。
【0088】
次に、制御部５０は、試行回数カウンタが、予め定めた回数（上限回数）に達したかを確認し（ステップＳ３０８）、達していなければ（ステップＳ３０８：Ｎｏ）、ステップＳ３０１からの処理を繰り返す。一方、試行回数カウンタが、上限回数）に達すると（ステップＳ３０８：Ｙｅｓ）、制御部５０は、推定進行ベクトルＰＶが仮想検知ラインＶＬを超えた回数を示す期待値を算出し（ステップＳ３０９）、これが予め設定した閾値以上となっているか否かを確認する（ステップＳ３１０）。
【0089】
ステップＳ３１０において、期待値が閾値以上となっている場合（ステップＳ３１０：Ｙｅｓ）、制御部５０において、対象としている通行者ＨＵは、ゲート装置１００についての通過意思ありとの判定がなされ（ステップＳ３１１）、ステップＳ３１０において、期待値が閾値以上となっていない場合（ステップＳ３１０：Ｎｏ）、制御部５０において、対象としている通行者ＨＵは、ゲート装置１００についての通過意思なしとの判定がなされる（ステップＳ３１２）。
【0090】
ステップＳ３１１又はステップＳ３１２の判定結果がなされると、制御部５０は、試行回数カウンタ及びベクトル交差カウンタの値をクリアし（ステップＳ３１３）、ステップＳ３０１からの動作に戻る。
【0091】
以下、図１２として示す概念図を参照して、本実施形態のゲート装置１００の概要について説明する。
【0092】
図示のように、また既述のように、本実施形態のゲート装置１００は、対象者である通行者ＨＵ（図２等参照）を含む画像データを、データ取得部４１において取得すると、ベクトル抽出部６２やベクトル生成部７１において、当該画像データすなわち通行者ＨＵについての画像中から、複数種のベクトルを抽出し、さらに、これらから通行者ＨＵのゲート通過意思の判定を行う際の基準となるベクトル（進行方向ベクトル）を生成する。より具体的には、画像中から視線や顔、骨格について抽出し、これらに関するベクトルを算出するとともに、算出した各ベクトルを組み合わせて（足し合わせて）、推定進行ベクトル（進行方向ベクトル）ＰＶ（図４等参照）を生成する。そして、生成された推定進行ベクトルＰＶから通行者ＨＵが対象ゲートを通過するか否かを、判定部８０において判定している。
【0093】
以上のように、本実施形態のゲート装置１００は、対象者である通行者ＨＵを含む画像データを取得するデータ取得部４１と、取得した画像データから進行に関する複数種のベクトルを抽出するベクトル抽出部６２と、抽出した複数種のベクトルを組み合わせて、通行者ＨＵの推定進行ベクトル（進行方向ベクトル）ＰＶを生成するベクトル生成部７１と、生成した推定進行ベクトルＰＶに基づき通行者ＨＵが対象ゲートを通行するか否かの判定をする判定部８０とを備える。上記ゲート装置１００では、進行に関する複数種のベクトルを組み合わせて、対象者である通行者ＨＵの推定進行ベクトルＰＶを生成し、これに基づき通行者ＨＵが対象ゲートを通行するか否かの判定をすることで、ゲートが並列して設置されているような場合であっても、迅速かつ的確に信頼性の高い判定が可能となる。
【0094】
〔その他〕
この発明は、上記の実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様で実施することが可能である。
この発明は、上記の実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様で実施することが可能である。
【0095】
まず、上記では、ゲート装置１００を通過するか否かの判定について、原則として１つのゲート装置１００に対して１人の通行者ＨＵが接近する場合における判定について説明したが、例えば図１３（Ａ）及び図１３（Ｂ）に示すように、複数の者が縦（通過方向）に並んで１つのゲート装置１００に続けて入場する場合も想定され、このような場合においても、対処可能なものとすることができる。
【0096】
図示の一例では、先行する通行者ＨＵｆの直後に続く通行者ＨＵｂが存在する場合を例示している。このような場合、カメラ１０において、通行者ＨＵｆについては、処理が可能となる一方、通行者ＨＵｂについては、処理が開始できない可能性がある。具体的には、通行者ＨＵｆについては、図１３（Ｂ）において一点鎖線で示すように、全身が捉えられ、図１３（Ａ）に示すように、各ベクトルＶ１～Ｖ３に基づいて推定進行ベクトルＰＶが生成され、判定部８０（図４等参照）における判定処理が迅速になされる。一方、通行者ＨＵｂについては、図１３（Ｂ）において二点鎖線で示すように、顔は捉えられるものの全身の画像が取得できない状態となってしまい、図１３（Ａ）に示すように、視線ベクトルＶ１や顔ベクトルＶ２の暫定は可能であるが、骨格ベクトルＶ３の算出ができない、という状態となってしまう場合が考えられる。このような場合、判定部８０は、図１３（Ａ）に示すように、例えば視線ベクトルＶ１と顔ベクトルＶ２とを足し合わせた暫定ベクトルＰＶｐを算出し、暫定ベクトルＰＶｐに基づいて事前判定を行っておき、例えば図１３（Ｃ）及び図１３（Ｄ）に示すように、通行者ＨＵｂの骨格ベクトルＶ３の算出が可能となって生成された推定進行ベクトルＰＶに基づいて最終判定を行うようにしてもよい。なお、この場合、例えば算出された暫定ベクトルＰＶｐに応じて、予め定められている試行回数カウンタでの上限回数やベクトル交差カウンタでの閾値等の値を変更する（減らす）ものとしてもよい。以上のように、判定部８０が、複数種のベクトルＶ１～Ｖ３のうち、先に生成されたベクトル（例えば視線ベクトルＶ１と顔ベクトルＶ２）に基づいて対象ゲートを通行するか否かの可能性判定を順次行い、骨格ベクトルＶ３が取得された後に、最終判定を行うものとすることで、事前に予測をしつつ、最終判定を的確に行うことができる。
【0097】
また、上記では、顔認証とＩＣカードによる認証とが併存する場合について、説明しているが、例えば顔認証を専用とするゲート装置において、本発明を適用することも可能である。また、ＩＣカードによる認証を専用とする場合において、通行者の通行意思を予測するために本発明を適用する、という利用態様とすることも可能である。
【0098】
また、視線検知や顔の向きの抽出、骨格の向きの抽出については、上記したもの以外にも、必要な精度や迅速性を維持できるものであれば、種々のものが利用可能である。また、カメラ１０の設置態様等についても種々の変形例が考えられ、例えばゲート本体から離隔した位置にカメラを設置したり、複数のカメラを設置したりする態様とすることも考えられる。
【0099】
また、上記では、推定進行ベクトルＰＶの生成に関して、視線、顔、骨格についての各ベクトルについて谷ベクトル化した上で、これに重みを付け、さらにこれらを足し合わせて算出するものとしているが、推定進行ベクトルＰＶの生成については、適切な基準となるものであれば、これに限らず、種々の手法で、推定進行ベクトルＰＶの生成方法を規定するものとしてもよい。
【符号の説明】
【0100】
１０，１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃ…カメラ、１１…カメラ制御部、２０…ＩＣカードリーダ、３０…フラップ（ドア）、３１…ゲート制御部、４１…データ取得部、４２…データ入出力部、５０…制御部、６０…画像処理部、６１…人物検知部、６２…ベクトル抽出部、６３…顔画像特徴量抽出部、７０…演算処理部、７１…ベクトル生成部、７２…設定部、８０…判定部、９０…データ照合部、９１…顔認証サーバ、９１ｃ…顔照合部、９１ｄ…顔データベース、９２…ＩＣ認証サーバ、９２ｃ…ＩＣ照合部、９２ｄ…ＩＣデータベース、１００，１００Ａ，１００Ｂ，１００Ｃ…ゲート装置、ＣＳ…交点、ＤＤ３…範囲、ＤＳ…データ保管部、ＦＡ…顔画像取得範囲、ＦＤ…顔方向判定エンジンソフト、ＧＤ…視線方向判定エンジンソフト、ＧＧ…画像、ＧＧｄ…画像部分、ＨＤ…人物検知エンジンソフト、ＨＵ，ＨＵｂ，ＨＵｆ，ＨＵα，ＨＵβ，ＨＵγ，ＨＵδ……通行者、ＨＵｃ…骨格情報、ＩＡ…撮像範囲、ＩＡｄ…重複領域、Ｌｂ，Ｌｓ…直線、ＰＥ…姿勢推定エンジンソフト、ＰＰ…直線、ＰＶ…推定進行ベクトル（進行方向ベクトル）、ＰＶｐ…暫定ベクトル、ＰＷ…隔壁部、ＳＳ１，ＳＳ２…ＩＲセンサ、ＳＶ…基本骨格ベクトル（基本ベクトル）、Ｖ１…視線ベクトル、Ｖ２…顔ベクトル、Ｖ３…骨格ベクトル、ＶＣ…ベクトル合成部、ＶＬ…仮想検知ライン
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】