[go: up one dir, main page]

WO2022176294A1 - 情報処理装置、情報処理方法、照合システム、プログラム及び記録媒体 - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法、照合システム、プログラム及び記録媒体 Download PDF

Info

Publication number
WO2022176294A1
WO2022176294A1 PCT/JP2021/042538 JP2021042538W WO2022176294A1 WO 2022176294 A1 WO2022176294 A1 WO 2022176294A1 JP 2021042538 W JP2021042538 W JP 2021042538W WO 2022176294 A1 WO2022176294 A1 WO 2022176294A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
data
registration
similarity
registration candidate
image
Prior art date
Application number
PCT/JP2021/042538
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
利之 指原
Original Assignee
日本電気株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 日本電気株式会社 filed Critical 日本電気株式会社
Priority to US17/637,977 priority Critical patent/US20240104178A1/en
Priority to JP2023500539A priority patent/JP7571857B2/ja
Publication of WO2022176294A1 publication Critical patent/WO2022176294A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
    • G06F21/31—User authentication
    • G06F21/32—User authentication using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voiceprints
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/50—Maintenance of biometric data or enrolment thereof
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2221/00—Indexing scheme relating to security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F2221/21—Indexing scheme relating to G06F21/00 and subgroups addressing additional information or applications relating to security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F2221/2117—User registration

Definitions

  • This disclosure relates to an information processing device, an information processing method, a verification system, a program, and a recording medium.
  • Patent Document 1 describes a personal authentication system using face data and voice data. Further, Patent Document 2 describes an authentication device that performs authentication using a plurality of matching images. Patent Literature 3 describes a technique for registering appropriate biometric information according to changes over time in biometric information.
  • JP-A-2000-148985 JP 2008-059533 A Japanese Patent Application Laid-Open No. 2010-231320
  • biometric authentication using image data it is determined whether or not the person in the acquired image is the same as the person registered in the database by comparing the acquired image with the image registered in the database. will be Therefore, an image of a person to be authenticated is registered in advance in the database of the authentication device.
  • a registered image has a low image quality, it becomes difficult to distinguish it from another person, which may cause false authentication.
  • An object of this disclosure is to provide an information processing device, an information processing method, a verification system, a program, and a recording medium that can mechanically select biometric information data suitable for verification of biometric information from registration candidate data. .
  • a similarity calculation unit for calculating a similarity of each of a plurality of registration candidate data each including biometric information of the same person to test data including the biometric information of the person; registration selecting, from among the plurality of registration candidate data, the registration candidate data having the higher degree of similarity to the test data from among the plurality of registration candidate data as registration data to be registered in a data storage unit for matching the person.
  • An information processing apparatus having a data selection unit is provided.
  • a data acquisition device that acquires biometric information data of a person, a storage device in which a plurality of biometric information data of a plurality of persons are registered, and the biometric data acquired by the data acquisition device
  • a similarity calculation unit that calculates a similarity between the information data and the plurality of biometric information data registered in the storage device, and a person represented by the biometric information data acquired by the data acquisition device is registered in the storage device.
  • an information processing apparatus having a matching unit that determines whether or not the person is the same person based on the similarity, wherein the similarity calculation unit calculates the biometric information of the same person.
  • the information processing device is further configured to calculate a degree of similarity to test data including biometric information of the person for each of a plurality of registration candidate data included in each, and the information processing device stores the The registration data to be registered in the apparatus are selected based on the degree of similarity of each of the plurality of registration candidate data to the test data and the degree of similarity to each of the plurality of biometric information data of the plurality of persons.
  • a verification system further comprising a registration data selection unit that selects from the registration candidate data.
  • a computer calculates a degree of similarity for each of a plurality of registration candidate data each including the same person's biometric information to test data including the person's biometric information; Among the plurality of registration candidate data, registration candidate data having a high degree of similarity to the test data is selected from the plurality of registration candidate data as registration data to be registered in a data storage unit for matching the person.
  • a program is provided that functions as a means.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of an information processing apparatus according to a first embodiment
  • FIG. 4 is a flow chart showing an information processing method according to the first embodiment
  • 1 is a block diagram showing a hardware configuration example of an information processing apparatus according to a first embodiment
  • FIG. 8 is a flow chart showing an information processing method according to the second embodiment
  • 9 is a flow chart showing an information processing method according to a third embodiment
  • FIG. 10 is a flow chart showing an information processing method according to a fourth embodiment; It is a figure which shows the application example of the information processing method by 4th Embodiment.
  • FIG. 11 is a block diagram showing a schematic configuration of a collation system according to a fifth embodiment;
  • FIG. 12 is a block diagram showing a schematic configuration of an information processing apparatus according to a sixth embodiment;
  • FIG. 21 is a block diagram showing a schematic configuration of a collation system according to a seventh embodiment;
  • FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of an information processing apparatus according to this embodiment.
  • FIG. 2 is a flowchart showing an information processing method according to this embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram showing an application example of the information processing method according to this embodiment.
  • FIG. 4 is a block diagram showing a hardware configuration example of the information processing apparatus according to this embodiment.
  • the information processing apparatus 100 has a function of selecting an image suitable for identification with another person from a plurality of images (registration candidate images) showing the same person and registering it in a database.
  • the information processing apparatus 100 includes an image acquisition unit 110, a matching score calculation unit 120, a registered image selection unit 130, an image registration unit 140, and a data storage unit 150, as shown in FIG. obtain.
  • the image acquisition unit 110 is a functional block having a function of acquiring image data representing biological information from an external device (not shown), such as an image acquisition device.
  • Image data representing biometric information can be, for example, face image data, fingerprint image data, vein image data, iris image data, and the like.
  • the image acquisition device may be an imaging device having a function of acquiring a still image or a moving image.
  • the matching score calculation unit 120 is a functional block having a function of matching each of the plurality of registration candidate images acquired by the image acquisition unit 110 with the test image and calculating a matching score representing the degree of similarity to the test image.
  • a registration candidate image is an image acquired by the image acquisition unit 110 .
  • a test image is an image that is commonly used as a matching image when calculating a matching score for each registration candidate image.
  • the registered image selection unit 130 is a functional block having a function of selecting an image suitable for identification with another person from among a plurality of registration candidate images based on the matching score calculated by the matching score calculation unit 120 .
  • the image registration unit 140 is a functional block having a function of registering the registration candidate image selected by the registration image selection unit 130 in the data storage unit 150 as registration data.
  • the data storage unit 150 is a functional block having a function of holding registration candidate images (registration data) selected by the registration image selection unit 130 .
  • the data storage unit 150 may be a part of the information processing device 100 as shown in FIG. 1, or may be another device (storage device) provided outside the information processing device 100. .
  • the image acquisition unit 110 acquires a plurality of image data including a face image of a person to be registered from an external device.
  • one image is set as a test image, and the remaining plurality of images are set as registration candidate images (step S101).
  • a plurality of registration candidate images may be, for example, images captured by an imaging device that constitutes part of the verification system.
  • the test image may be one of the images obtained in the same manner as the plurality of registration candidate images, or may be a separately prepared face image of a person to be registered.
  • the plurality of registration candidate images may include images captured under different imaging conditions, such as lighting brightness.
  • test image When selecting a test image from a plurality of registration candidate images, it is preferable to fix the test image to a specific one from the viewpoint of fair comparison between the registration candidate images. However, if the effect of changing the test image can be considered small, the test image does not necessarily have to be fixed to one image, and the test image was selected from the remaining registered candidate images excluding the registered candidate image under evaluation. Any registration candidate image may be used as the test image.
  • a plurality of registration candidate images are selected from the following viewpoints. is desirable.
  • the image of the person you are trying to register For example, an image for which there is a possibility that a different person has taken the place of the person in the middle of shooting, and the person cannot be sure that the person is the actual person is excluded from the registration candidate images.
  • face recognition whether or not there is a possibility that a person has been impersonated by another person is determined by the fact that a person disappears from the field of view of the camera or two or more persons are captured during the period from the start of the registration operation to the acquisition of candidate images. , etc. can be used as criteria for determination.
  • the former can be realized using video tracking technology, and the latter using a face detection mechanism.
  • iris authentication it can be realized by a similar method. If there are a plurality of cameras, it is sufficient if at least one camera confirms that the person has not been replaced.
  • the feature to be registered is reflected in the image.
  • face recognition the face must be captured
  • iris recognition the iris must be captured.
  • biometric authentication devices have a face detection function for face authentication and an iris detection function for iris authentication, so they can be used as they are.
  • the image quality is good.
  • An example of good image quality is being in focus. Whether or not the image is in focus can be confirmed by a known method (for example, performing a Fourier transform of the image to check the presence or absence of high frequency components).
  • the matching score calculation unit 120 sequentially calculates a matching score St for each of the plurality of registration candidate images acquired by the image acquisition unit 110 (step S102).
  • the method of calculating the matching score St is not particularly limited.
  • facial feature amounts which are parameters representing facial features, are extracted from facial images included in registered candidate images.
  • a facial feature amount is a vector amount, and is a combination of scalar amount components that express features of a facial image.
  • the component of the feature quantity is not particularly limited, and various types can be used.
  • positional relationships such as distances and angles between feature points set at the center or end points of facial organs such as eyes, nose, and mouth, curvature of the contour of the face, color distribution of the face surface, and so on.
  • a grayscale value or the like can be used.
  • the number of components of the feature amount is also not particularly limited, and can be set as appropriate according to the required collation accuracy, processing speed, and the like.
  • the facial feature amount extracted from the facial image included in the registration candidate image is compared with the facial feature amount extracted from the facial image included in the test image, and a matching score St representing the similarity of these facial feature amounts is calculated.
  • the matching score St is a numerical value between 0 and 1, and is closer to 1 as the similarity of the facial feature amount is higher, and is closer to 0 as the similarity is lower.
  • step S103 the registered image selection unit 130 initializes parameters used for image selection (step S103).
  • 0 is registered in the variable representing the maximum score Sm
  • null data is registered in the variable representing the information of the candidate data, for example, the character string variable storing the file name of the registration candidate image.
  • step S103 may be performed before image selection processing (steps S104 to S106), which will be described later, and may be performed immediately before or after step S101, for example.
  • the registration image selection unit 130 sequentially selects a plurality of registration candidate images, and repeats the processing from step S104 to step S106.
  • step S104 it is determined whether or not the matching score St calculated in step S102 satisfies a predetermined condition for the selected registration candidate image.
  • the predetermined condition here is that the collation score St is greater than the minimum value (threshold value) suitable for collation.
  • the process proceeds to step S105. If the result of determination in step S104 is that the collation score St does not satisfy the predetermined condition (No), the process proceeds to the next registration candidate image processing (step S104).
  • the threshold is 0.50, in the example of FIG. 3, it is determined that the registration candidate image with the file name "A004" does not satisfy the predetermined condition, and the other registration candidate images satisfy the predetermined condition. will be judged.
  • Executing step S104 is particularly effective in eliminating selection of an inappropriate image as a registered image when the population of registered candidate images is small.
  • the test image and the registration candidate image are images of the same person, and it is generally assumed that the matching score St is a value equal to or greater than the threshold.
  • the determination in step S104 does not necessarily have to be performed.
  • step S105 it is determined whether or not the matching score St calculated in step S102 for the selected registration candidate image is greater than the maximum score Sm registered at that time. If the result of determination in step S105 is that the collation score St is greater than the maximum score Sm (Yes), the process proceeds to step S106. If the result of determination in step S105 is that the collation score St is equal to or less than the maximum score Sm (No), the process proceeds to the next registration candidate image processing (step S104).
  • the maximum score Sm is finally obtained as the maximum of the matching scores St of the plurality of registration candidate images. is registered. Further, as the candidate data, information of the registered candidate image having the maximum collation score St is registered.
  • step S104 After the processing from step S104 to step S106 is completed for all registration candidate images in the registration image selection unit 130, the process proceeds to step S107.
  • the image registration unit 140 stores the registration candidate image having the maximum matching score St in the database of the data storage unit 150 as registration data.
  • the registration data stored in the database of data storage unit 150 may include the image data acquired in step S101.
  • the registration data stored in the database of the data storage unit 150 may include the feature amount data calculated in step S102.
  • one registered candidate image with the highest matching score for the test image is selected as registered data, but multiple registered candidate images with higher matching scores may be selected as registered data.
  • the quality of the registration candidate image is determined mechanically based on the matching score for the test image. Therefore, the determination of selecting an appropriate registered image from among a plurality of registered candidate images can be made faster and more accurately than when a human visually determines whether the registered candidate images are good or bad. Thereby, a database suitable for biometric authentication can be constructed.
  • the information processing method of the present embodiment can be preferably applied, for example, when it is assumed that the match score of a registered candidate image with respect to a test image is sufficiently higher than the match score of a registered image with another person's image.
  • the match score of the registered image is higher than the matching score of the image of another person, for example, the camera that acquires the image is high performance, the acquired test image and the registered candidate image are high quality, and the image of the person
  • a sufficiently high value can be expected as a matching score between the two.
  • the information processing apparatus 100 according to this embodiment can be realized by a hardware configuration similar to that of a general information processing apparatus. That is, the information processing apparatus 100 can be configured including a processor 200, a main storage unit 202, a communication unit 204, and an input/output interface unit 206, as shown in FIG. 4, for example.
  • the processor 200 is a control/arithmetic device that controls each functional block of the information processing device 100 and performs arithmetic processing.
  • the processor 200 uses one of CPU (Central Processing Unit), GPU (Graphics Processing Unit), FPGA (Field-Programmable Gate Array), DSP (Digital Signal Processor), and ASIC (Application Specific Integrated Circuit). may be used, or a plurality of them may be used in parallel.
  • CPU Central Processing Unit
  • GPU Graphics Processing Unit
  • FPGA Field-Programmable Gate Array
  • DSP Digital Signal Processor
  • ASIC Application Specific Integrated Circuit
  • the main storage unit 202 is a storage unit used as a data work area and a data temporary save area, and is composed of a memory such as a RAM (Random Access Memory).
  • a communication unit 204 is an interface for transmitting and receiving data via a network.
  • the input/output interface unit 206 is an interface for transmitting and receiving data by connecting to an external output device 210, input device 212, storage device 214, and the like.
  • the processor 200 , main storage unit 202 , communication unit 204 and input/output interface unit 206 are interconnected by a system bus 208 .
  • the main storage unit 202 can be used as a work area for executing calculations when calculating the matching score St and extracting registered data.
  • the processor 200 functions as a control unit that controls these arithmetic processes, and functions as an image acquisition unit 110, a matching score calculation unit 120, a registered image selection unit 130, and an image registration unit 140 together with a main storage unit 202 and an input/output interface unit 206.
  • play the role of Storage device 214 can be used as data storage section 150 that stores registration data selected by registration image selection section 130 .
  • the communication unit 204 is a communication interface based on standards such as Ethernet (registered trademark) and Wi-Fi (registered trademark), and is a module for communicating with other devices.
  • Registration data stored in storage device 214 may be configured to be received from another device via communication unit 204 .
  • registration data built in a device other than the information processing device of this embodiment, such as an authentication device can be received via the communication unit 204 and stored in the storage device 214 .
  • the registration data stored in this way can be used for matching processing, and can also be used for extracting candidate data in the information processing method according to the second embodiment described later.
  • the input device 212 is a keyboard, mouse, touch panel, etc., and is used by the user to input predetermined information to the information processing device 100 .
  • the input device 212 can also be used as means for inputting registration candidate images and test images. For example, if the registration candidate image or test image is a two-dimensional image, an image reading device can be used as the input device 212 .
  • the output device 210 is a display device, a printer device, or the like, and is used to notify the user of the progress of computation and the result of computation.
  • the storage device 214 can be configured, for example, by a hard disk device or the like composed of a non-volatile memory such as a ROM (Read Only Memory), a magnetic disk, or a semiconductor memory.
  • each part of the information processing apparatus 100 can be realized in terms of hardware by implementing circuit components, which are hardware components such as LSI (Large Scale Integration) incorporating programs.
  • a program that provides the function can be stored in the storage device 214, loaded into the main storage unit 202, and executed by the processor 200, thereby realizing software.
  • Image analysis techniques such as Fourier transform, may be used to numerically evaluate whether or not an image is in focus, but it is difficult to indicate what the numerical value should be. Focus is not the only factor that determines whether a registered image is good or bad. In other words, just by observing the behavior of the algorithm used for image authentication determination from the outside, it is possible to know all the characteristics that an image suitable as a registered image has and to what extent those characteristics should be satisfied. is generally difficult.
  • FIG. 5 is a flowchart showing an information processing method according to this embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram showing an application example of the information processing method according to this embodiment.
  • the image acquisition unit 110 acquires a plurality of image data including a face image of a person to be registered from an external device.
  • one image is set as a test image, and the remaining plurality of images are set as registration candidate images (step S201).
  • Registration candidate images and test images are the same as in the first embodiment.
  • the matching score calculation unit 120 sequentially selects a plurality of registration candidate images, and repeats the processes of steps S202 and S203. Specifically, in step S202, a match score St for the selected registration candidate image with respect to the test image is calculated. Also, in step S203, for the selected registration candidate image, a matching score Sr is calculated for each piece of registered data of another person registered in the database of the data storage unit 150. FIG. The method for calculating the matching score Sr is the same as the method for calculating the matching score St.
  • the registration data of another person is not registered in the database of the data storage unit 150 or when the population of the registration data of the other person is small, the data of the other person acquired in a different environment is used instead of the registration data. good too.
  • Examples of such data include, but are not limited to, data disclosed on public databases, data obtained at other locations, and the like.
  • step S204 the registered image selection unit 130 initializes parameters used for image selection (step S204).
  • 0 is registered in the variable Sm representing the maximum score
  • null data is registered in the variable representing the information of the candidate data, for example, the character string variable storing the file name of the registration candidate image.
  • step S204 may be performed before image selection processing (steps S205 to S208), which will be described later, and may be performed immediately before or after step S201, for example.
  • the registration image selection unit 130 sequentially selects a plurality of registration candidate images, and repeats the processing from step S205 to step S208.
  • step S205 it is determined whether or not the matching score St calculated in step S202 satisfies a predetermined condition for the selected registration candidate image.
  • the determination in step S202 is the same as the determination in step S104 in the first embodiment.
  • the process proceeds to step S206. If the result of determination in step S205 is that the collation score St does not satisfy the predetermined condition (No), the process proceeds to the next registration candidate image processing (step S205).
  • the threshold is 0.50, in the example of FIG. 3, it is determined that the registration candidate image with the file name "A004" does not satisfy the predetermined condition, and the other registration candidate images satisfy the predetermined condition. will be judged.
  • step S206 it is determined whether or not the matching score St calculated in step S202 is greater than the matching score Sr calculated in step S203 for the selected registration candidate image. If the result of determination in step S206 is that the matching score St is greater than any matching score Sr calculated in step S203 (Yes), the process proceeds to step S207. If the result of determination in step S206 is that the matching score St is equal to or less than at least one matching score Sr (No), the process proceeds to the next registration candidate image (step S205).
  • step S205 it is determined that the registration candidate image with the file name "A004" does not satisfy the condition of step S206.
  • step S207 it is determined whether or not the matching score St calculated in step S202 for the selected registration candidate image is greater than the maximum score Sm registered at that time. If the result of determination in step S207 is that the collation score St is greater than the maximum score Sm (Yes), the process proceeds to step S208. If the result of determination in step S207 is that the collation score St is less than or equal to the maximum score Sm (No), the process proceeds to the next registration candidate image (step S205).
  • step S208 the matching score St of the registration candidate image determined to be greater than the maximum score Sm in step S207 is overwritten as the maximum score Sm. Also, the information of the registration candidate image is registered as candidate data.
  • the maximum score Sm is finally obtained as the maximum matching score St of the plurality of registration candidate images.
  • a collation score St is registered.
  • the candidate data information of the registered candidate image having the maximum collation score St is registered.
  • the matching score St of the registration candidate image with the file name "A005" is the maximum score Sm, and the information of this registration candidate image is registered as candidate data.
  • the image data selected in this manner is the image data with the highest matching score St among the registration candidate images, and has the higher matching score St than any registered data registered in the database of the data storage unit 150. become a thing.
  • step S208 After the processing from step S205 to step S208 is completed for all registration candidate images in the registration image selection unit 130, the process proceeds to step S209.
  • step S209 the image registration unit 140 stores the registration candidate image having the maximum matching score St in the database of the data storage unit 150 as registration data.
  • one registration candidate image with the highest matching score for the test image and registered images of others is selected as registration data, but multiple registration candidate images with high matching scores are selected as registration data.
  • step S209 If the candidate data remains empty in step S209, it is possible that the person appearing in the registration candidate image has already been registered in the database of the data storage unit 150. In this case, a notification such as "already registered” may be displayed on the screen of the display device.
  • the quality of the registration candidate image is determined mechanically based on the matching score for the test image. Therefore, the determination of selecting an appropriate registered image from among a plurality of registered candidate images can be made faster and more accurately than when a human visually determines whether the registered candidate images are good or bad.
  • the matching score St for the test image the matching score Sr for other person's registered data is also used as a judgment criterion, so that an image having a discriminative power with respect to other person's registered data is efficiently extracted from registered candidate images. can do. Thereby, a database suitable for biometric authentication can be constructed.
  • the registration data of another person read from the database of the data storage unit 150 may be registration data used in actual verification processing and authentication processing.
  • the determination of selecting an appropriate registered image from a plurality of registered candidate images can be made faster and more accurately than when a human visually determines whether a registered candidate image is good or bad. can be done.
  • the matching score for the test image the matching score for other person's registered data is also used as a judgment criterion. Therefore, it is possible to efficiently extract an image having discriminative power from other person's registered data from registered candidate images. can be done. Thereby, a database suitable for biometric authentication can be constructed.
  • FIG. 7 is a flow chart showing an information processing method according to this embodiment.
  • FIG. 8 is a diagram showing an application example of the information processing method according to this embodiment.
  • the matching score St for each of a plurality of registered candidate images is calculated for one test image, and the registered candidate image having the maximum matching score St is used as the registered image.
  • the image extracted as the registered image will also be another image.
  • the image selected as the test image is unclear or otherwise inappropriate as a criterion for calculating the matching score, it may not be possible to extract an image that is suitable as registration data from among the candidate images for registration. is assumed.
  • the image acquisition unit 110 acquires a plurality of image data including a face image of a person to be registered from an external device.
  • a plurality of image data acquired in this manner are used as registration candidate images (step S301).
  • Each of the plurality of acquired image data is used as a registration candidate image and also as a test image.
  • the registration candidate images By using the registration candidate images as test images, the number of images to be acquired can be reduced. If there is no particular limit on the number of images to be acquired, a plurality of test images may be prepared separately from the registration candidate images.
  • the matching score calculation unit 120 sequentially selects a plurality of registration candidate images, and repeats the processes of steps S302 and S303. Specifically, in step S302, the selected registration candidate image is designated as the test image. Next, in step S303, for each of the other registration candidate images, a matching score St for the designated test image is calculated.
  • step S304 for each registered candidate image designated as a test image, the matching scores St calculated for each of the other registered candidate images are arranged in descending order of score, and score ranking is given.
  • FIG. 8 shows the comparison results calculated by the procedures in steps S302 and S303 for six registration candidate images with file names "A001", “A002", “A003", “A004", “A005", and “A006”.
  • the score St Numerical values in parentheses indicate rankings (score rankings) when matching scores St calculated for the same test image are arranged in descending order. For example, when the registered candidate image with the file name “A002” is selected as the test image, the matching score of the registered candidate image with the file name “A001” is 0.87, and the score order is 4. Also, the collation score of the registration candidate image with the file name “A003” is 0.92, and the score order is 3.
  • the matching score of the registered candidate image with the file name “A004” is 0.74, and the score order is 5.
  • the matching score of the registered candidate image with the file name “A005” is 0.97, and the score order is 1.
  • the matching score of the registration candidate image with the file name “A006” is 0.93, and the score order is 2.
  • the registration image selection unit 130 calculates, for each registration candidate image, the sum of the score ranks of other registration candidate images obtained as test images (step S305).
  • the sum of the score ranks of the registration candidate image with the file name “A001” is 20, and the sum of the score ranks of the registration candidate image with the file name “A002” is 9.
  • the sum of the score ranks of the registration candidate image with the file name “A003” is 13, and the sum of the score ranks of the registration candidate image with the file name “A004” is 25.
  • the sum of the score ranks of the registration candidate image with the file name “A005” is 7, and the sum of the score ranks of the registration candidate image with the file name “A006” is 16.
  • the registration image selection unit 130 selects, as registration data, the registration candidate image with the smallest sum of the score ranks calculated in step S305 from among the plurality of registration candidate images (step S306).
  • the registration candidate image with the file name "A005" is selected as the registration data.
  • selecting the registered candidate image with the smallest sum of score ranks means selecting the registered candidate image with the highest similarity to other registered candidate images. This makes it possible to extract a more appropriate registered image than when extracting a registered image based on one test image.
  • the image registration unit 140 stores the registration candidate image selected in step S305 as registration data in the data storage unit 150 (step S307).
  • the quality of the registration candidate image is determined mechanically based on the matching score for the test image. Therefore, the determination of selecting an appropriate registered image from among a plurality of registered candidate images can be made faster and more accurately than when a human visually determines whether the registered candidate images are good or bad. Also, using a plurality of test images, a matching score is calculated for each of the registration candidate images. Therefore, compared to the case where one image is used as a test image, it is possible to extract a more optimal registered image.
  • all registered candidate images are used as test images, but a predetermined number of registered candidate images, ie, two or more, out of a plurality of registered candidate images may be used as test images. If the number of matching scores calculated for each registration candidate image is different, the average value of the score ranks may be used instead of the sum of the score ranks.
  • step S104 in the first embodiment and the determination in steps S205 and S206 in the second embodiment are not performed, but these determination steps may be performed.
  • the determination of selecting an appropriate registered image from a plurality of registered candidate images can be made faster and more accurately than when a human visually determines whether a registered candidate image is good or bad. can be done. Also, using a plurality of test images, a matching score is calculated for each of the registration candidate images. Therefore, compared to the case where one image is used as a test image, it is possible to extract a more optimal registered image. Thereby, a database suitable for biometric authentication can be constructed. Moreover, since the test image is specified from among a plurality of registration candidate images, the number of images to be acquired can be reduced.
  • FIG. 9 is a flow chart showing an information processing method according to this embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram showing an application example of the information processing method according to this embodiment.
  • the image acquisition unit 110 acquires a plurality of face images of a person to be registered from an external image acquisition device or the like.
  • a plurality of face images acquired in this manner are used as registration candidate images (step S401).
  • Each of the plurality of acquired image data is used as a registration candidate image and also as a test image.
  • the registration candidate images By using the registration candidate images as test images, the number of images to be obtained can be reduced. If there is no particular limit on the number of images to be acquired, a plurality of test images may be prepared separately from the registration candidate images.
  • the matching score calculation unit 120 sequentially selects a plurality of registration candidate images, and repeats the processes of steps S402 and S403. Specifically, in step S402, the selected registration candidate image is designated as the test image. Next, in step S403, for each of the other registration candidate images, a matching score St for the designated test image is calculated.
  • FIG. 10 shows the comparison results calculated by the procedures in steps S302 and 303 for six registration candidate images with file names "A001", “A002", “A003", “A004", “A005", and "A006".
  • This is an example of summarizing the scores St.
  • the matching score St of the registration candidate image with the file name "A001” is 0.87.
  • the matching score St of the registration candidate image with the file name "A003” is 0.92.
  • the matching score St of the registration candidate image with the file name "A004" is 0.74.
  • the matching score St of the registration candidate image with the file name "A005" is 0.97.
  • the matching score St of the registration candidate image with the file name "A006" is 0.93.
  • the registration image selection unit 130 calculates the sum of matching scores St obtained by using other registration candidate images as test images (step S404).
  • the sum of the matching scores St for the registered candidate image with the file name "A001" is 4.09
  • the sum of the matching scores St for the registered candidate image with the file name "A002" is 4.30.
  • the sum of matching scores St for the registered candidate image with the file name "A003" is 4.27
  • the sum of the matching scores St for the registered candidate image with the file name "A004" is 3.53.
  • the sum of matching scores St for the registered candidate image with the file name "A005" is 4.33
  • the sum of the matching scores St for the registered candidate image with the file name "A006" is 4.19.
  • the registration image selection unit 130 selects, as registration data, the registration candidate image having the maximum sum of the matching scores St calculated in step S404 from among the plurality of registration candidate images (step S405).
  • the registration candidate image with the file name "A005" is selected as the registration data.
  • the matching score St increases as the similarity to the test image increases. Therefore, selecting the registered candidate image with the largest sum of matching scores St means selecting the registered candidate image with the highest similarity to other registered candidate images. This makes it possible to extract a more appropriate registered image than when extracting a registered image based on one test image.
  • the image registration unit 140 stores the registration candidate image selected in step S404 as registration data in the data storage unit 150 (step S405).
  • the quality of the registration candidate image is determined mechanically based on the matching score for the test image. Therefore, the determination of selecting an appropriate registered image from among a plurality of registered candidate images can be made faster and more accurately than when a human visually determines whether the registered candidate images are good or bad. Also, using a plurality of test images, a matching score is calculated for each of the registration candidate images. Therefore, compared to the case where one image is used as a test image, it is possible to extract a more optimal registered image.
  • all registered candidate images are used as test images, but a predetermined number of registered candidate images, ie, two or more, out of a plurality of registered candidate images may be used as test images. If the number of matching scores calculated for each registration candidate image is different, the average value of matching scores may be used instead of the sum of matching scores.
  • step S104 in the first embodiment and the determination in steps S205 and S206 in the second embodiment are not performed, but these determination steps may be performed.
  • the determination of selecting an appropriate registered image from a plurality of registered candidate images can be made faster and more accurately than when a human visually determines whether a registered candidate image is good or bad. can be done. Also, using a plurality of test images, a matching score is calculated for each of the registration candidate images. Therefore, compared to the case where one image is used as a test image, it is possible to extract a more optimal registered image. Thereby, a database suitable for biometric authentication can be constructed. Moreover, since the test image is specified from among a plurality of registration candidate images, the number of images to be obtained can be reduced.
  • FIG. 11 is a block diagram showing a configuration example of a matching system according to this embodiment.
  • a matching system 1000 can be configured by an information processing device 100, an imaging device 300, and a storage device 400, as shown in FIG.
  • the imaging device 300 is connected to the information processing device 100 .
  • the imaging device 300 may be a part of the information processing device 100, or may be connected to the information processing device 100 via a network or the like.
  • the storage device 400 is connected to the information processing device 100 .
  • the storage device 400 may be part of the information processing device 100 (for example, the data storage unit 150 in the first embodiment), or may be connected to the information processing device 100 via a network or the like.
  • the information processing apparatus 100 further has a matching unit 160 in addition to the image acquiring unit 110, matching score calculating unit 120, registered image selecting unit 130, and image registering unit 140 described in the first embodiment.
  • the collation unit 160 collates the image data of the person captured by the imaging device 300 with the image data of the person registered in the storage device 400 to determine whether the person captured by the imaging device 300 is the person registered in the storage device 400 . It is a functional block having a function of determining whether or not.
  • the determination result by the matching unit 160 can be notified to the outside via the output device 210 . Also, the determination result by the collating unit 160 can be used for authentication in a gate device or the like.
  • the matching system 1000 has a function of selecting and registering image data of a person photographed by the imaging device 300, and a function of determining whether or not the person photographed by the imaging device 300 is a registered person. Prepare.
  • the function of selecting and registering the image data of a person captured by the imaging device 300 is as described in the first to fourth embodiments, so the description is omitted here.
  • the function of determining whether or not a person photographed by the imaging device 300 is a registered person is performed by an image acquiring unit 110, a matching score calculating unit 120, and a matching unit 160 among the constituent elements of the information processing device 100. It can be implemented by
  • the imaging device 300 photographs a person in the field of view and outputs image data to the information processing device 100 .
  • the image acquisition unit 110 of the information processing device 100 acquires image data output from the imaging device 300 and outputs the image data to the matching score calculation unit 120 .
  • the match score calculator 120 calculates a match score Sc for the image data of the person registered in the database of the storage device 400 for the image data acquired from the image acquirer 110 .
  • the matching score calculator 120 used to calculate the matching score St of the registration candidate image with respect to the test image can be used to calculate the matching score Sc.
  • the algorithm for calculating the matching score Sc can select the image data that can best distinguish between the person's image and the other person's image from the registered candidate images, and the matching accuracy can be improved. can.
  • the matching unit 160 extracts image data with the maximum matching score Sc calculated by the matching score calculation unit 120 from the image data of the registered person. Then, when the matching score Sc of the extracted image data is larger than a predetermined threshold, it is determined that the person photographed by the imaging device 300 is the same person as one of the persons registered in the database. On the other hand, when the collation score Sc of the extracted image data is equal to or less than the predetermined threshold value, it is determined that the person photographed by the imaging device 300 is not registered in the database.
  • the matching score calculation unit 120 and registered data used in the actual matching process are used as they are, and the image with the highest matching score among the registration candidate images is selected as the registered data. Therefore, in order to construct a matching system having a function of selecting registered images, there is no need to separately prepare means for estimating the image expected to give the highest matching score from registered candidate images. It is possible to simplify the system and select registered images suitable for the authentication system.
  • the matching system according to this embodiment can be applied for various purposes.
  • the verification system according to this embodiment is not particularly limited, but can be used, for example, to identify a purchaser in settlement at a store.
  • an image expected to give the highest matching score is estimated from registered candidate images. There is no need to prepare a separate means, the system can be simplified, and it is possible to select registered images suitable for the authentication system.
  • FIG. 12 is a block diagram showing a schematic configuration of the information processing apparatus according to this embodiment.
  • the information processing apparatus 500 has at least a similarity calculation section 510 and a registration data selection section 530, as shown in FIG.
  • the similarity calculation unit 510 has a function of calculating the similarity of each of a plurality of registration candidate data each containing the same person's biometric information to the test data containing the person's biometric information.
  • the matching score calculator 120 described in the first to fifth embodiments is an example of the similarity calculator 510 .
  • Registered data selection unit 530 selects registration candidate data having a high degree of similarity to the test data among the plurality of registration candidate data as registration data to be registered in the data storage unit for verification of the person. It has a function to choose from.
  • the registration image selection section 130 described in the first to fifth embodiments is an example of the registration data selection section 530 .
  • the determination of selecting appropriate registration data from a plurality of registration candidate data can be made faster and more accurately than when a human visually determines whether a registration candidate image is good or bad. can be done.
  • a database suitable for biometric authentication can be constructed.
  • FIG. 13 is a block diagram showing a schematic configuration of a matching system according to this embodiment.
  • a collation system 1000 includes at least an information processing device 500, a data acquisition device 600, and a storage device 700, as shown in FIG.
  • the information processing device 500 has at least a similarity calculation section 510 , a matching section 520 , and a registered data selection section 530 .
  • the data acquisition device 600 has a function of acquiring biometric information data of a person.
  • the imaging device 300 described in the fifth embodiment is an example of the data acquisition device 600 .
  • the storage device 700 has a function of registering a plurality of biometric information data of a plurality of persons.
  • the data storage unit 150 described in the first to fourth embodiments and the storage device 400 described in the fifth embodiment are examples of the storage device 700 .
  • the information processing device 500 includes a similarity calculation unit 510 that calculates the similarity between the biometric information data acquired by the data acquisition device 600 and a plurality of biometric information data registered in the storage device 700, and and a matching unit 520 that determines whether or not the person represented by the obtained biometric information data is the person registered in the storage device 700 based on the degree of similarity.
  • the matching score calculator 120 described in the first to fifth embodiments is an example of the similarity calculator 510 .
  • the collation section 160 described in the fifth embodiment is an example of the collation section 520 .
  • the similarity calculation unit 510 is further configured to calculate the similarity of each of a plurality of registration candidate data each containing the same person's biometric information to the test data containing the person's biometric information.
  • the information processing apparatus 500 sets the registration data to be registered in the storage device 700 for verification of the person as the similarity of each of the plurality of registration candidate data to the test data, and the plurality of biometric information data of the plurality of persons. and a registration data selection unit 530 that selects from among a plurality of registration candidate data based on the degree of similarity to each of .
  • the registration image selection section 130 described in the first to fifth embodiments is an example of the registration data selection section 530 .
  • image data is shown as an example of biometric information data to be matched, but biometric information data is not limited to image data.
  • the biometric information data may be image data, voiceprint data recording a person's voice, or data representing behavioral characteristics such as walking manner.
  • an example of a face image is shown as image data, but the image data is not limited to a face image.
  • the image data may be an iris image, a fingerprint image, a palmprint image, a vein image, an image representing the shape of the auricle, or the like.
  • the matching scores St and Sr are defined as numerical values between 0 and 1, but the definitions of the matching scores St and Sr are not limited to this. Further, in the above embodiment, the matching scores St and Sr are used as indices representing the degree of similarity, but the matching scores St and Sr may be used as indices representing the degree of dissimilarity. In this case, the greater the degree of difference, the greater the values of the matching scores St and Sr.
  • registration candidate images are used as registration candidate images, but the number of registration candidate images is not particularly limited.
  • a program for operating the configuration of the embodiment is recorded on a recording medium so as to realize the functions of the above embodiment
  • the program recorded on the recording medium is read as code, and executed by a computer. It is included in the scope of the embodiment. That is, a computer-readable recording medium is also included in the scope of each embodiment.
  • the program itself is also included in each embodiment.
  • a floppy (registered trademark) disk, hard disk, optical disk, magneto-optical disk, CD-ROM, magnetic tape, nonvolatile memory card, and ROM can be used as the recording medium.
  • the program recorded on the recording medium alone executes the process, but also the one that operates on the OS and executes the process in cooperation with other software and functions of the expansion board. included in the category of
  • (Appendix 1) a similarity calculation unit that calculates the similarity of each of a plurality of registration candidate data each containing the same person's biometric information to test data containing the person's biometric information; Among the plurality of registration candidate data, the registration candidate data having the higher degree of similarity to the test data is selected from the plurality of registration candidate data as registration data to be registered in a data storage unit for matching the person. and a registration data selection unit for performing registration.
  • the data storage unit has a plurality of data including biometric information of a plurality of persons different from the person,
  • the registration data selection unit selects the registration data based on the degree of similarity to the test data and the degree of similarity of each of the plurality of registration candidate data to each of the plurality of data.
  • the information processing device according to appendix 1.
  • the registration data selection unit selects, from among the plurality of registration candidate data, registration candidate data having a higher similarity to the test data and higher than the similarity to the plurality of data as the registration data.
  • the information processing apparatus according to appendix 2, characterized by:
  • Appendix 4 The information processing apparatus according to any one of appendices 1 to 3, wherein the registration data is registration candidate data having the highest degree of similarity to the test data among the plurality of registration candidate data.
  • the similarity is a match score for the test data,
  • the similarity is a matching score for the test data
  • the information processing apparatus according to Supplementary note 7, wherein the registration candidate data having the highest similarity to the other registration candidate data is the registration candidate data having the largest sum of the matching scores with respect to the other registration candidate data.
  • Appendix 10 a data acquisition device for acquiring biometric information data of a person; a storage device in which a plurality of pieces of biometric information data of a plurality of persons are registered; a similarity calculation unit that calculates a degree of similarity between the biometric information data acquired by the data acquisition device and the plurality of biometric information data registered in the storage device; and the biometric information data acquired by the data acquisition device.
  • the similarity calculation unit is further configured to calculate a similarity of each of a plurality of registration candidate data each including the same person's biometric information to test data including the person's biometric information
  • the information processing device stores registration data to be registered in the storage device for verification of the person as the degree of similarity of each of the plurality of registration candidate data to the test data, and the degree of similarity of each of the plurality of persons.
  • a verification system further comprising: a registration data selection unit that selects from among the plurality of registration candidate data based on a degree of similarity to each piece of biometric information data.
  • Appendix 12 The degree of similarity to the test data, and the degree of similarity of each of the plurality of registration candidate data to each of a plurality of data including biometric information of a plurality of persons different from the person registered in the data storage unit. 12. The information processing method according to appendix 11, wherein the registration data is selected based on .
  • Appendix 14 14. The information processing method according to any one of appendices 11 to 13, wherein the registration data is registration candidate data having the highest degree of similarity to the test data among the plurality of registration candidate data.
  • Appendix 16 15. The information processing according to any one of appendices 11 to 14, wherein for each of the plurality of registration candidate data, the similarity is calculated using each of all other registration candidate data as the test data. Method.
  • the similarity is a match score for the test data, 18.
  • the similarity is a match score for the test data, 18.
  • Appendix 21 A computer-readable recording medium recording the program according to appendix 20.
  • DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Information processing apparatus 110... Image acquisition part 120... Verification score calculation part 130... Registration image selection part 140... Image registration part 150... Data storage part 160... Verification part 200... Processor 202... Main storage part 204... Communication part 206... Input/output interface unit 208 System bus 210 Output device 212 Input device 214 Storage device 300 Imaging devices 400, 700 Storage device 500 Information processing device 510 Similarity calculation unit 520 Verification unit 530 Registration data selection Part 600...Data acquisition device 1000...Authentication system

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Collating Specific Patterns (AREA)

Abstract

開示の情報処理装置は、同じ人物の生体情報を各々が含む複数の登録候補データの各々について、当該人物の生体情報を含むテストデータに対する類似度を算出する類似度計算部と、複数の登録候補データのうちテストデータに対する類似度が上位の登録候補データを、当該人物の照合のためにデータ記憶部に登録する登録データとして、複数の登録候補データの中から選択する登録データ選択部と、を有する。

Description

情報処理装置、情報処理方法、照合システム、プログラム及び記録媒体
　この開示は、情報処理装置、情報処理方法、照合システム、プログラム及び記録媒体に関する。
　顔画像を用いた顔認証や虹彩画像を用いた虹彩認証など、様々な生体情報を用いた個人認証技術が提案されている。特許文献１には、顔データと音声データを用いた個人認証システムが記載されている。また、特許文献２には、複数の照合画像を用いて認証を行う認証装置が記載されている。特許文献３には、生体情報の経時変化に応じた適切な生体情報を登録するための技術が記載されている。
特開２０００－１４８９８５号公報 特開２００８－０５９５３３号公報 特開２０１０－２３１３２０号公報
　画像データを用いた生体認証では、取得した画像とデータベースに登録された画像とを照合することにより、取得した画像に写る人物がデータベースに登録された人物と同一であるか否かの判定が行われる。そのため認証装置のデータベースには、認証する人物の画像が予め登録されている。ここで、登録された画像が低画質であると他人との判別が難しくなり誤認証の原因となるため、データベースには可能な限り高画質の画像を登録することが望まれる。
　本人画像の登録をスムースに進めるためには登録画像の選別を機械的に行うことが望まれるが、複数の登録候補画像の中から生体照合に適した登録画像を機械的に選別する方法はこれまでに提案されていなかった。
　この開示の目的は、生体情報の照合に適した生体情報データを登録候補データの中から機械的に選別しうる情報処理装置、情報処理方法、照合システム、プログラム及び記録媒体を提供することにある。
　この開示の一観点によれば、同じ人物の生体情報を各々が含む複数の登録候補データの各々について、前記人物の生体情報を含むテストデータに対する類似度を算出する類似度計算部と、前記複数の登録候補データのうち前記テストデータに対する前記類似度が上位の登録候補データを、前記人物の照合のためにデータ記憶部に登録する登録データとして、前記複数の登録候補データの中から選択する登録データ選択部と、を有する情報処理装置が提供される。
　この開示の他の一観点によれば、人物の生体情報データを取得するデータ取得装置と、複数の人物の複数の生体情報データが登録された記憶装置と、前記データ取得装置が取得した前記生体情報データと前記記憶装置に登録されている前記複数の生体情報データとの類似度を算出する類似度計算部と、前記データ取得装置が取得した前記生体情報データが表す人物が前記記憶装置に登録されている人物であるか否かを前記類似度に基づいて判定する照合部と、を有する情報処理装置と、を有する照合システムであって、前記類似度計算部は、同じ人物の生体情報を各々が含む複数の登録候補データの各々について、前記人物の生体情報を含むテストデータに対する類似度を算出するように更に構成されており、前記情報処理装置は、前記人物の照合のために前記記憶装置に登録する登録データを、前記複数の登録候補データの各々の、前記テストデータに対する前記類似度と、前記複数の人物の前記複数の生体情報データの各々に対する類似度と、に基づいて前記複数の登録候補データの中から選択する登録データ選択部を更に有する照合システムが提供される。
　この開示の更に他の一観点によれば、コンピュータを、同じ人物の生体情報を各々が含む複数の登録候補データの各々について、前記人物の生体情報を含むテストデータに対する類似度を算出する手段、前記複数の登録候補データのうち前記テストデータに対する類似度が上位の登録候補データを、前記人物の照合のためにデータ記憶部に登録する登録データとして、前記複数の登録候補データの中から選択する手段、として機能させるプログラムが提供される。
第１実施形態による情報処理装置の概略構成を示すブロック図である。 第１実施形態による情報処理方法を示すフローチャートである。 第１実施形態による情報処理方法の適用例を示す図である。 第１実施形態による情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。 第２実施形態による情報処理方法を示すフローチャートである。 第２実施形態による情報処理方法の適用例を示す図である。 第３実施形態による情報処理方法を示すフローチャートである。 第３実施形態による情報処理方法の適用例を示す図である。 第４実施形態による情報処理方法を示すフローチャートである。 第４実施形態による情報処理方法の適用例を示す図である。 第５実施形態による照合システムの概略構成を示すブロック図である。 第６実施形態による情報処理装置の概略構成を示すブロック図である。 第７実施形態による照合システムの概略構成を示すブロック図である。
　［第１実施形態］
　第１実施形態による情報処理装置及び情報処理方法について、図１乃至図４を用いて説明する。図１は、本実施形態による情報処理装置の概略構成を示すブロック図である。図２は、本実施形態による情報処理方法を示すフローチャートである。図３は、本実施形態による情報処理方法の適用例を示す図である。図４は、本実施形態による情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
　はじめに、本実施形態による情報処理装置の構成例について、図１を用いて説明する。
　本実施形態による情報処理装置１００は、同一人物が写る複数の画像（登録候補画像）の中から他人との識別に適した画像を選別し、データベースに登録する機能を備えたものである。情報処理装置１００は、図１に示すように、画像取得部１１０と、照合スコア計算部１２０と、登録画像選択部１３０と、画像登録部１４０と、データ記憶部１５０と、を含んで構成され得る。
　画像取得部１１０は、図示しない外部の装置、例えば画像取得装置から、生体情報を表す画像データを取得する機能を備える機能ブロックである。生体情報を表す画像データは、例えば、顔画像データ、指紋画像データ、静脈画像データ、虹彩画像データなどであり得る。画像取得装置は、例えば取得する画像が顔画像の場合には、静止画像や動画像を取得する機能を備えた撮像装置であり得る。
　照合スコア計算部１２０は、画像取得部１１０が取得した複数の登録候補画像の各々をテスト画像と照合し、テスト画像に対する類似度を表す照合スコアを算出する機能を備える機能ブロックである。登録候補画像は、画像取得部１１０が取得した画像である。テスト画像は、登録候補画像の各々に対して照合スコアを算出する際に、照合用の画像として共通で使用される画像である。
　登録画像選択部１３０は、照合スコア計算部１２０が算出した照合スコアに基づき、複数の登録候補画像の中から他人との識別に適した画像を選択する機能を備える機能ブロックである。
　画像登録部１４０は、登録画像選択部１３０により選択された登録候補画像を登録データとしてデータ記憶部１５０に登録する機能を備える機能ブロックである。
　データ記憶部１５０は、登録画像選択部１３０により選択された登録候補画像（登録データ）を保持する機能を備える機能ブロックである。なお、データ記憶部１５０は、図１に示すように情報処理装置１００の一部であってもよいし、情報処理装置１００の外部に設けられた別の装置（記憶装置）であってもよい。
　次に、本実施形態による情報処理装置１００を用いた情報処理方法について、上述した各部の機能をより詳細に示しつつ、図２及び図３を用いて説明する。なお、ここでは登録対象の人物の生体情報データとして顔画像を含む画像データを用いる場合を例にして説明するが、他の生体情報データを用いる場合も同様である。照合スコアの算出には、生体情報データの種類に応じた公知の手法を適用可能である。
　まず、画像取得部１１０は、外部の装置から、登録対象の人物の顔画像を含む複数の画像データを取得する。本実施形態では、このように取得した複数の画像データのうち、１枚をテスト画像とし、残りの複数の画像を登録候補画像とする（ステップＳ１０１）。
　複数の登録候補画像は、例えば、照合システムの一部を構成する撮像装置により撮影した画像であり得る。テスト画像は、これら複数の登録候補画像と同様にして取得した画像の中の１枚であってもよいし、別途用意した登録対象の人物の顔画像でもよい。複数の登録候補画像は、撮影条件、例えば照明の明るさを変えて撮影した画像を含んでもよい。後述する照合スコアが撮影条件に大きく影響する場合、撮影条件を変えた複数の画像を取得することで、照合処理により適した画像を取得できることが期待される。
　なお、複数の登録候補画像の中からテスト画像を選択する場合、登録候補画像間を公平に比較する観点からテスト画像は特定の１枚に固定することが好ましい。ただし、テスト画像を変えることによる影響が小さいとみなせる場合は、テスト画像は必ずしも１枚の画像に固定する必要はなく、評価中の登録候補画像を除いた残りの登録候補画像の中から選択した任意の登録候補画像をテスト画像として用いてもよい。
　なお、本実施形態では人物画像の初期登録を目的としているため、複数の登録候補画像（登録候補画像と同様にテスト画像を取得する場合にはテスト画像も含む）は以下の観点から選別することが望ましい。
　第１に、登録しようとしている人物の画像であると確信がある画像であることが挙げられる。例えば、撮影の途中で別人に成り代わった可能性があり本人と確信がもてない画像は、登録候補画像から排除する。別人に成り代わった可能性があるかどうかは、例えば顔認証の場合は、登録動作の開始から候補画像を取得するまでの間に、カメラの視界から人物が消える、２人以上の人物が写る、などを判定の基準として用いることができる。前者は映像のトラッキング技術、後者は顔検出の仕組みを用いて実現が可能である。虹彩認証の場合も、同様の方法で実現が可能である。複数のカメラがある場合は、１つ以上のカメラで人物の成り代わりが起きてないことが確認できればよい。
　第２に、登録しようとする特徴が画像に写っていることが挙げられる。顔認証であれば顔が写っている必要があり、虹彩認証であれば虹彩が写っている必要がある。一般的に、生体認証装置には、顔認証であれば顔検出機能が、虹彩認証であれば虹彩検出機能があるため、それらをそのまま使用することができる。
　第３に、画質が良いことが挙げられる。画質が良いことの一例としては、例えば、フォーカスが合っていることが挙げられる。フォーカスが合っているかどうかは、公知の方法（例えば、画像のフーリエ変換を行って高周波成分の有無を調べるなど）により確認が可能である。
　次いで、照合スコア計算部１２０は、画像取得部１１０が取得した複数の登録候補画像の各々について、テスト画像に対する照合スコアＳｔを順次算出する（ステップＳ１０２）。
　照合スコアＳｔを算出する方法は、特に限定されるものではない。例えば、まず、登録候補画像に含まれる顔画像から、顔の特徴を表すパラメータである顔特徴量を抽出する。顔特徴量は、ベクトル量であり、顔画像の特徴を表現するスカラ量の成分の組み合わせである。特徴量の成分としては、特に限定されるものではなく、種々の種類のものを用いることができる。例えば、特徴量の成分として、目、鼻、口等の顔の器官の中心又は端点に設定した特徴点間の距離や角度等の位置関係、顔の輪郭線の曲率、顔表面の色分布や濃淡値等を用いることができる。特徴量の成分数も、特に限定されるものではなく、要求される照合精度、処理速度等に応じて適宜設定することができる。次いで、登録候補画像に含まれる顔画像から抽出した顔特徴量とテスト画像に含まれる顔画像から抽出した顔特徴量とを比較し、これら顔特徴量の類似度を表す照合スコアＳｔを算出する。ここでは、照合スコアＳｔは、０から１の間の数値であり、顔特徴量の類似度が高いほど１に近く、類似度が低いほど０に近いものとする。
　ここでは一例として、ファイル名「Ａ００１」，「Ａ００２」，「Ａ００３」，「Ａ００４」，「Ａ００５」，「Ａ００６」の６枚の登録候補画像があり、これらのテスト画像に対する照合スコアＳｔが図３に示す値であったものとする。
　次いで、登録画像選択部１３０は、画像選択の際に用いられるパラメータを初期化する（ステップＳ１０３）。ここでは、最大スコアＳｍを表す変数に０を登録し、候補データの情報を表す変数、例えば登録候補画像のファイル名を格納する文字列変数に空データを登録するものとする。なお、ステップＳ１０３は、後述する画像選択処理（ステップＳ１０４からステップＳ１０６）よりも前に実施すればよく、例えば、ステップＳ１０１の直前或いは直後に実施してもよい。
　次いで、登録画像選択部１３０は、複数の登録候補画像を順次選択し、ステップＳ１０４からステップＳ１０６までの処理を繰り返し実施する。
　ステップＳ１０４では、選択された登録候補画像について、ステップＳ１０２において算出した照合スコアＳｔが所定の条件を満たしているか否かの判定を行う。ここでの所定の条件とは、照合スコアＳｔが、照合に見合う最低の値（閾値）よりも大きいことである。ステップＳ１０４における判定の結果、照合スコアＳｔが所定の条件を満たしている場合（Ｙｅｓ）には、ステップＳ１０５へと移行する。ステップＳ１０４における判定の結果、照合スコアＳｔが所定の条件を満たしていない場合（Ｎｏ）には、次の登録候補画像の処理（ステップＳ１０４）に移行する。
　例えば閾値が０．５０であったとすると、図３の例では、ファイル名「Ａ００４」の登録候補画像は所定条件を満たしていないと判定され、その他の登録候補画像は所定条件を満たしていると判定されることになる。
　ステップＳ１０４を実施することは、登録候補画像の母数が少ない場合などに、登録画像として不適切な画像が選択されることを排除するうえで特に有効である。ただし、テスト画像と登録候補画像とは同一人物を写した画像であり、一般的には照合スコアＳｔは閾値以上の値であることが想定される。また、閾値に満たない照合スコアＳｔを有する登録候補画像は、後述するステップで排除される可能性が高い。したがって、ステップＳ１０４における判定は、必ずしも行う必要はない。
　ステップＳ１０５では、選択された登録候補画像について、ステップＳ１０２において算出した照合スコアＳｔがその時点で登録されている最大スコアＳｍよりも大きいか否かの判定を行う。ステップＳ１０５における判定の結果、照合スコアＳｔが最大スコアＳｍよりも大きい場合（Ｙｅｓ）には、ステップＳ１０６へと移行する。ステップＳ１０５における判定の結果、照合スコアＳｔが最大スコアＳｍ以下の場合（Ｎｏ）には、次の登録候補画像の処理（ステップＳ１０４）に移行する。
　ステップＳ１０６では、ステップＳ１０５において最大スコアＳｍよりも大きいと判定された登録候補画像の照合スコアＳｔを、最大スコアＳｍとして上書きする。また、その登録候補画像の情報を、候補データとして登録する。
　このようにして、複数の登録候補画像の各々についてステップＳ１０４からステップＳ１０６までの処理を繰り返し実施することにより、最終的に、最大スコアＳｍとして、複数の登録候補画像の照合スコアＳｔのうちの最大の照合スコアＳｔが登録される。また、候補データとして、最大の照合スコアＳｔを有する登録候補画像の情報が登録される。図３の例では、ファイル名「Ａ００５」の登録候補画像の照合スコアＳｔ（＝０．９４）が最大スコアＳｍとなり、この登録候補画像の情報（例えば、ファイル名「Ａ００５」）が候補データとして登録される。
　登録画像選択部１３０において総ての登録候補画像に対してステップＳ１０４からステップＳ１０６の処理が終了した後、ステップＳ１０７ヘと移行する。
　ステップＳ１０７において、画像登録部１４０は、最大の照合スコアＳｔを有する登録候補画像を登録データとして、データ記憶部１５０のデータベースに格納する。データ記憶部１５０のデータベースに格納する登録データは、ステップＳ１０１において取得した画像データを含み得る。また、データ記憶部１５０のデータベースに格納する登録データは、ステップＳ１０２において算出した特徴量データを含んでもよい。画像データを格納しておくことにより、データベースに登録された人物のユーザによる特定が容易になる。また、特徴量データを保存しておくことにより、登録データとの照合を行う際における特徴量変換の処理を省略することができ、迅速な照合処理が可能となる。
　なお、ここではテスト画像に対する照合スコアが最も高い１枚の登録候補画像を登録データとして選択しているが、照合スコアが上位である複数の登録候補画像を登録データとして選択してもよい。
　このように、本実施形態においては、登録候補画像の善し悪しの判断を、テスト画像に対する照合スコアに基づいて機械的に行う。したがって、複数の登録候補画像の中から適切な登録画像を選択する判断を、人間が目視で登録候補画像の善し悪しを判断する場合と比較してより高速かつ正確に行うことができる。これにより、生体認証に好適なデータベースを構築することができる。
　本実施形態の情報処理方法は、例えば、テスト画像に対する登録候補画像の照合スコアが、他人の画像に対する登録画像の照合スコアよりも十分に高いことが想定される場合に好ましく適用され得る。他人の画像に対する登録画像の照合スコアよりも高いことが想定される場合としては、例えば、画像を取得するカメラが高性能で、取得したテスト画像及び登録候補画像が高画質であり、本人の画像同士の照合スコアとして十分に高い値が見込まれる場合などが挙げられる。
　次に、本実施形態による情報処理装置１００のハードウェア構成例について、図４を用いて説明する。
　本実施形態による情報処理装置１００は、一般的な情報処理装置と同様のハードウェア構成によって実現することが可能である。すなわち、情報処理装置１００は、例えば図４に示すように、プロセッサ２００と、主記憶部２０２と、通信部２０４と、入出力インターフェース部２０６と、を含んで構成され得る。
　プロセッサ２００は、情報処理装置１００の各機能ブロックの制御や演算処理を司る制御・演算装置である。プロセッサ２００には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）のうちの１つを用いてもよいし、複数を並列で用いてもよい。
　主記憶部２０２は、データの作業領域やデータの一時退避領域に用いられる記憶部であり、ＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリにより構成される。通信部２０４は、ネットワークを介してデータの送受信を行うためのインターフェースである。入出力インターフェース部２０６は、外部の出力装置２１０、入力装置２１２、記憶装置２１４等と接続してデータの送受信を行うためのインターフェースである。プロセッサ２００、主記憶部２０２、通信部２０４及び入出力インターフェース部２０６は、システムバス２０８によって相互に接続されている。
　主記憶部２０２は、照合スコアＳｔの算出や登録データを抽出する際の演算を実行するための作業領域として用いることができる。プロセッサ２００は、これら演算処理を制御する制御部として機能し、主記憶部２０２や入出力インターフェース部２０６とともに、画像取得部１１０、照合スコア計算部１２０、登録画像選択部１３０、画像登録部１４０としての役割を果たす。記憶装置２１４は、登録画像選択部１３０により選択された登録データを格納するデータ記憶部１５０として用いることができる。
　通信部２０４は、イーサネット（登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）等の規格に基づく通信インターフェースであり、他の装置との通信を行うためのモジュールである。記憶装置２１４（データ記憶部１５０）に格納される登録データは、通信部２０４を介して他の装置から受信するように構成されていてもよい。例えば、本実施形態の情報処理装置とは別の装置、例えば認証装置に構築された登録データを通信部２０４を介して受信し、記憶装置２１４に格納することができる。このように格納される登録データは、照合処理に使用することができ、また、後述する第２実施形態による情報処理方法においては、候補データを抽出する際に利用することも可能である。
　入力装置２１２は、キーボード、マウス、タッチパネル等であって、ユーザが情報処理装置１００に所定の情報を入力するために用いられる。また、入力装置２１２は、登録候補画像やテスト画像を入力するための手段として用いることもできる。例えば、登録候補画像やテスト画像が２次元画像の場合にあっては、入力装置２１２として画像読取装置を適用することができる。出力装置２１０は、ディスプレイ装置、プリンタ装置等であって、演算経過や演算結果をユーザに通知するために用いられる。記憶装置２１４は、例えばＲＯＭ（Read Only Memory）、磁気ディスク、半導体メモリ等の不揮発性メモリから構成されるハードディスク装置等で構成することができる。
　本実施形態による情報処理装置１００の各部の機能は、プログラムを組み込んだＬＳＩ（Large Scale Integration）等のハードウェア部品である回路部品を実装することにより、ハードウェア的に実現することができる。或いは、その機能を提供するプログラムを、記憶装置２１４に格納し、そのプログラムを主記憶部２０２にロードしてプロセッサ２００で実行することにより、ソフトウェア的に実現することも可能である。
　画質の良し悪しを人が判定する場合、不慣れな人では正しく判定できなかったり、判定者ごとに画質の評価にばらつきが生じたり、判定に時間を要したりする可能性があった。画像解析技術、例えば画像のフォーカスが合っているかどうかをフーリエ変換等を用いて数値的に評価することも考えられるが、その数値がいくら以上であれば良いかを示すことは難しい。また、登録画像の良し悪しを決める要因はフォーカスだけとは限らない。つまり、画像の認証判定に用いられるアルゴリズムの振る舞いを外部から観測するだけで、登録画像として相応しい画像が備えている特徴のすべて、及びどの程度それらの特徴が満たされているべきかどうかを知るのは一般的に難しい。また、たとえあるアルゴリズムにおいて登録画像が備えているべき特徴とそれらの特徴がどの程度満たされているべきかが判ったとしても、アルゴリズムが変わってしまうと登録画像が備えているべき特徴及び満たされるべき程度も変わる可能性があるため、アルゴリズムごとに判定手段を用意するのは現実的ではない。
　本実施形態によれば、複数の登録候補画像の中から適切な登録画像を選択する判断を、人間が目視で登録候補画像の善し悪しを判断する場合と比較してより高速かつ正確に行うことができる。これにより、生体認証に好適なデータベースを構築することができる。
　［第２実施形態］
　第２実施形態による情報処理方法について、図５及び図６を用いて説明する。第１実施形態と同様の構成要素には同一の符号を付し、説明を省略し或いは簡潔にする。図５は、本実施形態による情報処理方法を示すフローチャートである。図６は、本実施形態による情報処理方法の適用例を示す図である。
　本実施形態では、データ記憶部１５０に既に他人の登録データが格納されている場合において、これら登録データをも用いて追加で登録する人物の登録画像を選択する方法を説明する。なお、本実施形態の情報処理方法を実施するための情報処理装置１００の基本構成は、第１実施形態と同様である。
　まず、画像取得部１１０は、外部の装置から、登録対象の人物の顔画像を含む複数の画像データを取得する。本実施形態では、このように取得した複数の画像データのうち、１枚をテスト画像とし、残りの複数の画像を登録候補画像とする（ステップＳ２０１）。登録候補画像及びテスト画像については、第１実施形態と同様である。
　次いで、照合スコア計算部１２０は、複数の登録候補画像を順次選択し、ステップＳ２０２及びステップＳ２０３の処理を繰り返し実施する。具体的には、ステップＳ２０２において、選択された登録候補画像について、テスト画像に対する照合スコアＳｔを算出する。また、ステップＳ２０３において、選択された登録候補画像について、データ記憶部１５０のデータベースに登録されている他人の登録データの各々に対する照合スコアＳｒを算出する。照合スコアＳｒを算出する方法は、照合スコアＳｔを算出する方法と同様である。
　ここでは一例として、ファイル名「Ａ００１」，「Ａ００２」，「Ａ００３」，「Ａ００４」，「Ａ００５」，「Ａ００６」の６枚の登録候補画像があり、これらのテスト画像に対する照合スコアＳｔが図３に示す値であったものとする。また、データ記憶部１５０のデータベースには、他人の登録データとしてファイル名「Ｂ００１」，「Ｃ００１」，「Ｄ００１」，「Ｅ００１」の４人の登録データがあり、これら登録データに対する照合スコアＳｒが図６に示す値であったものとする。
　なお、データ記憶部１５０のデータベースに他人の登録データが登録されていない場合や他人の登録データの母数が少ない場合には、異なる環境で取得された他人のデータを登録データの代わりに用いてもよい。このようなデータとしては、特に限定されるものではないが、公開データベース上に開示されているデータや別の場所で取得したデータ等が挙げられる。登録候補画像と照合する他人の登録データの数を増加することにより、登録候補画像の中からより照合精度の高い画像を抽出することができる。
　次いで、登録画像選択部１３０は、画像選択の際に用いられるパラメータを初期化する（ステップＳ２０４）。ここでは、最大スコアを表す変数Ｓｍに０を登録し、候補データの情報を表す変数、例えば登録候補画像のファイル名を格納する文字列変数に空データを登録する。なお、ステップＳ２０４は、後述する画像選択処理（ステップＳ２０５からステップＳ２０８）よりも前に実施すればよく、例えば、ステップＳ２０１の直前或いは直後に実施してもよい。
　次いで、登録画像選択部１３０は、複数の登録候補画像を順次選択し、ステップＳ２０５からステップＳ２０８までの処理を繰り返し実施する。
　ステップＳ２０５では、選択された登録候補画像について、ステップＳ２０２において算出した照合スコアＳｔが所定の条件を満たしているか否かの判定を行う。ステップＳ２０２における判定は、第１実施形態におけるステップＳ１０４における判定と同様である。ステップＳ２０５における判定の結果、照合スコアＳｔが所定の条件を満たしている場合（Ｙｅｓ）には、ステップＳ２０６へと移行する。ステップＳ２０５における判定の結果、照合スコアＳｔが所定の条件を満たしていない場合（Ｎｏ）には、次の登録候補画像の処理（ステップＳ２０５）に移行する。
　例えば閾値が０．５０であったとすると、図３の例では、ファイル名「Ａ００４」の登録候補画像は所定条件を満たしていないと判定され、その他の登録候補画像は所定条件を満たしていると判定されることになる。
　ステップＳ２０６では、選択された登録候補画像について、ステップＳ２０２において算出した照合スコアＳｔが、ステップＳ２０３において算出した照合スコアＳｒよりも大きいか否かの判定を行う。ステップＳ２０６における判定の結果、照合スコアＳｔがステップＳ２０３において算出したどの照合スコアＳｒよりも大きい場合（Ｙｅｓ）には、ステップＳ２０７へと移行する。ステップＳ２０６における判定の結果、照合スコアＳｔが少なくとも１つの照合スコアＳｒ以下の場合（Ｎｏ）には、次の登録候補画像の処理（ステップＳ２０５）に移行する。
　例えば、図３及び図６の例では、ファイル名「Ａ００１」，「Ａ００２」，「Ａ００３」，「Ａ００５」，「Ａ００６」の登録候補画像について、所定条件を満たしていると判定されることになる。ステップＳ２０５の処理を省略した場合には、ファイル名「Ａ００４」の登録候補画像について、ステップＳ２０６の条件を満たしていないと判定されることになる。
　ステップＳ２０７では、選択された登録候補画像について、ステップＳ２０２において算出した照合スコアＳｔがその時点で登録されている最大スコアＳｍよりも大きいか否かの判定を行う。ステップＳ２０７における判定の結果、照合スコアＳｔが最大スコアＳｍよりも大きい場合（Ｙｅｓ）には、ステップＳ２０８へと移行する。ステップＳ２０７における判定の結果、照合スコアＳｔが最大スコアＳｍ以下の場合（Ｎｏ）には、次の登録候補画像の処理（ステップＳ２０５）に移行する。
　ステップＳ２０８では、ステップＳ２０７において最大スコアＳｍよりも大きいと判定された登録候補画像の照合スコアＳｔを、最大スコアＳｍとして上書きする。また、その登録候補画像の情報を、候補データとして登録する。
　このようにして、複数の登録候補画像の各々についてステップＳ２０５からステップＳ２０８までの処理を繰り返し実施することにより、最終的に、最大スコアＳｍとして、複数の登録候補画像の照合スコアＳｔのうち最大の照合スコアＳｔが登録される。また、候補データとして、最大の照合スコアＳｔを有する登録候補画像の情報が登録される。図３及び図６の例では、ファイル名「Ａ００５」の登録候補画像の照合スコアＳｔが最大スコアＳｍとなり、この登録候補画像の情報が候補データとして登録される。このようにして選択される画像データは、登録候補画像の中で最も照合スコアＳｔの高い画像データであるとともに、データ記憶部１５０のデータベースに登録されているどの登録データよりも照合スコアＳｔが高いものとなる。
　登録画像選択部１３０において総ての登録候補画像に対してステップＳ２０５からステップＳ２０８の処理が終了した後、ステップＳ２０９ヘと移行する。
　ステップＳ２０９において、画像登録部１４０は、最大の照合スコアＳｔを有する登録候補画像を登録データとして、データ記憶部１５０のデータベースに格納する。
　なお、ここではテスト画像及び他人の登録画像に対する照合スコアが最も高い１枚の登録候補画像を登録データとして選択しているが、照合スコアが上位である複数の登録候補画像を登録データとして選択してもよい。
　ステップＳ２０９において候補データが空データのままである場合には、登録候補画像に写る人物がデータ記憶部１５０のデータベースに既に登録されている可能性も考えられる。この場合、「既に登録されています。」などの通知を表示装置の画面に表示するようにしてもよい。
　このように、本実施形態においては、登録候補画像の善し悪しの判断を、テスト画像に対する照合スコアに基づいて機械的に行う。したがって、複数の登録候補画像の中から適切な登録画像を選択する判断を、人間が目視で登録候補画像の善し悪しを判断する場合と比較してより高速かつ正確に行うことができる。また、テスト画像に対する照合スコアＳｔに加え、他人の登録データに対する照合スコアＳｒをも判断基準に用いるため、他人の登録データに対して識別力のある画像を登録候補画像の中から効率的に抽出することができる。これにより、生体認証に好適なデータベースを構築することができる。
　なお、データ記憶部１５０のデータベースから読み出す他人の登録データは、実際の照合処理や認証処理において使用される登録データであり得る。
　このように、本実施形態によれば、複数の登録候補画像の中から適切な登録画像を選択する判断を、人間が目視で登録候補画像の善し悪しを判断する場合と比較してより高速かつ正確に行うことができる。また、テスト画像に対する照合スコアに加え、他人の登録データに対する照合スコアをも判断基準に用いるため、他人の登録データに対して識別力のある画像を登録候補画像の中から効率的に抽出することができる。これにより、生体認証に好適なデータベースを構築することができる。
　［第３実施形態］
　第３実施形態による情報処理方法について、図７及び図８を用いて説明する。第１及び第２実施形態と同様の構成要素には同一の符号を付し、説明を省略し或いは簡潔にする。図７は、本実施形態による情報処理方法を示すフローチャートである。図８は、本実施形態による情報処理方法の適用例を示す図である。
　第１及び第２実施形態では、複数の登録候補画像の各々について１枚のテスト画像に対する照合スコアＳｔを算出し、最大の照合スコアＳｔを有する登録候補画像を登録画像とする例を示した。しかしながら、テスト画像として別の画像を選択した場合に、登録画像として抽出される画像も別の画像になることが考えられる。特に、テスト画像として選択した画像が不鮮明であるなど、照合スコアの算出の基準として不適切であった場合には、登録候補画像の中から登録データとして適切な画像を抽出することができないことも想定される。
　本実施形態では、テスト画像の選択によらず最適な登録画像を抽出しうる情報処理方法について説明する。なお、本実施形態の情報処理方法を実施するための情報処理装置１００の基本構成は、第１実施形態と同様である。
　まず、画像取得部１１０は、外部の装置から、登録対象の人物の顔画像を含む複数の画像データを取得する。本実施形態では、このように取得した複数の画像データを登録候補画像とする（ステップＳ３０１）。なお、取得した複数の画像データの各々は、登録候補画像であるとともに、テスト画像としても用いられる。登録候補画像をテスト画像としても用いることにより、取得する画像の枚数を減らすことができる。取得する画像の枚数に特段の制限がない場合は、登録候補画像とは別に複数のテスト画像を用意してもよい。
　次いで、照合スコア計算部１２０は、複数の登録候補画像を順次選択し、ステップＳ３０２及びステップＳ３０３の処理を繰り返し実施する。具体的には、ステップＳ３０２において、選択した登録候補画像をテスト画像に指定する。次いで、ステップＳ３０３において、他の登録候補画像の各々について、指定されたテスト画像に対する照合スコアＳｔを算出する。
　次いで、ステップＳ３０４において、テスト画像として指定された登録候補画像毎に、他の登録候補画像の各々について算出した照合スコアＳｔを値が大きい順に並べ、スコア順位をつける。
　図８は、ファイル名「Ａ００１」，「Ａ００２」，「Ａ００３」，「Ａ００４」，「Ａ００５」，「Ａ００６」の６枚の登録候補画像に対し、ステップＳ３０２及びステップ３０３の手順により算出した照合スコアＳｔの一例である。括弧内の数値は、同じテスト画像に対して算出した照合スコアＳｔを大きい順に並べたときの順位（スコア順位）を示している。例えば、テスト画像としてファイル名「Ａ００２」の登録候補画像を選択した場合、ファイル名「Ａ００１」の登録候補画像の照合スコアは０．８７であり、スコア順位は４である。また、ファイル名「Ａ００３」の登録候補画像の照合スコアは０．９２であり、スコア順位は３である。また、ファイル名「Ａ００４」の登録候補画像の照合スコアは０．７４であり、スコア順位は５である。また、ファイル名「Ａ００５」の登録候補画像の照合スコアは０．９７であり、スコア順位は１である。また、ファイル名「Ａ００６」の登録候補画像の照合スコアは０．９３であり、スコア順位は２である。
　次いで、登録画像選択部１３０は、登録候補画像ごとに、他の登録候補画像をテスト画像として取得したスコア順位の和を算出する（ステップＳ３０５）。図８の例の場合、ファイル名「Ａ００１」の登録候補画像におけるスコア順位の和は２０となり、ファイル名「Ａ００２」の登録候補画像におけるスコア順位の和は９となる。ファイル名「Ａ００３」の登録候補画像におけるスコア順位の和は１３となり、ファイル名「Ａ００４」の登録候補画像におけるスコア順位の和は２５となる。ファイル名「Ａ００５」の登録候補画像におけるスコア順位の和は７となり、ファイル名「Ａ００６」の登録候補画像におけるスコア順位の和は１６となる。
　次いで、登録画像選択部１３０は、複数の登録候補画像の中から、ステップＳ３０５において算出したスコア順位の和が最小である登録候補画像を登録データとして選択する（ステップＳ３０６）。図８の例の場合、ファイル名「Ａ００５」の登録候補画像が、登録データとして選択される。
　スコア順位は、テスト画像に対する類似性が高いほど小さい値となる。したがって、スコア順位の和が最小の登録候補画像を選択することは、他の登録候補画像に対する類似性が最も高い登録候補画像を選択することを意味している。これにより、１枚のテスト画像を基準として登録画像を抽出する場合と比較して、より適切な登録画像を抽出することが可能となる。
　次いで、画像登録部１４０は、ステップＳ３０５において選択された登録候補画像を登録データとして、データ記憶部１５０に格納する（ステップＳ３０７）。
　このように、本実施形態においては、登録候補画像の善し悪しの判断を、テスト画像に対する照合スコアに基づいて機械的に行う。したがって、複数の登録候補画像の中から適切な登録画像を選択する判断を、人間が目視で登録候補画像の善し悪しを判断する場合と比較してより高速かつ正確に行うことができる。また、複数のテスト画像を用い、登録候補画像の各々に対する照合スコアをそれぞれ算出する。したがって、１つの画像をテスト画像とする場合と比較して、より最適な登録画像を抽出することが可能となる。
　なお、本実施形態では、総ての登録候補画像をテスト画像として用いているが、複数の登録候補画像のうちの２枚以上の所定枚数の登録候補画像をテスト画像として用いてもよい。登録候補画像ごとに算出される照合スコアの数が異なる場合は、スコア順位の和ではなくスコア順位の平均値を用いればよい。
　また、本実施形態では、第１実施形態におけるステップＳ１０４の判定や、第２実施形態におけるステップＳ２０５及びＳ２０６の判定を行っていないが、これら判定ステップを更に行ってもよい。
　このように、本実施形態によれば、複数の登録候補画像の中から適切な登録画像を選択する判断を、人間が目視で登録候補画像の善し悪しを判断する場合と比較してより高速かつ正確に行うことができる。また、複数のテスト画像を用い、登録候補画像の各々に対する照合スコアをそれぞれ算出する。したがって、１つの画像をテスト画像とする場合と比較して、より最適な登録画像を抽出することが可能となる。これにより、生体認証に好適なデータベースを構築することができる。また、複数の登録候補画像の中からテスト画像を指定するので、取得する画像の枚数を減らすことができる。
　［第４実施形態］
　第４実施形態による情報処理方法について、図９及び図１０を用いて説明する。第１乃至第３実施形態と同様の構成要素には同一の符号を付し、説明を省略し或いは簡潔にする。図９は、本実施形態による情報処理方法を示すフローチャートである。図１０は、本実施形態による情報処理方法の適用例を示す図である。
　本実施形態では、第３実施形態と同様、テスト画像の選択によらず最適な登録画像を抽出しうる情報処理方法について説明する。なお、本実施形態の情報処理方法を実施するための情報処理装置１００の基本構成は、第１実施形態と同様である。
　まず、画像取得部１１０は、外部の画像取得装置などから、登録対象の人物の複数の顔画像を取得する。このように取得した複数の顔画像を、登録候補画像とする（ステップＳ４０１）。なお、取得した複数の画像データの各々は、登録候補画像であるとともに、テスト画像としても用いられる。登録候補画像をテスト画像としても用いることにより、取得する画像の枚数を減らすことができる。取得する画像の枚数に特段の制限がない場合は、登録候補画像とは別に複数のテスト画像を用意してもよい。
　次いで、照合スコア計算部１２０は、複数の登録候補画像を順次選択し、ステップＳ４０２及びステップＳ４０３の処理を繰り返し実施する。具体的には、ステップＳ４０２において、選択した登録候補画像をテスト画像に指定する。次いで、ステップＳ４０３において、他の登録候補画像の各々について、指定されたテスト画像に対する照合スコアＳｔを算出する。
　図１０は、ファイル名「Ａ００１」，「Ａ００２」，「Ａ００３」，「Ａ００４」，「Ａ００５」，「Ａ００６」の６枚の登録候補画像に対し、ステップＳ３０２及びステップ３０３の手順により算出した照合スコアＳｔをまとめた一例である。例えば、テスト画像としてファイル名「Ａ００２」の登録候補画像を選択した場合、ファイル名「Ａ００１」の登録候補画像の照合スコアＳｔは０．８７である。ファイル名「Ａ００３」の登録候補画像の照合スコアＳｔは０．９２である。ファイル名「Ａ００４」の登録候補画像の照合スコアＳｔは０．７４である。ファイル名「Ａ００５」の登録候補画像の照合スコアＳｔは０．９７である。ファイル名「Ａ００６」の登録候補画像の照合スコアＳｔは０．９３である。
　次いで、登録画像選択部１３０は、登録候補画像ごとに、他の登録候補画像をテスト画像として取得した照合スコアＳｔの和を算出する（ステップＳ４０４）。図１０の例の場合、ファイル名「Ａ００１」の登録候補画像における照合スコアＳｔの和は４．０９となり、ファイル名「Ａ００２」の登録候補画像における照合スコアＳｔの和は４．３０となる。また、ファイル名「Ａ００３」の登録候補画像における照合スコアＳｔの和は４．２７となり、ファイル名「Ａ００４」の登録候補画像における照合スコアＳｔの和は３．５３となる。また、ファイル名「Ａ００５」の登録候補画像における照合スコアＳｔの和は４．３３となり、ファイル名「Ａ００６」の登録候補画像における照合スコアＳｔの和は４．１９となる。
　次いで、登録画像選択部１３０は、複数の登録候補画像の中から、ステップＳ４０４において算出した照合スコアＳｔの和が最大である登録候補画像を登録データとして選択する（ステップＳ４０５）。図１０の例の場合、ファイル名「Ａ００５」の登録候補画像が、登録データとして選択される。
　照合スコアＳｔは、テスト画像に対する類似性が高いほど大きい値となる。したがって、照合スコアＳｔの和が最大の登録候補画像を選択することは、他の登録候補画像に対する類似性が最も高い登録候補画像を選択することを意味している。これにより、１枚のテスト画像を基準として登録画像を抽出する場合と比較して、より適切な登録画像を抽出することが可能となる。
　次いで、画像登録部１４０は、ステップＳ４０４において選択された登録候補画像を登録データとして、データ記憶部１５０に格納する（ステップＳ４０５）。
　このように、本実施形態においては、登録候補画像の善し悪しの判断を、テスト画像に対する照合スコアに基づいて機械的に行う。したがって、複数の登録候補画像の中から適切な登録画像を選択する判断を、人間が目視で登録候補画像の善し悪しを判断する場合と比較してより高速かつ正確に行うことができる。また、複数のテスト画像を用い、登録候補画像の各々に対する照合スコアをそれぞれ算出する。したがって、１つの画像をテスト画像とする場合と比較して、より最適な登録画像を抽出することが可能となる。
　なお、本実施形態では、総ての登録候補画像をテスト画像として用いているが、複数の登録候補画像のうちの２枚以上の所定枚数の登録候補画像をテスト画像として用いてもよい。登録候補画像ごとに算出される照合スコアの数が異なる場合は、照合スコアの和ではなく照合スコアの平均値を用いればよい。
　また、本実施形態では、第１実施形態におけるステップＳ１０４の判定や、第２実施形態におけるステップＳ２０５及びＳ２０６の判定を行っていないが、これら判定ステップを更に行ってもよい。
　このように、本実施形態によれば、複数の登録候補画像の中から適切な登録画像を選択する判断を、人間が目視で登録候補画像の善し悪しを判断する場合と比較してより高速かつ正確に行うことができる。また、複数のテスト画像を用い、登録候補画像の各々に対する照合スコアをそれぞれ算出する。したがって、１つの画像をテスト画像とする場合と比較して、より最適な登録画像を抽出することが可能となる。これにより、生体認証に好適なデータベースを構築することができる。また、複数の登録候補画像の中からテスト画像を指定するので、取得する画像の枚数を減らすことができる。
　［第５実施形態］
　第５実施形態による照合システムについて、図１１を用いて説明する。第１乃至第４実施形態と同様の構成要素には同一の符号を付し、説明を省略し或いは簡潔にする。図１１は、本実施形態による照合システムの構成例を示すブロック図である。
　本実施形態では、第１乃至第４実施形態で説明した情報処理装置を適用した照合システムについて説明する。
　本実施形態による照合システム１０００は、図１１に示すように、情報処理装置１００と、撮像装置３００と、記憶装置４００と、により構成され得る。撮像装置３００は、情報処理装置１００に接続されている。撮像装置３００は、情報処理装置１００の一部であってもよいし、ネットワーク等を介して情報処理装置１００に接続されていてもよい。記憶装置４００は、情報処理装置１００に接続されている。記憶装置４００は、情報処理装置１００の一部（例えば、第１実施形態におけるデータ記憶部１５０）であってもよいし、ネットワーク等を介して情報処理装置１００に接続されていてもよい。
　情報処理装置１００は、第１実施形態において説明した画像取得部１１０、照合スコア計算部１２０、登録画像選択部１３０及び画像登録部１４０に加え、照合部１６０を更に有している。照合部１６０は、撮像装置３００が撮影した人物の画像データを記憶装置４００に登録された人物の画像データと照合し、撮像装置３００が撮影した人物が記憶装置４００に登録された人物であるか否かを判定する機能を備える機能ブロックである。照合部１６０による判定結果は、出力装置２１０を介して外部へと通知することができる。また、照合部１６０による判定結果は、ゲート装置などにおける認証に利用することができる。
　照合システム１０００は、撮像装置３００により撮影された人物の画像データを選別して登録する機能と、撮像装置３００により撮影された人物が登録された人物であるか否かを判定する機能と、を備える。
　撮像装置３００により撮影された人物の画像データを選別して登録する機能は、第１乃至第４実施形態において説明した通りであるので、ここでは説明を省略する。
　撮像装置３００により撮影された人物が登録された人物であるか否かを判定する機能は、情報処理装置１００の構成要素のうち、画像取得部１１０と、照合スコア計算部１２０と、照合部１６０とにより実施可能である。
　まず、撮像装置３００は、視野に入る人物を撮影し、画像データを情報処理装置１００へと出力する。情報処理装置１００の画像取得部１１０は、撮像装置３００から出力される画像データを取得し、照合スコア計算部１２０へと出力する。
　次いで、照合スコア計算部１２０は、画像取得部１１０から取得した画像データについて、記憶装置４００のデータベースに登録されている人物の画像データに対する照合スコアＳｃを算出する。
　照合スコアＳｃの算出には、テスト画像に対する登録候補画像の照合スコアＳｔを算出するために用いられる照合スコア計算部１２０を用いることができる。別の言い方をすると、テスト画像に対する登録候補画像の照合スコアＳｔを算出する際には、照合スコアＳｃを算出する際のアルゴリズムと同様のアルゴリズムを用いることが好ましい。このように構成することで、照合スコアＳｃを算出する際のアルゴリズムが最も本人画像と他人画像とを区別できる画像データを登録候補画像の中から選別することができ、照合精度を向上することができる。
　次いで、照合部１６０は、登録人物の画像データの中から、照合スコア計算部１２０が算出した照合スコアＳｃが最大である画像データを抽出する。そして、抽出した画像データの照合スコアＳｃが所定の閾値よりも大きい場合は、撮像装置３００により撮影された人物がデータベースに登録されている人物のうちの１人と同一人物であると判定する。一方、抽出した画像データの照合スコアＳｃが所定の閾値以下の場合には、撮像装置３００により撮影された人物がデータベースに登録されていない人物であると判定する。
　このように、本実施形態においては、実際の照合処理に使用する照合スコア計算部１２０や登録データをそのまま使用し、登録候補画像の中で最も照合スコアの高い画像を登録データとして選択する。したがって、登録画像を選別する機能を備えた照合システムを構築するために、最も高い照合スコアを出すと予想される画像を登録候補画像の中から推定するような手段を別途用意する必要はなく、システムを簡略化することができ、かつ本認証システムにとって適した登録画像を選別することが可能となる。
　本実施形態による照合システムは、様々な目的に適用され得る。本実施形態による照合システムは、特に限定されるものではないが、例えば、販売店での決済における購入者の特定に利用することが可能である。
　このように、本実施形態によれば、登録画像を選別する機能を備えた照合システムを構築するために、最も高い照合スコアを出すと予想される画像を登録候補画像の中から推定するような手段を別途用意する必要はなく、システムを簡略化することができ、かつ本認証システムにとって適した登録画像を選別することが可能となる。
　［第６実施形態］
　第６実施形態による情報処理装置について、図１２を用いて説明する。第１乃至第５実施形態と同様の構成要素には同一の符号を付し、説明を省略し或いは簡潔にする。図１２は、本実施形態による情報処理装置の概略構成を示すブロック図である。
　本実施形態による情報処理装置５００は、図１２に示すように、類似度計算部５１０と、登録データ選択部５３０と、を少なくとも有している。
　類似度計算部５１０は、同じ人物の生体情報を各々が含む複数の登録候補データの各々について、当該人物の生体情報を含むテストデータに対する類似度を算出する機能を備える。第１乃至第５実施形態において説明した照合スコア計算部１２０は、類似度計算部５１０の一例である。
　登録データ選択部５３０は、複数の登録候補データのうちテストデータに対する類似度が上位の登録候補データを、当該人物の照合のためにデータ記憶部に登録する登録データとして、複数の登録候補データの中から選択する機能を備える。第１乃至第５実施形態において説明した登録画像選択部１３０は、登録データ選択部５３０の一例である。
　このように、本実施形態によれば、複数の登録候補データの中から適切な登録データを選択する判断を、人間が目視で登録候補画像の善し悪しを判断する場合と比較してより高速かつ正確に行うことができる。これにより、生体認証に好適なデータベースを構築することができる。
　［第７実施形態］
　第７実施形態による情報処理装置について、図１３を用いて説明する。第１乃至第６実施形態と同様の構成要素には同一の符号を付し、説明を省略し或いは簡潔にする。図１３は、本実施形態による照合システムの概略構成を示すブロック図である。
　本実施形態による照合システム１０００は、図１３に示すように、情報処理装置５００と、データ取得装置６００と、記憶装置７００と、を少なくとも有している。情報処理装置５００は、類似度計算部５１０と、照合部５２０と、登録データ選択部５３０と、を少なくとも有している。
　データ取得装置６００は、人物の生体情報データを取得する機能を備える。第５実施形態において説明した撮像装置３００は、データ取得装置６００の一例である。
　記憶装置７００は、複数の人物の複数の生体情報データを登録する機能を備える。第１乃至第４実施形態において説明したデータ記憶部１５０及び第５実施形態において説明した記憶装置４００は、記憶装置７００の一例である。
　情報処理装置５００は、データ取得装置６００が取得した生体情報データと記憶装置７００に登録されている複数の生体情報データとの類似度を算出する類似度計算部５１０と、データ取得装置６００が取得した生体情報データが表す人物が記憶装置７００に登録されている人物であるか否かを類似度に基づいて判定する照合部５２０と、を有する。第１乃至第５実施形態において説明した照合スコア計算部１２０は、類似度計算部５１０の一例である。第５実施形態において説明した照合部１６０は、照合部５２０の一例である。
　類似度計算部５１０は、同じ人物の生体情報を各々が含む複数の登録候補データの各々について、当該人物の生体情報を含むテストデータに対する類似度を算出するように更に構成されている。
　また、情報処理装置５００は、当該人物の照合のために記憶装置７００に登録する登録データを、複数の登録候補データの各々の、テストデータに対する類似度と、複数の人物の複数の生体情報データの各々に対する類似度と、に基づいて複数の登録候補データの中から選択する登録データ選択部５３０を更に有する。第１乃至第５実施形態において説明した登録画像選択部１３０は、登録データ選択部５３０の一例である。
　このように、本実施形態によれば、登録データを選別する機能を備えた照合システムを構築するために、上位の類似度を出すと予想されるデータを登録候補データの中から推定するような手段を別途用意する必要はなく、システムを簡略化することができ、かつ本認証システムにとって適した登録画像を選別することが可能となる。
　［変形実施形態］
　この開示は、上記実施形態に限らず種々の変形が可能である。
　例えば、何れかの実施形態の一部の構成を他の実施形態に追加した例や、他の実施形態の一部の構成と置換した例も、この開示の実施形態である。
　また、上記実施形態では、照合対象の生体情報データの一例として画像データを示したが、生体情報データは画像データに限定されるものではない。例えば、生体情報データは、画像データのほか、人物の声を収録した声紋データ、歩き方などの行動的特徴を表すデータなどであってもよい。また、上記実施形態では、画像データとして顔画像の例を示したが、画像データは顔画像に限定されるものではない。例えば、画像データは、虹彩画像、指紋画像、掌紋画像、静脈画像、耳介の形状を表す画像などであってもよい。
　また、上記実施形態では、照合スコアＳｔ，Ｓｒを０から１の間の数値として定義したが、照合スコアＳｔ，Ｓｒの定義はこれに限定されるものではない。また、上記実施形態では、類似度を表す指標として照合スコアＳｔ，Ｓｒを用いたが、相違度を表す指標として照合スコアＳｔ，Ｓｒを用いてもよい。この場合、相違度が大きいほど照合スコアＳｔ，Ｓｒの値は大きくなる。
　また、上記実施形態では、登録候補画像として６枚の画像を用いたが、登録候補画像の枚数は特に限定されるものではない。
　また、上述の実施形態の機能を実現するように該実施形態の構成を動作させるプログラムを記録媒体に記録させ、該記録媒体に記録されたプログラムをコードとして読み出し、コンピュータにおいて実行する処理方法も各実施形態の範疇に含まれる。すなわち、コンピュータ読取可能な記録媒体も各実施形態の範囲に含まれる。また、上述のプログラムが記録された記録媒体はもちろん、そのプログラム自体も各実施形態に含まれる。
　該記録媒体としては例えばフロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性メモリカード、ＲＯＭを用いることができる。また該記録媒体に記録されたプログラム単体で処理を実行しているものに限らず、他のソフトウェア、拡張ボードの機能と共同して、ＯＳ上で動作して処理を実行するものも各実施形態の範疇に含まれる。
　なお、上記実施形態は、何れもこの開示を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによってこの開示の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、この開示はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
　上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
　同じ人物の生体情報を各々が含む複数の登録候補データの各々について、前記人物の生体情報を含むテストデータに対する類似度を算出する類似度計算部と、
　前記複数の登録候補データのうち前記テストデータに対する前記類似度が上位の登録候補データを、前記人物の照合のためにデータ記憶部に登録する登録データとして、前記複数の登録候補データの中から選択する登録データ選択部と
　を有することを特徴とする情報処理装置。
（付記２）
　前記データ記憶部は、前記人物とは異なる複数の人物の生体情報を含む複数のデータを有し、
　前記登録データ選択部は、前記テストデータに対する前記類似度と、前記複数の登録候補データの各々の前記複数のデータの各々に対する類似度と、に基づいて前記登録データを選択する
　ことを特徴とする付記１記載の情報処理装置。
（付記３）
　前記登録データ選択部は、前記複数の登録候補データのうち、前記テストデータに対する類似度が上位であり且つ前記複数のデータに対する前記類似度よりも高い登録候補データを、前記登録データとして選択する
　ことを特徴とする付記２記載の情報処理装置。
（付記４）
　前記登録データは、前記複数の登録候補データのうち、前記テストデータに対する類似度が最も高い登録候補データである
　ことを特徴とする付記１乃至３の何れか１項に記載の情報処理装置。
（付記５）
　前記類似度計算部は、前記複数の登録候補データの各々について、他の登録候補データを前記テストデータとして前記類似度を算出する
　ことを特徴とする付記１乃至４の何れか１項に記載の情報処理装置。
（付記６）
　前記類似度計算部は、前記複数の登録候補データの各々について、他の総ての登録候補データの各々を前記テストデータとして前記類似度を算出する
　ことを特徴とする付記１乃至４の何れか１項に記載の情報処理装置。
（付記７）
　前記登録データ選択部は、前記複数の登録候補データのうち、他の登録候補データに対する類似度が最も高い登録候補データを、前記登録データとして選択する
　ことを特徴とする付記６記載の情報処理装置。
（付記８）
　前記類似度は、前記テストデータに対する照合スコアであり、
　前記他の登録候補データに対する類似度が最も高い登録候補データは、前記他の登録候補データに対する前記照合スコアのスコア順位の和が最も小さい登録候補データである
　ことを特徴とする付記７記載の情報処理装置。
（付記９）
　前記類似度は、前記テストデータに対する照合スコアであり、
　前記他の登録候補データに対する類似度が最も高い登録候補データは、前記他の登録候補データに対する前記照合スコアの和が最も大きい登録候補データである
　ことを特徴とする付記７記載の情報処理装置。
（付記１０）
　人物の生体情報データを取得するデータ取得装置と、
　複数の人物の複数の生体情報データが登録された記憶装置と、
　前記データ取得装置が取得した前記生体情報データと前記記憶装置に登録されている前記複数の生体情報データとの類似度を算出する類似度計算部と、前記データ取得装置が取得した前記生体情報データが表す人物が前記記憶装置に登録されている人物であるか否かを前記類似度に基づいて判定する照合部と、を有する情報処理装置と、を有する照合システムであって、
　前記類似度計算部は、同じ人物の生体情報を各々が含む複数の登録候補データの各々について、前記人物の生体情報を含むテストデータに対する類似度を算出するように更に構成されており、
　前記情報処理装置は、前記人物の照合のために前記記憶装置に登録する登録データを、前記複数の登録候補データの各々の、前記テストデータに対する前記類似度と、前記複数の人物の前記複数の生体情報データの各々に対する類似度と、に基づいて前記複数の登録候補データの中から選択する登録データ選択部を更に有する
　ことを特徴とする照合システム。
（付記１１）
　同じ人物の生体情報を含む複数の登録候補データの各々について、前記人物の生体情報を含むテストデータに対する類似度を算出し、
　前記複数の登録候補データのうち前記テストデータに対する類似度が上位の登録候補データを、前記人物の照合のためにデータ記憶部に登録する登録データとして、前記複数の登録候補データの中から選択する
　ことを特徴とする情報処理方法。
（付記１２）
　前記テストデータに対する前記類似度と、前記複数の登録候補データの各々の、前記データ記憶部に登録されている前記人物とは異なる複数の人物の生体情報を含む複数のデータの各々に対する類似度と、に基づいて前記登録データを選択する
　ことを特徴とする付記１１記載の情報処理方法。
（付記１３）
　前記複数の登録候補データのうち、前記テストデータに対する類似度が上位であり且つ前記複数のデータに対する前記類似度よりも高い登録候補データを、前記登録データとして選択する
　ことを特徴とする付記１２記載の情報処理方法。
（付記１４）
　前記登録データは、前記複数の登録候補データのうち、前記テストデータに対する類似度が最も高い登録候補データである
　ことを特徴とする付記１１乃至１３の何れか１項に記載の情報処理方法。
（付記１５）
　前記複数の登録候補データの各々について、他の登録候補データを前記テストデータとして前記類似度を算出する
　ことを特徴とする付記１１乃至１４の何れか１項に記載の情報処理方法。
（付記１６）
　前記複数の登録候補データの各々について、他の総ての登録候補データの各々を前記テストデータとして前記類似度を算出する
　ことを特徴とする付記１１乃至１４の何れか１項に記載の情報処理方法。
（付記１７）
　前記複数の登録候補データのうち、他の登録候補データに対する類似度が最も高い登録候補データを、前記登録データとして選択する
　ことを特徴とする付記１６記載の情報処理方法。
（付記１８）
　前記類似度は、前記テストデータに対する照合スコアであり、
　前記他の登録候補データに対する類似度が最も高い登録候補データは、前記他の登録候補データに対する前記照合スコアのスコア順位の和が最も小さい登録候補データである
　ことを特徴とする付記１７記載の情報処理方法。
（付記１９）
　前記類似度は、前記テストデータに対する照合スコアであり、
　前記他の登録候補データに対する類似度が最も高い登録候補データは、前記他の登録候補データに対する前記照合スコアの和が最も大きい登録候補データである
　ことを特徴とする付記１７記載の情報処理方法。
（付記２０）
　コンピュータを、
　　同じ人物の生体情報を各々が含む複数の登録候補データの各々について、前記人物の生体情報を含むテストデータに対する類似度を算出する手段、
　　前記複数の登録候補データのうち前記テストデータに対する類似度が上位の登録候補データを、前記人物の照合のためにデータ記憶部に登録する登録データとして、前記複数の登録候補データの中から選択する手段、
　として機能させるプログラム。
（付記２１）
　付記２０記載のプログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
　この出願は、２０２１年２月１８日に出願された日本出願特願２０２１－２３８２４を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
１００…情報処理装置
１１０…画像取得部
１２０…照合スコア計算部
１３０…登録画像選択部
１４０…画像登録部
１５０…データ記憶部
１６０…照合部
２００…プロセッサ
２０２…主記憶部
２０４…通信部
２０６…入出力インターフェース部
２０８…システムバス
２１０…出力装置
２１２…入力装置
２１４…記憶装置
３００…撮像装置
４００，７００…記憶装置
５００…情報処理装置
５１０…類似度計算部
５２０…照合部
５３０…登録データ選択部
６００…データ取得装置
１０００…認証システム

Claims (21)

  1. 　同じ人物の生体情報を各々が含む複数の登録候補データの各々について、前記人物の生体情報を含むテストデータに対する類似度を算出する類似度計算部と、
    　前記複数の登録候補データのうち前記テストデータに対する前記類似度が上位の登録候補データを、前記人物の照合のためにデータ記憶部に登録する登録データとして、前記複数の登録候補データの中から選択する登録データ選択部と
    　を有することを特徴とする情報処理装置。
  2. 　前記データ記憶部は、前記人物とは異なる複数の人物の生体情報を含む複数のデータを有し、
    　前記登録データ選択部は、前記テストデータに対する前記類似度と、前記複数の登録候補データの各々の前記複数のデータの各々に対する類似度と、に基づいて前記登録データを選択する
    　ことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
  3. 　前記登録データ選択部は、前記複数の登録候補データのうち、前記テストデータに対する類似度が上位であり且つ前記複数のデータに対する前記類似度よりも高い登録候補データを、前記登録データとして選択する
    　ことを特徴とする請求項２記載の情報処理装置。
  4. 　前記登録データは、前記複数の登録候補データのうち、前記テストデータに対する類似度が最も高い登録候補データである
    　ことを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の情報処理装置。
  5. 　前記類似度計算部は、前記複数の登録候補データの各々について、他の登録候補データを前記テストデータとして前記類似度を算出する
    　ことを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の情報処理装置。
  6. 　前記類似度計算部は、前記複数の登録候補データの各々について、他の総ての登録候補データの各々を前記テストデータとして前記類似度を算出する
    　ことを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の情報処理装置。
  7. 　前記登録データ選択部は、前記複数の登録候補データのうち、他の登録候補データに対する類似度が最も高い登録候補データを、前記登録データとして選択する
    　ことを特徴とする請求項６記載の情報処理装置。
  8. 　前記類似度は、前記テストデータに対する照合スコアであり、
    　前記他の登録候補データに対する類似度が最も高い登録候補データは、前記他の登録候補データに対する前記照合スコアのスコア順位の和が最も小さい登録候補データである
    　ことを特徴とする請求項７記載の情報処理装置。
  9. 　前記類似度は、前記テストデータに対する照合スコアであり、
    　前記他の登録候補データに対する類似度が最も高い登録候補データは、前記他の登録候補データに対する前記照合スコアの和が最も大きい登録候補データである
    　ことを特徴とする請求項７記載の情報処理装置。
  10. 　人物の生体情報データを取得するデータ取得装置と、
    　複数の人物の複数の生体情報データが登録された記憶装置と、
    　前記データ取得装置が取得した前記生体情報データと前記記憶装置に登録されている前記複数の生体情報データとの類似度を算出する類似度計算部と、前記データ取得装置が取得した前記生体情報データが表す人物が前記記憶装置に登録されている人物であるか否かを前記類似度に基づいて判定する照合部と、を有する情報処理装置と、を有する照合システムであって、
    　前記類似度計算部は、同じ人物の生体情報を各々が含む複数の登録候補データの各々について、前記人物の生体情報を含むテストデータに対する類似度を算出するように更に構成されており、
    　前記情報処理装置は、前記人物の照合のために前記記憶装置に登録する登録データを、前記複数の登録候補データの各々の、前記テストデータに対する前記類似度と、前記複数の人物の前記複数の生体情報データの各々に対する類似度と、に基づいて前記複数の登録候補データの中から選択する登録データ選択部を更に有する
    　ことを特徴とする照合システム。
  11. 　同じ人物の生体情報を含む複数の登録候補データの各々について、前記人物の生体情報を含むテストデータに対する類似度を算出し、
    　前記複数の登録候補データのうち前記テストデータに対する類似度が上位の登録候補データを、前記人物の照合のためにデータ記憶部に登録する登録データとして、前記複数の登録候補データの中から選択する
    　ことを特徴とする情報処理方法。
  12. 　前記テストデータに対する前記類似度と、前記複数の登録候補データの各々の、前記データ記憶部に登録されている前記人物とは異なる複数の人物の生体情報を含む複数のデータの各々に対する類似度と、に基づいて前記登録データを選択する
    　ことを特徴とする請求項１１記載の情報処理方法。
  13. 　前記複数の登録候補データのうち、前記テストデータに対する類似度が上位であり且つ前記複数のデータに対する前記類似度よりも高い登録候補データを、前記登録データとして選択する
    　ことを特徴とする請求項１２記載の情報処理方法。
  14. 　前記登録データは、前記複数の登録候補データのうち、前記テストデータに対する類似度が最も高い登録候補データである
    　ことを特徴とする請求項１１乃至１３の何れか１項に記載の情報処理方法。
  15. 　前記複数の登録候補データの各々について、他の登録候補データを前記テストデータとして前記類似度を算出する
    　ことを特徴とする請求項１１乃至１４の何れか１項に記載の情報処理方法。
  16. 　前記複数の登録候補データの各々について、他の総ての登録候補データの各々を前記テストデータとして前記類似度を算出する
    　ことを特徴とする請求項１１乃至１４の何れか１項に記載の情報処理方法。
  17. 　前記複数の登録候補データのうち、他の登録候補データに対する類似度が最も高い登録候補データを、前記登録データとして選択する
    　ことを特徴とする請求項１６記載の情報処理方法。
  18. 　前記類似度は、前記テストデータに対する照合スコアであり、
    　前記他の登録候補データに対する類似度が最も高い登録候補データは、前記他の登録候補データに対する前記照合スコアのスコア順位の和が最も小さい登録候補データである
    　ことを特徴とする請求項１７記載の情報処理方法。
  19. 　前記類似度は、前記テストデータに対する照合スコアであり、
    　前記他の登録候補データに対する類似度が最も高い登録候補データは、前記他の登録候補データに対する前記照合スコアの和が最も大きい登録候補データである
    　ことを特徴とする請求項１７記載の情報処理方法。
  20. 　コンピュータを、
    　　同じ人物の生体情報を各々が含む複数の登録候補データの各々について、前記人物の生体情報を含むテストデータに対する類似度を算出する手段、
    　　前記複数の登録候補データのうち前記テストデータに対する類似度が上位の登録候補データを、前記人物の照合のためにデータ記憶部に登録する登録データとして、前記複数の登録候補データの中から選択する手段、
    　として機能させるプログラム。
  21. 　請求項２０記載のプログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
PCT/JP2021/042538 2021-02-18 2021-11-19 情報処理装置、情報処理方法、照合システム、プログラム及び記録媒体 WO2022176294A1 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US17/637,977 US20240104178A1 (en) 2021-02-18 2021-11-19 Information processing apparatus, information processing method, matching system, program, and storage medium
JP2023500539A JP7571857B2 (ja) 2021-02-18 2021-11-19 情報処理装置、情報処理方法、照合システム、プログラム

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021023824 2021-02-18
JP2021-023824 2021-02-18

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2022176294A1 true WO2022176294A1 (ja) 2022-08-25

Family

ID=82931357

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2021/042538 WO2022176294A1 (ja) 2021-02-18 2021-11-19 情報処理装置、情報処理方法、照合システム、プログラム及び記録媒体

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20240104178A1 (ja)
JP (1) JP7571857B2 (ja)
WO (1) WO2022176294A1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2025037390A1 (ja) * 2023-08-15 2025-02-20 日本電気株式会社 情報処理システム、情報処理方法、及び記録媒体

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000163574A (ja) * 1998-11-30 2000-06-16 Oki Electric Ind Co Ltd データ識別方法および識別装置
JP2010009389A (ja) * 2008-06-27 2010-01-14 Toshiba Corp 辞書情報登録装置、辞書情報登録方法、顔認証装置および入退場管理システム
JP2012221464A (ja) * 2011-04-14 2012-11-12 Hitachi Solutions Ltd 指静脈認証システム及び認証精度向上手法
JP2020003873A (ja) * 2018-06-25 2020-01-09 株式会社日立製作所 生体認証プログラム、生体認証方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000163574A (ja) * 1998-11-30 2000-06-16 Oki Electric Ind Co Ltd データ識別方法および識別装置
JP2010009389A (ja) * 2008-06-27 2010-01-14 Toshiba Corp 辞書情報登録装置、辞書情報登録方法、顔認証装置および入退場管理システム
JP2012221464A (ja) * 2011-04-14 2012-11-12 Hitachi Solutions Ltd 指静脈認証システム及び認証精度向上手法
JP2020003873A (ja) * 2018-06-25 2020-01-09 株式会社日立製作所 生体認証プログラム、生体認証方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2025037390A1 (ja) * 2023-08-15 2025-02-20 日本電気株式会社 情報処理システム、情報処理方法、及び記録媒体

Also Published As

Publication number Publication date
US20240104178A1 (en) 2024-03-28
JP7571857B2 (ja) 2024-10-23
JPWO2022176294A1 (ja) 2022-08-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP2523149B1 (en) A method and system for association and decision fusion of multimodal inputs
JP3439359B2 (ja) 個人識別方法、個人識別装置および記録媒体
JP4937607B2 (ja) 生体認証方法及び生体認証装置
JP5375823B2 (ja) 画像照合装置、画像照合方法および画像照合用プログラム
US8374401B2 (en) Biometric authentication device, authentication accuracy evaluation device and biometric authentication method
JP2007219955A (ja) 質問応答システム、質問応答処理方法及び質問応答プログラム
KR20120114564A (ko) 대표 지문 템플릿 생성 장치 및 방법
KR20100073845A (ko) 음성 및 영상에 기반한 성별-연령 판별방법 및 그 장치
CN112560710B (zh) 一种用于构建指静脉识别系统的方法及指静脉识别系统
JPWO2020050413A1 (ja) 認証用顔画像候補判定装置、認証用顔画像候補判定方法、プログラム、および記録媒体
CN118097755A (zh) 一种基于yolo网络的智慧人脸身份识别方法
JP5812505B2 (ja) マルチモーダル情報に基づく人口学的分析方法及びシステム
WO2022176294A1 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、照合システム、プログラム及び記録媒体
CN108875549A (zh) 图像识别方法、装置、系统及计算机存储介质
CN113158777A (zh) 质量评分方法、质量评分模型的训练方法及相关装置
CN109033321A (zh) 一种图像与自然语言特征提取及基于关键词的语言指示图像分割方法
Su et al. Evaluation of rarity of fingerprints in forensics
JP2005141437A (ja) パターン認識装置及びその方法
CN112351047B (zh) 基于双引擎的声纹身份认证方法、装置、设备及存储介质
WO2012029150A1 (ja) 生体認証システム、生体認証方法、及びプログラム
US9443443B2 (en) Personalized studying path generating method in serious game
JPH11232459A (ja) 個人認証用の認証対象原情報登録方法および個人認証装置
CN110969095A (zh) 一种信鸽的身份信息分析方法及装置
JPH10261083A (ja) 個人同定装置及び個人同定方法
JP7318804B2 (ja) 類似度計算機、認証システム、類似度計算方法、類似度計算プログラムおよび類似度計算プログラムの生成方法

Legal Events

Date Code Title Description
WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 17637977

Country of ref document: US

121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 21926722

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2023500539

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 21926722

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1