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JP5871764B2 - Face recognition device - Google Patents

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JP5871764B2
JP5871764B2 JP2012217431A JP2012217431A JP5871764B2 JP 5871764 B2 JP5871764 B2 JP 5871764B2 JP 2012217431 A JP2012217431 A JP 2012217431A JP 2012217431 A JP2012217431 A JP 2012217431A JP 5871764 B2 JP5871764 B2 JP 5871764B2
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Description

本発明は、撮影画像から抽出された照合対象者の顔情報を予め登録された登録利用者の顔情報と照合して照合対象者を認証するか否か判定する顔認証装置に関する。   The present invention relates to a face authentication device that determines whether or not to verify a person to be verified by comparing face information of a person to be collated extracted from a captured image with face information of a registered user registered in advance.

照合対象者の顔を撮影して得られた顔画像を、予め登録された利用者の顔画像と照合することにより、その照合対象者を認証する顔認証装置が用いられている。顔認証装置は、照合時の顔画像から得られる顔の特徴情報である顔情報と登録時の顔画像から得られる顔情報との類似性を評価し、照合対象者が利用者か否かを判定する。この顔情報は、利用者または照合対象者が眼鏡またはアクセサリなどの装着物を顔に装着していると、その装着物により影響を受けることがある。   2. Description of the Related Art A face authentication apparatus that authenticates a person to be collated by collating a face image obtained by photographing the face of the person to be collated with a face image of a user registered in advance is used. The face authentication device evaluates the similarity between the face information, which is facial feature information obtained from the face image at the time of collation, and the face information obtained from the face image at the time of registration, and determines whether or not the person to be collated is a user. judge. This face information may be affected by the wearing object when the user or the person to be verified wears the wearing object such as glasses or accessories on the face.

例えば、登録時に眼鏡を着用していなかった利用者が照合時に眼鏡を着用していると、登録されている顔情報と照合時の顔情報との類似度が低くなり、本人であるにもかかわらず認証に失敗するおそれがある(いわゆる本人棄却)。これに対処するものとして、例えば特許文献1では、複数の照明条件、撮影角度、被写体状態(眼鏡の有無等)における被認証者の顔画像の撮影を行って複数の顔画像データを登録しておき、登録データと被認証者の認証時における顔画像を表す照合データとの類似度を算出し、類似度が所定の閾値以上となる登録データと照合データの組合せがあった場合には、認証成功と判定する顔認証システムが提案されている。   For example, if a user who was not wearing glasses at the time of registration is wearing glasses at the time of collation, the similarity between the registered face information and the face information at the time of collation will be low, and even though he is the person himself / herself. Authentication may fail (so-called principal rejection). In order to cope with this, for example, in Patent Document 1, a plurality of face image data is registered by photographing a face image of a person to be authenticated under a plurality of illumination conditions, photographing angles, and subject states (such as the presence or absence of glasses). Then, the degree of similarity between the registered data and the collation data representing the face image at the time of authentication of the person to be authenticated is calculated, and if there is a combination of the registration data and the collation data whose similarity is equal to or greater than a predetermined threshold, authentication is performed. A face authentication system for determining success has been proposed.

特開2006−85289号公報JP 2006-85289 A

各利用者について、顔に装着物が装着されている状態の顔情報と装着物が装着されていない状態の顔情報とを予め登録しておき、照合時の撮影画像から抽出された照合対象者の顔情報がその何れかと類似する場合に認証成功とすれば、登録時と照合時の装着物の装着状態が異なることに起因した本人棄却を抑制することができる。しかしながら、例えば、照合対象者が照合時に眼鏡を着用しており、その照合対象者とは別人の利用者が登録時に眼鏡を着用していると、眼鏡の影響により両者の顔情報が類似することがある。その結果、照合対象者が利用者本人でないにもかかわらず認証に成功してしまうおそれもある(いわゆる他人受入)。特許文献1のような顔認証装置では、装着物のために他人同士の顔情報が類似する場合にも認証成功となってしまうため、他人受入を抑制することができない。   For each user, face information when the attachment is attached to the face and face information when the attachment is not attached are registered in advance, and the person to be collated is extracted from the captured image at the time of collation If the face information is similar to any of the face information, the success of the authentication can suppress the rejection of the person due to the difference in the wearing state of the wearing object at the time of registration and the matching. However, for example, if a person to be collated wears glasses at the time of collation, and a user other than the person to be collated wears glasses at the time of registration, both face information is similar due to the influence of the glasses There is. As a result, there is a possibility that authentication may succeed even though the person to be verified is not the user himself (so-called acceptance of others). In a face authentication device like patent document 1, since it will be attestation success also when face information of others is similar for a wearing thing, acceptance of others cannot be controlled.

そこで、本発明は、装着物に起因して利用者本人が認証に失敗したり、未登録の照合対象者が何れかの利用者であるとして誤って認証に成功する可能性を低減させた顔認証装置を提供することを目的とする。   Therefore, the present invention reduces the possibility that the user himself / herself fails to authenticate due to the wearing object, or that the unregistered person to be verified is any user and that the authentication is erroneously successful. An object is to provide an authentication device.

かかる課題を解決するために、本発明は、予め登録された登録利用者ごとに、登録利用者の顔に装着物が装着されている装着状態の顔情報および装着物が装着されていない非装着状態の顔情報を登録顔情報として記憶する記憶手段と、撮影画像から抽出された照合対象者の顔情報を複数の登録顔情報のそれぞれと照合し、複数の登録顔情報のうち照合対象者の顔情報と類似する候補顔情報を特定する照合手段と、候補顔情報が装着状態の登録顔情報である場合、照合対象者の顔情報が装着状態の登録顔情報に対応する登録利用者に関する非装着状態の登録顔情報とも類似することを条件に照合対象者が登録利用者であると判定する補足判定を行う補足判定手段と、を備えることを特徴とする顔認証装置を提供する。   In order to solve such a problem, the present invention provides, for each registered user registered in advance, face information of a wearing state in which a wearing object is worn on a registered user's face and non-wearing in which no wearing object is worn. Storage means for storing the face information of the state as registered face information, the face information of the person to be collated extracted from the photographed image is collated with each of the plurality of registered face information, and the face of the person to be collated among the plurality of registered face information A collation means for identifying candidate face information similar to the face information, and when the candidate face information is the registered face information in the wearing state, the face information of the person to be collated is a non-registered user related to the registered face information in the wearing state. There is provided a face authentication device comprising supplementary determination means for performing supplementary determination for determining that a person to be collated is a registered user on condition that the registered face information in the wearing state is similar.

補足判定手段は、候補顔情報が非装着状態の登録顔情報である場合には、補足判定を実行せずに照合対象者を候補顔情報に対応する登録利用者であると判定することが好ましい。   When the candidate face information is registered face information in a non-wearing state, the supplementary determination unit preferably determines that the person to be collated is a registered user corresponding to the candidate face information without performing supplementary determination. .

補足判定手段の補足判定に用いられる類似判定基準は、照合手段で候補顔情報の特定に用いられる類似判定基準よりも緩いことが好ましい。   It is preferable that the similarity determination criterion used for supplementary determination by the supplemental determination unit is looser than the similarity determination criterion used for specifying candidate face information by the collating unit.

照合手段は、照合対象者の顔情報と複数の登録顔情報のそれぞれとの類似度を算出し、当該類似度が最大でありかつ第一の基準を満たす登録顔情報を候補顔情報として特定し、補足判定手段は、候補顔情報が装着状態の登録顔情報である場合、装着状態の登録顔情報に対応する登録利用者に関する非装着状態の登録顔情報と照合対象者の顔情報との類似度が第一の基準より緩い第二の基準を満たすときに、照合対象者が登録利用者であると判定することが好ましい。   The collating means calculates the similarity between the face information of the person to be collated and each of the plurality of registered face information, and specifies the registered face information that has the maximum similarity and satisfies the first criterion as candidate face information. When the candidate face information is the registered face information of the wearing state, the supplementary determination unit is similar to the registered face information of the non-wearing state related to the registered user corresponding to the registered face information of the wearing state and the face information of the person to be verified. It is preferable to determine that the person to be verified is a registered user when the degree satisfies the second standard that is looser than the first standard.

補足判定手段は、候補顔情報が装着状態の登録顔情報である場合、装着状態の登録顔情報と照合対象者の顔情報とが装着物がない領域において類似することを条件に補足判定を実行することが好ましい。   When the candidate face information is the registered face information of the wearing state, the supplementary determining means performs the supplementary determination on the condition that the registered face information of the wearing state and the face information of the person to be collated are similar in a region where there is no wearing object. It is preferable to do.

本発明の顔認証装置は、装着物に起因して利用者本人が認証に失敗したり、未登録の照合対象者が何れかの利用者であるとして誤って認証に成功する可能性を低減させることができる。   The face authentication apparatus according to the present invention reduces the possibility that the user himself / herself fails to authenticate due to the wearing object, or that the unregistered person to be verified is one of the users, and that the authentication is erroneously successful. be able to.

本発明の一実施形態である顔認証装置の概略構成図である。It is a schematic block diagram of the face authentication apparatus which is one Embodiment of this invention. 記憶部に記憶される登録データを説明するための図である。It is a figure for demonstrating the registration data memorize | stored in a memory | storage part. 顔認証装置の処理部の動作例を示したフローチャートである。It is the flowchart which showed the operation example of the process part of the face authentication apparatus. 顔認証装置の処理部の別の動作例を示したフローチャートである。It is the flowchart which showed another operation example of the process part of the face authentication apparatus.

以下、本発明の一実施形態である顔認証装置について、図面を用いて説明する。本実施形態の顔認証装置では、装着物の一例として眼鏡が装着されている状態(以下、眼鏡顔という)の顔情報と、眼鏡が装着されていない状態(以下、裸眼顔という)の顔情報とが、利用者ごとに予め登録される。顔認証装置は、照合対象者の顔情報を登録されている利用者の顔情報(以下、登録顔情報という)のそれぞれと照合して類似度を評価し、本人候補の登録顔情報(候補顔情報)を特定する。この登録顔情報に対応する利用者が、照合対象者と同一人物である可能性がある候補者となる。さらに顔認証装置は、候補顔情報が眼鏡顔の登録顔情報である場合、すなわち照合対象者の顔情報が候補者の裸眼顔の登録顔情報よりもその候補者の眼鏡顔の登録顔情報と類似する場合、その裸眼顔の登録顔情報を照合対象者の顔情報と類似するか否か補足判定し、候補者の裸眼顔とも類似するとき照合対象者を利用者と判定する。この補足判定により、本実施形態の顔認証装置は、眼鏡に起因する他人受入を抑制する。   Hereinafter, a face authentication apparatus according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. In the face authentication apparatus according to the present embodiment, face information in a state where glasses are worn as an example of a wearing object (hereinafter referred to as glasses face) and face information in a state where glasses are not worn (hereinafter referred to as naked eye face). Are registered in advance for each user. The face authentication device collates the face information of the person to be collated with each of registered user face information (hereinafter referred to as registered face information), evaluates the similarity, and registers face information (candidate face) of the individual candidate. Information). The user corresponding to the registered face information is a candidate who may be the same person as the person to be verified. Further, the face authentication device, when the candidate face information is registered face information of a spectacle face, that is, the face information of the person to be collated is registered face information of the candidate's glasses face rather than the registered face information of the candidate's naked eye face. If they are similar, it is determined whether or not the registered face information of the naked eye face is similar to the face information of the person to be collated, and if the face information of the candidate is similar, the person to be collated is determined to be a user. By this supplementary determination, the face authentication apparatus of the present embodiment suppresses the acceptance of others due to the glasses.

また、本実施形態の顔認証装置は、候補顔情報が裸眼顔の登録顔情報である場合、すなわち、照合対象者の顔情報が候補者の眼鏡顔の登録顔情報よりもその候補者の裸眼顔の登録顔情報と類似する場合には、眼鏡顔の登録顔情報を参照せずに、照合対象者が候補者であると判定する。このように、照合の信頼性が高い裸眼顔が本人候補のときは補足判定を行わず、比較的に信頼性が低い眼鏡顔が本人候補となったときだけ、同一利用者の裸眼顔との類似性を確認する補足判定を行う。これにより、照合対象者が眼鏡を着用していないときの本人棄却を増加させることなく、眼鏡を着用しているときの他人受入を抑制することができる。   Further, in the face authentication apparatus according to the present embodiment, when the candidate face information is registered face information of the naked eye face, that is, the face information of the person to be collated is more than the registered face information of the candidate's glasses face. If it is similar to the registered face information of the face, it is determined that the person to be collated is a candidate without referring to the registered face information of the spectacle face. In this way, supplementary determination is not performed when a naked eye face with high reliability of matching is an individual candidate, and only when a relatively unreliable spectacle face is an individual candidate, A supplementary decision is made to confirm the similarity. Thereby, the acceptance of others when wearing glasses can be suppressed without increasing the person's rejection when the person to be verified is not wearing glasses.

図1は、本発明の一実施形態である顔認証装置1の概略構成図である。顔認証装置1は、記憶部20と、処理部30と、出力部40とを有する。顔認証装置1では、撮像部10により撮像された画像が、処理部30に入力される。図1には撮像部10を1つしか示していないが、顔認証装置1は、複数の撮像部や、自動ドアや電気錠などの外部機器と接続し、認証結果に応じてそれらの機器を制御してもよい。   FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a face authentication apparatus 1 according to an embodiment of the present invention. The face authentication device 1 includes a storage unit 20, a processing unit 30, and an output unit 40. In the face authentication device 1, an image captured by the imaging unit 10 is input to the processing unit 30. Although only one imaging unit 10 is shown in FIG. 1, the face authentication device 1 is connected to a plurality of imaging units and external devices such as automatic doors and electric locks, and these devices are connected according to the authentication result. You may control.

撮像部10は、顔認証装置1が運用される環境に応じて、照合対象者の顔を撮影できるように設置される。例えば、通行を規制する自動ドア前方の所定範囲を撮影対象とするように設置する。撮像部10は、照合対象者の顔が写った画像を入力画像として生成する。そのために、撮像部10は、例えば、CCDまたはCMOSといった固体撮像素子の2次元アレイ上に照合対象者の顔の像を結像する光学系を備えたカメラを有する。撮像部10は、生成した入力画像を処理部30に出力する。   The imaging unit 10 is installed so that the face of the person to be collated can be photographed according to the environment in which the face authentication device 1 is operated. For example, it is installed so that a predetermined range in front of an automatic door that restricts traffic is taken as an object to be photographed. The imaging unit 10 generates an image showing the face of the person to be verified as an input image. For this purpose, the imaging unit 10 includes a camera including an optical system that forms an image of the face of the person to be collated on a two-dimensional array of solid-state imaging elements such as a CCD or a CMOS. The imaging unit 10 outputs the generated input image to the processing unit 30.

なお、撮像部10は、入力画像として、カラーの多階調画像を作成するものであってもよく、または近赤外域に感度を有しグレー画像を作成するカメラであってもよい。また、撮像部10が有する撮像素子アレイは、入力画像上に写っている顔の目、鼻、口などの特徴が区別できる程度の画素数を有することが好ましい。   Note that the imaging unit 10 may create a color multi-tone image as an input image, or may be a camera that has a sensitivity in the near infrared region and creates a gray image. Moreover, it is preferable that the image pick-up element array which the image pick-up part 10 has has the pixel number of the grade which can distinguish the features, such as the eyes of the face, nose, and mouth which are reflected on the input image.

記憶部20は、半導体メモリ、磁気記録媒体および光記録媒体のうちの少なくとも一つを有する。そして記憶部20は、顔認証装置1を制御するためのコンピュータプログラム、各種パラメータおよびデータなどを記憶する。また記憶部20は、利用者の識別情報と、利用者の顔画像または顔画像から抽出された利用者の顔の特徴情報である顔情報とを記憶する。顔認証装置1では、利用者ごとに、利用者の識別情報および顔情報を予め記憶部20に登録しておく。以下では、登録された利用者の顔情報を登録顔情報という。   The storage unit 20 includes at least one of a semiconductor memory, a magnetic recording medium, and an optical recording medium. The storage unit 20 stores a computer program, various parameters, data, and the like for controlling the face authentication device 1. Further, the storage unit 20 stores user identification information and face information that is feature information of the user's face extracted from the user's face image or face image. In the face authentication device 1, user identification information and face information are registered in advance in the storage unit 20 for each user. Hereinafter, the registered user face information is referred to as registered face information.

眼鏡を着用することがある利用者については、記憶部20は、眼鏡顔の顔情報および裸眼顔の顔情報を、利用者ごとに対応付けて記憶する。これらの顔情報は、利用者の顔に装着物が装着されている装着状態の顔情報および装着物が装着されていない非装着状態の顔情報の一例である。眼鏡を着用しない利用者については、記憶部20は、裸眼顔の顔情報を記憶する。   For users who may wear glasses, the storage unit 20 stores the face information of the glasses face and the face information of the naked eye face in association with each user. These pieces of face information are an example of face information in a wearing state in which an attachment is attached to the user's face and face information in a non-wearing state in which no attachment is attached. For a user who does not wear glasses, the storage unit 20 stores face information of the naked eye face.

図2は、記憶部20に記憶される登録データを説明するための図である。図2の登録データは、利用者ごとに、識別情報としてID番号を、登録顔情報として顔画像を有する。この例では、利用者は4人である。ID01、ID03およびID04の利用者は眼鏡を着用しているが、ID02の利用者は眼鏡を着用していない。このため、ID01、ID03およびID04の利用者については、眼鏡顔と裸眼顔の両方の顔画像が登録されている。一方、ID02の利用者については、裸眼顔の顔画像のみが登録されている。   FIG. 2 is a diagram for explaining registration data stored in the storage unit 20. The registered data in FIG. 2 has an ID number as identification information and a face image as registered face information for each user. In this example, there are four users. ID01, ID03 and ID04 users wear glasses, but ID02 users do not wear glasses. For this reason, for the users of ID01, ID03, and ID04, face images of both the spectacle face and the naked eye face are registered. On the other hand, only the face image of the naked eye face is registered for the user of ID02.

図2の例では、ID01とID04の利用者について登録されている眼鏡顔の眼鏡が似ている。この場合、例えば、眼鏡を着用した状態のID01の利用者が照合対象者となり、登録されている各顔画像と照合されると、自分自身の眼鏡顔よりもID04の利用者の眼鏡顔との類似度が高くなる可能性がある。また、登録されている眼鏡顔同士の眼鏡が似ていなくても、例えばID01の利用者が登録時と異なる眼鏡を着用して照合対象者となった場合には、その眼鏡が他の利用者について登録されている眼鏡顔の眼鏡と似ていれば、同様に、自分自身の眼鏡顔よりも他の利用者の眼鏡顔との類似度が高くなる可能性がある。   In the example of FIG. 2, the glasses of the glasses face registered for the users ID01 and ID04 are similar. In this case, for example, a user with ID01 wearing glasses is a person to be collated, and when collated with each registered facial image, the user's glasses face with ID04 is more than the face of his own glasses. The similarity may be high. Even if the registered spectacle faces are not similar, for example, if the user with ID01 wears glasses different from those at the time of registration and becomes a person to be collated, the glasses will be used by other users. In the same manner, there is a possibility that the degree of similarity with the glasses face of other users is higher than the glasses face of oneself.

なお、利用者の識別情報は、利用者を一意に識別できるものであればよいので、例えば利用者名などでもよい。また、図2では説明のため顔画像を登録する例を示しているが、処理部30による照合の方式に応じて、顔画像または顔画像から抽出された利用者の顔の特徴情報を登録すればよい。登録顔情報は、外部から取得してもよいし、後述する処理部30の特徴抽出手段32により抽出してもよい。   The user identification information may be anything that can uniquely identify the user, and may be, for example, a user name. Further, FIG. 2 shows an example in which a face image is registered for the purpose of explanation. However, according to the method of collation by the processing unit 30, the face image or the feature information of the user's face extracted from the face image is registered. That's fine. The registered face information may be acquired from the outside, or may be extracted by the feature extraction unit 32 of the processing unit 30 described later.

処理部30は、1個または複数個のプロセッサおよびその周辺回路を有する。そして処理部30は、撮像部10により入力された顔画像から照合対象者の顔情報を抽出し、その顔情報を記憶部20に予め登録された利用者の顔情報と照合して、照合対象者が登録された利用者であるか否か判定する。そのために、処理部30は、顔検出手段31と、特徴抽出手段32と、照合手段33と、補足判定手段34と、認可手段35とを有する。処理部30のこれらの手段は、例えば、マイクロプロセッサユニット上で動作するプログラムの機能モジュールとして実装される。なお、これらの手段は、独立した集積回路、ファームウェア、マイクロプロセッサなどで構成してもよい。   The processing unit 30 has one or a plurality of processors and their peripheral circuits. Then, the processing unit 30 extracts face information of the person to be collated from the face image input by the imaging unit 10, collates the face information with the face information of the user registered in advance in the storage unit 20, and It is determined whether or not the user is a registered user. For this purpose, the processing unit 30 includes a face detection unit 31, a feature extraction unit 32, a collation unit 33, a supplement determination unit 34, and an authorization unit 35. These units of the processing unit 30 are implemented as a functional module of a program that operates on the microprocessor unit, for example. These means may be constituted by independent integrated circuits, firmware, a microprocessor, and the like.

出力部40は、例えば、自動ドア、通行ゲートまたは電気錠を制御する外部機器などに接続する通信インターフェースと、その制御回路とを有する。そして出力部40は、処理部30から照合対象者についての認証成功を示す信号を受け取ると、接続された機器に例えば電気錠の解錠を要求する信号を出力する。あるいは、出力部40は、撮像部10の付近に設置され表示または音声などにより照合対象者に認証結果を通知する表示器などに、処理部30による認証結果を示す信号を出力してもよい。   The output unit 40 includes, for example, a communication interface connected to an automatic door, a passage gate, or an external device that controls an electric lock, and a control circuit thereof. And the output part 40 will output the signal which requests | requires the unlocking | release of an electric lock, for example to the connected apparatus, if the signal which shows the authentication success about a collation subject is received from the process part 30. FIG. Or the output part 40 may output the signal which shows the authentication result by the process part 30 to the display etc. which are installed in the vicinity of the imaging part 10, and notify an authentication result to a collation subject by a display or an audio | voice.

次に、処理部30が有する各手段の機能について説明する。   Next, functions of each unit included in the processing unit 30 will be described.

顔検出手段31は、入力画像から、照合対象者の顔が写っている領域である顔領域を検出する。そのために、顔検出手段31は、例えば、入力画像中の部分領域から1つまたは複数の特徴量を算出し、その特徴量が人物の顔に対応すると考えられる所定の条件を満たす場合に、その部分領域を顔領域として検出する。具体的には、顔検出手段31は、例えば、Sobelフィルタなどを用いてエッジ画素抽出を行い、その部分領域内におけるエッジ画素の方向分布、またはそのエッジ近傍の輝度分布などの特徴量を算出する。あるいは、人物の顔を撮影した複数の画像から予めこれらの特徴量の値を求めてその範囲を決定することにより、上述した所定の条件を予め決定してもよい。   The face detection unit 31 detects a face area, which is an area where the face of the person to be collated is shown, from the input image. Therefore, for example, the face detection unit 31 calculates one or a plurality of feature amounts from a partial region in the input image, and if the feature amount satisfies a predetermined condition considered to correspond to a human face, A partial area is detected as a face area. Specifically, the face detection unit 31 performs edge pixel extraction using, for example, a Sobel filter, and calculates a feature quantity such as a direction distribution of edge pixels in the partial region or a luminance distribution near the edge. . Alternatively, the predetermined conditions described above may be determined in advance by obtaining the values of these feature values in advance from a plurality of images obtained by photographing a person's face and determining the range thereof.

あるいは、顔検出手段31は、予め用意された顔領域のテンプレートを用いて入力画像とのテンプレートマッチングを行ったり、入力画像のエッジ画像から顔または頭部領域の輪郭形状のエッジ分布を検出したりすることによって、顔領域を検出してもよい。顔検出手段31は、例えば、入力画像から顔領域に含まれる画素のみを取り出した画像を、特徴抽出手段32に渡す。   Alternatively, the face detection means 31 performs template matching with the input image using a face area template prepared in advance, or detects the edge distribution of the contour shape of the face or head area from the edge image of the input image. By doing so, the face area may be detected. For example, the face detection unit 31 passes an image obtained by extracting only pixels included in the face area from the input image to the feature extraction unit 32.

特徴抽出手段32は、顔領域を表す画像から照合対象者の顔の特徴情報である顔情報(以下、入力顔情報ともいう)を抽出する。そのために、特徴抽出手段32は、顔検出手段31により得られた画像から、目領域中心、鼻尖点、口角点などの顔の特徴点を抽出する。さらに特徴抽出手段32は、抽出された特徴点の種別と入力画像上の位置情報(例えば、顔画像の左上端部を原点とする2次元座標値)を、顔の特徴情報として抽出する。特徴抽出手段32は、入力顔情報を記憶部20に記憶する。   The feature extraction unit 32 extracts face information (hereinafter also referred to as input face information) that is feature information of the face of the person to be collated from the image representing the face area. For this purpose, the feature extraction unit 32 extracts facial feature points such as the center of the eye region, the nose tip, and the mouth corner point from the image obtained by the face detection unit 31. Further, the feature extraction unit 32 extracts the extracted feature point type and position information on the input image (for example, a two-dimensional coordinate value with the upper left corner of the face image as the origin) as face feature information. The feature extraction unit 32 stores the input face information in the storage unit 20.

特徴抽出手段32は、顔画像から特徴点を抽出するための公知の様々な手法を用いることができる。例えば、特徴抽出手段32は、顔画像に対してエッジ抽出処理を行って周辺画素との輝度差が大きいエッジ画素を抽出する。そして特徴抽出手段32は、エッジ画素の位置、パターンなどに基づいて求めた特徴量が、目、鼻、口などの部位について予め定められた条件を満たすか否かを調べて各部位の位置を特定することにより、各特徴点を抽出することができる。   The feature extraction means 32 can use various known methods for extracting feature points from a face image. For example, the feature extraction unit 32 performs edge extraction processing on the face image to extract edge pixels having a large luminance difference from surrounding pixels. Then, the feature extraction unit 32 checks whether or not the feature amount obtained based on the position and pattern of the edge pixel satisfies a predetermined condition for the part such as the eyes, the nose, and the mouth, and determines the position of each part. By specifying, each feature point can be extracted.

なお、特徴抽出手段32は、入力顔情報を抽出するのと同様の方法により、各利用者が登録されるときに顔情報を抽出し、それらを登録顔情報として記憶部20に記憶しておく。   The feature extraction unit 32 extracts face information when each user is registered by the same method as extracting the input face information, and stores them in the storage unit 20 as registered face information. .

照合手段33は、照合対象者の入力顔情報を記憶部20に記憶されている各登録顔情報と照合して、照合対象者の顔情報と類似する登録顔情報に対応する利用者を、照合対象者と同一人物である可能性がある候補者として特定する。そのために、照合手段33は、まず、入力顔情報と、各登録顔情報とを比較することにより、利用者ごとに、利用者の顔と照合対象者の顔の類似度合いを表す類似度を算出する。眼鏡顔の顔情報と裸眼顔の顔情報の両方が登録されている利用者については、照合手段33は、眼鏡顔との類似度と裸眼顔との類似度の両方を算出する。照合手段33は、算出した類似度を登録顔情報ごとに記憶部20に記憶する。   The collation means 33 collates the input face information of the person to be collated with each registered face information stored in the storage unit 20, and collates the user corresponding to the registered face information similar to the face information of the person to be collated. The candidate is identified as a candidate who may be the same person as the target person. For this purpose, the matching unit 33 first compares the input face information with each registered face information to calculate a similarity indicating the degree of similarity between the user's face and the face of the person to be verified for each user. To do. For a user who has registered both face information of a spectacle face and face information of a naked eye face, the collating unit 33 calculates both the similarity degree with the spectacle face and the similarity degree with the naked eye face. The matching unit 33 stores the calculated similarity in the storage unit 20 for each registered face information.

照合手段33は、例えば、入力顔情報と登録顔情報の間で、特徴抽出手段32が抽出した特徴点ごとに周辺の画像特徴を利用して個別の類似度を求め、その総和を全体の類似度として算出する。この場合、入力顔情報と登録顔情報の差が小さいほど、すなわち、照合対象者の顔と利用者の顔が類似しているほど、類似度の値は大きくなる。   For example, the collation unit 33 obtains individual similarity between the input face information and the registered face information by using the peripheral image features for each feature point extracted by the feature extraction unit 32, and calculates the sum of the total similarity. Calculate as degrees. In this case, the smaller the difference between the input face information and the registered face information, that is, the greater the similarity between the face of the person to be collated and the face of the user, the greater the similarity value.

あるいは、照合手段33は、入力顔情報と登録顔情報の間で、同一種別の特徴点ごとに位置の差(距離)を求め、その二乗和を類似度として算出してもよい。この場合の類似度は、入力顔情報と登録顔情報の差が小さいほど、すなわち、照合対象者の顔と利用者の顔が類似しているほど小さくなる。以下では、類似度が高いほど、比較対象となる二つの顔の類似度合いも高いとして説明する。   Alternatively, the matching unit 33 may obtain a position difference (distance) for each feature point of the same type between the input face information and the registered face information, and calculate the sum of squares as the similarity. In this case, the degree of similarity decreases as the difference between the input face information and the registered face information decreases, that is, as the face of the person to be collated and the face of the user are similar. In the following description, it is assumed that the higher the degree of similarity, the higher the degree of similarity between two faces to be compared.

あるいは、照合手段33は、入力画像と登録されている利用者の顔画像(以下、登録顔画像という)とのパターンマッチングにより類似度を算出してもよい。この場合、照合手段33は、入力画像に対する登録顔画像の相対的な位置を変えつつ、入力画像と登録顔画像の間の正規化相互相関値を算出し、その正規化相互相関値の最大値を、入力画像とその登録顔画像との類似度としてもよい。この場合、照合手段33は特徴抽出手段32が抽出する特徴情報を類似度算出のために使用しないので、特徴抽出手段32は省略されてもよい。   Alternatively, the matching unit 33 may calculate the similarity by pattern matching between the input image and a registered user face image (hereinafter referred to as a registered face image). In this case, the matching unit 33 calculates the normalized cross-correlation value between the input image and the registered face image while changing the relative position of the registered face image with respect to the input image, and the maximum value of the normalized cross-correlation value May be the similarity between the input image and its registered face image. In this case, since the matching unit 33 does not use the feature information extracted by the feature extraction unit 32 for calculating the similarity, the feature extraction unit 32 may be omitted.

照合手段33は、各登録顔情報について算出した類似度の最大値を求め、その最大値が閾値Th1(第一の基準の一例)以上である場合に、その最大値をもつ登録顔情報が照合対象者の顔情報と類似する本人候補の顔情報(候補顔情報)と判定する。以降、その登録顔情報に対応する利用者が候補者として扱われる。   The collation means 33 obtains the maximum value of the similarity calculated for each registered face information, and when the maximum value is equal to or greater than a threshold value Th1 (an example of the first criterion), the registered face information having the maximum value is collated. The face information (candidate face information) of the person candidate similar to the face information of the subject person is determined. Thereafter, the user corresponding to the registered face information is treated as a candidate.

補足判定手段34は、本人候補として特定された候補顔情報が眼鏡顔の登録顔情報か裸眼顔の登録顔情報かにより補足判定の要否を判定する。そして、眼鏡顔の登録顔情報の場合は、照合手段33による類似判定の信頼性が低いため、補足判定として、その利用者に対応して登録されている裸眼顔の登録顔情報についても照合対象者の顔情報と類似するか否かを更に評価し、照合対象者がその利用者であるか否かを判定する。最も類似している登録顔情報が眼鏡顔のときは、眼鏡の画像上の特徴が似ていることに起因して、照合対象者の顔と候補者の顔の類似度が高くなった可能性がある。このため、補足判定手段34は、本人候補の顔情報が眼鏡顔の登録顔情報である場合は、照合対象者が本当に候補者と同一人物であるか否かを判定するために、補足判定を行う。   The supplementary determination unit 34 determines whether or not supplementary determination is necessary based on whether the candidate face information specified as the principal candidate is the registered face information of the glasses face or the registered face information of the naked eye face. In the case of the registered face information of the spectacle face, since the reliability of the similarity determination by the matching unit 33 is low, as a supplementary determination, the registered face information of the naked eye face registered corresponding to the user is also checked. It is further evaluated whether or not it is similar to the person's face information, and it is determined whether or not the person to be collated is the user. When the most similar registered face information is a spectacle face, the similarity between the face of the person to be collated and the face of the candidate may have increased due to the similar characteristics of the spectacle image There is. For this reason, when the face information of the person candidate is the registered face information of the spectacle face, the supplement determination unit 34 performs the supplement determination to determine whether or not the person to be verified is really the same person as the candidate. Do.

照合手段33は眼鏡顔と裸眼顔の両方について類似度を算出しているため、補足判定手段34は、本人候補の眼鏡顔に対応する裸眼顔について照合手段33が算出した類似度を記憶部20から取得し、参照する。その裸眼顔についての類似度が閾値Th2(第二の基準の一例)以上である場合に、補足判定手段34は、照合対象者が候補者とした利用者であると判定する。一方、その裸眼顔についての類似度が閾値Th2未満である場合は、補足判定手段34は、照合対象者が候補者とした利用者でないと判定する。   Since the matching unit 33 calculates the similarity for both the glasses face and the naked eye face, the supplementary determination unit 34 stores the similarity calculated by the matching unit 33 for the naked eye face corresponding to the glasses face of the person candidate. Get from and reference. When the similarity with respect to the naked-eye face is equal to or greater than a threshold Th2 (an example of the second criterion), the supplementary determination unit 34 determines that the collation target person is a user who is a candidate. On the other hand, when the similarity with respect to the naked-eye face is less than the threshold Th2, the supplementary determination unit 34 determines that the collation target person is not a user who is a candidate.

一方、補足判定手段34は、照合対象者の顔情報が裸眼顔の登録顔情報と類似する場合には、高精度な認証ができたとみなす。この場合、補足判定手段34は、補足判定をせずに照合対象者が候補者とした利用者であると判定する。   On the other hand, when the face information of the person to be collated is similar to the registered face information of the naked eye face, the supplementary determination unit 34 considers that the authentication has been performed with high accuracy. In this case, the supplementary determination unit 34 determines that the person to be collated is a user who is a candidate without performing supplementary determination.

認可手段35は、補足判定手段34により照合対象者が予め登録された利用者と判定されたとき、出力部40を介して、例えば認証成功を示す信号として電気錠を解錠する信号を出力したり、撮像部10の付近に設置された表示器などに認証に成功したことを通知する。一方、照合手段33で候補者が存在しないと判定されたとき、または補足判定手段34により照合対象者が利用者でないと判定されたとき、認可手段35は、出力部40を介して認証失敗を示す信号を出力させてもよい。   The authorization unit 35 outputs a signal for unlocking the electric lock, for example, as a signal indicating successful authentication via the output unit 40 when the supplementary determination unit 34 determines that the person to be verified is a registered user. Or a display device installed in the vicinity of the imaging unit 10 is notified of the successful authentication. On the other hand, when the verification unit 33 determines that there is no candidate, or when the supplemental determination unit 34 determines that the verification target person is not a user, the authorization unit 35 performs an authentication failure via the output unit 40. A signal may be output.

ここで、補足判定手段34の補足判定に用いられる類似判定基準である閾値Th2は、照合手段33により用いられる類似判定基準である閾値Th1よりも低く(すなわち、基準が緩く)設定される。これは、補足判定は眼鏡が類似することに起因する他人受入を抑制するための補助的なものだからである。すなわち、補足判定は、照合対象者がある利用者の眼鏡顔と類似すると判定された場合に、照合対象者がその同じ利用者の裸眼顔ともある程度類似することを条件として同一人物と判定する補助的なものだからである。また、閾値Th2を閾値Th1と同値以上に設定すると、補足判定によって本人棄却が生じる可能性が高くなる。このため、閾値Th2は閾値Th1よりもよりも低く設定することが好ましい。なお、類似度の代わりに相違度が用いられる場合は、補足判定手段34の補足判定において類似すると判定される相違度の閾値は、照合手段33により類似すると判定される相違度の閾値よりも高く設定される。   Here, the threshold value Th2 that is the similarity determination criterion used for the supplementary determination of the supplementary determination unit 34 is set lower (that is, the criterion is looser) than the threshold value Th1 that is the similarity determination criterion used by the matching unit 33. This is because the supplementary determination is an auxiliary to suppress the acceptance of others due to the similarity of the glasses. That is, in the supplementary determination, when it is determined that the person to be collated is similar to the spectacle face of a certain user, the auxiliary person is determined to be the same person on the condition that the person to be collated is somewhat similar to the naked eye face of the same user. It is because it is typical. Further, if the threshold value Th2 is set to be equal to or greater than the threshold value Th1, there is a high possibility that the person will be rejected due to the supplementary determination. For this reason, it is preferable to set threshold value Th2 lower than threshold value Th1. When the difference is used instead of the similarity, the threshold of the difference determined to be similar in the supplementary determination by the supplementary determination unit 34 is higher than the threshold of the difference determined to be similar by the matching unit 33. Is set.

図3は、顔認証装置1の処理部30の動作例を示したフローチャートである。まず、顔検出手段31は、照合対象者の顔が写っている入力画像を撮像部10から取得する(ステップS10)。そして顔検出手段31は、入力画像から、照合対象者の顔が写っている領域である入力顔領域を検出する(ステップS15)。顔検出手段31は、例えば、入力画像から入力顔領域に含まれる画素のみを取り出した画像を、特徴抽出手段32に渡す。   FIG. 3 is a flowchart illustrating an operation example of the processing unit 30 of the face authentication apparatus 1. First, the face detection unit 31 acquires an input image showing the face of the person to be collated from the imaging unit 10 (step S10). Then, the face detection unit 31 detects an input face area, which is an area where the face of the person to be collated is shown, from the input image (step S15). For example, the face detection unit 31 passes an image obtained by extracting only pixels included in the input face area from the input image to the feature extraction unit 32.

特徴抽出手段32は、入力顔領域の画像から照合対象者の顔の特徴情報である入力顔情報を抽出する(ステップS20)。特徴抽出手段32は、得られた入力顔情報を照合手段33に渡し、記憶部20に記憶する。なお、照合手段33が入力顔領域の画像と登録顔画像とのパターンマッチングにより類似度を算出する場合には、ステップS20の処理は省略されてもよい。   The feature extraction unit 32 extracts input face information that is feature information of the face of the person to be collated from the image of the input face area (step S20). The feature extraction unit 32 passes the obtained input face information to the collation unit 33 and stores it in the storage unit 20. Note that when the matching unit 33 calculates the similarity by pattern matching between the image of the input face area and the registered face image, the process of step S20 may be omitted.

照合手段33は、利用者ごとに、入力顔情報と各登録顔情報との類似度をそれぞれ算出する(ステップS25)。眼鏡顔の顔情報と裸眼顔の顔情報の両方が登録されている利用者については、照合手段33は、入力顔情報と眼鏡顔の登録顔情報との類似度および入力顔情報と裸眼顔の登録顔情報との類似度をそれぞれ算出する。そして照合手段33は、算出した類似度を記憶部20に記憶する。   The collation unit 33 calculates the similarity between the input face information and each registered face information for each user (step S25). For a user who has registered both the face information of the spectacle face and the face information of the naked eye face, the matching unit 33 determines the similarity between the input face information and the registered face information of the spectacle face, and the input face information and the naked eye face information. The degree of similarity with the registered face information is calculated. The matching unit 33 stores the calculated similarity in the storage unit 20.

そして照合手段33は、算出された類似度の最大値が閾値Th1以上であるか否かを判定する(ステップS30)。最大値が閾値Th1未満である場合(ステップS30でNo)、照合手段33は候補者が存在しない、すなわち、照合対象者はいずれの利用者でもないと判断し、認証失敗とする(ステップS55)。   And the collation means 33 determines whether the maximum value of the calculated similarity degree is more than threshold value Th1 (step S30). If the maximum value is less than the threshold value Th1 (No in step S30), the collation unit 33 determines that there is no candidate, that is, the collation target person is not any user, and the authentication fails (step S55). .

一方、類似度の最大値が閾値Th1以上である場合(ステップS30でYes)、照合手段33は、その最大値を得た登録顔情報を候補顔情報とし、その登録顔情報に対応する利用者を照合対象者と同一人物である可能性がある候補者とみなす。そして、補足判定手段34は、候補顔情報が候補者の裸眼顔の登録顔情報であるか眼鏡顔の登録顔情報であるかを判定する(ステップS35)。   On the other hand, when the maximum value of the similarity is equal to or greater than the threshold value Th1 (Yes in step S30), the matching unit 33 uses the registered face information obtained as the maximum value as candidate face information, and the user corresponding to the registered face information Is a candidate who may be the same person as the person to be verified. Then, the supplementary determination unit 34 determines whether the candidate face information is registered face information of the candidate's naked eye face or registered face information of the spectacle face (step S35).

照合対象者の顔情報が裸眼顔の登録顔情報と類似しているとき(ステップS35でNo)は、補足判定手段34は、高精度な認証ができたとみなし、補足判定を行わずに照合対象者が候補者の利用者であると判定する。このとき、認可手段35は、出力部40を介して認証成功を示す信号を出力する(ステップS50)。   When the face information of the person to be collated is similar to the registered face information of the naked eye face (No in step S35), the supplementary determination unit 34 regards that the authentication has been performed with high accuracy and does not perform supplementary determination. It is determined that the person is a candidate user. At this time, the authorization unit 35 outputs a signal indicating successful authentication via the output unit 40 (step S50).

一方、照合対象者の顔情報が眼鏡顔の登録顔情報と類似しているとき(ステップS35でYes)は、補足判定手段34は、補足判定が必要と判断し、その候補者に関する裸眼顔の登録顔情報について照合手段33が算出した類似度を記憶部20から取得し、参照する(ステップS40)。   On the other hand, when the face information of the person to be collated is similar to the registered face information of the spectacle face (Yes in step S35), the supplementary determination unit 34 determines that supplementary determination is necessary, and determines the naked-eye face related to the candidate. The similarity calculated by the matching unit 33 for the registered face information is acquired from the storage unit 20 and referenced (step S40).

そして補足判定手段34は、その裸眼顔についての類似度が閾値Th2以上であるか否かを判定する(ステップS45)。裸眼顔の類似度が閾値Th2以上である場合(ステップS45でYes)、補足判定手段34は、照合対象者が候補者の利用者であると判定する。このとき、認可手段35は、出力部40を介して認証成功を示す信号を出力する(ステップS50)。一方、裸眼顔の類似度が閾値Th2未満である場合(ステップS45でNo)、補足判定手段34は、照合対象者が候補者の利用者でないと判定し、認証失敗とする(ステップS55)。以上で、処理部30の動作は終了する。   Then, the supplementary determination unit 34 determines whether or not the similarity with respect to the naked eye face is equal to or greater than a threshold value Th2 (step S45). If the naked eye face similarity is equal to or greater than the threshold Th2 (Yes in step S45), the supplementary determination unit 34 determines that the person to be collated is a candidate user. At this time, the authorization unit 35 outputs a signal indicating successful authentication via the output unit 40 (step S50). On the other hand, if the degree of similarity of the naked eye face is less than the threshold Th2 (No in step S45), the supplementary determination unit 34 determines that the person to be verified is not a candidate user, and determines that the authentication has failed (step S55). Thus, the operation of the processing unit 30 ends.

また、別の動作例として、補足判定手段34は、候補顔情報が眼鏡顔の場合において、眼鏡が着用されている目の周辺領域以外に関する、その眼鏡顔の登録顔情報と照合対象者の入力顔情報との類似度がある程度高いことを条件に、補足判定を実行してもよい。以下では、この例における処理部30の処理について説明する。   As another example of operation, when the candidate face information is a spectacle face, the supplementary determination unit 34 inputs the registered face information of the spectacle face and the input of the person to be collated regarding areas other than the peripheral area of the eye wearing the spectacles. Supplementary determination may be executed on the condition that the degree of similarity with face information is high to some extent. Below, the process of the process part 30 in this example is demonstrated.

この例では、記憶部20は、眼鏡が装着され眼鏡の影響を受ける目の周辺領域(装着領域という)と、顔の中で目の周辺領域以外の領域(非装着領域という)との位置関係(例えば、顔領域の画像における範囲や垂直方向の比率など)を記憶する。顔画像を構成する各特徴点は、それぞれ画像上の位置情報が対応付けられているため、各特徴点が装着領域と非装着領域のいずれに属するか特定可能である。   In this example, the storage unit 20 has a positional relationship between a peripheral region (referred to as a mounting region) of an eye that is worn with spectacles and is affected by the spectacles, and a region other than the peripheral region of the eye (referred to as a non-wearing region) in the face. (For example, the range of the face area image and the ratio in the vertical direction) are stored. Since each feature point constituting the face image is associated with position information on the image, it is possible to specify whether each feature point belongs to the mounting area or the non-wearing area.

補足判定手段34は、照合対象者の顔情報が眼鏡顔の登録顔情報と類似する場合に、各顔情報の非装着領域の部分の重みを高くして、類似度を算出する。その際、補足判定手段34は、例えば、入力顔領域の特徴点と候補者の眼鏡顔の特徴点との個別の類似度に、その特徴点が装着領域と非装着領域のいずれであるかに応じた重みαを掛け、各特徴点についての総和を全体の重み付け類似度として算出する。   When the face information of the person to be collated is similar to the registered face information of the spectacle face, the supplementary determination unit 34 calculates the degree of similarity by increasing the weight of the portion of the non-wearing area of each face information. At this time, for example, the supplementary determination unit 34 determines whether the feature point is the wearing region or the non-wearing region according to the individual similarity between the feature point of the input face region and the feature point of the candidate's glasses face. The corresponding weight α is multiplied, and the total sum for each feature point is calculated as the overall weighted similarity.

また、重みαは、例えば非装着領域の重みを1とし装着領域の重みを0.3とするなど、非装着領域の重みを装着領域の重みに対して高く設定し、顔領域のうち眼鏡の影響が小さい領域の類似性が重み付け類似度に表出し易くする。なお、非装着領域についてのみ類似しているか否かが判定されるように、補足判定手段34は、装着領域に対する重みを0にしてもよい。   Further, the weight α is set such that the weight of the non-wearing area is set higher than the weight of the wearing area, for example, the weight of the non-wearing area is 1 and the weight of the wearing area is 0.3. The similarity of the area having a small influence is easily expressed in the weighted similarity. Note that the supplementary determination unit 34 may set the weight for the attachment area to 0 so that it is determined whether or not the non-attachment area is similar.

そして補足判定手段34は、重み付け類似度が閾値Th3以上である場合に、上述した補足判定を行う。すなわち、補足判定手段34は、対応する利用者の裸眼顔の登録顔情報との類似度を参照し、その裸眼顔との類似度が閾値Th2以上であるか否かに応じて、照合対象者が利用者である否かを判定する。一方、補足判定手段34は、重み付け類似度が閾値Th3未満である場合には、上述した補足判定を行わずに、照合対象者がその利用者ではないと判定する。   The supplementary determination unit 34 performs the above-described supplemental determination when the weighted similarity is equal to or greater than the threshold Th3. That is, the supplementary determination unit 34 refers to the degree of similarity with the registered face information of the corresponding user's naked eye face, and determines whether the similarity with the naked eye face is equal to or greater than the threshold value Th2. It is determined whether or not is a user. On the other hand, when the weighted similarity is less than the threshold Th3, the supplementary determination unit 34 determines that the person to be collated is not the user without performing the above-described supplemental determination.

図4は、顔認証装置1の処理部30の別の動作例を示したフローチャートである。図4に示した処理では、図3における、照合対象者の顔情報が候補者の裸眼顔の登録顔情報よりもその候補者の眼鏡顔の登録顔情報と類似しているか否かを判定するステップS35と、裸眼顔の顔情報を参照するステップS40との間に、重み付け類似度を用いた処理が追加されている。これ以外の処理は図3のものと同じであるため、図3に示した処理と異なる部分のみを説明する。   FIG. 4 is a flowchart illustrating another operation example of the processing unit 30 of the face authentication apparatus 1. In the process shown in FIG. 4, it is determined whether the face information of the person to be collated in FIG. 3 is more similar to the registered face information of the candidate's glasses face than the registered face information of the candidate's naked eye face. A process using weighted similarity is added between step S35 and step S40 for referring to the face information of the naked eye face. Since the other processes are the same as those in FIG. 3, only the parts different from the processes shown in FIG. 3 will be described.

ステップS35の処理にて特定された候補顔情報が眼鏡顔である場合、つまり、照合対象者の顔情報と最も似ている登録顔情報が眼鏡顔の場合(ステップS35でYes)、補足判定手段34は、非装着領域の類似性を重視した入力顔情報とその眼鏡顔の登録顔情報との重み付け類似度を算出する(ステップS36)。そして補足判定手段34は、算出された重み付け類似度が閾値Th3以上であるか否かを判定する(ステップS38)。   If the candidate face information specified in the process of step S35 is a spectacle face, that is, if the registered face information that is most similar to the face information of the person to be collated is a spectacle face (Yes in step S35), supplementary determination means 34 calculates a weighted similarity between the input face information focusing on the similarity of the non-wearing area and the registered face information of the spectacle face (step S36). Then, the supplementary determination unit 34 determines whether or not the calculated weighted similarity is greater than or equal to the threshold Th3 (step S38).

その重み付け類似度が閾値Th3以上である場合(ステップS38でYes)、補足判定手段34は対応する利用者の裸眼顔の類似度を参照して補足判定を行う(ステップS40以降)。一方、重み付け類似度が閾値Th3未満である場合(ステップS38でNo)は、補足判定手段34は、照合対象者がその利用者でないと判定し、認証失敗とする(ステップS55)。これ以外の処理は図3と同様なので、説明を省略する。   If the weighted similarity is equal to or greater than the threshold Th3 (Yes in step S38), the supplementary determination means 34 performs supplementary determination with reference to the similarity of the corresponding user's naked eye (after step S40). On the other hand, when the weighted similarity is less than the threshold value Th3 (No in step S38), the supplementary determination unit 34 determines that the person to be verified is not the user and determines that the authentication has failed (step S55). Since other processes are the same as those in FIG. 3, the description thereof is omitted.

なお、装着領域と非装着領域は、予め定められた位置関係に従って設定されるのではなく、特徴点ごとに動的に設定してもよい。例えば、目の周囲は眼鏡により影響を受けるため、特徴抽出手段32が目の特徴点を抽出したときに、その特徴点を中心とする一定の範囲(例えば、顔画像中の平均的な眼鏡の垂直方向の長さを幅とする水平な帯状の範囲)を装着領域として設定してもよい。   Note that the mounting area and the non-mounting area may not be set according to a predetermined positional relationship, but may be set dynamically for each feature point. For example, since the surroundings of the eyes are affected by the glasses, when the feature extraction unit 32 extracts the feature points of the eyes, a certain range centered on the feature points (for example, average spectacles in the face image) A horizontal belt-like range having a length in the vertical direction as a width may be set as the mounting area.

以上説明してきたように、上記実施形態の顔認証装置は、照合対象者の入力顔情報に対して登録利用者の眼鏡顔の顔情報が本人候補として抽出された場合に、その利用者の裸眼顔の顔情報ともある程度類似していることを確認した上で、照合対象者がその利用者であるか否かを判定する。これにより、眼鏡が類似することに起因する他人受入を抑制することができる。また、登録利用者の裸眼顔の顔情報が本人候補として抽出された場合には、補足判定を行わずに照合対象者はその利用者であると判定する。すなわち、照合対象者の入力顔情報が眼鏡顔の顔情報と類似する場合のみ補足判定する。これにより、照合対象者が眼鏡を着用していないときの本人棄却も抑制することができる。   As described above, the face authentication device according to the above-described embodiment is configured such that when face information of a registered user's glasses face is extracted as a candidate for the input face information of the person to be collated, the user's naked eye After confirming that the face information is similar to some extent, it is determined whether or not the person to be collated is the user. Accordingly, it is possible to suppress the acceptance of others due to the similarity of the glasses. Further, when face information of a registered user's naked eye face is extracted as a candidate for the person, it is determined that the person to be collated is the user without performing supplementary determination. That is, supplementary determination is made only when the input face information of the person to be collated is similar to the face information of the spectacle face. Thereby, the person's rejection when the verification target person is not wearing glasses can also be suppressed.

また、上記の説明では、照合手段33は、類似度が最大であり閾値Th1以上となる登録顔情報に対応する一人の利用者を候補者として特定していた。しかしながら、類似度が閾値Th1以上となる眼鏡顔の登録顔情報が複数ある場合は、それらについて補足判定手段34が補足判定してもよい。その場合の補足判定では、各候補者のうち、眼鏡顔との類似度および裸眼顔との類似度の和など両者を総合して得られるスコアが最大の候補者を選出し、そのスコアが所定の基準を満たすとき、照合対象者をその候補者(利用者)と判定する。あるいは、補足判定のときに参照される裸眼顔の類似度が最大の候補者を判定対象の候補者に選出してもよい。   Further, in the above description, the matching unit 33 identifies one user corresponding to the registered face information having the maximum similarity and the threshold value Th1 or more as a candidate. However, when there are a plurality of registered face information of the spectacle face whose similarity is equal to or greater than the threshold Th1, the supplementary determination means 34 may perform supplementary determination on these. In the supplementary determination in that case, the candidate having the maximum score obtained by combining both the similarity to the spectacle face and the sum of the similarity to the naked eye face is selected from the candidates, and the score is predetermined. When the above criteria are satisfied, the verification target person is determined as the candidate (user). Alternatively, the candidate having the maximum similarity of the naked eye face that is referred to at the time of supplementary determination may be selected as a determination target candidate.

また、照合手段33は、必ずしもすべての利用者について、照合対象者の入力顔情報との照合をしなくてもよい。例えば、規制対象の区域への入場権限がある利用者のグループのみについて照合してもよい。あるいは、利用者ごとに優先順位を付与し、その情報を利用者ごとに対応付けて記憶部20に記憶しておき、照合手段33はその優先順位が高い利用者について優先的に照合してもよい。   Moreover, the collation means 33 does not necessarily need to collate with all the users and collation target person's input face information. For example, only a group of users who are authorized to enter the restricted area may be collated. Alternatively, a priority is given to each user, the information is associated with each user and stored in the storage unit 20, and the collating unit 33 collates preferentially for a user with a high priority. Good.

また、顔認証装置1は、1つの入力画像により照合対象者を認証するものに限らず、撮影時刻が異なる複数の入力画像を用いて最終的に照合対象者を認証するものでもよい。例えば、顔認証装置1は、監視領域内を歩行する人物が複数の時点で撮影された複数の入力画像からその人物の顔領域の画像を抽出し、公知のトラッキング技術を適用することにより同一人物の顔が写っていると判断される顔領域同士について、顔領域の画像と予め登録された複数の登録顔画像のそれぞれとの類似度を時系列の順で算出し、それらの類似度を用いて監視領域内を歩行する人物を認証する顔認証装置(いわゆるウォークスルー型の顔認証装置)であってもよい。   Further, the face authentication device 1 is not limited to authenticating a person to be collated with one input image, but may be one that finally authenticates a person to be collated using a plurality of input images having different shooting times. For example, the face authentication apparatus 1 extracts images of a person's face area from a plurality of input images taken at a plurality of times of a person walking in the monitoring area, and applies the known tracking technique to the same person. For the face areas that are determined to include the face of the face, the similarity between the face area image and each of a plurality of registered face images registered in advance is calculated in chronological order, and the similarity is used. It may be a face authentication device (so-called walk-through face authentication device) that authenticates a person walking in the monitoring area.

その場合、顔認証装置1は、例えば、各時点での照合対象者の顔情報との類似度が最大になった利用者について1位ヒット数を加算し、判定対象の期間内における1位ヒット数を利用者ごとにカウントする。そして、所定の期間内で最大の類似度を得た登録顔情報を候補顔情報とし、これが眼鏡顔である場合に、補足判定として、同一利用者の裸眼顔との類似度のうち最大値が所定閾値以上であるか確認する。類似度が閾値以上であり、裸眼顔ともある程度似ていると判定した場合、期間内における入力画像の枚数に対するその利用者の1位ヒット数の割合である1位ヒット率を算出する。そして、判定対象の利用者の1位ヒット率が閾値(例えば7割)以上であれば、顔認証装置1は照合対象者をその利用者であると判定する。あるいは、ある利用者の1位ヒット数が閾値となる回数(例えば7回)以上になった場合に、顔認証装置1は照合対象者をその利用者であると判定してもよい。   In that case, for example, the face authentication apparatus 1 adds the number of first hits for the user whose similarity with the face information of the person to be collated at each point of time is the maximum, and ranks the first hit within the determination target period. Count the number for each user. Then, the registered face information obtained with the maximum similarity within a predetermined period is set as candidate face information, and when this is a spectacle face, the maximum value of the similarities with the naked eye face of the same user is used as supplementary determination. Check if it is above a predetermined threshold. When it is determined that the degree of similarity is equal to or greater than the threshold and is similar to the naked eye face to some extent, a first-rank hit ratio that is a ratio of the first-number hit number of the user to the number of input images in the period is calculated. If the first hit rate of the determination target user is greater than or equal to a threshold (for example, 70%), the face authentication device 1 determines that the verification target user is the user. Alternatively, when the number of first hits of a certain user is equal to or greater than the number of times (for example, seven times) that is a threshold, the face authentication device 1 may determine that the person to be verified is the user.

また、上記では装着物として眼鏡が装着される場合の例を説明したが、装着物は眼鏡に限らない。装着物には、例えばピアスを含むアクセサリなど、利用者が顔に装着するものが含まれる。ピアスなどのアクセサリを身に着ける利用者については、アクセサリを身に着けた状態と身に着けない状態の顔画像または顔情報を記憶部20に記憶しておき、処理部30は眼鏡について上記したものと同様の処理をして、照合対象者を認証すればよい。   Moreover, although the example in the case of wearing spectacles as an attachment has been described above, the attachment is not limited to spectacles. The wearing items include items worn by the user on the face such as accessories including piercings. For users wearing accessories such as pierced earrings, facial images or facial information with and without accessories are stored in the storage unit 20, and the processing unit 30 is described above for glasses. What is necessary is just to authenticate the person to be verified by performing the same process as the above.

また、装着物は1個に限らず、複数個または複数種類あってもよい。その場合、記憶部20には、例えば、登録顔情報として、1個または複数個の装着物が装着された状態の顔情報と、いずれの装着物も装着されていない状態の顔情報とを登録しておく。また、補足判定手段34が重み付け類似度を算出する上記の例では、装着物の種類ごとに、装着領域と非装着領の位置関係を記憶部20に記憶しておくとよい。   Further, the number of attachments is not limited to one, and there may be a plurality or a plurality of types. In that case, for example, as the registered face information, the face information in a state where one or a plurality of attachments are attached and the face information in a state where none of the attachments are attached are registered in the storage unit 20. Keep it. Further, in the above example in which the supplementary determination unit 34 calculates the weighted similarity, the positional relationship between the mounting region and the non-mounting region may be stored in the storage unit 20 for each type of mounting object.

なお、本人棄却より他人受入の問題を重視する場合は、照合対象者の顔情報と類似判定された本人候補の顔情報のときであっても、補足判定を実行する構成としてもよい。   In the case where the problem of accepting another person is more important than the person's rejection, the supplementary determination may be performed even when the face information of the candidate person is determined to be similar to the face information of the person to be verified.

1 顔認証装置
10 撮像部
20 記憶部
30 処理部
31 顔検出手段
32 特徴抽出手段
33 照合手段
34 補足判定手段
35 認可手段
40 出力部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Face authentication apparatus 10 Imaging part 20 Memory | storage part 30 Processing part 31 Face detection means 32 Feature extraction means 33 Collation means 34 Supplementary determination means 35 Authorization means 40 Output part

Claims (5)

予め登録された登録利用者ごとに、当該登録利用者の顔に装着物が装着されている装着状態の顔情報および前記装着物が装着されていない非装着状態の顔情報を登録顔情報として記憶する記憶手段と、
撮影画像から抽出された照合対象者の顔情報を複数の前記登録顔情報のそれぞれと照合し、当該複数の登録顔情報のうち当該照合対象者の顔情報と類似する候補顔情報を特定する照合手段と、
前記候補顔情報が前記装着状態の登録顔情報である場合、前記照合対象者の顔情報が当該装着状態の登録顔情報に対応する登録利用者に関する前記非装着状態の登録顔情報とも類似することを条件に当該照合対象者が当該登録利用者であると判定する補足判定を行う補足判定手段と、
を備えることを特徴とする顔認証装置。
For each registered user registered in advance, the face information of a wearing state in which an attachment is attached to the face of the registered user and the face information in a non-wearing state in which the attachment is not attached are stored as registered face information. Storage means for
A collation that collates face information of a person to be collated extracted from a captured image with each of the plurality of registered face information, and identifies candidate face information similar to the face information of the person to be collated among the plurality of registered face information Means,
When the candidate face information is the registered face information in the wearing state, the face information of the person to be collated is similar to the registered face information in the non-wearing state related to the registered user corresponding to the registered face information in the wearing state. Supplementary determination means for performing supplementary determination to determine that the person to be collated is the registered user under the condition
A face authentication apparatus comprising:
前記補足判定手段は、前記候補顔情報が前記非装着状態の登録顔情報である場合には、前記補足判定を実行せずに前記照合対象者を当該候補顔情報に対応する登録利用者であると判定することを特徴とする、請求項1に記載の顔認証装置。   When the candidate face information is the registered face information in the non-wearing state, the supplementary determination unit is a registered user corresponding to the candidate face information without performing the supplementary determination. The face authentication apparatus according to claim 1, wherein: 前記補足判定手段の前記補足判定に用いられる類似判定基準は、前記照合手段で前記候補顔情報の特定に用いられる類似判定基準よりも緩いことを特徴とする、請求項1または2に記載の顔認証装置。   3. The face according to claim 1, wherein a similarity criterion used for the supplementary determination by the supplementary determination unit is looser than a similarity criterion used for specifying the candidate face information by the matching unit. 4. Authentication device. 前記照合手段は、前記照合対象者の顔情報と前記複数の登録顔情報のそれぞれとの類似度を算出し、当該類似度が最大でありかつ第一の基準を満たす登録顔情報を前記候補顔情報として特定し、
前記補足判定手段は、前記候補顔情報が前記装着状態の登録顔情報である場合、当該装着状態の登録顔情報に対応する登録利用者に関する前記非装着状態の登録顔情報と前記照合対象者の顔情報との類似度が前記第一の基準より緩い第二の基準を満たすときに、当該照合対象者が当該登録利用者であると判定することを特徴とする、請求項3に記載の顔認証装置。
The collation means calculates the similarity between the face information of the person to be collated and each of the plurality of registered face information, and sets the registered face information that has the maximum similarity and satisfies the first criterion as the candidate face Identified as information,
When the candidate face information is the registered face information of the wearing state, the supplementary determination unit determines the registered face information of the non-wearing state and the matching target person's information regarding the registered user corresponding to the registered face information of the wearing state. 4. The face according to claim 3, wherein when the degree of similarity with face information satisfies a second criterion that is looser than the first criterion, the person to be collated is determined to be the registered user. 5. Authentication device.
前記補足判定手段は、前記候補顔情報が前記装着状態の登録顔情報である場合、当該装着状態の登録顔情報と前記照合対象者の顔情報とが前記装着物がない領域において類似することを条件に前記補足判定を実行することを特徴とする、請求項1〜4の何れか一項に記載の顔認証装置。   When the candidate face information is the registered face information in the wearing state, the supplementary determination unit determines that the registered face information in the wearing state and the face information of the person to be collated are similar in a region where the wearing object is not present. The face authentication apparatus according to claim 1, wherein the supplementary determination is performed for a condition.
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