JPH02187866A - 個人照合方法および装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は管理区域への出入管理などに用いられる個人照
合方法および装置に関するものであり、特に、個人の正
面から見た平常状態の顔画像、特に、目頭、目尻などの
画像の特徴を用いて個人の照合を行う個人照合方法およ
び装置に関する。

〔従来の技術および発明が解決しようとする課題〕個人
照合は種々試みられており、簡単なものとしては同定カ
ードを用いるもの、そして、最近の画像信号処理技術の
発展に伴って、指紋を用いるもの、さらに最近は顔の画
像を用いたものが提案されている。

顔の画像を用いるものとしては、大別すると、横顔、シ
ルエットによる個人識別方法と、正面平常類による個人
識別方法とがある（萩原、他、「パターンマツチングを
主体した顔画像による個人ｒ　ＤＪ　１９８８年７月１
５日、電子情報通信学会、ＰＲＩＩ８ｇ−４６、参照）
。

横顔シルエットによる個人識別方法は個人識別の安定さ
に欠けるという問題がある。

正面平常類による個人識別方法には、顔部品の位置に関
する特徴と、形状に関する特徴を用いるものとがある。

かかる技術に関するものとしては、特開昭６３−１１８
４７３号公報（「撮像式開施錠装置」）が知られている
。特開昭６３−１１８４７３号公報に開示されているも
のは、人の目の形状および配列関係を特徴として抽出し
、予め登録した特徴データと一致するか否かを判断する
ものである。より具体的にいえば、左右の目の間隔、左
右の目の縦および横の幅、または、これらの比を用いる
ものである。しかしながら、この技術は、顔の表情によ
って変化する部分を用いており、依然として照合の安定
性に欠けるという問題がある。

また、−船釣に、画像処理は多くのデータを用いるので
、識別対象が多くなると、照合に長時間を要するという
問題が出てくる。

本発明は、個人の照合精度を向上させるとともに、照合
時間の短縮を図った、個人照合方法およびその装置を提
供することにある。

〔課題を解決するための手段および作用〕本発明は、基
本的に、個人差が大きく出てその特徴が顕著であり照合
の安定度が高く、しかも、識別の対象が少なくてよい、
Ｌ　Ｆ　（Ｌｏｃａｌ　Ｆｅａｔｕｒｅ）特徴のうち、
右の目頭、左の目頭、右の目尻、左の目尻のそれぞれの
近傍の領域の画像データを特徴データとして、予め登録
した基準のものとの類似度を比較することによって、個
人照合を達成する。

本発明の第１の形態によれば、照合する個人の少なくと
も右の目頭、左の目頭、右の目尻、左の目尻のそれぞれ
の近傍の領域の画像データを予め登録する画像登録段階
と、照合すべき個人の顔を光学的に走査して顔の画像デ
ータを発生させる画像入力段階と、該画像入力段階にて
得られた画像データから右の目頭、左の目頭、右の目尻
、左の目尻のそれぞれの近傍の領域の画像データを抽出
する照合部位抽出段階と、該照合部位抽出段階で抽出し
た画像データと前記予め登録された画像データとを比較
照合してそれらの相互間の類似度を算出する類似度算出
段階と、該類似度算出段階で算出した類似度が所定の値
以上である場合、その個人を判定する判定段階と、を具
備する、個人照合方法、が提供される。

前記画像登録段階および前記画像入力段階における画像
データの各ピクセルが多値画像データであり、多値画像
データについて前記類似度を算出する。

前記類似度算出は、登録した画像データをベクトル表示
したものと部位抽出された画像データをベクトル表示し
たものとの内積を、前記登録した画像データをベクトル
表示したものの長さと前記部位抽出された画像データを
ベクトル表示したものの長さとの積で除して行う。

前記画像登録段階と、前記画像入力段階との間に、照合
対象者を同定するための個人コードを入力し、該入力し
た個人コードが正常な場合のみ照合処理に移行させる個
人コード入力および同定段階を具備し、前記画像入力段
階、前記照合部位抽出段階、前記類似度算出段階および
前記判定段階を、個人コードに基づいて行う。

前記画像登録段階はさらに、ＬＦ特徴として、右眉内側
端点および左肩内側端点のそれぞれの近傍の領域の画像
データをも予め登録し、前記照合部位抽出段階はさらに
前記画像入力段階にて得られた画像データから右眉内側
端点および左肩内側端点のそれぞれの近傍の領域の画像
データをも抽出し、右眉内側端点および左肩内側端点の
近傍についても類似度判定を行う。これにより、上述し
た、右の目頭、左の目頭、右の目尻、左の目尻のそれぞ
れの近傍の領域の画像データのみを用いた場合に比して
、−層の個人照合精度が向上する。

また、本発明の他の形態としては、上述した方法を実施
する装置、すなわち、照合する個人の少なくとも右の目
頭、左の目頭、右の目尻、左の目尻のそれぞれの近傍の
領域の画像データを予め登録する画像登録手段と、照合
すべき個人の顔を光学的に走査して顔の画像データを発
生させる画像入力手段と、該画像入力手段にて得られた
画像データから右の目頭、左の目頭、右の目尻、左の目
尻のそれぞれの近傍の領域の画像データを抽出する照合
部位抽出手段と、該照合部位抽出手段で抽出した画像デ
ータと前記予め登録された画像データとを比較照合して
それらの相互間の類似度を算出する類似度算出手段と、
該類似度算出手段で算出した類似度が所定の値以上であ
る場合、その個人を判定する判定手段とを具備する、個
人照合装置が提供される。

前記画像登録手段および前記画像入力手段における画像
データの各ピクセルが多値画像データであり、多値画像
データについて前記類似度を算出する。

前記類似度算出は、登録した画像データをベクトル表示
したものと部位抽出された画像データをベクトル表示し
たものとの内積を、前記登録した画像データをベクトル
表示したものの長さと前記部位抽出された画像データを
ベクトル表示したものの長さとの積で除して行う。

照合対象者を同定するための個人コードを入力し、該入
力した個人コードが正常な場合のみ照合処理に移行させ
る個人コード入力および同定段階をさらに具備し、前記
画像入力処理、前記照合部位抽出処理、前記類似度算出
処理および前記判定処理を、個人コードに基づいて行う
。

前記画像登録手段はさらに右眉内側端点および左肩内側
端点のそれぞれの近傍の領域の画像データをも予め登録
し、前記照合部位抽出手段はさらに前記画像入力手段に
て得られた画像データから右眉内側端点および左肩内側
端点のそれぞれの近傍の領域の画像データをも抽出し、
右眉内側端点および左肩内側端点の近傍についても類似
度判定を行う。

〔実施例〕

本発明の好適実施例について、添付図面を参照して述べ
る。

第１図は、本発明の実施例の個人照合方法のフローチャ
ートを示す。以下、同図を参照して、個人照合方法につ
いて述べる。

本発明の個人照合方法は、大きく分類すると、照合用基
準データの登録処理（ステップ１０）と、実際の照合す
べき個人について行う照合処理（ステップ２１〜３３）
とに別れる。

ステップ１０ この登録処理は、オフライン的に行われる。

先ず、予め、照合すべき個人について、平常状態のその
顔を正面から、ＣＣＤカメラなどを用いて撮影し、左右
の目頭、左右の目尻、左右の眉の内側端点のそれぞれの
近傍の領域について画像データを抽出する。

この画像データの抽出は、第２図に示すように、照合対
象の個人を基準としてみた場合（以下同様）、左右の目
頭正方形領域ＣおよびＡ、左右の目尻正方形領域りおよ
びＢ、左右の眉の内側端点正方形領域ＥおよびＦについ
て行う。

これらの正方形領域は、第３図に示すように、例えばｍ
＝２１Ｘｎ＝２１ピクセルとする。ただし、第３図は、
１例として、右目頭正方形領域Ａを示す。

また、各ピクセルは８ビツト、即ち、０〜２５５の階調
（グレイコード）を有する。従って、ＣＣＤカメラで撮
影された画像データはＡＤ変換器を介して、ディジタル
の０〜２５５の値に変換される。

このようにして得られた左右の目頭正方形領域Ｃおよび
Ａ、左右の目尻正方形領域りおよびＢ、左右の眉の内側
端点正方形領域ＦおよびＥについての画像データは、照
合用基準データとして保存される。

照合用基準画像データの作成にあたっては、照明などに
よる濃淡変化に敏感に感応しないように、５ｏｂｅｌ　
０ｐｅｒａｔｏｒを適用して輪郭画像を作成する。

また、個人の平常状態の顔の変動を吸収し、ランダムノ
イズを除去するため、Ｍｅｄｉａｎ　Ｆｉｌｔｅｒを適
用する。さらに、両目頭の中点を原点として回転、拡大
、縮小などを行ない画像データを正規化する。

なお、照合用基準データの精度を向上させるために、上
記撮影〜照合用基準データの作成は、何度か繰り返して
行い、その平均値を用いる。

照合すべき個人が複数いるときは、上記登録処理は、複
数の個人に対して行う。

以下、照合処理（ステップ２１〜３３）について述べる
。この処理はそＯ都度、オンラインで行われるが、基本
的に、上述した登録処理と同様の処理が行われる。

ステップ２１ 先ず、照合される個人は、自己の個人コードを入力する
。その個人コードが予め登録されているものか否かにつ
いてチエツクする。もし、個人コードが正常に登録され
たものであれば、以下の照合処理に移行するが、そうで
なければ、照合処理は打ち切られる。

この個人コード入力および同定処理は、照合の容易さ、
すなわち、照合時間の短縮、および、個人照合の機密性
を向上させるためのものである。

換言すれば、個人コードを入力させ、その個人を同定す
ることで、照合対象外の個人の悪用がなくなるとともに
、正常な個人コードが入力された場合、照合用基準デー
タが特定されることになるので、照合時間の短縮が図ら
れることになる。従って、本発明の照合方法そのものに
は、この個人コード入力は必須のものではない。ただし
、以下の説明においては、個人用コードを用いた場合に
ついて述べる ステップ２２〜２５ 個人コードの入力が正常な場合、その個人について、例
えば、ＣＣＤカメラで、正面の平常な表情をした状態の
顔を撮影する。

ＣＣＤカメラで撮影された顔の画像はＡＤ変換器を介し
て、各ピクセルが０〜２５５の階調を有するディジクル
の画像データに変換される。この画像データに対して、
さらに、登録処理において上述したように、照明などに
よる濃淡変化に敏感に感応しないように、５ｏｂｅｌ　
０ｐｅｒａｔｏｒ　（演算子）を適用して輪郭画像を作
成する。

また、個人の平常状態の顔の変動を吸収し、ランダムノ
イズを除去するため、Ｍｅｄｉａｎ　Ｆｉｌｔｅｒを適
用して、平滑化処理を行う。

さらに、両目頭の中点を原点として回転、拡大、縮小な
どを行ない、画像データを正規化する。正規化は、後の
信号処理を正確にかつ一般的に行うためである。

ステップ２６〜２７ 次いで、顔部品の矩形領域の切出し、および、特徴抽出
領域の決定が行われる。

すなわち、第４図に示すように、予め設定入力した目や
眉の形状特徴、例えば横に細長い、左右対象性、連続性
がある等の形状情報を用いて、前処理部３２で処理した
輪郭顔画像情報より、順次、両目、両層を判別し、その
目、眉を１つずつ含む４個の矩形領域を切り出し抽出す
る（第４図参照）。

次に、上記の矩形領域の情報を参照して、目頭、目尻、
眉頭の形状の特徴点を含むように、つまり第４図のＡＡ
、ＢＢ、ＣＣ，ＤＤ、ＥＥ、ＦＦで示される矩形領域の
境界を上に中心を持つ特徴抽出領域を設定する。ここで
、両目頭、両目尻、及び、両層頭の形状を特徴点とした
のは、本発明者による研究の結果、顔に関する他の特徴
例えば、鼻の形状や目や口の面積等の特徴に比して、各
個人による撮像条件による変動が少なく安定しており、
また、個人性をよく表わしていることを見出した為であ
る。

以上の如く、上記照合用基準データのそれぞれに対応し
た、左右の目頭矩形領域ＣＣおよびＡＡ。

左右の目尻矩形領域ＤＤおよびＢＢ、左右の眉の内側端
点矩形領域ＦＦおよびＥＥについて画像データを抽出す
る。

これらの左右の目頭矩形領域ＣＣおよびＡＡ、左右の目
尻矩形領域ＤＤおよびＢＢ、左右の眉の内側端点矩形領
域ＦＦおよびＥＥは、第４図に示すように、第２図の正
方形領域より大きい。その例を第５図（ａ）〜（Ｃ）に
示すが、その大きさは、例えばβ＝６０　Ｘ　ｊ　＝４
０＝２４００ピクセルである。

このように、矩形領域、例えばＡＡが照合用正方形領域
、例えば、Ａより大きくとっているのは、複数の個人に
対して照合を行うため、目や眉の配置および大きさには
個人差があること、および、特定の個人についてみても
照合用のデータの範囲を広くとっておくことにより、照
合の不一致を防止するためである。

ステップ２８〜３０ 個人コードに対応した、ステップ１０において予め登録
された、左右の目頭正方形領域ＣおよびＡ、左右の目尻
正方形領域りおよびＢ、左右の眉の内側端点正方形領域
ＦおよびＥについての画像データが読み出される。

この予め登録された左右の目頭正方形領域ＣおよびＡ、
左右の目尻正方形領域りおよびＢ、左右の眉の内側端点
正方形領域ＦおよびＥについての画像データの各々を用
いて、上記左右の目頭矩形領域ＣＣおよびＡＡ、左右の
目尻矩形領域ＤＤおよびＢＢ、左右の眉の内側端点矩形
領域ＦＦおよびＥＥの画像データを比較照合し、各々に
ついて、類似度を算出する。

この比較照合について、右目頭矩形領域ＡＡと右目頭正
方形領域Ａを、例示して、第５図（ａ）〜（Ｃ）を参照
して述べる。

上述したように、右目頭矩形領域ＡＡは右目頭正方形領
域Ａより広い。従って、先ず、第５図（ａ）に示すよう
に、２次元画像平面的に、右目頭正方形領域Ａを右目頭
矩形領域ＡＡの隅に一致させ、この状態で、各ピクセル
相互について、０〜２５５の多値画像データについて、
類似度ｐを算出する。その類似度算出のアルゴリズムは
次の式なお、下記のＸまたはＹは、ＬＰ特徴ベクトルと
呼び、ＬＦ特徴、例えば、Ｘについて右目頭正方形領域
Ａの画像データに対して左上から右下に向かってラスク
スキャンした場合の領域について１次元ベクトルとして
表したものである。

ただし、Ｘ−Ｙは右目頭正方形領域への画像データをベ
クトル表示したものと右目頭矩形領域ＡＡの画像データ
をベクトル表示したものとの内積、 ＩＩ　Ｘ　ＩＩ・ＩＩ　Ｙ　１１は右目頭正方形領域Ａ
の画像データをベクトル表示したものと右目頭矩形領域
ＡＡの画像データをベクトル表示したものとのベクトル
の長さを示す。

上記の類似度算出を、第５図（ｂ）に示すように、横方
向にＩピクセルづつシフトして行い、横方向について終
わると、縦方向に１ピクセルずらし、また漢方向に１ピ
クセルづつシフトして行う。

この位置ずらしミッチング操作を、第５図（Ｃ）に示す
ように、右隅に到達するまで行う。

このようにして、右目頭正方形領域Ａと右目頭矩形領域
ＡＡとの画像データについて類似度が算出される。なお
、この場合、右目頭正方形領域Ａと右目頭矩形領域ＡＡ
との画像データ全体について類似度は、位置ずらしマツ
チング操作した全体の平均をとることにより求める。そ
して、最終的に用いる類似度は、算出された類似度のな
かで、最大のものを用いる。従って、第５図（ａ）〜（
Ｃ）に図示の状態において、算出途中で、類似度が極端
に低いものは明らかに対象外であるから、照合時間の短
縮のだ必、途中で打ち切り次に進めてもよい。

他の領域についても同様に類似度を算出する。

そして、これらの全体の総合類似度は全体の平均をとる
ことにより求める。

ステップ３１〜３３ 総合類似度と所定の判定値とを比較する。例えば、判定
値を０．９８とし、０．９８以上の総合類似度があれば
、本人と判定（同定）シ（ステップ３３）、そうでなけ
れば、本人とは認めない（ステップ３２）。

以上の実施例においては、好適実施例として、類似度算
出を左右の目頭矩形領域ＣＣおよびＡＡ、左右の目尻矩
形領域ＤＤおよびＢＢ、左右の眉の内側端点矩形領域Ｆ
ＦおよびＥＥの画像データについて行う場合について述
べたが、本発明の実施にあたっては、基本的に、左右の
眉の内側端点矩形領域ＦＦおよびＥＥを除く、最小限の
ＬＦ特徴点、すなわち、左右の目頭矩形領域ＣＣおよび
ＡＡ、左右の目尻矩形領域ＤＤおよびＢＢについて行っ
ても、相当の精度で本人を判定できることが判っている
。この場合、照合時間が短縮される。

なお、本発明では、上記のように、最大６箇所について
類似度を算出するのみでよいので、照合時間は短い。

次に、上記した照合方法を実施する照合装置について述
べる。

第６図は本発明による個人照合装置の構成図である。

１は照合する操作者が自分の特有の個人コードを入力す
るためのテンキー等で構成された個人コード入力部であ
る。２は、ＣＣＤカメラ等で構成された個人の正面の顔
を撮像入力する顔画像入力部である。４は事前に撮像入
力し処理登録された個人の顔の特徴情報を個人コードと
共に記憶している個人特徴記憶部である。

３は、顔画像入力手段２で入力した顔画像と個人特徴記
憶部４に予め入力記憶された個人特徴情報すなわち、前
述した最大６種の照合用基準データ、とから本人か否か
を照合する照合手段を示し、顔画像入力部２で入力した
顔画像データをデジタルデータにＡ／Ｄ変換し、各手段
のインターフェイスを行うインターフェイス３１と、イ
ンターフェイス３１でＡ／Ｄ変換された顔画像データを
処理し、輪郭画像として抽出し、さらにランダムノイズ
を除去し、正規化する前処理部３２と前処理部３２で処
理した輪郭顔画像から予め設計しである眼及び眉の形状
情報から両目、両層の存在する４つの矩形領域を切り出
し、さらに該矩形領域を基に両目頭・目尻・眉頭を表わ
す６つの特徴点を含む６つの特徴抽出領域、すなわち、
第４図の矩形領域ＡＡ−ＦＦを設定する領域抽出部３３
と、個人特徴記憶部４から前記の６つの特徴抽出領域に
対応する個人の６つの特徴情報、すなわち第２図の正方
形領域Ａ−Ｆの画像データを読みだし、領域抽出部３３
で抽出した６つの特徴抽出領域に対してマツチングを行
い類似度を算出する照合部３４と、照合部３４で算出し
た６つの類似度から総合類似度を算出し、該総合類似度
と予め設定したスレッショルド値と比較し個人照合を判
定する判定部３５とで構成される。

５は、前記各部、各手段の制御を行う制御部である。

第７図は、本発明による個人照合装置をマイクロコンピ
ュータを用いて構成した実施例を示すハードウェア構成
図である。

１１は個人コード入力部を構成するテンキーリーグであ
る。２１は顔画像入力部２を構成するモノクロＣＣＤカ
メラである。１００は前記インターフェイス部３１、前
処理部３２、領域抽出部３３、照合部３４、判定部３５
、個人特徴記憶部４、及び制御部５を構成するマイクロ
コンピュータであり、各種処理演算を行うＣＰｔ１５０
と、後述する照合処理のプログラムをストアしているプ
ログラムメモ’Ｊ　（ＲＯ！わ５１と、個人特徴情報等
を記憶しているデータメモリ　（ＲＡＭ＞　４０と、図
示しないＡ／Ｄコンバータ、モノクロＣＣＤカメラ２１
で撮像入力した顔画像をデジタル情報にＡ／Ｄ変換し記
憶するフレームメモリ４１と、インターフェイス３１に
て構成されている。

次に、第１図に示すフローチャートを再度参照して、第
６図および第７図に図示の個人照合装置の動作を説明す
る。

第１図のステップ１０の登録処理はすでにすんでいると
する。

先ず、個人照合を行う利用者は、所定の位置で、テンキ
ーリーダ１１で構成される個人コード入力部１よりその
利用者に特有の個人コードを入力する。この個人コード
は、個人毎に予め設定され、該個人コード毎に個人特徴
情報が第６図の個人特徴記憶部４、又は第７図のデータ
メモリ４０に予め記憶されている。ＣＰυ５０及びプロ
グラムメモリ５１で構成される制御部５は、個人コード
が入力されると、個人特徴記憶部４に記憶されている個
人コードと比較し、登録されている個人コードであれば
、正常な利用者として同定し、図示しないライトを利用
者の顔に照射する。同時に、ライトが最大光量を得たタ
イミングにてモノクロＣＣＤカメラ２１で構成された顔
画像入力部２のカメラのレリーズを行い、利用者の正面
顔画像を撮像する。撮像された正面顔画像情報は、イン
ターフェイス３１に入力され、図示しないＡ／Ｄコンバ
ータにてＡ／Ｄ変換され、第７図のフレームメモリ４１
に一時記憶される。Ａ／Ｄ変換された顔画像情報は、Ｃ
ＰＵ５０及びプログラムメモリ５１にて構成される前処
理部３２に入力される。前処理部３２では、入力された
正面顔画像の輪郭画像を抽出するために、例えば、前述
した５ｏｂｅｌ　０ｐｅｒａｔｏｒ処理を行う。そして
次に、撮像の際に発生したランダムノイズを除去し、安
定にマツチングがとれるようにするために、例えば、前
述したＭｅｄｉａｎＦｉｌｔｅｒ処理を行う。そして更
に顔画像の大きさを一定にするために、拡大、縮小、回
転等の正規化処理を行う。

次に、前処理部３２で処理された顔画像情報はＣＰ＋１
５０及びプログラムメモリ５１にて構成される領域抽出
部３３に入力される。領域抽出部３３では、予め設定入
力した目や眉の形状特徴、例えば横に細長い、左右対象
性、連続性がある等の形状情報を用いて、前処理部３２
で処理した輪郭顔画像情報より、順次、両目、両層を判
別し、その目、眉を１つずつ含む４個の矩形領域を切り
出し抽出する（第４図参照）。次に、目及び眉を含む矩
形領域は目頭、目尻、側頭の形状の特徴点を含むように
、つまり第４図のΔＡ、ＢＢ、ＣＣ，ＤＤ。

ＥＥ、ＦＦで示される矩形領域の境界を特徴とする特徴
抽出領域を設定する。ここで、両目頭、両目尻、及び、
両層頭の形状を特徴点としたのは、本発明者による研究
の結果、顔に関する他の特徴例えば、鼻の形状や目や口
の面積等の特徴に比して、各個人による撮像条件による
変動が少なく安定しており、また、個人性をよく表わし
ていることを見出した為である。

この特徴抽出領域のそれぞれは、例えば、第５図に示し
たようにβ＝６０Ｘ　ｊ　＝４０＝２４００のピクセル
からなる。

次に、ＣＰ＋１５０及びプログラムメモリ５１で構成さ
れる制御部５は、個人コード入力部１にて入力された個
人コードに基づいて、個人特徴記憶部４に予め入力記憶
されている個人の６つの個人特徴情報を読みだし照合部
３４に入力する。この６つの個人特徴情報とは、両目頭
、両目尻、両層頭の形状情報であり第３図の如（ｒｎ　
Ｘ　ｎ要素のベクトル情報として記憶している。この個
人特徴記憶部４への設定記憶方法については、後で詳述
する。

ここで、各々のベクトルを構成する各要素は、例えば８
ビツトで表わされる０〜２５５の２５６階調の画素の濃
淡情報である。

次に照合３４は、第１式に基いて、類似度を算出する。

そして、この部分的な類似度ｐのうち最大のものをこの
右目目頭の特徴抽出領域Ａの類似度と決定する。

類似度Ａ＝Ｍａｘ（類似度ｐ） そして他の５つの特徴抽出領域についても同様の操作を
行い各々の特徴点の類似度を算出する。

次に、照合部３４で算出した６つの類似度情報は、判定
部３５に入力され、６つの類似度の平均類似度を算出し
、その操作者の顔情報の総合類似度とする。

判定部は総合類似度が予め個人毎に設定記憶しである判
定値、例えば０．９８と比較し、総合類似度が判定値以
上であれば、利用者が予め登録しである本人と判定する
。そして、総合類似度が判定値未満の場合は他人と判定
する。

ここで、個人特徴記憶部４への個人特徴の入力記憶方法
について説明する。登録を行う個人は、時間を変えて複
数回（例えば１０回）顔画像入力部２にて顔画像の撮像
を行う。そしてこの複数の顔画像データを前述と同様に
前処理部３２、領域抽出部３３にて６つの特徴抽出領域
を設定し、この各特徴抽出領域について平均をとり、特
徴点を中心としたｍｘｎ要素のベクトル情報にし個人特
徴情報として、個人コード毎に設定記憶する。

この個人照合装置を、出入管理装置として使用する場合
は、電気錠等に接続し、判定部３５で本人と判定した場
合に、制御部５等の制御にて電気錠等を解錠するように
すればよい。

また、本実施例において、個人コード入力部１をテンキ
ーリーグにて構成したが、コードを入力することができ
れば他の手段例えば磁気カードリーダ等であってもよい
。

また、本実施例においては、類似度として、画像の各画
像の濃淡値を各要素とするベクトルのなす角の余弦（［
Ｏ３）をもちいたが、これに限らず公知の他の方法でも
よい。

また、本実施例においては、判定に使用するスレッショ
ルド値を一定の例えば０．９８としたが、個人毎に最適
なスレッショルド値を設定して、個人ｖＦ！記憶部４に
個人コードと共に記憶させるようにしてもよい。

更に、本実施例では、個人特徴情報を６種類としたが、
他の情報例えば目の間隔、眉の間隔等を付加情報として
もよいことは言うまでもない。

〔発明の効果〕

本発明によれば、撮像が比較的容易な人間の顔の正面画
像より、４〜６の特徴点の形状を予め記憶させた個人の
特徴情報と比較するだけで、極めて照合率の高い個人照
合を実現できる。

また、顔画像の比較判別方法も簡単であり、しかも顔画
像の入力条件の変化に対しても、補正が容易であるから
、自動的に個人照合を行うのに適している。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の実施例の照合方法の処理をしめずフロ
ーチャート、 第２図は登録用基準画像データの領域を示す図、第３図
は第２図の一部の拡大図、 第４図は実際の照合用画像データの領域を示す図、 第５図（ａ）〜（Ｃ）は照合のための類似度を算出する
処理を説明する図、 第６図は本発明の実施例の照合装置の構成を示す図、 第７図は第６図の一部の詳細図、である。 （符号の説明） Ｉ・・・個人コード入力部、　２・・・顔画像入力部、
３・・・照合手段、　　　　　４・・・個人特徴記憶部
、５・・・制御部。 ］ 第 図 箒 図 （ｂ） （Ｃ） 第 図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、照合する個人の少なくとも右の目頭、左の目頭、右
   の目尻、左の目尻のそれぞれの近傍の領域の画像データ
   を予め登録する画像登録段階と、照合すべき個人の顔を
   光学的に走査して顔の画像データを発生させる画像入力
   段階と、 該画像入力段階にて得られた画像データから右の目頭、
   左の目頭、右の目尻、左の目尻のそれぞれの近傍の領域
   の画像データを抽出する照合部位抽出段階と、 該照合部位抽出段階で抽出した画像データと前記予め登
   録された画像データとを比較照合してそれらの相互間の
   類似度を算出する類似度算出段階と、 該類似度算出段階で算出した類似度が所定の値以上であ
   る場合、その個人を判定する判定段階と、を具備する、
   個人照合方法。 ２、前記画像登録段階および前記画像入力段階における
   画像データのの各ピクセルが多値画像データであり、多
   値画像データについて前記類似度を算出することを特徴
   とする、請求項１記載の個人照合方法。 ３、前記類似度算出は、登録した画像データをベクトル
   表示したものと部位抽出された画像データをベクトル表
   示したものとの内積を、前記登録した画像データをベク
   トル表示したものの長さと前記部位抽出された画像デー
   タをベクトル表示したものの長さとの積で除して行うこ
   とを特徴とする、請求項２記載の個人照合方法。 ４、前記画像登録段階と、前記画像入力段階との間に、
   照合対象者を同定するための個人コードを入力し、該入
   力した個人コードが正常な場合のみ照合処理に移行させ
   る個人コード入力および同定段階を具備し、 前記画像入力段階、前記照合部位抽出段階、前記類似度
   算出段階および前記判定段階における処理を、個人コー
   ドに基づいて行うようにしたことを特徴とする、請求項
   １〜３のいずれかに記載の個人照合方法。 ５、前記画像登録段階はさらに右眉内側端点および左眉
   内側端点のそれぞれの近傍の領域の画像データをも予め
   登録し、 前記照合部位抽出段階はさらに前記画像入力段階にて得
   られた画像データから右眉内側端点および左眉内側端点
   のそれぞれの近傍の領域の画像データをも抽出し、 右眉内側端点および左眉内側端点の近傍についても類似
   度判定を行うようにしたことを特徴とする請求項４記載
   の個人照合方法。 ６、照合する個人の少なくとも右の目頭、左の目頭、右
   の目尻、左の目尻のそれぞれの近傍の領域の画像データ
   を予め登録する画像登録手段と、照合すべき個人の顔を
   光学的に走査して顔の画像データを発生させる画像入力
   手段と、 該画像入力手段にて得られた画像データから右の目頭、
   左の目頭、右の目尻、左の目尻のそれぞれの近傍の領域
   の画像データを抽出する照合部位抽出手段と、 該照合部位抽出手段で抽出した画像データと前記予め登
   録された画像データとを比較照合してそれらの相互間の
   類似度を算出する類似度算出手段と、 該類似度算出手段で算出した類似度が所定の値以上であ
   る場合、その個人を判定する判定手段とを具備する、個
   人照合装置。 ７、前記画像登録手段および前記画像入力手段における
   画像データの各ピクセルが多値画像データであり、多値
   画像データについて前記類似度を算出することを特徴と
   する、請求項６記載の個人照合装置。 ８、前記類似度算出は、登録した画像データをベクトル
   表示したものと部位抽出された画像データをベクトル表
   示したものとの内積を、前記登録した画像データをベク
   トル表示したものの長さと前記部位抽出された画像デー
   タをベクトル表示したものの長さとの積で除して行うこ
   とを特徴とする、請求項７記載の個人照合装置。 ９、照合対象者を同定するための個人コードを入力し、
   該入力した個人コードが正常な場合のみ照合処理に移行
   させる個人コード入力および同定段階をさらに具備し、 前記画像入力処理、前記照合部位抽出処理、前記類似度
   算出処理および前記判定処理を、個人コードに基づいて
   行うようにしたことを特徴とする、請求項６〜８のいず
   れかに記載の個人照合装置。 １０、前記画像登録手段はさらに右眉内側端点および左
   眉内側端点のそれぞれの近傍の領域の画像データをも予
   め登録し、 前記照合部位抽出手段はさらに前記画像入力手段にて得
   られた画像データから右眉内側端点および左眉内側端点
   のそれぞれの近傍の領域の画像データをも抽出し、 右眉内側端点および左眉内側端点の近傍についても類似
   度判定を行うようにしたことを特徴とする請求項９記載
   の個人照合装置。