JP2007156974A - 個人認証・識別システム - Google Patents
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Abstract
【課題】 誤識別率の小さい、かつ顔写真や録音された本人の声で詐称できない顔画像と音声を統合した個人認証・識別装置を提供することにある。
【解決手段】 撮像部1から出力されたユーザの顔画像と音声に分離される。顔画像照合部14は、顔画像特徴量抽出部12によって顔画像の静止画像から抽出された特徴量と、予め登録されている個人顔画像データ15とを照合し、尤度αを出力する。一方、音声照合部23は、音声特徴量抽出部22によって音声から抽出された特徴量と、予め登録されている個人音声データ24とを照合し、尤度βを出力する。尤度統合部4は、該尤度αとβを統合して統合尤度を出力し、認証・識別判定部6は該統合尤度を基にユーザの認証及び/又は識別判定をする。前記尤度α、βは、明るさ測定部16からの顔画像の明るさ、背景雑音測定部25からの背景雑音の大きさにより閾値を変えられる。
【選択図】 図1
【解決手段】 撮像部1から出力されたユーザの顔画像と音声に分離される。顔画像照合部14は、顔画像特徴量抽出部12によって顔画像の静止画像から抽出された特徴量と、予め登録されている個人顔画像データ15とを照合し、尤度αを出力する。一方、音声照合部23は、音声特徴量抽出部22によって音声から抽出された特徴量と、予め登録されている個人音声データ24とを照合し、尤度βを出力する。尤度統合部4は、該尤度αとβを統合して統合尤度を出力し、認証・識別判定部6は該統合尤度を基にユーザの認証及び/又は識別判定をする。前記尤度α、βは、明るさ測定部16からの顔画像の明るさ、背景雑音測定部25からの背景雑音の大きさにより閾値を変えられる。
【選択図】 図1
Description
この発明は個人認証・識別システムに関し、特に顔画像と音声とを統合することにより、高い精度で個人認証および識別できるようにした個人認証・識別システムに関する。
入退室管理や情報システムへのアクセス管理などに、生体情報(バイオメトリクス)を用いる認証方式が検討されている。個人の認証、識別に利用できる生体情報としては、指紋、顔、声、虹彩、網膜、手のひらの静脈などが上げられる。
従来の個人認証装置の一つとして、例えば下記の特許文献1に記されているものがある。この文献に記されている個人認証装置は、予め記憶された特定個人の顔画像と撮像された顔画像とを照合し、双方のパターンが近似していれば認証する画像識別部と、予め記憶された特定個人の音声と入力音声との波形を照合し、双方が近似していれば認証する音声識別部と、予め記憶されたキーワード又はID番号と、入力されたキーワード又はID番号とを照合し、双方が一致していれば認証するID認証部と、予め記憶された特定個人の指紋と入力された指紋とのパターンを照合し、双方が一致していれば認証する指紋認証部とのうちのいずれか2つ以上の組み合わせを用いて、個人認証するものであり、用いられた全てが認証された場合に、登録された個人であると認証するものである。
特開2000−259828号公報
しかしながら、前記した先行技術では、前記画像識別部は、明るさや顔の角度が変化すると誤識別したり本人の顔写真により詐称できるという課題、また前記音声識別部は、背景雑音が大きいと誤識別したり録音された本人の声で詐称できるという課題があった。
本発明の目的は、前記した従来技術の課題を解決し、誤識別率の小さい、かつ顔写真や録音された本人の声で詐称できない顔画像と音声を統合した個人認証・識別装置を提供することにある。
前記した目的を達成するために、本発明は、顔画像と音声とを統合して行う個人認証・識別システムにおいて、ユーザの顔画像を少なくとも含む動画像を撮像する撮像部と、該動画像から音声と画像とを分離する音声・画像分離部と、予め個人の顔画像データを登録しておく個人顔画像登録データ部と、予め個人の音声データを登録しておく個人音声登録データ部と、前記音声・画像分離部で分離された顔画像の静止画像から、顔画像の特徴量を抽出する顔画像特徴量抽出部と、前記音声・画像分離部で分離された音声データから、音声の特徴量を抽出する音声特徴量抽出部と、前記顔画像特徴量抽出部で抽出された顔画像の特徴量から***の動きを検出する***動き検出部と、前記音声・画像分離部で分離された音声から音声区間を検出する音声区間検出部と、前記音声区間検出部で検出された音声データから、音声の特徴量を抽出する音声特徴量抽出部と、前記***動き検出部で検出された***の動きの時刻情報と、前記音声区間検出で検出された音声区間の時刻情報から***と音声の同期を検証する音声区間・***同期検証部と、前記顔画像特徴量抽出部で抽出された顔画像の特徴量と前記個人顔画像登録データ部に登録されている個人の顔画像データとを照合し、本人らしさを表す尤度αを出力する顔画像照合部と、前記音声特徴量抽出部で抽出された音声の特徴量と前記個人音声登録データ部に登録されている個人の音声データとを照合し、本人らしさを表す尤度βを出力する音声照合部と、前記顔画像照合部および音声照合部から通知された前記尤度αおよびβを組み合わせる尤度統合部と、該尤度統合部で統合された統合尤度を基にユーザを認証・識別する認証・識別判定部とを具備した点に特徴がある。
また、音声区間・***同期検出部で***の動きが検出されない場合、***の動きと音声区間の重なりがない場合、または音声区間と同時の***の動き区間の割合が閾値以下の場合に、前記認証・識別判定部が本人認証・識別処理を行わないようにした点に他の特徴がある。
本発明によれば、入退館管理システム、情報システムへのアクセス管理などにおいて、***の動きを加味した顔画像による認証・識別と音声による認証・識別の両方を用いるようにしたので、個別の認証・識別に比べて高い精度が得られる。
また、明るさに変化がある場所や、背景雑音が大きい場所などに使用しても、ユーザの認証・識別を高い精度で行うことができるようになる。このため、本発明の認証・識別システムを使用できる環境が広がる。
また、顔の動画像が動画像記録部に記録・保存できるので、心理的に詐称を抑制する効果がある。さらに、写真や、録音音声を用いた詐称がし難くなり、信頼性を高めることができる。
以下に、図面を参照して本発明を詳細に説明する。図1は、本発明の一実施形態の構成を示すブロック図である。
ビデオカメラ1は、入退室管理や情報システムへのアクセス管理などを行う場所、あるいは金融システムの金銭自動預金・支払機などの設置場所などに設けられている。個人認識・識別を行う場合には、ユーザに予め定められた指示、例えば「自分の名前を言って下さい。」という指示が出される。そして、ユーザが自分の名前を発声している様子が、ビデオカメラ1によって撮影される。
音声・画像分離部2は、ビデオカメラ1から出力される動画像データから顔の静止画像データと音声データを得る。そして、静止画像データは顔画像認証・識別部10に、一方音声データは音声認証・識別部20に送られる。また、該動画像データは、動画像記録部3に記録される。
該動画像記録部3は、図2に示されているように、一定時間以上動画像を記録したか否かの判断を行い(ステップS1)、この判断が肯定の場合には認証・識別判定部6に判定OK(ステップS2)、否定の場合には判定不可(NG)の信号pを出力する(ステップS3)。
前記顔画像認証・識別部10は、顔静止画像取得部11,顔画像特徴量抽出部12,***動き検出部13,顔画像照合部14,個人顔画像登録データ15および明るさ測定部16から構成されている。また、前記音声認証・識別部20は、音声区間検出部21,音声特徴量抽出部22,音声照合部23,個人音声登録データ24および背景雑音測定部25から構成されている。
顔画像認証・識別部10の顔静止画像取得部11は、音声・画像分離部2から顔の静止画像を取得する。顔画像特徴量抽出部12は、該顔の静止画像から特徴量を抽出し、顔画像照合部14に送る。顔画像照合部14は、予め登録されている個人顔画像登録データ15と照合し、本人らしさを表すスコア(尤度)αを出力する。また、明るさ測定部16は、顔の静止画像データの明るさを測定し、明るさに関するデータqを尤度統合部4に出力する。
なお、該顔画像照合部14は、図3に示すように、***動き検出部13により***の動き検出期間と判定された場合(ステップS4が肯定)、及び/又は音声区間検出部21により音声区間と判定された場合(ステップS5が肯定)には、顔画像照合を見合わせ(ステップS6)、これらの区間以外の区間の顔静止画像により顔画像照合を行う(ステップS7)。
この結果、顔画像照合部14は、完全に静止している顔画像の特徴量を用いて照合処理をすることができるので、顔画像照合の精度は向上する。
一方、音声認証・識別部20の音声区間検出部21は、音声・画像分離部2から音声が入力されると、音声区間を検出し該音声区間の音声を音声特徴量抽出部22に送る。該音声特徴量抽出部22は、音声区間の音声特徴量を抽出し、音声照合部23にて、予め登録されていた個人音声登録データ24と照合を行い、本人らしさを表すスコア(尤度)βを出力する。
音声区間・***同期検証部5は、音声区間検出部21からの音声区間(時間情報)と、***動き検出部13からの***動き検出区間(時間情報)を入力として、2つの区間を比較し、認証・識別判定部6に対して図4に示すような制御を行う。まず、ステップS11では、***の動きが検出されたか否かの判断を行う。この判断が肯定の場合にはステップS12の判断を行い、否定の場合にはステップS14に進む。前記ステップS12では、音声区間のうち、***の動き検出区間と重なる時間の割合が閾値以上か否かの判断を行う。この判断が肯定の場合には、ステップS13に進んで、認証・識別判定部6に対して、認証・識別可の信号tを送る。一方、ステップS12が否定の時には、ステップS14に進んで認証・識別不可(NG)の信号tを送る。
この結果、本人の顔写真では***の動きが検出されず、また録音された本人の声では***の動き検出=音声区間にはならないあるいは***の動きと音声区間とが適合しなくなるので、本人の顔写真や録音された本人の声による詐称はできなくなる。
また、***の位置検出手段(図示せず)を追加して設けて、ユーザの***の位置を検出するようにすれば、マイク(図示せず)の位置に口元を近づけるように指示することができる。このようにすれば、ユーザの音声を正確に収集することができるようになる。
次に、尤度統合部4の動作を図5を参照して説明する。尤度統合部4は、認証・識別の判定に用いる本人らしさスコアを求めるために、顔画像認証・識別部10からのスコアαと音声認証・識別部20からのスコアβを組み合わせる(ステップS21)。次に、明るさが不足しているか否かの判断をする(ステップS22)。前記明るさ測定部16からの明るさ情報qが明るさ不足を示す場合(ステップS22が肯定)には、前記スコアαに対する予め定められている閾値Saを所定値だけ小さくし、前記スコアβに対する予め定められている閾値Sbを所定値だけ大きくする(ステップS23)。次いで、スコアα、βは、それぞれ小さくされたSa、大きくされたSbと比較され、スコアα≧Saおよびスコアβ≧Sbが成立するか否かの判断がなされ(ステップS24)、成立する場合には、閾値Sa,Sbを元の値に戻す(ステップS25)。一方、不成立の場合には、統合尤度γを例えば0とする(ステップS30)。
次に、前記背景雑音測定部25からの背景雑音情報rが予め定められた値より大であるか否かの判断がなされ(ステップS26)、大であれば、前記スコアαに対する前記閾値Saを所定値だけ大きくし、前記スコアβに対する前記閾値Sbを所定値だけ小さくする(ステップS27)。そして、スコアα、βは、それぞれ大きくされたSa、小さくされたSbと比較され、スコアα≧Saおよびβ≧Sbが成立するか否かの判定がなされ(ステップS28)、成立すればステップS29に進んで統合尤度γ=1,不成立であればステップS30に進んで統合尤度γ=0が認証・識別判定部6に出力される。ここに、γ=1はOK、γ=0はNGを表す。
また、前記明るさ不足がなく(ステップS22の判断が否定)、前記背景雑音が所定値より小さい(ステップS26の判断が否定)場合には、ステップS28に進んで、スコアαおよびβはそれぞれ元の大きさの閾値Sa、Sbと比較される。そして、ステップS28の判断が肯定になればステップS29に進み、逆に否定になればステップS30に進む。
認証・識別判定部6は、個人認証の判定もしくは複数ユーザからの個人の識別を行う。図6に示すように、認証・識別判定部6は、ステップS31において動画像記録部3からNG入力pが届いているか否かの判断を行い、この判断が肯定の場合にはステップS36に進んで前記統合尤度を破棄(γ=0)する。この判断が否定の時にはステップS32に進んで、前記音声区間・***同期検証部5からNG入力tが届いているか否かの判断を行い、この判断が肯定の場合にはステップS36に進んで前記統合尤度γを破棄(γ=0)する。
次いで、ステップS32が否定の時には、ステップS33に進んで、個人認識を行うかまたは複数ユーザからの個人の識別を行うかの判断をする。前者の場合には、ステップS34に進んで、前記統合尤度γが1であるか否かの判断がなされる。この判断が肯定の場合には、個人認識結果は有効であるとして、受理される。しかしながら、統合尤度γ=0の場合には、ステップS36に進む。次に、前記ステップS33の判断が複数ユーザからの個人の識別の場合には、ステップS37に進んで、複数ユーザの登録データとの照合結果を収集し、ステップS38で最も統合尤度(スコア)の高いユーザを識別結果とする。
以上、本発明の好ましい一実施形態について説明したが、本発明はこれに限定されることなく、本発明の趣旨の範囲内で種々の変形ができることは明らかである。
1・・・ビデオカメラ、2・・・音声・画像分離部、3・・・動画像記録部、4・・・尤度統合部、5・・・音声区間・***同期検証部、6・・・認証・識別判定部、10・・・・顔画像認証・識別部、20・・・音声認識・識別部。
Claims (8)
- 顔画像と音声とを統合して行う個人認証・識別システムにおいて、
ユーザの顔画像を少なくとも含む動画像を撮像する撮像部と、
該動画像から音声と画像とを分離する音声・画像分離部と、
予め個人の顔画像データを登録しておく個人顔画像登録データ部と、
予め個人の音声データを登録しておく個人音声登録データ部と、
前記音声・画像分離部で分離された顔画像の静止画像から、顔画像の特徴量を抽出する顔画像特徴量抽出部と、
前記顔画像特徴量抽出部で抽出された顔画像の特徴量から***の動きを検出する***動き検出部と、
前記音声・画像分離部で分離された音声から音声区間を検出する音声区間検出部と、
前記音声区間検出部で検出された音声データから、音声の特徴量を抽出する音声特徴量抽出部と、
前記***動き検出部で検出された***の動きの時刻情報と、前記音声区間検出で検出された音声区間の時刻情報から***と音声の同期を検証する音声区間・***同期検証部と、
前記顔画像特徴量抽出部で抽出された顔画像の特徴量と前記個人顔画像登録データ部に登録されている個人の顔画像データとを照合し、本人らしさを表す尤度αを出力する顔画像照合部と、
前記音声特徴量抽出部で抽出された音声の特徴量と前記個人音声登録データ部に登録されている個人の音声データとを照合し、本人らしさを表す尤度βを出力する音声照合部と、
前記顔画像照合部および音声照合部から通知された前記尤度αおよびβを組み合わせる尤度統合部と、
該尤度統合部で統合された統合尤度を基にユーザを認証・識別する認証・識別判定部とを具備したことを特徴とする個人認証・識別システム。 - 請求項1に記載の個人認証・識別システムにおいて、
前記音声区間・***同期検出部で***の動きが検出されない場合、または***の動きと音声区間に重なりがない場合に、前記認証・識別判定部が本人認証・識別処理を行わないようにすることを特徴とする個人認証・識別システム。 - 請求項1に記載の個人認証・識別システムにおいて、
前記音声区間・***同期検出部で音声区間と同時の***の動き区間の割合が閾値以下の場合に、前記認証・識別判定部が本人認証・識別処理を行わないようにすることを特徴とする個人認証・識別システム。 - 請求項1に記載の個人認証・識別システムにおいて、
前記音声区間・***同期検出部で検出された***の動き区間および音声区間の顔画像を、顔画像照合部が照合対象から除外することを特徴とする個人認証・識別システム。 - 請求項1に記載の個人認証・識別システムにおいて、
さらに***の位置検出手段を具備し、
ユーザに***の位置修正を指示することを特徴とする個人認証・識別システム。 - 請求項1ないし5のいずれかに記載の個人認証・識別システムにおいて、
さらに顔の動画像を記録する動画像記録部を具備し、
記録された顔の動画像の時間が閾値以下の場合に、前記認証・識別判定部が本人認証・識別処理を行わないようにすることを特徴とする個人認証・識別システム。 - 請求項1に記載の個人認証・識別システムにおいて、
さらに、前記顔画像の静止画像の明るさを測定する明るさ測定部を具備し、
前記明るさ測定部が測定した明るさが閾値以下の場合には、前記認証・識別判定部が顔画像照合の尤度αに対する閾値を低くし、代わりに音声照合の尤度βに対する閾値を高くすることを特徴とする個人認証・識別システム。 - 請求項1ないし6のいずれかに記載の個人認証・識別システムにおいて、
さらに音声の背景雑音を測定する背景雑音測定部を具備し、
背景雑音測定部が測定した背景雑音レベルが閾値以上の場合には、前記認証・識別判定部が音声照合の尤度βに対する閾値を低くし、代わりに顔画像照合の尤度αに対する閾値を高くすることを特徴とする個人認証・識別システム。
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