JP2017162010A - 本人照合システムおよび本人照合方法 - Google Patents

Abstract

【課題】本人照合処理を効率化することができる本人照合システムおよび本人照合方法を提供する。【解決手段】本人照合システムにおいて、撮像部は、第１ゲートを通過する対象人物を撮像可能に設けられる。読取部は、対象人物により所持されるＩＤ証から、ＩＤ証が示す人物の画像および人物の属性を含む本人情報を読取可能に設けられる。記憶部は、人物の属性毎に、対象人物を撮像して得られる撮像画像と本人情報が含む画像との類似度を算出する処理を含む属性用のアルゴリズムを記憶する。選択部は、記憶部から、読み取った本人情報が含む属性のアルゴリズムを選択する。判定部は、選択したアルゴリズムに従って、撮像部の撮像により得られた撮像画像と読み取った本人情報が含む画像との類似度を算出し、算出した類似度が所定の閾値以上である場合、対象人物がＩＤ証が示す人物と判定する本人照合処理を実行する。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、本人照合システムおよび本人照合方法に関する。

入室等を管理するゲートを通過する人物を撮像して得られた撮像画像と当該人物が所持するＩＤ証から読み取った本人情報が含む画像との類似度を算出し、当該算出した類似度が所定の閾値以上である場合に、ゲートを通過する人物がＩＤ証から読み取った本人情報が示す人物であると判定する本人照合を行う本人照合システムがある。

特許第５４４０１２１号公報 特許第４６５６７４６号公報

しかしながら、従来技術においては、ゲートを通過する人物の性別や年齢や人種等の属性に関わらず、同一のアルゴリズムに従って本人照合を行っているため、ゲートを通過する人物の属性によって、不要な処理も行われる場合があり、本人照合に時間がかかることがある。

実施形態の本人照合システムは、撮像部と、読取部と、記憶部と、選択部と、判定部と、を備える。撮像部は、第１ゲートを通過する対象人物を撮像可能に設けられる。読取部は、対象人物により所持されるＩＤ証から、当該ＩＤ証が示す人物の画像および当該人物の属性を含む本人情報を読取可能に設けられる。記憶部は、人物の属性毎に、対象人物を撮像して得られる撮像画像と本人情報が含む画像との類似度を算出する処理を含む属性用のアルゴリズムを記憶する。選択部は、記憶部から、読み取った本人情報が含む属性のアルゴリズムを選択する。判定部は、選択したアルゴリズムに従って、撮像部の撮像により得られた撮像画像と読み取った本人情報が含む画像との類似度を算出し、算出した類似度が所定の閾値以上である場合、対象人物がＩＤ証が示す人物と判定し、算出した類似度が閾値より低い場合、対象人物がＩＤ証が示す人物でないと判定する本人照合処理を実行する。

図１は、第１の実施形態にかかる本人照合システムの構成の一例を示す図である。 図２は、第１の実施形態にかかる本人照合システムにおける類似度の算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図３は、第１の実施形態にかかる本人照合システムにおける本人照合処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図４は、第１の実施形態にかかる本人照合システムにおける本人照合処理の流れの一例を示す図である。 図５は、第２の実施形態にかかる本人照合システムの構成の一例を示す図である。 図６は、第２の実施形態にかかる本人照合システムが有する対象人物撮像部および待機人物撮像部の撮像条件を変更する処理の一例を説明するための図である。 図７は、第２の実施形態にかかる本人照合システムが有する対象人物撮像部および待機人物撮像部の撮像条件を変更する処理の一例を説明するための図である。 図８は、第２の実施形態にかかる本人照合システムにおける本人照合処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図９は、第３の実施形態にかかる本人照合システムの構成の一例を示す図である。

以下、添付の図面を用いて、本実施形態にかかる本人照合システムおよび本人照合方法について説明する。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態にかかる本人照合システムの構成の一例を示す図である。本実施形態にかかる本人照合システムは、入室等を管理するゲートに設置され、当該ゲートを通過する人物（以下、対象人物と言う）が、当該対象人物が所持するＩＤ証が示す人物と一致するか否かを判定する本人照合処理を行うシステムである。図１に示すように、本実施形態にかかる本人照合システムは、対象人物撮像部１０１、本人情報読取部１０２、待機人物撮像部１０３、照合処理データベース（ＤＢ）１０４、照合処理選択部１０５、照合部１０６、表示部１０７、および通信部１０８を有する。

対象人物撮像部１０１（撮像部の一例）は、本人照合システムが設置されたゲート（第１ゲートの一例）を通過する人物を撮像可能に設けられた撮像部である。本実施形態では、対象人物撮像部１０１は、ゲートにおける本人照合を待って待機する人物（以下、待機人物と言う）のうち、少なくとも先頭の人物である対象人物を撮像可能に設けられている。本人情報読取部１０２（読取部の一例）は、対象人物が所持するＩＤ証から、当該ＩＤ証が示す人物の画像および当該人物の属性を含む本人情報を読み取る。待機人物撮像部１０３は、待機人物を撮像可能に設けられている。

照合処理データベース１０４（記憶部の一例）は、人物の属性毎に、当該属性用のアルゴリズムでありかつ本人照合処理を含むアルゴリズムを記憶する記憶部である。ここで、本人照合処理は、対象人物撮像部１０１の撮像により得られる撮像画像とＩＤ証から読み取った本人情報が含む画像との類似度を算出する処理を含む。照合処理データベース１０４に記憶される属性毎のアルゴリズムは、人物の属性毎に異なっていても良いし、一部において他の属性のアルゴリズムと同一であっても良い。照合処理選択部１０５（選択部の一例）は、照合処理データベース１０４から、ＩＤ証から読み取られる本人情報が含む属性のアルゴリズムを選択する。

照合部１０６（判定部の一例）は、本人照合処理を実行する。具体的には、照合部１０６は、照合処理選択部１０５により選択されたアルゴリズムに従って、対象人物撮像部１０１の撮像により得られた撮像画像と本人情報読取部１０２により読み取られる本人情報が含む画像との類似度を算出する。そして、照合部１０６は、選択されたアルゴリズムに従って、算出した類似度が所定の閾値以上である場合、対象人物が、ＩＤ証が示す人物と判定する。

ここで、所定の閾値は、撮像画像と本人情報が含む画像とが類似すると判断する値である。本実施形態では、所定の閾値は、他人受入率および本人排除率を満たす値とする。他人受入率は、本人照合処理のベンチマークテストによって、対象人物が本人でないにも関わらず、ＩＤ証が示す人物としてゲートの通過を許可する割合である。また、本人排除率は、本人照合処理のベンチマークテストによって、対象人物が本人であるにも関わらず、ＩＤ証が示す人物でないとしてゲートの通過を禁止する割合である。

一方、照合部１０６は、算出した類似度が所定の閾値より低い場合、対象人物が、ＩＤ証が示す人物でないと判定する。これにより、ゲートを通過する人物の属性に応じて、当該属性用のアルゴリズムに従って照合処理が実行され、不要な処理が行われないので、本人照合処理を効率化することができる。

表示部１０７は、照合部１０６による本人照合処理の結果等の各種情報を表示可能である。通信部１０８は、本人照合システムの運用状態（例えば、運用中、休止中）や本人照合処理の処理状況を、他のゲートに送信する。また、通信部１０８は、本人照合処理を実行する他のゲートの運用状態や処理状況を、他のゲートから受信する。

次に、図１および図２を用いて、本実施形態にかかる本人照合システムが有する各部の詳細について説明する。図２は、第１の実施形態にかかる本人照合システムにおける類似度の算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。

対象人物撮像部１０１は、本人照合システムが設置された国の国籍を有する人物の平均身長の人物の顔の高さに設置され、対象人物の顔を撮像するカメラである。本人情報読取部１０２は、対象人物の立ち位置から、当該対象人物の手が届く範囲に設置され、当該範囲内に位置するＩＤ証から本人情報を読み取る。ＩＤ証は、旅券、運転免許証、マイナンバーカード、その他の本人情報を記憶可能な媒体であれば良い。待機人物撮像部１０３は、対象人物撮像部１０１の上部に設けられ、待機人物を撮像する。本実施形態では、待機人物撮像部１０３は、対象人物撮像部１０１の上部に設けられているが、待機人物の正面を撮像可能に設けられていれば良い。

照合処理データベース１０４は、人物の国籍や性別等の属性用のアルゴリズムでありかつ本人照合処理を含むアルゴリズムを記憶する。ここで、属性には、人物の国籍や性別の他に、年齢、肌の色などがある。照合処理データベース１０４は、属性の組み合わせの数の分、アルゴリズムを記憶する。照合処理選択部１０５は、照合処理データベース１０４から、本人情報読取部１０２により読み取った本人情報が含む属性用のアルゴリズムを選択する。本実施形態では、照合処理選択部１０５は、予め設定された人物の属性を分岐ノードとする決定木を用いて、終端ノードに割り当てられたアルゴリズムを選択する。また、照合処理選択部１０５は、照合部１０６によって、対象人物がＩＤ証が示す人物と判定されるまで、照合処理データベース１０４から、読み取った本人情報が含む属性用のアルゴリズムでありかつ選択済みのアルゴリズムとは異なるアルゴリズムの選択を所定回数繰り返す。ここで、所定回数は、予め設定された回数（例えば、１０回）であり、他のゲートの処理状況に応じて変更される。

照合部１０６は、選択したアルゴリズムに従って、対象人物撮像部１０１の撮像により得られた撮像画像と本人情報読取部１０２により読み取られる本人情報が含む画像（例えば、顔画像）との類似度を算出し、算出した類似度が所定の閾値以上であるか否かにより、対象人物がＩＤ証が示す人物であるか否かを判定する本人照合処理を実行する。本実施形態では、照合部１０６は、本人情報読取部１０２により読み取られる本人情報が含む顔画像を用いて、本人照合処理を実行しているが、本人照合システムとネットワークを介して接続されたサーバ等の外部装置から、当該本人情報が示す人物の画像を取得し、当該取得した画像を用いて本人照合処理を実行しても良い。

具体的には、図２に示すように、照合部１０６は、まず、対象人物撮像部１０１の撮像により得られた撮像画像から、顔画像を検出する（ステップＳ２０１）。例えば、照合部１０６は、サンプルの複数の顔画像内における矩形領域の平均の画像をテンプレートとして予め作成しておく。そして、照合部１０６は、対象人物撮像部１０１の撮像により得られた撮像画像内において、テンプレートを、平行移動、回転、拡大、縮小等させて走査する。次いで、照合部１０６は、撮像画像内において、テンプレートとの輝度値の差分が最も小さい位置を、対象人物の顔画像として検出する。

次いで、照合部１０６は、検出した顔画像の特徴を抽出する（ステップＳ２０２）。例えば、照合部１０６は、検出した顔画像を、ｍピクセル×ｎピクセルの矩形領域に拡大または縮小し、当該矩形領域の輝度値を、ｍ×ｎ次元の特徴ベクトルとする。また、照合部１０６は、本人情報読取部１０２により読み取られた本人情報が含む顔画像からも、同様にして、特徴ベクトルを抽出する。または、照合部１０６は、本人照合システムとネットワークを介して接続されたサーバ等の外部装置から、本人情報読取部１０２により読み取られた本人情報が示す人物の顔画像の特徴ベクトルを取得しても良い。

次に、照合部１０６は、撮像画像が含む顔画像の特徴ベクトルと、本人情報読取部１０２により読み取られた本人情報が含む顔画像の特徴ベクトルとの類似度を算出する（ステップＳ２０３）。

そして、照合部１０６は、算出した類似度が所定の閾値以上である場合、対象人物が、ＩＤ証が示す人物であると判定する。一方、照合部１０６は、算出した類似度が所定の閾値より低い場合、対象人物が、ＩＤ証が示す人物でないと判定する。

表示部１０７は、照合部１０６による本人照合処理の結果等の各種情報を表示可能なＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等を含む。表示部１０７は、テキストによって本人照合処理の結果を表示しても良いし、〇，×，矢印等の記号、図形、アニメーション等によって、本人照合処理の結果を表示しても良い。

通信部１０８は、本人照合システムが設置されたゲートの故障等の要因によって本人照合システムが稼働していない場合、本人照合システムが休止中であることを、本人照合システムの運用状態として、他のゲート（第２ゲートの一例）に設置された本人照合システム（以下、外部本人照合システムと言う）等の外部装置に送信する。また、通信部１０８は、本人照合システムが本人照合処理を実行している場合には、本人照合システムが稼働中であることを、本人照合システムの運用状態として外部本人照合システムに送信する。また、通信部１０８は、本人照合システムが設置されたゲートにおいて本人照合処理を待つ待機人物の人数を、本人照合処理の処理状況として外部本人照合システムに送信する。さらに、通信部１０８は、外部本人照合システムから、運用状態および処理状況を受信する。

照合処理選択部１０５は、外部本人照合システムから受信した処理状況が示す待機人数に応じて、所定回数を決定する。具体的には、照合処理選択部１０５は、外部本人照合システムから受信した処理状況が示す待機人数が、本人照合システムが設置されたゲートにおける待機人物の人数より少ない場合、所定回数を減らす。若しくは、照合処理選択部１０５は、所定の閾値を上げても良い。これにより、本人照合処理によってＩＤ証が示す人物と判定され難い対象人物は、早期に、有人のゲートへ移動させることができるので、本人照合処理の効率を向上させることができる。例えば、照合処理選択部１０５は、外部本人照合システムから受信した処理状況が示す待機人物の人数と、本人照合システムが設置されたゲートにおいて本人照合処理を待つ待機人物の人数との差分の分だけ、所定回数を減らす。

次に、図３を用いて、本実施形態にかかる本人照合システムにおける本人照合処理の流れについて説明する。図３は、第１の実施形態にかかる本人照合システムにおける本人照合処理の流れの一例を示すフローチャートである。

本人情報読取部１０２は、対象人物が所持するＩＤ証から、本人情報を読み取る（ステップＳ３０１）。照合処理選択部１０５は、本人情報読取部１０２により読み取られた本人情報が示す属性（例えば、国籍、性別、年齢）を取得する。次いで、照合処理選択部１０５は、照合処理データベース１０４から、取得した属性用のアルゴリズムを選択する（ステップＳ３０２）。照合部１０６は、照合処理選択部１０５により選択されたアルゴリズムに従って、本人照合処理を実行する（ステップＳ３０３）。そして、本人照合処理によって算出した類似度が閾値以上である場合（ステップＳ３０４：Ｙｅｓ）、照合部１０６は、対象人物が、ＩＤ証が示す人物（本人）であると判定する（ステップＳ３０５）。

一方、本人照合処理によって算出した類似度が閾値より小さい場合（ステップＳ３０４：Ｎｏ）、照合部１０６は、所定回数、アルゴリズムの選択を行ったか否かを判断する（ステップＳ３０６）。アルゴリズムの選択を所定回数行っていない場合（ステップＳ３０６：Ｎｏ）、照合処理選択部１０５は、ステップＳ３０２に戻り、ＩＤ証から読み取った本人情報が示す属性用のアルゴリズムでありかつ選択済みのアルゴリズム以外のアルゴリズムを選択し直す。一方、アルゴリズムの選択を所定回数行った場合（ステップＳ３０６：Ｙｅｓ）、表示部１０７は、他のゲート（例えば、有人のゲート）への移動を促す情報を表示する（ステップＳ３０７）。また、アルゴリズムの選択を所定回数行った場合（ステップＳ３０６：Ｙｅｓ）、照合部１０６は、ゲートを閉じる等によって、対象人物のゲートの通過を禁止する。

また、照合部１０６は、本人照合処理に先立って、対象人物が、ＩＤ証が示す人物になりすましているか否かを判定するなりすまし判定処理を実行可能である。本実施形態では、照合部１０６は、対象人物撮像部１０１の撮像により得られた撮像画像に基づいて、なりすまし判定を行う。具体的には、照合部１０６は、撮像画像に基づいて、対象人物が写真やタブレット端末に表示された画像等を対象人物撮像部１０１により撮像させていること、対象人物が人工物で変装していること、動いていること等が検出された場合に、対象人物が、ＩＤ証が示す人物になりすましていると判定する。そして、照合部１０６は、対象人物が、ＩＤ証が示す人物になりすましていると判定した場合、本人照合処理を実行しない。これにより、対象人物による、ＩＤ証が示す人物へのなりすましによるゲートの通過を防止できるので、セキュリティを高めることができる。そして、表示部１０７は、他のゲート（例えば、有人のゲート）への移動を促す情報を表示する。

さらに、照合部１０６は、本人照合処理により算出した類似度が、所定の閾値を所定値以上下回っている場合、本人照合処理を中止して、対象人物がＩＤ証が示す人物でないと判定しても良い。これにより、本人照合処理により算出した類似度が所定の閾値を所定値以上下回っており、対象人物がＩＤ証が示す人物とは別人である可能性が高い場合には、本人照合処理が中止されるので、本人照合処理を効率化することができる。この場合も、表示部１０７は、他のゲートへの移動を促す情報を表示する。

図４は、第１の実施形態にかかる本人照合システムにおける本人照合処理の流れの一例を示す図である。以下の説明では、図３に示す本人照合処理と同様の処理については、その説明を省略する。図４に示すように、照合部１０６は、対象人物撮像部１０１による撮像が行われると、本人照合処理に先立って、なりすまし判定処理を実行する（ステップＳ４０１）。そして、照合部１０６は、対象人物がＩＤ証が示す人物になりすましていると判定した場合（ステップＳ４０２：Ｙｅｓ）、本人照合処理の実行を禁止する。そして、表示部１０７は、他のゲートへの移動を促す情報を表示する（ステップＳ３０７）。

また、照合部１０６は、対象人物撮像部１０１の撮像により得られた撮像画像とＩＤ証から読み取った本人情報が含む画像との類似度を算出すると、まず、当該類似度が所定の閾値を所定値以上下回っているか否かを判定する（ステップＳ４０３）。そして、照合部１０６は、算出した類似度が所定の閾値を所定値以上下回っている場合（ステップＳ４０３：Ｙｅｓ）、本人照合処理を中止し、対象人物撮像部１０１により撮像した対象人物がＩＤ証が示す人物とは別人であると判定する。

一方、算出した類似度が所定の閾値を所定値以上下回っていないと判定した場合（ステップＳ４０３：Ｎｏ）、照合部１０６は、本人照合処理を継続して、当該算出した類似度が所定の閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ３０４）。

このように、第１の実施形態にかかる本人照合システムによれば、本人照合処理を効率化することができる。

（第２の実施形態）
本実施形態は、対象人物を撮像して得られた撮像画像とＩＤ証から読み取った本人情報が含む画像との類似度が、所定の閾値より低く、かつアルゴリズムの選択を繰り返した回数が所定回数以下である場合、対象人物撮像部による撮像条件を変更する例である。以下の説明では、第１の実施形態と同様の構成については説明を省略する。

図５は、第２の実施形態にかかる本人照合システムの構成の一例を示す図である。図５に示すように、本実施形態にかかる本人照合システムは、対象人物撮像部１０１、本人情報読取部１０２、待機人物撮像部１０３、照合処理データベース（ＤＢ）１０４、照合処理選択部１０５、照合部１０６、表示部１０７、および通信部１０８に加えて、対象人物撮像制御部５０１および待機人物撮像制御部５０２を有する。対象人物撮像制御部５０１は、対象人物撮像部１０１の位置や向きなど、対象人物撮像部１０１の撮像条件を変更する。待機人物撮像制御部５０２は、待機人物撮像部１０３の位置や向きなど、待機人物撮像部１０３の撮像条件を変更する。

図６および図７は、第２の実施形態にかかる本人照合システムが有する対象人物撮像部および待機人物撮像部の撮像条件を変更する処理の一例を説明するための図である。以下の説明では、対象人物撮像部１０１の撮像条件を変更する例について説明するが、待機人物撮像部１０３の撮像条件も同様に変更可能である。

例えば、対象人物撮像部１０１は、当該対象人物撮像部１０１の向きや位置を変更可能なその撮像条件を変更可能な雲台に固定され、かつ対象人物撮像部１０１の撮像範囲に光を照射可能な少なくとも１つの照明器具を有する。そして、対象人物撮像制御部５０１は、本人照合処理によって算出した類似度が所定の閾値より低いと判定された場合、図６に示すように、対象人物撮像部１０１を回転させたり、予め設定された可動面６０１内で対象人物撮像部１０１を平行移動させたりする。また、対象人物撮像制御部５０１は、図７に示すように、対象人物撮像部１０１が複数のカメラを有する場合、当該複数のカメラの撮像条件を変更する。

また、対象人物撮像制御部５０１は、本人照合処理によって算出した類似度が所定の閾値より低いと判定された場合、対象人物撮像部１０１が有する照明器具を回転させたり、予め設定された面内で照明器具を平行移動させたりする。これにより、対象人物撮像制御部５０１は、対象人物撮像部１０１の撮像条件を変更する。また、対象人物撮像制御部５０１は、対象人物撮像部１０１が複数の照明器具を有する場合、当該複数の照明器具のうち少なくとも１つの照明器具を、回転させたり、予め設定された面内で平行移動させたりしても良い。

また、対象人物撮像制御部５０１は、本人照合処理によって算出した類似度が所定の閾値より低いと判定された場合、表示部１０７に対して、対象人物の立ち位置の変更や当該対象人物の顔の向き等の変更を指示する情報を表示して、対象人物撮像部１０１の撮像条件を変更しても良い。

図８は、第２の実施形態にかかる本人照合システムにおける本人照合処理の流れの一例を示すフローチャートである。以下の説明では、図４に示す本人照合処理と同様の処理については、その説明を省略する。図８に示すように、本人照合処理によって算出した類似度が所定の閾値より低く（ステップＳ３０４：Ｎｏ）かつアルゴリズムの選択を所定回数繰り返していない場合（ステップＳ３０６：Ｎｏ）、対象人物撮像制御部５０１は、類似度の算出結果に基づいて、対象人物撮像部１０１の撮像条件を変更するカメラ制御処理を実行する（ステップＳ８０１）。そして、照合部１０６は、対象人物撮像部１０１の撮像により得られた撮像画像のうちカメラ制御処理の実行後の撮像により得られた撮像画像を選択する。そして、照合部１０６は、選択し直したアルゴリズムに従って、選択した撮像画像とＩＤ証から読み取った本人情報が含む画像との類似度を算出する本人照合処理を実行する（ステップＳ３０３）。

照合部１０６は、対象人物撮像部１０１の撮像により得られた撮像画像に基づいて、対象人物撮像部１０１の位置や当該対象人物撮像部１０１の撮像範囲の明るさ等の撮像条件が、対象人物の撮像に適しているか示す値（以下、評価値と言う）を算出する機能を有する。例えば、照合部１０６は、対象人物撮像部１０１の撮像により得られた撮像画像から検出した顔画像の重心の位置と、ＩＤ証から読み取った本人情報が含む画像から検出した顔画像の重心の位置との差分を評価値として算出する。また、照合部１０６は、対象人物撮像部１０１の撮像により得られた撮像画像から検出された顔画像の輝度値の平均と、ＩＤ証から読み取った本人情報が含む画像から検出した顔画像の輝度値の平均との差分を評価値として算出する。そして、対象人物撮像制御部５０１および待機人物撮像制御部５０２は、算出された評価値に基づいて、対象人物撮像部１０１および待機人物撮像部１０３の撮像条件を変更する。

このように、第２の実施形態にかかる本人照合システムによれば、最適な撮像条件の下での対象人物の撮像により得られた撮像画像を用いて、本照合処理を実行することができるので、本人照合処理の照合精度を向上させることができる。

（第３の実施形態）
本実施形態は、待機人物撮像部の撮像により得られた撮像画像を所定期間保存する待機人物画像記憶部を備え、待機人物画像記憶部に記憶された撮像画像を用いて本人照合処理を実行する例である。以下の説明では、第２の実施形態と同様の箇所については説明を省略する。

図９は、第３の実施形態にかかる本人照合システムの構成の一例を示す図である。図９に示すように、本実施形態にかかる本人照合システムは、対象人物撮像部１０１、本人情報読取部１０２、待機人物撮像部１０３、照合処理データベース（ＤＢ）１０４、照合処理選択部１０５、照合部１０６、表示部１０７、通信部１０８、対象人物撮像制御部５０１、および待機人物撮像制御部５０２に加えて、待機人物画像記憶部９０１、および照合結果記憶部９０２を有する。

待機人物画像記憶部９０１は、待機人物撮像部１０３の撮像により得られた撮像画像を、当該撮像画像から得られてから所定期間記憶する。ここで、所定期間は、待機人物がゲートの通過を待ち始めてから、当該待機人物の本人照合処理が実行されるまでに要する時間より長い時間である。照合結果記憶部９０２は、本人照合処理の結果（以下、照合処理結果と言う）を記憶する。ここで、照合処理結果には、本人照合処理に用いた撮像画像から検出した顔画像の特徴ベクトルと、本人照合処理に用いたアルゴリズムと、ＩＤ証から読み取った本人情報とが含まれる。また、照合結果記憶部９０２は、本人情報読取部１０２により読み取った本人情報と対応付けて、当該本人情報が示す人物が、本人照合処理によって、他のゲートへの移動を促す情報が表示された回数（以下、移動回数と言う）を記憶する。

本実施形態では、照合部１０６は、本人照合処理に先立って、待機人物画像記憶部９０１に記憶された撮像画像から顔画像を検出し、かつ当該検出した顔画像の特徴ベクトルを抽出しておく。そして、照合部１０６は、本人照合処理において、待機人物画像記憶部９０１に記憶された撮像画像が含む顔画像の特徴ベクトルと、本人情報読取部１０２により読み取られた本人情報が含む顔画像の特徴ベクトルとの類似度を算出する。これにより、本人照合処理の際に、対象人物撮像部１０１の撮像により得られた撮像画像からの特徴ベクトルの抽出に要する時間を省略することができるので、本人照合処理に要する時間を短縮することができる。

また、本実施形態では、照合部１０６は、照合結果記憶部９０２において、本人情報読取部１０２によりＩＤ証から読み取られた本人情報と対応付けて照合処理結果が記憶されている場合、当該照合処理結果が含む特徴ベクトルと、ＩＤ証から読み取られた本人情報が含む画像の特徴ベクトルとの類似度を算出する。そして、照合部１０６は、算出した類似度が所定の閾値以上であるか否かに基づいて、対象人物が、ＩＤ証が示す人物であるか否かを判定する。この場合、照合部１０６は、対象人物撮像部１０１の撮像により得られた撮像画像からの顔画像の検出および当該顔画像の特徴の抽出を行わない。これにより、照合結果記憶部９０２に照合処理結果が記憶されている場合には、本人照合処理において、対象人物撮像部１０１の撮像により得られた撮像画像からの顔画像の検出および当該顔画像の特徴の抽出を行わなくても良いので、本人照合処理を効率化することができる。

例えば、照合部１０６は、同一人物が同日中に再びゲートを通過する場合、照合結果記憶部９０２に記憶された照合処理結果が含む特徴ベクトルと、ＩＤ証から読み取られた本人情報が含む画像の特徴ベクトルとの類似度を算出する。そして、照合部１０６は、算出した類似度を算出する。そして、照合部１０６は、算出した類似度が所定の閾値以上である場合には、対象人物がＩＤ証が示す人物であると判定し、算出した類似度が所定の閾値より低い場合には、対象人物がＩＤ証が示す人物でないと判定する。

さらに、照合部１０６は、本人照合処理に先立って、照合結果記憶部９０２から、本人情報読取部１０２によりＩＤ証から読み取られた本人情報と対応付けて記憶された移動回数を取得する。そして、照合部１０６は、取得した移動回数が所定回数以上である場合、対象人物が、本人照合処理によってＩＤ証が示す人物か否かの判定が困難な人物と判定する。ここで、所定回数は、予め設定された固定の回数（例えば、１０回）でも良いし、任意に変更可能な回数としても良い。そして、表示部１０７は、本人照合処理によってＩＤ証が示す人物か否かの判定が困難であることを示す情報を表示する。また、照合部１０６は、照合結果記憶部９０２から、ＩＤ証から読み取られた本人情報が示す人物が、今までの全ての本人照合処理によって他のゲートへの移動を促す情報が表示された累計回数を、移動回数として取得する。若しくは、照合部１０６は、照合結果記憶部９０２から、ＩＤ証から読み取られた本人情報が示す人物が、直近の所定回数の本人照合処理において、他のゲートへの移動を促す情報が表示された累計回数を、移動回数として取得しても良い。

また、本実施形態では、照合処理選択部１０５は、待機人物画像記憶部９０１に記憶された撮像画像から、本人情報読取部１０２によりＩＤ証から読み取られる本人情報が含む属性とは異なる属性を取得する。そして、照合処理選択部１０５は、待機人物画像記憶部９０１に記憶された撮像画像から取得した属性と、ＩＤ証から読み取られる本人情報が含む属性との組み合わせた属性用のアルゴリズムを、照合処理データベース１０４から選択する。これにより、対象人物それぞれの本人照合処理により適したアルゴリズムに従って、本人照合処理が実行されるので、本人照合処理を効率化することができる。ここで、待機人物画像記憶部９０１に記憶された撮像画像から取得する属性としては、待機人物の髭の有無や前髪の長さ等、待機人物の表情や待機人物の経年により変化する待機人物の属性である。

このように、第３の実施形態にかかる本人照合システムによれば、本人照合処理に要する時間を短縮することができる。

以上説明したとおり、第１から第３の実施形態によれば、本人照合処理を効率化することができる。

なお、本実施形態の本人照合システムで実行されるプログラムは、ＲＯＭ（Read Only Memory）等に予め組み込まれて提供される。本実施形態の本人照合システムで実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。

さらに、本実施形態の本人照合システムで実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、本実施形態の本人照合システムで実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。

本実施形態の本人照合システムで実行されるプログラムは、上述した各部（照合処理選択部１０５、照合部１０６、通信部１０８、対象人物撮像制御部５０１、待機人物撮像制御部５０２）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ（Central Processing Unit）が上記ＲＯＭからプログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、照合処理選択部１０５、照合部１０６、通信部１０８、対象人物撮像制御部５０１、待機人物撮像制御部５０２が主記憶装置上に生成されるようになっている。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１０１ 対象人物撮像部
１０２ 本人情報読取部
１０３ 待機人物撮像部
１０４ 照合処理ＤＢ
１０５ 照合処理選択部
１０６ 照合部
１０７ 表示部
１０８ 通信部
５０１ 対象人物撮像制御部
５０２ 待機人物撮像制御部
９０１ 待機人物画像記憶部
９０２ 照合結果記憶部

Claims (5)

1. 第１ゲートを通過する対象人物を撮像可能に設けられた撮像部と、
   前記対象人物により所持されるＩＤ証から、当該ＩＤ証が示す人物の画像および当該人物の属性を含む本人情報を読取可能に設けられた読取部と、
   人物の属性毎に、前記対象人物を撮像して得られる撮像画像と前記本人情報が含む前記画像との類似度を算出する処理を含む前記属性用のアルゴリズムを記憶する記憶部と、
   前記記憶部から、読み取った前記本人情報が含む前記属性の前記アルゴリズムを選択する選択部と、
   選択した前記アルゴリズムに従って、前記撮像部の撮像により得られた撮像画像と読み取った前記本人情報が含む前記画像との類似度を算出し、算出した前記類似度が所定の閾値以上である場合、前記対象人物が前記ＩＤ証が示す人物と判定し、算出した前記類似度が前記閾値より低い場合、前記対象人物が前記ＩＤ証が示す人物でないと判定する本人照合処理を実行する判定部と、
   を備えた本人照合システム。
2. 前記選択部は、前記対象人物が前記ＩＤ証が示す人物でないと判定された場合、前記対象人物が前記ＩＤ証が示す人物であると判定されるまで、前記記憶部から、読み取った前記本人情報が含む前記属性の前記アルゴリズムでありかつ選択済みの前記アルゴリズムとは異なる前記アルゴリズムの選択を所定回数繰り返す請求項１に記載の本人照合システム。
3. 外部装置から、前記第１ゲート以外の第２ゲートにおいて本人照合を待つ人数を受信する通信部を備え、
   前記選択部は、受信した人数が、前記第１ゲートにおいて本人照合を待つ人数より少ない場合、前記所定回数を減らす、若しくは前記閾値を上げる請求項１に記載の本人照合システム。
4. 前記判定部は、算出された前記類似度が前記閾値を所定値以上下回っていた場合、前記本人照合処理を中止して、前記対象人物が前記ＩＤ証が示す人物でないと判定する請求項１に記載の本人照合システム。
5. 第１ゲートを通過する対象人物を撮像し、
   前記対象人物により所持されるＩＤ証から、当該ＩＤ証が示す人物の画像および当該人物の属性を含む本人情報を読み取り、
   人物の属性毎に、前記対象人物を撮像して得られる撮像画像と前記本人情報が含む前記画像との類似度を算出する処理を含む前記属性用のアルゴリズムを記憶する記憶部から、読み取った前記本人情報が含む前記属性の前記アルゴリズムを選択し、
   選択した前記アルゴリズムに従って、前記撮像画像と読み取った前記本人情報が含む前記画像との類似度を算出し、算出した前記類似度が所定の閾値以上である場合、前記対象人物が前記ＩＤ証が示す人物と判定し、算出した前記類似度が前記閾値より低い場合、前記対象人物が前記ＩＤ証が示す人物でないと判定する本人照合処理を実行する、
   ことを含む本人照合方法。

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