JPH01214986A - 人物識別装置 - 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、関係者以外は入ることができない部屋への入
退室や、重要なシステムへのアクセスを管理する際に用
いられる人物識別装置に関し、特に、照合の際、顔の位
置や回転等に影響されることが少く、高精度に人物を識
別することができる人物識別装置に関する。

〔従来技術〕

従来、人物を識別する場合には、ＩＤカードや指紋によ
る識別、あるいは顔写真と人物との目視による識別等が
行われている。

このＩＤカードには暗証番号を併用するものもあるが、
その暗証番号が他人に漏れた場合には、誰でも使用する
ことができ、また、暗証番号を忘れた場合には使用でき
ないという問題がある。

また、指紋を利用したものは、識別精度が高く、他人に
使用されることもないが、個人の指紋を利用することに
ついての問題がある。

これらの方法に対して、顔写真との目視による比較は最
も単純であり、人間が有する高い識別能力を利用した高
精度の識別が行えるが、人間が介在することに伴う問題
がある。

このため、機械によって人間の顔を識別する方法が提案
されている。この識別方法では、２次元の顔画像から得
られる２次元情報に基づいて、人物頭部を扱っている。

例えば、対象人物の顔画像の目頭、目尻、および奥底を
特徴点とし、目頭と奥底との距離、あるいは目頭、目尻
、奥底によって構成される３角形の挟角等の２次元情報
を特徴量として、予め登録された照合対象人物群の特徴
量と比較し、対象人物を識別している。

〔発明が解決しようとする課題〕

上記従来技術では、２次元の顔画像から得られる２次元
情報に基づいて１人物頭部を扱っているため、照合の際
の顔の位置や回転等に関して制限があり、識別精度にも
問題があった。

本発明の目的は、このような問題点を改善、し、識別対
象の人物頭部データを３次元的に扱うことにより、照合
の際、顔の位置や回転等に対応することができ、高精度
の識別が可能な人物識別装置を提供することにある。

〔課題を解決するための手段〕

上記目的を達成するため、本発明の人物識別装置は、識
別対象の人物頭部を３次元で測定する画像入力手段（複
数のＴＶカメラ）と、入力された画像を一時蓄積し１人
物頭部の特徴点を抽出して、抽出された特徴点の３次元
座標を計算する手段（特徴点抽出装置）と、抽出された
特徴点から３次元的な特徴量を抽出した後、その特徴量
を用いて識別に用いる識別ベクトルを算出する手段（ベ
クトル発生装置）と、予め照合対象の人物群に関する特
徴量から算出した識別ベクトルを蓄積する手段（データ
ベース）と、データベースに蓄積された内容とその識別
対象人物の識別ベクトルとを比較して、最も差が小さい
ものを選出する手段（比較装置）とを備えたことにより
、照合の際の顔の位置や回転等に対応して、高精度の識
別を行うことに特徴がある６ 〔作用〕 本発明においては、特徴点抽出装置により抽出された人
物頭部の３次元情報から、ベクトル発生装置によって、
人物を識別するために必要な３次元的特徴量を算出し、
この特徴量群を用いて識別ベクトルを作成する。

さらに、比較装置により、その識別ベクトルを用いて、
予めデータベースに蓄積した照合対象人物群と比較し、
対象人物が誰であるかを判定する。

このように１人物頭部の３次元情報を基にした特徴量を
扱うため、ｒａ別に用いる情報量を増大させ、従来の２
次元情報を基にした識別に比べて、高精度の識別を行う
ことが可能である。また、対象人物の顔面像を取り込む
際の、人物頭部の回転にも対応することができる。

〔実施例〕

以下、本発明の一実施例を図面により説明する。

第１図は、本発明の一実施例における人物識別装置の構
成図、第２図は本発明の一実施例における特徴量の説明
図、第３図は本発明の一実施例における人物識別装置の
動作を示すフローチャートである。

まず１本実施例の人物識別装置の構成および機能につい
て述べる。

本実施例の人物識別装置は、第１図のように画像入力装
置２、特徴点抽出装置３、ベクトル発生装置４、および
比較装置５を備え、画像入力装置２としては２台のＴＶ
カメラ２１．２２を使用し、特徴点抽出装置３．ベクト
ル発生装置４、および比較装置５はマイクロプロセッサ
とメモリから構成される。

この２台のＴＶカメラ２１．２２は、対象人物１の顔を
複数の角度から撮影して、装置に複数枚の画像を取り込
む。

また、特徴点抽出装置３は、画像メモリ３１゜３２、マ
ツチング処理部３３、特徴点参照パターン記憶部３４、
および３次元座標算出部３５を備える。

この画像メモリ３１．３２は、２台のＴＶカメラ２１．
２２より得られた２枚の画像をそれぞれ蓄積する。

また、マツチング処理部３３は、特徴点参照パターン記
憶部３４に格納された特徴点参照パターンを参照して、
それらの画像から対象人物１の特徴点（両目端、顎、両
目頭１両目尻、奥底等）を抽出し、パターンマツチング
処理によって各特徴点に対する対応点を求める。なお、
このパターンマツチング処理は、例えばパディジタル画
像処理。

長尾真著、近代科学社刊″に記載されている従来の技術
により行う。

また、３次元座標算出部３５は、こうして得られた対応
点における２次元位置座標と、２台のＴＶカメラ２１．
２２の３次元位置関係とから、各特徴点の３次元座標を
抽出して、ベクトル発生装置４に渡す。なお、この３次
元座標算出処理は。

例えば１′コンピユータビジヨン、白井良明著、昭晃堂
刊″に記載されている３角測量技術により容易に行うこ
とができる。

また、ベクトル発生装置４は特徴量算出部４１゜および
識別ベクトル算出部４２を備える。

この特徴量算出部４１は、特徴点抽出装置３により得ら
れた特徴点の３次元座標から、３次元的な特徴量を計算
する。この特徴量としては、例えば第２図（ａ）に示す
特徴点（目頭、奥底）間の３次元距離ｄや、（ｂ）のよ
うに、選定した３個の特徴点（目頭、目尻、！底）によ
って構成される３角形の角度０．〜θ、を算出する。

また、識別バク１−ル算出部４２は、こうして得られた
特徴量に重み付は等の処理を施し、対象人物１の識別に
用いる識別ベクトルを算出して、比較装置５に渡す。

また、比較ｒ４ｔｉｆ５には、比較部５１、判定部５２
、およびデータベース５３を備える。

このデータベース５３には、照合対象とする人物群に関
する特徴量を予め測定して得た識別ベクトルを蓄積する
。

また、比較部５１は、ベクトル発生装置４で算出された
識別ベクトルにより、データベース５３との照合・比較
を行い、最も近いデータを選出する。なお、その対象人
物像から得た識別ベクトルを用いてデータベース５３を
検索する処理については、例えば″パターン情報処理、
長尾真著、コロナ社刊″に記載されているパターン認識
により容易に行うことができる。

また、判定部５２は、適当な閾値を設定しててその選出
結果を評価し、その識別結果を出力する。

次に、このような構成により対象人物を識別する場合の
動作手順について述べる。

第３図のように、本実施例の人物識別装置では、まず、
対象人物をＴＶカメラ２１．２２で２方向から撮影しく
３０１）、その画像を特徴点抽出装置３に送る。

次に、特徴点抽出装置３では、その画像を画像メモリ３
１．３２に蓄積し、特徴点参照パターン記憶部３４に格
納された特徴点参照パターンを参照して、２枚の画像か
ら両口端、顎、両目頭、両目尻、奥底等の特徴点を抽出
し、各特徴点に対し、マツチング処理部３３により２枚
の画像上での対応点を求める（３０２）。

こうして、２枚の画像上における各特徴点に対する対応
点を得ると、３次元座標算出部３５により、その２枚の
画像における２次元位置座標と２台のＴＶカメラ２１．
２２の３次元位置関係とから、各特徴点の３次元座標を
求める（３０３）。この３次元座標はベクトル発生装置
４に送られる。

次に、ベクトル発生装置４では、特徴点抽出装置ｉ！！
３から送られた特徴点の３次元座標から、特徴量算出部
４１によって３次元的な特徴量を算出しく３０４）、識
別ベクトル算出部４２により、その特徴量に重み付は等
の処理を施すことによって、識別ベクトルを算出する（
３０５）。

すなわち、特徴点として両目頭１両目尻、奥底等などが
与えられると、例えば第２図（ａ）に示した特徴点間距
離ｄや、（ｂ）に示した特徴点間のなす角Ｏ１〜０１等
の特徴量を作成する。これらの特徴量は３次元の特徴点
位置から作成されるため、２次元の特徴点位置から作成
するものと比べて情報量が多い。従って、情報量が多い
分、特徴量の数を減らすことができる。この識別ベクト
ルは比較装置５へ送られる。

次に、比較部！！！５では、ベクＩ・ル発生装置４から
送られた識別べ゛クトルを、比較部５１によってデータ
ベース５３のデータと比較し、データベース５３から最
も近いものを選出する（３０６）。

さらに、判定部５２は１選出された結果が妥当であるか
否かを、適当な閾値を用いて評価した後、識別結果を出
力する（３０７）。

なお、本実施例では、特徴点抽出装置、ベクトル発生装
置、および比較装置を別々に設けているが、これらはプ
ロセッサ、メモリ等で構成されるため、１個の装置を共
用することもできる。

〔発明の効果〕

本発明によれば、識別対象とする人物頭部を３次元で扱
うことによって、その人物頭部の顔の角度や回転という
対象人物の姿勢に影響されることが少く、非接触で識別
を行うことが可能であり、識別精度を向上することがで
きる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例における人物識別装置の構成
図、第２図は本発明の一実施例における特徴量の説明図
、第３図は本発明の一実施例における人物識別装置の動
作を示すフローチャートである。 に対象人物、２：画像入力装置、３：特徴点抽出装置、
４：ベクトル発生装置、５：比較装置。 ２１．２２：ＴＶカメラ、３１，３２：画像メモ１ハ３
３：マッチング処理部、３４：特徴点参照パターン記憶
部、３５：３次元座標算出部、４１：特徴量算出部、４
２：識別ベク１−ル算出部、５１：比較部、５２：判定
部、５３：データベース。 特許出願人　日本電信電話株式会社 代理人　弁理士　磯　村　雅　俊−゛ 第　　　３　　図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）対象とする人物が、予め登録された照合対象の人
   物群の中の誰であるかを識別する人物識別装置において
   、人物頭部を３次元で測定する画像入力手段と、入力さ
   れた画像を一時蓄積し、該人物頭部の特徴点を抽出して
   、該特徴点の３次元座標を計算する手段と、該３次元座
   標から３次元的な特徴量を抽出し、該抽出特徴量を用い
   て識別ベクトルを算出する手段と、予め照合対象の人物
   群に関する３次元的な特徴量から算出した識別ベクトル
   を蓄積する手段と、該特徴量蓄積手段の内容と上記対象
   人物の識別ベクトルとを比較して、最も差が小さいもの
   を選出する手段とを備えたことを特徴とする人物識別装
   置。