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公開番号2023074752
公報種別公開特許公報(A)
公開日2023-05-30
出願番号2021187866
出願日2021-11-18
発明の名称情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
出願人キヤノン株式会社
代理人個人
主分類G06T 7/00 20170101AFI20230523BHJP(計算;計数)
要約【課題】顔認識の精度を高く保ちつつ、処理コストの抑制を可能にする。
【解決手段】情報処理装置は、第1、第2のゲート前の人物の顔をそれぞれ撮影した第1、第3の顔画像を取得し、また特定の人物について所定の媒体に用意された第2の顔画像を取得する。情報処理装置は、顔画像から第1の抽出処理で第1の特徴情報を抽出し、第1の抽出処理より処理量が少ない第2の抽出処理で第2の特徴情報を抽出する。そして情報処理装置は、第1の顔画像から抽出した第1の特徴情報と第2の顔画像から抽出した第1の特徴情報とを用いた第1の照合処理で、第1のゲート前の人物が特定の人物であると判定した場合に第1の顔画像から抽出した第2の特徴情報を保持し、第3の顔画像から抽出した第2の特徴情報と保持した第2の特徴情報とを用いて、第2のゲート前の人物が特定の人物であるかを判定する第2の照合処理を行う。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項1】
第1のゲート前に来た人物の顔を撮影した第1の顔画像を取得する第1の取得手段と、
特定の人物について所定の媒体に用意された第2の顔画像を取得する第2の取得手段と、
前記第1のゲートとは異なる場所に配された第2のゲート前に来た人物の顔を撮影した第3の顔画像を取得する第3の取得手段と、
顔画像から第1の抽出処理によって第1の特徴情報を抽出する第1の抽出手段と、
顔画像から前記第1の抽出処理よりも処理量が少ない第2の抽出処理によって第2の特徴情報を抽出する第2の抽出手段と、
顔画像から抽出された特徴情報を用いて人物の照合処理を行う照合手段と、
を有し、
前記照合手段は、
前記第1の顔画像から前記第1の抽出手段が抽出した第1の特徴情報と、前記第2の顔画像から前記第1の抽出手段が抽出した第1の特徴情報とを用いて、前記第1のゲート前の人物が前記特定の人物であるかを判定する第1の照合処理を行い、
前記第1の照合処理により前記特定の人物であると判定した場合に、前記第1の顔画像から前記第2の抽出手段が抽出した第2の特徴情報を保持し、
前記第3の顔画像から前記第2の抽出手段が抽出した第2の特徴情報と、前記保持した第2の特徴情報とを用いて、前記第2のゲート前に来た人物が前記特定の人物であるかを判定する第2の照合処理を行う
ことを特徴とする情報処理装置。
続きを表示(約 970 文字)【請求項2】
前記第2の取得手段は、前記所定の媒体としての、前記特定の人物が有する個人識別カードまたは前記特定の人物が登録している所定の会員登録システムから、前記第2の顔画像を取得することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記第1の抽出処理と前記第2の抽出処理とは、回路規模が異なるニューラルネットワークを用いた処理であることを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記第2の抽出処理は、前記第1の抽出処理よりも回路規模が小さいニューラルネットワークを用いた処理であることを特徴とする請求項3に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記照合手段は、
前記第1の顔画像から前記第1の抽出手段が抽出した前記第1の特徴情報をも保持し、
前記第3の顔画像から前記第1の抽出手段が抽出した第1の特徴情報と、前記保持した第1の特徴情報とを用いて、前記第2のゲート前に来た人物が前記特定の人物であるかを判定する第3の照合処理を行う機能をも有することを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記照合手段は、前記第3の画像に対する所定の解析処理の結果を基に、前記第2の照合処理を行うか、または前記第3の照合処理を行うかを選択することを特徴とする請求項5に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記所定の解析処理は、前記第2のゲート前を撮影した画像に写る前記第3の顔画像の数を取得する処理であることを特徴とする請求項6に記載の情報処理装置。
【請求項8】
前記照合手段は、前記第3の顔画像の数が所定の数閾値以上である場合に前記第2の照合処理を選択することを特徴とする請求項7に記載の情報処理装置。
【請求項9】
前記所定の解析処理は、前記第3の顔画像における顔の遮蔽の程度を取得する処理であることを特徴とする請求項6に記載の情報処理装置。
【請求項10】
前記照合手段は、前記顔の遮蔽の程度として、前記第3の顔画像における顔の器官の尤度を取得することを特徴とする請求項9に記載の情報処理装置。
(【請求項11】以降は省略されています)

発明の詳細な説明【技術分野】
【0001】
本発明は、人物認識を使用した入場管理等に適用可能な情報処理技術に関する。
続きを表示(約 2,100 文字)【背景技術】
【0002】
特許文献1には、飛行機の搭乗手続きの際の個人特定を、顔認識によって行う技術が開示されている。また特許文献2には、顔検出処理や特徴量算出処理の際、ディープニューラルネットワークと呼ばれる多階層ニューラルネットワークがディープラーニングで学習されたニューラルネットワークを用いて、画像データから特徴量を算出する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
特開2020-113311号公報
特開2020-030480号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
顔認識における認識精度は特徴量算出処理の性能に寄るところが大きい。一般に顔認識精度と、特徴量算出処理等に用いられるニューラルネットワークの規模との間には相関があり、高い認識精度には、多くの場合、大規模なニューラルネットワークが必要となることが多い。そのため、認識精度を高めようとすると計算量は増え、処理コストは増大する。つまり、認識精度と処理コストとはトレードオフの関係にある。
【0005】
そこで本発明は、顔認識の精度を高く保ちつつ、処理コストの抑制を可能にすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本発明の情報処理装置は、第1のゲート前に来た人物の顔を撮影した第1の顔画像を取得する第1の取得手段と、特定の人物について所定の媒体に用意された第2の顔画像を取得する第2の取得手段と、前記第1のゲートとは異なる場所に配された第2のゲート前に来た人物の顔を撮影した第3の顔画像を取得する第3の取得手段と、顔画像から第1の抽出処理によって第1の特徴情報を抽出する第1の抽出手段と、顔画像から前記第1の抽出処理よりも処理量が少ない第2の抽出処理によって第2の特徴情報を抽出する第2の抽出手段と、顔画像から抽出された特徴情報を用いて人物の照合処理を行う照合手段と、を有し、前記照合手段は、前記第1の顔画像から前記第1の抽出手段が抽出した第1の特徴情報と、前記第2の顔画像から前記第1の抽出手段が抽出した第1の特徴情報とを用いて、前記第1のゲート前の人物が前記特定の人物であるかを判定する第1の照合処理を行い、前記第1の照合処理により前記特定の人物であると判定した場合に、前記第1の顔画像から前記第2の抽出手段が抽出した第2の特徴情報を保持し、前記第3の顔画像から前記第2の抽出手段が抽出した第2の特徴情報と、前記保持した第2の特徴情報とを用いて、前記第2のゲート前に来た人物が前記特定の人物であるかを判定する第2の照合処理を行うことを特徴とする。
【発明の効果】
【0007】
本発明によれば、顔認識の精度を高く保ちつつ、処理コストの抑制が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
搭乗システムの概略的な構成例を示す図である。
搭乗システムにおける機能構成例を示すブロック図である。
顔器官検出の説明に用いる図である。
搭乗データベースに保存されるデータの例を示す図である。
情報処理装置のハードウェア構成例を示す図である。
搭乗手続き時の流れを示すフローチャートである。
チェックイン時の処理フローチャートである。
保安検査における認識ゲート通過時の処理フローチャートである。
第1の実施形態における認識ゲート通過時の処理フローチャートである。
第2の実施形態における認識ゲート通過時の処理フローチャートである。
第3の実施形態における認識ゲート通過時の処理フローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下、本発明に係る実施形態を、図面を参照しながら説明する。以下の実施形態は本発明を限定するものではなく、また、本実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが本発明の解決手段に必須のものとは限らない。実施形態の構成は、本発明が適用される装置の仕様や各種条件(使用条件、使用環境等)によって適宜修正又は変更され得る。また、後述する各実施形態の一部を適宜組み合わせて構成してもよい。以下の各実施形態において、同一の構成には同じ参照符号を付して説明する。
【0010】
本実施形態では、空港、駅舎、小売店、あるいは銀行等の施設おいて、顔認識を用いた入退管理を行う情報処理システム、特にここでは、空港における搭乗システムへの適用例に挙げて説明する。また本実施形態では、顔認識による本人判定で用いられる顔検出処理や特徴情報の抽出処理等に、ディープニューラルネットワークと呼ばれる多階層のニューラルネットワークがディープラーニングを用いて学習されたニューラルネットワークを適用する例を挙げる。
(【0011】以降は省略されています)

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