特許ウォッチ

公開番号2025076753
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-05-16
出願番号2023188572
出願日2023-11-02
発明の名称認証システム、認証方法およびプログラム
出願人キヤノン株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類G06T 7/00 20170101AFI20250509BHJP(計算;計数)
要約【課題】高精度に人物の同定を行うことができる認証の技術を提供する。
【解決手段】認証システムでは、パラメータ設定部130は、高解像化処理のためのパラメータの入力を受け付け、高解像化処理部120は、受け付けられたパラメータに基づき、入力画像から高解像画像を生成する。認証部(例えば顔認証部150)は、生成された高解像画像と、予め登録された登録画像とに基づいて照合処理を実行することで、入力画像が表す人物と同一人物を表すと推定される画像が登録されているか否かを判定する。
【選択図】図2

特許請求の範囲【請求項１】
高解像化処理のためのパラメータの入力を受け付ける受付手段と、
前記受付手段により受け付けられた前記パラメータに基づき、入力画像から高解像画像を生成する生成手段と、
前記生成手段により生成された高解像画像と、予め登録された登録画像とに基づいて照合処理を実行することで、前記入力画像が表す人物と同一人物を表すと推定される画像が登録されているか否かを判定する判定手段と、
を有することを特徴とする認証システム。
続きを表示（約 990 文字）【請求項２】
前記生成手段は、複数の前記パラメータに基づき前記高解像画像を生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の認証システム。
【請求項３】
前記生成手段により生成された高解像画像および前記判定手段による判定結果を出力する出力手段
をさらに有することを特徴とする請求項１に記載の認証システム。
【請求項４】
前記出力手段は、前記高解像画像と、前記同一人物と推定される画像としての前記登録画像とが対応することを示す画面情報を、前記判定結果として出力する
ことを特徴とする請求項３に記載の認証システム。
【請求項５】
前記判定手段は、前記高解像画像および前記登録画像の、それぞれの特徴量の類似度に基づいて判定を行う
ことを特徴とする請求項１に記載の認証システム。
【請求項６】
前記生成手段は、複数の高解像画像を生成し、
前記生成手段により生成された前記複数の高解像画像から、人物の特徴の分散が大きくなるように１以上の高解像画像を選択する選択手段
をさらに有することを特徴とする請求項１に記載の認証システム。
【請求項７】
前記選択手段は、前記生成手段により生成された前記複数の高解像画像の各特徴量を抽出し、抽出した前記各特徴量に基づいて前記１以上の高解像画像の選択を行い、
前記判定手段は、前記選択手段により抽出された前記各特徴量に基づいて判定を行う
ことを特徴とする請求項６に記載の認証システム。
【請求項８】
前記判定手段による判定結果の統計情報を出力する統計手段
をさらに有することを特徴とする請求項１に記載の認証システム。
【請求項９】
前記統計手段は、前記統計情報として、前記判定手段により、前記同一人物を表すと推定される画像が登録されていると判定される頻度の順序の情報を含む画面情報を出力する
ことを特徴とする請求項８に記載の認証システム。
【請求項１０】
前記生成手段による前記高解像画像の生成と、前記判定手段による照合および判定とを連携させて学習を行う
ことを特徴とする請求項１に記載の認証システム。
（【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】
本開示は、撮影された画像から人物の同定を行う認証技術に関する。
続きを表示（約 2,100 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、カメラで撮影した人物の顔画像を予めデータベースに登録した顔画像と照合して人物の同定を行う認証システムが実用化されている。このような認証システムを利用することで街頭に設置した監視カメラ映像に写った人物が誰であるかを認証することができる。例えば、監視カメラに写った顔画像を犯罪者の顔画像を登録したデータベースと照合することで犯罪捜査に利用することができる。
【０００３】
一方、街頭に設置した監視カメラ映像に写った顔画像は必ずしも高品質の画像として撮影できるとは限らない。それらの画像はしばしば低解像度であったりノイズが発生したりする等、画質の劣化によって認証システムにとって不適切となることがある。このような観点から、低解像度の顔画像に対しては、一旦、超解像と呼ばれる処理で高解像化して顔画像の照合を行う方法が提案されている。
【０００４】
特許文献１ではカメラで連写した複数の顔画像から高解像顔画像を生成して個体認識を行う方法が示されている。また、近年のニューラルネットワークの技術の進展により、非特許文献１では１枚の低解像度の顔画像から精度良く高解像顔画像を生成する方法が示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２０１０－５５３００号公報
【非特許文献】
【０００６】
Yuら、Ultra-resolving face images by discriminative generative networks. In Proceedings of European Conference on Computer Vision (ECCV)
Yuら、Super-Resolving Very Low-Resolution Face Images with Supplementary Attributes. 2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
Liuら、SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition. 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
Ian J、Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville, Yoshua Bengio, “Generative Adversarial Networks”, (2014). arXiv:1406.2661
Robin Rombach, Andreas Blattmann, Dominik Lorenz, Patrick Esser, Bjorn Ommer, “High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models”, (2021) arXiv:2112.10752
Or Patashnik, Zongze Wu, Eli Shechtman, Daniel Cohen-Or, Dani Lischinski, "StyleCLIP: Text-Driven Manipulation of StyleGAN Imagery", (2021), arXiv:2103.17249
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、例えば低解像の顔画像に超解像処理を施した場合、本人の顔画像を復元できず、別人に似た顔画像になってしまう場合もある。認証システムがそのような顔画像に対して照合を行うと、間違った結果を招く恐れがある。また、カメラに写った画像に該当する人物を見逃してしまうおそれがある。
【０００８】
そこで、本開示は、高精度に人物の同定を行うことができる認証の技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本開示の一形態に係る認証システムは、高解像化処理のためのパラメータの入力を受け付ける受付手段と、前記受付手段により受け付けられた前記パラメータに基づき、入力画像から高解像画像を生成する生成手段と、前記生成手段により生成された高解像画像と、予め登録された登録画像とに基づいて照合処理を実行することで、前記入力画像が表す人物と同一人物を表すと推定される画像が登録されているか否かを判定する判定手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本開示によれば、高精度に人物の同定を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許