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JP4803604B2 - Face recognition method and program for operating on web browser - Google Patents
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JP4803604B2 - Face recognition method and program for operating on web browser - Google Patents

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Description

本発明は、インターネットを用いて標準的なWebブラウザ上で動作する顔認識方法及びそのプログラムに関する。   The present invention relates to a face recognition method that operates on a standard Web browser using the Internet and a program thereof.

従来技術としては、特許文献1等には利用者側で動作するソフトウェアとサーバを連携させることにより画像処理サービスを提供することが記載されており、また、特許文献2等には画像に基づく認識を介した装置制御を行うものが記載されている。
また、顔認識機能を利用者側へのソフトウェアのインストールなしで利用できる技術も既に幾つか知られているが、それらはサーバ側で動作する顔認識ソフトウェアに対して未処理の映像情報を送信することで実現されている。
特開2006−287893号公報 特表2004−511870号公報
As the prior art, Patent Document 1 and the like describe that an image processing service is provided by linking software running on the user side and a server, and Patent Document 2 and the like recognize based on images. A device that performs device control via a computer is described.
In addition, some technologies that can use the face recognition function without installing software on the user side are already known, but they transmit raw video information to the face recognition software that operates on the server side. Is realized.
JP 2006-287893 A Japanese translation of PCT publication No. 2004-511870

しかし、特許文献1や特許文献2に記載された技術では、利用者の計算機上にソフトウェアをインストールする手順が必要であり、多くの利用者を獲得するにあたって、その手間が大きな課題となっている。また、上記のごとく、サーバ側で動作する顔認識ソフトウェアに対して未処理の映像情報を送信する場合は、多数の利用者が同時に利用した場合にサーバが過負荷になる問題や、サーバと利用者側の計算機との間の通信容量に限界がある等の問題から顔認識結果を実時間で得ることは難しいという問題がある。   However, the techniques described in Patent Document 1 and Patent Document 2 require a procedure for installing software on a user's computer, and the labor involved in acquiring many users is a major issue. . In addition, as described above, when unprocessed video information is sent to the face recognition software that runs on the server side, the server becomes overloaded when many users use it at the same time. There is a problem that it is difficult to obtain a face recognition result in real time due to a problem that the communication capacity with a computer on the user side is limited.

本発明の目的は、上記の問題点に鑑み、利用者側計算機で動作する顔認識ソフトウェアをインターネットを通して自動でダウンロードさせ、顔認識ソフトウェアを利用者側計算機のブラウザ上のAVM(Actionscript Virtual Machine:アクションスクリプトバーチャルマシン)と呼ばれる実行環境を利用して動作させ、この顔認識ソフトウェアをAVM上に逐次転送するソフトウェアとサーバと組み合わせることにより、利用者は利用者側計算機上への新たなソフトウェアのインストールなしで実時間動作するWebブラウザ上で動作する顔認識方法およびそのプログラムを提供することにある。   In view of the above problems, an object of the present invention is to automatically download face recognition software running on a user side computer through the Internet, and to download the face recognition software on an AVM (Action Script Virtual Machine: action) on the browser of the user side computer. By using an execution environment called a script virtual machine) and combining this face recognition software with the software that sequentially transfers the face recognition software to the AVM and the server, the user can install no new software on the user side computer. A face recognition method that operates on a Web browser that operates in real time and a program thereof.

本発明は、上記の課題を解決するために、次のような手段を採用した。
第1の手段は、Webブラウザからの要求によって、顔認識ソフトウェアを格納しているソフトウェアサーバから、前記WebブラウザのAVM上に前記顔認識ソフトウェアを提供することを特徴とするWebブラウザ上で動作する顔認識方法である。
第2の手段は、Webブラウザからの要求によって、Webサーバに格納されているHTMLに記載された情報を入手し、前記Webブラウザから顔認識ソフトウェアを格納しているソフトウェアサーバに前記情報を送信して、前記ソフトウェアサーバから前記顔認識ソフトウェアを前記WebブラウザのAVM上に自動的にダウンロードすることを特徴とするWebブラウザ上で動作する顔認識方法である。
第3の手段は、第1の手段または第2の手段において、前記AVM上に提供された前記顔認識ソフトウェアは、前記AVMの実行環境下において動作することを特徴とするWebブラウザ上で動作する顔認識方法である。
第4の手段は、第1の手段ないし第3の手段のいずれか1つの手段において、前記ソフトウェアサーバは、乱数を生成する機能、生成した乱数を前記ソフトウェアサーバ上の記憶領域に格納する機能、及びそれと同じ乱数を前記顔認識ソフトウェアに埋め込む機能を有し、前記Webブラウザからの要求によって前記ソフトウェアサーバから前記AVM上に提供される前記顔認識ソフトウェアは、前記乱数が埋め込まれた顔認識ソフトウェアであることを特徴とする顔認識ソフトウェアである。
第5の手段は、第1の手段ないし第4の手段のいずれか1つの手段において、前記顔認識ソフトウェアは、利用者側計算機に接続された映像入力装置から映像を取り込み、顔検出機能によって利用者の顔位置を検出し、顔位置付近の範囲から指定された顔特徴を抽出する機能を有していることを特徴とするWebブラウザ上で動作する顔認識方法である。
第6の手段は、第5の手段において、前記顔認識ソフトウェアは、抽出された顔特徴を前記ソフトウェアサーバに送信する機能を有していることを特徴とするWebブラウザ上で動作する顔認識方法である。
第7の手段は、第5の手段において、前記顔認識ソフトウェアは、抽出された顔特徴とともに前記AVMに前記顔認識ソフトウェアが提供される際に埋め込まれていた乱数と同一の乱数ともに前記ソフトウェアサーバに送信する機能を有することを特徴とするWebブラウザ上で動作する顔認識方法である。
第8の手段は、第5の手段において、前記顔認識ソフトウェアは、抽出された顔特徴を前記AVMに当該顔認識ソフトウェアが提供される際に埋め込まれていた乱数と同一の乱数によって暗号化して前記ソフトウェアサーバに送信する機能を有することを特徴とするWebブラウザ上で動作する顔認識方法である。
第9の手段は、第6の手段において、前記ソフトウェアサーバは、受信された抽出された顔特徴を利用して照合を行う機能を有することを特徴とするWebブラウザ上で動作する顔認識方法である。
第10の手段は、第7の手段において、前記ソフトウェアサーバは、受信された顔特徴と乱数を受信して、受信された乱数と前記ソフトウェアサーバの記憶領域に格納されている乱数との照合を行うとともに顔特徴の照合を行うことを特徴とするWebブラウザ上で動作する顔認識方法である。
第11の手段は、第7の手段または第8の手段において、前記ソフトウェアサーバは、受信された暗号化された顔特徴を前記ソフトウェアサーバの記憶領域に格納されていた乱数によって復号化した上で照合を行うことを特徴とするWebブラウザ上で動作する顔認識方法である。
第12の手段は、第9の手段ないし第11の手段のいずれか1つの手段において、前記ソフトウェアサーバは、前記顔特徴の照合の結果によって異なる操作を実行する機能を有することを特徴とするWebブラウザ上で動作する顔認識方法である。
第13の手段は、第5の手段において、前記顔認識ソフトウェアは、前記抽出された顔特徴を利用して照合を行う機能を有することを特徴とするWebブラウザ上で動作する顔認識方法である。
第14の手段は、第13の手段において、前記顔認識ソフトウェアは、前記顔特徴の照合の結果によって異なる操作を実行する機能を有することを特徴とするWebブラウザ上で動作する顔認識方法である。
第15の手段は、第1の手段ないし第14の手段のいずれか1つの手段に記載のWebブラウザ上で動作する顔認識方法をコンピュータに実行させるための制御手順を記述したコンピュータプログラムである。
第16の手段は、第15の手段に記載のコンピュータプログラムを格納した記録媒体である。
The present invention employs the following means in order to solve the above problems.
The first means operates on the web browser, wherein the face recognition software is provided on the AVM of the web browser from a software server storing the face recognition software in response to a request from the web browser This is a face recognition method.
The second means obtains information described in HTML stored in the Web server in response to a request from the Web browser, and transmits the information from the Web browser to the software server storing the face recognition software. A face recognition method operating on a web browser, wherein the face recognition software is automatically downloaded from the software server onto the AVM of the web browser.
According to a third means, in the first means or the second means, the face recognition software provided on the AVM operates on a Web browser characterized by operating under an execution environment of the AVM. This is a face recognition method.
The fourth means is any one of the first means to the third means, wherein the software server generates a random number, a function that stores the generated random number in a storage area on the software server, The face recognition software provided on the AVM from the software server in response to a request from the web browser is a face recognition software in which the random number is embedded. It is face recognition software characterized by being.
A fifth means is any one of the first means to the fourth means, wherein the face recognition software captures a video from a video input device connected to a user computer and uses it by a face detection function. This is a face recognition method that operates on a Web browser, which has a function of detecting a person's face position and extracting a specified face feature from a range near the face position.
A sixth means is the face recognition method operating on a Web browser, characterized in that, in the fifth means, the face recognition software has a function of transmitting the extracted face features to the software server. It is.
Seventh means is the software server according to the fifth means, wherein the face recognition software includes the same random number as the random number embedded when the face recognition software is provided to the AVM together with the extracted facial features. It is a face recognition method which operates on a Web browser characterized by having a function of transmitting to
According to an eighth means, in the fifth means, the face recognition software encrypts the extracted facial features with the same random number as the random number embedded when the face recognition software is provided to the AVM. A face recognition method operating on a Web browser, which has a function of transmitting to the software server.
A ninth means is a face recognition method operating on a Web browser, characterized in that, in the sixth means, the software server has a function of collating using the received extracted facial features. is there.
According to a tenth means, in the seventh means, the software server receives the received facial feature and the random number, and collates the received random number with a random number stored in the storage area of the software server. This is a face recognition method that operates on a Web browser, characterized in that it performs matching of face features.
According to an eleventh means, in the seventh means or the eighth means, the software server decrypts the received encrypted facial feature with a random number stored in the storage area of the software server. This is a face recognition method that operates on a Web browser characterized by performing collation.
A twelfth means is the Web according to any one of the ninth means to the eleventh means, wherein the software server has a function of executing different operations depending on a result of collation of the facial features. This is a face recognition method that operates on a browser.
A thirteenth means is a face recognition method operating on a web browser, characterized in that, in the fifth means, the face recognition software has a function of performing collation using the extracted face features. .
A fourteenth means is a face recognition method operating on a web browser, characterized in that, in the thirteenth means, the face recognition software has a function of executing different operations depending on the result of collation of the face features. .
The fifteenth means is a computer program that describes a control procedure for causing a computer to execute the face recognition method that operates on the Web browser according to any one of the first to fourteenth means.
A sixteenth means is a recording medium storing the computer program according to the fifteenth means.

現在一般的に利用されているWebブラウザの多くは、AVMの実行環境を予め備えており、利用者は標準的なWeb ブラウザさえあれば、実時間動作する顔認識ソフトウェアをインストールする手間なく利用することができる。サービス提供者は顔認識ソフトウェアの配布に関するコストを大幅に削減することができる。利用者・提供者双方のコストがほぼゼロにすることができ、実時間動作する顔認識装置の普及に大きな拍車をかけることができる。   Many Web browsers currently in common use have an AVM execution environment in advance, and users can use face recognition software that operates in real time without the hassle of installing a standard Web browser. be able to. Service providers can significantly reduce the cost of distributing facial recognition software. Both user and provider costs can be reduced to almost zero, and the spread of face recognition devices that operate in real time can be greatly spurred.

本発明の第1の実施形態を図1ないし図4を用いて説明する。
図1は、本実施形態及び後述する第2の実施形態の発明に係るWebブラウザ上で動作する顔認識方法およびそのプログラムが適用されるネットワーク構成を示す図である。
同図において、1はインターネット、2はインターネット1に接続されるWebサーバ、3はインターネット1に接続されるソフトウェアサーバ、4はインターネット1に接続される利用者側計算機、5は利用者側計算機4に設置されるカメラ、6は利用者側計算機4及びカメラ5を利用する利用者である。
A first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.
FIG. 1 is a diagram showing a network configuration to which a face recognition method operating on a Web browser and a program thereof according to the present embodiment and a second embodiment described later are applied.
In the figure, 1 is the Internet, 2 is a Web server connected to the Internet 1, 3 is a software server connected to the Internet 1, 4 is a user side computer connected to the Internet 1, and 5 is a user side computer 4. A camera 6 is a user who uses the user side computer 4 and the camera 5.

図2は、図1に示したWebサーバ2、ソフトウェアサーバ3及び利用者側計算機4の詳細な構成を示す機能ブロック図、図3は、Webサーバ2、ソフトウェアサーバ3及び利用者側計算機4間での処理手順を示す図である。
これらの図において、利用者6からの入力は利用者側計算機4のWebブラウザ41のユーザ入力解釈機能411によってHTTP要求として理解される。ここでHTTP要求とはインターネット1上での各サーバの在り処を識別する情報であるURLと、情報を送信するか受信するか等の命令からなるインターネット1上での情報の授受を行うための標準的な通信手順である。ここで生成されたHTTP要求はWebブラウザ41のHTTP要求生成機能412からインターネット1を通してWebサーバ2に通知され、Webサーバ2のHTTP要求解釈機能21によって要求内容の解釈が行われる。Webサーバ2ではHTMLデータ検索機能22によって要求が指し示すHTMLデータをHTMLデータ格納機能23から引き出し、HTMLデータ送信機能24によって利用者側計算機4に送信する。
2 is a functional block diagram showing the detailed configuration of the Web server 2, software server 3, and user computer 4 shown in FIG. 1, and FIG. 3 shows the relationship between the Web server 2, software server 3, and user computer 4. It is a figure which shows the process sequence in.
In these figures, the input from the user 6 is understood as an HTTP request by the user input interpretation function 411 of the Web browser 41 of the user side computer 4. Here, the HTTP request is a URL that is information for identifying the location of each server on the Internet 1 and information for transmitting / receiving information on the Internet 1 including instructions such as whether to transmit or receive information. This is a standard communication procedure. The HTTP request generated here is notified to the Web server 2 through the Internet 1 from the HTTP request generation function 412 of the Web browser 41, and the request content is interpreted by the HTTP request interpretation function 21 of the Web server 2. In the Web server 2, the HTML data indicated by the request is retrieved from the HTML data storage function 23 by the HTML data retrieval function 22, and is transmitted to the user side computer 4 by the HTML data transmission function 24.

利用者側計算機4のWebブラウザ41で受信されたHTMLデータはHTMLデータ解釈機能413によってその内容の解釈が行われ、HTMLの中に記述されたソフトウェアの情報からソフトウェアダウンロードに関するHTTP要求がHTTP要求生成機能414において生成される。Webブラウザ41で生成されたHTTP要求はインターネット1を通してソフトウェアサーバ3に通知される。   The content of the HTML data received by the Web browser 41 of the user side computer 4 is interpreted by the HTML data interpretation function 413, and an HTTP request related to software download is generated from the software information described in the HTML. Generated at function 414. The HTTP request generated by the Web browser 41 is notified to the software server 3 through the Internet 1.

ソフトウェアサーバ3に通知されたHTTP要求は、HTTP要求解釈機能31によって要求内容の解釈が行われる。さらに、ソフトウェアデータ検索機能32によって要求が指し示すソフトウェアデータをソフトウェアデータ格納機能33から引き出す。後の手順において、送信されたソフトウェアデータとソフトウェアサーバ3との通信が行われるが、送信されたソフトウェアデータと同等の通信機能を持った異なるソフトウェアデータがそのソフトウェアデータに成りすましてソフトウェアサーバ3との通信を行う危険性があるため、その成りすましによる通信を防ぐために本発明では乱数の埋め込みを行うことも可能にした。そこで、乱数発生機能34によって生成された乱数が、乱数格納機能35によってソフトウェアサーバ3上に格納されるとともに、乱数埋め込み機能36によってソフトウェアデータ格納機能33から引き出されたソフトウェアデータに埋め込まれた上でソフトウェアデータとともにソフトウェアデータ送信機能37から利用者側計算機4に送信される。なお、上記の乱数は利用者側計算機4とソフトウェアサーバ3との間の通信内容の暗号化のために用いても良い。   The HTTP request notified to the software server 3 is interpreted by the HTTP request interpretation function 31. Further, the software data retrieval function 32 extracts the software data indicated by the request from the software data storage function 33. In the subsequent procedure, communication between the transmitted software data and the software server 3 is performed, but different software data having a communication function equivalent to the transmitted software data is impersonated as the software data and Since there is a risk of communication, in the present invention, it is also possible to embed random numbers in order to prevent communication by impersonation. Therefore, the random number generated by the random number generation function 34 is stored on the software server 3 by the random number storage function 35 and embedded in the software data extracted from the software data storage function 33 by the random number embedding function 36. The data is transmitted from the software data transmission function 37 to the user side computer 4 together with the software data. Note that the above random number may be used for encryption of communication contents between the user side computer 4 and the software server 3.

利用者側計算機4に受信されたソフトウェアデータはWebブラウザ41のデータ転送機能415によってブラウザ内部にあるAVM42のソフトウェアデータ格納領域421に転送される。ソフトウェアデータの転送が完了すると、AVM42の実行制御機能422は自動で格納されたソフトウェアの実行を開始する。   The software data received by the user computer 4 is transferred to the software data storage area 421 of the AVM 42 inside the browser by the data transfer function 415 of the Web browser 41. When the transfer of the software data is completed, the execution control function 422 of the AVM 42 automatically starts executing the stored software.

AVM42のAVM実行環境423下では、送信されるソフトウェアにはAVM42が標準で備えるカメラ5とのンターフェース機能を使ってカメラ5から映像を取得し、その映像から顔検出機能424によって映像中での顔部分を検出する。ソフトウェアには予め顔画像から照合に有用ないくつかの特徴を抽出する手順からなる特徴抽出機能425がプログラムされており、この特徴抽出機能425によって検出された顔領域から顔の特徴を抽出する。抽出された特徴データは、乱数埋め込み機能426によって、先に受信の際にソフトウェアデータに埋め込まれていた乱数と同一の乱数が埋め込まれ、ソフトウェアサーバ3に送信される。   Under the AVM execution environment 423 of the AVM 42, the transmitted software acquires an image from the camera 5 by using an interface function with the camera 5 provided as a standard in the AVM 42, and the face detection function 424 uses the image to detect the image in the image. Detect face parts. In the software, a feature extraction function 425 including a procedure for extracting some features useful for collation from a face image is programmed in advance, and facial features are extracted from the face area detected by the feature extraction function 425. The extracted feature data is embedded by the random number embedding function 426 with the same random number as the random number embedded in the software data at the time of reception, and transmitted to the software server 3.

ソフトウェアサーバ3で受信された乱数が埋め込まれた特徴データは、HTTP通信解釈機能38によって通信内容の解釈が行われる。特徴データに埋め込まれていた乱数は乱数照合機能39において乱数格納機能35に格納されていた乱数と照合され、両乱数が一致した場合、予めプログラムされた特徴照合機能40によって特徴の判別が行われる。特徴判別の結果に基づいて制御機能50は異なる操作を実行する。   The feature data embedded with the random number received by the software server 3 is subjected to interpretation of communication contents by the HTTP communication interpretation function 38. The random number embedded in the feature data is collated with the random number stored in the random number storage function 35 in the random number collation function 39, and when both random numbers match, the feature is discriminated by the pre-programmed feature collation function 40. . Based on the result of the feature discrimination, the control function 50 executes different operations.

図4は、ソフトウェアサーバ3と利用者側計算機のWebブラウザ41におけるAVM42における処理手順を示すフローチャートである。
まず、ステップS1において、AVM42のAVM実行環境423下で、AVM42が標準で備えるカメラ5とのンターフェース機能を使ってカメラ5から映像を取得する。次に、ステップS2において、顔検出機能424によって顔検出を行う。次に、ステップS3において、顔検出が正常に行われたか否かを判断する。正常に行われた場合は、ステップS4において、特徴抽出機能425によって、顔の特徴を抽出する。次に、ステップS5において、抽出された顔の特徴データはインターネット1を通してソフトウェアサーバ3に送信される。次に、ステップS6において、ソフトウェアサーバ3において受信された特徴データに埋め込まれている乱数とソフトウェアサーバ3の乱数格納機能35に格納されている乱数と照合する。次に、ステップS7において、両乱数が一致する場合は、ステップS8において、予めプログラムされた特徴照合機能40によって顔の特徴の判別が行われる。ステップS9において、顔の特徴が正常に判別された場合は、ステップS10において所定の操作1を行う。なお、ステップS3において、顔検出が正常に行われなかった場合は、ステップS11において、操作4を行い、再びステップS1の処理を行う。また、ステップS7において、両乱数が不一致の場合は、操作3を行い処理を終了する。また、ステップS9において、顔の特徴が正常に判別されなかった場合は、ステップS13において、所定の操作2を行い、ステップS1の処理を行う。
本発明は、様々なサービスの作成に利用できるものであるが、例えば、利用者の認証を行うサービスに利用する場合、操作1によって利用者は認証後のページに導かれる。操作2においては、利用者にはそれ以上のサービスの利用が許可されていないことを説明するページがWebブラウザ上に表示される。操作3においては、サービスに対して不正なアクセスが行われたとみなしてWebブラウザ上に警告を表示するとともにアクセス元に関する情報を記録する。操作4においては、サービスは待機状態にとどまる。
FIG. 4 is a flowchart showing a processing procedure in the AVM 42 in the software server 3 and the Web browser 41 of the user side computer.
First, in step S1, an image is acquired from the camera 5 using an interface function with the camera 5 provided as a standard in the AVM 42 under the AVM execution environment 423 of the AVM 42. Next, in step S2, face detection is performed by the face detection function 424. Next, in step S3, it is determined whether face detection has been performed normally. If it has been performed normally, facial features are extracted by the feature extraction function 425 in step S4. In step S 5, the extracted facial feature data is transmitted to the software server 3 through the Internet 1. Next, in step S <b> 6, the random number embedded in the feature data received by the software server 3 is compared with the random number stored in the random number storage function 35 of the software server 3. Next, if the two random numbers match in step S7, facial features are discriminated in step S8 by the pre-programmed feature matching function 40. If it is determined in step S9 that the facial features are normal, a predetermined operation 1 is performed in step S10. If the face detection is not normally performed in step S3, operation 4 is performed in step S11, and the process of step S1 is performed again. If the two random numbers do not match in step S7, operation 3 is performed and the process is terminated. In step S9, if the facial feature is not properly determined, a predetermined operation 2 is performed in step S13, and the process of step S1 is performed.
The present invention can be used to create various services. For example, when used for a service for authenticating a user, the user is led to an authenticated page by operation 1. In operation 2, a page explaining that the user is not permitted to use any more services is displayed on the Web browser. In operation 3, it is assumed that unauthorized access has been made to the service, a warning is displayed on the Web browser, and information about the access source is recorded. In operation 4, the service remains in a standby state.

次に、本発明の第2の実施形態を図1、及び図5ないし図7を用いて説明する。
図5は、図1に示したWebサーバ2、ソフトウェアサーバ3及び利用者側計算機4の詳細な構成を示す機能ブロック図、図6は、Webサーバ2、ソフトウェアサーバ3及び利用者側計算機4間での処理手順を示す図である。
Next, a second embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. 1 and FIGS.
FIG. 5 is a functional block diagram showing detailed configurations of the Web server 2, the software server 3 and the user computer 4 shown in FIG. 1, and FIG. 6 is a diagram between the Web server 2, the software server 3 and the user computer 4. It is a figure which shows the process sequence in.

これらの図において、利用者6からの入力は、利用者側計算機4のWebブラウザ41のユーザ入力解釈機能411によってHTTP要求として理解される。ここで生成されたHTTP要求はWebブラウザ41のHTTP要求生成機能412からインターネット1を通してWebサーバ2に通知され、Webサーバ2のHTTP要求解釈機能21によって要求内容の解釈が行われる。Webサーバ2ではHTMLデータ検索機能22によって要求が指し示すHTMLデータをHTMLデータ格納機能23から引き出し、HTMLデータ送信機能24によって利用者側計算機4に送信する。   In these drawings, the input from the user 6 is understood as an HTTP request by the user input interpretation function 411 of the Web browser 41 of the user side computer 4. The HTTP request generated here is notified to the Web server 2 through the Internet 1 from the HTTP request generation function 412 of the Web browser 41, and the request content is interpreted by the HTTP request interpretation function 21 of the Web server 2. In the Web server 2, the HTML data indicated by the request is retrieved from the HTML data storage function 23 by the HTML data retrieval function 22, and is transmitted to the user side computer 4 by the HTML data transmission function 24.

利用者側計算機4のWebブラウザ41で受信されたHTMLデータはHTMLデータ解釈機能413によってその内容の解釈が行われ、HTMLの中に記述されたソフトウェアの情報は表示生成機能417に送られるとともに、ソフトウェアの情報からソフトウェアダウンロードに関するHTTP要求がHTTP要求生成機能414において生成される。Webブラウザ41で生成されたHTTP要求はインターネット1を通してソフトウェアサーバ3に送信される。   The content of the HTML data received by the Web browser 41 of the user side computer 4 is interpreted by the HTML data interpretation function 413, and the software information described in the HTML is sent to the display generation function 417. An HTTP request related to software download is generated in the HTTP request generation function 414 from the software information. The HTTP request generated by the Web browser 41 is transmitted to the software server 3 through the Internet 1.

ソフトウェアサーバ3で受信されたHTTP要求は、HTTP要求解釈機能31によって要求内容の解釈が行われる。ソフトウェアサーバ3ではソフトウェアデータ検索機能32によって要求が指し示すソフトウェアデータをソフトウェアデータ格納機能33から引き出す。ソフトウェアデータ格納機能33から引き出されたソフトウェアデータはソフトウェアデータ送信機能37から利用者側計算機4に送信される。   The HTTP request received by the software server 3 is interpreted by the HTTP request interpretation function 31. In the software server 3, the software data retrieval function 32 extracts the software data indicated by the request from the software data storage function 33. The software data extracted from the software data storage function 33 is transmitted from the software data transmission function 37 to the user computer 4.

利用者側計算機4で受信されたソフトウェアデータはWebブラウザ41のデータ転送機能415によってブラウザ内部にあるAVM42のソフトウェアデータ格納領域421に転送される。ソフトウェアデータの転送が完了すると、AVM42の実行制御機能422は自動で格納されたソフトウェアの実行を開始する。   The software data received by the user computer 4 is transferred to the software data storage area 421 of the AVM 42 inside the browser by the data transfer function 415 of the Web browser 41. When the transfer of the software data is completed, the execution control function 422 of the AVM 42 automatically starts executing the stored software.

AVM42のAVM実行環境423下では、送信されたソフトウェアによってAVM42が標準で備えるカメラ5とのンターフェース機能を使ってカメラ5から映像を取得し、その映像から顔検出機能424によって映像中での顔部分を検出する。ソフトウェアには予め顔画像から照合に有用ないくつかの特徴を抽出する手順からなる特徴抽出機能425がプログラムされており、この特徴抽出機能425によって検出された顔領域から顔の特徴を抽出する。抽出された特徴は、予めプログラムされた特徴照合機能426によって特徴の判別が行われる。特徴判別の結果に基づいて制御機能50は、ブラウザの表示生成機能417を制御する。その結果、利用者6は顔の照合結果によって異なる表示結果を得ることができる。   Under the AVM execution environment 423 of the AVM 42, an image is acquired from the camera 5 by using the interface function with the camera 5 that the AVM 42 has as a standard by the transmitted software, and the face in the image is detected from the image by the face detection function 424. Detect the part. In the software, a feature extraction function 425 including a procedure for extracting some features useful for collation from a face image is programmed in advance, and facial features are extracted from the face area detected by the feature extraction function 425. The extracted features are distinguished by a pre-programmed feature matching function 426. Based on the result of the feature determination, the control function 50 controls the display generation function 417 of the browser. As a result, the user 6 can obtain different display results depending on the face matching result.

図7は、ソフトウェアサーバ3と利用者側計算機のWebブラウザ41におけるAVM42における処理手順を示すフローチャートである。
まず、ステップS11において、AVM42のAVM実行環境423下で、AVM42が標準で備えるカメラ5とのンターフェース機能を使ってカメラ5から映像を取得する。次に、ステップS12において、顔検出機能424によって顔検出を行う。次に、ステップS13において、顔検出が正常に行われたか否かを判断する。正常に行われた場合は、ステップS14において、特徴抽出機能425によって、顔の特徴を抽出する。次に、ステップS15において、予めプログラムされた特徴照合機能426によって顔の特徴の判別が行われる。ステップS16おいて、顔の特徴が正常に判別された場合は、ステップS17において所定の操作1を行う。なお、ステップS13において、顔検出が正常に行われなかった場合は、ステップS18において、操作3を行い、再びステップS11の処理を行う。また、ステップS16において、顔の特徴が正常に判別されなかった場合は、ステップS19において、所定の操作2を行い、ステップS11の処理を行う。
本発明は、様々なサービスの作成に利用できるものであるが、例えば、利用者の認証を行うサービスに利用する場合、操作1によって利用者は認証後のページに導かれる。操作2においては、利用者にはそれ以上のサービスの利用が許可されていないことを説明するページがWebブラウザ上に表示される。操作3においては、サービスは待機状態にとどまる。また、本発明を利用者に広告提示を行うサービスに利用する場合、操作1によってWebブラウザ上に特定の範囲の利用者に向けた広告の表示が行われる。操作2においては、一般的な広告が表示される。操作3においては、利用者を呼び込むための広告の表示が行われる。
FIG. 7 is a flowchart showing a processing procedure in the AVM 42 in the software server 3 and the Web browser 41 of the user side computer.
First, in step S11, an image is acquired from the camera 5 using an interface function with the camera 5 provided as a standard in the AVM 42 under the AVM execution environment 423 of the AVM 42. Next, in step S12, face detection is performed by the face detection function 424. Next, in step S13, it is determined whether face detection has been performed normally. If it has been performed normally, the facial feature is extracted by the feature extraction function 425 in step S14. Next, in step S15, facial feature discrimination is performed by a pre-programmed feature matching function 426. If it is determined in step S16 that the facial features are normal, a predetermined operation 1 is performed in step S17. If the face detection is not normally performed in step S13, operation 3 is performed in step S18, and the process of step S11 is performed again. In step S16, if the facial feature is not normally determined, a predetermined operation 2 is performed in step S19, and the process in step S11 is performed.
The present invention can be used to create various services. For example, when used for a service for authenticating a user, the user is led to an authenticated page by operation 1. In operation 2, a page explaining that the user is not permitted to use any more services is displayed on the Web browser. In operation 3, the service remains in a standby state. When the present invention is used for a service for presenting advertisements to a user, an operation 1 displays an advertisement directed to a user within a specific range on the Web browser. In operation 2, a general advertisement is displayed. In operation 3, an advertisement for attracting a user is displayed.

上記の各実施形態において、Webサーバ、ソフトウェアサーバにおけるHTTP解釈、データ検索、データ送信のそれぞれの機能は、Apacheと呼ばれるソフトウェアを用いて実現されており、Apache上で実行されるRuby言語で書かれたスクリプトによってデータの管理が行われる。第1の実施形態における乱数の埋め込みにはActionscriptのコンパイラであるflex2の機能を用いて実現し、乱数を用いたデータの暗号化にはRSA暗号のアルゴリズムを用いた。顔検出器はHaar特徴を用いたカスケード識別器による検出手法を用い、特徴の抽出には同Haar特徴の抽出手法を用いた。また、特徴の照合についてはSVMのアルゴリズムを用いた。   In each of the above embodiments, the functions of HTTP interpretation, data search, and data transmission in the Web server and software server are implemented using software called Apache, and are written in the Ruby language executed on Apache. Data is managed by the script. The embedding of random numbers in the first embodiment is realized by using the function of flex2 which is an actionscript compiler, and the algorithm of RSA encryption is used for encrypting data using random numbers. For the face detector, a detection method using a cascade discriminator using Haar features was used, and the Haar feature extraction method was used for feature extraction. For the feature matching, an SVM algorithm was used.

第1の実施形態及び第2の実施形態の発明に係るWebブラウザ上で動作する顔認識ソフトウェアの配布方法およびそのプログラムが適用されるネットワーク構成を示す図である。It is a figure which shows the network structure to which the distribution method of the face recognition software which operate | moves on the web browser which concerns on invention of 1st Embodiment and 2nd Embodiment, and its program are applied. 第1の実施形態の発明に係り、Webサーバ2、ソフトウェアサーバ3及び利用者側計算機4の詳細な構成を示す機能ブロック図である。FIG. 4 is a functional block diagram illustrating detailed configurations of a Web server 2, a software server 3, and a user computer 4 according to the invention of the first embodiment. 第1の実施形態の発明に係り、Webサーバ2、ソフトウェアサーバ3及び利用者側計算機4間での処理手順を示すフローチャートである。6 is a flowchart illustrating a processing procedure among the Web server 2, the software server 3, and the user computer 4 according to the invention of the first embodiment. 第1の実施形態の発明に係り、ソフトウェアサーバ3と利用者側計算機のWebブラウザ41におけるAVM42における処理手順を示す図である。It is a figure which shows the process sequence in AVM42 in the web browser 41 of the software server 3 and a user side computer according to invention of 1st Embodiment. 第2の実施形態の発明に係り、Webサーバ2、ソフトウェアサーバ3及び利用者側計算機4の詳細な構成を示す機能ブロック図である。FIG. 10 is a functional block diagram illustrating detailed configurations of a Web server 2, a software server 3, and a user computer 4 according to the invention of the second embodiment. 第2の実施形態の発明に係り、Webサーバ2、ソフトウェアサーバ3及び利用者側計算機4間での処理手順を示す図である。It is a figure which shows the process sequence between the web server 2, the software server 3, and the user side computer 4 in connection with invention of 2nd Embodiment. 第2の実施形態の発明に係る、ソフトウェアサーバ3と利用者側計算機のWebブラウザ41におけるAVM42における処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process sequence in AVM42 in the web browser 41 of the software server 3 and a user side computer based on invention of 2nd Embodiment.

符号の説明Explanation of symbols

1 インターネット
2 Webサーバ
21 HTTP要求解釈機能
22 HTMLデータ検索機能
23 HTMLデータ格納機能
24 HTMLデータ送信機能
3 ソフトウェアサーバ
31 HTTP要求解釈機能
32 ソフトウェアデータ検索機能
33 ソフトウェアデータ格納機能
34 乱数発生機能
35 乱数格納機能
36 乱数埋め込み機能
37 ソフトウェアデータ送信機能
38 HTTP通信解釈機能
39 乱数照合機能
40 特徴照合機能
50 制御機能
4 利用者側計算機
41 Webブラウザ
411 ユーザ入力解釈機能
412 HTTP要求生成機能
413 HTMLデータ解釈機能
414 HTTP要求生成機能
415 データ転送機能
416 表示生成機能
42 AVM
421 ソフトウェアデータ格納領域
422 実行制御機能
423 AVM実行環境
424 顔検出機能
425 特徴抽出機能
426 乱数埋め込み機能
5 カメラ
6 利用者
1 Internet 2 Web server 21 HTTP request interpretation function 22 HTML data search function 23 HTML data storage function 24 HTML data transmission function 3 Software server 31 HTTP request interpretation function 32 Software data search function 33 Software data storage function 34 Random number generation function 35 Random number storage Function 36 Random number embedding function 37 Software data transmission function 38 HTTP communication interpretation function 39 Random number collation function 40 Feature collation function 50 Control function 4 User computer 41 Web browser 411 User input interpretation function 412 HTTP request generation function 413 HTML data interpretation function 414 HTTP request generation function 415 Data transfer function 416 Display generation function 42 AVM
421 Software data storage area 422 Execution control function 423 AVM execution environment 424 Face detection function 425 Feature extraction function 426 Random number embedding function 5 Camera 6 User

Claims (11)

Webブラウザからの要求によって、顔認識ソフトウェアを格納しているソフトウェアサーバから、前記WebブラウザのAVM上に前記顔認識ソフトウェアを提供し、前記顔認識ソフトウェアは、利用者側計算機に接続された映像入力装置から映像を取り込み、顔検出機能によって映像中から顔位置を検出し、顔位置付近の範囲から指定された顔特徴を抽出し、抽出された顔特徴を前記ソフトウェアサーバに送信し、前記ソフトウェアサーバは、受信された抽出された顔特徴を利用して照合を行うことを特徴とするWebブラウザ上で動作する顔認識方法。 In response to a request from a web browser, the face recognition software is provided on the AVM of the web browser from a software server storing the face recognition software, and the face recognition software is connected to a user computer. A video is captured from the device, a face position is detected from the video by a face detection function, a specified facial feature is extracted from a range near the facial position, the extracted facial feature is transmitted to the software server, and the software server Is a face recognition method operating on a Web browser, characterized in that matching is performed using the received extracted facial features . Webブラウザからの要求によって、Webサーバに格納されているHTMLに記載された情報を入手し、前記Webブラウザから顔認識ソフトウェアを格納しているソフトウェアサーバに前記情報を送信して、前記ソフトウェアサーバから前記顔認識ソフトウェアを前記WebブラウザのAVM上に自動的にダウンロードし、前記顔認識ソフトウェアは、利用者側計算機に接続された映像入力装置から映像を取り込み、顔検出機能によって顔位置を検出し、顔位置付近の範囲から指定された顔特徴を抽出し、抽出された顔特徴を前記ソフトウェアサーバに送信し、前記ソフトウェアサーバは、受信された抽出された顔特徴を利用して照合を行うことを特徴とするWebブラウザ上で動作する顔認識方法。 In response to a request from the Web browser, information described in HTML stored in the Web server is obtained, and the information is transmitted from the Web browser to the software server storing the face recognition software. The face recognition software is automatically downloaded onto the AVM of the web browser , the face recognition software captures a video from a video input device connected to a user computer, detects a face position by a face detection function, Extracting a specified facial feature from a range near the face position, transmitting the extracted facial feature to the software server, and the software server performing matching using the received extracted facial feature. A face recognition method that operates on a characteristic Web browser. 前記AVM上に提供された前記顔認識ソフトウェアは、前記AVMの実行環境下において動作することを特徴とする請求項1または請求項2に記載のWebブラウザ上で動作する顔認識方法。 3. The face recognition method that operates on a web browser according to claim 1, wherein the face recognition software provided on the AVM operates under an execution environment of the AVM. 前記ソフトウェアサーバは、乱数を生成する機能、生成した乱数を前記ソフトウェアサーバ上の記憶領域に格納する機能、及びそれと同じ乱数を前記顔認識ソフトウェアに埋め込む機能を有し、前記Webブラウザからの要求によって前記ソフトウェアサーバから前記AVM上に提供される前記顔認識ソフトウェアは、前記乱数が埋め込まれた顔認識ソフトウェアであることを特徴とする請求項1ないし請求項3のいずれか1つの請求項に記載のWebブラウザ上で動作する顔認識方法。 The software server has a function of generating a random number, a function of storing the generated random number in a storage area on the software server, and a function of embedding the same random number in the face recognition software, according to a request from the Web browser 4. The face recognition software provided on the AVM from the software server is face recognition software in which the random number is embedded, according to any one of claims 1 to 3. A face recognition method that operates on a web browser. 前記顔認識ソフトウェアは、抽出された顔特徴とともに前記AVMに前記顔認識ソフトウェアが提供される際に埋め込まれていた乱数と同一の乱数ともに前記ソフトウェアサーバに送信する機能を有することを特徴とする請求項1ないし4に記載のWebブラウザ上で動作する顔認識方法。 The face recognition software has a function of transmitting, to the software server, the same random number as the random number embedded when the face recognition software is provided to the AVM together with the extracted face feature. Item 5. A face recognition method that operates on a Web browser according to any one of Items 1 to 4 . 前記顔認識ソフトウェアは、抽出された顔特徴を前記AVMに当該顔認識ソフトウェアが提供される際に埋め込まれていた乱数と同一の乱数によって暗号化して前記ソフトウェアサーバに送信する機能を有することを特徴とする請求項1ないし4に記載のWebブラウザ上で動作する顔認識方法。 The face recognition software has a function of encrypting the extracted face feature with the same random number embedded in the AVM when the face recognition software is provided and transmitting the encrypted feature to the software server. A face recognition method that operates on a Web browser according to claim 1 . 前記ソフトウェアサーバは、受信された顔特徴と乱数を受信して、受信された乱数と前記ソフトウェアサーバの記憶領域に格納されている乱数との照合を行うとともに顔特徴の照合を行うことを特徴とする請求項に記載のWebブラウザ上で動作する顔認識方法。 The software server receives the received facial feature and random number, collates the received random number with a random number stored in the storage area of the software server, and performs facial feature matching A face recognition method that operates on a Web browser according to claim 5 . 前記ソフトウェアサーバは、受信された暗号化された顔特徴を前記ソフトウェアサーバの記憶領域に格納されていた乱数によって復号化した上で照合を行うことを特徴とする請求項5または請求項に記載のWebブラウザ上で動作する顔認識方法。 7. The software server according to claim 5 or 6 , wherein the software server performs verification after decrypting the received encrypted face feature with a random number stored in a storage area of the software server. Face recognition method that operates on the web browser of 前記ソフトウェアサーバは、前記顔特徴の照合の結果によって異なる操作を実行する機能を有することを特徴とする請求項7又は請求項のいずれか1つの請求項に記載のWebブラウザ上で動作する顔認識方法。 The face operating on a Web browser according to claim 7 or 8 , wherein the software server has a function of executing different operations depending on a result of collation of the face feature. Recognition method. 請求項1ないし請求項のいずれか1つの請求項に記載のWebブラウザ上で動作する顔認識方法をコンピュータに実行させるための制御手順を記述したコンピュータプログラム。 A computer program describing a control procedure for causing a computer to execute the face recognition method operating on the Web browser according to any one of claims 1 to 9 . 請求項10に記載のコンピュータプログラムを格納した記録媒体。 A recording medium storing the computer program according to claim 10 .
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