JP7800674B2 - 検出システム、検出方法、及びプログラム - Google Patents

Description

この開示は、検出システム、検出方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体に関する。

出入国審査等において、利用者の生体情報を取得するための種々の技術が開示されている。例えば、特許文献１には、顔画像及び指紋画像をそれぞれカメラ、指紋センサで撮影する個人識別入力装置が記載されている。

特開２００４－０６２８４６号公報

特許文献１に記載の個人識別装置においては、識別対象者、即ち顔画像及び指紋画像を撮影される対象者が、顔画像を撮影するカメラと、指紋画像を撮影する指紋センサとの両方に意識を向ける必要がある。そのため、対象者が煩わしさを感じるという課題があった。

この開示は、このような課題を解決するためになされたものであり、対象者の負担を軽減しつつ認証可能な生体情報の取得が可能な検出システム、検出方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体を提供することを目的としている。

この開示の一態様にかかる検出システムは、顔検出部、領域設定部、手検出部、及び出力部を有する。顔検出部は、対象者を撮影した画像から対象者の顔を検出する。領域設定部は、顔検出部が対象者の顔を検出した場合、対象者の顔を含む領域の周辺に手検出領域を設定する。手検出部は、対象者を撮影した画像から手検出領域内に存在する手を検出する。出力部は、顔検出部が検出した対象者の顔に関する情報と、手検出部が検出した対象者の手に関する情報と、を出力する。

この開示の一態様にかかる検出方法は、コンピュータが、以下の処理を実行する。コンピュータは、対象者を撮影した画像から対象者の顔を検出する。コンピュータは、対象者の顔を検出した場合、対象者の顔を含む領域の周辺に手検出領域を設定する。コンピュータは、手検出領域内に存在する手を検出する。コンピュータは、検出した顔に関する情報と、検出した手に関する情報とを出力する。

この開示の一態様にかかる非一時的なコンピュータ可読媒体は、コンピュータに以下の処理を実行させるプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体である。コンピュータは、対象者を撮影した画像から対象者の顔を検出する。コンピュータは、対象者の顔を検出した場合、対象者の顔を含む領域の周辺に手検出領域を設定する。コンピュータは、手検出領域内に存在する手を検出する。コンピュータは、検出した顔に関する情報と、検出した手に関する情報とを出力する。

実施形態１にかかる検出システムの構成を示すブロック図である。 実施形態１にかかる検出システムの処理を示すフローチャートである。 実施形態２にかかる検出システムの構成を示すブロック図である。 実施形態２にかかる検出装置の構成を示すブロック図である。 実施形態２にかかる検出装置の処理を示すフローチャートである。 実施形態２にかかる対象者を撮影した画像を例示する模式図である。 実施形態２にかかる対象者を撮影した画像を例示する模式図である。 実施形態２にかかる対象者を撮影した画像を例示する模式図である。 実施形態２にかかる対象者を撮影した画像を例示する模式図である。 実施形態３にかかる検出装置の構成を示すブロック図である。 実施形態３にかかる検出システムの処理を示すフローチャートである。 実施形態４にかかる検出システムの処理を示すフローチャートである。 コンピュータのハードウェア構成を例示するブロック図である。

＜実施形態１＞
（検出システムの構成）
以下、図面を参照して、第１の実施形態にかかる検出システムについて詳細に説明する。図１は、実施形態１にかかる検出システムの構成を示すブロック図である。

本実施形態にかかる検出システム１０１は、対象者を撮影した画像から、対象者の顔及び手を検出し、検出した顔に関する情報と、検出した手に関する情報と、を出力する。
検出システム１０１は、顔検出部１１と、領域設定部１２と、手検出部１３と、出力部１４と、を有する。

なお、顔に関する情報は、例えば、対象者を撮影した画像のうち検出した顔に該当する部分、即ち検出した顔の画像であってもよい。また、顔に関する情報は、当該画像から抽出した特徴量であってもよい。

また、手に関する情報は、例えば、対象者を撮影した画像のうち検出した手に該当する部分、即ち検出した手の画像であってもよい。また、手に関する情報は、当該画像から抽出した特徴量であってもよい。

顔検出部１１は、対象者を撮影した画像から、対象者の顔を検出する。
領域設定部１２は、顔検出部が対象者の顔を検出した場合、対象者の顔を含む領域の周辺に手検出領域を設定する。
なお、検出システム１０１は手検出領域が設定された場合、手検出領域内に手が映り込む姿勢を取るように、対象者を誘導してもよい。
手検出部１３は、対象者を撮影した画像から、手検出領域内に存在する手を検出する。
出力部１４は、顔検出部１１が検出した顔に関する情報と、手検出部１３が検出した手に関する情報と、を出力する。

（検出システムの処理）
次に、図面を参照して、実施形態１にかかる検出システムの処理、即ち方法について詳細に説明する。図２は、実施形態１にかかる検出システムの処理を示すフローチャートである。なお、以降の説明においては、適宜図１を参照する。

まず始めに、顔検出部１１が、対象者を撮影した画像から対象者の顔を検出する（ステップＳ１０１）。顔検出部１１は、検出した対象者の顔に関する情報を、領域設定部１２及び出力部１４に対して供給する。

次に、領域設定部１２が、対象者の顔を含む領域の周辺に手検出領域を設定する。（ステップＳ１０２）。領域設定部１２は、設定した手検出領域に関する情報を手検出部１３に対して供給する。

次に、手検出部１３が、手検出領域内に存在する手を検出する（ステップＳ１０３）。手検出部１３は、検出した対象者の手に関する情報を、領域設定部１２及び出力部１４に対して供給する。

最後に、出力部１４が、顔に関する情報と、手に関する情報とを出力し、検出システム１０１は、一連の処理を終了する。

以上、説明したように本実施形態にかかる検出システム１０１は、対象者を撮影した画像から、対象者の顔を検出し、対象者の顔を含む領域の周辺に設定される手検出領域から対象者の手を検出するようにしている。

このような構成によると、対象者が複数の撮影装置に対して意識を向ける必要が無くなる。そのため、検出システム１０１は、対象者が煩わしさを感じることを抑制できる。つまり、本実施形態にかかる検出システム１０１は、対象者の負担を軽減できる。

＜実施形態２＞
（検出システムの構成）
以下、図面を参照して、実施形態２にかかる検出システムについて詳細に説明する。まず始めに、実施形態２にかかる検出システムの構成について説明する。図３は、実施形態２にかかる検出システムの構成を示すブロック図である。

検出システム１０２は、例えば空港や港など、施設を利用する対象者の生体認証を行うシステムである。検出システム１０２は主な構成として、検出装置１と、撮影装置２と、表示装置３と、認証装置４とを有している。検出装置１と、認証装置４とは、ネットワークＮ１を介して互いに通信可能に接続している。なお、ネットワークＮ１は、電話回線、ワイドエリアネットワークまたはローカルエリアネットワークであってもよい。

検出装置１は例えば空港に設置され、旅客である対象者Ｓの生体情報を取得する。対象者Ｓの生体情報を取得した検出装置１は、取得した生体情報を認証装置４に供給する。認証装置４は、検出装置１から生体情報を受け取ると、受け取った生体情報の認証を行う。認証を行った認証装置４は、認証の結果に関する情報を検出装置１に供給する。認証装置４から認証の結果に関する情報を受け取った検出装置１は、この情報に応じて、対象者Ｓの通行許可等の処理を実行する。

より詳細には、検出装置１は、対象者Ｓを撮影した画像を取得し、対象者Ｓを認証するための生体情報として、取得した画像から対象者Ｓの顔に関する情報と、対象者Ｓの手に関する情報とを検出する。ここで、本実施形態にかかる検出システム１０２は、対象者Ｓの顔に関する情報として、対象者Ｓの顔の画像を出力する。また、本実施形態にかかる検出システム１０２は、対象者Ｓの手に関する情報として、対象者Ｓの手の画像を出力する。

ただし、この開示にかかる検出システムが出力する対象者の顔に関する情報及び手に関する情報は、それぞれ対象者の顔の画像及び手の画像に限定されない。例えば、この開示にかかる検出システムは、対象者の顔に関する情報として、当該対象者の顔の特徴量を出力してもよい。また、この開示にかかる検出システムは、対象者の目の虹彩の画像又は特徴量を出力してもよい。また、この開示にかかる検出システムは、対象者の手に関する情報として、当該対象者の手の特徴量を出力してもよい。また、この開示にかかる検出システムは、対象者の指紋の画像又は特徴量を出力してもよい。また、この開示にかかる検出システムは、対象者の手の平の静脈の画像又は特徴量を出力してもよい。つまり、この開示にかかる検出システムが出力する対象者の顔に関する情報及び手に関する情報は、対象者を認証可能な情報であればよい。

撮影装置２は、撮影制御部１６からの制御に基づいて、対象者Ｓを撮影する。そして、撮影装置２は、対象者Ｓを撮影した画像を撮影制御部１６に供給する。なお、本実施形態にかかる撮影装置２は、所定の時間毎に対象者Ｓを撮影するが、撮影装置２の構成はこれに限定されない。例えば、撮影装置２は、検出装置１が所定の処理を完了する毎に対象者Ｓを撮影する構成であってもよい。また、本実施形態にかかる撮影装置２は、１台のカメラによって構成されているが、撮影装置２の構成はこれに限定されず、例えば２台以上のカメラによって構成されてもよい。

撮影装置２は、可視光領域の光を検知して撮影するカメラであってもよいし、可視光外領域の光を検知して撮影するカメラであってもよい。例えば、対象者Ｓの手に関する情報が、対象者Ｓの手の平の静脈の画像又は特徴量を含む場合、撮影装置２は、赤外線領域の光を検知して対象者Ｓを撮影してもよい。

表示装置３は、対象者Ｓに対して案内画像を表示する。例えば、表示装置３は、対象者Ｓに対して生体情報を取得するための撮影を行う旨を通知する画像を表示してもよい。
また、表示装置３は、後述する手検出領域が設定された場合、対象者Ｓが所定の姿勢を取ることを促すための参照姿勢画像を表示してもよい。

より詳細には、表示装置３は、検出装置１から手検出領域の範囲を示す画像と、対象者Ｓを撮影した画像を取得してもよい。表示装置３は、当該画像同士を重畳して表示してもよい。そして、表示装置３は、対象者Ｓに対して手検出領域内に手が映り込む姿勢を取るように対象者Ｓに対して通知してもよい。

次に、図４を参照して、検出装置１についてさらに説明する。図４は、実施形態２にかかる検出装置１の構成を示すブロック図である。検出装置１は主な構成として、顔検出部１１、領域設定部１２、手検出部１３、出力部１４、画質判定部１５、及び撮影制御部１６を有している。検出装置１が有するこれらの構成は、検出装置１がこの開示に記載した機能を発揮するために、適宜通信可能に接続している。

撮影制御部１６は、撮影装置２を制御する。撮影制御部１６は、例えば、撮影装置２が撮影を開始するタイミングを決定してもよいし、撮影装置２が撮影を終了するタイミングを決定してもよい。撮影制御部１６は、撮影装置２が撮影した画像を取得し、当該画像を顔検出部１１に対して供給する。

撮影制御部１６は、例えば、対象者が撮影装置２の撮影可能範囲内に存在することを図示しないセンサが検出した場合に、撮影装置２に撮影を開始させてもよい。また、撮影制御部１６は、検出装置１が、対象者の顔の画像及び手の画像を出力した場合に、撮影装置２に撮影を終了させてもよい。検出装置１は、このような構成により、対象者が撮影装置２に対して注意を向ける必要のある時間が短縮され、対象者の負担を軽減できる。

顔検出部１１は、対象者を撮影した画像から、対象者の顔を検出する。より詳細には、顔検出部１１は、撮影制御部１６から対象者を撮影した画像を取得し、当該画像から対象者の顔を検出する。

ただし、ここでいう顔を検出するとは、対象者を撮影した画像中から、対象者の顔を含む区画を特定することを指す。また、顔検出部１１は、当該区画を対象者の顔の画像として、画質判定部１５に対して供給する。

顔検出部１１は、例えば、取得した画像を複数の区画に分割し、各区画に対象者の顔の一部もしくは全部が含まれているか否かを判定することで、取得した画像から対象者の顔を検出してもよい。また、顔検出部１１は、例えば、人間の顔の画像を学習した人工知能（ＡＩ、Artificial Intelligence）を有していてもよい。そして、顔検出部１１は、取得した画像を当該人工知能に読みこませ、当該人工知能に対象者の顔を検出させてもよい。つまり、顔検出部１１は、対象者の顔を検出可能な種々の手法を用いることができる。

顔検出部１１は、対象者を撮影した画像から対象者の顔を検出した場合、領域設定部１２に対して、対象者を撮影した画像と、当該画像における顔の位置に関する情報と、を供給する。そして、顔検出部１１は、検出した顔の画像を、画質判定部１５に対して供給する。

ただし、ここでいう当該画像における顔の位置に関する情報とは、例えば、当該画像において顔が映り込んでいる区画の座標情報であってもよい。また、当該画像における顔の位置に関する情報とは、例えば、当該画像に対して、顔が映り込んでいる区画の境界線を重畳した画像データであってもよい。

なお、対象者を撮影した画像から対象者の顔を検出できなかった場合、顔検出部１１は、撮影制御部１６から新たに対象者を撮影した画像を取得してもよい。そして、対象者の顔を検出するまで、画像を取得し続けてもよい。また、顔検出部１１は、後述する出力部１４が、対象者の顔に関する情報及び手に関する情報を出力するまで、撮影制御部１６から画像を取得し続け、顔の検出を試み続けてもよい。

領域設定部１２は、顔検出部１１から対象者を撮影した画像と、当該画像における顔の位置に関する情報と、を取得する。そして、取得した当該画像における顔の位置に関する情報に基づいて、対象者の顔を含む領域の周辺に手検出領域を設定する。

ただし、ここでいう手検出領域とは、対象者を撮影した画像内に設定される領域であり、後述する手検出部１３は、手検出領域内において対象者の手を検出する。つまり、領域設定部１２は、手検出部１３が対象者の手を検出する範囲を、対象者の顔を含む領域の周辺に制限する。検出装置１は、このような構成により、取得した画像に映り込んだ対象者以外の人物の手を、対象者の手として誤検出することを抑制できる。

また、領域設定部１２は、例えば、顔の位置を中心として、所定の横幅及び所定の縦幅の範囲内に存在する領域を手検出領域として設定してもよい。

ここで、手検出領域が設定された場合、検出システム１０２は、手検出領域内に手が映り込む姿勢を取るように対象者を誘導してもよい。検出システム１０２は例えば、手検出領域が設定された場合、対象者の画像と、手検出領域とを、表示装置３が重畳して表示してもよい。そして検出システム１０２は、表示装置３が表示した手検出領域内に、手が存在するような姿勢を取るように、対象者を誘導してもよい。

手検出部１３は、撮影装置が撮影した画像から、手検出領域内に存在する手を検出する。より詳細には、手検出部１３は、対象者を撮影した画像と、手検出領域の位置情報と、を領域設定部１２から取得する。そして、当該画像の手検出領域内に存在する対象者の手を検出する。

ただし、ここでいう手を検出するとは、対象者を撮影した画像中から、対象者の手を含む区画を特定することを指す。また、手検出部１３は、当該区画を対象者の手の画像として、画質判定部１５に対して供給する。

手検出部１３は、例えば、取得した画像を複数の区画に分割し、手検出領域内に存在する各区画に、対象者の手の一部もしくは全部が含まれているか否かを判定することで、取得した画像の手検出領域内から対象者の手を検出してもよい。また、手検出部１３は、例えば、人間の手の画像を学習した人工知能を有していてもよい。そして、手検出部１３は、取得した画像を当該人工知能に読みこませ、当該人工知能に対象者の手を検出させてもよい。つまり、手検出部１３は、対象者の手を検出可能な種々の手法を用いることができる。

手検出部１３は、手検出領域内において対象者の手を検出した場合、画質判定部１５に対して、検出した手の画像を供給する。なお、対象者を撮影した画像から対象者の顔を検出できなかった場合、顔検出部１１は、撮影制御部１６から新たに対象者を撮影した画像を取得してもよい。そして、対象者の顔を検出するまで、画像を取得し続けてもよい。また、顔検出部１１は、後述する出力部１４が、対象者の顔に関する情報及び手に関する情報を出力するまで、撮影制御部１６から画像を取得し続け、顔の検出を試み続けてもよい。

画質判定部１５は、顔検出部１１から対象者の顔の画像を取得し、手検出部１３から対象者の手の画像を取得する。画質判定部１５は、取得した対象者の顔の画像と、対象者の手の画像とが、生体認証に適した品質の特徴量を抽出可能な画質で撮影されているか否かを判定する。

画質判定部１５は、例えば、取得した画像のぼやけ具合や、ＣＮＲ（Contrast to Noise Ratio）を評価してもよい。そして、画質判定部１５は、取得した画像のぼやけ具合や、ＣＮＲが所定の閾値より小さいに場合に、取得した画像が、生体認証に適した品質の特徴量を抽出可能な画質で撮影されていると判定してもよい。なお、画質判定部１５は、取得した画像のぼやけ具合や、ＣＮＲ以外の評価基準を用いて、取得した画像の画質を判定してもよい。

また、画質判定部１５は、１つの画像から検出された対象者の顔の画像と、対象者の手の画像とが、生体認証に適した品質の特徴量を抽出可能な画質で撮影されているか否かを判定してもよい。つまり、画質判定部１５は、顔検出部１１から取得した対象者の顔の画像と、手検出部１３から取得した対象者の手の画像と、を同一の画像から検出してもよい。

このような構成によると、検出システム１０２は、取得した顔の画像と手の画像とが関連していることを示すことができる。即ち、検出システム１０２は、検出した顔の画像と手の画像とが、同一人物のものであることを担保し易くなる。

また、画質判定部１５は、検出された対象者の顔の画像及び手の画像が、生体認証に適した品質の特徴量を抽出可能な画質で撮影されていないと判定した場合、その旨を撮影制御部１６に通知してもよい。この場合、撮影制御部１６は、対象者を撮影した画像を画像処理してからしてから顔検出部１１及び手検出部１３に対して供給してもよい。ここでいう画像処理とは、例えば、当該画像の色合いを調整する処理であってもよい。また、画像処理とは、当該画像を変換した信号をローパスフィルタに掛ける処理であってもよい。

出力部１４は、顔検出部１１が検出した顔に関する情報と、手検出部１３が検出した手に関する情報と、を出力する。より詳細には、出力部１４は、対象者の顔の画像及び手の画像が、生体認証に適した品質の特徴量を抽出可能な画質で撮影されていると画質判定部１５によって判定された場合に、当該顔の画像を対象者の顔に関する情報として認証装置４に対して出力する。そして、出力部１４は、当該手の画像を対象者の手に関する情報として認証装置４に対して出力する。

出力部１４は、顔検出部１１が検出した顔に関する情報と、手検出部１３が検出した手に関する情報と、を出力した場合、これらの情報を出力した旨を、撮影制御部１６に対して通知してもよい。また、この場合、出力部１４は、これらの情報を出力した旨を、顔検出部１１、領域設定部１２、及び手検出部１３に対して通知してもよい。

（検出システムの処理）
次に、図面を参照して、第２の実施形態にかかる検出システムの処理、即ち検出方法について詳細に説明する。図５は、第２の実施形態にかかる検出システムの処理を示すフローチャートである。より詳細には、図５は、第２の実施形態にかかる検出装置１の処理を示すフローチャートである。なお、以降の説明においては、適宜図４を参照する。

まず始めに、顔検出部１１が、対象者を撮影した画像を取得する（ステップＳ２０１）。より詳細には、顔検出部１１が、撮影装置２が撮影した対象者の画像を、撮影制御部１６から取得する。
図６は顔検出部１１が取得する画像の例を示す模式図である。顔検出部１１は、図６に示すような対象者Ｓが映った画像Ｐを取得する。なお、本実施形態にかかる検出装置１が検出する顔は、図６に示す対象者Ｓの顔Ｆであり、本実施形態にかかる検出装置１が検出する手は、図６に示す対象者Ｓの手Ｈである。

次に、顔検出部１１が、対象者の顔を検出する（ステップＳ２０２）。顔検出部１１は、ステップＳ２０２において、例えば、図７に示すように、対象者Ｓの顔を含む区画ＦＡを特定し、対象者Ｓの顔の画像として供給してもよい。

ステップＳ２０２において、顔検出部１１が、対象者の顔を検出できていない場合、検出装置１は再びステップＳ２０１を実行する。つまり、顔検出部１１は、対象者の顔を検出するまで、ステップＳ２０１及びステップＳ２０２を繰り返し実行する。
ステップＳ２０２において、顔検出部１１が、対象者の顔を検出した場合（ステップＳ２０３ ＹＥＳ）、検出装置１は、ステップＳ２０３に進む。

次に、領域設定部１２が、手検出領域を設定する（ステップＳ２０３）。より詳細には、領域設定部１２が、対象者の顔を含む領域の周辺に手検出領域を設定する。ここで、対象者の顔を含む領域の周辺とは、対象者を撮影した画像の対象者の顔を含む区画ＦＡの周辺という意味で用いられてもよい。例えば、領域設定部１２は、図９に示すように、対象者Ｓの顔を含む区画ＦＡに隣接するように手検出領域ＤＡを設定してもよい。

次に、手検出部１３が、手検出領域内に存在する手を検出する（ステップＳ２０４）。手検出部１３は、ステップＳ２０５において、例えば、図に示すように、対象者Ｓの手を含む区画ＨＡを特定し、対象者Ｓの手の画像として供給してもよい。

ステップＳ２０４において、手検出部１３が、対象者の手を検出できていない場合（ステップＳ２０４ ＮＯ）、検出装置１は再びステップＳ２０１を実行する。つまり、検出装置１は、対象者の手を検出するまで、ステップＳ２０１～ステップＳ２０４を繰り返し実行する。ステップＳ２０４において、手検出部１３が、対象者の手を検出した場合（ステップＳ２０４ ＹＥＳ）、検出装置１は、ステップＳ２０５に進む。

次に、画質判定部１５が、検出した顔の画像及び手の画像それぞれが生体認証に適した画質であるか否かを判定する（ステップＳ２０５）。

ステップＳ２０５において、検出した顔の画像と手の画像とが生体認証に適した画質でない場合（ステップＳ２０５ ＮＯ）、検出装置１は再びステップＳ２０１を実行する。つまり、検出装置１は、検出した顔の画像と手の画像とが生体認証に適した画質となるまで、ステップＳ２０１～ステップＳ２０５を繰り返し実行する。ステップＳ２０５において、検出した顔の画像と手の画像とが生体認証に適した画質である場合（ステップＳ２０５ ＹＥＳ）、検出装置１は、ステップＳ２０６に進む。

最後に、出力部１４が、検出した顔の画像及び手の画像をそれぞれ出力し（ステップＳ２０６）、検出装置１は一連の処理を終了する。なお、出力部１４は、ステップＳ２０８を実行したタイミングにおいて、撮影制御部１６に対して、ステップＳ２０８を実行した旨を通知してもよい。

以上、説明したように本実施形態にかかる検出システム１０２は、対象者を撮影した画像から、対象者の顔及び手を検出する。
この開示にかかる検出システム１０２は、少なくとも撮影装置２によって撮影対象者を撮影可能であれば実行可能である。このような構成によると、対象者は、顔画像を撮影する撮影装置と、手の画像を撮影する撮影装置と、の２つ以上の装置に意識を向ける必要が無くなる。そのため、検出システム１０１は、対象者の負担を軽減できる。
また、本実施形態にかかる検出システム１０２は、対象者の顔を検出した後に、対象者の顔を含む領域の周辺に手検出領域を設定する。そして、検出システム１０２は、手検出領域内に存在する手を検出するようにしている。このような構成によると、画像に映り込んだ対象者以外の人物の手を、対象者の手として誤検出することを抑制できる。

＜実施形態３＞
（検出システムの構成）
以下、図面を参照して、実施形態３にかかる検出システムについて詳細に説明する。まず始めに、実施形態３にかかる検出システムの構成について説明する。

実施形態２にかかる検出システム１０２は、対象者の顔に関する情報及び手に関する情報として、対象者の顔の画像及び対象者の手の画像のそれぞれを出力していた。これに対して、実施形態３にかかる検出システム１０３は、対象者の顔に関する情報及び手に関する情報として、対象者の顔の特徴量及び対象者の手の特徴量のそれぞれを出力する。

実施形態３にかかる検出システム１０３は、実施形態２にかかる検出システム１０２と同様に、検出装置１と、撮影装置２と、表示装置３と、認証装置４とを有している。つまり、実施形態３にかかる検出システム１０３は、図３に示した構成と同様の構成を有する。

図１０は実施形態３にかかる検出装置１の構成を示すブロック図である。実施形態３にかかる検出システム１０３は、画質判定部１５に代わって、特徴量抽出部１７と、特徴量判定部１８とを有する点で、実施形態２にかかる検出システム１０２と異なる。

特徴量抽出部１７は、対象者の顔の画像及び手の画像からそれぞれの特徴量を抽出する。より詳細には、特徴量抽出部１７は、顔検出部１１から対象者の顔の画像を取得し、手検出部１３から対象者の手の画像を取得する。そして、特徴量抽出部１７は、取得した画像から対象者の顔及び手のそれぞれの特徴量を抽出する。特徴量抽出部１７は、抽出した特徴量を特徴量判定部１８に対して供給する。

なお、ここでいう特徴量とは、画像データを種々の方法で変換したデータであり、当該データを比較することで対象者を認証可能となるデータを指す。例えば、特徴量は、数値として表現されてもよいし、数値以外の形式で表現されてもよい。つまり、特徴量は、対象者を認証可能な形式のデータであればよい。

また、特徴量抽出部１７は、１つの画像から検出された対象者の顔の画像と、対象者の手の画像とから、対象者の顔及び手のそれぞれの特徴量を抽出してもよい。
このような構成によると、検出システム１０３は、取得した顔の特徴量と、手の特徴量とが関連していることを示すことができる。即ち、検出システム１０３は、検出した顔の特徴量と手の特徴量とが、同一人物のものであることを担保し易くなる。

特徴量判定部１８は、特徴量抽出部１７が抽出した特徴量が、生体認証に適した品質であるか否かを判定する。特徴量判定部１８は、例えば、抽出した特徴量の標準偏差を評価してもよい。つまり、特徴量判定部１８は、複数の特徴量を取得し、それらの標準偏差を算出してもよい。そして、当該標準偏差が所定の閾値以下である場合に、抽出した特徴量が、生体認証に適した品質であると判定してもよい。ただし、特徴量判定部１８は、標準偏差以外の評価基準を用いて特徴量の品質を評価してもよい。

特徴量判定部１８は、特徴量抽出部１７が抽出した特徴量が、生体認証に適した品質であると判定した場合、当該特徴量を出力部１４に対して出力する。この場合、当該特徴量を取得した出力部１４は、当該特徴量を対象者の顔に関する情報及び手に関する情報として出力する。

また、特徴量判定部１８は、特徴量抽出部１７が抽出した特徴量が、生体認証に適した品質でないと判定した場合、その旨を顔検出部１１、領域設定部１２、及び手検出部１３に対して通知してもよい。この場合、顔検出部１１、領域設定部１２、及び手検出部１３は、新たな画像を取得し、再度、対象者の顔及び手を検出する処理を実行してもよい。

（検出システムの処理）
次に、図面を参照して、第３の実施形態にかかる検出システムの処理、即ち方法について詳細に説明する。図１１は、第３の実施形態にかかる検出システムの処理を示すフローチャートである。なお、以降の説明においては、適宜図１０を参照する。

ただし、図１１に記載されたステップＳ３０１～ステップＳ３０４は、第２の実施形態において説明したステップＳ２０１～ステップＳ２０４と同様の処理であるため、説明を省略する。つまり、以後は、図１２に該当する部分、即ち、図１１に記載のステップＳ３０４の判定がＹＥＳであった場合の、それ以降の第３の実施形態にかかる検出装置１の処理について説明する。

手検出部１３が、対象者の手を検出した場合（ステップＳ３０４ ＹＥＳ）、特徴量抽出部１７が、検出した顔の画像と手の画像とから特徴量を検出する（ステップＳ３０５）。そして、特徴量判定部１８が、抽出した特徴量が生体認証に適した品質であるか否かを判定する（ステップＳ３０６）。

抽出した特徴量が生体認証に適した品質でない場合（ステップＳ３０６ ＮＯ）、検出装置１は再び図１１に記載のステップＳ３０１を実行する。つまり、検出装置１は、抽出した特徴量が生体認証に適した品質となるまで、ステップＳ３０１～ステップＳ３０６を繰り返し実行する。

抽出した特徴量が生体認証に適した品質である場合（ステップＳ３０６ ＹＥＳ）、出力部１４が、抽出した特徴量を出力し（ステップＳ３０７）、検出装置１は一連の処理を終了する。なお、出力部１４は、ステップＳ３０７を実行したタイミングにおいて、撮影制御部１６に対して、ステップＳ３０７を実行した旨を通知してもよい。

以上、説明したように本実施形態にかかる検出システム１０３は、対象者を撮影した画像から、対象者の顔及び手のそれぞれの特徴量を抽出する。そして、本実施形態にかかる検出システム１０３は、対象者の顔及び手のそれぞれの特徴量を抽出し、生体認証に適した品質の特徴量を出力するまで、対象者の撮影を継続するようにしている。

このような構成によると、本実施形態にかかる検出システムは、生体情報の認証制度の向上に寄与できる。よって、本実施形態にかかる検出システムは、対象者の負担を軽減しつつ高い確度により認証可能な生体情報を取得する検出システム、検出方法、及び検出プログラムを提供することができる。

＜実施形態４＞
（検出システムの構成）
以下、図面を参照して、実施形態４にかかる検出システムについて詳細に説明する。図１３は、実施形態４にかかる検出システムの構成を示すブロック図である。実施形態４にかかる検出システム１０４は、光照射部５を有する点で、上述の実施形態と異なる。なお、本実施形態にかかる検出装置１は、実施形態２と同様の構成であってもよい。また、本実施形態にかかる検出装置１は、実施形態３と同様の構成であってもよい。

光照射部５は、少なくとも手検出領域に、所定のパターン画像を含む光を照射する。例えば、光照射部５は、手検出領域のみに光を照射してもよい。また、光照射部５は、対象者の全身に光を照射してもよい。ただし、パターン画像とは、所定の模様が多数表示された画像の事を指す。このような画像を含む光を照射すると、照射された領域は撮影することが難しくなる。

さらに、光照射部５は、所定のタイミングで照射する光を点滅させる。つまり、光照射部５は、光を照射している状態と、光を照射しない状態を所定のタイミングで切り替える。ただし、所定のタイミングは、撮影装置２または撮影制御部１６と共有されている。

ここで、撮影装置２は、光照射部５が光を照射していないタイミングにおいて対象者を撮影する。そのため、撮影装置２は、光照射部５が照射する光によって撮影を阻害されない。

このように、撮影装置２または撮影制御部１６と光を照射しないタイミングを共有するすると、光照射部５は、撮影装置２による対象者の撮影を抑制することなく、撮影装置２以外の撮影装置による撮影を抑制できる。その結果として、光照射部５は、例えば、悪意ある第３者による盗撮を抑制できる。

また、光照射部５は、例えば、検出装置１から手検出領域に関する情報を取得してもよい。そして、取得した手検出領域に関する情報に基づいて、光を照射する範囲を決定してもよい。ただし、ここでいう手検出領域に関する情報は、手検出領域の位置に関する情報であってもよい。

例えば、手検出領域に関する情報は、手検出領域の座標情報であってもよい。取得した手検出領域に関する情報が手検出領域の座標情報である場合、光照射部５は取得した座標情報に該当する領域に、光を照射する。

このような構成によると、検出システム１０４は、悪意ある第三者によって、対象者の顔及び手が同時に映った画像を盗撮されることを抑制できる。したがって、本実施形態にかかる検出システム１０４は、安全性の高い状況下において、対象者の負担を軽減しつつ認証可能な生体情報を取得する検出システム、検出方法、及び検出プログラムを提供することができる。

＜ハードウェア構成の例＞
以下、この開示における検出システム、あるいは検出装置の各機能構成がハードウェアとソフトウェアとの組み合わせで実現される場合について説明する。

図１４は、コンピュータのハードウェア構成を例示するブロック図である。この開示における管理装置は、図に示すハードウェア構成を含むコンピュータ２００により上述の機能を実現できる。コンピュータ２００は、スマートフォンやタブレット端末などといった可搬型のコンピュータであってもよいし、ＰＣなどの据え置き型のコンピュータであってもよい。コンピュータ２００は、各装置を実現するために設計された専用のコンピュータであってもよいし、汎用のコンピュータであってもよい。コンピュータ２００は、所定のプログラムをインストールされることにより、所望の機能を実現できる。

コンピュータ２００は、バス２０２、プロセッサ２０４、メモリ２０６、ストレージデバイス２０８、入出力インタフェース２１０（インタフェースはＩ／Ｆ（Interface）とも称される）およびネットワークインタフェース２１２を有する。バス２０２は、プロセッサ２０４、メモリ２０６、ストレージデバイス２０８、入出力インタフェース２１０、およびネットワークインタフェース２１２が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ２０４などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。

プロセッサ２０４は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）またはＦＰＧＡ（field-programmable gate array）などの種々のプロセッサである。メモリ２０６は、ＲＡＭ（Random Access Memory）などを用いて実現される主記憶装置である。

ストレージデバイス２０８は、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）、メモリカード、またはＲＯＭ（Read Only Memory）などを用いて実現される補助記憶装置である。ストレージデバイス２０８は、所望の機能を実現するためのプログラムが格納されている。プロセッサ２０４は、このプログラムをメモリ２０６に読み出して実行することで、各装置の各機能構成部を実現する。

入出力インタフェース２１０は、コンピュータ２００と入出力デバイスとを接続するためのインタフェースである。例えば入出力インタフェース２１０には、キーボードなどの入力装置や、ディスプレイ装置などの出力装置が接続される。

ネットワークインタフェース２１２は、コンピュータ２００をネットワークに接続するためのインタフェースである。

なお、プログラムは、コンピュータに読み込まれた場合に、実施形態で説明された１又はそれ以上の機能をコンピュータに行わせるための命令群（又はソフトウェアコード）を含む。プログラムは、非一時的なコンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体に格納されてもよい。限定ではなく例として、コンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＳＳＤ又はその他のメモリ技術、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ（digital versatile disc）、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク又はその他の光ディスクストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ又はその他の磁気ストレージデバイスを含む。プログラムは、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体上で送信されてもよい。限定ではなく例として、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体は、電気的、光学的、音響的、またはその他の形式の伝搬信号を含む。

以上、この開示を上記実施形態に即して説明したが、この開示は上記実施形態の構成にのみ限定されるものではなく、本願特許請求の範囲の請求項の範囲内で当業者であればなし得る各種変形、修正、組み合わせを含むことは勿論である。

上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
対象者を撮影した画像から前記対象者の顔を検出する顔検出部と、
前記顔検出部が前記対象者の顔を検出した場合、前記対象者の顔を含む領域の周辺に手検出領域を設定する領域設定部と、
前記対象者を撮影した画像から前記手検出領域内に存在する手を検出する手検出部と、
前記顔検出部が検出した前記対象者の顔に関する情報と、前記手検出部が検出した前記対象者の手に関する情報と、を出力する出力部と、を備える、
検出システム。
（付記２）
前記出力部が、前記対象者の顔に関する情報として、前記対象者の顔の画像を出力し、前記対象者の手に関する情報として、前記対象者の手の画像を出力する、
付記１に記載の検出システム。
（付記３）
前記対象者の顔の画像と、前記対象者の手の画像とが、生体認証に適した品質の特徴量を抽出可能な画質で撮影されているか否かを判定する画質判定部を更に備え、
前記画質判定部が、前記対象者の顔の画像と、前記対象者の手の画像とが、生体認証に適した品質の特徴量を抽出可能な画質で撮影されていると判定した場合に、前記出力部が、当該顔の画像を前記対象者の顔に関する情報として出力し、当該手の画像を前記対象者の手に関する情報として出力する、
付記２に記載の検出システム。
（付記４）
前記画質判定部が、１つの画像から検出された前記対象者の顔の画像と、前記対象者の手の画像とが、生体認証に適した品質の特徴量を抽出可能な画質で撮影されているか否かを判定する、
付記３に記載の検出システム。
（付記５）
前記対象者の顔の画像及び手の画像からそれぞれ特徴量を抽出する特徴量抽出部を更に備え、
前記出力部が、前記対象者の顔に関する情報として、前記対象者の顔の画像から抽出した特徴量を出力し、前記対象者の手に関する情報として、前記対象者の手の画像から抽出した特徴量を出力する、
付記１乃至４のいずれか１項に記載の検出システム。
（付記６）
前記特徴量抽出部が抽出した特徴量が、生体認証に適した品質であるか否かを判定する特徴量判定部を更に備え、
前記特徴量判定部が、前記特徴量が生体認証に適した品質であると判定した場合に、前記出力部が、当該特徴量を、前記対象者の顔又は手に関する情報として出力する、
付記５に記載の検出システム。
（付記７）
少なくとも前記手検出領域に、所定のパターン画像を含む光を照射する光照射部を更に備える、
付記１乃至６のいずれか１項に記載の検出システム。
（付記８）
前記手検出領域が設定された場合、前記対象者が所定の姿勢を取ることを促すための参照姿勢画像を表示する表示部を更に備える、
付記１乃至７のいずれか１項に記載の検出システム。
（付記９）
コンピュータが、
対象者を撮影した画像から前記対象者の顔を検出し、
前記対象者の顔を検出した場合、前記対象者の顔を含む領域の周辺に手検出領域を設定し、
前記手検出領域内に存在する手を検出し、
検出した顔に関する情報と、検出した手に関する情報と、を出力する、
検出方法。
（付記１０）
前記出力部が、前記対象者の顔に関する情報として、前記対象者の顔の画像を出力し、前記対象者の手に関する情報として、前記対象者の手の画像を出力する、
付記９に記載の検出方法。
（付記１１）
前記対象者の顔の画像と、前記対象者の手の画像とが、生体認証に適した品質の特徴量を抽出可能な画質で撮影されているか否かを判定する画質判定部を更に備え、
前記画質判定部が、前記対象者の顔の画像と、前記対象者の手の画像とが、生体認証に適した品質の特徴量を抽出可能な画質で撮影されていると判定した場合に、前記出力部が、当該顔の画像を前記対象者の顔に関する情報として出力し、当該手の画像を前記対象者の手に関する情報として出力する、
付記１０に記載の検出方法。
（付記１２）
前記画質判定部が、１つの画像から検出された前記対象者の顔の画像と、前記対象者の手の画像とが、生体認証に適した品質の特徴量を抽出可能な画質で撮影されているか否かを判定する、
付記１１に記載の検出方法。
（付記１３）
前記対象者の顔の画像及び手の画像からそれぞれ特徴量を抽出する特徴量抽出部を更に備え、
前記出力部が、前記対象者の顔に関する情報として、前記対象者の顔の画像から抽出した特徴量を出力し、前記対象者の手に関する情報として、前記対象者の手の画像から抽出した特徴量を出力する、
付記９乃至１２のいずれか１項に記載の検出方法。
（付記１４）
前記特徴量抽出部が抽出した特徴量が、生体認証に適した品質であるか否かを判定する特徴量判定部を更に備え、
前記特徴量判定部が、前記特徴量が生体認証に適した品質であると判定した場合に、前記出力部が、当該特徴量を、前記対象者の顔又は手に関する情報として出力する、
請求項１３に記載の検出方法。
（付記１５）
少なくとも前記手検出領域に、所定のパターン画像を含む光を照射する光照射部を更に備える、
付記９乃至１４のいずれか１項に記載の検出方法。
（付記１６）
前記手検出領域が設定された場合、前記対象者が所定の姿勢を取ることを促すための参照姿勢画像を表示する表示部を更に備える、
付記９乃至１５のいずれか１項に記載の検出方法。
（付記１７）
対象者を撮影した画像から前記対象者の顔を検出し、
前記対象者の顔を検出した場合、前記対象者の顔を含む領域の周辺に手検出領域を設定し、
前記手検出領域内に存在する手を検出し、
検出した顔に関する情報と、検出した手に関する情報と、を出力する、方法をコンピュータに実行させるプログラムが格納された、
非一時的なコンピュータ可読媒体。

この出願は、２０２２年５月２６日に出願された日本出願特願２０２２－０８５７２７を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

１ 検出装置
２ 撮影装置
３ 表示装置
４ 認証装置
５ 光照射部
１１ 顔検出部
１２ 領域設定部
１３ 手検出部
１４ 出力部
１５ 画質判定部
１６ 撮影制御部
１７ 特徴量抽出部
１８ 特徴量判定部
１０１～１０４ 検出システム
２００ コンピュータ
２０２ バス
２０４ プロセッサ
２０６ メモリ
２０８ ストレージデバイス
２１０ 入出力インタフェース
２１２ ネットワークインタフェース

Claims (9)

1. 対象者を撮影した画像から前記対象者の顔を検出する顔検出手段と、
   前記顔検出手段が前記対象者の顔を検出した場合、前記対象者の顔を含む領域の周辺に手検出領域を設定する領域設定手段と、
   少なくとも前記手検出領域に、所定のパターン画像を含む光を、所定の周期で点滅させて照射する光照射部と、
   前記対象者を前記光照射部が光を照射していないタイミングにおいて撮影した画像から前記手検出領域内に存在する手を検出する手検出手段と、
   前記顔検出手段が検出した前記対象者の顔に関する情報と、前記手検出手段が検出した前記対象者の手に関する情報と、を出力する出力手段と、を備える、
   検出システム。
2. 前記出力手段が、前記対象者の顔に関する情報として、前記対象者の顔の画像を出力し、前記対象者の手に関する情報として、前記対象者の手の画像を出力する、
   請求項１に記載の検出システム。
3. 前記対象者の顔の画像と、前記対象者の手の画像とが、生体認証に適した品質の特徴量を抽出可能な画質で撮影されているか否かを判定する画質判定手段を更に備え、
   前記画質判定手段が、前記対象者の顔の画像と、前記対象者の手の画像とが、生体認証に適した品質の特徴量を抽出可能な画質で撮影されていると判定した場合に、前記出力手段が、当該顔の画像を前記対象者の顔に関する情報として出力し、当該手の画像を前記対象者の手に関する情報として出力する、
   請求項２に記載の検出システム。
4. 前記画質判定手段が、１つの画像から検出された前記対象者の顔の画像と、前記対象者の手の画像とが、生体認証に適した品質の特徴量を抽出可能な画質で撮影されているか否かを判定する、
   請求項３に記載の検出システム。
5. 前記対象者の顔の画像及び手の画像からそれぞれ特徴量を抽出する特徴量抽出手段を更に備え、
   前記出力手段が、前記対象者の顔に関する情報として、前記対象者の顔の画像から抽出した特徴量を出力し、前記対象者の手に関する情報として、前記対象者の手の画像から抽出した特徴量を出力する、
   請求項１乃至４のいずれか１項に記載の検出システム。
6. 前記特徴量抽出手段が抽出した特徴量が、生体認証に適した品質であるか否かを判定する特徴量判定手段を更に備え、
   前記特徴量判定手段が、前記特徴量が生体認証に適した品質であると判定した場合に、前記出力手段が、当該特徴量を、前記対象者の顔又は手に関する情報として出力する、
   請求項５に記載の検出システム。
7. 前記手検出領域が設定された場合、前記対象者が所定の姿勢を取ることを促すための参照姿勢画像を表示する表示手段を更に備える、
   請求項１乃至４のいずれか１項に記載の検出システム。
8. コンピュータが、
   対象者を撮影した画像から前記対象者の顔を検出し、
   前記対象者の顔を検出した場合、前記対象者の顔を含む領域の周辺に手検出領域を設定し、
   少なくとも前記手検出領域に、所定のパターン画像を含む光を、所定の周期で点滅させて照射し、
   前記対象者を光を照射していないタイミングにおいて撮影した画像から前記手検出領域内に存在する手を検出し、
   検出した顔に関する情報と、検出した手に関する情報と、を出力する、
   検出方法。
9. 対象者を撮影した画像から前記対象者の顔を検出し、
   前記対象者の顔を検出した場合、前記対象者の顔を含む領域の周辺に手検出領域を設定し、
   少なくとも前記手検出領域に、所定のパターン画像を含む光を、所定の周期で点滅させて照射し、
   前記対象者を光を照射していないタイミングにおいて撮影した画像から前記手検出領域内に存在する手を検出し、
   検出した顔に関する情報と、検出した手に関する情報と、を出力する、方法をコンピュータに実行させる、
   プログラム。