專(zhuān)利名稱(chēng)：對(duì)照設(shè)備的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種更適用于相機(jī)系統(tǒng)中使用以用于安全操作管理以及重要訪問(wèn)顧客管理的對(duì)照設(shè)備。
背景技術(shù)：
迄今為止，已經(jīng)存在各種技術(shù)用于捕捉人的圖像，從所捕捉的人的圖像中檢測(cè)面部，從面部區(qū)域獲取面部圖像的面部圖像特征量，通過(guò)將所獲取的面部圖像特征量與對(duì)照列表中登記的面部圖像特征量進(jìn)行對(duì)照來(lái)獲取相似度，并且將所獲取的相似度與預(yù)先設(shè)定的閾值作比較以由此確定捕捉了其圖像的人是否與對(duì)照列表中所登記的人相同(例如參見(jiàn)專(zhuān)利文獻(xiàn)I和2)。 圖26是圖示常規(guī)對(duì)照設(shè)備的構(gòu)造的示意圖。如該圖中所示，從作為由相機(jī)進(jìn)行的對(duì)人的圖像捕捉的結(jié)果而獲得的圖像所檢測(cè)到人的面部。從檢測(cè)到的面部的面部區(qū)域中提取面部圖像特征量。通過(guò)將所提取的面部圖像特征量與對(duì)照列表中所登記的面部圖像特征量進(jìn)行比較來(lái)獲得相似度。然后，基于所獲得的相似度來(lái)執(zhí)行警報(bào)確定。如果相似度等于或大于閾值，則執(zhí)行警報(bào)通知。根據(jù)該附圖，閾值被設(shè)定為“50”。在檢測(cè)到其面部的人500與對(duì)照列表中登記的人501之間的相似度為“55”。在檢測(cè)其面部的另一個(gè)人502與人501之間的相似度為“30”。因此，對(duì)應(yīng)于其相似度超過(guò)閾值“50”的人501執(zhí)行警報(bào)通知。現(xiàn)有技術(shù)文獻(xiàn)專(zhuān)利文獻(xiàn)專(zhuān)利文獻(xiàn)I :JP-A_2004-118359專(zhuān)利文獻(xiàn)2 JP-A-2006-17865
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的問(wèn)題然而，包括專(zhuān)利文獻(xiàn)I和2中所公開(kāi)的技術(shù)的背景技術(shù)并沒(méi)有考慮到過(guò)去對(duì)照的結(jié)果以及圖像捕捉環(huán)境(諸如方位、照明、日期和天氣)。因此，背景技術(shù)具有警報(bào)故障和錯(cuò)誤警報(bào)增加的問(wèn)題。例如，即使在具有輸入面部的人與對(duì)照列表中所登記的人相同的情況下，如圖27(a)所示，如果由于方位差異而導(dǎo)致相似度為“45”，則不執(zhí)行警報(bào)激活而導(dǎo)致“警報(bào)故障”。即使在具有輸入面部的人與對(duì)照列表中所登記的人不同的情況下，如圖27(b)所示，如果由于對(duì)每個(gè)人進(jìn)行照明的方式的差異或者對(duì)每個(gè)人所照耀陽(yáng)光的差異而導(dǎo)致相似度為“60”，則執(zhí)行警報(bào)激活，導(dǎo)致“錯(cuò)誤警報(bào)”。此外，相同的“警報(bào)故障”或“錯(cuò)誤警報(bào)”反復(fù)發(fā)生。本發(fā)明是根據(jù)以上所描述的情況而實(shí)現(xiàn)的，并且其目標(biāo)在于提供一種能夠通過(guò)考慮到過(guò)去對(duì)照的結(jié)果以及圖像捕捉環(huán)境而將“警報(bào)故障”或“錯(cuò)誤警報(bào)”的出現(xiàn)抑制到低水平的對(duì)照設(shè)備。解決問(wèn)題的手段
本發(fā)明的對(duì)照設(shè)備包括對(duì)照列表，該對(duì)照列表被構(gòu)造成保留有錯(cuò)誤警報(bào)列表，該錯(cuò)誤警報(bào)列表包括登記的圖像、用作用于確定是否執(zhí)行警報(bào)激活的準(zhǔn)則的閾值、以及錯(cuò)誤警報(bào)的人的圖像；對(duì)照單元，該對(duì)照單元被構(gòu)造為將輸入圖像與由對(duì)照列表所管理的登記的圖像或錯(cuò)誤警報(bào)的人的圖像進(jìn)行對(duì)照，由此獲得它們之間的相似度；以及比較單元，該比較單元被構(gòu)造成比較由對(duì)照單元所獲得的輸入圖像和錯(cuò)誤警報(bào)的人的圖像之間的相似度的值和閾值中的較大的一個(gè)；以及由對(duì)照單元所獲得的輸入圖像和所登記圖像之間的相似度，從而確定是否執(zhí)行警報(bào)激活。在對(duì)照設(shè)備中，對(duì)照列表包括用于每個(gè)登記的圖像的錯(cuò)誤警報(bào)列表。在對(duì)照設(shè)備中，對(duì)照列表包括對(duì)于登記的圖像共用的錯(cuò)誤警報(bào)列表。 在對(duì)照設(shè)備中，如果警報(bào)激活是錯(cuò)誤警報(bào)的激活，則對(duì)照列表將輸入圖像作為錯(cuò)誤警報(bào)信息添加到錯(cuò)誤警報(bào)列表中。在對(duì)照設(shè)備中，對(duì)照列表分別保留有登記圖像特征量和錯(cuò)誤警報(bào)人的圖像特征量，而不是登記圖像和錯(cuò)誤警報(bào)人的圖像。一種對(duì)照設(shè)備，包括對(duì)照列表，該對(duì)照列表被構(gòu)造為保留有登記的圖像、以及與每個(gè)登記的圖像相對(duì)應(yīng)并且用作用于確定是否執(zhí)行警報(bào)激活的準(zhǔn)則的閾值；對(duì)照單元，該對(duì)照單元被構(gòu)造成參照輸入圖像以及對(duì)照列表所管理的登記的圖像，從而獲得它們之間的相似度；以及比較單元，該比較單元被構(gòu)造成將由對(duì)照單元所獲得的相似度與由對(duì)照列表所管理的閾值相比較，從而確定是否執(zhí)行警報(bào)激活。對(duì)照設(shè)備進(jìn)一步包括用戶(hù)輸入接收單元，該用戶(hù)輸入接收單元被構(gòu)造成接收來(lái)自用戶(hù)的輸入；以及對(duì)照列表更新單元，該對(duì)照列表更新單元被構(gòu)造成根據(jù)由用戶(hù)輸入接收單元接收到的內(nèi)容來(lái)對(duì)由對(duì)照列表所管理的閾值進(jìn)行更新。對(duì)照設(shè)備進(jìn)一步包括條件獲取單元，該條件獲取單元被構(gòu)造成獲取捕捉圖像時(shí)的條件，該對(duì)照列表保留有閾值以便于與每個(gè)條件相對(duì)應(yīng)，并且比較單元將對(duì)照單元所獲得的相似度與條件獲取單元所獲取的條件相比較，從而確定是否執(zhí)行警報(bào)激活。對(duì)照設(shè)備進(jìn)一步包括他人相似度分布計(jì)算單元，該他人相似度分布計(jì)算單元被構(gòu)造成生成要由對(duì)照列表管理的閾值。在對(duì)照設(shè)備中，他人相似度分布計(jì)算單元獲得通過(guò)條件進(jìn)行分類(lèi)的樣本圖像和登記的圖像之間的相似度，并且將對(duì)所獲得的相似度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理的結(jié)果設(shè)定為閾值。在對(duì)照設(shè)備中，對(duì)照列表保留有登記的圖像的特征量而不是登記的圖像。本發(fā)明的對(duì)照方法包括對(duì)照列表步驟，該對(duì)照列表步驟保留有錯(cuò)誤警報(bào)列表，該錯(cuò)誤警報(bào)列表包括登記的圖像、用作用于確定是否執(zhí)行警報(bào)激活的準(zhǔn)則的閾值、以及錯(cuò)誤警報(bào)人的圖像；對(duì)照步驟，該對(duì)照步驟將輸入圖像與對(duì)照列表所管理的登記的圖像或錯(cuò)誤警報(bào)人的圖像進(jìn)行對(duì)照，從而獲得它們之間的相似度；以及比較步驟，該比較步驟比較在對(duì)照步驟中所獲得的輸入圖像和錯(cuò)誤警報(bào)人的圖像之間的相似度數(shù)值和閾值中的較大的一個(gè)；以及對(duì)照步驟中所獲得的輸入圖像和登記的圖像之間的相似度，從而確定是否執(zhí)行警報(bào)激活的比較步驟。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)根據(jù)本發(fā)明，能夠抑制由于各種圖像捕捉環(huán)境而出現(xiàn)的警報(bào)故障或錯(cuò)誤警報(bào)。


圖I是圖示根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例I的對(duì)照設(shè)備的示意性構(gòu)造的框圖。圖2是圖示圖I中所圖示的顯示終端的輸入接收單元的用戶(hù)接口的具體示例的示圖。圖3是圖示圖I中所示的對(duì)照列表的示例的示圖。圖4是圖示圖I中所示的對(duì)照設(shè)備的對(duì)照列表中的變化形式Vl的示圖。圖5是圖示圖I中所示的對(duì)照設(shè)備的對(duì)照列表中的變化形式V2的示圖。圖6是用于圖示圖I中所示的對(duì)照設(shè)備的操作的流程圖。
圖7是用于圖示圖I中所示的對(duì)照設(shè)備的操作的示圖。圖8是圖示在圖I中所示的對(duì)照設(shè)備的對(duì)照列表更新單元處執(zhí)行的對(duì)照列表的更新的示例的示圖。圖9是圖示根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例2的對(duì)照設(shè)備的示意性構(gòu)造的框圖。圖10 (a)和圖10 (b)是示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例2的對(duì)照設(shè)備的對(duì)照列表的兩個(gè)變化形式中的關(guān)聯(lián)的一個(gè)的示例的示圖。圖11是示意性圖示在圖9中所示的對(duì)照設(shè)備的對(duì)照單元中的登記的面部特征量與輸入面部特征量之間的比較處理的概要的示圖。圖12是示意性圖示在圖9中所示的對(duì)照設(shè)備的對(duì)照單元中的個(gè)體錯(cuò)誤警報(bào)列表與輸入面部特征量之間的比較處理的概要的示圖。圖13是示意性圖示在圖9中所示的對(duì)照設(shè)備的對(duì)照列表更新單元中執(zhí)行的閾值更新處理的示圖。圖14是示意性圖示在圖9中所示的對(duì)照設(shè)備的比較單元中執(zhí)行的處理的概要的示圖。圖15(a)和圖15(b)是用于圖示使用在圖9中所示的對(duì)照設(shè)備的錯(cuò)誤警報(bào)列表的應(yīng)用的示例的示圖。圖16是示意性圖示根據(jù)背景技術(shù)的警報(bào)確定處理的概要的示圖。圖17是示意性圖示采用在圖9中所示的對(duì)照設(shè)備中的個(gè)體錯(cuò)誤警報(bào)列表的警報(bào)確定處理的概要的示圖。圖18是示意性圖示采用在圖9中所示的對(duì)照設(shè)備中的共用錯(cuò)誤警報(bào)列表的警報(bào)確定處理的概要的示圖。圖19是用于圖示在圖9中所示的對(duì)照設(shè)備的操作的序列圖。圖20是圖示根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例3的對(duì)照設(shè)備的示意性構(gòu)造的框圖。圖21是圖示在圖20中所示的對(duì)照設(shè)備的對(duì)照列表示例的示圖。圖22是用于圖示在圖20中所示的對(duì)照設(shè)備中所執(zhí)行的類(lèi)別特定的樣本獲取處理的概要的流程圖。圖23是用于圖示在圖20中所示的對(duì)照設(shè)備中執(zhí)行的對(duì)照列表更新處理的概要的流程圖。圖24是用于圖示圖20所示的對(duì)照設(shè)備中執(zhí)行的黑名單對(duì)照處理的概要的流程圖。圖25是圖示在登記的面部圖像和捕捉到的訪客面部圖像之間的時(shí)間特定的相似度的示例的示圖。圖26是示意性圖示常規(guī)對(duì)照設(shè)備的構(gòu)造的示圖。圖27(a)和圖27(b)是用于圖示在常規(guī)對(duì)照設(shè)備中的問(wèn)題的示圖。
具體實(shí)施例方式下文中，將參考附圖來(lái)詳細(xì)描述用于執(zhí)行本發(fā)明的優(yōu)選方式。(實(shí)施例I)圖I是圖示根據(jù)實(shí)施例I的對(duì)照設(shè)備的示意性構(gòu)造的框圖。在該附圖中，根據(jù)該實(shí)施例的對(duì)照設(shè)備I包括具有至少一個(gè)相機(jī)的圖像捕捉設(shè)備2、面部識(shí)別設(shè)備3和顯示終端4。面部識(shí)別設(shè)備3包括圖像輸入單元31、面部檢測(cè)單元32、面部特征提取單元33、對(duì)照列 表34、對(duì)照列表更新單元35、對(duì)照單元36、個(gè)體閾值獲取單元37和比較單元38。圖像輸入單元31接收作為圖像捕捉設(shè)備2所進(jìn)行的圖像捕捉的結(jié)果而獲得的圖像。面部檢測(cè)單元32根據(jù)輸入到圖像輸入單元31的圖像檢測(cè)人的面部、并且輸出表示與所檢測(cè)到的面部相對(duì)應(yīng)的面部區(qū)域的面部區(qū)域信息。在該情況下，如果面部區(qū)域是例如眼睛，則面部區(qū)域信息是與眼睛相對(duì)應(yīng)的眼睛區(qū)域信息。如果面部區(qū)域是例如鼻子，則面部區(qū)域信息是與鼻子相對(duì)應(yīng)的鼻子區(qū)域信息。如果面部區(qū)域是例如嘴部，則面部區(qū)域信息是對(duì)應(yīng)于嘴部的嘴部區(qū)域信息。除了輸出與檢測(cè)到的面部相對(duì)應(yīng)的面部區(qū)域信息之外，面部檢測(cè)單元32還輸出從圖像捕捉單元2所輸出的捕捉的圖像。順便提及，在面部檢測(cè)的領(lǐng)域，已經(jīng)報(bào)告了能夠根據(jù)基于AdaBoost學(xué)習(xí)方法的檢測(cè)方法(參見(jiàn)，例如，非專(zhuān)利文獻(xiàn) I :Paul Viola, MichaelJones, “Rapid Object DetectionUsing a Boosted Cascade of SimpleFeatures，，；IEEE Computer Society Conference onComputer Vision andPattern Recognition (CVPR), December of 2001，ISSN:1063-6919，Vol. l,p.511to 518)來(lái)檢測(cè)圖像中的面部區(qū)域。面部檢測(cè)單元32使用該檢測(cè)方法來(lái)檢測(cè)諸如從圖像捕捉設(shè)備2輸出的捕捉的圖像中的每個(gè)人的眼睛和鼻子的面部區(qū)域。然而，該檢測(cè)方法是示例。只要能夠在圖像中指定面部區(qū)域，就能夠采用任何檢測(cè)方法。例如，能夠例如通過(guò)模式匹配來(lái)檢測(cè)面部。面部特征提取單元33從捕捉到的圖像的面部區(qū)域獲取面部圖像特征量(此后稱(chēng)作“輸入面部特征量”)。然后，面部特征提取單元33向?qū)φ諉卧?6輸出所獲得的輸入面部特征量。順便提及，在面部識(shí)別領(lǐng)域中，已經(jīng)報(bào)告了能夠基于伽伯小波變換所計(jì)算的特征量來(lái)以高精確度識(shí)別面部(參見(jiàn)，例如，非專(zhuān)利文獻(xiàn)2 E. Elagin, J. Steffens, Η.Neven, “Automatic pose Estimation System for Human Faces Based on BunchGraphMatching Technology，，，Proceedings of the International Conferenceon AutomaticFace and Gesture Recognition’ 98.pp. 136-141，1998)。對(duì)照列表34管理所有或兩種如下類(lèi)型的信息，即登記的面部圖像、登記的面部特征量以及用作用于確定是否執(zhí)行警報(bào)激活的準(zhǔn)則的閾值。以下描述了管理兩種這樣類(lèi)型的信息的對(duì)照列表34的變化形式。變化形式Vl :對(duì)照列表34的該變化形式管理登記的面部特征量和閾值。登記的面部圖像由另一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行管理。變化形式V2 :對(duì)照列表34的該變化形式管理登記的面部圖像和閾值。對(duì)照單元36使用面部特征提取單元33實(shí)時(shí)獲得登記的面部特征量。假設(shè)根據(jù)本實(shí)施例的面部識(shí)別設(shè)備3使用對(duì)照列表34的變化形式VI。對(duì)照列表更新單元35接收來(lái)自用戶(hù)的輸入，并且更新對(duì)照列表34中的閾值。對(duì)照單元36獲得在輸入面部特征量和登記的面部特征量之間的相似度，并且將結(jié)果輸出到比較單元38。個(gè)體閾值獲取單元37獲取對(duì)照列表34中的閾值，并且將所獲取的閾值輸出到比較單元38。比較單元38將從對(duì)照單元36輸出的相似度與從個(gè)體閾值獲取單元37輸出的閾值作比較。如果相似度超過(guò)閾值，則比較單元38激活警報(bào)。顯示終端4包括輸入接收單元41和顯示單元42。輸入接收單元41包括用戶(hù)接口，并且通過(guò)該用戶(hù)接口接收用戶(hù)輸入。圖2是圖示輸入接收設(shè)備41的用戶(hù)接口 411的具體示例的示圖。在該附圖中，用戶(hù)接口 411在顯示單元42上執(zhí)行多畫(huà)面顯示4111。而且，用戶(hù)接口 411在其上執(zhí)行警報(bào)激活和歷史顯示4112。此外，用戶(hù)接口 411顯示“不要錯(cuò)過(guò)(DON’TMISS)”按鈕4113和“干擾(ANNOYING)”按鈕4114，并且分別接收利用它們輸入的用戶(hù)輸入。在多畫(huà)面顯示4111期間，顯示終端4顯示四分監(jiān)視器圖像(分別由四個(gè)相機(jī)捕捉 的)。在警報(bào)激活和歷史顯示4112期間，顯示終端4顯示訪客的面部圖像和警報(bào)激活時(shí)間。順便提及，監(jiān)視器圖像可以是直播圖像和再生圖像中的任何一個(gè)?！安灰e(cuò)過(guò)”按鈕4113和“干擾”按鈕4114用于更新用作警報(bào)激活的準(zhǔn)則的閾值。通過(guò)利用諸如鼠標(biāo)(未示出)的指示設(shè)備在相關(guān)聯(lián)的一個(gè)按鈕上進(jìn)行點(diǎn)擊而由輸入接收單元41接收每個(gè)用戶(hù)輸入。即使在訪客是可疑的人或顧客的情況下，如果沒(méi)有警報(bào)被激活，則使用“不要錯(cuò)過(guò)”按鈕4113。在這樣的情況下，通過(guò)操作“不要錯(cuò)過(guò)”按鈕4113而減小對(duì)應(yīng)于該訪客的閾值。結(jié)果，激活警報(bào)的可能性增加。另一方面，無(wú)論訪客既不是可疑人也不是顧客的事實(shí)如何，在激活警報(bào)的情況下使用“干擾”按鈕4114。在這樣的情況下，與該訪客相對(duì)應(yīng)的閾值增加。結(jié)果，激活警報(bào)的可能性降低。顯示終端4的顯示單元42在面部識(shí)別設(shè)備3的比較單元38激活警報(bào)時(shí)顯示警報(bào)的內(nèi)容。警報(bào)的內(nèi)容包括“相似度”、“捕捉到的圖像”以及“對(duì)照列表中登記的面部圖像”。在這種情況下，“捕捉到的圖像”由圖像輸入單元31獲取，而“對(duì)照列表中登記的面部圖像”從對(duì)照列表34獲取。圖3是圖不對(duì)照列表34的不例的不圖。對(duì)照列表34中的每一個(gè)都通過(guò)列“編號(hào)(No. )”、“登記的面部圖像”、“登記的面部特征量”和“閾值”來(lái)構(gòu)造。登記的面部特征量是從面部的特定部分(即，眼睛、鼻子、嘴部等)所獲得的數(shù)值特征量。圖4是圖示對(duì)照列表34的變化形式Vl的示例的示圖。如該附圖所示，對(duì)照列表34管理“登記的面部特征量”和“閾值”。順便提及，如上所述，登記的面部圖像由另一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)(未示出)來(lái)管理。順便提及，圖5作為參考圖示了作為變化形式2的對(duì)照列表。如該附圖中所示，作為變化形式2的對(duì)照列表管理“登記的面部圖像”和“閾值”。使用面部特征提取單元33來(lái)實(shí)時(shí)獲得“登記的面部特征量”。接下來(lái)，將在下文中描述根據(jù)本實(shí)施例的對(duì)照設(shè)備I的操作。圖6是用于圖示根據(jù)本實(shí)施例的對(duì)照設(shè)備I的操作的流程圖。在該附圖中，首先在步驟SI中，圖像輸入設(shè)備31從圖像捕捉設(shè)備2接收捕捉到的圖像。然后，在步驟S2中，面部檢測(cè)單元32檢測(cè)在捕捉到的圖像中的人臉。然后，面部檢測(cè)單元32輸出面部區(qū)域信息。面部檢測(cè)單元32還輸出捕捉到的圖像。面部檢測(cè)單元32輸出面部區(qū)域信息和捕捉到的圖像。在步驟S3中，面部特征提取單元33從捕捉到的圖像中的每個(gè)面部區(qū)域提取面部特征。然后，面部特征提取單元33基于提取結(jié)果輸出面部圖像特征量，即對(duì)于對(duì)照單元36的輸入面部特征量。在從面部特征提取單元33向?qū)φ諉卧?6輸出輸入面部特征量之后，在步驟S4，對(duì)照單元36將輸入面部特征量與登記的面部特征量進(jìn)行對(duì)照，并且獲得其間的相似度。然后，對(duì)照單元36將所獲得的相似度輸出到比較單元38。這里，假設(shè)在輸入面部特征量和對(duì)照列表No. I中登記的面部特征量之間的相似度為“55”，并且在輸入面部特征量和對(duì)照列表No. 3中登記的面部特征量之間的相似度為“30”，如步驟S4的右側(cè)相鄰部分所示。在步驟S5，在由對(duì)照單元36執(zhí)行的對(duì)照的結(jié)果被輸出到比較單元38之后，個(gè)體閾值獲取單元37獲取與對(duì)照列表34中的每個(gè)登記的面部圖像相對(duì)應(yīng)的閾值，并且將所獲得的閾值輸出到比較單元38。這里，假設(shè)與對(duì)照列表No. I中的登記的面部圖像相對(duì)應(yīng)的閾值 為“60”，并且與對(duì)照列表No. 2中的登記的面部圖像相對(duì)應(yīng)的閾值為“55”，如步驟S5的右側(cè)相鄰部分所示。在步驟S6中，在將由個(gè)體閾值獲取單元37所獲取的閾值被輸出到比較單元38之后，比較單元38將從對(duì)照單元36輸出的相似度與從個(gè)體閾值獲取單元37輸出的閾值作比較，并且確定該相似度是否超過(guò)閾值。如果確定了每個(gè)相似度都超過(guò)相關(guān)聯(lián)的閾值，則比較單元38激活警報(bào)。然而，在這種情況下，與對(duì)照列表No. I相對(duì)應(yīng)的登記的面部圖像的相似度“55”低于閾值“60”。此外，與對(duì)照列表No. 2相對(duì)應(yīng)的登記的面部圖像的相似度“30”低于閾值“55”。因此，兩個(gè)相似度中的每一個(gè)都沒(méi)有超過(guò)相關(guān)聯(lián)的閾值。因此，不激活警報(bào)。在即使在用戶(hù)檢查圖7中的多畫(huà)面顯示4111所獲得的圖像(在這種情況下，該圖像可以是直播圖像或再生圖像)的同時(shí)對(duì)照列表34中登記的人100在畫(huà)面4111a上出現(xiàn)，也沒(méi)有激活警報(bào)的情況下，用戶(hù)選擇人100并且按下“不要錯(cuò)過(guò)”按鈕4113。結(jié)果，對(duì)照列表更新單元35降低與對(duì)照列表34中登記的該人相對(duì)應(yīng)的閾值。通過(guò)該動(dòng)作，激活與該人100相對(duì)應(yīng)的警報(bào)。在這種情況下，例如，自動(dòng)選擇其面部具有與用戶(hù)所選擇的人100的面部的最高相似度的人的方法、或者以相似度的降序順序地顯示面部并且使得用戶(hù)選擇面部中的一個(gè)的方法被視作搜索人的方法。如果在用戶(hù)檢查通過(guò)警報(bào)激活和歷史顯示4112所獲得的圖像(在這種情況下，該圖像可以是直播圖像或再生圖像)的同時(shí)，用戶(hù)在畫(huà)面4112a上找到了激活錯(cuò)誤警報(bào)的結(jié)果，則用戶(hù)按下“干擾”按鈕4114。因此，對(duì)照列表更新單元35升高與對(duì)照列表34中登記的相關(guān)聯(lián)人相對(duì)應(yīng)的閾值。通過(guò)該動(dòng)作，不執(zhí)行與該人相對(duì)應(yīng)的警報(bào)激活。圖8是圖示由對(duì)照列表更新單元35執(zhí)行的對(duì)照列表更新的示例的示圖。如該圖中所示，用戶(hù)選擇了一人并且按下“干擾”按鈕4114，使得與對(duì)照列表No. I中的登記的面部圖像的閾值“60”被更新為“61”。此外，用戶(hù)按下“不要錯(cuò)過(guò)”按鈕4113，使得與對(duì)照列表No. 2中的登記的面部圖像相對(duì)應(yīng)的閾值“55”被更新為“54”。增加閾值降低了激活警報(bào)的可能性。另一方面，減小閾值升高了激活警報(bào)的可能性。因此，根據(jù)實(shí)施例I的對(duì)照設(shè)備I適用于根據(jù)用戶(hù)輸入可選地改變閾值，該閾值要與在輸入面部特征量和登記的面部特征量之間的相似度進(jìn)行比較，并且用作用于確定是否激活警報(bào)的準(zhǔn)則。因此，即使圖像捕捉設(shè)備2的圖像捕捉環(huán)境改變，也能夠通過(guò)改變閾值來(lái)將警報(bào)故障或錯(cuò)誤警報(bào)發(fā)生的程度抑制到低水平。(實(shí)施例2)圖9是圖示根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例2的對(duì)照設(shè)備的示意性構(gòu)造的框圖。順便提及，在該附圖中，用相同的附圖標(biāo)記指示該對(duì)照設(shè)備與根據(jù)以上實(shí)施例I的對(duì)照設(shè)備I共同的部分。在圖9中，對(duì)照設(shè)備5包括圖像捕捉設(shè)備2、面部識(shí)別設(shè)備6和顯示終端4。面部識(shí)別設(shè)備6包括圖像輸入單元31、面部檢測(cè)單元32、面部特征提取單元33、對(duì)照列表61、對(duì)照列表更新單元62、對(duì)照單元63、個(gè)體閾值獲取單元64和比較單元65。對(duì)照列表61管理登記的面部圖像、登記的面部特征量以及與登記的面部圖像和面部特征量相關(guān)聯(lián)的閾值。將在以下描述對(duì)照列表61具有兩種變化形式。變化形式Vl :對(duì)照列表61的該變化形式管理登記的面部特征圖像以及與每個(gè)登 記的面部圖像相關(guān)聯(lián)的個(gè)體錯(cuò)誤警報(bào)列表。因此，對(duì)照列表61的變化形式Vl管理登記的面部圖像的特征量、閾值以及與每個(gè)登記的面部圖像相關(guān)聯(lián)的個(gè)體錯(cuò)誤警報(bào)列表。變化形式V2 :對(duì)照列表61的該變化形式管理登記的面部圖像以及對(duì)所有的登記的面部圖像共用的共用錯(cuò)誤警報(bào)列表。因此，對(duì)照列表61的變化形式V2管理登記的面部特征量、閾值以及對(duì)于各個(gè)登記的面部圖像共用的共用錯(cuò)誤警報(bào)列表。圖10是圖示對(duì)照列表61的兩種變化形式中的每一個(gè)的示例的示圖。圖10(a)圖示了變化形式VI。圖10(b)圖示了變化形式V2。圖10(a)所示的對(duì)照列表61的變化形式Vl管理與每個(gè)登記的面部圖像相對(duì)應(yīng)的個(gè)體錯(cuò)誤警報(bào)列表611。圖10(b)所示的對(duì)照列表61的變化形式V2管理對(duì)于各個(gè)登記的面部圖像共用的共用錯(cuò)誤警報(bào)列表。順便提及，圖10(a)和圖10(b)圖示了變化形式Vl和變化形式V2的示例，根據(jù)其中的每一個(gè)而具有一個(gè)閾值“50”。然而，登記的面部圖像可以單獨(dú)具有閾值。返回圖9，對(duì)照單元63獲得在由面部特征提取單元33所獲得的輸入面部特征量與對(duì)照列表61所管理的登記的面部圖像之間的相似度，并且將結(jié)果輸出到比較單元65。此夕卜，對(duì)照單元63獲得在輸入面部特征量和個(gè)體錯(cuò)誤警報(bào)列表611所管理的登記的面部特征量之間的相似度或者在輸入面部特征量和在共用錯(cuò)誤警報(bào)列表612中登記的所登記的面部特征量之間的相似度。對(duì)照單元63將所獲得的相似度輸出到個(gè)體閾值獲取單元64。比較單元65將在由對(duì)照單元63所獲得的輸入面部圖像和登記的面部圖像之間的相似度與從個(gè)體閾值獲取單元64獲取的閾值作比較。如果該相似度超過(guò)閾值，則比較單元65激活警報(bào)。個(gè)體閾值獲取單元64從對(duì)照列表61獲取閾值，并且比較從對(duì)照單元63所獲取的輸入圖像和錯(cuò)誤警報(bào)列表中登記的面部圖像之間的相似度。然后，個(gè)體閾值獲取單元64將該相似度的數(shù)值與從對(duì)照列表獲取的閾值中的較大的一個(gè)作為閾值輸出到比較單元65。如果與以下要描述的輸入接收單元41接收到的用戶(hù)輸入相對(duì)應(yīng)的結(jié)果是錯(cuò)誤警報(bào)，則對(duì)照列表更新單元62將輸入面部圖像添加到相關(guān)聯(lián)對(duì)照列表61中的錯(cuò)誤警報(bào)列表作為錯(cuò)誤警報(bào)的內(nèi)容。如果錯(cuò)誤警報(bào)列表的變化形式是個(gè)體錯(cuò)誤警報(bào)列表，則對(duì)照列表更新單元62將輸入面部圖像添加到與登記的面部圖像相對(duì)應(yīng)的個(gè)體錯(cuò)誤警報(bào)列表，與之相對(duì)應(yīng)地激活的警報(bào)被確定為錯(cuò)誤警報(bào)。如果錯(cuò)誤警報(bào)列表的變化形式是共用錯(cuò)誤警報(bào)列表，則對(duì)照列表更新單元62將輸入面部圖像添加到共用錯(cuò)誤警報(bào)列表。順便提及，如果上限被設(shè)定為對(duì)照列表61中錯(cuò)誤警報(bào)列表的數(shù)目，則例如獲得在錯(cuò)誤警報(bào)列表中的面部圖像和登記的面部圖像之間的相似度并且更新與所獲得的相似度中的最小一個(gè)相對(duì)應(yīng)的錯(cuò)誤警報(bào)列表是可取的。在警報(bào)激活時(shí)，顯示終端4的輸入接收單元41接收指示激活的警報(bào)是錯(cuò)誤警報(bào)的用戶(hù)輸入。顯示終端4的顯示單元42顯示警報(bào)的內(nèi)容，并且提示用戶(hù)輸入表示警報(bào)是否是錯(cuò)誤警報(bào)的信息。圖11是示意性圖示在圖9所示的對(duì)照設(shè)備的對(duì)照單元63中的登記的面部特征量與輸入面部特征量之間的比較處理的概要的示圖。參考圖11，對(duì)照單元63將輸入面部特征量“(323，54...)”與對(duì)應(yīng)于對(duì)照列表61中的每個(gè)登記的面部圖像的登記的面部特征量作比較。因此，對(duì)照單元63獲得在每個(gè)輸入面部特征量和每個(gè)登記的面部特征量之間的相似度。在該附圖中，在輸入面部和對(duì)照列表No. I中的登記的面部圖像之間的相似度為“65”。在輸入面部和對(duì)照列表No. 2中的登記的面部圖像之間的相似度為“42”。圖12是示意性圖示對(duì)照單元63中的個(gè)體錯(cuò)誤警報(bào)列表611中的特征量與輸入面 部特征量之間的比較處理的概要的示圖。如該附圖中所示，對(duì)照單元63將輸入面部特征量“(323，54...)”與對(duì)應(yīng)于每個(gè)個(gè)體錯(cuò)誤警報(bào)列表611中的每個(gè)面部圖像相對(duì)應(yīng)的特征量中相關(guān)聯(lián)的一個(gè)作比較。因此，對(duì)照單元63獲得與每個(gè)特征量相對(duì)應(yīng)的相似度。因此，對(duì)照單元63獲得在每個(gè)輸入面部特征量和對(duì)應(yīng)于每個(gè)面部圖像以及每個(gè)個(gè)體錯(cuò)誤警報(bào)列表611的相關(guān)聯(lián)特征量之間的相似度。也就是說(shuō)，獲得了與每個(gè)錯(cuò)誤警報(bào)列表和每個(gè)面部相對(duì)應(yīng)的相似度。根據(jù)該附圖，在輸入特征量和個(gè)體錯(cuò)誤警報(bào)列表No. I中行A上所描述的輸入特征量和特征量“(5，65...)”之間的相似度為“51”。在輸入特征量和個(gè)體錯(cuò)誤警報(bào)列表No. 2中行B上描述的輸入特征量和特征量“(13、55...)”之間的相似度為“46”。在輸入特征量和個(gè)體錯(cuò)誤警報(bào)列表No. 3中行C上所描述的輸入特征量和特征量“(69，54...)”之間的相似度為“64”。圖13是示意性圖示在對(duì)照列表更新單元62中執(zhí)行的閾值更新處理的概要的示圖。在該附圖中，將分別對(duì)應(yīng)于錯(cuò)誤警報(bào)列表面部的相似度“51，46，64”中的每一個(gè)與閾值“50”作比較。根據(jù)比較結(jié)果更新閾值。例如，將與錯(cuò)誤警報(bào)列表面部No. I的行A相對(duì)應(yīng)的閾值“51”與閾值“50”作比較。由于相似度“51”超過(guò)了閾值“50”，所以該閾值被更新為“51”。將分別對(duì)應(yīng)于錯(cuò)誤警報(bào)列表面部No. 2的行B和C的兩個(gè)閾值“46”和“64”中的每一個(gè)與閾值“50”作比較。由于存在超過(guò)閾值“50”的相似度“64”，所以該閾值被更新為“64”。因此，獲得了與每個(gè)登記的面部相對(duì)應(yīng)的閾值。圖14是示意性圖示在比較單元65中執(zhí)行的處理的概要的示圖。在該示圖中，比較單元65將在輸入面部和登記的面部之間的相似度與對(duì)應(yīng)于每個(gè)登記的面部的閾值作比較。如果相似度超過(guò)閾值，則執(zhí)行警報(bào)激活。例如，在輸入面部和對(duì)照列表No. I中的登記的面部之間的相似度“65”超過(guò)閾值“51”。因此，執(zhí)行警報(bào)激活。然而，在輸入面部和對(duì)照列表No. 2中的登記的面部之間的相似度“42”沒(méi)有超過(guò)閾值“64”。因此，不執(zhí)行警報(bào)激活。圖19是用于圖示根據(jù)本發(fā)明的對(duì)照設(shè)備5的操作的順序圖。在該圖中，在步驟SlO中，面部特征提取單元33將輸入面部特征量輸出到對(duì)照單元63。然后，在步驟SI I，對(duì)照列表61將登記的面部特征量輸出到對(duì)照單元63。在步驟S12，對(duì)照單元63通過(guò)將輸入面部特征量與登記的面部特征量作比較來(lái)計(jì)算相似度。對(duì)照單元63將計(jì)算的相似度以及在輸入面部和登記的面部之間的相似度的列表一起輸出到比較單元65。在從對(duì)照單元63輸出了相似度以及與登記的面部相對(duì)應(yīng)的相似度列表之后，在步驟S13，關(guān)聯(lián)的對(duì)照列表61將與每個(gè)登記的面部相對(duì)應(yīng)的閾值和錯(cuò)誤警報(bào)列表輸出到個(gè)體閾值獲取單元64。此外，在步驟S14，相關(guān)聯(lián)的對(duì)照列表61將錯(cuò)誤警報(bào)列表的面部特征量輸出到對(duì)照單元63。在從對(duì)照列表61傳送了錯(cuò)誤警報(bào)列表的面部特征量之后，在步驟S15中，對(duì)照單元63將輸入面部和錯(cuò)誤警報(bào)列表的面部的特征量作比較，并且計(jì)算其間的相似度。然后，在步驟S16，對(duì)照單元63將在輸入面部和錯(cuò)誤警報(bào)列表面部之間的相似度列表輸出到個(gè)體閾值獲取單元64。在從對(duì)照單元63輸出了在輸入面部和錯(cuò)誤警報(bào)列表面部之間的相似度列表之后，在步驟S17中，個(gè)體閾值獲取單元64將在輸入面部和錯(cuò)誤警報(bào)列表面部之間的相似度與閾值作比較，并且將最高值用作閾值。然后，在步驟S18，個(gè)體閾值獲取單元64將采用的閾值輸出到比較單元65。在從個(gè)體閾值獲取單元64傳送了閾值之后，在步驟S19中，比較單元65將相似度和閾值作比較，并且確定警報(bào)激活的必要性。在該確定時(shí)，如果相似度小于閾值，則不執(zhí)行警報(bào)激活。如果相似度等于或高于閾值，則執(zhí)行警報(bào)激活。圖15(a)和圖15(b)是用于圖示使用根據(jù)本發(fā)明的對(duì)照設(shè)備5的錯(cuò)誤警報(bào)列表的應(yīng)用的示例的示圖。圖15(a)和圖15(b)是指示各人之間的相似度的表。假設(shè)每個(gè)登記的 人的所有閾值都為“50”。圖示了一個(gè)示例，其中人I和2被登記在與三個(gè)模式“背景技術(shù)”、“個(gè)體錯(cuò)誤警報(bào)列表”和“共用錯(cuò)誤警報(bào)列表”中的每一個(gè)相對(duì)應(yīng)的對(duì)照列表中，并且其中，訪客A、B、C和D以該順序進(jìn)入商店。圖16是示意性圖示根據(jù)“背景技術(shù)”的警報(bào)確定處理的概要的示圖。在該附圖中，在訪客A和對(duì)照列表No. I中的登記的面部之間的相似度“65”與閾值“50”作比較。相似度“65”等于或高于閾值“50”。因此，執(zhí)行警報(bào)激活。接下來(lái)，將在訪客B的面部和對(duì)照列表No. I中的登記的面部之間的相似度“55”與閾值“50”作比較。由于相似度“55”等于或高于閾值“50”，所以執(zhí)行警報(bào)激活。接下來(lái)，在訪客C的面部和對(duì)照列表No. 2中的登記的面部之間的相似度“50”與閾值“50”作比較。由于相似度“50”等于或高于閾值“50”，所以執(zhí)行警報(bào)激活。接下來(lái)，將在訪客D的面部和對(duì)照列表No. I中的登記的面部之間的相似度“60”與閾值“50”作比較。由于相似度“60”等于或高于閾值“50”，所以執(zhí)行警報(bào)激活。因此，根據(jù)“背景技術(shù)”，錯(cuò)誤警報(bào)總共被激活四次。圖17是示意性圖示采用“個(gè)體錯(cuò)誤警報(bào)列表”的警報(bào)確定處理的概要的示圖。在該示圖中，將在訪客A的面部和對(duì)照列表No. I中的登記的面部之間的相似度“65”與閾值“50”作比較。由于相似度“65”等于或高于閾值“50”，所以執(zhí)行警報(bào)激活。此時(shí)，如果從用戶(hù)給出了錯(cuò)誤警報(bào)通知，則訪客A被添加到與對(duì)照列表No. I相對(duì)應(yīng)的個(gè)體錯(cuò)誤警報(bào)列表。接下來(lái)，將在訪客B和對(duì)照列表No. I中的登記的面部之間的相似度“55”與閾值“50”作比較。此外，將在訪客B和與對(duì)照列表No. I中的個(gè)體錯(cuò)誤警報(bào)列表相對(duì)應(yīng)的訪客A之間的相似度“68”與閾值“50”作比較。雖然在訪客B和對(duì)照列表No. I中的登記的面部之間的相似度“55”超過(guò)了閾值“50”，但是在訪客B和與對(duì)照列表No. I中的個(gè)體錯(cuò)誤警報(bào)列表相對(duì)應(yīng)的訪客A之間的相似度“68”高于相似度“55”。因此，不執(zhí)行警報(bào)激活。接下來(lái)，將在訪客C的面部和對(duì)照列表No. 2中的登記的面部之間的相似度“50”與閾值“50”作比較。由于相似度“50”等于或高于閾值“50”，所以執(zhí)行警報(bào)激活。然后，訪客C被添加到對(duì)照列表No. 2中的個(gè)體錯(cuò)誤警報(bào)列表。接下來(lái)，在訪客D的面部和對(duì)照列表No. I中的登記的面部之間的相似度“60”與閾值“50”作比較。此外，將在訪客D和與對(duì)照列表No. I中的個(gè)體錯(cuò)誤警報(bào)列表相對(duì)應(yīng)的訪客A之間的相似度“51”與閾值“50”作比較。由于在訪客D的面部和對(duì)照列表No. I中的登記的面部之間的相似度“60”高于在訪客D和與個(gè)體錯(cuò)誤警報(bào)列表相對(duì)應(yīng)的訪客A之間的相似度“51”，所以執(zhí)行警報(bào)激活。然后，訪客D被添加到對(duì)照列表No. I中的個(gè)體錯(cuò)誤警報(bào)列表。省略了圖示將訪客A添加到對(duì)照列表No. I中的個(gè)體錯(cuò)誤警報(bào)列表的示圖。因此，通過(guò)允許對(duì)照列表中的每個(gè)登記的人具有錯(cuò)誤警報(bào)列表，能夠減少錯(cuò)誤警報(bào)激活的次數(shù)(減少到總共三次的錯(cuò)誤警報(bào)激活)。圖18是示意性圖示采用“共用錯(cuò)誤警報(bào)列表”的警報(bào)確定處理的概要的示圖。在該附圖中，將在訪客A的面部和對(duì)照列表No. I中的登記的面部之間的相似度“65”與閾值“50”作比較。由于相似度“65”等于或高于閾值“50”，所以執(zhí)行警報(bào)激活。然后，訪客A被添加到共用錯(cuò)誤警報(bào)列表。接下來(lái)，將在訪客B的面部和對(duì)照列表No. I中的登記的面部之間的相似度“55”與閾值“50”作比較。此外，將在訪客B和共用錯(cuò)誤警報(bào)列表中的訪客A之 間的相似度“68”與閾值“50”作比較。然而，在訪客B和共用錯(cuò)誤警報(bào)列表中的訪客A之間的相似度“68”高于在訪客B的面部和對(duì)照列表No. I中的登記的面部之間的相似度“55”。因此，不執(zhí)行錯(cuò)誤激活。接下來(lái)，將在訪客C的面部和對(duì)照列表No. 2中的登記的面部之間的相似度“50”與閾值“50”作比較。此外，將在訪客C和共用錯(cuò)誤警報(bào)列表中的訪客A之間的相似度“48”與閾值“50”作比較。訪客C的面部和對(duì)照列表No. 2中的登記的面部之間的相似度“50”高于閾值“50”，執(zhí)行警報(bào)激活。然后，訪客C被添加到共用錯(cuò)誤警報(bào)列表。接下來(lái)，將在訪客D的面部和對(duì)照列表No. I中的登記的面部之間的相似度“60”與閾值“50”作比較。此夕卜，將在訪客D和共用錯(cuò)誤警報(bào)列表中的訪客C之間的相似度“64”與閾值“50”作比較。然而，在訪客D和共用錯(cuò)誤警報(bào)列表中的訪客C之間的相似度“64”高于在訪客D的面部和對(duì)照列表No. I中的登記的面部之間的相似度“60”，不執(zhí)行錯(cuò)誤激活。因此，通過(guò)允許對(duì)照列表具有共用錯(cuò)誤警報(bào)列表，可以從初始階段收集許多數(shù)據(jù)。結(jié)果，能夠減少錯(cuò)誤警報(bào)的次數(shù)(減少到總共兩次的錯(cuò)誤警報(bào)激活)。因此，根據(jù)實(shí)施例2的對(duì)照設(shè)備5提供有對(duì)照列表61，對(duì)照列表61具有由登記的面部圖像的閾值構(gòu)造的錯(cuò)誤警報(bào)列表以及與登記的面部圖像相對(duì)應(yīng)的錯(cuò)誤警報(bào)信息。在激活錯(cuò)誤警報(bào)時(shí)，將輸入面部圖像作為錯(cuò)誤警報(bào)信息添加到錯(cuò)誤警報(bào)列表。如果通過(guò)將輸入面部信息與錯(cuò)誤警報(bào)信息進(jìn)行對(duì)照所獲得的錯(cuò)誤警報(bào)信息的相似度大于在輸入面部圖像和登記的面部圖像之間的相似度，則閾值被更新為使得閾值等于與錯(cuò)誤警報(bào)信息相對(duì)應(yīng)的相似度。與根據(jù)以上實(shí)施例I的對(duì)照設(shè)備I相比，能夠?qū)⒕瘓?bào)故障和錯(cuò)誤警報(bào)的出現(xiàn)抑制到進(jìn)一步更低的水平。雖然根據(jù)本實(shí)施例的每個(gè)對(duì)照列表61具有與每個(gè)登記的圖像相對(duì)應(yīng)的錯(cuò)誤警報(bào)列表，但是對(duì)照列表62可以具有對(duì)于登記的圖像共用的共用錯(cuò)誤警報(bào)列表。(實(shí)施例3)圖20是圖示根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例3的對(duì)照設(shè)備的示意性構(gòu)造的框圖。順便提及，在該圖中，用相同的附圖標(biāo)記指示對(duì)于該對(duì)照設(shè)備以及根據(jù)以上實(shí)施例I的對(duì)照設(shè)備I共同的部分。在圖20中，根據(jù)實(shí)施例3的對(duì)照設(shè)備7包括圖像捕捉設(shè)備2、面部識(shí)別設(shè)備8、數(shù)據(jù)生成設(shè)備9和條件獲取設(shè)備10。面部識(shí)別設(shè)備8包括圖像輸入單元31、面部檢測(cè)單元32、面部特征提取單元33、對(duì)照列表71、對(duì)照單元36、個(gè)體閾值獲取單元72和比較單元38。數(shù)據(jù)生成設(shè)備9包括樣本數(shù)據(jù)庫(kù)(DB) 91、他人相似度分布計(jì)算單元92以及樣本數(shù)據(jù)生成單元93。條件獲取設(shè)備10包括條件獲取單元101。在面部識(shí)別設(shè)備8中，對(duì)照列表71管理登記的面部圖像(因此，登記的面部特征量)和分別與所登記面部圖像相關(guān)聯(lián)的閾值。圖21是圖示對(duì)照列表71的示例的示圖。在該附圖中，對(duì)照列表No. I管理與每個(gè)登記的面部圖像相對(duì)應(yīng)的每個(gè)登記的面部特征量“(12，34，...)”以及根據(jù)條件所獲得的閾值。條件被分組成集合“早晨”、“日間”和“夜間”。在每個(gè)集合中設(shè)定根據(jù)天氣的閾值。類(lèi)似地，對(duì)照列表No. 2管理與每個(gè)登記的面部圖像相對(duì)應(yīng)的每個(gè)登記的面部特征量“(45，12,...)”以及根據(jù)條件所獲得的閾值。條件被分組為集合“早晨”、“日間”和“夜間”。在每個(gè)集合中設(shè)定根據(jù)天氣的閾值。返回圖20，對(duì)照單元36獲得在面部特征提取單元33所獲得的輸入面部特征量和 由對(duì)照列表71管理的登記的面部特征量之間的相似度。對(duì)照單元36將結(jié)果輸出到比較單元38。比較單元38將由對(duì)照單元36獲得的相似度與從個(gè)體閾值獲取單元72所獲取的閾值作比較。如果所獲得的相似度超過(guò)閾值，則執(zhí)行警報(bào)激活。個(gè)體閾值獲取單元72根據(jù)從條件獲取設(shè)備10的條件獲取單元101所獲取的條件，來(lái)從對(duì)照列表71獲取的閾值。除了時(shí)鐘單元(未示出)之外，條件獲取單元101包括諸如壓力傳感器和相機(jī)的傳感器，并且獲取當(dāng)前條件(即，諸如捕捉主體的圖像的日期和天氣的條件)。順便提及，利用相機(jī)基于照明差異來(lái)估計(jì)天氣。在數(shù)據(jù)生成設(shè)備9中，樣本數(shù)據(jù)庫(kù)91在通過(guò)將面部圖像樣本與條件相關(guān)聯(lián)來(lái)捕捉每個(gè)面部圖像樣本時(shí)管理面部圖像樣本以及諸如天氣和時(shí)鐘時(shí)間的條件。然后，他人相似度分布計(jì)算單元92獲得對(duì)照列表71中登記的面部圖像和由樣本數(shù)據(jù)庫(kù)91管理的面部圖像樣本之間的相似度。然后，對(duì)與每個(gè)條件相對(duì)應(yīng)獲得的相似度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)(tally)。此外，根據(jù)與每個(gè)條件相對(duì)應(yīng)統(tǒng)計(jì)的相似度獲得閾值。因此與對(duì)照列表71管理的每個(gè)面部圖像相對(duì)應(yīng)地設(shè)定與每個(gè)條件相對(duì)應(yīng)的閾值。樣本數(shù)據(jù)生成單元93從面部特征提取單元33收集面部圖像和輸入面部特征量作為面部樣本。此外，樣本數(shù)據(jù)生成單元93在收集面部樣本時(shí)收集諸如天氣和時(shí)鐘時(shí)間的條件,并且將與每個(gè)條件相對(duì)應(yīng)的面部樣本進(jìn)行歸類(lèi)以由此創(chuàng)建樣本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)。圖22是用于圖示根據(jù)實(shí)施例3的對(duì)照設(shè)備7中的類(lèi)別特定樣本收集處理(即，樣本數(shù)據(jù)庫(kù)創(chuàng)建處理)的概要的流程圖。在該附圖中，首先在步驟SI中，圖像輸入單元31從圖像捕捉設(shè)備2接收捕捉到的圖像。然后，在步驟S2中，面部檢測(cè)單元32從捕捉到的圖像中檢測(cè)人臉并且輸出面部區(qū)域信息。面部檢測(cè)單元32還輸出捕捉到的圖像。接下來(lái)，在步驟S3中，面部特征提取單元33從捕捉到的圖像中的面部區(qū)域提取面部特征并且基于結(jié)果獲得面部圖像的特征量，即輸入面部特征量。然后，在步驟S30中，數(shù)據(jù)生成設(shè)備9的樣本數(shù)據(jù)生成單元93臨時(shí)存儲(chǔ)面部圖像和輸入面部特征量作為面部樣本。接下來(lái)，在步驟S31中，條件獲取設(shè)備10的條件獲取單元101獲取諸如天氣和時(shí)鐘時(shí)間的當(dāng)前條件。然后，在步驟S32中，樣本數(shù)據(jù)生成單元93對(duì)與每個(gè)條件相對(duì)應(yīng)的面部樣本進(jìn)行分類(lèi)并且生成樣本數(shù)據(jù)80。圖23是圖示根據(jù)實(shí)施例3的對(duì)照設(shè)備7中執(zhí)行的對(duì)照列表更新處理的概要的流程圖。該處理由數(shù)據(jù)生成設(shè)備9的他人相似度分布計(jì)算單元92來(lái)執(zhí)行。在該附圖中，首先在步驟S40中，他人相似度分布計(jì)算單元92參考對(duì)照列表71并且獲取所登記面部圖像的特征量。在初始階段，不設(shè)定閾值。因此，對(duì)照列表71僅包含登記的面部圖像和登記的面部特征量，如步驟S40的右側(cè)相鄰部分中所示。然后，在步驟S41中，他人相似度分布計(jì)算單元92將登記的面部圖像與通過(guò)以上類(lèi)別特定的樣本收集處理所獲得的面部樣本作比較。也就是說(shuō)，他人相似度分布計(jì)算單元92將對(duì)照列表71中的每個(gè)登記的面部圖像與通過(guò)類(lèi)別特定的樣本收集處理所獲得的面部樣本作比較以獲得相似度。在這種情況下，“他人”可以包括具有每個(gè)登記的面部的相同人。然而，在統(tǒng)計(jì)上，這并沒(méi)有問(wèn)題。然后，在步驟S42中，他人相似度分布計(jì)算單元92基于在每個(gè)登記的面部圖像和每個(gè)面部樣本之間的比較來(lái)計(jì)算類(lèi)別特定的平均相似度和標(biāo)準(zhǔn)偏差。也就是說(shuō)，他人相似度分布計(jì)算單元92獲得這樣的與在每個(gè)登記的面部圖像和與每個(gè)條件相對(duì)應(yīng)的每個(gè)面部樣本之間的比較結(jié)果相關(guān)的統(tǒng)計(jì)信息。在這種情況下，他人相似度分布計(jì)算單元92獲得平 均相似度(Ave)和標(biāo)準(zhǔn)偏差(Std)。然后，在步驟S43中，他人相似度分布計(jì)算單元92從該統(tǒng)計(jì)信息獲得閾值。在這種情況下，他人相似度分布計(jì)算單元92如下獲得個(gè)體閾值(Thr)。也就是說(shuō)，Thr=Ave (B卩，平均相似度)+Std (B卩，標(biāo)準(zhǔn)偏差)。最后，獲得如圖21所示進(jìn)行構(gòu)造的對(duì)照列表71。圖24是用于圖示根據(jù)實(shí)施例3的對(duì)照設(shè)備7中執(zhí)行的黑名單對(duì)照處理的概要的流程圖。在該附圖中，在步驟S50中，圖像輸入單元31從圖像捕捉設(shè)備2接收捕捉到的圖像。面部檢測(cè)單元32從捕捉到的圖像中檢測(cè)人臉。面部特征提取單元33從捕捉到的圖像中的面部區(qū)域提取面部特征，并且獲得輸入面部特征量。然后，在步驟S51中，對(duì)照單元36將輸入面部特征量與對(duì)照列表71中的登記的面部特征量進(jìn)行對(duì)照并且獲得相似度。這里，如步驟S51的右側(cè)相鄰部分中所圖示，假設(shè)在輸入面部特征量和對(duì)照列表No. I中的登記的面部特征量之間的相似度為“55”，并且在輸入面部特征量和對(duì)照列表No. 2中的登記的面部特征量之間的相似度為“30”。接下來(lái)，在步驟S52中，條件獲取設(shè)備10的條件獲取單元101獲取當(dāng)前條件，例如，“AM 10:00”和“晴天”。在獲取了當(dāng)前條件之后，在步驟S53中，個(gè)體閾值獲取單元72根據(jù)當(dāng)前條件來(lái)獲取閾值。這里，假設(shè)對(duì)照列表No. I中的條件“早晨”和“晴天”中的閾值為“65”，并且這樣的閾值在對(duì)照列表No. 2中為“50”，如步驟S53的右側(cè)相鄰部分中所圖示。雖然以上已經(jīng)使用時(shí)鐘時(shí)間和天氣作為條件示例對(duì)以上描述進(jìn)行了描述，但是只要影響到對(duì)人員圖像的捕捉，就可以使用任何其它條件。例如，可以使用室內(nèi)照明。接下來(lái)，在步驟S54，比較單元38將個(gè)體閾值獲取單元72所獲取的閾值與從對(duì)照單元36輸出的相似度作比較并且執(zhí)行警報(bào)確定。順便提及，確定與每個(gè)類(lèi)別相對(duì)應(yīng)的閾值。例如，在輸入面部特征量和對(duì)照列表No. I中的登記的面部特征量之間的相似度“55”為“55”、在輸入面部特征量和對(duì)照列表No. 2中的登記的面部特征量之間的相似度“55”為“30”、對(duì)照列表No. I中的閾值為“65”并且對(duì)照列表No. 2中的閾值為“50”的情況下，沒(méi)有相似度超過(guò)閾值。因此，不執(zhí)行警報(bào)激活。順便提及，根據(jù)本發(fā)明，在與每個(gè)條件相對(duì)應(yīng)的閾值被執(zhí)行時(shí)不必使用樣本圖像。他人相似度分布計(jì)算單元92可以從登記的面部圖像與最新訪客的面部圖像的對(duì)照結(jié)果估計(jì)當(dāng)前狀態(tài)并且獲得滿(mǎn)足條件的閾值。圖25是圖示在登記的面部圖像和捕捉到的訪客面部圖像之間的時(shí)間特定的相似度的示例的示圖。通過(guò)以規(guī)律時(shí)間間隔計(jì)算登記的面部圖像和的訪客面部圖像之間的相似度的平均值來(lái)獲得該圖形。登記的面部圖像是在接近背光面部的情況下的圖像示例(即，在后部照明和前部照明之間的差異非常大的條件下捕捉到的面部)。從該圖形發(fā)現(xiàn)，如果捕捉訪客圖像的條件是晴天天氣(背光)，則訪客面部與登記的面部之間的相似度高，并且如果捕捉訪客的條件為僅使用室內(nèi)照明，則訪客面部與登記的面部之間的相似度低。因此，可以使用最新的相似度來(lái)估計(jì)用于捕捉訪客的條件。他人相似度分布計(jì)算單元92保留有表示登記的面部圖像與最近的N個(gè)訪客(例如，N=IOO)中的每一個(gè)的面部圖像的相似度的平均值(Ave)和標(biāo)準(zhǔn)偏差(Std)的數(shù)據(jù)。此夕卜，他人相似度分布計(jì)算單元92使用以下表達(dá)式獲得閾值。即，Thr=Ave+AXStd (順便提及，“A”是常數(shù))。在標(biāo)準(zhǔn)偏差(即，從平均值變化的程度)Std大的情況下(S卩，在照明條件發(fā)生變化的時(shí)間段中)，缺省閾值或常數(shù)A可以被設(shè)定為根據(jù)圖形的曲線的傾斜率的數(shù)值(例如，在曲線上升的時(shí)間段期間，A=3.0，而在曲線下降的時(shí)間段期間，A=O. I)。用于確定常數(shù) A的傾斜率可以從圖形中的曲線的點(diǎn)來(lái)獲得，其表示最近N個(gè)訪客的數(shù)據(jù)。從最新相似度所獲得的閾值反映了獲得該閾值時(shí)的條件。因此，條件獲取裝置是不必要的。結(jié)果，對(duì)照列表保留有與每個(gè)登記的面部圖像相對(duì)應(yīng)的閾值而不是與每個(gè)條件相對(duì)應(yīng)的閾值，并且他人相似度分布計(jì)算單元92使用所獲得的閾值來(lái)周期性地更新對(duì)照列表中的閾值是可取的。因此，考慮條件所獲得的閾值可以通過(guò)簡(jiǎn)單構(gòu)造來(lái)使用。因此，根據(jù)實(shí)施例3的對(duì)照設(shè)備7包括條件獲取單元101，該條件獲取單元101被構(gòu)造為在捕捉圖像時(shí)獲取包括日期和天氣的條件。他人相似度分布計(jì)算單元92根據(jù)獲取登記的面部圖像時(shí)的條件對(duì)用作確定是否執(zhí)行警報(bào)激活的標(biāo)準(zhǔn)的閾值進(jìn)行分類(lèi)。此外，他人相似度分布計(jì)算單元92根據(jù)條件獲取單元101所獲得的條件來(lái)確定閾值。因此，與以上根據(jù)實(shí)施例I的對(duì)照設(shè)備I相比，警報(bào)故障和錯(cuò)誤警報(bào)的發(fā)生可以被抑制到進(jìn)一步更低的水平。順便提及，根據(jù)以上實(shí)施例1、2和3的對(duì)照設(shè)備1、5和7被構(gòu)造為對(duì)人臉圖像進(jìn)行處理。然而，根據(jù)本發(fā)明的對(duì)照設(shè)備所處理的對(duì)象并不局限于人臉。根據(jù)本發(fā)明的對(duì)照設(shè)備可以處理整個(gè)人的圖像。替代地，根據(jù)本發(fā)明的對(duì)照設(shè)備可以處理人之外的主體。因此，輸入面部圖像可以作為輸入圖像進(jìn)行處理。登記的面部圖像可以作為所登記圖像進(jìn)行處理。已經(jīng)參考特定實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)描述。然而，對(duì)于本領(lǐng)域技術(shù)人將顯而易見(jiàn)的是，能夠在并不背離本發(fā)明的精神和保護(hù)范圍的情況下對(duì)本發(fā)明進(jìn)行各種變化和修改。本申請(qǐng)基于2010年4月19日提交的日本專(zhuān)利申請(qǐng)(日本專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?010-096009)，其全部?jī)?nèi)容通過(guò)引用合并于此。工業(yè)實(shí)用件本發(fā)明的優(yōu)勢(shì)在于能夠?qū)⒕瘓?bào)故障或錯(cuò)誤警報(bào)的發(fā)生抑制到低水平，并且能夠適用于相機(jī)系統(tǒng)以進(jìn)行安全操作管理以及重要訪問(wèn)顧客管理。附圖標(biāo)記描述
1,5,7 對(duì)照設(shè)備2 圖像捕捉設(shè)備3,6,8 面部識(shí)別設(shè)備4 顯示終端9 數(shù)據(jù)生成設(shè)備10:條件獲取設(shè)備31 圖像輸入單元32:面部檢測(cè)單元
33:面部特征提取單元34，61，71:對(duì)照列表35,62 對(duì)照列表更新單元36,63 對(duì)照單元37,72 個(gè)體閾值獲取單元38,65 比較單元41 輸入接收單元42 顯示單元64 個(gè)體閾值計(jì)算單元91 樣本數(shù)據(jù)庫(kù)92 他人相似度分布計(jì)算單元93 樣本數(shù)據(jù)生成單元101 條件獲取單元411 用戶(hù)接口611 個(gè)體錯(cuò)誤警報(bào)列表612共用錯(cuò)誤警報(bào)列表4113 “不要錯(cuò)過(guò)”按鈕4114 “干擾”按鈕
權(quán)利要求
1.一種對(duì)照設(shè)備,包括 對(duì)照列表，所述對(duì)照列表被構(gòu)造為保留有錯(cuò)誤警報(bào)列表，所述錯(cuò)誤警報(bào)列表包括登記的圖像、用作用于確定是否執(zhí)行警報(bào)激活的準(zhǔn)則的閾值、以及錯(cuò)誤警報(bào)人的圖像； 對(duì)照單元，所述對(duì)照單元被構(gòu)造為將輸入圖像與由所述對(duì)照列表管理的所述登記的圖像或所述錯(cuò)誤警報(bào)人的圖像進(jìn)行對(duì)照，從而獲得它們之間的相似度；以及 比較單元，所述比較單元被構(gòu)造為比較由所述對(duì)照單元獲得的在所述輸入圖像和所述錯(cuò)誤警報(bào)人的圖像之間的相似度的值和所述閾值中的較大的一個(gè)；以及由所述對(duì)照單元獲得的在所述輸入圖像和所述登記的圖像之間的相似度，從而確定是否執(zhí)行所述警報(bào)激活。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的對(duì)照設(shè)備，其中，所述對(duì)照列表包括用于每個(gè)登記的圖像的錯(cuò)誤警報(bào)列表。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的對(duì)照設(shè)備，其中，所述對(duì)照列表包括對(duì)于所述登記的圖像共用的錯(cuò)誤警報(bào)列表。
4.根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的對(duì)照設(shè)備，其中，如果所述警報(bào)激活是錯(cuò)誤警報(bào)的激活，則所述對(duì)照列表將輸入圖像作為錯(cuò)誤警報(bào)信息添加到所述錯(cuò)誤警報(bào)列表中。
5.根據(jù)權(quán)利要求I所述的對(duì)照設(shè)備，其中，所述對(duì)照列表分別保留有登記的圖像特征量以及錯(cuò)誤警報(bào)人圖像特征量，而不是所述登記的圖像和所述錯(cuò)誤警報(bào)人的圖像。
6.—種對(duì)照設(shè)備,包括 對(duì)照列表，所述對(duì)照列表被構(gòu)造為保留有登記的圖像、以及與每個(gè)登記的圖像相對(duì)應(yīng)并且用作用于確定是否執(zhí)行警報(bào)激活的準(zhǔn)則的閾值； 對(duì)照單元，所述對(duì)照單元被構(gòu)造為參照輸入圖像以及由所述對(duì)照列表管理的所述登記的圖像，從而獲得它們之間的相似度；以及 比較單元，所述比較單元被構(gòu)造為將由所述對(duì)照單元獲得的相似度與由所述對(duì)照列表管理的閾值相比較，從而確定是否執(zhí)行所述警報(bào)激活。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的對(duì)照設(shè)備，進(jìn)一步包括 用戶(hù)輸入接收單元，所述用戶(hù)輸入接收單元被構(gòu)造為接收來(lái)自用戶(hù)的輸入；以及對(duì)照列表更新單元，所述對(duì)照列表更新單元被構(gòu)造為根據(jù)所述用戶(hù)輸入接收單元所接收到的內(nèi)容來(lái)對(duì)由所述對(duì)照列表管理的所述閾值進(jìn)行更新。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的對(duì)照設(shè)備，進(jìn)一步包括 條件獲取單元，所述條件獲取單元被構(gòu)造為獲取在捕捉圖像時(shí)的條件， 其中，所述對(duì)照列表保留有所述閾值以便于與每個(gè)條件相對(duì)應(yīng)，并且其中，所述比較單元將由所述對(duì)照單元獲得的相似度與由所述條件獲取單元獲取的所述條件相比較，從而確定是否執(zhí)行所述警報(bào)激活。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的對(duì)照設(shè)備，進(jìn)一步包括 他人相似度分布計(jì)算單元，所述他人相似度分布計(jì)算單元被構(gòu)造為生成要由所述對(duì)照列表管理的所述閾值。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的對(duì)照設(shè)備，其中，所述他人相似度分布計(jì)算單元獲得在借助所述條件進(jìn)行分類(lèi)的樣本圖像和所述登記的圖像之間的相似度、并且將對(duì)所獲得的相似度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理的結(jié)果設(shè)定為所述閾值。
11.根據(jù)權(quán)利要求6所述的對(duì)照設(shè)備，其中，所述對(duì)照列表保留有所述登記的圖像的特征量，而不是所述登記的圖像。
12.—種對(duì)照方法,包括 對(duì)照列表步驟，所述對(duì)照列表步驟保留有錯(cuò)誤警報(bào)列表，所述錯(cuò)誤警報(bào)列表包括登記的圖像、用作用于確定是否執(zhí)行警報(bào)激活的準(zhǔn)則的閾值、以及錯(cuò)誤警報(bào)人的圖像； 對(duì)照步驟，所述對(duì)照步驟將輸入圖像與由所述對(duì)照列表管理的所述登記的圖像或所述錯(cuò)誤警報(bào)人的圖像進(jìn)行對(duì)照，從而獲得它們之間的相似度；以及 比較步驟，所述比較步驟比較在所述對(duì)照步驟中獲得的在所述輸入圖像和所述錯(cuò)誤警報(bào)人的圖像之間的相似度的值和所述閾值中的較大的一個(gè)；以及在所述對(duì)照步驟中獲得的在所述輸入圖像和所述登記的圖像之間的相似度，從而確定是否執(zhí)行所述警報(bào)激活。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種能夠通過(guò)考慮過(guò)去對(duì)照的結(jié)果以及圖像捕捉環(huán)境來(lái)將警報(bào)故障或錯(cuò)誤警報(bào)的發(fā)生抑制到低水平的對(duì)照設(shè)備。該對(duì)照設(shè)備包括對(duì)照列表(34)，被構(gòu)造為保留有包括登記的圖像、登記的面部特征量、用作確定是否執(zhí)行警報(bào)激活的準(zhǔn)則的閾值以及錯(cuò)誤警報(bào)人的圖像的錯(cuò)誤警報(bào)列表；對(duì)照列表更新單元(35)，被構(gòu)造為更新對(duì)照列表(34)管理的閾值；對(duì)照單元(36)，被構(gòu)造為將輸入面部特征量與登記的面部特征量進(jìn)行對(duì)照并且獲得相似度；比較單元(38)，被構(gòu)造為將對(duì)照單元(36)所獲得的相似度與對(duì)照列表(34)所管理的閾值作比較并且確定是否執(zhí)行警報(bào)激活；和對(duì)照列表更新單元(35)，被構(gòu)造為利用輸入接收單元(41)接收到的用戶(hù)輸入來(lái)更新對(duì)照列表(34)中的閾值。結(jié)果，通過(guò)考慮到過(guò)去對(duì)照的結(jié)果以及圖像捕捉設(shè)備(2)進(jìn)行圖像捕捉的圖像捕捉環(huán)境而改變閾值，能夠?qū)⒕瘓?bào)故障或錯(cuò)誤警報(bào)的發(fā)生抑制到低水平。
文檔編號(hào)G06T7/00GK102859554SQ201180019918
公開(kāi)日2013年1月2日 申請(qǐng)日期2011年4月13日 優(yōu)先權(quán)日2010年4月19日
發(fā)明者由雄宏明 申請(qǐng)人:松下電器產(chǎn)業(yè)株式會(huì)社