圖像辨識裝置以及對圖像辨識裝置的特征量數(shù)據(jù)注冊方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及圖像辨識裝置，特別是涉及用于對圖像辨識裝置注冊特征量數(shù)據(jù)的技術。
【背景技術】
[0002]圖像辨識是從圖像提取特征量數(shù)據(jù)，將該數(shù)據(jù)與預先注冊到數(shù)據(jù)庫中的已知目標(object)的特征量數(shù)據(jù)進行對照，從而進行圖像中的被攝體的識別(辨認)的技術。圖像辨識例如被應用于使用了面部圖像等生物識別技術(B1metrics)圖像的本人認證或個人識別、檢測侵入者或可疑物的監(jiān)視系統(tǒng)、生產線等中的工作檢查、交通基礎設施中的通行人或通行車輛的識別等多種多樣的領域。
[0003]圖8(a)是說明注冊到數(shù)據(jù)庫中的特征量數(shù)據(jù)和類(class)的概念的圖。通常，從一張圖像提取多個特征量，特征量數(shù)據(jù)以由多個特征量構成的多維矢量(稱為特征矢量)表現(xiàn)。以特征矢量擴展的空間稱為特征空間。圖8(a)是示意性地表示特征空間的圖，點A!?A 4表示目標A的特征量數(shù)據(jù)，點B廣B 4表示目標B的特征量數(shù)據(jù)，點CfC 4表示目標C的特征量數(shù)據(jù)。通常，特征量數(shù)據(jù)按目標被分類，作為按目標匯集的數(shù)據(jù)集(set)(稱為“類”)而被注冊和管理。在圖8(a)的例子中定義了與目標A?目標C對應的三個類KA?類Kc。
[0004]在此，在被提供了未知的目標X的特征量數(shù)據(jù)X時，目標X的識別(辨認)能夠理解為判定特征量數(shù)據(jù)X屬于類Ka?類Ke的哪個(或不屬于任一個)的問題。例如，計算特征量數(shù)據(jù)X和各類的特征量數(shù)據(jù)之間的類似度，將特征量數(shù)據(jù)X歸屬于類似度最高的類。在圖8 (a)的例子中，由于特征量數(shù)據(jù)X最接近于類KB，所以得到目標X為目標B這樣的識別結果。
[0005]然而，由于在圖像辨識中使用由照相機拍攝到的圖像，所以不能避免根據(jù)應時的拍攝條件(目標的狀態(tài)(在面部的情況下為朝向、表情、有無裝飾品、化妝、發(fā)型等)或照明狀態(tài)等)而在所提取的特征量中出現(xiàn)偏差的情況。因此，作為用于提高對于拍攝條件的差異的魯棒性，提高辨識精度的對策，一般采取針對相同的目標注冊從拍攝條件不同的多個圖像提取到的多個特征量數(shù)據(jù)這樣的方法。換言之，為了提高圖像辨識的精度，優(yōu)選提高注冊到數(shù)據(jù)庫的特征量數(shù)據(jù)的多樣性(variat1n)。
[0006]但是，在本發(fā)明人們的研究之中，了解到存在特征量數(shù)據(jù)的多樣性降低圖像辨識的精度的情況。圖8(b)表示其一例。圖8(b)是對圖8(a)的數(shù)據(jù)庫新追加了目標A的特征量數(shù)據(jù)^的例子。例如，在拍攝到人物的面部時，存在由于表情、化妝、陰影等而得到與他人較為相似的圖像的情況。在使用了這樣的圖像的情況下，如圖8(b)所示，有可能盡管是目標A的特征量數(shù)據(jù)A5,但與其他目標B的特征量數(shù)據(jù)B1' B 4接近的特征量數(shù)據(jù)A 5被提取。若將這樣的特征量數(shù)據(jù)^追加到類K A，則在特征空間上類Ka和類K B接近或重復，兩個類的識別性(分離性)降低。例如，設為輸入與圖8(a)相同的特征量數(shù)據(jù)作為未知目標的特征量數(shù)據(jù)X。此時，如圖8 (c)所示，由于不能明確特征量數(shù)據(jù)X屬于類Ka和類K B的哪個，所以存在對未知目標輸出是目標A這樣的錯誤的識別結果的可能性。
[0007]另外，作為對特征量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫的構造下工夫的先行例，例如，可列舉專利文獻1在專利文獻I中，提出了通過對運動圖像中出現(xiàn)的人物的面部進行分類，在構筑人物面部數(shù)據(jù)庫時，將相同人物的面部按面部朝向細分類為不同類，從而得到更好的聚類結果的方法。但是，在專利文獻I中關于不同的目標(人物面部)之間的識別性(分離性)什么都沒有考慮，所以即使應用了該方法，也不能解決圖8(c)中說明的那樣的誤辨識。
[0008]現(xiàn)有技術文獻
[0009]專利文獻
[0010]專利文獻1:(日本)特開2008 - 77536號公報

【發(fā)明內容】

[0011]本發(fā)明是鑒于上述實際情況而完成的，其目的在于，提供用于在對已注冊的目標追加新的特征量數(shù)據(jù)時，抑制與其他目標之間的識別性的降低的技術。
[0012]為了達成上述目的，在本發(fā)明中，采用在追加存在導致與其他目標之間的識別性的降低的可能性的特征量數(shù)據(jù)時，與已注冊的數(shù)據(jù)區(qū)分類而注冊這樣的結構。
[0013]具體而言，本發(fā)明所涉及的圖像辨識裝置具有:數(shù)據(jù)庫，多個目標的特征量數(shù)據(jù)按目標分類而注冊；識別部，通過對未知的目標評價從所述未知的目標的圖像得到的特征量數(shù)據(jù)與注冊到所述數(shù)據(jù)庫中的哪個類的特征量數(shù)據(jù)最類似，從而進行所述未知的目標的識別；以及特征量數(shù)據(jù)注冊部，向所述數(shù)據(jù)庫注冊特征量數(shù)據(jù)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)庫能夠對相同的目標設定多個類，所述特征量數(shù)據(jù)注冊部在針對已注冊到所述數(shù)據(jù)庫中的第一目標追加新的特征量數(shù)據(jù)時，在與所述新的特征量數(shù)據(jù)滿足規(guī)定的類似條件的第二目標存在于所述數(shù)據(jù)庫中的情況下，對所述第一目標設定與已有的類不同的新的類，將所述新的特征量數(shù)據(jù)注冊到所述新的類。
[0014]根據(jù)該結構，第一目標的特征量數(shù)據(jù)之中的與第二目標類似的數(shù)據(jù)和這以外的數(shù)據(jù)被分類為不同的類。由此，與設定包含第一目標的全部特征量數(shù)據(jù)的單一的類相比，難以產生在第一目標的類和第二目標的類之間的特征空間上的接近或重復。從而，能夠抑制第一目標和第二目標之間的識別性的降低(例如，將第二目標的特征量數(shù)據(jù)誤辨識為第一目標的特征量數(shù)據(jù)的可能性)。此外，由于新的特征量數(shù)據(jù)的追加而第一目標的特征量數(shù)據(jù)的多樣性增加，所以能夠期待對于第一目標的識別精度的提高。
[0015]對“規(guī)定的類似條件”來說能夠設定各種條件。例如，規(guī)定的類似條件也可以包含“所述新的特征量數(shù)據(jù)和所述第二目標的類的特征量數(shù)據(jù)之間的類似度，比所述新的特征量數(shù)據(jù)和所述第一目標的所述已有類的特征量數(shù)據(jù)之間的類似度高”這樣的條件。這是因為若追加與第一目標的已注冊數(shù)據(jù)相比更接近于第二目標的已注冊數(shù)據(jù)的特征量數(shù)據(jù)，則第一目標和第二目標之間的識別性降低的可能性高。也可以對上述條件組合“所述新的特征量數(shù)據(jù)和所述第二目標的類的特征量數(shù)據(jù)之間的類似度比閾值高”這樣的條件。這是因為在與第一目標的已注冊數(shù)據(jù)和第二目標的已注冊數(shù)據(jù)類似度都低的情況下，即使追加這樣的特征量數(shù)據(jù)，對第一目標和第二目標之間的識別性帶來的影響也較小。
[0016]或者，也可以不進行與第一目標的已注冊數(shù)據(jù)之間的類似度和與第二目標的已注冊數(shù)據(jù)之間的類似度的相對評價，而是單純地僅以是否“所述新的特征量數(shù)據(jù)和所述第二目標的類的特征量數(shù)據(jù)之間的類似度比閾值高”這樣的條件來進行判斷。這是因為在與第二目標之間的類似度非常高的情況下，(和與第一目標的已注冊數(shù)據(jù)之間的類似度的大小無關地)第一目標和第二目標之間的識別性降低的可能性高。
[0017]此外，也可以組合“在將所述新的特征量數(shù)據(jù)追加到所述第一目標的所述已有的類的情況下，所述已有的類的方差增加”這樣的條件，或進而組合“在將所述新的特征量數(shù)據(jù)追加到所述第一目標的所述已有的類的情況下，所述第一目標的所述已有的類的類內方差增加，且所述第一目標的所述已有的類和所述第二目標的類之間的類間方差減少”這樣的條件。由于方差能夠評價新的特征量數(shù)據(jù)的追加帶給類整體的影響，所以能夠期待得到比類似度更適合的結果。
[0018]此外，規(guī)定的類似條件也可以是“所述新的特征量數(shù)據(jù)通過所述識別部被誤識別為是所述第二目標的特征量數(shù)據(jù)”這樣的條件。這是因為通過將識別部的識別結果的正誤設為條件，能夠準確地評價第一目標和第二目標之間的識別性的降低(也就是說，將第二目標的特征量數(shù)據(jù)誤辨識為第一目標的特征量數(shù)據(jù)的可能性)。例如，所述特征量數(shù)據(jù)注冊部通過向用戶詢問所述識別部的識別結果是否是正確答案，從而能夠判斷所述新的特征量數(shù)據(jù)是否滿足所述規(guī)定的類似條件。
[0019]本發(fā)明中，“目標”是指圖像辨識的對象物。只要能夠進行基于圖像特征量的辨識，則任意的物體都能夠成為本發(fā)明的“目標”。舉一例，在人或動物的個體辨識的情況下，被稱為生物識別技術信息的、面部、眼底、瞳孔、指紋、掌紋、耳、上半身、全身等能夠成為目標，在一般物體辨識的情況下，物體或其一部分等能夠成為目標。
[0020]另外，本發(fā)明能夠理解為具有上述結構或功能的至少一部分的圖像辨識裝置、或者對圖像辨識裝置進行特征量數(shù)據(jù)的注冊的注冊裝置、或者具備圖像辨識裝置的電子設備。此外，本發(fā)明還能夠理解為包含上述處理的至少一部分的圖像辨識方法、或者對于圖像辨識裝置的特征量數(shù)據(jù)注冊方法、或者用于使圖像辨識裝置(計算機)執(zhí)行該方法的程序、或者非暫時地記錄了這樣的程序的計算機可讀取的記錄介質。上述結構以及處理的各個只要沒有產生技術上的矛盾就能夠相互組合而構成本發(fā)明。
[0021]根據(jù)本發(fā)明，能夠在對已注冊的目標追加新的特征量數(shù)據(jù)時，抑制與其他目標之間的識別性的降低。
【附圖說明】
[0022]圖1是示意性地表示本發(fā)明的實施方式所涉及的面部認證系統(tǒng)的功能結構的圖。
[0023]圖2(a)?圖2(c)是示意性地表示注冊到數(shù)據(jù)庫中的特征量數(shù)據(jù)的例子的圖。
[0024]圖3是表示面部認證處理的流程的流程圖。
[0025]圖4是表示第一實施方式的數(shù)據(jù)注冊處理的流程的流程圖。
[0026]圖5是表示第二實施方式的數(shù)據(jù)注冊處理