画像処理装置、システム、方法、集積回路
【課題】個人認識用に登録する特徴データとして、より適切なもの（最適に近いもの）が選択可能とする。
【解決手段】玄関７００ｈａでの複数の画像４の、複数の特徴データ４Ｄより、それぞれの組み合わせ４ｃでの類似度４Ｓを計算する照合部１０４と、計算される複数の類似度４ＳＭから、画像６に近似である高い確率１０７Ｐｖを有する画像４２の特徴データ４２Ｄを特定し、個人認識処理において利用される登録データ４Ｄｕとして設定する制御部１０５とを備える画像処理装置１００が構築される。
【解決手段】玄関７００ｈａでの複数の画像４の、複数の特徴データ４Ｄより、それぞれの組み合わせ４ｃでの類似度４Ｓを計算する照合部１０４と、計算される複数の類似度４ＳＭから、画像６に近似である高い確率１０７Ｐｖを有する画像４２の特徴データ４２Ｄを特定し、個人認識処理において利用される登録データ４Ｄｕとして設定する制御部１０５とを備える画像処理装置１００が構築される。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力画像に含まれる顔領域から計算した特徴データと、予め設定された登録データとを照合することで、入力画像内の個人を認識する個人認識処理を行う画像処理装置及び画像処理システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、様々な機器に、人物の顔や指などの身体的特徴を利用して、入力される画像から、個人を認識する個人認識機能が適用されている。また、合わせて、いかに正しく個人を認識できるようにするかという認識性能向上に向けた様々な提案がされている。その中の一つに、認識対象とする個人の特徴データを、登録データとして予め設定する際に、より適切（最適）な状態の特徴データを選択することで、その後の個人認識処理における認識性能を向上させるというものがある（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
図８は、特許文献１に記載された、従来の個人特徴登録装置の動作を示すフロー図である。
【０００４】
以下、図８を用いて、従来技術での処理の流れを説明する。
【０００５】
ここでは、登録データとして設定される候補となる、５つの入力データを、Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４、Ｆ５とする。そしてＦ１〜Ｆ５から２つずつ選んで作った、１０（＝４＋３＋２＋１）通りの組み合わせのそれぞれによる評価関数値（類似度を示す評価値で、類似度が高いほど小さい値をとる）を、それらの１０通りの組み合わせうちのそれぞれの組み合わせについて計算し、計算された、これらの１０個の評価関数値の中の、最小値を記録した組み合わせを求め、それが、例えばＦ１とＦ３の組み合わせによるものである場合には、登録データとして、Ｆ１又はＦ３を選択するものである。
【０００６】
まず、パラメータＫの値が、０にセットされる（ステップＳ８００）。
【０００７】
次に、処理対象となるデータが入力され（ステップＳ８０１）、その後、Ｋの値が１増加され（ステップＳ８０２）、Ｋの値が５を超えているか否かが判断される（ステップＳ８０３）。すなわち、ステップＳ８０１による、データの入力が、５回行われる（Ｆ１〜Ｆ５）。
【０００８】
次に、パラメータＭＩＮに、十分に大きな値がセットされ（ステップＳ８０４）、そして、パラメータＰに０がセットされ（ステップＳ８０５）、また、パラメータＱに、Ｐ＋１がセットされる（ステップＳ８０６）。そして、その後、評価関数値Ｓ（Ｐ，Ｑ）が計算される（ステップＳ８０７）。
【０００９】
次に、評価関数値Ｓ（Ｐ，Ｑ）が、パラメータＭＩＮより小さいか否かが判断され（ステップＳ８０８）、小さい場合には（Ｓ８０８：Ｙ）、ＭＩＮにＳ（Ｐ，Ｑ）が、ＭＩＮＰにＰが、ＭＩＮＱにＱがそれぞれセットされる（ステップＳ８０９）。
【００１０】
次に、Ｑの値が１増加され（ステップＳ８１０）、Ｑの値が６を超えているか否かが判断される（ステップＳ８１１）。そして、Ｑの値が、６以下の場合には（ステップＳ８１１：Ｎ）、Ｐの値が１増加される（ステップＳ８１２）。
【００１１】
次に、Ｐの値が５を超えているか否かが判断され（ステップＳ８１３）、Ｐの値が５未満ならば（ステップＳ８１３：Ｙ）、ステップＳ８０６に戻り、５以上の場合には（ステップＳ８１３：Ｎ）、処理を終了し、５つの入力データ（Ｆ１〜Ｆ５）の内、ＦＭＩＮＰ、ＦＭＩＮＱ（ＭＩＮＰ、ＭＩＮＱは１〜５の何れかの整数）を、登録データとして選択する。
【００１２】
以上説明したように、先行技術では、登録データを選択する際に、複数回、候補を入力し、これらの全てを、２つずつ組み合わせ、最も類似度の高い（先行技術の中では評価関数値が最小となると表記）データを選択する。つまり、最も類似度の高い組み合わせでのデータが選択される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１３】
【特許文献１】特開平２−１７８７８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
しかしながら、前記従来の構成では、最も類似度が高いデータを、登録データとして選択する。そして、次の状況が生じることが考えられる。つまり、候補となる、複数の入力データの中で、ある組み合わせ（特異点の組み合わせ）での２つのデータ間の類似度が非常に高いことが考えられる。そして、特異点の組み合わせにおけるそれら２つのデータ以外の全データでの、それぞれの組み合わせの２つの間での類似度も、ある程度高いことが考えられる。そして、一方で、特異点の組み合わせにおける２つのデータのそれぞれと、それらの２つのデータ以外のそれぞれのデータとの間の類似度が低いという状況が考えられる。この状況下では、複数の入力データ全体の中の、特異点となっている組み合わせのデータを、登録データとして選択することになる。そして、このようにして、特異点となる状態（組み合わせ）のデータを、登録データとして設定してしまうと、設定された登録データと、個人認識処理で照合する、比較的多くの入力画像との間での類似度が低くなり、認識率が著しく低下するという課題を有していた。
【００１５】
本発明は、前記従来の課題を解決するもので、個人認識処理における登録データとして、より適切な（最適な）ものが選択できる画像処理装置を提供することを目的とする。
【００１６】
なお、つまり、上記の特異点の組み合わせでのデータが、登録データとして設定されてしまうことが回避されて、設定される登録データが、確実に、適切にできる画像処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
前記従来の課題を解決するために、本発明の画像処理装置は、同一の人物が撮像された、予め録画された複数の画像（後で画像を撮像する撮像装置と同じ撮像装置により、後での撮像よりも先に撮像された複数の画像）を記憶する画像記憶部と、前記画像記憶部に記憶されたそれぞれの前記画像から、前記人物の特徴を示す特徴データを計算する画像認識部と、前記画像認識部で計算した複数の前記特徴データを記憶する特徴データ記憶部と、前記特徴データ記憶部に記憶された複数の前記特徴データより、それぞれの組み合わせの２つの前記画像で計算される２つの前記特徴データの間の類似度（それら２つの前記特徴データが互いに類似するか否かを示す類似度）を計算する照合部と、計算される複数の前記類似度から、当該画像（第１の画像）に表れる前記特徴が、（別途）入力される、前記人物が録画された（、後で撮像される）画像に表れる前記特徴に近似である確率が、最も高い（比較的高い）確率である画像（第１の画像）の前記特徴データを特定し（それら複数の前記類似度により示される、先に撮像された複数の画像に含まれる、類似する他の画像の個数が、最も多い個数（比較的多い第１の個数）である画像（第１の画像）の特徴データ（第１の特徴データ）を特定し）、特定される前記特徴データを、前記人物が、（別途）入力される前記画像（後で撮像される画像）に写される人物と同一か否かが判定される個人認識処理において利用される登録データとして設定する制御部とを備える画像処理装置である。
【００１８】
つまり、前記制御部は、当該画像との前記組み合わせで算出される前記類似度が、所定値以上の前記類似度である他の画像の個数が最も多い（比較的多い）画像（最も多い（比較的多い）ことにより、後で撮像される画像に近似である確率が、最も高い確率（比較的高い第１の確率）である（と推定される）第１の画像）の前記特徴データを、前記確率が最も高い前記画像の前記特徴データとして特定する。
【００１９】
なお、つまり、例えば、予め録画された複数の画像のうちのそれぞれの画像は、住宅に来訪した人物が写された画像を、当該住宅の玄関において撮像する、当該住宅に設けられたドアホンシステムが有する撮像装置により、画像が撮像された、後の来訪時よりも１週間前の来訪時などの、先の来訪時に、当該撮像装置により撮像された、来訪した人物の画像などである。
【００２０】
なお、例えば、具体的には、前記画像認識部は、記憶されたそれぞれの前記画像より、当該画像における顔領域を検出し、検出した前記顔領域から、前記人物の前記特徴を示す前記特徴データを計算し、前記制御部は、前記画像認識部を制御することで、前記画像記憶部に記憶された複数の前記画像のそれぞれに対する前記特徴データを計算させ、前記照合部を制御することで、それぞれの前記組み合わせの２つの前記画像での前記特徴データ間での前記類似度を計算させてもよい。
【００２１】
本構成によって、個人認識処理における登録データとして、より適切（最適）なものを選択することができる。
【発明の効果】
【００２２】
本発明の画像処理装置によれば、個人認識処理における登録データとして、より適切（最適）なものを選択することができる。
【００２３】
そして、ドアホンシステムに設けられるのに適切な画像処理装置が構築できる。つまり、ひいては、このような画像処理装置が設けられた、より適切なドアホンシステムが構築できる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の実施の形態１における画像処理装置のブロック図
【図２】本発明の実施の形態１における画像処理装置の動作を示すフロー図
【図３】本発明の実施の形態２における画像処理装置のブロック図
【図４】本発明の実施の形態２における画像処理装置の動作を示すフロー図
【図５】本発明の実施の形態１及び２のそれぞれにおける、画像処理装置への入力画像例を示す図
【図６ａ】本発明の実施の形態１における、複数の録画画像それぞれの顔領域から計算した特徴データ間の類似度を示す図
【図６ｂ】本発明の実施の形態２における、複数の録画画像それぞれの顔領域から計算した特徴データ間の類似度と閾値との差分値を示す図
【図７】本発明の実施の形態３における画像処理システムのブロック図
【図８】従来の個人特徴登録装置の動作を示すフロー図
【図９】画像処理システムを示す図
【図１０】画像処理装置を示す図
【図１１】画像処理システムでの処理を示すフロー図
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
【００２６】
実施の形態の画像処理装置は、同一の人物（図７、図９の人物２Ａ）が撮像された、予め録画された複数の画像（先に撮像される複数の画像４（図１））を記憶する画像記憶部（図１、図９の画像記憶部１０１、図１１のステップＳ９１）と、前記画像記憶部に記憶されたそれぞれの前記画像から、（当該画像に表れた、）前記人物の特徴（特徴４ｘ：図１）を示す特徴データ（特徴データ４Ｄ：図１）を計算する画像認識部（画像認識部１０２（図１、図９）、Ｓ９２）と、前記画像認識部で計算した複数の前記特徴データ（図５のｓ［０］〜［４］、図９の特徴データ４１Ｄ〜４５Ｄ）を記憶する特徴データ記憶部（特徴データ記憶部１０３、Ｓ９３）と、前記特徴データ記憶部に記憶された複数の前記特徴データ（ｓ［０］〜［４］）より、それぞれの組み合わせ（図９、図１０の組み合わせ４ｃ）の２つの前記画像（画像４ａ、４ｂ）で計算される２つの前記特徴データ（図１０の特徴データ４Ｄａ、４Ｄｂ）の間の類似度（それら２つの前記特徴データ（の特徴）が互いに類似するか否か（画像４ａ、４ｂが互いに類似するか否か）を示す類似度４Ｓ（図１、図９）、図９の類似度群（複数の類似度）４ＳＭ））を計算する照合部（照合部１０４、Ｓ９４）と、計算される複数の前記類似度４ＳＭから（複数の前記類似度４ＳＭに基づいて）、当該画像４（例えば、第１の画像４２：図９）に表れる前記特徴４ｘ（特徴４２ｘ）が、（複数の画像４の入力とは別途、予め定められた入力先（例えば画像記憶部）に）入力される、前記人物が録画された画像（複数の画像４を撮像する撮像装置７０３により、後で撮像される画像６（図９））に表れる前記特徴（特徴６ｘ）に近似である確率（図９の確率１０７Ｐ）が、最も高い確率（大きな第１の確率１０７Ｐｖ）である画像（例えば第１の画像４２）の前記特徴データ（第１の特徴データ４２Ｄ）を特定し（複数の類似度４ＳＭに基づいて、当該画像４（例えば第１の画像４２）に類似することが示される他の画像（他の画像４Ｆ、他の画像４２Ｆ（画像４１、４３））の個数１０７Ｎ（第１の個数１０７Ｎｖ）が、最も多い個数（比較的多い第１の個数１０７Ｎｖ（２個））である第１の画像４２（の第１の特徴データ４２Ｄ）を、最も高い確率（大きな第１の確率１０７Ｐｖ）の第１の画像４２（の第１の特徴データ４２Ｄ）と特定し）、特定される前記特徴データ（第１の特徴データ４２Ｄ）を、前記人物が、（別途）入力される前記画像（後で撮像される画像６）に写される人物（人物２２）と同一か否かが判定される（特定される前記特徴データにより示される特徴（特徴４２ｘ）が、後で撮像される画像（画像６）に表れる、人物（人物２２）の特徴（特徴６ｘ）に近似するか（一致するか）否かが判定される）個人認識処理（例えば、図９の認識処理部７１９ａによる処理）において利用される登録データ（特徴データ４Ｄｕ：図９）として（、予め定められた登録部（例えば、図９の登録データ記憶部１０３ａ）に）設定する制御部（制御部１０５、Ｓ９５）とを備える（ドアホンシステム７００、子機７０２、画像処理装置７０９など）。
【００２７】
なお、上記された、画像６（の特徴６ｘ）に近似する確率とは、例えば、複数のケースにおける複数の画像６のうちに占める、０以上の個数の、近似する画像６が占める割合（での確率）などをいう。
【００２８】
つまり、例えば、次の動作がされる。
【００２９】
すなわち、例えば、撮像された画像６（図９）に表れる、人物２Ａの特徴６ｘが、人物２Ａの特徴４ｘに近似であるか（一致するか）否かを判定する個人認識処理がされる前に、予め、撮像された複数の画像４（画像４１〜４５）が取得される（画像記憶部１０１、Ｓ９１）。
【００３０】
ここで、取得される複数の画像４のそれぞれは、住宅７００ｈ（図７）に来訪した人物２Ａが写された画像６を、住宅７００ｈの玄関７００ｈａにおいて撮像する、住宅７００ｈに設けられたドアホンシステム７００（図７）が有する撮像装置７０３により、画像６が撮像された、後の来訪時よりも１週間前の来訪時などの、先の来訪時に撮像された、来訪した人物２Ａの画像などである。
【００３１】
つまり、取得される複数の画像４は、互いに異なる、人物２Ａの特徴４ｘ（特徴４１ｘ〜４５ｘ）が表れた複数の画像４である。
【００３２】
そして、取得される複数の画像４は、大きい第１の個数１０７Ｎｖ（例えば２個）だけの、当該第１の画像４２に類似する画像４２Ｆ（画像４１、４３）を含む第１の画像４２について、当該第１の画像４２に表れる第１の特徴４２ｘが、画像６の特徴６ｘに、高い第１の確率１０７Ｐｖ（例えば、約（１＋２）／５＝３／５）で近似である（と推定される）ことを示す。
【００３３】
そして、取得される複数の画像４は、小さい第２の個数１０７Ｎｗ（例えば１個）だけの、当該第２の画像４４に類似する画像４４Ｆ（画像４５）を含む第２の画像４４について、当該第２の画像４４に表れる第２の特徴４４ｘが、低い第２の確率１０７Ｐｗ（例えば、約（１＋１）／５＝２／５）で特徴６ｘに近似である（と推定される）ことを示す。
【００３４】
なお、ここで、取得される複数の画像４に含まれる画像４は、例えば、他の画像（第１の画像４２、第２の画像４４）に表れる特徴４ｘに類似する特徴４ｘが表れる場合に、当該他の画像（第１の画像４２等）に類似すると呼ばれる。
【００３５】
そして、第１の画像４２と、第２の画像４４とが含まれる複数の画像４（例えば、画像４１〜４５）から、第１の画像４２と、第２の画像４４とがそれぞれ特定されてもよい（特定部１０５ａ（制御部１０５）、Ｓ９５ａ）。
【００３６】
そして、個人認識処理がされる際に、特定された第１の画像４２における第１の特徴４２ｘとの間での、一致の判定をさせ、特定された第２の画像４４の第２の特徴４４ｘとの間での、一致の判定をさせない制御がされる（登録処理部１０５ｂ（制御部１０５）、Ｓ９５ｂ）。
【００３７】
これにより、第１の特徴４２ｘにおける高い第１の確率１０７Ｐｖで、判定が成功する。つまり、低い第２の確率１０Ｐｗでしか成功しないことが回避されて、判定が成功する確率１０７Ｐが、高くできる。
【００３８】
すなわち、より具体的には、例えば、次の動作がされてもよい。
【００３９】
つまり、例えば、入力される前記画像（後で撮像される画像６）は、住宅（住宅７００ｈ）の居住者（図略）が留守の間において、当該住宅に前記人物（人物２Ａ）が来訪する、１回目の来訪時（先の来訪時）より後における、２回目の来訪時（後の来訪時）に、当該人物が当該住宅を来訪する際に、当該住宅の玄関（玄関７００ｈａ）に設けられる撮像装置（ドアホンシステム７００が有する撮像装置７０３）により撮像される、前記人物の画像でもよい。
【００４０】
そして、それぞれの、予め録画される前記画像（先に撮像される画像４）は、前記居住者が留守の間における、１回目の来訪時に、前記撮像装置により撮像される、前記人物の画像でもよい。
【００４１】
そして、前記画像記憶部は、１回目の来訪時に、前記撮像装置により撮像される複数の前記画像（複数の画像４：画像４１〜４５）を記憶してもよい。
【００４２】
そして、前記制御部は、記憶される複数の前記画像のうちのそれぞれの前記画像（例えば、第１の画像４２など）について、複数の前記画像（画像４１〜４５）のうちで、当該画像（第１の画像４２）に表れる、前記人物の特徴（第１の特徴４２ｘ）に類似する、前記人物の前記特徴（特徴４１ｘ、４３ｘ）が表れる他の前記画像（他の画像４Ｆ（他の画像４２Ｆ、画像４１、４３））の個数（個数１０７Ｎ（第１の個数１０７Ｎｖ（２個）））を特定する特定部（図９の特定部１０５ａ）を含んでもよい。
【００４３】
そして、特定される、類似する前記特徴（例えば、特徴４１ｘ、４３ｘ）が表れる他の前記画像（画像４Ｆ（画像４２Ｆ：画像４１、４３））の前記個数（個数１０７Ｎ）が、大きい第１の前記個数（第１の個数１０７Ｎｖ）である第１の前記画像（第１の画像４２）は、第１の当該画像に表れる前記特徴（第１の特徴４２ｘ）が、２回目の来訪時の前記画像（画像６）に表れる、前記人物の前記特徴（特徴６ｘ）に近似する確率（確率１０７Ｐ）が、高い第１の確率（第１の確率１０７Ｐｖ）である画像でもよい。
【００４４】
そして、少ない第２の個数（第２の個数１０７Ｎｗ）が特定される第２の前記画像（第２の画像４４）は、表れる前記特徴（第２の特徴４４ｘ）が、２回目の来訪時の前記画像（画像６）の前記特徴（特徴６ｘ）に近似する確率が、低い第２の確率（第２の確率１０７Ｐｗ）である画像でもよい。
【００４５】
そして、前記制御部は、大きい第１の前記個数（第１の個数１０７Ｎｖ）が特定されて、（表れる特徴（第１の特徴４２ｘ）が、）高い第１の前記確率（第１の確率１０７Ｐｖ）で、２回目の来訪時の前記画像（画像６）（の特徴６ｘ）に近似である第１の前記画像（第１の画像４２）からの第１の前記特徴データ（第１の特徴データ４２Ｄ）を（、利用される特徴データ４Ｄｕとして）設定し、小さい第２の前記個数（第２の個数１０７Ｎｗ）が特定される第２の前記画像（第２の画像４４）からの第２の前記特徴データ（第２の特徴データ４４Ｄ）を設定しない登録処理部（図９の登録処理部１０５ｂ）を含んでもよい。
【００４６】
そして、設定される前記特徴データは、予め定められた登録部（図９の登録データ記憶部１０３ａ）により記憶されてもよい。
【００４７】
なお、この登録部は、具体的には、例えば、特徴データ記憶部１０３（図１、図９など）の一部などでもよい。
【００４８】
そして、記憶される当該特徴データは、当該特徴データ（第１の特徴データ４２Ｄ）により示される前記特徴（第１の特徴４２ｘ）が、２回目の来訪時の前記画像（画像６）での前記特徴（特徴６ｘ）に近似する（一致する）ことが検出された場合に、２回目の来訪時の前記画像に写される人物（人物２２）が、１回目の来訪時の前記人物（人物２Ａ）と同一と判定される前記個人認識処理で（、例えば、当該住宅７００ｈに設けられたドアホンシステム７００の認識処理部７１９ａなどにより）利用されてもよい。
【００４９】
つまり、住宅７００ｈのドアホンシステム７００は、例えば、１回目の来訪時の人物２Ａと同一との判定がされた場合に、複数の種類の呼び出し音のうちで、同一と判定された人物２Ａに対応する呼び出し音７１１Ｃ（図９）を出力するスピーカ７１０（図７）が設けられてもよい。
【００５０】
なお、このドアホンシステム７００は、例えば、複数の名前のうちで、同一と判定された人物２Ａの名前２ＡＮ（図９）を、表示領域７１４Ｒに表示させる表示装置７１４が設けられてもよい。
【００５１】
これにより、高い第１の確率１０７Ｐｖで判定が成功する第１の特徴データ４２Ｄ（第１の特徴４２ｘ）が利用され、低い第２の確率１０７Ｐｗで成功する第２の特徴データ４４Ｄ（第２の特徴４４ｘ）が利用されず、確実に、判定が成功し、ひいては、確実に、適切な呼び出し音７１１Ｃの出力等ができる。
【００５２】
しかも、例えば、従来より、デジタルカメラが知られる。そして、このデジタルカメラでは、適切な画像（上述の、適切な第１の画像４２を参照）を撮像するタイミングを指定する、撮像ボタンの押し下げの操作がされる。
【００５３】
これに対して、本技術では、適切な第１の画像４２が撮像されるタイミングを指定する、このような、撮像ボタンの押し下げなどの余計な操作がされないにも関わらず、第１の個数１０７Ｎが大きいことから、この第１の個数１０７Ｎに対応する適切な第１の画像４２からの第１の特徴データ４２Ｄが利用され、確実に、判定が成功できる。これにより、確実に判定が成功できるにも関わらず、居住者（ユーザ）の操作が少なくできる。
【００５４】
これにより、ひいては、適切な第１の画像４２が撮像される際に、上述のように、住居７００ｈにおいて、居住者が留守で、操作がされなくても、確実に、判定が成功できる。
【００５５】
これにより、確実に、判定が成功でき、しかも、ユーザによる操作が少なくできる。
【００５６】
なお、こうして、複数の類似度４ＳＭに基づいて、当該複数の類似度４ＳＭにより示される、類似する他の画像４Ｆ（他の画像４２Ｆ、他の画像４４Ｆ）の個数１０７Ｎ（第１の個数１０７Ｎｖ、第２の個数１０７Ｎｗ）に応じた処理がされてもよい。
【００５７】
ここで、１以上の、類似する他の画像４Ｆ（例えば、他の画像４２Ｆ（画像４１、４３））との間での、１以上の類似度４ＳＸ（図９）のうちの、最大の類似度４Ｓが考えられる（先述された特許文献１を参照）。
【００５８】
そして、不適切な第２の画像４４における、最大の類似度４Ｓが、比較的大きくて（例えば、図６ａの第５列における「９９」を参照）、第２の画像４４が、先述された、特異点の画像でもよい。
【００５９】
そして、このような、第２の画像４４が、特異点の画像か否かなどの、他の条件に関わらず、第２の画像４４の第２の個数１０７Ｎｗが小さく、第１の画像４２の第１の個数１０７Ｎｖが大きいことから、第１の画像４２が利用され、第２の画像４４は利用されず、判定が成功する確率１０７Ｐが高くできる。これにより、他の条件に関わらずに、十分確実に、判定が成功できる。
【００６０】
なお、先述のように、それぞれの画像４（第１の画像４２、第２の画像４４）は、その画像４が有する、類似する他の画像４Ｆ（他の画像４２Ｆ、４４Ｆ）の個数１０７Ｎ（第１の個数１０７Ｎｖ、第２の個数１０７Ｎｗ）に対応する確率１０７Ｐｖ（第１の確率１０７Ｐｖ、第２の確率１０７Ｐｗ）で、後で撮像される画像６に近似する。
【００６１】
つまり、先に撮像される画像４は、当該画像４が撮像される際に、写される人物２Ａがいる領域（住宅７００ｈの玄関７００ｈａ）が、後で画像６が撮像される際に、人物２Ａがいる領域と同じ領域（住宅７００ｈの玄関７００ｈａ）である画像である。
【００６２】
そして、当該画像４は、撮像される際における、撮像される人物２Ａの動きが、画像６が撮像される際における、人物２Ａの動き（住宅７００ｈの玄関７００ｈａでの動き）と同じ動き（住宅７００ｈの玄関７００ｈａでの動き）であり、異なる動き（住宅７００ｈの玄関７００ｈａ以外での動き）ではない画像である。
【００６３】
そして、この画像４は、後で撮像される画像６を撮像する撮像装置７０３（図７）と同じ撮像装置７０３により画像６が撮像される際の、撮像装置７０３の位置、方向等と同じ位置、方向等で撮像される画像である。
【００６４】
こうして、先に撮像される、それぞれの画像４は、撮像される複数の画像４における、類似する他の画像４Ｆの個数１０７Ｐに対応する確率が、画像６に近似する確率１０７Ｐである（と推定される）程度に、画像６が有する属性に近い属性を有する。
【００６５】
つまり、前記制御部は、当該画像（例えば画像４２）との前記組み合わせで算出される前記類似度（図９の類似度４Ｓ）が、所定値（第１の閾値Ｔｈ１）以上の前記類似度（図１０の大きな類似度４ＳＨ）である他の画像（図９の２個の画像４２Ｆ）の個数（大きな個数１０７Ｎｖ：２個）が最も多い画像（画像４２）の前記特徴データ（特徴データ４２Ｄ）を、前記確率が最も高い前記画像の前記特徴データ（特徴データ４Ｄｕ）として特定する。
【００６６】
なお、例えば、具体的には、前記制御部は、前記照合部で計算される前記類似度と比較するための前記所定値（第１の閾値Ｔｈ１）を記憶する閾値記憶部（閾値記憶部１０６）と、前記画像記憶部に記憶された、予め録画された複数の前記画像から計算される、それぞれの前記組み合わせ（組み合わせ４ｃ）での２つの前記特徴データ（図１０の特徴データ４Ｄａ、４Ｄｂ）からの前記類似度（４Ｓ）と、記憶された前記所定値（Ｔｈ１）とを比較する比較部（比較部１０７）と、前記比較部での比較で、前記類似度（類似度４Ｓ）が、前記所定値よりも大きい（大きな類似度４ＳＨ）と判定される場合に、当該類似度を計算する基となった２つの前記特徴データ（特徴データ４Ｄａ、４Ｄｂ）のそれぞれに対応する（、当該照合結果カウンタにより記憶される）カウント値をインクリメントする照合結果カウンタ（照合結果カウンタ１０８）とを備え、それぞれの、前記所定値より大きいとの判定がされた前記組み合わせ（例えば、画像４２、４１での組み合わせ４ｃなど）でのインクリメントがされた後における、当該特徴データ（特徴データ４２Ｄ）に対応する、前記照合結果カウンタの前記カウント値（個数１０７Ｎ）が、最大（２個）となる前記特徴データ（４２Ｄ）を、前記登録データとして設定してもよい。
【００６７】
なお、具体的には、例えば、図６ａ、図６ｂにより示されるように、それぞれの画像４（例えば、第１の画像４２（ｒｅｃｉｍｇ［１］）、第２の画像４４（ｒｅｃｉｍｇ［３］）など）について、その画像４に対応する値１０７Ｖが算出されてもよい（特定部１０５ａ、Ｓ９５ａ）。
【００６８】
そして、算出される値１０７Ｖは、その値１０７Ｖの画像４が有する、類似する他の画像４Ｆの個数１０７Ｎが、大きい第１の個数１０７Ｎｖ（第１の画像４２での個数１０７Ｎ）である場合には、第１の値１０７Ｖｖで、小さい第２の個数１０７Ｎｗ（第２の画像４４での個数１０７Ｎ）である場合には、第２の値１０７Ｖｗでもよい。
【００６９】
なお、算出される値１０７Ｖは、個数１０７Ｎの値そのもの（２個、３個など：図６ａを参照）でもよい。つまり、例えば、算出される値１０７Ｖは、上述された、それぞれのインクリメントの後における、その値１０７Ｖのカウント値でもよい。
【００７０】
そして、算出される値１０７Ｖが、第１の値１０７Ｖｖである場合には、その値１０７Ｖの画像４（第１の画像４２、ｒｅｃｉｍｇ［１］）が利用され、第２の値１０７Ｖｗである場合には、その値１０７Ｖの画像４（第２の画像４４、ｒｅｃｉｍｇ［３］）が利用されなくてもよい（登録処理部１０５ｂ、Ｓ９５ｂ）。
【００７１】
そして、これにより、計算される複数の前記類似度から（算出される第１の値１０７Ｖｖおよび第２の値１０７Ｖｗに基づいて）、当該画像（画像４）に表れる前記特徴が、（別途）入力される、前記人物が録画された画像（画像６）に表れる前記特徴（特徴６ｘ）に近似である確率が、最も高い確率（第１の確率１０７Ｐｖ）である画像（第１の画像４２）の前記特徴データ（第１の特徴データ４２Ｄ）として、第１の値１０７Ｖｖが算出された第１の画像４２における第１の特徴データ４２Ｄが特定され、第２の値１０７Ｖｗが算出された第２の画像４４からの第２の特徴データ４４Ｄが特定されなくてもよい。
【００７２】
なお、例えば、具体的には、図６ｂで示されるように、算出される値１０７Ｖは、あるケース（代表的なケース（例えば、図６ｂの表で示されるケースなど））でのみ、上述されたような、個数１０７Ｎ（第１の個数１０７Ｎｖ、第２の個数１０７Ｎｗ）に対応する値（値１０７Ｖの内容：第１の値１０７Ｖｖまたは第２の値１０７Ｖｗ）を有し、別のケース（例外的なケース）では、対応する値でなく、対応しない値を有してもよい。
【００７３】
つまり、これにより、例外的なケースでも適切な処理がされて、より確実に、適切な処理がされてもよい。
【００７４】
なお、図６ｂにおける処理がされる際には、例えば、図３で示されるように、減算部３０７および照合結果カウンタ３０８等が設けられて、差分値（差分値１０７ｄ：図６ｂ）の処理がされてもよい。
【００７５】
なお、具体的には、こうして、個数１０７Ｎに対応する値１０７Ｖが算出されることにより、算出される値１０７Ｖ（第１の値１０７Ｖｖ、第２の値１０７Ｖｗ）に対応する個数１０７Ｎ（第１の個数１０７Ｎｖ、第２の個数１０７Ｎｗ）が、その値１０７Ｖの画像４における、類似する他の画像４Ｆ（他の画像４２Ｆ、４４Ｆ）の個数１０７Ｎとして特定されて、特定される個数１０７Ｎに対応する動作がされてもよい。
【００７６】
なお、例えば、前記画像認識部は、記憶されたそれぞれの前記画像（画像４）より、当該画像における顔領域（図１の顔領域４ｒ）を検出し、検出した前記顔領域から、前記人物の前記特徴（特徴４ｘ）を示す前記特徴データ（特徴データ４Ｄ）を計算し、前記制御部は、前記画像認識部を制御することで、前記画像記憶部に記憶された複数の前記画像（図９の画像４１〜４５）のそれぞれに対する前記特徴データ（特徴データ４１Ｄ〜４５Ｄ）を計算させ、前記照合部を制御することで、それぞれの前記組み合わせ（組み合わせ４ｃ）の２つの前記画像（画像４ａ、４ｂ）での前記特徴データ（特徴データ４Ｄａ、４Ｄｂ）の間での前記類似度（類似度４Ｓ）を計算させてもよい。
【００７７】
以下、詳しく説明される。
【００７８】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１における画像処理装置１００のブロック図である。
【００７９】
図１に示すように、画像処理装置１００は、画像記憶部１０１、画像認識部１０２、特徴データ記憶部１０３、照合部１０４、制御部１０５を備える。
【００８０】
また、制御部１０５は、閾値記憶部１０６、比較部１０７、照合結果カウンタ１０８を備える。
【００８１】
画像記憶部１０１は、図示しない撮像装置で撮像されて、予め録画された、同じ人物Ａの複数の画像（画像４）を記憶する。本実施の形態では、記憶する、予め録画された画像の数を、例えば、５つとする（図５等を参照）。
【００８２】
画像認識部１０２は、画像記憶部１０１に記憶された画像（例えば画像４）より、顔領域（顔領域４ｒ）を検出し、検出した顔領域から、個人の特徴を示す特徴データ（特徴データ４Ｄ）を計算する。
【００８３】
なお、ここで、画像から顔領域を検出する方法としては、例えば、パターンマッチングを利用した方法などの、公知の適当な方法を使用すればよい。また、検出した顔領域から、特徴データを計算する方法も、公知の適当な方法でもよい。例えば、特徴データとして、目や鼻や口といった、顔の各パーツの位置や、それらの位置の間の位置関係の情報を用いるなどして、公知の適当な、特徴データ及びその計算方法が使用されてもよい。
【００８４】
特徴データ記憶部１０３は、画像認識部１０２で計算された特徴データを記憶する。
【００８５】
照合部１０４は、特徴データ記憶部１０３に記憶された２以上の特徴データに含まれる、２つの特徴データ（図１０の特徴データ４Ｄａ、４Ｄｂを参照）の間の類似度（類似度４Ｓ）を計算する。ここで、計算される類似度は、計算がされた組み合わせ（組み合わせ４ｃ：図１０）における２つの特徴データの間の相関値を示すもので、相関値が大きい方が、類似度が高く、相関値が小さい方が、類似度が低いとする。
【００８６】
閾値記憶部１０６は、照合部１０４で計算される類似度と比較するための第１の閾値Ｔｈ１（後述のように例えば７０）を記憶する。
【００８７】
なお、ここで、第１の閾値は、類似度、すなわち、２つの特徴データの間の相関値と比較できる次元の値とし、予め設定されているものとする。
【００８８】
比較部１０７は、画像記憶部１０１に記憶された、予め録画された複数の画像（図５、図９の画像４１〜４５を参照）のうちのそれぞれの画像に対して計算される各特徴データ（図９の特徴データ４１Ｄ〜４５Ｄを参照）における、それぞれの組み合わせ（組み合わせ４ｃ）での２つの特徴データ（特徴データ４Ｄａ、４Ｄｂ）の間の類似度（類似度４Ｓ）と、記憶された、上述の第１の閾値とを比較する。
【００８９】
照合結果カウンタ１０８は、比較部１０７での比較で、類似度が、第１の閾値よりも大きいと判定される場合に（図１０の大きな類似度４ＳＨを参照）、その類似度を計算する対象となった組み合わせ（組み合わせ４ｃＨ）の２つの特徴データに対応するカウント値（初期値は０）を、それぞれインクリメントする。
【００９０】
なお、説明の便宜上、一方の画像４ａ（画像４）との間での類似度４Ｓが、第１の閾値Ｔｈ１よりも大きな類似度４ＳＨである他方の画像４ｂＨ（画像４）は、一方の画像４の仲間の画像と呼ばれ、第１の閾値Ｔｈ１よりも小さい（第１の閾値Ｔｈ１以下の）類似度４ＳＬである他方の画像４ｂＬ（画像４）は、仲間でない画像と呼ばれる。
【００９１】
また、このような、一方の画像４ａの仲間である他方の画像４ｂＨは、一方の画像４ａに類似すると呼ばれ、仲間でない他方の画像４ｂＬは、類似しないと呼ばれる。
【００９２】
なお、例えば、こうして、一方の画像４ａと、他方の画像４ｂとの間の類似度４Ｓが算出されることにより、算出される類似度４Ｓが、大きな類似度４ＳＨの場合には、他方の画像４ｂが、仲間の画像４ｂＨであることが判定され、小さな類似度４ＳＬの場合には、仲間でない画像４ｂＬと判定されてもよい。
【００９３】
制御部１０５は、照合結果カウンタ１０８のカウント値（図９の個数１０７Ｎ）が最大（比較的大きな第１の個数１０７Ｎｖ）となる特徴データ（特徴データ４２Ｄ）を、照合をする人物Ａ（先述）の特徴を示す登録データ（特徴データ４Ｄｕを参照）として設定する。
【００９４】
つまり、例えば、複数の特徴データ４Ｄのうちから、その特徴データ（例えば特徴データ４２Ｄ）との間で、高い類似度４ＳＨ（図９）が算出される、仲間の特徴データ４Ｄ（２個の画像４２Ｆの特徴データ４１Ｄ、４３Ｄ）の個数（大きな第１の個数１０７Ｎｖ：２個）が最も多い特徴データ４Ｄ（特徴データ４２Ｄ）が特定されてもよい。
【００９５】
そして、ここで、こうして設定される登録データ（特徴データ４Ｄｕ）は、人物Ａ（先述）の特徴を示す。そして、別途、入力される画像（図９の画像６を参照）に含まれる顔領域（図１の顔領域４ｒを参照）から計算した特徴データと、予め設定された当該登録データ（特徴データ４Ｄｕ）とを照合することにより、入力画像（画像６）内の個人を認識する個人認識処理がされる。この個人認識処理において、照合（利用）する登録データとして、上述の、登録データの設定がされる。
【００９６】
図２は、本発明の実施の形態１における画像処理装置１００の動作を示すフロー図（フローチャート）である。
【００９７】
まず、ステップＳ２００において、照合結果カウンタ１０８（図１）のカウント値ｃｏｕｎｔ[ｎ］（ｎ＝０，1，・・，４）を、ｎ＝０、１、・・、４について、それぞれ、０に初期化する。
【００９８】
この後、ステップＳ２０１からステップＳ２０６において、画像記憶部１０１に記憶された各録画画像ｒｅｃｉｍｇ［ｎ］（ｎ＝０，1，・・，４：図５）に対する、顔領域４ｒの検出、及び、顔領域からの、特徴データ（ｓ［０］〜ｓ［４］）の計算を行う。
【００９９】
まず、ステップＳ２０１において、ステップＳ２０２からステップＳ２０６まで（ステップＳ２０２Ｒ）におけるループ処理を、画像記憶部１０１に記憶された録画画像数（５つ、ｎ＝０，１，・・，４）分の回数のループ処理となるように、ステップＳ２０２Ｒの処理の繰り返しの回数をセットする。
【０１００】
次に、ステップＳ２０２において、画像認識部１０２により、画像記憶部１０１に記憶された録画画像ｒｅｃｉｍｇ［ｎ］から、顔領域を検出し、検出した顔領域から、特徴データｓ［ｎ］を計算する。
【０１０１】
次に、ステップＳ２０３において、ステップＳ２０２における、顔領域の検出で、正しく検出ができたかどうかを判定する。そして、この判定の結果が、肯定的の場合には（Ｓ２０３：Ｙ）、ステップＳ２０４へ、否定的の場合には（Ｓ２０３：Ｎ）、ステップＳ２０５へそれぞれ遷移する。なお、すなわち、例えば、録画画像の中に、顔の一部若しくは全部が含まれていないなど、顔領域が検出できない場合があり、その場合には、処理をスキップする（Ｓ２０３：Ｎ）。
【０１０２】
次に、ステップＳ２０４において、ステップＳ２０２で計算した特徴データｓ［ｎ］を、特徴データ記憶部１０３へ記憶する。
【０１０３】
また、ステップＳ２０５においては、ステップＳ２０２で顔領域が検出できず、特徴データも計算されていないために、特徴データｓ［ｎ］を、空（ｎｕｌｌ）として、特徴データ記憶部１０３へ記憶する。
【０１０４】
次に、ステップＳ２０６において、ステップＳ２０１でセットされた録画画像数（５つ、ｎ＝０，１，・・，４）分のループ処理が完了した場合には、ループ処理を抜け、ステップＳ２０６へ遷移し、完了していない場合には、ループ先頭へ遷移する。
【０１０５】
なお、例えば、あるケースでは、ステップＳ２０２において、ｒｅｃｉｍｇ［０］〜［４］の何れの画像での処理でも、顔領域の検出が成功して、ステップＳ２０３において、何れの画像での処理でも、検出が成功したとの判定がされてもよい（ステップＳ２０３：Ｙ）。
【０１０６】
こうして、Ｓ２０１〜Ｓ２０６において、それぞれの録画画像（ｒｅｃｉｍｇ［０］〜［４］）の特徴データ（ｓ［０］〜［４］）が計算されてもよい。
【０１０７】
この後、ステップＳ２０７からステップＳ２１４において、計算済みの、画像記憶部１０１に記憶された各録画画像に対する特徴データｓ［ｎ］（ｎ＝０，1，・・，４）からの、それぞれの組み合わせ（組み合わせ４ｃ）での２つの特徴データ４Ｄａ、４Ｄｂ間での類似度を計算する（Ｓ２１０）。
【０１０８】
また、計算されたそれぞれの類似度が、第１の閾値より大きい場合（Ｓ２１１：Ｙ）の、その類似度が計算された特徴データ（組み合わせ４ｃＨにおける２つの特徴データ４Ｄのそれぞれ）の、上述された、カウントの処理（カウント値のインクリメントの処理）（Ｓ２１２）を行う。
【０１０９】
まず、ステップＳ２０７において、ステップＳ２０８からステップＳ２１４まで（ステップＳ２０８Ｒ）のループ処理が、画像記憶部１０１に記憶された録画画像数（５つ、ｎ＝０，１，・・，４）分の回数でのループ処理となるように、ステップＳ２０８Ｒの処理が繰り返される、繰り返しの回数をセットする。
【０１１０】
次に、ステップＳ２０８において、ステップＳ２０９からステップＳ２１２まで（ステップＳ２０９Ｒ）のループ処理が、（画像記憶部１０１に記憶された録画画像数（５つ）−（ｎ＋１））分の回数でのループ処理となるように、繰り返しの回数をセットする。
【０１１１】
なお、ここで、この「（画像記憶部１０１に記憶された録画画像数（５つ）−（ｎ＋１））」の値は、具体的には次の通りである。つまり、この値は、ｎ＝０の時には４（ｍ＝１，２，３，４）であり（図６ａの表（第１段）の第２行を参照）、ｎ＝１の時には３（ｍ＝２，３，４）であり（第３行）、ｎ＝２の時には、２（ｍ＝３，４）であり（第４行）、ｎ＝３の時には１（ｍ＝４）である（第５行）。
【０１１２】
つまり、例えば、ステップＳ２０９Ｒの処理が、互いに異なる２つの特徴データ４Ｄａ、４Ｄｂ（ｓ［ｍ］、ｓ［ｎ］）の組み合わせ４ｃのそれぞれについて行われてもよい。
【０１１３】
次に、ステップＳ２０９において、類似度を計算する対象の２つの特徴データ、つまり、特徴データｓ［ｎ］とｓ［ｍ］との何れも、空（ｎｕｌｌ）でないか（特徴データｓ［ｎ］が空でなく、かつ、特徴データｓ［ｍ］も空でないとの条件が成立するか）を判定する。そして、判定の結果が、肯定的の場合には（Ｓ２０９：Ｙ）、ステップＳ２１０へ遷移し、否定的の場合には（Ｓ２０９：Ｎ）、ステップＳ２１３へ遷移する。
【０１１４】
なお、例えば、あるケースでは、何れの組み合わせ４ｃ（ｓ［ｍ］、ｓ［ｎ］）における、ステップＳ２０９の処理でも、２つの特徴データｓ［ｍ］、ｓ［ｎ］の何れも空でないとの判定がされてもよい（ステップＳ２０９：Ｙ）。
【０１１５】
次に、ステップＳ２１０において、照合部１０４により、特徴データ記憶部１０３に記憶された、特徴データｓ［ｎ］と、ｓ［ｍ］との間での類似度ｔｒｅｃを計算する。
【０１１６】
次に、ステップＳ２１１において、ステップＳ２１０で計算された類似度ｔｒｅｃが、第１の閾値Ｔｈ１よりも大きいかどうかを判定し、結果が肯定的の場合には（Ｓ２１１：Ｙ）、ステップＳ２１２へ遷移し、否定的の場合には（Ｓ２１１：Ｎ）、ステップＳ２１３へ遷移する。
【０１１７】
次に、ステップＳ２１２において、第１の閾値Ｔｈ１よりも大きい類似度ｔｒｅｃ（Ｓ２１１：Ｙ）を計算する対象となった組み合わせ４ｃにおける特徴データｓ［ｎ］及びｓ［ｍ］に対応するそれぞれのカウント値（ｃｏｕｎｔ［ｎ］及びｃｏｕｎｔ［ｍ］）をインクリメントする。
【０１１８】
次に、ステップＳ２１３において、ステップＳ２０８でセットされた（録画画像数（５つ）−（ｎ＋１））分の回数のループ処理が完了した場合には、ループ処理を抜け、ステップＳ２１４へ遷移し、完了していない場合には、ループ先頭へ遷移する。
【０１１９】
次に、ステップＳ２１４において、ステップＳ２０７でセットされた録画画像数（５つ、ｎ＝０，１，・・，４）分の回数のループ処理が完了した場合には、ループ処理を抜け、ステップＳ２１５へ遷移し、完了していない場合には、ループ先頭へ遷移する。
【０１２０】
こうして、例えば、Ｓ２０７〜Ｓ２１４において、それぞれの組み合わせ４ｃについて、その組み合わせ４ｃでの類似度４Ｓが計算されてもよい。そして、計算されたそれぞれの類似度４Ｓについて、その類似度４Ｓが、第１の閾値Ｔｈ１よりも高い類似度４ＳＨか、低い類似度４ＳＬかが判定されてもよい。
【０１２１】
この後、ステップＳ２１５からステップＳ２２０において、照合結果カウンタ１０８のカウント値（図９における個数１０７Ｎ）が、最大のカウント値（大きな第１の個数１０７Ｎｖ）である特徴データを、人物Ａの特徴を示す登録データ（特徴データ４Ｄｕ）として設定する。ここで、人物Ａは、別途入力される画像（図９の画像６）に含まれる顔領域から計算した特徴データと、予め設定された、上記の登録データとを照合することで、入力画像（画像６）内の個人を認識する個人認識処理において、照合をする人物である。そして、上述の設定では、この人物Ａの特徴を示す登録データとして、上述された、最大のカウント値を有する特徴データを設定する。
【０１２２】
まず、ステップＳ２１５において、照合結果カウンタ１０８の最大カウント値を保持するパラメータｍａｘ、及び、最大カウント値を示すインデックス値を保持するパラメータｍａｘｎを、それぞれ、−ＭＡＸ＿ＶＡＬ（ｍａｘが取り得る最小値）、及び、０で初期化する。
【０１２３】
次に、ステップＳ２１６において、ステップＳ２１７からステップＳ２１９まで（ステップＳ２１７Ｒ）のループ処理が、画像記憶部１０１に記憶された録画画像数（５つ、ｎ＝０，１，・・，４）分の回数のループ処理となるように、繰り返しの回数をセットする。
【０１２４】
次に、ステップＳ２１７において、照合結果カウンタ１０８のカウント値ｃｏｕｎｔ［ｎ］が、パラメータｍａｘよりも大きいかどうかを判定し、結果が肯定的の場合には（Ｓ２１７：Ｙ）、ステップＳ２１８へ遷移し、否定的の場合には（Ｓ２１７：Ｎ）、ステップＳ２１９へ遷移する。
【０１２５】
次に、ステップＳ２１８において、パラメータｍａｘへ、照合結果カウンタ１０８のカウント値ｃｏｕｎｔ［ｎ］をセットすると共に、パラメータｍａｘｎへ、カウント値ｃｏｕｎｔ［ｎ］のインデックス値ｎをセットする。
【０１２６】
次に、ステップＳ２１９において、ステップＳ２１６でセットされた録画画像数（５つ、ｎ＝０，１，・・，４）分のループ処理が完了した場合には、ループ処理を抜け、ステップＳ２２０へ遷移し、完了していない場合には、ループ先頭へ遷移する。
【０１２７】
次に、ステップＳ２２０において、照合結果カウンタ１０８のカウント値が最大となる特徴データを、個人認識処理において照合する人物Ａの特徴を示す登録データｓｒｅｆとして設定する。すなわち、登録データｓｒｅｆとして設定される特徴データ（特徴データ４Ｄｕ）は、次のような画像から計算される特徴データｓ［ｍａｘｎ］である。つまり、その画像とは、画像記憶部１０１に記憶された録画画像の中で、当該録画画像（画像４２）との間で、第１の閾値Ｔｈ１よりも大きい類似度が算出される他の録画画像（画像４２Ｆ：画像４１、４３）の個数が、最も多い個数（第１の個数１０７Ｎｖ）である画像である。
【０１２８】
ここで、図５、及び、図６ａを用いて、登録データが設定される過程を、より具体的に説明する。
【０１２９】
図５は、画像記憶部１０１に記憶された複数の録画画像ｒｅｃｉｍｇ［ｎ］（ｎ＝０，１，・・，４）、及び、各録画画像から検出された顔領域４ｒを示す図である。
【０１３０】
図５に示すように、ｒｅｃｉｍｇ［３］とｒｅｃｉｍｇ［４］とは、顔向き等を含め、非常に、顔領域の状態が類似している。また、ｒｅｃｉｍｇ［０］〜ｒｅｃｉｍｇ［２］の、それぞれの組み合わせの２つの録画画像の間も、顔向きが、若干異なるが、ある程度類似している。但し、ｒｅｃｉｍｇ［０］〜ｒｅｃｉｍｇ［２］のそれぞれと、ｒｅｃｉｍｇ［３］及びｒｅｃｉｍｇ［４］のそれぞれとの間では、顔向きも大きく異なり、類似性は低い。
【０１３１】
図６ａは、画像記憶部１０１に記憶された、複数の録画画像ｒｅｃｉｍｇ［ｎ］（ｎ＝０，１，・・，４）のそれぞれ（縦軸、横軸）の顔領域から計算した、２つの特徴データの間の類似度を示す。
【０１３２】
つまり、それぞれの行（例えば、第３行のｒｅｃｉｍｇ［１］）における、それぞれの列（例えば、第３行の第５列）のデータ（２５）は、その行の録画画像（ｒｅｃｉｍｇ［１］）の特徴データ（ｓ［１］）と、その列の録画画像（ｒｅｃｉｍｇ［３］）の特徴データ（ｓ［３］）との間の類似度を示す。
【０１３３】
なお、図６ａの表における括弧書きに示されるように、第Ｖ行第Ｗ列（例えば、第５行第３列）の類似度は（Ｖ＞Ｗ）、例えば、第Ｗ行第Ｖ列（例えば第３行第５列）の類似度と同じでもよい。
【０１３４】
図６ａに示すように、ｒｅｃｉｍｇ［３］とｒｅｃｉｍｇ［４］との間の類似度が、最も高い（９９）。また、ｒｅｃｉｍｇ［０］〜ｒｅｃｉｍｇ［２］のそれぞれの間の類似度（例えば、ｒｅｃｉｍｇ［０］とｒｅｃｉｍｇ［１］との間の８０など）も、ある程度高い（６０〜８０）。
【０１３５】
一方、ｒｅｃｉｍｇ［０］〜ｒｅｃｉｍｇ［２］それぞれと、ｒｅｃｉｍｇ［３］及びｒｅｃｉｍｇ［４］の間の類似度（例えば、ｒｅｃｉｍｇ［０］とｒｅｃｉｍｇ［３］との間での２０など）は低い（２０〜３０）。
【０１３６】
このように、ｒｅｃｉｍｇ［３］とｒｅｃｉｍｇ［４］との間の類似度などの、斜め線によるハッチングが付された４個の類似度６００ａは、ハッチングなしの、その他の６個の類似度６００ｂよりも高い。
【０１３７】
そして、先述のように、第１の閾値Ｔｈ１は、例えば７０である。そして、例えば、これらの、６個の高い類似度６００ａのうちで、ｒｅｃｉｍｇ［０］とｒｅｃｉｍｇ［２］との間の類似度６００ａ２（６０）は、この第１の閾値Ｔｈ１（７０）よりも小さく、他の３個の類似度６００ａ１は、７０よりも大きい。
【０１３８】
よって、第１の閾値Ｔｈ１が、７０であった場合には、照合結果カウンタ１０８のカウント値ｃｏｕｎｔ［ｎ］（ｎ＝０，１，・・，４）については、図６ａの第２段に示されるように、ｃｏｕｎｔ［０］＝１＋０＋０＋０＝１個、ｃｏｕｎｔ［１］＝１＋１＋０＋０＝２個、ｃｏｕｎｔ［２］＝０＋１＋０＋０＝１個、ｃｏｕｎｔ［３］＝０＋０＋０＋１個、ｃｏｕｎｔ［４］＝０＋０＋０＋１個となる。
【０１３９】
なお、つまり、ｒｅｃｉｍｇ［０］〜［４］が有する、仲間の画像の個数は、１個、２個、１個、１個、１個である。
【０１４０】
つまり、カウント値が最大となるのは、ｎ＝１のときである。よって画像記憶部１０１に記憶された複数の録画画像ｒｅｃｉｍｇ［ｎ］（ｎ＝０，１，・・，４）の中で、ｎ＝１であるｒｅｃｉｍｇ［１］の顔領域から計算された特徴データを、個人認識処理において照合する人物Ａの特徴を示す登録データとして設定する。
【０１４１】
ここで、ｒｅｃｉｍｇ［０］〜［４］の撮像がされた、１回目の来訪時に来訪した人物Ａと同じ人物（ここでは人物Ａ）が、１回目の来訪時よりも後の２回目の来訪時（先述された、画像６（図９）の撮像時）において、再び来訪した時が考えられる。
【０１４２】
この時に、図示しない撮像装置（図７の撮像装置７０３を参照）で撮像される画像について、次の通りであることが多い。
【０１４３】
つまり、初回撮像時（個人認識処理用登録データを設定する基準となる、複数の録画画像ｒｅｃｉｍｇ［０］〜［４］を記憶する時）の画像４（ｒｅｃｉｍｇ［０］〜［４］）に対して、再撮像時（入力画像（画像６）に対して、設定した登録データ（特徴データ４Ｄｕ）を用いて、個人認識処理を行う時）の画像（画像６）が、次のような画像であることが多い。つまり、再撮像時の画像（画像６）は、初回撮像時の画像（画像４）に対して、撮像装置前での挙動に関する、個人の癖なども関係して、全体的に、類似性の高い画像であることが多い。
【０１４４】
つまり、例えば、初回撮像時（１回目の来訪時）における複数の画像４（ｒｅｃｉｍｇ［０］〜［４］）のうちで、比較的大きな第１の個数１０７Ｎｖ（２個）だけの、仲間の他の画像４２Ｆ（図９、２個）を有するが第１の画像４２は、再撮像時（２回目の来訪時）における画像６に対して、類似し易いと推定される。
【０１４５】
つまり、第１の画像４２が利用された際に、画像６の個人認識処理で、認識に成功する確率１０７Ｐは、比較的高い第１の確率１０７Ｐｖであると推定される。
【０１４６】
そして、比較的小さい個数１０７Ｎｗだけ、仲間の他の画像４４Ｆを有する第２の画像４４は、画像６に対して、類似し難いと推定される。
【０１４７】
つまり、第２の画像４４が利用された際での確率１０７Ｐは、比較的低い第２の確率１０７Ｐｗと推定される。
【０１４８】
このため、複数の録画画像（ｒｅｃｉｍｇ［０］〜［４］）の中で、当該録画画像との間で、所定値より大きい類似度が計算される他の画像（仲間の画像）４Ｆの個数（個数１０７Ｎ）が、最も多い個数（大きい第１の個数１０７Ｎｖ）である録画画像（第１の画像４２、ｒｅｃｉｍｇ［１］）を選択することが好ましい。つまり、選択される当該画像（第１の画像４２）からの特徴データ（第１の特徴データ４２Ｄ、ｓ［１］）を登録データとすることで、再来訪時の、多くの入力画像（画像６）に対して、類似度が高くなる可能性が高く、良好な認識率を得ることができる。
【０１４９】
なお、ｒｅｃｉｍｇ［１］の仲間の画像の個数は、図６ａの第３段により示されるように、２個である。このため、仲間であるか、又は、同一である画像の個数は、ｒｅｃｉｍｇ［１］自身の１個分を加えた、２＋１＝３個である（第４段）。
【０１５０】
他方、ここで、初回撮像時の画像（ｒｅｃｉｍｇ［０］〜［４］）の個数は、５個である。
【０１５１】
つまり、再撮像時の画像６が、このｒｅｃｉｍｇ［１］に対して類似する（近似である、一致する）第１の確率１０７Ｐｖは、大雑把には、３／５と推定される（第４段）。
【０１５２】
なお、図６ａでは、第２段において、仲間の画像の個数（１個、２個、１個、１個、１個）が示されるのと共に、第３段において、仲間の画像の個数に１が加えられた、同一か、又は、仲間である画像の個数（２個、３個、２個、２個、２個）が示され、第４段では、推定される、再撮像時の画像６が、類似する画像である確率１０７Ｐが示される。
【０１５３】
以上のように、本実施の形態によれば、画像記憶部、画像認識部、特徴データ記憶部、照合部、制御部（閾値記憶部、比較部、照合結果カウンタ）を設ける。そして、制御部により、画像記憶部に記憶された録画画像（ｒｅｃｉｍｇ［０］〜［４］）の中で、その録画画像との間で、第１の閾値Ｔｈ１よりも大きい類似度が計算される他の画像（仲間の画像）が、最も多く存在する録画画像（ｒｅｃｉｍｇ［１］）から計算された特徴データ（ｓ［１］）が特定される。そして、特定された、仲間の画像の個数が最も多い画像からの特徴データ（ｓ［１］）を、個人認識処理において照合する人物の特徴を示す登録データとして設定する。このことで、個人認識処理における認識率を向上することが可能となる。
【０１５４】
なお、本実施の形態において、画像記憶部１０１に記憶する、予め録画された画像の数を、５つとしたが、それ以外の数（但し３つ以上）としても、同様の効果が得られる。
【０１５５】
また、本実施の形態においての説明では、画像記憶部１０１に記憶する、予め録画された画像や、登録データの設定について、一人の人物（人物Ａ）を対象とした説明としたが、複数の人物を対象とした構成としても、同様の効果が得られる。その場合には、画像記憶部１０１に記憶する、予め録画する画像用の領域や、特徴データ記憶部１０３に記憶する特徴データ、登録データ用の領域を、複数人分確保するように変更すれば良い。
【０１５６】
また、本実施の形態において、閾値記憶部１０６に記憶する第１の閾値Ｔｈ１を、予め設定するものとした。一方、別途、設定値を設定して、設定された設定値を第１の閾値Ｔｈ１として利用させる設定部を設けてもよい。こうして、設定値を可変とするようにしても、同様の効果が得られる。
【０１５７】
また、本実施の形態において、照合結果カウンタ１０８のカウント値が最大となる、一つの特徴データを、登録データとして設定した。一方、カウント値が大きい順に、複数の特徴データを、それぞれ、登録データとして設定してもよい。そして、個人認識処理では、設定された複数の登録データのうちの全ての登録データでの照合をするようにしても、同様の効果が得られる。
【０１５８】
また、本実施の形態においての動作は、画像記憶部１０１に記憶する、予め録画された画像それぞれに、一人の人物（人物Ａ）だけが含まれることを前提とした動作とした。一方、このようではなくて、複数の人物が含まれる場合にも、同様の効果が得られる。その場合には、例えば、図２に示す動作において、録画画像や録画画像数を単位とした処理を、録画画像から検出された、顔領域や顔領域数を単位とする処理に変更すれば良い。
【０１５９】
また、本実施の形態において、個人認識処理において照合する人物の特徴を示す登録データとして、顔領域から計算した特徴データを使用した。一方、それ以外でも、画像から抽出可能な何らかの身体的特徴（指紋、虹彩等）や、行動的特徴（筆跡等）を使用しても、同様の効果が得られる。
【０１６０】
なお、上述のようにして、例えば、画像４から、画像４のなかの顔領域４ｒが検出されてもよい。
【０１６１】
一方で、顔領域４ｒの検出はされなくてもよい。
【０１６２】
具体的には、例えば、画像４（ｒｅｃｉｍｇ［０］〜［４］）は、より大きい画像に含まれる、より大きい画像の一部でもよい。そして、より大きい画像が撮像されることにより、画像４の撮像がされてもよい。
【０１６３】
そして、例えば、画像４は、より大きい画像から予め検出された顔領域の画像でもよい。
【０１６４】
例えば、このため、画像４の全体が顔領域４ｒで、画像４からの、顔領域４ｒの検出はされなくてもよい。
【０１６５】
（実施の形態２）
実施の形態２の画像処理装置は、前記制御部は、前記照合部で計算される前記類似度と比較するための前記所定値（第１の閾値Ｔｈ１：図１）を記憶する閾値記憶部（閾値記憶部１０６）と、前記画像記憶部に記憶された、予め録画された複数の前記画像（画像４１〜４５）から計算される、それぞれの前記組み合わせでの２つの前記特徴データ（特徴データ４Ｄａ、４Ｄｂ）からの前記類似度（類似度４Ｓ）と、記憶された前記所定値との間の差分値（図６ｂの差分値１０７ｄ）を計算する減算部（図３の減算部３０７）と、前記減算部で計算した前記差分値を、当該差分値が計算された前記類似度を計算する基となった前記組み合わせの２つの前記特徴データ（特徴データ４Ｄａ、４Ｄｂ）のそれぞれに対応するカウント値に加算する照合結果カウンタ（照合結果カウンタ３０８）とを備え、それぞれの前記組み合わせでの前記差分値（１０７ｄ）について、可算がされた後における、前記照合結果カウンタの前記カウント値（値１０７Ｖ）が最大（図６ｂの値１０７Ｖｖ）となる前記特徴データ（特徴データ４２Ｄ）を、前記登録データとして設定してもよい。
【０１６６】
つまり、それぞれの可算がされた後におけるカウント値は、例えば、そのカウント値に対応する（特徴データ４Ｄの）画像４に対応する値１０７Ｖ（先述：図６ｂ）でもよい。
【０１６７】
そして、先述のように、あるケースにおいて、次の通りでもよい。
【０１６８】
つまり、算出される値１０７Ｖ（カウント値）の画像４が、先述の第１の画像４２（ｒｅｃｉｍｇ［１］）であるときに、その値１０７Ｖが、第１の値１０７Ｖｖで、第２の画像４４（ｒｅｃｉｍｇ［３］）であるときに、第２の値１０７Ｖｗでもよい（図６ｂで示されるケース）。
【０１６９】
そして、これにより、第１の値１０７Ｖｖが算出された第１の画像４２が利用され、第２の値１０７Ｖｗが算出された第２の画像４４が利用されなくてもよい（実施の形態１を参照）。
【０１７０】
そして、別のケース（例外的なケース、図略）では、第１の画像４２（ｒｅｃｉｍｇ［１］）の値１０７Ｖとして、第２の値１０７Ｖｗが算出され、第２の画像４４（ｒｅｃｉｍｇ［３］の値１０７Ｖとして、第１の値１０７Ｖｖが算出されてもよい。
【０１７１】
そして、これにより、第１の画像４２の第１の個数１０７Ｎｖが大きく、第２の画像４４の第２の個数１０７Ｎｗが小さいにも関わらず、第１の画像４２が利用されず、第２の画像４４が利用されてもよい。
【０１７２】
これにより、例外的なケースでも、適切な処理がされて、より確実に、適切な処理がされてもよい。
【０１７３】
なお、このような処理における、より詳細な点は、例えば、以下の処理と同じ処理などである。
【０１７４】
図３は、本発明の実施の形態２における画像処理装置３００のブロック図である。
【０１７５】
図３において、図１と同じ構成要素については同じ符号を用い、適宜、説明を省略する。
【０１７６】
図３に示すように、画像処理装置３００は、画像記憶部１０１、画像認識部１０２、特徴データ記憶部１０３、照合部１０４、制御部３０５を備える。
【０１７７】
画像記憶部１０１、画像認識部１０２、特徴データ記憶部１０３、照合部１０４については、例えば、実施の形態１と同様である。
【０１７８】
また、制御部３０５は、閾値記憶部１０６、減算部３０７、照合結果カウンタ３０８を備える。
【０１７９】
閾値記憶部１０６については、例えば、実施の形態１と同様である。
【０１８０】
減算部３０７は、画像記憶部１０１に記憶された、予め録画された複数の画像のうちのそれぞれの画像（画像４）に対して計算される、各特徴データ間の類似度と、第１の閾値との間の差分値（図６ｂの差分値１０７ｄ）を計算する。
【０１８１】
照合結果カウンタ３０８は、減算部３０７で計算した差分値を、当該差分値が計算される基となった類似度を計算する対象となった２つの特徴データのそれぞれに対応するカウント値（初期値は０）に加算する。
【０１８２】
制御部３０５は、照合結果カウンタ３０８のカウント値（差分値１０７ｄ）が最大となる特徴データを、人物Ａの特徴を示す登録データとして設定する。ここで、人物Ａは、別途入力される画像に含まれる顔領域から計算した特徴データと、予め設定された登録データとを照合することで、入力画像内の個人を認識する個人認識処理において照合する人物である。
【０１８３】
図４は、本発明の実施の形態２における画像処理装置３００の動作を示すフロー図である。
【０１８４】
図４において、図２での処理ステップと、同じ処理ステップについては、同じ符号を用い、重複した説明を適宜、省略する。
【０１８５】
ステップＳ２００からステップＳ２１０までの処理については、例えば、実施の形態１と同様である。
【０１８６】
次に、ステップＳ４１１において、ステップＳ２１０で計算された類似度ｔｒｅｃと、第１の閾値Ｔｈ１との間における差分値ｄｉｆｆを計算する。
【０１８７】
次に、ステップＳ４１２において、類似度ｔｒｅｃを計算する対象となった特徴データｓ［ｎ］、及び、ｓ［ｍ］に対応するカウント値ｃｏｕｎｔ［ｎ］、及び、ｃｏｕｎｔ［ｍ］に、それぞれ、ステップＳ４１１で計算した差分値ｄｉｆｆを加算する。
【０１８８】
ステップＳ２１３からステップＳ２２０までについては、例えば、実施の形態１と同様である。
【０１８９】
ここで、図５及び図６ｂを用いて、登録データが設定される過程を、より具体的に説明する。
【０１９０】
図５は、実施の形態１の説明の通りである。
【０１９１】
図６ｂは、画像記憶部１０１に記憶された、複数の録画画像ｒｅｃｉｍｇ［ｎ］（ｎ＝０，１，・・，４）のうちのそれぞれ（縦軸、横軸）から計算した、２つの特徴データ間の類似度と、第１の閾値とのの間の差分値（「類似度−第１の閾値」：差分値１０７ｄ）を示す。
【０１９２】
なお、第１の閾値は、実施の形態１と同様に、例えば、７０とする。
【０１９３】
図６ｂに示すように、ｒｅｃｉｍｇ［３］と、ｒｅｃｉｍｇ［４］との間での数値が、最も高い（３０）。また、ｒｅｃｉｍｇ［０］〜ｒｅｃｉｍｇ［２］の、それぞれ組み合わせでの２つの録画画像の間での数値も、ある程度高い（−１０〜１０）。一方、ｒｅｃｉｍｇ［０］〜ｒｅｃｉｍｇ［２］のそれぞれと、ｒｅｃｉｍｇ［３］及びｒｅｃｉｍｇ［４］のそれぞれとの間の数値は低い（−５０〜−４０）。
【０１９４】
この場合の、照合結果カウンタ１０８のカウント値は、図６ｂの下部に示されるように、ｃｏｕｎｔ［０］＝−１００（１０＋（−１０）＋（−５０）＋（−５０））、ｃｏｕｎｔ［１］＝−７０（１０＋１０＋（−４５）＋（−４５））、ｃｏｕｎｔ［２］＝−８０（（−１０）＋１０＋（−４０）＋（−４０））、ｃｏｕｎｔ［３］＝−１０５（（−５０）＋（−４５）＋（−４０）＋３０）、ｃｏｕｎｔ［４］＝−１０５（（−５０）＋（−４５）＋（−４０）＋３０）となる。なお、図６ｂの下部では、模式的な図示がされる。
【０１９５】
つまり、カウント値が最大となるのは、ｎ＝１のとき（カウント値＝−７０）である。
【０１９６】
よって、画像記憶部１０１に記憶された、複数の録画画像ｒｅｃｉｍｇ［ｎ］（ｎ＝０，１，・・，４）の中から、ｒｅｃｉｍｇ［１］の顔領域から計算された特徴データ（ｓ［１］）を、個人認識処理において照合する人物Ａの特徴を示す登録データとして設定する。
【０１９７】
以上のように、本実施の形態によれば、画像記憶部、画像認識部、特徴データ記憶部、照合部、制御部（閾値記憶部、減算部、照合結果カウンタ）を設ける。そして、制御部により、画像記憶部に記憶された録画画像の中で、他の画像に対する類似度（差分値１０７ｄ）の合計（評価値１０７Ｖ：図６ｂ）が最も大きい画像（図６ｂにおけるｒｅｃｉｍｇ［１］）から計算された特徴データ（ｓ［１］）が特定される。そして、特定された特徴データを、個人認識処理において照合する人物の特徴を示す登録データとして設定する。このことで、個人認識処理における認識率を、向上することが可能となる。
【０１９８】
なお、本実施の形態において、画像記憶部１０１に記憶する、予め録画された複数の画像のうちのそれぞれの画像から計算した特徴データの間の類似度と、第１の閾値との間の差分値の合計が、最大となる特徴データを、登録データとした。
【０１９９】
一方、類似度そのものの合計が、最大となる特徴データを、登録データとしても、同様の効果が得られる。
【０２００】
但し、こうした処理がされず、先述のように、差分値の処理がされて、差分値の合計が算出されてもよい。すなわち、こうして、差分値の合計が算出され、類似度をそのまま合計しないならば、照合結果カウンタ１０８のカウント値（サイズ）が大きくなってしまうことが回避できる。この点に着目するならば、差分値の処理がされて、第１の閾値の設定値に応じた処理がされる、先述の構成とするのが、より好ましい。
【０２０１】
（実施の形態３）
図７は、本発明の実施の形態３における画像処理システム７００のブロック図である。
【０２０２】
図７に示すように、画像処理システム（ドアホンシステム）７００は、カメラ子機７０１、親機７０２を備える。
【０２０３】
また、カメラ子機７０１は、撮像装置７０３、マイク７０４、スピーカー７０５、呼び出し釦７０６、カメラ子機ＩＦ部７０７を備える。
【０２０４】
また、親機７０２は、親機ＩＦ部７０８、画像処理装置７０９、マイク７１０、スピーカー７１１、応答釦７１２、登録釦７１３、表示装置７１４を備える。
【０２０５】
また、画像処理装置７０９は、画像記憶部７１５、画像認識部７１６、特徴データ記憶部７１７、照合部７１８、制御部７１９を備える。
【０２０６】
また、制御部７１９は、閾値記憶部７２０、比較部７２１、照合結果カウンタ７２２を備える。
【０２０７】
例えば、カメラ子機７０１は、住宅７００ｈの宅外（例えば、玄関７００ｈａ等）に、また、親機７０２は宅内７００ｈｂに設置され、住宅へ来訪者（例えば、人物２Ａ）が来訪した時に、居住者（宅内）が、来訪者（玄関先等）を、画像並びに音声で確認したり、居住者と来訪者との間での通話を実現する。
【０２０８】
つまり、画像処理システム７００は、例えば、ドアホンのシステムなどである。
【０２０９】
撮像装置７０３は、来訪者の顔を含む画像を撮像する。
【０２１０】
マイク７０４は、来訪者の音声を集音する。
【０２１１】
スピーカー７０５は、親機７０２のマイク７１０で集音された、居住者の音声を拡声することで、来訪者と居住者との間での通話を可能とする。
【０２１２】
呼び出し釦７０６は、来訪者が、当該呼び出し釦７０６を押すことで、親機７０２のスピーカー７１１から、呼び出し音が出力され、居住者へ来訪が通知される釦である。
【０２１３】
カメラ子機ＩＦ部７０７は、撮像装置７０３、マイク７０４、スピーカー７０５、呼び出し釦７０６と、親機ＩＦ部７０８との間での、画像、音声、信号の通信や、例えば撮像装置７０３などの各制御対象の制御を行う。
【０２１４】
親機ＩＦ部７０８は、カメラ子機ＩＦ部７０７、画像処理装置７０９、マイク７１０、スピーカー７１１、応答釦７１２、登録釦７１３、表示部（表示装置）７１４の間での、画像、音声、信号の通信や、例えばカメラ子機ＩＦ部７０７などの各制御対象の制御を行う。
【０２１５】
画像記憶部７１５は、撮像装置７０３で撮像された画像（例えば画像６）、並びに、撮像装置７０３で撮像されて、予め録画された、同じ人物Ａの複数の画像（例えば画像４）を記憶する。本実施の形態では、記憶する、予め録画された画像の数を、例えば５つとする。
【０２１６】
画像認識部７１６は、画像記憶部７１５に記憶された画像より顔領域を検出し、検出した顔領域から、個人の特徴を示す特徴データを計算する。
【０２１７】
なお、ここで、画像から顔領域を検出する方法は、例えば、パターンマッチングを利用したものなど、公知の適当な方法を使用すればよい。また、検出した顔領域から、特徴データを計算する方法は、例えば、特徴データとして、目や鼻や口といった顔の各パーツの位置や、それらの位置の間の位置関係の情報を用いるなど、こちらも、公知の適当な、特徴データ及びその計算方法を使用すればよい。
【０２１８】
特徴データ記憶部７１７は、画像認識部７１６で計算された特徴データを記憶する。
【０２１９】
照合部７１８は、特徴データ記憶部７１７に記憶された特徴データより、２つの特徴データ間の類似度を計算する。ここで類似度は、２つの特徴データ間の相関値を示すもので、相関値が大きい方が、類似度が高く、相関値が小さい方が、類似度が低いとする。
【０２２０】
閾値記憶部７２０は、照合部７１８で計算される類似度と比較するための、第１の閾値Ｔｈ１及び第２の閾値Ｔｈ２（図１の２点鎖線での図示を参照）をそれぞれ記憶する。
【０２２１】
なお、ここで、例えば、第１の閾値及び第２の閾値のそれぞれは、類似度、すなわち、特徴データ間の相関値と比較できる次元の値とし、予め設定されているものとする。
【０２２２】
比較部７２１は、画像記憶部７１５に記憶された、予め録画された複数の画像のうちのそれぞれの画像に対して計算される、それぞれの組み合わせの２つの特徴データ間の類似度と、第１の閾値とを比較する。
【０２２３】
照合結果カウンタ７２２は、比較部７２１での比較で、類似度が、第１の閾値よりも大きいと判定された場合に、その類似度を計算する対象となった２つの特徴データのそれぞれに対応するカウント値（初期値は０）を、インクリメントする。
【０２２４】
制御部７１９は、登録データ設定時（居住者が登録釦７１３を押した時）には、照合結果カウンタ７２２のカウント値が最大となる特徴データ（例えば第１の特徴データ４２）を、個人認識処理において照合する人物Ａ（人物２Ａ）の特徴を示す登録データとして設定する。
【０２２５】
ここで、個人認識処理は、別途、撮像装置７０３で撮像され、入力される画像（画像６）に含まれる顔領域から計算した特徴データと、予め設定された当該登録データとを照合することで、入力画像内の個人を認識する処理（画像６に写された人物２２が、人物２Ａであることを判定する処理）である。
【０２２６】
そして、制御部７１９は、個人認識処理時（居住者により、前記操作で、個人認識処理用登録データが設定された状態で、来訪者が、呼び出し釦７０６を押すことで、撮像装置７０３により撮像され、入力される画像（画像６）内の個人を認識する時）には、画像記憶部７１５に記憶された、撮像装置７０３からの入力画像に対する特徴データと、予め設定された登録データとの間の類似度を計算し、計算された類似度が、第２の閾値Ｔｈ２以上であれば、その入力画像内の個人は、登録された前記人物と同一の人物であると判定する。
【０２２７】
マイク７１０は、居住者の音声を集音する。
【０２２８】
スピーカー７１１は、カメラ子機７０１のマイク７０４で集音された、来訪者の音声を拡声することで、居住者と、来訪者との間での通話を可能とし、また、呼び出し釦７０６が押された時に、呼び出し音を出力することで、居住者へ、来訪者の来訪を通知する。
【０２２９】
応答釦７１２は、居住者が、その釦を押すことで、マイク７１０で集音された音声が、カメラ子機７０１のスピーカー７０５で拡声され、居住者と来訪者との間での通話ができる状態になる釦である。
【０２３０】
登録釦７１３は、居住者が、その釦を押すことで、画像処理装置７０９において、画像記憶部７１５に予め録画された画像から、個人認識処理で照合する登録データが設定される釦である。
【０２３１】
表示部７１４は、撮像装置７０３で撮像された画像等を表示する。
【０２３２】
なお、表示部７１４は、表示パネルなどの、表示がされる表示領域７１４Ｒを含んでもよい。そして、例えば、表示領域７１４Ｒにおいて、２回目の来訪時に撮像される画像６が表示されると共に、さらに、上述の判定で、同一と認識された人物（先述の人物Ａ）の情報（名前２ＡＮ）が表示されてもよい。なお、例えば、２回目の来訪時までに、同一と認識された人物の名前２ＡＮの文字列のデータが、ユーザにより入力されてもよい。
【０２３３】
以下、本実施の形態で示す画像処理システム７００の動作の流れを説明する。
【０２３４】
まず、来訪者（人物Ａとする）が、画像処理システム７００を設置した住宅を来訪し、呼び出し釦７０６を押す。
【０２３５】
すると、撮像装置７０３により、来訪者の顔を含む画像が撮像開始される（撮像された画像は、表示部７１４での表示や、画像処理装置７０９での個人認識処理のために、画像記憶部７１５に一時的に記憶される）。
【０２３６】
そして、このような、撮像の開始がされるのと共に、スピーカー７１１から、呼び出し音が出力され、また、表示部７１４に、開始された撮影で撮像された画像が表示される。
【０２３７】
また、同時に、撮像装置７０３で、撮像された複数の画像を、別途所定の時間間隔で、画像記憶部７１５に録画する。
【０２３８】
そして、録画が完了したら、表示部７１４に、録画された録画画像が記憶されていることを示すマークを表示する。
【０２３９】
なお、本実施の形態では、例えば、上記された所定の時間間隔を、１秒間隔とし、また、記憶する、予め録画された画像の数を、５つ（ｒｅｃｉｍｇ［ｎ］（ｎ＝０，１，・・，４））とする。
【０２４０】
なお、ここでは、個人認識用の登録データが設定されていないため、撮像装置７０３で撮像された画像に対する個人認識処理は実行されない。
【０２４１】
次に、スピーカー７１１から、呼び出し音が出力されたことで、居住者（在宅の場合）が、応答釦７１２を押して、マイク７１０、スピーカー７１１、マイク７０４、スピーカー７０５を介して、来訪者と通話し、対応する。
【０２４２】
次に、居住者は、表示部７１４に表示されている録画画像が記憶されていることを示すマーク（上述）を確認し、先の来訪者（人物Ａ：図７、図９等の人物２Ａ）を、個人認識対象として、登録データを設定する場合には、登録釦７１３を押す。
【０２４３】
登録釦７１３が押されると、画像処理装置７０９において、画像記憶部７１５に録画された複数の画像（ｒｅｃｉｍｇ［ｎ］（ｎ＝０，１，・・，４））から、登録データｓｒｅｆを設定する。ここでの、画像処理装置７０９での動作については、例えば、実施の形態１で説明した動作と同じでよいため、ここでの説明では、重複する説明を適宜、省略する。
【０２４４】
次に、来訪者（人物Ａ）が、再度来訪し、呼び出し釦７０６を押すと、前記と同じ動作を行う。
【０２４５】
合わせて、画像処理装置７０９において、画像記憶部７１５に記憶された撮像装置７０３からの入力画像（画像６）に対する、個人認識処理を実行する。以下、より具体的に説明する。
【０２４６】
まず、画像認識部７１６において、画像記憶部７１５に記憶された入力画像ｉｎｐｉｍｇより、顔領域を検出し、検出した顔領域から、個人の特徴（図９の特徴６ｘ）を示す特徴データｓｉｎｐを計算し、計算された特徴データｓｉｎｐを、特徴データ記憶部７１７に記憶する。
【０２４７】
なお、ここで、画像から顔領域を検出する方法は、例えば、パターンマッチングを利用したものなど、公知の適当な方法を使用すればよい。また、検出した顔領域から、特徴データを計算する方法は、例えば、特徴データとして、目や鼻や口といった、顔の各パーツの位置や、それらの位置の間の位置関係の情報を用いるなどして、こちらも公知の適当な特徴データ及びその計算方法を使用すればよい。
【０２４８】
次に、照合部７１８において、特徴データ記憶部７１７に記憶された登録データｓｒｅｆと、特徴データｓｉｎｐとの間の類似度ｔｉｎｐを計算する。
【０２４９】
次に、制御部７１９（例えば、図９の認識処理部７１９ａ）において、照合部７１８で計算された類似度ｔｉｎｐと、閾値記憶部７２０に記憶された第２の閾値Ｔｈ２とを比較し、類似度ｔｉｎｐが、第２の閾値Ｔｈ２以上であれば、入力画像内の個人は、登録された人物Ａと同一であると判定する。
【０２５０】
ここで、同じ人物（ここでは人物Ａ）が来訪した時に、撮像装置７０３で撮像される画像について、初回の来訪時（個人認識処理用登録データを設定する基準となる、複数の録画画像を記憶する時）での画像に対して、再来訪時（入力画像に対し、設定した登録データを用いて、個人認識処理を行う時）での画像は、カメラ子機７０１前での挙動に関する、個人の癖なども関係して、全体的に、類似性が高いものになることが多い。そのため、複数の録画画像の中で、所定値より大きい類似度を持つ他の画像が、最も多く存在する画像を選択し、登録データとすることで、再来訪時の、多くの入力画像に対しても、類似度が高くなる可能性が高く、良好な認識率を得ることができる。
【０２５１】
以上のように、本実施の形態によれば、画像記憶部、画像認識部、特徴データ記憶部、照合部、制御部（閾値記憶部、比較部、照合結果カウンタ）を設け、制御部により、画像記憶部に記憶された録画画像の中で、第１の閾値より大きい類似度を持つ画像が、最も多く存在する画像から計算された特徴データを、個人認識処理において照合する人物の特徴を示す登録データとして設定することで、個人認識処理における認識率を向上することが可能となる。
【０２５２】
なお、本実施の形態において、画像記憶部７１５への、複数の撮像画像の録画について、直前の１回での来訪においての画像が残る（その前の録画画像は、上書きされる）構成での説明となっている。一方、複数回の来訪に対する画像が、過去の録画画像が上書きされることなく、個別に録画されるようにしても良い。つまり、例えば、互いに異なる来訪での画像が、互いに異なる記憶領域に記憶されてもよい。
【０２５３】
また、本実施の形態において、画像記憶部７１５への、複数の撮像画像の録画が完了した時に、表示部７１４にマークを表示するようにしている。一方、録画した画像の一つを縮小したサムネイル画像を表示するようにしても良い。そして、複数回の来訪に対する録画に対応する場合には、表示部７１４に、それぞれの来訪時のサムネイル画像を並べて表示するようにして、その中から、個人認識用の登録データとして設定する対象を、居住者に選択させるような構成にしても良い。
【０２５４】
また、本実施の形態においては、居住者が、登録釦７１３を押すことで、画像処理装置７０９において、画像記憶部７１５に予め録画された画像から、個人認識処理で照合する登録データを設定する。一方、このように、設定がされる時に、設定される登録データを計算する基となった画像を、表示部（表示装置）７１４に表示し、居住者に、登録確認を行う構成としても良い。
【０２５５】
なお、こうして、例えば、画像処理装置１００は、画像記憶部１０１と、画像認識部１０２と、特徴データ記憶部１０３と、照合部１０４と、制御部１０５とを備え、予め録画された複数の画像（画像４１〜４５）のうちに、当該画像（第１の画像４２）との間で、所定値以上の類似度が計算される他の画像（画像４２Ｆ）が、最も多く存在する画像（第１の画像４２）の特徴データ（特徴データ４２Ｄ）を、個人認識処理において照合する登録データ（４２Ｄｕ）として設定してもよい。
【０２５６】
こうして、例えば、次の動作がされてもよい。なお、次の動作も、単なる一例である。また、次の動作は、例えば、ある局面でのみ行われてもよい。
【０２５７】
つまり、住宅７００ｈ（図７）に、人物２Ａが来訪してもよい。
【０２５８】
そして、撮像装置７０３により、来訪する人物２Ａの画像７０３Ｉが撮像されてもよい。
【０２５９】
なお、例えば、撮像される画像７０３Ｉが、表示装置７１４により、表示装置７１４の表示領域７１４Ｒに表示されてもよい（図７の表示領域７１４Ｒに示される画像６を参照）。
【０２６０】
つまり、住宅７００ｈにおいて、この撮像装置７０３が含まれる、ドアホンのシステムなどである画像処理システム（ドアホンシステム）７００が設けられてもよい。
【０２６１】
そして、住宅７００ｈに、人物２Ａが、２回目の来訪時（再撮像時、後の来訪時）に来訪するよりも前に、１回目の来訪時（初回撮像時、先の来訪時）においても、来訪してもよい。
【０２６２】
そして、１回目の来訪時に、人物２Ａの写された画像４（図１等）が撮像されてもよい。
【０２６３】
そして、撮像される画像４において、写される人物２Ａの特徴４ｘ（図１）が表れてもよい。
【０２６４】
なお、具体的には、例えば、特徴４ｘは、画像４のうちの顔領域４ｒに表れる特徴でもよい。
【０２６５】
ここで、デジタルカメラなどの、従来の、画像が撮像される撮像装置では、多くのケースにおいて、例えば、デジタルカメラの撮像ボタンが押されて、撮像がされるタイミング指定されるなどして、撮像の行われるタイミングがユーザにより指定される。つまり、これにより、複数のタイミングでの複数の画像のうちで、ユーザにより指定されるタイミングでの適切な画像が撮像される。
【０２６６】
これに対して、本画像処理システム７００において、画像４の撮像される１回目の来訪時は、例えば、住宅７００ｈの居住者（ドアホンシステム７００のユーザ）が留守の間などでもよい。このため、ユーザが不在で、ユーザによりタイミングが指定されることが不可能である。
【０２６７】
また、そもそも、留守でなくても、画像４が撮像される、１回目の来訪時の期間中においては、ユーザが、来訪する人物２Ａと通話するなどしており、通話以外の行為をする余裕が少ない。
【０２６８】
そこで、例えば、画像４は、例えば、ユーザにより指定されたタイミングで撮像された画像ではない画像でもよい。
【０２６９】
そして、このような１回目の来訪時に、複数の画像４（図９、図５の画像４１〜４５、ｒｅｃｉｍｇ［０］〜［４］）が撮像されてもよい。
【０２７０】
そして、画像認識部１０２により、それら複数の画像４のうちのそれぞれの画像４から、その画像４の特徴４ｘ（図１）を示す特徴データ４Ｄ（図１、図９の特徴データ４１Ｄ〜４５Ｄ）が算出されてもよい。
【０２７１】
そして、それら複数の画像４のうちの、それぞれの画像４ａ（図１０）について、次の処理がされてもよい。
【０２７２】
つまり、照合部１０４により、それぞれの画像４ａの特徴データ４Ｄａと、他の画像４ｂの特徴データ４Ｄｂとの間の類似度４Ｓ（図１０、図１）が算出されてもよい。
【０２７３】
そして、比較部１０７により、算出される類似度４Ｓが、第１の閾値Ｔｈ１（図１）よりも大きい類似度４ＳＨ（図１０）であるか、第１の閾値Ｔｈ１よりも小さい（第１の閾値Ｔｈ１以下である）類似度４ＳＬであるかが判定されてもよい。
【０２７４】
つまり、これにより、大きい類似度４ＳＨと判定される場合に、特徴データ４Ｄａに対して、特徴データ４Ｄｂが類似することが判定され、つまり、画像４ａに表れる特徴４ａｘに対して、画像４ｂに表れる特徴４ｂｘが類似することが判定されてもよい。
【０２７５】
そして、これにより、逆に、小さい類似度４ＳＬと判定される場合に、特徴データ４Ｄａ（特徴４ａｘ）に対して、特徴データ４Ｄｂ（特徴４ｂｘ）が類似しないことが判定されてもよい。
【０２７６】
なお、ここで、特徴４ｂｘが特徴４ａｘに類似する場合には、これら特徴４ｂｘ、特徴４ａｘに着目して、画像４ｂが、画像４ａに類似すると呼ばれる。また、特徴４ｂｘが特徴４ａｘに類似しない場合には、画像４ｂが、画像４ａに類似しないと呼ばれる。
【０２７７】
つまり、こうして、画像４ｂが、画像４ａに類似するか否かの判定がされてもよい。
【０２７８】
そして、それぞれの画像４ａ（図９、図１０：例えば、図９の第１の画像４２）について、１回目の来訪時の複数の画像４に含まれる、その画像４ａに類似する他の画像４Ｆ（図９：他の画像４２Ｆ（画像４１、４３））の個数１０７Ｎ（図９：第１の個数１０７Ｎｖ（２個））が算出されてもよい（図１１のＳ９５ａを参照）。
【０２７９】
なお、この算出は、例えば制御部１０５により行われてもよく、より具体的には、例えば、特定部１０５ａ（図９）により行われてもよい。なお、この特定部１０５ａは、例えば、比較部１０７の一部などでもよい。
【０２８０】
なお、この算出のために、先述の照合結果カウンタ１０８が、上述の特定部１０５ａ等により利用されてもよい。
【０２８１】
そして、複数の画像４（例えば、図９における第１の画像４２、第２の画像４４）は、算出される、類似する他の画像４Ｆの個数１０７Ｎ（図９）が、大きい（最大の）第１の個数１０７Ｎｖである第１の画像４２と（２個の、他の画像４２Ｆを参照）、小さい第２の個数１０７Ｎｗである第２の画像４４とを含んでもよい（１個の、他の画像４４Ｆを参照）。
【０２８２】
一方で、２回目の来訪時に、来訪する人物２Ａの画像６（図９）が撮像されてもよい。
【０２８３】
そして、先述のように、第１の画像４２は、類似する他の画像４２Ｆを、大きな第１の個数１０７Ｎｖだけ有する。このため、この第１の画像４２が、２回目の来訪時の画像６に類似する（近似である、一致する）確率１０７Ｐは、高い第１の確率１０７Ｐｖであると推定されてもよい。
【０２８４】
そして、同様に、先述のように、第２の画像４４は、類似する他の画像４４Ｆを、小さな第２の個数１０７Ｎｗだけ有するので、この第２の画像４４が、画像６に類似する（近似である、一致する）確率１０７Ｐは、低い第２の確率１０７Ｐｗと推定されてもよい。
【０２８５】
つまり、大きな第１の個数１０７Ｎｖが算出されることにより、算出された大きな第１の個数１０７Ｎｖだけの、類似する他の画像４２Ｆを有する画像４（第１の画像４２）が、高い第１の確率１０７Ｐｖで、画像６に類似する（近似である、一致する）画像と特定されてもよい。
【０２８６】
そして、小さな第２の個数１０７Ｎｗが算出されることにより、算出がされた画像４（第２の画像４４）が、低い第２の確率１０７Ｐｗで、画像６に類似する（近似である、一致する）画像と特定されてもよい。
【０２８７】
なお、例えば、先述のように、画像４が撮像される１回目の来訪時における、玄関７００ｈａ（図７）での、人物２Ａの挙動は、例えば、２回目の来訪時における、挙動と同じ挙動、又は、近い挙動などであることが多いと考えられる。
【０２８８】
そして、大きな（最大の）第１の個数１０７Ｎｖ（２個）が算出された第１の画像４２の第１の特徴４２ｘを示す第１の特徴データ４２Ｄが、利用される特徴データ４Ｄｕ（図９：登録データ）として選択され、小さな第２の個数１０７Ｎｗ（１個）が算出された第２の画像４４が、利用される特徴データ４Ｄｕとして選択されなくてもよい（図１１のＳ９５ｂを参照）。
【０２８９】
なお、この選択は、例えば、登録処理部１０５ｂ（図９）により行われてもよい。なお、登録処理部１０５ｂは、例えば、比較部１０７の一部などでもよい。
【０２９０】
ここで、選択された特徴データ４Ｄｕは、当該特徴データ４Ｄｕにより示される特徴４ｘ（図１）に対して、２回目の来訪時の画像６の特徴６ｘが近似（一致する）する場合に、画像６に写される人物２２（図９）が、人物２Ａ（と同一である）と判定され、近似しない場合に、人物２Ａ（と同一）でないと判定される個人認識処理に利用されてもよい。
【０２９１】
ここで、近似するとは、例えば、特徴４ｘの予め定められた近傍の範囲に、他方の特徴６ｘが含まれることなどをいう。
【０２９２】
なお、例えば、こうして、個人認識処理で、画像６の人物２２が、人物２Ａ（人物２１）と同一と判定されることにより、人物２２が、人物２Ａと認識されて、認識に成功する一方で、同一でないとの判定がされることにより、人物２Ａでないと認識されて、認識に失敗してもよい。
【０２９３】
なお、この個人認識処理は、例えば、例えば、認識処理部７１９ａ（図７、図９）により行われてもよい。この認識処理部７１９ａは、例えば、図７、図９に示されるように、画像処理装置１００（例えば制御部１０５）の一部などでもよい。
【０２９４】
そして、さらに具体的には、例えば、選択される特徴データ４Ｄｕを記憶する（登録される（設定される））登録データ記憶部１０３ａ（図９）があってもよい。そして、例えば、登録データ記憶部１０３ａは、画像処理装置（例えば特徴データ記憶部１０３）の一部などでもよい（図９を参照）。
【０２９５】
そして、例えば、画像６の人物２２が、人物２Ａと同一との判定がされた場合に、複数の種類の呼び出し音のうちで、同一と判定された人物２Ａが来訪したことを示す、人物２Ａに対応する呼び出し音７１１Ｃ（図９、図７）が、スピーカー７１１（図７）により出力されてもよい。なお、呼び出し音７１１Ｃは、例えば、いわゆるチャイムでもよい。
【０２９６】
また、例えば、同一との判定がされた場合に、複数の情報（例えば、複数の名前など）のうちで、同一と判定された人物２Ａの情報（人物２Ａの名前２ＡＮ（図７、図９）、住所、前回の来訪時（例えば１回目の来訪時）の情報（来訪の日時など））が、表示装置７１４（図７）により、当該表示装置７１４の表示領域７１４Ｒに表示されてもよい。
【０２９７】
これにより、ユーザ（住宅７００ｈの居住者）が留守などで、ユーザにより、画像４が撮像されるタイミングが指定されないにも関わらず、高い第１の確率１０７Ｐｖで画像６に近似して、高い第１の確率１０７Ｐｖで同一との判定がされる第１の特徴データ４１Ｄが利用され、低い第２の確率１０７Ｐｗで同一との判定がされる第２の特徴データ４４Ｄが利用されるのが回避される。
【０２９８】
つまり、これにより、高い第１の確率１０７Ｐｖで、人物２Ａの呼び出し音７１１Ｃの出力などの、来訪する人物２Ａに対応する適切な動作がされ、低い第２の確率１０７Ｐｗで、適切な動作がされることが回避される。
【０２９９】
これにより、より確実に、人物２Ａの呼び出し音７１１Ｃの出力などの適切な動作ができる。
【０３００】
こうして、複数の構成（例えば、画像記憶部１０１、登録処理部１０５ｂなど）が組み合わせられて、組み合わせからの相乗効果が生じる。これに対して、知られた従来例では、それらの複数の構成のうちの全部または一部を欠き、相乗効果は生じない。この点で、本技術は、従来例とは相違する。
【０３０１】
なお、上述の複数の機能が実装された集積回路１００Ｌ（図９）が構築されてもよい。なお、ここで、この集積回路１００Ｌは、例えば、図９に示されるように、少なくとも、画像認識部１０２と、照合部１０４と、制御部１０５との機能を備えてもよい。なお、集積回路１００Ｌは、さらに他の機能（例えば、画像記憶部１０１の機能の全部または一部など）を備えてもよい。
【０３０２】
また、上述の複数の工程が含まれる方法が構築されてもよいし、上述の複数の機能をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムが構築されてもいし、このコンピュータプログラムを通信する方法、このコンピュータプログラムのデータのデータ構造などが構築されてもよい。
【０３０３】
また、複数の実施形態における、複数の事項などの、互いに離れた箇所に記載される複数の事項が、適宜組み合わせられてもよい。それら複数の事項の記載により、組み合わせられた形態が開示される。
【０３０４】
また、単なる細部については、例えば、単に、公知の技術が利用されただけの形態が採られてもよいし、更なる改良発明が加えられた形態などが採られてもよい。
【０３０５】
また、単なる細部については、上述の説明の通りにされてもよいし、その他の形態にされてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０３０６】
本発明にかかる画像処理装置は、カメラで撮影した画像に含まれる顔領域から計算した特徴データと、予め設定された登録データとを照合することで、画像内の個人を認識する個人認識処理を行うカメラシステム、及び、その応用分野において利用できる。
【符号の説明】
【０３０７】
１００、３００、７０９ 画像処理装置
１０１、７１５ 画像記憶部
１０２、７１６ 画像認識部
１０３、７１７ 特徴データ記憶部
１０４、７１８ 照合部
１０５、３０５、７１９ 制御部
１０６、７２０ 閾値記憶部
１０７、７２１ 比較部
１０８、３０８、７２２ 照合結果カウンタ
３０７ 減算部
６００ 類似度
７００ 画像処理システム
７０１ カメラ子機
７０２ 親機
７０３ 撮像装置
７０４、７１０ マイク
７０５、７１１ スピーカー
７０６ 呼び出し釦
７０７ カメラ子機ＩＦ部
７０８ 親機ＩＦ部
７１２ 応答釦
７１３ 登録釦
７１４ 表示装置
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力画像に含まれる顔領域から計算した特徴データと、予め設定された登録データとを照合することで、入力画像内の個人を認識する個人認識処理を行う画像処理装置及び画像処理システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、様々な機器に、人物の顔や指などの身体的特徴を利用して、入力される画像から、個人を認識する個人認識機能が適用されている。また、合わせて、いかに正しく個人を認識できるようにするかという認識性能向上に向けた様々な提案がされている。その中の一つに、認識対象とする個人の特徴データを、登録データとして予め設定する際に、より適切（最適）な状態の特徴データを選択することで、その後の個人認識処理における認識性能を向上させるというものがある（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
図８は、特許文献１に記載された、従来の個人特徴登録装置の動作を示すフロー図である。
【０００４】
以下、図８を用いて、従来技術での処理の流れを説明する。
【０００５】
ここでは、登録データとして設定される候補となる、５つの入力データを、Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４、Ｆ５とする。そしてＦ１〜Ｆ５から２つずつ選んで作った、１０（＝４＋３＋２＋１）通りの組み合わせのそれぞれによる評価関数値（類似度を示す評価値で、類似度が高いほど小さい値をとる）を、それらの１０通りの組み合わせうちのそれぞれの組み合わせについて計算し、計算された、これらの１０個の評価関数値の中の、最小値を記録した組み合わせを求め、それが、例えばＦ１とＦ３の組み合わせによるものである場合には、登録データとして、Ｆ１又はＦ３を選択するものである。
【０００６】
まず、パラメータＫの値が、０にセットされる（ステップＳ８００）。
【０００７】
次に、処理対象となるデータが入力され（ステップＳ８０１）、その後、Ｋの値が１増加され（ステップＳ８０２）、Ｋの値が５を超えているか否かが判断される（ステップＳ８０３）。すなわち、ステップＳ８０１による、データの入力が、５回行われる（Ｆ１〜Ｆ５）。
【０００８】
次に、パラメータＭＩＮに、十分に大きな値がセットされ（ステップＳ８０４）、そして、パラメータＰに０がセットされ（ステップＳ８０５）、また、パラメータＱに、Ｐ＋１がセットされる（ステップＳ８０６）。そして、その後、評価関数値Ｓ（Ｐ，Ｑ）が計算される（ステップＳ８０７）。
【０００９】
次に、評価関数値Ｓ（Ｐ，Ｑ）が、パラメータＭＩＮより小さいか否かが判断され（ステップＳ８０８）、小さい場合には（Ｓ８０８：Ｙ）、ＭＩＮにＳ（Ｐ，Ｑ）が、ＭＩＮＰにＰが、ＭＩＮＱにＱがそれぞれセットされる（ステップＳ８０９）。
【００１０】
次に、Ｑの値が１増加され（ステップＳ８１０）、Ｑの値が６を超えているか否かが判断される（ステップＳ８１１）。そして、Ｑの値が、６以下の場合には（ステップＳ８１１：Ｎ）、Ｐの値が１増加される（ステップＳ８１２）。
【００１１】
次に、Ｐの値が５を超えているか否かが判断され（ステップＳ８１３）、Ｐの値が５未満ならば（ステップＳ８１３：Ｙ）、ステップＳ８０６に戻り、５以上の場合には（ステップＳ８１３：Ｎ）、処理を終了し、５つの入力データ（Ｆ１〜Ｆ５）の内、ＦＭＩＮＰ、ＦＭＩＮＱ（ＭＩＮＰ、ＭＩＮＱは１〜５の何れかの整数）を、登録データとして選択する。
【００１２】
以上説明したように、先行技術では、登録データを選択する際に、複数回、候補を入力し、これらの全てを、２つずつ組み合わせ、最も類似度の高い（先行技術の中では評価関数値が最小となると表記）データを選択する。つまり、最も類似度の高い組み合わせでのデータが選択される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１３】
【特許文献１】特開平２−１７８７８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
しかしながら、前記従来の構成では、最も類似度が高いデータを、登録データとして選択する。そして、次の状況が生じることが考えられる。つまり、候補となる、複数の入力データの中で、ある組み合わせ（特異点の組み合わせ）での２つのデータ間の類似度が非常に高いことが考えられる。そして、特異点の組み合わせにおけるそれら２つのデータ以外の全データでの、それぞれの組み合わせの２つの間での類似度も、ある程度高いことが考えられる。そして、一方で、特異点の組み合わせにおける２つのデータのそれぞれと、それらの２つのデータ以外のそれぞれのデータとの間の類似度が低いという状況が考えられる。この状況下では、複数の入力データ全体の中の、特異点となっている組み合わせのデータを、登録データとして選択することになる。そして、このようにして、特異点となる状態（組み合わせ）のデータを、登録データとして設定してしまうと、設定された登録データと、個人認識処理で照合する、比較的多くの入力画像との間での類似度が低くなり、認識率が著しく低下するという課題を有していた。
【００１５】
本発明は、前記従来の課題を解決するもので、個人認識処理における登録データとして、より適切な（最適な）ものが選択できる画像処理装置を提供することを目的とする。
【００１６】
なお、つまり、上記の特異点の組み合わせでのデータが、登録データとして設定されてしまうことが回避されて、設定される登録データが、確実に、適切にできる画像処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
前記従来の課題を解決するために、本発明の画像処理装置は、同一の人物が撮像された、予め録画された複数の画像（後で画像を撮像する撮像装置と同じ撮像装置により、後での撮像よりも先に撮像された複数の画像）を記憶する画像記憶部と、前記画像記憶部に記憶されたそれぞれの前記画像から、前記人物の特徴を示す特徴データを計算する画像認識部と、前記画像認識部で計算した複数の前記特徴データを記憶する特徴データ記憶部と、前記特徴データ記憶部に記憶された複数の前記特徴データより、それぞれの組み合わせの２つの前記画像で計算される２つの前記特徴データの間の類似度（それら２つの前記特徴データが互いに類似するか否かを示す類似度）を計算する照合部と、計算される複数の前記類似度から、当該画像（第１の画像）に表れる前記特徴が、（別途）入力される、前記人物が録画された（、後で撮像される）画像に表れる前記特徴に近似である確率が、最も高い（比較的高い）確率である画像（第１の画像）の前記特徴データを特定し（それら複数の前記類似度により示される、先に撮像された複数の画像に含まれる、類似する他の画像の個数が、最も多い個数（比較的多い第１の個数）である画像（第１の画像）の特徴データ（第１の特徴データ）を特定し）、特定される前記特徴データを、前記人物が、（別途）入力される前記画像（後で撮像される画像）に写される人物と同一か否かが判定される個人認識処理において利用される登録データとして設定する制御部とを備える画像処理装置である。
【００１８】
つまり、前記制御部は、当該画像との前記組み合わせで算出される前記類似度が、所定値以上の前記類似度である他の画像の個数が最も多い（比較的多い）画像（最も多い（比較的多い）ことにより、後で撮像される画像に近似である確率が、最も高い確率（比較的高い第１の確率）である（と推定される）第１の画像）の前記特徴データを、前記確率が最も高い前記画像の前記特徴データとして特定する。
【００１９】
なお、つまり、例えば、予め録画された複数の画像のうちのそれぞれの画像は、住宅に来訪した人物が写された画像を、当該住宅の玄関において撮像する、当該住宅に設けられたドアホンシステムが有する撮像装置により、画像が撮像された、後の来訪時よりも１週間前の来訪時などの、先の来訪時に、当該撮像装置により撮像された、来訪した人物の画像などである。
【００２０】
なお、例えば、具体的には、前記画像認識部は、記憶されたそれぞれの前記画像より、当該画像における顔領域を検出し、検出した前記顔領域から、前記人物の前記特徴を示す前記特徴データを計算し、前記制御部は、前記画像認識部を制御することで、前記画像記憶部に記憶された複数の前記画像のそれぞれに対する前記特徴データを計算させ、前記照合部を制御することで、それぞれの前記組み合わせの２つの前記画像での前記特徴データ間での前記類似度を計算させてもよい。
【００２１】
本構成によって、個人認識処理における登録データとして、より適切（最適）なものを選択することができる。
【発明の効果】
【００２２】
本発明の画像処理装置によれば、個人認識処理における登録データとして、より適切（最適）なものを選択することができる。
【００２３】
そして、ドアホンシステムに設けられるのに適切な画像処理装置が構築できる。つまり、ひいては、このような画像処理装置が設けられた、より適切なドアホンシステムが構築できる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の実施の形態１における画像処理装置のブロック図
【図２】本発明の実施の形態１における画像処理装置の動作を示すフロー図
【図３】本発明の実施の形態２における画像処理装置のブロック図
【図４】本発明の実施の形態２における画像処理装置の動作を示すフロー図
【図５】本発明の実施の形態１及び２のそれぞれにおける、画像処理装置への入力画像例を示す図
【図６ａ】本発明の実施の形態１における、複数の録画画像それぞれの顔領域から計算した特徴データ間の類似度を示す図
【図６ｂ】本発明の実施の形態２における、複数の録画画像それぞれの顔領域から計算した特徴データ間の類似度と閾値との差分値を示す図
【図７】本発明の実施の形態３における画像処理システムのブロック図
【図８】従来の個人特徴登録装置の動作を示すフロー図
【図９】画像処理システムを示す図
【図１０】画像処理装置を示す図
【図１１】画像処理システムでの処理を示すフロー図
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
【００２６】
実施の形態の画像処理装置は、同一の人物（図７、図９の人物２Ａ）が撮像された、予め録画された複数の画像（先に撮像される複数の画像４（図１））を記憶する画像記憶部（図１、図９の画像記憶部１０１、図１１のステップＳ９１）と、前記画像記憶部に記憶されたそれぞれの前記画像から、（当該画像に表れた、）前記人物の特徴（特徴４ｘ：図１）を示す特徴データ（特徴データ４Ｄ：図１）を計算する画像認識部（画像認識部１０２（図１、図９）、Ｓ９２）と、前記画像認識部で計算した複数の前記特徴データ（図５のｓ［０］〜［４］、図９の特徴データ４１Ｄ〜４５Ｄ）を記憶する特徴データ記憶部（特徴データ記憶部１０３、Ｓ９３）と、前記特徴データ記憶部に記憶された複数の前記特徴データ（ｓ［０］〜［４］）より、それぞれの組み合わせ（図９、図１０の組み合わせ４ｃ）の２つの前記画像（画像４ａ、４ｂ）で計算される２つの前記特徴データ（図１０の特徴データ４Ｄａ、４Ｄｂ）の間の類似度（それら２つの前記特徴データ（の特徴）が互いに類似するか否か（画像４ａ、４ｂが互いに類似するか否か）を示す類似度４Ｓ（図１、図９）、図９の類似度群（複数の類似度）４ＳＭ））を計算する照合部（照合部１０４、Ｓ９４）と、計算される複数の前記類似度４ＳＭから（複数の前記類似度４ＳＭに基づいて）、当該画像４（例えば、第１の画像４２：図９）に表れる前記特徴４ｘ（特徴４２ｘ）が、（複数の画像４の入力とは別途、予め定められた入力先（例えば画像記憶部）に）入力される、前記人物が録画された画像（複数の画像４を撮像する撮像装置７０３により、後で撮像される画像６（図９））に表れる前記特徴（特徴６ｘ）に近似である確率（図９の確率１０７Ｐ）が、最も高い確率（大きな第１の確率１０７Ｐｖ）である画像（例えば第１の画像４２）の前記特徴データ（第１の特徴データ４２Ｄ）を特定し（複数の類似度４ＳＭに基づいて、当該画像４（例えば第１の画像４２）に類似することが示される他の画像（他の画像４Ｆ、他の画像４２Ｆ（画像４１、４３））の個数１０７Ｎ（第１の個数１０７Ｎｖ）が、最も多い個数（比較的多い第１の個数１０７Ｎｖ（２個））である第１の画像４２（の第１の特徴データ４２Ｄ）を、最も高い確率（大きな第１の確率１０７Ｐｖ）の第１の画像４２（の第１の特徴データ４２Ｄ）と特定し）、特定される前記特徴データ（第１の特徴データ４２Ｄ）を、前記人物が、（別途）入力される前記画像（後で撮像される画像６）に写される人物（人物２２）と同一か否かが判定される（特定される前記特徴データにより示される特徴（特徴４２ｘ）が、後で撮像される画像（画像６）に表れる、人物（人物２２）の特徴（特徴６ｘ）に近似するか（一致するか）否かが判定される）個人認識処理（例えば、図９の認識処理部７１９ａによる処理）において利用される登録データ（特徴データ４Ｄｕ：図９）として（、予め定められた登録部（例えば、図９の登録データ記憶部１０３ａ）に）設定する制御部（制御部１０５、Ｓ９５）とを備える（ドアホンシステム７００、子機７０２、画像処理装置７０９など）。
【００２７】
なお、上記された、画像６（の特徴６ｘ）に近似する確率とは、例えば、複数のケースにおける複数の画像６のうちに占める、０以上の個数の、近似する画像６が占める割合（での確率）などをいう。
【００２８】
つまり、例えば、次の動作がされる。
【００２９】
すなわち、例えば、撮像された画像６（図９）に表れる、人物２Ａの特徴６ｘが、人物２Ａの特徴４ｘに近似であるか（一致するか）否かを判定する個人認識処理がされる前に、予め、撮像された複数の画像４（画像４１〜４５）が取得される（画像記憶部１０１、Ｓ９１）。
【００３０】
ここで、取得される複数の画像４のそれぞれは、住宅７００ｈ（図７）に来訪した人物２Ａが写された画像６を、住宅７００ｈの玄関７００ｈａにおいて撮像する、住宅７００ｈに設けられたドアホンシステム７００（図７）が有する撮像装置７０３により、画像６が撮像された、後の来訪時よりも１週間前の来訪時などの、先の来訪時に撮像された、来訪した人物２Ａの画像などである。
【００３１】
つまり、取得される複数の画像４は、互いに異なる、人物２Ａの特徴４ｘ（特徴４１ｘ〜４５ｘ）が表れた複数の画像４である。
【００３２】
そして、取得される複数の画像４は、大きい第１の個数１０７Ｎｖ（例えば２個）だけの、当該第１の画像４２に類似する画像４２Ｆ（画像４１、４３）を含む第１の画像４２について、当該第１の画像４２に表れる第１の特徴４２ｘが、画像６の特徴６ｘに、高い第１の確率１０７Ｐｖ（例えば、約（１＋２）／５＝３／５）で近似である（と推定される）ことを示す。
【００３３】
そして、取得される複数の画像４は、小さい第２の個数１０７Ｎｗ（例えば１個）だけの、当該第２の画像４４に類似する画像４４Ｆ（画像４５）を含む第２の画像４４について、当該第２の画像４４に表れる第２の特徴４４ｘが、低い第２の確率１０７Ｐｗ（例えば、約（１＋１）／５＝２／５）で特徴６ｘに近似である（と推定される）ことを示す。
【００３４】
なお、ここで、取得される複数の画像４に含まれる画像４は、例えば、他の画像（第１の画像４２、第２の画像４４）に表れる特徴４ｘに類似する特徴４ｘが表れる場合に、当該他の画像（第１の画像４２等）に類似すると呼ばれる。
【００３５】
そして、第１の画像４２と、第２の画像４４とが含まれる複数の画像４（例えば、画像４１〜４５）から、第１の画像４２と、第２の画像４４とがそれぞれ特定されてもよい（特定部１０５ａ（制御部１０５）、Ｓ９５ａ）。
【００３６】
そして、個人認識処理がされる際に、特定された第１の画像４２における第１の特徴４２ｘとの間での、一致の判定をさせ、特定された第２の画像４４の第２の特徴４４ｘとの間での、一致の判定をさせない制御がされる（登録処理部１０５ｂ（制御部１０５）、Ｓ９５ｂ）。
【００３７】
これにより、第１の特徴４２ｘにおける高い第１の確率１０７Ｐｖで、判定が成功する。つまり、低い第２の確率１０Ｐｗでしか成功しないことが回避されて、判定が成功する確率１０７Ｐが、高くできる。
【００３８】
すなわち、より具体的には、例えば、次の動作がされてもよい。
【００３９】
つまり、例えば、入力される前記画像（後で撮像される画像６）は、住宅（住宅７００ｈ）の居住者（図略）が留守の間において、当該住宅に前記人物（人物２Ａ）が来訪する、１回目の来訪時（先の来訪時）より後における、２回目の来訪時（後の来訪時）に、当該人物が当該住宅を来訪する際に、当該住宅の玄関（玄関７００ｈａ）に設けられる撮像装置（ドアホンシステム７００が有する撮像装置７０３）により撮像される、前記人物の画像でもよい。
【００４０】
そして、それぞれの、予め録画される前記画像（先に撮像される画像４）は、前記居住者が留守の間における、１回目の来訪時に、前記撮像装置により撮像される、前記人物の画像でもよい。
【００４１】
そして、前記画像記憶部は、１回目の来訪時に、前記撮像装置により撮像される複数の前記画像（複数の画像４：画像４１〜４５）を記憶してもよい。
【００４２】
そして、前記制御部は、記憶される複数の前記画像のうちのそれぞれの前記画像（例えば、第１の画像４２など）について、複数の前記画像（画像４１〜４５）のうちで、当該画像（第１の画像４２）に表れる、前記人物の特徴（第１の特徴４２ｘ）に類似する、前記人物の前記特徴（特徴４１ｘ、４３ｘ）が表れる他の前記画像（他の画像４Ｆ（他の画像４２Ｆ、画像４１、４３））の個数（個数１０７Ｎ（第１の個数１０７Ｎｖ（２個）））を特定する特定部（図９の特定部１０５ａ）を含んでもよい。
【００４３】
そして、特定される、類似する前記特徴（例えば、特徴４１ｘ、４３ｘ）が表れる他の前記画像（画像４Ｆ（画像４２Ｆ：画像４１、４３））の前記個数（個数１０７Ｎ）が、大きい第１の前記個数（第１の個数１０７Ｎｖ）である第１の前記画像（第１の画像４２）は、第１の当該画像に表れる前記特徴（第１の特徴４２ｘ）が、２回目の来訪時の前記画像（画像６）に表れる、前記人物の前記特徴（特徴６ｘ）に近似する確率（確率１０７Ｐ）が、高い第１の確率（第１の確率１０７Ｐｖ）である画像でもよい。
【００４４】
そして、少ない第２の個数（第２の個数１０７Ｎｗ）が特定される第２の前記画像（第２の画像４４）は、表れる前記特徴（第２の特徴４４ｘ）が、２回目の来訪時の前記画像（画像６）の前記特徴（特徴６ｘ）に近似する確率が、低い第２の確率（第２の確率１０７Ｐｗ）である画像でもよい。
【００４５】
そして、前記制御部は、大きい第１の前記個数（第１の個数１０７Ｎｖ）が特定されて、（表れる特徴（第１の特徴４２ｘ）が、）高い第１の前記確率（第１の確率１０７Ｐｖ）で、２回目の来訪時の前記画像（画像６）（の特徴６ｘ）に近似である第１の前記画像（第１の画像４２）からの第１の前記特徴データ（第１の特徴データ４２Ｄ）を（、利用される特徴データ４Ｄｕとして）設定し、小さい第２の前記個数（第２の個数１０７Ｎｗ）が特定される第２の前記画像（第２の画像４４）からの第２の前記特徴データ（第２の特徴データ４４Ｄ）を設定しない登録処理部（図９の登録処理部１０５ｂ）を含んでもよい。
【００４６】
そして、設定される前記特徴データは、予め定められた登録部（図９の登録データ記憶部１０３ａ）により記憶されてもよい。
【００４７】
なお、この登録部は、具体的には、例えば、特徴データ記憶部１０３（図１、図９など）の一部などでもよい。
【００４８】
そして、記憶される当該特徴データは、当該特徴データ（第１の特徴データ４２Ｄ）により示される前記特徴（第１の特徴４２ｘ）が、２回目の来訪時の前記画像（画像６）での前記特徴（特徴６ｘ）に近似する（一致する）ことが検出された場合に、２回目の来訪時の前記画像に写される人物（人物２２）が、１回目の来訪時の前記人物（人物２Ａ）と同一と判定される前記個人認識処理で（、例えば、当該住宅７００ｈに設けられたドアホンシステム７００の認識処理部７１９ａなどにより）利用されてもよい。
【００４９】
つまり、住宅７００ｈのドアホンシステム７００は、例えば、１回目の来訪時の人物２Ａと同一との判定がされた場合に、複数の種類の呼び出し音のうちで、同一と判定された人物２Ａに対応する呼び出し音７１１Ｃ（図９）を出力するスピーカ７１０（図７）が設けられてもよい。
【００５０】
なお、このドアホンシステム７００は、例えば、複数の名前のうちで、同一と判定された人物２Ａの名前２ＡＮ（図９）を、表示領域７１４Ｒに表示させる表示装置７１４が設けられてもよい。
【００５１】
これにより、高い第１の確率１０７Ｐｖで判定が成功する第１の特徴データ４２Ｄ（第１の特徴４２ｘ）が利用され、低い第２の確率１０７Ｐｗで成功する第２の特徴データ４４Ｄ（第２の特徴４４ｘ）が利用されず、確実に、判定が成功し、ひいては、確実に、適切な呼び出し音７１１Ｃの出力等ができる。
【００５２】
しかも、例えば、従来より、デジタルカメラが知られる。そして、このデジタルカメラでは、適切な画像（上述の、適切な第１の画像４２を参照）を撮像するタイミングを指定する、撮像ボタンの押し下げの操作がされる。
【００５３】
これに対して、本技術では、適切な第１の画像４２が撮像されるタイミングを指定する、このような、撮像ボタンの押し下げなどの余計な操作がされないにも関わらず、第１の個数１０７Ｎが大きいことから、この第１の個数１０７Ｎに対応する適切な第１の画像４２からの第１の特徴データ４２Ｄが利用され、確実に、判定が成功できる。これにより、確実に判定が成功できるにも関わらず、居住者（ユーザ）の操作が少なくできる。
【００５４】
これにより、ひいては、適切な第１の画像４２が撮像される際に、上述のように、住居７００ｈにおいて、居住者が留守で、操作がされなくても、確実に、判定が成功できる。
【００５５】
これにより、確実に、判定が成功でき、しかも、ユーザによる操作が少なくできる。
【００５６】
なお、こうして、複数の類似度４ＳＭに基づいて、当該複数の類似度４ＳＭにより示される、類似する他の画像４Ｆ（他の画像４２Ｆ、他の画像４４Ｆ）の個数１０７Ｎ（第１の個数１０７Ｎｖ、第２の個数１０７Ｎｗ）に応じた処理がされてもよい。
【００５７】
ここで、１以上の、類似する他の画像４Ｆ（例えば、他の画像４２Ｆ（画像４１、４３））との間での、１以上の類似度４ＳＸ（図９）のうちの、最大の類似度４Ｓが考えられる（先述された特許文献１を参照）。
【００５８】
そして、不適切な第２の画像４４における、最大の類似度４Ｓが、比較的大きくて（例えば、図６ａの第５列における「９９」を参照）、第２の画像４４が、先述された、特異点の画像でもよい。
【００５９】
そして、このような、第２の画像４４が、特異点の画像か否かなどの、他の条件に関わらず、第２の画像４４の第２の個数１０７Ｎｗが小さく、第１の画像４２の第１の個数１０７Ｎｖが大きいことから、第１の画像４２が利用され、第２の画像４４は利用されず、判定が成功する確率１０７Ｐが高くできる。これにより、他の条件に関わらずに、十分確実に、判定が成功できる。
【００６０】
なお、先述のように、それぞれの画像４（第１の画像４２、第２の画像４４）は、その画像４が有する、類似する他の画像４Ｆ（他の画像４２Ｆ、４４Ｆ）の個数１０７Ｎ（第１の個数１０７Ｎｖ、第２の個数１０７Ｎｗ）に対応する確率１０７Ｐｖ（第１の確率１０７Ｐｖ、第２の確率１０７Ｐｗ）で、後で撮像される画像６に近似する。
【００６１】
つまり、先に撮像される画像４は、当該画像４が撮像される際に、写される人物２Ａがいる領域（住宅７００ｈの玄関７００ｈａ）が、後で画像６が撮像される際に、人物２Ａがいる領域と同じ領域（住宅７００ｈの玄関７００ｈａ）である画像である。
【００６２】
そして、当該画像４は、撮像される際における、撮像される人物２Ａの動きが、画像６が撮像される際における、人物２Ａの動き（住宅７００ｈの玄関７００ｈａでの動き）と同じ動き（住宅７００ｈの玄関７００ｈａでの動き）であり、異なる動き（住宅７００ｈの玄関７００ｈａ以外での動き）ではない画像である。
【００６３】
そして、この画像４は、後で撮像される画像６を撮像する撮像装置７０３（図７）と同じ撮像装置７０３により画像６が撮像される際の、撮像装置７０３の位置、方向等と同じ位置、方向等で撮像される画像である。
【００６４】
こうして、先に撮像される、それぞれの画像４は、撮像される複数の画像４における、類似する他の画像４Ｆの個数１０７Ｐに対応する確率が、画像６に近似する確率１０７Ｐである（と推定される）程度に、画像６が有する属性に近い属性を有する。
【００６５】
つまり、前記制御部は、当該画像（例えば画像４２）との前記組み合わせで算出される前記類似度（図９の類似度４Ｓ）が、所定値（第１の閾値Ｔｈ１）以上の前記類似度（図１０の大きな類似度４ＳＨ）である他の画像（図９の２個の画像４２Ｆ）の個数（大きな個数１０７Ｎｖ：２個）が最も多い画像（画像４２）の前記特徴データ（特徴データ４２Ｄ）を、前記確率が最も高い前記画像の前記特徴データ（特徴データ４Ｄｕ）として特定する。
【００６６】
なお、例えば、具体的には、前記制御部は、前記照合部で計算される前記類似度と比較するための前記所定値（第１の閾値Ｔｈ１）を記憶する閾値記憶部（閾値記憶部１０６）と、前記画像記憶部に記憶された、予め録画された複数の前記画像から計算される、それぞれの前記組み合わせ（組み合わせ４ｃ）での２つの前記特徴データ（図１０の特徴データ４Ｄａ、４Ｄｂ）からの前記類似度（４Ｓ）と、記憶された前記所定値（Ｔｈ１）とを比較する比較部（比較部１０７）と、前記比較部での比較で、前記類似度（類似度４Ｓ）が、前記所定値よりも大きい（大きな類似度４ＳＨ）と判定される場合に、当該類似度を計算する基となった２つの前記特徴データ（特徴データ４Ｄａ、４Ｄｂ）のそれぞれに対応する（、当該照合結果カウンタにより記憶される）カウント値をインクリメントする照合結果カウンタ（照合結果カウンタ１０８）とを備え、それぞれの、前記所定値より大きいとの判定がされた前記組み合わせ（例えば、画像４２、４１での組み合わせ４ｃなど）でのインクリメントがされた後における、当該特徴データ（特徴データ４２Ｄ）に対応する、前記照合結果カウンタの前記カウント値（個数１０７Ｎ）が、最大（２個）となる前記特徴データ（４２Ｄ）を、前記登録データとして設定してもよい。
【００６７】
なお、具体的には、例えば、図６ａ、図６ｂにより示されるように、それぞれの画像４（例えば、第１の画像４２（ｒｅｃｉｍｇ［１］）、第２の画像４４（ｒｅｃｉｍｇ［３］）など）について、その画像４に対応する値１０７Ｖが算出されてもよい（特定部１０５ａ、Ｓ９５ａ）。
【００６８】
そして、算出される値１０７Ｖは、その値１０７Ｖの画像４が有する、類似する他の画像４Ｆの個数１０７Ｎが、大きい第１の個数１０７Ｎｖ（第１の画像４２での個数１０７Ｎ）である場合には、第１の値１０７Ｖｖで、小さい第２の個数１０７Ｎｗ（第２の画像４４での個数１０７Ｎ）である場合には、第２の値１０７Ｖｗでもよい。
【００６９】
なお、算出される値１０７Ｖは、個数１０７Ｎの値そのもの（２個、３個など：図６ａを参照）でもよい。つまり、例えば、算出される値１０７Ｖは、上述された、それぞれのインクリメントの後における、その値１０７Ｖのカウント値でもよい。
【００７０】
そして、算出される値１０７Ｖが、第１の値１０７Ｖｖである場合には、その値１０７Ｖの画像４（第１の画像４２、ｒｅｃｉｍｇ［１］）が利用され、第２の値１０７Ｖｗである場合には、その値１０７Ｖの画像４（第２の画像４４、ｒｅｃｉｍｇ［３］）が利用されなくてもよい（登録処理部１０５ｂ、Ｓ９５ｂ）。
【００７１】
そして、これにより、計算される複数の前記類似度から（算出される第１の値１０７Ｖｖおよび第２の値１０７Ｖｗに基づいて）、当該画像（画像４）に表れる前記特徴が、（別途）入力される、前記人物が録画された画像（画像６）に表れる前記特徴（特徴６ｘ）に近似である確率が、最も高い確率（第１の確率１０７Ｐｖ）である画像（第１の画像４２）の前記特徴データ（第１の特徴データ４２Ｄ）として、第１の値１０７Ｖｖが算出された第１の画像４２における第１の特徴データ４２Ｄが特定され、第２の値１０７Ｖｗが算出された第２の画像４４からの第２の特徴データ４４Ｄが特定されなくてもよい。
【００７２】
なお、例えば、具体的には、図６ｂで示されるように、算出される値１０７Ｖは、あるケース（代表的なケース（例えば、図６ｂの表で示されるケースなど））でのみ、上述されたような、個数１０７Ｎ（第１の個数１０７Ｎｖ、第２の個数１０７Ｎｗ）に対応する値（値１０７Ｖの内容：第１の値１０７Ｖｖまたは第２の値１０７Ｖｗ）を有し、別のケース（例外的なケース）では、対応する値でなく、対応しない値を有してもよい。
【００７３】
つまり、これにより、例外的なケースでも適切な処理がされて、より確実に、適切な処理がされてもよい。
【００７４】
なお、図６ｂにおける処理がされる際には、例えば、図３で示されるように、減算部３０７および照合結果カウンタ３０８等が設けられて、差分値（差分値１０７ｄ：図６ｂ）の処理がされてもよい。
【００７５】
なお、具体的には、こうして、個数１０７Ｎに対応する値１０７Ｖが算出されることにより、算出される値１０７Ｖ（第１の値１０７Ｖｖ、第２の値１０７Ｖｗ）に対応する個数１０７Ｎ（第１の個数１０７Ｎｖ、第２の個数１０７Ｎｗ）が、その値１０７Ｖの画像４における、類似する他の画像４Ｆ（他の画像４２Ｆ、４４Ｆ）の個数１０７Ｎとして特定されて、特定される個数１０７Ｎに対応する動作がされてもよい。
【００７６】
なお、例えば、前記画像認識部は、記憶されたそれぞれの前記画像（画像４）より、当該画像における顔領域（図１の顔領域４ｒ）を検出し、検出した前記顔領域から、前記人物の前記特徴（特徴４ｘ）を示す前記特徴データ（特徴データ４Ｄ）を計算し、前記制御部は、前記画像認識部を制御することで、前記画像記憶部に記憶された複数の前記画像（図９の画像４１〜４５）のそれぞれに対する前記特徴データ（特徴データ４１Ｄ〜４５Ｄ）を計算させ、前記照合部を制御することで、それぞれの前記組み合わせ（組み合わせ４ｃ）の２つの前記画像（画像４ａ、４ｂ）での前記特徴データ（特徴データ４Ｄａ、４Ｄｂ）の間での前記類似度（類似度４Ｓ）を計算させてもよい。
【００７７】
以下、詳しく説明される。
【００７８】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１における画像処理装置１００のブロック図である。
【００７９】
図１に示すように、画像処理装置１００は、画像記憶部１０１、画像認識部１０２、特徴データ記憶部１０３、照合部１０４、制御部１０５を備える。
【００８０】
また、制御部１０５は、閾値記憶部１０６、比較部１０７、照合結果カウンタ１０８を備える。
【００８１】
画像記憶部１０１は、図示しない撮像装置で撮像されて、予め録画された、同じ人物Ａの複数の画像（画像４）を記憶する。本実施の形態では、記憶する、予め録画された画像の数を、例えば、５つとする（図５等を参照）。
【００８２】
画像認識部１０２は、画像記憶部１０１に記憶された画像（例えば画像４）より、顔領域（顔領域４ｒ）を検出し、検出した顔領域から、個人の特徴を示す特徴データ（特徴データ４Ｄ）を計算する。
【００８３】
なお、ここで、画像から顔領域を検出する方法としては、例えば、パターンマッチングを利用した方法などの、公知の適当な方法を使用すればよい。また、検出した顔領域から、特徴データを計算する方法も、公知の適当な方法でもよい。例えば、特徴データとして、目や鼻や口といった、顔の各パーツの位置や、それらの位置の間の位置関係の情報を用いるなどして、公知の適当な、特徴データ及びその計算方法が使用されてもよい。
【００８４】
特徴データ記憶部１０３は、画像認識部１０２で計算された特徴データを記憶する。
【００８５】
照合部１０４は、特徴データ記憶部１０３に記憶された２以上の特徴データに含まれる、２つの特徴データ（図１０の特徴データ４Ｄａ、４Ｄｂを参照）の間の類似度（類似度４Ｓ）を計算する。ここで、計算される類似度は、計算がされた組み合わせ（組み合わせ４ｃ：図１０）における２つの特徴データの間の相関値を示すもので、相関値が大きい方が、類似度が高く、相関値が小さい方が、類似度が低いとする。
【００８６】
閾値記憶部１０６は、照合部１０４で計算される類似度と比較するための第１の閾値Ｔｈ１（後述のように例えば７０）を記憶する。
【００８７】
なお、ここで、第１の閾値は、類似度、すなわち、２つの特徴データの間の相関値と比較できる次元の値とし、予め設定されているものとする。
【００８８】
比較部１０７は、画像記憶部１０１に記憶された、予め録画された複数の画像（図５、図９の画像４１〜４５を参照）のうちのそれぞれの画像に対して計算される各特徴データ（図９の特徴データ４１Ｄ〜４５Ｄを参照）における、それぞれの組み合わせ（組み合わせ４ｃ）での２つの特徴データ（特徴データ４Ｄａ、４Ｄｂ）の間の類似度（類似度４Ｓ）と、記憶された、上述の第１の閾値とを比較する。
【００８９】
照合結果カウンタ１０８は、比較部１０７での比較で、類似度が、第１の閾値よりも大きいと判定される場合に（図１０の大きな類似度４ＳＨを参照）、その類似度を計算する対象となった組み合わせ（組み合わせ４ｃＨ）の２つの特徴データに対応するカウント値（初期値は０）を、それぞれインクリメントする。
【００９０】
なお、説明の便宜上、一方の画像４ａ（画像４）との間での類似度４Ｓが、第１の閾値Ｔｈ１よりも大きな類似度４ＳＨである他方の画像４ｂＨ（画像４）は、一方の画像４の仲間の画像と呼ばれ、第１の閾値Ｔｈ１よりも小さい（第１の閾値Ｔｈ１以下の）類似度４ＳＬである他方の画像４ｂＬ（画像４）は、仲間でない画像と呼ばれる。
【００９１】
また、このような、一方の画像４ａの仲間である他方の画像４ｂＨは、一方の画像４ａに類似すると呼ばれ、仲間でない他方の画像４ｂＬは、類似しないと呼ばれる。
【００９２】
なお、例えば、こうして、一方の画像４ａと、他方の画像４ｂとの間の類似度４Ｓが算出されることにより、算出される類似度４Ｓが、大きな類似度４ＳＨの場合には、他方の画像４ｂが、仲間の画像４ｂＨであることが判定され、小さな類似度４ＳＬの場合には、仲間でない画像４ｂＬと判定されてもよい。
【００９３】
制御部１０５は、照合結果カウンタ１０８のカウント値（図９の個数１０７Ｎ）が最大（比較的大きな第１の個数１０７Ｎｖ）となる特徴データ（特徴データ４２Ｄ）を、照合をする人物Ａ（先述）の特徴を示す登録データ（特徴データ４Ｄｕを参照）として設定する。
【００９４】
つまり、例えば、複数の特徴データ４Ｄのうちから、その特徴データ（例えば特徴データ４２Ｄ）との間で、高い類似度４ＳＨ（図９）が算出される、仲間の特徴データ４Ｄ（２個の画像４２Ｆの特徴データ４１Ｄ、４３Ｄ）の個数（大きな第１の個数１０７Ｎｖ：２個）が最も多い特徴データ４Ｄ（特徴データ４２Ｄ）が特定されてもよい。
【００９５】
そして、ここで、こうして設定される登録データ（特徴データ４Ｄｕ）は、人物Ａ（先述）の特徴を示す。そして、別途、入力される画像（図９の画像６を参照）に含まれる顔領域（図１の顔領域４ｒを参照）から計算した特徴データと、予め設定された当該登録データ（特徴データ４Ｄｕ）とを照合することにより、入力画像（画像６）内の個人を認識する個人認識処理がされる。この個人認識処理において、照合（利用）する登録データとして、上述の、登録データの設定がされる。
【００９６】
図２は、本発明の実施の形態１における画像処理装置１００の動作を示すフロー図（フローチャート）である。
【００９７】
まず、ステップＳ２００において、照合結果カウンタ１０８（図１）のカウント値ｃｏｕｎｔ[ｎ］（ｎ＝０，1，・・，４）を、ｎ＝０、１、・・、４について、それぞれ、０に初期化する。
【００９８】
この後、ステップＳ２０１からステップＳ２０６において、画像記憶部１０１に記憶された各録画画像ｒｅｃｉｍｇ［ｎ］（ｎ＝０，1，・・，４：図５）に対する、顔領域４ｒの検出、及び、顔領域からの、特徴データ（ｓ［０］〜ｓ［４］）の計算を行う。
【００９９】
まず、ステップＳ２０１において、ステップＳ２０２からステップＳ２０６まで（ステップＳ２０２Ｒ）におけるループ処理を、画像記憶部１０１に記憶された録画画像数（５つ、ｎ＝０，１，・・，４）分の回数のループ処理となるように、ステップＳ２０２Ｒの処理の繰り返しの回数をセットする。
【０１００】
次に、ステップＳ２０２において、画像認識部１０２により、画像記憶部１０１に記憶された録画画像ｒｅｃｉｍｇ［ｎ］から、顔領域を検出し、検出した顔領域から、特徴データｓ［ｎ］を計算する。
【０１０１】
次に、ステップＳ２０３において、ステップＳ２０２における、顔領域の検出で、正しく検出ができたかどうかを判定する。そして、この判定の結果が、肯定的の場合には（Ｓ２０３：Ｙ）、ステップＳ２０４へ、否定的の場合には（Ｓ２０３：Ｎ）、ステップＳ２０５へそれぞれ遷移する。なお、すなわち、例えば、録画画像の中に、顔の一部若しくは全部が含まれていないなど、顔領域が検出できない場合があり、その場合には、処理をスキップする（Ｓ２０３：Ｎ）。
【０１０２】
次に、ステップＳ２０４において、ステップＳ２０２で計算した特徴データｓ［ｎ］を、特徴データ記憶部１０３へ記憶する。
【０１０３】
また、ステップＳ２０５においては、ステップＳ２０２で顔領域が検出できず、特徴データも計算されていないために、特徴データｓ［ｎ］を、空（ｎｕｌｌ）として、特徴データ記憶部１０３へ記憶する。
【０１０４】
次に、ステップＳ２０６において、ステップＳ２０１でセットされた録画画像数（５つ、ｎ＝０，１，・・，４）分のループ処理が完了した場合には、ループ処理を抜け、ステップＳ２０６へ遷移し、完了していない場合には、ループ先頭へ遷移する。
【０１０５】
なお、例えば、あるケースでは、ステップＳ２０２において、ｒｅｃｉｍｇ［０］〜［４］の何れの画像での処理でも、顔領域の検出が成功して、ステップＳ２０３において、何れの画像での処理でも、検出が成功したとの判定がされてもよい（ステップＳ２０３：Ｙ）。
【０１０６】
こうして、Ｓ２０１〜Ｓ２０６において、それぞれの録画画像（ｒｅｃｉｍｇ［０］〜［４］）の特徴データ（ｓ［０］〜［４］）が計算されてもよい。
【０１０７】
この後、ステップＳ２０７からステップＳ２１４において、計算済みの、画像記憶部１０１に記憶された各録画画像に対する特徴データｓ［ｎ］（ｎ＝０，1，・・，４）からの、それぞれの組み合わせ（組み合わせ４ｃ）での２つの特徴データ４Ｄａ、４Ｄｂ間での類似度を計算する（Ｓ２１０）。
【０１０８】
また、計算されたそれぞれの類似度が、第１の閾値より大きい場合（Ｓ２１１：Ｙ）の、その類似度が計算された特徴データ（組み合わせ４ｃＨにおける２つの特徴データ４Ｄのそれぞれ）の、上述された、カウントの処理（カウント値のインクリメントの処理）（Ｓ２１２）を行う。
【０１０９】
まず、ステップＳ２０７において、ステップＳ２０８からステップＳ２１４まで（ステップＳ２０８Ｒ）のループ処理が、画像記憶部１０１に記憶された録画画像数（５つ、ｎ＝０，１，・・，４）分の回数でのループ処理となるように、ステップＳ２０８Ｒの処理が繰り返される、繰り返しの回数をセットする。
【０１１０】
次に、ステップＳ２０８において、ステップＳ２０９からステップＳ２１２まで（ステップＳ２０９Ｒ）のループ処理が、（画像記憶部１０１に記憶された録画画像数（５つ）−（ｎ＋１））分の回数でのループ処理となるように、繰り返しの回数をセットする。
【０１１１】
なお、ここで、この「（画像記憶部１０１に記憶された録画画像数（５つ）−（ｎ＋１））」の値は、具体的には次の通りである。つまり、この値は、ｎ＝０の時には４（ｍ＝１，２，３，４）であり（図６ａの表（第１段）の第２行を参照）、ｎ＝１の時には３（ｍ＝２，３，４）であり（第３行）、ｎ＝２の時には、２（ｍ＝３，４）であり（第４行）、ｎ＝３の時には１（ｍ＝４）である（第５行）。
【０１１２】
つまり、例えば、ステップＳ２０９Ｒの処理が、互いに異なる２つの特徴データ４Ｄａ、４Ｄｂ（ｓ［ｍ］、ｓ［ｎ］）の組み合わせ４ｃのそれぞれについて行われてもよい。
【０１１３】
次に、ステップＳ２０９において、類似度を計算する対象の２つの特徴データ、つまり、特徴データｓ［ｎ］とｓ［ｍ］との何れも、空（ｎｕｌｌ）でないか（特徴データｓ［ｎ］が空でなく、かつ、特徴データｓ［ｍ］も空でないとの条件が成立するか）を判定する。そして、判定の結果が、肯定的の場合には（Ｓ２０９：Ｙ）、ステップＳ２１０へ遷移し、否定的の場合には（Ｓ２０９：Ｎ）、ステップＳ２１３へ遷移する。
【０１１４】
なお、例えば、あるケースでは、何れの組み合わせ４ｃ（ｓ［ｍ］、ｓ［ｎ］）における、ステップＳ２０９の処理でも、２つの特徴データｓ［ｍ］、ｓ［ｎ］の何れも空でないとの判定がされてもよい（ステップＳ２０９：Ｙ）。
【０１１５】
次に、ステップＳ２１０において、照合部１０４により、特徴データ記憶部１０３に記憶された、特徴データｓ［ｎ］と、ｓ［ｍ］との間での類似度ｔｒｅｃを計算する。
【０１１６】
次に、ステップＳ２１１において、ステップＳ２１０で計算された類似度ｔｒｅｃが、第１の閾値Ｔｈ１よりも大きいかどうかを判定し、結果が肯定的の場合には（Ｓ２１１：Ｙ）、ステップＳ２１２へ遷移し、否定的の場合には（Ｓ２１１：Ｎ）、ステップＳ２１３へ遷移する。
【０１１７】
次に、ステップＳ２１２において、第１の閾値Ｔｈ１よりも大きい類似度ｔｒｅｃ（Ｓ２１１：Ｙ）を計算する対象となった組み合わせ４ｃにおける特徴データｓ［ｎ］及びｓ［ｍ］に対応するそれぞれのカウント値（ｃｏｕｎｔ［ｎ］及びｃｏｕｎｔ［ｍ］）をインクリメントする。
【０１１８】
次に、ステップＳ２１３において、ステップＳ２０８でセットされた（録画画像数（５つ）−（ｎ＋１））分の回数のループ処理が完了した場合には、ループ処理を抜け、ステップＳ２１４へ遷移し、完了していない場合には、ループ先頭へ遷移する。
【０１１９】
次に、ステップＳ２１４において、ステップＳ２０７でセットされた録画画像数（５つ、ｎ＝０，１，・・，４）分の回数のループ処理が完了した場合には、ループ処理を抜け、ステップＳ２１５へ遷移し、完了していない場合には、ループ先頭へ遷移する。
【０１２０】
こうして、例えば、Ｓ２０７〜Ｓ２１４において、それぞれの組み合わせ４ｃについて、その組み合わせ４ｃでの類似度４Ｓが計算されてもよい。そして、計算されたそれぞれの類似度４Ｓについて、その類似度４Ｓが、第１の閾値Ｔｈ１よりも高い類似度４ＳＨか、低い類似度４ＳＬかが判定されてもよい。
【０１２１】
この後、ステップＳ２１５からステップＳ２２０において、照合結果カウンタ１０８のカウント値（図９における個数１０７Ｎ）が、最大のカウント値（大きな第１の個数１０７Ｎｖ）である特徴データを、人物Ａの特徴を示す登録データ（特徴データ４Ｄｕ）として設定する。ここで、人物Ａは、別途入力される画像（図９の画像６）に含まれる顔領域から計算した特徴データと、予め設定された、上記の登録データとを照合することで、入力画像（画像６）内の個人を認識する個人認識処理において、照合をする人物である。そして、上述の設定では、この人物Ａの特徴を示す登録データとして、上述された、最大のカウント値を有する特徴データを設定する。
【０１２２】
まず、ステップＳ２１５において、照合結果カウンタ１０８の最大カウント値を保持するパラメータｍａｘ、及び、最大カウント値を示すインデックス値を保持するパラメータｍａｘｎを、それぞれ、−ＭＡＸ＿ＶＡＬ（ｍａｘが取り得る最小値）、及び、０で初期化する。
【０１２３】
次に、ステップＳ２１６において、ステップＳ２１７からステップＳ２１９まで（ステップＳ２１７Ｒ）のループ処理が、画像記憶部１０１に記憶された録画画像数（５つ、ｎ＝０，１，・・，４）分の回数のループ処理となるように、繰り返しの回数をセットする。
【０１２４】
次に、ステップＳ２１７において、照合結果カウンタ１０８のカウント値ｃｏｕｎｔ［ｎ］が、パラメータｍａｘよりも大きいかどうかを判定し、結果が肯定的の場合には（Ｓ２１７：Ｙ）、ステップＳ２１８へ遷移し、否定的の場合には（Ｓ２１７：Ｎ）、ステップＳ２１９へ遷移する。
【０１２５】
次に、ステップＳ２１８において、パラメータｍａｘへ、照合結果カウンタ１０８のカウント値ｃｏｕｎｔ［ｎ］をセットすると共に、パラメータｍａｘｎへ、カウント値ｃｏｕｎｔ［ｎ］のインデックス値ｎをセットする。
【０１２６】
次に、ステップＳ２１９において、ステップＳ２１６でセットされた録画画像数（５つ、ｎ＝０，１，・・，４）分のループ処理が完了した場合には、ループ処理を抜け、ステップＳ２２０へ遷移し、完了していない場合には、ループ先頭へ遷移する。
【０１２７】
次に、ステップＳ２２０において、照合結果カウンタ１０８のカウント値が最大となる特徴データを、個人認識処理において照合する人物Ａの特徴を示す登録データｓｒｅｆとして設定する。すなわち、登録データｓｒｅｆとして設定される特徴データ（特徴データ４Ｄｕ）は、次のような画像から計算される特徴データｓ［ｍａｘｎ］である。つまり、その画像とは、画像記憶部１０１に記憶された録画画像の中で、当該録画画像（画像４２）との間で、第１の閾値Ｔｈ１よりも大きい類似度が算出される他の録画画像（画像４２Ｆ：画像４１、４３）の個数が、最も多い個数（第１の個数１０７Ｎｖ）である画像である。
【０１２８】
ここで、図５、及び、図６ａを用いて、登録データが設定される過程を、より具体的に説明する。
【０１２９】
図５は、画像記憶部１０１に記憶された複数の録画画像ｒｅｃｉｍｇ［ｎ］（ｎ＝０，１，・・，４）、及び、各録画画像から検出された顔領域４ｒを示す図である。
【０１３０】
図５に示すように、ｒｅｃｉｍｇ［３］とｒｅｃｉｍｇ［４］とは、顔向き等を含め、非常に、顔領域の状態が類似している。また、ｒｅｃｉｍｇ［０］〜ｒｅｃｉｍｇ［２］の、それぞれの組み合わせの２つの録画画像の間も、顔向きが、若干異なるが、ある程度類似している。但し、ｒｅｃｉｍｇ［０］〜ｒｅｃｉｍｇ［２］のそれぞれと、ｒｅｃｉｍｇ［３］及びｒｅｃｉｍｇ［４］のそれぞれとの間では、顔向きも大きく異なり、類似性は低い。
【０１３１】
図６ａは、画像記憶部１０１に記憶された、複数の録画画像ｒｅｃｉｍｇ［ｎ］（ｎ＝０，１，・・，４）のそれぞれ（縦軸、横軸）の顔領域から計算した、２つの特徴データの間の類似度を示す。
【０１３２】
つまり、それぞれの行（例えば、第３行のｒｅｃｉｍｇ［１］）における、それぞれの列（例えば、第３行の第５列）のデータ（２５）は、その行の録画画像（ｒｅｃｉｍｇ［１］）の特徴データ（ｓ［１］）と、その列の録画画像（ｒｅｃｉｍｇ［３］）の特徴データ（ｓ［３］）との間の類似度を示す。
【０１３３】
なお、図６ａの表における括弧書きに示されるように、第Ｖ行第Ｗ列（例えば、第５行第３列）の類似度は（Ｖ＞Ｗ）、例えば、第Ｗ行第Ｖ列（例えば第３行第５列）の類似度と同じでもよい。
【０１３４】
図６ａに示すように、ｒｅｃｉｍｇ［３］とｒｅｃｉｍｇ［４］との間の類似度が、最も高い（９９）。また、ｒｅｃｉｍｇ［０］〜ｒｅｃｉｍｇ［２］のそれぞれの間の類似度（例えば、ｒｅｃｉｍｇ［０］とｒｅｃｉｍｇ［１］との間の８０など）も、ある程度高い（６０〜８０）。
【０１３５】
一方、ｒｅｃｉｍｇ［０］〜ｒｅｃｉｍｇ［２］それぞれと、ｒｅｃｉｍｇ［３］及びｒｅｃｉｍｇ［４］の間の類似度（例えば、ｒｅｃｉｍｇ［０］とｒｅｃｉｍｇ［３］との間での２０など）は低い（２０〜３０）。
【０１３６】
このように、ｒｅｃｉｍｇ［３］とｒｅｃｉｍｇ［４］との間の類似度などの、斜め線によるハッチングが付された４個の類似度６００ａは、ハッチングなしの、その他の６個の類似度６００ｂよりも高い。
【０１３７】
そして、先述のように、第１の閾値Ｔｈ１は、例えば７０である。そして、例えば、これらの、６個の高い類似度６００ａのうちで、ｒｅｃｉｍｇ［０］とｒｅｃｉｍｇ［２］との間の類似度６００ａ２（６０）は、この第１の閾値Ｔｈ１（７０）よりも小さく、他の３個の類似度６００ａ１は、７０よりも大きい。
【０１３８】
よって、第１の閾値Ｔｈ１が、７０であった場合には、照合結果カウンタ１０８のカウント値ｃｏｕｎｔ［ｎ］（ｎ＝０，１，・・，４）については、図６ａの第２段に示されるように、ｃｏｕｎｔ［０］＝１＋０＋０＋０＝１個、ｃｏｕｎｔ［１］＝１＋１＋０＋０＝２個、ｃｏｕｎｔ［２］＝０＋１＋０＋０＝１個、ｃｏｕｎｔ［３］＝０＋０＋０＋１個、ｃｏｕｎｔ［４］＝０＋０＋０＋１個となる。
【０１３９】
なお、つまり、ｒｅｃｉｍｇ［０］〜［４］が有する、仲間の画像の個数は、１個、２個、１個、１個、１個である。
【０１４０】
つまり、カウント値が最大となるのは、ｎ＝１のときである。よって画像記憶部１０１に記憶された複数の録画画像ｒｅｃｉｍｇ［ｎ］（ｎ＝０，１，・・，４）の中で、ｎ＝１であるｒｅｃｉｍｇ［１］の顔領域から計算された特徴データを、個人認識処理において照合する人物Ａの特徴を示す登録データとして設定する。
【０１４１】
ここで、ｒｅｃｉｍｇ［０］〜［４］の撮像がされた、１回目の来訪時に来訪した人物Ａと同じ人物（ここでは人物Ａ）が、１回目の来訪時よりも後の２回目の来訪時（先述された、画像６（図９）の撮像時）において、再び来訪した時が考えられる。
【０１４２】
この時に、図示しない撮像装置（図７の撮像装置７０３を参照）で撮像される画像について、次の通りであることが多い。
【０１４３】
つまり、初回撮像時（個人認識処理用登録データを設定する基準となる、複数の録画画像ｒｅｃｉｍｇ［０］〜［４］を記憶する時）の画像４（ｒｅｃｉｍｇ［０］〜［４］）に対して、再撮像時（入力画像（画像６）に対して、設定した登録データ（特徴データ４Ｄｕ）を用いて、個人認識処理を行う時）の画像（画像６）が、次のような画像であることが多い。つまり、再撮像時の画像（画像６）は、初回撮像時の画像（画像４）に対して、撮像装置前での挙動に関する、個人の癖なども関係して、全体的に、類似性の高い画像であることが多い。
【０１４４】
つまり、例えば、初回撮像時（１回目の来訪時）における複数の画像４（ｒｅｃｉｍｇ［０］〜［４］）のうちで、比較的大きな第１の個数１０７Ｎｖ（２個）だけの、仲間の他の画像４２Ｆ（図９、２個）を有するが第１の画像４２は、再撮像時（２回目の来訪時）における画像６に対して、類似し易いと推定される。
【０１４５】
つまり、第１の画像４２が利用された際に、画像６の個人認識処理で、認識に成功する確率１０７Ｐは、比較的高い第１の確率１０７Ｐｖであると推定される。
【０１４６】
そして、比較的小さい個数１０７Ｎｗだけ、仲間の他の画像４４Ｆを有する第２の画像４４は、画像６に対して、類似し難いと推定される。
【０１４７】
つまり、第２の画像４４が利用された際での確率１０７Ｐは、比較的低い第２の確率１０７Ｐｗと推定される。
【０１４８】
このため、複数の録画画像（ｒｅｃｉｍｇ［０］〜［４］）の中で、当該録画画像との間で、所定値より大きい類似度が計算される他の画像（仲間の画像）４Ｆの個数（個数１０７Ｎ）が、最も多い個数（大きい第１の個数１０７Ｎｖ）である録画画像（第１の画像４２、ｒｅｃｉｍｇ［１］）を選択することが好ましい。つまり、選択される当該画像（第１の画像４２）からの特徴データ（第１の特徴データ４２Ｄ、ｓ［１］）を登録データとすることで、再来訪時の、多くの入力画像（画像６）に対して、類似度が高くなる可能性が高く、良好な認識率を得ることができる。
【０１４９】
なお、ｒｅｃｉｍｇ［１］の仲間の画像の個数は、図６ａの第３段により示されるように、２個である。このため、仲間であるか、又は、同一である画像の個数は、ｒｅｃｉｍｇ［１］自身の１個分を加えた、２＋１＝３個である（第４段）。
【０１５０】
他方、ここで、初回撮像時の画像（ｒｅｃｉｍｇ［０］〜［４］）の個数は、５個である。
【０１５１】
つまり、再撮像時の画像６が、このｒｅｃｉｍｇ［１］に対して類似する（近似である、一致する）第１の確率１０７Ｐｖは、大雑把には、３／５と推定される（第４段）。
【０１５２】
なお、図６ａでは、第２段において、仲間の画像の個数（１個、２個、１個、１個、１個）が示されるのと共に、第３段において、仲間の画像の個数に１が加えられた、同一か、又は、仲間である画像の個数（２個、３個、２個、２個、２個）が示され、第４段では、推定される、再撮像時の画像６が、類似する画像である確率１０７Ｐが示される。
【０１５３】
以上のように、本実施の形態によれば、画像記憶部、画像認識部、特徴データ記憶部、照合部、制御部（閾値記憶部、比較部、照合結果カウンタ）を設ける。そして、制御部により、画像記憶部に記憶された録画画像（ｒｅｃｉｍｇ［０］〜［４］）の中で、その録画画像との間で、第１の閾値Ｔｈ１よりも大きい類似度が計算される他の画像（仲間の画像）が、最も多く存在する録画画像（ｒｅｃｉｍｇ［１］）から計算された特徴データ（ｓ［１］）が特定される。そして、特定された、仲間の画像の個数が最も多い画像からの特徴データ（ｓ［１］）を、個人認識処理において照合する人物の特徴を示す登録データとして設定する。このことで、個人認識処理における認識率を向上することが可能となる。
【０１５４】
なお、本実施の形態において、画像記憶部１０１に記憶する、予め録画された画像の数を、５つとしたが、それ以外の数（但し３つ以上）としても、同様の効果が得られる。
【０１５５】
また、本実施の形態においての説明では、画像記憶部１０１に記憶する、予め録画された画像や、登録データの設定について、一人の人物（人物Ａ）を対象とした説明としたが、複数の人物を対象とした構成としても、同様の効果が得られる。その場合には、画像記憶部１０１に記憶する、予め録画する画像用の領域や、特徴データ記憶部１０３に記憶する特徴データ、登録データ用の領域を、複数人分確保するように変更すれば良い。
【０１５６】
また、本実施の形態において、閾値記憶部１０６に記憶する第１の閾値Ｔｈ１を、予め設定するものとした。一方、別途、設定値を設定して、設定された設定値を第１の閾値Ｔｈ１として利用させる設定部を設けてもよい。こうして、設定値を可変とするようにしても、同様の効果が得られる。
【０１５７】
また、本実施の形態において、照合結果カウンタ１０８のカウント値が最大となる、一つの特徴データを、登録データとして設定した。一方、カウント値が大きい順に、複数の特徴データを、それぞれ、登録データとして設定してもよい。そして、個人認識処理では、設定された複数の登録データのうちの全ての登録データでの照合をするようにしても、同様の効果が得られる。
【０１５８】
また、本実施の形態においての動作は、画像記憶部１０１に記憶する、予め録画された画像それぞれに、一人の人物（人物Ａ）だけが含まれることを前提とした動作とした。一方、このようではなくて、複数の人物が含まれる場合にも、同様の効果が得られる。その場合には、例えば、図２に示す動作において、録画画像や録画画像数を単位とした処理を、録画画像から検出された、顔領域や顔領域数を単位とする処理に変更すれば良い。
【０１５９】
また、本実施の形態において、個人認識処理において照合する人物の特徴を示す登録データとして、顔領域から計算した特徴データを使用した。一方、それ以外でも、画像から抽出可能な何らかの身体的特徴（指紋、虹彩等）や、行動的特徴（筆跡等）を使用しても、同様の効果が得られる。
【０１６０】
なお、上述のようにして、例えば、画像４から、画像４のなかの顔領域４ｒが検出されてもよい。
【０１６１】
一方で、顔領域４ｒの検出はされなくてもよい。
【０１６２】
具体的には、例えば、画像４（ｒｅｃｉｍｇ［０］〜［４］）は、より大きい画像に含まれる、より大きい画像の一部でもよい。そして、より大きい画像が撮像されることにより、画像４の撮像がされてもよい。
【０１６３】
そして、例えば、画像４は、より大きい画像から予め検出された顔領域の画像でもよい。
【０１６４】
例えば、このため、画像４の全体が顔領域４ｒで、画像４からの、顔領域４ｒの検出はされなくてもよい。
【０１６５】
（実施の形態２）
実施の形態２の画像処理装置は、前記制御部は、前記照合部で計算される前記類似度と比較するための前記所定値（第１の閾値Ｔｈ１：図１）を記憶する閾値記憶部（閾値記憶部１０６）と、前記画像記憶部に記憶された、予め録画された複数の前記画像（画像４１〜４５）から計算される、それぞれの前記組み合わせでの２つの前記特徴データ（特徴データ４Ｄａ、４Ｄｂ）からの前記類似度（類似度４Ｓ）と、記憶された前記所定値との間の差分値（図６ｂの差分値１０７ｄ）を計算する減算部（図３の減算部３０７）と、前記減算部で計算した前記差分値を、当該差分値が計算された前記類似度を計算する基となった前記組み合わせの２つの前記特徴データ（特徴データ４Ｄａ、４Ｄｂ）のそれぞれに対応するカウント値に加算する照合結果カウンタ（照合結果カウンタ３０８）とを備え、それぞれの前記組み合わせでの前記差分値（１０７ｄ）について、可算がされた後における、前記照合結果カウンタの前記カウント値（値１０７Ｖ）が最大（図６ｂの値１０７Ｖｖ）となる前記特徴データ（特徴データ４２Ｄ）を、前記登録データとして設定してもよい。
【０１６６】
つまり、それぞれの可算がされた後におけるカウント値は、例えば、そのカウント値に対応する（特徴データ４Ｄの）画像４に対応する値１０７Ｖ（先述：図６ｂ）でもよい。
【０１６７】
そして、先述のように、あるケースにおいて、次の通りでもよい。
【０１６８】
つまり、算出される値１０７Ｖ（カウント値）の画像４が、先述の第１の画像４２（ｒｅｃｉｍｇ［１］）であるときに、その値１０７Ｖが、第１の値１０７Ｖｖで、第２の画像４４（ｒｅｃｉｍｇ［３］）であるときに、第２の値１０７Ｖｗでもよい（図６ｂで示されるケース）。
【０１６９】
そして、これにより、第１の値１０７Ｖｖが算出された第１の画像４２が利用され、第２の値１０７Ｖｗが算出された第２の画像４４が利用されなくてもよい（実施の形態１を参照）。
【０１７０】
そして、別のケース（例外的なケース、図略）では、第１の画像４２（ｒｅｃｉｍｇ［１］）の値１０７Ｖとして、第２の値１０７Ｖｗが算出され、第２の画像４４（ｒｅｃｉｍｇ［３］の値１０７Ｖとして、第１の値１０７Ｖｖが算出されてもよい。
【０１７１】
そして、これにより、第１の画像４２の第１の個数１０７Ｎｖが大きく、第２の画像４４の第２の個数１０７Ｎｗが小さいにも関わらず、第１の画像４２が利用されず、第２の画像４４が利用されてもよい。
【０１７２】
これにより、例外的なケースでも、適切な処理がされて、より確実に、適切な処理がされてもよい。
【０１７３】
なお、このような処理における、より詳細な点は、例えば、以下の処理と同じ処理などである。
【０１７４】
図３は、本発明の実施の形態２における画像処理装置３００のブロック図である。
【０１７５】
図３において、図１と同じ構成要素については同じ符号を用い、適宜、説明を省略する。
【０１７６】
図３に示すように、画像処理装置３００は、画像記憶部１０１、画像認識部１０２、特徴データ記憶部１０３、照合部１０４、制御部３０５を備える。
【０１７７】
画像記憶部１０１、画像認識部１０２、特徴データ記憶部１０３、照合部１０４については、例えば、実施の形態１と同様である。
【０１７８】
また、制御部３０５は、閾値記憶部１０６、減算部３０７、照合結果カウンタ３０８を備える。
【０１７９】
閾値記憶部１０６については、例えば、実施の形態１と同様である。
【０１８０】
減算部３０７は、画像記憶部１０１に記憶された、予め録画された複数の画像のうちのそれぞれの画像（画像４）に対して計算される、各特徴データ間の類似度と、第１の閾値との間の差分値（図６ｂの差分値１０７ｄ）を計算する。
【０１８１】
照合結果カウンタ３０８は、減算部３０７で計算した差分値を、当該差分値が計算される基となった類似度を計算する対象となった２つの特徴データのそれぞれに対応するカウント値（初期値は０）に加算する。
【０１８２】
制御部３０５は、照合結果カウンタ３０８のカウント値（差分値１０７ｄ）が最大となる特徴データを、人物Ａの特徴を示す登録データとして設定する。ここで、人物Ａは、別途入力される画像に含まれる顔領域から計算した特徴データと、予め設定された登録データとを照合することで、入力画像内の個人を認識する個人認識処理において照合する人物である。
【０１８３】
図４は、本発明の実施の形態２における画像処理装置３００の動作を示すフロー図である。
【０１８４】
図４において、図２での処理ステップと、同じ処理ステップについては、同じ符号を用い、重複した説明を適宜、省略する。
【０１８５】
ステップＳ２００からステップＳ２１０までの処理については、例えば、実施の形態１と同様である。
【０１８６】
次に、ステップＳ４１１において、ステップＳ２１０で計算された類似度ｔｒｅｃと、第１の閾値Ｔｈ１との間における差分値ｄｉｆｆを計算する。
【０１８７】
次に、ステップＳ４１２において、類似度ｔｒｅｃを計算する対象となった特徴データｓ［ｎ］、及び、ｓ［ｍ］に対応するカウント値ｃｏｕｎｔ［ｎ］、及び、ｃｏｕｎｔ［ｍ］に、それぞれ、ステップＳ４１１で計算した差分値ｄｉｆｆを加算する。
【０１８８】
ステップＳ２１３からステップＳ２２０までについては、例えば、実施の形態１と同様である。
【０１８９】
ここで、図５及び図６ｂを用いて、登録データが設定される過程を、より具体的に説明する。
【０１９０】
図５は、実施の形態１の説明の通りである。
【０１９１】
図６ｂは、画像記憶部１０１に記憶された、複数の録画画像ｒｅｃｉｍｇ［ｎ］（ｎ＝０，１，・・，４）のうちのそれぞれ（縦軸、横軸）から計算した、２つの特徴データ間の類似度と、第１の閾値とのの間の差分値（「類似度−第１の閾値」：差分値１０７ｄ）を示す。
【０１９２】
なお、第１の閾値は、実施の形態１と同様に、例えば、７０とする。
【０１９３】
図６ｂに示すように、ｒｅｃｉｍｇ［３］と、ｒｅｃｉｍｇ［４］との間での数値が、最も高い（３０）。また、ｒｅｃｉｍｇ［０］〜ｒｅｃｉｍｇ［２］の、それぞれ組み合わせでの２つの録画画像の間での数値も、ある程度高い（−１０〜１０）。一方、ｒｅｃｉｍｇ［０］〜ｒｅｃｉｍｇ［２］のそれぞれと、ｒｅｃｉｍｇ［３］及びｒｅｃｉｍｇ［４］のそれぞれとの間の数値は低い（−５０〜−４０）。
【０１９４】
この場合の、照合結果カウンタ１０８のカウント値は、図６ｂの下部に示されるように、ｃｏｕｎｔ［０］＝−１００（１０＋（−１０）＋（−５０）＋（−５０））、ｃｏｕｎｔ［１］＝−７０（１０＋１０＋（−４５）＋（−４５））、ｃｏｕｎｔ［２］＝−８０（（−１０）＋１０＋（−４０）＋（−４０））、ｃｏｕｎｔ［３］＝−１０５（（−５０）＋（−４５）＋（−４０）＋３０）、ｃｏｕｎｔ［４］＝−１０５（（−５０）＋（−４５）＋（−４０）＋３０）となる。なお、図６ｂの下部では、模式的な図示がされる。
【０１９５】
つまり、カウント値が最大となるのは、ｎ＝１のとき（カウント値＝−７０）である。
【０１９６】
よって、画像記憶部１０１に記憶された、複数の録画画像ｒｅｃｉｍｇ［ｎ］（ｎ＝０，１，・・，４）の中から、ｒｅｃｉｍｇ［１］の顔領域から計算された特徴データ（ｓ［１］）を、個人認識処理において照合する人物Ａの特徴を示す登録データとして設定する。
【０１９７】
以上のように、本実施の形態によれば、画像記憶部、画像認識部、特徴データ記憶部、照合部、制御部（閾値記憶部、減算部、照合結果カウンタ）を設ける。そして、制御部により、画像記憶部に記憶された録画画像の中で、他の画像に対する類似度（差分値１０７ｄ）の合計（評価値１０７Ｖ：図６ｂ）が最も大きい画像（図６ｂにおけるｒｅｃｉｍｇ［１］）から計算された特徴データ（ｓ［１］）が特定される。そして、特定された特徴データを、個人認識処理において照合する人物の特徴を示す登録データとして設定する。このことで、個人認識処理における認識率を、向上することが可能となる。
【０１９８】
なお、本実施の形態において、画像記憶部１０１に記憶する、予め録画された複数の画像のうちのそれぞれの画像から計算した特徴データの間の類似度と、第１の閾値との間の差分値の合計が、最大となる特徴データを、登録データとした。
【０１９９】
一方、類似度そのものの合計が、最大となる特徴データを、登録データとしても、同様の効果が得られる。
【０２００】
但し、こうした処理がされず、先述のように、差分値の処理がされて、差分値の合計が算出されてもよい。すなわち、こうして、差分値の合計が算出され、類似度をそのまま合計しないならば、照合結果カウンタ１０８のカウント値（サイズ）が大きくなってしまうことが回避できる。この点に着目するならば、差分値の処理がされて、第１の閾値の設定値に応じた処理がされる、先述の構成とするのが、より好ましい。
【０２０１】
（実施の形態３）
図７は、本発明の実施の形態３における画像処理システム７００のブロック図である。
【０２０２】
図７に示すように、画像処理システム（ドアホンシステム）７００は、カメラ子機７０１、親機７０２を備える。
【０２０３】
また、カメラ子機７０１は、撮像装置７０３、マイク７０４、スピーカー７０５、呼び出し釦７０６、カメラ子機ＩＦ部７０７を備える。
【０２０４】
また、親機７０２は、親機ＩＦ部７０８、画像処理装置７０９、マイク７１０、スピーカー７１１、応答釦７１２、登録釦７１３、表示装置７１４を備える。
【０２０５】
また、画像処理装置７０９は、画像記憶部７１５、画像認識部７１６、特徴データ記憶部７１７、照合部７１８、制御部７１９を備える。
【０２０６】
また、制御部７１９は、閾値記憶部７２０、比較部７２１、照合結果カウンタ７２２を備える。
【０２０７】
例えば、カメラ子機７０１は、住宅７００ｈの宅外（例えば、玄関７００ｈａ等）に、また、親機７０２は宅内７００ｈｂに設置され、住宅へ来訪者（例えば、人物２Ａ）が来訪した時に、居住者（宅内）が、来訪者（玄関先等）を、画像並びに音声で確認したり、居住者と来訪者との間での通話を実現する。
【０２０８】
つまり、画像処理システム７００は、例えば、ドアホンのシステムなどである。
【０２０９】
撮像装置７０３は、来訪者の顔を含む画像を撮像する。
【０２１０】
マイク７０４は、来訪者の音声を集音する。
【０２１１】
スピーカー７０５は、親機７０２のマイク７１０で集音された、居住者の音声を拡声することで、来訪者と居住者との間での通話を可能とする。
【０２１２】
呼び出し釦７０６は、来訪者が、当該呼び出し釦７０６を押すことで、親機７０２のスピーカー７１１から、呼び出し音が出力され、居住者へ来訪が通知される釦である。
【０２１３】
カメラ子機ＩＦ部７０７は、撮像装置７０３、マイク７０４、スピーカー７０５、呼び出し釦７０６と、親機ＩＦ部７０８との間での、画像、音声、信号の通信や、例えば撮像装置７０３などの各制御対象の制御を行う。
【０２１４】
親機ＩＦ部７０８は、カメラ子機ＩＦ部７０７、画像処理装置７０９、マイク７１０、スピーカー７１１、応答釦７１２、登録釦７１３、表示部（表示装置）７１４の間での、画像、音声、信号の通信や、例えばカメラ子機ＩＦ部７０７などの各制御対象の制御を行う。
【０２１５】
画像記憶部７１５は、撮像装置７０３で撮像された画像（例えば画像６）、並びに、撮像装置７０３で撮像されて、予め録画された、同じ人物Ａの複数の画像（例えば画像４）を記憶する。本実施の形態では、記憶する、予め録画された画像の数を、例えば５つとする。
【０２１６】
画像認識部７１６は、画像記憶部７１５に記憶された画像より顔領域を検出し、検出した顔領域から、個人の特徴を示す特徴データを計算する。
【０２１７】
なお、ここで、画像から顔領域を検出する方法は、例えば、パターンマッチングを利用したものなど、公知の適当な方法を使用すればよい。また、検出した顔領域から、特徴データを計算する方法は、例えば、特徴データとして、目や鼻や口といった顔の各パーツの位置や、それらの位置の間の位置関係の情報を用いるなど、こちらも、公知の適当な、特徴データ及びその計算方法を使用すればよい。
【０２１８】
特徴データ記憶部７１７は、画像認識部７１６で計算された特徴データを記憶する。
【０２１９】
照合部７１８は、特徴データ記憶部７１７に記憶された特徴データより、２つの特徴データ間の類似度を計算する。ここで類似度は、２つの特徴データ間の相関値を示すもので、相関値が大きい方が、類似度が高く、相関値が小さい方が、類似度が低いとする。
【０２２０】
閾値記憶部７２０は、照合部７１８で計算される類似度と比較するための、第１の閾値Ｔｈ１及び第２の閾値Ｔｈ２（図１の２点鎖線での図示を参照）をそれぞれ記憶する。
【０２２１】
なお、ここで、例えば、第１の閾値及び第２の閾値のそれぞれは、類似度、すなわち、特徴データ間の相関値と比較できる次元の値とし、予め設定されているものとする。
【０２２２】
比較部７２１は、画像記憶部７１５に記憶された、予め録画された複数の画像のうちのそれぞれの画像に対して計算される、それぞれの組み合わせの２つの特徴データ間の類似度と、第１の閾値とを比較する。
【０２２３】
照合結果カウンタ７２２は、比較部７２１での比較で、類似度が、第１の閾値よりも大きいと判定された場合に、その類似度を計算する対象となった２つの特徴データのそれぞれに対応するカウント値（初期値は０）を、インクリメントする。
【０２２４】
制御部７１９は、登録データ設定時（居住者が登録釦７１３を押した時）には、照合結果カウンタ７２２のカウント値が最大となる特徴データ（例えば第１の特徴データ４２）を、個人認識処理において照合する人物Ａ（人物２Ａ）の特徴を示す登録データとして設定する。
【０２２５】
ここで、個人認識処理は、別途、撮像装置７０３で撮像され、入力される画像（画像６）に含まれる顔領域から計算した特徴データと、予め設定された当該登録データとを照合することで、入力画像内の個人を認識する処理（画像６に写された人物２２が、人物２Ａであることを判定する処理）である。
【０２２６】
そして、制御部７１９は、個人認識処理時（居住者により、前記操作で、個人認識処理用登録データが設定された状態で、来訪者が、呼び出し釦７０６を押すことで、撮像装置７０３により撮像され、入力される画像（画像６）内の個人を認識する時）には、画像記憶部７１５に記憶された、撮像装置７０３からの入力画像に対する特徴データと、予め設定された登録データとの間の類似度を計算し、計算された類似度が、第２の閾値Ｔｈ２以上であれば、その入力画像内の個人は、登録された前記人物と同一の人物であると判定する。
【０２２７】
マイク７１０は、居住者の音声を集音する。
【０２２８】
スピーカー７１１は、カメラ子機７０１のマイク７０４で集音された、来訪者の音声を拡声することで、居住者と、来訪者との間での通話を可能とし、また、呼び出し釦７０６が押された時に、呼び出し音を出力することで、居住者へ、来訪者の来訪を通知する。
【０２２９】
応答釦７１２は、居住者が、その釦を押すことで、マイク７１０で集音された音声が、カメラ子機７０１のスピーカー７０５で拡声され、居住者と来訪者との間での通話ができる状態になる釦である。
【０２３０】
登録釦７１３は、居住者が、その釦を押すことで、画像処理装置７０９において、画像記憶部７１５に予め録画された画像から、個人認識処理で照合する登録データが設定される釦である。
【０２３１】
表示部７１４は、撮像装置７０３で撮像された画像等を表示する。
【０２３２】
なお、表示部７１４は、表示パネルなどの、表示がされる表示領域７１４Ｒを含んでもよい。そして、例えば、表示領域７１４Ｒにおいて、２回目の来訪時に撮像される画像６が表示されると共に、さらに、上述の判定で、同一と認識された人物（先述の人物Ａ）の情報（名前２ＡＮ）が表示されてもよい。なお、例えば、２回目の来訪時までに、同一と認識された人物の名前２ＡＮの文字列のデータが、ユーザにより入力されてもよい。
【０２３３】
以下、本実施の形態で示す画像処理システム７００の動作の流れを説明する。
【０２３４】
まず、来訪者（人物Ａとする）が、画像処理システム７００を設置した住宅を来訪し、呼び出し釦７０６を押す。
【０２３５】
すると、撮像装置７０３により、来訪者の顔を含む画像が撮像開始される（撮像された画像は、表示部７１４での表示や、画像処理装置７０９での個人認識処理のために、画像記憶部７１５に一時的に記憶される）。
【０２３６】
そして、このような、撮像の開始がされるのと共に、スピーカー７１１から、呼び出し音が出力され、また、表示部７１４に、開始された撮影で撮像された画像が表示される。
【０２３７】
また、同時に、撮像装置７０３で、撮像された複数の画像を、別途所定の時間間隔で、画像記憶部７１５に録画する。
【０２３８】
そして、録画が完了したら、表示部７１４に、録画された録画画像が記憶されていることを示すマークを表示する。
【０２３９】
なお、本実施の形態では、例えば、上記された所定の時間間隔を、１秒間隔とし、また、記憶する、予め録画された画像の数を、５つ（ｒｅｃｉｍｇ［ｎ］（ｎ＝０，１，・・，４））とする。
【０２４０】
なお、ここでは、個人認識用の登録データが設定されていないため、撮像装置７０３で撮像された画像に対する個人認識処理は実行されない。
【０２４１】
次に、スピーカー７１１から、呼び出し音が出力されたことで、居住者（在宅の場合）が、応答釦７１２を押して、マイク７１０、スピーカー７１１、マイク７０４、スピーカー７０５を介して、来訪者と通話し、対応する。
【０２４２】
次に、居住者は、表示部７１４に表示されている録画画像が記憶されていることを示すマーク（上述）を確認し、先の来訪者（人物Ａ：図７、図９等の人物２Ａ）を、個人認識対象として、登録データを設定する場合には、登録釦７１３を押す。
【０２４３】
登録釦７１３が押されると、画像処理装置７０９において、画像記憶部７１５に録画された複数の画像（ｒｅｃｉｍｇ［ｎ］（ｎ＝０，１，・・，４））から、登録データｓｒｅｆを設定する。ここでの、画像処理装置７０９での動作については、例えば、実施の形態１で説明した動作と同じでよいため、ここでの説明では、重複する説明を適宜、省略する。
【０２４４】
次に、来訪者（人物Ａ）が、再度来訪し、呼び出し釦７０６を押すと、前記と同じ動作を行う。
【０２４５】
合わせて、画像処理装置７０９において、画像記憶部７１５に記憶された撮像装置７０３からの入力画像（画像６）に対する、個人認識処理を実行する。以下、より具体的に説明する。
【０２４６】
まず、画像認識部７１６において、画像記憶部７１５に記憶された入力画像ｉｎｐｉｍｇより、顔領域を検出し、検出した顔領域から、個人の特徴（図９の特徴６ｘ）を示す特徴データｓｉｎｐを計算し、計算された特徴データｓｉｎｐを、特徴データ記憶部７１７に記憶する。
【０２４７】
なお、ここで、画像から顔領域を検出する方法は、例えば、パターンマッチングを利用したものなど、公知の適当な方法を使用すればよい。また、検出した顔領域から、特徴データを計算する方法は、例えば、特徴データとして、目や鼻や口といった、顔の各パーツの位置や、それらの位置の間の位置関係の情報を用いるなどして、こちらも公知の適当な特徴データ及びその計算方法を使用すればよい。
【０２４８】
次に、照合部７１８において、特徴データ記憶部７１７に記憶された登録データｓｒｅｆと、特徴データｓｉｎｐとの間の類似度ｔｉｎｐを計算する。
【０２４９】
次に、制御部７１９（例えば、図９の認識処理部７１９ａ）において、照合部７１８で計算された類似度ｔｉｎｐと、閾値記憶部７２０に記憶された第２の閾値Ｔｈ２とを比較し、類似度ｔｉｎｐが、第２の閾値Ｔｈ２以上であれば、入力画像内の個人は、登録された人物Ａと同一であると判定する。
【０２５０】
ここで、同じ人物（ここでは人物Ａ）が来訪した時に、撮像装置７０３で撮像される画像について、初回の来訪時（個人認識処理用登録データを設定する基準となる、複数の録画画像を記憶する時）での画像に対して、再来訪時（入力画像に対し、設定した登録データを用いて、個人認識処理を行う時）での画像は、カメラ子機７０１前での挙動に関する、個人の癖なども関係して、全体的に、類似性が高いものになることが多い。そのため、複数の録画画像の中で、所定値より大きい類似度を持つ他の画像が、最も多く存在する画像を選択し、登録データとすることで、再来訪時の、多くの入力画像に対しても、類似度が高くなる可能性が高く、良好な認識率を得ることができる。
【０２５１】
以上のように、本実施の形態によれば、画像記憶部、画像認識部、特徴データ記憶部、照合部、制御部（閾値記憶部、比較部、照合結果カウンタ）を設け、制御部により、画像記憶部に記憶された録画画像の中で、第１の閾値より大きい類似度を持つ画像が、最も多く存在する画像から計算された特徴データを、個人認識処理において照合する人物の特徴を示す登録データとして設定することで、個人認識処理における認識率を向上することが可能となる。
【０２５２】
なお、本実施の形態において、画像記憶部７１５への、複数の撮像画像の録画について、直前の１回での来訪においての画像が残る（その前の録画画像は、上書きされる）構成での説明となっている。一方、複数回の来訪に対する画像が、過去の録画画像が上書きされることなく、個別に録画されるようにしても良い。つまり、例えば、互いに異なる来訪での画像が、互いに異なる記憶領域に記憶されてもよい。
【０２５３】
また、本実施の形態において、画像記憶部７１５への、複数の撮像画像の録画が完了した時に、表示部７１４にマークを表示するようにしている。一方、録画した画像の一つを縮小したサムネイル画像を表示するようにしても良い。そして、複数回の来訪に対する録画に対応する場合には、表示部７１４に、それぞれの来訪時のサムネイル画像を並べて表示するようにして、その中から、個人認識用の登録データとして設定する対象を、居住者に選択させるような構成にしても良い。
【０２５４】
また、本実施の形態においては、居住者が、登録釦７１３を押すことで、画像処理装置７０９において、画像記憶部７１５に予め録画された画像から、個人認識処理で照合する登録データを設定する。一方、このように、設定がされる時に、設定される登録データを計算する基となった画像を、表示部（表示装置）７１４に表示し、居住者に、登録確認を行う構成としても良い。
【０２５５】
なお、こうして、例えば、画像処理装置１００は、画像記憶部１０１と、画像認識部１０２と、特徴データ記憶部１０３と、照合部１０４と、制御部１０５とを備え、予め録画された複数の画像（画像４１〜４５）のうちに、当該画像（第１の画像４２）との間で、所定値以上の類似度が計算される他の画像（画像４２Ｆ）が、最も多く存在する画像（第１の画像４２）の特徴データ（特徴データ４２Ｄ）を、個人認識処理において照合する登録データ（４２Ｄｕ）として設定してもよい。
【０２５６】
こうして、例えば、次の動作がされてもよい。なお、次の動作も、単なる一例である。また、次の動作は、例えば、ある局面でのみ行われてもよい。
【０２５７】
つまり、住宅７００ｈ（図７）に、人物２Ａが来訪してもよい。
【０２５８】
そして、撮像装置７０３により、来訪する人物２Ａの画像７０３Ｉが撮像されてもよい。
【０２５９】
なお、例えば、撮像される画像７０３Ｉが、表示装置７１４により、表示装置７１４の表示領域７１４Ｒに表示されてもよい（図７の表示領域７１４Ｒに示される画像６を参照）。
【０２６０】
つまり、住宅７００ｈにおいて、この撮像装置７０３が含まれる、ドアホンのシステムなどである画像処理システム（ドアホンシステム）７００が設けられてもよい。
【０２６１】
そして、住宅７００ｈに、人物２Ａが、２回目の来訪時（再撮像時、後の来訪時）に来訪するよりも前に、１回目の来訪時（初回撮像時、先の来訪時）においても、来訪してもよい。
【０２６２】
そして、１回目の来訪時に、人物２Ａの写された画像４（図１等）が撮像されてもよい。
【０２６３】
そして、撮像される画像４において、写される人物２Ａの特徴４ｘ（図１）が表れてもよい。
【０２６４】
なお、具体的には、例えば、特徴４ｘは、画像４のうちの顔領域４ｒに表れる特徴でもよい。
【０２６５】
ここで、デジタルカメラなどの、従来の、画像が撮像される撮像装置では、多くのケースにおいて、例えば、デジタルカメラの撮像ボタンが押されて、撮像がされるタイミング指定されるなどして、撮像の行われるタイミングがユーザにより指定される。つまり、これにより、複数のタイミングでの複数の画像のうちで、ユーザにより指定されるタイミングでの適切な画像が撮像される。
【０２６６】
これに対して、本画像処理システム７００において、画像４の撮像される１回目の来訪時は、例えば、住宅７００ｈの居住者（ドアホンシステム７００のユーザ）が留守の間などでもよい。このため、ユーザが不在で、ユーザによりタイミングが指定されることが不可能である。
【０２６７】
また、そもそも、留守でなくても、画像４が撮像される、１回目の来訪時の期間中においては、ユーザが、来訪する人物２Ａと通話するなどしており、通話以外の行為をする余裕が少ない。
【０２６８】
そこで、例えば、画像４は、例えば、ユーザにより指定されたタイミングで撮像された画像ではない画像でもよい。
【０２６９】
そして、このような１回目の来訪時に、複数の画像４（図９、図５の画像４１〜４５、ｒｅｃｉｍｇ［０］〜［４］）が撮像されてもよい。
【０２７０】
そして、画像認識部１０２により、それら複数の画像４のうちのそれぞれの画像４から、その画像４の特徴４ｘ（図１）を示す特徴データ４Ｄ（図１、図９の特徴データ４１Ｄ〜４５Ｄ）が算出されてもよい。
【０２７１】
そして、それら複数の画像４のうちの、それぞれの画像４ａ（図１０）について、次の処理がされてもよい。
【０２７２】
つまり、照合部１０４により、それぞれの画像４ａの特徴データ４Ｄａと、他の画像４ｂの特徴データ４Ｄｂとの間の類似度４Ｓ（図１０、図１）が算出されてもよい。
【０２７３】
そして、比較部１０７により、算出される類似度４Ｓが、第１の閾値Ｔｈ１（図１）よりも大きい類似度４ＳＨ（図１０）であるか、第１の閾値Ｔｈ１よりも小さい（第１の閾値Ｔｈ１以下である）類似度４ＳＬであるかが判定されてもよい。
【０２７４】
つまり、これにより、大きい類似度４ＳＨと判定される場合に、特徴データ４Ｄａに対して、特徴データ４Ｄｂが類似することが判定され、つまり、画像４ａに表れる特徴４ａｘに対して、画像４ｂに表れる特徴４ｂｘが類似することが判定されてもよい。
【０２７５】
そして、これにより、逆に、小さい類似度４ＳＬと判定される場合に、特徴データ４Ｄａ（特徴４ａｘ）に対して、特徴データ４Ｄｂ（特徴４ｂｘ）が類似しないことが判定されてもよい。
【０２７６】
なお、ここで、特徴４ｂｘが特徴４ａｘに類似する場合には、これら特徴４ｂｘ、特徴４ａｘに着目して、画像４ｂが、画像４ａに類似すると呼ばれる。また、特徴４ｂｘが特徴４ａｘに類似しない場合には、画像４ｂが、画像４ａに類似しないと呼ばれる。
【０２７７】
つまり、こうして、画像４ｂが、画像４ａに類似するか否かの判定がされてもよい。
【０２７８】
そして、それぞれの画像４ａ（図９、図１０：例えば、図９の第１の画像４２）について、１回目の来訪時の複数の画像４に含まれる、その画像４ａに類似する他の画像４Ｆ（図９：他の画像４２Ｆ（画像４１、４３））の個数１０７Ｎ（図９：第１の個数１０７Ｎｖ（２個））が算出されてもよい（図１１のＳ９５ａを参照）。
【０２７９】
なお、この算出は、例えば制御部１０５により行われてもよく、より具体的には、例えば、特定部１０５ａ（図９）により行われてもよい。なお、この特定部１０５ａは、例えば、比較部１０７の一部などでもよい。
【０２８０】
なお、この算出のために、先述の照合結果カウンタ１０８が、上述の特定部１０５ａ等により利用されてもよい。
【０２８１】
そして、複数の画像４（例えば、図９における第１の画像４２、第２の画像４４）は、算出される、類似する他の画像４Ｆの個数１０７Ｎ（図９）が、大きい（最大の）第１の個数１０７Ｎｖである第１の画像４２と（２個の、他の画像４２Ｆを参照）、小さい第２の個数１０７Ｎｗである第２の画像４４とを含んでもよい（１個の、他の画像４４Ｆを参照）。
【０２８２】
一方で、２回目の来訪時に、来訪する人物２Ａの画像６（図９）が撮像されてもよい。
【０２８３】
そして、先述のように、第１の画像４２は、類似する他の画像４２Ｆを、大きな第１の個数１０７Ｎｖだけ有する。このため、この第１の画像４２が、２回目の来訪時の画像６に類似する（近似である、一致する）確率１０７Ｐは、高い第１の確率１０７Ｐｖであると推定されてもよい。
【０２８４】
そして、同様に、先述のように、第２の画像４４は、類似する他の画像４４Ｆを、小さな第２の個数１０７Ｎｗだけ有するので、この第２の画像４４が、画像６に類似する（近似である、一致する）確率１０７Ｐは、低い第２の確率１０７Ｐｗと推定されてもよい。
【０２８５】
つまり、大きな第１の個数１０７Ｎｖが算出されることにより、算出された大きな第１の個数１０７Ｎｖだけの、類似する他の画像４２Ｆを有する画像４（第１の画像４２）が、高い第１の確率１０７Ｐｖで、画像６に類似する（近似である、一致する）画像と特定されてもよい。
【０２８６】
そして、小さな第２の個数１０７Ｎｗが算出されることにより、算出がされた画像４（第２の画像４４）が、低い第２の確率１０７Ｐｗで、画像６に類似する（近似である、一致する）画像と特定されてもよい。
【０２８７】
なお、例えば、先述のように、画像４が撮像される１回目の来訪時における、玄関７００ｈａ（図７）での、人物２Ａの挙動は、例えば、２回目の来訪時における、挙動と同じ挙動、又は、近い挙動などであることが多いと考えられる。
【０２８８】
そして、大きな（最大の）第１の個数１０７Ｎｖ（２個）が算出された第１の画像４２の第１の特徴４２ｘを示す第１の特徴データ４２Ｄが、利用される特徴データ４Ｄｕ（図９：登録データ）として選択され、小さな第２の個数１０７Ｎｗ（１個）が算出された第２の画像４４が、利用される特徴データ４Ｄｕとして選択されなくてもよい（図１１のＳ９５ｂを参照）。
【０２８９】
なお、この選択は、例えば、登録処理部１０５ｂ（図９）により行われてもよい。なお、登録処理部１０５ｂは、例えば、比較部１０７の一部などでもよい。
【０２９０】
ここで、選択された特徴データ４Ｄｕは、当該特徴データ４Ｄｕにより示される特徴４ｘ（図１）に対して、２回目の来訪時の画像６の特徴６ｘが近似（一致する）する場合に、画像６に写される人物２２（図９）が、人物２Ａ（と同一である）と判定され、近似しない場合に、人物２Ａ（と同一）でないと判定される個人認識処理に利用されてもよい。
【０２９１】
ここで、近似するとは、例えば、特徴４ｘの予め定められた近傍の範囲に、他方の特徴６ｘが含まれることなどをいう。
【０２９２】
なお、例えば、こうして、個人認識処理で、画像６の人物２２が、人物２Ａ（人物２１）と同一と判定されることにより、人物２２が、人物２Ａと認識されて、認識に成功する一方で、同一でないとの判定がされることにより、人物２Ａでないと認識されて、認識に失敗してもよい。
【０２９３】
なお、この個人認識処理は、例えば、例えば、認識処理部７１９ａ（図７、図９）により行われてもよい。この認識処理部７１９ａは、例えば、図７、図９に示されるように、画像処理装置１００（例えば制御部１０５）の一部などでもよい。
【０２９４】
そして、さらに具体的には、例えば、選択される特徴データ４Ｄｕを記憶する（登録される（設定される））登録データ記憶部１０３ａ（図９）があってもよい。そして、例えば、登録データ記憶部１０３ａは、画像処理装置（例えば特徴データ記憶部１０３）の一部などでもよい（図９を参照）。
【０２９５】
そして、例えば、画像６の人物２２が、人物２Ａと同一との判定がされた場合に、複数の種類の呼び出し音のうちで、同一と判定された人物２Ａが来訪したことを示す、人物２Ａに対応する呼び出し音７１１Ｃ（図９、図７）が、スピーカー７１１（図７）により出力されてもよい。なお、呼び出し音７１１Ｃは、例えば、いわゆるチャイムでもよい。
【０２９６】
また、例えば、同一との判定がされた場合に、複数の情報（例えば、複数の名前など）のうちで、同一と判定された人物２Ａの情報（人物２Ａの名前２ＡＮ（図７、図９）、住所、前回の来訪時（例えば１回目の来訪時）の情報（来訪の日時など））が、表示装置７１４（図７）により、当該表示装置７１４の表示領域７１４Ｒに表示されてもよい。
【０２９７】
これにより、ユーザ（住宅７００ｈの居住者）が留守などで、ユーザにより、画像４が撮像されるタイミングが指定されないにも関わらず、高い第１の確率１０７Ｐｖで画像６に近似して、高い第１の確率１０７Ｐｖで同一との判定がされる第１の特徴データ４１Ｄが利用され、低い第２の確率１０７Ｐｗで同一との判定がされる第２の特徴データ４４Ｄが利用されるのが回避される。
【０２９８】
つまり、これにより、高い第１の確率１０７Ｐｖで、人物２Ａの呼び出し音７１１Ｃの出力などの、来訪する人物２Ａに対応する適切な動作がされ、低い第２の確率１０７Ｐｗで、適切な動作がされることが回避される。
【０２９９】
これにより、より確実に、人物２Ａの呼び出し音７１１Ｃの出力などの適切な動作ができる。
【０３００】
こうして、複数の構成（例えば、画像記憶部１０１、登録処理部１０５ｂなど）が組み合わせられて、組み合わせからの相乗効果が生じる。これに対して、知られた従来例では、それらの複数の構成のうちの全部または一部を欠き、相乗効果は生じない。この点で、本技術は、従来例とは相違する。
【０３０１】
なお、上述の複数の機能が実装された集積回路１００Ｌ（図９）が構築されてもよい。なお、ここで、この集積回路１００Ｌは、例えば、図９に示されるように、少なくとも、画像認識部１０２と、照合部１０４と、制御部１０５との機能を備えてもよい。なお、集積回路１００Ｌは、さらに他の機能（例えば、画像記憶部１０１の機能の全部または一部など）を備えてもよい。
【０３０２】
また、上述の複数の工程が含まれる方法が構築されてもよいし、上述の複数の機能をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムが構築されてもいし、このコンピュータプログラムを通信する方法、このコンピュータプログラムのデータのデータ構造などが構築されてもよい。
【０３０３】
また、複数の実施形態における、複数の事項などの、互いに離れた箇所に記載される複数の事項が、適宜組み合わせられてもよい。それら複数の事項の記載により、組み合わせられた形態が開示される。
【０３０４】
また、単なる細部については、例えば、単に、公知の技術が利用されただけの形態が採られてもよいし、更なる改良発明が加えられた形態などが採られてもよい。
【０３０５】
また、単なる細部については、上述の説明の通りにされてもよいし、その他の形態にされてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０３０６】
本発明にかかる画像処理装置は、カメラで撮影した画像に含まれる顔領域から計算した特徴データと、予め設定された登録データとを照合することで、画像内の個人を認識する個人認識処理を行うカメラシステム、及び、その応用分野において利用できる。
【符号の説明】
【０３０７】
１００、３００、７０９ 画像処理装置
１０１、７１５ 画像記憶部
１０２、７１６ 画像認識部
１０３、７１７ 特徴データ記憶部
１０４、７１８ 照合部
１０５、３０５、７１９ 制御部
１０６、７２０ 閾値記憶部
１０７、７２１ 比較部
１０８、３０８、７２２ 照合結果カウンタ
３０７ 減算部
６００ 類似度
７００ 画像処理システム
７０１ カメラ子機
７０２ 親機
７０３ 撮像装置
７０４、７１０ マイク
７０５、７１１ スピーカー
７０６ 呼び出し釦
７０７ カメラ子機ＩＦ部
７０８ 親機ＩＦ部
７１２ 応答釦
７１３ 登録釦
７１４ 表示装置
【特許請求の範囲】
【請求項１】
同一の人物が撮像された、予め録画された複数の画像を記憶する画像記憶部と、
前記画像記憶部に記憶されたそれぞれの前記画像から、前記人物の特徴を示す特徴データを計算する画像認識部と、
前記画像認識部で計算した複数の前記特徴データを記憶する特徴データ記憶部と、
前記特徴データ記憶部に記憶された複数の前記特徴データより、それぞれの組み合わせの２つの前記画像で計算される２つの前記特徴データの間の類似度を計算する照合部と、
計算される複数の前記類似度から、当該画像に表れる前記特徴が、入力される、前記人物が録画された画像に表れる前記特徴に近似である確率が、最も高い確率である画像の前記特徴データを特定し、
特定される前記特徴データを、前記人物が、入力される前記画像に写される人物と同一か否かが判定される個人認識処理において利用される登録データとして設定する制御部とを備える画像処理装置。
【請求項２】
前記制御部は、当該画像との前記組み合わせで算出される前記類似度が、所定値以上の前記類似度である他の画像の個数が最も多い画像の前記特徴データを、前記確率が最も高い前記画像の前記特徴データとして特定する請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記制御部は、
前記照合部で計算される前記類似度と比較するための前記所定値を記憶する閾値記憶部と、
前記画像記憶部に記憶された、予め録画された複数の前記画像から計算される、それぞれの前記組み合わせでの２つの前記特徴データからの前記類似度と、記憶された前記所定値とを比較する比較部と、
前記比較部での比較で、前記類似度が、前記所定値よりも大きいと判定される場合に、当該類似度を計算する基となった２つの前記特徴データのそれぞれに対応するカウント値をインクリメントする照合結果カウンタとを備え、
それぞれの、前記所定値より大きいとの判定がされた前記組み合わせでのインクリメントがされた後における、当該特徴データに対応する、前記照合結果カウンタの前記カウント値が、最大となる前記特徴データを、前記登録データとして設定する請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記制御部は、
前記照合部で計算される前記類似度と比較するための前記所定値を記憶する閾値記憶部と、
前記画像記憶部に記憶された、予め録画された複数の前記画像から計算される、それぞれの前記組み合わせでの２つの前記特徴データからの前記類似度と、記憶された前記所定値との間の差分値を計算する減算部と、
前記減算部で計算した前記差分値を、当該差分値が計算された前記類似度を計算する基となった２つの前記特徴データのそれぞれに対応するカウント値に加算する照合結果カウンタとを備え、
それぞれの前記組み合わせでの前記差分値についての可算がされた後における、当該特徴データに対応する、前記照合結果カウンタの前記カウント値が、最大となる前記特徴データを、前記登録データとして設定する請求項１記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記画像認識部は、記憶されたそれぞれの前記画像より、当該画像における顔領域を検出し、検出した前記顔領域から、前記人物の前記特徴を示す前記特徴データを計算し、
前記制御部は、前記画像認識部を制御することで、前記画像記憶部に記憶された複数の前記画像のそれぞれに対する前記特徴データを計算させ、前記照合部を制御することで、それぞれの前記組み合わせの２つの前記画像での前記特徴データの間での前記類似度を計算させる請求項１記載の画像処理装置。
【請求項６】
来訪者を撮像する撮像装置を備えたカメラ子機と、
請求項１記載の画像処理装置を備えた親機とを備え、
前記画像処理装置の前記制御部は、前記撮像装置で撮像された、入力される前記画像に対する個人認識処理を行い、当該個人認識処理をする際に、予め定められた登録部に設定された前記登録データを利用し、
前記画像記憶部は、前記撮像装置で撮像された、入力される前記画像と、同一の前記人物の予め録画された複数の前記画像とを記憶し、
前記制御部は、前記個人認識処理を行う時に、前記画像記憶部に記憶された、入力された前記画像に対する前記特徴データを計算し、計算されたその特徴データと、予め設定された前記登録データである前記特徴データとの間の前記類似度を計算して、計算された当該類似度が第２の所定値以上の類似度であれば、入力された前記画像内の個人は、前記登録データの設定がされた際における、記憶された複数の前記画像に撮像された前記人物と同一であると判定する画像処理システム。
【請求項７】
入力される前記画像は、住宅の居住者が留守の間において、当該住宅に人物が来訪する、１回目の来訪時より後における、２回目の来訪時に、当該人物が当該住宅を来訪する際に、当該住宅の玄関に設けられる撮像装置により撮像される、前記人物の画像であり、
それぞれの、予め録画される前記画像は、前記居住者が留守の間における、１回目の来訪時に、前記撮像装置により撮像される、前記人物の画像であり、
前記画像記憶部は、１回目の来訪時に、前記撮像装置により撮像される複数の前記画像を記憶し、
前記制御部は、記憶される複数の前記画像のうちのそれぞれの前記画像について、複数の前記画像のうちで、当該画像に表れる、前記人物の特徴に類似する、前記人物の前記特徴が表れる他の前記画像の個数を特定する特定部を含み、
特定される、類似する前記特徴が表れる他の前記画像の前記個数が、大きい第１の前記個数である第１の前記画像は、第１の当該画像に表れる前記特徴が、２回目の来訪時の前記画像に表れる、前記人物の前記特徴に近似する確率が、高い第１の確率である画像であり、
少ない第２の前記個数が特定される第２の前記画像は、表れる前記特徴が、２回目の来訪時の前記画像の前記特徴に近似する確率が、低い第２の確率である画像である請求項１記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記制御部は、大きい第１の前記個数が特定されて、高い第１の前記確率で、２回目の来訪時の前記画像に近似である第１の前記画像からの第１の前記特徴データを設定し、小さい第２の前記個数が特定される第２の前記画像からの第２の前記特徴データを設定しない登録処理部を含み、
設定される前記特徴データは、予め定められた登録部により記憶され、
記憶される当該特徴データは、当該特徴データにより示される前記特徴が、２回目の来訪時の前記画像での前記特徴に近似することが検出された場合に、２回目の来訪時の前記画像に写される人物が、１回目の来訪時の前記人物と同一と判定される前記個人認識処理で利用される請求項７記載の画像処理装置。
【請求項９】
同一の人物が撮像された、予め録画された複数の画像を記憶する画像記憶工程と、
前記画像記憶工程で記憶されたそれぞれの前記画像から、前記人物の特徴を示す特徴データを計算する画像認識工程と、
前記画像認識工程で計算した複数の前記特徴データを記憶する特徴データ記憶工程と、
前記特徴データ記憶工程で記憶された複数の前記特徴データより、それぞれの組み合わせの２つの前記画像で計算される２つの前記特徴データの間の類似度を計算する照合工程と、
計算される複数の前記類似度から、当該画像に表れる前記特徴が、入力される、前記人物が録画された画像に表れる前記特徴に近似である確率が、最も高い確率である画像の前記特徴データを特定し、
特定される前記特徴データを、前記人物が、入力される前記画像に写される人物と同一か否かが判定される個人認識処理において利用される登録データとして設定する制御工程とを含む画像処理方法。
【請求項１０】
同一の人物が撮像された、予め録画された複数の画像を記憶する画像記憶部に記憶されたそれぞれの前記画像から、前記人物の特徴を示す特徴データを計算する画像認識部と、
前記画像認識部で計算した複数の前記特徴データを記憶する特徴データ記憶部に記憶された複数の前記特徴データより、それぞれの組み合わせの２つの前記画像で計算される２つの前記特徴データの間の類似度を計算する照合部と、
計算される複数の前記類似度から、当該画像に表れる前記特徴が、入力される、前記人物が録画された画像に表れる前記特徴に近似である確率が、最も高い確率である画像の前記特徴データを特定し、
特定される前記特徴データを、前記人物が、入力される前記画像に写される人物と同一か否かが判定される個人認識処理において利用される登録データとして設定する制御部とを備える集積回路。
【請求項１】
同一の人物が撮像された、予め録画された複数の画像を記憶する画像記憶部と、
前記画像記憶部に記憶されたそれぞれの前記画像から、前記人物の特徴を示す特徴データを計算する画像認識部と、
前記画像認識部で計算した複数の前記特徴データを記憶する特徴データ記憶部と、
前記特徴データ記憶部に記憶された複数の前記特徴データより、それぞれの組み合わせの２つの前記画像で計算される２つの前記特徴データの間の類似度を計算する照合部と、
計算される複数の前記類似度から、当該画像に表れる前記特徴が、入力される、前記人物が録画された画像に表れる前記特徴に近似である確率が、最も高い確率である画像の前記特徴データを特定し、
特定される前記特徴データを、前記人物が、入力される前記画像に写される人物と同一か否かが判定される個人認識処理において利用される登録データとして設定する制御部とを備える画像処理装置。
【請求項２】
前記制御部は、当該画像との前記組み合わせで算出される前記類似度が、所定値以上の前記類似度である他の画像の個数が最も多い画像の前記特徴データを、前記確率が最も高い前記画像の前記特徴データとして特定する請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記制御部は、
前記照合部で計算される前記類似度と比較するための前記所定値を記憶する閾値記憶部と、
前記画像記憶部に記憶された、予め録画された複数の前記画像から計算される、それぞれの前記組み合わせでの２つの前記特徴データからの前記類似度と、記憶された前記所定値とを比較する比較部と、
前記比較部での比較で、前記類似度が、前記所定値よりも大きいと判定される場合に、当該類似度を計算する基となった２つの前記特徴データのそれぞれに対応するカウント値をインクリメントする照合結果カウンタとを備え、
それぞれの、前記所定値より大きいとの判定がされた前記組み合わせでのインクリメントがされた後における、当該特徴データに対応する、前記照合結果カウンタの前記カウント値が、最大となる前記特徴データを、前記登録データとして設定する請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記制御部は、
前記照合部で計算される前記類似度と比較するための前記所定値を記憶する閾値記憶部と、
前記画像記憶部に記憶された、予め録画された複数の前記画像から計算される、それぞれの前記組み合わせでの２つの前記特徴データからの前記類似度と、記憶された前記所定値との間の差分値を計算する減算部と、
前記減算部で計算した前記差分値を、当該差分値が計算された前記類似度を計算する基となった２つの前記特徴データのそれぞれに対応するカウント値に加算する照合結果カウンタとを備え、
それぞれの前記組み合わせでの前記差分値についての可算がされた後における、当該特徴データに対応する、前記照合結果カウンタの前記カウント値が、最大となる前記特徴データを、前記登録データとして設定する請求項１記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記画像認識部は、記憶されたそれぞれの前記画像より、当該画像における顔領域を検出し、検出した前記顔領域から、前記人物の前記特徴を示す前記特徴データを計算し、
前記制御部は、前記画像認識部を制御することで、前記画像記憶部に記憶された複数の前記画像のそれぞれに対する前記特徴データを計算させ、前記照合部を制御することで、それぞれの前記組み合わせの２つの前記画像での前記特徴データの間での前記類似度を計算させる請求項１記載の画像処理装置。
【請求項６】
来訪者を撮像する撮像装置を備えたカメラ子機と、
請求項１記載の画像処理装置を備えた親機とを備え、
前記画像処理装置の前記制御部は、前記撮像装置で撮像された、入力される前記画像に対する個人認識処理を行い、当該個人認識処理をする際に、予め定められた登録部に設定された前記登録データを利用し、
前記画像記憶部は、前記撮像装置で撮像された、入力される前記画像と、同一の前記人物の予め録画された複数の前記画像とを記憶し、
前記制御部は、前記個人認識処理を行う時に、前記画像記憶部に記憶された、入力された前記画像に対する前記特徴データを計算し、計算されたその特徴データと、予め設定された前記登録データである前記特徴データとの間の前記類似度を計算して、計算された当該類似度が第２の所定値以上の類似度であれば、入力された前記画像内の個人は、前記登録データの設定がされた際における、記憶された複数の前記画像に撮像された前記人物と同一であると判定する画像処理システム。
【請求項７】
入力される前記画像は、住宅の居住者が留守の間において、当該住宅に人物が来訪する、１回目の来訪時より後における、２回目の来訪時に、当該人物が当該住宅を来訪する際に、当該住宅の玄関に設けられる撮像装置により撮像される、前記人物の画像であり、
それぞれの、予め録画される前記画像は、前記居住者が留守の間における、１回目の来訪時に、前記撮像装置により撮像される、前記人物の画像であり、
前記画像記憶部は、１回目の来訪時に、前記撮像装置により撮像される複数の前記画像を記憶し、
前記制御部は、記憶される複数の前記画像のうちのそれぞれの前記画像について、複数の前記画像のうちで、当該画像に表れる、前記人物の特徴に類似する、前記人物の前記特徴が表れる他の前記画像の個数を特定する特定部を含み、
特定される、類似する前記特徴が表れる他の前記画像の前記個数が、大きい第１の前記個数である第１の前記画像は、第１の当該画像に表れる前記特徴が、２回目の来訪時の前記画像に表れる、前記人物の前記特徴に近似する確率が、高い第１の確率である画像であり、
少ない第２の前記個数が特定される第２の前記画像は、表れる前記特徴が、２回目の来訪時の前記画像の前記特徴に近似する確率が、低い第２の確率である画像である請求項１記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記制御部は、大きい第１の前記個数が特定されて、高い第１の前記確率で、２回目の来訪時の前記画像に近似である第１の前記画像からの第１の前記特徴データを設定し、小さい第２の前記個数が特定される第２の前記画像からの第２の前記特徴データを設定しない登録処理部を含み、
設定される前記特徴データは、予め定められた登録部により記憶され、
記憶される当該特徴データは、当該特徴データにより示される前記特徴が、２回目の来訪時の前記画像での前記特徴に近似することが検出された場合に、２回目の来訪時の前記画像に写される人物が、１回目の来訪時の前記人物と同一と判定される前記個人認識処理で利用される請求項７記載の画像処理装置。
【請求項９】
同一の人物が撮像された、予め録画された複数の画像を記憶する画像記憶工程と、
前記画像記憶工程で記憶されたそれぞれの前記画像から、前記人物の特徴を示す特徴データを計算する画像認識工程と、
前記画像認識工程で計算した複数の前記特徴データを記憶する特徴データ記憶工程と、
前記特徴データ記憶工程で記憶された複数の前記特徴データより、それぞれの組み合わせの２つの前記画像で計算される２つの前記特徴データの間の類似度を計算する照合工程と、
計算される複数の前記類似度から、当該画像に表れる前記特徴が、入力される、前記人物が録画された画像に表れる前記特徴に近似である確率が、最も高い確率である画像の前記特徴データを特定し、
特定される前記特徴データを、前記人物が、入力される前記画像に写される人物と同一か否かが判定される個人認識処理において利用される登録データとして設定する制御工程とを含む画像処理方法。
【請求項１０】
同一の人物が撮像された、予め録画された複数の画像を記憶する画像記憶部に記憶されたそれぞれの前記画像から、前記人物の特徴を示す特徴データを計算する画像認識部と、
前記画像認識部で計算した複数の前記特徴データを記憶する特徴データ記憶部に記憶された複数の前記特徴データより、それぞれの組み合わせの２つの前記画像で計算される２つの前記特徴データの間の類似度を計算する照合部と、
計算される複数の前記類似度から、当該画像に表れる前記特徴が、入力される、前記人物が録画された画像に表れる前記特徴に近似である確率が、最も高い確率である画像の前記特徴データを特定し、
特定される前記特徴データを、前記人物が、入力される前記画像に写される人物と同一か否かが判定される個人認識処理において利用される登録データとして設定する制御部とを備える集積回路。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６ａ】
【図６ｂ】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６ａ】
【図６ｂ】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【公開番号】特開２０１２−３８０８５（Ｐ２０１２−３８０８５Ａ）
【公開日】平成２４年２月２３日（２０１２．２．２３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−１７７６１６（Ｐ２０１０−１７７６１６）
【出願日】平成２２年８月６日（２０１０．８．６）
【出願人】（０００００５８２１）パナソニック株式会社 (73,050)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年２月２３日（２０１２．２．２３）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年８月６日（２０１０．８．６）
【出願人】（０００００５８２１）パナソニック株式会社 (73,050)
【Ｆターム（参考）】
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