画像処理装置、方法、集積回路
【課題】画像による個人認識システムにおける認識用特徴データの登録において、ドアホンシステムの撮影画像などの、歪みを有する撮影画像から、最も適切な認識用特徴データを選定すること。
【解決手段】対象物（人物７Ｈ、映像６４ａ１）の位置が、画像８１１の分割領域８Ｒ１に属することを判定するゾーン判定部４２２と、特徴８１１ｘ（映像６４ｂ１）を示す特徴情報８１１Ｄを抽出する特徴データ抽出部４２３と、判定がされた分割領域８Ｒ１に対応付けて、抽出された特徴情報８１１Ｄを、認識用特徴情報８ｕＤ１として記録する特徴データ保存領域４３１とを備えたドアホンシステム１ａが構成される。
【解決手段】対象物（人物７Ｈ、映像６４ａ１）の位置が、画像８１１の分割領域８Ｒ１に属することを判定するゾーン判定部４２２と、特徴８１１ｘ（映像６４ｂ１）を示す特徴情報８１１Ｄを抽出する特徴データ抽出部４２３と、判定がされた分割領域８Ｒ１に対応付けて、抽出された特徴情報８１１Ｄを、認識用特徴情報８ｕＤ１として記録する特徴データ保存領域４３１とを備えたドアホンシステム１ａが構成される。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、個人認識を行う画像処理装置に係わり、特に、カメラを備えたドアホンシステムにおいて、来訪者の画像情報を適切に登録し、認識を行う画像処理装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の画像処理装置としては、一度、カメラにより撮影された画像を、名前などの、ユーザーにより入力された付随情報と共に登録し、次回以降は、撮影された画像と、登録済みの画像上の顔との間の照合により、個人の認識を行い、撮影画像と共に、付随情報を提示し、或いは、履歴として記録しているものがあった（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
ただし、特許文献１においては、登録する画像について、ユーザーが確認した画像であること以上の、詳細な開示は行われていない。
【０００４】
また、個人を識別するための特徴データを選定し、登録する手法の一例として、撮影された複数の画像について、全ての、２画像の組合せの組で、それら２画像の特徴データの間の比較を行い、最も類似度が高い組合わせに含まれる画像からの特徴データを選択して、登録するものがある（特許文献２参照）。
【０００５】
図７は、前記特許文献２に記載された、従来の画像処理装置における、特徴データ登録時のフロー図を示すものである。
【０００６】
図７において、処理ステップＳ７０１では、登録対象の画像を複数取得し、取得されたそれらの複数の画像うちのそれぞれの画像について、特徴データを抽出して、特徴データ保存部７０１に保存している。処理ステップＳ７０２では、特徴データ保存部７０１より、比較を行う二つの特徴データを読み出している。次の処理ステップＳ７０３では、読み出されたそれら二つの特徴データの間での照合を行い、具体的には、差分平方和のような、差違の評価値を求めている。Ｓ７０４は、求めた、差違の評価値が、これまでの最小であるかを判断し、最小となる場合のみ、処理ステップＳ７０５にて、この差違の評価値を、新たな最小値として、その特徴データのインデックスの組合せと共に保持する。処理ステップＳ７０６は、全ての特徴データの組合せの処理が完了しているかを判断する。そして、完了していない場合には、処理ステップＳ７０２に戻り、完了している場合には、次の処理ステップＳ７０７に、処理を移す。処理ステップＳ７０７では、全ての組合せの処理の結果、最小となった、差違の評価値が求められた組合わせに属する特徴データを、個人認識の処理に利用される登録データとして記録している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００４−１２０５２１号公報
【特許文献２】特開平０２−１７８７８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、前記従来の構成では、入力画像中の、差違が最小となる２画像の特徴データの組を検出して、検出された組の特徴データを、登録特徴データとしている。このため、本来、認識において適切でない画像であるが、特異的に、ほぼ同一の画像が取り込まれた場合に、この認識処理にとって、適切でない特徴データが選定されることになる。このため、必ずしも、確実に、適切な特徴データが選定されるとは限らず、認識精度を低下させるという課題を有していた。
【０００９】
そして、特に、この課題は、広い撮影範囲を必要とするドアホンなどで、広角レンズを使用した場合に、顕著となる。つまり、この場合、広角レンズの歪曲収差などによる、強い画像の歪みが生じるため、この歪んだ顔画像において、上述した、特異的な一致による、適切でない特徴データの選定がなされた場合に、認識精度を著しく低下させる。
【００１０】
なお、特許文献２では、広い撮影範囲を必要とする、ドアホン等の技術領域とは異なる他の技術領域における技術が記載されるに止まり、広い撮影範囲の撮影がされる際に生じる、比較的強い歪みによる弊害を回避することに関して、記載も示唆もない。
【００１１】
しかも、特許文献２では、画像における分割領域（図６等を参照）について、記載も示唆もない。
【００１２】
本発明は、前記従来の課題を解決するもので、画像認識による個人認識システムにおける、認識用特徴データの登録において、画像の歪みを有する撮影画像であっても、適切な認識用特徴データを選定することを可能とした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】
【００１３】
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、入力画像上の特定の対象物の位置を示す位置情報を検出する検出部と、前記検出部にて検出した前記位置情報により示される前記位置が、前記入力画像の複数の分割領域のうちの何れの前記分割領域に属するかを判定する分割領域判定部と、前記特定の対象物の特徴を示す特徴情報を（、前記入力画像における、前記位置が属すると判定された分割領域の部分から）抽出する特徴情報抽出部と、前記位置が属すると判定された前記分割領域に対応付けて、当該位置が検出がされた前記入力画像から抽出された前記特徴情報を認識用特徴情報として記録する認識情報記録部とを備えた画像処理装置である。
【００１４】
つまり、入力画像は、ドアホンシステムにおける、広角レンズ（１００度以上の撮影範囲のレンズ等）で撮像された画像などである（図１０下段などを参照）。
【００１５】
つまり、具体的には、例えば、当該画像処理装置は、前記分割領域判定部にて、前記位置が属すると判定された前記分割領域に対応付けて、当該位置が検出された前記入力画像から抽出された前記特徴情報が保存される特徴情報保存部と、前記特徴情報保存部に、同じ１つの前記分割領域に対応付けて保存された複数の前記特徴情報のなかで、当該特徴情報から求められる類似度が、最も高い類似度である前記特徴情報を抽出する最大類似度抽出部とを備え、前記認識情報記録部は、前記最大類似度抽出部にて抽出された前記特徴情報を、前記同じ１つの分割領域に対応付けられる前記認識用特徴情報として記録する画像処理装置である。
【００１６】
なお、こうして、所定の分割規則に基づいた分割領域に応じた処理がされてもよい。
【００１７】
また、こうして、特徴情報保存部により、前記分割領域判定部にて判定した分割領域毎に分類して、前記特徴情報が保存されてもよい。つまり、例えば、特徴情報の分類（分割領域）が、複数の分類（分割領域）のうちから特定されて、特定された分類（の分割領域）に対応付けて、その特徴情報が保存されてもよい。
【００１８】
本構成によって、歪曲収差などの、光学的な要因による画像の歪みを有する撮影画像であっても、画像を領域分割して、領域毎に、認識に用いる特徴情報を選定しているため、適切な認識用特徴情報が選定される。これにより、安定的な、特定対象物の認識を可能とすることができる。これは、小領域に区切られた領域内で、歪みの変化が限定され、且つ、その領域での歪みを反映した画像で認識用特徴情報が生成されることによるものである。
【００１９】
特に、画像における、全体の領域が、複数の分割領域へと分割される、画像の分割規則としては、各分割領域内での画像の歪み量の変化が、全ての分割領域の間において均等になるような分割規則を設定することで、上記の効果を、最小限の分割領域数で成すことができる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明の画像処理装置によれば、画像処理装置での認識処理において、歪曲収差などによる、画像の歪みを有する画像での認識処理がされても、認識精度を著しく低下させることなく、安定して、高精度な認識処理を可能とすることができる。
【００２１】
こうして、ドアホンシステムなどにおいて、認識処理が行われて、入力画像に歪み（図１０下段などを参照）があるにも関わらず、認識処理の精度が高くできる。
【００２２】
しかも、歪みの補正のための画像処理などの、複雑な処理が不要で、処理が簡単にできて、精度の高さと、処理の簡単さとが両立できる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の実施の形態１における画像処理装置のシステム構成図
【図２】本発明の実施の形態１における画像処理装置の認識データ登録処理のフロー図（フローチャート）
【図３】本発明の実施の形態１における画像処理装置の認識動作のフロー図
【図４】本発明の実施の形態２における画像処理装置の認識データ登録処理のブロック図
【図５】本発明の実施の形態２における画像処理装置の認識処理のブロック図
【図６】本発明の実施の形態１及び２における画面のゾーン分割の一例を示す図
【図７】従来の画像処理装置の認識データ登録時のフロー図
【図８】図２の処理が開始される処理の流れを示すフロー図
【図９】２つの画像を示す図
【図１０】２つの画像を示す図
【図１１】カメラ監視システムを示す図
【図１２】相互照合制御部などを示す図
【図１３】ドアホンシステムを示す図
【図１４】ドアホンシステムの処理の流れを示すフロー図
【図１５】ドアホンシステムを示す図
【発明を実施するための形態】
【００２４】
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。
【００２５】
実施形態の画像処理装置は、（ドアホンシステム１ａなどでの、広角レンズ（広角レンズ１１１ｘ、広角レンズ１１１ｂｘ）で撮像された）入力画像（画像８（例えば図１５の画像８１１））上の特定の対象物（人物７Ｈ、図１０の映像６４ａ１）の位置（を示す位置情報（位置情報４２１Ｉ：図４））を検出する検出部（顔検出部４２１）と、前記検出部にて検出した前記位置情報により示される前記位置が、前記入力画像（画像８１１）の複数の分割領域（図６、図１５の第１の領域８Ｒ１、第２の領域８Ｒ２など）のうちの何れの前記分割領域（第１の領域８Ｒ１）に属するかを判定する分割領域判定部（ゾーン判定部４２２）と、前記特定の対象物（人物７Ｈ、映像６４ａ１）の特徴（特徴８１１ｘ、特徴６４ｂ１）を示す特徴情報（第１の特徴データ８１１Ｄ）を抽出する特徴情報抽出部（特徴データ抽出部４２３）と、前記位置が属すると判定された前記分割領域（第１の領域８Ｒ１、インデックス「１３」）に対応付けて、（記憶域４３２１に、）当該位置が検出された前記入力画像（画像８１１）から抽出された前記特徴情報（第１の特徴データ８１１Ｄ）を認識用特徴情報（第１の領域８Ｒ１用の認識用特徴データ８ｕＤ１）として記録する認識情報記録部（認識データ記録領域４３２）とを備えた画像処理装置（信号処理部１２５、親機１２０、ドアホンシステム１ａ、システム１）である。
【００２６】
なお、こうして、検出部により、特定の対象物の位置が検出されてもよい。
【００２７】
つまり、当該画像処理装置は、住宅（図１５の住宅７Ｐ）に設けられ、当該住宅に来訪した人物（人物７Ｈ）が写された前記入力画像（画像８）を撮像するカメラ（カメラ１１１）が含まれる子機（図１の子機１１０）と、撮像された前記入力画像を表示する表示装置（表示装置１２１）、および、前記検出部と、前記分割領域判定部と、前記特徴情報抽出部と、前記認識情報記録部とを有する信号処理部（信号処理部１２５）を有する親機（親機１２０）とを備えたドアホンシステム１ａであり、上記の構成が採用される。
【００２８】
（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（ドアホンシステム１）のシステム構成図である。
【００２９】
図１において、子機１１０は、戸外に設置され、来訪者からの呼出しを受けて応答するために、来訪者を撮影するカメラ１１１、来訪者の音声を受けるマイク１１２、居住者の音声を伝えるスピーカ１１３、呼出ボタン１１４などの入出力装置と、信号処理部１１５を備える。そして、これら入出力装置の信号は、信号処理部１１５による信号処理を受ける。そして、信号処理部１１５（子機１１０）は、通信線１３０を介して、親機１２０と接続されている。
【００３０】
親機１２０は、屋内に設定され、居住者が、来訪者との応答を行うために、後述のように、１以上の入出力装置と、信号処理部１２５とを備える。
【００３１】
入出力装置の１つは、液晶表示パネルなどで構成される表示装置１２１である。また、入出力装置の１つは、居住者からの操作、または入力を受けるために、配列された入力キー、または、表示装置１２１を覆うように設置された、平面状の入力パネルなどにより成る操作パネル１２２である。また、入出力装置の１つは、居住者の音声を受けるマイク１２３である。また、入出力装置の１つは、子機１１０からの音声を出力するスピーカ１２４である。
【００３２】
信号処理部１２５は、プロセッサ１２６と、記憶装置１２７などを備えており、上記入出力装置を制御すると共に、入出力信号の信号処理、システム全体の制御を行っている。
【００３３】
上記の構成において、来訪者が、呼出ボタン１１４を押し、呼出信号が、親機１２０に送信されると、システムは、来客応答のための諸動作を開始する。この、来客応答のための、システム全体の制御は、親機の信号処理部１２５で行われ、例えば、主に、次のような動作となる。
【００３４】
親機１２０は、呼出ボタン１１４により送信された呼出信号を受けると、スピーカ１２４を用いて、居住者に来客を知らせ、それと同時に、子機１１０のカメラ１１１を起動して、撮影した画像を、親機１２０の表示装置１２１に表示させる。
【００３５】
そして、居住者は、表示装置１２１に映し出された、来訪者の画像を確認して、応答の是非を判断し、応答する場合には、操作パネル１２２を操作して、親機１２０と、子機１１０との双方の、マイク１１２、１２３と、スピーカ１１３、１２４とによる、通話を開始させて、来客応答を行っている。
【００３６】
居住者は、来訪応答時に、カメラ１１１により撮影された画像より作成された、来訪者の認識データを、来訪者の名前などの付随情報（付随情報４２５Ｉ：図４、図５）と共に、記憶装置１２７へ登録することができる。
【００３７】
この登録がされることにより、次回以降の来訪時には、この、登録された認識データにより、来訪者が認識され、カメラ画像と共に、来訪者の、登録済みの付随情報が表示される。
【００３８】
また、同時に、来訪者履歴に対して、画像と共に、この付随情報が記録される。
【００３９】
更には、付随情報の一つとして登録された呼出音パターンに従った呼出音が、スピーカ１２４により鳴らされることにより、画像を確認することなく、来訪者として、誰が訪れているかを知ることができる。
【００４０】
〈認識特徴データ登録の過程〉
以上のようなシステムにおいて、来訪応答時に、カメラ１１１により撮影された画像より、認識データを登録する過程を次に示す。
【００４１】
図２は、本発明の実施の形態１における画像処理装置の認識データ登録処理のフロー図である。
【００４２】
図２において、処理ステップＳ２０１は、カメラ１１１で撮影された画像を取得する画像取得ステップである。
【００４３】
処理ステップＳ２０２は、画像取得ステップ（Ｓ２０１）で取得された画像について、顔検出を行い、画像中の顔の有無、および、顔が存在する場合には、その位置、サイズ、顔らしさの度合いを示す評価値を出力する顔検出ステップである。
【００４４】
処理ステップＳ２０３は、顔検出ステップ（Ｓ２０２）で得られた、顔の有無を判定して、画像中に顔が存在しないとの判定がされる場合には（Ｓ２０３：Ｎ）、画像取得ステップ（Ｓ２０１）に戻り、顔が検出されているとの判定がされれば（Ｓ２０３：Ｙ）、処理ステップＳ２０４に、処理を移す。
【００４５】
処理ステップＳ２０４は、顔検出ステップ（Ｓ２０２）で得られた、顔の位置情報から、顔が、複数のゾーン（複数の分割領域、図６参照）のうちの、どのゾーンに属するかを判定するゾーン判定ステップである。
【００４６】
図６は、ゾーン分割の一例を示す図である。
【００４７】
ここで、ゾーンは、画像フレーム或いはフィールドを、所定の領域分割によって、区切った際における、画像フレームを区切った複数の領域のうちの一つの領域を示すものである。このゾーン分割の例としては、図６の（ａ）欄、（ｂ）欄、（ｃ）欄に示す通りに、画面を小さな領域に分割し、分割された、それぞれの小領域（領域）に、その領域の識別のためのインデックス（１〜２５）を付したものである。
【００４８】
図６における（ａ）欄の分割は、垂直、水平方向それぞれに、均等に区切った分割であり、この分割では、各ゾーンが、均等に配されているので、ゾーン判定ステップＳ２０４における、ゾーンの特定が容易である。
【００４９】
図６の（ｂ）欄の分割は、垂直線と水平線とによって切り出される矩形領域を、ゾーンとしている。
【００５０】
そして、図６の（ｂ）欄での分割が有する、図６の（ａ）欄の分割との違いは、画面中央部に位置するゾーンについて、より多くの面積を与え、画面周辺部に向かうに従って、面積が小さくなるように、分割がされている点である。
【００５１】
これは、先に述べた、広角レンズの歪曲収差による歪みが、画面周辺部に向かうに従って、その度合いが強くなる歪みであるために、周辺部を、より細かく区切り、ゾーン内での、歪みの変化量を小さくして、認識精度を向上させるためである（図９、図１０を参照）。
【００５２】
そして、逆に、画面中央部では、歪みの変化が、周辺部に対して小さいため、ゾーンを広く取っても、歪みによる影響が抑えられる。よって、画面全体を、細かく分割する場合と比べて、少ないゾーン数で、同等の認識精度を得ることができ、ゾーン数を抑えられる。
【００５３】
このため、同等の認識精度が維持されつつも、処理量の削減と、記憶装置上に配される、特徴データ保存領域２０１（例えば、特徴データ保存領域４３１）、認識特徴データ記録領域２０２（例えば、認識データ記録領域４３２）の容量の削減に寄与する。
【００５４】
図６の（ｃ）欄では、画面中央を中心とする同心円と、放射状の線とで区切られた、中央の円（１の領域、分割領域８Ｒ１ｙ）と、周囲の、扇型の形状の複数の領域（２〜２５の領域、例えば領域８Ｒ２ｙ）とよりなる複数のゾーン（領域）が示される。
【００５５】
この、（ｃ）欄の分割は、（ｂ）欄での分割を、更に発展させたものである。
【００５６】
つまり、広角レンズによる歪みは、基本的には、同心円に沿った方向に、引き伸ばされる歪みとなるため、第一に、同心円によって区切り、第二に、円の中心を通る垂直線によって区切ることで、各ゾーン内の歪みは、回転成分を除いて、凡そ、一致する。
【００５７】
よって、上記同心円と、垂直線とによるゾーン分割を用い、顔の位置によって、回転成分を割り出し、回転の規格化を施して、特徴データの抽出をすることでも、適切な技術が成り立つ。
【００５８】
しかし、ここでは、回転の規格化を略すために、放射状の区切り線を追加して、ゾーン内での、回転角の変化を抑えている。
【００５９】
また、同心円の間隔、放射状の線の間隔は、図６の（ｂ）欄の説明で述べた通り、周辺に向かうに従って、密にするすることが望ましい。
【００６０】
処理ステップＳ２０５は、顔画像から、特徴データを抽出し、その特徴データを、ゾーン判定ステップ（Ｓ２０４）で判定したゾーンに基づき、ゾーン単位に分類して、特徴データ保存領域２０１に保存する、顔特徴データ保存ステップである。
【００６１】
処理ステップＳ２０６は、カメラ１１１による、来訪者の撮影が終了しているかを判断し、撮影が続いていれば、画像取得ステップ（Ｓ２０１）に戻り、完了している場合には、処理ステップＳ２０７以降の、認識用特徴データの抽出、登録処理に、処理を移すステップである。
【００６２】
処理ステップＳ２０７は、ループ処理の始端のステップである。つまり、画面分割の、全てのゾーンについて、ループの終端である、処理ステップＳ２１２との間での、繰り返し処理が行われる。
【００６３】
このループ内の処理ステップＳ２０８は、特徴データ保存領域２０１から、同じゾーンに属する、二つの特徴データ（例えば、図１２の特徴データ８１Ｊａ、８１Ｊｂ）を読み出す、特徴データ読出しステップである。
【００６４】
なお、ここで、着目されるゾーンに属する特徴データが、二つ以上存在せず、二つの特徴データの読出しができない場合があり得る。そこで、その際には、図示されていないが、そのゾーンについての認識特徴データは、空として、処理ステップＳ２０８乃至Ｓ２１１の処理を、スキップして、次のゾーンの処理をするループにおける処理に、処理を移すことになる。
【００６５】
なお、例えば、ある局面においては、何れの領域についても、その領域についての２つ以上の特徴データがあり、上述のスキップは１回もされなくてもよい。
【００６６】
処理ステップＳ２０９は、特徴データ読出しステップＳ２０８で読み出した、二つの特徴データについて、照合を行い、それら二つの特徴データ間の類似度を示す評価値（例えば、図１２の類似度８１Ｊｖ）を求める照合ステップである。
【００６７】
処理ステップＳ２１０では、同じゾーンに属する特徴データについて、二つの特徴データを取出す、何れの組合せ（組合わせ８１Ｊｃ）での照合も完了したかを判断する。
【００６８】
そして、完了していなければ（Ｓ２１０：Ｎ）、特徴データ読出しステップＳ２０８に戻り、完了していれば（Ｓ２１０：Ｙ）、処理ステップＳ２１１に、処理を移す。
【００６９】
従って、あるゾーンに属する特徴データが、ｍ組存在する場合には、処理ステップＳ２０８乃至Ｓ２１０の処理が、組合せの個数Ｃ（ｍ，２）だけ繰り返され、即ち、例えば、ｍ（ｍ−１）／２回繰り返される。
【００７０】
処理ステップＳ２１１は、上記の、全ての組合せの照合処理の結果から、評価値が最も高い類似度を示す組合わせ（例えば、図１２の組合わせ８１ｃｖＳ）での特徴データ（例えば、特徴データ８１ＪＳ）を割り出して、その特徴データを、個人認識に使用するための認識特徴データとして、認識特徴データ記録領域２０２に記録する認識特徴データ選定ステップである。この処理ステップＳ２１１により、一つのゾーンに対する、認識特徴データが定められる。
【００７１】
処理ステップＳ２１２は、ループ終端であり、全てのゾーンについての処理が完了することにより、処理ステップＳ２１３に、処理が移される。
【００７２】
これまでの処理により、ゾーン毎の認識特徴データが、認識特徴データ記録領域２０２に記録される。
【００７３】
処理ステップＳ２１３は、それまでの処理ステップで作成された認識特徴データに対して付加する付随情報を取得する付随情報取得ステップである。
【００７４】
この処理ステップＳ２１３では、認識特徴データの基になった画像などが、表示装置１２１により居住者に提示されると共に、来訪者の名前、所属、更には、再来訪時の動作設定などの付随情報の入力が、居住者に向けて、促されて、促された居住者によって、操作パネル１２２より入力された付随情報が、取得される。
【００７５】
処理ステップＳ２１４は、付随情報取得ステップ（Ｓ１２２）で取得した付随情報を、その付随情報に対応する認識特徴データに付加するために、認識特徴データ記録領域への書き込みを行う付随情報記録ステップである。
【００７６】
かかる構成によれば、画像を、ゾーンによって、領域分割（例えば、ゾーン判定ステップＳ２０４が、複数の領域に応じた処理をすることにより、その処理の基になった複数の領域へと分割する）して、領域毎に、認識に用いる特徴データを選定（認識特徴データ選定ステップＳ２１１）する。このことにより、小領域に区切られたゾーン内での、歪みの変化が、限定され、且つ、その領域での歪みを反映した画像で、認識用特徴データが生成されることとなる。これにより、撮像画像が、歪曲収差などの、光学的な要因による、画像の歪みを有する撮影画像であっても、適切な認識用特徴データが選定されて、安定的な、個人認識を可能とすることができる。
【００７７】
なお、上記された、認識特徴データ登録の処理フローは、信号処理部１２５上のプロセッサ１２６にて実行されるものであるが、その処理ステップの一部、或いは、全てが、プロセッサ１２６以外の信号処理部、専用ハードウェア上で実行されても良い。
【００７８】
なお、付随情報取得ステップ（Ｓ２１３）では、居住者に向けて、付随情報の入力を促すとしていたが、認識特徴データなどを、一定期間、或いは、一定数だけ保持して、後に、居住者が、来訪者履歴から辿って、付随情報の取得、記録（ステップＳ２１３、Ｓ２１４）を実行しても良い。
【００７９】
なお、付随情報は、再来訪時の動作についての情報でもよく、このような、再来訪時の動作の情報は、例えば、応答の是非、呼出音パターンの設定などの情報などが考えられる。
【００８０】
〈個人認識処理の過程〉
次に、再来訪時の、来訪者の認識処理の過程を以下に示す。
【００８１】
図３は、本発明の実施の形態１における画像処理装置の認識動作のフロー図である。
【００８２】
なお、図３において、図２と同じ構成要素については、同じ符号を用い、説明を適宜、省略する。
【００８３】
図３において、処理ステップＳ２０１乃至Ｓ２０４は、上で説明した通り、撮影された画像に対して顔検出が行われ、検出された顔の、画像上の位置によって、その位置が属するゾーンが判定されている。
【００８４】
処理ステップＳ３０５は、撮影された顔画像から、特徴データを抽出する特徴データ抽出ステップである。
【００８５】
処理ステップＳ３０６は、ゾーン判定ステップ（Ｓ２０４）で求められたゾーンに属する、全ての、登録されている認識特徴データを、認識特徴データ記録領域２０２から読出して、特徴データ抽出ステップ（Ｓ３０５）で抽出された、現顔画像の特徴データとの間で照合を行う、認識データ照合ステップである。
【００８６】
ここでは、照合の結果、現顔画像の特徴データと、読み出された一つ以上の登録済みの認識特徴データのそれぞれとの間の類似度が、全て求められる。
【００８７】
処理ステップＳ３０７は、認識データ照合ステップ（Ｓ３０６）で求められた類似度について、上記された、一つ以上の登録済みの認識特徴データのうちに、一致と判定する基準を満たした認識特徴データが存在するかを判定し、一致と判断できる認識特徴データが存在しないときには（Ｓ３０７：Ｎ）、処理ステップＳ２０１に戻り、一致と判断できる認識特徴データが存在する場合には（Ｓ３０７：Ｙ）、処理ステップＳ３０８に、処理を移す、一致判定ステップである。
【００８８】
なお、ここで、一致と判定する基準の一例としては、例えば、認識データ照合ステップ（Ｓ３０６）にて求められる類似度について、所定の基準値を超えているかどうかで判断することができる。また、基準を満たす認識特徴データが、複数存在した場合には、例えば、最も類似度が高い認識特徴データを、有効として判断する。
【００８９】
処理ステップＳ３０８は、一致判定ステップ（Ｓ３０７）で、一致と判定された認識特徴データに属する付随情報を読み出す付随情報読出しステップであり、個人認識の結果として得られる、名前などの付随情報を取得している。
【００９０】
処理ステップ３０９は、付随情報読出しステップ（Ｓ３０８）で読み出した付随情報を、居住者に向けて提示し、或いは、来訪者履歴を記録する処理ブロックのために、画像と共に、読み出された付随情報の記録を行う、付随データ提示ステップである。
【００９１】
処理ステップＳ３１０は、カメラ撮影の終了を判定し、撮影が終了していない場合には（Ｓ３１０：Ｎ）、処理ステップＳ２０１に戻り、認識動作を引き続き行い、撮影が終了している場合には（Ｓ３１０：Ｙ）、本認識動作を完了する。
【００９２】
かかる構成によれば、顔の検出位置が、画像を領域分割したゾーンについて、どのゾーンに属するかを判定（ゾーン判定ステップＳ２０４）して、当該ゾーンにおける認識特徴データを用いて個人認識処理（認識データ照合ステップＳ３０６）を行う。このことにより、小領域に区切られたゾーン内での、歪みの変化が限定されており、且つ、そのゾーンでの歪みを反映した画像を基に作成された認識用特徴データが、認識処理に利用されることとなり、歪曲収差などの光学的な要因による、画像の歪みを有する撮影画像が用いられても、適切な認識特徴データによる照合により、安定的な個人認識を可能とすることができる。
【００９３】
（実施の形態２）
<認識データ登録処理>
図４は、本発明の実施の形態２における画像処理装置の認識データ登録処理のブロック図である。
【００９４】
図４において、撮像部４１０は、例えば、先に説明した図１における子機１１０に備わるカメラ１１１と同じものであり、図上に示していない信号処理部（例えば、撮像部４１０の内部に設けられた信号処理部、図１の信号処理部１１５など）などを介して、撮影した画像を送信するものである。
【００９５】
信号処理部４２０は、撮像部４１０からの画像信号を基に、フレーム、或いはフィールド毎に、後に詳述する信号処理を行う。
【００９６】
記憶部４３０は、信号処理部４２０での信号処理のための記憶領域を提供すると共に、登録される認識特徴データの記録先となる。
【００９７】
なお、これらの、信号処理部４２０と、記憶部４３０とは、図１における親機１２０に備わる信号処理部１２５の一部に対応するものである。
【００９８】
信号処理部４２０において、顔検出部４２１は、撮像部４１０によって撮影された画像から、顔を検出し、画像中の顔の有無、顔が存在する場合には、その顔の位置、サイズ、顔らしさの度合いを示す評価値を出力する。
【００９９】
ゾーン判定部４２２は、顔検出部４２１で顔が検出されている場合に、その位置情報（位置情報４２１Ｉ）から、顔がどのゾーンに属するかを判定する。ゾーンは、画面を所定の領域分割によって区切った一つの領域を示すものである。なお、こうして、位置情報により、複数の分割領域のうちから、（属する（と判定される））分割領域が示される。
【０１００】
特徴データ抽出部４２３は、顔検出部４２１で、顔を検出している場合に、検出された顔の特徴データを抽出し、その特徴データを、ゾーン判定部４２２で判定されたゾーンに従って分類して、記憶部４３０に配置された特徴データ保存領域４３１に保存する。
【０１０１】
なお、以上の、顔検出部４２１と、ゾーン判定部４２２と、特徴データ抽出部４２３との処理は、撮像部４１０による撮影が完了するまで動作する。そして、ゾーン毎に分類保存された、多数の、顔の特徴データが、特徴データ保存領域に記録されることになる。
【０１０２】
相互照合制御部４２４は、撮像部４１０による撮影が完了し、特徴データ抽出部４２３での特徴データ抽出、保存処理が完了すると、処理を開始する。そして、相互照合制御部４２４は、全てのゾーンについて、ゾーン単位に、以下の処理を実行する。ゾーン単位に実行される、その処理は、特徴データ保存領域４３１から、現在処理対象とするゾーンに属する、二つの特徴データを、全ての組合せについて読出しを行い、その全組合せについて、照合部４２５において、読み出された、その組合わせにおける二つの特徴データの類似度を求める処理である。そして、この処理では、最も類似度が高いと判定された特徴データを、そのゾーンの認識特徴データとして、認識特徴データ記録領域に記録する。
【０１０３】
付随情報取得部４２６は、図示していない入力部から、居住者によって入力された付随情報を取り込み、認識特徴データ記録領域（認識データ記録領域）４３２に記録された認識特徴データに、取り込まれた付随情報を付加するものである。
【０１０４】
かかる構成によれば、画像を、ゾーンによって領域分割（ゾーン判定部４２２）して、領域毎に、認識に用いる特徴データを選定（相互照合制御部４２４）する。そして、これにより、小領域に区切られたゾーン内での、歪みの変化が限定され、且つ、その領域での歪みを反映した画像で、認識用特徴データが生成されることとなる。これにより、歪曲収差などの、光学的な要因による、画像の歪みを有する撮影画像が用いられても、適切な認識用特徴データが選定され、安定的な個人認識を可能とすることができる。
【０１０５】
なお、本実施の形態において、顔検出部４２１、ゾーン判定部４２２、特徴データ抽出部４２３、相互照合制御部４２４、照合部４２５、付随情報取得部４２６は、固定的な回路に限るものでなく、プログラマブルな論理回路として実装しても良い。
【０１０６】
<個人認識処理>
図５は、本発明の実施の形態２における画像処理装置の認識処理のブロック図である。
【０１０７】
なお、図５において、図４と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を適宜、省略する。
【０１０８】
図５において、認識制御部（照合制御部）５２４は、ゾーン判定部４２２で判定されたゾーンに従って、認識特徴データ記録領域４３２から、当該ゾーンに属する認識特徴データの読出しを行う。そして、認識制御部５２４は、照合部４２５にて、読み出された認識特徴データの全てと、特徴データ抽出部４２３で求められた、現在の画像フレーム、或いはフィールドに存在する顔の特徴データとの間での照合を行わせ、読み出された認識特徴データの全てのうちに、一致と判定する基準を満たした認識特徴データが存在するかを判定する。そして、認識制御部５２４は、一致と判定できる認識特徴データが存在する場合には、一致と判定される、その認識特徴データのインデックスを、付随情報読出し部５２６へ通知する。
【０１０９】
付随情報読出し部５２６は、一致と判断された認識特徴データのインデックスにより、当該インデックスの認識特徴データに付随する付随情報を、認識特徴データ記録領域４３２から、読み出しを行う。
【０１１０】
表示制御部５２７は、付随情報読出し部５２６にて、付随情報が読み出されている場合には、読み出されたこの付随情報を受け取り、撮影画像と共に、その付随情報を表示するように、表示部５４０に対しての、表示制御を行うものである。
【０１１１】
かかる構成によれば、顔の検出位置が、画像を領域分割したゾーンについて、どのゾーンに属するかを判定（ゾーン判定部４２２）して、当該ゾーンにおける認識特徴データを用いて、個人認識処理（認識制御部５２４）を行う。これにより、小領域に区切られたゾーン内での、歪みの変化が限定されており、且つ、そのゾーンでの歪みを反映した画像を基に作成された認識用特徴データが、認識処理に利用されることとなる。これにより、歪曲収差などの、光学的な要因による、画像の歪みを有する撮影画像が用いられても、適切な認識特徴データによる照合により、安定的な個人認識を可能とすることができる。
【０１１２】
なお、顔検出部４２１、ゾーン判定部４２２、特徴データ抽出部４２３、認識制御部５２４、照合部４２５、付随情報読出し部５２６は、固定的な回路に限るものでなく、プログラマブルな論理回路として実装しても良い。
【０１１３】
なお、より具体的には、例えば、次の通りでもよい。
【０１１４】
図８は、図２の処理、図３の処理の間の関係を示すフローチャートである。
【０１１５】
例えば、次の図８の処理がされてもよい。つまり、図２の処理と、図３の処理との間の関係は、例えば、具体的には、図８により示される通りでもよい。
【０１１６】
つまり、例えば、ステップＳ３０７ｘ（図８）において、Ｓ３０７（図８、図３）で、一致しないとの判定（Ｓ３０７：Ｎ）がされた回数が、予め定められた回数（閾値）を超えるか否かが判定されてもよい。
【０１１７】
そして、ステップＳ３０７ｙで、超えるとの判定がされた場合において（Ｓ３０７ｘ：Ｙ）、図２の処理を開始させる制御がされてもよい。つまり、超えるとの判定がされた場合に（Ｓ３０７ｘ：Ｙ）、図２の処理が行われてもよい（Ｓ３０７ｙ）。
【０１１８】
つまり、こうして、例えば、人物が認識されないこと（Ｓ３０７：Ｎ）が起きた回数が予め定められた回数を超えると判定された場合に（Ｓ３０７ｘ：ｙ）、図２の処理が行われてもよい。
【０１１９】
なお、ここで、Ｓ３０７（図８、図３）の一致判定では、例えば、Ｓ３０６での照合結果（類似度）が、ある値（第１の閾値）を超えているかを判定する。
【０１２０】
つまり、例えば、類似度が０〜１で得られる場合において、判定値０．８以上を示した記録データが存在する場合を、一致と判断してもよい。
【０１２１】
そして、上述のように、Ｓ３０７の一致判定で、一致しない（Ｓ３０７：Ｎ）となった回数（このステップの通過回数）が、ある回数（第２の閾値）を超えているかを判定する他に、Ｓ３０６での類似度が、ある値（第３の閾値（例えば０．２）：一致判定に用いた判定値（第１の閾値（例えば０．８））より低い値）を下回った回数をカウントして、ある回数（第４の閾値）を超えているかを判断してもよい。つまり、例えば、類似度が、０．２（＝第３の閾値＜第１の閾値＝０．８）以下となった回数（０．２を下回った回数）をカウントし、ある回数（第４の閾値）を超えれば、図２の処理（新規の登録）に移ってもよい。
【０１２２】
つまり、例えば、Ｓ３０６での類似度が、第３の閾値（例えば０．２）を下回った回数（第３の閾値以下であった回数）が、第４の閾値を超えるか否かが判定され（Ｓ３０７）、超えると判定される場合に（Ｓ３０７ｘ：Ｙ）、図２の処理が行われてもよい（Ｓ３０７ｙ）。
【０１２３】
図９は、広角レンズの歪曲収差による歪みを示す図である。
【０１２４】
図９の上段により、歪みのない、理想的な画像６１が示され、下段により、歪みがある、実際に撮像される画像６２が示される。
【０１２５】
図示されるように、実際に撮像される画像６２では、歪みがあり、画像６２の中心６２Ｃからの、放射方向８Ｒｅへの圧縮、伸縮等の変形と、中心６２Ｃを中心とする円周での円周方向８Ｒｃへの圧縮、伸縮等の変形とが生じる。
【０１２６】
ここで、カメラ１１１（撮像部４１０）により撮像される画像８（図１、図６、図１５等）における、第１の領域８Ｒ１（図６、図１５）での歪みは、図９の下段における、例えば、符号６２１で示される位置での、第１の歪み６２１等である。
【０１２７】
そして、第２の領域８Ｒ２での歪みは、例えば、符号６２２で示される位置での、第２の歪み６２２等である。
【０１２８】
なお、図９で示される、これらの位置は、それぞれ、単なる例示である。
【０１２９】
図１０は、カメラ１１１により撮像される人物（の顔）の映像６４ａ１、映像６４ａ２を示す図である。
【０１３０】
第１の領域８Ｒ１では、例えば、図示される、第１の歪み６２１による影響を受けた、人物７Ｈ（図１５）の第１の映像６４ａ１などが撮像される。つまり、第１の映像６４ａ１は、例えば、第１の歪み６２１における崩れ量だけの変形（変化）が含まれる映像などである。
【０１３１】
一方で、第２の領域８Ｒ２では、例えば、第２の歪み６２２による影響を受けた、人物７Ｈの第２の映像６４ａ２が撮像される。
【０１３２】
なお、これら、第１の映像６４ａ１および第２の映像６４ａ２などは、それぞれ、単なる例示である。
【０１３３】
なお、これら、図９、図１０では、何れも、説明の便宜上、模式的な図示がされる。
【０１３４】
要するに、このようにして、例えば、顔検出部４２１と、ゾーン判定部４２２と、特徴データ抽出部４２３と、特徴データ保存領域４３１と、相互照合制御部４２４と、照合部４２５とを備えてもよい。そして、顔検出部４２１からの顔検出位置に基づき、ゾーン判定部４２２が、属するゾーンを判定し、特徴データ抽出部４２３が、ゾーン毎に分類して、抽出された特徴データについてされた分類（分割領域）に対応付けて、その特徴データを保存してもよい。そして、相互照合制御部４２４と照合部４２５とが、保存された特徴データに対して、次の処理をしてもよい。つまり、行われる処理では、ゾーン毎に、そのゾーンにおいて、最も類似度が高いと特定される特徴データを選定して、登録する。これにより、歪みを加味した照合が、ゾーン毎に実施されることになるので、歪みを有する撮像画像からでも、比較的に容易な認識が可能となる。
【０１３５】
なお、具体的には、例えば、ある局面などにおいて、次の通りでもよい。
【０１３６】
つまり、先述のようにして、顔（図１０の映像６４ａを参照）の位置が検出される際には（顔検出部４２１、Ｓ２０２）、具体的には、例えば、顔の位置として、顔の中心の位置（鼻の位置など）が検出されてもよい。
【０１３７】
そして、検出された、中心の位置が、複数の領域８Ｒ（図６、図１５）のうちの、何れの領域８Ｒに属するかが判定されてもよい（ゾーン判定部４２２、Ｓ２０４）。
【０１３８】
これにより、顔における、中心の位置が属する領域８Ｒ以外の領域８Ｒに、その顔における他の位置が属しても、適切な動作ができる。
【０１３９】
また、例えば、撮像される画像８（図６、図１５など）における、人物７Ｈ（図１５）の特徴８ｘを示す特徴データは、具体的には、例えば、画像８（図６、図１５）のデータそのものでもよいし、そのデータに含まれる、特徴８ｘの情報と、他の情報とのうちで、特徴８ｘの情報のみから構成されてもよい。ここで、特徴８ｘの情報とは、例えば、画像８における、特徴８ｘが表れる箇所の映像（図１０の映像６４ａを参照）でもよいし、その映像のデータから算出（抽出、変換）された、比較的小さいデータ量のデータなどでもよい。
【０１４０】
また、特徴データは、例えば、顔における、２つの箇所（例えば、目、鼻などのパーツのある箇所など）の間の位置関係（方向、距離（図１０の特徴６４ｂ１での、２つの目の間の位置関係、特徴６４ｂ２における、２つの目の間の位置関係等を参照））を特定するベクトル等を示すデータでもよい。
【０１４１】
なお、こうして、例えば、先の来訪時に、画像８１（図１５）が撮像されて、撮像された画像８１における特徴８１ｘ（例えば特徴８１１ｘ）の特徴データ（例えば、図１５の第１の特徴データ８１１Ｄ）が、その特徴８ｘの位置の属する領域８Ｒ（領域８Ｒ１、領域８Ｒ１のインデックス「１３」）に対応付けて、認識用特徴データ（先述）として記録されてもよい。
【０１４２】
なお、具体的には、例えば、ある局面などにおいて、次の通りでもよい。
【０１４３】
つまり、複数の画像８１（例えば、図１５の第１の画像８１１、第２の画像８１２）が撮像され、それぞれの画像からの特徴データ（第１の特徴データ８１１Ｄ、第２の特徴データ８１２Ｄ）が、その特徴データにより示される特徴８ｘ（第１の特徴８１１ｘ、第２の特徴８１２ｘ）の位置が属する領域８Ｒ（第１の領域８Ｒ１、第２の領域８Ｒ２）に対応付けて、その領域８Ｒに対応する認識用特徴データとして記録されてもよい。
【０１４４】
また、例えば、複数の画像８１のうちの、特徴８ｘが表れた位置が、互いに同じ領域８Ｒ（例えば領域８Ｒ１）に属する２以上の画像８１（図１２の複数の画像８１１Ｓ）から、１または複数の画像８１（特徴データ８１ＪＳの画像８１など）が選択されてもよい（Ｓ２０７〜Ｓ２１１、相互照合制御部４２４を参照）。そして、選択された、それぞれの画像８１についてのみ、認識用特徴データの記録がされ、選択されない他の画像８１については、されなくてもよい。
【０１４５】
なお、上記の選択の処理において、例えば、本技術の技術領域とは異なる他の技術領域における技術が応用されてもよい。例えば、具体的には、先述された、特許文献２における技術が応用されてもよい。
【０１４６】
なお、こうして、他の技術領域の技術が応用される際には、例えば、適宜、応用により生じる弊害を回避するための構成が追加されてもよい。
【０１４７】
なお、例えば、認識データ記録領域４３２に、複数の領域８Ｒに対応した、複数の記憶域（例えば、図１５の第１の記憶域４３２１、第２の記憶域４３２２など）が設けられてもよい。
【０１４８】
そして、認識データ記録領域４３２により、それぞれの記憶域（例えば第１の記憶域４３２１）に対して、その記憶域に対応する領域８Ｒ（第１の領域８Ｒ１）に、特徴８ｘが表れる画像８１（第１の画像８１１）からの特徴データ（第１の特徴データ８１１Ｄ）が記憶されてもよい。
【０１４９】
なお、記憶域（第１の記憶域４３２１）に対応する領域８Ｒ（第１の領域８Ｒ１）は、例えば、その記憶域のアドレス（例えば１３番地でもよい）に対応するインデックス（１３番、データ８１１Ｎ）の領域８Ｒ（第１の領域８Ｒ１）などでもよい。
【０１５０】
こうして、認識データ記録領域４３２により、領域８Ｒ（第１の領域８Ｒ１）に対応する記憶域（第１の記憶域４３２１）に、特徴データ（第１の特徴データ８１１Ｄ）が記憶されることにより、その領域８Ｒ（第１の領域８Ｒ１、その領域８Ｒの番号（１３番地））に対応付けて、その特徴データ（第１の特徴データ８１１Ｄ）が記録されてもよい。
【０１５１】
なお、ここで、携帯電話においては、過去に、その携帯電話に電話を掛けた相手の電話番号の履歴が記録される。
【０１５２】
そして、記録された履歴における、複数の電話番号のうちから、ユーザーにより電話番号が選択されて、選択された電話番号の相手の名前、所属組織（会社など）、画像、着信拒否をするか否かなどが、その携帯電話に設定される。
【０１５３】
例えば、これと同様にして、ドアホンシステム１でも、過去に来訪した複数の人物７Ｈ（図１５）のうちのそれぞれの人物７Ｈについて、その人物７Ｈの画像８１が記録されてもよい。
【０１５４】
そして、複数の人物７Ｈの画像８１が表示されて、表示される複数の画像８１のうちから、１又は複数の画像８１が、ドアホンシステム１のユーザ（住宅７Ｐの居住者１Ｕ）により選択されて、選択された画像８１に写された人物７Ｈの付随情報４２５Ｉ（先述：図４、図５）が、ユーザにより入力（設定）されてもよい。
【０１５５】
なお、それぞれの画像８１と共に、その画像８１が撮像された際の来訪の月日などの情報が表示されてもよい。
【０１５６】
なお、入力される付随情報４２５Ｉにより、その入力がされる画像８１の人物７Ｈが、来訪した人物８２Ｈと判定される場合でも、呼び出し音の出力などの動作をしないことが示されてもよい。つまり、このような付随情報４２５Ｉが入力されることにより、その人物７Ｈに対する応答が、ユーザにより拒否されることが設定がされてもよい。
【０１５７】
なお、このようにして、例えば、広角レンズ１１１ｘ（図１５）の歪曲収差による、画像８での歪み（図９における第１の歪み６２１、第２の歪み６２２を参照）の補正がされることが回避されてもよい。
【０１５８】
つまり、補正の画像処理で、重い処理がされないにも関わらず、上述のようにして、認識精度が向上できる。
【０１５９】
つまり、重い処理がされず、この種のシステムで必要な程度に十分に、処理が軽いことと、認識精度が高いこととが両立できる。
【０１６０】
なお、上述のように、補正の画像処理がされないことにより、ひいては、例えば、補正の画像処理のための専用のハードウェア（アプリケーションチップなど）が不要にできる。
【０１６１】
なお、このため、例えば、個人認識処理がされる際において、補正の画像処理をすることが不要である。このため、単位時間当りに、より多くの画像８２（図１５）に対する個人認識処理ができる。つまり、例えば、画像８２が撮像される、単位時間当りのフレーム数が比較的多くても、全ての（より多くの）フレームでの、個人認識処理ができる。
【０１６２】
このように、専用のハードウェアを用いる動作と、本技術における動作などを含む複数の動作のうちで、本技術における動作が選択されることにより、好ましい形態の装置が構築できる。
【０１６３】
なお、認識データ記録領域４３２により、記録される認識用特徴データのデータベースが構築されてもよい。
【０１６４】
なお、信号処理部１２５（図１など）は、例えば、具体的には、上述された、当該信号処理部１２５の各機能が実装された集積回路でもよい。
【０１６５】
なお、符号４３２（図４）で示される機能ブロックは、例えば、信号処理部１２５の外部に設けられた記録領域への、記録の処理の制御をする第１の記録制御部でもよい。
【０１６６】
なお、同様に、符号４３２で示される機能ブロックは、第２の記録制御部でもよい。
【０１６７】
つまり、符号４３２により示される機能ブロックは、例えば、これらの記録の処理の制御を行う処理制御部でもよい。
【０１６８】
図１１は、監視カメラシステム１ｂを示す図である。
【０１６９】
監視カメラシステム１ｂは、広角レンズ１１１ｂｘで撮像を行うカメラ１１１ｂと、プロセッサ１２６ｂおよび記憶装置１２７ｂを有する信号処理部１２５ｂとを備える。
【０１７０】
そして、例えば、カメラ１１１ｂにより、監視がされる監視対象１１１ｂＨ（例えば、通行人など）が写された画像８（図６、図１５など）が撮像されてもよい。
【０１７１】
そして、信号処理部１２５ｂが、先述の信号処理部１２５と同様の構成を有し、例えば、先述の顔検出部４２１などを備えてもよい。
【０１７２】
こうして、例えば、このような監視カメラシステム１ｂにおいて、上述のドアホンシステム１における処理と同様の処理がされ、同様の効果が生じてもよい。
【０１７３】
なお、監視カメラシステム１ｂにおける、単なる細部については、例えば、ドアホンシステム１での構成と同様の構成が採られてもよいし、ドアホンシステム１での構成とは違う構成が採られてもよい。
【０１７４】
なお、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。
【０１７５】
つまり、人物７Ｈ（図１５）が来訪する住宅（来訪先）７Ｐにおいて、ドアホンシステム１が設けられてもよい。
【０１７６】
そして、人物７Ｈが来訪する来訪時に、来訪した人物７Ｈの画像８が、住宅７Ｐの玄関７Ｐａなどにおいて、カメラ１１１（図１、図１５（図４、図５の撮像部４１０））により撮像されてもよい。
【０１７７】
なお、撮像された画像８の一部または全部などが、住宅７Ｐの屋内７Ｐｂ（図１５）などにおいて、住宅７Ｐの居住者１Ｕ（図１５：ドアホンシステム１のユーザー）に対して表示装置１２１（図１、図１５）により表示されてもよい。
【０１７８】
そして、このドアホンシステム１において、次の動作がされることが考えられる。
【０１７９】
つまり、例えば、人物７Ｈを含む複数の人物７ＨＡ（図１５）に対応する、複数の種類の呼出音７ＨＡｓのうちで、来訪した人物８２Ｈが、人物７Ｈであることを示す、人物７Ｈに対応する呼出音７Ｈｓが、スピーカ１２４（図１、図１５）により出力されることが考えられる。
【０１８０】
また、例えば、複数の人物７ＨＡの情報（例えば、名前、会社などの所属組織…）のうちで、人物７Ｈの情報（人物７Ｈの名前など）が表示装置１２１（図１、図１５）により表示されることも考えられる（図略）。
【０１８１】
将来的には、これらの機能が設けられることにより、ドアホンシステム１の利便性が、より向上される可能性があると考えられる。
【０１８２】
そこで、これらの機能が設けられるケースの詳細が考えられた際において、以下の点に気付く。
【０１８３】
つまり、撮像される複数の画像８のうちの１つの画像８２を対象として、個人認識処理がされてもよい。
【０１８４】
つまり、個人認識処理では、撮像される画像８２に表れる、人物７Ｈの特徴８２ｘが、利用される特徴データ８ｕＤ（例えば特徴データ８１１Ｄ）により示される、人物７Ｈの特徴８ｕｘ（特徴８１１ｘ）に一致する場合に、画像８２の人物８２Ｈが、特徴８ｕｘが示される人物７Ｈと同一であると判定される一方で、一致しない場合に、人物７Ｈと同一でないと判定されてもよい。
【０１８５】
そして、より具体的には、例えば、個人認識処理では、人物７Ｈと同一と判定されることにより、画像８に写される人物８２Ｈが、人物７Ｈであると認識されて、認識が成功し、同一でないと判定されることにより、人物７Ｈでないと認識されて、認識が失敗してもよい。
【０１８６】
こうして、個人認識処理では、例えば、人物８２Ｈが、人物７Ｈであることが認識されることにより、複数の人物７ＨＡ（図１５）のうちから、来訪した人物８２Ｈとして、判定がされた人物７Ｈが特定されてもよい。
【０１８７】
つまり、人物７Ｈに対応する呼出音７Ｈｓの出力等の処理がされることが検討される際においては、例えば、ドアホンシステム１において、このような個人認識処理がされることが導かれる。
【０１８８】
そして、例えば、上述の画像８２が撮像される、人物７Ｈが来訪する、後の来訪時よりも、例えば１週間前などの、先の来訪時においても、人物７Ｈが住宅７Ｐを来訪して、この先の来訪時において、来訪した人物７Ｈの画像８（画像８１）が撮像される可能性があると考えられる。
【０１８９】
そこで、先の来訪時に撮像される画像８１から算出される、画像８１に表れる、人物７Ｈの特徴８１ｘ（図１５）を示す特徴データ（第１の特徴データ８１１Ｄなど）が、上述された特徴データ８ｕＤとして、画像８２を対象とする個人認識処理で利用されてもよいことが導かれる。
【０１９０】
なお、人物７Ｈの特徴８ｘ（画像８１の特徴８１ｘ、画像８２の特徴８２ｘ）は、例えば、人物７Ｈの２つの目の間の位置関係（ベクトルなど）の情報などをいう（図１０における、２つの目の間の位置関係（特徴６４ｂ１、特徴６４ｂ２）などを参照）。
【０１９１】
一方、ここで、この種のシステムで設けられるカメラ１１１は、例えば、１００度以上の範囲などの、比較的広い範囲を撮像する広角レンズ（広角レンズ１１１ｘ（図１、図１５）、広角レンズ１１１ｂｘ（図１１）を参照）で、撮像を行う。
【０１９２】
つまり、カメラ１１１により、住宅７Ｐの玄関７Ｐａにおける、比較的広い範囲が撮像される。
【０１９３】
しかも、カメラ１１１は、この種のシステムにおける通常のカメラで必要とされる程度に、十分に小さいコストのカメラである。つまり、設けられる広角レンズは、例えば、具体的には、単純な球面レンズなどである。
【０１９４】
なお、カメラ１１１は、これらの点で、単なるデジタルスチルカメラなどとは相違する。
【０１９５】
このため、撮像される画像８は、デジタルスチルカメラなどで撮像される、歪み（大きな歪み）のない画像６１（図９）ではなく、歪み（第１の歪み６２１、第２の歪み６２２など）がある画像６２である。
【０１９６】
なお、第１の歪み６２１は、例えば、第１の領域８Ｒ１（図６、図１５）での歪みで、第２の歪みは、第２の領域８Ｒ２での歪みである。なお、図９（および図１０）では、これら第１の歪み６２１、第２の歪み６２２が、模式的に図示される。
【０１９７】
しかも、これら第１の歪み６２１と、第１の歪み６２１が生じる第１の領域８Ｒ１（図１５）以外の他の第２の領域８Ｒ２で生じる第２の歪み６２２とは、歪みによる、画像の変形の大きさや方向が、互いに（大きく）異なる。
【０１９８】
なお、それぞれの歪みは、例えば、先述のように、広角レンズ１１１ｘによる、歪曲収差などでの歪みである。
【０１９９】
なお、ここで、歪みは、例えば、画像６２の中心６２Ｃ（図９）の円周方向８Ｒｃ（図９）への圧縮、伸縮などの変形の成分と、放射方向８Ｒｅへの圧縮等の、変形の成分とが合わさってなる変形による歪みなどである。
【０２００】
なお、ドアホンシステム１では、多くの場合において、例えば、来訪した人物７Ｈが、カメラ１１１を発見して、発見した人物７Ｈが、カメラ１１１により撮像される画像８２に、当該人物７Ｈの映像６４ａ（図１０）が大きく写らないように望む。このため、多くの場合に、人物７Ｈが、カメラ１１１に近い位置から離れたり、カメラ１１１の正面の位置から離れたりして、より大きい歪みが生じる位置へと移動する（例えば、図１０の映像６４ａ２などを参照）。
【０２０１】
そして、あるケースでは、先の来訪時の画像８１（図１５）として、第１の領域８Ｒ１において、第１の歪み６２１による影響を受けた、人物７Ｈの第１の映像６４ａ１が写された第１の画像８１１（図１５）が撮像される。
【０２０２】
他方、別のケースでは、画像８１として、第２の領域８Ｒ２において、第２の歪み６２２による影響を受けた、人物７Ｈの第２の映像６４ａ２が写された第２の画像８１２が撮像されると考えられる。
【０２０３】
このため、第１の画像８１１での、人物７Ｈの第１の映像６４ａ１と、第２の画像８１２での第２の映像６４ａ２とが（大きく）異なることが考えられる。
【０２０４】
つまり、第１の画像８１１からの第１の特徴データ８１１Ｄ（図１５）は、第１の領域８Ｒ１に表れた、第１の歪み６２１による影響を受けた第１の特徴６４ｂ１（２つの目の間の位置関係など）を示す。
【０２０５】
他方、第２の画像８１２からの第２の特徴データ８１２Ｄ（図１５）は、第２の領域８Ｒ２に表れた、第２の歪み６２２による影響を受けた、第１の特徴６４ｂ１とは（大きく）異なる第２の特徴６４ｂ２を示す。
【０２０６】
そこで、例えば、画像８１（図１５）に写された、人物７Ｈの映像６４ａ（図１０）の位置が属する領域８Ｒが、第１の領域８Ｒ１であるか（第１の画像８１１、第１の映像６４ａ１）、第１の領域８Ｒ１以外の第２の領域８Ｒ２であるか（第２の画像８１２、第２の映像６４ａ２）が判定されてもよい（ゾーン判定部４２２（顔検出部４２１およびゾーン判定部４２２）、Ｓ１２２（Ｓ１２１〜Ｓ１２２））。
【０２０７】
なお、顔検出部４２１は、具体的には、例えば、ゾーン判定部４２２の一部などでもよい。また、顔検出部４２１は、ドアホンシステム１に含まれず、外部にあってもよい。
【０２０８】
そして、より具体的には、例えば、人物７Ｈの映像６４ａ（第１の映像６４ａ１または第２の映像６４ａ２）の位置が検出されて（顔検出部４２１、Ｓ１２１）、検出された位置が、第１の領域８Ｒ１に含まれる場合には、第１の領域８Ｒ１との判定がされ、第２の領域８Ｒ２に含まれる場合には、第２の領域８Ｒ２との判定がされてもよい。
【０２０９】
そして、第１の領域８Ｒ１（インデックス「１３」、第１の記憶域４３２１を参照）に対応付けて記憶される特徴データ８ｕＤ１として、第１の画像８１１であると判定された画像８１から抽出された第１の特徴データ８１１Ｄ（特徴データ抽出部４２３、Ｓ１２３）が記憶（特定）され、当該特徴データ８ｕＤ１として、第２の画像８１２との判定がされた画像８１からの第２の特徴データ８１２Ｄは、記憶（特定）されなくてもよい（認識データ記録領域４３２、Ｓ１２４）。
【０２１０】
なお、例えば、符号４３２により示される機能ブロックは、例えば、予め定められた記憶領域への記憶で、このような記憶をさせる制御を行う記憶制御部を示すと考えられてもよいし、この記憶領域による記憶機能の機能ブロックを示すと考えられてもよいし、双方を含んでなる機能ブロックを示すと考えられてもよい。
【０２１１】
なお、符号４３１についても、同様である。
【０２１２】
そして、後の来訪時に撮像される画像８２は、例えば、第１の領域８Ｒ１において、人物７Ｈの映像（人物の特徴８２ｘ）が撮像された画像でもよい。
【０２１３】
なお、図１５等における、第１の領域８Ｒ１の位置（１３番の位置）は、単なる例示である。なお、第２の領域８Ｒ２の位置（１番の位置）についても、同様である。
【０２１４】
つまり、画像８２に表れる、人物７Ｈの特徴８２ｘ（２つの目の間の位置関係など）は、例えば、第１の領域８Ｒ１に表れる、第１の歪み６２１による影響を受けた第１の特徴６４１ｂ１である。
【０２１５】
つまり、こうして、第１の領域８Ｒ１に対応付けて、第１の特徴データ８ｕＤ１が（第１の記憶域４３２１に）記憶されることにより、対応付けられた第１の領域８Ｒ１と同じ第１の領域８Ｒ１に特徴８２ｘが表れる画像８２の個人認識処理で、第１の特徴データ８１１Ｄが利用され、第２の特徴データ８１２Ｄが利用されなくてもよい。つまり、この個人認識処理において、画像８２における特徴８２ｘ（第１の特徴６４ｂ１）が、利用される第１の特徴データ８１１ＤＳ（特徴データ８ｕＤ１）による特徴８１１ｘ（第１の特徴６４ｂ１）と一致するかが判定され、第２の特徴データ８１２Ｄによる特徴８１２ｘ（第２の特徴６４ｂ２）と一致するかの判定がされなくてもよい。
【０２１６】
これにより、何れも第１の特徴６４ｂ１である２つの特徴８１１ｘ、８２ｘの間での一致の判定がされ、画像８２の人物８２Ｈが、人物７Ｈと同一であることの認識が成功し易くなり、ひいては、複数の呼出音７ＨＡｓのうちの、人物７Ｈに対応する適切な呼出音７Ｈｓが出力され易くできる。つまり、互いに異なる、第１の特徴６４ｂ１および第２の特徴６４ｂ２の間での判定がされて、認識が失敗し易くなってしまうのが回避され、つまり、呼出音７Ｈｓ以外の不適切な他の呼出音が出力されてしまい難くできる。
【０２１７】
これにより、確実に、適切な呼出音７Ｈｓが出力できる。
【０２１８】
また、確実に、複数の人物７ＨＡの情報（名前等）のうちの、適切な情報（人物７Ｈの名前等）が表示できる。
【０２１９】
つまり、確実に、複数の人物７ＨＡに対応する複数の動作（複数の呼出音７ＨＡｓの出力など）のうちの、適切な動作（呼出音７Ｈｓの出力）が実行できる。
【０２２０】
しかも、第２の領域８Ｒ２に表れた特徴８１２ｘ（映像６４ａ２、特徴６４ｂ２）における、第２の歪み６２２による影響を除去したり、その影響を、第１の歪み６２１での影響と同じ影響へと補正したりする余計な処理がされない。つまり、この処理のために、複雑な画像処理が必要となるのが回避される。このため、この種のシステムで必要な程度に、十分に、処理が簡単にでき、十分に、構成が簡単にできる。
【０２２１】
つまり、例えば、後の来訪時において、個人認識処理がされる際において、このような余計な処理が不要にできる。これにより、個人認識処理の速さが、高速にされて、単位時間当りに、より多くの画像８２について、個人認識処理ができる。つまり、例えば、画像８１の撮像のレートが高いなどで、単位時間当りに撮像される画像８２の個数が多くても、全て（十分に多く）の画像８２で、個人認識処理がされるのが維持されて、レートが高いことと、確実に、個人認識処理がされることとが両立できる。
【０２２２】
なお、同様に、認識用特徴情報の記録がされる際（先の来訪時）においても、補正などの余計な処理が不要にされて、不要であることからの効果が生じる。
【０２２３】
こうして、本ドアホンシステム１では、上述された各種の効果が両立できる。
【０２２４】
なお、こうして、１００度以上の広い範囲を写す広角レンズ（広角レンズ１１１ｘ、１１１ｂｘ、図１０の下段を参照）での撮像がされる、ドアホンシステムなど（ドアホンシステム１、監視カメラシステムｂ）の技術領域において、より適切な処理がされ、より好ましい形態が構築される。
【０２２５】
なお、より具体的には、図６の（ａ）欄で示される通りでもよい。
【０２２６】
つまり、例えば、第１の領域８Ｒ１の形状は、第２の領域８Ｒ２の形状と同じでもよい。また、面積、縦方向の長さ、横方向の長さなども、それぞれ同じでもよい。
【０２２７】
つまり、具体的には、例えば、図６の（ａ）欄で示されるように、複数の領域８Ｒ（第１の領域８Ｒ１、第２の領域８Ｒ２…）は、１以上の縦線、および、１以上の横線で、画像８の全体の領域が分割された複数の領域でもよい。
【０２２８】
また、例えば、図６の（ｂ）欄で示される通りでもよい。
【０２２９】
つまり、分割がされた複数の領域８Ｒｘ（第１の領域８Ｒ１ｘ、第１の領域８Ｒ２ｘなど：複数の領域８Ｒ）のうちの第１の領域８Ｒ１ｘは、比較的大きい第１の距離だけ互いに離れた２つの位置８Ｒ１ｓを含んでもよい。
【０２３０】
そして、第２の領域８Ｒ２ｘは、比較的小さい第２の距離だけ互いに離れた２つの位置８Ｒ２ｓ（のみ）を含んでもよい。
【０２３１】
つまり、図６の（ｂ）欄に示されるように、例えば、第１の領域８Ｒ１ｘの面積は、第２の領域８Ｒｘの面積よりも大きくてもよいし、予め定められた方向（横方向、縦方向など）の長さが、より大きくてもよい。
【０２３２】
そして、第１の領域８Ｒ１ｘの２つの位置８Ｒ１ｓの歪みの間での差（例えば、変形の大きさの差、変形の方向の差（角度など）…）は、２つの位置８Ｒ２ｓの歪みの間での差と同一（略同一）でもよい。
【０２３３】
つまり、例えば、第１の領域８Ｒ１ｘでは、単位距離当たりに生じる、歪みの差が小さく、例えば、図示されるように、画像８のうちの、中央部の領域などで、第２の領域８Ｒ２ｘは、単位距離当たりに生じる、歪みの差が大きく、例えば、周辺部の領域などでもよい（図９、図１０などを参照）。
【０２３４】
これにより、画像８２（図１５）における、人物７Ｈの映像６４ａ（図１０）が表れる領域８Ｒｘが、何れの領域８Ｒｘでも、次の通りである。つまり、その領域８Ｒｘ（例えば第２の領域８Ｒ２ｘ）での２つの位置（２つの位置８Ｒ２ｓ）の間での、歪みの差は、他の領域８Ｒｘ（第１の領域８Ｒ１ｘ）での２つの位置（２つの位置８Ｒ１ｓ）での差と同程度で、著しく大きくならず、著しく大きいことにより、認識が、失敗し易くなってしまうことが回避され、より高い認識精度での認識ができる。これにより、映像６４ａの表れる領域８Ｒｘが、何れの領域８Ｒｘでも、高い認識精度での認識ができる。
【０２３５】
なお、図６における、２つの位置８Ｒ１ｓと、２つの位置８Ｒ２ｓとは、それぞれ、単なる例示である。
【０２３６】
つまり、例えば、２つの位置８Ｒ１ｓは、第１の領域８Ｒ１ｘにおける、平均の距離である２つの位置でもよいし、最大の距離である２つの位置などでもい。
【０２３７】
また、２つの位置８Ｒ２ｓについても、同様である。
【０２３８】
また、例えば、図６の（ｃ）欄で示される通りでもよい。
【０２３９】
つまり、第１の領域８Ｒ１ｙは、画像８の中心（中心６２Ｃ：図９）を中心とする円の円周８ＲＬｙ（図６の（ｃ）欄）（の全部または一部）により、他の領域（第２の領域８Ｒ２ｙなど）と区切られてもよい。
【０２４０】
つまり、画像８におけるそれぞれの位置（図６における位置８Ｒ１Ｐ、位置８Ｒ２Ｐなど）では、例えば、図９の画像６２に示されるように、その位置までの、中心６２Ｃからの距離に応じた大きさの、圧縮（伸長）などの変形が生じる。なお、このような変化は、例えば、放射方向８Ｒｅの向きの変形でもよい。
【０２４１】
つまり、第１の領域８Ｒ１ｙの何れの位置８Ｒ１Ｐも、円周８ＲＬｙに対して、同じ側（例えば、中心６２Ｃに対して、より近い側）にあり、中心６２Ｃまでの距離が、円の半径８Ｒ１Ｌ（図６の（ｃ）欄）に対して有する大小関係が、互いに同じである（より小さい）。
【０２４２】
つまり、第１の領域８Ｒ１ｙにおける何れの位置８Ｒ１Ｐも、円周８ＲＬｙに対して、異なる側（中心６２Ｃから、より遠い側）にある、他の領域（第２の領域８Ｒ２Ｙ）の位置８Ｒ２Ｐでの距離を有さない。
【０２４３】
このため、第１の領域８Ｒ１ｙにおける何れの位置８Ｒ１Ｐでも、同じ距離（半径８Ｒ１Ｌより小さい距離）に対応する同じ（大きさの）歪みが生じ、違う距離（位置８Ｒ２Ｐが有する、半径８Ｒ１Ｌより大きい距離）に対応する歪みが生じない。
【０２４４】
これにより、例えば、２つの位置８Ｒ１Ｐのうちの一方の位置が、先の来訪時における画像８１の特徴８１ｘ（図１５）の位置で、他方の位置が、後の来訪時における画像８２の特徴８２ｘの位置である場合などでも、認識が成功し易くできて、認識精度が、より高くできる。
【０２４５】
こうして、当該画像処理装置は、撮像された前記入力画像（画像８２）に表れた、前記人物の特徴（特徴８２ｘ）が、認識用特徴情報（特徴データ８ｕＤ１）により示される、当該人物の特徴に一致すると照合部（照合部４２５、照合部４２５および照合制御部５２４）により判定される場合に、複数の動作（複数の種類の呼出音７ＨＡｓの出力）のうちで、判定がされた当該人物（人物７Ｈ）に対応する動作（人物７Ｈに対応する呼び出し音７Ｈｓの出力）を行う動作部（スピーカ１２４）を有する前記住宅（住宅７Ｐ）に設けられ、前記カメラ（カメラ１１１）は、当該入力画像（画像８２）が撮像される、前記人物が当該住宅に来訪する、後の来訪時よりも先に、前記人物が来訪する、先の来訪時にも、来訪した当該人物の前記入力画像（画像８１）を撮像し、先の来訪時と後の来訪時とのそれぞれにおける前記入力画像は、前記カメラに設けられた広角レンズ（広角レンズ１１１ｘ）により撮像され、後の来訪時の前記入力画像で前記特徴が表れる第１の前記分割領域（第１の領域８Ｒ１）では、第１の歪み（第１の歪み６２１：図９）が生じ、第１の前記分割領域とは異なる第２の前記分割領域（例えば第２の領域８Ｒ２）では、第１の前記歪みとは異なる第２の歪み（第２の歪み６２２）が生じる画像であり、前記分割領域判定部は、複数個の、先の来訪時の前記入力画像（第１の画像８１１、第２の画像８１２）から、第１の前記分割領域に前記特徴（特徴８１１ｘ）が表れる前記入力画像（第１の画像８１１）を特定し、前記認識情報記録部は、特定された前記入力画像における前記特徴（特徴８１１ｘ）を示す前記特徴情報（第１の特徴データ８１１Ｄ）を、第１の前記分割領域に前記特徴（特徴８２ｘ）が表れる、後の来訪時の前記入力画像（画像８２）の判定で利用される前記認識用特徴情報（特徴データ８ｕＤ１）として記録する画像処理装置が構築されてもよい。
【０２４６】
これにより、確実に、適切な動作（適切な呼び出し音７Ｈｓの出力など）がされること、処理が簡単であること、および、その他の効果とが両立できる。
【０２４７】
つまり、例えば、前記入力画像の前記複数の分割領域（図６の第１の領域８Ｒ１ｘ、第２の領域８Ｒ２ｘ、第１の領域８Ｒ１ｙ、第２の領域８Ｒ２ｙ）は、中央部（入力画像の中心６２Ｃ（図９下段）から比較的近い距離の位置の部分）における、比較的広い面積を有する前記分割領域（第１の領域８Ｒ１ｘ、第１の領域８Ｒ１ｙなど）と、周辺部（中心６２Ｃから比較的遠い距離の位置の部分）における、比較的狭い面積を有する前記分割領域（第２の領域８Ｒ２ｘ、第２の領域８Ｒ２ｙなど）とを含む画像処理装置が構築されてもよい。
【０２４８】
すなわち、例えば、広い方の分割領域は、円周８ＲＬｙに対して、中心６２Ｃに近い側の２つの位置８Ｒ１Ｐのみが含まれ（第１の分割領域８Ｒ１ｙ）、狭い方の分割領域は、遠い側の２つの位置８Ｒ２Ｐのみが含まれてもよい（第２の分割領域８Ｒ２ｙ）。
【０２４９】
こうして、本ドアホンシステム１では、複数の構成が組合わせられることにより、組合わせからの相乗効果が生じる。これに対して、知られる従来例では、こ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。本画像処理装置、本ドアホンシステム１は、この点で、従来例とは相違する。
【０２５０】
なお、画像８で生じる歪みは、例えば、図９での歪みなどよりも小さくてもよいし、更に大きくてもよい。
【０２５１】
なお、細部においては、例えば、単なる、公知の技術が流用されたに過ぎない形態などの、実施が比較的容易な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し、その他の形態が採られてもよい。
【０２５２】
また、単なる細部においては、上述の説明の通りでもよいし、上述の説明とは異なる形態にされてもよい。
【０２５３】
何れの形態でも、本技術が利用される限り、本技術の技術範囲に属する。
【０２５４】
また、上述の複数の機能を備える集積回路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、このコンピュータプログラムが記憶された記憶媒体などが構築されてもよいし、上述の複数の工程が含まれた方法が構築されてもよいし、上述のコンピュータプログラムを通信する方法、上述のコンピュータプログラムのデータ構造などが構築されてもよい。
【０２５５】
また、互いに異なる複数の実施形態で説明された複数の技術事項などの、互いに離れた箇所で記載された複数の技術事項が適宜、組合わせられてもよい。組合わせられた形態も開示される。
【産業上の利用可能性】
【０２５６】
本発明にかかる画像処理装置は、画像認識のための認識特徴データ登録部（認識データ記録領域４３２）などを有し、上記の方法を実行し、カメラによる個人認識機能を備えたドアホンシステム等として有用である。また個人認識機能を備えた監視カメラ等の用途にも応用できる。
【０２５７】
つまり、本発明の画像処理装置によれば、画像処理装置での認識処理において、歪曲収差などによる、画像の歪みを有する画像での認識処理がされても、認識精度を著しく低下させることなく、安定して、高精度な認識処理を可能とすることができる。
【符号の説明】
【０２５８】
１１０ 子機
１１１ カメラ
１１２、１２３ マイク
１１３、１２４ スピーカ
１１４ 呼出ボタン
１１５、１２５ 信号処理部
１２０ 親機
１２２ 操作パネル
２０１ 特徴データ保存領域
２０２ 認識特徴データ記録領域
４１０ 撮像部
４２０ 信号処理部
４２１ 顔検出部
４２２ ゾーン判定部
４２３ 特徴データ抽出部
４２４ 相互照合制御部
４２５ 照合部
４３０ 記憶部
４３１ 特徴データ保存領域
４３２ 認識データ記録領域
５２４ 認識制御部
７０１ 特徴データ保存部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、個人認識を行う画像処理装置に係わり、特に、カメラを備えたドアホンシステムにおいて、来訪者の画像情報を適切に登録し、認識を行う画像処理装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の画像処理装置としては、一度、カメラにより撮影された画像を、名前などの、ユーザーにより入力された付随情報と共に登録し、次回以降は、撮影された画像と、登録済みの画像上の顔との間の照合により、個人の認識を行い、撮影画像と共に、付随情報を提示し、或いは、履歴として記録しているものがあった（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
ただし、特許文献１においては、登録する画像について、ユーザーが確認した画像であること以上の、詳細な開示は行われていない。
【０００４】
また、個人を識別するための特徴データを選定し、登録する手法の一例として、撮影された複数の画像について、全ての、２画像の組合せの組で、それら２画像の特徴データの間の比較を行い、最も類似度が高い組合わせに含まれる画像からの特徴データを選択して、登録するものがある（特許文献２参照）。
【０００５】
図７は、前記特許文献２に記載された、従来の画像処理装置における、特徴データ登録時のフロー図を示すものである。
【０００６】
図７において、処理ステップＳ７０１では、登録対象の画像を複数取得し、取得されたそれらの複数の画像うちのそれぞれの画像について、特徴データを抽出して、特徴データ保存部７０１に保存している。処理ステップＳ７０２では、特徴データ保存部７０１より、比較を行う二つの特徴データを読み出している。次の処理ステップＳ７０３では、読み出されたそれら二つの特徴データの間での照合を行い、具体的には、差分平方和のような、差違の評価値を求めている。Ｓ７０４は、求めた、差違の評価値が、これまでの最小であるかを判断し、最小となる場合のみ、処理ステップＳ７０５にて、この差違の評価値を、新たな最小値として、その特徴データのインデックスの組合せと共に保持する。処理ステップＳ７０６は、全ての特徴データの組合せの処理が完了しているかを判断する。そして、完了していない場合には、処理ステップＳ７０２に戻り、完了している場合には、次の処理ステップＳ７０７に、処理を移す。処理ステップＳ７０７では、全ての組合せの処理の結果、最小となった、差違の評価値が求められた組合わせに属する特徴データを、個人認識の処理に利用される登録データとして記録している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００４−１２０５２１号公報
【特許文献２】特開平０２−１７８７８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、前記従来の構成では、入力画像中の、差違が最小となる２画像の特徴データの組を検出して、検出された組の特徴データを、登録特徴データとしている。このため、本来、認識において適切でない画像であるが、特異的に、ほぼ同一の画像が取り込まれた場合に、この認識処理にとって、適切でない特徴データが選定されることになる。このため、必ずしも、確実に、適切な特徴データが選定されるとは限らず、認識精度を低下させるという課題を有していた。
【０００９】
そして、特に、この課題は、広い撮影範囲を必要とするドアホンなどで、広角レンズを使用した場合に、顕著となる。つまり、この場合、広角レンズの歪曲収差などによる、強い画像の歪みが生じるため、この歪んだ顔画像において、上述した、特異的な一致による、適切でない特徴データの選定がなされた場合に、認識精度を著しく低下させる。
【００１０】
なお、特許文献２では、広い撮影範囲を必要とする、ドアホン等の技術領域とは異なる他の技術領域における技術が記載されるに止まり、広い撮影範囲の撮影がされる際に生じる、比較的強い歪みによる弊害を回避することに関して、記載も示唆もない。
【００１１】
しかも、特許文献２では、画像における分割領域（図６等を参照）について、記載も示唆もない。
【００１２】
本発明は、前記従来の課題を解決するもので、画像認識による個人認識システムにおける、認識用特徴データの登録において、画像の歪みを有する撮影画像であっても、適切な認識用特徴データを選定することを可能とした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】
【００１３】
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、入力画像上の特定の対象物の位置を示す位置情報を検出する検出部と、前記検出部にて検出した前記位置情報により示される前記位置が、前記入力画像の複数の分割領域のうちの何れの前記分割領域に属するかを判定する分割領域判定部と、前記特定の対象物の特徴を示す特徴情報を（、前記入力画像における、前記位置が属すると判定された分割領域の部分から）抽出する特徴情報抽出部と、前記位置が属すると判定された前記分割領域に対応付けて、当該位置が検出がされた前記入力画像から抽出された前記特徴情報を認識用特徴情報として記録する認識情報記録部とを備えた画像処理装置である。
【００１４】
つまり、入力画像は、ドアホンシステムにおける、広角レンズ（１００度以上の撮影範囲のレンズ等）で撮像された画像などである（図１０下段などを参照）。
【００１５】
つまり、具体的には、例えば、当該画像処理装置は、前記分割領域判定部にて、前記位置が属すると判定された前記分割領域に対応付けて、当該位置が検出された前記入力画像から抽出された前記特徴情報が保存される特徴情報保存部と、前記特徴情報保存部に、同じ１つの前記分割領域に対応付けて保存された複数の前記特徴情報のなかで、当該特徴情報から求められる類似度が、最も高い類似度である前記特徴情報を抽出する最大類似度抽出部とを備え、前記認識情報記録部は、前記最大類似度抽出部にて抽出された前記特徴情報を、前記同じ１つの分割領域に対応付けられる前記認識用特徴情報として記録する画像処理装置である。
【００１６】
なお、こうして、所定の分割規則に基づいた分割領域に応じた処理がされてもよい。
【００１７】
また、こうして、特徴情報保存部により、前記分割領域判定部にて判定した分割領域毎に分類して、前記特徴情報が保存されてもよい。つまり、例えば、特徴情報の分類（分割領域）が、複数の分類（分割領域）のうちから特定されて、特定された分類（の分割領域）に対応付けて、その特徴情報が保存されてもよい。
【００１８】
本構成によって、歪曲収差などの、光学的な要因による画像の歪みを有する撮影画像であっても、画像を領域分割して、領域毎に、認識に用いる特徴情報を選定しているため、適切な認識用特徴情報が選定される。これにより、安定的な、特定対象物の認識を可能とすることができる。これは、小領域に区切られた領域内で、歪みの変化が限定され、且つ、その領域での歪みを反映した画像で認識用特徴情報が生成されることによるものである。
【００１９】
特に、画像における、全体の領域が、複数の分割領域へと分割される、画像の分割規則としては、各分割領域内での画像の歪み量の変化が、全ての分割領域の間において均等になるような分割規則を設定することで、上記の効果を、最小限の分割領域数で成すことができる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明の画像処理装置によれば、画像処理装置での認識処理において、歪曲収差などによる、画像の歪みを有する画像での認識処理がされても、認識精度を著しく低下させることなく、安定して、高精度な認識処理を可能とすることができる。
【００２１】
こうして、ドアホンシステムなどにおいて、認識処理が行われて、入力画像に歪み（図１０下段などを参照）があるにも関わらず、認識処理の精度が高くできる。
【００２２】
しかも、歪みの補正のための画像処理などの、複雑な処理が不要で、処理が簡単にできて、精度の高さと、処理の簡単さとが両立できる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の実施の形態１における画像処理装置のシステム構成図
【図２】本発明の実施の形態１における画像処理装置の認識データ登録処理のフロー図（フローチャート）
【図３】本発明の実施の形態１における画像処理装置の認識動作のフロー図
【図４】本発明の実施の形態２における画像処理装置の認識データ登録処理のブロック図
【図５】本発明の実施の形態２における画像処理装置の認識処理のブロック図
【図６】本発明の実施の形態１及び２における画面のゾーン分割の一例を示す図
【図７】従来の画像処理装置の認識データ登録時のフロー図
【図８】図２の処理が開始される処理の流れを示すフロー図
【図９】２つの画像を示す図
【図１０】２つの画像を示す図
【図１１】カメラ監視システムを示す図
【図１２】相互照合制御部などを示す図
【図１３】ドアホンシステムを示す図
【図１４】ドアホンシステムの処理の流れを示すフロー図
【図１５】ドアホンシステムを示す図
【発明を実施するための形態】
【００２４】
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。
【００２５】
実施形態の画像処理装置は、（ドアホンシステム１ａなどでの、広角レンズ（広角レンズ１１１ｘ、広角レンズ１１１ｂｘ）で撮像された）入力画像（画像８（例えば図１５の画像８１１））上の特定の対象物（人物７Ｈ、図１０の映像６４ａ１）の位置（を示す位置情報（位置情報４２１Ｉ：図４））を検出する検出部（顔検出部４２１）と、前記検出部にて検出した前記位置情報により示される前記位置が、前記入力画像（画像８１１）の複数の分割領域（図６、図１５の第１の領域８Ｒ１、第２の領域８Ｒ２など）のうちの何れの前記分割領域（第１の領域８Ｒ１）に属するかを判定する分割領域判定部（ゾーン判定部４２２）と、前記特定の対象物（人物７Ｈ、映像６４ａ１）の特徴（特徴８１１ｘ、特徴６４ｂ１）を示す特徴情報（第１の特徴データ８１１Ｄ）を抽出する特徴情報抽出部（特徴データ抽出部４２３）と、前記位置が属すると判定された前記分割領域（第１の領域８Ｒ１、インデックス「１３」）に対応付けて、（記憶域４３２１に、）当該位置が検出された前記入力画像（画像８１１）から抽出された前記特徴情報（第１の特徴データ８１１Ｄ）を認識用特徴情報（第１の領域８Ｒ１用の認識用特徴データ８ｕＤ１）として記録する認識情報記録部（認識データ記録領域４３２）とを備えた画像処理装置（信号処理部１２５、親機１２０、ドアホンシステム１ａ、システム１）である。
【００２６】
なお、こうして、検出部により、特定の対象物の位置が検出されてもよい。
【００２７】
つまり、当該画像処理装置は、住宅（図１５の住宅７Ｐ）に設けられ、当該住宅に来訪した人物（人物７Ｈ）が写された前記入力画像（画像８）を撮像するカメラ（カメラ１１１）が含まれる子機（図１の子機１１０）と、撮像された前記入力画像を表示する表示装置（表示装置１２１）、および、前記検出部と、前記分割領域判定部と、前記特徴情報抽出部と、前記認識情報記録部とを有する信号処理部（信号処理部１２５）を有する親機（親機１２０）とを備えたドアホンシステム１ａであり、上記の構成が採用される。
【００２８】
（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（ドアホンシステム１）のシステム構成図である。
【００２９】
図１において、子機１１０は、戸外に設置され、来訪者からの呼出しを受けて応答するために、来訪者を撮影するカメラ１１１、来訪者の音声を受けるマイク１１２、居住者の音声を伝えるスピーカ１１３、呼出ボタン１１４などの入出力装置と、信号処理部１１５を備える。そして、これら入出力装置の信号は、信号処理部１１５による信号処理を受ける。そして、信号処理部１１５（子機１１０）は、通信線１３０を介して、親機１２０と接続されている。
【００３０】
親機１２０は、屋内に設定され、居住者が、来訪者との応答を行うために、後述のように、１以上の入出力装置と、信号処理部１２５とを備える。
【００３１】
入出力装置の１つは、液晶表示パネルなどで構成される表示装置１２１である。また、入出力装置の１つは、居住者からの操作、または入力を受けるために、配列された入力キー、または、表示装置１２１を覆うように設置された、平面状の入力パネルなどにより成る操作パネル１２２である。また、入出力装置の１つは、居住者の音声を受けるマイク１２３である。また、入出力装置の１つは、子機１１０からの音声を出力するスピーカ１２４である。
【００３２】
信号処理部１２５は、プロセッサ１２６と、記憶装置１２７などを備えており、上記入出力装置を制御すると共に、入出力信号の信号処理、システム全体の制御を行っている。
【００３３】
上記の構成において、来訪者が、呼出ボタン１１４を押し、呼出信号が、親機１２０に送信されると、システムは、来客応答のための諸動作を開始する。この、来客応答のための、システム全体の制御は、親機の信号処理部１２５で行われ、例えば、主に、次のような動作となる。
【００３４】
親機１２０は、呼出ボタン１１４により送信された呼出信号を受けると、スピーカ１２４を用いて、居住者に来客を知らせ、それと同時に、子機１１０のカメラ１１１を起動して、撮影した画像を、親機１２０の表示装置１２１に表示させる。
【００３５】
そして、居住者は、表示装置１２１に映し出された、来訪者の画像を確認して、応答の是非を判断し、応答する場合には、操作パネル１２２を操作して、親機１２０と、子機１１０との双方の、マイク１１２、１２３と、スピーカ１１３、１２４とによる、通話を開始させて、来客応答を行っている。
【００３６】
居住者は、来訪応答時に、カメラ１１１により撮影された画像より作成された、来訪者の認識データを、来訪者の名前などの付随情報（付随情報４２５Ｉ：図４、図５）と共に、記憶装置１２７へ登録することができる。
【００３７】
この登録がされることにより、次回以降の来訪時には、この、登録された認識データにより、来訪者が認識され、カメラ画像と共に、来訪者の、登録済みの付随情報が表示される。
【００３８】
また、同時に、来訪者履歴に対して、画像と共に、この付随情報が記録される。
【００３９】
更には、付随情報の一つとして登録された呼出音パターンに従った呼出音が、スピーカ１２４により鳴らされることにより、画像を確認することなく、来訪者として、誰が訪れているかを知ることができる。
【００４０】
〈認識特徴データ登録の過程〉
以上のようなシステムにおいて、来訪応答時に、カメラ１１１により撮影された画像より、認識データを登録する過程を次に示す。
【００４１】
図２は、本発明の実施の形態１における画像処理装置の認識データ登録処理のフロー図である。
【００４２】
図２において、処理ステップＳ２０１は、カメラ１１１で撮影された画像を取得する画像取得ステップである。
【００４３】
処理ステップＳ２０２は、画像取得ステップ（Ｓ２０１）で取得された画像について、顔検出を行い、画像中の顔の有無、および、顔が存在する場合には、その位置、サイズ、顔らしさの度合いを示す評価値を出力する顔検出ステップである。
【００４４】
処理ステップＳ２０３は、顔検出ステップ（Ｓ２０２）で得られた、顔の有無を判定して、画像中に顔が存在しないとの判定がされる場合には（Ｓ２０３：Ｎ）、画像取得ステップ（Ｓ２０１）に戻り、顔が検出されているとの判定がされれば（Ｓ２０３：Ｙ）、処理ステップＳ２０４に、処理を移す。
【００４５】
処理ステップＳ２０４は、顔検出ステップ（Ｓ２０２）で得られた、顔の位置情報から、顔が、複数のゾーン（複数の分割領域、図６参照）のうちの、どのゾーンに属するかを判定するゾーン判定ステップである。
【００４６】
図６は、ゾーン分割の一例を示す図である。
【００４７】
ここで、ゾーンは、画像フレーム或いはフィールドを、所定の領域分割によって、区切った際における、画像フレームを区切った複数の領域のうちの一つの領域を示すものである。このゾーン分割の例としては、図６の（ａ）欄、（ｂ）欄、（ｃ）欄に示す通りに、画面を小さな領域に分割し、分割された、それぞれの小領域（領域）に、その領域の識別のためのインデックス（１〜２５）を付したものである。
【００４８】
図６における（ａ）欄の分割は、垂直、水平方向それぞれに、均等に区切った分割であり、この分割では、各ゾーンが、均等に配されているので、ゾーン判定ステップＳ２０４における、ゾーンの特定が容易である。
【００４９】
図６の（ｂ）欄の分割は、垂直線と水平線とによって切り出される矩形領域を、ゾーンとしている。
【００５０】
そして、図６の（ｂ）欄での分割が有する、図６の（ａ）欄の分割との違いは、画面中央部に位置するゾーンについて、より多くの面積を与え、画面周辺部に向かうに従って、面積が小さくなるように、分割がされている点である。
【００５１】
これは、先に述べた、広角レンズの歪曲収差による歪みが、画面周辺部に向かうに従って、その度合いが強くなる歪みであるために、周辺部を、より細かく区切り、ゾーン内での、歪みの変化量を小さくして、認識精度を向上させるためである（図９、図１０を参照）。
【００５２】
そして、逆に、画面中央部では、歪みの変化が、周辺部に対して小さいため、ゾーンを広く取っても、歪みによる影響が抑えられる。よって、画面全体を、細かく分割する場合と比べて、少ないゾーン数で、同等の認識精度を得ることができ、ゾーン数を抑えられる。
【００５３】
このため、同等の認識精度が維持されつつも、処理量の削減と、記憶装置上に配される、特徴データ保存領域２０１（例えば、特徴データ保存領域４３１）、認識特徴データ記録領域２０２（例えば、認識データ記録領域４３２）の容量の削減に寄与する。
【００５４】
図６の（ｃ）欄では、画面中央を中心とする同心円と、放射状の線とで区切られた、中央の円（１の領域、分割領域８Ｒ１ｙ）と、周囲の、扇型の形状の複数の領域（２〜２５の領域、例えば領域８Ｒ２ｙ）とよりなる複数のゾーン（領域）が示される。
【００５５】
この、（ｃ）欄の分割は、（ｂ）欄での分割を、更に発展させたものである。
【００５６】
つまり、広角レンズによる歪みは、基本的には、同心円に沿った方向に、引き伸ばされる歪みとなるため、第一に、同心円によって区切り、第二に、円の中心を通る垂直線によって区切ることで、各ゾーン内の歪みは、回転成分を除いて、凡そ、一致する。
【００５７】
よって、上記同心円と、垂直線とによるゾーン分割を用い、顔の位置によって、回転成分を割り出し、回転の規格化を施して、特徴データの抽出をすることでも、適切な技術が成り立つ。
【００５８】
しかし、ここでは、回転の規格化を略すために、放射状の区切り線を追加して、ゾーン内での、回転角の変化を抑えている。
【００５９】
また、同心円の間隔、放射状の線の間隔は、図６の（ｂ）欄の説明で述べた通り、周辺に向かうに従って、密にするすることが望ましい。
【００６０】
処理ステップＳ２０５は、顔画像から、特徴データを抽出し、その特徴データを、ゾーン判定ステップ（Ｓ２０４）で判定したゾーンに基づき、ゾーン単位に分類して、特徴データ保存領域２０１に保存する、顔特徴データ保存ステップである。
【００６１】
処理ステップＳ２０６は、カメラ１１１による、来訪者の撮影が終了しているかを判断し、撮影が続いていれば、画像取得ステップ（Ｓ２０１）に戻り、完了している場合には、処理ステップＳ２０７以降の、認識用特徴データの抽出、登録処理に、処理を移すステップである。
【００６２】
処理ステップＳ２０７は、ループ処理の始端のステップである。つまり、画面分割の、全てのゾーンについて、ループの終端である、処理ステップＳ２１２との間での、繰り返し処理が行われる。
【００６３】
このループ内の処理ステップＳ２０８は、特徴データ保存領域２０１から、同じゾーンに属する、二つの特徴データ（例えば、図１２の特徴データ８１Ｊａ、８１Ｊｂ）を読み出す、特徴データ読出しステップである。
【００６４】
なお、ここで、着目されるゾーンに属する特徴データが、二つ以上存在せず、二つの特徴データの読出しができない場合があり得る。そこで、その際には、図示されていないが、そのゾーンについての認識特徴データは、空として、処理ステップＳ２０８乃至Ｓ２１１の処理を、スキップして、次のゾーンの処理をするループにおける処理に、処理を移すことになる。
【００６５】
なお、例えば、ある局面においては、何れの領域についても、その領域についての２つ以上の特徴データがあり、上述のスキップは１回もされなくてもよい。
【００６６】
処理ステップＳ２０９は、特徴データ読出しステップＳ２０８で読み出した、二つの特徴データについて、照合を行い、それら二つの特徴データ間の類似度を示す評価値（例えば、図１２の類似度８１Ｊｖ）を求める照合ステップである。
【００６７】
処理ステップＳ２１０では、同じゾーンに属する特徴データについて、二つの特徴データを取出す、何れの組合せ（組合わせ８１Ｊｃ）での照合も完了したかを判断する。
【００６８】
そして、完了していなければ（Ｓ２１０：Ｎ）、特徴データ読出しステップＳ２０８に戻り、完了していれば（Ｓ２１０：Ｙ）、処理ステップＳ２１１に、処理を移す。
【００６９】
従って、あるゾーンに属する特徴データが、ｍ組存在する場合には、処理ステップＳ２０８乃至Ｓ２１０の処理が、組合せの個数Ｃ（ｍ，２）だけ繰り返され、即ち、例えば、ｍ（ｍ−１）／２回繰り返される。
【００７０】
処理ステップＳ２１１は、上記の、全ての組合せの照合処理の結果から、評価値が最も高い類似度を示す組合わせ（例えば、図１２の組合わせ８１ｃｖＳ）での特徴データ（例えば、特徴データ８１ＪＳ）を割り出して、その特徴データを、個人認識に使用するための認識特徴データとして、認識特徴データ記録領域２０２に記録する認識特徴データ選定ステップである。この処理ステップＳ２１１により、一つのゾーンに対する、認識特徴データが定められる。
【００７１】
処理ステップＳ２１２は、ループ終端であり、全てのゾーンについての処理が完了することにより、処理ステップＳ２１３に、処理が移される。
【００７２】
これまでの処理により、ゾーン毎の認識特徴データが、認識特徴データ記録領域２０２に記録される。
【００７３】
処理ステップＳ２１３は、それまでの処理ステップで作成された認識特徴データに対して付加する付随情報を取得する付随情報取得ステップである。
【００７４】
この処理ステップＳ２１３では、認識特徴データの基になった画像などが、表示装置１２１により居住者に提示されると共に、来訪者の名前、所属、更には、再来訪時の動作設定などの付随情報の入力が、居住者に向けて、促されて、促された居住者によって、操作パネル１２２より入力された付随情報が、取得される。
【００７５】
処理ステップＳ２１４は、付随情報取得ステップ（Ｓ１２２）で取得した付随情報を、その付随情報に対応する認識特徴データに付加するために、認識特徴データ記録領域への書き込みを行う付随情報記録ステップである。
【００７６】
かかる構成によれば、画像を、ゾーンによって、領域分割（例えば、ゾーン判定ステップＳ２０４が、複数の領域に応じた処理をすることにより、その処理の基になった複数の領域へと分割する）して、領域毎に、認識に用いる特徴データを選定（認識特徴データ選定ステップＳ２１１）する。このことにより、小領域に区切られたゾーン内での、歪みの変化が、限定され、且つ、その領域での歪みを反映した画像で、認識用特徴データが生成されることとなる。これにより、撮像画像が、歪曲収差などの、光学的な要因による、画像の歪みを有する撮影画像であっても、適切な認識用特徴データが選定されて、安定的な、個人認識を可能とすることができる。
【００７７】
なお、上記された、認識特徴データ登録の処理フローは、信号処理部１２５上のプロセッサ１２６にて実行されるものであるが、その処理ステップの一部、或いは、全てが、プロセッサ１２６以外の信号処理部、専用ハードウェア上で実行されても良い。
【００７８】
なお、付随情報取得ステップ（Ｓ２１３）では、居住者に向けて、付随情報の入力を促すとしていたが、認識特徴データなどを、一定期間、或いは、一定数だけ保持して、後に、居住者が、来訪者履歴から辿って、付随情報の取得、記録（ステップＳ２１３、Ｓ２１４）を実行しても良い。
【００７９】
なお、付随情報は、再来訪時の動作についての情報でもよく、このような、再来訪時の動作の情報は、例えば、応答の是非、呼出音パターンの設定などの情報などが考えられる。
【００８０】
〈個人認識処理の過程〉
次に、再来訪時の、来訪者の認識処理の過程を以下に示す。
【００８１】
図３は、本発明の実施の形態１における画像処理装置の認識動作のフロー図である。
【００８２】
なお、図３において、図２と同じ構成要素については、同じ符号を用い、説明を適宜、省略する。
【００８３】
図３において、処理ステップＳ２０１乃至Ｓ２０４は、上で説明した通り、撮影された画像に対して顔検出が行われ、検出された顔の、画像上の位置によって、その位置が属するゾーンが判定されている。
【００８４】
処理ステップＳ３０５は、撮影された顔画像から、特徴データを抽出する特徴データ抽出ステップである。
【００８５】
処理ステップＳ３０６は、ゾーン判定ステップ（Ｓ２０４）で求められたゾーンに属する、全ての、登録されている認識特徴データを、認識特徴データ記録領域２０２から読出して、特徴データ抽出ステップ（Ｓ３０５）で抽出された、現顔画像の特徴データとの間で照合を行う、認識データ照合ステップである。
【００８６】
ここでは、照合の結果、現顔画像の特徴データと、読み出された一つ以上の登録済みの認識特徴データのそれぞれとの間の類似度が、全て求められる。
【００８７】
処理ステップＳ３０７は、認識データ照合ステップ（Ｓ３０６）で求められた類似度について、上記された、一つ以上の登録済みの認識特徴データのうちに、一致と判定する基準を満たした認識特徴データが存在するかを判定し、一致と判断できる認識特徴データが存在しないときには（Ｓ３０７：Ｎ）、処理ステップＳ２０１に戻り、一致と判断できる認識特徴データが存在する場合には（Ｓ３０７：Ｙ）、処理ステップＳ３０８に、処理を移す、一致判定ステップである。
【００８８】
なお、ここで、一致と判定する基準の一例としては、例えば、認識データ照合ステップ（Ｓ３０６）にて求められる類似度について、所定の基準値を超えているかどうかで判断することができる。また、基準を満たす認識特徴データが、複数存在した場合には、例えば、最も類似度が高い認識特徴データを、有効として判断する。
【００８９】
処理ステップＳ３０８は、一致判定ステップ（Ｓ３０７）で、一致と判定された認識特徴データに属する付随情報を読み出す付随情報読出しステップであり、個人認識の結果として得られる、名前などの付随情報を取得している。
【００９０】
処理ステップ３０９は、付随情報読出しステップ（Ｓ３０８）で読み出した付随情報を、居住者に向けて提示し、或いは、来訪者履歴を記録する処理ブロックのために、画像と共に、読み出された付随情報の記録を行う、付随データ提示ステップである。
【００９１】
処理ステップＳ３１０は、カメラ撮影の終了を判定し、撮影が終了していない場合には（Ｓ３１０：Ｎ）、処理ステップＳ２０１に戻り、認識動作を引き続き行い、撮影が終了している場合には（Ｓ３１０：Ｙ）、本認識動作を完了する。
【００９２】
かかる構成によれば、顔の検出位置が、画像を領域分割したゾーンについて、どのゾーンに属するかを判定（ゾーン判定ステップＳ２０４）して、当該ゾーンにおける認識特徴データを用いて個人認識処理（認識データ照合ステップＳ３０６）を行う。このことにより、小領域に区切られたゾーン内での、歪みの変化が限定されており、且つ、そのゾーンでの歪みを反映した画像を基に作成された認識用特徴データが、認識処理に利用されることとなり、歪曲収差などの光学的な要因による、画像の歪みを有する撮影画像が用いられても、適切な認識特徴データによる照合により、安定的な個人認識を可能とすることができる。
【００９３】
（実施の形態２）
<認識データ登録処理>
図４は、本発明の実施の形態２における画像処理装置の認識データ登録処理のブロック図である。
【００９４】
図４において、撮像部４１０は、例えば、先に説明した図１における子機１１０に備わるカメラ１１１と同じものであり、図上に示していない信号処理部（例えば、撮像部４１０の内部に設けられた信号処理部、図１の信号処理部１１５など）などを介して、撮影した画像を送信するものである。
【００９５】
信号処理部４２０は、撮像部４１０からの画像信号を基に、フレーム、或いはフィールド毎に、後に詳述する信号処理を行う。
【００９６】
記憶部４３０は、信号処理部４２０での信号処理のための記憶領域を提供すると共に、登録される認識特徴データの記録先となる。
【００９７】
なお、これらの、信号処理部４２０と、記憶部４３０とは、図１における親機１２０に備わる信号処理部１２５の一部に対応するものである。
【００９８】
信号処理部４２０において、顔検出部４２１は、撮像部４１０によって撮影された画像から、顔を検出し、画像中の顔の有無、顔が存在する場合には、その顔の位置、サイズ、顔らしさの度合いを示す評価値を出力する。
【００９９】
ゾーン判定部４２２は、顔検出部４２１で顔が検出されている場合に、その位置情報（位置情報４２１Ｉ）から、顔がどのゾーンに属するかを判定する。ゾーンは、画面を所定の領域分割によって区切った一つの領域を示すものである。なお、こうして、位置情報により、複数の分割領域のうちから、（属する（と判定される））分割領域が示される。
【０１００】
特徴データ抽出部４２３は、顔検出部４２１で、顔を検出している場合に、検出された顔の特徴データを抽出し、その特徴データを、ゾーン判定部４２２で判定されたゾーンに従って分類して、記憶部４３０に配置された特徴データ保存領域４３１に保存する。
【０１０１】
なお、以上の、顔検出部４２１と、ゾーン判定部４２２と、特徴データ抽出部４２３との処理は、撮像部４１０による撮影が完了するまで動作する。そして、ゾーン毎に分類保存された、多数の、顔の特徴データが、特徴データ保存領域に記録されることになる。
【０１０２】
相互照合制御部４２４は、撮像部４１０による撮影が完了し、特徴データ抽出部４２３での特徴データ抽出、保存処理が完了すると、処理を開始する。そして、相互照合制御部４２４は、全てのゾーンについて、ゾーン単位に、以下の処理を実行する。ゾーン単位に実行される、その処理は、特徴データ保存領域４３１から、現在処理対象とするゾーンに属する、二つの特徴データを、全ての組合せについて読出しを行い、その全組合せについて、照合部４２５において、読み出された、その組合わせにおける二つの特徴データの類似度を求める処理である。そして、この処理では、最も類似度が高いと判定された特徴データを、そのゾーンの認識特徴データとして、認識特徴データ記録領域に記録する。
【０１０３】
付随情報取得部４２６は、図示していない入力部から、居住者によって入力された付随情報を取り込み、認識特徴データ記録領域（認識データ記録領域）４３２に記録された認識特徴データに、取り込まれた付随情報を付加するものである。
【０１０４】
かかる構成によれば、画像を、ゾーンによって領域分割（ゾーン判定部４２２）して、領域毎に、認識に用いる特徴データを選定（相互照合制御部４２４）する。そして、これにより、小領域に区切られたゾーン内での、歪みの変化が限定され、且つ、その領域での歪みを反映した画像で、認識用特徴データが生成されることとなる。これにより、歪曲収差などの、光学的な要因による、画像の歪みを有する撮影画像が用いられても、適切な認識用特徴データが選定され、安定的な個人認識を可能とすることができる。
【０１０５】
なお、本実施の形態において、顔検出部４２１、ゾーン判定部４２２、特徴データ抽出部４２３、相互照合制御部４２４、照合部４２５、付随情報取得部４２６は、固定的な回路に限るものでなく、プログラマブルな論理回路として実装しても良い。
【０１０６】
<個人認識処理>
図５は、本発明の実施の形態２における画像処理装置の認識処理のブロック図である。
【０１０７】
なお、図５において、図４と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を適宜、省略する。
【０１０８】
図５において、認識制御部（照合制御部）５２４は、ゾーン判定部４２２で判定されたゾーンに従って、認識特徴データ記録領域４３２から、当該ゾーンに属する認識特徴データの読出しを行う。そして、認識制御部５２４は、照合部４２５にて、読み出された認識特徴データの全てと、特徴データ抽出部４２３で求められた、現在の画像フレーム、或いはフィールドに存在する顔の特徴データとの間での照合を行わせ、読み出された認識特徴データの全てのうちに、一致と判定する基準を満たした認識特徴データが存在するかを判定する。そして、認識制御部５２４は、一致と判定できる認識特徴データが存在する場合には、一致と判定される、その認識特徴データのインデックスを、付随情報読出し部５２６へ通知する。
【０１０９】
付随情報読出し部５２６は、一致と判断された認識特徴データのインデックスにより、当該インデックスの認識特徴データに付随する付随情報を、認識特徴データ記録領域４３２から、読み出しを行う。
【０１１０】
表示制御部５２７は、付随情報読出し部５２６にて、付随情報が読み出されている場合には、読み出されたこの付随情報を受け取り、撮影画像と共に、その付随情報を表示するように、表示部５４０に対しての、表示制御を行うものである。
【０１１１】
かかる構成によれば、顔の検出位置が、画像を領域分割したゾーンについて、どのゾーンに属するかを判定（ゾーン判定部４２２）して、当該ゾーンにおける認識特徴データを用いて、個人認識処理（認識制御部５２４）を行う。これにより、小領域に区切られたゾーン内での、歪みの変化が限定されており、且つ、そのゾーンでの歪みを反映した画像を基に作成された認識用特徴データが、認識処理に利用されることとなる。これにより、歪曲収差などの、光学的な要因による、画像の歪みを有する撮影画像が用いられても、適切な認識特徴データによる照合により、安定的な個人認識を可能とすることができる。
【０１１２】
なお、顔検出部４２１、ゾーン判定部４２２、特徴データ抽出部４２３、認識制御部５２４、照合部４２５、付随情報読出し部５２６は、固定的な回路に限るものでなく、プログラマブルな論理回路として実装しても良い。
【０１１３】
なお、より具体的には、例えば、次の通りでもよい。
【０１１４】
図８は、図２の処理、図３の処理の間の関係を示すフローチャートである。
【０１１５】
例えば、次の図８の処理がされてもよい。つまり、図２の処理と、図３の処理との間の関係は、例えば、具体的には、図８により示される通りでもよい。
【０１１６】
つまり、例えば、ステップＳ３０７ｘ（図８）において、Ｓ３０７（図８、図３）で、一致しないとの判定（Ｓ３０７：Ｎ）がされた回数が、予め定められた回数（閾値）を超えるか否かが判定されてもよい。
【０１１７】
そして、ステップＳ３０７ｙで、超えるとの判定がされた場合において（Ｓ３０７ｘ：Ｙ）、図２の処理を開始させる制御がされてもよい。つまり、超えるとの判定がされた場合に（Ｓ３０７ｘ：Ｙ）、図２の処理が行われてもよい（Ｓ３０７ｙ）。
【０１１８】
つまり、こうして、例えば、人物が認識されないこと（Ｓ３０７：Ｎ）が起きた回数が予め定められた回数を超えると判定された場合に（Ｓ３０７ｘ：ｙ）、図２の処理が行われてもよい。
【０１１９】
なお、ここで、Ｓ３０７（図８、図３）の一致判定では、例えば、Ｓ３０６での照合結果（類似度）が、ある値（第１の閾値）を超えているかを判定する。
【０１２０】
つまり、例えば、類似度が０〜１で得られる場合において、判定値０．８以上を示した記録データが存在する場合を、一致と判断してもよい。
【０１２１】
そして、上述のように、Ｓ３０７の一致判定で、一致しない（Ｓ３０７：Ｎ）となった回数（このステップの通過回数）が、ある回数（第２の閾値）を超えているかを判定する他に、Ｓ３０６での類似度が、ある値（第３の閾値（例えば０．２）：一致判定に用いた判定値（第１の閾値（例えば０．８））より低い値）を下回った回数をカウントして、ある回数（第４の閾値）を超えているかを判断してもよい。つまり、例えば、類似度が、０．２（＝第３の閾値＜第１の閾値＝０．８）以下となった回数（０．２を下回った回数）をカウントし、ある回数（第４の閾値）を超えれば、図２の処理（新規の登録）に移ってもよい。
【０１２２】
つまり、例えば、Ｓ３０６での類似度が、第３の閾値（例えば０．２）を下回った回数（第３の閾値以下であった回数）が、第４の閾値を超えるか否かが判定され（Ｓ３０７）、超えると判定される場合に（Ｓ３０７ｘ：Ｙ）、図２の処理が行われてもよい（Ｓ３０７ｙ）。
【０１２３】
図９は、広角レンズの歪曲収差による歪みを示す図である。
【０１２４】
図９の上段により、歪みのない、理想的な画像６１が示され、下段により、歪みがある、実際に撮像される画像６２が示される。
【０１２５】
図示されるように、実際に撮像される画像６２では、歪みがあり、画像６２の中心６２Ｃからの、放射方向８Ｒｅへの圧縮、伸縮等の変形と、中心６２Ｃを中心とする円周での円周方向８Ｒｃへの圧縮、伸縮等の変形とが生じる。
【０１２６】
ここで、カメラ１１１（撮像部４１０）により撮像される画像８（図１、図６、図１５等）における、第１の領域８Ｒ１（図６、図１５）での歪みは、図９の下段における、例えば、符号６２１で示される位置での、第１の歪み６２１等である。
【０１２７】
そして、第２の領域８Ｒ２での歪みは、例えば、符号６２２で示される位置での、第２の歪み６２２等である。
【０１２８】
なお、図９で示される、これらの位置は、それぞれ、単なる例示である。
【０１２９】
図１０は、カメラ１１１により撮像される人物（の顔）の映像６４ａ１、映像６４ａ２を示す図である。
【０１３０】
第１の領域８Ｒ１では、例えば、図示される、第１の歪み６２１による影響を受けた、人物７Ｈ（図１５）の第１の映像６４ａ１などが撮像される。つまり、第１の映像６４ａ１は、例えば、第１の歪み６２１における崩れ量だけの変形（変化）が含まれる映像などである。
【０１３１】
一方で、第２の領域８Ｒ２では、例えば、第２の歪み６２２による影響を受けた、人物７Ｈの第２の映像６４ａ２が撮像される。
【０１３２】
なお、これら、第１の映像６４ａ１および第２の映像６４ａ２などは、それぞれ、単なる例示である。
【０１３３】
なお、これら、図９、図１０では、何れも、説明の便宜上、模式的な図示がされる。
【０１３４】
要するに、このようにして、例えば、顔検出部４２１と、ゾーン判定部４２２と、特徴データ抽出部４２３と、特徴データ保存領域４３１と、相互照合制御部４２４と、照合部４２５とを備えてもよい。そして、顔検出部４２１からの顔検出位置に基づき、ゾーン判定部４２２が、属するゾーンを判定し、特徴データ抽出部４２３が、ゾーン毎に分類して、抽出された特徴データについてされた分類（分割領域）に対応付けて、その特徴データを保存してもよい。そして、相互照合制御部４２４と照合部４２５とが、保存された特徴データに対して、次の処理をしてもよい。つまり、行われる処理では、ゾーン毎に、そのゾーンにおいて、最も類似度が高いと特定される特徴データを選定して、登録する。これにより、歪みを加味した照合が、ゾーン毎に実施されることになるので、歪みを有する撮像画像からでも、比較的に容易な認識が可能となる。
【０１３５】
なお、具体的には、例えば、ある局面などにおいて、次の通りでもよい。
【０１３６】
つまり、先述のようにして、顔（図１０の映像６４ａを参照）の位置が検出される際には（顔検出部４２１、Ｓ２０２）、具体的には、例えば、顔の位置として、顔の中心の位置（鼻の位置など）が検出されてもよい。
【０１３７】
そして、検出された、中心の位置が、複数の領域８Ｒ（図６、図１５）のうちの、何れの領域８Ｒに属するかが判定されてもよい（ゾーン判定部４２２、Ｓ２０４）。
【０１３８】
これにより、顔における、中心の位置が属する領域８Ｒ以外の領域８Ｒに、その顔における他の位置が属しても、適切な動作ができる。
【０１３９】
また、例えば、撮像される画像８（図６、図１５など）における、人物７Ｈ（図１５）の特徴８ｘを示す特徴データは、具体的には、例えば、画像８（図６、図１５）のデータそのものでもよいし、そのデータに含まれる、特徴８ｘの情報と、他の情報とのうちで、特徴８ｘの情報のみから構成されてもよい。ここで、特徴８ｘの情報とは、例えば、画像８における、特徴８ｘが表れる箇所の映像（図１０の映像６４ａを参照）でもよいし、その映像のデータから算出（抽出、変換）された、比較的小さいデータ量のデータなどでもよい。
【０１４０】
また、特徴データは、例えば、顔における、２つの箇所（例えば、目、鼻などのパーツのある箇所など）の間の位置関係（方向、距離（図１０の特徴６４ｂ１での、２つの目の間の位置関係、特徴６４ｂ２における、２つの目の間の位置関係等を参照））を特定するベクトル等を示すデータでもよい。
【０１４１】
なお、こうして、例えば、先の来訪時に、画像８１（図１５）が撮像されて、撮像された画像８１における特徴８１ｘ（例えば特徴８１１ｘ）の特徴データ（例えば、図１５の第１の特徴データ８１１Ｄ）が、その特徴８ｘの位置の属する領域８Ｒ（領域８Ｒ１、領域８Ｒ１のインデックス「１３」）に対応付けて、認識用特徴データ（先述）として記録されてもよい。
【０１４２】
なお、具体的には、例えば、ある局面などにおいて、次の通りでもよい。
【０１４３】
つまり、複数の画像８１（例えば、図１５の第１の画像８１１、第２の画像８１２）が撮像され、それぞれの画像からの特徴データ（第１の特徴データ８１１Ｄ、第２の特徴データ８１２Ｄ）が、その特徴データにより示される特徴８ｘ（第１の特徴８１１ｘ、第２の特徴８１２ｘ）の位置が属する領域８Ｒ（第１の領域８Ｒ１、第２の領域８Ｒ２）に対応付けて、その領域８Ｒに対応する認識用特徴データとして記録されてもよい。
【０１４４】
また、例えば、複数の画像８１のうちの、特徴８ｘが表れた位置が、互いに同じ領域８Ｒ（例えば領域８Ｒ１）に属する２以上の画像８１（図１２の複数の画像８１１Ｓ）から、１または複数の画像８１（特徴データ８１ＪＳの画像８１など）が選択されてもよい（Ｓ２０７〜Ｓ２１１、相互照合制御部４２４を参照）。そして、選択された、それぞれの画像８１についてのみ、認識用特徴データの記録がされ、選択されない他の画像８１については、されなくてもよい。
【０１４５】
なお、上記の選択の処理において、例えば、本技術の技術領域とは異なる他の技術領域における技術が応用されてもよい。例えば、具体的には、先述された、特許文献２における技術が応用されてもよい。
【０１４６】
なお、こうして、他の技術領域の技術が応用される際には、例えば、適宜、応用により生じる弊害を回避するための構成が追加されてもよい。
【０１４７】
なお、例えば、認識データ記録領域４３２に、複数の領域８Ｒに対応した、複数の記憶域（例えば、図１５の第１の記憶域４３２１、第２の記憶域４３２２など）が設けられてもよい。
【０１４８】
そして、認識データ記録領域４３２により、それぞれの記憶域（例えば第１の記憶域４３２１）に対して、その記憶域に対応する領域８Ｒ（第１の領域８Ｒ１）に、特徴８ｘが表れる画像８１（第１の画像８１１）からの特徴データ（第１の特徴データ８１１Ｄ）が記憶されてもよい。
【０１４９】
なお、記憶域（第１の記憶域４３２１）に対応する領域８Ｒ（第１の領域８Ｒ１）は、例えば、その記憶域のアドレス（例えば１３番地でもよい）に対応するインデックス（１３番、データ８１１Ｎ）の領域８Ｒ（第１の領域８Ｒ１）などでもよい。
【０１５０】
こうして、認識データ記録領域４３２により、領域８Ｒ（第１の領域８Ｒ１）に対応する記憶域（第１の記憶域４３２１）に、特徴データ（第１の特徴データ８１１Ｄ）が記憶されることにより、その領域８Ｒ（第１の領域８Ｒ１、その領域８Ｒの番号（１３番地））に対応付けて、その特徴データ（第１の特徴データ８１１Ｄ）が記録されてもよい。
【０１５１】
なお、ここで、携帯電話においては、過去に、その携帯電話に電話を掛けた相手の電話番号の履歴が記録される。
【０１５２】
そして、記録された履歴における、複数の電話番号のうちから、ユーザーにより電話番号が選択されて、選択された電話番号の相手の名前、所属組織（会社など）、画像、着信拒否をするか否かなどが、その携帯電話に設定される。
【０１５３】
例えば、これと同様にして、ドアホンシステム１でも、過去に来訪した複数の人物７Ｈ（図１５）のうちのそれぞれの人物７Ｈについて、その人物７Ｈの画像８１が記録されてもよい。
【０１５４】
そして、複数の人物７Ｈの画像８１が表示されて、表示される複数の画像８１のうちから、１又は複数の画像８１が、ドアホンシステム１のユーザ（住宅７Ｐの居住者１Ｕ）により選択されて、選択された画像８１に写された人物７Ｈの付随情報４２５Ｉ（先述：図４、図５）が、ユーザにより入力（設定）されてもよい。
【０１５５】
なお、それぞれの画像８１と共に、その画像８１が撮像された際の来訪の月日などの情報が表示されてもよい。
【０１５６】
なお、入力される付随情報４２５Ｉにより、その入力がされる画像８１の人物７Ｈが、来訪した人物８２Ｈと判定される場合でも、呼び出し音の出力などの動作をしないことが示されてもよい。つまり、このような付随情報４２５Ｉが入力されることにより、その人物７Ｈに対する応答が、ユーザにより拒否されることが設定がされてもよい。
【０１５７】
なお、このようにして、例えば、広角レンズ１１１ｘ（図１５）の歪曲収差による、画像８での歪み（図９における第１の歪み６２１、第２の歪み６２２を参照）の補正がされることが回避されてもよい。
【０１５８】
つまり、補正の画像処理で、重い処理がされないにも関わらず、上述のようにして、認識精度が向上できる。
【０１５９】
つまり、重い処理がされず、この種のシステムで必要な程度に十分に、処理が軽いことと、認識精度が高いこととが両立できる。
【０１６０】
なお、上述のように、補正の画像処理がされないことにより、ひいては、例えば、補正の画像処理のための専用のハードウェア（アプリケーションチップなど）が不要にできる。
【０１６１】
なお、このため、例えば、個人認識処理がされる際において、補正の画像処理をすることが不要である。このため、単位時間当りに、より多くの画像８２（図１５）に対する個人認識処理ができる。つまり、例えば、画像８２が撮像される、単位時間当りのフレーム数が比較的多くても、全ての（より多くの）フレームでの、個人認識処理ができる。
【０１６２】
このように、専用のハードウェアを用いる動作と、本技術における動作などを含む複数の動作のうちで、本技術における動作が選択されることにより、好ましい形態の装置が構築できる。
【０１６３】
なお、認識データ記録領域４３２により、記録される認識用特徴データのデータベースが構築されてもよい。
【０１６４】
なお、信号処理部１２５（図１など）は、例えば、具体的には、上述された、当該信号処理部１２５の各機能が実装された集積回路でもよい。
【０１６５】
なお、符号４３２（図４）で示される機能ブロックは、例えば、信号処理部１２５の外部に設けられた記録領域への、記録の処理の制御をする第１の記録制御部でもよい。
【０１６６】
なお、同様に、符号４３２で示される機能ブロックは、第２の記録制御部でもよい。
【０１６７】
つまり、符号４３２により示される機能ブロックは、例えば、これらの記録の処理の制御を行う処理制御部でもよい。
【０１６８】
図１１は、監視カメラシステム１ｂを示す図である。
【０１６９】
監視カメラシステム１ｂは、広角レンズ１１１ｂｘで撮像を行うカメラ１１１ｂと、プロセッサ１２６ｂおよび記憶装置１２７ｂを有する信号処理部１２５ｂとを備える。
【０１７０】
そして、例えば、カメラ１１１ｂにより、監視がされる監視対象１１１ｂＨ（例えば、通行人など）が写された画像８（図６、図１５など）が撮像されてもよい。
【０１７１】
そして、信号処理部１２５ｂが、先述の信号処理部１２５と同様の構成を有し、例えば、先述の顔検出部４２１などを備えてもよい。
【０１７２】
こうして、例えば、このような監視カメラシステム１ｂにおいて、上述のドアホンシステム１における処理と同様の処理がされ、同様の効果が生じてもよい。
【０１７３】
なお、監視カメラシステム１ｂにおける、単なる細部については、例えば、ドアホンシステム１での構成と同様の構成が採られてもよいし、ドアホンシステム１での構成とは違う構成が採られてもよい。
【０１７４】
なお、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。
【０１７５】
つまり、人物７Ｈ（図１５）が来訪する住宅（来訪先）７Ｐにおいて、ドアホンシステム１が設けられてもよい。
【０１７６】
そして、人物７Ｈが来訪する来訪時に、来訪した人物７Ｈの画像８が、住宅７Ｐの玄関７Ｐａなどにおいて、カメラ１１１（図１、図１５（図４、図５の撮像部４１０））により撮像されてもよい。
【０１７７】
なお、撮像された画像８の一部または全部などが、住宅７Ｐの屋内７Ｐｂ（図１５）などにおいて、住宅７Ｐの居住者１Ｕ（図１５：ドアホンシステム１のユーザー）に対して表示装置１２１（図１、図１５）により表示されてもよい。
【０１７８】
そして、このドアホンシステム１において、次の動作がされることが考えられる。
【０１７９】
つまり、例えば、人物７Ｈを含む複数の人物７ＨＡ（図１５）に対応する、複数の種類の呼出音７ＨＡｓのうちで、来訪した人物８２Ｈが、人物７Ｈであることを示す、人物７Ｈに対応する呼出音７Ｈｓが、スピーカ１２４（図１、図１５）により出力されることが考えられる。
【０１８０】
また、例えば、複数の人物７ＨＡの情報（例えば、名前、会社などの所属組織…）のうちで、人物７Ｈの情報（人物７Ｈの名前など）が表示装置１２１（図１、図１５）により表示されることも考えられる（図略）。
【０１８１】
将来的には、これらの機能が設けられることにより、ドアホンシステム１の利便性が、より向上される可能性があると考えられる。
【０１８２】
そこで、これらの機能が設けられるケースの詳細が考えられた際において、以下の点に気付く。
【０１８３】
つまり、撮像される複数の画像８のうちの１つの画像８２を対象として、個人認識処理がされてもよい。
【０１８４】
つまり、個人認識処理では、撮像される画像８２に表れる、人物７Ｈの特徴８２ｘが、利用される特徴データ８ｕＤ（例えば特徴データ８１１Ｄ）により示される、人物７Ｈの特徴８ｕｘ（特徴８１１ｘ）に一致する場合に、画像８２の人物８２Ｈが、特徴８ｕｘが示される人物７Ｈと同一であると判定される一方で、一致しない場合に、人物７Ｈと同一でないと判定されてもよい。
【０１８５】
そして、より具体的には、例えば、個人認識処理では、人物７Ｈと同一と判定されることにより、画像８に写される人物８２Ｈが、人物７Ｈであると認識されて、認識が成功し、同一でないと判定されることにより、人物７Ｈでないと認識されて、認識が失敗してもよい。
【０１８６】
こうして、個人認識処理では、例えば、人物８２Ｈが、人物７Ｈであることが認識されることにより、複数の人物７ＨＡ（図１５）のうちから、来訪した人物８２Ｈとして、判定がされた人物７Ｈが特定されてもよい。
【０１８７】
つまり、人物７Ｈに対応する呼出音７Ｈｓの出力等の処理がされることが検討される際においては、例えば、ドアホンシステム１において、このような個人認識処理がされることが導かれる。
【０１８８】
そして、例えば、上述の画像８２が撮像される、人物７Ｈが来訪する、後の来訪時よりも、例えば１週間前などの、先の来訪時においても、人物７Ｈが住宅７Ｐを来訪して、この先の来訪時において、来訪した人物７Ｈの画像８（画像８１）が撮像される可能性があると考えられる。
【０１８９】
そこで、先の来訪時に撮像される画像８１から算出される、画像８１に表れる、人物７Ｈの特徴８１ｘ（図１５）を示す特徴データ（第１の特徴データ８１１Ｄなど）が、上述された特徴データ８ｕＤとして、画像８２を対象とする個人認識処理で利用されてもよいことが導かれる。
【０１９０】
なお、人物７Ｈの特徴８ｘ（画像８１の特徴８１ｘ、画像８２の特徴８２ｘ）は、例えば、人物７Ｈの２つの目の間の位置関係（ベクトルなど）の情報などをいう（図１０における、２つの目の間の位置関係（特徴６４ｂ１、特徴６４ｂ２）などを参照）。
【０１９１】
一方、ここで、この種のシステムで設けられるカメラ１１１は、例えば、１００度以上の範囲などの、比較的広い範囲を撮像する広角レンズ（広角レンズ１１１ｘ（図１、図１５）、広角レンズ１１１ｂｘ（図１１）を参照）で、撮像を行う。
【０１９２】
つまり、カメラ１１１により、住宅７Ｐの玄関７Ｐａにおける、比較的広い範囲が撮像される。
【０１９３】
しかも、カメラ１１１は、この種のシステムにおける通常のカメラで必要とされる程度に、十分に小さいコストのカメラである。つまり、設けられる広角レンズは、例えば、具体的には、単純な球面レンズなどである。
【０１９４】
なお、カメラ１１１は、これらの点で、単なるデジタルスチルカメラなどとは相違する。
【０１９５】
このため、撮像される画像８は、デジタルスチルカメラなどで撮像される、歪み（大きな歪み）のない画像６１（図９）ではなく、歪み（第１の歪み６２１、第２の歪み６２２など）がある画像６２である。
【０１９６】
なお、第１の歪み６２１は、例えば、第１の領域８Ｒ１（図６、図１５）での歪みで、第２の歪みは、第２の領域８Ｒ２での歪みである。なお、図９（および図１０）では、これら第１の歪み６２１、第２の歪み６２２が、模式的に図示される。
【０１９７】
しかも、これら第１の歪み６２１と、第１の歪み６２１が生じる第１の領域８Ｒ１（図１５）以外の他の第２の領域８Ｒ２で生じる第２の歪み６２２とは、歪みによる、画像の変形の大きさや方向が、互いに（大きく）異なる。
【０１９８】
なお、それぞれの歪みは、例えば、先述のように、広角レンズ１１１ｘによる、歪曲収差などでの歪みである。
【０１９９】
なお、ここで、歪みは、例えば、画像６２の中心６２Ｃ（図９）の円周方向８Ｒｃ（図９）への圧縮、伸縮などの変形の成分と、放射方向８Ｒｅへの圧縮等の、変形の成分とが合わさってなる変形による歪みなどである。
【０２００】
なお、ドアホンシステム１では、多くの場合において、例えば、来訪した人物７Ｈが、カメラ１１１を発見して、発見した人物７Ｈが、カメラ１１１により撮像される画像８２に、当該人物７Ｈの映像６４ａ（図１０）が大きく写らないように望む。このため、多くの場合に、人物７Ｈが、カメラ１１１に近い位置から離れたり、カメラ１１１の正面の位置から離れたりして、より大きい歪みが生じる位置へと移動する（例えば、図１０の映像６４ａ２などを参照）。
【０２０１】
そして、あるケースでは、先の来訪時の画像８１（図１５）として、第１の領域８Ｒ１において、第１の歪み６２１による影響を受けた、人物７Ｈの第１の映像６４ａ１が写された第１の画像８１１（図１５）が撮像される。
【０２０２】
他方、別のケースでは、画像８１として、第２の領域８Ｒ２において、第２の歪み６２２による影響を受けた、人物７Ｈの第２の映像６４ａ２が写された第２の画像８１２が撮像されると考えられる。
【０２０３】
このため、第１の画像８１１での、人物７Ｈの第１の映像６４ａ１と、第２の画像８１２での第２の映像６４ａ２とが（大きく）異なることが考えられる。
【０２０４】
つまり、第１の画像８１１からの第１の特徴データ８１１Ｄ（図１５）は、第１の領域８Ｒ１に表れた、第１の歪み６２１による影響を受けた第１の特徴６４ｂ１（２つの目の間の位置関係など）を示す。
【０２０５】
他方、第２の画像８１２からの第２の特徴データ８１２Ｄ（図１５）は、第２の領域８Ｒ２に表れた、第２の歪み６２２による影響を受けた、第１の特徴６４ｂ１とは（大きく）異なる第２の特徴６４ｂ２を示す。
【０２０６】
そこで、例えば、画像８１（図１５）に写された、人物７Ｈの映像６４ａ（図１０）の位置が属する領域８Ｒが、第１の領域８Ｒ１であるか（第１の画像８１１、第１の映像６４ａ１）、第１の領域８Ｒ１以外の第２の領域８Ｒ２であるか（第２の画像８１２、第２の映像６４ａ２）が判定されてもよい（ゾーン判定部４２２（顔検出部４２１およびゾーン判定部４２２）、Ｓ１２２（Ｓ１２１〜Ｓ１２２））。
【０２０７】
なお、顔検出部４２１は、具体的には、例えば、ゾーン判定部４２２の一部などでもよい。また、顔検出部４２１は、ドアホンシステム１に含まれず、外部にあってもよい。
【０２０８】
そして、より具体的には、例えば、人物７Ｈの映像６４ａ（第１の映像６４ａ１または第２の映像６４ａ２）の位置が検出されて（顔検出部４２１、Ｓ１２１）、検出された位置が、第１の領域８Ｒ１に含まれる場合には、第１の領域８Ｒ１との判定がされ、第２の領域８Ｒ２に含まれる場合には、第２の領域８Ｒ２との判定がされてもよい。
【０２０９】
そして、第１の領域８Ｒ１（インデックス「１３」、第１の記憶域４３２１を参照）に対応付けて記憶される特徴データ８ｕＤ１として、第１の画像８１１であると判定された画像８１から抽出された第１の特徴データ８１１Ｄ（特徴データ抽出部４２３、Ｓ１２３）が記憶（特定）され、当該特徴データ８ｕＤ１として、第２の画像８１２との判定がされた画像８１からの第２の特徴データ８１２Ｄは、記憶（特定）されなくてもよい（認識データ記録領域４３２、Ｓ１２４）。
【０２１０】
なお、例えば、符号４３２により示される機能ブロックは、例えば、予め定められた記憶領域への記憶で、このような記憶をさせる制御を行う記憶制御部を示すと考えられてもよいし、この記憶領域による記憶機能の機能ブロックを示すと考えられてもよいし、双方を含んでなる機能ブロックを示すと考えられてもよい。
【０２１１】
なお、符号４３１についても、同様である。
【０２１２】
そして、後の来訪時に撮像される画像８２は、例えば、第１の領域８Ｒ１において、人物７Ｈの映像（人物の特徴８２ｘ）が撮像された画像でもよい。
【０２１３】
なお、図１５等における、第１の領域８Ｒ１の位置（１３番の位置）は、単なる例示である。なお、第２の領域８Ｒ２の位置（１番の位置）についても、同様である。
【０２１４】
つまり、画像８２に表れる、人物７Ｈの特徴８２ｘ（２つの目の間の位置関係など）は、例えば、第１の領域８Ｒ１に表れる、第１の歪み６２１による影響を受けた第１の特徴６４１ｂ１である。
【０２１５】
つまり、こうして、第１の領域８Ｒ１に対応付けて、第１の特徴データ８ｕＤ１が（第１の記憶域４３２１に）記憶されることにより、対応付けられた第１の領域８Ｒ１と同じ第１の領域８Ｒ１に特徴８２ｘが表れる画像８２の個人認識処理で、第１の特徴データ８１１Ｄが利用され、第２の特徴データ８１２Ｄが利用されなくてもよい。つまり、この個人認識処理において、画像８２における特徴８２ｘ（第１の特徴６４ｂ１）が、利用される第１の特徴データ８１１ＤＳ（特徴データ８ｕＤ１）による特徴８１１ｘ（第１の特徴６４ｂ１）と一致するかが判定され、第２の特徴データ８１２Ｄによる特徴８１２ｘ（第２の特徴６４ｂ２）と一致するかの判定がされなくてもよい。
【０２１６】
これにより、何れも第１の特徴６４ｂ１である２つの特徴８１１ｘ、８２ｘの間での一致の判定がされ、画像８２の人物８２Ｈが、人物７Ｈと同一であることの認識が成功し易くなり、ひいては、複数の呼出音７ＨＡｓのうちの、人物７Ｈに対応する適切な呼出音７Ｈｓが出力され易くできる。つまり、互いに異なる、第１の特徴６４ｂ１および第２の特徴６４ｂ２の間での判定がされて、認識が失敗し易くなってしまうのが回避され、つまり、呼出音７Ｈｓ以外の不適切な他の呼出音が出力されてしまい難くできる。
【０２１７】
これにより、確実に、適切な呼出音７Ｈｓが出力できる。
【０２１８】
また、確実に、複数の人物７ＨＡの情報（名前等）のうちの、適切な情報（人物７Ｈの名前等）が表示できる。
【０２１９】
つまり、確実に、複数の人物７ＨＡに対応する複数の動作（複数の呼出音７ＨＡｓの出力など）のうちの、適切な動作（呼出音７Ｈｓの出力）が実行できる。
【０２２０】
しかも、第２の領域８Ｒ２に表れた特徴８１２ｘ（映像６４ａ２、特徴６４ｂ２）における、第２の歪み６２２による影響を除去したり、その影響を、第１の歪み６２１での影響と同じ影響へと補正したりする余計な処理がされない。つまり、この処理のために、複雑な画像処理が必要となるのが回避される。このため、この種のシステムで必要な程度に、十分に、処理が簡単にでき、十分に、構成が簡単にできる。
【０２２１】
つまり、例えば、後の来訪時において、個人認識処理がされる際において、このような余計な処理が不要にできる。これにより、個人認識処理の速さが、高速にされて、単位時間当りに、より多くの画像８２について、個人認識処理ができる。つまり、例えば、画像８１の撮像のレートが高いなどで、単位時間当りに撮像される画像８２の個数が多くても、全て（十分に多く）の画像８２で、個人認識処理がされるのが維持されて、レートが高いことと、確実に、個人認識処理がされることとが両立できる。
【０２２２】
なお、同様に、認識用特徴情報の記録がされる際（先の来訪時）においても、補正などの余計な処理が不要にされて、不要であることからの効果が生じる。
【０２２３】
こうして、本ドアホンシステム１では、上述された各種の効果が両立できる。
【０２２４】
なお、こうして、１００度以上の広い範囲を写す広角レンズ（広角レンズ１１１ｘ、１１１ｂｘ、図１０の下段を参照）での撮像がされる、ドアホンシステムなど（ドアホンシステム１、監視カメラシステムｂ）の技術領域において、より適切な処理がされ、より好ましい形態が構築される。
【０２２５】
なお、より具体的には、図６の（ａ）欄で示される通りでもよい。
【０２２６】
つまり、例えば、第１の領域８Ｒ１の形状は、第２の領域８Ｒ２の形状と同じでもよい。また、面積、縦方向の長さ、横方向の長さなども、それぞれ同じでもよい。
【０２２７】
つまり、具体的には、例えば、図６の（ａ）欄で示されるように、複数の領域８Ｒ（第１の領域８Ｒ１、第２の領域８Ｒ２…）は、１以上の縦線、および、１以上の横線で、画像８の全体の領域が分割された複数の領域でもよい。
【０２２８】
また、例えば、図６の（ｂ）欄で示される通りでもよい。
【０２２９】
つまり、分割がされた複数の領域８Ｒｘ（第１の領域８Ｒ１ｘ、第１の領域８Ｒ２ｘなど：複数の領域８Ｒ）のうちの第１の領域８Ｒ１ｘは、比較的大きい第１の距離だけ互いに離れた２つの位置８Ｒ１ｓを含んでもよい。
【０２３０】
そして、第２の領域８Ｒ２ｘは、比較的小さい第２の距離だけ互いに離れた２つの位置８Ｒ２ｓ（のみ）を含んでもよい。
【０２３１】
つまり、図６の（ｂ）欄に示されるように、例えば、第１の領域８Ｒ１ｘの面積は、第２の領域８Ｒｘの面積よりも大きくてもよいし、予め定められた方向（横方向、縦方向など）の長さが、より大きくてもよい。
【０２３２】
そして、第１の領域８Ｒ１ｘの２つの位置８Ｒ１ｓの歪みの間での差（例えば、変形の大きさの差、変形の方向の差（角度など）…）は、２つの位置８Ｒ２ｓの歪みの間での差と同一（略同一）でもよい。
【０２３３】
つまり、例えば、第１の領域８Ｒ１ｘでは、単位距離当たりに生じる、歪みの差が小さく、例えば、図示されるように、画像８のうちの、中央部の領域などで、第２の領域８Ｒ２ｘは、単位距離当たりに生じる、歪みの差が大きく、例えば、周辺部の領域などでもよい（図９、図１０などを参照）。
【０２３４】
これにより、画像８２（図１５）における、人物７Ｈの映像６４ａ（図１０）が表れる領域８Ｒｘが、何れの領域８Ｒｘでも、次の通りである。つまり、その領域８Ｒｘ（例えば第２の領域８Ｒ２ｘ）での２つの位置（２つの位置８Ｒ２ｓ）の間での、歪みの差は、他の領域８Ｒｘ（第１の領域８Ｒ１ｘ）での２つの位置（２つの位置８Ｒ１ｓ）での差と同程度で、著しく大きくならず、著しく大きいことにより、認識が、失敗し易くなってしまうことが回避され、より高い認識精度での認識ができる。これにより、映像６４ａの表れる領域８Ｒｘが、何れの領域８Ｒｘでも、高い認識精度での認識ができる。
【０２３５】
なお、図６における、２つの位置８Ｒ１ｓと、２つの位置８Ｒ２ｓとは、それぞれ、単なる例示である。
【０２３６】
つまり、例えば、２つの位置８Ｒ１ｓは、第１の領域８Ｒ１ｘにおける、平均の距離である２つの位置でもよいし、最大の距離である２つの位置などでもい。
【０２３７】
また、２つの位置８Ｒ２ｓについても、同様である。
【０２３８】
また、例えば、図６の（ｃ）欄で示される通りでもよい。
【０２３９】
つまり、第１の領域８Ｒ１ｙは、画像８の中心（中心６２Ｃ：図９）を中心とする円の円周８ＲＬｙ（図６の（ｃ）欄）（の全部または一部）により、他の領域（第２の領域８Ｒ２ｙなど）と区切られてもよい。
【０２４０】
つまり、画像８におけるそれぞれの位置（図６における位置８Ｒ１Ｐ、位置８Ｒ２Ｐなど）では、例えば、図９の画像６２に示されるように、その位置までの、中心６２Ｃからの距離に応じた大きさの、圧縮（伸長）などの変形が生じる。なお、このような変化は、例えば、放射方向８Ｒｅの向きの変形でもよい。
【０２４１】
つまり、第１の領域８Ｒ１ｙの何れの位置８Ｒ１Ｐも、円周８ＲＬｙに対して、同じ側（例えば、中心６２Ｃに対して、より近い側）にあり、中心６２Ｃまでの距離が、円の半径８Ｒ１Ｌ（図６の（ｃ）欄）に対して有する大小関係が、互いに同じである（より小さい）。
【０２４２】
つまり、第１の領域８Ｒ１ｙにおける何れの位置８Ｒ１Ｐも、円周８ＲＬｙに対して、異なる側（中心６２Ｃから、より遠い側）にある、他の領域（第２の領域８Ｒ２Ｙ）の位置８Ｒ２Ｐでの距離を有さない。
【０２４３】
このため、第１の領域８Ｒ１ｙにおける何れの位置８Ｒ１Ｐでも、同じ距離（半径８Ｒ１Ｌより小さい距離）に対応する同じ（大きさの）歪みが生じ、違う距離（位置８Ｒ２Ｐが有する、半径８Ｒ１Ｌより大きい距離）に対応する歪みが生じない。
【０２４４】
これにより、例えば、２つの位置８Ｒ１Ｐのうちの一方の位置が、先の来訪時における画像８１の特徴８１ｘ（図１５）の位置で、他方の位置が、後の来訪時における画像８２の特徴８２ｘの位置である場合などでも、認識が成功し易くできて、認識精度が、より高くできる。
【０２４５】
こうして、当該画像処理装置は、撮像された前記入力画像（画像８２）に表れた、前記人物の特徴（特徴８２ｘ）が、認識用特徴情報（特徴データ８ｕＤ１）により示される、当該人物の特徴に一致すると照合部（照合部４２５、照合部４２５および照合制御部５２４）により判定される場合に、複数の動作（複数の種類の呼出音７ＨＡｓの出力）のうちで、判定がされた当該人物（人物７Ｈ）に対応する動作（人物７Ｈに対応する呼び出し音７Ｈｓの出力）を行う動作部（スピーカ１２４）を有する前記住宅（住宅７Ｐ）に設けられ、前記カメラ（カメラ１１１）は、当該入力画像（画像８２）が撮像される、前記人物が当該住宅に来訪する、後の来訪時よりも先に、前記人物が来訪する、先の来訪時にも、来訪した当該人物の前記入力画像（画像８１）を撮像し、先の来訪時と後の来訪時とのそれぞれにおける前記入力画像は、前記カメラに設けられた広角レンズ（広角レンズ１１１ｘ）により撮像され、後の来訪時の前記入力画像で前記特徴が表れる第１の前記分割領域（第１の領域８Ｒ１）では、第１の歪み（第１の歪み６２１：図９）が生じ、第１の前記分割領域とは異なる第２の前記分割領域（例えば第２の領域８Ｒ２）では、第１の前記歪みとは異なる第２の歪み（第２の歪み６２２）が生じる画像であり、前記分割領域判定部は、複数個の、先の来訪時の前記入力画像（第１の画像８１１、第２の画像８１２）から、第１の前記分割領域に前記特徴（特徴８１１ｘ）が表れる前記入力画像（第１の画像８１１）を特定し、前記認識情報記録部は、特定された前記入力画像における前記特徴（特徴８１１ｘ）を示す前記特徴情報（第１の特徴データ８１１Ｄ）を、第１の前記分割領域に前記特徴（特徴８２ｘ）が表れる、後の来訪時の前記入力画像（画像８２）の判定で利用される前記認識用特徴情報（特徴データ８ｕＤ１）として記録する画像処理装置が構築されてもよい。
【０２４６】
これにより、確実に、適切な動作（適切な呼び出し音７Ｈｓの出力など）がされること、処理が簡単であること、および、その他の効果とが両立できる。
【０２４７】
つまり、例えば、前記入力画像の前記複数の分割領域（図６の第１の領域８Ｒ１ｘ、第２の領域８Ｒ２ｘ、第１の領域８Ｒ１ｙ、第２の領域８Ｒ２ｙ）は、中央部（入力画像の中心６２Ｃ（図９下段）から比較的近い距離の位置の部分）における、比較的広い面積を有する前記分割領域（第１の領域８Ｒ１ｘ、第１の領域８Ｒ１ｙなど）と、周辺部（中心６２Ｃから比較的遠い距離の位置の部分）における、比較的狭い面積を有する前記分割領域（第２の領域８Ｒ２ｘ、第２の領域８Ｒ２ｙなど）とを含む画像処理装置が構築されてもよい。
【０２４８】
すなわち、例えば、広い方の分割領域は、円周８ＲＬｙに対して、中心６２Ｃに近い側の２つの位置８Ｒ１Ｐのみが含まれ（第１の分割領域８Ｒ１ｙ）、狭い方の分割領域は、遠い側の２つの位置８Ｒ２Ｐのみが含まれてもよい（第２の分割領域８Ｒ２ｙ）。
【０２４９】
こうして、本ドアホンシステム１では、複数の構成が組合わせられることにより、組合わせからの相乗効果が生じる。これに対して、知られる従来例では、こ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。本画像処理装置、本ドアホンシステム１は、この点で、従来例とは相違する。
【０２５０】
なお、画像８で生じる歪みは、例えば、図９での歪みなどよりも小さくてもよいし、更に大きくてもよい。
【０２５１】
なお、細部においては、例えば、単なる、公知の技術が流用されたに過ぎない形態などの、実施が比較的容易な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し、その他の形態が採られてもよい。
【０２５２】
また、単なる細部においては、上述の説明の通りでもよいし、上述の説明とは異なる形態にされてもよい。
【０２５３】
何れの形態でも、本技術が利用される限り、本技術の技術範囲に属する。
【０２５４】
また、上述の複数の機能を備える集積回路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、このコンピュータプログラムが記憶された記憶媒体などが構築されてもよいし、上述の複数の工程が含まれた方法が構築されてもよいし、上述のコンピュータプログラムを通信する方法、上述のコンピュータプログラムのデータ構造などが構築されてもよい。
【０２５５】
また、互いに異なる複数の実施形態で説明された複数の技術事項などの、互いに離れた箇所で記載された複数の技術事項が適宜、組合わせられてもよい。組合わせられた形態も開示される。
【産業上の利用可能性】
【０２５６】
本発明にかかる画像処理装置は、画像認識のための認識特徴データ登録部（認識データ記録領域４３２）などを有し、上記の方法を実行し、カメラによる個人認識機能を備えたドアホンシステム等として有用である。また個人認識機能を備えた監視カメラ等の用途にも応用できる。
【０２５７】
つまり、本発明の画像処理装置によれば、画像処理装置での認識処理において、歪曲収差などによる、画像の歪みを有する画像での認識処理がされても、認識精度を著しく低下させることなく、安定して、高精度な認識処理を可能とすることができる。
【符号の説明】
【０２５８】
１１０ 子機
１１１ カメラ
１１２、１２３ マイク
１１３、１２４ スピーカ
１１４ 呼出ボタン
１１５、１２５ 信号処理部
１２０ 親機
１２２ 操作パネル
２０１ 特徴データ保存領域
２０２ 認識特徴データ記録領域
４１０ 撮像部
４２０ 信号処理部
４２１ 顔検出部
４２２ ゾーン判定部
４２３ 特徴データ抽出部
４２４ 相互照合制御部
４２５ 照合部
４３０ 記憶部
４３１ 特徴データ保存領域
４３２ 認識データ記録領域
５２４ 認識制御部
７０１ 特徴データ保存部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像上の特定の対象物の位置を示す位置情報を検出する検出部と、
前記検出部にて検出した前記位置情報により示される前記位置が、前記入力画像の複数の分割領域のうちの何れの前記分割領域に属するかを判定する分割領域判定部と、
前記特定の対象物の特徴を示す特徴情報を抽出する特徴情報抽出部と、
前記位置が属すると判定された前記分割領域に対応付けて、当該位置が検出された前記入力画像から抽出された前記特徴情報を認識用特徴情報として記録する認識情報記録部とを備えた画像処理装置。
【請求項２】
前記分割領域判定部にて、前記位置が属すると判定された前記分割領域に対応付けて、当該位置が検出された前記入力画像から抽出された前記特徴情報が保存される特徴情報保存部と、
前記特徴情報保存部に、同じ１つの前記分割領域に対応付けて保存された複数の前記特徴情報のなかで、当該特徴情報から求められる類似度が、最も高い類似度である前記特徴情報を抽出する最大類似度抽出部とを備え、
前記認識情報記録部は、前記最大類似度抽出部にて抽出された前記特徴情報を、前記同じ１つの分割領域に対応付けられる前記認識用特徴情報として記録する請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記最大類似度抽出部は、同じ１つの前記分割領域に、それぞれの前記入力画像の前記位置が属する複数の前記入力画像からの複数の前記特徴情報から二つを選択するそれぞれの組合せについて、その組合わせで選択される二つの前記特徴情報の間の前記類似度を求め、最も高い前記類似度が求められた前記組合わせの二つの前記特徴情報に含まれる前記特徴情報を、前記同じ１つの分割領域に対応付けて記録される前記認識用特徴情報として抽出する請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記入力画像の前記複数の分割領域は、中央部における、比較的広い面積を有する前記分割領域と、周辺部における、比較的狭い面積を有する前記分割領域とを含む請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
当該画像処理装置は、
住宅に設けられ、
当該住宅に来訪した人物が写された前記入力画像を撮像するカメラが含まれる子機と、
撮像された前記入力画像を表示する表示装置、および、前記検出部と、前記分割領域判定部と、前記特徴情報抽出部と、前記認識情報記録部とを有する信号処理部を有する親機とを備えるドアホンシステムである請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
当該画像処理装置は、監視がされる監視対象が写された前記入力画像を撮像するカメラと、前記検出部、前記分割領域判定部、前記特徴情報抽出部および前記認識情報記録部を有する信号処理部とを備えるカメラ監視システムである請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項７】
当該画像処理装置は、撮像された前記入力画像に表れた、前記人物の特徴が、認識用特徴情報により示される、当該人物の特徴に一致すると照合部により判定される場合に、複数の動作のうちで、判定がされた当該人物に対応する動作を行う動作部を有する前記住宅に設けられ、
前記カメラは、当該入力画像が撮像される、前記人物が当該住宅に来訪する、後の来訪時よりも先に、前記人物が来訪する、先の来訪時にも、来訪した当該人物の前記入力画像を撮像し、
先の来訪時と後の来訪時とのそれぞれにおける前記入力画像は、
前記カメラに設けられた広角レンズにより撮像され、
後の来訪時の前記入力画像で前記特徴が表れる第１の前記分割領域では、第１の歪みが生じ、第１の前記分割領域とは異なる第２の前記分割領域では、第１の前記歪みとは異なる第２の歪みが生じる画像であり、
前記分割領域判定部は、複数個の、先の来訪時の前記入力画像から、第１の前記分割領域に前記特徴が表れる前記入力画像を特定し、
前記認識情報記録部は、特定された前記入力画像における前記特徴を示す前記特徴情報を、第１の前記分割領域に前記特徴が表れる、後の来訪時の前記入力画像の判定で利用される前記認識用特徴情報として記録する請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項８】
入力画像上の特定の対象物の位置を示す位置情報を検出する検出工程と、
前記検出工程にて検出した前記位置情報により示される前記位置が、前記入力画像の複数の分割領域のうちの何れの前記分割領域に属するかを判定する分割領域判定工程と、
前記特定の対象物の特徴を示す特徴情報を抽出する特徴情報抽出工程と、
前記位置が属すると判定された前記分割領域に対応付けて、当該位置に前記対象物が写された前記入力画像から抽出された前記特徴情報を認識用特徴情報として記録する認識情報記録工程とを含んだ画像処理方法。
【請求項９】
前記分割領域判定工程にて、前記位置が属すると判定された前記分割領域に対応付けて、当該位置が検出された前記入力画像から抽出された前記特徴情報が保存される特徴情報保存工程と、
前記特徴情報保存工程にて、同じ１つの前記分割領域に対応付けて保存された複数の前記特徴情報のなかで、当該特徴情報から求められる類似度が、最も高い類似度である前記特徴情報を抽出する最大類似度抽出工程とを含み、
前記認識情報記録工程では、前記最大類似度抽出工程にて抽出された前記特徴情報を、前記同じ１つの分割領域に対応付けられる前記認識用特徴情報として記録する請求項８に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記最大類似度抽出工程では、同じ１つの前記分割領域に、それぞれの前記入力画像の前記位置が属する複数の前記入力画像からの複数の前記特徴情報から二つを選択するそれぞれの組合せについて、その組合わせで選択される二つの前記特徴情報の間の前記類似度を求め、最も高い前記類似度が求められた前記組合わせの二つの前記特徴情報に含まれる前記特徴情報を、前記同じ１つの分割領域に対応付けて記録される前記認識用特徴情報として抽出する請求項９に記載の画像処理方法。
【請求項１１】
入力画像上の特定の対象物の位置を示す位置情報を検出する検出部と、
前記検出部にて検出した前記位置情報により示される前記位置が、前記入力画像の複数の分割領域のうちの何れの前記分割領域に属するかを判定する分割領域判定部と、
前記特定の対象物の特徴を示す特徴情報を抽出する特徴情報抽出部と、
前記位置が属すると判定された前記分割領域に対応付けて、当該位置に前記対象物が写された前記入力画像から抽出された前記特徴情報を認識用特徴情報として記録する認識情報記録部とを備えた集積回路。
【請求項１】
入力画像上の特定の対象物の位置を示す位置情報を検出する検出部と、
前記検出部にて検出した前記位置情報により示される前記位置が、前記入力画像の複数の分割領域のうちの何れの前記分割領域に属するかを判定する分割領域判定部と、
前記特定の対象物の特徴を示す特徴情報を抽出する特徴情報抽出部と、
前記位置が属すると判定された前記分割領域に対応付けて、当該位置が検出された前記入力画像から抽出された前記特徴情報を認識用特徴情報として記録する認識情報記録部とを備えた画像処理装置。
【請求項２】
前記分割領域判定部にて、前記位置が属すると判定された前記分割領域に対応付けて、当該位置が検出された前記入力画像から抽出された前記特徴情報が保存される特徴情報保存部と、
前記特徴情報保存部に、同じ１つの前記分割領域に対応付けて保存された複数の前記特徴情報のなかで、当該特徴情報から求められる類似度が、最も高い類似度である前記特徴情報を抽出する最大類似度抽出部とを備え、
前記認識情報記録部は、前記最大類似度抽出部にて抽出された前記特徴情報を、前記同じ１つの分割領域に対応付けられる前記認識用特徴情報として記録する請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記最大類似度抽出部は、同じ１つの前記分割領域に、それぞれの前記入力画像の前記位置が属する複数の前記入力画像からの複数の前記特徴情報から二つを選択するそれぞれの組合せについて、その組合わせで選択される二つの前記特徴情報の間の前記類似度を求め、最も高い前記類似度が求められた前記組合わせの二つの前記特徴情報に含まれる前記特徴情報を、前記同じ１つの分割領域に対応付けて記録される前記認識用特徴情報として抽出する請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記入力画像の前記複数の分割領域は、中央部における、比較的広い面積を有する前記分割領域と、周辺部における、比較的狭い面積を有する前記分割領域とを含む請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
当該画像処理装置は、
住宅に設けられ、
当該住宅に来訪した人物が写された前記入力画像を撮像するカメラが含まれる子機と、
撮像された前記入力画像を表示する表示装置、および、前記検出部と、前記分割領域判定部と、前記特徴情報抽出部と、前記認識情報記録部とを有する信号処理部を有する親機とを備えるドアホンシステムである請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
当該画像処理装置は、監視がされる監視対象が写された前記入力画像を撮像するカメラと、前記検出部、前記分割領域判定部、前記特徴情報抽出部および前記認識情報記録部を有する信号処理部とを備えるカメラ監視システムである請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項７】
当該画像処理装置は、撮像された前記入力画像に表れた、前記人物の特徴が、認識用特徴情報により示される、当該人物の特徴に一致すると照合部により判定される場合に、複数の動作のうちで、判定がされた当該人物に対応する動作を行う動作部を有する前記住宅に設けられ、
前記カメラは、当該入力画像が撮像される、前記人物が当該住宅に来訪する、後の来訪時よりも先に、前記人物が来訪する、先の来訪時にも、来訪した当該人物の前記入力画像を撮像し、
先の来訪時と後の来訪時とのそれぞれにおける前記入力画像は、
前記カメラに設けられた広角レンズにより撮像され、
後の来訪時の前記入力画像で前記特徴が表れる第１の前記分割領域では、第１の歪みが生じ、第１の前記分割領域とは異なる第２の前記分割領域では、第１の前記歪みとは異なる第２の歪みが生じる画像であり、
前記分割領域判定部は、複数個の、先の来訪時の前記入力画像から、第１の前記分割領域に前記特徴が表れる前記入力画像を特定し、
前記認識情報記録部は、特定された前記入力画像における前記特徴を示す前記特徴情報を、第１の前記分割領域に前記特徴が表れる、後の来訪時の前記入力画像の判定で利用される前記認識用特徴情報として記録する請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項８】
入力画像上の特定の対象物の位置を示す位置情報を検出する検出工程と、
前記検出工程にて検出した前記位置情報により示される前記位置が、前記入力画像の複数の分割領域のうちの何れの前記分割領域に属するかを判定する分割領域判定工程と、
前記特定の対象物の特徴を示す特徴情報を抽出する特徴情報抽出工程と、
前記位置が属すると判定された前記分割領域に対応付けて、当該位置に前記対象物が写された前記入力画像から抽出された前記特徴情報を認識用特徴情報として記録する認識情報記録工程とを含んだ画像処理方法。
【請求項９】
前記分割領域判定工程にて、前記位置が属すると判定された前記分割領域に対応付けて、当該位置が検出された前記入力画像から抽出された前記特徴情報が保存される特徴情報保存工程と、
前記特徴情報保存工程にて、同じ１つの前記分割領域に対応付けて保存された複数の前記特徴情報のなかで、当該特徴情報から求められる類似度が、最も高い類似度である前記特徴情報を抽出する最大類似度抽出工程とを含み、
前記認識情報記録工程では、前記最大類似度抽出工程にて抽出された前記特徴情報を、前記同じ１つの分割領域に対応付けられる前記認識用特徴情報として記録する請求項８に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記最大類似度抽出工程では、同じ１つの前記分割領域に、それぞれの前記入力画像の前記位置が属する複数の前記入力画像からの複数の前記特徴情報から二つを選択するそれぞれの組合せについて、その組合わせで選択される二つの前記特徴情報の間の前記類似度を求め、最も高い前記類似度が求められた前記組合わせの二つの前記特徴情報に含まれる前記特徴情報を、前記同じ１つの分割領域に対応付けて記録される前記認識用特徴情報として抽出する請求項９に記載の画像処理方法。
【請求項１１】
入力画像上の特定の対象物の位置を示す位置情報を検出する検出部と、
前記検出部にて検出した前記位置情報により示される前記位置が、前記入力画像の複数の分割領域のうちの何れの前記分割領域に属するかを判定する分割領域判定部と、
前記特定の対象物の特徴を示す特徴情報を抽出する特徴情報抽出部と、
前記位置が属すると判定された前記分割領域に対応付けて、当該位置に前記対象物が写された前記入力画像から抽出された前記特徴情報を認識用特徴情報として記録する認識情報記録部とを備えた集積回路。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【公開番号】特開２０１２−４８５０７（Ｐ２０１２−４８５０７Ａ）
【公開日】平成２４年３月８日（２０１２．３．８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−１９００９１（Ｐ２０１０−１９００９１）
【出願日】平成２２年８月２６日（２０１０．８．２６）
【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３月８日（２０１２．３．８）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年８月２６日（２０１０．８．２６）
【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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