認証システム及び認証の信頼度の判定方法

【課題】ユーザがカードを用いて入退室する場合、顔画像データベースを検索した結果によって、管理者に警報を発報する。
【解決手段】被験者が所持する識別手段に付与された識別情報を取得する読取装置と、前記読取装置によって取得された識別情報を認証する認証装置と、を備える認証システムであって、被験者の顔画像を撮影するカメラと、警報を発報する端末に接続され、前記カメラによって撮影された画像を蓄積する画像データベースを有する管理装置と、を備え、前記管理装置は、前記読取装置又は前記カメラが前記認証時に取得した情報を用いて、前記画像データベースを検索し、検索された画像を解析した結果に基づいて、前記認証の信頼度を判定し、前記認証の信頼度が低いと判定された場合、警報を発するためのデータを前記端末に送信することを特徴とする。

【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、認証システムに関し、特に入退室時のなりすましを検出するシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、犯罪率の増加などのセキュリティ問題への関心の高まりによって、セキュリティ区域への入退室時のセキュリティ管理の必要性が高まっている。このため、セキュリティ製品の高信頼化が望まれている。入退室管理システムでは、主に、被験者が所持する非接触型又は接触型のカードをカードリーダで読み取る方法が用いられている。また、被験者の顔画像によって認証する入退室管理システムもある。
【０００３】
一方、画像を高信頼で検索するために、画像の撮影時間を用いて検索する顔画像検索システムが提案されている。例えば、特許文献１には、顔が登録されてから顔が撮影されるまでの時間に対応する予測係数を記憶し、顔が登録された時点から顔が撮影された時点までの時間を予測する特徴量を演算し、顔を認識する方式が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−１０２５１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、前述した特許文献１に開示されている方式では、予め登録された顔画像データと照合するため、最近の顔画像データと照合されておらず、照合の精度が高めることができないという問題がある。
【０００６】
本発明の目的は、ユーザがカードを用いて入退室する場合、顔画像データベースを検索した結果によって、管理者に警報を発報することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、被験者が所持する識別手段に付与された識別情報を取得する読取装置と、前記読取装置によって取得された識別情報を認証する認証装置と、を備える認証システムであって、被験者の顔画像を撮影するカメラと、警報を発報する端末に接続され、前記カメラによって撮影された画像を蓄積する画像データベースを有する管理装置と、を備え、前記管理装置は、前記読取装置又は前記カメラが前記認証時に取得した情報を用いて、前記画像データベースを検索し、検索された画像を解析した結果に基づいて、前記認証の信頼度を判定し、前記認証の信頼度が低いと判定された場合、警報を発するためのデータを前記端末に送信することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の代表的な実施の形態によれば、被験者の成りすましを精度よく発報することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の第１の実施の形態の認証システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態の判定結果表示画面の一例を説明する図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態の判定結果表示画面の一例を説明する図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態の成りすまし判定結果の警報の発報の一例を説明する図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態の管理サーバに格納される認証結果データベースを説明する図である。
【図６】本発明の第１の実施の形態の顔画像検索システムに格納される顔画像データベースを説明する図である。
【図７】本発明の第１の実施の形態の成りすまし検出処理の全体を示すフローチャートである。
【図８】本発明の第１の実施の形態の信頼度判定処理の第２の例のフローチャートである。
【図９】本発明の第１の実施の形態の第２の例において警報を表示する画面の一例を説明する図である。
【図１０】本発明の第１の実施の形態の信頼度判定処理の第３の例のフローチャートである。
【図１１】本発明の第３の実施の形態の成りすまし検出処理の全体を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の第４の実施の形態の成りすまし検出処理の全体を示すフローチャートである。
【図１３】本発明の第４の実施の形態の信頼度判定処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
＜実施形態１＞
図１は、本発明の第１の実施の形態の認証システムの構成を示すブロック図である。
【００１１】
第１の実施の形態の認証システムは、カメラ１０２、読取装置１０３、コントローラ１０４、管理サーバ１０５及び顔画像検索システム１０６を備える。図１には、複数の読取装置１０３、複数のコントローラ１０４及び複数の管理サーバ１０５が備わるが、各々一つずつ備わってもよい。
【００１２】
カメラ１０２は、被験者の顔画像を撮影する撮像装置であり、読取装置１０３を操作する人をの顔位置を、その撮影範囲に含む。読取装置１０３は、被験者が所持する記憶媒体（例えば、磁気カード、ＩＣカード、無線タグ等）に付与され、記憶されている識別情報（カードＩＤ）を読み出す装置であり、例えばカードリーダである。
【００１３】
コントローラ１０４は、読取装置１０３を制御し、読取装置１０３が取得した情報の認証が成功した場合、認証に基づく処理（例えば、ドアの解錠、コンピュータのロックの解錠など）を行う。図１には、１台のコントローラ１０４に複数の読取装置１０３が接続される例を示したが、コントローラ１０４と読取装置１０３が１対１で接続されてもよい。
【００１４】
管理サーバ１０５は、プログラムを実行するプロセッサ、プロセッサによって実行されるプログラムを記憶するメモリ、他の装置との通信を制御する通信インターフェース、及び認証結果データベース３００を格納する不揮発性記憶装置を有するコンピュータである。認証結果データベース３００は、図５に示す、被験者の過去の認証結果が蓄積されるデータベースである。
【００１５】
管理サーバ１０５は、コントローラ１０４を制御し、読取装置１０３が取得した情報を認証し、認証の成否をコントローラ１０４に送る。図１には、１台の管理サーバ１０５に複数のコントローラ１０４が接続される例を示したが、管理サーバ１０５とコントローラ１０４が１対１で接続されてもよい。
【００１６】
顔画像検索システム１０６は、プログラムを実行するプロセッサ、プロセッサによって実行されるプログラムを記憶するメモリ、他の装置との通信を制御する通信インターフェース、及び顔画像データベース３１０を格納する不揮発性記憶装置を有するコンピュータである。顔画像データベース３１０は、図６に示す、被験者の顔画像が蓄積されるデータベースである。また、顔画像検索システム１０６は、カメラ１０２が撮影した顔画像と蓄積された顔画像との類否を判定し、被験者の成りすましの有無を端末１０７に通知する。図１には、１台の顔画像検索システム１０６に複数の管理サーバ１０５が接続される例を示したが、管理サーバ１０５は１台でもよい。
【００１７】
端末１０７は、プログラムを実行するプロセッサ、プロセッサによって実行されるプログラムを記憶するメモリ、他の装置との通信を制御する通信インターフェース、及びキーボード、表示装置などの入出力インターフェースを有するコンピュータである。
【００１８】
図１には、各装置及びコンピュータが１対１で接続されるように図示したが、これらの装置及びコンピュータはネットワークを介して接続されてもよい。
【００１９】
なお、各コンピュータのプロセッサによって実行されるプログラムは、不揮発性の記憶媒体又はネットワークを介して、各コンピュータに提供される。このため、各コンピュータは、記憶媒体（ＣＤ−ＲＯＭ、フラッシュメモリ等）を読み込むインターフェースを備えるとよい。
【００２０】
読取装置１０３は、被験者が所持するカードに格納されたカードＩＤを取得し、取得したカードＩＤをコントローラ１０４に送る。コントローラ１０４は、読取装置１０３が取得したカードＩＤを管理サーバ１０５に送り、管理サーバ１０５は、読取装置１０３が取得したカードＩＤを顔画像検索システム１０６に送る。
【００２１】
なお、読取装置１０３とカメラ１０２とを一つの装置に構成してもよい。この場合、カメラ１０２と顔画像検索システム１０６とは直接接続されずに、コントローラ１０４及び管理サーバ１０５を介して接続されてもよい。
【００２２】
また、管理サーバ１０５は、読取装置１０３が取得したカードＩＤとを認証データベースに格納された情報とを比較して、カードＩＤを認証する。管理サーバ１０５は、認証が成功した場合、コントローラ１０４に認証成功を通知する。コントローラ１０４は、認証成功の通知を受けると、読取装置１０３が設置されているドアを解錠し、被験者の入退室を許可する。なお、この認証時に暗証番号の入力を求め、被験者が読取装置１０３に入力した暗証番号とカードＩＤとを併用して認証してもよい。
【００２３】
カメラ１０２は、顔画像検索システム１０６に接続されており、撮影した被験者の顔画像を顔画像検索システム１０６に送る。
【００２４】
顔画像検索システム１０６は、カメラ１０２が撮影した顔画像及び管理サーバ１０５から出力されたカードＩＤを取得し、顔画像の撮影時刻及びカードＩＤの取得時刻に基づいて、顔画像とカードＩＤとを対応付ける。さらに、顔画像検索システム１０６は、撮影された顔画像と蓄積された顔画像との類似度を計算し、両画像の類否を判定する。画像の類似度は、公知の画像マッチング技術を用いて計算することができる。なお、本発明の実施の形態では、画像が似ていれる程、大きな値となる類似度を用いる。
【００２５】
この判定は、後述するように、読取装置１０３が取得したカードＩＤによる絞り込みを併用してもよいし、カードＩＤによる絞り込みを併用しなくてもよい。さらに、顔画像検索システム１０６は、該判定結果に基づいて被験者の成りすましの有無を判定し、なりすましの判定結果を端末１０７に通知する。
【００２６】
端末１０７では、表示プログラム（例えば、ウェブブラウザ）が実行されており、顔画像検索システム１０６から出力される成りすましの判定結果を、表示画面に表示する。なお、顔画像検索システム１０６が顔画像の類否判定の結果を出力し、端末１０７が、この類否判定結果に基づいて、成りすましの有無を判定してもよい。
【００２７】
図２及び図３は、第１の実施の形態の成りすまし判定結果を通知するために端末１０７に表示される判定結果表示画面の一例を説明する図であり、図２は成りすましが検出されていない場合に表示される画面２００を、図３は成りすましが検出された場合に表示される画面２３０を示す。
【００２８】
判定結果表示画面２００、２３０には、図２、図３に示すように、入室者欄２０１、氏名欄２０２及び顔検索結果欄２０３が含まれ、これらの情報が被験者毎に表示される。入室者欄２０１には、読取装置１０３が被験者のカードからカードＩＤを取得した時刻に対応する顔画像、及び当該顔画像を撮影した時刻が表示される。氏名欄２０２には、被験者が所持するカードから読み取ったカードＩＤに対応する氏名が表示される。なお、カードＩＤをキーとして、顔画像検索システム１０６に格納された被験者データベース（図示省略）を検索することによって、氏名は取得することができる。顔検索結果欄２０３には、顔画像データベース３１０に登録された顔画像のうち、読取装置１０３が取得したカードＩＤに対応する顔画像及び当該顔画像を撮影した時刻が表示される。
【００２９】
顔画像検索システム１０６が成りすましを検出していない場合、図２に示すように、判定結果表示画面２００の各入室者毎に設けられた表示領域２１０、２２０に、入室者の顔画像、氏名及び検索された顔画像検索結果が表示される。
【００３０】
一方、顔画像検索システム１０６が成りすましを検出した場合、図３に示すように、判定結果表示画面２３０の成りすましが検出された入室者の表示領域２５０は、成りすましが検出されていない入室者の表示領域２４０と異なる態様で表示される。例えば、この成りすましが検出された場合の表示態様は、図３に示すように、通常と異なる色で表示領域の背景を表示したり、通常と異なる枠で表示領域を表示したり、さらに、音による警報を発してもよい。
【００３１】
この成りすましを検出した警報は、管理者が確認するまで継続され、連続的に発報しても、図４に示すように断続的に発報してもよい。断続的に発報する場合、前記の背景、枠が点滅するように表示される。また、警報音も断続的に発せられる。
【００３２】
図５は、第１の実施の形態の管理サーバ１０５に格納される認証結果データベース３００を説明する図である。
【００３３】
認証結果データベース３００は、過去に試みられた認証に関する情報を格納し、時刻３０１、カードリーダＩＤ３０２、カードＩＤ３０３、判定結果３０４及び類似度３０５を含む。
【００３４】
時刻３０１は、この認証の元となるカードＩＤが取得された時刻である。なお、管理サーバ１０５がこの認証を判定した時刻でもよい。カードリーダＩＤ３０２は、この認証の元となるカードＩＤを取得した読取装置１０３を一意に識別するための識別情報である。カードＩＤ３０３は、この認証の元となるカードＩＤが記憶された記憶媒体の識別情報であり、当該記憶媒体を所持する被験者を一意に特定するために用いられる。
【００３５】
判定結果３０４には、この認証が成功したか、失敗したかを示すフラグが格納される。類似度３０５は、この認証時に撮影された顔画像と、この認証に伴い検索された顔画像との類似度である。
【００３６】
管理サーバ１０５は、被験者の認証を試みる毎に、認証結果データベース３００にデータを追加する。さらに、管理サーバ１０５は、認証結果データベース３００に追加されたデータを顔画像検索システム１０６に送る。顔画像検索システム１０６は、受信したデータを顔画像データベース３１０に追加する。
【００３７】
図６は、第１の実施の形態の顔画像検索システム１０６に格納される顔画像データベース３１０を説明する図である。
【００３８】
顔画像データベース３１０は、被験者の顔画像及び当該画像に関する情報（例えば、入退室履歴）を格納し、時刻３１１、カードリーダＩＤ３１２、カードＩＤ３１３、サーバＩＤ３１４、判定結果３１５、類似度３１６及び顔画像３１７を含む。
【００３９】
時刻３１１、カードリーダＩＤ３１２、カードＩＤ３１３、判定結果３１５及び類似度３１６には、それぞれ、認証結果データベース３００に含まれる時刻３０１、カードリーダＩＤ３０２、カードＩＤ３０３、判定結果３０４及び類似度３０５と同じ情報が格納される。すなわち、顔画像検索システム１０６は、各管理サーバ１０５から送られた上記データを、認証の際に撮影された画像とリンクさせて、顔画像データベース３１０に登録する。
【００４０】
サーバＩＤ３１４は、上記データを顔画像検索システム１０６に送信した（すなわち、この認証を処理した）管理サーバ１０５を一意に識別するための識別情報である。顔画像３１７は、この認証時に撮影された被験者の顔画像のデータである。なお、顔画像３１７に、顔画像のバイナリデータではなく、画像ファイルへのリンクを格納してもよい。
【００４１】
なお、顔画像データベース３１０には、カメラ１０２が撮影した顔画像の他に、予め登録された被験者の顔画像を登録してもよい。また、撮影（カードＩＤの取得時刻）から所定期間を経過したデータを顔画像データベース３１０から削除してもよい。
【００４２】
図７は、第１の実施の形態の成りすまし検出処理の全体を示すフローチャートである。図７に示す成りすまし検出処理は、顔画像検索システム１０６のプロセッサが、メモリに格納されたプログラムを実行することによって実行される。
【００４３】
被験者が、保持するカードを読取装置１０３に読み取らせると、読取装置１０３は、当該カードに格納されたカードＩＤを読み取り、読み取ったカードＩＤを管理サーバ１０５を経由して顔画像検索システム１０６に送る。
【００４４】
第１の実施の形態では、顔画像検索システム１０６は、読取装置１０３が読み取ったカードＩＤを受信することによって、成りすまし検出処理を開始する（Ｓ１０１）。
【００４５】
顔画像検索システム１０６は、カードＩＤを読み取った読取装置１０３を受信したデータから特定し、当該読取装置１０３に対応するカメラ１０２を特定し、特定されたカメラ１０２に撮影指示を送る。
【００４６】
読取装置１０３に対応するカメラ１０２は、当該読取装置を操作する被験者の顔の位置を撮影範囲に含むカメラである。顔画像検索システム１０６は、両者の対応が定義されたデータベースを格納しており、読取装置１０３の識別情報（又は、ネットワークアドレス）をキーとして、このデータベースを検索することによって、カメラ１０２の識別情報（又は、ネットワークアドレス）を取得することができる。
【００４７】
カメラ１０２は、顔画像検索システム１０６から撮影指示を受信すると、読取装置１０３にカードを読み取らせている被験者の顔を撮影し、撮影された顔画像を顔画像検索システム１０６に送る。この場合、読取装置１０３は、カメラ１０２による撮影に必要な時間を考慮して、被験者への読取完了の通知を遅らせることによって、被験者を読取装置１０３の前で立ち止まらせるとよい。
【００４８】
なお、カメラ１０２は、読取装置１０３によるカードの読み取りを契機とせず、他のセンサからの情報を契機として、被験者の顔画像を撮影してもよい。例えば、カメラ１０２又は読取装置１０３に人感センサ（例えば、赤外線センサ、超音波センサ）を設け、この人感センサが、読取装置１０３の前に被験者が立った（又は、カメラ１０２の撮影範囲に被験者が入った）ことを検出した場合、カメラ１０２が被験者の顔画像を撮影してもよい。
【００４９】
また、カメラ１０２は、常時、画像を撮影し、画像に変化があった場合に、動画像をキャプチャして静止画像を取得してもよい。このようにモーション検出技術を用いて、被験者の顔画像を取得することによって、他からのトリガを必要とすることなく、カメラ１０２が自律的に被験者の顔画像を撮影することができる。
【００５０】
この一連の処理によって、顔画像検索システム１０６は、カメラ１０２によって撮影された顔画像を取得する（Ｓ１０２）。
【００５１】
一方、顔画像検索システム１０６は、顔画像データベース３１０を検索して抽出された顔画像を用いて、この認証の信頼度を判定する（Ｓ１０３）。この信頼度判定処理の具体的な内容は後述する。
【００５２】
判定の結果、認証の信頼度が高いと判定された場合、この被験者は他人に成りすましている可能性が低いので、成りすまし検出「無」の表示画面（図２）を端末１０７に出力する（Ｓ１０４）。一方、認証の信頼度が低いと判定された場合、この被験者は他人に成りすましている可能性が高いので、成りすまし検出「有」の表示画面（図３）を端末１０７に出力する（Ｓ１０５）。
【００５３】
その後、終了命令を待って処理を終了するが、終了命令が無ければステップＳ１０１に戻って、次のカードＩＤの受信を待つ。
【００５４】
次に、信頼度判定処理（Ｓ１０３）の詳細について三つの例を説明する。
【００５５】
第１の例では、顔画像の類似度によって認証の信頼性を判定する。すなわち、顔画像検索システム１０６は、ステップＳ１０１において取得したカードＩＤをキーとして顔画像データベース３１０を検索し、当該カードＩＤに関連付けられた顔画像を抽出する。そして、顔画像データベース３１０から抽出された顔画像と、ステップＳ１０２で取得した（すなわち、この認証において撮影された）顔画像との類似度を計算する。そして、計算された類似度の平均値を計算し、計算された類似度の平均値と所定の閾値とを比較することによって、信頼度を判定する。具体的には、類似度の平均値が高い場合、認証の信頼度が高いと判定する。一方、類似度の平均値が低い場合、認証の信頼度が低いと判定する。この判定に用いられる閾値の数は、一つでも複数でもよい。複数の閾値を用いた場合、信頼度を高・中・低の多段階に区分けでき、「平常」「注意」「警戒」などの複数段階の警告を発報することができる。
【００５６】
また、顔画像から顔を検出できない場合は、「注意」「警戒」などの複数段階の警告を発報することができる。
【００５７】
なお、計算された類似度の合計値を用いて信頼度を判定してもよい。この合計値は、抽出された全ての顔画像の類似度の合計値でも、類似度の高い順に所定数の顔画像の類似度の合計値でもよい。また、計算された類似度の最小値や最大値を用いて信頼度を判定してもよい。全ての顔画像の類似度の合計値を用いて信頼度を判定することによって、過去の認証実績を考慮して、認証の信頼度を判定することができる。
【００５８】
第２の例では、過去の認証実績によって認証の信頼度を判定する。すなわち、顔画像データベース３１０から抽出された顔画像の数が多い場合、認証の信頼度が高いと判定し、抽出された顔画像の数が少ない場合、認証の信頼度が低いと判定する。
【００５９】
図８は、信頼度判定処理（Ｓ１０３）の第２の例のフローチャートである。
【００６０】
まず、顔画像検索システム１０６は、ステップＳ１０１において取得したカードＩＤをキーとして顔画像データベース３１０を検索し、当該カードＩＤに関連付けられた顔画像を抽出する（Ｓ１１１）。
【００６１】
そして、顔画像データベース３１０から抽出された顔画像の数を計数し（Ｓ１１２）、計数された顔画像数と所定の閾値とを比較する（Ｓ１１３）。その結果、顔画像数が大ければ、認証の信頼度が高いと判定する（Ｓ１１４）。一方、顔画像数が小さければ、認証の信頼度が低いと判定する（Ｓ１１５）。この判定に用いられる閾値の数は、一つでも複数でもよい。複数の閾値を用いた場合、信頼度を高・中・低の多段階に区分けでき、「平常」「注意」「警戒」などの複数段階の警告を発報することができる。
【００６２】
これは、抽出された顔画像の数が多い場合、当該被験者は頻繁に認証を試みているので、この認証が適切である可能性が高く、信頼度が高いと判定することができる。一方、抽出された顔画像の数が少ない場合、当該被験者はたまにしか認証を試みていないので、この認証が適切でない可能性があり、認証の信頼度が低いと判定することができる。
【００６３】
この第２の例の警報の発報の例を図９に示す。判定結果表示画面２６０には、入室者欄２０１、氏名欄２０２及び顔検索結果欄２０３が含まれ、これらの情報が被験者毎に表示される。判定結果表示画面２６０には、抽出された顔画像の数が少ない入室者の表示領域２７０は、抽出された顔画像の数が多い入室者の表示領域２８０と異なる態様で表示される。この抽出された顔画像の数が少ない場合の表示態様は、通常と異なる色で表示領域の背景を表示したり、通常と異なる枠で表示領域を表示したりする。さらに、音による警報を発してもよい、連続的又は断続的に警報を発報してもよい。
【００６４】
なお、抽出された全ての画像の数ではなく、抽出された画像のうち認証に成功した場合の画像数を用いてもよい。認証に成功した際に撮影された顔画像のみを用いる（認証に失敗した際に撮影された顔画像を除外する）ことによって、信頼度の判定精度を向上させることができる。
【００６５】
また、特定の管理サーバ１０５又は特定の読取装置１０３を用いた認証の結果（認証試行回数、認証成功回数）に基づいて信頼度を判定してもよい。特定の場所における認証回数を用いることによって、通常と異なる行動を検出することができ、信頼度の判定精度を向上させることができる。
【００６６】
さらに、過去の認証結果のうち、認証失敗回数を所定の閾値と比較し、認証失敗回数が多い場合に警報を発報してもよい。
【００６７】
また、前述した第１の例と第２の例とを併用してもよい。すなわち、類似度を用いた判定と、抽出された画像数を用いた判定とのいずれかで信頼度が低いと判定された場合、成りすまし「有」と判定することができる。また、類似度を用いた判定と、抽出された画像数を用いた判定との両方で信頼度が低いと判定された場合のみ、成りすまし「有」と判定することもできる。
【００６８】
以上説明したように、第２の例では、顔画像データベース３１０から取得した顔画像の数によって認証の信頼度を判定することによって、過去の認証実績を考慮した警報を発報することができる。また、顔画像の類似度を計算しないので、少ない計算量で認証の信頼度を判定することができる。
【００６９】
第３の例は、前述した第１及び第２の例に付加される変形例で、顔画像データベース３１０から取得した顔画像を撮影した日時に従って画像毎に重み付けをする。
【００７０】
図１０は、信頼度判定処理（Ｓ１０３）の第３の例のフローチャートである。
【００７１】
まず、顔画像検索システム１０６は、ステップＳ１０１において取得したカードＩＤをキーとして顔画像データベース３１０を検索し、当該カードＩＤに関連付けられた顔画像を取得する（Ｓ１２１）。
【００７２】
そして、顔画像データベース３１０から抽出された顔画像と、ステップＳ１０２で取得した（すなわち、この認証において撮影された）顔画像との類似度を計算する（Ｓ１２２）。
【００７３】
その後、顔画像データベース３１０から抽出された顔画像の撮影日時によって、計算された類似度に重み付けをする（Ｓ１２３）。具体的には、顔画像データベース３１０から取得した顔画像の撮影日時と現在日時とを比較し、現在日時から撮影日時を減じた値（経過時間）を所定の基準で区分けして、各顔画像の重みを決定し、決定された係数を計算された類似度に乗じる。例えば、下記のように係数を決定することができる。
現在日時から３０月以内１．５
３０日から６０日１．０
６０日以上０．５
また、前述のように表を用いずに、所定の計算式によって重み（係数）を決定してもよい。例えば、最近の画像の重みと古い画像の重みとの差が大きくなるように、経過時間の対数値を用いた式によって重みを計算することができる。
【００７４】
その後、重み付けされた類似度の平均値と所定の閾値とを比較する（Ｓ１２４）。その結果、類似度の平均値が所定の閾値より小さければ、認証の信頼度が高いと判定する（Ｓ１２５）。一方、類似度の平均値が所定の閾値より大きければ、認証の信頼度が低いと判定する（Ｓ１２６）。
【００７５】
第３の例においても、前述した第１の例と同様に、類似度の平均値ではなく、様々な統計値を用いて信頼度を判定することができる。
【００７６】
ここまで、前述した第１の例に重み付けを適用した処理について説明したが、前述した第２の例に第３の例の重み付けを適用することもできる。この場合、重み付けの係数の合計値が画像数となり、重み付けの係数の合計値を認証の信頼度の判定に用いることができる。
【００７７】
以上説明したように、第３の例では、新しい画像は信頼度への貢献が高く、古い画像は信頼度への貢献が低くなることから、信頼度の判定精度を向上させることができる。
【００７８】
以上説明したように、第１の実施の形態によると、ユーザの顔画像およびカード情報に基づいて、成りすましを検出することによって、被験者の成りすましを精度よく発報することができる。また、予め登録された顔画像だけでなく、認証時に撮影された顔画像も用いてなりすましを判定することができる。
【００７９】
＜実施形態２＞
前述した第１の実施の形態では、認証が試みられる毎に被験者の顔画像を撮影し、撮影された顔画像を顔画像データベース３１０に蓄積している。しかし、顔画像データベース３１０に蓄積されている顔画像には類似度が高いものと低いものとが混在している。このように類似度が高い顔画像と、類似度が低い顔画像とが混在することによって、信頼度の判定精度が低下する。そこで、本発明の第２の実施の形態では、認証の試行時に類似度が低い顔画像を顔画像データベース３１０から削除することによって、信頼度の判定精度を向上させる。
【００８０】
具体的には、図７のステップＳ１０３で計算された類似度を所定の閾値（例えば、２０％）と比較し、類似度が低い顔画像のデータを顔画像データベース３１０から削除する。
【００８１】
なお、計算された類似度を所定の閾値と比較するのではなく、計算された類似度に統計的処理をし、統計的な検定によって削除する顔画像を選択してもよい。例えば、計算された類似度のヒストグラムを用いて、類似度が平均値−２σ以下の顔画像を削除してもよい。なお、σは標準偏差である。
【００８２】
また、類似度は、通常、同一人の顔画像の比較的狭範囲の集合と、別人の顔画像の集合とに分けられることから、同一人の顔画像の集合における平均値と標準偏差とを用いて、削除する顔画像を選択してもよい。
【００８３】
また、類似度ではなく、顔画像データベース３１０から抽出された顔画像の数を所定の閾値とを比較し、当該閾値を超える数の抽出された顔画像データを顔画像データベース３１０から削除してもよい。この場合、類似度が低い順に顔画像データを削除しても、撮影日時が古い順に顔画像データを削除してもよい。
【００８４】
なお、第２の実施の形態は、前述した第１の実施の形態だけでなく、後述する第３及び第４の実施の形態にも適用することができる。
【００８５】
以上説明したように、第２の実施の形態では、認証の試行のタイミングで顔画像データを顔画像データベース３１０から削除するので、このシステムを長期間運用しても、顔画像データベース３１０の容量の増加を抑制することができる。よって、ストレージ装置（磁気ディスク等）の記憶容量が小さい場合でも、顔画像データベース３１０をストレージ装置に格納することができる。また、顔画像データを削除するためのバッチ処理を実行する必要がない。
【００８６】
＜実施形態３＞
前述した第１の実施の形態では、読取装置１０３が取得したカードＩＤをキーとして顔画像データベース３１０を検索したが、被験者が保持する記憶媒体から読み取ったカードＩＤを用いて顔画像を抽出せずに、認証試行時にカメラ１０２が撮影した顔画像と、顔画像データベース３１０に格納された全ての顔画像とを比較し、両画像の類似度を計算し、認証の信頼性を判定する。
【００８７】
本発明の第３の実施の形態のシステムのハードウェアの構成は、前述した第１の実施の形態と同じであり、成りすまし検出処理（図７、図１１）のみが異なる。よって、第１の実施の形態と同じ構成には同じ符号を付し、それらの説明は省略する。
【００８８】
図１１は、第３の実施の形態の成りすまし検出処理の全体を示すフローチャートである。顔画像検索システム１０６のプロセッサが、メモリに格納されたプログラムを実行することによって、図１１に示す成りすまし検出処理が行われる。
【００８９】
第３の実施の形態では、被験者が保持するカードを読取装置１０３に読み取らせたタイミングで、カメラ１０２が被験者の顔画像を撮影する。すなわち、カメラ１０２は、常時、動画像を撮影し、モーション検出技術を用いてフレーム間の画像の変化を検出し、画像の変化が検出された場合、動画像をキャプチャして静止画像を取得する。なお、カメラ１０２又は読取装置１０３に人感センサ（例えば、赤外線センサ、超音波センサ）を設け、この人感センサが、読取装置１０３の前に被験者が立った（又は、カメラ１０２の撮影範囲に被験者が入った）ことを検出した場合、カメラ１０２が被験者の顔画像を撮影してもよい。
【００９０】
カメラ１０２は、読取装置１０３にカードを読み取らせている被験者の顔を撮影すると、撮影された顔画像を顔画像検索システム１０６に送る。顔画像検索システム１０６は、カメラ１０２が撮影した顔画像を受信することによって、成りすまし検出処理を開始する（Ｓ２０１）。
【００９１】
読取装置１０３は、当該カードに格納されたカードＩＤを読み取り、読み取ったカードＩＤを管理サーバ１０５を経由して顔画像検索システム１０６に送る。顔画像検索システム１０６は、読取装置１０３が読み取ったカードＩＤを受信する（Ｓ２０２）。
【００９２】
次に、顔画像検索システム１０６は、認証の信頼度を判定する（Ｓ２０３）。
【００９３】
具体的には、ステップＳ２０１において取得した被験者の顔画像と、顔画像データベース３１０に格納された全ての顔画像とを比較し、顔画像データベース３１０に格納された全ての顔画像の類似度を計算する。画像の類似度は、公知の画像マッチング技術を用いて計算することができる。そして、類似度が高い顔画像を所定数選択する。なお、類似度が高い順に所定数の顔画像を選択してもよく、類似度が所定の閾値より高い顔画像を撮影日時が新しい順に所定数選択してもよい。
【００９４】
その後、ステップＳ２０１で取得した顔画像と、ステップＳ２０２において取得したカードＩＤとを、それらの取得時刻と、カメラ１０２及び読取装置１０３の場所に基づいて関連付け、選択された所定数の顔画像に関連付けられるカードＩＤを求める。
【００９５】
そして、選択された所定数の顔画像に関連付けられたカードＩＤと、この認証時に撮影された顔画像に関連付けられた（すなわち、ステップＳ２０２において取得した）カードＩＤとを比較し、カードＩＤの一致率を求め、この一致率を所定の閾値（例えば、９５％）を比較する。その結果、一致率が高い場合、認証の信頼度は高いと判定し、一致率が低い場合、認証の信頼度は低いと判定する。
【００９６】
判定の結果、認証の信頼度が高いと判定された場合、この被験者は他人に成りすましている可能性が低いので、成りすまし検出「無」の場合の表示画面（図２）を端末１０７に出力する（Ｓ２０４）。一方、認証の信頼度が低いと判定された場合、この被験者は他人に成りすましている可能性が高いので、成りすまし検出「有」の場合の表示画面（図３）を端末１０７に出力する（Ｓ２０５）。
【００９７】
その後、終了命令を待って処理を終了するが、終了命令が無ければステップＳ２０１に戻って、顔画像の受信を待つ。
【００９８】
なお、第３の実施の形態において、入室者欄２０１には、直近にカメラ１０２が撮影した被験者の顔画像が表示される。また、顔検索結果欄２０３には、顔画像データベース３１０に登録された顔画像のうち、選択された所定数の顔画像が表示される。
【００９９】
なお、顔画像データベース３１０に格納された全ての顔画像ではなく、認証に成功した場合の顔画像のみを用いてもよい。認証に成功した際に撮影された顔画像のみを用いる（認証に失敗した際に撮影された顔画像を除外する）ことによって、認証に失敗した場合の顔画像が類似度が高い上位になることを避けることができ、信頼度の判定精度を向上させることができる。
【０１００】
第３の実施の形態に、前述した第１の実施の形態の第３の例で説明した重み付けをしてもよい。この場合、ステップＳ２０３において、計算された画像の類似度に、顔画像の撮影日時が古ければ大きな値となるように重み付けをし、重み付けされた類似度が高い順に所定数の顔画像を選択するとよい。
【０１０１】
第３の実施の形態の成りすまし検出処理（図１１）は、第１の実施の形態のシステムに実装され、前述した成りすまし検出処理（図７）と併存して、又は、前述した成りすまし検出処理（図７）と切り替えて用いることができる。また、第１の実施の形態のシステムに、第３の実施の形態の成りすまし検出処理（図１１）のみを実装したシステムを構築してもよい。
【０１０２】
以上説明したように、第３の実施の形態によると、ユーザの顔画像およびカード情報に基づいて、成りすましを検出することによって、被験者の成りすましを精度よく発報することができる。また、予め登録された顔画像だけでなく、認証時に撮影された顔画像も用いてなりすましを判定することができる。
【０１０３】
＜実施形態４＞
前述した第１及び第３の実施の形態では、読取装置１０３が取得したカードＩＤ及び顔画像の類似度を用いて認証の信頼度を計算した。しかし、ある被験者が特定の読取装置１０３で認証を繰り返している場合、この被験者であることが特定できれば、この被験者についての高い信頼度で認証することができ、カードＩＤによる認証が必要ない場合がある。そこで、本発明の第４の実施の形態では、所定の条件を満たした場合、カードＩＤを用いず、顔画像のみで認証を成功させる。
【０１０４】
第４の実施の形態のシステムのハードウェアの構成は、前述した第１の実施の形態と同じであり、成りすまし検出の結果によって認証の成否を判定する点と、成りすまし検出処理（図７、図１２）が異なる。よって、第１の実施の形態と同じ構成には同じ符号を付し、それらの説明は省略する。
【０１０５】
第４の実施の形態では、成りすまし検出の結果によって認証の成否を判定するので、顔画像検索システム１０６が認証の成否を判定する。画像検索システム１０６は、認証の成否の判定結果を、管理サーバ１０５に通知する。管理サーバ１０５は、カードＩＤによる認証が試行されていない場合でも、画像検索システム１０６からの認証成功の通知によって、コントローラ１０４に認証成功を通知する。コントローラ１０４は、顔画像検索システム１０６から認証成功の通知を受けると、読取装置が設置されているドアを解錠し、被験者の入退室を許可する。
【０１０６】
また、後述するように、第４の実施の形態では、カードによる認証を併用してもよいが、カードによる認証を併用しない場合、読取装置１０３を設けなくてもよい。
【０１０７】
図１２は、第４の実施の形態の成りすまし検出処理の全体を示すフローチャートである。顔画像検索システム１０６のプロセッサが、メモリに格納されたプログラムを実行することによって、図１２に示す成りすまし検出処理が行われる。
【０１０８】
第４の実施の形態では、被験者がカメラ１０２の撮影範囲に入ったタイミングで、カメラ１０２が被験者の顔画像を撮影する。すなわち、カメラ１０２は、常時、動画像を撮影し、モーション検出技術を用いてフレーム間の画像の変化を検出し、画像の変化が検出された場合、動画像をキャプチャして静止画像を取得する。なお、カメラ１０２又は読取装置１０３に人感センサ（例えば、赤外線センサ、超音波センサ）を設け、この人感センサが、カメラ１０２の撮影範囲に被験者が入った（又は、読取装置１０３の前に被験者が立った）ことを検出した場合、カメラ１０２が被験者の顔画像を撮影してもよい。
【０１０９】
カメラ１０２は、撮影範囲に入った被験者の顔を撮影すると、撮影された顔画像を顔画像検索システム１０６に送る。顔画像検索システム１０６は、カメラ１０２が撮影した顔画像を受信することによって、成りすまし検出処理を開始する（Ｓ３０１）。
【０１１０】
次に、顔画像検索システム１０６は、図１３に示す処理によって、認証の信頼度を判定する（Ｓ３０２）。
【０１１１】
認証の信頼度が高いと判定された場合、この被験者は他人に成りすましている可能性が低いので、認証成功を管理サーバ１０５に通知する（Ｓ３０３）。また、成りすまし検出「無」の場合の表示画面（図２）を端末１０７に出力してもよい。一方、認証の信頼度が低いと判定された場合、この被験者は他人に成りすましている可能性が高いので、認証失敗を管理サーバ１０５に通知する（Ｓ３０４）。また、成りすまし検出「有」の場合の表示画面（図３）を端末１０７に出力してもよい（Ｓ３０４）。
【０１１２】
図１３は、第４の実施の形態の信頼度判定処理（Ｓ３０２）のフローチャートである。
【０１１３】
まず、ステップＳ３０１において取得した被験者の顔画像と、顔画像データベース３１０に格納された全ての顔画像とを比較し、顔画像データベース３１０に格納された全ての顔画像の類似度を計算する（Ｓ３１１）。
【０１１４】
そして、計算された類似度と所定の閾値とを比較することによって、類似度が高い顔画像を選択する（Ｓ３１２）。
【０１１５】
その後、当該顔画像を撮影したカメラ毎に、選択された顔画像を分類する（Ｓ３１３）。なお、カメラ毎に顔画像を分類することなく、ステップＳ３０１で取得した顔画像を撮影したカメラと同一のカメラによって撮影された画像を選択することによって、当該カメラによって撮影された顔画像と、他のカメラによって撮影された顔画像とを分類してもよい。
【０１１６】
その後、分類された画像の信頼度を計算し（Ｓ３１４）、計算された信頼度を所定の閾値と比較することによって、認証の信頼度を判定する（Ｓ３１５）。この信頼度の判定は、例えば、分類された画像の認証成功時の類似度の和を計算し、計算された類似度を所定の閾値と比較することによって、認証の信頼度を判定する。
【０１１７】
また、分類された画像の数を計数し、計数された画像数を所定の閾値と比較し、画像数が大きい場合に認証の信頼度が高いと判定してもよい。分類された画像のうち認証に成功した画像の数を計数し、計数された画像数を所定の閾値と比較し、画像数が大きい場合に認証の信頼度が高いと判定してもよい。
【０１１８】
また、分類された画像が撮影された際の認証時に計算された類似度と、今回の認証時に計算された類似度とを乗じた値の合計を求め、この合計値を所定の閾値と比較し、合計値が大きい場合に認証の信頼度が高いと判定してもよい。
【０１１９】
さらに、類似度や画像数を所定の閾値と比較するのではなく、画像を撮影したカメラ毎にこれらの値（類似度、画像数）を比較し、全部の中で当該カメラの占める割合が大きい場合に認証の信頼度が高いと判定してもよい。また、画像を撮影したカメラ毎にこれらの値（類似度、画像数）を比較し、１位となる当該カメラの占める割合と、２位となるカメラの占める割合との比が大きい場合に認証の信頼度が高いと判定してもよい。
【０１２０】
そして、信頼度が所定の閾値より大きければ、信頼度が高いと判断し（Ｓ３１６）、信頼度が所定の閾値より小さければ、信頼度が低いと判断する（Ｓ３１７）。
【０１２１】
第４の実施の形態において、被験者によるカードの提示を受け付け、カードＩＤ、暗証番号及び顔画像の３要素のうち二つが一致した場合、認証を成功させてもよい。
【０１２２】
第４の実施の形態の成りすまし検出処理（図１２）は、第１又は第３の実施の形態のシステムに実装され、前述した成りすまし検出処理（図７又は図１１）と併存して、又は、前述した成りすまし検出処理（図７又は図１１）と切り替えて用いることができる。また、第１の実施の形態のシステムに、第４の実施の形態の成りすまし検出処理（図１２）のみを実装したシステムを構築してもよい。
【０１２３】
以上説明したように、第４の実施の形態によると、被験者が頻繁に認証を試みる場所に設置されたカメラが撮影した顔画像によって、カードを使用せずに認証が可能になる。
【符号の説明】
【０１２４】
１０２カメラ
１０３読取装置
１０４コントローラ
１０５管理サーバ
１０６顔画像検索システム
１０７端末

【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者が所持する識別手段に付与された識別情報を取得する読取装置と、
前記読取装置によって取得された識別情報を認証する認証装置と、を備える認証システムであって、
被験者の顔画像を撮影するカメラと、
警報を発報する端末に接続され、前記カメラによって撮影された画像を蓄積する画像データベースを有する管理装置と、を備え、
前記管理装置は、
前記読取装置又は前記カメラが前記認証時に取得した情報を用いて、前記画像データベースを検索し、
検索された画像を解析した結果に基づいて、前記認証の信頼度を判定し、
前記認証の信頼度が低いと判定された場合、警報を発するためのデータを前記端末に送信することを特徴とする認証システム。
【請求項２】
前記カメラは、前記読取装置が前記識別情報を取得したタイミングで被験者の第１の顔画像を撮影し、
前記管理装置は、
前記読取装置が取得した識別情報をキーとして、前記画像データベースを検索し、
当該識別情報と前記画像に関連付けられた識別情報とが一致する少なくとも一つの画像を抽出し、
前記第１の顔画像と前記抽出された画像との類似度を計算し、
前記計算された類似度の平均と所定の閾値とを比較し、
前記比較の結果、前記計算された類似度が低いと判定された場合、前記認証の信頼度が低いと判定することを特徴とする請求項１に記載の認証システム。
【請求項３】
前記管理装置は、
前記計算された画像の類似度に、前記画像の撮影日時が新しければ大きな値となる重み付けをし、
前記重み付けされた類似度の平均と所定の閾値とを比較し、
前記比較の結果、前記類似度が低いと判定された場合、前記認証の信頼度が低いと判定することを特徴とする請求項２に記載の認証システム。
【請求項４】
前記カメラは、前記読取装置が前記識別情報を取得したタイミングで被験者の第１の顔画像を撮影し、
前記管理装置は、
前記読取装置又は前記カメラが前記認証時に取得した情報を用いて、前記画像データベースを検索して、少なくとも一つの画像を抽出し、
前記第１の顔画像と前記抽出された画像との類似度を計算し、
前記計算された類似度と所定の閾値とを比較し、
前記比較の結果、類似度が低いと判定された画像を前記画像データベースから削除することを特徴とする請求項１に記載の認証システム。
【請求項５】
前記管理装置は、
前記読取装置が取得した識別情報をキーとして、前記画像データベースを検索し、
当該識別情報と前記画像に関連付けられた識別情報とが同一である画像を計数し、
前記計数された画像数と所定の閾値とを比較し、
前記比較の結果、前記画像数が少ないと判定された場合、前記認証の信頼度が低いと判定することを特徴とする請求項１に記載の認証システム。
【請求項６】
前記管理装置は、
前記関連付けられた識別情報が一致する画像の数に、その撮影日時が新しければ大きな値となる重み付けをし、
前記重み付けされた値の和を求めることによって、当該識別情報が一致する画像を計数することを特徴とする請求項５に記載の認証システム。
【請求項７】
前記カメラは、前記読取装置が前記識別情報を取得したタイミングで被験者の第１の顔画像を撮影し、
前記管理装置は、
前記第１の顔画像を用いて前記画像データベースを検索し、
前記画像データベースに蓄積された画像と前記第１の顔画像との類似度を計算し、
前記類似度が高い順に所定数の画像を前記画像データベースから抽出し、
前記抽出された各画像と関連付けられた識別情報と、前記第１の画像の撮影時に取得した第１の識別情報とが同一である前記抽出された画像の数を所定の条件に従って判定し、
前記計数された画像の数が小さいと判定された場合、前記認証の信頼度が低いと判定することを特徴とする請求項１に記載の認証システム。
【請求項８】
前記管理装置は、
前記計算された画像の類似度に、前記画像の撮影日時が新しければ大きな値となる重み付けをし、
前記重み付けされた類似度が高い順に所定数の画像を抽出することを特徴とする請求項７に記載の認証システム。
【請求項９】
前記カメラは、前記読取装置が前記識別情報を取得したタイミングで被験者の第１の顔画像を撮影し、
前記管理装置は、
前記第１の顔画像を用いて前記画像データベースを検索し、
前記画像データベースに蓄積された画像と前記第１の顔画像との類似度を計算し、
前記計算された類似度と所定の閾値とを比較することによって、類似度が高い顔画像を前記画像データベースから抽出し、
前記抽出された画像を解析した結果、当該抽出された画像が前記被験者の画像であると判定された場合、当該被験者を認証することを特徴とする請求項１に記載の認証システム。
【請求項１０】
前記カメラは、前記読取装置が前記識別情報を取得したタイミングで被験者の第１の顔画像を撮影し、
前記管理装置は、
前記第１の顔画像を用いて前記画像データベースを検索し、
前記画像データベースに蓄積された画像と前記第１の顔画像との類似度を計算し、
前記計算された類似度と所定の閾値とを比較することによって、類似度が高い顔画像を前記画像データベースから抽出し、
前記抽出された画像を、該画像を撮影したカメラ毎に分類し、
前記分類された画像を解析した結果、当該カメラの位置で当該被験者が多数回の認証をしていると判定された場合、当該被験者を認証することを特徴とする請求項１に記載の認証システム。
【請求項１１】
被験者が所持する識別手段に付与された識別情報を取得する読取装置と、
前記読取装置によって取得された識別情報を認証する認証装置と、を備える認証システムにおける認証の信頼度を判定する方法であって、
前記認証システムは、被験者の顔画像を撮影するカメラと、警報を発報する端末に接続され、前記カメラによって撮影された画像を蓄積する画像データベースを有する管理装置と、を含み、
前記方法は、
前記管理装置が、前記読取装置又は前記カメラが前記認証時に取得した情報を用いて、前記画像データベースを検索するステップと、
前記管理装置が、検索された画像を解析した結果に基づいて、前記認証の信頼度を判定するステップと、
前記管理装置が、前記認証の信頼度が低いと判定した場合、警報を発するためのデータを前記端末に送信するステップとを含む認証の信頼度の判定方法。
【請求項１２】
前記方法は、前記カメラが、前記読取装置が前記識別情報を取得したタイミングで被験者の第１の顔画像を撮影するステップを含み、
前記画像データベースを検索するステップでは、前記管理装置が、前記読取装置が取得した識別情報をキーとして前記画像データベースを検索し、当該識別情報と前記画像に関連付けられた識別情報とが一致する少なくとも一つの画像を選択し、
前記信頼度を判定するステップでは、前記管理装置が、前記第１の顔画像と前記選択された画像との類似度を計算し、前記計算された類似度の平均と所定の閾値とを比較し、前記計算された類似度が低いと判定した場合、前記認証の信頼度が低いと判定することを特徴とする請求項１１に記載の認証の信頼度の判定方法。
【請求項１３】
前記方法は、前記管理装置が、前記計算された画像の類似度に、前記画像の撮影日時が新しければ大きな値となる重み付けをするステップを含み、
前記信頼度を判定するステップでは、前記管理装置が、前記重み付けされた類似度の平均と所定の閾値とを比較し、前記類似度が低いと判定した場合、前記認証の信頼度が低いと判定することを特徴とする請求項１２に記載の認証の信頼度の判定方法。
【請求項１４】
前記方法は、
前記カメラが、前記読取装置が前記識別情報を取得したタイミングで被験者の第１の顔画像を撮影するステップと、
前記管理装置が、前記読取装置又は前記カメラが前記認証時に取得した情報を用いて、前記画像データベースを検索して、少なくとも一つの画像を抽出するステップと、
前記管理装置が、前記第１の顔画像と前記抽出された画像との類似度を計算するステップと、
前記管理装置が、前記計算された類似度と所定の閾値とを比較するステップと、
前記管理装置が、類似度が低いと判定した画像を前記画像データベースから削除するステップとを含む請求項１１に記載の認証の信頼度の判定方法。
【請求項１５】
前記方法は、
前記画像データベースを検索するステップでは、前記管理装置が、前記読取装置が取得した識別情報をキーとして前記画像データベースを検索し、当該識別情報と前記画像に関連付けられた識別情報とが同一である画像を計数し、
前記信頼度を判定するステップでは、前記管理装置が、前記計数された画像数と所定の閾値とを比較し、前記画像数が少ないと判定した場合、前記認証の信頼度が低いと判定することを特徴とする請求項１１に記載の認証の信頼度の判定方法。
【請求項１６】
前記方法は、前記管理装置が、前記関連付けられた識別情報が一致する画像の数に、その撮影日時が新しければ大きな値となる重み付けをするステップを含み、
前記信頼度を判定するステップでは、前記管理装置が、前記重み付けされた値の和を求めることによって、当該識別情報が一致する画像を計数することを特徴とする請求項１５に記載の認証の信頼度の判定方法。
【請求項１７】
前記方法は、前記カメラが、前記読取装置が前記識別情報を取得したタイミングで被験者の第１の顔画像を撮影するステップを含み、
前記画像データベースを検索するステップでは、前記管理装置が、前記第１の顔画像を用いて前記画像データベースを検索し、前記画像データベースに蓄積された画像と前記第１の顔画像との類似度を計算し、前記類似度が高い順に所定数の画像を前記画像データベースから抽出し、
前記信頼度を判定するステップでは、前記管理装置が、前記抽出された各画像と関連付けられた識別情報と、前記第１の画像の撮影時に取得した第１の識別情報とが同一である前記抽出された画像の数を所定の条件に従って判定し、前記計数された画像の数が小さいと判定した場合、前記認証の信頼度が低いと判定することを特徴とする請求項１１に記載の認証の信頼度の判定方法。
【請求項１８】
前記方法は、前記管理装置が、前記計算された画像の類似度に、前記画像の撮影日時が新しければ大きな値となる重み付けをするステップを含み、
前記信頼度を判定するステップでは、前記管理装置が、前記重み付けされた類似度が高い順に所定数の画像を抽出することを特徴とする請求項１７に記載の認証の信頼度の判定方法。
【請求項１９】
前記方法は、前記カメラが、前記読取装置が前記識別情報を取得したタイミングで被験者の第１の顔画像を撮影するステップを含み、
前記画像データベースを検索するステップでは、前記管理装置が、前記第１の顔画像を用いて前記画像データベースを検索し、前記画像データベースに蓄積された画像と前記第１の顔画像との類似度を計算し、前記計算された類似度と所定の閾値とを比較することによって、類似度が高い顔画像を前記画像データベースから抽出し、
さらに、前記方法は、
前記管理装置が、前記抽出された画像を、該画像を撮影したカメラ毎に分類するステップと、
前記管理装置が、前記分類された画像を解析した結果、当該カメラの位置で当該被験者が多数回の認証をしていると判定した場合、当該被験者を認証するステップとを含む請求項１１に記載の認証の信頼度の判定方法。

【図５】