JP2002507035A

JP2002507035A - 個人識別のために記録された画像の正当性を認証する方法

Info

Publication number: JP2002507035A
Application number: JP2000536043A
Authority: JP
Inventors: コーネンヴォルフガング; ブラウクマンミヒャエル; リーベトラウアンドレ
Original assignee: ツェントルムフュアノイロインフォルマチクゲゼルシャフトミットベシュレンクテルハフツング
Priority date: 1998-03-12
Filing date: 1999-03-11
Publication date: 2002-03-05
Also published as: US6922478B1; DE19810792A1; DE59911699D1; CA2323867A1; EP1062640A1; WO1999046737A1; EP1062640B1

Abstract

(57)【要約】本発明は、個人識別を受けさせる人物の個人識別のために記録された画像の正当性を認証する方法に関する。この方法には、時間的に相前後する人物個別画像のシーケンスを記録するステップと、このシーケンスの２つの相前後する個別画像において少なくとも、固有の動きすなわち識別すべき人物により重心が変化することなく意識的または無意識に実行される動きが検出されたとき、記録された画像の正当性を確定するステップが設けられている。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】本発明は、個人識別を受けるべき人物を個人識別のために記録した画像の正当
性を認証する方法に関する。

【０００２】公知の個人識別法、例えば容貌による識別法は、ドイツ連邦共和国特許第４４
０６０２０号明細書に記載されているように、識別すべき人物の個々の記録と基
準画像とを比較することのみに基づいている。したがってこの手法では静止情報
しか処理できない。しかもこの手法の欠点は、この手法で動作するアクセスコン
トロールが写真の提示または人物の偽装イメージにより簡単に欺かれてしまうこ
とである。

【０００３】このような欺瞞の危険を低減するために、種々の手法が開発されてきた。

【０００４】例えばドイツ連邦共和国実用新案第２９５０６６０号明細書から、個人識別に
使用される光のスペクトル領域をＩＲフィルタプレートにより、写真ないし偽装
イメージが、実際に記録された容貌の反射率特性とは異なっている反射率特性を
有する領域に制限することが公知である。しかしこの種のＩＲフィルタプレート
の欠点は該プレートによって画像の品質が低下し、これにともなって識別プロセ
スの品質への要求が増大することである。また他方では、人物の容貌のＩＲ領域
での反射率特性に類似した反射率特性をＩＲ領域に有する画像媒体が見出され、
この画像媒体が欺瞞となる危険も存在する。

【０００５】さらに従来技術では識別すべき人物のイメージがステレオイメージシステムに
よって記録される手法が周知である。例えば文献 "In-Your-Face Security", In
: PCWeek, 26.03.1997. に記載されている容貌の識別システムはこの種の手法を
利用している。容貌の３次元構造を完全にまたは部分的に検出する他の手法には
レーザトライアンギュレーション法またはいわゆるシェイプフロムシェーディン
グ法などがあり、これらは Attick, Griffin & Redlich, "Neural Computing 8"
, 1996 の1321頁〜1340頁に記載されている。これらの手法では所定の照明方向でのグレー値特性から観察対象物の凹凸情報に対する推論が得られる。この手法
を用いると、画像を平面的に記録システムの前で保持するような欺瞞は確かに検
出されるが、円筒形に湾曲させた画像または３次元の偽装による欺瞞は欺瞞とし
て判別されない。

【０００６】さらに従来技術では、識別すべき人物のイメージをサーモグラフ法により記録
する手法が周知である。これについては例えばドイツ連邦共和国特許第４００９
０５１号明細書を参照されたい。ここでは個人識別のために識別すべき人物から
放射された熱放射が検出され、予め定められた基準情報と比較される。ただしこ
の手法にも欠点が存在し、この手法を実施するための装置、特に識別すべき人物
を記録するサーモグラフカメラがきわめて高価となる。したがってサーモグラフ
法は多数の個所で使用されるアクセスコントロール、例えば自動預払機で預金の
引き出しおよび／または銀行取引の操作をする際には使用できない。

【０００７】従来技術から公知の装置の上述の欠点に鑑みて、本発明の課題は、個人識別を
受けるべき人物を個人識別のために記録した画像の正当性を認証する方法を提供
することである。その際に一方では正当性の認証における信頼性、ひいてはアク
セスコントロールによって達成すべき安全性を従来技術に比べて高め、他方では
低コストで実現できるようにする。

【０００８】この課題は個人識別を受けるべき人物を個人識別のために記録した画像の正当
性を認証する方法において、人物の時間的に相互に連続する個々の画像のシーケ
ンスを記録するステップと、少なくとも２つの相互に連続する個々の画像から人
物の固有の動きのシーケンスを求め、記録画像の正当性を確認するステップとを
有する方法により解決される。

【０００９】本発明の方法では識別すべき人物の固有の動き、すなわち識別すべきそれぞれ
の人物がその重心を変えることなく意識的または無意識的に行う動きを記録画像
の正当性を認証するために使用するので、正当性は相互に連続して記録された個
々の画像が実際に、固有の動きを行っている人物、すなわち生きている人間から
得られる場合にのみ確認される。したがって本発明の方法を使用するアクセスコ
ントロールでは、円筒形に湾曲させた写真または識別すべき人物の偽装イメージ
による欺瞞はもはや不可能となる。これによりアクセスコントロールによって保
証されるセキュリティは著しく高められる。

【００１０】さらに本発明の方法は、その実施のために、ただ１つの記録装置と画像評価装
置とが必要なだけであり、これら２つの装置が本来の画像識別を行うためにすで
に設けられているので、比較的低コストで実現することができる。さらに本発明
の記録画像の正当性を認証する方法は、多数の個所で使用されるアクセスコント
ロール、例えば預金の引き出しおよび／または銀行取引の操作のための自動預払
機での使用にも適している。

【００１１】本発明の方法の有利な実施形態によれば、固有の動きを検出するため、前記シ
ーケンスにおけるそれぞれ２つの相前後する個別画像の少なくとも１つの差分画
像を評価する。

【００１２】この種の差分画像を形成することにより、本発明の方法で処理すべきデータ量
を著しく低減することができる。これにより本発明の方法を著しく迅速に実施す
ることができる。これは特にこの方法を実施するためのハードウェアへの要求を
低減し、直接にシステム全体のコストの低減をもたらす。

【００１３】さらに有利な実施形態によれば、固有の動きを検出するため、相前後する２つ
の差分画像のＡＮＤ結合により得られた差分画像を評価する。

【００１４】この実施形態によれば特に、例えば２つの連続する個々の記録における主たる
背景が顕現することにより生じかつこれら２つの連続する個々の記録の差分画像
に現れてくる変化が強く低減された差分画像が得られる。換言すれば、この実施
形態により最終的に判別に使用される差分画像には固有の動きから得られたもの
でない変化は存在しない。

【００１５】別の有利な実施形態によれば、各差分画像を評価前にバイナリ化する。

【００１６】この手段により、処理すべきデータの著しい低減がさらに達成される。これに
よりこの方法の速度は上昇し、ひいては同じ能力でハードウェアへの要求が一層
小さくなる。

【００１７】バイナリ化は例えば差分画像のバックグラウンドの評価により求められた閾値
を用いて実行される。これは例えば差分画像内の静止バックグラウンドの領域の
ピクセルの強度を平均することにより行われる。これは有利にはバイナリ化がつ
ねにその時点で存在している記録状態に依存して定められる利点を有する。した
がって本発明の方法のこの実施形態では、周囲の変化、例えば変化する光状態お
よび／またはコントラスト状態への適合が可能となる。

【００１８】さらに各差分画像において少なくとも１つの高められた動きの部分を選び出し
、各差分画像におけるこの少なくとも１つの部分が、固有の動きの期待される所
定の領域と一致していれば、固有の動きを確定する。

【００１９】本発明の方法の実施形態によれば処理すべきデータ量はさらに低減され、これ
により前述した利点がもたらされる。

【００２０】このために高められた動きの部分は垂直方向および水平方向の拡がりを有して
おり、ここで垂直方向の拡がりを実質的に、差分画像の水平方向投影および水平
方向分散から成る積の関数のピークにより求め、水平方向の拡がりを実質的に、
差分画像の垂直方向投影および垂直方向分散から成る積の関数のピークにより求
める。

【００２１】有利には、各関数をローパスフィルタで平滑してから対応するピークを求める
。この手段により差分画像内で場合によりピークないし高められた動きの部分の
算出を劣悪にする高周波数のノイズは回避される。全体では高められた動きの部
分のローバストな算出が達成される。

【００２２】第１の択一例の有利な実施形態によれば、互いに対称関係をもつと期待される
差分画像から複数の部分を選び出し、対応するそれらの部分の相関分析により対
称関係が認証されたとき、固有の動きを確定する。固有の動き、例えば識別すべ
き人物の容貌における固有の動きは一般に対称性を有しているので、この実施形
態では所定の領域で固有の動きが確認された場合にそれが実際に固有の動きなの
かまたは別の動き、ノイズその他でないか否かが検査される。

【００２３】さらに、この検査に無関係にまたはこの検査と一緒に、高められた動きが高め
られた動きの領域においてその領域にわたり不均一に分布しているかどうかとい
う別の検査を実施することができる。

【００２４】これにより不都合なケースで加算されることのある小さな変化が合計において
誤って固有の動きとして識別されることが排除される。

【００２５】第２の択一例によれば、固有の動きを確定するため、所定の垂直方向位置に対
して差分画像の水平方向投影および水平方向分散から成る積により求められる、
垂直方向位置に依存する関数と、所定の水平方向位置に対して差分画像の垂直方
向投影および垂直方向から成るの積により求められる、水平方向位置に依存する
関数を評価する。

【００２６】有利には、第２の択一例においても、各関数をローパスフィルタにより平滑し
てから対応するピークを求める。これにより高周波数のノイズが差分画像からフ
ィルタリング除去される。

【００２７】有利な別の実施形態によれば、垂直方向位置に依存する関数において少なくと
も１つのピークを求め、水平方向位置に依存する関数において少なくとも１つの
ピークを求め、垂直方向ないしは水平方向においてこれらのピークが、固有の動
きの期待される少なくとも１つの領域における垂直方向ないしは水平方向の拡が
りにより得られた所定の限界内に位置していれば、固有の動きを確定する。

【００２８】第１の択一例と同様に、第２の択一例で求められた固有の動きに対しても検査
プロセスを行うことができる。この検査プロセスは固有の動きが一般に対称性を
示す事実に基づいている。

【００２９】したがって例えば垂直方向位置に依存する関数から、および／または水平方向
位置に依存する関数から、互いに対称関係が存在すると期待される部分を評価し
、対応する部分の相関分析により対称関係が認証されたとき、最終的に固有の動
きを確定する。

【００３０】対称関係を満足することが期待される関数の部分の相対偏差に対して相互にロ
ーバストな検査プロセスを行うために、この関数部分を相関分析前に相互に関連
して正規化することができる。

【００３１】この検査プロセスに加えてまたはこれに代えて、垂直方向位置に依存する関数
および／または水平方向位置に依存する関数を評価し、相関分析により、垂直方
向位置に依存する関数および／または水平方向位置に依存する関数が所定の領域
にわたり不均一な経過をもつことが検出されたとき、固有の動きを確定する。

【００３２】付加的な検査により、不都合なケースで加算されることのある小さな変化が合
計において誤って固有の動きとして識別されることが排除される。

【００３３】本発明の方法の前述の実施形態の有利な態様によれば、固有の動きは、記録さ
れた画像の正当性を認証するための識別すべき人物の頭部領域に求めることがで
きる。

【００３４】この実施形態は、頭部領域では識別すべき人物の人体全てと比較して、大抵の
および最も優勢な固有の動きを見出すことができるという利点を有している。し
たがって本発明の方法は識別すべき人物の頭部領域に対して最も効率的に実施さ
れる。

【００３５】頭部領域における特に明確な固有の動きを有する領域として、例えば口唇部お
よび／または頬領域および／または鼻領域および／または目領域が挙げられる。

【００３６】有利な実施形態では、検出すべき固有の動きは、識別すべき人物の頭部領域に
おける少なくとも２つの互いに対称な領域における固有の動きであり、少なくと
も２つの互いに対称な領域を頭部領域の対称軸を求めるために用いる。

【００３７】このようにして見つけだされた対称軸を用いて個人識別に使用可能な画像を生
成し、この画像においてフロントパラレルに回転された頭部領域が回転された対
称軸をもつ頭部領域に変換される。

【００３８】これに対して付加的または択一選択的に、見つけられた対称軸を用いて、個人
識別に使用可能な、識別すべき個人の画像を形成してもよく、この画像は、左頭
部領域と鏡像化された左頭部領域とから合成されるか、ないし、右頭部領域と鏡
像化された右頭部領域とから合成される。

【００３９】択一選択的な両者とも、この後で行われる個人識別用に、一層良好な画像を形
成することができるという利点がある。つまり、第１の選択肢での画像識別では
、識別すべき個人の頭部領域が垂直線に対して傾斜しているような撮影を使用し
てもよい。第２の選択肢を用いると、画像の１／２しか照射されていないので、
個人識別には使用できないような画像でも個人識別のために使用することができ
る。

【００４０】以上説明した実施例すべての、その他の有利な形態によると、正当性確定の前
に、当該個人固有の動きが期待される、個別画像内の領域を個別画像から抽出す
ることができる。

【００４１】この実施例の利点は、正当性の確定に必要な画像を任意のビデオシーケンスか
ら抽出することができるという点にある。

【００４２】したがって、識別すべき個人は記録ないし撮影装置の視野に入るようにすれば
よい。その結果、多数の個別画像から、正当性の確定のために、その都度最適な
個別画像を選択することができるという利点が得られると共に、更に、個人識別
を受ける個人は、個人の識別および正当性の認証に必要な、個人の記録ないし撮
影を行うことができようにするために、予め決められた固定した位置姿勢をとる
ことは必要でない。

【００４３】正当性の確定の場合のように、この領域の抽出時に処理すべきデータを少なく
するために、有利には少なくとも１枚の、シーケンスの順次連続する２枚の各個
別画像の差分画像を評価すればよい。

【００４４】更に、最終的に判定すべき差分画像が、例えば、背景の優勢部分が顕現するこ
とによって生起する変化の影響を受けないようにする必要がある場合、この領域
の抽出の際にも、順次連続する２つの差分画像のＡＮＤ結合して得られた差分画
像を評価するとよい。

【００４５】同様に、各差分画像を、評価の前にバイナリ化するとよい。この際、例えば、
例えば、動きのない背景領域内に位置している、差分画像内のピクセルの強度を
平均化することによって求められた各差分画像の１枚の差分画像の背景を評価す
ることによって求められた閾値を用いてバイナリ化するとよい。この形態による
と、上述の、個人固有の動きを検出する点に関連して既述したように、処理すべ
きデータ量を著しく減らすことができる。

【００４６】個人固有の動きを検出するのと同様にして、有利に、識別すべき個人の頭部領
域を抽出するとよい。

【００４７】有利な形態によると、個人識別用に抽出した頭部領域を所定の標準量に変換す
るとよい。こうすることによって、殊に計算時間に関して煩雑な、顔識別用のア
ルゴリズムで問題となることがある大きさの多様性を考慮することができるよう
になる。

【００４８】頭部領域の抽出のために、頭部領域が相応の個別画像ないし差分画像から抽出
される、相応の個別画像ないし差分画像内の少なくとも２つの頭部境界を求める
とよい。

【００４９】第１の選択肢によると、このために、相応の個別画像ないし差分画像内で頭部
境界を求める点には、上側および左側頭部境界を求める点が含まれる。

【００５０】第２の選択肢によると、付加的に、右側の頭部境界も突き止めるとよい。

【００５１】各頭部境界を、頭部の輪郭がほぼ完全に頭部境界線の内部に位置しているよう
な頭部境界線によって定めると、目的に適っている（但し、これに限定されるも
のではない)。有利な形態によると、上側の頭部境界を特定するために、バイナリ化された差分画像の垂直方向投影の関数を求め、上側の頭部境界を、所定の閾値を超過する
、この関数の１次導関数値の最初の最大値によって定めるとよい。

【００５２】高周波ノイズを除去する必要がある場合、ローパスフィルタを用いて頭部境界
を定める前に垂直方向投影の関数を平滑化するとよい。

【００５３】左側頭部境界の特定のために、バイナリ化された差分画像の水平方向投影の関
数を求めて、所定の限界値を超過する、この関数の１次導関数値の最初の最大値
によって左側頭部境界を定めるとよい。

【００５４】択一選択的に、左側頭部境界の特定のために、差分画像を垂直方向に順次連続
する多数のストライプに分割してもよく、その際、最初のストライプは、垂直方
向下向きに、求められた上側頭部境界につなげられ、それから、各ストライプで
、バイナリ化された差分画像の水平方向投影の関数を求め、続いて、このように
して得られた多数の水平投影関数の１次導関数の値を形成し、このようにして形
成された多数の値の和を加算し、最後に、左側頭部境界を、所定限界値を超過す
る、この和の最初の最大値として定めるとよい。

【００５５】この第２の選択肢の利点は、上側頭部境界の下側のストライプによって頭部領
域だけが検出され、その下側に位置している、左側頭部境界の検出の際に不正確
な結果を招来することがある肩領域をマスキングすることができる点である。

【００５６】この場合でも、頭部境界を定める前に水平方向投影の単数ないし複数の関数を
ローパスフィルタを用いて任意選択的に平滑化するとよい。

【００５７】左側頭部境界を特定する際の第１の選択肢と同様に、右側頭部境界も求める有
利な実施例によると、右側頭部境界を特定するために、バイナリ化された差分画
像の水平方向投影の関数を求め、右側頭部境界を、所定限界値を超過する、この
関数の１次導関数値の最後の最大値によって定めるとよい。

【００５８】左側頭部境界の特定時の第２の選択肢と同様に、右側頭部境界も求める有利な
形態によると、右側頭部境界の特定のために、差分画像を水平方向に順次連続す
る多数のストライプに分割するとよく、その際、第１のストライプは、垂直方向
下向きに、求められた上側頭部境界につなげられ、各ストライプ内で、バイナリ
化された差分画像の水平方向投影の関数が求められ、このようにして得られた、
水平方向投影の多数の関数の１次導関数値が形成され、このようにして形成され
た多数の値の和が加算され、右側頭部境界が、所定限界値を超過する、この和の
最後の最大値として定められる。

【００５９】この場合にも、頭部境界を定める前に、水平方向投影の単数ないし複数関数を
ローパスフィルタを用いて平滑化することができる。

【００６０】有利な実施例によると、頭部境界の特定の際、所定範囲内の順次連続する２つ
の個別画像間で変化した場合に限って、頭部境界を求めるために、順次連続する
２つの個別画像、ないし、それから得られた差分画像を使用するとよい。

【００６１】こうすることによって、簡単に、頭部境界を求める前に、頭部境界用の十分に
確実な結果を得ることができるように、差分画像だけを、頭部境界を求めるため
に使用することができる。順次連続する２つの個別画像間の変化が、所定値より
大きくなければならない（それにより、この有利な実施例によると、頭部境界が
計算される）ようにすることによって、両画像から、通常のノイズを超過する変
化、したがって、識別すべき個人の実際の動きだけを検出することができるよう
になる。順次連続する２つの個別画像間の変化が、所定値よりも小さくなければ
ならない（それにより、頭部境界が計算される）ようにすることによって、例え
ば撮影装置が振動することによって、または、識別すべき個人の極端に速い動き
によって生じる過度に強い動きを反映した差分画像を、頭部境界を求める際に考
慮しないで済む。

【００６２】所要計算時間に関して特に有利な形態によると、順次連続する２つの個別画像
間の変化を求めるために、動き強度を算出するとよい。グレースケール画像の場
合、動き強度は、実質的に差分画像のグレーレベルの和によって算出される。バ
イナリ化された差分画像では、動き強度を、バイナリ化された差分画像の１のピ
クセルまたは０のピクセルの和として算出すると目的に適っている。

【００６３】有利な態様に相応して、頭部境界を求めることができない場合には、頭部領域
の抽出のために、予め決められた特定の頭部境界を使用するとよい。

【００６４】別の有利な形態によると、求められた頭部境界の１つが予め決められた特定の
境界内にない場合には、予め決められた特定の複数の頭部境界を、頭部領域の抽
出のために使用するとよい。択一選択的に、頭部境界の特定用のステップを後続
の差分画像を用いて実行するとよい。

【００６５】こうすることによって、この方法で求められた境界により、付加的に妥当性（
尤度）チェックを行うことができる。つまり、そうすることによって、この頭部
境界を定める領域によって、装置の配置構成に関して、実際上、個人の頭部を期
待することができるのかどうかチェックすることができる。求められた頭部境界
が妥当でない場合、結局所定の頭部境界が採用される。この付加的なチェックに
よって、頭部境界の検出の品質、したがって、結局、正当性認証の品質（Ｑ）を
付加的に向上させることができる。

【００６６】頭部境界の検出用の上述の実施例で、下側ないし右下側の頭部境界を、相応の
個別画像ないし差分画像から正方形の頭部領域を抽出するようにして決めると目
的に適っている。

【００６７】本発明の方法の前述の形態すべての有利な構成に相応して、順次連続する２つ
の個別画像から、固有の動きの検出のため、および／または、固有の動きを求め
るべき範囲の抽出のために評価される、安定化された差分画像を形成するとよい
。

【００６８】この実施例は、一方では、固有の動きが期待される領域の抽出方法とは無関係
かつ択一選択的に使用することができる。それにより、この実施例では、頭部境
界検出と関連して達成される利点すべてを利点と呼ぶことができる。

【００６９】他方では、この実施例を、抽出の範囲内で求められた、固有の動きのある領域
の精度を高めるのに使用することもできる。

【００７０】この際、相関補正を用いて安定化することができる。

【００７１】所定の実施例によると、差分画像の算出を含むテンプレートマッチングによっ
て相関補正することができ、その際、差分画像の算出の際、差分画像の形成のた
めに使用される第１の個別画像が、差分画像の形成のために使用される第２の個
別画像に対して、各個別画像間の相関関数が最大であるようにシフトされる。

【００７２】有利な他の実施例によると、前述の方法で、順次連続する２つの個別画像ない
し当該の２つの個別画像から得られた差分画像が、順次連続する２つの個別画像
間の変化が所定範囲内にある場合に限って、当該個人固有の動きを求めるのに使
用される。

【００７３】こうすることによって、本発明の方法の開始時に、順次連続する個別画像を予
め選択することができ、この個別画像を用いて、認証結果を十分正確にすること
ができる。

【００７４】個人固有の動きを求める前に、十分に正確な結果を得ることができるように検
出するために、差分画像だけを使用することが、殊に、簡単に可能となる。つま
り、順次連続する２つの個別画像間の変化が、所定値よりも大きくなければなら
ない（それによって、この有利な実施例により、個人固有の動きを求める）よう
にすることによって、両画像から、通常のノイズを超過する変化、したがって、
識別すべき個人の実際の動きまたは固有の動きを求めることができるようになる
。順次連続する２つの個別画像間の変化が所定値よりも小さくなければならない
（それによって、頭部境界が算出される）ようにすることによって、例えば、撮
影装置の振動または識別すべき個人の極端に速い動きによって生じるような、過
度に強い動きを示す差分画像を、固有の動きの検出用に使用しないようにするこ
とができる。

【００７５】有利には、順次連続する２つの個別画像間の変化を、動き強度によって算出す
ることができる。同様に、頭部境界を求める場合同様に、グレースケール画像の
動き強度を、グレーレベルの和によって算出するとよい。同様に、バイナリ化さ
れた差分画像に対して、動き強度を、バイナリ化された差分画像の１ーピクセル
または０ーピクセルの和によって算出すると目的に適っている。

【００７６】本発明の方法の別の利点および特徴については、本発明の図示の詳細な実施例
の説明から明らかとなる。

【００７７】ここで、図１は、本発明にしたがって、個人識別の領域において記録された画像の正当
性を認証する方法の第１実施形態のフローチャートであり、図２は、本発明にしたがって正当性を認証する方法の第２実施形態のフローチ
ャートであり、図３は、本発明にしたがって正当性を認証する方法の第３実施形態のフローチ
ャートであり、図４は、本発明にしたがって正当性を認証する方法の第４実施形態のフローチ
ャートであり、図５は、本発明にしたがって正当性を認証する方法の第５実施形態のフローチ
ャートであり、図６は、本発明にしたがって正当性を認証する方法の第６実施形態のフローチ
ャートであり、図７は、本発明にしたがって正当性を認証する方法の第４または５実施形態の
枠内で使用することのできる相関分析を実行するためのフローチャートであり、図８は、本発明にしたがって正当性を認証する方法の第６実施形態のフローチ
ャートであり、図９は、本発明にしたがって正当性を認証する方法の第７実施形態のフローチ
ャートである。

【００７８】図１には、個人識別の枠内において記録ないし撮影された、個人識別を受ける
べき人物の画像の正当性を認証する本発明の方法の第１実施形態のフローチャー
トが示されている。

【００７９】第１ステップＳ１１０では、時間的に連続する、１人物の個別画像のシーケン
スＫ（ｔ），ｔ＝１，…，ｎが記録される。このために有利には、このようなシ
ーケンスをデジタル形式で記録する、従来技術から公知のビデオカメラが使用さ
れる。このようなビデオカメラによって記録される個別画像は通例、ピクセル形
式であり、ここで各個別画像は、ｃがこの個別画像の列数を、またｒがその行数
を表す場合、ｃ×ｒピクセルを含む。

【００８０】したがって以下では、Ｋ（ｔ）によって時点ｔにおける個別画像の全体を、ま
たＫ_cr（ｔ）によって第ｃ列、第ｒ行のピクセルを表す。

【００８１】個別画像は、本発明の方法では８〜１２画像／秒の速度で記録される。

【００８２】ステップＳ１２０では、個別画像の記録されたシーケンスから、時間的に連続
する２つの個別画像Ｋ（ｔ−１）およびＫ（ｔ）が選択される。

【００８３】これに続くステップＳ１３０では、個別画像Ｋ（ｔ−１）とＫ（ｔ）とが相互
に比較され、これによって個人識別を受けるべき人物が、これらの２つの個別画
像Ｋ（ｔ−１）とＫ（ｔ）との間で固有の（内在的な）動き（intrinsische Bew
ebungen）を行ったかどうかを検出する。

【００８４】このために２つの個別画像Ｋ（ｔ−１）とＫ（ｔ）をピクセル毎に相互に比較
することができ、このピクセル比較によって得られた変化を所定の閾値と比較す
ることができる。したがって変化の値が所定の閾値を上回る場合は、この人物は
２つの個別画像Ｋ（ｔ−１）とＫ（ｔ）との間で、固有の動きを行っており、変
化の値が所定の閾値を下回る場合は、この人物の固有の動きは確定することがで
きない。このピクセルとピクセルとの比較は、人物の固有の動きに、付加的な動
きが重畳されていない場合、すなわちこの人物が記録装置に対して動かないかま
たはごくわずかしか動かない場合には、満足できる結果が得られる。

【００８５】この比較を詳細にどのように行うかは、連続する個別画像の形式に依存する。
個別画像が例えばグレイスケールである場合、個別画像Ｋ（ｔ−１）およびＫ（
ｔ）の対応する２つピクセルのグレイスケールの差分値をピクセルの変化に対す
る尺度とみなすことができ、また最終的に所定の閾値と比較される、差分値の総
和を２つの個別画像Ｋ（ｔ−１）とＫ（ｔ）との間の変化に対する尺度とみなす
ことができる。

【００８６】個別画像がたとえば２値形式（すなわち白または黒のピクセルの形式）である
場合、２つの個別画像の間の変化は、個別画像Ｋ（ｔ−１）およびＫ（ｔ）の対
応する、相互に異なるピクセルの和から得られる。したがって２値化された個別
画像の場合、この変化が所定の閾値と比較される。グレイスケール画像の２値化
は、第２実施形態（ステップＳ２４０）との関連でさらに詳しく説明する。

【００８７】ステップＳ１３０での比較によって最終的に、人物の固有の動きが２つの個別
画像の間で発生したことが分かった場合、ステップＳ１７０で、記録した個別画
像Ｋ（ｔ−１）およびＫ（ｔ）の正当性が認証される。

【００８８】これに対して比較によって、人物が個別画像Ｋ（ｔ−１）とＫ（ｔ）との間で
固有の動きを行わなかったことが分かった場合、ステップ１８０で、記録した個
別画像Ｋ（ｔ−１）およびＫ（ｔ）の正当性を認証することはできない。

【００８９】この場合、この方法を中断することも可能であり、この方法が入室コントロー
ルの領域で使用される場合には入室を拒否することができる。択一的にはステッ
プＳ１９０に示したようにステップＳ１２０にジャンプして戻り、正当性を認証
するこの方法を別の２つの個別画像、例えばＫ（ｔ）とＫ（ｔ＋１）によって新
たに実行することができる。

【００９０】ステップＳ１９０によって示されたループはｊ回、実行することができ、ここ
でｊは、高々ｎ−１である所定の数である。

【００９１】個別画像Ｋ（ｔ−１）とＫ（ｔ）とを比較する代わりに、処理すべきデータ量
を低減するために２つの個別画像から差分画像Ｄ（ｔ）＝Ｋ（ｔ）−Ｋ（ｔ−１
）を形成することができ、最終的にこの差分画像Ｄ（ｔ）を直接調べて、人物が
固有の動きを２つの個別画像Ｋ（ｔ−１）とＫ（ｔ）との間で行ったか否かを知
ることができる。

【００９２】第１実施形態の別の択一的な実施形態では、差分画像Ｄ（ｔ）の代わりに、連
続する２つの差分画像Ｄ（ｔ）およびＤ（ｔ−１）のＡＮＤ結合を、固有の動き
を求めるために評価することもできる。この択一的な実施形態は殊に、優勢な背
景の顕現、例えば照明源が見えてきてしまうことによって連続する２つの個別画
像に極めて大きな変化が生じかつ差分画像に反映されてくる場合に有利である。
したがってこの択一的な実施形態により最終的に判定すべき差分画像は、固有の
動きに起因しない変化の影響を受けなくなる。

【００９３】この択一的な実施形態では２つの差分画像Ｄ（ｔ）およびＤ（ｔ−１）を使用
するため、これらの２つの差分画像を形成するために、連続する３つの個別画像
Ｋ（ｔ−１），Ｋ（ｔ），Ｋ（ｔ＋１）が必要である。

【００９４】図２には、本発明による方法の第２実施形態のフローチャートが示されている
。

【００９５】この第２実施形態は、実質的に第１実施形態のステップＳ１３０の択一例であ
る。

【００９６】したがってこの第２実施形態でも同様に、まずステップＳ１１０およびＳ１２
０が実行される。すなわち時間的に連続する個別画像のシーケンスが記録され、
このシーケンスから時間的に連続する２つの個別画像が選択される。

【００９７】ステップＳ１２０の後、ステップ１３０で差分画像Ｄ（ｔ）が個別画像Ｋ（ｔ
）とＫ（ｔ−１）とから求められる。

【００９８】オプションのステップＳ２４０では、この差分画像を以下の式にしたがってバ
イナリ化することができる。

【００９９】Ｂ_δ（ｔ）＝Θ（Ｄ（ｔ）−δ）（１）ここでδは所定の閾値であり、θ（ｌ）はステップ関数であり、すなわちｌ＜
０に対してはθ（ｌ）＝０であり、ｌ≧０に対してはθ（ｌ）＝１である。

【０１００】ここでこの閾値δは固定的に設定することができるか、または背景の評価によ
って求めることができる。

【０１０１】後者の場合、閾値δを差分画像の上からｍ行の関数として定義する。それはこ
れらの行は統計的な背景だけを示しており、そのため差分画像の０と異なる値は
、ノイズに、例えば記録装置によるノイズと見なすことができるからである。し
たがってこの閾値を上回るグレイスケール値だけを考慮すればノイズが抑圧され
る。したがって閾値として差分画像の最も上のｍ行内に検出された最大値、すな
わち

【０１０２】

【数１】

【０１０３】を使用することができる。

【０１０４】つぎのステップＳ２５０では、差分画像Ｄ（ｔ）ないしはバイナリ化された差
分画像Ｂ（ｔ）において、少なくとも１つの高められた動きの領域が求められる
。

【０１０５】このために例えば任意のサイズの枠をあらかじめ設定することができ、かつこ
れを相応の差分画像を介して案内することができ、ズレがあれば動きが、すなわ
ち値１のピクセルの和の総数または択一的には値０のピクセルの和の総数が計算
される。最大の和を有するズレの枠が最終的に、高められた動きの領域を定義す
る。

【０１０６】高められた動きの領域が差分画像ないしはバイナリ化された差分画像に求めら
れた後、この領域と、固有の動きが期待されるあらかじめ設定された領域とが一
致するか否かがチェックされる。

【０１０７】一致した場合、差分画像Ｄ（ｔ）ないしはバイナリ化された差分画像Ｂ（ｔ）
の元である、記録した個別画像Ｋ（ｔ−１）およびＫ（ｔ）の正当性をステップ
Ｓ１７０において認証することができる。

【０１０８】高められた動きの領域と、あらかじめ設定された領域とが一致しない場合、ス
テップＳ１８０において、記録した個別画像の正当性を認証することはできず、
、この方法を中断するか、またはステップＳ１９０にしたがって（図１参照）繰
り返すことができる。

【０１０９】人物の固有の動きの大抵が期待される領域は頭部領域である。このようなもの
としての頭部領域において大抵の固有の動きは、次の部位、すなわち口唇、頬、
鼻、目において期待することができる。したがって図２の第２実施形態では有利
には、求められた少なくとも１つの高められた領域と、口唇部、頬部、鼻部およ
び／または目部とが比較される。

【０１１０】すでに暗黙的に示されたように、高められた動きの複数の領域を差分画像にお
いて求め、かつ求めた、これらの高められた動きの領域と、口唇部、頬部、鼻部
および／または目部と一致するか否かをチェックすることも当然可能である。

【０１１１】図３には、本発明による方法の第３実施形態のフローチャートが示されている
。この方法は、第２実施形態のステップＳ２５０の択一例、すなわち高められた
動きを求めるステップを提供し、かつその他の点では第２実施形態と同じである
。

【０１１２】したがって第３実施形態では、差分画像Ｄ（ｔ）または択一的にバイナリ化さ
れた差分画像Ｂ（ｔ）から出発する。差分画像Ｄ（ｔ）ないしはバイナリ化され
た差分画像Ｂ（ｔ）を以下では短縮して差分画像Ｋと称する。

【０１１３】ステップＳ３５０では差分画像Ｋから、水平方向投影Ｐ_Hと水平方向分散Ｖ_Hと
の積の関数が次の式にように求められる：

【０１１４】

【数２】

【０１１５】さらにステップＳ３５１において差分画像Ｋから垂直方向投影Ｐ_Vと垂直方向分散Ｖ_Vとの積の関数Ｙ_Hが以下の式にしたがって算出される：

【０１１６】

【数３】

【０１１７】ステップＳ３５２では、前述の式にしたがって得られた関数Ｙ_VとＹ_Hが適切な
ローパスフィルタＴＰＦ｛｝によって平滑化される。

【０１１８】前記関数Ｙ_VおよびＹ_Hないしは平滑化された関数ＴＰＦ｛Ｙ_V｝およびＴＰＦ｛Ｙ_H｝においては、ステップＳ３５３においてピークが識別される。この場合のＹ_V，Ｙ_Hのピークは、高められた動きの領域の垂直方向ないし水平方向での拡
がりと位置を定めるものである。

【０１１９】前記関数のうちの１つのピークと、対応する、高められた動きの領域との間の
関係としては、従来技術において既に公知の種々の定義を与えることができる。
例えば１つのピークの最大値によれば位置が示され、またその半値幅によれば相
応する領域の拡がりが示される。代替的にこの拡がりは、ピークの折返し点によ
って示すことも可能である。さらに代替的にこの拡がりは、ピークの下方の所定
の面を導き出すことのできる境界によって示すこともできる。

【０１２０】個々のピークの検出に対しては、従来技術において汎用的な手法を利用しても
よい。これらの手法は、実質的には次のようなことに基づいている。すなわち所
定の閾値を上回っている関数区分を探索することに基づいている。

【０１２１】ピークに対して利用すべき定義とピーク検出のための最良の手法は、証明すべ
き特有の動きないし固有の動きに強く依存している。そのつどのケースに最も有
利なピークに対する定義とこのピークの検出に最も有利な手法は、試行の枠内で
求めることができる。なおこれについては、図５に示されている実施形態と関連
させて、ピークに対する特有の定義と使用されるピーク検出手法の詳細な説明を
行うことを述べておく。

【０１２２】図４には、本発明による方法の第４実施形態がフローチャートで示されている
。この第４実施形態は、第２ないし第３実施形態の発展例を示したものである。

【０１２３】第４実施形態による当該方法の実施に対しては次のことが前提とされている。
すなわち高められた動きの第１の領域が既に求められ、この領域が、固有の動き
の期待される所定の領域と一致してるか否かの検査が行われていることが前提と
される。

【０１２４】この種の領域が検出されている場合には、第４実施形態にしたがってステップ
Ｓ４６１において、高められた動きのさらなる領域が求められる。このさらなる
領域とは、高められた動きの第１の領域と対称関係にあるようなことが期待され
る領域である。

【０１２５】この第２の領域の算出に対しては、ステップＳ２５０（第２実施形態）ないし
はステップＳ３５０からＳ３５３（第３実施形態）で実行できる。

【０１２６】この関係においてわかることは、差分画像において前記２つの領域の間の対称
関係、つまりそれらの動きの中での対称関係が、固有の動きに結び付く複数の領
域が同様に相互に対称である場合に期待できることである。したがって識別すべ
き人物の例えば頭部領域を観察する場合に、前記第１の領域と第２の領域に適し
ているものは、当該第４実施形態の枠内では例えば左右の顔面半部における口唇
部、左右の顔面半部における頬部、左右の顔面半部における鼻部、並びに左右の
目部などである。

【０１２７】対称関係が期待されるような２つの領域を、差分画像において検出したならば
、相関分析を用いてその対称関係が充たされているか否かの確認が行える。

【０１２８】固有の動き、例えば人間の頭部領域などにおける固有の動きは対称的であると
いう事実に基づいて、本発明の第４実施形態によれば、高められた動きの領域に
つき妥当性検査が実施できる。

【０１２９】ステップＳ４６２において相関分析によって対称関係の充たされていることが
確認できた場合には、ステップＳ１７０において、記録ないし撮影された固有画
像の正当性を認証することができる。

【０１３０】それ以外の場合では認証の正当性は否認され（ステップＳ１８０参照）、それ
にしたがって当該方法はこの結果によって中断されるか、あるいは既に前述した
ように繰返し実行される。

【０１３１】ステップＳ４６２にしたがって実施される種々の手段や相関分析は、図７との
関連において後で詳細に説明する。

【０１３２】図５には本発明による方法の第５実施形態のフローチャートが示されている。
この図５に示されているステップＳ５３０からＳ５６５は、第１実施例によるス
テップＳ１３０の有利な変化例を表わしている。

【０１３３】この第５実施形態においてもまず初めに、一人の人物の時間的に順次連続した
一連の個別画像が撮影され、引続きこの一連の画像の中から時間的に順次連続し
た２つの個別画像が選択される。このことは図５においてステップＳ１２０で表
わされている。

【０１３４】これらの個別画像からステップＳ５３０において差分画像が求められる。この
画像は選択的にステップＳ５４０においてバイナリ化されてもよい（ステップＳ
５３０およびＳ５４０は、第２の実施形態のステップＳ２３０とＳ２４０に相応
しており、そのためここでの説明は省く、これに関してはステップＳ２３０とＳ
２４０の相応の説明箇所を参照）。

【０１３５】差分画像からは当該第５実施形態により、ステップＳ５５０において、識別す
べき人物の口唇部の垂直方向位置とその拡がり並びに水平方向位置およびその拡
がりが求められる。

【０１３６】差分画像において高められた動きの領域が求められ、この領域が所定の領域に
対応付け可能であるか否かが検査される第２実施形態のステップＳ２５０と異な
って、ステップＳ５５０においては、当該の差分画像の中で固有の動きが期待さ
れる所定の領域、例えば口唇部がサーチされる。

【０１３７】ステップＳ５６０では、求められた口唇部が、予め定められた境界内に存在し
ているか否か検査され、予め定められた境界内にこの口唇部が存在する場合には
ステップＳ１７０において、撮影された個別画像の正当性の認証がなされる。そ
れに対して、求められた口唇部が予め定められた境界内に存在しない場合には、
この個別画像の正当性の認証は否定されなければならない。

【０１３８】さらにステップＳ５６５においては、ステップＳ５６０と代替的に、求められ
た口唇部を用いて相関分析が固有の動きを求めるために実施されてもよい。

【０１３９】相関分析実施のための種々の手段は、図７との関連においてさらに詳細に説明
する。

【０１４０】その他にも第５実施形態の変化例においては、ステップＳ５６０とＳ５６５を
代替的にではなく、累積的に実施することも可能である。これによれば、ステッ
プＳ１７０にしたがって、求められている口唇部が所定の境界に存在しかつこの
口唇部の相関分析から固有の動きの存在が明らかになる場合にのみ、個別画像の
認証が確定される。

【０１４１】前記第５実施形態が具体的には口唇部に関するものであったとしても、本発明
による方法は固有の動きが期待されるその他の領域を用いて実施することが可能
であるし、それらの領域の組合わせを用いて実施することも可能である。

【０１４２】図６には本発明による方法の第６実施形態のフローチャートが示されている。
この第６実施形態は、差分画像からの口唇部の垂直方向位置とその拡がり並びに
水平方向位置とその拡がりを求めるための前記第５実施形態のステップＳ５５０
の有利な実施例を表わしている。したがってここではステップＳ５３０による差
分画像Ｄ（ｔ）ないしはステップＳ５４０によるバイナリ化された差分画像Ｂ（
ｔ）の存在が前提とされる。

【０１４３】前記差分画像からステップＳ６５０において、水平方向投影Ｐ_Hと水平方向分散Ｖ_Hの積の関数Ｙ_Vが前記式（３）にしたがって計算される。

【０１４４】この関数Ｙ_Vは、任意選択的にローパスフィルタリングによって平滑化されてもよい。

【０１４５】この関数ないしは平滑化された関数からはステップＳ６５１において、口唇部
の垂直方向位置と垂直方向の拡がりが求められる。

【０１４６】垂直方向の口唇位置は、この場合関数Ｙ_Vの最後（最下位）の最大値の位置として定められている（この最大値は所定の閾値よりも大きい）。口唇部の場合、
関数Ｙ_Vの平均値の２倍が適切な閾値であることがわかっている。

【０１４７】口唇部の垂直方向の拡がりとして、ピークがその最大値の所定のパーセントま
で低下するピーク幅が示されてもよい。この場合は５０％が有利な値としてわか
っている。

【０１４８】これに対する代替案として口唇部の垂直方向拡がりを、ピーク位置左右のすぐ
隣に存在する２つの折返し点の間隔によって生じるピーク幅として示してもよい
。

【０１４９】その上さらに、垂直方向位置と垂直方向の拡がりとして得られた値を妥当性に
関して検査してもよい。これについては最小の口唇位置と最大の口唇位置が前以
て与えられてもよいし、求められた口唇位置がこれら２つの極値の範囲内に存在
しているか否かを検査してもよい。またその手順を代替的にまたは累積的に口唇
部の垂直方向の拡がりに対して実施してもよい。

【０１５０】次のステップとしてステップＳ６５２においては、水平方向ストライプ（これ
はステップＳ６５１において求められた口唇上側境界ｔから唇下側境界ｂまで延
在する）における垂直方向投影Ｐ_V;t,bと垂直方向分散Ｖ_V;t,bから成る積の関数
Ｙ_H;t,bが以下の式にしたがって算出される：

【０１５１】

【数４】

【０１５２】そのように計算された関数Ｙ_H;t,bも、任意選択的に平滑化され得る。

【０１５３】次のステップＳ６５３では、口唇部の水平方向位置と拡がりが算出される。

【０１５４】これに対してはまず最初に前記関数Ｙ_H;t,bないしは平滑化された関数ＴＰＦ｛Ｙ_H;t,b｝の導関数の絶対値が次式に従って求められる：ｂ_H;t,b＝｜ｙ_H+1;t,b−ｙ_H+1;t,b｜（６）口唇部の左側の水平方向境界は、ｂ_Hの第１の最大値として定められている。これは所定の閾値よりも大きい。口唇部の右側の水平方向境界は、ｂ_Hの最後の最大値として定められている。これも当該閾値よりも大きい。この場合前記ｂ_H の平均値が閾値として使用された。

【０１５５】口唇部の水平方向の拡がりの場合においても妥当性検査が次のように実施され
得る。すなわち、高められた動きの領域が口唇部とみなされるように、求められ
た口唇部が所定の最大領域内に存在しなければならないように実施される。

【０１５６】図７には、例えば第４実施形態によるステップＳ４６２や第５実施形態による
ステップＳ５６５において実施することができるような、相関分析のフローチャ
ートが示されている。

【０１５７】図７のフローチャートによる手続きを、関数Ｙ_VとＹ_Hに基づいて説明する。し
かしこの手続きは、第４の実施形態で求められるような領域に問題なしに適用す
ることができる。

【０１５８】ステップＳ７６６でまず、関数Ｙ_vとＹ_Hが部分に分解され、この部分ではこれ
ら関数が相互に対称関係であることが期待される。

【０１５９】ステップＳ７６７で相関分析により、ステップＳ７６６で仮定された対称関係
が満たされているか否かを検査する。

【０１６０】ステップＳ７６６とＳ７６７はもちろん、複数の対称関係について実行される
。

【０１６１】相関分析により、単数ないし複数の対称関係が満たされることが確認できたな
ら、ステップＳ１７０に従い、記録された個別画像の正当性を認証することがで
きる。

【０１６２】対称関係が相関分析により確認できなければ、個別画像の正当性も認証できず
、この方法を中断するか、または択一的に新たな個別画像対に対して繰り返すこ
とができる。

【０１６３】既に上で論議した、口唇部での固有の動きを求める場合、ステップＳ７６７で
以下の相関を検査することができる。

【０１６４】１つは、固有の口動きはそれ自体対称である。したがって曲線Ｙ_Hないし平滑化された曲線ＴＰＦ｛Ｙ_H｝と、鏡像化された曲線Ｙ_Hないし鏡像化された平滑化
された曲線ＴＰＦ｛Ｙ_H｝との相関は所定の値よりも大きいはずである。

【０１６５】有利には相関分析の前に、曲線Ｙ_Hを標準変数に変換する。これにより関数Ｙ_H は平均値０と標準偏差１を有する。この標準変数をｎ（Ｙ_H/V）とすれば、相関は次式から計算される

【０１６６】

【数５】

【０１６７】ここでｎ_c（Ｙ_H）は、指数ｃ＜０およびｃ≧ｎ_cの場合には０で続けられる。

【０１６８】口唇の動きの場合には、ｇ_m＞０．９の値が十分な対称的な口唇の動きに相応することが示された。したがって、式（７）からｇ_m＞０．９が得られれば期待される対称関係が確認されることとなる。

【０１６９】上に説明した相関分析に択一的にまたは付加的に、鏡像化された口唇の差分画
像からの画像部分と口唇自体との相関を検査することもできる。この相関が所定
の値よりも小さければ、本当の固有の動きは行われておらず、求められた動きは
動き、ノイズ等に起因するものであることが前提とされる。

【０１７０】鏡像化された口唇と、口唇との差分画像の相関自体は次の式により計算される
：

【０１７１】

【数６】

【０１７２】ここでｃｎｔは水平方向位置、およびｅは口唇の幅であり、

【０１７３】

【数７】

【０１７４】により求めることができる。

【０１７５】ｈ_M＝０．５の値が、固有の動きと固有でない動きとを区別するのに適当であることが示された。

【０１７６】上に説明した相関分析と関連して、または択一的にステップＳ７６８とＳ７６
９でさらなる相関分析が行われる。

【０１７７】この相関分析を実行するために、ステップＳ７６８で関数Ｙ_Vおよび／またはＹ_Hが所定の部分に分解される。しかしこのステップは、相応する関数の所定の領域をサーチすべきである場合だけ設けられる。したがって、関数Ｙ_Vおよび／またはＹ_Hの全体をサーチすべき場合には、ステップＳ７６８を相応に省略することができる。

【０１７８】ステップＳ７６９で相関分析によって、相応する関数の値がその定義領域（な
いしはステップＳ７６８が実行される場合には所定の部分）で実質的に不均一で
あるか否かが検査される。

【０１７９】この値が不均一であれば、実際に固有の動きを取り扱っていると推定すること
ができる。これとは反対に関数の値が均一である場合には、検出された動きは動
きではなくむしろノイズ等であることが推定できる。

【０１８０】ステップＳ７６９による相関分析を実行するために、口唇部の場合には口唇の
右側と左側に対する垂直方向投影と垂直方向分散との相関が検査される。

【０１８１】口唇の右側と左側に対する垂直方向投影と垂直方向分散との相関は次式により
計算される：

【０１８２】

【数８】

【０１８３】口唇部の場合は、検知された動きが固有の動きであることが保証されているよ
うに、垂直方向投影と垂直方向分散との相関ｉ_mとｊ_mとは≦０であるはずである
ことが分かっている。

【０１８４】図５から図７の方法では、口唇部が本発明の方法の実施例として示された。し
かし本発明の方法は、既に第２の実施形態と関連して説明したように口唇部に限
定されるものではない。

【０１８５】むしろ固有の動きが期待される任意の領域、例えば頬部、鼻部、および眼部な
いしはこれら領域の任意の組合せが可能である。

【０１８６】口唇部とは異なる領域を、固有の動きを基準にしてサーチすべき場合には、関
数が形成される領域、相関分析の枠内で検査される相関、並びに相関を確認する
閾値が観察領域に相応に適合される。

【０１８７】この種の適合を行わなければならない原理は、上に述べた口唇部の例、および
相関分析についての標準的教科書にある基礎知識に基づいて明らかであるので、
上に述べた別の領域への適合の詳細な説明は省略する。

【０１８８】図８は、本発明の方法の第８の実施形態のフローチャートを示す。第８の実施
例のステップは、個別画像を記録後に固有の動きの検出のため最適化するのに使
用される。

【０１８９】したがって図８に示すようにステップＳ１２０で、時間的に順次連続する個別
画像のシーケンスがステップＳ１１０で記録された後、２つの時間的に順次連続
する個別画像が選択される。

【０１９０】ステップＳ８２５でまず、２つの順次連続する個別画像間の変化が所定の領域
内にあるか否かが検査される。

【０１９１】２つの順次連続する個別画像間の変化がは所定の値よりも大きくはずであると
いう事実に基づき、２つの個別画像から、通常のノイズを越える変化、およびし
たがって識別すべき人物の実際の動きまたは固有の動きが行われたことが保証さ
れる。

【０１９２】他方では、２つの順次連続する個別画像間の変化は所定の値よりも小さいはず
であるとことにより、過度の大きな動きが反映された差分画像、例えば記録装置
の揺れ、または識別すべき人物の極端に急速な動きによって生じた差分画像が固
有の動きを求めるために使用されないことが保証される。なぜならこの場合、実
際の動きと固有の動きとの分離を十分に確実に実行することができないからであ
る。

【０１９３】ステップＳ８２５は、２つの順次連続する個別画像間の変化を突き止めるため
に動き強度を計算することにより実行できる。

【０１９４】差分画像がグレースケール画像である場合、動き強度は実質的に差分画像のグ
レーレベルの和によって計算される。差分画像がバイナリ化されている場合、動
き強度は有利にはバイナリ差分画像の１−ピクセルまたは０−ピクセルの和によ
って計算される。

【０１９５】ステップＳ８２６はステップＳ８２５と択一的にまたはこれと累積的に実行す
ることができる。このステップＳ８２６では、固有の動きが期待される個別画像
内の領域が相応の個別画像から、個別画像を相互に比較する前に抽出される。こ
れにより処理すべきデータの量を格段に低減できる。

【０１９６】有利に抽出することのできる領域は、ここで多数の固有の動きが行われるから
、頭部領域である。

【０１９７】したがって抽出のために経験的には、識別すべき人物の頭部が静止している個
別画像の所定の部分が抽出できる。

【０１９８】図９を参照して、以下さらにこの方法の択一的実施例を説明する。この択一的
実施例によれば、識別すべき人物の頭部領域が差分画像から頭部境界を求めるこ
とによって検出される。この検出された頭部境界によりさらに頭部領域がそれぞ
れの個別画像から抽出できる。

【０１９９】さらにステップＳ８２６ないしＳ８２５に択一的に、またはこれと累積的に、
ステップＳ８２７で個別画像を安定化することができる。

【０２００】さらにステップＳ８２６および／またはＳ８２５に択一的にまたはこれと累積
的に、ステップＳ８２７で２つまたはそれ以上の個別画像の関係を順次安定化す
ることができ、または言い替えれば、関係を順次整列する。

【０２０１】このためにテンプレートマッチングにより、Ｋ（ｔ）とＫ（ｔ−１）との間の
残留変位（ｌ，ｍ）が検出できる。このためにＫ（ｔ）とＫ（ｔ−１）とがまず
センタリングされて重ねられる（これは、残留変位（ｌ，ｍ）＝（０，０）と同
義である）。次に正規化された相関ｃ（０，０）が検出される。次のステップで
は正規化された相関ｃ（ｌ，ｍ）が残留変位の変化に依存して（ｉ，ｍ）＝（０
，０）の周辺で計算される。

【０２０２】相関補正（ｘ、ｙ）は次式から得られる：

【０２０３】

【数９】

【０２０４】この残留補正により最後に安定された差分画像Ｄ（ｔ）が次式により得られる
：Ｄ_cr（ｔ）＝Ｋ_c-x,r-y（ｔ−１）−Ｋ_cr（ｔ）（12）図９には、頭部限界を求めるための既に上に述べた択一例のシーケンスがフロ
ーチャートにして示されている。大抵の固有の動きが期待される頭部領域を、個
別画像Ｋ（ｔ−１）およびＫ（ｔ）から抽出することができるようする例である
。

【０２０５】２つの選択された時間的に連続する個別画像Ｋ（ｔ−１）およびＫ（ｔ）から
出発して、ステップＳ９２１においてまず差分画像Ｄ（ｔ）が突き止められる。

【０２０６】ステップＳ９２１において、差分画像Ｄ（ｔ）から上側の頭部限界が求められ
る。このためにまず、次式

【０２０７】

【数１０】

【０２０８】にしたがって水平方向の投影Ｓ_H（ｔ）が突き止められる。この関係において、ｃは列でありかつｒは行であることをもう一度述べておく。

【０２０９】任意選択的に関数Ｓ_H（ｔ）を適当なローパスフィルタＴＰＦによるフィルタリングによって平滑化することができる。

【０２１０】それから、関数Ｓ_H（ｔ）および平滑化された関数ＴＰＦ｛Ｓ_H（ｔ）｝から、
第１の導関数の絶対値が形成される：ｂ_H（ｔ）＝｜ｓ_r+1（ｔ）−ｓ_r-1（ｔ）｜（14）次いで、上側の頭部限界値として、ｂ_Hの第１の最大値の位置が求められる。最大値は前以て決められた閾値より大きく、ここではｂ_Hの平均の１／２である。

【０２１１】この形式の値が発見されない場合、上側の頭部限界値の計算を繰り返すことが
できるかまたは例えば、個別画像Ｋ（ｔ−２）および個別画像Ｋ（ｔ−１）に対
して突き止められている前以て決められた値をセットすることができる。

【０２１２】ステップＳ９２３において、最終的に、左側および右側の頭部限界値が求めら
れる。このために、差分画像をｑ個の連続するストライプに分割することができ
る。これらストライプは、垂直方向において、上側の頭部限界値から出発して、
下方に向かって延在している。

【０２１３】それからそれぞれのストライプにおいて、差分画像の垂直方向の投影が次式

【０２１４】

【数１１】

【０２１５】にしたがって計算される。

【０２１６】

【外１】

【０２１７】

【外２】

【０２１８】

【数１２】

【０２１９】この関数ｂ_vから、この例では１／２の平均値ｂ_v1である、前以て決められている閾値より大きいすべての最大値が突き止められる。

【０２２０】第１の最大値（最も遠く左側に位置している最大値）は左側の頭部限界の位置
として定義される。最後の最大値（最も遠く右側に位置している最大値）は右側
の頭部限界の位置として定義される。

【０２２１】関数ｂ_vがこの形式の最大値を２つは持っていなかった場合、後続の差分画像に対する左側および右側の頭部限界に対する算出で突き止めることができる。択
一的に、左側および右側の頭部限界は例えば、差分画像Ｄ（ｔ−１）を用いて頭
部限界算出から生じた前以て決められている値によって置換することもできる。

【０２２２】ステップＳ９２４において、最後に、上左側および右側の頭部限界値を用いて
、下側の頭部限界が求められる。このために、右側の頭部限界と左側の頭部限界
との差から、抽出された領域の幅が突き止められる。それから、下側の頭部限界
値を、全体で正方形の領域が生じるように調整設定することができる。

【０２２３】頭部限界を求めるための、図９に示されている形態の他に、択一的な実施形態
も可能である。

【０２２４】すなわち、例えば、上述した手続きにしたがって、上側および左側の頭部限界
だけを突き止めるようにすることができる。その場合には、下側および右側の頭
部限界は、典型的には個別画像における頭部領域に相応する前以て決められてい
る幅および前以て決められている高さによって計算することができる。

【０２２５】更に、２つの連続する差分画像からＡＮＤ結合として得られた差分画像から突
き止めることもできる。

【０２２６】更に、図９に図示の実施例は、個別画像Ｋ（ｔ−１）およびＫ（ｔ）間の変化
が前以て決められている領域内にあるかどうかを任意選択的に検査することがで
きる。

【０２２７】このために、ステップＳ８２５との関係において説明したのと同じ手続きを使
用することができるので、ここでの説明は省略しかつステップＳ８２５との関連
において説明したことを参照されたい。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明にしたがって、個人識別の領域において記録された画像の正当性を認証
する方法の第１実施形態のフローチャートである。

【図２】本発明にしたがって正当性を認証する方法の第２実施形態のフローチャートで
ある。

【図３】図３は、本発明にしたがって正当性を認証する方法の第３実施形態のフロー
チャートである。

【図４】本発明にしたがって正当性を認証する方法の第４実施形態のフローチャートで
ある。

【図５】本発明にしたがって正当性を認証する方法の第５実施形態のフローチャートで
ある。

【図６】本発明にしたがって正当性を認証する方法の第６実施形態のフローチャートで
ある。

【図７】本発明にしたがって正当性を認証する方法の第４または５実施形態の枠内で使
用することのできる相関分析を実行するためのフローチャートである。

【図８】本発明にしたがって正当性を認証する方法の第６実施形態のフローチャートで
ある。

【図９】本発明にしたがって正当性を認証する方法の第７実施形態のフローチャートで
ある。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者アンドレリーベトラウドイツ連邦共和国ノルトハウゼンボフマーシュトラーセ 99 Ｆターム(参考） 3E038 AA01 CA03 FA10 HA05 JB10 3E040 BA01 BA04 BA07 DA02 5B043 AA09 BA04 EA02 EA03 EA04 GA05 5L096 BA01 BA18 CA04 DA01 EA06 EA14 EA43 FA06 FA33 FA38 FA54 FA69 GA08 GA22 HA02

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】個人識別を受けさせる人物の個人識別のために記録された画
像の正当性を認証する方法において、時間的に相前後する人物個別画像のシーケンスを記録するステップと、該シーケンスにおける少なくとも２つの相前後する個別画像から人物の固有の
動きが検出されたとき、記録された画像の正当性を確定するステップが設けられ
ていることを特徴とする、画像の正当性を認証する方法。
【請求項２】固有の動きを検出するため、前記シーケンスにおけるそれぞ
れ２つの相前後する個別画像の少なくとも１つの差分画像を評価する、請求項１
記載の方法。
【請求項３】固有の動きを検出するため、相前後する２つの差分画像のＡ
ＮＤ結合により得られた差分画像を評価する、請求項２記載の方法。
【請求項４】各差分画像を評価前にバイナリ化する、請求項２または３記
載の方法。
【請求項５】バックグラウンドの評価により求められた閾値を用いて前記
のバイナリ化を実行する、請求項４記載の方法。
【請求項６】各差分画像において少なくとも１つの高められた動きの部分
を選び出し、各差分画像における該少なくとも１つの部分が、固有の動きの期待
される所定の領域と一致していれば、固有の動きを確定する、請求項２から５の
いずれか１項記載の方法。
【請求項７】前記の高められた動きの部分は垂直方向および水平方向の拡
がりを有しており、ここで垂直方向の拡がりを実質的に、差分画像の水平方向分
散をもつ複数の水平方向投影の積の関数のピークにより求め、水平方向の拡がり
を実質的に、差分画像の垂直方向分散をもつ複数の垂直方向投影の積の関数のピ
ークにより求める、請求項６記載の方法。
【請求項８】各関数をローパスフィルタで平滑してから対応するピークを
求める、請求項７記載の方法。
【請求項９】互いに対称関係をもつと期待される差分画像から複数の部分
を選び出し、対応するそれらの部分の相関分析により対称関係が認証されたとき
、固有の動きを確定する、請求項６から８のいずれか１項記載の方法。
【請求項１０】相関分析により、高められた動きが高められた動きの領域
においてその領域にわたり不均一に分布していることが検出されたとき、固有の
動きを確定する、請求項６から９のいずれか１項記載の方法。
【請求項１１】固有の動きを確定するため、所定の垂直方向位置に対して
差分画像の水平方向投影と水平方向分散とから成る積により求められる、垂直方
向位置に依存する関数と、所定の水平方向位置に対して差分画像の垂直方向投影
と垂直方向分散とから成る積により求められる、水平方向位置に依存する関数を
評価する、請求項２から５のいずれか１項記載の方法。
【請求項１２】各関数をローパスフィルタにより平滑してから対応するピ
ークを求める、請求項１１記載の方法。
【請求項１３】垂直方向位置に依存する関数において少なくとも１つのピ
ークを求め、水平方向位置に依存する関数において少なくとも１つのピークを求
め、垂直方向ないしは水平方向においてこれらのピークが、固有の動きの期待さ
れる少なくとも１つの領域における垂直方向ないしは水平方向の拡がりにより得
られた所定の限界内に位置していれば、固有の動きを確定する、請求項１１また
は１２記載の方法。
【請求項１４】垂直方向位置に依存する関数から、および／または水平方
向位置に依存する関数から、互いに対称関係が存在すると期待される部分を評価
し、対応する部分の相関分析により対称関係が認証されたとき、固有の動きを確
定する、請求項１１から１３のいずれか１項記載の方法。
【請求項１５】対称関係を満たすと期待される部分を正規化してから相互
間の相関分析を行う、請求項１４記載の方法。
【請求項１６】垂直方向位置に依存する関数および／または水平方向位置
に依存する関数を評価し、相関分析により、垂直方向位置に依存する関数および
／または水平方向位置に依存する関数が所定の領域にわたり不均一な経過をもつ
ことが検出されたとき、固有の動きを確定する、請求項１１から１５のいずれか
１項記載の方法。
【請求項１７】検出すべき固有の動きは、識別すべき人物の頭部領域にお
ける固有の動きである、請求項１から１６のいずれか１項記載の方法。
【請求項１８】検出すべき固有の動きは、検出すべき人物の口の領域およ
び／または頬の領域および／または鼻の領域および／または目の領域における固
有の動きである、請求項１７記載の方法。
【請求項１９】検出すべき固有の動きは、識別すべき人物の頭部領域にお
ける少なくとも２つの互いに対称な領域における固有の動きであり、該少なくと
も２つの互いに対称な領域を頭部領域の対称軸を求めるために用いる、請求項１
７または１８記載の方法。
【請求項２０】見つけだされた対称軸を用いて個人識別に使用可能な画像
を生成し、該画像においてフロントパラレルに回転された頭部領域が回転された
対称軸をもつ頭部領域に変換される、請求項１９記載の方法。
【請求項２１】見つけだされた対称軸を用いて個人識別に使用可能な画像
を生成し、該画像を左頭部領域と鏡像化された左頭部領域から合成し、または右
頭部領域と鏡像化された右頭部領域から合成する、請求項１９または２０記載の
方法。
【請求項２２】正当性を確定する前に、固有の動きの期待される複数の個
別画像における領域を各個別画像から抽出する、請求項１から２１のいずれか１
項記載の方法。
【請求項２３】前記領域を抽出するため、シーケンスにおけるそれぞれ２
つの相前後する個別画像の少なくとも１つの差分画像を評価する、請求項２２記
載の方法。
【請求項２４】前記領域を抽出するため、相前後する２つの差分画像のＡ
ＮＤ結合から得られた差分画像を評価する、請求項２３記載の方法。
【請求項２５】各差分画像をバイナリ化してから評価する、請求項２３ま
たは２４記載の方法。
【請求項２６】バックグラウンドの評価により求められた閾値を用いて前
記のバイナリ化を実行する、請求項２５記載の方法。
【請求項２７】識別すべき人物の頭部領域を抽出する、請求項２２から２
６のいずれか１項記載の方法。
【請求項２８】抽出された頭部領域を個人識別のため所定の標準値に変換
する、請求項２７記載の方法。
【請求項２９】前記の頭部領域抽出において、対応する個別画像または差
分画像における少なくとも２つの頭部境界を求め、それに基づき対応する個別画
像または差分画像から頭部領域を抽出する、請求項２７または２８記載の方法。
【請求項３０】対応する個別画像または差分画像における頭部境界の検出
において、上方および左の頭部境界を求める、請求項２９記載の方法。
【請求項３１】対応する個別画像または差分画像における頭部境界の検出
において、上方および左および右の頭部境界を求める、請求項２９記載の方法。
【請求項３２】各頭部境界を頭部境界線により規定し、該頭部境界線は、
頭部輪郭が実質的に完全に該頭部境界線内に位置するように延在している、請求
項２９から３１のいずれか１項記載の方法。
【請求項３３】上方の頭部境界を決定するため、バイナリ化された差分画
像の垂直方向投影の関数を求め、上方の頭部境界を、該関数の１次導関数の絶対
値において所定の閾値よりも大きい最初の最大値により規定する、請求項３０か
ら３２のいずれか１項記載の方法。
【請求項３４】垂直方向投影の関数をローパスフィルタにより平滑してか
ら頭部境界を規定する、請求項３３記載の方法。
【請求項３５】左の頭部境界を求めるため、バイナリ化された差分画像の
水平方向投影の関数を求め、左の頭部境界を、該関数の１次導関数の絶対値にお
いて所定の閾値よりも大きい最初の最大値により規定する、請求項３０から３４
のいずれか１項記載の方法。
【請求項３６】左の頭部境界を求めるため、差分画像を垂直方向に相前後
する複数のストライプに分割し、第１のストライプは垂直方向で下へ向かって、
求められた上方の頭部境界に隣接し、各ストライプごとに、バイナリ化された差
分画像の水平方向投影の関数を求め、このようにして得られた水平方向投影の複
数の関数の１次導関数の絶対値を形成し、このようにして形成された複数の絶対
値の和を加算し、左の頭部境界を、前記和において所定の閾値よりも大きい最初
の最大値として規定する、請求項３０から３４のいずれか１項記載の方法。
【請求項３７】水平方向投影の単数または複数の関数をローパスフィルタ
により平滑してから頭部境界を規定する、請求項３５または３６記載の方法。
【請求項３８】右の頭部境界を求めるために、バイナリ化された差分画像
の水平方向投影の関数を求め、右の頭部境界を、該関数の１次導関数の絶対値に
おいて所定の閾値よりも大きい最後の最大値により規定する、請求項３０から３
７のいずれか１項記載の方法。
【請求項３９】右の頭部境界を求めるため、差分画像を垂直方向に相前後
する複数のストライプに分割し、第１のストライプは垂直方向で下へ向かって、
求められた上方の頭部境界に隣接し、各ストライプごとに、バイナリ化された差
分画像の水平方向投影の関数を求め、このようにして得られた水平方向投影の複
数の関数の１次導関数の絶対値を形成し、このようにして形成された複数の絶対
値の和を加算し、右の頭部境界を、前記和において所定の閾値よりも大きい最後
の最大値として規定する、請求項３０から３７のいずれか１項記載の方法。
【請求項４０】水平方向投影の単数または複数の関数をローパスフィルタ
により平滑してから頭部境界を規定する、請求項３８または３９記載の方法。
【請求項４１】相前後する２つの個別画像またはそこから得られた差分画
像を、相前後する２つの個別画像間の変化が所定の範囲内にあるときだけ、頭部
境界を求めるために使用する、請求項２９から４０のいずれか１項記載の方法。
【請求項４２】相前後する２つの個別画像間の変化を求めるため、動きの
強さを計算する、請求項４１記載の方法。
【請求項４３】前記の動きの強さを実質的に、差分画像におけるグレーレ
ベルの和によって計算する、請求項４２記載の方法。
【請求項４４】前記の動きの強さを実質的に、バイナリ化された差分画像
における１のピクセルまたは０のピクセルの和により計算する、請求項４２記載
の方法。
【請求項４５】頭部境界を求めることができないとき、頭部領域を抽出す
るためにまえもって求められた頭部境界を用いる、請求項２９から４４のいずれ
か１項記載の方法。
【請求項４６】求められた頭部境界のうちの１つが所定の限界内になけれ
ば、頭部領域を抽出するために前以て定められた頭部境界を用いる、請求項２９
から４４のいずれか１項記載の方法。
【請求項４７】下方または右下方の頭部境界を、対応する個別画像または
差分画像から正方形の頭部領域が抽出されるように定める、請求項３０から４６
のいずれか１項記載の方法。
【請求項４８】相前後する２つの個別画像から安定化された差分画像を形
成し、該差分画像を、固有の動きを求めるために、および／または固有の動きを
求めようとする領域を抽出するために評価する、請求項１から４７のいずれか１
項記載の方法。
【請求項４９】相関補正によって前記の安定化を実行する、請求項４８記
載の方法。
【請求項５０】前記相関補正においてテンプレートマッチングを行う、請
求項４９記載の方法。
【請求項５１】前記テンプレートマッチングにおいて差分画像を計算し、
該差分画像の計算にあたり、差分画像の形成に使用する第１の個別画像を、差分
画像の形成に使用する第２の個別画像に対し、これら両方の個別画像間の相関関
数が最大となるようにずらす、請求項５０記載の方法。
【請求項５２】相前後する２つの個別画像またはそこから得られた差分画
像を、相前後する２つの個別画像間の変化が所定の範囲内にあるときだけ、固有
の動きを求めるために使用する、請求項１から５１のいずれか１項記載の方法。
【請求項５３】相前後する２つの個別画像間の変化を求めるため、動きの
強さを計算する、請求項５２記載の方法。
【請求項５４】前記の動きの強さを実質的に、差分画像におけるグレーレ
ベルの和により計算する、請求項５３記載の方法。
【請求項５５】前記の動きの強さを実質的に、バイナリ化された差分画像
における１のピクセルまたは０のピクセルの和により計算する、請求項５３記載
の方法。