JP2012014568A - 監視装置および方法、並びにプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】顔画像による認証精度を向上させる。
【解決手段】類似度計算部２３２は、顔画像取得部２２１により取得された照合対象者の顔画像群の各顔画像と、生体情報DB２２に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する。類似度計算結果集計部２３４は、照合対象者の顔画像群の各顔画像の照合結果を集計し、照合対象者の顔画像群としての類似度を生成する。人物判定部２４１は、集計結果である類似度と第１の閾値との比較により、照合対象者の顔画像が蓄積者の顔画像であるか判定する。顔画像辞書追加登録判定部２４２は、照合対象者の顔画像が蓄積者のものである場合、集計結果である類似度が、第１の閾値よりも高く設定される第２の閾値より高いとき、照合対象者の顔画像を蓄積者の顔画像として追加し、データベース管理部２２５に照合対象者の顔画像を蓄積者の顔画像として追加して蓄積させる。本発明は、監視システムに適用することができる。
【選択図】図１０

Description

本発明は、監視装置および方法、並びにプログラムに関し、特に、データベースなどに蓄積された膨大な量の顔画像に代表される生体情報について、信頼性の高い生体情報のみを新たにデータベースに登録することで、生体情報による認識精度を向上できるようにした監視装置および方法、並びにプログラムに関する。

現在、多くの店舗や公共施設では、セキュリティ用途やマーケティング調査の用途に顔画像による認証技術が利用されている（特許文献１参照）。

特開２００８−２８７６５８号公報

しかしながら、特許文献１においては、蓄積できる顔画像の枚数に限界があるため、実際に多くの人物の顔画像を取得できても、蓄積することができず、再度来店したり来場した人物の顔画像であっても、認証できず、来店者または来場者が増えれば増えるほど、認証できない顔画像が増大してしまうことがあった。

また、特許文献１の技術においては、来店時、または来場時の人物の顔画像により認証処理が行われるのみであり、順次取得される顔画像を新たにデータベースに反映させるといったことがないため、取得される最新の顔画像をデータベースに繁栄させて、有効に利用することができなかった。

そこで、取得された顔画像とデータベースに登録された全ての顔画像との類似度を用いて、閾値との比較により本人であるか否かを認証し、その結果をデータベースに反映させるようにすることが考えられる。しかしながら、従来の認証においては、類似度との比較に用いられる閾値が固定されているため、誤った認証結果の顔画像が一旦データベースに登録されると、認証精度を低下させると共に、認証精度が低下した状態で顔画像が認証されることにより、連鎖的に誤った認証結果を発生させ、さらに、誤った顔画像が連鎖的に登録されてしまい、認証と登録を繰り返すことで、連鎖的に認証精度を低下させてしまうことがあった。

本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、顔画像に代表される生体情報に基づいて認証処理をするにあたり、登録されている顔画像との類似度が第１の閾値よりも高く、登録されている人物であることが認証された後、さらに、類似度が第１の閾値よりもさらに高く設定される第２の閾値よりも高いときにのみ、新規の顔画像として追加登録させるようにすることで、顔画像による認証精度を向上させるようにするものである。

本発明の一側面の監視装置は、顔画像を蓄積者の顔画像として蓄積者データベースに蓄積する蓄積手段と、照合対象者の複数の顔画像を顔画像群として取得する取得手段と、前記取得手段により取得された照合対象者の顔画像群の各顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合手段と、前記照合対象者の顔画像群の各顔画像の照合結果を集計することにより、前記照合対象者の顔画像群としての類似度を生成する集計手段と、前記集計手段の集計結果である類似度と第１の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定手段と、前記類似度判定手段により前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であると判定された場合、前記集計手段の集計結果である類似度と、前記第１の閾値よりも高く設定されている第２の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積するか否かを判定する追加登録判定手段と、前記追加登録判定手段により前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積すると判定された場合、前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積するように制御する蓄積制御手段とを含む。

前記第２の閾値は、前記第１の閾値よりも高く設定され、かつ、他人受入率が０となる範囲の値とすることができる。

前記類似度判定手段により前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であると判定されない場合、前記蓄積制御手段には、前記照合対象者の顔画像を、新規に蓄積するように制御させるようにすることができる。

前記類似度判定手段により前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であると判定された場合、前記照合対象者が前記蓄積者であることを通知する通知手段をさらに含ませるようにすることができる。

本発明の一側面の監視方法は、顔画像を蓄積者の顔画像として蓄積者データベースに蓄積する蓄積手段と、照合対象者の複数の顔画像を顔画像群として取得する取得手段と、前記取得手段により取得された照合対象者の顔画像群の各顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合手段と、前記照合対象者の顔画像群の各顔画像の照合結果を集計することにより、前記照合対象者の顔画像群としての類似度を生成する集計手段と、前記集計手段の集計結果である類似度と第１の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定手段と、前記類似度判定手段により前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であると判定された場合、前記集計手段の集計結果である類似度と、前記第１の閾値よりも高く設定されている第２の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積するか否かを判定する追加登録判定手段と、前記追加登録判定手段により前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積すると判定された場合、前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積するように制御する蓄積制御手段とを含む監視装置の監視方法において、前記取得手段における、照合対象者の複数の顔画像を顔画像群として取得する取得ステップと、前記照合手段における、前記取得ステップの処理により取得された照合対象者の顔画像群の各顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合ステップと、前記集計手段における、前記照合対象者の顔画像群の各顔画像の照合結果を集計することにより、前記照合対象者の顔画像群としての類似度を生成する集計ステップと、前記類似度判定手段における、前記集計ステップの処理での集計結果である類似度と第１の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定ステップと、前記追加登録判定手段における、前記類似度判定ステップの処理により前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であると判定された場合、前記集計ステップの処理での集計結果である類似度と、前記第１の閾値よりも高く設定されている第２の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積するか否かを判定する追加登録判定ステップと、前記蓄積制御手段における、前記追加登録判定ステップの処理により前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積すると判定された場合、前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積するように制御する蓄積制御ステップとを含む。

本発明の一側面のプログラムは、顔画像を蓄積者の顔画像として蓄積者データベースに蓄積する蓄積手段と、照合対象者の複数の顔画像を顔画像群として取得する取得手段と、前記取得手段により取得された照合対象者の顔画像群の各顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合手段と、前記照合対象者の顔画像群の各顔画像の照合結果を集計することにより、前記照合対象者の顔画像群としての類似度を生成する集計手段と、前記集計手段の集計結果である類似度と第１の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定手段と、前記類似度判定手段により前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であると判定された場合、前記集計手段の集計結果である類似度と、前記第１の閾値よりも高く設定されている第２の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積するか否かを判定する追加登録判定手段と、前記追加登録判定手段により前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積すると判定された場合、前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積するように制御する蓄積制御手段とを含む監視装置を制御するコンピュータに、前記取得手段における、照合対象者の複数の顔画像を顔画像群として取得する取得ステップと、前記照合手段における、前記取得ステップの処理により取得された照合対象者の顔画像群の各顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合ステップと、前記集計手段における、前記照合対象者の顔画像群の各顔画像の照合結果を集計することにより、前記照合対象者の顔画像群としての類似度を生成する集計ステップと、前記類似度判定手段における、前記集計ステップの処理での集計結果である類似度と第１の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定ステップと、前記追加登録判定手段における、前記類似度判定ステップの処理により前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であると判定された場合、前記集計ステップの処理での集計結果である類似度と、前記第１の閾値よりも高く設定されている第２の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積するか否かを判定する追加登録判定ステップと、前記蓄積制御手段における、前記追加登録判定ステップの処理により前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積すると判定された場合、前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積するように制御する蓄積制御ステップとを含む処理を実行させる。

本発明の一側面においては、顔画像が蓄積者の顔画像として蓄積者データベースに蓄積され、照合対象者の複数の顔画像が顔画像群として取得され、取得された照合対象者の顔画像群の各顔画像と、蓄積された蓄積者の顔画像との類似度が計算されて、照合され、前記照合対象者の顔画像群の各顔画像の照合結果が集計されることにより、前記照合対象者の顔画像群としての類似度が生成され、集計結果である類似度と第１の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かが判定され、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であると判定された場合、集計結果である類似度と、前記第１の閾値よりも高く設定されている第２の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積するか否かが判定され、前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積すると判定された場合、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像として追加されて蓄積されるように制御される。

本発明の一側面の監視装置における、顔画像を蓄積者の顔画像として蓄積者データベースに蓄積する蓄積手段とは、例えば、生体情報データベースであり、照合対象者の複数の顔画像を顔画像群として取得する取得手段とは、例えば、顔画像取得部であり、前記取得手段により取得された照合対象者の顔画像群の各顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合手段とは、例えば、類似度計算部であり、前記照合対象者の顔画像群の各顔画像の照合結果を集計することにより、前記照合対象者の顔画像群としての類似度を生成する集計手段とは、例えば、類似度計算結果集計部であり、前記集計手段の集計結果である類似度と第１の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定手段とは、例えば、人物判定部であり、前記類似度判定手段により前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であると判定された場合、前記集計手段の集計結果である類似度と、前記第１の閾値よりも高く設定されている第２の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積するか否かを判定する追加登録判定手段とは、例えば、顔画像辞書追加登録判定部であり、前記追加登録判定手段により前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積すると判定された場合、前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積するように制御する蓄積制御手段とは、例えば、データベース管理部である。

すなわち、類似度判定手段である人物判定部は、顔画像群と蓄積者との類似度の集計結果である顔画像群の類似度と、第１の閾値との比較により、取得した顔画像群の人物が、蓄積者データベースに蓄積された人物であるか否かを判定する。そして、人物判定部により取得した顔画像群の人物が、蓄積者データベースに蓄積された人物であると判定した場合、追加登録判定手段である顔画像辞書追加登録判定部は、顔画像群と、第１の閾値よりも高く設定されている第２の閾値との比較により、顔画像群の類似度が、第２の閾値よりも高いときに、蓄積者データベースに追加して顔画像群を登録させるようにした。

これにより、顔画像群の人物と、蓄積者の顔画像との類似度が、同一人物であるか否かを判定する閾値よりも高い閾値を超えたときにのみ、新たに蓄積者データベースに登録するようにしたので、本人を識別する上でより信頼性の高い顔画像のみを追加して蓄積者データベースに登録させることが可能となる。

結果として、顔画像による人物の認識精度を向上させることが可能となる。

本発明によれば、顔画像による人物の認識精度を向上させることが可能となる。

本発明を適用した監視システムの一実施の形態の構成例を示す図である。 図１のカメラの設置例を示す図である。 図１のカメラの設置例を示す図である。 図１のカメラの設置例を示す図である。 図１のカメラの設置例を示す図である。 図１のカメラの設置例を示す図である。 図１のカメラの設置例を示す図である。 図１の入口カメラおよび店内カメラの設置例を示す図である。 図１の画像処理ユニットの構成例を説明する図である。 図１の生体情報認識装置の構成例を説明する図である。 図１の生体情報認識装置による監視処理を説明するフローチャートである。 要注意人物照合処理を説明するフローチャートである。 要注意人物照合処理を説明する図である。 第１の閾値、および第２の閾値を説明する図である。 汎用のパーソナルコンピュータの構成例を説明する図である。

以下に本発明の実施の形態を説明するが、本発明の構成要件と、発明の詳細な説明に記載の実施の形態との対応関係を例示すると、次のようになる。この記載は、本発明をサポートする実施の形態が、発明の詳細な説明に記載されていることを確認するためのものである。従って、発明の詳細な説明中には記載されているが、本発明の構成要件に対応する実施の形態として、ここには記載されていない実施の形態があったとしても、そのことは、その実施の形態が、その構成要件に対応するものではないことを意味するものではない。逆に、実施の形態が構成要件に対応するものとしてここに記載されていたとしても、そのことは、その実施の形態が、その構成要件以外の構成要件には対応しないものであることを意味するものでもない。

すなわち、本発明の一側面の監視装置は、顔画像を蓄積者の顔画像として蓄積者データベースに蓄積する蓄積手段（例えば、図１０の生体情報DB２２）と、照合対象者の複数の顔画像を顔画像群として取得する取得手段（例えば、図１０の顔画像取得部２２１）と、前記取得手段により取得された照合対象者の顔画像群の各顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合手段（例えば、図１０の類似度計算部２３２）と、前記照合対象者の顔画像群の各顔画像の照合結果を集計することにより、前記照合対象者の顔画像群としての類似度を生成する集計手段（例えば、図１０の類似度計算結果集計部２３４）と、前記集計手段の集計結果である類似度と第１の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定手段（例えば、図１０の人物判定部２４１）と、前記類似度判定手段により前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であると判定された場合、前記集計手段の集計結果である類似度と、前記第１の閾値よりも高く設定されている第２の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積するか否かを判定する追加登録判定手段（例えば、図１０の顔画像辞書追加登録判定部２４２）と、前記追加登録判定手段により前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積すると判定された場合、前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積するように制御する蓄積制御手段（例えば、図１０のデータベース管理部２２５）とを含む。

前記類似度判定手段により前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であると判定された場合、前記照合対象者が前記蓄積者であることを通知する通知手段（例えば、図１０の通信部２２３）をさらに含ませるようにすることができる。

本発明の一側面の監視方法は、顔画像を蓄積者の顔画像として蓄積者データベースに蓄積する蓄積手段と、照合対象者の複数の顔画像を顔画像群として取得する取得手段と、前記取得手段により取得された照合対象者の顔画像群の各顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合手段と、前記照合対象者の顔画像群の各顔画像の照合結果を集計することにより、前記照合対象者の顔画像群としての類似度を生成する集計手段と、前記集計手段の集計結果である類似度と第１の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定手段と、前記類似度判定手段により前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であると判定された場合、前記集計手段の集計結果である類似度と、前記第１の閾値よりも高く設定されている第２の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積するか否かを判定する追加登録判定手段と、前記追加登録判定手段により前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積すると判定された場合、前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積するように制御する蓄積制御手段とを含む監視装置の監視方法において、前記取得手段における、照合対象者の複数の顔画像を顔画像群として取得する取得ステップ（例えば、図１１のステップＳ１１）と、前記照合手段における、前記取得ステップの処理により取得された照合対象者の顔画像群の各顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合ステップ（例えば、図１２のステップＳ４５）と、前記集計手段における、前記照合対象者の顔画像群の各顔画像の照合結果を集計することにより、前記照合対象者の顔画像群としての類似度を生成する集計ステップ（例えば、図１２のステップＳ４９）と、前記類似度判定手段における、前記集計ステップの処理での集計結果である類似度と第１の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定ステップ（例えば、図１１のステップＳ１５，Ｓ２０）と、前記追加登録判定手段における、前記類似度判定ステップの処理により前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であると判定された場合、前記集計ステップの処理での集計結果である類似度と、前記第１の閾値よりも高く設定されている第２の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積するか否かを判定する追加登録判定ステップ（例えば、図１１のステップＳ１７，Ｓ２１）と、前記蓄積制御手段における、前記追加登録判定ステップの処理により前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積すると判定された場合、前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積するように制御する蓄積制御ステップ（例えば、図１１のステップＳ１８，Ｓ２２）とを含む。

［監視システムの構成例］
図１は、本発明に係る遊技店の監視システムの一実施の形態の構成を示す図である。

遊技店１−１乃至１−ｎは、いわゆるパチンコ店、パチスロ店、または、カジノ店である。また、これらの遊技店１−１乃至１−ｎは、系列店舗または生体情報管理センタや第３者遊技店管理センタの加盟店であって、複数の店舗を統括的に管理する必要のある店舗である。各遊技店１−１乃至１−ｎは、生体情報管理バス６および第３者遊技店管理バス７により接続されており、それらのバスおよびインターネット等に代表される公衆通信回線網８，９を介して、相互にそれぞれ生体情報、および第３者遊技店管理情報を授受している。尚、以降において、遊技店１−１乃至１−ｎのそれぞれについて、特に区別する必要がない場合、単に、遊技店１と称するものとし、その他の構成についても同様に称するものとする。

生体情報管理バス６は、主に各遊技店１の生体情報認識装置２１により管理される生体情報を流通させるための伝送路として機能する。また、第３者遊技店管理バス７は、主に各遊技店１の媒体貸出管理装置２７により管理される媒体貸出管理情報を流通させるための伝送路として機能する。

生体情報管理センタ２は、生体情報管理センタを管理運営する事業者により使用されるサーバであり、生体情報管理データベース（以降、DBとも称するものとする）３で管理されている登録遊技者DBを各遊技店１により生成される未登録遊技者DBに基づいて更新すると供に、更新した最新の登録遊技者DBを各遊技店１の生体情報認識装置２１に対して配信する。

第３者遊技店管理センタ４は、第３者遊技店管理センタを管理運営する事業者により使用されるサーバであり、第３者遊技店管理データベース（DB）５で管理されている媒体貸出管理情報からなるDBを各遊技店１より供給されてくる情報に基づいて更新すると供に、更新した最新の媒体貸出管理情報を各遊技店１の媒体貸出管理装置２７に対して配信する。

生体情報認識装置２１は、カメラ３８−１乃至３８−ｍ、入口カメラ４０−１乃至４０−ｐ、および店内カメラ４１−１乃至４１−ｑにより撮像された画像より画像処理ユニット３９−１乃至３９−（ｍ＋ｐ＋ｑ）により抽出されて、生体情報バス３１を介して供給されてくる顔画像の情報に基づいて、生体情報データベース２２に予め登録されている顔画像と照合し、一致する場合、登録遊技者の来店を携帯端末２０に通知したり、LCD（Liquid Crystal Display）または有機EL（Electronic Luminescent）などからなる表示部２３に表示する。また、生体情報データベース２２に予め登録されている顔画像と照合し、一致しない場合、生体情報認識装置２１は、新規の生体情報として生体情報DB２２に登録する。

遊技店管理装置２４は、いわゆるホールコンピュータと呼ばれるものであり、遊技店管理情報バス３０を介して遊技台３６−１乃至３６−ｍの動作を監視している。遊技店管理装置２４は、遊技台３６の出玉もしくはメダルの払い出しの情報、各遊技台３６−１乃至３６−ｍの遊技者の呼び出し情報、またはエラーの発生などの監視状況に応じて、所定の処理を実行し、実行結果をLCDや有機ELなどからなる表示部２５に表示する。遊技店管理装置２４は、計数機３５、遊技台３６−１乃至３６−ｍ、および遊技台周辺端末３７−１乃至３７−ｍのそれぞれより供給されてくる情報を、それぞれを識別する識別情報（例えば、遊技台番号）とを対応付けて遊技台管理データベース２６により管理する。

媒体貸出管理装置２７は、精算販売機３３、および貸出機３４からの情報に基づいて、貸し出される遊技媒体の媒体貸出管理情報を媒体貸出管理データベース２９を用いて管理すると供に、媒体貸出管理データベース２９に登録されている媒体貸出管理情報を更新する際、その更新情報を、第３者遊技店管理バス７および公衆通信回線網９を介して第３者遊技店管理センタ４に送る。さらに、媒体貸出管理装置２７は、第３者遊技店管理バス７および公衆通信回線網９を介して第３者遊技店管理センタ４により供給されてくる媒体貸出管理情報を取得し、媒体貸出管理データベース２９に蓄積させる。

貸出機３４は、遊技者が遊技台３６で遊技する際、現金やプリペイドカードなどにより所定の金額を受け付けると、金額に応じた個数の遊技媒体を貸し出す。この際、貸出機３４は、受け付けた現金やプリペイドカードの残数などの情報と供に、貸し出した遊技媒体の個数の情報を媒体貸出管理装置２７に供給する。これにより、媒体貸出管理装置２７は、受け付けた現金やプリペイドカードの残数などの情報と供に、貸し出した遊技媒体の個数の情報を媒体貸出管理情報データベース２９に登録する。

精算販売機３３は、貸球を借りるための度数をつけてプリペイドカードを販売する。このとき、精算販売機３３は、販売したプリペイドカードの度数を払いうけた金額を媒体貸出管理装置２７に供給する。また、精算販売機３３は、プリペイドカードなどの度数として貸し出した遊技媒体の残数に基づいて現金を精算して払い出す。このとき、精算販売機３３は、プリペイドカードの残数と払い戻した現金の金額を媒体貸出管理装置２７に供給する。

計数機３５は、遊技者が遊技台３６により遊技することにより獲得した遊技媒体の数を、計数し、計数結果を磁気カードやレシートなどとして出力する。

遊技台３６−１乃至３６−ｍは、遊技者により所定の操作がなされることにより、遊技を実行し、いわゆる小当たりや大当たりに応じて、遊技球、または、メダルを払い出す。

遊技台周辺端末３７−１乃至３７−ｍは、各遊技台３６−１乃至３６−ｍに対応して設けられている、いわゆる台間機であり、台間球貸機（原理的には、貸出機３４と同様のもの）などが設けられている。また、遊技台周辺端末３７は、遊技台３６を遊技する遊技者の顔画像などの生体情報を取得し、遊技台識別情報（遊技台番号）と共に生体情報認識装置２１に送信する。尚、図１においては、生体情報を取得する機能として、遊技者の顔画像を取得するカメラ３８−１乃至３８−ｍが設けられている例が示されている。

カメラ３８−１乃至３８−ｍは、例えば、図２で示されるように、各遊技台３６−１乃至３６−４のそれぞれの上部に設けられた台表示ランプ６１−１乃至６１−４の下部に図３で示されるように、読取範囲δ内に遊技者が撮像できるように設け、顔画像を撮像するようにしてもよく、このようにすることにより、各カメラIDは、同時に遊技台IDとして使用することが可能となる。

また、カメラ３８−１乃至３８−ｍは、例えば、図４で示されるように、遊技台周辺端末３７−１乃至３７−４に凸部７１−１乃至７１−４を設け、図５で示されるように読取範囲θ内に遊技者の顔画像が撮像できるように設けるようにしてもよい。

さらに、カメラ３８−１乃至３８−ｍは、例えば、図６で示されるように、遊技台３６の中央部（遊技台３６の盤面上）に設けるようにして、撮像するようにしてもよい。すなわち、図６の設置部８１にカメラ３８が設置されることにより、図７で示されるように、読取範囲φ内に遊技者を撮像する。

入口カメラ４０−１乃至４０−ｐおよび店内カメラ４１−１乃至４１−ｑは、遊技店１の店内における出入口および所定の場所に設置され、撮像した画像をそれぞれ画像処理ユニット３９−（ｍ＋１）乃至３９−（ｍ＋ｐ＋ｑ）に供給する。

入口カメラ４０−１乃至４０−ｐおよび店内カメラ４１−１乃至４１−ｑは、例えば、図８で示されるように設定される。図８は、遊技店１内の入口カメラ４０−１乃至４０−ｐおよび店内カメラ４１−１乃至４１−ｑの設置例を示している。

すなわち、図８においては、出入口１１２−１乃至１１２−３が設けられており、入口カメラ４０−１乃至４０−３は、それぞれの出入口１１２より入店してくる遊技者を撮像する。また、店内カメラ４１−１乃至４１−１０は、島設備１１１−１乃至１１１−５のそれぞれ両面をそれぞれ一列に渡って撮像できる位置に設定されている。島設備１１１は、両面に遊技台３６が設置されており、すなわち、図中の島設備１１１を上下方向に挟むように設置されている。カメラ３８、入口カメラ４０および店内カメラ４１は、いずれにおいてもパンチルトズーム機能を備えているため、図８で示されるように、店内カメラ４１−１乃至４１−１０が配置されることにより、遊技台３６で遊技する全遊技者が、店内カメラ４１−１乃至４１−１０のいずれかで撮像できる。

さらに、店内カメラ４１−ａは、貸出機３４の前に設けられており、店内カメラ４１−ｂは、精算販売機３３の前に設けられており、店内カメラ４１−ｃは、計数機３５の前に設けられており、それぞれ、貸出機３４、精算販売機３３、および計数機３５を利用する遊技者を撮像することができる。

すなわち、図８で示されるように、遊技店１においては、来店する遊技者、遊技台３６で遊技する遊技者、並びに、貸出機３４、精算販売機３３、および計数機３５を利用する遊技者といった、遊技店１において遊技者が取るであろうことが想定される行動のほぼ全てを監視できるように、カメラ３８、入口カメラ４０、および店内カメラ４１が設置されている。

［画像処理ユニットの構成例］
次に、図９を参照して、画像処理ユニット３９の構成例について説明する。

画像取得部２０１は、カメラ３８（または、入口カメラ４０もしくは店内カメラ４１）により撮像された画像を取得し、顔画像抽出部２０２に供給する。顔画像抽出部２０２は、画像取得部２０１より供給されてきた画像内に、顔を構成する部位の配置などのパターンにより顔画像からなる矩形画像を抽出して人物追跡部２０３に供給する。人物追跡部２０３は、顔画像からなる矩形画像を連続的に追跡し、追跡されることにより連続的に抽出される矩形画像からなる顔画像群として送信部２０４に供給する。送信部２０４は、顔画像抽出部２０２より連続的に供給されてくる顔画像をバッファ２０４ａに蓄積させ、顔画像の供給が停止した状態になったとき、バッファ２０４ａに蓄積された顔画像を顔画像群として生体情報認識装置２１に送信する。尚、バッファ２０４ａの容量には制限があるので、送信部２０４は、バッファ２０４ａで蓄積できる容量が一杯になったところで一連の連続的に供給される複数の顔画像を顔画像群として送信するようにしても良いし、予め所定枚数を決めておき、所定枚数が蓄積された場合、その所定枚数の顔画像を顔画像群として送信するようにしても良い。

［生体情報認識装置の構成例］
次に、図１０を参照して、生体情報認識装置２１の構成例について説明する。

顔画像取得部２２１は、画像処理ユニット３９より供給される複数の顔画像からなる顔画像群を取得し、照合部２２２に供給する。照合部２２２は、顔画像取得部２２１により取得された顔画像群の各顔画像と、生体情報DB２２の要注意人物登録DB２２ａ、および顧客登録DB２２ｂに予め登録されている要注意人物、および顧客の顔画像とを照合し、類似度の高い候補となる顔画像があれば、候補となる顔画像を照合結果として表示部２３に表示させると共に、通信部２２３を介して携帯端末２０に通知する。また、照合部２２２は、類似度の高い候補となる顔画像が存在しない場合、供給されてきた顔画像をデータベース登録管理部２２５に供給する。

より詳細には、照合部２２２の特徴量抽出部２３１は、顔画像群の各顔画像について、それらを識別するための特徴量を抽出して、各顔画像と共に類似度計算部２３２に供給する。類似度計算部２３２は、生体情報DB２２の要注意人物登録DB２２ａ、または顧客登録DB２２ｂに登録されている要注意人物、または顧客の顔画像の特徴量を抽出すると供に、特徴量抽出部２３１より供給されてくる顔画像群の各顔画像の特徴量とを順次用いて、生体情報DB２２の要注意人物登録DB２２ａ、または顧客登録DB２２ｂに登録されている全ての要注意人物、または顧客の顔画像との類似度を求め、顔画像取得部２２１より供給されてきた顔画像と供に類似度計算結果蓄積部２３３に蓄積させる。より具体的には、類似度計算部２３２は、例えば、目と目の間隔、あごから額までの長さと、あごから鼻までの長さの比率などの各種の顔の特徴量に基づいて、それぞれの差分和、平均比率、または比率和などを類似度として求める。

類似度計算結果集計部２３４は、類似度計算結果蓄積部２３３に蓄積された顔画像群の各顔画像についての登録された顔画像との類似度の計算結果を集計して、顔画像群としての類似度を求めて、類似度判定部２３５に供給する。より具体的には、例えば、類似度計算結果蓄積部２３３は、例えば、顔画像群のうち、類似度の最も高い顔画像を基準とした類似度を顔画像群の類似度としたり、または、顔画像群の全ての顔画像に対する登録顔画像との類似度の平均値などを顔画像群の類似度として類似度判定部２３５に供給する。

類似度判定部２３５の人物判定部２４１は、類似度計算結果集計部２３４より供給されてくる類似度を蓄積し、顔画像群のそれぞれの類似度のうち、１位となる顔画像群との類似度と、第１の閾値とを比較し、比較結果に基づいて、１位となる要注意人物、または顧客の顔画像が、顔画像取得部２２１より供給されてきた顔画像群に対して類似している場合（類似度が高い程類似していることを示す類似度の場合、所定の閾値よりも高いとき、また、類似度が低い程類似していることを示す類似度の場合、所定の閾値よりも低いとき）、最も類似度の高い類似度の顔画像の情報を表示部２３に供給して、表示させると供に、通信部２２３、および顔画像辞書追加登録判定部２４２に供給する。また、人物判定部２４１は、供給されてきた顔画像群と登録された顧客類似度と第１の閾値との比較により類似していない場合、比較結果に基づいて、供給されてきた顧客の顔画像を、顧客登録DB登録部２５２に供給し、顧客登録DB２２ｂに新規で登録させる。さらに顔画像辞書追加登録判定部２４２は、１位となる顔画像群との類似度と、第１の閾値よりも高く設定される第２の閾値とを比較し、比較結果に基づいて、１位となる要注意人物、または顧客の顔画像との類似度が、第２の閾値よりも高い場合、顔画像取得部２２１より供給されてきた顔画像群をデータベース管理部２２５の要注意人物登録DB登録部２５１、および顧客登録DB登録部２５２に供給し、それぞれ要注意人物登録DB２２ａ、および顧客登録DB２２ｂに追加で登録させる。

操作部２２４は、ボタン、マウス、または、キーボードなどから構成され、上述した類似度が上位３位となる、表示部２３に表示された顔画像のいずれかが選択されるとき操作され、操作結果を通信部２２３に供給する。通信部２２３は、イーサネットボードなどから構成され、操作部２２４からの操作信号に基づいて、選択された顔画像を携帯端末２０に配信する。

尚、ここでは、類似度は、例えば、比率和で示されるような登録遊技者として登録されている顔画像に近いほど高い値を示すものであるとし、類似度が所定の閾値よりも高い値であるとき、その類似度に対応する要注意人物、または顧客の顔画像であるものとして判定する例について説明する。しかしながら、例えば、類似度が撮像された顔画像と要注意人物、または顧客として登録されている顔画像とのそれぞれの特徴量における差分和として表現されている場合、類似度判定部２３５は、類似度が閾値よりも小さければ、撮像された顔画像群が要注意人物、または顧客の顔画像であるとみなすことになり、または、平均比率などの場合、０乃至１の範囲で所定の値以上であって、１に近い値であれば、同一の人物であるとみなすことができる。

［監視処理］
次に、図１１のフローチャートを参照して、図１０の生体情報認識装置２１による顔画像による監視処理について説明する。

ステップＳ１において、入口カメラ４０は、設置されている範囲の画像を撮像し、撮像した画像を画像処理ユニット３９に供給する。画像処理ユニット３９の画像取得部２０１は、供給された画像を取得し、顔画像抽出部２０２に供給する。

ステップＳ２において、顔画像抽出部２０２は、供給された画像より遊技者の顔画像を抽出し、人物追跡部２０３に供給する。より具体的には、顔画像抽出部２０２は、例えば、撮像された画像のうち、配色などから肌が露出した部分であって、目や鼻といった特徴的な部位の配置などから矩形状の顔画像を抽出して、人物追跡部２０３に供給する。

ステップＳ３において、人物追跡部２０３は、矩形状の顔画像が抽出された位置付近をブロックマッチングにより検索し、検索された矩形状の顔画像を順次抽出し、画像内における顔画像を追跡すると共に、順次追跡した矩形状の顔画像を送信部２０４のバッファ２０４ａに供給する。

ステップＳ４において、送信部２０４は、所定時間が経過したか否かを判定し、所定時間が経過していない場合、処理は、ステップＳ１に戻る。すなわち、所定時間が経過されるまで、ステップＳ１乃至Ｓ４の処理が繰り返されて、撮像される画像より順次矩形状の顔画像が追跡されながら順次抽出され、送信部２０４のバッファ２０４ａに蓄積される。

一方、ステップＳ４において、所定時間が経過したと判定された場合、ステップＳ５において、送信部２０４は、バッファ２０４ａに蓄積されている同一の人物の複数の顔画像を顔画像群として生体情報認識装置２１に送信し、処理は、ステップＳ１に戻る。

ステップＳ１１において、生体情報認識装置２１の顔画像取得部２２１は、画像処理ユニット３９より供給されてくる矩形状の顔画像を取得する。尚、上述したように、バッファ２０４ａには容量の制限があるため、バッファ２０４ａに蓄積される顔画像が一杯になったところで、顔画像を抽出するようにしても良い。

ステップＳ１２において、顔画像取得部２２１は、供給された顔画像群の顔画像の信頼度を求める。尚、顔画像の信頼度とは、顔画像を用いた認証に適した顔画像であるほど高い値を示すものであり、目、鼻、耳、または口といった器官抽出ができたか否かに基づいて、器官毎に設定されるスコアの合計で示されるものである。すなわち、顔認証に用いられる器官として抽出できるものが多いほど、信頼度が高い値となる。また、認証精度に与える影響の大きさが器官毎に異なるものであるので、例えば、目や口といった認証精度に大きな影響を与える器官については、大きな重みを設定し、それ以外の器官については小さな重みを設定するようにしてもよい。

ステップＳ１３において、顔画像取得部２２１は、取得した顔画像の信頼度のうち、上位ｎ位までの顔画像を顔画像群として抽出して照合部２２２に供給する。

ステップＳ１４において、照合部２２２は、要注意人物照合処理を実行して、生体情報DB２２の要注意人物登録DB２２ａに登録されている生体情報である顔画像と、顔画像取得部２２１より供給されてきた上位ｎ位までの顔画像群のそれぞれの顔画像とを照合してそれらの類似度を求める。

ここで、図１２のフローチャートを参照して、要注意人物照合処理について説明する。

ステップＳ４１において、特徴量抽出部２３１は、供給されてきた顔画像群のうち、未処理の顔画像を処理対象顔画像に設定する。

ステップＳ４２において、特徴量抽出部２３１は、処理対象顔画像より特徴量を抽出し、類似度計算部２３２に供給する。

ステップＳ４３において、類似度計算部２３２は、生体情報DB２２の要注意人物登録DB２２ａに登録されている要注意人物として登録されている人物の顔画像のうち、未処理の１つの要注意人物の顔画像を抽出し、処理対象に設定する。

ステップＳ４４において、類似度計算部２３２は、処理対象として設定した要注意人物登録DB２２ａに登録されている要注意人物の顔画像より、特徴量抽出部２３１より供給されてきた、処理対象顔画像の特徴量と同様の特徴量を抽出する。

ステップＳ４５において、類似度計算部２３２は、特徴量抽出部２３１より供給された顔画像についての、目と目の間隔、あごから額までの長さと、あごから鼻のまでの長さの比率などの各種の顔の特徴量と、生体情報DB２２の要注意人物登録DB２２ａに登録されている要注意人物の顔画像における同様の特徴量とを用いて、それぞれの差分和、平均比率、または比率和などを類似度として計算し、ステップＳ４６において、計算結果である類似度を類似度計算結果蓄積部２３３に供給し記憶させる。

ステップＳ４７において、類似度計算部２３２は、生体情報DB２２の要注意人物登録DB２２ａに未処理の要注意人物の顔画像が存在するか否かを判定し、未処理の要注意人物の顔画像が存在する場合、処理は、ステップＳ４３に戻る。すなわち、要注意人物DB２２ａの全ての要注意人物の顔画像との類似度が計算されるまで、ステップＳ４３乃至Ｓ４７の処理が繰り返される。そして、ステップＳ４７において、要注意人物DB２２ａに未処理の要注意人物の顔画像が存在しないと判定された場合、処理は、ステップＳ４８に進む。

ステップＳ４８において、特徴量抽出部２３１は、抽出された顔画像群において、処理対象顔画像とされていない顔画像が存在するか否かを判定し、処理対象顔画像とされていない顔画像が存在する場合、処理は、ステップＳ４１に戻る。すなわち、顔画像群として供給されてきた全ての顔画像が処理対象顔画像に設定されて、要注意人物登録DB２２ａに登録されている人物の顔画像との類似度が求められるまで、ステップＳ４１乃至Ｓ４８の処理が繰り返される。

ステップＳ４８において、抽出された顔画像群において、処理対象顔画像とされていない顔画像が存在しないと判定された場合、処理は、ステップＳ４９に進む。

ステップＳ４９において、類似度計算結果集計部２３４は、類似度計算結果蓄積部２３３に蓄積された類似度計算結果を読み出して集計し、類似度判定部２３５に供給する。

すなわち、以上の処理により、顔画像取得部２２１より供給されてくる、顔画像のうち、信頼度の高い上位ｎ位までの顔画像について、それぞれ要注意人物登録DB２２ａに登録されている要注意人物の顔画像との類似度が求められる。

ここで、図１１のフローチャートの説明に戻る。

ステップＳ１５において、類似度判定部２３５の人物判定部２４１は、類似度の集計結果に基づいて、類似度に第１の閾値ｔｈ１よりも高いものがあり、供給されてきた顔画像群の人物が、要注意人物として登録されている人物であるか否かを判定する。すなわち、例えば、信頼度の高い上位６位までの顔画像が供給されてきており、要注意人物登録DB２２ａに６人の要注意人物が登録されている場合、例えば、図１３の左上部で示されるような結果が類似度の集計結果として供給されてくることとなる。

すなわち、図１３において、横方向に要注意人物を識別する要注意人物ID＝１乃至６の顔画像が設けられており、縦方向に信頼度が上位６位までの顔画像を識別する顔画像ID＝１１乃至１６が設けられており、それぞれのマトリクス上の値が類似度を示している。より詳細には、（１，１１）（＝（要注意人物ID，顔画像ID））が８８０ポイントであり、（１，１２）が９００ポイントであり、（１，１３）が５６０ポイントであり、（１，１４）が５８０ポイントであり、（１，１５）が５７０ポイントであり、（１，１６）が５８０ポイントである。尚、ここでは、類似度は、０乃至１０００ポイントで示されるものである。

同様に、（２，１１）乃至（２，１６）は、それぞれ９００，９６０，５７０，５６０，５８０，５７０である。また、（３，１１）乃至（３，１６）は、それぞれ９８０，８６０，５４０，５５０，５９０，５８０である。さらに、（４，１１）乃至（４，１６）は、それぞれ８６０，８８０，５６０，５８０，５６０，５９０である。また、（５，１１）乃至（５，１６）は、それぞれ８８０，８８０，５８０，５８０，５７０，５９０である。さらに（６，１１）乃至（６，１６）は、それぞれ８７０，８７０，５８０，５９０，５４０，５７０である。

すなわち、要注意人物ID＝１乃至６は、いずれも正面顔であり、顔画像群の顔画像は、顔画像ID＝１１，１２は正面顔であるが、それ以外は下向きとなっている。このため、顔画像群の顔画像のうち、正面顔である顔画像ID＝１１のものが類似度が最も高く求められている。

ここで、類似度として最も高い値は、図１３の左上部の白抜き表示部で示されるように、（３，１１）（＝（要注意人物ID，顔画像ID））＝９８０であり、第１の閾値が６００であった場合、第１の閾値よりも高いことになるため、照合対象顔画像の人物は、要注意人物であるものとみなし、処理は、ステップＳ１６に進む。

ステップＳ１６において、人物判定部２４１は、要注意人物が来店したことを示すように発報する。すなわち、例えば、人物判定部２４１は、要注意人物が来店したことを示す画像を表示部２３に表示させると共に、通信部２２３を制御して、携帯端末２０に対して、要注意人物が来店したことをアナウンスする。そして、人物判定部２４１は、図示せぬメモリに要注意人物が来店した時刻や、その要注意人物の顔画像等を記録すると共に、その判定結果を顔画像辞書追加登録判定部２４２に供給する。

ステップＳ１７において、顔画像辞書追加登録判定部２４２は、類似度の集計結果に基づいて、類似度に第１の閾値ｔｈ１よりも高く設定されている第２の閾値よりも高いものがあり、供給されてきた顔画像群が、要注意人物の顔画像として登録すべき顔画像であるか否かを判定する。例えば、図１３の左上部の場合、類似度として最も高い値は、（３，１）（＝（要注意人物ID，顔画像ID））＝９８０であり、第２の閾値が８００であったとき、第２の閾値よりも高いことになるため、照合対象顔画像の人物の顔画像群は、要注意人物の顔画像として登録すべきものであるものとみなし、処理は、ステップＳ１８に進む。

ステップＳ１８において、顔画像辞書追加登録判定部２４２は、データベース管理部２２５に対して要注意人物登録DB２２ａに対して、今現在の顔画像群を追加して登録するように指令する。これに応じて、データベース管理部２２５は、要注意人物登録DB登録部２５１を制御して、生体情報DB２２の要注意人物登録DB２２ａに、供給されてきた顔画像群を追加で登録させる。

一方、ステップＳ１５において、例えば、図１３の左下部で示されるように、今現在の顔画像群の顔画像ID＝２１乃至２６の全てが下向きの顔画像であり、類似度の最大値が白抜き表示部で示されるように５９０ポイントであり、第１の閾値である６００ポイントを超えない場合、ステップＳ１６乃至Ｓ１８の処理はスキップされる。すなわち、この場合、要注意人物の顔画像ではないものとみなされる。

すなわち、図１３の左上部で示される顔画像ID＝１１乃至１６は、類似度の最大値である９８０ポイントが、第２の閾値よりも高いので、顔画像群の顔画像ID＝１１乃至１６は、全て、例えば、図１３の右下部で示されるように、要注意人物登録DB２２ａに登録されることになる。図１３の右下部においては、顔画像ID＝１乃至６の顔画像に加えて、図１３の左上部で示される顔画像群の顔画像ID＝１１乃至１６の顔画像が追加で登録されていることが示されている。

この結果、従来のように、要注意人物登録DB２２ａに登録された要注意人物の顔画像と同一の人物の顔画像群の情報が供給される場合、要注意人物登録DB２２ａが更新されないままであると、その後、例えば、図１３の左下部で示されるように、下向きばかりの顔画像群の顔画像ID＝２１乃至２６が供給されると、類似度が第１の閾値すら超えない状態となり、全ての顔画像が下向きになるといったことだけで、要注意人物を検出することができない。

これに対して、上述したように、第２の閾値よりも高い類似度を備えた顔画像を含む顔画像群である場合、その顔画像群の顔画像を登録することで、信頼性の高い正面顔と共に信頼性の高い下向きの顔画像も登録されることになる。すなわち、図１３の右下部で示されるように、従来まで要注意人物登録DB２２ａに登録されていた顔画像ID１乃至６に加えて、信頼性の高い正面顔の顔画像ID＝１１，１２と共に下向きの顔画像ID＝１３乃至１６の顔画像も登録されることになる。結果として、下向きの顔画像ID＝２１乃至２６であっても、新たに要注意人物として下向きの顔画像が登録されているので、図１３の右下部における白抜き表示部で示されるように、類似度の最大値が９８０ポイントとなり、登録されている要注意人物の顔画像として認識することが可能となる。結果として、顔画像を用いた認証処理における認証精度を向上させることが可能となる。

ステップＳ１９において、照合部２２２は、顧客登録人物照合処理を実行して、生体情報DB２２の顧客登録DB２２ｂに登録されている生体情報である顔画像と、顔画像取得部２２１より供給されてきた上位ｎ位までの顔画像群のそれぞれの顔画像とを照合してそれらの類似度を求める。尚、顧客登録人物照合処理については、要注意人物照合処理における顔画像群の各顔画像と、生体情報DB２２の要注意人物登録DB２２ａに登録された要注意人物の顔画像との類似度を求める処理に代えて、顧客登録DB２２ｂに登録された顧客である人物の顔画像との類似度を求める他は、要注意人物照合処理と同様であるので、その説明は省略する。

ステップＳ２０において、類似度判定部２３５の人物判定部２４１は、類似度の集計結果に基づいて、類似度に第１の閾値ｔｈ１よりも高いものがあり、供給されてきた顔画像群の人物が、顧客である人物として登録されている人物であるか否かを判定する。

ステップＳ２０において、顧客として登録されている人物であるとみなされた場合、人物判定部２４１は、その判定結果を顔画像辞書追加登録判定部２４２に通知し、処理は、ステップＳ２１に進む。

ステップＳ２１において、顔画像辞書追加登録判定部２４２は、類似度の集計結果に基づいて、類似度に第１の閾値ｔｈ１よりも高く設定されている第２の閾値よりも高いものがあり、供給されてきた顔画像群が、顧客の顔画像として追加して登録すべき顔画像であるか否かを判定する。例えば、照合対象顔画像の人物の顔画像群は、顧客の顔画像として追加して登録すべきものであるものとみなされた場合、処理は、ステップＳ２２に進む。

ステップＳ２２において、顔画像辞書追加登録判定部２４２は、データベース管理部２２５に対して顧客登録DB２２ｂに対して、今現在の顔画像群を追加して登録するように指令する。これに応じて、データベース管理部２２５は、顧客登録DB登録部２５２を制御して、生体情報DB２２の顧客登録DB２２ｂに、供給されてきた顔画像群を追加登録させる。

そして、ステップＳ２３において、人物判定部２４１は、顧客が来店した時刻や、その顧客の顔画像等を図示せぬメモリに記録する。

また、ステップＳ２１において、例えば、いずれの類似度についても第２の閾値である８００ポイントを超えない場合、ステップＳ２２の処理がスキップされて、処理は、ステップＳ２３に進む。

さらに、ステップＳ２０において、例えば、図１３の左下部で示されるように、今現在の顔画像群の顔画像の全てが下向きの顔画像であり、いずれの類似度についても第１の閾値である６００ポイントを超えない場合、処理は、ステップＳ２４に進む。

ステップＳ２４において、人物判定部２４１は、顧客が来店した時刻や、その顧客の顔画像等を図示せぬメモリに記録する。

ステップＳ２５において、人物判定部２４１は、データベース管理部２２５に対して顧客登録DB２２ｂに対して、今現在の顔画像群を新規に登録するように指令する。これに応じて、データベース管理部２２５は、顧客登録DB登録部２５２を制御して、生体情報DB２２の顧客登録DB２２ｂに、供給されてきた顔画像群を新規で登録させる。

以上のように、顧客登録DB２２ｂについても、上述した要注意人物DB２２ａの人物の顔画像における場合と同様に、顔画像における認証処理における認識精度を向上させることが可能となる。

また、第１の閾値および第２の閾値については、本人を他人と間違える本人棄却率（FRR）、および他人受入率（FAR）と、類似度を示すポイント（1000満ポイント）との関係は、図１４で示される。すなわち、本人棄却率（FRR）は、類似度が高くなるほど高くなり、逆に、他人受入率（FAR）は、類似度が低くなるほど高い。このため、図１４のような場合、第１の閾値ｔｈ１は、本人棄却率（FRR）が、ある程度保証される600ポイント程度に設定し、第２の閾値ｔｈ２は、他人受入率（FAR）がゼロを保証できる範囲となる800ポイント程度に設定するようにしてもよい。

以上によれば、登録された顔画像と、照合対象となる顔画像群の顔画像との類似度を求める際、一致すると認められる第１の閾値よりも高く設定される第２の閾値よりも高いときに、照合対象となる顔画像群の顔画像を追加で登録することにより、類似度として信頼性の高い顔画像を登録させることが可能になると共に、顔向きが異なるなどして類似度は低いが、追跡されている同一の顔画像群の顔画像であることから同一の人物であることが保証されている、顔向きの異なる顔画像なども登録される可能性が増えるので、照合対象となる顔画像群の顔向などが変化しても認識精度を向上させることが可能となる。

ところで、上述した一連の監視処理は、ハードウェアにより実行させることもできるが、ソフトウェアにより実行させることもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、記録媒体からインストールされる。

図１５は、汎用のパーソナルコンピュータの構成例を示している。このパーソナルコンピュータは、CPU(Central Processing Unit)１００１を内蔵している。CPU１００１にはバス１００４を介して、入出力インタフェース１００５が接続されている。バス１００４には、ROM(Read Only Memory)３０２およびRAM(Random Access Memory)１００３が接続されている。

入出力インタフェース１００５には、ユーザが操作コマンドを入力するキーボード、マウスなどの入力デバイスよりなる入力部１００６、処理操作画面や処理結果の画像を表示デバイスに出力する出力部１００７、プログラムや各種データを格納するハードディスクドライブなどよりなる記憶部１００８、LAN（Local Area Network）アダプタなどよりなり、インターネットに代表されるネットワークを介した通信処理を実行する通信部１００９が接続されている。また、磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory)、DVD(Digital Versatile Disc)を含む）、光磁気ディスク（ＭＤ(Mini Disc)を含む）、もしくは半導体メモリなどのリムーバブルメディア１０１１に対してデータを読み書きするドライブ１０１０が接続されている。

CPU１００１は、ROM１００２に記憶されているプログラム、または磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、もしくは半導体メモリ等のリムーバブルメディア１０１１から読み出されて記憶部１００８にインストールされ、記憶部１００８からRAM３０３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM１００３にはまた、CPU１００１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。

尚、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理は、もちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理を含むものである。

また、本明細書において、システムとは、複数の装置により構成される装置全体を表すものである。

１，１−１乃至１−ｎ 遊技店
２ 生体情報管理センタ
３ 生体情報管理データベース
４ 第３者遊技店管理センタ
５ 第３者遊技店管理データベース
６ 生体情報管理バス
７ 第３者遊技店管理バス
８，９ 公衆通信回線網
２１ 生体情報認識装置
２２ 生体情報データベース
２４ 遊技店管理装置
２６ 遊技台管理データベース
２７ 媒体貸出管理装置
２９ 媒体貸出管理データベース
３０ 遊技店管理情報バス
３１ 生体情報バス
３３ 精算機
３４ 貸出機
３５ 計数機
３６，３６−１乃至３６−ｍ 遊技台
３７，３７−１乃至３７−ｍ 遊技台周辺端末
３８，３８−１乃至３８−ｍ カメラ
３９，３９−１乃至３９−（ｍ＋ｐ＋ｑ） 画像処理ユニット
４０，４０−１乃至４０−ｐ 入口カメラ
４１，４１−１乃至４１−ｑ 店内カメラ

Claims (6)

1. 顔画像を蓄積者の顔画像として蓄積者データベースに蓄積する蓄積手段と、
   照合対象者の複数の顔画像を顔画像群として取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された照合対象者の顔画像群の各顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合手段と、
   前記照合対象者の顔画像群の各顔画像の照合結果を集計することにより、前記照合対象者の顔画像群としての類似度を生成する集計手段と、
   前記集計手段の集計結果である類似度と第１の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定手段と、
   前記類似度判定手段により前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であると判定された場合、前記集計手段の集計結果である類似度と、前記第１の閾値よりも高く設定されている第２の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積するか否かを判定する追加登録判定手段と、
   前記追加登録判定手段により前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積すると判定された場合、前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積するように制御する蓄積制御手段と
   を含む監視装置。
2. 前記第２の閾値は、前記第１の閾値よりも高く設定され、かつ、他人受入率が０となる範囲の値である
   請求項１に記載の監視装置。
3. 前記類似度判定手段により前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であると判定されない場合、前記蓄積制御手段は、前記照合対象者の顔画像を、新規に蓄積するように制御する
   請求項１に記載の監視装置。
4. 前記類似度判定手段により前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であると判定された場合、前記照合対象者が前記蓄積者であることを通知する通知手段をさらに含む
   請求項１に記載の監視装置。
5. 顔画像を蓄積者の顔画像として蓄積者データベースに蓄積する蓄積手段と、
   照合対象者の複数の顔画像を顔画像群として取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された照合対象者の顔画像群の各顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合手段と、
   前記照合対象者の顔画像群の各顔画像の照合結果を集計することにより、前記照合対象者の顔画像群としての類似度を生成する集計手段と、
   前記集計手段の集計結果である類似度と第１の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定手段と、
   前記類似度判定手段により前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であると判定された場合、前記集計手段の集計結果である類似度と、前記第１の閾値よりも高く設定されている第２の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積するか否かを判定する追加登録判定手段と、
   前記追加登録判定手段により前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積すると判定された場合、前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積するように制御する蓄積制御手段と
   を含む監視装置の監視方法において、
   前記取得手段における、照合対象者の複数の顔画像を顔画像群として取得する取得ステップと、
   前記照合手段における、前記取得ステップの処理により取得された照合対象者の顔画像群の各顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合ステップと、
   前記集計手段における、前記照合対象者の顔画像群の各顔画像の照合結果を集計することにより、前記照合対象者の顔画像群としての類似度を生成する集計ステップと、
   前記類似度判定手段における、前記集計ステップの処理での集計結果である類似度と第１の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定ステップと、
   前記追加登録判定手段における、前記類似度判定ステップの処理により前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であると判定された場合、前記集計ステップの処理での集計結果である類似度と、前記第１の閾値よりも高く設定されている第２の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積するか否かを判定する追加登録判定ステップと、
   前記蓄積制御手段における、前記追加登録判定ステップの処理により前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積すると判定された場合、前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積するように制御する蓄積制御ステップと
   を含む監視方法。
6. 顔画像を蓄積者の顔画像として蓄積者データベースに蓄積する蓄積手段と、
   照合対象者の複数の顔画像を顔画像群として取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された照合対象者の顔画像群の各顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合手段と、
   前記照合対象者の顔画像群の各顔画像の照合結果を集計することにより、前記照合対象者の顔画像群としての類似度を生成する集計手段と、
   前記集計手段の集計結果である類似度と第１の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定手段と、
   前記類似度判定手段により前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であると判定された場合、前記集計手段の集計結果である類似度と、前記第１の閾値よりも高く設定されている第２の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積するか否かを判定する追加登録判定手段と、
   前記追加登録判定手段により前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積すると判定された場合、前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積するように制御する蓄積制御手段と
   を含む監視装置を制御するコンピュータに、
   前記取得手段における、照合対象者の複数の顔画像を顔画像群として取得する取得ステップと、
   前記照合手段における、前記取得ステップの処理により取得された照合対象者の顔画像群の各顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合ステップと、
   前記集計手段における、前記照合対象者の顔画像群の各顔画像の照合結果を集計することにより、前記照合対象者の顔画像群としての類似度を生成する集計ステップと、
   前記類似度判定手段における、前記集計ステップの処理での集計結果である類似度と第１の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定ステップと、
   前記追加登録判定手段における、前記類似度判定ステップの処理により前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であると判定された場合、前記集計ステップの処理での集計結果である類似度と、前記第１の閾値よりも高く設定されている第２の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積するか否かを判定する追加登録判定ステップと、
   前記蓄積制御手段における、前記追加登録判定ステップの処理により前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積すると判定された場合、前記照合対象者の顔画像を前記蓄積者の顔画像として追加して蓄積するように制御する蓄積制御ステップと
   を含む処理を実行させるプログラム。

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