DE102004046330B4

DE102004046330B4 - Method and arrangement for determining biometric features using an image of an eye

Info

Publication number: DE102004046330B4
Application number: DE102004046330.1A
Authority: DE
Inventors: Dr. Hetzheim Hartwig
Original assignee: Deutsches Zentrum fuer Luft und Raumfahrt eV
Current assignee: Deutsches Zentrum fuer Luft und Raumfahrt eV
Priority date: 2004-09-20
Filing date: 2004-09-20
Publication date: 2021-04-22
Anticipated expiration: 2024-09-21
Also published as: DE102004046330A1

Abstract

Verfahren zum Bestimmen biometrischer Merkmale, wobei• ein Bild von einem Auge (1) verwendet wird, wobei das Auge (1) eine Pupille (3) und eine die Pupille (3) umgebende Iris (4) aufweist,• ein Teilbereich des Bildes als Auswertungsbereich (9) zur Bestimmung zumindest eines biometrischen Merkmals festgelegt wird,• der Auswertungsbereich (9) einen Teil der Iris (4) abbildet,• der Auswertungsbereich (9) abhängig von der Größe der Pupille (3) festgelegt wird, dadurch gekennzeichnet, dass• der Auswertungsbereich (9) als linienartiger Bereich festgelegt wird, der sich innerhalb der Iris (4) bogenförmig in einem definierten Abstand um den Außenrand der Pupille (3) erstreckt, wobei der Abstand durch einen Streckungsfaktor definiert ist, um den gestreckt die Außenrand-Linie der Pupille (3) den linienartigen Auswertungsbereich (9) festlegt, wobei der Streckungsfaktor von der Größe der Pupille (3) abhängig ist, und• aus den Bilddaten des linienartigen Auswertungsbereichs (9) zur Bestimmung des zumindest einen biometrischen Merkmals eine Folge gebildet wird, in der die Bilddaten gemäß ihrer Position im Verlauf der Linie geordnet sind, und• aus der Folge das zumindest eine biometrische Merkmal bestimmt wird.Method for determining biometric features, wherein • an image of an eye (1) is used, the eye (1) having a pupil (3) and an iris (4) surrounding the pupil (3), • a partial area of the image as Evaluation area (9) is defined for determining at least one biometric feature, • the evaluation area (9) depicts part of the iris (4), • the evaluation area (9) is defined depending on the size of the pupil (3), characterized in that • the evaluation area (9) is defined as a line-like area, which extends arcuately within the iris (4) at a defined distance around the outer edge of the pupil (3), the distance being defined by a stretching factor by which the outer edge Line of the pupil (3) defines the line-like evaluation area (9), the stretching factor depending on the size of the pupil (3), and • from the image data of the line-like evaluation area (9) to determine the z a sequence is formed around at least one biometric feature, in which the image data are ordered according to their position in the course of the line, and the at least one biometric feature is determined from the sequence.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Anordnung zur Bestimmung biometrischer Merkmale unter Verwendung eines Bildes von einem Auge .The invention relates to a method and an arrangement for determining biometric features using an image of an eye.

Es ist vorgeschlagen worden, biometrische Merkmale an Hand der Augen von Personen festzustellen und dabei ein System einzusetzen, das mit Infrarotstrahlung oder Laserstrahlung die Iris oder die Retina abgetastet. Derartige Systeme stoßen jedoch auf Ablehnung bei den Personen.It has been proposed to determine biometric features on the basis of the eyes of persons using a system which scans the iris or the retina with infrared radiation or laser radiation. However, such systems meet with opposition from the people.

Die Strukturen der Iris oder der Retina eignen sich gut zur Identifizierung von Personen, da sie jeweils für eine der Personen charakteristisch und einzigartig sind. Es erfordert jedoch großen Aufwand, die Strukturen der gesamten Iris und/oder Retina auszuwerten. Darüber hinaus erscheinen die Strukturen abhängig von den momentanen Verhältnissen bei der Beobachtung der Strukturen. Beispielsweise kann das Auge einfallendes Licht reflektieren, sodass Bereiche der Strukturen aufgrund des reflektierten Lichts nicht sichtbar sind (so genannte Glanzlichter). Außerdem verändert sich das Auge abhängig von den Lichtverhältnissen.The structures of the iris or the retina are good for identifying people because they are each characteristic and unique to one of the people. However, it requires great effort to evaluate the structures of the entire iris and / or retina. In addition, the structures appear depending on the current conditions when observing the structures. For example, the eye can reflect incident light so that areas of the structures are not visible due to the reflected light (so-called highlights). In addition, the eye changes depending on the lighting conditions.

US 6 614 919 B1 beschreibt ein Verfahren zum Extrahieren einer Irisregion, das die Irisregion auch dann mit hoher Genauigkeit extrahieren kann, wenn die Form der Pupille nicht kreisförmig ist. Es wird ein Iriskreis geschätzt, indem ein Teil eines Kreises auf eine Konturlinie innerhalb und außerhalb der Irisregion angewendet wird. US 6 614 919 B1 describes a method of extracting an iris region that can extract the iris region with high accuracy even when the shape of the pupil is not circular. An iris circle is estimated by applying part of a circle to a contour line inside and outside the iris region.

US 5 291 560 A beschreibt ein Verfahren zum Identifizieren eines Menschen durch biometrische Analyse der Iris des Auges. Es wird ein Bild des Auges identifiziert. Die Iris des Auges wird isoliert und innerhalb des Bildes definiert. Dabei wird ein Irisbild isoliert und ein Polarkoordinatensystem darauf angewandt. Ferner wird eine Mehrzahl von kreisförmigen Analysebändern innerhalb des Irisbildes definiert und wird die Iris analysiert, um einen Iriscode zu generieren. U.S. 5,291,560 A describes a method for identifying a person by biometric analysis of the iris of the eye. An image of the eye is identified. The iris of the eye is isolated and defined within the image. An iris image is isolated and a polar coordinate system is applied to it. Further, a plurality of circular analysis bands are defined within the iris image and the iris is analyzed to generate an iris code.

US 6 542 624 B1 beschreibt eine Einrichtung zur Erzeugung eines Iriscodes. Es ist eine Stimulierungseinheit vorgesehen, die eine biogene Antwort in einem Auge verursacht. Ferner erzeugt ein Irisbild-Prozessor einen Iriscode von einem Bild eines Auges, das von einer Kamera fotografiert wurde. Ein Prozessor zur Bestimmung der Authentizität speichert die Position von geradlinigen Linien, entlang denen horizontal und vertikal gescannt wird. US 6 542 624 B1 describes a device for generating an iris code. A stimulation unit is provided that causes a biogenic response in an eye. Furthermore, an iris image processor generates an iris code from an image of an eye photographed by a camera. A processor for determining authenticity stores the position of straight lines that are scanned horizontally and vertically.

Es ist eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Verfahren und eine Anordnung der eingangs genannten Art anzugeben, die bei geringem Aufwand für die Auswertung anhand von Augen biometrische Merkmale bestimmen kann. Dabei soll die Auswertung zuverlässig und in reproduzierbarer Weise ein bestimmtes Auge charakterisieren und dabei möglichst unabhängig von den momentanen Verhältnissen bei der Beobachtung des Auges sein.It is an object of the present invention to provide a method and an arrangement of the type mentioned at the outset which can determine biometric features for the evaluation on the basis of eyes with little effort. The evaluation should characterize a specific eye reliably and in a reproducible manner and should be as independent as possible of the momentary conditions when observing the eye.

Es wird vorgeschlagen, lediglich einen Teilbereich der Iris auszuwerten. Dabei wird der Auswertungsbereich abhängig von der Größe der Pupille festgelegt. Auf diese Weise können dieselben Strukturen der Iris auch bei veränderten Beleuchtungsverhältnissen, bei denen die Pupille eine andere Größe hat, identifiziert und ausgewertet werden.It is proposed to evaluate only a part of the iris. The evaluation area is determined depending on the size of the pupil. In this way, the same structures of the iris can be identified and evaluated even under changed lighting conditions, in which the pupil has a different size.

In dieser Beschreibung wird mehrfach auf Personen, also Menschen Bezug genommen. Die Erfindung ist jedoch auch bei Tieren anwendbar, deren Augen eine charakteristische Irisstruktur aufweisen.In this description, references are made several times to persons, that is to say to people. However, the invention can also be used in animals whose eyes have a characteristic iris structure.

Insbesondere wird ein Verfahren zum Bestimmen biometrischer Merkmale vorgeschlagen, wobei

• ein Bild von einem Auge verwendet wird, wobei das Auge eine Pupille und eine die Pupille umgebende Iris aufweist,
• ein Teilbereich des Bildes als Auswertungsbereich zur Bestimmung zumindest eines biometrischen Merkmals festgelegt wird,
• der Auswertungsbereich einen Teil der Iris abbildet,
• der Auswertungsbereich abhängig von der Größe der Pupille festgelegt wird,
• Bilddaten in dem Auswertungsbereich ausgewertet werden und daraus das zumindest eine biometrische Merkmal bestimmt wird und
• der Auswertungsbereich linienartig ist.

In particular, a method for determining biometric features is proposed, wherein

• an image of one eye is used, the eye having a pupil and an iris surrounding the pupil,
• a sub-area of the image is defined as an evaluation area for determining at least one biometric feature,
• the evaluation area depicts part of the iris,
• the evaluation area is determined depending on the size of the pupil,
• Image data are evaluated in the evaluation area and the at least one biometric feature is determined therefrom and
• the evaluation area is linear.

Das Bild wird beispielsweise von einer digitalen Kamera aufgenommen, wobei normale Beleuchtungsverhältnisse ausreichen, bei denen das Auge nicht geblendet wird. Insbesondere sind keine Einrichtungen erforderlich, die das Bild mit spezieller Strahlung (z. B. Infrarotstrahlung oder Laserstrahlung) abtasten. Vorzugsweise zeigt das Bild zumindest die gesamte Pupille und denjenigen Teil der Iris, der nicht von den Augenlidern verdeckt wird.The image is recorded, for example, by a digital camera, with normal lighting conditions that do not dazzle the eye being sufficient. In particular, no devices are required that scan the image with special radiation (e.g. infrared radiation or laser radiation). The image preferably shows at least the entire pupil and that part of the iris that is not covered by the eyelids.

Es kann auch jeweils ein Bild von beiden Augen derselben Personen aufgenommen und ausgewertet werden. Hierdurch wird die Zuverlässigkeit bei der Charakterisierung der Person erhöht.An image of both eyes of the same person can also be recorded and evaluated. This increases the reliability in characterizing the person.

Bei einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung werden Grauwerte von Pixeln des Auswertungsbereichs ausgewertet. Zur Bestimmung des zumindest einen biometrischen Merkmals können dann beispielsweise nur die Besonderheiten ausgewertet werden, deren Pixel Grauwerte oberhalb eines bestimmten mittleren Grauwertes oder oberhalb eines definierten Grenzwertes aufweisen, d. h. deren Pixel heller sind als der mittlere Grauwert oder der Grenzwert. Bei der Bestimmung des mittleren Grauwertes wird beispielsweise lediglich der Auswertungsbereich betrachtet.In a preferred embodiment of the invention, gray values of pixels in the evaluation area are evaluated. In order to determine the at least one biometric feature, only the particularities can then be evaluated, for example whose pixels have gray values above a certain average gray value or above a defined limit value, ie whose pixels are brighter than the average gray value or the limit value. When determining the mean gray value, for example, only the evaluation area is considered.

Der Auswertungsbereich (insbesondere dessen Lage und/oder Größe) ist abhängig von der Größe der Pupille. Vorzugsweise wird der Auswertungsbereich abhängig von Größe und Form des Außenrandes der Pupille festgelegt.The evaluation area (in particular its position and / or size) depends on the size of the pupil. The evaluation area is preferably determined as a function of the size and shape of the outer edge of the pupil.

Bei einer Ausgestaltung der Erfindung wird durch digitale Verarbeitung des aufgenommenen Bildes ein zweites Bild erzeugt, in der der Kontrast zwischen der Pupille (oder zumindest dem Außenrand der Pupille) und der Iris verstärkt ist. Beispielsweise werden aus dem als Grauwert-Bild vorliegenden aufgenommenen Bild lediglich die Bildwerte berücksichtigt, die einen geringeren (also dunkleren) Grauwert haben als ein definierter Grenzwert, oder die höchstens den definierten Grenzwert als Grauwert haben. Alternativ oder zusätzlich können die Grauwerte bei der Bestimmung des zweiten Bildes zumindest einmal mit sich selbst multipliziert werden (z. B. quadriert werden), um die Unterschiede zwischen den Grauwerten des Bildes zu verstärken. Vorzugsweise wird das Bild zur Ermittlung einer in sich geschlossen umlaufenden Linie, die den Außenrand der Pupille definiert, um eine niedrige Anzahl von Bildelementen (z. B. ein, zwei oder drei Bildelemente) verschoben und die Bildwerte des resultierenden Bildes von dem nicht verschobenen Bild subtrahiert. Um eine bessere Glättung zu erreichen, kann das Bild um eine senkrecht zur Bildebene verlaufende Drehachse gedreht werden (beispielsweise um 30, 60 oder 90 Grad), kann wiederum die Verschiebung und Subtraktion durchgeführt werden und das erhaltene Differenzbild wieder um den selben Winkel zurückgedreht werden. Die Bildwerte des resultierenden Bildes können dann zu einem anderen auf die gleiche Weise gewonnenen Bild und/oder zu dem ohne Drehung aber durch Subtraktion gewonnenen Bild hinzu addiert werden.In one embodiment of the invention, a second image is generated by digital processing of the recorded image, in which the contrast between the pupil (or at least the outer edge of the pupil) and the iris is increased. For example, from the recorded image available as a gray value image, only those image values are taken into account which have a lower (that is, darker) gray value than a defined limit value, or which have at most the defined limit value as a gray value. Alternatively or additionally, when determining the second image, the gray values can be multiplied by themselves at least once (for example squared) in order to intensify the differences between the gray values of the image. The image is preferably shifted by a small number of image elements (e.g. one, two or three image elements) to determine a self-contained, circumferential line that defines the outer edge of the pupil, and the image values of the resulting image are shifted from the non-shifted image subtracted. In order to achieve better smoothing, the image can be rotated around an axis of rotation running perpendicular to the image plane (for example by 30, 60 or 90 degrees), the shift and subtraction can again be carried out and the difference image obtained can be rotated back again by the same angle. The image values of the resulting image can then be added to another image obtained in the same way and / or to the image obtained without rotation but by subtraction.

Wenn als Ergebnis ein Bild zur Verfügung steht, das den Außenrand der Pupille als Linie zeigt, kann in einfacher Weise der Auswertungsbereich für die Bestimmung der charakteristischen Merkmale festgelegt werden. Die Außenrand-Linie (alternativ die mit hohem Kontrast vorliegende Fläche der Pupille) wird um einen definierten Streckungsfaktor gestreckt, sodass die vergrößerte Linie (oder der Außenrand der vergrößerten Pupillenfläche) den Auswertungsbereich festlegt. Mit anderen Worten: die Bildelemente des aufgenommenen Bildes, deren Positionen mit den Positionen der vergrößerten Linie (oder des Außenrandes) übereinstimmen, bilden den Auswertungsbereich oder enthalten den Auswertungsbereich.If an image is available as a result which shows the outer edge of the pupil as a line, the evaluation area for determining the characteristic features can be established in a simple manner. The outer edge line (alternatively the area of the pupil with high contrast) is stretched by a defined stretching factor so that the enlarged line (or the outer edge of the enlarged pupil area) defines the evaluation area. In other words: the picture elements of the recorded image, the positions of which correspond to the positions of the enlarged line (or the outer edge), form the evaluation area or contain the evaluation area.

Unabhängig davon, ob der Auswertungsbereich auf die zuvor beschriebene Weise oder auf andere Weise festgelegt wird, ist der Auswertungsbereich linienartig. Der Auswertungsbereich erstreckt sich entlang einer Linie. Aus den Bilddaten des Auswertungsbereichs wird eine Folge gebildet, in der die Bilddaten gemäß ihrer Position im Verlauf der Linie geordnet sind. Der linienartige Auswertungsbereich hat den Vorteil, dass die Bilddaten in besonders einfacher Weise zur Bestimmung des zumindest einen biometrischen Merkmals ausgewertet werden können.Regardless of whether the evaluation area is defined in the manner described above or in another way, the evaluation area is linear. The evaluation area extends along a line. A sequence is formed from the image data of the evaluation area, in which the image data are arranged according to their position in the course of the line. The line-like evaluation area has the advantage that the image data can be evaluated in a particularly simple manner to determine the at least one biometric feature.

Durch Bildverarbeitung wird ein linienartiger, bogenförmiger Auswertungsbereich, z. B. nahezu ein Kreisbogen, innerhalb der Iris auf seine Bild-Textur bzw. Struktur untersucht. Ein Ergebnis der Untersuchung kann als eine Zahlenkombination und/oder geordnete Folge von Zahlen abgespeichert werden. Durch Vergleich dieser Zahlenfolge mit einer aus einer späteren Aufnahme erhaltenen Zahlenfolge kann eine eindeutige Zuordnung des Bildes zu einer Person erfolgen.A line-like, arc-shaped evaluation area, e.g. B. almost a circular arc, examined within the iris for its image texture or structure. A result of the examination can be stored as a combination of numbers and / or an ordered sequence of numbers. By comparing this sequence of numbers with a sequence of numbers obtained from a later recording, the image can be clearly assigned to a person.

Der Auswertungsbereich erstreckt sich in einem definierten Abstand zu einem Außenrand der Pupille. Um das zumindest eine aus dem Auswertungsbereich bestimmte biometrische Merkmal für einen Vergleich bei der Auswertung eines anderen Bildes verwenden zu können, wird der Abstand oder eine äquivalente Kenngröße zur Festlegung der Lage und/oder der Positionen des Auswertungsbereichs definiert. Dabei ist der Abstand oder die Kenngröße abhängig von der Größe der Pupille.The evaluation area extends at a defined distance from an outer edge of the pupil. In order to be able to use the at least one biometric feature determined from the evaluation area for a comparison when evaluating another image, the distance or an equivalent parameter is defined for determining the location and / or positions of the evaluation area. The distance or the parameter depends on the size of the pupil.

Wie oben beschrieben wird der Auswertungsbereich durch Streckung des Außenrandes der Pupille festgelegt. Daher kann die Kenngröße der Streckungsfaktor sein, der z. B. durch Multiplikation eines Größenwertes mit einem fest vorgegebenen Faktor berechnet wird. Dabei führt der fest vorgegebeneAs described above, the evaluation area is determined by stretching the outer edge of the pupil. Therefore, the parameter can be the stretch factor, the z. B. is calculated by multiplying a size value with a fixed predetermined factor. The predetermined one leads the way

Faktor dazu, dass der Auswertungsbereich in einem geeigneten Teilbereich der Iris liegt. Versuche haben gezeigt, dass für den fest vorgegebenen Faktor ein Wert im Bereich von 1,3 bis 1,5 (vorzugsweise 1,4) zu gut reproduzierbaren Ergebnissen führt. Der Größenwert beschreibt die momentane Größe der Pupille. Durch Speicherung des Größenwertes, der die Größe der Pupille bei der Auswertung eines Bildes beschreibt, (oder bei Normierung auf eine definierte Pupillengröße) kann die veränderte Größe bei Auswertung des späteren Bildes berücksichtigt werden. Beispielsweise definiert der Größenwert den mittleren Radius oder effektiven Radius der Pupille.Factor that the evaluation area lies in a suitable sub-area of the iris. Tests have shown that a value in the range from 1.3 to 1.5 (preferably 1.4) leads to easily reproducible results for the fixed factor. The size value describes the current size of the pupil. By storing the size value that describes the size of the pupil when evaluating an image (or when normalizing to a defined pupil size), the changed size can be taken into account when evaluating the subsequent image. For example, the size value defines the mean radius or effective radius of the pupil.

Die Ähnlichkeit der Iris bei Vergrößerung/Verkleinerung der Pupille macht das Ergebnis relativ unabhängig von der Pupillengröße.The similarity of the iris when the pupil is enlarged / reduced makes the result relatively independent of the pupil size.

Allgemeiner formuliert hängt der Abstand des Auswertungsbereichs zu der Pupille von der Größe der Pupille ab und von der Lage und/oder Größe eines zweiten Auswertungsbereichs, der für ein zweites Bild von dem Auge definiert ist. Das zweite Bild ist beispielsweise ein Referenz-Bild, durch dessen Auswertung das zumindest eine biometrische Merkmal für eine Person als Referenz für spätere Vergleiche ermittelt wurde.In more general terms, the distance between the evaluation area and the pupil depends on the size of the pupil and on the position and / or size of a second evaluation area which is defined for a second image of the eye. The second image is, for example, a reference image, the evaluation of which has determined the at least one biometric feature for a person as a reference for later comparisons.

Untersuchungen, die für die erfindungsgemäßen Lösungen durchgeführt wurden, haben ergeben, dass sich das Auge abhängig von der Ausrichtung des Kopfes um eine zentrale, senkrecht zur Pupille stehende Drehachsen drehen kann. Daher wird folgende Weiterbildung der Erfindung vorgeschlagen: die Bilddaten in dem Auswertungsbereich oder der Auswertungsbereich werden bzw. wird hinsichtlich einer Drehung der Iris um eine senkrecht zur Bildebene verlaufende Drehachse korrigiert. Beispielsweise wird hierzu zumindest eine charakteristische Struktur in dem Auswertungsbereich erkannt (beispielsweise ein Maximum oder ein Minimum der Grauwerte) und eine entsprechende Korrektur durchgeführt, sodass die charakteristische Struktur an einer definierten Drehposition angeordnet ist.Investigations carried out for the solutions according to the invention have shown that the eye can rotate around a central axis of rotation perpendicular to the pupil, depending on the orientation of the head. The following further development of the invention is therefore proposed: the image data in the evaluation area or the evaluation area are corrected with regard to a rotation of the iris about an axis of rotation running perpendicular to the image plane. For example, for this purpose, at least one characteristic structure is recognized in the evaluation area (for example a maximum or a minimum of the gray values) and a corresponding correction is carried out so that the characteristic structure is arranged at a defined rotational position.

Insbesondere um den Effekt von Glanzlichtern zu eliminieren, wird vorgeschlagen, dass ein Teilbereich aus dem Auswertungsbereich eliminiert wird, wenn einander benachbarte Pixel in diesem Teilbereich gleiche Helligkeit aufweisen.In particular, in order to eliminate the effect of highlights, it is proposed that a sub-area be eliminated from the evaluation area if adjacent pixels in this sub-area have the same brightness.

Wie bereits beschriebenen dient das erfindungsgemäße Verfahren insbesondere dazu, Personen zu identifizieren. Insbesondere werden daher ein erstes Bild von einem Auge und ein zweites Bild von einem Auge jeweils gemäß einer Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens ausgewertet um festzustellen, ob die auf dem ersten und auf dem zweiten Bild abgebildeten Augen bzw. die zugehörigen Personen identisch sind. Vorzugsweise wird die Auswertung des ersten Bildes nicht wiederholt, wenn das zweite Bild ausgewertet wird. Vielmehr wird das Ergebnis der Auswertung des ersten Bildes in Form des zumindest einen biometrischen Merkmals festgehalten und kann der Vergleich nach Auswertung des zweiten Bildes anhand dieses Merkmals durchgeführt werden.As already described, the method according to the invention is used in particular to identify people. In particular, a first image of an eye and a second image of an eye are evaluated in accordance with an embodiment of the method according to the invention in order to determine whether the eyes or the associated persons depicted on the first and on the second image are identical. The evaluation of the first image is preferably not repeated when the second image is evaluated. Rather, the result of the evaluation of the first image is recorded in the form of the at least one biometric feature and the comparison can be carried out after evaluating the second image on the basis of this feature.

Die erfindungsgemäße Anordnung zum Bestimmen biometrischer Merkmale ist insbesondere zur Durchführung des Verfahrens nach einer der zuvor beschriebenen Ausgestaltungen vorgesehen. Die Anordnung weist einen Bilddatenspeicher zur Speicherung eines Bildes von einem Auge und eine Verarbeitungseinrichtung zur Verarbeitung von Bilddaten des Bildes auf. Die Verarbeitungseinrichtung wiederum weist eine Festlegungseinrichtung auf, die ausgestaltet ist, einen Teilbereich des Bildes als Auswertungsbereich zur Bestimmung zumindest eines biometrischen Merkmals festzulegen, wobei der Auswertungsbereich einen Teil der Iris abbildet. Dabei wird der Auswertungsbereich abhängig von der Größe der Pupille festgelegt und weist die Verarbeitungseinrichtung eine Auswertungseinrichtung auf, die ausgestaltet ist, die Bilddaten in dem Auswertungsbereich auszuwerten und daraus das zumindest eine biometrische Merkmal zu bestimmen.The arrangement according to the invention for determining biometric features is provided in particular for carrying out the method according to one of the configurations described above. The arrangement has an image data memory for storing an image of an eye and a processing device for processing image data of the image. The processing device in turn has a definition device which is designed to define a partial area of the image as an evaluation area for determining at least one biometric feature, the evaluation area depicting part of the iris. The evaluation area is determined depending on the size of the pupil and the processing device has an evaluation device which is designed to evaluate the image data in the evaluation area and to determine the at least one biometric feature therefrom.

Ausführungsbeispiele der Erfindung werden nun unter Bezugnahme auf die beigefügte Zeichnung beschrieben. Dabei können einzelne oder mehrere der im folgenden beschriebenen Merkmale mit einer oder mehreren der zuvor beschriebenen Ausgestaltungen der Erfindung kombiniert werden. Die einzelnen Figuren der Zeichnung zeigen schematisch:

1 ein Auge,
2 das in 1 gezeigte Auge, wobei ein Teil des Auges durch ein oberes Augenlid verdeckt ist,
3 ein Ausführungsbeispiel für die erfindungsgemäße Anordnung,
4 ein Flussdiagramm ein Flussdiagramm zur Erläuterung eines Ausführungsbeispiels der Bildauswertung,
5 ein Flussdiagramm zur Erläuterung der Bestimmung der äußeren Begrenzung einer Pupille,
6 ein Flussdiagramm zur Erläuterung der Festlegung eines linienartigen Auswertungsbereichs und
7 ein Diagramm zur Darstellung des Verlaufs von Grauwerten in einem linienartigen Auswertungsbereich.

Embodiments of the invention will now be described with reference to the accompanying drawings. One or more of the features described below can be combined with one or more of the embodiments of the invention described above. The individual figures of the drawing show schematically:

1 an eye,
2 this in 1 shown eye, with part of the eye hidden by an upper eyelid,
3 an embodiment for the arrangement according to the invention,
4th a flowchart a flowchart to explain an embodiment of the image evaluation,
5 a flow chart to explain the determination of the outer boundary of a pupil,
6th a flow chart to explain the definition of a line-like evaluation area and
7th a diagram showing the course of gray values in a line-like evaluation area.

Das in 1 dargestellte Auge 1 weist eine Pupille 3 und eine Iris 4 auf, die sich zwischen dem Außenrand der Pupille 3 und einem Außenrand 5 der Iris 4 erstreckt. Die Pupille 3 ist annähernd kreisförmig, weicht jedoch von der exakten Kreisform ab. Der weiße Kreis in dem Bildbereich der Pupille 4 stellt ein Glanzlicht dar. Weitere Glanzlichter können auch im Bildbereich der Iris 4 auftreten. Im oberen linken Bereich der Iris 4 sind stellvertretend für den gesamten Bereich der Iris 4 Strukturen 7 dargestellt. Diese Strukturen 7 erstrecken sich im wesentlichen in radialer Richtung. Es können jedoch auch andere Strukturen wie beispielsweise Flecken vorhanden sein.This in 1 illustrated eye 1 has a pupil 3 and an iris 4th on, which is between the outer edge of the pupil 3 and an outer edge 5 the iris 4th extends. The pupil 3 is approximately circular, but deviates from the exact circular shape. The white circle in the image area of the pupil 4th represents a highlight. Additional highlights can also be found in the image area of the iris 4th occur. In the upper left area of the iris 4th are representative of the entire iris area 4th Structures 7th shown. These structures 7th extend essentially in the radial direction. However, other structures such as spots can also be present.

1 zeigt weiterhin eine in sich geschlossen umlaufende Linie 9, die sich in etwa konstantem Abstand zu dem Außenrand der Pupille 3 im Bildbereich der Iris 4 erstreckt. Die Linie 9 definiert den linearen Bildbereich, der für eine Auswertung der Bilddaten und für die Bestimmung zumindest eines biometrischen Merkmals in Frage kommt. Der tatsächliche Auswertungsbereich kann der gesamten Linie 9 entsprechen, kann jedoch auch nur aus einem oder mehreren Teilbereichen der Linie 9 bestehen. 1 continues to show a line that is closed in itself 9 which are at a roughly constant distance from the outer edge of the pupil 3 in the Image area of the iris 4th extends. The line 9 defines the linear image area that can be used for evaluating the image data and for determining at least one biometric feature. The actual evaluation area can be the entire line 9 correspond, but can also only consist of one or more sub-areas of the line 9 consist.

Ein Fall, in dem nur ein Teilbereich der Linie 9 ausgewertet werden kann, ist in 2 dargestellt: Ein sich von oben bis zu dem Rand 11 erstreckendes oberes Augenlid deckt einen Teil der Iris 4 und damit auch einen Teil der Linie 9 ab. Ein weiterer Grund dafür, nur einen Teilbereich der Linie 9 auszuwerten, kann darin bestehen, dass Abschnitte der Linie 9 sich durch Bildbereiche hindurch erstrecken, in denen Glanzlichter-Reflexe auftreten.A case in which only part of the line 9 can be evaluated is in 2 Pictured: A look from the top to the edge 11 extending upper eyelid covers part of the iris 4th and thus also part of the line 9 from. Another reason for this, only part of the line 9 Evaluate that can consist of sections of the line 9 extend through areas of the image in which specular reflections occur.

Die in 3 dargestellte Anordnung zum Bestimmen biometrischer Merkmale weist eine digitale Kamera 11, einen Bilddatenspeicher 13 und eine Verarbeitungseinrichtung 15 auf. Die Verarbeitungseinrichtung 15 wiederum weist eine Festlegungseinrichtung 17 zum Festlegen des Auswertungsbereichs und eine Auswertungseinrichtung 19 zum Auswerten der Bilddaten in dem Auswertungsbereich auf. Insbesondere kann die Anordnung durch Hardware und/oder Software realisiert werden.In the 3 The arrangement shown for determining biometric features has a digital camera 11 , an image data memory 13th and a processing device 15th on. The processing facility 15th in turn has a fixing device 17th to define the evaluation area and an evaluation device 19th for evaluating the image data in the evaluation area. In particular, the arrangement can be implemented by hardware and / or software.

Ein Beispiel für den Betrieb der in 3 gezeigten Anordnung wird nun anhand von 4 beschrieben. Dabei können die in 4 dargestellten Blöcke auch als funktionale Einrichtungen interpretiert werden, die Teil einer konkreten Ausführungsform der in 3 dargestellten Anordnung sind.An example of the operation of the in 3 The arrangement shown is now based on 4th described. The in 4th The blocks shown can also be interpreted as functional facilities that are part of a specific embodiment of the in 3 are the arrangement shown.

Die Kamera 11 nimmt ein Bild von dem Auge 1 auf und leitet dies zur Auswertung weiter (Block 20). Dabei kann der Block 20 die Speicherung der Bilddaten in einem Arbeitsspeicher und/oder Permanentspeicher 13 beinhalten. In Block 22, der Teil der Auswertung ist, wird der Auswertungsbereich festgelegt (insbesondere durch die Festlegungseinrichtung 17). Bei der Festlegung wird das von der Kamera 11 erzeugte Bild digital verarbeitet (z. B. um die Außenkontur der Pupille, die Außenkontur zu vergrößern und durch die vergrößerte Außenkontur den Auswertungsbereich festzulegen). Außerdem wird das von der Kamera 11 erzeugte Bild der eigentlichen Auswertung (Block 24) zugeführt, die unter Berücksichtigung des festgelegten Auswertungsbereichs die Bilddaten des Auswertungsbereichs aus dem Bild extrahiert und die Bestimmung von biometrischen Merkmalen vorbereitet und/oder ermöglicht. In Block 26 wird im Falle eines linienartigen Auswertungsbereich eine geordnete Datenfolge generiert, wobei eine ausgezeichnete Stelle der Datenfolge als Anfangswerte definiert wird. Da der linienartige Auswertungsbereich nicht zwangsläufig eine in sich geschlossen umlaufende Linie ist, können sich die Elemente der Datenfolge beidseits der definierten Stelle befinden. Werden die Daten der Datenfolge wie in 7 gezeigt in einem kartesischen Koordinatensystem aufgetragen, können sich Werte der Datenfolge im Allgemeinen rechts und links der Stelle null der Ordinate befinden. Für die in 7 gezeigte Datenfolge ist noch nicht die ausgezeichnete Stelle definiert. The camera 11 takes a picture of the eye 1 and forwards this for evaluation (block 20th ). The block 20th the storage of the image data in a working memory and / or permanent memory 13th include. In block 22nd , which is part of the evaluation, the evaluation area is defined (in particular by the definition device 17th ). This is determined by the camera 11 The generated image is digitally processed (e.g. to enlarge the outer contour of the pupil, to enlarge the outer contour and to define the evaluation area by means of the enlarged outer contour). In addition, this is done by the camera 11 generated image of the actual evaluation (block 24 ) which, taking into account the defined evaluation area, extracts the image data of the evaluation area from the image and prepares and / or enables the determination of biometric features. In block 26th In the case of a line-like evaluation area, an ordered data sequence is generated, with a marked point in the data sequence being defined as the initial value. Since the line-like evaluation area is not necessarily a self-contained continuous line, the elements of the data sequence can be located on both sides of the defined point. Are the data of the data sequence as in 7th shown plotted in a Cartesian coordinate system, values of the data sequence can generally be to the right and left of the zero position of the ordinate. For the in 7th The data sequence shown has not yet defined the highlighted position.

Beispielsweise wird die Stelle definiert, an der das Maximum der Bilddatenwerte liegt oder an der ein anderer charakteristischer Verlauf der Bilddatenwerte erkennbar ist (z. B. das Maximum mit zwei Höckern an der Stelle 36 in 7). Die Werte in der Datenfolge sind beispielsweise Grauwerte der Pixel in dem linienartigen Auswertungsbereich.For example, the point is defined at which the maximum of the image data values lies or at which another characteristic course of the image data values can be recognized (e.g. the maximum with two bumps at the point 36 in 7th ). The values in the data sequence are, for example, gray values of the pixels in the line-like evaluation area.

In Block 28 folgt die Ermittlung zumindest eines biometrischen Merkmals 30 aus der Datenfolge. Das biometrische Merkmal 30 kann beispielsweise eine Zahlenkombination sein, die die Lage einer Mehrzahl von lokalen Maxima der Werte in der Datenfolge beschreibt.In block 28 at least one biometric feature is determined 30th from the data sequence. The biometric feature 30th can for example be a combination of numbers that describes the position of a plurality of local maxima of the values in the data sequence.

Unter Zugriff auf Vergleichsdaten (beispielsweise eine in dem Datenspeicher 23 abgespeicherte Datenfolge oder ein aus einer Datenfolge ermitteltes Ergebnis) kann ein Vergleich mit einem früher aufgenommenen Bild durchgeführt werden und ermittelt werden, ob das früher aufgenommenen Bild und das von der Kamera 11 aufgenommene Bild dasselbe Auge zeigen.With access to comparison data (for example one in the data memory 23 stored data sequence or a result determined from a data sequence), a comparison with a previously recorded image can be carried out and it can be determined whether the earlier recorded image and that of the camera 11 captured image show the same eye.

Unter Bezugnahme auf die 5 bis 7 wird nun ein besonders bevorzugtes Ausführungsbeispiel beschrieben.With reference to the 5 to 7th a particularly preferred embodiment will now be described.

Zunächst wird aus dem aufgenommenen Bild der Außenrand der Pupille aufgefunden (5). In Schritt S1 wird hierzu das Bild B des Auges bereitgestellt. Die Pupille ist dunkler als die umgebende Iris. Um die Pupille hervorzuheben, werden nur Grauwerte in dem Bild B betrachtet, die unterhalb eines bestimmten Grauwert-Grenzwertes (erste Schwelle) liegen (Schritt S2). Man erhält Bild B1. Als Grenzwert eignet sich beispielsweise die Hälfte des maximalen Grauwertes in dem Bild B.First of all, the outer edge of the pupil is found from the recorded image ( 5 ). In step S1 the image B of the eye is provided for this purpose. The pupil is darker than the surrounding iris. In order to emphasize the pupil, only gray values in the image B are considered which are below a certain gray value limit value (first threshold) (step S2 ). Image B1 is obtained. A suitable limit value is, for example, half of the maximum gray value in image B.

Für das Auffinden der Begrenzung der Pupille werden die Grauwerte in dem Bild B1 quadriert (Schritt S3). In dem resultierenden Bild B2 sind die Grauwerte der dunklen Pupille noch stärker hervorgehoben als in Bild B. Mit einer Verschiebung des Bildes B2 um ein oder mehr Pixel (wobei die Verschiebung insbesondere abhängig von der Größe des Bildes ist) und durch Differenzbildung von originalem Bild B2 und verschobenem Bild B3 wird eine geschlossene Linie erzeugt, die die äußere Pupillengrenze wiedergibt (Schritt S4). Um eine bessere Glättung zu erreichen, wird das Bild B2 außerdem um einen Winkel W (z. B. 90°) gedreht (Schritt S5) und das resultierende Bild Br dann wie zuvor beschrieben verschoben und von dem Bild Br subtrahiert (Schritt S6). Das erhaltene Differenzbild B4 mit der in sich geschlossen umlaufenden Linie, die dem Außenrand der Pupille entspricht, wird wieder um den Winkel W zurückgedreht und zu dem anderen Bild mit der geschlossenen Linie hinzuaddiert (Schritt S7). Um noch genauere Umrisse zu haben, können Schritte S5 und S6 für andere Drehwinkel von z. B. 30° und/oder 60° wiederholt werden. Nach der Verschiebung und Differenzbildung werden diese Bilder wieder in die Ursprungslage zurückgedreht und die so erhaltenen Bilder dann wieder zu dem Bild B3 addiert. Aus Schritt S7 ergibt sich das Konturbild K des Außenrandes der Pupille.To find the delimitation of the pupil, the gray values in the image B1 are squared (step S3 ). In the resulting image B2, the gray values of the dark pupil are emphasized even more strongly than in image B. With a shift of image B2 by one or more pixels (the shift depending in particular on the size of the image) and by forming the difference from the original image B2 and shifted image B3, a closed line is generated which represents the outer pupil border (step S4 ). In order to achieve better smoothing, the image B2 is also rotated by an angle W (e.g. 90 °) (step S5 ) and the resulting image Br is then shifted as previously described and subtracted from the image Br (step S6 ). The resulting difference image B4 with the self-contained line, which corresponds to the outer edge of the pupil, is rotated back again by the angle W and added to the other image with the closed line (step S7 ). To have even more precise outlines, steps can be used S5 and S6 for other angles of rotation of z. B. 30 ° and / or 60 ° are repeated. After the shift and formation of the difference, these images are rotated back to their original position and the images obtained in this way are then added back to image B3. From step S7 the result is the contour image K of the outer edge of the pupil.

Unter Bezugnahme auf 6 wird nun die Festlegung des Auswertungsbereichs beschrieben. Das Bild K wird durch Streckung um einen Streckungsfaktor k vergrößert (Schritt S10), sodass das Bild K' resultiert. Dieser Faktor k setzt sich aus zwei Teil-Faktoren k1 und k2 zusammen, die miteinander multipliziert den Faktor k ergeben. Der Faktor k1 wird a priori gewählt, ist beispielsweise fest für jegliche Auswertung von Bildern vorgegeben und ist größer als eins (z. B. k1 =1,4). Der Faktor k2 berücksichtigt die Lichtverhältnisse, die zu einer unterschiedlich großen Pupille führen. Der Faktor k2 wird aus der Größe der Pupille bestimmt, indem die Pupille durch Bildverarbeitung des Bildes B (oder des Bildes B1 oder des Bildes B2) als dunkle Fläche von dem Rest des Auges isoliert wird. Allerdings wird z. B. anders bei dem Bild B1 der Grauwert-Grenzwert auf einen Wert festgelegt, der von anderen Grauwerten in dem Bild abhängt (beispielsweise auf einen Grenzwert von ein Viertel des maximalen Grauwertes). Anschließend kann das Bild quadriert werden. Für die Bestimmung der Größe der Pupille werden nur diejenigen Bildwerte verwendet, die unterhalb eines weiteren Grenzwertes liegen. Im Ergebnis wird nur die dunkle Pupille berücksichtigt. Beispielsweise wird nun die Fläche der Pupille (d. h. die Pixel in dem Bild, die als Pixel der Pupille identifiziert wurden) jeweils mit dem Bildwert eins dargestellt. Alle anderen Pixel erhalten den Wert null. Damit lässt sich die Größe der Fläche der Pupille aus der Summe aller Werte im Bild ermitteln. Diese Fläche F kann vereinfacht als kreisförmig angenommen werden, sodass der Radius R der Kreisfläche F ein Maß für die Größe der Pupille ist. Der Radius R wird dann mit dem Radius einer Vergleichsmessung RNorm verglichen. Der Faktor k2 ist gleich dem Verhältnis von R/RNorm.With reference to 6th the definition of the evaluation area will now be described. The image K is enlarged by a stretching factor k by stretching (step S10 ), so that the image K 'results. This factor k is composed of two sub-factors k1 and k2 which, when multiplied together, result in factor k. The factor k1 is selected a priori, is, for example, fixed for any evaluation of images and is greater than one (e.g. k1 = 1.4). The factor k2 takes into account the light conditions that lead to pupils of different sizes. The factor k2 is determined from the size of the pupil by isolating the pupil from the rest of the eye as a dark area by image processing of the image B (or the image B1 or the image B2). However, z. B. differently in the image B1, the gray value limit value is set to a value which depends on other gray values in the image (for example to a limit value of a quarter of the maximum gray value). Then the image can be squared. To determine the size of the pupil, only those image values are used which are below a further limit value. As a result, only the dark pupil is taken into account. For example, the area of the pupil (ie the pixels in the image which have been identified as the pixels of the pupil) are each represented with the image value one. All other pixels are given the value zero. This allows the size of the area of the pupil to be determined from the sum of all values in the image. In simplified terms, this area F can be assumed to be circular, so that the radius R of the circular area F is a measure of the size of the pupil. The radius R is then compared with the radius of a comparative measurement RNorm. The factor k2 is equal to the ratio of R / RNorm.

Das um den Faktor k vergrößerte Bild K' zeigt eine geschlossene Linie, die in einem durch den Faktor k definierten Abstand zu der Pupille in der Iris verläuft. Das Bild K' kann in Schritt S11 beschnitten werden, insbesondere wenn Teile der geschlossenen Linie in einem Bildbereich verlaufen, der durch ein Augenlid verdeckt ist und/oder in dem sich Glanzlichter befinden.The image K 'enlarged by the factor k shows a closed line which runs at a distance from the pupil in the iris defined by the factor k. The image K 'can be in step S11 especially if parts of the closed line run in an area of the image that is covered by an eyelid and / or that has highlights.

Die Werte in dem Bild K' werden nun mit dem maximalen Wert M, der in dem Ursprungsbild vorkommt, multipliziert (Schritt S12). Das Ursprungsbild B wird dann zu dem Bild von der so vergrößerten, geschlossenen Kurve (annähernd Kreis) addiert (Schritt S13) und damit das Bild MB erzeugt.The values in the image K 'are now multiplied by the maximum value M that occurs in the original image (step S12 ). The original image B is then added to the image of the closed curve (approximately circle) enlarged in this way (step S13 ) and thus the image MB is generated.

Unabhängig von der konkreten Ausführungsform der Bildverarbeitung ist festzustellen, dass z. B. ein Bild ermittelt werden kann, das lediglich auf der durch Streckung um den Faktor k erhaltenen Außenrand-Linie der Pupille Bildwerte enthält, die ungleich null sind. Dabei können Werte auch auf Teilabschnitten der gestreckten Linie null betragen, wenn Teile der Linie durch Augenlider abgedeckt sind und/oder Glanzlichter aufweisen.Regardless of the specific embodiment of the image processing, it should be noted that, for. B. an image can be determined which only contains image values that are not equal to zero on the outer edge line of the pupil obtained by stretching by the factor k. Values can also be zero on partial sections of the stretched line if parts of the line are covered by eyelids and / or have highlights.

Die Grauwerte auf der ausgewählten geschlossenen Linie um die Pupille können nun beispielsweise als ein Array (Datenfeld) abgespeichert werden, z. B. entsprechend einem Spaltenvektor. Der Beginn der Werte in dem Array kann aus dem Bild B (oder aus einem aus dem Bild B weiterverarbeiteten Bild) ermittelt werden, indem man den oberen Punkt, den unteren Punkt, den am weitesten rechts gelegenen oder den am weitesten links gelegenen Punkt als Anfangspunkt auswählt.The gray values on the selected closed line around the pupil can now be saved, for example, as an array (data field), e.g. B. corresponding to a column vector. The beginning of the values in the array can be determined from image B (or from an image further processed from image B) by using the upper point, the lower point, the rightmost point or the leftmost point as the starting point selects.

Da eine Drehung des Auges um eine senkrecht zur Bildebene stehende, zentral durch die Pupille verlaufende Drehachse vorkommen kann, die durch eine Wechselwirkung des Auges mit dem Gleichgewichtsorgan entsteht, muss der Anfangspunkt in dem Array noch entsprechend dieser Drehung korrigiert werden (beispielsweise durch Verschiebung des Anfangspunktes entsprechend der Drehung). Danach kann das Array von Grauwerten als biometrisches Merkmal verwendet werden. Das Array ist unabhängig von der beschriebenen Drehung des Auges.Since the eye can rotate around an axis of rotation that is perpendicular to the image plane and runs centrally through the pupil, which is caused by the interaction of the eye with the organ of equilibrium, the starting point in the array must still be corrected according to this rotation (for example by shifting the starting point according to the rotation). The array of gray values can then be used as a biometric feature. The array is independent of the described rotation of the eye.

Zur „Synchronisation“ verschiedener Bilder des Auges, d. h. der richtigen Verschiebung der Arrays bezüglich der Drehung des Auges, damit diese bezüglich des Anfangspunktes übereinstimmen, kann die Lage von einem oder mehreren charakteristischen Maxima der Bildwerte verwendet werden. Beispielsweise wird zur Korrektur das aus dem neueren Bild bestimmte Array um diejenige Anzahl von Pixeln (bzw. Stellen) verschoben, die aus dem Unterschied in dem Vergleich der Koordinaten der einander entsprechenden Maxima resultieren. Um eine größere Genauigkeit zu erreichen, werden vorzugsweise mehrere Maxima ausgewertet und derjenige Korrekturwert mit der größten Anzahl von Übereinstimmungen in den Maxima ausgewählt. Dabei werden die Arrays der Grauwerte sukzessive bezüglich ihrer Maxima untersucht. Beispielsweise wird zunächst das absolute Maximum der Grauwerte in den Arrays bestimmt. Neben dem Maximalwert wird auch die Stelle im Array bestimmt (d.h. seine Ordinate in einem kartesischen Koordinatensystem, siehe 7, wenn man die Grauwerte in x-y-Darstellung aufzeichnet). Die Umgebung des maximalen Punktes wird vorzugsweise hinreichend, z. B. mindestens 2 Pixel rechts und links, für eine nächste Auffindung eines Maximums und seines Koordinatenwertes ausgespart. Auch hier wird wieder hinreichend ausgespart für die Suche des nächsten Maximums. So wird fortgefahren bis alle markanten Maxima und ihre zugehörigen Koordinatenwerte gefunden und abspeichert sind. Diese Maxima-Bestimmung dient einer Synchronisation, d. h. richtige Ausgangsdrehung der Werte auf der geschlossenen Linie, um eindeutige Verhältnisse für die nachfolgenden Untersuchungen zu haben. Für die Untersuchungen können analog auch die lokalen Minima untersucht werden.The position of one or more characteristic maxima of the image values can be used to “synchronize” different images of the eye, ie the correct shifting of the arrays with respect to the rotation of the eye so that they match with respect to the starting point. For example, for correction, the array determined from the newer image is shifted by the number of pixels (or locations) that result from the difference in the comparison of the coordinates of the corresponding maxima. In order to achieve greater accuracy, several maxima are preferably evaluated and the correction value with the greatest number of matches in the maxima is selected. The arrays of the gray values are successive examined with regard to their maxima. For example, the absolute maximum of the gray values in the arrays is first determined. In addition to the maximum value, the position in the array is also determined (ie its ordinate in a Cartesian coordinate system, see 7th if you record the gray values in xy representation). The vicinity of the maximum point is preferably sufficiently, e.g. B. at least 2 pixels right and left, left out for a next finding of a maximum and its coordinate value. Here, too, there is enough left out for the search for the next maximum. This continues until all the distinctive maxima and their associated coordinate values have been found and saved. This determination of the maximum is used for synchronization, ie correct output rotation of the values on the closed line, in order to have clear relationships for the subsequent investigations. For the investigations, the local minima can also be investigated analogously.

Der so richtig ausgerichtete Vektor mit den dazugehörigen Grauwerten wird nun weiter auf seine Merkmale untersucht. Insbesondere werden diese Merkmale als biometrische Merkmale bestimmt. Für die Auswertung dieses Vektors der Grauwerte können verschiedene Verfahren angewendet werden, z. B.:

• Es kann eine Feinbestimmung der Maxima erfolgen. Es wird dann eine Folge von Duplets, bestehend aus dem Wert der sukzessiv bestimmten Maxima und seiner zugehörigen Ordinate, erzeugt. Es werden dann die Zahlen-Duplets eines Referenz-Bildes und des aktuell zu untersuchenden Bildes verglichen. Der Vergleich erfolgt unter Tolerierung innerhalb von vorgegebenen Schwankungsbreiten für die Koordinaten und Grauwerte. Diese Schwankungsbreiten liegen im allgemeinen für die Koordinaten im Bereich von wenigen Pixeln und für die Grauwerte in größeren Bereichen von Grauwerten (z. B. + - 5 Prozent des maximalen Grauwertes in dem Bild).

• Weiterhin können Gradienten bzw. Ableitungen nach der Ordinate bestimmt und abgespeichert werden. Der Gradient wird z. B. durch Bildung der Differenz der x-y-Kurve und einer (z. B. um 1, 2 oder 3 Pixel) verschobenen Kurve ermittelt und die Ergebnisse aufaddiert. Mit einer Quadrierung der so erhaltenen Kurve wird eine Erhöhung erreicht. Berücksichtigt man dann außerdem nur Werte jenseits eines Grenzwertes, so kann man Folgen von Werten erhalten, die zusammen mit ihrer Ordinate eine Kurve charakterisieren.
• In einem dritten Fall wird eine Filterung der Kurve vorgenommen, um die Kurve zu glätten und insbesondere kleine, nicht signifikante Spitzen zu unterdrücken. Im Beispiel von 7 ist die geglättete Kurve durch eine dickere Linie dargestellt. Bei der Filterung kann ein Kalman-Filter und/oder ein einfaches Glättungsfilter angewendet werden. Es werden dann die beiden Kurven durch Subtraktion auf ihre Ähnlichkeit abgetestet. Dazu können die Kurven (des Referenz-Bildes und des aktuell zu untersuchenden Bildes) voneinander abgezogen werden und das Abstandsmaß kann als Kenngröße dienen, die minimal sein muss. Zum Beispiel wird entschieden, dass es sich um dasselbe Auge handelt, wenn das Abstandsmaß kleiner oder kleiner gleich einem definierten Grenzwert ist.
• In einem vierten Fall werden verschiedene Schwellen gezogen (d. h. Grenzwerte für die y-Werte definiert) und für jede Schwelle die Ordinate des Nulldurchganges abgespeichert.

The correctly aligned vector with the associated gray values is now further examined for its features. In particular, these features are determined as biometric features. Various methods can be used to evaluate this vector of gray values, e.g. B .:

• The maxima can be fine-tuned. A sequence of duplets, consisting of the value of the successively determined maxima and its associated ordinate, is then generated. The number duplets of a reference image and the current image to be examined are then compared. The comparison takes place with tolerance within specified fluctuation ranges for the coordinates and gray values. These fluctuation ranges are generally in the range of a few pixels for the coordinates and in larger ranges of gray values for the gray values (for example + - 5 percent of the maximum gray value in the image).

• Furthermore, gradients or derivatives can be determined and saved according to the ordinate. The gradient is z. B. determined by forming the difference between the xy curve and a curve shifted (e.g. by 1, 2 or 3 pixels) and the results are added up. An increase is achieved by squaring the curve obtained in this way. If one then also only takes into account values beyond a limit value, one can obtain sequences of values which, together with their ordinate, characterize a curve.
In a third case, the curve is filtered in order to smooth the curve and in particular to suppress small, insignificant peaks. In the example of 7th the smooth curve is represented by a thick line. A Kalman filter and / or a simple smoothing filter can be used for the filtering. The two curves are then tested for their similarity by subtraction. For this purpose, the curves (of the reference image and the image currently to be examined) can be subtracted from one another and the distance measure can serve as a parameter that must be minimal. For example, it is decided that it is the same eye if the distance dimension is less than or less than or equal to a defined limit value.
• In a fourth case, different thresholds are drawn (ie limit values are defined for the y-values) and the ordinate of the zero crossing is stored for each threshold.

Um die Sicherheit der Bestimmung zu vergrößern, können mehrere der zuvor beschriebenen Verfahren durchgeführt und die Teil-Ergebnisse zu einem Ergebnis vereinigt werden. Die Vereinigung kann über bedingte Wahrscheinlichkeiten erfolgen oder über eine Addition des auf eins normierten Ähnlichkeitsmaßes und einer Entscheidung unter Verwendung einer Schwelle.In order to increase the reliability of the determination, several of the methods described above can be carried out and the partial results can be combined into one result. The union can take place via conditional probabilities or via an addition of the similarity measure normalized to one and a decision using a threshold.

Der Einfluss von Glanzlichtern kann eliminiert werden, indem Bereiche mit einer fehlenden Textur von der Untersuchung ausgenommen werden. Wie bereits zuvor erwähnt, können auch nur Abschnitte der in sich geschlossen um die Pupille umlaufenden Linie für die Untersuchung herangezogen werden.The influence of highlights can be eliminated by excluding areas with a missing texture from the examination. As already mentioned above, only sections of the line encircling the pupil in a closed manner can also be used for the examination.

Die beschriebene Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens erfordert keine spezielle Justage des Auges mittels Aufnahmen vom Gesicht und keine bestimmte Helligkeit und ist unempfindlich gegenüber Glanzlichtern. Das Verfahren ist auf Grund der Auswertung von Grauwerten unabhängig von Haftschalen (Kontaktlinsen) und deren Farben. Die Untersuchung der Textur der Iris ist nahezu unabhängig von der Beleuchtung.The described embodiment of the method according to the invention does not require any special adjustment of the eye by means of images of the face and no specific brightness and is insensitive to highlights. Due to the evaluation of gray values, the procedure is independent of adhesive shells (contact lenses) and their colors. The examination of the texture of the iris is almost independent of the lighting.

Fälschungssicherheit ist gewährleistet durch die Aufteilung der ausgewerteten Abschnitte, ihre Verknüpfung und die zahlreichen Schwellen bei der Auswertung der Grauwerte. Damit sind genügend Möglichkeiten gegeben damit diese Zahlen nicht zum Zwecke der Fälschung vorherbestimmt werden können.Protection against forgery is guaranteed by the division of the evaluated sections, their linkage and the numerous thresholds in the evaluation of the gray values. This gives enough possibilities so that these numbers cannot be predetermined for the purpose of falsification.

Allgemeiner formuliert kann eine Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens wie folgt beschrieben werden: Es wird die Größe der Pupille bestimmt, oder es wird zumindest abhängig von der Größe der Pupille eine geschlossene Linie in der Iris bestimmt. Die Linie mit den dazugehörigen Grauwerten des Bildes wird gedreht, um die aktuelle Drehstellung des Auges um die zentral durch die Pupille verlaufende senkrecht zur Bildebene stehende Drehachse zu korrigieren. Durch Auswertung der Folge von Grauwerten entlang der Linie wird zumindest ein biometrisches Merkmal erhalten. Die Bestimmung der Merkmale der korrigierten Folge kann mittels einer Zuordnung von Zahlenwerten erfolgen. Diese werden beispielsweise erhalten aus einer sukzessiven Analyse der Spitzen (lokalen Maxima der Grauwerte) in der Folge, aus einer Bestimmung von Anstiegen (positiven und/oder negativen) von Werten in der Nähe der Maxima und/oder Minima und/oder aus einem Vergleich (Differenzbildung) von Kurven, insbesondere nach ihrer Filterung. Die so erhaltenen Merkmale können zusammengefasst werden, um eine Entscheidung über die Identität der Augen zu treffen.In more general terms, an embodiment of the method according to the invention can be described as follows: The size of the pupil is determined, or a closed line in the iris is determined at least as a function of the size of the pupil. The line with the associated gray values of the image is rotated in order to correct the current rotational position of the eye about the axis of rotation running centrally through the pupil and perpendicular to the image plane. By evaluating the sequence of gray values along the line, at least one biometric feature is obtained. The characteristics of the corrected sequence can be determined by means of an assignment of numerical values. These are obtained, for example, from a successive analysis of the peaks (local maxima of the gray values) in the sequence, from a determination of increases (positive and / or negative) of values in the vicinity of the maxima and / or minima and / or from a comparison ( Difference formation) of curves, especially after their filtering. The features obtained in this way can be summarized in order to make a decision about the identity of the eyes.

Claims

Method for determining biometric features, wherein • an image of an eye (1) is used, the eye (1) having a pupil (3) and an iris (4) surrounding the pupil (3), • a partial area of the image as Evaluation area (9) for determining at least one biometric feature is defined, • the evaluation area (9) depicts part of the iris (4), • the evaluation area (9) is defined depending on the size of the pupil (3), characterized in that • the evaluation area (9) is defined as a line-like area, which extends arcuately within the iris (4) at a defined distance around the outer edge of the pupil (3), the distance being defined by a stretching factor by which the outer edge Line of the pupil (3) defines the line-like evaluation area (9), the stretching factor being dependent on the size of the pupil (3), and from the image data of the line-like evaluation area (9) for determination g of the at least one biometric feature, a sequence is formed in which the image data are ordered according to their position in the course of the line, and the at least one biometric feature is determined from the sequence.

Procedure according to Claim 1 , wherein the distance depends on the position and / or size of a second evaluation area (9) which is defined for a second image of the eye (1).

Method according to one of the preceding claims, wherein the evaluated image data have gray values of pixels of the evaluation area (9).

Method according to one of the preceding claims, the image data in the evaluation area (9) or the evaluation area (9) being corrected or corrected with regard to a rotation of the iris (4) about an axis of rotation perpendicular to the image plane.

Method according to one of the preceding claims, wherein a sub-area is eliminated from the evaluation area (9) if adjacent pixels in this sub-area have the same brightness.

Method according to one of the preceding claims, wherein a first image of an eye (1) and a second image of an eye (1) are evaluated in accordance with one of the preceding claims in order to determine whether the eyes imaged on the first and on the second image (1) or the associated persons are identical.

Arrangement for determining biometric features, in particular for carrying out the method according to one of the preceding claims, with • an image data memory (13) for storing an image of an eye (1) and • a processing device (15) for processing image data of the image, the processing device (15) having a setting device (17) which is designed, • define a sub-area of the image as an evaluation area (9) for determining at least one biometric feature, • the evaluation area (9) depicting part of an iris (4) of the eye (1), • wherein the evaluation area (9) is defined as a line-like area that extends arcuately within the iris (4) at a defined distance around the outer edge of the pupil (3), the distance being defined by a stretching factor by which the outer edge is stretched Line of the pupil (3) defines the line-like evaluation area, the stretching factor being dependent on the size of the pupil (3), and wherein the processing device (15) has an evaluation device (19) which is configured from the image data of the line-like evaluation area (9) to form a sequence in order to determine the at least one biometric feature, in which the image data are ordered according to their position in the course of the line, and to determine the at least one biometric feature from the sequence.