JP3586431B2 - 個人認証方法および装置 - Google Patents

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Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、生体情報から周波数解析を用いて特徴量を得て、特徴量間の類似度に応じて個人認証を行う技術に属する。
【０００２】
【従来の技術】
人間の生体情報を用いて個体識別(Biometrics)を行う方法としては、指紋、虹彩、網膜上の血管パタン、顔などの情報を用いる多くの方法が提案されている。これらの中で、特に、虹彩を用いた個体識別は、
(1) 虹彩パタンは、カメラを用いて非接触によって取得可能であること
(2) 虹彩パタンの複雑性に起因して、他人受け入れ率（ＦＡＲ:False Accept Rate）がきわめて低いこと
(3) 虹彩パタンは、ほぼ一生を通じて不変であること
などの理由から、今後、Biometrics認証の主流となる可能性がある。
【０００３】
虹彩画像から虹彩特徴量を抽出し識別を行う技術としては例えば、米国特許ＵＳＰ５，２９１，５６０号、日本国公表特許公報 特表平８−５０４９７９号、または「High Confidence Visual Recognition of Persons by a Test of Statistical Independence」（IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.15, No.11, Nov.1993）に開示されたものがある（ただし、これら３つの文献はほぼ同一内容である。）
これらの技術においては、虹彩画像をマルチスケールの自己類似的な２次元直角位相バンドパスフィルタ（例えばGaborフィルタ）を用いて、多重解像度で解析して特徴量（虹彩コード）を生成する。具体的な手順としては、識別されるべき人間の目のデジタル化されたイメージをビデオカメラによって獲得し、虹彩と強膜との境界、および虹彩と瞳孔との境界を決定することによって、虹彩領域を分離する。次に、分離された虹彩イメージ上に極座標系を設定した後、複数の環状解析帯域を決定する。そして、マルチスケールの直角位相バンドパスフィルタで構成された信号処理手段を用いて解析およびコード化を行う。このようにして生成された虹彩コード同士を、図２４に示すように、コード間のハミング距離を算出することによって比較し、比較した虹彩コード同士が同一人物の虹彩から生じたものか否かを判断する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上述の技術は、虹彩を登録する場合と照合する場合とで、予め定めた一定の解像度の撮像デバイスを用い、予め定めた一定の周波数帯域でマルチスケールの周波数解析を行うことを前提にしている。以上の前提では、専用の登録装置および認証装置が必要とされる。
【０００５】
これに対して、近年の携帯電話・携帯端末(PDA)の高機能化、通信帯域の大容量化などを鑑みると、近い将来、撮像デバイス（カメラ）付きの携帯電話・携帯端末によって虹彩画像を撮影し認証を行うことで、携帯電話・携帯端末へのログインを行ったり、電子商取引(EC)での認証、物理セキュリティを要する場所への入退室・家の鍵の代替などのアクセスコントロールへの利用が可能になってくることが考えられる。そのような場合、当初、携帯電話・携帯端末に内蔵または外付けされるような撮像デバイスは、比較的解像度が低いものが利用される可能性が高く、また、それぞれの機種によっては、撮像デバイスのスペックがそれぞれ異なることが考えられる。加えて、携帯電話・携帯端末だけでなく、ドアに設置された端末などさまざまな機器を通じて認証を行うことも考えられる。
【０００６】
このように、認証時に低解像から高解像までのさまざまな機器を通じて虹彩画像を撮影する場合、上述の従来技術を用いて、一定の周波数帯域で周波数解析を行うものとすると、低解像度の画像が入力されたとき、高周波（具体的にはサンプリング周波数をＦｓとするとＦｓ／２以上の周波数成分）で解析を行った部分は、特徴量として有用なものではなくなる。したがって、これらの高周波で解析した部分をも特徴量の一部としてしまうと、相関値全体の低下を招き、これにより、認証精度が低下する可能性がある。
【０００７】
前記の問題に鑑み、本発明は、生体情報を用いた個人認証において、例えば将来的に認証に様々な機器が用いられるようになっても、認証精度の低下を抑制し、十分な認証精度を保つことができるようにすることを課題とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
前記の課題を解決するために、本発明が講じた解決手段は、登録時と認証時とで性能が異なる機器により虹彩画像を取得し、前記虹彩画像を用いて個人認証を行う方法として、登録時において、取得した虹彩画像について、通過させる周波数帯域が互いに異なる複数のバンドパスフィルタを用いて、周波数帯域毎に特徴量を生成して登録するものとし、認証時において、前記複数の周波数帯域の中から、少なくとも１つ以上の周波数帯域を選択し、取得した被認証者の虹彩画像について、選択した周波数帯域を通過させるバンドパスフィルタを用いて、選択した周波数帯域毎に特徴量を生成し、生成した各特徴量を、同一周波数帯域に係る登録時の特徴量とそれぞれ比較して個人認証を行うものである。
【０００９】
【発明の実施の形態】
本発明の第１態様によれば、登録時と認証時とで性能が異なる機器により虹彩画像を取得し、前記虹彩画像を用いて個人認証を行う方法であって、登録時において、取得した虹彩画像について、通過させる周波数帯域が互いに異なる複数のバンドパスフィルタを用いて、周波数帯域毎に特徴量を生成して登録し、認証時において、前記複数の周波数帯域の中から、少なくとも１つ以上の周波数帯域を選択し、取得した被認証者の虹彩画像について、選択した周波数帯域を通過させるバンドパスフィルタを用いて、選択した周波数帯域毎に特徴量を生成し、生成した各特徴量を、同一周波数帯域に係る登録時の特徴量とそれぞれ比較して、個人認証を行うものを提供する。
【００１０】
本発明の第２態様によれば、認証時における周波数帯域の選択を、認証時に撮影した虹彩画像の解像度を基にして行う第１態様の個人認証方法を提供する。
【００１１】
本発明の第３態様によれば、虹彩画像の解像度を当該虹彩画像自体から求める第２態様の個人認証方法を提供する。
【００１２】
本発明の第４態様によれば、虹彩画像の解像度は、虹彩画像における虹彩の大きさである第３態様の個人認証方法を提供する。
【００１３】
本発明の第５態様によれば、前記虹彩の大きさは、虹彩と瞳孔との境界に対応した円周である第４態様の個人認証方法を提供する。
【００１４】
本発明の第６態様によれば、虹彩画像の解像度を、当該虹彩画像を撮影した機器に関する情報から求める第２態様の個人認証方法を提供する。
【００１５】
本発明の第７態様によれば、登録時に生成した複数の周波数帯域毎の特徴量から２つ以上を選択してなる組み合わせを複数作成し、前記組み合わせ毎の認証精度をそれぞれ算出しておき、認証時における周波数帯域の選択を、前記認証精度に基づいて行う第１態様の個人認証方法を提供する。
【００１６】
本発明の第８態様によれば、認証精度を、同一人同士の認証距離の分布と他人同士の認証距離の分布とを用いて算出する第７態様の個人認証方法を提供する。
【００１７】
本発明の第９態様によれば、認証時における認証精度を、選択した周波数帯域に応じて推定する第１態様の個人認証方法を提供する。
【００１８】
本発明の第１０態様によれば、認証精度の推定を、同一人同士の認証距離の分布と他人同士の認証距離の分布とを用いて、行う第９態様の個人認証方法を提供する。
【００１９】
本発明の第１１態様によれば、推定した認証精度に応じて、被認証者を最終的に認証するか否かを判断する第９態様の個人認証方法を提供する。
【００２０】
本発明の第１２態様によれば、推定した認証精度に応じて、認証後の被認証者に付与される権限を制御する第９態様の個人認証方法を提供する。
【００２１】
本発明の第１３態様によれば、推定した認証精度に応じて、再認証を行うか否かを判断する第９態様の個人認証方法を提供する。
【００２２】
本発明の第１４態様によれば、登録時と認証時とで性能が異なる機器により虹彩画像を取得し、前記虹彩画像を用いて個人認証を行う装置であって、登録時において、取得した虹彩画像について、通過させる周波数帯域が互いに異なる複数のバンドパスフィルタを用いて、周波数帯域毎に特徴量を生成して登録し、認証時において、前記複数の周波数帯域の中から、少なくとも１つ以上の周波数帯域を選択し、取得した被認証者の虹彩画像について、選択した周波数帯域を通過させるバンドパスフィルタを用いて、選択した周波数帯域毎に特徴量を生成し、生成した各特徴量を、同一周波数帯域に係る登録時の特徴量とそれぞれ比較して、個人認証を行うものを提供する。
【００２３】
本発明の第１５態様によれば、認証時における周波数帯域の選択を、認証時に撮影した虹彩画像の解像度を基にして行う第１４態様の個人認証装置を提供する。
【００２４】
本発明の第１６態様によれば、認証時における周波数帯域の選択を、当該虹彩画像を撮影した機器に関する情報を基にして行う第１４態様の個人認証装置を提供する。
【００２５】
本発明の第１７態様によれば、登録時に生成した複数の周波数帯域毎の特徴量から２つ以上を選択してなる組み合わせを複数作成し、前記組み合わせ毎の認証精度をそれぞれ算出しておき、認証時における周波数帯域の選択を、前記認証精度に基づいて行う第１４態様の個人認証装置を提供する。
【００２６】
本発明の第１８態様によれば、認証端末から受信した虹彩画像を用いて個人認証を行う認証サーバであって、登録時に取得した虹彩画像について、通過させる周波数帯域が互いに異なる複数のバンドパスフィルタを用いることにより生成された、周波数帯域毎の特徴量を用い、認証時において、前記複数の周波数帯域の中から、少なくとも１つ以上の周波数帯域を選択し、前記受信した被認証者の虹彩画像について、選択した周波数帯域を通過させるバンドパスフィルタを適用することにより、選択した周波数帯域毎に特徴量を生成し、生成した各特徴量を、同一周波数帯域に係る登録時の特徴量とそれぞれ比較して、個 人認証を行うものを提供する。
【００２７】
本発明の第１９態様によれば、虹彩画像から生成した特徴量を認証サーバに送信して個人認証を行わせる認証端末であって、認証時において、複数の周波数帯域の中から少なくとも１つ以上の周波数帯域を選択し、前記虹彩画像について、通過させる周波数帯域が互いに異なる複数のバンドパスフィルタを用いることにより、選択した周波数帯域毎に特徴量を生成し、生成した各特徴量を認証サーバに送信して、登録時に取得した虹彩画像について、通過させる周波数帯域が互いに異なる複数のバンドパスフィルタを適用することにより生成された各特徴量と、同一周波数帯域に係る認証時の各特徴量をそれぞれ比較させて個人認証を行わせるものを提供する。
【００２８】
本発明の第２０態様によれば、第１９態様の認証端末から送信された、選択した周波数帯域毎の各特徴量を受信して、同一周波数帯域に係る登録時の特徴量とそれぞれ比較して、個人認証を行う認証サーバを提供する。
【００２９】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して説明する。
【００３０】
なお、以下の実施形態では、虹彩認証すなわち目の虹彩の画像を用いて行う個人認証を例に挙げて説明したが、個人を特定可能な生体特徴を信号として取得できるものであれば、指紋、声紋等、他の生体情報を用いて個人認証を行う場合であっても、本発明は適用可能である。
【００３１】
（第１の実施形態）
図１は本発明の第１の実施形態に係る個人認証方法の技術的特徴を概念的に示す図である。図１に示すように、本実施形態では、登録時において、撮影した虹彩画像１について複数の周波数ｆ１〜ｆｎを用いた周波数解析を行い、各周波数ｆ１〜ｆｎ毎に特徴量を生成する。一方、認証時では、登録時に用いた複数の周波数ｆ１〜ｆｎの中から、虹彩画像２の解像度を基にして、認証のための周波数解析に用いる周波数ｆ２〜ｆｎを選択し、撮影した被認証者の虹彩画像２について、選択した周波数ｆ２〜ｆｎを用いた周波数解析を行い、各選択周波数ｆ２〜ｆｎ毎に特徴量を生成する。そして、生成した各特徴量を、同一周波数に係る登録時の特徴量とそれぞれ比較して、個人認証を行う。
【００３２】
これにより、登録時よりも低い解像度の撮像デバイスによって被認証者の虹彩画像を撮影した場合であっても、この虹彩画像を用いた個人認証を行うことができ、かつ、特徴量として無意味となる周波数に係る特徴量を排除することによって、認証精度の低下を抑えた個人認証が可能となる。
【００３３】
図２は本実施形態に係る個人認証システムの概略構成図である。図２において、虹彩認証サーバ１１は複数の人物の虹彩データを格納する虹彩データベース（ＤＢ）１２を持ち、インターネット、専用線、公衆回線などのネットワーク網１３に接続されている。また、撮像デバイスを備えた虹彩登録装置１４および虹彩認証端末１５は、それぞれ少なくとも１台以上存在し、ネットワーク網１３に接続されている。
【００３４】
図３は図２に示す虹彩彩認証システムにおける虹彩認証端末１５をカメラ付き携帯電話２１に適用した場合の構成を示す図である。また図４は虹彩認証端末１５の内部構成のブロック図である。
【００３５】
なお、虹彩認証サーバ１１は、利用する地域毎や機関毎に複数設置されていたり、また、負荷を分散するためのミラーサーバを含めて複数台あってもよい。また、虹彩ＤＢ１２は、ネットワーク網を介して虹彩認証サーバに接続されていてもよい。
【００３６】
なお、虹彩登録装置１４の機能は、虹彩認証サーバ１１に内蔵されていてもよいし、虹彩認証端末１５が登録と認証の双方の機能を有していてもよい。また、虹彩認証端末１５が複数ある場合、それらの撮像スペックは必ずしも同一でなくてよい。
【００３７】
図５および図６は本実施形態に係る個人認証方法における登録時と認証時の処理の流れをそれぞれ示すフローチャートである。以下、本実施形態に係る個人認証方法の処理の流れについて、登録時と認証時とに分けて、説明する。
【００３８】
＜登録時＞
登録時には、まずイメージ獲得処理ＳＡ０１において、虹彩登録装置１４によって、虹彩パタンの精細な紋様が取得できる程度に十分な「解像度」によって、虹彩画像を撮影する。ここでの「解像度」とは、「虹彩をどれくらい細かくサンプリングしたか」という意味であり、分解能と言い換えても良い。虹彩登録装置１４が備えた撮像デバイス・レンズ系は、十分な解像度によって虹彩画像が撮像可能なものとする。
【００３９】
図７は虹彩の構造を示す図である。図７に示すように、虹彩４１は、主に皺襞４２（瞳孔４５との境界付近から放射状に伸びるパタン）、小窩４３、虹彩巻縮輪４４等からなり、そのパタン形状は個人によって異なっている。このことを利用して、虹彩４１のパタン形状を特徴量化し、特徴量同士を比較することによって、個人認証が可能となる。
【００４０】
図８は虹彩パタンをフーリエ変換によって周波数領域で表した図である。実際の虹彩パタンは２次元画像であるため２−Ｄフーリエ変換を利用するのであるが、図８では、説明の簡略化のため１次元で示している。この１次元とは、２次元の虹彩パタンを後述の方法で切り出し、極座標割り当てをしたものにおける、円周方向の次元である。すなわち、皺襞４２のような虹彩の放射状の紋様を、円周方向に周波数解析したものと考えれば良い。円周方向に周波数解析するのは、個人識別には、虹彩の放射状の紋様が重要であることが分かっているためである。
【００４１】
本実施形態では、円周方向３６０度（１周）で１周期となるｓｉｎ波を周波数１（以下、周波数の単位はＨｚ）と表す。
【００４２】
図８において、虹彩パタンを認証に利用する際に有効な周波数帯域の上限周波数をＦｍと表している。この上限周波数Ｆｍを虹彩パタンの解析に用いるためには、サンプリング定理により、周波数Ｆｓ＝Ｆｍ×２以上のサンプリング周波数によって、虹彩画像を取得すればよい。これが上述した「十分な解像度」である。また、この上限周波数Ｆｍは、予備実験によって、様々なサンプリング周波数Ｆｓによって虹彩画像を取得し、最も認識性能が良いサンプリング周波数Ｆｓを選択することによって、決定することができる。あるいは、様々な人物の虹彩紋様を観察し、観察できた最も細かい皺の間隔から推定することも可能である。
【００４３】
登録時に撮影した虹彩画像は、別途取得した本人ＩＤとともに、ネットワーク網１３を介して、虹彩認証サーバ１１に送られる。なお、虹彩画像を十分な解像度によって撮影可能な虹彩認証端末１５がある場合には、その端末１５を用いて虹彩画像の登録を行うことも可能である。
【００４４】
次に、処理ＳＡ０２〜ＳＡ０７において、撮影した虹彩画像から、認証に用いる特徴量（虹彩コード）を抽出する。なお、本実施形態では、特徴量の抽出は虹彩認証サーバ１１が行うものとしているが、この代わりに、虹彩登録装置１４が虹彩画像の撮影から特徴量抽出までを行い、生成した虹彩コードをネットワーク１３を介して送信し、虹彩ＤＢ１２に蓄えるような形態であってもかまわない。
【００４５】
処理ＳＡ０２〜ＳＡ０５は、虹彩領域を安定して抽出できる方法であればいかなる方法であってもかまわない。本実施形態では、特表平８−５０４９７９号公報に記述された方法を用いる。詳細は省略し、ここでは処理の概要を説明する。
【００４６】
処理ＳＡ０２では、虹彩領域を抽出するため、まず虹彩の内側の境界を決定する。この処理は、瞳孔と虹彩との間に輝度差があることを利用して、半径が規則的に増大する円周上の輝度の積分値が急峻に変化する円の中心（ｘ０，ｙ０）及び半径ｒ０を探すものである。
【００４７】
同様に処理ＳＡ０３では、虹彩の外側の境界を決定する。この処理も、虹彩と強膜との間に輝度差があることを利用する。ここで、虹彩と強膜の境界が上下のまぶたによって隠されてしまうことが多いことを考慮し、円の上下の部分を除いた左右の弧の部分（上述文献では「パイウェッジ」と呼ばれる）上の輝度の積分値を算出する。すなわち、半径が規則的に増大するパイウェッジ上の輝度の積分値が急峻に変化する円の中心（ｘ１，ｙ１）及び半径ｒ１を探す。
【００４８】
処理ＳＡ０２，ＳＡ０３により、虹彩の内側境界および外側境界が決定され、これにより、虹彩領域が抽出された。
【００４９】
次に処理ＳＡ０４では、抽出された虹彩領域に極座標系を適用する。この極座標の原点は瞳孔の中心（ｘ０，ｙ０）に設定する。半径方向の次元は、瞳孔の周囲（すなわち虹彩の最内周）を半径０とし、虹彩の周囲（すなわち虹彩の最外周）を半径１と定め、半径の中間の値は、瞳孔と虹彩周囲の距離に応じて０から１の間で線形的に補間された値をとる。角度方向の次元は、０度から３６０度の間の値をとる。すなわち、虹彩画像の大きさが、虹彩サイズの個人差、カメラのズーム値、カメラと虹彩の距離などによって変化するのに対し、このような極座標系を設定することにより、虹彩サイズに左右されることなく、虹彩画像から特徴量を作成することができる。
【００５０】
次に処理ＳＡ０５において、虹彩領域を同心円状の複数（例えば８つ）の環状領域に分割する。
【００５１】
次に、イメージデータ解析処理ＳＡ０６において、上述文献と同様に、マルチスケールのバンドパスフィルタである２−Ｄガボール（Ｇａｂｏｒ）フィルタを、極座標の虹彩画像に適用する。ガボールフィルタは、次式のように表される。
【数１】
Figure 0003586431
なお、パラメータα，βは、角周波数ωに反比例して共に変化する。ここで、角周波数ωを複数種類準備し、それぞれの角周波数ωに応じた複数のガボールフィルタによって虹彩画像の解析を行う。
【００５２】
図９は４種類の周波数によって解析を行う場合を表している。図９では、横軸が周波数であり、周波数０（直流成分）から上限周波数Ｆｍまでの帯域を、通過帯域が互いに異なる４個のガボールフィルタによって解析する様子を表現している。Ｆ１〜Ｆ４は各ガボールフィルタの通過帯域の中心周波数である。上式の角周波数ωの表現を用いると、
ω１＝２πＦ１，ω２＝２πＦ２，ω３＝２πＦ３，ω４＝２πＦ４
である。なお、図９に示すように、上限周波数Ｆｍとガボールフィルタの通過帯域の上限Ｆ４Ｕとは必ずしも一致する必要はなく、Ｆ４Ｕ≦Ｆｍであればよい。
【００５３】
なお、図９では、図１０に示すように、ガボールフィルタに用いられるガウス関数のピーク値が半値となるとことまでを、当該ガボールフィルタの通過帯域として表現している。すなわち、ガウス関数の裾野の領域（中心から離れた領域）までを考えると、各ガボールフィルタの通過帯域は互いに重なり合っているといえる。なお、ガボールフィルタの通過帯域の重なりをガウス関数が半値となるところ以外、例えば、ガウス関数の標準偏差をσとするとσ，２σ，３σとなるところに設定してもよい。
【００５４】
そして、上述文献と同様に、ガボールフィルタを適用後の信号から特徴量を抽出する。すなわち、ガボールフィルタの出力が正か負かによって、次式のように二値化を行い、コード化を行う。
【数２】
Figure 0003586431
【００５５】
図１１は虹彩コードの抽出時の様子を表した一例である。実際は、虹彩画像は２次元信号（極座標を適用した場合、半径方向と角度（円周）方向）であるが、同図では、説明の簡略化のために角度方向の１次元のみで表してある。同図中、（ａ）は虹彩画像のある半径の円周上の輝度を表す原信号、（ｂ）は（ａ）の原信号にガボールフィルタを適用した結果得られた信号、（ｃ）は（ｂ）の信号を二値化して得た信号すなわち虹彩コードである。図１１（ｃ）に示す虹彩コードは、処理ＳＡ０５によって分割した各環状領域毎に、各周波数について、生成される。
【００５６】
そして、図１２に示すように、各周波数Ｆｉで解析を行った結果のサブ特徴量ＦＳｉを結合して、登録虹彩コードＦＴとし、処理ＳＡ０７において、虹彩ＤＢ１２に、登録虹彩コードＦＴおよび解析した周波数情報と、その人物のＩＤとを関連付けて記憶する。
【００５７】
なお、ここでは、虹彩画像に極座標を適用したが、通常の座標系を適用してもよい。また、マルチスケールの自己類似的な２次元バンドパスフィルタの一種であるガボールフィルタを用いて多重解像度での周波数解析を行ったが、多重解像度によって解析できる他の方法、例えばウェーブレット解析等を用いてもかまわない。
【００５８】
また、ガボールフィルタの実部・虚部をそれぞれ個別に用いて特徴量を算出したが、例えば、双方の自乗和の平方根を計算したパワーを特徴量として用いても良い。さらに、ガボールフィルタの出力を二値化する代わりに、多値のまま特徴量として用いてもよい。
【００５９】
＜認証時＞
一方、認証時には、以下のような処理を行う。
【００６０】
まず、図６のフローにおけるイメージ獲得処理ＳＢ０１において、認証を受けようと意図するユーザすなわち被認証者は、例えば図３に示す携帯電話２１を用いて、虹彩画像の入力を行う。すなわちユーザは、カメラ２２（に内蔵された撮像素子３１）が現在捉えている映像をモニタ２３を見て確認しながら、ピントの合った自己の虹彩画像がモニタ２３に映った状態で、撮影実行の操作ボタン２５を押す。すると、照明２４が発光し、発光タイミングと同期して画像が撮影され、撮影された虹彩画像は、携帯電話２１内のフレームメモリ３２に蓄えられる。その後、プログラムメモリ３４に蓄積された虹彩特徴抽出プログラムがワークメモリ３３に読み込まれ、図６における処理ＳＢ０２以降の処理が実行される。
【００６１】
なお、ここでは、カメラ付き携帯電話の例で説明したが、カメラが付属した機器であれば他のものであってもかまわない。例を挙げれば、カメラ付きＰＨＳ（簡易型携帯電話）、カメラ付き携帯端末（ＰＤＡ）、カメラ付きインターホン、通信機能付きデジタルカメラ等である。
【００６２】
また、ここでは、虹彩特徴抽出プログラムを用いて、特徴抽出をソフトウェア的に行うものとしたが、虹彩特徴抽出処理を専用回路やＤＳＰによって実現し、ハードウェア的に行っても良い。
【００６３】
撮影した虹彩画像からの虹彩領域の切り出し処理ＳＢ０２，ＳＢ０３、座標系決定処理ＳＢ０４、解析領域決定のための虹彩領域の分割処理ＳＢ０５は、登録時の処理ＳＡ０２〜ＳＡ０５と同様であるため、ここでは説明を省略する。
【００６４】
次に処理ＳＢ０６では、虹彩画像の解像度を算出する。ここでは、処理ＳＢ０２で算出した虹彩／瞳孔間境界すなわち虹彩内側境界の周囲長を、解像度Ｒと定める。この解像度Ｒは、虹彩内側境界線上の画素数としてもよいし、処理ＳＢ０２で算出した半径ｒ０から、Ｒ＝２πｒ０と決定してもよい。
【００６５】
次に処理ＳＢ０７では、虹彩画像の解像度Ｒから、解析する周波数帯を決定する。この解像度Ｒは、そのまま瞳孔境界の円周方向のサンプリング周波数Ｆｓｐ＝Ｒ（Ｈｚ）となる。１周期（３６０度）をＲ点でサンプリングしている場合、サンプリング周期（サンプリング間隔）は３６０／Ｒ度であり、３６０度を３６０／Ｒ度のサンプリング間隔によってサンプリングしているため、サンプリング周波数はＦｓｐ＝３６０／（３６０／Ｒ）＝Ｒ（Ｈｚ）となる。
【００６６】
よって、サンプリング定理から、この虹彩画像を解析するために有効な周波数の上限Ｆｍｐは、
Ｆｍｐ＝Ｆｓｐ／２＝Ｒ／２
と決定される。なお、この上限Ｆｍｐ自体は有効な解析周波数ではなく、正確には、上限Ｆｍｐよりも小さい周波数で解析すればよい。
【００６７】
すなわち、サンプリング定理により、Ｆｓｐ／２以上の周波数で解析を行っても、その部分は特徴量としては無意味なものとなってしまい、そのような部分を全体の特徴量に含めて比較すると、全体の一致度が低下してしまうからである。
【００６８】
ここで、瞳孔境界の円周に着目してサンプリング周波数を決定する理由は、虹彩の最内周部分（瞳孔との境界付近）から放射状に伸びる紋様（皺襞）が、個人認証のために有効な特徴量となっていることと、切り出した虹彩に極座標を当てはめて、極座標の円周方向の濃淡値変化を検出するガボールフィルタを適用していることである。
【００６９】
なお、虹彩画像に極座標を適用せず通常の座標系によって解析する場合は、虹彩画像の半径または直径、または切り出した虹彩領域の面積（ドット数）、瞳孔領域の面積（ドット数）等、サンプリングされた虹彩の大きさに応じて変化する量から解像度を求め、解析周波数帯を決定してもよい。
【００７０】
なお、認証時に使用する端末によっては、内蔵される撮像デバイスの解像度・レンズ系が既知であり、撮像距離がほぼ一定（被写界深度が浅い）である場合は、撮像される虹彩の大きさはほぼ一定である。よって、予め、上述したような方法を用いて、解析周波数帯を端末毎に決定しておくことも可能である。この場合、例えば端末と解析周波数帯とを対応付けた参照テーブルを作成しておき、この参照テーブルを参照することによって、端末の種類から解析周波数帯を決定すればよい。
【００７１】
また、撮影距離が測距センサ等によって求められ、レンズ系（ズーム可能）、撮像デバイスの解像度等のカメラ情報も得られる場合には、撮影される虹彩の大きさもほぼ予測できる。このため、撮影距離およびカメラ情報と解析周波数帯とを対応付けた参照テーブルを予め作成しておき、この参照テーブルを参照することによって、撮影距離およびカメラ情報から解析周波数帯を決定してもよい。
【００７２】
登録時に、図９に示すように、周波数Ｆ４Ｕを上限として、Ｆ１〜Ｆ４をそれぞれ中心周波数とする４個の周波数帯域によって周波数解析を行い、特徴量を算出したものとする。
【００７３】
この場合、認証時の虹彩画像の周波数上限Ｆｍｐが登録時の上限周波数Ｆ４Ｕよりも大きいときは、登録時と同様に、４個の周波数帯域において周波数解析を行う。また、Ｆｍｐ＜Ｆ４Ｕの場合は、Ｆｍｐ≧ＦｎＵとなる最大のｎを算出する。仮にｎ＝３の場合、Ｆ１〜Ｆ３をそれぞれ中心周波数とする３個の周波数帯域において周波数解析を行うこととする。
【００７４】
次に処理ＳＢ０８において、（数１）のガボールフィルタを用いて、特徴量を抽出する。本処理は、登録時の処理ＳＡ０６とほぼ同様であるが、処理ＳＢ０７によって決定された周波数帯域に従って周波数解析を行うところが、登録時の処理処理ＳＡ０６と異なる。処理ＳＢ０７において、ｎ＝３すなわちＦ１〜Ｆ３をそれぞれ中心周波数とする３個の周波数帯域において解析を行うように決定されている場合は、これら周波数帯域に対応する３個のガボールフィルタ（ω１＝２πＦ１，ω２＝２πＦ２，ω３＝２πＦ３）を適用する。ガボールフィルタを適用後の信号から特徴量を抽出する方法は、処理ＳＡ２０６と同様に（数２）を用いて行う。
【００７５】
次に、処理ＳＢ０９において、図１３に示すように、処理ＳＢ０８によって抽出した各周波数Ｆｉに対応するサブ特徴量ＦＳｉ（二値コード）を結合し、識別用虹彩コードＦＴを生成する。
【００７６】
以上の処理が虹彩認証端末１５内で行われると、作成された特徴量および解析した周波数情報は、ネットワーク網１３を介し、虹彩認証サーバ１１に送信される。
【００７７】
なおここでは、虹彩認証端末１５において特徴抽出処理ＳＢ０９まで実行した後、特徴量をネットワーク網１３を介して虹彩認証サーバ１１に送信し、虹彩認証サーバ１１において認証を行うものとしたが、この代わりに、例えば、虹彩認証端末１５では虹彩画像を取得する処理ＳＢ０１のみを実行し、ネットワーク網１３を介して虹彩画像自体を虹彩認証サーバ１１に送信し、虹彩認証サーバ１１において、特徴抽出処理ＳＢ０２〜ＳＢ０９および識別処理ＳＢ１０，ＳＢ１１を実行するようにしてもよい。
【００７８】
また、虹彩認証端末１５において、虹彩画像を取得する処理ＳＢ０１、特徴抽出処理ＳＢ０２〜ＳＢ０９および識別処理ＳＢ１０，ＳＢ１１の一連の処理を行っても良い。その際、比較を行う対象の登録虹彩コードは、虹彩ＤＢ１２からネットワーク網１３を介して虹彩認証端末１５まで送信され、端末１５において比較処理が行われる。
【００７９】
なお、認証には、１対Ｎ認証と１対１認証がある。１対Ｎ認証では、被認証者は自己のＩＤを機器側に伝えず、認証時に抽出した特徴量と虹彩ＤＢ１２内の全ての基準特徴量とが比較される。そして、最も類似した基準特徴量との類似度（距離）が予め定めた閾値以上（以下）であれば、認証される。また１対１認証の場合は、被認証者は自己のＩＤを機器側に伝え、認証時に抽出した特徴量とユーザが伝えたＩＤに対応する基準特徴量とを比較し、これらの類似度（距離）が予め定めた閾値以上（以下）であれば、認証される。よって、１対Ｎ認証において、虹彩認証端末１５側で比較処理が行われる場合は、虹彩ＤＢ１２の全ての特徴量がネットワーク網１３を介して端末１５に送信される。
【００８０】
そして虹彩認証サーバ１１では、予め虹彩ＤＢ１２に蓄積された基準虹彩コードと認証対象の虹彩コードとを比較し、個人認証を行う。認証には１：Ｎ認証と１：１認証とがあるが、両者の違いは先に述べたとおりである。本発明はその両者に対応可能であり、両者の違いは、比較の際に複数の特徴量と比較するか、または単一のＩＤの特徴量と比較するかの違いだけなので、以下の説明ではその区別を明示しない。
【００８１】
処理ＳＢ１０において、登録時の処理ＳＡ０７で記憶された登録用の基準虹彩コードと、認証時の処理ＳＢ０９で生成された識別虹彩コードとを比較する。比較の際には、図１４に示すように、双方の虹彩コードに付与されている解析周波数情報を用い、解析した周波数が同一のもの同士を比較する。ここでは、登録時はＦ１〜Ｆ４をそれぞれ中心周波数とする４個の周波数帯域において解析され、認証時はＦ１〜Ｆ３をそれぞれ中心周波数とする３個の周波数帯域において解析されたとすると、周波数Ｆ１で解析されたサブ特徴量ＦＳ１同士、周波数Ｆ２で解析されたサブ特徴量ＦＳ２同士、および周波数Ｆ３で解析されたサブ特徴量ＦＳ３同士を、それぞれ比較する。
【００８２】
また比較には、ハミング距離を用いる。また図１５に示すように、顔の傾きや眼球自体の回転を補償するため、各特徴量を同一量だけずらしながらハミング距離を算出する。このずらし量を所定の範囲（虹彩パタンの回転を許容する範囲）内で変化させたときの最小のハミング距離を、最終的なハミング距離として決定する。
【００８３】
処理ＳＢ１１では、特徴量の各ビットを比較したハミング距離を比較回数（全ビットの数）で除し、正規化した値を認証距離とする。そして、この認証距離が予め定めた閾値以下であるときは、本人であると識別し、閾値よりも大きいときは、他人であるとして拒否を行う。
【００８４】
なおここでは、生成した虹彩コードが二値であるためにハミング距離（ＸＯＲ；排他的論理和）を用いたが、特徴量が多値である場合は、他の距離尺度（ユークリッド距離や正規化相関等）を用いてもかまわない。
【００８５】
以上のように本実施形態によると、登録時よりも解像度が低い撮像デバイスによって虹彩画像を撮影した場合であっても、認証精度の低下を招くことなく、個人認証が可能となる。
【００８６】
（第２の実施形態）
認証時の撮像デバイスが低解像度の場合、多重解像度による解析の際の高解像度部分のサブ特徴量（サンプリング周波数Ｆｓｐとすると、上限周波数Ｆｍｐ＝Ｆｓｐ／２以上で解析した特徴）は抽出されず、照合には用いられない。このため、照合に用いる特徴量の総ビット数（情報量）が減少する。情報量低下に起因して、同一人同士の照合スコア分布と他人同士の照合スコア分布との分離度が低下し、照合精度が低下してしまう恐れがある。
【００８７】
図１６は任意の人物の組合せの特徴量を比較して得た，同一人同士の認証距離の分布Ｄ１と他人同士の認証距離の分布Ｄ２とを概念的に示す図である。本人と他人を区別するための閾値ＴＨを図１６のように定めた場合、他人の分布Ｄ２のうち閾値ＴＨよりも認証距離が小さい部分（斜線部分Ａ１）は、他人が本人と誤って受け入れられてしまう（False Accept）ことに相当する。したがって、他人を誤って受け入れてしまう他人受入率ＦＡＲ（False Accept Rate）を、図１６のような分布からある程度試算できる。
【００８８】
よって、本実施形態では、予め虹彩ＤＢ１２を参照し、サブ特徴量ＦＳｉの各組合せについて、ＦＡＲを試算しておく。これとともに、保証すべきＦＡＲの基準を定めておく。そして第１の実施形態に示したように、認証時に低解像の撮像デバイスを用い、高周波数で解析したサブ特徴量を除いて（高周波数で解析しないで）特徴量ＦＴを求めた場合、仮にＦＡＲの基準が満たされないときは、例えば認証処理に入らない、というような対策を講じることが可能になる。
【００８９】
また、認証精度の指標として、本人棄却率ＦＲＲ（False Reject Rate）も存在する。認証時の撮像デバイスが低解像度の場合、多重解像度による解析の際の高解像度部分の特徴は用いられないため、照合に用いる特徴量の情報量が減少することに起因して、本人の分布Ｄ１自体が広がることになれば、ＦＲＲの低下を招くことになる。図１６では、本人の分布Ｄ１のうち閾値ＴＨよりも認証距離が大きい部分（斜線部分Ａ２）が、本人棄却に相当する。
【００９０】
図１７は本発明の第２の実施形態に係る個人認証方法の処理の流れを示すフローチャートである。図１７に示す処理は、第１の実施形態における虹彩ＤＢ１２への登録処理（図５）の後に実行される。
【００９１】
第１の実施形態と同様に、虹彩画像を複数の通過周波数帯域を持つ２−Ｄガボールフィルタによって解析し、各周波数Ｆｉに対応したサブ特徴量ＦＳｉを作成する。ここでは、登録時の虹彩画像から図１２に示すように４個の周波数帯域で解析を行い、４個のサブ特徴量ＦＳｉを作成するものとする。この動作を虹彩ＤＢ１２に登録する人数分だけ繰り返す。ここで、虹彩ＤＢ１２に登録した人数をＮ（人）とし、各人は少なくとも１枚以上の虹彩画像を撮影し、各虹彩画像から特徴量が抽出されるものとする。
【００９２】
そして、処理ＳＡ０８において、基準となるＦＡＲ（＝Ｔ）と、ＦＡＲを試算する対象の特徴量（サブ特徴量の組合せ）を決定する。まず、全てのサブ特徴ＦＳ１〜ＦＳ４を選択することにする。すなわち、全てのサブ特徴ＦＳ１〜ＦＳ４を結合して特徴量ＦＴを生成し、処理ＳＡ０９において、この特徴量ＦＴについて、人物Ｐから抽出した特徴量間の認証距離、および、人物Ｐと他の全て（Ｐ以外）の人物間の認証距離を算出する。その分布を図１８（ａ）に示す。
【００９３】
ここで、人物Ｐの登録特徴量が複数ある場合は、図１８（ａ）に示すように本人同士の特徴量を比較した認証距離の分布ＤＡ１ができる。また人物Ｐと他人間の認証距離も分布ＤＡ２となる。そしてこれらの分布ＤＡ１，ＤＡ２から、閾値ＴｈＡを作成する。ここでは、ＦＡＲとＦＲＲとが等しくなるように閾値ＴｈＡを設定する。
【００９４】
なお、閾値ＴｈＡは、人物Ｐおよび特徴量の組合せ毎に設定されるものであり、認証の目的によって様々な設定方法がある。例えば、他人を絶対に排除したい場合は、本人棄却率ＦＲＲが多少大きくてもよいから閾値ＴｈＡを小さめにとればよいし、本人が棄却されるとユーザインタフェースの観点から非常に使いづらいものとなる場合は、他人受入率ＦＡＲを犠牲にして閾値ＴｈＡを大きくすればよい。また、人物Ｐの登録特徴量が１つしかない場合は、本人同士の分布は生成されないので、閾値ＴｈはＦＡＲのみを参考に決めることになる。
【００９５】
なお、虹彩ＤＢ１２に登録されるデータ数が十分多くないと、図１８（ａ）のように２つの分布が重ならない場合がある。この場合は、双方の分布を適当な関数で近似することによって、双方の分布が重なる部分を作ることもできる。
【００９６】
そして、処理ＳＡ１０において、閾値ＴｈＡのときのＦＡＲを試算する。図１８（ａ）の場合、ＦＡＲは斜線部ＡＡ１となる。そしてこのＡＡ１が、予め定めた基準値ＦＡＲ＝Ｔよりも小さいか否かを判定する。この場合、ＡＡ１＜Ｔとなるとすると、人Ｐを識別するのに周波数Ｆ１〜Ｆ４で解析を行うことができると判断される。
【００９７】
同様に、全ての人物について、サブ特徴の組合せＦＳ１〜ＦＳ４におけるＦＡＲを試算し、試算したＦＡＲが予め定めた閾値Ｔよりも小さくなるか否かを判定する。なお、人物毎にＦＡＲを試算する理由は、人物によっては、低周波で解析した特徴のみによって十分他人と区別できる人もあり、またそうでない人もいるので、人物毎に試算した方が、各個人に適応したサブ特徴量の組合せが求められるからである。
【００９８】
ここで、低周波で解析した特徴のみによって他人と区別できる人というのは、虹彩紋様の低周波部分に独自性がある人のことを指す。もちろん、本実施形態と異なり、本人と本人以外という全人物共通で認証精度を試算しても良い。その場合は、本人同士間の認証距離の分布全体と、他人同士間の認証距離の分布全体とを比較し、ＦＡＲを試算する。この場合は、虹彩ＤＢ１２に各個人毎に有効なサブ特徴量の組合せを保持しなくてすむので、記憶容量が削減できるという効果が得られる。
【００９９】
続いて、また別のサブ特徴の組合せにおいて、処理ＳＡ０８〜ＳＡ１０を繰り返す。例えば、２番目の組合せとしてＦＳ１〜ＦＳ３を選んだとき、同様の処理の結果、全ての人物に対して十分な精度の認証ができたものとする。
【０１００】
次に、３番目の組合せとしてＦＳ１〜ＦＳ２を選んだ場合を考える。図１８（ｂ）はこの場合の人物Ｐ同士の認証距離の分布ＤＢ１、および人物Ｐと他の全て（Ｐ以外）の人物間の認証距離の分布ＤＢ２を示す図である。この場合、ＦＡＲは、斜線部ＡＢ１の面積となる。ここで、ＡＢ１≧Ｔであると、人Ｐを識別するために周波数Ｆ１〜Ｆ２で解析を行ったとき、十分な認証精度が得られないことになる。よって、人物Ｐを認証する場合、少なくとも周波数Ｆ１〜Ｆ３で解析しなければ十分な認証精度が得られないことが、虹彩ＤＢ１２を用いて算出できる。
【０１０１】
よって、人物Ｐが、解析に用いる最も高い周波数がＦ３よりも低くなるような解像度を有する虹彩画像を用いて、認証を行おうとすると、虹彩認証サーバ１１から人物Ｐに警告を発したり、あるいは認証できないことを通知したりすることができる。
【０１０２】
なお、本実施形態では、認証精度としてＦＡＲを用いるものとしたが、ＦＡＲは閾値Ｔｈの設定に応じて変化するものである。このため、閾値Ｔｈに依存しない認証精度として、例えば、ＦＡＲとＦＲＲとの和を用いてもよい。この場合、認証精度は閾値Ｔｈに依存せず、図１５に示すような２つの分布のみによって決定される。
【０１０３】
なお、本実施形態では、本人同士の分布を各個人毎に用いているが、実際には１人の人物の登録特徴量の個数は限られる（１枚〜数枚）ため、ここで示したような分布が求まらない場合がある。この場合例えば、虹彩画像を登録する際、虹彩画像を数秒間動画で撮影し、この動画の各フレーム画像を抽出してそれぞれ登録画像として用いればよい。例えば、３０フレーム／秒のプログレッシブスキャンカメラによって３秒間撮影した場合は、のべ９０枚の虹彩画像が得られ、まばたきをした時等不具合のある画像を除いた後、これらの画像を全て登録用の画像として用いることができる。この場合、照明の明度を変化させながら動画撮影を行うと、瞳孔の大きさが変化した画像が得られるため、いろいろな条件下で撮影した場合の本人同士の分布が得られる。
【０１０４】
また、認証を行った都度、本人であると認証済みの特徴量をデータベースに加えていくことによって、本人の分布を更新していくこともできる。
【０１０５】
なお、処理ＳＡ０８〜ＳＡ１０は、照合時でなく登録時に事前に行う処理である。虹彩ＤＢ１２に新たにデータが登録された場合や、ある人物の登録特徴量が更新された場合は、本処理を再実行すればよい。また、登録の度に実行することが、計算負荷の増大など好ましくない場合には、週に１回や月に１回など定期的に本処理を実行してもかまわない。
【０１０６】
なお、解析周波数の組合せは、１〜ｋというように連続した周波数の組合せに限るものではなく、Ｆ１，Ｆ３，Ｆ５というように連続しない周波数の組合せであっても良い。この場合は、ある人物の虹彩画像を周波数解析したとき、周波数Ｆ１，Ｆ３，Ｆ５の場合には独自性（他人と異なる）が高く、周波数Ｆ２，Ｆ４を併せて用いると、かえって他人の分布との分離性が悪くなるような場合等に有効である。
【０１０７】
なお本実施形態では、推定した認証精度に応じて、被認証者を最終的に認証するか否かを判断するものとしたが、例えば、認証後の被認証者に付与される権限を制御することも可能である。例えば、電子商取引のための個人認証の場合、推定した認証精度に応じて、取引できる金額の限度を設定することも可能である。あるいは、入退室管理のための個人認証の場合、推定した認証精度に応じて入室できる部屋を決定したりしてもよいし、ＰＣ等へのログインのための個人認証の場合には、推定した認証精度に応じて、実行可能なコマンド（閲覧のみ、書き換え可能、消去可能）等を制御してもよい。
【０１０８】
また、推定した認証精度に応じて、再認証を行うか否かを判断するようにしてもよい。例えば、虹彩認証端末１５のカメラのズーム調整ができる場合は、ズーム値を大きくして再撮影を行うように指示してもよい。また、カメラのピント調整が可能な場合は、虹彩をよりカメラに近づけて再撮影を行うように指示することもできる。
【０１０９】
また、第１の実施形態では、認証時における周波数の選択を、認証時に撮影した虹彩画像の解像度を基にして行ったが、これに代えて、またはこれとともに、予め試算した，周波数の各組み合わせ毎の認証精度に基づいて、認証時における周波数を選択してもよい。例えば、ＦＡＲが所定値以下となる周波数の組み合わせの中から、ＦＡＲが最小となるもの、または周波数の個数が最小のものを、認証時において用いるようにすればよい。
【０１１０】
また、本実施形態では、予め認証距離の閾値を決定し、その閾値を用いてＦＡＲを試算したが、逆に、最低保証すべきＦＡＲから閾値を算出することもできる。このため、例えば、最低保証すべきＦＡＲに達しない場合、閾値の方をより厳しめに再設定して、認証を行うことも可能である。
【０１１１】
なお、登録時の特徴量から認証精度が推定できることを利用して、例えば、左右両方の虹彩画像を撮影して認証精度をそれぞれ試算し、認証精度が良い（他人の特徴量との分離度が良い）方の虹彩画像を登録することも可能である。また、両方の虹彩画像の認証精度がともに所定値よりも低い場合に、両方の虹彩画像を登録し、認証のために用いるようにしてもかまわない。
【０１１２】
なお、上述したのと同様に、例えば指紋認証の場合は、複数の指を登録して認証精度の高い指を最終的に登録したり、単一の指では予め定めた認証精度が満たされない場合、複数の指を登録し認証時に複数の指を併せて用いることも可能である。
【０１１３】
（第３の実施形態）
第１の実施形態では、登録時に、十分な解像度で虹彩を撮影可能な比較的高解像度の撮像デバイスを用いて、虹彩画像を撮影した。その後、多重解像度解析を行い、解析した周波数帯域毎にサブ特徴量を抽出した。そして認証時には、撮影された虹彩画像から、解析すべき少なくとも１つの周波数帯域を決定し、対応する周波数帯域同士のサブ特徴量を、登録時のものと認証時のものとで比較し、個人認証を行っていた。
【０１１４】
本発明の第３の実施形態では、登録時に、複数の解像度の虹彩画像を取得するものとする。
【０１１５】
取得方法の１つとして、実際に、複数の解像度の虹彩画像を撮影する方法がある。撮影方法としては、撮像素子の解像度が互いに異なる複数のカメラを用いてもよいし、カメラのズーム値を変えながら複数回撮影を行ってもよい。
【０１１６】
また、別の取得方法として、虹彩画像を十分な解像度で撮影し、撮影した虹彩画像に対し、図１９に示すように複数（図１９では３個）のローパスフィルタＬＰＦ１〜ＬＰＦ３を適用し、解像度の異なる複数の虹彩画像を生成してもよい。この場合は、虹彩画像の大きさ自体は変わらないが、画像に含まれた周波数成分が異なる（高周波成分がカットされている）ことになる。
【０１１７】
そして、これら複数の解像度の虹彩画像に対し、解析すべき周波数帯域をそれぞれ決定する。
【０１１８】
実際に複数の解像度の虹彩画像を撮影した場合は、第１の実施形態における認証時の動作と同様に、虹彩と瞳孔の境界の円周上の画素数を基にして、周波数帯域を決定する。
【０１１９】
例えば、３個の解像度Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３で虹彩画像を撮影し、それぞれ、サンプリング定理によって、解析する上限周波数Ｆｓｐ１，Ｆｓｐ２，Ｆｓｐ３を求めたものとする。そして図２０に示すように、通過帯域の中心周波数Ｆｎ（下限周波数ＦｎＬ，上限周波数ＦｎＵ）であるガボールフィルタｎ（ｎ＝１〜４）を準備した場合、例えば、通過帯域の上限ＦｎＬがその虹彩画像のサンプリング周波数Ｆｓの１／２を超えないようなガボールフィルタｎを、選択する。この結果、解像度Ｒ１の画像はガボールフィルタ１のみを用いて解析し、解像度Ｒ２の画像はガボールフィルタ１〜３を用いて解析し、解像度Ｒ３の画像はガボールフィルタ１〜４を用いて解析することになる。
【０１２０】
なお、第１の実施形態と同様に、各ガボールフィルタの通過帯域は、ガウス関数が半値となるところで重なり合っている。
【０１２１】
一方、複数のローパスフィルタを適用して複数の虹彩画像を得た場合は、適用したローパスフィルタの特性から、解析すべき周波数帯域を決定する。
【０１２２】
図２１は撮影した虹彩画像と、その虹彩画像に複数のローパスフィルタを適用することによって生成した画像を、フーリエ変換によって周波数領域で表した図である。なお、画像は２次元のためフーリエ変換後も２次元となるが、説明の簡略化のため、第１の実施形態と同様に１次元（極座標適用時の虹彩の円周方向の次元）で表している。
【０１２３】
図２１から、ローパスフィルタＬＰＦｉ（ｉ＝１〜３）は周波数Ｆｃｉ以下の周波数を通過させることが分かる。ここで、元の画像のサンプリング周波数をＦｓｐとすると、
Ｆｓｐ／２＞Ｆｃ１＞Ｆｃ２＞Ｆｃ３
である。この場合、解析すべき周波数帯域は、適用したローパスフィルタの特性に応じて一意に求めることができる。すなわち、図２２に示すように、通過帯域の上限周波数ＦｎＵがその画像に適用したローパスフィルタの遮断周波数Ｆｃｉを超えないようなガボールフィルタを選ぶものとすると、ローパスフィルタＬＰＦ１を適用した画像についてはガボールフィルタ１〜３を用いて解析し、ローパスフィルタＬＰＦ２を適用した画像についてはガボールフィルタ１，２を用いて解析し、ローパスフィルタＬＰＦ３を適用した画像についてはガボールフィルタ１のみを用いて解析することになる。また、元の画像に関しては、第１の実施形態と同様に、ガボールフィルタ１〜４を用いて解析する。
【０１２４】
なお、特徴量の抽出は、第１の実施形態と同様であり、説明は省略する。そして、図２３に示すように、抽出した特徴量は、解析周波数帯域の組み合わせが同じもの同士を、虹彩ＤＢ１２ａ〜１２ｄに格納する。
【０１２５】
認証時には、第１または第２の実施形態と同様に、撮影した虹彩画像から解析すべき周波数帯域を決定する。そして、図２３に示すような複数の虹彩ＤＢ１２ａ〜１２ｄから、解析すべき周波数帯域が等しいものを選択し、これに格納された特徴量を用いて認証を行う。認証方法の詳細は、第１の実施形態と同様であるので、ここでは説明を省略する。
【０１２６】
このような本実施形態によって、第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。
【０１２７】
なお、本実施形態では、解析すべき周波数帯域を、画像に含まれる情報の上限周波数を基にして選択したが、第２の実施形態と同様に、認証精度を予め推定しておき、推定した認証精度に応じて解析周波数の組み合わせを選択するようにしてもよい。この場合、解析周波数帯域は、隣り合うもの（例えば図２２におけるＦ１，Ｆ２，Ｆ３）に限られるものではなく、飛び飛びの値（例えば図２２におけるＦ１，Ｆ３）をとりうることは、第２の実施形態で説明したとおりである。
【０１２８】
【発明の効果】
以上のように本発明によると、登録時と認証時とで性能が異なる機器で撮像した虹彩画像であっても、認証精度の低下を抑えた認証を可能とする。特徴量の情報量が低下する場合であっても、推定した認証精度に応じた対応を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る個人認証方法の技術的特徴を概念的に示す図である。
【図２】本発明の実施形態に係る個人認証システムの概略構成図である。
【図３】虹彩認証端末の一例であるカメラ付き携帯電話の外観を示す図である。
【図４】虹彩認証端末の内部構成のブロック図である。
【図５】本発明の第１の実施形態に係る個人認証方法における登録時の処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】本発明の第１の実施形態に係る個人認証方法における認証時の処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】虹彩の構造を示す図である。
【図８】虹彩パタンをフーリエ変換によって周波数領域で表した図である。
【図９】４個のガボールフィルタを用いた周波数解析を表す図である。
【図１０】ガボールフィルタに用いられるガウス関数である。
【図１１】虹彩コードの一例である。
【図１２】登録虹彩コードの生成を表す図である。
【図１３】識別用虹彩コードの生成を表す図である。
【図１４】登録虹彩コードと識別虹彩コードとの比較を表す図である。
【図１５】ハミング距離の算出を表す図である。
【図１６】同一人同士の認証距離の分布と他人同士の認証距離の分布とを概念的に示す図である。
【図１７】本発明の第２の実施形態に係る個人認証方法の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１８】同一人同士の認証距離の分布と他人同士の認証距離の分布とを概念的に示す図である。
【図１９】解像度の異なる複数の虹彩画像をローパスフィルタを適用して生成する方法を示す図である。
【図２０】ガボールフィルタの選択を説明するための図である。
【図２１】ローパスフィルタを適用して生成した画像を、フーリエ変換によって周波数領域で表した図である。
【図２２】ガボールフィルタの選択を説明するための図である。
【図２３】抽出した特徴量を解析周波数帯域の組み合わせ毎に異なる虹彩ＤＢに格納した構成を示す図である。
【図２４】従来の個人認証の処理を示す図である。
【符号の説明】
１ 登録時の虹彩画像
２ 認証時の虹彩画像
ｆ１〜ｆｎ 登録時に用いた複数の周波数
ｆ２〜ｆｎ 認証時に選択した周波数
１５ 虹彩認証端末
２１ カメラ付き携帯電話
４１ 虹彩
Ｄ１ 同一人同士の分布
Ｄ２ 他人同士の分布

Claims (20)

  1. 登録時と認証時とで性能が異なる機器により虹彩画像を取得し、前記虹彩画像を用いて個人認証を行う方法であって、
    登録時において、
    取得した虹彩画像について、通過させる周波数帯域が互いに異なる複数のバンドパスフィルタを用いて、周波数帯域毎に特徴量を生成して登録し、
    認証時において、
    前記複数の周波数帯域の中から、少なくとも１つ以上の周波数帯域を選択し、取得した被認証者の虹彩画像について、選択した周波数帯域を通過させるバンドパスフィルタを用いて、選択した周波数帯域毎に特徴量を生成し、
    生成した各特徴量を、同一周波数帯域に係る登録時の特徴量とそれぞれ比較して、個人認証を行う
    ことを特徴とする個人認証方法。
  2. 請求項１記載の個人認証方法において、
    認証時における周波数帯域の選択を、認証時に撮影した虹彩画像の解像度を基にして行う
    ことを特徴とする個人認証方法。
  3. 請求項２記載の個人認証方法において、
    虹彩画像の解像度を、当該虹彩画像自体から求める
    ことを特徴とする個人認証方法。
  4. 請求項３記載の個人認証方法において、
    虹彩画像の解像度は、虹彩画像における虹彩の大きさである
    ことを特徴とする個人認証方法。
  5. 請求項４記載の個人認証方法において、
    前記虹彩の大きさは、虹彩と瞳孔との境界に対応した円周である
    ことを特徴とする個人認証方法。
  6. 請求項２記載の個人認証方法において、
    虹彩画像の解像度を、当該虹彩画像を撮影した機器に関する情報から求める
    ことを特徴とする個人認証方法。
  7. 請求項１記載の個人認証方法において、
    登録時に生成した複数の周波数帯域毎の特徴量から２つ以上を選択してなる組み合わせを複数作成し、前記組み合わせ毎の認証精度をそれぞれ算出しておき、
    認証時における周波数帯域の選択を、前記認証精度に基づいて行う
    ことを特徴とする個人認証方法。
  8. 請求項７記載の個人認証方法において、
    認証精度を、同一人同士の認証距離の分布と、他人同士の認証距離の分布とを用いて、算出する
    ことを特徴とする個人認証方法。
  9. 請求項１記載の個人認証方法において、
    認証時における認証精度を、選択した周波数帯域に応じて、推定する
    ことを特徴とする個人認証方法。
  10. 請求項９記載の個人認証方法において、
    認証精度の推定を、同一人同士の認証距離の分布と、他人同士の認証距離の分布とを用いて、行う
    ことを特徴とする個人認証方法。
  11. 請求項９記載の個人認証方法において、
    推定した認証精度に応じて、被認証者を最終的に認証するか否かを判断する
    ことを特徴とする個人認証方法。
  12. 請求項９記載の個人認証方法において、
    推定した認証精度に応じて、認証後の被認証者に付与される権限を制御する
    ことを特徴とする個人認証方法。
  13. 請求項９記載の個人認証方法において、
    推定した認証精度に応じて、再認証を行うか否かを判断する
    ことを特徴とする個人認証方法。
  14. 登録時と認証時とで性能が異なる機器により虹彩画像を取得し、前記虹彩画像を用いて個人認証を行う装置であって、
    登録時において、
    取得した虹彩画像について、通過させる周波数帯域が互いに異なる複数のバンドパスフィルタを用いて、周波数帯域毎に特徴量を生成して登録し、
    認証時において、
    前記複数の周波数帯域の中から、少なくとも１つ以上の周波数帯域を選択し、取得した被認証者の虹彩画像について、選択した周波数帯域を通過させるバンドパスフィルタを用いて、選択した周波数帯域毎に特徴量を生成し、
    生成した各特徴量を、同一周波数帯域に係る登録時の特徴量とそれぞれ比較して、個人認証を行う
    ことを特徴とする個人認証装置。
  15. 請求項１４記載の個人認証装置において、
    認証時における周波数帯域の選択を、認証時に撮影した虹彩画像の解像度を基にして行う
    ことを特徴とする個人認証装置。
  16. 請求項１４記載の個人認証装置において、
    認証時における周波数帯域の選択を、当該虹彩画像を撮影した機器に関する情報を基にして行う
    ことを特徴とする個人認証装置。
  17. 請求項１４記載の個人認証装置において、
    登録時に生成した複数の周波数帯域毎の特徴量から２つ以上を選択してなる組み合わせを複数作成し、前記組み合わせ毎の認証精度をそれぞれ算出しておき、
    認証時における周波数帯域の選択を、前記認証精度に基づいて行う
    ことを特徴とする個人認証装置。
  18. 認証端末から受信した虹彩画像を用いて個人認証を行う認証サーバであって、
    登録時に取得した虹彩画像について、通過させる周波数帯域が互いに異なる複数のバンドパスフィルタを用いることにより生成された、周波数帯域毎の特徴量を用い、
    認証時において、
    前記複数の周波数帯域の中から、少なくとも１つ以上の周波数帯域を選択し、
    前記受信した被認証者の虹彩画像について、選択した周波数帯域を通過させるバンドパスフィルタを適用することにより、選択した周波数帯域毎に特徴量を生成し、
    生成した各特徴量を、同一周波数帯域に係る登録時の特徴量とそれぞれ比較して、個人認証を行う
    ことを特徴とする認証サーバ。
  19. 虹彩画像から生成した特徴量を認証サーバに送信して個人認証を行わせる認証端末であって、
    認証時において、
    複数の周波数帯域の中から、少なくとも１つ以上の周波数帯域を選択し、
    前記虹彩画像について、通過させる周波数帯域が互いに異なる複数のバンドパスフィルタを用いることにより、選択した周波数帯域毎に特徴量を生成し、
    生成した各特徴量を認証サーバに送信して、
    登録時に取得した虹彩画像について、通過させる周波数帯域が互いに異なる複数のバン ドパスフィルタを適用することにより生成された各特徴量と、同一周波数帯域に係る認証時の各特徴量をそれぞれ比較させて個人認証を行わせる
    ことを特徴とする認証端末。
  20. 請求項１９に記載の認証端末から送信された、選択した周波数帯域毎の各特徴量を受信して、同一周波数帯域に係る登録時の特徴量とそれぞれ比較して、個人認証を行う
    ことを特徴とする認証サーバ。
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Families Citing this family (111)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6505160B1 (en) * 1995-07-27 2003-01-07 Digimarc Corporation Connected audio and other media objects
US7711564B2 (en) 1995-07-27 2010-05-04 Digimarc Corporation Connected audio and other media objects
US8121843B2 (en) 2000-05-02 2012-02-21 Digimarc Corporation Fingerprint methods and systems for media signals
US7248715B2 (en) * 2001-04-06 2007-07-24 Digimarc Corporation Digitally watermarking physical media
US7046819B2 (en) 2001-04-25 2006-05-16 Digimarc Corporation Encoded reference signal for digital watermarks
JP2003016435A (ja) * 2001-06-27 2003-01-17 Matsushita Electric Ind Co Ltd 個体認証装置及び方法
DE10212277A1 (de) * 2002-03-20 2003-10-02 Philips Intellectual Property Verfahren zur Verbesserung von Fingerabdruck-Bildern
US7627143B1 (en) * 2002-04-19 2009-12-01 At&T Intellectual Property I, L.P. Real-time remote image capture system
SE524727C2 (sv) * 2002-05-07 2004-09-21 Precise Biometrics Ab Generering av frekvenskoder i samband med transformering och komprimering av fingeravtrycksdata
US7486806B2 (en) * 2002-09-13 2009-02-03 Panasonic Corporation Iris encoding method, individual authentication method, iris code registration device, iris authentication device, and iris authentication program
JP3639291B2 (ja) * 2002-11-07 2005-04-20 松下電器産業株式会社 個人認証方法、虹彩登録装置、虹彩認証装置および個人認証プログラム
EP1457926B8 (en) 2002-11-07 2009-04-01 Panasonic Corporation Method for cerficating individual, iris registering device, system for certificating iris, and program for cerficating individual
ES2224838A1 (es) * 2003-02-21 2005-03-01 Universidad Politecnica De Madrid Sistema de identificacion biometrica de personas mediante el analisis del iris.
US7599524B2 (en) * 2003-04-04 2009-10-06 Sarnoff Corporation Method and apparatus for providing a robust object finder
JPWO2005006732A1 (ja) * 2003-07-11 2006-09-28 佳章 瀧田 インターネット端末型次世代ファクシミリ装置
CN100375121C (zh) * 2003-07-17 2008-03-12 松下电器产业株式会社 虹彩码生成方法、个人认证方法、虹彩码注册装置、个人认证装置
US8442276B2 (en) 2006-03-03 2013-05-14 Honeywell International Inc. Invariant radial iris segmentation
US8090157B2 (en) 2005-01-26 2012-01-03 Honeywell International Inc. Approaches and apparatus for eye detection in a digital image
US7593550B2 (en) 2005-01-26 2009-09-22 Honeywell International Inc. Distance iris recognition
US8098901B2 (en) 2005-01-26 2012-01-17 Honeywell International Inc. Standoff iris recognition system
US8050463B2 (en) 2005-01-26 2011-11-01 Honeywell International Inc. Iris recognition system having image quality metrics
US8705808B2 (en) 2003-09-05 2014-04-22 Honeywell International Inc. Combined face and iris recognition system
US8064647B2 (en) 2006-03-03 2011-11-22 Honeywell International Inc. System for iris detection tracking and recognition at a distance
KR101032499B1 (ko) 2004-01-28 2011-05-04 (주)아이리스아이디 Ｃｃｄ 필터를 이용한 홍채인식시스템 및 이를 이용한홍채인식방법
JP2005293139A (ja) * 2004-03-31 2005-10-20 Secom Co Ltd 個人照合装置
WO2005109344A1 (ja) * 2004-05-10 2005-11-17 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. 虹彩登録方法、虹彩登録装置および虹彩登録プログラム
EP2397969B1 (en) * 2004-06-01 2013-04-17 Lumidigm, Inc. Multispectral imaging biometrics
US7925055B2 (en) * 2004-06-09 2011-04-12 Koninklijke Philips Electronics N.V. Biometric template similarity based on feature locations
JP2006048205A (ja) * 2004-08-02 2006-02-16 Matsushita Electric Ind Co Ltd 瞳孔検出装置および虹彩認証装置
JP2006048204A (ja) * 2004-08-02 2006-02-16 Matsushita Electric Ind Co Ltd 瞳孔検出装置および虹彩認証装置
US7627144B2 (en) 2004-08-19 2009-12-01 Sony Corporation Method and apparatus for performing identity authentication
JP4140582B2 (ja) * 2004-08-19 2008-08-27 ソニー株式会社 認証装置および認証方法
US20060072793A1 (en) * 2004-10-05 2006-04-06 Honeywell International, Inc. Security alarm notification using iris detection systems
US7248720B2 (en) * 2004-10-21 2007-07-24 Retica Systems, Inc. Method and system for generating a combined retina/iris pattern biometric
JP4656383B2 (ja) * 2004-11-01 2011-03-23 ソニー株式会社 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム
KR100629550B1 (ko) * 2004-11-22 2006-09-27 아이리텍 잉크 다중스케일 가변영역분할 홍채인식 방법 및 시스템
JP2008527544A (ja) * 2005-01-07 2008-07-24 ルミダイム インコーポレイテッド マルチスペクトル画像化を用いるバイオメトリック認識／検証
FR2884377B1 (fr) * 2005-04-06 2007-07-20 Viaccess Sa Procede d'authentification d'un utilisateur d'un contenu numerique
JP2006338236A (ja) * 2005-06-01 2006-12-14 Matsushita Electric Ind Co Ltd 眼画像撮影装置およびそれを用いた認証装置
WO2007001025A1 (ja) * 2005-06-29 2007-01-04 Kyocera Corporation 生体認証装置
WO2007025258A2 (en) * 2005-08-25 2007-03-01 Sarnoff Corporation Methods and systems for biometric identification
JP4622763B2 (ja) * 2005-09-14 2011-02-02 日本電気株式会社 携帯通信端末装置及び認証方法
KR100734857B1 (ko) 2005-12-07 2007-07-03 한국전자통신연구원 누적 합 기반의 변화점 분석을 이용한 홍채 인식 방법 및그 장치
US7844084B2 (en) * 2006-02-27 2010-11-30 Donald Martin Monro Rotation compensated iris comparison
WO2008019169A2 (en) 2006-03-03 2008-02-14 Honeywell International, Inc. Iris encoding system
WO2007101275A1 (en) 2006-03-03 2007-09-07 Honeywell International, Inc. Camera with auto-focus capability
WO2007101276A1 (en) 2006-03-03 2007-09-07 Honeywell International, Inc. Single lens splitter camera
GB2450024B (en) 2006-03-03 2011-07-27 Honeywell Int Inc Modular biometrics collection system architecture
WO2008039252A2 (en) 2006-05-15 2008-04-03 Retica Systems, Inc. Multimodal ocular biometric system
US8121356B2 (en) 2006-09-15 2012-02-21 Identix Incorporated Long distance multimodal biometric system and method
US8433103B2 (en) * 2006-09-15 2013-04-30 Identix Incorporated Long distance multimodal biometric system and method
WO2008091401A2 (en) 2006-09-15 2008-07-31 Retica Systems, Inc Multimodal ocular biometric system and methods
US7970179B2 (en) * 2006-09-25 2011-06-28 Identix Incorporated Iris data extraction
US9846739B2 (en) 2006-10-23 2017-12-19 Fotonation Limited Fast database matching
EP2092460A1 (en) * 2006-11-03 2009-08-26 Snowflake Technologies Corporation Method and apparatus for extraction and matching of biometric detail
JP2008123207A (ja) * 2006-11-10 2008-05-29 Sony Corp 登録装置、照合装置、登録方法、照合方法及びプログラム
RU2326589C1 (ru) * 2007-01-15 2008-06-20 Дмитрий Евгеньевич Антонов Способ идентификации личности по радужной оболочке глаза (его варианты)
US8063889B2 (en) 2007-04-25 2011-11-22 Honeywell International Inc. Biometric data collection system
US9946930B2 (en) * 2007-06-11 2018-04-17 Jeffrey A. Matos Apparatus and method for verifying the identity of an author and a person receiving information
US8046590B2 (en) * 2007-06-12 2011-10-25 Mikhail Milgramm System and method for protection of creative works
KR100936936B1 (ko) 2007-06-29 2010-01-14 한국전자통신연구원 정지영상 식별을 위한 영상 서술자의 생성 방법 및 장치
WO2009005228A2 (en) * 2007-06-29 2009-01-08 Electronics And Telecommunications Research Institute Image signature creating method and apparatus for discriminating still images
IL184399A0 (en) * 2007-07-03 2007-10-31 Yossi Tsuria Content delivery system
WO2009023828A1 (en) * 2007-08-15 2009-02-19 Indiana University Research & Technology Corporation System and method for measuring clarity of images used in an iris recognition system
US20090060286A1 (en) * 2007-09-04 2009-03-05 General Electric Company Identification system and method utilizing iris imaging
KR100936880B1 (ko) * 2007-09-07 2010-01-14 아이리텍 잉크 홍채 이미지 저장방법 및 복원 방법
JP2009116600A (ja) * 2007-11-06 2009-05-28 Mitsubishi Electric Corp 入退室管理システム
US8126882B2 (en) 2007-12-12 2012-02-28 Google Inc. Credibility of an author of online content
WO2009102940A1 (en) * 2008-02-14 2009-08-20 The International Performance Registry, Llc System and method for animal identification using iris images
US8436907B2 (en) 2008-05-09 2013-05-07 Honeywell International Inc. Heterogeneous video capturing system
US9131141B2 (en) * 2008-05-12 2015-09-08 Sri International Image sensor with integrated region of interest calculation for iris capture, autofocus, and gain control
US8090246B2 (en) 2008-08-08 2012-01-03 Honeywell International Inc. Image acquisition system
US8280119B2 (en) 2008-12-05 2012-10-02 Honeywell International Inc. Iris recognition system using quality metrics
US8577095B2 (en) * 2009-03-19 2013-11-05 Indiana University Research & Technology Corp. System and method for non-cooperative iris recognition
JP2010286937A (ja) * 2009-06-10 2010-12-24 Hitachi Ltd 生体認証方法、及び、生体認証に用いるクライアント端末、認証サーバ
US8630464B2 (en) 2009-06-15 2014-01-14 Honeywell International Inc. Adaptive iris matching using database indexing
US8472681B2 (en) 2009-06-15 2013-06-25 Honeywell International Inc. Iris and ocular recognition system using trace transforms
US8577094B2 (en) 2010-04-09 2013-11-05 Donald Martin Monro Image template masking
US8742887B2 (en) 2010-09-03 2014-06-03 Honeywell International Inc. Biometric visitor check system
AU2010363107A1 (en) * 2010-10-29 2013-05-23 Dmitry Evgenievich Antonov Iris identification method of a person (alternatives)
CN102043954B (zh) * 2011-01-30 2013-09-04 哈尔滨工业大学 一种基于相关函数匹配的快速稳健的虹膜识别方法
US8854446B2 (en) * 2011-04-28 2014-10-07 Iristrac, Llc Method of capturing image data for iris code based identification of vertebrates
US8369595B1 (en) * 2012-08-10 2013-02-05 EyeVerify LLC Texture features for biometric authentication
KR101417433B1 (ko) 2012-11-27 2014-07-08 현대자동차주식회사 눈동자의 움직임을 이용한 사용자 인증 장치 및 그 방법
JP6075084B2 (ja) * 2013-01-25 2017-02-08 富士通株式会社 画像変換装置、画像変換方法、生体認証装置及び生体認証方法ならびに画像変換用コンピュータプログラム
US10042994B2 (en) * 2013-10-08 2018-08-07 Princeton Identity, Inc. Validation of the right to access an object
US10038691B2 (en) * 2013-10-08 2018-07-31 Princeton Identity, Inc. Authorization of a financial transaction
US10025982B2 (en) * 2013-10-08 2018-07-17 Princeton Identity, Inc. Collecting and targeting marketing data and information based upon iris identification
US20150172285A1 (en) * 2013-12-17 2015-06-18 Mei Ling LO Method for Accessing E-Mail System
JP6331528B2 (ja) * 2014-03-17 2018-05-30 株式会社リコー 認証システムおよび認証方法
AU2015297035B2 (en) * 2014-05-09 2018-06-28 Google Llc Systems and methods for biomechanically-based eye signals for interacting with real and virtual objects
EP3198913A4 (en) 2014-09-24 2018-05-23 Princeton Identity, Inc. Control of wireless communication device capability in a mobile device with a biometric key
JP2018506872A (ja) 2014-12-03 2018-03-08 プリンストン・アイデンティティー・インコーポレーテッド モバイルデバイス生体アドオンのためのシステムおよび方法
JP6451938B2 (ja) * 2014-12-09 2019-01-16 日本電気株式会社 暗号文照合システム、方法、およびプログラム
CN104485102A (zh) * 2014-12-23 2015-04-01 智慧眼（湖南）科技发展有限公司 声纹识别方法和装置
JP6081506B2 (ja) * 2015-01-27 2017-02-15 京セラドキュメントソリューションズ株式会社 認証装置
FR3037422B1 (fr) * 2015-06-15 2017-06-23 Morpho Procede d'identification et/ou d'authentification d'un individu par reconnaissance d'iris
TWI584226B (zh) * 2015-12-30 2017-05-21 國立中正大學 視網膜血管影像的攫取方法
CN105677024B (zh) * 2015-12-31 2018-05-29 北京元心科技有限公司 一种眼动检测跟踪方法、装置及其用途
KR20180102637A (ko) 2016-01-12 2018-09-17 프린스톤 아이덴티티, 인크. 바이오메트릭 분석의 시스템 및 방법
US10373008B2 (en) 2016-03-31 2019-08-06 Princeton Identity, Inc. Systems and methods of biometric analysis with adaptive trigger
WO2017173228A1 (en) 2016-03-31 2017-10-05 Princeton Identity, Inc. Biometric enrollment systems and methods
WO2018187337A1 (en) 2017-04-04 2018-10-11 Princeton Identity, Inc. Z-dimension user feedback biometric system
KR102176230B1 (ko) * 2017-07-14 2020-11-09 주식회사 엘지화학 고분자 막의 분석 방법
JP2020529073A (ja) 2017-07-26 2020-10-01 プリンストン・アイデンティティー・インコーポレーテッド 生体セキュリティシステムおよび方法
CN107491965B (zh) 2017-07-31 2020-07-10 阿里巴巴集团控股有限公司 一种生物特征库的建立方法和装置
US11017119B2 (en) * 2018-12-14 2021-05-25 Synergex Group Methods, systems, and media for detecting alteration of a web page
CN110688951B (zh) 2019-09-26 2022-05-31 上海商汤智能科技有限公司 图像处理方法及装置、电子设备和存储介质
US20230075172A1 (en) * 2020-02-27 2023-03-09 Nec Corporation Imaging system, imaging method, and non-transitory computer-readable medium
US20230004741A1 (en) 2021-06-30 2023-01-05 Konica Minolta Business Solutions U.S.A., Inc. Handwriting recognition method and apparatus employing content aware and style aware data augmentation
WO2023073954A1 (ja) * 2021-10-29 2023-05-04 日本電気株式会社 虹彩認証装置、虹彩認証システム、虹彩認証方法、及び、記録媒体

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3872443A (en) * 1973-01-26 1975-03-18 Novar Electronics Corp Individual identification apparatus and method using frequency response
US3993976A (en) * 1974-05-13 1976-11-23 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Air Force Method and apparatus for pattern analysis
JPS63136177A (ja) 1986-11-26 1988-06-08 Omron Tateisi Electronics Co 指紋照合装置
US5294560A (en) * 1989-01-13 1994-03-15 Seiko Epson Corporation Bidirectional nonlinear resistor, active matrix liquid crystal panel using bidirectional nonlinear resistor, and method for production thereof
JP3157009B2 (ja) 1991-04-26 2001-04-16 キヤノン株式会社 動きベクトル検出装置及びぶれ補正装置
US5291560A (en) 1991-07-15 1994-03-01 Iri Scan Incorporated Biometric personal identification system based on iris analysis
US6122042A (en) * 1997-02-07 2000-09-19 Wunderman; Irwin Devices and methods for optically identifying characteristics of material objects
US6285780B1 (en) * 1997-03-28 2001-09-04 Oki Electric Industry Co., Ltd. Apparatus for identifying individual animals and image processing method
US6628809B1 (en) * 1999-10-08 2003-09-30 Lumidigm, Inc. Apparatus and method for identification of individuals by near-infrared spectrum
US6317544B1 (en) * 1997-09-25 2001-11-13 Raytheon Company Distributed mobile biometric identification system with a centralized server and mobile workstations
JP3610234B2 (ja) * 1998-07-17 2005-01-12 株式会社メディア・テクノロジー アイリス情報取得装置およびアイリス識別装置
US6507912B1 (en) * 1999-01-27 2003-01-14 International Business Machines Corporation Protection of biometric data via key-dependent sampling
US6247813B1 (en) * 1999-04-09 2001-06-19 Iritech, Inc. Iris identification system and method of identifying a person through iris recognition
DE19929671C2 (de) 1999-06-28 2003-05-22 Siemens Ag Verfahren zum Erkennen eines Bildes als Fingerabdruck
US7079672B2 (en) * 2000-01-28 2006-07-18 Chuo Hatsujo Kabushiki Kaisha Fingerprint image evaluating method and fingerprint matching device

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