JPH10137221A - 個人識別装置 - Google Patents
個人識別装置Info
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- JPH10137221A JPH10137221A JP8304466A JP30446696A JPH10137221A JP H10137221 A JPH10137221 A JP H10137221A JP 8304466 A JP8304466 A JP 8304466A JP 30446696 A JP30446696 A JP 30446696A JP H10137221 A JPH10137221 A JP H10137221A
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- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 被識別者に無理な姿勢を強いたり、照明条件
に厳しい制限を加えず、かつ画素数の多いカメラを使用
することなく、確実な識別を可能とする。 【解決手段】 カメラ１で撮影した被識別者の画像から
アイリス認識部１２及び顔貌認識部１３でそれぞれアイ
リスパタ−ン及び顔貌パタ−ンを得ると共に、予め登録
されているアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンと照合し
てそれぞれの類似度を求め、このアイリスパタ−ンの類
似度と顔貌パタ−ンの類似度を類似度結合部１４で結合
して、その結合結果に基づいて総合判定部１５により被
識別者の画像から得たアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−
ンが照合に用いたアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンと
同一人物のものか否かを判定する。
に厳しい制限を加えず、かつ画素数の多いカメラを使用
することなく、確実な識別を可能とする。 【解決手段】 カメラ１で撮影した被識別者の画像から
アイリス認識部１２及び顔貌認識部１３でそれぞれアイ
リスパタ−ン及び顔貌パタ−ンを得ると共に、予め登録
されているアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンと照合し
てそれぞれの類似度を求め、このアイリスパタ−ンの類
似度と顔貌パタ−ンの類似度を類似度結合部１４で結合
して、その結合結果に基づいて総合判定部１５により被
識別者の画像から得たアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−
ンが照合に用いたアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンと
同一人物のものか否かを判定する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、人間の生態的特
徴、特に眼球のアイリスを利用して個人を識別する個人
識別装置に関するものである。
徴、特に眼球のアイリスを利用して個人を識別する個人
識別装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】金融機関で自動取引装置により取引操作
を行う場合、あるいはコンピュータ等により秘守性のあ
るデータにアクセスする場合、更には特定の人間のみが
入れる施設等への入場の際等に、その資格の有無をチェ
ックするための個人識別が行われる。
を行う場合、あるいはコンピュータ等により秘守性のあ
るデータにアクセスする場合、更には特定の人間のみが
入れる施設等への入場の際等に、その資格の有無をチェ
ックするための個人識別が行われる。
【０００３】この個人識別の技術として、現在種々のも
のが考えられ、あるいは実施されているが、その１つと
して人間の眼球の一部であるアイリスを利用して個人を
識別する技術がある。このアイリスは幼児期に完成さ
れ、一生を通じて殆ど変化せず、また太る、痩せるとい
う体格の変化の影響も受けにくいという特徴があるの
で、識別精度が高く、そのため将来的に多方面での応用
が期待されている。
のが考えられ、あるいは実施されているが、その１つと
して人間の眼球の一部であるアイリスを利用して個人を
識別する技術がある。このアイリスは幼児期に完成さ
れ、一生を通じて殆ど変化せず、また太る、痩せるとい
う体格の変化の影響も受けにくいという特徴があるの
で、識別精度が高く、そのため将来的に多方面での応用
が期待されている。
【０００４】図１２はアイリスを利用した従来の一般的
な個人識別装置を示す機能ブロック図である。図におい
て１は映像入力を行うカメラ（ビデオカメラ）、２はこ
のカメラ１で撮影された画像からアイリスを切り出す処
理すなわち前処理を行う前処理部、３はこの前処理部２
によって切り出されたアイリスの特徴を抽出してそのパ
ターンをコード化する特徴抽出部で、４はこの特徴抽出
部３から送られてくるアイリスパターンを照合辞書部５
に登録してあるアイリスパターンとを照合して両者の間
の類似度を求める照合部であり、ここで照合辞書部５に
は予め複数の人数分のアイリスパターンが貯えられてい
る。
な個人識別装置を示す機能ブロック図である。図におい
て１は映像入力を行うカメラ（ビデオカメラ）、２はこ
のカメラ１で撮影された画像からアイリスを切り出す処
理すなわち前処理を行う前処理部、３はこの前処理部２
によって切り出されたアイリスの特徴を抽出してそのパ
ターンをコード化する特徴抽出部で、４はこの特徴抽出
部３から送られてくるアイリスパターンを照合辞書部５
に登録してあるアイリスパターンとを照合して両者の間
の類似度を求める照合部であり、ここで照合辞書部５に
は予め複数の人数分のアイリスパターンが貯えられてい
る。
【０００５】６は照合部４によって算出された類似度か
ら両アイリスパターンが同一人物のものか否かを判定す
る判定部である。この構成において、前処理部２，特徴
抽出部３，照合部４，及び判定部６は、マイクロプロセ
ッサや専用演算ハードウェアによって構成されるのが一
般的であり、また照合辞書部５は、半導体メモリや磁気
ディスク等で構成されるのが一般的である。
ら両アイリスパターンが同一人物のものか否かを判定す
る判定部である。この構成において、前処理部２，特徴
抽出部３，照合部４，及び判定部６は、マイクロプロセ
ッサや専用演算ハードウェアによって構成されるのが一
般的であり、また照合辞書部５は、半導体メモリや磁気
ディスク等で構成されるのが一般的である。
【０００６】次に、上述した構成の作用について説明す
る。図１３はアイリスパターンの登録モード時の処理手
順を示すフローチャートであり、図１４はアイリスパタ
ーンの識別モードの処理手順を示すフローチャートであ
る。まず、図１３の登録モードについてＳで示したステ
ップに従って説明する。
る。図１３はアイリスパターンの登録モード時の処理手
順を示すフローチャートであり、図１４はアイリスパタ
ーンの識別モードの処理手順を示すフローチャートであ
る。まず、図１３の登録モードについてＳで示したステ
ップに従って説明する。
【０００７】登録すべき者の上半身の映像がカメラ１に
より撮影される。つまり映像入力される（Ｓ１）。次
に、撮影された画像が前処理部２に送られて、この前処
理部２で被識別者の画像から頭部の切り出し（頭部の位
置の割り出し）が行われ（Ｓ２）、更に、この頭部の画
像から目の切り出し（目の位置の割り出し）（Ｓ３）、
そしてこの目の画像からアイリスを切り出す（アイリス
の位置の割り出し）処理が順次前処理部２で行われる
（Ｓ４）。
より撮影される。つまり映像入力される（Ｓ１）。次
に、撮影された画像が前処理部２に送られて、この前処
理部２で被識別者の画像から頭部の切り出し（頭部の位
置の割り出し）が行われ（Ｓ２）、更に、この頭部の画
像から目の切り出し（目の位置の割り出し）（Ｓ３）、
そしてこの目の画像からアイリスを切り出す（アイリス
の位置の割り出し）処理が順次前処理部２で行われる
（Ｓ４）。
【０００８】この切り出されたアイリスの画像が特徴抽
出部３に送られ、特徴抽出部３で照合に必要な特徴が抽
出される（Ｓ５）。具体的には、アイリスを必要な分析
帯に分割したり、ガボールフィルタ等によりアイリスの
濃度変化を抽出する等の特徴抽出が行われる。そして、
抽出されたアイリスの特徴は特徴抽出部３で正規化され
（Ｓ６）、２値データとしてコード化されて（Ｓ７）、
最終的に２５６バイト程度のアイリスコードがアイリス
パターンとして生成される。
出部３に送られ、特徴抽出部３で照合に必要な特徴が抽
出される（Ｓ５）。具体的には、アイリスを必要な分析
帯に分割したり、ガボールフィルタ等によりアイリスの
濃度変化を抽出する等の特徴抽出が行われる。そして、
抽出されたアイリスの特徴は特徴抽出部３で正規化され
（Ｓ６）、２値データとしてコード化されて（Ｓ７）、
最終的に２５６バイト程度のアイリスコードがアイリス
パターンとして生成される。
【０００９】このようにして生成されたアイリスパター
ンは、登録者名，ＩＤ番号，及び日付等の必要なデータ
が付加され、照合辞書部５に登録される（Ｓ８）。次
に、図１４の識別モードについて同じくＳで示したステ
ップに従って説明する。尚、このモードにおいて前記に
ように照合辞書部５に複数の人のアイリスパターンが登
録されているものとする。
ンは、登録者名，ＩＤ番号，及び日付等の必要なデータ
が付加され、照合辞書部５に登録される（Ｓ８）。次
に、図１４の識別モードについて同じくＳで示したステ
ップに従って説明する。尚、このモードにおいて前記に
ように照合辞書部５に複数の人のアイリスパターンが登
録されているものとする。
【００１０】まず、被識別者の映像入力（Ｓ１）、頭部
の切り出し（Ｓ２）、目の切り出し（Ｓ３）、及びアイ
リスの切り出し（Ｓ４）の各処理が前記登録時の場合と
同様に前処理部２で順に行われた後、アイリスの特徴抽
出（Ｓ５）、正規化（Ｓ６）、及びコード化（Ｓ７）の
各処理が前記登録時の場合と同様に特徴抽出部３で行わ
れてアイリスパターンが生成される。
の切り出し（Ｓ２）、目の切り出し（Ｓ３）、及びアイ
リスの切り出し（Ｓ４）の各処理が前記登録時の場合と
同様に前処理部２で順に行われた後、アイリスの特徴抽
出（Ｓ５）、正規化（Ｓ６）、及びコード化（Ｓ７）の
各処理が前記登録時の場合と同様に特徴抽出部３で行わ
れてアイリスパターンが生成される。
【００１１】生成されたアイリスパターンは照合部４に
送られ、照合部４ではこの特徴抽出部３から送られてき
たアイリスパターンと照合辞書部５に登録されているア
イリスパターンを照合（マッチング）演算し、類似度を
求める（Ｓ８）。この場合の照合演算では、ハミング距
離などの距離値が類似度の尺度としてよく用いられる。
送られ、照合部４ではこの特徴抽出部３から送られてき
たアイリスパターンと照合辞書部５に登録されているア
イリスパターンを照合（マッチング）演算し、類似度を
求める（Ｓ８）。この場合の照合演算では、ハミング距
離などの距離値が類似度の尺度としてよく用いられる。
【００１２】この照合部４での照合により選択されたア
イリスパターンの類似度（距離値）は判定部６に転送さ
れ、判定部６では送られてきた類似度を、実験や統計的
手法によって予め求めた１つあるいは複数のしきい値と
比較し、被識別者の画像から得られたアイリスパターン
が、照合辞書部５の中の照合したアイリスパターンと同
一人物のものかどうかの判定を行う（Ｓ９）。
イリスパターンの類似度（距離値）は判定部６に転送さ
れ、判定部６では送られてきた類似度を、実験や統計的
手法によって予め求めた１つあるいは複数のしきい値と
比較し、被識別者の画像から得られたアイリスパターン
が、照合辞書部５の中の照合したアイリスパターンと同
一人物のものかどうかの判定を行う（Ｓ９）。
【００１３】尚、この識別モードにおける照合処理で
は、照合用として照合辞書５に登録されているどの（誰
の）コードを用いるか、あるいはいくつの（何人の）パ
ターンを用いるかは、自由に選択できるようになってお
り、システムの仕様によって決定されるが、大別して次
の２種類の形態が採用されている。その１つは、被識別
者の画像から得られたアイリスパターンに対して、照合
辞書部５に登録されているアイリスパターンのうちの照
合すべきパターンが判っている場合つまり１対１の照合
であり、別の１つは、照合辞書部５に登録されているア
イリスパターンのうちの照合すべきパターンが判らず、
登録されている複数人のアイリスパターンの中から、最
も確からしいアイリスパターンを選択する場合つまり１
対ｎの照合である。
は、照合用として照合辞書５に登録されているどの（誰
の）コードを用いるか、あるいはいくつの（何人の）パ
ターンを用いるかは、自由に選択できるようになってお
り、システムの仕様によって決定されるが、大別して次
の２種類の形態が採用されている。その１つは、被識別
者の画像から得られたアイリスパターンに対して、照合
辞書部５に登録されているアイリスパターンのうちの照
合すべきパターンが判っている場合つまり１対１の照合
であり、別の１つは、照合辞書部５に登録されているア
イリスパターンのうちの照合すべきパターンが判らず、
登録されている複数人のアイリスパターンの中から、最
も確からしいアイリスパターンを選択する場合つまり１
対ｎの照合である。
【００１４】１対１の照合の場合には、照合部４は、１
つのアイリスパターンを用い類似度を算出し、その算出
結果を判定部６に対して出力する。この場合の判定で
は、類似度を１つあるいは複数のしきい値と比較し、被
識別者の画像から得られたアイリスパターンが、照合し
たアイリスパターンとが同一人物のものであるか否かの
識別を行う。
つのアイリスパターンを用い類似度を算出し、その算出
結果を判定部６に対して出力する。この場合の判定で
は、類似度を１つあるいは複数のしきい値と比較し、被
識別者の画像から得られたアイリスパターンが、照合し
たアイリスパターンとが同一人物のものであるか否かの
識別を行う。
【００１５】１対ｎの照合の場合には、照合部４は照合
辞書部５の中の複数のアイリスパターンを照合して照合
演算を行い、その第１位あるいは上位ｍ位（ｍは任意の
値）の類似度を判定部６に送出する。この場合、判定部
６は、第１位あるいは上位ｍ位の類似度を１つあるいは
複数のしきい値によって判定し、被識別者の画像から得
られたアイリスパターンが、照合したどのアイリスパタ
ーンに最も類似しているか、あるいは充分に類似してい
ないか等を調べて、被識別者の画像から得られたアイリ
スパターンと照合したアイリスパターンとが同一人物の
ものであるか否かの識別を行う。
辞書部５の中の複数のアイリスパターンを照合して照合
演算を行い、その第１位あるいは上位ｍ位（ｍは任意の
値）の類似度を判定部６に送出する。この場合、判定部
６は、第１位あるいは上位ｍ位の類似度を１つあるいは
複数のしきい値によって判定し、被識別者の画像から得
られたアイリスパターンが、照合したどのアイリスパタ
ーンに最も類似しているか、あるいは充分に類似してい
ないか等を調べて、被識別者の画像から得られたアイリ
スパターンと照合したアイリスパターンとが同一人物の
ものであるか否かの識別を行う。
【００１６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
たアイリス利用の個人識別装置では認識装置では、被識
別者が撮影時にまばたきをしたり、髪の毛が目にかかる
等のことによる映像の不安定さ、あるいは周囲の照明条
件による映像取得の不安定さ等により、正確なアイリス
のデータが得られない場合、確実な識別が困難になり、
識別率が下がるという問題があった。
たアイリス利用の個人識別装置では認識装置では、被識
別者が撮影時にまばたきをしたり、髪の毛が目にかかる
等のことによる映像の不安定さ、あるいは周囲の照明条
件による映像取得の不安定さ等により、正確なアイリス
のデータが得られない場合、確実な識別が困難になり、
識別率が下がるという問題があった。
【００１７】このような問題を解決する上で、映像の安
定化を得るために、被識別者に無理な姿勢を強いたり、
周囲の照明条件に厳しい制限を加えたりすることは、ヒ
ューマンインタフェース上好ましくなく、更に単純に認
識率を上げるために、画素数の多いカメラを使うと、処
理量の増加、装置の大型化、高価格化、消費電力の増加
などが避けられなくなり、現実的でないものとなる。
定化を得るために、被識別者に無理な姿勢を強いたり、
周囲の照明条件に厳しい制限を加えたりすることは、ヒ
ューマンインタフェース上好ましくなく、更に単純に認
識率を上げるために、画素数の多いカメラを使うと、処
理量の増加、装置の大型化、高価格化、消費電力の増加
などが避けられなくなり、現実的でないものとなる。
【００１８】従って、本願発明の課題は、被識別者に無
理な姿勢を強いたり、周囲の照明条件に厳しい制限を加
えたりすることなく、かつ画素数の多いカメラを使用す
ることなく、確実な識別が可能で、高い識別率が得られ
る個人識別装置を実現することである。
理な姿勢を強いたり、周囲の照明条件に厳しい制限を加
えたりすることなく、かつ画素数の多いカメラを使用す
ることなく、確実な識別が可能で、高い識別率が得られ
る個人識別装置を実現することである。
【００１９】
【課題を解決するための手段】そのため、本発明は、被
識別者を撮影し、その画像から特徴抽出して得たアイリ
スパタ−ン及び顔貌パタ−ンを、予め登録されているア
イリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンと照合してそれぞれの
類似度を求め、このアイリスパタ−ンの類似度と顔貌パ
タ−ンの類似度を結合して、その結合結果に基づいて被
識別者の画像から得たアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−
ンが照合に用いたアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンと
同一人物のものか否かを判定することを特徴とする。
識別者を撮影し、その画像から特徴抽出して得たアイリ
スパタ−ン及び顔貌パタ−ンを、予め登録されているア
イリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンと照合してそれぞれの
類似度を求め、このアイリスパタ−ンの類似度と顔貌パ
タ−ンの類似度を結合して、その結合結果に基づいて被
識別者の画像から得たアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−
ンが照合に用いたアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンと
同一人物のものか否かを判定することを特徴とする。
【００２０】
【発明の実施の形態】以下に図面を参照して本発明の実
施の形態を説明する。図１は本発明による個人識別装置
の第１の実施の形態の構成を示すブロック図である。こ
の識別装置は、人物の撮影を行うカメラ１、カメラ出力
分配部１１、アイリス認識部１２、顔貌認識部１３、類
似度結合部１４、及び総合判定部１５により構成されて
いる。
施の形態を説明する。図１は本発明による個人識別装置
の第１の実施の形態の構成を示すブロック図である。こ
の識別装置は、人物の撮影を行うカメラ１、カメラ出力
分配部１１、アイリス認識部１２、顔貌認識部１３、類
似度結合部１４、及び総合判定部１５により構成されて
いる。
【００２１】ここで、カメラ出力分配部１１はカメラ１
からの出力を受け、その出力をアイリス認識部１２と顔
貌認識部１３にそれぞれ送出する。アイリス認識部１２
は、前処理部２、特徴抽出部３、照合部４、及び照合辞
書部５から成り、また顔貌認識部１３も、前処理部７、
特徴抽出部８、照合部９、及び照合辞書部１０によって
構成されている。
からの出力を受け、その出力をアイリス認識部１２と顔
貌認識部１３にそれぞれ送出する。アイリス認識部１２
は、前処理部２、特徴抽出部３、照合部４、及び照合辞
書部５から成り、また顔貌認識部１３も、前処理部７、
特徴抽出部８、照合部９、及び照合辞書部１０によって
構成されている。
【００２２】アイリス認識部１２における２〜４の各部
は図１３に示した構成要素と同一のもので、顔貌認識部
１３の７〜１０の各部は２〜４のものに相当する。一
方、類似度結合部１４は、アイリス認識部１２の照合部
４及び顔貌認識部１３の照合部１０からそれぞれの類似
度を受け、総合類似度を算出して総合判定部６に送出す
るもので、総合判定部１５は、類似度結合部１４から送
られてくる総合類似度から被識別者がアイリス認識部１
２の照合辞書部５及び顔貌認識部１３の照合辞書部１０
に登録されている人物かどうかを判定してその判定結果
を出力する。
は図１３に示した構成要素と同一のもので、顔貌認識部
１３の７〜１０の各部は２〜４のものに相当する。一
方、類似度結合部１４は、アイリス認識部１２の照合部
４及び顔貌認識部１３の照合部１０からそれぞれの類似
度を受け、総合類似度を算出して総合判定部６に送出す
るもので、総合判定部１５は、類似度結合部１４から送
られてくる総合類似度から被識別者がアイリス認識部１
２の照合辞書部５及び顔貌認識部１３の照合辞書部１０
に登録されている人物かどうかを判定してその判定結果
を出力する。
【００２３】次に、このような構成による装置の作用に
ついて説明する。この装置は、登録モードと識別モード
の２つのモードで動作するもので、図２は登録モードの
フローチャートであり、図３は識別モードのフローチャ
ートである。まず、図２の登録モードについて、Ｓで示
したステップに従って説明する。
ついて説明する。この装置は、登録モードと識別モード
の２つのモードで動作するもので、図２は登録モードの
フローチャートであり、図３は識別モードのフローチャ
ートである。まず、図２の登録モードについて、Ｓで示
したステップに従って説明する。
【００２４】登録すべき者（登録者）の上半身の映像が
カメラ１により撮影される。つまり映像入力される（Ｓ
１）。このカメラ１の出力はカメラ出力分配部１に送ら
れ、このカメラ出力分配部１によりカメラ１で撮影され
た画像がアイリス認識部１２及び顔貌認識部１３のそれ
ぞれの前処理部２及び７に分配される（Ｓ２）。
カメラ１により撮影される。つまり映像入力される（Ｓ
１）。このカメラ１の出力はカメラ出力分配部１に送ら
れ、このカメラ出力分配部１によりカメラ１で撮影され
た画像がアイリス認識部１２及び顔貌認識部１３のそれ
ぞれの前処理部２及び７に分配される（Ｓ２）。
【００２５】アイリス認識部１２では、頭部の切り出し
（Ｓ３）、目の切り出し（Ｓ４）、アイリスの切り出し
（Ｓ５）、アイリスの特徴抽出（Ｓ６）、正規化（Ｓ
７）、及びコード化（Ｓ８）の各処理が従来と同様に前
処理部２及び特徴抽出部３により行われてアイリスパタ
ーンが照合辞書部５に登録される（Ｓ９）。一方、顔貌
認識部１３では、前処理部７がカメラ出力分配部１１か
ら送られてきた登録者の画像から顔の輪郭を検出し（Ｓ
１０）、その輪郭から目、鼻、及び口等の顔特有の特徴
を示す領域の検出（Ｓ１１）、更にこれらの相対関係を
検出する（Ｓ１２）。
（Ｓ３）、目の切り出し（Ｓ４）、アイリスの切り出し
（Ｓ５）、アイリスの特徴抽出（Ｓ６）、正規化（Ｓ
７）、及びコード化（Ｓ８）の各処理が従来と同様に前
処理部２及び特徴抽出部３により行われてアイリスパタ
ーンが照合辞書部５に登録される（Ｓ９）。一方、顔貌
認識部１３では、前処理部７がカメラ出力分配部１１か
ら送られてきた登録者の画像から顔の輪郭を検出し（Ｓ
１０）、その輪郭から目、鼻、及び口等の顔特有の特徴
を示す領域の検出（Ｓ１１）、更にこれらの相対関係を
検出する（Ｓ１２）。
【００２６】特徴抽出部８では、前処理部７の出力を受
けて、入力された顔画像の特徴を正規化し（Ｓ１３）、
コード化して顔貌パターンを生成する（Ｓ１４）。この
ようにして生成された顔貌パターンは、登録者名，ＩＤ
番号，及び日付等の必要なデータが付加され、照合辞書
部１０に登録される（Ｓ１５）。尚、アイリスパターン
と顔貌パターンは、前記のようにそれぞれ照合辞書５，
１０に登録されるので、この両パターンは互いにリンク
させる必要があるが、リンクのためのデータとしては登
録者名やＩＤ番号を利用することができる。
けて、入力された顔画像の特徴を正規化し（Ｓ１３）、
コード化して顔貌パターンを生成する（Ｓ１４）。この
ようにして生成された顔貌パターンは、登録者名，ＩＤ
番号，及び日付等の必要なデータが付加され、照合辞書
部１０に登録される（Ｓ１５）。尚、アイリスパターン
と顔貌パターンは、前記のようにそれぞれ照合辞書５，
１０に登録されるので、この両パターンは互いにリンク
させる必要があるが、リンクのためのデータとしては登
録者名やＩＤ番号を利用することができる。
【００２７】また、上述したアイリス認識部１２でのＳ
３〜Ｓ９の処理と顔貌認識部１３でのＳ１０〜Ｓ１５の
処理は並行して行われる。次に、図３の識別モードにつ
いて、同じくＳで示したステップに従って説明する。
尚、このモードにおいて前記にように照合辞書部５，１
０にはそれぞれ複数人数人のアイリスパターン及び顔貌
パターンが登録されているものとする。
３〜Ｓ９の処理と顔貌認識部１３でのＳ１０〜Ｓ１５の
処理は並行して行われる。次に、図３の識別モードにつ
いて、同じくＳで示したステップに従って説明する。
尚、このモードにおいて前記にように照合辞書部５，１
０にはそれぞれ複数人数人のアイリスパターン及び顔貌
パターンが登録されているものとする。
【００２８】まず、カメラ１による被識別者の映像入力
からアイリス認識部１２でのアイリスのコード化（Ｓ１
〜Ｓ８）、及び顔貌認識部１３での顔貌のコード化（Ｓ
１，Ｓ２，Ｓ１０〜Ｓ１４）までの各処理が前記登録時
と同様に行われる。そして、アイリス認識部１２では、
特徴抽出部３で生成されたアイリスパターンは照合部４
に送られ、照合部４ではこの特徴抽出部３から送られて
きたアイリスパターンと照合辞書部５に登録されている
アイリスパターンを照合（マッチング）演算し、類似度
を求めて（Ｓ９）、その結果を類似度結合部１４に対し
て出力する。
からアイリス認識部１２でのアイリスのコード化（Ｓ１
〜Ｓ８）、及び顔貌認識部１３での顔貌のコード化（Ｓ
１，Ｓ２，Ｓ１０〜Ｓ１４）までの各処理が前記登録時
と同様に行われる。そして、アイリス認識部１２では、
特徴抽出部３で生成されたアイリスパターンは照合部４
に送られ、照合部４ではこの特徴抽出部３から送られて
きたアイリスパターンと照合辞書部５に登録されている
アイリスパターンを照合（マッチング）演算し、類似度
を求めて（Ｓ９）、その結果を類似度結合部１４に対し
て出力する。
【００２９】尚、この場合の類似度の算出も従来と同様
に行われる。一方、顔貌認識部１３では、特徴抽出部８
で生成された顔貌パターンが照合部９に送られ、照合部
９では特徴抽出部８から送られてきた顔貌パターンを照
合辞書部１０に登録されている顔貌パターンと照合、演
算し、類似度を求める（Ｓ１５）。
に行われる。一方、顔貌認識部１３では、特徴抽出部８
で生成された顔貌パターンが照合部９に送られ、照合部
９では特徴抽出部８から送られてきた顔貌パターンを照
合辞書部１０に登録されている顔貌パターンと照合、演
算し、類似度を求める（Ｓ１５）。
【００３０】この照合演算には、距離尺度等が使用さ
れ、そして照合部９は演算結果の類似度（距離値）を類
似度結合部１４に対して出力する。このようにしてアイ
リス認識部１２と顔貌認識部１３のそれぞれの照合部
４，９においてアイリスパターンと顔貌パターンのそれ
ぞれの照合が行われるが、この照合に用いられる照合辞
書部５のアイリスパターンと顔貌パターンは必ず同一人
物のパターンが使用されるように制御する。
れ、そして照合部９は演算結果の類似度（距離値）を類
似度結合部１４に対して出力する。このようにしてアイ
リス認識部１２と顔貌認識部１３のそれぞれの照合部
４，９においてアイリスパターンと顔貌パターンのそれ
ぞれの照合が行われるが、この照合に用いられる照合辞
書部５のアイリスパターンと顔貌パターンは必ず同一人
物のパターンが使用されるように制御する。
【００３１】次に類似度結合部１４は、アイリス認識部
１２と顔貌認識部１３のそれぞれの照合部４，９から受
け取った２つの類似度を、以下の（１）式により結合し
て総合類似度を算出する（Ｓ１６） Ｔ＝ｋ＊ＲI ＋（１−ｋ）＊Ｒf ・・・・・・ （１）式 ここで、Ｔ：総合類似度、ＲI ：アイリスによる類似
度、Ｒf ：顔貌による類似度、ｋ：定数（１＞ｋ）であ
り、この定数ｋは実験や統計的手法により適切な値を決
定する。
１２と顔貌認識部１３のそれぞれの照合部４，９から受
け取った２つの類似度を、以下の（１）式により結合し
て総合類似度を算出する（Ｓ１６） Ｔ＝ｋ＊ＲI ＋（１−ｋ）＊Ｒf ・・・・・・ （１）式 ここで、Ｔ：総合類似度、ＲI ：アイリスによる類似
度、Ｒf ：顔貌による類似度、ｋ：定数（１＞ｋ）であ
り、この定数ｋは実験や統計的手法により適切な値を決
定する。
【００３２】この類似度結合部１４で算出された総合類
似度は総合判定部１５に送出され、総合判定部１５は総
合類似度を１つあるいは複数のしきい値と比較し、入力
された映像から得られたアイリスパターン及び顔貌パタ
ーンが、照合辞書部５，１０の中の照合したアイリスパ
ターン及び顔貌パターンと同一人物のものかどうかを判
定し（Ｓ１７）、判定結果を出力する。
似度は総合判定部１５に送出され、総合判定部１５は総
合類似度を１つあるいは複数のしきい値と比較し、入力
された映像から得られたアイリスパターン及び顔貌パタ
ーンが、照合辞書部５，１０の中の照合したアイリスパ
ターン及び顔貌パターンと同一人物のものかどうかを判
定し（Ｓ１７）、判定結果を出力する。
【００３３】上述した図３の識別モードにおける照合処
理では、次の２種類の形態が採用される。その１つは、
被識別者の画像から得られたアイリスパターン及び顔貌
パターンに対して、照合辞書部５及び１０に登録されて
いるアイリスパターン及び顔貌パターンのうちの照合す
べきそれぞれパターンが判っている場合つまり１対１の
照合であり、別の１つは、照合辞書部５，１０に登録さ
れているアイリスパターン及び顔貌パターンのうちの照
合すべきパターンが判らず、登録されている複数のスパ
ターンの中から最も確からしいアイリスパターン及び顔
貌パターンを選択する場合つまり１対ｎの照合である。
理では、次の２種類の形態が採用される。その１つは、
被識別者の画像から得られたアイリスパターン及び顔貌
パターンに対して、照合辞書部５及び１０に登録されて
いるアイリスパターン及び顔貌パターンのうちの照合す
べきそれぞれパターンが判っている場合つまり１対１の
照合であり、別の１つは、照合辞書部５，１０に登録さ
れているアイリスパターン及び顔貌パターンのうちの照
合すべきパターンが判らず、登録されている複数のスパ
ターンの中から最も確からしいアイリスパターン及び顔
貌パターンを選択する場合つまり１対ｎの照合である。
【００３４】１対１の照合の場合には、照合部４及び９
は、それぞれ１つのアイリスパターン及び顔貌パターン
を用いて類似度を算出し、それを類似度結合部１４に対
して出力する。１対ｎの照合の場合には、照合部４及び
９は照合辞書部５及び１０の中のそれぞれ複数のアイリ
スパターン及び顔貌パターンを用いて照合演算を行い、
その第１位あるいは上位ｍ位（ｍは任意の値）の類似度
を類似度結合部１４に対して送出する。
は、それぞれ１つのアイリスパターン及び顔貌パターン
を用いて類似度を算出し、それを類似度結合部１４に対
して出力する。１対ｎの照合の場合には、照合部４及び
９は照合辞書部５及び１０の中のそれぞれ複数のアイリ
スパターン及び顔貌パターンを用いて照合演算を行い、
その第１位あるいは上位ｍ位（ｍは任意の値）の類似度
を類似度結合部１４に対して送出する。
【００３５】この場合、それぞれの照合部４及び９から
受け取った第１位あるいは上位ｍ位の類似度が同一人物
のものでないことがありうるが、その場合には類似度結
合部１４が、十分確からしくないとして総合判定部１５
に通知することによって、被識別者の画像から得られた
アイリスパターン及び顔貌パターンが、照合に用いたア
イリスパターン及び顔貌パターンと同一人物のものでな
いと判定することができる。
受け取った第１位あるいは上位ｍ位の類似度が同一人物
のものでないことがありうるが、その場合には類似度結
合部１４が、十分確からしくないとして総合判定部１５
に通知することによって、被識別者の画像から得られた
アイリスパターン及び顔貌パターンが、照合に用いたア
イリスパターン及び顔貌パターンと同一人物のものでな
いと判定することができる。
【００３６】以上説明した、第１の実施の形態によれ
ば、アイリス認識に加えて顔貌認識を行い、個人特定の
識別を両認識の類似度を用いることによって行っている
ため、被識別者に無理な姿勢を強いたり、周囲の照明条
件に厳しい制限を加えたりすることなく、かつ画素数の
多いカメラを使用することなく、確実な識別が可能で、
高い識別率を得ることができる。
ば、アイリス認識に加えて顔貌認識を行い、個人特定の
識別を両認識の類似度を用いることによって行っている
ため、被識別者に無理な姿勢を強いたり、周囲の照明条
件に厳しい制限を加えたりすることなく、かつ画素数の
多いカメラを使用することなく、確実な識別が可能で、
高い識別率を得ることができる。
【００３７】図４は第２の実施の形態の構成を示すブロ
ック図である。この第２の実施の形態は、総合判定部１
５をアイリス認識部１２と顔貌認識部１３の各々の照合
部４及び９に接続し、この総合判定部１５に類似度結合
部１４を接続したもので、その他の構成については第１
の実施の形態と同じである。この第２の実施の形態も登
録モードと識別モードの２種類のモードにて動作する
が、登録モードは第１の実施の形態と同様であるので、
ここでは作用として識別モードのみについて説明する。
ック図である。この第２の実施の形態は、総合判定部１
５をアイリス認識部１２と顔貌認識部１３の各々の照合
部４及び９に接続し、この総合判定部１５に類似度結合
部１４を接続したもので、その他の構成については第１
の実施の形態と同じである。この第２の実施の形態も登
録モードと識別モードの２種類のモードにて動作する
が、登録モードは第１の実施の形態と同様であるので、
ここでは作用として識別モードのみについて説明する。
【００３８】図５は第２の実施の形態の識別モードを示
すフローチャートで、Ｓで示したステップに従って説明
する。この識別モードにおいてＳ１〜Ｓ１５までの処理
は第１の実施の形態と同様に行われるのでその説明は省
略するが、Ｓ９及びＳ１５での照合は、登録辞書部５及
び１０に登録されているアイリスパターン及び顔貌パタ
ーンのうちの照合すべきパターンが判らず、それぞれ複
数のパターンの中から、最も確からしいパターンを選択
する場合つまり１対ｎの照合が適用される。
すフローチャートで、Ｓで示したステップに従って説明
する。この識別モードにおいてＳ１〜Ｓ１５までの処理
は第１の実施の形態と同様に行われるのでその説明は省
略するが、Ｓ９及びＳ１５での照合は、登録辞書部５及
び１０に登録されているアイリスパターン及び顔貌パタ
ーンのうちの照合すべきパターンが判らず、それぞれ複
数のパターンの中から、最も確からしいパターンを選択
する場合つまり１対ｎの照合が適用される。
【００３９】また、この第２の実施の形態と第１の実施
の形態の動作上の差異は総合判定部１５と類似度結合部
１４による判定法の差である。すなわち、総合判定部１
５は、アイリス認識部１２及び顔貌認識部１３のそれぞ
れの照合部４及び９から、アイリスパターン及び顔貌パ
ターンの上位ｎ位までの類似度を受け取ると、まずアイ
リスパターンのｎ位までの類似度のそれぞれの差を算出
する（Ｓ１６）。
の形態の動作上の差異は総合判定部１５と類似度結合部
１４による判定法の差である。すなわち、総合判定部１
５は、アイリス認識部１２及び顔貌認識部１３のそれぞ
れの照合部４及び９から、アイリスパターン及び顔貌パ
ターンの上位ｎ位までの類似度を受け取ると、まずアイ
リスパターンのｎ位までの類似度のそれぞれの差を算出
する（Ｓ１６）。
【００４０】次に、その差を予め実験や統計的手法を用
いて定めたしきい値ａによって判定し（Ｓ１７）、差が
しきい値ａ以上の場合、アイリスパターンの類似度のみ
を用いて総合判定を行うが、その差がしきい値ａ以下の
場合は、次のステップである総合類似度算出に進む。例
えば、アイリス認識部１２の照合部４から、第２位まで
の類似度が総合判定部１５へ入力された場合、総合判定
部１５では入力された第１位と第２位との類似度の差を
求め、この差が予め設定したしきい値ａより大きい場
合、第１位の類似度を示すアイリスパタンが充分確から
しいとして、総合判定へと進む。
いて定めたしきい値ａによって判定し（Ｓ１７）、差が
しきい値ａ以上の場合、アイリスパターンの類似度のみ
を用いて総合判定を行うが、その差がしきい値ａ以下の
場合は、次のステップである総合類似度算出に進む。例
えば、アイリス認識部１２の照合部４から、第２位まで
の類似度が総合判定部１５へ入力された場合、総合判定
部１５では入力された第１位と第２位との類似度の差を
求め、この差が予め設定したしきい値ａより大きい場
合、第１位の類似度を示すアイリスパタンが充分確から
しいとして、総合判定へと進む。
【００４１】また、その差がａよりも小さい場合、第１
位として上がってきたものは、充分確からしいとは言え
ないため、アイリス認識部１２からのの類似度のみでは
判定せず、次の類似度結合部と進む。アイリスパターン
の上位ｎ位の差が、しきい値ａよりも小さい場合、総合
判定部１５は類似度結合部１４に対してアイリスパター
ン及び顔貌パターンの上位ｎ位の類似度を転送し、これ
を受けて類似度結合部１４は、第１の実施の形態で説明
した（１）式を用いて双方の類似度を結合し、総合類似
度を算出して、その算出結果を総合判定部１５に転送す
る（Ｓ１８）。
位として上がってきたものは、充分確からしいとは言え
ないため、アイリス認識部１２からのの類似度のみでは
判定せず、次の類似度結合部と進む。アイリスパターン
の上位ｎ位の差が、しきい値ａよりも小さい場合、総合
判定部１５は類似度結合部１４に対してアイリスパター
ン及び顔貌パターンの上位ｎ位の類似度を転送し、これ
を受けて類似度結合部１４は、第１の実施の形態で説明
した（１）式を用いて双方の類似度を結合し、総合類似
度を算出して、その算出結果を総合判定部１５に転送す
る（Ｓ１８）。
【００４２】総合判定部１５は類似度結合部１４から総
合類似度を受けると、その総合類似度を１つあるいは複
数のしきい値と比較して判定し（Ｓ１９）、その判定結
果を出力する。つまり、被識別者の映像から得られたア
イリスパターン及び顔貌パターンが、照合辞書部５，１
０の中の照合したアイリスパターン及び顔貌パターンと
同一人物のものか否かを判定し、その判定結果を出力す
る。
合類似度を受けると、その総合類似度を１つあるいは複
数のしきい値と比較して判定し（Ｓ１９）、その判定結
果を出力する。つまり、被識別者の映像から得られたア
イリスパターン及び顔貌パターンが、照合辞書部５，１
０の中の照合したアイリスパターン及び顔貌パターンと
同一人物のものか否かを判定し、その判定結果を出力す
る。
【００４３】以上述べた第２の実施の形態においても、
第１の実施例と同様に安定した高い認識率を得ることが
でき、しかもこの第２の実施の形態では、アイリスパタ
ーンが十分に確からしいと判定された場合には、顔貌パ
ターンの類似度を使用することなく被識別者の識別を行
うため、処理の高速化を図ることができる。図６は第３
の実施の形態の構成を示すブロック図である。
第１の実施例と同様に安定した高い認識率を得ることが
でき、しかもこの第２の実施の形態では、アイリスパタ
ーンが十分に確からしいと判定された場合には、顔貌パ
ターンの類似度を使用することなく被識別者の識別を行
うため、処理の高速化を図ることができる。図６は第３
の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【００４４】この実施の形態では、アイリス認識部１２
と前処理部２と特徴抽出部３で構成され、また顔貌認識
部１３も前処理部７と特徴抽出部８で構成されていて、
両特徴抽出部２，８が特徴結合部１４に接続されてい
る。そして、特徴結合部１４と総合判定部１５の間に照
合部１６が設けられ、この照合部１６と特徴結合部１４
に照合辞書部１７が設けられた構成となっている。
と前処理部２と特徴抽出部３で構成され、また顔貌認識
部１３も前処理部７と特徴抽出部８で構成されていて、
両特徴抽出部２，８が特徴結合部１４に接続されてい
る。そして、特徴結合部１４と総合判定部１５の間に照
合部１６が設けられ、この照合部１６と特徴結合部１４
に照合辞書部１７が設けられた構成となっている。
【００４５】尚、カメラ１で撮影した画像をカメラ出力
分配部１１によりアイリス認識部１２と顔貌認識部１３
のそれぞれの前処理部２，７の送出することは第１，第
２の実施の形態と同じである。この第の３の実施の形態
も登録モードと識別モードの２種類のモードにて動作す
るもので、図７は登録モードのフローチャートであり、
図８は識別モードのフローチャートである。
分配部１１によりアイリス認識部１２と顔貌認識部１３
のそれぞれの前処理部２，７の送出することは第１，第
２の実施の形態と同じである。この第の３の実施の形態
も登録モードと識別モードの２種類のモードにて動作す
るもので、図７は登録モードのフローチャートであり、
図８は識別モードのフローチャートである。
【００４６】この両モードにおいて、それぞれアイリス
認識部１２と顔貌認識部１３の特徴抽出以降に特徴があ
る。まず、登録モードについて説明すると、。カメラ１
による被識別者の映像入力からアイリス認識部１２での
アイリスのコード化（Ｓ１〜Ｓ８）、及び顔貌認識部１
３での顔貌のコード化（Ｓ１，Ｓ２，Ｓ９〜Ｓ１３）ま
での各処理は第１，第２の実施の形態と同様に行われ
る。
認識部１２と顔貌認識部１３の特徴抽出以降に特徴があ
る。まず、登録モードについて説明すると、。カメラ１
による被識別者の映像入力からアイリス認識部１２での
アイリスのコード化（Ｓ１〜Ｓ８）、及び顔貌認識部１
３での顔貌のコード化（Ｓ１，Ｓ２，Ｓ９〜Ｓ１３）ま
での各処理は第１，第２の実施の形態と同様に行われ
る。
【００４７】アイリス認識部１２の特徴抽出部３及び顔
貌認識部１３の特徴抽出部８でコード化されたアイリス
パターン及び顔貌パターンは特徴結合部１４に送られ、
この特徴結合部５で結合されて特徴パターンが作られる
（Ｓ１４）。この場合の結合の方法としては、１次元の
ベクトル配置を採用する。結合された特徴パターンは、
登録者名，ＩＤ番号，日付等の必要なデータが付加さ
れ、照合辞書部１７に登録される（Ｓ１５）。
貌認識部１３の特徴抽出部８でコード化されたアイリス
パターン及び顔貌パターンは特徴結合部１４に送られ、
この特徴結合部５で結合されて特徴パターンが作られる
（Ｓ１４）。この場合の結合の方法としては、１次元の
ベクトル配置を採用する。結合された特徴パターンは、
登録者名，ＩＤ番号，日付等の必要なデータが付加さ
れ、照合辞書部１７に登録される（Ｓ１５）。
【００４８】次に、識別モードについて説明する。この
モードにおいても照合辞書部１７にそれぞれ複数の人の
特徴パターンが登録されているものとする。また、この
識別モードにおいＳ１の映像入力からＳ１３のコード化
までの処理は第１，第２の実施の形態及び前記図７の登
録モードの場合と同様に行われ、そしてＳ１４の特徴結
合も図７の登録モードの場合と同様に行われるのでその
説明は省略する。
モードにおいても照合辞書部１７にそれぞれ複数の人の
特徴パターンが登録されているものとする。また、この
識別モードにおいＳ１の映像入力からＳ１３のコード化
までの処理は第１，第２の実施の形態及び前記図７の登
録モードの場合と同様に行われ、そしてＳ１４の特徴結
合も図７の登録モードの場合と同様に行われるのでその
説明は省略する。
【００４９】特徴結合部１４で特徴結合されたアイリス
パターンと顔貌パターンとの特徴パターンは照合部１６
に送られ、この照合部１６において照合辞書部１７に登
録されている特徴パターンと照合、演算が行われて類似
度が算出される（Ｓ１５）。この場合の照合演算にもハ
ミング距離等の距離尺度が用いられる。照合部１６で算
出された類似度（距離値）は総合判定部１５に送られ、
この総合判定部１５では、照合部１６によって得られた
類似度を予め実験や統計的手法によって求めた１つある
いは複数のしきい値と比較し、入力された映像から得ら
れた特徴パターンが、照合辞書部１７の中の照合した特
徴パターンと同一人物のものかどうかを判定し（Ｓ１
６）、その判定結果を出力する。
パターンと顔貌パターンとの特徴パターンは照合部１６
に送られ、この照合部１６において照合辞書部１７に登
録されている特徴パターンと照合、演算が行われて類似
度が算出される（Ｓ１５）。この場合の照合演算にもハ
ミング距離等の距離尺度が用いられる。照合部１６で算
出された類似度（距離値）は総合判定部１５に送られ、
この総合判定部１５では、照合部１６によって得られた
類似度を予め実験や統計的手法によって求めた１つある
いは複数のしきい値と比較し、入力された映像から得ら
れた特徴パターンが、照合辞書部１７の中の照合した特
徴パターンと同一人物のものかどうかを判定し（Ｓ１
６）、その判定結果を出力する。
【００５０】上述した図８の識別モードにおける照合処
理でも、次の２種類の形態が採用される。その１つは、
照合辞書部１７に登録されている特徴パターンのうちの
照合すべき特徴パターンが判っている場合つまり１対１
の照合であり、別の１つは、照合すべき特徴パターンが
判らず、登録されている複数人の特徴パターンの中から
最も確からしい特徴パターンを選択する場合つまり１対
ｎの照合である。
理でも、次の２種類の形態が採用される。その１つは、
照合辞書部１７に登録されている特徴パターンのうちの
照合すべき特徴パターンが判っている場合つまり１対１
の照合であり、別の１つは、照合すべき特徴パターンが
判らず、登録されている複数人の特徴パターンの中から
最も確からしい特徴パターンを選択する場合つまり１対
ｎの照合である。
【００５１】１対１の照合の場合には、照合部１６は照
合辞書部１７に登録されている１つの特徴パターンを用
いて類似度を算出し、それを総合判定部１５に対して出
力する。総合判定部１５による判定では、類似度を１つ
あるいは複数のしきい値と比較し、入力された映像から
得られた特徴パターンが照合した特徴パターンと同一人
物のものかどうかの判定つまり個人識別を行い、その結
果を出力する。
合辞書部１７に登録されている１つの特徴パターンを用
いて類似度を算出し、それを総合判定部１５に対して出
力する。総合判定部１５による判定では、類似度を１つ
あるいは複数のしきい値と比較し、入力された映像から
得られた特徴パターンが照合した特徴パターンと同一人
物のものかどうかの判定つまり個人識別を行い、その結
果を出力する。
【００５２】１対ｎの照合の場合には、照合部１６は照
合辞書部１７に登録されている複数の特徴パターンを用
いて照合演算を行い、その第１位あるいは上位ｍ位（ｍ
は任意の値）の類似度を総合判定部１５に対して出力す
る。この場合、総合判定部１５による判定では、第１位
あるいは上位ｍ位の類似度類似度を１つあるいは複数の
しきい値と比較し、被識別者の画像から得られた特徴パ
ターンが照合したどの特徴パターンに最も類似している
か、あるいは充分に類似していないかなどにより、特徴
パターンと同一人物のものかどうかの判定つまり個人識
別を行い、その結果を出力する。
合辞書部１７に登録されている複数の特徴パターンを用
いて照合演算を行い、その第１位あるいは上位ｍ位（ｍ
は任意の値）の類似度を総合判定部１５に対して出力す
る。この場合、総合判定部１５による判定では、第１位
あるいは上位ｍ位の類似度類似度を１つあるいは複数の
しきい値と比較し、被識別者の画像から得られた特徴パ
ターンが照合したどの特徴パターンに最も類似している
か、あるいは充分に類似していないかなどにより、特徴
パターンと同一人物のものかどうかの判定つまり個人識
別を行い、その結果を出力する。
【００５３】以上説明した第３の実施の形態によれば、
第１の実施例と同様に安定した高い認識率を得ることが
でき、しかもこの第３の実施の形態では、照合部と照合
辞書部がそれぞれ１つで済むので構成が簡素化される利
点がある。図９は第４の実施の形態の構成を示すブロッ
ク図である。この実施の形態は、第１の実施の形態にお
けるカメラ１とカメラ出力分配部１１に代えて、アイリ
ス用カメラ１８と顔貌用カメラ１９とを用い、アイリス
用カメラ１８をアイリス認識部１２の前処理部２に、ま
た顔貌用カメラ１９を顔貌認識部１３の前処理部７にそ
れぞれ接続したもので、その他の構成は第１の実施の形
態と同様に構成している。
第１の実施例と同様に安定した高い認識率を得ることが
でき、しかもこの第３の実施の形態では、照合部と照合
辞書部がそれぞれ１つで済むので構成が簡素化される利
点がある。図９は第４の実施の形態の構成を示すブロッ
ク図である。この実施の形態は、第１の実施の形態にお
けるカメラ１とカメラ出力分配部１１に代えて、アイリ
ス用カメラ１８と顔貌用カメラ１９とを用い、アイリス
用カメラ１８をアイリス認識部１２の前処理部２に、ま
た顔貌用カメラ１９を顔貌認識部１３の前処理部７にそ
れぞれ接続したもので、その他の構成は第１の実施の形
態と同様に構成している。
【００５４】従って、この実施の形態では登録モード及
び識別モード時に被識別者の画像がアイリス用カメラ１
８と顔貌用カメラ１９でそれぞれ撮影され、前処理部
２，７に別々に送られるが、それ以後の処理は第１の実
施の形態と同様に行われる。このようにした第４の実施
の形態でも第１の実施の形態と同様の効果が得られると
共に、映像入力用のカメラをアイリス認識用と顔貌認識
用の２台に分けたことによって、それぞれの認識に適応
したカメラを使用することができる。
び識別モード時に被識別者の画像がアイリス用カメラ１
８と顔貌用カメラ１９でそれぞれ撮影され、前処理部
２，７に別々に送られるが、それ以後の処理は第１の実
施の形態と同様に行われる。このようにした第４の実施
の形態でも第１の実施の形態と同様の効果が得られると
共に、映像入力用のカメラをアイリス認識用と顔貌認識
用の２台に分けたことによって、それぞれの認識に適応
したカメラを使用することができる。
【００５５】例えば、アイリス認識用には高解像度で狭
角のカメラ、顔貌認識用には低解像度で広角のカメラを
使用することができ、そのため高価で大型の１台のカメ
ラを使用する場合に比べて、装置の識別性能を落とすこ
となく、低価格化、小型化を図ることができる。図１０
は第５の実施の形態の構成を示すブロック図、図１１は
第６の実施の形態の構成を示すブロック図である。
角のカメラ、顔貌認識用には低解像度で広角のカメラを
使用することができ、そのため高価で大型の１台のカメ
ラを使用する場合に比べて、装置の識別性能を落とすこ
となく、低価格化、小型化を図ることができる。図１０
は第５の実施の形態の構成を示すブロック図、図１１は
第６の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【００５６】この両実施の形態も、第２，３の実施の形
態におけるカメラ１とカメラ出力分配部１１に代えて、
アイリス用カメラ１８と顔貌用カメラ１９とを用い、ア
イリス用カメラ１８をアイリス認識部１２の前処理部２
に、また顔貌用カメラ１９を顔貌認識部１３の前処理部
７にそれぞれ接続したもので、その他の構成は第２，３
の実施の形態と同様に構成している。
態におけるカメラ１とカメラ出力分配部１１に代えて、
アイリス用カメラ１８と顔貌用カメラ１９とを用い、ア
イリス用カメラ１８をアイリス認識部１２の前処理部２
に、また顔貌用カメラ１９を顔貌認識部１３の前処理部
７にそれぞれ接続したもので、その他の構成は第２，３
の実施の形態と同様に構成している。
【００５７】従って、この両実施の形態でも登録モード
及び識別モード時に被識別者の画像がアイリス用カメラ
１８と顔貌用カメラ１９でそれぞれ撮影され、前処理部
２，７に別々に送られるが、それ以後の処理は第２，３
の実施の形態と同様に行われる。このようにした第５，
第６の実施の形態でもそれぞれ第２，３の実施の形態と
同様の効果が得られると共に、第４の実施の形態と同様
に映像入力用のカメラをアイリス認識用と顔貌認識用の
２台に分けたことによって、それぞれの認識に適応した
カメラを使用することができるので、装置の識別性能を
落とすことなく、低価格化、小型化を図ることができ
る。
及び識別モード時に被識別者の画像がアイリス用カメラ
１８と顔貌用カメラ１９でそれぞれ撮影され、前処理部
２，７に別々に送られるが、それ以後の処理は第２，３
の実施の形態と同様に行われる。このようにした第５，
第６の実施の形態でもそれぞれ第２，３の実施の形態と
同様の効果が得られると共に、第４の実施の形態と同様
に映像入力用のカメラをアイリス認識用と顔貌認識用の
２台に分けたことによって、それぞれの認識に適応した
カメラを使用することができるので、装置の識別性能を
落とすことなく、低価格化、小型化を図ることができ
る。
【００５８】
【発明の効果】以上説明したように本発明は、被識別者
を撮影し、その画像から特徴抽出して得たアイリスパタ
−ン及び顔貌パタ−ンを、予め登録されているアイリス
パタ−ン及び顔貌パタ−ンと照合してそれぞれの類似度
を求め、このアイリスパタ−ンの類似度と顔貌パタ−ン
の類似度を結合して、その結合結果に基づいて被識別者
の画像から得たアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンが照
合に用いたアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンと同一人
物のものか否かを判定するようにしている。
を撮影し、その画像から特徴抽出して得たアイリスパタ
−ン及び顔貌パタ−ンを、予め登録されているアイリス
パタ−ン及び顔貌パタ−ンと照合してそれぞれの類似度
を求め、このアイリスパタ−ンの類似度と顔貌パタ−ン
の類似度を結合して、その結合結果に基づいて被識別者
の画像から得たアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンが照
合に用いたアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンと同一人
物のものか否かを判定するようにしている。
【００５９】従ってこれによれば、アイリス認識に加え
て顔貌認識を行い、個人特定の識別を両認識の類似度を
用いることによって行っているため、被識別者に無理な
姿勢を強いたり、周囲の照明条件に厳しい制限を加えた
りすることなく、かつ画素数の多いカメラを使用するこ
となく、確実な識別が可能となり、高い識別率を得るこ
とができるという効果が得られる。
て顔貌認識を行い、個人特定の識別を両認識の類似度を
用いることによって行っているため、被識別者に無理な
姿勢を強いたり、周囲の照明条件に厳しい制限を加えた
りすることなく、かつ画素数の多いカメラを使用するこ
となく、確実な識別が可能となり、高い識別率を得るこ
とができるという効果が得られる。
【図１】本発明による個人識別装置の第１の実施の形態
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【図２】第１の実施の形態の作用を示すフローチャート
である。
である。
【図３】第１の実施の形態の作用を示すフローチャート
である。
である。
【図４】本発明による個人識別装置の第２の実施の形態
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【図５】第２の実施の形態の作用を示すフローチャート
である。
である。
【図６】本発明による個人識別装置の第３の実施の形態
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【図７】第３の実施の形態の作用を示すフローチャート
である。
である。
【図８】第３の実施の形態の作用を示すフローチャート
である。
である。
【図９】本発明による個人識別装置の第４の実施の形態
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【図１０】本発明による個人識別装置の第５の実施の形
態を示すブロック図である。
態を示すブロック図である。
【図１１】本発明による個人識別装置の第６の実施の形
態を示すブロック図である。
態を示すブロック図である。
【図１２】従来技術を示すブロック図である。
【図１３】従来技術の作用を示すフローチャートであ
る。
る。
【図１４】従来技術の作用を示すフローチャートであ
る。
る。
１ カメラ ２ 前処理部 ３ 特徴抽出部 ４ 照合部 ５ 照合辞書部 ７ 前処理部 ８ 特徴抽出部 ９ 照合部 １０ 照合辞書部 １１ カメラ出力分配部 １２ アイリス認識部 １３ 顔貌認識部 １４ 類似度結合部 １５ 総合判定部 １６ 照合部 １７ 照合辞書部 １８ アイリス用カメラ １９ 顔貌用カメラ
Claims (10)
- 【請求項１】 被識別者を撮影し、その画像から特徴抽
出して得たアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンを、予め
登録されているアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンと照
合してそれぞれの類似度を求め、 このアイリスパタ−ンの類似度と顔貌パタ−ンの類似度
を結合して、その結合結果に基づいて被識別者の画像か
ら得たアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンが照合に用い
たアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンと同一人物のもの
か否かを判定することを特徴とする個人識別装置。 - 【請求項２】 請求項１記載の個人識別装置において、 人物を撮影するカメラと、 このカメラが撮影した画像からアイリスを切り出す前処
理部、この前処理部によって切り出されたアイリスの特
徴を抽出してアイリスパターンを得る特徴抽出部、登録
時にこの特徴抽出部により得られたアイリスパターンを
登録する照合辞書部、及び識別時に特徴抽出部により得
られたアイリスパターンを前記照合辞書部に登録されて
いるアイリスパターンと照合して類似度を求める照合部
を有するアイリス認識部と、 前記カメラが撮影した画像から顔の輪郭及び特徴を示す
領域とその相対関係等を検出する前処理部、この前処理
部に検出された顔貌の特徴を抽出して顔貌パタ−ンを得
る特徴抽出部、登録時にこの特徴抽出部により得られた
顔貌パターンを登録する照合辞書部、及び識別時に特徴
抽出部により得られた顔貌パターンを前記照合辞書部に
登録されている顔貌と照合して類似度を求める照合部を
有する顔貌認識部と、 前記アイリス認識部及び顔貌認識部のそれぞれの照合部
から送られてくるアイリスパターンの類似度と顔貌パタ
−ンの類似度を結合する類似度結合部と、 この類似度結合部から送られてくる結合結果に基づいて
被識別者の画像から得たアイリスパタ−ン及び顔貌パタ
−ンが照合に用いたアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ン
と同一人物のものか否かを判定する総合判定部を備えた
ことを特徴とする個人識別装置。 - 【請求項３】 被識別者を撮影し、その画像から特徴抽
出して得たアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンを、予め
登録されているアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンと照
合してそれぞれ類似度を求め、 アイリスパタ−ンの類似度により被識別者の画像から得
たアイリスパタ−ンが照合に用いたアイリスパタ−ン同
一人物のものか否かを判定し、 同一人物のものでない場合、アイリスパタ−ンの類似度
と顔貌パタ−ンの類似度を結合して、その結合結果に基
づいて被識別者の画像から得たアイリスパタ−ン及び顔
貌パタ−ンが照合に用いたアイリスパタ−ン及び顔貌パ
タ−ンと同一人物のものか否かを判定することを特徴と
する個人識別装置。 - 【請求項４】 請求項３記載の個人識別装置において、 人物を撮影するカメラと、 このカメラが撮影した画像からアイリスを切り出す前処
理部、この前処理部によって切り出されたアイリスの特
徴を抽出してアイリスパターンを得る特徴抽出部、登録
時にこの特徴抽出部により得られたアイリスパターンを
登録する照合辞書部、及び識別時に特徴抽出部により得
られたアイリスパターンを前記照合辞書部に登録されて
いるアイリスパターンと照合して類似度を求める照合部
を有するアイリス認識部と、 前記カメラが撮影した画像から顔の輪郭及び特徴を示す
領域とその相対関係等を検出する前処理部、この前処理
部に検出された顔貌の特徴を抽出して顔貌パタ−ンを得
る特徴抽出部、登録時にこの特徴抽出部により得られた
顔貌パターンを登録する照合辞書部、及び識別時に特徴
抽出部により得られた顔貌パターンを前記照合辞書部に
登録されている顔貌パターンと照合して類似度を求める
照合部を有する顔貌認識部と、 前記アイリス認識部及び顔貌認識部のそれぞれの照合部
から総合判定部を介して送られてくるアイリスパターン
の類似度と顔貌パタ−ンの類似度を結合する類似度結合
部と、 前記アイリス認識部の照合部から送られてくるアイリス
パタ−ンの類似度により被識別者の画像から得たアイリ
スパタ−ンが照合に用いたアイリスパタ−ン同一人物の
ものか否かを判定し、 同一人物のものでない場合、前記アイリスパタ−ンの類
似度と前記顔貌認識部の照合部から送られてくる顔貌パ
タ−ンの類似度を前記類似度結合部により結合させ、そ
の結合結果に基づいて被識別者の画像から得たアイリス
パタ−ン及び顔貌パタ−ンが照合に用いたアイリスパタ
−ン及び顔貌パタ−ンと同一人物のものか否かを判定す
る総合判定部を備えたことを特徴とする個人識別装置。 - 【請求項５】 請求項１及び３記載の個人識別装置にお
いて、 アイリスパターンの類似度と顔貌パターンの類似度と
を、 Ｔ＝ｋ＊ＲI ＋（１−ｋ）＊Ｒf Ｔ：総合類似度 ＲI ：アイリスによる類似度 Ｒf ：顔貌による類似度 ｋ：定数（１＞ｋ） という式により、結合することを特徴とする個人識別装
置。 - 【請求項６】 被識別者を撮影し、その画像から特徴抽
出して得たアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンを結合し
て特徴パタ−ンを作り、 この特徴パタ−ンを予め登録されている特徴パタ−ンと
照合して類似度を求め、 その類似度に基づいて被識別者の画像から得た特徴パタ
−ンが照合に用いた特徴パタ−ンと同一人物のものか否
かを判定することを特徴とする個人識別装置。 - 【請求項７】 請求項６記載の個人識別装置において、 人物を撮影するカメラと、 このカメラが撮影した画像からアイリスを切り出す前処
理部、及びこの前処理部によって切り出されたアイリス
の特徴を抽出してアイリスパターンを得る特徴抽出部を
有するアイリス認識部と、 前記カメラが撮影した画像から顔の輪郭及び特徴を示す
領域とその相対関係等を検出する前処理部、及びこの前
処理部に検出された顔貌の特徴を抽出して顔貌パタ−ン
を得る特徴抽出部を有する顔貌認識部と、 前記アイリス認識部及び顔貌認識部のそれぞれの特徴抽
出部から送られてくるアイリスパターンと顔貌パタ−ン
を結合して特徴パタ−ンを作る特徴結合部と、 登録時のこの特徴結合部で作られた特徴パタ−ンを登録
する照合辞書部と、 識別時に前記特徴結合部から送られてくる特徴パタ−ン
を前記照合辞書部に登録されている特徴パタ−ンと結合
してと照合して類似度を求める照合部と、 この照合部から送られてくる類似度に基づいて被識別者
の画像から得た特徴パタ−ンが照合に用いた特徴パタ−
ンと同一人物のものか否かを判定する総合判定部を備え
たことを特徴とする個人識別装置。 - 【請求項８】 請求項６記載の個人識別装置において、 アイリスパターンと顔貌パタ−ンのベクトルで結合する
ことを特徴とする個人識別装置。 - 【請求項９】 請求項２、請求項４、及び請求項７記載
の個人識別装置において、 人物を撮影するカメラを１台とし、このカメラの出力
を、アイリス認識部と顔貌認識部の両方に分配するカメ
ラ出力分配部を備えたことを特徴とする個人識別装置。 - 【請求項１０】 請求項２、請求項４、及び請求項７記
載の個人識別装置ににおいて、 アイリス用カメラと顔貌用カメラを備え アイリス用カメラで撮影した画像をアイリス認識部に送
り、 顔貌用用カメラで撮影した画像を顔貌認識部に送ること
を特徴とする個人識別装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30446696A JP3620938B2 (ja) | 1996-11-15 | 1996-11-15 | 個人識別装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30446696A JP3620938B2 (ja) | 1996-11-15 | 1996-11-15 | 個人識別装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10137221A true JPH10137221A (ja) | 1998-05-26 |
| JP3620938B2 JP3620938B2 (ja) | 2005-02-16 |
Family
ID=17933365
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP30446696A Expired - Fee Related JP3620938B2 (ja) | 1996-11-15 | 1996-11-15 | 個人識別装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3620938B2 (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2000046747A1 (fr) * | 1999-02-01 | 2000-08-10 | Cai Co., Ltd. | Systeme de reconnaissance de signal d'entree a fonction de croissance par reinjection |
| JP2001273498A (ja) * | 2000-03-24 | 2001-10-05 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | バイオメトリックに基づく本人認証装置、本人認証システム、本人認証用カード及び本人認証方法 |
| JP2006004294A (ja) * | 2004-06-18 | 2006-01-05 | Oki Electric Ind Co Ltd | 個体識別装置および個体識別方法 |
| US7434063B2 (en) | 2001-10-24 | 2008-10-07 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Authentication method, apparatus, and system |
| US8085993B2 (en) * | 2006-03-03 | 2011-12-27 | Honeywell International Inc. | Modular biometrics collection system architecture |
| JP2016038913A (ja) * | 2014-08-07 | 2016-03-22 | 三星電子株式会社Ｓａｍｓｕｎｇ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｃｏ．，Ｌｔｄ． | 認証装置及び認証方法並びに記録媒体 |
| JP2020101927A (ja) * | 2018-12-20 | 2020-07-02 | カシオ計算機株式会社 | 画像識別装置、識別器学習方法、画像識別方法及びプログラム |
-
1996
- 1996-11-15 JP JP30446696A patent/JP3620938B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| JP2020101927A (ja) * | 2018-12-20 | 2020-07-02 | カシオ計算機株式会社 | 画像識別装置、識別器学習方法、画像識別方法及びプログラム |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3620938B2 (ja) | 2005-02-16 |
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