JP2000194853A - 個体識別装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 照合時の入力画像に個体の特徴パラメータの
抽出誤差が含まれていても適切に照合を行うことのでき
る個体識別装置を実現する。 【解決手段】 特徴抽出部１１は、画像から例えば瞳孔
円の半径といったパラメータに基づき虹彩の座標といっ
た個体の特徴を抽出する。データ生成部１２は、例えば
瞳孔円の半径の値を変動させ、擬似的に抽出誤差のある
アイリスデータを生成する。データ登録部１３は、デー
タ生成部１２で生成された擬似的に抽出誤差のあるアイ
リスデータをデータ記憶部２１に登録する。照合装置２
０では、データ記憶部２１に格納されている擬似的に抽
出誤差のあるアイリスデータを用いて、識別対象となる
個体のアイリスデータとの照合を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、例えば虹彩の画像
情報といった画像情報を用いて個体識別を行う個体識別
装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、例えば、米国特許第５２９１
５６０号明細書に示されているように、虹彩（アイリ
ス）を用いた個体識別技術が発明されている。従来技術
の方法は、瞳孔に外接する円、およびアイリスに外接す
る円を検出し、それぞれの円を基準に座標系を設定す
る。このようにして座標系を設定することにより、瞳孔
の大きさの変化、被写体とカメラの距離の変化などの影
響を吸収している。

【０００３】このようにして、設定された座標系に基づ
いて、アイリスをいくつかの領域に分割し、それぞれの
領域ごとにアイリスコードを生成する。このアイリスコ
ードを比較することにより、個体識別を行っていた。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
従来技術では、瞳孔の形やアイリスの形が予め想定した
形と異なる場合や、画質の悪い画像を処理した場合など
の抽出誤差の影響により座標系の設定処理の結果が不安
定になるため、識別性能が低下するという問題があっ
た。

【０００５】このような点から、照合時の入力画像に個
体の特徴パラメータの抽出誤差が含まれていても適切に
照合を行うことのできる個体識別装置の実現が望まれて
いた。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明は、前述の課題を
解決するため次の構成を採用する。 〈構成１〉画像の特徴を登録する登録装置と、登録装置
で登録された特徴に基づき個体識別を行う照合装置とか
らなる個体識別装置において、登録装置は、画像から特
定のパラメータに基づき個体の特徴情報を抽出する特徴
抽出部と、特徴抽出部で用いる特定のパラメータの値を
変動させ、擬似的に抽出誤差のあるデータを作成するデ
ータ生成部と、データ生成部で生成した複数のデータを
登録するデータ登録部とを備えたことを特徴とする個体
識別装置。

【０００７】〈構成２〉特定のパラメータに基づき抽出
した個体の特徴情報に対して擬似的に抽出誤差のある複
数の特徴情報を格納するデータ記憶部と、識別対象とな
る個体の特徴情報を抽出する特徴データ抽出部と、特徴
データ抽出部で抽出した特徴情報と、データ記憶部の複
数の特徴情報とを比較して個体識別を行う照合部とを備
えたことを特徴とする個体識別装置。

【０００８】〈構成３〉アイリスコードを登録する登録
装置と、登録装置で登録されたアイリスコードに基づき
個体識別を行う照合装置とからなる個体識別装置におい
て、登録装置は、目の画像から座標系の特定のパラメー
タに基づき虹彩の座標を抽出するアイリス座標抽出部
と、アイリス座標抽出部における特定のパラメータの値
を変動させるアイリス座標変動装置と、アイリス座標変
動装置で指定されたパラメータの値に基づき、パラメー
タの値毎のアイリスコードを作成し、得られたアイリス
コードを登録するアイリスコード生成部とを備えたこと
を特徴とする個体識別装置。

【０００９】〈構成４〉特定のパラメータに基づき抽出
したアイリスコードに対して擬似的に抽出誤差のある複
数のアイリスコードを格納するアイリスコード記憶部
と、識別対象となる個体の目の画像からアイリスコード
を生成するアイリスコード生成部と、アイリスコード生
成部で生成したアイリスコードと、アイリスコード記憶
部の複数のアイリスコードとを比較し、複数のアイリス
コードのうちの少なくとも一つが予め設定した相違度を
下回れば、識別対象となる個体は、下回ったアイリスコ
ードの個体であると判定する照合部とを備えたことを特
徴とする個体識別装置。

【００１０】〈構成５〉複数のパラメータに基づき抽出
したアイリスコードに対して、それぞれのパラメータ毎
に、擬似的に抽出誤差のある複数のアイリスコードを格
納し、かつ、これら複数のアイリスコードに、抽出誤差
の大きいパラメータから順位付けしてなるアイリスコー
ド記憶部と、識別対象となる個体の目の画像からアイリ
スコードを生成するアイリスコード生成部と、アイリス
コード生成部で生成したアイリスコードと、アイリスコ
ード記憶部の複数のアイリスコードとを順位に従って照
合し、複数のアイリスコードのうちの少なくとも一つが
予め設定した相違度を下回れば、識別対象となる個体
は、下回ったアイリスコードの個体であると判定すると
共に、順位に従って比較した結果、相違度が所定の閾値
を上回るアイリスコードのパラメータの値を有するアイ
リスコードはそれ以降の照合では除外する段階的アイリ
スコード比較部とを備えたことを特徴とする個体識別装
置。

【００１１】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を具体
例を用いて詳細に説明する。

【００１２】《具体例１》 〈構成〉図１は本発明の個体識別装置の具体例１を示す
構成図である。図示の個体識別装置は、登録装置１０と
照合装置２０からなる。登録装置１０は、特徴抽出部１
１、データ生成部１２、データ登録部１３を備え、照合
装置２０は、データ記憶部２１、特徴データ抽出部２
２、照合部２３を備えている。

【００１３】登録装置１０における特徴抽出部１１は、
画像から任意のパラメータに基づき個体の特徴情報を抽
出する機能部である。データ生成部１２は、特徴抽出部
１１で用いるパラメータの値を変動させ、擬似的に抽出
誤差のあるデータを作成する機能部である。データ登録
部１３は、データ生成部１２で生成した複数のデータを
登録する機能部である。

【００１４】照合装置２０におけるデータ記憶部２１
は、任意のパラメータに基づき抽出した個体の特徴情報
に対して擬似的に抽出誤差のある複数の特徴情報を格納
する記憶部である。特徴データ抽出部２２は、入力され
る画像に基づき、識別対象となる個体の特徴情報を抽出
する機能部である。照合部２３は、特徴データ抽出部２
２で抽出した特徴情報と、データ記憶部２１中の特徴情
報とを比較して個体識別を行う機能部である。

【００１５】次に、上記個体識別装置の具体的な構成を
説明する。図２および図３は、それぞれ、登録装置およ
び照合装置の構成図である。

【００１６】先ず、図２の登録装置の説明を行う。図の
装置は、カメラ１０１、入力画像記憶部１０２、アイリ
ス座標抽出部１０３、アイリス座標変動部１０４、アイ
リスコード生成部１０５、アイリスコード記憶部１０６
からなる。

【００１７】カメラ１０１は、アイリスコードを登録す
る人物または動物の目を撮影するもので、入力画像記憶
部１０２は、カメラ１０１によって撮影された映像をＡ
／Ｄ変換により静止画として記憶する機能部である。

【００１８】アイリス座標抽出部１０３は、図１の特徴
抽出部１１の構成に対応するもので、カメラ１０１から
の入力画像に対して、アイリスコードを作成するための
アイリス座標系の設定を行う機能を有している。この座
標系の抽出は、入力画像に対して画像処理技術を用いて
自動的に行われるよう構成されている。ここで、アイリ
ス座標系とは、瞳孔の外側の輪郭や、アイリスの外側の
輪郭に円や楕円などの図形を当てはめた時の、中心座標
や半径などのパラメータの値であり、この値が変動する
ことによって、同じ入力画像からであっても異なるアイ
リスコードが生成される。

【００１９】アイリス座標変動部１０４は、アイリス座
標抽出部１０３で抽出されたアイリス座標系の各パラメ
ータを予め決められた範囲で変動させる機能部である。
アイリスコード生成部１０５は、アイリス座標変動部１
０４で変動させたパラメータに対してアイリスコードを
計算し、アイリスコード記憶部１０６に追加していく機
能を有している。また、これらアイリス座標変動部１０
４およびアイリスコード生成部１０５が図１におけるデ
ータ生成部１２とデータ登録部１３の構成に対応してい
る。

【００２０】アイリスコード記憶部１０６は、アイリス
コード生成部１０５によって生成されたアイリスコード
を記憶する記憶部である。

【００２１】このような登録装置では、アイリス座標の
変動とアイリスコードの生成は、予め決められた種類の
アイリスコードが得られるまで繰り返される。最終的に
アイリスコード記憶部１０６に記憶された数種類のアイ
リスコードの全てが、この入力画像によって生成される
登録データとなる。

【００２２】次に、図３に示す照合装置の説明を行う。
図の装置は、カメラ２０１、入力画像記憶部２０２、ア
イリス座標抽出部２０３、アイリスコード生成部２０
４、アイリスコード比較部２０５、アイリスコード記憶
部２０６、照合結果出力部２０７からなる。

【００２３】カメラ２０１、入力画像記憶部２０２、ア
イリス座標抽出部２０３、アイリスコード生成部２０４
は、図２の登録装置におけるカメラ１０１、入力画像記
憶部１０２、アイリス座標抽出部１０３、アイリスコー
ド生成部１０５と同様であるため、ここでの説明は省略
する。また、アイリスコード記憶部２０６が図１のデー
タ記憶部２１に、アイリス座標抽出部２０３とアイリス
コード生成部２０４とが図１における特徴データ抽出部
２２に、アイリスコード比較部２０５が図１における照
合部２３に対応している。

【００２４】アイリスコード比較部２０５は、アイリス
コード生成部２０４で生成したアイリスコードとアイリ
スコード記憶部２０６に格納されている複数のアイリス
コードとを比較し、照合を行う機能部である。また、ア
イリスコード記憶部２０６は、図２におけるアイリスコ
ード記憶部１０６に対応し、特定のパラメータに基づき
抽出したアイリスコードに対して擬似的に抽出誤差のあ
る複数のアイリスコードを格納する格納部である。更
に、照合結果出力部２０７は、アイリスコード比較部２
０５で比較、照合された結果を出力する機能部である。

【００２５】〈動作〉図４および図５は、それぞれ具体
例１の登録動作および照合動作を示すフローチャートで
ある。ここでは、登録と照合の対象を人物とし、瞳孔の
輪郭とアイリスの外側の輪郭に円を当てはめることによ
ってアイリスコードを生成する場合について説明する。

【００２６】最初に登録動作を図４に沿って説明する。
登録を行う人物の目の映像はカメラ１０１によってアナ
ログ画像として撮像され、これがＡ／Ｄ変換されディジ
タル画像として入力画像記憶部１０２のメモリまたはデ
ィスク上に記憶される（ステップＳ１０１）。

【００２７】次に、アイリス座標抽出部１０３は、ステ
ップＳ１０１で得られた画像に対してエッジ抽出等の処
理を行い、瞳孔の輪郭に円を当てはめ、その中心座標を
ＣP（ＸP，ＹP）、半径をＲPとし（ステップＳ１０
２）、これを瞳孔円と呼ぶ。

【００２８】また、アイリス座標抽出部１０３は、アイ
リスの外側の輪郭に対しても同様に円を当てはめ、中心
座標をＣI（ＸI，ＹI）、半径をＲIとし（ステップＳ１
０３）、これをアイリス円と呼ぶ。この円の当てはめ
は、公知の技術を用いても可能であるため、ここでの詳
細な説明は省略する。

【００２９】上記のステップＳ１０２とステップＳ１０
３で抽出した円の各パラメータが、以下の処理でアイリ
スコードを生成するための基準となるパラメータであ
り、これを標準パラメータと呼ぶ。

【００３０】図６は、目画像とコード化画像の説明図で
ある。図６（ａ）は、瞳孔とアイリスの輪郭に円を当て
はめた場合の説明図であり、以下では説明を簡略化する
ため、瞳孔円とアイリス円の中心は同一である（ＸP＝
ＸI，ＹP＝ＹI）ものとするが、撮影時の目とカメラの
位置関係による映像の歪みを補正するために、これらを
別々に扱う方法もある。

【００３１】ステップＳ１０４〜Ｓ１０８は、入力画像
に対するアイリスコードを生成する部分である。瞳孔円
や、アイリス円の当てはめの誤差を考慮して、これらの
円の標準パラメータを一定のステップ幅で変動させ、新
しいパラメータを得る（ステップＳ１０４）。このパラ
メータを変動パラメータと呼ぶ。ここでステップＳ１０
４およびＳ１０７は、アイリス座標変動部１０４によっ
て行われ、ステップＳ１０５〜Ｓ１０６およびステップ
Ｓ１０８は、アイリスコード生成部１０５とアイリスコ
ード記憶部１０６によって行われる。

【００３２】ここでは、アイリス座標変動部１０４は、
ＲPとＲIのみを変動させるものとし、変動パラメータの
値をそれぞれｒP（＝ＲP＋Δｒp）、ｒI（＝ＲI＋Δr
i）と表すことにする。この他、ＣPやＣIの各値を変動
させることも可能である。

【００３３】ステップＳ１０５では、アイリスコード生
成部１０５により、変動パラメータを元にアイリスコー
ドを生成するための中間画像（コード化画像と呼ぶ）を
生成する。

【００３４】図６（ｂ）では、コード化画像を生成する
方法の例を説明している。アイリスの上部はまぶたやま
つ毛などに隠れているので、図のようにπ−θから２π
＋θまでの範囲をコード化するものとする。

【００３５】図６中（ａ）のａ，ｂ，ｃ，ｄと、（ｂ）
中のａ，ｂ，ｃ，ｄがそれぞれ対応するように、コード
化画像を生成する。具体的には、コード化画像上の任意
の点p（xp，yp）が、入力画像上（図６（ａ））の点q
（xq,yq）と対応するとした場合、点pと点qの関係は以
下の式で表される。

【００３６】点q（xq,yq）は瞳孔円の中心ＣPを原点と
する極座標系で、q（rq,θq）（ＣPからの距離がrq、水
平軸とのなす角がθq）と表されるものとすると、 ｘp＝W×（θq−（π−θ））／（π＋２θ） ｙp＝H×（ｒq−ｒP）／（ｒI−ｒP）

【００３７】ステップＳ１０６では、ステップＳ１０５
で生成されたコード化画像に対して、バンドパスフィル
タを適用することによってアイリスコードを生成する。
このアイリスコードの生成方法は公知の方法を用いるこ
とが可能であるため、ここでの詳細な説明は省略する。

【００３８】但し、アイリスコードはコード化画像の濃
度の変化に依存するものであり、コード化画像上の各点
の濃度は、ＣP，ＲP，ＲIなどのパラメータに依存して
いるため、これらのパラメータが変動することによっ
て、同じ入力画像から異なる複数のアイリスコードを得
ることになる。

【００３９】ステップＳ１０６で生成されたアイリスコ
ードは、ステップＳ１０８により、メモリやディスク
（アイリスコード記憶部１０６）上に記録される。そし
て、標準パラメータの変動が決められた範囲で完了する
まで、ステップＳ１０４〜ステップＳ１０８の処理が繰
り返される。

【００４０】ステップＳ１０４〜ステップＳ１０８の処
理の繰り返しの回数がＮ回であるとすると、１枚の入力
画像からＮ種類のアイリスコードがメモリやディスク上
に記録されることになり、これらすべてのアイリスコー
ドを登録データとして使用する。

【００４１】次に、照合動作を図５に沿って説明する。
照合を行う人物の目の映像は登録動作と同様に、カメラ
２０１によって撮像された後、Ａ／Ｄ変換されてディジ
タル画像として入力画像記憶部２０２のメモリまたはデ
ィスク上に記憶される（ステップＳ２０１）。以下、ス
テップＳ２０２〜ステップＳ２０５までの処理は、図４
のステップＳ１０２〜ステップＳ１０６までの処理と同
じである。ただし、アイリスコードの生成はステップＳ
１０２とステップＳ１０３の処理によって得られた標準
パラメータから生成されたコード化画像に対してのみ行
い、ステップＳ１０４のパラメータの変動処理は行わな
い。即ち、照合時にはアイリスコードの生成は一度しか
行わない。

【００４２】ステップＳ２０６では、アイリスコード比
較部２０５によって、ステップＳ２０５で生成されたア
イリスコードと図４の処理によって予め登録されてある
登録データとのコード比較を行う。アイリスコードは０
か１の符号で構成されたコードであり、二つのコードの
比較はそれらのコード間のハミング距離の大きさを計算
することによって行う。

【００４３】ハミング距離が小さいと、二つのコードが
同じ目から生成された可能性が高く、登録された人物と
照合している人物が同一人物である可能性が高い。逆
に、ハミング距離が大きいと、二つのコードが違う目か
ら生成された可能性が高くなる。

【００４４】そこでハミング距離が、予め決められた値
（閾値）より小さければ照合している人物が、登録され
てある人物と同一人物であると判定し、閾値より大きけ
れば違う人物であると判断する。

【００４５】ハミング距離は、入力画像から生成された
アイリスコードと、登録されてあるＮ個の全てのコード
と比較計算する。登録されてあるＮ個のアイリスコード
中で、ハミング距離が上述した閾値を下回るものが一つ
でもあれば、ステップＳ２０６で照合結果を本人である
とし、登録されてあるＮ個の全てのハミング距離が閾値
を上回る場合、ステップＳ２０６で照合結果を他人であ
るとする。

【００４６】〈効果〉以上のように、具体例１によれ
ば、入力画像に対する座標系の各パラメータの当てはめ
誤差を考慮し、画像から得られるパラメータを種々変動
させた上で、アイリスコードを複数生成するので、アイ
リス座標系の当てはめ誤差などにより本人であるにもか
かわらず照合できないエラーが軽減される。

【００４７】また、登録時に複数のアイリスコードを作
成しておくので、照合時には一度だけしかアイリスコー
ドを作成する必要がなくなるので、照合するためにかか
る時間が短くなる。

【００４８】更に、アイリスによる個体識別装置以外で
も、（顔、指紋など）画像から得られる情報を元に識別
を行う装置で、画像を処理する時の特徴抽出の誤差によ
り識別精度が影響を受けるような場合に、この方法が有
効となる。

【００４９】《具体例２》 〈構成〉図７は、具体例２の個体識別装置における照合
装置の構成図である。この照合装置は、個体識別情報と
して、アイリスコードを照合するための照合装置であ
る。尚、アイリスコードを登録するための登録装置は、
図２に示した具体例１と同様の構成である。

【００５０】図７の装置は、カメラ３０１、入力画像記
憶部３０２、アイリス座標抽出部３０３、アイリスコー
ド生成部３０４、段階的アイリスコード比較部３０５、
アイリスコード記憶部３０６、照合結果出力部３０７か
らなる。

【００５１】ここで、カメラ３０１、入力画像記憶部３
０２、アイリス座標抽出部３０３、アイリスコード生成
部３０４は、図３におけるカメラ２０１、入力画像記憶
部２０２、アイリス座標抽出部２０３、アイリスコード
生成部２０４と同様であるため、ここでの説明は省略す
る。

【００５２】具体例２においても、照合を行う人物や動
物の目の映像が入力されると、この入力画像に対して生
成されるアイリスコードは、アイリス座標抽出部３０３
で抽出されたパラメータに対するもの一つだけである。

【００５３】段階的アイリスコード比較部３０５は、ア
イリスコード生成部３０４で生成されたアイリスコード
と、登録装置で生成されたアイリスコード記憶部３０６
中の登録データのそれぞれのコードを段階的に比較する
機能を有している。ここでは、例えば照合の対象が人物
の場合、アイリスコード記憶部３０６の中には複数の人
のアイリスコードが登録されている。また、照合を行う
人がその中の誰であるか予め分かっていないような場合
に、入力画像から得られるアイリスコードと登録データ
中の全てのアイリスコードを比較すると、多大な時間を
要するため、段階的にコード比較を行うことで、照合時
間の削減を行うものである。

【００５４】即ち、段階的アイリスコード比較部３０５
は、アイリスコード生成部３０４で生成したアイリスコ
ードと、アイリスコード記憶部３０６の複数のアイリス
コードとを順位に従って照合し、複数のアイリスコード
のうちの少なくとも一つが予め設定した相違度を下回れ
ば、識別対象となる個体は、前記の下回ったアイリスコ
ードの個体であると判定すると共に、順位に従って比較
した結果、相違度が所定の閾値を上回るアイリスコード
のパラメータの値を有するアイリスコードはそれ以降の
照合では除外するよう構成されている。

【００５５】照合結果出力部３０７は、段階的アイリス
コード比較部３０５で得られた照合結果を出力する機能
部である。

【００５６】〈動作〉図８は、具体例２の動作を示すフ
ローチャートである。登録の方法は具体例１の図４の動
作と同様であるため、ここでの説明を省略する。

【００５７】図８において、ステップＳ３０１〜ステッ
プＳ３０５までの処理は、具体例１の図５のステップＳ
２０１〜ステップＳ２０５と同じであるため、その説明
は省略し、ステップＳ３０６の段階的アイリスコード比
較の詳細を説明する。

【００５８】ここでは、具体例１の場合と同様に、登録
と照合の対象を人物とし、瞳孔の輪郭とアイリスの外側
の輪郭に円を当てはめることによってアイリスコードを
生成するものとする。また、瞳孔円とアイリス円の中心
は同一で、登録時の変動パラメータはそれぞれの円の半
径のみとする。

【００５９】変動パラメータの値を、それぞれｒP（＝
ＲP＋Δｒp）、ｒI（＝ＲI＋Δｒi）と表したとき、例
えばΔｒpとΔｒiをそれぞれ−０．２〜０．２までステ
ップ幅０．１で変動させたとし、ある登録画像に対して
登録データの各アイリスコードのヘッダにはΔｒpとΔ
ｒiの値を記述しておくものとする。

【００６０】従って、ここでは登録時には一人の登録デ
ータの中には、Δｒpの値が５種類、Δｒiの値が５種類
ずつの組合せにより、合計Ｎ＝５×５＝２５種類のアイ
リスコードが登録されていることになる。

【００６１】今、Ｌ人のデータが登録されているとする
と、登録されているアイリスコードの総数は、Ｌ×Ｎと
なる。辞書の表記法として、ある人物mの辞書データを
Ｄ（m）と表記し、Ｄ（m）中のアイリスコードに対して
は、Δｒpの値がp、Δｒiの値がiであるとき、このアイ
リスコードを、Ｃ（m,p,i）と表記する。上記の条件で
はmは１からＬまでの整数、pとiはそれぞれ−０．２，
−０．１，０．０，０．１，０．２の値をとる。

【００６２】図９は、ある人物mの辞書データ中のアイ
リスコードＣD（m,p,i）を二次元的に表現したものであ
る。

【００６３】先ず、予備実験を行うなどにより、予め瞳
孔円の半径とアイリス円の半径のどちらのほうが当ては
め誤差が大きいかを調べておく。当てはめ誤差が大きい
方を第１不安定要因とし、小さい方を第２不安定要因と
呼ぶことにする。変動パラメータの数がＭ個ある場合
は、当てはめ誤差が大きい順に第Ｍ不安定要因まで順位
付けを行う。そして、このように順位付けしたアイリス
コードをアイリスコード記憶部２０６に格納しておく。

【００６４】また、不安定要因の順位付けを行う方法と
して、照合実験を行った結果から、どのパラメータの変
動がハミング距離の大きさに影響するかを調べることに
より、ハミング距離の変動が大きい順に並べてもよい。

【００６５】以下では、例としてΔｒpを第１不安定要
因、Δｒiを第２不安定要因とする。

【００６６】図１０は、段階的アイリスコード比較処理
の詳細を示すフローチャートである。ここでは変動パラ
メータの数が二つなので、破線で囲まれた部分は２段で
あるが、変動パラメータの数がＭ個ある場合は、破線で
囲まれた第１段処理４００Ａの部分がＭ−１回続き、破
線で囲まれた第２段処理４００Ｂの部分が最後に行われ
る。但し、それぞれの段でのコード比較の対象となる不
安定要因の番号と段数の番号は対応する。たとえば第ｉ
段では第ｉ不安定要因とのコード比較が行われる。

【００６７】図１０において、ステップＳ４０１で通過
閾値ＴPを初期化する。この通過閾値ＴPは、ステップＳ
３０１〜ステップＳ３０５までで生成されたアイリスコ
ードを入力アイリスコードＣIと呼ぶことにすると、ｍ
＝１〜Ｌまでの辞書データＤ（m）に対して、ＣIとハミ
ング距離が小さくならない可能性があると思われる辞書
データを以降の段で比較処理を行わないようにするため
の閾値である。また、本人と他人を区別するための閾値
をＴとし、登録してあるアイリスコードと入力アイリス
コードＣIとのハミング距離がＴより小さければ、照合
する人物がその登録データと同じ人物であると判定す
る。

【００６８】次に、図１０中の破線内処理（第１段処
理）４００Ａの説明を行う。ステップＳ４０２では、ｍ
＝１〜Ｌまでの辞書データＤ（m）に対して、第１不安
定要因（ここではΔp）以外の変動パラメータを固定
し、第１不安定要因の変動パラメータを変化させた時の
アイリスコードと入力アイリスコードＣIとのハミング
距離を計算する（図９参照）。

【００６９】具体的には、次のような手順で比較する。 ［ステップＳ４０２ａ］ある登録データｍ中のアイリス
コードＣD（m,p,0）、p＝−０．２〜０．２と入力アイ
リスコードＣIとのハミング距離を計算し、その最小値
をdiff（m）に代入し、最小値を与えるpの値をmin＿p
（m）に代入する。

【００７０】［ステップＳ４０２ｂ］ステップＳ４０２
ａの処理をｍ＝１〜Ｌに対して同様に行い、diff
（m）、min＿p（m）、m＝１〜Ｌを得る。図９の例ではm
in＿p（m）＝０．１となる。

【００７１】ステップＳ４０３では、ステップＳ４０２
で計算された各登録データとのハミング距離と閾値Ｔを
比較し、閾値Ｔを下回るdiff（m）があれば、照合結果
を出力し終了する。例えば、ある登録データＤ（n）の
ハミング距離diff（n）が閾値Ｔを下回ったとすると、
照合結果は登録データＤ（n）の人物となる。尚、この
判定は、上記のステップＳ４０２ａの途中に随時行って
もよい。

【００７２】ステップＳ４０３で閾値Ｔを下回るものが
なかった場合、通過閾値ＴPにより辞書の削減を行う
（ステップＳ４０４）。ここでは、先に説明したよう
に、ステップＳ４０２の処理が終わった段階で、入力ア
イリスコードＣIとのハミング距離の最小値diff（m）が
ある程度大きい値であれば、更に詳細なコード比較を行
ってもハミング距離が閾値Ｔを下回る可能性が低いとい
う理由から、diff（m）がＴP以上の登録データに関して
はこれ以降ではコード比較の対象から削除する。

【００７３】通過閾値ＴPは、固定値でも良いし、例え
ば全ての登録データ中のdiff（m）の低いものからｎ番
目の値に設定してもよい。この場合は、図１０の破線で
囲まれた部分を通過する度に通過閾値ＴPを更新する等
の方法がある。

【００７４】次に、図１０中の破線枠内処理（第２段処
理）４００Ｂの説明を行う。ステップＳ４０５では、１
〜Ｌまでの辞書データＤ（m）のうち、通過閾値ＴPによ
って削除されなかった辞書データＤ（m）に対して、第
２不安定要因（ここではΔi）以外の変動パラメータを
固定し、第２不安定要因の変動パラメータを変化させた
時のアイリスコードと入力アイリスコードＣIとのハミ
ング距離を計算する（図９参照）。

【００７５】具体的には、最小値を、diff（m）を与え
るpの値をmin＿p（m）を用い、次のような手順で比較す
る。 ［ステップＳ４０５ａ］ある登録データm中のアイリス
コードＣD（m,min＿p（m）,i）、i＝−０．２〜０．２
と入力アイリスコードＣIとのハミング距離を計算し、
その最小値をdiff（m）に代入し、最小値を与えるiの値
をmin＿i（m）に代入する。

【００７６】［ステップＳ４０５ｂ］ステップＳ４０５
ａの処理を他のmに対して同様に行い、diff（m）、min
＿i（m）、m＝１〜Ｌを得る。

【００７７】ステップＳ４０６では、ステップＳ４０５
で計算された各登録データとのハミング距離と閾値Ｔを
比較し、閾値Ｔを下回るdiff（m）があれば、照合結果
を出力し終了する。例えば、ある登録データＤ（n）の
ハミング距離diff（n）が閾値Ｔを下回ったとすると、
照合結果は登録データＤ（n）の人物となる。尚、この
判定は、上記のステップＳ４０５ａの途中に随時行って
もよい。

【００７８】〈効果〉以上のように、具体例２によれ
ば、一つの登録データ中に複数のアイリスコードが存在
し、照合時に複数人の登録データとアイリスコードの比
較を行う場合、本人である可能性が低い登録データを段
階的に削除することにより、アイリスコードの比較回数
が減り、照合時間が短くなる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の個体識別装置の具体例１の構成図であ
る。

【図２】本発明の個体識別装置の具体例１における登録
装置の構成図である。

【図３】本発明の個体識別装置の具体例１における照合
装置の構成図である。

【図４】本発明の個体識別装置の具体例１における登録
動作のフローチャートである。

【図５】本発明の個体識別装置の具体例１における照合
動作のフローチャートである。

【図６】本発明の個体識別装置における目画像とコード
化画像の説明図である。

【図７】本発明の個体識別装置の具体例２の構成図であ
る。

【図８】本発明の個体識別装置の具体例２の動作フロー
チャートである。

【図９】人物mの辞書データ中のアイリスコードを二次
元的に表現した説明図である。

【図１０】本発明の個体識別装置の具体例２における段
階的アイリスコード比較処理の詳細を示すフローチャー
トである。

【符号の説明】

１０ 登録装置 １１ 特徴抽出部 １２ データ生成部 １３ データ登録部 ２０ 照合装置 ２１ データ記憶部 ２２ 特徴データ抽出部 ２３ 照合部 １０３、２０３、３０３ アイリス座標抽出部 １０４ アイリス座標変動部 １０５、２０４、３０４ アイリスコード生成部 １０６、２０６、３０６ アイリスコード記憶部 ２０５ アイリスコード比較部 ３０５ 段階的アイリスコード比較部

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像の特徴を登録する登録装置と、登録
   装置で登録された特徴に基づき個体識別を行う照合装置
   とからなる個体識別装置において、 前記登録装置は、 画像から特定のパラメータに基づき個体の特徴情報を抽
   出する特徴抽出部と、 前記特徴抽出部で用いる特定のパラメータの値を変動さ
   せ、擬似的に抽出誤差のあるデータを作成するデータ生
   成部と、 前記データ生成部で生成した複数のデータを登録するデ
   ータ登録部とを備えたことを特徴とする個体識別装置。
2. 【請求項２】 特定のパラメータに基づき抽出した個体
   の特徴情報に対して擬似的に抽出誤差のある複数の特徴
   情報を格納するデータ記憶部と、 識別対象となる個体の特徴情報を抽出する特徴データ抽
   出部と、 前記特徴データ抽出部で抽出した特徴情報と、前記デー
   タ記憶部の複数の特徴情報とを比較して個体識別を行う
   照合部とを備えたことを特徴とする個体識別装置。
3. 【請求項３】 アイリスコードを登録する登録装置と、
   登録装置で登録されたアイリスコードに基づき個体識別
   を行う照合装置とからなる個体識別装置において、 前記登録装置は、 目の画像から座標系の特定のパラメータに基づき虹彩の
   座標を抽出するアイリス座標抽出部と、 前記アイリス座標抽出部における特定のパラメータの値
   を変動させるアイリス座標変動装置と、 前記アイリス座標変動装置で指定されたパラメータの値
   に基づき、当該パラメータの値毎のアイリスコードを作
   成し、得られたアイリスコードを登録するアイリスコー
   ド生成部とを備えたことを特徴とする個体識別装置。
4. 【請求項４】 特定のパラメータに基づき抽出したアイ
   リスコードに対して擬似的に抽出誤差のある複数のアイ
   リスコードを格納するアイリスコード記憶部と、 識別対象となる個体の目の画像からアイリスコードを生
   成するアイリスコード生成部と、 前記アイリスコード生成部で生成したアイリスコード
   と、前記アイリスコード記憶部の複数のアイリスコード
   とを比較し、前記複数のアイリスコードのうちの少なく
   とも一つが予め設定した相違度を下回れば、前記識別対
   象となる個体は、前記下回ったアイリスコードの個体で
   あると判定する照合部とを備えたことを特徴とする個体
   識別装置。
5. 【請求項５】 複数のパラメータに基づき抽出したアイ
   リスコードに対して、それぞれのパラメータ毎に、擬似
   的に抽出誤差のある複数のアイリスコードを格納し、か
   つ、これら複数のアイリスコードに、抽出誤差の大きい
   パラメータから順位付けしてなるアイリスコード記憶部
   と、 識別対象となる個体の目の画像からアイリスコードを生
   成するアイリスコード生成部と、 アイリスコード生成部で生成したアイリスコードと、前
   記アイリスコード記憶部の複数のアイリスコードとを順
   位に従って照合し、前記複数のアイリスコードのうちの
   少なくとも一つが予め設定した相違度を下回れば、前記
   識別対象となる個体は、前記下回ったアイリスコードの
   個体であると判定すると共に、前記順位に従って比較し
   た結果、相違度が所定の閾値を上回るアイリスコードの
   パラメータの値を有するアイリスコードはそれ以降の照
   合では除外する段階的アイリスコード比較部とを備えた
   ことを特徴とする個体識別装置。