JP2000194854A - 個体識別装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 撮影する画像から、どの画像が照合に適して
いるかを容易に識別することのできる個体識別装置を実
現する。 【解決手段】 カメラ１０１は、照明部１０２による照
明の写り込みが存在する目画像を撮影する。画質計算部
１０３は、カメラ１０１で撮影した画像から照明の写り
込みの位置、大きさ、形状または画像全体の微分値のう
ち、複数の情報に対して、それぞれ予め定められた評価
基準に基づき画質を表す評価値を与える。画質評価部１
０４は、画質計算部１０３で与えた複数の評価値に基づ
き、入力目画像の画質を算出する。画質処理部１０５
は、画質評価部１０４の評価値に基づき、入力目画像に
対する個体識別のための画像処理を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、人間または馬・牛
等、動物の目に含まれる情報を利用して個体識別を行う
個体識別装置に関し、特に、それらの目を撮影した連続
画像から照合可能な画像を選択する構成の個体識別装置
に関する。

【０００２】

【従来の技術】個人認証、視線検出、まばたき検出等の
顔画像解析を行うための前処理として、目をズームアッ
プした画像を得る必要がある。そのために先ず、顔の平
均的な濃淡のパターンを辞書として持っておき、その辞
書と最もマッチする領域を顔の領域として画像中から抽
出する。

【０００３】次に、顔領域をズームアップし、カメラか
ら入力される画像を色相画像に変換し、肌色領域内で、
目の形状の辞書と最もマッチする部分を目の領域として
抽出する。

【０００４】このような、画像解析技術を示したものと
して、例えば、文献「分離度特徴を用いた顔画像解析−
目、瞳の検出−」， 山口修， 福井和広（株）東芝関西
総合研究所，情報処理学会誌，Vol．37，No．11，Nov．
1996等がある。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】計算機により、人間や
動物の目に含まれる情報を利用して個体識別等を行う場
合には、目の中からより多くの情報を得るために、目の
部分を拡大した画像を用いる必要がある。

【０００６】しかしながら、このような画像は被写体が
少し動くだけで、カメラが目を追従することが難しく、
カメラから入力される連続画像中にはぼけた画像や目が
写っていない画像が多く含まれることになる。

【０００７】例えば、自然な動きをしている人物、ある
いは撮影用のカメラの前で静止させることが困難な幼児
や動物等の照合を瞬時に行うためには、連続画像の中か
ら目が写っており、なおかつ、照合できる可能性の高い
画像を選ぶ必要がある。

【０００８】このような点から、撮影する画像から、ど
の画像が照合に適しているかを識別することのできる個
体識別装置の実現が望まれていた。

【０００９】

【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〉入力目画像から照明の写り込みの位置、大き
さ、形状または画像全体の微分値のうち、複数の情報に
対して、それぞれ予め定められた評価基準に基づき画質
を表す評価値を与える画質計算部と、画質計算部で与え
た複数の評価値に基づき、入力目画像の画質を算出する
画質評価部と、画質評価部の評価値に基づき、入力目画
像に対する個体識別のための画像処理を行う画像処理部
とを備えたことを特徴とする個体識別装置。

【００１０】〈構成２〉構成１に記載の個体識別装置に
おいて、複数の評価値の合計値に基づき画質判定を行う
画質評価部を備えたことを特徴とする個体識別装置。

【００１１】〈構成３〉構成１または２に記載の個体識
別装置において、画像処理部で個体の特徴量が抽出でき
た画像に対する情報の測定値を記録し、測定値に基づき
評価値を与えるための評価基準を求める画質評価部を備
えたことを特徴とする個体識別装置。

【００１２】〈構成４〉構成３に記載の個体識別装置に
おいて、画像処理部で個体の特徴量が抽出できた画像の
測定値を、測定値の頻度の分布として記録し、この分布
から評価値を与えるための評価基準を求める画質評価部
を備えたことを特徴とする個体識別装置。

【００１３】〈構成５〉構成３に記載の個体識別装置に
おいて、画像処理部で個体の特徴量が抽出できた画像に
対する情報の測定値の平均値を求め、入力目画像に対す
る測定値の値が、平均値に近いほど評価値が高くなるよ
う評価基準を決定する画質評価部を備えたことを特徴と
する個体識別装置。

【００１４】〈構成６〉書き込み装置と、画像バッファ
と、書き込み装置とは独立して動作する読み出し装置と
からなり、書き込み装置は、入力画像に対し、その画質
が照合に適しているほど高い値となるよう決定された評
価値を計算する画質計算部と、画質計算部で計算した評
価値に基づき照合に適している否かを判定し、照合に適
していると判定した場合は、評価値を入力画像に付与し
て画像バッファに書き込む画像書き込み部とからなり、
読み出し装置は、画像バッファに格納された画像のう
ち、評価値の高い画像から順次読み出す画像読み出し部
と、画像読み出し部が読み出した画像に対して個体識別
のための画像処理を行う画像処理部とからなることを特
徴とする個体識別装置。

【００１５】〈構成７〉構成６に記載の個体識別装置に
おいて、入力画像を画像バッファに書き込むときに画像
バッファに空き領域がない場合、画像バッファ中の画像
のうち評価値が最も低いものと、書き込む画像の評価値
を比較し、書き込む画像の評価値の方が高ければ、評価
値が最も低い画像の代わりに、入力画像とその評価値を
書き込む画像書き込み部を備えたことを特徴とする個体
識別装置。

【００１６】〈構成８〉書き込み装置と、画像バッファ
と、書き込み装置とは独立して動作する読み出し装置と
からなり、書き込み装置は、入力画像に対し、その画質
が照合に適しているほど高い値となるよう決定された評
価値を計算し、評価値に基づき照合に適していると判定
した場合は、評価値を入力画像に付与して画像バッファ
に書き込む複数の画像評価ユニットと、複数の画像評価
ユニットに対して、入力画像を分配する画像分配部とか
らなり、読み出し装置は、画像バッファに格納された画
像のうち、評価値の高い画像から順次読み出す画像読み
出し部と、画像読み出し部が読み出した画像に対して個
体識別のための画像処理を行う画像処理部とからなるこ
とを特徴とする個体識別装置。

【００１７】〈構成９〉書き込み装置と、画像バッファ
と、書き込み装置とは独立して動作する読み出し装置と
からなり、書き込み装置は、複数の撮像部と、それぞれ
の撮像部に対応して複数設けられ、各撮像部で撮像した
画像に対し、その画質が照合に適しているほど高い値と
なるよう決定された評価値を計算し、評価値に基づき照
合に適していると判定した場合は、評価値を入力画像に
付与して画像バッファに書き込む画像評価ユニットと、
複数の画像評価ユニットに対して、入力画像を分配する
画像分配部とからなり、読み出し装置は、画像バッファ
に格納された画像のうち、評価値の高い画像から順次読
み出す画像読み出し部と、画像読み出し部が読み出した
画像に対して個体識別のための画像処理を行う画像処理
部とからなることを特徴とする個体識別装置。

【００１８】〈構成１０〉構成８または９に記載の個体
識別装置において、読み出し装置は、画像バッファに格
納された画像のうち、評価値の高い画像から順次読み出
し、読み出した画像に対して個体識別のための画像処理
を行う画像処理ユニットを複数備えたことを特徴とする
個体識別装置。

【００１９】

【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。 《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。図の装置は、カメラ１０１、照明部１０
２、画質計算部１０３、画質評価部１０４、画像処理部
１０５からなる。

【００２０】カメラ１０１は、自然な動きをしている人
物、あるいは馬、牛等の動物の目の映像をとらえるカメ
ラである。照明部１０２は、太陽光または室内灯等の環
境光の影響による鏡面反射を打ち消すため、もしくは環
境の光量が不足している場合の補助等に用いる十分な光
量を持った照明であり、カメラ１０１の下部または上部
等、カメラのすぐそばに設置されている。また、照明の
形状は既知であるものとする。

【００２１】カメラ１０１からの入力画像は図示しない
Ａ／Ｄ変換部によってディジタル化され、画質計算部１
０３に送られるようになっている。画質計算部１０３
は、画像中から照明の写り込みの位置と大きさと形状の
うち、複数の情報を検出する機能部である。即ち、画質
計算部１０３では、カメラ１０１から送られた連続画像
をフレーム毎に予め設定しておいた評価基準により画質
の計算を行い、そのフレームに対して評価値を与える機
能を有している。

【００２２】画質評価部１０４は、画質計算部１０３で
与えた複数の評価値に基づき、画像の画質を算出する機
能部である。即ち、画質評価部１０４では、画質計算部
１０３で計算された評価値を元に、与えられた画像が個
体の照合等の画像処理に適しているかどうかを判断し、
照合に適していれば後段側の画像処理部１０５に転送す
る機能を有している。画像処理部１０５は、画質評価部
１０４の評価値に基づき、個体識別のための画像処理を
行う機能部である。

【００２３】〈動作〉図２は、具体例１の動作を示すフ
ローチャートである。カメラ１０１によって撮影された
動画像(連続画像)は、１フレームずつ画質計算部１０３
内の図示しない画像メモリに転送される（ステップＳ１
０１）。

【００２４】次に、画質計算部１０３では、画像中の照
明の写り込み（以降、単に写り込みという）を探索する
（ステップＳ１０２）。

【００２５】［写り込みの説明］図３は虹彩の模様等、
目に含まれる生体情報を元に個人照合を行うために、人
物の目を撮影した画像の例を示す説明図である。以下で
は、説明の例として人物の映像を用いるが、牛や馬、犬
や猫等、他の動物の場合でも同様である。

【００２６】図３の（ａ）は、図１の装置によって取得
された画像であり、照明の写り込み３００が画像上に現
れている。この写り込みは目の角膜上に照明が反射した
ものであり、目が写っていない画像では、この写り込み
は存在しない。但し、写り込みが存在しても、その位置
が極端に画像の端の方にあると、例えば虹彩の模様を元
に個体識別を行う場合、虹彩部分の全体が画像中に写っ
ていない可能性が高くなるので、写り込みの位置情報
も、画像の評価を行うための評価基準となる。

【００２７】また、カメラ１０１がオートフォーカスで
ない場合、目とカメラの距離が焦点の合う距離より遠か
ったり近かったりすると、図３の（ｃ）のようにぼけた
映像になり、これに伴い、写り込みの大きさも焦点の合
っている状態よりも大きく写ってしまう。

【００２８】更に、目を斜め横から撮影した場合、図３
の（ｄ）のように写り込みの形状が横長になる。これは
図１の照明部１０２の形状に依存するが、例えば照明の
形が円形であった場合、目を正面から写していれば、写
り込みの形も円形になるが、斜めから写した場合は横長
の楕円形になる。

【００２９】従って、画像中からこの写り込みを探索す
ることにより、目が写っているかどうかの判定を行い、
また、その形を評価することにより、画像処理に適する
画像かどうかの判定を行うことができる。ここで、画像
処理とは、アイリスコードや虹彩顆粒の形状といった個
体識別のための特徴量を抽出する処理を指している。従
って、画像処理に適する画像とは、個体識別のための特
徴量が抽出できた画像をいう。

【００３０】［写り込みの抽出方法の説明］図３の
（ｂ）は写り込みの探索方法の例である。写り込みは、
画像上で最も明るい領域となるので、画像を適当な閾値
で二値化し、写り込みの候補領域を抽出する。図３の
（ｂ）では閾値より明るい部分が白い領域となってい
る。

【００３１】また、目の淵の涙等にも照明が反射する場
合があるので、二値画像にはそのような領域も抽出され
る。しかし、目の淵の涙等の反射領域と違い、角膜上の
写り込みの周囲には同じような明るさを持つ領域がない
ことから、近傍にも明るい領域が存在する領域を候補か
ら除外することにより、角膜上の写り込みのみを抽出す
ることができる。

【００３２】二値化した段階で、明るい領域が検出され
なかったり、近傍にも明るい領域が存在する領域を候補
から除外した時に、他に明るい領域が残らなかったりし
た場合には、写り込みが検出できなかったものとする。

【００３３】図２のフローチャートに戻り、上記の写り
込み抽出処理により写り込みが検出できた場合（ステッ
プＳ１０２）、以降の処理でその写り込みの形状のパラ
メータを計測し、画像に対する画質の評価値を計算す
る。一方、ステップＳ１０２において、写り込みが検出
できなかった場合は、目が写っていない画像としてその
まま終了する。

【００３４】尚、上記の評価値を求める方法の例は後述
する。ここでは、写り込みや画像全体に対する値を入力
すると、関数Ｓ（・）によりその評価値が計算されるも
のとする。

【００３５】次に、画質計算部１０３では、画質の評価
値を代入する変数ＳＣＯＲＥを０にセットする。

【００３６】○写り込みの位置評価処理（ステップＳ１
０４）の説明 ステップＳ１０４では、ステップＳ１０２で検出した写
り込みの位置情報Ｐによる評価値を計算する。このＰ
は、例えば画像上での写り込みの中心座標（ｐｘ，ｐ
ｙ）等である。また、この評価値Ｓ（Ｐ）を ＳＣＯＲ
Ｅに加える。

【００３７】○写り込みの大きさ評価処理（ステップＳ
１０５）の説明 ステップＳ１０５ではステップＳ１０２で検出した写り
込みの大きさ情報Ａによる評価値を計算する。このＡ
は、例えば画像上での写り込みの占める面積等であり、
図３の（ｂ）で抽出された写り込み領域を構成する画素
の数により与えられる。尚、Ａは写り込みを囲む最小矩
形の面積等でも良い。また、この評価値Ｓ（Ａ）をＳＣ
ＯＲＥに加える。

【００３８】○写り込みの形状評価処理（ステップＳ１
０６）の説明 ステップＳ１０６では、ステップＳ１０２で検出した写
り込みの形状情報Ｒによる評価値を計算する。

【００３９】図１で、照明部１０２の形がハロゲンラン
プ等の円形であれば、写り込みの形も円形となり、斜め
から写した映像では円の形が崩れていくため、このＲ
は、例えば写り込みの輪郭線の円形度等を用いる。ここ
で、円形度とは形状が円形に近いほど１になるものであ
る。尚、Ｒには写り込みを囲む最小矩形の縦横比等を用
いてもよい。

【００４０】また、照明部１０２の形は既知であるとい
う前提なので、円形以外の場合でも、照明の形とどれく
らい違うかということを数値で表すことができれば、そ
れをＲとしてもよい。また、この評価値Ｓ（Ｒ）をＳＣ
ＯＲＥに加える。

【００４１】○画像の微分値評価処理（ステップＳ１０
７）の説明 ステップＳ１０７では、入力画像の微分値Ｄによる評価
値を計算する。Ｄは、画像全体を垂直方向や水平方向に
微分した時の微分値（の平均値）等で、画像がぼけてい
るほど微分値が小さくなることから、評価に用いる。ま
た、この評価値Ｓ（Ｄ）をＳＣＯＲＥに加える。

【００４２】○画像の画質判定処理（ステップＳ１０
８）の説明 ステップＳ１０４〜ステップＳ１０７の処理により、Ｓ
ＣＯＲＥには入力画像に対する画質の評価値が代入され
ている。ステップＳ１０８では、予め設定した閾値Ｔs
により、この画像が後段の画像処理（ステップＳ１０
９）に適する画像であるかどうかを判定する。即ち、Ｓ
ＣＯＲＥ＞ＴsであればステップＳ１０９の画像処理を
行い、そうでなければステップＳ１０９の画像処理を行
わずに処理を終了する。

【００４３】また、ステップＳ１０９の画像処理を行っ
たが照合等に失敗した場合や、画像処理を行わなかった
場合には、ステップＳ１０１に戻って新たに画像を入力
する。尚、画像処理を行ったが照合等に失敗した場合と
は、個体の特徴抽出には成功したが、画像のノイズ等に
よりその特徴量では照合できなかったといった場合であ
る。

【００４４】［評価値を求める方法の説明］写り込みの
各パラメータの測定値に対して評価値を与えるために、
画像処理や照合が可能な画像の写り込みの各パラメータ
の測定値が、どのような値をとるかを予め調べる必要が
ある。

【００４５】図４は、画像処理や照合が可能な画像の写
り込みの各パラメータを調べるためのフローチャートで
ある。画像入力処理（ステップＳ２０１）と写り込み探
索処理（ステップＳ１０２）は、図２のステップＳ１０
１、Ｓ１０２と同様であるため、ここでの説明は省略す
る。

【００４６】また、写り込み位置測定処理（ステップＳ
２０３）、写り込みの大きさ測定処理（ステップＳ１０
４）、写り込みの形測定処理（ステップＳ１０５）、画
像の微分値測定処理（ステップＳ１０６）は、図２のス
テップＳ１０４〜ステップＳ１０７に対応している。

【００４７】即ち、写り込み位置測定処理（ステップＳ
２０３）では、写り込みの位置情報Ｐを測定し、メモリ
上に記録する。写り込みの大きさ測定処理（ステップＳ
２０４）では写り込みの大きさ情報Ａを測定し、写り込
みの形測定処理（ステップＳ２０５）では写り込みの形
状情報Ｒを測定し、画像の微分値測定処理（ステップＳ
２０６）では入力画像の微分値Ｄを測定し、それぞれメ
モリ上に記録する。

【００４８】ステップＳ２０７では、ステップＳ２０３
〜Ｓ２０６の測定結果に関係なく画像処理や照合を行
う。ステップＳ２０７で画像処理や照合が失敗した場合
には、入力画像が画像処理や照合に適さない画像とし
て、各パラメータの測定値は消去する。ステップＳ２０
７で画像処理や照合が成功した場合には、入力画像が画
像処理や照合に適した画像として、各パラメータの測定
値をディスク等に記録する（ステップＳ２０８）。尚、
ステップＳ２０７における画像処理とは、入力画像から
個体識別のための特徴量を抽出する処理であり、画像処
理が成功したとは、この特徴量を抽出できたことを意味
している。

【００４９】ステップＳ２０１〜ステップＳ２０８の処
理を複数回繰り返すことによって、画像処理や照合に適
した画像の各パラメータの測定値の分布状況を記録す
る。

【００５０】図５は写り込みのパラメータの測定値の分
布から、評価値を算出する方法の例を示している。この
図５では、写り込みの大きさの評価値の計算方法の例を
示しているが、他のパラメータの評価値に関しても同様
に計算できる。

【００５１】図５では、図４の処理によって画像処理や
照合に成功した画像に対する写り込みの大きさの測定値
の分布が得られている。この分布の平均値がＡEであ
り、そのときの頻度がａeであったとする。

【００５２】入力値ＡIは、図３の入力画像に対する写
り込みの大きさの測定値であり、分布図から写り込みの
大きさがＡIの時の頻度ａiが算出される。ＡIからａiを
算出するためには、実測値の分布図から直接近似値を得
る方法や、実測値の分布図をガウス分布等の確率モデル
にあてはめることにより確率密度から算出する方法等が
ある。

【００５３】入力値ＡIから評価値Ｓ（ＡI）を計算する
方法として、例えば次のような計算式を用いる。 Ｓ（ＡI）＝ＣA／（｜ＡE−ＡI｜＋１） ＣAは定数

【００５４】また、ａeやａiの値を利用して、 Ｓ（ＡI）＝（ａi／ａe）×Ｃa Ｃaは定数 としてもよい。

【００５５】これらの計算式は、入力画像の写り込みの
大きさの測定値が、画像処理や照合に成功した時の測定
値の平均に近いほど高い値が得られるようにしたもので
ある。

【００５６】〈効果〉以上のように、具体例１では、人
間、または馬、牛等動物の視線検出や目に含まれる情報
を利用して個体識別を行うような場合、それらが自然な
動きをしている時に撮影した目の連続画像中から、画像
処理や照合が可能な画像を選ぶことができる。

【００５７】また、画像に対して画質の評価値を計算で
きるので、システムの要求により画像の選別の精度を用
途に合わせて変更できる。例えば後段の画像処理が高速
に行える場合には閾値を低くして多少画質が悪い画像で
も画像処理を行ったり、後段の画像処理が高速に行えな
い場合は閾値を高くして画像処理や照合の成功の可能性
が高い画像のみ画像処理を行ったりといったように、用
途に合わせて柔軟に対応することができる。

【００５８】更に、複数の評価値の合計値で画質判定を
行うようにしたので、全ての要素に基づいて画質判定が
行われるため、より正確に画質判定を行うことができ
る。

【００５９】また、評価値を与えるための評価基準は、
画像処理部１０５で画像処理や照合に成功した画像にお
ける照明の写り込みの大きさ等の測定値に基づき決定す
るようにしたので、画像処理や照合の結果を評価基準に
反映させることができる。更に、測定値の分布に基づき
評価基準を決定するようにしたので、より正確に画像処
理の結果を評価基準に反映させることができる。そし
て、画像処理部１０５で画像処理や照合に成功した画像
に対する情報の測定値の平均値を求め、入力目画像に対
する測定値の値が、この平均値に近いほど評価値が高く
なるよう評価基準を決定するようにしたので、更に正確
に画像処理や照合の結果を評価基準に反映させることが
できる。尚、評価基準は、照合まで含めず画像処理が成
功した画像であってもよく、画像処理が成功した画像の
みか、画像処理と照合とが成功した画像かは用途に合わ
せて選択することができる。

【００６０】《具体例２》 〈構成〉図６は、具体例２の個体識別装置の構成図であ
る。図の装置は、カメラ２０１、照明部２０２、画質計
算部２０３、画像書き込み部２０４、画像バッファ２０
５、画像読み込み部２０６、画像処理部２０７、処理結
果出力部２０８からなる。

【００６１】ここで、カメラ２０１〜画像書き込み部２
０４からなる書き込み装置２００Ａと、画像読み込み部
２０６〜処理結果出力部２０８からなる読み出し装置２
００Ｂとは、独立して動作するよう構成されている。即
ち、書き込み装置２００Ａは、画質の評価値を付加した
情報を画像バッファ２０５に書き込む処理を独立して行
い、読み出し装置２００Ｂは、画像バッファ２０５から
画質の評価値の高いものから順次読み出す処理を、書き
込み装置２００Ａの動作とは独立して行うものである。

【００６２】カメラ２０１および照明部２０２は具体例
１の構成と同様であるため、ここでの説明は省略する。

【００６３】画質計算部２０３は、入力画像に対し、そ
の画質が照合に適しているほど高い値となるよう決定さ
れた評価値を計算する機能を有している。また、画像書
き込み部２０４は、画質計算部２０３で計算した評価値
に基づき照合に適している否かを判定し、照合に適して
いると判定した場合は、この評価値を画質計算部２０３
への入力画像に付与して画像バッファ２０５に書き込む
機能を有している。

【００６４】これら画質計算部２０３および画像書き込
み部２０４の構成は、具体例１と同様に、目画像への照
明の写り込み位置、大きさ、形状または画像全体の微分
値のといった情報に基づき照合に適しているかを判定す
るよう構成されているが、その他の手段を用いて照合に
適しているか否かを判定するよう構成してもよい。

【００６５】画像読み込み部２０６では、画像処理部２
０７から新しい画像入力の要求が発生すると、画像バッ
ファ２０５中に蓄えられている画像を画質の評価値の高
いものから順に読み出しを行い、読み出した画像はその
評価値と共に画像バッファ２０５の中から消去する機能
を有している。

【００６６】画像処理部２０７は、画像読み込み部２０
６から与えられた画像に対して個体識別のための画像処
理を行い、その処理結果を処理結果出力部２０８で表示
させる機能を有している。

【００６７】本システムでは、個体識別処理として例え
ば画像処理部２０７での照合処理等が成功した場合は全
体の処理を中止し、失敗した場合は、画像読み込み部２
０６に新たな画像の取得を要求するよう構成されてい
る。

【００６８】〈動作〉図７および図８は、それぞれ具体
例２における書き込み装置２００Ａおよび読み出し装置
２００Ｂの動作を示すフローチャートである。また、図
９は、画像バッファ２０５のデータ構成を示す説明図で
ある。

【００６９】先ず、図９に示す画像バッファ２０５の説
明を行う。図９において、画像バッファ２０５中にＮ枚
の画像を蓄積できるものとする。ヘッダ領域９０１は、
図６の画質計算部２０３と画像処理部２０７との間で情
報のやりとりを行うための領域である。この情報として
は、例えば、 ・バッファ中の画像データの数 ・画像処理を開始するためのフラグ ・ブロックの空き状況を管理するデータ ・画像処理が終了したフラグ 等である。

【００７０】また、画質データ領域９０２は画像データ
領域９０３の中に蓄積されている各画像ブロックに対す
る画質の評価値を記述する領域である。画質データ領域
９０２と画像データ領域９０３の中はＮ個のブロックに
分かれており、例えば画質データ領域９０２の画質評価
値ブロックｉには、画像データ領域９０３の画像ブロッ
クｉに対する画質の評価値が記述されている。尚、初期
状態として、画質データ領域９０２と画像データ領域９
０３の各ブロックには全て空きブロックであり、ヘッダ
領域にもその情報が記述されているものとする。

【００７１】また、画像バッファ２０５に対して、二つ
以上のプロセスから同時に画像の書き込みや読み出し等
のアクセスが起こらないように、一つのプロセスがアク
セスしている間は、他のプロセスがアクセスできないよ
うな処理を行っているものとする。

【００７２】次に、図６に示す書き込み装置２００Ａの
動作説明を行う。図７のフローチャートは、カメラ２０
１から画像を入力し、画質の評価値を求め、画像バッフ
ァ２０５に画像を書き込む処理である。

【００７３】ステップＳ３０１で入力された画像はステ
ップＳ３０２で画質の評価を行い、その評価値を計算す
る。この画質の評価値の計算方法は、例えば本発明の具
体例１の方法を用いても良いし、他の方法を用いても良
い。但し、図６の画像処理部２０７における画像処理に
適した画像ほど高い評価値が与えられるものとする。

【００７４】ステップＳ３０３では、予め画質の評価値
に対する閾値を設定しておき、入力画像の画質の評価値
がこの閾値より大きければ、ステップＳ３０４の処理に
よって画像バッファ２０５中の画像データ領域９０３の
中で、画像の書き込まれていない空きブロックにこの入
力画像を書き込み、それに対応する画質データ領域９０
２のブロックに画質の評価値を書き込む。

【００７５】例えば、画像ブロックｊの領域が空きブロ
ックであったとすると、入力画像を画像ブロックｊに、
入力画像の画質評価値を画質評価値ブロックｊに書き込
む。画像データ領域９０３中の全ての画像ブロックに空
きブロックがない場合、画質データ領域９０２中の各画
質評価値ブロックの値を参照し、最も画質の評価値の低
いブロックの値が、入力画像の画質評価値より小さけれ
ば、そのブロックに画質評価値を書き込み、それに対応
する画像ブロックに入力画像を書き込む。

【００７６】例えば、画質評価値ブロックｋの領域の値
が画質データ領域９０２の中で最も低い値であったとす
ると、その値と入力画像の画質評価値を比較し、入力画
像の画質評価値の方が高い値であれば、その値を画質評
価値ブロックｋに上書きし、入力画像を画像ブロックｋ
に上書きする。一方、入力画像の画質評価値の方が低い
値であれば、データの上書きは行わない。

【００７７】画像の書き込み（ステップＳ３０４）が終
われば、ステップＳ３０５に進む。また、ステップＳ３
０３で、入力画像の画質の評価値がこの閾値より小さけ
れば、画像の書き込みを行わずにステップＳ３０５に進
む。

【００７８】ステップＳ３０５では、画像バッファ２０
５のヘッダ領域９０１の情報を参照し、画像処理が終了
したフラグがあれば、図７のフローチャートを終了し、
そうでなければ、新たに画像を入力しステップＳ３０１
〜Ｓ３０４の処理を繰り返す。

【００７９】次に、図６に示す読み出し装置２００Ｂの
動作説明を行う。図８のフローチャートは、画像バッフ
ァ２０５から画像を読み込み、その画像を用いて個体識
別等の画像処理を行い、結果を表示する処理である。

【００８０】ステップＳ４０１では、画像バッファ２０
５中の画質データ領域９０２の各ブロックの値を参照
し、最も画質の評価値の高い値を持つ画質ブロックの番
号を検索する。例えば、画質評価値ブロックｍの値が画
質データ領域９０２で最も高い値であったとすると、画
像ブロックｍから画像を読み込み、画像ブロックｍが空
き領域になったことを画像バッファ２０５のヘッダ領域
に書き込む。

【００８１】ステップＳ４０２ではステップＳ４０１で
読み込んだ画像を処理して、例えば個体識別等を行い、
その結果をステップＳ４０３で表示する。

【００８２】終了判定（ステップＳ４０４）ではステッ
プＳ４０２で個体識別等の画像処理に成功した場合に
は、画像処理終了のフラグを画像バッファ２０５のヘッ
ダ領域に書き込み、処理を終了する。一方、個体識別等
の画像処理に失敗した場合には、ステップＳ４０１に戻
り、以降の処理を繰り返す。

【００８３】〈効果〉以上のように、具体例２によれ
ば、人間、または馬、牛等動物の視線検出や目に含まれ
る情報を利用して個体識別を行うような場合、それらが
自然な動きをしている時に撮影した目の連続画像中か
ら、画像処理や照合に適した画像を選び、それらをバッ
ファに蓄積し、その中から画像処理や照合の成功する可
能性の高い画像から順に処理を行うことができる。

【００８４】従って、例えば、画像処理や照合の処理を
瞬時に行うことができず、なおかつ、画像処理や照合に
適した画像が連続画像中のある一定時間内に集中したよ
うな場合でも、画像処理や照合に適した画像はバッファ
中に蓄えられているので、それらの画像を処理できる回
数が増え、システム全体の処理時間を短くすることがで
きる。

【００８５】また、入力画像を画像バッファ２０５に書
き込むときに、画像バッファ２０５に空き領域がない場
合、画像バッファ２０５中の画像のうち評価値が最も低
いものと、書き込む画像の評価値を比較し、書き込む画
像の評価値の方が高ければ、評価値が最も低い画像の代
わりに、入力画像とその評価値を書き込むようにしたの
で、画像バッファ２０５には評価値の高いものが格納さ
れ、より画像処理に成功する確率を高めることができ
る。

【００８６】《具体例３》具体例３は、画質評価を並列
処理して画像バッファに書き込むと共に、照合処理も並
列に行うようにしたものである。

【００８７】〈構成〉図１０は具体例３の構成図であ
る。カメラ３０１および照明部３０２は、図６に示した
具体例２と同じである。画像分配部３０３は、カメラ３
０１からの画像がディジタル変換されて入力する装置
で、この画像分配部３０３では、画質評価ユニット３０
４（３０４−１〜３０４−Ｍ）の動作状況を観察し、入
力待ちをしているユニットに対して画像を供給するよう
構成されている。

【００８８】画質評価ユニット３０４では、入力された
画像に対して、例えば、上記具体例１等の方法で画質の
評価値を計算し、与えられた画像が照合に適しているか
どうかを判断し、照合に適していれば画像バッファ３０
５に評価値と共に書き込む機能を有している。これら画
質評価ユニット３０４はそれぞれが独立に動作するもの
とする。また、以下の説明では画質評価ユニットはＭ個
（画質評価ユニット３０４−１〜３０４−Ｍ）あるもの
とする。

【００８９】画像バッファ３０５には、複数枚の画像を
蓄積することができる。尚、画像バッファ３０５のデー
タ構成は、具体例２の画像バッファ２０５と同一である
ため、ここでの説明は省略する。

【００９０】画像処理ユニット３０６（３０６−１〜３
０６−Ｌ）は、画像バッファ３０５中に蓄えられている
画像の中で、画質の評価値の最も高い画像を読み出し、
その画像に対してシステムが個体識別装置等の場合、照
合等の処理を行う機能部である。また、読み出した画像
はその評価値と共に画像バッファ３０５の中から消去す
るよう構成されている。更に、これら画像処理ユニット
は３０６は、それぞれが独立に動作するものとする。
尚、以下の説明では、画像処理ユニットはＬ個（画像処
理ユニット３０６−１〜３０６−Ｌ）あるものとする。

【００９１】処理結果出力部３０７は、各画像処理ユニ
ット３０６における処理結果を表示する機能部である。

【００９２】〈動作〉図１１は、具体例３における画像
分配処理の動作を示すフローチャートである。このフロ
ーチャートは、カメラ３０１から画像を入力し、画質の
評価値を求めるブロックに画像を分配する動作のフロー
チャートである。

【００９３】ステップＳ５０１で入力された画像は、先
ず、画質評価ユニット３０４−１の状態を見て、入力待
ちの状態であればステップＳ５０１の画像を画質計算ユ
ニット１（３０４）に与え（ステップＳ５０３）、ステ
ップＳ５０８で終了確認を行った後、ステップＳ５０１
に戻り、次の画像入力を行う。

【００９４】画質評価ユニット３０４−１の状態が動作
中であれば、画質評価ユニット３０４−２の状態を見
て、入力待ちの状態であればステップＳ５０１の画像を
画質評価ユニット３０４−２に与え（ステップＳ５０
４）、ステップＳ５０８で終了確認を行った後、ステッ
プＳ５０１に戻り、次の画像入力を行う。

【００９５】以降、同様の動作を画質評価ユニットの数
だけ行う。図のように画質評価ユニットの数がＭ個の場
合、Ｍ個全てのユニットの状態が動作中であれば、ステ
ップＳ５０８で終了確認を行った後、ステップＳ５０１
に戻り、次の画像入力を行う。

【００９６】ステップＳ５０８では、画像バッファのヘ
ッダ領域の情報を参照し、画像処理が終了したフラグが
あれば、図１１のフローチャートを終了し、そうでなけ
れば、新たに画像を入力し、ステップＳ５０１〜５０７
の処理を繰り返す。

【００９７】次に、図１０における画質評価ユニット３
０４の処理を説明する。各画質評価ユニット３０４の動
作は、具体例２の図７のフローチャートで説明した動作
と同じであるため、ここでの詳細な説明は省略する。但
し、図７のステップＳ３０１で画像入力を行う前に、画
像を入力する状態であることを、図１０の画像分配部３
０３に伝える点が具体例２と異なる点である。

【００９８】次に、画像処理ユニット３０６の処理説明
を行う。各画像処理ユニット３０６の動作は、図８の画
像処理ユニットのフローチャートで示した動作と同じで
ある。

【００９９】〈効果〉以上のように、具体例３は、人
間、または馬、牛等動物の視線検出や目に含まれる情報
を利用して個体識別を行うような場合、それらが自然な
動きをしている時に撮影した目の連続画像の別々のフレ
ームを、それぞれ独立して動作している画質評価装置に
入力し、それぞれの画質評価装置が入力画像が画像処理
や照合に適しているかどうかを判断し、それらをバッフ
ァに蓄積するため、画質評価の処理時間が無視できない
場合でも、連続画像中の多くのフレームを後段の画像処
理装置に渡すことができる。

【０１００】また、それぞれが独立して動作する画像処
理装置が、画像が蓄積されたバッファ中からその時点で
最も画質の評価値の高い画像を読み込み、画像処理を行
うため、画像処理の処理時間が無視できない場合でも、
連続画像中の多くのフレームを処理することができ、な
おかつ、常に画像処理や照合の成功する可能性の高い画
像から順に処理を行うことにより、システム全体の画像
処理の時間を短くすることができる。

【０１０１】また、上記具体例３の個体識別装置の画質
評価ユニット３０４それぞれにカメラと照明からなる撮
像部を設けてもよく、これを次に説明する。

【０１０２】図１２は、具体例３の変形例の構成図であ
る。この装置は、各画質評価ユニット３０４のそれぞれ
に、カメラ４０１（４０１−１〜４０１−Ｍ）を設け、
かつ、それぞれのカメラ４０１の対象個体を照明するた
めの照明部４０２（４０２−１〜４０２−Ｍ）を備えて
いる。

【０１０３】このように構成された個体識別装置は、画
像分配装置を持たず、それぞれの画質評価ユニット４０
３（４０３−１〜４０３−Ｍ）が独立してカメラ４０１
から映像を取得し、画像バッファ４０４に書き込む。そ
の他の画像処理ユニット４０５（４０５−１〜４０５−
Ｌ）および処理結果出力部４０６の構成および動作は図
１０に示した具体例３の画像処理ユニット３０６と処理
結果出力部３０７と同じである。

【０１０４】従って、この変形例では、同一の個体に対
して同時に種々の画像を得ることができ、その結果、よ
り評価値の高い画像を得る確率を向上させることができ
る。

【０１０５】尚、上記具体例２、３および具体例３の変
形例では、画質評価を具体例１の手段を用いて行うよう
構成したが、他の手段を用いて画像評価を行うよう構成
してもよい。

【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を示す構成図
である。

【図２】本発明の個体識別装置の具体例１の動作を示す
フローチャートである。

【図３】人物の目を撮影した画像の例を示す説明図であ
る。

【図４】本発明の個体識別装置の具体例１における照明
の写り込みの各パラメータを調べるための動作フローチ
ャートである。

【図５】本発明の個体識別装置の具体例１における写り
込みのパラメータの測定値の分布から、評価値を算出す
る方法の説明図である。

【図６】本発明の具体例２の個体識別装置の構成図であ
る。

【図７】本発明の具体例２における書き込み装置の動作
フローチャートである。

【図８】本発明の具体例２における読み出し装置の動作
フローチャートである。

【図９】本発明の具体例２における画像バッファのデー
タ構成を示す説明図である。

【図１０】本発明の具体例３の個体識別装置の構成図で
ある。

【図１１】本発明の具体例３における画像分配処理の動
作を示すフローチャートである。

【図１２】本発明の具体例３の個体識別装置の変形例の
構成図である。

【符号の説明】

１０３、２０３ 画質計算部 １０４ 画質評価部 １０５、２０７ 画像処理部 ２００Ａ 書き込み装置 ２００Ｂ 読み出し装置 ２０４ 画像書き込み部 ２０５、３０５、４０４ 画像バッファ ２０６ 画像読み込み部 ３０３ 画像分配部 ３０４−１〜３０４−Ｍ、４０３−１〜４０３−Ｍ 画
質評価ユニット ３０６−１〜３０６−Ｌ、４０５−１〜４０５−Ｌ 画
像処理ユニット ４０１−１〜４０１−Ｍ カメラ（撮像部）

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力目画像から照明の写り込みの位置、
   大きさ、形状または当該画像全体の微分値のうち、複数
   の情報に対して、それぞれ予め定められた評価基準に基
   づき画質を表す評価値を与える画質計算部と、 前記画質計算部で与えた複数の評価値に基づき、前記入
   力目画像の画質を算出する画質評価部と、 前記画質評価部の評価値に基づき、前記入力目画像に対
   する個体識別のための画像処理を行う画像処理部とを備
   えたことを特徴とする個体識別装置。
2. 【請求項２】 請求項１に記載の個体識別装置におい
   て、 複数の評価値の合計値に基づき画質判定を行う画質評価
   部を備えたことを特徴とする個体識別装置。
3. 【請求項３】 請求項１または２に記載の個体識別装置
   において、 画像処理部で個体の特徴量が抽出できた画像に対する情
   報の測定値を記録し、当該測定値に基づき評価値を与え
   るための評価基準を求める画質評価部を備えたことを特
   徴とする個体識別装置。
4. 【請求項４】 請求項３に記載の個体識別装置におい
   て、 画像処理部で個体の特徴量が抽出できた画像の測定値
   を、当該測定値の頻度の分布として記録し、当該分布か
   ら評価値を与えるための評価基準を求める画質評価部を
   備えたことを特徴とする個体識別装置。
5. 【請求項５】 請求項３に記載の個体識別装置におい
   て、 画像処理部で個体の特徴量が抽出できた画像に対する情
   報の測定値の平均値を求め、入力目画像に対する測定値
   の値が、前記平均値に近いほど評価値が高くなるよう評
   価基準を決定する画質評価部を備えたことを特徴とする
   個体識別装置。
6. 【請求項６】 書き込み装置と、画像バッファと、前記
   書き込み装置とは独立して動作する読み出し装置とから
   なり、 前記書き込み装置は、 入力画像に対し、その画質が照合に適しているほど高い
   値となるよう決定された評価値を計算する画質計算部
   と、 前記画質計算部で計算した評価値に基づき照合に適して
   いる否かを判定し、照合に適していると判定した場合
   は、当該評価値を前記入力画像に付与して前記画像バッ
   ファに書き込む画像書き込み部とからなり、 前記読み出し装置は、 前記画像バッファに格納された画像のうち、評価値の高
   い画像から順次読み出す画像読み出し部と、 前記画像読み出し部が読み出した画像に対して個体識別
   のための画像処理を行う画像処理部とからなることを特
   徴とする個体識別装置。
7. 【請求項７】 請求項６に記載の個体識別装置におい
   て、 入力画像を画像バッファに書き込むときに当該画像バッ
   ファに空き領域がない場合、前記画像バッファ中の画像
   のうち評価値が最も低いものと、当該書き込む画像の評
   価値を比較し、書き込む画像の評価値の方が高ければ、
   前記評価値が最も低い画像の代わりに、入力画像とその
   評価値を書き込む画像書き込み部を備えたことを特徴と
   する個体識別装置。
8. 【請求項８】 書き込み装置と、画像バッファと、前記
   書き込み装置とは独立して動作する読み出し装置とから
   なり、 前記書き込み装置は、 入力画像に対し、その画質が照合に適しているほど高い
   値となるよう決定された評価値を計算し、当該評価値に
   基づき照合に適していると判定した場合は、前記評価値
   を前記入力画像に付与して前記画像バッファに書き込む
   複数の画像評価ユニットと、 前記複数の画像評価ユニットに対して、入力画像を分配
   する画像分配部とからなり、 前記読み出し装置は、 前記画像バッファに格納された画像のうち、評価値の高
   い画像から順次読み出す画像読み出し部と、 前記画像読み出し部が読み出した画像に対して個体識別
   のための画像処理を行う画像処理部とからなることを特
   徴とする個体識別装置。
9. 【請求項９】 書き込み装置と、画像バッファと、前記
   書き込み装置とは独立して動作する読み出し装置とから
   なり、 前記書き込み装置は、 複数の撮像部と、 前記それぞれの撮像部に対応して複数設けられ、前記各
   撮像部で撮像した画像に対し、その画質が照合に適して
   いるほど高い値となるよう決定された評価値を計算し、
   当該評価値に基づき照合に適していると判定した場合
   は、前記評価値を前記入力画像に付与して前記画像バッ
   ファに書き込む画像評価ユニットと、 前記複数の画像評価ユニットに対して、入力画像を分配
   する画像分配部とからなり、 前記読み出し装置は、 前記画像バッファに格納された画像のうち、評価値の高
   い画像から順次読み出す画像読み出し部と、 前記画像読み出し部が読み出した画像に対して個体識別
   のための画像処理を行う画像処理部とからなることを特
   徴とする個体識別装置。
10. 【請求項１０】 請求項８または９に記載の個体識別装
    置において、 読み出し装置は、 前記画像バッファに格納された画像のうち、評価値の高
    い画像から順次読み出し、当該読み出した画像に対して
    個体識別のための画像処理を行う画像処理ユニットを複
    数備えたことを特徴とする個体識別装置。