JP2001167275A - 個体識別装置 - Google Patents

個体識別装置

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JP2001167275A
JP2001167275A JP35261399A JP35261399A JP2001167275A JP 2001167275 A JP2001167275 A JP 2001167275A JP 35261399 A JP35261399 A JP 35261399A JP 35261399 A JP35261399 A JP 35261399A JP 2001167275 A JP2001167275 A JP 2001167275A
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JP35261399A
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Inventor
Shinichi Horikawa
Yuji Kuno
Masahiko Suzaki
裕次 久野
慎一 堀川
昌彦 須崎
Original Assignee
Oki Electric Ind Co Ltd
沖電気工業株式会社
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 虹彩データを生後直後に登録した場合でも、
長期に渡り高精度で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】 境界決定部1は、眼画像の瞳孔と虹彩と
の境界を決定する。サブ境界決定部2は、境界決定部1
で決定された境界を元に、複数のサブ境界を算出する。
解析部3は、境界とサブ境界とに対応して複数の虹彩画
像を切り出し、かつ、これら虹彩画像をコード化する。
登録データ格納部5には、予め登録された辞書データと
しての登録データが格納されている。識別部4は、解析
部3で解析された複数のコードと、登録データ格納部5
の登録データとを比較し、個体識別を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【0001】

【発明の属する技術分野】本発明は、虹彩を利用して個
体識別を行う個体識別装置に関する。

【0002】

【従来の技術】従来、虹彩を利用して個体識別を行う個
体識別装置としては、例えば次のような文献があった。 [文献]特表平8−504979号公報「虹彩解析に基
づく生体測定学的人物識別システム」

【0003】上記文献のように、虹彩パターンを利用し
て個人を識別する技術が開示されている。例えば、上記
文献では、虹彩が円である場合について、虹彩領域を画
像イメージ中から抽出し、虹彩パターンをデジタルコー
ドに変換していた。

【0004】

【発明が解決しようとする課題】ところで、一般に、人
間も動物も生後直後は色素沈着の影響その他により、虹
彩パターンが暗く見えにくい。これが成長するにつれ、
虹彩パターンが次第に明瞭となり、安定する。人間の場
合は生後2年は不変であると言われるが、それより以
前、例えば生後直後に虹彩パターンを登録した場合、成
長後に照合を行うと、照合パターンと登録パターンとの
差が大きくなり、本人を特定することが困難になる。

【0005】図2および図3は、虹彩パターンの違いを
示す説明図および虹彩の経年変化の説明図である。図2
において、(a)に示す成人の虹彩パターンは比較的明
るく写るため虹彩パターンが明瞭である。一方、(b)
に示す生後直後の虹彩パターンは色素沈着の影響によ
り、虹彩部分が暗く写る。図3は、このような生後直後
および成人の虹彩パターンがその画像濃度に与える影響
を模式的に示したものである。

【0006】図3において、瞳孔120を囲うように虹
彩121が存在している。虹彩121において、以下の
特徴要素が存在している。先ず、瞳孔の収縮を制御する
内側括約筋および外側括約筋の境界を示す分割輪122
がほぼ瞳孔の同心円状に存在している。また、虹彩内部
には窪みである窩孔123が点在する。更に、瞳孔近辺
から放射状に筋肉の皺である皺壁124が存在してお
り、その中には分割輪122を越え、虹彩の外側輪郭近
辺まで延びているものもある。

【0007】生後直後の虹彩パターンは上記の各要素が
未発達であったり、仮に発達していたとしても、図2
(b)のように虹彩表面が暗いため各要素のコントラス
トが悪く、見えにくい。従って、これらを画像濃度で表
すと図3の下部のようになる。

【0008】成人の虹彩(実線部分)は、虹彩部分の画
像濃度が高く(明るく)、虹彩の各要素において濃淡差
が明瞭である。一方、生後直後の虹彩(破線部分)は、
虹彩部分の画像濃度が低く(暗く)、虹彩と瞳孔部の濃
度差および虹彩内の各要素における濃淡差が不明瞭であ
る。

【0009】しかしながら、上記従来の技術では、ある
程度年齢を経て虹彩パターンが安定した人間、動物を前
提としていた。従って、上述した生後直後の虹彩パター
ンに対して、文献のように、瞳孔虹彩境界を検出すると
瞳孔と虹彩部分との濃度差が小さいために、本来の境界
とは異なる位置を誤検出する恐れがあった。

【0010】図4は、瞳孔境界検出ミスの説明図であ
る。図中の白抜き実線で囲まれた円が誤検出した瞳孔円
を表している。図示のように、例えば、生後直後のデー
タで瞳孔円を誤検出した場合は、虹彩領域が本来の領域
とは異なってしまうため、成長後のデータと照合した場
合照合精度が得られないという問題があった。

【0011】

【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〉入力された眼画像の瞳孔と虹彩との境界を決
定する境界決定部と、境界決定部で決定された境界を元
に、境界とは異なる複数のサブ境界を算出するサブ境界
決定部と、境界とサブ境界とに対応して複数の虹彩画像
を切り出し、かつ、これら虹彩画像をコード化する解析
部と、解析部でコード化した複数のコードと、辞書デー
タとして予め設けられた登録データとを比較することに
より入力された眼画像の個体識別を行う識別部とを備え
たことを特徴とする個体識別装置。

【0012】〈構成2〉入力された眼画像の瞳孔と虹彩
との境界を決定する境界決定部と、境界決定部で決定さ
れた境界に対応して虹彩画像を切り出し、かつ、この虹
彩画像をコード化する解析部と、瞳孔と虹彩との境界
と、この境界とは異なる複数のサブ境界とに対応して抽
出された複数の虹彩画像の値を示す複数のコードを1個
体の辞書データとして格納する登録データ格納部と、解
析部でコード化された眼画像のコードと、登録データ格
納部の複数のコードを比較することにより入力された眼
画像の個体識別を行う識別部とを備えたことを特徴とす
る個体識別装置。

【0013】〈構成3〉入力された眼画像の瞳孔と虹彩
との境界を決定する境界決定部と、境界決定部で決定さ
れた境界に対応して虹彩画像を切り出し、かつ、この虹
彩画像をコード化する場合、同一個体の生後直後および
虹彩部分の色素沈着安定化後のイメージに基づき、これ
らイメージに共通する虹彩要素を抽出してコード化を行
う解析部と、解析部でコード化された眼画像のコード
と、予め設けられた生後直後に登録された幼児登録コー
ドとを比較することにより入力された眼画像の個体識別
を行う識別部とを備えたことを特徴とする個体識別装
置。

【0014】〈構成4〉構成3に記載の個体識別装置に
おいて、境界決定部で決定された境界を元に、境界とは
異なる複数のサブ境界を算出するサブ境界決定部と、境
界とサブ境界とに対応して複数の虹彩画像を切り出して
コード化する解析部とを備えたことを特徴とする個体識
別装置。

【0015】〈構成5〉構成3または4に記載の個体識
別装置において、同一個体の生後直後および虹彩部分の
色素沈着安定化後のイメージに基づき、これらイメージ
に共通する虹彩要素を抽出するためのパラメータを保持
するパラメータ設定部と、虹彩画像をコード化する場
合、パラメータ設定部のパラメータを用いて演算を行う
解析部とを備えたことを特徴とする個体識別装置。

【0016】〈構成6〉構成5に記載の個体識別装置に
おいて、パラメータ設定部のパラメータは、複数の個体
の本体間の相違度の平均値と、他体間の相違度の平均値
との差が最大となるパラメータであることを特徴とする
個体識別装置。

【0017】〈構成7〉構成5または6に記載の個体識
別装置において、パラメータ設定部のパラメータは、予
め決められた閾値より小さい他体間相違度分布が最小と
なるパラメータであることを特徴とする個体識別装置。

【0018】〈構成8〉構成5〜7のいずれかに記載の
個体識別装置において、パラメータ設定部のパラメータ
は、予め決められた閾値より大きい本体間相違度分布が
最小となるパラメータであることを特徴とする個体識別
装置。

【0019】〈構成9〉構成1および3〜8のいずれか
に記載の個体識別装置において、虹彩の外側境界を決定
する境界決定部と、境界決定部で虹彩の外側境界を元
に、外側境界とは異なる複数のサブ外側境界を算出する
サブ境界決定部とを備えたことを特徴とする個体識別装
置。

【0020】〈構成10〉構成2に記載の個体識別装置
において、虹彩と強膜との境界と、この境界とは異なる
複数のサブ境界とに対応して抽出された複数の虹彩画像
の値を示す複数のコードを1個体の辞書データとして格
納する登録データ格納部を備えたことを特徴とする個体
識別装置。

【0021】

【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。尚、以下の具体例では、識
別個体として図3で示したように、瞳孔の形が円形の眼
(人間、犬等)の場合を例にとって説明しているが、次
に説明するように、瞳孔が楕円形の眼(馬、牛等)であ
っても同様に適用可能である。

【0022】図5は、瞳孔が楕円形の眼の説明図であ
る。図示のように、楕円形の眼では、瞳孔120が楕円
形であり、これにより、虹彩121も楕円となってい
る。また、この他にも放射状の皺である皺壁124に加
え、円弧状の皺125も存在している。以下、識別個体
を人間であるとして説明を行う。

【0023】《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、境界決定部1、サブ境界
決定部2、解析部3、識別部4、登録データ格納部5か
らなる。

【0024】境界決定部1は、入力される眼画像の瞳孔
の虹彩との境界を決定する機能部である。サブ境界決定
部2は、境界決定部1で決定された瞳孔境界を元に、こ
の瞳孔境界とは異なる複数のサブ瞳孔境界を算出する機
能部である。解析部3は、境界決定部1で求められた瞳
孔境界と、サブ境界決定部2で求められたサブ瞳孔境界
とに対応して複数の虹彩画像を切り出し、かつ、これら
虹彩画像をコード化する機能部である。識別部4は、解
析部3で解析された複数のコードデータと、登録データ
格納部5に格納されている登録データとを比較し、個体
識別を行い、その識別結果を出力する機能部である。登
録データ格納部5は、辞書となる個人の虹彩コードデー
タを格納するものである。尚、この登録データは、個人
の生後直後といった幼児期の虹彩データである。

【0025】尚、上記構成において、境界決定部1〜識
別部4の各機能は、各処理に対応したソフトウェアとこ
れを実行するためのプロセッサやメモリ等からなる。ま
た、登録データ格納部5は、半導体メモリやハードディ
スク装置等の記憶装置から構成されている。

【0026】〈動作〉図6は、具体例1の動作を示すフ
ローチャートである。先ず、カメラ等の撮像機器を用い
て個人の眼画像を獲得する(ステップS101)。境界
決定部1は、眼画像から、虹彩と瞳孔の境界を決定する
(ステップS102)。例えば、一般に、瞳孔領域は虹
彩領域よりも画像の濃度が低いため、濃淡情報を用いて
瞳孔の領域を抽出し、これを手掛りに瞳孔輪郭、即ち虹
彩(内側)輪郭を抽出することができる。この場合、輪
郭部分では画像の濃淡変化が激しいことから微分演算子
などによりエッジエネルギを求め、この情報を利用して
輪郭部分を抽出することも可能である。

【0027】また、サブ境界決定部2では、境界決定部
1で得られた境界を元に、複数のサブ境界を設定する
(ステップS103)。具体的には、境界が円である場
合には、中心座標を変えた複数の円、あるいは楕円など
別の形状を充てる。楕円を境界とする場合には、中心座
標だけでなく、長径、短径、扁平率、傾き等を変えた境
界を充ててもよい。画像上で得られる瞳孔虹彩境界のコ
ントラストが低く、一意に境界を設定することが困難で
あるため、複数の境界候補を設定し、後述のように各境
界に対して虹彩をデータ化する。これにより、境界決定
部1からは、抽出した瞳孔虹彩境界が出力され、サブ境
界決定部2からは瞳孔虹彩境界を元に生成した複数のサ
ブ瞳孔虹彩境界が出力される。

【0028】図7は、サブ境界設定方法の説明図であ
る。図示のように、境界決定部1で抽出した瞳孔虹彩境
界と、サブ境界決定部2で抽出した複数のサブ瞳孔虹彩
境界とにより複数の境界が生成されている。

【0029】また、境界決定部1は、虹彩と強膜(いわ
ゆる白目)との境界部分を決定する(ステップS10
4)。虹彩(外側)輪郭は、瞳孔虹彩境界と同様に、虹
彩部分と強膜部分とのエッジエネルギを利用して抽出す
ることができる。虹彩の外側境界も瞳孔虹彩境界(内側
境界)と同様に複数のサブ境界を設定してもよい。

【0030】また、虹彩の内側および外側輪郭はほぼ円
形であるので、円形Hough変換等のモデルフィッティン
グ手法を用いることも可能である。

【0031】次に、解析部3では、ステップS101の
瞳孔虹彩境界決定処理〜ステップS104の虹彩の外側
境界決定処理で得られた複数の虹彩境界それぞれに対し
て座標系を設定する(ステップS105)。座標系とし
ては極座標系あるいは楕円座標系が用いられる。

【0032】更に、ステップS105の複数解析系設定
処理で得られた座標系で虹彩部分を内分し、コード化す
る領域を決定する(ステップS106)。このコード化
する領域としては、例えば従来文献に示されているよう
に同心円状に解析帯域を設定する。

【0033】また、解析部3では、得られた画像に対し
て、予め定めた虹彩パターン解析方法で虹彩パターンを
データ化する(ステップS107)。例えば、従来文献
に示すように、帯域周波数検出フィルタの一手法である
Gaborフィルタを使用してデータ化する。このデータ化
は複数解析帯域設定処理(ステップS106)で設定さ
れたそれぞれの解析帯域に対して行われる。

【0034】ステップS107のイメージデータ解析処
理の結果、個々の解析系に対する複数の識別コードが解
析部3から識別部4に対して提供される(ステップS1
08)。更に、その複数の識別コードは、ハミング距離
計算のため、登録データ格納部5に格納されている登録
データと比較される(ステップS109)。尚、ハミン
グ距離以外にも、ユークリッド距離やマハラナビス距離
等、他の距離尺度を使用してもよい。

【0035】識別部4では、ステップS108の複数識
別コード提供処理で提供された複数の識別コードと、登
録データ格納部5の登録コードとをそれぞれ比較し、最
も相違度が小さいコードを得る。これにより、識別部4
では、ステップS109のコード比較処理で得た最も小
さい相違度が、予め定めた識別のための閾値よりも小さ
いか否かを判定する。最小相違度が閾値より小さけれ
ば、それに該当する登録データのID情報(例えば氏
名)が出力され、最小相違度が閾値より大きければ、該
当する本体がいないということで本イメージを拒否する
(ステップS110)。

【0036】尚、上記具体例1では、登録データ格納部
5に格納する登録データを幼児期の虹彩画像から求めた
データとし、この登録データに対して、成人の複数の識
別データを比較するようにしたが、登録データを幼児期
の複数種類格納するようにしてもよい。次にこの場合を
説明する。

【0037】図8は、複数コードを登録する場合の登録
処理のフローチャートである。生後直後の虹彩画像を登
録データとする場合、一つの基準データに基づき複数の
サブデータを作成し、これらのデータを登録する。先
ず、生後直後の虹彩画像を獲得すると(ステップS20
1)、この虹彩画像に対して瞳孔虹彩境界決定処理(ス
テップS202)および瞳孔虹彩サブ境界決定処理(ス
テップS203)を行う。これらの処理は、図6におけ
るステップS101〜ステップS103の処理と同様で
あり、以降のステップS204〜ステップS207の処
理も、図6のステップS104〜ステップS107と同
様である。

【0038】ステップS207までの処理により、複数
の解析データが得られると、これらの解析データは複数
の登録コードとして提供される(ステップS208)。
そして、これら複数の登録コードは、辞書データとして
格納される。

【0039】尚、上記登録処理を行う装置としては、図
1に示した個体識別装置における解析部3の解析結果を
登録データとして用いるようにすれば容易に実現するこ
とができる。

【0040】また、このような同一個体に対して複数の
登録データを登録データ格納部5に登録した場合の個体
識別装置としては、図1の構成において、サブ境界決定
部2が存在しないだけであるため、ここでの図示は省略
する。また、その動作としては、境界決定部1にて、成
人の眼画像に対して瞳孔境界と虹彩の外側境界を算出
し、これらの境界に基づいて解析部3で虹彩をコード化
する。次いで、この虹彩コードを識別部4で複数の登録
データを比較し、その識別結果を送出するものである。

【0041】〈効果〉以上のように具体例1によれば、
一つの瞳孔虹彩境界や虹彩の外側境界を元に、複数のサ
ブ瞳孔虹彩境界やサブ外側境界を求め、これらに対応し
て複数の虹彩データを生成し、これらの虹彩データを照
合データとするようにしたので、虹彩画像が不明瞭な時
期の登録データであった場合でも、その登録データの境
界と一致する確率が高くなる。従って、生後直後の瞳孔
虹彩境界が不明瞭な場合の登録データであったとして
も、高精度で識別を行うことができる。

【0042】《具体例2》上記具体例1では、瞳孔虹彩
境界における濃度差が小さいことによる解析系の不安定
さを防ぐための実現手段について説明した。その他の課
題として図3で示したように虹彩表面において濃度が低
い(暗い)ために、虹彩の各要素が見えにくくなる。こ
のため、イメージデータを解析し識別コードを作成する
段階で、個体が本来保有する虹彩の特徴要素を反映でき
ない可能性が生じる。具体例2では、この課題につい
て、幼児から成人まで一貫して安定している成分のみコ
ード化する個体識別装置について説明する。

【0043】〈構成〉図9は、具体例2の構成図であ
る。図の装置は、境界決定部1、サブ境界決定部2、解
析部3a、識別部4、登録データ格納部5に加えて、パ
ラメータ設定部6を備えている。また、登録データ格納
部5の登録データは、幼児登録データである。

【0044】図10は、パラメータ設定部6における波
長パラメータ設定処理の概念を示す説明図である。

【0045】図10において、虹彩の特徴要素は、安定
成分と不安定成分(経年変化成分)を持つと仮定してい
る。ここで安定成分とは、生後直後において既に成長し
ており、かつ、色素沈着によって虹彩表面の濃度が低く
ても見易い要素を指している。

【0046】一方、不安定成分とは生後直後には成長し
ていない、または成長していても虹彩表面の濃度が低い
ため見えにくい要素であるといえる。不安定成分は成長
した個体においては安定成分同様、画像上に見ることが
可能であるが、生後直後では見えにくい要素である。

【0047】例えば文献に代表される従来の手法では、
成長した個体だけを対象としていたので、識別コードを
作成する際に安定成分および不安定成分の双方をコード
化していた。一方、幼児のイメージデータに対してこの
コード化をそのまま施すと、不安定成分はコード化され
ないため、成人になった後では照合ができない可能性が
ある。これに対して、成人であっても安定成分のみをコ
ード化すれば、生後直後の登録データに比べて相違度が
小さい。従って、幼児の登録データに対して成人におい
ても照合可能となる。具体的なパラメータの設定方法
は、次の通りである。

【0048】(1)同一個体の生後直後のイメージデー
タおよび成人のイメージデータを複数個体分準備する。
この場合、成人のイメージデータは大人である必要はな
く、色素沈着等の変化が収束していれば幼児期でもよ
い。例えば人間の場合は2歳以降であれば使用可能であ
る。

【0049】(2)同一個体(本体)の生後直後および
成人のイメージデータ間で、特定の波長パラメータを用
いてGaborフィルタ等により虹彩パターンをコード化
し、本体間の相違度(例えばハミング距離)ヒストグラ
ムを計算する。この計算を複数個体に対して行い、本体
間相違度分布を求める。

【0050】(3)異なる個体同士(他体)で同様に相
違度ヒストグラムを計算し他体間相違度分布を求める。

【0051】図11は、本体−他体間分布の説明図であ
る。図では、上記(2)で求めた本体間相違度分布と、
上記(3)で求めた他体間分布を示している。

【0052】(4)本体間分布および該当波長パラメー
タにおける本体−他体間分離度を評価する。本体−他体
間分離度としては、例えば、以下の指針が使用される。 (A)本体間分布、他体間分布の平均値、分散の差 (B)ある特定の相違度において閾値を設け、本体間相
違度分布全体に対する該当閾値より大きな相違度を持つ
本体間分布の割合(本体拒否率)および他体間相違度分
布全体に対する閾値より小さな相違度を持つ他体間分布
の割合(他体受諾率)

【0053】(5)複数の波長パラメータに対して上記
(1)〜(4)の処理を行い、最も本体−他体間分離度
が大きい波長パラメータを設定する。ここで、最も本体
−他体間分離度が大きい波長パラメータとは次のような
基準で求める。

【0054】(A)本体間相違度分布、他体間相違度分
布の各平均値の差が最大となる波長パラメータを最も本
体−他体間分離度が大きい波長パラメータとする。 (B)ある相違度で設けた閾値より小さい他体間相違度
分布が最小となる波長パラメータを最も本体−他体間分
離度が大きい波長パラメータとする。 (C)ある相違度で設けた閾値より大きい本体間相違度
分布が最小となる波長パラメータを最も本体−他体間分
離度が大きい波長パラメータとする。

【0055】このようにして求めた分離度が最も大きい
波長パラメータにおいて、図10に示した安定成分が最
も多くコード化され、かつ、他体との誤認が少ないと見
なすことができる。

【0056】図9に戻り、解析部3aは、パラメータ設
定部6のパラメータを用いて解析処理を行う機能を有し
ている。即ち、境界決定部1とサブ境界決定部2からの
複数の虹彩パターンをコード化する場合、同一個体の生
後直後と虹彩部分の色素沈着安定化後のイメージに共通
する虹彩要素を抽出してコード化を行うよう構成されて
いる。他の各構成は具体例1と同様であるため、ここで
の説明は省略する。

【0057】〈動作〉図12は、具体例2の動作を示す
フローチャートである。具体例2において、イメージ獲
得処理(ステップS301)〜複数解析帯域設定処理
(ステップS306)までは、具体例1におけるイメー
ジ獲得処理(ステップS101)〜複数解析帯域設定処
理(ステップS106)と同様である。

【0058】次のイメージデータ解析処理(ステップS
307)および複数識別コード提供処理(ステップS3
08)では、ステップS311においてパラメータ設定
部6で設定された波長パラメータに対してイメージデー
タより識別コードを作成する。ハミング距離のためのコ
ード比較処理(ステップS309)では、識別部4は、
予め波長パラメータ設定で設定されたパラメータでコー
ド化された幼児登録データと識別コードを比較する。そ
して、識別部4は、予め定めた閾値で本体または他体を
判定する(ステップS310)。

【0059】尚、具体例2における波長パラメータは、
図10で示したように安定成分のみをコード化している
ため、従来方式に比べてコードに反映される虹彩特徴要
素が少なくなっている。これは本体を代表する情報量が
少なく、他体を本体と誤認する他体受諾が発生し易くな
ることを意味する。従って、従来方式や具体例1と同等
の誤認率(他体受諾率)を確保するならば、本体−他体
を識別するための閾値を、より小さな相違度(ハミング
距離)に設定する必要がある。

【0060】〈効果〉以上のように、具体例2によれ
ば、生後直後および成人の双方に安定した虹彩特徴の要
素をコード化するようにパラメータを設定したため、生
後直後に登録した場合でも、以後、長期に渡り、本人の
照合が可能である。

【0061】《利用形態》上記具体例2では、パラメー
タ設定部6のパラメータを波長パラメータとしたが、虹
彩パターンをコード化する手法に応じて、同一個体の生
後直後と虹彩部分の色素沈着安定化後のイメージに共通
する虹彩要素が抽出できるパラメータであればどのよう
なパラメータであってもよい。

【0062】上記各具体例では、サブ境界決定部2にお
いて、虹彩の外側境界に対してサブ外側境界を求めるよ
うにしたが、サブ瞳孔境界のみであってもよい。

【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】虹彩パターンの違いを示す説明図である。

【図3】虹彩の経年変化を示す説明図である。

【図4】瞳孔境界検出ミスの説明図である。

【図5】瞳孔が楕円形の眼の説明図である。

【図6】具体例1の動作を示すフローチャートである。

【図7】サブ境界設定方法の説明図である。

【図8】複数コードを登録する場合の登録処理のフロー
チャートである。

【図9】具体例2の構成図である。

【図10】波長パラメータ設定処理の概念を示す説明図
である。

【図11】本体−他体間分布の説明図である。

【図12】具体例2の動作を示すフローチャートであ
る。

【符号の説明】

1 境界決定部 2 サブ境界決定部 3、3a 解析部 4 識別部 5 登録データ格納部 6 パラメータ設定部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 堀川 慎一 東京都港区虎ノ門1丁目7番12号 沖電気 工業株式会社内 Fターム(参考) 4C038 VA07 VB04 VC05 VC20 5B043 AA09 BA04 DA05 EA02 GA01

Claims (10)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】 入力された眼画像の瞳孔と虹彩との境界
    を決定する境界決定部と、 前記境界決定部で決定された境界を元に、前記境界とは
    異なる複数のサブ境界を算出するサブ境界決定部と、 前記境界とサブ境界とに対応して複数の虹彩画像を切り
    出し、かつ、これら虹彩画像をコード化する解析部と、 前記解析部でコード化した複数のコードと、辞書データ
    として予め設けられた登録データとを比較することによ
    り前記入力された眼画像の個体識別を行う識別部とを備
    えたことを特徴とする個体識別装置。
  2. 【請求項2】 入力された眼画像の瞳孔と虹彩との境界
    を決定する境界決定部と、 前記境界決定部で決定された境界に対応して虹彩画像を
    切り出し、かつ、この虹彩画像をコード化する解析部
    と、 瞳孔と虹彩との境界と、この境界とは異なる複数のサブ
    境界とに対応して抽出された複数の虹彩画像の値を示す
    複数のコードを1個体の辞書データとして格納する登録
    データ格納部と、 前記解析部でコード化された前記眼画像のコードと、前
    記登録データ格納部の複数のコードを比較することによ
    り当該入力された眼画像の個体識別を行う識別部とを備
    えたことを特徴とする個体識別装置。
  3. 【請求項3】 入力された眼画像の瞳孔と虹彩との境界
    を決定する境界決定部と、 前記境界決定部で決定された境界に対応して虹彩画像を
    切り出し、かつ、この虹彩画像をコード化する場合、同
    一個体の生後直後および虹彩部分の色素沈着安定化後の
    イメージに基づき、これらイメージに共通する虹彩要素
    を抽出してコード化を行う解析部と、 前記解析部でコード化された前記眼画像のコードと、予
    め設けられた生後直後に登録された幼児登録コードとを
    比較することにより前記入力された眼画像の個体識別を
    行う識別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】 請求項3に記載の個体識別装置におい
    て、 前記境界決定部で決定された境界を元に、前記境界とは
    異なる複数のサブ境界を算出するサブ境界決定部と、 前記境界とサブ境界とに対応して複数の虹彩画像を切り
    出してコード化する解析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】 請求項3または4に記載の個体識別装置
    において、 同一個体の生後直後および虹彩部分の色素沈着安定化後
    のイメージに基づき、これらイメージに共通する虹彩要
    素を抽出するためのパラメータを保持するパラメータ設
    定部と、 虹彩画像をコード化する場合、前記パラメータ設定部の
    パラメータを用いて演算を行う解析部とを備えたことを
    特徴とする個体識別装置。
  6. 【請求項6】 請求項5に記載の個体識別装置におい
    て、 パラメータ設定部のパラメータは、複数の個体の本体間
    の相違度の平均値と、他体間の相違度の平均値との差が
    最大となるパラメータであることを特徴とする個体識別
    装置。
  7. 【請求項7】 請求項5または6に記載の個体識別装置
    において、 パラメータ設定部のパラメータは、予め決められた閾値
    より小さい他体間相違度分布が最小となるパラメータで
    あることを特徴とする個体識別装置。
  8. 【請求項8】 請求項5〜7のいずれかに記載の個体識
    別装置において、 パラメータ設定部のパラメータは、予め決められた閾値
    より大きい本体間相違度分布が最小となるパラメータで
    あることを特徴とする個体識別装置。
  9. 【請求項9】 請求項1および3〜8のいずれかに記載
    の個体識別装置において、 虹彩の外側境界を決定する境界決定部と、 前記境界決定部で虹彩の外側境界を元に、当該外側境界
    とは異なる複数のサブ外側境界を算出するサブ境界決定
    部とを備えたことを特徴とする個体識別装置。
  10. 【請求項10】 請求項2に記載の個体識別装置におい
    て、 虹彩と強膜との境界と、この境界とは異なる複数のサブ
    境界とに対応して抽出された複数の虹彩画像の値を示す
    複数のコードを1個体の辞書データとして格納する登録
    データ格納部を備えたことを特徴とする個体識別装置。
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Cited By (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7761453B2 (en) 2005-01-26 2010-07-20 Honeywell International Inc. Method and system for indexing and searching an iris image database
US7933507B2 (en) 2006-03-03 2011-04-26 Honeywell International Inc. Single lens splitter camera
US8045764B2 (en) 2005-01-26 2011-10-25 Honeywell International Inc. Expedient encoding system
US8049812B2 (en) 2006-03-03 2011-11-01 Honeywell International Inc. Camera with auto focus capability
US8050463B2 (en) 2005-01-26 2011-11-01 Honeywell International Inc. Iris recognition system having image quality metrics
US8063889B2 (en) 2007-04-25 2011-11-22 Honeywell International Inc. Biometric data collection system
US8064647B2 (en) 2006-03-03 2011-11-22 Honeywell International Inc. System for iris detection tracking and recognition at a distance
US8085993B2 (en) 2006-03-03 2011-12-27 Honeywell International Inc. Modular biometrics collection system architecture
US8090157B2 (en) 2005-01-26 2012-01-03 Honeywell International Inc. Approaches and apparatus for eye detection in a digital image
US8090246B2 (en) 2008-08-08 2012-01-03 Honeywell International Inc. Image acquisition system
US8098901B2 (en) 2005-01-26 2012-01-17 Honeywell International Inc. Standoff iris recognition system
US8213782B2 (en) 2008-08-07 2012-07-03 Honeywell International Inc. Predictive autofocusing system
US8280119B2 (en) 2008-12-05 2012-10-02 Honeywell International Inc. Iris recognition system using quality metrics
US8285005B2 (en) 2005-01-26 2012-10-09 Honeywell International Inc. Distance iris recognition
US8436907B2 (en) 2008-05-09 2013-05-07 Honeywell International Inc. Heterogeneous video capturing system
US8442276B2 (en) 2006-03-03 2013-05-14 Honeywell International Inc. Invariant radial iris segmentation
US8472681B2 (en) 2009-06-15 2013-06-25 Honeywell International Inc. Iris and ocular recognition system using trace transforms
US8630464B2 (en) 2009-06-15 2014-01-14 Honeywell International Inc. Adaptive iris matching using database indexing
US8705808B2 (en) 2003-09-05 2014-04-22 Honeywell International Inc. Combined face and iris recognition system
US8742887B2 (en) 2010-09-03 2014-06-03 Honeywell International Inc. Biometric visitor check system

Cited By (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8705808B2 (en) 2003-09-05 2014-04-22 Honeywell International Inc. Combined face and iris recognition system
US8090157B2 (en) 2005-01-26 2012-01-03 Honeywell International Inc. Approaches and apparatus for eye detection in a digital image
US7761453B2 (en) 2005-01-26 2010-07-20 Honeywell International Inc. Method and system for indexing and searching an iris image database
US8045764B2 (en) 2005-01-26 2011-10-25 Honeywell International Inc. Expedient encoding system
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
US8285005B2 (en) 2005-01-26 2012-10-09 Honeywell International Inc. Distance iris recognition
US8488846B2 (en) 2005-01-26 2013-07-16 Honeywell International Inc. Expedient encoding system
US8064647B2 (en) 2006-03-03 2011-11-22 Honeywell International Inc. System for iris detection tracking and recognition at a distance
US8085993B2 (en) 2006-03-03 2011-12-27 Honeywell International Inc. Modular biometrics collection system architecture
US8049812B2 (en) 2006-03-03 2011-11-01 Honeywell International Inc. Camera with auto focus capability
US7933507B2 (en) 2006-03-03 2011-04-26 Honeywell International Inc. Single lens splitter camera
US8442276B2 (en) 2006-03-03 2013-05-14 Honeywell International Inc. Invariant radial iris segmentation
US8761458B2 (en) 2006-03-03 2014-06-24 Honeywell International Inc. System for iris detection, tracking and recognition at a distance
US8063889B2 (en) 2007-04-25 2011-11-22 Honeywell International Inc. Biometric data collection system
US8436907B2 (en) 2008-05-09 2013-05-07 Honeywell International Inc. Heterogeneous video capturing system
US8213782B2 (en) 2008-08-07 2012-07-03 Honeywell International Inc. Predictive autofocusing system
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
US8472681B2 (en) 2009-06-15 2013-06-25 Honeywell International Inc. Iris and ocular recognition system using trace transforms
US8630464B2 (en) 2009-06-15 2014-01-14 Honeywell International Inc. Adaptive iris matching using database indexing
US8742887B2 (en) 2010-09-03 2014-06-03 Honeywell International Inc. Biometric visitor check system

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