JP2002056389A - 虹彩同定システム及び虹彩認識によって人を同定する方法 - Google Patents
虹彩同定システム及び虹彩認識によって人を同定する方法Info
- Publication number
- JP2002056389A JP2002056389A JP2001146516A JP2001146516A JP2002056389A JP 2002056389 A JP2002056389 A JP 2002056389A JP 2001146516 A JP2001146516 A JP 2001146516A JP 2001146516 A JP2001146516 A JP 2001146516A JP 2002056389 A JP2002056389 A JP 2002056389A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- iris
- pupil
- identification
- user
- zone
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 111
- 210000001747 pupil Anatomy 0.000 claims abstract description 122
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 36
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 23
- 230000002567 autonomic effect Effects 0.000 claims abstract description 20
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 claims abstract description 19
- 239000000835 fiber Substances 0.000 claims abstract description 19
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 43
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 25
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 24
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 claims description 23
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 22
- 230000008602 contraction Effects 0.000 claims description 19
- 238000007373 indentation Methods 0.000 claims description 19
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 18
- 210000000467 autonomic pathway Anatomy 0.000 claims description 16
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 claims description 12
- 230000010339 dilation Effects 0.000 claims description 11
- 210000000744 eyelid Anatomy 0.000 claims description 11
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims description 7
- 230000007547 defect Effects 0.000 claims description 7
- 210000000720 eyelash Anatomy 0.000 claims description 7
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 claims description 6
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 6
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 4
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims description 4
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 3
- 230000004439 pupillary reactions Effects 0.000 claims description 2
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 claims 2
- 210000003403 autonomic nervous system Anatomy 0.000 claims 1
- 210000000554 iris Anatomy 0.000 description 167
- LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N Ethanol Chemical compound CCO LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 14
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 12
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 12
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 12
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 8
- 241000282412 Homo Species 0.000 description 6
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 5
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 4
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 4
- 150000001298 alcohols Chemical class 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 206010012335 Dependence Diseases 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 2
- 230000004313 glare Effects 0.000 description 2
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 2
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 2
- 230000008855 peristalsis Effects 0.000 description 2
- 238000010845 search algorithm Methods 0.000 description 2
- 102100033040 Carbonic anhydrase 12 Human genes 0.000 description 1
- 101000867855 Homo sapiens Carbonic anhydrase 12 Proteins 0.000 description 1
- 208000003443 Unconsciousness Diseases 0.000 description 1
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000004397 blinking Effects 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 230000000994 depressogenic effect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000009877 rendering Methods 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 238000010187 selection method Methods 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 230000002269 spontaneous effect Effects 0.000 description 1
- 238000004148 unit process Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/18—Eye characteristics, e.g. of the iris
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Ophthalmology & Optometry (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Collating Specific Patterns (AREA)
- Image Input (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【課題】 虹彩走査による生存動物の同一性を同定する
ための虹彩同定システム及び方法を開示する。 【解決手段】本システムは、入力イメージ信号を処理デ
ータに予備処理するためのデータ処理ユニット６０とイ
ンターフェースされた制御ユニット７０により構成され
る。処理されたデータは、（１）周波数変換法を用いた
虹彩繊維構造の密度及びテキスチャー形態；（２）瞳孔
反応；（３）瞳孔の形状；（４）自律神経環反応；
（５）自律神経環の形状；（６）くぼみの存在；（７）
くぼみの位置；及び（８）くぼみの形状；からなる群か
ら選択される虹彩同定のための複数のパラメータの一つ
を表す。制御ユニットは、処理されたデータを、データ
ベース中にあらかじめ蓄積されたパラメータと比較して
同一性を確認する。
ための虹彩同定システム及び方法を開示する。 【解決手段】本システムは、入力イメージ信号を処理デ
ータに予備処理するためのデータ処理ユニット６０とイ
ンターフェースされた制御ユニット７０により構成され
る。処理されたデータは、（１）周波数変換法を用いた
虹彩繊維構造の密度及びテキスチャー形態；（２）瞳孔
反応；（３）瞳孔の形状；（４）自律神経環反応；
（５）自律神経環の形状；（６）くぼみの存在；（７）
くぼみの位置；及び（８）くぼみの形状；からなる群か
ら選択される虹彩同定のための複数のパラメータの一つ
を表す。制御ユニットは、処理されたデータを、データ
ベース中にあらかじめ蓄積されたパラメータと比較して
同一性を確認する。
Description
【０００１】技術分野 本発明は、虹彩同定システム、及び虹彩イメージを用い
ることによって生体の同一性を確認する方法に関する。
より詳しくは、本発明は、虹彩繊維構造、自律神経環
（ＡＮＷ）及び瞳孔の形状並びに光に対するその自発反
応、並びに虹彩イメージからのくぼみの存在、形状及び
位置に関する１以上の同定パラメータを測定することに
よる虹彩同定法に関する。
ることによって生体の同一性を確認する方法に関する。
より詳しくは、本発明は、虹彩繊維構造、自律神経環
（ＡＮＷ）及び瞳孔の形状並びに光に対するその自発反
応、並びに虹彩イメージからのくぼみの存在、形状及び
位置に関する１以上の同定パラメータを測定することに
よる虹彩同定法に関する。
【０００２】背景技術 特定の人間を同定するための公知の虹彩同定システム
は、比較の結果にしたがって特定の人間を許容又は拒絶
するために、人間の眼からとった虹彩部分のイメージ信
号からの虹彩コードを、データベースから検索した対応
する虹彩情報と比較する。この従来の虹彩同定システム
は、しかしながら、許容し得る高レベルの同定の正確性
には達していない。
は、比較の結果にしたがって特定の人間を許容又は拒絶
するために、人間の眼からとった虹彩部分のイメージ信
号からの虹彩コードを、データベースから検索した対応
する虹彩情報と比較する。この従来の虹彩同定システム
は、しかしながら、許容し得る高レベルの同定の正確性
には達していない。
【０００３】更に、種々の虹彩同定システムは、生存す
る人間の真の虹彩を観察しているかどうかを識別する点
で制限を有しているので、捏造された虹彩イメージを誤
って同定する高いリスクのために、バンキングシステ
ム、電子決算システムなどのようなシステムと共に安全
に用いることはできない。
る人間の真の虹彩を観察しているかどうかを識別する点
で制限を有しているので、捏造された虹彩イメージを誤
って同定する高いリスクのために、バンキングシステ
ム、電子決算システムなどのようなシステムと共に安全
に用いることはできない。
【０００４】発明の概要 本発明の目的は、高レベルの正確性を有する虹彩認識シ
ステムを用いて個人の同一性を確認することである。他
の目的は、虹彩に関連する多数の特性の分析によって、
高いレベルの同定の正確性を達成することである。
ステムを用いて個人の同一性を確認することである。他
の目的は、虹彩に関連する多数の特性の分析によって、
高いレベルの同定の正確性を達成することである。
【０００５】したがつて、本発明の一つの目的は、虹彩
イメージ、光によって生起する瞳孔及び自律神経環の反
応、自律神経環及び瞳孔の形状、並びにくぼみの存在、
位置及び形状から得ることのできる虹彩繊維構造にした
がった複数の虹彩同定パラメータを測定することによっ
て、生体の虹彩を迅速且つ明確に同定することである。
イメージ、光によって生起する瞳孔及び自律神経環の反
応、自律神経環及び瞳孔の形状、並びにくぼみの存在、
位置及び形状から得ることのできる虹彩繊維構造にした
がった複数の虹彩同定パラメータを測定することによっ
て、生体の虹彩を迅速且つ明確に同定することである。
【０００６】本発明にしたがって虹彩走査により生存動
物の同一性を確認するためのシステムは、生存動物を同
定する同定情報を受容するための制御ユニット、及び、
同定情報と比較するための同定可能な生体に関係する予
め定められた個人情報を包含するための、制御ユニット
によってアクセスされるデータベースを含むデータ蓄積
ユニットを含む。カメラを含む虹彩イメージピックアッ
プユニットは、同定情報が予め定められた情報に対応す
る場合に、まず虹彩イメージを取り込んで入力イメージ
信号を生成させるために制御ユニットによって操作され
る。データ処理ユニットは、入力イメージ信号を処理デ
ータに予備処理する。蓄積ユニットは、それぞれの同定
可能な生体に関して、（１）周波数変換法を用いた虹彩
繊維構造の密度及びテキスチャー形態、（２）瞳孔反
応、（３）瞳孔の形状、（４）自律神経環反応、（５）
自律神経環の形状、（６）くぼみの存在、（７）くぼみ
の位置、及び（８）くぼみの形状、からなる群から選択
される、予め蓄積された虹彩同定のための複数のパラメ
ータのうちの少なくとも一つを含む。制御ユニットは、
処理されたデータとパラメータとを比較して、同一性が
確認されたことを示す一致性があるかどうかを測定する
ように操作することができる。
物の同一性を確認するためのシステムは、生存動物を同
定する同定情報を受容するための制御ユニット、及び、
同定情報と比較するための同定可能な生体に関係する予
め定められた個人情報を包含するための、制御ユニット
によってアクセスされるデータベースを含むデータ蓄積
ユニットを含む。カメラを含む虹彩イメージピックアッ
プユニットは、同定情報が予め定められた情報に対応す
る場合に、まず虹彩イメージを取り込んで入力イメージ
信号を生成させるために制御ユニットによって操作され
る。データ処理ユニットは、入力イメージ信号を処理デ
ータに予備処理する。蓄積ユニットは、それぞれの同定
可能な生体に関して、（１）周波数変換法を用いた虹彩
繊維構造の密度及びテキスチャー形態、（２）瞳孔反
応、（３）瞳孔の形状、（４）自律神経環反応、（５）
自律神経環の形状、（６）くぼみの存在、（７）くぼみ
の位置、及び（８）くぼみの形状、からなる群から選択
される、予め蓄積された虹彩同定のための複数のパラメ
ータのうちの少なくとも一つを含む。制御ユニットは、
処理されたデータとパラメータとを比較して、同一性が
確認されたことを示す一致性があるかどうかを測定する
ように操作することができる。
【０００７】本発明の好ましい態様によれば、カメラ
は、生存動物の両方の眼を撮影するように形成されてい
る。データ処理ユニットは、イメージ入力信号を、それ
ぞれの眼を表す処理データに別々に処理する。この方法
においては、虹彩走査によって生存動物の同一性を確認
するためのより高いレベルの同定正確性が得られる。
は、生存動物の両方の眼を撮影するように形成されてい
る。データ処理ユニットは、イメージ入力信号を、それ
ぞれの眼を表す処理データに別々に処理する。この方法
においては、虹彩走査によって生存動物の同一性を確認
するためのより高いレベルの同定正確性が得られる。
【０００８】同定システムにアクセスするためには、ま
ず同定される生体が同定情報をシステム中入力する。あ
る態様においては、同定情報データは、ＰＩＮ（個人同
定番号）又は幾つかの他の独特の同定情報を用いてシス
テムにアクセスする、カード読み取りユニット、キー入
力ユニットなどを用いて入力することができる。また、
音声始動システムを用いることもできる。
ず同定される生体が同定情報をシステム中入力する。あ
る態様においては、同定情報データは、ＰＩＮ（個人同
定番号）又は幾つかの他の独特の同定情報を用いてシス
テムにアクセスする、カード読み取りユニット、キー入
力ユニットなどを用いて入力することができる。また、
音声始動システムを用いることもできる。
【０００９】虹彩イメージピックアップユニットは、好
ましくは、カメラと連動して制御ユニットによって操作
され、連続して複数の虹彩イメージを取り込んで入力イ
メージ信号を生成させるための光源を含む。眼を照射す
ることによって、虹彩が収縮することが認められ、した
がって、連続イメージによって、システムが虹彩の収
縮、及び所望の場合には引き続く虹彩の膨張を取り込む
ことが可能になる。光源は、好ましくは赤外光源であ
る。
ましくは、カメラと連動して制御ユニットによって操作
され、連続して複数の虹彩イメージを取り込んで入力イ
メージ信号を生成させるための光源を含む。眼を照射す
ることによって、虹彩が収縮することが認められ、した
がって、連続イメージによって、システムが虹彩の収
縮、及び所望の場合には引き続く虹彩の膨張を取り込む
ことが可能になる。光源は、好ましくは赤外光源であ
る。
【００１０】本発明の他の独特の特徴によれば、システ
ムは、位置決めデータに翻訳されたユーザーの体格の特
性を含むデータベース中の予め定められた個人情報にア
クセスすることに基づいて、カメラをユーザーの眼と自
動的に整列させることを可能にするための、虹彩イメー
ジピックアップユニットと制御ユニットとのインターフ
ェースを有することを特徴とする。
ムは、位置決めデータに翻訳されたユーザーの体格の特
性を含むデータベース中の予め定められた個人情報にア
クセスすることに基づいて、カメラをユーザーの眼と自
動的に整列させることを可能にするための、虹彩イメー
ジピックアップユニットと制御ユニットとのインターフ
ェースを有することを特徴とする。
【００１１】上記に記載したように、システムは、好ま
しくは、虹彩特性に帰することのできる異なるパラメー
タを分析する能力を有する。しかしながら、本発明は、
上記記載のプロセスパラメータ又は全パラメータセット
以下のプロセスパラメータのサブセットの一つのみをス
クリーニング及び分析することによって、ユーザーの同
一性を確認するように操作することができる。
しくは、虹彩特性に帰することのできる異なるパラメー
タを分析する能力を有する。しかしながら、本発明は、
上記記載のプロセスパラメータ又は全パラメータセット
以下のプロセスパラメータのサブセットの一つのみをス
クリーニング及び分析することによって、ユーザーの同
一性を確認するように操作することができる。
【００１２】虹彩繊維構造の密度及びテキスチャー形態
を分析するために用いられる独特の方法は、好ましく
は、Ｈａａｒ変換を用いる周波数変換法を含む。現在の
ところ好ましい態様によれば、本発明は、Ｈａａｒ変換
関数を用いてスペクトル変換の可変マルチセクターシス
テムを与える。この独特の方法によれば、虹彩イメージ
の選択された一つを、複数のセクターに分割し、それぞ
れのセクターに関して多数のＨａａｒ関数係数を算出す
る。このスペクトル分析のマルチセクターシステムによ
って、有利に、例えば、瞼、睫などによる欠陥又は干渉
の存在によって引き起こされる干渉によって歪曲される
虹彩のあるセクターを排除することが可能になる。これ
らの欠陥は、高い周波数係数の生成及び隣接するセクタ
ーの係数との間の予め定められた鋭利な変動によって明
確にされる。したがって、隣接するセクターごとの分析
によって、Ｈａａｒ変換を虹彩認識技術に適用すること
が可能になる。
を分析するために用いられる独特の方法は、好ましく
は、Ｈａａｒ変換を用いる周波数変換法を含む。現在の
ところ好ましい態様によれば、本発明は、Ｈａａｒ変換
関数を用いてスペクトル変換の可変マルチセクターシス
テムを与える。この独特の方法によれば、虹彩イメージ
の選択された一つを、複数のセクターに分割し、それぞ
れのセクターに関して多数のＨａａｒ関数係数を算出す
る。このスペクトル分析のマルチセクターシステムによ
って、有利に、例えば、瞼、睫などによる欠陥又は干渉
の存在によって引き起こされる干渉によって歪曲される
虹彩のあるセクターを排除することが可能になる。これ
らの欠陥は、高い周波数係数の生成及び隣接するセクタ
ーの係数との間の予め定められた鋭利な変動によって明
確にされる。したがって、隣接するセクターごとの分析
によって、Ｈａａｒ変換を虹彩認識技術に適用すること
が可能になる。
【００１３】Ｈａａｒ変換を用いると、選択された低周
波数ゾーンを表すＨａａｒ係数を選択することと好まし
く組み合わせて、先例のない高いレベルの認識正確性を
有する虹彩参照記録を生成することが可能である。
波数ゾーンを表すＨａａｒ係数を選択することと好まし
く組み合わせて、先例のない高いレベルの認識正確性を
有する虹彩参照記録を生成することが可能である。
【００１４】本発明は、一態様においては、連続した一
連の虹彩イメージを用いて、時間当たりの虹彩の収縮及
び膨張を示す曲線によって表される瞳孔ヒストグラム又
はピュピログラム（ｐｕｐｉｌｌｏｇｒａｍ）を生成す
る。本発明は、同定正確性を向上させるための更なる手
段としてその勾配変化を分析することにより、ピュピロ
グラムを分析するための新規な技術を提供する。本発明
は、また、同定正確性を向上させるための更なる手段と
して瞳孔の境界、形状及び位置を分析することを特徴と
する。
連の虹彩イメージを用いて、時間当たりの虹彩の収縮及
び膨張を示す曲線によって表される瞳孔ヒストグラム又
はピュピログラム（ｐｕｐｉｌｌｏｇｒａｍ）を生成す
る。本発明は、同定正確性を向上させるための更なる手
段としてその勾配変化を分析することにより、ピュピロ
グラムを分析するための新規な技術を提供する。本発明
は、また、同定正確性を向上させるための更なる手段と
して瞳孔の境界、形状及び位置を分析することを特徴と
する。
【００１５】本発明は、また、自律神経環の形状及び反
応、並びに存在する場合には、同定正確性を向上させる
ための更なる手段として、くぼみの存在、位置及び形状
に関する情報を処理する。
応、並びに存在する場合には、同定正確性を向上させる
ための更なる手段として、くぼみの存在、位置及び形状
に関する情報を処理する。
【００１６】本発明は、また、システムのための上述の
虹彩同定パラメータを分析することを意図し且つそれを
可能にし、これを虹彩同定以外に用いる。例えば、ドラ
ッグ又はアルコールの存在又は使用に関して個人を試験
するためのシステムを形成することも本発明の範囲内で
ある。すなわち、本発明は、以下の態様を含む。 １．人間内のドラッグ又はアルコールの存在に関して試
験するためのシステムであって、以下の要素： （ａ）生存動物を同定する同定情報を受容するための制
御ユニット； （ｂ）虹彩イメージを取り込んで入力イメージ信号を生
成させるための、制御ユニットによって操作されるカメ
ラを含む虹彩イメージピックアップユニット； （ｃ）入力イメージ信号を処理データに予備処理するた
めのデータ処理ユニット；を含み、前記制御ユニット
が、前記入力イメージ信号の処理の結果として得られた
処理データを、時間当たりの光刺激に応答する虹彩瞳孔
の平均収縮及び膨張を表すように計算して、それによっ
て、人間がアルコール又はドラッグに中毒している場合
と人間がアルコール又はドラッグを含んでいない場合と
を比較して、ピュピログラムの曲線の形状が異なってい
るために、処理データが現在又は過去の中毒の指標とな
るかどうかを決定するように操作し得る前記システム。 ２．人間の体内におけるドラッグ又はアルコールの少な
くとも一つの存在に関して試験するための方法であっ
て、 （ａ）人間の虹彩及び瞳孔の実質的に同じ部分の複数の
イメージを異なる時間において得て； （ｂ）前記複数のイメージを瞳孔ヒストグラムに処理
し； （ｃ）ステップ（ｂ）において処理された前記瞳孔ヒス
トグラムの特性を算出し；そして （ｄ）前記比較ステップ（ｃ）に基づいて、ドラッグ又
はアルコールの少なくとも一つの存在を確認する；ステ
ップを含むことを特徴とする前記方法。 ３．前記瞳孔ヒストグラムに関連する曲線の平坦度特性
が、ドラッグ及びアルコールの少なくとも一つの存在を
表す上記第２項に記載の方法。このタイプのシステムに
おいては、生存動物を同定する同定情報を受容するため
の制御ユニット、及び同定情報と比較するために同定可
能な生体に関連する予め定められた個人情報を包含する
ための、制御ユニットによってアクセスされるデータベ
ースを含むデータ蓄積ユニットが与えられる。虹彩イメ
ージピックアップユニットは、虹彩イメージを取り込
み、入力イメージ信号を生成させるための、制御ユニッ
トによって走査されるカメラを含む。データ処理ユニッ
トは、入力イメージ信号を処理データに予備処理する。
制御ユニットは、時間当たりの光刺激に応答する虹彩瞳
孔の平均収縮及び膨張を表す入力イメージ信号の処理の
結果として得られるデータを処理して、処理データが現
在又は過去の中毒を示すかどうかを測定する。このシス
テムは、ピュピログラムの曲線の形状が、人間がアルコ
ール又はドラッグに中毒している場合に、人間がアルコ
ール又はドラッグを含んでいない場合の曲線の形状と比
較して異なるという発見に基づいている。
虹彩同定パラメータを分析することを意図し且つそれを
可能にし、これを虹彩同定以外に用いる。例えば、ドラ
ッグ又はアルコールの存在又は使用に関して個人を試験
するためのシステムを形成することも本発明の範囲内で
ある。すなわち、本発明は、以下の態様を含む。 １．人間内のドラッグ又はアルコールの存在に関して試
験するためのシステムであって、以下の要素： （ａ）生存動物を同定する同定情報を受容するための制
御ユニット； （ｂ）虹彩イメージを取り込んで入力イメージ信号を生
成させるための、制御ユニットによって操作されるカメ
ラを含む虹彩イメージピックアップユニット； （ｃ）入力イメージ信号を処理データに予備処理するた
めのデータ処理ユニット；を含み、前記制御ユニット
が、前記入力イメージ信号の処理の結果として得られた
処理データを、時間当たりの光刺激に応答する虹彩瞳孔
の平均収縮及び膨張を表すように計算して、それによっ
て、人間がアルコール又はドラッグに中毒している場合
と人間がアルコール又はドラッグを含んでいない場合と
を比較して、ピュピログラムの曲線の形状が異なってい
るために、処理データが現在又は過去の中毒の指標とな
るかどうかを決定するように操作し得る前記システム。 ２．人間の体内におけるドラッグ又はアルコールの少な
くとも一つの存在に関して試験するための方法であっ
て、 （ａ）人間の虹彩及び瞳孔の実質的に同じ部分の複数の
イメージを異なる時間において得て； （ｂ）前記複数のイメージを瞳孔ヒストグラムに処理
し； （ｃ）ステップ（ｂ）において処理された前記瞳孔ヒス
トグラムの特性を算出し；そして （ｄ）前記比較ステップ（ｃ）に基づいて、ドラッグ又
はアルコールの少なくとも一つの存在を確認する；ステ
ップを含むことを特徴とする前記方法。 ３．前記瞳孔ヒストグラムに関連する曲線の平坦度特性
が、ドラッグ及びアルコールの少なくとも一つの存在を
表す上記第２項に記載の方法。このタイプのシステムに
おいては、生存動物を同定する同定情報を受容するため
の制御ユニット、及び同定情報と比較するために同定可
能な生体に関連する予め定められた個人情報を包含する
ための、制御ユニットによってアクセスされるデータベ
ースを含むデータ蓄積ユニットが与えられる。虹彩イメ
ージピックアップユニットは、虹彩イメージを取り込
み、入力イメージ信号を生成させるための、制御ユニッ
トによって走査されるカメラを含む。データ処理ユニッ
トは、入力イメージ信号を処理データに予備処理する。
制御ユニットは、時間当たりの光刺激に応答する虹彩瞳
孔の平均収縮及び膨張を表す入力イメージ信号の処理の
結果として得られるデータを処理して、処理データが現
在又は過去の中毒を示すかどうかを測定する。このシス
テムは、ピュピログラムの曲線の形状が、人間がアルコ
ール又はドラッグに中毒している場合に、人間がアルコ
ール又はドラッグを含んでいない場合の曲線の形状と比
較して異なるという発見に基づいている。
【００１７】生存動物の同一性を確認するか、又は人間
の体内のドラッグ及びアルコールの少なくとも一つの存
在を試験するための方法もまた、上記に記載したような
虹彩同定パラメータを特別に選択することに基づいて、
本発明により提供される。本発明の更に他の目的及び有
利性は、以下の詳細な説明から当業者には明らかとなる
であろう。以下の説明においては、本発明の好ましい態
様のみが、発明の実施が意図されるベストモードを単に
示すものとして示され記載されている。認識されるよう
に、本発明は、他の異なる態様が可能であり、その幾つ
かの詳細は、発明から逸脱することなく、種々の明らか
な特徴において修正を加えることが可能である。したが
って、図面及び説明は、例示のものとしてみなされるべ
きであり、制限するものではない。
の体内のドラッグ及びアルコールの少なくとも一つの存
在を試験するための方法もまた、上記に記載したような
虹彩同定パラメータを特別に選択することに基づいて、
本発明により提供される。本発明の更に他の目的及び有
利性は、以下の詳細な説明から当業者には明らかとなる
であろう。以下の説明においては、本発明の好ましい態
様のみが、発明の実施が意図されるベストモードを単に
示すものとして示され記載されている。認識されるよう
に、本発明は、他の異なる態様が可能であり、その幾つ
かの詳細は、発明から逸脱することなく、種々の明らか
な特徴において修正を加えることが可能である。したが
って、図面及び説明は、例示のものとしてみなされるべ
きであり、制限するものではない。
【００１８】図面の詳細な説明 図１Ａは、本発明による生体の虹彩を同定するためのシ
ステム１４のブロックダイヤグラムである。生体は、人
間及び動物を含む、同定のための虹彩を有する生存動物
を包含する。システム１４は、好ましくは、カードの情
報記録メディアにアクセスすることによって、個人カー
ド番号を蓄積しているカード上に記録された情報を読み
取り且つ同定するカード読み取りユニット４０を含む。
ＰＩＮを入力するための複数のキーを有するキー入力ユ
ニット５０は、それぞれのキー入力に対応した電気信号
を生成する。虹彩イメージピックアップユニット２０
は、特定の制御信号の予め定められた順番に従って自動
的に連続して点滅して、オートフォーカス機能を有する
カメラが、数秒の間、（例えば、１秒間に２５フレーム
以上を生成する速度で）虹彩の動的イメージを取り込む
ことを可能にする複数の光源を有する。駆動ユニット３
０は、モニタを用いて特定の制御信号を供給することに
よって、虹彩イメージピックアップユニット２０に、カ
メラ位置の照明及び調節のための電力を供給する。
ステム１４のブロックダイヤグラムである。生体は、人
間及び動物を含む、同定のための虹彩を有する生存動物
を包含する。システム１４は、好ましくは、カードの情
報記録メディアにアクセスすることによって、個人カー
ド番号を蓄積しているカード上に記録された情報を読み
取り且つ同定するカード読み取りユニット４０を含む。
ＰＩＮを入力するための複数のキーを有するキー入力ユ
ニット５０は、それぞれのキー入力に対応した電気信号
を生成する。虹彩イメージピックアップユニット２０
は、特定の制御信号の予め定められた順番に従って自動
的に連続して点滅して、オートフォーカス機能を有する
カメラが、数秒の間、（例えば、１秒間に２５フレーム
以上を生成する速度で）虹彩の動的イメージを取り込む
ことを可能にする複数の光源を有する。駆動ユニット３
０は、モニタを用いて特定の制御信号を供給することに
よって、虹彩イメージピックアップユニット２０に、カ
メラ位置の照明及び調節のための電力を供給する。
【００１９】データ処理ユニット６０は、虹彩イメージ
ピックアップユニット２０によって取り込まれた入力イ
メージ信号を予備処理する。データ蓄積ユニット８０
は、それぞれの人間の個人カード番号又はＰＩＮにそれ
ぞれ関連した、（１）個々の虹彩のイメージ信号から抽
出し得る虹彩繊維構造の密度及びテキスチャー形態；
（２）光に応答する自律神経環（ＡＮＷ）の動き；
（３）光に応答する瞳孔の動き；（４）ＡＮＷの形状；
（５）瞳孔の形状；（６）くぼみの存在、位置及び形
状；を含む、複数の同定パラメータを蓄積するためのデ
ータベースを形成する。制御ユニット７０は、カード読
み取りユニット又はキー入力ユニットによって入力され
たか又は読み取られたカード番号又はＰＩＮに関してデ
ータベースを検索し、動的虹彩イメージを獲得し、カメ
ラの位置を個人情報に基づいて自動的に調節し、イメー
ジ信号からユーザーの同一性を確認するために複数の虹
彩同定パラメータを測定することによって、ユーザーの
同一性を確認することにより、特定の人間に関する虹彩
を識別する。この場合においては、特定の人間に関する
虹彩情報だけでなく、それぞれの人間に関する更なる情
報（例えば、虹彩イメージを取り込む際のカメラ高さ、
或いはそれぞれの人間に対する最も適切なカメラ高さに
直接関係する個人の身長の情報）をデータ蓄積ユニット
８０に蓄積して、ユニット８０が、更なる情報を読み取
ることによってカメラ高さを自動的に調節することを可
能にすることができる。
ピックアップユニット２０によって取り込まれた入力イ
メージ信号を予備処理する。データ蓄積ユニット８０
は、それぞれの人間の個人カード番号又はＰＩＮにそれ
ぞれ関連した、（１）個々の虹彩のイメージ信号から抽
出し得る虹彩繊維構造の密度及びテキスチャー形態；
（２）光に応答する自律神経環（ＡＮＷ）の動き；
（３）光に応答する瞳孔の動き；（４）ＡＮＷの形状；
（５）瞳孔の形状；（６）くぼみの存在、位置及び形
状；を含む、複数の同定パラメータを蓄積するためのデ
ータベースを形成する。制御ユニット７０は、カード読
み取りユニット又はキー入力ユニットによって入力され
たか又は読み取られたカード番号又はＰＩＮに関してデ
ータベースを検索し、動的虹彩イメージを獲得し、カメ
ラの位置を個人情報に基づいて自動的に調節し、イメー
ジ信号からユーザーの同一性を確認するために複数の虹
彩同定パラメータを測定することによって、ユーザーの
同一性を確認することにより、特定の人間に関する虹彩
を識別する。この場合においては、特定の人間に関する
虹彩情報だけでなく、それぞれの人間に関する更なる情
報（例えば、虹彩イメージを取り込む際のカメラ高さ、
或いはそれぞれの人間に対する最も適切なカメラ高さに
直接関係する個人の身長の情報）をデータ蓄積ユニット
８０に蓄積して、ユニット８０が、更なる情報を読み取
ることによってカメラ高さを自動的に調節することを可
能にすることができる。
【００２０】図１Ｂは、図１Ａの虹彩イメージピックア
ップユニット２０の例示を示す双眼カメラ及び照明シス
テムの一部の側面斜視図である。虹彩イメージピックア
ップユニット２０は、カメラ１６、及び、虹彩のイメー
ジを取り込むために要求される位置の複数の第１及び第
２のレンズ１１及び１２を有する。オートフォーカスの
ための可変取り込みゾーン（フレックスゾーン）を有す
るカメラ１６を用いることが好ましい。更に、ユーザー
の瞼、睫の動き及び瞬きの結果としてオートフォーカス
機能の低下を防ぐために、５ｍｍよりも大きな焦点深さ
を有する第２のレンズ１２を用いることが好ましい。第
１及び第２のレンズ１１，１２は、好ましくは、それぞ
れの眼に関して与えられる。
ップユニット２０の例示を示す双眼カメラ及び照明シス
テムの一部の側面斜視図である。虹彩イメージピックア
ップユニット２０は、カメラ１６、及び、虹彩のイメー
ジを取り込むために要求される位置の複数の第１及び第
２のレンズ１１及び１２を有する。オートフォーカスの
ための可変取り込みゾーン（フレックスゾーン）を有す
るカメラ１６を用いることが好ましい。更に、ユーザー
の瞼、睫の動き及び瞬きの結果としてオートフォーカス
機能の低下を防ぐために、５ｍｍよりも大きな焦点深さ
を有する第２のレンズ１２を用いることが好ましい。第
１及び第２のレンズ１１，１２は、好ましくは、それぞ
れの眼に関して与えられる。
【００２１】虹彩イメージピックアップユニット２０
は、更に、図１Ｂの虹彩イメージピックアップユニット
２０と関連してユーザーの眼をカメラの中心部分に固定
することによって、虹彩が一つの側に偏るのを防ぐため
の視野誘導ユニット１８（図２〜図４を参照）を有す
る。更に、ある態様においては、初期オートフォーカス
及び輝度の調節のための側部光源を用いることができ
る。図２は、視野ポインターを示すための図１Ｂからの
参照図であり、図３は、図２の視野ポインターを詳細に
示すものである。図４は、視野誘導光源Ｌ４からの光を
ユーザーの眼に反射するという図２における視野ポイン
ターの操作を説明するための参照図である。
は、更に、図１Ｂの虹彩イメージピックアップユニット
２０と関連してユーザーの眼をカメラの中心部分に固定
することによって、虹彩が一つの側に偏るのを防ぐため
の視野誘導ユニット１８（図２〜図４を参照）を有す
る。更に、ある態様においては、初期オートフォーカス
及び輝度の調節のための側部光源を用いることができ
る。図２は、視野ポインターを示すための図１Ｂからの
参照図であり、図３は、図２の視野ポインターを詳細に
示すものである。図４は、視野誘導光源Ｌ４からの光を
ユーザーの眼に反射するという図２における視野ポイン
ターの操作を説明するための参照図である。
【００２２】図２〜４において示されるように、視野誘
導ユニットは、ユーザーの視野を誘導するための淡い青
色又は赤色の光を発光する誘導光源Ｌ４（参照番号１７
でも示される）から構成することができる。反射ユニッ
ト１８ｂは、光源１７からの光をカメラ１６の中心部分
から反射し、支持ユニット１８ａは、反射ユニットをレ
ンズの中心に整列させて支持する。この場合、支持ユニ
ット１８ａは、好ましくは、レンズの中心に配置された
場合であっても虹彩イメージに影響を与えることを防ぐ
ように、透明なガラス様の材料で構成される。反射ユニ
ット１８ｂは、視野誘導光源Ｌ４からの光をユーザーの
眼に反射するように、一定の傾斜を有する反射面を有す
る。
導ユニットは、ユーザーの視野を誘導するための淡い青
色又は赤色の光を発光する誘導光源Ｌ４（参照番号１７
でも示される）から構成することができる。反射ユニッ
ト１８ｂは、光源１７からの光をカメラ１６の中心部分
から反射し、支持ユニット１８ａは、反射ユニットをレ
ンズの中心に整列させて支持する。この場合、支持ユニ
ット１８ａは、好ましくは、レンズの中心に配置された
場合であっても虹彩イメージに影響を与えることを防ぐ
ように、透明なガラス様の材料で構成される。反射ユニ
ット１８ｂは、視野誘導光源Ｌ４からの光をユーザーの
眼に反射するように、一定の傾斜を有する反射面を有す
る。
【００２３】図５は、図１Ｂの第２のレンズ１２の正面
図である。第２のレンズの正面１２のある配置において
は、瞳孔及びＡＮＷの動き（即ち収縮及び膨張）を刺激
するフラッシュ光源Ｌ３（１２ｂ）が与えられる。複数
の赤外光源Ｌ２（１２ａ）が、レンズ１２の周縁にそっ
て環状又は輪状の配列で配置されており、ソフトウェア
によって、カメラ１６が虹彩イメージ及び明澄な瞳孔イ
メージを取り込むことができるように制御されている。
フラッシュ光源１２ｂは、好ましくは、ソフトウェアに
よって短いサイクルで自動的に発光するように制御され
た青色のダイオードである。
図である。第２のレンズの正面１２のある配置において
は、瞳孔及びＡＮＷの動き（即ち収縮及び膨張）を刺激
するフラッシュ光源Ｌ３（１２ｂ）が与えられる。複数
の赤外光源Ｌ２（１２ａ）が、レンズ１２の周縁にそっ
て環状又は輪状の配列で配置されており、ソフトウェア
によって、カメラ１６が虹彩イメージ及び明澄な瞳孔イ
メージを取り込むことができるように制御されている。
フラッシュ光源１２ｂは、好ましくは、ソフトウェアに
よって短いサイクルで自動的に発光するように制御され
た青色のダイオードである。
【００２４】図６は、コンピュータ制御によって行なわ
れる虹彩イメージピックアップユニット２０によるイメ
ージ信号の取り込みの例のフローチャートである。調節
ステップＳ６１においては、カード番号又はＰＩＮに基
づいてデータベースから検索される個人情報を用いるこ
とによってカメラ位置（高さ）が調節され、複数の光源
（１２ａ及び１７）が、オートフォーカスのために同時
にＯＮに切り替えられて、ユーザーの眼を対物レンズに
引き付ける。ステップＳ６２においては、発光する光源
１７を用いることによって、ユーザーの眼が対物レンズ
に誘導される。カメラのオートフォーカスがステップＳ
６３において行なわれる。ステップＳ６７においては、
動いているＡＮＷ及び瞳孔の動的イメージが、虹彩の瞳
孔及びＡＮＷの動きを誘導する短いサイクルでの光源１
２ｂの発光（Ｓ６６）によって数秒間獲得される。ステ
ップＳ６８においては、上述のステップＳ６１〜Ｓ６８
の後に、全ての発光している光源が消される。
れる虹彩イメージピックアップユニット２０によるイメ
ージ信号の取り込みの例のフローチャートである。調節
ステップＳ６１においては、カード番号又はＰＩＮに基
づいてデータベースから検索される個人情報を用いるこ
とによってカメラ位置（高さ）が調節され、複数の光源
（１２ａ及び１７）が、オートフォーカスのために同時
にＯＮに切り替えられて、ユーザーの眼を対物レンズに
引き付ける。ステップＳ６２においては、発光する光源
１７を用いることによって、ユーザーの眼が対物レンズ
に誘導される。カメラのオートフォーカスがステップＳ
６３において行なわれる。ステップＳ６７においては、
動いているＡＮＷ及び瞳孔の動的イメージが、虹彩の瞳
孔及びＡＮＷの動きを誘導する短いサイクルでの光源１
２ｂの発光（Ｓ６６）によって数秒間獲得される。ステ
ップＳ６８においては、上述のステップＳ６１〜Ｓ６８
の後に、全ての発光している光源が消される。
【００２５】図７は、図６のステップＳ６１におけるカ
メラ高さの調節の詳細のフローチャートである。フロー
チャートは、以下のステップを包含する：カード番号又
はＰＩＮを入力する（Ｓ７１）；入力されたカード番号
又はＰＩＮについてデータベースを検索することによっ
て、対応する個人のカメラ高さに関する情報を獲得する
（Ｓ７２）；カメラ高さの獲得された情報をカメラの現
在の高さの情報と比較した後に、モータを前進又は逆進
方向に回転させる（Ｓ７３）ことによって対応する個人
に好適なカメラ高さを調節する。
メラ高さの調節の詳細のフローチャートである。フロー
チャートは、以下のステップを包含する：カード番号又
はＰＩＮを入力する（Ｓ７１）；入力されたカード番号
又はＰＩＮについてデータベースを検索することによっ
て、対応する個人のカメラ高さに関する情報を獲得する
（Ｓ７２）；カメラ高さの獲得された情報をカメラの現
在の高さの情報と比較した後に、モータを前進又は逆進
方向に回転させる（Ｓ７３）ことによって対応する個人
に好適なカメラ高さを調節する。
【００２６】図８は、本発明の一態様に従って虹彩分析
を行なうために必要な入力虹彩信号の選択ゾーン（ｘ）
を説明するための虹彩イメージの例示である。虹彩を分
析するために選択されるべきゾーンは、ＡＮＷ１０ｂの
少なくとも一部及び全瞳孔１０ａを含んでいなければな
らない。更に、選択ゾーン（ｘ）は、好ましくは、明確
に視認され、瞼、睫等によって影響されない部分であ
り、虹彩直径の１／３よりも大きく１／２よりも小さい
範囲内に設定される。
を行なうために必要な入力虹彩信号の選択ゾーン（ｘ）
を説明するための虹彩イメージの例示である。虹彩を分
析するために選択されるべきゾーンは、ＡＮＷ１０ｂの
少なくとも一部及び全瞳孔１０ａを含んでいなければな
らない。更に、選択ゾーン（ｘ）は、好ましくは、明確
に視認され、瞼、睫等によって影響されない部分であ
り、虹彩直径の１／３よりも大きく１／２よりも小さい
範囲内に設定される。
【００２７】図１６は、以下により詳細に説明するよう
な、本発明の好ましい態様におけるスペクトル分析の可
変マルチセクターシステムを用いた虹彩イメージ分析の
例示である。スペクトル分析の可変マルチセクターシス
テムによって、虹彩の視認部分の選択を、分析のため
に、干渉によって歪曲されないようにして、同定プロセ
スの信頼性を向上させることが可能になる。眼の口径の
解剖学的特徴及び瞼の膨らみを、同定及び排除すること
が可能である。殆ど事前には不可能である端縁による欠
陥又は干渉、即ちグレアを、同定及び排除することが可
能である。
な、本発明の好ましい態様におけるスペクトル分析の可
変マルチセクターシステムを用いた虹彩イメージ分析の
例示である。スペクトル分析の可変マルチセクターシス
テムによって、虹彩の視認部分の選択を、分析のため
に、干渉によって歪曲されないようにして、同定プロセ
スの信頼性を向上させることが可能になる。眼の口径の
解剖学的特徴及び瞼の膨らみを、同定及び排除すること
が可能である。殆ど事前には不可能である端縁による欠
陥又は干渉、即ちグレアを、同定及び排除することが可
能である。
【００２８】図９は、本発明の全虹彩同定法を説明する
ための高レベルフローチャートであり、図１０Ａ〜１０
Ｃは、図９の高レベルフローチャートのステップの詳細
な一連のフローチャートである。
ための高レベルフローチャートであり、図１０Ａ〜１０
Ｃは、図９の高レベルフローチャートのステップの詳細
な一連のフローチャートである。
【００２９】図１０Ａ〜１０Ｃにおいて示されるよう
に、本発明による虹彩同定法においては、以下のプロセ
スの一つ以上を包含させることによって種々の態様を認
識することができる。第１に、カード番号又はＰＩＮ確
認プロセスＳ１０１〜Ｓ１０３によって、データベース
から対応する番号に従う個人情報を検索し取得すること
によって、ユーザーの同一性が確かめられる。カード番
号又はＰＩＮを入力した後、イメージ獲得プロセスＳ１
０４〜Ｓ１０５により、確認プロセス中に得られたユー
ザーの個人情報に従ってカメラ位置を調節し、複数の光
源を制御することによって、動的虹彩イメージが獲得さ
れる。
に、本発明による虹彩同定法においては、以下のプロセ
スの一つ以上を包含させることによって種々の態様を認
識することができる。第１に、カード番号又はＰＩＮ確
認プロセスＳ１０１〜Ｓ１０３によって、データベース
から対応する番号に従う個人情報を検索し取得すること
によって、ユーザーの同一性が確かめられる。カード番
号又はＰＩＮを入力した後、イメージ獲得プロセスＳ１
０４〜Ｓ１０５により、確認プロセス中に得られたユー
ザーの個人情報に従ってカメラ位置を調節し、複数の光
源を制御することによって、動的虹彩イメージが獲得さ
れる。
【００３０】本発明によって取得し且つ分析することが
できる異なる同定パラメータについて、以下に説明す
る。
できる異なる同定パラメータについて、以下に説明す
る。
【００３１】虹彩繊維構造の密度及びテキスチャー形態 虹彩繊維構造確認プロセスＳ１０６〜Ｓ１１０を用い
て、上述のプロセス中に獲得された選択された静止虹彩
イメージのＷａｖｅｌｅｔ変換によって虹彩分析に適し
たゾーンのイメージ信号を変換することによって同定パ
ラメータを測定した後に、対応する同定パラメータによ
ってユーザーの同一性が確かめられる。スペクトル分析
の可変マルチセクターシステムに関して以下に説明する
ように、変換は、図８のゾーン又は図１６の個々のセク
ターに適用することができる。
て、上述のプロセス中に獲得された選択された静止虹彩
イメージのＷａｖｅｌｅｔ変換によって虹彩分析に適し
たゾーンのイメージ信号を変換することによって同定パ
ラメータを測定した後に、対応する同定パラメータによ
ってユーザーの同一性が確かめられる。スペクトル分析
の可変マルチセクターシステムに関して以下に説明する
ように、変換は、図８のゾーン又は図１６の個々のセク
ターに適用することができる。
【００３２】本発明の一態様においては、虹彩構造確認
プロセスは、ステップＳ１０６、Ｓ１０７（図１０Ａ）
において、虹彩イメージの動的信号を予備処理すること
によって、虹彩イメージ分析に適したゾーン（選択ゾー
ンｘ；実質的にＡＮＷの一部及び全瞳孔を含み、虹彩直
径の１／３よりも大きく１／２よりも小さい範囲内）を
選択し；ステップＳ１０８において、二次元Ｗａｖｅｌ
ｅｔ変換（例えば、Ｈａａｒ変換のようなＷａｖｅｌｅ
ｔ変換）によって選択されたゾーンの選択された静止イ
メージ信号を変換した後に虹彩繊維構造密度及びテキス
チャー形態に関する特殊化された情報を表すＷａｖｅｌ
ｅｔ変換係数同定パラメータを測定し；ステップＳ１０
９、Ｓ１１０によって、データベースから対応するパラ
メータを検索することによってユーザーの同一性を確認
する；工程から構成することができる。
プロセスは、ステップＳ１０６、Ｓ１０７（図１０Ａ）
において、虹彩イメージの動的信号を予備処理すること
によって、虹彩イメージ分析に適したゾーン（選択ゾー
ンｘ；実質的にＡＮＷの一部及び全瞳孔を含み、虹彩直
径の１／３よりも大きく１／２よりも小さい範囲内）を
選択し；ステップＳ１０８において、二次元Ｗａｖｅｌ
ｅｔ変換（例えば、Ｈａａｒ変換のようなＷａｖｅｌｅ
ｔ変換）によって選択されたゾーンの選択された静止イ
メージ信号を変換した後に虹彩繊維構造密度及びテキス
チャー形態に関する特殊化された情報を表すＷａｖｅｌ
ｅｔ変換係数同定パラメータを測定し；ステップＳ１０
９、Ｓ１１０によって、データベースから対応するパラ
メータを検索することによってユーザーの同一性を確認
する；工程から構成することができる。
【００３３】Ｗａｖｅｌｅｔ変換 概して、虹彩繊維構造の密度及びテキスチャー形態は人
間毎に異なる。主として低周波数ゾーンにおける密度に
関する情報を含むＷａｖｅｌｅｔ変換（特に、Ｈａａｒ
変換のようなＷａｖｅｌｅｔ変換）を行なうと、特に、
二次元Ｈａａｒ変換係数の低周波数成分は、虹彩繊維密
度及びテキスチャー形態の殆どの情報を有する。
間毎に異なる。主として低周波数ゾーンにおける密度に
関する情報を含むＷａｖｅｌｅｔ変換（特に、Ｈａａｒ
変換のようなＷａｖｅｌｅｔ変換）を行なうと、特に、
二次元Ｈａａｒ変換係数の低周波数成分は、虹彩繊維密
度及びテキスチャー形態の殆どの情報を有する。
【００３４】低周波数成分は、上記したように選択され
た虹彩イメージ信号に関してＷａｖｅｌｅｔ変換を行な
い、周波数特性を測定し、周波数特性を示す二次元Ｈａ
ａｒ変換の選択された低周波数係数を同定パラメータと
して決定することによって、虹彩繊維密度及びテキスチ
ャー形態の殆どの情報を有するように選択される。本発
明においてこのように適用されるＨａａｒ変換は、対称
で、分離可能で、単一であり、寸法（スケール）及び位
置によって変動する以下のＨａａｒ関数を用いる。
た虹彩イメージ信号に関してＷａｖｅｌｅｔ変換を行な
い、周波数特性を測定し、周波数特性を示す二次元Ｈａ
ａｒ変換の選択された低周波数係数を同定パラメータと
して決定することによって、虹彩繊維密度及びテキスチ
ャー形態の殆どの情報を有するように選択される。本発
明においてこのように適用されるＨａａｒ変換は、対称
で、分離可能で、単一であり、寸法（スケール）及び位
置によって変動する以下のＨａａｒ関数を用いる。
【００３５】更なるＨａａｒ関数は、以下のように定義
される。
される。
【数１】
【００３６】スペクトル分析アルゴリズムを簡単にする
ために、好ましい態様は、標準化ファクター２−ｍ／２
を無視する。したがって、上記関数の定義は次のように
なる。
ために、好ましい態様は、標準化ファクター２−ｍ／２
を無視する。したがって、上記関数の定義は次のように
なる。
【数２】
【００３７】この関数は、また、シグナムＨａａｒ関数
と呼ばれる。関数の二進数がリスティングにおける関数
の次数を決定する。本発明において、実際のＨａａｒ変
換を測定する場合には、大きなサイズのイメージのため
に膨大な計算となる。しかしながら、コンピュータ計算
時間は、変換フローグラフのバタフライ構造によって大
きく向上する。
と呼ばれる。関数の二進数がリスティングにおける関数
の次数を決定する。本発明において、実際のＨａａｒ変
換を測定する場合には、大きなサイズのイメージのため
に膨大な計算となる。しかしながら、コンピュータ計算
時間は、変換フローグラフのバタフライ構造によって大
きく向上する。
【００３８】シグナムＨａａｒ関数による迅速なスペク
トル変換アルゴリズムをグラフで示したものを図１５に
示す（ここではｎ＝１８である）。このグラフは、変換
フローグラフのバタフライ構造を表す。グラフの縦軸に
沿って、Ｐ０〜Ｐ７は、変換されるピクセル値を示す。
トル変換アルゴリズムをグラフで示したものを図１５に
示す（ここではｎ＝１８である）。このグラフは、変換
フローグラフのバタフライ構造を表す。グラフの縦軸に
沿って、Ｐ０〜Ｐ７は、変換されるピクセル値を示す。
【００３９】このフローグラフにおいて、右に向かって
進行するそれぞれの連続レベルに関する値は、以下の式
に基づく先の値による。
進行するそれぞれの連続レベルに関する値は、以下の式
に基づく先の値による。
【数３】 式中、ｍ＝ｎ＋１であり、Ｘ［ｎ］はピクセルｎの明度
である。
である。
【００４０】変換フローグラフのバタフライ構造を用い
る結果として、Ｈａａｒ関数によるスペクトル変換プロ
グラムは、従来の方法よりも２００倍早く操作される。
る結果として、Ｈａａｒ関数によるスペクトル変換プロ
グラムは、従来の方法よりも２００倍早く操作される。
【００４１】可変マルチセクター分析Ｈａａｒ関数を用
いたスペクトル分析の可変マルチセクターシステムを以
下に説明する。可変マルチセクターシステムは、好まし
くは図８に関して上記したゾーン選択法の全体に亙って
行なわれる。時折、グレアの形成、瞼及び睫における干
渉が虹彩のセクション内で起こるか、或いは虹彩の大き
な可視部分が分析のために利用できない場合がある。虹
彩の部分が干渉を受けたり利用できないことにより、比
較のために利用できるセクターの数が減少し、それによ
って人間同定の信頼性が低下する。
いたスペクトル分析の可変マルチセクターシステムを以
下に説明する。可変マルチセクターシステムは、好まし
くは図８に関して上記したゾーン選択法の全体に亙って
行なわれる。時折、グレアの形成、瞼及び睫における干
渉が虹彩のセクション内で起こるか、或いは虹彩の大き
な可視部分が分析のために利用できない場合がある。虹
彩の部分が干渉を受けたり利用できないことにより、比
較のために利用できるセクターの数が減少し、それによ
って人間同定の信頼性が低下する。
【００４２】イメージ分析は、虹彩イメージを、図１６
に示すように、外側環１００及び瞳孔１２０を含む内側
環状ゾーンも分割することによって開始される。環状ゾ
ーンから外側内部及び外部環１００を分割する境界は、
虹彩の基点から５０ピクセルの距離に設定される。５０
ピクセルよりも大きいか又は小さい値は、更なる態様に
おいて用いることができる。外側環の外側境界は、ほぼ
鞏膜と虹彩の境界において始まる。外側環の直径は、個
人間で異なる虹彩寸法、虹彩イメージを得る異なる範囲
などのような多くのファクターのために変化する可能性
がある。外側環１００に対応する虹彩の部分と、瞳孔１
２０と外側環１００との間の領域１１０とは、異なる速
度で収縮及び膨張するので、内側及び外側環に関して異
なる標準化ファクターが用いられる。
に示すように、外側環１００及び瞳孔１２０を含む内側
環状ゾーンも分割することによって開始される。環状ゾ
ーンから外側内部及び外部環１００を分割する境界は、
虹彩の基点から５０ピクセルの距離に設定される。５０
ピクセルよりも大きいか又は小さい値は、更なる態様に
おいて用いることができる。外側環の外側境界は、ほぼ
鞏膜と虹彩の境界において始まる。外側環の直径は、個
人間で異なる虹彩寸法、虹彩イメージを得る異なる範囲
などのような多くのファクターのために変化する可能性
がある。外側環１００に対応する虹彩の部分と、瞳孔１
２０と外側環１００との間の領域１１０とは、異なる速
度で収縮及び膨張するので、内側及び外側環に関して異
なる標準化ファクターが用いられる。
【００４３】現在好ましい態様においては、それぞれの
領域１００、１１０を、次に、好ましくは等しい寸法の
１６のセクターに、即ち、合計で参照記号Ｉ０〜Ｉ３１
によって示される全部で３２のセクターに更に分割す
る。３２セクターＩ０〜Ｉ３１のそれぞれに関して、上
記記載のようにＷａｖｅｌｅｔ変換を用いて１，０２４
Ｈａａｒ関数係数を算出して、３２×３２のマトリクス
を形成する。しかしながら、すべてのゾーンにおけるセ
クターの全数（ｎ＋ｐ）、それぞれの個々のゾーンにお
けるセクターの数（ｎ，ｐ）、セクターの寸法及びＨａ
ａｒ関数係数の数を変化させてもよいことは、本発明の
範囲内である。即ち、それぞれのゾーンは、異なる数の
セクター（ｎ，ｐ）を有していてよく、即ち、領域１１
０は、放射状に１０のセクターに分割することができ
（ｐ＝１０）、一方外側環１００は、放射状に１６のセ
クターに分割される（ｎ＝１６）。
領域１００、１１０を、次に、好ましくは等しい寸法の
１６のセクターに、即ち、合計で参照記号Ｉ０〜Ｉ３１
によって示される全部で３２のセクターに更に分割す
る。３２セクターＩ０〜Ｉ３１のそれぞれに関して、上
記記載のようにＷａｖｅｌｅｔ変換を用いて１，０２４
Ｈａａｒ関数係数を算出して、３２×３２のマトリクス
を形成する。しかしながら、すべてのゾーンにおけるセ
クターの全数（ｎ＋ｐ）、それぞれの個々のゾーンにお
けるセクターの数（ｎ，ｐ）、セクターの寸法及びＨａ
ａｒ関数係数の数を変化させてもよいことは、本発明の
範囲内である。即ち、それぞれのゾーンは、異なる数の
セクター（ｎ，ｐ）を有していてよく、即ち、領域１１
０は、放射状に１０のセクターに分割することができ
（ｐ＝１０）、一方外側環１００は、放射状に１６のセ
クターに分割される（ｎ＝１６）。
【００４４】次に、概して、それぞれ下瞼及び上瞼に関
して参照記号１３Ａ及び１３Ｂによって示される瞼又は
睫によって邪魔されるか又は干渉されるセクターは、隣
接セクター係数比較によって拒絶される。隣接するセク
ター係数を比較することによって、高周波数係数の鋭利
な変動が観察された場合には、そのセクターは欠陥とし
て拒絶される。図１６を参照すると、セクター比較は、
セクター０を１５から、及びセクター７を８から分割す
る水平線において始まる四つのセクターの群について行
なわれ、時計方向又は時計の逆方向に、隣接するセクタ
ーについて進行する。この方法においては、セクターＩ
０〜Ｉ３，Ｉ７〜Ｉ４，Ｉ８〜Ｉ１１及びＩ１５〜Ｉ
１２が比較される。
して参照記号１３Ａ及び１３Ｂによって示される瞼又は
睫によって邪魔されるか又は干渉されるセクターは、隣
接セクター係数比較によって拒絶される。隣接するセク
ター係数を比較することによって、高周波数係数の鋭利
な変動が観察された場合には、そのセクターは欠陥とし
て拒絶される。図１６を参照すると、セクター比較は、
セクター０を１５から、及びセクター７を８から分割す
る水平線において始まる四つのセクターの群について行
なわれ、時計方向又は時計の逆方向に、隣接するセクタ
ーについて進行する。この方法においては、セクターＩ
０〜Ｉ３，Ｉ７〜Ｉ４，Ｉ８〜Ｉ１１及びＩ１５〜Ｉ
１２が比較される。
【００４５】例えば、セクターＩ０及びＩ１における高
周波数係数が比較され、差が、予め定められたセクター
高周波数係数しきい値を超えない場合には、セクターＩ
１は良好として認識される。セクターＩ０は、良好とし
て認識されるか、或いは、瞼によって閉じられた場合に
は瞳孔の分析中に拒絶される。次に、セクターＩ１及び
Ｉ２の係数が比較され、図１６において示されるよう
に、瞼の境界はセクターＩ２に位置している。セクター
Ｉ２における境界は、セクター高周波数係数しきい値を
超える差を引き起こし、セクターＩ２は拒絶される。セ
クターＩ２を拒絶した後、セクターＩ３も同様に拒絶さ
れる。同様のプロセスを、残りの四分円のセクターに関
して繰り返す。
周波数係数が比較され、差が、予め定められたセクター
高周波数係数しきい値を超えない場合には、セクターＩ
１は良好として認識される。セクターＩ０は、良好とし
て認識されるか、或いは、瞼によって閉じられた場合に
は瞳孔の分析中に拒絶される。次に、セクターＩ１及び
Ｉ２の係数が比較され、図１６において示されるよう
に、瞼の境界はセクターＩ２に位置している。セクター
Ｉ２における境界は、セクター高周波数係数しきい値を
超える差を引き起こし、セクターＩ２は拒絶される。セ
クターＩ２を拒絶した後、セクターＩ３も同様に拒絶さ
れる。同様のプロセスを、残りの四分円のセクターに関
して繰り返す。
【００４６】分析から拒絶されたセクターを除去した
後、完全な１，０２４Ｈａａｒ係数のサブセットを選択
する。選択される係数の数は、種々のファクターによっ
て決定される。係数が不必要に多すぎると、データベー
スのサイズが増大し、係数が少なすぎると、認識の質が
低下する。更に、幾つかの係数は、イメージの輝度の変
化と共に変化しており、また幾つかの高周波数係数は多
すぎるノイズを含んでいるので、選択しない。実験の結
果、好ましい態様は、１，０２４Ｈａａｒ係数の３２×
３２マトリクスから選択された３１の係数を用いる。選
択された係数の特定のマトリクス位置は、次のものであ
る：（０，１），（１，０），（１，１），（０，
２），（０，３），（２，０），（３，０），（１，
２），（１，３），（２，１），（３，１），（０，
４），（０，５），（０，６），（０，７），（４，
０），（５，０），（６，０），（７，０），（１，
４），（１，５），（１，６），（１，７），（４，
１），（５，１），（６，１），（７，１），（２，
２），（３，２），（２，３）及び（３，３）。異なる
態様においてはより多いか又はより少ない数の係数を用
いることができる。
後、完全な１，０２４Ｈａａｒ係数のサブセットを選択
する。選択される係数の数は、種々のファクターによっ
て決定される。係数が不必要に多すぎると、データベー
スのサイズが増大し、係数が少なすぎると、認識の質が
低下する。更に、幾つかの係数は、イメージの輝度の変
化と共に変化しており、また幾つかの高周波数係数は多
すぎるノイズを含んでいるので、選択しない。実験の結
果、好ましい態様は、１，０２４Ｈａａｒ係数の３２×
３２マトリクスから選択された３１の係数を用いる。選
択された係数の特定のマトリクス位置は、次のものであ
る：（０，１），（１，０），（１，１），（０，
２），（０，３），（２，０），（３，０），（１，
２），（１，３），（２，１），（３，１），（０，
４），（０，５），（０，６），（０，７），（４，
０），（５，０），（６，０），（７，０），（１，
４），（１，５），（１，６），（１，７），（４，
１），（５，１），（６，１），（７，１），（２，
２），（３，２），（２，３）及び（３，３）。異なる
態様においてはより多いか又はより少ない数の係数を用
いることができる。
【００４７】３２のセクターＩ０〜Ｉ３１のそれぞれか
ら３１の係数を選択することによって、大きさが約１キ
ロバイトの虹彩参照記録を生成することができる。記録
の最初の３２ビットは、セクター拒絶分析結果を含む。
ら３１の係数を選択することによって、大きさが約１キ
ロバイトの虹彩参照記録を生成することができる。記録
の最初の３２ビットは、セクター拒絶分析結果を含む。
【００４８】同定される新しい虹彩イメージを、上記の
参照イメージと同様の方法で処理する。得られる特性記
録を、データベース中に記録されているすべての虹彩参
照記録と比較する。入力と参照虹彩係数との間の差の合
計を、セクター毎に算出する。合計の値は、係数標準化
のために、０〜２の範囲内である。１の合計値は絶対的
にグレーなイメージを表し、０はセクタースペクトルの
完全な一致を示し、２は同等のモジュールであるが反対
の符号のスペクトルを表す。
参照イメージと同様の方法で処理する。得られる特性記
録を、データベース中に記録されているすべての虹彩参
照記録と比較する。入力と参照虹彩係数との間の差の合
計を、セクター毎に算出する。合計の値は、係数標準化
のために、０〜２の範囲内である。１の合計値は絶対的
にグレーなイメージを表し、０はセクタースペクトルの
完全な一致を示し、２は同等のモジュールであるが反対
の符号のスペクトルを表す。
【００４９】直接的な実験の結果、幾つかのセクター
は、虹彩の蠕動（虹彩の幾つかの領域の迅速な無意識の
動き）のために参照セクターと異なることが分かった。
したがって、合計値が１未満のセクターのみが虹彩イメ
ージ分析において好ましく用いられる。この方法におい
ては、蠕動によって害されたセクターは、拒絶されたセ
クターに加えられ、認識作業からは排除される。虹彩イ
メージ分析において用いられるセクターの最小数は、そ
れぞれの眼に関して１０である。認識の質を対応して低
下させれば、これよりも少ないセクターを用いることが
できる。差を強調するために、セクター係数の比較の結
果を掛け合わせる。したがって、同定するイメージが参
照イメージと一致する場合には、得られる値は０に近く
なる。これに対して、異なるイメージが導く値は数百〜
数千の範囲内である。
は、虹彩の蠕動（虹彩の幾つかの領域の迅速な無意識の
動き）のために参照セクターと異なることが分かった。
したがって、合計値が１未満のセクターのみが虹彩イメ
ージ分析において好ましく用いられる。この方法におい
ては、蠕動によって害されたセクターは、拒絶されたセ
クターに加えられ、認識作業からは排除される。虹彩イ
メージ分析において用いられるセクターの最小数は、そ
れぞれの眼に関して１０である。認識の質を対応して低
下させれば、これよりも少ないセクターを用いることが
できる。差を強調するために、セクター係数の比較の結
果を掛け合わせる。したがって、同定するイメージが参
照イメージと一致する場合には、得られる値は０に近く
なる。これに対して、異なるイメージが導く値は数百〜
数千の範囲内である。
【００５０】低周波数スペクトル係数は、虹彩繊維構造
の密度及びテキスチャー形態に関する多くの情報を含ん
でいるので、Ｈａａｒ変換の結果から実験的に選択され
た低周波数ゾーンの係数を同定のために利用する。
の密度及びテキスチャー形態に関する多くの情報を含ん
でいるので、Ｈａａｒ変換の結果から実験的に選択され
た低周波数ゾーンの係数を同定のために利用する。
【００５１】自律神経環及び瞳孔反応 図１０Ｂの瞳孔及びＡＮＷ反応確認プロセスＳ１１１〜
Ｓ１１６により、獲得された虹彩の動的イメージから瞳
孔及びＡＮＷを検出することによって、対応する同定パ
ラメータによってユーザーの同一性が確かめられる。次
に、検出された動的イメージ信号からの瞳孔及びＡＮＷ
の動的反応（収縮及び膨張）を用いて同定パラメータを
測定する。
Ｓ１１６により、獲得された虹彩の動的イメージから瞳
孔及びＡＮＷを検出することによって、対応する同定パ
ラメータによってユーザーの同一性が確かめられる。次
に、検出された動的イメージ信号からの瞳孔及びＡＮＷ
の動的反応（収縮及び膨張）を用いて同定パラメータを
測定する。
【００５２】更に、本発明の一態様においては、瞳孔及
びＡＮＷ反応確認プロセスは、以下の工程から構成する
ことができる：虹彩の獲得された動的イメージの中心部
分をコンピュータ処理することによって瞳孔ゾーンを検
出し（図１０ＢのＳ１１１、Ｓ１１２）；ＡＮＷのゾー
ンをコンピュータ処理し（Ｓ１１３）；検出されたゾー
ンにおける動く瞳孔及びＡＮＷの反応（膨張又は収縮）
時間をコンピュータ算出した後に、生存瞳孔及びＡＮＷ
をそれぞれ認識するための同定パラメータを測定し（Ｓ
１１４）；データベースから対応するパラメータを検索
することによってユーザーの同一性を確かめる。
びＡＮＷ反応確認プロセスは、以下の工程から構成する
ことができる：虹彩の獲得された動的イメージの中心部
分をコンピュータ処理することによって瞳孔ゾーンを検
出し（図１０ＢのＳ１１１、Ｓ１１２）；ＡＮＷのゾー
ンをコンピュータ処理し（Ｓ１１３）；検出されたゾー
ンにおける動く瞳孔及びＡＮＷの反応（膨張又は収縮）
時間をコンピュータ算出した後に、生存瞳孔及びＡＮＷ
をそれぞれ認識するための同定パラメータを測定し（Ｓ
１１４）；データベースから対応するパラメータを検索
することによってユーザーの同一性を確かめる。
【００５３】図１１は、一定の角度θにおける瞳孔１０
ａ及びＡＮＷ１０ｂの動きを説明するための虹彩１０ｃ
の例示イメージであり、図１２は、時間変動に伴う一次
元データにおいて変換された、平均瞳孔半径Ｒ１、一定
の角度θにおける瞳孔半径Ｒ２、及び一定の角度θにお
けるＡＮＷの半径Ｒ３を示すグラフである。グラフにお
いて、第１の時間「ｔ１」はフラッシュ光源の操作時間
を表し、第２の時間「ｔ２」はＲ１の収縮の開始時間を
表し、第３の時間「ｔ３」は平均瞳孔半径が最小の時間
を表し、第４の時間「ｔ４」は瞳孔半径が一定の角度θ
において最小の時間を表し、第５の時間「ｔ５」はＡＮ
Ｗの半径が一定の角度θにおいて最小の時間を表す。し
たがって、これらの動的イメージを比較した結果とし
て、光に対して無意識に反応する瞳孔及びＡＮＷの反応
を通して、それぞれの同定パラメータを得ることができ
る。
ａ及びＡＮＷ１０ｂの動きを説明するための虹彩１０ｃ
の例示イメージであり、図１２は、時間変動に伴う一次
元データにおいて変換された、平均瞳孔半径Ｒ１、一定
の角度θにおける瞳孔半径Ｒ２、及び一定の角度θにお
けるＡＮＷの半径Ｒ３を示すグラフである。グラフにお
いて、第１の時間「ｔ１」はフラッシュ光源の操作時間
を表し、第２の時間「ｔ２」はＲ１の収縮の開始時間を
表し、第３の時間「ｔ３」は平均瞳孔半径が最小の時間
を表し、第４の時間「ｔ４」は瞳孔半径が一定の角度θ
において最小の時間を表し、第５の時間「ｔ５」はＡＮ
Ｗの半径が一定の角度θにおいて最小の時間を表す。し
たがって、これらの動的イメージを比較した結果とし
て、光に対して無意識に反応する瞳孔及びＡＮＷの反応
を通して、それぞれの同定パラメータを得ることができ
る。
【００５４】上記の目的のために、本発明は、瞳孔が収
縮する際に瞳孔半径の動きが一定の割合（例えば５％以
上）を超えた場合には生体を表すと考えられる予め定め
られた参照値を用いる。瞳孔端もまた、瞳孔の動きを観
察するために、取り込まれた虹彩動的イメージから検出
されなければならない。現在のところ、対称中心検索ア
ルゴリズムを用いることによって、虹彩のほぼ中心を決
定した後に瞳孔端を検出することが可能である。
縮する際に瞳孔半径の動きが一定の割合（例えば５％以
上）を超えた場合には生体を表すと考えられる予め定め
られた参照値を用いる。瞳孔端もまた、瞳孔の動きを観
察するために、取り込まれた虹彩動的イメージから検出
されなければならない。現在のところ、対称中心検索ア
ルゴリズムを用いることによって、虹彩のほぼ中心を決
定した後に瞳孔端を検出することが可能である。
【００５５】この方法によれば、虹彩イメージをその中
心で取り込むことができずに、ある程度右又は左に偏っ
ている場合であっても、エラーを起こすことなく虹彩を
同定することが可能である。
心で取り込むことができずに、ある程度右又は左に偏っ
ている場合であっても、エラーを起こすことなく虹彩を
同定することが可能である。
【００５６】虹彩イメージが同定するためには偏り過ぎ
ている場合には、再度取り込むことができる。また、虹
彩イメージではなく他のイメージを取り込んだ場合に
は、多くの場合において、真のイメージと偽のイメージ
とを識別することができる。
ている場合には、再度取り込むことができる。また、虹
彩イメージではなく他のイメージを取り込んだ場合に
は、多くの場合において、真のイメージと偽のイメージ
とを識別することができる。
【００５７】上記記載の対称中心検索アルゴリズムにお
いては、以下の関数Ｆ（ｉ）を、イメージの水平線及び
垂直線に関して得る。
いては、以下の関数Ｆ（ｉ）を、イメージの水平線及び
垂直線に関して得る。
【数４】 ここで、
【数５】 およびＮはイメージ線の長さであり、ｘ（ｉ）は水平線
又は垂直線のｉ番目のピクセルの輝度であり、ｉ≦０の
場合にはｘ（ｉ）＝ｘ（０）であり、ｉ≧０の場合には
ｘ（ｉ）＝ｘ（Ｎ）である。
又は垂直線のｉ番目のピクセルの輝度であり、ｉ≦０の
場合にはｘ（ｉ）＝ｘ（０）であり、ｉ≧０の場合には
ｘ（ｉ）＝ｘ（Ｎ）である。
【００５８】かかる場合においては、関数Ｆ（ｉ）の絶
対値を最小にする定義のドメイン（ｉ）は、対称の中心
に存在する。これらの方法を水平線及び垂直線に提供す
ると、関数Ｆ（ｉ）の絶対値を最小にする定義のドメイ
ン（ｉ）が横切る点が対称の中心として設定される。水
平線及び垂直線の定義のドメイン（ｉ）が横切らずに散
乱する場合、特にこれらが予め定められた範囲から偏向
する場合には、これは、取り込まれたイメージが虹彩イ
メージではないか又は虹彩イメージが右又は左に過度に
偏っていることを示し、したがって、この虹彩イメージ
は、更なる同定を行なう前に再び取り込まなければなら
ない。
対値を最小にする定義のドメイン（ｉ）は、対称の中心
に存在する。これらの方法を水平線及び垂直線に提供す
ると、関数Ｆ（ｉ）の絶対値を最小にする定義のドメイ
ン（ｉ）が横切る点が対称の中心として設定される。水
平線及び垂直線の定義のドメイン（ｉ）が横切らずに散
乱する場合、特にこれらが予め定められた範囲から偏向
する場合には、これは、取り込まれたイメージが虹彩イ
メージではないか又は虹彩イメージが右又は左に過度に
偏っていることを示し、したがって、この虹彩イメージ
は、更なる同定を行なう前に再び取り込まなければなら
ない。
【００５９】動的イメージが上記の虹彩について取り込
まれた場合には、瞳孔及びＡＮＷが、フラッシュ光源１
２ｂによって収縮及び膨張せしめられる。瞳孔及びＡＮ
Ｗの動きは同時には起こらず、それぞれの人間によって
異なるタイプを示す。このような同時に起こらない動き
から得られる瞳孔及びＡＮＷ反応（図１１及び１２）か
らのパラメータが同定のために用いられる。
まれた場合には、瞳孔及びＡＮＷが、フラッシュ光源１
２ｂによって収縮及び膨張せしめられる。瞳孔及びＡＮ
Ｗの動きは同時には起こらず、それぞれの人間によって
異なるタイプを示す。このような同時に起こらない動き
から得られる瞳孔及びＡＮＷ反応（図１１及び１２）か
らのパラメータが同定のために用いられる。
【００６０】図１７を参照すると、ピュピログラム又は
瞳孔ヒストグラムによって、時間Ｔ ０における光のフラ
ッシュに応答する瞳孔の平均収縮及び膨張が示される。
縦軸は瞳孔の大きさ又は半径を示し、横軸はＴ０又は光
のフラッシュの時間によって始まる時間を示す。Ｔ
Ｌは、瞳孔が光のフラッシュに応答して収縮し始める時
間であり；ＴＬ−Ｔ０は瞳孔の応答の潜在時間である。
ＡＬは光のフラッシュの前の瞳孔の平均半径である。Ｔ
ｍは瞳孔が最小半径Ａｍに収縮した時間である。瞳孔が
収縮するための時間から潜在時間を引いた値がＴｍ−Ｔ
Ｌ又はＴＰである。Ｔ１及びＴ２は、それぞれ、動的虹
彩イメージの４０番目及び７０番目の時間であり、Ａ１
及びＡ２は、時間Ｔ１及びＴ２における瞳孔の対応する
半径である。ＳＰは、ＴＬとＴｍとの間の瞳孔収縮の速
度である。ＤＡＢは、ＴＬとＴｍとの間の瞳孔収縮曲線
にそった直線距離である。％Ａ１は、Ｔ１における瞳孔
膨張距離又はＡ１−Ａｍと、平均瞳孔収縮距離又はＡＬ
−Ａｍとの比である。％Ａ２は、Ｔ２における瞳孔膨張
距離又はＡ２−Ａｍと、平均瞳孔収縮距離又はＡＬ−Ａ
ｍとの比である。
瞳孔ヒストグラムによって、時間Ｔ ０における光のフラ
ッシュに応答する瞳孔の平均収縮及び膨張が示される。
縦軸は瞳孔の大きさ又は半径を示し、横軸はＴ０又は光
のフラッシュの時間によって始まる時間を示す。Ｔ
Ｌは、瞳孔が光のフラッシュに応答して収縮し始める時
間であり；ＴＬ−Ｔ０は瞳孔の応答の潜在時間である。
ＡＬは光のフラッシュの前の瞳孔の平均半径である。Ｔ
ｍは瞳孔が最小半径Ａｍに収縮した時間である。瞳孔が
収縮するための時間から潜在時間を引いた値がＴｍ−Ｔ
Ｌ又はＴＰである。Ｔ１及びＴ２は、それぞれ、動的虹
彩イメージの４０番目及び７０番目の時間であり、Ａ１
及びＡ２は、時間Ｔ１及びＴ２における瞳孔の対応する
半径である。ＳＰは、ＴＬとＴｍとの間の瞳孔収縮の速
度である。ＤＡＢは、ＴＬとＴｍとの間の瞳孔収縮曲線
にそった直線距離である。％Ａ１は、Ｔ１における瞳孔
膨張距離又はＡ１−Ａｍと、平均瞳孔収縮距離又はＡＬ
−Ａｍとの比である。％Ａ２は、Ｔ２における瞳孔膨張
距離又はＡ２−Ａｍと、平均瞳孔収縮距離又はＡＬ−Ａ
ｍとの比である。
【００６１】ドラッグ又はアルコールを用いている人間
のピュピログラムは、ドラッグ又はアルコールを使用し
ていない人間のピュピログラムとは異なっているので、
ピュピログラムは、個人によるドラッグ及び／又はアル
コールの使用を検出するのに用いることができる。ドラ
ッグを用いている人間のピュピログラムは、瞳孔が最小
半径に収縮する時間Ｔｍが、標準時間よりもゆっくりに
なる。アルコールを用いている人間のピュピログラム
は、アルコールを用いていない人間と比較して、より平
坦になる、即ちＤＡＢがアルコールユーザーに関しては
より小さくなる。また、％Ａ１及び％Ａ２は、アルコー
ルユーザーに関してはより小さくなる。
のピュピログラムは、ドラッグ又はアルコールを使用し
ていない人間のピュピログラムとは異なっているので、
ピュピログラムは、個人によるドラッグ及び／又はアル
コールの使用を検出するのに用いることができる。ドラ
ッグを用いている人間のピュピログラムは、瞳孔が最小
半径に収縮する時間Ｔｍが、標準時間よりもゆっくりに
なる。アルコールを用いている人間のピュピログラム
は、アルコールを用いていない人間と比較して、より平
坦になる、即ちＤＡＢがアルコールユーザーに関しては
より小さくなる。また、％Ａ１及び％Ａ２は、アルコー
ルユーザーに関してはより小さくなる。
【００６２】自律神経環及び瞳孔の形状 次に、ＡＮＷ及び瞳孔形状確認プロセスＳ１１７〜Ｓ１
１９により、選択された虹彩イメージからＡＮＷ及び瞳
孔を検出し、ＡＮＷ及び瞳孔の検出された形状に従って
同定パラメータを測定することによって、ユーザーの同
一性を確かめる。ＡＮＷ形状は、本発明において、中央
軸変換を選択された虹彩イメージ信号に適用して用いる
ことによって、独特に測定される。瞳孔形状は、本発明
において、当該技術において公知のように、端検出及び
曲線合致アルゴリズムを用いることによって、独特に測
定される。
１９により、選択された虹彩イメージからＡＮＷ及び瞳
孔を検出し、ＡＮＷ及び瞳孔の検出された形状に従って
同定パラメータを測定することによって、ユーザーの同
一性を確かめる。ＡＮＷ形状は、本発明において、中央
軸変換を選択された虹彩イメージ信号に適用して用いる
ことによって、独特に測定される。瞳孔形状は、本発明
において、当該技術において公知のように、端検出及び
曲線合致アルゴリズムを用いることによって、独特に測
定される。
【００６３】自律神経環 更に、本発明のそれぞれの態様においては、ＡＮＷ及び
瞳孔確認プロセスは、以下の工程から構成することがで
きる：ステップＡ１１７（図１０Ｂ及び１０Ｃ）によ
り、選択された虹彩イメージ信号からＡＮＷ及び瞳孔を
検出し；ステップＳ１１８により、検出されたＡＮＷの
二次元イメージ信号を中央軸変換によって変換し、瞳孔
の形状を上記記載のように端検出及び曲線合致アルゴリ
ズムによって変換することによってＡＮＷの形状に基づ
いて同定パラメータをコンピュータ算出し；ステップＳ
１１９及びＳ１２０により、データベースから対応する
同定パラメータを検索することによってユーザーの同一
性を確かめる。
瞳孔確認プロセスは、以下の工程から構成することがで
きる：ステップＡ１１７（図１０Ｂ及び１０Ｃ）によ
り、選択された虹彩イメージ信号からＡＮＷ及び瞳孔を
検出し；ステップＳ１１８により、検出されたＡＮＷの
二次元イメージ信号を中央軸変換によって変換し、瞳孔
の形状を上記記載のように端検出及び曲線合致アルゴリ
ズムによって変換することによってＡＮＷの形状に基づ
いて同定パラメータをコンピュータ算出し；ステップＳ
１１９及びＳ１２０により、データベースから対応する
同定パラメータを検索することによってユーザーの同一
性を確かめる。
【００６４】図１３は、虹彩イメージから検出された端
を表すＡＮＷ１０ｂ及びくぼみ１０ｄの例示図であり、
図１４は、中央軸変換によって変換された一次元データ
での、図１３において示されるＡＮＷ１０ｂ及びくぼみ
１０ｄの例示図である。特定の形状を有する対象の中央
軸変換は、例えば、二点以上において対象の境界に接す
る円の中心の位置である。言い換えれば、これは、対象
の境界から最も近接する点の位置である。したがって、
二次元対象を中央軸変換によって一次元データに変換す
ることが可能であるので、これを、ＡＮＷ形状及び瞳孔
の形状及び位置を同定するために適用することができ
る。
を表すＡＮＷ１０ｂ及びくぼみ１０ｄの例示図であり、
図１４は、中央軸変換によって変換された一次元データ
での、図１３において示されるＡＮＷ１０ｂ及びくぼみ
１０ｄの例示図である。特定の形状を有する対象の中央
軸変換は、例えば、二点以上において対象の境界に接す
る円の中心の位置である。言い換えれば、これは、対象
の境界から最も近接する点の位置である。したがって、
二次元対象を中央軸変換によって一次元データに変換す
ることが可能であるので、これを、ＡＮＷ形状及び瞳孔
の形状及び位置を同定するために適用することができ
る。
【００６５】図１８は、形状、位置及び同定パラメータ
を示す瞳孔及び虹彩の例示図である。瞳孔の形状は、本
発明において、当該技術において公知の端検出アルゴリ
ズムを用いて、独特に測定される。瞳孔端は、概して、
図１８において参照記号１０ａによって示される。更
に、図１８において参照記号１０ｉ及び１０ｈによって
それぞれ示される虹彩及び瞳孔の中心は、ジオメトリー
によって測定され、同定パラメータとして用いられる。
概して参照記号１０ｊによって示される虹彩中心と瞳孔
中心との間の分離方向及び距離は、同定パラメータとし
て用いられる。
を示す瞳孔及び虹彩の例示図である。瞳孔の形状は、本
発明において、当該技術において公知の端検出アルゴリ
ズムを用いて、独特に測定される。瞳孔端は、概して、
図１８において参照記号１０ａによって示される。更
に、図１８において参照記号１０ｉ及び１０ｈによって
それぞれ示される虹彩及び瞳孔の中心は、ジオメトリー
によって測定され、同定パラメータとして用いられる。
概して参照記号１０ｊによって示される虹彩中心と瞳孔
中心との間の分離方向及び距離は、同定パラメータとし
て用いられる。
【００６６】更に、多くの瞳孔は完全には円形の形状で
はなく、多くは、楕円長軸の方向に偏差する楕円であ
る。好ましい態様においては、瞳孔の楕円度の配向及び
大きさは、本発明において、当該技術において公知の曲
線及び形状合致アルゴリズムを用いて、独特に測定され
る。図１８を参照すると、瞳孔楕円の長軸及び短軸は、
それぞれ、参照記号１０ｍ及び１０ｎによって示され
る。瞳孔の楕円度は、短軸１０ｎと長軸１０ｍとの比と
して表される。図１８において概して参照記号１０ｆに
よって示される瞳孔の周縁に沿った平坦部分、並びにそ
れぞれ１０ｇ及び１０ｅによって示される瞳孔が凹んだ
り膨らんだりしている領域を認識及び特徴付けて、更な
る同定パラメータとして認識の質を向上させることがで
きる。
はなく、多くは、楕円長軸の方向に偏差する楕円であ
る。好ましい態様においては、瞳孔の楕円度の配向及び
大きさは、本発明において、当該技術において公知の曲
線及び形状合致アルゴリズムを用いて、独特に測定され
る。図１８を参照すると、瞳孔楕円の長軸及び短軸は、
それぞれ、参照記号１０ｍ及び１０ｎによって示され
る。瞳孔の楕円度は、短軸１０ｎと長軸１０ｍとの比と
して表される。図１８において概して参照記号１０ｆに
よって示される瞳孔の周縁に沿った平坦部分、並びにそ
れぞれ１０ｇ及び１０ｅによって示される瞳孔が凹んだ
り膨らんだりしている領域を認識及び特徴付けて、更な
る同定パラメータとして認識の質を向上させることがで
きる。
【００６７】くぼみの検出 また、くぼみ確認プロセスＳ１２１〜Ｓ１２７を用い
て、くぼみが存在しているか否かを判断し、くぼみが存
在している場合にはそのゾーンを検出し、次に、検出さ
れたくぼみの位置及び形状に基づいて同定パラメータを
測定することによって、ユーザーの同一性を確かめる。
て、くぼみが存在しているか否かを判断し、くぼみが存
在している場合にはそのゾーンを検出し、次に、検出さ
れたくぼみの位置及び形状に基づいて同定パラメータを
測定することによって、ユーザーの同一性を確かめる。
【００６８】更に、本発明による虹彩同定法において
は、図１０Ｃに示される以下の複数の工程の少なくとも
一つを含ませることによって、くぼみ確認プロセスを上
記の態様に適用することができる。即ち、第１のくぼみ
確認プロセスＳ１２１を行ない、次に、ステップＳ１２
５〜Ｓ１２９により、獲得された虹彩の選択された静止
イメージに基づいてくぼみが存在しているかどうかを判
断することによってユーザーの同一性を確かめ、次に、
くぼみが存在している場合にはくぼみのイメージ信号を
中央軸変換によって変換し、変換結果からのくぼみの位
置及び形状に基づいて同定パラメータを測定する。第２
のくぼみ確認プロセスＳ１２２〜Ｓ１２４は、第１のく
ぼみ確認プロセスの結果としてくぼみが存在していない
場合に行なわれ、参照虹彩中にくぼみが存在しているか
どうかを再び判断した後に参照虹彩中にくぼみがない場
合にはユーザーは許可され、逆に参照虹彩中にくぼみが
存在する場合にはユーザーは拒絶される。
は、図１０Ｃに示される以下の複数の工程の少なくとも
一つを含ませることによって、くぼみ確認プロセスを上
記の態様に適用することができる。即ち、第１のくぼみ
確認プロセスＳ１２１を行ない、次に、ステップＳ１２
５〜Ｓ１２９により、獲得された虹彩の選択された静止
イメージに基づいてくぼみが存在しているかどうかを判
断することによってユーザーの同一性を確かめ、次に、
くぼみが存在している場合にはくぼみのイメージ信号を
中央軸変換によって変換し、変換結果からのくぼみの位
置及び形状に基づいて同定パラメータを測定する。第２
のくぼみ確認プロセスＳ１２２〜Ｓ１２４は、第１のく
ぼみ確認プロセスの結果としてくぼみが存在していない
場合に行なわれ、参照虹彩中にくぼみが存在しているか
どうかを再び判断した後に参照虹彩中にくぼみがない場
合にはユーザーは許可され、逆に参照虹彩中にくぼみが
存在する場合にはユーザーは拒絶される。
【００６９】更に、本発明のそれぞれの態様において
は、第１のくぼみ確認プロセスは、以下の工程から構成
することができる：ステップＳ１２１（図１０Ｃ）によ
り、獲得された虹彩の静止イメージ信号から虹彩イメー
ジの端を検出することによってくぼみが存在しているか
否かを判断し；判断ステップの結果としてくぼみが存在
している場合には、ステップＳ１２５によりくぼみゾー
ンを検出し；ステップＳ１２６により、検出されたくぼ
みゾーンの二次元イメージ信号を中央軸変換によって変
換した後にくぼみの形状及び位置に基づいて同定パラメ
ータをコンピュータ算出し；ステップＳ１２７〜Ｓ１２
９により、データベースから対応するパラメータを検索
することによってユーザーの同一性を確かめる。
は、第１のくぼみ確認プロセスは、以下の工程から構成
することができる：ステップＳ１２１（図１０Ｃ）によ
り、獲得された虹彩の静止イメージ信号から虹彩イメー
ジの端を検出することによってくぼみが存在しているか
否かを判断し；判断ステップの結果としてくぼみが存在
している場合には、ステップＳ１２５によりくぼみゾー
ンを検出し；ステップＳ１２６により、検出されたくぼ
みゾーンの二次元イメージ信号を中央軸変換によって変
換した後にくぼみの形状及び位置に基づいて同定パラメ
ータをコンピュータ算出し；ステップＳ１２７〜Ｓ１２
９により、データベースから対応するパラメータを検索
することによってユーザーの同一性を確かめる。
【００７０】更に、本発明のそれぞれの態様において
は、第２のくぼみ確認プロセスは、以下の工程から構成
することができる：ステップＳ１２１により、入力イメ
ージ中にくぼみが存在しているかどうかを判断し；ステ
ップＳ１２２により、入力イメージ中にくぼみが存在し
ていない場合には参照虹彩中にくぼみが存在しているか
どうかを再び判断し；ステップＳ１２３により、くぼみ
が参照虹彩中に存在していない場合には許可し、ステッ
プＳ１２４により、参照虹彩中にくぼみが存在している
場合には拒絶する。
は、第２のくぼみ確認プロセスは、以下の工程から構成
することができる：ステップＳ１２１により、入力イメ
ージ中にくぼみが存在しているかどうかを判断し；ステ
ップＳ１２２により、入力イメージ中にくぼみが存在し
ていない場合には参照虹彩中にくぼみが存在しているか
どうかを再び判断し；ステップＳ１２３により、くぼみ
が参照虹彩中に存在していない場合には許可し、ステッ
プＳ１２４により、参照虹彩中にくぼみが存在している
場合には拒絶する。
【００７１】上記のように構成された本発明の操作及び
本発明によって達成される効果について、実施例を用い
ることによって以下に説明する。
本発明によって達成される効果について、実施例を用い
ることによって以下に説明する。
【００７２】まず、カード読み取りユニット４０又はキ
ー入力ユニット５０により、カード番号を読み取るか、
或いはユーザーのＰＩＮをキー打ちによって入力する。
カード番号及びＰＩＮ確認プロセスを行なって、制御ユ
ニット７０中のデータ蓄積ユニット８０においてカード
番号及びＰＩＮを検索することによって対応する番号が
存在するかどうかを測定する。
ー入力ユニット５０により、カード番号を読み取るか、
或いはユーザーのＰＩＮをキー打ちによって入力する。
カード番号及びＰＩＮ確認プロセスを行なって、制御ユ
ニット７０中のデータ蓄積ユニット８０においてカード
番号及びＰＩＮを検索することによって対応する番号が
存在するかどうかを測定する。
【００７３】対応する番号がない場合には、ユーザーは
同定できないユーザーとして拒絶される。対応する番号
が見出された場合には、次に制御ユニット７０によリユ
ーザーが同定できるユーザーとして許可され、次に、カ
ード番号又はＰＩＮに対応する更なる個人情報を読み取
った後に、制御信号をモータ駆動ユニット３０に送っ
て、カメラ高さをユーザーに適するように調節する。こ
の時点において、制御信号は、現在のカメラ位置とユー
ザーに適したカメラ位置との間の高さの差を比較して、
次にモータを前進又は逆進方向に駆動することによって
カメラ高さを自動的に調節する。更に、二つの目の間の
幅もまた、それぞれのユーザーに関して調節することが
できる。
同定できないユーザーとして拒絶される。対応する番号
が見出された場合には、次に制御ユニット７０によリユ
ーザーが同定できるユーザーとして許可され、次に、カ
ード番号又はＰＩＮに対応する更なる個人情報を読み取
った後に、制御信号をモータ駆動ユニット３０に送っ
て、カメラ高さをユーザーに適するように調節する。こ
の時点において、制御信号は、現在のカメラ位置とユー
ザーに適したカメラ位置との間の高さの差を比較して、
次にモータを前進又は逆進方向に駆動することによって
カメラ高さを自動的に調節する。更に、二つの目の間の
幅もまた、それぞれのユーザーに関して調節することが
できる。
【００７４】次に、制御ユニット７０により、虹彩イメ
ージピックアップユニット２０を制御することによって
赤外光源１２ａを点灯することにより、最初のオートフ
ォーカスの調節が行なわれる。ユーザーは、視野誘導光
源１７を点灯することによって視野ポインター１８に導
かれて、虹彩イメージが位置方向に偏ることが防止され
る。したがって、虹彩イメージを取り込む際には、取り
込まれる人間の虹彩イメージの視野が、誘導光源１７
（即ち淡青色の光源）によってレンズの中心部分に固定
される。
ージピックアップユニット２０を制御することによって
赤外光源１２ａを点灯することにより、最初のオートフ
ォーカスの調節が行なわれる。ユーザーは、視野誘導光
源１７を点灯することによって視野ポインター１８に導
かれて、虹彩イメージが位置方向に偏ることが防止され
る。したがって、虹彩イメージを取り込む際には、取り
込まれる人間の虹彩イメージの視野が、誘導光源１７
（即ち淡青色の光源）によってレンズの中心部分に固定
される。
【００７５】虹彩動的イメージは、短いサイクルでフラ
ッシュ光源１２ｂを操作しながら数秒間とられる。次に
全ての光源が消される。虹彩イメージは、所定のソフト
ウェアによって短時間に制御されたフラッシュ光源１２
ｂによって瞳孔及びＡＮＷの変化する形状を示すように
とられなければならない。この目的のために、本発明に
おいては１秒当たり２５フレームを超える虹彩イメージ
がとられる。
ッシュ光源１２ｂを操作しながら数秒間とられる。次に
全ての光源が消される。虹彩イメージは、所定のソフト
ウェアによって短時間に制御されたフラッシュ光源１２
ｂによって瞳孔及びＡＮＷの変化する形状を示すように
とられなければならない。この目的のために、本発明に
おいては１秒当たり２５フレームを超える虹彩イメージ
がとられる。
【００７６】上記記載のように取り込まれた虹彩の連続
イメージは、データ処理ユニット６０において予備処理
される。次に、虹彩分析に適したゾーンが選択された後
に、対応するゾーンのイメージ信号が選択される。好ま
しい態様においては、分析は、上記に詳細に説明したス
ペクトル変換の可変マルチセクターシステムにしたがっ
て、セクター毎に行なわれる。他の態様においては、虹
彩を分析するために用いられるゾーンは、図８において
示される全瞳孔を含む水平方向のストリップ状の領域、
即ち明確に視認される部分である。なぜならば、これ
は、同定される人間の睫、瞼などによって影響されない
からである。
イメージは、データ処理ユニット６０において予備処理
される。次に、虹彩分析に適したゾーンが選択された後
に、対応するゾーンのイメージ信号が選択される。好ま
しい態様においては、分析は、上記に詳細に説明したス
ペクトル変換の可変マルチセクターシステムにしたがっ
て、セクター毎に行なわれる。他の態様においては、虹
彩を分析するために用いられるゾーンは、図８において
示される全瞳孔を含む水平方向のストリップ状の領域、
即ち明確に視認される部分である。なぜならば、これ
は、同定される人間の睫、瞼などによって影響されない
からである。
【００７７】制御ユニット７０は、虹彩繊維構造確認プ
ロセスを行なって、上記に詳細に説明したように、選択
された低周波数成分のみを用いることによって、ユーザ
ーの同一性を確かめる。
ロセスを行なって、上記に詳細に説明したように、選択
された低周波数成分のみを用いることによって、ユーザ
ーの同一性を確かめる。
【００７８】次に、制御ユニット７０において、瞳孔及
びＡＮＷ反応確認プロセスが行なわれ、瞳孔動的イメー
ジから瞳孔及びＡＮＷの反応を分析した後に、瞳孔及び
ＡＮＷの収縮及び膨張がフラッシュ光源１２ｂによって
引き起こされた場合には生体を表すものとして取り込ま
れたイメージが許可され、動きがない場合には生体を表
さないものとして取り込まれたイメージが拒絶される。
びＡＮＷ反応確認プロセスが行なわれ、瞳孔動的イメー
ジから瞳孔及びＡＮＷの反応を分析した後に、瞳孔及び
ＡＮＷの収縮及び膨張がフラッシュ光源１２ｂによって
引き起こされた場合には生体を表すものとして取り込ま
れたイメージが許可され、動きがない場合には生体を表
さないものとして取り込まれたイメージが拒絶される。
【００７９】続いて、ＡＮＷ及び瞳孔形状確認プロセス
が制御ユニット７０により行なわれ、選択された静止虹
彩イメージからのそれぞれの人間において異なる特性を
有するＡＮＷゾーンの二次元イメージ信号を上記記載の
中央軸変換（又はガラスファイヤ法）によって一次元デ
ータに変換することによって、ＡＮＷ及び瞳孔形状に基
づいて個人の同一性を確かめる。上記記載のような瞳孔
の特定の特徴もまた、同定され比較される。
が制御ユニット７０により行なわれ、選択された静止虹
彩イメージからのそれぞれの人間において異なる特性を
有するＡＮＷゾーンの二次元イメージ信号を上記記載の
中央軸変換（又はガラスファイヤ法）によって一次元デ
ータに変換することによって、ＡＮＷ及び瞳孔形状に基
づいて個人の同一性を確かめる。上記記載のような瞳孔
の特定の特徴もまた、同定され比較される。
【００８０】次に、第１及び第２のくぼみ確認プロセス
が制御ユニット７０により行なわれ、くぼみが存在する
か否か、並びにくぼみが存在する場合にはその位置及び
形状を同定する同定法によってユーザーの同一性が最終
的に確かめられる。ＡＮＷの中央軸変換の結果において
示されるように、くぼみは、イメージ処理プロセスによ
り図１３及び図１４の選択された虹彩静止イメージから
抽出され、くぼみ形状が端検出により明確に認められた
場合には中央軸変換により一次元データの形状及び位置
を表すことによって、くぼみの形状及び位置が同定パラ
メータとして用いられる。
が制御ユニット７０により行なわれ、くぼみが存在する
か否か、並びにくぼみが存在する場合にはその位置及び
形状を同定する同定法によってユーザーの同一性が最終
的に確かめられる。ＡＮＷの中央軸変換の結果において
示されるように、くぼみは、イメージ処理プロセスによ
り図１３及び図１４の選択された虹彩静止イメージから
抽出され、くぼみ形状が端検出により明確に認められた
場合には中央軸変換により一次元データの形状及び位置
を表すことによって、くぼみの形状及び位置が同定パラ
メータとして用いられる。
【００８１】したがって、本発明は、虹彩繊維構造及び
テキスチャー形態、光に応答する瞳孔及びＡＮＷ反応、
ＡＮＷ及び瞳孔の形状、虹彩動的イメージから獲得され
たくぼみの存在、形状及び位置を用いて多数の虹彩同定
のためのパラメータを測定することによって、生存人間
の虹彩を、偽造を防ぎ迅速に且つ正確に同定することに
より、特定の人間を識別する方法を提供するので、バン
キングシステム及び電子処理／決算システムに適用した
場合には金銭的な事故を防ぎ、アクセス制御システムに
適用した場合にはセキュリティーに関連する事故を排除
することができるという、数多くの有利性を有する。
テキスチャー形態、光に応答する瞳孔及びＡＮＷ反応、
ＡＮＷ及び瞳孔の形状、虹彩動的イメージから獲得され
たくぼみの存在、形状及び位置を用いて多数の虹彩同定
のためのパラメータを測定することによって、生存人間
の虹彩を、偽造を防ぎ迅速に且つ正確に同定することに
より、特定の人間を識別する方法を提供するので、バン
キングシステム及び電子処理／決算システムに適用した
場合には金銭的な事故を防ぎ、アクセス制御システムに
適用した場合にはセキュリティーに関連する事故を排除
することができるという、数多くの有利性を有する。
【図１】図１Ａは、本発明によって、生体の虹彩を同定
するための例示システムのブロックダイヤグラムであ
る。図１Ｂは、図１Ａの態様及びその照明システムにお
ける虹彩イメージピックアップユニットの一態様を示す
カメラの側面斜視図である。
するための例示システムのブロックダイヤグラムであ
る。図１Ｂは、図１Ａの態様及びその照明システムにお
ける虹彩イメージピックアップユニットの一態様を示す
カメラの側面斜視図である。
【図２】図２は、図１Ｂの虹彩イメージピックアップユ
ニットのために用いられる視野ポインターを説明するた
めに図１Ｂから部分的にとられた参照図である。
ニットのために用いられる視野ポインターを説明するた
めに図１Ｂから部分的にとられた参照図である。
【図３】図３は、図２の視野ポインターの詳細図であ
る。
る。
【図４】図４は、視野誘導光源をユーザーの目に反射す
る図２の視野ポインターを説明するための参照図であ
る。
る図２の視野ポインターを説明するための参照図であ
る。
【図５】図５は、図１Ｂのシステムにおける第２のレン
ズの正面図である。
ズの正面図である。
【図６】図６は、コンピュータ制御によって行なわれる
虹彩イメージピックアップユニットにおいてイメージ信
号を取り込む例のフローチャートである。
虹彩イメージピックアップユニットにおいてイメージ信
号を取り込む例のフローチャートである。
【図７】図７は、図６におけるカメラの高さ調節の例の
フローチャートである。
フローチャートである。
【図８】図８は、虹彩分析のために必要な入力イメージ
信号の選択された領域（ｘ）を説明するための虹彩イメ
ージの例示図である。
信号の選択された領域（ｘ）を説明するための虹彩イメ
ージの例示図である。
【図９】図９は、本発明の虹彩同定法の全操作を説明す
る高レベルフローチャートである。
る高レベルフローチャートである。
【図１０】図１０Ａ〜１０Ｃは、図９のフローチャート
の詳細な連続フローチャートである。
の詳細な連続フローチャートである。
【図１１】図１１は、一定角度における虹彩及び自律神
経環の動的な動きを説明するための虹彩イメージの例示
図である。
経環の動的な動きを説明するための虹彩イメージの例示
図である。
【図１２】図１２は、図１１の瞳孔の半径を瞳孔ヒスト
グラム又はピュピログラムの形態で表し、時間変動によ
る一次元データに変換された自律神経環を表す対応する
グラフである。
グラム又はピュピログラムの形態で表し、時間変動によ
る一次元データに変換された自律神経環を表す対応する
グラフである。
【図１３】図１３は、虹彩イメージの端が抽出される自
律神経環及びくぼみの例示図である。
律神経環及びくぼみの例示図である。
【図１４】図１４は、中央軸変換によって一次元データ
に変換された図１３の自律神経環及びくぼみの例示図で
ある。
に変換された図１３の自律神経環及びくぼみの例示図で
ある。
【図１５】図１５は、Ｈａａｒ変換フローグラフのバタ
フライ構造のダイヤグラムである。
フライ構造のダイヤグラムである。
【図１６】図１６は、スペクトル分析の可変マルチセク
ターシステムを説明するための虹彩イメージの例示図で
ある。
ターシステムを説明するための虹彩イメージの例示図で
ある。
【図１７】図１７は、時間当たりの瞳孔の平均半径の他
のピュピログラムのグラフである。
のピュピログラムのグラフである。
【図１８】図１８は、抽出される瞳孔特性情報を含む瞳
孔の例示図である。
孔の例示図である。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (31)優先権主張番号 特願平11−350612 (32)優先日 平成11年11月５日(1999．11．5) (33)優先権主張国 日本（ＪＰ） Ｆターム(参考） 4C038 VA07 VB04 VC05 5B043 AA09 BA04 DA05 GA02 5B047 AA23 BA02 BB04 BC11 BC16 CA12 CA17 CA19 DC09
Claims (72)
- 【請求項1】 虹彩走査によって生存動物の同一性を確
認するためのシステムであって、以下の要素： （ａ）生存動物を同定する同定情報を受容するための制
御ユニット、及び、同定情報と比較するための同定可能
な生体に関係する予め定められた個人情報を包含するた
めの、制御ユニットによってアクセスされるデータベー
スを含むデータ蓄積ユニット； （ｂ）同定情報が予め定められた情報に対応する場合
に、虹彩イメージを取り込んで入力イメージ信号を生成
させるために制御ユニットによって操作されるカメラを
含む虹彩イメージピックアップユニット；及び （ｃ）入力イメージ信号を処理データに予備処理するた
めのデータ処理ユニット；を含み、 前記蓄積ユニットが、（１）周波数変換法を用いた虹彩
繊維構造の密度及びテキスチャー形態、（２）瞳孔反
応、（３）瞳孔の形状、（４）自律神経環反応、（５）
自律神経環の形状、（６）くぼみの存在、（７）くぼみ
の位置、及び（８）くぼみの形状、からなる群から選択
される、同定可能な生体に関する、予め蓄積された虹彩
同定のための複数のパラメータのうちの少なくとも一つ
を含み、前記制御ユニットが、処理されたデータと前記
パラメータとを比較して、同一性が確認されたことを示
す一致性を有するかどうかを決定するように操作し得る
ことを特徴とする前記システム。 - 【請求項２】 前記カメラが、前記生存動物の二つの眼
を撮影するように形成されており、前記データ処理ユニ
ットが、イメージ入力を、それぞれの眼を表す処理デー
タ信号に別々に処理するように操作し得る請求項１に記
載のシステム。 - 【請求項３】 それぞれの眼に関して同定目的で同じパ
ラメータが検査される請求項２に記載のシステム。 - 【請求項４】 それぞれの眼に関して同定目的で違うパ
ラメータが検査される請求項２に記載のシステム。 - 【請求項５】 それぞれの眼に関して、その眼に関係す
る識別される特性又は特徴を表す関数として、違うパラ
メータが選択される請求項４に記載のシステム。 - 【請求項６】 少なくとも一つのカード読み取りユニッ
ト、及びまず入力された同定情報を受容して前記制御ユ
ニットに送るためのキー入力ユニットを更に含む請求項
１に記載のシステム。 - 【請求項７】 前記虹彩イメージピックアップユニット
が、カメラと連動して制御ユニットによって操作され、
連続して複数の虹彩イメージを取り込んで前記入力イメ
ージ信号を生成させるための光源を含む請求項１に記載
のシステム。 - 【請求項８】 前記光源が赤外光源である請求項７に記
載のシステム。 - 【請求項９】 前記予め定められた個人情報が、前記制
御ユニットによって前記虹彩イメージピックアップユニ
ットとインターフェースしてカメラとユーザーの眼とを
自動的に整列させる位置決めデータを含む請求項１に記
載のシステム。 - 【請求項１０】 前記処理データが、前記パラメータの
少なくとも二つを表す請求項１に記載のシステム。 - 【請求項１１】 前記処理データが、前記パラメータの
全てを表す請求項１０に記載のシステム。 - 【請求項１２】 周波数変換法がＷａｖｅｌｅｔ変換を
用いる請求項１に記載のシステム。 - 【請求項１３】 周波数変換法がＨａａｒ変換を用いる
請求項１２に記載のシステム。 - 【請求項１４】 処理データが、曲線のあてはめ及び端
検出のアルゴリズムの少なくとも一つを用いて測定され
た瞳孔の形状を含む請求項１に記載のシステム。 - 【請求項１５】 処理データが、瞳孔の楕円率及び楕円
長軸の方向を含む請求項１４に記載のシステム。 - 【請求項１６】 存在する場合には、瞳孔の周縁に沿っ
た平坦な部分が同定目的で認識される請求項１４に記載
のシステム。 - 【請求項１７】 二次元Ｈａａｒ変換係数の低周波数成
分が、入力イメージ信号の選択された一つから同定目的
で得られる請求項１３に記載のシステム。 - 【請求項１８】 Ｈａａｒ変換がシグナムＨａａｒ関数
の集合から選択される請求項１３に記載のシステム。 - 【請求項１９】 Ｈａａｒ変換が、変換フローグラフの
バタフライ構造で処理される請求項１３に記載のシステ
ム。 - 【請求項２０】 入力イメージ信号の少なくとも選択さ
れた一つが、前記Ｈａａｒ変換関数を用いてスペクトル
変換の可変マルチセクターシステムで分析される請求項
１３に記載のシステム。 - 【請求項２１】 スペクトル分析のマルチセクターシス
テムによって、干渉によって歪曲されない分析目的のた
めに、虹彩の可視部分を表す虹彩のセクターの可変選択
が可能になる請求項２０に記載のシステム。 - 【請求項２２】 スペクトル分析のマルチセクターシス
テムによって、境界による欠陥又は干渉を同定して同定
分析から排除することが可能になる請求項２１に記載の
システム。 - 【請求項２３】 入力虹彩イメージの選択された一つ
を、前記スペクトル分析の目的のために、鞏膜−虹彩の
ほぼ境界に位置する外側境界を有する外環と、外環から
内側に離隔していて、外側境界から内側に予め定められ
た距離だけ離隔した半径を有する内側環状部分とに分割
する請求項２２に記載のシステム。 - 【請求項２４】 前記予め定められた距離が約３０〜８
０ピクセルである請求項２３に記載のシステム。 - 【請求項２５】 外環、及び外環との環状ゾーンの境界
と、瞳孔の周縁との間に配置された環状ゾーン内の領域
を、それぞれ、複数のセクター（ｎ）及び（ｐ）にそれ
ぞれ分割し、ここでｎはｐと同一又は異なり、ｎ＋ｐセ
クターの合計を生成し、Ｈａａｒ係数の所定値（ｍ２）
がｍ×ｍマトリクスを形成するＨａａｒ変換を用いて算
出される請求項２４に記載のシステム。 - 【請求項２６】 ｎ＝１６、ｐ＝１６、ｍ＝３２であ
り、前記３２セクターのそれぞれに関して、１０２４Ｈ
ａａｒ関数係数がＨａａｒ変換を用いて３２×３２マト
リクスから算出される請求項２５に記載のシステム。 - 【請求項２７】 瞼、睫などによって妨げられるか又は
干渉されるセクターを、隣接セクターＨａａｒ係数比較
によって拒絶する請求項２６に記載のシステム。 - 【請求項２８】 隣接するセクターＨａａｒ係数の比較
によって、高周波数係数の予め定められた鋭利な変動が
検出された場合には、セクターを分析中に欠陥として拒
絶する請求項２５に記載のシステム。 - 【請求項２９】 拒絶されたセクターを分析から除去し
た後に、ｍ２Ｈａａｒ係数の全セットのサブセットを選
択して、分析目的のために選択されたｍ２Ｈａａｒ係数
のｍ×ｍマトリクスからの予め定められた数の係数を生
成する請求項２８に記載のシステム。 - 【請求項３０】 ｍ＝３２で、前記サブセットが、Ｈａ
ａｒ係数の３２×３２マトリクスから選択された３１の
係数を含む請求項２９に記載のシステム。 - 【請求項３１】 予め定められた数の係数の選択を用い
て虹彩参照記録を生成する請求項２９に記載のシステ
ム。 - 【請求項３２】 前記予め定められた数の係数が、同定
目的のために用いられる選択された低周波数ゾーンを表
す請求項３１に記載のシステム。 - 【請求項３３】 前記制御ユニットが、入力イメージ信
号を用いて、光刺激に応答する時間当たりの瞳孔の平均
収縮及び膨張を表す瞳孔ヒストグラム又はピュピログラ
ム（ｐｕｐｉｌｌｏｇｒａｍ）を生成することによっ
て、瞳孔反応を表す情報を算出する請求項１に記載のシ
ステム。 - 【請求項３４】 前記カメラが、オートフォーカスのた
めの可変取り込み又はフレックスゾーンを有する請求項
１に記載のシステム。 - 【請求項３５】 前記カメラが、ユーザーの眼の移動の
結果としてのオートフォーカスの低下を防ぐために、５
ｍｍよりも大きな焦点距離を有している第２のレンズを
更に有する請求項１に記載のシステム。 - 【請求項３６】 前記ピュピログラムによって生存動物
のイメージ走査が確保される請求項３３に記載のシステ
ム。 - 【請求項３７】 前記虹彩イメージピックアップユニッ
トが、更に、ユーザーの眼をカメラのレンズと整列させ
るための視野誘導ユニットを有する請求項１に記載のシ
ステム。 - 【請求項３８】 複数の赤外光源が、第２のカメラレン
ズの周縁の回りに環状に配列されている請求項３５に記
載のシステム。 - 【請求項３９】 生存動物の同一性を確認する方法であ
って、 （ａ）まず、生存動物が、データベースにおいて同定さ
れている生存動物に対応する同一性を有しているかどう
かを測定し； （ｂ）ステップ（ａ）の結果がイエスである場合には、
生存体の眼の虹彩及び瞳孔の少なくとも一部分を表す複
数のイメージを得て； （ｃ）前記複数のイメージを処理して、周波数変換法を
用いた虹彩繊維構造の密度及びテキスチャー形態、瞳孔
反応、瞳孔の形状、自律神経環反応、自律神経環の形
状、くぼみの存在、くぼみの位置、及びくぼみの形状の
少なくとも一つからなる群から選択される虹彩同定パラ
メータ情報を得て； （ｄ）先に得られた虹彩同定情報の予め定められた特性
を、ステップ（ｃ）で得られた虹彩同定情報を比較し；
そして （ｅ）ステップ（ｄ）において比較したデータの一致の
兆候が存在するかどうかを確認する；ステップを含むこ
とを特徴とする前記方法。 - 【請求項４０】 それぞれの眼の複数のイメージを得る
更なるステップを含む請求項３９に記載の方法。 - 【請求項４１】 インプットされたパスワード情報を、
同定し得る人間の予め蓄積された情報と合致させること
によって請求項４２のステップ（ｂ）を始める更なるス
テップを含む請求項３９に記載の方法。 - 【請求項４２】 眼を光源で照射し、連続して複数の前
記虹彩イメージを取り込む更なるステップを含む請求項
３９に記載の方法。 - 【請求項４３】 照射のために赤外光源を用いる請求項
４２に記載の方法。 - 【請求項４４】 カメラをユーザーの眼と整列させて、
複数のイメージを得る更なるステップを含む請求項３９
に記載の方法。 - 【請求項４５】 前記複数のイメージを処理して、前記
同定パラメータの少なくとも二つに関連する情報を得る
請求項３９に記載の方法。 - 【請求項４６】 前記パラメータのそれぞれを同定目的
のために処理する請求項３９に記載の方法。 - 【請求項４７】 処理ステップ（ｃ）においてＷａｖｅ
ｌｅｔ変換を用いる請求項３９に記載の方法。 - 【請求項４８】 処理ステップ（ｃ）においてＨａａｒ
変換を用いる請求項４７に記載の方法。 - 【請求項４９】 処理ステップが、曲線のあてはめ及び
端検出のアルゴリズムの少なくとも一つを用いる虹彩瞳
孔の形状の分析を含む請求項３９に記載の方法。 - 【請求項５０】 処理ステップが、瞳孔の楕円率及び楕
円長軸の方向を検出することを含む請求項４９に記載の
方法。 - 【請求項５１】 処理ステップが、瞳孔の周縁に沿った
平坦な部分の存在を測定することを含む請求項５０に記
載の方法。 - 【請求項５２】 処理ステップが、入力イメージ信号の
選択された一つから二次元Ｈａａｒ変換係数の低周波数
成分を得ることを含む請求項４８に記載の方法。 - 【請求項５３】 処理ステップが、シグナムＨａａｒ関
数の集合からＨａａｒ変換を選択することを含む請求項
４８に記載の方法。 - 【請求項５４】 処理ステップが、干渉によって歪曲さ
れない分析目的のために、虹彩の可視部分を表す虹彩の
セクターの可変選択が起こることを可能にするためにス
ペクトル分析の可変マルチセクターシステムを用いるこ
とを含む請求項４８に記載の方法。 - 【請求項５５】 スペクトル分析の可変マルチセクター
システムを用いて、同定分析から、同定される境界によ
る欠陥又は干渉を排除する更なるステップを含む請求項
５４に記載の方法。 - 【請求項５６】 処理ステップが、虹彩イメージを、外
環内に位置する予め定められた数のセクター、及び瞳孔
を含む外環と同心的に形成された環状領域とに分割する
ことを含む請求項５４に記載の方法。 - 【請求項５７】 前記セクターを、セクターと隣接する
セクターとについて分析し、高周波数係数の予め定めら
れた鋭利な変動が検出された場合にはそのセクターを欠
陥として拒絶する請求項５６に記載の方法。 - 【請求項５８】 処理ステップが、拒絶されるセクター
の除去の後に、分析目的で選択される予め定められた数
の全ての係数のサブセットを測定し、それぞれの選択さ
れたセクターに関するサブセットにおける予め定められ
た数の係数の選択を用いて、請求項３９の比較ステップ
（ｄ）において用いられる虹彩参照記録を生成する請求
項５７に記載の方法。 - 【請求項５９】 選択されたセクターの選択された周波
数ゾーンを表す係数を同定目的に用いる請求項５８に記
載の方法。 - 【請求項６０】 可変取り込み又はフレックスゾーンを
有するカメラのオートフォーカスを用いて複数の虹彩イ
メージを得る請求項３９に記載の方法。 - 【請求項６１】 予め蓄積された情報を用いて、眼と、
ステップ（ｂ）における複数のイメージを得る光源とを
自動的に整列させる更なるステップを含む請求項３９に
記載の方法。 - 【請求項６２】 瞳孔及び虹彩に関連する自律神経環の
反応に基づいてユーザーの虹彩を同定する方法であっ
て、 （ａ）ユーザーによって適当にアクセスされるデータベ
ースから予め蓄積された個人情報を検索することによっ
てユーザーの同一性を確認し； （ｂ）カメラによってユーザーの虹彩の一連のイメージ
を獲得し； （ｃ）虹彩の獲得されたイメージの選択された一つから
虹彩のゾーンのイメージ信号を選択し、選択されたゾー
ンのイメージ信号から同一性確認パラメータを測定する
ことによって、虹彩繊維構造確認プロセスを開始して、
ユーザーの同一性を確認し； （ｄ）獲得された虹彩イメージの選択された一つから瞳
孔及び自律神経環のゾーンを検出し、瞳孔及び自律神経
環の検出されたゾーンの選択されたイメージ信号から瞳
孔及び自律神経環の動的反応（収縮及び膨張）を算出
し、関連する同定パラメータを測定することによって、
瞳孔及び自律神経環反応確認プロセスを開始して、ユー
ザーの同一性を確認し； （ｅ）同定パラメータを、個人情報として予め蓄積され
た同定パラメータと比較することによってユーザーの同
一性を確認する；ステップを含むことを特徴とする前記
方法。 - 【請求項６３】 イメージ獲得プロセスが、 カメラ位置を、請求項６２のステップ（ｃ）から得られ
たユーザーの予め蓄積された個人情報に従って自動的に
調節し；カメラの焦点を整列させ自動的に調節し；光源
をオンにして、瞳孔及び自律神経環の動きを誘導し；光
源を消す；ステップを含む請求項６２に記載の方法。 - 【請求項６４】 虹彩繊維構造確認プロセスが、 Ｈａａｒ変換によって虹彩の選択されたイメージ信号を
変換することによって、対応する虹彩繊維構造に関連す
るＷａｖｅｌｅｔ変換係数から導かれた同定パラメータ
を測定し；データベースからの予め蓄積された対応する
パラメータを検索することによってユーザーの同一性を
確認する；ステップを含む請求項６２に記載の方法。 - 【請求項６５】 虹彩内の瞳孔及び自律神経環の反応に
基づいて虹彩を同定する方法であって、 （ａ）ユーザーによって適当にアクセスされるデータベ
ースから予め蓄積された個人情報を検索することによっ
てユーザーの同一性を確認し； （ｂ）カメラによって虹彩の一連のイメージを獲得し； （ｃ）獲得された虹彩イメージの選択された一つから瞳
孔及び自律神経環のゾーンを検出し、瞳孔及び自律神経
環の検出されたゾーンの選択されたイメージ信号から瞳
孔及び自律神経環の動的反応（収縮及び膨張）を算出
し、関連する同定パラメータを測定することによって、
瞳孔及び自律神経環反応確認プロセスを開始して、ユー
ザーの同一性を確認し； （ｄ）同定パラメータを、個人情報として予め蓄積され
た同定パラメータと比較することによってユーザーの同
一性を確認する；ステップを含むことを特徴とする方
法。 - 【請求項６６】 請求項６２のステップ（ｄ）が、 検出された自律神経環ゾーンからの二次元イメージ信号
を中央軸変換によって変換し、検出されたゾーンにおけ
る自律神経環の形状を算出することによって、自律神経
環の形状を同定するためのパラメータを算出する、こと
を含む請求項６２に記載の方法。 - 【請求項６７】 虹彩を同定するための方法であって、 （ａ）ユーザーによって適当にアクセスされるデータベ
ースから予め蓄積された個人情報を検索することによっ
てユーザーの同一性を確認し； （ｂ）カメラによってユーザーの虹彩の一連のイメージ
を獲得し； （ｃ）くぼみが存在している場合には獲得されたイメー
ジからくぼみゾーンを検出し、くぼみの形状及び位置に
基づいて同定確認パラメータを測定することによって、
第１のくぼみ確認プロセスを開始してユーザーの同一性
を確認する；ステップを含むことを特徴とする方法。 - 【請求項６８】 くぼみが存在していない場合に、参照
虹彩中にもくぼみが存在していないかどうかのユーザー
の同一性を確認して、参照虹彩中にくぼみが存在する場
合にはユーザーを不適当として拒絶する、第２のくぼみ
確認プロセスを更に含む請求項６７に記載の方法。 - 【請求項６９】 獲得された虹彩イメージの中心部分を
算出することによって瞳孔及び自律神経環のゾーンを検
出し；検出されたゾーンの動く瞳孔及び自律神経環の反
応（収縮及び膨張）を算出することによって同定パラメ
ータを測定し；データベースから対応するパラメータを
検索することによってユーザーの同一性を確認する；更
なるステップを含む請求項６８に記載の方法。 - 【請求項７０】 分析のための選択された虹彩に関連す
るゾーンの外側の自律神経環のゾーンを検出し；検出さ
れた自律神経環ゾーンでの二次元イメージ信号を中央軸
変換によって変換し、検出されたゾーンにおける自律神
経環の形状を算出することによって、自律神経環の形状
を同定するためのパラメータを算出し；データベースか
ら対応するパラメータを検索することによってユーザー
の同一性を確認する；更なるステップを含む請求項６８
に記載の方法。 - 【請求項７１】 第１のくぼみ確認プロセスが、 虹彩の選択された獲得イメージ信号から虹彩イメージの
端を検出することによって、くぼみが存在しているか否
かを判断し；判断ステップの結果としてくぼみが存在し
ている場合にはくぼみゾーンを検出し；検出されたくぼ
みゾーンでの二次元イメージ信号を中央軸変換によって
変換した後に、くぼみの形状及び位置に基づいて同定パ
ラメータを算出し；データベースから対応するパラメー
タを検索することによってユーザーの同一性を確認す
る；ことを含む請求項６８に記載の方法。 - 【請求項７２】 虹彩走査によって生存動物の同一性を
確認するためのシステムであって、以下の要素： （ａ）生存動物を同定する同定情報を受容するための制
御ユニット、及び制御ユニットによってアクセスされ、
同定情報と比較するための同定可能な生体に関連する予
め定められた個人情報を有するためのデータベースを含
むデータ蓄積ユニット； （ｂ）同定情報が予め定められた情報に対応する場合
に、左及び右の眼の虹彩イメージを取り込んで入力イメ
ージ信号を生成させるための、制御ユニットによって操
作される双眼カメラ虹彩イメージピックアップユニッ
ト；及び （ｃ）入力イメージ信号を処理データに予備処理するた
めのデータ処理ユニット；を含むことを特徴とするシス
テム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001146516A JP4006192B2 (ja) | 1999-04-09 | 2001-05-16 | 虹彩認識システム及び方法 |
Applications Claiming Priority (9)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR19990012440 | 1999-04-09 | ||
| KR19990012439 | 1999-04-09 | ||
| KR1019990012438A KR100356600B1 (ko) | 1999-04-09 | 1999-04-09 | 열공 및/또는 자율신경환의 형태에 의한 홍채인식방법 |
| JP35061299 | 1999-11-05 | ||
| JP11-350612 | 1999-11-05 | ||
| JP1999-12440 | 1999-11-05 | ||
| JP1999-12439 | 1999-11-05 | ||
| JP1999-12438 | 1999-11-05 | ||
| JP2001146516A JP4006192B2 (ja) | 1999-04-09 | 2001-05-16 | 虹彩認識システム及び方法 |
Related Parent Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000090585A Division JP2001195594A (ja) | 1999-04-09 | 2000-03-29 | 虹彩同定システム及び虹彩認識によって人を同定する方法 |
Related Child Applications (2)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2004205266A Division JP2004288221A (ja) | 1999-04-09 | 2004-07-12 | 虹彩同定システム |
| JP2007184919A Division JP4619384B2 (ja) | 1999-04-09 | 2007-07-13 | 虹彩同定システム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002056389A true JP2002056389A (ja) | 2002-02-20 |
| JP4006192B2 JP4006192B2 (ja) | 2007-11-14 |
Family
ID=27531300
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001146516A Expired - Fee Related JP4006192B2 (ja) | 1999-04-09 | 2001-05-16 | 虹彩認識システム及び方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP4006192B2 (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006054827A1 (en) * | 2004-11-22 | 2006-05-26 | Iritech Inc. | Multiscale variable domain decomposition method and system for iris identification |
| JP2006185299A (ja) * | 2004-12-28 | 2006-07-13 | Media Technology:Kk | アイリス識別装置 |
| JP2007041831A (ja) * | 2005-08-03 | 2007-02-15 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 生体判別装置および認証装置ならびに生体判別方法 |
| EP1839232A2 (en) * | 2004-12-06 | 2007-10-03 | Daphna Palti-Wasserman | Multivariate dynamic biometric system |
| JP2008538425A (ja) * | 2005-01-26 | 2008-10-23 | ハネウェル・インターナショナル・インコーポレーテッド | 距離虹彩認識システム |
| WO2011037986A3 (en) * | 2009-09-22 | 2011-08-04 | Unisys Corporation | Multi-biometric identification system |
| CN112868028A (zh) * | 2018-10-26 | 2021-05-28 | 创新先进技术有限公司 | 利用虹膜图像的欺骗检测 |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE102008052481B4 (de) | 2008-10-17 | 2012-04-26 | Takata-Petri Ag | Gasgeneratorbaugruppe für ein Kraftfahrzeug |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62501889A (ja) * | 1985-02-20 | 1987-07-30 | フロム，レオナ−ド | 虹彩認識システム |
| JPH03179572A (ja) * | 1989-12-08 | 1991-08-05 | Dainippon Printing Co Ltd | Ｉｃカードを用いた個人識別装置 |
| JPH06203145A (ja) * | 1993-01-07 | 1994-07-22 | Fuji Electric Co Ltd | 個人認識装置 |
| JPH07312711A (ja) * | 1994-05-16 | 1995-11-28 | Hooutec Kk | 顔画像データ取り込み方法および装置並びにシステム |
| JPH09218957A (ja) * | 1995-12-05 | 1997-08-19 | Advantest Corp | 画像処理方法 |
| JPH09294729A (ja) * | 1996-05-07 | 1997-11-18 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 飲酒モニター装置 |
| JPH10162146A (ja) * | 1996-11-29 | 1998-06-19 | Oki Electric Ind Co Ltd | 個人識別装置 |
| JPH10340342A (ja) * | 1997-06-06 | 1998-12-22 | Oki Electric Ind Co Ltd | 個体識別装置 |
| JPH1115972A (ja) * | 1997-06-20 | 1999-01-22 | Oki Electric Ind Co Ltd | アイリス撮影装置 |
-
2001
- 2001-05-16 JP JP2001146516A patent/JP4006192B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62501889A (ja) * | 1985-02-20 | 1987-07-30 | フロム，レオナ−ド | 虹彩認識システム |
| JPH0584166B2 (ja) * | 1985-02-20 | 1993-12-01 | Leonard Flom | |
| JPH03179572A (ja) * | 1989-12-08 | 1991-08-05 | Dainippon Printing Co Ltd | Ｉｃカードを用いた個人識別装置 |
| JPH06203145A (ja) * | 1993-01-07 | 1994-07-22 | Fuji Electric Co Ltd | 個人認識装置 |
| JPH07312711A (ja) * | 1994-05-16 | 1995-11-28 | Hooutec Kk | 顔画像データ取り込み方法および装置並びにシステム |
| JPH09218957A (ja) * | 1995-12-05 | 1997-08-19 | Advantest Corp | 画像処理方法 |
| JPH09294729A (ja) * | 1996-05-07 | 1997-11-18 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 飲酒モニター装置 |
| JPH10162146A (ja) * | 1996-11-29 | 1998-06-19 | Oki Electric Ind Co Ltd | 個人識別装置 |
| JPH10340342A (ja) * | 1997-06-06 | 1998-12-22 | Oki Electric Ind Co Ltd | 個体識別装置 |
| JPH1115972A (ja) * | 1997-06-20 | 1999-01-22 | Oki Electric Ind Co Ltd | アイリス撮影装置 |
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006054827A1 (en) * | 2004-11-22 | 2006-05-26 | Iritech Inc. | Multiscale variable domain decomposition method and system for iris identification |
| EP1839232A2 (en) * | 2004-12-06 | 2007-10-03 | Daphna Palti-Wasserman | Multivariate dynamic biometric system |
| JP2008522652A (ja) * | 2004-12-06 | 2008-07-03 | パルチ−ワッセルマン，ダフナ | 多変量ダイナミック生体測定システム |
| EP1839232A4 (en) * | 2004-12-06 | 2012-11-14 | Daphna Palti-Wasserman | DYNAMIC BIOMETRIC MULTI-VARIABLE SYSTEM |
| JP2006185299A (ja) * | 2004-12-28 | 2006-07-13 | Media Technology:Kk | アイリス識別装置 |
| JP4634140B2 (ja) * | 2004-12-28 | 2011-02-16 | 春雄 伊藤 | アイリス識別装置 |
| JP2008538425A (ja) * | 2005-01-26 | 2008-10-23 | ハネウェル・インターナショナル・インコーポレーテッド | 距離虹彩認識システム |
| JP4767971B2 (ja) * | 2005-01-26 | 2011-09-07 | ハネウェル・インターナショナル・インコーポレーテッド | 距離虹彩認識システム |
| JP2007041831A (ja) * | 2005-08-03 | 2007-02-15 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 生体判別装置および認証装置ならびに生体判別方法 |
| JP4706377B2 (ja) * | 2005-08-03 | 2011-06-22 | パナソニック株式会社 | 生体判別装置および認証装置ならびに生体判別方法 |
| WO2011037986A3 (en) * | 2009-09-22 | 2011-08-04 | Unisys Corporation | Multi-biometric identification system |
| CN112868028A (zh) * | 2018-10-26 | 2021-05-28 | 创新先进技术有限公司 | 利用虹膜图像的欺骗检测 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP4006192B2 (ja) | 2007-11-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP1093633B1 (en) | Iris identification system and method of identifying a person through iris recognition | |
| CN100403981C (zh) | 肯定性患者识别方法和装置 | |
| US8644562B2 (en) | Multimodal ocular biometric system and methods | |
| EP0215818B1 (en) | Iris recognition system | |
| da Costa et al. | Dynamic features for iris recognition | |
| JP2001195594A (ja) | 虹彩同定システム及び虹彩認識によって人を同定する方法 | |
| CN110929570B (zh) | 虹膜快速定位装置及其定位方法 | |
| JP2002056389A (ja) | 虹彩同定システム及び虹彩認識によって人を同定する方法 | |
| EP1804646B1 (en) | Corneal biometry | |
| KR20010006975A (ko) | 동공 및 자율신경환의 반응에 의한 홍채인식방법 | |
| KR20010006976A (ko) | 홍채인식시스템 | |
| JP4619384B2 (ja) | 虹彩同定システム | |
| JP2004288221A (ja) | 虹彩同定システム | |
| KR100356600B1 (ko) | 열공 및/또는 자율신경환의 형태에 의한 홍채인식방법 | |
| KR20060105272A (ko) | 아다부스트 알고리즘을 이용한 안구 영상 판단 방법 | |
| JP2008206536A (ja) | 網膜画像による個人認証方式 | |
| KR100924271B1 (ko) | 홍채를 이용한 신원확인 시스템 및 방법과 그 방법에 대한컴퓨터 프로그램 소스를 저장한 기록매체 | |
| NZ554604A (en) | Corneal Biometry | |
| Wai et al. | Software Implementation of Iris Recognition System using MATLAB | |
| Lawal et al. | Development of a Two-Level Segmentation System for Iris Recognition Using Circular and Linear Hough Transform Algorithm | |
| KR20060105273A (ko) | 안구영상 산포도를 이용한 안구 위치 검색시스템 및 안구위치 검색 방법 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20040330 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20040511 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20040712 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20040713 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20050308 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20050509 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20050726 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20050823 |
|
| A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20050927 |
|
| A912 | Re-examination (zenchi) completed and case transferred to appeal board |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A912 Effective date: 20051028 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20070713 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20070827 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100831 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110831 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110831 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110831 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110831 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110831 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120831 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120831 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120831 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120831 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120831 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120831 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130831 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130831 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130831 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130831 Year of fee payment: 6 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |