JP2002133415A - 個体識別装置 - Google Patents
個体識別装置Info
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- JP2002133415A JP2002133415A JP2000328214A JP2000328214A JP2002133415A JP 2002133415 A JP2002133415 A JP 2002133415A JP 2000328214 A JP2000328214 A JP 2000328214A JP 2000328214 A JP2000328214 A JP 2000328214A JP 2002133415 A JP2002133415 A JP 2002133415A
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- JP
- Japan
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- pupil
- iris
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- data
- shape
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- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Collating Specific Patterns (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【解決手段】 眼球撮影用カメラ１が撮影した画像から
アイリス領域検出部２は、アイリス領域を検出し、アイ
リス特徴抽出部３は、アイリス領域の特徴をデータ化し
て抽出し、上記アイリス領域検出部２がアイリス領域を
検出できなかったとき、瞳孔形状検出部７は、上記画像
から瞳孔形状を検出し、瞳孔形状特徴抽出部８は、瞳孔
形状の特徴をデータ化して抽出し、瞳孔形状照合部１１
は、上記データ化した瞳孔形状の特徴から個体を識別す
る。 【効果】 被験者の眼球の瞳孔の形状が円形でないため
に、アイリス認識に失敗した場合でも、瞳孔形状の特徴
から本人認識が可能なため、本人認識率を改善できる。
アイリス領域検出部２は、アイリス領域を検出し、アイ
リス特徴抽出部３は、アイリス領域の特徴をデータ化し
て抽出し、上記アイリス領域検出部２がアイリス領域を
検出できなかったとき、瞳孔形状検出部７は、上記画像
から瞳孔形状を検出し、瞳孔形状特徴抽出部８は、瞳孔
形状の特徴をデータ化して抽出し、瞳孔形状照合部１１
は、上記データ化した瞳孔形状の特徴から個体を識別す
る。 【効果】 被験者の眼球の瞳孔の形状が円形でないため
に、アイリス認識に失敗した場合でも、瞳孔形状の特徴
から本人認識が可能なため、本人認識率を改善できる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、眼球のアイリス
（虹彩）と瞳孔の特徴とを用いて個体を識別する個体識
別装置に関する。
（虹彩）と瞳孔の特徴とを用いて個体を識別する個体識
別装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年の複雑高度化した情報化社会では、
正確な個体識別方法の確立が要求されている。この要求
を満足するための一方法として眼球のアイリス（虹彩）
を用いた識別方法が種々の個体識別装置に採用されてい
る。この方法では、人間の眼球中のアイリス（虹彩）は
幼児期に完成された後、一生を通じて殆ど変化しないと
いう事実、及び、人それぞれによってその特徴が異なる
という事実が、基本原理として用いられている。
正確な個体識別方法の確立が要求されている。この要求
を満足するための一方法として眼球のアイリス（虹彩）
を用いた識別方法が種々の個体識別装置に採用されてい
る。この方法では、人間の眼球中のアイリス（虹彩）は
幼児期に完成された後、一生を通じて殆ど変化しないと
いう事実、及び、人それぞれによってその特徴が異なる
という事実が、基本原理として用いられている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上記従来のアイリスを
用いた識別方法では、被験者の瞳孔形状が非円形の場
合、又は瞳孔膜遺残等があった場合に瞳孔円を検出でき
ないために、アイリス認識エラーとして処理されてい
た。ここで、瞳孔膜遺残とは、幼児期に水晶体表面を覆
っている水晶体血管膜が発育途上で完全に消失せずに、
一部が糸状、索状、又は網状になって水晶体全面に残存
した状態を言う。
用いた識別方法では、被験者の瞳孔形状が非円形の場
合、又は瞳孔膜遺残等があった場合に瞳孔円を検出でき
ないために、アイリス認識エラーとして処理されてい
た。ここで、瞳孔膜遺残とは、幼児期に水晶体表面を覆
っている水晶体血管膜が発育途上で完全に消失せずに、
一部が糸状、索状、又は網状になって水晶体全面に残存
した状態を言う。
【０００４】
【課題を解決するための手段】本発明は以上の点を解決
するため次の構成を採用する。 〈構成１〉被験者の眼球を撮影して得られる画像から瞳
孔形状を検出する瞳孔形状検出部と、上記瞳孔形状の特
徴を上記被験者を識別するためのデータとして抽出する
瞳孔形状特徴抽出部とを備えることを特徴とする個体識
別装置。
するため次の構成を採用する。 〈構成１〉被験者の眼球を撮影して得られる画像から瞳
孔形状を検出する瞳孔形状検出部と、上記瞳孔形状の特
徴を上記被験者を識別するためのデータとして抽出する
瞳孔形状特徴抽出部とを備えることを特徴とする個体識
別装置。
【０００５】〈構成２〉構成１に記載の個体識別装置に
おいて、上記画像からアイリス領域を検出するアイリス
領域検出部と、上記アイリス領域の特徴をデータ化して
抽出するアイリス特徴抽出部とを更に備え、上記アイリ
ス領域検出部がアイリス領域の検出エラーを発生したと
きに上記画像から瞳孔形状を検出する瞳孔形状検出部
と、上記瞳孔形状の特徴をデータ化して上記被験者を識
別するための瞳孔形状特徴を抽出する瞳孔形状特徴抽出
部とを備えることを特徴とする個体識別装置。
おいて、上記画像からアイリス領域を検出するアイリス
領域検出部と、上記アイリス領域の特徴をデータ化して
抽出するアイリス特徴抽出部とを更に備え、上記アイリ
ス領域検出部がアイリス領域の検出エラーを発生したと
きに上記画像から瞳孔形状を検出する瞳孔形状検出部
と、上記瞳孔形状の特徴をデータ化して上記被験者を識
別するための瞳孔形状特徴を抽出する瞳孔形状特徴抽出
部とを備えることを特徴とする個体識別装置。
【０００６】〈構成３〉被験者の眼球を撮影して得られ
る画像から瞳孔内パターンを検出する瞳孔内パターン検
出部と、上記瞳孔内パターンの特徴を上記被験者を識別
するためのデータとして抽出する瞳孔内パターン特徴抽
出部とを備えることを特徴とする個体識別装置。
る画像から瞳孔内パターンを検出する瞳孔内パターン検
出部と、上記瞳孔内パターンの特徴を上記被験者を識別
するためのデータとして抽出する瞳孔内パターン特徴抽
出部とを備えることを特徴とする個体識別装置。
【０００７】〈構成４〉構成３に記載の個体識別装置に
おいて、上記画像からアイリス領域を検出するアイリス
領域検出部と、上記アイリス領域の特徴をデータ化して
抽出するアイリス特徴抽出部とを更に備え、上記アイリ
ス領域検出部がアイリス領域の検出エラーを発生したと
きに上記画像から瞳孔内パターンを検出する瞳孔内パタ
ーン検出部と、上記瞳孔内パターンの特徴をデータ化し
て上記被験者を識別するための瞳孔内パターンを抽出す
る瞳孔内パターン特徴抽出部とを備えることを特徴とす
る個体識別装置。
おいて、上記画像からアイリス領域を検出するアイリス
領域検出部と、上記アイリス領域の特徴をデータ化して
抽出するアイリス特徴抽出部とを更に備え、上記アイリ
ス領域検出部がアイリス領域の検出エラーを発生したと
きに上記画像から瞳孔内パターンを検出する瞳孔内パタ
ーン検出部と、上記瞳孔内パターンの特徴をデータ化し
て上記被験者を識別するための瞳孔内パターンを抽出す
る瞳孔内パターン特徴抽出部とを備えることを特徴とす
る個体識別装置。
【０００８】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を具体
例を用いて説明する。 〈具体例１の構成〉本具体例は、上記解決しようとする
課題に記載の被験者の瞳孔形状が非円形の場合の対応に
関する。図１は、具体例１の構成のブロック図である。
図１より、具体例１の個体識別装置は、眼球撮影用カメ
ラ１、アイリス領域検出部２、アイリス特徴抽出部３、
アイリス登録部４、アイリス辞書５、アイリス照合部
６、瞳孔形状検出部７、瞳孔形状特徴抽出部８、瞳孔形
状登録部９、瞳孔形状辞書１０、瞳孔形状照合部１１、
結果出力部１２とを備える。
例を用いて説明する。 〈具体例１の構成〉本具体例は、上記解決しようとする
課題に記載の被験者の瞳孔形状が非円形の場合の対応に
関する。図１は、具体例１の構成のブロック図である。
図１より、具体例１の個体識別装置は、眼球撮影用カメ
ラ１、アイリス領域検出部２、アイリス特徴抽出部３、
アイリス登録部４、アイリス辞書５、アイリス照合部
６、瞳孔形状検出部７、瞳孔形状特徴抽出部８、瞳孔形
状登録部９、瞳孔形状辞書１０、瞳孔形状照合部１１、
結果出力部１２とを備える。
【０００９】眼球撮影用カメラ１は、被験者の眼球を撮
影して画像を得るためのカメラである。アイリス領域検
出部２は、上記画像からコンピュータ画像処理によって
アイリス領域を検出する部分である。アイリス特徴抽出
部３は、上記検出されたアイリス領域の特徴をコンピュ
ータ画像処理によって抽出し、コード化してアイリス特
徴を抽出する部分である。
影して画像を得るためのカメラである。アイリス領域検
出部２は、上記画像からコンピュータ画像処理によって
アイリス領域を検出する部分である。アイリス特徴抽出
部３は、上記検出されたアイリス領域の特徴をコンピュ
ータ画像処理によって抽出し、コード化してアイリス特
徴を抽出する部分である。
【００１０】アイリス登録部４は、上記アイリス特徴抽
出部３が抽出したアイリス特徴を被験者情報と共に登録
する部分である。アイリス辞書５は、上記アイリス特徴
を被験者情報と共に格納しておく部分である。アイリス
照合部６は、上記アイリス特徴抽出部３で抽出されたア
イリス特徴を上記アイリス辞書５を用いて照合処理を行
う部分である。
出部３が抽出したアイリス特徴を被験者情報と共に登録
する部分である。アイリス辞書５は、上記アイリス特徴
を被験者情報と共に格納しておく部分である。アイリス
照合部６は、上記アイリス特徴抽出部３で抽出されたア
イリス特徴を上記アイリス辞書５を用いて照合処理を行
う部分である。
【００１１】瞳孔形状検出部７は、上記アイリス領域検
出部２で瞳孔円の検出エラーを発生したときに上記画像
から瞳孔の形状を検出する部分である。瞳孔形状特徴抽
出部８は、上記瞳孔の形状の特徴をコード化して瞳孔形
状特徴を抽出する部分である。瞳孔形状登録部９は、上
記瞳孔形状特徴抽出部８が抽出した上記瞳孔形状特徴を
被験者情報と共に登録する部分である。
出部２で瞳孔円の検出エラーを発生したときに上記画像
から瞳孔の形状を検出する部分である。瞳孔形状特徴抽
出部８は、上記瞳孔の形状の特徴をコード化して瞳孔形
状特徴を抽出する部分である。瞳孔形状登録部９は、上
記瞳孔形状特徴抽出部８が抽出した上記瞳孔形状特徴を
被験者情報と共に登録する部分である。
【００１２】瞳孔形状辞書１０は、上記瞳孔形状特徴を
被験者情報と共に格納しておく部分である。瞳孔形状照
合部１１は、上記瞳孔形状特徴抽出部８で抽出された瞳
孔形状特徴を上記瞳孔形状辞書１０を用いて照合処理を
行う部分である。結果出力部１２は、アイリス照合部６
と瞳孔形状照合部１１の照合結果から被験者の識別結果
を出力する部分である。
被験者情報と共に格納しておく部分である。瞳孔形状照
合部１１は、上記瞳孔形状特徴抽出部８で抽出された瞳
孔形状特徴を上記瞳孔形状辞書１０を用いて照合処理を
行う部分である。結果出力部１２は、アイリス照合部６
と瞳孔形状照合部１１の照合結果から被験者の識別結果
を出力する部分である。
【００１３】〈具体例１の動作〉図２は、具体例１の動
作を示すフローチャートである。図２を主に用いて（説
明の途中で他の図を追加して説明する）、ステップＳ１
〜ステップＳ１２の段階に分けて具体例１の動作（照合
動作）を説明する。 ステップＳ１ 被験者を眼球撮影用カメラ１（図１）の前に位置させて
眼球に可視光あるいは近赤外光をあて、アイリス領域の
コントラストを上げた後ＣＣＤカメラ等によって眼球部
の画像を撮影する。図３は、アイリス特徴抽出の原理図
である。（ａ）は、眼球部の画像を表す図である。ここ
でアイリス領域２１とは、図３（ａ）の画像から白目２
２の部分と瞳孔２３とを除いたドーナツ状の領域を言
う。（ｂ）は、眼球中心から回転半径ｒ、回転角θの位
置での濃淡を表す図である。（ｃ）は、（ｂ）を符号化
した図である。
作を示すフローチャートである。図２を主に用いて（説
明の途中で他の図を追加して説明する）、ステップＳ１
〜ステップＳ１２の段階に分けて具体例１の動作（照合
動作）を説明する。 ステップＳ１ 被験者を眼球撮影用カメラ１（図１）の前に位置させて
眼球に可視光あるいは近赤外光をあて、アイリス領域の
コントラストを上げた後ＣＣＤカメラ等によって眼球部
の画像を撮影する。図３は、アイリス特徴抽出の原理図
である。（ａ）は、眼球部の画像を表す図である。ここ
でアイリス領域２１とは、図３（ａ）の画像から白目２
２の部分と瞳孔２３とを除いたドーナツ状の領域を言
う。（ｂ）は、眼球中心から回転半径ｒ、回転角θの位
置での濃淡を表す図である。（ｃ）は、（ｂ）を符号化
した図である。
【００１４】ステップＳ２ コンピュータの画像処理によってアイリス領域２１（図
３）が検出される。ここではアイリス領域２１（図３）
と瞳孔２３（図３）、又は白目２２（図３）との間での
明るさの違いから検出されるのが一般的である。
３）が検出される。ここではアイリス領域２１（図３）
と瞳孔２３（図３）、又は白目２２（図３）との間での
明るさの違いから検出されるのが一般的である。
【００１５】ステップＳ３ 瞳孔２３（図３）の外形円が検出される。ここでは、瞳
孔２３（図３）と、アイリス領域２１（図３）との境界
に接する接線と直角に交差する直線を引く。この操作を
２ヶ所以上で行い、その交点から中心を求める。以上ス
テップＳ２とステップＳ３の行程は、アイリス領域検出
部２（図１）によって処理される。 ステップＳ４ 瞳孔２３（図３）の外形円を検出できたときはステップ
Ｓ５へ進み、外形円を検出できなかったときはステップ
Ｓ９へ進む。 ステップＳ５ 瞳孔の中心からアイリス領域２１（図３）を同心円で分
割する。アイリス領域２１（図３）が瞳孔の中心から同
心円状に分割される。
孔２３（図３）と、アイリス領域２１（図３）との境界
に接する接線と直角に交差する直線を引く。この操作を
２ヶ所以上で行い、その交点から中心を求める。以上ス
テップＳ２とステップＳ３の行程は、アイリス領域検出
部２（図１）によって処理される。 ステップＳ４ 瞳孔２３（図３）の外形円を検出できたときはステップ
Ｓ５へ進み、外形円を検出できなかったときはステップ
Ｓ９へ進む。 ステップＳ５ 瞳孔の中心からアイリス領域２１（図３）を同心円で分
割する。アイリス領域２１（図３）が瞳孔の中心から同
心円状に分割される。
【００１６】ステップＳ６ 各同心円上をθ方向に掃引して濃淡を測定する。その測
定結果の一例を図３の（ｂ）に示す。更に、その結果を
コード化して図３の（ｃ）の照合データを得る。以上ス
テップＳ５とステップＳ６の行程は、アイリス特徴抽出
部３（図１）によって処理される。登録動作の場合に
は、この照合データは、登録データとして、アイリス登
録部４（図１）によってアイリス辞書５（図１）に登録
される。但し、ここでは照合動作について説明している
ので、アイリス辞書５（図１）には、既に、被験者本人
の登録データが登録されているものとして説明する。
定結果の一例を図３の（ｂ）に示す。更に、その結果を
コード化して図３の（ｃ）の照合データを得る。以上ス
テップＳ５とステップＳ６の行程は、アイリス特徴抽出
部３（図１）によって処理される。登録動作の場合に
は、この照合データは、登録データとして、アイリス登
録部４（図１）によってアイリス辞書５（図１）に登録
される。但し、ここでは照合動作について説明している
ので、アイリス辞書５（図１）には、既に、被験者本人
の登録データが登録されているものとして説明する。
【００１７】ステップＳ７ アイリス照合部６（図１）は、照合データと、アイリス
辞書５（図１）に登録されている登録データとを照合す
る。 ステップＳ８ アイリス照合部６（図１）は、照合に成功した場合には
照合成功の報告を、照合に失敗した場合には照合失敗の
報告を、結果出力部１２（図１）へ送出する。以上ステ
ップＳ５〜ステップＳ８はアイリス領域２１（図３）に
基づく照合技術であり、従来から良く知られている。次
に本発明による瞳孔形状照合技術について説明する。
辞書５（図１）に登録されている登録データとを照合す
る。 ステップＳ８ アイリス照合部６（図１）は、照合に成功した場合には
照合成功の報告を、照合に失敗した場合には照合失敗の
報告を、結果出力部１２（図１）へ送出する。以上ステ
ップＳ５〜ステップＳ８はアイリス領域２１（図３）に
基づく照合技術であり、従来から良く知られている。次
に本発明による瞳孔形状照合技術について説明する。
【００１８】ステップＳ９ 図４は、瞳孔形状が非円形の眼球説明図である。図４
は、瞳孔３１が円形でない場合を表している。瞳孔形状
検出部７（図１）は、アイリス領域２１（図４）の外円
（白目との境界）から眼球の中心を求める。
は、瞳孔３１が円形でない場合を表している。瞳孔形状
検出部７（図１）は、アイリス領域２１（図４）の外円
（白目との境界）から眼球の中心を求める。
【００１９】ステップＳ１０ 瞳孔形状特徴抽出部８（図１）は、瞳孔形状の特徴を抽
出する。以下に特徴抽出原理の一例について図を用いて
説明する。図５は、瞳孔形状特徴抽出の原理図である。
（ａ）は、ある画素から次の画素へ向かう方向をコード
化した図である。（ｂ）は、瞳孔形状を複数個の画素に
分解した図である。
出する。以下に特徴抽出原理の一例について図を用いて
説明する。図５は、瞳孔形状特徴抽出の原理図である。
（ａ）は、ある画素から次の画素へ向かう方向をコード
化した図である。（ｂ）は、瞳孔形状を複数個の画素に
分解した図である。
【００２０】上記（ｂ）より、Ａ点からＪ点へ向かう場
合について説明する。Ａ点からＢ点へ向かうためには６
の方向（図５（ａ））へ進む。Ｂ点からＣ点へ向かうた
めには０の方向（図５（ａ））へ進む。Ｃ点からＤ点へ
向かうためには６の方向（図５（ａ））へ進む。以下同
様にしてＤ点からＪ点まで進む。以上の結果を方向コー
ドで表すと、図５（ｂ）下欄に表すように６０６７０１
０２０となる。瞳孔形状特徴抽出部８（図１）は、瞳孔
形状の全周に渡る方向コードを求める。上記方向コード
を２進数に変換して照合データを得る。登録動作の場合
には、この照合データは、登録データとして、瞳孔形状
登録部９（図１）によって瞳孔形状辞書１０（図１）に
登録される。但し、ここでは照合動作について説明して
いるので、瞳孔形状辞書１０（図１）には、既に、被験
者本人の登録データが登録されているものとして説明す
る。
合について説明する。Ａ点からＢ点へ向かうためには６
の方向（図５（ａ））へ進む。Ｂ点からＣ点へ向かうた
めには０の方向（図５（ａ））へ進む。Ｃ点からＤ点へ
向かうためには６の方向（図５（ａ））へ進む。以下同
様にしてＤ点からＪ点まで進む。以上の結果を方向コー
ドで表すと、図５（ｂ）下欄に表すように６０６７０１
０２０となる。瞳孔形状特徴抽出部８（図１）は、瞳孔
形状の全周に渡る方向コードを求める。上記方向コード
を２進数に変換して照合データを得る。登録動作の場合
には、この照合データは、登録データとして、瞳孔形状
登録部９（図１）によって瞳孔形状辞書１０（図１）に
登録される。但し、ここでは照合動作について説明して
いるので、瞳孔形状辞書１０（図１）には、既に、被験
者本人の登録データが登録されているものとして説明す
る。
【００２１】ステップＳ１１ 瞳孔形状照合部１１（図１）は、照合データと、瞳孔形
状辞書１０（図１）に登録されている登録データとを照
合する。 ステップＳ１２ 瞳孔形状照合部１１（図１）は、照合に成功した場合に
は照合成功の報告を、照合に失敗した場合には照合失敗
の報告を、結果出力部１２（図１）へ送出する。
状辞書１０（図１）に登録されている登録データとを照
合する。 ステップＳ１２ 瞳孔形状照合部１１（図１）は、照合に成功した場合に
は照合成功の報告を、照合に失敗した場合には照合失敗
の報告を、結果出力部１２（図１）へ送出する。
【００２２】以上で具体例１の動作の説明を終了する。
上記ステップＳ１０の瞳孔形状の特徴抽出の原理は一例
であって、この例に限定されるものではない。例えば、
ステップＳ９で求めた瞳孔の中心から全方向に渡って半
径方向に画像の濃淡変化を求めることによって瞳孔形状
の特徴を求めることも可能である。
上記ステップＳ１０の瞳孔形状の特徴抽出の原理は一例
であって、この例に限定されるものではない。例えば、
ステップＳ９で求めた瞳孔の中心から全方向に渡って半
径方向に画像の濃淡変化を求めることによって瞳孔形状
の特徴を求めることも可能である。
【００２３】〈具体例１の効果〉以上説明したように、
本具体例の個体識別装置によれば、被験者の眼球の瞳孔
の形状が円形でないために、アイリス認識に失敗した場
合でも、瞳孔形状の特徴から本人認識が可能なため、本
人認識率を改善できるという効果が得られる。
本具体例の個体識別装置によれば、被験者の眼球の瞳孔
の形状が円形でないために、アイリス認識に失敗した場
合でも、瞳孔形状の特徴から本人認識が可能なため、本
人認識率を改善できるという効果が得られる。
【００２４】〈具体例２の構成〉本具体例は、上記解決
しようとする課題に記載の瞳孔膜遺残等があった場合の
対応に関する。図６は、瞳孔膜遺残の説明図である。瞳
孔膜遺残４３は、図上斜線の部分である。瞳孔膜遺残４
３とは、幼児期に水晶体表面を覆っている水晶体血管膜
が発育途上で完全に消失せずに、一部が糸状、索状、又
は網状になって水晶体全面に残存した状態である。
しようとする課題に記載の瞳孔膜遺残等があった場合の
対応に関する。図６は、瞳孔膜遺残の説明図である。瞳
孔膜遺残４３は、図上斜線の部分である。瞳孔膜遺残４
３とは、幼児期に水晶体表面を覆っている水晶体血管膜
が発育途上で完全に消失せずに、一部が糸状、索状、又
は網状になって水晶体全面に残存した状態である。
【００２５】図７は、具体例２の構成のブロック図であ
る。図７より、具体例２の個体識別装置は、眼球撮影用
カメラ１、アイリス領域検出部２、アイリス特徴抽出部
３、アイリス登録部４、アイリス辞書５、アイリス照合
部６、結果出力部１２、瞳孔内パターン検出部３７、瞳
孔内パターン特徴抽出部３８、瞳孔内パターン登録部３
９、瞳孔内パターン辞書４０、瞳孔内パターン照合部４
１とを備える。
る。図７より、具体例２の個体識別装置は、眼球撮影用
カメラ１、アイリス領域検出部２、アイリス特徴抽出部
３、アイリス登録部４、アイリス辞書５、アイリス照合
部６、結果出力部１２、瞳孔内パターン検出部３７、瞳
孔内パターン特徴抽出部３８、瞳孔内パターン登録部３
９、瞳孔内パターン辞書４０、瞳孔内パターン照合部４
１とを備える。
【００２６】瞳孔内パターン検出部３７は、上記アイリ
ス領域検出部２で瞳孔円の検出エラーを発生したときに
上記画像から瞳孔内パターンを検出する部分である。瞳
孔内パターン特徴抽出部３８は、上記瞳孔内パターンの
特徴をコード化して瞳孔内パターンを抽出する部分であ
る。瞳孔内パターン登録部３９は、上記瞳孔内パターン
特徴抽出部３８が抽出した上記瞳孔内パターン特徴を被
験者情報と共に登録する部分である。
ス領域検出部２で瞳孔円の検出エラーを発生したときに
上記画像から瞳孔内パターンを検出する部分である。瞳
孔内パターン特徴抽出部３８は、上記瞳孔内パターンの
特徴をコード化して瞳孔内パターンを抽出する部分であ
る。瞳孔内パターン登録部３９は、上記瞳孔内パターン
特徴抽出部３８が抽出した上記瞳孔内パターン特徴を被
験者情報と共に登録する部分である。
【００２７】瞳孔内パターン辞書４０は、上記瞳孔内パ
ターン特徴を被験者情報と共に格納しておく部分であ
る。瞳孔内パターン照合部４１は、上記瞳孔内パターン
特徴抽出部３８で抽出された瞳孔内パターン特徴を上記
瞳孔内パターン辞書４０を用いて照合処理を行う部分で
ある。その他の部分は、具体例１と同様なので説明を割
愛する。
ターン特徴を被験者情報と共に格納しておく部分であ
る。瞳孔内パターン照合部４１は、上記瞳孔内パターン
特徴抽出部３８で抽出された瞳孔内パターン特徴を上記
瞳孔内パターン辞書４０を用いて照合処理を行う部分で
ある。その他の部分は、具体例１と同様なので説明を割
愛する。
【００２８】〈具体例２の動作〉図８は、具体例２動作
を示すフローチャートである。図８を主に用いて（説明
の途中で他の図を追加して説明する）、ステップＳ１〜
ステップＳ１２の段階に分けて具体例２の動作（照合動
作）を説明する。 ステップＳ１ 被験者を眼球撮影用カメラ１（図７）の前に位置させて
眼球に可視光あるいは近赤外光をあて、アイリス領域の
コントラストを上げた後ＣＣＤカメラ等によって眼球部
の画像を撮影する。
を示すフローチャートである。図８を主に用いて（説明
の途中で他の図を追加して説明する）、ステップＳ１〜
ステップＳ１２の段階に分けて具体例２の動作（照合動
作）を説明する。 ステップＳ１ 被験者を眼球撮影用カメラ１（図７）の前に位置させて
眼球に可視光あるいは近赤外光をあて、アイリス領域の
コントラストを上げた後ＣＣＤカメラ等によって眼球部
の画像を撮影する。
【００２９】ステップＳ２ コンピュータの画像処理によってアイリス領域２１（図
３）が検出される。ここではアイリス領域２１（図３）
と瞳孔２３（図３）、又は白目２２（図３）との間での
明るさの違いから検出されるのが一般的である。
３）が検出される。ここではアイリス領域２１（図３）
と瞳孔２３（図３）、又は白目２２（図３）との間での
明るさの違いから検出されるのが一般的である。
【００３０】ステップＳ３ 瞳孔２３（図３）の外形円が検出される。ここでは、瞳
孔２３（図３）と、アイリス領域２１（図３）との境界
に接する接線と直角に交差する直線を引く。この操作を
２ヶ所以上で行い、その交点から中心を求める。以上ス
テップＳ２とステップＳ３の行程は、アイリス領域検出
部２（図７）によって処理される。 ステップＳ４ 瞳孔２３（図３）の外形円を検出できたときはステップ
Ｓ５へ進み、外形円を検出できなかったときはステップ
Ｓ９へ進む。 ステップＳ５ 瞳孔の中心からアイリス領域２１（図３）を同心円で分
割する。アイリス領域２１（図３）が瞳孔の中心から同
心円状に分割される。
孔２３（図３）と、アイリス領域２１（図３）との境界
に接する接線と直角に交差する直線を引く。この操作を
２ヶ所以上で行い、その交点から中心を求める。以上ス
テップＳ２とステップＳ３の行程は、アイリス領域検出
部２（図７）によって処理される。 ステップＳ４ 瞳孔２３（図３）の外形円を検出できたときはステップ
Ｓ５へ進み、外形円を検出できなかったときはステップ
Ｓ９へ進む。 ステップＳ５ 瞳孔の中心からアイリス領域２１（図３）を同心円で分
割する。アイリス領域２１（図３）が瞳孔の中心から同
心円状に分割される。
【００３１】ステップＳ６ 各同心円上をθ方向に掃引して濃淡を測定する。その測
定結果の一例を図３の（ｂ）に示す。更に、その結果を
コード化して図３の（ｃ）の照合データを得る。以上ス
テップＳ５とステップＳ６の行程は、アイリス特徴抽出
部３（図７）によって処理される。登録動作の場合に
は、この照合データは、登録データとして、アイリス登
録部４（図７）によってアイリス辞書５（図７）に登録
される。但し、ここでは照合動作について説明している
ので、アイリス辞書５（図７）には、既に、被験者本人
の登録データが登録されているものとして説明する。
定結果の一例を図３の（ｂ）に示す。更に、その結果を
コード化して図３の（ｃ）の照合データを得る。以上ス
テップＳ５とステップＳ６の行程は、アイリス特徴抽出
部３（図７）によって処理される。登録動作の場合に
は、この照合データは、登録データとして、アイリス登
録部４（図７）によってアイリス辞書５（図７）に登録
される。但し、ここでは照合動作について説明している
ので、アイリス辞書５（図７）には、既に、被験者本人
の登録データが登録されているものとして説明する。
【００３２】ステップＳ７ アイリス照合部６（図７）は、照合データと、アイリス
辞書５（図７）に登録されている登録データとを照合す
る。 ステップＳ８ アイリス照合部６（図７）は、照合に成功した場合には
照合成功の報告を、照合に失敗した場合には照合失敗の
報告を、結果出力部１２（図７）へ送出する。以上ステ
ップＳ５〜ステップＳ８はアイリス領域２１（図３）に
基づく照合技術であり、従来から良く知られている。又
具体例１と同様である。次に本発明による瞳孔内パター
ン照合技術について説明する。
辞書５（図７）に登録されている登録データとを照合す
る。 ステップＳ８ アイリス照合部６（図７）は、照合に成功した場合には
照合成功の報告を、照合に失敗した場合には照合失敗の
報告を、結果出力部１２（図７）へ送出する。以上ステ
ップＳ５〜ステップＳ８はアイリス領域２１（図３）に
基づく照合技術であり、従来から良く知られている。又
具体例１と同様である。次に本発明による瞳孔内パター
ン照合技術について説明する。
【００３３】ステップＳ９ 図９は、瞳孔内パターン特徴抽出の原理図である。
（ａ）は、眼球部の画像を表す図である。（ｂ）は、眼
球中心から回転半径ｒ、回転角θの位置での濃淡を表す
図である。（ｃ）は、（ｂ）を符号化した図である。瞳
孔内パターン検出部３７（図７）は、コンピュータ画像
処理によってアイリスの外円（白目とアイリスとの境界
円）から眼球の中心を求める。
（ａ）は、眼球部の画像を表す図である。（ｂ）は、眼
球中心から回転半径ｒ、回転角θの位置での濃淡を表す
図である。（ｃ）は、（ｂ）を符号化した図である。瞳
孔内パターン検出部３７（図７）は、コンピュータ画像
処理によってアイリスの外円（白目とアイリスとの境界
円）から眼球の中心を求める。
【００３４】ステップＳ１０ 瞳孔内パターン特徴抽出部３８（図７）は、瞳孔は瞳孔
膜遺残４３（図９）によって覆われているので上記眼球
の中心を瞳孔の中心と想定して、瞳孔の中心から瞳孔４
２（図９）を同心円で分割する。各同心円上をθ方向に
掃引して濃淡を測定する（図９の（ｂ））。更に、その
結果をコード化して照合データ（図９の（ｂ））を得
る。登録動作の場合には、この照合データは、登録デー
タとして、瞳孔内パターン登録部３９（図７）によって
瞳孔内パターン辞書４０（図７）に登録される。但し、
ここでは照合動作について説明しているので、瞳孔内パ
ターン辞書４０（図７）には、既に、被験者本人の登録
データが登録されているものとして説明する。
膜遺残４３（図９）によって覆われているので上記眼球
の中心を瞳孔の中心と想定して、瞳孔の中心から瞳孔４
２（図９）を同心円で分割する。各同心円上をθ方向に
掃引して濃淡を測定する（図９の（ｂ））。更に、その
結果をコード化して照合データ（図９の（ｂ））を得
る。登録動作の場合には、この照合データは、登録デー
タとして、瞳孔内パターン登録部３９（図７）によって
瞳孔内パターン辞書４０（図７）に登録される。但し、
ここでは照合動作について説明しているので、瞳孔内パ
ターン辞書４０（図７）には、既に、被験者本人の登録
データが登録されているものとして説明する。
【００３５】ステップＳ１１ 瞳孔内パターン照合部４１（図７）は、照合データと、
瞳孔内パターン辞書４０（図７）に登録されている登録
データとを照合する。 ステップＳ１２ 瞳孔内パターン照合部４１（図７）は、照合に成功した
場合には照合成功の報告を、照合に失敗した場合には照
合失敗の報告を、結果出力部１２（図７）へ送出する。
瞳孔内パターン辞書４０（図７）に登録されている登録
データとを照合する。 ステップＳ１２ 瞳孔内パターン照合部４１（図７）は、照合に成功した
場合には照合成功の報告を、照合に失敗した場合には照
合失敗の報告を、結果出力部１２（図７）へ送出する。
【００３６】以上で具体例２の動作の説明を終了する。
上記ステップＳ１０の瞳孔内パターン特徴抽出の原理
は、一例であって、この例に限定されるものではない。
例えば、ステップＳ９で求めた瞳孔の中心から全方向に
渡って半径方向に画像の濃淡変化を求めることによって
瞳孔膜遺残４３（図９）の特徴を求めることも可能であ
る。
上記ステップＳ１０の瞳孔内パターン特徴抽出の原理
は、一例であって、この例に限定されるものではない。
例えば、ステップＳ９で求めた瞳孔の中心から全方向に
渡って半径方向に画像の濃淡変化を求めることによって
瞳孔膜遺残４３（図９）の特徴を求めることも可能であ
る。
【００３７】〈具体例２の効果〉以上説明したように、
本具体例の個体識別装置によれば、被験者の眼球の瞳孔
が瞳孔膜遺残によって覆われているために、アイリス認
識に失敗した場合でも、瞳孔内パターンの特徴から本人
認識が可能なため、本人認識率を改善できるという効果
が得られる。
本具体例の個体識別装置によれば、被験者の眼球の瞳孔
が瞳孔膜遺残によって覆われているために、アイリス認
識に失敗した場合でも、瞳孔内パターンの特徴から本人
認識が可能なため、本人認識率を改善できるという効果
が得られる。
【図１】具体例１の構成のブロック図である。
【図２】具体例１の動作を示すフローチャートである。
【図３】アイリス特徴抽出の原理図である。
【図４】瞳孔形状が非円形の眼球説明図である。
【図５】瞳孔形状特徴抽出の原理図である。
【図６】瞳孔膜遺残の説明図である。
【図７】具体例２の構成のブロック図である。
【図８】具体例２の動作を示すフローチャートである。
【図９】瞳孔内パターン特徴抽出の原理図である。
１ 眼球撮影用カメラ ２ アイリス領域検出部 ３ アイリス特徴抽出部 ４ アイリス登録部 ５ アイリス辞書 ６ アイリス照合部 ７ 瞳孔形状検出部 ８ 瞳孔形状特徴抽出部 ９ 瞳孔形状登録部 １０ 瞳孔形状辞書 １１ 瞳孔形状照合部 １２ 結果出力部
Claims (4)
- 【請求項１】 被験者の眼球を撮影して得られる画像か
ら瞳孔形状を検出する瞳孔形状検出部と、 前記瞳孔形状の特徴を前記被験者を識別するためのデー
タとして抽出する瞳孔形状特徴抽出部とを備えることを
特徴とする個体識別装置。 - 【請求項２】 請求項１に記載の個体識別装置におい
て、 前記画像からアイリス領域を検出するアイリス領域検出
部と、前記アイリス領域の特徴をデータ化して抽出する
アイリス特徴抽出部とを更に備え、 前記アイリス領域検出部がアイリス領域の検出エラーを
発生したときに前記画像から瞳孔形状を検出する瞳孔形
状検出部と、 前記瞳孔形状の特徴をデータ化して前記被験者を識別す
るための瞳孔形状特徴を抽出する瞳孔形状特徴抽出部と
を備えることを特徴とする個体識別装置。 - 【請求項３】 被験者の眼球を撮影して得られる画像か
ら瞳孔内パターンを検出する瞳孔内パターン検出部と、 前記瞳孔内パターンの特徴を前記被験者を識別するため
のデータとして抽出する瞳孔内パターン特徴抽出部とを
備えることを特徴とする個体識別装置。 - 【請求項４】 請求項３に記載の個体識別装置におい
て、 前記画像からアイリス領域を検出するアイリス領域検出
部と、前記アイリス領域の特徴をデータ化して抽出する
アイリス特徴抽出部とを更に備え、 前記アイリス領域検出部がアイリス領域の検出エラーを
発生したときに前記画像から瞳孔内パターンを検出する
瞳孔内パターン検出部と、 前記瞳孔内パターンの特徴をデータ化して前記被験者を
識別するための瞳孔内パターンを抽出する瞳孔内パター
ン特徴抽出部とを備えることを特徴とする個体識別装
置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000328214A JP2002133415A (ja) | 2000-10-27 | 2000-10-27 | 個体識別装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000328214A JP2002133415A (ja) | 2000-10-27 | 2000-10-27 | 個体識別装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002133415A true JP2002133415A (ja) | 2002-05-10 |
Family
ID=18805100
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000328214A Pending JP2002133415A (ja) | 2000-10-27 | 2000-10-27 | 個体識別装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2002133415A (ja) |
Cited By (22)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20030087088A (ko) * | 2002-04-26 | 2003-11-13 | 나진희 | 홍채인식을 이용한 보안 방법 및 그 장치 |
| KR100472563B1 (ko) * | 2002-08-22 | 2005-02-22 | 신성복 | 동공 변환율을 이용한 건강체크 시스템 및 방법과 그방법에 대한 컴퓨터 프로그램 소스를 저장한 기록매체 및이를 이용한 홍채를 이용한 신원 확인 시스템 및 방법과그 방법에 대한 컴퓨터 프로그램 소스를 저장한 기록매체 |
| 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 |
| US8064647B2 (en) | 2006-03-03 | 2011-11-22 | 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 |
| US8085993B2 (en) | 2006-03-03 | 2011-12-27 | Honeywell International Inc. | Modular biometrics collection system architecture |
| US8090246B2 (en) | 2008-08-08 | 2012-01-03 | Honeywell International Inc. | Image acquisition system |
| US8090157B2 (en) | 2005-01-26 | 2012-01-03 | Honeywell International Inc. | Approaches and apparatus for eye detection in a digital image |
| 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 |
-
2000
- 2000-10-27 JP JP2000328214A patent/JP2002133415A/ja active Pending
Cited By (24)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| US8098901B2 (en) | 2005-01-26 | 2012-01-17 | Honeywell International Inc. | Standoff 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 |
| US8050463B2 (en) | 2005-01-26 | 2011-11-01 | Honeywell International Inc. | Iris recognition system having image quality metrics |
| US8488846B2 (en) | 2005-01-26 | 2013-07-16 | Honeywell International Inc. | Expedient encoding system |
| US8285005B2 (en) | 2005-01-26 | 2012-10-09 | Honeywell International Inc. | Distance iris recognition |
| US8045764B2 (en) | 2005-01-26 | 2011-10-25 | Honeywell International Inc. | Expedient encoding system |
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