JP2002259981A - 個人認証方法および装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 生体情報を用いた個人認証において、様々な
機器を認証に用いた場合でも、認証精度の低下を抑制す
る。 【解決課題】 登録時において、撮影した虹彩画像１に
ついて複数の周波数ｆ１〜ｆｎを用いた周波数解析を行
い、各周波数ｆ１〜ｆｎ毎に特徴量を生成する。一方、
認証時では、登録時に用いた複数の周波数ｆ１〜ｆｎの
中から、認証のための周波数解析に用いる周波数ｆ２〜
ｆｎを選択し、撮影した被認証者の虹彩画像２につい
て、選択した周波数ｆ２〜ｆｎを用いた周波数解析を行
い、各選択周波数ｆ２〜ｆｎ毎に特徴量を生成する。そ
して、生成した各特徴量を、同一周波数に係る登録時の
特徴量とそれぞれ比較して、個人認証を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、生体情報から周波
数解析を用いて特徴量を得て、特徴量間の類似度に応じ
て個人認証を行う技術に属する。

【０００２】

【従来の技術】人間の生体情報を用いて個体識別(Biome
trics)を行う方法としては、指紋、虹彩、網膜上の血管
パタン、顔などの情報を用いる多くの方法が提案されて
いる。これらの中で、特に、虹彩を用いた個体識別は、 (1) 虹彩パタンは、カメラを用いて非接触によって取得
可能であること (2) 虹彩パタンの複雑性に起因して、他人受け入れ率
（ＦＡＲ:False Accept Rate）がきわめて低いこと (3) 虹彩パタンは、ほぼ一生を通じて不変であること などの理由から、今後、Biometrics認証の主流となる可
能性がある。

【０００３】虹彩画像から虹彩特徴量を抽出し識別を行
う技術としては例えば、米国特許ＵＳＰ５，２９１，５
６０号、日本国公表特許公報 特表平８−５０４９７９
号、または「High Confidence Visual Recognition of
Persons by a Test of Statistical Independence」（I
EEE Transactions on Pattern Analysis and MachineIn
telligence, Vol.15, No.11, Nov.1993）に開示された
ものがある（ただし、これら３つの文献はほぼ同一内容
である）。

【０００４】これらの技術においては、虹彩画像をマル
チスケールの自己類似的な２次元直角位相バンドパスフ
ィルタ（例えばGaborフィルタ）を用いて、多重解像度
で解析して特徴量（虹彩コード）を生成する。具体的な
手順としては、識別されるべき人間の目のデジタル化さ
れたイメージをビデオカメラによって獲得し、虹彩と強
膜との境界、および虹彩と瞳孔との境界を決定すること
によって、虹彩領域を分離する。次に、分離された虹彩
イメージ上に極座標系を設定した後、複数の環状解析帯
域を決定する。そして、マルチスケールの直角位相バン
ドパスフィルタで構成された信号処理手段を用いて解析
およびコード化を行う。このようにして生成された虹彩
コード同士を、図２４に示すように、コード間のハミン
グ距離を算出することによって比較し、比較した虹彩コ
ード同士が同一人物の虹彩から生じたものか否かを判断
する。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】上述の技術は、虹彩を
登録する場合と照合する場合とで、予め定めた一定の解
像度の撮像デバイスを用い、予め定めた一定の周波数帯
域でマルチスケールの周波数解析を行うことを前提にし
ている。以上の前提では、専用の登録装置および認証装
置が必要とされる。

【０００６】これに対して、近年の携帯電話・携帯端末
(PDA)の高機能化、通信帯域の大容量化などを鑑みる
と、近い将来、撮像デバイス（カメラ）付きの携帯電話
・携帯端末によって虹彩画像を撮影し認証を行うこと
で、携帯電話・携帯端末へのログインを行ったり、電子
商取引(EC)での認証、物理セキュリティを要する場所へ
の入退室・家の鍵の代替などのアクセスコントロールへ
の利用が可能になってくることが考えられる。そのよう
な場合、当初、携帯電話・携帯端末に内蔵または外付け
されるような撮像デバイスは、比較的解像度が低いもの
が利用される可能性が高く、また、それぞれの機種によ
っては、撮像デバイスのスペックがそれぞれ異なること
が考えられる。加えて、携帯電話・携帯端末だけでな
く、ドアに設置された端末などさまざまな機器を通じて
認証を行うことも考えられる。

【０００７】このように、認証時に低解像から高解像ま
でのさまざまな機器を通じて虹彩画像を撮影する場合、
上述の従来技術を用いて、一定の周波数帯域で周波数解
析を行うものとすると、低解像度の画像が入力されたと
き、高周波（具体的にはサンプリング周波数をＦｓとす
るとＦｓ／２以上の周波数成分）で解析を行った部分
は、特徴量として有用なものではなくなる。したがっ
て、これらの高周波で解析した部分をも特徴量の一部と
してしまうと、相関値全体の低下を招き、これにより、
認証精度が低下する可能性がある。

【０００８】前記の問題に鑑み、本発明は、生体情報を
用いた個人認証において、例えば将来的に認証に様々な
機器が用いられるようになっても、認証精度の低下を抑
制し、十分な認証精度を保つことができるようにするこ
とを課題とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】前記の課題を解決するた
めに、請求項１の発明が講じた解決手段は、生体情報を
用いて個人認証を行う方法として、登録時において、取
得した生体情報について複数の周波数を用いた周波数解
析を行い、各周波数毎に特徴量を生成して登録するもの
とし、認証時において、前記複数の周波数の中から認証
のための周波数解析に用いる周波数を選択し、取得した
被認証者の生体情報について、選択した周波数を用いた
周波数解析を行い、各選択周波数毎に特徴量を生成し、
生成した各特徴量を、同一周波数に係る登録時の特徴量
とそれぞれ比較して個人認証を行うものである。

【００１０】請求項１の発明によると、認証時に行う周
波数解析の周波数を、登録時の周波数解析で用いた複数
の周波数の中から、選択するものとしたので、例えば、
全体の相関値を低下させるおそれがあり、認証精度の面
からみて不要な周波数成分を、特徴量から除去すること
ができる。したがって、認証精度の低下を抑制すること
ができる。

【００１１】請求項２の発明では、前記請求項１の個人
認証方法における生体情報は、目の虹彩の画像であるも
のとする。

【００１２】請求項３の発明では、前記請求項２の個人
認証方法の認証時における周波数の選択を、認証時に撮
影した虹彩画像の解像度を基にして行うものとする。
請求項４の発明では、前記請求項３の個人認証方法にお
ける虹彩画像の解像度を当該虹彩画像自体から求めるも
のとする。

【００１３】請求項５の発明では、前記請求項４の個人
認証方法における虹彩画像の解像度を、当該虹彩画像に
おける虹彩と瞳孔との境界に対応した円周の長さに基づ
いて求めるものとする。

【００１４】請求項６の発明では、前記請求項３の個人
認証方法における虹彩画像の解像度を、当該虹彩画像を
撮影した機器に関する情報から求めるものとする。

【００１５】請求項７の発明では、前記請求項１の個人
認証方法の認証時における周波数の選択を、前記複数の
周波数の各組み合わせ毎の認証精度に基づいて行うもの
とする。

【００１６】請求項８の発明では、前記請求項７の個人
認証方法における認証精度を、同一人同士の認証距離の
分布と他人同士の認証距離の分布とを用いて算出するも
のとする。

【００１７】請求項９の発明では、前記請求項１の個人
認証方法の認証時における認証精度を、選択した周波数
に応じて推定するものとする。

【００１８】請求項１０の発明では、前記請求項９の個
人認証方法における認証精度の推定を、同一人同士の認
証距離の分布と他人同士の認証距離の分布とを用いて行
うものとする。

【００１９】請求項１１の発明では、前記請求項９の個
人認証方法は、推定した認証精度に応じて、被認証者を
最終的に認証するか否かを判断するものとする。

【００２０】請求項１２の発明では、前記請求項９の個
人認証方法は、推定した認証精度に応じて、認証後の被
認証者に付与される権限を制御するものとする。

【００２１】請求項１３の発明では、前記請求項９の個
人認証方法は、推定した認証精度に応じて、再認証を行
うか否かを判断するものとする。

【００２２】請求項１４の発明が講じた解決手段は、生
体情報を用いて個人認証を行う装置として、登録時に取
得した生体情報について複数の周波数を用いた周波数解
析を行うことによって得られた各周波数毎の特徴量を用
い、認証時において、前記複数の周波数の中から認証の
ための周波数解析に用いる周波数を選択し、取得した被
認証者の生体情報について、選択した周波数を用いた周
波数解析を行い、各選択周波数毎に特徴量を生成し、生
成した各特徴量を同一周波数に係る登録時の特徴量とそ
れぞれ比較して、個人認証を行うものである。

【００２３】請求項１５の発明では、前記請求項１４の
個人認証装置における生体情報は、目の虹彩の画像であ
るものとする。

【００２４】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て、図面を参照して説明する。

【００２５】なお、以下の実施形態では、虹彩認証すな
わち目の虹彩の画像を用いて行う個人認証を例に挙げて
説明したが、個人を特定可能な生体特徴を信号として取
得できるものであれば、指紋、声紋等、他の生体情報を
用いて個人認証を行う場合であっても、本発明は適用可
能である。

【００２６】（第１の実施形態）図１は本発明の第１の
実施形態に係る個人認証方法の技術的特徴を概念的に示
す図である。図１に示すように、本実施形態では、登録
時において、撮影した虹彩画像１について複数の周波数
ｆ１〜ｆｎを用いた周波数解析を行い、各周波数ｆ１〜
ｆｎ毎に特徴量を生成する。一方、認証時では、登録時
に用いた複数の周波数ｆ１〜ｆｎの中から、虹彩画像２
の解像度を基にして、認証のための周波数解析に用いる
周波数ｆ２〜ｆｎを選択し、撮影した被認証者の虹彩画
像２について、選択した周波数ｆ２〜ｆｎを用いた周波
数解析を行い、各選択周波数ｆ２〜ｆｎ毎に特徴量を生
成する。そして、生成した各特徴量を、同一周波数に係
る登録時の特徴量とそれぞれ比較して、個人認証を行
う。

【００２７】これにより、登録時よりも低い解像度の撮
像デバイスによって被認証者の虹彩画像を撮影した場合
であっても、この虹彩画像を用いた個人認証を行うこと
ができ、かつ、特徴量として無意味となる周波数に係る
特徴量を排除することによって、認証精度の低下を抑え
た個人認証が可能となる。

【００２８】図２は本実施形態に係る個人認証システム
の概略構成図である。図２において、虹彩認証サーバ１
１は複数の人物の虹彩データを格納する虹彩データベー
ス（ＤＢ）１２を持ち、インターネット、専用線、公衆
回線などのネットワーク網１３に接続されている。ま
た、撮像デバイスを備えた虹彩登録装置１４および虹彩
認証端末１５は、それぞれ少なくとも１台以上存在し、
ネットワーク網１３に接続されている。

【００２９】図３は図２に示す虹彩彩認証システムにお
ける虹彩認証端末１５をカメラ付き携帯電話２１に適用
した場合の構成を示す図である。また図４は虹彩認証端
末１５の内部構成のブロック図である。

【００３０】なお、虹彩認証サーバ１１は、利用する地
域毎や機関毎に複数設置されていたり、また、負荷を分
散するためのミラーサーバを含めて複数台あってもよ
い。また、虹彩ＤＢ１２は、ネットワーク網を介して虹
彩認証サーバに接続されていてもよい。

【００３１】なお、虹彩登録装置１４の機能は、虹彩認
証サーバ１１に内蔵されていてもよいし、虹彩認証端末
１５が登録と認証の双方の機能を有していてもよい。ま
た、虹彩認証端末１５が複数ある場合、それらの撮像ス
ペックは必ずしも同一でなくてよい。

【００３２】図５および図６は本実施形態に係る個人認
証方法における登録時と認証時の処理の流れをそれぞれ
示すフローチャートである。以下、本実施形態に係る個
人認証方法の処理の流れについて、登録時と認証時とに
分けて、説明する。

【００３３】＜登録時＞登録時には、まずイメージ獲得
処理ＳＡ０１において、虹彩登録装置１４によって、虹
彩パタンの精細な紋様が取得できる程度に十分な「解像
度」によって、虹彩画像を撮影する。ここでの「解像
度」とは、「虹彩をどれくらい細かくサンプリングした
か」という意味であり、分解能と言い換えても良い。虹
彩登録装置１４が備えた撮像デバイス・レンズ系は、十
分な解像度によって虹彩画像が撮像可能なものとする。

【００３４】図７は虹彩の構造を示す図である。図７に
示すように、虹彩４１は、主に皺襞４２（瞳孔４５との
境界付近から放射状に伸びるパタン）、小窩４３、虹彩
巻縮輪４４等からなり、そのパタン形状は個人によって
異なっている。このことを利用して、虹彩４１のパタン
形状を特徴量化し、特徴量同士を比較することによっ
て、個人認証が可能となる。

【００３５】図８は虹彩パタンをフーリエ変換によって
周波数領域で表した図である。実際の虹彩パタンは２次
元画像であるため２−Ｄフーリエ変換を利用するのであ
るが、図８では、説明の簡略化のため１次元で示してい
る。この１次元とは、２次元の虹彩パタンを後述の方法
で切り出し、極座標割り当てをしたものにおける、円周
方向の次元である。すなわち、皺襞４２のような虹彩の
放射状の紋様を、円周方向に周波数解析したものと考え
れば良い。円周方向に周波数解析するのは、個人識別に
は、虹彩の放射状の紋様が重要であることが分かってい
るためである。

【００３６】本実施形態では、円周方向３６０度（１
周）で１周期となるｓｉｎ波を周波数１（以下、周波数
の単位はＨｚ）と表す。

【００３７】図８において、虹彩パタンを認証に利用す
る際に有効な周波数帯域の上限周波数をＦｍと表してい
る。この上限周波数Ｆｍを虹彩パタンの解析に用いるた
めには、サンプリング定理により、周波数Ｆｓ＝Ｆｍ×
２以上のサンプリング周波数によって、虹彩画像を取得
すればよい。これが上述した「十分な解像度」である。
また、この上限周波数Ｆｍは、予備実験によって、様々
なサンプリング周波数Ｆｓによって虹彩画像を取得し、
最も認識性能が良いサンプリング周波数Ｆｓを選択する
ことによって、決定することができる。あるいは、様々
な人物の虹彩紋様を観察し、観察できた最も細かい皺の
間隔から推定することも可能である。

【００３８】登録時に撮影した虹彩画像は、別途取得し
た本人ＩＤとともに、ネットワーク網１３を介して、虹
彩認証サーバ１１に送られる。なお、虹彩画像を十分な
解像度によって撮影可能な虹彩認証端末１５がある場合
には、その端末１５を用いて虹彩画像の登録を行うこと
も可能である。

【００３９】次に、処理ＳＡ０２〜ＳＡ０７において、
撮影した虹彩画像から、認証に用いる特徴量（虹彩コー
ド）を抽出する。なお、本実施形態では、特徴量の抽出
は虹彩認証サーバ１１が行うものとしているが、この代
わりに、虹彩登録装置１４が虹彩画像の撮影から特徴量
抽出までを行い、生成した虹彩コードをネットワーク１
３を介して送信し、虹彩ＤＢ１２に蓄えるような形態で
あってもかまわない。

【００４０】処理ＳＡ０２〜ＳＡ０５は、虹彩領域を安
定して抽出できる方法であればいかなる方法であっても
かまわない。本実施形態では、特表平８−５０４９７９
号公報に記述された方法を用いる。詳細は省略し、ここ
では処理の概要を説明する。

【００４１】処理ＳＡ０２では、虹彩領域を抽出するた
め、まず虹彩の内側の境界を決定する。この処理は、瞳
孔と虹彩との間に輝度差があることを利用して、半径が
規則的に増大する円周上の輝度の積分値が急峻に変化す
る円の中心（ｘ０，ｙ０）及び半径ｒ０を探すものであ
る。

【００４２】同様に処理ＳＡ０３では、虹彩の外側の境
界を決定する。この処理も、虹彩と強膜との間に輝度差
があることを利用する。ここで、虹彩と強膜の境界が上
下のまぶたによって隠されてしまうことが多いことを考
慮し、円の上下の部分を除いた左右の弧の部分（上述文
献では「パイウェッジ」と呼ばれる）上の輝度の積分値
を算出する。すなわち、半径が規則的に増大するパイウ
ェッジ上の輝度の積分値が急峻に変化する円の中心（ｘ
１，ｙ１）及び半径ｒ１を探す。

【００４３】処理ＳＡ０２，ＳＡ０３により、虹彩の内
側境界および外側境界が決定され、これにより、虹彩領
域が抽出された。

【００４４】次に処理ＳＡ０４では、抽出された虹彩領
域に極座標系を適用する。この極座標の原点は瞳孔の中
心（ｘ０，ｙ０）に設定する。半径方向の次元は、瞳孔
の周囲（すなわち虹彩の最内周）を半径０とし、虹彩の
周囲（すなわち虹彩の最外周）を半径１と定め、半径の
中間の値は、瞳孔と虹彩周囲の距離に応じて０から１の
間で線形的に補間された値をとる。角度方向の次元は、
０度から３６０度の間の値をとる。すなわち、虹彩画像
の大きさが、虹彩サイズの個人差、カメラのズーム値、
カメラと虹彩の距離などによって変化するのに対し、こ
のような極座標系を設定することにより、虹彩サイズに
左右されることなく、虹彩画像から特徴量を作成するこ
とができる。

【００４５】次に処理ＳＡ０５において、虹彩領域を同
心円状の複数（例えば８つ）の環状領域に分割する。

【００４６】次に、イメージデータ解析処理ＳＡ０６に
おいて、上述文献と同様に、マルチスケールのバンドパ
スフィルタである２−Ｄガボール（Ｇａｂｏｒ）フィル
タを、極座標の虹彩画像に適用する。ガボールフィルタ
は、次式のように表される。

【数１】 なお、パラメータα，βは、角周波数ωに反比例して共
に変化する。ここで、角周波数ωを複数種類準備し、そ
れぞれの角周波数ωに応じた複数のガボールフィルタに
よって虹彩画像の解析を行う。

【００４７】図９は４種類の周波数によって解析を行う
場合を表している。図９では、横軸が周波数であり、周
波数０（直流成分）から上限周波数Ｆｍまでの帯域を、
通過帯域が互いに異なる４個のガボールフィルタによっ
て解析する様子を表現している。Ｆ１〜Ｆ４は各ガボー
ルフィルタの通過帯域の中心周波数である。上式の角周
波数ωの表現を用いると、 ω１＝２πＦ１，ω２＝２πＦ２，ω３＝２πＦ３，ω
４＝２πＦ４ である。なお、図９に示すように、上限周波数Ｆｍとガ
ボールフィルタの通過帯域の上限Ｆ４Ｕとは必ずしも一
致する必要はなく、Ｆ４Ｕ≦Ｆｍであればよい。

【００４８】なお、図９では、図１０に示すように、ガ
ボールフィルタに用いられるガウス関数のピーク値が半
値となるとことまでを、当該ガボールフィルタの通過帯
域として表現している。すなわち、ガウス関数の裾野の
領域（中心から離れた領域）までを考えると、各ガボー
ルフィルタの通過帯域は互いに重なり合っているといえ
る。なお、ガボールフィルタの通過帯域の重なりをガウ
ス関数が半値となるところ以外、例えば、ガウス関数の
標準偏差をσとするとσ，２σ，３σとなるところに設
定してもよい。

【００４９】そして、上述文献と同様に、ガボールフィ
ルタを適用後の信号から特徴量を抽出する。すなわち、
ガボールフィルタの出力が正か負かによって、次式のよ
うに二値化を行い、コード化を行う。

【数２】

【００５０】図１１は虹彩コードの抽出時の様子を表し
た一例である。実際は、虹彩画像は２次元信号（極座標
を適用した場合、半径方向と角度（円周）方向）である
が、同図では、説明の簡略化のために角度方向の１次元
のみで表してある。同図中、（ａ）は虹彩画像のある半
径の円周上の輝度を表す原信号、（ｂ）は（ａ）の原信
号にガボールフィルタを適用した結果得られた信号、
（ｃ）は（ｂ）の信号を二値化して得た信号すなわち虹
彩コードである。図１１（ｃ）に示す虹彩コードは、処
理ＳＡ０５によって分割した各環状領域毎に、各周波数
について、生成される。

【００５１】そして、図１２に示すように、各周波数Ｆ
ｉで解析を行った結果のサブ特徴量ＦＳｉを結合して、
登録虹彩コードＦＴとし、処理ＳＡ０７において、虹彩
ＤＢ１２に、登録虹彩コードＦＴおよび解析した周波数
情報と、その人物のＩＤとを関連付けて記憶する。

【００５２】なお、ここでは、虹彩画像に極座標を適用
したが、通常の座標系を適用してもよい。また、マルチ
スケールの自己類似的な２次元バンドパスフィルタの一
種であるガボールフィルタを用いて多重解像度での周波
数解析を行ったが、多重解像度によって解析できる他の
方法、例えばウェーブレット解析等を用いてもかまわな
い。

【００５３】また、ガボールフィルタの実部・虚部をそ
れぞれ個別に用いて特徴量を算出したが、例えば、双方
の自乗和の平方根を計算したパワーを特徴量として用い
ても良い。さらに、ガボールフィルタの出力を二値化す
る代わりに、多値のまま特徴量として用いてもよい。

【００５４】＜認証時＞一方、認証時には、以下のよう
な処理を行う。

【００５５】まず、図６のフローにおけるイメージ獲得
処理ＳＢ０１において、認証を受けようと意図するユー
ザすなわち被認証者は、例えば図３に示す携帯電話２１
を用いて、虹彩画像の入力を行う。すなわちユーザは、
カメラ２２（に内蔵された撮像素子３１）が現在捉えて
いる映像をモニタ２３を見て確認しながら、ピントの合
った自己の虹彩画像がモニタ２３に映った状態で、撮影
実行の操作ボタン２５を押す。すると、照明２４が発光
し、発光タイミングと同期して画像が撮影され、撮影さ
れた虹彩画像は、携帯電話２１内のフレームメモリ３２
に蓄えられる。その後、プログラムメモリ３４に蓄積さ
れた虹彩特徴抽出プログラムがワークメモリ３３に読み
込まれ、図６における処理ＳＢ０２以降の処理が実行さ
れる。

【００５６】なお、ここでは、カメラ付き携帯電話の例
で説明したが、カメラが付属した機器であれば他のもの
であってもかまわない。例を挙げれば、カメラ付きＰＨ
Ｓ（簡易型携帯電話）、カメラ付き携帯端末（ＰＤ
Ａ）、カメラ付きインターホン、通信機能付きデジタル
カメラ等である。

【００５７】また、ここでは、虹彩特徴抽出プログラム
を用いて、特徴抽出をソフトウェア的に行うものとした
が、虹彩特徴抽出処理を専用回路やＤＳＰによって実現
し、ハードウェア的に行っても良い。

【００５８】撮影した虹彩画像からの虹彩領域の切り出
し処理ＳＢ０２，ＳＢ０３、座標系決定処理ＳＢ０４、
解析領域決定のための虹彩領域の分割処理ＳＢ０５は、
登録時の処理ＳＡ０２〜ＳＡ０５と同様であるため、こ
こでは説明を省略する。

【００５９】次に処理ＳＢ０６では、虹彩画像の解像度
を算出する。ここでは、処理ＳＢ０２で算出した虹彩／
瞳孔間境界すなわち虹彩内側境界の周囲長を、解像度Ｒ
と定める。この解像度Ｒは、虹彩内側境界線上の画素数
としてもよいし、処理ＳＢ０２で算出した半径ｒ０か
ら、Ｒ＝２πｒ０と決定してもよい。

【００６０】次に処理ＳＢ０７では、虹彩画像の解像度
Ｒから、解析する周波数帯を決定する。この解像度Ｒ
は、そのまま瞳孔境界の円周方向のサンプリング周波数
Ｆｓｐ＝Ｒ（Ｈｚ）となる。１周期（３６０度）をＲ点
でサンプリングしている場合、サンプリング周期（サン
プリング間隔）は３６０／Ｒ度であり、３６０度を３６
０／Ｒ度のサンプリング間隔によってサンプリングして
いるため、サンプリング周波数はＦｓｐ＝３６０／（３
６０／Ｒ）＝Ｒ（Ｈｚ）となる。

【００６１】よって、サンプリング定理から、この虹彩
画像を解析するために有効な周波数の上限Ｆｍｐは、 Ｆｍｐ＝Ｆｓｐ／２＝Ｒ／２ と決定される。なお、この上限Ｆｍｐ自体は有効な解析
周波数ではなく、正確には、上限Ｆｍｐよりも小さい周
波数で解析すればよい。

【００６２】すなわち、サンプリング定理により、Ｆｓ
ｐ／２以上の周波数で解析を行っても、その部分は特徴
量としては無意味なものとなってしまい、そのような部
分を全体の特徴量に含めて比較すると、全体の一致度が
低下してしまうからである。

【００６３】ここで、瞳孔境界の円周に着目してサンプ
リング周波数を決定する理由は、虹彩の最内周部分（瞳
孔との境界付近）から放射状に伸びる紋様（皺襞）が、
個人認証のために有効な特徴量となっていることと、切
り出した虹彩に極座標を当てはめて、極座標の円周方向
の濃淡値変化を検出するガボールフィルタを適用してい
ることである。

【００６４】なお、虹彩画像に極座標を適用せず通常の
座標系によって解析する場合は、虹彩画像の半径または
直径、または切り出した虹彩領域の面積（ドット数）、
瞳孔領域の面積（ドット数）等、サンプリングされた虹
彩の大きさに応じて変化する量から解像度を求め、解析
周波数帯を決定してもよい。

【００６５】なお、認証時に使用する端末によっては、
内蔵される撮像デバイスの解像度・レンズ系が既知であ
り、撮像距離がほぼ一定（被写界深度が浅い）である場
合は、撮像される虹彩の大きさはほぼ一定である。よっ
て、予め、上述したような方法を用いて、解析周波数帯
を端末毎に決定しておくことも可能である。この場合、
例えば端末と解析周波数帯とを対応付けた参照テーブル
を作成しておき、この参照テーブルを参照することによ
って、端末の種類から解析周波数帯を決定すればよい。

【００６６】また、撮影距離が測距センサ等によって求
められ、レンズ系（ズーム可能）、撮像デバイスの解像
度等のカメラ情報も得られる場合には、撮影される虹彩
の大きさもほぼ予測できる。このため、撮影距離および
カメラ情報と解析周波数帯とを対応付けた参照テーブル
を予め作成しておき、この参照テーブルを参照すること
によって、撮影距離およびカメラ情報から解析周波数帯
を決定してもよい。

【００６７】登録時に、図９に示すように、周波数Ｆ４
Ｕを上限として、Ｆ１〜Ｆ４をそれぞれ中心周波数とす
る４個の周波数帯域によって周波数解析を行い、特徴量
を算出したものとする。

【００６８】この場合、認証時の虹彩画像の周波数上限
Ｆｍｐが登録時の上限周波数Ｆ４Ｕよりも大きいとき
は、登録時と同様に、４個の周波数帯域において周波数
解析を行う。また、Ｆｍｐ＜Ｆ４Ｕの場合は、Ｆｍｐ≧
ＦｎＵとなる最大のｎを算出する。仮にｎ＝３の場合、
Ｆ１〜Ｆ３をそれぞれ中心周波数とする３個の周波数帯
域において周波数解析を行うこととする。

【００６９】次に処理ＳＢ０８において、（数１）のガ
ボールフィルタを用いて、特徴量を抽出する。本処理
は、登録時の処理ＳＡ０６とほぼ同様であるが、処理Ｓ
Ｂ０７によって決定された周波数帯域に従って周波数解
析を行うところが、登録時の処理処理ＳＡ０６と異な
る。処理ＳＢ０７において、ｎ＝３すなわちＦ１〜Ｆ３
をそれぞれ中心周波数とする３個の周波数帯域において
解析を行うように決定されている場合は、これら周波数
帯域に対応する３個のガボールフィルタ（ω１＝２πＦ
１，ω２＝２πＦ２，ω３＝２πＦ３）を適用する。ガ
ボールフィルタを適用後の信号から特徴量を抽出する方
法は、処理ＳＡ２０６と同様に（数２）を用いて行う。

【００７０】次に、処理ＳＢ０９において、図１３に示
すように、処理ＳＢ０８によって抽出した各周波数Ｆｉ
に対応するサブ特徴量ＦＳｉ（二値コード）を結合し、
識別用虹彩コードＦＴを生成する。

【００７１】以上の処理が虹彩認証端末１５内で行われ
ると、作成された特徴量および解析した周波数情報は、
ネットワーク網１３を介し、虹彩認証サーバ１１に送信
される。

【００７２】なおここでは、虹彩認証端末１５において
特徴抽出処理ＳＢ０９まで実行した後、特徴量をネット
ワーク網１３を介して虹彩認証サーバ１１に送信し、虹
彩認証サーバ１１において認証を行うものとしたが、こ
の代わりに、例えば、虹彩認証端末１５では虹彩画像を
取得する処理ＳＢ０１のみを実行し、ネットワーク網１
３を介して虹彩画像自体を虹彩認証サーバ１１に送信
し、虹彩認証サーバ１１において、特徴抽出処理ＳＢ０
２〜ＳＢ０９および識別処理ＳＢ１０，ＳＢ１１を実行
するようにしてもよい。

【００７３】また、虹彩認証端末１５において、虹彩画
像を取得する処理ＳＢ０１、特徴抽出処理ＳＢ０２〜Ｓ
Ｂ０９および識別処理ＳＢ１０，ＳＢ１１の一連の処理
を行っても良い。その際、比較を行う対象の登録虹彩コ
ードは、虹彩ＤＢ１２からネットワーク網１３を介して
虹彩認証端末１５まで送信され、端末１５において比較
処理が行われる。

【００７４】なお、認証には、１対Ｎ認証と１対１認証
がある。１対Ｎ認証では、被認証者は自己のＩＤを機器
側に伝えず、認証時に抽出した特徴量と虹彩ＤＢ１２内
の全ての基準特徴量とが比較される。そして、最も類似
した基準特徴量との類似度（距離）が予め定めた閾値以
上（以下）であれば、認証される。また１対１認証の場
合は、被認証者は自己のＩＤを機器側に伝え、認証時に
抽出した特徴量とユーザが伝えたＩＤに対応する基準特
徴量とを比較し、これらの類似度（距離）が予め定めた
閾値以上（以下）であれば、認証される。よって、１対
Ｎ認証において、虹彩認証端末１５側で比較処理が行わ
れる場合は、虹彩ＤＢ１２の全ての特徴量がネットワー
ク網１３を介して端末１５に送信される。

【００７５】そして虹彩認証サーバ１１では、予め虹彩
ＤＢ１２に蓄積された基準虹彩コードと認証対象の虹彩
コードとを比較し、個人認証を行う。認証には１：Ｎ認
証と１：１認証とがあるが、両者の違いは先に述べたと
おりである。本発明はその両者に対応可能であり、両者
の違いは、比較の際に複数の特徴量と比較するか、また
は単一のＩＤの特徴量と比較するかの違いだけなので、
以下の説明ではその区別を明示しない。

【００７６】処理ＳＢ１０において、登録時の処理ＳＡ
０７で記憶された登録用の基準虹彩コードと、認証時の
処理ＳＢ０９で生成された識別虹彩コードとを比較す
る。比較の際には、図１４に示すように、双方の虹彩コ
ードに付与されている解析周波数情報を用い、解析した
周波数が同一のもの同士を比較する。ここでは、登録時
はＦ１〜Ｆ４をそれぞれ中心周波数とする４個の周波数
帯域において解析され、認証時はＦ１〜Ｆ３をそれぞれ
中心周波数とする３個の周波数帯域において解析された
とすると、周波数Ｆ１で解析されたサブ特徴量ＦＳ１同
士、周波数Ｆ２で解析されたサブ特徴量ＦＳ２同士、お
よび周波数Ｆ３で解析されたサブ特徴量ＦＳ３同士を、
それぞれ比較する。

【００７７】また比較には、ハミング距離を用いる。ま
た図１５に示すように、顔の傾きや眼球自体の回転を補
償するため、各特徴量を同一量だけずらしながらハミン
グ距離を算出する。このずらし量を所定の範囲（虹彩パ
タンの回転を許容する範囲）内で変化させたときの最小
のハミング距離を、最終的なハミング距離として決定す
る。

【００７８】処理ＳＢ１１では、特徴量の各ビットを比
較したハミング距離を比較回数（全ビットの数）で除
し、正規化した値を認証距離とする。そして、この認証
距離が予め定めた閾値以下であるときは、本人であると
識別し、閾値よりも大きいときは、他人であるとして拒
否を行う。

【００７９】なおここでは、生成した虹彩コードが二値
であるためにハミング距離（ＸＯＲ；排他的論理和）を
用いたが、特徴量が多値である場合は、他の距離尺度
（ユークリッド距離や正規化相関等）を用いてもかまわ
ない。

【００８０】以上のように本実施形態によると、登録時
よりも解像度が低い撮像デバイスによって虹彩画像を撮
影した場合であっても、認証精度の低下を招くことな
く、個人認証が可能となる。

【００８１】（第２の実施形態）認証時の撮像デバイス
が低解像度の場合、多重解像度による解析の際の高解像
度部分のサブ特徴量（サンプリング周波数Ｆｓｐとする
と、上限周波数Ｆｍｐ＝Ｆｓｐ／２以上で解析した特
徴）は抽出されず、照合には用いられない。このため、
照合に用いる特徴量の総ビット数（情報量）が減少す
る。情報量低下に起因して、同一人同士の照合スコア分
布と他人同士の照合スコア分布との分離度が低下し、照
合精度が低下してしまう恐れがある。

【００８２】図１６は任意の人物の組合せの特徴量を比
較して得た，同一人同士の認証距離の分布Ｄ１と他人同
士の認証距離の分布Ｄ２とを概念的に示す図である。本
人と他人を区別するための閾値ＴＨを図１６のように定
めた場合、他人の分布Ｄ２のうち閾値ＴＨよりも認証距
離が小さい部分（斜線部分Ａ１）は、他人が本人と誤っ
て受け入れられてしまう（False Accept）ことに相当す
る。したがって、他人を誤って受け入れてしまう他人受
入率ＦＡＲ（False Accept Rate）を、図１６のような
分布からある程度試算できる。

【００８３】よって、本実施形態では、予め虹彩ＤＢ１
２を参照し、サブ特徴量ＦＳｉの各組合せについて、Ｆ
ＡＲを試算しておく。これとともに、保証すべきＦＡＲ
の基準を定めておく。そして第１の実施形態に示したよ
うに、認証時に低解像の撮像デバイスを用い、高周波数
で解析したサブ特徴量を除いて（高周波数で解析しない
で）特徴量ＦＴを求めた場合、仮にＦＡＲの基準が満た
されないときは、例えば認証処理に入らない、というよ
うな対策を講じることが可能になる。

【００８４】また、認証精度の指標として、本人棄却率
ＦＲＲ（False Reject Rate）も存在する。認証時の撮
像デバイスが低解像度の場合、多重解像度による解析の
際の高解像度部分の特徴は用いられないため、照合に用
いる特徴量の情報量が減少することに起因して、本人の
分布Ｄ１自体が広がることになれば、ＦＲＲの低下を招
くことになる。図１６では、本人の分布Ｄ１のうち閾値
ＴＨよりも認証距離が大きい部分（斜線部分Ａ２）が、
本人棄却に相当する。

【００８５】図１７は本発明の第２の実施形態に係る個
人認証方法の処理の流れを示すフローチャートである。
図１７に示す処理は、第１の実施形態における虹彩ＤＢ
１２への登録処理（図５）の後に実行される。

【００８６】第１の実施形態と同様に、虹彩画像を複数
の通過周波数帯域を持つ２−Ｄガボールフィルタによっ
て解析し、各周波数Ｆｉに対応したサブ特徴量ＦＳｉを
作成する。ここでは、登録時の虹彩画像から図１２に示
すように４個の周波数帯域で解析を行い、４個のサブ特
徴量ＦＳｉを作成するものとする。この動作を虹彩ＤＢ
１２に登録する人数分だけ繰り返す。ここで、虹彩ＤＢ
１２に登録した人数をＮ（人）とし、各人は少なくとも
１枚以上の虹彩画像を撮影し、各虹彩画像から特徴量が
抽出されるものとする。

【００８７】そして、処理ＳＡ０８において、基準とな
るＦＡＲ（＝Ｔ）と、ＦＡＲを試算する対象の特徴量
（サブ特徴量の組合せ）を決定する。まず、全てのサブ
特徴ＦＳ１〜ＦＳ４を選択することにする。すなわち、
全てのサブ特徴ＦＳ１〜ＦＳ４を結合して特徴量ＦＴを
生成し、処理ＳＡ０９において、この特徴量ＦＴについ
て、人物Ｐから抽出した特徴量間の認証距離、および、
人物Ｐと他の全て（Ｐ以外）の人物間の認証距離を算出
する。その分布を図１８（ａ）に示す。

【００８８】ここで、人物Ｐの登録特徴量が複数ある場
合は、図１８（ａ）に示すように本人同士の特徴量を比
較した認証距離の分布ＤＡ１ができる。また人物Ｐと他
人間の認証距離も分布ＤＡ２となる。そしてこれらの分
布ＤＡ１，ＤＡ２から、閾値ＴｈＡを作成する。ここで
は、ＦＡＲとＦＲＲとが等しくなるように閾値ＴｈＡを
設定する。

【００８９】なお、閾値ＴｈＡは、人物Ｐおよび特徴量
の組合せ毎に設定されるものであり、認証の目的によっ
て様々な設定方法がある。例えば、他人を絶対に排除し
たい場合は、本人棄却率ＦＲＲが多少大きくてもよいか
ら閾値ＴｈＡを小さめにとればよいし、本人が棄却され
るとユーザインタフェースの観点から非常に使いづらい
ものとなる場合は、他人受入率ＦＡＲを犠牲にして閾値
ＴｈＡを大きくすればよい。また、人物Ｐの登録特徴量
が１つしかない場合は、本人同士の分布は生成されない
ので、閾値ＴｈはＦＡＲのみを参考に決めることにな
る。

【００９０】なお、虹彩ＤＢ１２に登録されるデータ数
が十分多くないと、図１８（ａ）のように２つの分布が
重ならない場合がある。この場合は、双方の分布を適当
な関数で近似することによって、双方の分布が重なる部
分を作ることもできる。

【００９１】そして、処理ＳＡ１０において、閾値Ｔｈ
ＡのときのＦＡＲを試算する。図１８（ａ）の場合、Ｆ
ＡＲは斜線部ＡＡ１となる。そしてこのＡＡ１が、予め
定めた基準値ＦＡＲ＝Ｔよりも小さいか否かを判定す
る。この場合、ＡＡ１＜Ｔとなるとすると、人Ｐを識別
するのに周波数Ｆ１〜Ｆ４で解析を行うことができると
判断される。

【００９２】同様に、全ての人物について、サブ特徴の
組合せＦＳ１〜ＦＳ４におけるＦＡＲを試算し、試算し
たＦＡＲが予め定めた閾値Ｔよりも小さくなるか否かを
判定する。なお、人物毎にＦＡＲを試算する理由は、人
物によっては、低周波で解析した特徴のみによって十分
他人と区別できる人もあり、またそうでない人もいるの
で、人物毎に試算した方が、各個人に適応したサブ特徴
量の組合せが求められるからである。

【００９３】ここで、低周波で解析した特徴のみによっ
て他人と区別できる人というのは、虹彩紋様の低周波部
分に独自性がある人のことを指す。もちろん、本実施形
態と異なり、本人と本人以外という全人物共通で認証精
度を試算しても良い。その場合は、本人同士間の認証距
離の分布全体と、他人同士間の認証距離の分布全体とを
比較し、ＦＡＲを試算する。この場合は、虹彩ＤＢ１２
に各個人毎に有効なサブ特徴量の組合せを保持しなくて
すむので、記憶容量が削減できるという効果が得られ
る。

【００９４】続いて、また別のサブ特徴の組合せにおい
て、処理ＳＡ０８〜ＳＡ１０を繰り返す。例えば、２番
目の組合せとしてＦＳ１〜ＦＳ３を選んだとき、同様の
処理の結果、全ての人物に対して十分な精度の認証がで
きたものとする。

【００９５】次に、３番目の組合せとしてＦＳ１〜ＦＳ
２を選んだ場合を考える。図１８（ｂ）はこの場合の人
物Ｐ同士の認証距離の分布ＤＢ１、および人物Ｐと他の
全て（Ｐ以外）の人物間の認証距離の分布ＤＢ２を示す
図である。この場合、ＦＡＲは、斜線部ＡＢ１の面積と
なる。ここで、ＡＢ１≧Ｔであると、人Ｐを識別するた
めに周波数Ｆ１〜Ｆ２で解析を行ったとき、十分な認証
精度が得られないことになる。よって、人物Ｐを認証す
る場合、少なくとも周波数Ｆ１〜Ｆ３で解析しなければ
十分な認証精度が得られないことが、虹彩ＤＢ１２を用
いて算出できる。

【００９６】よって、人物Ｐが、解析に用いる最も高い
周波数がＦ３よりも低くなるような解像度を有する虹彩
画像を用いて、認証を行おうとすると、虹彩認証サーバ
１１から人物Ｐに警告を発したり、あるいは認証できな
いことを通知したりすることができる。

【００９７】なお、本実施形態では、認証精度としてＦ
ＡＲを用いるものとしたが、ＦＡＲは閾値Ｔｈの設定に
応じて変化するものである。このため、閾値Ｔｈに依存
しない認証精度として、例えば、ＦＡＲとＦＲＲとの和
を用いてもよい。この場合、認証精度は閾値Ｔｈに依存
せず、図１５に示すような２つの分布のみによって決定
される。

【００９８】なお、本実施形態では、本人同士の分布を
各個人毎に用いているが、実際には１人の人物の登録特
徴量の個数は限られる（１枚〜数枚）ため、ここで示し
たような分布が求まらない場合がある。この場合例え
ば、虹彩画像を登録する際、虹彩画像を数秒間動画で撮
影し、この動画の各フレーム画像を抽出してそれぞれ登
録画像として用いればよい。例えば、３０フレーム／秒
のプログレッシブスキャンカメラによって３秒間撮影し
た場合は、のべ９０枚の虹彩画像が得られ、まばたきを
した時等不具合のある画像を除いた後、これらの画像を
全て登録用の画像として用いることができる。この場
合、照明の明度を変化させながら動画撮影を行うと、瞳
孔の大きさが変化した画像が得られるため、いろいろな
条件下で撮影した場合の本人同士の分布が得られる。

【００９９】また、認証を行った都度、本人であると認
証済みの特徴量をデータベースに加えていくことによっ
て、本人の分布を更新していくこともできる。

【０１００】なお、処理ＳＡ０８〜ＳＡ１０は、照合時
でなく登録時に事前に行う処理である。虹彩ＤＢ１２に
新たにデータが登録された場合や、ある人物の登録特徴
量が更新された場合は、本処理を再実行すればよい。ま
た、登録の度に実行することが、計算負荷の増大など好
ましくない場合には、週に１回や月に１回など定期的に
本処理を実行してもかまわない。

【０１０１】なお、解析周波数の組合せは、１〜ｋとい
うように連続した周波数の組合せに限るものではなく、
Ｆ１，Ｆ３，Ｆ５というように連続しない周波数の組合
せであっても良い。この場合は、ある人物の虹彩画像を
周波数解析したとき、周波数Ｆ１，Ｆ３，Ｆ５の場合に
は独自性（他人と異なる）が高く、周波数Ｆ２，Ｆ４を
併せて用いると、かえって他人の分布との分離性が悪く
なるような場合等に有効である。

【０１０２】なお本実施形態では、推定した認証精度に
応じて、被認証者を最終的に認証するか否かを判断する
ものとしたが、例えば、認証後の被認証者に付与される
権限を制御することも可能である。例えば、電子商取引
のための個人認証の場合、推定した認証精度に応じて、
取引できる金額の限度を設定することも可能である。あ
るいは、入退室管理のための個人認証の場合、推定した
認証精度に応じて入室できる部屋を決定したりしてもよ
いし、ＰＣ等へのログインのための個人認証の場合に
は、推定した認証精度に応じて、実行可能なコマンド
（閲覧のみ、書き換え可能、消去可能）等を制御しても
よい。

【０１０３】また、推定した認証精度に応じて、再認証
を行うか否かを判断するようにしてもよい。例えば、虹
彩認証端末１５のカメラのズーム調整ができる場合は、
ズーム値を大きくして再撮影を行うように指示してもよ
い。また、カメラのピント調整が可能な場合は、虹彩を
よりカメラに近づけて再撮影を行うように指示すること
もできる。

【０１０４】また、第１の実施形態では、認証時におけ
る周波数の選択を、認証時に撮影した虹彩画像の解像度
を基にして行ったが、これに代えて、またはこれととも
に、予め試算した，周波数の各組み合わせ毎の認証精度
に基づいて、認証時における周波数を選択してもよい。
例えば、ＦＡＲが所定値以下となる周波数の組み合わせ
の中から、ＦＡＲが最小となるもの、または周波数の個
数が最小のものを、認証時において用いるようにすれば
よい。

【０１０５】また、本実施形態では、予め認証距離の閾
値を決定し、その閾値を用いてＦＡＲを試算したが、逆
に、最低保証すべきＦＡＲから閾値を算出することもで
きる。このため、例えば、最低保証すべきＦＡＲに達し
ない場合、閾値の方をより厳しめに再設定して、認証を
行うことも可能である。

【０１０６】なお、登録時の特徴量から認証精度が推定
できることを利用して、例えば、左右両方の虹彩画像を
撮影して認証精度をそれぞれ試算し、認証精度が良い
（他人の特徴量との分離度が良い）方の虹彩画像を登録
することも可能である。また、両方の虹彩画像の認証精
度がともに所定値よりも低い場合に、両方の虹彩画像を
登録し、認証のために用いるようにしてもかまわない。

【０１０７】なお、上述したのと同様に、例えば指紋認
証の場合は、複数の指を登録して認証精度の高い指を最
終的に登録したり、単一の指では予め定めた認証精度が
満たされない場合、複数の指を登録し認証時に複数の指
を併せて用いることも可能である。

【０１０８】（第３の実施形態）第１の実施形態では、
登録時に、十分な解像度で虹彩を撮影可能な比較的高解
像度の撮像デバイスを用いて、虹彩画像を撮影した。そ
の後、多重解像度解析を行い、解析した周波数帯域毎に
サブ特徴量を抽出した。そして認証時には、撮影された
虹彩画像から、解析すべき少なくとも１つの周波数帯域
を決定し、対応する周波数帯域同士のサブ特徴量を、登
録時のものと認証時のものとで比較し、個人認証を行っ
ていた。

【０１０９】本発明の第３の実施形態では、登録時に、
複数の解像度の虹彩画像を取得するものとする。

【０１１０】取得方法の１つとして、実際に、複数の解
像度の虹彩画像を撮影する方法がある。撮影方法として
は、撮像素子の解像度が互いに異なる複数のカメラを用
いてもよいし、カメラのズーム値を変えながら複数回撮
影を行ってもよい。

【０１１１】また、別の取得方法として、虹彩画像を十
分な解像度で撮影し、撮影した虹彩画像に対し、図１９
に示すように複数（図１９では３個）のローパスフィル
タＬＰＦ１〜ＬＰＦ３を適用し、解像度の異なる複数の
虹彩画像を生成してもよい。この場合は、虹彩画像の大
きさ自体は変わらないが、画像に含まれた周波数成分が
異なる（高周波成分がカットされている）ことになる。

【０１１２】そして、これら複数の解像度の虹彩画像に
対し、解析すべき周波数帯域をそれぞれ決定する。

【０１１３】実際に複数の解像度の虹彩画像を撮影した
場合は、第１の実施形態における認証時の動作と同様
に、虹彩と瞳孔の境界の円周上の画素数を基にして、周
波数帯域を決定する。

【０１１４】例えば、３個の解像度Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３で
虹彩画像を撮影し、それぞれ、サンプリング定理によっ
て、解析する上限周波数Ｆｓｐ１，Ｆｓｐ２，Ｆｓｐ３
を求めたものとする。そして図２０に示すように、通過
帯域の中心周波数Ｆｎ（下限周波数ＦｎＬ，上限周波数
ＦｎＵ）であるガボールフィルタｎ（ｎ＝１〜４）を準
備した場合、例えば、通過帯域の上限ＦｎＬがその虹彩
画像のサンプリング周波数Ｆｓの１／２を超えないよう
なガボールフィルタｎを、選択する。この結果、解像度
Ｒ１の画像はガボールフィルタ１のみを用いて解析し、
解像度Ｒ２の画像はガボールフィルタ１〜３を用いて解
析し、解像度Ｒ３の画像はガボールフィルタ１〜４を用
いて解析することになる。

【０１１５】なお、第１の実施形態と同様に、各ガボー
ルフィルタの通過帯域は、ガウス関数が半値となるとこ
ろで重なり合っている。

【０１１６】一方、複数のローパスフィルタを適用して
複数の虹彩画像を得た場合は、適用したローパスフィル
タの特性から、解析すべき周波数帯域を決定する。

【０１１７】図２１は撮影した虹彩画像と、その虹彩画
像に複数のローパスフィルタを適用することによって生
成した画像を、フーリエ変換によって周波数領域で表し
た図である。なお、画像は２次元のためフーリエ変換後
も２次元となるが、説明の簡略化のため、第１の実施形
態と同様に１次元（極座標適用時の虹彩の円周方向の次
元）で表している。

【０１１８】図２１から、ローパスフィルタＬＰＦｉ
（ｉ＝１〜３）は周波数Ｆｃｉ以下の周波数を通過させ
ることが分かる。ここで、元の画像のサンプリング周波
数をＦｓｐとすると、 Ｆｓｐ／２＞Ｆｃ１＞Ｆｃ２＞Ｆｃ３ である。この場合、解析すべき周波数帯域は、適用した
ローパスフィルタの特性に応じて一意に求めることがで
きる。すなわち、図２２に示すように、通過帯域の上限
周波数ＦｎＵがその画像に適用したローパスフィルタの
遮断周波数Ｆｃｉを超えないようなガボールフィルタを
選ぶものとすると、ローパスフィルタＬＰＦ１を適用し
た画像についてはガボールフィルタ１〜３を用いて解析
し、ローパスフィルタＬＰＦ２を適用した画像について
はガボールフィルタ１，２を用いて解析し、ローパスフ
ィルタＬＰＦ３を適用した画像についてはガボールフィ
ルタ１のみを用いて解析することになる。また、元の画
像に関しては、第１の実施形態と同様に、ガボールフィ
ルタ１〜４を用いて解析する。

【０１１９】なお、特徴量の抽出は、第１の実施形態と
同様であり、説明は省略する。そして、図２３に示すよ
うに、抽出した特徴量は、解析周波数帯域の組み合わせ
が同じもの同士を、虹彩ＤＢ１２ａ〜１２ｄに格納す
る。

【０１２０】認証時には、第１または第２の実施形態と
同様に、撮影した虹彩画像から解析すべき周波数帯域を
決定する。そして、図２３に示すような複数の虹彩ＤＢ
１２ａ〜１２ｄから、解析すべき周波数帯域が等しいも
のを選択し、これに格納された特徴量を用いて認証を行
う。認証方法の詳細は、第１の実施形態と同様であるの
で、ここでは説明を省略する。

【０１２１】このような本実施形態によって、第１の実
施形態と同様の効果を得ることができる。

【０１２２】なお、本実施形態では、解析すべき周波数
帯域を、画像に含まれる情報の上限周波数を基にして選
択したが、第２の実施形態と同様に、認証精度を予め推
定しておき、推定した認証精度に応じて解析周波数の組
み合わせを選択するようにしてもよい。この場合、解析
周波数帯域は、隣り合うもの（例えば図２２におけるＦ
１，Ｆ２，Ｆ３）に限られるものではなく、飛び飛びの
値（例えば図２２におけるＦ１，Ｆ３）をとりうること
は、第２の実施形態で説明したとおりである。

【０１２３】

【発明の効果】以上のように本発明によると、様々な解
像度の撮像デバイスで撮像した虹彩画像であっても、認
証精度の低下を抑えた認証を可能とする。特徴量の情報
量が低下する場合であっても、推定した認証精度に応じ
た対応を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施形態に係る個人認証方法の
技術的特徴を概念的に示す図である。

【図２】本発明の実施形態に係る個人認証システムの概
略構成図である。

【図３】虹彩認証端末の一例であるカメラ付き携帯電話
の外観を示す図である。

【図４】虹彩認証端末の内部構成のブロック図である。

【図５】本発明の第１の実施形態に係る個人認証方法に
おける登録時の処理の流れを示すフローチャートであ
る。

【図６】本発明の第１の実施形態に係る個人認証方法に
おける認証時の処理の流れを示すフローチャートであ
る。

【図７】虹彩の構造を示す図である。

【図８】虹彩パタンをフーリエ変換によって周波数領域
で表した図である。

【図９】４個のガボールフィルタを用いた周波数解析を
表す図である。

【図１０】ガボールフィルタに用いられるガウス関数で
ある。

【図１１】虹彩コードの一例である。

【図１２】登録虹彩コードの生成を表す図である。

【図１３】識別用虹彩コードの生成を表す図である。

【図１４】登録虹彩コードと識別虹彩コードとの比較を
表す図である。

【図１５】ハミング距離の算出を表す図である。

【図１６】同一人同士の認証距離の分布と他人同士の認
証距離の分布とを概念的に示す図である。

【図１７】本発明の第２の実施形態に係る個人認証方法
の処理の流れを示すフローチャートである。

【図１８】同一人同士の認証距離の分布と他人同士の認
証距離の分布とを概念的に示す図である。

【図１９】解像度の異なる複数の虹彩画像をローパスフ
ィルタを適用して生成する方法を示す図である。

【図２０】ガボールフィルタの選択を説明するための図
である。

【図２１】ローパスフィルタを適用して生成した画像
を、フーリエ変換によって周波数領域で表した図であ
る。

【図２２】ガボールフィルタの選択を説明するための図
である。

【図２３】抽出した特徴量を解析周波数帯域の組み合わ
せ毎に異なる虹彩ＤＢに格納した構成を示す図である。

【図２４】従来の個人認証の処理を示す図である。

【符号の説明】

１ 登録時の虹彩画像 ２ 認証時の虹彩画像 ｆ１〜ｆｎ 登録時に用いた複数の周波数 ｆ２〜ｆｎ 認証時に選択した周波数 １５ 虹彩認証端末 ２１ カメラ付き携帯電話 ４１ 虹彩 Ｄ１ 同一人同士の分布 Ｄ２ 他人同士の分布

【手続補正書】

【提出日】平成１４年１月２３日（２００２．１．２
３）

【手続補正１】

【補正対象書類名】図面

【補正対象項目名】図１６

【補正方法】変更

【補正内容】

【図１６】

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B043 AA09 BA04 CA09 DA05 FA02 GA03 5B085 AE23 AE25 5J104 AA07 KA01 KA16 KA19 NA05

Claims (15)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 生体情報を用いて個人認証を行う方法で
   あって、 登録時において、 取得した生体情報について複数の周波数を用いた周波数
   解析を行い、各周波数毎に特徴量を生成して登録し、 認証時において、 前記複数の周波数の中から、認証のための周波数解析に
   用いる周波数を選択し、 取得した被認証者の生体情報について、選択した周波数
   を用いた周波数解析を行い、各選択周波数毎に特徴量を
   生成し、 生成した各特徴量を、同一周波数に係る登録時の特徴量
   とそれぞれ比較して、個人認証を行うことを特徴とする
   個人認証方法。
2. 【請求項２】 請求項１記載の個人認証方法において、 前記生体情報は、目の虹彩の画像であることを特徴とす
   る個人認証方法。
3. 【請求項３】 請求項２記載の個人認証方法において、 認証時における周波数の選択を、認証時に撮影した虹彩
   画像の解像度を基にして行うことを特徴とする個人認証
   方法。
4. 【請求項４】 請求項３記載の個人認証方法において、 虹彩画像の解像度を、当該虹彩画像自体から求めること
   を特徴とする個人認証方法。
5. 【請求項５】 請求項４記載の個人認証方法において、 虹彩画像の解像度を、当該虹彩画像における虹彩と瞳孔
   との境界に対応した円周の長さに基づいて、求めること
   を特徴とする個人認証方法。
6. 【請求項６】 請求項３記載の個人認証方法において、 虹彩画像の解像度を、当該虹彩画像を撮影した機器に関
   する情報から求めることを特徴とする個人認証方法。
7. 【請求項７】 請求項１記載の個人認証方法において、 認証時における周波数の選択を、前記複数の周波数の各
   組み合わせ毎の認証精度に基づいて、行うことを特徴と
   する個人認証方法。
8. 【請求項８】 請求項７記載の個人認証方法において、 認証精度を、同一人同士の認証距離の分布と、他人同士
   の認証距離の分布とを用いて、算出することを特徴とす
   る個人認証方法。
9. 【請求項９】 請求項１記載の個人認証方法において、 認証時における認証精度を、選択した周波数に応じて、
   推定することを特徴とする個人認証方法。
10. 【請求項１０】 請求項９記載の個人認証方法におい
    て、 認証精度の推定を、同一人同士の認証距離の分布と、他
    人同士の認証距離の分布とを用いて、行うことを特徴と
    する個人認証方法。
11. 【請求項１１】 請求項９記載の個人認証方法におい
    て、 推定した認証精度に応じて、被認証者を最終的に認証す
    るか否かを判断することを特徴とする個人認証方法。
12. 【請求項１２】 請求項９記載の個人認証方法におい
    て、 推定した認証精度に応じて、認証後の被認証者に付与さ
    れる権限を制御することを特徴とする個人認証方法。
13. 【請求項１３】 請求項９記載の個人認証方法におい
    て、 推定した認証精度に応じて、再認証を行うか否かを判断
    することを特徴とする個人認証方法。
14. 【請求項１４】 生体情報を用いて個人認証を行う装置
    であって、 登録時に取得した生体情報について複数の周波数を用い
    た周波数解析を行うことによって得られた，各周波数毎
    の特徴量を用い、 認証時において、 前記複数の周波数の中から、認証のための周波数解析に
    用いる周波数を選択し、 取得した被認証者の生体情報について、選択した周波数
    を用いた周波数解析を行い、各選択周波数毎に特徴量を
    生成し、 生成した各特徴量を、同一周波数に係る登録時の特徴量
    とそれぞれ比較して、個人認証を行うことを特徴とする
    個人認証装置。
15. 【請求項１５】 請求項１４記載の個人認証装置におい
    て、 前記生体情報は、目の虹彩の画像であることを特徴とす
    る個人認証装置。