JP2004318248A - Iris authentication system, iris authentication method, and iris authentication program - Google Patents

Iris authentication system, iris authentication method, and iris authentication program Download PDF

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JP2004318248A JP2003107924A JP2003107924A JP2004318248A JP 2004318248 A JP2004318248 A JP 2004318248A JP 2003107924 A JP2003107924 A JP 2003107924A JP 2003107924 A JP2003107924 A JP 2003107924A JP 2004318248 A JP2004318248 A JP 2004318248A
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JP2003107924A
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Japanese (ja)
Inventor
Okuya Matsuoka
Akihiro Okita
Kenichi Ueda
Tsutomu Yoshinaka
謙一 上田
努 吉中
億也 松岡
明弘 沖田
Original Assignee
Matsushita Electric Ind Co Ltd
松下電器産業株式会社
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To easily and positively carry out personal authentication even without precisely cutting out iris image data from an image of an eye of a person to be authenticated. <P>SOLUTION: A characteristic extracting means 14 is provided for acquiring data of an iris image of the person to be authenticated picked up by an image pickup means 11 and extracting gradation information and phase information in a sampling point from the iris image as characteristic data, a storing means 16 is provided for storing the characteristic data of a registrant, and an authentication means 17 is provided for determining whether the person to be authenticated is a registrant by comparing characteristic data of each registrant read from the storing means 16 with the characteristic data extracted by the characteristic extracting means 14. Since not only phase information but also gradation information are used in iris authentication, personal authentication is easily and positively carried out without precisely cutting out the iris image data from the image of the eye of the person to be authenticated. <P>COPYRIGHT: (C)2005,JPO&NCIPI

Description

【0001】 [0001]
【発明の属する技術分野】 BACKGROUND OF THE INVENTION
本発明は虹彩画像データからバイオメトリクス認証に用いる特徴量を抽出して本人認証を行う虹彩認証システム及び虹彩認証方法並びに虹彩認証プログラムに係り、特に、特徴量の抽出が容易で且つ本人認証を確実に行うことができる虹彩認証システム及び虹彩認証方法並びに虹彩認証プログラムに関する。 The present invention extracts the features for the biometric authentication from the iris image data relates to the iris authentication system and iris authentication method and an iris authentication program performs personal authentication, in particular, and reliable personal authentication is easy to feature quantity extraction about iris authentication system and iris authentication method and an iris authentication program can be performed.
【0002】 [0002]
【従来の技術】 BACKGROUND OF THE INVENTION
近年では、例えばネットワークを利用した電子商取引などの新しいビジネスが活発になってきており、本人認証が重要な課題になっている。 In recent years, for example, new business, such as electronic commerce using the network is becoming more active, authentication has become an important issue. 他人による盗用が不可能な本人認証の方法としてバイオメトリクス認証が脚光を浴びており、特に、指紋や顔の特徴を用いるよりも、識別率の高い虹彩を用いるバイオメトリクス認証が注目されている。 Biometric authentication as a way of non-personal authentication theft by others has been highlighted, in particular, rather than using the features of the fingerprint and facial biometric authentication using a high recognition rate iris has attracted attention.
【0003】 [0003]
虹彩の画像データを用いるバイオメトリクス認証すなわち虹彩認証方法では、被認証者の虹彩画像を撮像し、虹彩画像データから認証に用いる特徴量を抽出し、登録済みの特徴量と比較することで本人であるか否かを判断するが、虹彩画像データのうち、本人認証のためにどのような特徴量を用いるかが重要な課題となる。 The biometric authentication That iris authentication method using the image data of the iris, in person by capturing an iris image of the person to be authenticated, extracting the feature amount used from the iris image data to the authentication is compared with the registered feature quantity Although it is determined whether there, out of the iris image data, or using any feature quantity for authentication is an important problem.
【0004】 [0004]
例えば、下記特許文献1では、虹彩のモノクロ濃淡画像データにガボールウェーブレット(GaborWavelet)変換処理を施した後、虹彩画像データから位相情報のみを特徴量として取り出し、虹彩認証に用いている。 For example, in Patent Document 1, it was subjected to a Gabor wavelet (GaborWavelet) conversion process in the iris of the monochrome gray image data, extracts only the phase information as a feature from the iris image data are used in the iris authentication.
【0005】 [0005]
【特許文献1】 [Patent Document 1]
米国特許第5,291,560号公報【0006】 US Pat. No. 5,291,560 [0006]
【発明が解決しようとする課題】 [Problems that the Invention is to Solve
しかしながら、上記従来技術の様に、虹彩のモノクロ濃淡画像データのうち位相情報のみを特徴量として本人認証を行う方法は、被認証者の眼の画像から虹彩の画像データ部分を切り出す時にかなり精密に切り出す必要が生じるため、虹彩画像の特徴抽出装置が高価になり、虹彩認証を一般に普及させるのに障害になってしまうという問題がある。 However, as described above prior art, a method of performing authentication only the phase information as a feature of the monochrome gray image data of the iris is considerably precisely when cutting out the image data portion of the iris from the person to be authenticated eye image since the need to cut out occurs, feature extraction apparatus of the iris image is expensive, there is a problem that an obstacle to disseminate iris authentication in general.
【0007】 [0007]
本発明の目的は、被認証者の眼の画像から精密に虹彩画像データを切り出さなくても本人認証を容易且つ確実に行うことができる虹彩認証システム及び虹彩認証方法並びに虹彩認証プログラムを提供することにある。 An object of the present invention is to provide an iris authentication system and iris authentication method and an iris authentication program without cut precisely iris image data from a person to be authenticated eye image whereby personal authentication can be performed easily and reliably It is in.
【0008】 [0008]
【課題を解決するための手段】 In order to solve the problems]
本発明の虹彩認証システムは、撮像手段によって撮像された被認証者の虹彩画像のデータを取り込み、前記虹彩画像からサンプリング点における階調情報と位相情報とを特徴データとして抽出する特徴抽出手段と、予め登録者の前記特徴データを格納した記憶手段と、前記記憶手段から読み出された各登録者の前記特徴データと前記特徴抽出手段により抽出された前記特徴データとを比較して前記被認証者が前記登録者であるか否かを判定する認証手段とを備えたことを特徴とする。 Iris authentication system of the present invention, a feature extraction means for extracting captures data of the person to be authenticated iris image captured by the imaging means, a gradation information and phase information at the sampling point from the iris image as feature data, previously storing means for the feature data of the registrant stored, said compared with the feature data of each registrant read out from the storage means and the characteristic data extracted by the feature extraction means to be authenticated person There is characterized in that a determining authentication means whether or not the registrant.
【0009】 [0009]
この構成により、眼の撮像画像から虹彩画像のデータ部分を精密に切り出さなくても高精度の本人認証が可能となる。 This configuration, without cut out from the captured image of the eye precisely the data portion of the iris images can highly accurate personal authentication.
【0010】 [0010]
本発明の虹彩認証システムは、前記撮像手段が接続された端末装置と前記特徴抽出手段とがネットワークを介して接続され、前記端末装置は前記撮像手段によって撮像された前記虹彩画像のデータを暗号化してネットワークに出力することを特徴とする。 Iris authentication system according to the present invention, the imaging means and is connected to the terminal device and the feature extraction means is connected via a network, the said terminal device encrypts data of the iris image captured by the imaging means and outputting the network Te.
【0011】 [0011]
この構成により、ネットワークを利用した本人認証で虹彩認証を容易に且つ安価に利用することができる。 With this configuration, the iris authentication can be easily and cheaply available in authentication using a network.
【0012】 [0012]
本発明の虹彩認証システムは、前記特徴抽出手段の前段に画像変換処理手段が設けられ、前記画像変換処理手段は、入力される前記虹彩画像のデータに対し虹彩の特徴を際立たせる画像変換処理を施した後の前記虹彩画像のデータを前記特徴抽出手段に出力する構成としたことを特徴とする。 Iris authentication system of the present invention, the image conversion processing means is provided in front of the feature extracting means, the image conversion processing means, the highlight image conversion processing features of the iris to the data of the iris image to be input the data of the iris image having undergone characterized by being configured to output to the feature extraction means. この構成により、特徴データの抽出が更に容易となる。 With this configuration, the extraction of characteristic data is further facilitated.
【0013】 [0013]
本発明の虹彩認証システムにおける前記虹彩画像のデータはモノクロ濃淡画像またはカラー画像であることを特徴とする。 Data of the iris image in the iris authentication system of the present invention is characterized in that it is a monochrome gray image or color image. このように、モノクロ濃淡画像であってもカラー画像であっても、高精度な本人認証が可能である。 Thus, even in a color image it is monochrome gray image can be highly accurate personal authentication.
【0014】 [0014]
本発明の虹彩認証方法は、撮像手段によって撮像された被認証者の虹彩画像のデータを取り込み前記虹彩画像からサンプリング点における階調情報と位相情報とを特徴データとして特徴抽出手段が抽出し、登録者の前記特徴データを格納した記憶手段から読み出された各登録者の前記特徴データと前記特徴抽出手段により抽出された前記特徴データとを比較して前記被認証者が前記登録者であるか否かを認証手段により判定することを特徴とする。 Iris authentication method of the present invention, the feature extracting means extracts the gradation information and phase information as the characteristic data at the sampling points from the iris image capture data of the person to be authenticated iris image captured by the imaging means, registration whether the person to be authenticated user of the feature data by comparing the extracted the feature data by the feature data and the feature extraction means of each registrant read out from the storage means for storing is the registrant and judging as to whether or not the authentication unit.
【0015】 [0015]
この構成により、眼の撮像画像から虹彩画像のデータ部分を精密に切り出さなくても高精度の本人認証が可能となる。 This configuration, without cut out from the captured image of the eye precisely the data portion of the iris images can highly accurate personal authentication.
【0016】 [0016]
本発明の虹彩認証プログラムは、撮像手段によって撮像された被認証者の虹彩画像のデータを取り込む第1ステップと、前記第1ステップで取り込んだ前記虹彩画像からサンプリング点における階調情報と位相情報とを特徴データとして抽出する第2ステップと、登録者の前記特徴データを格納した記憶手段から読み出された各登録者の前記特徴データと前記第2ステップで抽出された前記特徴データとを比較して前記被認証者が前記登録者であるか否かを認証する第3ステップとを備えることを特徴とする。 Iris authentication program of the present invention includes a first step of capturing data of the person to be authenticated iris image captured by the imaging means, and the gradation information and the phase information at the sampling point from the iris image captured by the first step comparing a second step of extracting a feature data, and said feature data extracted by the said characteristic data of each registrant read out from the storage means for storing the feature data of the registrant second step the the person to be authenticated Te is characterized in that it comprises a third step of authenticating whether or not the registrant.
【0017】 [0017]
この構成により、一般的なパーソナルコンピュータであっても容易に虹彩認証システムとして使用することができる。 With this configuration, even general personal computer can easily be used as an iris authentication system.
【0018】 [0018]
本発明の虹彩認証プログラムは、撮像手段によって撮像された登録者の虹彩画像のデータを取り込む第1ステップと、前記第1ステップで取り込んだ虹彩画像からサンプリング点における階調情報と位相情報とを特徴データとして抽出する第2ステップと、前記第2ステップで抽出した前記特徴データを登録者固有の特徴データとして記憶手段に格納する第3ステップとを備えることを特徴とする。 Iris authentication program of the present invention is characterized: a first step of capturing data of a registrant of the iris image captured by the imaging means, a gradation information and phase information at the sampling point from the captured iris image by the first step a second step of extracting as a data, characterized in that it comprises a third step of storing in storage means the characteristic data extracted in the second step as a registrant-specific feature data.
【0019】 [0019]
この構成により、一般的なパーソナルコンピュータに接続される大容量記憶手段を虹彩認証用データベースとして構築可能となる。 This configuration makes it possible to construct a mass storage means connected to a general personal computer as the database for iris recognition.
【0020】 [0020]
【発明の実施の形態】 DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
以下、本発明の一実施の形態を、図面を参照して説明する。 Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. 尚、以下に述べる本実施の形態に係る虹彩画像データの特徴抽出方法は、一般的なコンピュータで実行される虹彩認証プログラムにより実現されるが、専用の虹彩認証装置や虹彩画像データ特徴量抽出装置で実現することも可能である。 The feature extraction method of the iris image data according to the present embodiment described below is realized by the iris authentication program to be executed by a general-purpose computer, dedicated iris authentication apparatus or an iris image data characteristic extraction unit it is also possible to realize in.
【0021】 [0021]
(第1の実施の形態) (First Embodiment)
図1は、本発明の第1の実施の形態に係る虹彩認証システムのシステム構成図である。 Figure 1 is a system configuration diagram of an iris authentication system according to a first embodiment of the present invention. この虹彩認証システム10は、被認証者の眼5の画像を取り込む撮像手段11と、撮像手段11の出力に接続された端末装置12と、端末装置12の出力に接続された画像変換処理装置13と、画像変換処理装置13の出力に接続された特徴抽出処理装置14と、特徴抽出処理装置14の出力に接続されたデータベース制御装置15と、データベース制御装置15に接続された大容量記憶装置でなるデータベース16と、特徴抽出処理装置14の出力とデータベース制御装置15とに接続され認証結果を出力するパターンマッチング処理装置17とを備える。 The iris authentication system 10 includes an imaging unit 11 for capturing an image of the eye 5 of the person to be authenticated, the terminal device 12 connected to the output of the image pickup means 11, image converter connected to an output of the terminal 12 13 When a feature extraction processing unit 14 connected to the output of the image converter 13, the database control unit 15 connected to the output of the feature extraction processing unit 14, a large capacity storage device connected to the database control unit 15 includes a database 16, a pattern matching processing unit 17 which is connected to the output and the database control unit 15 of the feature extraction processing unit 14 outputs the authentication result.
【0022】 [0022]
撮像手段11は、赤外線カメラでもカラーのビデオカメラでもよく、赤外線カメラの場合には被認証者の眼の画像をモノクロ濃淡画像データとして取り込み、カラーのビデオカメラの場合には被認証者の眼の画像をカラー画像として取り込む。 Imaging means 11 may be a color video camera is also an infrared camera, in the case of an infrared camera captures an image of an eye of the person to be authenticated as a monochrome gray image data, in the case of a color video camera of the person to be authenticated the eye It captures the image as a color image.
【0023】 [0023]
端末装置12は、例えばパーソナルコンピュータでなり、撮像手段11によって取り込まれた眼の画像データに対して暗号化処理を施し、暗号化された画像データが画像変換処理装置13に出力される。 Terminal device 12, for example, a personal computer, implementing the encryption process on the image data of the eye captured by the imaging means 11, the encrypted image data is output to the image converter 13.
【0024】 [0024]
画像変換処理装置13は、暗号化された画像データを取り込んで復号化し、更に画像変換処理を施す。 Image converter 13 decodes capture the encrypted image data, further performs image conversion processing. この画像変換処理は画像の特徴を際立たせるための処理であり、例えば、二次元のガボールウェーブレット(GaborWavelet)変換処理などを施す。 The image conversion process is a process to highlight the features of the image, for example, subjected to such Gabor wavelet (GaborWavelet) conversion of two-dimensional.
【0025】 [0025]
特徴抽出処理装置14は、画像変換処理が施され虹彩の特徴が際立った画像データから、被認証者の識別を行うための特徴を抽出する。 Feature extraction processing unit 14, from the image data by the image conversion processing distinguishing features of decorated iris, extracts feature for identifying the person to be authenticated. 抽出する特徴量としては、本実施の形態では、画像データがモノクロ濃淡画像データであれば、各画素の濃淡情報と位相情報とを特徴量としてピックアップする。 The feature amount extraction, in the present embodiment, the image data if the monochrome gray image data, to pick up the shading information and phase information of each pixel as the feature quantity. 画像データがカラー画像データであれば、R(赤)、G(緑)、B(青)の各々の階調(濃淡)値及び位相情報を特徴量としてピックアップする。 If the image data is color image data, R (red), G (green), to pick up each of the gradation (gray) values ​​and phase information of the B (blue) as the feature amount. このように、位相情報の他に濃淡情報等を一緒に特徴量とすることで、位相情報だけを本人認証に使用する場合と比較して、虹彩画像データを眼の画像から精密に切り出さなくても、本人認証を高精度に行うことが可能となる。 Thus, by the addition to the feature quantity shading information or the like with the phase information, as compared with the case of using only the phase information to the authentication, not precisely cut the iris image data from the eye of the image also, it is possible to perform personal authentication with a high degree of accuracy.
【0026】 [0026]
データベース制御装置15は、この虹彩認証システムが「登録モード」で動作するとき特徴抽出処理装置14の抽出した特徴量をデータベース16に登録し、「認証モード」で動作するとき登録済みの特徴量をデータベース16から読み出してパターンマッチング処理装置17に出力する。 Database control unit 15, the extracted feature quantity of the feature extraction processor 14 and registered in the database 16 when the iris authentication system is operating in "registration mode", the characteristic amount of the registered when operating in "authentication mode" read from the database 16 and outputs the pattern matching processing unit 17.
【0027】 [0027]
パターンマッチング処理装置17は、「認証モード」のときに動作し、データベース制御装置15から順次出力される登録済み特徴量と、特徴抽出処理装置14から出力される特徴量とを比較照合し、認証結果を出力する。 Pattern matching processing unit 17 operates when the "authentication mode", and compares and collates the registered feature amount sequentially output from the database controller 15, and a feature amount output from the feature extraction processing unit 14, authentication and outputs the result.
【0028】 [0028]
斯かる構成の虹彩認証システムは、単体で存在する場合には、端末装置12と画像変換処理装置13と特徴抽出処理装置14とを同一のパーソナルコンピュータで実現でき、この場合には端末装置12で行う暗号化処理は不要となる。 Iris authentication system thus configured, when present alone can realize the terminal device 12 and the image converter 13 and the feature extraction processing unit 14 in the same personal computer, the terminal device 12 in this case encryption processing to be performed is not required.
【0029】 [0029]
また、この虹彩認証システムをネットワークを介したシステムとして構築することもできる。 It is also possible to construct the iris authentication system as a system over the network. この場合には、端末装置12と画像変換処理装置13との接続部をインターネット等のネットワークとし、画像変換処理装置13や特徴抽出処理装置14、データベース制御装置15、データベース16、パターンマッチング処理装置17をネットワークに接続されたサーバ装置側に置き、端末装置12を個々人等の所有するパーソナルコンピュータとし、個人などがサーバ装置にアクセスするときに虹彩認証で本人と認証されたときのみアクセス可能にする。 In this case, the terminal device 12 and the connection portion of the image converter 13 to a network such as the Internet, image converter 13 and the feature extraction processing unit 14, the database control unit 15, a database 16, pattern matching processing unit 17 the networked a place in the server apparatus, a terminal apparatus 12 is a personal computer owned by individuals such individuals such as accessible only when authenticated with the person at the iris authentication when accessing the server device. この場合には、セキュリティ保持のため、端末装置12での画像データの上記暗号化処理が不可欠となる。 In this case, for security holding, the encryption process of the image data of the terminal device 12 is indispensable.
【0030】 [0030]
以下、本実施の形態に係る虹彩認証システムの全体動作を説明する。 Hereinafter will be described the overall operation of the iris authentication system according to the present embodiment.
図2は、虹彩認証システムが「登録モード」で動作するときの動作手順を説明する図である。 Figure 2 is a diagram for explaining the operation procedure when the iris authentication system operates in "registration mode". 登録モード時には、被認証者の眼球5の虹彩を含む画像d1を、撮像手段11を用いて取り込み、端末装置12へ画像データd2として出力する。 Registration mode, the image d1 including iris of the eye 5 of the person to be authenticated captures using the imaging unit 11, and outputs it as image data d2 to the terminal device 12. この画像データd2は、端末装置12により暗号化され、画像データd3として画像変換処理装置13に送られる。 The image data d2 is encrypted by the terminal device 12 is sent as image data d3 to the image conversion processing unit 13.
【0031】 [0031]
画像変換処理装置13は、暗号化された画像データd3に対して復号化処理を施した後、画像の変換処理を行う。 Image converter 13, after performing the decoding process on the encrypted image data d3, performs conversion processing of the image. 画像変換処理が施された画像データd4は、画像の特徴が際立った画像データとなり、この画像データd4が特徴抽出処理装置14に送られる。 Image data d4 to the image conversion processing has been performed becomes the image data, wherein the image is striking, the image data d4 is sent to the feature extraction processing unit 14.
【0032】 [0032]
特徴抽出処理装置14は、特徴の際立った画像データd4から、虹彩の特徴抽出を行う。 Feature extraction processor 14, the image data d4 a prominent characteristic, performing feature extraction of the iris. 本実施の形態では、画像データd4がモノクロ濃淡画像データであれば各画素の濃淡情報及び位相情報をピックアップし、カラー画像データであれば、R、G、Bの各々の階調(濃淡)値及び位相情報をピックアップし、ピックアップした特徴データd5をデータベース制御装置15に出力する。 In this embodiment, the image data d4 picks up shading information and phase information of each pixel if the monochromatic gray image data, if the color image data, R, G, each of the tone (gray) value of B and pick up the phase information, and outputs the feature data d5 picked up the database control unit 15.
【0033】 [0033]
データベース制御装置15、特徴データd5を、登録する個々人の固有情報として、データベース16に格納する。 Database control unit 15, a feature data d5, as unique information of individual to be registered, is stored in the database 16.
【0034】 [0034]
図3は、虹彩認証システムが「認証モード」で動作するときの動作手順を説明する図である。 Figure 3 is a diagram for explaining the operation procedure when the iris authentication system operates in the "authentication mode". 特徴抽出処理装置14が特徴データd5を出力するまでの動作は「登録モード」時と同じである。 Operation up feature extraction processing unit 14 outputs the feature data d5 is the same as in "registration mode".
【0035】 [0035]
認証モード時には、パターンマッチング処理装置17が、特徴抽出処理装置14から出力される特徴データd5を取り込み、また、データベース16に既登録済みの利用者の虹彩特徴データd6をデータベース制御装置15を介して順次取り込み、特徴データd5に一致する虹彩特徴データd6が存在するか否かを照合アルゴリズムに従ってチェックする。 The authentication mode, the pattern matching processing unit 17 fetches the feature data d5 outputted from the feature extraction processing unit 14, also, the iris characteristic data d6 already registered user via the database control unit 15 in the database 16 sequentially takes, checks according to whether the matching algorithm exists iris feature data d6 matching feature data d5. 一致する虹彩特徴データd6が存在する場合には、チェック結果として本人認証を行い、一致する虹彩特徴データd6が存在しない場合には、本人の拒否がなされる。 If no matching iris feature data d6 exists, performs personal authentication as a check result, if the iris characteristic data d6 that match does not exist, deny himself made.
【0036】 [0036]
図4は、撮像手段11で被認証者の眼の画像をモノクロ濃淡画像として取り込んだときの処理説明図である。 Figure 4 is a process explanatory view when captured images of the eye of the person to be authenticated as a monochrome gray image by the imaging unit 11. 被認証者の眼球5すなわち虹彩を含む画像をモノクロ濃淡画像として撮影する(ステップS1)と、画像変換処理装置13は、撮影された眼の画像から虹彩画像データを切り出して二次元の画像データとし、即ち、極座標(ρ,φ)を用いてI(ρ,φ)と表現し、画像変換処理(ステップS2)を行う。 And capturing an image including an eye 5 That iris of the person to be authenticated as a monochrome gray image (step S1), the image converter 13 cuts out an iris image data as a two-dimensional image data from the captured eye image , i.e., polar coordinates ([rho, phi) is expressed as I ([rho, phi) using, performs image conversion processing (step S2). ここで、ρは虹彩画像の中心から外輪郭までの距離を表し、φは角度を表している。 Here, [rho represents the distance from the center of the iris image to the outer contour, phi represents the angle.
【0037】 [0037]
画像変換処理(ステップS2)は、画像の特徴を際立たせるような変換処理であり、例えば、二次元のガボールウェーブレット(GaborWavelet)変換処理を用いる。 Image conversion process (step S2) is a conversion process that accentuate features of an image, for example, using a Gabor wavelet (GaborWavelet) conversion of two-dimensional. 今、虹彩画像データI(ρ,φ)に対して二次元のガボールウェーブレット変換処理を施した結果の変換画像データをG(r,θ)として表現する。 Now, the iris image data I (ρ, φ) the converted image data of the result of performing the Gabor wavelet transform process of the two-dimensional relative expressed as G (r, θ). ここで、rは変換画像データの虹彩中心からの虹彩外輪郭までの距離を表し、θは角度を表しており、この変換画像データG(r,θ)は、次の数1により表される。 Here, r is represents the distance to the iris outside contour of the iris center of the converted image data, theta represents the angle, the converted image data G (r, theta) is expressed by the following Equation 1 .
【0038】 [0038]
【数1】 [Number 1]
【0039】 [0039]
この数1において、α及びβは、二次元多重スケールウェーブレットサイズ変数であり、ωは、ウェーブレット周波数である。 In this Equation 1, the α and beta, is a two-dimensional multi-scale wavelet size variable, omega is wavelet frequency. この、α、βおよびωの値として、虹彩画像データI(ρ,φ)の特徴を出来る限り際立たせるような数値を予め設定しておく。 This, alpha, as the value of β and omega, iris image data I (ρ, φ) previously set numerical like to emphasize as much as possible the characteristics of.
【0040】 [0040]
次に、この変換画像データG(r,θ)から特徴を抽出する(ステップS3)。 Next, extracting features from the converted image data G (r, θ) (step S3). この特徴抽出処理(ステップS3)では、変換画像データG(r,θ)のうちの幾つかのサンプリング点における画素の濃淡情報と位相値とを抽出する。 In the feature extraction process (step S3), and extracts the gray-scale information and phase value of the pixels in some sampling points of the converted image data G (r, θ). 特徴抽出した結果として得られる特徴データをH(i,j)として表すと、この特徴データH(i,j)は、次の数2により表される。 When indicating the feature data obtained as a result of feature extraction as H (i, j), the characteristic data H (i, j) is expressed by the following equation (2).
【0041】 [0041]
【数2】 [Number 2]
【0042】 [0042]
この数2において、h11、h12、…は、G(r,θ)をサンプリングした点の特徴データであり、mおよびnは、極座標(r,θ)軸での各サンプリング個数である。 In this number 2, h11, h12, ... is the characteristic data of the points obtained by sampling the G (r, θ), m and n are each sampling number in polar coordinates (r, theta) axis. このようにして得られた、m×n個の値(画素の濃淡値と位相情報)が特徴データとしてデータベース16に格納されるとともに、パターンマッチング処理のデータとなる。 Thus obtained, together with the m × n values ​​(gray values ​​and phase information of the pixels) are stored in the database 16 as feature data, the pattern matching processing of the data.
【0043】 [0043]
図5は、画像変換処理が施されたモノクロ濃淡画像でなる虹彩画像データから抽出された特徴データを用いて認証処理を行うパターンマッチングの説明図である。 Figure 5 is an explanatory view of pattern matching performs the authentication process using the feature data image conversion processing is extracted from the iris image data as a monochrome gray image subjected. データベース16に登録済みの虹彩特徴データd6を順次取り出し、被認証者の虹彩画像特徴データd5に一致するか否かをパターンマッチング処理装置17で行うが、一致チェックのアルゴリズムとしては、例えば、次の数3で表される最小二乗法を用いる。 Extraction database 16 to sequentially registered iris characteristic data d6, performs whether matching iris image feature data d5 of the person to be authenticated by the pattern matching processing unit 17, as a matching check algorithm, for example, the following using the least squares method, expressed by the number 3.
【0044】 [0044]
【数3】 [Number 3]
【0045】 [0045]
この数3において、H(i,j)は、被認証者本人の虹彩画像の特徴データd5であり、H (i,j)は、データベース16に登録されているk番目の登録者の虹彩画像の特徴データd6である。 In this number 3, H (i, j) is the characteristic data d5 of the person to be authenticated person's iris image, H k (i, j) is, k-th subscriber of the iris that are registered in the database 16 is characteristic data d6 of the image.
【0046】 [0046]
最小二乗法としては、ここでは、数3に示すように、H(i,j)のi行j列の要素hijから、H (i,j)のi行j列の要素h ijを引き算した結果の値を二乗して、これを、i、jについて加算して総和を算出する。 The least squares method, where, as shown in Expression 3, H (i, j) from the element hij on the column i and the row j of, H k (i, j) elements h k ij of row i and column j squaring the value of the subtraction result, which, i, to calculate the sum by adding the j. そして、この総和を、データベース16に登録されているすべての登録者の虹彩特徴データに対して算出し、総和が最も小さい値Tとなる登録者を抽出し、次に、被認証者がこの登録者であるか否かを認証する。 Then, the sum is calculated for all the subscribers of the iris characteristic data registered in the database 16, extracts the registrants sum is the smallest value T, then the person to be authenticated registration to authenticate whether or not in either party.
【0047】 [0047]
図6は、パターンマッチングの処理結果に基づいて、本人認証または本人拒否を行う説明図である。 6, based on the processing result of the pattern matching is an explanatory diagram for performing personal authentication or false rejection. 図5で説明した様に、パターンパッチング処理装置17は、被認証者の虹彩画像特徴データd5に対し、総和が最も小さい値Tとなる登録者を抽出し、被認証者が登録者本人であるか否か、即ち本人認証または本人拒否を行う。 As described in FIG. 5, the pattern patching processing apparatus 17, with respect to iris image feature data d5 of the person to be authenticated, extracting the registrants sum is the smallest value T, the person to be authenticated is a registrant whether or not, that is performing identity authentication or false rejection.
【0048】 [0048]
パターンマッチング処理装置17上で動作する本人認証拒否アルゴリズムPには、予め或る閾値として“Th1”が設定されており、最小の総和値Tが、T≦Th1のときは被認証者は登録者本人であると認証し、T>Th1のときは被認証者は登録されていないとして本人拒否を行う。 The personal authentication rejection algorithm P operating on pattern matching processing unit 17, is set with "Th1" as previously certain threshold, the minimum sum value T, the person to be authenticated when the T ≦ Th1 registrant and authenticated as a person, when the T> Th1 performing identity rejected as not registered the person to be authenticated.
【0049】 [0049]
(第2の実施の形態) (Second Embodiment)
以上は、虹彩画像データとしてモノクロ濃淡(階調)画像を用いる例であるが、次に、カラー画像を用いる例について説明する。 The above is an example of using a monochromatic gray (gray scale) images as iris image data, it will now be described an example using a color image. カラー画像を用いる場合は、虹彩画像を三原色に分け、各色の濃淡すなわち階調データを使用するものであり、基本的な考え方はモノクロ濃淡画像を用いる場合と同じである。 When using a color image, the iris image is divided into three primary colors, which uses each color density i.e. the gradation data, the basic concept is the same as the case of using a monochrome gray image.
【0050】 [0050]
図7は、撮像手段11で被認証者のカラー画像を取り込んだときの処理説明図である。 Figure 7 is a process explanatory view when incorporating color images of a person to be authenticated by the imaging unit 11. カラー撮像を行う撮像手段11で被認証者の眼球5を撮影した(ステップS1)場合、画像変換処理装置13は眼の画像から虹彩画像データ部分を切り出す。 If it is taken eye 5 of the authenticated person by the imaging unit 11 for performing color imaging (step S1), the image converter 13 cuts out an iris image data portion from the eye image. そして、切り出した虹彩のカラー画像を、極座標(ρ,φ)を用い、光の三原色であるR(赤)、G(緑)、B(青)の二次元の画像データI (ρ,φ)、I (ρ,φ)、I (ρ,φ)で表現し、これらの画像データに対して更に画像変換処理(ステップS2)を施す。 Then, the color image of the cut-out iris, polar coordinates ([rho, phi) used, which are the three primary colors of light R (red), G (green), image data of the two-dimensional B (blue) I R ([rho, phi ), I G (ρ, φ ), represented by I B (ρ, φ), further performs image conversion processing (step S2) to these image data. ここで、ρは、カラーの虹彩画像の中心から外輪郭までの距離を表し、φは角度を表す。 Here, [rho represents the distance from the center of the color of the iris image to the outer contour, phi represents an angle.
【0051】 [0051]
画像変換処理(ステップS2)は、画像の特徴を際立たせるような変換処理であり、例えば、二次元のガボールウェーブレット(GaborWavelet)変換処理を用いる。 Image conversion process (step S2) is a conversion process that accentuate features of an image, for example, using a Gabor wavelet (GaborWavelet) conversion of two-dimensional. 今、虹彩画像データI (ρ,φ)、I (ρ,φ)、I (ρ,φ)の各々に対して二次元のガボールウェーブレット変換処理を施した結果の変換画像データを、G (r,θ)、G (r,θ)、G (r,θ)として表現する。 Now, the iris image data I R (ρ, φ), I G (ρ, φ), the converted image data of the result of performing the I B (ρ, φ) each Gabor wavelet transform process of the two-dimensional relative of, G R (r, θ), G G (r, θ), expressed as G B (r, θ). ここで、rは変換画像データの中心からの虹彩外輪郭までの距離を表し、θは角度を表しており、この変換画像データG (r,θ)、G (r,θ)、G (r,θ)は、次の数4により表される。 Here, r is represents the distance to the iris outside contour from the center of the converted image data, theta represents the angle, the converted image data G R (r, θ), G G (r, θ), G B (r, theta) is expressed by the following equation (4).
【0052】 [0052]
【数4】 [Number 4]
【0053】 [0053]
この数4において、α及びβは、二次元多重スケールウェーブレットサイズ変数であり、ωは、ウェーブレット周波数である。 In this number 4, the α and beta, is a two-dimensional multi-scale wavelet size variable, omega is wavelet frequency. この、α、βおよびωの値として、虹彩画像データI (ρ,φ)、I (ρ,φ)、I (ρ,φ)の特徴を出来る限り際立たせるような数値を予め設定しておく。 This, alpha, as the value of β and omega, iris image data I R (ρ, φ), I G (ρ, φ), I B (ρ, φ) preset number like to emphasize as much as possible the characteristics of keep.
【0054】 [0054]
次に、この変換画像データG (r,θ)、G (r,θ)、G (r,θ)から特徴量を抽出する(ステップS3)。 Then, the converted image data G R (r, θ), G G (r, θ), and extracts a feature from G B (r, θ) (step S3). この特徴抽出処理(ステップS3)では、各変換画像データG (r,θ)、G (r,θ)、G (r,θ)のいくつかのサンプリング点における特徴データ即ちサンプリング点における画素の各色階調値と位相情報とを抽出する。 In the feature extraction process (step S3), and the converted image data G R (r, θ), G G (r, θ), in G B (r, θ), wherein data words sampled points at several sampling points extracts the respective color tone value and phase information of the pixel. 特徴抽出した結果として得られる特徴データを、H (i,j)、H (i,j)、H (i,j)として表すと、この特徴データH (i,j)、H (i,j)、H (i,j)は、次の数5により表される。 The characteristic data obtained as a result of feature extraction, H R (i, j) , H G (i, j), H B (i, j) expressed as, the characteristic data H R (i, j), H G (i, j), H B (i, j) is expressed by the following equation (5).
【0055】 [0055]
【数5】 [Number 5]
【0056】 [0056]
この数5において、h 11、h 12、…は、G (r,θ)のサンプリング点における特徴データの値であり、h 11、h 12、…は、G (r,θ)のサンプリング点における特徴データの値であり、h 11、h 12、…は、G (r,θ)のサンプリング点における特徴データの値であり、mおよびnは、極座標(r,θ)軸でのサンプリング点の個数である。 In this number 5, h R 11, h R 12, ... is the value of the characteristic data at the sampling points of G R (r, θ), h G 11, h G 12, ... is G G (r, the value of the characteristic data at the sampling points θ), h B 11, h B 12, ... is the value of the characteristic data at the sampling points of G B (r, theta), m and n are the polar coordinates (r is the number of sampling points in theta) axis. このようにしてR、G、Bの各色毎に得られた特徴データがデータベース16に格納されると共に、パターンパッチング処理で使用されるデータとなる。 In this manner R, G, together with the feature data obtained for each color of B is stored in the database 16, the data used in the pattern patching process.
【0057】 [0057]
図8は、画像変換処理が施されたカラー画像でなる虹彩画像データから抽出された特徴データを用いて認証処理を行うパターンマッチングの説明図である。 Figure 8 is an explanatory view of pattern matching performs the authentication process using the feature data image conversion processing is extracted from the iris image data comprising a color image subjected. データベース16に登録済みの虹彩特徴データd6を順次取り出し、被認証者の虹彩画像特徴データd5に一致するか否かをパターンマッチング処理装置17で行うが、一致チェックのアルゴリズムとしては、例えば、次の数6で表される最小二乗法を用いる。 Extraction database 16 to sequentially registered iris characteristic data d6, performs whether matching iris image feature data d5 of the person to be authenticated by the pattern matching processing unit 17, as a matching check algorithm, for example, the following using the least squares method expressed by Equation 6.
【0058】 [0058]
【数6】 [6]
【0059】 [0059]
この数6において、H (i,j)、H (i,j)、H (i,j)は、認被認証者のカラーの虹彩画像の特徴データd5であり、H (i,j)、H (i,j)、H (i,j)は、データベース16に登録されているk番目の登録者のカラー画像による虹彩特徴データd6である。 In this number 6, H R (i, j ), H G (i, j), H B (i, j) is the characteristic data d5 of the color of the iris image認被certifier, H K R ( i, j), H K G (i, j), H K B (i, j) is the iris characteristic data d6 by the k-th subscriber of the color image that is registered in the database 16.
【0060】 [0060]
最小二乗法としては、例えば、数6に示す様に、H (i,j)、H (i,j)、H (i,j)のi行j列の要素から、H (i,j)、H (i,j)、H (i,j)、のi行j列の要素を引き算した結果の値を二乗して、これを、i、jについて加算して総和を算出する。 The least squares method, for example, as shown in several 6, H K R (i, j), H K G (i, j), H K B (i, j) from the elements of row i and column j, H R (i, j), H G (i, j), H B (i, j), i -th row and j-th column element by squaring the value of the subtraction result of the, sum which, i, for j and to calculate the total sum. 次に、この総和を、データベース16に登録されている全ての登録者の虹彩特徴データに対して算出し、総和が最も小さい値Tとなる登録者を抽出する。 Next, this sum is calculated for all registered users of the iris characteristic data registered in the database 16, extracts the registrants sum is the smallest value T. そして、被認証者がこの登録者であるか否かを認証する。 Then, the person to be authenticated is authenticated whether or not the registrant.
【0061】 [0061]
図9は、パターンマッチングの処理結果に基づいて、本人認証または本人拒否を行う説明図である。 9, based on the processing result of the pattern matching is an explanatory diagram for performing personal authentication or false rejection. 図8で説明した様に、パターンマッチング処理装置17は、被認証者の虹彩画像特徴データd5に対し、総和が最も小さい値Tとなる登録者を抽出し、被認証者が登録者本人であるか否か、即ち本人認証または本人拒否を行う。 As described in FIG. 8, the pattern matching processing unit 17, to the iris image feature data d5 of the person to be authenticated, extracting the registrants sum is the smallest value T, the person to be authenticated is a registrant whether or not, that is performing identity authentication or false rejection.
【0062】 [0062]
パターンマッチング処理装置17上で動作する本人認証拒否アルゴリズムPには、予め或る閾値として“Th1”が設定されており、最小の総和値Tが、T≦Th1のときは被認証者は登録者本人であると認証し、T>Th1のときは被認証者は登録されていないとして本人拒否を行う。 The personal authentication rejection algorithm P operating on pattern matching processing unit 17, is set with "Th1" as previously certain threshold, the minimum sum value T, the person to be authenticated when the T ≦ Th1 registrant and authenticated as a person, when the T> Th1 performing identity rejected as not registered the person to be authenticated.
【0063】 [0063]
この様に、カラー画像を用いて本人認証を行う場合、各色毎に特徴データが存在するために、モノクロ濃淡画像による特徴データを用いる場合に比較してより精度の高い本人認証が可能となる。 Thus, when performing personal authentication using a color image, due to the presence of characteristic data for each color, thereby enabling more accurate authentication as compared with the case of using the feature data by monochrome gray image.
【0064】 [0064]
【発明の効果】 【Effect of the invention】
本発明によれば、特徴データとして位相情報のみならずサンプリング点における階調(濃淡)情報も用いて本人認証を行うため、虹彩画像データ部分を眼の画像から精密に切り出さなくても精度の高い本人認証を行うことが可能な虹彩認証システム及び虹彩認証方法並びに虹彩認証プログラムを提供することができる。 According to the present invention, for performing personal authentication using also gradation (shading) information at the sampling points not only phase information as feature data, accurate even without precisely cut the iris image data portion from the eye of the image it is possible to provide a capable of performing personal authentication iris authentication system and iris authentication method and an iris authentication program.
【図面の簡単な説明】 BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS
【図1】本発明の第1の実施の形態に係る虹彩認証システムのシステム構成図【図2】本発明の第1の実施の形態に係る虹彩認証システムの「登録モード」での動作説明図【図3】本発明の第1の実施の形態に係る虹彩認証システムの「認証モード」での動作説明図【図4】本発明の第1の実施の形態に係る虹彩認証システムで被認証者の眼の画像をモノクロ濃淡画像として取り込んだときの処理説明図【図5】本発明の第1の実施の形態に係る虹彩認証システムのパターンマッチングの説明図【図6】本発明の第1の実施の形態に係る虹彩認証システムで行われる本人認証または本人拒否の説明図【図7】本発明の第2の実施の形態に係る虹彩認証システムで被認証者の眼の画像をモノクロ濃淡画像として取り込んだときの処理説明図【図 Operation explanatory diagram in the "registration mode" of the iris authentication system according to a first embodiment of a system configuration diagram of an iris authentication system [2] The present invention according to the first embodiment of the present invention; FIG [3] the first operation explanatory diagram in the "authentication mode" in the iris authentication system according to the embodiment of FIG. 4 person to be authenticated with an iris authentication system according to a first embodiment of the present invention of the present invention processing illustration of an image of the eye when taken as a monochrome gray image [FIG 5] first of the illustration of the pattern matching of the iris authentication system according to a first embodiment of the invention the present invention; FIG the image of the eye of the person to be authenticated as a monochrome gray-scale image with iris authentication system according to a second embodiment of the authentication or illustration false rejection [7] the present invention performed in the iris authentication system according to an embodiment processing illustration FIG when captured 】本発明の第2の実施の形態に係る虹彩認証システムのパターンマッチングの説明図【図9】本発明の第2の実施の形態に係る虹彩認証システムで行われる本人認証または本人拒否の説明図【符号の説明】 Illustration of authentication or false rejection performed in the iris authentication system according to a second explanatory view of pattern matching iris authentication system according to the embodiment of FIG. 9 the second embodiment of the present invention of the present invention dESCRIPTION oF sYMBOLS
5 被認証者の眼球10 虹彩認証システム11 撮像手段12 端末装置13 画像変換処理装置14 特徴抽出処理装置15 データベース制御装置16 データベース(記憶手段) 5 the person to be authenticated eyeball 10 iris authentication system 11 imaging means 12 the terminal device 13 image converter 14 wherein extracting processor 15 the database control unit 16 database (storage means)
17 パターンマッチング処理装置(認証手段) 17 pattern matching process unit (authentication means)

Claims (7)

  1. 撮像手段によって撮像された被認証者の虹彩画像のデータを取り込み、前記虹彩画像からサンプリング点における階調情報と位相情報とを特徴データとして抽出する特徴抽出手段と、予め登録者の前記特徴データを格納した記憶手段と、前記記憶手段から読み出された各登録者の前記特徴データと前記特徴抽出手段により抽出された前記特徴データとを比較して前記被認証者が前記登録者であるか否かを判定する認証手段とを備えたことを特徴とする虹彩認証システム。 Capture data of the person to be authenticated iris image captured by the imaging means, a feature extraction means for extracting the gray-scale information and phase information as the characteristic data at the sampling points from the iris image, the characteristic data of the previously registered person memory means for storing either the person to be authenticated by comparing the feature data extracted by the feature data and the feature extraction means of each registrant read out from said memory means is the registrant whether iris authentication system characterized by comprising an authentication means for determining whether.
  2. 前記撮像手段が接続された端末装置と前記特徴抽出手段とがネットワークを介して接続され、前記端末装置は前記撮像手段によって撮像された前記虹彩画像のデータを暗号化してネットワークに出力することを特徴とする請求項1に記載の虹彩認証システム。 The imaging means and is connected to the terminal device and the feature extraction means is connected via a network, the said terminal device characterized in that the output to the network encrypts data of the iris image captured by the imaging means iris authentication system according to claim 1,.
  3. 前記特徴抽出手段の前段に画像変換処理手段が設けられ、前記画像変換処理手段は、入力される前記虹彩画像のデータに対し虹彩の特徴を際立たせる画像変換処理を施した後の前記虹彩画像のデータを前記特徴抽出手段に出力する構成としたことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の虹彩認証システム。 The preceding stage of image conversion processing means is provided to feature extraction means, the image conversion processing means, the iris image after applying the highlight image conversion processing features of the iris to the data of the iris image to be input iris authentication system according to claim 1 or claim 2, characterized in that the data configured to output to said feature extraction means.
  4. 前記虹彩画像のデータはモノクロ濃淡画像またはカラー画像であることを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれかに記載の虹彩認証システム。 Iris authentication system according to any one of claims 1 to 3 data of the iris image is characterized in that it is a monochrome gray image or color image.
  5. 撮像手段によって撮像された被認証者の虹彩画像のデータを取り込み前記虹彩画像からサンプリング点における階調情報と位相情報とを特徴データとして特徴抽出手段が抽出し、登録者の前記特徴データを格納した記憶手段から読み出された各登録者の前記特徴データと前記特徴抽出手段により抽出された前記特徴データとを比較して前記被認証者が前記登録者であるか否かを認証手段により判定することを特徴とする虹彩認証方法。 A gradation information and phase information feature extraction means extracts as feature data at the sampling points from the iris image capture data of the person to be authenticated iris image captured by the imaging means, storing the feature data of the registrant determines the person to be authenticated by comparing the feature data extracted by said characteristic data of each registrant read out from the storage means and the feature extracting means by the authentication means whether or not the registrant iris authentication method characterized by.
  6. 撮像手段によって撮像された被認証者の虹彩画像のデータを取り込む第1ステップと、前記第1ステップで取り込んだ前記虹彩画像からサンプリング点における階調情報と位相情報とを特徴データとして抽出する第2ステップと、登録者の前記特徴データを格納した記憶手段から読み出された各登録者の前記特徴データと前記第2ステップで抽出された前記特徴データとを比較して前記被認証者が前記登録者であるか否かを認証する第3ステップとを備えることを特徴とする虹彩認証プログラム。 A first step of capturing data of the person to be authenticated iris image captured by the imaging means, second extracting the gradation information and phase information as the characteristic data at the sampling points from the iris image captured by the first step steps and, the person to be authenticated the registration by comparing the feature data extracted by the said characteristic data of each registrant read out from the storage means for storing the feature data of the registrant second step iris authentication program characterized by comprising a third step of authenticating whether the whether person.
  7. 撮像手段によって撮像された登録者の虹彩画像のデータを取り込む第1ステップと、前記第1ステップで取り込んだ虹彩画像からサンプリング点における階調情報と位相情報とを特徴データとして抽出する第2ステップと、前記第2ステップで抽出した前記特徴データを登録者固有の特徴データとして記憶手段に格納する第3ステップとを備えることを特徴とする虹彩認証プログラム。 A first step of capturing data of a registrant of the iris image captured by the imaging means, and a second step of extracting the gradation information and phase information as the characteristic data at the sampling points from captured iris image by the first step , iris authentication program characterized by comprising a third step of storing in storage means the characteristic data extracted in the second step as a registrant-specific feature data.
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Cited By (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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
US7761453B2 (en) 2005-01-26 2010-07-20 Honeywell International Inc. Method and system for indexing and searching an iris image database
JP2010205133A (en) * 2009-03-05 2010-09-16 Panasonic Corp Apparatus and method for identifying object
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
US8050463B2 (en) 2005-01-26 2011-11-01 Honeywell International Inc. Iris recognition system having image quality metrics
US8049812B2 (en) 2006-03-03 2011-11-01 Honeywell International Inc. Camera with auto focus capability
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

Cited By (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8705808B2 (en) 2003-09-05 2014-04-22 Honeywell International Inc. Combined face and iris recognition system
WO2006054827A1 (en) * 2004-11-22 2006-05-26 Iritech Inc. Multiscale variable domain decomposition method and system for iris identification
US8090157B2 (en) 2005-01-26 2012-01-03 Honeywell International Inc. Approaches and apparatus for eye detection in a digital image
US8488846B2 (en) 2005-01-26 2013-07-16 Honeywell International Inc. Expedient encoding system
US8045764B2 (en) 2005-01-26 2011-10-25 Honeywell International Inc. Expedient encoding system
US8050463B2 (en) 2005-01-26 2011-11-01 Honeywell International Inc. Iris recognition system having image quality metrics
US8285005B2 (en) 2005-01-26 2012-10-09 Honeywell International Inc. Distance iris recognition
US7761453B2 (en) 2005-01-26 2010-07-20 Honeywell International Inc. Method and system for indexing and searching an iris image database
US8098901B2 (en) 2005-01-26 2012-01-17 Honeywell International Inc. Standoff iris recognition system
US8049812B2 (en) 2006-03-03 2011-11-01 Honeywell International Inc. Camera with auto focus capability
US7933507B2 (en) 2006-03-03 2011-04-26 Honeywell International Inc. Single lens splitter camera
US8442276B2 (en) 2006-03-03 2013-05-14 Honeywell International Inc. Invariant radial iris segmentation
US8064647B2 (en) 2006-03-03 2011-11-22 Honeywell International Inc. System for iris detection tracking and recognition at a distance
US8085993B2 (en) 2006-03-03 2011-12-27 Honeywell International Inc. Modular biometrics collection system architecture
US8761458B2 (en) 2006-03-03 2014-06-24 Honeywell International Inc. System for iris detection, tracking and recognition at a distance
US8063889B2 (en) 2007-04-25 2011-11-22 Honeywell International Inc. Biometric data collection system
US8436907B2 (en) 2008-05-09 2013-05-07 Honeywell International Inc. Heterogeneous video capturing system
US8213782B2 (en) 2008-08-07 2012-07-03 Honeywell International Inc. Predictive autofocusing system
US8090246B2 (en) 2008-08-08 2012-01-03 Honeywell International Inc. Image acquisition system
US8280119B2 (en) 2008-12-05 2012-10-02 Honeywell International Inc. Iris recognition system using quality metrics
JP2010205133A (en) * 2009-03-05 2010-09-16 Panasonic Corp Apparatus and method for identifying object
US8472681B2 (en) 2009-06-15 2013-06-25 Honeywell International Inc. Iris and ocular recognition system using trace transforms
US8630464B2 (en) 2009-06-15 2014-01-14 Honeywell International Inc. Adaptive iris matching using database indexing
US8742887B2 (en) 2010-09-03 2014-06-03 Honeywell International Inc. Biometric visitor check system

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