JP2004511862A

JP2004511862A - 虹彩を用いた身元確認システム及び方法並びにその方法を実行するための身元確認プログラムを格納したコンピュータ読取り可能な記録媒体

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Publication number: JP2004511862A
Application number: JP2002535060A
Authority: JP
Inventors: シン　サン　ボク
Original assignee: クリテク　カンパニー　リミテッド
Priority date: 2000-10-07
Filing date: 2001-09-05
Publication date: 2004-04-15
Anticipated expiration: 2021-09-05
Also published as: GB0207632D0; GB2370672A; DE10194154T1; US20020039433A1; KR20020028146A; DE10194154B4; AU2001286293A1; JP4863423B2; GB2370672B; KR100373850B1; WO2002031750A1; CA2425012A1; CN1388945A; CN1237474C

Abstract

虹彩を用いた身元確認システムは、登録モード及び身元確認モードのうち一つを選択するためのモード切替手段と、虹彩の画像を取得するための画像入力手段と、登録モードにおいて参照虹彩画像として前記画像入力手段を通じて入力される虹彩画像を多数の実例（ｉｎｓｔａｎｃｅｓ）で登録し、身元確認モードにおいて虹彩画像が前記画像入力手段に提供される時、対応の参照虹彩画像（ａｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｒｅｆｅｒｅｎｃｅｉｒｉｓｉｍａｇｅ）を検索するための画像制御手段と、前記登録された参照虹彩画像を格納するための参照虹彩画像格納手段と、前記画像入力手段、モード切替手段、画像制御手段及び参照虹彩画像格納手段を協動するように制御するための主制御手段と、を備える。
【選択図】図２

Description

【０００１】
＜技術分野＞
本発明は身元確認のための虹彩認識技術に関し、特に各個人ごとに多様な環境で取得した参照虹彩画像（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｉｒｉｓｉｍａｇｅｓ）を用いて虹彩認識の正確性を向上させた、虹彩を用いた身元確認システム及び方法並びにその方法を実行するための身元確認プログラムを格納したコンピュータ読取り可能な記録媒体に関するものである。
【０００２】
＜背景技術＞
最近、指紋、音声、虹彩及び静脈パターンを用いた多様な生体測定認識技術が発達している。これらの技術の中で、セキュリティの分野において虹彩を用いた身元確認技術は、最も安定な身元確認の信頼性を提供していると知られている。
【０００３】
このような虹彩を用いた身元確認技術は、国際公開番号ＷＯ９４／９４４６（発明の名称：虹彩分析に基づいた生体測定身元確認システム）に開示されることによって、当業界に広く知られている。
【０００４】
前記先行技術は、分析に適したデジタル形式で分析されるように目の画像を取得し、前記画像の虹彩部分を区画して分離した後、虹彩コードを作成するために前記画像の区画された領域を分析し、前記虹彩コードを参照コードとして格納し、排他的論理和（ｅｘｃｌｕｓｉｖｅ−ＯＲ）演算を通じてハミング距離（Ｈａｍｍｉｎｇｄｉｓｔａｎｃｅ）を得るように前記参照コードと提供されたコードとを比較する方法で行われる虹彩を用いた身元確認技術を開示している。
【０００５】
ところが、前記先行技術には、前記虹彩を用いた身元確認において極座標系を一貫して採択するのは難しいという欠点がある。というのは、瞳孔２は、明るい光に露出された際に収縮し、薄暗い光に露出された際に拡張し（図１ａ参照）、各個人によって虹彩組織の構成や伸縮力、眼圧などが全部違っていることから、前記光に対する収縮／拡張の度合が人によって違うこととなり、瞳孔２の拡張時、前記虹彩１の虹彩特性要素がいくら変化するのか予測することが難しくなる（図１ｂ参照）からである。図１ｂを参照すれば、虹彩特性要素３を有する虹彩画像が提供され前記参照画像のいずれか一つと対比される時、同一の参照画像が存在しないと判断されるであろう。
【０００６】
また、前記先行技術の虹彩を用いた身元確認は、環状の分析部分を区画するように前記虹彩画像を分割するため、この技術が西洋人に比べ目の露出が少ないアジア人へ利用される時、前記身元確認の正確性は非常に減少する。この問題点を回避するために、前記分析バンドを狭めれば、セキュリティの信頼性が非常に低下する。
【０００７】
さらに、前記先行技術の虹彩を用いた身元確認技術には、無生物的な偽造虹彩による誤認識（ｍｉｓｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）を防止できるアルゴリズムがない。
【０００８】
＜発明の開示＞
本発明は、前記先行技術の問題点を解決するべくなされたものである。
【０００９】
本発明の目的は、多様な輝度の環境で一つの虹彩から取り込んだ（ｃａｐｔｕｒｅｄ）様々な参照虹彩画像を取得し、前記それぞれの参照虹彩画像を提供された虹彩データと繰返して比較することによって、誤認識を減少させることができる虹彩を用いた身元確認システム及び方法を提供することである。
【００１０】
本発明の他の目的は、虹彩をそれぞれの優先順位を持った多数のブロックに分割することによって、降順（ｄｅｓｃｅｎｄｅｎｔｏｒｄｅｒ）に最高の優先順位を持ったブロックから前記虹彩画像を分析して目の露出量と関係がなく分析の否定比率（ａｎａｌｙｓｉｓｄｅｎｉａｌｒａｔｅ）を減少させることができる虹彩を用いた身元確認システム及び方法を提供することである。
【００１１】
本発明のさらに他の目的は、前記虹彩を用いた身元確認方法を実行するための身元確認プログラムを格納したコンピュータ読取り可能な記録媒体を提供することである。
【００１２】
上記目的を達成するために本発明の虹彩を用いた身元確認システムは、登録モード及び身元確認モードのうち一つを選択するためのモード切替手段と、虹彩の画像を取得するための画像入力手段と、登録モードにおいて参照虹彩画像として前記画像入力手段を通じて入力される虹彩画像を多数の実例（ｉｎｓｔａｎｃｅｓ）で登録し、身元確認モードにおいて虹彩画像が前記画像入力手段に提供される際に、対応する参照虹彩画像（ａｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｒｅｆｅｒｅｎｃｅｉｒｉｓｉｍａｇｅ）を検索するための画像制御手段と、前記登録された参照虹彩画像を格納するための参照虹彩画像格納手段と、前記画像入力手段、モード切替手段、画像制御手段及び参照虹彩画像格納手段が協動するように制御するための主制御手段と、を備える。
【００１３】
上記目的を達成するために、本発明の虹彩を用いた身元確認方法は、多数の虹彩画像を各個人から入力手段を通じて取得するステップと、前記虹彩画像を一つ以上のクラスに分類するステップと、前記虹彩画像を各個人に対する参照虹彩画像として対応するクラスに登録するステップと、記録媒体に前記参照虹彩画像を格納するステップと、身元確認のために多数の各個人別虹彩の実例を入力するステップと、各虹彩の実例と対応するクラスにある参照虹彩画像とを比較することによってターゲットの参照虹彩画像を検索するステップと、前記虹彩の実例を同一視するか否定するかを判断するステップと、を含む。
【００１４】
上記目的を達成するために、本発明の虹彩を用いた身元確認方法を実行するための身元確認プログラムを格納したコンピュータ読取り可能な記録媒体において、前記虹彩を用いた身元確認方法は、多数の虹彩画像を各個人から入力手段を通じて取得する過程と、前記虹彩画像を一つ以上のクラスに分類する過程と、前記虹彩画像を各個人に対する参照虹彩画像として対応するクラスに登録する過程と、記録媒体に前記参照虹彩画像を格納する過程と、身元確認のために多数の各個人別虹彩の実例を入力する過程と、各虹彩の実例と対応するクラスにある参照虹彩画像とを比較することによってターゲットの参照虹彩画像を検索する過程と、前記虹彩の実例を同一とするか否定するかを判断する過程と、を含む。
【００１５】
＜発明を実施するための最良の形態＞
以下、本発明の望ましい実施の形態を添付した図面を参照しつつ説明する。
【００１６】
図２は、本発明の望ましい実施の形態に係る虹彩を用いた身元確認システムを示す。
【００１７】
図２に示すように、前記虹彩を用いた身元確認システムは、画像入力手段１０、モード切替手段２０、主制御手段（ｍａｉｎｃｏｎｔｒｏｌｕｎｉｔ：ＭＣＵ）３０、参照虹彩画像格納手段４０及び画像制御手段５０を備えている。
【００１８】
前記画像入力手段１０は、虹彩の画像を取得するためのカメラと、画像処理モジュール（図示せず）を備えている。
【００１９】
前記モード切替手段２０は、使用者がそれぞれの参照虹彩画像として入力虹彩画像を登録するためのモード及び前記予め登録された参照虹彩画像と比較して前記入力虹彩画像の身元を確認するためのモードであるサンプル登録モード及び身元確認モードのうち、いずれか一つを選択するキーボード（図示せず）を備えている。
【００２０】
前記参照虹彩画像格納手段４０は、前記ＭＣＵ３０の制御下で前記登録された虹彩のサンプルを格納する。
【００２１】
前記画像制御手段５０は、多様な輝度の環境で前記画像入力手段１０に提供される前記虹彩から多数の虹彩の実例（ｉｒｉｓｉｎｓｔａｎｃｅｓ）を取得し、前記サンプル登録モードにおいて個人別に参照虹彩画像として前記虹彩の実例を登録するための登録モジュール５１、前記参照虹彩画像と前記画像入力手段１０から提供された画像とを比較し、前記身元確認モードにおいて身元確認を証明するために前記提供された画像と前記参照虹彩画像との類似性を分析するための画像分析モジュール５２及び前記入力画像の輝度を検出し、前記輝度が予め設定された輝度レベルより大きいかまたは小さければ、前記虹彩周囲の明るさを調節する輝度調節モジュール５３を備えている。
【００２２】
前記ＭＣＵ３０は、前記登録モードにおいて前記画像入力手段１０からの虹彩の実例を分類し、当該虹彩の実例を前記参照虹彩として登録し、前記参照虹彩画像格納手段４０に前記登録された参照虹彩画像を格納する前記画像制御手段５０の前記登録モジュール５１と、前記身元確認モードにおいて身元確認を証明するために前記画像入力手段１０から提供された画像と前記参照虹彩画像とを比較し、前記提供された画像と前記参照虹彩画像との類似性を分析するための前記画像制御手段５０の前記画像分析モジュール５２と、前記輝度が予め設定された輝度レベルより大きいかまたは小さい時、前記虹彩に照射される光の量を調節するために前記入力画像の輝度を検出する前記画像制御手段５０の輝度調節モジュール５３と、を指示するための前記画像制御手段５０を制御する。
【００２３】
前記ＭＣＵ３０は、前記参照虹彩画像格納手段４０及び前記画像制御手段５０を統合して構成することができる。
【００２４】
前記輝度調節モジュール５３は、虹彩の実例または提供された虹彩画像で取得される目の瞳孔半径を調節できるように前記画像入力手段１０の接眼レンズ（図示せず）周囲で可視光線の強度（ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）を調節する。なお、前記輝度調節モジュール５３は、前記可視光線により調節された強度が予め設定された強度より小さい時、非可視光線を照射して前記輝度の強度を更に調節できる。
【００２５】
前記登録モジュール５１は、個人の虹彩からそれぞれの瞳孔半径を持つ様々な虹彩の実例を取得し、前記瞳孔半径によって分類された対応するクラスに前記参照虹彩画像として前記虹彩の実例を登録し、前記参照虹彩画像格納手段４０に前記登録された参照虹彩画像を格納する。
【００２６】
図３は、入力虹彩画像と前記参照虹彩画像格納手段４０に格納された参照虹彩画像とを比較する過程を説明する図であり、図４ａ及び図４ｂは、虹彩の画像が分類される方法を説明するための図である。
【００２７】
図４ａ及び図４ｂを参照すれば、前記虹彩の画像は、虹彩の半径を、瞳孔の半径をｒとした場合（ただし、ｄ＞ｒ）、前記虹彩で拡張する瞳孔の大きさによって区分される。換言すれば、前記クラスは、前記虹彩の半径ｄで最大値まで増加する定数ｒにより決められる。全クラスの範囲（ｗｈｏｌｅｃｌａｓｓｒａｎｇｅ） βは、次のように表すことができる。

ここで、ｎはクラスの数であり、ｘは各クラスの範囲である。
【００２８】
図５は、垂直に分割され優先順位が付与された虹彩を説明するための概略図であり、図６は、図５の各バンドに分割された虹彩を説明するための概略図である。
【００２９】
図５に示すように、前記虹彩の画像は予め決められた間隔をもって水平ｘ軸に基づいて垂直に上下に分割され、各バンドは前記登録モジュール５１で前記バンドに対応する優先順位（例えば、Ａ１＞Ａ２＞Ａ３、．．．．．、Ａ１０＞Ａ１１＞Ａ１２）を付与される。前記優先順位は、前記水平ｘ軸に近いバンドから外部の虹彩境界線に接するバンドまで降順に付与され、前記水平ｘ軸のすぐ下のバンドが最高の優先順位を有する。また、前記優先順位は、交互に、下方にはＡ１、Ａ２、Ａ４、Ａ５、Ａ７、Ａ１０の順に、上方にはＡ３、Ａ６、Ａ８、Ａ９、Ａ１１、Ａ１２の順に付与される。
【００３０】
図６を参照すれば、前記バンドは、前記瞳孔の中心を通る垂直線（ｙ軸）により水平に分割されることによって、各バンドは対称的なブロックの組を形成する。各ブロックは、前記バンドの垂直幅及び外部の虹彩半径及び瞳孔半径により区画され、前記最高の優先順位を持ったブロックは、前記バンドの幅とｘ_ａからｘ_ｄに至る水平長さとにより区画される。ブロックの最大の水平長さは、次の不等式のように表すことができる。

【００３１】
従って、前記各ブロックの最大の大きさ（ｍａｘＴ）は、次の等式により計算できる。

ここで、ｙは各バンドの垂直幅である。
【００３２】
前記登録モジュール５１は、前記虹彩画像の画素の輝度（Ｉ_ａ、Ｉ_ｄ）を平均化することによって、平均輝度（Ｉ_ｍａ、Ｉ_ｍｂ）を計算して瞳孔の境界を判断する。前記平均輝度は、次の数式１により計算する。
＜数式１＞

【００３３】
図７（ａ）〜図７（ｄ）は、前記虹彩画像の瞳孔中心が前記登録モジュールにより得られる方法を説明するための図である。
【００３４】
図７を参照すれば、虹彩画像が取得されると、Ｓ（ｘ_１、ｙ_１）とＥ（ｘ_２、ｙ_２）の２点を前記虹彩画像の瞳孔境界上で任意に選択し、前記２点ＳとＥとを結ぶ直線を描いて円弧ＳＥ（ｓｅｇｍｅｎｔＳＥ）を形成する。その後、仮想的な垂直線を前記円弧ＳＥの中心に描いて前記垂直線が前記瞳孔境界上の点Ｃ（ｘ_３、ｙ_３）と交差するようにする。前記瞳孔の任意の中心Ｉ_ｉ（ｘ_０、ｙ_０）は、次の数式２ａにより計算する。
＜数式２ａ＞

【００３５】
前記登録モジュール５１は、前記数式２ａを用いて多数の前記瞳孔の候補となる中心Ｉ_ｉを計算し、半径が全クラスの範囲βにある前記候補中心（ｘ_０ｉ、ｙ_０ｉ）を抽出する。これらの候補中心は最終の瞳孔中心Ｔ_ｐ（ｘ_ｐ、ｙ_ｐ）を得るために使われる。前記最終の瞳孔中心Ｔ_ｐは、次の数式２ｂにより計算する。
＜数式２ｂ＞

【００３６】
また、前記最終の瞳孔中心Ｔ_ｐに基づいて瞳孔境界の座標（ｘ_ｍ、ｙ_ｍ）を次の数式２ｃにより計算する。
＜数式２ｃ＞

【００３７】
また、登録モジュール５１は前記数式２ｃを用いて虹彩の境界と虹彩の半径を決める。
【００３８】
図８（ａ）〜（ｄ）は、虹彩画像におけるデータの分布及び前記データの補正方法を説明する図である。
【００３９】
前記虹彩画像は、前記全てのブロックが前記ブロックの画素密度（ｐｉｘｅｌｄｅｎｓｉｔｙ）によって主データ（ｍａｉｎｄａｔａ）、副データ（ａｕｘｉｌｉａｒｙｄａｔａ）、反主データ（ｎｅｇａｔｉｖｅｄａｔｅ）に分類された後、ブロック単位で前記格納手段４０に格納される。この場合、前記虹彩画像データは前記虹彩の中心に対する絶対座標値として格納される。
【００４０】
図８（ａ）に示すように、前記輝度が基準輝度より小さい虹彩画像の領域は前記副データとして設定され、同一の輝度を有する前記副データの任意の部分として前記画素密度が予め設定された密度値より大きい部分は主データとされる（図８ｂ参照）。前記反主データは、輝度が基準輝度より大きい虹彩画像の領域の中で、画素密度が予め設定された値より小さい部分である。（図８ｃ参照）。
【００４１】
前記副データは、予め設定された基準輝度レベルに基づいて二つの領域に分割され、前記最下位の輝度に近い部分を上位輝度レベルの部分に設定し、前記基準輝度に近い部分を下位輝度レベルの部分に設定することによって、前記副データは前記上位及び下位輝度レベルの部分のうち、いずれか一つの情報として格納される。また、補正領域が前記予め設定された分割輝度レベルの上下に形成されて（図８ｄ参照）、微かな虹彩画像の前記データのレベルが排他的論理和及び論理積の演算により補正され得る。
【００４２】
前記副データは、前記対応する絶対座標、前記データの属するレベルに対するブーリアン（Ｂｏｏｌｅａｎ）情報及び前記ブーリアン値のレベル依存性に対する補正情報と共に格納される。
【００４３】
例えば、前記補正情報はブーリアン値とされ、前記画像の輝度レベルの結合された部分（ａｓｓｏｃｉａｔｅｄｐｏｒｔｉｏｎ）が前記二つのレベルと交差したり両方のうちいずれか一つと接する時、前記値は１となる。
【００４４】
即ち、前記副データは前記虹彩画像の否定認識要素の面積当りの画素密度が前記予め設定された輝度の基準点

以上の領域である。
【００４５】
前記副データの上位、下位レベル（Ｌ_１）は、

である。
【００４６】
前記副データが条件

を満たしている時、前記補正レベル（Ｌ_２）は１または０である。
【００４７】
前記主データは、前記虹彩画像の画素数（Ｓｐ）が基準画素数（Ｐ_ｍａｘ）よりも多い領域である。即ち、

【００４８】
本発明の望ましい実施の形態により参照虹彩画像を登録する過程を図９、図１０ａ、図１０ｂ及び図１０ｃを参照して説明する。
【００４９】
図９を参照すれば、前記ＭＣＵ３０は、前記モード切替手段２０により登録モードに設定され、虹彩の画像が前記画像入力手段１０を通じて入力されれば、前記画像制御手段５０の登録モジュール５１は異なる瞳孔半径を有する様々な虹彩の実例を取得し、ステップＳ１１０で前記虹彩の実例を前記瞳孔の半径によって一つ以上のクラスに分類し、ステップＳ１３０で前記取得された画像の数が０より大きいか否かを判断する。前記取得された画像の数が０であれば、前記登録モジュール５１はステップＳ３１０で結果を出力し、前記登録アルゴリズムを終了する。ステップＳ１３０で前記取得された画像の数が０より大きければ、ステップＳ１５０でカウンター（Ｎ）は１から８まで増加する。同時に前記登録モジュール５１は垂直に各画像を分割し多数のバンドを形成する（ステップＳ１７０）。次に、前記登録モジュール５１は前記バンドの形成が成功しているか否かを判断する（ステップＳ１９０）。前記バンドの形成が成功していれば、変数Ｂ１が真（ＴＲＵＥ）と設定される。前記変数Ｂ１が真と設定されれば、前記登録モジュール５１は前記バンドを分割して対称的なブロックを形成し（ステップＳ２１０）、その後、前記虹彩画像データをブロック単位で前記格納手段４０に格納する（ステップＳ２５０）。前記虹彩の画像が処理される間、前記登録モジュール５１は画像格納カウンター（Ｉ）及び前記画像カウンター（Ｎ）を逐次に増加させる（ステップＳ２７０及びステップＳ２９０）。
【００５０】
図１０ａは前記参照虹彩画像登録過程における画像取得ルーチンを説明するためのフローチャートである。
【００５１】
図１０ａに示すように、前記変数が初期化された状態で、ステップＳ１１２で虹彩画像が入力されれば、前記輝度調節モジュール５３は登録される前記虹彩周囲の可視光線の強度を調節し（Ｑ＝Ｎ×ｑｉ、ここでｑｉは最大輝度限界定数）、ステップＳ１１４で前記可視光線の強度を補正し、ステップＳ１１３で目の瞳孔の半径が調節される間、ステップＳ１１５で前記登録モジュール５１は効果的な画像を取得する。次に、前記登録モジュール５１は取得された画像を分析し、前記虹彩画像が参照虹彩画像として適しているか否かを判断する（ステップＳ１１７）。前記虹彩画像が適していなければ前記アルゴリズムはステップＳ１１５に戻り、前記虹彩画像が参照虹彩画像として適していれば、前記登録モジュール５１は前記瞳孔半径によって前記虹彩画像を分類し（ステップＳ１１８）、前記格納手段４０にある同一のクラスに属する同一の画像が存在しているか否かを判断する（ステップＳ１１９）。前記同一の画像が存在していれば、前記登録モジュールは前記画像が適しているか否かを判断し、前記変数Ｓ及びＮを１ずつ増加させる（ステップＳ１２０及びステップＳ１２１）。ステップＳ１１９で同一の画像が存在していなければ、前記登録モジュール５１は変数Ｎだけを１増加させる。
【００５２】
図１０ｂは図１０ａのステップＳ１１４における輝度補正ルーチンを説明するためのフローチャートである。
【００５３】
前記輝度補正ルーチンにおいて、前記登録モジュール５１は前記提供された画像の輝度Ｑを分析し（ステップＳ１１４−１）、その後、前記提供された画像輝度Ｑが予め設定された基準輝度Ｍより小さいか否かを判断する（ステップＳ１１４−２）。前記提供された画像輝度Ｑが前記基準輝度より小さければ、前記輝度調節モジュール５３は赤外線を照射して前記画像輝度を調節する（ステップＳ１１４−３）。
【００５４】
図１０ｃは図９の前記参照虹彩画像の登録過程における虹彩画像分割ルーチン（ステップＳ１７０）を説明するためのフローチャートである。
【００５５】
前記虹彩画像分割ルーチンにおいて、前記登録モジュール５１は前記数式１を用いて、瞳孔の境界を定義し（ステップＳ１７１）、前記数式２ａ〜２ｂを通じて前記瞳孔の中心を定義する（ステップＳ１７２）。その後、前記登録モジュール５１は、前記瞳孔の中心及び前記瞳孔の境界に基づいて前記虹彩の大きさを定義する（ステップＳ１７３）。前記虹彩の大きさが定義された後、前記登録モジュールは垂直に前記虹彩の画像を分割して多数のバンドを形成する（ステップＳ１７４）。
【００５６】
図１１は本発明の虹彩を用いた身元確認方法における身元確認過程の一実施の形態を説明するためのフローチャートである。
【００５７】
図１１を参照すれば、前記ＭＣＵ３０が前記モード切替手段２０により登録モードに設定され、一つ以上の虹彩の画像が入力されれば（ステップＳ４１０）、前記画像制御手段５０の画像分析モジュール５２は前記虹彩画像が前記参照虹彩画像との比較に適しているか否かを判断する（ステップＳ４２０）。前記虹彩画像が適していなければ、前記身元確認のアルゴリズムはステップＳ４１０に戻る。ステップＳ４２０で前記虹彩画像が適していれば、前記画像分析モジュール５２は、前記格納手段４０から対応する参照虹彩クラスを検索し（ステップＳ４３０）、前記対応する虹彩クラスが前記格納手段４０に存在しているか否かを判断する（ステップＳ４４０）。前記対応する虹彩クラスが存在していなければ、前記画像分析モジュール５２は否定のメッセージを出力し（ステップＳ５３０）、前記身元確認の過程（ｓｅｓｓｉｏｎ）を終了する。
【００５８】
ステップＳ４４０で、前記対応する虹彩クラスが前記格納手段４０に存在していれば、前記画像分析モジュール５２は、前記提供された虹彩画像と前記対応する虹彩クラスに属する参照虹彩画像との比較を開始する（Ｓ４５０）。前記データが比較される間、前記画像分析モジュール５２は、垂直バンドを生成し、データブロックを設定してブロック単位で前記提供された虹彩画像と前記参照虹彩画像とを比較する（ステップＳ４７０）。即ち、前記提供された虹彩画像と前記参照虹彩画像の対応するブロックの主データ、副データ及び反主データがそれぞれ比較される。この場合、前記比較は、対応する絶対座標値から優先順位の降順に行われる。
【００５９】
ステップＳ４７０で、前記バンドが適していなければ、前記画像分析モジュール５２は、前記輝度Ｑが予め設定された値と同一であるかまたはそれよりも大きいかを判断する（Ｓ５１０）。ステップＳ５１０で前記条件が満たされていれば、前記画像分析モジュール５２はステップＳ５２０で承認の結果を表示する。
一方、ステップＳ４７０で前記バンドが適していれば、前記画像分析モジュール５２は前記それぞれのブロックの主データ、副データ及び反主データの一致性（ｅｑｕａｌｉｔｉｅｓ）を分析し（ステップＳ４８０）、バンドの依存性を分析する（ステップＳ４９０）。この場合、前記バンドの依存性は前記データブロックのバンドの優先順位によって加重される。結果的に、ステップＳ５１０で前記提供された虹彩画像がＱ＞Ｍｉｎの条件を満たしていれば、前記画像分析モジュール５２は身元確認の結果を出力する（ステップＳ５２０）。一方、前記提供された画像が前記条件を満たしていなければ、前記画像分析モジュール５２は否定の結果を出力する（ステップＳ５３０）。前記最終の結果は、前記副データの補正レベルの採択程度と共に絶対的な要素の一致性として表される。
【００６０】
上述したように本発明の望ましい実施の形態に係る前記虹彩を用いた身元確認システム及び方法において、入力虹彩画像は異なる瞳孔の大きさを有する参照虹彩画像として、各参照虹彩画像は登録モードにおいて一つのクラスに属するように様々な状態（ｓｔａｔｅｓ）で格納されるが、虹彩の画像を証明するための入力であれば、前記入力虹彩画像は前記身元確認モードにおいて対応するクラスに属する参照虹彩画像と比較され、前記入力虹彩画像は対応する参照虹彩画像が前記システムに存在しているにもかかわらず、候補画像として見なされるだけで、特に前記入力画像の瞳孔半径が前記参照虹彩クラスのものと異なる場合、さらなる分析を排除して誤認識（ｍｉｓｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）の可能性を非常に減少させる。
【００６１】
前記誤認識率（ｅ）は、次のように表すことができる。

ここで、Ｓｐは前記虹彩の画素数、Ａは前記虹彩に対する前記虹彩特性要素の百分率、Ｂは平均画素の数及びＣは前記虹彩の露出に対する前記バンド優先順位のパーセント値（ｐｅｒｃｅｎｔａｇｅｖａｌｕｅ）である。
【００６２】
以上のように、最も実用的で望ましい実施の形態を考慮して本発明を説明したが、本発明は前記開示された実施の形態により限定されることなく、請求項の思想及び範囲内で構成される多様な変形及び均等な配列を含むことを理解すべきである。
【図面の簡単な説明】
【図１ａ】図１ａは、先行技術の虹彩を用いた身元確認システムにおける誤認識の恐れを説明するための図である。
【図１ｂ】図１ｂは、先行技術の虹彩を用いた身元確認システムにおける誤認識の恐れを説明するための図である。
【図２】図２は、本発明の望ましい実施の形態に係る虹彩を用いた身元確認システムを説明するブロック図である。
【図３】図３は、図２の虹彩を用いた身元確認システムにおける参照虹彩画像と入力虹彩画像とを比較する過程を説明する図である。
【図４ａ】図４ａは、本発明において虹彩画像が分類される方法を説明するための図である。
【図４ｂ】図４ｂは、本発明において虹彩画像が分類される方法を説明するための図である。
【図５】図５は、本発明において垂直に分割され優先順位が付与された虹彩を説明するための概略図である。
【図６】図６は、図５の各バンドに分割された虹彩を説明するための概略図である。
【図７】図７は、虹彩画像の瞳孔の中心が登録モジュールによって得られる方法を説明するための図である。
【図８】図８（ａ）は基準画像輝度の軸上に副データ（ａｕｘｉｌｉａｒｙｄａｔａ）を示すグラフであり、図８（ｂ）は、前記基準画像輝度の軸上に主データ（ｍａｉｎｄａｔａ）を示すグラフであり、図８（ｃ）は、前記基準画像輝度の軸上に反主データ（ｎｅｇａｔｉｖｅｍａｉｎｄａｔａ）を示すグラフであり、図８（ｄ）は、前記基準画像輝度の軸上に補正された副データ（ｃｏｍｐｅｎｓａｔｅｄａｕｘｉｌｉａｒｙｄａｔａ）を示すグラフである。
【図９】図９は、本発明に係る虹彩を用いた身元確認方法における参照虹彩画像の登録過程を説明するためのフローチャートである。
【図１０ａ】図１０ａは、図９の参照虹彩画像の登録過程における画像取得ステップを説明するためのフローチャートである。
【図１０ｂ】図１０ｂは、図１０ａの画像取得ステップにおける輝度補正ルーチンを説明するためのフローチャートである。
【図１０ｃ】図１０ｃは、図９の参照虹彩画像の登録過程における虹彩画像分割ルーチンを説明するためのフローチャートである。
【図１１】図１１は、本発明に係る虹彩を用いた身元確認方法における身元確認過程を説明するためのフローチャートである。

Claims

登録モード及び身元確認モードのうち一つを選択するためのモード切替手段と、
虹彩の画像を取得するための画像入力手段と、
登録モードにおいて参照虹彩画像として前記画像入力手段を通じて入力される虹彩画像を多数の実例（ｉｎｓｔａｎｃｅｓ）で登録し、身元確認モードにおいて虹彩画像が前記画像入力手段に提供される際に、対応する参照虹彩画像（ａｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｒｅｆｅｒｅｎｃｅｉｒｉｓｉｍａｇｅ）を検索するための画像制御手段と、
前記登録された参照虹彩画像を格納するための参照虹彩画像格納手段と、
前記画像入力手段、モード切替手段、画像制御手段及び参照虹彩画像格納手段を相互協力するように制御するための主制御手段と、を備える虹彩を用いた身元確認システム。
前記画像制御手段は、
前記参照虹彩のサンプルとして実例を登録するための登録モジュールと、
前記虹彩画像が前記画像入力手段に提供される際に、前記対応する参照虹彩画像を検索し、前記提供された虹彩画像と前記検索された参照虹彩画像との類似性を分析するための画像分析モジュールと、を備える請求項１に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
前記画像入力手段の輝度を検出し、前記画像入力手段の接眼レンズ（ｅｙｅｐｉｅｃｅ）周囲の輝度を調節するための輝度調節モジュールを更に備える請求項２に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
前記虹彩の実例は、異なる瞳孔半径を有する請求項３に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
前記虹彩半径は、可視光線を用いて前記画像入力手段の接眼レンズ周囲の輝度を調節するための前記輝度調節モジュールにより調節される請求項４に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
前記輝度調節モジュールは、前記輝度が予め設定された基準レベルより小さい時、非可視光線を用いて前記輝度を更に調節する請求項５に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
前記登録モジュールは、予め決められた瞳孔半径を有する前記実例を取得し、前記実例を一つ以上のクラスに区分し、前記実例をクラス情報を有する参照虹彩画像として格納する請求項２に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
クラスに属するそれぞれの参照虹彩画像は多数の水平バンド（ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌｂａｎｄｓ）を形成するように垂直に分割され、前記水平バンドは多数のブロックが対称的に形成された前記瞳孔の中心を貫通する垂直線により分割される請求項７に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
前記クラスは、前記虹彩半径の範囲内で予め決められた間隔をもって最小瞳孔半径と最大瞳孔半径との間の距離を分割することによって区画される請求項８に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
前記参照虹彩画像は、前記瞳孔の中心に対する絶対座標値として格納される請求項７に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
前記水平バンドは、予め決められた順により付与された優先順位を有する請求項８に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
前記ブロックの大きさは、虹彩半径の範囲内における位置によって決められる請求項１１に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
前記ブロックは、画素密度により定義される主データ（ｍａｉｎｄａｔａ）、副データ（ａｕｘｉｌｉａｒｙｄａｔａ）及び反主データ（ｎｅｇａｔｉｖｅｄａｔａ）を備える請求項１２に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
前記副データは、予め設定された基準輝度より小さい輝度を有し、前記主データは、前記副データの中で予め設定された基準画素密度より大きな画素密度を有するデータである請求項１３に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
前記反主データは、前記予め設定された基準輝度より大きい輝度を有するデータの中で前記予め設定された基準画素密度より小さい画素密度を有するデータである請求項１３に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
前記副データは、予め設定された輝度レベルに基づいて上位レベルの部分と下位レベルの部分とに分割される請求項１４に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
前記上位レベルの部分は、前記予め設定された輝度レベルと最下位の輝度レベルとの間で区画され、前記下位レベルの部分は、前記予め設定された輝度レベルと前記基準輝度レベルとの間で区画されて、前記副データは、前記上位レベルと下位レベルのうちいずれか一つとして格納される請求項１８に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
補正領域は、前記予め設定された輝度レベルの周囲で区画されて、微かな虹彩画像のデータレベルが前記補正レベルを用いた排他的論理和及び論理積の演算を通じて補正される請求項１７に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
前記瞳孔の中心は、多数の任意の瞳孔中心Ｉ_ｉを取得し、前記任意の瞳孔中心から候補となる瞳孔中心を抽出し、前記候補の瞳孔中心を用いて最終の瞳孔中心Ｔ_ｐ（ｘ_ｐ、ｙ_ｐ）を計算する順に計算される請求項１０に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
前記任意の瞳孔中心Ｉ_ｉは、実際の瞳孔境界上の任意の２点Ｓ（ｘ_１、ｙ_１）とＥ（ｘ_２、ｙ_２）を選択し、前記２点ＳとＥとを結ぶ線分を描いて円弧（ｓｅｇｍｅｎｔ）ＳＥを形成し、前記円弧の中心に垂直線を描いて前記垂直線が前記瞳孔境界の点Ｃ（ｘ_３、ｙ_３）と交差するようにし、円弧ＳＥとその上の点Ｃに基づいて前記任意の瞳孔中心を計算する方法で得られる請求項１９に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
前記任意の瞳孔中心Ｉ_ｉ（ｘ_０、ｙ_０）は、次の数式によって得られる請求項１９に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
前記候補となる瞳孔中心は、全クラス範囲（ｗｈｏｌｅｃｌａｓｓｒａｎｇｅ）にある半径を有する請求項２１に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
前記最終の瞳孔中心Ｔ_ｐ（ｘ_ｐ、ｙ_ｐ）は、次の数式によって得られる請求項２２に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
前記登録モジュールは、次の数式によって瞳孔の境界を決める請求項２３に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
前記画像分析モジュールは、前記虹彩画像が画像入力手段に提供される際に、ターゲットのクラスを検索し、前記ターゲットのクラスが存在していれば前記クラスでターゲットの参照虹彩画像を検索する請求項２に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
前記画像分析モジュールは、前記提供された虹彩画像を多数の水平バンドに分割し、前記バンドを対称的に分割することによってデータブロックを生成し、主データ、副データ及び反主データを有する前記データブロックをコード化する請求項２５に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
前記画像分析モジュールは、前記提供された虹彩画像と前記ターゲットの参照虹彩画像とを比較し、データ類似性及びバンド依存性を分析する請求項２６に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
前記画像分析モジュールは、前記類似性及びバンド依存性の分析結果に基づいて、前記提供された虹彩画像が予め設定されたセキュリティレベルの条件を満たしているか否かを判断する請求項２７に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
前記画像分析モジュールは、誤認識または偽造した無生物的虹彩の使用を予防するために、異なる瞳孔半径を有する一つ以上の虹彩画像を取得する請求項２８に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
前記瞳孔半径は、可視光線を用いて前記画像入力手段の接眼レンズ周囲の輝度を調節することによって調節される請求項２９に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
前記接眼レンズ周囲の輝度は、前記調節された輝度が予め設定された輝度より小さければ、非可視光線を用いて更に調節される請求項３０に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
前記画像分析モジュールは、前記ターゲットのクラスが存在していなければ否定の結果を直ちに出力する請求項２５に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
前記画像分析モジュールは、前記ターゲットのクラスが存在していれば対応する虹彩画像の大きさで前記提供された画像を拡大縮小（ｓｃａｌｅ）する請求項２５に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
前記画像分析モジュールは、前記ブロックの絶対位置を考慮して単位ブロックにある前記提供された画像と前記ターゲットの参照虹彩画像とを比較する請求項３３に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
前記画像分析モジュールは、前記ブロックでデータを画素密度によって主データ、副データ及び反主データに分類し、バンドの優先順位を付与する請求項３４に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
前記画像分析モジュールは、前記バンドの優先順位を反映して、前記ブロックの対応する主データ、副データ及び反主データの類似性を分析し、前記類似性が予め設定されたセキュリティレベルの条件を満たしているか否かを判断して身元確認に対する分析結果を出力する請求項３５に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
前記画像分析モジュールは、前記ブロックのバンドの優先順位によって前記ブロック類似性の依存度を付与する請求項３６に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
前記画像分析モジュールは、前記主データ、副データ及び反主データのデータ類似性を絶対要素として前記最終の結果に反映する請求項３７に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
前記画像分析モジュールは、前記副データの上位レベル及び下位レベル及び補正レベルのデータ類似性を前記最終の結果に反映する請求項３６に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
前記画像分析モジュールは、前記副データの前記補正レベルの反映程度と共に最終の結果を出力する請求項３９に記載の虹彩を用いた身元確認システム。
虹彩を用いた身元確認方法において、
（ａ）多数の虹彩画像を各個人から入力手段を通じて取得するステップと、
（ｂ）前記虹彩画像を一つ以上のクラスに分類するステップと、
（ｃ）前記虹彩画像を各個人に対する参照虹彩画像として対応するクラスに登録するステップと、
（ｄ）記録媒体に前記参照虹彩画像を格納するステップと、
（ｅ）身元確認のために多数の各個人別虹彩の実例を入力するステップと、
（ｆ）各虹彩の実例と対応するクラスにある参照虹彩画像とを比較することによってターゲットの参照虹彩画像を検索するステップと、
（ｇ）前記虹彩の実例を同一とするか否定するかを判断するステップと、を含む虹彩を用いた身元確認方法。
前記（ａ）ステップの後、前記身元確認のための個人の目から異なる瞳孔半径を有する前記虹彩画像を選択するステップを更に含む請求項４１に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
異なる瞳孔半径を有する虹彩画像を取得するために瞳孔半径を調節するステップを更に含む請求項４２に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
前記瞳孔半径は、前記画像入力手段の接眼レンズ周囲の輝度を調節することによって調節される請求項４３に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
前記輝度は、前記接眼レンズ周囲に可視光線を照射することによって調節される請求項４４に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
前記輝度は、前記輝度が予め設定された基準輝度より小さければ、非可視光線を照射することによって更に調節される請求項４５に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
前記クラスは、前記瞳孔半径によって定義される請求項４１に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
前記（ｄ）ステップは、
（ｄ１）多数のバンドを形成するために前記瞳孔の中心を通る水平線に基づいて各虹彩画像を垂直に分割するステップと、
（ｄ２）前記バンドを対称的に分割することによってデータブロックを生成するステップと、
（ｄ３）単位ブロックにある前記虹彩画像をコード化する（ｅｎｃｏｄｉｎｇ）ステップと、
（ｄ４）前記参照虹彩画像として前記虹彩画像を格納するステップと、を含む請求項４１に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
前記クラスは、虹彩半径の範囲内で予め設定された間隔をもって最小瞳孔半径と最大瞳孔半径との間の距離を分割することによって区画される請求項４７に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
前記虹彩画像は、前記瞳孔の中心に対する絶対座標データとして格納される請求項４９に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
前記虹彩画像は、前記バンドの情報と共に格納される請求項５０に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
前記バンドの情報は、参照優先順位を含む請求項５１に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
前記バンドは、多数のブロックを生成するように前記瞳孔の中心を通る垂直線によって対称的に分割される請求項５２に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
前記ブロックは、前記瞳孔と虹彩境界線との間の空間における位置によって異なる大きさを有する請求項５３に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
前記ブロックは、画素密度によって分類された主データ、副データ及び反主データを備える請求項５４に記載の虹彩を用いた確認方法。
前記副データは、輝度領域が予め設定された基準輝度より小さい領域であり、前記主データは、前記画素密度が予め設定された値より大きい副データの部分である請求項５３に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
前記反主データは、輝度が前記予め設定された基準輝度より大きい領域において画素密度が予め設定された基準値より大きい部分である請求項５５に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
前記副データは、予め設定された分割輝度レベルに基づいて上位と下位輝度レベルの部分に分割されて、前記上位及び下位輝度レベルの部分のうちいずれか一つの情報として格納される請求項５６に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
前記副データが前記予め設定された分割輝度レベルの周囲に形成された補正レベルの部分を有することによって、微かな虹彩画像のデータレベルが前記補正レベルにより補正される請求項５８に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
前記瞳孔の中心は、多数の任意の瞳孔中心Ｉ_ｉを取得し、前記任意の瞳孔中心から候補となる瞳孔中心を抽出し、前記候補の瞳孔中心を用いて最終の瞳孔中心Ｔ_ｐ（ｘ_ｐ、ｙ_ｐ）を計算する順に計算される請求項５０に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
前記任意の瞳孔中心は、実際の瞳孔境界上の任意の２点Ｓ（ｘ_１、ｙ_１）とＥ（ｘ_２、ｙ_２）を選択し、前記２点ＳとＥとを結ぶ線分を描いて円弧（ｓｅｇｍｅｎｔ）ＳＥを形成し、前記円弧の中心に垂直線を描いて前記垂直線が前記瞳孔境界の点Ｃ（ｘ_３、ｙ_３）と交差するようにし、円弧ＳＥとその上の点Ｃに基づいて前記任意の瞳孔中心を計算する方法で得られる請求項６０に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
前記任意の瞳孔中心Ｉ_ｉ（ｘ_０、ｙ_０）は、次の数式によって得られる請求項６１に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
前記候補となる瞳孔中心は、全クラス範囲（ｗｈｏｌｅｃｌａｓｓｒａｎｇｅ）にある半径を有する請求項６２に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
前記最終の瞳孔中心Ｔ_ｐ（ｘ_ｐ、ｙ_ｐ）は、次の数式によって得られる請求項６３に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
瞳孔の境界は、次の数式によって計算される請求項６４に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
前記虹彩画像が提供される際にターゲットのクラスを検索し、前記ターゲットのクラスが存在していれば、前記クラスでターゲットの参照虹彩画像を検索するステップを更に含む請求項４１に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
前記提供された画像は、多数の水平バンドに分割され、前記バンドは前記バンドが対称的なブロックに分割される順に分割されて、前記ブロックが主データ、副データ及び反主データをもってコード化される請求項６６に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
前記提供された虹彩画像は、前記ターゲットの参照虹彩画像と比較され、データ類似性及びバンド依存性が分析される請求項６７に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
異なる瞳孔半径を有する一つ以上の虹彩画像が誤認識または偽造した無生物的虹彩の使用を予防するために取得される請求項６８に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
前記瞳孔半径は、可視光線を用いて前記虹彩画像を提供するための目周囲の輝度を調節することによって調節される請求項６９に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
前記輝度は、前記調節された輝度が予め設定された輝度より小さければ、非可視光線を用いて更に調節される請求項７０に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
前記ターゲットのクラスが存在していなければ、否定の結果が直ちに出力される請求項６６に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
前記ターゲットの参照虹彩画像は、前記提供された虹彩画像に対応するクラスで検索される請求項７２に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
前記ターゲットのクラスが存在していれば、前記提供された画像は対応する画像の大きさで拡大縮小（ｓｃａｌｅ）される請求項７３に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
前記提供された画像と前記ターゲットの参照虹彩画像とは、前記ブロックの絶対位置を考慮して単位ブロックで比較される請求項７４に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
前記ブロックのデータは、画素密度によって主データ、副データ及び反主データに分類され、前記ブロックはバンドの優先順位が付与される請求項７５に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
前記類似性が予め設定されたセキュリティレベルの条件を満たしているか否かを判断するために、前記ブロックの対応する主データ、副データ及び反主データの類似性は前記バンドの優先順位を反映することによって分析され、分析の結果が出力される請求項７６に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
前記ブロックは、前記ブロックのバンドの優先順位によって類似性の依存度が付与される請求項７７に記載の虹彩を利用した身元確認方法。
前記主データ、副データ及び反主データのデータ類似性が絶対要素として最終の分析結果に反映される請求項７８に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
前記副データの上位レベル及び下位レベル及び補正レベルのデータ類似性が前記最終の分析結果に反映される請求項７９に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
前記最終の結果は、前記副データの前記補正レベルの反映程度と共に出力される請求項８０に記載の虹彩を用いた身元確認方法。
虹彩を用いた身元確認方法を実行するための身元確認プログラムを格納したコンピュータ読取り可能な記録媒体において、
前記虹彩を用いた身元確認方法は、
多数の虹彩画像を各個人から入力手段を通じて取得する過程と、
前記虹彩画像を一つ以上のクラスに分類する過程と、
前記虹彩画像を各個人に対する参照虹彩画像として対応するクラスに登録する過程と、
記録媒体に前記参照虹彩画像を格納する過程と、
身元確認のために多数の各個人別虹彩の実例を入力する過程と、
各虹彩の実例と対応するクラスにある参照虹彩画像とを比較することによってターゲットの参照虹彩画像を検索する過程と、
前記虹彩の実例を同一とするか否定するかを判断する過程と、を含む虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。
前記虹彩を用いた身元確認方法は、身元確認のための個人の目から異なる瞳孔半径を有する前記虹彩画像を選択する過程を更に含む請求項８２に記載の虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。
前記虹彩を用いた身元確認方法は、異なる瞳孔半径を有する虹彩画像を取得するために瞳孔半径を調節する過程を更に含む請求項８３に記載の虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。
前記瞳孔半径は、前記画像入力手段の接眼レンズ周囲の輝度を調節することによって調節される請求項８４に記載の虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。
前記輝度は、前記接眼レンズ周囲に可視光線を照射することによって調節される請求項８５に記載の虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。
前記輝度は、前記輝度が予め設定された基準輝度より小さければ、非可視光線を照射することによって更に調節される請求項８６に記載の虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。
前記クラスは、前記瞳孔半径によって区画される請求項８２に記載の虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。
記録媒体に前記参照虹彩画像を格納するための前記過程は、
多数のバンドを形成するために前記瞳孔の中心を通る水平線に基づいて各虹彩画像を垂直に分割するステップと、
前記バンドを対称的に分割することによってデータブロックを生成するステップと、
単位ブロックにある前記虹彩画像をコード化する（ｅｎｃｏｄｉｎｇ）ステップと、
前記参照虹彩画像として前記虹彩画像を格納するステップと、を含む請求項８２に記載の虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。
前記クラスは、虹彩半径の範囲内で予め設定された間隔をもって最小瞳孔半径と最大瞳孔半径との間の距離を分割することによって区画される請求項８８に記載の虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。
前記虹彩画像は、前記瞳孔の中心に対する絶対座標データとして格納される請求項８９に記載の虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。
前記虹彩画像は、前記バンドの情報と共に格納される請求項９１に記載の虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。
前記バンドの情報は、参照優先順位を含む請求項９２に記載の虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。
前記バンドは、多数のブロックを生成するように前記瞳孔の中心を通る垂直線によって対称的に分割される請求項９３に記載の虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。
前記ブロックは、前記瞳孔と虹彩境界線との間の空間における位置によって異なる大きさを有する請求項９４に記載の虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。
前記ブロックは、画素密度によって分類された主データ、副データ及び反主データを備える請求項９５に記載の虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。
前記副データは、輝度領域が予め設定された基準輝度より小さい領域であり、前記主データは、前記画素密度が予め設定された値より大きい副データの部分である請求項９５に記載の虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。
前記反主データは、輝度が前記予め設定された基準輝度より大きい領域において画素密度が予め設定された基準値より大きい部分である請求項９７に記載の虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。
前記副データは、予め設定された分割輝度レベルに基づいて上位と下位輝度レベルの部分に分割されて、前記上位及び下位輝度レベルの部分のうちいずれか一つの情報として格納される請求項９８に記載の虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。
前記副データが前記予め設定された分割輝度レベルの周囲に形成された補正レベルの部分を有することによって、微かな虹彩画像のデータレベルが前記補正レベルにより補正される請求項９９に記載の虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。
前記瞳孔の中心は、多数の任意の瞳孔中心Ｉ_ｉを取得し、前記任意の瞳孔中心から候補となる瞳孔中心を抽出し、前記候補の瞳孔中心を用いて最終の瞳孔中心Ｔ_ｐ（ｘ_ｐ、ｙ_ｐ）を計算する順に計算される請求項９１に記載の虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。
前記任意の瞳孔中心Ｉ_ｉは、実際の瞳孔境界上の任意の２点Ｓ（ｘ_１、ｙ_１）とＥ（ｘ_２、ｙ_２）を選択し、前記２点ＳとＥとを結ぶ線分を描いて円弧（ｓｅｇｍｅｎｔ）ＳＥを形成し、前記円弧の中心に垂直線を描いて前記垂直線が前記瞳孔境界の点Ｃ（ｘ_３、ｙ_３）と交差するようにし、円弧ＳＥとその上の点Ｃに基づいて前記任意の瞳孔中心を計算する方法で得られる請求項１０１に記載の虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。
前記任意の瞳孔中心Ｉ_ｉ（ｘ_０、ｙ_０）は、次の数式によって得られる請求項１０２に記載の虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。
前記候補となる瞳孔中心は、全クラス範囲（ｗｈｏｌｅｃｌａｓｓｒａｎｇｅ）にある半径を有する請求項１０３に記載の虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。
前記最終の瞳孔中心Ｔ_ｐ（ｘ_ｐ、ｙ_ｐ）は、次の数式によって得られる虹彩を用いた請求項１０４に記載の虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。
瞳孔の境界は、次の数式によって計算される請求項１０５に記載の虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。
前記虹彩を用いた身元確認方法は、前記虹彩画像が提供される際にターゲットのクラスを検索し、前記ターゲットのクラスが存在していれば、前記クラスでターゲットの参照虹彩画像を検索する過程を更に含む請求項８２に記載の身元確認プログラムを格納した記録媒体。
前記提供された画像は、多数の水平バンドに分割され、前記バンドは、前記バンドが対称的なブロックに分割される順に分割されて、前記ブロックが主データ、副データ及び反主データをもってコード化される請求項１０７に記載の虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。
前記提供された虹彩画像は、前記ターゲットの参照虹彩画像と比較され、データ類似性及びバンド依存性が分析される請求項１０８に記載の身元確認プログラムを格納した記録媒体。
異なる瞳孔半径を有する一つ以上の虹彩画像が誤認識または偽造した無生物的虹彩の使用を予防するために取得される請求項１０９に記載の虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。
前記瞳孔半径は、可視光線を用いて前記虹彩画像を提供するための目周囲の輝度を調節することによって調節される請求項１１０に記載の虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。
前記輝度は、前記調節された輝度が予め設定された輝度より小さければ、非可視光線を用いて調節される請求項１１１に記載の虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。
前記ターゲットのクラスが存在していなければ、否定の結果が直ちに出力される請求項１１２に記載の虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。
前記ターゲットの参照虹彩画像は、前記提供された虹彩画像に対応するクラスで検索される請求項１１３に記載の虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。
前記ターゲットのクラスが存在していれば、前記提供された画像は対応する画像の大きさで拡大縮小（ｓｃａｌｅ）される請求項１１４に記載の虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。
前記提供された画像と前記ターゲットの参照虹彩画像とは、前記ブロックの絶対位置を考慮して単位ブロックで比較される請求項１１５に記載の虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。
前記ブロックのデータは、画素密度によって主データ、副データ及び反主データに分類され、前記ブロックは、バンドの優先順位が付与される請求項１１６に記載の虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。
前記類似性が予め設定されたセキュリティレベルの条件を満たしているか否かを判断するために、前記ブロックの対応する主データ、副データ及び反主データの類似性は、前記バンドの優先順位を反映することによって分析され、分析の結果が出力される請求項１１７に記載の虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。
前記ブロックは、前記ブロックのバンドの優先順位によって類似性の依存度が付与される請求項１１８に記載の虹彩を利用した身元確認プログラムを格納した記録媒体。
前記主データ、副データ及び反主データのデータ類似性が絶対要素として最終の分析結果に反映される請求項１１９に記載の虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。
前記副データの上位レベル及び下位レベル及び補正レベルのデータ類似性が前記最終の分析結果に反映される請求項１２０に記載の虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。
前記最終の結果は、前記副データの前記補正レベルの反映程度と共に出力される請求項１２１に記載の虹彩を用いた身元確認プログラムを格納した記録媒体。