JP2005018405A - 目画像撮像装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】携帯端末装置への搭載が可能であり、かつ1枚の画像情報にもとづいて簡単なアルゴリズムによってぶれ検出が可能な目画像撮像装置を提供する。
【解決手段】被認証者の目を撮像し目画像を出力する撮像部120と、目画像内部に角膜反射による高輝度領域を発生させるための照明部110と、目画像のなかから角膜反射による高輝度領域を検出する角膜反射検出部135と、角膜反射による高輝度領域の形状にもとづき目画像のぶれの有無を検出するぶれ量算出部136とを備えた。
【選択図】 図1
【解決手段】被認証者の目を撮像し目画像を出力する撮像部120と、目画像内部に角膜反射による高輝度領域を発生させるための照明部110と、目画像のなかから角膜反射による高輝度領域を検出する角膜反射検出部135と、角膜反射による高輝度領域の形状にもとづき目画像のぶれの有無を検出するぶれ量算出部136とを備えた。
【選択図】 図1
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ハンディタイプの虹彩認証装置等に用いられる目画像撮像装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
一般に虹彩認証装置は、近赤外線を被認証者の目に当て、カメラを用いて目および目の周辺画像(以下、目画像と略記する)を撮像し、得られた目画像から虹彩情報を抽出して、すでに登録されている虹彩情報データベースの虹彩情報と比較照合することにより個人認証を行うものである。この虹彩認証装置において、被認証者の虹彩情報を正確に抽出するためには目の良好な画像を精度よく撮像する必要がある。しかしながら、携帯端末等に搭載されるハンディタイプの虹彩認証装置では手ぶれが発生しやすく、その場合は目の良好な画像が得られないので正確な認証を行えないという問題がある。このため、取得した目画像にぶれが生じていないかどうかを調べ、ぶれが生じた場合、再度、目画像の取得を行う等の操作が必要となる。
【0003】
従来、カメラ等に用いられるぶれ検出の方法としては、加速度センサ等を用いた機械的な方法(たとえば、特許文献1参照)や連続する複数枚の取得画像を用いて動きベクトルを計算する方法(たとえば、特許文献2参照)等が一般的であった。
【0004】
【特許文献1】
特開2001−8061号公報
【特許文献2】
特開平6−38091号公報
【0005】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、小型軽量が強くもとめられている携帯端末装置に虹彩認証装置を搭載するにあたっては、スペースの制約上、ぶれ検出のために加速度センサや角速度センサおよびそれらの制御回路を新たに付け加えることはできないという課題があった。また、膨大な計算が必要な動きベクトルにもとづくぶれ検出方法もCPUへの負担が大きく、演算に要する時間も多大となるという課題があった。
【0006】
本発明はこれらの課題を解決するものであり、新たなセンサや制御回路を付加することなく、CPUへの負担の小さいぶれ検出が可能な目画像撮像装置を提供することを目的とする。
【0007】
【課題を解決するための手段】
本発明の目画像撮像装置は、被認証者の目を目画像として撮像する撮像部と、被認証者の目を照明する照明部と、照明部の照明光が被認証者の目の角膜で反射することによって生じる角膜反射領域を目画像から検出し、角膜反射領域の形状にもとづき目画像のぶれを検出するぶれ検出部とを備えたことを特徴とする。この構成により新たなセンサや制御回路を付加することなく、CPUへの負担が小さいぶれ検出が可能となる。
【0008】
また、本発明の目画像撮像装置は、ぶれ検出部が角膜反射領域の形状の扁平度合いにもとづきぶれを検出することを特徴とする。
【0009】
さらに、本発明の目画像撮像装置は、扁平度合いが角膜反射領域の長径と短径との差であること特徴とする。この構成により、1枚の目画像情報にもとづいて簡単なアルゴリズムによって高速にぶれ量を判定することが可能となる。
【0010】
さらに、本発明の目画像撮像装置は、ぶれ検出部が角膜反射領域の面積にもとづきぶれを検出することを特徴とする。
【0011】
さらに、本発明の目画像撮像装置は、ぶれ検出部が角膜反射領域の面積とぶれが無い場合の角膜反射領域の面積との比にもとづきぶれを検出することを特徴とする。この構成により、さらに簡単なアルゴリズムによって高速にぶれ量を判定することが可能となる。
【0012】
また、本発明の目画像撮像装置は、照明部の照明光が近赤外線であることを特徴とする。この構成により、角膜反射領域のコントラストが高くなり、精度よく角膜反射領域の形状を検出することが可能となる。
【0013】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態における目画像撮像装置について、図面を用いて説明する。
【0014】
(実施の形態1)
図1は本発明の実施の形態1における目画像撮像装置のブロック図である。本実施の形態における目画像撮像装置100は、近赤外線(波長:700〜1000nm)を被認証者の目に照射する照明部110、目を撮像する撮像部120、目画像信号にもとづいてぶれを検出するぶれ検出部130、撮像された目画像が虹彩認証に適しているか否かを判定する画質判定部140、および各ブロックを制御するための制御部(図示せず)を備えている。
【0015】
照明部110は、近赤外線照明111と照明制御部112とを有し、目画像取得に適した光量の近赤外線を被認証者の目に照射する。
【0016】
撮像部120は、レンズ121、可視光カットフィルタ122、撮像素子123、画像信号変換部124および誘導ミラー125を有する。本実施の形態においては、レンズ121として固定焦点レンズを用いることで光学系の小型化と低コスト化を実現している。誘導ミラー125は、被認証者が誘導ミラー125に目を映すことによって撮像位置へ目を誘導する働きをする。そして、近赤外線照明111により照射された被認証者の目は、レンズ121および可視光カットフィルタ122を通して撮像素子123で撮像される。画像信号変換部124は、撮像素子123の出力信号から画像信号成分を取り出し、ゲイン調整等画像信号として必要な変換を行った上で、被認証者の目画像信号として出力する。
【0017】
ぶれ検出部130は、瞳孔位置検出部133、高輝度領域検出部134、角膜反射検出部135およびぶれ量算出部136を有する。瞳孔位置検出部133は、取得した画像信号を2値化して低輝度領域を抽出し、その形状と大きさから瞳孔であることを判定し、その中心座標をもとめる。高輝度領域検出部134は、取得した画像信号を2値化して高輝度領域を抽出する。抽出した高輝度領域のなかから角膜反射による高輝度領域、すなわち近赤外線照明111の照明光が被認証者の目の角膜で反射することによって生じた高輝度領域(角膜反射領域と定義する)を選択する。
【0018】
図2は照明が1つである場合における目画像の一例を示す図である。図2に示した例においては、目画像10のなかの角膜反射領域20は、ほぼ瞳孔30の内部に位置しており、ほぼ円形である。このように高輝度領域検出部134は、瞳孔の内部あるいはその近傍に位置すること、面積が大きすぎないことあるいは逆に小さすぎないこと等にもとづいて、高輝度領域のなかから角膜反射領域20を選択する。
【0019】
ぶれ量算出部136は、後述する信号処理によって角膜反射領域20の形状の特徴を抽出し、その結果にもとづいてぶれ量の大きさとその方向をもとめる。
【0020】
画質判定部140は、撮像された画像信号の輝度、コントラスト、合焦度、および上述したぶれ量にもとづいて、撮像された目画像が虹彩認証に適しているか否かを判定する。
【0021】
つぎに、本発明の実施の形態における目画像撮像装置の動作について説明する。図3は、本発明の実施の形態における目画像撮像装置の動作手順を示すフローチャートである。
【0022】
まず、撮像部120は目画像の取込みを行う(S11)。つぎに瞳孔位置検出部133は、取込んだ目画像を2値化し低輝度領域を抽出する(S12)。このとき、ステップS11で取込んだ画像は近赤外線照射時の目画像であり、瞳孔の赤外線吸収率は顔面の他の部分に比べて際立って高いため、ステップS12で抽出された低輝度領域は瞳孔をあらわすと考えることができる。
【0023】
高輝度領域検出部134はステップS11で取込んだ目画像を2値化し高輝度領域を抽出する(S13)。ここで抽出された高輝度領域のなかには、角膜による近赤外線照明111の反射像以外にも眼鏡レンズ、あるいは眼鏡のフレームによる照明反射像や画像信号のノイズ成分等が含まれていることがある。角膜反射検出部135はこの高輝度領域のなかから上述したノイズ成分を取り除き、角膜による近赤外線照明111の反射領域、すなわち角膜反射領域20を選び出す(S14)。角膜反射領域20は、近赤外線照明111が撮像素子123の近傍に設置されているため瞳孔内部あるいは瞳孔の近傍に位置し、その大きさもほぼ決まっている。したがって、高輝度領域のなかから、ステップS12の低輝度領域内部あるいはその近傍に存在し、かつ予想される所定範囲の面積を持つものを角膜反射領域20として選択する。これは、高輝度領域が大きすぎると外乱光、小さすぎるとノイズと考えられるためである。角膜反射領域20を抽出できなかった場合は、目画像そのものの取得に失敗したものとして画像の再取得を行う(S15)。
【0024】
角膜反射領域20が抽出できた場合、ぶれ量算出部136は角膜反射領域の代表点として角膜反射領域20の重心座標をもとめる(S21)。つぎに、ステップS21でもとめた代表点を原点として極座標による局部座標を設定し、角膜反射領域20の境界線の極座標をもとめる(S22)。そして、境界線の極座標にもとづいて短径とその方向、長径とその方向を算出する(S23)。ここで長径と短径との差は角膜反射領域20の扁平度合いをあらわし、扁平度合いが大きいほどぶれも大きいと考えることができる。したがって、長径と短径との差をもとめ、その値をぶれ量として出力する(S24)。
【0025】
図4(a)は、角膜反射領域20の一例に、極座標による局部座標を重ねた図を示し、図4(b)は上記の角膜反射領域20の境界線の極座標を示した図である。なお、図4(b)の横軸は角度、縦軸が動径をあらわす。この例においては、動径が極大を示す角度が45度、225度方向であるため、角膜反射領域20の形状は右上〜左下45度方向に細長い楕円形状である。また、長径rmaxは短径rminのおよそ3倍である。したがって、短径の値rminとぶれが無い場合の角膜反射領域20の直径とがほぼ等しいとすると、長径方向に沿って、短径の長さのほぼ2倍のぶれ、すなわち2×rminのぶれが生じていることがわかる。
【0026】
画質判定部140は、ステップS11で撮像された画像信号の輝度、コントラスト、合焦度、およびステップS24でもとめたぶれ量にもとづいて、撮像された目画像が虹彩認証に適しているか否かを判定し結果を出力するとともに、不適の場合は画像の再取得を行う(S25)。
【0027】
このように、近赤外線照明の角膜による反射は、瞳孔30内部または瞳孔30近傍にあり、かつその大きさと形状は近赤外線照明111の大きさと形状から予測できるものであるから、角膜反射領域20は撮像された目画像10に対する基準パターンとして用いることができる。そのため撮像された目画像10内の角膜反射領域20の形状が予測される形状と異なる場合にはぶれが発生したと考えることができ、その形状と大きさからぶれの方向と大きさを知ることができる。
【0028】
なお、本実施の形態においては、ぶれ検出の方法として、角膜反射領域20の境界線の座標をもとめる方法を用いたが、角膜反射領域20の扁平度合いが評価できれば、他の方法を用いてもよい。
【0029】
たとえば、図5に示した方法を用いても角膜反射領域20の扁平度合いを評価することができる。図5は半径rの円周上における角膜反射領域20の画素割合を示す図であり、図5(a)はぶれが小さい場合、図5(b)はぶれが大きい場合の関係を示している。このとき、半径rが小さいときは円周上の角膜反射領域20の画素割合はほぼ100%になるが、半径rがある値r1より大きくなると画素割合は減少しはじめ、半径rがある値r2より大きいと画素割合はほぼ0%となることがわかる。ここで、図5からわかるように、r1およびr2の値はそれぞれ角膜反射領域20の短径および長径に対応した値となるため、その差(r2−r1)は角膜反射領域20の扁平度合いを示し、ぶれ量をあらわす値として用いることができる。
【0030】
なお、角膜反射領域20の代表点の座標は、角膜反射領域20の重心座標を重心の定義にしたがって計算してもよいが、簡易的には角膜反射領域20のX座標の中心値とY座標の中心値の座標で代用してもよい。
【0031】
以上のように、本発明の実施の形態1によれば、目画像の角膜反射領域の形状にもとづき目画像のぶれを検出するぶれ検出部により、新たなセンサや制御回路を付加することなく小さいCPUの負担でぶれ検出を行うことができる。
【0032】
(実施の形態2)
図6は本発明の実施の形態2における目画像撮像装置のブロック図である。実施の形態2における目画像撮像装置200は、照明部110、撮像部120、ぶれ検出部230、制御部(図示せず)を備えている点は実施の形態1と同様である。実施の形態1と異なる点は、被認証者の目までの距離を測定する距離測定部250を備え、ぶれ量算出部236が角膜反射領域20の面積と撮像部120から目までの撮像距離とにもとづいてぶれ量をもとめることである。
【0033】
画像にぶれが無い場合の角膜反射の面積は照明の大きさと眼球の曲率および目までの撮像距離により決まり、照明の大きさと眼球の極率はほぼ一定であるため撮像距離で角膜反射領域20の面積を正規化した値(以下、正規化面積と略記する)はある一定値となる。しかし、画像にぶれがあると角膜反射領域20もぶれの方向に引き伸ばされるため正規化面積の値は上記の一定値より大きくなる。したがって、取得した目画像の角膜反射領域20の正規化面積とぶれが無い場合の角膜反射領域20の正規化面積との比をぶれ量の指標としてもとめることによって、ぶれの有無あるいはぶれ量を知ることができる。
【0034】
図7は、本発明の実施の形態2における目画像撮像装置200の動作手順を示すフローチャートである。ステップS15までは実施の形態1と同様であるため説明を省略する。角膜反射領域20を抽出できた場合、ぶれ量算出部236は角膜反射領域20の面積をもとめる(S31)。つぎに、距離測定部250で測定した距離にもとづいて角膜反射領域20の面積を正規化し正規化面積Sxをもとめる(S32)。このときの値Sxと、ぶれの無い画像における正規化面積Soとの比をもとめて、Sx/So>1+α(αはぶれ量の許容範囲を考慮した値)の場合には取得した目画像が虹彩認証に適さないものと判定し画像の再取得を行う(S33)。
【0035】
このように、取得した目画像の角膜反射領域20の正規化面積をもとめ、ぶれが無い場合の角膜反射領域20の正規化面積との比をもとめることによってぶれ量を知ることができる。上述のように実施の形態2におけるぶれ量算出部236は、角膜反射領域20の面積をもとめ正規化して正規化面積Sxを算出するだけであるので画像信号処理が簡単になる。さらに、角膜反射領域20の形状に依存せず面積をもとに信号処理を行うため、角膜反射領域の形状が複雑な場合であっても図7に示した手順と同一の手順でぶれ検出を行えるという利点がある。
【0036】
図8はいくつかの角膜反射領域20の形状例を示す図である。図8(a)はぶれが無い場合、図8(b)は直線状にぶれた場合、図8(c)は曲線状にぶれた場合、図8(d)は照明が2つあり、直線状にぶれた場合、図8(e)は照明が2つあり、しかもぶれにより2つの角膜反射領域20がつながった場合の形状をそれぞれ示している。実施の形態2によれば、角膜反射領域20がいずれの形状であってもその面積をもとめ正規化することによりぶれ量を知ることができる。
【0037】
ここで、距離測定部250としては、本発明の目画像撮像装置200を搭載する携帯端末装置に測距センサを備えている場合はその出力を用いてもよく、測距センサが無い場合には、たとえば取得した目画像のなかから虹彩の直径を算出し、この値を用いて正規化してもよい。もちろん画像にぶれがあると正確な虹彩の直径は得られないが、実際に発生しうるぶれの大きさであれば虹彩の直径の精度は低下するものの正規化に使用することは可能である。
【0038】
なお、上述の正規化処理はあくまでもぶれ検出の精度を上げるためのものであり、実施の形態2における必須条件ではない。すなわち、距離測定部250を設けず、ぶれ量算出部236は角膜反射領域20の面積を算出し、その値とぶれが無い場合における角膜反射領域20の面積との比を用いてぶれの有無を判定してもよい。
【0039】
以上のように、本発明の実施の形態2によれば、被認証者が目画像を取得した1枚の画像情報にもとづいて、簡単なアルゴリズムによって高速に手ぶれの有無を判定することができる目画像撮像装置を実現することが可能となる。
【0040】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、新たなセンサや制御回路を付加することなく、CPUの負担の小さいぶれ検出が可能な目画像撮像装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の実施の形態1における目画像撮像装置のブロック図
【図2】照明が1つである場合における目画像の一例を示す図
【図3】本発明の実施の形態1における目画像撮像装置の動作手順を示すフローチャート
【図4】(a)は、角膜反射領域の一例に、極座標による局部座標を重ねた図
(b)は、角膜反射領域の境界線の極座標を示した図
【図5】半径rの円周上における角膜反射領域の画素割合を示す図
【図6】本発明の実施の形態2における目画像撮像装置のブロック図
【図7】本発明の実施の形態2における目画像撮像装置の動作手順を示すフローチャート
【図8】角膜反射領域の形状例を示す図
【符号の説明】
10 目画像
20 角膜反射領域
30 瞳孔
100 目画像撮像装置
110 照明部
111 近赤外線照明
112 照明制御部
120 撮像部
121 レンズ
122 可視光カットフィルタ
123 撮像素子
124 画像信号変換部
125 誘導ミラー
130,230 ぶれ検出部
140 画質判定部
133 瞳孔位置検出部
134 高輝度領域検出部
135 角膜反射検出部
136,236 ぶれ量算出部
250 距離測定部
【発明の属する技術分野】
本発明は、ハンディタイプの虹彩認証装置等に用いられる目画像撮像装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
一般に虹彩認証装置は、近赤外線を被認証者の目に当て、カメラを用いて目および目の周辺画像(以下、目画像と略記する)を撮像し、得られた目画像から虹彩情報を抽出して、すでに登録されている虹彩情報データベースの虹彩情報と比較照合することにより個人認証を行うものである。この虹彩認証装置において、被認証者の虹彩情報を正確に抽出するためには目の良好な画像を精度よく撮像する必要がある。しかしながら、携帯端末等に搭載されるハンディタイプの虹彩認証装置では手ぶれが発生しやすく、その場合は目の良好な画像が得られないので正確な認証を行えないという問題がある。このため、取得した目画像にぶれが生じていないかどうかを調べ、ぶれが生じた場合、再度、目画像の取得を行う等の操作が必要となる。
【0003】
従来、カメラ等に用いられるぶれ検出の方法としては、加速度センサ等を用いた機械的な方法(たとえば、特許文献1参照)や連続する複数枚の取得画像を用いて動きベクトルを計算する方法(たとえば、特許文献2参照)等が一般的であった。
【0004】
【特許文献1】
特開2001−8061号公報
【特許文献2】
特開平6−38091号公報
【0005】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、小型軽量が強くもとめられている携帯端末装置に虹彩認証装置を搭載するにあたっては、スペースの制約上、ぶれ検出のために加速度センサや角速度センサおよびそれらの制御回路を新たに付け加えることはできないという課題があった。また、膨大な計算が必要な動きベクトルにもとづくぶれ検出方法もCPUへの負担が大きく、演算に要する時間も多大となるという課題があった。
【0006】
本発明はこれらの課題を解決するものであり、新たなセンサや制御回路を付加することなく、CPUへの負担の小さいぶれ検出が可能な目画像撮像装置を提供することを目的とする。
【0007】
【課題を解決するための手段】
本発明の目画像撮像装置は、被認証者の目を目画像として撮像する撮像部と、被認証者の目を照明する照明部と、照明部の照明光が被認証者の目の角膜で反射することによって生じる角膜反射領域を目画像から検出し、角膜反射領域の形状にもとづき目画像のぶれを検出するぶれ検出部とを備えたことを特徴とする。この構成により新たなセンサや制御回路を付加することなく、CPUへの負担が小さいぶれ検出が可能となる。
【0008】
また、本発明の目画像撮像装置は、ぶれ検出部が角膜反射領域の形状の扁平度合いにもとづきぶれを検出することを特徴とする。
【0009】
さらに、本発明の目画像撮像装置は、扁平度合いが角膜反射領域の長径と短径との差であること特徴とする。この構成により、1枚の目画像情報にもとづいて簡単なアルゴリズムによって高速にぶれ量を判定することが可能となる。
【0010】
さらに、本発明の目画像撮像装置は、ぶれ検出部が角膜反射領域の面積にもとづきぶれを検出することを特徴とする。
【0011】
さらに、本発明の目画像撮像装置は、ぶれ検出部が角膜反射領域の面積とぶれが無い場合の角膜反射領域の面積との比にもとづきぶれを検出することを特徴とする。この構成により、さらに簡単なアルゴリズムによって高速にぶれ量を判定することが可能となる。
【0012】
また、本発明の目画像撮像装置は、照明部の照明光が近赤外線であることを特徴とする。この構成により、角膜反射領域のコントラストが高くなり、精度よく角膜反射領域の形状を検出することが可能となる。
【0013】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態における目画像撮像装置について、図面を用いて説明する。
【0014】
(実施の形態1)
図1は本発明の実施の形態1における目画像撮像装置のブロック図である。本実施の形態における目画像撮像装置100は、近赤外線(波長:700〜1000nm)を被認証者の目に照射する照明部110、目を撮像する撮像部120、目画像信号にもとづいてぶれを検出するぶれ検出部130、撮像された目画像が虹彩認証に適しているか否かを判定する画質判定部140、および各ブロックを制御するための制御部(図示せず)を備えている。
【0015】
照明部110は、近赤外線照明111と照明制御部112とを有し、目画像取得に適した光量の近赤外線を被認証者の目に照射する。
【0016】
撮像部120は、レンズ121、可視光カットフィルタ122、撮像素子123、画像信号変換部124および誘導ミラー125を有する。本実施の形態においては、レンズ121として固定焦点レンズを用いることで光学系の小型化と低コスト化を実現している。誘導ミラー125は、被認証者が誘導ミラー125に目を映すことによって撮像位置へ目を誘導する働きをする。そして、近赤外線照明111により照射された被認証者の目は、レンズ121および可視光カットフィルタ122を通して撮像素子123で撮像される。画像信号変換部124は、撮像素子123の出力信号から画像信号成分を取り出し、ゲイン調整等画像信号として必要な変換を行った上で、被認証者の目画像信号として出力する。
【0017】
ぶれ検出部130は、瞳孔位置検出部133、高輝度領域検出部134、角膜反射検出部135およびぶれ量算出部136を有する。瞳孔位置検出部133は、取得した画像信号を2値化して低輝度領域を抽出し、その形状と大きさから瞳孔であることを判定し、その中心座標をもとめる。高輝度領域検出部134は、取得した画像信号を2値化して高輝度領域を抽出する。抽出した高輝度領域のなかから角膜反射による高輝度領域、すなわち近赤外線照明111の照明光が被認証者の目の角膜で反射することによって生じた高輝度領域(角膜反射領域と定義する)を選択する。
【0018】
図2は照明が1つである場合における目画像の一例を示す図である。図2に示した例においては、目画像10のなかの角膜反射領域20は、ほぼ瞳孔30の内部に位置しており、ほぼ円形である。このように高輝度領域検出部134は、瞳孔の内部あるいはその近傍に位置すること、面積が大きすぎないことあるいは逆に小さすぎないこと等にもとづいて、高輝度領域のなかから角膜反射領域20を選択する。
【0019】
ぶれ量算出部136は、後述する信号処理によって角膜反射領域20の形状の特徴を抽出し、その結果にもとづいてぶれ量の大きさとその方向をもとめる。
【0020】
画質判定部140は、撮像された画像信号の輝度、コントラスト、合焦度、および上述したぶれ量にもとづいて、撮像された目画像が虹彩認証に適しているか否かを判定する。
【0021】
つぎに、本発明の実施の形態における目画像撮像装置の動作について説明する。図3は、本発明の実施の形態における目画像撮像装置の動作手順を示すフローチャートである。
【0022】
まず、撮像部120は目画像の取込みを行う(S11)。つぎに瞳孔位置検出部133は、取込んだ目画像を2値化し低輝度領域を抽出する(S12)。このとき、ステップS11で取込んだ画像は近赤外線照射時の目画像であり、瞳孔の赤外線吸収率は顔面の他の部分に比べて際立って高いため、ステップS12で抽出された低輝度領域は瞳孔をあらわすと考えることができる。
【0023】
高輝度領域検出部134はステップS11で取込んだ目画像を2値化し高輝度領域を抽出する(S13)。ここで抽出された高輝度領域のなかには、角膜による近赤外線照明111の反射像以外にも眼鏡レンズ、あるいは眼鏡のフレームによる照明反射像や画像信号のノイズ成分等が含まれていることがある。角膜反射検出部135はこの高輝度領域のなかから上述したノイズ成分を取り除き、角膜による近赤外線照明111の反射領域、すなわち角膜反射領域20を選び出す(S14)。角膜反射領域20は、近赤外線照明111が撮像素子123の近傍に設置されているため瞳孔内部あるいは瞳孔の近傍に位置し、その大きさもほぼ決まっている。したがって、高輝度領域のなかから、ステップS12の低輝度領域内部あるいはその近傍に存在し、かつ予想される所定範囲の面積を持つものを角膜反射領域20として選択する。これは、高輝度領域が大きすぎると外乱光、小さすぎるとノイズと考えられるためである。角膜反射領域20を抽出できなかった場合は、目画像そのものの取得に失敗したものとして画像の再取得を行う(S15)。
【0024】
角膜反射領域20が抽出できた場合、ぶれ量算出部136は角膜反射領域の代表点として角膜反射領域20の重心座標をもとめる(S21)。つぎに、ステップS21でもとめた代表点を原点として極座標による局部座標を設定し、角膜反射領域20の境界線の極座標をもとめる(S22)。そして、境界線の極座標にもとづいて短径とその方向、長径とその方向を算出する(S23)。ここで長径と短径との差は角膜反射領域20の扁平度合いをあらわし、扁平度合いが大きいほどぶれも大きいと考えることができる。したがって、長径と短径との差をもとめ、その値をぶれ量として出力する(S24)。
【0025】
図4(a)は、角膜反射領域20の一例に、極座標による局部座標を重ねた図を示し、図4(b)は上記の角膜反射領域20の境界線の極座標を示した図である。なお、図4(b)の横軸は角度、縦軸が動径をあらわす。この例においては、動径が極大を示す角度が45度、225度方向であるため、角膜反射領域20の形状は右上〜左下45度方向に細長い楕円形状である。また、長径rmaxは短径rminのおよそ3倍である。したがって、短径の値rminとぶれが無い場合の角膜反射領域20の直径とがほぼ等しいとすると、長径方向に沿って、短径の長さのほぼ2倍のぶれ、すなわち2×rminのぶれが生じていることがわかる。
【0026】
画質判定部140は、ステップS11で撮像された画像信号の輝度、コントラスト、合焦度、およびステップS24でもとめたぶれ量にもとづいて、撮像された目画像が虹彩認証に適しているか否かを判定し結果を出力するとともに、不適の場合は画像の再取得を行う(S25)。
【0027】
このように、近赤外線照明の角膜による反射は、瞳孔30内部または瞳孔30近傍にあり、かつその大きさと形状は近赤外線照明111の大きさと形状から予測できるものであるから、角膜反射領域20は撮像された目画像10に対する基準パターンとして用いることができる。そのため撮像された目画像10内の角膜反射領域20の形状が予測される形状と異なる場合にはぶれが発生したと考えることができ、その形状と大きさからぶれの方向と大きさを知ることができる。
【0028】
なお、本実施の形態においては、ぶれ検出の方法として、角膜反射領域20の境界線の座標をもとめる方法を用いたが、角膜反射領域20の扁平度合いが評価できれば、他の方法を用いてもよい。
【0029】
たとえば、図5に示した方法を用いても角膜反射領域20の扁平度合いを評価することができる。図5は半径rの円周上における角膜反射領域20の画素割合を示す図であり、図5(a)はぶれが小さい場合、図5(b)はぶれが大きい場合の関係を示している。このとき、半径rが小さいときは円周上の角膜反射領域20の画素割合はほぼ100%になるが、半径rがある値r1より大きくなると画素割合は減少しはじめ、半径rがある値r2より大きいと画素割合はほぼ0%となることがわかる。ここで、図5からわかるように、r1およびr2の値はそれぞれ角膜反射領域20の短径および長径に対応した値となるため、その差(r2−r1)は角膜反射領域20の扁平度合いを示し、ぶれ量をあらわす値として用いることができる。
【0030】
なお、角膜反射領域20の代表点の座標は、角膜反射領域20の重心座標を重心の定義にしたがって計算してもよいが、簡易的には角膜反射領域20のX座標の中心値とY座標の中心値の座標で代用してもよい。
【0031】
以上のように、本発明の実施の形態1によれば、目画像の角膜反射領域の形状にもとづき目画像のぶれを検出するぶれ検出部により、新たなセンサや制御回路を付加することなく小さいCPUの負担でぶれ検出を行うことができる。
【0032】
(実施の形態2)
図6は本発明の実施の形態2における目画像撮像装置のブロック図である。実施の形態2における目画像撮像装置200は、照明部110、撮像部120、ぶれ検出部230、制御部(図示せず)を備えている点は実施の形態1と同様である。実施の形態1と異なる点は、被認証者の目までの距離を測定する距離測定部250を備え、ぶれ量算出部236が角膜反射領域20の面積と撮像部120から目までの撮像距離とにもとづいてぶれ量をもとめることである。
【0033】
画像にぶれが無い場合の角膜反射の面積は照明の大きさと眼球の曲率および目までの撮像距離により決まり、照明の大きさと眼球の極率はほぼ一定であるため撮像距離で角膜反射領域20の面積を正規化した値(以下、正規化面積と略記する)はある一定値となる。しかし、画像にぶれがあると角膜反射領域20もぶれの方向に引き伸ばされるため正規化面積の値は上記の一定値より大きくなる。したがって、取得した目画像の角膜反射領域20の正規化面積とぶれが無い場合の角膜反射領域20の正規化面積との比をぶれ量の指標としてもとめることによって、ぶれの有無あるいはぶれ量を知ることができる。
【0034】
図7は、本発明の実施の形態2における目画像撮像装置200の動作手順を示すフローチャートである。ステップS15までは実施の形態1と同様であるため説明を省略する。角膜反射領域20を抽出できた場合、ぶれ量算出部236は角膜反射領域20の面積をもとめる(S31)。つぎに、距離測定部250で測定した距離にもとづいて角膜反射領域20の面積を正規化し正規化面積Sxをもとめる(S32)。このときの値Sxと、ぶれの無い画像における正規化面積Soとの比をもとめて、Sx/So>1+α(αはぶれ量の許容範囲を考慮した値)の場合には取得した目画像が虹彩認証に適さないものと判定し画像の再取得を行う(S33)。
【0035】
このように、取得した目画像の角膜反射領域20の正規化面積をもとめ、ぶれが無い場合の角膜反射領域20の正規化面積との比をもとめることによってぶれ量を知ることができる。上述のように実施の形態2におけるぶれ量算出部236は、角膜反射領域20の面積をもとめ正規化して正規化面積Sxを算出するだけであるので画像信号処理が簡単になる。さらに、角膜反射領域20の形状に依存せず面積をもとに信号処理を行うため、角膜反射領域の形状が複雑な場合であっても図7に示した手順と同一の手順でぶれ検出を行えるという利点がある。
【0036】
図8はいくつかの角膜反射領域20の形状例を示す図である。図8(a)はぶれが無い場合、図8(b)は直線状にぶれた場合、図8(c)は曲線状にぶれた場合、図8(d)は照明が2つあり、直線状にぶれた場合、図8(e)は照明が2つあり、しかもぶれにより2つの角膜反射領域20がつながった場合の形状をそれぞれ示している。実施の形態2によれば、角膜反射領域20がいずれの形状であってもその面積をもとめ正規化することによりぶれ量を知ることができる。
【0037】
ここで、距離測定部250としては、本発明の目画像撮像装置200を搭載する携帯端末装置に測距センサを備えている場合はその出力を用いてもよく、測距センサが無い場合には、たとえば取得した目画像のなかから虹彩の直径を算出し、この値を用いて正規化してもよい。もちろん画像にぶれがあると正確な虹彩の直径は得られないが、実際に発生しうるぶれの大きさであれば虹彩の直径の精度は低下するものの正規化に使用することは可能である。
【0038】
なお、上述の正規化処理はあくまでもぶれ検出の精度を上げるためのものであり、実施の形態2における必須条件ではない。すなわち、距離測定部250を設けず、ぶれ量算出部236は角膜反射領域20の面積を算出し、その値とぶれが無い場合における角膜反射領域20の面積との比を用いてぶれの有無を判定してもよい。
【0039】
以上のように、本発明の実施の形態2によれば、被認証者が目画像を取得した1枚の画像情報にもとづいて、簡単なアルゴリズムによって高速に手ぶれの有無を判定することができる目画像撮像装置を実現することが可能となる。
【0040】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、新たなセンサや制御回路を付加することなく、CPUの負担の小さいぶれ検出が可能な目画像撮像装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の実施の形態1における目画像撮像装置のブロック図
【図2】照明が1つである場合における目画像の一例を示す図
【図3】本発明の実施の形態1における目画像撮像装置の動作手順を示すフローチャート
【図4】(a)は、角膜反射領域の一例に、極座標による局部座標を重ねた図
(b)は、角膜反射領域の境界線の極座標を示した図
【図5】半径rの円周上における角膜反射領域の画素割合を示す図
【図6】本発明の実施の形態2における目画像撮像装置のブロック図
【図7】本発明の実施の形態2における目画像撮像装置の動作手順を示すフローチャート
【図8】角膜反射領域の形状例を示す図
【符号の説明】
10 目画像
20 角膜反射領域
30 瞳孔
100 目画像撮像装置
110 照明部
111 近赤外線照明
112 照明制御部
120 撮像部
121 レンズ
122 可視光カットフィルタ
123 撮像素子
124 画像信号変換部
125 誘導ミラー
130,230 ぶれ検出部
140 画質判定部
133 瞳孔位置検出部
134 高輝度領域検出部
135 角膜反射検出部
136,236 ぶれ量算出部
250 距離測定部
Claims (6)
- 被認証者の目を目画像として撮像する撮像部と、
前記被認証者の目を照明する照明部と、
前記照明部の照明光が前記被認証者の目の角膜で反射することによって生じる角膜反射領域を前記目画像から検出し、前記角膜反射領域の形状にもとづき前記目画像のぶれを検出するぶれ検出部とを備えたことを特徴とする目画像撮像装置。 - 前記ぶれ検出部は、前記角膜反射領域の形状の扁平度合いにもとづきぶれを検出することを特徴とする請求項1に記載の目画像撮像装置。
- 前記扁平度合いは、前記角膜反射領域の長径と短径との差であることを特徴とする請求項2に記載の目画像撮像装置。
- 前記ぶれ検出部は、前記角膜反射領域の面積にもとづきぶれを検出することを特徴とする請求項1に記載の目画像撮像装置。
- 前記ぶれ検出部は、前記角膜反射領域の面積とぶれが無い場合の角膜反射領域の面積との比にもとづきぶれを検出することを特徴とする請求項1に記載の目画像撮像装置。
- 前記照明部の照明光は近赤外線であることを特徴とする請求項1から請求項5までのいずれかに記載の目画像撮像装置。
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2003
- 2003-06-26 JP JP2003182330A patent/JP2005018405A/ja not_active Withdrawn
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