JP2005040591A - 生体眼判定方法および生体眼判定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 生体の目と、写真や義眼とを、簡易な方式によって、判別可能にする。
【解決手段】 被撮影者の目ＥＹをカメラ１１の光軸と同軸で照明し、撮影する。このとき、目ＥＹが生体の目であれば網膜反射が生じ、瞳孔領域の輝度が高くなる。生体眼判定部１７は、カメラ１１によって撮影された画像の瞳孔領域の輝度値を基に、画像に含まれる目が生体の目であるか否かを判定する。
【選択図】 図５

Description

本発明は、例えば虹彩認証において、生体の目でないものを誤って認証することを防止するために、画像に映された目が生体の目であるか否かを判定する、いわゆる生体眼判定に関する。

近年、虹彩画像を用いた個人認証の技術が、重要施設への入退室管理、銀行等のＡＴＭ（Automated Teller Machine）およびＰＣログイン用途などに利用され始めている。特に、特許文献１に記載された方法は、世界各国においてすでに商品化がなされており、事実上の世界標準方式となりつつある。

特許文献１の方式では、虹彩を撮影した画像から虹彩領域を切り出し、虹彩領域を極座標で表現した後、2D Gabor Waveletフィルタリングを行い、虹彩コードを生成する。そして、生成した虹彩コードと予め登録しておいた虹彩コードとを比較することにより、個人認証を行う。

また、虹彩画像を用いた個人認証においては、虹彩の写真や義眼などを誤って認証を行う可能性がある。このような誤認証を防止する技術が、特許文献２，３に開示されている。特許文献２では、目の瞬きを検出したり、瞳孔径の変化を検出したりする。特許文献３では、可視光刺激を加えて、瞳孔径の変化を見る。
特許第３３０７９３６号公報 特開２０００−１０５８３０号公報 特許第３３１５６４８号公報

ところが、従来の技術では、次のような問題がある。

まず、特許文献２では、高速シャッタが必要であったり、処理時間がかかる、という問題がある。また特許文献３でも、瞳孔径の変化をみるために、処理に相当の時間を要する。

前記の問題に鑑み、本発明は、生体の目と、写真や義眼とを、簡易な方式によって、判別可能にすることを課題とする。

本発明では、網膜反射と呼ばれる現象を利用する。網膜反射について、簡単に説明する。

図１は眼球の断面図であり、網膜反射の仕組みを示す図である。図１に示すように、網膜反射の場合、光は瞳孔（虹彩によって塞がれない領域）を通って入射し網膜によって反射され、その反射光は入射光とほぼ同じ方向で逆向きに、瞳孔を通って眼球外部に出る。このため、目の画像では、瞳孔全体が明るく見える。

図２（ａ）は網膜反射が生じたときの目の画像の模式図、図２（ｂ）は図２（ａ）の画像の水平ラインＬにおける輝度プロファイルを示すグラフである。図２（ｂ）から、瞳孔領域において輝度が高くなっていることが分かる。

このような網膜反射は、生体の目に特有の現象であり、プリンタ画像や義眼では生じない。本発明はこの点に着目したものである。

すなわち、前記の課題を解決するために、本発明では、被写体を、カメラの光軸と同軸で照明して撮影した画像を用いて、前記画像に映された目の瞳孔領域の輝度値を基に、前記画像に映された目が生体の目であるか否かを判定する。

この発明によると、カメラの光軸と同軸で照明して撮影した画像では、生体の目については、網膜反射によって瞳孔領域の輝度が高くなる。一方、写真やプリンタ画像、あるいは義眼では、網膜反射は起こらず、瞳孔領域の輝度は生体の目ほどには高くならない。このため、画像の瞳孔領域の輝度値を基にして、簡易に、画像に映された目が生体の目であるか否かを判定することができる。

また、本発明では、被写体を、カメラの光軸と同軸で照明して撮影した第１の画像と、カメラの光軸とは異なる光軸で照明して撮影した第２の画像とを用いて、前記第１および第２の画像に映された目の瞳孔領域の輝度値を基に、前記画像に含まれる目が生体の目であるか否かを判定する。

この発明によると、生体の目については、カメラの光軸と同軸で照明して撮影した第１の画像では、網膜反射により瞳孔領域の輝度が大きくなり、かつ、カメラの光軸とは異なる光軸で照明して撮影した第２の画像では、瞳孔領域の輝度は小さくなる。すなわち、第１および第２の画像において、瞳孔領域に大きな輝度の違いが生じる。一方、写真やプリンタ画像、あるいは義眼では、第１および第２の画像において、瞳孔領域に生体の目ほど輝度の違いは生じない。このため、画像の瞳孔領域の輝度値を基にして、簡易に、画像に映された目が生体の目であるか否かを判定することができる。また、網膜反射が起こったときの写真やプリンタ画像を用いた場合でも、第１および第２の画像において輝度差が生じないので、精度のよい判別が可能となる。

本発明によると、画像の瞳孔領域の輝度値を基にして、簡易に、画像に映された目が生体の目であるか否かを判定することができる。

本発明の第１の態様によれば、生体眼判定方法として、被写体をカメラの光軸と同軸で照明して撮影した画像を取得する第１ステップと、前記画像に映された目が生体の目であるか否かを、前記画像の，当該目の瞳孔領域における輝度値を基にして、判定する第２ステップとを備えたものを提供する。

本発明の第２態様によれば、前記第２ステップにおいて、瞳孔領域と虹彩領域との輝度値の差または比が所定の閾値よりも大きいとき、当該目は生体の目であると判定する第１態様の生体眼判定方法を提供する。

本発明の第３態様によれば、前記第１ステップにおいて、時間的に連続する複数の前記画像を取得し、前記第２ステップにおいて、前記各画像から得た瞳孔領域における輝度値に係る所定の指標の時間変化を基にして、当該目が生体の目であるか否かを判定する第１態様の生体眼判定方法を提供する。

本発明の第４態様によれば、前記所定の指標は、瞳孔領域における輝度値の平均値である第３態様の生体眼判定方法を提供する。

本発明の第５態様によれば、前記所定の指標は、瞳孔領域と虹彩領域との輝度値の比である第３態様の生体眼判定方法を提供する。

本発明の第６態様によれば、前記所定の指標は、瞳孔領域における各画素の輝度値の総和である第３態様の生体眼判定方法を提供する。

本発明の第７態様によれば、前記輝度値の総和として、虹彩領域の面積で正規化した値を用いる第６態様の生体眼判定方法を提供する。

本発明の第８態様によれば、生体眼判定方法として、被写体をカメラの光軸と同軸で照明して撮影した第１の画像と、前記被写体をカメラの光軸と異なる光軸で照明して撮影した第２の画像とを取得する第１ステップと、前記第１および第２の画像に映された目が生体の目であるか否かを、前記第１および第２の画像の，当該目の瞳孔領域における輝度値を基にして、判定する第２ステップとを備えたものを提供する。

本発明の第９態様によれば、前記第２ステップにおいて、前記第１の画像における瞳孔領域と虹彩領域との輝度値の差である第１の輝度差と、前記第２の画像における瞳孔領域と虹彩領域との輝度値の差である第２の輝度差とを求め、前記第１の輝度差と前記第２の輝度差との差の絶対値が、所定の閾値よりも大きいとき、当該目は生体の目であると判定する第８態様の生体眼判定方法を提供する。

本発明の第１０態様によれば、前記第２ステップにおいて、前記第１の画像における瞳孔領域と虹彩領域との輝度値の比である第１の輝度比と、前記第２の画像における瞳孔領域と虹彩領域との輝度値の比である第２の輝度比とを求め、前記第１の輝度比と前記第２の輝度比との比が、所定の閾値よりも大きいとき、当該目は生体の目であると判定する第８態様の生体眼判定方法を提供する。

本発明の第１１態様によれば、生体眼判定装置として、被写体を撮影するカメラと、前記被写体を前記カメラの光軸と同軸で照明する照明手段と、前記照明手段による照明時に前記カメラによって撮影された画像を受け、前記画像に映された目が生体の目であるか否かを、前記画像の，当該目の瞳孔領域における輝度値を基にして、判定する生体眼判定部とを備えたものを提供する。

本発明の第１２態様によれば、被写体を撮影するカメラと、前記被写体を前記カメラの光軸と同軸で照明する第１の照明手段と、前記被写体を前記カメラの光軸と異なる軸で照明する第２の照明手段と、前記第１の照明手段による照明時に前記カメラによって撮影された第１の画像、および、前記第２の照明手段による照明時に前記カメラによって撮影された第２の画像を受け、前記第１および第２の画像に映された目が生体の目であるか否かを、前記第１および第２の画像の，当該目の瞳孔領域における輝度値を基にして、判定する生体眼判定部とを備えたものを提供する。

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。

（第１の実施形態）
図４は本発明の第１の実施形態に係る虹彩認証方法を示すフローチャートである。図４のフローには、生体眼判定を行うステップＳ１４，Ｓ１５が含まれている。

図５は本実施形態に係る虹彩認証装置の構成の一例である。図５において、撮影装置１０は、被撮影者の目ＥＹ（被写体）を撮影するためのカメラ１１と、照明１２およびハーフミラー１３とを備えている。照明１２から出た光は、ハーフミラー１３によって反射されて、目ＥＹを照明する。カメラ１１は照明１２によって照明がなされているとき、ハーフミラー１３を介して目ＥＹの画像を撮影する。このとき、カメラ１１の光軸と照明１２とは同軸（同軸落射照明）になっている。すなわち、照明１２およびハーフミラー１３によって、照明手段１９が構成されている。また画像処理部１５は虹彩認証部１６および生体眼判定部１７を備えており、撮影装置１０によって得られた目の画像に対して、生体眼判定を含む虹彩認証を実行する。撮影装置１０および生体眼判定部１７によって、生体眼判定装置が構成されている。

まずステップＳ１１において、撮影装置１０によって、虹彩画像を撮影する。図６に示すように、目は正面から見たとき、瞳孔Ａ１、虹彩Ａ２および強膜Ａ３から構成されている。瞳孔Ａ１と虹彩Ａ２との境界を瞳孔外縁Ｅ１、虹彩Ａ２と強膜Ａ３との境界を虹彩外縁Ｅ２と呼ぶ。ステップＳ１１では、少なくとも虹彩Ａ２が画像内に含まれるように撮影を行う。

撮影装置１０の照明１２は例えば、近赤外の波長域を有するＬＥＤ１個または数個で構成される。近赤外光を用いて目ＥＹを照明する利点は、被撮影者が眩しさを感じないことである。

また、撮影した画像を虹彩認証に用いるため、カメラ１１の前に可視光カットフィルタ１４を設けている。これにより、カメラ１１は近赤外成分のみを受光する。

なお、本実施形態では、光源に近赤外の波長域を有するＬＥＤを用いたが、他の光源や他の波長域（例えば可視光）でもかまわない。

撮影時は、カメラ１１の露光時のみ、照明１２を同期させて発光させる。これにより、目に照明が当たることによる被撮影者の負担を低減させることができる。

次にステップＳ１２において、ステップＳ１１で撮影した画像を用いて虹彩認証を行う。この処理は虹彩認証部１６によって実行される。虹彩認証の手法については、どのような手法を用いてもよいが、ここでは、特許文献１に記載された手法を用いるものとする。手法の概略は、以下の通りである。

（１） 瞳孔外縁Ｅ１および虹彩外縁Ｅ２を決定し、虹彩領域を切り出す。

（２） 切り出された虹彩領域をｘｙ直交座標系からｒθ極座標系へ変換する。

（３） 解析帯域を決定する（半径方向をリング状に８分割）。

（４） マルチスケールの２−ｄ Ｇａｂｏｒフィルタを適用し、Ｇａｂｏｒフィルタ出力後の信号を二値化したものを虹彩コードとする。

（５） 予め登録されていた登録虹彩コードと、認証時の虹彩コードとを比較（排他的ＯＲ）し、２つのコード間のハミング距離を計算する。

（６） ハミング距離が閾値以下の場合は、本人として受け入れ、そうでなければ他人として棄却する。

そしてステップＳ１３において、認証が成功したか否かをチェックする。上の（６）において本人として受け入れられた場合は認証成功とし（Ｙｅｓ）、ステップＳ１４にすすむ。そうでないときは（Ｎｏ）、他人として棄却し、処理を終了する。

ステップＳ１４では、生体眼判定を行う。この処理は生体眼判定部１７によって実行されるが、詳細については後述する。そして、判定の結果、生体の目でないと判定されたときは（Ｓ１５でＮｏ）、棄却し、処理を終了する。一方、生体の目であると判定されたときは（Ｓ１５でＹｅｓ）、認証成功として、処理を終了する。

なお、図４のフローでは、先に虹彩認証を行い、認証成功の場合のみ生体眼判定を行うものとしているが、図７に示すように、先に生体眼判定を行い（Ｓ２２）、生体の目であると判定されたときのみ（Ｓ２３でＹｅｓ）虹彩認証を行う（Ｓ２４）ようにしてもよい。いずれの方法にしろ、最終的に認証されるためには、生体眼判定と虹彩認証の両方において棄却されない必要がある。

ここで、ステップＳ１４における生体眼判定について、図８のフローに従って詳細に説明する。ここでの処理が、本実施形態に係る生体眼判定方法に対応している。

まずステップＳ３１において、瞳孔領域の決定を行う。ここで、図４のフローのように、生体眼判定Ｓ１４よりも先に虹彩認証Ｓ１２を行う場合は、虹彩認証処理の中で瞳孔の位置は既に求められているので、その結果を利用すればよい。一方、図７のフローのように、虹彩認証Ｓ２４よりも先に生体眼判定Ｓ２２を行う場合は、ここで瞳孔領域の決定を行う。瞳孔領域の決定には任意の手法を用いることができ、例えば特許文献１に記載された手法を用いればよい。

次にステップＳ３２において、瞳孔領域の輝度値を基にして、画像に映された目が生体の目であるか否かを判定する。本実施形態のように同軸落射照明を用いて撮影する場合、生体の目であるときは、図２（ａ）に示すように、網膜反射によって画像の瞳孔領域全体の輝度が大きくなる。これに対して、目の写真や義眼では、同軸落射照明であっても網膜反射は生じない。本実施形態ではこの点を利用して、生体の目と、写真や義眼とを判別する。

ここでは生体眼判定のために、瞳孔領域内の輝度値の平均値を用いる。そして、平均値が所定の閾値ＴＨ１よりも大きいとき、網膜反射が起こっていると判断し、画像に映された目は生体の目であると判定する。

また、瞳孔領域内の角膜反射の影響を避けるために、瞳孔領域内の輝度値の平均値を計算する際に、輝度値が所定の閾値ＴＨ２よりも小さい画素のみを用いるようにしてもよい。図３は角膜反射の仕組みを示す図である。図３に示すように、角膜反射の場合、光は眼球の表面にある角膜によって反射される。

角膜反射の特徴の１つとして、網膜反射よりも輝度が大きくなり、輝度が飽和しやすいことが挙げられる。このため、閾値ＴＨ２を適切に設定することにより、簡単に、角膜反射の影響を除外できる。

図９は実際の目を同軸落射照明を用いて撮影した画像の模式図、図１０は虹彩画像のプリンタ出力を同軸落射照明を用いて撮影した生体眼画像の模式図である。実際の目を撮影した画像では、図９のように網膜反射が起こり、プリンタ出力を撮影した画像では、図１０のように網膜反射は起こらない。瞳孔領域の輝度値の平均値（ただし輝度飽和領域は除く）は、図９ではＰ１、図１０ではＰ２であったとする。よって、閾値ＴＨ１を、Ｐ２＜ＴＨ１＜Ｐ１と設定することによって、生体の目か否かを判別できる。

もちろん、画像の明るさは、照明の強度、レンズの絞り、カメラの黒レベルやゲインによって変化するため、閾値ＴＨ１の値はそれらの値に応じて調整すればよい。

また図２（ｂ）から分かるように、網膜反射の場合、瞳孔領域内の輝度値はほぼ一様に大きくなるので、瞳孔領域の輝度値の分散または標準偏差が所定の閾値ＴＨ３よりも小さいか否かを、生体の目の判定条件に付け加えてもよい。図９において、瞳孔領域の輝度値の標準偏差（ただし輝度飽和領域は除く）がσ１であるとした場合、閾値ＴＨ３をＴＨ３＞σ１のように設定すればよい。瞳孔領域の輝度平均値だけでなく、標準偏差も含めて判定することによって、より正確な生体眼判定が可能となる。

また、各画像において、瞳孔領域と虹彩領域の輝度値同士を比較してもよい。例えば、瞳孔領域の輝度値が虹彩領域の輝度値よりも大きいとき、生体の目であると判定する。図１０の画像では、瞳孔領域の輝度値Ｐ２は虹彩領域の輝度値Ｉ２よりも小さいことを利用して、生体の目ではないと判定する。一方、図９の画像では、瞳孔領域の輝度値Ｐ１は虹彩領域の輝度値Ｉ１よりも大きいことを利用して、生体の目であると判定する。

さらに、瞳孔領域と虹彩領域との輝度値の差が、所定の閾値ＴＨ４よりも大きいか否かを、生体の目の判定条件としてもよい。輝度値の差は、図９の画像ではＰ１−Ｉ１、図１０の画像ではＰ２−Ｉ２である。よって、ＴＨ４を、Ｐ２−Ｉ２＜ＴＨ４＜Ｐ１−Ｉ１と設定することによって、図１０を生体の目ではない画像と判定できる。

あるいは、瞳孔領域と虹彩領域との輝度値の比が、所定の閾値ＴＨ５よりも大きいか否かを生体の目の判定条件としてもよい。輝度値の比は、図９の画像ではＰ１／Ｉ１、図１０の画像ではＰ２／Ｉ２である。よって、ＴＨ５を、Ｐ２／Ｉ２＜ＴＨ５＜Ｐ１／Ｉ１と設定することによって、図１０を生体の目ではないと判定できる。

以上のように本実施形態によると、被写体をカメラの光軸と同軸で照明して撮影した画像から、瞳孔領域の輝度値を基にして、生体の目と、写真や義眼とを区別することができる。したがって、生体眼判定を簡易な方法によって実現することができ、例えば、個人認証において、生体の目ではないものを誤って認証することを防止し、信頼性を高めることができる。

なお、良好な網膜反射を得るためには、被撮影者の目ＥＹがカメラ１１に正対する必要がある。このために、可視光カットフィルタ１４、または、撮影装置１０前方に設けた透明なカバーの中央等に、視線誘導のためのマーカを設けてもよい。また、照明１２の隣に、視線誘導用の可視光照明を別途設けてもよい。この場合、可視光照明は、被撮影者が眩しくないように、視認できる最低限の明るさにするとよい。

なお、図４のフローでは虹彩認証の後に生体眼判定を行うものとし、図７のフローでは生体眼判定の後に虹彩認証を行うものとしたが、虹彩認証と生体眼判定とは必ずしも直列に処理する必要はなく、例えば、２個の演算装置例えば虹彩認証部１６および生体眼判定部１７によって、並列に実行してもよい。

＜“同軸”について＞
本実施形態では、被写体をカメラの光軸と同軸で照明するようにしているが、この場合の“同軸”は、厳密な同軸を意味するものではなく、網膜反射が撮影できる程度に“ほぼ同軸”であればよい。すなわち、本発明における“同軸”とは、厳密な同軸だけでなく、網膜反射が撮影できる範囲内の概略同軸も含む。

図１１および図１２を参照して、網膜反射が撮影できる範囲について説明する。照明の入射光は、レンズに相当する水晶体により屈折して網膜上に結像する。網膜上に結像された照明光は、水晶体により屈折して眼球の外に出て行く。人間の目が照明にピントを合わせており、かつ、レンズに相当する水晶体の収差がない場合は、網膜上に結像された照明光は、図１１のように、照明の位置に再び集光する。よって、図１１の斜線領域にカメラを置いた場合に、網膜反射が撮影できることになる。

一方、人間の目が照明にピントを合わせていない、または、水晶体の収差がある場合は、図１２のように、網膜反射が撮影できる領域はより広くなる。

したがって、図１１や図１２の斜線領域にカメラの光軸が含まれている場合、網膜反射が撮影できる程度にほぼ同軸である、と定義し、本発明の“同軸”に含めるものとする。

ちなみに、照明とカメラ光軸がずれていても網膜反射が起こる例として、カメラのフラッシュによる赤目現象が挙げられる。通常のカメラでは、レンズ位置とフラッシュの位置は異なるが、その距離が撮影距離に比べて小さいため、完全な同軸ではないものの、網膜反射である赤目が撮影される。

＜撮影装置の他の構成＞
本実施形態では、照明１２とカメラ１１の光軸を同軸にするためにハーフミラー１３を設けたが、照明１２とカメラ１１の位置をハーフミラー１３に対して逆に設定してもよい。この場合、照明１２の光はハーフミラー１３を透過して目ＥＹを照明し、カメラ１１はハーフミラー１３によって反射した画像を撮影する。

また、照明とカメラの光軸を同軸にする構成は、ハーフミラーを用いなくても実現可能である。例えば図１３の撮影装置１０Ａでは、照明手段としての照明１２Ａがカメラ１１前方の光軸上に配置されている。ただしこの構成では、照明１２Ａの光が直接カメラ１１に入射しないように、照明１２Ａとカメラ１１との間に遮光手段１８を設ける必要がある。当然、遮光手段１８の領域を通しては被写体を撮影することができないため、図１３の撮影装置１０Ａで撮影した画像は、図１４のように、瞳孔領域Ａ１内に遮光領域ＣＲが含まれることになる。ただし、虹彩認証では虹彩領域Ａ２の画像が得られればよいため、問題にはならない。

また、図１５の撮影装置１０Ｂでは、照明手段としての照明１２Ｂがカメラ１１の光軸から少しずらして配置されている。ただし、照明１２Ｂに対するカメラ１１の位置は、図１２に示すような網膜反射が撮影可能な領域に含まれている。すなわち、被撮影者の目ＥＹは、カメラ１１の光軸といわゆる“同軸”に照明されている。さらに、図１５の変形として、図１６のように、カメラレンズ１１ａの周りに照明手段としての照明１２ｃを複数個配置してもよい。

（第２の実施形態）
本発明の第２の実施形態に係る虹彩認証方法は、基本的な処理の流れは、第１の実施形態と同様である。異なるのは、被写体をカメラの光軸と同軸で照明して撮影した第１の画像とは別個に、カメラの光軸と異なる光軸で照明して撮影した第２の画像を取得し、これら第１および第２の画像を用いて、生体眼判定を行う点である。

図１７は本実施形態に係る虹彩認証装置の構成の一例であり、図５と共通の構成要素には、図５と同一の符号を付している。図１７の撮影装置２０が図５の撮影装置１０と異なるのは、照明１２に加えて、照明２１が設けられている点である。照明２１は、被撮影者の目ＥＹを、直接、カメラ１１の光軸と異なる軸で照明する（すなわち、同軸落射照明ではない非同軸照明）。照明１２およびハーフミラー１３によって第１の照明手段１９が構成され、照明２１によって第２の照明手段が構成されている。また画像処理部２２は虹彩認証部２３および生体眼判定部２４を備えており、撮影装置２０によって得られた目の画像に対して、生体眼判定を含む虹彩認証を実行する。撮影装置２０および生体眼判定部２４によって、生体眼判定装置が構成されている。

本実施形態における処理について、ここでは図４のフローを参照して説明する。もちろん、図７に示すように、虹彩認証の前に生体眼判定を行うようにしてもよいし、虹彩認証と生体眼判定とを並行に行ってもよい。

まずステップＳ１１において、撮影装置２０によって、虹彩画像を撮影する。ここでは、照明１２のみを発光させた場合と、照明２１のみを発光させた場合とについて、それぞれ撮影を行う。照明１２のみを発光させたとき、すなわち同軸落射照明のときの画像を第１の画像とし、照明２１のみを発光させたとき、すなわち同軸落射照明でないときの画像を第２の画像とする。

次にステップＳ１２において、ステップＳ１１で撮影した画像を用いて虹彩認証を行う。この処理は虹彩認証部２３によって実行される。虹彩認証には、第１および２の画像のうち少なくともいずれか一方を用いる。ここでは、第２の画像を用いて認証を行うものとする。もちろん、第１の画像を用いて認証を行ってもよい。また、第１および第２の画像の両方を用いて認証を行い、例えばそのいずれかで認証が成功すれば最終的に認証成功としたり、両方で認証が成功すれば最終的に認証成功としてもよく、セキュリティレベルに応じて、認証ポリシーを決定すればよい。虹彩認証の手法は第１の実施形態に示したとおりである。

そしてステップＳ１３において、認証が成功したか否かをチェックする。認証が成功したときは（Ｙｅｓ）ステップＳ１４にすすみ、そうでないときは（Ｎｏ）、他人として棄却し、処理を終了する。

ステップＳ１４では、生体眼判定を行う。詳細については後述する。そして、判定の結果、生体の目でないと判定されたときは（Ｓ１５でＮｏ）、棄却し、処理を終了する。一方、生体の目であると判定されたときは（Ｓ１５でＹｅｓ）、認証成功として、処理を終了する。

ここで、ステップＳ１４における生体眼判定について、図８のフローに従って詳細に説明する。ここでの処理が、本実施形態に係る生体眼判定方法に対応している。

まずステップＳ３１にて、第１および第２の画像について、瞳孔領域の決定を行う。ここでは、第２の画像については、瞳孔の位置はステップＳ１２において既に求められているため、第１の画像について瞳孔領域の決定を行えばよい。ただし、第１および第２の画像の撮影間隔が短い場合、例えば３０フレーム／ｓのカメラで連続して撮影したような場合には、第１および第２の画像における瞳孔領域はほとんど変化していないと考えられる。よって、第２の画像における瞳孔位置を、第１の画像における瞳孔位置として採用してもよい。また、図７のフローのように、虹彩認証Ｓ２４よりも先に生体眼判定Ｓ２２を行う場合は、ここで瞳孔領域の決定を行う。瞳孔領域の決定には任意の手法を用いることができ、例えば特許文献１に記載された手法を用いればよい。

次にステップＳ３２において、第１および第２の画像における瞳孔領域の輝度値を基にして、画像に映された目が生体の目であるか否かを判定する。生体の目であるときは、同軸落射照明の場合、網膜反射によって瞳孔領域全体の輝度が大きくなる一方、同軸落射照明でない場合、瞳孔領域の輝度は小さくなる。本実施形態ではこの点を利用して、生体の目と、写真や義眼とを区別する。

ここでは生体眼判定のために、瞳孔領域内の輝度値の平均値を用いる。第１および第２の画像において、瞳孔領域の輝度値の平均値をそれぞれＰａ，Ｐｂとすると、輝度差（Ｐａ−Ｐｂ）が所定の閾値ＴＨ１よりも大きいとき、網膜反射が起こっていると判断し、画像に映された目は生体の目であると判定する。

図１８および図１９は非同軸照明を用いて撮影した第２の画像の例であり、図１８は実際の目を撮影したもの、図１９はプリンタ出力を撮影したものである。また、同軸落射照明を用いて撮影した第１の画像として図９および図１０が得られたとすると、輝度差（Ｐａ−Ｐｂ）は、実際の目の画像（図９および図１８）ではＰ１−Ｐ３となり、プリンタ出力を撮影した画像（図１０および図１９）ではＰ２−Ｐ４となる。よって、閾値ＴＨ１を、Ｐ２−Ｐ４＜ＴＨ１＜Ｐ１−Ｐ３と設定することによって、生体の目と生体ではない目とを判別できる。

また、第１の画像における瞳孔領域の輝度平均値Ｐａが所定の閾値ＴＨ２よりも大きく、かつ、第２の画像における瞳孔領域の輝度平均値Ｐｂが所定の閾値ＴＨ３よりも小さいとき、生体の目と判定してもよい。

また、瞳孔領域と虹彩領域との輝度値の差を用いてもよい。第１の画像における虹彩領域の輝度平均値をＩａ、第２の画像における虹彩領域の輝度平均値をＩｂとすると、例えば、第１の画像における輝度差すなわち第１の差（Ｐａ−Ｉａ）と第２の画像における輝度差すなわち第２の差（Ｐｂ−Ｉｂ）の差の絶対値が、閾値ＴＨ４よりも大きいとき、生体の目であると判定する。先の画像例の場合、実際の目については、第１の画像（図９）における輝度差（Ｐａ−Ｉａ）はＰ１−Ｉ１、第２の画像（図１８）における輝度差（Ｐｂ−Ｉｂ）はＰ３−Ｉ３であり、その差の絶対値は｜（Ｐ１−Ｉ１）−（Ｐ３−Ｉ３）｜）となる。一方、プリンタ出力については、第１の画像（図１０）における輝度差（Ｐａ−Ｉａ）はＰ２−Ｉ２、第２の画像（図１９）における輝度差（Ｐｂ−Ｉｂ）はＰ４−Ｉ４であり、その差の絶対値は｜（Ｐ２−Ｉ２）−（Ｐ４−Ｉ４）｜である。よって、閾値ＴＨ４を、｜（Ｐ２−Ｉ２）−（Ｐ４−Ｉ４）｜＜ＴＨ４＜｜（Ｐ１−Ｉ１）−（Ｐ３−Ｉ３）｜と設定することによって、生体の目であるか否かを判別できる。これは、瞳孔領域の輝度値について第１の画像と第２の画像の差、および、虹彩領域の輝度値について第１の画像と第２の画像の差を計算し、それらの差の絶対値を用いていることと等価である。すなわち、｜（Ｐａ−Ｉａ）−（Ｐｂ−Ｉｂ）｜＝｜（Ｐａ−Ｐｂ）−（Ｉａ−Ｉｂ）｜である。

また、第１の画像における輝度差（Ｐａ−Ｉａ）が所定の閾値ＴＨ６よりも大きく、かつ、第２の画像における輝度差（Ｐｂ−Ｉｂ）が所定の閾値ＴＨ５よりも小さいとき、生体の目であると判定してもよい。

あるいは、瞳孔領域と虹彩領域との輝度値の比を用いてもよい。例えば、第１の画像における輝度比すなわち第１の比Ｐａ／Ｉａと第２の画像における輝度比すなわち第２の比Ｐｂ／Ｉｂとの比が、閾値ＴＨ７よりも大きいとき、生体の目であると判定する。先の画像例の場合、実際の目については、第１の画像（図９）における輝度比Ｐａ／ＩａはＰ１／Ｉ１、第２の画像（図１８）における輝度比Ｐｂ／ＩｂはＰ３／Ｉ３であり、その比はＰ１／Ｉ１／（Ｐ３／Ｉ３）である。一方、プリンタ出力については、第１の画像（図１０）における輝度比Ｐａ／ＩａはＰ２／Ｉ２、第２の画像（図１９）における輝度比Ｐｂ／ＩｂはＰ４／Ｉ４であり、その比はＰ２／Ｉ２／（Ｐ４／Ｉ４）である。よって、閾値ＴＨ７を、Ｐ２／Ｉ２／（Ｐ４／Ｉ４）＜ＴＨ７＜Ｐ１／Ｉ１／（Ｐ３／Ｉ３）と設定することによって、生体の目か否かを判別できる。これは、瞳孔領域の輝度値について第１の画像と第２の画像の比、および、虹彩領域の輝度値について第１の画像と第２の画像の比を計算し、それらの比を用いていることと等価である。すなわち、（Ｐａ／Ｉａ）／（Ｐｂ／Ｉｂ）＝（Ｐａ／Ｐｂ）／（Ｉａ／Ｉｂ）である。

また、第１の画像における輝度比Ｐａ／Ｉａが所定の閾値ＴＨ９よりも大きく、かつ、第２の画像における輝度比Ｐｂ／Ｉｂが所定の閾値ＴＨ８よりも小さいとき、生体の目であると判定してもよい。

また、瞳孔領域内の角膜反射の影響を避けるために、瞳孔領域内の輝度値の平均値を計算する際に、輝度値が所定の閾値ＴＨ１０よりも小さい画素のみを用いるようにしてもよい。また、網膜反射の場合、瞳孔領域内の輝度値はほぼ一様に大きくなるため、瞳孔領域内の輝度値の分散または標準偏差が所定の閾値ＴＨ１１よりも小さいか否かを、生体の目の判定条件に付け加えてもよい。

以上のように本実施形態によると、被写体をカメラの光軸と同軸で照明して撮影した画像と、カメラの光軸と異なる軸で照明した画像とを用いて、両画像の瞳孔領域の輝度値を基にして、生体の目と、写真や義眼とを区別することができる。したがって、精度の高い生体眼判定を簡易な方法によって実現することができ、例えば、個人認証において、生体の目でないものを誤って認証することを防止し、信頼性を高めることができる。

なお、本実施形態では、第１の画像を撮影するとき照明１２のみを発光させ、第２の画像を撮影するとき照明２１のみを発光させるようにしたが、第１の画像を撮影する場合は照明１２と照明２１を同時に発光させてもかまわない。この場合、虹彩領域の輝度は照明２１によって確保し、照明１２は網膜反射を起こす最低限の光量にすれば、網膜の中心部付近に光が照射されることによる目の負担を低減することができる。

なお、カメラと照明とを非同軸にする場合は、網膜反射が起きない程度に同軸からずらせばよい。

（第３の実施形態）
本発明の第３の実施形態に係る虹彩認証方法は、基本的な処理の流れは、第１の実施形態と同様である。異なるのは、被写体をカメラの光軸と同軸で照明して画像を撮影する際、複数枚の画像を取得し、これら複数枚の画像を用いて生体眼判定を行う点である。

本実施形態に係る虹彩認証装置として、第１の実施形態と同様に図５の装置を用いる。図５の構成要素は、第１の実施形態での説明と同様なので説明を省略する。

本実施形態における処理について、ここでは図４のフローを参照して説明する。もちろん、図７に示すように、虹彩認証の前に生体眼判定を行うようにしてもよいし、虹彩認証と生体眼判定とを並行に行ってもよい。

まずステップＳ１１において、撮影装置１０によって、複数枚の虹彩画像を撮影する。ここでは、毎秒３０フレームの撮影速度で虹彩画像を撮影することとし、カメラ１１の露光時に同期させて照明１２を発光させる。

次にステップＳ１２において、ステップＳ１１で撮影した複数の画像を用いて虹彩認証を行う。この処理は虹彩認証部１６によって実行される。

ここでは、別途、画質判定を行い、画質判定の評価値が最大の画像を１枚、虹彩認証に用いるものとする。画質としては、フォーカス値、瞼の開き度合い等を用いることができる。もちろん、撮影した複数の虹彩画像のうち、どの画像を認証に用いてもよい。また、全ての虹彩画像を用いて認証を行い、例えばそのいずれかで認証が成功すれば最終的に認証成功としたり、所定の割合の虹彩画像で認証成功すれば最終的に認証成功としてもよく、セキュリティレベルに応じて、認証ポリシーを決定すればよい。虹彩認証の手法は第１の実施形態に示したとおりである。

そしてステップＳ１３において、認証が成功したか否かをチェックする。認証が成功したときは（Ｙｅｓ）ステップＳ１４にすすみ、そうでないときは（Ｎｏ）、他人として棄却し、処理を終了する。

ステップＳ１４では、生体眼判定を行う。この処理は生体眼判定部１７によって実行される。詳細については後述する。そして、判定の結果、生体の目でないと判定されたときは（Ｓ１５でＮｏ）、棄却し、処理を終了する。一方、生体の目であると判定されたときは（Ｓ１５でＹｅｓ）、認証成功として、処理を終了する。

ここで、本実施形態でのステップＳ１４における生体眼判定について、図８のフローに従って詳細に説明する。ここでの処理が、本実施形態に係る生体眼判定方法に対応している。

まずステップＳ３１にて、撮影した複数枚の虹彩画像について、瞳孔領域の決定を行う。毎秒３０フレームの撮影速度で連続して撮影した場合、複数の虹彩画像における瞳孔領域はほとんど変化していないと考えられるので、１枚目の画像のみ瞳孔領域の探索領域を大きめにして探索し、２枚目以降は、前フレームにおける瞳孔領域を探索の初期値として、その周辺のみ探索することで計算量を削減できる。瞳孔領域の決定には任意の手法を用いることができ、例えば特許文献１に記載された手法を用いればよい。

次にステップＳ３２において、複数枚の画像における瞳孔領域の輝度値を基にして、画像に映された目が生体の目であるか否かを判定する。ここで、生体の目は、周囲の明るさが一定の場合でも、その瞳孔はわずかな収縮・散大を繰り返している。すなわち、いわゆる瞳孔動揺を起こしている。本実施形態では、生体眼であれば網膜反射を起こすであろう同軸照明下で撮影した複数の画像から、瞳孔領域における輝度値を基にした所定の指標の時間変化を求める。そして、この指標の時間変化から瞳孔同様の有無を検出し、生体の目であるか否かを判定する。

ここで、瞳孔動揺すなわち瞳孔の収縮・散大の程度は、瞳孔径の時間変化から、直接測定することができる。しかしながら、本願発明者らが実際に実験を行った結果、以下の理由から、通常の虹彩認証では、瞳孔径の変化を精度良く測定することは困難であることが判明した。

すなわち、一般に、虹彩認証に用いられる虹彩画像は、カメラの仕様等から、虹彩の直径が約２００ピクセルになるような解像度で撮影される。また、通常の明るさの環境では、瞳孔開度は、人物間で多少の差があるものの、瞳孔径・虹彩径比で０．４０程度である。このとき、瞳孔の直径は約８０ピクセルとなる。また、本願発明者らの実験によると、このような条件での瞳孔動揺による瞳孔直径の変動幅は、標準偏差で３．７ピクセルであった（被験者４名の平均値）。標準偏差で３〜４ピクセル程度の周期的な変動を精度良く測定することは、実際には、瞳孔領域の検出誤差等も存在するので、相当困難となることが予想される。したがって、虹彩認証を行う際の一般的な撮影環境では、瞳孔径の変化を、十分な精度で検出することは困難であると考えられる。

そこで、本実施形態では、瞳孔径の微小な変化の有無を、同軸照明下での瞳孔領域における輝度値に係る指標の時間変化を基にして、判定する。同軸照明によって網膜反射が生じたとき、瞳孔領域の明るさは、瞳孔を通過して網膜に達する光量が大きいほど明るく、すわなち、瞳孔径が大きいほど明るくなる。よって、瞳孔領域（すなわち網膜反射）の輝度値、またはこの輝度値に係る指標の時間変化を用いることによって、瞳孔の収縮・散大の有無を判定することができる。

輝度値に係る所定の指標としては、様々なものが考えられる。例えば、瞳孔領域に含まれる各画素の輝度値の平均値を、所定の指標として用いればよい。この場合、瞳孔領域に鏡面反射（角膜反射）が生じているときは、角膜反射領域を除いた領域での輝度値の平均値を計算すればよい。角膜反射領域は通常、輝度値が極端に大きくなるため、輝度値に適切な閾値を設けることによって、その範囲を特定することができる。

また、瞳孔領域と虹彩領域との輝度値の比を、所定の指標として用いてもよい。これにより、環境の変化に対してロバスト性を持たせることができる。

環境の変化として、例えば、複数画像の撮影中に同軸照明と被写体との距離が変化することが考えられる。入退室管理装置のように固定タイプの撮影装置では、被写体人物の頭部が動くことによって同軸照明と被写体との距離が変化する。また、ハンディタイプの撮影装置では、装置を把持している手が動いたり被写体人物の頭部が動くことによって同軸照明と被写体との距離が変化する。照明が完全な平行光でない場合、照明との距離が変化すると、これに伴って瞳孔領域の輝度値も変化してしまうので、瞳孔領域の輝度値単独では、瞳孔動揺を精度良く測定することが必ずしもできない可能性がある。

一方、虹彩領域の輝度値は、一定の照明下では変化しないが、同軸照明と被写体との距離が変化した場合は、瞳孔領域の輝度値と同様に、それに応じて変化する。よって、瞳孔領域と虹彩領域との輝度値の比を用いることによって、環境の変化の影響を除外して、瞳孔の収縮・散大のみによる輝度変化を精度良く測定することができる。

また、瞳孔領域における各画素の輝度値の総和を、所定の指標として用いてもよい。すなわち、瞳孔が散大すると、上述したとおり網膜反射による瞳孔領域の輝度が大きくなるとともに、瞳孔領域の面積も大きくなる。一方、瞳孔が収縮すると、瞳孔領域に輝度が小さくなるとともに、瞳孔領域の面積も小さくなる。したがって、瞳孔領域における輝度値の総和を指標とすることによって、瞳孔動揺による指標の時間変化が、輝度値の平均値を用いるときと比べて、より強調されることになる。したがって、計測ノイズに対するＳ／Ｎを向上させることができ、測定精度を向上させることができる。

さらに、瞳孔領域における各画素の輝度値の総和として、虹彩領域の面積によって正規化した値を用いてもよい。例えば、照明と被写体との距離が変化したとき、瞳孔領域の輝度に加えて解像度も変化してしまう。そこで、瞳孔領域における輝度値の総和について、輝度の変化の影響を除去すべく、虹彩領域の輝度値（例えば平均値）によって正規化した後、さらに、虹彩領域の面積によって正規化する。これにより、解像度の変化の影響も除去することができる。虹彩領域の面積としては例えば、虹彩外縁（図６参照）を表す円の面積（虹彩半径をｒピクセルとすればπｒ²）を用いればよい。また、実際に露出している虹彩領域の面積を用いてよい。なお、虹彩領域の輝度値と面積とで正規化する代わりに、虹彩領域における画素の輝度値の総和を用いて正規化しても、同様の効果が得られる。また、虹彩領域の輝度値で正規化する処理を省き、面積でのみ正規化してもよい。

図２０はこのようにして求めた、瞳孔領域の輝度値に係る指標の時間変化を示す模式図である。指標の取り方によって縦軸の変動度合は異なるが、生体眼については、図２０に示すような瞳孔動揺に起因する周期的な変動が得られる。

次に、図２０のような指標時間変化から、生体眼であるか否かを判定する。ここでは、図２０に示すような指標の時間変化に対してフーリエ変換を適用し、周波数特性を用いて判定を行う。図２１は生体眼について、指標の時間変化から得られた周波数とパワーとの関係を示すグラフである。図２１は所定の指標として瞳孔領域における輝度和を用いたものであり、４０シーケンス（４眼×１０シーケンス）の周波数特性を平均化してプロットしたものである。横軸は周波数、縦軸はパワーであり、ともに対数をとっている。図２１ではプロットを直腺近似した破線も併せて示している。図２１から、周波数の対数に対しパワーの対数がほぼ直線的に減少しており、すなわち、１／ｆ特性を持っていることが分かる。よって、認証時に撮影したシーケンスの周波数特性が１／ｆ特性になっているか否かを基にして、生体眼判定を行うことができる。

なお、撮影解像度が十分である場合や、瞳孔径の変化を大きくできる場合（例えば、撮影環境の可視光照度を変化させる場合、ただし、網膜反射を起こさせるための近赤外光の照明強度は一定）は、瞳孔径の変化を精度良く取得できる。この場合は、瞳孔径の時間変動の周波数特性を基にして、生体眼判定を行ってもよい。

また、瞳孔径と瞳孔領域の輝度値とを併用してもよい。例えば、瞳孔径と瞳孔領域の輝度値との間に相関があるか否かを利用して、生体眼判定を行ってもよい。図２２は瞳孔径と虹彩輝度・瞳孔輝度比との関係を示すグラフである。図２２は２名の人物について、撮影環境の可視光強度を変化させながら毎秒３０フレームで虹彩画像を撮影したときのものである。図２２から分かるように、瞳孔径が大きくなるにつれて、瞳孔輝度は大きくなり、この結果、虹彩輝度・瞳孔輝度比が小さくなる。このような相関があるか否かを基にして、生体眼判定を行ってもよい。

以上のように本実施形態によると、被写体をカメラの光軸と同軸で照明して時間的に連続して撮影した複数枚の画像から、瞳孔領域の輝度値に係る所定の指標の時間変化を求める。そして、この指標の時間変化を基にして、生体の目と、写真や義眼とを区別することができる。したがって、精度の高い生体眼判定を簡易な方法によって実現することができ、例えば、個人認証において、生体の目でないものを誤って認証することを防止し、信頼性を高めることができる。

なお、上述の実施形態では、照明としてＬＥＤを用いる例について説明している。ＬＥＤは低消費電力、長寿命という利点により、利用が増加している光源であるが、国際規格ＩＥＣ６０８２５−１（ＪＩＳ Ｃ６８０２）では、レーザに準ずる光源として安全基準が定められている。当然、商品化の際には、この安全基準を満たす設定にしなければならないが、生体眼判定のための同軸落射照明に用いる場合には、たとえ安全基準を満たしていたとしても、目が弱い人や目が疲れている人にとっては、負担に感じられる可能性がある。

このような場合に備えて、照明はカメラ露光時間（例えば、１６ｍｓまたは３３ｍｓ）のみ発光させるのが好ましい。あるいは、生体眼判定を実行する回数に制限を設けてもよい。例えば、１日当たりの認証回数を人物ごとにカウントし、認証回数が上限値を超えたときは、生体眼判定を行わないようにする。あるいは、同軸落射照明を用いないような他の生体眼判定を行うようにしてもよい。

なお、上述の各実施形態では、生体眼判定は、虹彩認証とともに行うものとしたが、他の用途に用いてもかまわない。また、近赤外光画像について行うものとしたが、本発明の生体眼判定方法は、近赤外光照明下での画像に限られるものではなく、可視光照明下であってももちろん適用可能である。この場合は、可視光カットフィルタ１４は用いない。虹彩認証用の画像は、例えば、別途、撮影を行うようにすればよい。

また、上述の各実施形態では、生体眼判定は、撮影装置に付随した画像処理部によって実行されるものとしたが、本発明は、このような構成に限られるものではない。例えば、図５に示すような撮影装置１０が搭載された携帯端末によって目の画像を撮影し、ネットワークを介して、その画像をサーバに送信する。そして、サーバにおいて、その画像を受けて、生体眼判定を実行するようにしてもよい。すなわち、同軸落射照明で撮影された目の画像を取得し、あるいは、これと併せて非同軸落射照明で撮影された目の画像も取得し、画像に映された目が生体の目であるか否かを判定する処理を実行する、といった構成も、本発明に含まれる。

本発明は、画像の瞳孔領域の輝度値を基にして、簡易に、画像に映された目が生体の目であるか否かを判定できるので、例えば虹彩画像を用いた個人認証において、簡易な構成によって、写真や義眼などを用いた不正ななりすましを排除することができる。

眼球の断面図であり、網膜反射の仕組みを示す図である。 （ａ）は網膜反射が生じたときの目の画像、（ｂ）は（ａ）の画像における輝度分布を示すグラフである。 角膜反射の仕組みを示す図である。 本発明の各実施形態に係る，生体眼判定を含む虹彩認証方法を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態に係る，生体眼判定装置を含む虹彩認証装置の構成の一例である。 目の構造を示す正面図である。 本発明の各実施形態に係る，生体眼判定を含む虹彩認証方法の他の例を示すフローチャートである。 生体眼判定方法を示すフローチャートである。 生体の目を同軸落射照明で撮影した画像の模式図である。 プリンタ出力を同軸落射照明で撮影した画像の模式図である。 網膜反射が撮影できる範囲を示す図である。 網膜反射が撮影できる範囲を示す図である。 本発明の各実施形態に係る撮影装置の他の構成例である。 図１３の撮影装置によって撮影された画像を模式的に示す図である。 本発明の各実施形態に係る撮影装置の他の構成例である。 図１５の照明配置の変形例である。 本発明の第２の実施形態に係る，生体眼判定装置を含む虹彩認証装置の構成の一例である。 生体の目を非同軸照明で撮影した画像の模式図である。 プリンタ出力を非同軸照明で撮影した画像の模式図である。 本発明の第３の実施形態に係る，瞳孔領域の輝度値に係る所定の指標の時間変化を示す模式図である。 図２０のような指標の時間変化から得られた周波数特性の例である。 瞳孔径と虹彩輝度・瞳孔輝度比との関係を示すグラフである。

符号の説明

１０，１０Ａ，１０Ｂ，２０ 撮影装置
１１ カメラ
１２ 照明
１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｃ 照明（照明手段）
１３ ハーフミラー
１５，２２ 画像処理部
１６，２３ 虹彩認証部
１７，２４ 生体眼判定部
１９ 照明手段（第１の照明手段）
２１ 照明（第２の照明手段）

Claims (12)

1. 被写体をカメラの光軸と同軸で照明して撮影した画像を、取得する第１ステップと、
   前記画像に映された目が生体の目であるか否かを、前記画像の，当該目の瞳孔領域における輝度値を基にして、判定する第２ステップとを備えた
   ことを特徴とする生体眼判定方法。
2. 請求項１において、
   前記第２ステップにおいて、瞳孔領域と虹彩領域との輝度値の差または比が所定の閾値よりも大きいとき、当該目は生体の目であると判定する
   ことを特徴とする生体眼判定方法。
3. 請求項１において、
   前記第１ステップにおいて、時間的に連続する複数の前記画像を、取得し、
   前記第２ステップにおいて、前記各画像から得た、瞳孔領域における輝度値に係る所定の指標の時間変化を基にして、当該目が生体の目であるか否かを判定する
   ことを特徴とする生体眼判定方法。
4. 請求項３において、
   前記所定の指標は、瞳孔領域における輝度値の平均値である
   ことを特徴とする生体眼判定方法。
5. 請求項３において、
   前記所定の指標は、瞳孔領域と虹彩領域との輝度値の比である
   ことを特徴とする生体眼判定方法。
6. 請求項３において、
   前記所定の指標は、瞳孔領域における各画素の輝度値の総和である
   ことを特徴とする生体眼判定方法。
7. 請求項６において、
   前記輝度値の総和として、虹彩領域の面積で正規化した値を用いる
   ことを特徴とする生体眼判定方法。
8. 被写体をカメラの光軸と同軸で照明して撮影した第１の画像と、前記被写体をカメラの光軸と異なる光軸で照明して撮影した第２の画像とを、取得する第１ステップと、
   前記第１および第２の画像に映された目が生体の目であるか否かを、前記第１および第２の画像の，当該目の瞳孔領域における輝度値を基にして、判定する第２ステップとを備えた
   ことを特徴とする生体眼判定方法。
9. 請求項８において、
   前記第２ステップにおいて、
   前記第１の画像における瞳孔領域と虹彩領域との輝度値の差である第１の輝度差と、前記第２の画像における瞳孔領域と虹彩領域との輝度値の差である第２の輝度差とを求め、
   前記第１の輝度差と前記第２の輝度差との差の絶対値が、所定の閾値よりも大きいとき、当該目は生体の目であると判定する
   ことを特徴とする生体眼判定方法。
10. 請求項８において、
    前記第２ステップにおいて、
    前記第１の画像における瞳孔領域と虹彩領域との輝度値の比である第１の輝度比と、前記第２の画像における瞳孔領域と虹彩領域との輝度値の比である第２の輝度比とを求め、
    前記第１の輝度比と前記第２の輝度比との比が、所定の閾値よりも大きいとき、当該目は生体の目であると判定する
    ことを特徴とする生体眼判定方法。
11. 被写体を撮影するカメラと、
    前記被写体を、前記カメラの光軸と同軸で照明する照明手段と、
    前記照明手段による照明時に前記カメラによって撮影された画像を受け、前記画像に映された目が生体の目であるか否かを、前記画像の，当該目の瞳孔領域における輝度値を基にして、判定する生体眼判定部とを備えた
    ことを特徴とする生体眼判定装置。
12. 被写体を撮影するカメラと、
    前記被写体を、前記カメラの光軸と同軸で照明する第１の照明手段と、
    前記被写体を、前記カメラの光軸と異なる軸で照明する第２の照明手段と、
    前記第１の照明手段による照明時に前記カメラによって撮影された第１の画像、および、前記第２の照明手段による照明時に前記カメラによって撮影された第２の画像を受け、前記第１および第２の画像に映された目が生体の目であるか否かを、前記第１および第２の画像の，当該目の瞳孔領域における輝度値を基にして、判定する生体眼判定部とを備えた
    ことを特徴とする生体眼判定装置。

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