JP2006004294A - Individual identifying device and individual identifying method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は,個体識別装置および個体識別方法に関する。 The present invention relates to an individual identification device and an individual identification method.
従来,虹彩を含む眼画像から虹彩データを生成し,これを登録データと照合することによって個体を識別する個体識別技術の開発が進められている。例えば,下記特許文献1,2には,個体ごとにユニークであるという虹彩の特徴を利用して個体を識別するシステムが開示されている。 2. Description of the Related Art Conventionally, development of an individual identification technique for identifying an individual by generating iris data from an eye image including an iris and comparing the generated iris data with registered data has been underway. For example, the following Patent Documents 1 and 2 disclose a system for identifying an individual using an iris feature that is unique for each individual.
この個体識別技術が応用された機器についても低価格化が進んでおり,最近ではセキュリティの向上を目的として,据え置き型の機器は元より,携帯電話を始めとする各種携帯型情報機器に個体識別機能が搭載されつつある。虹彩認証機能を有する携帯型情報機器は,下記特許文献3〜4に開示されている。 The price of devices using this individual identification technology has also been reduced. Recently, for the purpose of improving security, individual devices have been identified not only for stationary devices but also for various portable information devices such as mobile phones. Functions are being installed. Portable information devices having an iris authentication function are disclosed in Patent Documents 3 to 4 below.
しかしながら,従来の虹彩認証技術を携帯型情報機器に適用した場合,機器が軽量コンパクトであることから撮影時にいわゆる手ぶれが生じてしまい,良好な画質の眼画像が得られないおそれがあった。また,撮影場所が屋外のときには,外光が眼画像に重畳してしまい,画像データがさらに劣化する可能性があった。虹彩認証機能を備えた据え置き型の機器も同様に,利用者(被験者)が眼画像を撮影する際に静止していなければ眼画像が劣化するおそれがあった。このように,眼画像の画質が低い場合,各個体を特定するための特徴を眼画像データから的確に抽出できなくなり,結果的に個体の識別精度が低下してしまう。 However, when the conventional iris authentication technology is applied to a portable information device, since the device is lightweight and compact, a so-called camera shake occurs at the time of photographing, and there is a possibility that an eye image with good image quality cannot be obtained. In addition, when the shooting location is outdoors, the external light is superimposed on the eye image, and the image data may be further deteriorated. Similarly, a stationary device equipped with an iris authentication function may deteriorate the eye image if the user (subject) is not stationary when taking the eye image. As described above, when the image quality of the eye image is low, the feature for specifying each individual cannot be accurately extracted from the eye image data, and as a result, the identification accuracy of the individual decreases.
本発明は,このような問題に鑑みてなされたもので,その目的は,高品質な眼画像が得られない場合であっても確実に個体を識別することが可能な新規かつ改良された個体識別装置および個体識別方法を提供することにある。 The present invention has been made in view of such problems, and its object is to provide a new and improved individual that can reliably identify an individual even when a high-quality eye image cannot be obtained. To provide an identification device and an individual identification method.
上記課題を解決するために,本発明の第1の観点によれば,被験個体の眼とその周辺部位が含まれる画像を取得する画像入力部と,画像からまばたきパターンを抽出し,抽出したまばたきパターンと予め登録されているまばたきパターンとの一致度を算出するまばたきパターンマッチング部と,画像から虹彩の特徴を抽出し,抽出した虹彩の特徴と予め登録されている虹彩の特徴との一致度を算出する虹彩マッチング部と,少なくとも,まばたきパターンマッチング部が算出したまばたきパターンの一致度と虹彩マッチング部が算出した虹彩の特徴の一致度に基づいて被験個体を識別する個体識別部とを備えたことを特徴とする,個体識別装置が提供される。この構成によれば,虹彩とまばたきパターンに基づいて被験個体が識別される。したがって,たとえ画像の画質が低い場合であっても,高い識別精度が得られる。 In order to solve the above-described problem, according to a first aspect of the present invention, an image input unit that acquires an image including an eye of an individual to be tested and a peripheral portion thereof, a blink pattern is extracted from the image, and the extracted blink The blink pattern matching unit that calculates the degree of coincidence between the pattern and the pre-registered blink pattern, and the iris feature is extracted from the image, and the degree of coincidence between the extracted iris feature and the pre-registered iris feature is calculated. An iris matching unit for calculating, and at least an individual identification unit for identifying the test individual based on the matching degree of the blink pattern calculated by the blink pattern matching unit and the matching degree of the iris feature calculated by the iris matching unit An individual identification device is provided. According to this configuration, the test individual is identified based on the iris and the blink pattern. Therefore, even if the image quality is low, high identification accuracy can be obtained.
まばたきパターンは,所定時間内における被験個体の瞼の開閉時間,被験個体の瞼の開閉回数,または被験個体の瞼の開閉時間と開閉回数の組み合わせで定義されることが好ましい。被験個体ごとに重複の少ないまばたきパターンを作成することが可能となる。 The blink pattern is preferably defined by the opening / closing time of the test subject's eyelids within the predetermined time, the number of times the test individual's eyelids are opened / closed, or the combination of the test subject's eyelid opening / closing time and the number of times of opening / closing. It is possible to create a blink pattern with little overlap for each test individual.
また,被験個体に対して,まばたきのタイミングを知らせるまばたきタイミング通知手段を備えることによって,被験個体は正確にまばたき動作を行うことができる。 Further, by providing a blink timing notification means for notifying the test individual of the timing of blinking, the test individual can perform the blinking operation accurately.
上記課題を解決するために,本発明の第2の観点によれば,被験個体の眼とその周辺部位が含まれる画像を取得する画像入力部と,画像から1または2以上の特徴部位を抽出し,抽出した1または2以上の特徴部位と予め登録されている1または2以上の特徴部位との各一致度を算出する特徴部位マッチング部と,画像から虹彩の特徴を抽出し,抽出した虹彩の特徴と予め登録されている虹彩の特徴との一致度を算出する虹彩マッチング部と,少なくとも,特徴部位マッチング部が算出した1または2以上の特徴部位の各一致度と虹彩マッチング部が算出した虹彩の特徴の一致度に基づいて被験個体を識別する個体識別部と,
を備えたことを特徴とする,個体識別装置が提供される。この構成によれば,虹彩と眼の周囲に位置する特徴部位に基づいて被験個体が識別される。したがって,たとえ画像の画質が低い場合であっても,高い識別精度が得られる。そして,特徴部位として,眼,黒子,眉毛等を採用することが好ましい。
In order to solve the above-described problem, according to a second aspect of the present invention, an image input unit that acquires an image including an eye of an individual to be tested and its peripheral part, and one or more characteristic parts are extracted from the image. A feature part matching unit for calculating the degree of coincidence between one or more extracted feature parts and one or more feature parts registered in advance, and extracting iris features from the image and extracting the iris An iris matching unit that calculates the degree of coincidence between the feature of the image and a pre-registered iris feature, and at least the degree of coincidence of one or more feature parts calculated by the feature part matching part and the iris matching part An individual identification unit for identifying a test individual based on the degree of coincidence of iris features;
There is provided an individual identification device characterized by comprising: According to this configuration, the test individual is identified based on the feature parts located around the iris and the eyes. Therefore, even if the image quality is low, high identification accuracy can be obtained. And it is preferable to employ | adopt eyes, a mole, eyebrows etc. as a characteristic part.
また,画像の傾きを補正する画像傾き補正手段を備えることによって,画像から虹彩,まばたきパターン,および特徴部位を正確に抽出することができる。この結果,識別精度が向上する。 Further, by providing an image inclination correcting means for correcting the inclination of the image, it is possible to accurately extract the iris, the blinking pattern, and the characteristic part from the image. As a result, the identification accuracy is improved.
個体識別装置は,携帯電話を始めとする携帯型情報機器に組み込まれることが好ましい。 The individual identification device is preferably incorporated in a portable information device such as a cellular phone.
上記課題を解決するために,本発明の第3の観点によれば,被験個体の眼とその周辺部位が含まれる画像を取得する画像入力工程と,画像からまばたきパターンを抽出し,抽出したまばたきパターンと予め登録されているまばたきパターンとの一致度を算出するまばたきパターンマッチング工程と,画像から虹彩の特徴を抽出し,抽出した虹彩の特徴と予め登録されている虹彩の特徴との一致度を算出する虹彩マッチング工程と,少なくとも,まばたきパターンマッチング工程において算出されたまばたきパターンの一致度と虹彩マッチング工程において算出された虹彩の特徴の一致度に基づいて被験個体を識別する個体識別工程とを含むことを特徴とする,個体識別方法が提供される。この方法によれば,虹彩とまばたきパターンに基づいて被験個体が識別される。したがって,たとえ画像の画質が低い場合であっても,高い識別精度が得られる。 In order to solve the above-described problem, according to a third aspect of the present invention, an image input step for acquiring an image including the eye of the subject individual and its peripheral region, a blink pattern extracted from the image, and the extracted blink The blink pattern matching process for calculating the degree of coincidence between the pattern and the pre-registered blink pattern, the feature of the iris extracted from the image, and the degree of coincidence between the extracted iris feature and the pre-registered iris feature An iris matching step for calculating, and at least an individual identification step for identifying a test individual based on the degree of coincidence of the blink pattern calculated in the blink pattern matching step and the degree of coincidence of the iris feature calculated in the iris matching step An individual identification method is provided. According to this method, the test individual is identified based on the iris and the blink pattern. Therefore, even if the image quality is low, high identification accuracy can be obtained.
上記課題を解決するために,本発明の第4の観点によれば,被験個体の眼とその周辺部位が含まれる画像を取得する画像入力工程と,画像から1または2以上の特徴部位を抽出し,抽出した1または2以上の特徴部位と予め登録されている1または2以上の特徴部位との各一致度を算出する特徴部位マッチング工程と,画像から虹彩の特徴を抽出し,抽出した虹彩の特徴と予め登録されている虹彩の特徴との一致度を算出する虹彩マッチング工程と,少なくとも,特徴部位マッチング工程において算出された1または2以上の特徴部位の各一致度と虹彩マッチング工程において算出された虹彩の特徴の一致度に基づいて被験個体を識別する個体識別工程と,を含むことを特徴とする,個体識別方法が提供される。この方法によれば,虹彩と眼の周囲に位置する特徴部位に基づいて被験個体が識別される。したがって,たとえ画像の画質が低い場合であっても,高い識別精度が得られる。 In order to solve the above-described problems, according to a fourth aspect of the present invention, an image input step for acquiring an image including the eye of the subject individual and its surrounding region, and extracting one or more characteristic regions from the image A feature part matching step for calculating the degree of coincidence between the extracted one or more feature parts and one or more feature parts registered in advance, and extracting iris features from the image and extracting the iris An iris matching step for calculating the degree of coincidence between the feature of the image and the pre-registered iris feature, and at least the degree of coincidence of one or more feature parts calculated in the feature part matching step and the iris matching step And an individual identification step of identifying a test individual based on the degree of coincidence of the iris features. According to this method, the test individual is identified on the basis of the iris and the characteristic part located around the eye. Therefore, even if the image quality is low, high identification accuracy can be obtained.
本発明によれば,高い精度で個体を識別することができる。 According to the present invention, an individual can be identified with high accuracy.
以下に添付図面を参照しながら,本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお,本明細書および図面において,実質的に同一の機能構成を有する構成要素については,同一の符号を付することにより重複説明を省略する。 Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the present specification and drawings, components having substantially the same functional configuration are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.
〈第1の実施の形態〉
本発明の第1の実施の形態にかかる利用者識別装置100(個体識別装置)の構成を図1に示す。例えば,この利用者識別装置100は,図2に示した携帯電話900,PDA(Personal Digital Assistant),若しくはノート型パーソナルコンピュータ等の携帯型情報機器,またはデスクトップ型パーソナルコンピュータ等の据え置き型情報機器に組み込まれて利用される。以下,利用者識別装置100が携帯電話900に組み込まれた場合に即して本実施の形態を説明する。
<First Embodiment>
FIG. 1 shows the configuration of a user identification device 100 (individual identification device) according to the first embodiment of the present invention. For example, the
利用者識別装置100は,被験者(被験個体)としての利用者の眼とその周辺の画像(以下,「眼周辺画像」という)に基づいて各利用者を識別するものであり,この利用者識別装置100が組み込まれる携帯電話900は,図2に示したように,携帯電話としての基本機能の他,カメラ902,照明ランプ904,およびタイミングランプ906(タイミング通知手段)を備えることが好ましい。タイミングランプ906の機能については後述する。
The
図3に示すように,携帯電話900が備える照明ランプ904から出射された照明光910は,利用者の眼球1とその周辺に達し,その反射光912がカメラ902に入射する。これによって,携帯電話900に組み込まれている利用者識別装置100は,利用者の眼周辺画像10(図4参照)を取得する。本実施の形態において眼周辺画像10は,眼および眼の周辺部位(例えば,瞼12,瞳孔14,虹彩16,強膜18,睫毛20,眉毛22)の形状と色(彩度,色相,明度)を示している。
As shown in FIG. 3, the
次に,利用者識別装置100の構成について図1を参照しながら説明する。
Next, the configuration of the
発光回路110は,時間制御回路112から出力されるクロック信号に同期して,所定の間隔で明滅する光を発する。利用者識別装置100が図2に示した携帯電話900に組み込まれる場合,発光回路110は,タイミング光を発するタイミングランプ906の駆動回路として機能する。つまり,タイミングランプ906から出力されるタイミング光は,所定の間隔で明滅し,この明滅間隔は,時間制御回路112によって制御される。なお,タイミング光を照明ランプ904から発するようにしてもよい。この場合,照明ランプ904は,照明光910とタイミング光の両方の出力源として機能することになり,タイミングランプ906は省略される。
The
画像入力部120は,利用者の眼球1とその周辺からの反射光すなわち眼周辺画像10を受けると,これをまばたき検出部130と虹彩コード化部140へ与える機能を有する。
The
まばたき検出部130は,画像入力部120から連続的に与えられる眼周辺画像10(動画)に基づいて,利用者のまばたき動作(瞼12の開閉動作)を検出する。このまばたき動作については,例えば,眼周辺画像10に瞳孔14,虹彩16,または強膜18の画像が含まれるか否かによって検出することができる。まばたき動作の検出基準に瞳孔14や虹彩16を採用する場合,まばたき検出部130は以下のように動作する。
The
一般的に瞳孔14は,明度の低い円形領域を成している。まばたき検出部130は,眼周辺画像10の中央部に明度の低い円形領域(すなわち,瞳孔14)を検出した場合,瞼12が開状態であると判断し,同円形領域が検出されなかった場合,瞼12が閉状態であると判断する。そして,まばたき検出部130は,瞼12の開状態と閉状態が所定期間内に繰り返されていることを検出し,これによってまばたき動作が行われていると判断する。この判断結果は,まばたきパターンデータ生成部132に与えられる。
In general, the
この他,まばたき検出部130は,瞳孔14の画像を用いずに,角膜上に形成される照明光910の鏡面反射スポットの有無を検出することによってまばたき動作を判断することも可能である。
In addition, the
まばたきパターンデータ生成部132は,まばたき検出部130から与えられたまばたき動作の検出結果情報からまばたきパターンデータを生成する。ここでまばたきパターンデータ生成部132は,例えば,所定の時間区分において瞼12が開いていればこの状態に“1”を割り当て,瞼12が閉じていればこの状態に“0”を割り当てる。これによって,まばたきパターンはビット列に量子化される。
The blink pattern
まばたきパターンデータ登録部134には,予め携帯電話900の利用者によってまばたきパターンデータが登録される。携帯電話900を複数の利用者が利用する場合は,まばたきパターンデータ登録部134には,各利用者のまばたきパターンデータが登録される。また,携帯電話900の外部にまばたきパターンデータ登録部134を備えるようにしてもよい。例えば,携帯電話900がインターネットにアクセスする機能を有している場合,まばたきパターンデータ登録部134をインターネット上のデータベースサーバとして構成することも可能である。
In the blink pattern
まばたきパターンデータマッチング部136は,まばたきパターンデータ生成部132からまばたきパターンデータ(以下,「被験まばたきパターンデータ」という)を取得し,この被験まばたきパターンデータとまばたきパターンデータ登録部134に登録されている1または2以上のまばたきパターンデータ(以下,「登録まばたきパターンデータ」という)との照合を行う。まばたきパターンデータマッチング部136は,このまばたきパターンの照合結果を総合判定部150へ送信する。
The blink pattern
一方,虹彩コード化部140は,画像入力部120から眼周辺画像10を取得すると,この眼周辺画像10から虹彩16の特徴を抽出し,これをコード化する。そして,虹彩コード化部140は,虹彩コードを虹彩コードマッチング部146へ送信する。
On the other hand, when the
虹彩コード登録部144には,予め携帯電話900の利用者によって自分の虹彩コードが登録される。携帯電話900を複数の利用者が利用する場合は,虹彩コード登録部144には,各利用者の虹彩コードが登録される。また,携帯電話900の外部に虹彩コード登録部144を備えるようにしてもよい。例えば,携帯電話900がインターネットにアクセスする機能を有している場合,虹彩コード登録部144を,上述のまばたきパターンデータ登録部134と共にまたは別個にインターネット上のデータベースサーバとして構成することも可能である。
In the iris
虹彩コードマッチング部146は,虹彩コード化部140から虹彩コード(以下,「被験虹彩コード」という)を取得し,この被験虹彩コードと虹彩コード登録部144に登録されている1または2以上の虹彩コード(以下,「登録虹彩コード」という)との照合を行う。そして,虹彩コードマッチング部146は,この虹彩コードの照合結果を総合判定部150へ送信する。
The iris
総合判定部150は,まばたきパターンデータマッチング部136から得られたまばたきパターンの照合結果と虹彩コードマッチング部146から得られた虹彩コードの照合結果に基づいて,携帯電話900を操作しようとしている被験者を識別する。総合判定部150は,被験者が携帯電話900を利用する権利を有する者(以下,「有権利用者」という)であると判定したとき,携帯電話900の制御部(図示せず)に,この被験者に対して携帯電話900の利用を許可するように指示する。
Based on the blink pattern matching result obtained from the blink pattern
以上のように構成された本実施の形態にかかる利用者識別装置100の動作を説明する。
The operation of the
利用者識別装置100は,少なくとも,利用者登録モードと利用者識別モードに切り替わって動作する。利用者登録モードでは,利用者識別装置100は,携帯電話900の利用者の要求に応じて,各利用者が設定するまばたきパターン(まばたきパターンデータ)をまばたきパターンデータ登録部134に格納し,各利用者の虹彩(虹彩コード)を虹彩コード登録部144に格納する。利用者識別モードでは,利用者識別装置100は,利用者登録モードにおいてまばたきパターンデータ登録部134に登録されたまばたきパターンデータと虹彩コード登録部144に登録された虹彩コードを用いて各利用者を識別する。そして,この識別結果から有権利用者と認証した利用者に対してのみ携帯電話900の利用(例えば,音声通信,データ通信などの利用)を許可する。以下,利用者登録モードと利用者識別モードのそれぞれについて具体的に説明する。
The
[利用者登録モード]
利用者識別装置100が備える発光回路110は,時間制御回路112から出力されるクロック信号に同期して,所定の間隔で明滅するタイミング光(照明光910)を発する。このタイミング光は,図3に示したように,登録者としての利用者の眼球1とその周辺部に達し,その反射光912がカメラ902に入射する。また,この照明光910は,登録者に対してまばたきのタイミングを知らせるタイミング光の役割も果たす。
[User registration mode]
The
まばたきのパターンは,所定期間におけるまばたきの回数,各まばたきの長さ(目を閉じている時間と開けている時間の長短),またはこれらの組み合わせなどで定義される。このとき照明光910が一定周期で明滅しているため,登録者は,自らが定めたパターンどおりにまばたきを行うことができる。
The blink pattern is defined by the number of blinks in a predetermined period, the length of each blink (the length of time when the eyes are closed and the time when the eyes are opened), or a combination thereof. At this time, since the
このようにして,利用者識別装置100の画像入力部120には,登録者のまばたきパターンを含むの眼周辺画像10(図4参照)が入力される。そして,眼周辺画像10は,画像入力部120を経由してまばたき検出部130と虹彩コード化部140へ送られる。
In this manner, the eye peripheral image 10 (see FIG. 4) including the registrant's blink pattern is input to the
まばたき検出部130は,画像入力部120から連続的に与えられる眼周辺画像10(動画)に基づいて,登録者のまばたき動作を検出し,この検出結果情報をまばたきパターンデータ生成部132へ送信する。
The
まばたきパターンデータ生成部132は,まばたき検出部130から与えられたまばたき動作の検出結果情報を量子化してまばたきパターンデータを生成する。こうして生成されたまばたきパターンデータは,この登録者の登録まばたきパターンデータとしてまばたきパターンデータ登録部134に登録される。なお,同様にして他の複数の登録者の登録まばたきパターンデータをまばたきパターンデータ登録部134に登録するようにしてもよい。
The blink pattern
一方,画像入力部120から虹彩コード化部140へ送信された眼周辺画像10は,ここで虹彩コード化される。そして,この虹彩データは,この被験者の登録虹彩データとして虹彩データ登録部144に登録される。なお,同様にして他の複数の被験者の登録虹彩データを虹彩データ登録部144に登録するようにしてもよい。
On the other hand, the eye
以上のようにして,一または複数の利用者の登録まばたきパターンデータがまばたきパターンデータ登録部134に登録され,登録虹彩データが虹彩データ登録部144に登録されたところで,各登録者は有権利用者となる。そして,利用者識別装置100は利用者登録モードを終了する。
As described above, when the registered blink pattern data of one or a plurality of users is registered in the blink pattern
なお,予め各登録者に対して利用者IDを割り当てるようにしてもよい。この利用者IDは,利用者(登録者)ごとにユニークであることが好ましいが,各利用者の名前や各利用者が決めたパスワードであってもよい。そして利用者登録モードにおいて,まばたきパターンデータと虹彩コードは,利用者IDに関連付けられてそれぞれまばたきパターンデータ登録部134と虹彩コード登録部144に登録されることが好ましい。
A user ID may be assigned to each registrant in advance. This user ID is preferably unique for each user (registrant), but may be the name of each user or a password determined by each user. In the user registration mode, it is preferable that the blink pattern data and the iris code are registered in the blink pattern
[利用者識別モード]
本実施の形態にかかる利用者識別装置100は,上述の利用者登録モードの後,利用者識別モードに遷移する。そして,この利用者識別装置100の利用者識別モードには,第1利用者識別モードと第2利用者識別モードの2つのサブモードが用意されている。
[User Identification Mode]
The
第1利用者識別モードに設定されたとき利用者識別装置100は,被験者としての利用者から取得した眼周辺画像10から被験まばたきパターンデータと被験虹彩コードを生成し,これらとまばたきパターンデータ登録部134に格納されている1または2以上の登録まばたきパターンデータおよび虹彩コード登録部144に格納されている1または2以上の登録虹彩コードを比較照合することによって被験者を識別する。
When set to the first user identification mode, the
これに対して,第2利用者識別モードに設定されたとき利用者識別装置100は,まず,被験者に対して利用者IDの入力を要求する。この利用者IDをキーにして,まばたきパターンデータ登録部134から一の登録まばたきパターンデータを抽出するとともに,虹彩コード登録部144から一の登録虹彩コードを抽出する。そして,利用者識別装置100は,被験者から取得した眼周辺画像10から被験まばたきパターンデータと被験虹彩コードを生成し,これらとまばたきパターンデータ登録部134から抽出した一の登録まばたきパターンデータおよび虹彩コード登録部144から抽出した一の登録虹彩コードを比較照合することによって被験者を識別する。
On the other hand, when the second user identification mode is set, the
このように,第1利用者識別モードでは,まばたきパターンデータ登録部134に格納されている全ての登録まばたきパターンデータが被験まばたきパターンデータの比較対象となり,虹彩コード登録部144に格納されている全ての登録虹彩コードが被験虹彩コードの比較対象となる。一方,第2利用者識別モードでは,まばたきパターンデータ登録部134に格納されている複数の登録まばたきパターンデータのうちの一つが被験まばたきパターンデータの比較対象となり,虹彩コード登録部144に格納されている複数の登録虹彩コードのうちの一つが被験虹彩コードの比較対象となる。したがって,第2利用者識別モードの方が少ないリソースで高速に比較照合処理を行える。ただし,第2利用者識別モードの場合,被験者から利用者IDを取得する必要がある。以下,第1利用者識別モードと第2利用者識別モードを比較しながら利用者識別モードにおける利用者識別装置100の動作を説明する。
As described above, in the first user identification mode, all the registered blink pattern data stored in the blink pattern
第2利用者識別モードの場合,利用者識別装置100はまず被験者に対して利用者IDの入力を要求する。なお,第1利用者識別モードの場合,この利用者IDの入力要求処理は省略される。
In the case of the second user identification mode, the
そして利用者識別装置100は,被験者としての利用者から眼周辺画像10を取得して,この眼周辺画像10からまばたきパターンデータ(被験まばたきパターンデータ)と虹彩コード(被験虹彩コード)を生成する。このときの発光回路110,時間制御回路112,画像入力部120,まばたき検出部130,まばたきパターン生成部132,および虹彩コード化部140の各動作については,上述の利用者登録モードにおける動作と同様である。
Then, the
続いて,まばたきパターンデータマッチング部136は,まばたきパターン生成部132において生成された被験まばたきパターンデータと,まばたきパターンデータ登録部134に格納されている1または2以上の登録まばたきパターンデータとの比較を行う。また,虹彩コードマッチング部146は,虹彩コード化部140において生成された被験虹彩コードと,虹彩コード登録部144に格納されている1または2以上の登録虹彩コードとの比較を行う。まばたきパターンデータマッチング部136と虹彩コードマッチング部146における比較照合処理およびその後の総合判定部150における判定処理は,第1利用者識別モードと第2利用者識別モードで相違する。
Subsequently, the blink pattern
第1利用者識別モードの場合,まばたきパターンデータマッチング部136は,被験まばたきパターンデータと,まばたきパターンデータ登録部134に登録されている全ての登録まばたきパターンデータとの比較を行い,類似するいくつかのデータとそれぞれの一致度(以下,「まばたきパターンデータ一致度」という)を算出し,この一致度をまばたきパターンデータ照合結果として総合判定部150へ送信する。また,虹彩コードマッチング部146は,被験虹彩コードと,虹彩コード登録部144に登録されている全ての登録虹彩コードとの比較を行い,類似するいくつかのコードとそれぞれの一致度(以下,「虹彩コード一致度」という)を算出して,この一致度を虹彩コード照合結果として総合判定部150へ送信する。そして,総合判定部150は,まばたきパターンデータ照合結果と虹彩コード照合結果に基づいて被験者を識別する。
In the case of the first user identification mode, the blink pattern
被験者を識別するためには総合判定部150は例えば,虹彩コード一致度に基づいて被験虹彩コードに最も近似する登録虹彩コードを特定し,この登録虹彩コードに関連付けられている利用者IDを獲得する。そして,獲得した利用者IDに関連付けられている登録まばたきパターンデータと被験まばたきパターンデータとのまばたきパターンデータ一致度が所定レベル以上であれば(近似していれば),総合判定部150は,被験者が利用者IDで特定される利用者(すなわち有権利用者)であると判断する。これに対して,まばたきパターンデータ一致度が所定レベルを下回っていれば(近似していなければ),総合判定部150は,虹彩コード一致度に基づいて被験虹彩コードに2番目に近似する登録虹彩コードを特定し,同様の処理を行う。以上の処理を繰り返すことによって,総合判定部150は,被験者が有権利用者であるか否か判定し,さらには被験者がいずれの有権利用者であるか識別することができる。
In order to identify the subject, for example, the
この他に,第1利用者識別モードにおいて被験者を識別するためには次の方法を採用することも好ましい。 In addition, it is also preferable to employ the following method to identify the subject in the first user identification mode.
総合判定部150は,まばたきパターンデータマッチング部136から得た複数のまばたきパターンデータ一致度と虹彩コードマッチング部146から得た複数の虹彩コード一致度を二次元空間にプロットする。次に総合判定部150は,この二次元空間において,所定の判定基準領域に最も近いパターンデータ一致度と虹彩コード一致度を選出し,これらの一致度に関係する登録まばたきパターンデータと登録虹彩コードを特定する。そして,総合判定部150は,これら登録まばたきパターンデータと登録虹彩コードに設定されている利用者IDを基に被験者が有権利用者であるか否か判定し,さらには被験者がいずれの有権利用者であるか識別する。
The
以上が第1利用者識別モードの場合のまばたきパターンデータマッチング部136と虹彩コードマッチング部146における比較照合処理およびその後の総合判定部150における判定処理である。これに対して第2利用者識別モードの場合,利用者識別装置100は次のように動作する。
The above is the comparison / collation processing in the blink pattern
上述のように,第2利用者識別モードの場合,利用者識別装置100は,被験者から利用者IDを取得する。まばたきパターンデータマッチング部136は,まばたきパターンデータ登録部134にアクセスし,被験者の利用者IDに関連付けられている一の登録まばたきパターンデータを取得する。同様に,虹彩コードマッチング部146は,虹彩コード登録部144にアクセスし,利用者IDに関連付けられている一の登録虹彩コードを取得する。
As described above, in the second user identification mode, the
次に,まばたきパターンデータマッチング部136は,まばたきパターン生成部132において生成された被験まばたきパターンデータとまばたきパターンデータ登録部134から取得した一の登録まばたきパターンデータとの比較を行い,これらの一致度(まばたきパターンデータ一致度)をまばたきパターンデータ照合結果として総合判定部150へ送信する。また,虹彩コードマッチング部146は,虹彩コード化部140において生成された被験虹彩コードと虹彩コード登録部144から取得した一の登録虹彩コードとの比較を行い,これらの一致度(虹彩コード一致度)を虹彩コード照合結果として総合判定部150へ送信する。そして,総合判定部150は,まばたきパターンデータ一致度が所定レベル以上であり,かつ,虹彩コード一致度が所定レベル以上である場合,被験者が有権利用者であると判断し,これ以外の場合は,被験者は有権利用者ではないと判断する。
Next, the blink pattern
以上のように,第1の実施の形態によれば,各人にユニークな虹彩だけでなく,本人だけが知り得るまばたきパターンを用いて利用者を識別する。したがって,たとえ眼周辺画像の画質が低い場合であっても,虹彩のみに基づいて利用者を識別する従来の技術に比べて高い認証精度を得ることができる。 As described above, according to the first embodiment, the user is identified using not only the iris unique to each person but also the blink pattern that only the person can know. Therefore, even if the image quality of the eye periphery image is low, it is possible to obtain higher authentication accuracy than the conventional technique for identifying the user based only on the iris.
また,本実施の形態におけるまばたきパターンはパスワードやパスフレーズの代替となるものである。一般的にパスワード等を取得するためには利用者のキー操作等が不可欠であるのに対して,被験者のまばたきパターンを取得するためには,被験者はカメラ902に向かってまばたきをするだけでよい。したがって,利用者にとっての利便性を損なうことなく,利用者を正確に識別することが可能となる。
Also, the blink pattern in the present embodiment is an alternative to a password or passphrase. In general, in order to acquire a password or the like, a user's key operation is indispensable, but in order to acquire a subject's blink pattern, the subject only needs to blink toward the
〈第2の実施の形態〉
本発明の第2の実施の形態にかかる利用者識別装置200(個体識別装置)の構成を図5に示す。
<Second Embodiment>
FIG. 5 shows the configuration of a user identification device 200 (individual identification device) according to the second embodiment of the present invention.
この利用者識別装置200は,第1の実施の形態にかかる利用者識別装置100に対して,角度検出部210,画像回転部212(画像傾き補正手段),眼周辺特徴検出部214,眼周辺特徴データ登録部216,および眼周辺特徴データマッチング部218が追加された構成を有する。なお,図5には,発光回路110と時間制御回路112が省略されている。また,図5には示されていないが,第1の実施の形態にかかる利用者識別装置100の構成要素であるまばたき検出部130,まばたきパターンデータ生成部132,まばたきパターンデータ登録部134,およびまばたきパターンデータマッチング部136を,本実施の形態にかかる利用者識別装置200に備えるようにしてもよい。
The
角度検出部210は,虹彩コードマッチング部146において比較された被験虹彩コードと登録虹彩コードにおける回転方向に関する相対的な差分を検出する。具体的には,登録虹彩コードに対する被験虹彩コードの回転方向へのズレを検出する。ここで検出されたコード差分は,被験虹彩コードの基である眼周辺画像と登録虹彩コードの基である眼周辺画像の回転角の差に対応している。この差は,カメラ902の位置が被験者の眼に対して回転角方向にずれることによって生じる。この場合,利用者識別装置200に図4に示した眼周辺画像10が入力されるべきところ,図6に示すような傾いた眼周辺画像10aが入力されてしまう。このような現象は,利用者識別装置200が携帯電話900のような小型の機器に組み込まれると特に顕著となる。小型の機器を把持したとき手ブレを起こし易いためである。
The
画像回転部212は,角度検出部210が検出した回転角の差分を用いて画像入力部120に入力される眼周辺画像を回転させてその傾きを補正する。この結果,図6に示したような傾いた眼周辺画像10aは,図7に示す傾きのない正規化された眼周辺画像10bに変換される。
The
眼周辺特徴検出部214は,画像回転部212から正規化された眼周辺画像10bを受け取り,この眼周辺画像10bから眼周辺の部位(特徴部位)の位置,形状,その他の特徴を抽出し,それぞれを記述子で定義する。例えば,眼の傾きは,眼の両端(目頭30aと目尻30b)を結ぶ直線が水平線と成す角度αで定義され,眼周辺の黒子32は,瞳孔14の中心を原点とした2次元座標x1,y1で定義され,眉毛22の曲率は眉毛22の中央に仮想的に引かれた複数の線分が成す角度β1,β2,β3,……,βnで定義される。その他に,瞼12の形状(一重瞼,二重瞼等),眼周辺のシワ等を利用者識別要素として採用してもよい。
The eye periphery
利用者識別装置200が利用者登録モードに設定されている場合,眼周辺特徴検出部214は,各記述子を眼周辺特徴データとして,眼周辺特徴データ登録部216へ送信する。眼周辺特徴データ登録部216は,眼周辺特徴データを各利用者IDと関連付けて格納する。一方,利用者識別装置200が利用者識別モードに設定されている場合,眼周辺特徴検出部214は,各記述子を被験眼周辺特徴データとして,眼周辺特徴データマッチング部218へ送信する。なお,眼周辺特徴データ登録部216は,上述のまばたきパターンデータ登録部134や虹彩コード登録部144と同様に,携帯電話900の外部に備えるようにしてもよい。例えば,携帯電話900がインターネットにアクセスする機能を有している場合,眼周辺特徴データ登録部216をインターネット上のデータベースサーバとして構成することも可能である
When the
眼周辺特徴データマッチング部218は,眼周辺特徴データ登録部216から所定の眼周辺特徴データ(以下,「登録眼周辺特徴データ」という)を抽出し,眼周辺特徴検出部214から送られてくる被験眼周辺特徴データと比較照合し,両者の一致度を算出する。この眼周辺特徴データマッチング部218のデータ比較照合動作は,まばたきパターンデータマッチング部136や虹彩コードマッチング部146と同様である。そして,眼周辺特徴データマッチング部218は,眼周辺特徴データの照合結果を総合判定部150へ送信する。総合判定部150は,眼周辺特徴データマッチング部218から受けた眼周辺特徴データ照合結果と虹彩コードマッチング部146から受けた虹彩コード照合結果に基づいて,被験者が有権利用者であるか否か判定し,さらには被験者がいずれの有権利用者であるか識別する。
The eye periphery feature
以上のように,第2の実施の形態によれば,各人にユニークな虹彩だけでなく,眼周辺の複数の部位の位置,形状,その他の特徴を用いて利用者を識別する。したがって,たとえ眼周辺画像の画質が低い場合であっても,虹彩のみに基づいて利用者を識別する従来の技術に比べて高い認証精度を得ることができる。 As described above, according to the second embodiment, a user is identified using not only the iris unique to each person but also the positions, shapes, and other characteristics of a plurality of parts around the eye. Therefore, even if the image quality of the eye periphery image is low, it is possible to obtain higher authentication accuracy than the conventional technique for identifying the user based only on the iris.
また,第2の実施の形態においては,入力される眼周辺画像の傾きが補正されるため,カメラ902と被験者の眼の位置関係を固定する手段(例えば,携帯電話900を固定するホルダ)を用いることなく,各被験者を正確かつ迅速に識別することが可能となる。
In the second embodiment, since the inclination of the input image around the eye is corrected, means for fixing the positional relationship between the
以上,添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが,本発明は係る例に限定されない。当業者であれば,特許請求の範囲に記載された範疇内において,各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり,それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。 As mentioned above, although preferred embodiment of this invention was described referring an accompanying drawing, this invention is not limited to the example which concerns. It will be apparent to those skilled in the art that various changes and modifications can be made within the scope of the claims, and these are of course within the technical scope of the present invention. Understood.
本発明は,各種情報機器や各種サービスの利用者を認証する個人認証システムに適用可能である。 The present invention is applicable to a personal authentication system that authenticates users of various information devices and various services.
10 眼周辺画像
12 瞼
14 瞳孔
16 虹彩
18 強膜
20 睫毛
22 眉毛
100 利用者識別装置
110 発光回路
112 時間制御回路
120 画像入力部
130 まばたき検出部
132 まばたきパターンデータ生成部
134 まばたきパターンデータ登録部
136 まばたきパターンデータマッチング部
140 虹彩コード化部
144 虹彩コード登録部
146 虹彩コードマッチング部
150 総合判定部
200 利用者識別装置
210 角度検出部
212 画像回転部
214 眼周辺特徴検出部
216 眼周辺特徴データ登録部
218 眼周辺特徴データマッチング部
900 携帯電話
902 カメラ
904 照明ランプ
906 タイミングランプ
10
Claims (13)
前記画像からまばたきパターンを抽出し,抽出した前記まばたきパターンと予め登録されているまばたきパターンとの一致度を算出するまばたきパターンマッチング部と,
前記画像から虹彩の特徴を抽出し,抽出した前記虹彩の特徴と予め登録されている虹彩の特徴との一致度を算出する虹彩マッチング部と,
少なくとも,前記まばたきパターンマッチング部が算出したまばたきパターンの一致度と虹彩マッチング部が算出した虹彩の特徴の一致度に基づいて前記被験個体を識別する個体識別部と,
を備えたことを特徴とする,個体識別装置。 An image input unit for acquiring an image including the eye of the test individual and its peripheral part;
A blink pattern matching unit that extracts a blink pattern from the image and calculates a degree of coincidence between the extracted blink pattern and a previously registered blink pattern;
An iris matching unit that extracts iris features from the image and calculates a degree of coincidence between the extracted iris features and pre-registered iris features;
At least an individual identification unit for identifying the test individual based on the degree of coincidence of the blink pattern calculated by the blink pattern matching unit and the degree of coincidence of the iris feature calculated by the iris matching unit;
An individual identification device characterized by comprising:
前記画像から1または2以上の特徴部位を抽出し,前記抽出した1または2以上の特徴部位と予め登録されている1または2以上の特徴部位との各一致度を算出する特徴部位マッチング部と,
前記画像から虹彩の特徴を抽出し,抽出した虹彩の特徴と予め登録されている虹彩の特徴との一致度を算出する虹彩マッチング部と,
少なくとも,前記特徴部位マッチング部が算出した1または2以上の特徴部位の各一致度と虹彩マッチング部が算出した虹彩の特徴の一致度に基づいて前記被験個体を識別する個体識別部と,
を備えたことを特徴とする,個体識別装置。 An image input unit for acquiring an image including the eye of the test individual and its peripheral part;
A feature part matching unit that extracts one or more feature parts from the image and calculates a degree of coincidence between the extracted one or more feature parts and one or more feature parts registered in advance; ,
An iris matching unit that extracts iris features from the image and calculates a degree of coincidence between the extracted iris features and pre-registered iris features;
An individual identifying unit for identifying the test individual based on at least the degree of coincidence of one or more characteristic parts calculated by the characteristic part matching unit and the degree of coincidence of iris features calculated by the iris matching unit;
An individual identification device characterized by comprising:
前記画像からまばたきパターンを抽出し,抽出した前記まばたきパターンと予め登録されているまばたきパターンとの一致度を算出するまばたきパターンマッチング工程と,
前記画像から虹彩の特徴を抽出し,抽出した前記虹彩の特徴と予め登録されている虹彩の特徴との一致度を算出する虹彩マッチング工程と,
少なくとも,前記まばたきパターンマッチング工程において算出されたまばたきパターンの一致度と虹彩マッチング工程において算出された虹彩の特徴の一致度に基づいて前記被験個体を識別する個体識別工程と,
を含むことを特徴とする,個体識別方法。 An image input step of acquiring an image including the eye of the subject individual and the surrounding area;
A blink pattern matching step of extracting a blink pattern from the image and calculating a degree of coincidence between the extracted blink pattern and a previously registered blink pattern;
An iris matching step of extracting iris features from the image and calculating a degree of coincidence between the extracted iris features and pre-registered iris features;
At least an individual identification step for identifying the test individual based on the degree of coincidence of the blink pattern calculated in the blink pattern matching step and the degree of coincidence of the iris feature calculated in the iris matching step;
An individual identification method characterized by including:
前記画像から1または2以上の特徴部位を抽出し,前記抽出した1または2以上の特徴部位と予め登録されている1または2以上の特徴部位との各一致度を算出する特徴部位マッチング工程と,
前記画像から虹彩の特徴を抽出し,抽出した虹彩の特徴と予め登録されている虹彩の特徴との一致度を算出する虹彩マッチング工程と,
少なくとも,前記特徴部位マッチング工程において算出された1または2以上の特徴部位の各一致度と虹彩マッチング工程において算出された虹彩の特徴の一致度に基づいて前記被験個体を識別する個体識別工程と,
を含むことを特徴とする,個体識別方法。 An image input step of acquiring an image including the eye of the subject individual and the surrounding area;
A feature part matching step of extracting one or more feature parts from the image and calculating a degree of coincidence between the extracted one or more feature parts and one or more feature parts registered in advance; ,
An iris matching step for extracting iris features from the image and calculating a degree of coincidence between the extracted iris features and pre-registered iris features;
An individual identifying step for identifying the subject individual based on at least the degree of coincidence of one or more feature portions calculated in the feature portion matching step and the degree of coincidence of iris features calculated in the iris matching step;
An individual identification method characterized by including:
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