JP2006260351A - 眼鏡反射検出機能つき瞳孔検出装置および虹彩認証装置 - Google Patents

Abstract

【課題】高速にかつ精度よく瞳孔位置および眼鏡反射の検出が可能な眼鏡反射検出機能つき瞳孔検出装置および虹彩認証装置を提供する。
【解決手段】同心円状の複数の円をそれぞれ積分円として目画像上に設定し積分円の円周上に位置する目画像の画像データを抽出する画像データ抽出部２２０と、画像データ抽出部２２０が抽出した画像データを積分円のそれぞれの円周に沿って積分する周回積分部２３０と、周回積分部２３０の積分値が積分円の半径に対してステップ状に変化したことを検出する瞳孔半径検出部２５０と、瞳孔半径検出部２５０がステップ状の変化を検出した際にその積分円の中心座標を瞳孔位置座標として検出する瞳孔位置検出部２８０と、瞳孔半径検出部２５０がステップ状の変化を検出した際に少なくとも１つの積分円の円周上に位置する画像データにもとづいて対応する積分円上の眼鏡反射の有無を検出する眼鏡反射検出部３００とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、使用者の目画像の中から眼鏡による反射の有無を検出する眼鏡反射検出機能つき瞳孔検出装置およびそれを用いた虹彩認証装置に関する。

虹彩の模様は個人によって異なることが知られており、この虹彩の模様を用いて個人認証を行う方法が提案されている。例えば、特許文献１には、カメラを用いて使用者の目あるいは目の周辺を含む画像（以下、「目画像」と略記する）を撮像し、目画像の中から虹彩画像を切り出し、虹彩の模様を示す虹彩コードに変換し、登録されている虹彩コードと比較して個人認証を行う虹彩認証装置が開示されている。

また、使用者が眼鏡を掛けていると、眼鏡による照明の反射光（以下、「眼鏡反射」と略記する）が虹彩画像に重なり虹彩コードが取得できず、正確な個人認証ができなくなる場合があった。そのため、目画像の中に眼鏡反射があるか否かを検出する方法についても提案されている（例えば、特許文献２参照）。
特表平８−５０４９７９号公報 特開２００１−１６７２８４号公報

これらの方法を用いて虹彩認証を行うためには、まず目画像の中から瞳孔の位置を検出し、それをもとに虹彩画像を切り出す必要がある。しかし、目画像の中から精度よく瞳孔を検出するためには膨大な画像データを高速に処理する必要があり、処理能力の高い大きなＣＰＵや大容量メモリを用いても、現状では目画像の画像データをリアルタイムで処理することは難しい。眼鏡反射の検出においても同様である。また、画像データをリアルタイムで処理できる程度にＣＰＵの処理量を減らすと検出精度が低下する等の課題があり実用的ではなかった。

本発明は、これらの課題に鑑みなされたものであり、高速にかつ精度よく瞳孔位置および眼鏡反射の検出が可能な眼鏡反射検出機能つき瞳孔検出装置および虹彩認証装置を提供することを目的とする。

本発明の眼鏡反射検出機能つき瞳孔検出装置は、同心円状の複数の円をそれぞれ積分円として目画像上に設定し積分円の円周上の所定の位置に対応する目画像の画像データを抽出する画像データ抽出部と、画像データ抽出部が抽出した画像データを積分円のそれぞれの円周に沿って積分する周回積分部と、周回積分部の積分値が積分円の半径に対してステップ状に変化したことを検出する瞳孔半径検出部と、瞳孔半径検出部がステップ状の変化を検出した際にその積分円の中心座標を瞳孔位置座標として検出する瞳孔位置検出部と、瞳孔半径検出部がステップ状の変化を検出した際に少なくとも１つの積分円の円周上に位置する画像データにもとづいて対応する積分円上の眼鏡反射の有無を検出する眼鏡反射検出部とを備えたことを特徴とする。この構成により、高速にかつ精度よく瞳孔位置および眼鏡反射の検出が可能な眼鏡反射検出機能つき瞳孔検出装置を提供することが可能となる。

また、本発明の眼鏡反射検出機能つき瞳孔検出装置の眼鏡反射検出部は、少なくとも１つの積分円の円周上に位置する画像データの最大値が所定の閾値よりも大きい場合に、対応する積分円上で眼鏡反射を検出したとみなす構成としてもよい。この構成により、比較的簡単な回路構成で眼鏡反射を検出することができる。

また、本発明の虹彩認証装置は、請求項１または請求項２に記載の眼鏡反射検出機能つき瞳孔検出装置を備え、眼鏡反射検出部が眼鏡反射を検出し、かつ眼鏡反射を検出した積分円が目画像上の虹彩の領域に存在する場合には、その目画像を虹彩認証に使用しないことを特徴とする。この構成により、認証動作における無駄な時間を削減することができる。

本発明によれば、高速にかつ精度よく瞳孔位置および眼鏡反射の検出が可能な眼鏡反射検出機能つき瞳孔検出装置および虹彩認証装置を提供することが可能となる。

以下、本発明の実施の形態における眼鏡反射検出機能つき瞳孔検出装置および虹彩認証装置について、図面を用いて説明する。

（実施の形態）
図１は本発明の実施の形態における瞳孔検出装置２００を用いた虹彩認証装置１００の回路ブロック図である。図１には、瞳孔検出装置２００に加えて虹彩認証装置を構成するために必要な撮像部１２０、照明部１３０、認証処理部１４０も示している。

本発明の実施の形態における虹彩認証装置１００は、使用者の目画像を撮像する撮像部１２０、目画像の中から瞳孔位置とその半径を検出するとともに眼鏡反射の有無を検出する瞳孔検出装置２００、目画像から得られた虹彩コードと登録されている虹彩コードとを比較して個人認証を行う認証処理部１４０、目画像取得に適した光量の近赤外線を照射し使用者の目とその周辺部分を照明する照明部１３０を備えている。

撮像部１２０は、誘導ミラー１２１、可視光カットフィルタ１２２、レンズ１２３、撮像素子１２４および前処理部１２５を有する。誘導ミラー１２１は使用者が自らの目を映すことにより目を正しい撮像位置へ誘導する。そして、使用者の目は可視光カットフィルタ１２２およびレンズ１２３を通して撮像素子１２４で撮像される。前処理部１２５は、撮像素子１２４の出力信号から画像データ成分を取り出し、ゲイン調整等、画像データとして必要な処理を行った上で、使用者の目画像データとして出力する。

照明部１３０は、照明制御部１３２と、複数の光源、本実施の形態においては２組の近赤外線光源１３４Ｒ、１３４Ｌとを有し、目画像取得に適した光量の近赤外線を使用者の目を含む領域に照射する。図２は実施の形態における虹彩認証装置１００の外観図である。このように、２組の近赤外線光源１３４Ｒおよび近赤外線光源１３４Ｌはレンズ１２３の右側および左側に設けられ、使用者の目に異なった角度から近赤外線を照射する。そして照明制御部１３２は、瞳孔検出装置２００から出力される眼鏡反射の有無を示す信号Ｍにもとづいて、近赤外線光源１３４Ｒ、１３４Ｌのうち一方の近赤外線光源を選択し使用者の目に近赤外線を照射させる。

瞳孔検出装置２００は、画像データ抽出部２２０、周回積分部２３０、瞳孔半径検出部２５０、ポインタ部２６０、瞳孔位置検出部２８０、眼鏡反射検出部３００を備えている。詳細については後述するが、この構成によって、前処理部１２５から出力された目画像データの中から瞳孔を検出し、瞳孔位置座標とその半径を出力するとともに、眼鏡等の反射光が虹彩画像上に存在するか否かを示す信号Ｍも出力する。

認証処理部１４０は、眼鏡等の反射光が虹彩画像上に存在しない場合、瞳孔検出装置２００が検出した瞳孔の位置座標にもとづき、目画像データの中から虹彩画像を切り出す。そして、虹彩画像を虹彩の模様を示す固有の虹彩コードに変換し、登録されている虹彩コードと比較することによって認証動作を実行する。しかし虹彩画像に眼鏡反射が含まれている場合は正確な虹彩コードが取り出せず虹彩認証ができなくなる。認証処理部１４０における認証動作は瞳孔検出装置２００における瞳孔検出動作に比べて時間がかかるので、このような画像にもとづく認証動作は時間の無駄になる。したがって、眼鏡等の反射光が虹彩画像上に存在する場合には認証動作を実行しないことが望ましい。

図３は、本発明の実施の形態における瞳孔検出装置２００の瞳孔検出方法を説明するための図である。瞳孔を含む画像には図３（ａ）に示すように、瞳孔を示す円盤状の低輝度領域と、その外側に虹彩を示す円環状の中輝度領域とが存在する。したがって、瞳孔中心の位置座標（Ｘｏ、Ｙｏ）を中心として半径Ｒを順次異ならせ、それぞれにおける積分円Ｃの円周に沿って画像データを周回積分すると図３（ｂ）に示すように積分値Ｉは瞳孔半径Ｒｏのところでステップ状に変化することになる。そこで、図３（ｃ）に示すように積分値Ｉを半径Ｒで微分した値ｄＩ／ｄＲが差分閾値ΔＩｔｈを超えるときの積分円の半径を求めることにより瞳孔半径Ｒｏを知ることができる。

本実施の形態における瞳孔検出装置はこのような考え方にもとづき、以下のように瞳孔の位置座標（Ｘｏ、Ｙｏ）と瞳孔半径Ｒｏを検出する。まず、図３（ｄ）に示すように中心座標が等しく半径の異なるｎ個の積分円Ｃ_１〜Ｃ_ｎを目画像上に設定し、各々の積分円Ｃ_ｉ（ｉ＝１〜ｎ）に対してその円周上に位置する画像データを積分する。現実的には各々の積分円Ｃ_ｉの円周上に位置する画素の画像データの平均値を計算するか、円周上に位置する画素の中から一定数（ｍ個）の画素を選んでその画像データを加算する。本実施の形態においては同心円状の積分円の数ｎを２０とし、各積分円Ｃ_ｉの円周上に位置する画素の中からｍ＝８画素を選んでその画像データを加算し周回積分の積分値Ｉとした。このとき、積分円Ｃ_１〜Ｃ_ｎの中心が瞳孔中心と一致している場合には、上述したように、各積分円Ｃ_ｉに対する積分値Ｉ_ｉがステップ状に変化するので、積分値Ｉ_ｉの半径Ｒに対する差分値ΔＩ_ｉを求めると瞳孔半径Ｒｏに等しいところで大きな極大値を示すことになる。しかし、積分円Ｃ_１〜Ｃ_ｎの中心が瞳孔中心に一致しない場合は、積分値Ｉ_ｉは半径Ｒに対して緩やかに変化するので、その差分値ΔＩ_ｉは大きな値を示さない。したがって、差分値ΔＩ_ｉが差分閾値ΔＩｔｈよりも大きな値を示す積分円Ｃ_ｉを求めることで、瞳孔の位置とその半径を求めることができる。

そして、目画像上の各位置に積分円Ｃ_１〜Ｃ_ｎを移動させて上述の動作を繰り返す。こうして差分値ΔＩ_ｉが大きな値を示すときの積分円Ｃ_ｉの中心座標（Ｘ、Ｙ）とそのときの積分円Ｃ_ｉの半径Ｒ_ｉを求めることにより、瞳孔の位置座標（Ｘｏ、Ｙｏ）と瞳孔半径Ｒｏを求めることができる。

図４は、本発明の実施の形態における瞳孔検出装置２００の回路ブロック図である。瞳孔検出装置２００は、目画像上に積分円Ｃ_１〜Ｃ_ｎを設定し各積分円Ｃ_ｉの円周上の所定の位置に対応する画像データを抽出する画像データ抽出部２２０、抽出された画像データを積分円Ｃ_ｉ毎に周回積分し積分値Ｉ_ｉを求める周回積分部２３０、積分値Ｉ_ｉの半径Ｒ_ｉに対する差分値ΔＩ_ｉを求め、差分値の最大値ΔＩが差分閾値ΔＩｔｈより大きいとき瞳孔を検出したものとみなしそのときの積分円の半径を瞳孔半径Ｒｏとして出力する瞳孔半径検出部２５０、積分円Ｃ_１〜Ｃ_ｎの中心座標（Ｘ、Ｙ）を指示するポインタ部２６０、瞳孔半径検出部２５０が瞳孔を検出したときのポインタ部２６０の出力を瞳孔のＸ座標Ｘｏ、Ｙ座標Ｙｏとして出力する瞳孔位置検出部２８０、虹彩画像上の眼鏡反射の有無を検出する眼鏡反射検出部３００を備えている。

図５は、本発明の実施の形態における画像データ抽出部２２０の回路ブロック図である。あわせて図５には１つの積分円Ｃ_ｉに対応する周回積分を行う加算器２３１_ｉおよび後述する最大値抽出器３０１_ｉも示している。画像データ抽出部２２０は部分フレームメモリ２１０とそこから画像データを引出すための引出し線Ｌから構成されている。部分フレームメモリ２１０はファーストイン−ファーストアウト型（ＦＩＦＯ型）のラインメモリ２１５を複数個直列に接続したものである。そして、引出し線Ｌ_ｉによって画像上で積分円Ｃ_ｉに対応するｍ個の画素から画像データを引出している。なお、図面を見やすくするため図５には１つの積分円Ｃ_ｉとその円周上にある４個の画素データを引出す引出し線Ｌ_ｉのみを示したが、本実施の形態においては２０個の積分円Ｃ_１〜Ｃ_２０から各々８個ずつデータの引出し線が引出されている。

そして、部分フレームメモリ２１０に１画素ずつ画像データを入力する毎に部分フレームメモリ２１０に保持されている画像全体が１画素ずつシフトするので、引出し線Ｌ_ｉから引出される画像データも１画素ずつシフトすることになる。すなわち、部分フレームメモリ２１０に画像データを１画素分入力すると目画像上では積分円Ｃ_１〜Ｃ_ｎが右に１画素分移動し、１ライン分の画像データを入力すると目画像上では積分円Ｃ_１〜Ｃ_ｎが１ライン分下へ移動する。こうして、１フレーム分の画像データが部分フレームメモリ２１０に入力する間に、目画像上では積分円Ｃ_１〜Ｃ_ｎが目画像全体を走査することになる。このときの積分円の中心座標（Ｘ、Ｙ）はＸカウンタ２６４およびＹカウンタ２６２の出力によって示される。

図４に示すように、周回積分部２３０は積分円Ｃ_１〜Ｃ_ｎの各々に対して独立な加算器２３１_１〜２３１_ｎを備え、各積分円Ｃ_ｉの円周上に位置するｍ個の画像データを加算し、各々の加算結果を積分値Ｉ_ｉとして瞳孔半径検出部２５０へ出力する。

瞳孔半径検出部２５０は、ｎ−１個の減算器２５２_１〜２５２_ｎ−１、セレクタ２５３、コンパレータ２５４、レジスタ２５５を備えている。減算器２５２_１〜２５２_ｎ−１は各積分円Ｃ_ｉに対する積分値Ｉ_ｉの半径Ｒに対する差分を求める。すなわち、積分円Ｃ_１〜Ｃ_ｎのうち、半径の１つ違う円Ｃ_ｉとＣ_ｉ−１とに対する積分値Ｉ_ｉとＩ_ｉ−１との差分値ΔＩ_ｉを求める。そしてセレクタ２５３によって最大の差分値ΔＩとそのときの積分円の半径Ｒとを選択する。コンパレータ２５４は最大の差分値ΔＩと差分閾値ΔＩｔｈとを比較する。そして、差分値ΔＩが差分閾値ΔＩｔｈよりも大きい場合には、そのときの積分円の半径Ｒを瞳孔半径Ｒｏとしてレジスタ２５５に保持する。

瞳孔位置検出部２８０は２個のレジスタ２８６、２８７を備えている。そして、瞳孔半径検出部２５０が瞳孔を検出した場合には、そのときのＸカウンタ２６４およびＹカウンタ２６２の値を瞳孔位置座標（Ｘｏ、Ｙｏ）としてレジスタ２８７、２８６に保持する。

なお、瞳孔半径Ｒｏを求めるための差分閾値ΔＩｔｈとしては、経験的には、積分円が虹彩上にある場合の積分値と積分円が瞳孔上にある場合の積分値との差の１／４倍〜１倍の範囲内の値に設定するとよい。本実施の形態においては、画像信号が２５６階調の信号であり、瞳孔の平均輝度が４０階調程度、虹彩の平均輝度が１００階調程度、肌の平均輝度が２００階調程度となるため、積分円が瞳孔上にある場合の積分値Ｉはおよそ４０×８＝３２０であり、積分円が虹彩上にある場合の積分値Ｉはおよそ１００×８＝８００であるので、差分閾値ΔＩｔｈとしては、その差４８０の半分程度、すなわち２４０に設定した。

図６は本発明の実施の形態における眼鏡反射検出部３００の眼鏡反射の検出方法を説明するための図である。図６に示した積分円Ｃ_１〜Ｃ_ｎの中心は瞳孔中心と一致しており、積分円Ｃ_１〜Ｃ_ｋ−１は目画像上の虹彩の外側、Ｃ_ｋ〜Ｃ_ｐ−１は虹彩、Ｃ_ｐ〜Ｃ_ｎは瞳孔にそれぞれ位置するものとする。すなわち、瞳孔の半径をＲｏ、虹彩の半径をＲｋとおくと、積分円Ｃ_１〜Ｃ_ｋ−１の半径はＲｋより大きく、積分円Ｃ_ｋ〜Ｃ_ｐ−１の半径はＲｋ以下かつＲｏより大きく、積分円Ｃ_ｐ〜Ｃ_ｎの半径はＲｏ以下である。

ここで、それぞれの積分円Ｃ_１〜Ｃ_ｎに対して、それぞれの円周上に位置する画像データの最大値Ｌ_ｉを抽出する。眼鏡反射がない場合には、図６（ｂ）に示したように、目画像は瞳孔を示す円盤状の低輝度領域とその外側に虹彩を示す円環状の中輝度領域とがあるので、各積分円Ｃ_１〜Ｃ_ｎの画像データの最大値Ｌ_ｉも、積分円Ｃ_ｐ〜Ｃ_ｎに対しては低い値、積分円Ｃ_ｋ〜Ｃ_ｐ−１に対しては中程度の値、積分円Ｃ_１〜Ｃ_ｋ−１に対しては白目部分に対応して比較的高い値を示す。しかし図６（ｃ）に示すように目画像に眼鏡反射が含まれている場合には、瞳孔、虹彩あるいはその他の部分にかかわらず、対応する積分円に対して画像データの最大値Ｌ_ｉが高い値を示す。したがって、積分円Ｃ_ｉ上の画像データの最大値Ｌ_ｉが反射閾値Ｌｔｈよりも大きい値を示すとき、積分円Ｃ_ｉ上に眼鏡反射が存在するとみなすことができる。こうして、比較的簡単な回路構成で眼鏡反射を検出することができる。

ところで、全ての積分円Ｃ_１〜Ｃ_ｎに対して、それぞれの積分円Ｃ_ｉ上の眼鏡反射の有無を検出してもよいが、認証処理部１４０の認証動作を妨げる眼鏡反射は虹彩画像上に存在する眼鏡反射であるので、本実施の形態においては、虹彩画像上に存在する積分円Ｃ_ｋ〜Ｃ_ｐ−１に対してのみ、眼鏡反射の有無を検出するものとして説明する。

眼鏡反射検出部３００は図４に示したように、それぞれの積分円Ｃ_１〜Ｃ_ｎに対する最大値抽出器３０１_１〜３０１_ｎと、虹彩半径を算出する虹彩半径算出器３０２と、セレクタ３０４と、コンパレータ３０６とを備えている。最大値抽出器３０１_ｉはそれぞれ積分円Ｃ_ｉの円周上に位置するｍ個の画素データの最大値Ｌ_ｉを抽出する。

虹彩半径算出器３０２は、瞳孔半径検出部２５０が瞳孔半径Ｒｏを検出したとき、瞳孔半径Ｒｏの２．５倍を虹彩半径Ｒｋとして算出する。もちろん、瞳孔半径Ｒｏより大きい積分円Ｃ_１〜Ｃ_ｐ−１に対して積分値Ｉがステップ状に変化する積分円の半径として虹彩半径Ｒｋを求めることも可能であるが、この方法は瞼やメガネフレーム等の影響を受けやすく誤検出するおそれもある。したがって本実施の形態においては、虹彩半径Ｒｋが瞳孔半径Ｒｏの２倍〜３倍程度であることを考慮して、上述したように瞳孔半径Ｒｏの定数倍を虹彩半径Ｒｋとした。

セレクタ３０４は、半径がＲｋ以下かつＲｏより大きい積分円Ｃ_ｋ〜Ｃ_ｐ−１に対する最大値抽出器３０１_ｋ〜３０１_ｐ−１の出力Ｌ_ｉのうち最大の値Ｌｍａｘを選択する。そしてコンパレータ３０６は、セレクタ３０４によって選択された値Ｌｍａｘと反射閾値Ｌｔｈとを比較し、値Ｌｍａｘが反射閾値Ｌｔｈ以上の場合には虹彩画像上に眼鏡反射が存在することを示す信号Ｍを出力する。

なお、本実施の形態においては、上述したように画像信号が２５６階調の信号であり、肌の平均輝度が２００階調程度となるため、反射閾値Ｌｔｈとしては、肌の平均輝度よりやや高い２２０に設定した。

眼鏡反射検出部３００は、このようにして虹彩画像上とみなした領域で眼鏡反射を検出し、その結果を認証処理部１４０に出力するとともに照明制御部１３２にも出力する。そして認証処理部１４０は、眼鏡反射検出部３００が虹彩画像上で眼鏡反射を検出した場合にはその目画像は虹彩認証には用いない。そして照明制御部１３２は近赤外線光源１３４Ｒ、１３４Ｌを切替え、撮像部１２０が再度目画像を取得する。

すなわち本発明の実施の形態においては、眼鏡反射検出部３００が虹彩画像上の眼鏡反射の有無を検出し、虹彩画像に眼鏡反射がある場合には条件を変えて再度目画像取り込みを行う。また、たとえ目画像に眼鏡反射が含まれている場合であっても、その眼鏡反射が虹彩部分以外の領域であれば認証動作を阻害しないので認証処理部１４０は認証動作を実行する。このように本発明の実施の形態の眼鏡反射検出部３００は虹彩部分の眼鏡反射のみを検出するので、虹彩認証装置１００の虹彩認証を高速化することができる。

次に、瞳孔検出装置２００の動作についてフローチャートを用いて説明する。以下の説明では、目画像データが順次走査データであり、１フレームが、例えば４８０ライン×６４０ピクセルのデジタルデータで構成されているものとする。図７は、本発明の実施の形態における瞳孔検出装置２００の目画像１フレーム分の動作を示すフローチャートである。

まず瞳孔検出装置２００は１画素分の画像データｓｉｇを取り込む（Ｓ５１）。取り込んだ画像データが１フレームの先頭のデータであれば（Ｓ５２）、Ｙカウンタ２６２をリセットするとともに、瞳孔半径検出部２５０のレジスタ２５５、瞳孔位置検出部２８０のレジスタ２８６、２８７をリセットする（Ｓ５３）。取り込んだデータが１ラインの先頭のデータであれば（Ｓ５４）、Ｘカウンタ２６４をリセットし、Ｙカウンタ２６２をインクリメントする（Ｓ５５）。そして、Ｘカウンタ２６４をインクリメントする（Ｓ５６）。

次に、取り込んだ画像データを部分フレームメモリ２１０に取り込む。すると目画像上でｎ個の積分円Ｃ_１〜Ｃ_ｎに対応する画素のうち各々の積分円Ｃ_ｉからｍ個ずつ、合計でｎ×ｍ個の画像データが引出される。そして各積分円Ｃ_ｉに対応する加算器２３１_ｉはそれぞれ画像データの積分値Ｉ_ｉを算出し、減算器２５２_ｉはそれぞれの積分値Ｉ_ｉの差分値ΔＩ_ｉを計算する。同時に各積分円Ｃ_ｉに対応する最大値抽出器３０１_ｉはそれぞれの画像データの最大値Ｌ_ｉを抽出する（Ｓ５７）。そして、差分値ΔＩ_ｉと差分閾値ΔＩｔｈとを比較し差分値ΔＩ_ｉが差分閾値ΔＩｔｈ以下の場合には、ステップＳ５１にもどり、次の１画素分の画像データを取り込む（Ｓ５８）。

差分値ΔＩ_ｉが差分閾値ΔＩｔｈよりも大きい場合には瞳孔が検出されたものとみなし、そのときの積分円の半径を瞳孔半径Ｒｏとして保持する。同時に瞳孔位置検出部２８０は積分円の中心座標を瞳孔位置座標（Ｘｏ、Ｙｏ）として保持する。さらに、虹彩半径算出器３０２が瞳孔半径Ｒｏにもとづき虹彩半径Ｒｋを算出し、セレクタ３０４が虹彩画像上の積分円Ｃ_ｋ〜Ｃ_ｐ−１に対応する最大値抽出器３０１_ｋ〜３０１_ｐ−１の出力Ｌ_ｉのうち最大の値Ｌｍａｘを選択する。そしてコンパレータ３０６は、セレクタ３０４によって選択された値Ｌｍａｘと反射閾値Ｌｔｈとを比較し、虹彩画像上の眼鏡反射の有無を示す信号Ｍを出力する（Ｓ５９）。

以上の、ステップＳ５１からステップＳ５９までの一連の動作は、部分フレームメモリ２１０に画像データを１画素分入力する毎に実行される。例えばフレーム周波数が３０Ｈｚ、目画像が６４０×４８０画素で構成されている場合、１／（３０×６４０×４８０）秒以下の時間で上記の一連の動作が実行される。そして、部分フレームメモリ２１０に１画素入力されると積分円は画像上で１画素分移動するので、１フレームの画像を入力する間に積分円が画像上を１回走査することになる。このようにして、比較的小規模な回路を用いて、撮像部１２０で撮像された画像データに対してリアルタイムで瞳孔検出することができる。

なお、上記の実施の形態においては、差分値ΔＩ_ｉと差分閾値ΔＩｔｈとを比較し、差分値ΔＩ_ｉが差分閾値ΔＩｔｈよりも大きくなった時点で瞳孔が検出されたものとみなし、そのときの積分円の半径および中心座標をそれぞれ瞳孔半径Ｒｏおよび瞳孔の位置座標（Ｘｏ、Ｙｏ）とした。しかし、真の瞳孔位置以外の位置で偶発的に差分値ΔＩ_ｉが差分閾値ΔＩｔｈよりも大きくなる可能性を考慮して、差分閾値ΔＩｔｈよりも大きい差分値ΔＩ_ｉが複数存在した場合、最も大きい差分値に対応する積分円の半径および中心座標をそれぞれ瞳孔半径Ｒｏおよび瞳孔の位置座標（Ｘｏ、Ｙｏ）とする構成にしてもよい。この構成により、瞳孔検出装置の誤動作を防ぎ、瞳孔検出精度を上げることができる。

また、本実施の形態においては、虹彩画像上に存在する積分円Ｃ_ｋ〜Ｃ_ｐ−１のいずれかで眼鏡反射を検出した場合に、眼鏡反射が存在することを示す信号Ｍを出力するものとして説明したが、全ての積分円Ｃ_ｐ〜Ｃ_ｎに対して、それぞれの積分円Ｃ_ｉ上の眼鏡反射の有無を検出し、それぞれの検出結果を出力する構成としてもよい。

また、本実施の形態においては、眼鏡反射検出部３００として、最大値抽出器３０１_１〜３０１_ｎと、虹彩半径算出器３０２と、セレクタ３０４と、コンパレータ３０６とを備えた構成について説明したが、処理速度が間に合えば、画像データ抽出部２２０から引出されるｎ×ｍ個の画像データと反射閾値Ｌｔｈとを比較する構成としてもよい。

さらに、本実施の形態における画像データ抽出部２２０として、ラインメモリ２１５を用いた構成について説明したが、画像データ抽出部はこの構成に限定されるものではなく、例えばランダムアクセスメモリ等を用いて構成してもよい。

さらに、本実施の形態においては同心円状の積分円の数を２０、１つの積分円から引出す画像データの数を８個としたが、これらの数は検出精度、処理時間、回路規模等との兼ね合いで決定することが望ましい。

本発明の瞳孔検出装置は、高速にかつ精度よく瞳孔位置および眼鏡反射の検出が可能となるので、使用者の目画像の中から眼鏡による反射の有無を検出する眼鏡反射検出機能つき瞳孔検出装置およびそれを用いた虹彩認証装置等に有用である。

本発明の実施の形態における瞳孔検出装置を用いた虹彩認証装置の回路ブロック図 本発明の実施の形態における虹彩認証装置の外観図 本発明の実施の形態における瞳孔検出装置の瞳孔検出方法を説明するための図 本発明の実施の形態における瞳孔検出装置の回路ブロック図 本発明の実施の形態における画像データ抽出部の回路ブロック図 本発明の実施の形態における眼鏡反射検出部の眼鏡反射の検出方法を説明するための図 本発明の実施の形態における瞳孔検出装置の目画像１フレーム分の動作を示すフローチャート

符号の説明

１２０ 撮像部
１２３ レンズ
１２４ 撮像素子
１２５ 前処理部
１３０ 照明部
１４０ 認証処理部
２００ 瞳孔検出装置
２２０ 画像データ抽出部
２３０ 周回積分部
２５０ 瞳孔半径検出部
２６０ ポインタ部
２８０ 瞳孔位置検出部
３００ 眼鏡反射検出部
３０１_１〜３０１_ｎ 最大値抽出器
３０２ 虹彩半径算出器
３０４ セレクタ
３０６ コンパレータ

Claims (3)

1. 同心円状の複数の円をそれぞれ積分円として目画像上に設定し、前記積分円の円周上の所定の位置に対応する目画像の画像データを抽出する画像データ抽出部と、
   前記画像データ抽出部が抽出した画像データを積分円のそれぞれの円周に沿って積分する周回積分部と、
   前記周回積分部の積分値が積分円の半径に対してステップ状に変化したことを検出する瞳孔半径検出部と、
   前記瞳孔半径検出部が前記ステップ状の変化を検出した際に、その積分円の中心座標を瞳孔位置座標として検出する瞳孔位置検出部と、
   前記瞳孔半径検出部が前記ステップ状の変化を検出した際に、少なくとも１つの積分円の円周上に位置する画像データにもとづいて、対応する積分円上の眼鏡反射の有無を検出する眼鏡反射検出部とを備えたことを特徴とする眼鏡反射検出機能つき瞳孔検出装置。
2. 前記眼鏡反射検出部は、少なくとも１つの積分円の円周上に位置する画像データの最大値が所定の閾値よりも大きい場合に、対応する積分円上で眼鏡反射を検出したとみなすことを特徴とする請求項１に記載の眼鏡反射検出機能つき瞳孔検出装置。
3. 請求項１または請求項２に記載の眼鏡反射検出機能つき瞳孔検出装置を備え、前記眼鏡反射検出部が眼鏡反射を検出し、かつ眼鏡反射を検出した積分円が前記目画像上の虹彩の領域に存在する場合には、その目画像を虹彩認証に使用しないことを特徴とする虹彩認証装置。

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