JP2007034876A - 虹彩認証装置 - Google Patents

Abstract

【課題】眼球画像からの領域の切り出しに多少の誤差があっても、正確に認証を行えるようにする。
【解決手段】登録用の眼球画像から抽出した虹彩領域の画像を極座標変換して登録虹彩パターン画像（正規化画像）とし、照合用の眼球画像から抽出した虹彩領域の画像を極座標変換して照合虹彩パターン画像（正規化画像）とし、登録虹彩パターン画像と照合虹彩パターン画像とをＢＬＰＯＣ（帯域制限位相限定相関法）により照合する。
【選択図】 図８

Description

この発明は、眼球内に入る光の量を調節する虹彩から個人を認証する虹彩認証装置に関するものである。

従来より、この種の虹彩認証装置として、特許文献１に示されているような虹彩認証装置が用いられている。この虹彩認証装置では、撮像した目の画像（眼球画像）から虹彩部分を複数の円弧状に切り出し（図２２参照：円弧Ｓ０）、ガボールフィルタなどの帯域通過フィルタを使用して虹彩パターンの特徴を抽出し、各円弧Ｓ０ごとに１次元のコード（アイリスコード）を生成する。登録用の眼球画像と照合用の眼球画像のそれぞれについて、このアイリスコードを生成し、これらのアイリスコードのハミング距離を求め、このハミング距離の大きさによって本人と他人との区別を行う。

なお、虹彩とは、眼球の角膜と水晶体との間にあって、中央に瞳孔を持つ円盤状の薄膜であり、眼球内に入る光の量を調節する部分である。虹彩の外側には強膜（白目）が位置する。妊娠７，８ヶ月頃に虹彩にパターンが形成され、生後約２年で安定した後は生涯不変である。虹彩のパターンは、同一人物の左右の目でも異なり、遺伝的な影響度が極めて少ない。さらに、虹彩は、内部器官であるため、損傷を受けにくく、非接触での認証が可能である。

特表平８−５０４９７５号公報（特許第３３０７９３６号） 特開平１０−６３８４７号公報 K. Takita, T. Aoki, Y. Sasaki, T. Higuchi, and K. Kobayashi, "High-accuracy subpixel image registration based on phase-only correlation," IEICE Trans. Fundamentals, Vol. E86-A, No. 8, pp. 1925・1934, August 2003. K. Ito, H. Nakajima, K. Kobayashi, T. Aoki, and T. Higuchi, "A ・ngerprint matching algorithm using phase-only correlation," IEICE Trans. Fundamentals,Vol. E87-A, No. 3, pp. 682・691, March 2004. 森田歩, 伊藤康一, 青木孝文, 樋口龍雄, 中島寛, 小林孝次, "位相限定相関法と特徴ベースマッチングの組み合わせに基づく指紋照合アルゴリズムの検討," 計測自動制御学会東北支部第219 回研究集会, 資料番号219-5, November 2004.

しかしながら、上述した特許文献１に示された虹彩認証装置では、眼球画像から虹彩部分を複数の円弧状に切り出し、各円弧Ｓ０ごとに処理を行うため、円弧状の領域の切り出しに誤差（特に、半径方向の誤差）があると、ガボールフィルタによる特徴抽出を行うべき虹彩位置が登録用の眼球画像と照合用の眼球画像とで異なることになり、正確な認証が行えなくなる。

本発明は、このような課題を解決するためになされたもので、その目的とするところは、眼球画像からの領域の切り出しに多少の誤差があっても、正確に認証を行うことができる虹彩認証装置を提供することにある。

このような目的を達成するために本発明は、撮像された眼球画像から虹彩領域を抽出する虹彩領域抽出手段と、登録用の眼球画像から抽出された虹彩領域の画像を極座標変換して登録虹彩パターン画像を作成する登録虹彩パターン画像作成手段と、照合用の眼球画像から抽出された虹彩領域の画像を極座標変換して照合虹彩パターン画像を作成する照合虹彩パターン画像作成手段と、登録虹彩パターン画像と照合虹彩パターン画像との相関に基づいて両画像の照合を行う照合手段とを設けたものである。

この発明によれば、登録用の眼球画像から抽出された虹彩領域の画像が極座標変換されて登録虹彩パターン画像（正規化画像）とされ、照合用の眼球画像から抽出された虹彩領域の画像が極座標変換されて照合虹彩パターン画像（正規化画像）とされ、登録虹彩パターン画像と照合虹彩パターン画像との相関に基づいて両画像の照合が行われる。

本発明において、虹彩領域の切り出し誤差は、極座標変換後の画像（正規化画像）において、平行移動・拡大縮小・歪みなどとなって現れる可能性がある。しかし、その虹彩領域の切り出し誤差は、領域全体に比べて僅かである。したがって、極座標変換後の登録虹彩パターン画像および照合虹彩パターン画像において、虹彩領域の切り出し誤差の影響は小さく、正確な認証が可能となる。

本発明において、虹彩領域抽出手段は、例えば、眼球画像の瞳孔と虹彩との境界を虹彩の内側境界として楕円近似により検出し、眼球画像の虹彩と強膜との境界を虹彩の外側境界として円近似により検出し、この検出した虹彩の内側領域と外側領域とで挟まれた領域を虹彩領域として抽出する。

実際に撮像された眼球画像は、個人の生体特徴や撮像環境によって異なり、瞳孔と虹彩との境界（虹彩の内側境界）は真円になるとは限らない。真円と仮定して瞳孔と虹彩との境界の検出を行うと、正しい認証が行えなくなる場合がある。本発明では、瞳孔と虹彩との境界の検出を楕円と仮定して行うので、真円でない場合でも正しい認証を行うことが可能となり、認証精度が向上する。
なお、虹彩と強膜との境界（虹彩の外側境界）は、円になることが多い。この場合、円近似でも楕円近似でもよい。

本発明において、登録虹彩パターン画像作成手段は、登録用の眼球画像から検出された虹彩の内側境界の中心を基準として、登録用の眼球画像から抽出された虹彩領域の画像を極座標変換し、照合虹彩パターン画像作成手段は、照合用の眼球画像から検出された虹彩の内側境界の中心を基準として、照合用の眼球画像から抽出された虹彩領域の画像を極座標変換する。本発明において、虹彩の内側境界から検出される楕円の中心は、正確な瞳孔の中心を示す。本発明では、この正確な瞳孔の中心を基準として、虹彩領域の画像が極座標変換される。

本発明において、照合手段は、登録虹彩パターン画像および照合虹彩パターン画像から非虹彩部分を含まないように１以上の矩形領域を切り出し、登録虹彩パターン画像および照合虹彩パターン画像の共通する矩形領域同士の相関値を求め、その相関値に基づいて登録用の眼球画像と照合用の眼球画像との照合を行う。
撮像された眼球画像中、虹彩領域の画像には、まぶたが含まれたり、まつげが含まれたり、光の反射が写り込んでいたりする。この場合、極座標変換して作成された登録虹彩パターン画像や照合虹彩パターン画像に、それらの画像が非虹彩部分として現れる。
本発明では、この非虹彩部分を含まないように、登録虹彩パターン画像や照合虹彩パターン画像から１以上の矩形領域を切り出す。そして、登録虹彩パターン画像および照合虹彩パターン画像の共通する矩形領域（共通領域）同士の相関値を求め、その相関値に基づいて両画像の照合を行う。

非虹彩部分が少ない場合、登録虹彩パターン画像と照合虹彩パターン画像との共通領域として広い面積を確保することができるので、矩形領域は１つであってもよい。これに対し、非虹彩部分が多いと、登録虹彩パターン画像と照合虹彩パターン画像との共通領域として広い面積を確保できないことがある。このような場合、例えば、虹彩パターン画像の上端からの幅を段階的に定め、その幅毎に矩形領域を切り出し、これら矩形領域について共通領域同士の相関値を求めるようにしてもよい。

本発明によれば、登録用の眼球画像から抽出された虹彩領域の画像が極座標変換されて登録虹彩パターン画像（正規化画像）とされ、照合用の眼球画像から抽出された虹彩領域の画像が極座標変換されて照合虹彩パターン画像（正規化画像）とされ、登録虹彩パターン画像と照合虹彩パターン画像との相関に基づいて両画像の照合が行われるものとなり、眼球画像からの虹彩領域の切り出しに多少の誤差があっても、正確に認証を行うことができるようになる。

また、本発明によれば、眼球画像の瞳孔と虹彩との境界を虹彩の内側境界として楕円近似により検出し、眼球画像の虹彩と強膜との境界を虹彩の外側境界として円近似および楕円近似の何れか一方により検出し、この検出した虹彩の内側境界と外側境界とで挟まれた領域を虹彩領域として抽出することにより、瞳孔と虹彩との境界が真円でない場合でも正しい認証を行うことが可能となり、認証精度が向上する。

また、本発明によれば、登録用の眼球画像から検出された虹彩の内側境界の中心を基準として登録用の眼球画像から抽出された虹彩領域の画像を極座標変換し、照合用の眼球画像から検出された虹彩の内側境界の中心を基準として照合用の眼球画像から抽出された虹彩領域の画像を極座標変換することにより、正確な瞳孔の中心を基準として登録、照合共に虹彩領域の画像が極座標変換されるものとなり、正確な認証を行うことが可能となる。

また、本発明によれば、登録虹彩パターン画像および照合虹彩パターン画像から非虹彩部分を含まないように１以上の矩形領域を切り出し、登録虹彩パターン画像および照合虹彩パターン画像の共通する矩形領域同士の相関値を求め、その相関値に基づいて両画像の照合を行うようにすることにより、虹彩領域の画像に、まぶたが含まれたり、まつげが含まれたり、光の反射が写り込んでいたりしていたような場合でも、精度よく認証を行うことが可能となる。

以下、本発明を実施の形態に基づき詳細に説明する。図１はこの発明の一実施の形態を示す虹彩認証装置のブロック構成図である。同図において、１０は操作部、２０はコントロール部であり、操作部１０にはテンキー１０−１，ディスプレイ（ＬＣＤ）１０−２，カメラ（ＣＣＤカメラ）１０−３などが設けられている。

コントロール部２０は、ＣＰＵ２０−１と、ＲＯＭ２０−２と、ＲＡＭ２０−３と、ハードディスク（ＨＤ）２０−４と、フレームメモリ（ＦＭ）２０−５と、外部接続部（Ｉ／Ｆ）２０−６を備えており、ＲＯＭ２０−２には本実施の形態特有のプログラムとして登録プログラムと照合プログラムが格納されている。

〔虹彩の登録〕
この虹彩認証装置において利用者の虹彩は次のようにして登録される。すなわち、運用する前に、利用者は、テンキー１０−１を用いて自己に割り当てられたＩＤナンバを入力のうえ（図２：ステップ１０１）、カメラ１０−３の前に立つ。カメラ１０−３は利用者の眼球画像を撮像し、撮像した眼球画像を登録用原画像Ｆ（ｎ１，ｎ２）（図３（ａ）参照）としてコントロール部２０へ送る。なお、図３（ａ）の登録用原画像Ｆ（ｎ１，ｎ２）において、１は瞳孔、２は虹彩、３は強膜である。

〔瞳孔中心の推定〕
コントロール部２０のＣＰＵ２０−１は、操作部１０からの登録用原画像Ｆ（ｎ１，ｎ２）をフレームメモリ２０−５を介して取り込み（ステップ１０２）、取り込んだ登録用原画像Ｆ（ｎ１，ｎ２）から瞳孔の中心（Ｃｐ１，Ｃｐ２）を推定する（ステップ１０３）。この瞳孔の中心（Ｃｐ１，Ｃｐ２）の推定は、次のようにして行う。

(１)登録用原画像Ｆ（ｎ１，ｎ２）のヒストグラムを求める（図４：ステップ２０１）。
(２)ヒストグラムの最大値の輝度値を閾値として登録用原画像Ｆ（ｎ１，ｎ２）を２値化する（ステップ２０２）。この場合、閾値以下の輝度値を持つ画素の輝度値を「０」にし、その他の画素の輝度値を「１」にする。この処理により、登録用原画像Ｆ（ｎ１，ｎ２）からほゞ瞳孔のみを抽出した画像が得られる。
なお、この例では、ヒストグラムの最大値の輝度値を閾値としたが、所定の閾値を用いて画像を２値化するようにしてもよい。この場合、閾値の値は用いるデータベースによって変動するため、いくつかの画像を用いて実験的に決定する。

(３)２値化した画像のｎ１方向（水平方向）とｎ２方向（垂直方向）のそれぞれのプロジェクション（投影）を求める（ステップ２０３）。
(４)ｎ１方向、ｎ２方向のプロジェクションから、その値が低くなる部分の中心を求め、瞳孔の中心（Ｃｐ１，Ｃｐ２）とする（ステップ２０４）。
なお、この例では、ｎ１方向、ｎ２方向のプロジェクションから瞳孔の中心（Ｃｐ１，Ｃｐ２）を求めたが、上記ステップで２値化した画像に対して重心計算を行い、求められた重心を瞳孔の中心（Ｃｐ１，Ｃｐ２）としてもよい。

〔瞳孔と虹彩との楕円近似による境界検出〕
次に、ＣＰＵ２０−１は、取り込んだ登録用原画像Ｆ（ｎ１，ｎ２）から瞳孔と虹彩との境界（虹彩の内側境界：図３（ａ）に示すＳ１）を検出する（ステップ１０４）。

取り込んだ登録用原画像Ｆ（ｎ１，ｎ２）は、個人の生体特徴や撮像環境によって異なり、虹彩の内側境界Ｓ１が真円になっているとは限らない（真円になっていない方が多い）。真円と仮定して虹彩の内側境界Ｓ１の検出を行うと、正しい認証が行えなくなる場合がある。

そこで、本実施の形態では、虹彩の内側境界Ｓ１を楕円と仮定し、楕円近似によって検出する。これにより、瞳孔と虹彩との境界が真円でない場合でも正しい認証を行うことが可能となり、認証精度が向上する。この虹彩の内側境界Ｓ１の楕円近似による検出は、次のようにして行う。

(１)虹彩の内側境界Ｓ１を楕円と仮定し、その中心座標を（Ｃｐ１，Ｃｐ２）、ｎ１方向の楕円軸の長さをｌ１、ｎ２方向の楕円軸の長さをｌ２とし、中心座標（Ｃｐ１，Ｃｐ２）、ｎ１方向の楕円軸の長さｌ１およびｎ２方向の楕円軸の長さｌ２を初期化する（図５：ステップ３０１）。この場合、中心座標（Ｃｐ１，Ｃｐ２）には、ステップ１０３で推定した瞳孔の中心（Ｃｐ１，Ｃｐ２）を初期値としてセットする。また、ｎ１方向の楕円軸の長さｌ１、ｎ２方向の楕円軸の長さｌ２には、予め定められた値を初期値としてセットする。

(２)そして、登録用原画像Ｆ（ｎ１，ｎ２）において、Ｃｐ１、Ｃｐ２、ｌ１、ｌ２で決まる楕円の周上のＮ画素の輝度値の線積分を求める（ステップ３０２）。
(３)「Ｃｐ１を±ｍ１ピクセルの範囲内でｍ２ピクセル移動する」、「Ｃｐ２を±ｍ１ピクセルの範囲内でｍ２ピクセル移動する」、「ｌ１をｌ１ｍｉｎからｌ１ｍａｘの範囲内でｋ１増加する」、「ｌ２をｌ２ｍｉｎからｌ２ｍａｘの範囲内でｋ２増加する」を、全ての組合せとなるように、いずれか１つの変更を行う（ステップ３０３）。

(４)そして、登録用原画像Ｆ（ｎ１，ｎ２）において、変更したＣｐ１、Ｃｐ２、ｌ１、ｌ２で決まる楕円の周上のＮ画素の輝度値の線積分を求める（ステップ３０４）。
(５)ステップ３０２で求めた変更前の線積分値とステップ３０４で求めた変更後の線積分値との差を求める（ステップ３０５）。

(６)Ｃｐ１、Ｃｐ２、ｌ１、ｌ２の全ての組合せについて変更前の線積分値と変更後の線積分値との差を求めたか否かをチェックする（ステップ３０６）。
(７)ステップ３０３〜３０６を繰り返すことにより、Ｃｐ１、Ｃｐ２、ｌ１、ｌ２の全ての組合せについて（図３（ｂ）参照）、変更前の線積分値と変更後の線積分値との差を求める。
(８)その中から線積分値の差が最大値となるＣｐ１、Ｃｐ２、ｌ１、ｌ２を求める（ステップ３０７）。このＣｐ１、Ｃｐ２、ｌ１、ｌ２で決まる楕円を虹彩の内側境界Ｓ１とする。

なお、この虹彩の内側境界Ｓ１の検出では、一例として、Ｎ＝１２８、ｍ１＝３、ｍ２＝１、ｌ１ｍｉｎ＝３０、ｌ１ｍａｘ＝７０、ｋ１＝１、ｌ２ｍｉｎ＝ｌ１−８、ｌ２ｍａｘ＝７０、ｋ２＝１とする。

また、この虹彩の内側境界Ｓ１の検出において、虹彩の内側境界Ｓ１を円のアフィン変換としてとらえ、単なる楕円ではなく、回転も考慮に入れるようにすれば、より高精度な境界検出が可能となる。すなわち、ｎ１方向の中心座標、ｎ２方向の中心座標、ｎ１方向の楕円軸の長さ、ｎ２方向の楕円軸の長さだけではなく、回転角度を加えた５つのパラメータを用い、アフィン変換などを使用して楕円近似を行うようにしてもよい。

〔虹彩と強膜との円近似による境界検出〕
次に、ＣＰＵ２０−１は、取り込んだ登録用原画像Ｆ（ｎ１，ｎ２）から虹彩と強膜との境界（虹彩の外側境界：図３（ａ）に示すＳ２）を検出する（ステップ１０５）。虹彩の外側境界Ｓ２は円（真円に近い）になることが多い。そこで、本実施の形態では、虹彩の外側境界Ｓ２を円と仮定し、円近似によって虹彩の外側境界Ｓ２を検出する。この虹彩の外側境界Ｓ２の円近似による検出は、次のようにして行う。なお、虹彩の外側境界Ｓ２についても、内側境界Ｓ１と同様、楕円近似によって検出するようにしてもよい。

(１)虹彩の外側境界Ｓ２を円と仮定し、その中心座標を（Ｃｉ１，Ｃｉ２）、半径をｒとし、中心座標（Ｃｉ１，Ｃｉ２）および半径ｒを初期化する（図６：ステップ４０１）。この場合、中心座標（Ｃｉ１，Ｃｉ２）には、ステップ１０４で求めた虹彩の内側境界Ｓ１の中心（Ｃｐ１，Ｃｐ２）を初期値としてセットする。また、半径ｒには、予め定められた値を初期値としてセットする。

(２)そして、登録用原画像Ｆ（ｎ１，ｎ２）において、Ｃｉ１、Ｃｉ２、ｒで決まる円の左右の弧（３π／８〔rad 〕）上のＮ画素（左：Ｎ／２画素、右：Ｎ／２画素）の輝度値の線積分を求める（ステップ４０２）。
(３)「Ｃｉ１を±ｍ１ピクセルの範囲内でｍ２ピクセル移動する」、「Ｃｉ２を±ｍ１ピクセルの範囲内でｍ２ピクセル移動する」、「ｒをｒｍｉｎからｒｍａｘの範囲内でｋ増加する」を、全ての組合せとなるように、いずれか１つの変更を行う（ステップ４０３）。

(４)そして、登録用原画像Ｆ（ｎ１，ｎ２）において、変更したＣｉ１、Ｃｉ２、ｒで決まる円の左右の弧（３π／８〔rad 〕）上のＮ画素（左：Ｎ／２画素、右：Ｎ／２画素）の輝度値の線積分を求める（ステップ４０４）。
(５)ステップ４０２で求めた変更前の線積分値とステップ４０４で求めた変更後の線積分値との差を求める（ステップ４０５）。

(６)Ｃｉ１、Ｃｉ２、ｒの全ての組合せについて変更前の線積分値と変更後の線積分値との差を求めたか否かをチェックする（ステップ４０６）。
(７)ステップ４０３〜４０６を繰り返すことにより、Ｃｉ１、Ｃｉ２、ｒの全ての組合せについて（図３（ｃ）参照）、変更前の線積分値と変更後の線積分値との差を求める。
(８)その中から線積分値の差が最大値となるＣｉ１、Ｃｉ２、ｒを求める（ステップ４０７）。このＣｉ１、Ｃｉ２、ｒで決まる円を虹彩の外側境界Ｓ２とする。

なお、この虹彩の外側境界Ｓ２の検出では、一例として、Ｎ＝１００、ｍ１＝５、ｍ２＝１、ｒｍｉｎ＝ｌ＋１０、ｒｍａｘ＝ｌ＋１００、ｋ＝１とする。但し、ｌは、虹彩の内側境界Ｓ１の検出において求めたｌ１，ｌ２のうち、大きい方の値とする。

〔虹彩領域の抽出〕
次に、ＣＰＵ２０−１は、登録用原画像Ｆ（ｎ１，ｎ２）において、ステップ１０４で検出した虹彩の内側境界Ｓ１とステップ１０５で検出した虹彩の外側境界Ｓ２とで挟まれた領域Ｓ３（図３（ｄ）参照）を虹彩領域として抽出する（ステップ１０６）。

〔虹彩領域の正規化（極座標変換）〕
明るさの変化により瞳孔の半径は変化する。このため、撮影のタイミングによって、同じ人物でも虹彩パターンに変化が生じる。また、カメラと被写体との距離の変化によっても、虹彩画像の大きさに変化が生じる。

そこで、本実施の形態では、虹彩パターンの変化を半径方向への拡大・縮小と考え、虹彩領域Ｓ３の画像をｐ１×ｐ２の平面に極座標変換することで正規化する（ステップ１０７）。

但し、虹彩領域Ｓ３の全てを極座標変換するのではなく、まぶたおよびまつげの影響を避けるため、虹彩の内側境界Ｓ１の中心（Ｃｐ１，Ｃｐ２）、すなわち瞳孔の中心（Ｃｐ１，Ｃｐ２）を基準として、虹彩領域Ｓ３の下半分（半円）のみを極座標変換する。

この場合の極座標変換について図７を用いて説明する。図７（ａ）は極座標変換する前の虹彩領域Ｓ３の画像を示し、図７（ｂ）は極座標変換後の虹彩領域Ｓ３の画像（正規化画像：以下、虹彩パターン画像と言う）を示す。極座標変換する前の画像において、瞳孔の中心（Ｃｐ１，Ｃｐ２）を原点として、虹彩領域Ｓ３の下半分を円周方向（θ方向）に２５６分割し、半径方向（Ｒ方向）に１２８分割する。この分割した各画素の輝度値を、θを横軸、Ｒを縦軸として示し、虹彩パターン画像ｆ（ｐ１，ｐ２）を得る。

本実施の形態において、瞳孔の中心（Ｃｐ１，Ｃｐ２）は、虹彩の内側境界Ｓ１の中心（Ｃｐ１，Ｃｐ２）として正確に求められており、この正確な瞳孔の中心（Ｃｐ１，Ｃｐ２）を基準として虹彩領域Ｓ３の画像が極座標変換されるので、正確な認証を行うことが可能となる。

〔虹彩とまぶたとの楕円近似による境界検出、まぶた領域のマスク〕
本実施の形態では、虹彩領域Ｓ３の下半分を照合に使用するため、上まぶたや上側のまつげの影響を避けることできるが、下まぶたが虹彩領域Ｓ３にかかる場合、その影響により正確な照合が行えない可能性がある。

図８（ａ）に虹彩領域Ｓ３に下まぶたがかかった場合の登録用原画像Ｆ（ｎ１，ｎ２）を示す。図８（ｂ）に虹彩領域Ｓ３に下まぶたがかかった場合の虹彩パターン画像ｆ（ｐ１，ｐ２）を示す。この場合、虹彩パターン画像ｆ（ｐ１，ｐ２）には、まぶた領域Ｓ４が現れる。このまぶた領域Ｓ４において、虹彩との境界（図８（ｂ）に示すＳ５）は、楕円の一部と考えることができる。

そこで、本実施の形態では、このまぶた領域Ｓ４の虹彩との境界Ｓ５（以下、まぶたの境界と呼ぶ）を楕円と仮定し、楕円近似によって検出する（ステップ１０８）。そして、このまぶたの境界Ｓ４によってまぶた領域Ｓ４を特定し、まぶた領域Ｓ４をマスクする（ステップ１０９）。このまぶたの境界Ｓ５の楕円近似による検出、まぶた領域Ｓ４のマスクは、次のようにして行う。

(１)虹彩パターン画像ｆ（ｐ１，ｐ２）を２倍に拡張する（図９：ステップ５０１、図１５（ａ），（ｂ）参照）。
(２)この拡張した虹彩パターン画像ｆ（ｐ１，ｐ２）の下端を楕円のｐ２方向の中心座標Ｃｑ２をとし、ｐ１方向の中心座標Ｃｑ１、ｐ１方向の楕円軸の長さｌ１、ｐ２方向の楕円軸の長さｌ２を初期化する（ステップ５０２）。この場合、中心座標Ｃｑ１には、拡張した虹彩パターン画像ｆ（ｐ１，ｐ２）のｐ１方向の中心を初期値としてセットし、ｐ１方向の楕円軸の長さｌ１、ｐ２方向の楕円軸の長さｌ２には、予め定められた値を初期値としてセットする。

(３)そして、拡張した虹彩パターン画像ｆ（ｐ１，ｐ２）において、Ｃｑ１、ｌ１、ｌ２で決まる楕円の上側の弧（３π／４〔rad〕）上のＮ画素の輝度値の線積分を求める（ステップ５０３）。
(４)「Ｃｑ１を±ｍ１ピクセルの範囲内でｍ２ピクセル移動する」、「ｌ１をｌ１ｍｉｎからｌ１ｍａｘの範囲内でｋ１増加する」、「ｌ２をｌ２ｍｉｎからｌ２ｍａｘの範囲内でｋ２増加する」を、全ての組合せとなるように、いずれか１つの変更を行う（ステップ５０４）。

(５)そして、拡張した虹彩パターン画像ｆ（ｐ１，ｐ２）において、変更したＣｑ１、ｌ１、ｌ２で決まる楕円の上側の弧（３π／４〔rad〕）上のＮ画素の輝度値の線積分を求める（ステップ５０５）。
(６)ステップ５０３で求めた変更前の線積分値とステップ５０５で求めた変更後の線積分値との差を求める（ステップ５０６）。

(７)Ｃｑ１、ｌ１、ｌ２の全ての組合せについて変更前の線積分値と変更後の線積分値との差を求めたか否かをチェックする（ステップ５０７）。
(８)ステップ５０４〜５０７を繰り返すことにより、Ｃｑ１、ｌ１、ｌ２の全ての組合せについて、変更前の線積分値と変更後の線積分値との差を求める。
(９)その中から線積分値の差が最大値となるＣｑ１、ｌ１、ｌ２を求める（ステップ５０８）。

(１０)ステップ５０８で求めた線積分値の差の最大値が所定値ｄ以上であるか否かをチェックする（ステップ５０９）。
(１１)線積分値の差の最大値が所定値ｄ以上でなければ（ステップ５０９のＮＯ）、まぶた領域は存在しないと判断し（ステップ５１０）、拡張する前の虹彩パターン画像ｆ（ｐ１，ｐ２）をそのまま登録虹彩パターン画像とする（ステップ５１１）。

(１２)線積分値の差の最大値が所定値ｄ以上であれば（ステップ５０９のＹＥＳ）、まぶた領域が存在すると判断し、ステップ５０８で求めたＣｑ１、ｌ１、ｌ２で決まる楕円の弧をまぶたの境界Ｓ５とし、このまぶたの境界Ｓ５と拡張する前の虹彩パターン画像ｆ（ｐ１，ｐ２）の下端とで囲まれた領域をまぶた領域Ｓ４として検出し、この検出したまぶた領域Ｓ４に対してマスクを実行する（ステップ５１２：図１０（ｃ）参照）。この例では、検出したまぶた領域Ｓ４の画素の輝度値を全て「０」とし、このまぶた領域Ｓ４をマスクした拡張する前の虹彩パターン画像ｆ（ｐ１，ｐ２）を登録虹彩パターン画像とする（ステップ５１３）。

なお、このまぶたの境界Ｓ５の検出では、一例として、Ｎ＝１２８、ｍ１＝５０、ｍ２＝３、ｌ１ｍｉｎ＝５０、ｌ１ｍａｘ＝１５０、ｋ１＝３、ｌ２ｍｉｎ＝Ｎ２／４、ｌ２ｍａｘ＝３・Ｎ２／４、ｋ２＝３、ｄ＝２７００とする。なお、Ｎ１，Ｎ２は、虹彩パターン画像ｆ（ｐ１，ｐ２）の画像サイズ（Ｎ１×Ｎ２）とする。

〔登録虹彩パターン画像の登録〕
ＣＰＵ２０−１は、このようにして登録用原画像Ｆ（ｎ１，ｎ２）から虹彩領域Ｓ３を抽出し、この抽出した虹彩領域Ｓ３の画像を極座標変換し、必要に応じてマスクを施し、これによって得られた登録虹彩パターン画像ｆ（ｐ１，Ｐ２）をステップ１０１で入力されたＩＤナンバと対応づけてハードディスク２０−４に保存する（ステップ１１０）。

〔虹彩の照合〕
この虹彩認証装置において虹彩の照合は次のようにして行われる。運用中、利用者は、テンキー１０−１を用いて自己に割り当てられたＩＤナンバを入力のうえ（図１０に示すステップ６０１）、カメラ１０−３の前に立つ。カメラ１０−３は利用者の眼球画像を撮像し、撮像した眼球画像を照合用原画像Ｇ（ｎ１，ｎ２）（図１５（ａ）参照）としてコントロール部２０へ送る。

〔照合虹彩パターン画像の作成〕
コントロール部２０のＣＰＵ２０−１は、操作部１０からの照合用原画像Ｇ（ｎ１，ｎ２）をフレームメモリ２０−５を介して取り込み（ステップ６０２）、虹彩の登録時と同様にして、取り込んだ照合用原画像Ｇ（ｎ１，ｎ２）に対して、「瞳孔中心の推定」（ステップ６０３）、「瞳孔と虹彩との楕円近似による境界検出」（ステップ６０４）、「虹彩と強膜との円近似による境界検出」（ステップ６０５）、「虹彩領域の抽出」（ステップ６０６）、「虹彩領域の正規化（極座標変換）」（ステップ６０７）、「虹彩とまぶたとの楕円近似による境界検出」（ステップ６０８）、「まぶた領域のマスク」（ステップ６０９）を行い、照合虹彩パターン画像ｇ（ｐ１，ｐ２）を得る（図１６（ｂ）参照）。

〔登録虹彩パターン画像の読み出し〕
そして、ＣＰＵ２０−１は、ステップ６０１で入力されたＩＤナンバに基づき、このＩＤナンバと対応づけてハードディスク２０−４に保存されている登録虹彩パターン画像ｆ（ｐ１，ｐ２）を読み出す（ステップ６１０）。なお、この実施の形態では、１：１の照合方式を採用しているのでＩＤナンバの入力を必要とするが、１：Ｎの照合方式（全ての登録虹彩パターン画像と照合を行う方式）ではＩＤナンバの入力は不要である。

〔不要領域のチェック〕
登録虹彩パターン画像ｆ（ｐ１，ｐ２）や照合虹彩パターン画像ｇ（ｐ１，ｐ２）には光の反射が写り込んでいることがある。この光の反射やマスクされているまぶた領域は、正確な照合を妨げるため、不要領域として切り取る必要がある。ＣＰＵ２０−１は、この光の反射やマスクされているまぶた領域を、次のようにして登録虹彩パターン画像ｆ（ｐ１，ｐ２）や照合虹彩パターン画像ｇ（ｐ１，ｐ２）から切り取る。

まず、登録虹彩パターン画像ｆ（ｐ１，ｐ２）と照合虹彩パターン画像ｇ（ｐ１，ｐ２）のそれぞれについて、光の反射を輝度値により判別する（図１１：ステップ６１１）。そして、登録虹彩パターン画像ｆ（ｐ１，ｐ２）と照合虹彩パターン画像ｇ（ｐ１，ｐ２）のそれぞれについて、マスクされているまぶた領域と光の反射が含まれないように、不要領域の幅Ｗｆ，Ｗｇを求める（ステップ６１２：図１７（ａ），（ｂ）参照）。そして、Ｗｆ，Ｗｇのうち大きい方を、切り取るべき不要領域の幅ｗとする（ステップ６１３）。

そして、この不要領域の幅ｗについて、予め定められている閾値ｗｍよりも大きいか否かをチェックする（ステップ６１４）。不要領域の幅ｗがｗｍ以下であれば（ステップ６１４のＮＯ）、共通領域として広い面積を確保することができると判断し、ステップ６１５以降の処理へと進む。不要領域の幅ｗがｗｍよりも大きければ（ステップ６１４のＹＥＳ）、共通領域として広い面積を確保できないと判断し、ステップ６２７（図１２）以降の処理へと進む。共通領域については後述する。

〔登録虹彩パターン画像と照合虹彩パターン画像との照合〕
ＣＰＵ２０−１は、不要領域の幅ｗがｗｍ以下であった場合（ステップ６１４のＮＯ）、すなわち照合に用いる共通領域として広い面積を確保することができると判断すると、登録虹彩パターン画像ｆ（ｐ１，ｐ２）と照合虹彩パターン画像ｇ（ｐ１，ｐ２）との照合を直ちに開始する。この照合は次のようにして行われる。

〔不要領域の切り取り〕
ＣＰＵ２０−１は、登録虹彩パターン画像ｆ（ｐ１，ｐ２）と照合虹彩パターン画像ｇ（ｐ１，ｐ２）との照合を行うにあたって、登録虹彩パターン画像ｆ（ｐ１，ｐ２）および照合虹彩パターン画像ｇ（ｐ１，ｐ２）から不要領域の幅ｗで画像を切り取り、登録虹彩パターン画像ｆｃ（ｐ１，ｐ２）および照合虹彩パターン画像ｇｃ（ｐ１，ｐ２）を得る（ステップ６１５：図１７（ｃ），（ｄ）参照）。

〔位置ずれ補正〕
登録虹彩パターン画像ｆ（ｐ１，ｐ２）および照合虹彩パターン画像ｇ（ｐ１，ｐ２）は、撮影時の頭部の回転や眼球の運動などにより、本人同士であっても位置ずれが生じる虞れがある。このため、本実施の形態では、不要領域を切り取った登録虹彩パターン画像ｆｃ（ｐ１，ｐ２）および照合虹彩パターン画像ｇｃ（ｐ１，ｐ２）に対し、位置ずれ補正を行う。

この位置ずれの補正は、位相限定相関法（Phase-Only Correlation：ＰＯＣ）により登録虹彩パターン画像ｆｃ（ｐ１，ｐ２）と照合虹彩パターン画像ｇｃ（ｐ１，ｐ２）との間のＰＯＣ関数を求め、相関ピークの位置ずれ（τ１，τ２）を求めることによって行う。

なお、位相限定相関法については、特許文献２や非特許文献１などにその詳細が説明されている。位相限定相関法では、照合画像（２次元の画像）に２次元離散的フーリエ変換を施して照合フーリエ画像を作成する。そして、この照合フーリエ画像と同様の処理を施して作成されている登録画像の登録フーリエ画像とを合成し、この合成フーリエ画像に対して振幅を１とする処理を行ったうえ、２次元離散的フーリエ変換を施して相関データとする。この相関データ（ＰＯＣ関数）は、周波数空間における振幅が１とされ、位相のみとされているが、基本的には照合画像と登録画像とを畳み込んだデータと考えることができ、照合画像と登録画像との相関を表すものである。

ＣＰＵ２０−１は、ステップ６１５において、登録虹彩パターン画像ｆｃ（ｐ１，ｐ２）および照合虹彩パターン画像ｇｃ（ｐ１，ｐ２）について、ｐ１方向（水平方向）、ｐ２方向（垂直方向）に対してそれぞれτ１とτ２ピクセルだけ画像を切り取り（図１８（ａ），（ｂ）参照）、登録虹彩パターン画像ｆ’（ｐ１，ｐ２）および照合虹彩パターン画像ｇ’（ｐ１，ｐ２）とする。これにより、登録虹彩パターン画像ｆｃ（ｐ１，ｐ２）と照合虹彩パターン画像ｇｃ（ｐ１，ｐ２）との共通領域が互いの画像からｆｃ’（ｐ１，ｐ２）、ｇｃ（ｐ１，ｐ２）として抽出される。

〔照合〕
ＣＰＵ２０−１は、この抽出した登録虹彩パターン画像ｆ’（ｐ１，ｐ２）を登録画像とし、照合虹彩パターン画像ｇ’（ｐ１，ｐ２）を照合画像とし、登録画像ｆ’（ｐ１，ｐ２）と照合画像ｇ’（ｐ１，ｐ２）とを帯域制限位相限定相関法（Band-Limited Phase-Only Correlation：ＢＬＰＯＣ）で照合する（ステップ６１７）。なお、ＢＬＰＯＣについては、非特許文献２や非特許文献３などにその詳細が説明されている。ＢＬＰＯＣでは、有効な周波数帯のみを使って、登録画像と照合画像とを位相限定相関法（ＰＯＣ）で照合する。

この実施の形態では、登録画像ｆ’（ｐ１，ｐ２）および照合画像ｇ’（ｐ１，ｐ２）の周波数領域における画像ｆ’（ｋ１，ｋ２）およびｇ’（ｋ１，ｋ２）において（図１９（ａ），（ｂ）参照）、ｋ１方向に画像サイズ（ａ×ｂ）のｈ％（例えば、５０％（ａ／２））、ｋ２方向に画像サイズ（ａ×ｂ）のｖ％（例えば、２５％（ｂ／４））を有効な周波数帯とし、この有効な周波数帯の画像を切り出して照合を行い、ＢＬＰＯＣ関数を求める。

虹彩画像では、虹彩の模様が指紋のように縞模様を持つと仮定できず、個人によって様々な模様がある。このため、その虹彩の持つ周波数帯域を特定することは困難である。本実施の形態では、画像サイズ（共通領域の大きさ）から有効な周波数帯を決定することで、高精度の認証が可能となる。

ＣＰＵ２０−１は、登録画像ｆ’（ｐ１，ｐ２）と照合画像ｇ’（ｐ１，ｐ２）とのＢＬＰＯＣによる照合によって得られるＢＬＰＯＣ関数のピークから照合スコアＳＣを求める（ステップ６１８）。そして、この照合スコアＳＣを予め定められている所定値ｓｃ１と比較し（ステップ６１９）、照合スコアＳＣが所定値ｓｃ１以下であれば（ステップ６１９のＹＥＳ）、登録画像ｆ’（ｐ１，ｐ２）と照合画像ｇ’（ｐ１，ｐ２）とが一致せず、入力された眼球画像は本人のものではないと判定する（ステップ６２０）。

照合スコアＳＣが所定値ｓｃ１より大きい場合には、その照合スコアＳＣを予め定められている所定値ｓｃ２（ｓｃ２＞ｓｃ１）と比較し（ステップ６２１）、照合スコアＳＣが所定値ｓｃ２以上であれば（ステップ６２１のＹＥＳ）、登録画像ｆ’（ｐ１，ｐ２）と照合画像ｇ’（ｐ１，ｐ２）とが一致し、入力された眼球画像は本人のものであると判定する（ステップ６２２）。

本実施の形態において、虹彩領域Ｓ３の切り出し誤差は、極座標変換後の画像（正規化画像）において、平行移動・拡大縮小・歪みなどとなって現れる可能性がある。しかし、虹彩領域Ｓ３の切り出し誤差は、領域全体に比べて僅かである。したがって、極座標変換後の登録虹彩パターン画像ｆ（ｐ１，ｐ２）および照合虹彩パターン画像ｇ（ｐ１，ｐ２）において、虹彩領域Ｓ３の切り出し誤差の影響は小さく、正確な認証が可能となる。

照合スコアＳＣがｓｃ１＜ＳＣ＜ｓｃ２であった場合（ステップ６１９のＮＯ）、ＣＰＵ２０−１は、照合画像ｇ’（ｐ１，ｐ２）を拡大・縮小（バイキュービック補完）させて登録画像ｆ’（ｐ１，ｐ２）とＢＬＰＯＣにより照合する（ステップ６２３）。

例えば、照合画像ｇ’（ｐ１，ｐ２）をｐ１方向（水平方向）に３％、５％、７％縮小し、縮小した各照合画像ｇ’（ｐ１，ｐ２）を登録画像ｆ’（ｐ１，ｐ２）とＢＬＰＯＣにより照合する。同様に、照合画像ｇ’（ｐ１，ｐ２）をｐ１方向（水平方向）に３％、５％、７％拡大し、拡大した各照合画像ｇ’（ｐ１，ｐ２）を登録画像ｆ’（ｐ１，ｐ２）とＢＬＰＯＣにより照合する。

そして、各ＢＬＰＯＣ関数のピークから照合スコアを求め（ステップ６２４）、これら照合スコアの最大値を照合スコアＳＣとする（ステップ６２５）。そして、この照合スコアＳＣと所定値ｓｃ２とを比較し（ステップ６２６）、照合スコアＳＣが所定値ｓｃ２以上であれば（ステップ６２６のＹＥＳ）、「一致」と判定し（ステップ６２２）、照合スコアＳＣが所定値ｓｃ２に満たなければ（ステップ６２６のＮＯ）、「不一致」と判定する（ステップ６２３）。

〔拡大・縮小を考慮して照合を行う理由〕
登録用原画像Ｆ（ｎ１，ｎ２）や照合用原画像Ｇ（ｎ１，ｎ２）からの中心座標Ｃ（Ｃｐ１，Ｃｐ２）瞳孔および虹彩の中心座標Ｃ（Ｃｉ１，Ｃｉ２）を求める際に、本人同士の画像においてその２つの中心座標の位置関係がずれてしまうと、極座標変換の際にｐ１方向への拡大・縮小が生じ、本人同士の照合スコアＳＣが下がる原因となる。

そこで、照合スコアＳＣがｓｃ１＜ＳＣ＜ｓｃ２である場合、照合画像ｇ’（ｐ１，ｐ２）をｐ１方向に少しずつ縮小したり、拡大したりして、照合を行う。これにより、本人同士の画像にも拘わらず、瞳孔や虹彩の中心座標の位置関係のずれによって照合スコアＳＣがｓｃ２以上とならなかった場合でも、救済することが可能となる。

なお、本実施の形態では、ステップ６１８において、登録画像ｆ’（ｐ１，ｐ２）と照合画像ｇ’（ｐ１，ｐ２）とのＢＬＰＯＣ関数のピークから照合スコアＳＣを求める際、中心付近の一定範囲内にある相関ピークのみを使用するようにしている。撮像装置の上下軸と実際の上下軸の関係が変化しない環境において、虹彩画像の上下方向が大きく変わることはない。この場合、眼球画像を極座標変換した画像において、半径方向、角度方向とも若干のずれは発生し得るが、大きくずれることはない。この条件において、ＢＬＰＯＣを用いて相関を得ると、ほゞ中心付近にピークが現れることになる。もし、中心から大きく外れた位置にピークが出た場合、それは正しい結果とは言えず、そのピークを除去して照合を行うことによって、認証精度を高めることが可能となる。

〔虹彩領域の分割〕
ＣＰＵ２０−１は、不要領域の幅ｗがｗｍより大きかった場合（ステップ６１４のＹＥＳ）、すなわち照合に用いる共通領域として広い面積を確保することができないと判断すると、３段階のｗｄ（ｗｄ１、ｗｄ２、ｗｄ３）により、登録虹彩パターン画像ｆ（ｐ１，ｐ２）と照合虹彩パターン画像ｇ（ｐ１，ｐ２）の両方に不要領域が含まれないように左右の端から矩形領域を切り出し、６枚の分割画像のペアｆｃｄ１（ｐ１，Ｐ２）〜ｆｃｄ６（ｐ１，Ｐ２）、ｇｃｄ１（ｐ１，Ｐ２）〜ｇｃｄ６（ｐ１，Ｐ２）を得る（図１２：ステップ６２７）。

図２０に登録虹彩パターン画像ｆ（ｐ１，ｐ２）からの分割画像ｆｃｄ１（ｐ１，ｐ２）〜ｆｃｄ６（ｐ１，ｐ２）の切り出し例を示す。このように、登録虹彩パターン画像ｆ（ｐ１，ｐ２）の上端からの切り出し幅ｗｄをｗｄ１，ｗｄ２，ｗｄ３（ｗｄ１＜ｗｄ２＜ｗｄ３）の３段階とし、ｗｄ１，ｗｄ２，ｗｄ３のそれぞれについて左右の端から不要領域が含まれないように矩形領域を切り出し、分割画像ｆｃｄ１（ｐ１，ｐ２）、ｆｃｄ２（ｐ１，ｐ２）、ｆｃｄ３（ｐ１，ｐ２）、ｆｃｄ４（ｐ１，ｐ２）、ｆｃｄ５（ｐ１，ｐ２）、ｆｃｄ６（ｐ１，ｐ２）を得る。なお、本実施の形態では、ｗｄ１＝５５ピクセル、ｗｄ２＝７５ピクセル、ｗｄ３＝９５ピクセルとしている。

同様にして、照合虹彩パターン画像ｇ（ｐ１，ｐ２）についても、図２１に示すように、照合虹彩パターン画像ｇ（ｐ１，ｐ２）の上端からの切り出し幅ｗｄをｗｄ１，ｗｄ２，ｗｄ３（ｗｄ１＜ｗｄ２＜ｗｄ３）の３段階とし、ｗｄ１，ｗｄ２，ｗｄ３のそれぞれについて左右の端から不要領域が含まれないように矩形領域を切り出し、分割画像ｇｃｄ１（ｐ１，ｐ２）、ｇｃｄ２（ｐ１，ｐ２）、ｇｃｄ３（ｐ１，ｐ２）、ｇｃｄ４（ｐ１，ｐ２）、ｇｃｄ５（ｐ１，ｐ２）、ｇｃｄ６（ｐ１，ｐ２）を得る。

そして、ＣＰＵ２０−１は、分割画像ｆｃｄ１（ｐ１，ｐ２）とｇｃｄ１（ｐ１，ｐ２）とのペア、分割画像ｆｃｄ２（ｐ１，ｐ２）とｇｃｄ２（ｐ１，ｐ２）とのペア、分割画像ｆｃｄ３（ｐ１，ｐ２）とｇｃｄ３（ｐ１，ｐ２）とのペア、分割画像ｆｃｄ４（ｐ１，ｐ２）とｇｃｄ４（ｐ１，ｐ２）とのペア、分割画像ｆｃｄ５（ｐ１，ｐ２）とｇｃｄ５（ｐ１，ｐ２）とのペア、分割画像ｆｃｄ６（ｐ１，ｐ２）とｇｃｄ６（ｐ１，ｐ２）とのペアについて、先のステップ６１６と同様にして共通領域を求め、分割登録画像ｆｃｄ１’（ｐ１，ｐ２）〜ｆｃｄ６’（ｐ１，ｐ２）および分割照合画像ｇｃｄ１’（ｐ１，ｐ２）〜ｇｃｄ６’（ｐ１，ｐ２）を得る（ステップ６２８）。

そして、分割登録画像ｆｃｄ１’（ｐ１，ｐ２）〜ｆｃｄ６’（ｐ１，ｐ２）および分割照合画像ｇｃｄ１’（ｐ１，ｐ２）〜ｇｃｄ６’（ｐ１，ｐ２）のそれぞれについて、水平方向（ｐ１方向）の幅が４０ピクセルに満たないものがあるか否かをチェックする（ステップ６２９）。全て４０ピクセル以上であれば（ステップ６２９のＮＯ）、共通領域として全て十分な面積が確保されているものと判断し、ステップ６３０以降の処理へと進む。１つでも４０ピクセルに満たないものがあれば（ステップ６２９のＹＥＳ）、共通領域として十分な面積が確保されていないものがあると判断し、ステップ６４１（図１３）以降の処理へと進む。

〔水平方向の幅が全て４０ピクセル以上である場合〕
ＣＰＵ２０−１は、分割登録画像ｆｃｄ１’（ｐ１，ｐ２）〜ｆｃｄ６’（ｐ１，ｐ２）および分割照合画像ｇｃｄ１’（ｐ１，ｐ２）〜ｇｃｄ６’（ｐ１，ｐ２）の水平方向の幅が全て４０ピクセル以上であった場合（ステップ６２９のＮＯ）、分割登録画像ｆｃｄ１’（ｐ１，ｐ２）〜ｆｃｄ６’（ｐ１，ｐ２）および分割照合画像ｇｃｄ１’（ｐ１，ｐ２）〜ｇｃｄ６’（ｐ１，ｐ２）のそれぞれのペアに対してＢＬＰＯＣにより照合する（ステップ６３０）。

そして、各ＢＬＰＯＣ関数のピークから照合スコアを求め（ステップ６３１）、これら照合スコアの平均値を照合スコアＳＣとし（ステップ６３２）、照合スコアＳＣが所定値ｓｃ１以下であれば（ステップ６３３のＹＥＳ）、「不一致」と判定する（ステップ６３４）。照合スコアＳＣが所定値ｓｃ２（ｓｃ２＞ｓｃ１）以上であれば（ステップ６３５のＹＥＳ）、「一致」と判定する（ステップ６３６）。

照合スコアＳＣがｓｃ１＜ＳＣ＜ｓｃ２であった場合（ステップ６３５のＮＯ）、先のステップ６２３と同様にして、分割照合画像ｇｃｄ１’（ｐ１，ｐ２）〜ｇｃｄ６’（ｐ１，ｐ２）を拡大・縮小させて、対応する分割登録画像ｆｃｄ１’（ｐ１，ｐ２）〜ｆｃｄ６’（ｐ１，ｐ２）とＢＬＰＯＣにより照合する（ステップ６３７）。

そして、各ＢＬＰＯＣ関数のピークから照合スコアを求め（ステップ６３８）、これら照合スコアの中の最大値を照合スコアＳＣとし（ステップ６３９）、照合スコアＳＣが所定値ｓｃ２以上であれば（ステップ６４０のＹＥＳ）、「一致」と判定し（ステップ６３６）、照合スコアＳＣが所定値ｓｃ２に満たなければ（ステップ６４０のＮＯ）、「不一致」と判定する（ステップ６３４）。

〔水平方向の幅に４０ピクセルに満たないものがある場合〕
ＣＰＵ２０−１は、分割登録画像ｆｃｄ１’（ｐ１，ｐ２）〜ｆｃｄ６’（ｐ１，ｐ２）および分割照合画像ｇｃｄ１’（ｐ１，ｐ２）〜ｇｃｄ６’（ｐ１，ｐ２）の水平方向の幅に４０ピクセルに満たないものがあった場合（ステップ６２９のＹＥＳ）、その全てが４０ピクセルに満たないのか否かをチェックする（図１３：ステップ６４１）。ここで、１つでも４０ピクセル以上のものがあれば（ステップ６４１のＮＯ）、ステップ６４２以降の処理へと進む。全てが４０ピクセルに満たないのであれば（ステップ６４１のＹＥＳ）、ステップ６５３（図１４）以降の処理へと進む。

〔１つでも４０ピクセル以上のものがあった場合〕
ＣＰＵ２０−１は、分割登録画像ｆｃｄ１’（ｐ１，ｐ２）〜ｆｃｄ６’（ｐ１，ｐ２）および分割照合画像ｇｃｄ１’（ｐ１，ｐ２）〜ｇｃｄ６’（ｐ１，ｐ２）の水平方向の幅に１つでも４０ピクセル以上のものがあった場合（ステップ６４１のＹＥＳ）、４０ピクセル未満のものを除く全ての分割登録画像ｆｃｄ１’（ｐ１，ｐ２）〜ｆｃｄ６’（ｐ１，ｐ２）および分割照合画像ｇｃｄ１’（ｐ１，ｐ２）〜ｇｃｄ６’（ｐ１，ｐ２）のそれぞれのペアに対してＢＬＰＯＣにより照合する（ステップ６４２）。

そして、各ＢＬＰＯＣ関数のピークから照合スコアを求め（ステップ６４３）、これら照合スコアの平均値を照合スコアＳＣとし（ステップ６４４）、照合スコアＳＣが所定値ｓｃ１以下であれば（ステップ６４５のＹＥＳ）、「不一致」と判定する（ステップ６４６）。照合スコアＳＣが所定値ｓｃ２（ｓｃ２＞ｓｃ１）以上であれば（ステップ６４７のＹＥＳ）、「一致」と判定する（ステップ６４８）。

照合スコアＳＣがｓｃ１＜ＳＣ＜ｓｃ２であった場合（ステップ６４７のＮＯ）、先のステップ６２３と同様にして、４０ピクセル未満のものを除く分割照合画像ｇｃｄ１’（ｐ１，ｐ２）〜ｇｃｄ６’（ｐ１，ｐ２）を拡大・縮小させて、対応する分割登録画像ｆｃｄ１’（ｐ１，ｐ２）〜ｆｃｄ６’（ｐ１，ｐ２）とＢＬＰＯＣにより照合する（ステップ６４９）。そして、各ＢＬＰＯＣ関数のピークから照合スコアを求め（ステップ６５０）、これら照合スコアの中の最大値を照合スコアＳＣとし（ステップ６５１）、照合スコアＳＣが所定値ｓｃ２以上であれば（ステップ６５２のＹＥＳ）、「一致」と判定し（ステップ６４８）、照合スコアＳＣが所定値ｓｃ２に満たなければ（ステップ６５２のＮＯ）、「不一致」と判定する（ステップ６４６）。

〔全てが４０ピクセルに満たない場合〕
ＣＰＵ２０−１は、分割登録画像ｆｃｄ１’（ｐ１，ｐ２）〜ｆｃｄ６’（ｐ１，ｐ２）および分割照合画像ｇｃｄ１’（ｐ１，ｐ２）〜ｇｃｄ６’（ｐ１，ｐ２）の水平方向の幅の全てが４０ピクセルを満たさない場合（ステップ６４１のＹＥＳ）、水平方向の幅が最大である分割登録画像ｆｃｄ１’（ｐ１，ｐ２）〜ｆｃｄ６’（ｐ１，ｐ２）と分割照合画像ｇｃｄ１’（ｐ１，ｐ２）〜ｇｃｄ６’（ｐ１，ｐ２）のペアをｆｃｄｉ’（ｐ１，ｐ２）とｇｃｄｉ’（ｐ１，ｐ２）とし、この分割登録画像ｆｃｄｉ’（ｐ１，ｐ２）と分割照合画像ｇｃｄｉ’（ｐ１，ｐ２）とをＢＬＰＯＣにより照合する（図１４：ステップ６５３）。

そして、ＢＬＰＯＣ関数のピークから照合スコアＳＣを求め（ステップ６５４）、この照合スコアＳＣが所定値ｓｃ１以下であれば（ステップ６５５のＹＥＳ）、「不一致」と判定する（ステップ６５６）。照合スコアＳＣが所定値ｓｃ２（ｓｃ２＞ｓｃ１）以上であれば（ステップ６５７のＹＥＳ）、「一致」と判定する（ステップ６５８）。

照合スコアＳＣがｓｃ１＜ＳＣ＜ｓｃ２であった場合（ステップ６５７のＮＯ）、先のステップ６２３と同様にして、分割照合画像ｇｃｄｉ’（ｐ１，ｐ２）を拡大・縮小させて、分割登録画像ｆｃｄｉ’（ｐ１，ｐ２）とＢＬＰＯＣにより照合する（ステップ６４９）。そして、各ＢＬＰＯＣ関数のピークから照合スコアを求め（ステップ６６０）、これら照合スコアの中の最大値を照合スコアＳＣとし（ステップ６６１）、照合スコアＳＣが所定値ｓｃ２以上であれば（ステップ６６２のＹＥＳ）、「一致」と判定し（ステップ６５８）、照合スコアＳＣが所定値ｓｃ２に満たなければ（ステップ６６２のＮＯ）、「不一致」と判定する（ステップ６５６）。

なお、上述した実施の形態では、登録虹彩パターン画像ｆ（ｐ１，ｐ２）や照合虹彩パターン画像ｇ（ｐ１，ｐ２）の上端からの切り出し幅ｗｄを段階的に定め、その幅毎に矩形領域を切り出し、これら矩形領域について共通領域同士のＢＬＰＯＣ関数を求めるようにしたが、なるべく面積がおおきくなるような矩形領域を選んで切り出すようにしてもよい。

また、上述した実施の形態では、照合スコアＳＣがｓｃ１＜ＳＣ＜ｓｃ２であった場合、照合画像ｇ’（ｐ１，ｐ２）を水平方向（眼球画像における角度方向）に拡大・縮小させて登録画像ｆ’（ｐ１，ｐ２）と照合するようにしたが、垂直方向（眼球画像における半径方向）に拡大・縮小させて登録画像ｆ’（ｐ１，ｐ２）と照合するようにしてもよく、水平方向と垂直方向の拡大・縮小を組み合わせてもよい。

虹彩や瞳孔の中心の抽出が、ノイズなどにより正しく行われなかった場合、その誤差は、眼球画像における角度方向の誤差として現れることがある。この時、２次元画像として処理するため、角度方向に拡大縮小することで、その誤差の影響を少なくすることが容易に可能となる。これにより、高精度認証が可能となる。

虹彩の境界検出が、ノイズなどにより正しく行われなかった場合、その誤差は、眼球画像における半径方向の誤差として現れることがある。この時、２次元画像として処理するため、半径方向に拡大縮小することで、その誤差の影響を少なくすることが容易に可能となる。また、境界検出における誤差の影響を軽減することも可能となる。これにより、高精度認証が可能となる。

また、上述した実施の形態では、登録画像ｆ’（ｐ１，ｐ２）と照合画像ｇ’（ｐ１，ｐ２）とを帯域制限位相限定相関法（ＢＬＰＯＣ）によって照合するようにしたが、帯域制限を行うのではなく、画像縮小処理を行って、位相限定相関法（ＰＯＣ）で照合を行うようにしてもよい。すなわち、「帯域制限位相限定相関法（ＢＬＰＯＣ）」に代えて、「画像縮小処理＋位相限定相関法（ＰＯＣ）」で両画像の照合を行うようにしてもよい。

本発明の一実施の形態を示す虹彩認証装置のブロック構成図である。 この虹彩認証装置における虹彩の登録動作を説明するためのフローチャートである。 この虹彩認証装置における虹彩の登録動作を説明するための登録用原画像を例示するディスプレイ上の写真である。 この虹彩認証装置における瞳孔中心の推定を説明するためのフローチャートである。 この虹彩認証装置における瞳孔と虹彩との楕円近似による境界検出を説明するためのフローチャートである。 この虹彩認証装置における虹彩と強膜との円近似による境界検出を説明するためのフローチャートである。 この虹彩認証装置における虹彩領域の正規化（極座標変換）を説明する図である。 登録用原画像および座標変換後の虹彩パターン画像（正規化画像）を示すディスプレイ上の写真である。 この虹彩認証装置における虹彩とまぶたとの楕円近似による境界検出を説明するためのフローチャートである。 この虹彩認証装置における虹彩の照合動作を説明するためのフローチャートである。 この虹彩認証装置における虹彩の照合動作を説明するためのフローチャートである。 この虹彩認証装置における虹彩の照合動作を説明するためのフローチャートである。 この虹彩認証装置における虹彩の照合動作を説明するためのフローチャートである。 この虹彩認証装置における虹彩の照合動作を説明するためのフローチャートである。 虹彩とまぶたとの楕円近似による境界検出を説明するための虹彩パターン画像、拡張した虹彩パターン画像、登録虹彩パターン画像を示すディスプレイ上の写真である。 照合用原画像および座標変換後の虹彩パターン画像（正規化画像）を示すディスプレイ上の写真である。 不要領域が切り取られた登録虹彩パターン画像および照合虹彩パターン画像を例示するディスプレイ上の写真である。 不要領域を切り取った登録虹彩パターン画像および照合虹彩パターン画像に対する位置ずれ補正を説明する図である。 ＢＬＰＯＣにより照合を行う際の登録画像および照合画像の周波数領域の画像における有効な周波数帯を示すディスプレイ上の写真である。 登録虹彩パターン画像からの分割画像の切り出し例を示すディスプレイ上の写真である。 照合虹彩パターン画像からの分割画像の切り出し例を示すディスプレイ上の写真である。 従来の虹彩認証装置における眼球画像の虹彩部分からの円弧状の切り取り領域を示すディスプレイ上の写真である。

符号の説明

１０…操作部、１０−１…テンキー、１０−２…ディスプレイ、１０−３…カメラ、２０…コントロール部、２０−１…ＣＰＵ、２０−２…ＲＯＭ、２０−３…ＲＡＭ、２０−４…ハードディスク（ＨＤ）、２０−５…フレームメモリ（ＦＭ）、２０−６…外部接続部（Ｉ／Ｆ）、Ｓ１…虹彩の内側境界、Ｓ２…虹彩の外部境界、Ｓ３…虹彩領域、Ｓ４…まぶた領域、Ｓ５…まぶたの境界。

Claims (4)

1. 撮像された眼球画像から虹彩領域を抽出する虹彩領域抽出手段と、
   登録用の眼球画像から抽出された前記虹彩領域の画像を極座標変換して登録虹彩パターン画像を作成する登録虹彩パターン画像作成手段と、
   照合用の眼球画像から抽出された前記虹彩領域の画像を極座標変換して照合虹彩パターン画像を作成する照合虹彩パターン画像作成手段と、
   前記登録虹彩パターン画像と前記照合虹彩パターン画像との相関に基づいて両画像の照合を行う照合手段と
   を備えたことを特徴とする虹彩認証装置、
2. 請求項１に記載された虹彩認証装置において、
   前記虹彩領域抽出手段は、前記眼球画像の瞳孔と虹彩との境界を虹彩の内側境界として楕円近似により検出し、前記眼球画像の虹彩と強膜との境界を虹彩の外側境界として円近似および楕円近似の何れか一方により検出し、この検出した虹彩の内側境界と外側境界とで挟まれた領域を前記虹彩領域として抽出する
   ことを特徴とする虹彩認証装置。
3. 請求項２に記載された虹彩認証装置において、
   前記登録虹彩パターン画像作成手段は、前記登録用の眼球画像から検出された前記虹彩の内側境界の中心を基準として、前記登録用の眼球画像から抽出された前記虹彩領域の画像を極座標変換し、
   前記照合虹彩パターン画像作成手段は、前記照合用の眼球画像から検出された前記虹彩の内側境界の中心を基準として、前記照合用の眼球画像から抽出された前記虹彩領域の画像を極座標変換する
   ことを特徴とする虹彩認証装置。
4. 請求項１〜３の何れか１項に記載された虹彩認証装置において、
   前記照合手段は、前記登録虹彩パターン画像および前記照合虹彩パターン画像から非虹彩部分を含まないように１以上の矩形領域を切り出し、前記登録虹彩パターン画像および前記照合虹彩パターン画像の共通する矩形領域同士の相関値を求め、その相関値に基づいて両画像の照合を行う
   ことを特徴とする虹彩認証装置。