JP2009535679A - まつげ分析による人物識別方法 - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は、まつげ（１０２、１０４）の画像を捕捉するように構成されたデータ取得装置（２０２）によって人物を識別する方法に関する。
【解決手段】この方法は、人物が画像取得装置（２０２）に向き合っている場合に、人物の目の少なくとも一方からまつげ（１０２、１０４）の画像を捕捉するステップと、このように捕捉された画像のまつげの特徴（１０２、１０４）を、その特徴に対応するデータベース（２０６）内のまつげ画像の特徴と比較するステップと、上記比較ステップに基づいて人物の識別に関して判断するステップからなるプロセスを含む。
【選択図】図２

Description

本発明は、人物識別方法と、組み合わせ人物識別方法と、このような方法を実現するように構成されている取得装置とに関する。本発明は、生体認証の分野、とりわけまつげ分析による識別の分野に用途を見出している。

生体認証による識別は、例えば建造物や機械などの設置物を保護したり、例えばＩＤカードの発行や年金の支払いなどの権利の付与を取得したりするために使用される。この技術によって、盗難されたり改ざんされたりするおそれのあるアクセスコードやカードなしで前記用途を済ませることができる。２人の人物が２つの同一の生体計測を有するという可能性はほぼゼロであるため、この技術の使用によってセキュリティを強化することができる。

人の虹彩を分析することによって人物を識別する方法が既知であり、これは、虹彩の画像をテンプレートに変換することと、このテンプレートを、データベース内に記憶されている参照テンプレートと比較することとに基づいている。変換によって生じるテンプレートは虹彩の画像からアルゴリズムによって生成されて、これは一セットの虹彩画像情報を有している。虹彩画像と同様に、これらのテンプレートは人物ごとに一意である。

この識別方法は、画像取得センサによって虹彩の画像を捕捉するステップから開始する。次いで、この識別方法は、このように捕捉された画像をテンプレートに変換するステップと、このテンプレートをデータベース内の参照テンプレートと比較するステップと、比較ステップの結果から人物の識別に関して判断するステップへと続く。この識別方法は捕捉画像が鮮明であることを必要としており、また画像が十分に鮮明でない場合には、識別されるべきであっても、人物を拒絶することがある。識別を望む人物が、画像取得センサに対して自分の目、ひいては自分の虹彩を適切な方向に向けていない場合も同様である。

本発明の目的は、従来技術の欠点を有しておらず、かつ、画像取得センサに対して人物の目を位置決めする必要なく済ませることができる人物識別方法を提案することである。

このために、人物のまつげの画像を捕捉するように構成されている取得装置によって人物を識別する方法が提案されており、その方法は、人物が取得装置に向き合っている場合に、人物の目の少なくとも一方のまつげの画像を捕捉するステップと、このように捕捉された画像のまつげの特徴を、その特徴に対応するデータベース内のまつげの画像の特徴と比較するステップと、比較ステップの結果から人物の識別に関して判断するステップと、を備えている。

具体的な実施形態によると、該特徴には、まぶたに沿ったまつげの毛根の位置、まつげの密度、まつげの密度の差異、または、まつげの色が含まれる。

好都合なことに、該捕捉ステップと該比較ステップの間に、該方法は、画像のまつげを曲線によってモデル化するステップを備えており、該特徴はこれらの曲線により表される。

また、本発明は、人物のまつげの画像および人物の虹彩の画像を捕捉するように構成されている取得装置によって人物を識別する組み合わせ方法を提案しており、該方法は、人物が取得装置に向き合っている場合には、人物の目の少なくとも一方のまつげの画像を捕捉するステップと、人物の虹彩の画像を捕捉するステップと、このように捕捉されたまつげ画像上のまつげの特徴を、その特徴に対応するデータベース内のまつげ画像の特徴と比較する第１の比較ステップと、このように捕捉された虹彩画像をテンプレートに変換するステップと、そのテンプレートをデータベース内の参照テンプレートと比較する第２の比較ステップと、第１の比較ステップの結果および第２の比較ステップの結果の組み合わせから人物の識別に関して判断するステップと、を備えている。

第１の比較ステップの結果と第２の比較ステップの結果の組み合わせは、少なくとも一つ以上の有効性基準の値に従って修正される。具体的な実施形態によると、該有効性基準は、まつげの画像の鮮明さと虹彩の画像の鮮明さの比較により表される。

本発明は、先行変形例のうちの一つに従った識別方法を実現するように構成されている取得装置を提案しており、人物のまつげの画像を捕捉するために設けられた捕捉手段と、このように捕捉されたまつげ画像のまつげの特徴を、その特徴に対応するデータベース内のまつげ画像の特徴と比較するために設けられた比較手段と、比較手段によって提供された情報から人物の識別に関して判断するために設けられた判断手段と、を備えている。

本発明はさらに、上記変形例のうちの一つに従った組み合わせ識別方法を実現するように構成されている組み合わせ取得装置を提案しており、人物のまつげの画像を捕捉するために設けられた捕捉手段と、人物の虹彩の画像を捕捉するために設けられた捕捉手段と、虹彩画像をテンプレートに変換するために設けられた変換手段と、このように捕捉されたまつげ画像のまつげの特徴を、その特徴に対応するデータベース内のまつげ画像の特徴と比較するために設けられた第１の比較手段と、テンプレートをデータベース内の参照テンプレートと比較するために設けられた第２の比較手段と、第１の比較手段によって提供された情報と第２の比較手段によって提供された情報の組み合わせから人物の識別に関して判断するために設けられた判断手段と、を備えている。

本発明の特徴などは、例示的実施形態に関する以下の説明を読めばより明確になるであろう。説明は添付の図面と関連してなされる。

図１は、虹彩１０６と、下まつげ１０４と上まつげ１０２とを備える、人物の目１００を示している。ある人物のまつげ１０２、１０４は別の人物のものとは異なっている。したがって、ある人物のまつげ１０２、１０４は注目すべき特定の特徴を備えており、これらのまつげ１０２、１０４の画像を使用することにより、ある人物のまつげ１０２、１０４を別の人物のまつげと区別可能である。

図３は、人物のまつげ１０２、１０４の画像を捕捉するように構成されている取得装置によって人物を識別する方法３００のアルゴリズムを示している。したがって、この識別方法３００は人物が上記取得装置に向き合っている場合には、人物のまつげ１０２、１０４の画像を捕捉するステップ３０２と、このように捕捉されたまつげ１０２、１０４の画像のまつげ１０２、１０４の特徴を、その特徴に対応するデータベース内のまつげの画像の特徴と比較するステップ３０４と、比較ステップの結果から該人物の識別に関して判断するステップ３０６とを備えている。

まつげ１０２、１０４の画像のみが分析されるという事実によって、虹彩１０６の分析に基づいた従来技術の識別方法とは異なり、虹彩１０６の位置にとらわれなくすることが可能である。これは、識別を望む人物が自分の虹彩を正確に位置させなくても、例えば頭部による正確な位置決め手段によって、自分の頭部、ひいては自分のまつげが取得装置の前に正確に位置決めされるためである。

加えて、まつげ１０２、１０４は、一定である指紋や虹彩１０６とは異なり、人物の一生の間に変化する要素である。したがって、データベース内のデータの持続性が予測できない場合、つまりこれらのデータが一定期間の終わりには使用されなくなるに違いない場合、まつげ１０２、１０４の分析による識別方法３００を使用することは好ましいであろう。これは、識別方法３００が、仮設展示場に入場するため、または例えば学生食堂に入る子供たちを識別するために使用される場合がこれに当たるかもしれない。したがって、経時的に、まぶたおよびまつげの形態は徐々に変化し、データベース内のデータはもはや当該人物を表さなくなる。従って、たとえデータベースへの侵入があっても、侵害されうるデータは、時間が経つと無意味になってしまう。

まつげ１０２、１０４の特徴は種々の要素を備えており、この限定的なリストについては後述しており、またまつげ１０２、１０４の特徴はこれらの要素のうちの一つ以上を含むことがある。

これらの要素のうちの一つは、まぶたに沿ったまつげ１０２、１０４の毛根の位置からなる。これは、捕捉された画像を分析することによってまつげ１０２、１０４の毛根の位置を分析し、これによってまぶたに沿ったまつげの位置を導出することができるためである。この位置は相対的位置、つまり、まつげ１０２、１０４の相互的位置、あるいは絶対的位置、つまり所与の基準フレームに対するまつげ１０２、１０４全ての全体的な形状であってもよい。具体的な実施形態によると、基準フレームの基点は目のコーナーのうちの一つであり、また基準軸は横軸および縦軸である。

これらの要素のうちの別の要素はまつげ１０２、１０４の密度からなってもよい。この密度は、例えば、まぶた上のまつげ１０２、１０４の数の概算および密度の算出によって、あるいは捕捉された画像のグレーレベルの測定および密度の算出によって、あるいは任意の他の適切な方法によって取得可能である。この密度は全体的密度であってもよく、つまり目の全体について算出される。この密度は局所密度であってもよく、つまりまつげ１０２、１０４の一部のみが密度の判断について検討される。例えば、上まつげ１０２のみ、あるいは下まつげ１０４のみ、あるいはこれらのまつげ１０２、１０４の左側または右側のみを考慮に入れることが可能である。

これらの要素のうちの別の要素は、まつげ１０２、１０４の密度の差異からなってもよい。この差異は、例えば捕捉画像のグレーレベルを分析することによって、まぶたに沿って観察され、定量化可能である。

これらの要素のうちの別の要素はまつげ１０２、１０４の色からなってもよい。これは、各人のまつげ１０２、１０４の色は別の人物のまつげの色とは区別され、この色の測定は人物の区別を可能にするからである。

スプライン曲線、多項式、または他のタイプの方法によっても、画像のまつげ１０２、１０４のモデル化をすることができる。まつげ１０２、１０４のモデル化するステップ３０８は、捕捉ステップ３０２と比較ステップ３０４の間に挿入される。そして、前記まつげの特徴はそれらの曲線等によって表される。これらの種々の特徴を分析するために、検索した特徴を画像上で認識可能にする図形解析ソフトウェアを使用することができる。

まつげ１０２、１０４による人物識別方法３００を虹彩１０６による人物識別方法と組み合わせることも可能である。

人物のまつげ１０２、１０４の画像および人物の虹彩１０６の画像を捕捉するように構成されている取得装置によって、人物を識別する組み合わせ識別方法は、人物が取得装置に向き合っている場合に、人物の目１００の少なくとも一方のまつげ１０２、１０４の画像を捕捉するステップと、人物の虹彩１０６の画像を捕捉するステップと、このように捕捉されたまつげ画像におけるまつげ１０２、１０４の特徴を、その特徴に対応するデータベース２０６内のまつげ画像の特徴と比較する第１のステップと、このように捕捉された虹彩画像をテンプレートに変換するステップと、前記テンプレートをデータベース内の参照テンプレートと比較する第２のステップと、前記第１の比較ステップの結果および前記第２の比較ステップの結果の組み合わせから人物の識別に関して判断するステップと、を備えている。

人物を識別するためのこのような組み合わせ識別方法は、２つの比較の結果を組み合わせることによって人物の識別を判断することを可能にする。この比較は一つ以上の有効性基準を根拠にすることができ、また第１の比較ステップの結果および第２の比較ステップの結果の組み合わせは、一つ以上の有効性基準の値に従って修正可能である。

具体的な実施形態によると、有効性基準は、まつげ１０２、１０４の画像の鮮明さと、虹彩１０６の画像の鮮明さの比較により表される。本実施形態において、有効性基準の値によると、この組み合わせは、例えば第１の比較ステップの結果を考慮に入れる、あるいは第２の比較ステップの結果を考慮に入れることからなる場合がある。つまり、有効性基準が、まつげ１０２、１０４の画像の鮮明さと虹彩１０６の画像の鮮明さの比較を表している場合、まつげの画像の鮮明さが虹彩の画像の鮮明さより良好であれば、この組み合わせは、第１の比較ステップの結果を考慮することからなり、虹彩の画像の鮮明さがまつげの画像の鮮明さより良好ならば、この組み合わせは第２の比較ステップの結果を考慮することからなる。

２つの方法を同時に使用する場合、まつげ１０２、１０４による識別方法３００は、結果に警告がなされる場合に、虹彩による識別方法の結果を確認または無効化するために使用可能である。上記の種々の判断ステップは、例えば、識別される目１００の画像／テンプレートとデータベース２０６内の参照画像／テンプレート間の類似性の分析に基づいてもよい。各比較ステップにおいて、類似性を表すスコアが付与され、このスコアが基準値より高いか低いかに応じて、人物は識別された又はされないとみなされる。

図２は取得装置２００を示しており、これは、識別される人物のまつげ１０２、１０４の画像を捕捉するために設けられた、例えばＣＣＤタイプの捕捉手段２０２と、まつげ１０２、１０４の画像の捕捉をコントロールし、かつ、このように捕捉されたまつげ１０２、１０４の画像におけるまつげ１０２、１０４の特徴を、その特徴に対応するデータベース２０６内のまつげの画像の特徴と比較するために設けられた、画像センサ２０２に接続されているコントロール／比較手段と、比較手段２０４によって提供された情報から人物の識別に関して判断するために設けられた判断手段２０８と、を備えている。

そして、人物を識別するための組み合わせ識別方法を実現するために設けられた組み合わせ取得装置は、人物のまつげ１０２、１０４の画像を捕捉するために設けられた捕捉手段と、人物の虹彩１０６の画像を捕捉するために設けられた捕捉手段と、虹彩１０６の画像をテンプレートに変換するために設けられた変換手段と、このように捕捉されたまつげ１０２、１０４の画像のまつげ１０２、１０４の特徴を、その特徴に対応するデータベース内のまつげの画像の特徴と比較するために設けられた第１の比較手段と、上記テンプレートをデータベース内の参照テンプレートと比較するために設けられた第２の比較手段と、第１の比較手段によって提供された情報と第２の比較手段によって提供された情報の組み合わせから人物の識別に関して判断するために設けられた判断手段と、を備えている。

この組み合わせは、上述のように、第１の比較手段によって提供された情報と第２の比較手段によって提供された情報を組み合わせる何らかの機能であってもよい。コントロール／比較手段および判断手段は、単一の算出ユニットで統合されて、ソフトウェアによって実現されることが好ましい。

上記識別方法のうちの一つを使用するには、まつげ１０２、１０４の画像、場合によっては虹彩１０６の画像が捕捉されて、データベース２０６内に蓄積される記録段階が必要である。データベース２０６は次いで、上記識別方法のうちの一つによって識別可能な全ての人物を参照する。

当然、本発明は、説明および図示されている実施例および実施形態に制限されず、当業者が利用可能な多数の変形例を可能にする。例えば、上記方法は、片目のまつげの画像の捕捉について特に説明されているが、捕捉された画像が両目のまつげを表している場合に同様に適用可能である。人物の識別に関して判断するために、両方の目それぞれのまつげの特徴を比較し、これらの比較の結果を組み合わせることも可能である。

まつげが認識されるべき目を示す図。 本発明に従った取得装置を示す図。 本発明に従った識別方法のアルゴリズムを示す図。

Claims (11)

1. 人物のまつげ（１０２、１０４）の画像を捕捉するように構成されている取得装置（２００）によって、人物を識別する方法であって、
   この方法は、前記人物が前記取得装置（２００）に向き合っている場合に、
   前記人物の目（１００）の少なくとも一方の前記まつげ（１０２、１０４）の画像を捕捉するステップ（３０２）と、
   このように捕捉された前記まつげ画像上の前記まつげ（１０２、１０４）の特徴を、その特徴に対応するデータベース（２０６）内のまつげ画像のまつげの特徴と比較するステップ（３０４）と、
   前記比較ステップの結果から前記人物の識別に関して判断するステップ（３０６）と、
   を備える識別方法。
2. 前記まつげの特徴には、まぶたに沿った前記まつげ（１０２、１０４）の毛根の位置が含まれることを特徴とする、請求項１に記載の識別方法。
3. 前記まつげの特徴には、前記まつげ（１０２、１０４）の密度が含まれることを特徴とする、請求項１または２に記載の識別方法。
4. 前記まつげの特徴には、前記まつげ（１０２、１０４）の前記密度の差異が含まれることを特徴とする、請求項１乃至３のうちのいずれか一項に記載の識別方法。
5. 前記まつげの特徴には、前記まつげ（１０２、１０４）の色が含まれることを特徴とする、請求項１乃至４のうちのいずれか一項に記載の識別方法。
6. 前記捕捉ステップ（３０２）と前記比較ステップ（３０４）の間に、曲線によって前記画像上の前記まつげ（１０２、１０４）をモデル化するステップ（３０８）を備えており、前記まつげの特徴は前記曲線により表されることを特徴とする、請求項１乃至５のうちのいずれか一項に記載の識別方法。
7. 人物のまつげ（１０２、１０４）の画像および前記人物の虹彩（１０６）の画像を捕捉するように構成されている取得装置によって、人物を識別する組み合わせ識別方法であって、
   この方法は、前記人物が前記取得装置に向き合っている場合に、
   前記人物の目（１００）の少なくとも一方の前記まつげ（１０２、１０４）の画像を捕捉するステップと、
   前記人物の前記虹彩（１０６）の画像を捕捉するステップと、
   捕捉された前記まつげ画像上の前記まつげ（１０２、１０４）の特徴を、その特徴に対応するデータベース（２０６）内のまつげ画像のまつげの特徴と比較する第１の比較ステップと、
   捕捉された前記虹彩画像をテンプレートに変換するステップと、
   前記テンプレートをデータベース内の参照テンプレートと比較する第２の比較ステップと、
   前記第１の比較ステップの結果と前記第２の比較ステップの結果の組み合わせから前記人物の識別に関して判断するステップと、
   を備える組み合わせ識別方法。
8. 前記第１の比較ステップの結果と前記第２の比較ステップの結果の前記組み合わせが、少なくとも一つ以上の有効性基準の値に従って修正されることを特徴とする、請求項７に記載の組み合わせ識別方法。
9. 前記有効性基準は、前記まつげ画像の鮮明さと前記虹彩画像の鮮明さの比較により表されることを特徴とする、請求項８に記載の組み合わせ識別方法。
10. 請求項１乃至６のうちのいずれか一項に記載の方法を実現するように構成されている取得装置（２００）であって、
    前記人物のまつげ（１０２、１０４）の画像を捕捉するために設けられた捕捉手段（２０２）と、
    捕捉された前記まつげ画像上の前記まつげ（１０２、１０４）の特徴を、その特徴に対応するデータベース（２０６）内のまつげ画像のまつげの特徴と比較するために設けられた比較手段（２０４）と、
    前記比較手段（２０４）によって提供された情報から前記人物の識別に関して判断するために設けられた判断手段（２０８）と、
    を備える取得装置（２００）。
11. 請求項７乃至９のうちのいずれか一項に記載の方法を実現するように構成されている組み合わせ取得装置であって、
    前記人物のまつげ（１０２、１０４）の画像を捕捉するために設けられたまつげ画像捕捉手段と、
    前記人物の虹彩（１０６）の画像を捕捉するために設けられた虹彩画像捕捉手段と、
    前記虹彩（１０６）画像をテンプレートに変換するために設けられた変換手段と、
    捕捉された前記まつげ（１０２、１０４）画像上の前記まつげ（１０２、１０４）の特徴を、データベース内のまつげ画像と比較するために設けられた第１の比較手段と、
    前記テンプレートをデータベース内の参照テンプレートと比較するために設けられた第２の比較手段と、
    前記第１の比較手段によって提供された情報と前記第２の比較手段によって提供された情報の組み合わせから、前記人物の識別に関して判断するために設けられた判断手段と、
    を備える組み合わせ取得装置。

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