JP2013506192A - 短縮虹彩コードを発生させるための方法、システム、およびコンピュータ読み取り可能プログラムを含むコンピュータ読み取り可能記憶媒体（短縮虹彩コードを発生させ使用するためのシステムおよび方法） - Google Patents

Abstract

【課題】 虹彩画像のデータベースに基づいてコンパクトな虹彩表現を発生させるためのシステムおよび方法を提供する。
【解決手段】 虹彩画像のデータベース（５０２）に基づいてコンパクトな虹彩表現を発生させるためのシステムおよび方法は、データベースにおいて虹彩画像の短縮なしの虹彩コード（５０４）を提供することを含む。短縮なしの虹彩コードは、関連する虹彩画像における円周環に対応した複数の部分を含む。短縮なしの虹彩コードについて、プロセッサ（５１２）を用いて真および偽のスコア分布を計算し、閾値に対する偽および真の分布間の分離に寄与するコード部分（５１４）を特定する。残りのコード部分間の相関を測定する。サブセット内で低い相関を有するコード部分のサブセットを発生して、コンパクトな虹彩表現を生成する。
【選択図】図９

Description

本発明は、虹彩認証に関し、更に具体的には、より効率的な虹彩比較のために縮小虹彩コードを用いるシステムおよび方法に関する。

人の虹彩のテクスチャは、優れた個体特殊性を有することがわかっており、このため信頼性の高い本人確認に用いるのに適している。従来の虹彩認証システムは、虹彩画像をアンラップして（unwrap）、この画像の行に選択したフィルタを適用し、その応答を量子化することによって２進フィーチャ・ベクトルを発生させる。

虹彩は、セグメント化して、矩形画像にアンラップすることができる。ガボール・フィルタ・バンクを適用することによって、アンラップした画像からテクスチャを抽出する。これを符号化して２進画像とする。これは、認証のためのフィーチャ・ベクトルとして機能する虹彩コードとしても知られる。虹彩のいくつかの領域では、他の領域よりも一貫したテクスチャが得られる。例えば、瞳孔拡張が起こると瞳孔に隣接したテクスチャは特に変化しやすくなるし、まつげまたはまぶたの存在は、適切にマスクしなければ、虹彩コードの外観を大きく変えてしまうことがある。更に、放射状アンラップ技法を調整して、瞳孔に最も近い領域をオーバーサンプリングする一方で、虹彩が強膜と接触する領域はアンダーサンプリングする。虹彩の中央の帯状領域では、いっそう個人的な描写が得られる。この領域は虹彩の毛様体ゾーンに位置する。

一貫性のない（脆弱）か、または逆に安定性の低い虹彩コードの領域の分離を試みるいくつかの研究がある。これらの研究では最終的な２進表現を直接調べる。同一の眼のいくつかの２進虹彩コードを分析し、あるビットが１または０である回数を数えることによって、一貫性のないビットが発見された。変動性の高いビットをマスクした場合、誤拒否率が低下した。この研究は、ギャラリー内の人物ごとに脆弱なビット・マスクを発見した。

他の研究者は、認証に対する虹彩コード小型化の影響を調べており、虹彩の外側環および内側環から虹彩コードを発生する。これらの技法は、瞳孔に近いテクスチャの方が強膜に近いテクスチャよりも良好な認証を行い得ることを経験的に示している。同様に、サンプリング・レートを調節して、いっそう小型の虹彩コードを発生させた。これらの手法は、虹彩をアンラップする方法を調節することで虹彩コードのサイズを小さくするが、これらの研究では、虹彩認証の状況で扱う場合に虹彩のどの部分でも承認されることは主張されていない。

一貫性のない（脆弱）か、または逆に識別性の高い虹彩コードの領域の分離を試みるいくつかの研究がある。これらの研究では最終的な２進表現を直接調べる。同一の眼のいくつかの２進虹彩コードを分析し、あるビットが１または０である回数を数えることによって、一貫性のないビットが発見された。サンプリング・レートを調節して、いっそう小型の虹彩コードを発生させる。しかしながら、これらの手法は、虹彩をアンラップする方法を調節することによって虹彩コードのサイズを小さくする。これらの技法はコードのフォーマットを変更させ、このため、（例えば回転補償に関して）表現の後方互換性を損なう。

虹彩画像のデータベースに基づいてコンパクトな虹彩表現を発生させるためのシステムおよび方法は、データベースにおいて虹彩画像の短縮なしの虹彩コードを提供することを含む。短縮なしの虹彩コードは、関連する虹彩画像における円周環に対応した複数の部分を含む。短縮なしの虹彩コードにおける各行について、真および偽のスコア分布を計算し、閾値に対する偽および真の分布間の分離に寄与するコード部分を特定する。残りのコード部分間の相関を測定して、適切なサンプリング・レートを推定する。サブセット内で低い相関を有するコード部分のサブセットを発生して、コンパクトな虹彩表現を生成する。

虹彩画像のデータベースに基づいてコンパクトな虹彩表現を発生させるためのシステムは、全ての虹彩画像について短縮なしの虹彩コードを記憶するように構成されたデータベースを含み、各虹彩コードは、関連する虹彩画像における円周環に対応した複数の部分を含む。プロセッサは、虹彩コードの部分について真および偽のスコア分布を計算するように、および、虹彩コードのどのコード部分が偽および真の分布間の分離に最も大きく寄与するかを決定するように構成されている。このプロセッサは、残りのコード部分間の相関を測定して、サブセット内で最も低い相関を有するコード部分の前記サブセットを求めて、サブセットからコンパクトな虹彩表現を生成するようになっている。

これらおよび他の特徴および利点は、その例示的な実施形態の以下の詳細な説明を添付図面に関連付けて読むことによって明らかとなろう。

本開示は、以下の図面を参照する好適な実施形態の以下の説明で詳述される。

虹彩コードの発生を示す図である。 ２つの眼の回転の一例を示す。 結合および非結合の虹彩のスコア分布のグラフを示す。 結合および非結合のスコアの累積確率対スコアのグラフを示し、更に０．９０ＫＳ距離も示す。 眼の画像について、分布の分離対虹彩位置を示すプロットであり、更に最も高い分離を有する対象領域を示す。 一実施形態に従ってコンパクトな虹彩コードを生成するためのシステム／方法のブロック／フロー図である。 行の局所相関を示すための相関測定値対行のオフセットのグラフである。 一実施形態に従ってＳＬＩＣに変換されたＦＬＩＣを示す図である。 別の実施形態に従ってコンパクトな虹彩コードを生成するためのシステム／方法のブロック／フロー図である。 有用な実施形態に従ってコンパクトな虹彩コードを発生させるためのシステムのブロック／フロー図である。

本原理に従って、虹彩における高識別情報領域の位置を特定することによって虹彩コードを短縮する。この結果として得られる変換により虹彩コードのサイズを小さくする。短縮虹彩コード（ＳＬＩＣ：short-length iris code）が実現され、これは一実施形態では、短縮なしの虹彩コード（ＦＬＩＣ：full-length iris code）よりも少なくとも１２．８分の１の大きさである。本原理は、最も描写的と考えられる虹彩の領域を見つけることによって、虹彩表現を縮小しようとする。本発明者らは、実験によって、瞳孔および強膜に近い領域が最も識別に寄与しないこと、ならびに、隣接する放射環の間に高い相関があることを示す。

これらの観察を用いて、４５０バイトのみの短縮虹彩コード（ＳＬＩＣ）を実現する。ＳＬＩＣは、ＦＬＩＣよりも１オーダー小さいが、性能は同程度である。サイズを小さくした表現は、バーコードとして記憶するのが容易であるという利点があり、また、１対ごとのマッチング時間が短縮される。本原理は、統計的技法を用いて、標準的な矩形のサンプリングした虹彩コードのサイズを小さくする。同じフォーマットを維持することで、（例えば回転補償に関して）表現の後方互換性を向上させると共に、コードを小さくすることでシステムの高速化および記憶要求の軽減をもたらす。

当業者には認められるであろうが、本発明の態様は、システム、方法、またはコンピュータ・プログラムとして具現化することができる。従って、本発明の態様は、全体的にハードウェアの実施形態、全体的にソフトウェアの実施形態（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード等を含む）、または、ソフトウェアおよびハードウェアの態様を組み合わせた実施形態という形態を取ることができ、それらは全て本明細書において、「回路」、「モジュール」、または「システム」と一般的に称することができる。更に、本発明の態様は、具現化されたコンピュータ読み取り可能プログラム・コードを有する１つ以上のコンピュータ読み取り可能媒体（複数の媒体）において具現化されたコンピュータ・プログラムの形態を取ることも可能である。

１つ以上のコンピュータ読み取り可能媒体（複数の媒体）のあらゆる組み合わせを利用することができる。コンピュータ読み取り可能媒体は、コンピュータ読み取り可能信号媒体またはコンピュータ読み取り可能記憶媒体とすることができる。コンピュータ読み取り可能記憶媒体は例えば、限定ではないが、電子、磁気、光、電磁、赤外線、または半導体のシステム、装置、またはデバイス、または前述のもののいずれかの適切な組み合わせとすることができる。コンピュータ読み取り可能記憶媒体の更に具体的な例（非網羅的な列挙）は、以下を含む。すなわち、１本以上のワイヤを含む電気的接続、携帯型コンピュータ・ディスケット、ハード・ディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュ・メモリ）、光ファイバ、携帯型コンパクト・ディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、光記憶デバイス、磁気記憶デバイス、または前述のもののいずれかの適切な組み合わせである。この文書の文脈において、コンピュータ読み取り可能記憶媒体は、命令実行システム、装置、またはデバイスによってまたはそれと接続して用いるためにプログラムを含有または記憶することが可能ないずれかのタンジブルな媒体とすることができる。

コンピュータ読み取り可能信号媒体は、例えばベースバンドにおいてまたは搬送波の一部として、具現化されたコンピュータ読み取り可能プログラム・コードを有する伝播データ信号を含むことができる。かかる伝播信号は様々な形態のいずれかを取ることができ、それらは限定ではないが、電磁、光、またはそれらのいずれかの適切な組み合わせを含む。コンピュータ読み取り可能信号媒体は、コンピュータ読み取り可能記憶媒体でないが、命令実行システム、装置、またはデバイスによってまたはそれと接続して用いるためにプログラムを伝達、伝播、または転送することが可能ないずれかのコンピュータ読み取り可能媒体とすることができる。

コンピュータ読み取り可能媒体上で具現化されるプログラム・コードは、限定ではないが、無線、有線、光ファイバ・ケーブル、ＲＦ等、または前述のもののいずれかの適切な組み合わせを含むいずれかの適切な媒体を用いて伝送することができる。

本発明の態様の動作を実行するためのコンピュータ・プログラム・コードは、Java、Smalltalk、Ｃ＋＋等のオブジェクト指向プログラミング言語、および、「Ｃ」プログラミング言語または同様のプログラミング言語等の従来の手順プログラミング言語を含む１つ以上のプログラミング言語のいずれかの組み合わせにおいて記述することができる。プログラム・コードは、全体的にユーザのコンピュータ上で、部分的にユーザのコンピュータ上で、スタンドアロンのソフトウェア・パッケージとして、部分的にユーザのコンピュータ上でおよび部分的に遠隔コンピュータ上で、または全体的に遠隔コンピュータもしくはサーバ上で、実行することができる。後者の場合、遠隔コンピュータは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）またはワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）を含むいずれかのタイプのネットワークを介してユーザのコンピュータに接続することができ、または、接続は、（例えばインターネット・サービス・プロバイダを用いてインターネットを介して）外部コンピュータに対して行うことができる。

本発明の実施形態に従った方法、装置（システム）、およびコンピュータ・プログラムのフローチャート図またはブロック図あるいはその両方を参照して、本発明の態様について以下に記載する。フローチャート図またはブロック図あるいはその両方の各ブロックならびにフローチャート図またはブロック図あるいはその両方におけるブロックの組み合わせは、コンピュータ・プログラム命令によって実施可能であることは理解されよう。これらのコンピュータ・プログラム命令は、汎用コンピュータ、特殊目的コンピュータ、または他のプログラマブル・データ処理装置のプロセッサに提供されて機械を生成することができ、これによって、コンピュータまたは他のプログラマブル・データ処理装置のプロセッサによって実行される命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方のブロックまたは複数のブロックに規定された機能／行為を実施するための手段を生成するようになっている。

また、これらのコンピュータ・プログラム命令はコンピュータ読み取り可能媒体に記憶することができ、これによって、コンピュータ、他のプログラマブル・データ処理装置、または他のデバイスに特定の方法で機能するように指示することができ、これにより、コンピュータ読み取り可能媒体に記憶された命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方のブロックまたは複数のブロックに規定された機能／行為を実施する命令を含む製造品を生成するようになっている。

また、コンピュータ・プログラム命令を、コンピュータ、他のプログラマブル・データ処理装置、または他のデバイスにロードして、そのコンピュータ、他のプログラマブル装置、または他のデバイス上で一連の動作ステップを実行させてコンピュータ実施プロセスを生成することができ、これによって、コンピュータまたは他のプログラマブル装置上で実行する命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方のブロックまたは複数のブロックに規定された機能／行為を実施するためのプロセスを提供するようになっている。

図面におけるフローチャートおよびブロック図は、本発明の様々な実施形態に従ったシステム、方法、およびコンピュータ・プログラムの可能な実施のアーキテクチャ、機能性、および動作を例示する。この点で、フローチャートまたはブロック図における各ブロックは、規定された論理機能（複数の機能）を実施するための１つ以上の実行可能命令を含むコードのモジュール、セグメント、または一部を表すことができる。また、いくつかの代替的な実施形態において、ブロックに明記した機能は、図面に明記した順序どおりでなく発生する場合があることに留意すべきである。例えば、関与する機能性に応じて、連続して示した２つのブロックは実際には実質的に同時に実行されることがあり、またはブロックは時に逆の順序で実行される場合がある。また、ブロック図またはフローチャート図あるいはその両方の各ブロック、およびブロック図またはフローチャート図あるいはその両方におけるブロックの組み合わせは、規定された機能もしくは行為を実行する特殊目的ハードウェア・ベースのシステム、または特殊目的ハードウェアおよびコンピュータ命令の組み合わせによって実施可能であることに留意すべきである。

ここで、同様の番号が同一または同様の要素を表す図面を参照し、最初に図１を見ると、虹彩認証システム１００において、虹彩コード１０２は個体記述子である。虹彩コード１０２は、虹彩のテクスチャを符号化した２進画像である。虹彩コードの発生における様々な段階は、ブロック１１０において虹彩をアンラップすること、ブロック１１２においてまぶたマスクを計算すること、および短縮なしの虹彩コード１０２を発生することを含む。虹彩コードを発生するために、最初に画像から虹彩をセグメント化して、柔軟にアンラップして矩形テンプレート１１３とする。次いで、アンラップした虹彩に対して２つのフィルタ・マスク１１５および１１７の畳み込みを行って（符号化１２０）、各画素の応答の符号を用いてその画素を符号化する。奇数フィルタ１１５に対する集合的応答は虹彩コードの実（ＲＥ）部分と称され、偶数フィルタ１１７に対する応答は虚（ＩＭ）部分として知られている（例えば、それぞれエッジ検出カーネルおよびバー検出カーネル・フィルタ）。元の画像において、まぶたによって画素が遮蔽されている場合（例えば「かみ込み（bite）」１１６）、その画素は虹彩コードにおいて比較から除去される。この方式には多くの変形がある。

認証において、２つの虹彩コード間の正規化ハミング距離が既定の閾値未満である場合に、それらは一致している（同一の眼に相当する）と言われる。正規化ハミング距離は、コード間で異なるマスクされていないビット数を、マスクされていないビットの合計数で除算したものである。オクルージョン・マスクを用いた２つの虹彩コード間の正規化ハミング距離についての等式は以下の通りである。

また、虹彩認証システム１００は、虹彩コードを整合させることによって回転の変化を補償する必要がある。捕捉時にカメラに対して頭部が傾斜しているために、同一の眼の２つのコードが異なる場合がある。

図２を参照すると、大きく異なる傾斜を有する同一の眼の２つのインスタンス（１４０および１４２）が例示的に示されている。有効な対の要素間で相対的な回転を補正するため、規定回転範囲内で起こり得る一方の虹彩コードの他方に対する全ての線形シフト（固定回転に相当する）についてハミング距離を計算する。コード間の距離が最小である場合にこれらは整合していると言われ、この距離がマッチ・スコアとして用いられる。

１：Ｎ（本人確認）システムにおいては、プローブの虹彩コードを、ギャラリー（個体のデータベース）内の各要素とマッチングする。プローブのアイデンティティは、ギャラリー・インスタンスまでの距離によって対応付けられる。これは、計算の点で高コストの動作であり、考慮するギャラリ・セットが大きくなるにつれて直線的に増大する。

ビット動作の数は、ｂ_ｏｐｓ＝Ｎ・ｈ・ｗ・θ （２）である。ここで、ｈは虹彩コードの高さであり、ｗは幅であり、θは整合補正のためのシフト数であり、Ｎはギャラリー画像の数である。ｈ＝１２８、ｗ＝３６０、θ＝２０、およびＮ＝１０，０００である（中程度のサイズのデータベース）場合、ビット動作の数は１８０億である。虹彩コードまたはギャラリー・サイズにおけるフィーチャ数を減らすと、ビット動作の数が減り、このため本人確認システムの速度が上がる。虹彩コードの高さを１オーダー小さくすると、マッチング・システムの速度は１オーダー上がる。

本原理は、性能を著しく損なうことなく虹彩コードのサイズを小さくする。これは、アイデンティティを最良に符号化するグローバル・テクスチャの位置を特定し抽出することによって行われる。基本的な方法は、用いるデータ・セット、セグメンター、又は符号化とは無関係である。

識別情報の位置の特定： 虹彩認証システム（１００）は、２つの整合したコード間の距離を閾値と比較することによって一致を判定する。結合対の間の距離は、非結合対の間の距離よりも小さいはずである。結合対は同一の眼からの２つのコードのセットであるのに対し、非結合対は異なる眼からの２つのコードのセットである。結合および非結合のハミング距離の分布（スコア分布）を用いて、認証システムの起こり得る動作を視覚化する。

図３および図４を参照すると、結合および非結合のスコア分布の２つのセットが示されている。良好な認証システム１４６では、全ての結合スコア１４７が決定閾値１４８未満であり、非結合スコア１４９は閾値１４８よりも大きい。不良の認証システム１５０では、決定閾値１５２を超える結合スコア１５１があり、閾値１５２未満の非結合スコア１５３がある。従って、虹彩の比較によってヒストグラムのこれらの領域１５１および１５３にマッピングされると、エラーを引き起こす。

図４において、各行の識別容量は、結合スコア分布と非結合スコア分布との間の全体的な分離に寄与する能力である。我々は、各行の容量を計算するためにコルモゴロフ−スミルノフ（ＫＳ）分析を提案する。ＫＳ分析は、ドメインに沿った所与の点での累積分布関数（ＣＤＦ）間の距離を戻す。これは数式：ＫＳ（ｒｏｗ_ｉ）＝ＣＤＦ_Ｍ（ｒｏｗ_ｉ）−ＣＤＦ_ＮＭ（ｒｏｗ_ｉ） （３）で表される。ここで、ＣＤＦ_ＭおよびＣＤＦ_ＮＭはそれぞれ、結合および非結合のスコアについての累積分布である。我々の研究では、結合ＣＤＦが０．９である（すなわち結合対の９０％がこの閾値未満の距離を有する）ときの結合ＣＤＦおよび非結合ＣＤＦの差を測定する。認証の観点では、ＫＳ距離は、真陽性率が０．９である場合の真陰性率である。

我々は、虹彩の様々な領域についてＫＳ距離が異なると仮定する。瞳孔に近い領域は変化しやすい。これは、拡張（または不正確なセグメント化）によって変動し、このため識別容量が小さいからである。

図５を参照すると、虹彩の中央の帯状領域１５８は、概ね静的なテクスチャが多いので情報含有量が大きい（対象領域）。強膜に最も近い領域はテクスチャが乏しいので、値がもっと低いと考えられる（またこれは、不正確なアンラッピングのため更に変動しやすくなることがある）。個体ＫＳスコアが最も高い領域は、全分布間の分離に最も大きく寄与し、従って認証にとって最も有益である。

ＫＳ分析では、虹彩内の幅広い環状の対象領域１６０が強調される。この対象領域１６０は、そのテクスチャをサブサンプリングしてサブサンプル１６２を求めることによって更に小さくすることができる。特に、虹彩コード（リング）の１行は、その上またはその下の行と大きくは異ならない場合がある。しかしながら、対象領域１６０を適正にサブサンプリングするためには、テクスチャの局所性を理解する必要がある。これを行うため、我々は、虹彩コードにおける各行と全ての他の行との相関関係を測定する。我々が用いる相関測定は単に、

であるか、または同等に、Ｃｏｒ_{（ｉ，ｊ）}＝１−ＨＤ（ｒｏｗ_ｉ，ｒｏｗ_ｊ） （５）である。

相関分析によって、ある距離まで近い行の間に高い局所相関が示される。従って、相関近隣の幅によって適正な行のサンプリング・レートが決定する。

上述の分析方法を用いて、短縮なしの虹彩コード（ＦＬＩＣ）を短縮虹彩コード（ＳＬＩＣ）とする変換を創り出す。最初のＫＳ分析で対象領域を強調し、その領域の均一なサンプリングによって、アイデンティティを最も良く符号化するフィーチャを抽出する。サンプルはグローバル・テクスチャを多く含み、識別容量が大きい。結果として得られるＳＬＩＣは、小型であるので認証の速度が上がり、同時に、ほぼ同一の性能を有するはずである。

図６を参照すると、ＦＬＩＣからのＳＬＩＣの構築を示すブロック／フロー図が例示的に示されている。既知のデータ・セットを用いて我々が提案した方法を試験した。このデータベースは９２の眼からの５枚の画像を有していた。これらの画像から虹彩コードを発生させるために、我々はまず虹彩をセグメント化してアンラップした。データベース内の全ての画像をセグメント化した。アンラップしたテクスチャおよびマスクの視覚検査により、不良のセグメント化によるインスタンスを除去した。結果として得られたデータベースは、適切にセグメント化され符号化されていると著者が判定した８５の眼のサブセットであった。

アンラップした虹彩から、１Ｄログ・ガボール・フィルタのバンクによってテクスチャを抽出した。最初のアンラップした虹彩画像は３６０ｘ６４画素であり、虹彩コードは３６０ｘ１２８であった。この短縮なしの虹彩コード（ＦＬＩＣ）の半分がフィルタ・バンクからの実部分に相当し、半分が虚部分に相当した。

「クリーンな」サブセットを更に分割して、訓練セットおよび試験セットとした。訓練セットは、以下のセクションで全ての分析のために用いたのに対し、試験セットは、我々の予測を更に確認するために保留した。統計データを推論するために、合計で２３の眼（１１５のコード）を用いた。試験のために８５の眼を全て用いた。

ブロック２０２において、ＦＬＩＣからＳＬＩＣへの変換のパラメータを求めるために、まず全ての整合した対のセットを発生する。これは、虹彩コードの結合および非結合の対を形成することを含む。ブロック２０４では、１１５のコードから、全ての対について（同一の個体からおよび異なる人々からの双方で）整合を見出した。ブロック２０６では、整合したコード内の全ての行についてハミング距離を計算する。ブロック２０８では、最小ハミング距離を基準として用いて、１８０度までの補償範囲を用いて各行の一致および不一致のスコア分布を分析する（例えば一方のコードを他方に対してシフトさせて正規化ハミング距離が最小になるようにする）。２つのコード間の距離が小さい場合、それらは同一人物の同一の眼からのものと言える。正規化ハミング距離は、異なるビット数を合計ビット数で除算して求められる。同一の眼からのコード対は「結合」と標示し、異なる目からの対は「非結合」と標示した。

ブロック２１０では、式３で記載したように、虹彩コードにおける各行の識別容量をＫＳ分析によって測定する。このプロットでは、虹彩コードの実部分および虚部分の双方が同一の概略形状を有する。瞳孔および強膜に近い領域は、虹彩の中央領域にマッピングする行よりも識別容量が小さいことが示されている。このプロットから、例えば、主要な対象領域が虹彩コードの実部分および虚部分の双方の行１０と行５２との間にあると判定することができる。識別容量が最も大きい行を選択する。ブロック２１２において、選択した行を、インデクス生成または高速虹彩認証のために用いる。

我々は、対象領域を均一にサンプリングすることで充分であると理論上想定した。これを証明するため、更に適切なサンプリング・レートを求めるため、虹彩コードにおけるテクスチャ・パターンの局所相関を調べた。訓練セットの各虹彩コードについて全ての行の相関行列を発生させた。全ての訓練インスタンスについて行列の各要素を平均化することによって、平均相関行列を発生させた。次いで、主要対角線の周囲の射影（projection）を用いて図７のグラフを発生した。このグラフから、相関は約１０行の後に低下し、このように遠く離れた行は実質的に異なる情報を含むことを示すことがわかる。

図８を参照すると、短縮虹彩表現３０２が例示的に示されている。短縮虹彩コード（ＳＬＩＣ）変換３１５は、コード・レベルの動作であり、好ましくは虹彩の中央の帯状領域をサンプリングする。ＳＬＩＣ３０２は、識別容量が大きい虹彩コードの領域の位置を特定し抽出することによって発生される。これは、これらの行が不一致から一致を分離させることに最も大きく寄与することを意味する。瞳孔の生理機能のため、コードにおいて「有用な」行が特定される。

訓練虹彩コード対のセットから、好ましくはコルモゴロフ−スミルノフ分析を行って、情報含有量が最も多い虹彩コードの行の位置を特定する。本発明者らによって、虹彩コードの中央部の行にマッピングした虹彩の中心部分が、識別テクスチャの大部分が存在する領域であることがわかった。次いで、この領域の行を均一にサンプリングして、新しい短縮虹彩コードを形成する。１例では、ＦＬＩＣ３４０（３６０ｘ１２８画素）はＳＬＩＣ３０２において３６０ｘ１０画素まで縮小される。

「有用な」行を選択するために訓練データ・セットを用いる。利用可能な虹彩画像分析ツールを用いて、短縮なしの虹彩コード（ＦＬＩＣ）３４０を生成する。ＦＬＩＣ３４０から本方法によってＳＬＩＣ３０２を生成する。どのようにしてＦＬＩＣからＳＬＩＣを生成するかに関する情報は、訓練セットから学習される。いったんプロセスを学んだら、ＳＬＩＣ自体を用いた虹彩コードのマッチング・プロセスにこれを用いることができる。

この方法を適用することによって、意思決定プロセスに大きく寄与しない余分な行を排除することによって、虹彩コード・サイズを著しく縮小することができる。実験では、本発明は、元のものよりも１０分の１小さい虹彩コードを提供する（例えばＦＬＩＣ＝３６０ｘ６４ｘ２＝５７６０バイト対ＳＬＩＣ＝３６０ｘ５ｘ２＝４５０バイト）が、マッチング精度はほぼ同じである。これによって虹彩コードは、２Ｄバーコード等の小さいフォーマットで記憶することができる。また、この方法を用いると、比較するビットが少ないので、虹彩コードのマッチングの速度を上げることができる。

従って、小さいが有効な虹彩コードを発生するシステムおよび方法を記載した。例示としてＫＤ統計データを用いて、虹彩コードにおける異なる行の識別容量を分析した。分析によって、行１０から行５２が、結合および非結合のスコア分布の分離に最も貢献していることが明らかになった。次いで、自己相関インデックスを用いて、この領域内の行をサンプリングする（例えば１０行ごとで充分であった）ことによって、虹彩コードのサイズを更に縮小した。試験したデータ・セットについて、結果として得られた短縮虹彩コードは、短縮なしの虹彩コードと同程度の精度を維持することが経験的に示された。コード・サイズは１オーダー小さくなるので、これに応じてシステム全体は高速となり、メモリ使用が少なくなる。また、得られたコンパクトなコードは、スマート・カード、磁気ストリップ、２Ｄバーコード等にいっそう容易に記憶される。従来のシステムでは、ＩＤカード等の携帯型媒体に虹彩コードを記憶する問題があることに留意すべきである。典型的な磁気ストライプは数百バイトを保持し、２Ｄバーコードは数千バイトに限られる。現在の虹彩コードは磁気ストライプに適合せず、２Ｄバーコード技術の限界を強要する。スマート・カードは数千バイトを保持することができるが、通常は、短縮なしの虹彩コード（３６０ｘ１２８）が必要とする５．７６Ｋｂでない。

図９を参照すると、一実施形態に従って、虹彩画像のデータベースに基づいてコンパクトな虹彩表現を発生させるための方法が例示的に示されている。ブロック４０２では、データベースにおいて虹彩画像のための短縮なしの虹彩コードを発生または提供する。この短縮なしの虹彩コードは、関連する虹彩画像における円周環に対応した複数の部分を含む。これは、虹彩コードにおける瞳孔と強膜との間の対象領域を含むと好ましい。

ブロック４０４において、短縮なしの虹彩コードについて真および偽のスコア分布を計算する（例えば図３を参照）。ブロック４０６において、閾値に対する偽および真の分布間の分離に寄与するコード部分を特定する。これは、整合コードの全ての行についてハミング距離を計算することを含み、最小ハミング距離を基準として用いて各行について真および偽のスコア分布を分析する。好ましくは、虹彩コードの実部分および虚部分の双方について虹彩コードの行におけるコード部分を特定する（例えば虹彩コードの瞳孔と強膜との間、更に具体的には、例えば行１０と行５２との間）。ブロック４０７において、対象領域において行のサブサンプリングを実行して、計算の複雑さを更に軽減することができる。

ブロック４０８において、残りのコード部分間の相関を測定する。ブロック４１０において、サブセット内で低い相関を有するコード部分のサブセットを発生して、コンパクトな虹彩表現を生成する。これは、虹彩コードの行について識別容量を求めることを含む。サブセットについて最も大きい識別容量を有する虹彩コード内の行を選択する。識別容量は、コルモゴロフ−スミルノフ（ＫＳ）分析によって測定することができる。

ブロック４１２において、この方法において学習した情報を用いて、短縮なしの虹彩コードからコンパクトな虹彩コードへの変換のパラメータを求めることができる。これは、全ての短縮なしの虹彩コードを容易に転換可能とする方法を提供する。全ての整合した対のセットを発生することによって、最良のコンパクトな虹彩コードの生成に用いられる最良の行または位置を求めるのに役立つ情報を収集することができる。

図１０を参照すると、虹彩画像のデータベースに基づいてコンパクトな虹彩表現を発生させるためのシステム５００が例示的に示されている。システム５００は、ＦＬＩＣコードをＳＬＩＣコードに変換するために用いることができ、またはこのタスクを実行するための変換を発生するために用いることができる。システム５００は、全ての虹彩画像について短縮なし虹彩コード５０４を記憶するように構成されたデータベース５０２を含む。各虹彩コード５０４は、関連する虹彩画像における円周環に対応した複数の部分を含む。画像は、スキャナまたはセンサ５１０を用いてデータベース５０２に収集することができるが、メモリ・デバイス、ネットワーク等から画像をダウンロードすることも可能である。

プロセッサ５１２は、虹彩コードについて真および偽のスコア分布を計算し、虹彩コードのどのコード部分が偽および真の分布間の分離に最も大きく寄与するかを決定するように構成されている。この分離は、個体の特殊性を示す。また、プロセッサ５１２は、残りのコード部分間で相関を測定して、サブセット内で最も低い相関を有するコード部分のサブセットを求めて、このサブセットからコンパクトな虹彩表現５１４を生成するように構成されている。サブセット情報は、精度を著しく損なうことなく短縮なしコードのサイズを小さくするために用いられる識別性の高いコード・データを与える。コンパクト・コードは、手持ち式コンピューティング・デバイス、電子デバイス、またはユーザのセキュリティまたはアイデンティティを明らかにする必要があるいずれかのデバイス等のデバイス上にロードすることができる。コンパクト虹彩コードでは、虹彩コードを記憶するために必要なメモリ・スペース量が小さくなる。これによって、以前はメモリ制限のためにこのような技術を用いることができなかったデバイスで虹彩認証を用いる可能性が開ける。

一実施形態において、システム５００は、コンパクトな虹彩コードを発生するために変換５２０を発生する。変換５２０は、高識別性の情報を求める学習された情報に基づいて、短縮なし虹彩コードをコンパクトな虹彩コードに転換する。変換５２０を他のデバイスにおいて用いてＦＬＩＣをＳＬＩＣに転換することも可能である。これによって、ＦＬＩＣデータベースを転換するための容易な方法が提供される。変換５２０は可逆的とすることができる。

短縮虹彩コード（これは限定でなく、例示を意図している）を発生させ使用するためのシステムおよび方法の好適な実施形態について記載したが、上述の教示に鑑みて、当業者によって変更および変形が可能であることに留意すべきである。従って、添付の特許請求の範囲によって概説されるような本発明の範囲内である開示した特定の実施形態に変更を加えることができることは理解されよう。従って、本発明の態様について詳細に、特に特許法によって要求される通りに記載したが、特許証によって特許請求されて保護されることが望まれるものは、添付の特許請求の範囲に明記する。

Claims (25)

1. 虹彩画像のデータベースに基づいてコンパクトな虹彩表現を発生させるための方法であって、
   データベース内の虹彩画像の短縮なしの虹彩コードについて真および偽のスコア分布を計算するステップ（４０４）であって、前記短縮なしの虹彩コードが、関連する虹彩画像における円周環に対応した複数の部分を含む、ステップと、
   閾値に対する偽および真の分布間の分離に寄与するコード部分を特定して保持するステップ（４０６）と、
   残りのコード部分間の相関を測定するステップ（４０８）と、
   サブセット内で低い相関を有する前記残りのコード部分の前記サブセットを発生して、コンパクトな虹彩表現を生成するステップ（４１０）と、
   を含む、方法。
2. 全ての整合した対のセットを発生させることによって、短縮なしの虹彩コードからコンパクトな虹彩コードへの変換のパラメータを求めるステップ（４０２）を更に含む、請求項１に記載の方法。
3. コード部分を特定するステップ（４０６）が、整合コードの全ての行についてハミング距離を計算することを含み、最小ハミング距離を基準として用いて各行について真および偽のスコア分布を分析する、請求項２に記載の方法。
4. 前記分離が、虹彩コードにおける行についての識別容量に基づいている、請求項１に記載の方法。
5. 識別容量がコルモゴロフ−スミルノフ（ＫＳ）分析によって測定される、請求項４に記載の方法。
6. サブセットを発生するステップ（４１０）が、前記サブセットについて最も大きい識別容量を有する虹彩コードにおける行を選択することを含む、請求項１に記載の方法。
7. 識別容量がコルモゴロフ−スミルノフ（ＫＳ）分析によって測定される、請求項６に記載の方法。
8. コード部分を特定するステップ（４０６）が、前記虹彩コードの実部分および虚部分の双方について虹彩コードの行におけるコード部分を特定することを含む、請求項１に記載の方法。
9. コード部分のサブセットを発生するステップ（４１０）が、前記虹彩コードの行１０と行５２との間で対象領域における行をサブサンプリングすることを含む、請求項１に記載の方法。
10. サブセットを発生するステップ（４１０）が、同一の虹彩画像からの２つの部分間のハミング距離を計算すること、および、前記データベース内の前記虹彩画像についてこの距離の平均をとることを含む、請求項１に記載の方法。
11. 虹彩画像のデータベースに基づいてコンパクトな虹彩表現を発生させるためのコンピュータ読み取り可能プログラムを含むコンピュータ読み取り可能記憶媒体であって、前記コンピュータ読み取り可能プログラムが、コンピュータ上で実行された場合に、
    データベース内の虹彩画像の短縮なしの虹彩コードについて真および偽のスコア分布を計算するステップ（４０４）であって、前記短縮なしの虹彩コードが、関連する虹彩画像における円周環に対応した複数の部分を含む、ステップと、
    閾値に対する偽および真の分布間の分離に寄与するコード部分を特定して保持するステップ（４０６）と、
    残りのコード部分間の相関を測定するステップ（４０８）と、
    サブセット内で低い相関を有する前記残りのコード部分の前記サブセットを発生して、コンパクトな虹彩表現を生成するステップ（４１０）と、
    を前記コンピュータに実行させる、コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
12. 全ての整合した対のセットを発生させることによって、短縮なしの虹彩コードからコンパクトな虹彩コードへの変換のパラメータを求めるステップ（４０２）を更に含む、請求項１１に記載のコンピュータ読み取り可能記憶媒体。
13. コード部分を特定するステップ（４０６）が、整合コードの全ての行についてハミング距離を計算することを含み、最小ハミング距離を基準として用いて各行について真および偽のスコア分布を分析する、請求項１２に記載のコンピュータ読み取り可能記憶媒体。
14. 前記分離が、虹彩コードにおける行についての識別容量に基づいている、請求項１１に記載のコンピュータ読み取り可能記憶媒体。
15. 識別容量がコルモゴロフ−スミルノフ（ＫＳ）分析によって測定される、請求項１４に記載のコンピュータ読み取り可能記憶媒体。
16. サブセットを発生するステップが、前記サブセットについて最も大きい識別容量を有する虹彩コードにおける行を選択することを含む、請求項１１に記載のコンピュータ読み取り可能記憶媒体。
17. 識別容量がコルモゴロフ−スミルノフ（ＫＳ）分析によって測定される、請求項１６に記載のコンピュータ読み取り可能記憶媒体。
18. コード部分を特定するステップ（４０６）が、前記虹彩コードの実部分および虚部分の双方について虹彩コードの行におけるコード部分を特定することを含む、請求項１１に記載のコンピュータ読み取り可能記憶媒体。
19. コード部分のサブセットを発生するステップ（４１０）が、前記虹彩コードの行１０と行５２との間で対象領域における行をサブサンプリングすることを含む、請求項１１に記載のコンピュータ読み取り可能記憶媒体。
20. サブセットを発生するステップが、同一の虹彩画像からの２つの部分間のハミング距離を計算すること、および、前記データベース内の前記虹彩画像についてこの距離の平均をとることを含む、請求項１１に記載のコンピュータ読み取り可能記憶媒体。
21. 虹彩画像のデータベースに基づいてコンパクトな虹彩表現を発生させるためのシステムであって、
    全ての虹彩画像について短縮なしの虹彩コード（５０４）を記憶するように構成されたデータベース（５０２）であって、各虹彩コードが、関連する虹彩画像における円周環に対応した複数の部分を含む、データベースと、
    虹彩コード（５１４）の前記部分について真および偽のスコア分布を計算するように、および、前記虹彩コードのどのコード部分が偽および真の分布間の分離に最も大きく寄与するかを決定するように構成されたプロセッサ（５１２）であって、残りのコード部分間の相関を測定して、サブセット内で最も低い相関を有する前記コード部分の前記サブセットを求めて、前記サブセットからコンパクトな虹彩表現を生成するようになっている、プロセッサと、
    を含む、システム。
22. コンパクトな虹彩コードを発生するために前記サブセットから発生した変換（５２０）を更に含む、請求項２１に記載のシステム。
23. 前記プロセスが、整合コードの全ての行についてハミング距離を計算することによって最も寄与が大きいコード部分を特定するためのプログラム・コードを実行し、最小ハミング距離を基準として用いて各行について真および偽のスコア分布を分析し、コード部分の前記サブセットが虹彩コードにおける行についての最も大きい識別容量を含む、請求項２１に記載のシステム。
24. 前記分離がコルモゴロフ−スミルノフ（ＫＳ）分析によって測定される、請求項２３に記載のシステム。
25. 最も寄与が大きい前記コード部分が、前記虹彩コードの実部分および虚部分の双方の行１０と行５２との間の虹彩コードの行を含む、請求項２１に記載のシステム。

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