JP2017503276A - 顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージの取得装置及び方法 - Google Patents

Abstract

虹彩認識用イメージを取得するために一つ以上の被撮影者の人物イメージをカメラで撮影して保存するバッファーと、前記バッファーに保存された人物イメージから、顔構成要素距離を演算する顔構成要素距離演算部と、前記顔構成要素距離演算部で計算された顔構成要素距離から、被撮影者とカメラの間の実際距離を推定し、推定した距離から被撮影者が虹彩撮影空間にいるか否かを確認する実際距離推定部と、前記実際距離推定部で虹彩撮影空間にいると確認された被撮影者の人物イメージからアイイメージを取得し、取得したアイイメージの品質を測定し、基準品質度を満たす虹彩認識用イメージを取得する虹彩イメージ取得部とを含むことを特徴とする、顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージの取得装置及び方法を提供する。【選択図】図１

Description

本発明は、顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージの取得装置及び方法に関する。特に、虹彩認識用イメージを取得するために一つ以上の被撮影者の人物イメージをカメラで撮影して保存するバッファーと、前記バッファーに保存された人物イメージから顔構成要素距離を演算する顔構成要素距離演算部と、前記顔構成要素距離演算部で計算された顔構成要素距離から、被撮影者とカメラの間の実際距離を推定し、推定した距離から、被撮影者が虹彩撮影空間にいるか否かを確認する実際距離推定部と、前記実際距離推定部で虹彩撮影空間にいると確認された被撮影者の人物イメージから、アイイメージを取得し、取得したアイイメージの品質を測定して、基準品質度を満たす虹彩認識用イメージを取得する虹彩イメージ取得部とを含む、顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージの取得装置及び方法に関する。

一般に、虹彩認識は、被撮影者の虹彩を抽出して、他のイメージから抽出された虹彩と比較し、認証又は身元確認を行う。かかる虹彩認識において最も重要な要素は、被撮影者の便宜性を極大化しながら、鮮明な虹彩イメージを取得することである。

鮮明な虹彩イメージを得るためには、被撮影者の目が虹彩認識カメラの画角範囲内に位置すると共に、焦点の合う距離に位置する必要があるが、そのために様々な方法が試みられている。

最も広く用いられている従来の技術は、被撮影者が画面を直接見ながら一定の距離を動いて停止した状態で測定することであるが、被撮影者の協調なしでは不可能であり、被撮影者の熟練度によって、取得する虹彩イメージの品質がばらつく等の問題があった。

前記技術の問題点を克服するための他の従来の代表的な技術には、距離測定センサーを用いて被撮影者との距離を測定する技術、複数台のカメラを用いて目の位置を把握する技術などがある。

まず、距離測定センサーを用いて被撮影者との距離を測定して自動でカメラの焦点を合わせる本願発明と関連した従来技術には、大韓民国公開特許第２００２−００８６９７７号公報、第２００２−００７３６５３号公報がある。

前記の大韓民国公開特許第２００２−００８６９７７号公報、第２００２−００７３６５３号公報では、被撮影者と虹彩認識用カメラの間の距離を測定するために、赤外線スポット（ｓｐｏｔ）光の形態の距離測定用ポインタを被撮影者の顔に投射して撮影した人物イメージを分析して距離を計算する。この方法を用いるには、スポット光を投射する装置及び距離測定センサーのような付加装備をさらに装着しなければならないが、（最近のスマートフォンのように）全般的に小型化しつつある電子機器の限られた空間の問題、及び低コスト化の問題から、付加装備を装着するには限界があった。

また、２台以上のカメラを用いて目の位置を把握し、虹彩イメージを撮影する技術もあり、本願発明と関連している従来技術には大韓民国公開特許第１０−２００６−００８１３８０号公報がある。

この大韓民国公開特許第１０−２００６−００８１３８０号公報では、移動端末機上に２台以上のカメラを装着し、焦点を合わせてステレオ虹彩イメージを取得することで、上述した不便さを解消することはできるが、ステレオカメラ装着によって装置の体積及びコストが嵩むという問題があった。その上、それぞれのカメラを機構的、電気的に駆動させなければならず、システム構成が複雑化するという限界があった。

また、本願発明と関連している他の従来技術に大韓民国公開特許第１０−２０１３−０１２３８５９号公報がある。大韓民国公開特許第１０−２０１３−０１２３８５９号公報では、本文及び解決課題で説明しているように、別の赤外線照明を端末に付加せず、端末に内蔵されている近接センサーを用いて、外部客体によって反射される光を収集した後、収集した光を分析して距離を測定する近接センシング部を含んでいる。しかしながら、赤外線照明ではなく一般デジタル（カラー）カメラで虹彩イメージを撮影しているため、周辺の事物（被写体）から反射される反射光が虹彩領域に集まって虹彩イメージを覆い、虹彩認識の正確度が低下するという限界があった。また、周辺の照明や反射光によって距離測定そのものにおいて信頼度の問題が発生しうるという短所もあった。

その上、最近では、今までは考えられなかった様々な機器に虹彩認識を適用するための研究が行われている。既存のＣＣＴＶのような保安機器、ドアロックのような出入り口関連機器、カメラ、ビデオ、カムコーダのような映像機器、及びスマートフォン、タブレット、ＰＤＡ、ＰＣ、ノートパソコンのようなスマート機器などへも虹彩認識を適用するための研究について、産業界でも盛んに議論されている。

特に、スマートフォンのような端末機などでインテリジェント化が急速に進行されており、また、スマートフォンのような端末機などに装着されるカメラと関連した技術分野も飛躍的に発展している。最近では１２Ｍピクセル又は１６Ｍピクセルの解像度と秒当たりに３０フレーム以上の伝送速度を有するスマートフォン向けカメラモジュールが安価で普及し始まっており、近いうちに、より高い解像度及びより高速のフレーム伝送速度を有するカメラモジュールを採用したより安価な機器の使用が普遍化すると予想される。

そこで、上述した既存の技術における短所を克服し、物理的空間及び経済的費用の問題を十分に考慮しながらユーザの便宜性を増大させることができ、且つ、既存のＣＣＴＶのような保安機器、ドアロックのような出入り口関連機器、カメラ、ビデオ、カムコーダのような映像機器、及びスマートフォン、タブレット、ＰＤＡ、ＰＣ、ノートパソコンのような様々なスマート機器にも虹彩認識を容易に適用できる技術的装置及び方法に関するニーズが増大しつつある実情である。

本発明が解決しようとする課題は、前記の従来技術の問題点を解決するためのものであり、鮮明な虹彩イメージを取得するために用いる既存の複雑な距離測定装置及び方法を利用せず、既存機器のカメラで撮影したイメージから顔構成要素距離を用いて虹彩認識用イメージを取得することにある。

本発明が解決しようとする他の課題は、カメラと被撮影者の間の実際距離を推定して、機器の種類によって別々に設定されている最適のイメージを取得する位置で虹彩認識用イメージを取得することにある。

本発明が解決しようとする他の課題は、既存機器のカメラで撮影したイメージから、虹彩領域の含まれたイメージを分離して品質項目を測定し、一定の品質基準を満たす虹彩認識用イメージを取得することにある。

本発明が解決しようとする他の課題は、最適のイメージ取得を可能にする位置に被撮影者を接近させるために、従来の複雑で難しい方法を利用せず、直観的に認知できるようにするガイドを提供したり、又は、カメラにアクチュエータを付加して、被撮影者は停止している状態でカメラが自動で動くようにしたりすることで、被撮影者の便宜性を増大させることにある。

本発明が解決しようとする他の課題は、最適のイメージを取得する位置で虹彩認識用イメージを取得することによって、既存機器の電力及びリソースの効率性を最適化することにある。

本発明が解決しようとする他の課題は、取得する虹彩認識用イメージの偽・変造を防止するために、従来の方法を利用せず、顔構成要素距離を抽出するために用いる顔認識又はアイトラッキング技術を用いることにある。

本発明が解決しようとする他の課題は、虹彩認識用イメージを取得するために既存の機器で撮影したイメージを付加的に既存の機器の顔認識に使用したり、又は、虹彩認識用イメージを用いて虹彩認識を行うようにして、機器のロックを解除したり保安を強化することに容易に応用可能にすることにある。

本発明の課題を解決するための手段は、虹彩認識用イメージを取得するために一つ以上の被撮影者の人物イメージをカメラで撮影して保存するバッファーと、前記バッファーに保存された人物イメージから、顔構成要素距離を演算する顔構成要素距離演算部と、前記顔構成要素距離演算部で計算された顔構成要素距離から、被撮影者とカメラの間の実際距離を推定し、推定した距離から被撮影者が虹彩撮影空間にいるか否かを確認する実際距離推定部と、前記実際距離推定部で虹彩撮影空間にいると確認された被撮影者の人物イメージからアイイメージを取得し、取得したアイイメージの品質を測定して、基準品質度を満たす虹彩認識用イメージを取得する虹彩イメージ取得部とを含む、顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージの取得装置及び方法を提供することにある。

本発明の他の課題を解決するための手段は、事前実験によって取得してコンピュータ又は端末機のメモリ又はデータベースに保存された被撮影者とカメラの間の実際距離と顔構成要素距離との関係を示す関数から、被撮影者とカメラの間の実際距離を演算する実際距離演算部と、前記演算した被撮影者とカメラの間の実際距離から、被撮影者が虹彩撮影空間にいるか否かを確認して虹彩イメージ取得部に伝達する虹彩撮影空間確認部とを含む、顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージの取得装置及び方法を提供することにある。

本発明の他の課題を解決するための手段は、虹彩撮影空間で撮影されてバッファーに保存された人物イメージから左目及び右目のアイイメージを抽出するアイイメージ抽出部と、前記抽出した左目及び右目のアイイメージを分離して保存するアイイメージ保存部と、前記保存された左目及び右目のアイイメージの品質を測定し、測定したアイイメージ品質が基準品質度を満たすか否かを評価し、基準品質度を満たすアイイメージを虹彩認識用イメージとして取得するアイイメージ品質測定部とを含む、顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージの取得装置及び方法を提供することにある。

本発明の他の課題を解決するための手段は、被撮影者が虹彩撮影空間に進入するように導くために操作された映像ガイドを提供する直観ガイド部、又はカメラのアクチュエータ（ａｃｔｕａｔｏｒ）を制御するアクチュエータ制御部を虹彩撮影空間確認部にさらに含む、顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージの取得装置及び方法を提供することにある。

本発明の他の課題を解決するための手段は、顔構成要素距離を測定するために顔構成要素を抽出する時、顔認識を行う顔認識部と、虹彩認識用イメージを用いて虹彩認識を行う虹彩認識部をさらに含む、顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージの取得装置及び方法を提供することにある。

本発明は、上述した従来技術の問題点を解決するためのものであり、鮮明な虹彩イメージを取得するために用いる既存の複雑な距離測定装置及び方法を利用せず、既存機器のカメラで撮影したイメージから、顔構成要素距離を用いて虹彩認識用イメージを取得するという効果がある。

本発明の他の効果は、カメラと被撮影者の間の実際距離を推定し、機器の種類に従って別々に設定されている最適のイメージを取得する位置で虹彩認識用イメージを取得することにある。

本発明の他の効果は、既存機器のカメラで撮影したイメージから虹彩領域の含まれたイメージを分離して品質項目を測定し、一定の品質基準を満たす虹彩認識用イメージを取得することにある。

本発明の他の効果は、最適のイメージ取得を可能にする位置に被撮影者を接近させるために、従来の複雑で難しい方法を使用するのではなく、直観的に認知可能にするガイドを提供したり、又は、カメラにアクチュエータを付加して、被撮影者は停止している状態でカメラだけが自動で動くようにし、被撮影者の便宜性を増大させることにある。

本発明の他の効果は、最適のイメージを取得する位置で虹彩認識用イメージを取得することによって、既存機器の電力及びリソースの効率性を最適化することにある。

本発明の他の効果は、取得される虹彩認識用イメージの偽・変造を防止するために、従来の方法を利用せず、顔構成要素距離を抽出するために用いる顔認識又はアイトラッキング技術を利用することにある。

本発明の他の効果は、虹彩認識用イメージを取得するために既存の機器で撮影したイメージを付加的に既存の機器の顔認識に使用したり、又は、虹彩認識用イメージを用いて虹彩認識を行うようにして、機器のロックを解除したり保安を強化することに容易に応用可能することにある。

図１は、本発明の一実施例に係る顔構成要素元素間の距離の様々な例示を示す図である。 図２は、本発明の一実施例に係る、基準点の位置によって様々に測定可能な左目と右目の間の距離を例示として示す図である。 図３は、本発明の一実施例に係る、顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置を簡略に示すブロック構成図である。 図４は、本発明の一実施例に係る、顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージを取得する方法を説明するためのフローチャートである。 図５は、本発明の一実施例に係る、顔構成要素距離演算部を簡略に示すブロック構成図である。 図６は、本発明の一実施例に係る、顔構成要素距離を計算する方法を説明するためのフローチャートである。 図７は、本発明の一実施例に係る実際距離推定部を簡略に示すブロック構成図である。 図８は、本発明の一実施例に係る、顔構成要素距離と実際距離との関係を示すピンホールカメラモデル（ｐｉｎｈｏｌｅ ｃａｍｅｒａ ｍｏｄｅｌ）の原理を例示として示す図である。 図９は、本発明の一実施例に係る、統計的な手段（主に、回帰分析）を用いて顔構成要素距離と実際距離との関係を示す関数を求める原理を例示として示す図である。 図１０は、本発明の一実施例に係る顔構成要素距離として瞳孔中心間の距離を用いて推定した被撮影者とカメラの間の実際距離と顔構成要素距離との関係を理解しやすく例示する図である。 図１１は、本発明の一実施例に係る、ガイド部が被撮影者に直観映像ガイドを用いて虹彩撮影空間に接近したことを知らせる方法を、スマートフォンの画面を取り上げて説明する図である。 図１２は、本発明の一実施例に係る虹彩イメージ取得部を簡略に示すブロック構成図である。 図１３は、本発明の一実施例に係る虹彩認識用イメージを取得する方法を説明するためのフローチャートである。 図１４は、本発明の一実施例に係る虹彩撮影空間で撮影した人物イメージからアイイメージを抽出する原理を例示する図である。 図１５は、本発明の一実施例に係る、虹彩撮影空間が捕捉空間よりも大きい場合、撮影した人物イメージからアイイメージを抽出する原理を説明するための例示図である。 図１６は、本発明の一実施例に係る、左目及び右目のアイイメージを論理的に区分して保存することを説明するための例示図である。 図１７は、本発明の一実施例に係る、左目及び右目のアイイメージを物理的に区分して保存することを説明するための例示図である。

本発明は、虹彩認識用イメージを取得するために一つ以上の被撮影者の人物イメージをカメラで撮影して保存するバッファーと、前記バッファーに保存された人物イメージから、顔構成要素距離を演算する顔構成要素距離演算部と、前記顔構成要素距離演算部で計算された顔構成要素距離から、被撮影者とカメラの間の実際距離を推定し、推定した距離から、被撮影者が虹彩撮影空間にいるか否かを確認する実際距離推定部と、前記実際距離推定部で虹彩撮影空間にいると確認された被撮影者の人物イメージからアイイメージを取得し、取得したアイイメージの品質を測定し、基準品質度を満たす虹彩認識用イメージを取得する虹彩イメージ取得部とを含む、顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージの取得装置及び方法を提供することにある。

以下、添付の図面を参照して本発明の実施例の構成及び作用を説明する。ただし、図面に示されて説明される本発明の構成及び作用は、少なくとも一つの実施例として説明されるものであり、これらに本発明の技術的思想とその核心構成及び作用が制限されるものではない。したがって、本発明の一実施例の属する技術の分野における通常の知識を有する者にとっては、本発明の一実施例の本質的な特性から逸脱しない範囲内で、顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージの取得装置及び方法の核心構成要素に対して様々な修正及び変形を適用することが可能であろう。

また、本発明の構成要素を説明する際に、Ａ、Ｂ、（ａ）、（ｂ）などの用語を使うことができる。このような用語はその構成要素を他の構成要素と区別するために使うものに過ぎず、その用語によって当該構成要素の本質又は順序などが限定されるものではない。ある構成要素が他の構成要素に“連結される”、“含まれる”又は“構成される”と記載された場合、その構成要素と他の構成要素との間に何ら他の構成要素も介在しない場合も含み、両構成要素の間に他の構成要素が介在する場合も含むと理解すべきである。

また、本発明では、別個の図面では、容易な理解のために、同一の構成要素であっても別個の図面符号を付するものとする。

本発明を実施するための具体的な内容について説明する。

まず、本発明における顔構成要素元素及び顔構成要素距離について説明する。

一般に、予期せぬ疾病や事故による特別な理由がない限り、一般の人々は左目、右目、鼻、口、あごなどの顔の部位を有しており、このような特定の顔の部位は顔検出や顔認識などに様々に利用されている。

このような顔検出や顔認識に使われる技術的構成（方法）によって、目（左、右）、眉毛（左、右）、鼻、鼻孔（左、右）、口、耳、あご、頬、顔の境界などに該当する部分の一部又は全部を抽出して用いる。

上述した顔検出や顔認識に用いる目（左、右）、眉毛（左、右）、鼻、鼻孔（左、右）、口、耳、あご、頬、顔の境界などは、一般に、顔要素又は顔構成要素と呼ばれているが、本発明ではこれらを顔構成要素元素と定義し、これら定義されたそれぞれの顔構成要素元素間の距離から顔構成要素距離を求める。このとき、顔構成要素元素間の距離は、後述するカメラで撮影した人物イメージにおけるピクセル（ｐｉｘｅｌ）距離を測定して求める。

図１は、本発明の一実施例に係る、顔構成要素元素間の距離の様々な例示を示す図である。

図１に示すように、顔検出及び顔認識に用いる技術的構成（方法）によって様々な顔構成要素元素を抽出することができ、それらの元素間の様々な距離が存在してもよい。

説明の便宜のために、上述した顔検出及び顔認識に用いられた任意の方法をＡといい、Ａという方法によって任意のｋ個の顔構成要素元素ａ１，ａ２，…，ａｋが抽出されたと仮定すれば、Ａ＝｛ａ１，ａ２，…，ａｋ｝のように集合の形態で表現するものとする。また、特定の方法Ａによって抽出した顔構成要素元素間の距離をＬ（ａｉ，ａｊ）又はＬ（ａｊ，ａｉ）の形態で表現する（ａｉ，ａｊ∈｛ａ１，ａ２，…，ａｋ｝）。

このような表記によれば、特定の方式Ｂでそれぞれｍ個の顔構成要素元素を抽出した場合には、Ｂ＝｛ｂ１，ｂ２，…，ｂｍ｝と表現することができ、特定の方式Ｃでそれぞれｎ個の顔構成要素元素を抽出した場合には、Ｃ＝｛ｃ１，ｃ２，…，ｃｎ｝と表現することができる。

また、特定の方式Ｄによって抽出された顔構成要素元素がｒ個存在するとすれば（Ｄ＝｛ｄ１，ｄ２，…，ｄｒ｝）、抽出した元素間の距離はＬ（ｄｉ，ｄｊ）と表現することができ、存在する元素間の距離の個数はｒ（ｒ−１）／２個となる。

したがって、ｒ（ｒ−１）／２個の顔構成要素元素間の距離の中からいずれかを選択したり、２個以上をそれぞれ個別に使用したり、又は多変数回帰（ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）関数によって変換して、顔構成要素距離として用いる。

次に、上述した顔構成要素元素と顔構成要素距離について具体的な例示を挙げて説明する。

（Ｔ１） Ｄ＝｛ｄ１，ｄ２｝（ｒ＝２）、Ｌ（ｄ１，ｄ２）のみ存在

顔構成要素元素として、左目と右目、左目と鼻、左目と口、右目と鼻、右目と口、鼻と口のように、２つの顔部位だけを使用する場合を意味する。このため、顔構成要素元素間の距離は、それぞれ、左目と右目の間の距離、左目と鼻の間の距離、左目と口の間の距離、右目と鼻の間の距離、右目と口の間の距離、鼻と口の間の距離のように１個だけ存在する。

（Ｔ２） Ｄ＝｛ｄ１，ｄ２，ｄ３｝（ｒ＝３）、Ｌ（ｄ１，ｄ２），Ｌ（ｄ１，ｄ３）及びＬ（ｄ２，ｄ３）が存在

顔構成要素元素として左目と右目と鼻、左目と右目と口、左目と鼻と口、右目と鼻と口、のように３つの顔の部位を使用する場合を意味する。このため、このとき、顔構成要素元素間の距離もそれぞれ次のように存在する。

・左目と右目と鼻：左目と右目の間の距離、左目と鼻の間の距離、右目と鼻の間の距離

・左目と右目と口：左目と右目の間の距離、左目と口の間の距離、右目と口の間の距離

・左目と鼻と口：左目と鼻の間の距離、左目と口の間の距離、鼻と口の間の距離

・右目と鼻と口：右目と鼻の間の距離、右目と口の間の距離、鼻と口の間の距離

前記（Ｔ１）の例示のように顔構成要素元素間の距離が一つである場合は、顔構成要素元素間の距離を顔構成要素距離として用いることができるが、（Ｔ２）の例示のように２個以上の顔構成要素元素間の距離が存在する場合には、1個を選択したり、２個以上の距離を全て計算因子として同時に使用したり、又は２個以上の距離を多変数回帰（ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）関数で計算して一つの値にして用いることができる。

次に、上述した２個以上の距離で構成された顔構成要素距離について、（Ｔ２）の例示を挙げて具体的に説明する。

説明の便宜のために、（Ｔ２）の例示で、左目（ｄ１）と右目（ｄ２）と鼻（ｄ３）を選択すると、顔構成要素元素間の距離は、Ｌ（左目（ｄ１）、右目（ｄ２））、Ｌ（左目（ｄ１）、鼻（ｄ３））、Ｌ（右目（ｄ２）、鼻（ｄ３））の３個が存在する。このように測定されたＬ（ｄ１，ｄ２）、Ｌ（ｄ１，ｄ３）、Ｌ（ｄ２，ｄ３）の３つの距離から顔構成要素距離を計算する関数をＦとすれば、顔構成要素距離は、Ｆ（Ｌ（ｄ１，ｄ２），Ｌ（ｄ１，ｄ３），Ｌ（ｄ２，ｄ３））となる。

まず、測定された３つの距離のうちいずれか一つを使用する場合には、最も測定しやすい距離を選択したり、又は、測定のし易さが同じ場合には、任意に一つを選択して顔構成要素距離として用いる。

また、測定された３つの距離を単純に個別に同時に使用する場合には、Ｆ（Ｌ（ｄ１，ｄ２），Ｌ（ｄ１，ｄ３），Ｌ（ｄ２，ｄ３））値は、それぞれのＬ（ｄ１，ｄ２）、Ｌ（ｄ１，ｄ３）、Ｌ（ｄ２，ｄ３）値を順序対、行列又はベクトルの形態で有することができ、最後に、測定された３つの距離を一つの値に変換して使用する場合には、Ｆ（Ｌ（ｄ１，ｄ２），Ｌ（ｄ１，ｄ３），Ｌ（ｄ２，ｄ３））値は多変数回帰（ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）関数で変換された値を有する。

また、上述した同じ顔構成要素元素間の距離であっても、測定する基準点の位置によってその距離が異なる。基準点とは、顔構成要素元素間の距離を測定するために必要な顔構成要素元素の特定の位置を意味する。例えば、鼻の部位は、左、右の鼻孔、及び鼻先（ｎｏｓｅ ｔｉｐ）などの様々な特定の位置を基準点として用いることができる。

図２に、本発明の一実施例に係る、基準点の位置によって様々に測定可能な左目と右目の間の距離を例示として示す。

図２に示すように、同じ左目と右目を選択しても、距離測定のために選定する基準点の位置によって様々な距離測定が可能である。例えば、眼科及びめがね関連分野で用いられる瞳孔間距離（ＩｎｔｅｒＰｕｐｉｌｌａｒｙ ｄｉｓｔａｎｃｅ：ＩＰＤ又はＰＤ）（Ｌ（ｄ１，ｄ２）＝Ｌ１）は、両目の瞳孔中心を基準点にして距離を測定する。そして、整形分野で用いられる内眼角（目の内側）間距離（Ｉｎｔｅｒｃａｎｔｈａｌ Ｄｉｓｔａｎｃｅ：ＩＣＤ又はＩＤ）（Ｌ（ｄ１，ｄ２）＝Ｌ２））は、両側目の境界のうち、鼻の部位に最も近い側の境界間の距離を測定する。その他にも、瞳孔の外側端の間の距離（Ｌ（ｄ１，ｄ２）＝Ｌ３））、外眼角（目の外側）間距離（Ｌ（ｄ１，ｄ２）＝Ｌ４））のように、基準点の位置によって様々な左目と右目の間の距離が存在してもよい。

次に、上述した顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置の技術的構成について説明する。

本発明では、発明の趣旨を最も理解させやすいと判断される顔構成要素元素として左目と右目を取り上げ、顔構成要素距離として瞳孔間距離を取り上げて説明する。したがって、たとえ顔構成要素元素として左目と右目を取り上げ、顔構成要素距離として瞳孔間距離を取り上げても、他の顔構成要素元素及び顔構成要素距離にも十分に同様の方法で説明が可能であり、同様の適用が可能であると理解すべきである。

図３は、本発明の一実施例に係る、顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置を簡略に示すブロック構成図である。

図３に示すように、本発明に係る顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置は、虹彩認識用イメージを取得するために、被撮影者の顔が含まれた被撮影者の一部又は全部をカメラで撮影したイメージ又はカメラにおける被撮影者のイメージから顔領域だけを切り取って（ｃｒｏｐｐｉｎｇ）、そのイメージ（以下、‘人物イメージ’という。）を臨時に保存する手段（以下、‘バッファー’という。）３０１と、バッファー３０１で保存している一つ以上の人物イメージから顔構成要素元素を抽出し、抽出した元素間の距離から、顔構成要素距離を計算する手段（以下、‘顔構成要素距離演算部’という。）３０２と、顔構成要素距離演算部３０２で計算された顔構成要素距離から、被撮影者とカメラの間の実際距離を推定し、推定した距離から、被撮影者が赤外線照明で人物イメージを撮影する位置（以下、‘虹彩撮影空間’という。）にいるか否かを確認する手段（以下、‘実際距離推定部’という。）３０３と、実際距離推定部３０３で虹彩撮影空間にいると確認された被撮影者の人物イメージから、虹彩を含む目領域を切り取ったイメージ（以下、‘アイイメージ’という。）を、左目及び右目のアイイメージに分離して保存し、保存したアイイメージの品質を測定して、一定の品質基準（以下、‘基準品質度’という。）を満たすアイイメージ（以下、‘虹彩認識用イメージ’という。）を取得する手段（以下、‘虹彩イメージ取得部’という。）３０４とで構成される。

また、顔構成要素距離演算部３０２で顔構成要素元素を抽出する過程中に顔認識を行うこともでき、そのために、後述する顔認識部３０５をさらに構成してもよい。

また、虹彩イメージ取得部３０４で虹彩認識用イメージを取得する過程中に虹彩認識を行うこともでき、そのために、後述する虹彩認識部３０６をさらに構成してもよい。

次に、上述した顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージを取得する方法について詳しく説明する。

図４は、本発明の一実施例に係る、顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージを取得する方法を説明するためのフローチャートである。

図４に示すように、本発明の一実施例に係る虹彩認識用イメージ取得方法は、次のような段階を有する。

まず、カメラが待機状態（以下、‘スリープモード’という。）にあるが、被撮影者を感知すると人物イメージを撮影し始め、撮影した人物イメージをバッファーに保存する段階（Ｓ４０１）と、前記バッファーに保存された人物イメージから、顔構成要素距離演算部で顔構成要素距離を計算する段階（Ｓ４０２）と、前記計算された顔構成要素距離から、実際距離推定部で被撮影者とカメラの間の実際距離を推定し、被撮影者が虹彩撮影空間にいるか否かを確認する段階（Ｓ４０３）と、この段階で被撮影者が虹彩撮影空間にいると確認されると、虹彩イメージ取得部で被撮影者の人物イメージからアイイメージを取得し、左目及び右目のアイイメージを分離して保存する段階（Ｓ４０４）と、これらのアイイメージの品質を測定し、基準品質度を満たす虹彩認識用イメージを取得する段階（Ｓ４０５）とを有する。

図４では、段階Ｓ４０１乃至段階Ｓ４０５を順次に実行すると記載しているが、これは本発明の一実施例の技術思想を例示的に説明したものに過ぎず、本発明の一実施例の属する技術の分野における通常の知識を有する者にとっては、本発明の一実施例の本質的な特性から逸脱しない範囲で、図４に記載された順序を変更して実行したり、段階Ｓ４０１乃至段階Ｓ４０５のうち一つ以上の段階を並列的に実行するなどの様々な修正及び変形も可能であるため、図４は時系列的な順序に限定されるものではない。

次に、上述した顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置の細部構成について詳しく説明する。

まず、カメラについて具体的に説明する。

本発明でいうカメラは、単純にカメラ完成品に限定されるものではなく、近年、虹彩認識を導入したり、導入のための研究が活発に行われているドアロックのような出入り口関連機器、ＣＣＴＶのような保安機器、カメラ、ビデオ、カムコーダのような映像機器、及びスマートフォン、タブレット、ＰＤＡ、ＰＣ、ノートパソコンのようなスマート機器などにおけるカメラレンズやカメラモジュールをも含む。

一般に、虹彩認識に必要なイメージの解像度はＩＳＯの規定を参考にしており、ＩＳＯ規定は、ＶＧＡ解像度イメージ（ＶＧＡ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｉｍａｇｅ）を基準に虹彩径におけるピクセル（ｐｉｘｅｌ）数で規定している。ＩＳＯ規格によれば、通常、２００ピクセル以上の場合を高画質、１７０ピクセルの場合を普通の画質、そして１２０ピクセルの場合を低画質と規定している。したがって、本発明では、左目及び右目のアイイメージを取得しながら、被撮影者の便宜を図り得る高画質の画素を有するカメラをできるだけ使用するが、これもまた、虹彩の画質又は他の付加装置の特性によって様々な画素数を適用する可能性が高いため、必ずしも高画質の画素に制限されない。特に、最近では、１２Ｍピクセル又は１６Ｍピクセルの解像度と秒当たり３０フレーム以上の伝送速度を有する高画質のカメラモジュールがデジタル映像機器及びスマート機器などで使われており、虹彩撮影空間内で基準品質度を満たす虹彩認識用イメージを取得するには十分である。

また、前記のカメラは一般に、１個のカメラ又は２個以上の複数のカメラで構成することができ、必要によって様々に変形して構成してもよい。

また、鮮明な虹彩イメージを取得するために既存機器のカメラを極力活用して人物イメージを取得する本発明の目的及び趣旨に符合するように、別の特定カメラをさらに構成することを最小化する。しかし、顔検出及び顔認識に用いられる技術（方法）によって照明部をさらに構成してもよい。例えば、赤外線ではなく可視光線を使用する顔検出及び顔認識方法を用いる場合には、後述する虹彩撮影空間で赤外線照明をつける照明部をさらに構成しなければならない。一方、熱赤外線を使用する顔検出及び顔認識方法では、別の照明部を構成しなくて済む。前記の照明部を必要とする場合にも、第一に、可視光線照明を使用するが、虹彩撮影空間に進入すると可視光線照明をオフ（ｏｆｆ）し、赤外線照明をオン（ｏｎ）する手段を有する構成を用いたり、又は、第二に、虹彩撮影空間で可視光線照明をオン（ｏｎ）する場合には、照明の前に赤外線通過フィルターが位置するように設計製作して赤外線だけを通過させる手段を有する技術的構成を用いることで、費用の側面又は物理的な大きさによる空間制約の側面でも十分に付加設置が可能であり、容易な適用が可能であろう。

まず、バッファーについて具体的に説明する。

バッファーは、カメラが撮影する単数又は複数の人物イメージを臨時に保存し、且つ、カメラ及び顔構成要素距離演算部と主に連動する。

一般に、バッファーの特性上保存空間が多くないため、本発明では、被撮影者が虹彩撮影空間に進入する前には、カメラで撮影した人物イメージを、顔構成要素距離のみを計算して直ちに削除するように構成する。

また、被撮影者が虹彩撮影空間に進入すると、カメラで撮影した人物イメージからアイイメージを取得しなければならず、人物イメージを削除しないで一定時間保存しておく。

そのために、本発明では、バッファーを、上述した役割を分離して担当する２個のバッファーで構成したり、又は、バッファーに特定の保存空間を追加し、カメラで撮影した人物イメージを保存する時には特定の保存空間に保存したりするなど、本発明の目的及び趣旨に符合する様々な構成にしてもよい。

次に、顔構成要素距離演算部について具体的に説明する。

図５は、本発明の一実施例に係る顔構成要素距離演算部を簡略に示すブロック構成図である。

図５に示すように、本発明の一実施例に係る顔構成要素距離演算部は、人物イメージから顔構成要素元素を抽出する手段（以下、‘元素抽出部’という。）５０１と、前記元素抽出部で抽出した顔構成要素元素から、顔構成要素元素間の距離を測定する手段（以下、‘元素距離測定部’という。）５０２と、前記元素距離測定部で測定した顔構成要素元素間の距離から、顔構成要素距離を計算する手段（以下、‘構成要素距離演算部’という。）５０３とで構成される。

また、元素抽出部５０１で顔構成要素元素を抽出する過程中に顔の認証及び識別を行う顔認識部５０４を単独でさらに構成してもよく、顔認識部に加えて、目の偽造（ｆａｋｅ ｅｙｅ）を検出する目偽造検出部５０５をさらに構成してもよい。

次に、上述した顔構成要素距離演算部で顔構成要素距離を計算する方法について詳しく説明する。

図６は、本発明の一実施例に係る顔構成要素距離を計算する方法を説明するためのフローチャートである。

図６に示すように、本発明の一実施例に係る顔構成要素距離を計算する方法は、次のような段階を有する。

まず、バッファーに保存された人物イメージから元素抽出部で顔構成要素元素を抽出する段階（Ｓ６０１）と、前記抽出された顔構成要素元素を用いて顔認識部で顔認識を行うか否かを決定して行う段階（Ｓ６０２）と、前記認識された顔から、目偽造検出部で目の偽造を判別して検出する段階（Ｓ６０３）と、前記抽出された顔構成要素元素のうち、距離測定可能な顔構成要素元素があるか否かを元素距離測定部で確認し、顔構成要素元素間の距離を測定する段階（Ｓ６０４）と、前記測定した顔構成要素元素間の距離から、構成要素距離演算部で顔構成要素距離を計算する段階（Ｓ６０５）とを有する。

図６では、段階Ｓ６０１乃至段階Ｓ６０５を順次に実行する例を記載しているが、これは、本発明の一実施例の技術思想を例示的に説明するものに過ぎず、本発明の一実施例の属する技術の分野における通常の知識を有する者にとっては、本発明の一実施例の本質的な特性から逸脱しない範囲で、図６に記載された順序を変更して実行したり、段階Ｓ６０１乃至段階Ｓ６０５のうち一つ以上の段階を並列的に実行したりするなど、様々な修正及び変形も適用可能であり、図６は必ずしも時系列的な順序に限定されない。

次に、上述した元素抽出部について詳しく説明する。

本発明で、元素抽出部は、顔認証システムにおける顔検出、顔認識の段階で用いる周知の技術を用いて顔構成要素元素を抽出する。

顔検出は、顔認識の前処理段階であり、顔認識性能に決定的な影響を及ぼし、今まで知られている方法には、ＨＳＩカラーモデルの色成分を用いたカラーベース検出方法、カラー情報及び動き情報を複合的に顔検出に利用する方法、及びカラー情報及びイメージのエッジ情報を用いて顔領域を検出する方法などがある。

また、顔認識には、幾何学的特徴ベース（ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ ｆｅａｔｕｒｅ−ｂａｓｅｄ）の方法、テンプレートベース（ｔｅｍｐｌａｔｅ−ｂａｓｅｄ）の方法、モデルベース（ｍｏｄｅｌ−ｂａｓｅｄ）の方法、熱赤外線又は３次元の顔イメージを用いた方法などを利用することができる。

また、顔検出及び顔認識に用いられるオープンソースとしてＯｐｅｎＣＶなどが全世界的に広く用いられている。

したがって、本発明では、上述した従来の技術のうち、人物イメージから顔構成要素元素を旨く抽出する本発明の目的及び趣旨に符合するいかなる技術を用いても構わなく、顔検出及び顔認識に関する従来の技術は公知の技術であり、その詳細な説明は省略する。

元素抽出部は、顔検出や顔認識で使用する従来の技術によって、目（左、右）、眉毛（左、右）、鼻、鼻孔（左、右）、口、耳、あご、頬、顔の境界などの全部又は一部を抽出するが、大部分の場合、目領域（左、右）を検出する。

元素抽出部で顔検出及び顔認識に用いられた任意の方法をＡといい、Ａという方法によって任意のｋ個の顔構成要素元素ａ１，ａ２，…，ａｋが抽出されたと仮定すれば、Ａ＝｛ａ１，ａ２，…，ａｋ｝のように集合の形態で表現するものとする。また、特定の方法Ａによって抽出した顔構成要素元素間の距離をＬ（ａｉ，ａｊ）又はＬ（ａｊ，ａｉ）の形態で表現するものとする（Ａ＝｛ａ１，ａ２，…，ａｋ｝）。

このような表記によれば、特定の方式Ｂでそれぞれｍ個の顔構成要素元素を抽出した場合には、Ｂ＝｛ｂ１，ｂ２，…，ｂｍ｝と表現でき、特定の方式Ｃでそれぞれｎ個の顔構成要素元素を抽出した場合には、Ｃ＝｛ｃ１，ｃ２，…，ｃｎ｝と表現することができる。

また、特定の方式Ｄによって抽出された顔構成要素元素がｒ個存在すると（Ｄ＝｛ｄ１，ｄ２，…，ｄｒ｝）、抽出した元素間の距離はＬ（ｄｉ，ｄｊ）と表現することができ、存在する元素間の距離の個数は、ｒ（ｒ−１）／２個となる。

これに関する詳細な技術的構成については、前述した顔構成要素元素及び顔構成要素距離の説明における内容と同一なので省略する。

次に、上述した元素距離測定部について詳しく説明する。

元素抽出部で抽出した顔構成要素元素間の距離を測定した後、測定した距離の一部又は全部を使用する。この時、顔構成要素元素間の距離は、バッファーに保存されている人物イメージにおける顔構成要素元素間のピクセル距離を測定して求める。

また、顔構成要素元素間の距離は、測定する基準点の位置によって様々に測定されてもよいが、例えば、同じ左目と右目を選択しても、距離測定のために選定する基準点の位置によって様々な距離が測定可能である。例えば、眼科及びめがね関連分野で用いられる瞳孔間距離（ＩｎｔｅｒＰｕｐｉｌｌａｒｙ ｄｉｓｔａｎｃｅ：ＩＰＤ又はＰＤ）（Ｌ（ｄ１，ｄ２）＝Ｌ１）は、両側目の瞳孔中心を基準点に選定して距離を測定する。そして、整形分野で用いられる内眼角間距離（Ｉｎｔｅｒｃａｎｔｈａｌ Ｄｉｓｔａｎｃｅ：ＩＣＤ又はＩＤ）（Ｌ（ｄ１，ｄ２）＝Ｌ２））は、両側目の境界のうち、鼻部位に最も近い境界の間の距離を測定する。その他にも、瞳孔外側端間の距離（Ｌ（ｄ１，ｄ２）＝Ｌ３））、外眼角（目の外側）間距離（Ｌ（ｄ１，ｄ２）＝Ｌ４））などの基準点の位置によって様々な左目と右目の間の距離が存在してもよい。

次に、上述した顔構成要素距離について具体的な例示を挙げて説明する。

（Ｔ１） Ｄ＝｛ｄ１，ｄ２｝（ｒ＝２）、Ｌ（ｄ１，ｄ２）のみ存在

顔構成要素元素として、左目と右目、左目と鼻、左目と口、右目と鼻、右目と口、鼻と口、のように２つの顔部位だけを使用する場合を意味する。このため、顔構成要素元素間の距離はそれぞれ、左目と右目の間の距離、左目と鼻の間の距離、左目と口の間の距離、右目と鼻の間の距離、右目と口の間の距離、鼻と口の間の距離のように１個のみ存在する。

（Ｔ２） Ｄ＝｛ｄ１，ｄ２，ｄ３｝（ｒ＝３）、Ｌ（ｄ１，ｄ２）、Ｌ（ｄ１，ｄ３）、Ｌ（ｄ２，ｄ３）が存在

顔構成要素元素として、左目と右目と鼻、左目と右目と口、左目と鼻と口、右目と鼻と口のように３つの顔部位を使用する場合を意味する。このため、このとき、顔構成要素元素間の距離もそれぞれ、次のように測定した値を有する。

・左目と右目と鼻：左目と右目の間の距離、左目と鼻の間の距離、右目と鼻の間の距離

・左目と右目と口：左目と右目の間の距離、左目と口の間の距離、右目と口の間の距離

・左目と鼻と口：左目と鼻の間の距離、左目と口の間の距離、鼻と口の間の距離

・右目と鼻と口：右目と鼻の間の距離、右目と口の間の距離、鼻と口の間の距離

これに関する詳細な技術的構成については、前述した顔構成要素元素及び顔構成要素距離の説明における内容と同一なので省略する。

次に、上述した構成要素距離演算部について詳しく説明する。

元素距離測定部で測定した顔構成要素元素間の距離のうち一つを選択して使用したり、又は２個以上の距離を選択して顔構成要素距離として用いる。このとき、２個以上の距離が存在する場合には、２個以上の距離を同時に使用したり、２個以上の距離を一つの距離に変換して使用する。

第一に、顔構成要素元素間の距離が一つである場合には、顔構成要素元素間の距離が顔構成要素距離となり、また、顔構成要素元素間の距離が２個以上であっても、いずれか一つを選択して顔構成要素距離として用いることができる。

第二に、顔構成要素元素間の距離が２個以上であり、選択した距離も２個以上である場合には、それぞれを計算因子として同時に使用してもよく、多変数回帰関数によって変換して使用してもよい。

次に、上述した２個以上の距離で構成された顔構成要素距離について、（Ｔ２）の例示を挙げて具体的に説明する。

説明の便宜のために、（Ｔ２）の例示のうち、左目（ｄ１）と右目（ｄ２）と鼻（ｄ３）を選択すると、顔構成要素元素間の距離は、Ｌ（左目（ｄ１），右目（ｄ２））、Ｌ（左目（ｄ１），鼻（ｄ３））、Ｌ（右目（ｄ２），鼻（ｄ３））の３個が存在する。このように測定されたＬ（ｄ１，ｄ２）、Ｌ（ｄ１，ｄ３）、Ｌ（ｄ２，ｄ３）の３つの距離から顔構成要素距離を計算する関数をＦとすれば、顔構成要素距離は、Ｆ（Ｌ（ｄ１，ｄ２），Ｌ（ｄ１，ｄ３），Ｌ（ｄ２，ｄ３））となる。

まず、測定された３つの距離の中から一つを使用する場合には、最も測定しやすい距離を選択したり、測定のし易さが同じ場合には、任意に一つを選択して顔構成要素距離として用いる。

また、測定された３つの距離を単純に個別に同時に使用する場合には、Ｆ（Ｌ（ｄ１，ｄ２），Ｌ（ｄ１，ｄ３），Ｌ（ｄ２，ｄ３））値は、それぞれのＬ（ｄ１，ｄ２）、Ｌ（ｄ１，ｄ３）、Ｌ（ｄ２，ｄ３）の値を順序対、行列又はベクトルの形態で有することができ、最後に、測定された３つの距離を一つの値に変換して使用する場合には、Ｆ（Ｌ（ｄ１，ｄ２），Ｌ（ｄ１，ｄ３），Ｌ（ｄ２，ｄ３））の値は、多変数回帰関数で変換された値を有する。

これに関する詳細な技術的構成については、前述した顔構成要素元素及び顔構成要素距離の説明における内容と同一なので省略する。

次に、上述した顔認識部について詳しく説明する。

一般に、認識という意味の言葉としてＶｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ、Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ、Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎを使うが、一対一（１：１）マッチングの場合には認証（Ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ）を使用し、一対多（１：Ｎ）マッチングの場合には識別（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ又はＳｅａｒｃｈｉｎｇ）を使用する。認証及び識別を含む広義の認識としてはＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎを使用する。

顔認識部は、上述した元素抽出部で利用する顔検出及び顔認識技術を用いて、バッファーに保存された被撮影者の人物イメージから顔認識を行う。本発明では、顔認識の結果が正確でなくても、後述する虹彩イメージ取得部で虹彩認識用イメージを取得した後、虹彩認識部で虹彩認識の結果と結合させることで、正確度を向上させることができる。

また、実際に、上述した全世界的に顔検出及び顔認識に広く用いられているＯｐｅｎＣＶのようなソリューションなどは、顔構成要素元素を抽出しながら顔認識を同時に容易に行うことができる。

次に、上述した目偽造検出部について詳しく説明する。

一般に、虹彩認識の他、顔認識においても、偽造されたイメージを取得することを防止するために様々な研究が進行されてきた。例えば、顔認識分野では、フーリエスペクトルを分析して、偽造された顔を検出する方法、目の動きを用いた偽造検出方法、目の瞬きを用いた偽造検出方法などが広く用いられている。

その上、最近では、瞳の動きを感知して視線の位置を追跡するアイトラッキング（ｅｙｅ−ｔｒａｃｋｉｎｇ）技術が急速に発達している。特に、様々な従来の技術のうち、実時間カメライメージを分析して瞳孔の動きを検出するビデオ分析方式の技術を、虹彩認識用イメージの真偽の検出に適用することができる。

したがって、目偽造検出部は、上述した従来の顔認識分野における偽顔を検出する技術及びアイトラッキング技術のうち、偽・変造された虹彩認識用イメージ（ｆａｋｅ ｉｍａｇｅ）が取得されることを防止するという本発明の目的及び趣旨（ｌｉｖｅｎｅｓｓ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）に符合する如何なる技術を用いても構わなく、顔認識部と併せてさらに構成することができる。

次に、実際距離推定部について具体的に説明する。

図７は、本発明の一実施例に係る実際距離推定部を簡略に示すブロック構成図である。

図７に示すように、本発明の一実施例に係る実際距離推定部は、事前実験によって取得してコンピュータ又は端末機のメモリ又はデータベースに保存された被撮影者とカメラの間の実際距離と顔構成要素距離との関係を示す関数から、被撮影者とカメラの間の実際距離を計算して推定する手段（以下、‘実際距離演算部’という。）７０１と、前記実際距離演算部で推定した被撮影者とカメラの間の実際距離から、被撮影者が虹彩撮影空間にいるか否かを確認する手段（以下、‘虹彩撮影空間確認部’という。）７０２とで構成される。

次に、実際距離演算部について具体的に説明する。

まず、顔構成要素距離と被撮影者とカメラの間の実際距離との関係を示す関数を求める原理について説明する。

一般に、顔構成要素距離と被撮影者とカメラの間の実際距離との関係を示す単純で且つ理想的な原理としてピンホールカメラモデル（ｐｉｎｈｏｌｅ ｃａｍｅｒａ ｍｏｄｅｌ）がある。

図８に、本発明の一実施例に係る顔構成要素距離と実際距離との関係を示すピンホールカメラモデル（ｐｉｎｈｏｌｅ ｃａｍｅｒａ ｍｏｄｅｌ）の原理を例示する。

図８に示すように、Ａとａはそれぞれ実際の物体の大きさとイメージ内の物体の大きさを表し、ｆとＺは焦点距離とカメラ及び物体間の距離を表すとき、三角形の比例式によって次のような関係を見出すことができる（数式１）。

ａ＝ｆ＊（Ａ／Ｚ）−−−−（数式１）

したがって、前記の数式（１）を、Ｚを独立変数とする関数に変換すると、次のような数式を求めることができる（数式２）

Ｚ＝ｆ＊（Ａ／ａ）−−−−（数式２）

したがって、イメージ内の物体の大きさ（ａ）に該当する人物イメージにおける顔構成要素距離を求めると、カメラと物体の間の距離（Ｚ）に該当する被撮影者とカメラの間の実際距離を前記の数式（２）を用いて求めることができる。

しかし、実際には、図８に示すような２次元平面ではなく、３次元の空間上でイメージを撮影し、光軸をセンサー中心に通すことは非常に難しい。また、カメラの特性（レンズの焦点、複合レンズで構成されたレンズ及び画角など）、レンズ位置をピンホールに合わせ難いこと、又は被撮影者の特性（年齢など）の様々な原因によって、前記のピンホールカメラモデル（ｐｉｎｈｏｌｅ ｃａｍｅｒａ ｍｏｄｅｌ）の原理をそのまま適用することができない。

そこで、本発明では、カメラを固定した状態で被撮影者が動いたり、又は被撮影者はそのまま止まっている状態でカメラが動いたりしながら、様々な位置における被撮影者とカメラの間の実際距離と顔構成要素距離を測定し、測定した値を統計的な手段（主に、回帰分析）を用いて両変数間の関係を示す関数を求める。

図９は、本発明の一実施例に係る統計的な手段（主に、回帰分析）を用いて顔構成要素距離と実際距離との関係を示す関数を求める原理を例示する図である。

図９に示すように、被撮影者とカメラの間の実際距離（Ｙ変数、従属変数）及び顔構成要素距離（Ｘ変数、独立変数）を測定して座標軸に表示する。仮に、顔構成要素距離が１個である場合にはＹ＝Ｈ（Ｘ）、２個以上である場合にはＹ＝Ｈ（Ｘ１，Ｘ２，…，Ｘｎ）と表現することができる。前記座標軸に表示された点から、統計的な手段（主に、回帰分析）を用いてそれらの点を代表する関数を求めるが、２次元では一般にＹ＝１／（ａＸ＋ｂ）の双曲線の形状を有するが、その他にも、ほう物線などの様々な曲線で表現されてもよい。２個の顔構成要素距離を有する３次元では、関数の形状が様々な立体を有する曲線で表現される。実際に、顔構成要素距離がＸ１，Ｘ２，…，Ｘｎとｎ個である場合、被撮影者とカメラの間の実際距離Ｙは、Ｙ＝Ｈ（Ｘ１，Ｘ２，…，Ｘｎ）と表現されるＨ関数で表される多変数回帰関数（ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）となる。

前記関数は一般に、一つの関数を全ユーザに同一に適用するが、カメラ及びセンサーの特性と被撮影者の年齢（子供、老人など）を考慮して、補正する必要がある場合には補正作業（ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ）を行った後に、ユーザ別に異なる関数を実際距離の推定に使用する。

図１０は、本発明の一実施例に係る顔構成要素距離として瞳孔間距離を用いて推定した被撮影者とカメラの間の実際距離と顔構成要素距離との関係を理解しやすく例示する図である。

図１０に示すように、実際距離演算部は、前記で求めた関数に瞳孔間距離ｄ１，ｄ２，ｄ３を代入し、被撮影者とカメラの間の実際距離Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３を計算して推定する。

次に、虹彩撮影空間確認部について具体的に説明する。

一般に、ドアロックのような出入り口関連機器、ＣＣＴＶのような保安機器、カメラ、ビデオ、カムコーダのような映像機器、及びスマートフォン、タブレット、ＰＤＡ、ＰＣ、ノートパソコンのようなスマート機器などにとっては、被撮影者の鮮明なイメージを撮影できる位置（Ｃａｐｔｕｒｅ Ｖｏｌｕｍｅ、以下、‘捕捉空間’という。）がある。したがって、被撮影者が捕捉空間に進入した時の人物イメージから取得したアイイメージの品質が高い可能性が非常に高い。ただし、虹彩撮影空間を捕捉空間と正確に一致させず、特定基準を選定して虹彩撮影空間を捕捉空間よりも大きく設定することもできる。

次に、前記の虹彩撮影空間が捕捉空間と異なる場合に虹彩撮影空間を設定する方法について説明する。

（Ｓ１）距離を基準にして設定する場合

一般に、捕捉空間は機器別に事前に設定されており、これを基準に、捕捉空間に進入する時点の前又は捕捉空間を離れる時点の後に一定の余裕距離を置いて虹彩撮影空間を設定することができる。したがって、虹彩撮影空間に進入するとバッファーは、カメラから受け取った人物イメージを保存し始め、虹彩撮影空間を離れると保存を終了する。

（Ｓ２）時間を基準にして設定する場合

捕捉空間に進入する時点の前又は捕捉空間を離れる時点の後に一定の時間的余裕を置いて虹彩撮影空間を設定してもよい。したがって、虹彩撮影空間に進入した時点の時刻にバッファーは、カメラから受け取った人物イメージを保存し始め、虹彩撮影空間を離れる時点の時刻に保存を終了する。

前記任意の時間と距離を設定する基準は、虹彩認識用イメージの取得に必要な最小限の人物イメージの個数、人物イメージから取得されるアイイメージの個数、又は基準品質度を満たすアイイメージの個数によって決定することができる。

その詳細な内容は、後述するアイイメージ抽出部で説明するものとし、本発明では、虹彩撮影空間と捕捉空間を特別に区分して表現する場合以外は、言語の統一性のために、捕捉空間を虹彩撮影空間の意味で使うものとする。

また、被撮影者が虹彩撮影空間に進入することを誘導するために操作された映像ガイド（以下、‘直観映像ガイド’という。）を提供する手段（以下、‘直観ガイド部’という。）、又はカメラのアクチュエータ（ａｃｔｕａｔｏｒ）を制御する手段（以下、‘アクチュエータ制御部’という。）を虹彩撮影空間確認部にさらに構成してもよい。

まず、直観ガイド部は、カメラは停止しており、被撮影者がゆっくり前後に動いたり、スマートフォンのようなモバイル機器において機器を動いて虹彩撮影空間に進入するように導く場合に主に用いるものであり、人物イメージの大きさ、鮮明度又は色を用いた直観映像ガイドを提供して被撮影者が認知できるように構成することができる。

図１１は、本発明の一実施例に係るガイド部が被撮影者に直観映像ガイドを用いて虹彩撮影空間に接近したことを知らせる方法を、スマートフォンの画面を取り上げて示す図である。

図１１に示すように、スマートフォンに内蔵されたカメラと被撮影者の間の実際距離が変わることによりスマートフォンの画面に直観映像ガイドが提供され、被撮影者はスマートフォンの画面から直観的に直接確認することができる。

さらにいうと、Ａ位置からＥ位置に被撮影者が動くにつれて被撮影者はカメラに近づける。カメラと被撮影者との距離が近づくほど被撮影者の人物イメージの大きさを増加させ、カメラと被撮影者との距離が遠ざかるほど被撮影者の人物イメージの大きさを減少させることで、距離の遠近感に関する情報を直観的に与えることができる。

また、被撮影者が虹彩撮影空間にいることを知らせるために、虹彩撮影空間にいない時には不鮮明なイメージ（ｂｌｕｒｒｙ ｉｍａｇｅ）を提供し、虹彩撮影空間にいる時には鮮明なイメージ（ｓｈａｒｐｅｎ ｉｍａｇｅ）を提供することで、直観的に虹彩撮影空間に位置できるようにし、被撮影者の便宜性を極大化することができる。

また、被撮影者が虹彩撮影空間にいない時には、白色又は黒色のような被撮影者の姿を認知できないような背景色とするイメージを提供し、被撮影者が虹彩撮影空間にいる時には、撮影された被撮影者のイメージの色のまま伝送することで、直観的に虹彩撮影空間に位置できるようにし、被撮影者の便宜性を極大化することができる。

アクチュエータ制御部は、被撮影者は停止している状態で、カメラ全体、カメラレンズ又はカメラセンサーが自動で前後に動いて虹彩撮影空間に進入するように導く場合に主に用いるものであり、被撮影者の動きを最小化し、目を凝視したり大きく開けたりするなどの動作を誘導する。

本発明の直観ガイド部で使用する直観映像ガイドに、声又は音のような聴覚的信号を発生させる手段、ＬＥＤ、フラッシュなどによる視覚的信号を発生させる手段、又は振動を発生させる手段などを付加してもよい。これは、仮にスマートフォンのように直観映像ガイドを伝送できる鏡又はＬＣＤなどのディスプレイなどがない場合にも、費用の側面又は物理的な大きさによる空間制約の側面においても十分に付加設置が可能であり、容易に適用することが可能である。

次に、虹彩イメージ取得部について具体的に説明する。

図１２は、本発明の一実施例に係る虹彩イメージ取得部を簡略に示すブロック構成図である。

図１２に示すように、本発明の一実施例に係る虹彩イメージ取得部は、虹彩撮影空間で撮影されてバッファーに保存された人物イメージから、左目及び右目のアイイメージを抽出する手段（以下、‘アイイメージ抽出部’という。）１２０１と、前記アイイメージ抽出部で抽出したアイイメージを左目及び右目のアイイメージに分離して保存する手段（以下、‘アイイメージ保存部’という。）１２０２と、前記アイイメージ保存部に保存されている左目及び右目のアイイメージの品質を測定し、測定したアイイメージ品質が基準品質度を満たすか否かを評価し、基準品質度を満たすアイイメージを虹彩認識用イメージとして取得する手段（以下、‘アイイメージ品質測定部’という。）１２０３とで構成される。

次に、上述した虹彩撮影空間で撮影した人物イメージから虹彩認識用イメージを取得する方法について詳しく説明する。

図１３は、本発明の一実施例に係る虹彩認識用イメージを取得する方法を説明するためのフローチャートである。

図１３に示すように、本発明の一実施例に係る虹彩認識用イメージを取得する方法は、次のような段階を有する。

まず、アイイメージ抽出部が、虹彩撮影空間で撮影してバッファーに保存された人物イメージから左目及び右目のアイイメージを抽出する段階（Ｓ１３０１）と、前記抽出した左目及び右目のアイイメージを分離してアイイメージ保存部に保存する段階（Ｓ１３０２）と、前記保存された左目及び右目のアイイメージの品質をアイイメージ品質測定部で測定する段階（Ｓ１３０３）と、前記測定したアイイメージ品質が基準品質度を満たすか否かをアイイメージ品質測定部で評価し、基準品質度を満たすアイイメージを虹彩認識用イメージとして取得する段階（Ｓ１３０４）とを有する。

図１３では、段階Ｓ１３０１乃至段階Ｓ１３０４を順次に実行する例を記載しているが、これは、本発明の一実施例の技術思想を例示的に説明したものに過ぎず、本発明の一実施例の属する技術の分野における通常の知識を有する者にとっては、本発明の一実施例の本質的な特性から逸脱しない範囲で、図１３に記載された順序を変更して実行したり、段階Ｓ１３０１乃至段階Ｓ１３０４のうち一つ以上の段階を並列的に実行したりするなど、様々な修正及び変形も適用可能であり、図１３は必ずしも時系列的な順序に限定されない。

次に、アイイメージ抽出部について具体的に説明する。

まず、虹彩撮影空間で撮影した人物イメージからアイイメージを抽出する原理について説明する。特に、虹彩撮影空間が捕捉空間と一致する場合と、虹彩撮影空間が捕捉空間よりも大きい場合とに区別してアイイメージを抽出する原理を説明する。

赤外線を使用しないで可視光線を使用する顔検出及び顔認識方法を用いる場合には、虹彩撮影空間で赤外線照明をつける照明部をさらに構成しなければならなく、熱赤外線を使用する顔検出及び顔認識方法では、別の照明部を備えなくて済む。前記光源を調節する方法には、第一に、可視光線照明を使用するが、虹彩撮影空間では可視光線照明を消して赤外線照明をつける方式、又は、第二に、可視光線照明を使用し、虹彩撮影空間では可視光線照明に赤外線フィルターが取り付けられており、赤外線のみを光源として用いる方式がある。

（Ｒ１）虹彩撮影空間が捕捉空間と一致する場合

図１４は、本発明の一実施例に係る、虹彩撮影空間で撮影した人物イメージからアイイメージを抽出する原理を例示する図である。

図１４に示すように、虹彩撮影空間（＝捕捉空間）に被撮影者が進入する場合に撮影した複数の被撮影者の人物イメージを取得する。取得した複数の被撮影者の人物イメージから、虹彩領域が必ず含まれた目の一部又は全部を含む目部位の領域を見出す。このときに用いる方法は、前記の顔構成要素距離演算部の元素抽出部で述べた内容と同一なので省略する。虹彩を含む目部位の領域を見出した後には、それを人物イメージから切り取る。このとき、切り取る領域は、四角形、円形、楕円形などのあらかじめ指定された形状を有し、左目と右目の領域を同時に切り取るか、又は分離して切り取る。

（Ｒ２）虹彩撮影空間が捕捉空間よりも大きい場合

これは、虹彩撮影空間を正確に捕捉空間と一致させず、捕捉空間に進入する時点の前又は捕捉空間を離れた時点の後に任意の時間又は距離をさらに付加した場合であり、虹彩撮影空間に被撮影者が進入するときに撮影した複数の被撮影者の人物イメージを自動で取得する。しかし、（Ｒ１）の場合とは違い、虹彩撮影空間ではなく捕捉空間に進入した時に撮影した複数の被撮影者の人物イメージから、虹彩を含む目部位の領域を見出して人物イメージから切り取る。

図１５は、本発明の一実施例に係る、虹彩撮影空間が捕捉空間よりも大きい場合に撮影した人物イメージからアイイメージを抽出する原理を説明するための例示図である。

図１５に示すように、虹彩撮影空間に進入して撮影を開始する時間をＴ＿ｓｔａｒｔ、終了する時間をＴ＿ｅｎｄとすれば、両時間の間に、秒当たりに一定の速度でＴ１からＴｎまでのｎ個の人物イメージを自動で取得する。しかし、捕捉空間に進入して撮影する時間をＴ１、終了する時間をＴｎとすれば、Ｔ２からＴｎ−１までのｎ−２個の人物イメージを自動で取得するようになる。したがって、Ｔ１とＴｎで取得した人物イメージからはアイイメージを取得せず、Ｔ２からＴｎ−１までのｎ−２個の人物イメージからアイイメージを取得する。

従来では、虹彩認識用イメージを取得するための関連プロセス作業を持続して行うことから、ドアロックのような出入り口関連機器、ＣＣＴＶのような保安機器、カメラ、ビデオ、カムコーダのような映像機器、及びスマートフォン、タブレット、ＰＤＡ、ＰＣ、ノートパソコンのようなスマート機器のリソース及びバッテリー容量が十分でないと、持続して虹彩認識用イメージを取得する作業を行うことができないという限界があった。特に、現在広く使われているスマートフォンなどの小型機器ではリソース及びバッテリー容量に限界があるため、虹彩認識用イメージを取得する作業を長時間持続することができない。したがって、本発明では、前記のリソース及びバッテリー容量の限界という問題点を最小化するために、捕捉空間で取得した人物イメージからアイイメージを取得する。

次に、アイイメージ保存部について具体的に説明する。

図１６は、本発明の一実施例に係る左目及び右目のアイイメージを論理的に区分して保存することを説明するための例示図である。

図１６に示すように、アイイメージを保存する一つの物理的空間を、論理的に左目のアイイメージを保存する空間と右目のアイイメージを保存する空間とに区分し、それぞれの保存空間に左目のアイイメージと右目のアイイメージを保存する。

図１７は、本発明の一実施例に係る左目及び右目のアイイメージを物理的に区分して保存することを説明するための例示図である。

図１７に示すように、アイイメージを保存する物理的空間を、左目のアイイメージ保存空間と右目のアイイメージ保存空間とに分離して構成し、別々の物理的保存空間に左目のアイイメージと右目のアイイメージをそれぞれ保存する。

同じ人物イメージから取得したアイイメージであっても、左目アイイメージの品質と右目アイイメージの品質とが異なりうる。例えば、同じ人物イメージであっても、左目は開けており、右目は閉じていると、左目アイイメージの品質と右目アイイメージの品質とが異ならざるを得ない。したがって、図１６及び図１７に示すように、同一の個数（ｍ個）の人物イメージから取得したアイイメージの個数が異なってもよい（右目はｍ個であり、左目はｎ個であってもよい。又は、その逆であってもよく、互いに同数であってもよい。）。このような特性を考慮して、アイイメージ保存部は左目アイイメージと右目アイイメージとを分離して保存する。

次に、アイイメージ品質測定部について具体的に説明する。

アイイメージ品質測定部は、アイイメージ保存部に保存された複数の左目及び右目のアイイメージを分離し、測定項目（以下、‘特性項目’という。）によってアイイメージの品質（以下、‘項目品質度’という。）を測定する。このとき、項目品質度はいずれも数値で表現された値である。

次に、上述した特性項目について詳しく説明する。特性項目は、虹彩特性とは無関係な一般的なイメージ選択に必要な項目（Ａ１−Ａ３）と、虹彩特性に関係する項目（Ａ４−Ａ１２）を含む。

第一に、（Ａ１）鮮明度（ｓｈａｒｐｎｅｓｓ）、（Ａ２）明暗比（ｃｏｎｔｒａｓｔ ｒａｔｉｏ）、（Ａ３）ノイズレベル（ｎｏｉｓｅ ｌｅｖｅｌ）などがある。第二に、（Ａ４）虹彩領域のキャプチャー範囲、（Ａ５）光反射の程度、（Ａ６）虹彩の位置、（Ａ７）虹彩鮮明度、（Ａ８）虹彩明暗比、（Ａ９）虹彩ノイズの程度、（Ａ１０）虹彩境界鮮明度、（Ａ１１）虹彩境界明暗比、（Ａ１２）虹彩境界ノイズの程度などがある。これらの項目は例示に過ぎず（表１参照）、その他にも、虹彩特性によって様々な測定項目が付加されてもよく、前記の項目が除外されてもよい。表１は、虹彩の特性項目を示すものである。

前記アイイメージ品質測定部で測定した項目品質度を基準品質度と比較して、基準品質度を満たすアイイメージを虹彩認識用イメージとして選択する。仮に分離して測定した左目及び右目のアイイメージのうちで、いずれか一方のアイイメージが基準品質度を満たさない場合には、その基準品質度を満たさない目のアイイメージを全て捨て、新しいアイイメージの取得を要求し、両方とも基準品質度を満たさない場合には、両方のアイイメージを捨て、新しいアイイメージの取得を要求する。したがって、基準品質度を満たす一つの左目のアイイメージ及び一つの右目のアイイメージからなる一対の虹彩認識用イメージが選択されるまで、新しいアイイメージの取得を繰り返し要求する。

仮にそれぞれの基準品質度を満たす、分離して測定した左目及び右目のアイイメージが一つではなく複数である場合には、複数のアイイメージの中から、項目品質度を評価した値（以下、‘総合品質度’という。）を計算し、最も高い総合品質度を有するアイイメージを選択する。このようなアイイメージ評価過程は、虹彩認識用イメージ取得過程で実時間で行うことができる。本発明では、総合品質度を評価する代表的な方法の一つとして、項目品質度を加重合算して測定する。

前記総合品質度は、イメージの鮮明度の数値をａ１とし、これに対する加重値をｗ１とし、イメージの明暗比の数値値をａ２とし、これに対する加重値をｗ２とし、イメージのノイズレベルの数値をａ３とし、これに対する加重値をｗ３とし、虹彩領域のキャプチャー範囲の数値をａ４とし、これに対する加重値をｗ４とし、光反射の程度の数値をａ５とし、これに対する加重値をｗ５とし、虹彩の位置の数値をａ６とし、これに対する加重値をｗ６とし、虹彩鮮明度の数値をａ７とし、これに対する加重値をｗ７とし、虹彩明暗比の数値をａ８とし、これに対する加重値をｗ８とし、虹彩ノイズ程度の数値をａ９とし、これに対する加重値をｗ９とし、虹彩鮮明度の数値をａ１０とし、これに対する加重値をｗ１０とし、虹彩境界明暗比の数値をａ１１とし、これに対する加重値をｗ１１とし、虹彩境界ノイズの程度の数値をａ１２とし、これに対する加重値をｗ１２とするとき、ｗ１にａ１をかけた値、ｗ２にａ２をかけた値、ｗ３にａ３をかけた値、ｗ４にａ４をかけた値、ｗ５にａ５をかけた値、ｗ６にａ６をかけた値、ｗ７にａ７をかけた値、ｗ８にａ８をかけた値、ｗ９にａ９をかけた値、ｗ１０にａ１０をかけた値、ｗ１１にａ１１をかけた値、ｗ１１にａ１２をかけた値を全て合算した値であり、これは数式（３）のとおりである。

総合品質度＝ｗ１＊ａ１＋ｗ２＊ａ２＋ｗ３＊ａ３＋ｗ４＊ａ４＋ｗ５＊ａ５＋ｗ６＊ａ６＋ｗ７＊ａ７＋ｗ８＊ａ８＋ｗ９＊ａ９＋ｗ１０＊ａ１０＋ｗ１１＊ａ１１＋ｗ１２＊ａ１２
−−−−（数式３）

前記総合品質度は、各項目品質度に負でない加重値をかけた後、それらの結果を合算して得た値を用いて、特性項目の重要度によって加重値を調節することができる。したがって、項目品質度が基準品質度を満たす複数のアイイメージの中から、前記の総合品質度値が最大であるものを選択する。

次に、上述した虹彩認識部について詳しく説明する。

虹彩認識部は、上述したアイイメージ品質測定部で取得した虹彩認識用イメージを用いて虹彩認識を行う。虹彩認識に関連した従来の技術は、虹彩認識用イメージから虹彩領域を抽出し、抽出した虹彩領域から虹彩特徴を抽出してコード化し、コードを比較して認証及び識別を行う方式である。虹彩認識用イメージから虹彩領域を抽出する方法には、円形エッジ検出器方法、ハフ変換（Ｈｏｕｇｈ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）方法、テンプレート整合方法などがある。最近では、米国のＩｒｉｄｉａｎ社が有する虹彩認識の源泉特許の有効期間が満了し、これを用いた様々なソフトウェアが開発されている。

したがって、本発明では、上述した従来の技術のうち、虹彩認識用イメージから虹彩領域を旨く抽出して虹彩認識を可能にする本発明の目的及び趣旨に符合する如何なる技術を用いても構わなく、虹彩認識に関する従来の技術は公知の技術であるから、その詳細な説明は省略する。

ドアロックのような出入り口関連機器、ＣＣＴＶのような保安機器、カメラ、ビデオ、カムコーダのような映像機器、及びスマートフォン、タブレット、ＰＤＡ、ＰＣ、ノートパソコンのようなスマート機器において虹彩認識用イメージを用いて虹彩認識を行うようにして、機器のロックを解除したり保安を強化したりすることを容易にさせることもできる。

次に、上述した顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得方法の技術的構成について説明する。

本発明の一実施例に係る顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得方法は、次のような順序で行われる（図４参照）。

まず、カメラが待機状態（以下、‘スリープモード’という。）にあるが、被撮影者を感知すると人物イメージを撮影し始め、撮影した人物イメージをバッファーに保存する段階（Ｓ４０１）と、前記バッファーに保存された人物イメージから、顔構成要素距離を計算する段階（Ｓ４０２）と、前記計算された顔構成要素距離から、被撮影者とカメラの間の実際距離を推定して、被撮影者が虹彩撮影空間にいるか否かを確認する段階（Ｓ４０３）と、この段階で被撮影者が虹彩撮影空間にいると確認されると、被撮影者の人物イメージからアイイメージを取得し、左目及び右目のアイイメージを分離して保存する段階（Ｓ４０４）と、前記アイイメージの品質を測定し、基準品質度を満たす虹彩認識用イメージを取得する段階（Ｓ４０５）とを有する。

これに関する詳細な技術的構成については、前述した顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置で説明した内容と同一なので省略する。

次に、上述した本発明の一実施例に係る顔構成要素距離を計算する方法について説明する。

本発明の一実施例に係る顔構成要素距離を計算する方法は、次のような順序で行われる（図６参照）。

まず、バッファーに保存された人物イメージから顔構成要素元素を抽出する段階（Ｓ６０１）と、これらの抽出された顔構成要素元素を用いて顔認識を行うか否かを決定して行う段階（Ｓ６０２）と、この行われた顔認識において目の偽造を判別して検出する段階（Ｓ６０３）、前記抽出された顔構成要素元素のうち、距離測定が可能な顔構成要素元素があるか否か確認し、顔構成要素元素間の距離を測定する段階（Ｓ６０４）と、この測定した顔構成要素元素間の距離から、顔構成要素距離を計算する段階（Ｓ６０５）とを有する。

これに関する詳細な技術的構成については、前述した顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置で説明した内容と同一なので省略する。

次に、上述した本発明の一実施例に係る実際距離を推定する方法について説明する。

本発明の一実施例に係る実際距離を推定する方法は、次のような順序で行われる。

事前実験によって取得してコンピュータ又はスマートフォンを含む各種端末機のメモリ又はデータベースに保存された被撮影者とカメラの間の実際距離と顔構成要素距離との関係を示す関数から、被撮影者とカメラの間の実際距離を計算して推定する段階と、この段階で推定した被撮影者とカメラの間の実際距離から、被撮影者が虹彩撮影空間にいるか否かを確認する段階とを有する。

これに関する詳細な技術的構成については、前述した顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置で説明した内容と同一なので省略する。

次に、上述した本発明の一実施例に係る虹彩認識用イメージを取得する方法について説明する。

本発明の一実施例に係る、虹彩認識用イメージを取得する方法は次のような順序で行われる（図１３参照）。

まず、虹彩撮影空間で撮影してバッファーに保存された人物イメージから、左目及び右目のアイイメージを抽出する段階（Ｓ１３０１）と、前記抽出した左目及び右目のアイイメージを分離して保存する段階（Ｓ１３０２）と、前記保存された左目及び右目のアイイメージの品質を測定する段階（Ｓ１３０３）と、前記測定したアイイメージ品質が基準品質度を満たすか否かを評価し、基準品質度を満たすアイイメージを虹彩認識用イメージとして取得する段階（Ｓ１３０４）とを有する。

また、前記取得した虹彩認識用イメージを用いて、機器のロックを解除したり保安を強化するために虹彩認識を行う段階をさらに有することができる。

これに関する詳細な技術的構成については、前述した顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置で説明した内容と同一なので省略する。

以上、本発明の実施例を構成する全ての構成要素が一つに結合されたり、結合されて動作するものとして説明されたとしても、本発明が必ずしもそれらの実施例に限定されるものではない。

すなわち、本発明の目的範囲内では、前記全ての構成要素のうちで一つ以上が選択的に結合して動作すしてもよい。また、これらの全ての構成要素がそれぞれ一つの独立したハードウェアとして具現されてもよいが、これらの各構成要素の一部又は全部が選択的に組合みわせられて、一つ又は複数個のハードウェアで組み合わされた一部又は全部の機能を果たすプログラムモジュールを有するコンピュータプログラムとして具現されてもよい。

これらのコンピュータプログラムを構成するコード及びコードセグメントは、本発明の技術分野における当業者にとっては容易に推論可能であろう。このようなコンピュータプログラムは、コンピュータで読み出し可能な保存媒体（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｒｅａｄａｂｌｅ Ｍｅｄｉａ）に保存されてコンピュータによって読み出されて実行されることによって、本発明の実施例を具現することができる。コンピュータプログラムの保存媒体としては、磁気記録媒体、光記録媒体、キャリアウェーブ媒体などを含むことができる。

また、以上で記載された“含む”、“構成する”、又は“有する”などの用語は、特別な記載がない限り、当該構成要素が含まれればよいという意味であるため、他の構成要素を除外する意味ではなく、他の構成要素をさらに含んでもよいという意味で解釈しなければならない。

技術的又は科学的な用語を含む全ての用語は、特別に定義されない限り、本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者によって一般に理解される意味と同じ意味を有する。辞書に定義された用語のように一般に用いられる用語は、関連技術の文脈上の意味と一致するものとして解釈しなければならない。

本発明は、虹彩認識用イメージを取得するために一つ以上の被撮影者の人物イメージをカメラで撮影して保存するバッファーと、前記バッファーに保存された人物イメージから、顔構成要素距離を演算する顔構成要素距離演算部と、前記顔構成要素距離演算部で計算された顔構成要素距離から、被撮影者とカメラの間の実際距離を推定し、推定した距離から、被撮影者が虹彩撮影空間にいるか否かを確認する実際距離推定部と、前記実際距離推定部で虹彩撮影空間にいると確認された被撮影者の人物イメージからアイイメージを取得し、取得したアイイメージの品質を測定し、基準品質度を満たす虹彩認識用イメージを取得する虹彩イメージ取得部とを含むことを特徴とする、顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージの取得装置及び方法を提供できるため、産業上の利用可能性が極めて高い。

Claims (58)

1. 顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置であって、
   虹彩認識用イメージを取得するために一つ以上の被撮影者の人物イメージをカメラで撮影して保存するバッファーと、
   前記バッファーに保存された人物イメージから、顔構成要素距離を計算する顔構成要素距離演算部と、
   前記顔構成要素距離演算部で計算された顔構成要素距離から、被撮影者とカメラの間の実際距離を推定し、推定した距離から、被撮影者が虹彩撮影空間にいるか否かを確認する実際距離推定部と、
   前記実際距離推定部で虹彩撮影空間にいると確認された被撮影者の人物イメージからアイイメージを取得し、取得したアイイメージの品質を測定し、基準品質度を満たす虹彩認識用イメージを取得する虹彩イメージ取得部と、
   を含むことを特徴とする、顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
2. 前記人物イメージは、被撮影者の顔が含まれた被撮影者の一部又は全部を撮影したイメージ、又は被撮影者のイメージから顔領域だけを切り取って分離したイメージであることを特徴とする、請求項１に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
3. 前記顔構成要素距離演算部は、
   バッファーに保存された人物イメージから顔構成要素元素を抽出する元素抽出部と、
   前記抽出された顔構成要素元素のうちで距離測定が可能な顔構成要素元素があるか否かを確認し、距離測定が可能な顔構成要素元素間の距離を測定する元素距離測定部と、
   前記測定した顔構成要素元素間の距離から、顔構成要素距離を計算する構成要素距離演算部と、
   を有することを特徴とする、請求項１に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
4. 前記元素抽出部は、
   顔構成要素元素として、目（左、右）、眉毛（左、右）、鼻、鼻孔（左、右）、口、耳、あご、頬、顔の境界の中から一つ以上を選択して一部又は全部を使用することを特徴とする、請求項３に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
5. 前記元素距離測定部は、
   前記元素抽出部で抽出された顔構成要素元素間の距離を測定した後、測定した距離のうちの一部又は全部を使用することを特徴とする、請求項３に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
6. 前記顔構成要素元素間の距離は、カメラで撮影した人物イメージにおける顔構成要素元素間のピクセル距離を測定して求めることを特徴とする、請求項５に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
7. 前記顔構成要素元素間の距離は、測定する基準点の位置によって異なることを特徴とする、請求項５に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
8. 前記顔構成要素元素間の距離のうち、左目と右目の間の距離は、瞳孔中心間距離、内眼角間距離、瞳孔外側端間距離、外眼角（目の外側）間距離の中から一つ以上を基準点として選択して使用することを特徴とする、請求項５に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
9. 前記構成要素距離演算部は、
   前記元素距離測定部で測定が可能な顔構成要素元素間の距離の個数によって別々に顔構成要素距離を計算することを特徴とする、請求項３に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
10. 前記顔構成要素距離の計算は、顔構成要素元素間の距離が２個以上である場合には、いずれか１つを選択したり、２つ以上の距離を全て計算因子として同時に使用したり、又は２つ以上の距離を１つの値に変換して顔構成要素距離として用いることを特徴とする、請求項９に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
11. 前記顔構成要素元素間の距離が２個以上であり、その中から１つを選択する場合には、最も測定しやすい距離を選択したり、又は測定のし易さが同じ場合には、任意に１つを選択して顔構成要素距離として用いることを特徴とする、請求項１０に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
12. 前記顔構成要素元素間の距離が２個以上であり、これらの距離を計算因子として同時に使用する場合には、順序対、行列又はベクトルの形態で表現して顔構成要素距離として用いることを特徴とする、請求項１０に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
13. 前記顔構成要素元素間の距離が２個以上であり、２個以上の距離を１つの距離に計算して使用する場合には、多変数回帰関数によって１つの値に計算された距離を顔構成要素距離として用いることを特徴とする、請求項１０に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
14. 前記実際距離推定部は、
    コンピュータ又は端末機のメモリ又はデータベースに保存された被撮影者とカメラの間の実際距離と顔構成要素距離との関係を示す関数から、被撮影者とカメラの間の実際距離を計算して推定する実際距離演算部と、
    前記推定した被撮影者とカメラの間の実際距離から、被撮影者が虹彩撮影空間にいるか否かを確認する虹彩撮影空間確認部と、
    を有することを特徴とする、請求項１に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
15. 前記関数は、被撮影者とカメラの間の実際距離を変動させて得た被撮影者とカメラの間の実際距離と顔構成要素距離との関係を統計的な手段を用いて求めることを特徴とする、請求項１４に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
16. 前記関数を求めるために使用する統計的な手段は、顔構成要素距離を独立変数とし、被撮影者とカメラの間の実際距離を従属変数として用いる回帰分析を利用することを特徴とする、請求項１５に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
17. 前記関数は、１つの関数を全てのユーザに同一に使用したり、又は補正作業を行ってユーザ別に使用するように構成されることを特徴とする、請求項１４に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
18. 前記補正作業は、カメラ及びセンサーの特性又は被撮影者の年齢を考慮して補正することを特徴とする、請求項１７に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
19. 前記虹彩撮影空間は、捕捉空間に進入する時点の前又は捕捉空間を離れる時の後に一定の距離を付加して、捕捉空間よりも大きく設定することを特徴とする、請求項１乃至１４のいずれかに記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
20. 前記虹彩撮影空間は、捕捉空間に進入する時点の前の時刻又は捕捉空間を離れる時点の後の時刻に一定の時間を付加して、捕捉空間よりも大きく設定することを特徴とする、請求項１乃至１４のいずれかに記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
21. 前記任意の時間と距離を設定する基準は、虹彩認識用イメージ取得に必要な最小限の人物イメージの個数、人物イメージから取得されるアイイメージの個数、又は基準品質度を満たすアイイメージの個数によって定められることを特徴とする、請求項１９に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
22. 前記虹彩撮影空間確認部は、
    被撮影者を虹彩撮影空間に位置させるように直観映像ガイドを提供する直観映像ガイド部を有することを特徴とする、請求項１４に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
23. 前記直観映像ガイドは、人物イメージの大きさ、鮮明度及び色のうち一つ以上を用いたイメージを使用することを特徴とする、請求項２２に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
24. 前記人物イメージの大きさを用いたイメージとして、カメラと被撮影者の距離が近づくほど人物イメージの大きさを増加させて提供し、カメラと被撮影者の距離が遠ざかるほど人物イメージの大きさを減少させて提供することを特徴とする、請求項２３に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
25. 前記人物イメージの鮮明度を用いたイメージとして、被撮影者が虹彩撮影空間にいない時には不鮮明なイメージ（ｂｌｕｒｒｙ ｉｍａｇｅ）を提供し、被撮影者が虹彩撮影空間にいる時には鮮明なイメージ（ｓｈａｒｐｅｎ ｉｍａｇｅ）を提供することを特徴とする、請求項２３に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
26. 前記人物イメージの色を用いたイメージとして、被撮影者が虹彩撮影空間にいない時には、被撮影者の姿を認知されない背景色で人物イメージを提供し、被撮影者が虹彩撮影空間にいる時には、撮影された被撮影者の人物イメージの色ままで提供することを特徴とする、請求項２３に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
27. 前記直観映像ガイドに、声又は音のように聴覚的信号を発生させる手段、ＬＥＤ、フラッシュによる視覚的信号を発生させる手段、及び振動を発生させる手段のうち一つ以上を付加することを特徴とする、請求項２２に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
28. 前記虹彩撮影空間確認部は、
    被撮影者が停止した状態で虹彩撮影空間に収まるようにカメラ全体、カメラレンズ又はカメラセンサーを前後に動かして人物イメージを撮影することを特徴とする、請求項１４に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
29. 前記虹彩イメージ取得部は、
    虹彩撮影空間で撮影されてバッファーに保存された人物イメージから、左目及び右目のアイイメージを抽出するアイイメージ抽出部と、
    前記アイイメージ抽出部から抽出したアイイメージを左目のアイイメージと右目のアイイメージとに分離して保存するアイイメージ保存部と、
    前記アイイメージ保存部に保存されている左目及び右目のアイイメージの品質を測定し、測定したアイイメージ品質が基準品質度を満たすか否かを評価し、基準品質度を満たすアイイメージを虹彩認識用イメージとして取得するアイイメージ品質測定部と、
    を有することを特徴とする、請求項１に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
30. 前記アイイメージ抽出部は、
    虹彩撮影空間が捕捉空間（ｃａｐｔｕｒｅ ｖｏｌｕｍｅ）と同じ場合には、虹彩撮影空間で撮影された被撮影者の人物イメージから目部位の領域を切り取り、切り取った人物イメージをアイイメージとして用いることを特徴とする、請求項２９に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
31. 前記アイイメージ抽出部は、
    虹彩撮影空間が捕捉空間（ｃａｐｔｕｒｅ ｖｏｌｕｍｅ）よりも大きい場合には、捕捉空間で撮影された被撮影者の人物イメージから目部位の領域を同時に切り取ったり又は分離して切り取り、切り取った人物イメージをアイイメージとして用いることを特徴とする、請求項２９に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
32. 前記目部位の領域は、虹彩領域が必ず含まれた目領域の一部又は全部を含むことを特徴とする、請求項３０又は３１に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
33. 前記目部位の領域を、四角形、円形、楕円形のうち、あらかじめ指定された図形で切り取ることを特徴とする、請求項３０又は３１に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
34. 前記虹彩撮影空間で被撮影者に知らせないで自動で一定の速度で複数の人物イメージを撮影することを特徴とする、請求項３０又は３１に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
35. 前記アイイメージを取得する空間を捕捉空間に限定させて、電力及びリソースの効率性を最適化することを特徴とする、請求項３０又は３１に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
36. 前記アイイメージ保存部は、
    左目及び右目のアイイメージを論理的に又は物理的に分離して保存することを特徴とする、請求項２９に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
37. 前記論理的に分離して保存することは、アイイメージを保存する１個の物理的空間を論理的に、左目のアイイメージの保存空間と右目のアイイメージの保存空間とに区分して保存することを特徴とする、請求項３６に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
38. 前記物理的に分離して保存することは、アイイメージを保存する物理的空間を左目のアイイメージの保存空間と右目のアイイメージの保存空間とに分離して構成して保存することを特徴とする、請求項３６に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
39. 前記アイイメージ品質測定部は、
    左目及び右目のアイイメージを分離して品質を測定することを特徴とする、請求項２９に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
40. 品質を測定する項目は、虹彩特性に関係ない一般的なイメージ選択に必要な品質項目と、虹彩特性に関係する品質項目とを含むことを特徴とする、請求項２９に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
41. 前記虹彩特性に関係ない一般的なイメージ選択に必要な品質項目は、鮮明度、明暗比、ノイズレベルのうち一つ以上を含み、虹彩特性に関係する品質項目は、虹彩領域のキャプチャー範囲、光反射の程度、虹彩の位置、虹彩鮮明度、虹彩明暗比、虹彩ノイズの程度、虹彩境界鮮明度、虹彩境界明暗比、虹彩境界ノイズの程度のうち一つ以上を含むことを特徴とする、請求項４０に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
42. 前記アイイメージ品質測定部は、
    分離して品質を測定した左目及び右目のアイイメージの中から、基準品質度を満たす単数の左目及び右目のアイイメージで構成された一対の虹彩認識用イメージを選択することを特徴とする、請求項２９に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
43. 虹彩認識用イメージ取得装置は、基準品質度を満たす単数の左目及び右目のアイイメージのいずれか一方がない場合には、その一方のアイイメージの全体を捨て、新しいアイイメージの取得を要求することを特徴とする、請求項４２に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
44. 基準品質度を満たす単数の左目及び右目のアイイメージの両方がない場合には、その両方のアイイメージの全体を捨て、新しいアイイメージの取得を要求することを特徴とする、請求項４２に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
45. 基準品質度を満たす左目及び右目のアイイメージが複数個存在する場合には、それらの中から、総合品質度が最も高いアイイメージを選択することを特徴とする、請求項４２に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
46. 前記総合品質度は、下記の数式（３）で決定される加重合算によって測定されることを特徴とする、請求項４５に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
    ｛総合品質度＝ｗ１＊ａ１＋ｗ２＊ａ２＋ｗ３＊ａ３＋ｗ４＊ａ４＋ｗ５＊ａ５＋ｗ６＊ａ６＋ｗ７＊ａ７＋ｗ８＊ａ８＋ｗ９＊ａ９＋ｗ１０＊ａ１０＋ｗ１１＊ａ１１＋ｗ１２＊ａ１２−−−−（数式３）
    ここで、総合品質度は、イメージの鮮明度の数値をａ１とし、これに対する加重値をｗ１とし、イメージの明暗比の数値をａ２とし、これに対する加重値をｗ２とし、イメージのノイズレベルの数値をａ３とし、これに対する加重値をｗ３とし、虹彩領域のキャプチャー範囲の数値をａ４とし、これに対する加重値をｗ４とし、光反射の程度の数値をａ５とし、これに対する加重値をｗ５とし、虹彩の位置の数値をａ６とし、これに対する加重値をｗ６とし、虹彩鮮明度の数値をａ７とし、これに対する加重値をｗ７とし、虹彩明暗比の数値をａ８とし、これに対する加重値をｗ８とし、虹彩ノイズの程度の数値をａ９とし、これに対する加重値をｗ９とし、虹彩鮮明度の数値をａ１０とし、これに対する加重値をｗ１０とし、虹彩境界明暗比の数値をａ１１とし、これに対する加重値をｗ１１とし、虹彩境界ノイズの程度の数値をａ１２とし、これに対する加重値をｗ１２としたとき、ｗ１にａ１をかけた値、ｗ２にａ２をかけた値、ｗ３にａ３をかけた値、ｗ４にａ４をかけた値、ｗ５にａ５をかけた値、ｗ６にａ６をかけた値、ｗ７にａ７をかけた値、ｗ８にａ８をかけた値、ｗ９にａ９をかけた値、ｗ１０にａ１０をかけた値、ｗ１１にａ１１をかけた値、ｗ１１にａ１２をかけた値を全て合算した値｝
47. 前記顔構成要素距離を計算する過程中に顔認識を行う顔認識部をさらに含むことを特徴とする、請求項１乃至３のいずれかに記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
48. 顔認識分野で偽顔を検出する技術及びアイトラッキング技術を用いて、偽・変造された人物イメージ取得を防止するための目偽造検出部をさらに含むことを特徴とする、請求項１又は３に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
49. 前記取得した虹彩認識用イメージを用いて、機器のロックを解除したり又は保安を強化するために虹彩認識を行う虹彩認識部をさらに含むことを特徴とする、請求項２９、４２及び４５のいずれかに記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
50. 虹彩撮影空間で可視光線照明をオフ（ｏｆｆ）し、赤外線照明をオン（ｏｎ）する手段、又は可視光線照明をオンする場合に照明の前に赤外線通過フィルターが位置するように構成して赤外線のみを通過させる手段をさらに含む、請求項１乃至１８のいずれかに記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得装置。
51. 顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得方法であって、
    カメラが待機状態にあるが、被撮影者を感知すると人物イメージを撮影し始め、撮影した人物イメージをバッファーに保存するステップと、
    前記バッファーに保存された人物イメージから、顔構成要素距離を計算するステップと、
    前記計算された顔構成要素距離から、被撮影者とカメラの間の実際距離を推定し、被撮影者が虹彩撮影空間にいるか否かを確認するステップと、
    前記虹彩撮影空間にいると確認された被撮影者の人物イメージからアイイメージを取得し、取得したアイイメージの品質を測定し、基準品質度を満たす虹彩認識用イメージを取得するステップと、
    を有することを特徴とする、顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得方法。
52. 前記バッファーに保存された人物イメージから、顔構成要素距離を計算するステップは、
    バッファーに保存された人物イメージから顔構成要素元素を抽出するステップと、
    前記抽出された顔構成要素元素のうち、距離測定が可能な顔構成要素元素があるか否か確認し、顔構成要素元素間の距離を測定するステップと、
    前記測定した顔構成要素元素間の距離から、顔構成要素距離を計算するステップと、
    を有することを特徴とする、請求項５１に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得方法。
53. 前記抽出された顔構成要素元素を用いて顔認識を行うか否かを決定して行うステップをさらに有することを特徴とする、請求項５２に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得方法。
54. 前記顔認識を行うか否かを決定して行うステップは、目偽造検出部を用いて、目の偽造を判別して検出することを含むことを特徴とする、請求項５３に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得方法。
55. 前記計算された顔構成要素距離から、被撮影者とカメラの間の実際距離を推定し、被撮影者が虹彩撮影空間にいるか否かを確認するステップは、
    メモリ又はデータベースに保存された被撮影者とカメラの間の実際距離と顔構成要素距離との関係を示す関数から、被撮影者とカメラの間の実際距離を計算して推定するステップと、
    前記ステップで推定した被撮影者とカメラの間の実際距離から、被撮影者が虹彩撮影空間にいるか否かを判断するステップと、
    を有することを特徴とする、請求項５１に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得方法。
56. 虹彩撮影空間にいると確認された被撮影者の人物イメージからアイイメージを取得し、取得したアイイメージの品質を測定し、基準品質度を満たす虹彩認識用イメージを取得するステップは、
    虹彩撮影空間で撮影されてバッファーに保存された人物イメージから、左目及び右目のアイイメージを抽出するステップと、
    前記抽出した左目及び右目のアイイメージを分離して保存するステップと、
    前記保存された左目及び右目のアイイメージの品質を測定するステップと、
    前記測定したアイイメージ品質が基準品質度を満たすか否かを評価し、基準品質度を満たすアイイメージを虹彩認識用イメージとして取得するステップと、
    を要することを特徴とする、請求項５１に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得方法。
57. 前記取得した虹彩認識用イメージを用いて、機器のロックを解除したり又は保安を強化するために虹彩認識を行うステップをさらに有することを特徴とする、請求項５６に記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得方法。
58. 請求項５１乃至５７のいずれかに記載の顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得方法を行うためにコンピュータ又は端末機に搭載されて、顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージ取得方法の各ステップを実行するためのプログラムを記録している、コンピュータ又は端末機で読み出し可能な記録媒体。