JP2018514046A - マルチ生体認証 - Google Patents

Abstract

複数の生体特徴を用いて対象（２１）を認証する方法（１００）は、対象の虹彩パターンまたは虹彩色のうち少なくとも１つに基づく第１の生体特徴を表わす第１のデータセットを判定すること（１１０）と、対象の角膜表面に基づく第２の生体特徴を表わす第２のデータセットを判定すること（１２０）と、第１の生体特徴を表わす第１のデータセットを第１の基準と比較しかつ第２の生体特徴を表わす第２のデータセットを第２の基準と比較すること（１３０）と、当該比較に基づいて対象のアイデンティティを認証すること（１４０）とを備える。

Description

本開示は、複数の生体測定情報を用いた生体認証に関する。本開示は、目の１つ以上の生体特徴を用いた認証への特定的な適用を有し得る。

背景
人などの対象は多数の生体特徴を有し、生体特徴は一般的に対象毎に異なる。ある生体特徴は他の生体特徴よりも認証に適している。しかしながら、今日まで、費用対効果が高くかつ実際的でありながら本人拒否率がゼロであり他人受入れ率がゼロであるという完全な信頼性を達成する生体特徴および関連の生体認証方法またはシステムは１つとして存在しない。

対象の生体認証はさまざまな状況で用いられる。その例は、港および空港での政府による対象の認証、安全が確保された場所の入場口での対象の認証、ならびに（銀行の顧客および銀行などの）サービスへのアクセスを望むサービス提供者の顧客の認証を含む。

生体認証には家庭内の適用例もある。一例は、家のドアのドア鍵の生体認証システムを含む。別の例は、移動体通信デバイス、タブレット、ラップトップ、およびデバイスを用いようとする対象を認証する他のコンピューティングデバイス中の生体認証システムを含む。

したがって、信頼性が向上したおよび／またはコストがより低い生体認証方法およびシステムを有することが有利であろう。本人拒否率および他人受入れ率がより低くかつ偽装に対抗する特徴を含む生体認証システムおよび方法を提供することも有利かもしれない。

本明細書中に含まれる文書、行為、材料、デバイス、物品などの一切の議論を、これらの事項のうち任意のものまたはすべてが先行技術の基礎の一部を形成するかまたはこの出願の各請求項の優先日以前に存在していたという理由で、本開示に関連する分野の一般常識であったことの承認と捉えるべきではない。

この明細書を通じて、「備える」という語、または「備え」もしくは「備えている」などの変形は、任意の他の要素、整数、もしくは工程、または要素、整数、もしくは工程の群の排除ではなく、述べられた要素、整数、もしくは工程、または要素、整数、もしくは工程の群を含有を暗示すると理解されるであろう。

要約
複数の生体特徴を用いて対象を認証する方法は、対象の虹彩パターンまたは虹彩色のうち少なくとも１つに基づく第１の生体特徴を表わす第１のデータセットを判定することと、対象の角膜表面に基づく第２の生体特徴を表わす第２のデータセットを判定することと、第１の生体特徴を表わす第１のデータセットを第１の基準と比較しかつ第２の生体特徴を表わす第２のデータセットを第２の基準と比較することと、当該比較に基づいて対象のアイデンティティを認証することとを備える。

角膜表面に基づく第２の生体特徴は、角膜の前面および／または角膜の後面を含んでもよい。さまざまな実施形態では、角膜の前面および後面のいずれか一方またはその両方の組合せが好適であり得ることを認めるべきである。

方法では、対象のアイデンティティを認証することは、比較の結果に１つ以上の重みを付与することを含んでもよい。

方法はさらに、光の配置を設けることと、第１の画像を捕捉することとを含んでもよく、第１の画像は虹彩の表示を含み、第１のデータセットは第１の画像から判定され、方法はさらに、別の光の配置を設けることと、第２の画像を捕捉することとを含んでもよく、第２の画像は角膜表面から遠ざかる光の配置の反射の表示を含み、第２のデータセットは第２の画像から判定され、方法はさらに、第２の画像において、光の配置の反射の表示中の１つ以上のアーティファクトを判定することと、第１の基準との第１のデータセットの比較からアーティファクトを排除することとを含んでもよい。

方法では、比較からアーティファクトを排除することはさらに、判定された１つ以上のアーティファクトに基づいてアーティファクトマスクを定めることを備えてもよく、アーティファクトマスクは、第１の基準との第１のデータセットの比較から１つ以上の対応のアーティファクトをマスクする。

方法では、１つ以上のアーティファクトは睫毛のシルエットであってもよく、睫毛は、光の配置からの光路と第２の画像を捕捉するカメラとの間にある。

光の配置は、複数の照射される同心円によって設けられてもよい。
方法では、第２の生体特徴を捕捉することは、角膜表面から遠ざかる光の配置の反射にさらに基づいてもよい。角膜表面は角膜前面を含んでもよく、これにより、反射は、角膜の外面から反射される第１のプルキニェ画像を含む。

方法では、第２の生体特徴を捕捉することは、角膜後面から遠ざかる光の配置の反射にさらに基づいてもよい。これは、角膜の内面から反射される第２のプルキニェ画像を含んでもよい。第１および第２のプルキニェ画像の両者を用いてもよいことを認めるべきである。

方法では、比較に基づいて対象のアイデンティティを認証することは、第１および第２の画像を捕捉するためのそれぞれの１つ以上の特定される時間の間に第１および第２の画像が捕捉されることを確認することをさらに備えてもよい。

方法は、１つ以上の第１の画像を捕捉することをさらに備えてもよく、第１のデータセットは１つ以上の第１の画像から判定され、方法はさらに、１つ以上の第２の画像を捕捉することを備えてもよく、第２のデータセットは１つ以上の第２の画像から判定され、比較に基づいて対象のアイデンティティを認証することはさらに、第１および第２の画像を捕捉するためのそれぞれの１つ以上の特定される時間の間に第１および第２の画像が捕捉されたことを確認することを含む。

１つ以上の特定される時間は期間および／または配列に基づいていてもよい。
１つ以上の特定される時間は予め定められていてもよい。

これに代えて、１つ以上の特定される時間は、少なくとも部分的に、ランダムに生成される結果に基づいてもよい。

第１の画像および第２の画像は１秒未満の期間で捕捉されてもよい。
第１の画像および第２の画像は０．５秒未満の期間で捕捉されてもよい。

方法は、１つ以上の特定される時間の間に第１および第２のデータセットを判定することをさらに含んでもよく、比較に基づいて対象のアイデンティティを認証することは、判定された第１および第２のデータセットがそれぞれの特定される時間内に判定されたことを確認することをさらに含む。

画像捕捉デバイスを用いて第１および第２の画像を捕捉してもよく、方法は、第１の画像、第１の基準、第２の画像、および第２の基準に基づいて対象の目と画像捕捉デバイスとの相対的整列を判定することをさらに備えてもよい。

方法では、複数の生体特徴は第３の生体特徴を含んでもよく、方法は、対象の第３の生体特徴を表わす第３のデータセットを判定することと、第３の生体特徴を表わす第３のデータセットを第３の基準と比較することとをさらに含み、対象のアイデンティティを認証することはさらに、第３のデータセットと第３の基準との比較に基づく。

第３の生体特徴は、対象の角膜縁の形状、目の別の生体特徴、または対象の指紋に基づいていてもよい。

複数の生体特徴を用いて対象を認証するための装置は、１つ以上の画像を捕捉する画像捕捉デバイスと、処理デバイスとを含み、処理デバイスは、１つ以上の画像から第１のデータセットを判定し、第１のデータセットは対象の虹彩パターンまたは虹彩色のうち少なくとも１つに基づく第１の生体特徴を表わし、処理デバイスはさらに、１つ以上の画像から第２のデータセットを判定し、第２のデータセットは対象の角膜表面に基づく第２の生体特徴を表わし、処理デバイスはさらに、第１の生体特徴を表わす第１のデータセットを第１の基準と比較しかつ第２の生体特徴を表わす第２のデータセットを第２の基準と比較し、かつ比較に基づいて対象のアイデンティティを認証する。

装置は光の配置を設ける光源をさらに備えてもよく、処理デバイスは、１つ以上の画像のうちの第１の画像から第１のデータセットを判定するようにさらに設けられ、第１の画像は虹彩の表示を含み、処理デバイスは、第２の画像から第２のデータセットを判定するようにさらに設けられ、第２の画像は角膜表面から遠ざかる光の配置の反射の表示を含み、処理デバイスは、第２の画像において、光の配置の反射の表示中の１つ以上のアーティファクトを判定しかつ第１の基準との第１のデータセットの比較からアーティファクトを排除するようにさらに設けられる。

装置において、比較からアーティファクトを排除するために、処理デバイスは、判定された１つ以上のアーティファクトに基づいてアーティファクトマスクを定めるように設けられてもよく、アーティファクトマスクは、第１の基準との第１のデータセットの比較から１つ以上の対応するアーティファクトをマスクする。

装置において、比較に基づいて対象のアイデンティティを認証するために、処理デバイスは、第１および第２の画像を捕捉するためのそれぞれの１つ以上の特定される時間の間に第１および第２の画像が捕捉されたことを確認するように設けられてもよい。

装置において、処理デバイスは、１つ以上の画像のうちの第１の画像から第１のデータセットを判定しかつ１つ以上の画像のうちの第２の画像から第２のデータセットを判定するようにさらに設けられ、比較に基づいて対象のアイデンティティを認証することはさらに、処理デバイスが、第１および第２の画像を捕捉するためのそれぞれの１つ以上の特定される時間の間に第１および第２の画像が捕捉されたことを確認することをさらに備える。

装置において、１つ以上の特定される時間は期間および／または配列に基づく。
装置において、処理デバイスは、第１の画像、第１の基準、第２の画像、および第２の基準に基づいて対象の目と画像捕捉デバイスとの相対的整列を判定するようにさらに設けられてもよい。

上述の対象を認証する方法を行なう上述の装置。
処理デバイスに上述の対象を認証する方法を実現させる機械実行可能命令を備えるコンピュータプログラム。

図面を参照して本開示の実施形態を説明する。

対象を認証するための装置の概略図である。 第１の画像を捕捉するための虹彩からの光反射を示す目の側面図である。 第２の画像を捕捉するための角膜表面からの光反射を示す目の側面図である。 対象を認証する方法のフロー図である。 方法において比較からアーティファクトを排除するステップをさらに含む、対象を認証する方法の一部のフロー図である。 １つ以上の特定される時間の間に第１の画像を捕捉しかつ第２の画像を捕捉するステップをさらに含む、対象を認証する方法の一部のフロー図である。 虹彩の表示を含む第１の画像の図である。 光の配置を示す光源の正面図である。 角膜表面から遠ざかる光の配置の反射の表示を含む第２の画像の図である。 虹彩バンドを示す図である。 修正虹彩バンドを示す図である。 アーティファクトマスクを示す図である。 処理デバイスの概略図である。 虹彩色を判定するための別の第１の画像およびサンプル領域を示す図である。 ネットワークを介して対象を認証するための代替的な装置の概略図である。 カメラが目と実質的に同軸の軸に向けられる、カメラ、目、および反射光の概略断面図である。 図１４（ａ）でカメラが捕捉した画像を表わす図である。 カメラが目と軸を外れた向きにされる、カメラ、目、および反射光の概略断面図である。 図１４（ｃ）でカメラが捕捉した画像を表わす図である。 軸方向曲率半径を示す目の概略図である。 接線方向曲率半径を示す目の概略図である。 角膜高さを示す目の概略図である。

実施形態の説明
図１から図５を参照して、対象２１を認証する装置１および方法１００をここで説明する。

装置１の概要
図１は、カメラ３の形態にあり得る画像捕捉デバイスと処理デバイス５とを含む装置１を示す。カメラ３は、対象２１の目２３の部分の画像を捕捉し得る。特に、カメラ３は、（図２に示されるような）対象２１の虹彩２５を表わす画像、および（図３に示されるような）対象２１の角膜２７を表わす画像を捕捉し得る。

処理デバイス５は、データ記憶７およびユーザインターフェイス９と通信し得る。処理デバイス５を含む装置１は、本明細書中に記載される、対象を認証するための方法１００の少なくとも一部を行ない得る。

装置１は、対象の目２３の少なくとも一部を照射する光源１１をさらに含んでもよい。光源１１は、光の配置１３を設けるように構成されてもよく、１つの形態では、（図８に示されるような）複数の照射される同心円によって設けられてもよい。光源１１は、目２３から遠ざかるように反射され得るかつカメラ３から画像中に捕捉され得る光線１５を与える。

一例では、装置１は、デバイスを用いるまたはデバイスを用いようとする対象の認証を要件とする移動体デバイス、移動体通信デバイス、タブレット、ラップトップ、または他のコンピューティングデバイスの一部である。１つの形態では、デバイスを用いることは、特定のアプリケーションを用いること、特定のアプリケーションにアクセスすること、デバイスの上にまたは通信ネットワークを通じてデバイスに接続される別のデバイスにあり得る情報またはサービスにアクセスすることを含み得る。

１つの代替例では、図１３に示されるように、装置１００１は、分散される複数のネットワーク要素を含んでもよい。本明細書中に記載される装置１と同様の装置１００１の構成要素は、同じ参照番号で標識付けされる。装置１００１は、カメラ３と、通信ネットワーク１００４を介して処理デバイス５と通信する光源１１とを含んでもよい。処理デバイス５は、通信ネットワーク１００４を介してデータ記憶７とも通信してもよい。装置１００１の構成要素が異なる場所に位置することがあり得るとしても、装置１００１も本明細書中に記載される方法１００を行ない得ることを認めるべきである。

方法の概要
図４を参照して、複数の生体特徴を用いて対象１を認証する方法１００の概要をここで説明する。方法１００は、対象の虹彩パターンまたは虹彩色のうち少なくとも１つに基づく第１の生体情報を表わす第１のデータセットを判定するステップ１１０を含む。方法は、対象２１の角膜表面に基づく第２の生体特徴を表わす第２のデータセットを判定するステップ１２０も含む。方法１００は、第１の生体特徴を表わす第１のデータセットを第１の基準と比較しかつ第２の生体特徴を表わす第２のデータセットを第２の基準と比較するステップ１３０をさらに含む。方法１００は、比較１３０に基づいて対象２１のアイデンティティを認証すること１４０も含む。

複数の生体特徴を用いて対象を認証する１４０方法１００は、単一の生体特徴を用いた認証よりも、（他人受入れ率と本人拒否率との重なりである）低い等価エラー率を与え得る。

図５を参照して、方法１００は、（図７に示されるような）第１の画像４００を捕捉すること２１０を含んでもよく、第１の画像４００は虹彩２５の表示４０１を含み、第１のデータセットは第１の画像４００から判定される。カメラ３が第１の画像４００を捕捉してもよい。方法１００は、光源１１が設け得る、（図１および図８に示されるような）光の配置１３を設けること２２０も含む。方法１００はその後に、（図９に示されるような）第２の画像５００を捕捉すること２３０を含み、第２の画像５００は、角膜２７の角膜表面から遠ざかる光の配置１３の反射の表示５０１を含み、第２のデータセットは第２の画像５００から判定される。次のステップは、第２の画像において、光の配置１３の反射の表示中の１つ以上のアーティファクト５０３を判定すること２４０を含む。方法１００は、第１の基準との第１のデータセットの比較１３０からアーティファクトを排除すること２５０も含んでもよい。

比較からアーティファクトを排除するステップ２５０は、判定された１つ以上のアーティファクトに基づいてアーティファクトマスクを定めることを備えてもよい。アーティファクトマスクを用いて、第１の基準との第１の生体特徴の比較１３０から１つ以上の対応のアーティファクトをマスクしてもよい。一例では、図５に与えられるステップを、第１および第２のデータセットを判定するステップ１１０、１２０、ならびに／または比較のステップ１３０の一部として行なってもよい。しかしながら、これらのステップのうち１つ以上を、図４に示される方法１００の一部としてまたはそれに対する付加的なステップとして行なってもよいことを認めるべきである。

アーティファクトはカメラ３と対象２１の目２３との間にある睫毛を含むことがある。特定的な例では、アーティファクトは、（今回は虹彩特徴に基づく）第１の生体特徴に関連しない。アーティファクトマスクを定めることにより、第１の画像の中にあり得る対応のアーティファクトは、第１の基準との第１の生体特徴の比較１３０からマスクされ得る。これにより、比較１３０からアーティファクトを排除することによって、本人拒否率および／または他人受入れ率が低くなり得る。

図６を参照して、方法１００は、１つ以上の第１の画像を捕捉すること３１０を含んでもよく、第１のデータセットは１つ以上の第１の画像から判定される。方法１００は、１つ以上の第２の画像を捕捉すること３２０も含んでもよく、第２のデータセットは１つ以上の第２の画像から判定される。比較１３０に基づいて対象のアイデンティティを認証するステップ１４０は、第１および第２の画像を捕捉するためのそれぞれの１つ以上の特定される時間の間に第１および第２の画像が捕捉されたことを確認することをさらに含んでもよい。

図６で、第１の画像を捕捉するステップ３１０は、ステップ３１０ａ、３１０ｂ、および３１０ｃで第１の画像を捕捉することを含む。第２の画像を捕捉するステップ３２０は、ステップ３２０ａおよび３２０ｂで第２の画像を捕捉することを含む。このように、捕捉のための特定される時間は、画像を捕捉するステップにおける特定の期間および／または配列を含み得る。さらに、（第１の画像から第２の画像、第１の画像から別の第１の画像、第２の画像から別の第２の画像、または第２の画像から第１の画像を含み得る）連続した画像同士の間の特定される期間を、たとえば１秒未満の短い期間に特定してもよい。第１および第２の画像を捕捉するための時間を特定することにより、これは、装置１または方法１００をうまく偽装できる（すなわち、これを欺くことができる）機会を減らし得る。一例では、カメラ３は、第１の画像と第２の画像との両方を捕捉する。したがって、たとえば、第１の画像を偽装するための第１の写真と第２の画像を偽装するための第２の写真とを用いて装置１または方法１００を偽装しようとする人物（またはデバイス）は、（ｉ）それぞれの特定される期間を知り、かつ（ii）それぞれの特定される期間にそれぞれの第１または第２の写真をカメラ３に提示することができる必要がある。装置１または方法１を偽装しようとする人物が知らない、またはその人物が得ることが困難な特定される期間を有することにより、これは、方法の偽装対抗特性を向上させる。さらに、第１の画像と第２の画像との間の特定される期間を比較的短くすることにより、これは、偽装対抗特性も強化するであろう。というのも、（特定される時間および／または配列などの）特定される時間にカメラに提示するための第１の写真と第２の写真とを迅速かつ正確に切換えるには物理的な困難があるかもしれないからである。

装置１の詳細な説明
装置１をここで詳細に説明する。１つの実施形態では、装置１の構成要素をともに位置させてもよく、さらなる実施形態では、構成要素は、１つのデバイス（たとえば移動体デバイス）の中にある。しかしながら、代替的な実施形態では、装置１の構成要素を別々にして、有線または無線通信手段を通して互いと通信してもよい。またさらなる代替的な実施形態では、構成要素を対象の近くに位置するある構成要素とは地理的に別にして、認証すべき対象から他の構成要素を遠隔にする。図１３に示される装置１００１などのそのような代替的な実施形態では、構成要素のうち１つ以上は、通信ネットワーク１００４を介して別の構成要素と通信してもよい。

（ｉ） 光源１１
ここで図８を参照して光源１１を説明する。この例では、光源１１は、複数の照射される同心リング３１ａ，３１ｂの形態の光の配置１３を設けてもよい。この例では、内側リング３１ａおよび外側リング３１ｂが存在する。

光の配置１３に対応して配置される発光ダイオード（ＬＥＤ）などの複数の発光体によって光の配置１３を設けてもよい。これに代えて、光の配置１３中の別個のＬＥＤ発光体が実際には知覚不可能またはほとんど知覚不可能であるように、ＬＥＤを隣接するＬＥＤに近接して配置してもよい。光拡散器または光導波路を用いて光の配置１３を設けるのを補助してもよい。代替的な実施形態では、ＬＥＤ発光体は、各々のＬＥＤ発光体からの光を隣接するＬＥＤから区別できるように配置される。

別の形態では、光の配置１３を設けるように、（発光体からの光の少なくとも１つの波長を透過する）透明な媒体が構成される。たとえば、透明な媒体は、光の配置１３に対応する形状であってもよく、１つ以上の発光体が透明な媒体を照射する。

別の例では、光の配置は、１つ以上の不透明な表面で覆われる発光体を含む光源（図示せず）で作製されてもよい。不透明な表面の１つは、光の配置１３を設ける１つ以上の環状窓を有してもよい。

また別の例では、光源は電子ディスプレイまたは光プロジェクタであってもよい。さらなる例では、電子ディスプレイまたは光プロジェクタは、光の配置１３が空間的にと時間的にとの両方に選択的に再構成され得るように再構成可能であってもよい。

光配置１３は、大きさおよび構成１３などの公知の特性を有してもよく、図３に示されるような入射光線１５ａを与える。１つの実施形態では、これらの入射光線１５ａは、角膜２７の角膜前面から遠ざかるように（鏡面反射によって）反射されて反射光線１６ａを与える。図９を参照して、捕捉された第２の画像５００は、角膜２７の角膜前面から遠ざかる光配置１３の鏡面反射の表示５０１を有する。光配置１３の特性はわかっているので、第２の画像５００から対象の角膜前面に関する情報を判定することができ、これを生体特徴として用いることができる。たとえば、目２１の角膜前面は球体などの完全な幾何学形状ではなく、母集団と比較される個々の対象同士は不一致である。角膜前面のこれらの不一致の結果、光配置１３の鏡面反射が変わり、今度はこれを認証のための生体特徴として用い得る。

一例では、角膜の前面から遠ざかる光の配置の反射は第１のプルキニェ画像を含み得る。しかしながら、第２の生体特徴の捕捉が角膜後面から遠ざかる光の配置の反射にも基づいてもよいことを認めるべきである。これは、角膜の内面から反射される第２のプルキニェ画像を含み得る。第１および第２のプルキニェ画像のいずれか片方またはその両方を用いてもよいことを認めるべきである。

図８に示される光配置１３は２つの同心リング３１ａ，３１ｂの形態にあるが、他の光配置１３を用いてもよいことを認めるべきである。一例では、光配置は、光の１つ以上の照射されるストリップを含んでもよい。一例では、光源１１は、光の薄いシートを投影する細隙灯である。

他の実施形態では、光配置１３は、径方向パターン、格子状パターン、市松パターン、または蜘蛛の巣パターンのうち１つ以上であってもよい。また別の実施形態では、光配置は、厚みが異なる同心リングの組合せを含んでもよい。

付加的な実施形態では、以上の光配置のうち１つ以上の組合せを用いてもよい。
図１および図８に示される光源１１には、反射光１６が光源１１を通過できるようにまたカメラ３で受けられるように、中央アパーチャ３３が設けられる。一例では、図１に示されるように、目２１の瞳孔の軸と、中央アパーチャ３３の中心軸と、カメラ３のカメラ軸とを共通の軸に沿って整列させることが好ましい。

光源１１は、第１の画像４００の捕捉を補助する照明も設けてもよい。光源１１は、カメラ３が虹彩２５の表示４０１を含む第１の画像４００を捕捉できるようにする光を与えてもよい。１つの形態では、カメラ３が第１の画像４００を捕捉できるようにする光源１１は、拡散光を発生する光源であってもよい。

第１の画像４００を捕捉して目２１の虹彩色を表わす第１のデータセットを得るために、光源は投光照明源を含んでもよい。投光照明は、可視スペクトル中に白色光線１５ｂを与える白色光源１１ａであってもよい。（図２に示されるような）白色光源１１ａからの白色光は次に、対象の虹彩２５から拡散するように反射される。白色光源１１ａは１つ以上の白色ＬＥＤの形態にあってもよい。対象の目２１の着色により、ある波長のみが虹彩２５から反射される。虹彩からの反射光を、図２に反射光線１６ｂとして示す。（反射されるある波長の）反射光線１６ｂは次に、カメラ３によって捕捉されて、第１の画像を与え得る。

第１の画像４００を捕捉して目２１の虹彩パターンを表わす第１のデータセットを得るためには、光源は以上で論じたような白色光源１１ａであってもよい。１つの代替例では、光源１１は、特定の波長または波長帯であってもよい。１つの形態では、第１の画像５００を捕捉して目２１の虹彩パターンを表わす第１のデータセットを得るための光源１１は、近赤外光源を含んでもよい。

（ii） 画像捕捉デバイス−カメラ３
画像捕捉デバイス３は、スチルカメラまたはビデオカメラ３の形態にあってもよい。カメラ３は、１つ以上の光学レンズと画像センサとを含み得るデジタルカメラであってもよい。画像センサは光に対する感度を有し、ＣＣＤ（電荷結合素子）またはＣＭＯＳ（相補金属酸化物半導体）センサを含んでもよい。第１および第２の画像を捕捉するのに他の画像捕捉デバイス３技術を用いてもよいことを認めるべきである。

図１に示される実施形態では、単一のカメラ３が第１の画像と第２の画像との両方を捕捉する。１台のカメラ３を用いて第１および第２の画像のための画像を捕捉することにより、装置１の材料、重量、複雑さ、およびコストを節減し得る。これは、たとえば、装置１が移動体デバイスの形態にあるまたは少なくともその一部であるある適用例にとって重要であり得る。

しかしながら、代替的な形態では、装置１は２つ以上の画像捕捉デバイスを含んでもよい。これは、たとえば、第１の画像を捕捉するのに１つの画像捕捉デバイスが適しており、第２の画像を捕捉するのに別の画像捕捉デバイスが適している場合に有利であり得る。

（iii） 処理デバイス５
図１１は、処理デバイス５などの処理デバイス９０１の例を示す。処理デバイス９０１は、バス９３０を介して互いと通信するプロセッサ９１０、メモリ９２０、およびインターフェイスデバイス９４０を含む。メモリ９２０は、上述の方法１００の少なくとも一部を実現するための指示およびデータを記憶し、プロセッサ９１０は、メモリ９２０からの指示を実行して方法１００を実現する。インターフェイスデバイス９４０は、非限定的な例では、カメラ３、光源１１、ユーザインターフェイス９、およびデータ記憶７との通信を容易にする。このように、処理デバイスは、装置１のこれらの他の構成要素から指示およびデータを送受信し得る。

ある実施形態では、インターフェイスデバイス９４０は、処理デバイス９０１から通信ネットワーク１００４を介した他のネットワーク要素との通信も容易にする。処理デバイス９０１は独立した要素として示されるが、処理デバイス１０１は別のネットワーク要素の一部でもあってもよいことに留意すべきである。

処理デバイス９０１が果たすさらなる機能は、装置１，１００１が通信する（図１３に示されるような）複数のネットワーク要素間に分散されてもよい。たとえば、方法１００のステップのうち１つ以上を対象２１から遠隔に行なうことが望ましいことがある。たとえば、装置１が移動体デバイス１００６の一部である場合にこれが要件とされることがあり、セキュリティ上の理由のために第１および第２の基準を移動体デバイス１００６上のデータ記憶７中に位置させるのが望ましくないことがある。したがって、方法は、まず移動体デバイス１００６のカメラを用いて第１および第２の画像を捕捉することを含んでもよい。次に第１および第２の画像（ならびに／または第１および第２のデータセット）を通信ネットワーク１００４を介して処理デバイス５などの別のネットワーク要素に送って、方法１００の他のステップのうち１つ以上を行なってもよい。

（iv） データ記憶７
データ記憶７は、比較のステップ１３０で用いられる第１および第２の基準を記憶し得る。第１および第２の基準は、（以下に論じる）対象の登録の間の登録データに基づいていてもよい。１つの実施形態では、データ記憶７は装置１の一部である。

代替的な実施形態では、第１および第２の基準を装置１とは別のデータ記憶中に記憶してもよい。たとえば、データ記憶は装置１から遠隔に位置してもよく、第１および第２の基準を通信ネットワークを介して遠隔のデータ記憶から装置１（または必要に応じて任意の他のネットワーク要素）に送って方法１００の１つ以上のステップを行なう。

（ｖ） ユーザインターフェイス９
ユーザインターフェイス９は、電子ディスプレイまたはコンピュータモニタなどの情報および指示を伝えるユーザディスプレイを含み得る。ユーザインターフェイス９は、キーボード、タッチパッド、コンピュータマウス、電子または電気機械スイッチなどの、ユーザからの１つ以上の入力を受けるユーザ入力デバイスも含んでもよい。一例では、ユーザインターフェイス９は、情報を表示することと入力を受けることとの両方を行なうことができるタッチ画面を含んでもよい。

ユーザインターフェイスの「ユーザ」は、認証されることを望む対象、または代替的に対象の認証を容易にするオペレータであり得る。

複数の生体特徴を用いて対象を認証する方法の詳細な説明
方法１００のステップをここで詳細に説明する。第１および第２の基準を判定する登録のステップをまず説明する。その後に、第１および第２のデータセットを判定するステップ１１０，１２０と、データセットをそれぞれの基準と比較するステップ１３０とを説明する。説明の容易のため、判定するステップ１１０，１２０および比較するステップ１３０をグループ化し、各々の生体特徴（すなわち、虹彩パターン、虹彩色、および角膜表面）毎の別々の見出しの下で説明する。この後に、（以上で言及した生体特徴のうち少なくとも２つに係る）比較に基づいてアイデンティティを認証すること１４０を説明する。

次に比較からアーティファクトを排除することを説明する。これは、アーティファクトを判定することと、アーティファクトマスクを定めることとを含む。この後に、（「偽装対抗」としても公知の）方法１００を偽装する可能性を低減する方法１００中のステップおよび偽装の検出の説明を行なう。

本明細書中に記載される比較のステップでは、比較は、データセットと基準との間の一致に限定されるのではなく、情報の前処理および／または後処理も含むことがあり、そのすべてが組合さって比較のステップを構成してもよい。

（ｉ） 登録
第１の基準および第２の基準を対象の登録の際に判定してもよく、これは方法１００の前に行なわれる。第１の基準を判定することは、第１の生体特徴を表わす第１の基準データを判定することを含んでもよい。同様に、第２の基準を得ることは、第２の生体特徴を表わす基準データを判定することを含む。

１つの実施形態では、第１および第２の基準を判定することは、（以下にさらに詳細に論じる）認証の際に第１のデータセットおよび第２のデータセットを判定する１１０，１２０のと同様のステップを含む。

このように、第１の基準を判定することは、カメラ３を用いて画像を捕捉することを含んでもよく、画像は登録すべき対象の虹彩の表示を含み、第１の基準はこの画像から判定される。同様に、第２の基準を判定することは、光の配置１３を設けることと画像を捕捉することとを含んでもよく、画像は、登録すべき対象の角膜表面から遠ざかる光の配置の反射の表示を含み、第２の基準は画像から判定される。

登録プロセスは、カメラ３を用いて複数の画像を捕捉して複数の第１および第２の基準を判定することを含んでもよい。複数の判定された第１および第２の（同じ基準種類の）基準を互いに対して品質検査してもよい。第１および第２の基準が品質検査を満たすと、第１および第２の基準のうちの１つ以上がデータ記憶７中に記憶され得る。

品質検査は、各々の登録データ（第１および第２の基準）がある最低限の品質要件を確実に満たすようにすることである。そのような品質検査は、瞳孔の中心、リングの中心、およびリングの完全性を含み得る。たとえば、瞳孔の中心がカメラの中心からのしきい値オフセットを上回っていると判定されれば、基準は品質検査によって拒否される。認証の方法１００を行なう際の比較のために、複数の登録データ（第１および第２の基準）を保存してもよい。方法１００を行なう場合、それぞれの第１および第２のデータセットを複数のそれぞれの登録（第１および第２の）基準と比較してもよく、特定のそれぞれの生体特徴についての最も高い一致度を対象認証の最終決定で用いてもよい。

（ii） 虹彩パターンに基づく第１の生体特徴を表わす第１のデータセットを判定すること１１０および比較すること１３０
１つの例示的な実施形態に従う、虹彩パターンに基づく第１の生体特徴を表わす第１のデータセットを判定することをここで説明する。図７は、虹彩２５の表示を含む第１の画像４００を示す。対象の虹彩２５は、ほとんどの状況で別の人物の虹彩から区別されるパターンを有するパターンを含む。

第１の画像４００から、図１０ａに示されるような虹彩バンド４１０を与えるように画像を操作する。虹彩バンド４１０を発生させるため、目２３の瞳孔の中心を決めて、瞳孔の中心を原点として第１の画像４００の極領域変換を行なう。虹彩パターンを含有する、瞳孔と縁のへりとの間の区域に対してのみ極領域変換を行なって、虹彩バンド４１０を与える。

図１０ａに示されるような虹彩バンド４１０は、ぼやけたパターン端縁を含む虹彩パターンの表示を有する。このように、図１０ａに示されるような虹彩バンド４１０を第１のデータセットとして利用するのが難しいことがある。照合および比較を改良するため、虹彩パターンの端縁を明確化しかつ強調してもよい。１つの方法では、これは、端縁検出を用いて虹彩パターン中のより支配的な特徴を抽出することを含む。端縁検出後の修正虹彩バンド４２０を図１０ｂに示す。この修正虹彩バンド４２０は、各画素場所で、正、ゼロ、および負の値を有し得る。端縁検出を用いて支配的な特徴を抽出するこのステップを処理デバイス５によって行なってもよい。

第１の画像４００のある領域は、（虹彩パターンを表わす）第１のデータセットと第１の基準との比較から排除する２５０必要があるアーティファクト５０３を有することがある。アーティファクト５０３は、睫毛２９（または睫毛のシルエット）、（白色光源１１ａなどの）光源からの眩光点、カメラ３の光路中の埃箇所、周囲光汚染などによって生じ得る。この排除は、（図１０ｃに示されかつ以下にさらに詳細に論じる）アーティファクトマスク４３０を定めることと、アーティファクトマスクを用いて修正虹彩バンド４２０中の対応のアーティファクトをマスクして第１のデータセットを与えることとによって行ない得る。その結果、対応のアーティファクト５０３を有する領域を含まない第１のデータセットが与えられ、これにより第１の基準との第１のデータセットの比較においてアーティファクトが比較から排除される。

代替例では、修正虹彩バンド４２０は、第１の基準との比較のための第１のデータセットであってもよく、アーティファクトマスク４３０は、第１の基準との第１のデータセットの最初の比較の後にアーティファクト５０３を有する対応の領域をマスクするように適用される。これには、第１の基準との第１のデータセットの比較の後の結果からアーティファクトを排除するという効果もある。

このように、第１のデータセットおよび第１の基準は各々、修正虹彩バンド４２０（またはアーティファクトマスクが適用された修正虹彩バンド）の形態の画像であってもよく、第１のデータセットと第１の基準との比較は、それぞれの画像同士の間の一致度を参照することを含んでもよい。

１つの実施形態では、第１のデータセットおよび第１の基準に複数の画像が存在することがあり、比較のステップは画像同士の間の複数の一致度を算出することを含んでもよい。さらなる実施形態では、比較１３０または認証１４０は、最も高い一致度のうち１つ以上を選択することを含んでもよい。代替例では、これは、一致度のうち２つ以上の平均、最も低い一致度のうち１つ以上、またはその組合せを選択することを含んでもよい。

（iii） 虹彩色に基づく第１の生体特徴を表わす第１のデータセットを判定すること１１０および比較すること１３０
第１のデータセットは、代替例としてまたは加えて、対象の虹彩色に基づく第１の生体特徴を表わしてもよい。対象の虹彩色は、現文脈では、虹彩２５の色および虹彩２５の部分的表示の色を含んでもよい。色相、明度、および彩度を含む、色の１つ以上の構成要素で虹彩色を規定してもよい。

１つの実施形態では、図１２を参照して、第１のデータセットを判定することは、虹彩２５の領域４３５の（色相角を有する色相として表現され得る）色を判定することを含んでもよい。これは、第１の画像４００から虹彩２５の画素領域を選択することによって虹彩２５のサンプル領域４３５を選択することを含んでもよい。

１つの実施形態では、虹彩２５のサンプル領域４３５を、瞳孔２５の一方側に対する、４０×４０の画素ボックス４４０などの画素領域４３５として規定してもよい。瞳孔の反対側への付加的な画素領域を含む虹彩の付加サンプル領域４３５を用いてもよい。一例では、図１２に示すように、サンプル領域４３５の対が瞳孔の左側および右側に位置して、瞼がサンプル領域に干渉する可能性を低減する。

次にサンプル領域４３５中の画素からの色相角を判定して、虹彩色に基づく第１の生体特徴を表わす第１のデータセットを与える。第１のデータセットを判定することは、たとえば、領域中の中間の色相角を平均するもしくは算出すること、または色相ヒストグラムを判定することを含んでもよい。

次に、２つの間の相違を判定することまたは２つの間の一致度を判定することなどによって、（色相角である）判定された第１のデータセットを（色相角でもあり得る）第１の基準と比較してもよい。上記と同様に、この第１のデータセットは、１つ以上の第１の基準と比較される複数の第１のデータセットのうち１つであってもよい。

さらなる実施形態では、第１のデータセットおよび第１の基準において、色相、彩度、および明度（ＨＳＶ）、または色相、彩度、輝度（ＨＳＬ）座標を用いてもよい。

（iv） 角膜表面に基づく第２の生体特徴を表わす第２のデータセットを判定すること１２０および比較すること１３０
１つの例示的な実施形態に従って角膜表面に基づく第２の生体特徴を表わす第２のデータセットを判定することをここで説明する。以上で論じたように、対象の角膜２７の角膜表面は、ほとんどの状況で、母集団中の他の対象とは異なる。したがって、角膜表面、ならびに特に角膜前面または角膜後面の形状およびトポロジーを認証用の生体特徴として用いてもよい。

角膜表面トポグラフィは、光の反射パターンの画像パターンに直接に関する。角膜表面の形状を反射光のパターンの形状によって表わすことができる。同心リングを用いる１つの実施形態では、リング距離の正規化されかつ回転調整されたＲＭＳ、または認証データと基準データとの間の（回転不変量である）リングの正規化フーリエ係数を用いる。

一例では、方法１００で、角膜表面トポグラフィの再構築なしに反射光パターン領域を用いてもよい。しかしながら、他の方法は、角膜表面トポグラフィの再構築を含んでもよく、これにより角膜表面トポグラフィの再構築を第１および第２のデータセットまたは第１および第２の基準のうち１つ以上のために用いてもよい。

図９は、対象の角膜前面から遠ざかる（同心リングを含む）光の配置１３の反射の表示５０１を含む第２の画像５００を示す。したがって、表示５０１の形状は、角膜前面の生体特徴を表わし得る。第２の生体特徴を捕捉することも角膜後面から遠ざかる光の配置の反射に基づき得ることを認めるべきである。

一例では、第２のデータセットを判定することは、第２の画像５００中の表示５０１中の同心リングのうち１つ以上の大きさおよび形状を判定することを含んでもよい。同心リングの大きさおよび形状を、第２のデータセットについてパラメータ化してもよい。このように、第２のデータセットと第２の基準との比較はパラメータ値同士の間の比較であってもよい。

図９では、表示５０１中に２つの同心リングが存在する。リングの内側および外側端縁を判定し、これにより、第２のデータセットのために用い得る４つのリング（外側リングの外側端縁、外側リングの内側端縁、内側リングの外側端縁、および内側リングの内側端縁）を与えてもよい。表示５０１中の暗から明へのまたは明から暗への遷移によって内側および外側端縁を判定してもよい。

１つの代替例では、第２のデータセットを判定することは、第２の画像中の表示５０１中の同心リングに基づいて、反射されたリングの画像を判定することを含んでもよい。このように、第２のデータセットと第２の基準との比較は、画像同士の間の比較であってもよい。

第２のデータセットと第２の基準との比較は、第１のデータセットと第１の基準との比較について以上で論じたような一致度を判定することを含んでもよい。さらに、複数の第２のデータセットおよび第２の基準も、第１のデータセットおよび第１の基準と同じ態様で比較してもよい。

以上で言及した例を同心リング３１ａ，３１ｂを参照して説明したが、別々の点のアレイ、光のストリップ、径方向パターン、格子状パターン、市松パターン、または蜘蛛の巣パターンなどの以上で論じた他の光の配置１３を用いてもよいことを認めるべきである。

角膜表面に基づく生体特徴を用いる認証の他の形態を用いてもよいことを認めるべきである。例では、公知の角膜トポグラフィ法を用いて対象の角膜トポグラフィを判定してもよい。一例では、これは、プラシド角膜計を用いる方法を含んでもよい。別の例では、これは、対象の角膜表面を判定する光干渉断層（ＯＣＴ）技術を含んでもよい。第２のデータセットは判定された角膜トポグラフィに基づいていてもよい。

（ｖ） 複数の生体特徴とそれぞれの基準との比較１３０に基づいて対象のアイデンティティを認証すること１４０
以上の方法１００では、認証は、第１および第２のデータセットを判定すること１１０，１２０を含み、これは、認証すべき対象の第１および第２の画像を捕捉すること３１０，３２０に係ってもよい。認証のために第１および第２の画像を捕捉すること３１０，３２０を、認証すべき（獲得）対象からの情報の獲得として理解してもよい。

それぞれの基準との判定されたデータセットの比較１３０の後、比較に基づいて対象のアイデンティティを認証するステップ１４０が存在する。以上で注記したように、比較は少なくとも２つの生体特徴に基づく。すなわち、一方は虹彩パターンまたは虹彩色に基づき、他方は角膜表面に基づく。対象のアイデンティティを認証するかしないかの決定に達するために、この決定は、２つ以上の生体特徴との比較の結果の組合せに基づいてもよい。

１つの実施形態では、比較のステップ１３０は、それぞれの基準とのそれぞれのデータセットの比較のために、
一致度
獲得の際に受けたそれぞれのデータセットが真正である（またはなりすましである）確率を示す１つ以上の確率値
特定のデータセットに基づく、獲得したデータセットが真正であるかまたはなりすましであるか（および結果的に獲得対象が登録対象と比較して真正であるかまたはなりすましであるか）に関する決定
獲得したデータセット（または獲得対象）が真正であるかまたはなりすましであるかの決定の信頼度を示す数値スコア
比較の未確定の結果または比較の際の誤りを示す結果のうち１つ以上を与えることに係ってもよい。

１つの実施形態では、対象のアイデンティティを認証する決定を行なう際に、（第１の生体特徴を表わす）第１のデータセットと第１の基準との比較の結果には、（第２の生体特徴を表わす）第２のデータセットと第２の基準との比較の結果よりも大きな重みを付与してもよい。これとは反対に、１つの代替例では、第２の生体特徴を表わす比較に第１の生体特徴を表わす比較よりも大きな重みを付与してもよい。また別の実施形態では、第１および第２の生体特徴を表わす比較に等しい重みを付与してもよい。また別の実施形態では、それぞれの特徴に対する重み付けは、特徴の一致度または確率値に基づいていてもよい。

（vi） 認証１４０の例
１つの例示的な方法における対象のアイデンティティを認証するステップ１４０をここで説明する。

比較１３０では、（それぞれの生体特徴を表わす）第１および第２のデータセットの各々毎にそれぞれの一致度を判定してもよい。これらの一致度から、生体特徴の各々毎に、認証対象が（真正決定クラスについて）真正である確率および認証対象が（なりすまし決定クラスについて）なりすましである確率を判定して、それぞれの確率スコアとして与える。真正である確率およびなりすましである確率は、和が１に等しい場合は、相補であってもよい。ある例では、異なる生体特徴に対応する確率スコアは互いに相関していない。それらが相関していれば、これらのスコアを相関させないように主成分分析（ＰＣＡ）を行なってもよい。ＰＣＡ分析は当業者には公知である。所与の生体特徴についてのＰＣＡ分析は、
真正クラスとなりすましクラスとの両方について所与の母集団中の各生体情報種類毎に複数の確率スコアを判定すること
正規化共分散行列を判定し、生体情報が相関していれば、対応のデータセットが相関しなくなるようにＰＣＡを行なうこと
結果的に得られた非相関データセットの各々毎に各クラス（真正またはなりすまし）の平均偏差および標準偏差を判定すること
を含んでもよい。

非相関データセットの各々毎に、各個別の生体特徴と真正クラスおよびなりすましクラスとの確率密度関数ｐ（ｘ_i｜ｉ）、ならびに真正獲得対象またはなりすまし獲得対象が認証のために存在し得るという仮定が与えられて、式（１）を用いて真正およびなりすましの確率Ｐ（ｉ｜ｘ）（両方の和が１に等しい）を判定し得る。

式中、ｉは決定のためのインデックスカウンタであり、０は真正、１はなりすましであり、
Ｐ（ｉ｜ｘ）は、生体特徴ｘを与えられた場合の決定ｉの確率であり、
ｊは決定クラスのインデックスカウンタである。

複数のそれぞれの生体特徴を用いて獲得対象を真正またはなりすましであると認証する最終決定を行なうために、式１を用いて判定した各生体特徴毎に、真正（またはなりすまし）の確率の組合せに基づいて全体的なスコアを判定してもよい。式（２）を用いて全体的なスコアを判定してもよい。

式中、ｉは決定のためのインデックスカウンタであり、０は真正、１はなりすましであり、
Ｐ（ｉ｜ｘ）は、生体特徴ｘを与えられた場合の決定の確率測度ｉであり、
ｊは、それぞれの生体特徴のインデックスカウンタである。

Ｊは、認証で用いられる生体特徴の数である。
ｗ_jは、それぞれの特徴の信頼性を説明するために生体特徴ｊに適用される正の重みである。

獲得対象が真正であるかまたはなりすましであるかについての決定を行なうために、式（２）を用いて判定された全体的なスコアを以下の式（３）とともに用いる。しきい値Ｔは、他人捕捉率（ＦＡＲ）および本人拒否率（ＦＲＲ）を説明するための調整を可能にするように設けられる。

式中、Ｐ（０）は、式（２）から算出されるような真正の複合確率に対応する。
Ｐ（１）は、式（２）から算出されるようななりすましの複合確率に対応する。

一般的には、式３は、真正の全体的な確率スコアプラスしきい値Ｔがなりすましの全体的な確率スコアよりも大きければ、獲得対象が真正である（ｉ＝０）という決定をする。そうでない場合、決定は、獲得対象がなりすまし（ｉ＝１）であるということになる。

以上の説明では、第１および第２の生体特徴を参照して複数の生体特徴を説明した。しかしながら、２つよりも多くの生体特徴を用いてもよいことを認めるべきであり、さらなる実施形態では、複数の生体特徴は第３の生体特徴を含み、方法はさらに、対象の第３の生体特徴を表わす第３のデータセットを判定することと、第３の生体特徴を表わす第３のデータセットを第３の基準と比較することとを含み、対象のアイデンティティを認証するステップ１４０は、第３のデータセットと第３の基準との比較にさらに基づく。第３の生体特徴は、対象の角膜縁の形状、対象の指紋などに基づく。角膜縁の形状は、第１の画像および／または第２の画像から判定されてもよい。

アーティファクトを判定しかつ排除すること
第１の基準との第１のデータセットの比較からアーティファクトを判定しこれを排除する方法をここで詳細に説明する。

図５を参照して、方法は、虹彩の表示を含む第１の画像４００を捕捉するステップ２１０を含み、第１のデータセットは第１の画像から判定されてもよい。処理デバイス５は、第１の画像４００を捕捉するようにカメラ３に指示を送ってもよい。カメラ３は次に、第１の画像４００に対応するデータを処理デバイス５に送ってもよい。処理デバイスは、図２に示されるように、（白色光線１５ｂまたは１つ以上の波長の光線などの）光線を与えるように白色光源１１ａまたは光源１１に指示を送って第１の画像の捕捉を容易にしてもよい。

光の配置１３を設けるステップ２２０は、同心リング３１ａ，３１ｂを照射することによって行なってもよい。処理デバイス５は、光の配置１３を設けるように光源１１に指示を送ってもよい。処理デバイス５は、以下に論じる第２の画像を捕捉するステップ２３０に対応する１つ以上のときに、光の配置１３を設ける２２０指示を送ってもよい。しかしながら、ある実施形態では、他のときに光源１１が光の配置１３を設けてもよいことを認めるべきである。

角膜表面から遠ざかる光の配置の反射の表示を含む第２の画像５００を捕捉するステップ２３０は、カメラ３が第２の画像５００を捕捉することを含んでもよい。処理デバイス５は、光源１１が光の配置１３を設ける間に第２の画像を捕捉するようにカメラ３に指示を送ってもよい。カメラ３は次に、第２の画像５００に対応するデータを処理デバイス５に送ってもよい。このステップ２３０で、カメラ３は、光配置１３が設けられている間は第２の画像５００を捕捉し、以上の例では、処理デバイス５は、光源１１とカメラ３との両方に別々に指示を送る。しかしながら、第２の画像５００の捕捉を光の配置１３を設けることに連係させる他の形態を用いてもよいことを認めるべきである。たとえば、処理デバイスは、光源に指示を送って、次に光源が第２の画像を捕捉するようカメラ３に指示を送ってもよい。

第１の画像を捕捉するステップ２１０の時間は１秒未満であり、別の実施形態では０．５秒未満である。短時間で第１および第２の画像を捕捉することにより、第２の画像中の（睫毛によって生じる）アーティファクト５０３の場所も、第１の画像中の同じ場所（または対応のもしくはオフセットされた場所）にあり得る。ある実施形態では、第１の画像と第２の画像との間の時間がより短いと、第２の画像中の検出されたアーティファクトの場所を用いて第１の画像中の対応のアーティファクトの場所を判定し得る見込みが増し得ることが認められる。

第１の画像４００および第２の画像５００を必ずしも順に捕捉しなくてもよいことも認めるべきである。ある例では、第２の画像５００を第１の画像４００の前に捕捉してもよい。

（ｉ） 第２の画像において、光の配置の反射の表示の中の１つ以上のアーティファクトを判定すること２４０
１つの実施形態で、第２の画像５００において、光の配置１３の反射の表示５０１中の１つ以上のアーティファクトを判定するステップ２４０をここで説明する。図９を参照して、光配置１３は、虹彩２５から遠ざかる光の乱反射よりも大幅に明るい、角膜表面から遠ざかる（同心リングの）鏡面反射５０１を与える。図９では、反射５０１の表示は、一般的に、虹彩２５から遠ざかる反射光と比較して、実質的に白い（またはより明るい）。これに対する例外は、暗い線または縞として示されるアーティファクト５０３である。図９では、アーティファクト５０３は、（図３中の５１５ａなどの）入射光線１５ａの経路にある睫毛２９のシルエット（または影）である。そのようなアーティファクト５０３は、（図３中の５１６ａなどの）反射光線１６ａの経路にある睫毛によっても生じることがある。

したがって、光の配置の比較的より明るい表示５０１中の比較的より暗い画素を検出することによって、表示５０１中のアーティファクト５０３を判定してもよい。

（ii） 第１の基準との第１のデータセットの比較からアーティファクトを排除すること２５０およびアーティファクトマスクを定めること
アーティファクトマスク４３０を用いるなどして第１の基準との第１のデータセットの比較からアーティファクトを排除すること２５０を上述した。判定されたアーティファクト５０３に基づいてアーティファクトマスク４３０を定めるステップをここで説明する。

（図９に示されるような表示５０１中のアーティファクト５０３を判定するステップ２４０の後に、第１の画像（または虹彩バンド４１０もしくは修正虹彩バンド４２０などの第１の画像から導出された画像）または第１のデータセット中に現われ得るこれらのアーティファクト５０３の対応の場所を判定する。対応の場所は、第１の画像と第２の画像との両方に影響を与える共通のアーティファクトの間の関係を参照するとよりよく理解されるであろう。

図２および図３を参照して、第１の画像と第２の画像との両方に睫毛４２９によって生じるアーティファクトなどの特定のアーティファクトの間の関係をここで説明する。まず図３を参照して、睫毛４２９は入射光線５１５ａの経路にあり、これは、第２の画像５００中でカメラが反射光線１６ａを捕捉すると、第２の画像中にアーティファクトを生じさせる。図２を参照すると、第１の画像中にアーティファクトを生じ得る同じ睫毛４２９も光の経路の中にあるであろうと予期され得る。特に、入射光１５ｂが虹彩から遠ざかるように乱反射した後に、同じ睫毛４２９が反射光線４１６ｂの経路にあり得る。次にカメラ３が反射光線４１６ｂを第１の画像４００中に捕捉し、第１の画像４００中に対応のアーティファクトが予期され得る。

第１の画像４００中の対応のアーティファクトは、第２の画像の表示５０１中のアーティファクト５０３のまさにその場所には位置しないかもしれない。たとえば、光源１１および白色光源１１ａの場所が異なることにより、対応のアーティファクトは第１の画像４００中のオフセットされた場所にあるであろうと判定され得、これにより、睫毛２９のシルエット（または影）が対応のオフセットされた場所に位置するようになり得る。

ある実施形態では、第１の画像４００中の付加的なアーティファクトが第１の画像４００からわかるまたは判定されることがある。たとえば、白色光源１１ａは、眩光点などの角膜前面から遠ざかる鏡面反射を発生し得る。第１の画像４００中に発生する眩光点の場所（または近似する場所）が装置１の所与の構成についてわかり得るまたは近似され得る。したがって、第１の画像４００中のアーティファクトを付加的に判定することが可能であり得る。１つの実施形態では、これらのアーティファクトの場所は、以前に捕捉された第１の画像中のそのようなアーティファクトの場所から判定され得るまたは近似され得る。

第２のもの（およびある実施形態では第１の画像）から判定されるアーティファクトなどの対応のアーティファクト（および場所）を用いて、図１０ｃに示すようなアーティファクトマスク４３０を定めてもよい。アーティファクトマスク４３０は、予期される対応のアーティファクトが位置し得る場所にマスク部分４３１を含む。図１０ｃ中の定められたアーティファクトマスク４３０は、虹彩バンド４１０または修正虹彩バンド４２０をマスクするのに好適なバンドの形態である。しかしながら、マスク４３０が他の形態にあってもよいことを認めるべきである。

マスク部分４３１は、第１の画像中の予期される対応のアーティファクトよりも大きな部分にあってもよいことを認めるべきである。これにより、（第２の画像中のアーティファクトに基づいていた）判定されたアーティファクトの場所と比べて、第１の画像中のアーティファクトの実際の場所が不一致であることを説明する余地が与えられ得る。

装置および方法の偽装の成功の見込みを低減することおよび偽装の検出
方法は、装置１および方法１００の偽装成功の見込みを低減するステップおよび偽装の検出も含んでもよい。これを図６を参照して説明する。

方法は、第１の画像４００を捕捉すること３１０と第２の画像５００を捕捉すること３２０とを含む。これらの画像を複数回捕捉してもよく、参照の容易のため、捕捉の連続したステップを図６では添字「ａ」、「ｂ」、および「ｃ」で識別している。

第１の画像４００を捕捉するステップ３１０は、図５を参照して上述した第１の画像を捕捉すること２１０と同じまたは同様であってもよい。同様に、第２の画像５００を捕捉するステップ３２０も、図５を参照して上述した第２の画像を捕捉すること２３０と同じまたは同様であってもよい。

偽装の見込みを低減するため、第１の画像を捕捉するステップ３１０および第２の画像を捕捉するステップ３２０は、画像を捕捉するための１つ以上の特定される時間を有してもよい。以上で注記したように、第１および第２の画像を捕捉するための時間を特定することは、装置１または方法１００を成功裏に偽装できる見込みまたは機会を低減し得る。特に、偽装しようとする人物（またはデバイス）は、第１および第２の画像を捕捉するための特定される期間を知る必要がある。さらに、当該人物（またはデバイス）は、それらの特定される時間の間、それぞれの偽装写真（または他の偽装材料）をそれらの特定される時間の間カメラ３に提示することができる必要がある。

対象２１のアイデンティティを認証する１４０際（または先立つステップで）、方法１００は、第１および第２の画像を捕捉するためのそれぞれの１つ以上の特定される時間の間に第１および第２の画像が捕捉されたことを確認することをさらに含んでもよい。第１および第２の画像のうち１つ以上が特定される時間外に捕捉された場合、方法は、獲得対象を真正として認証しない（たとえば、獲得対象をなりすましと判定する）ことを含んでもよい。

特定される時間は、カメラが捕捉すべき第１および第２の画像のうち１つ以上について（処理デバイスと組合せたソフトウェアにおける指示から）ランダムに生成される、特定される時間を含んでもよいが、それらに限定されない。第１および第２の画像を捕捉するための特定される時間は、以下に論じるように、さまざまな形態にあってもよいことが認められる。

１つの実施形態では、特定される時間は、図６に示されるような第１の画像を捕捉する３１０ａおよび第２の画像を捕捉する３２０ａ期間３５１を含んでもよい。（「時間窓」とも記載されることがある）期間３５１は、１秒などの規定された値を有し得る。別の実施形態では、期間３５１は１秒未満であってもよい。さらなる実施形態では、期間３５１は、０．５秒、０．２秒、０．１秒、またはそれ未満であってもよい。比較的短い期間３５１が偽装対抗特性を強化し得ることを認めるべきである。というのも、ある人物（またはデバイス）が素早く続けて第１および第２の画像の捕捉を偽装するには物理的な難しさがあり得るからである。

別の実施形態では、特定される時間は、それぞれの第１および第２の画像を捕捉するための１つ以上の特定の期間３６１，３７１を特定することを含んでもよい。たとえば、特定される時間は、第１の画像期間３６１ａ，３６１ｂの間に捕捉すべき第１の画像を特定することを含んでもよい。同様に、特定される時間は、第２の画像期間３７１ａの間に捕捉すべき第２の画像を特定することを含んでもよい。１つの実施形態では、第１の画像期間３６１が第２の画像期間３７１と時間的に重ならないことが好ましい。ある例では、第１および第２の期間３６１，３７１の長さは、１秒、０．５秒、０．２秒、０．１秒、またはそれ未満であってもよい。

第１および第２の期間３６１，３７１の長さを特定することに加えて、特定される第１および第２の期間３６１，３７１のタイミングを特定してもよい。一例では、第１および第２の期間３６１，３７１のタイミングを特定することは、特定の時点に対するものであってもよい。たとえば、期間３６１ａは、方法１００が始まった１秒後に始まり、期間３６１ｂは、方法１００が始まった２秒後に始まり、期間３７１ａは、方法１００が始まった３秒後に始まると特定されてもよい。他の例では、タイミングは、時計の時刻に基づいていてもよい。

別の実施形態では、特定される時間は、それぞれの第１および第２の画像を捕捉するための１つ以上の配列を特定することを含んでもよい。たとえば、方法は、第１および第２の画像を交互順に捕捉すると特定することを含んでもよい。これは、第１の画像、第２の画像、別の第１の画像、別の第２の画像を順に捕捉することを含んでもよい。他の配列が特定されてもよく、より予測しにくい配列が有利であり得ることを認めるべきである。たとえば、図６は、第１の画像３１０ａ、第２の画像３２０ａ、第１の画像３１０ｂ、第１の画像３１０ｃ、および第２の画像３２０ｂを捕捉することを含む配列を示す。

また別の実施形態では、特定される時間は、１つ以上の画像を、別の捕捉された画像に対してオフセット３８１される期間３８３に捕捉すべきであると特定することを含んでもよい。たとえば、方法は、第１の画像を捕捉すること３１０ｃと、第１の画像が捕捉された３１０ｃ時間からオフセット３８１される期間３８３の間に第２の画像を捕捉すること３２０ｂを捕捉しなければならないことを特定することとを含んでもよい。別の例では、第２の画像を捕捉するための特定される期間３８３は、第１の画像が捕捉された直後に（すなわちオフセット３８１がゼロで）開始してもよい。このように、この実施形態では、特定される時間またはその少なくとも一部は、予め定められていないイベントによって決まってもよい。

ある実施形態では、好適な場合、特定される時間は、第１および第２の画像を捕捉する３１０，３２０の前に予め定められていてもよい。たとえば、１つ以上の配列を決めてデータ記憶７に記憶してもよく、方法１００を行なう際、処理デバイス５は、配列を受信して、配列に従って第１および第２の画像を捕捉する３１０，３２０ようカメラ３に指示を送ってもよい。同様に、処理デバイスは、期間３５１，３６１，３７１などの他の予め定められた特定される時間に従って第１および第２の画像を捕捉する３１０，３２０ようカメラ３に指示を送ってもよい。

ある実施形態では、特定される時間のうち１つ以上は、少なくとも部分的に、ランダムに生成される結果に基づいている。一例では、特定される時間は配列を含み、配列はランダムに生成される結果に基づいている。これにより、装置１を偽装しようとする人物（またはデバイス）が、特定される時間をより予測しにくくなり得る。別の例では、特定される時間は、特定の時点に対して発生する期間３６１および３７１を特定することを含み、ランダムに生成される結果によって、特定の時点に対する期間３６１および３７１が決まる。

本明細書中で論じたものを含む特定される時間のうち２つ以上の組合せも用いてもよいことを認めるべきである。たとえば、方法は、（図６に与えられる順序などの）第１および第２の画像を捕捉する３１０，３２０配列を特定することと、すべての捕捉された３１０ａ，３２０ａ，３１０ａ，３１０ｃ，３２０ｂ第１および第２の画像を全体的な特定される期間内に捕捉しなければならない期間を特定することとを含んでもよい。

以上の実施形態では、方法は、第１および第２の画像がそれぞれの特定される時間の間に捕捉されたことを確認することを含む。しかしながら、第１および第２のデータセットが判定されるそれぞれの時間が、少なくとも部分的に、それぞれの第１および第２の画像が捕捉される時間に依存してもよいことを認めるべきである。したがって、ある変形例では、方法は、第１および第２のデータセットがそれぞれの特定される時間内に判定されたことを確認することを含んでもよいことを認めるべきである。そのような変形は、画像を捕捉するための特定される時間を確認することを含む当該方法のための以上で論じた対応の特徴を含んでもよい。

目は生体組織であるので、時間とともに物理的特性に対する何らかの変化が予期され得る。さらに、カメラ３が毎回同一の第１の画像をとらえることができるとは考えられないことがある。したがって、複数の第１の画像を捕捉する際は、第１の画像（および対応の第１のデータセット）においてある不一致が存在する。方法は、第１のデータセットを以前に判定された第１のデータセットと比較することをさらに含んでもよい。この比較の結果が、第１のデータセットが以前に判定されたデータセットと同一であることを示す場合、これは、（写真または以前に捕捉された目の画像を用いるなどして）装置１を偽装しようとする試みを示すものであり得る。同様の方法を第２のデータセットに関して用いてもよい。同様に、データセットとそれぞれの基準との間には不一致があると予期され得、データセットがそれぞれの基準と同一であれば、これは装置１を偽装しようとする試みを示すかもしれず、獲得対象を認証すべきではない。

視差を用いてカメラの整列を判定する
角膜２７と虹彩２５との近接したおよび固定された相対的位置決めによって、カメラ３と、光源１１と、目２３との間の相対的整列を判定する機会が与えられ得る。特に、捕捉された第１および第２の画像をそれぞれの第１および第２の基準と比較することによって判定される視差差を用いて整列を判定してもよい。これを図１４（ａ）から図１４（ｄ）を参照して説明する。

図１４（ａ）および図１４（ｂ）を参照して、カメラ３が目２３の軸に平行な方向を向いている状況がこれである。図１４（ａ）は、カメラ３と、目２３と、反射光１６との概略的な断面を示す一方で、図１４（ｂ）は、カメラ３が捕捉した画像の表示を示す。角膜２７は虹彩２５の後ろにあるので、虹彩２５の第１の点８０１からの反射光線１６ｂは、角膜２７の第２の点８０２から反射される反射光１６ａと同軸の経路を有する。これが図１４（ｂ）に最もよく示されており、ここでは、カメラ３の視点から見ると、第１の点８０１と第２の点８０２とがともに位置している。第１の点８０１と第２の点８０２とはそれぞれの第１および第２の画像の捕捉の間、カメラによって可視であり得る、またはある状況では、図１４（ｂ）に示されるように、単一の画像の中で可視であり得ることを認めるべきである。

図１４（ａ）および図１４（ｂ）は、第１の点８０１とは別個の角膜８０２上の第３の点８０３も示し、これを以下により詳細に説明する。

ここで図１４（ｃ）および図１４（ｄ）を参照して、これらは、カメラ３が、目２３に対して軸を外れた向きになっている状況を示す。この結果、視差差が生じ、これにより虹彩２５の第１の点８０１からの反射光１６ｂ′は、角膜２７の第３の点８０３から反射される反射光１６ａ′と同軸の経路を有する。

第１、第２、および第３の点８０１、８０２、８０３（または光線１６を反射する虹彩２５および角膜２７の任意の他の点および特徴）の相対的な空間的場所を用いて、目２３に対するカメラ３の相対的整列を判定することができる。これらの点８０１、８０２、８０３の空間的場所に関する情報を第１および第２の基準に含んでもよい。

整列の判定は、多数の態様で有用であり得る。第１に、整列（または整列不備）の判定を用いて基準と捕捉画像との間の調節および／または補償を判断し得る。これは、方法および装置１の信頼性を向上させ得る。というのも、対象を認証する際に対象の注視の僅かな変化を考慮することができるからである。さらに、実際的な適用例では、目の相対的な方向とカメラとの間にある不一致があると予期され得る。獲得される画像がそのような不一致を含むという判定は、対象が生きていることを示し得る。これは、装置１を偽装しようとする試みを示すものであり得る、以前に捕捉された画像と同一の第１および第２の画像を受けることとは反対であり得る。

さらに、整列の判定は、アーティファクトを含む画像の部分を判定するのに有用であり得る。たとえば、ある環境では、光源１１からの光に干渉し得るまたはこれと混同され得る、（上述の眩光点などの）アーティファクトを生じさせる（室内の光、太陽、モニタなどの）外部光源からの鏡面反射が存在し得る。眼２３とカメラ３（および装置１）との間の相対的整列を判定することにより、これは、そのような反射がアーティファクトであるかまたは光源１１の鏡面反射からのものであるかについての判定を可能にし得る。たとえば、整列を判定することにより、装置１は、第２の画像の中の領域に光源１１の光の配置からの対応の反射光があると判定できるようになり得る。これは、予期される領域内にない光のマスキングを補助し得る。さらに、これは、第１およびまたは第２の画像のある区域がアーティファクトによって影響されているかもしれず、影響を受けていない領域に対応するデータセットを比較することによって認証を行なうべきであると判断するのを補助し得る。これにより、認証をより多様な照明条件で行なうことができるという利点が与えられ得る。

角膜特徴の種類
方法において第２の生体特徴のために１つ以上の角膜特徴を用いてもよいことを認めるべきである。認証の方法で複数の生体特徴を用いてもよく、複数の生体特徴をそれぞれの重みとともに用いてもよいことを認めるべきである。ある例では、（図１５（ａ）に示されるような）軸方向半径９５０および／または対応の軸方向パワーを相対的により高い重みで用いてもよい。さらなる例では、（図１５（ｂ）に示されるような）接線方向半径９６０および／または対応の接線方向パワーを用いてもよい。ある例では、（図１５（ｃ）に示されるような）角膜高さ９７０も用いてもよい。またさらなる例では、角膜乱視を用いてもよい。

第２の生体特徴のために用いることができる角膜生体特徴の種類は、表１に列挙されるもののうち１つ以上を含んでもよい。

装置１および方法１００を用いて人である対象を認証してもよいことが認められる。さらに、装置１および方法を用いて（犬、猫、馬、豚、牛などの）動物を認証してもよい。

本開示の広い一般的範囲から逸脱することなく、上述の実施形態に対して数多くの変形および／または修正がなされてもよいことを当業者は認めるであろう。したがって、本実施形態は、すべての点において制限的ではなく例示的と考えられるべきである。

Claims (30)

1. 複数の生体特徴を用いて対象を認証する方法であって、
   前記対象の虹彩パターンまたは虹彩色のうち少なくとも１つに基づく第１の生体特徴を表わす第１のデータセットを判定することと、
   前記対象の角膜表面に基づく第２の生体特徴を表わす第２のデータセットを判定することと、
   前記第１の生体特徴を表わす前記第１のデータセットを第１の基準と比較しかつ前記第２の生体特徴を表わす前記第２のデータセットを第２の基準と比較することと、
   当該比較に基づいて前記対象のアイデンティティを認証することとを備える、方法。
2. 前記対象の前記アイデンティティを認証することは、前記比較の結果に１つ以上の重みを付与することを含む、請求項１に記載の方法。
3. 第１の画像を捕捉することをさらに備え、前記第１の画像は虹彩の表示を含み、前記第１のデータセットは前記第１の画像から判定され、前記方法はさらに
   光の配置を設けることと、
   第２の画像を捕捉することとを備え、前記第２の画像は角膜表面から遠ざかる前記光の配置の反射の表示を含み、前記第２のデータセットは前記第２の画像から判定され、前記方法はさらに
   前記第２の画像において、前記光の配置の前記反射の前記表示中の１つ以上のアーティファクトを判定することと、
   前記第１の基準との前記第１のデータセットの前記比較から前記アーティファクトを排除することとを備える、請求項１から２のいずれか１項に記載の方法。
4. 前記比較から前記アーティファクトを排除することは、判定された前記１つ以上のアーティファクトに基づいてアーティファクトマスクを定めることを備え、
   前記アーティファクトマスクは、前記第１の基準との前記第１のデータセットの前記比較から１つ以上の対応のアーティファクトをマスクする、請求項３に記載の方法。
5. 前記第１の画像および第２の画像は１秒未満の期間で捕捉される、請求項３または４に記載の方法。
6. 前記第１の画像および第２の画像は０．５秒未満の期間で捕捉される、請求項３または４に記載の方法。
7. 前記１つ以上のアーティファクトは睫毛のシルエットであり、前記睫毛は前記光の配置からの光路と前記第２の画像を捕捉するカメラとの間にある、請求項３から６のいずれか１項に記載の方法。
8. 前記光の配置は、複数の照射される同心円によって設けられる、請求項３から７のいずれか１項に記載の方法。
9. 前記第２の生体特徴を捕捉することは、前記角膜表面から遠ざかる前記光の配置の反射にさらに基づく、請求項３から８のいずれか１項に記載の方法。
10. 前記角膜表面は角膜前面を含む、請求項３から９のいずれか１項に記載の方法。
11. 比較に基づいて前記対象のアイデンティティを認証することは、前記第１および第２の画像を捕捉するためのそれぞれの１つ以上の特定される時間の間に前記第１および第２の画像が捕捉されるのを確認することをさらに備える、請求項１から１０のいずれか１項に記載の方法。
12. 前記方法は１つ以上の第１の画像を捕捉することを備え、前記第１のデータセットは前記１つ以上の第１の画像から判定され、前記方法はさらに
    １つ以上の第２の画像を捕捉することを備え、前記第２のデータセットは前記１つ以上の第２の画像から判定され、
    比較に基づいて前記対象の前記アイデンティティを認証することは、前記第１および第２の画像を捕捉するためのそれぞれの１つ以上の特定される時間の間に前記第１および第２の画像が捕捉されたことを確認することをさらに含む、請求項１または２のいずれか１項に記載の方法。
13. 前記１つ以上の特定される時間は期間および／または配列に基づく、請求項１１または１２に記載の方法。
14. １つ以上の特定される時間は予め定められる、請求項１１から１３のいずれか１項に記載の方法。
15. 前記１つ以上の特定される時間は、少なくとも部分的に、ランダムに生成される結果に基づく、請求項１１から１４のいずれか１項に記載の方法。
16. 前記第１の画像および第２の画像は１秒未満の期間で捕捉される、請求項１１から１５のいずれか１項に記載の方法。
17. 前記第１の画像および第２の画像は０．５秒未満の期間で捕捉される、請求項１１から１５に記載の方法。
18. 前記方法は、１つ以上の特定される時間の間に前記第１および第２のデータセットを判定することを含み、比較に基づいて前記対象の前記アイデンティティを認証することは、判定された前記第１および第２のデータセットが、それぞれの前記特定される時間内に判定されたことを確認することをさらに含む、請求項１から１０のいずれか１項に記載の方法。
19. 画像捕捉デバイスを用いて前記第１および第２の画像を捕捉し、前記方法はさらに、前記第１の画像、第１の基準、第２の画像、および第２の基準に基づいて前記対象の目と前記画像捕捉デバイスとの相対的整列を判定することを備える、請求項３から１７のいずれか１項に記載の方法。
20. 前記複数の生体特徴は第３の生体特徴を含み、前記方法はさらに
    前記対象の第３の生体特徴を表わす第３のデータセットを判定することと、
    前記第３の生体特徴を表わす前記第３のデータセットを第３の基準と比較することとを備え、
    前記対象の前記アイデンティティを認証することは、前記第３のデータセットと前記第３の基準との比較にさらに基づく、請求項１から１９のいずれか１項に記載の方法。
21. 前記第３の生体特徴は前記対象の角膜縁の形状に基づく、請求項２０に記載の方法。
22. 複数の生体特徴を用いて対象を認証するための装置であって、
    １つ以上の画像を捕捉する画像捕捉デバイスと、
    処理デバイスとを備え、前記処理デバイスは、前記１つ以上の画像から第１のデータセットを判定し、前記第１のデータセットは前記対象の虹彩パターンまたは虹彩色のうち少なくとも１つに基づく第１の生体特徴を表わし、
    前記処理デバイスは、前記１つ以上の画像から第２のデータセットを判定し、前記第２のデータセットは前記対象の角膜表面に基づく第２の生体特徴を表わし、
    前記処理デバイスは、前記第１の生体特徴を表わす前記第１のデータセットを第１の基準と比較しかつ前記第２の生体特徴を表わす前記第２のデータセットを第２の基準と比較し、かつ
    当該比較に基づいて前記対象のアイデンティティを認証する、装置。
23. 前記装置は、光の配置を設ける光源をさらに備え、
    前記処理デバイスはさらに、前記１つ以上の画像のうちの第１の画像から前記第１のデータセットを判定するように設けられ、前記第１の画像は虹彩の表示を含み、
    前記処理デバイスはさらに、第２の画像から前記第２のデータセットを判定するように設けられ、前記第２の画像は、角膜表面から遠ざかる前記光の配置の反射の表示を含み、
    前記処理デバイスはさらに、前記第２の画像において、前記光の配置の前記反射の前記表示の中の１つ以上のアーティファクトを判定し、かつ前記第１の基準との前記第１のデータセットの比較から前記アーティファクトを排除するように設けられる、請求項２２に記載の装置。
24. 前記処理デバイスは、判定された前記１つ以上のアーティファクトに基づいてアーティファクトマスクを定めることによって前記比較から排除し、
    前記アーティファクトマスクは、前記第１の基準との前記第１のデータセットの比較から１つ以上の対応のアーティファクトをマスクする、請求項２３に記載の装置。
25. 比較に基づいて前記対象のアイデンティティを認証することは、前記処理デバイスが、前記第１および第２の画像を捕捉するためのそれぞれの１つ以上の特定される時間の間に前記第１および第２の画像が捕捉されたことを確認することをさらに備える、請求項２３または２４に記載の装置。
26. 前記処理デバイスはさらに、前記１つ以上の画像のうちの第１の画像から前記第１のデータセットを判定しかつ前記１つ以上の画像のうちの第２の画像から前記第２のデータセットを判定するように設けられ、
    比較に基づいて前記対象のアイデンティティを認証することは、前記処理デバイスが、前記第１および第２の画像を捕捉するためのそれぞれの１つ以上の特定される時間の間に前記第１および第２の画像が捕捉されたことを確認することをさらに備える、請求項２３に記載の装置。
27. 前記１つ以上の特定される時間は期間および／または配列に基づく、請求項２５または２６に記載の装置。
28. 前記処理デバイスは、前記第１の画像、第１の基準、第２の画像、および第２の基準に基づいて前記対象の目と前記画像捕捉デバイスとの相対的整列を判定するようにさらに設けられる、請求項２２から２７のいずれか１項に記載の装置。
29. 請求項１から２１のいずれか１項に記載の前記方法を行なう、請求項２２から２７のいずれか１項に記載の、複数の生体特徴を用いて対象を認証するための装置。
30. 処理デバイスに請求項１から２１のいずれか１項に記載の方法を実現させる機械実行可能命令を備えるコンピュータプログラム。