JP2873740B2 - バイオセンサデータから導き出された基本形状の解析から個人を識別する方法 - Google Patents

バイオセンサデータから導き出された基本形状の解析から個人を識別する方法

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Description

【発明の詳細な説明】 本発明の背景 ある個人の同一性の確認、又はある個人が請求権など
を主張している人物か否かを確認する問題は、個人、事
業、そして政府が継続して直面する一般的な事項であ
る。個人の積極的な識別方法は、制限された情報に関す
る知識（例えばパスワード）、制限された物品の所持
（例えばパスキー）、又は物理的外見（例えば参照写真
との照合）などに依存しているのが普通である。
知識又は所持に基づく保証は、その正当な所有者から
情報又は物品が奪われたものでないことを前提とするも
のである。第３の方法、一般的に生物測定技術として参
照される方法は、誤識別するおそれの少ない方法と考え
られている。最もよく知られている生物測定技術でしか
も最も確実な方法と考えられているものは、指紋解析方
法である。しかしながら、他の生物測定技術も存在す
る。この発明は、熱イメージを利用した識別技術に関す
るものである。
皮膚の温度は、組織から皮膚表面への熱の流れと表面
から周囲への熱の流れとの間のバランスの結果である。
組織から皮膚表面への熱の移動の基本的なメカニズムは
組織を通過する熱の伝導と、暖かい動脈血が毛細血管床
を通して静脈血管網へ流れる血流により生ずる熱の対流
を含む。新陳代謝による熱の発生は、血流により生ずる
熱の移動メカニズムに比較して第２順位の影響しかな
い。したがつて、活動的な皮膚表面近くの血管がないと
きは、拡散した血液の少ない皮膚表面の温度は、皮膚か
ら約２乃至3cmの深さの組織と同じく皮膚自体を含め
て、組織の単位当りの血流量に直接関連する。活動的な
皮膚表面近くの血管もまた、その区域の血流のインジケ
ータとなる可能性がある。これらは、増加した皮膚温度
を適切に表すパターンとして実証されている。血管の直
上に重畳されている皮膚の温度は、血管自体の中を流れ
ている血液の摂氏温度よりも数十分の一低いだけであ
る。
華氏温度の3.5度の変化は人間の顔面における一般的
な温度差である。厳密な医学的異常のとき、又は環境温
度が厳しいときは温度範囲は２倍に拡大しよう。そし
て、その平均値も変わるであろう。顔面から放射された
熱エネルギは、電気エネルギに変換され、熱イメージシ
ステムの電子回路により大きく増幅される。増幅に続
き、電気エネルギはデジタル化される。顔面の“サーモ
グラフ”は、顔の各セクション上を赤外線領域に感度を
有する１又はそれ以上の検出器で走査することにより得
られた２次元のイメージをもたらす。最も一般的に使用
されている医学的熱イメージ処理器は、約60,000の個々
の熱記録から構成されるイメージを作りだす。最も一般
的に使用されている走査型赤外線カメラは血管温度を正
確には測定しない。何故ならばこれらのカメラの光学系
の変調トランスフア機能はほぼ1cm2の走査面積の平均温
度に関係する温度値を出力するからである。したがつ
て、血管の寸法は表示された温度に影響を与える。
サーモグラフは被検者から離れて作動し、被検者の表
面から自然に放射される放射熱だけを検出し、記録する
から、痛みを伴うことなく、非侵入で、被検者の表面温
度を受動的に記録する方法である。一般に鼻、頬、耳、
及び眉毛、まつ毛で絶縁された眼の角膜は、まつ毛、頭
皮部分と同じように冷たい。前額部は暖かく、その表面
の温度の変動は狭い範囲にある。熱は、通常、皮膚の皺
部分、まぶたの隅の部分において、かつ、まぶたの自由
縁に沿つて捕らえられる。実質的に対称な顔面のサーモ
グラフは健康な被検者に例外なく見出される。
この発明によれば、顔面のサーモグラフはそれらから
基本形状を抽出するために処理される。指紋のような基
本形状は個人毎に独特である。したがつて、個人の識別
は、そこに現在ある基本形状を参照用の基本形状と比較
することにより確かめることができる。
先行技術の簡単な説明 個人を他人と識別することは、主としてその顔を認識
することで行われる。それゆえ、システムは如何にして
人を認識するか模写する試みから開発されることは理解
できるところである。認識作業を自動化するために、未
知のイメージを公知の写真又は他の可視的イメージと比
較する種々の特許が発行されている。顔面のカーブを利
用するRothfjellの米国特許第3,805,238号では、顔の全
面、45度の角度、そして輪郭（90度の角度）から取つた
個人の顔面カーブ（２又は３次元）を識別カード又は情
報処理装置に記憶させておく、個人の識別は、先ず識別
カード上の写真とカードを提出した個人とを比較し、そ
の後、個人のイメージを取り、識別カード上に記憶され
ているカーブとイメージから取り出されたカーブとをコ
ンピユータで自動的に比較するものである。しかしなが
ら、そのようなイメージをコンピユータデータと適切に
比較するため、個人はガラススクリーンの前で位置決め
され、整列されなけばならない。
Talの米国特許第4,975,969号に開示されているよう
に、顔面のイメージから取出された１組の測定値から得
られた比率を利用する顔面の特徴を測定する技術も知ら
れている。相対的に制御されない状態の下で収集された
顔面のイメージを２値化して得られた２値化イメージを
使用し、既に知られている個人の小群から最もよく適合
するものを見出だすことがLuの米国特許第4,858,000号
に開示されている。
登録と照合に要する時間、手段を自動化する困難性、
及び照明の条件と影からもたらされる可変性は、これら
の単独使用、及び写真又はビデオ映像を使用する他の顔
面認識システムにおける処理ルーチンに対する主要な制
限である。さらに加えて、そのようなシステムは仮装や
写真又はマネキン人形の使用による偽者には弱い。
赤外線熱イメージを使用する識別技術は、Riceの米国
特許第4,699、149号により明らかなとおり、公知の技術
である。この特許は、個人の身体のある部位における血
管の配置がその個人特有のものであるとの発見について
述べている。識別は手首の皮膚部分を直線状に走査し、
入射した光の反射率等のパラメータを測定するなどして
皮下の血管の位置を検出することにより実施される。変
換器が特定の路に沿つて移動するようにして得られた直
線状の走査計測値は、識別信号を構成する２値化イメー
ジを得るように２値化される。計測された信号と、同じ
位置にある予め決定されている信号とが比較される。
Riceのシステムには多数の欠点がある。例えば、走査
すべき区域の積極的な照明や加熱が必要とされ、走査の
ために選択された小さな皮膚区域の同一の繰り返しが必
要となる。これ等の要求は個人に不快感を与える結果と
なる。更に、安全アクセスシステムに必要な、ある距離
を隔てて照合する識別を行うことができない。
この発明は、個人の熱イメージからユニークな基本形
状を抽出する受動的な識別方法を提供することにより、
従来の識別技術のもつ上述したような、そしてその他の
欠点を解決するべく開発されたものである。
本発明の概要 この発明の主要な目的は、バイオセンサのデータから
個人を識別する方法を提供することにある。個人の身体
のある部分の熱イメージは、その熱エネルギパターンに
従つて生成される。熱イメージは、そのデジタル表示を
作りだすために処理される。デジタル表示は画素（pixc
els）のマトリツクスを含み、各画素の強度はイメージ
の対応する部分の熱エネルギのレベルに対応する。デジ
タルイメージは変動部分を除去するために正規化され、
個人のユニークな構造的特徴に対応する輪郭を備えた基
本形状を含むイメージを形成する。正規化は個人の顔の
眼と鼻の区域のような、最も特色のある区域のイメージ
を切出し、そのサイズを標準化し、標準のヒストグラム
に均等化することにより達成される。処理されたイメー
ジは、個人の識別のために蓄積される。
発明のその他の目的は、個人の記号を作るために、関
心のある特定の基本形状を含むイメージ区域を、幾何
学、数学又はその区域のビツトマツプの複製として定義
することである。
照合技術は、個人の同一性の確認するために、それ以
前に定義された個人の参照記号を現在定義された記号と
比較するために使用される。
図面の簡単な説明 この発明の他の目的と利点は、添付図面を参照した以
下の明細書の考察から明らかになろう。
第１図は個人の識別記号を創生するのに使用される装
置のブロツク図である。
第２図はこの発明によるバイオセンサのデータから個
人の識別記号を創生するステツプを示すフローチヤート
である。
第３図は個人の安全区域への入場に際して準備される
べき個人確認のための個人を識別するステツプを示すフ
ローチヤートである。
第４図は個人の顔のデイタル化された熱イメージであ
る。
第５図は切り取りのために使用される斧を含む第４図
のイメージである。
第６図はサイズについて正規化した後の第４図のイメ
ージのデイタル化された熱輪郭線イメージである。
第７図はヒストグラム等価処理された第６図のイメー
ジである。
第８図は或る特徴の一致を識別するための２つのイメ
ージの相関関係を示す。
第９図は基本形状の詳細を示す。
第10図と第11図は、それぞれ良く一致した区域と、悪
く一致した区域の照合結果を示す。
詳細な説明 この発明はｎデイメンシヨンで表示されたバイオセン
サデータから導き出された基本形状の解析により個人を
識別する方法と装置に関する。
個人の同一性を確認するためには、その個人の参照用
識別情報が得られなければならない。これは、その後の
比較のために、個人のサーモグラムイメージを蓄積カー
ド又は記憶装置のような蓄積装置に登録又は蓄積するこ
とで達成される。この方法では、個人が安全区域への入
場を希望するときのように、その個人が自身の識別のた
めに出頭するとき、個人の同一性を確認するために、そ
の個人の現在のサーモグラムイメージを、蓄積された参
照情報と比較することができる。個人のサーモグラムイ
メージを発生させる装置を、以下に第１図を参照して記
述する。
位置検出器２は、個人がイメージセンサ４の前で枠内
に適当に位置しているか否かを検出するのに使用され
る。望ましい実施例では、個人の顔面はサーモグラムが
生成されるセンサの前に位置するようにする。ここで使
用する用語「顔面」はセンサ４でイメージ化される頭の
全ての部分を含む。傾き、捩れ、倒れの程度は、以下に
説明する「フエイスボール」を構成する極座標により表
示される。望ましい実施例では、イメージ化の間、顔面
が標準の30度上向き角度において実施され、これによ
り、最も正確な識別に必要とされる顔面の最小部分は、
眉の上端を結ぶ水平線と鼻孔又は鼻の最低部分を横切る
水平線との間に横に配列され、識別を害する可能性のあ
る髪や衣服を減ずることができる。
イメージセンサ４は他のアレイ又は走査型の各種赤外
線イメージ装置が使用可能であるにしても、プラチナ、
酸化シリコン・スターリング・アレイ・カメラを備える
ことが望ましい。さらに、他の形式のｎ−デイメンシヨ
ンのバイオ計測センサ、例えば、磁気共鳴イメージヤ、
デジタル・アンジオグラフ、コンピユータ・トモグラ
フ、ソノグラフ、ラジオアイソトープ・イメージ装置、
Ｘ線装置などを含む装置も使用可能である。３−６ミク
ロン又は８−14ミクロン範囲に感度を有する赤外線イメ
ージ装置は、個人から熱データを受動的に収集するとと
もに個人に危害を与えないので、望ましいものである。
カメラ４は個人の顔面のアナログイメージを生成す
る。ここで、強度レベルは顔面における各点の絶対的な
温度に直接的に比例し、各点のサイズは使用するイメー
ジヤにより決定される。
アナログイメージは、解析のためイメージプロセッサ
６に送られる。プロセッサはA/Dコンバータ８を含む。A
/Dコンバータは、生成されたアナログイメージを捕ら
え、解析のためにデジタル形式に変換するフレームグラ
バー回路を含む。勿論、デジタルイメージ出力を生ずる
イメージセンサを使用することもできる。この場合はプ
ロセッサ内部に追加のA/Dコンバータを必要としない。
デジタル化されたイメージは一時的にイメージメモリ10
に蓄積される。
アレイプロセッサ12には、アレイ形式のデータフアイ
ルのアルゴリズムの迅速処理のために、RISC協同プロセ
ッサを利用する。カスタムソフトウエアとフアームウエ
ア14は、後で詳細に説明する未処理のデジタルイメージ
から解析と比較のために特定データを抽出するアルゴリ
ズムを適用するルーチンを含む。これについては後で詳
細に説明する。記録と制御機能もソフトウエアで実行さ
れる。
外部記憶装置と、読取／書込装置16は、インタフエイ
ス18を介してイメージプロセッサ６に接続される。読取
／書込装置は、処理されるべきイメージ又は比較される
べきイメージの記号のような特定の情報を持つカード又
はデイスク媒体にデジタル情報を書込み、読取るために
使用される。
直列／並列インタフエイス20は、位置検出器、カメラ
作動器、及びホストデータベース22への通信リンクなど
他の形式のアクセス制御装置の間の入力と出力を司る。
通信リンクは、データベースへの質問、統計の記録、そ
の他の管理機能のためのイメージプロセッサとホストコ
ンピユータとの間の通信の実行に使用される。
キーボード24とキーボードインタフエイス26は、蓄積
され、イメージ情報と共に使用されるマニユアル情報の
入力に使用される。キーボードは診断のためにシステム
全体との通信にも使用される。
CPU28は、入力／出力、ハウスキーピング、及び通信
機能を扱う、アルゴリズムルーチンの大部分は、アレイ
プロセッサにより扱われる。最後に、電源30はイメージ
プロセッサ６へ電力を供給するために設けられている。
登録処理について、第２図を参照して説明する。登録
される個人は、もし、眼鏡が熱イメージを歪ませるなら
ば、眼鏡を外し、イメージセンサの反射面を覗き込む。
有効なイメージを得るために、被検者がイメージ枠内の
中央に位置することが重要である。
操作者は、被検者の顔面の熱エネルギのパターンによ
りアナログ熱イメージを取込む（ステツプ34）ためにイ
メージセンサを動作させ、データの取込み（ステツプ3
2）を開始する。イメージは有効性と明確性について検
査され（ステツプ36）、もし、十分でない場合は、代わ
りのイメージが生成される。個人のアナログ熱イメージ
の一例を第４図に示す。
熱イメージはデジタル形式に変換される。その一例を
第５図に示す。デジタル表示は、実質的には画素（pixe
ls）のマトリクス又はアレイである。各画素の強度は、
アナログ熱イメージの対応する部分の熱エネルギのレベ
ルに対応する。デジタルラスターデータは、これに続く
正規化と特徴の抽出のために、蓄積される（ステツプ3
8）。
従来の端部検出技術により、イメージのデジタル表示
から顔面の端部が検出される（ステツプ40）。次に、イ
メージの中心30パーセントの位置にある４つの水平走査
線の対称中心に沿つて１つの線を配置し、垂直軸Ｙが創
生される。凹みに近い鼻梁のいずれかの側にある、２つ
の最も高温の区域（すなわち、最大強度の区域）のほぼ
中心を通る１つの線を設けて、第２の水平軸X1が創生さ
れる。この線は垂直軸Ｙに垂直になるように調整され
る。次に、第２の水平軸に平行で、水平軸上で所定の比
率の画素数だけ下に離れた水平線を設けて、主要な水平
軸X2とする。
イメージのある部分−−フエイスボールとして参照さ
れる−−が、顔面区域内にある最大の円を形成するよう
に、構成される（ステツプ42）。一般には、最大の円の
中心位置は唯１つしかない。もし、１つ以上の中心位置
があるときは、個人の凹みや頬の熱記号の対称的特徴と
の比較による決定に、最も中央にあるものが使用され
る。一度フエイスボールの輪郭が決定されると、輪郭の
外にある全データは、非正規化されたフエイスボールを
創生するために破棄される。
フエイスボールは、標準のサイズ（第６図）にするた
めに、測定され、双一次の補間法を用いて正規化される
（ステツプ44）。次に、イメージは、基本形状が含まれ
る眼の区域、鼻の区域、及び頬の区域の特徴を囲む所定
の矩形領域における最小及び最大レベルを検出するため
に走査される。これらの測定値は、標準ヒストグラムを
得る特定の均等化補正の変換（特徴の強化）を生じるよ
うに使用される（ステツプ46）。この変換は、第７図に
示すような、新しい均等化されたフエイスボールを創生
するために、フエイスボール内の全てのデータに適用さ
れる。正規化されたフエイスボールはデータベース及び
／又は識別カード内に蓄積することができる。
正規化されたフエイスボールは、特徴の抽出処理がな
され（ステツプ48）、凹み、頬、鼻に対応する最も高
温、及び最も低温の熱輪郭の基本形状が識別される。第
７図のイメージ内に基本形状Ａ、Ｂ、Ｃ及びＤが示され
ている。
基本形状はｎ−スペース内の輪郭である。その形状
は、ｎ次のデイメンシヨンを持つイメージにより表され
るバイオセンサからの出力の範囲、強度、持続時間に関
係する。基本形状は関心ある部分に中心を置き、集中し
た輪郭の最小の複製である。基本形状の位置と輪郭は、
バイオセンサで検出された生理学的な特徴によつて決定
される。イメージの中に表された基本形状のサイズは、
バイオセンサ、その使用の手続き、及びイメージシステ
ムに関連するパラメータの関数として拡大し、又縮小す
る。これらのパラメータには、以下のものが含まれる。
a.バイオセンサの感度； b.イメージ強度レベルに対して設定される閾値； c.センサと被検者との距離； d.バイオセンサの解像力又はスポツトサイズ； e.組織を覆う汚れとダンピング効果； f.イメージングの際の再度位置設定する動き； g.変換器とゲルの介入； h.イメージングと表示システムによりもたらされる加
工； i.イメージングの際の生理学的システムによる動的変
化； j.試験と養生法の処理によりもたらされる変化。
関心のある部位は、対象物とバイオセンサによる。識
別のための熱イメージ処理において、主要な基本形状は
凹み、頬、そして鼻の区域に位置する。基本形状は、バ
イオセンサからのデータの圧縮をするための断片として
使用される。最も関心のある区域に位置する基本形状を
選択することにより、イメージの圧縮を、圧縮と、圧縮
の後の復元の際に最も重要な情報を失うという危険を無
視できる程度に小さくして実施することができる。さら
に、基本形状は、既知の被検者と未知の被検者の間の一
致の発見、既知の被検者の経時変化の識別、又は被検者
の間に生ずる既知の状態の検索などを目的とした圧縮イ
メージのデータベースの検索に使用することができる。
正規化したフエイスボールからの特徴の抽出を通し
て、個人の記号が決定され、蓄積される。３つの異なる
技術手段が特徴の抽出に使用できる。
特徴抽出のための望ましい技術手段は、基本形状に含
まれる既知の幾何学的な区域のビツトマツプの写しを作
ることである。特徴部分を含む５つの区域が識別され、
これらは標準の型板のセツトに基づいて切出すことがで
きる。これらのマツプされた区域は、原フエイスボール
と、その後の比較のために蓄積された情報から取出され
た情報と共に抽出される。
第２の技術手段は、幾何学的な解析であり、ここで基
本形状は識別され、形状ベクトルテーブルとしてマツプ
され、原フエイスボールの重心位置に蓄積される。
最後に、断片の数学的解析が使用される。この技術手
段では、特定の基本形状が識別され、原フエイスボール
における位置に関する情報とともに、断片の表示として
蓄積される。
特徴抽出技術手段に関係なく、抽出さたデータのフア
イルは、個人の正確な記号の発生のために、自動的に照
合され（ステツプ50）、有効性が試験される（ステツプ
52）。データは、その後、永久的な記号の記録のため、
記憶装置に蓄積、又はフイエイスカードに書込まれる
（ステツプ56）。
この発明は、承認された個人の確認により安全区域へ
の近付き又は立入りを許可する手段への使用に適してい
る。安全区域への立ち入り許可に対するこの発明の使用
を、第３図を参照して説明する。
管理されたチエツクポイントを通過してアクセス（近
付き）を求める個人は、入口の扉で検出される（ステツ
プ58）。その個人はイメージセンサカメラに対して位置
を取る（ステツプ60）。その位置は個人の顔面の全体が
得られる位置であるか否かがチエツクされる（ステツプ
62）。被検者は被検者の記号を備えたフエイスカードを
データ読取機に挿入する（ステツプ64）。データ上の記
号は、前記第２図で説明したステツプ34−48と同一の手
順で作られた新しい記号との比較のための参照記号とし
て働く。
ステツプ48における特徴の抽出に続いて、カードから
得た参照データイメージと、現在発行したイメージから
引出されたデータイメージとの相関解析がなされる（ス
テツプ66）。
更に詳しくは、統計解析のために、参照フエイスボー
ルの基本形状と現在作成されたフエイスボールの区域と
を相関する。クロスした相関が行われる。この相関は、
基本形状Ｂに関するものが第８図に示されている。区域
は、フエイスボールの１つと他のボールとの相対的な捩
れ、傾き、倒れ、又はイメージングセンサの違いに基づ
く、熱の特徴の全ての可能な置換を含むように設定され
る。
基本形状Ｂの詳細な表示を第９図に示す。特徴区域
は、座標軸ａとｂの最小値と最大値により囲まれる。相
関マトリクスＣ（x,y）は以下の式から導かれる。
但し、Ｒ（a,b）は参照フエイスボール Ｕ（a,b）は未知の現在のフエイスボール もし、得られたクロス相関マトリクスが全体的な最小
値を含むなら、その最小値は、認識のために必要とされ
る品質を示す所定の閾値と比較される（ステツプ68）。
もし、全体的な最小値が閾値よりも低いなら、現在の
フエイスボールは参照フエイスボールと同一であると認
識され（ステツプ70）、安全保証への入場が許容される
（ステツプ72）。入場報告が作成され（ステツプ74）、
システムは待機状態に移る（ステツプ76）。良い適合状
態を第10図に示す。
もし、全体的な最小値が閾値よりも高いなら、他の部
分的な最小値が評価される。もし、クロス相関マトリク
スが１以上の部分的な最小値を含むなら、マトリクスの
中心から開始し、外側へ向けて処理するために、各最小
値が審査される。部分的な最小値は、値の増加により増
加する多数の同心の輪郭線の中心であるなら、有効なも
のとされる。同心の輪郭線の緻密さと数、すなわち、マ
トリクス内の部分的な最小値の回りに起る同心環の数が
計算される。部分的な最小値がクロス相関マトリクスの
端縁の近くで生じたときは、不完全な環があたかも完全
な環のように計算される。少なくとも最小数の環（２又
はそれ以上に設定される）を持たない部分的な最小値が
破棄されたときは、次の最小値が考慮される。もし、部
分的な最小値が、少なくとも最小数の環を持たない場合
は、閾値と比較される。閾値よりも小さい場合は、現在
のフエイスボールは参照フエイスボール、すなわち既知
の人であると認識される。
全体的な最小値が閾値よりも大きく、異常に多くの比
較がなされる場合は（ステツプ78）、システムは、判定
対象の個人は識別カードの参照データに対応しないと決
定する。不適切な一致を第11図に示す。判定対象の個人
を追放する処理が開始される（ステツプ80）。入構拒否
の報告が発行され（ステツプ82）、システムは個人のア
クセスを認めることなしに、待機状態に戻る。
現在の熱イメージを識別カードか入力された情報と比
較するかわりに、システムの記憶装置に蓄積された、認
可された個人の熱イメージに対応する多数の既知のフエ
イスボールとの比較も可能である。
記憶装置の最初に蓄積されたフエイスボールの閾値の
テストに適合する全体的な最小値がない場合は、未知の
又は現在生じたフエイスボールは、記憶装置内の次の既
知のフエイスボールと比較される。
もし、追加の安全性が求められるときは、認識の要求
を求める前に、既知の顔と未知の顔との間で、いくつか
の基本形状が比較される。提出された顔面と識別カード
に記録された顔面との比較において、比較アルゴリズム
の通過は、要求された一致／非一致の決定に優先する。
提出された顔面と既知の顔面情報のデータべースとの突
き合わせがなされるとき、データベースが類似した形状
の輪郭にしたがつて配列されているならば、サーチを促
進することができる。
基本形状は既知の及び未知の顔面の部分的な表示を使
用する場合に考慮される。もし、データベースが部分的
な圧縮された顔面記号を含むならば、相関に先立ち、候
補となる既知の顔面について圧縮の復元を行うよりも、
サーチは第１に基本形状についてなされ、次に部分につ
いてコード付けされたパターンについてすることができ
る。
閾値は、位置と方向、そして顔面と周囲の温度範囲に
ついてのある合理的な大きさの不一致を有しても、な
お、未知の顔が類似する既知の顔と不一致とならず、既
知の顔と認識できるような適当な手段で、特定の装置と
適用対象について設定される。
幾何学的解析については、フエイスボールの記号は、
個人がカード読取機に挿入したカードから読取られる。
カードからのデータは、新規に獲得したデータとの比較
のための参照データとして使用される。これに代えて、
キーボードコマンド、音声コマンド、又は他の形式の識
別子の使用により、参照記号が集中データベースからア
クセスできる。検索されたフアイルは、フエイスボール
のデータフアイルに付加される。サーチにおけるフエイ
スボールの区域は、「抽出された原フエイスボール形状
の質量中心位置」±「水平方向及び垂直方向の最大デイ
メンシヨンの所定の比率」により定義される。比較結果
は、別々の結果フアイルにマツプ（記録）される。形状
のベクトルマツプと質量中心の画素の位置がフアイルに
保存される。
結果としてのベクトルマツプと質量中心は、原記号フ
アイルと比較され、結果が記録される。これらの結果
は、一致の確率を決定するために使用される所定の閾値
データのセツトと比較される。各特徴はランクの順に個
別に解析され、追加の特徴を比較する決定がそれ以前の
結果に基づいてなされる。それから、単一の通過否認結
果が発行される。
最後に、部分解析のため、原記号フアイルが、個人の
携帯するカードから読取るか、又はキーボードコマン
ド、音声コマンド、又はその他の形式の識別子の使用に
より中央データベースから読出される。検索されたフア
イルはフエイスボールデータフアイルに付加される。部
分解析のため、サーチするフエイスボールの区域は、原
フエイスボールの抽出された部分の位置と、垂直方向及
び水平方向のデイメンシヨンの両方に拡張された部分形
状の所定の比率により決定される。サーチと比較の結果
は、別々の結果のフアイルにマツプ（記録）される。
結果である適合データと最も近い一致の得られた位置
は、原記号フアイルと比較され、結果は記録される。こ
れらの結果は、一致の確率を決定するために使用される
閾値データの所定のセツトと比較される。それぞれの特
徴は、ランク順に基づいて個別に解析され、追加の特徴
と比較するか否かの決定がそれ以前の結果に基づいてな
される。単一の通過拒否結果が発行される。
ここに、積極的に且つユニークに個人を識別するため
の安全装置と方法、及び識別装置と方法を利用する安全
システムについて記述し、説明した。この発明の特定の
実施例について記述したが、この発明はそれに限定され
ることを意図するものではなく、発明の範囲は広く、明
細書はそのように読まれることを意図するものである。
識別のための望ましいアルゴリズムについて記述した
が、アルゴリズムは多くの方法により変更され、修正さ
れよう。更に、“一致”を見出だす決定の基準は、種々
の要件にしたがつて設定されよう。かくして、要求され
る安全性のレベル、カードの記憶容量、備えるべきシス
テムの正確性に応じて、一又はそれ以上の基本形状が類
似の場合に、見出すべき“一致”が決定されよう。
特定の基本形状と適合基準の品質が、個人の同一性を
決定するために選択されることを記述したが、この分野
の当業者であれば、システムの所望の精度によつては、
異なるパラメータと同様に、より少ない又はより多いパ
ラメータが利用できることが理解されよう。同様に、３
乃至６ミクロンの範囲に感度を有する走査型熱イメージ
処理器による正面の観察からの顔のイメージ情報を得る
ことについて討論したが、ｎ−デイメンシヨンのイメー
ジを表す他の形式のバイオセンサばかりでなく、他の形
式の熱イメージ処理器により、他の波長で情報を収集す
ることもできよう。実際に、この発明の技術は、動物、
又は偏頭痛、炎症、関節炎、動脈りゅう。かもじの存
在、など身体の異常を識別するのにも使用することがで
きる。
特定のバイオセンサデータについて記述したが、この
分野の当業者であれば、システムの所望の精度によつて
は、異なるバイオセンサデータの提示と同様に、より少
ない又はより多いバイオセンサを利用することもでき
る。また、参照センサデータの蓄積では、少なくとも25
6×240画素（pixcels）のアレイからの８ビツトデータ
のグレイスケールの記録形式が望ましい。値の表示は多
くの方法で得られ、蓄積できよう。例えば、識別カード
上の情報蓄積手段は、例えば、積層した磁気ストリツ
プ、埋め込んだ集積回路、金属カード上へのレーザによ
る変形によるコード化などがある。
さらに、計算装置は極めて多様で、異なる形式のコン
ピユータとデータ入力装置が使用できる。識別すべき顔
面をイメージングバイオセンサに整列させるために種々
の技術が使用され、種々の相関技術が、最適の一致を得
るためのデータフアイルの検索、又は提出されたカード
とその所持者の比較などに使用することができる。した
がつて、この分野の当業者であれば、請求の範囲に記載
された発明の精神と範囲を離れることなしに、多くのそ
の他の変更、変形をこの明細書記載の発明に行うことが
できる。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 リーデル，ロバート ビー. アメリカ合衆国，22066 バージニア州, グレート ホールズ，スプリングベール ロード 518 (56)参考文献 特開 平３−269716（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−3079（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) G01B 11/24 G06T 7/00

Claims (16)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】バイオセンサデータから個人を識別する方
    法であつて、以下のステツプからなる。 （ａ）個人の熱エネルギパターンに基づき、個人の身体
    の部分の熱イメージを発生させること。 （ｂ）デジタル表示を生成するために、前記熱イメージ
    を処理すること。前記デジタル表示は画素のマトリクス
    からなり、各画素の強度は前記イメージの対応部分の熱
    エネルギのレベルの対応すること。及び、 （ｃ）前記イメージの前記デジタル表示を蓄積するこ
    と。それにより、以後の識別のため、各個人に対しユニ
    ークなデジタル表示を形成し蓄積すること。
  2. 【請求項２】請求項１記載の方法において、更に、測定
    値のばらつきを除くために正規化するステツプを備える
    こと。これにより、個人のユニークな構造的特徴に対応
    する輪郭を備えた基本形状を持つイメージを形成するこ
    と。
  3. 【請求項３】請求項２記載の方法において、前記正規化
    ステツプは、時間と最大のユニークさについて、前記イ
    メージから最小の熱変動区域の抽出することを含むこ
    と。
  4. 【請求項４】請求項３記載の方法において、前記抽出さ
    れたイメージ区域は、眼と鼻を含む個人の顔面からなる
    ものとすること。
  5. 【請求項５】請求項３記載の方法において、前記抽出ス
    テツプは、以下のことにより行なわれること。 （１）イメージの端を検出すること。 （２）その強度レベルに関する前記イメージの垂直及び
    水平軸を定義すること。及び、 （３）前記イメージのはみだし部分を消去すること。
  6. 【請求項６】請求項３記載の方法において、前記正規化
    ステツプは、更に、前記イメージを標準サイズで保存し
    再構築するために、関心ある領域を計測し、関心ある領
    域を拡大縮小することにより、前記イメージを標準化す
    るステツプを含むこと。
  7. 【請求項７】請求項６記載の方法において、前記正規化
    ステツプは、更に、前記イメージの特定の特徴区域と一
    致させて前記イメージを標準ヒストグラムに均等化する
    ステツプを含むこと。
  8. 【請求項８】請求項２記載の方法において、更に、関心
    ある基本図形を含む前記イメージの範囲を識別するステ
    ツプを備えること。
  9. 【請求項９】請求項８記載の方法において、更に、記憶
    装置内のイメージ上の位置に関する基本形状を含む各区
    域の少なくともある部分を蓄積するステツプを備えるこ
    と。
  10. 【請求項１０】請求項９記載の方法において、前記区域
    の各は、幾何学、数学、そして前記区域のビツト−マツ
    プの複製、の１つにより定義されることにより個人の記
    号を作ること。
  11. 【請求項１１】請求項10記載の方法において、更に、個
    人の同一性を確認するため、以前に定義された個人の参
    照記号と個人の現在定義された記号とを比較するステツ
    プを備えること。
  12. 【請求項１２】請求項11記載の方法において、前記比較
    ステツプは、相関技術の使用により達成されること。
  13. 【請求項１３】請求項11記載の方法において、前記比較
    ステツプは、前記基本形状の各の位置と輪郭の一致をと
    るステツプを備えること。
  14. 【請求項１４】請求項13記載の方法において、更に、個
    人の同一性を確認するため、一致の閾値レベルを適宜設
    定するステツプを備えることにより閾値レベルは、個人
    の同一性を確認するために適するものでなければならな
    いとすること。
  15. 【請求項１５】請求項14作成の方法において、前記個人
    の身体の部分は顔面を備え、そして更に、前記正規化さ
    れたイメージは、個人の少なくとも眼と鼻に対応する基
    本形状を含むこと。
  16. 【請求項１６】バイオセンサデータを利用する識別方法
    であつて、以下のステツプからなること。 （ａ）エネルギレスポンスに基づいて目的物のイメージ
    を発生させるため、エネルギ源を持つ識別すべき目的物
    を走査すること。 （ｂ）デジタル表示を生成するために前記アナログイメ
    ージを処理すること。前記デジタル表示は画素のマトリ
    クスを備え、各画素の強度は、前記イメージの対応する
    部分における前記エネルギレスポンスのレベルに対応す
    ること。及び、 （ｃ）前記イメージの前記デジタル表示を蓄積するこ
    と。により、以降の目的物の識別とその目的物の非正常
    性の検出のための、すべて目的物のユニークなデジタル
    表示が生成され、蓄積されること。
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Families Citing this family (109)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10361802B1 (en) 1999-02-01 2019-07-23 Blanding Hovenweep, Llc Adaptive pattern recognition based control system and method
JP2973676B2 (ja) * 1992-01-23 1999-11-08 松下電器産業株式会社 顔画像特徴点抽出装置
GB2264779B (en) * 1992-02-20 1996-05-01 Thermoteknix Systems Ltd Monitoring changes in image characteristics
JP3252381B2 (ja) * 1992-09-08 2002-02-04 ソニー株式会社 パターン認識装置
US5351303A (en) * 1993-02-25 1994-09-27 Willmore Michael R Infra-red imaging and pattern recognition system
CA2125337A1 (en) * 1993-06-30 1994-12-31 Marlin Jay Eller Method and system for searching compressed data
US5574573A (en) * 1993-10-29 1996-11-12 Eastman Kodak Company Compression method for a standardized image library
US5835616A (en) * 1994-02-18 1998-11-10 University Of Central Florida Face detection using templates
US5781650A (en) * 1994-02-18 1998-07-14 University Of Central Florida Automatic feature detection and age classification of human faces in digital images
US5474085A (en) * 1994-02-24 1995-12-12 University Of Prince Edward Island Remote thermographic sensing of livestock
ES2110841T5 (es) * 1994-03-24 2005-12-16 Minnesota Mining And Manufacturing Company Sistema de autenticacion personal biometrica.
US5497430A (en) * 1994-11-07 1996-03-05 Physical Optics Corporation Method and apparatus for image recognition using invariant feature signals
US7152045B2 (en) * 1994-11-28 2006-12-19 Indivos Corporation Tokenless identification system for authorization of electronic transactions and electronic transmissions
FR2736454B1 (fr) * 1995-07-03 1997-08-08 Commissariat Energie Atomique Procede de reconstruction d'images tridimensionnelles sur un objet mobile ou deformable
JPH0991434A (ja) * 1995-09-28 1997-04-04 Hamamatsu Photonics Kk 人物照合装置
US5892838A (en) * 1996-06-11 1999-04-06 Minnesota Mining And Manufacturing Company Biometric recognition using a classification neural network
US6173068B1 (en) 1996-07-29 2001-01-09 Mikos, Ltd. Method and apparatus for recognizing and classifying individuals based on minutiae
US5991429A (en) * 1996-12-06 1999-11-23 Coffin; Jeffrey S. Facial recognition system for security access and identification
US5768647A (en) * 1996-12-06 1998-06-16 Technology Recognition Systems, Inc. Camera positioning assembly
DE19700811A1 (de) * 1997-01-13 1998-07-16 Heinrich Landert Verfahren und Vorrichtung zur Ansteuerung von Türanlage in Abhängigkeit von der Anwesenheit von Personen
US6145738A (en) * 1997-02-06 2000-11-14 Mr. Payroll Corporation Method and apparatus for automatic check cashing
US6149056A (en) 1997-02-06 2000-11-21 Mr. Payroll Corporation Automatic check cashing using biometric identification verification
JPH10322686A (ja) * 1997-05-15 1998-12-04 Niles Parts Co Ltd 画像メモリを備えたドアカメラユニット
US7890158B2 (en) 2001-06-05 2011-02-15 Lumidigm, Inc. Apparatus and method of biometric determination using specialized optical spectroscopy systems
US6628809B1 (en) * 1999-10-08 2003-09-30 Lumidigm, Inc. Apparatus and method for identification of individuals by near-infrared spectrum
US6560352B2 (en) * 1999-10-08 2003-05-06 Lumidigm, Inc. Apparatus and method of biometric identification or verification of individuals using optical spectroscopy
JP3436473B2 (ja) * 1997-06-20 2003-08-11 シャープ株式会社 画像処理装置
US6026188A (en) * 1997-10-10 2000-02-15 Unisys Corporation System and method for recognizing a 3-D object by generating a rotated 2-D image of the object from a set of 2-D enrollment images
US6185316B1 (en) 1997-11-12 2001-02-06 Unisys Corporation Self-authentication apparatus and method
US6178259B1 (en) * 1998-04-17 2001-01-23 Unisys Corporation Method of compensating for pixel histogram distortion in an object recognition system
WO1999057683A1 (en) 1998-05-04 1999-11-11 The Johns Hopkins University Method and apparatus for segmenting small structures in images
US6343140B1 (en) 1998-09-11 2002-01-29 Quid Technologies Llc Method and apparatus for shooting using biometric recognition
US6496594B1 (en) 1998-10-22 2002-12-17 Francine J. Prokoski Method and apparatus for aligning and comparing images of the face and body from different imagers
US6256737B1 (en) 1999-03-09 2001-07-03 Bionetrix Systems Corporation System, method and computer program product for allowing access to enterprise resources using biometric devices
US7305562B1 (en) 1999-03-09 2007-12-04 Citibank, N.A. System, method and computer program product for an authentication management infrastructure
US6298148B1 (en) * 1999-03-22 2001-10-02 General Electric Company Method of registering surfaces using curvature
US7076088B2 (en) * 1999-09-03 2006-07-11 Honeywell International Inc. Near-infrared disguise detection
US6816605B2 (en) 1999-10-08 2004-11-09 Lumidigm, Inc. Methods and systems for biometric identification of individuals using linear optical spectroscopy
US6698653B1 (en) * 1999-10-28 2004-03-02 Mel Diamond Identification method, especially for airport security and the like
US7441263B1 (en) 2000-03-23 2008-10-21 Citibank, N.A. System, method and computer program product for providing unified authentication services for online applications
US7333672B2 (en) * 2000-03-30 2008-02-19 British Telecommunications Public Limited Company Image processing system/network which performs recognition process only upon regions having higher high spatial frequency content
US6895111B1 (en) 2000-05-26 2005-05-17 Kidsmart, L.L.C. Evaluating graphic image files for objectionable content
US6996256B2 (en) * 2000-06-08 2006-02-07 Honeywell International Inc. Detection system and method using thermal image analysis
US7027621B1 (en) * 2001-03-15 2006-04-11 Mikos, Ltd. Method and apparatus for operator condition monitoring and assessment
US7181017B1 (en) 2001-03-23 2007-02-20 David Felsher System and method for secure three-party communications
US6850147B2 (en) 2001-04-02 2005-02-01 Mikos, Ltd. Personal biometric key
US7111980B2 (en) 2001-04-19 2006-09-26 Honeywell International Inc. System and method using thermal image analysis and slope threshold classification for polygraph testing
US6854879B2 (en) 2001-04-19 2005-02-15 Honeywell International Inc. System and method using thermal image analysis for polygraph testing
US20030048904A1 (en) * 2001-09-07 2003-03-13 Po-Tong Wang Web-based biometric authorization apparatus
US7136513B2 (en) * 2001-11-08 2006-11-14 Pelco Security identification system
US7305108B2 (en) * 2001-11-08 2007-12-04 Pelco Security identification system
US20030154201A1 (en) * 2002-02-13 2003-08-14 Canon Kabushiki Kaisha Data storage format for topography data
US7620212B1 (en) 2002-08-13 2009-11-17 Lumidigm, Inc. Electro-optical sensor
DE50212936D1 (de) * 2002-10-24 2008-12-04 L 1 Identity Solutions Ag Prüfung von Bildaufnahmen von Personen
US9818136B1 (en) 2003-02-05 2017-11-14 Steven M. Hoffberg System and method for determining contingent relevance
JP4397212B2 (ja) * 2003-02-05 2010-01-13 富士フイルム株式会社 本人認証装置
JP4406547B2 (ja) * 2003-03-03 2010-01-27 富士フイルム株式会社 Ｉｄカード作成装置、ｉｄカード、顔認証端末装置、顔認証装置およびシステム
GB0306356D0 (en) * 2003-03-20 2003-04-23 Qinetiq Ltd Biometric verification apparatus and method
US7545963B2 (en) 2003-04-04 2009-06-09 Lumidigm, Inc. Texture-biometrics sensor
US7668350B2 (en) 2003-04-04 2010-02-23 Lumidigm, Inc. Comparative texture analysis of tissue for biometric spoof detection
US7627151B2 (en) 2003-04-04 2009-12-01 Lumidigm, Inc. Systems and methods for improved biometric feature definition
US7394919B2 (en) 2004-06-01 2008-07-01 Lumidigm, Inc. Multispectral biometric imaging
US7539330B2 (en) 2004-06-01 2009-05-26 Lumidigm, Inc. Multispectral liveness determination
US7347365B2 (en) 2003-04-04 2008-03-25 Lumidigm, Inc. Combined total-internal-reflectance and tissue imaging systems and methods
US7751594B2 (en) 2003-04-04 2010-07-06 Lumidigm, Inc. White-light spectral biometric sensors
US7460696B2 (en) 2004-06-01 2008-12-02 Lumidigm, Inc. Multispectral imaging biometrics
WO2004090786A2 (en) 2003-04-04 2004-10-21 Lumidigm, Inc. Multispectral biometric sensor
JP4200055B2 (ja) * 2003-06-12 2008-12-24 日立オムロンターミナルソリューションズ株式会社 紙幣取引システム
WO2005020030A2 (en) * 2003-08-22 2005-03-03 University Of Houston Multi-modal face recognition
US7008386B2 (en) * 2003-08-26 2006-03-07 Acor Orthopaedic, Inc. Foot orthotic
US7920725B2 (en) * 2003-09-09 2011-04-05 Fujifilm Corporation Apparatus, method, and program for discriminating subjects
US20050123182A1 (en) * 2003-12-03 2005-06-09 Avision Inc. Temperature sensor
US7263213B2 (en) 2003-12-11 2007-08-28 Lumidigm, Inc. Methods and systems for estimation of personal characteristics from biometric measurements
WO2005064525A1 (en) * 2003-12-30 2005-07-14 Kield Martin Kieldsen A method and apparatus for providing information relating to a body part of a person, such as for identifying the person
JP4359652B2 (ja) * 2004-01-22 2009-11-04 聰 西野 男女識別方法
JP2005259049A (ja) * 2004-03-15 2005-09-22 Omron Corp 顔面照合装置
DE102004039937A1 (de) * 2004-08-18 2006-02-23 Hoffmann, André Verfahren und System zur Identifikation, Verifikation, Erkennung und Wiedererkennung
EP1730666A1 (de) * 2004-03-29 2006-12-13 André Hoffmann Verfahren und system zur identifikation, verifikation, erkennung und wiedererkennung
US7508965B2 (en) 2004-06-01 2009-03-24 Lumidigm, Inc. System and method for robust fingerprint acquisition
US20110163163A1 (en) * 2004-06-01 2011-07-07 Lumidigm, Inc. Multispectral barcode imaging
US8229185B2 (en) 2004-06-01 2012-07-24 Lumidigm, Inc. Hygienic biometric sensors
US8787630B2 (en) 2004-08-11 2014-07-22 Lumidigm, Inc. Multispectral barcode imaging
US7792333B2 (en) * 2004-10-19 2010-09-07 Sri International Method and apparatus for person identification
US7138905B2 (en) 2004-11-18 2006-11-21 Honeywell International Inc. Controlled environment thermal image detection system and methods regarding same
US7367944B2 (en) * 2004-12-13 2008-05-06 Tel Hashomer Medical Research Infrastructure And Services Ltd. Method and system for monitoring ablation of tissues
US7801338B2 (en) 2005-04-27 2010-09-21 Lumidigm, Inc. Multispectral biometric sensors
US20070038118A1 (en) * 2005-08-10 2007-02-15 Depue Marshall Thomas Subcutaneous tissue imager
US20070071288A1 (en) * 2005-09-29 2007-03-29 Quen-Zong Wu Facial features based human face recognition method
US8874477B2 (en) 2005-10-04 2014-10-28 Steven Mark Hoffberg Multifactorial optimization system and method
KR20070081773A (ko) * 2006-02-13 2007-08-17 스마트 와이어레스 가부시키가이샤 적외선 얼굴 인증장치, 이를 구비하는 휴대 단말기 및보안장치
US7995808B2 (en) 2006-07-19 2011-08-09 Lumidigm, Inc. Contactless multispectral biometric capture
US8175346B2 (en) 2006-07-19 2012-05-08 Lumidigm, Inc. Whole-hand multispectral biometric imaging
CN103336941A (zh) 2006-07-19 2013-10-02 光谱辨识公司 多重生物测定多谱成像器
US8355545B2 (en) 2007-04-10 2013-01-15 Lumidigm, Inc. Biometric detection using spatial, temporal, and/or spectral techniques
US7804984B2 (en) 2006-07-31 2010-09-28 Lumidigm, Inc. Spatial-spectral fingerprint spoof detection
US7801339B2 (en) 2006-07-31 2010-09-21 Lumidigm, Inc. Biometrics with spatiospectral spoof detection
CN101641049A (zh) 2007-03-21 2010-02-03 光谱辨识公司 基于局部一致特征的生物测定
WO2008130906A1 (en) * 2007-04-17 2008-10-30 Mikos, Ltd. System and method for using three dimensional infrared imaging to provide psychological profiles of individuals
US7844085B2 (en) * 2007-06-07 2010-11-30 Seiko Epson Corporation Pairwise feature learning with boosting for use in face detection
JP4751442B2 (ja) * 2008-12-24 2011-08-17 株式会社東芝 映像監視システム
US20110047384A1 (en) * 2009-08-21 2011-02-24 Qualcomm Incorporated Establishing an ad hoc network using face recognition
CN102576408A (zh) 2009-08-26 2012-07-11 光谱辨识公司 多路复用的生物计量成像和双成像器生物计量传感器
CN101789078B (zh) * 2010-03-01 2012-07-18 江西财经大学 鲁棒红外人脸识别方法
US8570149B2 (en) 2010-03-16 2013-10-29 Lumidigm, Inc. Biometric imaging using an optical adaptive interface
JP5698293B2 (ja) * 2013-03-25 2015-04-08 富士フイルム株式会社 携帯型医用画像表示端末及びその作動方法
US9322647B2 (en) * 2013-03-28 2016-04-26 International Business Machines Corporation Determining camera height using distributions of object heights and object image heights
US9852324B2 (en) 2015-12-08 2017-12-26 Intel Corporation Infrared image based facial analysis
CN111144331B (zh) * 2019-12-27 2023-06-13 中国计量大学 手肘静脉图像肘正中静脉的识别方法及手肘图像采集装置
CN111653012B (zh) * 2020-05-29 2022-06-07 浙江大华技术股份有限公司 闸机控制方法、闸机及具有存储功能的装置

Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3611290A (en) * 1968-06-03 1971-10-05 North American Rockwell Fingerprint minutiae reading device
SE365325B (ja) * 1971-11-04 1974-03-18 Rothfjell R
US3968475A (en) * 1974-11-11 1976-07-06 Sperry Rand Corporation Digital processor for extracting data from a binary image
US4135147A (en) * 1976-09-10 1979-01-16 Rockwell International Corporation Minutiae pattern matcher
DE2848325A1 (de) * 1978-11-08 1980-05-22 Philips Patentverwaltung Waermebildgeraet zum erfassen und erkennen eines waermeziels
US4445516A (en) * 1980-05-29 1984-05-01 Carl Zeiss-Stiftung Process for the digitization and display of thermographic records
US4521861A (en) * 1982-04-30 1985-06-04 Texas Instruments Incorporated Method and apparatus for enhancing radiometric imaging
US4646352A (en) * 1982-06-28 1987-02-24 Nec Corporation Method and device for matching fingerprints with precise minutia pairs selected from coarse pairs
US4525859A (en) * 1982-09-03 1985-06-25 Bowles Romald E Pattern recognition system
EP0210988B1 (en) * 1984-03-20 1989-07-05 National Research Development Corporation Method and apparatus for the identification of individuals
BR8807142A (pt) * 1987-07-22 1989-10-17 Etc Armazenagem e recuperacao de informacao de identificacao
US4975969A (en) * 1987-10-22 1990-12-04 Peter Tal Method and apparatus for uniquely identifying individuals by particular physical characteristics and security system utilizing the same
US4868651A (en) * 1988-05-17 1989-09-19 S&S Inficon, Inc. Digital radiography with image brightness and contrast normalization
GB2219905A (en) * 1988-06-17 1989-12-20 Philips Electronic Associated Target detection system
US4858000A (en) * 1988-09-14 1989-08-15 A. C. Nielsen Company Image recognition audience measurement system and method
US5072120A (en) * 1989-02-09 1991-12-10 Siewick Joseph T Electromagnetic imager device
GB8910749D0 (en) * 1989-05-10 1989-06-28 Sherman Robin L Methods and apparatus for obtaining information for characterising a person or animal
DE3919265A1 (de) * 1989-06-13 1990-12-20 Krupp Atlas Elektronik Gmbh Opto-elektronische ausblickbaugruppe

Also Published As

Publication number Publication date
EP0533891A1 (en) 1993-03-31
US5163094A (en) 1992-11-10
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WO1992016910A1 (en) 1992-10-01
EP0533891A4 (en) 1993-07-07
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DE69232024T2 (de) 2002-04-18
CA2083380A1 (en) 1992-09-21
CA2083380C (en) 1999-08-10
EP0533891B1 (en) 2001-08-29

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