JP2967012B2 - 個人認識装置 - Google Patents
個人認識装置Info
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- JP2967012B2 JP2967012B2 JP5000872A JP87293A JP2967012B2 JP 2967012 B2 JP2967012 B2 JP 2967012B2 JP 5000872 A JP5000872 A JP 5000872A JP 87293 A JP87293 A JP 87293A JP 2967012 B2 JP2967012 B2 JP 2967012B2
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- 210000001747 pupil Anatomy 0.000 claims description 22
- 210000000744 eyelid Anatomy 0.000 claims description 18
- 238000000034 method Methods 0.000 description 13
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 8
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 6
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 3
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000003213 activating effect Effects 0.000 description 1
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 210000000088 lip Anatomy 0.000 description 1
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、ある人の顔の動きを
伴う特定部位たとえば瞼、瞳孔または唇を撮像し、その
画像に係る時系列順の各時点の動的データ、たとえば瞼
の開閉状態、閃光時の瞳孔の開度、または所定発音時の
唇形状に係るデータに基づいて、その人が予め登録され
た複数個人の一人であると特定する方式をとることによ
って、盗用，悪用の恐れがなく、しかも比較的簡単に認
識率の向上が図れる個人認識装置に関する。
伴う特定部位たとえば瞼、瞳孔または唇を撮像し、その
画像に係る時系列順の各時点の動的データ、たとえば瞼
の開閉状態、閃光時の瞳孔の開度、または所定発音時の
唇形状に係るデータに基づいて、その人が予め登録され
た複数個人の一人であると特定する方式をとることによ
って、盗用，悪用の恐れがなく、しかも比較的簡単に認
識率の向上が図れる個人認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来方法として、(1) 個人カードを用い
る方法、(2) 暗証コードを入力する方法、(3) 顔の静止
画像による方法、(4) 音声認識に基づく方法などがあ
る。ここで、(1) は、個人に固有なコードを書き込んで
あるカードを認識装置に挿入し、コードを読み取らせ、
予め登録してあるコードと照合する方法である。(2)
は、予め登録してある暗証コードを本人に入力させて照
合する方法である。(3) は、ＴＶカメラによって顔を撮
像して静止画像を求め、予め登録してある各個人の静止
画像と照合する方法である。(4) は、所定の音声を出さ
せてみて、音声分析して特徴を抽出し、予め登録してあ
る各個人の音声特徴と照合する方法である。
る方法、(2) 暗証コードを入力する方法、(3) 顔の静止
画像による方法、(4) 音声認識に基づく方法などがあ
る。ここで、(1) は、個人に固有なコードを書き込んで
あるカードを認識装置に挿入し、コードを読み取らせ、
予め登録してあるコードと照合する方法である。(2)
は、予め登録してある暗証コードを本人に入力させて照
合する方法である。(3) は、ＴＶカメラによって顔を撮
像して静止画像を求め、予め登録してある各個人の静止
画像と照合する方法である。(4) は、所定の音声を出さ
せてみて、音声分析して特徴を抽出し、予め登録してあ
る各個人の音声特徴と照合する方法である。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】従来の方法には次のよ
うな欠点がある。(1) ，(2) では、盗用される恐れがあ
り、(3) では、登録された個人の顔写真ないし似顔画
や、個人に似せた人形が悪用される恐れがある。(4) は
有効であるが、技術的に複雑で認識率が低く、これを高
めようとすると、迅速性に欠け、コストがかかる等の不
利がある。
うな欠点がある。(1) ，(2) では、盗用される恐れがあ
り、(3) では、登録された個人の顔写真ないし似顔画
や、個人に似せた人形が悪用される恐れがある。(4) は
有効であるが、技術的に複雑で認識率が低く、これを高
めようとすると、迅速性に欠け、コストがかかる等の不
利がある。
【０００４】この発明の課題は、従来の技術がもつ以上
の問題点を解消し、盗用，悪用の恐れがなく、しかも比
較的簡単に認識率の向上が図れる個人認識装置を提供す
ることにある。
の問題点を解消し、盗用，悪用の恐れがなく、しかも比
較的簡単に認識率の向上が図れる個人認識装置を提供す
ることにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】請求項１に係る個人認識
装置は、顔の特定部位を撮像する撮像部と；この撮像部
の出力に基づいて、特定部位画像に係る時系列順の各時
点の動的データを求め、この各動的データに基づいて動
的特徴値を得る抽出部と；この抽出部による動的特徴値
と、予め登録された複数個人の対応する動的特徴値とを
比較する比較部と；その比較による整合度合に基づい
て、撮像された人が登録された内の一個人であると特定
する判定部と；を備える。
装置は、顔の特定部位を撮像する撮像部と；この撮像部
の出力に基づいて、特定部位画像に係る時系列順の各時
点の動的データを求め、この各動的データに基づいて動
的特徴値を得る抽出部と；この抽出部による動的特徴値
と、予め登録された複数個人の対応する動的特徴値とを
比較する比較部と；その比較による整合度合に基づい
て、撮像された人が登録された内の一個人であると特定
する判定部と；を備える。
【０００６】請求項２に係る個人認識装置は、請求項１
に記載の装置において、特定部位が、瞼であり、動的デ
ータが、瞼の開閉状態に係る。請求項３に係る個人認識
装置は、請求項１に記載の装置において、特定部位が、
瞳孔であり、動的データが、閃光時の瞳孔の開度に係
る。
に記載の装置において、特定部位が、瞼であり、動的デ
ータが、瞼の開閉状態に係る。請求項３に係る個人認識
装置は、請求項１に記載の装置において、特定部位が、
瞳孔であり、動的データが、閃光時の瞳孔の開度に係
る。
【０００７】請求項４に係る個人認識装置は、請求項１
に記載の装置において、特定部位が、唇であり、動的デ
ータが、所定発音時の形状に係る。
に記載の装置において、特定部位が、唇であり、動的デ
ータが、所定発音時の形状に係る。
【０００８】
【作用】請求項１ないし４のいずれかの項に係る個人認
識装置では、撮像部によって、顔の特定部位たとえば、
瞼、瞳孔または唇が撮像され、抽出部によって、撮像部
の出力に基づいて、特定部位画像に係る時系列順の各時
点の動的データ、たとえば瞼の開閉状態、閃光時の瞳孔
の開度、または所定発音時の唇形状が求められ、次にこ
の各動的データに基づいて動的特徴値が得られる。比較
部によって、抽出部による動的特徴値と、予め登録され
た複数個人の対応する動的特徴値とが比較され、判定部
によって、比較による整合度合に基づいて、撮像された
人が登録された内の一個人であると特定される。
識装置では、撮像部によって、顔の特定部位たとえば、
瞼、瞳孔または唇が撮像され、抽出部によって、撮像部
の出力に基づいて、特定部位画像に係る時系列順の各時
点の動的データ、たとえば瞼の開閉状態、閃光時の瞳孔
の開度、または所定発音時の唇形状が求められ、次にこ
の各動的データに基づいて動的特徴値が得られる。比較
部によって、抽出部による動的特徴値と、予め登録され
た複数個人の対応する動的特徴値とが比較され、判定部
によって、比較による整合度合に基づいて、撮像された
人が登録された内の一個人であると特定される。
【０００９】
【実施例】この発明に係る個人認識装置の実施例につい
て、以下に図を参照しながら説明する。図１は実施例の
構成を示すブロック図である。図において、起動部8
は、撮像用照明としての閃光光源10を起動( 点灯) させ
る。ＴＶカメラ1 は、対象としての人の顔20の、動きを
伴う特定部位である瞳の瞳孔を撮像する。なお、顔20の
特定部位には、瞳孔の外に瞼や唇がある。Ａ／Ｄ変換器
2 は、ＴＶカメラ1 のアナログの映像信号をディジタル
化する。前処理部3 は、ディジタル化された映像信号に
対し雑音除去, 歪み補正, ２値化などの前処理をする。
つづく画像メモリ4 は、前処理されたディジタル化映像
信号を画像データとして格納する。
て、以下に図を参照しながら説明する。図１は実施例の
構成を示すブロック図である。図において、起動部8
は、撮像用照明としての閃光光源10を起動( 点灯) させ
る。ＴＶカメラ1 は、対象としての人の顔20の、動きを
伴う特定部位である瞳の瞳孔を撮像する。なお、顔20の
特定部位には、瞳孔の外に瞼や唇がある。Ａ／Ｄ変換器
2 は、ＴＶカメラ1 のアナログの映像信号をディジタル
化する。前処理部3 は、ディジタル化された映像信号に
対し雑音除去, 歪み補正, ２値化などの前処理をする。
つづく画像メモリ4 は、前処理されたディジタル化映像
信号を画像データとして格納する。
【００１０】抽出部5 は、瞳の瞳孔の画像に係る時系列
順の各時点の動的データとしての瞳孔の開度( 直径) を
求めるとともに、この各動的データに所定の演算を施す
ことによって、動的特徴値としての瞳孔開度の平均変化
率を抽出する。なお、顔20の特定部位が瞼のときには、
動的データは、瞼の開閉状態で、動的特徴値は、瞼の開
閉周期や、この周期のうちで瞼が開いている時間の割合
などが選ばれる。特定部位が唇のときには、動的データ
は、所定発声時の形状で、動的特徴値は、唇の幅に対す
る開き寸法の割合の最大値が選ばれる。比較部6 は、抽
出部5 による動的特徴値としての瞳孔開度の平均変化率
と、予め登録された複数個人の対応する瞳孔開度の平均
変化率とを比較する。
順の各時点の動的データとしての瞳孔の開度( 直径) を
求めるとともに、この各動的データに所定の演算を施す
ことによって、動的特徴値としての瞳孔開度の平均変化
率を抽出する。なお、顔20の特定部位が瞼のときには、
動的データは、瞼の開閉状態で、動的特徴値は、瞼の開
閉周期や、この周期のうちで瞼が開いている時間の割合
などが選ばれる。特定部位が唇のときには、動的データ
は、所定発声時の形状で、動的特徴値は、唇の幅に対す
る開き寸法の割合の最大値が選ばれる。比較部6 は、抽
出部5 による動的特徴値としての瞳孔開度の平均変化率
と、予め登録された複数個人の対応する瞳孔開度の平均
変化率とを比較する。
【００１１】判定部7 は、その比較による整合度合に基
づいて、撮像された人が登録された内の一個人であると
特定する。起動部8 、ＴＶカメラ1 および画像メモリ4
は、制御部9 によって全体的な動作の調和がとれるよう
に制御される。すなわち、起動部8 の作動と、ＴＶカメ
ラ1 の撮像開始と、画像メモリ4 への各画像データの取
り込みとについて、その各タイミングがとられる。な
お、制御部9 の動作は、人による押しボタンスイッチ11
の操作に基づいて開始される。
づいて、撮像された人が登録された内の一個人であると
特定する。起動部8 、ＴＶカメラ1 および画像メモリ4
は、制御部9 によって全体的な動作の調和がとれるよう
に制御される。すなわち、起動部8 の作動と、ＴＶカメ
ラ1 の撮像開始と、画像メモリ4 への各画像データの取
り込みとについて、その各タイミングがとられる。な
お、制御部9 の動作は、人による押しボタンスイッチ11
の操作に基づいて開始される。
【００１２】次に、実施例の動作について、図２の動作
を示すフローチャートを参照しながら説明する。なお、
実施例では、特定部位が瞳孔で、その開度( 直径) の変
化率を動的データとしてとる。図において、ステップＳ
1 で、時間間隔ΔT 時系列順の各時点の番号i を、i ＝
1 と初期化する。ステップＳ2 で、瞳孔の開度Ｄi を入
力し、次のステップＳ3 で、Ｒi ＝( Ｄi −Ｄi-1)/ Δ
T の演算によって、動的特徴値を求めるための中間値Ｒ
i を得る。このＲi は、各時点における瞳孔の開度変化
率を表す。各ステップＳ4,Ｓ5 をへて、ステップＳ3 の
演算処理をすべての時点について繰り返す。ここで、Ａ
は最終時点の番号である。ステップＳ6で、以上で得ら
れた各Ｒi に係る平均値を求める演算を施して最終的な
動的特徴値Ｒm を求める。すなわち、Ｒm ＝( ΣＲi)/
(Ａ−１）である。ここまでの処理は、図１における抽
出部５が担当する。
を示すフローチャートを参照しながら説明する。なお、
実施例では、特定部位が瞳孔で、その開度( 直径) の変
化率を動的データとしてとる。図において、ステップＳ
1 で、時間間隔ΔT 時系列順の各時点の番号i を、i ＝
1 と初期化する。ステップＳ2 で、瞳孔の開度Ｄi を入
力し、次のステップＳ3 で、Ｒi ＝( Ｄi −Ｄi-1)/ Δ
T の演算によって、動的特徴値を求めるための中間値Ｒ
i を得る。このＲi は、各時点における瞳孔の開度変化
率を表す。各ステップＳ4,Ｓ5 をへて、ステップＳ3 の
演算処理をすべての時点について繰り返す。ここで、Ａ
は最終時点の番号である。ステップＳ6で、以上で得ら
れた各Ｒi に係る平均値を求める演算を施して最終的な
動的特徴値Ｒm を求める。すなわち、Ｒm ＝( ΣＲi)/
(Ａ−１）である。ここまでの処理は、図１における抽
出部５が担当する。
【００１３】以下の処理によって、先に得られた動的特
徴値Ｒm を、登録された各個人ごとの動的特徴値と比較
して個人を特定する。すなわち、ステップＳ7 で、個人
に付けた番号j を初期化する。ステップＳ8 で、撮像に
基づくＲm と、登録された個人に係る対応する動的特徴
値Ｒj との差が、しきい値Ｕ以下かどうかが判断され
る。ＹＥＳなら、ステップＳ９で、個人の特定がされて
終了である。ＮＯなら、各ステップＳ10, Ｓ11をへて次
々の登録個人に移り、ステップＳ8 と同様の判断が繰り
返される。最終番号Ｂまで比較して、ステップＳ8 の結
果がＮＯなら、ステップＳ12で、特定不能にして終了で
ある。以上の処理は、図１における比較部６および判定
部７が担当する。
徴値Ｒm を、登録された各個人ごとの動的特徴値と比較
して個人を特定する。すなわち、ステップＳ7 で、個人
に付けた番号j を初期化する。ステップＳ8 で、撮像に
基づくＲm と、登録された個人に係る対応する動的特徴
値Ｒj との差が、しきい値Ｕ以下かどうかが判断され
る。ＹＥＳなら、ステップＳ９で、個人の特定がされて
終了である。ＮＯなら、各ステップＳ10, Ｓ11をへて次
々の登録個人に移り、ステップＳ8 と同様の判断が繰り
返される。最終番号Ｂまで比較して、ステップＳ8 の結
果がＮＯなら、ステップＳ12で、特定不能にして終了で
ある。以上の処理は、図１における比較部６および判定
部７が担当する。
【００１４】ところで、特定部位が瞼のときには、ステ
ップＳ2 におけるＤi として、各時点での瞼の開閉の各
状態がとられ、ステップＳ3 を経ることなく、ステップ
Ｓ6で、動的特徴値として瞼の開閉周期を求める演算が
おこなわれる。また、特定部位が唇のときには、ステッ
プＳ2 におけるＤi として、所定発声時の各時点での唇
の幅と開き寸法とがとられ、ステップＳ3 で、中間特徴
値としての唇の幅に対する開き寸法の割合を求める演算
がなされ、ステップＳ6 で、最終的な動的特徴値として
の、唇の幅に対する開き寸法の割合の最大値が選択され
る。
ップＳ2 におけるＤi として、各時点での瞼の開閉の各
状態がとられ、ステップＳ3 を経ることなく、ステップ
Ｓ6で、動的特徴値として瞼の開閉周期を求める演算が
おこなわれる。また、特定部位が唇のときには、ステッ
プＳ2 におけるＤi として、所定発声時の各時点での唇
の幅と開き寸法とがとられ、ステップＳ3 で、中間特徴
値としての唇の幅に対する開き寸法の割合を求める演算
がなされ、ステップＳ6 で、最終的な動的特徴値として
の、唇の幅に対する開き寸法の割合の最大値が選択され
る。
【００１５】
【発明の効果】請求項１ないし４のいずれかの項に係る
個人認識装置では、撮像部によって、顔の特定部位たと
えば、瞼、瞳孔または唇が撮像され、抽出部によって、
撮像部の出力に基づいて、特定部位画像に係る時系列順
の各時点の動的データ、たとえば瞼の開閉状態、閃光時
の瞳孔の開度、または所定発音時の唇形状が求められる
とともに、この各動的データに基づき動的特徴値が得ら
れる。比較部によって、抽出部による動的特徴値と、予
め登録された複数個人の対応する動的特徴値とが比較さ
れ、判定部によって、比較による整合度合に基づいて、
撮像された人が登録された内の一個人であると特定され
る。
個人認識装置では、撮像部によって、顔の特定部位たと
えば、瞼、瞳孔または唇が撮像され、抽出部によって、
撮像部の出力に基づいて、特定部位画像に係る時系列順
の各時点の動的データ、たとえば瞼の開閉状態、閃光時
の瞳孔の開度、または所定発音時の唇形状が求められる
とともに、この各動的データに基づき動的特徴値が得ら
れる。比較部によって、抽出部による動的特徴値と、予
め登録された複数個人の対応する動的特徴値とが比較さ
れ、判定部によって、比較による整合度合に基づいて、
撮像された人が登録された内の一個人であると特定され
る。
【００１６】したがって、顔の特定部位画像の各時点の
動的データに基づいて所定演算された動的特徴値には、
各個人固有な特徴が反映されるから、ほとんど盗用，悪
用は不可能で、しかも認識率が高い。また、画像処理に
より比較的簡単に、また確実に特徴が抽出され、登録さ
れた特徴との比較が可能であるから、迅速かつ低コスト
で実施できる。この個人認識装置は、入室や入門の管
理、金融機関での預金，払出し処理などに幅広く活用で
きる。
動的データに基づいて所定演算された動的特徴値には、
各個人固有な特徴が反映されるから、ほとんど盗用，悪
用は不可能で、しかも認識率が高い。また、画像処理に
より比較的簡単に、また確実に特徴が抽出され、登録さ
れた特徴との比較が可能であるから、迅速かつ低コスト
で実施できる。この個人認識装置は、入室や入門の管
理、金融機関での預金，払出し処理などに幅広く活用で
きる。
【図１】本発明に係る実施例の構成を示すブロック図
【図２】実施例の動作を示すフローチャート
１ ＴＶカメラ ２ Ａ／Ｄ変換器 ３ 前処理部 ４ 画像メモリ ５ 抽出部 ６ 比較部 ７ 判定部 ８ 起動部 ９ 制御部 １０ 閃光光源 １１ 押しボタンスイッチ ２０ 顔
Claims (4)
- 【請求項１】顔の特定部位を撮像する撮像部と；この撮
像部の出力に基づいて、特定部位画像に係る時系列順の
各時点の動的データを求め、この各動的データに基づい
て動的特徴値を得る抽出部と；この抽出部による動的特
徴値と、予め登録された複数個人の対応する動的特徴値
とを比較する比較部と；その比較による整合度合に基づ
いて、撮像された人が登録された内の一個人であると特
定する判定部と；を備えることを特徴とする個人認識装
置。 - 【請求項２】請求項１に記載の装置において、特定部位
は、瞼であり、動的データは、瞼の開閉状態に係ること
を特徴とする個人認識装置。 - 【請求項３】請求項１に記載の装置において、特定部位
は、瞳孔であり、動的データは、閃光時の瞳孔の開度に
係ることを特徴とする個人認識装置。 - 【請求項４】請求項１に記載の装置において、特定部位
は、唇であり、動的データは、所定発音時の形状に係る
ことを特徴とする個人認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5000872A JP2967012B2 (ja) | 1993-01-07 | 1993-01-07 | 個人認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5000872A JP2967012B2 (ja) | 1993-01-07 | 1993-01-07 | 個人認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06203145A JPH06203145A (ja) | 1994-07-22 |
| JP2967012B2 true JP2967012B2 (ja) | 1999-10-25 |
Family
ID=11485766
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5000872A Expired - Lifetime JP2967012B2 (ja) | 1993-01-07 | 1993-01-07 | 個人認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2967012B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004167227A (ja) * | 2002-11-07 | 2004-06-17 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 個人認証方法、虹彩登録装置、虹彩認証装置および個人認証プログラム |
| US7796784B2 (en) | 2002-11-07 | 2010-09-14 | Panasonic Corporation | Personal authentication method for certificating individual iris |
Families Citing this family (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4619384B2 (ja) * | 1999-04-09 | 2011-01-26 | アイリテック株式会社 | 虹彩同定システム |
| JP2001195594A (ja) * | 1999-04-09 | 2001-07-19 | Iritech Inc | 虹彩同定システム及び虹彩認識によって人を同定する方法 |
| JP4006192B2 (ja) * | 1999-04-09 | 2007-11-14 | アイリテック株式会社 | 虹彩認識システム及び方法 |
| KR20010006976A (ko) * | 1999-04-09 | 2001-01-26 | 김대훈 | 홍채인식시스템 |
| JP4617121B2 (ja) * | 2004-09-01 | 2011-01-19 | 学校法人東京理科大学 | 個人認証装置及び個人認証方法 |
| US8543833B2 (en) * | 2010-12-29 | 2013-09-24 | Microsoft Corporation | User identification with biokinematic input |
| US10075384B2 (en) | 2013-03-15 | 2018-09-11 | Advanced Elemental Technologies, Inc. | Purposeful computing |
| US9904579B2 (en) | 2013-03-15 | 2018-02-27 | Advanced Elemental Technologies, Inc. | Methods and systems for purposeful computing |
| US9721086B2 (en) | 2013-03-15 | 2017-08-01 | Advanced Elemental Technologies, Inc. | Methods and systems for secure and reliable identity-based computing |
| US9378065B2 (en) | 2013-03-15 | 2016-06-28 | Advanced Elemental Technologies, Inc. | Purposeful computing |
| KR20240011235A (ko) * | 2014-09-13 | 2024-01-25 | 어드밴스드 엘리멘탈 테크놀로지스 인코포레이티드 | 보안 및 신뢰성있는 아이덴티티 기반 컴퓨팅을 위한 방법들 및 시스템들 |
| JP6962551B2 (ja) * | 2017-09-06 | 2021-11-05 | 学校法人 関西大学 | 瞳孔反応を用いた情報処理システム |
| WO2023225078A1 (en) | 2022-05-20 | 2023-11-23 | Advanced Elemental Technologies, Inc. | Systems and methods for a connected computing resource and event/activity identification information infrastructure using near existential or existential biometric identification of humans |
-
1993
- 1993-01-07 JP JP5000872A patent/JP2967012B2/ja not_active Expired - Lifetime
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Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH06203145A (ja) | 1994-07-22 |
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