JP3500461B2 - 個人認識装置 - Google Patents
個人認識装置Info
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- JP3500461B2 JP3500461B2 JP06272297A JP6272297A JP3500461B2 JP 3500461 B2 JP3500461 B2 JP 3500461B2 JP 06272297 A JP06272297 A JP 06272297A JP 6272297 A JP6272297 A JP 6272297A JP 3500461 B2 JP3500461 B2 JP 3500461B2
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- 210000001508 eye Anatomy 0.000 claims description 58
- 210000003128 head Anatomy 0.000 claims description 42
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 28
- 208000016339 iris pattern Diseases 0.000 description 99
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- 210000005252 bulbus oculi Anatomy 0.000 description 1
Landscapes
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Collating Specific Patterns (AREA)
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、人の生態的特徴を
用いて個人認識を行う個人認識装置に関し、更に詳しく
は眼球の虹彩(以下、アイリスと言う。)を用いて個人
を認識する個人認識装置に関する。
用いて個人認識を行う個人認識装置に関し、更に詳しく
は眼球の虹彩(以下、アイリスと言う。)を用いて個人
を認識する個人認識装置に関する。
【0002】
【従来の技術】図22は、従来の一例の個人認識装置の
ブロック図である。この個人認識装置1000は、対象
者の映像を撮り込むカメラ10と、カメラ10によって
撮り込まれた映像に対して前処理を行ってアイリスを切
り出すアイリス前処理部41と、切り出されたアイリス
の特徴を抽出してコード化(以下、アイリスパターンと
言う。)するアイリス特徴抽出部42と、予め取得され
た多数の利用者のアイリスパターンを記憶するアイリス
特徴辞書44と、前記対象者のアイリスパターンを前記
アイリス特徴辞書44に記憶されている各利用者のアイ
リスパターンと照合して両アイリスパターンの間の類似
度を求めるアイリス特徴照合部43と、前記類似度に基
づいて対象者が利用者として予め登録されているか否か
を判定する判定部50とを具備して構成される。
ブロック図である。この個人認識装置1000は、対象
者の映像を撮り込むカメラ10と、カメラ10によって
撮り込まれた映像に対して前処理を行ってアイリスを切
り出すアイリス前処理部41と、切り出されたアイリス
の特徴を抽出してコード化(以下、アイリスパターンと
言う。)するアイリス特徴抽出部42と、予め取得され
た多数の利用者のアイリスパターンを記憶するアイリス
特徴辞書44と、前記対象者のアイリスパターンを前記
アイリス特徴辞書44に記憶されている各利用者のアイ
リスパターンと照合して両アイリスパターンの間の類似
度を求めるアイリス特徴照合部43と、前記類似度に基
づいて対象者が利用者として予め登録されているか否か
を判定する判定部50とを具備して構成される。
【0003】図23は、上記個人認識装置1000にお
いて利用者のアイリスパターンを登録するための動作を
示すフローチャートである。ステップS1では、カメラ
10は、利用者の頭部を含む映像を撮り込む。ステップ
S3では、アイリス前処理部41は、前記映像から頭部
の映像を切り出す。
いて利用者のアイリスパターンを登録するための動作を
示すフローチャートである。ステップS1では、カメラ
10は、利用者の頭部を含む映像を撮り込む。ステップ
S3では、アイリス前処理部41は、前記映像から頭部
の映像を切り出す。
【0004】ステップS4では、アイリス前処理部41
は、前記頭部の映像から目の映像を切り出す。ステップ
S5では、アイリス前処理部41は、前記目の映像から
瞳孔の映像を切り出す。ステップS6では、アイリス前
処理部41は、前記目の映像および瞳孔の映像からアイ
リスの映像を切り出す。
は、前記頭部の映像から目の映像を切り出す。ステップ
S5では、アイリス前処理部41は、前記目の映像から
瞳孔の映像を切り出す。ステップS6では、アイリス前
処理部41は、前記目の映像および瞳孔の映像からアイ
リスの映像を切り出す。
【0005】ステップS7では、アイリス特徴抽出部4
2は、前記アイリスの映像からアイリスの特徴を抽出
し、正規化およびコード化して利用者のアイリスパター
ンとしてアイリス特徴辞書44に書き込む。また、アイ
リス特徴辞書44には、利用者の氏名や、ID番号や、
撮影の日付などが書き込まれる。上記アイリスパターン
は、例えば256バイトの情報であり、必要な分析帯の
分割や、ガボールフィルタなどを用いることにより抽出
することができる。
2は、前記アイリスの映像からアイリスの特徴を抽出
し、正規化およびコード化して利用者のアイリスパター
ンとしてアイリス特徴辞書44に書き込む。また、アイ
リス特徴辞書44には、利用者の氏名や、ID番号や、
撮影の日付などが書き込まれる。上記アイリスパターン
は、例えば256バイトの情報であり、必要な分析帯の
分割や、ガボールフィルタなどを用いることにより抽出
することができる。
【0006】なお、利用者の数をn人とすると、上記登
録処理を各利用者に対して繰り返すことにより、アイリ
ス特徴辞書44にn人のアイリスパターンと、氏名と、
ID番号と、撮影の日付とが書き込まれる。図24は、
上記個人認識装置1000において対象者の個人認識を
行うための動作を示すフローチャートである。
録処理を各利用者に対して繰り返すことにより、アイリ
ス特徴辞書44にn人のアイリスパターンと、氏名と、
ID番号と、撮影の日付とが書き込まれる。図24は、
上記個人認識装置1000において対象者の個人認識を
行うための動作を示すフローチャートである。
【0007】ステップS1では、カメラ10は、対象者
の頭部を含む映像を撮り込む。ステップS3では、アイ
リス前処理部41は、前記映像から頭部の映像を切り出
す。ステップS4では、アイリス前処理部41は、前記
頭部の映像から目の映像を切り出す。
の頭部を含む映像を撮り込む。ステップS3では、アイ
リス前処理部41は、前記映像から頭部の映像を切り出
す。ステップS4では、アイリス前処理部41は、前記
頭部の映像から目の映像を切り出す。
【0008】ステップS5では、アイリス前処理部41
は、前記目の映像から瞳孔の映像を切り出す。ステップ
S6では、アイリス前処理部41は、前記目の映像およ
び瞳孔の映像からアイリスの映像を切り出す。ステップ
S8では、アイリス特徴抽出部42は、前記アイリスの
映像からアイリスの特徴を抽出し、正規化およびコード
化して対象者のアイリスパターンとする。
は、前記目の映像から瞳孔の映像を切り出す。ステップ
S6では、アイリス前処理部41は、前記目の映像およ
び瞳孔の映像からアイリスの映像を切り出す。ステップ
S8では、アイリス特徴抽出部42は、前記アイリスの
映像からアイリスの特徴を抽出し、正規化およびコード
化して対象者のアイリスパターンとする。
【0009】ステップS9では、アイリス特徴照合部4
3は、対象者のアイリスパターンをアイリス特徴辞書4
4に書き込まれているn人の利用者のアイリスパターン
と照合して両アイリスパターンの類似度を求めて判定部
50に渡す。なお、非類似度の尺度としてハミング距離
の距離値を用いるのが一般的である。また、アイリス特
徴照合部43は、第1位または上位m(mは任意)位の
類似度を前記判定部50に渡す。
3は、対象者のアイリスパターンをアイリス特徴辞書4
4に書き込まれているn人の利用者のアイリスパターン
と照合して両アイリスパターンの類似度を求めて判定部
50に渡す。なお、非類似度の尺度としてハミング距離
の距離値を用いるのが一般的である。また、アイリス特
徴照合部43は、第1位または上位m(mは任意)位の
類似度を前記判定部50に渡す。
【0010】ステップS10では、判定部50は、上記
類似度を所定のしきい値と比較することにより対象者の
アイリスパターンが利用者としてアイリス特徴辞書44
に書き込まれているアイリスパターンと一致するか否か
を判定してその判定の結果を出力する。なお、前記しき
い値は、1つまたは複数であり、例えば統計的にまたは
実験の結果に基づいて決める。
類似度を所定のしきい値と比較することにより対象者の
アイリスパターンが利用者としてアイリス特徴辞書44
に書き込まれているアイリスパターンと一致するか否か
を判定してその判定の結果を出力する。なお、前記しき
い値は、1つまたは複数であり、例えば統計的にまたは
実験の結果に基づいて決める。
【0011】
【発明が解決しようとする課題】上記従来の個人認識装
置では、対象者のアイリスパターンを全ての利用者のア
イリスパターンと照合して、対象者が利用者か否かを判
定する。しかし、対象者のアイリスパターンを全ての利
用者のアイリスパターンと照合すると、個人認識処理に
時間がかかってしまう。例えば、金融機関などの場合
は、利用者は数十万にもなるので、個人認識処理を行っ
ている間に対象者を待たせる必要があり、対象者に負担
がかかってしまう。
置では、対象者のアイリスパターンを全ての利用者のア
イリスパターンと照合して、対象者が利用者か否かを判
定する。しかし、対象者のアイリスパターンを全ての利
用者のアイリスパターンと照合すると、個人認識処理に
時間がかかってしまう。例えば、金融機関などの場合
は、利用者は数十万にもなるので、個人認識処理を行っ
ている間に対象者を待たせる必要があり、対象者に負担
がかかってしまう。
【0012】なお、照合を高速に行うハードヴェアを用
いることで、処理時間を短縮することができるが、装置
が高価や大型になってしまう。そこで、本発明の目的
は、構成が安価および小型で、かつ、処理時間を短縮す
ることができるようにした個人認識装置を提供すること
にある。
いることで、処理時間を短縮することができるが、装置
が高価や大型になってしまう。そこで、本発明の目的
は、構成が安価および小型で、かつ、処理時間を短縮す
ることができるようにした個人認識装置を提供すること
にある。
【0013】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明は、対象者の映像からアイリスの特徴を抽出
するアイリス特徴抽出手段と、対象者のアイリスの特徴
を登録時に記憶した多数の利用者のアイリスの特徴と照
合して類似度を求めるアイリス照合手段と、前記類似度
に基づいて前記対象者が利用者か否かを判定する判定手
段とを備えた個人認識装置において、対象者の映像から
顔貌の特徴を抽出する顔貌特徴抽出手段と、対象者の顔
貌の特徴を登録時に記憶した多数の利用者の顔貌の特徴
と照合して前記アイリス照合手段で対象者のアイリスの
特徴と照合するための利用者を選択する利用者選択部と
を具備したことを特徴とする個人認識装置を提供する。
め、本発明は、対象者の映像からアイリスの特徴を抽出
するアイリス特徴抽出手段と、対象者のアイリスの特徴
を登録時に記憶した多数の利用者のアイリスの特徴と照
合して類似度を求めるアイリス照合手段と、前記類似度
に基づいて前記対象者が利用者か否かを判定する判定手
段とを備えた個人認識装置において、対象者の映像から
顔貌の特徴を抽出する顔貌特徴抽出手段と、対象者の顔
貌の特徴を登録時に記憶した多数の利用者の顔貌の特徴
と照合して前記アイリス照合手段で対象者のアイリスの
特徴と照合するための利用者を選択する利用者選択部と
を具備したことを特徴とする個人認識装置を提供する。
【0014】上記個人認識装置では、利用者選択部は、
例えば、対象者の顔貌の特徴を登録時に記憶したn人の
利用者の顔貌の特徴と照合して両顔貌間の類似度を求
め、その類似度の上位k(kは任意)位の類似度に対応
する利用者j人を対象者のアイリスパターンの照合を行
うための候補者として選択する。このため、対象者のア
イリスパターンをj(j<n)人の利用者のアイリスパ
ターンと照合すればよいので、処理時間を短縮すること
ができることとなる。
例えば、対象者の顔貌の特徴を登録時に記憶したn人の
利用者の顔貌の特徴と照合して両顔貌間の類似度を求
め、その類似度の上位k(kは任意)位の類似度に対応
する利用者j人を対象者のアイリスパターンの照合を行
うための候補者として選択する。このため、対象者のア
イリスパターンをj(j<n)人の利用者のアイリスパ
ターンと照合すればよいので、処理時間を短縮すること
ができることとなる。
【0015】なお、顔貌の特徴として、例えば頭部の縦
幅と横幅の比を用いる。これにより、照合するためのデ
ータの量が少なくなるため、アイリスパターンを照合す
るよりも少ない時間で処理が終了する。
幅と横幅の比を用いる。これにより、照合するためのデ
ータの量が少なくなるため、アイリスパターンを照合す
るよりも少ない時間で処理が終了する。
【0016】
【発明の実施の形態】以下、図に示す実施の形態により
本発明をさらに詳細に説明する。なお、これにより本発
明が限定されるものではない。 −第1の実施の形態− 図1は、本発明の第1の実施の形態の個人認識装置のブ
ロック図である。
本発明をさらに詳細に説明する。なお、これにより本発
明が限定されるものではない。 −第1の実施の形態− 図1は、本発明の第1の実施の形態の個人認識装置のブ
ロック図である。
【0017】この個人認識装置100は、対象者の映像
を撮り込むカメラ10と、カメラ10によって撮り込ま
れた映像を後述の顔貌認識部30とアイリス認識部40
に分配するカメラ出力分配部20と、判定部50とを具
備して構成される。前記顔貌認識部30は、前記映像に
対して前処理を行って顔貌を切り出す顔貌前処理部31
と、切り出された顔貌の特徴を抽出してコード化(以
下、顔貌パターンと言う。)する顔貌特徴抽出部32
と、予め取得された多数の利用者の顔貌パターンを記憶
する顔貌特徴辞書34と、前記対象者の顔貌パターンを
前記顔貌特徴辞書34に記憶されている各利用者の顔貌
パターンと照合して両アイリスパターンの間の顔貌類似
度を求めて前記アイリス認識部40に出力する顔貌特徴
照合部43とを具備して構成される。
を撮り込むカメラ10と、カメラ10によって撮り込ま
れた映像を後述の顔貌認識部30とアイリス認識部40
に分配するカメラ出力分配部20と、判定部50とを具
備して構成される。前記顔貌認識部30は、前記映像に
対して前処理を行って顔貌を切り出す顔貌前処理部31
と、切り出された顔貌の特徴を抽出してコード化(以
下、顔貌パターンと言う。)する顔貌特徴抽出部32
と、予め取得された多数の利用者の顔貌パターンを記憶
する顔貌特徴辞書34と、前記対象者の顔貌パターンを
前記顔貌特徴辞書34に記憶されている各利用者の顔貌
パターンと照合して両アイリスパターンの間の顔貌類似
度を求めて前記アイリス認識部40に出力する顔貌特徴
照合部43とを具備して構成される。
【0018】前記アイリス認識部40は、前記映像に対
して前処理を行ってアイリスを切り出すアイリス前処理
部41と、切り出されたアイリスの特徴を抽出してコー
ド化(以下、アイリスパターンと言う。)するアイリス
特徴抽出部42と、予め取得された多数の利用者のアイ
リスパターンを記憶するアイリス特徴辞書44と、前記
顔貌類似度に基づいて前記アイリス特徴辞書44に記憶
されている各利用者のアイリスパターンの中から前記対
象者のアイリスパターンを照合するための候補者を選択
しかつ前記対象者のアイリスパターンをそれらの候補者
のアイリスパターンと照合して両アイリスパターンの間
のアイリス類似度を求めるアイリス特徴照合部43とを
具備して構成される。
して前処理を行ってアイリスを切り出すアイリス前処理
部41と、切り出されたアイリスの特徴を抽出してコー
ド化(以下、アイリスパターンと言う。)するアイリス
特徴抽出部42と、予め取得された多数の利用者のアイ
リスパターンを記憶するアイリス特徴辞書44と、前記
顔貌類似度に基づいて前記アイリス特徴辞書44に記憶
されている各利用者のアイリスパターンの中から前記対
象者のアイリスパターンを照合するための候補者を選択
しかつ前記対象者のアイリスパターンをそれらの候補者
のアイリスパターンと照合して両アイリスパターンの間
のアイリス類似度を求めるアイリス特徴照合部43とを
具備して構成される。
【0019】前記判定部50は、前記アイリス類似度に
基づいて対象者が利用者として予め登録されているか否
かを判定する。図2は、上記個人認識装置100におい
て利用者のアイリスパターンと顔貌パターンを登録する
ための動作を示すフローチャートである。ステップS1
では、カメラ10は、図3に示すように、利用者の頭部
を含む映像を撮り込む。
基づいて対象者が利用者として予め登録されているか否
かを判定する。図2は、上記個人認識装置100におい
て利用者のアイリスパターンと顔貌パターンを登録する
ための動作を示すフローチャートである。ステップS1
では、カメラ10は、図3に示すように、利用者の頭部
を含む映像を撮り込む。
【0020】ステップS2では、カメラ出力分配部20
は、前記映像を顔貌認識部30と、アイリス認識部40
とに分配する。ステップS3では、アイリス前処理部4
1は、前記映像から頭部の映像を切り出す。ステップS
4では、アイリス前処理部41は、図4に示すように、
前記頭部の映像から目の映像を切り出す。
は、前記映像を顔貌認識部30と、アイリス認識部40
とに分配する。ステップS3では、アイリス前処理部4
1は、前記映像から頭部の映像を切り出す。ステップS
4では、アイリス前処理部41は、図4に示すように、
前記頭部の映像から目の映像を切り出す。
【0021】ステップS5では、アイリス前処理部41
は、前記目の映像から瞳孔の映像を切り出す。ステップ
S6では、アイリス前処理部41は、図5に示すよう
に、前記目の映像および瞳孔の映像からアイリスの映像
を切り出す。ステップS7では、アイリス特徴抽出部4
2は、前記アイリスの映像からアイリスの特徴を抽出
し、正規化およびコード化して利用者のアイリスパター
ンとしてアイリス特徴辞書44に書き込む。また、アイ
リス特徴辞書44には、利用者の氏名や、ID番号や、
撮影の日付などが書き込まれる。
は、前記目の映像から瞳孔の映像を切り出す。ステップ
S6では、アイリス前処理部41は、図5に示すよう
に、前記目の映像および瞳孔の映像からアイリスの映像
を切り出す。ステップS7では、アイリス特徴抽出部4
2は、前記アイリスの映像からアイリスの特徴を抽出
し、正規化およびコード化して利用者のアイリスパター
ンとしてアイリス特徴辞書44に書き込む。また、アイ
リス特徴辞書44には、利用者の氏名や、ID番号や、
撮影の日付などが書き込まれる。
【0022】上記アイリスパターンは、例えば256バ
イトの情報であり、必要な分析帯の分割や、ガボールフ
ィルタなどを用いることにより抽出することができる。
なお、利用者の数をn人とすると、上記登録処理を各利
用者に対して繰り返すことにより、アイリス特徴辞書4
4にn人のアイリスパターンと、氏名と、ID番号と、
撮影の日付とが書き込まれる。
イトの情報であり、必要な分析帯の分割や、ガボールフ
ィルタなどを用いることにより抽出することができる。
なお、利用者の数をn人とすると、上記登録処理を各利
用者に対して繰り返すことにより、アイリス特徴辞書4
4にn人のアイリスパターンと、氏名と、ID番号と、
撮影の日付とが書き込まれる。
【0023】一方、ステップS20では、顔貌前処理部
31は、図6に示すように、前記映像から頭部の輪郭T
を抽出する。ステップS21では、顔貌特徴抽出部32
は、図7に示すように、重心点Gにおける輪郭Tの縦幅
Anと横幅Bnを求める。ステップS22では、顔貌特
徴抽出部32は、前記縦幅Anと横幅Bnから利用者の
頭部比 Hn=An/Bn を求め、正規化およびコード化して利用者の顔貌パター
ンとして前記顔貌特徴辞書34に書き込む。また、前記
顔貌特徴辞書34には、利用者のID番号もが書き込ま
れる。
31は、図6に示すように、前記映像から頭部の輪郭T
を抽出する。ステップS21では、顔貌特徴抽出部32
は、図7に示すように、重心点Gにおける輪郭Tの縦幅
Anと横幅Bnを求める。ステップS22では、顔貌特
徴抽出部32は、前記縦幅Anと横幅Bnから利用者の
頭部比 Hn=An/Bn を求め、正規化およびコード化して利用者の顔貌パター
ンとして前記顔貌特徴辞書34に書き込む。また、前記
顔貌特徴辞書34には、利用者のID番号もが書き込ま
れる。
【0024】なお、利用者の数をn人とすると、上記登
録処理を各利用者に対して繰り返すことにより、アイリ
ス特徴辞書44には利用者n人のアイリスパターンと、
氏名と、ID番号と、撮影の日付とが書き込まれ、顔貌
特徴辞書34には利用者n人の顔貌パターンとID番号
とが書き込まれる。図8は、上記個人認識装置100に
おいて対象者の個人認識を行うための動作を示すフロー
チャートである。
録処理を各利用者に対して繰り返すことにより、アイリ
ス特徴辞書44には利用者n人のアイリスパターンと、
氏名と、ID番号と、撮影の日付とが書き込まれ、顔貌
特徴辞書34には利用者n人の顔貌パターンとID番号
とが書き込まれる。図8は、上記個人認識装置100に
おいて対象者の個人認識を行うための動作を示すフロー
チャートである。
【0025】ステップS1では、カメラ10は、対象者
の頭部を含む映像を撮り込む。ステップS2では、カメ
ラ出力分配部20は、前記映像を顔貌認識部30と、ア
イリス認識部40とに分配する。ステップS3では、ア
イリス前処理部41は、前記映像から頭部の映像を切り
出す。
の頭部を含む映像を撮り込む。ステップS2では、カメ
ラ出力分配部20は、前記映像を顔貌認識部30と、ア
イリス認識部40とに分配する。ステップS3では、ア
イリス前処理部41は、前記映像から頭部の映像を切り
出す。
【0026】ステップS4では、アイリス前処理部41
は、前記頭部の映像から目の映像を切り出す。ステップ
S5では、アイリス前処理部41は、前記目の映像から
瞳孔の映像を切り出す。ステップS6では、アイリス前
処理部41は、前記目の映像および瞳孔の映像からアイ
リスの映像を切り出す。
は、前記頭部の映像から目の映像を切り出す。ステップ
S5では、アイリス前処理部41は、前記目の映像から
瞳孔の映像を切り出す。ステップS6では、アイリス前
処理部41は、前記目の映像および瞳孔の映像からアイ
リスの映像を切り出す。
【0027】ステップS8では、アイリス特徴抽出部4
2は、前記アイリスの映像からアイリスの特徴を抽出
し、正規化およびコード化して対象者のアイリスパター
ンとする。一方、ステップS30では、顔貌前処理部3
1は、前記映像から頭部の輪郭を抽出する。
2は、前記アイリスの映像からアイリスの特徴を抽出
し、正規化およびコード化して対象者のアイリスパター
ンとする。一方、ステップS30では、顔貌前処理部3
1は、前記映像から頭部の輪郭を抽出する。
【0028】ステップS31では、顔貌特徴抽出部32
は、重心点における輪郭の縦幅Aと横幅Bを求める。ス
テップS32では、顔貌特徴抽出部32は、前記縦幅A
と横幅Bから対象者の頭部比 H=A/B を求め、正規化およびコード化して対象者の顔貌パター
ンとする。
は、重心点における輪郭の縦幅Aと横幅Bを求める。ス
テップS32では、顔貌特徴抽出部32は、前記縦幅A
と横幅Bから対象者の頭部比 H=A/B を求め、正規化およびコード化して対象者の顔貌パター
ンとする。
【0029】ステップS33では、顔貌特徴照合部33
は、対象者の顔貌パターンを顔貌特徴辞書34に書き込
まれているn人の利用者の顔貌パターンと照合し、前記
対象者の頭部比Hを中心とする所定の範囲内に頭部比H
nを有する利用者をアイリスパターンの照合のための候
補者とし、それら候補者のID番号を顔貌特徴辞書34
から取得して前記アイリス特徴照合部43に渡す。な
お、この顔貌パターンの照合では頭部比Hのみを照合す
るため、アイリスパターンを照合するよりも少ない時間
で処理が終了する。
は、対象者の顔貌パターンを顔貌特徴辞書34に書き込
まれているn人の利用者の顔貌パターンと照合し、前記
対象者の頭部比Hを中心とする所定の範囲内に頭部比H
nを有する利用者をアイリスパターンの照合のための候
補者とし、それら候補者のID番号を顔貌特徴辞書34
から取得して前記アイリス特徴照合部43に渡す。な
お、この顔貌パターンの照合では頭部比Hのみを照合す
るため、アイリスパターンを照合するよりも少ない時間
で処理が終了する。
【0030】ステップS9では、アイリス特徴照合部4
3は、候補者のID番号に対応する利用者のアイリスパ
ターンを前記アイリス特徴辞書44から呼び出す。ステ
ップS10では、アイリス特徴照合部43は、候補者の
ID番号に対応する利用者のアイリスパターンをアイリ
ス特徴辞書44から呼び出し、対象者のアイリスパター
ンをそれらの利用者のアイリスパターンと照合して両ア
イリスパターンの類似度を求めて判定部50に渡す。な
お、非類似度の尺度としてハミング距離の距離値を用い
るのが一般的である。また、アイリス特徴照合部43
は、第1位または上位m(mは任意)位の類似度を前記
判定部50に渡す。
3は、候補者のID番号に対応する利用者のアイリスパ
ターンを前記アイリス特徴辞書44から呼び出す。ステ
ップS10では、アイリス特徴照合部43は、候補者の
ID番号に対応する利用者のアイリスパターンをアイリ
ス特徴辞書44から呼び出し、対象者のアイリスパター
ンをそれらの利用者のアイリスパターンと照合して両ア
イリスパターンの類似度を求めて判定部50に渡す。な
お、非類似度の尺度としてハミング距離の距離値を用い
るのが一般的である。また、アイリス特徴照合部43
は、第1位または上位m(mは任意)位の類似度を前記
判定部50に渡す。
【0031】ステップS11では、判定部50は、上記
類似度を所定のしきい値と比較することにより対象者の
アイリスパターンが利用者としてアイリス特徴辞書44
に書き込まれているアイリスパターンと一致するか否か
を判定してその判定の結果を出力する。なお、前記しき
い値は、1つまたは複数であり、例えば統計的にまたは
実験の結果に基づいて決める。
類似度を所定のしきい値と比較することにより対象者の
アイリスパターンが利用者としてアイリス特徴辞書44
に書き込まれているアイリスパターンと一致するか否か
を判定してその判定の結果を出力する。なお、前記しき
い値は、1つまたは複数であり、例えば統計的にまたは
実験の結果に基づいて決める。
【0032】上記個人認識装置100では、アイリス特
徴照合部43が、対象者のアイリスパターンを、顔貌特
徴照合部33で頭部の輪郭の縦幅および横幅の比に基づ
いて選択された利用者のアイリスパターンとのみ照合す
る。このため、装置の規模や価格が増加することなく、
処理時間を短縮することができるようになる。 −第2の実施の形態− 図9は、本発明の第2の実施の形態の個人認識装置のブ
ロック図である。
徴照合部43が、対象者のアイリスパターンを、顔貌特
徴照合部33で頭部の輪郭の縦幅および横幅の比に基づ
いて選択された利用者のアイリスパターンとのみ照合す
る。このため、装置の規模や価格が増加することなく、
処理時間を短縮することができるようになる。 −第2の実施の形態− 図9は、本発明の第2の実施の形態の個人認識装置のブ
ロック図である。
【0033】この個人認識装置200では、顔貌撮影用
カメラ11は対象者の顔貌の映像を撮り込んで顔貌認識
部30に渡し、アイリス撮影用カメラ12は対象者の目
の映像を撮り込んでアイリス認識部40に渡す。これ以
外の構成は上記第1の実施の形態の個人認識装置100
と同様であるため、その説明を省略する。また、登録処
理と個人認識処理の動作も前述の図2と図8と同様であ
るため、その説明を省略する。
カメラ11は対象者の顔貌の映像を撮り込んで顔貌認識
部30に渡し、アイリス撮影用カメラ12は対象者の目
の映像を撮り込んでアイリス認識部40に渡す。これ以
外の構成は上記第1の実施の形態の個人認識装置100
と同様であるため、その説明を省略する。また、登録処
理と個人認識処理の動作も前述の図2と図8と同様であ
るため、その説明を省略する。
【0034】上記個人認識装置200では、顔貌の映像
と目の映像を別々に撮り込む。このため、特殊なカメラ
を用いる必要がなくなり、市販のカメラを用いることが
できるので、装置のコストダウンが可能となる。 −第3の実施の形態− 図10は、本発明の第3の実施の形態の個人認識装置の
ブロック図である。
と目の映像を別々に撮り込む。このため、特殊なカメラ
を用いる必要がなくなり、市販のカメラを用いることが
できるので、装置のコストダウンが可能となる。 −第3の実施の形態− 図10は、本発明の第3の実施の形態の個人認識装置の
ブロック図である。
【0035】この個人認識装置300は、対象者の映像
を撮り込むカメラ10と、カメラ10によって撮り込ま
れた映像を後述の位置要素認識部60とアイリス認識部
40に分配するカメラ出力分配部20と、判定部50と
を具備して構成される。前記位置要素認識部60は、前
記映像に対して前処理を行って顔貌を切り出す顔貌前処
理部61と、切り出された顔貌の位置要素の特徴を抽出
してコード化(以下、顔貌パターンと言う。)する位置
要素特徴抽出部62と、予め取得された多数の利用者の
顔貌パターンを記憶する位置要素特徴辞書64と、前記
対象者の顔貌パターンを前記位置要素特徴辞書64に記
憶されている各利用者の顔貌パターンと照合して両アイ
リスパターンの間の顔貌類似度を求めて前記アイリス認
識部40に出力する位置要素特徴照合部63とを具備し
て構成される。
を撮り込むカメラ10と、カメラ10によって撮り込ま
れた映像を後述の位置要素認識部60とアイリス認識部
40に分配するカメラ出力分配部20と、判定部50と
を具備して構成される。前記位置要素認識部60は、前
記映像に対して前処理を行って顔貌を切り出す顔貌前処
理部61と、切り出された顔貌の位置要素の特徴を抽出
してコード化(以下、顔貌パターンと言う。)する位置
要素特徴抽出部62と、予め取得された多数の利用者の
顔貌パターンを記憶する位置要素特徴辞書64と、前記
対象者の顔貌パターンを前記位置要素特徴辞書64に記
憶されている各利用者の顔貌パターンと照合して両アイ
リスパターンの間の顔貌類似度を求めて前記アイリス認
識部40に出力する位置要素特徴照合部63とを具備し
て構成される。
【0036】前記アイリス認識部40は、前記映像に対
して前処理を行ってアイリスを切り出すアイリス前処理
部41と、切り出されたアイリスの特徴を抽出してコー
ド化(以下、アイリスパターンと言う。)するアイリス
特徴抽出部42と、予め取得された多数の利用者のアイ
リスパターンを記憶するアイリス特徴辞書44と、前記
顔貌類似度に基づいて前記アイリス特徴辞書44に記憶
されている各利用者のアイリスパターンの中から前記対
象者のアイリスパターンを照合するための候補者を選択
しかつ前記対象者のアイリスパターンをそれらの候補者
のアイリスパターンと照合して両アイリスパターンの間
のアイリス類似度を求めるアイリス特徴照合部43とを
具備して構成される。
して前処理を行ってアイリスを切り出すアイリス前処理
部41と、切り出されたアイリスの特徴を抽出してコー
ド化(以下、アイリスパターンと言う。)するアイリス
特徴抽出部42と、予め取得された多数の利用者のアイ
リスパターンを記憶するアイリス特徴辞書44と、前記
顔貌類似度に基づいて前記アイリス特徴辞書44に記憶
されている各利用者のアイリスパターンの中から前記対
象者のアイリスパターンを照合するための候補者を選択
しかつ前記対象者のアイリスパターンをそれらの候補者
のアイリスパターンと照合して両アイリスパターンの間
のアイリス類似度を求めるアイリス特徴照合部43とを
具備して構成される。
【0037】前記判定部50は、前記アイリス類似度に
基づいて対象者が利用者として予め登録されているか否
かを判定する。図11は、上記個人認識装置300にお
いて利用者のアイリスパターンと顔貌パターンを登録す
るための動作を示すフローチャートである。ステップS
1では、カメラ10は、利用者の頭部を含む映像を撮り
込む。
基づいて対象者が利用者として予め登録されているか否
かを判定する。図11は、上記個人認識装置300にお
いて利用者のアイリスパターンと顔貌パターンを登録す
るための動作を示すフローチャートである。ステップS
1では、カメラ10は、利用者の頭部を含む映像を撮り
込む。
【0038】ステップS2では、カメラ出力分配部20
は、前記映像を位置要素認識部60と、アイリス認識部
40とに分配する。ステップS3では、アイリス前処理
部41は、前記映像から頭部の映像を切り出す。ステッ
プS4では、アイリス前処理部41は、前記頭部の映像
から目の映像を切り出す。
は、前記映像を位置要素認識部60と、アイリス認識部
40とに分配する。ステップS3では、アイリス前処理
部41は、前記映像から頭部の映像を切り出す。ステッ
プS4では、アイリス前処理部41は、前記頭部の映像
から目の映像を切り出す。
【0039】ステップS5では、アイリス前処理部41
は、前記目の映像から瞳孔の映像を切り出す。ステップ
S6では、アイリス前処理部41は、前記目の映像およ
び瞳孔の映像からアイリスの映像を切り出す。ステップ
S7では、アイリス特徴抽出部42は、前記アイリスの
映像からアイリスの特徴を抽出し、正規化およびコード
化して利用者のアイリスパターンとしてアイリス特徴辞
書44に書き込む。また、アイリス特徴辞書44には、
利用者の氏名や、ID番号や、撮影の日付などが書き込
まれる。
は、前記目の映像から瞳孔の映像を切り出す。ステップ
S6では、アイリス前処理部41は、前記目の映像およ
び瞳孔の映像からアイリスの映像を切り出す。ステップ
S7では、アイリス特徴抽出部42は、前記アイリスの
映像からアイリスの特徴を抽出し、正規化およびコード
化して利用者のアイリスパターンとしてアイリス特徴辞
書44に書き込む。また、アイリス特徴辞書44には、
利用者の氏名や、ID番号や、撮影の日付などが書き込
まれる。
【0040】上記アイリスパターンは、例えば256バ
イトの情報であり、必要な分析帯の分割や、ガボールフ
ィルタなどを用いることにより抽出することができる。
なお、利用者の数をn人とすると、上記登録処理を各利
用者に対して繰り返すことにより、アイリス特徴辞書4
4に利用者n人のアイリスパターンと、氏名と、ID番
号と、撮影の日付とが書き込まれる。
イトの情報であり、必要な分析帯の分割や、ガボールフ
ィルタなどを用いることにより抽出することができる。
なお、利用者の数をn人とすると、上記登録処理を各利
用者に対して繰り返すことにより、アイリス特徴辞書4
4に利用者n人のアイリスパターンと、氏名と、ID番
号と、撮影の日付とが書き込まれる。
【0041】一方、ステップS40では、顔貌前処理部
61は、前記映像から利用者の頭部の映像を切り出す。
ステップS41では、顔貌前処理部61は、図12に示
すように、前記頭部の映像から目や、鼻や、口などの輪
郭を抽出する。ステップS42では、位置要素特徴抽出
部62は、図13に示すように、目と目の間の目間隔C
nを求め、正規化およびコード化して利用者の顔貌パタ
ーンとして前記位置要素特徴辞書64に書き込む。ま
た、前記位置要素特徴辞書64には、利用者のID番号
もが書き込まれる。
61は、前記映像から利用者の頭部の映像を切り出す。
ステップS41では、顔貌前処理部61は、図12に示
すように、前記頭部の映像から目や、鼻や、口などの輪
郭を抽出する。ステップS42では、位置要素特徴抽出
部62は、図13に示すように、目と目の間の目間隔C
nを求め、正規化およびコード化して利用者の顔貌パタ
ーンとして前記位置要素特徴辞書64に書き込む。ま
た、前記位置要素特徴辞書64には、利用者のID番号
もが書き込まれる。
【0042】なお、利用者の数をn人とすると、上記登
録処理を各利用者に対して繰り返すことにより、アイリ
ス特徴辞書44には利用者n人のアイリスパターンと、
氏名と、ID番号と、撮影の日付とが書き込まれ、位置
要素特徴辞書64には利用者n人の顔貌パターンとID
番号とが書き込まれる。図14は、上記個人認識装置3
00において対象者の個人認識を行うための動作を示す
フローチャートである。
録処理を各利用者に対して繰り返すことにより、アイリ
ス特徴辞書44には利用者n人のアイリスパターンと、
氏名と、ID番号と、撮影の日付とが書き込まれ、位置
要素特徴辞書64には利用者n人の顔貌パターンとID
番号とが書き込まれる。図14は、上記個人認識装置3
00において対象者の個人認識を行うための動作を示す
フローチャートである。
【0043】ステップS1では、カメラ10は、対象者
の頭部を含む映像を撮り込む。ステップS2では、カメ
ラ出力分配部20は、前記映像を位置要素認識部60
と、アイリス認識部40とに分配する。ステップS3で
は、アイリス前処理部41は、前記映像から頭部の映像
を切り出す。
の頭部を含む映像を撮り込む。ステップS2では、カメ
ラ出力分配部20は、前記映像を位置要素認識部60
と、アイリス認識部40とに分配する。ステップS3で
は、アイリス前処理部41は、前記映像から頭部の映像
を切り出す。
【0044】ステップS4では、アイリス前処理部41
は、前記頭部の映像から目の映像を切り出す。ステップ
S5では、アイリス前処理部41は、前記目の映像から
瞳孔の映像を切り出す。ステップS6では、アイリス前
処理部41は、前記目の映像および瞳孔の映像からアイ
リスの映像を切り出す。
は、前記頭部の映像から目の映像を切り出す。ステップ
S5では、アイリス前処理部41は、前記目の映像から
瞳孔の映像を切り出す。ステップS6では、アイリス前
処理部41は、前記目の映像および瞳孔の映像からアイ
リスの映像を切り出す。
【0045】ステップS8では、アイリス特徴抽出部4
2は、前記アイリスの映像からアイリスの特徴を抽出
し、正規化およびコード化して対象者のアイリスパター
ンとする。一方、ステップS50では、顔貌前処理部6
1は、前記映像から利用者の頭部の映像を切り出す。
2は、前記アイリスの映像からアイリスの特徴を抽出
し、正規化およびコード化して対象者のアイリスパター
ンとする。一方、ステップS50では、顔貌前処理部6
1は、前記映像から利用者の頭部の映像を切り出す。
【0046】ステップS51では、顔貌前処理部61
は、前記頭部の映像から目や、鼻や、口などの輪郭を抽
出する。ステップS52では、位置要素特徴抽出部62
は、目と目の間の目間隔Cを求め、正規化およびコード
化して対象者の顔貌パターンとする。ステップS53で
は、位置要素照合部63は、対象者の顔貌パターンを位
置要素特徴辞書64に書き込まれているn人の利用者の
顔貌パターンと照合し、前記対象者の目間隔Cを中心と
する所定の範囲内に目間隔Cnを有する利用者をアイリ
スパターンの照合のための候補者とし、それら候補者の
ID番号を位置要素特徴辞書64から取得して前記アイ
リス特徴照合部43に渡す。なお、この顔貌パターンの
照合では目間隔Cのみを照合するため、アイリスパター
ンを照合するよりも少ない時間で処理が終了する。
は、前記頭部の映像から目や、鼻や、口などの輪郭を抽
出する。ステップS52では、位置要素特徴抽出部62
は、目と目の間の目間隔Cを求め、正規化およびコード
化して対象者の顔貌パターンとする。ステップS53で
は、位置要素照合部63は、対象者の顔貌パターンを位
置要素特徴辞書64に書き込まれているn人の利用者の
顔貌パターンと照合し、前記対象者の目間隔Cを中心と
する所定の範囲内に目間隔Cnを有する利用者をアイリ
スパターンの照合のための候補者とし、それら候補者の
ID番号を位置要素特徴辞書64から取得して前記アイ
リス特徴照合部43に渡す。なお、この顔貌パターンの
照合では目間隔Cのみを照合するため、アイリスパター
ンを照合するよりも少ない時間で処理が終了する。
【0047】ステップS9では、アイリス特徴照合部4
3は、候補者のID番号に対応する利用者のアイリスパ
ターンを前記アイリス特徴辞書44から呼び出す。ステ
ップS10では、アイリス特徴照合部43は、候補者の
ID番号に対応する利用者のアイリスパターンをアイリ
ス特徴辞書44から呼び出し、対象者のアイリスパター
ンをそれらの利用者のアイリスパターンと照合して両ア
イリスパターンの類似度を求めて判定部50に渡す。な
お、非類似度の尺度としてハミング距離の距離値を用い
るのが一般的である。また、アイリス特徴照合部43
は、第1位または上位m(mは任意)位の類似度を前記
判定部50に渡す。
3は、候補者のID番号に対応する利用者のアイリスパ
ターンを前記アイリス特徴辞書44から呼び出す。ステ
ップS10では、アイリス特徴照合部43は、候補者の
ID番号に対応する利用者のアイリスパターンをアイリ
ス特徴辞書44から呼び出し、対象者のアイリスパター
ンをそれらの利用者のアイリスパターンと照合して両ア
イリスパターンの類似度を求めて判定部50に渡す。な
お、非類似度の尺度としてハミング距離の距離値を用い
るのが一般的である。また、アイリス特徴照合部43
は、第1位または上位m(mは任意)位の類似度を前記
判定部50に渡す。
【0048】ステップS11では、判定部50は、上記
類似度を所定のしきい値と比較することにより対象者の
アイリスパターンが利用者としてアイリス特徴辞書44
に書き込まれているアイリスパターンと一致するか否か
を判定してその判定の結果を出力する。なお、前記しき
い値は、1つまたは複数であり、例えば統計的にまたは
実験の結果に基づいて決める。
類似度を所定のしきい値と比較することにより対象者の
アイリスパターンが利用者としてアイリス特徴辞書44
に書き込まれているアイリスパターンと一致するか否か
を判定してその判定の結果を出力する。なお、前記しき
い値は、1つまたは複数であり、例えば統計的にまたは
実験の結果に基づいて決める。
【0049】上記個人認識装置300では、アイリス特
徴照合部43が、対象者のアイリスパターンを、位置要
素特徴照合部63で目と目の間の間隔に基づいて選択さ
れた利用者のアイリスパターンとのみ照合する。このた
め、装置の規模や価格が増加することなく、処理時間を
短縮することができるようになる。なお、上記実施の形
態では、目と目の間の間隔に基づいて利用者を選択する
ように説明したが、目の端から鼻の重心点までの距離、
または目の端から口の端までの距離に基づいて利用者を
選択するようにしてもよい。 −第4の実施の形態− 図15は、本発明の第4の実施の形態の個人認識装置の
ブロック図である。
徴照合部43が、対象者のアイリスパターンを、位置要
素特徴照合部63で目と目の間の間隔に基づいて選択さ
れた利用者のアイリスパターンとのみ照合する。このた
め、装置の規模や価格が増加することなく、処理時間を
短縮することができるようになる。なお、上記実施の形
態では、目と目の間の間隔に基づいて利用者を選択する
ように説明したが、目の端から鼻の重心点までの距離、
または目の端から口の端までの距離に基づいて利用者を
選択するようにしてもよい。 −第4の実施の形態− 図15は、本発明の第4の実施の形態の個人認識装置の
ブロック図である。
【0050】この個人認識装置400では、顔貌撮影用
カメラ11は対象者の顔貌の映像を撮り込んで顔貌認識
部30に渡し、アイリス撮影用カメラ12は対象者の目
の映像を撮り込んでアイリス認識部40に渡す。これ以
外の構成は上記第3の実施の形態の個人認識装置300
と同様であるため、その説明を省略する。また、登録処
理と個人認識処理の動作も前述の図11と図14と同様
であるため、その説明を省略する。
カメラ11は対象者の顔貌の映像を撮り込んで顔貌認識
部30に渡し、アイリス撮影用カメラ12は対象者の目
の映像を撮り込んでアイリス認識部40に渡す。これ以
外の構成は上記第3の実施の形態の個人認識装置300
と同様であるため、その説明を省略する。また、登録処
理と個人認識処理の動作も前述の図11と図14と同様
であるため、その説明を省略する。
【0051】上記個人認識装置300では、顔貌の映像
と目の映像を別々に撮り込む。このため、特殊なカメラ
を用いる必要がなくなり、市販のカメラを用いることが
できるので、装置のコストダウンが可能となる。 −第5の実施の形態− 図16は、本発明の第3の実施の形態の個人認識装置の
ブロック図である。
と目の映像を別々に撮り込む。このため、特殊なカメラ
を用いる必要がなくなり、市販のカメラを用いることが
できるので、装置のコストダウンが可能となる。 −第5の実施の形態− 図16は、本発明の第3の実施の形態の個人認識装置の
ブロック図である。
【0052】この個人認識装置500は、対象者の映像
を撮り込むカメラ10と、カメラ10によって撮り込ま
れた映像を後述の形状情報認識部70とアイリス認識部
40に分配するカメラ出力分配部20と、判定部50と
を具備して構成される。前記形状情報認識部70は、前
記映像に対して前処理を行って顔貌を切り出す顔貌前処
理部71と、切り出された顔貌の形状情報の特徴を抽出
してコード化(以下、顔貌パターンと言う。)する形状
情報特徴抽出部72と、予め取得された多数の利用者の
顔貌パターンを記憶する形状情報特徴辞書74と、前記
対象者の顔貌パターンを前記形状情報特徴辞書74に記
憶されている各利用者の顔貌パターンと照合して両アイ
リスパターンの間の顔貌類似度を求めて前記アイリス認
識部40に出力する形状情報特徴照合部73とを具備し
て構成される。
を撮り込むカメラ10と、カメラ10によって撮り込ま
れた映像を後述の形状情報認識部70とアイリス認識部
40に分配するカメラ出力分配部20と、判定部50と
を具備して構成される。前記形状情報認識部70は、前
記映像に対して前処理を行って顔貌を切り出す顔貌前処
理部71と、切り出された顔貌の形状情報の特徴を抽出
してコード化(以下、顔貌パターンと言う。)する形状
情報特徴抽出部72と、予め取得された多数の利用者の
顔貌パターンを記憶する形状情報特徴辞書74と、前記
対象者の顔貌パターンを前記形状情報特徴辞書74に記
憶されている各利用者の顔貌パターンと照合して両アイ
リスパターンの間の顔貌類似度を求めて前記アイリス認
識部40に出力する形状情報特徴照合部73とを具備し
て構成される。
【0053】前記アイリス認識部40は、前記映像に対
して前処理を行ってアイリスを切り出すアイリス前処理
部41と、切り出されたアイリスの特徴を抽出してコー
ド化(以下、アイリスパターンと言う。)するアイリス
特徴抽出部42と、予め取得された多数の利用者のアイ
リスパターンを記憶するアイリス特徴辞書44と、前記
顔貌類似度に基づいて前記アイリス特徴辞書44に記憶
されている各利用者のアイリスパターンの中から前記対
象者のアイリスパターンを照合するための候補者を選択
しかつ前記対象者のアイリスパターンをそれらの候補者
のアイリスパターンと照合して両アイリスパターンの間
のアイリス類似度を求めるアイリス特徴照合部43とを
具備して構成される。
して前処理を行ってアイリスを切り出すアイリス前処理
部41と、切り出されたアイリスの特徴を抽出してコー
ド化(以下、アイリスパターンと言う。)するアイリス
特徴抽出部42と、予め取得された多数の利用者のアイ
リスパターンを記憶するアイリス特徴辞書44と、前記
顔貌類似度に基づいて前記アイリス特徴辞書44に記憶
されている各利用者のアイリスパターンの中から前記対
象者のアイリスパターンを照合するための候補者を選択
しかつ前記対象者のアイリスパターンをそれらの候補者
のアイリスパターンと照合して両アイリスパターンの間
のアイリス類似度を求めるアイリス特徴照合部43とを
具備して構成される。
【0054】前記判定部50は、前記アイリス類似度に
基づいて対象者が利用者として予め登録されているか否
かを判定する。図17は、上記個人認識装置500にお
いて利用者のアイリスパターンと顔貌パターンを登録す
るための動作を示すフローチャートである。ステップS
1では、カメラ10は、利用者の頭部を含む映像を撮り
込む。
基づいて対象者が利用者として予め登録されているか否
かを判定する。図17は、上記個人認識装置500にお
いて利用者のアイリスパターンと顔貌パターンを登録す
るための動作を示すフローチャートである。ステップS
1では、カメラ10は、利用者の頭部を含む映像を撮り
込む。
【0055】ステップS2では、カメラ出力分配部20
は、前記映像を形状情報認識部70と、アイリス認識部
40とに分配する。ステップS3では、アイリス前処理
部41は、前記映像から頭部の映像を切り出す。ステッ
プS4では、アイリス前処理部41は、前記頭部の映像
から目の映像を切り出す。
は、前記映像を形状情報認識部70と、アイリス認識部
40とに分配する。ステップS3では、アイリス前処理
部41は、前記映像から頭部の映像を切り出す。ステッ
プS4では、アイリス前処理部41は、前記頭部の映像
から目の映像を切り出す。
【0056】ステップS5では、アイリス前処理部41
は、前記目の映像から瞳孔の映像を切り出す。ステップ
S6では、アイリス前処理部41は、前記目の映像およ
び瞳孔の映像からアイリスの映像を切り出す。ステップ
S7では、アイリス特徴抽出部42は、前記アイリスの
映像からアイリスの特徴を抽出し、正規化およびコード
化して利用者のアイリスパターンとしてアイリス特徴辞
書44に書き込む。また、アイリス特徴辞書44には、
利用者の氏名や、ID番号や、撮影の日付などが書き込
まれる。
は、前記目の映像から瞳孔の映像を切り出す。ステップ
S6では、アイリス前処理部41は、前記目の映像およ
び瞳孔の映像からアイリスの映像を切り出す。ステップ
S7では、アイリス特徴抽出部42は、前記アイリスの
映像からアイリスの特徴を抽出し、正規化およびコード
化して利用者のアイリスパターンとしてアイリス特徴辞
書44に書き込む。また、アイリス特徴辞書44には、
利用者の氏名や、ID番号や、撮影の日付などが書き込
まれる。
【0057】上記アイリスパターンは、例えば256バ
イトの情報であり、必要な分析帯の分割や、ガボールフ
ィルタなどを用いることにより抽出することができる。
なお、利用者の数をn人とすると、上記登録処理を各利
用者に対して繰り返すことにより、アイリス特徴辞書4
4に利用者n人のアイリスパターンと、氏名と、ID番
号と、撮影の日付とが書き込まれる。
イトの情報であり、必要な分析帯の分割や、ガボールフ
ィルタなどを用いることにより抽出することができる。
なお、利用者の数をn人とすると、上記登録処理を各利
用者に対して繰り返すことにより、アイリス特徴辞書4
4に利用者n人のアイリスパターンと、氏名と、ID番
号と、撮影の日付とが書き込まれる。
【0058】一方、ステップS60では、顔貌前処理部
71は、前記映像から利用者の頭部の映像を切り出す。
ステップS61では、顔貌前処理部71は、図18に示
すように、前記頭部の映像から目の輪郭を抽出する。ス
テップS62では、形状情報特徴抽出部72は、図19
に示すように、目の両端を結ぶ線の傾きθnを求め、正
規化およびコード化して利用者の顔貌パターンとして前
記形状情報特徴辞書74に書き込む。また、前記形状情
報特徴辞書74には、利用者のID番号もが書き込まれ
る。
71は、前記映像から利用者の頭部の映像を切り出す。
ステップS61では、顔貌前処理部71は、図18に示
すように、前記頭部の映像から目の輪郭を抽出する。ス
テップS62では、形状情報特徴抽出部72は、図19
に示すように、目の両端を結ぶ線の傾きθnを求め、正
規化およびコード化して利用者の顔貌パターンとして前
記形状情報特徴辞書74に書き込む。また、前記形状情
報特徴辞書74には、利用者のID番号もが書き込まれ
る。
【0059】なお、利用者の数をn人とすると、上記登
録処理を各利用者に対して繰り返すことにより、アイリ
ス特徴辞書44には利用者n人のアイリスパターンと、
氏名と、ID番号と、撮影の日付とが書き込まれ、形状
情報特徴辞書74には利用者n人の顔貌パターンとID
番号とが書き込まれる。図20は、上記個人認識装置3
00において対象者の個人認識を行うための動作を示す
フローチャートである。
録処理を各利用者に対して繰り返すことにより、アイリ
ス特徴辞書44には利用者n人のアイリスパターンと、
氏名と、ID番号と、撮影の日付とが書き込まれ、形状
情報特徴辞書74には利用者n人の顔貌パターンとID
番号とが書き込まれる。図20は、上記個人認識装置3
00において対象者の個人認識を行うための動作を示す
フローチャートである。
【0060】ステップS1では、カメラ10は、対象者
の頭部を含む映像を撮り込む。ステップS2では、カメ
ラ出力分配部20は、前記映像を形状情報認識部70
と、アイリス認識部40とに分配する。ステップS3で
は、アイリス前処理部41は、前記映像から頭部の映像
を切り出す。
の頭部を含む映像を撮り込む。ステップS2では、カメ
ラ出力分配部20は、前記映像を形状情報認識部70
と、アイリス認識部40とに分配する。ステップS3で
は、アイリス前処理部41は、前記映像から頭部の映像
を切り出す。
【0061】ステップS4では、アイリス前処理部41
は、前記頭部の映像から目の映像を切り出す。ステップ
S5では、アイリス前処理部41は、前記目の映像から
瞳孔の映像を切り出す。ステップS6では、アイリス前
処理部41は、前記目の映像および瞳孔の映像からアイ
リスの映像を切り出す。
は、前記頭部の映像から目の映像を切り出す。ステップ
S5では、アイリス前処理部41は、前記目の映像から
瞳孔の映像を切り出す。ステップS6では、アイリス前
処理部41は、前記目の映像および瞳孔の映像からアイ
リスの映像を切り出す。
【0062】ステップS8では、アイリス特徴抽出部4
2は、前記アイリスの映像からアイリスの特徴を抽出
し、正規化およびコード化して対象者のアイリスパター
ンとする。一方、ステップS70では、顔貌前処理部7
1は、前記映像から利用者の頭部の映像を切り出す。
2は、前記アイリスの映像からアイリスの特徴を抽出
し、正規化およびコード化して対象者のアイリスパター
ンとする。一方、ステップS70では、顔貌前処理部7
1は、前記映像から利用者の頭部の映像を切り出す。
【0063】ステップS71では、顔貌前処理部71
は、前記頭部の映像から目の輪郭を抽出する。ステップ
S72では、形状情報特徴抽出部72は、目の両端を結
ぶ線の傾きθnを求め、正規化およびコード化して対象
者の顔貌パターンとする。ステップS73では、形状情
報照合部73は、対象者の顔貌パターンを形状情報特徴
辞書74に書き込まれているn人の利用者の顔貌パター
ンと照合し、前記対象者の目の傾きθを中心とする所定
の範囲内に目の傾きθnを有する利用者をアイリスパタ
ーンの照合のための候補者とし、それら候補者のID番
号を形状情報特徴辞書74から取得して前記アイリス特
徴照合部43に渡す。なお、この顔貌パターンの照合で
は目の傾きθのみを照合するため、アイリスパターンを
照合するよりも少ない時間で処理が終了する。
は、前記頭部の映像から目の輪郭を抽出する。ステップ
S72では、形状情報特徴抽出部72は、目の両端を結
ぶ線の傾きθnを求め、正規化およびコード化して対象
者の顔貌パターンとする。ステップS73では、形状情
報照合部73は、対象者の顔貌パターンを形状情報特徴
辞書74に書き込まれているn人の利用者の顔貌パター
ンと照合し、前記対象者の目の傾きθを中心とする所定
の範囲内に目の傾きθnを有する利用者をアイリスパタ
ーンの照合のための候補者とし、それら候補者のID番
号を形状情報特徴辞書74から取得して前記アイリス特
徴照合部43に渡す。なお、この顔貌パターンの照合で
は目の傾きθのみを照合するため、アイリスパターンを
照合するよりも少ない時間で処理が終了する。
【0064】ステップS9では、アイリス特徴照合部4
3は、候補者のID番号に対応する利用者のアイリスパ
ターンを前記アイリス特徴辞書44から呼び出す。ステ
ップS10では、アイリス特徴照合部43は、候補者の
ID番号に対応する利用者のアイリスパターンをアイリ
ス特徴辞書44から呼び出し、対象者のアイリスパター
ンをそれらの利用者のアイリスパターンと照合して両ア
イリスパターンの類似度を求めて判定部50に渡す。な
お、非類似度の尺度としてハミング距離の距離値を用い
るのが一般的である。また、アイリス特徴照合部43
は、第1位または上位m(mは任意)位の類似度を前記
判定部50に渡す。
3は、候補者のID番号に対応する利用者のアイリスパ
ターンを前記アイリス特徴辞書44から呼び出す。ステ
ップS10では、アイリス特徴照合部43は、候補者の
ID番号に対応する利用者のアイリスパターンをアイリ
ス特徴辞書44から呼び出し、対象者のアイリスパター
ンをそれらの利用者のアイリスパターンと照合して両ア
イリスパターンの類似度を求めて判定部50に渡す。な
お、非類似度の尺度としてハミング距離の距離値を用い
るのが一般的である。また、アイリス特徴照合部43
は、第1位または上位m(mは任意)位の類似度を前記
判定部50に渡す。
【0065】ステップS11では、判定部50は、上記
類似度を所定のしきい値と比較することにより対象者の
アイリスパターンが利用者としてアイリス特徴辞書44
に書き込まれているアイリスパターンと一致するか否か
を判定してその判定の結果を出力する。なお、前記しき
い値は、1つまたは複数であり、例えば統計的にまたは
実験の結果に基づいて決める。
類似度を所定のしきい値と比較することにより対象者の
アイリスパターンが利用者としてアイリス特徴辞書44
に書き込まれているアイリスパターンと一致するか否か
を判定してその判定の結果を出力する。なお、前記しき
い値は、1つまたは複数であり、例えば統計的にまたは
実験の結果に基づいて決める。
【0066】上記個人認識装置500では、アイリス特
徴照合部43が、対象者のアイリスパターンを、形状情
報特徴照合部63で目の傾きに基づいて選択された利用
者のアイリスパターンとのみ照合する。このため、装置
の規模や価格が増加することなく、処理時間を短縮する
ことができるようになる。なお、上記実施の形態では、
目の傾きに基づいて利用者を選択するように説明した
が、鼻の幅、または口の傾きに基づいて利用者を選択す
るようにしてもよい。 −第6の実施の形態− 図21は、本発明の第6の実施の形態の個人認識装置の
ブロック図である。
徴照合部43が、対象者のアイリスパターンを、形状情
報特徴照合部63で目の傾きに基づいて選択された利用
者のアイリスパターンとのみ照合する。このため、装置
の規模や価格が増加することなく、処理時間を短縮する
ことができるようになる。なお、上記実施の形態では、
目の傾きに基づいて利用者を選択するように説明した
が、鼻の幅、または口の傾きに基づいて利用者を選択す
るようにしてもよい。 −第6の実施の形態− 図21は、本発明の第6の実施の形態の個人認識装置の
ブロック図である。
【0067】この個人認識装置600では、顔貌撮影用
カメラ11は対象者の顔貌の映像を撮り込んで形状情報
認識部70に渡し、アイリス撮影用カメラ12は対象者
の目の映像を撮り込んでアイリス認識部40に渡す。こ
れ以外の構成は上記第5の実施の形態の個人認識装置5
00と同様であるため、その説明を省略する。また、登
録処理と個人認識処理の動作も前述の図17と図20と
同様であるため、その説明を省略する。
カメラ11は対象者の顔貌の映像を撮り込んで形状情報
認識部70に渡し、アイリス撮影用カメラ12は対象者
の目の映像を撮り込んでアイリス認識部40に渡す。こ
れ以外の構成は上記第5の実施の形態の個人認識装置5
00と同様であるため、その説明を省略する。また、登
録処理と個人認識処理の動作も前述の図17と図20と
同様であるため、その説明を省略する。
【0068】上記個人認識装置600では、顔貌の映像
と目の映像を別々に撮り込む。このため、特殊なカメラ
を用いる必要がなくなり、市販のカメラを用いることが
できるので、装置のコストダウンが可能となる。
と目の映像を別々に撮り込む。このため、特殊なカメラ
を用いる必要がなくなり、市販のカメラを用いることが
できるので、装置のコストダウンが可能となる。
【0069】
【発明の効果】以上説明したように、本発明では、対象
者の映像からアイリスの特徴を抽出するアイリス特徴抽
出手段と、対象者のアイリスの特徴を登録時に記憶した
多数の利用者のアイリスの特徴と照合して類似度を求め
るアイリス照合手段と、前記類似度に基づいて前記対象
者が利用者か否かを判定する判定手段とを備えた個人認
識装置において、対象者の映像から顔貌の特徴を抽出す
る顔貌特徴抽出手段と、対象者の顔貌の特徴を登録時に
記憶した多数の利用者の顔貌の特徴と照合して前記アイ
リス照合手段で対象者のアイリスの特徴と照合するため
の利用者を選択する利用者選択部とを具備して個人認識
装置を構成する。これにより、アイリスパターンを照合
するための利用者の数が少なくなるから、装置の規模や
価格を増加させることなく、処理時間を短縮できる。
者の映像からアイリスの特徴を抽出するアイリス特徴抽
出手段と、対象者のアイリスの特徴を登録時に記憶した
多数の利用者のアイリスの特徴と照合して類似度を求め
るアイリス照合手段と、前記類似度に基づいて前記対象
者が利用者か否かを判定する判定手段とを備えた個人認
識装置において、対象者の映像から顔貌の特徴を抽出す
る顔貌特徴抽出手段と、対象者の顔貌の特徴を登録時に
記憶した多数の利用者の顔貌の特徴と照合して前記アイ
リス照合手段で対象者のアイリスの特徴と照合するため
の利用者を選択する利用者選択部とを具備して個人認識
装置を構成する。これにより、アイリスパターンを照合
するための利用者の数が少なくなるから、装置の規模や
価格を増加させることなく、処理時間を短縮できる。
【図1】本発明の第1の実施の形態の個人認識装置のブ
ロック図である。
ロック図である。
【図2】図1の個人認識装置における登録処理の動作の
フローチャートである。
フローチャートである。
【図3】利用者の映像の例示図である。
【図4】目の映像の例示図である。
【図5】アイリスの映像の例示図である。
【図6】頭部の輪郭の例示図である。
【図7】顔貌パターンの説明図である。
【図8】図1の個人認識装置における個人認識処理の動
作のフローチャートである。
作のフローチャートである。
【図9】本発明の第2の実施の形態の個人認識装置のブ
ロック図である。
ロック図である。
【図10】本発明の第3の実施の形態の個人認識装置の
ブロック図である。
ブロック図である。
【図11】図10の個人認識装置における登録処理の動
作のフローチャートである。
作のフローチャートである。
【図12】目や鼻や口の輪郭の例示図である。
【図13】顔貌パターンの説明図である。
【図14】図10の個人認識装置における個人認識処理
の動作のフローチャートである。
の動作のフローチャートである。
【図15】本発明の第4の実施の形態の個人認識装置の
ブロック図である。
ブロック図である。
【図16】本発明の第5の実施の形態の個人認識装置の
ブロック図である。
ブロック図である。
【図17】図16の個人認識装置における登録処理の動
作のフローチャートである。
作のフローチャートである。
【図18】目の輪郭の例示図である。
【図19】顔貌パターンの説明図である。
【図20】図16の個人認識装置における個人認識処理
の動作のフローチャートである。
の動作のフローチャートである。
【図21】本発明の第6の実施の形態の個人認識装置の
ブロック図である。
ブロック図である。
【図22】従来の個人認識装置のブロック図である。
【図23】図22の個人認識装置における登録処理の動
作のフローチャートである。
作のフローチャートである。
【図24】図22の個人認識装置における個人認識処理
の動作のフローチャートである。
の動作のフローチャートである。
100〜600 個人認識装置
10 カメラ
30 顔貌認識部
31 顔貌前処理部
32 顔貌特徴抽出部
33 顔貌特徴照合部
34 顔貌特徴辞書
40 アイリス認識部
41 アイリス前処理部
42 アイリス特徴抽出部
43 アイリス特徴照合部
44 アイリス特徴辞書
50 判定部
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名)
A61B 5/117
G06F 15/00 330
G06T 7/00 510
Claims (6)
- 【請求項1】 対象者の映像からアイリスの特徴を抽出
するアイリス特徴抽出手段と、対象者のアイリスの特徴
を登録時に記憶した多数の利用者のアイリスの特徴と照
合して類似度を求めるアイリス照合手段と、前記類似度
に基づいて前記対象者が利用者か否かを判定する判定手
段とを備えた個人認識装置において、 対象者の映像から顔貌の特徴を抽出する顔貌特徴抽出手
段と、対象者の顔貌の特徴を登録時に記憶した多数の利
用者の顔貌の特徴と照合して前記アイリス照合手段で対
象者のアイリスの特徴と照合するための利用者を選択す
る利用者選択部とを具備したことを特徴とする個人認識
装置。 - 【請求項2】 請求項1に記載の個人認識装置におい
て、対象者の映像を取得する撮影手段と、その映像を前
記アイリス特徴抽出手段と前記顔貌特徴抽出手段に分配
する映像分配手段と具備したことを特徴とする個人認識
装置。 - 【請求項3】 請求項1に記載の個人認識装置におい
て、対象者の目の映像を取得する目撮影手段と、対象者
の顔貌の映像を取得する顔貌撮影手段と具備したことを
特徴とする個人認識装置。 - 【請求項4】 請求項1から請求項3に記載の個人認識
装置において、前記顔貌の特徴とは、頭部の縦幅と横幅
の比であることを特徴とする個人認識装置。 - 【請求項5】 請求項1から請求項3に記載の個人認識
装置において、前記顔貌の特徴とは、両目の相対的な位
置や目と鼻の相対的な位置や目と口の相対的な位置の少
なくとも一つであることを特徴とする個人認識装置。 - 【請求項6】 請求項1から請求項3に記載の個人認識
装置において、前記顔貌の特徴とは、目の形状や鼻の形
状や口の形状の少なくとも一つであ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 |
---|---|---|---|
JP06272297A JP3500461B2 (ja) | 1997-03-17 | 1997-03-17 | 個人認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP06272297A JP3500461B2 (ja) | 1997-03-17 | 1997-03-17 | 個人認識装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH10248827A JPH10248827A (ja) | 1998-09-22 |
JP3500461B2 true JP3500461B2 (ja) | 2004-02-23 |
Family
ID=13208541
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP06272297A Expired - Fee Related JP3500461B2 (ja) | 1997-03-17 | 1997-03-17 | 個人認識装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP3500461B2 (ja) |
Families Citing this family (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100357441B1 (ko) * | 2000-09-22 | 2002-10-19 | 에버미디어 주식회사 | 하 웨이블렛 변환과 엘브이큐를 이용한 홍채인식방법 |
JP4675660B2 (ja) * | 2005-03-29 | 2011-04-27 | 富士通株式会社 | 複数同時バイオメトリクス認証装置 |
CN100403331C (zh) * | 2005-09-16 | 2008-07-16 | 中国科学技术大学 | 基于虹膜和人脸的多模态生物特征身份识别系统 |
JP2007156790A (ja) * | 2005-12-05 | 2007-06-21 | Hitachi Omron Terminal Solutions Corp | 複数種の生体情報による認証をおこなう認証技術 |
WO2009051250A1 (ja) * | 2007-10-15 | 2009-04-23 | Sony Corporation | 登録装置、認証装置、登録方法及び認証方法 |
JP5439809B2 (ja) * | 2008-12-25 | 2014-03-12 | 富士通株式会社 | 生体認証装置 |
JP2018116353A (ja) * | 2017-01-16 | 2018-07-26 | 高知信用金庫 | 金融機関における利用者特定システム及び取引方法 |
CN115546939B (zh) * | 2022-09-19 | 2024-09-17 | 国网青海省电力公司信息通信公司 | 解锁方式确定方法、装置及电子设备 |
-
1997
- 1997-03-17 JP JP06272297A patent/JP3500461B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH10248827A (ja) | 1998-09-22 |
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Date | Code | Title | Description |
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FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
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LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |