JP4006192B2

JP4006192B2 - 虹彩認識システム及び方法

Info

Publication number: JP4006192B2
Application number: JP2001146516A
Authority: JP
Inventors: 大勲金; チャンソ，リュウ
Original assignee: アイリテック株式会社
Priority date: 1999-04-09
Filing date: 2001-05-16
Publication date: 2007-11-14
Anticipated expiration: 2020-03-29
Also published as: JP2002056389A

Description

【０００１】
技術分野
本発明は、虹彩同定システム、及び虹彩イメージを用いることによって生体の同一性を確認する方法に関する。より詳しくは、本発明は、虹彩繊維構造、自律神経環（ＡＮＷ）及び瞳孔の形状並びに光に対するその自発反応、並びに虹彩イメージからのくぼみの存在、形状及び位置に関する１以上の同定パラメータを測定することによる虹彩同定法に関する。
【０００２】
背景技術
特定の人間を同定するための公知の虹彩同定システムは、比較の結果にしたがって特定の人間を許容又は拒絶するために、人間の眼からとった虹彩部分のイメージ信号からの虹彩コードを、データベースから検索した対応する虹彩情報と比較する。この従来の虹彩同定システムは、しかしながら、許容し得る高レベルの同定の正確性には達していない。
【０００３】
更に、種々の虹彩同定システムは、生存する人間の真の虹彩を観察しているかどうかを識別する点で制限を有しているので、捏造された虹彩イメージを誤って同定する高いリスクのために、バンキングシステム、電子決算システムなどのようなシステムと共に安全に用いることはできない。
【０００４】
発明の概要
本発明の目的は、高レベルの正確性を有する虹彩認識システムを用いて個人の同一性を確認することである。
他の目的は、虹彩に関連する多数の特性の分析によって、高いレベルの同定の正確性を達成することである。
【０００５】
したがつて、本発明の一つの目的は、虹彩イメージ、光によって生起する瞳孔及び自律神経環の反応、自律神経環及び瞳孔の形状、並びにくぼみの存在、位置及び形状から得ることのできる虹彩繊維構造にしたがった複数の虹彩同定パラメータを測定することによって、生体の虹彩を迅速且つ明確に同定することである。
【０００６】
本発明にしたがって虹彩走査により生存動物の同一性を確認するためのシステムは、生存動物を同定する同定情報を受容するための制御ユニット、及び、同定情報と比較するための同定可能な生体に関係する予め定められた個人情報を包含するための、制御ユニットによってアクセスされるデータベースを含むデータ蓄積ユニットを含む。カメラを含む虹彩イメージピックアップユニットは、同定情報が予め定められた情報に対応する場合に、まず虹彩イメージを取り込んで入力イメージ信号を生成させるために制御ユニットによって操作される。データ処理ユニットは、入力イメージ信号を処理データに予備処理する。蓄積ユニットは、それぞれの同定可能な生体に関して、（１）周波数変換法を用いた虹彩繊維構造の密度及びテキスチャー形態、（２）瞳孔反応、（３）瞳孔の形状、（４）自律神経環反応、（５）自律神経環の形状、（６）くぼみの存在、（７）くぼみの位置、及び（８）くぼみの形状、からなる群から選択される、予め蓄積された虹彩同定のための複数のパラメータのうちの少なくとも一つを含む。制御ユニットは、処理されたデータとパラメータとを比較して、同一性が確認されたことを示す一致性があるかどうかを測定するように操作することができる。
【０００７】
本発明の好ましい態様によれば、カメラは、生存動物の両方の眼を撮影するように形成されている。データ処理ユニットは、イメージ入力信号を、それぞれの眼を表す処理データに別々に処理する。この方法においては、虹彩走査によって生存動物の同一性を確認するためのより高いレベルの同定正確性が得られる。
【０００８】
同定システムにアクセスするためには、まず同定される生体が同定情報をシステム中入力する。ある態様においては、同定情報データは、ＰＩＮ（個人同定番号）又は幾つかの他の独特の同定情報を用いてシステムにアクセスする、カード読み取りユニット、キー入力ユニットなどを用いて入力することができる。また、音声始動システムを用いることもできる。
【０００９】
虹彩イメージピックアップユニットは、好ましくは、カメラと連動して制御ユニットによって操作され、連続して複数の虹彩イメージを取り込んで入力イメージ信号を生成させるための光源を含む。眼を照射することによって、虹彩が収縮することが認められ、したがって、連続イメージによって、システムが虹彩の収縮、及び所望の場合には引き続く虹彩の膨張を取り込むことが可能になる。光源は、好ましくは赤外光源である。
【００１０】
本発明の他の独特の特徴によれば、システムは、位置決めデータに翻訳されたユーザーの体格の特性を含むデータベース中の予め定められた個人情報にアクセスすることに基づいて、カメラをユーザーの眼と自動的に整列させることを可能にするための、虹彩イメージピックアップユニットと制御ユニットとのインターフェースを有することを特徴とする。
【００１１】
上記に記載したように、システムは、好ましくは、虹彩特性に帰することのできる異なるパラメータを分析する能力を有する。しかしながら、本発明は、上記記載のプロセスパラメータ又は全パラメータセット以下のプロセスパラメータのサブセットの一つのみをスクリーニング及び分析することによって、ユーザーの同一性を確認するように操作することができる。
【００１２】
虹彩繊維構造の密度及びテキスチャー形態を分析するために用いられる独特の方法は、好ましくは、Ｈａａｒ変換を用いる周波数変換法を含む。現在のところ好ましい態様によれば、本発明は、Ｈａａｒ変換関数を用いてスペクトル変換の可変マルチセクターシステムを与える。この独特の方法によれば、虹彩イメージの選択された一つを、複数のセクターに分割し、それぞれのセクターに関して多数のＨａａｒ関数係数を算出する。このスペクトル分析のマルチセクターシステムによって、有利に、例えば、瞼、睫などによる欠陥又は干渉の存在によって引き起こされる干渉によって歪曲される虹彩のあるセクターを排除することが可能になる。これらの欠陥は、高い周波数係数の生成及び隣接するセクターの係数との間の予め定められた鋭利な変動によって明確にされる。したがって、隣接するセクターごとの分析によって、Ｈａａｒ変換を虹彩認識技術に適用することが可能になる。
【００１３】
Ｈａａｒ変換を用いると、選択された低周波数ゾーンを表すＨａａｒ係数を選択することと好ましく組み合わせて、先例のない高いレベルの認識正確性を有する虹彩参照記録を生成することが可能である。
【００１４】
本発明は、一態様においては、連続した一連の虹彩イメージを用いて、時間当たりの虹彩の収縮及び膨張を示す瞳孔ヒストグラムを生成し、これを曲線によって表すピュピログラム（ｐｕｐｉｌｌｏｇｒａｍ）を生成する。本発明は、同定正確性を向上させるための更なる手段としてその勾配変化を分析することにより、ピュピログラムを分析するための新規な技術を提供する。本発明は、また、同定正確性を向上させるための更なる手段として瞳孔の境界、形状及び位置を分析することを特徴とする。
【００１５】
本発明は、また、自律神経環の形状及び反応、並びに存在する場合には、同定正確性を向上させるための更なる手段として、くぼみの存在、位置及び形状に関する情報を処理する。
【００１６】
本発明は、また、システムのための上述の虹彩同定パラメータを分析することを意図し且つそれを可能にし、これを虹彩同定以外に用いる。例えば、ドラッグ又はアルコールの存在又は使用に関して個人を試験するためのシステムを形成することも本発明の範囲内である。すなわち、本発明は、以下の態様を含む。
１．人間内のドラッグ又はアルコールの存在に関して試験するためのシステムであって、以下の要素：
（ａ）生存動物を同定する同定情報を受容するための制御ユニット；
（ｂ）虹彩イメージを取り込んで入力イメージ信号を生成させるための、制御ユニットによって操作されるカメラを含む虹彩イメージピックアップユニット；
（ｃ）入力イメージ信号を処理データに予備処理するためのデータ処理ユニット；を含み、
前記制御ユニットが、前記入力イメージ信号の処理の結果として得られた処理データを、時間当たりの光刺激に応答する虹彩瞳孔の平均収縮及び膨張を表すように計算して、それによって、人間がアルコール又はドラッグに中毒している場合と人間がアルコール又はドラッグを含んでいない場合とを比較して、ピュピログラムの曲線の形状が異なっているために、処理データが現在又は過去の中毒の指標となるかどうかを決定するように操作し得る前記システム。
２．人間の体内におけるドラッグ又はアルコールの少なくとも一つの存在に関して試験するための方法であって、
（ａ）人間の虹彩及び瞳孔の実質的に同じ部分の複数のイメージを異なる時間において得て；
（ｂ）前記複数のイメージを瞳孔ヒストグラムに処理し；
（ｃ）ステップ（ｂ）において処理された前記瞳孔ヒストグラムの特性を算出し；そして
（ｄ）前記比較ステップ（ｃ）に基づいて、ドラッグ又はアルコールの少なくとも一つの存在を確認する；
ステップを含むことを特徴とする前記方法。
３．前記瞳孔ヒストグラムに関連する曲線の平坦度特性が、ドラッグ及びアルコールの少なくとも一つの存在を表す上記第２項に記載の方法。
このタイプのシステムにおいては、生存動物を同定する同定情報を受容するための制御ユニット、及び同定情報と比較するために同定可能な生体に関連する予め定められた個人情報を包含するための、制御ユニットによってアクセスされるデータベースを含むデータ蓄積ユニットが与えられる。虹彩イメージピックアップユニットは、虹彩イメージを取り込み、入力イメージ信号を生成させるための、制御ユニットによって走査されるカメラを含む。データ処理ユニットは、入力イメージ信号を処理データに予備処理する。制御ユニットは、時間当たりの光刺激に応答する虹彩瞳孔の平均収縮及び膨張を表す入力イメージ信号の処理の結果として得られるデータを処理して、処理データが現在又は過去の中毒を示すかどうかを測定する。このシステムは、ピュピログラムの曲線の形状が、人間がアルコール又はドラッグに中毒している場合に、人間がアルコール又はドラッグを含んでいない場合の曲線の形状と比較して異なるという発見に基づいている。
【００１７】
生存動物の同一性を確認するか、又は人間の体内のドラッグ及びアルコールの少なくとも一つの存在を試験するための方法もまた、上記に記載したような虹彩同定パラメータを特別に選択することに基づいて、本発明により提供される。
本発明の更に他の目的及び有利性は、以下の詳細な説明から当業者には明らかとなるであろう。以下の説明においては、本発明の好ましい態様のみが、発明の実施が意図されるベストモードを単に示すものとして示され記載されている。認識されるように、本発明は、他の異なる態様が可能であり、その幾つかの詳細は、発明から逸脱することなく、種々の明らかな特徴において修正を加えることが可能である。したがって、図面及び説明は、例示のものとしてみなされるべきであり、制限するものではない。
【００１８】
図面の詳細な説明図１Ａは、本発明による生体の虹彩を同定するためのシステム１４のブロックダイヤグラムである。生体は、人間及び動物をはじめとする、同定のための虹彩を有する生存動物を包含する。システム１４は、好ましくは、カードの情報記録メディアにアクセスすることによって、個人カード番号を蓄積しているカード上に記録された情報を読み取り且つ同定するカード読み取りユニット４０を含む。ＰＩＮを入力するための複数のキーを有するキー入力ユニット５０は、それぞれのキー入力に対応した電気信号を生成する。虹彩イメージピックアップユニット２０は、特定の制御信号の予め定められた順番に従って自動的に連続して点滅して、オートフォーカス機能を有するカメラが、数秒の間、（例えば、１秒間に２５フレーム以上を生成する速度で）虹彩の動的イメージを取り込むことを可能にする複数の光源を有する。駆動ユニット３０は、モニタを用いて特定の制御信号を供給することによって虹彩イメージピックアップユニット２０を駆動し、カメラ位置の照明及び調節動作を行なわせる。
【００１９】
データ処理ユニット６０は、虹彩イメージピックアップユニット２０によって取り込まれた入力イメージ信号を予備処理する。データ蓄積ユニット８０は、それぞれの人間の個人カード番号又はＰＩＮにそれぞれ関連した、（１）個々の虹彩のイメージ信号から抽出し得る虹彩繊維構造の密度及びテキスチャー形態；（２）光に応答する自律神経環（ＡＮＷ）の動き；（３）光に応答する瞳孔の動き；（４）ＡＮＷの形状；（５）瞳孔の形状；（６）くぼみの存在、位置及び形状；を含む、複数の同定パラメータを蓄積するためのデータベースを形成する。制御ユニット７０は、カード読み取りユニット又はキー入力ユニットによって入力されたか又は読み取られたカード番号又はＰＩＮに関してデータベースを検索し、動的虹彩イメージを獲得し、カメラの位置を個人情報に基づいて自動的に調節し、イメージ信号からユーザーの同一性を確認するために複数の虹彩同定パラメータを測定することによって、ユーザーの同一性を確認することにより、特定の人間に関する虹彩を識別する。この場合においては、特定の人間に関する虹彩情報だけでなく、それぞれの人間に関する更なる情報（例えば、虹彩イメージを取り込む際のカメラ高さ、或いはそれぞれの人間に対する最も適切なカメラ高さに直接関係する個人の身長の情報）をデータ蓄積ユニット８０に蓄積しておく。そして、ユニット８０から上記更なる情報を読み取ることによって、カメラ高さを自動的に調節することを可能にすることができる。
【００２０】
図１Ｂは、図１Ａの虹彩イメージピックアップユニット２０の例示を示す双眼カメラ及び照明システムの一部の側面斜視図である。虹彩イメージピックアップユニット２０は、カメラ１６、及び、虹彩のイメージを取り込むために要求される位置の複数の第１及び第２のレンズ１１及び１２を有する。オートフォーカスのための可変取り込みゾーン（フレックスゾーン）を有するカメラ１６を用いることが好ましい。更に、ユーザーの瞼、睫の動き及び瞬きの結果としてオートフォーカス機能の低下を防ぐために、５ｍｍよりも大きな焦点深さを有する第２のレンズ１２を用いることが好ましい。第１及び第２のレンズ１１，１２は、好ましくは、それぞれの眼に関して与えられる。
【００２１】
虹彩イメージピックアップユニット２０は、更に、図１Ｂの虹彩イメージピックアップユニット２０と関連してユーザーの眼をカメラの中心部分に固定することによって、虹彩が一つの側に偏るのを防ぐための視野誘導ユニット１８（図２〜図４を参照）を有する。更に、ある態様においては、初期オートフォーカス及び輝度の調節のための側部光源を用いることができる。図２は、視野ポインターを示すための図１Ｂからの参照図であり、図３は、図２の視野ポインターを詳細に示すものである。図４は、視野誘導光源Ｌ４からの光をユーザーの眼に反射するという図２における視野ポインターの操作を説明するための参照図である。
【００２２】
図２〜４において示されるように、視野誘導ユニットは、ユーザーの視野を誘導するための淡い青色又は赤色の光を発光する誘導光源Ｌ４（参照番号１７でも示される）から構成することができる。反射ユニット１８ｂは、光源１７からの光をカメラ１６の中心部分から反射し、支持ユニット１８ａは、反射ユニットをレンズの中心に整列させて支持する。この場合、支持ユニット１８ａは、好ましくは、レンズの中心に配置された場合であっても虹彩イメージに影響を与えることを防ぐように、透明なガラス様の材料で構成される。反射ユニット１８ｂは、視野誘導光源Ｌ４からの光をユーザーの眼に反射するように、一定の傾斜を有する反射面を有する。
【００２３】
図５は、図１Ｂの第２のレンズ１２の正面図である。第２のレンズの正面１２のある配置においては、瞳孔及びＡＮＷの動き（即ち収縮及び膨張）を刺激するフラッシュ光源Ｌ３（１２ｂ）が与えられる。複数の赤外光源Ｌ２（１２ａ）が、レンズ１２の周縁にそって環状又は輪状の配列で配置されており、ソフトウェアによって、カメラ１６が虹彩イメージ及び明澄な瞳孔イメージを取り込むことができるように制御されている。フラッシュ光源１２ｂは、好ましくは、ソフトウェアによって短いサイクルで自動的に発光するように制御された青色のダイオードである。
【００２４】
図６は、コンピュータ制御によって行なわれる虹彩イメージピックアップユニット２０によるイメージ信号の取り込みの例のフローチャートである。調節ステップＳ６１においては、カード番号又はＰＩＮに基づいてデータベースから検索される個人情報を用いることによってカメラ位置（高さ）が調節され、複数の光源（１２ａ及び１７）が、オートフォーカスのために同時にＯＮに切り替えられて、ユーザーの眼を対物レンズに引き付ける。ステップＳ６２においては、発光する光源１７を用いることによって、ユーザーの眼が対物レンズに誘導される。カメラのオートフォーカスがステップＳ６３において行なわれる。ステップＳ６７においては、動いているＡＮＷ及び瞳孔の動的イメージが、虹彩の瞳孔及びＡＮＷの動きを誘導する短いサイクルでの光源１２ｂの発光（Ｓ６６）によって数秒間獲得される。ステップＳ６８においては、上述のステップＳ６１〜Ｓ６８の後に、全ての発光している光源が消される。
【００２５】
図７は、図６のステップＳ６１におけるカメラ高さの調節の詳細のフローチャートである。フローチャートは、以下のステップを包含する：カード番号又はＰＩＮを入力する（Ｓ７１）；入力されたカード番号又はＰＩＮについてデータベースを検索することによって、対応する個人のカメラ高さに関する情報を獲得する（Ｓ７２）；カメラ高さの獲得された情報をカメラの現在の高さの情報と比較した後に、モータを前進又は逆進方向に回転させる（Ｓ７３）ことによって対応する個人に好適なカメラ高さを調節する。
【００２６】
図８は、本発明の一態様に従って虹彩分析を行なうために必要な入力虹彩信号の選択ゾーン（ｘ）を説明するための虹彩イメージの例示である。虹彩を分析するために選択されるべきゾーンは、ＡＮＷ１０ｂの少なくとも一部及び全瞳孔１０ａを含んでいなければならない。更に、選択ゾーン（ｘ）は、好ましくは、明確に視認され、瞼、睫等によって影響されない部分であり、虹彩直径の１／３よりも大きく１／２よりも小さい範囲内に設定される。
【００２７】
図１６は、以下により詳細に説明するような、本発明の好ましい態様におけるスペクトル分析の可変マルチセクターシステムを用いた虹彩イメージ分析の例示である。スペクトル分析の可変マルチセクターシステムによって、虹彩の視認部分の選択を、分析のために、干渉によって歪曲されないようにして、同定プロセスの信頼性を向上させることが可能になる。眼の口径（すなわち、眼の開いている部分）の解剖学的特徴を同定する一方、瞼の膨らみを排除することが可能である。前もって近似させることが殆ど不可能である端縁による欠陥又は干渉、即ちグレアを、排除することが可能である。
【００２８】
図９は、本発明の全虹彩同定法を説明するための高レベルフローチャートであり、図１０Ａ〜１０Ｃは、図９の高レベルフローチャートのステップの詳細な一連のフローチャートである。
【００２９】
図１０Ａ〜１０Ｃにおいて示されるように、本発明による虹彩同定法においては、以下のプロセスの一つ以上を包含させることによって種々の態様を認識することができる。第１に、カード番号又はＰＩＮ確認プロセスＳ１０１〜Ｓ１０３によって、データベースから対応する番号に従う個人情報を検索し取得することによって、ユーザーの同一性が確かめられる。カード番号又はＰＩＮを入力した後、イメージ獲得プロセスＳ１０４〜Ｓ１０５により、確認プロセス中に得られたユーザーの個人情報に従ってカメラ位置を調節し、複数の光源を制御することによって、動的虹彩イメージが獲得される。
【００３０】
本発明によって取得し且つ分析することができる異なる同定パラメータについて、以下に説明する。
【００３１】
虹彩繊維構造の密度及びテキスチャー形態
虹彩繊維構造確認プロセスＳ１０６〜Ｓ１１０を用いて、上述のプロセス中に獲得された選択された静止虹彩イメージのＷａｖｅｌｅｔ変換によって虹彩分析に適したゾーンのイメージ信号を変換することによって同定パラメータを測定した後に、対応する同定パラメータによってユーザーの同一性が確かめられる。スペクトル分析の可変マルチセクターシステムに関して以下に説明するように、変換は、図８のゾーン又は図１６の個々のセクターに適用することができる。
【００３２】
本発明の一態様においては、虹彩構造確認プロセスは、ステップＳ１０６、Ｓ１０７（図１０Ａ）において、虹彩イメージの動的信号を予備処理することによって、虹彩イメージ分析に適したゾーン（選択ゾーンｘ；実質的にＡＮＷの一部及び全瞳孔を含み、虹彩直径の１／３よりも大きく１／２よりも小さい範囲内）を選択し；ステップＳ１０８において、二次元Ｗａｖｅｌｅｔ変換（例えば、Ｈａａｒ変換のようなＷａｖｅｌｅｔ変換）によって選択されたゾーンの選択された静止イメージ信号を変換した後に虹彩繊維構造密度及びテキスチャー形態に関する特殊化された情報を表すＷａｖｅｌｅｔ変換係数同定パラメータを測定し；ステップＳ１０９、Ｓ１１０によって、データベースから対応するパラメータを検索することによってユーザーの同一性を確認する；工程から構成することができる。
【００３３】
Ｗａｖｅｌｅｔ変換
概して、虹彩繊維構造の密度及びテキスチャー形態は人間毎に異なる。主として低周波数ゾーンにおける密度に関する情報を含むＷａｖｅｌｅｔ変換（特に、Ｈａａｒ変換のようなＷａｖｅｌｅｔ変換）を行なうと、特に、二次元Ｈａａｒ変換係数の低周波数成分は、虹彩繊維密度及びテキスチャー形態の殆どの情報を有する。
【００３４】
低周波数成分は、上記したように選択された虹彩イメージ信号に関してＷａｖｅｌｅｔ変換を行ない、周波数特性を測定し、周波数特性を示す二次元Ｈａａｒ変換の選択された低周波数係数を同定パラメータとして決定することによって、虹彩繊維密度及びテキスチャー形態の殆どの情報を有するように選択される。
本発明においてこのように適用されるＨａａｒ変換は、対称で、分離可能で、単一であり、寸法（スケール）及び位置によって変動する以下のＨａａｒ関数を用いる。
【００３５】
Ｈａａｒ関数は、以下のように定義される。
【数１】

【００３６】
スペクトル分析アルゴリズムを簡単にするために、好ましい態様は、標準化ファクター２^−ｍ／２を無視する。したがって、上記関数の定義は次のようになる。
【数２】

【００３７】
この関数は、また、シグナムＨａａｒ関数と呼ばれる。シグナムＨａａｒ関数では、後述するように、関数の二進数がリスティングにおける関数の次数を決定する。本発明において、実際のＨａａｒ変換を測定する場合には、大きなサイズのイメージのために膨大な計算となる。しかしながら、コンピュータ計算時間は、変換フローグラフのバタフライ構造によって大きく向上する。
【００３８】
シグナムＨａａｒ関数による迅速なスペクトル変換アルゴリズムをグラフで示したものを図１５に示す（ここではｎ＝８である）。
シグナムＨａａｒ関数のスペクトル変換アルゴリズムを演算実行すると、その変換フローグラフは図１５に示すようなリスト化されたバタフライ構造で表される。この図中で、Ｈ（００１），Ｈ（０１０），・・・のように「Ｈ（二進数）」と表記されるのがリスティングであり、また、括弧内の二進数、００１，０１０，・・・が関数の次数を決定している要素である。例えば、Ｈ（００１）は変換フローグラフの一次のリスティングであり、Ｈ（０１０）は変換フローグラフの二次のリスティングを表す。グラフの縦軸に沿って記述されているＰ０〜Ｐ７は、上記ｎ＝８に対応して変換されるピクセル値を示す。
【００３９】
このフローグラフにおいて、右に向かって進行するそれぞれの連続レベルに関する値は、以下の式に基づく先の値による。
【数３】

式中、ｍ＝ｎ＋１であり、Ｘ［ｎ］はピクセルｎの明度、ｘ［ｎ］はピクセルｎの明度を求めるための入力である。
【００４０】
変換フローグラフのバタフライ構造を用いる結果として、Ｈａａｒ関数によるスペクトル変換プログラムは、従来の方法よりも２００倍早く操作される。
【００４１】
可変マルチセクター分析
Ｈａａｒ関数を用いたスペクトル分析の可変マルチセクターシステムを以下に説明する。可変マルチセクターシステムは、好ましくは図８に関して上記したゾーン選択法の全体に亙って行なわれる。時折、グレアの形成、瞼及び睫における干渉が虹彩のセクション内で起こるか、或いは虹彩の大きな可視部分が分析のために利用できない場合がある。虹彩の部分が干渉を受けたり利用できないことにより、比較のために利用できるセクターの数が減少し、それによって人間同定の信頼性が低下する。
【００４２】
イメージ分析は、虹彩イメージを、図１６に示すように、外側環１００及び瞳孔１２０を含む内側環状ゾーンも分割することによって開始される。環状ゾーンから外側内部及び外部環１００を分割する境界は、虹彩の基点から５０ピクセルの距離に設定される。５０ピクセルよりも大きいか又は小さい値は、更なる態様において用いることができる。外側環の外側境界は、ほぼ鞏膜と虹彩の境界において始まる。外側環の直径は、個人間で異なる虹彩寸法、虹彩イメージを得る異なる範囲などのような多くのファクターのために変化する可能性がある。外側環１００に対応する虹彩の部分と、瞳孔１２０と外側環１００との間の領域１１０とは、異なる速度で収縮及び膨張するので、内側及び外側環に関して異なる標準化ファクターが用いられる。
【００４３】
現在好ましい態様においては、それぞれの領域１００、１１０を、次に、好ましくは等しい寸法の１６のセクターに、即ち、合計で参照記号Ｉ_０〜Ｉ_３１によって示される全部で３２のセクターに更に分割する。３２セクターＩ_０〜Ｉ_３１のそれぞれに関して、上記記載のようにＷａｖｅｌｅｔ変換を用いて１，０２４Ｈａａｒ関数係数を算出して、３２×３２のマトリクスを形成する。しかしながら、すべてのゾーンにおけるセクターの全数（ｎ＋ｐ）、それぞれの個々のゾーンにおけるセクターの数（ｎ，ｐ）、セクターの寸法及びＨａａｒ関数係数の数を変化させてもよいことは、本発明の範囲内である。即ち、それぞれのゾーンは、異なる数のセクター（ｎ，ｐ）を有していてよく、即ち、領域１１０は、放射状に１０のセクターに分割することができ（ｐ＝１０）、一方外側環１００は、放射状に１６のセクターに分割される（ｎ＝１６）。
【００４４】
次に、概して、それぞれ下瞼及び上瞼に関して参照記号１３Ａ及び１３Ｂによって示される瞼又は睫によって邪魔されるか又は干渉されるセクターは、隣接セクター係数比較によって拒絶される。隣接するセクター係数を比較することによって、高周波数係数の鋭利な変動が観察された場合には、そのセクターは欠陥として拒絶される。図１６を参照すると、セクター比較は、セクター０を１５から、及びセクター７を８から分割する水平線において始まる四つのセクターの群について行なわれ、時計方向又は時計の逆方向に、隣接するセクターについて進行する。この方法においては、セクターＩ_０〜Ｉ_３，Ｉ_７〜Ｉ_４，Ｉ_８〜Ｉ_１１及びＩ_１５〜Ｉ_１２が比較される。
【００４５】
例えば、セクターＩ_０及びＩ_１における高周波数係数が比較され、差が、予め定められたセクター高周波数係数しきい値を超えない場合には、セクターＩ_１は良好として認識される。セクターＩ_０は、良好として認識されるか、或いは、瞼によって閉じられた場合には瞳孔の分析中に拒絶される。次に、セクターＩ_１及びＩ_２の係数が比較され、図１６において示されるように、瞼の境界はセクターＩ_２に位置している。セクターＩ_２における境界は、セクター高周波数係数しきい値を超える差を引き起こし、セクターＩ_２は拒絶される。セクターＩ_２を拒絶した後、セクターＩ_３も同様に拒絶される。同様のプロセスを、残りの四分円のセクターに関して繰り返す。
【００４６】
分析から拒絶されたセクターを除去した後、完全な１，０２４Ｈａａｒ係数のサブセットを選択する。選択される係数の数は、種々のファクターによって決定される。係数が不必要に多すぎると、データベースのサイズが増大し、係数が少なすぎると、認識の質が低下する。更に、幾つかの係数は、イメージの輝度の変化と共に変化しており、また幾つかの高周波数係数は多すぎるノイズを含んでいるので、選択しない。実験の結果、好ましい態様は、１，０２４Ｈａａｒ係数の３２×３２マトリクスから選択された３１の係数を用いる。選択された係数の特定のマトリクス位置は、次のものである：（０，１），（１，０），（１，１），（０，２），（０，３），（２，０），（３，０），（１，２），（１，３），（２，１），（３，１），（０，４），（０，５），（０，６），（０，７），（４，０），（５，０），（６，０），（７，０），（１，４），（１，５），（１，６），（１，７），（４，１），（５，１），（６，１），（７，１），（２，２），（３，２），（２，３）及び（３，３）。異なる態様においてはより多いか又はより少ない数の係数を用いることができる。
【００４７】
３２のセクターＩ_０〜Ｉ_３１のそれぞれから３１の係数を選択することによって、大きさが約１キロバイトの虹彩参照記録を生成することができる。記録の最初の３２ビットは、セクター拒絶分析結果を含む。
【００４８】
同定される新しい虹彩イメージを、上記の参照イメージと同様の方法で処理する。得られる特性記録を、データベース中に記録されているすべての虹彩参照記録と比較する。入力と参照虹彩係数との間の差の合計を、セクター毎に算出する。合計の値は、係数標準化がしてあるために、０〜２の範囲内に入る。１の合計値は絶対的にグレーなイメージを表し、０はセクタースペクトルの完全な一致を示し、２は同等のモジュールであるが反対の符号のスペクトルを表す。
【００４９】
直接的な実験の結果、幾つかのセクターは、虹彩の蠕動（虹彩の幾つかの領域の迅速な無意識の動き）のために参照セクターと異なることが分かった。したがって、合計値が１未満のセクターのみが虹彩イメージ分析において好ましく用いられる。この方法においては、蠕動によって害されたセクターは、拒絶されたセクターに加えられ、認識作業からは排除される。虹彩イメージ分析において用いられるセクターの最小数は、それぞれの眼に関して１０である。認識の質を対応して低下させれば、これよりも少ないセクターを用いることができる。差を強調するために、セクター係数の比較の結果を掛け合わせる。したがって、同定するイメージが参照イメージと一致する場合には、得られる値は０に近くなる。これに対して、異なるイメージが導く値は数百〜数千の範囲内である。
【００５０】
低周波数スペクトル係数は、虹彩繊維構造の密度及びテキスチャー形態に関する多くの情報を含んでいるので、Ｈａａｒ変換の結果から実験的に選択された低周波数ゾーンの係数を同定のために利用する。
【００５１】
自律神経環及び瞳孔反応
図１０Ｂの瞳孔及びＡＮＷ反応確認プロセスＳ１１１〜Ｓ１１６により、獲得された虹彩の動的イメージから瞳孔及びＡＮＷを検出することによって、対応する同定パラメータによってユーザーの同一性が確かめられる。次に、検出された動的イメージ信号からの瞳孔及びＡＮＷの動的反応（収縮及び膨張）を用いて同定パラメータを測定する。
【００５２】
更に、本発明の一態様においては、瞳孔及びＡＮＷ反応確認プロセスは、以下の工程から構成することができる：虹彩の獲得された動的イメージの中心部分をコンピュータ処理することによって瞳孔ゾーンを検出し（図１０ＢのＳ１１１、Ｓ１１２）；ＡＮＷのゾーンをコンピュータ処理し（Ｓ１１３）；検出されたゾーンにおける動く瞳孔及びＡＮＷの反応（膨張又は収縮）時間をコンピュータ算出した後に、生存瞳孔及びＡＮＷをそれぞれ認識するための同定パラメータを測定し（Ｓ１１４）；データベースから対応するパラメータを検索することによってユーザーの同一性を確かめる。
【００５３】
図１１は、一定の角度θにおける瞳孔１０ａ及びＡＮＷ１０ｂの動きを説明するための虹彩１０ｃの例示イメージであり、図１２は、時間変動に伴う一次元データにおいて変換された、平均瞳孔半径Ｒ１、一定の角度θにおける瞳孔半径Ｒ２、及び一定の角度θにおけるＡＮＷの半径Ｒ３を示すグラフである。グラフにおいて、第１の時間「ｔ１」はフラッシュ光源の操作時間を表し、第２の時間「ｔ２」はＲ１の収縮の開始時間を表し、第３の時間「ｔ３」は平均瞳孔半径が最小の時間を表し、第４の時間「ｔ４」は瞳孔半径が一定の角度θにおいて最小の時間を表し、第５の時間「ｔ５」はＡＮＷの半径が一定の角度θにおいて最小の時間を表す。したがって、これらの動的イメージを比較した結果として、光に対して無意識に反応する瞳孔及びＡＮＷの反応を通して、それぞれの同定パラメータを得ることができる。
【００５４】
上記の目的のために、本発明は、瞳孔が収縮する際に瞳孔半径の動きが一定の割合（例えば５％以上）を超えた場合には生体を表すと考えられる予め定められた参照値を用いる。瞳孔端もまた、瞳孔の動きを観察するために、取り込まれた虹彩動的イメージから検出されなければならない。現在のところ、対称中心検索アルゴリズムを用いることによって、虹彩のほぼ中心を決定した後に瞳孔端を検出することが可能である。
【００５５】
この方法によれば、虹彩イメージをその中心で取り込むことができずに、ある程度右又は左に偏っている場合であっても、エラーを起こすことなく虹彩を同定することが可能である。
【００５６】
虹彩イメージが同定するためには偏り過ぎている場合には、再度取り込むことができる。また、虹彩イメージではなく他のイメージを取り込んだ場合には、多くの場合において、真のイメージと偽のイメージとを識別することができる。
【００５７】
上記記載の対称中心検索アルゴリズムにおいては、以下の関数Ｆ（ｉ）を、イメージの水平線及び垂直線に関して得る。
【数４】

ここで、
【数５】

およびＮはイメージ線の長さであり、ｘ（ｉ）は水平線又は垂直線のｉ番目のピクセルの輝度であり、ｉ≦０の場合にはｘ（ｉ）＝ｘ（０）であり、ｉ≧０の場合にはｘ（ｉ）＝ｘ（Ｎ）である。
【００５８】
かかる場合においては、関数Ｆ（ｉ）の絶対値を最小にする定義のドメイン（ｉ）は、対称の中心に存在する。これらの方法を水平線及び垂直線に提供すると、関数Ｆ（ｉ）の絶対値を最小にする定義のドメイン（ｉ）が横切る点が対称の中心として設定される。水平線及び垂直線の定義のドメイン（ｉ）が横切らずに散乱する場合、特にこれらが予め定められた範囲から偏向する場合には、これは、取り込まれたイメージが虹彩イメージではないか又は虹彩イメージが右又は左に過度に偏っていることを示し、したがって、この虹彩イメージは、更なる同定を行なう前に再び取り込まなければならない。
【００５９】
動的イメージが上記の虹彩について取り込まれた場合には、瞳孔及びＡＮＷが、フラッシュ光源１２ｂによって収縮及び膨張せしめられる。瞳孔及びＡＮＷの動きは同時には起こらず、それぞれの人間によって異なるタイプを示す。このような同時に起こらない動きから得られる瞳孔及びＡＮＷ反応（図１１及び１２）からのパラメータが同定のために用いられる。
【００６０】
図１７を参照すると、ピュピログラムによって、時間Ｔ０における光のフラッシュに応答する瞳孔の平均収縮及び膨張が示される。縦軸は瞳孔の大きさ又は半径を示し、横軸はＴ０又は光のフラッシュの時間によって始まる時間を示す。ＴＬは、瞳孔が光のフラッシュに応答して収縮し始める時間であり；ＴＬ−Ｔ０は瞳孔の応答の潜在時間である。ＡＬは光のフラッシュの前の瞳孔の平均半径である。Ｔｍは瞳孔が最小半径Ａｍに収縮した時間である。瞳孔が収縮するための時間から潜在時間を引いた値がＴｍ−ＴＬ又はＴＰである。Ｔ１及びＴ２は、それぞれ、動的虹彩イメージの４０番目及び７０番目の時間であり、Ａ１及びＡ２は、時間Ｔ１及びＴ２における瞳孔の対応する半径である。ＳＰは、ＴＬとＴｍとの間の瞳孔収縮の速度である。ＤＡＢは、ＴＬとＴｍとの間の瞳孔収縮曲線にそった直線距離である。％Ａ１は、Ｔ１における瞳孔膨張距離又はＡ１−Ａｍと、平均瞳孔収縮距離又はＡＬ−Ａｍとの比である。％Ａ２は、Ｔ２における瞳孔膨張距離又はＡ２−Ａｍと、平均瞳孔収縮距離又はＡＬ−Ａｍとの比である。
【００６１】
ドラッグ又はアルコールを用いている人間のピュピログラムは、ドラッグ又はアルコールを使用していない人間のピュピログラムとは異なっているので、ピュピログラムは、個人によるドラッグ及び／又はアルコールの使用を検出するのに用いることができる。ドラッグを用いている人間のピュピログラムは、瞳孔が最小半径に収縮する時間Ｔ_ｍが、標準時間よりもゆっくりになる。アルコールを用いている人間のピュピログラムは、アルコールを用いていない人間と比較して、より平坦になる、即ちＤ_ＡＢがアルコールユーザーに関してはより小さくなる。また、％Ａ_１及び％Ａ_２は、アルコールユーザーに関してはより小さくなる。
【００６２】
自律神経環及び瞳孔の形状
次に、ＡＮＷ及び瞳孔形状確認プロセスＳ１１７〜Ｓ１１９により、選択された虹彩イメージからＡＮＷ及び瞳孔を検出し、ＡＮＷ及び瞳孔の検出された形状に従って同定パラメータを測定することによって、ユーザーの同一性を確かめる。ＡＮＷ形状は、本発明において、中央軸変換を選択された虹彩イメージ信号に適用して用いることによって、独特に測定される。瞳孔形状は、本発明において、当該技術において公知のように、端検出及び曲線合致アルゴリズムを用いることによって、独特に測定される。
【００６３】
自律神経環
更に、本発明のそれぞれの態様においては、ＡＮＷ及び瞳孔確認プロセスは、以下の工程から構成することができる：ステップＡ１１７（図１０Ｂ及び１０Ｃ）により、選択された虹彩イメージ信号からＡＮＷ及び瞳孔を検出し；ステップＳ１１８により、検出されたＡＮＷの二次元イメージ信号を中央軸変換によって変換し、瞳孔の形状を上記記載のように端検出及び曲線合致アルゴリズムによって変換することによってＡＮＷの形状に基づいて同定パラメータをコンピュータ算出し；ステップＳ１１９及びＳ１２０により、データベースから対応する同定パラメータを検索することによってユーザーの同一性を確かめる。
【００６４】
図１３は、虹彩イメージから検出された端を表すＡＮＷ１０ｂ及びくぼみ１０ｄの例示図であり、図１４は、中央軸変換によって変換された一次元データでの、図１３において示されるＡＮＷ１０ｂ及びくぼみ１０ｄの例示図である。特定の形状を有する対象の中央軸変換は、例えば、二点以上において対象の境界に接する円の中心の軌跡を求めることにより実行される。言い換えれば、これは、対象の境界から最も近接する点の集まりである。したがって、二次元対象を中央軸変換によって一次元データに変換することが可能であるので、これを、ＡＮＷ形状及び瞳孔の形状及び位置を同定するために適用することができる。
【００６５】
図１８は、形状、位置及び同定パラメータを示す瞳孔及び虹彩の例示図である。瞳孔の形状は、本発明において、当該技術において公知の端検出アルゴリズムを用いて、独特に測定される。瞳孔端は、概して、図１８において参照記号１０ａによって示される。更に、図１８において参照記号１０ｉ及び１０ｈによってそれぞれ示される虹彩及び瞳孔の中心は、幾何学的形状から測定され、同定パラメータとして用いられる。概して参照記号１０ｊによって示される虹彩中心と瞳孔中心との間の分離方向及び距離は、同定パラメータとして用いられる。
【００６６】
更に、多くの瞳孔は完全には円形の形状ではなく、多くは、楕円長軸の方向に偏差する楕円である。好ましい態様においては、瞳孔の楕円度の配向及び大きさは、本発明において、当該技術において公知の曲線及び形状合致アルゴリズムを用いて、独特に測定される。図１８を参照すると、瞳孔楕円の長軸及び短軸は、それぞれ、参照記号１０ｍ及び１０ｎによって示される。瞳孔の楕円度は、短軸１０ｎと長軸１０ｍとの比として表される。図１８において概して参照記号１０ｆによって示される瞳孔の周縁に沿った平坦部分、並びにそれぞれ１０ｇ及び１０ｅによって示される瞳孔が凹んだり膨らんだりしている領域を認識及び特徴付けて、更なる同定パラメータとして認識の質を向上させることができる。
【００６７】
くぼみの検出
また、くぼみ確認プロセスＳ１２１〜Ｓ１２７を用いて、くぼみが存在しているか否かを判断し、くぼみが存在している場合にはそのゾーンを検出し、次に、検出されたくぼみの位置及び形状に基づいて同定パラメータを測定することによって、ユーザーの同一性を確かめる。
【００６８】
更に、本発明による虹彩同定法においては、図１０Ｃに示される以下の複数の工程の少なくとも一つを含ませることによって、くぼみ確認プロセスを上記の態様に適用することができる。即ち、第１のくぼみ確認プロセスＳ１２１を行ない、次に、ステップＳ１２５〜Ｓ１２９により、獲得された虹彩の選択された静止イメージに基づいてくぼみが存在しているかどうかを判断することによってユーザーの同一性を確かめ、次に、くぼみが存在している場合にはくぼみのイメージ信号を中央軸変換によって変換し、変換結果からのくぼみの位置及び形状に基づいて同定パラメータを測定する。第２のくぼみ確認プロセスＳ１２２〜Ｓ１２４は、第１のくぼみ確認プロセスの結果としてくぼみが存在していない場合に行なわれ、参照虹彩中にくぼみが存在しているかどうかを再び判断した後に参照虹彩中にくぼみがない場合にはユーザーは許可され、逆に参照虹彩中にくぼみが存在する場合にはユーザーは拒絶される。
【００６９】
更に、本発明のそれぞれの態様においては、第１のくぼみ確認プロセスは、以下の工程から構成することができる：ステップＳ１２１（図１０Ｃ）により、獲得された虹彩の静止イメージ信号から虹彩イメージの端を検出することによってくぼみが存在しているか否かを判断し；判断ステップの結果としてくぼみが存在している場合には、ステップＳ１２５によりくぼみゾーンを検出し；ステップＳ１２６により、検出されたくぼみゾーンの二次元イメージ信号を中央軸変換によって変換した後にくぼみの形状及び位置に基づいて同定パラメータをコンピュータ算出し；ステップＳ１２７〜Ｓ１２９により、データベースから対応するパラメータを検索することによってユーザーの同一性を確かめる。
【００７０】
更に、本発明のそれぞれの態様においては、第２のくぼみ確認プロセスは、以下の工程から構成することができる：ステップＳ１２１により、入力イメージ中にくぼみが存在しているかどうかを判断し；ステップＳ１２２により、入力イメージ中にくぼみが存在していない場合には参照虹彩中にくぼみが存在しているかどうかを再び判断し；ステップＳ１２３により、くぼみが参照虹彩中に存在していない場合には許可し、ステップＳ１２４により、参照虹彩中にくぼみが存在している場合には拒絶する。
【００７１】
上記のように構成された本発明の操作及び本発明によって達成される効果について、実施例を用いることによって以下に説明する。
【００７２】
まず、カード読み取りユニット４０又はキー入力ユニット５０により、カード番号を読み取るか、或いはユーザーのＰＩＮをキー打ちによって入力する。カード番号及びＰＩＮ確認プロセスを行なって、制御ユニット７０中のデータ蓄積ユニット８０においてカード番号及びＰＩＮを検索することによって対応する番号が存在するかどうかを測定する。
【００７３】
対応する番号がない場合には、ユーザーは同定できないユーザーとして拒絶される。対応する番号が見出された場合には、次に制御ユニット７０によリユーザーが同定できるユーザーとして許可され、次に、カード番号又はＰＩＮに対応する更なる個人情報を読み取った後に、制御信号をモータ駆動ユニット３０に送って、カメラ高さをユーザーに適するように調節する。この時点において、制御信号は、現在のカメラ位置とユーザーに適したカメラ位置との間の高さの差を比較して、次にモータを前進又は逆進方向に駆動することによってカメラ高さを自動的に調節する。更に、二つの目の間の幅もまた、それぞれのユーザーに関して調節することができる。
【００７４】
次に、制御ユニット７０により、虹彩イメージピックアップユニット２０を制御することによって赤外光源１２ａを点灯することにより、最初のオートフォーカスの調節が行なわれる。ユーザーは、視野誘導光源１７を点灯することによって視野ポインター１８に導かれて、虹彩イメージが位置方向に偏ることが防止される。したがって、虹彩イメージを取り込む際には、取り込まれる人間の虹彩イメージの視野が、誘導光源１７（即ち淡青色の光源）によってレンズの中心部分に固定される。
【００７５】
虹彩動的イメージは、短いサイクルでフラッシュ光源１２ｂを操作しながら数秒間とられる。次に全ての光源が消される。
虹彩イメージは、所定のソフトウェアによって短時間に制御されたフラッシュ光源１２ｂによって瞳孔及びＡＮＷの変化する形状を示すようにとられなければならない。この目的のために、本発明においては１秒当たり２５フレームを超える虹彩イメージがとられる。
【００７６】
上記記載のように取り込まれた虹彩の連続イメージは、データ処理ユニット６０において予備処理される。次に、虹彩分析に適したゾーンが選択された後に、対応するゾーンのイメージ信号が選択される。好ましい態様においては、分析は、上記に詳細に説明したスペクトル変換の可変マルチセクターシステムにしたがって、セクター毎に行なわれる。他の態様においては、虹彩を分析するために用いられるゾーンは、図８において示される全瞳孔を含む水平方向のストリップ状の領域、即ち明確に視認される部分である。なぜならば、これは、同定される人間の睫、瞼などによって影響されないからである。
【００７７】
制御ユニット７０は、虹彩繊維構造確認プロセスを行なって、上記に詳細に説明したように、選択された低周波数成分のみを用いることによって、ユーザーの同一性を確かめる。
【００７８】
次に、制御ユニット７０において、瞳孔及びＡＮＷ反応確認プロセスが行なわれ、瞳孔動的イメージから瞳孔及びＡＮＷの反応を分析した後に、瞳孔及びＡＮＷの収縮及び膨張がフラッシュ光源１２ｂによって引き起こされた場合には生体を表すものとして取り込まれたイメージが許可され、動きがない場合には生体を表さないものとして取り込まれたイメージが拒絶される。
【００７９】
続いて、ＡＮＷ及び瞳孔形状確認プロセスが制御ユニット７０により行なわれ、選択された静止虹彩イメージからのそれぞれの人間において異なる特性を有するＡＮＷゾーンの二次元イメージ信号を上記記載の中央軸変換（又はガラスファイヤ法）によって一次元データに変換することによって、ＡＮＷ及び瞳孔形状に基づいて個人の同一性を確かめる。上記記載のような瞳孔の特定の特徴もまた、同定され比較される。
【００８０】
次に、第１及び第２のくぼみ確認プロセスが制御ユニット７０により行なわれ、くぼみが存在するか否か、並びにくぼみが存在する場合にはその位置及び形状を同定する同定法によってユーザーの同一性が最終的に確かめられる。ＡＮＷの中央軸変換の結果において示されるように、くぼみは、イメージ処理プロセスにより図１３及び図１４の選択された虹彩静止イメージから抽出され、くぼみ形状が端検出により明確に認められた場合には中央軸変換により一次元データの形状及び位置を表すことによって、くぼみの形状及び位置が同定パラメータとして用いられる。
【００８１】
したがって、本発明は、虹彩繊維構造及びテキスチャー形態、光に応答する瞳孔及びＡＮＷ反応、ＡＮＷ及び瞳孔の形状、虹彩動的イメージから獲得されたくぼみの存在、形状及び位置を用いて多数の虹彩同定のためのパラメータを測定することによって、生存人間の虹彩を、偽造を防ぎ迅速に且つ正確に同定することにより、特定の人間を識別する方法を提供するので、バンキングシステム及び電子処理／決算システムに適用した場合には金銭的な事故を防ぎ、アクセス制御システムに適用した場合にはセキュリティーに関連する事故を排除することができるという、数多くの有利性を有する。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１Ａは、本発明によって、生体の虹彩を同定するための例示システムのブロックダイヤグラムである。図１Ｂは、図１Ａの態様及びその照明システムにおける虹彩イメージピックアップユニットの一態様を示すカメラの側面斜視図である。
【図２】図２は、図１Ｂの虹彩イメージピックアップユニットのために用いられる視野ポインターを説明するために図１Ｂから部分的にとられた参照図である。
【図３】図３は、図２の視野ポインターの詳細図である。
【図４】図４は、視野誘導光源をユーザーの目に反射する図２の視野ポインターを説明するための参照図である。
【図５】図５は、図１Ｂのシステムにおける第２のレンズの正面図である。
【図６】図６は、コンピュータ制御によって行なわれる虹彩イメージピックアップユニットにおいてイメージ信号を取り込む例のフローチャートである。
【図７】図７は、図６におけるカメラの高さ調節の例のフローチャートである。
【図８】図８は、虹彩分析のために必要な入力イメージ信号の選択された領域（ｘ）を説明するための虹彩イメージの例示図である。
【図９】図９は、本発明の虹彩同定法の全操作を説明する高レベルフローチャートである。
【図１０】図１０Ａ〜１０Ｃは、図９のフローチャートの詳細な連続フローチャートである。
【図１１】図１１は、一定角度における虹彩及び自律神経環の動的な動きを説明するための虹彩イメージの例示図である。
【図１２】図１２は、図１１の瞳孔の半径を瞳孔ヒストグラム又はピュピログラムの形態で表し、時間変動による一次元データに変換された自律神経環を表す対応するグラフである。
【図１３】図１３は、虹彩イメージの端が抽出される自律神経環及びくぼみの例示図である。
【図１４】図１４は、中央軸変換によって一次元データに変換された図１３の自律神経環及びくぼみの例示図である。
【図１５】図１５は、Ｈａａｒ変換フローグラフのバタフライ構造のダイヤグラムである。
【図１６】図１６は、スペクトル分析の可変マルチセクターシステムを説明するための虹彩イメージの例示図である。
【図１７】図１７は、時間当たりの瞳孔の平均半径の他のピュピログラムのグラフである。
【図１８】図１８は、抽出される瞳孔特性情報を含む瞳孔の例示図である。

Claims

ドラッグ又はアルコールの存在を認識する虹彩認識システムであって、当該虹彩認識システムは、以下の要素：
（ａ）生存動物を同定する同定情報を受容する制御ユニット、及び同定情報と比較するために同定可能な生体に関連する予め定められた個人情報を包含する、前記制御ユニットによってアクセスされるデータベースを含むデータ蓄積ユニット；
（ｂ）フラッシュ操作する光源部；
（ｃ）前記光源部を用いて１回のフラッシュ操作をし、その後、所定時間にわたって取得された虹彩の動的イメージを取り込んで入力イメージ信号を生成する、制御ユニットによって操作される動画カメラを含む虹彩イメージピックアップユニット；
（ｄ）入力イメージ信号を処理データに予備処理するデータ処理ユニットを含み、
（ｅ）前記制御ユニットは、前記イメージ信号の処理の結果として得られた処理データを用いて、虹彩の中心から一定の角度で経時的に連続して取得するフラッシュ時及びフラッシュ後の虹彩瞳孔の大きさ又は半径を用いて、光のフラッシュに応答する瞳孔の平均収縮及び膨張を経時的に連続して表すピュピログラムを生成し、前記ピュピログラムで示される曲線の勾配変化を基に、瞳孔が最小半径に収縮する時間が標準時間よりも遅い場合にはドラッグの使用を検出し、また、瞳孔が光のフラッシュに応答して収縮し始める時間と瞳孔が最小半径に収縮した時間との間の瞳孔収縮曲線に沿った直線距離が標準距離よりも小さい場合あるいは瞳孔膨張距離と平均瞳孔収縮距離との比が標準よりも小さい場合にはアルコールの使用を検出することを特徴とする虹彩認識システム。
虹彩認識システムが、ドラッグ又はアルコールの存在を認識する方法であって、当該虹彩認識システムは、以下の要素：
（ａ）１回のフラッシュ操作をし、その後、所定時間にわたって取得された虹彩の動的イメージを取り込んでイメージ信号を生成し、
（ｂ）イメージ信号の処理の結果として得られた処理データを用いて、虹彩の中心から一定の角度で経時的に連続して取得するフラッシュ時及びフラッシュ後の虹彩瞳孔の大きさ又は半径を用いて、光のフラッシュに応答する瞳孔の平均収縮及び膨張を経時的に連続して表すピュピログラムを生成し、
（ｃ）前記ピュピログラムで示される曲線の勾配変化を基に、瞳孔が最小半径に収縮する時間が標準よりも遅い場合にはドラッグの使用を検出し、また、瞳孔収縮曲線が標準よりも小さい場合あるいは瞳孔膨張距離と平均瞳孔収縮距離との比が標準よりも小さい場合にはアルコールの使用を検出することを特徴とする虹彩認識方法。