JP5698418B2 - 虹彩認識による識別 - Google Patents
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Description
− 比較対象の虹彩画像を、そのビットが虹彩の識別される領域に対応するバイナリコードに符号化するステップと、
− これらのバイナリコードにマスクを適用して、虹彩の非可視領域(例えば瞼によって隠れる領域)に対応するビットを消去するステップと、
− 虹彩画像に関する2つのバイナリコードを比較し、2つのバイナリ虹彩コード間のコヒーレントビットを識別するバイナリコードをそこから推論するステップと、
− このコードからハミング距離、すなわち比較されるバイナリ虹彩コード間の非コヒーレントビットの数を計算するステップと
から成るステップを含む。
− 識別対象の虹彩の画像および第2の虹彩画像を符号化して、比較される画像を表すバイナリコードを取得するステップであって、バイナリコードの隣接ビットは対応する画像上の虹彩の隣接領域に対応する、ステップと、
− 識別対象の虹彩の画像のバイナリコードおよび第2の虹彩画像の第2のバイナリコードからバイナリ類似コードを求めるステップと、
− 比較される2つの虹彩画像間の類似の局所密度およびバイナリ類似コードに応じて信頼スコアを求めるステップであって、類似の局所密度はそれ自体がバイナリ類似コードに応じて求められる、ステップと、
− 2つの虹彩画像が同じ虹彩に由来するかどうかを信頼スコアの値に応じて判定するステップと
から成るステップを含む方法を提案する。
− バイナリ類似コードは、虹彩画像を表す2つのバイナリコード間に、演算子「排他的論理和」を適用することによって得られるコヒーレンスマップである。
− 使用されるバイナリ類似コードは、画像上で目に見える虹彩の領域に対応するコヒーレンスマップのビットだけを考慮に入れる。
− 信頼スコアを求めるために、バイナリ類似コードのビットごとに、着目するビット付近の虹彩画像の2つのバイナリコード間のコヒーレントビットの局所密度の測定値が計算される。
− 信頼スコアは、2つの虹彩画像間でビットがコヒーレントの場合は正数で重み付けされ、2つの虹彩画像間でビットが非コヒーレントの場合は負数で重み付けされる局所密度の値を、類似コードのビットごとに加算することによって計算される。
− この方法は、信頼スコアを局所密度の和で割ることにより、取得された信頼スコアを正規化するステップを含む。
− この方法は、識別対象の虹彩の画像のコードとデータベースからのN個の虹彩画像のコードとの間で先のステップを反復するステップと、虹彩画像のコードの対ごとに取得される信頼スコアから、画像の由来に関して下された判定の成功率を求めるステップとから成る。
− この方法は、識別対象の虹彩の画像のコードとデータベースの虹彩画像のコードとの間で先のステップを適用し、取得された信頼スコアから識別対象の虹彩に由来するデータベースの虹彩画像を突き止めるステップを含む。
− 取得された信頼スコアは、識別対象の虹彩に由来する虹彩画像を突き止めるための閾値と比較することもできる。
− この方法は、
− 識別対象の虹彩画像とデータベースのN個の虹彩画像のそれぞれとの間のバイナリ類似コードを求めるステップと、
− 類似バイナリコードごとに、比較される2つの画像間のハミング距離を計算するステップと、
− N個の画像のデータベースから、識別対象の虹彩の画像との間で最小のハミング距離を有するN’個の画像の第2のデータベースを選択するステップと、
− N’個の虹彩画像を含むデータベース上で、先に記載した方法を実行するステップと
から成る。
− 人間の虹彩の少なくとも1つの画像をキャプチャするように適合される、少なくとも1つの取得システムと、
− 取得システムによって取得される画像および第1の画像と比較される少なくとも1つの第2の画像を受信する、計算プラットフォームと
を含み、計算プラットフォームは、
− 識別対象の虹彩の画像および第2の虹彩画像を符号化して、比較される画像を表すバイナリコードを取得し、バイナリコードの隣接ビットは対応する画像上の虹彩の隣接領域に対応し、
− 識別対象の虹彩の画像のバイナリコードおよび第2の虹彩画像の第2のバイナリコードからバイナリ類似コードを求め、
− 比較される2つの虹彩画像間の類似の局所密度およびバイナリ類似コードに応じて信頼スコアを求め、類似の局所密度はそれ自体がバイナリ類似コードに応じて求められ、
− 2つの虹彩画像が同じ虹彩に由来するかどうかを信頼スコアの値に応じて判定する
ように適合される、システムにも関する。
人物Pから直接取得された画像P1を計算プラットフォーム12が受信すると、計算プラットフォーム12は、符号化アルゴリズムを起動し、画像P1を表すバイナリコードT1_codeを取得する。
計算プラットフォーム12が、比較される虹彩画像P1およびP2を表す2つのバイナリコードT1_codeおよびT2_codeを取得すると、計算プラットフォーム12は、バイナリコードを比較してそこから2つのコード間のバイナリ類似コードSimを推論するアルゴリズムを実行する。
Diff=T1_code XOR T2_code
このコヒーレンスマップDiffは、類似コードSimとして直接使用することができる。或いは、画像P1およびP2の一方または他方の上の目に見えない虹彩領域に対応する全てのビットを、このカルテDiffから抽出することもできる。ほとんどの場合、これらの領域は、瞼によって隠れる領域に対応する。
Mask=T1_Mask AND T2_Mask
先に述べたように、2つの虹彩画像間の一致スコアを計算するために、対応するバイナリコード間のコヒーレントビットの局所密度を考慮に入れる。
最後に、計算プラットフォーム12は、2つの画像P1およびP2が同じ虹彩に由来するかどうかを推論するためのスコアを、バイナリ類似コードSimのコヒーレントビットの局所密度およびコヒーレントビット自体から計算することができる。
− bが0の場合、f(b,密度(b))=密度(b)
− bが1の場合、f(b,密度(b))=−密度(b)
Claims (10)
- 識別対象の眼の虹彩(I)の生体認証データに基づく識別方法であって、
− 前記識別対象の虹彩(I)の画像(P1)および該第1の画像(P1)と比較される第2の虹彩画像(P2)を符号化して、比較される画像を表すバイナリコード(T1_code,T2_code)を取得するステップであって、バイナリコード(T1_code,T2_code)の隣接ビットは対応する画像(P1,P2)上の虹彩の隣接領域に対応する、ステップと、
− 前記識別対象の虹彩(I)の画像(P1)の前記バイナリコード(T1_code)および前記第2の虹彩画像(P2)の前記第2のバイナリコード(T2_code)から、バイナリ類似コード(Sim)を求めるステップと、
− 前記比較される2つの虹彩画像(P1,P2)間の類似の局所密度(密度(b))および前記バイナリ類似コード(Sim)に応じて信頼スコアを求めるステップであって、前記類似の局所密度は、前記バイナリ類似コード(Sim)のビット(b)ごとに、着目するビット(b)付近の前記虹彩画像(P1,P2)の前記2つのバイナリコード(T1_code,T2_code)間のコヒーレントビットの数に応じて求められる、ステップと、
− 前記2つの虹彩画像(P1,P2)が同じ虹彩に由来するかどうかを前記信頼スコアの値に応じて判定するステップと
から成るステップを含む、識別対象の眼の虹彩の生体認証データに基づく識別方法。 - 前記類似バイナリコード(Sim)は、前記虹彩画像(P1,P2)を表す前記2つのバイナリコード(T1_code,T2_code)間に、演算子「排他的論理和」を適用することによって得られるコヒーレンスマップ(Diff)である、請求項1に記載の識別方法。
- 前記使用されるバイナリ類似コード(Sim)は、前記画像(P1,P2)上で目に見える虹彩の領域に対応する前記コヒーレンスマップ(Diff)のビットだけを考慮に入れる、請求項2に記載の識別方法。
- 前記信頼スコアは、前記2つの虹彩画像(P1,P2)間で前記ビットがコヒーレントの場合は正数で重み付けされ、前記2つの虹彩画像(P1,P2)間で前記ビットが非コヒーレントの場合は負数で重み付けされる前記局所密度(密度(b))の値を、前記類似コード(Sim)のビットごとに加算することによって計算される、請求項1に記載の識別方法。
- 前記信頼スコアを前記局所密度の和で割ることにより、前記信頼スコアが更に正規化される、請求項4に記載の識別方法。
- 識別対象の虹彩の画像のコードとデータベース(13)からのN個の虹彩画像のコードとの間で請求項1〜5のいずれか一項に記載の方法のステップを反復するステップと、虹彩画像のコードの対ごとに取得される信頼スコアから前記画像の由来に関して下された判定の成功率を求めるステップとから成る、識別方法。
- 識別対象の虹彩(I)の画像(P1)のコード(T1_code)とデータベース(13)の虹彩画像(P2)のコード(T2_code)との間で請求項1〜6のいずれか一項に記載の方法を適用し、取得された信頼スコアから前記識別対象の虹彩(I)に由来する前記データベース(13)の虹彩画像(P2)を突き止める、識別方法。
- 前記取得された信頼スコアが、前記識別対象の虹彩(I)に由来する前記虹彩画像(P2)を突き止めるための閾値と比較される、請求項7に記載の識別方法。
- − 識別対象の虹彩(I)の画像(P1)とデータベース(13)のN個の虹彩画像(P2)のそれぞれとの間のバイナリ類似コード(Diff)を求めるステップと、
− 前記バイナリ類似コード(Diff)ごとに、比較される前記2つの画像間のハミング距離を計算するステップと、
− 前記N個の画像のデータベース(13)から、前記識別対象の虹彩(I)の画像(P1)との間で最小のハミング距離を有するN’個の虹彩の画像の第2のデータベースを選択するステップと、
− 前記N’個の虹彩画像を含む前記データベース上で、請求項7または8に記載の方法を実行するステップと
から成る、識別方法。 - 個人の識別システムであって、
− 人間(P)の虹彩(I)の少なくとも1つの画像(P1)をキャプチャするように適合される、少なくとも1つの取得システム(11)と、
− 前記取得システム(11)によって取得される前記画像(P1)および該第1の画像(P1)と比較される少なくとも1つの第2の画像(P2)を受信する、計算プラットフォーム(12)と
を含み、
前記システムは、前記計算プラットフォーム(12)が、
− 前記識別対象の虹彩(I)の画像(P1)および前記第2の虹彩画像(P2)を符号化して、比較される画像を表すバイナリコード(T1_code,T2_code)を取得し、バイナリコード(T1_code,T2_code)の隣接ビットは対応する画像(P1,P2)上の虹彩の隣接領域に対応し、
− 前記識別対象の虹彩(I)の画像(P1)の前記バイナリコード(T1_code)および前記第2の虹彩画像(P2)の前記第2のバイナリコード(T2_code)から、バイナリ類似コード(Sim)を求め、
− 比較される前記2つの虹彩画像(P1,P2)間の類似の局所密度(密度(b))および前記バイナリ類似コード(Sim)に応じて信頼スコアを求め、前記類似の局所密度は、前記バイナリ類似コード(Sim)のビット(b)ごとに、着目するビット(b)付近の前記虹彩画像(P1,P2)の前記2つのバイナリコード(T1_code,T2_code)間のコヒーレントビットの数に応じて求められ、
− 前記2つの虹彩画像(P1,P2)が同じ虹彩に由来するかどうかを前記信頼スコアの値に応じて判定する
ように適合される点で特徴付けられる、個人の識別システム。
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