JP6631808B2 - 虹彩利用生体認証のための装置および方法 - Google Patents

Description

本発明は、生体認証のために対象者の目の１つまたは複数の特徴の画像を取得および処理する装置および方法に関する。

目の特徴を含む顔の特徴に基づく生体認証のための方法が知られている。虹彩認証のための方法は、対象者の虹彩の取得画像を、対象者の虹彩の以前に格納した画像と比較するためのパターン認証技術を実施し、それにより、対象者の識別情報を判定または検証する。取得した虹彩画像に対応するデジタル特徴セットが、数学的または統計的アルゴリズムを使用して、画像に基づいて符号化される。デジタル特徴セットまたはテンプレートは、その後、以前に符号化したデジタルテンプレート（以前に取得した虹彩画像に対応する格納された特徴セット）のデータベースと比較され、一致箇所の位置を特定し、対象者の識別情報を判定または検証する。

虹彩認証のための装置は、典型的に、対象者の虹彩の画像を取得するための撮像装置と、取得した画像を以前に格納した虹彩画像情報と比較するための画像処理装置とを備える。撮像装置と画像処理装置とは、別々のデバイスとしてもよく、または単一のデバイス内に組み合わせてもよい。

虹彩認証装置は、専用の、またはスタンドアロンデバイスとして以前から利用可能であったが、虹彩認証機能を、例えば、モバイルフォン、スマートフォン、携帯情報端末、タブレット、ラップトップ、ウェアラブルコンピューティングデバイスなどの、内蔵カメラを有するハンドヘルドデバイスまたはモバイル通信デバイスまたはモバイルコンピューティングデバイス（まとめて、「モバイルデバイス」と称する）に組み込むことがますます望まれている。

モバイルデバイスで虹彩利用認証を実現することは、便利で、非侵襲的であり、個人の識別情報の認証（識別または検証）を可能にするのに充分な品質の虹彩画像を取得することを可能にする小型ユビキタスデバイスへのアクセスを個人にもたらす。虹彩撮像装置をモバイルデバイスに組み込むことによって、そのようなモバイルデバイスは、生体認証機能を実現し、そのような機能は、モバイルデバイス自体のアクセス制御を含むさまざまな使用方法に活かすことができる。

先行技術の虹彩撮像システムは、モバイルデバイスに組み込むことが論理的に可能であるが、先行技術の虹彩画像処理システムが虹彩画像情報を処理し、以前に格納した虹彩情報と比較するのに要する時間はかなり長く、虹彩画像の取得と認証との間に明確なタイムラグ（または認証の拒否）を引き起こす。

タイムラグの主要な根本原因は、信頼性の高い虹彩画像処理および特徴抽出が計算集約的であることであり、一連の画像フレーム内の全てのフレームを処理することが困難である。このことは、特に、最新の画像センサがビデオモードで１秒あたり少なくとも３０フレームを生成する場合に当てはまる。格納テンプレートを有する画像センサによって生成された一連の画像フレーム内の全てのフレームを比較しようとする試みのさらなる欠点は、非常に多くの画像比較により、誤った一致が観測されることが増える可能性があるということである。誤った一致の発生率は、偽一致レート（ＦＭＲ：ｆａｌｓｅ ｍａｔｃｈ ｒａｔｅ）、または観測下の認証システムの偽陽性識別率（ＦＰＩＲ：ｆａｌｓｅ ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｒａｔｅ）の点から測定される。

上記の欠点を克服するために、自動画像選択処理を実施することができる。選択方法は、各画像フレームのより「質の高い」１つまたは複数の測定値を計算し、所定のタイムフレーム内で検出された最良のフレームを選択し、あるいは、所定の品質基準を満たす１つまたは複数のフレームを選択する。既存の商業的に利用可能な虹彩認証システムは、標準的アプローチとして自動画像選択方法を適用し、タイムラグを低減する。

先行技術のシステムにおける品質評価基準は、画像フレームのシャープネス（フォーカスとも呼ばれる）測定である。フォーカス評価式画像選択アルゴリズムは、虹彩認証システムの効率を向上することが知られている。計算上効率的な画像処理方法が、典型的に、フォーカス品質を表す各フレームに対するスカラ値を取得するために使用され、所定のフォーカス閾値を超える画像フレームが、さらなる処理および比較のために選択される。

タイムラグを減らすこと、および処理リソースを節約することに加え、自動画像選択処理は、基準テンプレート（例えば、データベースに格納された虹彩画像特徴セット）が画像取得地で容易に利用できない可能性があるアプリケーションで実施される。軍、民間、入国審査、国民ＩＤ、警察、および監視アプリケーションでの虹彩利用認証システムの商業展開は、典型的に、このカテゴリに入る。そのようなアプリケーションは、認証システムに、自動選択画像フレームを格納、送信、または転送することを必要とし、フレームが、後に、または異なる位置で、基準テンプレートと比較される。例えば、軍用アプリケーションでは、選択された（取得された）画像または抽出された特徴セットが、外国から、比較のために自国にある中央サーバに送信されるであろう。別の例において、インドのＵＩＤＡＩなどの国民ＩＤシステムでは、取得画像は、サーバファーム全体にわたって送信され、全ての以前に登録された対象者に対して重複排除される。

上記にもかかわらず、品質測定アルゴリズムが、画像フレーム一致機能を常に充分な確度で予測するとは限らないので、自動画像選択処理を使用することに欠点がある。例えば、データベース内の１０％最低品質画像を拒否するだけで、１０％から７％に偽陰性一致率（ＦＮＭＲ：ｆａｌｓｅ ｎｅｇａｔｉｖｅ ｍａｔｃｈ ｒａｔｅ）が改善されることが判明した。これにより、低いトレードオフを示すと認められ、品質評価アルゴリズムが、一致機能の充分正確な予測器ではないことが確認される。

したがって、モバイルデバイス内の虹彩利用認証システム、および基準テンプレートが容易に利用可能なシステムのアプリケーションは、自動画像選択処理による欠点にさらされるべきではないことが好ましい。同様に、品質評価に関連した欠点は、基準テンプレートを中央サーバから虹彩撮像を行うローカルクライアントに引き渡すことを可能にする、ある種のクライアントサーバ型虹彩認証システムで避けられることが好ましい。

本発明は、虹彩利用認証システムに対する応答時間および確度を改善するために代替方法を実施することによって、自動画像選択方法と関連付けられた欠点を克服しようとするものである。

本発明は、虹彩利用生体認証のための方法を提供する。一実施形態において、本方法は、（ａ）画像センサから画像を受信するステップ、（ｂ）受信画像が虹彩を含むかどうかを判定するステップ、（ｃ）受信画像が虹彩を含むまでステップ（ａ）および（ｂ）を繰り返すステップ、（ｄ）受信画像が虹彩を含むと判定したことに応じて、そのような受信画像に対応する虹彩情報を、少なくとも１つの虹彩に対応する格納された虹彩情報と比較するステップ、および（ｅ）比較の出力に基づいて一致決定または不一致決定をするステップを備える。

本発明のステップ（ｄ）での比較は、受信虹彩画像で実行される特徴抽出によって生成される虹彩特徴セットを、格納虹彩情報と比較するステップを備えることができる。一実施形態において、ステップ（ａ）から（ｅ）は、終了イベントの発生まで繰り返すことができ、終了イベントは、（i）所定の時間間隔の終了、または（ii）所定の数の受信虹彩画像の比較、または（iii）受信虹彩画像に対応する虹彩情報と格納虹彩情報との間の比較に基づく一致決定を行うこと、または（iv）画像センサと、対象者との間の距離が所定の最大距離を超える、または（v）受信画像が虹彩を含まないという判定、を備えることができる。

本発明の例示的な実装態様において、一致決定は、取得した虹彩画像が少なくとも１つの虹彩に対応する格納虹彩情報と所定の程度の類似度を満たすことに応じて行うことができる。

本発明の方法の一実施形態において、画像サブサンプリングをステップ（ａ）で受信した画像で実行し、サブサンプリング画像を生成することができ、その場合、ステップ（ｂ）での判定が、サブサンプリング画像の検査を備えることができる。

本発明は、（ａ）画像センサから画像を受信するステップであって、受信画像が虹彩画像を含むステップ、（ｂ）受信虹彩画像が少なくとも１つの所定の基準を満たすかどうかを判定するステップ、（ｃ）受信虹彩画像が少なくとも１つの所定の基準を満たすまでステップ（ａ）および（ｂ）を繰り返すステップ、（ｄ）受信虹彩画像が少なくとも１つの所定の基準を満たすと判定したことに応じて、そのような受信虹彩画像に対応する虹彩情報を、少なくとも１つの虹彩に対応する格納虹彩情報と比較するステップ、および（ｅ）比較の出力に基づいて一致または不一致決定を行うステップを備える、虹彩利用生体認証のための方法をさらに備えることができる。所定の基準は、（i）グレースケールの広がり、（ii）虹彩サイズ、（iii）散大、（iv）使用可能な虹彩領域、（v）虹彩−強膜コントラスト、（vi）虹彩−瞳孔コントラスト、（vii）虹彩形状、（viii）瞳孔形状、（ix）画像の余白、（x）画像シャープネス、（xi）モーションブラー、（xii）信号対雑音比、（xiii）凝視角、（xiv）スカラスコア、（xv）比較のために以前にとられた１つまたは複数の虹彩画像から受信虹彩画像を分ける最小時間間隔、（xvi）比較のために以前にとられた１つまたは複数の虹彩画像から受信虹彩画像を分ける連続生成された虹彩画像の最小数、および（xvii）受信虹彩画像と比較のために以前にとられた１つまたは複数の虹彩画像との間の最小差異、の少なくとも１つを備えることができる。

上記方法の特定の実施形態において、ステップ（ｄ）での比較は、受信虹彩画像で実行される特徴抽出によって生成される虹彩特徴セットと、格納された虹彩情報との間の比較を備える。一実施形態において、ステップ（ａ）から（ｅ）は、終了イベントの発生まで繰り返すことができ、終了イベントは、（i）所定の時間間隔の終了、または（ii）所定の数の受信虹彩画像の比較の終結、または（iii）受信虹彩画像に対応する虹彩情報と格納虹彩情報との間の比較に基づく一致決定を行うこと、または（iv）画像センサと、対象者との間の距離が所定の最大距離を超えること、を備えることができる。

本方法の例示的な実装態様によれば、一致決定は、受信虹彩画像が少なくとも１つの虹彩に対応する格納虹彩情報と所定の程度の類似度を満たすことに応じて行うことができる。

本発明の方法の特定の実施形態において、画像サブサンプリングは、ステップ（ａ）で受信した画像で、サブサンプリング画像を生成するよう実行され、受信虹彩画像が少なくとも１つの所定の基準を満たすかどうかのステップ（ｂ）での判定は、サブサンプリング画像に基づく。

本発明はさらに、（ａ）画像センサからの画像を受信するステップであって、画像が虹彩画像を含むステップ、（ｂ）受信虹彩画像に対応する虹彩情報を、少なくとも１つの虹彩に対応する格納虹彩画像情報と比較することによって第１の比較動作セットを実行するステップ、（ｃ）特定の結果を満たすステップ（ｂ）の出力に応じて、受信虹彩画像に対応する虹彩情報を、格納虹彩画像情報と比較することによって第２の比較動作セットを実行するステップ、および（ｄ）ステップ（ｃ）での第２の比較動作セットの出力に基づいて一致決定または不一致決定を行うステップを備える、虹彩利用生体認証のための方法をさらに提供する。

本方法の一実施形態において、ステップ（ｃ）での第２の比較動作セットは、受信虹彩画像に対応する虹彩情報を、ステップ（ｂ）で特定の結果を満たす出力を生成した、そのような格納虹彩画像情報と比較する。

上記方法の実装態様において、特定の結果は、（i）受信虹彩画像と少なくとも１つの虹彩に対応する格納虹彩画像情報との間の一致または（ii）受信虹彩画像と少なくとも１つの虹彩に対応する格納虹彩画像情報との間の所定の程度の類似度を備えることができる。別の実装態様において、特定の結果は、（i）受信虹彩画像と少なくとも１つの虹彩に対応する格納虹彩画像情報との間の不一致または（ii）受信虹彩画像と少なくとも１つの虹彩に対応する格納虹彩画像情報との間の所定の程度未満の類似度を備えることができる。

本方法の一実施形態において、第２の比較動作セット内の少なくとも１つの動作は、第１の比較動作セット内に含まれない。別の実施形態において、第１の比較動作セットおよび第２の比較動作セットの少なくとも一方は、受信虹彩画像から虹彩特徴セットを抽出するための特徴抽出動作を含む。

第１の比較動作セットは、第１の特徴抽出動作セットを含むことができ、第２の比較動作セットは、特徴抽出動作の第２のセットを含むことができ、第２の特徴抽出動作セット内の少なくとも１つの動作が、第１の特徴抽出動作セット内に含まれない。

上記方法の一実施形態によれば、ステップ（ａ）から（ｄ）は、（i）受信虹彩画像と少なくとも１つの虹彩に対応する格納虹彩画像情報との間の一致の判定または（ii）受信虹彩画像が少なくとも１つの虹彩に対応する格納虹彩画像情報との所定の程度の類似度を満たすまで、繰り返されるであろう。別の実施形態において、ステップ（ａ）から（ｄ）は、終了イベントの発生まで繰り返すことができ、終了イベントは、（i）所定の時間間隔の終了、または（ii）所定の数の受信画像の比較、または（iii）画像センサと、対象者との間の距離が所定の最大距離を超える、または（iv）受信画像が虹彩を含まないという判定を備えることができる。

本方法は、サブサンプリング画像を生成するためにステップ（ａ）で受信した画像について実行される画像サブサンプリングのステップを備えることができ、ステップ（ｂ）での第１の比較動作セットが、サブサンプリング画像で実行される。より特定の実施形態において、第２の比較動作セットがステップ（ｃ）で実行される画像データは、画像サブサンプリングによって低減されない。

本発明は、（ａ）画像センサによる画像フレームの連続生成を初期状態にするステップ、（ｂ）画像センサによって生成された画像フレームを選択するステップ、（ｃ）選択された画像フレームに対応する画像情報を、少なくとも１つの虹彩画像に対応する格納虹彩画像情報と比較するステップ、および（ｄ）ステップ（ｃ）での比較に応じて、不一致決定を行い、画像センサによって生成された別の画像フレームを選択し、ステップ（ｃ）および（ｄ）を繰り返すステップであって、別の画像フレームの選択が所定の基準に基づくステップを備え、所定の基準が、（i）画像処理または比較を実行するためのリソースの利用可能性、または（ii）以前に選択した画像フレームに対応する定義されたイベントが発生してからの特定の時間間隔の経過、または（iii）以前に選択された画像フレームと選択対象とみなされている画像フレームとに分ける連続生成された画像フレームの特定の数、または（iv）以前に選択された画像フレームと、選択対象とみなされている画像フレームとの間の最小差異の少なくとも１つを備える、虹彩利用生体認証のための方法をさらに提供する。

上記方法の一実施形態において、ステップ（ｃ）での比較は、第１の画像内の撮像された虹彩の虹彩特徴セットを抽出するための第１の画像についての特徴抽出を実行するステップによって先行され、ステップ（ｃ）での比較は、抽出虹彩特徴セットを格納虹彩画像情報と比較するステップを備える。

本発明は、上記した、および本明細書全体を通してさらに詳細に説明する方法を実施するよう構成されるシステムおよびコンピュータプログラム製品をさらに提供する。

本発明の一実施形態は、虹彩利用生体認証のためのコンピュータプログラム製品を備え、コンピュータプログラム製品は、そこで実施されるコンピュータ読取可能プログラムコードを有するコンピュータ利用可能媒体を備え、コンピュータ読取可能プログラムコードは、（ａ）画像センサから画像を受信する、（ｂ）受信画像が虹彩を含むかどうかを判定する、（ｃ）受信画像が虹彩を含むまでステップ（ａ）および（ｂ）を繰り返す、（ｄ）受信画像が少なくとも１つの所定の基準を満たすと判定したことに応じて、そのような受信画像に対応する虹彩情報を少なくとも１つの虹彩に対応する格納虹彩情報と比較する、および（ｅ）比較の出力に基づいて一致決定または不一致決定を行うための命令を備える。

本発明の別の実施形態は、画像センサと、（ａ）画像センサから画像を受信する、（ｂ）受信画像が虹彩を含むかどうかを判定する、（ｃ）受信画像が虹彩を含むまでステップ（ａ）および（ｂ）を繰り返す、（ｄ）受信画像が少なくとも１つの所定の基準を満たすと判定したことに応じて、そのような受信画像に対応する虹彩情報を少なくとも１つの虹彩に対応する格納虹彩情報と比較する、および（ｅ）比較の出力に基づいて一致決定または不一致決定を行うよう構成される処理デバイスとを備える、虹彩利用生体認証のためのシステムを備える。

虹彩認証のための装置の機能ブロック図である。 撮像装置の例示的な実施形態の図である。 虹彩画像利用認証システムに含まれるステップの図である。 本発明による虹彩利用認証のための方法を示すフローチャートである。 本発明による虹彩利用認証のための方法を示すフローチャートである。 本発明による虹彩利用認証のための方法を示すフローチャートである。 本発明による虹彩利用認証のための方法を示すフローチャートである。 本発明による虹彩利用認証のための方法の実装態様の図である。 本発明による虹彩利用認証のための方法を示すフローチャートである。 本発明のさまざまな実施形態を実施することができる例示的なコンピュータシステムの図である。

本発明は、虹彩撮像および処理に基づく生体認証のために構成されるデバイスおよび方法に関する。一実施形態において、本発明のデバイスは、そこで実装される虹彩利用認証システムを有するモバイルデバイスである。

図１は、撮像装置１０２および画像処理装置１０４を備える、虹彩画像利用認証のために構成されるモバイルデバイス１００の機能ブロック図である。撮像装置１０２は、対象者の虹彩の画像を取得し、その画像を、画像処理装置１０４に送信する。撮像装置１０２によって取得された画像は、静止画または動画とすることができる。画像処理装置１０４は、その後、取得した画像フレームを解析し、対応するデジタル特徴セットを、以前に取得した虹彩画像に基づいて符号化および格納されたデジタルテンプレートと比較し、対象者を識別するか、または対象者の識別情報を検証する。

図１には示していないが、モバイルデバイス１００は、動画像から静止フレームを抽出するために、画像データを処理し、デジタル化するために、虹彩画像の登録（対象者に対する虹彩情報を取得および格納し、格納情報を対象者と関連付ける処理）および比較（対象者の識別情報の識別または検証のために、対象者から取得した虹彩情報を、登録中に以前に取得した情報と比較する処理）のために、およびモバイルデバイスの構成要素の間での通信を可能にするために含まれる、他の構成要素を含むことができる。撮像装置、画像処理装置、およびモバイルデバイスの他の構成要素は、別々のデバイスをそれぞれ備えてもよく、または単一のモバイルデバイス内に組み合わせてもよい。

図２は、ハウジング２０２、画像センサ２０４、および光学アセンブリ２０６を有する撮像装置１０２の例示的な実施形態を示し、画像センサ２０４および光学アセンブリ２０６は、ハウジング２０２内に配置される。

撮像装置１０２は、従来のソリッドステートスチールカメラまたはビデオカメラを備えることができ、画像センサ２０４は、電荷結合素子（ＣＣＤ：ｃｈａｒｇｅｄ ｃｏｕｐｌｅｄ ｄｅｖｉｃｅ）または相補型金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ：ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ ｍｅｔａｌ ｏｘｉｄｅ ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）デバイスを備えることができる。画像センサ２０４は、少なくとも、４００ナノメートル（ｎｍ）から１０００ナノメートルの範囲のいずれかの波長を有する光に対する感度に対して選択することができる。光学アセンブリ２０６は、単一の一体形成要素を備えてもよく、または所望の画像形成特性を達成するために選択および構成される光学素子のアセンブリを備えてもよい。撮像装置は、固定焦点、またはいくつかの普及している技術（例えば、ボイスコイルモータ）のいずれかを使用して実現される可変焦点を有することができる。

図２に示したように、光学アセンブリ２０６および画像センサ２０４は、互いに対して構成および配置することができ、（i）画像センサ２０４の１つの表面が、光学アセンブリ２０６の画像面と一致する、および（ii）光学アセンブリ２０６の対物面が、虹彩画像取得のために初期の位置または対象者の目Ｅと一致する。したがって、図示したように、対象者の目Ｅが対物面に位置付けられた場合、目の焦点画像Ｅ’が画像センサ２０４上で形成される。

撮像装置は、識別される対象者の虹彩を照らすために使用される照明器（図示せず）をさらに備えることができる。照明器は、４００ナノメートル（ｎｍ）から１０００ナノメートルの範囲内の波長を有する放射を放つことができ、虹彩利用画像認証のために特に構成された一実施形態において、７００ナノメートルから９００ナノメートルの間の波長を有する放射を放つことができる。照明器は、白熱電球または発光ダイオード（ＬＥＤ：ｌｉｇｈｔ ｅｍｉｔｔｉｎｇ ｄｉｏｄｅ）を含む任意の照明源を備えることができる。

図３は、虹彩画像利用認証システムに通常含まれるステップの図である。ステップ３０２で、撮像装置は、対象者の虹彩の画像を取得する。

虹彩セグメンテーションが、ステップ３０４で、取得画像について実行される。虹彩セグメンテーションは、取得画像内の虹彩の内側および外側の境界の位置を特定し、虹彩に対応する画像の部分をトリミングするステップに関する。虹彩は形状が輪形であるので、虹彩セグメンテーションは、典型的に、取得画像内の２つの実質的に同心の円形境界を識別することを含み、円形境界は、虹彩の内側および外側の境界に対応する。虹彩セグメンテーションのためのいくつかの技術を、この目的を達成するために実施することができ、例えば、ドーグマンの虹彩セグメンテーションアルゴリズムを含む。虹彩セグメンテーションは、取得画像からまぶたやまつげをトリミングすることをさらに含むことができる。虹彩セグメンテーションは、特徴抽出および比較の前のオプションのステップであり、完全に省略してもよいことが理解されよう。虹彩セグメンテーションは、時に、特徴抽出動作の一部を備えると理解され、必ずしも別々に記載されてはいない。

後に、特徴抽出がステップ３０６で実行され、トリミングされた虹彩画像に対応する画像データを処理して、基盤をなす生体情報特性を示す際だった、および区別となる特徴を抽出および符号化するステップを備える。虹彩画像に対し、特徴は、デジタルフィルタを適用して、セグメント化された虹彩画像の質感を検討することによって抽出することができる。デジタルフィルタの適用は、虹彩の際だった、区別となる特徴の表現を備える二進化出力（「虹彩コード」または「特徴セット」とも称される）をもたらすことができる。例えば、ガボールフィルタの適用を含む、虹彩特徴抽出のための複数の技術を実施することができる。

ステップ３０８では、比較アルゴリズムが、取得虹彩画像に対応する特徴セットを、データベースからの以前に格納した虹彩画像テンプレートと比較し、入力画像とデータベーステンプレートとの間の差異（すなわち、類似度または非類似度の程度）を示すスコアを生成する。比較アルゴリズムは、例えば、２つの虹彩画像の特徴セットの間のハミング距離の計算を含むことができ、計算された正規化ハミング距離は、２つの虹彩の間の非類似度の程度を示す。

特徴抽出および比較ステップは、単一ステップに統合してもよい。同様に、特徴抽出ステップは、完全に省略してもよく、その場合、比較ステップは、受信フレームに対応する虹彩画像情報を、少なくとも１つの虹彩画像に対応する格納虹彩情報と比較する工程を備えることができる。本発明の目的のため、比較のステップへの任意の基準が、（i）特徴抽出ステップから導出された特徴セットと格納虹彩画像テンプレートとの間の比較、および（ii）受信フレームに対応する虹彩画像情報を、少なくとも１つの虹彩画像に対応する格納虹彩情報と比較することによって実行される比較、に等しく適用されることを理解されなければならない。

ステップ３１０では、比較ステップの結果は、取得虹彩画像の識別情報に関する決定（識別情報決定）に至るために使用される。

本明細書の目的のために、識別情報決定は、ポジティブ決定またはネガティブ決定のいずれかを備えることができる。ポジティブ決定（「一致」または「一致決定」）は、取得虹彩画像が、（i）システム内にすでに登録されるか、または記録された虹彩画像または虹彩テンプレートと一致する、または（ii）システム内にすでに登録されるか、または記録された虹彩画像または虹彩テンプレートとの所定の程度の類似度を満たすという判定を備える。ネガティブ決定（「不一致」または「不一致決定」）は、取得虹彩画像が、（i）システム内にすでに登録されるか、または記録された任意の虹彩画像または虹彩テンプレートと一致しない、または（ii）システム内に登録されるか、または記録された任意の虹彩画像または虹彩テンプレートとの所定の程度の類似度を満たさないという判定を備える。一致（または、不一致）が、システムに登録または記録された虹彩画像または虹彩テンプレートとの所定の程度の類似度を満たす（または、満たさない）ことに依存する実施形態において、所定の程度の類似度は、確度に対する用途および要件に応じて変化させることができる。あるデバイス（例えば、モバイルデバイス）において、識別情報の検証は、モバイルデバイスまたはモバイルデバイスの通信に対するアクセス許可または同意のアンロックに繋がる可能性があり、虹彩画像の認証の失敗は、アンロックに対する拒否またはアクセス許可に対する拒否に繋がる可能性がある。本発明の一実施形態において、一致（または、不一致）判定は、トランザクションを承認もしくは拒否するよう、または通信された判定に応じて、デバイス、装置、施設、もしくは情報へのアクセスを承認もしくは拒否するよう構成することができる別のデバイスまたは装置に通信することができる。

虹彩利用認証システムに含まれる段階では、精密な虹彩セグメンテーションおよび特徴抽出は、（残りの段階に比べて）特にリソース集約的であり、他の段階よりも多くの処理時間およびリソースを必要とすることが判明した。虹彩利用撮像および処理装置と関連付けられた現在の既存の処理機能から、および既存のモバイルデバイスの既知の処理機能から、セグメンテーションおよび特徴抽出のために要求される処理ステップは、虹彩認証システムにおいて観測される遅延およびタイムラグに関する限り、重要な原因因子であると考えられている。

図４は、本発明による虹彩利用認証のための方法を示すフローチャートである。本方法は、画像センサから画像フレームを受信することによって、ステップ４０２で開始される。画像フレームは、少なくとも１つの画像フレームを取得するための作動命令に応じて画像センサによって取得された可能性がある。画像センサは、（i）単一画像フレームを取得することにより作動命令に応答する（単一フレーム画像取得モード）、または（ii）画像センサのビデオフレームレートで取得された一連の画像フレームを取得することにより作動命令に応答する（ビデオ画像取得モード）よう構成することができる。

ステップ４０４では、虹彩セグメンテーションおよび画像サブサンプリングの一方または両方が、受信画像フレームで実行される。虹彩セグメンテーションは、（i）受信画像フレームが虹彩画像を含むかどうかを判定するステップ、および画像フレーム内の撮像された虹彩を切り離すステップ、の一方または両方を含むことができる。画像サブサンプリングは、画像フレームの画像サンプリング解像度を下げる処理に関し、画像フレームを示すために必要となるデータのビット数を下げるよう実行することができる。図４の方法の一実施形態において、虹彩セグメンテーションおよび画像サブサンプリングの一方または両方は、完全に省略してもよく、または本方法の他の任意のステップに統合または包含してもよい。

ステップ４０５は、任意の１つまたは複数の受信画像フレームもしくは派生サブサンプリング画像フレーム、または受信画像フレームから導出された画像情報が、さらなる処理のために所定の基準を満たすかどうかの判定を備え、さらなる処理は、特徴抽出もしくは比較または両方を含むことができる。ステップ４０５での所定の基準は、評価下の画像フレームの以下の属性のうちの１つまたは複数の点から定義することができ、そのような属性には、（i）グレースケールの広がり、（ii）虹彩サイズ、（iii）散大、（iv）使用可能な虹彩領域、（v）虹彩−強膜コントラスト、（vi）虹彩−瞳孔コントラスト、（vii）虹彩形状、（viii）瞳孔形状、（ix）画像の余白、（x）画像シャープネス、（xi）モーションブラー、（xii）信号対雑音比、（xiii）凝視角、（xiv）スカラスコア、（xv）さらなる処理のために検討中の画像フレームおよびさらなる処理のために以前にとられた画像フレームの生成または受信を分ける最小時間間隔、（xvi）さらなる処理のために連続的にとられた２つの画像フレームを分けるために必要とされる連続生成された画像フレームの最小数、および（xvii）さらなる処理のために検討中の画像フレームと、さらなる処理のために依然とられた画像フレームとの間の差異（類似度または非類似度の程度）の少なくとも１つを備えることができる。評価のための上記の要因のそれぞれは、以下でさらに詳細に説明される。

画像フレームがさらなる処理のための所定の基準を満たさない場合、本方法は、特徴抽出のステップには進まず、代わりに、画像センサから別の画像フレームを受信するためにステップ４０２に戻る。他方で、ステップ４０２で取得した画像フレームが所定の基準を満たす場合、本方法は、ステップ４０６で、画像フレームについて特徴抽出を実行する。ステップ４０６での特徴抽出は、ステップ４０２で受信したような画像フレームに対応する不変画像データのいずれかについて実行することができる。あるいは、受信画像フレームがステップ４０４で虹彩セグメンテーションおよび／または画像サブサンプリングのステップを受けた場合、特徴抽出は、虹彩セグメンテーションおよび／または画像サブサンプリングのステップから発生した出力画像データについて実行してもよい。またあるいは、虹彩セグメンテーションおよび／または画像サブサンプリングのステップから発生した出力画像データは、画像フレームが（ステップ４０５での）さらなる処理のための所定の基準を満たすかどうかを判定するためのみに使用してもよく、所定の基準を満たす画像フレームに対する特徴抽出のステップ（ステップ４０６）を、虹彩セグメンテーションによって、または画像サブサンプリングによって低減されなかった画像フレームデータについて実行してもよい。

ステップ４０８では、比較が、特徴抽出ステップ４０６からもたらされた虹彩特徴セットについて実行される。比較ステップは、抽出された虹彩特徴セットを、少なくとも１つの虹彩画像に対応する格納虹彩情報と比較するステップを備えることができる。ステップ４０９は、比較に基づく場合、一致が発見され、本方法は終了することができ、そうでなければ、本方法は、次の画像フレームのためにステップ４０２にループバックすることができる。特徴抽出および比較ステップは、単一ステップに統合してもよい。同様に、特徴抽出は、完全に省略してもよく、その場合、比較ステップは、受信フレームに対応する虹彩画像情報を、少なくとも１つの虹彩画像に対応する格納虹彩情報と比較するステップを備えることができる。

図４のステップ４０９でのループはオプションであり、図４の方法の変化型を、固定数の取得画像フレームに基づく一致を検索することによって、または（i）固定期間の間（すなわち、本方法がタイムアウトするまで）、または（ii）一致発見が行われた後の任意の時間まで、または（iii）キャンセル、タイムアウト、もしくは一致が発見されずに停止するまで、画像フレームについての比較を実行した後に本方法を終了することによって、実行することができることが理解されよう。一実施形態において、本方法は、撮像センサ（または、撮像装置またはそのような装置もしくはセンサを包含するデバイス）と対象者との間の距離が所定の最大距離を超えたというセンサによる判定によって終了してもよい。そのような判定を可能にするセンサは、静電容量センサ、静電容量変位センサ、ドップラ効果センサ、渦電流センサ、誘導センサ、レーザ測距センサ、磁気（磁気近接センサを含む）、受動光学センサ（電荷結合素子を含む）、熱赤外線センサ、反射型フォトセルセンサ、レーダセンサ、反射式センサ、ソナー式センサ、または超音波式センサなどの、近接センサを含む。別の実施形態において、本方法は、（i）先行する画像フレームに存在した目が後続の画像フレームで存在しないことが判明した場合、または（ii）後続の画像フレームにおける目のサイズが小さくなっている−虹彩撮像デバイスが、目の近傍から移動したことを示す−ことが判明した場合、終了することができる。

同様に、ステップ４０５は、取得した画像フレームがさらなる処理のための所定の基準を満たさない場合、本方法は、別の画像フレームを受信するために、ステップ４０２に戻ることなく、単に終了することができる。

ステップ４０２で第２の（および各後続の）画像フレームを取得するモダリティは、画像処理装置が単一フレーム画像取得モードであるか、またはビデオ画像取得モードであるかに依存する可能性がある。単一フレーム画像取得モードである場合、連続する画像フレームは、オペレータまたは他の手段による画像センサの繰り返し作動に応答して、ステップ４０２でのみ取得されるであろう。ビデオ画像取得モードである場合、画像センサは、単一作動に応答して一連の連続する画像フレームを取得し、次の画像フレームは、取得した一連の画像フレーム内の連続する画像フレーム内からステップ４０２で取得することができる。さまざまな実施形態において、連続する画像フレームは、（i）画像センサによって生成された画像フレームのセット全体が空にされるまで、または（ii）所定数の画像フレームが画像センサから受信されるまで、または（iii）所定の時点まで、または（iv）所定の基準が満たされるまで、画像センサから取得することができる。

抽出ステップおよび／または比較ステップの前に所定の基準を満たさない画像フレームを選択的に破棄することによって、本方法は、非生産的な処理ステップの数を減らし、それにより、応答時間および電力消費を改善し、ならびに虹彩を含まない画像からの疑陽性を防止する。

ステップ４０５と関連して説明したように、ステップ４０５での所定の基準は、以下の要因の任意の１つの１つまたは複数の点から定義することができる。

グレースケールの広がり−グレースケールの広がりは、画像における輝度値の広がりを測定する。輝度値の広く、良好に分散された広がりを有する画像フレームは、適切に露光された画像を示す。画像フレームのグレースケールの広がりの評価は、したがって、画像フレーム露光の定性的な測定値をもたらす。

虹彩サイズ−虹彩の半径にわたる画素の数の点から測定され、円が虹彩境界を近似する。虹彩サイズは、物体空間における空間サンプリングレートの関数である。さらなる処理のために閾値虹彩サイズを特定することによって、本方法は、虹彩画像が正確な抽出および比較のための充分な質感情報をもたらさない画像フレームを削除する。

散大−散大は、瞳孔の直径と虹彩の直径との比率として定義することができる。散大の程度により、撮像された虹彩の質感内容を変更することができる。虹彩画像取得のための所定の閾値または値の範囲を定義することにより、本方法は、評価下の虹彩画像および以前に記録された虹彩テンプレートを比較可能な程度に拡張し、それにより、認証システムの確度を向上することを確実にする。

利用可能な虹彩領域−利用可能な虹彩領域は、まつげ、まぶた、鏡面反射、周囲の鏡面反射、またはそれ以外によってふさがれていない虹彩の割合として測定される。虹彩の閉塞は、比較のために利用可能な虹彩質感情報を減らすだけでなく、虹彩セグメンテーション処理の確度を下げ、両方により、認証エラーが増える。利用可能な虹彩領域のための閾値を定義することは、認証エラーが発生する可能性のある画像フレームを削除するのに役立つ。

虹彩−強膜コントラスト−不十分な虹彩−強膜コントラストは、虹彩セグメンテーションおよび特徴抽出処理の確度に影響を与える可能性がある。したがって、評価下の画像フレームの虹彩−強膜コントラストは、特徴抽出および比較に進むことなく、画像フレームの削除のための所定の基準を備えることができる。

虹彩−瞳孔コントラスト−虹彩−瞳孔コントラストにより、虹彩領域と瞳孔との間の境界領域で画像特性を測定する。低虹彩−瞳孔コントラストは、セグメンテーションに影響を与えるか、または特徴抽出動作の確度を下げる可能性がある。したがって、虹彩−瞳孔コントラストは、さらなる処理を行うことなく、画像フレーム削除のための所定の基準として機能することができる。

虹彩形状−虹彩形状は、虹彩−強膜境界の形状として定義される。虹彩形状は、解剖学的変化の結果である可能性があるが、非正面凝視などの対象者の挙動に起因する可能性もある。したがって、画像フレーム評価のための所定の基準としての虹彩形状は、虹彩形状が画像取得中に対象者の挙動によって影響を受けた可能性がある場合の画像フレームの削除のための基礎をもたらす。

瞳孔形状−瞳孔のすぐ近傍の虹彩領域が、高い情報コンテンツをもたらす。したがって、虹彩−瞳孔境界の正確な検出は、重要であり、瞳孔の形状は、瞳孔形状が画像取得中に対象者の挙動によって影響を受ける可能性がある画像フレームの評価のための、および画像フレームの削除のための所定の基準をもたらす。あるいは、画像評価のための所定の基準としての瞳孔形状は、画像フレームで実施するための代替特徴抽出と比較動作との間の選択のための基礎をもたらすことができる。

余白−余白は、外側虹彩境界の４つの画像フレーム境界（上部、底部、左部、および右部）からの距離を意味する。不十分な画像余白は、特徴抽出を困難なものにする。したがって、画像余白は、さらなる処理を行うことなく、画像フレームを除去するための基準として使用することができる。

画像シャープネス−画像シャープネスは、画像フレーム内で観測されるデフォーカスブラーの測定値を備える。デフォーカスブラーは、一般に、物体（例えば、虹彩）が、カメラの被写界深度の外側にある場合に観測される。したがって、画像シャープネスは、さらなる処理を行うことなく、画像フレームを除去するための基準として使用することができる。

モーションブラー−モーションブラーは、カメラの、または物体の、または両方の動きから発生し、虹彩認証におけるエラーの可能性を高める。ハンドヘルドデバイスにおいて、モーションブラーは、物体の動きによって、または手ぶれによって引き起こされるか、またはもたらされる可能性がある。したがって、画像フレームにおけるモーションブラーの度合いは、特徴抽出および比較無しに、不適切な画像フレームを削除するための基準として使用することができる。

信号対雑音比−画像フレームの信号対雑音比は、特徴抽出および比較のための適合性の決定要因を提供する。例示的な実装態様において、画像信号対雑音比は、４０ｄＢ以上であることが要求される可能性があり、画像圧縮技術によりもたらされるノイズを含む可能性がある。

凝視角−虹彩画像の凝視角は、対象者の光学軸と、カメラの光学軸との間の逸脱の測定値である。虹彩の撮像は、軸外れが虹彩の射影変形を生成することが発見された場合、特徴抽出および比較動作の確度に影響を与える。許容凝視角のための所定の閾値が、不適切な画像フレームを除去するために機能する。

スカラスコア−画像フレームのある種の属性を、画像処理によって、一致機能を予測するために判定することができ、スカラスコアとして表すことができる。許容スコアのための所定の閾値が、不適切な画像フレームを除去するために機能する。

さらなる処理のために検討中の画像フレームおよびさらなる処理のために以前にとられた画像フレームの生成または受信を分ける時間間隔−所定の時間間隔は、特徴抽出および／または比較（または、他の任意の画像処理ステップ）のためにとられた以前の画像フレームと特徴抽出および／または比較（または、他の任意の画像処理ステップ）のためにとられたであろう次の画像フレームとを分けるために働くことができる。時間間隔は、（画像センサでの）画像フレームの生成の時間、または処理のためにプロセッサでの画像フレームの受信の時間に基づいて評価することができる。例えば、画像フレームは、抽出および／または比較（または、他の任意の画像処理ステップ）のために、１００ミリ秒ごとにとることができる。抽出および／または比較（または、他の任意の画像処理ステップ）のためにとられた画像フレームの連続するペアの間の画像間隔は、均一（すなわち、画像フレームの全てのペアに対して同じ）であってもよいし、不均一であってもよい（すなわち、画像フレームの異なるペアの間で変化してもよい）。

さらなる処理のために連続的にとられた２つの画像フレームを分ける連続生成された画像フレームの数−所定の数の連続生成された画像フレーム（中間フレーム）が、特徴抽出および／または比較（または、他の任意の画像処理ステップ）のために連続的にとられた２つの画像フレームを分けるために必要とされる可能性がある。抽出および／または比較（または、他の任意の画像処理ステップ）のためにとられた画像フレームの連続するペアの間の所定の数の中間フレームは、均一（すなわち、画像フレームの全てのペアに対して同じ）であってもよいし、不均一であってもよい（すなわち、画像フレームの異なるペアの間で変化してもよい）。

さらなる処理のために検討中の画像フレームと、さらなる処理のために以前にとられた１つまたは複数の画像フレームとの間の類似度または非類似度−特徴抽出および／または比較（または、他の任意の画像処理ステップ）のために順次とられた画像フレームの選択は、現在の画像フレームと、特徴抽出および／または比較（または、他の任意の画像処理ステップ）のためにとられた１つまたは複数の以前の画像フレームとの間の最小または最大（または、最小および最大の両方）閾値差異に基づくことができる。現在の画像フレームと、特徴抽出および／または比較（または、他の任意の画像処理ステップ）のために以前にとられた１つまたは複数の画像フレームとの間の差異に対する最小閾値を実現することによって、本発明は、さらなる処理のために選択された各画像フレームが、先行処理画像フレームと比較された知覚可能な差異を有することを確実にし、ほぼ同一なフレームについての重複処理を避ける。現在の画像フレームと、特徴抽出および／または比較（または、他の任意の画像処理ステップ）のために以前にとられた１つまたは複数の画像フレームとの間の差異に対する最大閾値を実現することによって、本発明は、さらなる処理のために選択された各画像フレームが、先行処理画像フレームと比較して実質的に異ならないことを確実にし、そのようなフレームが突然の大きな変化を有さないこと、および抽出、比較のために、または一致（または、不一致）判定を行うために適切である可能性を向上する。２つの画像フレームの間の差異は、マンハッタン距離、ユークリッド距離、マハラノビス距離、または画像フレームに適用もしくは適合させることができる類似度もしくは非類似度の他の任意の基準の点から測定することができる。

上記のように、上記の評価要因のそれぞれが、不適切な画像での特徴抽出および比較動作を実行することなく、不適切な画像を削除するための１つまたは複数の所定の基準として機能することができる。あるいは、これらの要因は、評価中の画像に最も適合する虹彩セグメンテーションおよび／または特徴抽出動作の選択のための基礎として機能することができる。例えば、虹彩形状が非円形である（すなわち、所定の円形閾値と合わない）という判定は、円形と仮定しない虹彩セグメンテーションおよび特徴抽出動作のための基礎を提供することができる。

特徴抽出および／または比較のステップは、上記した削除基準をパスするあらゆるフレームに対して繰り返すことができる。したがって、虹彩認証は、一致が見つかった場合に、もしくは所定のタイムアウトで、または一致が発見された後の任意の時点で、終了することができる。好適な実施形態において、特徴抽出および／または比較ステップは、１秒に３回以上繰り返すことができる。

本発明は、複数パス特徴抽出および／または比較を実施することによって、ビデオ画像取得モードでの虹彩認証処理のさらなる最適化を図る。

図５は、虹彩画像認証のための複数のパス抽出および／または比較方法を備える本発明の一実施形態を説明するフローチャートである。ステップ５０２で、本方法は、画像センサで画像フレームの生成を開始する。画像センサは、単一フレーム画像取得モードまたはビデオ画像取得モードで画像を取得することによって作動命令に応答するよう構成することができる。画像センサによって生成される画像フレームは、画像フレームが虹彩画像を含み、プロセッサで画像センサから受信することができる。

ステップ５０３では、虹彩セグメンテーションおよび画像サブサンプリングの一方または両方を、画像センサによって生成され、画像センサから受信した画像フレームで実行することができる。同様に、本方法は、一方または両方を省略してもよく、または他の画像処理ステップの１つまたは複数に一方または両方を統合または包含してもよい。

ステップ５０４では、第１の特徴抽出および／または比較動作セットの実行を備える第１のパスが、受信画像フレームで、または受信画像フレームから導出された画像情報で、実行することができる。第１の特徴抽出および／または比較動作セットは、それぞれ、特徴抽出動作の第１のセットおよび／または比較動作の第１のセットを備えることができる。特徴抽出動作の第１のセットは、受信画像フレーム内の虹彩画像の第１の虹彩特徴セットを抽出するために受信虹彩画像で実行される。比較動作の第１のセットは、（i）第１の虹彩特徴セットを少なくとも１つの格納された虹彩画像テンプレートと比較することによって、または（ii）受信画像フレームに対応する画像情報を、少なくとも１つの虹彩画像に対応する格納画像情報と比較することによって、実行することができ、比較動作は、受信画像フレーム内の虹彩画像に関する一致（または、不一致）判定を行うよう指示される。

本方法の一実施形態において、ステップ５０４での特徴抽出および／または比較動作の第１のセットは、ステップ５０２で生成されたような画像フレームに対応する不変画像データで実行することができる。しかしながら、好適な実施形態において、受信画像フレームがステップ５０３で虹彩セグメンテーションおよび／または画像サブサンプリングのステップを受けた場合、特徴抽出および／または比較は、前記虹彩セグメンテーションおよび／または画像サブサンプリングから発生した出力画像データに基づいて実行してもよい。

ステップ５０６は、第１のパスが、予め指定された結果に対応する出力に繋がる（例えば、第１のパスが一致に繋がる場合）かどうかを判定し、そうである場合、本方法は、次のステップに進む。

他方で、第１のパスが予め指定された結果に対応する出力に繋がらない場合（例えば、第１のパスが一致に繋がらない場合）、第２のパスは、ステップ５０８で実行され、受信画像フレームまたは受信画像フレームから導出された情報について、第２の特徴抽出および／または比較動作セットを適用するステップを備える。

別の実施形態において、第１のパスが予め指定された結果に対応する出力に繋がらない場合、画像フレームは、何らかの所定の基準に基づいてスキップすることができる。

第２の特徴抽出および比較動作セットは、それぞれ、第２の特徴抽出動作セットおよび第２の比較動作セットを備えることができる。第２の特徴抽出動作セットは、受信画像フレーム内の虹彩画像の第２の虹彩特徴セットを抽出するために受信虹彩画像で実行される。その後、第２の比較動作セットは、第１の虹彩特徴セットを、虹彩データベースから検索された少なくとも１つの格納虹彩画像テンプレートと比較することによって実行することができ、比較動作は、受信画像フレーム内の虹彩画像に関する一致（または、不一致）決定を行うことを可能にする。

図５の方法の一実施形態において、第１および第２の特徴抽出動作セットの一方または両方は、特徴抽出動作の他方のセットに含まれない少なくとも１つの動作を含むことができる。特定の実施形態において、第２の特徴抽出動作セットは、第１の特徴抽出動作セットに含まれない少なくとも１つの動作を含む。同様に、第１および第２の比較動作セットの一方または両方は、比較動作の他方のセットに含まれない少なくとも１つの動作を含むことができる。しかしながら、特定の実施形態において、第１および第２の比較動作セットは、同一としてもよい。さらに別の特定の実施形態において、第１および第２の特徴抽出動作セットは、同一としてもよい。

その後、一致（または、不一致）決定が、第２のパスの結果に基づいて行われる。本方法の一実施形態において、受信画像フレームは、ステップ５０３で虹彩セグメンテーションおよび／または画像サブサンプリングのステップを受けることができ、特徴抽出および／または比較は、前記虹彩セグメンテーションおよび／または画像サブサンプリングから発生した出力画像データについて実行することができる。しかしながら、本方法の好適な実施形態において、ステップ５０８での第２の特徴抽出および／または比較動作セットは、画像フレームが、ステップ５０３で、オプションの虹彩セグメンテーションおよび画像サブサンプリングの一方または両方を受けているにもかかわらず、ステップ５０２で生成されたような画像フレームに対応する不変画像フレームデータで（すなわち、虹彩セグメンテーションおよび虹彩サブサンプリングの一方または両方によって低減されなかった画像フレームデータで）実行される。

第１および第２の特徴抽出および／または比較動作セットは、それぞれ、時間効率および確度の１つまたは複数を最適化するよう選択される。

図５に示した方法の一実施形態において、第１および第２の特徴抽出および／または比較動作セットは、（i）実施される処理アルゴリズム、（ii）実行のための命令の数、（iii）要求される処理リソース、（iv）アルゴリズム的複雑度、および（v）虹彩画像に適用されるフィルタのうちの１つまたは複数の点について、互いと異なる。

図５に示した方法の好適な実施形態において、第２の特徴抽出および／または比較動作セットは、よりプロセッサ集約的および／または時間集約的である。結果的に、第１のパスを実行することは、第２のパスを実行することよりも、より高速となり、および／またはより少ないシステムリソースで済む。第１のパスの結果が一致（または、不一致）決定を行うのに充分であるという場合において、本方法は、より複雑な、および／またはより計算集約的な、第２のパス特徴抽出および／または比較動作を実行する必要を完全に避け、一致（または、不一致）決定を行うのに要求される時間を著しく改善する。

図５の方法の一実施形態において、画像フレームは、ステップ５０３で虹彩セグメンテーションおよび画像サブサンプリングの一方または両方を受けた場合、第１および第２の特徴抽出および／または比較動作セットは、同一としてもよい。この実施形態において、特徴抽出および／または比較動作の第１のパスは、虹彩セグメンテーションおよび／または画像サブサンプリングステップ５０３から生じる出力画像フレームデータで実行され、一方、特徴抽出および／または比較動作の第２のパスは、画像サブサンプリングによって低減されなかった取得画像フレームに対応する画像フレームデータで実行される。

図５には示さなかったが、ステップ５０８での第２のパスが、一致（または、不一致）決定を可能にするのに充分な結果をもたらさない、または予め指定された結果に対応する出力をもたらさない場合において、本方法は、画像センサから別の画像フレームを受信して、ステップ５０３から５１０の繰り返しを続けることができる。あるいは、そのような場合において、本方法は、別の画像フレームを受信することなく、単に終了してもよい。

図６は、複数パス抽出および／または比較方法の別の実施形態を示すフローチャートである。ステップ６０２で、本方法は、画像センサで画像フレームの生成を開始する。画像センサは、単一フレーム画像取得モードまたはビデオ画像取得モードで画像を取得することによって作動命令に応答するよう構成することができる。

ステップ６０３では、虹彩セグメンテーションおよび画像サブサンプリングの一方または両方を、プロセッサで、画像センサによって生成され、画像センサから受信した画像フレームで実行することができる。同様に、本方法は、一方または両方を省略してもよく、または他の画像処理ステップの１つまたは複数に一方または両方を統合または包含してもよい。

ステップ６０４では、第１の特徴抽出および／または比較動作セットの実行を備える第１のパスが、画像センサから受信した画像フレームで実行される。本方法の一実施形態において、ステップ６０４での特徴抽出および／または比較動作は、画像センサから受信したような画像フレームに対応する不変画像データで実行することができる。しかしながら、好適な実施形態において、受信画像フレームがステップ６０３で虹彩セグメンテーションおよび／または画像サブサンプリングのステップを受けており、特徴抽出および／または比較は、前記虹彩セグメンテーションおよび／または画像サブサンプリングから発生した出力画像フレームデータについて実行してもよい。

第１の特徴抽出および／または比較動作セットは、それぞれ、第１の特徴抽出動作セットおよび／または第１の比較動作セットを備えることができる。第１の特徴抽出動作セットは、受信画像フレーム内の虹彩画像の第１の虹彩特徴セットを抽出するために受信虹彩画像で実行することができる。第１の比較動作セットは、（i）第１の虹彩特徴セットを、虹彩データベースから検索された少なくとも１つの格納された虹彩画像テンプレートと比較することによって、または（ii）受信画像フレームに対応する画像情報を、少なくとも１つの虹彩画像に対応する格納画像情報と比較することによって、実行することができ、比較動作は、受信画像フレーム内の虹彩画像に関する一致（または、不一致）決定を行うことを可能にするよう指示される。

ステップ６０６は、一致が発見されたかどうかを判定する。一致が発見された場合、検討中の画像フレームは、第２の特徴抽出および／または比較動作セットの実行を備えるステップ６０８での第２のパスに渡され、第２の一致（または、不一致）決定が、第２のパスの結果に基づいて、ステップ６１０で行われる。第２の特徴抽出および／または比較動作セットは、それぞれ、第２の特徴抽出動作セットおよび第２の比較動作セットを備えることができる。第２の特徴抽出動作セットは、受信画像フレーム内の虹彩画像の第２の虹彩特徴セットを抽出するために受信虹彩画像で実行される。第２の比較動作セットは、（i）第２の虹彩特徴セットを、虹彩データベースから検索された少なくとも１つの格納された虹彩画像テンプレートと比較することによって、または（ii）受信画像フレームに対応する画像情報を、少なくとも１つの虹彩画像に対応する格納画像情報と比較することによって、実行することができ、比較動作は、受信画像フレーム内の虹彩画像に関する一致（または、不一致）決定を行うことを可能にするよう指示される。

一致がステップ６０６で発見されなかった場合、本方法は、画像センサから別の画像フレームを受信し、ステップ６０３から６１０を繰り返すよう続けることができる。あるいは、そのような場合において、本方法は、別の画像フレームを受信することなく、単に終了してもよい。

本方法の一実施形態において、取得画像フレームがステップ６０３で虹彩セグメンテーションおよび／または画像サブサンプリングのステップを受けており、ステップ６０８での第２のパス特徴抽出および／または比較は、前記虹彩セグメンテーションおよび／または画像サブサンプリングから発生した出力画像データについて実行してもよい。しかしながら、本方法の好適な実施形態において、ステップ６０８での第２のパス特徴抽出および／または比較動作は、画像フレームが、ステップ６０３で、オプションの虹彩セグメンテーションおよび画像サブサンプリングの一方または両方を受けているにもかかわらず、ステップ６０２で生成されたような画像フレームに対応する不変画像データで実行される。

図６の方法の一実施形態において、第１および第２の特徴抽出動作セットの一方または両方は、特徴抽出動作の他方のセットに含まれない少なくとも１つの動作を含むことができる。特定の実施形態において、第２の特徴抽出動作セットは、第１の特徴抽出動作セットに含まれない少なくとも１つの動作を含む。同様に、第１および第２の比較動作セットの一方または両方は、比較動作の他方のセットに含まれない少なくとも１つの動作を含むことができる。しかしながら、特定の実施形態において、第１および第２の比較動作セットは、同一としてもよい。さらに別の特定の実施形態において、第１および第２の特徴抽出動作セットは、同一としてもよい。

図６に示した方法の第１および第２の特徴抽出および／または比較動作セット（特に、特徴抽出動作）は、時間効率および確度を最適化するよう選択することができる。

図６の一実施形態において、ステップ６０４での第１の特徴抽出および／または比較動作セットは、少なくとも、ステップ６０８での第２の比較および／または特徴抽出動作セットよりも、（i）計算集約的ではなく、（ii）少ない処理リソースを要求し、または（iii）アルゴリズム的複雑度の程度が低い。結果的に、候補画像フレームを識別するための特徴抽出および／または比較動作の第１のパスは、かなりの時間およびリソースオーバーヘッド無しに、画像センサによって取得された画像フレームのセットからの多数の画像フレームで（および、一実施形態において、取得画像フレームのセットからの全ての画像フレームで）実行することができる。他方で、特徴抽出および／または比較動作のより複雑で／リソース集約的な第２のパスのみを、第１のパスでの一致（または、不一致）決定を可能にするための可能性のある候補として識別された画像フレームで実行する必要がある。まとめると、図６の方法実施形態の第１および第２のパスは、確度の大幅な低下無しに、一致（または、不一致）識別決定のための大幅に改善された応答時間を提供することが分かった。

限定するものではないが、図６の第１および第２の特徴抽出および／または比較動作セットは、虹彩画像の質感を検討するために特徴抽出中に適用されるフィルタの数および種類のいずれか、または両方の点で、異なっていてもよい。

上記したさまざまな２つのパス方法が、虹彩利用画像認証処理に対する結果の処理時間および確度において著しい向上をもたらすことが分かった。

本発明は、さらなる処理のために、虹彩画像フレームの選択のための改善方法をさらに提示する。

本技術の現在の状態に基づいて、虹彩撮像のために使用される画像センサに対するフレームレートは、従来通り、５フレーム／秒から２４０フレーム／秒の間の範囲とする。これらのフレームレートでは、画像センサは、１秒あたり１／２４０秒単位から１／５秒単位の間の間隔で、連続画像フレームを取得する。例えば、３０フレーム／秒でビデオを取得するよう構成される撮像センサの場合には、各連続画像フレームは、１／３０秒単位の間隔で取得される。

対象者の運動機能または物理的な反応時間は、典型的に、画像センサのフレームレートよりも遥かに遅いことが理解されよう。（i）虹彩カメラに対して対象者の頭の位置を変更すること、（ii）まぶたまたはまつげの動き、または（iii）対象者、オペレータ、またはハンドヘルド撮像装置の現在環境に起因する他の任意の随意運動および不随意運動または変化、などの動きまたは変化は、典型的に、少なくとも３／１０から４／１０秒単位の、およびいくつかの場合では、さらにより多くの時間の、タイムラグを含む。したがって、虹彩ビデオクリップ内の全ての連続画像フレームが、直前の画像フレームと知覚可能なほど異なるわけではないことが観測された。より具体的には、対象者の運動機能ならびに／もしくはオペレータおよび現在環境を含む複数の要因に応じて、画像フレーム間の知覚可能な変化は、典型的に、不連続画像フレーム内で観測され、不連続画像フレームは、全ての交互画像フレームと全ての１５番目の連続フレームとの間の任意の位置とすることができる。

知覚可能な変化をビデオストリーム内の画像フレームで観測することができるレートは、同一または実質的に同様の画像フレームに基づく抽出および比較ステップが、同一または実質的に同様の結果を必ずもたらすであろうという理由のために関連性を取得する。したがって、特定の画像フレームが、抽出および比較に対して、または信頼できる一致（または、不一致）決定を行うために、不適切である場合、先行画像フレームと比較して知覚可能な差異を有する次の画像フレームを選択することは、次の画像フレームが、抽出、比較、または一致（または、不一致）決定を行うのに適切である可能性を向上するよう機能する。

例えば、対象者の虹彩が、特定の画像フレームで瞬きしているまぶたまたはまつげによって隠されている場合、すぐ次のフレームで隠されたままとなっている可能性が高いままである。しかしながら、隠されていない目の画像フレームを取得する可能性は、連続フレームがスキップされる場合に増加し、各スキップされたフレームは、目の瞬きの動きが完了した可能性を向上する。

したがって、対象者の虹彩のビデオストリーム内の各連続フレームで特徴抽出および比較を実行する代わりに、本発明は、中間フレームをスキップし、抽出および比較のためにとられた次のフレームが、先行フレームと知覚可能なほど異なる可能性を改善する。

図７は、この方法の一実施形態を示す。

ステップ７０２で、本方法の撮像装置の画像センサは、ビデオ取得モードにある画像センサで画像フレームの連続生成を初期状態にする。

ステップ７０４で、画像フレームは、プロセッサで、画像フレームから受信される。ステップ７０４で受信した画像フレームは、生成された画像フレームのシーケンス内の初期画像フレームとすることができ、あるいは、生成された画像フレームのシーケンス内の他の任意の画像フレームとすることができる。

その後、ステップ７０６は、受信画像フレームで抽出および／または比較動作を実施する。ステップ７０６の特徴抽出および／または比較動作は、それぞれ、特徴抽出動作のセットおよび比較動作のセットを備えることができる。特徴抽出動作のセットは、受信画像フレーム内の虹彩画像の虹彩特徴セットを抽出するために受信虹彩画像で実行される。比較動作のセットは、（i）虹彩特徴セットを、虹彩データベースから検索された少なくとも１つの格納された虹彩画像テンプレートと比較することによって、または（ii）受信画像フレームに対応する画像情報を、少なくとも１つの虹彩画像に対応する格納画像情報と比較することによって、実行することができ、比較動作は、受信画像フレーム内の虹彩画像に関する一致（または、不一致）決定を行うことを可能にするよう指示される。

ステップ７０８で、本方法は、一致が発見されたかどうかを判定する。

ステップ７０８で一致が発見されなかった場合、ステップ７１０は、連続画像フレームの生成されたセットから次の画像フレームを受信し、次の画像フレームは、画像センサによって連続生成された画像フレーム内から選択されて、次の画像フレームが、所定の基準により先行選択画像から分けられる。特徴抽出および／または比較が、ステップ７０６で、選択された次の画像フレームで実行され、本方法は、一致が発見されるまで続く。

画像センサによって連続生成された画像フレーム内からの次の画像フレームの選択のための所定の基準は、処理のために次の画像フレームの選択を可能にする任意の基準を備えることができる。

本発明の一実施形態において、所定の基準は、連続生成された画像フレーム、すなわち、特徴抽出および／または比較のために連続してとられた２つの画像フレームを分けるのに要する中間フレームの数を定義する。例えば、所定の基準は、特徴抽出および／または比較のために連続的にとられた第１の画像フレームと次の画像フレームとを分けるのに要する中間フレームの数を特定することができる。

本発明の一実施形態において、所定の基準は、中間フレームの均一分布を必要とする可能性があり、すなわち、特徴抽出および／または比較のために連続してとられた画像フレームの全てのペアが、画像センサによって連続生成された同じ数の画像フレームによって分けられるものとする。例えば、所定の基準は、特徴抽出および／または比較のためにとられた各画像フレームが、１つの画像フレームによって抽出および／または比較のためにとられた直前の画像フレームから分けられることを明示することができ、その場合、画像センサによって生成された全ての交互画像フレームが、特徴抽出および／または比較のためにとられる。別の実施形態において、所定の基準は、中間フレームの不均一分布を要求する可能性があり、すなわち、特徴抽出および／または比較のために連続してとられた画像フレームの第１のペアを分ける中間画像フレームの数が、特徴抽出および／または比較のために連続してとられた画像フレームの第２のペアを分ける中間画像フレームの数と異なる可能性がある。例えば、所定の基準は、特徴抽出および／または比較のためにとられた第１および第２の画像フレームがゼロ中間フレームによって分けられ、特徴抽出および／または比較のためにとられた第２および第３の画像フレームが、２つの中間フレームによって分けられ、特徴抽出および／または比較のためにとられた第３および第４の画像フレームが、１つの中間フレームによって分けられることなどを明示することができる。中間フレームの分布の不均一パターンは、虹彩認証方法の効率を最適化するために変化させることができる。

本発明の別の実施形態において、所定の基準は、特徴抽出および／または比較のためにとられた第１の画像フレームを（画像センサから）受信する時間と、特徴抽出および／または比較のためにとることができる次の画像フレームを（第２の画像センサから）受信する時間とを分ける時間間隔を定義する。例えば、所定の基準は、画像フレームを、抽出および／または比較のために、１００ミリ秒ごとにとることができることを明示する。時間間隔は、画像センサでの画像フレームの生成（例えば、画像センサで１００ミリ秒ごとに生成される画像フレームを、抽出および／または比較のためにとることができる）に基づいて、または画像センサからの画像フレームの受信（例えば、１００ミリ秒ごとに画像センサから受信する画像フレームを、抽出および／または比較のためにとることができる）に基づいて、間隔が測定されるかどうかをさらに明示することができる。上記した実施形態の場合と同様に、抽出および／または比較のためにとられた画像フレームの連続ペアの間の時間間隔は、均一または不均一とすることができる。

さらに別の実施形態において、所定の基準は、画像処理または比較を実行するのに必要となるリソースの利用可能状態を備えることができる。

抽出および／または比較のための２つの連続画像フレームの選択のための所定の基準は、（i）画像センサのフレーム速度、（ii）人間の運動機能、および（iii）虹彩画像取得処理の結果として予想することができる任意の環境状態変化に含まれる時間のうちの１つまたは複数の関数とすることができる。

図７と関連しいて概ね説明した本発明の別の実施形態において、特徴抽出および／または比較のために順次とられた画像フレームの選択のための所定の基準は、特徴抽出および／または比較のために順次とられた第１の画像フレームと次の画像フレームとの間の最小閾値差である。特徴抽出および／または比較のために順次とられた２つの画像フレームの間の差異に対する最小閾値を実現することによって、本発明は、さらなる処理のために選択された各画像フレームが、先行処理画像フレームと比較して知覚可能な差異を有し、そのような画像フレームが、抽出、比較、または一致（または不一致）決定を行うために適切である可能性を高めることを確実にする。２つの画像フレームの間の差異は、マンハッタン距離、ユークリッド距離、マハラノビス距離、または画像フレームに適用もしくは適合させることができる類似度もしくは非類似度の他の任意の基準の点から測定することができる。同様に、特徴抽出および／または比較のために順次とられた第１の画像フレームおよび次の画像フレームの間の最小閾値差は、マンハッタン距離、ユークリッド距離、マハラノビス距離、または画像フレームに適用または適合させることができる類似度もしくは非類似度の他の任意の基準の点から指定することができる。

図８は、図７の方法の例示的な実装態様を示し、各選択された次の画像フレームが、ｎフレームごとに先行選択画像フレームから分けられる。図７の図示において、
・ビデオモードで取得された連続画像フレームのセットが、合計１４の連続フレーム（ｆｒ_１からｆｒ_１４）から成る
・連続選択画像フレームを分ける所定の数のフレーム（ｎ）が、３フレーム（すなわち、ｎ＝３）である
・特徴抽出および／または比較のために最初に選択された画像フレームが、シーケンスにおける第１の画像フレーム（ｆｒ_１）である

方法ステップ７１０の画像フレーム選択基準を適用することで、抽出および／または比較のために選択された各画像フレームが以前に選択されたフレームと知覚可能なほど異なる可能性を向上することを目的として、画像フレームｆｒ_５、ｆｒ_９、およびｆｒ_１３は、図８と関連して説明した方法の下で特徴抽出および／または比較のために連続選択される。

図７および図８と関連して説明した好適な実施形態において、連続選択画像フレームを分けるフレームの所定の数は、０から６０の間とすることができる。

図９は、本方法の別の実施形態を示し、特徴抽出および／または比較が、画像センサによって連続生成された各連続フレームで実行されない。この実施形態において、画像フレームは、画像フレームが、特徴抽出および／または比較が最後に実行された画像フレームと充分異なるという判定の後で、特徴抽出および／または比較のためにとられる。

ステップ９０２で、本方法は、画像センサで画像フレームの生成を開始する。画像センサは、単一フレーム画像取得モードまたはビデオ画像取得モードで画像を取得することによって作動命令に応答するよう構成することができる。

ステップ９０４で、画像フレームは、プロセッサで、処理のために、画像フレームから受信される。その後、ステップ９０６で、プロセッサが、受信画像フレームで抽出および／または比較動作を実施する。

ステップ９０８で、本方法は、抽出および／または比較ステップ９０６の結果が、一致（または、不一致）決定を可能にするのに充分であるかを判定し、充分であるなら、本方法は、一致（または、不一致）決定を行い、終了することができる。

ステップ９０６の結果が、一致（または、不一致）決定を可能にするのに不十分である場合、ステップ９１０は、画像センサから次の画像フレームを受信する。

ステップ９１２で、本方法は、受信した次の画像フレームを処理し、前記次の画像フレームが、比較および／または抽出が最後に実行された画像フレームと充分異なるかどうかを判定する。２つの画像フレームの間の差異は、マンハッタン距離、ユークリッド距離、マハラノビス距離、または画像フレームに適用もしくは適合させることができる類似度もしくは非類似度の他の任意の基準の点から測定することができる。

受信した次の画像フレームが、比較および／または抽出が最後に実行された画像フレームと充分異なる場合、本方法は、ステップ９０６に戻り、特徴抽出および比較動作が、画像フレームで実行される。受信した次の画像フレームが、比較および／または抽出が最後に実行された画像フレームと充分異ならない場合、本方法は、ステップ９１０に戻り、次の画像フレームが、画像センサから受信される。

本方法は、一致（または、不一致）決定に達するまで、または画像センサから受信する追加フレームの残りが無くなるまで、または特徴抽出および／または比較が所定の数のフレームで実行されるまで、または所定の時間間隔が終了するか、もしくは他の終了イベントまで、続けることができる。

図１０は、本発明のさまざまな実施形態を実施することができる例示的なシステムを示す。

システム１００２は、少なくとも１つのプロセッサ１００４と、少なくとも１つのメモリ１００６とを備える。プロセッサ１００４は、プログラム命令を実行し、リアルプロセッサとすることができる。プロセッサ１００４はまた、バーチャルプロセッサとしてもよい。コンピュータシステム１００２は、説明する実施形態の使用または機能の範囲について何らかの限定を提案する意図はない。例えば、コンピュータシステム１００２は、限定するものではないが、汎用コンピュータ、プログラムされたマイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、集積回路、および本発明の方法を構成するステップを実施することが可能な他のデバイスもしくはデバイスの構成のうちの１つまたは複数を含むことができる。本発明の一実施形態において、メモリ１００６は、本発明のさまざまな実施形態を実施するためのソフトウェアを格納することができる。コンピュータシステム１００２は、追加の構成要素を有することができる。例えば、コンピュータシステム１００２は、１つまたは複数の通信チャネル１００８、１つまたは複数の入力デバイス１０１０、１つまたは複数の出力デバイス１０１２、およびストレージ１０１４を含む。バス、コントローラ、またはネットワークなどの相互接続メカニズム（図示せず）は、コンピュータシステム１００２の構成要素を相互接続する。本発明のさまざまな実施形態において、オペレーティングシステムソフトウェア（図示せず）は、コンピュータシステム１００２で実行するさまざまなソフトウェアのためのオペレーティング環境を提供し、コンピュータシステム１００２の構成要素のさまざまな機能を管理する。

通信チャネル１００８は、通信媒体を介して、さまざまな他のコンピューティング要素への通信を可能にする。通信媒体は、プログラム命令などの情報、または通信媒体内の他のデータを提供する。通信媒体は、限定するものではないが、電気、光、ＲＦ、赤外線、音響、マイクロ波、ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、または他の伝送媒体で実現される有線または無線による方法を含む。

入力デバイス１０１０は、限定するものではないが、タッチスクリーン、キーボード、マウス、ペン、ジョイスティック、トラックボール、音声デバイス、スキャニングデバイス、またはコンピュータシステム１００２への入力をもたらすことが可能な別の任意のデバイスを含むことができる。本発明の一実施形態において、入力デバイス１０１０は、アナログまたはデジタル形式で音声入力を受け入れるサウンドカードまたは同様のデバイスとすることができる。出力デバイス１０１２は、限定するものではないが、ＣＲＴもしくはＬＣＤのユーザインターフェース、プリンタ、スピーカ、ＣＤ／ＤＶＤライタ、ＬＥＤ、アクチュエータ、またはコンピュータシステム１００２から出力をもたらす他の任意のデバイスを含むことができる。

ストレージ１０１４は、限定するものではないが、磁気ディスク、磁気テープ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ、任意の種類のコンピュータメモリ、磁気ストライプ、スマートカード、印刷バーコード、または情報を格納するために使用することができ、コンピュータシステム１００２によってアクセスすることができる、他の任意の一時的もしくは非一時的媒体を含むことができる。本発明のさまざまな実施形態において、ストレージ１０１４は、説明した実施形態を実施するためのプログラム命令を含む。

本発明の一実施形態において、コンピュータシステム１００２は、本発明のさまざまな実施形態が、迅速に開発されるエンドツーエンドソフトウェアアプリケーションのために実施される、分散ネットワークの一部である。

図１０には示していないが、図１０のシステムは、本明細書で上記した図２と関連してより完全に説明した種類の撮像装置の構成要素の一部または全てをさらに含むことができる。

本発明は、システム、方法、またはコンピュータ読取可能ストレージ媒体などのコンピュータプログラム製品、またはプログラミング命令が遠隔地から通信されるコンピュータネットワークを含む多くの方法で実現することができる。

本発明は、コンピュータシステム１００２で使用するためのコンピュータプログラム製品として適切に実現することができる。本明細書で説明する方法は、典型的に、コンピュータシステム１００２または他の任意の同様のデバイスによって実行されるプログラム命令のセットを備える、コンピュータプログラム製品として実現される。プログラム命令のセットは、コンピュータ読取可能ストレージ媒体（ストレージ１０１４）、例えば、ディスケット、ＣＤ−ＲＯＭ、ＲＯＭ、フラッシュドライブ、もしくはハードディスクなどの有形媒体に格納されるか、またはコンピュータシステム１００２に、モデムもしくは他のインターフェースデバイスを介して、光学もしくはアナログ通信チャネル１００８を含むが、これらに限定されない有形媒体によって送信可能な、または集積回路などのハードウェアに実装される、一連のコンピュータ読取可能コードとすることができる。コンピュータプログラム製品としての本発明の実装態様は、限定するものではないが、マイクロ波、赤外線、ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、または他の伝送技術を含む、無線技術を使用する無形の形式としてもよい。これらの命令は、システムにプレインストールすることができ、もしくはＣＤ−ＲＯＭなどのストレージ媒体に記録することができ、またはインターネットもしくは携帯電話ネットワークなどのネットワークを介してダウンロードするために利用可能とすることができる。一連のコンピュータ読取可能命令は、本明細書で上記した機能の全てまたは一部を実施することができる。

本発明の例示的な実施形態が本明細書で説明および図示されたが、それらは単なる例示であることが理解されよう。形式および詳細におけるさまざまな改変が、添付の特許請求の範囲によって規定されるような本発明の主旨および範囲から逸脱または違反することなく行うことができることが当業者によって理解されるであろう。

Claims (14)

1. 虹彩利用生体認証のための方法であって、
   （ａ）画像センサから、前記画像センサによって連続生成された画像のセットから選択される画像を受信するステップと、
   （ｂ）ステップ（ａ）で受信された前記画像が虹彩を含むかどうかを判定するステップと、
   （ｃ）ステップ（ａ）で受信された前記画像が虹彩を含むまでステップ（ａ）および（ｂ）を繰り返すステップと、
   （ｄ）ステップ（ａ）で受信された前記画像が虹彩を含むと判定したことに応じて、ステップ（ａ）で受信された当該画像に対応する虹彩情報を、少なくとも１つの虹彩の生体特徴を定義する、以前に格納された虹彩情報と比較するステップと、
   （ｅ）前記比較の出力に基づいて識別情報決定を行うステップと、
   （ｆ）不一致識別情報決定を含むステップ（ｅ）での前記識別情報決定に応じて、終了イベントが発生していないことを条件として、少なくともステップ（ａ）及びステップ（ｄ）からステップ（ｅ）を逐次反復で繰り返すステップであって、
   前記逐次反復のステップ（ｄ）で比較された画像が、直前の反復のステップ（ｄ）で比較された前記画像を生成した後に、前記画像センサによって連続生成された第１の画像のセットから選択され、かつ、第２の画像のセットによって、前記直前の反復のステップ（ｄ）で比較された前記画像から分けられ、
   前記第２の画像のセットは、前記直前の反復のステップ（ｄ）で比較された前記画像の生成の後、かつ、前記逐次反復のステップ（ｄ）で比較された前記画像の生成の前に、前記画像センサによって生成され、
   前記第２の画像のセットは、少なくとも１つの虹彩の生体特徴を定義する前記以前に格納された虹彩情報との比較はなされず、
   前記第２の画像のセット内の画像の数は、（i）所定の基準に依存すると共に、（ii）前記直前の反復のステップ（ｄ）の画像比較の後に、前記画像センサから受信された１つまたは複数の画像に対して実施される画像の品質評価には依存しない、ステップと、
   を含む、方法。
2. ステップ（ｄ）での前記比較が、ステップ（ａ）で受信された虹彩を含む前記画像について実行される特徴抽出によって生成される虹彩特徴セットを、少なくとも１つの虹彩の生体特徴を定義する、前記以前に格納された虹彩情報と比較する工程を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記終了イベントが、（i）所定の時間間隔の終了、または（ii）所定の数の画像であって、複数回反復されたステップ（ａ）において受信された虹彩を含む画像の比較、または（iii）ステップ（ａ）において受信された虹彩を含む画像に対応する虹彩情報と、少なくとも１つの虹彩の生体特徴を定義する、前記以前に格納された虹彩情報との間の比較に基づく一致決定を行うこと、または（iv）前記画像センサと対象者との間の距離が所定の最大距離を超えること、または（v）対象者の目が、前記画像センサの定められた近傍外に移動したという判定、のうちのいずれかを含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記一致決定が、ステップ（ａ）において受信された虹彩を含む画像が、少なくとも１つの虹彩の生体特徴を定義する、以前に格納された虹彩情報と所定の程度の類似度を満たすことに応じて行われる、請求項１に記載の方法。
5. サブサンプリング画像を生成するために、ステップ（ａ）で受信した画像について画像サブサンプリングが実行され、
   ステップ（ｂ）での前記判定が、前記サブサンプリング画像の検査を含む、請求項１に記載の方法。
6. 虹彩利用生体認証のための方法であって、
   （ａ）画像センサから画像を受信するステップであって、前記画像が虹彩を含むステップと、
   （ｂ）ステップ（ａ）で受信された前記画像内に含まれる虹彩に対応する虹彩情報を少なくとも１つの虹彩の生体特徴を定義する、以前に格納された虹彩情報と比較するステップと、
   （ｃ）前記比較の出力に基づいて一致または不一致の決定を行うステップと、
   を含み、
   ステップ（ｃ）で不一致決定を行ったことに応じて、終了イベントが発生していないことを条件として、ステップ（ａ）からステップ（ｃ）が逐次反復で繰り返され、
   前記逐次反復のステップ（ａ）で受信された前記画像が、前記画像センサによって連続生成された第１の画像のセットから選択され、かつ、少なくとも１つの中間画像を含む第２の画像のセットによって、直前のステップ（ａ）からステップ（ｃ）の反復のステップ（ａ）で受信された前記画像から分けられ、前記第２の画像のセットは、前記直前の反復のステップ（ｂ）で比較された前記画像の生成の後、かつ、前記逐次反復のステップ（ｂ）で比較された前記画像の生成の前に、前記画像センサによって生成され、
   前記第２の画像のセットは、少なくとも１つの虹彩の生体特徴を定義する以前に格納された虹彩情報との比較はなされず、
   前記第２の画像のセット内の画像の数は、（i）所定の基準に依存すると共に、（ii）前記直前の反復のステップ（ｂ）の画像比較の後に、前記画像センサから受信された１つまたは複数の画像に対して実施される画像の品質評価には依存しない、方法。
7. ステップ（ｂ）での前記比較が、ステップ（ａ）で受信された前記画像内に含まれる前記虹彩について実行される特徴抽出によって生成される虹彩特徴セットと、少なくとも１つの虹彩の生体特徴を定義する前記以前に格納された虹彩情報との間の比較を含む、請求項６に記載の方法。
8. 前記所定の基準が、
   前記第２の画像のセット内の画像の最小数、
   画像処理又は比較を実行するための最小の画像プロセッサリソースの利用可能性の要件、
   前記直前の反復のステップ（ｂ）で比較された前記画像に対応する定義されたイベントが発生してからの最小の時間間隔の経過、及び
   前記直前の反復内及び前記逐次反復内でそれぞれ処理された画像間の最小の画像差異の少なくとも１つを明示する、
   又は、
   終了イベントが、
   （i）所定の時間間隔の終了、または（ii）ステップ（ａ）の反復において受信された所定の数の画像の比較の終結、または（iii）ステップ（ａ）で受信された画像内に含まれる虹彩から抽出された虹彩情報と、少なくとも１つの虹彩の生体特徴を定義する前記以前に格納された虹彩情報との間の比較に基づく一致決定を行うこと、または（iv）前記画像センサと対象者との間の距離が所定の最大距離を超えること、または（v）対象者の目が、前記画像センサの定められた近傍外に移動したという判定、のうちのいずれかを含むことができる、請求項６に記載の方法。
9. 一致決定が、ステップ（ａ）で受信された前記画像に含まれる前記虹彩が少なくとも１つの虹彩の生体特徴を定義する以前に格納された虹彩情報と所定の程度の類似度を満たすことに応じて行われる、請求項６に記載の方法。
10. サブサンプリング画像を生成するために、ステップ（ａ）で受信した前記画像について画像サブサンプリングが実行され、
    ステップ（ｂ）での前記比較が、前記サブサンプリング画像に基づく、請求項６に記載の方法。
11. 虹彩利用生体認証のための方法であって、
    （ａ）画像センサによる画像フレームの連続生成を初期状態にするステップと、
    （ｂ）前記画像センサによって生成された画像フレームを選択するステップと、
    （ｃ）前記選択された画像フレームに対応する画像情報を、少なくとも１つの虹彩の生体特徴を定義する以前に格納された虹彩情報と比較するステップと、
    （ｄ）ステップ（ｃ）での前記比較に応じて不一致決定を行い、前記画像センサによって生成された別の画像フレームを選択し、ステップ（ｃ）および（ｄ）を繰り返すステップと、
    を含み、
    選択された前記別の画像フレームが、
    前記画像センサによって連続生成された第１の画像のセットから選択され、かつ、少なくとも１つの中間画像によって、直前のステップ（ｃ）及びステップ（ｄ）の反復のために選択された前記画像から分けられ、前記中間画像は、前記直前の反復のステップ（ｃ）で比較された前記画像の生成の後、かつ、前記逐次反復のステップ（ｃ）で比較された前記画像の生成の前に、前記画像センサによって生成されると共に、
    第２の画像のセットによって、前記直前の反復のステップ（ｃ）で比較された前記画像から分けられ、
    前記第２の画像のセットは、前記直前の反復のステップ（ｃ）で比較された前記画像の生成の後、かつ、前記逐次反復のステップ（ｃ）で比較された前記画像の生成の前に、前記画像センサによって生成され、
    前記第２の画像のセットは、少なくとも１つの虹彩の生体特徴を定義する以前に格納された虹彩情報との比較はなされず、
    前記第２の画像のセット内の画像の数は、（i）所定の基準に依存すると共に、（ii）前記直前の反復のステップ（ｃ）の画像比較の後に、前記画像センサから受信された１つまたは複数の画像に対して実施される画像の品質評価には依存しない、方法。
12. ステップ（ｃ）での前記比較は、第１の画像内の撮像された虹彩の虹彩特徴セットを抽出するために前記第１の画像について特徴抽出を実行するステップによって先行され、ステップ（ｃ）での前記比較は、抽出された前記虹彩特徴セットを、少なくとも１つの虹彩の生体特徴を定義する、前記以前に格納された虹彩情報と比較する工程を含む、請求項１１に記載の方法。
13. 虹彩利用生体認証のためのコンピュータシステムであって、内部に含まれるコンピュータ読取可能プログラムコードを有するコンピュータ利用可能媒体を備え、前記コンピュータ読取可能プログラムコードは、
    （ａ）画像センサから、前記画像センサによって連続生成された画像のセットから選択される画像を受信するステップと、
    （ｂ）ステップ（ａ）で受信された前記画像が虹彩を含むかどうかを判定するステップと、
    （ｃ）ステップ（ａ）で受信された前記画像が虹彩を含むまでステップ（ａ）および（ｂ）を繰り返すステップと、
    （ｄ）ステップ（ａ）で受信された前記画像が少なくとも１つの所定の基準を満たすと判定したことに応じて、ステップ（ａ）で受信された当該画像から抽出された虹彩情報を、少なくとも１つの虹彩の生体特徴を定義する以前に格納された虹彩情報と比較するステップと、
    （ｅ）前記比較の出力に基づいて識別情報決定を行うステップと、
    （ｆ）不一致識別情報決定を含むステップ（ｅ）での前記識別情報決定に応じて、終了イベントが発生していないことを条件として、少なくともステップ（ａ）及びステップ（ｄ）からステップ（ｅ）を逐次反復で繰り返すステップであって、
    前記逐次反復のステップ（ｄ）で比較された画像が、直前の反復のステップ（ｄ）で比較された前記画像を生成した後に、前記画像センサによって連続生成された第１の画像のセットから選択され、かつ、第２の画像のセットによって、前記直前の反復のステップ（ｄ）で比較された前記画像から分けられ、
    前記第２の画像のセットは、前記直前の反復のステップ（ｄ）で比較された前記画像の生成の後、かつ、前記逐次反復のステップ（ｄ）で比較された前記画像の生成の前に、前記画像センサによって生成され、
    前記第２の画像のセットは、少なくとも１つの虹彩の生体特徴を定義する以前に格納された虹彩情報との比較はなされず、
    前記第２の画像のセット内の画像の数は、（i）所定の基準に依存すると共に、（ii）前記直前の反復のステップ（ｄ）の画像比較の後に、前記画像センサから受信された１つまたは複数の画像に対して実施される画像の品質評価には依存しない、ステップと、
    を行うための命令を備える、コンピュータシステム。
14. 虹彩利用生体認証のためのシステムであって、
    画像センサと、
    （ａ）前記画像センサから画像を受信するステップと、
    （ｂ）ステップ（ａ）で受信された前記画像が虹彩を含むかどうかを判定するステップと、
    （ｃ）ステップ（ａ）で受信された前記画像が虹彩を含むまでステップ（ａ）および（ｂ）を繰り返すステップと、
    （ｄ）ステップ（ａ）で受信された前記画像が虹彩を含むと判定したことに応じて、ステップ（ａ）で受信された当該画像から抽出された虹彩情報を、少なくとも１つの虹彩の生体特徴を定義する、以前に格納された虹彩情報と比較するステップと、
    （ｅ）前記比較の出力に基づいて識別情報決定を行うステップと、
    （ｆ）不一致識別情報決定を含むステップ（ｅ）での前記識別情報決定に応じて、終了イベントが発生していないことを条件として、少なくともステップ（ａ）及びステップ（ｄ）からステップ（ｅ）を逐次反復で繰り返すステップであって、
    前記逐次反復のステップ（ｄ）で比較された画像が、直前の反復のステップ（ｄ）で比較された前記画像を生成した後に、前記画像センサによって連続生成された第１の画像のセットから選択され、かつ、第２の画像のセットによって、前記直前の反復のステップ（ｄ）で比較された前記画像から分けられ、
    前記第２の画像のセットは、前記直前の反復のステップ（ｄ）で比較された前記画像の生成の後、かつ、前記逐次反復のステップ（ｄ）で比較された前記画像の生成の前に、前記画像センサによって生成され、
    前記第２の画像のセットは、少なくとも１つの虹彩の生体特徴を定義する前記以前に格納された虹彩情報との比較はなされず、
    前記第２の画像のセット内の画像の数は、（i）所定の基準に依存すると共に、（ii）前記直前の反復のステップ（ｄ）の画像比較の後に、前記画像センサから受信された１つまたは複数の画像に対して実施される画像の品質評価には依存しない、ステップと、
    を行うよう構成される処理デバイスと、
    を備える、システム。

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