JPH10248827A

JPH10248827A - 個人認識装置

Info

Publication number: JPH10248827A
Application number: JP9062722A
Authority: JP
Inventors: Kinya Endo; 欽也遠藤
Original assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Current assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Priority date: 1997-03-17
Filing date: 1997-03-17
Publication date: 1998-09-22
Anticipated expiration: 2017-03-17
Also published as: JP3500461B2

Abstract

(57)【要約】【課題】個人認識処理の処理時間を短縮する。【解決手段】カメラ１０で取り込んだ対象者の映像を
カメラ出力分配部２０によって顔貌認識部３０とアイリ
ス認識部４０に分配する。顔貌前処理部３１は映像から
頭部の輪郭を抽出し、顔貌特徴抽出部３２は頭部の輪郭
の縦幅と横幅の比を求め、顔貌特徴照合部３３はその比
に基づいて顔貌特徴辞書３４に登録された利用者の大分
類を行ってアイリス認識部４０に渡す。アイリス前処理
部４１は映像からアイリスを切り出し、アイリス特徴抽
出部４２はアイリスパターンを抽出し、アイリス特徴照
合部４３はそのアイリスパターンを大分類された利用者
のアイリスパターンとのみ照合する。

Description

【発明の詳細な説明】

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【図面の簡単な説明】

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【符号の説明】

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

Claims

【特許請求の範囲】

【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。