JPH10340342A - 個体識別装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 誤認識した場合でもその原因を容易に知るこ
とができる装置を得る。 【解決手段】 個体識別手段４は、入力画像と認識辞書
２とを比較して個体識別を行う。識別結果解析手段６
は、個体識別手段４の識別結果を解析し、入力画像中の
認識に利用した領域で、認識辞書２と一致しない領域を
検出する。結果出力制御手段５は、識別結果解析手段６
の解析結果が、入力画像と辞書画像とが全体的に異なる
という判定であった場合は、入力画像のみを表示するよ
う指示し、部分的に異なるという判定であった場合は、
少なくとも入力画像と、一致しない領域とを表示するよ
う指示を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、入力画像と予め記
憶した辞書画像を比較することにより個体識別を行う個
体識別装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】人間や動物の生体情報（顔、虹彩、指紋
など）を用いて個体を識別する技術が知られている。こ
のような技術としては、例えば、米国特許第５２９１５
６０号明細書に示されているものがある。

【０００３】上記文献に開示されている技術では、人間
の目の虹彩画像を０と１のコードに変換し、そのコード
を予め辞書として記憶しておく。そして、実際に識別を
行う場合も同様に、入力された虹彩画像を０と１とのコ
ードに変換し、この変換されたコードと辞書のコードと
を比較することにより個人識別を行うものであった。

【０００４】このように、入力画像を０と１のコードに
変換することにより、処理量を削減でき、かつ、記憶容
量の節約にもつながる。同様に、指紋を用いた個人識別
においても、入力画像から特徴点を検出し、特徴点のみ
を辞書として記憶することが一般的である。同様に、顔
画像を用いた個人識別でも、モザイク画像を用いたり、
特徴点を用いることにより、情報量の削減がなされてい
る。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の技術では、入力画像を０と１とのコードや特徴点等
の情報に変換しているため、そのような情報を技術的な
知識がない者が見た場合などでは、非常にわかりにくい
という問題があった。よって、誤認識が生じた場合でも
原因を究明することが困難で、場合によっては使いにく
いシステムになってしまう。

【０００６】例えば、顔を用いた認識システムを例にあ
げると、辞書作成時に笑っている画像を登録して、実際
にシステムを使用する場合には普通の顔をして認識しよ
うと試みた場合に誤認識したとする。ユーザは登録時か
ら日数が経過してしまい、登録時の顔の表情を忘れてし
まっている場合、なかなか認識できなかったり、最悪の
場合、全く認識できなくなる可能性がある。

【０００７】また、辞書に登録している情報を表示した
としても、モザイク画像や特徴点がデータとなっている
場合、一般のユーザが見ても有益な情報にはなりにく
い。また、辞書作成時の画像を予め記憶しているような
システムにおいて、誤認識をした場合にその画像を表示
しても、例えば、顔全体の画像から誤認識の原因となっ
た領域を見つけ出すには時間を要する可能性がある。

【０００８】このような点から、誤認識した場合でもユ
ーザがその原因を容易に知ることができる個体識別装置
の実現が望まれていた。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明は、前述の課題を
解決するため次の構成を採用する。 〈請求項１の構成〉識別対象となる個体の入力画像を記
憶する画像記憶手段と、認識対象の特徴データを予め記
憶しておく認識辞書と、認識対象の特徴データを抽出す
る元となる辞書画像を記憶する辞書画像記憶手段と、画
像記憶手段に記憶されている入力画像を解析し、認識辞
書の特徴データと比較することにより個体識別を行う個
体識別手段と、個体識別手段の識別結果を解析し、入力
画像中の認識に利用した領域で、認識辞書と一致しない
領域を検出する識別結果解析手段と、個体識別手段の認
識結果に基づいて、識別結果解析手段への解析指示を行
うと共に、解析を指示した場合は、この識別結果解析手
段の解析結果に基づいて、一致しない領域の表示指示を
行うと共に、入力画像と辞書画像の表示を行うか否かを
判定する結果出力制御手段と、結果出力制御手段の判定
結果に基づき、一致しない領域と、入力画像と、辞書画
像との表示制御を行う画像出力制御手段と、画像出力制
御手段の出力した画像の表示を行う表示装置とを備えた
ことを特徴とする個体識別装置である。

【００１０】〈請求項１の説明〉入力画像や辞書画像
は、例えば人間の目の虹彩画像であり、個体識別手段の
個体識別は、アイリスコードの比較による識別である
が、これ以外の構成でも個体識別を行うものであれば、
どのようなものでも適用可能である。

【００１１】識別結果解析手段は、例えばアイリスコー
ドの比較等により、入力画像と辞書画像の一致しない領
域を検出する。結果出力制御手段は、識別結果解析手段
の解析結果により、少なくとも、一致しない領域を表示
するよう判定する。

【００１２】このような動作により、個体識別が本人判
定を失敗した場合でも、一致しなかった領域を表示する
ため、ユーザが容易に誤認識の原因を推測することが可
能となる。

【００１３】〈請求項２の構成〉請求項１において、個
体識別手段の識別結果が、予め設定した閾値以上、入力
画像と認識辞書とが一致していた場合は、識別結果解析
手段への解析指示と、画像出力制御手段との表示指示と
は行わないと判定する結果出力制御手段を備えたことを
特徴とする個体識別装置である。

【００１４】〈請求項２の説明〉個体識別手段の識別結
果で、予め設定した閾値以上、入力画像と認識辞書とが
一致していた場合とは、個体識別で本人と判定した場合
である。このような場合、システムとしては識別結果の
解析や入力画像等の表示は行わない。従って、余分な処
理が省け、処理量の削減が期待できる。

【００１５】〈請求項３の構成〉請求項１において、個
体識別手段の認識結果が、予め設定した第１の閾値以
上、入力画像と認識辞書とが一致していた場合と、一致
していたのは、第１の閾値より小さい第２の閾値以下で
あった場合は、識別結果解析手段への解析指示と、画像
出力制御手段との表示指示とは行わないと判定する結果
出力制御手段を備えたことを特徴とする個体識別装置で
ある。

【００１６】〈請求項３の説明〉請求項３の発明は、個
体識別処理で、本人と判定された場合と、別人あるいは
入力画像の画質が悪いと判定された場合は解析処理や画
像表示処理を行わず、本人かどうかの識別があやふやで
ある場合のみ、解析処理や画像表示処理を行うようにし
たものである。また、入力画像と認識辞書とが一致して
いたのは、第２の閾値以下である場合とは、全く一致し
ていない場合も含むものとする。

【００１７】このような構成により、余分な処理が省け
ると共に、全くの別人が悪意を持ってシステムを利用し
た場合でもセキュリティを保持することができる。

【００１８】〈請求項４の構成〉請求項１〜３のいずれ
かにおいて、識別結果解析手段の解析において、一致し
ない領域が予め定めた一定値以上あった場合は、入力画
像と認識辞書とは全体的に異なるとして、入力画像のみ
を表示させるよう判定する結果出力制御手段を備えたこ
とを特徴とする個体識別装置である。

【００１９】〈請求項４の説明〉請求項４の発明は、識
別結果解析手段の解析処理を行った結果、入力画像と認
識辞書とが全体的に異なると判定した場合は、入力画像
のみを表示するようにしたものである。即ち、この場合
は、辞書画像の表示は行わないようにしたものである。
これにより、ユーザは、例えばピンぼけや画像がぶれて
いる場合は、その入力画像を見ることによって、誤認識
の原因を容易に推測できると共に、全くの別人が悪意を
持ってシステムを利用した場合でもセキュリティを保持
することができる。

【００２０】〈請求項５の構成〉識別対象となる個体の
入力画像を記憶する画像記憶手段と、認識対象の特徴デ
ータを予め記憶しておく認識辞書と、認識対象の特徴デ
ータを抽出する元となる辞書画像を記憶する辞書画像記
憶手段と、画像記憶手段に記憶されている入力画像を解
析し、認識辞書の特徴データと比較することにより個体
識別を行う個体識別手段と、個体識別手段の識別結果を
解析し、入力画像中の認識に利用した領域で、認識辞書
と一致しない領域を検出する識別結果解析手段と、識別
結果解析手段の解析において、一致しない領域が予め定
めた一定値以上あった場合は、入力画像と認識辞書とは
全体的に異なるとして、全ての画像は表示しないと判定
する結果出力制御手段とを備えたことを特徴とする個体
識別装置である。

【００２１】〈請求項５の説明〉請求項５の発明は、識
別結果解析手段の解析処理を行った結果、入力画像と認
識辞書とが全体的に異なると判定した場合は、画像表示
は行わないようにしたものである。この場合は、例え
ば、全くの別人が悪意を持ってシステムを利用した場合
に入力画像も表示されないため、どのように個体識別を
行っているかといったことも判別しにくく、セキュリテ
ィの保持を重視する場合に適している。

【００２２】〈請求項６の構成〉請求項１〜５のいずれ
かにおいて、識別結果解析手段の解析において、一致し
ない領域が予め定めた一定値を下回っていた場合は、入
力画像と認識辞書とは部分的に異なるとして、前記入力
画像と、前記一致しない領域を表示させるよう判定する
結果出力制御手段を備えたことを特徴とする個体識別装
置である。

【００２３】〈請求項６の説明〉請求項６の発明は、例
えば虹彩認識の場合、本人の入力画像であってもまぶた
やまつげで虹彩が隠されていたり、目の中に光が写って
いた場合は、辞書とは部分的に異なることから、このよ
うな場合に、一致していない領域と入力画像とを表示す
るようにしたものである。これにより、ユーザにとって
認識できなかった原因を推測する有効な手掛りとするこ
とができる。また、システムにオペレータがいる場合
は、最終判断を行ってもらう手掛りとなる。

【００２４】〈請求項７の構成〉請求項１〜５のいずれ
かにおいて、識別結果解析手段の解析において、一致し
ない領域が予め定めた一定値を下回っていた場合は、入
力画像と認識辞書とは部分的に異なるとして、一致しな
い領域のみを表示させるよう判定する結果出力制御手段
を備えたことを特徴とする個体識別装置である。

【００２５】〈請求項７の説明〉請求項７の発明は、請
求項６の発明が、入力画像と、一致しない領域とを表示
するのに対し、一致しない領域のみを表示するようにし
たものである。このような構成により、ユーザにとって
認識できなかった原因を推測する有効な手掛りとなり、
また、システムにオペレータがいる場合は、最終判断を
行ってもらう手掛りとなる。

【００２６】〈請求項８の構成〉請求項１〜７のいずれ
かにおいて、個体識別は目の中の虹彩認識であることを
特徴とする個体識別装置である。

【００２７】〈請求項８の説明〉請求項８の発明は、個
体識別を虹彩認識処理で行うようにしたものである。こ
れにより、本人の入力画像であってもまぶたやまつげで
虹彩が隠されていたり、目の中に光が写っているとい
う、ユーザ本人では気づきにくい誤認識の原因を容易に
推測することができる。

【００２８】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
を用いて詳細に説明する。 《具体例》 〈構成〉図１は本発明の個体識別装置の具体例を示す構
成図である。図の装置はコンピュータで構成され、画像
記憶手段１、認識辞書２、辞書画像記憶手段３、個体識
別手段４、結果出力制御手段５、識別結果解析手段６、
画像出力制御手段７、表示装置８からなる。また、本具
体例では、個体識別として、アイリス認識処理を行う場
合を説明する。

【００２９】画像記憶手段１は、半導体メモリやディス
ク等の補助記憶装置に設けられ、個体識別対象となる個
体の入力画像を記憶する機能を有している。また、画像
の入力は、ビデオカメラやＶＴＲ等で得られた画像をＡ
／Ｄ変換することにより取得する。この画像記憶手段１
に記憶した画像は、個体識別手段４、画像出力制御手段
７で利用する。

【００３０】認識辞書２は、半導体メモリやディスク等
の補助記憶装置に設けられ、認識対象の特徴データを予
め記憶しておくための辞書である。

【００３１】図２は、認識辞書２の説明図である。図示
のように、認識辞書２には特徴データであるアイリスコ
ードとユーザ情報（名前、性別等）が記憶されている。
また、認識辞書２は個体識別手段４により利用する。

【００３２】辞書画像記憶手段３は、半導体メモリやデ
ィスク等補助記憶装置に設けられ、認識辞書２に記録さ
れている各辞書を作成した時の画像を記憶するためのも
のである。

【００３３】図３は、辞書画像記憶手段３の説明図であ
る。図示のように、辞書画像記憶手段３は、上述したよ
うに、認識辞書２の各辞書を作成した時の画像を記憶し
ていることから、その内容は、認識辞書２に記憶されて
いる辞書の一つ一つに対応している。

【００３４】個体識別手段４は、画像記憶手段１に記憶
された入力画像を解析し、認識辞書２と比較を行うこと
によりアイリス認識を行い、個体を識別する機能部であ
る。そして、この個体識別手段４の結果は、結果出力制
御手段５で利用する。

【００３５】結果出力制御手段５は、個体識別手段４の
認識結果に基づいて、識別結果解析手段６への解析指示
を行うと共に、解析を指示した場合は、この識別結果解
析手段６の解析結果に基づき、画像記憶手段１に記憶さ
れている入力画像と、辞書画像記憶手段３に記憶されて
いる辞書画像と、解析結果の表示を行うかを判定する機
能部である。この結果出力制御手段５の判定結果は、画
像出力制御手段７に出力する。

【００３６】識別結果解析手段６は、個体識別手段４の
識別結果に基づいて、認識に用いた入力画像中で辞書と
一致しなかった領域を検出する機能部である。

【００３７】画像出力制御手段７は、結果出力制御手段
５の判定結果に基づき、画像表示を制御する制御部であ
る。また、表示装置８はＣＲＴや液晶表示装置等からな
り、入力画像や辞書画像および、一致しない領域を表示
する表示部である。

【００３８】〈動作〉先ず、予め認識辞書２および辞書
画像記憶手段３には、図２、図３に示すようなユーザの
アイリスコードや辞書作成時の画像が記憶されていると
する。尚、この場合のアイリスコードの求め方について
は公知の方法であるため、ここでの説明は省略する。

【００３９】このような状態で、画像が入力され、画像
記憶手段１に記憶されたとする。これにより、個体識別
手段４は、画像記憶手段１が記憶している入力画像を解
析し、認識辞書２と比較を行う。この処理を簡単に説明
すると、先ず、画像記憶手段１に記憶されている目の画
像の中から瞳孔の外接円、虹彩の外接円を求める。次
に、二つの円を基準にして極座標を設定し、虹彩領域を
幾つかの領域に分割し、フィルタ処理と閾値処理によ
り、０と１のコード（以下、アイリスコードと呼ぶ）を
出力する。このようにして生成したアイリスコードと、
予め認識辞書２に記憶されているアイリスコードとを比
較することにより個人識別を行う。

【００４０】例えば、従来の技術で述べた文献では、入
力画像から生成したアイリスコードと認識辞書２のアイ
リスコードとのハミング距離を計算し、最もハミング距
離が小さくなる辞書を選択する（このときのハミング距
離をＨＤＭＩＮとする）。更に、そのときのハミング距
離が予め設定した閾値（ＨＤＴＨ）を下回った場合に本
人である判定する。識別時のハミング距離の最小値ＨＤ
ＭＩＮは結果出力制御手段５で利用する。

【００４１】個体識別手段４の識別結果は、結果出力制
御手段５と識別結果解析手段６に出力されるが、先ず結
果出力制御手段５の動作を説明する。結果出力制御手段
５は、個体識別手段４の識別結果に基づいて識別結果の
解析を行うかを判定する。例えば、個体識別手段４が本
人判定に用いる閾値と同じものを用いて判定する。ここ
で、個体識別手段４が出力したハミング距離ＨＤＭＩＮ
が閾値ＨＤＴＨを下回った場合、画像の出力や結果の解
析処理は行わないと判定する。これにより、余分な処理
を省くことができるので、処理量の削減等が期待でき
る。

【００４２】それに対して、個体識別手段４が出力した
ハミング距離ＨＤＭＩＮが閾値ＨＤＴＨを上回った場
合、結果出力制御手段５は識別結果解析手段６に識別結
果の解析を行うよう指示する。尚、この識別結果解析手
段６が行う解析については後に詳述する。

【００４３】そして、結果出力制御手段５は、識別結果
解析手段６における識別結果の解析が終わると、次に解
析結果に基づいて、結果出力の形態を決定する。例え
ば、識別結果解析手段６が、アイリスコードが全体的に
異なっていると判定した場合は、辞書画像の表示は行わ
ず、画像記憶手段１に記憶されている入力画像のみを表
示するよう指示を行う。

【００４４】このように、入力画像を表示することで、
ユーザは、画質が悪い（画像がぶれていたり、ピンぼけ
等の画像）ために認識できなかったのか、それとも目を
つぶっていたためなのか、などの情報が得られる。ま
た、この場合は、辞書画像の表示は行わないため、全く
の別人が悪意を持ってシステムを利用した場合でもセキ
ュリティを保つことが可能である。

【００４５】また、識別結果解析手段６が、アイリスコ
ードは部分的に異なっていると判定した場合は、利用者
は認識辞書２に登録されている可能性があるので、入力
画像と辞書画像、およびアイリスコードが一致しない領
域を表示すれば、ユーザが認識できなかった原因を推測
する助けになる。また、システムにオペレータがいる場
合は、システムが本人判定を誤った場合でも、表示され
た画像に基づいて最終的な判断を下すことが可能にな
る。よって、結果出力制御手段５は、画像出力制御手段
７に、「入力画像」「辞書画像」および「アイリスコー
ドが一致しない領域」を表示装置８に出力するよう指示
する。

【００４６】次に、識別結果解析手段６の動作について
詳細に説明する。識別結果解析手段６は、上述したよう
に、個体識別手段４の識別結果に基づいて、認識に用い
た入力画像中で辞書と一致しなかった領域を検出する。
本具体例では、アイリスコードを用いた個人識別である
から、アイリスコードが全体的に異なっているのか、そ
れとも一致しない領域も存在するが、一致する領域もあ
る程度存在しているのかを判定する。更に、一致する領
域、一致しない領域の位置も検出する。

【００４７】このような判定を行うことにより、全体的
にアイリスコードが一致しない場合には、認識対象者は
辞書中の者とは全くの別人であるか、入力画像の画質が
悪いことが考えられる。それに対して、一部分だけ一致
しない場合は、まぶたやまつげでアイリスの一部が隠さ
れている可能性がある。つまり、本人であるにもかかわ
らず、本人であると判定できなかった場合である。この
ような場合、どの領域が一致し、どの領域が一致しない
のかを入力画像、辞書画像と共に表示することにより、
ユーザに認識できなかった原因を推測する有効な手掛り
にしてもらうことが可能である。また、システムにオペ
レータがいる場合は、最終判断を行ってもらう手掛りに
もなる。

【００４８】以下、アイリス認識の結果に基づいて、ア
イリスコードが全体的に異なるのか、それとも部分的に
異なるのかを判定する方法について説明する。

【００４９】図４は、アイリス領域を３２の領域に分割
した場合の説明図である。尚、領域の分割数は利用形態
等によって適宜決定する。識別結果解析手段６は、先
ず、個体識別手段４が最終的に選択した辞書のアイリス
コードと入力画像から生成したハミング距離を各領域毎
に計算する。図５に、領域毎のハミング距離の計算結果
の一例を示す。

【００５０】次に、領域毎のハミング距離で予め定めた
閾値ＴＨ１を超えているものの数Ｎ１を計算する。ここ
で、Ｎ１が予め設定した閾値ＴＨ２を超えている場合
は、アイリスコードは全体的に異なっていると判定す
る。これに対してＮ１がＴＨ２を下回っている場合は、
アイリスコードは部分的に異なっていると判定する。ま
た、このように部分的に異なっていると判定した場合、
領域毎のハミング距離がＴＨ１を超えている領域の番号
を画像出力制御手段７に出力する。

【００５１】次に、画像出力制御手段７の動作について
説明する。画像出力制御手段７は結果出力制御手段５の
指示に従って画像の表示を行う。即ち、画像出力制御手
段７は、画像記憶手段１に記憶されている入力画像、個
体識別手段４が最終的に選択した辞書に対応する辞書画
像記憶手段３に記憶されている画像それぞれの表示を制
御する。更に、識別結果解析手段６が出力した一致しな
い領域の検出結果の表示も行う。

【００５２】図６に画像表示結果の一例を示す。図示例
は、識別結果解析手段６において、アイリス認識を図４
のように分割して解析を行った結果、領域番号１、３、
１３、１５、１７、１９、２７、２９、３１の９個の領
域が一致しないと判定された場合である。

【００５３】この例を見ても明らかなように、ユーザ若
しくはオペレータは辞書画像と入力画像とを比較する場
合に一致しない領域のみを比較すればよいので、認識で
きなかった原因の推定を容易に行うことが可能である。
また、この例では、一致しない領域はまぶたによって隠
されているということが一目瞭然であり、更にそれ以外
の領域では一致しているので、システムが本人と判定で
きない場合でも、オペレータが最終的に本人であると判
定できるようになる。また、図６の例では、一致しない
領域を表示する場合に、各領域毎に線で囲んでいるが、
一致しない領域の表示形態はこれに限るものではない。
一致しない領域をユーザに知らせることができればどの
ような表示形態であってもよい。

【００５４】例えば、 ●一致しない領域で連続する領域全体を一つの線で囲ん
で表示する。 ●一致しない領域のみ画像を表示する。 ●一致しない領域のみ画像を強調（例えば、輝度値の平
滑化等）して表示する。 など、様々な表示形態が考えられる。

【００５５】以上、個体識別として、アイリス認識を用
いた場合について説明したが、画像を解析することによ
り、人間や動物を識別する個体識別処理であれば、どの
ようなものにも適用可能である。

【００５６】また、本発明は以下のような変形例が可能
である。 ●利用形態によっては（例えば、常にオペレータがいる
場合等）、入力画像と辞書画像の表示を常に行う（この
場合、結果出力制御手段５は不要となる）。 ●識別結果解析手段６の解析結果が全体的に異なる、で
あった場合は、辞書画像だけでなく入力画像の表示も行
わない。これは、全くの別人が悪意を持ってシステムを
利用することへのセキュリティ保持を重視した場合に用
いる。 ●辞書画像の表示は行わない（この場合、辞書画像記憶
手段３は不要となる）。 ●結果出力制御手段５で画像表示を行うか否かの判定を
一つの閾値で判定したが、複数の閾値で判定する。

【００５７】例えば、二つの閾値で判定する場合、 ＨＤＭＩＮ＜ＨＤＴＨ１→画像表示なし ＨＤＴＨ１≦ＨＤＭＩＮ＜ＨＤＴＨ２→画像表示あり ＨＤＴＨ２≦ＨＤＭＩＮ→画像表示なし

【００５８】●識別結果解析手段６の解析に画像記憶手
段１に記憶されている画像や辞書画像記憶手段３に記憶
されている画像も用いる。例えば、上記具体例では、ア
イリスコードといった特徴データで比較を行ったが、入
力画像と辞書画像で、多階調の画素値同士を比較すると
いった構成であってもよい。

【００５９】〈効果〉以上のように、具体例によれば、
個体識別で本人判定を失敗した場合でも、ユーザに、入
力画像と辞書画像および一致しなかった領域を表示する
ので、ユーザが容易に誤認識の原因を推測することが可
能である。同様に、システムにオペレータが存在する場
合などは、システムが本人判定に失敗しても、表示され
た画像を確認することにより、最終的な判断を容易に下
すことが可能になる。これにより、ユーザやオペレータ
にとって非常に使いやすい個体識別装置を実現すること
ができる。

【００６０】また、入力画像および辞書画像の表示は識
別結果を解析してから選択的に行うので、セキュリティ
を保持することが可能である。更に、常に画像表示を行
う訳ではないので、処理量の増加を抑える効果も期待で
きる。

【００６１】そして、上記具体例の全ての動作は、個体
識別装置の役割を行うコンピュータのプログラムによる
制御で実現することができる。従って、そのプログラム
をフロッピーディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記
録してから、コンピュータにインストールしたり、ある
いはネットワークからダウンロードしてインストールす
るといった方法や、そのプログラムをハードディスク等
に予めインストールするといった方法によって、本発明
の個体識別装置を実現することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の個体識別装置の具体例を示す構成図で
ある。

【図２】本発明の個体識別装置の具体例における認識辞
書の一例を示す説明図である。

【図３】本発明の個体識別装置の具体例における辞書画
像記憶手段の一例を示す説明図である。

【図４】本発明の個体識別装置の具体例におけるアイリ
ス領域の分割例の説明図である。

【図５】本発明の個体識別装置の具体例における領域毎
のハミング距離の計算結果の一例を示す説明図である。

【図６】本発明の個体識別装置の具体例における画像表
示結果の一例を示す説明図である。

【符号の説明】

１ 画像記憶手段 ２ 認識辞書 ３ 辞書画像記憶手段 ４ 個体識別手段 ５ 結果出力制御手段 ６ 識別結果解析手段 ７ 画像出力制御手段 ８ 表示装置

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 識別対象となる個体の入力画像を記憶す
   る画像記憶手段と、 認識対象の特徴データを予め記憶しておく認識辞書と、 前記認識対象の特徴データを抽出する元となる辞書画像
   を記憶する辞書画像記憶手段と、 前記画像記憶手段に記憶されている入力画像を解析し、
   前記認識辞書の特徴データと比較することにより個体識
   別を行う個体識別手段と、 前記個体識別手段の識別結果を解析し、前記入力画像中
   の認識に利用した領域で、前記認識辞書と一致しない領
   域を検出する識別結果解析手段と、 前記個体識別手段の認識結果に基づいて、前記識別結果
   解析手段への解析指示を行うと共に、解析を指示した場
   合は、この識別結果解析手段の解析結果に基づいて、一
   致しない領域の表示指示を行うと共に、前記入力画像と
   前記辞書画像の表示を行うか否かを判定する結果出力制
   御手段と、 前記結果出力制御手段の判定結果に基づき、前記一致し
   ない領域と、前記入力画像と、前記辞書画像との表示制
   御を行う画像出力制御手段と、 前記画像出力制御手段の出力した画像の表示を行う表示
   装置とを備えたことを特徴とする個体識別装置。
2. 【請求項２】 請求項１において、 個体識別手段の識別結果が、予め設定した閾値以上、入
   力画像と認識辞書とが一致していた場合は、識別結果解
   析手段への解析指示と、画像出力制御手段との表示指示
   とは行わないと判定する結果出力制御手段を備えたこと
   を特徴とする個体識別装置。
3. 【請求項３】 請求項１において、 個体識別手段の認識結果が、予め設定した第１の閾値以
   上、入力画像と認識辞書とが一致していた場合と、一致
   していたのは、前記第１の閾値より小さい第２の閾値以
   下であった場合は、識別結果解析手段への解析指示と、
   画像出力制御手段との表示指示とは行わないと判定する
   結果出力制御手段を備えたことを特徴とする個体識別装
   置。
4. 【請求項４】 請求項１〜３のいずれかにおいて、 識別結果解析手段の解析において、一致しない領域が予
   め定めた一定値以上あった場合は、入力画像と認識辞書
   とは全体的に異なるとして、前記入力画像のみを表示さ
   せるよう判定する結果出力制御手段を備えたことを特徴
   とする個体識別装置。
5. 【請求項５】 識別対象となる個体の入力画像を記憶す
   る画像記憶手段と、 認識対象の特徴データを予め記憶しておく認識辞書と、 前記認識対象の特徴データを抽出する元となる辞書画像
   を記憶する辞書画像記憶手段と、 前記画像記憶手段に記憶されている入力画像を解析し、
   前記認識辞書の特徴データと比較することにより個体識
   別を行う個体識別手段と、 前記個体識別手段の識別結果を解析し、前記入力画像中
   の認識に利用した領域で、前記認識辞書と一致しない領
   域を検出する識別結果解析手段と、 前記識別結果解析手段の解析において、一致しない領域
   が予め定めた一定値以上あった場合は、入力画像と認識
   辞書とは全体的に異なるとして、全ての画像は表示しな
   いと判定する結果出力制御手段とを備えたことを特徴と
   する個体識別装置。
6. 【請求項６】 請求項１〜５のいずれかにおいて、 識別結果解析手段の解析において、一致しない領域が予
   め定めた一定値を下回っていた場合は、入力画像と認識
   辞書とは部分的に異なるとして、前記入力画像と、前記
   一致しない領域を表示させるよう判定する結果出力制御
   手段を備えたことを特徴とする個体識別装置。
7. 【請求項７】 請求項１〜５のいずれかにおいて、 識別結果解析手段の解析において、一致しない領域が予
   め定めた一定値を下回っていた場合は、入力画像と認識
   辞書とは部分的に異なるとして、前記一致しない領域の
   みを表示させるよう判定する結果出力制御手段を備えた
   ことを特徴とする個体識別装置。
8. 【請求項８】 請求項１〜７のいずれかにおいて、 個体識別は目の中の虹彩認識であることを特徴とする個
   体識別装置。