JPH10340344A

JPH10340344A - 個体識別装置

Info

Publication number: JPH10340344A
Application number: JP9165119A
Authority: JP
Inventors: Kenji Okano; 健治岡野; Yuji Kuno; 裕次久野
Original assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Current assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Priority date: 1997-06-06
Filing date: 1997-06-06
Publication date: 1998-12-22

Abstract

(57)【要約】【課題】識別したい対象が増えた場合でも、処理時間
の増加を抑え、かつ、誤認識を軽減する。【解決手段】色情報算出手段２は、画像記憶手段１に
記憶された入力画像から色情報を算出する。認識辞書３
には、認識対象の特徴量と、認識対象の色情報が記憶さ
れている。辞書選択手段４は、色情報算出手段２で算出
した色情報と、認識辞書３の色情報とを比較し、認識辞
書３の辞書のうち、予め定めた一定値以上色が一致して
いる辞書を、個体識別で用いる辞書として選択する。個
体識別手段５は、辞書選択手段４で選択された辞書に基
づいて個体識別処理を行う。

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）をカメラやスキャナ等で撮影し、得られた画像を
解析することにより、個体を識別する技術が知られてい
る。例えば、このような技術としては、米国特許第５２
９１５６０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
の目の虹彩画像を解析し、虹彩の画像データを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、この変換し
たコードと辞書のコードとを比較することにより個体識
別を行うものであった。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
個体識別技術においては、識別したい対象が増えた場
合、つまり、辞書に登録する対象の数が増えた場合に
は、辞書と比較する回数が増すために誤認識してしまう
可能性も増えてしまう。

【０００５】このような点から、識別したい対象が増え
た場合でも、できるだけ処理時間の増加を抑え、更に誤
認識の軽減が可能となる個体識別装置を実現することが
望まれていた。

【０００６】

【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、画像記憶手段に記憶されている
画像から色情報を算出する色情報算出手段と、認識対象
の特徴量と、特徴量を求めた元となる画像から得られた
色情報とを記憶する認識辞書と、色情報算出手段が算出
した色情報と、認識辞書の色情報とを比較して、色情報
が予め定めた一定値以上一致している辞書を個体識別に
利用する辞書として選択する辞書選択手段と、画像記憶
手段に記憶された画像を解析して得られた特徴量と、認
識辞書の中の各辞書の中で、辞書選択手段が選択すると
判定した辞書の特徴量を比較することにより個体の識別
を行う個体識別手段とを備えたことを特徴とする個体識
別装置である。

【０００７】〈請求項１の説明〉請求項１の発明は、識
別対象の画像の色によって、先ず個体識別に使用する辞
書を制限し、その上で個体識別処理を行うようにしたも
のである。

【０００８】識別対象となる個体とは、例えば人間や
犬、猫、馬等の動物であるが、これ以外の個体であって
もよい。また、個体識別方法としては、例えば目の虹彩
を利用した虹彩認識処理であり、入力画像とは目の画像
であるが、これ以外の方法を用い、その方法に応じた入
力画像としてもよい。色情報算出手段による色情報の算
出処理は、例えば画像中の特定の画素の値に基づいて行
うが、その画像に特徴的な色情報を算出することができ
れば、他の方法であってもよい。認識辞書は、認識対象
の特徴量と色情報とが組になって構成されている辞書を
複数備えている辞書である。辞書選択手段は、認識辞書
における各辞書のうち、色情報算出手段の出力した色情
報によって、利用する辞書を選択する。個体識別手段
は、辞書選択手段で選択された辞書のみを利用して個体
識別処理を行う。

【０００９】このような動作により、辞書に登録する対
象の数が多くなった場合でも、色情報によって、個体識
別に利用する辞書を制限することができるため、識別処
理の速度低下を抑えることができる。また、個体識別処
理において、識別対象と比較する情報が、認識辞書の情
報に加えて色情報も用いることになるため、識別精度が
向上し、誤認識を減少させることができる。

【００１０】〈請求項２の構成〉請求項１において、画
像記憶手段に記憶された画像の中から、予め設定した位
置の画素を用いて色情報を算出する色情報算出手段を備
えたことを特徴とする個体識別装置である。

【００１１】〈請求項２の説明〉請求項２の発明は、色
情報の算出手段として、画像中の特定の位置の画素の値
を用いるようにしたものである。ここで、画素の位置
は、識別方法や条件等によって適宜決定するものであ
る。

【００１２】請求項２の発明では、個体識別処理に用い
る画像を利用して処理を行うので、カメラや画像記憶手
段等を別途用意する必要がない。しかも、利用する画素
の位置は、画面中で固定であるため、処理量が少なく高
速な処理が行えるという効果がある。

【００１３】〈請求項３の構成〉請求項２において、画
像記憶手段に記憶された画像の中から、複数の予め設定
した位置の画素の色情報の平均値を求め、複数の画素の
中で平均値から一定値以上外れている画素があった場合
は、この画素を除いて平均値を再計算し、得られた平均
値を最終的に出力する色情報とする色情報算出手段を備
えたことを特徴とする個体識別装置である。

【００１４】〈請求項３の説明〉請求項３の発明は、特
定の位置の画素のうち、他の画素に比べて著しく値が異
なる画素は色情報の算出から除外するようにしたもので
ある。ここで、画素の数は識別方法や条件等によって適
宜決定する。請求項３の発明では、このように構成され
ていることにより、正確な色情報を算出することができ
る。

【００１５】〈請求項４の構成〉請求項１〜３のいずれ
かにおいて、目とその周辺を含む画像を入力画像として
記憶する画像記憶手段と、画素の位置が、虹彩上と、目
の周辺の部分になるよう画素の位置を設定して色情報を
算出する色情報算出手段と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４の説明〉請求項４の発明は、入
力画像を目の画像とし、かつ、色情報の算出に用いる画
素の位置を、虹彩上と目の周辺に設定したものである。
これにより、例えば人間であれば人種による虹彩や肌の
色の違いを利用できる。また、動物の場合は目の周辺の
色として個体の毛の色が利用できるため、個体識別に使
用する辞書の制限を効果的に行え、従って、処理時間の
短縮および誤認識の軽減をより向上させることができ
る。

【００１７】

【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、色情報算出手段２、認識辞書３、辞書選
択手段４、個体識別手段５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を行う場合を説明す
る。

【００１８】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。更に、本具体例では
色情報を用いるため、処理対象の画像をカラー画像とす
る。

【００１９】色情報算出手段２は、画像記憶手段１に記
憶されている画像から色情報を算出する機能部である。
色情報算出手段２では、色情報の算出のために用いる画
素の数と、各々の画素の位置、最終的に出力する色情報
の数は識別の対象や用途によって予め決めておく。本具
体例では、認識対象が目の場合に色情報の算出のために
用いる画素の数を８個、最終的に出力する色情報の数を
２個としている。

【００２０】認識辞書３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、個体識別手段５で識別に使
用する特徴量であるアイリスコードと辞書選択手段４で
辞書選択処理に利用する色情報を記憶している。

【００２１】辞書選択手段４は、色情報算出手段２が算
出した色情報と、認識辞書３に記憶されている色情報と
を比較することにより、認識辞書３中の各辞書を識別に
用いるか否かを判定する機能を有している。

【００２２】個体識別手段５は、画像記憶手段１に記憶
されている画像を解析することにより特徴量を求め、そ
の特徴量と、予め認識辞書３に登録されている特徴量の
うち、辞書選択手段４が利用すると判定した辞書の特徴
量とを比較し、個体識別を行う機能を有している。

【００２３】〈動作〉画像記憶手段１に画像が入力さ
れ、この画像が記憶されたとする。画像はカラー画像で
あるため、画像記憶手段１には一つの画素に対して赤、
緑、青の三つの成分が記憶されている。以下、入力画像
中の座標（Ｘ，Ｙ）に位置する画素の赤、緑、青の成分
を、Ｒ（Ｘ，Ｙ）、Ｇ（Ｘ，Ｙ）、Ｂ（Ｘ，Ｙ）で表
す。図２に入力画像の一例を示す。

【００２４】色情報算出手段２は、図２に示すような画
像が画像記憶手段１に記憶されると、その画像から色情
報を算出する。

【００２５】図３は、色情報算出に用いる画素の一例を
示す説明図である。色情報算出手段２では、図示のよう
に、入力画像に対して、予め設定した位置の画素を用い
るよう構成されており、×印の位置が色情報の算出に用
いる画素の位置を示している。この例では、画素１〜４
から一つの色情報、画素５〜８で一つの色情報を算出す
ると仮定している。

【００２６】図４は、図３で示した色情報算出に用いる
画素の位置関係を分かりやすくするために、色情報算出
と入力画像を重ねて表示した説明図である。図４におい
て、入力画像は点線で表示されている。この図を見ても
明らかなように、画素１〜４は顔の皮膚の上に位置する
ように設定されている。それに対して、画素５〜８は虹
彩（アイリス）領域の上に位置するように設定されてい
る。

【００２７】以下、図３の例に基づいて、色情報の算出
処理について説明する。図３の画素ｎの座標を（Ｘｎ，
Ｙｎ）とする。つまり、画素５の座標は（Ｘ５，Ｙ５）
となる。複数の画素の色情報から一つの色情報を算出す
る方法は様々な方法が考えられるが、本具体例では、
赤、緑、青成分毎にそれぞれ平均をとることにより、一
つの色情報を決定する方法について説明する。

【００２８】先ず、画素１〜４の四つの画素から一つの
色情報を求める。この処理により求めた色情報の赤、
緑、青成分を各々Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１とする。Ｒ１、Ｇ
１、Ｂ１は各々以下の式により求めることができる。

【００２９】 R1＝(R(X1,Y1)+R(X2,Y2)+R(X3,Y3)+R(X4,Y4))÷4 G1＝(G(X1,Y1)+G(X2,Y2)+G(X3,Y3)+G(X4,Y4))÷4 B1＝(B(X1,Y1)+B(X2,Y2)+B(X3,Y3)+B(X4,Y4))÷4

【００３０】このようにして求めた第１の色情報Ｒ１、
Ｇ１、Ｂ１は肌の色を代表する色となる。次に、画素５
〜８からも同様に一つの色情報を求める。求めた色情報
の赤、緑、青成分を各々Ｒ２、Ｇ２、Ｂ２とする。

【００３１】 R2＝(R(X5,Y5)+R(X6,Y6)+R(X7,Y7)+R(X8,Y8))÷4 G2＝(G(X5,Y5)+G(X6,Y6)+G(X7,Y7)+G(X8,Y8))÷4 B2＝(B(X5,Y5)+B(X6,Y6)+B(X7,Y7)+B(X8,Y8))÷4

【００３２】このようにして求めた第２の色情報Ｒ２、
Ｇ２、Ｂ２は虹彩の色を代表する色となる。以上で求め
た第１、第２の色情報は辞書選択手段４で利用する。

【００３３】認識辞書３には、辞書選択手段４が辞書選
択のために用いる色情報が記憶されている。図５は、認
識辞書３の一例を示す説明図である。認識辞書３では、
図示のように、個体識別手段５で識別に利用する特徴量
であるアイリスコードと、辞書選択手段４で辞書選択処
理に利用する色情報が記憶されている。識別に用いる特
徴量および色情報は、辞書に登録されている各ユーザ毎
に記憶しておく。また、辞書に記憶する色情報は、辞書
登録時に識別処理に用いる特徴量を求めた際の画像から
算出したもので、前述の色情報算出手段２の算出方法と
同様の計算で求めた値である。

【００３４】辞書選択手段４は、色情報算出手段２が算
出した色情報と、認識辞書３に記憶されている色情報を
比較することにより、認識辞書３中の各辞書を識別に用
いるかを判定する。そして、この辞書選択手段４により
識別に利用しないと判定された場合には、その辞書は個
体識別手段５では識別に利用しない。

【００３５】以下、辞書選択手段４の判定方法の一例を
説明する。辞書選択手段４は色情報算出手段２が算出し
た色情報と、認識辞書３に記憶されている各辞書の色情
報とを比較する。認識辞書３に記憶されている第１の色
情報をＤＲ１、ＤＧ１、ＤＢ１、第２の色情報をＤＲ
２、ＤＧ２、ＤＢ２とする。

【００３６】先ず、以下の計算を認識辞書３中の各辞書
毎に行う。 DIST1=(R1-DR1)×(R1-DR1)+(G1-DG1)×(G1-DG1)+(B1-DB
1)×(B1-DB1) DIST2=(R2-DR2)×(R2-DR2)+(G2-DG2)×(G2-DG2)+(B2-DB
2)×(B2-DB2)

【００３７】次に、計算して得られたＤＩＳＴ１，ＤＩ
ＳＴ２が予め設定した閾値ＴＨ１，Ｈ２をそれぞれ下回
っているかを調べる。つまり、ＤＩＳＴ１＜ＴＨ１かつ
ＤＩＳＴ２＜ＴＨ２であれば、その辞書は個体識別手段
５で利用すると判定する。それに対して、条件を満たさ
なかった場合には、その辞書は個体識別手段５では利用
しない。ここで、判定に使用した閾値ＴＨ１，ＴＨ２は
識別対象の種類や用途等により適宜決定する。

【００３８】次に、個体識別手段５の動作について説明
する。個体識別手段５は画像記憶手段１に記憶されてい
る画像を解析することにより特徴量を求め、その特徴量
と予め認識辞書３に登録されている特徴量とを比較する
ことにより個体識別を行う。但し、個体識別手段５で
は、辞書選択手段４が識別に利用すると判定した辞書の
みを用いて識別処理を行う。

【００３９】この識別処理は、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
理としきい値処理により、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３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体識別を行
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３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
離が予め設定したしきい値（ＨＤＴＨ）を下回った場合
に本人である判定する。

【００４１】以上、画像解析による個体識別手段として
アイリス認識を用いた場合を説明したが、画像を解析す
ることにより個体を識別する既存の技術に適用可能であ
る。また、識別対象も人間に限るものではなく、犬や猫
などの動物一般に適用できる技術である。更に、色情報
算出手段２においても、色情報の算出処理に用いる画素
の数や位置は、認識対象の種類、画像中の大きさ等によ
り適宜決定することにより、人間以外の動物の目や、そ
の他、目以外の画像情報を用いた個体識別に適用可能で
ある。

【００４２】また、本発明は、上記具体例の構成以外に
も以下のような変形例が可能である。 ●色情報算出手段２において、Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１および
Ｒ２、Ｇ２、Ｂ２を計算する際に、先ず平均を求めて、
平均値から外れているものを除いてから平均値を再計算
する。例えば、図３の例で説明すると、画素１〜４のう
ち、いずれか一つの画素の位置にほくろがあり、他の画
素と画素値が大きく異なるとする。これを、そのまま平
均値を算出して色情報とした場合は、本来の肌の色と著
しく異なってしまう。従って、このような場合は、画素
１〜４から求めた平均値とある一定値以上画素値が異な
る画素は除き、残った画素により、再度平均値を算出す
る。これにより、正確な色情報を求めることができる。

【００４３】●色情報算出手段２において、一つの色情
報を算出する際、予め設定した位置の画素を一つ選択し
て、その画素の値をそのまま色情報として採用する。こ
のような構成であれば、平均値を求める等の処理が不要
となり、処理量が削減され、個体識別処理の高速化を図
ることができる。

【００４４】●辞書選択手段４において、最終的に（Ｄ
ＩＳＴ１＋ＤＩＳＴ２）を計算し、一つの閾値で判定す
る。 ●辞書選択手段４において、先ずＤＩＳＴ１を計算し、
ＤＩＳＴ１に対して閾値処理を行う。この時点で条件を
満たさなかった場合には、ＤＩＳＴ２の計算は行わな
い。 ●辞書選択手段４において、ＤＩＳＴ１、ＤＩＳＴ２の
算出を以下の式に置き換える。 DIST1=｜R1-DR1｜+｜G1-DG1｜+｜B1-DB1｜ DIST2=｜R2-DR2｜+｜G2-DG2｜+｜B2-DB2｜このような式を用いることにより、処理を高速化するこ
とができる。

【００４５】〈効果〉以上のように、具体例によれば、
個体識別処理に用いる画像から色情報を算出し、算出し
た色情報を用いて識別に用いる辞書を制限するので、認
識時間の短縮および誤認識を減らすことが可能となる。
また、色情報算出手段２は、個体識別処理に用いる画像
を利用して処理を行うので、カメラや画像記憶手段等を
別途用意する必要がない。しかも、利用する画素の位置
は、画面中で固定であるため、例えば目の位置を求めた
画像に対して画素の位置を決定する等の構成に比べて処
理量が少なくて済む。よって、システムとして高性能な
個体識別が実現可能となる。

【００４６】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入力画
像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色情報
算出手段に利用する画素の位置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色情報
算出手段に利用する画素と入力画像との関係を示す説明
図である。

【図５】本発明の個体識別装置の具体例における認識辞
書の説明図である。

【符号の説明】

１画像記憶手段２色情報算出手段３認識辞書４辞書選択手段５個体識別手段

Claims

【特許請求の範囲】

【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、前記画像記憶手段に記憶されている画像から色情報を算
出する色情報算出手段と、認識対象の特徴量と、当該特徴量を求めた元となる画像
から得られた色情報とを記憶する認識辞書と、前記色情報算出手段が算出した色情報と、前記認識辞書
の色情報とを比較して、色情報が予め定めた一定値以上
一致している辞書を個体識別に利用する辞書として選択
する辞書選択手段と、前記画像記憶手段に記憶された画像を解析して得られた
特徴量と、前記認識辞書の中の各辞書の中で、前記辞書
選択手段が選択すると判定した辞書の特徴量を比較する
ことにより個体の識別を行う個体識別手段とを備えたこ
とを特徴とする個体識別装置。
【請求項２】請求項１において、画像記憶手段に記憶された画像の中から、予め設定した
位置の画素を用いて色情報を算出する色情報算出手段を
備えたことを特徴とする個体識別装置。
【請求項３】請求項２において、画像記憶手段に記憶された画像の中から、複数の予め設
定した位置の画素の色情報の平均値を求め、前記複数の
画素の中で平均値から一定値以上外れている画素があっ
た場合は、この画素を除いて平均値を再計算し、得られ
た平均値を最終的に出力する色情報とする色情報算出手
段を備えたことを特徴とする個体識別装置。
【請求項４】請求項１〜３のいずれかにおいて、目とその周辺を含む画像を入力画像として記憶する画像
記憶手段と、画素の位置が、虹彩上と、目の周辺の部分になるよう前
記画素の位置を設定して色情報を算出する色情報算出手
段とを備えたことを特徴とする個体識別装置。