JPH1063858A - Method for identifying individual and device therefor - Google Patents

Method for identifying individual and device therefor

Info

Publication number
JPH1063858A
JPH1063858A JP8238349A JP23834996A JPH1063858A JP H1063858 A JPH1063858 A JP H1063858A JP 8238349 A JP8238349 A JP 8238349A JP 23834996 A JP23834996 A JP 23834996A JP H1063858 A JPH1063858 A JP H1063858A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
data
white
iris
eye
similarity
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP8238349A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Mitsuji Matsushita
満次 松下
Yasuhiro Chiyou
康宏 頂
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Oki Electric Industry Co Ltd
Original Assignee
Oki Electric Industry Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Oki Electric Industry Co Ltd filed Critical Oki Electric Industry Co Ltd
Priority to JP8238349A priority Critical patent/JPH1063858A/en
Publication of JPH1063858A publication Critical patent/JPH1063858A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Collating Specific Patterns (AREA)

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To attain individual identification with high precision by obtaining sufficient information amounts even when the level of the opening of eyes is relatively small. SOLUTION: Iris data 3 obtained by extracting the characteristics of iris, and white data 5 obtained by extracting the characteristics of the white of the eyes surrounding the iris are registered with a registering date 7. At the time of identifying an individual, the similarity of the iris and the similarity of the white data are altogether judged. Weighting is operated to the iris similarity and the white data similarity, and when a long time passes after the registration, the white data are collected and registered again.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、部屋の出入りや各
種の取引の際に目の映像を利用して、本人かどうかの確
認を行う個人識別方法及び個人識別装置に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a personal identification method and an individual identification device for confirming the identity of a person by using an eye image when entering or leaving a room or performing various transactions.

【0002】[0002]

【従来の技術】目の映像のうち、特に虹彩のイメージは
指紋と同様に個人を識別するための情報としてその利用
が行われている(実開平3−101911号公報、特公
平5−84166号公報)。こういった虹彩データは、
予め機密を要する部屋や建物に入室や通行を許されたも
のから採取されて記憶装置に登録される。そして、入室
のつど取得したデータと比較照合される。
2. Description of the Related Art Among the images of the eyes, in particular, the image of the iris is used as information for identifying an individual similarly to a fingerprint (Japanese Utility Model Laid-Open No. 3-101911, Japanese Patent Publication No. 5-84166). Gazette). These iris data are
The information is previously collected from a room or building that is required to enter or pass through a room or building that requires confidentiality, and is registered in the storage device. Then, the data is compared and collated with the data acquired each time the room is entered.

【0003】[0003]

【発明が解決しようとする課題】ところで、上記のよう
な従来の個人識別方法には次のような解決すべき課題が
あった。虹彩の色は人種によって異なり、その取得方法
も選別される。また、目の形等によって、虹彩を取得し
易い者と取得し難い者とがある。日本の老人等は目の開
き具合いが小さいために、例えばドアの前に立って入室
しようとする場合に、目の部分を撮影しても十分な情報
量の虹彩データが得られないこともある。従って、予め
採取しておいた虹彩データと比較して本人かどうかを判
定することが不可能になり、入室が許されなくなるとい
った問題も発生する。これでは虹彩データを用いた個人
識別のためのシステムが有効に活用されない。
However, the above-described conventional personal identification method has the following problems to be solved. The color of the iris differs depending on the race, and the method of obtaining it is also selected. Further, depending on the shape of the eyes and the like, there are those who easily acquire the iris and those who have difficulty acquiring the iris. Old Japanese people may not be able to obtain enough information on iris data even if they take pictures of the eyes when trying to enter a room while standing in front of a door, for example, because the age of the eyes is small. . Therefore, it becomes impossible to determine whether or not the user is himself / herself by comparing with the iris data collected in advance, and a problem that entry into the room is not permitted occurs. In this case, a system for personal identification using iris data cannot be effectively used.

【0004】[0004]

【課題を解決するための手段】本発明は以上の点を解決
するため次の構成を採用する。 〈構成1〉虹彩の特徴を抽出した虹彩データと、その周
辺の白目の特徴を抽出した白目データとを予め採取して
登録し、個人識別のために取得した虹彩データと上記登
録した虹彩データとを比較して、虹彩データの類似度を
算出し、個人識別のために取得した白目データと上記登
録した白目データとを比較して、白目データの類似度を
算出し、上記虹彩データの類似度と白目データの類似度
がいずれも一定以上のレベルにある場合に、個人識別の
ために取得した虹彩データと白目データとを本人のもの
と判定することを特徴とする個人識別方法。
The present invention employs the following structure to solve the above problems. <Structure 1> The iris data from which the features of the iris are extracted and the white eye data from which the features of the surrounding white eyes are extracted and registered in advance, and the iris data obtained for personal identification and the registered iris data , Calculating the similarity of the iris data, comparing the white eye data acquired for personal identification with the registered white eye data, calculating the similarity of the white eye data, and calculating the similarity of the iris data. A personal identification method characterized in that, when the similarity between the iris data and the white-eye data is at a certain level or higher, the iris data and the white-eye data acquired for the personal identification are determined to belong to the individual.

【0005】〈説明〉個人識別のためのデータは、何者
かがゲート等を通過したような場合にそのつど取得され
る。類似度とはデータの内容が一致する度合のことで、
その算出方法は任意である。一定以上のレベルにあるか
どうかは、閾値等を設けて判断することができる。虹彩
データのための閾値と白目データのための閾値は別々で
よい。また、両者の類似度を加算したり乗算するような
所定の演算式に代入してその結果から総合判定をしても
よい。
<Explanation> Data for personal identification is acquired each time someone passes through a gate or the like. Similarity is the degree to which the content of the data matches,
The calculation method is arbitrary. Whether it is at or above a certain level can be determined by providing a threshold value or the like. The threshold for iris data and the threshold for white-eye data may be different. Further, the similarity may be added to or multiplied by a predetermined arithmetic expression, and the overall judgment may be made from the result.

【0006】〈構成2〉構成1において、虹彩データの
類似度と白目データの類似度とを加算して総合類似度を
求め、その総合類似度が一定以上のレベルにある場合
に、個人識別のために取得した虹彩データと白目データ
とを本人のものと判定するものとし、虹彩データの類似
度が白目データの類似度よりも総合類似度に大きく影響
するように、重み付け係数を適用することを特徴とする
個人識別方法。
<Structure 2> In structure 1, the total similarity is obtained by adding the similarity of the iris data and the similarity of the white-eye data, and when the total similarity is at a certain level or more, the personal identification is performed. Therefore, it is assumed that the acquired iris data and the white eye data are determined to be those of the individual, and the weighting coefficient is applied so that the similarity of the iris data has a greater effect on the overall similarity than the similarity of the white eye data. Characteristic personal identification method.

【0007】〈説明〉重み付け係数は、虹彩データに付
与しても、白目データに付与しても、また、両方に付与
してもよい。いずれの場合にも、虹彩データの類似度が
白目データの類似度よりも総合類似度に大きく影響すれ
ばよい。このように重み付けをしたのは、白目データを
補助的に利用するためである。
<Explanation> A weighting coefficient may be added to iris data, white eye data, or both. In any case, the similarity of the iris data may have a greater effect on the overall similarity than the similarity of the white-eye data. The weighting is performed in this manner in order to use the white-eye data in an auxiliary manner.

【0008】〈構成3〉構成2において、時間の経過と
ともに、白目データの総合類似度に影響する割合が次第
に減少するように重み付け係数を選択することを特徴と
する個人識別方法。
<Structure 3> A personal identification method according to Structure 2, wherein a weighting coefficient is selected such that a rate of affecting the overall similarity of the white-eye data gradually decreases with time.

【0009】〈説明〉同一人から取得する白目データ
が、時間の経過とともに変動する傾向があるとき、その
個人識別性への影響を時間の経過とともに次第に下げる
ようにして、誤認識を防止した。
<Explanation> When the white-eye data obtained from the same person tends to fluctuate with the passage of time, the influence on the individual identifiability is gradually reduced with the passage of time to prevent erroneous recognition.

【0010】〈構成4〉構成1からは3において、所定
時間が経過したとき、白目データを新たに採取して再登
録することを特徴とする個人識別方法。
<Structure 4> A personal identification method according to Structures 1 to 3, wherein white eye data is newly collected and re-registered when a predetermined time has elapsed.

【0011】〈説明〉同一人から取得する白目データ
が、長期間経過の後変化してしまうおそれがあるとき、
再登録をして、誤認識を防止した。
<Explanation> When the white-eye data obtained from the same person may change after a long period of time,
Re-registered to prevent false recognition.

【0012】〈構成5〉構成1において、個人識別のた
めに撮影した目の形状が、十分な量の虹彩データを取得
する大きさの場合には、虹彩データのみの類似度によ
り、個人識別のために取得した虹彩データを本人のもの
と判定し、上記目の形状が十分な量の虹彩データを取得
できない大きさの場合には、虹彩データと白目データの
類似度により、個人識別のために取得した虹彩データと
白目データとを本人のものと判定することを特徴とする
個人識別方法。
<Structure 5> In the structure 1, when the shape of the eye photographed for personal identification is large enough to acquire a sufficient amount of iris data, the similarity of only the iris data is used for personal identification. Therefore, the obtained iris data is determined to be that of the individual, and if the shape of the eye is too large to obtain a sufficient amount of iris data, the similarity between the iris data and the white-eye data is used for personal identification. A personal identification method, wherein the acquired iris data and white eye data are determined to belong to the person.

【0013】〈説明〉カメラ等により撮影した目の映像
から、虹彩データを取得することが十分だと判断したと
きは、虹彩データのみで個人識別ができるから、白目デ
ータについての処理を省略した。こうして、白目データ
を、虹彩データのみでは個人識別が容易でない場合の補
助として適宜利用することができる。
<Explanation> When it is determined that it is sufficient to acquire iris data from an image of an eye photographed by a camera or the like, personal identification can be performed only with the iris data, so that the processing for white eye data is omitted. In this way, the white-eye data can be appropriately used as an aid when personal identification is not easy using only the iris data.

【0014】〈構成6〉虹彩の特徴を抽出した虹彩デー
タと虹彩の周辺の白目の特徴を抽出した白目データとを
登録して記憶する登録データ記憶部と、個人識別のため
に目を撮影して、虹彩データを取得する虹彩データ取得
部と、白目データを取得する白目データ取得部と、虹彩
データ取得部と白目データ取得部の出力を受け入れて、
上記登録データ記憶部の該当するデータと比較して、虹
彩データ及び白目データの類似度を算出して、上記虹彩
データの類似度と白目データの類似度がいずれも一定以
上のレベルにある場合に、個人識別のために取得した虹
彩データと白目データとを本人のものと判定する照合部
とを備えたことを特徴とする個人識別装置。
<Structure 6> A registered data storage unit for registering and storing iris data from which the features of the iris are extracted and white eye data from which the features of the white of the eye around the iris are extracted, and photographing the eyes for personal identification. Receiving the outputs of the iris data acquisition unit for acquiring iris data, the white eye data acquisition unit for acquiring white eye data, the iris data acquisition unit and the white eye data acquisition unit,
The similarity between the iris data and the white-eye data is calculated by comparing with the corresponding data in the registration data storage unit, and when the similarity between the iris data and the white-eye data is at a certain level or more. A personal identification device, comprising: a matching unit that determines that the iris data and the white-eye data acquired for personal identification belong to the user.

【0015】〈説明〉登録データの形式は任意である。
虹彩データ取得部と白目データ取得部とはそれぞれ別体
でも一体でも一部共通でもよい。
<Description> The format of the registration data is arbitrary.
The iris data acquisition unit and the white-eye data acquisition unit may be separate bodies, integrated, or partially common.

【0016】〈構成7〉構成6において、登録データ記
憶部には、虹彩データと白目データと、白目データの登
録日時とを登録し、照合部は、虹彩データの類似度と白
目データの類似度とを加算して総合類似度を求め、その
総合類似度が一定以上のレベルにある場合に、個人識別
のために取得した虹彩データと白目データとを本人のも
のと判定することとし、虹彩データの類似度が白目デー
タの類似度よりも総合類似度に大きく影響するように、
重み付け係数を適用し、かつ、時間の経過とともに、白
目データの総合類似度に影響する割合が次第に減少する
ように重み付け係数を選択し、登録日時から経過した時
間を演算する経過時間演算部を備えたことを特徴とする
個人識別装置。
<Structure 7> In the structure 6, the iris data, the white-eye data, and the registration date of the white-eye data are registered in the registration data storage unit, and the matching unit checks the similarity of the iris data and the similarity of the white-eye data. , And when the overall similarity is at or above a certain level, the iris data and the white-eye data acquired for personal identification are determined to be those of the individual, and the iris data So that the degree of similarity has a greater effect on the overall similarity than the degree of similarity of the white-eye data,
An elapsed time calculation unit that applies a weighting coefficient and selects a weighting coefficient so that the rate of affecting the overall similarity of the white-eye data gradually decreases with time, and calculates the time elapsed from the registration date and time. A personal identification device characterized by the following.

【0017】〈説明〉登録日時は、実際に登録データ記
憶部に記憶した日時でも白目データを採取した日時で
も、その付近の日時でもよい。経過時間の計算に対して
無視できる程度だからである。日時というのは、日だけ
でも時刻を含んでもよい。また、白目データが長期間安
定している場合には、月で管理してもよいから月だけで
もよい。
<Description> The registration date and time may be the date and time actually stored in the registration data storage unit, the date and time when the white-eye data was collected, or the date and time in the vicinity thereof. This is because it is negligible for calculating the elapsed time. The date and time may include only the day or the time. Further, when the white-eye data is stable for a long period of time, the month may be managed because the month may be managed.

【0018】〈構成8〉構成6または7において、カメ
ラは、虹彩の像を撮影する場合と白目の像を撮影する場
合とで、それぞれ、異なる焦点で異なる照明を使用する
ことを特徴とする個人識別装置。
<Structure 8> In the structure 6 or 7, the camera uses a different illumination with a different focal point when photographing an iris image and when photographing a white-eye image. Identification device.

【0019】〈説明〉日本人の場合には、虹彩は褐色で
あり、白目は白地に赤い毛細血管の模様が含まれたもの
で、撮影のための照明の色を変えることが好ましい。ま
た、精密な画像を撮影するために、虹彩を撮影する場合
と白目を撮影する場合とでは焦点距離を変えることが好
ましい。これらにより、信頼性の高い個人識別のための
データが取得できる。
<Explanation> In the case of Japanese, the iris is brown, and the white eye includes a pattern of red capillaries on a white background, and it is preferable to change the color of illumination for photographing. Further, in order to shoot a precise image, it is preferable to change the focal length between the case of shooting an iris and the case of shooting a white eye. As a result, highly reliable data for personal identification can be obtained.

【0020】[0020]

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を具体
例を用いて説明する。 〈個人識別方法〉図1は、本発明の個人識別方法具体例
を示す説明図である。本発明では虹彩データの他に白目
データを利用する。なお、図1の説明の前に、虹彩デー
タと白目データの取得方法について順に説明を行う。既
に紹介した従来技術の文献に記載されているように、虹
彩データを取得する場合には予め目を撮影し、その瞳孔
中心を求めてデータを整理する。
DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Embodiments of the present invention will be described below using specific examples. <Personal Identification Method> FIG. 1 is an explanatory diagram showing a specific example of the personal identification method of the present invention. In the present invention, white eye data is used in addition to iris data. Prior to the description of FIG. 1, a method of acquiring iris data and white-eye data will be described in order. As described in the prior art document already introduced, when acquiring iris data, an eye is photographed in advance, and the pupil center is obtained to organize the data.

【0021】図2には、瞳孔中心の決定方法説明図を示
す。目を撮影し、虹彩11の輪郭を認識した場合、図2
に示すように、その輪郭に2箇所接線12,14を引
く。そして、この接線に垂直な直線13,15を引くこ
とによって、その交点を瞳孔中心9とする。なお、こう
した虹彩11の輪郭は、CCDカメラ等を用いて撮影し
た目の像から明るさの変化する部分を捉えて像の切り出
しを行うことで求められる。
FIG. 2 is a diagram for explaining a method of determining the center of the pupil. When the eyes are photographed and the outline of the iris 11 is recognized, FIG.
As shown in (2), two tangents 12, 14 are drawn on the contour. Then, by drawing straight lines 13 and 15 perpendicular to this tangent line, the intersection is defined as the pupil center 9. The contour of the iris 11 can be obtained by capturing a portion where the brightness changes from the image of the eye photographed using a CCD camera or the like and cutting out the image.

【0022】続いて、虹彩データ取得のための準備を行
う。図3に、虹彩の分析帯の設定内容説明図を示す。こ
の図に示すように、瞳孔中心9から虹彩11の周辺に向
かって同心円上の分析帯16を任意の数だけ設定する。
そして、各分析帯16について、その濃淡変化をディジ
タルコード化する。
Subsequently, preparations for obtaining iris data are performed. FIG. 3 is an explanatory diagram of the setting contents of the analysis band of the iris. As shown in this figure, an arbitrary number of analysis bands 16 on concentric circles are set from the pupil center 9 to the periphery of the iris 11.
Then, for each analysis band 16, the change in shading is digitally coded.

【0023】図4に、濃淡のディジタルコード化例説明
図を示す。この図の上半分はアナログデータ、下半分は
ディジタルデータである。縦軸は濃淡を表し、横軸は図
3に示した半径ベクトルrに対する回転角θである。即
ち、いずれかの分析帯16を円周方向にたどって、その
濃淡変化をこの図に示すようにグラフ化し、閾値Kを設
定し、閾値Kよりレベルが高ければ“1”、低ければ
“0”というようにディジタル化する。こうして、虹彩
データが得られる。
FIG. 4 is a diagram for explaining an example of digital coding of light and shade. The upper half of this figure is analog data, and the lower half is digital data. The vertical axis represents shading, and the horizontal axis represents the rotation angle θ with respect to the radius vector r shown in FIG. That is, one of the analysis bands 16 is traced in the circumferential direction, and the change in light and shade is graphed as shown in this figure, a threshold value K is set. Digitized as follows. Thus, iris data is obtained.

【0024】図5には、目の像と虹彩データの関係説明
図を示す。上記のような虹彩データを識別対象となる各
人から採取して予め登録しておき、例えばゲートを通過
する者の目を撮影し虹彩データを取得して、登録したデ
ータと比較判定すれば個人識別が可能である。図5に、
目の像と虹彩データの関係説明図を示す。ところが、こ
の図5(a)に示すように、目10が十分に開かれてお
り、虹彩11の像がほぼ全体に取得できる場合には情報
量は十分であるが、目10があまり十分に開かれていな
いような(b)に示すような場合には情報量が不十分
で、本人かどうかの個人識別が不可能になる。本人確認
作業のために目を大きく開くように要求することもでき
るが、できるだけ自然な状態でデータを取得したい。そ
こで、本発明では、虹彩データの他に、その左右に広が
る白目部分の白目データも取得し、情報量不足を補うよ
うにする。
FIG. 5 is a diagram for explaining the relationship between the eye image and the iris data. If the iris data as described above is collected from each person to be identified and registered in advance, for example, the eyes of a person passing through the gate are photographed and the iris data is acquired. Identification is possible. In FIG.
FIG. 2 is a diagram illustrating the relationship between an eye image and iris data. However, as shown in FIG. 5A, when the eye 10 is sufficiently open and the image of the iris 11 can be acquired almost entirely, the amount of information is sufficient, but the eye 10 is not sufficiently large. In the case shown in (b) where it is not opened, the amount of information is insufficient, and it is impossible to identify the person himself / herself. You can ask your eyes to open wide for identity verification, but you want to get the data as natural as possible. Therefore, in the present invention, in addition to the iris data, the white eye data of the white eye portion extending to the left and right thereof is also acquired, so as to compensate for the lack of information.

【0025】図6に、目の構造の説明図を示す。この図
に示すように、目は中心に瞳孔17があり、その周囲を
虹彩11が取り巻く。虹彩11中には虹彩捲縮輪18と
陰窩19が存在し、これによって各人の特徴が区別され
る。更に、この虹彩11の周辺の白目部分には毛細血管
21が存在し、これが今回個人識別の補助的な情報とし
て利用される。
FIG. 6 is an explanatory diagram of the structure of the eye. As shown in this figure, the eye has a pupil 17 at the center, and the iris 11 surrounds the pupil 17. In the iris 11, there are an iris crimp wheel 18 and a crypt 19, which distinguish each person's characteristics. Furthermore, a capillary 21 exists in the white part around the iris 11, and this is used as auxiliary information for personal identification this time.

【0026】図7に、白目の分析帯の設定内容説明図を
示す。白目データについても、この図に示すように、分
析帯22を設定して、丁度虹彩データを取得したと同様
の方法でディジタルコード化を行う。
FIG. 7 is a diagram for explaining the setting contents of the white-eye analysis band. As for the white-eye data, as shown in this figure, the analysis band 22 is set, and digital coding is performed in the same manner as when the iris data is just obtained.

【0027】ここで、図1に戻って、上記のようにして
得られた虹彩データと白目データの利用方法を説明す
る。個人識別のための登録データは本発明の場合、例え
ばこの図に示すような構成とされる。即ち、登録データ
1は、虹彩データ3と、白目データ5と、登録日時7と
から構成される。虹彩データ3、白目データ5の内容
は、既に説明した通りである。登録日時7は、白目デー
タ5を取得した日時等とされる。
Returning to FIG. 1, a method of using the iris data and white-eye data obtained as described above will be described. In the case of the present invention, the registration data for personal identification has, for example, a configuration as shown in FIG. That is, the registration data 1 includes the iris data 3, the white-eye data 5, and the registration date and time 7. The contents of the iris data 3 and the white-eye data 5 are as described above. The registration date and time 7 is the date and time when the white-eye data 5 was acquired.

【0028】ここで、このような登録データを利用した
個人識別の方法を説明する。まず、個人識別を行う場合
には、登録データと実際に取得したデータとの類似度を
判断する。この類似度を図に示すように、総合類似度D
とする。この場合に、総合類似度Dは、図の(b)に示
すようにして算出される。虹彩類似度Daは、虹彩デー
タの一致度から求められる。一致度は、例えば同一条件
で取得されたディジタルコード化されたデータの全体に
占める同一ビットの割合等から算出する。また、白目デ
ータ類似度Dsも同様の方法によって算出する。白目デ
ータ類似度Dsには重み付けのためにαという係数が乗
算される。そして、虹彩類似度Daとα×白目データ類
似度Dsとの和が総合類似度Dとされる。
Here, a method of personal identification using such registration data will be described. First, when performing personal identification, the similarity between registered data and actually acquired data is determined. As shown in FIG.
And In this case, the overall similarity D is calculated as shown in FIG. The iris similarity Da is obtained from the degree of coincidence of the iris data. The degree of coincidence is calculated from, for example, the ratio of the same bit to the entire digitally encoded data obtained under the same conditions. Further, the white-eye data similarity Ds is calculated by the same method. The white-eye data similarity Ds is multiplied by a coefficient α for weighting. Then, the sum of the iris similarity Da and the α × white-eye data similarity Ds is set as the overall similarity D.

【0029】このαというのは、例えば具体的には0.
2〜0.3程度とする。即ち、虹彩データに比べ白目デ
ータの重みを20〜30パーセント程度に低く抑えるこ
とによって、虹彩データを主にして白目データを補助的
に利用して個人識別を行うといった趣旨が活かされる。
また、この白目データは、短期間においては安定した個
人識別機能を備えるが、長期間経過すると変化するおそ
れがある。そこで、登録日時7を登録データ1に含めて
おき、登録時からの経過時間をチェックする。そして、
登録時から一定期間以上経過した場合には再登録を行う
ようにする。また、登録時から時間が経過するほど白目
データ類似度Dsの重みを小さくし、その変化によって
個人識別結果が大きく左右されるのを防ぐ。具体的には
図1(c)に示すように時間経過に比例するようにαを
減少させ、登録時から6カ月程度で再登録を行うことに
すれば良好な結果が得られる。
The value of α is, for example, 0.
It is about 2 to 0.3. That is, by suppressing the weight of the white-eye data to about 20 to 30% lower than that of the iris data, it is possible to utilize the effect of performing personal identification mainly by using the iris data and using the white-eye data in an auxiliary manner.
The white-eye data has a stable personal identification function for a short period of time, but may change after a long period of time. Therefore, the registration date and time 7 is included in the registration data 1, and the elapsed time from the registration time is checked. And
If a certain period of time has passed since registration, re-registration will be performed. Further, the weight of the white-eye data similarity Ds is reduced as the time elapses from the time of registration, thereby preventing the personal identification result from being largely influenced by the change. Specifically, as shown in FIG. 1 (c), good results can be obtained by reducing α in proportion to the passage of time and re-registering about six months after the registration.

【0030】以下、具体的に目を撮影し虹彩データや白
目データを取得する処理と、本人を識別する処理の手順
を説明する。図8には、目の撮影動作フローチャートを
示す。この図に示すようにして、まず目の虹彩付近と白
目付近の撮影が行われる。まずステップS1において、
目の形状認識が行われる。即ち、本人が例えばゲート等
に近付いた場合に、本人の目の位置を認識し、更にその
目の形状等を認識して目に焦点を集める操作を行う。こ
のとき、ステップS2で最初に目の中心に焦点を当て、
ステップS3で赤外光源を照射する。日本人の虹彩は黒
から褐色に近い色をしているため、このような光源が好
ましい。ステップS4では、こうして虹彩の撮影を行
う。更に、ステップS5で白目の境界を認識し、ステッ
プS6では今度は白目の境界に焦点を当てる。そして、
ステップS7で白色光を照射する。白目の毛細血管を撮
影する場合には毛細血管が赤であるから、白色光を照射
した方が撮影が明瞭になる。こうして、焦点を変え、別
の光源を用いて、ステップS8において、白目の撮影が
行われる。
Hereinafter, the procedure of the process of photographing the eye to obtain iris data and white eye data and the process of identifying the person will be described in detail. FIG. 8 shows a flowchart of the eye photographing operation. As shown in this figure, first, the vicinity of the iris of the eye and the vicinity of the white eye are photographed. First, in step S1,
Eye shape recognition is performed. That is, when the person approaches, for example, a gate or the like, the operation of recognizing the position of the eyes of the person, recognizing the shape of the eyes, and focusing on the eyes is performed. At this time, first focus on the center of the eye in step S2,
In step S3, an infrared light source is irradiated. Such a light source is preferable because Japanese irises have a color from black to almost brown. In step S4, the iris is thus photographed. Further, in step S5, the boundary of the white eye is recognized, and in step S6, the boundary of the white eye is focused. And
In step S7, white light is emitted. When photographing the white blood capillaries, the capillaries are red, and the photographing becomes clearer when white light is irradiated. In this way, the focus is changed, and the white eye is photographed in step S8 using another light source.

【0031】図9に、虹彩データのみを用いた処理動作
フローチャートを示す。このフローチャートは、実際に
個人識別のために目の撮影を行ったとき、十分な虹彩デ
ータが得られた場合の処理を示す。まずステップS1に
おいて、目のイメージデータを取得し、ステップS2に
おいて目の形状を判定する。ステップS1の目のイメー
ジデータ取得処理は、図8を用いて説明した通りのもの
である。そして、ステップS2において、目の形状判定
を行う。これは目が十分大きく開いており、図5(a)
に示すように虹彩データの情報量が十分であるかどうか
の判断をするためである。ステップS3では、目が十分
開いているかどうか、つまり目が細いかどうかの判断を
し、十分開いていればステップS4に移り、虹彩部の抽
出を行う。そして、ステップS5で瞳孔中心を決定し、
ステップS6で虹彩の分析帯の決定をする。この辺の処
理は図2、図3及び図4を用いて説明した通りの処理で
ある。ステップS7で虹彩の濃淡を抽出し、ステップS
8で虹彩のディジタルコード化を行う。ステップS9で
登録パターンを入力し、ステップS10でその照合を行
う。ステップS11では類似度を判断し、類似でなけれ
ばステップS12に移り、本人でないと判断する。ま
た、類似であればステップS13に移り、本人と判断す
る。一方、目が細く十分に目が開いていないと判断され
ると、ステップS3から白目データ利用処理へ移る。
FIG. 9 is a flowchart showing a processing operation using only iris data. This flowchart shows processing when sufficient iris data is obtained when an eye is actually photographed for personal identification. First, in step S1, eye image data is obtained, and in step S2, the shape of the eye is determined. The image data acquisition process in the first step S1 is as described with reference to FIG. Then, in step S2, the eye shape is determined. This is because the eyes are wide enough, and FIG. 5 (a)
This is to determine whether the information amount of the iris data is sufficient as shown in FIG. In step S3, it is determined whether or not the eyes are sufficiently open, that is, whether or not the eyes are narrow. If the eyes are sufficiently open, the process proceeds to step S4, and the iris portion is extracted. Then, in step S5, the pupil center is determined,
In step S6, the analysis band of the iris is determined. The processing of this side is the same as that described with reference to FIGS. 2, 3, and 4. In step S7, the shade of the iris is extracted.
At step 8, the iris is digitally encoded. In step S9, a registered pattern is input, and in step S10, the matching is performed. In step S11, the degree of similarity is determined. If not similar, the process proceeds to step S12, and it is determined that the user is not the person. If they are similar, the process proceeds to step S13, and the person is determined to be the person. On the other hand, if it is determined that the eyes are thin and the eyes are not sufficiently opened, the process proceeds from step S3 to the white-eye data use process.

【0032】図10には、白目データの利用処理動作フ
ローチャートを示す。まずステップS1において、虹彩
と白目の部分の像を抽出し、ステップS2において、瞳
孔中心の決定を行う。ステップS3では、虹彩と白目の
分析帯の決定をし、ステップS4で虹彩の濃淡抽出を行
う。ステップS5では虹彩のディジタルコード化をし、
ステップS6では白目の濃淡抽出を行う。ステップS7
では白目のディジタルコード化をし、これによって、白
目の部分を含めた個人識別のためのデータを得る。次
に、ステップS8において図1に示した登録データを入
力し、ステップS9でその照合を行う。照合方法は、図
1で説明した通り、虹彩類似度と白目データ類似度とを
重み付けして加算する。その結果、ステップS10にお
いて、類似と判断されるとステップS12に移り、本人
と判定する。また、非類似と判断するとステップS11
に移り、本人でないと判定する。
FIG. 10 is a flowchart showing the operation of using white eye data. First, in step S1, an image of an iris and a white part is extracted, and in step S2, a pupil center is determined. In step S3, the analysis band of the iris and the white of the eye is determined, and in step S4, the shading of the iris is extracted. In step S5, the iris is digitally encoded,
In step S6, shading of white eyes is extracted. Step S7
Then, digital coding of the white eye is performed, thereby obtaining data for personal identification including the white eye portion. Next, in step S8, the registration data shown in FIG. 1 is input, and in step S9, the matching is performed. As described with reference to FIG. 1, the matching method weights and adds the iris similarity and the white-eye data similarity. As a result, in step S10, when it is determined that they are similar, the process proceeds to step S12, and the user is determined to be the same. If it is determined that they are not similar, step S11
Then, it is determined that the user is not himself.

【0033】〈個人識別方法の効果〉以上のように、目
が十分に開いていない場合であって、虹彩データのみで
個人を識別するための情報量が不十分な場合には、白目
データを補助的に使用して識別を行うことができる。
<Effects of Individual Identification Method> As described above, when the eyes are not sufficiently open and the amount of information for identifying an individual using only the iris data is insufficient, the white-eye data is deleted. It can be used supplementarily for identification.

【0034】〈個人識別装置〉図11には、本発明の方
法を実施するための個人識別装置具体例を示すブロック
図を図示した。この装置は、カメラ31、虹彩データ取
得部32、白目データ取得部33、時計部34、登録日
時取得部35、登録データ記憶部36、照合部37、判
定結果表示部38、経過時間演算部39及び再登録要求
部40から構成される。カメラ31は、入室する者の像
等を撮影するためのものである。虹彩データ取得部32
は、先に説明した通りの方法で虹彩データを取得する部
分で、白目データ取得部33は、同様にして白目データ
を取得する部分である。時計部34は、登録日時等を判
断するために、現在時刻を表示するためのディジタルカ
ウンタ等から構成される。
<Personal Identification Device> FIG. 11 is a block diagram showing a specific example of a personal identification device for implementing the method of the present invention. This apparatus includes a camera 31, an iris data acquisition unit 32, a white-eye data acquisition unit 33, a clock unit 34, a registration date and time acquisition unit 35, a registration data storage unit 36, a collation unit 37, a determination result display unit 38, and an elapsed time calculation unit 39. And a re-registration request unit 40. The camera 31 is for photographing an image or the like of a person entering the room. Iris data acquisition unit 32
Is a part for obtaining iris data by the method described above, and the white eye data obtaining unit 33 is a part for obtaining white eye data in the same manner. The clock unit 34 includes a digital counter and the like for displaying the current time in order to determine the registration date and time.

【0035】登録日時取得部35は、時計部34を参照
して白目データを取得した日時を登録データに含める装
置である。登録データ記憶部36には、図1(a)に示
したような登録データが格納される。照合部37は、実
際に入室して来た者の虹彩データや白目データを虹彩デ
ータ取得部32や白目データ取得部33から受け入れ
て、登録データ記憶部36に格納された登録データと照
合し類似判断をする部分である。その結果は判定結果表
示部38により表示される。この判定結果表示部38は
ディスプレイやその他の表示装置から構成される。経過
時間演算部39は、登録データ記憶部36から読み出さ
れたデータの中から登録日時7を読み出して現在時刻と
比較し、長時間を経過している場合には再登録要求部4
0にその旨を通知する。再登録要求部40は、登録から
一定期間以上経過した登録データについて白目データの
再登録を促すためにディスプレイやプリンタ等にその旨
を出力する制御を行う部分である。以上の構成の装置に
よって、これまで説明したような本発明の方法を実施す
ることができる。
The registration date and time acquisition unit 35 is a device that includes the date and time when the white eye data was acquired with reference to the clock unit 34 in the registration data. The registration data storage unit 36 stores the registration data as shown in FIG. The collation unit 37 receives the iris data and white-eye data of the person who has actually entered the room from the iris data acquisition unit 32 and the white-eye data acquisition unit 33, collates the registered data with the registered data stored in the registered data storage unit 36, and performs similar processing. This is the part that makes the decision. The result is displayed by the determination result display unit 38. The determination result display section 38 is composed of a display and other display devices. The elapsed time calculation unit 39 reads the registration date and time 7 from the data read from the registration data storage unit 36 and compares it with the current time.
Notify 0 to that effect. The re-registration request unit 40 is a part that performs control to output the fact to a display, a printer, or the like in order to prompt the re-registration of the white-eye data with respect to the registered data that has passed a predetermined period or more from the registration. With the apparatus having the above configuration, the method of the present invention as described above can be performed.

【0036】〈個人識別装置の効果〉このような装置を
入室管理や取引管理等を行う装置に付加することによっ
て、虹彩データのみを用いた場合に比べてより確実に、
より多くの個人識別が可能となる。また、個人識別不能
といった結果によって、係員の負担が増えるといったこ
とを防止できる。
<Effects of Personal Identification Device> By adding such a device to a device that performs entry management, transaction management, and the like, it is possible to more reliably compare the device with the device that uses only iris data.
More individual identification becomes possible. Further, it is possible to prevent the burden on the staff from increasing due to the result such as the inability to identify the individual.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】本発明の個人識別方法説明図である。FIG. 1 is an explanatory diagram of a personal identification method of the present invention.

【図2】瞳孔中心の決定方法説明図である。FIG. 2 is an explanatory diagram of a method of determining a pupil center.

【図3】虹彩の分析帯の設定内容説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram of setting contents of an analysis band of an iris.

【図4】濃淡のディジタルコード化例説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram of an example of digital coding of light and shade.

【図5】目の像と虹彩データの関係説明図である。FIG. 5 is a diagram illustrating the relationship between an eye image and iris data.

【図6】目の構造の説明図である。FIG. 6 is an explanatory diagram of an eye structure.

【図7】白目の分析帯の設定内容説明図である。FIG. 7 is an explanatory diagram of setting contents of a white eye analysis band.

【図8】目の撮影動作フローチャートである。FIG. 8 is a flowchart of an eye photographing operation.

【図9】虹彩データのみの処理動作フローチャートであ
る。
FIG. 9 is a flowchart of a processing operation of only iris data.

【図10】白目データ利用処理動作フローチャートであ
る。
FIG. 10 is a flowchart of a white eye data use processing operation.

【図11】本発明による個人識別装置のブロック図であ
る。
FIG. 11 is a block diagram of a personal identification device according to the present invention.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

3 虹彩データ 5 白目データ 7 登録日時 3 Iris data 5 White eye data 7 Registration date and time

Claims (8)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 虹彩の特徴を抽出した虹彩データと、そ
の周辺の白目の特徴を抽出した白目データとを予め採取
して登録し、 個人識別のために取得した虹彩データと前記登録した虹
彩データとを比較して、虹彩データの類似度を算出し、 個人識別のために取得した白目データと前記登録した白
目データとを比較して、白目データの類似度を算出し、 前記虹彩データの類似度と白目データの類似度がいずれ
も一定以上のレベルにある場合に、個人識別のために取
得した虹彩データと白目データとを本人のものと判定す
ることを特徴とする個人識別方法。
1. An iris data having extracted features of the iris and a white eye data having extracted features of a white eye around the iris are registered and registered in advance, and the iris data obtained for personal identification and the registered iris data are registered. , Calculating the similarity of the iris data, comparing the white eye data acquired for personal identification with the registered white eye data, calculating the similarity of the white eye data, and calculating the similarity of the iris data. A personal identification method characterized in that, when the degree of similarity between the degree and the white-eye data is at a certain level or higher, the iris data and the white-eye data acquired for personal identification are determined to be those of the individual.
【請求項2】 請求項1において、 虹彩データの類似度と白目データの類似度とを加算して
総合類似度を求め、その総合類似度が一定以上のレベル
にある場合に、個人識別のために取得した虹彩データと
白目データとを本人のものと判定するものとし、虹彩デ
ータの類似度が白目データの類似度よりも総合類似度に
大きく影響するように、重み付け係数を適用することを
特徴とする個人識別方法。
2. The method according to claim 1, wherein the total similarity is obtained by adding the similarity of the iris data and the similarity of the white-eye data. The iris data and the white-eye data acquired are determined to be those of the person, and a weighting coefficient is applied so that the similarity of the iris data has a greater effect on the overall similarity than the similarity of the white-eye data. Personal identification method.
【請求項3】 請求項2において、 時間の経過とともに、白目データの総合類似度に影響す
る割合が次第に減少するように重み付け係数を選択する
ことを特徴とする個人識別方法。
3. The personal identification method according to claim 2, wherein a weighting coefficient is selected such that a ratio affecting the overall similarity of the white-eye data gradually decreases with time.
【請求項4】 請求項1からは3において、 所定時間が経過したとき、白目データを新たに採取して
再登録することを特徴とする個人識別方法。
4. The personal identification method according to claim 1, wherein when a predetermined time has elapsed, white eye data is newly collected and re-registered.
【請求項5】 請求項1において、 個人識別のために撮影した目の形状が、十分な量の虹彩
データを取得する大きさの場合には、虹彩データのみの
類似度により、個人識別のために取得した虹彩データを
本人のものと判定し、 前記目の形状が十分な量の虹彩データを取得できない大
きさの場合には、虹彩データと白目データの類似度によ
り、個人識別のために取得した虹彩データと白目データ
とを本人のものと判定することを特徴とする個人識別方
法。
5. The method according to claim 1, wherein when the shape of the eye photographed for personal identification is large enough to acquire a sufficient amount of iris data, the similarity of only the iris data is used for personal identification. It is determined that the iris data acquired is the person's own, and if the shape of the eye is too large to acquire a sufficient amount of iris data, it is acquired for personal identification by the similarity between the iris data and the white-eye data. A personal identification method characterized in that the determined iris data and white eye data are determined to belong to the person.
【請求項6】 虹彩の特徴を抽出した虹彩データと虹彩
の周辺の白目の特徴を抽出した白目データとを登録して
記憶する登録データ記憶部と、 個人識別のために目を撮影して、虹彩データを取得する
虹彩データ取得部と、白目データを取得する白目データ
取得部と、 虹彩データ取得部と白目データ取得部の出力を受け入れ
て、前記登録データ記憶部の該当するデータと比較し
て、虹彩データ及び白目データの類似度を算出して、前
記虹彩データの類似度と白目データの類似度がいずれも
一定以上のレベルにある場合に、個人識別のために取得
した虹彩データと白目データとを本人のものと判定する
照合部とを備えたことを特徴とする個人識別装置。
6. A registered data storage unit for registering and storing iris data obtained by extracting features of the iris and white eye data obtained by extracting features of a white eye around the iris; An iris data acquisition unit that acquires iris data, a white eye data acquisition unit that acquires white eye data, and accepts the outputs of the iris data acquisition unit and the white eye data acquisition unit and compares them with the corresponding data in the registered data storage unit. Calculating the similarity between the iris data and the white-eye data, and when the similarity between the iris data and the white-eye data is at a certain level or more, the iris data and the white-eye data acquired for personal identification. A personal identification device comprising:
【請求項7】 請求項6において、 登録データ記憶部には、虹彩データと白目データと、白
目データの登録日時とを登録し、 照合部は、 虹彩データの類似度と白目データの類似度とを加算して
総合類似度を求め、その総合類似度が一定以上のレベル
にある場合に、個人識別のために取得した虹彩データと
白目データとを本人のものと判定することとし、虹彩デ
ータの類似度が白目データの類似度よりも総合類似度に
大きく影響するように、重み付け係数を適用し、かつ、
時間の経過とともに、白目データの総合類似度に影響す
る割合が次第に減少するように重み付け係数を選択し、 登録日時から経過した時間を演算する経過時間演算部を
備えたことを特徴とする個人識別装置。
7. The registered data storage unit according to claim 6, wherein the registered data storage unit registers the iris data, the white-eye data, and the registration date and time of the white-eye data. Is added to obtain the overall similarity, and when the overall similarity is at a certain level or higher, the iris data and the white-eye data acquired for personal identification are determined to be those of the person, and the iris data Weighting coefficients are applied so that the similarity has a greater effect on the overall similarity than the similarity of the white-eye data, and
Personal identification characterized by comprising an elapsed time calculation unit for selecting a weighting coefficient so as to gradually reduce the rate of affecting the overall similarity of the white-eye data with the passage of time and calculating the time elapsed from the registration date and time. apparatus.
【請求項8】 請求項6または7において、 カメラは、虹彩の像を撮影する場合と白目の像を撮影す
る場合とで、それぞれ、異なる焦点で異なる照明を使用
することを特徴とする個人識別装置。
8. The personal identification device according to claim 6, wherein the camera uses different illuminations at different focal points when capturing an iris image and when capturing a white-eye image. apparatus.
JP8238349A 1996-08-21 1996-08-21 Method for identifying individual and device therefor Pending JPH1063858A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP8238349A JPH1063858A (en) 1996-08-21 1996-08-21 Method for identifying individual and device therefor

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP8238349A JPH1063858A (en) 1996-08-21 1996-08-21 Method for identifying individual and device therefor

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JPH1063858A true JPH1063858A (en) 1998-03-06

Family

ID=17028886

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP8238349A Pending JPH1063858A (en) 1996-08-21 1996-08-21 Method for identifying individual and device therefor

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JPH1063858A (en)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20030010944A (en) * 2001-07-27 2003-02-06 에버미디어 주식회사 The method of verifying iris based on multiple 1d iris characteristics
JP2010239992A (en) * 2009-03-31 2010-10-28 Sogo Keibi Hosho Co Ltd Person identification device, person identification method, and person identification program
JP2014197330A (en) * 2013-03-29 2014-10-16 綜合警備保障株式会社 Security device, security method and program
JP2019079546A (en) * 2015-09-11 2019-05-23 アイベリファイ インコーポレイテッド Image, feature quality, image enhancement, and feature extraction for ocular-vascular and facial recognition, and fusion of ocular-vascular with facial and/or sub-facial information for biometric systems
WO2023281571A1 (en) * 2021-07-05 2023-01-12 日本電気株式会社 Information processing system, information processing method, biometric matching system, biometric matching method, and storage medium

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20030010944A (en) * 2001-07-27 2003-02-06 에버미디어 주식회사 The method of verifying iris based on multiple 1d iris characteristics
JP2010239992A (en) * 2009-03-31 2010-10-28 Sogo Keibi Hosho Co Ltd Person identification device, person identification method, and person identification program
JP2014197330A (en) * 2013-03-29 2014-10-16 綜合警備保障株式会社 Security device, security method and program
JP2019079546A (en) * 2015-09-11 2019-05-23 アイベリファイ インコーポレイテッド Image, feature quality, image enhancement, and feature extraction for ocular-vascular and facial recognition, and fusion of ocular-vascular with facial and/or sub-facial information for biometric systems
WO2023281571A1 (en) * 2021-07-05 2023-01-12 日本電気株式会社 Information processing system, information processing method, biometric matching system, biometric matching method, and storage medium

Similar Documents

Publication Publication Date Title
AU2007245887B2 (en) Procedure for identifying a person by eyelash analysis
JP3271750B2 (en) Iris identification code extraction method and device, iris recognition method and device, data encryption device
US4449189A (en) Personal access control system using speech and face recognition
CN102483845B (en) Organism authentication apparatus, biometrics authentication system and biometric authentication method
JP5439809B2 (en) Biometric authentication device
JP4553526B2 (en) Personal verification device
JP2000105830A (en) Individual identifying device
JP2967012B2 (en) Personal recognition device
JPH054517B2 (en)
JP2004046697A (en) Personal identification device
JP2005084824A (en) Face image collation apparatus and face image collation method and passage controller
JPH1063858A (en) Method for identifying individual and device therefor
JP2005202731A (en) Face recognition device, method for recognizing face and passage control apparatus
JP2000293689A (en) Device and method for authenticating individual
KR100915922B1 (en) Methods and System for Extracting Facial Features and Verifying Sasang Constitution through Image Recognition
JPH10134191A (en) Person discrimination system by face shape
JPH11328405A (en) Facial shape discriminating device
JP2008206536A (en) Personal authentication system using retina image
KR960013819B1 (en) Personal identification by image processing human face of series of image
KR100924271B1 (en) Identification system and method using a iris, and media that can record computer program sources thereof
JP2005202732A (en) Biometric collating device, biometric collating method, and passing controller
JPS5858684A (en) Individual discriminating system by picture image processing of hand mark, or the like
JP2006059242A (en) Biological authentication device and passage control system
JPS634381A (en) Fingerprint collating device
JP2005078589A (en) Person recognition device and traffic control device