JPH11353485A - 個体認識方法および装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 登録された個体認識データが膨大な量であっ
ても、識別結果を短時間で得ることのできる個体認識方
法および装置を実現する。 【解決手段】 複数の登録データは、各登録データのビ
ット１の数に基づき複数のランクのうちのいずれかに分
類されている。照合を行う場合は、先ず、認識対象の個
体のビットデータの１の数によりランクを決定する（ス
テップＳ３）。次に、登録データのうち、認識対象の個
体のランクと等しいランクの登録データと照合を行う
（ステップＳ５）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、認識対象の画像を
２進数のデータで表し、このデータに基づき個体認識を
行う個体認識装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、目の中のアイリスを用いて個
体認識を行う個体認識方法が用いられている。このよう
な個体認識方法は、例えば、特公平５−８４１６６号公
報に示されているように、以下の手順で行う。

【０００３】(1)撮影された目の映像から、瞳孔の外側
境界と白目の内側境界を明るさの違いからアイリス（虹
彩）部分を検出する。 (2)境界線より瞳孔の中心を算出し、極座標を設定す
る。 (3)瞳孔の外側境界の円から同心円の帯状の分析帯を８
層となるよう設定する。 (4)分析帯の中の濃淡変化を２Ｄガボール変換を用いて
デジタル化する。 (5)８層について同様に行い、２５６バイトのアイリス
データ（１層につき２５６ビットで８層分のアイリスデ
ータ）を得る。 (6)識別モード（１：Ｎ照合）の場合には、現在取得さ
れたアイリスデータと、予め登録されている全てのアイ
リスデータとマッチングを行う。 (7)マッチング方法としては排他的論理和が用いられ
る。 (8)全ての登録アイリスデータとマッチングを行い、最
小の値を持つ登録アイリスデータを本人とする。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上記のような従来のア
イリス認識方法においては、登録アイリスデータの数が
数千個までであれば、マッチング方法が排他的論理和で
あることと、現在のサーバＰＣクラスの処理速度があれ
ば時間的に問題とはならない。

【０００５】しかしながら、例えば、このようなアイリ
ス認識を大規模なネットワーク型の識別システムとして
使用しようとすると、登録アイリスデータの数が数十万
個で、しかも同時に多方面から大量にアクセスされると
分散型サーバＰＣとしても能力に限界がある。従って、
このようなシステムでは、識別結果が出るまでユーザが
長時間待たされることになる。

【０００６】このような点から、登録された個体認識デ
ータが膨大な量であっても、識別結果を短時間で得るこ
とのできる個体認識方法および装置の実現が望まれてい
た。

【０００７】

【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。 〈構成１〉認識対象の個体の画像を２進数で表した認識
対象の個体のビットデータと、予め、複数の個体の画像
を２進数で表したビットデータからなる複数の登録デー
タとを照合して個体認識を行う個体認識方法において、
複数の登録データを、各登録データのビットの１または
０の数に基づき、複数のランクに分類し、認識対象の個
体のビットデータと、複数の登録データとを照合する場
合は、先ず、認識対象の個体のビットデータの１または
０の数を求めて、その個体のランクを決定し、このラン
クと等しいランクの登録データと照合を行うことを特徴
とする個体認識方法。

【０００８】〈構成２〉目の中のアイリスの画像を２進
数で表した認識対象の個体のビットデータと、予め、複
数の個体のアイリスの画像を２進数で表したビットデー
タからなる複数の登録データとを照合して個体認識を行
う個体認識方法において、複数の登録データにおけるア
イリスの領域を複数のブロックに分割し、複数の登録デ
ータを、各ブロック毎に、ブロック内登録データのビッ
トの１または０の数に基づいて複数のランクに分類し、
認識対象の個体のビットデータと、複数の登録データと
を照合する場合は、先ず、認識対象の個体のビットデー
タを、登録データにおけるブロックの分割と同様の複数
のブロックに分割すると共に、各ブロックの１または０
の数を求めてブロック毎のランクを決定し、次に、予め
決められた複数のブロックの照合の優先順位に基づき、
優先順位の最も高いブロックのランクが、認識対象の個
体のビットデータのランクと等しい登録データを、照合
するデータとして含むよう選択することを特徴とする個
体認識方法。

【０００９】〈構成３〉個体の画像を２進数で表したビ
ットデータの１または０の数を計数する計数部と、ビッ
トデータを、１または０の数に基づき複数のランクに分
類したランクテーブルと、複数の個体の画像を２進数で
表したビットデータと、ビットデータの、ランクテーブ
ルにおけるランクのデータを付与した複数の登録データ
を格納する登録データ保存部と、認識対象の個体の画像
のビットデータの計数を計数部に指示すると共に、計数
部の計数結果によるランクを、ランクテーブルを用いて
求め、求めたランクと等しいランクの登録データを少な
くとも含むよう登録データ保存部より登録データを取り
出す識別制御部と、認識対象の個体のビットデータと、
識別制御部で取り出した登録データとを照合するマッチ
ング部と、マッチング部の照合結果に基づき個体を判定
する結果判定部とを備えたことを特徴とする個体認識装
置。

【００１０】〈構成４〉目の中のアイリス画像を複数の
ブロックに分割した各ブロック毎のアイリス画像を２進
数で表したビットデータの１または０の数を計数するブ
ロック計数部と、複数に分割した各ブロックに対応して
設けられ、各ブロックのビットデータを、１または０の
数に基づき複数のランクに分類したランクテーブルと、
複数の個体のアイリス画像を２進数で表したビットデー
タと、アイリス画像のブロック毎のランクテーブルにお
けるランクを付与した登録データを格納する登録データ
保存部と、各ブロックの照合の優先順位を予め決定し、
認識対象の個体のビットデータのブロックのランクをラ
ンクテーブルを参照して決定し、決定したブロックと等
しいランクのブロックを持つ登録データを少なくとも含
むよう登録データ保存部より登録データを取り出す識別
制御部と、認識対象の個体のビットデータと、識別制御
部で取り出した個体の登録データとを照合するマッチン
グ部と、マッチング部の照合結果に基づき個体を判定す
る結果判定部とを備えたことを特徴とする個体認識装
置。

【００１１】

【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１》具体例１は、個体認識方法としてアイリス
認識方法を例にとって説明したもので、その特徴は、登
録データをビット数で予めグループ化し、照合を行う場
合は、先ず、その認識対象のデータがどのグループに属
するかを判定し、対応したグループとその近傍のグルー
プの登録データを照合するようにしたものである。

【００１２】〈構成〉図１は本発明の具体例１の個体認
識方法を示すフローチャートであるが、この説明に先立
ち、具体例１の個体認識方法を実現する個体認識装置の
説明を行う。

【００１３】図２は、個体認識装置を示す構成図であ
る。図の装置は、分析部１、計数部２、マッチング部
３、登録データ保存部４、結果判定部５、制御部６から
なる。

【００１４】分析部１は、図示しないカメラで撮影され
た目の映像からアイリス部分を検出し、このアイリスに
ついて、２５６バイトのアイリスデータを得る機能部で
ある。即ち、この分析部１は、従来技術で説明した(1)
から(5)の動作を行う機能部である。

【００１５】計数部２は、分析部１によって分析された
２５６バイトのアイリスデータの“１”または“０”の
数を計数する機能部である。

【００１６】マッチング部３は、分析部１で分析された
アイリスデータと、登録データ保存部４から取り出され
た登録データを取り出し、マッチングを行う機能を有し
ている。

【００１７】登録データ保存部４は、後述する登録モー
ドにより、分析部１にて分析されたアイリスデータを辞
書データとして登録するための保存部であり、ＩＤ番号
に対応したアイリスデータが登録されている。結果判定
部５は、マッチング部３でマッチングされた結果に基づ
き、結果を判定する機能部である。

【００１８】制御部６は、各部の制御を行う機能部であ
り、ランクテーブル６ａ、登録制御部６ｂ、識別制御部
６ｃを備えている。ランクテーブル６ａは、アイリスデ
ータを、そのビット“１”の数に基づいて複数のランク
に分類したテーブルである。

【００１９】図３は、ランクテーブルの説明図である。
図示のように、ランク内の範囲の数は、大量のアイリス
データからランクに属するアイリスデータの数が平均的
に散らばるように決定されている。本具体例では、ビッ
ト“１”が少ない方と多い方については範囲を広げてあ
る（例えば、ランク１の範囲は４００個であるのに対し
て、ランク６〜８では、それぞれの範囲が２５個となっ
ている）。

【００２０】登録制御部６ｂは、本装置の登録モードの
制御を行う制御部であり、分析部１で分析されたアイリ
スデータを、計数部２で計数したビット“１”の数に基
づき、ランクの情報を付加して登録データ保存部４に登
録する機能を有している。

【００２１】識別制御部６ｃは、本装置の識別モードの
制御を行う制御部であり、分析部１で分析された認識対
象の個体のアイリスデータに対して、計数部２で計数さ
れたビット“１”の数により、ランクテーブル６ａを参
照してそのアイリスデータのランクを決定し、そのラン
クの登録データとのマッチング処理をマッチング部３に
指示する機能を有している。

【００２２】尚、本具体例の個体認識装置は、具体的に
は汎用のマイクロコンピュータで構成されている。そし
て、分析部１、計数部２、マッチング部３、結果判定部
５、制御部６は、各機能部に対応したプログラムをマイ
クロプロセッサが実行することによって実現されてい
る。また、登録データ保存部４は、半導体メモリや磁気
ディスク装置で構成されている。

【００２３】〈動作〉先ず、登録時の動作について説明
する。入力された目のイメージは分析部１に入力され
る。これにより、分析部１は、従来技術で説明したよう
な分析処理を行い、２５６バイトのアイリスデータを得
る。

【００２４】登録制御部６ｂは、このアイリスデータに
本人の個人情報と関連付けるＩＤ番号を付与し、ＩＤ番
号とアイリスデータは計数部２に送られる。計数部２で
は、アイリスデータの中のビット“１”の数を計数す
る。

【００２５】図４は、計数処理の説明図である。図示の
ように、計数部２は、アイリスデータ２５６バイトのビ
ット“１”の数を計算する。尚、図示のビット０〜ビッ
ト７が、アイリスの８層に分割したそれぞれの分析帯に
対応している。

【００２６】登録制御部６ｂでは、計数部２からのビッ
ト“１”の数に基づき、ランクテーブル６ａを参照して
そのアイリスデータのランクを決定し、ＩＤ番号とラン
ク、アイリスデータ（アイリスコード）をセットにして
登録データ保存部４に保存する。図５は、そのデータの
構造を示す説明図である。

【００２７】このような処理を、識別対象となる全ての
人物に対して行い、ランク毎に分類して登録データ保存
部４に保存する。

【００２８】次に、上記登録処理によって登録された状
態での識別時の処理を、図１のフローチャートに沿って
説明する。

【００２９】先ず、被験者の目のイメージが分析部１に
入力される（ステップＳ１）。これにより、分析部１
は、上記登録時の動作と同様に２５６バイトのアイリス
データを生成する（ステップＳ２）。

【００３０】次に、計数部２は、上記登録時と同様の動
作により、ビット“１”の数を計数する（ステップＳ
３）。そして、識別制御部６ｃは、この計数値に基づ
き、ランクテーブル６ａを参照してランクを決定する。
次に、識別制御部６ｃは、決定したランクの登録データ
を登録データ保存部４より読み出し、マッチング部３に
送る。

【００３１】ここで、マッチング部３における照合対象
となる登録データは、現在生成された認識対象のアイリ
スデータのランクの前後＋−１のランクのみとする。

【００３２】マッチング部３は、最初のＩＤ番号の登録
アイリスデータが入力されると（ステップＳ４）、この
登録アイリスデータと、認識対象のアイリスデータとで
排他的論理和を計算してハミング距離を算出する（ステ
ップＳ５）。このハミング距離とＩＤ番号を結果判定部
５に送り、結果判定部５ではこのデータをソーティング
する（ステップＳ６）。即ち、結果判定部５は、マッチ
ング結果が入力された時点で、ハミング距離の小さい順
番に並べ替えを行う。

【００３３】そして、マッチング部３はマッチング結果
を結果判定部５に出力すると、ＩＤ番号をインクリメン
トして（ステップＳ７）、これが最終のデータでなけれ
ば（ステップＳ８）、ステップＳ４に戻って、次の登録
データを入力する。

【００３４】このようにして、対象となるランクの全て
の登録アイリスデータとのマッチングを行うと、結果判
定部５ではマッチング結果がソーティングされているた
め、その時点で最もハミング距離の小さいものに関連す
るＩＤ番号が本人の識別の結果として得られる。

【００３５】〈効果〉以上のように、具体例１によれ
ば、アイリスデータ中に含まれるビット“１”の数によ
り、アイリスデータのランクを決定し、登録データのラ
ンクの数と大きく違う場合にはマッチングしても一致度
が低いことから、マッチング処理を省略し、ランクの近
い登録データとのみ照合するようにしたので、全体とし
てマッチング処理にかかる処理時間が削減され、ユーザ
が識別結果を得るまでの時間を短縮することができる。

【００３６】尚、上記具体例１では、ランク数が＋−１
以内の登録データとマッチングを行うようにしたが、こ
れに限定されるものではなく、少なくともランク数が等
しい登録データを含むものであれば、選択するランク数
の範囲はどのようなものであってもよい。また、具体例
１では、制御部６内に、ランクテーブル６ａや、登録制
御部６ｂおよび識別制御部６ｃを設けるようにしたが、
例えば、これらの構成を計数部２が有する等、各機能を
実現する構成を個体識別装置が有していればどの部分に
設けられていてもよい。更に、具体例１ではビット
“１”の数を計数してランクを決定するようにしたが、
ビット“０”の数であっても同様である。

【００３７】また、上記具体例１では、個体認識として
アイリス認識としたが、画像を２進数で表すものであれ
ば、どのような個体認識であっても適用可能である。

【００３８】《具体例２》上述した具体例１は、目が大
きく開かれていてデータの損失がない場合の基本形態で
ある。実際には、まぶたなどで分析帯の一部が隠れるこ
とがしばしばある。そこで、具体例２では、分析帯をい
くつかのブロックに分けている。

【００３９】図６は、ブロックの分け方の説明図であ
る。図示例では、ブロックを４個に分けた場合を示して
いる。即ち、ブロック１は瞳孔の位置から水平にある幅
のブロックであり、ブロック２はその下側、ブロック３
はその上側の領域である。また、ブロック４は、瞳孔の
周囲の環状部分である。

【００４０】このように、具体例２は、アイリス領域を
ブロックに分け、更に、各ブロックに照合の優先度を付
け、ブロック毎にビット“１”の数でランク分けするよ
うにしたものである。

【００４１】〈構成〉図７は、具体例２の構成図であ
る。図の装置は、分析部１、ブロック計数部２０、マッ
チング部３、登録データ保存部４、結果判定部５、制御
部６０からなる。ここで、分析部１、マッチング部３、
登録データ保存部４および結果判定部５の構成は、具体
例１と同様であるため、ここでの説明は省略する。

【００４２】ブロック計数部２０は、認識対象の個体の
アイリス画像を複数のブロックに分割した各ブロック毎
のアイリス画像を２進数で表したビットデータの１また
は０の数を計数する機能部である。即ち、ブロック計数
部２０は、分析部１によって分析された２５６バイトの
アイリスデータの“１”または“０”の数をブロック毎
に計数する機能部である。

【００４３】制御部６０は、ランクテーブル６０ａ、登
録制御部６０ｂ、識別制御部６０ｃとを備えている。

【００４４】ランクテーブル６０ａは、アイリスデータ
を、各ブロック毎に、そのビット“１”の数に基づいて
複数のランクに分類したテーブルである。

【００４５】図８は、ランクテーブルの説明図である。
ランクテーブルは、ブロック１からブロックＮ（本具体
例ではＮ＝４）まで設けられており、それぞれのランク
テーブルは、具体例１と同様の構成となっている。即
ち、ランク内の範囲の数は、大量のアイリスデータから
ランクに属するアイリスデータの数が平均的に散らばる
ように決定されている。

【００４６】登録制御部６０ｂは、本装置の登録モード
の制御を行う制御部であり、分析部１で分析されたアイ
リスデータを、ブロック計数部２０で計数したブロック
毎のビット“１”の数に基づき、ブロック毎のランクの
情報を付加して登録データ保存部４に登録する機能を有
している。

【００４７】識別制御部６０ｃは、本装置の識別モード
の制御を行う制御部であり、各ブロックの照合の優先順
位を予め決定し、優先順位の高いブロックの順に、ブロ
ック計数部２０におけるビット“１”の数に基づき、ラ
ンクテーブル６０ａを参照して、そのブロックのランク
を決定する。そして、対応したランクの登録データを登
録データ保存部４から取り出し、その登録データとのマ
ッチング処理をマッチング部３に指示する機能を有して
いる。

【００４８】また、本具体例の個体認識装置において
も、具体例１と同様に汎用のマイクロコンピュータで構
成されている。そして、分析部１、ブロック計数部２
０、マッチング部３、結果判定部５、制御部６０は、各
機能部に対応したプログラムをマイクロプロセッサが実
行することによって実現されている。また、登録データ
保存部４は、半導体メモリや磁気ディスク装置で構成さ
れている。

【００４９】〈動作〉先ず、登録時の動作を説明する。
具体例１と同様に、登録制御部６０ｂは、分析部１で分
析したアイリスデータに本人の個人情報と関連付けるＩ
Ｄ番号を付与し、ＩＤ番号とアイリスデータをブロック
計数部２０に送る。ここで、ブロック計数部２０は、ビ
ット“１”の数を数えるが、具体例２では、これをブロ
ック毎に行う。

【００５０】図９は、ブロック毎のビット“１”の数え
方の説明図である。例えば、薄い網掛けがブロック１、
中程度の濃さの網掛け部分がブロック２、最も濃い網掛
けの部分がブロック３の領域である。尚、図示例は、図
６に示すようなブロック分けを行った場合を示してい
る。即ち、ビット０が瞳孔に最も近い（アイリスの最も
内側の）分析帯のアイリスデータであり、ビット７が最
も外側のアイリスデータである。

【００５１】登録制御部６０ｂでは、ブロック計数部２
０からのブロック毎のビット“１”の数に基づき、ラン
クテーブル６０ａを参照して、ブロック毎のランクを決
定し、ＩＤ番号とブロック毎のランク、アイリスデータ
をセットにして登録データ保存部４に保存する。また、
まぶたなどでデータの無い部分のあるブロックに関して
は、ランク数の代わりに無効ビットを立てる。

【００５２】図１０は、登録データの説明図である。図
示のように、ＩＤ番号、ブロック毎のランク、アイリス
データを１単位として、登録制御部６０ｂは、これらの
データを登録データ保存部４に保存する。

【００５３】次に、識別時の動作を説明する。図１１
は、識別時のフローチャートである。

【００５４】先ず、被験者の目のイメージが分析部１に
入力される（ステップＳ１）。これにより、分析部１
は、上記登録時の動作と同様に２５６バイトのアイリス
データを生成する（ステップＳ２）。ここまでは、具体
例１の識別動作と同様である。

【００５５】次に、ブロック計数部２０は、ブロック毎
のビット“１”の数を計数する。これにより、識別制御
部６０ｃは、ランクテーブル６０ａを参照してブロック
毎のランクを決定する。また、まぶたなどにより、デー
タの欠けているブロックについては無効ビットを立て、
有効なブロックのうちから、ブロックの優先順位を決め
る（ステップＳ３）。ブロックの優先順位は、例えば、
まぶたのかかりにくさを基準として真ん中のブロック
（図示例ではブロック１）からとする。

【００５６】識別制御部６０ｃが登録データ保存部４よ
り、最初の登録データを読み出して（ステップＳ４）、
その登録データにおける、優先順位１のブロック（ステ
ップＳ５）が有効かを調べる（ステップＳ６）。このブ
ロックが有効だった場合は、ブロックのランク数が、認
識対象のデータのランク数と＋−１以内であるかを判定
する（ステップＳ８）。

【００５７】ステップＳ８において、ランク数が＋−１
以内だった場合は、この登録データをマッチング部３に
送る。一方、ステップＳ６で、そのブロックが無効だっ
た場合は、優先順位を次のものとして（ステップＳ
７）、ステップＳ５に戻る。

【００５８】ステップＳ８において、ランク数が＋−１
以内であったならばマッチング部３は、マッチング処理
を行い（ステップＳ９）、そのマッチング結果を結果判
定部５に出力する。

【００５９】結果判定部５では、マッチング結果が入力
されるとデータをソーティングする（ステップＳ１
０）。即ち、結果判定部５は、マッチング結果が入力さ
れた時点で、ハミング距離の小さい順番に並べ替えを行
う。

【００６０】そして、識別制御部６０ｃは、ＩＤ番号を
インクリメントして（ステップＳ１１）、これが最終の
データでなければ（ステップＳ１２）、ステップＳ４に
戻って、次の登録データを登録データ保存部４より読み
込む。

【００６１】また、上記ステップＳ８において、ブロッ
クのランクが＋−１以内ではなかった場合は、そのまま
ステップＳ１１に移行してＩＤ番号をインクリメントす
る。

【００６２】このように、読み込んできた登録データの
ランク数を優先順位のブロックで順番に比較し、最初の
ブロックでランク数が＋−１以内であればマッチング処
理を行い、それ以外はマッチング処理を行わない。も
し、ブロックに無効ビットが立っていたならば次のブロ
ックで判定する。

【００６３】〈効果〉以上のように、具体例２によれ
ば、アイリス画像をブロックで分割し、ブロック毎のビ
ット“１”の数によるランク数に基づきマッチングする
登録データを選択するようにしたので、更に精緻度が向
上し、まぶたなどでアイリスデータが欠けていても認識
精度を上げることができると共に、全体としてマッチン
グ処理にかかる処理時間を削減でき、その結果、ユーザ
が識別結果を知るまでの時間を短縮することができる。

【００６４】尚、上記具体例２では、ブロックを図６に
示すように分割し、かつ、ブロックの優先順位を真ん中
のブロックが最上位となるようにしたが、ブロックの分
割方法および優先順位は条件等によって適宜選択しても
よい。また、具体例１と同様に、選択するランク数の範
囲はどのようなものであってもよい。更に、ランクテー
ブル６０ａ、登録制御部６０ｂ、識別制御部６０ｃのは
個体識別装置内のどの部分に設けられていてもよい。そ
して、ビットの“０”の数によりランク分けするように
してもよい。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の個体識別方法の具体例１を示すフロー
チャートである。

【図２】本発明の個体識別装置の具体例１を示す構成図
である。

【図３】本発明の個体識別装置の具体例１におけるラン
クテーブルの説明図である。

【図４】本発明の個体識別装置の具体例１における計数
処理の説明図である。

【図５】本発明の個体識別装置の具体例１におけるデー
タの構造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２におけるブロ
ックの分け方の説明図である。

【図７】本発明の個体識別装置の具体例２の構成図であ
る。

【図８】本発明の個体識別装置の具体例２におけるラン
クテーブルの説明図である。

【図９】本発明の個体識別装置の具体例２におけるブロ
ック毎のビット“１”の数え方の説明図である。

【図１０】本発明の個体識別装置の具体例２におけるデ
ータの構造を示す説明図である。

【図１１】本発明の個体識別装置の具体例２における識
別時のフローチャートである。

【符号の説明】

２ 計数部 ３ マッチング部 ４ 登録データ保存部 ５ 結果判定部 ６ａ、６０ａ ランクテーブル ６ｂ、６０ｂ 登録制御部 ６ｃ、６０ｃ 識別制御部 ２０ ブロック計数部

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 認識対象の個体の画像を２進数で表した
   当該認識対象の個体のビットデータと、予め、複数の個
   体の画像を２進数で表したビットデータからなる複数の
   登録データとを照合して個体認識を行う個体認識方法に
   おいて、 前記複数の登録データを、各登録データのビットの１ま
   たは０の数に基づき、複数のランクに分類し、 前記認識対象の個体のビットデータと、前記複数の登録
   データとを照合する場合は、先ず、当該認識対象の個体
   のビットデータの１または０の数を求めて、その個体の
   ランクを決定し、当該ランクと等しいランクの登録デー
   タと照合を行うことを特徴とする個体認識方法。
2. 【請求項２】 目の中のアイリスの画像を２進数で表し
   た認識対象の個体のビットデータと、予め、複数の個体
   のアイリスの画像を２進数で表したビットデータからな
   る複数の登録データとを照合して個体認識を行う個体認
   識方法において、 前記複数の登録データにおける前記アイリスの領域を複
   数のブロックに分割し、前記複数の登録データを、各ブ
   ロック毎に、ブロック内登録データのビットの１または
   ０の数に基づいて複数のランクに分類し、 前記認識対象の個体のビットデータと、前記複数の登録
   データとを照合する場合は、先ず、前記認識対象の個体
   のビットデータを、前記登録データにおけるブロックの
   分割と同様の複数のブロックに分割すると共に、各ブロ
   ックの１または０の数を求めてブロック毎のランクを決
   定し、 次に、予め決められた複数のブロックの照合の優先順位
   に基づき、優先順位の最も高いブロックのランクが、前
   記認識対象の個体のビットデータのランクと等しい登録
   データを、照合するデータとして含むよう選択すること
   を特徴とする個体認識方法。
3. 【請求項３】 個体の画像を２進数で表したビットデー
   タの１または０の数を計数する計数部と、前記ビットデ
   ータを、１または０の数に基づき複数のランクに分類し
   たランクテーブルと、 複数の個体の画像を２進数で表したビットデータと、当
   該ビットデータの、前記ランクテーブルにおけるランク
   のデータを付与した複数の登録データを格納する登録デ
   ータ保存部と、 認識対象の個体の画像のビットデータの計数を前記計数
   部に指示すると共に、当該計数部の計数結果によるラン
   クを、前記ランクテーブルを用いて求め、当該求めたラ
   ンクと等しいランクの登録データを少なくとも含むよう
   前記登録データ保存部より登録データを取り出す識別制
   御部と、 前記認識対象の個体のビットデータと、前記識別制御部
   で取り出した登録データとを照合するマッチング部と、 前記マッチング部の照合結果に基づき個体を判定する結
   果判定部とを備えたことを特徴とする個体認識装置。
4. 【請求項４】 目の中のアイリス画像を複数のブロック
   に分割した各ブロック毎のアイリス画像を２進数で表し
   たビットデータの１または０の数を計数するブロック計
   数部と、 前記複数に分割した各ブロックに対応して設けられ、各
   ブロックのビットデータを、１または０の数に基づき複
   数のランクに分類したランクテーブルと、 複数の個体のアイリス画像を２進数で表したビットデー
   タと、当該アイリス画像のブロック毎の前記ランクテー
   ブルにおけるランクを付与した登録データを格納する登
   録データ保存部と、各ブロックの照合の優先順位を予め
   決定し、前記認識対象の個体のビットデー タのブロックのランクを前記ランクテーブルを参照して
   決定し、当該決定したブロックと等しいランクのブロッ
   クを持つ登録データを少なくとも含むよう前記登録デー
   タ保存部より登録データを取り出す識別制御部と、 前記認識対象の個体のビットデータと、前記識別制御部
   で取り出した個体の登録データとを照合するマッチング
   部と、 前記マッチング部の照合結果に基づき個体を判定する結
   果判定部とを備えたことを特徴とする個体認識装置。