KR20020070113A

KR20020070113A - 개인인증방법 및 장치

Info

Publication number: KR20020070113A
Application number: KR1020020010090A
Authority: KR
Inventors: 곤도겐지; 우오모리겐야
Original assignee: 마츠시타 덴끼 산교 가부시키가이샤
Priority date: 2001-02-28
Filing date: 2002-02-26
Publication date: 2002-09-05
Also published as: US20020118864A1; EP1237117B1; ATE338985T1; KR100784599B1; EP1237117A3; US20060210123A1; EP1237117A2; US7099495B2; US7564993B2; CN1373452A; JP2002259981A; DE60214457D1; JP3586431B2; CN1290060C; DE60214457T2

Abstract

본 발명은 생체정보를 이용한 개인 인증에 있어서, 다양한 기기를 인증에 이용하는 경우에도 인증 정밀도의 저하를 억제하는 것이다.

등록 시에 있어서, 촬영한 홍채화상(1)에 대하여 복수의 주파수(f1~fn)를 이용한 주파수 해석을 실행하여, 각 주파수(f1~fn)별로 특징량을 생성한다. 한편, 인증 시는, 등록 시 이용한 복수의 주파수(f1~fn) 중에서 인증을 위한 주파수 해석에 이용하는 주파수(f2~fn)를 선택하고, 촬영한 피 인증자의 홍채화상(2)에 대하여, 선택한 주파수(f2~fn)를 이용한 주파수 해석을 실행하여, 각 선택주파수(f2~fn)별로 특징량을 생성한다. 그리고 생성한 각 특징량을, 동일주파수에 관한 등록 시의 특징량과 각각 비교해서 개인 인증을 실행한다.

Description

개인인증방법 및 장치{PERSONAL AUTHENTICATION METHOD AND DEVICE}

본 발명은, 생체정보로부터 주파수해석을 이용하여 특징량을 얻고, 특징량간의 유사도에 대응하여 개인인증을 실행하는 기술에 속한다.

인간의 생체정보를 이용하여 개체식별(Biometrics)을 행하는 방법으로서, 지문, 홍채, 망막 상 혈관패턴, 얼굴 등의 정보를 이용하는 많은 방법이 제안되고 있다. 이들 중에서, 특히 홍채를 이용한 개체식별은,

(1) 홍채패턴은, 카메라를 이용해서 비접촉으로 취득 가능한 점

(2) 홍채패턴의 복잡성에 기인하여, 타인 수락율(FAR: False Accept Rate)이 매우 낮은 점

(3) 홍채패턴은, 거의 일생을 통해 변함이 없는 점

등의 이유에서, 앞으로 Biometrics 인증의 주류가 될 가능성이 있다.

홍채화상으로부터 홍채 특징량을 추출하여 식별을 행하는 기술로서, 예를 들어 미국특허 USP5, 291, 560호, 일본국공표 특허공보 특표평 8-504979호, 또는 「High Confidence Visual Recognition of Persons by a Test of StatisticalIndependence」(IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.15, No.11, Nov.1993)에 개시된 것이 있다(단, 이들 3 개 문헌은 거의 동일내용이다).

이들 기술에서는, 홍채화상을 멀티스케일의 자기유사적인 2 차원 직각위상 밴드패스필터(예를 들어 Gabor 필터)를 이용하여, 다중해상도로 해석하여 특징량(홍채코드)을 생성한다. 구체적인 차례로는, 식별돼야 할 인간의 눈이 디지털화된 이미지를 비디오카메라로 획득하고, 홍채와 공막의 경계, 및 홍채와 동공의 경계를 결정함으로써 홍채영역을 분리한다. 다음으로, 분리된 홍채 이미지 상에 극좌표계를 설정한 후, 복수의 고리형 해석대역을 결정한다. 그리고 멀티스케일의 직각위상 밴드패스필터로 구성된 신호처리수단을 이용하여 해석 및 코드화를 실행한다. 이와 같이 하여 생성된 홍채코드끼리를, 도 24에 나타낸 바와 같이 코드간 해밍거리를 산출함으로써 비교하고, 비교한 홍채코드끼리가 동일인물의 홍채로부터 생겼는 지의 여부를 판단한다.

상술한 기술은, 홍채를 등록하는 경우와 조회하는 경우로, 미리 정해진 일정한 해상도의 촬상 장치를 이용하여, 미리 정해진 일정한 주파수대역에서 멀티스케일의 주파수해석을 행하는 것을 전제로 한다. 상기 전제에서는 전용 등록장치 및 인증장치를 필요로 한다.

이에 반해, 최근의 휴대전화·휴대단말(PDA)의 고 기능화, 통신대역의 대용량화 등을 감안하면, 가까운 장래, 촬상장치(카메라)장착 휴대전화·휴대단말에 의하여 홍채화상을 촬영하고 인증을 행함으로써, 휴대전화·휴대단말로 로그인하거나, 전자상거래(EC)에서의 인증, 물리적 보안을 필요로 하는 장소로의 입퇴실·집 열쇠의 대체 등 액세스콘트롤에의 이용이 가능해질 것으로 생각된다. 이러한 경우, 당초, 휴대전화·휴대단말에 내장 또는 외장되는 촬상장치는, 비교적 해상도가 낮은 것이 이용될 가능성이 높으며, 또 각각의 기종에 따라서는 촬상장치의 사양이 각각 다를 것으로 생각된다. 아울러, 휴대전화·휴대단말뿐 아니라 문에 설치된 단말 등 다양한 기기를 통하여 인증을 행하는 것도 생각할 수 있다.

이와 같이, 인증 시에 저 해상에서 고 해상까지의 여러 가지 기기를 통해 홍채화상을 촬영할 경우, 상술한 종래 기술을 이용하여 일정 주파수대역에서 주파수해석을 실행하면, 저 해상도의 화상이 입력됐을 때, 고주파(구체적으로는 샘플링 주파수를 Fs로 하면 Fs/2 이상의 주파수성분)로 해석을 행한 부분은 특징량으로서 유용하지 않게 된다. 따라서 이들 고주파로 해석한 부분도 특징량의 일부로 해버리면 상관 값 전체의 저하를 초래하고, 이로써 인증 정밀도가 저하될 가능성이 있다.

상기 문제에 감안하여 본 발명은, 생체정보를 이용한 개인인증에 있어서, 예를 들어 장래, 인증에 다양한 기기가 이용되게 되어도, 인증 정밀도의 저하를 억제하고, 충분한 인증 정밀도를 유지할 수 있도록 하는 것을 과제로 한다.

도 1은 본 발명의 제 1 실시예에 관한 개인인증방법의 기술적 특징을 개념적으로 나타내는 도면.

도 2는 본 발명의 실시예에 관한 개인인증 시스템의 개략구성도.

도 3은 홍채인증 단말의 일례인 카메라부착 휴대전화의 외관도.

도 4는 홍채인증 단말 내부구성의 블록도.

도 5는 본 발명의 제 1 실시예에 관한 개인인증방법에 있어서 등록 시의 처리 흐름을 나타내는 흐름도.

도 6은 본 발명의 제 1 실시예에 관한 개인인증방법에 있어서 인증 시의 처리 흐름을 나타내는 흐름도.

도 7은 홍채의 구조를 나타내는 도면.

도 8은 홍채 패턴을 푸리에변환에 의하여 주파수영역으로 나타낸 도면.

도 9는 4 개의 가버필터를 이용한 주파수 해석을 나타내는 도면.

도 10은 가버필터에 이용되는 가우스함수.

도 11은 홍채코드의 일례.

도 12는 등록 홍채코드의 생성을 나타내는 도면.

도 13은 식별용 홍채코드의 생성을 나타내는 도면.

도 14는 등록 홍채코드와 식별 홍채코드의 비교를 나타내는 도면.

도 15는 해밍거리의 산출을 나타내는 도면.

도 16은 동일인끼리의 인증거리 분포와 타인끼리의 인증거리 분포를 개념적으로 나타내는 도면.

도 17은 본 발명의 제 2 실시예에 관한 개인인증방법의 처리 흐름을 나타내는 흐름도.

도 18은 동일인끼리의 인증거리 분포와 타인끼리의 인증거리 분포를 개념적으로 나타내는 도면.

도 19는 해상도가 다른 복수의 홍채화상을 저역필터를 적용하여 생성하는 방법을 나타내는 도면.

도 20은 가버 필터의 선택을 설명하기 위한 도면.

도 21은 저역필터를 적용하여 생성한 화상을, 푸리에변환에 의하여 주파수영역으로 나타낸 도면.

도 22는 가버 필터의 선택을 설명하기 위한 도면.

도 23은 추출한 특징량을 해석 주파수대역의 조합별로 다른 홍채DB에 저장한 구성을 나타내는 도면.

도 24는 종래의 개인인증 처리를 나타내는 도면.

* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *

1 : 등록 시 홍채화상 2 : 인증 시 홍채화상

f1~fn : 등록 시에 이용한 복수의 주파수

f2~fn : 인증 시에 선택한 주파수

15 : 홍채인증 단말 21 : 카메라장착 휴대전화

41 : 홍채 D1 : 동일인의 분포

D2 : 타인끼리의 분포

상기 과제를 해결하기 위하여 본 발명이 강구한 제 1 해결수단은, 생체정보를 이용하여 개인인증을 행하는 방법으로서, 등록 시에, 취득한 생체정보에 대하여복수의 주파수를 이용한 주파수 해석을 실행하고, 각 주파수별로 특징량을 생성하여 등록하는 것으로 하며, 인증 시에, 상기 복수의 주파수 중에서 인증을 위한 주파수 해석에 이용할 주파수를 선택하고, 취득한 피 인증자의 생체정보에 대하여, 선택한 주파수를 이용한 주파수 해석을 행하여 각 선택주파수별로 특징량을 생성하며, 생성한 각 특징량을, 동일 주파수에 관한 등록 시의 특징량과 각각 비교하여 개인인증을 실행하는 것이다.

본 발명에 의하면, 인증 시에 행하는 주파수 해석의 주파수를, 등록 시의 주파수해석에 이용한 복수의 주파수 중에서 선택하는 것으로 하므로, 예를 들어 전체 상관 값을 저하시킬 우려가 있으며 인증 정밀도 면에서 본래 불필요한 주파수성분을, 특징량으로부터 제거할 수 있다. 따라서 인증 정밀도의 저하를 억제할 수 있다.

본 발명에서는, 상기 개인인증방법의 생체정보는 눈의 홍채화상인 것으로 한다.

본 발명에서는, 상기 개인인증방법 인증 시의 주파수 선택을, 인증 시에 촬영한 홍채화상의 해상도를 기초로 행하는 것으로 한다.

본 발명에서는, 상기 개인인증방법의 홍채화상 해상도를, 당해 홍채화상 자체로부터 구하는 것으로 한다.

본 발명에서는, 상기 개인인증방법의 홍채화상 해상도를, 당해 홍채화상의 홍채와 동공과의 경계에 대응한 원주길이에 기초하여 구하는 것으로 한다.

본 발명에서는, 상기 개인인증방법의 홍채화상 해상도를, 당해 홍채화상을촬영한 기기에 관한 정보로부터 구하는 것으로 한다.

본 발명에서는, 상기 개인인증방법 인증 시의 주파수 선택을, 상기 복수 주파수의 각 조합 별 인증 정밀도에 기초하여 행하는 것으로 한다.

본 발명에서는, 상기 개인인증방법의 인증 정밀도를, 동일인끼리의 인증거리 분포와, 타인끼리의 인증거리 분포를 이용하여 산출하는 것으로 한다.

본 발명에서는, 상기 개인인증방법 인증 시의 인증 정밀도를, 선택한 주파수에 따라 추정하는 것으로 한다.

본 발명에서는, 상기 개인인증방법의 인증 정밀도 추정을, 동일인끼리의 인증거리 분포와, 타인끼리의 인증거리 분포를 이용하여 행하는 것으로 한다.

본 발명에서 상기 개인인증방법은, 추정한 인증 정밀도에 따라, 피 인증자를 최종적으로 인증 하는지의 여부를 판단하는 것으로 한다.

본 발명에서 상기 개인인증방법은, 추정한 인증 정밀도에 따라, 인증 후의 피 인증자에게 부여되는 권한을 제어하는 것으로 한다.

본 발명에서 상기 개인인증방법은, 추정한 인증 정밀도에 따라, 재인증의 실행 여부를 판단하는 것으로 한다.

또 본 발명이 강구한 제 2 해결수단은, 생체정보를 이용하여 개인인증을 실행하는 장치로서, 등록 시 취득한 생체정보에 대하여 복수의 주파수를 이용한 주파수 해석을 행함으로써 얻어진 각 주파수 별 특징량을 이용하며, 인증 시에, 상기 복수의 주파수 중에서 인증을 위한 주파수해석에 이용할 주파수를 선택하고, 취득한 피 인증자의 생체정보에 대하여, 선택한 주파수를 이용한 주파수해석을 실행하여 각 선택주파수별로 특징량을 생성하며, 생성한 각 특징량을, 동일 주파수에 관한 등록 시의 특징량과 각각 비교해서 개인인증을 실행하는 것이다.

본 발명에서, 상기 개인인증장치의 생체정보는 눈의 홍채화상인 것으로 한다.

상술한 목적 및 기타의 목적과 본 발명의 특징 및 이점은 첨부 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통해 보다 분명해 질 것이다.

(실시예)

이하, 본 발명의 실시예에 대하여 도면을 참조하면서 설명하기로 한다.

여기서, 이하 실시예에서는 홍채인증 즉 눈의 홍채화상을 이용하여 행하는 개인인증을 예로 들어 설명하지만, 개인을 특정할 수 있는 생체특징을 신호로서 취득할 수 있는 것이라면, 지문, 음성 등 다른 생체정보를 이용하여 개인인증을 행하는 경우라도 본 발명은 적용 가능하다.

(제 1 실시예)

도 1은 본 발명의 제 1 실시예에 관한 개인인증방법의 기술적 특징을 개념적으로 나타내는 도면이다. 도 1에 나타낸 바와 같이 본 실시예에서는, 등록 시에, 촬영한 홍채화상(1)에 대하여 복수의 주파수(f1~fn)를 이용한 주파수해석을 실시하며, 각 주파수(f1~fn) 별로 특징량을 생성한다. 한편, 인증 시에는, 등록 시에 이용한 복수의 주파수(f1~fn) 중에서, 홍채화상(2)의 해상도를 기초로, 인증을 위한 주파수해석에 이용할 주파수(f2~fn)를 선택하고, 촬영한 피 인증자의 홍채화상(2)에 대하여, 선택한 주파수(f2~fn)를 이용한 주파수해석을 실시하며, 각선택주파수(f2~fn) 별로 특징량을 생성한다. 그리고 생성한 각 특징량을, 동일주파수에 관한 등록 시의 특징량과 각각 비교하여 개인인증을 행한다.

이로써, 등록 시보다 낮은 해상도의 촬상장치에 의하여 피 인증자의 홍채화상을 촬영한 경우라도, 이 홍채화상을 이용한 개인인증을 행할 수 있고, 또 특징량으로서 무의미해지는 주파수에 관한 특징량을 배제함으로써, 인증 정밀도의 저하를 억제한 개인인증이 가능해진다.

도 2는 본 실시예에 관한 개인인증시스템의 개략 구성도이다. 도 2에서 홍채인증 서버(11)는 복수 인물의 홍채 데이터를 저장하는 홍채 데이터베이스(DB)(12)를 가지며, 인터넷, 전용선, 공중회선 등의 네트워크망(13)에 접속된다. 또 촬상장치를 구비한 홍채등록장치(14) 및 홍채인증 단말(15)은, 각각 적어도 1 대 이상 존재하며 네트워크망(13)에 접속된다.

도 3은, 도 2에 나타낸 홍채인증시스템의 홍채인증 단말(15)을, 카메라부착 휴대전화(21)에 적용시킨 경우의 구성을 나타내는 도면이다. 또 도 4는 홍채인증 단말(15) 내부구성의 블록도이다.

여기서 홍채인증 서버(11)는, 이용하는 지역별이나 기관별로 복수 대 설치되거나, 또는 부하를 분산시키기 위한 미러 서버를 포함하여 복수 대 설치되어도 된다. 또 홍채DB(12)는 네트워크망을 통해 홍채인증 서버에 접속되어도 된다.

또한 홍채 등록장치(14)의 기능은 홍채인증 서버(11)에 내장되어도 되고, 홍채인증 단말(15)이 등록과 인증의 양쪽 기능을 가져도 된다. 또 홍채인증 단말(15)이 복수 있는 경우, 그들의 촬상 사양은 반드시 동일하지 않아도 된다.

도 5 및 도 6은 본 실시예에 관한 개인인증방법에 있어서 등록 시와 인증 시의 처리 흐름을 각각 나타내는 흐름도이다. 이하, 본 실시예에 관한 개인인증방법의 처리 흐름에 대하여 등록 시와 인증 시로 나누어 설명하기로 한다.

〈등록 시〉

등록 시에는, 우선 이미지 획득 처리(SA01)에서 홍채 등록장치(14)에 의하여, 홍채패턴의 정밀한 무늬가 취득될 정도로 충분한 「해상도」로 홍채화상을 촬영한다. 여기서의 「해상도」란, 「홍채를 얼마나 세세하게 샘플링했는가」라는 뜻이며, 분해능이라고 바꾸어 말해도 된다. 홍채 등록장치(14)가 구비한 촬상 장치·렌즈계는, 충분한 해상도에 의하여 홍채화상이 촬상 가능한 것으로 한다.

도 7은 홍채의 구조를 나타내는 도면이다. 도 7에 나타낸 바와 같이 홍채(41)는, 주로 추벽(42)(동공(45)과의 경계부근으로부터 방사상으로 뻗는 패턴), 소와(43), 홍채 권축륜(44) 등으로 이루어지며, 그 패턴형상은 개인에 따라 다르다. 이것을 이용하여 홍채(41)의 패턴형상을 특징량화하고, 특징량끼리를 비교함으로써 개인인증이 가능해진다.

도 8은 홍채패턴을, 푸리에 변환에 의하여 주파수영역으로 나타낸 도면이다. 실제 홍채패턴은 2 차원 화상이므로 2-D 푸리에변환을 이용하지만, 도 8에서는 설명의 간략화를 위하여 1 차원으로 나타낸다. 이 1 차원이란, 2 차원의 홍채패턴을 후술하는 방법으로 추출하여 극좌표를 할당한 것에서의 원주방향 차원이다. 즉, 추벽(42)과 같은 홍채의 방사상 무늬를 원주방향으로 주파수 해석한 것이라 생각하면 된다. 원주방향으로 주파수 해석하는 것은, 개인식별에 홍채의 방사상 무늬가중요하다는 것이 알려져 있기 때문이다.

본 실시예에서는 원주방향 360도(1주)에서 1 주기가 되는 sin파를 주파수 1(이하, 주파수의 단위는 Hz)로 나타낸다.

도 8에서, 홍채패턴을 인증으로 이용할 때에 유효한 주파수대역의 상한 주파수를 Fm로 나타낸다. 이 상한 주파수(Fm)를 홍채패턴의 해석에 이용하기 위해서는, 샘플링정리에 따라, 주파수(Fs)＝Fm×2 이상의 샘플링주파수로 홍채화상을 취득하면 된다. 이것이 상술한 「충분한 해상도」이다. 또 이 상한 주파수(Fm)는 예비실험에 의하여, 여러 가지 샘플링주파수(Fs)로 홍채화상을 취득하며, 가장 인식성능이 좋은 샘플링주파수(Fs)를 선택함으로써 결정할 수 있다. 혹은 여러 가지 인물의 홍채무늬를 관찰하고, 관찰된 가장 작은 주름의 간격으로부터 추정하는 것도 가능하다.

등록 시에 촬영한 홍채화상은, 별도 취득한 본인 ID와 함께 네트워크망(13)을 통해 홍채인증 서버(11)로 보내진다. 여기서, 홍채화상을 충분한 해상도로 촬영 가능한 홍채인증 단말(15)이 있는 경우에는, 그 단말(15)을 이용한 홍채화상의 등록도 가능하다.

다음으로, 처리(SA02~SA07)에서, 촬영한 홍채화상으로부터 인증에 이용할 특징량(홍채코드)을 추출한다. 여기서, 본 실시예에서는 특징량의 추출은 홍채인증 서버(11)가 행하는 것으로 하지만, 그 대신에 홍채 등록장치(14)가 홍채화상의 촬영부터 특징량 추출까지 실행하고, 생성한 홍채코드를 네트워크(13)를 통해 송신하여 홍채DB(12)에 저장하는 형태라도 된다.

처리(SA02~SA05)는 홍채영역을 안정적으로 추출할 수 있는 방법이라면 어떤 방법이라도 상관없다. 본 실시예에서는 일특표평 8-504979호 공보에 기술된 방법을 이용한다. 상세한 것은 생략하고, 여기서는 처리의 개요를 설명한다.

처리(SA02)에서는 홍채영역을 추출하기 위하여, 우선 홍채의 안쪽 경계를 결정한다. 이 처리는 동공과 홍채 사이에 휘도 차가 있는 것을 이용하여, 반경이 규칙적으로 증대하는 원주 상 휘도의 적분값이 준급하게 변화하는 원의 중심(x0, y0) 및 반경(r0)을 찾는 것이다.

마찬가지로 처리(SA03)에서는 홍채의 바깥쪽 경계를 결정한다. 이 처리도 홍채와 공막 사이에 휘도 차가 있는 것을 이용한다. 여기서, 홍채와 공막의 경계가 상하 눈꺼풀에 의하여 가려져 버리는 일이 많은 것을 고려해서, 원의 상하 부분을 제외한 좌우의 호 부분(상술 문헌에서는 「파이웨지(pie wedge)」라 불림) 상 휘도의 적분 값을 산출한다. 즉, 반경이 규칙적으로 증대하는 파이웨지 상 휘도의 적분 값이 준급하게 변화하는 원의 중심(x1, y1) 및 반경(R1)을 찾는다.

처리(SA02, SA03)에 의하여 홍채의 안쪽 경계 및 바깥쪽 경계가 결정되고, 이로써 홍채영역이 추출된다.

다음 처리(SA04)에서는 추출된 홍채영역에 극좌표계를 적용한다. 이 극좌표의 원점은 동공의 중심(x0, y0)에 설정한다. 반경방향의 차원은, 동공의 주위(즉, 홍채의 제일 내주)를 반경 0으로 하고, 홍채의 주위(즉 홍채의 제일 외주)를 반경 1로 정하며, 반경의 중간 값은 동공과 홍채 주위의 거리에 따라 0에서 1 사이에 선형적으로 보간된 값을 취한다. 각도방향의 차원은 0도에서 360도 사이의 값을 취한다. 즉, 홍채화상의 크기가, 홍채 크기의 개인 차, 카메라의 줌 값, 카메라와 홍채의 거리 등으로 변화되는 것에 반해, 이와 같은 극좌표계를 설정함으로써, 홍채 크기에 좌우되는 일없이 홍채화상으로부터 특징량을 작성할 수 있다.

다음으로 처리(SA05)에서, 홍채영역을 동심원상의 복수(예를 들어 8 개) 환상영역으로 분할시킨다.

다음, 이미지데이터해석 처리(SA06)에서, 상술한 문헌과 마찬가지로 멀티스케일의 밴드패스필터인 2-D 가버(Gabor)필터를, 극좌표의 홍채화상에 적용한다. 가버필터는 다음의 수학식으로 표시된다.

: 반경,: 반경의 각도,: 각(角)주파수: 상수

여기서, 파라미터()는 각주파수()에 반비례하여 함께 변화한다. 여기서 각주파수()를 복수종류 준비하고, 각각의 각주파수()에 맞는 복수의 가버필터로 홍채화상의 해석을 행한다.

도 9는 4 종류의 주파수에 의하여 해석을 행하는 경우를 나타낸다. 도 9에서는 가로축이 주파수이며, 주파수 0(직류성분)에서 상한 주파수(Fm)까지의 대역을, 통과대역이 서로 다른 4 개의 가버필터로 해석하는 모습을 표현하고 있다. F1~F4는 각 가버필터 통과대역의 중심주파수이다. 상기 수학식의 각주파수() 표현을 이용하면,

ω1＝2πF1, ω2＝2πF2, ω3＝2πF3, ω4＝2πF4이다. 여기서, 도 9에 나타낸 바와 같이 상한 주파수(Fm)와 가버필터 통과대역의 상한(F4U)은 반드시 일치해야 할 필요는 없으며, F4U≤Fm이면 된다.

또 도 9에서는 도 10에 나타내는 바와 같이, 가버필터에 이용되는 가우스함수의 피크 값이 반값으로 될 때까지를, 당해 가버필터의 통과대역으로서 표현한다. 즉 가우스함수의 아래쪽 영역(중심으로부터 떨어진 영역) 까지를 생각하면, 각 가버필터의 통과대역은 서로 중복돼 있다고 말할 수 있다. 여기서, 가버필터 통과대역의 중복을, 가우스함수가 반값이 되는 곳 이외, 예를 들어 가우스함수의 표준편차를로 하면, 2, 3로 되는 곳에 설정해도 된다.

그리고 상술 문헌과 마찬가지로, 가버필터 적용 후의 신호로부터 특징량을 추출한다. 즉, 가버 필터의 출력이 양인지 음인지에 따라 다음 식과 같이 2진화시켜 코드화를 실행한다.

여기서 Ι(ρ, φ)는 극좌표계로 나타낸 입력 홍채화상

도 11은 홍채코드의 추출 시 모습을 나타낸 일례이다. 실제 홍채화상은 2차원신호(극좌표를 적용한 경우, 반경방향과 각도(원주)방향)인데, 도 11에서는 설명의 간략화를 위해 각도방향인 1 차원만으로 나타낸다. 도 11 중 (a)는 홍채화상의 어느 반경 원주 상의 휘도를 나타내는 원신호, (b)는 (a)의 원신호에 가버 필터를 적용한 결과 얻어진 신호, (c)는 (b)의 신호를 이진화시켜 얻어진 신호 즉, 홍채코드이다. 도 11의 (c)에 나타낸 홍채코드는 처리(SA05)에 의하여 분할된 각 환상영역별로, 각 주파수에 대하여 생성된다. 그리고 도 12에 나타내는 바와 같이, 각 주파수(Fi)에서 해석을 실행한 결과의 서브특징량(FSi)을 결합시켜 등록 홍채코드(FT)로 하며, 처리(SA07)에서 홍채DB(12)에, 등록 홍채코드(FT) 및 해석한 주파수정보와, 그 인물의 ID를 관련시켜서 기억시킨다.

그리고 여기서는 홍채화상에 극좌표를 적용하지만, 통상의 좌표계를 적용시켜도 된다. 또 멀티스케일의 자기유사적 2 차원 밴드패스 필터의 일종인 가버필터를 이용하여 다중해상도의 주파수해석을 행하지만, 다중해상도에 의해 해석할 수 있는 다른 방법, 예를 들어 웨이브릿해석 등을 이용해도 상관없다.

또 가버 필터의 실부·허부를 각각 개별로 이용하여 특징량을 산출하지만, 예를 들어 쌍방의 제곱 합의 제곱근을 계산한 파워를 특징량으로 이용해도 된다. 또한 가버 필터의 출력을 이진화하는 대신, 다진인 채 특징량으로 이용해도 된다.

＜인증 시＞

한편, 인증 시에는 다음과 같은 처리를 한다.

우선, 도 6 흐름의 이미지획득 처리(SB01)에서, 인증을 받고자 하는 사용자 즉, 피 인증자는, 예를 들어 도 3에 나타낸 휴대전화(21)를 이용하여 홍채화상을입력한다. 즉, 사용자는 카메라(22)(에 내장된 촬상소자(31))가 현재 포착하고 있는 영상을 모니터(23)를 보고 확인하면서, 초점이 맞추어진 자신의 홍채화상이 모니터(23)에 비친 상태에서, 촬영실행의 조작버튼(25)을 누른다. 그러면 조명(24)이 발광되고, 발광 타이밍과 동기되어 화상이 촬영되며, 촬영된 홍채화상은 휴대전화(21) 내 프레임메모리(32)에 저장된다. 그 후, 프로그램메모리(34)에 축적된 홍채특징 추출프로그램이 워크메모리(33)로 판독되어, 도 6의 처리(SB02) 이후의 처리가 실행된다.

여기서는 카메라장착 휴대전화의 예로 설명했지만, 카메라가 부착된 기기라면 다른 것이라도 상관없다. 예를 들면, 카메라부착 PHS(간이형 휴대전화), 카메라장착 휴대단말(PDA), 카메라장착 인터폰, 통신기능부착 디지털카메라 등이다.

또 여기서는 홍채특징 추출프로그램을 이용하여 특징추출을 소프트웨어적으로 실행하는 것으로 하지만, 홍채특징 추출처리를 전용회로나 DSP에 의하여 실현시켜 하드웨어적으로 실행해도 된다.

촬영한 홍채화상으로부터의 홍채영역 검출처리(SB02, SB03), 좌표계결정 처리(SB04), 해석영역 결정을 위한 홍채영역의 분할처리(SB05)는 등록 시의 처리(SA02~SA05)와 마찬가지이므로, 여기서는 설명을 생략한다.

다음 처리(SB06)에서는 홍채화상의 해상도를 산출한다. 여기서는 처리(SB02)에서 산출한 홍채/동공간 경계 즉, 홍채 안쪽경계의 둘레길이를 해상도(R)로 정한다. 이 해상도(R)는 홍채 안쪽경계선 상의 화소수로 해도 되고, 처리(SB02)에서 산출한 반경(r0)에서, R＝2πr0으로 결정해도 된다.

다음에, 처리(SB07)에서는 홍채화상의 해상도(R)로부터, 해석할 주파수대를 결정한다. 이 해상도(R)는, 그대로 동공경계 원주방향의 샘플링주파수(Fsp＝R(Hz))로 된다. 1 주기(360도)를 R점에서 샘플링할 경우, 샘플링주기(샘플링간격)는 360/R도이며, 360도를 360/R도의 샘플링간격으로 샘플링하므로, 샘플링주파수는 Fsp＝360/(360/R)＝R(Hz)로 된다.

따라서 샘플링정리에서, 이 홍채화상을 해석하기 위해 유효한 주파수의 상한(Fmp)은,

Fmp＝Fsp/2＝R/2

로 결정된다. 여기서, 이 상한(Fmp) 자체는 유효한 해석주파수가 아니며, 정확하게는 상한(Fmp)보다 작은 주파수로 해석하면 된다.

즉, 샘플링정리에 따라 Fsp/2 이상의 주파수로 해석을 행하여도, 그 부분은 특징량으로서 무의미한 것으로 되어버리며, 그러한 부분을 전체 특징량에 포함해서 비교하면, 전체 일치도가 저하되어버리기 때문이다.

여기서, 동공경계의 원주에 착안해서 샘플링주파수를 결정하는 이유는, 홍채의 제일 내주부분(동공과의 경계부근)으로부터 방사상으로 뻗는 무늬(추벽)가 개인인증을 위해 유효한 특징량으로 된 점과, 검출한 홍채영역에 극좌표를 맞추어 극좌표 원주방향의 농담값 변화를 검출하는 가버필터를 적용한 점이다.

또 홍채화상에 극좌표를 적용하지 않고 통상의 좌표계에 의하여 해석할 경우, 홍채화상의 반경 또는 직경, 또는 검출한 홍채영역의 면적(도트 수), 동공영역의 면적(도트 수) 등, 샘플링된 홍채의 크기에 따라 변화되는 양으로부터 해상도를구하여 해석 주파수대를 결정해도 된다.

또한 인증 시 사용하는 단말에 따라서는, 내장되는 촬상장치의 해상도·렌즈계를 미리 알고 있어서, 촬상거리가 거의 일정(피사계 심도가 얕음)한 경우, 촬상되는 홍채의 크기는 거의 일정하다. 따라서, 상술한 바와 같은 방법을 이용하여 해석 주파수대를 단말별로 미리 결정해두는 것도 가능하다. 이 경우, 예를 들어 단말과 해석 주파수대를 대응시킨 참조테이블을 작성해두고, 이 참조테이블을 참조함으로써, 단말의 종류로부터 해석 주파수대를 결정하면 된다.

또 촬영거리가 거리측정센서 등으로 구해지며, 렌즈계(줌 가능), 촬상장치의 해상도 등 카메라정보도 얻어지는 경우에는, 촬영되는 홍채의 크기도 거의 예측할 수 있다. 이 때문에 촬영거리 및 카메라정보와 해석 주파수대를 대응시킨 참조테이블을 미리 작성해두고, 이 참조테이블을 참조함으로써 촬영거리 및 카메라정보로부터 해석 주파수대를 결정해도 된다.

등록 시에, 도 9에 나타내는 바와 같이 주파수(F4U)를 상한으로 하고, F1~F4를 각각 중심주파수로 하는 4 개의 주파수대역에 의하여 주파수해석을 행하여 특징량을 산출한 것으로 한다.

이 경우, 인증 시 홍채화상의 주파수 상한(Fmp)이 등록 시의 상한 주파수(F4U)보다 큰 경우는, 등록 시와 마찬가지로, 4 개의 주파수대역에서 주파수해석을 행한다. 또 Fmp＜F4U의 경우는, Fmp≥FnU로 될 최대의 n을 산출한다. 가령 n＝3의 경우, F1~F3을 각각 중심주파수로 하는 3 개의 주파수대역에서 주파수해석을 행하는 것으로 한다.

다음으로, 처리(SB08)에서 수학식 1의 가버 필터를 이용하여 특징량을 추출한다. 본 처리는 등록 시의 처리(SA06)와 거의 마찬가지이지만, 처리(SB07)에 의하여 결정된 주파수대역에 따라 주파수해석을 하는 점이 등록 시의 처리(SA06)와 다르다. 처리(SB07)에서 n＝3 즉 F1~F3을 각각 중심주파수로 하는 3 개의 주파수대역에서 해석을 하도록 결정된 경우, 이들 주파수대역에 대응하는 3 개의 가버 필터(ω1＝2πF1, ω2＝2πF2, ω3＝2πF3)를 적용한다. 가버 필터를 적용한 후의 신호로부터 특징량을 추출하는 방법은, 처리(SA06)와 마찬가지로 수학식 2를 이용하여 실행한다.

다음에, 처리(SB09)에서, 도 13에 나타내는 바와 같이 처리(SB08)에 의하여 추출한 각 주파수(Fi)에 대응하는 서브특징량(FSi)(2진코드)을 결합시켜, 식별용 홍채코드(FT)를 생성한다.

이상의 처리가 홍채인증 단말(15) 내에서 행해지면, 작성된 특징량 및 해석된 주파수정보는 네트워크망(13)을 통하여 홍채인증 서버(11)로 송신된다.

여기서는 홍채인증 단말(15)에서 특징추출 처리(SB09)까지 실행한 후, 특징량을 네트워크망(13)을 통해 홍채인증 서버(11)로 송신하고, 홍채인증 서버(11)에서 인증을 행하는 것으로 하지만, 그 대신에, 예를 들어 홍채인증 단말(15)에서는 홍채화상을 취득하는 처리(SB01)만을 실행하고, 네트워크망(13)을 통해 홍채화상 자체를 홍채인증 서버(11)로 송신하고, 홍채인증 서버(11)에서 특징추출 처리(SB02~SB09) 및 식별처리(SB10, SB11)를 실행하도록 해도 된다.

또 홍채인증 단말(15)에서, 홍채화상을 취득하는 처리(SB01), 특징추출처리(SB02~SB09) 및 식별처리(SB10, SB11)의 일련 처리를 실행해도 된다. 그 때, 비교를 하는 대상의 등록 홍채코드는 홍채DB(12)로부터 네트워크망(13)을 통해 홍채인증 단말(15)까지 송신되며, 단말(15)에서 비교처리가 실행된다.

여기서, 인증에는 1 대 N 인증과 1 대 1 인증이 있다. 1 대 N 인증에서, 피 인증자는 자기 ID를 기기 쪽으로 전하지 않고, 인증 시에 추출한 특징량과 홍채DB(12) 내의 모든 기준특징량이 비교된다. 그리고 가장 유사한 기준특징량과의 유사도(거리)가 미리 정해진 임계값 이상(이하)이면 인증된다. 또 1 대 1 인증의 경우, 피 인증자는 자기 ID를 기기 쪽으로 전하며, 인증 시에 추출한 특징량과 사용자가 전한 ID에 대응하는 기준 특징량을 비교하여 이들의 유사도(거리)가 미리 정해진 임계값 이상(이하)이면 인증된다. 이로써 1 대 N 인증에서, 홍채인증 단말(15) 쪽에서 비교처리가 실행될 경우, 홍채DB(12)의 모든 특징량이 네트워크망(13)을 통해 단말(15)로 송신된다.

그리고 홍채인증 서버(11)에서는, 미리 홍채DB(12)에 축적된 기준 홍채코드와 인증대상의 홍채코드를 비교하여 개인인증을 행한다. 인증에는 1:N 인증과 1:1 인증이 있는 데, 양자의 차이는 전술한 바와 같다. 본 발명은 그 양자에 대응 가능하며, 양자의 차이는 비교 시에 복수의 특징량과 비교하는 지, 또는 단일 ID의 특징량과 비교하는 지의 차이뿐이므로, 이하 설명에서는 그 구별을 명시하지 않는다.

처리(SB10)에서, 등록 시의 처리(SA07)에서 기억된 등록용 기준 홍채코드와, 인증 시의 처리(SB09)에서 생성된 식별 홍채코드를 비교한다. 비교할 때에는, 도14에 나타내는 바와 같이, 쌍방의 홍채코드에 부여된 해석주파수 정보를 이용하여, 해석한 주파수가 동일한 것 끼리를 비교한다. 여기서, 등록 시는 F1~F4를 각각 중심주파수로 하는 4 개의 주파수대역에서 해석되고, 인증 시는 F1~F3을 각각 중심주파수로 하는 3 개의 주파수대역에서 해석됐다고 하면, 주파수(F1)로 해석된 서브특징량(FS1) 끼리, 주파수(F2)로 해석된 서브특징량(FS2) 끼리, 및 주파수(F3)로 해석된 서브특징량(FS3) 끼리를 각각 비교한다.

또 비교에는 해밍거리를 이용한다. 또한 도 15에 나타내는 바와 같이 안면 방향이나 안구 자체의 회전을 보상하기 위해, 각 특징량을 동일 양만큼 이동시키면서 해밍거리를 산출한다. 이 이동 양을 소정 범위(홍채패턴의 회전을 허용하는 범위) 내에서 변화시켰을 때의 최소 해밍거리를, 최종적인 해밍거리로서 결정한다.

처리(SB11)에서는, 특징량의 각 비트를 비교한 해밍거리를 비교횟수(전 비트 수)로 나누어, 정규화된 값을 인증거리로 한다. 그리고 이 인증거리가 미리 정해진 임계값 이하일 때는 본인인 것으로 식별하고, 임계값보다 큰 경우는 타인인 것으로 거부를 행한다.

여기서는, 생성한 홍채코드가 2치이기 때문에 해밍거리(XOR;배타적논리합)를 이용하지만, 특징량이 다치인 경우는 다른 거리척도(유클리드거리나 정규화상관 등)를 이용해도 된다.

이상과 같이 본 실시예에 의하면, 등록 시보다 해상도가 낮은 촬상장치에 의하여 홍채화상을 촬영한 경우라도, 인증 정밀도의 저하를 초래하는 일없이 개인인증이 가능해진다.

(제 2 실시예)

인증 시의 촬상장치가 저 해상도인 경우, 다중 해상도에 의한 해석을 할 때, 고 해상도 부분의 서브특징량(샘플링주파수(Fsp)로 하면 상한 주파수(Fmp＝Fsp/2) 이상으로 해석한 특징)은 추출되지 않아, 조회에는 이용되지 않는다. 이 때문에 조회에 이용하는 특징량의 총 비트 수(정보량)가 감소한다. 정보량 저하에 기인하여, 동일인끼리의 조회점수 분포와 타인끼리의 조회점수 분포의 분리도가 저하되며, 조회 정밀도가 저하되어버릴 우려가 있다.

도 16은 임의의 인물 조합의 특징량을 비교하여 얻어진, 동일인끼리의 인증거리 분포(D1)와 타인끼리의 인증거리 분포(D2)를 개념적으로 나타내는 도면이다. 본인과 타인을 구별하기 위한 임계값(TH)을 도 16에서와 같이 정한 경우, 타인의 분포(D2) 중 임계값(TH)보다 인증거리가 작은 부분(사선부분(A1))은, 타인이 본인으로 잘못 수락되어버리는(False Accept) 것에 상당한다. 따라서 타인을 잘못 받아들여 버리는 타인 수락율(FAR)(False Accept Rate)을, 도 16과 같은 분포로서 어느 정도 시산할 수 있다.

따라서 본 실시예에서는, 미리 홍채DB(12)를 참조하고, 서브특징량(FSi)의 각 조합에 대하여 FAR을 시산해둔다. 이와 동시에, 보증해야할 FAR의 기준을 정해둔다. 그리고 제 1 실시예에서 나타낸 바와 같이, 인증 시에 저 해상의 촬상장치를 이용하여, 고 주파수로 해석한 서브특징량을 제외하고(고 주파수로 해석하지 않고) 특징량(FT)을 구한 경우, 만약 FAR 기준이 만족되지 않는 때에는, 예를 들어 인증처리를 하지 않는 등의 대책을 강구하는 것이 가능해진다.

또 인증 정밀도의 지표로서, 본인 거부율(FRR)(False Reject Rate)도 존재한다. 인증 시의 촬상장치가 저 해상도인 경우, 다중 해상도에 의한 해석 시의 고 해상도 부분의 특징은 이용되지 않으므로, 조회에 이용할 특징량의 정보량이 감소되는 것에 기인하여 본인 분포(D1) 자체가 넓어지게 되면, FRR의 저하를 초래하게 된다. 도 16에서는, 본인 분포(D1) 중 임계값(TH)보다 인증거리가 큰 부분(사선부분(A2))이 본인 거부에 상당한다.

도 17은 본 발명의 제 2 실시예에 관한 개인인증 방법의 처리 흐름을 나타내는 흐름도이다. 도 17에 나타내는 처리는, 제 1 실시예에 있어서 홍채DB(12)로의 등록처리(도 5) 후에 실행된다.

제 1 실시예와 마찬가지로, 홍채화상을 복수의 통과 주파수대역을 갖는 2-D 가버 필터로 해석하고, 각 주파수(Fi)에 대응한 서브특징량(FSi)을 작성한다. 여기서는 등록 시의 홍채화상으로부터, 도 12에 나타낸 바와 같이 4 개의 주파수대역에서 해석을 실행하여, 4 개의 서브 특징량(FSi)을 작성하는 것으로 한다. 이 동작을 홍채DB(12)에 등록할 인원수만큼 되풀이한다. 여기서 홍채DB(12)에 등록된 인원수를 N(사람)으로 하며, 각자는 적어도 1 장 이상의 홍채화상을 촬영하여, 각 홍채화상으로부터 특징량이 추출되는 것으로 한다.

그리고 처리(SA08)에서, 기준으로 될 FAR(＝T)과, FAR을 시산하는 대상의 특징량(서브특징량의 조합)을 결정한다. 우선, 모든 서브특징량(FS1~FS4)을 선택하기로 한다. 즉, 모든 서브특징량(FS1~FS4)을 결합시켜 특징량(FT)을 생성하고, 처리(SA09)에서 이 특징량(FT)에 대하여 인물(P)로부터 추출한 특징량간의 인증거리,및 인물(P)과 다른 모든(P 이외) 인물간의 인증거리를 산출한다. 그 분포를 도 18의 (a)에 나타낸다.

여기서 인물(P)의 등록 특징량이 복수인 경우, 도 18의 (a)에 나타낸 바와 같이, 본인끼리의 특징량을 비교한 인증거리의 분포(DA1)가 된다. 또 인물(P)과 타인 사이의 인증거리도 분포(DA2)가 된다. 그리고 이들 분포(DA1, DA2)로부터 임계값(ThA)을 작성한다. 여기서는 FAR과 FRR이 동등해지도록 임계값(ThA)을 설정한다.

여기서, 임계값(ThA)은 인물(P) 및 특징량의 조합별로 설정되는 것으로, 인증의 목적에 따라 여러 가지 설정방법이 있다. 예를 들어, 타인을 절대적으로 배제하고 싶은 경우는, 본인 거부율(FRR)이 다소 커도 되므로 임계값(ThA)을 작게 취하면 되고, 본인이 거부되면 사용자 인터페이스의 관점에서 매우 사용하기 어려운 것으로 될 경우는, 타인 수락율(FAR)을 희생시켜 임계값(ThA)을 크게 하면 된다. 또 인물(P)의 등록 특징량이 1 개밖에 없는 경우는, 본인끼리의 분포는 생성되지 않으므로, 임계값(Th)은 FAR만을 참고로 결정하게 된다.

또 홍채DB(12)에 등록되는 데이터 수가 충분하게 많지 않으면, 도 18의 (a)와 같이 2 개의 분포가 겹쳐지지 않는 경우가 있다. 이 경우 쌍방의 분포를 적당한 함수로 근사 시킴으로써, 쌍방의 분포가 겹치는 부분을 만들 수도 있다.

그리고 처리(SA10)에서, 임계값(ThA)일 때의 FAR을 시산한다. 도 18의 (a)의 경우, FAR은 사선부(AA1)가 된다. 그리고 이 AA1이, 미리 정해진 기준값(FAR＝T)보다 작은지의 여부를 판정한다. 이 경우, AA1＜T로 된다 하면, 사람(P)을 식별하는데 주파수(F1~F4)로 해석이 실행 가능한 것으로 판단된다.

마찬가지로, 모든 인물에 대하여 부특징 조합(FS1~FS4)의 FAR을 시산하고, 시산한 FAR이 미리 정해진 임계값(T)보다 작아지는지의 여부를 판정한다. 여기서 인물별로 FAR을 시산하는 이유는, 인물에 따라, 저주파로 해석한 특징만으로 충분하게 타인과 구별 가능한 사람도 있고, 또 그렇지 않은 사람도 있으므로, 인물별로 시산하는 쪽이 각 개인에게 적응시킨 서브특징량 조합이 요구되기 때문이다.

여기서, 저주파로 해석한 특징만으로 타인과 구별 가능한 사람이란, 홍채 무늬의 저주파 부분에 독자성이 있는 사람을 가리킨다. 물론 본 실시예와 달리, 본인과 본인 이외라는 전 인물 공통으로 인증 정밀도를 시산해도 된다. 이 경우는, 본인 끼리간의 인증거리 분포 전체와, 타인 끼리간의 인증거리 분포 전체를 비교하여 FAR을 시산한다. 이 경우는, 홍채DB(12)에 각 개인별로 유효한 서브특징량의 조합을 유지시키지 않아도 되므로, 기억용량을 삭감시킬 수 있다는 효과가 얻어진다.

이어서, 또 다른 서브특징량의 조합에 있어서, 처리(SA08~SA10)를 반복한다. 예를 들어 2 번째 조합으로 FS1~FS3을 선택했을 때, 마찬가지의 처리 결과, 모든 인물에 대하여 충분한 정밀도의 인증이 이루어진 것으로 한다.

다음에, 3 번째 조합으로 FS1~FS2를 선택한 경우를 생각한다. 도 18의 (b)는 이 경우의 인물(P) 끼리의 인증거리 분포(DB1), 및 인물(P)과 다른 모든(P 이외) 인물간의 인증거리 분포(DB2)를 나타내는 도면이다. 이 경우, FAR는 사선부(AB1)의 면적이 된다. 여기서 AB1≥T이면, 사람(P)을 식별하기 위해주파수(F1~F2)로 해석을 실행했을 때, 충분한 인증 정밀도가 얻어지지 않게 된다. 따라서 인물(P)을 인증할 경우, 적어도 주파수(F1~F3)로 해석하지 않으면 충분한 인증 정밀도가 얻어지지 않는 것이, 홍채DB(12)를 이용하여 산출할 수 있다.

그러므로 인물(P)이, 해석에 이용하는 가장 높은 주파수가 F3보다 낮아지는 해상도를 갖는 홍채화상을 이용하여 인증을 행하고자 하면, 홍채인증 서버(11)로부터 인물(P)에서 경고를 발하거나, 혹은 인증할 수 없다는 것을 통지하거나 할 수 있다.

여기서, 본 실시예에서는 인증 정밀도로서 FAR을 이용하는 것으로 하지만, FAR은 임계값(Th)의 설정에 따라 변화하는 것이다. 때문에 임계값(Th)에 의존하지 않은 인증 정밀도로서, 예를 들어 FAR과 FRR의 합을 이용해도 된다. 이 경우, 인증 정밀도는 임계값(Th)에 의존하지 않고, 도 15에 나타낸 바와 같은 2 개의 분포만으로 결정된다.

또 본 실시예에서는, 본인끼리의 분포를 각 개인별로 이용하지만, 실제로는 한 사람의 등록 특징량 개수는 한정(1 장~여러 장)되므로, 여기서 나타낸 바와 같은 분포를 구할 수 없는 경우가 있다. 이 경우, 예를 들어 홍채화상을 등록할 때, 홍채화상을 수초간 동영상으로 촬영하고, 이 동영상의 각 플레임 화상을 추출하여 각각 등록화상으로 이용하면 된다. 예를 들어 초당 30 플레임의 순차주사카메라(progressive scanning camera)로 3 초간 촬영한 경우, 총 90 장의 홍채화상이 얻어져, 눈을 깜박거렸을 때 등 문제가 있는 화상을 제외한 후, 이들 화상을 모두 등록용 화상으로 이용할 수 있다. 이 경우, 조명의 명도를 변화시키면서 동영상 촬영을 하면 동공의 크기가 변화된 화상이 얻어지므로, 여러 가지 조건하에서 촬영한 경우의 본인끼리의 분포가 얻어진다.

또 인증을 실행할 때마다, 본인인 것으로 인증된 특징량을 데이터베이스에 추가해감으로써, 본인의 분포를 갱신해나갈 수도 있다.

여기서 처리(SA08~SA10)는, 조회 시가 아닌 등록 시의 사전 처리이다. 홍채DB(12)는 새로 데이터가 등록된 경우나, 어느 인물의 등록 특징량이 갱신됐을 경우는 본 처리를 재실행하면 된다. 또 등록할 때마다의 실행이, 계산부하의 증대 등 바람직하지 않는 경우에는, 주 1 회나 월 1 회 등 정기적으로 본 처리를 실행해도 된다.

또 해석주파수의 조합은, 1~k와 같이 연속된 주파수의 조합에 한정되는 것이 아니며, F1, F3, F5와 같이 연속되지 않은 주파수의 조합이라도 된다. 이 경우, 어느 인물의 홍채화상을 주파수해석 했을 때, 주파수(F1, F3, F5)의 경우에는 독자성(타인과 다름)이 높고, 주파수(F2, F4)를 함께 이용하면 오히려 타인 분포와의 분리성이 나빠질 것 같은 경우 등에 유효하다.

또한 본 실시예에서는, 추정한 인증 정밀도에 따라 피인증자를 최종적으로 인증하는지의 여부를 판단하는 것으로 하지만, 예를 들어 인증 후의 피 인증자에게 부여되는 권한을 제어할 수도 있다. 예를 들어 전자상거래를 위한 개인인증의 경우, 추정한 인증 정밀도에 따라, 거래 가능한 금액 한도의 설정도 가능하다. 또는 입퇴실 관리를 위한 개인인증의 경우, 추정한 인증 증밀도에 따라, 입실 가능한 방을 결정하거나 해도 되며, PC 등으로의 로그인을 위한 개인인증의 경우에는, 추정한 인증 정밀도에 따라, 실행 가능한 명령(열람만, 기입변경 가능, 소거 가능) 등을 제어해도 된다.

또 추정한 인증 정밀도에 따라, 재인증의 여부를 판단하도록 해도 된다. 예를 들어 홍채인증 단말(15)의 카메라 줌 조정이 가능한 경우는, 줌 값을 크게 하여 재촬영을 실행하도록 지시해도 된다. 또한 카메라의 초점 조정이 가능한 경우는, 홍채를 더욱 카메라에 접근시켜 재촬영을 하도록 지시할 수도 있다.

또한 제 1 실시예에서는 인증 시의 주파수 선택을, 인증 시에 촬영한 홍채화상의 해상도를 기초로 했지만, 이 대신에, 또는 이와 함께, 미리 시산한, 주파수의 각 조합별 인증 정밀도에 기초하여 인증 시의 주파수를 선택해도 된다. 예를 들어 FAR이 소정 값 이하로 되는 주파수의 조합 중에서 FAR이 최소가 되는 것, 또는 주파수의 개수가 최소의 것을 인증 시에 이용하도록 하면 된다.

또 본 실시예에서는 미리 인증거리의 임계값을 결정하고, 그 임계값을 이용하여 FAR을 시산했지만, 역으로 최저 보증해야할 FAR로부터 임계값을 산출할 수도 있다. 이로써, 예를 들어 최저 보증해야할 FAR에 달하지 않을 경우, 임계값 쪽을 보다 엄밀하게 재설정하여 인증을 실행하는 것도 가능하다.

또한 등록 시의 특징량으로부터 인증 정밀도가 추정 가능한 것을 이용하여, 예를 들어 좌우 양쪽의 홍채화상을 촬영하여 인증 정밀도를 각각 시산하고, 인증 정밀도가 좋은(타인 특징량과의 분리도가 좋음) 쪽의 홍채화상을 등록하는 것도 가능하다. 또 양쪽 홍채화상의 인증 정밀도가 모두 소정 값보다 낮은 경우, 양쪽 홍채화상을 등록하여 인증을 위해 이용하도록 해도 상관없다.

또 상술한 바와 마찬가지로, 예를 들어 지문인증의 경우는, 복수의 손가락을 등록하고 인증 정밀도가 높은 손가락을 최종적으로 등록하거나, 단일 손가락으로는 미리 정해진 인증 정밀도가 만족되지 않는 경우, 복수의 손가락을 등록하고 인증 시에 복수의 손가락을 함께 이용하는 것도 가능하다.

(제 3 실시예)

제 1 실시예에서는 등록 시에, 충분한 해상도로 홍채가 촬영 가능한 비교적 고 해상도의 촬상장치를 이용하여 홍채화상을 촬영했다. 그 후, 다중 해상도 해석을 실행하여, 해석한 주파수대역별로 서브특징량을 추출했다. 또 인증 시에는 촬영된 홍채화상으로부터, 해석해야 할 적어도 1 개의 주파수대역을 결정하고, 대응하는 주파수대역끼리의 서브특징량을, 등록 시의 서브특징량과 인증 시의 서브특징량으로 비교하여 개인인증을 실행했다.

본 발명의 제 3 실시예에서는 등록 시에, 복수 해상도의 홍채화상을 취득하는 것으로 한다.

취득방법의 하나로서, 실제로 복수 해상도의 홍채화상을 촬영하는 방법이 있다. 촬영방법으로, 촬상소자의 해상도가 서로 다른 복수의 카메라를 이용해도 되고, 카메라의 줌 값을 바꾸면서 복수 회 촬영해도 된다.

또, 다른 취득방법으로서, 홍채화상을 충분한 해상도로 촬영하고, 촬영한 홍채화상에 대하여, 도 19에 나타내는 바와 같이 복수(도 19에서는 3 개)의 저역필터(LPF1~LPF3)를 적용하여, 해상도가 다른 복수의 홍채화상을 생성해도 된다. 이 경우, 홍채화상의 크기 자체는 변함이 없지만, 화상에 포함된 주파수성분이 다른(고주파성분이 커트된다) 것으로 된다.

그리고 이들 복수 해상도의 홍채화상에 대하여, 해석해야 할 주파수대역을 각각 결정한다.

실제로 복수 해상도의 홍채화상을 촬영한 경우는, 제 1 실시예의 인증 시 동작과 마찬가지로, 홍채와 동공 경계의 원주 상 화소수를 기초로 주파수대역을 결정한다.

예를 들어, 3 개의 해상도(R1, R2, R3)로 홍채화상을 촬영하고, 각각 샘플링정리에 의하여, 해석할 상한 주파수(Fsp1, Fsp2, Fsp3)를 구하는 것으로 한다. 그리고 도 20에 나타내는 바와 같이, 통과대역의 중심주파수(Fn)(하한 주파수(FnL), 상한 주파수(FnU))인 가버필터(n)(n＝1~4)를 준비한 경우, 예를 들어 통과대역의 상한(FnL)이 그 홍채화상 샘플링 주파수(Fs)의 1/2을 초과하지 않는 가버필터(n)를 선택한다. 그 결과, 해상도(R1)의 화상은 가버필터(1)만을 이용하여 해석하고, 해상도(R2)의 화상은 가버필터(1~3)를 이용하여 해석하며, 해상도(R3)의 화상은 가버 필터(1~4)를 이용하여 해석하게 된다.

여기서, 제 1 실시예와 마찬가지로 각 가버필터의 통과대역은, 가우스함수가 반값이 되는 곳에서 중복된다.

한편, 복수의 저역필터를 적용하여 복수의 홍채화상을 얻은 경우는, 적용한 저역필터의 특성에서, 해석해야 할 주파수대역을 결정한다.

도 21은 촬영한 홍채화상과, 그 홍채화상에 복수의 저역필터를 적용함으로써 생성된 화상을, 푸리에변환에 의하여 주파수영역으로 나타낸 도면이다. 여기서,화상은 2 차원이므로 푸리에변환 후도 2 차원이 되지만, 설명의 간략화를 위해 제 1 실시예와 마찬가지로 1 차원(극좌표 적용 시의 홍채 원주방향 차원)으로 나타낸다.

도 21에서, 저역필터(LPFi)(i＝1~3)는 주파수(Fci) 이하의 주파수를 통과시키는 것을 알 수 있다. 여기서, 원래 화상의 샘플링 주파수를 Fsp라 하면,

Fsp/2＞Fc1＞Fc2＞Fc3

이다. 이 경우 해석해야 할 주파수대역은, 적용한 저역필터의 특성에 맞게 일의적으로 구할 수 있다. 즉, 도 22에 나타내는 바와 같이 통과대역의 상한 주파수(FnU)가, 그 화상에 적용한 저역필터의 차단주파수(Fci)를 초과하지 않을 것 같은 가버필터를 선택하는 것으로 하면, 저역필터(LPF1)를 적용한 화상에 대해서는 가버필터(1~3)를 이용하여 해석하고, 저역필터(LPF2)를 적용한 화상에 대해서는 가버필터(1, 2)를 이용하여 해석하며, 저역필터(LPF3)를 적용한 화상에 대해서는 가버필터(1)만을 이용하여 해석하는 것으로 된다. 또 원래 화상에 관해서는, 제 1 실시예와 마찬가지로 가버필터(1~4)를 이용하여 해석한다.

여기서 특징량의 추출은 제 1 실시예와 마찬가지이므로, 설명은 생략한다. 또 도 23에 나타내는 바와 같이, 추출한 특징량은 해석주파수대역의 조합이 같은 것끼리 홍채DB(12a~12d)에 저장한다.

인증 시에는 제 1 또는 제 2 실시예와 마찬가지로, 촬영한 홍채화상으로부터 해석해야 할 주파수대역을 결정한다. 또 도 23에 나타내는 바와 같은 복수의 홍채DB(12a~12d) 중에서, 해석해야 할 주파수대역이 같은 것을 선택하며, 선택한홍채에 저장된 특징량을 이용하여 인증을 실행한다. 상세한 인증방법은 제 1 실시예와 마찬가지이므로, 여기서는 설명을 생략한다.

이와 같은 본 실시예에 의하여, 제 1 실시예와 마찬가지의 효과를 얻을 수 있다.

또 본 실시예에서는, 해석해야 할 주파수대역을, 화상에 포함되는 정보의 상한 주파수를 기초로 선택하지만, 제 2 실시예와 마찬가지로 인증 정밀도를 미리 추정해두고, 추정한 인증 정밀도에 따라 해석주파수의 조합을 선택하도록 해도 된다. 이 경우 해석주파수대역은, 차례로 되는 것(예를 들어 도 22의 F1, F2, F3)에 한정되는 것이 아니며, 건너뛰는 값(예를 들어 도 22의 F1, F3)을 취할 수 있는 것은 제 2 실시예에서 설명한 바와 같다.

이상과 같이 본 발명에 의하면, 여러 가지 해상도의 촬상장치로 촬상한 홍채화상이라도, 인증 정밀도의 저하를 억제한 인증을 가능하게 한다. 특징량의 정보량이 저하되는 경우라도, 추정한 인증 정밀도에 따른 대응을 실행할 수 있다.

Claims

생체정보를 이용하여 개인인증을 행하는 방법에 있어서,

등록 시에,

취득한 생체정보에 대하여, 복수의 주파수를 이용한 주파수해석을 행하여, 각 주파수별로 특징량을 생성하고 등록하며,

인증 시에,

상기 복수의 주파수 중에서, 인증을 위한 주파수해석에 이용할 주파수를 선택하고,

취득한 피 인증자의 생체정보에 대하여, 선택한 주파수를 이용한 주파수해석을 행하고, 각 선택 주파수별로 특징량을 생성하며,

생성한 각 특징량을, 동일 주파수에 관한 등록 시의 특징량과 각각 비교해서 개인인증을 행하는 것을 특징으로 하는 개인인증방법.
제 1 항에 있어서,

상기 생체정보는 눈의 홍채화상인 것을 특징으로 하는 개인인증방법.
제 2 항에 있어서,

인증 시의 주파수 선택을, 인증 시에 촬영한 홍채화상의 해상도를 기초로 행하는 것을 특징으로 하는 개인인증방법.
제 3 항에 있어서,

홍채화상의 해상도를, 당해 홍채화상 자체에서 구하는 것을 특징으로 하는 개인인증방법.
제 4 항에 있어서,

홍채화상의 해상도를, 당해 홍채화상의 홍채와 동공과의 경계에 대응한 원주의 길이에 기초하여 구하는 것을 특징으로 하는 개인인증방법.
제 3 항에 있어서,

홍채화상의 해상도를, 당해 홍채화상을 촬영한 기기에 관한 정보로부터 구하는 것을 특징으로 하는 개인인증방법.
제 1 항에 있어서,

인증 시의 주파수 선택을, 상기 복수 주파수의 각 조합 별 인증 정밀도에 기초하여 행하는 것을 특징으로 하는 개인인증방법.
제 7 항에 있어서,

인증 정밀도를, 동일인끼리의 인증거리 분포와, 타인끼리의 인증거리 분포를 이용하여 산출하는 것을 특징으로 하는 개인인증방법.
제 1 항에 있어서,

인증 시의 인증 정밀도를, 선택한 주파수에 따라 추정하는 것을 특징으로 하는 개인인증방법.
제 9 항에 있어서,

인증 정밀도의 추정을, 동일인끼리의 인증거리 분포와, 타인끼리의 인증거리 분포를 이용하여 행하는 것을 특징으로 하는 개인인증방법.
제 9 항에 있어서,

추정한 인증 정밀도에 따라, 피 인증자를 최종적으로 인증하는지의 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 개인인증방법.
제 9 항에 있어서,

추정한 인증 정밀도에 따라, 인증 후의 피 인증자에게 부여되는 권한을 제어하는 것을 특징으로 하는 개인인증방법.
제 9 항에 있어서,

추정한 인증 정밀도에 따라, 재인증을 실행하는지의 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 개인인증방법.
생체정보를 이용하여 개인인증을 실행하는 장치에 있어서,

등록 시에 취득한 생체정보에 대하여, 복수의 주파수를 이용한 주파수 해석을 실행함으로써 얻어진 각 주파수 별 특징량을 이용하며,

인증 시에,

상기 복수의 주파수 중에서, 인증을 위한 주파수해석에 이용할 주파수를 선택하고,

취득한 피 인증자의 생체정보에 대하여, 선택한 주파수를 이용한 주파수 해석을 실행하고, 각 선택 주파수별로 특징량을 생성하며,

생성한 각 특징량을, 동일 주파수에 관한 등록 시의 특징량과 각각 비교하여 개인인증을 실행하는 것을 특징으로 하는 개인인증장치.
제 14 항에 있어서,

상기 생체정보는, 눈의 홍채화상인 것을 특징으로 하는 개인인증장치.