RU2331107C2 - Способ опознавания по радужной оболочке глаза и устройство для его осуществления - Google Patents

Способ опознавания по радужной оболочке глаза и устройство для его осуществления Download PDF

Info

Publication number
RU2331107C2
RU2331107C2 RU2006125736/09A RU2006125736A RU2331107C2 RU 2331107 C2 RU2331107 C2 RU 2331107C2 RU 2006125736/09 A RU2006125736/09 A RU 2006125736/09A RU 2006125736 A RU2006125736 A RU 2006125736A RU 2331107 C2 RU2331107 C2 RU 2331107C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
image
iris
eye
spectrum
obtaining
Prior art date
Application number
RU2006125736/09A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2006125736A (ru
Inventor
Франсуа РЮЛЬ (FR)
Франсуа РЮЛЬ
Мартен КОТТАР (FR)
Мартен КОТТАР
Венсан БУАТУ (FR)
Венсан БУАТУ
Орели МОРЕН (FR)
Орели МОРЕН
Original Assignee
Сажем Дефанс Секюрите
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 Сажем Дефанс Секюрите filed Critical Сажем Дефанс Секюрите
Publication of RU2006125736A publication Critical patent/RU2006125736A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2331107C2 publication Critical patent/RU2331107C2/ru

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/18—Eye characteristics, e.g. of the iris
    • G06V40/19—Sensors therefor
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/10—Image acquisition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/10—Image acquisition
    • G06V10/12—Details of acquisition arrangements; Constructional details thereof
    • G06V10/14—Optical characteristics of the device performing the acquisition or on the illumination arrangements
    • G06V10/143—Sensing or illuminating at different wavelengths
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/40—Spoof detection, e.g. liveness detection

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Ophthalmology & Optometry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Collating Specific Patterns (AREA)
  • Image Input (AREA)
  • Eye Examination Apparatus (AREA)

Abstract

Изобретение относится к способу опознавания по радужной оболочке, содержащему этапы получения изображения, по меньшей мере, одного глаза человека в инфракрасном спектре и обработки полученного изображения для определения идентификационных признаков на основе радужной оболочки, ограниченной наружной границей на глазе, при этом способ содержит следующие этапы: получение изображения глаза в видимом спектре почти одновременно с получением его изображения в инфракрасном спектре; определение наружной границы радужной оболочки на основе изображения, выполненного в видимом спектре, перед обработкой изображения, полученного в инфракрасном спектре. Изобретение относится также к устройству для опознавания по радужной оболочке. Техническим результатом является повышение точности опознавания. 2 н. и 6 з.п. ф-лы, 2 ил.

Description

Настоящее изобретение относится к способу опознавания по радужной оболочке глаза и устройству для его осуществления, например, при контроле доступа к охраняемому объекту или при проверке на идентичность.
Уровень техники
Наиболее распространенные способы опознавания по радужной оболочке включают в себя этапы получения изображения, по меньшей мере, одного глаза человека в инфракрасном спектре и обработку этого изображения для получения идентификационных признаков радужной оболочки, ограниченной на глазе наружной границей. Идентификационные признаки касаются узоров радужной оболочки и присущи каждому индивидууму.
Первоначально получение изображения проводилось в видимом спектре, однако автоматическое опознавание узоров оказалось мало надежным при темной окраске радужных оболочек, в которых узоры имеют низкую контрастность. Получение изображения в видимом спектре вскоре было вытеснено получением изображения в инфракрасном спектре, в котором узоры имеют высокую контрастность по отношению к остальной части радужной оболочки, что упрощает их автоматическое опознавание независимо от цвета этой оболочки.
При автоматическом опознавании узоров радужной оболочки необходимо предварительно локализовать внутренние и наружные границы радужной оболочки на изображении глаза. Однако было замечено, что, если эта операция не представляет трудности в отношении внутренней границы, то локализация наружной границы происходила иногда неточно. В самом деле, представляется, что в инфракрасном спектре радужная оболочка имеет слабую контрастность по отношению к склере, образующей белок глаза в его передней части.
Целью изобретения является устранение приведенных выше недостатков.
Для этого согласно изобретению предусмотрен способ опознавания по радужной оболочке, включающий этапы получения изображения, по меньшей мере, одного глаза человека в инфракрасном спектре и обработки полученного изображения для определения идентификационных признаков на основе радужной оболочки, ограниченной на глазе наружной границей, при этом способ содержит, в частности, следующие этапы:
- получение изображения глаза в видимом спектре одновременно с получением изображения глаза в инфракрасном спектре,
- определение наружной границы радужной оболочки на основании изображения, выполненного в видимом спектре, перед обработкой изображения, выполненного в инфракрасном спектре.
В видимом спектре радужная оболочка обладает контрастностью по отношению к белку глаза, которая достаточна для надежной локализации ее наружной границы.
Предпочтительно, чтобы способ содержал этап определения, по меньшей мере, одного колориметрического признака изображения в видимом спектре.
В том случае, когда мошенник намерен пройти контроль, производимый способом опознавания по радужной оболочке, то он может воспользоваться воспроизведением глаза человека, который обычно удовлетворяет требованиям контроля. Воспроизведение достигается с помощью чернил, не прозрачных для инфракрасных лучей. Однако такие чернила остаются темными в видимом спектре. Следовательно, в том случае, когда у человека с допуском глаза имеют светлый цвет, то уловку можно выявить с помощью колориметрического признака. Следовательно, получение воспроизведения становится более сложным и дорогостоящим.
Предпочтительно, чтобы идентификационные признаки сравнивались с идентификационными признаками радужной оболочки, хранимыми в базе данных, в которой также хранятся колориметрические признаки, и чтобы запрошенный колориметрический признак использовался для выборки в базе данных перед сравнением идентификационных признаков.
Первая выборка, произведенная на основе колориметрического признака, позволяет ускорить процесс опознавания.
Предметом изобретения является также устройство для опознавания по радужной оболочке, предназначенное для осуществления описанного выше способа и содержащее средства для получения изображения глаза в инфракрасном спектре, а также средства для получения изображения глаза в видимом спектре.
Другие признаки и преимущества изобретения поясняются ниже в описании с приведенными отдельными вариантами осуществления, не ограничивающими изобретение.
На приложенных чертежах изображено:
фиг.1 - схематический вид устройства для опознавания согласно первому варианту выполнения,
фиг.2 - схематический вид устройства для опознавания согласно второму варианту выполнения изобретения.
Как показано на фиг.1, устройство для опознавания согласно изобретению содержит объектив 1, за которым располагается средство 2 резкости изображения с оптическими путями 3, 4, 5. В данном случае объективом 1 является объектив макрофотографического типа.
Оптический путь 3 содержит фильтр 6, поглощающий инфракрасный спектр и пропускающий голубой и зеленый спектры, и датчик 7, чувствительный по отношению к голубому и зеленому спектрам.
Оптический путь 4 содержит фильтр 8, поглощающий инфракрасный спектр, и датчик 9, чувствительный по отношению к красному цвету.
Оптический путь 5 содержит фильтр 10, пропускающий инфракрасный спектр, и датчик 11, чувствительный по отношению к спектру, близкому к инфракрасному.
Датчики 7, 9 и 11 представляют собой приборы с зарядовой связью, обычно обозначаемые как CCD (Charge-Coupled Device).
Датчики 7, 9, 11 связаны с блоком 12 обработки данных, который, в свою очередь, соединен с базой данных 13, на основе которой устанавливается отношение между идентичностью лиц, идентификационными признаками одной из радужных оболочек и колориметрическим признаком радужной оболочки. К идентификационным признакам относятся, например, узоры радужной оболочки людей. Колориметрический признак представляет собой средний цвет радужной оболочки или его спектральное распределение.
Банк данных 13 выбирается в зависимости от колориметрической характеристики.
В том случае, когда подлежащее идентификации лицо располагается перед устройством, датчики 7, 9, 11 воспринимают изображения в сине-зеленом и красном спектрах, а также в спектре, близком к инфракрасному. Изображения воспринимаются почти одновременно, т.е. одновременно или в течение достаточно короткого отрезка времени, исключающего возможность совершения резкого движения испытуемым.
После этого исследуются внутренние и наружные границы радужной оболочки.
Локализация внутренней границы посредством блока 12 обработки данных не вызывает трудности в отношении изображения в инфракрасном спектре, в котором зрачок имеет очень большую контрастность по отношению к радужной оболочке.
Локализация наружной границы производится посредством блока 12 обработки данных либо на основе изображения в сине-зеленом спектре, в котором радужные оболочки светлой окраски очень сильно контрастируют по отношению к белку глаза, либо на основе изображения в красном спектре, в котором радужные оболочки темного цвета являются более контрастными по отношению к белку глаза.
Внутренняя и наружная границы используются для определения зоны изображения в спектре, близком к инфракрасному и соответствующем радужной оболочке. После этого проводится обработка изображения в инфракрасном спектре, который позволяет определять в этой зоне изображения узоры, которые образуют идентификационные признаки, близкие для каждого индивидуума.
Колориметрический признак радужной оболочки получают из изображений, выполненных в сине-зеленом и красном спектрах с помощью блока 12 обработки данных.
Колориметрический признак используется для проведения первой выборки в базе данных, необходимой для выделения индивидуумов с колориметрическим признаком, идентичным обнаруженному признаку. Такая первая выборка имеет то преимущество, что она протекает особенно быстро.
Затем проводится сравнение обнаруженных идентификационных признаков с идентификационными признаками отобранных индивидуумов.
Согласно второму варианту выполнения изобретения, фиг.2, устройство согласно изобретению содержит объектив 21, за которым располагается датчик 22 со спектральной чувствительностью по отношению к видимому и инфракрасному спектрам. В данном случае объектив 21 представляет собой макрофотографический объектив. Датчиком 22 является, например, стандартный прибор с зарядовой связью (CCD), используемый в цветных камерах, в котором удален фильтр, ослабляющий инфракрасный спектр.
Датчик 22 соединен с блоком 23 обработки данных, который, в свою очередь, соединен с базой данных 24.
Способ является идентичным способу, описанному применительно к устройству в первом варианте выполнения, при этом датчик 22 передает изображение, на основе которого можно получать изображение, по меньшей мере, в одном видимом спектре, а также изображение в инфракрасном спектре. Предпочтительно расположить перед датчиком 22 фильтр, задерживающий красный цвет, для предупреждения создания помех красным излучением в изображении, выполненном в инфракрасном спектре. Такая фильтрация может достигаться также информационной обработкой изображения.
Само собой разумеется, что изобретение не ограничивается описанными вариантами выполнения, они могут быть дополнены вариантами выполнения, не выходящими за рамки изобретения, охарактеризованного его формулой.
Датчики 7, 9, 11 могут быть также датчиками CMOS (комплементарные металло-оксидные полупроводники).
Применяемые спектры могут отличаться от описанных выше. Изображение глаза получают в инфракрасном спектре и, по меньшей мере, в видимом спектре, которым являются следующие цвета:
- черный и белый,
- красный,
- зеленый,
- голубой,
- красный с зеленым оттенком.

Claims (8)

1. Способ опознавания по радужной оболочке, включающий в себя этапы получения изображения, по меньшей мере, одного глаза человека в инфракрасном спектре и обработки полученного изображения для определения идентификационных признаков на основе радужной оболочки, ограниченной наружной границей на глазе, отличающийся тем, что содержит следующие этапы: получение изображения глаза в видимом спектре почти одновременно с получением его изображения в инфракрасном спектре; определение наружной границы радужной оболочки на основе изображения, выполненного в видимом спектре, перед обработкой изображения, полученного в инфракрасном спектре.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что содержит этап получения, по меньшей мере, одного колориметрического признака изображения, выполненного в видимом спектре.
3. Способ по п.2, отличающийся тем, что колориметрическим признаком служит спектральное распределение.
4. Способ по п.2, отличающийся тем, что идентификационные признаки служат для сравнения с идентификационными признаками радужной оболочки, хранимыми в базе данных, в которой также хранятся колориметрические признаки, причем колориметрический признак используется для проведения выборки в базе данных перед сравнением идентификационных признаков.
5. Устройство для опознавания по радужной оболочке, предназначенное для осуществления способа по п.1, содержащее средства (10, 11) для получения изображения глаза в инфракрасном спектре, отличающееся тем, что содержит средства (6, 7, 8, 9) для получения изображения глаза в видимом спектре и блок обработки данных для локализации наружной границы радужной оболочки на основе изображения в видимом спектре.
6. Устройство по п.5, отличающееся тем, что содержит датчик (11), обладающий спектральной чувствительностью по отношению к инфракрасному спектру, и, по меньшей мере, один датчик (7, 9), обладающий спектральной чувствительностью по отношению к видимому спектру.
7. Устройство по п.6, отличающееся тем, что содержит датчик (9), обладающий спектральной чувствительностью по отношению к красному цвету, и датчик (7), обладающий спектральной чувствительностью по отношению к синему и зеленому цветам.
8. Устройство по п.5, отличающееся тем, что содержит датчик (22), обладающий спектральной чувствительностью по отношению к видимому свету и к спектру, близкому к инфракрасному.
RU2006125736/09A 2003-12-18 2004-12-14 Способ опознавания по радужной оболочке глаза и устройство для его осуществления RU2331107C2 (ru)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR0314883 2003-12-18
FR0314883A FR2864290B1 (fr) 2003-12-18 2003-12-18 Procede et dispositif de reconnaissance d'iris

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2006125736A RU2006125736A (ru) 2008-01-27
RU2331107C2 true RU2331107C2 (ru) 2008-08-10

Family

ID=34630285

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2006125736/09A RU2331107C2 (ru) 2003-12-18 2004-12-14 Способ опознавания по радужной оболочке глаза и устройство для его осуществления

Country Status (10)

Country Link
US (1) US7693307B2 (ru)
EP (1) EP1695260B1 (ru)
JP (1) JP4555306B2 (ru)
KR (1) KR100835365B1 (ru)
CN (1) CN100377166C (ru)
AT (1) ATE461496T1 (ru)
DE (1) DE602004026104D1 (ru)
FR (1) FR2864290B1 (ru)
RU (1) RU2331107C2 (ru)
WO (1) WO2005062235A1 (ru)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2589859C2 (ru) * 2011-02-17 2016-07-10 АЙЛОК ЭлЭлСи Эффективный способ и система для получения данных изображения сцены и изображения радужной оболочки с использованием одного датчика
RU2672279C1 (ru) * 2017-07-18 2018-11-13 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Кубанский государственный технологический университет" (ФГБОУ ВО "КубГТУ") Способ опознавания личности по радужной оболочке глаза

Families Citing this family (47)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2007025258A2 (en) * 2005-08-25 2007-03-01 Sarnoff Corporation Methods and systems for biometric identification
US8260008B2 (en) 2005-11-11 2012-09-04 Eyelock, Inc. Methods for performing biometric recognition of a human eye and corroboration of same
US8364646B2 (en) 2006-03-03 2013-01-29 Eyelock, Inc. Scalable searching of biometric databases using dynamic selection of data subsets
US8014571B2 (en) * 2006-05-15 2011-09-06 Identix Incorporated Multimodal ocular biometric system
US8604901B2 (en) * 2006-06-27 2013-12-10 Eyelock, Inc. Ensuring the provenance of passengers at a transportation facility
US8433103B2 (en) * 2006-09-15 2013-04-30 Identix Incorporated Long distance multimodal biometric system and method
US8121356B2 (en) 2006-09-15 2012-02-21 Identix Incorporated Long distance multimodal biometric system and method
WO2008091401A2 (en) * 2006-09-15 2008-07-31 Retica Systems, Inc Multimodal ocular biometric system and methods
US8965063B2 (en) * 2006-09-22 2015-02-24 Eyelock, Inc. Compact biometric acquisition system and method
US7970179B2 (en) * 2006-09-25 2011-06-28 Identix Incorporated Iris data extraction
EP2100253A4 (en) 2006-10-02 2011-01-12 Global Rainmakers Inc FRAUDY BIOMETRIC SYSTEM AND METHOD FOR FINANCIAL TRANSACTIONS
US8953849B2 (en) 2007-04-19 2015-02-10 Eyelock, Inc. Method and system for biometric recognition
WO2008131201A1 (en) 2007-04-19 2008-10-30 Global Rainmakers, Inc. Method and system for biometric recognition
US20120239458A9 (en) * 2007-05-18 2012-09-20 Global Rainmakers, Inc. Measuring Effectiveness of Advertisements and Linking Certain Consumer Activities Including Purchases to Other Activities of the Consumer
US9036871B2 (en) 2007-09-01 2015-05-19 Eyelock, Inc. Mobility identity platform
US8212870B2 (en) 2007-09-01 2012-07-03 Hanna Keith J Mirror system and method for acquiring biometric data
US8553948B2 (en) 2007-09-01 2013-10-08 Eyelock, Inc. System and method for iris data acquisition for biometric identification
US9117119B2 (en) 2007-09-01 2015-08-25 Eyelock, Inc. Mobile identity platform
US9002073B2 (en) 2007-09-01 2015-04-07 Eyelock, Inc. Mobile identity platform
US20090245594A1 (en) * 2008-03-31 2009-10-01 General Electric Company Iris imaging and iris-based identification
WO2009158662A2 (en) 2008-06-26 2009-12-30 Global Rainmakers, Inc. Method of reducing visibility of illimination while acquiring high quality imagery
US7912252B2 (en) * 2009-02-06 2011-03-22 Robert Bosch Gmbh Time-of-flight sensor-assisted iris capture system and method
US8374404B2 (en) * 2009-02-13 2013-02-12 Raytheon Company Iris recognition using hyper-spectral signatures
US8195044B2 (en) 2009-03-30 2012-06-05 Eyelock Inc. Biometric camera mount system
US20110119141A1 (en) * 2009-11-16 2011-05-19 Hoyos Corporation Siccolla Identity Verification Architecture and Tool
US10043229B2 (en) 2011-01-26 2018-08-07 Eyelock Llc Method for confirming the identity of an individual while shielding that individual's personal data
WO2012145405A2 (en) 2011-04-19 2012-10-26 Eyelock Inc. Biometric chain of provenance
US8965064B2 (en) 2011-08-22 2015-02-24 Eyelock, Inc. Systems and methods for capturing artifact free images
CN102572249A (zh) * 2012-03-08 2012-07-11 湖南创远智能科技有限公司 一种用于人脸和虹膜的双模成像光学系统
KR102023611B1 (ko) * 2012-05-04 2019-09-23 삼성전자 주식회사 홍채 인식 및 근접 센싱 가능한 단말 장치 및 방법
US10452894B2 (en) 2012-06-26 2019-10-22 Qualcomm Incorporated Systems and method for facial verification
JP5949389B2 (ja) * 2012-09-24 2016-07-06 富士通株式会社 検出装置、検出プログラムおよび検出方法
US9378564B2 (en) * 2013-03-01 2016-06-28 Colormodules Inc. Methods for color correcting digital images and devices thereof
US9495526B2 (en) 2013-03-15 2016-11-15 Eyelock Llc Efficient prevention of fraud
US9996726B2 (en) 2013-08-02 2018-06-12 Qualcomm Incorporated Feature identification using an RGB-NIR camera pair
BR112016014692A2 (pt) 2013-12-23 2017-08-08 Eyelock Llc Sistema para um reconhecimento de íris eficiente em termos de potência
EP3092601A4 (en) 2014-01-06 2017-11-29 Eyelock Llc Methods and apparatus for repetitive iris recognition
CN106796655A (zh) 2014-09-12 2017-05-31 眼锁有限责任公司 用于引导用户在虹膜识别系统中的视线的方法和设备
BR112017009982A2 (pt) 2014-11-19 2018-01-02 Eyelock Llc predição baseada em modelo de uma métrica ideal de conveniência para transações de autorização
EP3248370A4 (en) 2015-01-20 2018-09-12 Eyelock Llc Lens system for high quality visible image acquisition and infra-red iris image acquisition
BR112017019362A2 (pt) 2015-03-12 2018-06-05 Eyelock Llc métodos e sistemas para gestão de atividade de rede usando biometria
US10311299B2 (en) 2015-12-21 2019-06-04 Eyelock Llc Reflected optic camera module for iris recognition in a computing device
EP3458997A2 (en) 2016-05-18 2019-03-27 Eyelock, LLC Iris recognition methods and systems based on an iris stochastic texture model
FR3053500B1 (fr) * 2016-06-30 2019-06-28 Safran Identity & Security Procede de detection de fraude d'un systeme de reconnaissance d'iris
WO2018072178A1 (zh) * 2016-10-20 2018-04-26 深圳达闼科技控股有限公司 一种基于虹膜识别的图像预览方法及装置
US10534969B2 (en) 2017-02-24 2020-01-14 Eyelock Llc Systems and methods for providing illumination for iris biometric acquisition
EP3451042B1 (en) 2017-08-31 2022-08-10 Eyelock, LLC Systems and methods of biometric acquisition using positive optical distortion

Family Cites Families (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4641349A (en) * 1985-02-20 1987-02-03 Leonard Flom Iris recognition system
US7512254B2 (en) * 2001-11-07 2009-03-31 Symbol Technologies, Inc. System and method for mobile biometric authentication
US5291560A (en) * 1991-07-15 1994-03-01 Iri Scan Incorporated Biometric personal identification system based on iris analysis
JP3363520B2 (ja) * 1993-06-18 2003-01-08 株式会社トプコン 眼科装置
JPH07250276A (ja) * 1994-03-09 1995-09-26 Fuji Photo Optical Co Ltd 可視画像及び赤外画像を形成する撮像装置
US5572596A (en) * 1994-09-02 1996-11-05 David Sarnoff Research Center, Inc. Automated, non-invasive iris recognition system and method
US6714665B1 (en) * 1994-09-02 2004-03-30 Sarnoff Corporation Fully automated iris recognition system utilizing wide and narrow fields of view
US5555464A (en) * 1995-07-28 1996-09-10 Lockheed Martin Corporation Red/near-infrared filtering for CCD cameras
KR100342159B1 (ko) * 1996-08-25 2002-06-27 센사르 인코포레이티드 홍채영상 포착장치 및 홍채영상 포착방법
JP3342810B2 (ja) * 1996-11-12 2002-11-11 沖電気工業株式会社 虹彩画像取得装置
US6055322A (en) * 1997-12-01 2000-04-25 Sensor, Inc. Method and apparatus for illuminating and imaging eyes through eyeglasses using multiple sources of illumination
US5956122A (en) * 1998-06-26 1999-09-21 Litton Systems, Inc Iris recognition apparatus and method
US6424727B1 (en) * 1998-11-25 2002-07-23 Iridian Technologies, Inc. System and method of animal identification and animal transaction authorization using iris patterns
US6247813B1 (en) * 1999-04-09 2001-06-19 Iritech, Inc. Iris identification system and method of identifying a person through iris recognition
US6116736A (en) * 1999-04-23 2000-09-12 Neuroptics, Inc. Pupilometer with pupil irregularity detection capability
JP4290278B2 (ja) * 1999-06-03 2009-07-01 株式会社ニデック 眼科装置
WO2001001329A1 (en) * 1999-06-24 2001-01-04 British Telecommunications Public Limited Company Personal identification
JP2001034754A (ja) * 1999-07-19 2001-02-09 Sony Corp 虹彩認証装置
CN1144152C (zh) * 1999-07-22 2004-03-31 中国科学院自动化研究所 基于虹膜识别的身份鉴定方法
US20030011758A1 (en) * 2000-02-09 2003-01-16 Nobuyoshi Ochiai Personal identification system
JP4469476B2 (ja) * 2000-08-09 2010-05-26 パナソニック株式会社 眼位置検出方法および眼位置検出装置
JP2002085382A (ja) * 2000-09-12 2002-03-26 Matsushita Electric Ind Co Ltd 虹彩撮像方法及びその装置
US6792134B2 (en) * 2000-12-19 2004-09-14 Eastman Kodak Company Multi-mode digital image processing method for detecting eyes
US6920237B2 (en) * 2000-12-19 2005-07-19 Eastman Kodak Company Digital image processing method and computer program product for detecting human irises in an image
KR100374708B1 (ko) * 2001-03-06 2003-03-04 에버미디어 주식회사 회전영상의 보정에 의한 비접촉식 홍채인식방법
US7271839B2 (en) * 2001-03-15 2007-09-18 Lg Electronics Inc. Display device of focal angle and focal distance in iris recognition system
US6920236B2 (en) * 2001-03-26 2005-07-19 Mikos, Ltd. Dual band biometric identification system
US7155035B2 (en) * 2002-02-05 2006-12-26 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Personal authentication method, personal authentication apparatus and image capturing device

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2589859C2 (ru) * 2011-02-17 2016-07-10 АЙЛОК ЭлЭлСи Эффективный способ и система для получения данных изображения сцены и изображения радужной оболочки с использованием одного датчика
RU2672279C1 (ru) * 2017-07-18 2018-11-13 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Кубанский государственный технологический университет" (ФГБОУ ВО "КубГТУ") Способ опознавания личности по радужной оболочке глаза

Also Published As

Publication number Publication date
CN1898679A (zh) 2007-01-17
ATE461496T1 (de) 2010-04-15
JP2007515010A (ja) 2007-06-07
EP1695260B1 (fr) 2010-03-17
KR20060105783A (ko) 2006-10-11
FR2864290A1 (fr) 2005-06-24
US20070110284A1 (en) 2007-05-17
KR100835365B1 (ko) 2008-06-04
FR2864290B1 (fr) 2006-05-26
DE602004026104D1 (de) 2010-04-29
EP1695260A1 (fr) 2006-08-30
US7693307B2 (en) 2010-04-06
CN100377166C (zh) 2008-03-26
WO2005062235A1 (fr) 2005-07-07
JP4555306B2 (ja) 2010-09-29
RU2006125736A (ru) 2008-01-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2331107C2 (ru) Способ опознавания по радужной оболочке глаза и устройство для его осуществления
US10579871B2 (en) Biometric composite imaging system and method reusable with visible light
JP4819606B2 (ja) 対象物の部位判別装置及び性別判定装置
EP2442274A1 (en) Determination device, fingerprint input device, determination method, and determination program
EP3572975B1 (en) A multispectral image processing system for face detection
KR102317180B1 (ko) 3차원 깊이정보 및 적외선정보에 기반하여 생체여부의 확인을 행하는 얼굴인식 장치 및 방법
KR20010032372A (ko) 다중 조명원을 이용해 안경을 통해 눈을 조명하고촬영하는 방법 및 장치
JP2000139878A (ja) アイリスパターン認識装置
KR101919090B1 (ko) 3차원 깊이정보 및 적외선정보에 기반하여 생체여부의 확인을 행하는 얼굴인식 장치 및 방법
CN111080577A (zh) 眼底影像质量评估方法和系统、设备及存储介质
KR20090086891A (ko) 적외선을 이용한 얼굴인식 시스템 및 방법
KR20190022654A (ko) 홍채 인식을 위한 이미지 처리 방법 및 시스템
US10853641B2 (en) Apparatus and method for acquiring iris image outdoors and indoors
JP2006031185A (ja) 撮影装置および個人認証装置
CN114495247A (zh) 一种虹膜定位方法、装置及设备
KR101032499B1 (ko) Ｃｃｄ 필터를 이용한 홍채인식시스템 및 이를 이용한홍채인식방법
KR100604022B1 (ko) 홍채 인식 시스템 및 이를 이용한 홍채 인식방법
JP2006326326A (ja) 生体眼判定方法および生体眼判定装置
KR100572410B1 (ko) 홍채 인식을 위한 동공 영역 추정방법
WO2017154370A1 (ja) 視線検出装置および視線検出方法
KR101410892B1 (ko) 홍채 이미지 추출 방법과 조도 및 홍채 컬러에 따른 홍채 오인식률 개선 방법
KR100604023B1 (ko) 차영상을 이용한 홍채인식방법
CN117746061A (zh) 一种获得颜色标识的方法、装置、设备及介质
KR20220052828A (ko) 생체 인증 장치 및 생체 인증 방법
TWI608376B (zh) 虹膜紋路的辨識方法與虹膜紋路辨識系統