(57)【要約】【課題】眼の画像に含まれる虹彩の画像を正確に特定する。【解決手段】眼のデジタル画像Ｐの低輝度ピクセルと、これらの低輝度ピクセルと所定の関係にある高輝度ピクセルを考慮して、瞳孔の中心を規定する基準ピクセルを決定する。これにより、瞳孔の中心は、例えば、低輝度ピクセルのみから特定する場合に比べて、正確に特定される。したがって、以後、この基準ピクセルに基づいて行われる虹彩の画像を特定するための処理の精度が向上し、結果的に虹彩の画像を精度よく特定することが可能となる。【選択図】図１
2010170345.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
眼のデジタル画像から所定の輝度以下の低輝度ピクセルを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段に抽出された前記低輝度ピクセルを順次選択し、選択された前記低輝度ピクセルから所定の距離以内にあるピクセルそれぞれに対して順次所定の値を付与する付与手段と、
前記ピクセルに付与された値の前記ピクセルごとの積算値に基づいて、前記眼の瞳孔の中心に対応する基準ピクセルを設定する設定手段と、
を備える画像処理装置。
【請求項２】
前記デジタル画像に、前記基準ピクセルを中心とする第１の円と、前記第１の円の半径を拡大した第２の円を規定する規定手段と、
前記第１の円の面積からの前記第２の円の面積の増分に対する、前記第１の円内の前記低輝度ピクセルの数からの前記第２の円内の前記低輝度ピクセルの数の増分の比を算出する演算手段と、
前記演算手段によって算出された比が所定の値以下である場合に、前記第２の円を移動させて、前記第２の円内の前記低輝度ピクセルの数が最大となるときの前記第２の円の中心の位置を検出する位置検出手段と、
をさらに備える請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記第２の円内のすべての前記ピクセルの数と、前記低輝度ピクセルの数の相関値に基づいて、前記抽出手段によって抽出された低輝度ピクセルからなる瞳孔の画像の品質を評価する評価手段をさらに備え、
前記所定の輝度は、前記評価手段の評価結果に基づいて設定される請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記相関値は、前記第２の円内の前記ピクセルの数に対する前記低輝度ピクセルの割合、前記第２の円内の前記低輝度ピクセルの数と、前記第２の円内の前記低輝度ピクセル以外の低輝度ピクセルの数の割合、及び前記基準ピクセルからの距離の増分と、前記距離以内にある前記低輝度ピクセルの数の増分の割合のうちの少なくともいずれかに基づいて算出される請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記設定手段は、付与された前記値の積算値が最も大きいピクセルを前記基準ピクセルに設定する請求項１乃至４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記設定手段は、付与された前記値の積算値が所定の大きさ以上のピクセルそれぞれからの距離の総和が、最も小さくなる位置に対応するピクセルを前記基準ピクセルに設定する請求項１乃至４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記所定の値は輝度である請求項１乃至６のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記ピクセルに付与される値は、選択された前記低輝度ピクセルからの距離に応じて小さくなる請求項１乃至７のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記デジタル画像は二値画像である請求項１乃至８のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
眼のデジタル画像を撮像する撮像手段と、
請求項１乃至９のいずれか一項に記載の画像処理装置と、
を備える生体認証装置。
【請求項１１】
眼のデジタル画像から所定の輝度以下の低輝度ピクセルを抽出する工程と、
前記抽出された前記低輝度ピクセルを順次選択し、選択された前記低輝度ピクセルから所定の距離以内にあるピクセルそれぞれに対して順次所定の値を付与する工程と、
前記ピクセルに付与された値の前記ピクセルごとの積算値に基づいて、前記眼の瞳孔の中心に対応する基準ピクセルを設定する工程と、
前記デジタル画像に、前記基準ピクセルを中心とする第１の円と、前記第１の円の半径を拡大した第２の円を規定する工程と、
前記第１の円の面積からの前記第２の円の面積の増分に対する、前記第１の円内の前記低輝度ピクセルの数からの前記第２の円内の前記低輝度ピクセルの数の増分の比を算出する工程と、
前記算出された比が所定の値以下である場合に、前記第２の円を移動させて、前記第２の円内の前記低輝度ピクセルの数が最大となるときの前記第２の円の中心の位置を検出する工程と、
を含む画像処理方法。
【請求項１２】
コンピュータを、
眼のデジタル画像から所定の輝度以下の低輝度ピクセルを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段に抽出された前記低輝度ピクセルを順次選択し、選択された前記低輝度ピクセルから所定の距離以内にあるピクセルそれぞれに対して順次所定の値を付与する付与手段と、
前記ピクセルに付与された値の前記ピクセルごとの積算値に基づいて、前記眼の瞳孔の中心に対応する基準ピクセルを設定する設定手段と、
前記デジタル画像に、前記基準ピクセルを中心とする第１の円と、前記第１の円の半径を拡大した第２の円を規定する規定手段と、
前記第１の円の面積からの前記第２の円の面積の増分に対する、前記第１の円内の前記低輝度ピクセルの数からの前記第２の円内の前記低輝度ピクセルの数の増分の比を算出する演算手段と、
前記演算手段によって算出された比が所定の値以下である場合に、前記第２の円を移動させて、前記第２の円内の前記低輝度ピクセルの数が最大となるときの前記第２の円の中心の位置を検出する位置検出手段と、
として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、生体認証装置、画像処理方法及びプログラムに係り、更に詳しくは、眼のデジタル画像に対する画像処理を行う画像処理装置、虹彩のパターンを用いて認証を行う生体認証装置、眼のデジタル画像に対する画像処理を行うための画像処理方法、及びコンピュータに眼のデジタル画像に対する画像処理を行わせるためのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、文字や記号の組み合わせからなるコードやパスワードに代えて、対象者の身体的特徴を用いて認証を行う生体認証技術の研究開発が盛んに行われている。生体認証には、例えば、指紋、手の甲の静脈パターン、眼の虹彩パターン、声紋など、個人相互間で不同な身体的特徴が用いられるのが一般的である。特に、指紋や手の甲の静脈パターンを用いた認証装置は、認証精度が向上し、装置のコストダウンが進むにつれて、ＡＴＭ（Automatic Teller Machine）やパーソナルコンピュータ（PC）など、種々の装置に搭載されるに至っている。
【０００３】
しかしながら、指紋や手の甲の静脈パターンを用いた認証では、対象者が指や手などの身体の一部を装置に接触させるか、ある程度近づける必要がある。このため、最近では眼の虹彩パターンを用いた生体認証技術が注目されている（例えば特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第３３０７９３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
眼の虹彩は、光に反応して伸縮し、また、眼の向きによって変形する性質を有している。このため、虹彩パターンを用いた認証を正確に行うためには、眼の画像に含まれる虹彩の画像を正確に特定することが必要となる。
【０００６】
本発明は、上述の事情の下になされたもので、眼の画像に含まれる虹彩の画像を正確に特定することが可能な装置等を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明の画像処理装置は、眼のデジタル画像から所定の輝度以下の低輝度ピクセルを抽出する抽出手段と、前記抽出手段に抽出された前記低輝度ピクセルを順次選択し、選択された前記低輝度ピクセルから所定の距離以内にあるピクセルそれぞれに対して順次所定の値を付与する付与手段と、前記ピクセルに付与された値の前記ピクセルごとの積算値に基づいて、前記眼の瞳孔の中心に対応する基準ピクセルを設定する設定手段と、を備える。
【０００８】
また、本発明の生体認証装置は、眼のデジタル画像を撮像する撮像手段と、本発明の画像処理装置と、を備える。
【０００９】
また、本発明の画像処理方法は、眼のデジタル画像から所定の輝度以下の低輝度ピクセルを抽出する工程と、前記抽出された前記低輝度ピクセルを順次選択し、選択された前記低輝度ピクセルから所定の距離以内にあるピクセルそれぞれに対して順次所定の値を付与する工程と、前記ピクセルに付与された値の前記ピクセルごとの積算値に基づいて、前記眼の瞳孔の中心に対応する基準ピクセルを設定する工程と、
前記デジタル画像に、前記基準ピクセルを中心とする第１の円と、前記第１の円の半径を拡大した第２の円を規定する工程と、前記第１の円の面積からの前記第２の円の面積の増分に対する、前記第１の円内の前記低輝度ピクセルの数からの前記第２の円内の前記低輝度ピクセルの数の増分の比を算出する工程と、前記算出された比が所定の値以下である場合に、前記第２の円を移動させて、前記第２の円内の前記低輝度ピクセルの数が最大となるときの前記第２の円の中心の位置を検出する工程と、を含む。
【００１０】
また、本発明のプログラムは、コンピュータを、眼のデジタル画像から所定の輝度以下の低輝度ピクセルを抽出する抽出手段と、前記抽出手段に抽出された前記低輝度ピクセルを順次選択し、選択された前記低輝度ピクセルから所定の距離以内にあるピクセルそれぞれに対して順次所定の値を付与する付与手段と、前記ピクセルに付与された値の前記ピクセルごとの積算値に基づいて、前記眼の瞳孔の中心に対応する基準ピクセルを設定する設定手段と、前記デジタル画像に、前記基準ピクセルを中心とする第１の円と、前記第１の円の半径を拡大した第２の円を規定する規定手段と、前記第１の円の面積からの前記第２の円の面積の増分に対する、前記第１の円内の前記低輝度ピクセルの数からの前記第２の円内の前記低輝度ピクセルの数の増分の比を算出する演算手段と、前記演算手段によって算出された比が所定の値以下である場合に、前記第２の円を移動させて、前記第２の円内の前記低輝度ピクセルの数が最大となるときの前記第２の円の中心の位置を検出する位置検出手段と、として機能させる。
【発明の効果】
【００１１】
眼の画像に含まれる虹彩の画像が正確に特定される。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る生体認証装置１のブロック図である。
【図２】デジタル画像Ｐを示す図である。
【図３】デジタル画像Ｐを簡略化して示して示す画像Ｐ１を示す図である。
【図４】二値画像Ｐ２を示す図である。
【図５】サンプル画像ＳＡＭＰ１を示す図である。
【図６】図６（Ａ）及び図６（Ｂ）は、付与部３２の動作を説明するための図（その１、その２）である。
【図７】付与部３２の動作を説明するための図（その３）である。
【図８】付与部３２の処理により得られる画像Ｐ３を示す図である。
【図９】付与部３２の処理結果を説明するための画像を示す図である。
【図１０】瞳孔を構成する低輝度ピクセル群ＰＧ１と、高輝度ピクセル群ＰＧ２とを示す図である。
【図１１】円設定部３４の動作を説明するための図（その１）である。
【図１２】円設定部３４の動作を説明するための図（その２）である。
【図１３】領域設定部３８の動作を説明するための図（その１）である。
【図１４】図１４（Ａ）は、領域設定部３８の動作を説明するための図（その２）である。図１４（Ｂ）は、特性曲線ＳＬを示す図である。
【図１５】虹彩パターン特定部３９の動作を説明するための図である。
【図１６】照合装置５０の動作を説明するための図（その１）である。
【図１７】照合装置５０の動作を説明するための図（その２）である。
【図１８】照合装置５０の動作を説明するための図（その３）である。
【図１９】本発明の第２の実施形態に係る生体認証装置２のブロック図である。
【図２０】画像処理装置３０の動作を示すフローチャートである。
【図２１】本発明の第３の実施形態に係る画像処理装置３０の動作を示すフローチャートである。
【図２２】図２２（Ａ）は、飽和度と半径との関係を示す曲線Ｓ１を示す図である。また、図２２（Ｂ）は、判定値と半径との関係を示す曲線Ｓ２を示す図である。
【図２３】虹彩パターンを特定するための動作の変形例を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
《第１の実施形態》
以下、本発明の第１の実施形態を、図１〜図１９を参照しつつ説明する。図１は本実施形態に係る生体認証装置１の概略的な構成を示すブロック図である。生体認証装置１は、対象者の虹彩パターンを用いて認証を行う装置であり、撮像装置１０、画像処理装置３０、及び照合装置５０を備えている。
【００１４】
前記撮像装置１０は、例えば近赤外線を含む照明光を照射する照明装置と、赤外線以外の可視光線をカットする赤外線フィルタを有する赤外線カメラを含んで構成されている。そして、対象者の眼を撮影することにより得られたデジタル画像を、画像処理装置３０へ出力する。図２には、撮像装置１０によって撮像されたデジタル画像Ｐが示されている。図２を見るとわかるように、撮像装置１０では、少なくとも、対象者の虹彩と、その周囲に存在する瞼や睫などの一部が撮像される。また、撮像装置１０では、赤外光を用いた撮像が行われるため、デジタル画像Ｐはグレースケール画像となる。
【００１５】
図３に示される画像Ｐ１は、デジタル画像Ｐについて、虹彩とその周辺に存在する部分の輪郭を、線のみで簡略化して示した画像である。以下の説明は、便宜上、デジタル画像Ｐと、このデジタル画像Ｐに対応した画像Ｐ１を用いて行うものとする。
【００１６】
図１に戻り、前記画像処理装置３０は、低輝度ピクセル抽出部３１、付与部３２、基準ピクセル設定部３３、円設定部３４、演算部３５、判定部３６、瞳孔中心位置特定部３７、領域設定部３８、及び虹彩パターン特定部３９を有している。
【００１７】
前記低輝度ピクセル抽出部３１は、撮像装置１０から出力されたデジタル画像Ｐを構成する複数のピクセルの中から、輝度が所定値以下の低輝度ピクセルを抽出する。低輝度ピクセルの抽出は、例えば、デジタル画像Ｐを二値画像に変換し、この時に現れる輝度が０となるピクセルを抽出することにより行うことができる。一例として図４には、デジタル画像Ｐを、所定の閾値を用いて画像変換することにより得られた二値画像Ｐ２が示されている。低輝度ピクセル抽出部３１は、図４に示される二値画像Ｐ２の黒色部分を構成する低輝度ピクセルを抽出し、抽出結果を含む情報を付与部３２に出力する。なお、この時の閾値は、デジタル画像Ｐの撮像条件等によって決定することができる。そして、本実施形態では、二値画像Ｐ２に、虹彩の画像を構成するピクセルが高輝度ピクセルとして現れ、瞳孔の画像を構成するピクセルが低輝度ピクセルとして現れるように、閾値を決定する。このように、閾値を決定することで、二値画像Ｐ２には、主として瞳孔と、睫などの画像を形成していたピクセルが低輝度ピクセルとして現れる。
【００１８】
前記付与部３２は、抽出された低輝度ピクセルを順次選択し、選択した低輝度ピクセルから所定の距離以内にある複数のピクセルそれぞれに、例えば値１を付与する。以下、付与部３２の動作について、サンプル画像ＳＡＭＰ１を示す図５を参照しつつ説明する。
【００１９】
図５は、一例として１６行２０列のマトリクス状に配置されたピクセルＰＸ（ｍ、ｎ）からなる画像ＳＡＭＰ１が示されている。なお、ｍは１から１６までの行番を表す整数であり、ｎは１から２０までの列番を表す整数である。この画像ＳＡＭＰ１は、３つの低輝度ピクセルＰＸ（５、１２）、ＰＸ（８、８）、ＰＸ（９、１２）と、それ以外の高輝度ピクセルＰＸからなる二値画像である。付与部３２は、まず５行目の低輝度ピクセルＰＸ（５、１２）を選択する。そして、図６（Ａ）を参照するとわかるように、低輝度ピクセルＰＸ（５、１２）と、この低輝度ピクセルＰＸ（５、１２）から所定の距離以内にあるピクセルＰＸそれぞれに１を付与する。
【００２０】
次に、付与部３２は、８行目の低輝度ピクセルＰＸ（８、８）を選択する。そして、図６（Ｂ）を参照するとわかるように、低輝度ピクセルＰＸ（８、８）と、この低輝度ピクセルＰＸ（８、８）から所定の距離以内にあるピクセルＰＸそれぞれに１を付与する。ここで、６行目のピクセルＰＸ（６、１０）と、７行目のピクセルＰＸ（７、１０）については、低輝度ピクセルＰＸ（５、１２）及びＰＸ（８，８）それぞれに対して所定の距離以内にある。このため、当該処理が完了した時点では、付与された値の積算値が２となっている。
【００２１】
次に、付与部３２は、９行目の低輝度ピクセルＰＸ（９、１２）を選択する。そして、図７を参照するとわかるように、低輝度ピクセルＰＸ（９、１２）と、この低輝度ピクセルＰＸ（９、１２）から所定の距離以内にあるピクセルＰＸそれぞれに１を付与する。ここで、７行目のピクセルＰＸ（７、１０）については、低輝度ピクセルＰＸ（５、１２）、ＰＸ（８，８）、及びＰＸ（９、１２）それぞれに対して所定の距離以内にある。このため、当該処理が完了した時点では、付与された値の積算値が３となっている。付与部３２は、上述した処理を、画像に含まれる低輝度ピクセルすべてに対して実行する。
【００２２】
画像処理装置３０では、付与部３２は、二値画像Ｐ２を構成する各低輝度ピクセルに対して、上述の処理を施す。図８には、付与部３２が、二値画像Ｐ２の黒色部分を構成する低輝度ピクセルに対して上述の処理を行った後の結果を概念的に示す画像Ｐ３が示されている。画像Ｐ３では、付与部３２によって付与された値の積算値が最も大きいピクセルほど高い濃度で着色された状態で表示されている。付与部３２は、上述の処理結果を基準ピクセル設定部３３へ出力する。
【００２３】
基準ピクセル設定部３３は、付与された値の積算値が最も大きいピクセルを、基準ピクセルＰＸ０に設定し、この基準ピクセルＰＸ０の位置情報を円設定部３４に出力する。この基準ピクセルＰＸ０は、図８に示されるように、画像Ｐ３において最も高い濃度で示されたピクセルの位置と一致する。また、図９は、画像Ｐ１と画像Ｐ３とを重ねて示した図である。図９に示されるように、基準ピクセルＰＸ０の位置は、画像Ｐ１に示される眼の瞳孔の中心とほぼ一致する。
【００２４】
一例として、図１０には二値画像Ｐ２に含まれる瞳孔を構成する低輝度ピクセル群ＰＧ１と、高輝度ピクセル群ＰＧ２とが示されている。通常、瞳孔を含む眼の画像を撮影すると、角膜の表面で反射した反射光の影響で、瞳孔を構成するピクセルのうちの一部のピクセルの輝度が高くなってしまう。これにより、二値画像Ｐ２に現れる瞳孔を構成するピクセル群は、低輝度ピクセル群ＰＧ１と、高輝度ピクセル群ＰＧ２とに２分される。したがって、瞳孔の画像を形成するピクセルのうち、高輝度ピクセル群を構成するピクセルの数が増加するにつれて、基準ピクセルＰＸ０の位置が瞳孔中心から大きくずれてしまうことが考えられる。そこで、画像処理装置３０では、二値画像Ｐ２における瞳孔を構成する低輝度ピクセル群ＰＧ１の分布と、基準ピクセルＰＸ０の位置情報とに基づいて、瞳孔の中心位置の検出を行う。この瞳孔の中心位置の検出は、円設定部３４、演算部３５、判定部３６、及び瞳孔中心位置特定部３７が協働することにより行われる。
【００２５】
図１１に示されるように、まず、前記円設定部３４は、基準ピクセルＰＸ０を中心とする円Ｃ（１）を設定する。この円Ｃ（１）の半径は、瞳孔の半径よりも十分に小さくなるように設定する。次に、円設定部３４は、基準ピクセルＰＸ０を中心とし、円Ｃ（１）の半径よりも大きい半径を有する円Ｃ（２）を設定する。
【００２６】
例えば、円Ｃ（１）の半径は、低輝度ピクセル群ＰＧ１のＸ軸方向又はＹ軸方向の分布範囲などを考慮して決定することができる。具体的には、デジタル画像Ｐのサイズが６４０×４８０である場合には、円Ｃ（１）の半径ｒ（１）は次式（１）を用いて設定することができる。なお、ΣＶは、基準ピクセルＰＸ０における積算値である。
【００２７】
ｒ（１）＝√（ΣＶ／π）  …（１）
【００２８】
また、低輝度ピクセル群ＰＧ１を囲む円の半径は、例えば次式（２）で示される。なお、ｋは１以下の係数である。したがって、円Ｃ（１）以外の円の半径は、ｒ（１）より大きくてｒ（ｋ）以下の大きさに設定することができる。
【００２９】
ｒ（ｋ）＝ｒ（１）／ｋ…（２）
【００３０】
前記演算部３５は、円Ｃ（１），Ｃ（２）それぞれの面積Ｓ１，Ｓ２と、円Ｃ（１），Ｃ（２）それぞれの内側にある低輝度ピクセルの個数Ｎ１、Ｎ２を算出する。そして、円Ｃ（１）及び円Ｃ（２）の面積の差（Ｓ２−Ｓ１）に対する、それぞれの円内の低輝度ピクセルの個数（Ｎ２−Ｎ１）の比Ｒ１（（Ｎ２−Ｎ１）／（Ｓ２−Ｓ１））を算出する。
【００３１】
前記判定部３６は、演算部３５によって算出された比Ｒ１の値が、所定の値以上であるか否かを判定する。そして、判定部３６による判定が肯定された場合には、再度、円設定部３４に対して円の設定を指示する。
【００３２】
判定部３６からの指示を受けた円設定部３４は、次に円Ｃ（２）の半径より大きい半径を有する円Ｃ（３）を設定する。そして、演算部３５は、円Ｃ（２），Ｃ（３）それぞれの面積Ｓ２，Ｓ３と、円Ｃ（２），Ｃ（３）それぞれの内側にある低輝度ピクセルの個数Ｎ２、Ｎ３を算出する。そして、円Ｃ（２）及び円Ｃ（３）の面積の差（Ｓ３−Ｓ２）に対する、それぞれの円内の低輝度ピクセルの個数（Ｎ３−Ｎ２）の比Ｒ２（（Ｎ３−Ｎ２）／（Ｓ３−Ｓ２））を算出する。
【００３３】
以下、判定部３６の判定結果が否定されるまで、円設定部３４、演算部３５、判定部３６における上記処理が実行される。これにより、二値画像Ｐ２の瞳孔の画像上に規定される円はその大きさが、徐々に拡大されていく。
【００３４】
一方、判定部３６における判定結果が否定された場合には、判定部３６は、直近に設定された円の半径等の情報を瞳孔中心位置特定部３７へ出力する。判定部３６による判定結果が否定される場合とは、演算部３５によって算出された比Ｒの値が、所定の値より小さい場合である。例えば、図１１に示されるように、円設定部３４によって、低輝度ピクセル群ＰＧ１及び高輝度ピクセル群ＰＧ２によって規定される領域からはみ出た状態の円Ｃ（４）が設定された場合を考える。円Ｃ（１）、Ｃ（２）、及びＣ（３）に関しては、その内部に含まれるピクセルは、瞳孔を形成するピクセルであり、低輝度ピクセル群ＰＧ１又は高輝度ピクセル群ＰＧ２のいずれかに属するピクセルである。この場合には、演算部３５によって算出される比Ｒの値はほぼ一定となる。
【００３５】
一方、円Ｃ（４）に含まれるピクセルは、瞳孔を形成する低輝度ピクセル群ＰＧ１及び高輝度ピクセル群ＰＧ２に属するピクセル以外のピクセルが含まれる。これらのピクセルは、虹彩の画像を形成する高輝度ピクセルである。このため、円Ｃ（４）の内部に含まれる低輝度ピクセルの数Ｎ４が減少し、結果的に、前記演算部３５で算出される比Ｒ３（（Ｎ４−Ｎ３）／（Ｓ４−Ｓ３））の値は、所定の値より小さくなる。この場合には、判定部３６での判定結果は否定される。また、判定部３６は、この判定結果を瞳孔中心位置特定部３７に出力する。
【００３６】
瞳孔中心位置特定部３７は、図１２を参照するとわかるように、円Ｃ（４）を基準ピクセルＰＸ０を基準位置として移動させながら、円Ｃ（４）に含まれる低輝度ピクセルの数が最大となったときの円Ｃ（４）の中心位置Ｐ１を探索する。そして、探索した位置Ｐ１を瞳孔中心の位置と特定する。
【００３７】
なお、円Ｃ（１）〜Ｃ（Ｎ）の半径は、例えば、ピクセルの大きさを基準に例えば１ピクセルから数ピクセル分だけ異なるように設定することが考えられる。また、瞳孔中心の検出精度は、円Ｃ（Ｎ−１）の半径と、円Ｃ（Ｎ）の半径との差が小さくなるほど向上する。
【００３８】
前記領域設定部３８は、図１３に示されるように、画像Ｐ１上に位置Ｐ１が原点となるＸＹ座標系を定義する。そして、画像Ｐ１上に位置Ｐ１を起点とし、Ｘ軸と１５度の角度をなす直線Ｌ１、Ｌ２とによって規定される三角形の領域Ｆ１と領域Ｆ２とを規定する。次に、図１４（Ａ）に示されるように、領域設定部３８は、領域Ｆ１を、Ｘ軸と直線Ｌ１とで規定される角を中心角とする複数の円弧によって区分することで、複数の円弧状の微小領域を設定する。また、領域Ｆ２を、Ｘ軸と直線Ｌ２とで規定される角を中心角とする複数の円弧によって区分するこで、複数の円弧状の微小領域を設定する。
【００３９】
図１４（Ｂ）には、位置ｘと、円弧状の微小領域に含まれるピクセルの輝度の平均値との関係を示す特性曲線ＳＬが示されている。前記虹彩パターン特定部３９は、領域Ｆ１又は領域Ｆ２に属する微小領域ごとに、微小領域に含まれるピクセルの輝度の平均値を算出する。そして、微小領域のＸ軸上の位置と対応する輝度の平均値との関係を表す特性曲線ＳＬを算出する。次に、この特性曲線ＳＬの変化度合いに基づいて、Ｘ軸と虹彩の外縁との交点のＸ座標Ａ、Ｄを求める。
【００４０】
交点のＸ座標Ａ、Ｄは、例えば、特性曲線ＳＬをＸ軸上の位置ｘで微分して得られた微分値と、所定の閾値とを比較することで特定することができる。図１４（Ｂ）の特性曲線ＳＬを参照するとわかるように、一般に、虹彩の領域と白目の境界では輝度の平均値の変化度合に連続性が見られる。また、虹彩の領域から白目の領域に変わる領域では、輝度の平均値の変化度合いは他の部分よりも大きくなる。この性質を利用することにより、特性曲線ＳＬの微分値を用いて、Ｘ軸と虹彩の外縁との交点のＸ座標Ａ、Ｄをほぼ正確に求めることができる。
【００４１】
そして、虹彩パターン特定部３９は、図１５を参照するとわかるように、画像Ｐ１上の位置Ｐ１を中心とする円Ｃ（４）と、例えば中心がＸ軸上に位置し、ＸＹ座標系における点（Ａ、０）と、点（Ｄ、０）とを通る円Ｃｑ（０）、すなわち、点（（Ａ＋Ｄ）／２、０）を中心Ｑ０とし、半径（Ｄ−Ａ）／２の円Ｃｑ（０）とで規定される領域に虹彩の画像が位置していると特定する。そして、特定した結果を照合装置５０へ通知する。
【００４２】
前記照合装置５０は、まず、虹彩パターン特定部３９によって特定された虹彩の画像に基づいて、比較対象となる対象者のコードを生成する。
【００４３】
図１５に示されるように、瞳孔の外縁にほぼ一致する円Ｃ（４）の中心Ｐ１と、虹彩の外縁にほぼ一致する円Ｃｑ（０）の中心Ｑ０は、一般的に一致しない。その理由は、人の左右の眼の視線は通常平行ではないため、対象者の正面から眼を撮影した場合には、撮像装置１０の光軸と視線とが平行とはならない。このため、球面状の虹彩は、撮像装置１０に対して斜めから撮影される。したがって、デジタル画像上では、虹彩の中心と瞳孔の中心とがオフセットしてしまうのである。
【００４４】
前記照合装置５０は、上述の事情を考慮して、図１６に示されるように、瞳孔の外縁にほぼ一致する円Ｃ（４）と、虹彩の外縁にほぼ一致する円Ｃｑ（０）とによって規定される領域を、７つの円Ｃｑ（１）〜円Ｃｑ（７）を用いて、８つの環状領域に区分する。以下、具体的に説明する。
【００４５】
まず、照合装置５０は、円Ｃ（４）の中心Ｐ１と、円Ｃｑ（０）の中心Ｑ０との距離ｄを計測する。そして、中心Ｑ０のＸ座標に距離ｄを８で除した値をそれぞれ加算していくことで、円Ｃｑ（１）〜円Ｃｑ（７）の中心Ｑ１〜中心Ｑ７を算出する。なお、中心Ｑ１〜中心Ｑ７の座標はそれぞれ、Ｑ１（（Ａ＋Ｄ）／２＋ｄ／８、０）、Ｑ２（（Ａ＋Ｄ）／２＋ｄ／４、０）、Ｑ３（（Ａ＋Ｄ）／２＋３ｄ／８、０）、Ｑ４（（Ａ＋Ｄ）／２＋ｄ／２、０）、Ｑ５（（Ａ＋Ｄ）／２＋５ｄ／８、０）、Ｑ６（（Ａ＋Ｄ）／２＋３ｄ／４、０）、Ｑ７（（Ａ＋Ｄ）／２＋７ｄ／８、０）と計算される。
【００４６】
次に、照合装置５０は、円Ｃｑ（０）の半径ｒ０から、円Ｃ（４）の半径ｒと円Ｃｑ（０）の半径ｒ０との差を８で除した値をそれぞれ減算していくことで、円Ｃｑ（１）〜円Ｃｑ（７）の半径ｒ１〜半径ｒ７を算出する。なお、半径ｒ１〜半径ｒ７は、それぞれｒ１：（ｒ０−（ｒ０−ｒ）／８）、ｒ２：（ｒ０−２・（ｒ０−ｒ）／８）、ｒ３：（ｒ０−３・（ｒ０−ｒ）／８）、ｒ４：（ｒ０−４・（ｒ０−ｒ）／８）、ｒ５：（ｒ０−５・（ｒ０−ｒ）／８）、ｒ６：（ｒ０−６・（ｒ０−ｒ）／８）、ｒ７：（ｒ０−７・（ｒ０−ｒ）／８）と計算される。
【００４７】
次に、照合装置５０は、上述のように算出した中心Ｑ１〜中心Ｑ７と、半径ｒ１〜半径ｒ７に関する算出結果に基づいて、図１６に示されるように、円Ｃｑ（０）と円Ｃ（４）とで規定される領域に、７つの円Ｃｑ（１）〜円Ｃｑ（７）を規定する。これにより、図１７を参照するとわかるように、画像Ｐ１に含まれる虹彩の画像が７つの円Ｃｑ（１）〜円Ｃｑ（７）によって、８つの環状領域Ａ１〜Ａ８に区分される。
【００４８】
次に、照合装置５０は、８つの環状領域Ａ１〜Ａ８それぞれを、例えば２５６の微小領域に区分する。具体的には、円Ｃ（４）、円Ｃｑ（１）〜円Ｃｑ（７）を、中心角が等しい２５６の円弧に分割するとともに、隣接する円同士の対応関係にある１組の円弧と、端点を結ぶ線分を規定していく。以下、図１８を参照しつつ説明する。
【００４９】
図１８は、円Ｃ（４）と円Ｃｑ（７）とによって規定された環状領域Ａ１を、２５６の微小領域に区分する様子を示す図である。図１８を参照するとわかるように、照合装置５０は、円Ｃ（４）と円Ｃｑ（７）を、それぞれの円とＸ軸との交点を基点として、中心角がα（３６０／２５６）の円弧にそれぞれ区分するとともに、対応関係にある円弧の端点を結ぶ線分を規定することで、環状領域Ａ１を、２５６個の微小領域Ａ１１〜Ａ１２５６に区分する。同様に、照合装置５０は、環状領域Ａ２〜Ａ８それぞれを、微小領域Ａ２１〜Ａ２２５６、微小領域Ａ３１〜Ａ３２５６、微小領域Ａ４１〜Ａ４２５６、微小領域Ａ５１〜Ａ５２５６、微小領域Ａ６１〜Ａ６２５６、微小領域Ａ７１〜Ａ７２５６、微小領域Ａ８１〜Ａ８２５６に区分する。
【００５０】
次に、照合装置５０は、環状領域Ａ１に属する微小領域Ａ１１〜Ａ１２５６ごとに、微小領域Ａ１ｉ（ｉ＝１、２、…、２５６）に含まれるピクセルの輝度の平均値ＡＶＧ１ｎを求め、この平均値を順に配列することによりコード１［ＡＶＧ１１、ＡＶＧ１２、…、ＡＶＧ１２５６］を生成する。同様に、照合装置５０は、環状領域Ａ２〜Ａ８ごとに、微小領域Ａ２ｉ〜Ａ８ｉに含まれるピクセルの輝度の平均値ＡＶＧ２ｉ〜ＡＶＧ８ｉを求め、これらの平均値を順に配列することによりコード２［ＡＶＧ２１、ＡＶＧ２２、…、ＡＶＧ２２５６］、コード３［ＡＶＧ３１、ＡＶＧ３２、…、ＡＶＧ３２５６］、コード４［ＡＶＧ４１、ＡＶＧ４２、…、ＡＶＧ４２５６］、コード５［ＡＶＧ５１、ＡＶＧ５２、…、ＡＶＧ５２５６］、コード６［ＡＶＧ６１、ＡＶＧ６２、…、ＡＶＧ６２５６］、コード７［ＡＶＧ７１、ＡＶＧ７２、…、ＡＶＧ７２５６］、コード８［ＡＶＧ８１、ＡＶＧ８２、…、ＡＶＧ８２５６］を生成する。以下、照合装置５０は、上述の８つのコード１〜８を１つの照合対象コード群として管理する。
【００５１】
照合装置５０には、予め上記画像処理装置３０での処理と同様の処理によって特定された虹彩の画像に基づき、かつ特定の個人情報と関連づけられた８つのコードからなる複数のコード群に関するデータが蓄積されている。照合装置５０は、上述の照合対象コード群と、予め蓄積されたコード群（以下、照合コード群という）それぞれとの照合を行う。そして、照合対象コード群に対する類似度合いが所定の値以上の照合コード群が特定された場合には、その結果と、照合コード群に関連づけられた個人情報を外部へ出力する。一方、対象コード群に対する類似度合いが所定の値以上の照合コード群が特定されなかった場合には、その結果を外部へ出力する。
【００５２】
以上説明したように、本第１の実施形態では、眼のデジタル画像Ｐから二値画像Ｐ２が形成され、二値画像Ｐ２を構成する低輝度ピクセルと、それぞれの低輝度ピクセルと所定の関係にある高輝度ピクセルを考慮して、瞳孔の中心を規定する基準ピクセルが決定される。具体的には、それぞれの低輝度ピクセルから所定の距離以内にある高輝度ピクセルをも考慮して、瞳孔の中心を規定する基準ピクセルが決定される。これにより、例えば低輝度ピクセルのみから瞳孔の中心を特定する場合に比べて、正確に瞳孔の中心が特定される。したがって、以後、この基準ピクセルに基づいて行われる虹彩の画像を特定するための処理の精度が向上し、結果的に虹彩の画像を精度よく特定することが可能となる。
【００５３】
また、本第１の実施形態では、基準ピクセルの位置に中心が一致し、半径の大きさが異なる２つの円がまずは規定される。そして、２つの円の面積の差に対する、それぞれの円内の低輝度ピクセルの個数の比の値の変化に基づいて、瞳孔の画像の外縁を規定する円が特定される。そして、この円を用いて瞳孔の中心位置が特定される。これにより、例えば、瞳孔を構成するピクセルのＸ軸方向の分布、或いはＹ軸方向の分布に基づいて瞳孔の中心位置を特定する場合に比べて、精度よく瞳孔の中心位置が特定される。したがって、以後、特定された瞳孔の中心位置に基づいて行われる虹彩の画像を特定するための処理の精度が向上し、結果的に虹彩の画像を精度よく特定することが可能となる。
【００５４】
また、本第１の実施形態では、精度良く虹彩の画像が特定されるので、この画像に基づく認証が精度よく行われる。
【００５５】
また、本第１の実施形態では、基準ピクセルＰＸ０の積算値ΣＶを用いて導出される式（１）と式（２）の結果に基づいて円Ｃ（Ｎ）の半径が予測される。したがって、瞳孔の外縁を規定する円を迅速に特定することができる。
【００５６】
《第２の実施形態》
次に、本発明の第２の実施形態を、図１９及び図２０を参照しつつ説明する。なお、第１の実施形態と同一又は同等の構成については、同等の符号を用いるとともに、その説明を省略又は簡略する。
【００５７】
本実施形態に係る生体認証装置２は、画像処理装置３０が、一般的なコンピュータ、又はワークステーションなどの装置と同様の構成によって実現されている点で、第１の実施形態に係る生体認証装置１と相違している。
【００５８】
図１９は、生体認証装置２の物理的な構成を示すブロック図である。図１９に示されるように、生体認証装置２は、撮像装置１０、コンピュータからなる画像処理装置３０、照合装置５０を備えている。
【００５９】
前記画像処理装置３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３０ａ、主記憶部３０ｂ、補助記憶部３０ｃ、表示部３０ｄ、入力部３０ｅ、インターフェイス部３０ｆ、及び上記各部を相互に接続するシステムバス３０ｇを含んで構成されている。
【００６０】
ＣＰＵ３０ａは、補助記憶部３０ｃに記憶されているプログラムに従って、撮像装置１０によって撮像された画像Ｐに対して、後述する画像処理を実行する。
【００６１】
主記憶部３０ｂは、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を含んで構成され、ＣＰＵ３０ａの作業領域として用いられる。
【００６２】
補助記憶部３０ｃは、ＲＯＭ（Read Only Memory）、磁気ディスク、半導体メモリ等の不揮発性メモリを含んで構成されている。この補助記憶部３０ｃは、ＣＰＵ３０ａが実行するプログラム、及び各種パラメータなどを記憶している。また、ＣＰＵ３０ａによる処理結果などを含む情報を記憶する。
【００６３】
表示部３０ｄは、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）またはＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などを含んで構成され、ＣＰＵ３０ａの処理結果を表示する。本実施形態では、デジタル画像Ｐに対する処理が実行されるごとに、その処理結果としての二値画像Ｐ２、画像Ｐ３などが表示される。
【００６４】
入力部３０ｅは、キーボードやマウス等のポインティングデバイスを含んで構成されている。オペレータの指示は、この入力部３０ｅを介して入力され、システムバス３０ｇを経由してＣＰＵ３０ａに通知される。
【００６５】
インターフェイス部３０ｆは、シリアルインターフェイスまたはＬＡＮ（Local Area Network）インターフェイス等を含んで構成されている。撮像装置１０、及び照合装置５０は、インターフェイス部３０ｆを介してシステムバス３０ｇに接続される。
【００６６】
図２０のフローチャートは、画像処理装置３０のＣＰＵ３０ａによって実行されるプログラムの一連の処理アルゴリズムに対応している。以下、図２０を参照しつつ、画像処理装置３０における画像処理について説明する。なお、この画像処理は、ＣＰＵ３０ａが、補助記憶部３０ｃから読み出したプログラムに従って、主記憶部３０ｂ、補助記憶部３０ｃ、表示部３０ｄ、インターフェイス部３０ｆを統括的に制御することにより実現される。
【００６７】
まず、最初のステップＳ１０１では、ＣＰＵ３０ａは、撮像装置１０によって撮像されたデジタル画像Ｐを構成する複数のピクセルの中から、輝度が所定値以下の低輝度ピクセルを抽出する。具体的には、デジタル画像Ｐを、所定の閾値を用いて画像変換することにより得られた二値画像Ｐ２の中から低輝度ピクセルを抽出する。
【００６８】
次のステップＳ１０２では、ＣＰＵ３０ａは、抽出された低輝度ピクセルを順次選択し、選択した低輝度ピクセルから所定の距離以内にある複数のピクセルそれぞれに、例えば値１を付与する。
【００６９】
次のステップＳ１０３では、ＣＰＵ３０ａは、付与された値の積算値が最も大きいピクセルを、基準ピクセルＰＸ０に設定する。図９に示されるように、基準ピクセルＰＸ０の位置は、画像Ｐ１に示される目の瞳孔の中心とほぼ一致する。
【００７０】
次のステップＳ１０４では、ＣＰＵ３０ａは、基準ピクセルＰＸ０を中心とする円Ｃ（１）と、円Ｃ（１）の半径よりも大きい半径を有する円Ｃ（２）を設定する。
【００７１】
次のステップＳ１０５では、ＣＰＵ３０ａは、円Ｃ（１），Ｃ（２）それぞれの面積Ｓ１，Ｓ２と、円Ｃ（１），Ｃ（２）それぞれの内側にある低輝度ピクセルの個数Ｎ１、Ｎ２を演算する。そして、円Ｃ（１）及び円Ｃ（２）の面積の差（Ｓ２−Ｓ１）に対する、それぞれの円内の低輝度ピクセルの個数（Ｎ２−Ｎ１）の比Ｒ１（（Ｎ２−Ｎ１）／（Ｓ２−Ｓ１））を算出する。
【００７２】
次のステップＳ１０６では、ＣＰＵ３０ａは、比Ｒ１の値が、所定の値以上であるか否かを判定する。そして、ステップＳ１０６での判定が肯定された場合には、ステップＳ１０４に戻る。
【００７３】
この場合、ＣＰＵ３０ａは、新たに円Ｃ（２）の半径より大きい半径を有する円Ｃ（３）を設定する（ステップＳ１０４）。そして、円Ｃ（２），Ｃ（３）それぞれの面積Ｓ２，Ｓ３と、円Ｃ（２），Ｃ（３）それぞれの内側にある低輝度ピクセルの個数Ｎ２、Ｎ３を演算する。そして、円Ｃ（２）及び円Ｃ（３）の面積の差（Ｓ３−Ｓ２）に対する、それぞれの円内の低輝度ピクセルの個数（Ｎ３−Ｎ２）の比Ｒ２（（Ｎ３−Ｎ２）／（Ｓ３−Ｓ２））を算出する（ステップＳ１０５）。以下、ステップＳ１０６での判定が否定されるまで、ステップＳ１０４〜ステップＳ１０６までの処理が繰り返される。
【００７４】
一方、ステップ１０６での判定が否定された場合には、次のステップＳ１０７に移行する。なお、ステップＳ１０６での判定が否定される場合とは、比Ｒの値が、所定の値より小さい場合である。例えば、図１１に示されるように、ピクセル群ＰＧ１，ＰＧ２によって規定される領域からはみ出た状態の円Ｃ（４）が設定された場合は、ステップＳ１０６での判定が否定される。
【００７５】
次のステップＳ１０７では、ＣＰＵ３０ａは、円Ｃ（４）を基準ピクセルＰＸ０を基準位置として移動させながら、円Ｃ（４）に含まれる低輝度ピクセルの数が最大となったときの円Ｃ（４）の中心位置Ｐ１を探索する。そして、探索した位置Ｐ１を瞳孔中心の位置と特定する。
【００７６】
次のステップＳ１０８では、ＣＰＵ３０ａは、画像Ｐ１上に位置Ｐ１が原点となるＸＹ座標系を定義する。そして、画像Ｐ１上に位置Ｐ１を起点とし、Ｘ軸と１５度の角度をなす直線Ｌ１、Ｌ２とによって規定される三角形の領域Ｆ１と領域Ｆ２とを規定する。次に、図１４（Ａ）に示されるように、ＣＰＵ３０ａは、領域Ｆ１を、Ｘ軸と直線Ｌ１とで規定される角を中心角とする複数の円弧によって区分することで、複数の円弧状の微小領域を設定する。また、領域Ｆ２を、Ｘ軸と直線Ｌ２とで規定される角を中心角とする複数の円弧によって区分することで、複数の円弧状の微小領域を設定する。
【００７７】
次のステップＳ１０９では、ＣＰＵ３０ａは、領域Ｆ１又は領域Ｆ２に属する微小領域ごとに、微小領域に含まれるピクセルの輝度の平均値を算出する。そして、微小領域のＸ軸上の位置と対応する輝度の平均値との関係を表す特性曲線ＳＬを算出する。
【００７８】
次のステップＳ１１０では、ＣＰＵ３０ａは、この特性曲線ＳＬの変化度合いに基づいて、Ｘ軸と虹彩の外縁との交点のＸ座標Ａ及びＤを求める。そして、図１５を参照するとわかるように、画像Ｐ１上の円Ｃ（４）と、円Ｃｑ（０）とで規定される領域に虹彩の画像が位置していると特定する。
【００７９】
次のステップＳ１１１では、ＣＰＵ３０ａは、ステップＳ１１０における処理結果を含む情報を照合装置５０へ出力し、一連の処理を終了する。
【００８０】
一方、前記照合装置５０は、画像処理装置３０によって特定された虹彩の画像を８つの環状領域Ａ１〜Ａ８に区分する。そして、さらに環状領域Ａ１〜Ａ８それぞれを２５６の微小領域に区分する。
【００８１】
次に、照合装置５０は、環状領域Ａ１〜Ａ８ごとに、微小領域Ａ１ｉ〜Ａ８ｉに含まれるピクセルの輝度の平均値ＡＶＧ１ｉ〜ＡＶＧ８ｉを求め、これらの平均値が順に配列されたコード１〜８からなる照合対象コード群を生成する。
【００８２】
次に、照合装置５０は、予め取得していた特定の個人情報と関連づけられた８つのコードからなる複数のコード群それぞれと、照合対象コード群との照合を行う。そして、照合対象コード群に対する類似度合いが所定の値以上の照合コード群が特定された場合には、その結果と、照合コード群に関連づけられた個人情報を外部へ出力する。一方、対象コード群に対する類似度合いが所定の値以上の照合コード群が特定されなかった場合には、その結果を外部へ出力する。
【００８３】
以上説明したように、本第２の実施形態では、眼のデジタル画像Ｐから二値画像Ｐ２が形成され、二値画像Ｐ２を構成する低輝度ピクセルと、それぞれの低輝度ピクセルと所定の関係にある高輝度ピクセルを考慮して、瞳孔の中心を規定する基準ピクセルが決定される。具体的には、それぞれの低輝度ピクセルから所定の距離以内にある高輝度ピクセルをも考慮して、瞳孔の中心を規定する基準ピクセルが決定される。これにより、例えば低輝度ピクセルのみから瞳孔の中心を特定する場合に比べて、正確に瞳孔の中心が特定される。したがって、以後、この基準ピクセルに基づいて行われる虹彩の画像を特定するための処理の精度が向上し、結果的に虹彩の画像を精度よく特定することが可能となる。
【００８４】
また、本第２の実施形態では、基準ピクセルの位置に中心が一致し、半径の大きさが異なる２つの円がまずは規定される。そして、２つの円の面積の差に対する、それぞれの円内の低輝度ピクセルの個数の比の値の変化に基づいて、瞳孔の画像の外縁を規定する円が特定される。そして、この円を用いて瞳孔の中心位置が特定される。これにより、例えば、瞳孔を構成するピクセルのＸ軸方向の分布、或いはＹ軸方向の分布に基づいて瞳孔の中心位置を特定する場合に比べて、精度よく瞳孔の中心位置が特定される。したがって、以後、特定された瞳孔の中心位置に基づいて行われる虹彩の画像を特定するための処理の精度が向上し、結果的に虹彩の画像を精度よく特定することが可能となる。
【００８５】
また、本第２の実施形態では、精度良く虹彩の画像が特定されるので、この画像に基づく認証が精度よく行われる。
【００８６】
《第３の実施形態》
次に、本発明の第３の実施形態を、図２１及び図２２を参照しつつ説明する。なお、第１の実施形態、及び第２の実施形態と同一又は同等の構成については、同等の符号を用いるとともに、その説明を省略又は簡略する。
【００８７】
本実施形態に係る生体認証装置は、ＣＰＵ３０ａが、瞳孔の画像の品質を判定する点で、第２の実施形態と相違している。
【００８８】
図２１のフローチャートは、第３の実施形態に係る画像処理装置３０を構成するＣＰＵ３０ａによって実行されるプログラムの一連の処理アルゴリズムに対応している。
【００８９】
ＣＰＵ３０ａは、ステップＳ１０５において、円Ｃを設定するとともに、円Ｃに含まれるピクセルの個数に対する低輝度ピクセルの個数の割合（飽和度）を算出し、主記憶部３０ｂに記憶させる。そして、ステップＳ１０７の処理が終了した後に、瞳孔の画像の品質を判定する（ステップＳ１２０）
【００９０】
このステップＳ１２０では、ＣＰＵ３０ａは、主記憶部３０ｂに記憶させた飽和度に関する情報に基づいて、図２２（Ａ）に示される曲線Ｓ１を算出する。この曲線Ｓ１は、円Ｃの半径と飽和度との関係を示す曲線である。そして、この曲線Ｓ１に対して｛１、１、０、−１、−１｝のフィルタを用いた演算を行って、図２２（Ｂ）に示される曲線Ｓ２を算出する。具体的には、ＣＰＵ３０ａは、座標ｒから１ピクセル分離れた位置における飽和度の差と、２ピクセル分離れた位置における飽和度の差とを加算することにより、位置ｒにおける判定値を順次算出する。
【００９１】
そして、ＣＰＵ３０ａは、基準値ＶＪ以上の値の判定値を得た場合（ステップＳ１２０：Ｙｅｓ）には、次のステップＳ１０８以降の処理を行う。一方、基準値ＶＪ以上の判定値が得られなかった場合（ステップＳ１２０：Ｎｏ）には、二値画像を生成するために用いる閾値を変更し（ステップＳ１２１）、ステップＳ１０１の処理を再度実行する。ＣＰＵ３０ａは、以降ステップＳ１２０における判定結果が肯定されるまで、ステップＳ１０１〜ステップＳ１２１までの処理を繰り返す。
【００９２】
以上説明したように、本第３の実施形態では、瞳孔の中心位置が決定された後に、瞳孔の画像の品質が判定される（ステップＳ１２０）。このため、信頼性の低い瞳孔の中心位置に基づいて、ステップＳ１０８〜ステップＳ１１１の処理が行われることが回避され、結果的に認証精度を向上させることができる。
【００９３】
なお、ステップＳ１２０の処理が所定の回数実行されたにもかかわらず、判定値が基準値を上回らなかった場合には、ＣＰＵ３０ａは、最も値が大きい判定値に対応する半径ｒの値を、瞳孔の画像の外縁に一致する円と判断し、この円を用いて、瞳孔の中心位置を探索することとしてもよい。
【００９４】
また、本実施形態では、曲線Ｓ１に対するフィルタを用いた演算結果を用いた品質判定を行ったが、例えば曲線Ｓ１の微分値を用いて品質判定を行ってもよい。
【００９５】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態によって限定されるものではない。
【００９６】
例えば、上記各実施形態では、付与された値の積算値が最も大きいピクセルを、基準ピクセルＰＸ０に設定したが、これに限らず、付与された値の積算値が所定の値以上の複数のピクセルからの距離の総和が最も小さくなる位置に対応するピクセルを基準ピクセルと決定してもよい。
【００９７】
また、上記各実施形態では、選択した低輝度ピクセルから所定の距離以内にある複数のピクセルそれぞれに値１を付与したが、これに限らず、選択したピクセルに最も大きい値を付与し、その他のピクセルに関しては、選択されたピクセルから離れるにつれて小さくなるように値を付与してもよい。また、付与部３２は、値１を付与するのではなくて、直接ピクセルに対して輝度を付与してもよい。これにより、ピクセルそれぞれの積算値が、そのままピクセルそれぞれの輝度となる。
【００９８】
また、上記各実施形態では、図１４（Ａ）に示されるように、Ｘ軸と直線Ｌ１とで規定された領域Ｆ１と、Ｘ軸と直線Ｌ２とで規定された領域Ｆ２に基づいて特性曲線ＳＬを算出したが、例えば、図２３に示されるように、Ｘ軸と１０〜１５度の角度をなす直線Ｌ３及びＬ４を含むように規定してもよい。この場合には、例えば、上眼瞼の睫の画像がＸ軸の下方にある虹彩の画像に混在する場合にも、精度よく特性曲線ＳＬを算出することができる。
【００９９】
また、上記各実施形態では、環状領域Ａ１〜Ａ８を区分することにより２５６の微小領域を設定したが、これに限らず、隣接する円同士の対応関係にある１組の円弧の端点を結んで形成される四角形の領域を、それぞれの環状領域Ａ１〜Ａ８に沿って設定してもよい。
【０１００】
また、上記各実施形態では、画像処理装置３０は、デジタル画像Ｐを二値画像Ｐ２に変換することにより、低輝度ピクセルを抽出したがこれに限らず、デジタル画像Ｐを構成するピクセルの輝度から直接低輝度ピクセルを抽出してもよい。
【０１０１】
なお、上記実施形態に係る画像処理装置３０の機能は、専用のハードウェアによっても、また、通常のコンピュータシステムによっても実現することができる。
【０１０２】
また、第２の実施形態において画像処理装置３０の補助記憶部３０ｃに記憶されているプログラムは、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read-Only Memory）、ＤＶＤ（Digital
Versatile Disk）、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布し、そのプログラムをコンピュータにインストールすることにより、上述の処理を実行する装置を構成することとしてもよい。
【０１０３】
また、プログラムをインターネット等の通信ネットワーク上の所定のサーバ装置が有するディスク装置等に格納しておき、例えば、搬送波に重畳させて、コンピュータにダウンロード等するようにしてもよい。
【０１０４】
また、プログラムは、通信ネットワークを介して転送しながら起動実行することとしてもよい。
【０１０５】
また、プログラムは、全部又は一部をサーバ装置上で実行させ、その処理に関する情報を通信ネットワークを介して送受信しながら、上述の画像処理を実行することとしてもよい。
【０１０６】
なお、上述の機能を、ＯＳ（Operating System）が分担して実現する場合又はＯＳとアプリケーションとの協働により実現する場合等には、ＯＳ以外の部分のみを媒体に格納して配布してもよく、また、コンピュータにダウンロード等してもよい。
【０１０７】
なお、本発明は、本発明の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施形態は、本発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。つまり、本発明の範囲は、実施形態ではなく、特許請求の範囲によって示される。そして、特許請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、本発明の範囲内とみなされる。
【産業上の利用可能性】
【０１０８】
本発明の画像処理装置、画像処理方法、及びプログラムは、眼の画像に含まれる虹彩の画像を特定するのに適している。また、本発明の生体認証装置は、虹彩のパターンを用いて認証を行うのに適している。
【符号の説明】
【０１０９】
１，２  生体認証装置
１０  撮像装置
３０  画像処理装置
３０ａ  ＣＰＵ
３０ｂ  主記憶部
３０ｃ  補助記憶部
３０ｄ  表示部
３０ｅ  入力部
３０ｆ  インターフェイス部
３０ｇ  システムバス
３１  低輝度ピクセル抽出部
３２  付与部
３３  基準ピクセル設定部
３４  円設定部
３５  演算部
３６  判定部
３７  瞳孔中心位置特定部
３８  領域設定部
３９  虹彩パターン特定部
４０  精度判定部
５０  照合装置
Ｐ  デジタル画像
Ｐ１  画像
Ｐ２  二値画像
Ｐ３  画像
ＰＸ  ピクセル
ＰＸ０  基準ピクセル
ＰＧ１  低輝度ピクセル群
ＰＧ２  高輝度ピクセル群
Ｆ１、Ｆ２  領域
Ａ１〜Ａ８  環状領域
Ｃ、Ｃｑ  円
【図１】
2010170345.tif 000003
【図３】
2010170345.tif 000004
【図４】
2010170345.tif 000005
【図５】
2010170345.tif 000006
【図６】
2010170345.tif 000007
【図７】
2010170345.tif 000008
【図１０】
2010170345.tif 000009
【図１１】
2010170345.tif 000010
【図１２】
2010170345.tif 000011
【図１３】
2010170345.tif 000012
【図１４】
2010170345.tif 000013
【図１５】
2010170345.tif 000014
【図１６】
2010170345.tif 000015
【図１７】
2010170345.tif 000016
【図１８】
2010170345.tif 000017
【図１９】
2010170345.tif 000018
【図２０】
2010170345.tif 000019
【図２１】
2010170345.tif 000020
【図２２】
2010170345.tif 000021
【図２３】
2010170345.tif 000022
【図２】
2010170345.tif 000023
【図８】
2010170345.tif 000024
【図９】
2010170345.tif 000025