(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラが撮影した被識別者の画像からアイリス認識部及び顔貌認識部が特徴抽出してアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンを取得すると共に、そのアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンを予め登録されているアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンと照合してそれぞれの類似度を求め、
類似度結合部によりこのアイリスパタ−ンの類似度と顔貌パタ−ンの類似度を結合して、その結合結果に基づいて被識別者の画像から得たアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンが照合に用いたアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンと同一人物のものか否かを総合判定部で判定することを特徴とする個人識別装置。
【請求項２】
請求項１記載の個人識別装置において、
人物を撮影するカメラと、
このカメラが撮影した画像からアイリスを切り出す前処理部、この前処理部によって切り出されたアイリスの特徴を抽出してアイリスパターンを得る特徴抽出部、登録時にこの特徴抽出部により得られたアイリスパターンを登録する照合辞書部、及び識別時に特徴抽出部により得られたアイリスパターンを前記照合辞書部に登録されているアイリスパターンと照合して類似度を求める照合部を有するアイリス認識部と、
前記カメラが撮影した画像から顔の輪郭及び特徴を示す領域とその相対関係等を検出する前処理部、この前処理部で検出された顔貌の特徴を抽出して顔貌パタ−ンを得る特徴抽出部、登録時にこの特徴抽出部により得られた顔貌パターンを登録する照合辞書部、及び識別時に特徴抽出部により得られた顔貌パターンを前記照合辞書部に登録されている顔貌と照合して類似度を求める照合部を有する顔貌認識部と、
前記アイリス認識部及び顔貌認識部のそれぞれの照合部から送られてくるアイリスパターンの類似度と顔貌パタ−ンの類似度を結合する類似度結合部と、
この類似度結合部から送られてくる結合結果に基づいて被識別者の画像から得たアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンが照合に用いたアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンと同一人物のものか否かを判定する総合判定部を備えたことを特徴とする個人識別装置。
【請求項３】
カメラが撮影した被識別者の画像からアイリス認識部及び顔貌認識部が特徴抽出してアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンを取得すると共に、そのアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンを予め登録されているアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンと照合してそれぞれの類似度を求め、
アイリスパタ−ンの類似度により被識別者の画像から得たアイリスパタ−ンが照合に用いたアイリスパタ−ン同一人物のものか否かを総合判定部で判定し、
同一人物のものでない場合、類似度結合部によりアイリスパタ−ンの類似度と顔貌パタ−ンの類似度を結合して、その結合結果に基づいて被識別者の画像から得たアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンが照合に用いたアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンと同一人物のものか否かを総合判定部で判定することを特徴とする個人識別装置。
【請求項４】
請求項３記載の個人識別装置において、
人物を撮影するカメラと、
このカメラが撮影した画像からアイリスを切り出す前処理部、この前処理部によって切り出されたアイリスの特徴を抽出してアイリスパターンを得る特徴抽出部、登録時にこの特徴抽出部により得られたアイリスパターンを登録する照合辞書部、及び識別時に特徴抽出部により得られたアイリスパターンを前記照合辞書部に登録されているアイリスパターンと照合して類似度を求める照合部を有するアイリス認識部と、
前記カメラが撮影した画像から顔の輪郭及び特徴を示す領域とその相対関係等を検出する前処理部、この前処理部で検出された顔貌の特徴を抽出して顔貌パタ−ンを得る特徴抽出部、登録時にこの特徴抽出部により得られた顔貌パターンを登録する照合辞書部、及び識別時に特徴抽出部により得られた顔貌パターンを前記照合辞書部に登録されている顔貌パターンと照合して類似度を求める照合部を有する顔貌認識部と、
前記アイリス認識部及び顔貌認識部のそれぞれの照合部から総合判定部を介して送られてくるアイリスパターンの類似度と顔貌パタ−ンの類似度を結合する類似度結合部と、
前記アイリス認識部の照合部から送られてくるアイリスパタ−ンの類似度により被識別者の画像から得たアイリスパタ−ンが照合に用いたアイリスパタ−ン同一人物のものか否かを判定し、
同一人物のものでない場合、前記アイリスパタ−ンの類似度と前記顔貌認識部の照合部から送られてくる顔貌パタ−ンの類似度を前記類似度結合部により結合させ、その結合結果に基づいて被識別者の画像から得たアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンが照合に用いたアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンと同一人物のものか否かを判定する総合判定部を備えたことを特徴とする個人識別装置。
【請求項５】
請求項１または請求項３記載の個人識別装置において、
アイリスパターンの類似度と顔貌パターンの類似度とを、
Ｔ＝ｋ＊ＲＩ  ＋（１−ｋ）＊Ｒｆ  
Ｔ：総合類似度
ＲＩ  ：アイリスによる類似度
Ｒｆ  ：顔貌による類似度
ｋ：定数（１＞ｋ）
という式により、結合することを特徴とする個人識別装置。
【請求項６】
カメラが撮影した被識別者の画像からアイリス認識部及び顔貌認識部が特徴抽出して得たアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンを特徴結合部が結合して特徴パタ−ンを作り、
この特徴パタ−ンを照合部が予め登録されている特徴パタ−ンと照合して類似度を求め、
その類似度に基づいて被識別者の画像から得た特徴パタ−ンが照合に用いた特徴パタ−ンと同一人物のものか否かを総合判定部で判定することを特徴とする個人識別装置。
【請求項７】
請求項６記載の個人識別装置において、
人物を撮影するカメラと、
このカメラが撮影した画像からアイリスを切り出す前処理部、及びこの前処理部によって切り出されたアイリスの特徴を抽出してアイリスパターンを得る特徴抽出部を有するアイリス認識部と、
前記カメラが撮影した画像から顔の輪郭及び特徴を示す領域とその相対関係等を検出する前処理部、及びこの前処理部で検出された顔貌の特徴を抽出して顔貌パタ−ンを得る特徴抽出部を有する顔貌認識部と、
前記アイリス認識部及び顔貌認識部のそれぞれの特徴抽出部から送られてくるアイリスパターンと顔貌パタ−ンを結合して特徴パタ−ンを作る特徴結合部と、
登録時のこの特徴結合部で作られた特徴パタ−ンを登録する照合辞書部と、
識別時に前記特徴結合部から送られてくる特徴パタ−ンを前記照合辞書部に登録されている特徴パタ−ンと結合してと照合して類似度を求める照合部と、
この照合部から送られてくる類似度に基づいて被識別者の画像から得た特徴パタ−ンが照合に用いた特徴パタ−ンと同一人物のものか否かを判定する総合判定部を備えたことを特徴とする個人識別装置。
【請求項８】
請求項６記載の個人識別装置において、
特徴結合部はアイリスパターンと顔貌パタ−ンをベクトルで結合することを特徴とする個人識別装置。
【請求項９】
請求項２、請求項４、または請求項７記載の個人識別装置において、
人物を撮影するカメラを１台とし、このカメラの出力を、アイリス認識部と顔貌認識部の両方に分配するカメラ出力分配部を備えたことを特徴とする個人識別装置。
【請求項１０】
請求項２、請求項４、または請求項７記載の個人識別装置において、
アイリス用カメラと顔貌用カメラを備え
アイリス用カメラで撮影した画像をアイリス認識部に送り、
顔貌用カメラで撮影した画像を顔貌認識部に送ることを特徴とする個人識別装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、人間の生態的特徴、特に眼球のアイリスを利用して個人を識別する個人識別装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
金融機関で自動取引装置により取引操作を行う場合、あるいはコンピュータ等により秘守性のあるデータにアクセスする場合、更には特定の人間のみが入れる施設等への入場の際等に、その資格の有無をチェックするための個人識別が行われる。
【０００３】
この個人識別の技術として、現在種々のものが考えられ、あるいは実施されているが、その１つとして人間の眼球の一部であるアイリスを利用して個人を識別する技術がある。
このアイリスは幼児期に完成され、一生を通じて殆ど変化せず、また太る、痩せるという体格の変化の影響も受けにくいという特徴があるので、識別精度が高く、そのため将来的に多方面での応用が期待されている。
【０００４】
図１２はアイリスを利用した従来の一般的な個人識別装置を示す機能ブロック図である。
図において１は映像入力を行うカメラ（ビデオカメラ）、２はこのカメラ１で撮影された画像からアイリスを切り出す処理すなわち前処理を行う前処理部、３はこの前処理部２によって切り出されたアイリスの特徴を抽出してそのパターンをコード化する特徴抽出部で、４はこの特徴抽出部３から送られてくるアイリスパターンを照合辞書部５に登録してあるアイリスパターンとを照合して両者の間の類似度を求める照合部であり、ここで照合辞書部５には予め複数の人数分のアイリスパターンが貯えられている。
【０００５】
６は照合部４によって算出された類似度から両アイリスパターンが同一人物のものか否かを判定する判定部である。
この構成において、前処理部２，特徴抽出部３，照合部４，及び判定部６は、マイクロプロセッサや専用演算ハードウェアによって構成されるのが一般的であり、また照合辞書部５は、半導体メモリや磁気ディスク等で構成されるのが一般的である。
【０００６】
次に、上述した構成の作用について説明する。
図１３はアイリスパターンの登録モード時の処理手順を示すフローチャートであり、図１４はアイリスパターンの識別モードの処理手順を示すフローチャートである。
まず、図１３の登録モードについてＳで示したステップに従って説明する。
【０００７】
登録すべき者の上半身の映像がカメラ１により撮影される。つまり映像入力される（Ｓ１）。
次に、撮影された画像が前処理部２に送られて、この前処理部２で被識別者の画像から頭部の切り出し（頭部の位置の割り出し）が行われ（Ｓ２）、更に、この頭部の画像から目の切り出し（目の位置の割り出し）（Ｓ３）、そしてこの目の画像からアイリスを切り出す（アイリスの位置の割り出し）処理が順次前処理部２で行われる（Ｓ４）。
【０００８】
この切り出されたアイリスの画像が特徴抽出部３に送られ、特徴抽出部３で照合に必要な特徴が抽出される（Ｓ５）。
具体的には、アイリスを必要な分析帯に分割したり、ガボールフィルタ等によりアイリスの濃度変化を抽出する等の特徴抽出が行われる。
そして、抽出されたアイリスの特徴は特徴抽出部３で正規化され（Ｓ６）、２値データとしてコード化されて（Ｓ７）、最終的に２５６バイト程度のアイリスコードがアイリスパターンとして生成される。
【０００９】
このようにして生成されたアイリスパターンは、登録者名，ＩＤ番号，及び日付等の必要なデータが付加され、照合辞書部５に登録される（Ｓ８）。
次に、図１４の識別モードについて同じくＳで示したステップに従って説明する。
尚、このモードにおいて前記にように照合辞書部５に複数の人のアイリスパターンが登録されているものとする。
【００１０】
まず、被識別者の映像入力（Ｓ１）、頭部の切り出し（Ｓ２）、目の切り出し（Ｓ３）、及びアイリスの切り出し（Ｓ４）の各処理が前記登録時の場合と同様に前処理部２で順に行われた後、アイリスの特徴抽出（Ｓ５）、正規化（Ｓ６）、及びコード化（Ｓ７）の各処理が前記登録時の場合と同様に特徴抽出部３で行われてアイリスパターンが生成される。
【００１１】
生成されたアイリスパターンは照合部４に送られ、照合部４ではこの特徴抽出部３から送られてきたアイリスパターンと照合辞書部５に登録されているアイリスパターンを照合（マッチング）演算し、類似度を求める（Ｓ８）。
この場合の照合演算では、ハミング距離などの距離値が類似度の尺度としてよく用いられる。
【００１２】
この照合部４での照合により選択されたアイリスパターンの類似度（距離値）は判定部６に転送され、判定部６では送られてきた類似度を、実験や統計的手法によって予め求めた１つあるいは複数のしきい値と比較し、被識別者の画像から得られたアイリスパターンが、照合辞書部５の中の照合したアイリスパターンと同一人物のものかどうかの判定を行う（Ｓ９）。
【００１３】
尚、この識別モードにおける照合処理では、照合用として照合辞書５に登録されているどの（誰の）コードを用いるか、あるいはいくつの（何人の）パターンを用いるかは、自由に選択できるようになっており、システムの仕様によって決定されるが、大別して次の２種類の形態が採用されている。
その１つは、被識別者の画像から得られたアイリスパターンに対して、照合辞書部５に登録されているアイリスパターンのうちの照合すべきパターンが判っている場合つまり１対１の照合であり、別の１つは、照合辞書部５に登録されているアイリスパターンのうちの照合すべきパターンが判らず、登録されている複数人のアイリスパターンの中から、最も確からしいアイリスパターンを選択する場合つまり１対ｎの照合である。
【００１４】
１対１の照合の場合には、照合部４は、１つのアイリスパターンを用い類似度を算出し、その算出結果を判定部６に対して出力する。
この場合の判定では、類似度を１つあるいは複数のしきい値と比較し、被識別者の画像から得られたアイリスパターンが、照合したアイリスパターンとが同一人物のものであるか否かの識別を行う。
【００１５】
１対ｎの照合の場合には、照合部４は照合辞書部５の中の複数のアイリスパターンを照合して照合演算を行い、その第１位あるいは上位ｍ位（ｍは任意の値）の類似度を判定部６に送出する。
この場合、判定部６は、第１位あるいは上位ｍ位の類似度を１つあるいは複数のしきい値によって判定し、被識別者の画像から得られたアイリスパターンが、照合したどのアイリスパターンに最も類似しているか、あるいは充分に類似していないか等を調べて、被識別者の画像から得られたアイリスパターンと照合したアイリスパターンとが同一人物のものであるか否かの識別を行う。
【００１６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述したアイリス利用の個人識別装置では認識装置では、被識別者が撮影時にまばたきをしたり、髪の毛が目にかかる等のことによる映像の不安定さ、あるいは周囲の照明条件による映像取得の不安定さ等により、正確なアイリスのデータが得られない場合、確実な識別が困難になり、識別率が下がるという問題があった。
【００１７】
このような問題を解決する上で、映像の安定化を得るために、被識別者に無理な姿勢を強いたり、周囲の照明条件に厳しい制限を加えたりすることは、ヒューマンインタフェース上好ましくなく、更に単純に認識率を上げるために、画素数の多いカメラを使うと、処理量の増加、装置の大型化、高価格化、消費電力の増加などが避けられなくなり、現実的でないものとなる。
【００１８】
従って、本願発明の課題は、被識別者に無理な姿勢を強いたり、周囲の照明条件に厳しい制限を加えたりすることなく、かつ画素数の多いカメラを使用することなく、確実な識別が可能で、高い識別率が得られる個人識別装置を実現することである。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
そのため、本発明は、カメラが撮影した被識別者の画像からアイリス認識部及び顔貌認識部が特徴抽出してアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンを取得すると共に、そのアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンを予め登録されているアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンと照合してそれぞれの類似度を求め、類似度結合部によりこのアイリスパタ−ンの類似度と顔貌パタ−ンの類似度を結合して、その結合結果に基づいて被識別者の画像から得たアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンが照合に用いたアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンと同一人物のものか否かを総合判定部で判定することを特徴とする。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下に図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
図１は本発明による個人識別装置の第１の実施の形態の構成を示すブロック図である。
この識別装置は、人物の撮影を行うカメラ１、カメラ出力分配部１１、アイリス認識部１２、顔貌認識部１３、類似度結合部１４、及び総合判定部１５により構成されている。
【００２１】
ここで、カメラ出力分配部１１はカメラ１からの出力を受け、その出力をアイリス認識部１２と顔貌認識部１３にそれぞれ送出する。
アイリス認識部１２は、前処理部２、特徴抽出部３、照合部４、及び照合辞書部５から成り、また顔貌認識部１３も、前処理部７、特徴抽出部８、照合部９、及び照合辞書部１０によって構成されている。
【００２２】
アイリス認識部１２における２〜４の各部は図１３に示した構成要素と同一のもので、顔貌認識部１３の７〜１０の各部は２〜５のものに相当する。
一方、類似度結合部１４は、アイリス認識部１２の照合部４及び顔貌認識部１３の照合部１０からそれぞれの類似度を受け、総合類似度を算出して総合判定部６に送出するもので、総合判定部１５は、類似度結合部１４から送られてくる総合類似度から被識別者がアイリス認識部１２の照合辞書部５及び顔貌認識部１３の照合辞書部１０に登録されている人物かどうかを判定してその判定結果を出力する。
【００２３】
次に、このような構成による装置の作用について説明する。
この装置は、登録モードと識別モードの２つのモードで動作するもので、図２は登録モードのフローチャートであり、図３は識別モードのフローチャートである。
まず、図２の登録モードについて、Ｓで示したステップに従って説明する。
【００２４】
登録すべき者（登録者）の上半身の映像がカメラ１により撮影される。つまり映像入力される（Ｓ１）。
このカメラ１の出力はカメラ出力分配部１に送られ、このカメラ出力分配部１によりカメラ１で撮影された画像がアイリス認識部１２及び顔貌認識部１３のそれぞれの前処理部２及び７に分配される（Ｓ２）。
【００２５】
アイリス認識部１２では、頭部の切り出し（Ｓ３）、目の切り出し（Ｓ４）、アイリスの切り出し（Ｓ５）、アイリスの特徴抽出（Ｓ６）、正規化（Ｓ７）、及びコード化（Ｓ８）の各処理が従来と同様に前処理部２及び特徴抽出部３により行われてアイリスパターンが照合辞書部５に登録される（Ｓ９）。
一方、顔貌認識部１３では、前処理部７がカメラ出力分配部１１から送られてきた登録者の画像から顔の輪郭を検出し（Ｓ１０）、その輪郭から目、鼻、及び口等の顔特有の特徴を示す領域の検出（Ｓ１１）、更にこれらの相対関係を検出する（Ｓ１２）。
【００２６】
特徴抽出部８では、前処理部７の出力を受けて、入力された顔画像の特徴を正規化し（Ｓ１３）、コード化して顔貌パターンを生成する（Ｓ１４）。
このようにして生成された顔貌パターンは、登録者名，ＩＤ番号，及び日付等の必要なデータが付加され、照合辞書部１０に登録される（Ｓ１５）。
尚、アイリスパターンと顔貌パターンは、前記のようにそれぞれ照合辞書５，１０に登録されるので、この両パターンは互いにリンクさせる必要があるが、リンクのためのデータとしては登録者名やＩＤ番号を利用することができる。
【００２７】
また、上述したアイリス認識部１２でのＳ３〜Ｓ９の処理と顔貌認識部１３でのＳ１０〜Ｓ１５の処理は並行して行われる。
次に、図３の識別モードについて、同じくＳで示したステップに従って説明する。
尚、このモードにおいて前記にように照合辞書部５，１０にはそれぞれ複数人数人のアイリスパターン及び顔貌パターンが登録されているものとする。
【００２８】
まず、カメラ１による被識別者の映像入力からアイリス認識部１２でのアイリスのコード化（Ｓ１〜Ｓ８）、及び顔貌認識部１３での顔貌のコード化（Ｓ１，Ｓ２，Ｓ１０〜Ｓ１４）までの各処理が前記登録時と同様に行われる。
そして、アイリス認識部１２では、特徴抽出部３で生成されたアイリスパターンは照合部４に送られ、照合部４ではこの特徴抽出部３から送られてきたアイリスパターンと照合辞書部５に登録されているアイリスパターンを照合（マッチング）演算し、類似度を求めて（Ｓ９）、その結果を類似度結合部１４に対して出力する。
【００２９】
尚、この場合の類似度の算出も従来と同様に行われる。
一方、顔貌認識部１３では、特徴抽出部８で生成された顔貌パターンが照合部９に送られ、照合部９では特徴抽出部８から送られてきた顔貌パターンを照合辞書部１０に登録されている顔貌パターンと照合、演算し、類似度を求める（Ｓ１５）。
【００３０】
この照合演算には、距離尺度等が使用され、そして照合部９は演算結果の類似度（距離値）を類似度結合部１４に対して出力する。
このようにしてアイリス認識部１２と顔貌認識部１３のそれぞれの照合部４，９においてアイリスパターンと顔貌パターンのそれぞれの照合が行われるが、この照合に用いられる照合辞書部５のアイリスパターンと顔貌パターンは必ず同一人物のパターンが使用されるように制御する。
【００３１】
次に類似度結合部１４は、アイリス認識部１２と顔貌認識部１３のそれぞれの照合部４，９から受け取った２つの類似度を、以下の（１）式により結合して総合類似度を算出する（Ｓ１６）
Ｔ＝ｋ＊ＲＩ  ＋（１−ｋ）＊Ｒｆ    ・・・・・・  （１）式
ここで、Ｔ：総合類似度、ＲＩ  ：アイリスによる類似度、Ｒｆ  ：顔貌による類似度、ｋ：定数（１＞ｋ）であり、この定数ｋは実験や統計的手法により適切な値を決定する。
【００３２】
この類似度結合部１４で算出された総合類似度は総合判定部１５に送出され、総合判定部１５は総合類似度を１つあるいは複数のしきい値と比較し、入力された映像から得られたアイリスパターン及び顔貌パターンが、照合辞書部５，１０の中の照合したアイリスパターン及び顔貌パターンと同一人物のものかどうかを判定し（Ｓ１７）、判定結果を出力する。
【００３３】
上述した図３の識別モードにおける照合処理では、次の２種類の形態が採用される。
その１つは、被識別者の画像から得られたアイリスパターン及び顔貌パターンに対して、照合辞書部５及び１０に登録されているアイリスパターン及び顔貌パターンのうちの照合すべきそれぞれパターンが判っている場合つまり１対１の照合であり、別の１つは、照合辞書部５，１０に登録されているアイリスパターン及び顔貌パターンのうちの照合すべきパターンが判らず、登録されている複数のスパターンの中から最も確からしいアイリスパターン及び顔貌パターンを選択する場合つまり１対ｎの照合である。
【００３４】
１対１の照合の場合には、照合部４及び９は、それぞれ１つのアイリスパターン及び顔貌パターンを用いて類似度を算出し、それを類似度結合部１４に対して出力する。
１対ｎの照合の場合には、照合部４及び９は照合辞書部５及び１０の中のそれぞれ複数のアイリスパターン及び顔貌パターンを用いて照合演算を行い、その第１位あるいは上位ｍ位（ｍは任意の値）の類似度を類似度結合部１４に対して送出する。
【００３５】
この場合、それぞれの照合部４及び９から受け取った第１位あるいは上位ｍ位の類似度が同一人物のものでないことがありうるが、その場合には類似度結合部１４が、十分確からしくないとして総合判定部１５に通知することによって、被識別者の画像から得られたアイリスパターン及び顔貌パターンが、照合に用いたアイリスパターン及び顔貌パターンと同一人物のものでないと判定することができる。
【００３６】
以上説明した、第１の実施の形態によれば、アイリス認識に加えて顔貌認識を行い、個人特定の識別を両認識の類似度を用いることによって行っているため、被識別者に無理な姿勢を強いたり、周囲の照明条件に厳しい制限を加えたりすることなく、かつ画素数の多いカメラを使用することなく、確実な識別が可能で、高い識別率を得ることができる。
【００３７】
図４は第２の実施の形態の構成を示すブロック図である。
この第２の実施の形態は、総合判定部１５をアイリス認識部１２と顔貌認識部１３の各々の照合部４及び９に接続し、この総合判定部１５に類似度結合部１４を接続したもので、その他の構成については第１の実施の形態と同じである。
この第２の実施の形態も登録モードと識別モードの２種類のモードにて動作するが、登録モードは第１の実施の形態と同様であるので、ここでは作用として識別モードのみについて説明する。
【００３８】
図５は第２の実施の形態の識別モードを示すフローチャートで、Ｓで示したステップに従って説明する。
この識別モードにおいてＳ１〜Ｓ１５までの処理は第１の実施の形態と同様に行われるのでその説明は省略するが、Ｓ９及びＳ１５での照合は、登録辞書部５及び１０に登録されているアイリスパターン及び顔貌パターンのうちの照合すべきパターンが判らず、それぞれ複数のパターンの中から、最も確からしいパターンを選択する場合つまり１対ｎの照合が適用される。
【００３９】
また、この第２の実施の形態と第１の実施の形態の動作上の差異は総合判定部１５と類似度結合部１４による判定法の差である。
すなわち、総合判定部１５は、アイリス認識部１２及び顔貌認識部１３のそれぞれの照合部４及び９から、アイリスパターン及び顔貌パターンの上位ｎ位までの類似度を受け取ると、まずアイリスパターンのｎ位までの類似度のそれぞれの差を算出する（Ｓ１６）。
【００４０】
次に、その差を予め実験や統計的手法を用いて定めたしきい値ａによって判定し（Ｓ１７）、差がしきい値ａ以上の場合、アイリスパターンの類似度のみを用いて総合判定を行うが、その差がしきい値ａ未満の場合は、次のステップである総合類似度算出に進む。
例えば、アイリス認識部１２の照合部４から、第２位までの類似度が総合判定部１５へ入力された場合、総合判定部１５では入力された第１位と第２位との類似度の差を求め、この差が予め設定したしきい値ａと同じか大きい場合、第１位の類似度を示すアイリスパタンが充分確からしいとして、総合判定へと進む。
【００４１】
また、その差がａよりも小さい場合、第１位として上がってきたものは、充分確からしいとは言えないため、アイリス認識部１２からの類似度のみでは判定せず、次の総合類似度算出へと進む。
アイリスパターンの上位ｎ位の差が、しきい値ａよりも小さい場合、総合判定部１５は類似度結合部１４に対してアイリスパターン及び顔貌パターンの上位ｎ位の類似度を転送し、これを受けて類似度結合部１４は、第１の実施の形態で説明した（１）式を用いて双方の類似度を結合し、総合類似度を算出して、その算出結果を総合判定部１５に転送する（Ｓ１８）。
【００４２】
総合判定部１５は類似度結合部１４から総合類似度を受けると、その総合類似度を１つあるいは複数のしきい値と比較して判定し（Ｓ１９）、その判定結果を出力する。
つまり、被識別者の映像から得られたアイリスパターン及び顔貌パターンが、照合辞書部５，１０の中の照合したアイリスパターン及び顔貌パターンと同一人物のものか否かを判定し、その判定結果を出力する。
【００４３】
以上述べた第２の実施の形態においても、第１の実施例と同様に安定した高い認識率を得ることができ、しかもこの第２の実施の形態では、アイリスパターンが十分に確からしいと判定された場合には、顔貌パターンの類似度を使用することなく被識別者の識別を行うため、処理の高速化を図ることができる。
図６は第３の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【００４４】
この実施の形態では、アイリス認識部１２が前処理部２と特徴抽出部３で構成され、また顔貌認識部１３も前処理部７と特徴抽出部８で構成されていて、両特徴抽出部２，８が特徴結合部１４に接続されている。
そして、特徴結合部１４と総合判定部１５の間に照合部１６が設けられ、この照合部１６と特徴結合部１４に照合辞書部１７が設けられた構成となっている。
【００４５】
尚、カメラ１で撮影した画像をカメラ出力分配部１１によりアイリス認識部１２と顔貌認識部１３のそれぞれの前処理部２，７に送出することは第１，第２の実施の形態と同じである。
この第３の実施の形態も登録モードと識別モードの２種類のモードにて動作するもので、図７は登録モードのフローチャートであり、図８は識別モードのフローチャートである。
【００４６】
この両モードにおいて、それぞれアイリス認識部１２と顔貌認識部１３の特徴抽出以降に特徴がある。
まず、登録モードについて説明すると、カメラ１による被識別者の映像入力からアイリス認識部１２でのアイリスのコード化（Ｓ１〜Ｓ８）、及び顔貌認識部１３での顔貌のコード化（Ｓ１，Ｓ２，Ｓ９〜Ｓ１３）までの各処理は第１，第２の実施の形態と同様に行われる。
【００４７】
アイリス認識部１２の特徴抽出部３及び顔貌認識部１３の特徴抽出部８でコード化されたアイリスパターン及び顔貌パターンは特徴結合部１４に送られ、この特徴結合部５で結合されて特徴パターンが作られる（Ｓ１４）。
この場合の結合の方法としては、１次元のベクトル配置を採用する。
結合された特徴パターンは、登録者名，ＩＤ番号，日付等の必要なデータが付加され、照合辞書部１７に登録される（Ｓ１５）。
【００４８】
次に、識別モードについて説明する。
このモードにおいても照合辞書部１７にそれぞれ複数の人の特徴パターンが登録されているものとする。
また、この識別モードにおいＳ１の映像入力からＳ１３のコード化までの処理は第１，第２の実施の形態及び前記図７の登録モードの場合と同様に行われ、そしてＳ１４の特徴結合も図７の登録モードの場合と同様に行われるのでその説明は省略する。
【００４９】
特徴結合部１４で特徴結合されたアイリスパターンと顔貌パターンとの特徴パターンは照合部１６に送られ、この照合部１６において照合辞書部１７に登録されている特徴パターンと照合、演算が行われて類似度が算出される（Ｓ１５）。
この場合の照合演算にもハミング距離等の距離尺度が用いられる。
照合部１６で算出された類似度（距離値）は総合判定部１５に送られ、この総合判定部１５では、照合部１６によって得られた類似度を予め実験や統計的手法によって求めた１つあるいは複数のしきい値と比較し、入力された映像から得られた特徴パターンが、照合辞書部１７の中の照合した特徴パターンと同一人物のものかどうかを判定し（Ｓ１６）、その判定結果を出力する。
【００５０】
上述した図８の識別モードにおける照合処理でも、次の２種類の形態が採用される。
その１つは、照合辞書部１７に登録されている特徴パターンのうちの照合すべき特徴パターンが判っている場合つまり１対１の照合であり、別の１つは、照合すべき特徴パターンが判らず、登録されている複数人の特徴パターンの中から最も確からしい特徴パターンを選択する場合つまり１対ｎの照合である。
【００５１】
１対１の照合の場合には、照合部１６は照合辞書部１７に登録されている１つの特徴パターンを用いて類似度を算出し、それを総合判定部１５に対して出力する。
総合判定部１５による判定では、類似度を１つあるいは複数のしきい値と比較し、入力された映像から得られた特徴パターンが照合した特徴パターンと同一人物のものかどうかの判定つまり個人識別を行い、その結果を出力する。
【００５２】
１対ｎの照合の場合には、照合部１６は照合辞書部１７に登録されている複数の特徴パターンを用いて照合演算を行い、その第１位あるいは上位ｍ位（ｍは任意の値）の類似度を総合判定部１５に対して出力する。
この場合、総合判定部１５による判定では、第１位あるいは上位ｍ位の類似度類似度を１つあるいは複数のしきい値と比較し、被識別者の画像から得られた特徴パターンが照合したどの特徴パターンに最も類似しているか、あるいは充分に類似していないかなどにより、特徴パターンと同一人物のものかどうかの判定つまり個人識別を行い、その結果を出力する。
【００５３】
以上説明した第３の実施の形態によれば、第１の実施例と同様に安定した高い認識率を得ることができ、しかもこの第３の実施の形態では、照合部と照合辞書部がそれぞれ１つで済むので構成が簡素化される利点がある。
図９は第４の実施の形態の構成を示すブロック図である。
この実施の形態は、第１の実施の形態におけるカメラ１とカメラ出力分配部１１に代えて、アイリス用カメラ１８と顔貌用カメラ１９とを用い、アイリス用カメラ１８をアイリス認識部１２の前処理部２に、また顔貌用カメラ１９を顔貌認識部１３の前処理部７にそれぞれ接続したもので、その他の構成は第１の実施の形態と同様に構成している。
【００５４】
従って、この実施の形態では登録モード及び識別モード時に被識別者の画像がアイリス用カメラ１８と顔貌用カメラ１９でそれぞれ撮影され、前処理部２，７に別々に送られるが、それ以後の処理は第１の実施の形態と同様に行われる。
このようにした第４の実施の形態でも第１の実施の形態と同様の効果が得られると共に、映像入力用のカメラをアイリス認識用と顔貌認識用の２台に分けたことによって、それぞれの認識に適応したカメラを使用することができる。
【００５５】
例えば、アイリス認識用には高解像度で狭角のカメラ、顔貌認識用には低解像度で広角のカメラを使用することができ、そのため高価で大型の１台のカメラを使用する場合に比べて、装置の識別性能を落とすことなく、低価格化、小型化を図ることができる。
図１０は第５の実施の形態の構成を示すブロック図、図１１は第６の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【００５６】
この両実施の形態も、第２，３の実施の形態におけるカメラ１とカメラ出力分配部１１に代えて、アイリス用カメラ１８と顔貌用カメラ１９とを用い、アイリス用カメラ１８をアイリス認識部１２の前処理部２に、また顔貌用カメラ１９を顔貌認識部１３の前処理部７にそれぞれ接続したもので、その他の構成は第２，３の実施の形態と同様に構成している。
【００５７】
従って、この両実施の形態でも登録モード及び識別モード時に被識別者の画像がアイリス用カメラ１８と顔貌用カメラ１９でそれぞれ撮影され、前処理部２，７に別々に送られるが、それ以後の処理は第２，３の実施の形態と同様に行われる。
このようにした第５，第６の実施の形態でもそれぞれ第２，３の実施の形態と同様の効果が得られると共に、第４の実施の形態と同様に映像入力用のカメラをアイリス認識用と顔貌認識用の２台に分けたことによって、それぞれの認識に適応したカメラを使用することができるので、装置の識別性能を落とすことなく、低価格化、小型化を図ることができる。
【００５８】
【発明の効果】
以上説明したように本発明は、被識別者を撮影し、その画像から特徴抽出して得たアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンを、予め登録されているアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンと照合してそれぞれの類似度を求め、このアイリスパタ−ンの類似度と顔貌パタ−ンの類似度を結合して、その結合結果に基づいて被識別者の画像から得たアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンが照合に用いたアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンと同一人物のものか否かを判定するようにしている。
【００５９】
従ってこれによれば、アイリス認識に加えて顔貌認識を行い、個人特定の識別を両認識の類似度を用いることによって行っているため、被識別者に無理な姿勢を強いたり、周囲の照明条件に厳しい制限を加えたりすることなく、かつ画素数の多いカメラを使用することなく、確実な識別が可能となり、高い識別率を得ることができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による個人識別装置の第１の実施の形態を示すブロック図である。
【図２】第１の実施の形態の作用を示すフローチャートである。
【図３】第１の実施の形態の作用を示すフローチャートである。
【図４】本発明による個人識別装置の第２の実施の形態を示すブロック図である。
【図５】第２の実施の形態の作用を示すフローチャートである。
【図６】本発明による個人識別装置の第３の実施の形態を示すブロック図である。
【図７】第３の実施の形態の作用を示すフローチャートである。
【図８】第３の実施の形態の作用を示すフローチャートである。
【図９】本発明による個人識別装置の第４の実施の形態を示すブロック図である。
【図１０】本発明による個人識別装置の第５の実施の形態を示すブロック図である。
【図１１】本発明による個人識別装置の第６の実施の形態を示すブロック図である。
【図１２】従来技術を示すブロック図である。
【図１３】従来技術の作用を示すフローチャートである。
【図１４】従来技術の作用を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１  カメラ
２  前処理部
３  特徴抽出部
４  照合部
５  照合辞書部
７  前処理部
８  特徴抽出部
９  照合部
１０  照合辞書部
１１  カメラ出力分配部
１２  アイリス認識部
１３  顔貌認識部
１４  類似度結合部
１５  総合判定部
１６  照合部
１７  照合辞書部
１８  アイリス用カメラ
１９  顔貌用カメラ
【図１】
0003620938.tif 000002
【図２】
0003620938.tif 000003
【図３】
0003620938.tif 000004
【図４】
0003620938.tif 000005
【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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