(57)【要約】【課題】  個体識別装置の撮影に於いて外部光源の影響を少なくする。【解決手段】  画像取得部３は、赤色の照明光を被験者に照射し、該被験者の反射像を撮影し、色成分分解部４は、上記反射像を、照明光の反射光に該照明光と一致する外光成分の反射光が重畳されたＲ（赤色）成分と、照明光画像成分以外のＧ（緑）成分と、Ｂ（青）成分とに分解し、色成分演算処理部５は、Ｇ（緑）成分、又はＢ（青）成分に所定の係数を乗算した演算画像成分を算出し、上記Ｒ（赤色）成分から減算して認証要求画像を生成し、個体識別部７は、認証要求画像と認証を求める本人の登録画像とを対比し、被験者を認証又は非認証する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の特徴成分を含む照明光を被験者に照射し、該被験者の反射像を撮影する画像取得部と、
前記反射像を、前記照明光の反射光、及び前記照明光と一致する外光成分の反射光が重畳された照明光画像成分と、該照明光画像成分以外の外光画像成分とに分解する画像成分分解部と、
前記外光画像成分に所定の係数を乗算した演算画像成分を算出し、該演算画像成分を前記照明光画像成分から減算して認証要求画像を生成する画像成分演算処理部と
前記認証要求画像と、認証を求める本人の登録画像とを対比し、前記被験者を認証又は非認証する個体識別部とを備えることを特徴とする個体識別装置。
【請求項２】
前記画像成分分解部が、前記照明光画像成分以外の成分を複数個の外光画像成分に分解し、前記画像成分演算処理部が、前記複数個の外光画像成分の何れかの成分に所定の係数を乗算した演算画像成分を算出し、該演算画像成分を前記照明光画像成分から減算して認証要求画像を生成し、前記個体識別部が前記被験者を非認証すると、
前記複数個の外光画像成分の何れかの成分を他の成分に変更して、前記画像成分演算処理部、及び前記個体識別部に再処理を求める個体識別制御部を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の個体識別装置。
【請求項３】
前記画像成分分解部が、前記照明光画像成分以外の成分を複数個の外光画像成分に分解し、前記画像成分演算処理部が、前記複数個の外光画像成分の何れかの成分に所定の係数を乗算した演算画像成分を算出し、該演算画像成分を前記照明光画像成分から減算して認証要求画像を生成すると、
該認証要求画像の画像統計量を測定し、該画像統計量が所定の条件を満足しないと前記複数個の外光画像成分の何れかの成分を他の成分に変更して、前記画像成分演算処理部に再処理を求める画像特徴分析制御部を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の個体識別装置。
【請求項４】
画像特徴分析制御部は、前記再処理を所定回数求めても前記画像統計量が所定の条件を満足しないと、前記所定回数に亘る前記再処理の内から前記画像統計量が最適値を示す前記他の成分を選択して前記画像成分演算処理部に処理を求めることを特徴とする請求項１に記載の個体識別装置。
【請求項５】
前記特徴成分は、特定の波長成分であることを特徴とする請求項１から請求項４までの何れか一項に記載の個体識別装置。
【請求項６】
所定の特徴成分を含む照明光を被験者に照射し、該被験者の反射像を撮影し、
前記反射像を、前記照明光の反射光、及び前記照明光と一致する外光成分の反射光が重畳された照明光画像成分と、該照明光画像成分以外の外光画像成分とに分解し、
前記複数の外光画像成分に所定の係数を乗算した演算画像成分を算出し、該演算画像成分を前記照明光画像成分から減算して認証要求画像を生成することを特徴とする、個体識別装置の撮影方法。
【請求項７】
前記特徴成分は、特定の波長成分であることを特徴とする請求項６に記載の、個体識別装置の撮影方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、虹彩等を用いた個体識別装置、特に外光による映り込みノイズの影響を回避可能な個体識別装置、及びその撮影方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
情報化社会の進展に伴って、高精度な個体識別装置が求められている。この社会的要求を満たすために、人間の目、特に虹彩を利用する個体識別装置が普及している（特許文献１参照）。この装置では、眼球に照明光を照射し、虹彩等からの反射光を用いて眼球像を撮影している。眼球像を撮影する際に眼球照明用の照明光に基づく反射光のみ考慮しており、例えば太陽光に代表される外光が眼球に入射した場合を想定していない。しかし、ときには外光が眼球に入射する場合もある。このような場合には、その外光に基づく反射光がカメラに入射し、照明光に基づく反射光にノイズとなって重畳される。その結果、個体識別装置は、誤認証することになる。
【特許文献１】特公平５−８４１６６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
解決しようとする問題点は、従来の技術では、上記のように、例えば太陽光に代表される外光が眼球に入射した場合に、その外光に基づく反射光がカメラに入射し、照明光に基づく反射光にノイズとなって重畳され、その結果、個体識別装置は、誤認証してしまう点である。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明では、所定の特徴成分を含む照明光を被験者に照射して反射像を撮影し、その反射像を照明光に基づく照明光画像成分と、該照明光画像成分以外の外光画像成分とに分解し、その外光画像成分に所定の係数を乗算した成分を照明光画像成分から減算して認証要求画像を生成することを最も主要な特徴とする。
【発明の効果】
【０００５】
所定の特徴成分を含む照明光を被験者に照射して反射像を撮影し、その反射像を照明光に基づく照明光画像成分と、該照明光画像成分以外の外光画像成分とに分解し、その外光画像成分に所定の係数を乗算した成分を照明光画像成分から減算して認証要求画像を生成するので、外光による映り込みの少ない認証要求画像を生成することが出来る。その結果、識別精度の高い個体識別装置を得ることが出来るという効果を得る。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】
本発明による個体識別装置では、反射像を照明光に基づく照明光画像成分と、該照明光画像成分以外の外光画像成分とに分解し、その外光画像成分に所定の係数を乗算した成分を照明光画像成分から減算して認証要求画像を生成する処理を、装置全体を制御するＣＰＵが、予め装置内部に格納されている所定のプログラムを実行することによって実現した。
【実施例１】
【０００７】
実施例１では、人間の目、特に虹彩を撮影する個体識別装置に於いて、特徴成分として赤色光（一例）のみを被験者に照射して個人認証する場合について説明する。
図１は、実施例１の個体識別装置の機能ブロック図である。
図に示すように実施例１の個体識別装置１００は、赤色光源１、カメラ２、画像取得部３、色成分分解部４、色成分演算処理部５、特徴抽出部６、個体識別部７、ＣＰＵ８、システムメモリ９、及びデータベース１０を備える。
【０００８】
赤色光源１は、個人認証を求める被験者に照射光として赤色光を所定の位置から照射する光源である。通常赤色ＬＥＤ等が用いられる。
カメラ２は、赤色光を照射された被験者から反射してくる反射光を受け入れて、該被験者の反射像を撮影するカメラである。本発明では特殊な光学フィルタ、特殊なＣＣＤ／ＣＭＯＳ等を用いないで、通常市販されているディジタルカメラ、カメラ付き携帯電話等を用いることとする。
【０００９】
画像取得部３は、カメラ２が取得した反射像を電気信号として受け入れてシステムメモリ９の所定の領域に画像データとして展開する部分である。この部分は、システムメモリ９に予め格納されている所定のプログラムをＣＰＵ８が実行することによって起動されるコンピュータ制御手段である。但し、専用の電子回路で個別に構成された部分であっても良い。
【００１０】
色成分分解部４は、上記画像データを、Ｒ（赤成分の刺激値）、Ｇ（緑成分の刺激値）、及びＢ（青成分の刺激値）の３色成分の刺激値に分解してシステムメモリ９の所定の領域に、それぞれの色成分データとして展開する部分である。尚、３色成分の刺激値に分解するのは一例であって、３色成分の刺激値に分解しないでＲ（赤成分の刺激値）と、Ｇ＋Ｂ（赤成分以外の成分の刺激値）に分解しても良い。この部分は、システムメモリ９に予め格納されている所定のプログラムをＣＰＵ８が実行することによって起動されるコンピュータ制御手段である。但し、専用の電子回路で個別に構成された部分であっても良い。
【００１１】
色成分演算処理部５は、Ｇ成分データ（緑成分の刺激値）及びＢ成分データ（青成分の刺激値）の何れか一方の色成分データに所定の係数αを乗算した値をＲ成分データ（赤成分の刺激値）から減算して認証要求画像を生成する部分である。ここで、本発明による認証要求画像生成の基本になる原理について説明する。
【００１２】
図２は、本発明の個体識別装置の原理説明図である。
（ａ）は本発明の個体識別装置に於ける撮影方法を示す図であり、（ｂ）は例えば太陽光に代表される外光が眼球に入射した場合の映り込みの影響を説明する図である。
（ａ）に示すように眼球５０は、レンズ２−１及び可視光を感知するＣＣＤ２−２を有するカメラ２の光軸５１に置かれている。眼紋を、その周囲から赤色光で照射する赤色光源１が配置される。
【００１３】
赤色光源１が照射する赤色光は、眼球５０の表面の角膜５７、及び虹彩５２で反射する。更に、瞳孔５３を通過した赤色光は、網膜５４の各所で反射する。反射した赤色光の一部はカメラ２に入射する。更に、外部光源５５（例えば太陽）から照射された白色光が障害物５６で反射し、角膜５７を照射して反射する。この反射光（白色光）の一部が赤色光に重畳されてカメラに入射する。
【００１４】
（ｂ）の画像（１）は、外部光源５５に基づく反射光（白色光）のみを表すイメージ図である。この画像には、虹彩が現れていない。これは、外部光源５５に基づく反射光（白色光）は、大部分が角膜５７で反射され眼球の内部に侵入する量は無視出来る程度だからである。
【００１５】
（ｂ）の画像（２）は、赤色光源１に基づく反射光（赤色光）のみを表すイメージ図である。この画像には、虹彩が現れている。これは、赤色光源１と眼球との位置関係が、虹彩５２に於ける反射光が最も大きくなるように設定されているからである。
（ｂ）の画像（３）は、画像（１）と画像（２）とを重畳した画像であり、本実施例における個体識別装置１００で実際に取得する該被験者の反射像である。本実施例では、演算処理によって画像（１）を算出し、実際の取得画像である画像（３）から減算して画像（２）を取得することとする。
【００１６】
図１に戻って、色成分演算処理部５では、色成分分解部４によって分解された、Ｒ（赤成分の刺激値）、Ｇ（緑成分の刺激値）、及びＢ（青成分の刺激値）の３色成分データを受け入れて、Ｒ成分データの中から赤色光源１の反射光に基づく刺激値であるＲ０のみを抽出する。ここでＲ成分データは、Ｒ０＋Ｒｘ（外光に基づく反射光（白色光）の赤成分の刺激値）になっていることに留意すべきである。
【００１７】
白色光のエネルギー比を、ｒ（赤成分）：ｇ（緑成分）：ｂ（青成分）とおくと
ｒ：ｇ：ｂ＝（Ｒ−Ｒ０）：Ｇ：Ｂ・・・・・・・・・・・・・・（１式）
が成立する筈である。
この式から、
Ｒ０＝Ｒ−（ｒ／ｇ）Ｇ
Ｒ０＝Ｒ−（ｒ／ｂ）Ｂ
Ｒ０＝Ｒ−（１／２）｛（ｒ／ｇ）Ｇ＋（ｒ／ｂ）Ｂ｝・・（２式）
が得られる。
【００１８】
従って、Ｒ（赤成分の刺激値）から、Ｇ（緑成分の刺激値）に所定の係数α１を乗算した値を減算する場合には
α１＝（ｒ／ｇ）・・・・・・・・・・・・・・・（３式）
同様にして、Ｒ（赤成分の刺激値）から、Ｂ（青成分の刺激値）に所定の係数α２を乗算した値を減算する場合には
α２＝（ｒ／ｂ）・・・・・・・・・・・・・・・（４式）
と求まる。
又、Ｇ（緑成分の刺激値）＋Ｂ（青成分の刺激値）を用いて処理する場合には、（２式）を直接用いれば良い。
この色成分演算処理部５は、システムメモリ９に予め格納されている所定のプログラムをＣＰＵ８が実行することによって起動されるコンピュータ制御手段である。但し、専用の電子回路で個別に構成された部分であっても良い。
【００１９】
特徴抽出部６は、色成分演算処理部５から認証要求画像を受け入れてその特徴部分を抽出する部分である。この部分は、システムメモリ９に予め格納されている所定のプログラムをＣＰＵ８が実行することによって起動されるコンピュータ制御手段である。但し、専用の電子回路で個別に構成された部分であっても良い。
【００２０】
個体識別部７は、特徴抽出部６が抽出した特徴と、予めデータベースに登録してある認証要求者の登録情報とを対比して、個人認証を求めている個人が登録されている本人で有るか否かを識別する部分である。この部分は、システムメモリ９に予め格納されている所定のプログラムをＣＰＵ８が実行することによって起動されるコンピュータ制御手段である。但し、専用の電子回路で個別に構成された部分であっても良い。
【００２１】
ＣＰＵ８は、装置全体を制御するマイクロプロセッサである。特に本実施例では、システムメモリに予め格納されているプログラムを実行して、画像取得部３、色成分分解部４、色成分演算処理部５、特徴抽出部６、及び個体識別部７を起動する部分である。
【００２２】
システムメモリ９は、ＲＯＭ９−１とＲＡＭ９−２からなり、ＲＯＭ９−１はＣＰＵ８が実行することによって装置全体を制御するプログラム及び制御データを格納するリードオンリメモリである。特に本実施例では、ＣＰＵ８が実行することによって、画像取得部３、色成分分解部４、色成分演算処理部５、特徴抽出部６、及び個体識別部７を起動するプログラムと制御データとを格納している。ＲＡＭ９−２は、ＣＰＵ８がプログラム実行の過程で必要とする演算処理領域を提供するランダムアクセスメモリである。
データベース１０は、認証を求める個人が予め自己の個体情報を登録しておくメモリである。
【００２３】
次に実施例１の個体識別装置の動作について説明する。
図３は、実施例１の個体識別装置の動作フローチャートである。
ステップＳ１−１からステップＳ１−１４まで、ステップ順に実施例１の個体識別装置の動作について説明する。
【００２４】
ステップＳ１−１
画像取得部３（図１）の制御に基づいて、カメラ２（図１又は２）は、光軸５１（図２）上に位置する個人認証を求める被験者の眼球５０（図２）から赤色光源１（図２）に基づく反射光を撮影する。このとき外部光源５５（例えば太陽）から照射された白色光が障害物５６（図２）で反射し、この反射光（白色光）の一部が赤色光に重畳されてカメラに入射する。
【００２５】
ステップＳ１−２
画像取得部３（図１）は、カメラ２（図１又は２）が取得した反射像を電気信号として受け入れてＲＡＭ９−２（図１）の所定の領域に画像データとして展開する。
ステップＳ１−３
色成分分解部４（図１）は、画像データをＲ（赤成分の刺激値）、Ｇ（緑成分の刺激値）、及びＢ（青成分の刺激値）の３色成分データに分解する。
【００２６】
ステップＳ１−４
色成分演算処理部５（図１）が、色成分分解部４によって分解された、Ｒ（赤成分の刺激値）から、Ｇ（緑成分の刺激値）を用いてＲｘ成分（外光に基づく反射光（白色光）の赤成分の刺激値）を除去する場合にはステップＳ１−５へ進み、Ｂ（青成分の刺激値）を用いてＲｘ成分（外光に基づく反射光（白色光）の赤成分の刺激値）を除去する場合にはステップＳ１−７へ進む。
【００２７】
ステップＳ１−５
色成分演算処理部５（図１）は、α１Ｇを求める。ここでα１＝（ｒ／ｇ）（３式）である。
ステップＳ１−６
色成分演算処理部５（図１）は、認証データとして、Ｒ０＝Ｒ−α１Ｇを求めてステップＳ１−９へ進む。
【００２８】
ステップＳ１−７
色成分演算処理部５（図１）は、α２Ｂを求める。ここでα２＝（ｒ／ｂ）（４式）である。
ステップＳ１−８
色成分演算処理部５（図１）は、認証データとして、Ｒ０＝Ｒ−α２Ｂを求める。
ステップＳ１−９
色成分演算処理部５（図１）は、認証データをＲＡＭ９−２（図１）の所定の領域に画像データとして展開する。
【００２９】
ステップＳ１−１０
特徴抽出部６（図１）は、認証データから特徴部分を抽出する。
ステップＳ１−１１
個体識別部７（図１）は、データベース１０（図１）から個人認証を求める被験者の登録情報を受け入れて、特徴抽出部６（図１）が抽出した特徴部分とを対比する。
【００３０】
ステップＳ１−１２
対比結果が一致する場合にはステップＳ１−１３へ進み、対比結果が一致しない場合にはステップＳ１−１４へ進む。
ステップＳ１−１３
個体識別部７（図１）は、識別結果を認証として出力しフローを終了する。
ステップＳ１−１４
個体識別部７（図１）は、識別結果を非認証として出力しフローを終了する。
【００３１】
以上説明したように、本個実施例では、赤色光を被験者に照射して反射像を撮影し、その反射像をＲ成分と、Ｒ成分以外のＧ成分及びＢ成分とに分解し、そのＲ成分からα１Ｇ又はα２Ｂを減算して認証データを生成するので、外光による映り込みの少ない認証データを生成することが出来る。その結果、識別精度の高い個体識別装置を得ることが出来るという効果を得る。
【００３２】
尚、上記説明では、赤色光を被験者に照射して反射像を撮影する場合に限定して説明したが、本発明は、この例に限定されるものではない。即ち、緑色光又は青色光を被験者に照射して反射像を撮影することとしても全く同様の効果が得られることは記すまでもない。
【実施例２】
【００３３】
実施例２では、初回の処理（実施例１が該当する）で非認証の結果に至った場合に於いて、上記Ｒ成分から減算する他の成分を変更して再度個体識別処理を繰り返し、登録した本人に対して誤って非認証の結果に至る事例を低減させることを目的とする。
【００３４】
図４は、実施例２の個体識別装置の機能ブロック図である。
図に示すように実施例２の個体識別装置２００は、赤色光源１、カメラ２、画像取得部３、色成分分解部４、色成分演算処理部５、特徴抽出部６、個体識別部７、データベース１０、個体識別制御部２１、ＣＰＵ２２、システムメモリ２３を備える。以下に実施例１と相違する部分のみについて説明する。実施例１と同様の部分については、実施例１と同一の符合を付して説明を省略する。
【００３５】
個体識別制御部２１は、初回の処理で個体識別部７が非認証と判断した場合に於いて、色成分演算処理部５に対して、Ｒ成分から減算処理するのに用いた色彩を変更させて再度処理を繰り返させる部分である。この部分は、システムメモリ２３に予め格納されている所定のプログラムをＣＰＵ２２が実行することによって起動されるコンピュータ制御手段である。但し、専用の電子回路で個別に構成された部分であっても良い。
【００３６】
ＣＰＵ２２は、装置全体を制御するマイクロプロセッサである。特に本実施例では、システムメモリ２３に予め格納されているプログラムを実行して、画像取得部３、色成分分解部４、色成分演算処理部５、特徴抽出部６、個体識別部７、個体識別制御部２１を起動する部分である。
【００３７】
システムメモリ２３は、ＲＯＭ２３−１とＲＡＭ９−２からなり、ＲＯＭ２３−１はＣＰＵ２２が実行することによって装置全体を制御するプログラム及び制御データを格納するリードオンリメモリである。特に本実施例では、ＣＰＵ２２が実行することによって、画像取得部３、色成分分解部４、色成分演算処理部５、特徴抽出部６、個体識別部７、及び個体識別制御部２１を起動するプログラムと制御データとを格納している。ＲＡＭ９−２は、ＣＰＵ２２がプログラム実行の過程で必要とする演算処理領域を提供するランダムアクセスメモリである。
【００３８】
次に実施例２の個体識別装置の動作について説明する。
図５は、実施例２の個体識別装置の動作フローチャートである。
ステップＳ２−１からステップＳ２−１６まで、ステップ順に実施例２の個体識別装置の動作について説明する。
【００３９】
ステップＳ２−１
画像取得部３（図４）の制御に基づいて、カメラ２（図４又は２）は、光軸５１（図２）上に位置する個人認証を求める被験者の眼球５０（図２）から赤色光源１（図２）に基づく反射光を撮影する。このとき外部光源５５（例えば太陽）から照射された白色光が障害物５６（図２）で反射し、この反射光（白色光）の一部が赤色光に重畳されてカメラに入射する。
【００４０】
ステップＳ２−２
画像取得部３（図４）は、カメラ２（図４又は２）が取得した反射像を電気信号として受け入れてＲＡＭ９−２（図４）の所定の領域に画像データとして展開する。
ステップＳ２−３
色成分分解部４（図４）は、画像データをＲ（赤成分の刺激値）、Ｇ（緑成分の刺激値）、及びＢ（青成分の刺激値）の３色成分データに分解する。
【００４１】
ステップＳ２−４
色成分演算処理部５（図４）が、色成分分解部４によって分解された、Ｒ（赤成分の刺激値）から、Ｇ（緑成分の刺激値）を用いてＲｘ成分（外光に基づく反射光（白色光）の赤成分の刺激値）を除去する場合にはステップＳ２−５へ進み、Ｂ（青成分の刺激値）を用いてＲｘ成分（外光に基づく反射光（白色光）の赤成分の刺激値）を除去する場合にはステップＳ２−７へ進む。
【００４２】
ステップＳ２−５
色成分演算処理部５（図４）は、α１Ｇを求める。ここでα１＝（ｒ／ｇ）（３式）である。
ステップＳ２−６
色成分演算処理部５（図４）は、認証データとして、Ｒ０＝Ｒ−α１Ｇを求めてステップＳ２−９へ進む。
【００４３】
ステップＳ２−７
色成分演算処理部５（図４）は、α２Ｂを求める。ここでα２＝（ｒ／ｂ）（４式）である。
ステップＳ２−８
色成分演算処理部５（図４）は、認証データとして、Ｒ０＝Ｒ−α２Ｂを求める。
ステップＳ２−９
色成分演算処理部５（図４）は、認証データをＲＡＭ９−２（図４）の所定の領域に画像データとして展開する。
【００４４】
ステップＳ２−１０
特徴抽出部６（図４）は、認証データから特徴部分を抽出する。
ステップＳ２−１１
個体識別部７（図４）は、データベース１０（図４）から個人認証を求める被験者の登録情報を受け入れて、特徴抽出部６（図４）が抽出した特徴部分とを対比する。
【００４５】
ステップＳ２−１２
対比結果が一致する場合にはステップＳ２−１３へ進み、対比結果が一致しない場合にはステップＳ２−１４へ進む。
ステップＳ２−１３
個体識別部７（図４）は、識別結果を認証として出力しフローを終了する。
【００４６】
ステップＳ２−１４
個体識別制御部２１（図４）は、個体識別部７による今回の非認証判断が初回処理の結果か、あるいは又２回目処理の結果であるかを判断し、初回処理の結果である場合にはステップＳ２−１６へ進み、２回目処理の結果である場合にはステップＳ２−１５へ進む。
ステップＳ２−１５
個体識別部７（図４）は、識別結果を非認証として出力しフローを終了する。
【００４７】
ステップＳ２−１６
個体識別制御部２１（図４）は、初回の処理で、色成分演算処理部５が、Ｒ成分から減算処理するのに用いた色彩を変更させてステップＳ２−４へ戻り再度処理を繰り返させる。以下再処理が繰り返されて、ステップＳ２−１２で対比結果が一致すればステップＳ２−１３で認証としてフローを終了する。一方、再処理が繰り返されて再度対比結果が一致しない場合にはステップＳ２−１４及びステップＳ２−１５を通って非認証と出力してフローを終了する。
【００４８】
以上説明したように、本個実施例では、個体識別制御部２１（図４）を備えることによって、初回の処理で非認証の結果に至った場合であっても、上記Ｒ成分から減算する他の成分を変更して再度個体識別処理を繰り返し、登録した本人に対して誤って非認証の結果に至る事例を低減させることが出来るという効果を得る。
【００４９】
以上の説明では、上記Ｒ成分から減算する他の成分を変更して再度個体識別処理を繰り返す場合に限定して説明したが、本発明は、この例に限定されるものではない。即ち、赤色光源を緑光源、或いは又青色光源に変更して再度個体識別処理を繰り返しても良いし、更には、α１又はα２の値を若干増減して再度個体識別処理を繰り返しても良い。
【実施例３】
【００５０】
実施例２では、初回の処理で非認証の結果に至った場合に於いて、上記Ｒ成分から減算する他の成分を変更して再度個体識別処理を繰り返し、登録した本人に対して誤って非認証の結果に至る事例を低減させることとした。又動作説明は省略したが、初回の処理で非認証の結果に至った場合に於いて、Ｒ成分から減算する他の成分に乗算するαを変更する場合についても言及した。しかし、個体識別部がデータベースに登録されている登録情報と認証データとを対比して認証、又は非認証の結果を出力するには、無視出来ない程のかなりの時間を要する。そこで、本実施例では、個体識別部が登録情報と認証データとを対比する前に、輝度値の分散特徴を測定し、αの値を最適値に設定し個体識別部の再処理を回避することとする。
【００５１】
図６は、実施例３の個体識別装置の機能ブロック図である。
図に示すように実施例３の個体識別装置３００は、赤色光源１、カメラ２、画像取得部３、色成分分解部４、色成分演算処理部５、特徴抽出部６、個体識別部７、データベース１０、画像特徴分析制御部３１、ＣＰＵ３２、システムメモリ３３を備える。以下に実施例１と相違する部分のみについて説明する。実施例１と同様の部分については、実施例１と同一の符合を付して説明を省略する。
【００５２】
画像特徴分析制御部３１は、色成分演算処理部５が算出したＲ−α１Ｇ、又はＲ−α２Ｂから輝度分散値Ｙσを求め、この輝度分散値Ｙσが所定の値Ｙｓを越える場合にはα１又はα２の値を変更して色成分演算処理部５に再処理を求める部分である。但し、所定の回数αの値を変更しても尚かつ、所定の値Ｙｓを越える場合には、αの値を所定回数変更中に輝度分散値Ｙσが最低値を示した値Ｙｍｉｎとなったαｙに設定して色成分演算処理部５に再処理を求める部分でもある。この部分は、システムメモリ３３に予め格納されている所定のプログラムをＣＰＵ３２が実行することによって起動されるコンピュータ制御手段である。但し、専用の電子回路で個別に構成された部分であっても良い。尚、輝度分散値ＹσによってＲ−α１Ｇ、又はＲ−α２Ｂを評価するのは、色成分演算処理部５が算出したＲ―α１Ｇ、又はＲ―α２ＢにＲｘ成分（外光に基づく反射光（白色光）の赤成分の刺激値）が多く残っている場合には輝度信号が分散し易くなるという事実に基づくものである。
【００５３】
ＣＰＵ３２は、装置全体を制御するマイクロプロセッサである。特に本実施例では、システムメモリ３３に予め格納されているプログラムを実行して、画像取得部３、色成分分解部４、色成分演算処理部５、特徴抽出部６、個体識別部７、画像特徴分析制御部３１を起動する部分である。
【００５４】
システムメモリ３３は、ＲＯＭ３３−１とＲＡＭ９−２からなり、ＲＯＭ３３−１はＣＰＵ３２が実行することによって装置全体を制御するプログラム及び制御データを格納するリードオンリメモリである。特に本実施例では、ＣＰＵ３２が実行することによって、画像取得部３、色成分分解部４、色成分演算処理部５、特徴抽出部６、個体識別部７、及び画像特徴分析制御部３１を起動するプログラムと制御データとを格納している。更に、α１、及びα２の値を予め複数個格納している。ＲＡＭ９−２は、ＣＰＵ３２がプログラム実行の過程で必要とする演算処理領域を提供するランダムアクセスメモリである。
【００５５】
次に実施例３の個体識別装置の動作について説明する。
図７は、実施例３の個体識別装置の動作フローチャートである。
ステップＳ３−１からステップＳ３−１９まで、ステップ順に実施例３の個体識別装置の動作について説明する。
【００５６】
ステップＳ３−１
画像取得部３（図６）の制御に基づいて、カメラ２（図６又は２）は、光軸５１（図２）上に位置する個人認証を求める被験者の眼球５０（図２）から赤色光源１（図２）に基づく反射光を撮影する。このとき外部光源５５（例えば太陽）から照射された白色光が障害物５６（図２）で反射し、この反射光（白色光）の一部が赤色光に重畳されてカメラに入射する。
【００５７】
ステップＳ３−２
画像取得部３（図６）は、カメラ２（図６又は２）が取得した反射像を電気信号として受け入れてＲＡＭ９−２（図６）の所定の領域に画像データとして展開する。
ステップＳ３−３
色成分分解部４（図６）は、画像データをＲ（赤成分の刺激値）、Ｇ（緑成分の刺激値）、及びＢ（青成分の刺激値）の３色成分データに分解する。
【００５８】
ステップＳ３−４
色成分演算処理部５（図６）が、色成分分解部４によって分解された、Ｒ（赤成分の刺激値）から、Ｇ（緑成分の刺激値）を用いてＲｘ成分（外光に基づく反射光（白色光）の赤成分の刺激値）を除去する場合にはステップＳ３−５へ進み、Ｂ（青成分の刺激値）を用いてＲｘ成分（外光に基づく反射光（白色光）の赤成分の刺激値）を除去する場合にはステップＳ３−７へ進む。
【００５９】
ステップＳ３−５
色成分演算処理部５（図６）は、α１Ｇを求める。ここでα１＝（ｒ／ｇ）（３式）である。
ステップＳ３−６
色成分演算処理部５（図６）は、認証データとして、Ｒ０＝Ｒ−α１Ｇを求めてステップＳ３−９へ進む。
【００６０】
ステップＳ３−７
色成分演算処理部５（図６）は、α２Ｂを求める。ここでα２＝（ｒ／ｂ）（４式）である。
ステップＳ３−８
色成分演算処理部５（図６）は、認証データとして、Ｒ０＝Ｒ−α２Ｂを求める。
【００６１】
ステップＳ３−９
画像特徴分析制御部３１（図６）は、色成分演算処理部５（図６）が算出したＲ−α１Ｇ、又はＲ−α２Ｂから輝度分散値Ｙσを求める。
ステップＳ３−１０
輝度分散値Ｙσが所定の値Ｙｓ以下の場合にはステップＳ３−１１へ進み、所定の値Ｙｓを越える場合にはステップＳ３−１７へ進む。なお、輝度値分散値Ｙσが所定の値Ｙｓを超える場合でも、αの値を所定回数変更した場合は、ステップＳ３−１１へ進む。
ステップＳ３−１１
色成分演算処理部５（図６）は、認証データをＲＡＭ９−２（図６）の所定の領域に画像データとして展開する。
【００６２】
ステップＳ３−１２
特徴抽出部６（図６）は、認証データから特徴部分を抽出する。
ステップＳ３−１３
個体識別部７（図６）は、データベース１０（図６）から個人認証を求める被験者の登録情報を受け入れて、特徴抽出部６（図６）が抽出した特徴部分とを対比する。
【００６３】
ステップＳ３−１４
対比結果が一致する場合にはステップＳ３−１５へ進み、対比結果が一致しない場合にはステップＳ３−１６へ進む。
ステップＳ３−１５
個体識別部７（図６）は、識別結果を認証として出力しフローを終了する。
ステップＳ３−１６
個体識別部７（図６）は、識別結果を非認証として出力しフローを終了する。
【００６４】
ステップＳ３−１７
αの変更回数が、既に所定回数に達している場合にはステップＳ３−１９へ進み、未だ達していない場合にはステップＳ３−１８へ進む。
ステップＳ３−１８
画像特徴分析制御部３１（図６）は、αの値を次の値に変更してステップＳ３−４へ戻る。
ステップＳ３−１９
画像特徴分析制御部３１（図６）は、αの値を所定回数変更中に輝度分散値Ｙσが最低値Ｙｍｉｎになったαｙに設定してステップＳ３−４へ戻る。
【００６５】
本実施例では、以上説明したフローを経ることによって、個体識別部７（図６）が登録情報と認証データとを対比する前に輝度値の分散特徴を測定し、αの値が最適値の状態で認証データと登録情報とを対比することが出来るので、処理時間の長い、個体識別部の再処理を回避することが可能になるという効果を得る。
【００６６】
以上の説明では、上記Ｒ成分から減算する他の成分の係数α１又はα２の値を若干増減して輝度分散値の測定を繰り返す場合に限定して説明したが、本発明は、この例に限定されるものではない。即ち、赤色光源を緑光源、或いは又青色光源に変更した場合の輝度分散値の測定を実行して輝度分散値が最低値を示す光源を照明光源として選択しても良い。また、認識データとして特徴を抽出するかどうかの判断基準として、輝度分散値を測定する場合に限定して説明したが、本発明はこの例に限定されるものではない。即ち、認証データとして特徴を抽出するかどうかの判断基準として、例えば、外光の映り込み部分の輝度値が比較的大きくなるのであれば、所定の輝度分散値以上となる画素数の割合など、その他の画像統計量を用いても良い。
【産業上の利用可能性】
【００６７】
以上の説明では、本発明を虹彩を利用する個体識別装置に適用した場合に限定して説明したが、本発明は、この例に限定されるものではない。即ち、対象部分に光線を照射し、その反射光に基づいて対象部分の紋様を取得する装置であれば、如何なる種類の装置であっても適用可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
【図１】実施例１の個体識別装置の機能ブロック図である。
【図２】本発明の個体識別装置の原理説明図である。
【図３】実施例１の個体識別装置の動作フローチャートである。
【図４】実施例２の個体識別装置の機能ブロック図である。
【図５】実施例２の個体識別装置の動作フローチャートである。
【図６】実施例３の個体識別装置の機能ブロック図である。
【図７】実施例３の個体識別装置の動作フローチャートである。
【符号の説明】
【００６９】
１    赤色光源
２    カメラ
３    画像取得部
４    色成分分解部
５    色成分演算処理部
６    特徴抽出部
７    個体識別部
８    ＣＰＵ
９    システムメモリ
９−１    ＲＯＭ
９−２    ＲＡＭ
１０    データベース
【図１】
2006163461.tif 000003
【図２】
2006163461.tif 000004
【図３】
2006163461.tif 000005
【図４】
2006163461.tif 000006
【図５】
2006163461.tif 000007
【図６】
2006163461.tif 000008
【図７】
2006163461.tif 000009