(57)【要約】  本発明による虹彩識別方法及びシステムでは、個人識別のために取得される虹彩イメージを複数の均一の又は不均一でマルチスケールの領域に分割し、それぞれの領域に対応するコードを生成し、生成されたコードをデータベースの中に編成し、認証の際にも同様の態様でコードを生成し、生成されたコードをデータベースの中に記憶されているコードと比較することによって人を識別し、よって、識別速度及び識別率を向上させる。本発明は虹彩コード登録と虹彩コード認証とを含む虹彩識別方法であって、前記虹彩コード登録は、カメラを用いてイメージを捕捉することによって又は記憶されたイメージ・ファイルを検索することによって虹彩イメージを取得するステップと、前記取得された虹彩イメージから虹彩コードを生成するステップと、前記生成された虹彩コードをデータベースに記憶するステップと、を含み、前記虹彩コード認証は、前記虹彩コード登録の場合と同一の態様で虹彩イメージを取得するステップと、前記取得された虹彩イメージから虹彩コードを生成するステップと、前記生成された虹彩コードと前記データベースに記憶された虹彩コードとを比較することによって前記生成された虹彩コードを識別するステップと、を含み、前記虹彩コード生成ステップは、虹彩領域の内側境界と外側境界とを、前記内側境界と外側境界との実際の形状に基づく一般的な曲線を用いて近似することによって決定し、前記内側境界と前記外側境界との間の領域の一部又は全部を１又は複数のユニット・セクタに分割し、前記セクタに対応する虹彩コードを生成するように実行され、前記虹彩コード識別ステップは、前記生成されたコードから前記データベースの中に記憶された既存のコードまでの距離を測定し、それぞれの距離がスレショルド値の範囲内にあるかどうかを判断するように実行される。
2008521122.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
虹彩コード登録と虹彩識別とを含む虹彩識別方法であって、前記虹彩コード登録は、カメラを用いてイメージを捕捉することによって又は記憶されたイメージ・ファイルを検索することによって虹彩イメージを取得するステップと、前記取得された虹彩イメージから虹彩コードを生成するステップと、前記生成された虹彩コードをデータベースに記憶するステップと、を含み、前記虹彩識別は、前記虹彩コード登録の場合と同一の態様で虹彩イメージを取得するステップと、前記取得された虹彩イメージから虹彩コードを生成するステップと、前記生成された虹彩コードと前記データベースに記憶された虹彩コードとを比較することによって前記生成された虹彩コードを識別するステップと、を含み、
前記虹彩コード生成ステップは、虹彩領域の内側境界と外側境界とを、前記内側境界と外側境界との実際の形状に基づく一般的な曲線を用いて近似することによって決定し、前記内側境界と前記外側境界との間の領域の一部又は全部を１又は複数のユニット・セクタに分割し、前記セクタに対応する虹彩コードを生成するように実行され、前記虹彩コード識別ステップは、前記生成されたコードから前記データベースの中に記憶された既存のコードまでの距離を測定し、それぞれの距離がスレショルド値の範囲内にあるかどうかを判断するように実行されることを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法において、前記虹彩コード生成ステップは、前記虹彩領域の一部又は全部を平面上の矩形領域に写す写像を用いて前記虹彩領域を矩形領域に変換するステップと、前記矩形領域を１又は複数のユニット・セクタに分割するステップと、前記ユニット・セクタに対して周波数変換を実行するステップと、周波数変換の結果を用いて前記虹彩コードを生成するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１記載の方法において、前記虹彩コード生成ステップは、前記虹彩領域の前記一部又は全部を｛（ｘ，ｙ）ＣＦ（ｘ，ｙ，ｕ）＝０となるｕが０ＤｕＤ１の範囲に存在する｝を用いて表現するステップ（ただし、Ｆ（ｘ，ｙ，ｕ）は（ｘ，ｙ）平面において定義され、パラメータｕを有する関数であり、Ｆ（ｘ，ｙ，０）の零点は前記虹彩の内側境界を表し、Ｆ（ｘ，ｙ，１）は前記虹彩の外側境界を表す）と、０ＤｕＤ１の範囲にあるｕに対する曲線Ｃｕ（ｔ）を用いてＦ（ｘ，ｙ，ｕ）＝０をパラメトライズするステップ（ただし、Ｃｕ（ｔ）は、零集合Ｆ（ｘ，ｙ，ｕ）＝０をパラメトライズする曲線である）と、前記パラメータを用いて前記虹彩領域を前記平面上の矩形領域に写すステップと、前記平面上の矩形領域を１又は複数のユニット・セクタに分割するステップと、前記ユニット・セクタに対して周波数変換を実行するステップと、周波数変換の結果を用いて前記虹彩コードを生成するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１記載の方法において、前記虹彩コード生成ステップは、前記虹彩の内側境界をｆ０（ｘ，ｙ）の零集合を用いて近似するステップと、前記虹彩の外側境界をｆ１（ｘ，ｙ）の零集合を用いて近似するステップと、前記内側及び外側境界をＣ０（ｔ）及びＣ１（ｔ）をそれぞれ用いてパラメトライズするステップと、０から１までの間にあるｕに対してＦ（ｘ，ｙ，ｕ）＝（１−ｕ）ｆ０（ｘ，ｙ）＋ｕｆ１（ｘ，ｙ）の零集合の要素を用いて前記虹彩領域のすべての点を表現するステップと、ｕに対するＣｕ（ｔ）を用いてＦ（ｘ，ｙ，ｕ）の零集合をパラメトライズするステップと、前記パラメータを用いて前記虹彩領域を前記平面上の矩形領域に変換するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項１記載の方法において、前記虹彩コード生成ステップは、前記虹彩領域の内側境界と外側境界とを円を用いて近似するステップと、極座標変換を用いて前記虹彩領域を平面上の矩形領域に変換するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項１記載の方法において、前記虹彩コード生成ステップは、前記虹彩の内側境界と外側境界とを楕円を用いて近似するステップと、前記楕円の長軸と短軸とが相互に一致するように変換するステップと、２つの同心円的な楕円をすなわち虹彩の境界を同心円的な円と楕円とに変換する比例変換を用いて虹彩領域を変換するステップと、水平線と角度ｔ（０ＷＤｔＤ３６０Ｗ）を形成する直線を結果的に得られた虹彩領域の中心から延長するステップと、前記直線と前記内側境界との交点と前記直線と前記外側境界との交点とをｕ：１−ｕ（０ＤｕＤ１）に内分する点を見つけ、前記見つけられた点を座標（ｔ，ｕ）まで移動するステップと、前記虹彩領域を矩形領域に変換するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項１記載の方法において、前記虹彩コード生成ステップは、前記虹彩の外側境界と内側境界とをＣ１（ｔ）（０ＤｔＤ１）とＣ０（ｔ）（０ＤｔＤ１）とをそれぞれ用いて近似するステップと、Ｃ０（ｔ）とＣ１（ｔ）とをｕ：１−ｕ（０ＤｕＤ１）に内分するステップと、（ｔ，ｕ）座標系に対して変換を実行するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項２ないし請求項７のいずれかの請求項に記載の方法において、前記虹彩コード生成ステップは、前記虹彩領域が前記矩形領域に変換された後で前記矩形領域が複数のユニット・セクタに分割されるとき、１又は複数のユニット・セクタの形状及びサイズが同一ではないように実行されることを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項２ないし請求項７のいずれかの請求項に記載の方法において、前記虹彩コード生成ステップは、前記虹彩領域が前記矩形領域に変換された後で前記矩形領域が複数のユニット・セクタに分割されるとき、大型サイズの分割は前記虹彩の内側境界に対応する位置の近傍で実行され、小型サイズの分割は前記虹彩の外側境界に対応する位置の近傍で実行されることを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項２ないし請求項７のいずれかの請求項に記載の方法において、前記虹彩コード生成ステップは、前記ユニット・セクタを中型サイズ又は大型サイズのセクタに結合するステップと、前記結合されたセクタに対して周波数変換を適用することによって前記虹彩コードを生成するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項１１】
請求項２ないし請求項７のいずれかの請求項に記載の方法において、前記虹彩コード生成ステップは、前記虹彩コードは適切なセクタ（ユニット・セクタ、中型サイズのセクタ又は大型サイズのセクタ）に対してだけ形成されることを特徴とする方法。
【請求項１２】
請求項１１記載の方法において、前記虹彩コード識別ステップは、前記虹彩コード生成ステップにおいて適切なコードからだけ生成されたコードだけを用いて先に記憶されているコードへの距離が測定されるように実行されることを特徴とする方法。
【請求項１３】
請求項２ないし請求項７のいずれかの請求項に記載の方法において、前記虹彩コード生成ステップは、前記写像は前記虹彩領域の一部又は全部を前記平面上の矩形領域に写し、前記矩形領域を分割する方法はすべてのイメージに対して一様に適用されることはないように実行されることを特徴とする方法。
【請求項１４】
請求項２ないし請求項７のいずれかの請求項に記載の方法において、前記虹彩コード生成ステップは、前記虹彩領域の一部又は全部を前記平面上の矩形領域に写す写像は一意的でない、すなわち、複数のそのような写像を用いることができるように実行されることを特徴とする方法。
【請求項１５】
請求項２ないし請求項７のいずれかの請求項に記載の方法において、前記虹彩コード識別ステップは、前記セクタから生成された虹彩コードに基づいて距離を測定するときにそれぞれのセクタに対して異なる寄与の度合いを設定するように実行されることを特徴とする方法。
【請求項１６】
虹彩コード登録手段と虹彩識別手段とを含む虹彩識別システムであって、前記虹彩コード登録手段は、カメラを用いてイメージを捕捉することによって又は記憶されたイメージ・ファイルを検索することによって虹彩イメージを取得する手段と、前記取得された虹彩イメージから虹彩コードを生成する手段と、前記生成された虹彩コードをデータベースに記憶する手段と、を含み、前記虹彩識別手段は、前記虹彩コード登録の場合と同一の態様で虹彩イメージを取得する手段と、前記取得された虹彩イメージから虹彩コードを生成する手段と、前記生成された虹彩コードと前記データベースに記憶された虹彩コードとを比較することによって前記生成された虹彩コードを識別する手段と、を含み、
前記虹彩コード生成手段は、虹彩領域の内側境界と外側境界とを、前記内側境界と外側境界との実際の形状に基づく一般的な曲線を用いて近似することによって決定し、前記内側境界と前記外側境界との間の領域の一部又は全部を１又は複数のユニット・セクタに分割し、前記セクタに対応する虹彩コードを生成するように実行され、前記虹彩コード識別手段は、前記生成されたコードから前記データベースの中に記憶された既存のコードまでの距離を測定し、それぞれの距離がスレショルド値の範囲内にあるかどうかを判断するように構成されていることを特徴とするシステム。
【請求項１７】
請求項１６記載のシステムにおいて、前記虹彩コード生成手段は、前記虹彩領域の一部又は全部を平面上の矩形領域に写す写像を用いて前記虹彩領域を矩形領域に変換し、前記矩形領域を１又は複数のユニット・セクタに分割し、前記ユニット・セクタに対して周波数変換を実行し、周波数変換の結果を用いて前記虹彩コードを生成するように構成されていることを特徴とするシステム。
【請求項１８】
請求項１６記載のシステムにおいて、前記虹彩コード生成手段は、前記虹彩領域の前記一部又は全部を｛（ｘ，ｙ）ＣＦ（ｘ，ｙ，ｕ）＝０となるｕが０ＤｕＤ１の範囲に存在する｝を用いて表現し（ただし、Ｆ（ｘ，ｙ，ｕ）は（ｘ，ｙ）平面において定義され、パラメータｕを有する関数であり、Ｆ（ｘ，ｙ，０）の零点は前記虹彩の内側境界を表し、Ｆ（ｘ，ｙ，１）は前記虹彩の外側境界を表す）、０ＤｕＤ１の範囲にあるｕに対する曲線Ｃｕ（ｔ）を用いてＦ（ｘ，ｙ，ｕ）＝０をパラメトライズし（ただし、Ｃｕ（ｔ）は、零集合Ｆ（ｘ，ｙ，ｕ）＝０をパラメトライズする曲線）、前記パラメータを用いて前記虹彩領域を前記平面上の矩形領域に写し、前記平面上の矩形領域を１又は複数のユニット・セクタに分割し、前記ユニット・セクタに対して周波数変換を実行し、周波数変換の結果を用いて前記虹彩コードを生成するように構成されていることを特徴とするシステム。
【請求項１９】
請求項１６記載のシステムにおいて、前記虹彩コード生成手段は、前記虹彩の内側境界をｆ０（ｘ，ｙ）の零集合を用いて近似する手段と、前記虹彩の外側境界をｆ１（ｘ，ｙ）の零集合を用いて近似する手段と、前記内側及び外側境界をＣ０（ｔ）及びＣ１（ｔ）をそれぞれ用いてパラメトライズする手段と、０から１までの間にあるｕに対してＦ（ｘ，ｙ，ｕ）＝（１−ｕ）ｆ０（ｘ，ｙ）＋ｕｆ１（ｘ，ｙ）の零集合の要素を用いて前記虹彩領域のすべての点を表現する手段と、ｕに対するＣｕ（ｔ）を用いてＦ（ｘ，ｙ，ｕ）の零集合をパラメトライズする手段と、前記パラメータを用いて前記虹彩領域を前記平面上の矩形領域に変換する手段と、を含むことを特徴とするシステム。
【請求項２０】
請求項１６記載のシステムにおいて、前記虹彩コード生成手段は、前記虹彩領域の内側境界と外側境界とを円を用いて近似する手段と、極座標変換を用いて前記虹彩領域を平面上の矩形領域に変換する手段と、を含むことを特徴とするシステム。
【請求項２１】
請求項１６記載のシステムにおいて、前記虹彩コード生成手段は、前記虹彩の内側境界と外側境界とを楕円を用いて近似する手段と、前記楕円の長軸と短軸とが相互に一致するように変換を実行する手段と、２つの同心円的な楕円をすなわち虹彩の境界を同心円的な円と楕円とに変換する比例変換を用いて虹彩領域を変換する手段と、水平線と角度ｔ（０ＷＤｔＤ３６０Ｗ）を形成する直線を結果的に得られた虹彩領域の中心から延長する手段と、前記直線と前記内側境界との交点と前記直線と前記外側境界との交点とをｕ：１−ｕ（０ＤｕＤ１）に内分する点を見つけ、前記見つけられた点を座標（ｔ，ｕ）まで移動する手段と、前記虹彩領域を矩形領域に変換する手段と、を含むことを特徴とするシステム。
【請求項２２】
請求項１６記載のシステムにおいて、前記虹彩コード生成手段は、前記虹彩の外側境界と内側境界とをＣ１（ｔ）（０ＤｔＤ１）とＣ０（ｔ）（０ＤｔＤ１）とをそれぞれ用いて近似する手段と、Ｃ０（ｔ）とＣ１（ｔ）とをｕ：１−ｕ（０ＤｕＤ１）に内分する手段と、（ｔ，ｕ）座標系に対して変換を実行する手段と、を含むことを特徴とするシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、広くは、虹彩のイメージを取得し、取得したイメージを先に登録されている情報と比較して、人を識別する虹彩識別方法及びシステムに関する。更に詳しくは、本発明は、人の虹彩イメージを複数の領域に分解し、それぞれの領域の特徴的な外見を表す虹彩コードを抽出し、そのような虹彩コードをデータベースに記憶して、対象となる人の虹彩イメージから虹彩コードを同様の方法で生成し、生成したコードをデータベースに記憶されているコードと比較することによって人のＩＤを識別して、虹彩識別の速度及び精度を向上させる虹彩識別方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
虹彩を用いて人のＩＤ（同一性、アイデンティティ）を識別する一般的な処理方法は既知であり、この方法は、以下のステップから構成される。すなわち、登録の場合には、全体的な目のイメージから虹彩を検出するステップと、虹彩を適切に決定されている領域に分割するステップと、虹彩コードを生成するステップと、生成されたコードをデータベースに記憶するステップとが含まれる。識別の場合には、対象となる人の虹彩コードを生成するステップと、生成されたコードと最も近い虹彩コードをデータベースの中でサーチするステップと、適切に選択されたスレショルド値に基づいて最終的な結論を下すステップとが含まれる。
【０００３】
虹彩領域から特定の情報を取得してそのような処理方法を実行する方法の１つが、ジョン・Ｇ・ドーグマン（John G. Daugman）によって出願された米国特許第５，２９１，５６０号に開示されている。
【０００４】
ドーグマン特許では、虹彩と瞳孔との間の境界を最良に近似するのに用いられる円を求めて、虹彩と強膜（sclera）との間の境界を円を用いて近似し、これらの２つの円の間の領域が虹彩領域として設定される。この環状の領域は、更に、図１（ａ）に示されているように、正比例の原則に基づいて複数のリング状の領域によって分割される。虹彩コードは、ガボール変換（Gabor transform）を用いてそれぞれのリング状の領域から生成され、この虹彩コードはデータベースに記憶される。人の識別の際には、同じ手順が対象となる人の虹彩イメージに適用され、特に、対象となる人の虹彩コードが生成される。識別は、情報の差があるスレショルド値の範囲に含まれると判断されると、対象となっている人は登録されている人と同一であるという手順でなされる。しかし、この方法は、虹彩の一部は眼瞼やまつげによって覆われているのが通常であり、虹彩自体に属さないイメージ部分から得られた不正確な虹彩コードを生じるために、問題がある。これによって、識別精度が低下する。
【０００５】
このような不測の事態に対処するため、ドーグマン特許は、いくらかの対応策を用意している。その対応策は、瞳孔から上方又は下方に遠く離れている虹彩の部分は眼瞼やまつげによって妨害される可能性が高いという観測に基づく。結果として、ドーグマン特許では、これらの部分をリング状の領域から切り離し、残りの部分を用いることを提案している。図１（ｂ）は、リング状の領域の残りの使用可能な部分を示している。そして、これらの部分だけから虹彩コードが抽出されるのである。しかし、この方法は、そのような使用可能な部分は個別の事情を考慮することなく前もって（アプリオリに）設定されているが、それぞれのイメージにおける実際の妨害パターンは、現実には非常に多くの多様性を伴って生じ、つまり、ドーグマン特許における使用可能であると想定されている部分は現実には妨害されている可能性が高いことを意味する。同じ個人のイメージについても妨害パターンはイメージが取得される度に異なり、更には瞬きや涙などの不純物のために妨害を受けていない虹彩領域は著しく変動するのは明らかである。これらのマイナス要因が虹彩コードに入り込み、よって、識別精度を低下させる。
【０００６】
これまでに広く知られている識別技術の別の例が、この特許出願の出願人の一部によって出願され登録されている米国特許第６，２４７，８１３号に開示されている。この米国特許では、虹彩イメージから、虹彩のファイバ構造、光に対する瞳孔及び自律神経冠（ＡＮＷ）の反応、ＡＮＷの形状、及び眼窩の位置及び形状に基づいて、虹彩識別のための複数の識別パラメータを計算し、識別パラメータに基づいて特定の人を識別する技術が開示されている。この技術の最も重要な特徴は、可変マルチセクタ法と称される手法である。この方法では、瞳孔及び虹彩の境界は円によって表され、これら２つの円の間の領域は同心円と半径方向の線分とを用いて複数のセクタに分割され、ハール変換（Haar Transform）などの適切な周波数変換がそれぞれのセクタに適用されて登録及び識別の際に用いられる虹彩コードが生成される。この技術の最も著しい特徴は、どのセクタを排除しどのセクタを用いるかについて動的判断を用いている点である。排除されたセクタは眼瞼、まつげ、それ以外の不純物によって妨害された適切ではないセクタであり、適切なのは、以上のような欠陥を有していないセクタである。この先行する米国特許では、残りの適切なセクタだけを用いて、登録及び識別の際に虹彩コードを生成している。２つのイメージ（実際には、コード）を比較するときには、両方のイメージ（コード）において適切であると考えられるセクタだけが、２つの間の距離を計算するのに用いられる。従って、登録の際に用いられる適切なセクタは、同じセクタが両方のイメージにおいて適切とは限らない場合には、識別の際の最終的な計算には関係しないことになる。この米国特許は、イメージを捕捉（キャプチャ）する際に生じる様々な妨害に冠する予測不可能な事態に対して適切な対処が可能であり、従って、識別率が著しく向上するという点で優れている。
【０００７】
しかし、この米国特許は、依然として、複数の短所を有している。すなわち、図２に示されているように、人の虹彩の境界を円を用いて近似することは困難な場合が多く、従って、虹彩の境界を円を用いて近似するときには、虹彩領域以外の目の部分のイメージを虹彩領域であると考え誤用してしまうことは不可避であり、よって、識別率を低下させる。更に、セクタが一様で所定の態様で構築されており、従って、眼瞼やまつげでほんの一部が覆われているセクタを不適切であると見なして必然的に排除しなければならず、よって、不適切であるとして排除されるセクタの内部にある残りの適切な部分を用いることが不可能になるという点も短所である。
【０００８】
更に、ドーグマン特許では、虹彩領域がカメラによって捕捉された虹彩イメージから抽出される際に、瞳孔と虹彩との境界である虹彩の内側境界と、虹彩と強膜との境界である虹彩の外側境界とを、実際にはそれらの境界が一般的な曲線により近い場合であっても、データ処理の容易さのために円又は楕円として扱い、虹彩領域を複数のセクタに分割する分割線を円として扱う。このような処理のために、識別率の向上に対して何らかの制約が課される。というのは、そのような幾何学的特性を完全に利用することができないからである。
【発明の概要】
【０００９】
本発明は、上述した問題点を解決するためになされた。本発明の第１の目的は、虹彩を識別する方法及びシステムを提供することであるが、本発明による方法及びシステムでは、虹彩の内側境界及び外側境界を円を用いて近似するのではなく、これらの境界の実際の形状を反映し、一般的な曲線を用いてこれらの境界を近似することにより、識別精度を向上させる。既存の発明では、虹彩の内側境界及び外側境界は、円を用いて近似される。境界の実際の幾何学的特性は円ではないことがあるにもかかわらず、扱いやすいという理由で、円が用いられる。この理由により、虹彩領域ではない部分を用いて虹彩コードが生成されることや、虹彩コードが生成される際に虹彩の一部が削除されることがありうる。従って、これらの問題は、識別精度の向上の障害になる。これらの問題を解決するため、本発明は、虹彩の実際の境界を反映する虹彩コードを生成する方法を提案する。すなわち、本発明では、虹彩の境界を必ずしも円ではない一般的な曲線を用いて近似する虹彩識別方法及びシステムを提供し、この方法及びシステムによれば虹彩領域をより正確に識別して虹彩コードを生成し、よって、虹彩識別精度を向上させることを目指す。
【００１０】
本発明の第２の目的は、最大の虹彩面積を用いることによってそこから抽出される人間識別情報が虹彩識別精度を向上させる虹彩識別方法及びシステムを提供することである。虹彩識別のために取得された虹彩イメージに質の悪いものが含まれていることは多い。そのようなイメージの質の低下をもたらす多くのファクタがある。すなわち、目の不規則的な形状、眼瞼及びまつげによる妨害、涙の反射、メガネ、コンタクトレンズによる歪み、イメージ取得の際に生じうるそれ以外の様々な異常などである。虹彩コードがそのような質の悪いイメージを用いて生成されると、虹彩識別の精度は、当然のことながら悪影響を受ける。従って、質の悪い虹彩イメージの部分を回避し、より上質の部分を用いることが重要である。この理由により、既存のドーグマン特許では、損傷を受ける可能性が低い虹彩の部分を予め決定しておき、そのような部分だけを用いることによって、この問題を回避しようとしている。しかし、妨害はその性質として予測が不可能であるから、そのように前もって（アプリオリに）決定しておくことは可能でない。結果的に、ドーグマンによる方法では、虹彩の妨害を受けている部分の一部は虹彩コードの生成に含まれることがあるし、同時に、虹彩の妨害を受けていない適切な部分が、ドーグマン特許に内在するアプリオリな根拠によって組み入れられない可能性もある。これによっても、結果的に、識別精度の低下が生じる。これらの問題点を解決するため、この特許出願の出願人による先行する特許では、虹彩領域を複数の小さなセクタに分割し、それぞれのセクタが用いるのに適切であるかどうかを動的に判断し、虹彩コードの生成及び識別に適したものだけを選択している。しかし、不適切な部分を含む場合には、その悪影響を受けている部分が実際にどれだけ小さくても、セクタの全体を排除しなくてはならないというのは、依然として短所である。これにより、虹彩識別に利用可能な適切な虹彩領域の全体数が減少する。換言すると、あるセクタのごくわずかな部分が損傷を受けている場合であっても、そのセクタの全体を排除しなくてはならない。この問題点を解決するには、すなわち、適切な領域の利用を最大化するために、本発明は、以下のような新たな虹彩領域分解方法及びコード生成方法を提案する。
【００１１】
第１に、虹彩領域の用途の広い分割を導入するために、虹彩領域を平面上の矩形領域に写す様々な写像を用いる。そのような写像によって、虹彩領域は、まず、平面上の矩形領域に変換される。次に、結果的に得られた矩形領域は、ユニット・セクタと称される複数の小さな領域に分解される。ここで、分解の方式は、用いられる虹彩の適切な部分のサイズが最大化されるように、非一様になされる。例えば、矩形領域がユニット・セクタに分解されるときには、眼瞼やまつげによって妨害を受ける確率が高い虹彩の部分は比較的小さなユニット・セクタに分割され、妨害を受ける可能性が低い部分は比較的大きなユニット・セクタに分割される。このような方法を通じて、虹彩の適切な部分を救う確率を高めることが可能になり、よって、識別精度が向上する。更に、このようにして適切な部分のサイズを大きくすることができ、より多くの情報コンテンツを有しており信頼性がより高い低周波成分を用いる可能性が大きくなる。
【００１２】
虹彩識別に用いられる虹彩領域の面積を最大化するためには、上述した様々な領域分解方法だけではなく、マルチスケール法も用いられる。虹彩コードがそれぞれのユニット・セクタの周波数変換を通じて生成されると、一般的には、虹彩コードの精度及び信頼性を向上させるために、可能な限り低い周波数成分を用いることが望ましい。しかし、ユニット・セクタのサイズが小さくなると、用いることができる低周波成分の数は減少する。他方で、ユニット・セクタのサイズを拡大すると、識別精度の向上に役立つ。このため、本発明では、以下のようなマルチスケール法を用いている。第１に、虹彩コードは、まず、ユニット・セクタに対する周波数変換を介して生成され、次に、虹彩コードは、複数のユニット・セクタを結合させることによって形成されたより大きなセクタに対する周波数変換を介して再び生成される、などである。このマルチスケール法の長所は、可能な限り虹彩の大きな部分を用いながら、同時に、領域のサイズを拡大して虹彩識別のためにより有意義であり信頼性が高い更に低周波の成分を抽出できる点である。従って、既存の発明とは異なり、本発明は、虹彩イメージが損傷されているときであっても最大の情報を動的に抽出することにより、識別精度を向上させることができる。
【００１３】
まとめると、本発明は、虹彩の境界を忠実に近似し新たな領域分解法を導入することによって既存の発明の短所を克服し虹彩識別精度を向上させる虹彩識別方法及びシステムを提供する。
［技術的解決］
上述した目的を達成するために、本発明は、虹彩コード登録と虹彩識別とを含む虹彩識別方法であって、前記虹彩コード登録は、カメラを用いてイメージを捕捉することによって又は記憶されたイメージ・ファイルを検索することによって虹彩イメージを取得するステップと、前記取得された虹彩イメージから虹彩コードを生成するステップと、前記生成された虹彩コードをデータベースに記憶するステップと、を含み、前記虹彩識別は、前記虹彩コード登録の場合と同一の態様で虹彩イメージを取得するステップと、前記取得された虹彩イメージから虹彩コードを生成するステップと、前記生成された虹彩コードと前記データベースに記憶された虹彩コードとを比較することによって前記生成された虹彩コードを識別するステップと、を含み、
前記虹彩コード生成ステップは、虹彩領域の内側境界と外側境界とを、前記内側境界と外側境界との実際の形状に基づく一般的な曲線を用いて近似することによって決定し、前記内側境界と前記外側境界との間の領域の一部又は全部を１又は複数のユニット・セクタに分割し、前記セクタに対応する虹彩コードを生成するように実行され、前記虹彩コード識別ステップは、前記生成されたコードから前記データベースの中に記憶された既存のコードまでの距離を測定し、それぞれの距離がスレショルド値の範囲内にあるかどうかを判断するように実行されることを特徴とする方法を提供する。
【００１４】
本発明は、虹彩コード登録手段と虹彩識別手段とを含む虹彩識別システムであって、前記虹彩コード登録手段は、カメラを用いてイメージを捕捉することによって又は記憶されたイメージ・ファイルを検索することによって虹彩イメージを取得する手段と、前記取得された虹彩イメージから虹彩コードを生成する手段と、前記生成された虹彩コードをデータベースに記憶する手段と、を含み、前記虹彩識別手段は、前記虹彩コード登録の場合と同一の態様で虹彩イメージを取得する手段と、前記取得された虹彩イメージから虹彩コードを生成する手段と、前記生成された虹彩コードと前記データベースに記憶された虹彩コードとを比較することによって前記生成された虹彩コードを識別する手段と、を含み、
前記虹彩コード生成手段は、虹彩領域の内側境界と外側境界とを、前記内側境界と外側境界との実際の形状に基づく一般的な曲線を用いて近似することによって決定し、前記内側境界と前記外側境界との間の領域の一部又は全部を１又は複数のユニット・セクタに分割し、前記セクタに対応する虹彩コードを生成するように実行され、前記虹彩コード識別手段は、前記生成されたコードから前記データベースの中に記憶された既存のコードまでの距離を測定し、それぞれの距離がスレショルド値の範囲内にあるかどうかを判断するように構成されていることを特徴とするシステムを提供する。
［発明の効果］
本発明は、対象となる人から取得された虹彩イメージから虹彩領域だけを区別し、虹彩領域を、対象となる人の特徴に従った同一でない又はマルチスケールな方法を用いて複数の選択された部分に分割し、それぞれの部分に対するイメージ信号から人の識別のためのコードを生成し、生成されたコードが記憶される又は人の識別に用いられることを可能にし、よって、虹彩識別を介して人の識別を高速に実行する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
本発明の好適実施例の構成及び動作を、添付の図面を参照して以下で説明する。
図３（ａ）及び３（ｂ）は、本発明による虹彩登録システムと虹彩識別システムとの概略図である。
【００１６】
虹彩登録システム１０は、虹彩領域のイメージを取得し登録される虹彩コードを生成する虹彩イメージ取得ユニット１１と、後述するコード生成方法に従い、虹彩イメージ取得ユニット１１によって取得された虹彩イメージからコードを生成する虹彩コード生成ユニット１２と、虹彩コード生成ユニット１２によって生成される虹彩コードを虹彩データベース１４に記憶する虹彩コード記憶ユニット１３と、を含む。
【００１７】
更に、虹彩識別システム２０は、虹彩領域のイメージを取得し識別される虹彩コードを生成する虹彩イメージ取得ユニット２１と、後述するコード生成方法に従い、虹彩イメージ取得ユニット２１によって取得された虹彩イメージから虹彩コードを生成する虹彩コード生成ユニット２２と、虹彩コード生成ユニット２２によって生成される虹彩コードを虹彩データベース１４に記憶されている虹彩コードと比較する虹彩コード比較ユニット２３と、虹彩コード比較ユニット２３の比較結果に基づいて認証結果を出力する認証ユニット２４と、を含む。
【００１８】
上述した虹彩登録システム１０において登録が実行されるときには、虹彩イメージ取得ユニット１１は、登録時にカメラとＨＷ／ＳＷシステムとを用いて目イメージを捕捉して虹彩領域を決定し、前処理プロセスがなされ、虹彩コード生成ユニット１２が虹彩テンプレート・コードを生成しそのコードを虹彩データベース１４に記憶する。更に、虹彩識別システム２０において識別が実行されるときには、登録の場合のように、虹彩イメージ取得ユニット２１は目イメージを捕捉して虹彩領域を決定し、前処理プロセスがなされ、虹彩コード生成ユニット２２が虹彩テンプレート・コードを生成しそのコードを虹彩データベース１４に記憶されているコードと比較することによって認証を実行する。当然であるが、登録の際に用いられる虹彩登録システム１０と認証の際に用いられる虹彩識別システム２０とは同一である必要はない。
【００１９】
また、虹彩イメージ・データ・フォーマットの標準化と共に、生の虹彩イメージ自体は、データベースに記憶されるのが一般的である。従って、データベースに記憶されている生の虹彩イメージを検索し登録する機能が必要となる。つまり、データベースに記憶されている虹彩イメージは最初はカメラを用いて撮影されたのであるが、それ以後の登録には必ずしもカメラ・システムが必要ないことを意味する。同様に、リアルタイムの識別にはカメラが依然として用いられなければならないのであるが、データベースに記憶されているイメージを用いた識別も将来は可能性がある。
【００２０】
従って、本発明では、以上の可能性をすべて考慮しながら、虹彩登録システム１０又は虹彩識別システム２０の虹彩イメージ取得ユニット１１又は２１は、カメラ・システムを用いるか又はデータベースや何らかの記憶媒体からイメージを取得する虹彩イメージ取得手段を含む。この点については、この出願では詳細に説明しないが、虹彩識別技術の専門家には周知の事項である。
【００２１】
以下では、本発明において、与えられた目イメージをどのように処理して虹彩コードを生成するか、そして、識別精度をどのようにして向上させるか、を説明する。
第１に、図４を参照しながら、一般的な曲線を用いて虹彩の内側及び外側境界を近似する方法を、以下で詳述する。曲線を用いて境界を近似する方法は、２つのタイプの分類される。一方のタイプは、適切なパラメトライゼーション法を用いて境界を近似する方法であり、他方のタイプは、パラメトライゼーションなしで曲線を用いて近似を実行する方法である。これら２つの方法には若干の違いはあるが、基本的には同一であると考えることができるので、ここでは、パラメトライゼーションを用いる方法を説明する。しかし、パラメトライゼーションを伴わない曲線を用いて境界を近似する方法が用いられた場合であっても、そのような方法が用いられることは本発明の範囲からの逸脱にはならないことに留意したい。
【００２２】
虹彩の内側境界は、瞳孔（pupil）と虹彩との間の曲線であり、この曲線をＣ０（ｔ）で表す。ここで、ｔは曲線のパラメータであり、ｔはａからｂまでの範囲を動くものとする。従来技術では、この曲線は、円などの特定の形状を有するものと仮定されるのが普通であり、実際の曲線に最も近い円が計算され用いられる。しかし、図２に示すように、境界の実際の幾何学的形状は、疾病、外科的手術、内因性の欠陥など様々な原因のために著しく変動する可能性がある。そのような内因性の変動が無視され、境界曲線が円であると一様に仮定されるのであれば、誤り（エラー）が生じるおそれがある。
【００２３】
更に、虹彩の外側境界は虹彩と強膜（sclera）との間にある曲線であり、この曲線はＣ１（ｔ）で表すことにする。ここで、ｔは曲線のパラメータであり、ｔはａからｂまでの範囲を動くものとする。従来技術では、この曲線Ｃ１（ｔ）は、虹彩と瞳孔との間の境界曲線Ｃ０（ｔ）の場合のように、円などの特定の形状を有するものと仮定されるのが普通であり、実際の曲線に最も近い円が計算され用いられる。しかし、図２に示すように、境界Ｃ０（ｔ）やＣ１（ｔ）の実際の幾何学的形状は、疾病、外科的手術、内因性の欠陥など様々な原因のために著しく変動する可能性がある。そのような内因性の変動が無視され、境界曲線が円であると一様に仮定されるのであれば、誤り（エラー）が生じるおそれがある。特に、このエラーのために、皮膚、瞳孔、強膜、眼瞼など虹彩の一部ではない領域が虹彩の一部であると解釈されることがありうるので、結果的に精度が低下する。従って、本発明では、一般的な曲線を境界曲線として用いることにより、エラーを減らして、識別率を向上させる。
【００２４】
一般的な曲線を用いて境界をパラメトライズする（parameterize、パラメータ化する、パラメータ表示する）方法の一例を、以下で詳述する。一般に、２次元平面における曲線の軌跡（曲線上の点の集合）は、適当な２変数関数ｆ（ｘ，ｙ）の零集合、つまり｛（ｘ，ｙ）Ｃｆ（ｘ，ｙ）＝０｝として表され、虹彩の境界曲線はこの零集合と見なされる。ｆ（ｘ，ｙ）を決定する方法は、次の通りである。最初に、信号処理技術を用いて瞳孔又は虹彩の境界上にあると推定されるピクセルを探し、次に、することによってこれらのピクセル情報からｆ（ｘ，ｙ）を推定し、その零集合がそのようにして選択されたピクセルを最もよく近似する関数を見つける関数空間を設定することによって、これらのピクセル情報からｆ（ｘ，ｙ）を推定する。この方法は、専門家には広く知られているヒルベルト空間（Hilbert space）における射影法（projection method）により実現が可能である。更に、この方法は、広く知られたスプライン解析や回帰分析を用いて実現可能である。上で述べたようにして見つけられた関数をｆ０（ｘ，ｙ）で表すことにする。すなわち、ｆ０（ｘ，ｙ）の零集合は、瞳孔と虹彩との間の境界（内側の虹彩境界）を表す曲線である。同様にして、虹彩と強膜との間の境界（外側の虹彩境界）曲線を最もよく表すｆ１（ｘ，ｙ）を見つける。
【００２５】
以下では、内側境界を表すｆ０（ｘ，ｙ）の零集合と外側境界を表すｆ１（ｘ，ｙ）の零集合とを、曲線を用いてパラメトライズする。一般に、２次元平面内の曲線は、方程式ｃ（ｔ）＝｛ｘ（ｔ），ｙ（ｔ）｝によって表現される。
【００２６】
パラメトライゼーションには多くの方法がある。例えば、角度をｔとする極座標系を用いることができる。この場合には、ｔは０から２πまでの範囲を動く。
ｆ０（ｘ，ｙ）の零集合のパラメトライズされた曲線である曲線をＣ０（ｔ）とし、ｆ１（ｘ，ｙ）の零集合のパラメトライズされた曲線である曲線をＣ１（ｔ）とする。極座標系を含む任意のそのような方法を用いることが可能ではあるが、その中のどの方法を用いたとしても、本発明の性質及び特徴を変更することはない。
【００２７】
虹彩の内側境界及び外側境界を上述したように一般的な曲線を用いて近似した後で、これら２つの境界の間の領域すなわち虹彩領域を平面上の矩形領域に変換する写像（mapping）が、これらの境界を近似するのにパラメトライズされた曲線を用いるのか陰に定義された（implicitly defined）曲線を用いるのかとは関係なく、曲線導入される。このような写像を定義する方法は多くあるが、以下では、その中のいくつかについて説明する。
【００２８】
虹彩の内側境界と外側境界とがｆ０（ｘ，ｙ）の零集合とｆ１（ｘ，ｙ）の零集合とを用いてそれぞれ近似される場合には、内側境界は外側境界よりも内側にあるという条件を用いることによって、不等式ｆ０（ｘ，ｙ）＜ｆ１（ｘ，ｙ）が成り立つと仮定できる。また必要な場合には、不等号を逆向きにすればよい。次に、虹彩領域は、｛（ｘ，ｙ）Ｃ０ＤｕＤ１の範囲の或るｕに対して（１−ｕ）ｆ０（ｘ，ｙ）＋ｕｆ１（ｘ，ｙ）｝によって示される平面内の点の集合になる。この領域は、図４に図解されている。ｆｕ（ｘ，ｙ）＝（１−ｕ）ｆ０（ｘ，ｙ）＋ｕｆ１（ｘ，ｙ）である場合には、図４の虹彩領域の破線は、ｆ０．２５（ｘ，ｙ）＝０、ｆ０．５（ｘ，ｙ）＝０及びｆ０．７５（ｘ，ｙ）＝０にそれぞれ対応する。同様にして、虹彩領域は、ｕが０から１までの範囲を動く場合のｆｕ（ｘ，ｙ）＝０の零集合の集まりとして表すことができ、そのような零集合は、上述したパラメトライゼーションの方法を用いてＣｕ（ｔ）によってパラメトライズされる。このようなパラメトライゼーションがなされると、ｆ０の零集合とｆ１の零集合との間の領域として定義される虹彩領域は、平面（ｔ，ｕ）における矩形に写像される。この種の対応はいわゆる写像であり、これは、広く知られた数学的概念である。上述した写像は、そのような写像の例であって、任意の写像方法を用いることができる。
【００２９】
上述した（１−ｕ）ｆ０（ｘ，ｙ）＋ｕｆ１（ｘ，ｙ）は、パラメータｕを用いて平面（ｘ，ｙ）で定義される関数の例である。このような関数の一般的な形式は、Ｆ（ｘ，ｙ，ｕ）という形式で書くことができ、ここで、Ｆ（ｘ，ｙ，ｕ）＝０は瞳孔と虹彩との間の境界を表す曲線であり、Ｆ（ｘ，ｙ，１）＝０は瞳孔と強膜との間の境界を表す曲線である。０から１までの範囲を値を取るｕに対して、Ｆ（ｘ，ｙ，ｕ）＝０は２つの境界の間の複数の曲線を表す。Ｆ（ｘ，ｙ，ｕ）＝０がｕの値に応じた異なる複数の曲線を表すとき、虹彩の領域は０ＤｕＤ１の範囲にある或るｕに対する（ｘ，ｙ）ＣＦ（ｘ，ｙ，ｕ）＝０として定義される。同様に、Ｆ（ｘ，ｙ，ｕ）＝０によって定義される曲線は、再度パラメトライズすることが可能である。これを用いると、虹彩領域は、平面における矩形に写像することができる。上述した（１−ｕ）ｆ０（ｘ，ｙ）＋ｕｆ１（ｘ，ｙ）はＦ（ｘ，ｙ，ｕ）の一例であり、どのような他の形式のＦ（ｘ，ｙ，ｕ）を用いても、本発明の内容や範囲は変更されない。
【００３０】
虹彩領域を平面の矩形領域に写す写像を導入する別の方法について、以下で説明する。中心が同じ複数の円を用いて虹彩の内側境界と外側境界とを近似する場合には、単に、極座標変換が用いられる。Ｃ０（ｔ）とＣ１（ｔ）とによって内側境界と外側境界とがパラメトライズされる場合には、Ｃ０（ｔ）からＣ１（ｔ）までの線分をｕ：１−ｕ（０ＤｕＤ１）の比で分割する点が平面における（ｔ，ｕ）に写されるように、写像を定義することができる。この方法では、内側境界は、角度ｔをある固定された点から測定することによってＣ０（ｔ）によってパラメトライズすることができ、外側境界は、同様に角度ｔを測定することによってＣ１（ｔ）によってパラメトライズすることができる。これは、極座標変換（Θ，ｒ）とｒに対する比例変換（Θに依存する）とを行うのと同じである。
【００３１】
写像が上述したいずれかの方法で定義されると、（ｔ，ｕ）平面における矩形は、図４（ｂ）に示されるように分割される。そして、これによって、虹彩領域の分割が定義される。本発明では、この方法を、領域分解法（Domain Decomposition Method）と称する。
【００３２】
図５（ａ）及び５（ｂ）は、領域分解法の別の例が示されており、この例では、図４（ａ）及び４（ｂ）に示されている方法に従って矩形が分割されている。ここでは、Φは上述した写像であり、Ψ＝Φ−１は、写像Φの逆写像である。図４（ｂ）では、矩形の領域が非一様な態様で分割され、それぞれの分割されたユニットは「ユニット・セクタ」と称されている。図５（ａ）は、逆写像Ψが図５（ｂ）に示されている矩形のそれぞれのユニット・セクタを、虹彩領域の対応するユニット・セクタに一致させる様子を示している。ず５（ｂ）では、ユニット・セクタは、ａ１１、ａ１２、ａ１３、ａ１４、・・・として示されており、虹彩における対応するユニット・セクタは図５（ａ）においてマークが付されている。図５（ａ）及び５（ｂ）の領域分割の顕著な特徴は、虹彩の上部及び下部に対応するユニット・セクタはより小さくなるように設定され、虹彩の側部はより大きくなるように設定されていることである。この方法の意義を説明するために、先行する発明を以下のように検討する。図６は、この出願の出願人に特許が付与された米国特許第６，２４７，８１３号に記載のある可変マルチセクタ法によるセクタ分割を図解している。この米国特許では、虹彩領域が３６の一様なセクタに分割される。図６（ａ）では、３つのセクタに「×」のマークが付され、不適切なセクタと分類されて、登録時に除外されている。図６（ｂ）では、識別の際の虹彩が示されている。この図では、虹彩はまつげによって一部が覆われており、より多くのセクタが不適切なセクタとして除外されている。
【００３３】
米国特許第６，２４７，８１３号によると、図６（ａ）及び６（ｂ）の両方において適切である（「×」のマークが付されていない）セクタだけが、識別の際に用いられる。しかし、図６（ｂ）に示されているように、実際にはほんのわずかにだけ妨げになるだけであっても、多くのセクタに不適切であるというマークが付され排除されている。虹彩の上部又は下部に位置するセクタが虹彩の中央部に位置するセクタよりも小さい場合には、実際に排除される虹彩の領域は最小化され、従って、虹彩識別の精度は向上する。この理由により、虹彩識別率は、本発明が提案している非一様領域分解法を用いると、向上する。この意味で、本発明による上述した非一様領域分解法は、虹彩識別の精度向上に寄与することができる。
【００３４】
図７から図１１は、虹彩領域をユニット・セクタに分解し、適切でないユニット・セクタを除外しながら、ユニット・セクタをツリー型のデータ構造に結合させて中型から大型のセクタ又は領域を形成する方法を図解する図である。
【００３５】
虹彩コードを生成するときには、それぞれのユニット・セクタに対して周波数変換技術が用いられる。一般的には、低周波成分が適切であり、識別精度を向上させるのに役立つ。従って、ユニット・セクタを可能な限り大きくすることが好ましい。しかし、ユニット・セクタが、眼瞼、まつげ、涙、反射などが原因となって適切でなくなる場合には、そのユニット・セクタの全体を排除しなければならない。この理由により、ユニット・セクタのサイズを過渡に大きくすることは望ましくない。本発明が提案しているマルチスケール分解方法は、これらの２つの要求を満たすように考案されたものである。
【００３６】
以下では、説明を用意にするために、一様な分解態様における方法を述べる。しかし、この技術分野の当業者にとっては明らかであるように、非一様分解を用いて上述した効果を奏するためには、ほんのわずかな修正が必要なだけである。
【００３７】
図７（ａ）は、マルチスケール分解の一例を示している。この図面に示されているユニット・セクタには、ａ１、ａ２、ａ３及びａ４が割り当てられている。図７（ｂ）は、これらのユニット・セクタを結合してより大きなセクタを得るのに用いられる逆ツリー構造を示している。
【００３８】
これらの図は、ユニット・セクタａ１及びａ２が適切であるときに、ユニット・セクタａ１及びａ２を結合させて中型サイズのセクタａ１＋ａ２を得るデータ構造を示している。同様にして、ユニット・セクタａ３及びａ４が適切であるときに、中型サイズのセクタａ３＋ａ４が形成され、中型サイズのセクタであるａ１＋ａ２及びａ３＋ａ４を結合することによって大型サイズの領域であるａ１＋ａ２＋ａ３＋ａ４が得られる。
【００３９】
図８は、本発明による別のマルチスケール分解の一例を示す図である。この図は、ユニット・セクタａ４が適切でない場合を示している。図７に示されているように、ユニット・セクタａ１及びａ２を結合することによって中間サイズのセクタでありａ１＋ａ２が得られるが、ユニット・セクタａ４が不適切であるためにユニット・セクタａ３及びａ４を結合することはできない。その結果、これらのユニット・セクタは、図８（ｂ）に示されているように、２つの不均一なセクタであるａ１＋ａ２とａ３とに結合される。また、図８（ｄ）に示されているように、ユニットに分割されたブロックであるａ１とａ２とａ３とを結合することによって、中型サイズのセクタであるａ１＋ａ２＋ａ３という別の形式を得ることも可能である。
【００４０】
図９及び図１０は、８つのユニット・セクタであるａ１からａ８までがコード生成のために弧状に取られている場合を示している。図９は、これら８つのユニット・セクタのどれも不適切ではない場合を図解しており、図１０は、１つのユニット・セクタａ１が不適切な場合を図解している。
【００４１】
図９（ｂ）は、２つのより小さなセクタが結合されてより大きなセクタを形成し、これらのより大きなセクタの２つが更に結合されてより大きなセクタを形成し、というように連続的により大きなセクタが形成されている様子を示している。
【００４２】
図１０（ｂ）は、図９（ｂ）の場合と同じ手順なのであるが、ただし、１つのユニット・セクタａ１が不適切であり、「×」のしるしが付されている。従って、ａ１が含まれる場合には、図９（ｂ）において得られているような結合されたセクタを形成することができない。
【００４３】
図１１（ｂ）は、例えばコード生成のための４つのユニット・セクタａ１からａ４と４つのユニット・セクタｂ１からｂ４とが２つの列になって弧状に配列されている場合におけるマルチスケール分解法を図解する図である。例えば、ユニット・セクタのどれも不適切ではない場合には、個々のユニット・セクタだけではなくてそれぞれの同心円において隣接している２つ又は４つのユニット・セクタも、中型サイズ又は大型サイズのセクタを形成するように設定され、最終的には、すべてのユニット・セクタを結合することによって、１つの非常に大きなセクタが形成される。ユニット・セクタａ１からａ４及びｂ１からｂ４の中のいずれかが不適切であることが判明した場合には、不適切なユニット・セクタを含む中型、大型、超大型のセクタは、排除される。
【００４４】
次に、上述した分解法を用いて虹彩コードを生成し人を識別するプロセスについて説明する。第１に、マルチスケール法が用いられない場合には、周波数領域での係数が、一様又は非一様な領域分解法を用いて取得されたユニット・セクタに対してハール変換などの周波数変換を実行することによって生成される。上述のようにして生成された係数は、適切な重み付けを用いて合成され、登録時に記憶される虹彩コードが得られる。識別時には、これらの記憶されたコードが比較され、２つの虹彩コードの間のハミング距離（Hamming distance）などの距離が得られる。この距離を予め設定されているスレショルド値と比較することによって、人間のＩＤ（アイデンティティ）が決定される。
【００４５】
次に、マルチスケール法を用いる場合の本発明の手順を以下で説明する。図１２及び１３は、虹彩領域がマルチスケール法に従って分割される場合の例である。第１に、図１２は、ユニット・セクタａ１及びａ２が、登録及び識別の両方の時点で適切な場合である。この場合には、ａ１のコードとａ１’のコードとの通常の比較、そして、ａ２のコードとａ２’のコードとの通常の比較が実行されるだけでなく、結合されたセクタａ１＋ａ２のコードとａ１’＋ａ２’のコードとの比較も実行される。これらの比較の結果は、すべて、重み付けがなされ、ハミング距離など２つのコード（イメージ）の間の距離が得られる。
【００４６】
これと対照的に、図１３は、適切なセクタと不適切なセクタとが登録及び識別のときに異なる場合に関するものである。これは、セクタａ２’が不適切であると判断された場合であり、つまり、登録されたセクタをすべて用いることができるとは限らない場合である。従って、この場合には、ａ１とａ１’とだけが比較され、ａ２とａ２’との比較はなされない。
【００４７】
上述の実施例では、本発明を説明するのに、いくつかのユニット・セクタだけしか用いられていない。しかし、実際には、虹彩領域全体が用いられなければならないのは明らかであり、そのようにすることが本発明の範囲に属することは、虹彩識別技術の当業者には明らかである。また、ユニット・セクタの数、サイズ、ユニット・セクタの位置及び形状が変動しても本発明の範囲に属することはこの技術分野の当業者には明らかである。
【００４８】
以上で述べたように、本発明は、本発明では、柔軟な方法を採用し、虹彩領域のかなりの部分を最大限に用いることにより、従来型の技術と比較して識別精度が著しく向上するようにしている。
【００４９】
図１３は、本発明に従って虹彩を識別する方法を図解する流れ図である。
第１に、虹彩コード登録の場合には、虹彩イメージ取得ユニット１１が動作され、対象となる人の虹彩イメージが取得される。虹彩イメージの取得は、カメラを用いてイメージを捕捉することによって、又は、イメージ・ファイルをデータベースから検索することによって、又は、何らかのそれ以外の記憶装置からイメージ・ファイルを受け取ることによって実行される。
【００５０】
虹彩の内側境界及び外側境界などの情報やそれ以外の情報がイメージから抽出され、虹彩コード生成ユニット１２によって虹彩コードが生成される。
次に、既に述べたように、虹彩領域は、虹彩領域が平面における矩形領域に変換された後で、上述したマルチスケール領域分解法を用いることにより、複数のセクタに一様に又は非一様に分割され、虹彩コードが、最も知られているものとしてはウェーブレット変換である周波数変換を用いて生成される。低周波成分は虹彩のファイバ構造の特性をよりよく表現するので、適切に選択された低周波成分が虹彩コードとしてデータベースに記憶される。また、虹彩識別の場合には、対象となる人の虹彩イメージが、虹彩イメージ取得ユニット２１を動作させることによって取得され、それ以後のステップは、虹彩コード登録の場合になされたのと同様に虹彩コード生成ユニット２２において実行される。最終的な判断は、両方の虹彩コードを比較することによって下される。
【００５１】
判断ステップでは、登録されているコードと対象になっている人のコードとの間のハミング距離などの距離が計算され、予め定義されているスレショルド値の範囲内にあるかどうかをチェックし、対象となっている人のＩＤを結論付ける。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】虹彩領域の分割の例の図解である。
【図２】瞳孔及び虹彩の多様な内部及び境界を例示するイメージ・サンプルを示している。
【図３】本発明による虹彩コード登録及び識別システムの概略図である。
【図４】本発明による虹彩領域と矩形領域との間の写像関係と、矩形領域の領域分解と、虹彩領域の対応する領域分解とを例示する図である。
【図５】本発明による虹彩領域の非一様領域分解を例示する図である。
【図６】この出願の出願人による先の米国特許のマルチセクタ方法を示す図であり、適切でないセクタには×のマークが付されている。
【図７】本発明のある実施例によるマルチスケール領域分解法を図解する図である。
【図８】本発明のある実施例によるマルチスケール領域分解法を図解する図である。
【図９】本発明のある実施例によるマルチスケール領域分解法を図解する図である。
【図１０】本発明のある実施例によるマルチスケール領域分解法を図解する図である。
【図１１】本発明のある実施例によるマルチスケール領域分解法を図解する図である。
【図１２】本発明に従って２つの虹彩領域を比較する方法を図解している図であり、すべての対応するセクタが適切である場合を示している。
【図１３】本発明に従って２つの虹彩領域を比較する方法を図解している図であり、適切なものだけが比較されるように対応するセクタに適切であるか不適切であるかに応じて異なるマークが付されている場合を示している。
【図１４】本発明による虹彩識別方法を図解する流れ図である。［参照番号］１０：虹彩登録システム１１：虹彩イメージ取得ユニット１２：虹彩コード生成ユニット１３：虹彩コード記憶ユニット１４：虹彩イメージ取得ユニット２０：虹彩識別システム２１：虹彩イメージ取得ユニット２２：虹彩コード生成ユニット２３：虹彩コード比較ユニット２４：識別ユニット
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【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１４】
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【図１２】
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【図１３】
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【手続補正書】
【提出日】平成18年3月20日(2006.3.20)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
虹彩コード登録と虹彩識別とを含む虹彩識別方法であって、前記虹彩コード登録は、カメラを用いてイメージを捕捉することによって又は記憶されたイメージ・ファイルを検索することによって虹彩イメージを取得するステップと、前記取得された虹彩イメージから虹彩コードを生成するステップと、前記生成された虹彩コードをデータベースに記憶するステップと、を含み、前記虹彩識別は、前記虹彩コード登録の場合と同一の態様で虹彩イメージを取得するステップと、前記取得された虹彩イメージから虹彩コードを生成するステップと、前記生成された虹彩コードと前記データベースに記憶された虹彩コードとを比較することによって前記生成された虹彩コードを識別するステップと、を含み、
前記虹彩コード生成ステップは、虹彩領域の内側境界と外側境界とを、前記内側境界と外側境界との実際の形状に基づく一般的な曲線を用いて近似することによって決定し、前記内側境界と前記外側境界との間の領域の一部又は全部を１又は複数のユニット・セクタに分割し、前記セクタに対応する虹彩コードを生成するように実行され、前記虹彩コード識別ステップは、前記生成されたコードから前記データベースの中に記憶された既存のコードまでの距離を測定し、それぞれの距離がスレショルド値の範囲内にあるかどうかを判断するように実行されることを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法において、前記虹彩コード生成ステップは、前記虹彩領域の一部又は全部を平面上の矩形領域に写す写像を用いて前記虹彩領域を矩形領域に変換するステップと、前記矩形領域を１又は複数のユニット・セクタに分割するステップと、前記ユニット・セクタに対して周波数変換を実行するステップと、周波数変換の結果を用いて前記虹彩コードを生成するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１記載の方法において、前記虹彩コード生成ステップは、前記虹彩領域の前記一部又は全部を｛（ｘ，ｙ）｜Ｆ（ｘ，ｙ，ｕ）＝０となるｕが０≦ｕ≦１の範囲に存在する｝を用いて表現するステップ（ただし、Ｆ（ｘ，ｙ，ｕ）は（ｘ，ｙ）平面において定義され、パラメータｕを有する関数であり、Ｆ（ｘ，ｙ，０）の零点は前記虹彩の内側境界を表し、Ｆ（ｘ，ｙ，１）は前記虹彩の外側境界を表す）と、０≦ｕ≦１の範囲にあるｕに対する曲線Ｃｕ（ｔ）を用いてＦ（ｘ，ｙ，ｕ）＝０をパラメトライズするステップ（ただし、Ｃｕ（ｔ）は、零集合Ｆ（ｘ，ｙ，ｕ）＝０をパラメトライズする曲線である）と、前記パラメータを用いて前記虹彩領域を前記平面上の矩形領域に写すステップと、前記平面上の矩形領域を１又は複数のユニット・セクタに分割するステップと、前記ユニット・セクタに対して周波数変換を実行するステップと、周波数変換の結果を用いて前記虹彩コードを生成するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１記載の方法において、前記虹彩コード生成ステップは、前記虹彩の内側境界をｆ０（ｘ，ｙ）の零集合を用いて近似するステップと、前記虹彩の外側境界をｆ１（ｘ，ｙ）の零集合を用いて近似するステップと、前記内側及び外側境界をＣ０（ｔ）及びＣ１（ｔ）をそれぞれ用いてパラメトライズするステップと、０から１までの間にあるｕに対してＦ（ｘ，ｙ，ｕ）＝（１−ｕ）ｆ０（ｘ，ｙ）＋ｕｆ１（ｘ，ｙ）の零集合の要素を用いて前記虹彩領域のすべての点を表現するステップと、ｕに対するＣｕ（ｔ）を用いてＦ（ｘ，ｙ，ｕ）の零集合をパラメトライズするステップと、前記パラメータを用いて前記虹彩領域を前記平面上の矩形領域に変換するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項１記載の方法において、前記虹彩コード生成ステップは、前記虹彩領域の内側境界と外側境界とを円を用いて近似するステップと、極座標変換を用いて前記虹彩領域を平面上の矩形領域に変換するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項１記載の方法において、前記虹彩コード生成ステップは、前記虹彩の内側境界と外側境界とを楕円を用いて近似するステップと、前記楕円の長軸と短軸とが相互に一致するように変換するステップと、２つの同心円的な楕円をすなわち虹彩の境界を同心円的な円と楕円とに変換する比例変換を用いて虹彩領域を変換するステップと、水平線と角度ｔ（０°≦ｔ≦３６０°）を形成する直線を結果的に得られた虹彩領域の中心から延長するステップと、前記直線と前記内側境界との交点と前記直線と前記外側境界との交点とをｓ：１−ｓ（０≦ｓ≦１）に内分する点を見つけ、前記見つけられた点を座標（ｔ，ｓ）まで移動するステップと、前記虹彩領域を矩形領域に変換するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項１記載の方法において、前記虹彩コード生成ステップは、前記虹彩の外側境界と内側境界とをＣ１（ｔ）（０≦ｔ≦１）とＣ０（ｔ）（０≦ｔ≦１）とをそれぞれ用いて近似するステップと、Ｃ０（ｔ）とＣ１（ｔ）とをｕ：１−ｕ（０≦ｕ≦１）に内分するステップと、（ｔ，ｕ）座標系に対して変換を実行するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項２ないし請求項７のいずれかの請求項に記載の方法において、前記虹彩コード生成ステップは、前記虹彩領域が前記矩形領域に変換された後で前記矩形領域が複数のユニット・セクタに分割されるとき、１又は複数のユニット・セクタの形状及びサイズが同一ではないように実行されることを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項２ないし請求項７のいずれかの請求項に記載の方法において、前記虹彩コード生成ステップは、前記虹彩領域が前記矩形領域に変換された後で前記矩形領域が複数のユニット・セクタに分割されるとき、大型サイズの分割は前記虹彩の内側境界に対応する位置の近傍で実行され、小型サイズの分割は前記虹彩の外側境界に対応する位置の近傍で実行されることを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項２ないし請求項７のいずれかの請求項に記載の方法において、前記虹彩コード生成ステップは、前記ユニット・セクタを中型サイズ又は大型サイズのセクタに結合するステップと、前記結合されたセクタに対して周波数変換を適用することによって前記虹彩コードを生成するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項１１】
請求項２ないし請求項７のいずれかの請求項に記載の方法において、前記虹彩コード生成ステップは、前記虹彩コードは適切なセクタ（ユニット・セクタ、中型サイズのセクタ又は大型サイズのセクタ）に対してだけ形成されることを特徴とする方法。
【請求項１２】
請求項１１記載の方法において、前記虹彩コード識別ステップは、前記虹彩コード生成ステップにおいて適切なコードからだけ生成されたコードだけを用いて先に記憶されているコードへの距離が測定されるように実行されることを特徴とする方法。
【請求項１３】
請求項２ないし請求項７のいずれかの請求項に記載の方法において、前記虹彩コード生成ステップは、前記写像は前記虹彩領域の一部又は全部を前記平面上の矩形領域に写し、前記矩形領域を分割する方法はすべてのイメージに対して一様に適用されることはないように実行されることを特徴とする方法。
【請求項１４】
請求項２ないし請求項７のいずれかの請求項に記載の方法において、前記虹彩コード生成ステップは、前記虹彩領域の一部又は全部を前記平面上の矩形領域に写す写像は一意的でない、すなわち、複数のそのような写像を用いることができるように実行されることを特徴とする方法。
【請求項１５】
請求項２ないし請求項７のいずれかの請求項に記載の方法において、前記虹彩コード識別ステップは、前記セクタから生成された虹彩コードに基づいて距離を測定するときにそれぞれのセクタに対して異なる寄与の度合いを設定するように実行されることを特徴とする方法。
【請求項１６】
虹彩コード登録手段と虹彩識別手段とを含む虹彩識別システムであって、前記虹彩コード登録手段は、カメラを用いてイメージを捕捉することによって又は記憶されたイメージ・ファイルを検索することによって虹彩イメージを取得する手段と、前記取得された虹彩イメージから虹彩コードを生成する手段と、前記生成された虹彩コードをデータベースに記憶する手段と、を含み、前記虹彩識別手段は、前記虹彩コード登録の場合と同一の態様で虹彩イメージを取得する手段と、前記取得された虹彩イメージから虹彩コードを生成する手段と、前記生成された虹彩コードと前記データベースに記憶された虹彩コードとを比較することによって前記生成された虹彩コードを識別する手段と、を含み、
前記虹彩コード生成手段は、虹彩領域の内側境界と外側境界とを、前記内側境界と外側境界との実際の形状に基づく一般的な曲線を用いて近似することによって決定し、前記内側境界と前記外側境界との間の領域の一部又は全部を１又は複数のユニット・セクタに分割し、前記セクタに対応する虹彩コードを生成するように実行され、前記虹彩コード識別手段は、前記生成されたコードから前記データベースの中に記憶された既存のコードまでの距離を測定し、それぞれの距離がスレショルド値の範囲内にあるかどうかを判断するように構成されていることを特徴とするシステム。
【請求項１７】
請求項１６記載のシステムにおいて、前記虹彩コード生成手段は、前記虹彩領域の一部又は全部を平面上の矩形領域に写す写像を用いて前記虹彩領域を矩形領域に変換し、前記矩形領域を１又は複数のユニット・セクタに分割し、前記ユニット・セクタに対して周波数変換を実行し、周波数変換の結果を用いて前記虹彩コードを生成するように構成されていることを特徴とするシステム。
【請求項１８】
請求項１６記載のシステムにおいて、前記虹彩コード生成手段は、前記虹彩領域の前記一部又は全部を｛（ｘ，ｙ）｜Ｆ（ｘ，ｙ，ｕ）＝０となるｕが０≦ｕ≦１の範囲に存在する｝を用いて表現し（ただし、Ｆ（ｘ，ｙ，ｕ）は（ｘ，ｙ）平面において定義され、パラメータｕを有する関数であり、Ｆ（ｘ，ｙ，０）の零点は前記虹彩の内側境界を表し、Ｆ（ｘ，ｙ，１）は前記虹彩の外側境界を表す）、０≦ｕ≦１の範囲にあるｕに対する曲線Ｃｕ（ｔ）を用いてＦ（ｘ，ｙ，ｕ）＝０をパラメトライズし（ただし、Ｃｕ（ｔ）は、零集合Ｆ（ｘ，ｙ，ｕ）＝０をパラメトライズする曲線）、前記パラメータを用いて前記虹彩領域を前記平面上の矩形領域に写し、前記平面上の矩形領域を１又は複数のユニット・セクタに分割し、前記ユニット・セクタに対して周波数変換を実行し、周波数変換の結果を用いて前記虹彩コードを生成するように構成されていることを特徴とするシステム。
【請求項１９】
請求項１６記載のシステムにおいて、前記虹彩コード生成手段は、前記虹彩の内側境界をｆ０（ｘ，ｙ）の零集合を用いて近似する手段と、前記虹彩の外側境界をｆ１（ｘ，ｙ）の零集合を用いて近似する手段と、前記内側及び外側境界をＣ０（ｔ）及びＣ１（ｔ）をそれぞれ用いてパラメトライズする手段と、０から１までの間にあるｕに対してＦ（ｘ，ｙ，ｕ）＝（１−ｕ）ｆ０（ｘ，ｙ）＋ｕｆ１（ｘ，ｙ）の零集合の要素を用いて前記虹彩領域のすべての点を表現する手段と、ｕに対するＣｕ（ｔ）を用いてＦ（ｘ，ｙ，ｕ）の零集合をパラメトライズする手段と、前記パラメータを用いて前記虹彩領域を前記平面上の矩形領域に変換する手段と、を含むことを特徴とするシステム。
【請求項２０】
請求項１６記載のシステムにおいて、前記虹彩コード生成手段は、前記虹彩領域の内側境界と外側境界とを円を用いて近似する手段と、極座標変換を用いて前記虹彩領域を平面上の矩形領域に変換する手段と、を含むことを特徴とするシステム。
【請求項２１】
請求項１６記載のシステムにおいて、前記虹彩コード生成手段は、前記虹彩の内側境界と外側境界とを楕円を用いて近似する手段と、前記楕円の長軸と短軸とが相互に一致するように変換を実行する手段と、２つの同心円的な楕円をすなわち虹彩の境界を同心円的な円と楕円とに変換する比例変換を用いて虹彩領域を変換する手段と、水平線と角度ｔ（０°≦ｔ≦３６０°）を形成する直線を結果的に得られた虹彩領域の中心から延長する手段と、前記直線と前記内側境界との交点と前記直線と前記外側境界との交点とをｓ：１−ｓ（０≦ｕ≦１）に内分する点を見つけ、前記見つけられた点を座標（ｔ，ｓ）まで移動する手段と、前記虹彩領域を矩形領域に変換する手段と、を含むことを特徴とするシステム。
【請求項２２】
請求項１６記載のシステムにおいて、前記虹彩コード生成手段は、前記虹彩の外側境界と内側境界とをＣ１（ｔ）（０≦ｔ≦１）とＣ０（ｔ）（０≦ｔ≦１）とをそれぞれ用いて近似する手段と、Ｃ０（ｔ）とＣ１（ｔ）とをｕ：１−ｕ（０≦ｕ≦１）に内分する手段と、（ｔ，ｕ）座標系に対して変換を実行する手段と、を含むことを特徴とするシステム。
【手続補正書】
【提出日】平成18年5月22日(2006.5.22)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、広くは、虹彩のイメージを取得し、取得したイメージを先に登録されている情報と比較して、人を識別する虹彩識別方法及びシステムに関する。更に詳しくは、本発明は、人の虹彩イメージを複数の領域に分解し、それぞれの領域の特徴的な外見を表す虹彩コードを抽出し、そのような虹彩コードをデータベースに記憶して、対象となる人の虹彩イメージから虹彩コードを同様の方法で生成し、生成したコードをデータベースに記憶されているコードと比較することによって人のＩＤを識別して、虹彩識別の速度及び精度を向上させる虹彩識別方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
虹彩を用いて人のＩＤ（同一性、アイデンティティ）を識別する一般的な処理方法は既知であり、この方法は、以下のステップから構成される。すなわち、登録の場合には、全体的な目のイメージから虹彩を検出するステップと、虹彩を適切に決定されている領域に分割するステップと、虹彩コードを生成するステップと、生成されたコードをデータベースに記憶するステップとが含まれる。識別の場合には、対象となる人の虹彩コードを生成するステップと、生成されたコードと最も近い虹彩コードをデータベースの中でサーチするステップと、適切に選択されたスレショルド値に基づいて最終的な結論を下すステップとが含まれる。
【０００３】
虹彩領域から特定の情報を取得してそのような処理方法を実行する方法の１つが、ジョン・Ｇ・ドーグマン（John G. Daugman）によって出願された米国特許第５，２９１，５６０号に開示されている。
【０００４】
ドーグマン特許では、虹彩と瞳孔との間の境界を最良に近似するのに用いられる円を求めて、虹彩と強膜（sclera）との間の境界を円を用いて近似し、これらの２つの円の間の領域が虹彩領域として設定される。この環状の領域は、更に、図１（ａ）に示されているように、正比例の原則に基づいて複数のリング状の領域によって分割される。虹彩コードは、ガボール変換（Gabor transform）を用いてそれぞれのリング状の領域から生成され、この虹彩コードはデータベースに記憶される。人の識別の際には、同じ手順が対象となる人の虹彩イメージに適用され、特に、対象となる人の虹彩コードが生成される。識別は、情報の差があるスレショルド値の範囲に含まれると判断されると、対象となっている人は登録されている人と同一であるという手順でなされる。しかし、この方法は、虹彩の一部は眼瞼やまつげによって覆われているのが通常であり、虹彩自体に属さないイメージ部分から得られた不正確な虹彩コードを生じるために、問題がある。これによって、識別精度が低下する。
【０００５】
このような不測の事態に対処するため、ドーグマン特許は、いくらかの対応策を用意している。その対応策は、瞳孔から上方又は下方に遠く離れている虹彩の部分は眼瞼やまつげによって妨害される可能性が高いという観測に基づく。結果として、ドーグマン特許では、これらの部分をリング状の領域から切り離し、残りの部分を用いることを提案している。図１（ｂ）は、リング状の領域の残りの使用可能な部分を示している。そして、これらの部分だけから虹彩コードが抽出されるのである。しかし、この方法は、そのような使用可能な部分は個別の事情を考慮することなく前もって（アプリオリに）設定されているが、それぞれのイメージにおける実際の妨害パターンは、現実には非常に多くの多様性を伴って生じ、つまり、ドーグマン特許における使用可能であると想定されている部分は現実には妨害されている可能性が高いことを意味する。同じ個人のイメージについても妨害パターンはイメージが取得される度に異なり、更には瞬きや涙などの不純物のために妨害を受けていない虹彩領域は著しく変動するのは明らかである。これらのマイナス要因が虹彩コードに入り込み、よって、識別精度を低下させる。
【０００６】
これまでに広く知られている識別技術の別の例が、この特許出願の出願人の一部によって出願され登録されている米国特許第６，２４７，８１３号に開示されている。この米国特許では、虹彩イメージから、虹彩のファイバ構造、光に対する瞳孔及び自律神経冠（ＡＮＷ）の反応、ＡＮＷの形状、及び眼窩の位置及び形状に基づいて、虹彩識別のための複数の識別パラメータを計算し、識別パラメータに基づいて特定の人を識別する技術が開示されている。この技術の最も重要な特徴は、可変マルチセクタ法と称される手法である。この方法では、瞳孔及び虹彩の境界は円によって表され、これら２つの円の間の領域は同心円と半径方向の線分とを用いて複数のセクタに分割され、ハール変換（Haar Transform）などの適切な周波数変換がそれぞれのセクタに適用されて登録及び識別の際に用いられる虹彩コードが生成される。この技術の最も著しい特徴は、個別のイメージの事情に関してどのセクタを排除しどのセクタを用いるかについて動的判断を用いている点である。排除されたセクタは眼瞼、まつげ、それ以外の不純物によって妨害された適切ではないセクタであり、適切なのは、以上のような欠陥を有していないセクタである。この先行する米国特許では、残りの適切なセクタだけを用いて、登録及び識別の際に虹彩コードを生成している。２つのイメージ（実際には、コード）を比較するときには、両方のイメージ（コード）において適切であると考えられるセクタだけが、２つの間の距離を計算するのに用いられる。従って、登録の際に用いられる適切なセクタは、同じセクタが両方のイメージにおいて適切とは限らない場合には、識別の際の最終的な計算には関係しないことになる。この米国特許は、イメージを捕捉（キャプチャ）する際に生じる様々な妨害に冠する予測不可能な事態に対して適切な対処が可能であり、従って、識別率が著しく向上するという点で優れている。
【０００７】
しかし、この米国特許は、依然として、複数の短所を有している。すなわち、図２に示されているように、人の虹彩の境界を円を用いて近似することは困難な場合が多く、従って、虹彩の境界を円を用いて近似するときには、虹彩領域以外の目の部分のイメージを虹彩領域であると考え誤用してしまうことは不可避であり、よって、識別率を低下させる。更に、セクタが一様で所定の態様で構築されており、従って、眼瞼やまつげでほんの一部が覆われているセクタを不適切であると見なして必然的に排除しなければならず、よって、不適切であるとして排除されるセクタの内部にある残りの適切な部分を用いることが不可能になるという点も短所である。
【０００８】
更に、ドーグマン特許では、虹彩領域がカメラによって捕捉された虹彩イメージから抽出される際に、瞳孔と虹彩との境界である虹彩の内側境界と、虹彩と強膜との境界である虹彩の外側境界とを、実際にはそれらの境界が一般的な曲線により近い場合であっても、データ処理の容易さのために円又は楕円として扱い、虹彩領域を複数のセクタに分割する分割線を円として扱う。このような処理のために、識別率の向上に対して何らかの制約が課される。というのは、そのような幾何学的特性を完全に利用することができないからである。
【発明の概要】
【０００９】
本発明は、上述した問題点を解決するためになされた。本発明の第１の目的は、虹彩を識別する方法及びシステムを提供することであるが、本発明による方法及びシステムでは、虹彩の内側境界及び外側境界を円を用いて近似するのではなく、これらの境界の実際の形状を反映し、一般的な曲線を用いてこれらの境界を近似することにより、識別精度を向上させる。既存の発明では、虹彩の内側境界及び外側境界は、円を用いて近似される。境界の実際の幾何学的特性は円ではないことがあるにもかかわらず、扱いやすいという理由で、円が用いられる。この理由により、虹彩領域ではない部分を用いて虹彩コードが生成されることや、虹彩コードが生成される際に虹彩の一部が削除されることがありうる。従って、これらの問題は、識別精度の向上の障害になる。これらの問題を解決するため、本発明は、虹彩の実際の境界を反映する虹彩コードを生成する方法を提案する。すなわち、本発明では、虹彩の境界を必ずしも円ではない一般的な曲線を用いて近似する虹彩識別方法及びシステムを提供し、この方法及びシステムによれば虹彩領域をより正確に識別して虹彩コードを生成し、よって、虹彩識別精度を向上させることを目指す。
【００１０】
本発明の第２の目的は、最大の虹彩面積を用いることによってそこから抽出される人間識別情報が虹彩識別精度を向上させる虹彩識別方法及びシステムを提供することである。虹彩識別のために取得された虹彩イメージに質の悪いものが含まれていることは多い。そのようなイメージの質の低下をもたらす多くのファクタがある。すなわち、目の不規則的な形状、眼瞼及びまつげによる妨害、涙の反射、メガネ、コンタクトレンズによる歪み、イメージ取得の際に生じうるそれ以外の様々な異常などである。虹彩コードがそのような質の悪いイメージを用いて生成されると、虹彩識別の精度は、当然のことながら悪影響を受ける。従って、質の悪い虹彩イメージの部分を回避し、より上質の部分を用いることが重要である。この理由により、既存のドーグマン特許では、損傷を受ける可能性が低い虹彩の部分を予め決定しておき、そのような部分だけを用いることによって、この問題を回避しようとしている。しかし、妨害はその性質として予測が不可能であるから、そのように前もって（アプリオリに）決定しておくことは可能でない。結果的に、ドーグマンによる方法では、虹彩の妨害を受けている部分の一部は虹彩コードの生成に含まれることがあるし、同時に、虹彩の妨害を受けていない適切な部分が、ドーグマン特許に内在するアプリオリな根拠によって組み入れられない可能性もある。これによっても、結果的に、識別精度の低下が生じる。これらの問題点を解決するため、この特許出願の出願人による先行する特許では、虹彩領域を複数の小さなセクタに分割し、個別のイメージの状況に関してそれぞれのセクタが用いるのに適切であるかどうかを動的に判断し、虹彩コードの生成及び識別に適したものだけを選択している。しかし、不適切な部分を含む場合には、その悪影響を受けている部分が実際にどれだけ小さくても、セクタの全体を排除しなくてはならないというのは、依然として短所である。これにより、虹彩識別に利用可能な適切な虹彩領域の全体数が減少する。換言すると、あるセクタのごくわずかな部分が損傷を受けている場合であっても、そのセクタの全体を排除しなくてはならない。この問題点を解決するには、すなわち、適切な領域の利用を最大化するために、本発明は、以下のような新たな虹彩領域分解方法及びコード生成方法を提案する。
【００１１】
第１に、虹彩領域の用途の広い分割を導入するために、虹彩領域を平面上の矩形領域に写す様々な写像を用いる。そのような写像によって、虹彩領域は、まず、平面上の矩形領域に変換される。次に、結果的に得られた矩形領域は、ユニット・セクタと称される複数の小さな領域に分解される。そのような分解には複数の方式が存在する。実際には、そのような方式の中の１つを固定してその方式を用いることが可能であるし、あるいは、ひとつの方式には固定せずに、虹彩の適切な部分の使用を最大化するために虹彩のそれぞれの部分に対して最も適切な方式を選択的に適用することによって複数の分解方式を用いることも可能である。例えば、矩形領域がユニット・セクタに分解されるときには、眼瞼やまつげによって妨害を受ける確率が高い虹彩の部分は比較的小さなユニット・セクタに分割され、妨害を受ける可能性が低い部分は比較的大きなユニット・セクタに分割される。このような方法を通じて、虹彩の適切な部分を救う確率を高めることが可能になり、よって、識別精度が向上する。更に、このようにして適切な部分のサイズを大きくすることができ、より多くの情報コンテンツを有しており信頼性がより高い低周波成分を用いる可能性が大きくなる。
【００１２】
虹彩識別に用いられる虹彩領域の面積を最大化するためには、上述した様々な領域分解方法だけではなく、マルチスケール法も用いられる。虹彩コードがそれぞれのユニット・セクタの周波数変換を通じて生成されると、一般的には、虹彩コードの精度及び信頼性を向上させるために、可能な限り低い周波数成分を用いることが望ましい。しかし、ユニット・セクタのサイズが小さくなると、用いることができる低周波成分の数は減少する。他方で、ユニット・セクタのサイズを拡大すると、識別精度の向上に役立つ。このため、本発明では、以下のようなマルチスケール法を用いている。第１に、虹彩コードは、まず、ユニット・セクタに対する周波数変換を介して生成され、次に、虹彩コードは、複数のユニット・セクタを結合させることによって形成されたより大きなセクタに対する周波数変換を介して再び生成される、などである。このマルチスケール法の長所は、可能な限り虹彩の大きな部分を用いながら、同時に、領域のサイズを拡大して虹彩識別のためにより有意義であり信頼性が高い更に低周波の成分を抽出できる点である。従って、既存の発明とは異なり、本発明は、虹彩イメージが損傷されているときであっても最大の情報を動的に抽出することにより、識別精度を向上させることができる。
【００１３】
まとめると、本発明は、虹彩の境界を忠実に近似し新たな領域分解法を導入することによって既存の発明の短所を克服し虹彩識別精度を向上させる虹彩識別方法及びシステムを提供する。
［技術的解決］
上述した目的を達成するために、本発明は、虹彩コード登録と虹彩識別とを含む虹彩識別方法であって、前記虹彩コード登録は、カメラを用いてイメージを捕捉することによって又は記憶されたイメージ・ファイルを検索することによって虹彩イメージを取得するステップと、前記取得された虹彩イメージから虹彩コードを生成するステップと、前記生成された虹彩コードをデータベースに記憶するステップと、を含み、前記虹彩識別は、前記虹彩コード登録の場合と同一の態様で虹彩イメージを取得するステップと、前記取得された虹彩イメージから虹彩コードを生成するステップと、前記生成された虹彩コードと前記データベースに記憶された虹彩コードとを比較することによって前記生成された虹彩コードを識別するステップと、を含み、
前記虹彩コード生成ステップは、虹彩領域の内側境界と外側境界とを、前記内側境界と外側境界との実際の形状に基づく一般的な曲線を用いて近似することによって決定し、前記内側境界と前記外側境界との間の領域の一部又は全部を１又は複数のユニット・セクタに分割し、前記セクタに対応する虹彩コードを生成するように実行され、前記虹彩コード識別ステップは、前記生成されたコードから前記データベースの中に記憶された既存のコードまでの距離を測定し、それぞれの距離がスレショルド値の範囲内にあるかどうかを判断するように実行されることを特徴とする方法を提供する。
【００１４】
本発明は、虹彩コード登録手段と虹彩識別手段とを含む虹彩識別システムであって、前記虹彩コード登録手段は、カメラを用いてイメージを捕捉することによって又は記憶されたイメージ・ファイルを検索することによって虹彩イメージを取得する手段と、前記取得された虹彩イメージから虹彩コードを生成する手段と、前記生成された虹彩コードをデータベースに記憶する手段と、を含み、前記虹彩識別手段は、前記虹彩コード登録の場合と同一の態様で虹彩イメージを取得する手段と、前記取得された虹彩イメージから虹彩コードを生成する手段と、前記生成された虹彩コードと前記データベースに記憶された虹彩コードとを比較することによって前記生成された虹彩コードを識別する手段と、を含み、
前記虹彩コード生成手段は、虹彩領域の内側境界と外側境界とを、前記内側境界と外側境界との実際の形状に基づく一般的な曲線を用いて近似することによって決定し、前記内側境界と前記外側境界との間の領域の一部又は全部を１又は複数のユニット・セクタに分割し、前記セクタに対応する虹彩コードを生成するように実行され、前記虹彩コード識別手段は、前記生成されたコードから前記データベースの中に記憶された既存のコードまでの距離を測定し、それぞれの距離がスレショルド値の範囲内にあるかどうかを判断するように構成されていることを特徴とするシステムを提供する。
［発明の効果］
本発明は、対象となる人から取得された虹彩イメージから虹彩領域だけを区別し、虹彩領域を、対象となる人の特徴に従った同一でない又はマルチスケールな方法を用いて複数の選択された部分に分割し、それぞれの部分に対するイメージ信号から人の識別のためのコードを生成し、生成されたコードが記憶される又は人の識別に用いられることを可能にし、よって、虹彩識別を介して人の識別を高速に実行する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
本発明の好適実施例の構成及び動作を、添付の図面を参照して以下で説明する。
図３（ａ）及び３（ｂ）は、本発明による虹彩登録システムと虹彩識別システムとの概略図である。
【００１６】
虹彩登録システム１０は、虹彩領域のイメージを取得し登録される虹彩コードを生成する虹彩イメージ取得ユニット１１と、後述するコード生成方法に従い、虹彩イメージ取得ユニット１１によって取得された虹彩イメージからコードを生成する虹彩コード生成ユニット１２と、虹彩コード生成ユニット１２によって生成される虹彩コードを虹彩データベース１４に記憶する虹彩コード記憶ユニット１３と、を含む。
【００１７】
更に、虹彩識別システム２０は、虹彩領域のイメージを取得し識別される虹彩コードを生成する虹彩イメージ取得ユニット２１と、後述するコード生成方法に従い、虹彩イメージ取得ユニット２１によって取得された虹彩イメージから虹彩コードを生成する虹彩コード生成ユニット２２と、虹彩コード生成ユニット２２によって生成される虹彩コードを虹彩データベース１４に記憶されている虹彩コードと比較する虹彩コード比較ユニット２３と、虹彩コード比較ユニット２３の比較結果に基づいて認証結果を出力する認証ユニット２４と、を含む。
【００１８】
上述した虹彩登録システム１０において登録が実行されるときには、虹彩イメージ取得ユニット１１は、登録時にカメラとＨＷ／ＳＷシステムとを用いて目イメージを捕捉して虹彩領域を決定し、前処理プロセスがなされ、虹彩コード生成ユニット１２が虹彩テンプレート・コードを生成しそのコードを虹彩データベース１４に記憶する。更に、虹彩識別システム２０において識別が実行されるときには、登録の場合のように、虹彩イメージ取得ユニット２１は目イメージを捕捉して虹彩領域を決定し、前処理プロセスがなされ、虹彩コード生成ユニット２２が虹彩テンプレート・コードを生成しそのコードを虹彩データベース１４に記憶されているコードと比較することによって認証を実行する。当然であるが、登録の際に用いられる虹彩登録システム１０と認証の際に用いられる虹彩識別システム２０とは同一である必要はない。
【００１９】
また、虹彩イメージ・データ・フォーマットの標準化と共に、生の虹彩イメージ自体は、データベースに記憶されるのが一般的である。従って、データベースに記憶されている生の虹彩イメージを検索し登録する機能が必要となる。つまり、データベースに記憶されている虹彩イメージは最初はカメラを用いて撮影されたのであるが、それ以後の登録には必ずしもカメラ・システムが必要ないことを意味する。同様に、リアルタイムの識別にはカメラが依然として用いられなければならないのであるが、データベースに記憶されているイメージを用いた識別も将来は可能性がある。
【００２０】
従って、本発明では、以上の可能性をすべて考慮しながら、虹彩登録システム１０又は虹彩識別システム２０の虹彩イメージ取得ユニット１１又は２１は、カメラ・システムを用いるか又はデータベースや何らかの記憶媒体からイメージを取得する虹彩イメージ取得手段を含む。この点については、この出願では詳細に説明しないが、虹彩識別技術の専門家には周知の事項である。
【００２１】
以下では、本発明において、与えられた目イメージをどのように処理して虹彩コードを生成するか、そして、識別精度をどのようにして向上させるか、を説明する。
第１に、図４を参照しながら、一般的な曲線を用いて虹彩の内側及び外側境界を近似する方法を、以下で詳述する。曲線を用いて境界を近似する方法は、２つのタイプの分類される。一方のタイプは、適切なパラメトライゼーション法を用いて境界を近似する方法であり、他方のタイプは、パラメトライゼーションなしで曲線を用いて近似を実行する方法である。これら２つの方法には若干の違いはあるが、基本的には同一であると考えることができるので、ここでは、パラメトライゼーションを用いる方法を説明する。しかし、パラメトライゼーションを伴わない曲線を用いて境界を近似する方法が用いられた場合であっても、そのような方法が用いられることは本発明の範囲からの逸脱にはならないことに留意したい。
【００２２】
虹彩の内側境界は、瞳孔（pupil）と虹彩との間の曲線であり、この曲線をＣ０（ｔ）で表す。ここで、ｔは曲線のパラメータであり、ｔはａからｂまでの範囲を動くものとする。従来技術では、この曲線は、円などの特定の形状を有するものと仮定されるのが普通であり、実際の曲線に最も近い円が計算され用いられる。しかし、図２に示すように、境界の実際の幾何学的形状は、疾病、外科的手術、内因性の欠陥など様々な原因のために著しく変動する可能性がある。そのような内因性の変動が無視され、境界曲線が円であると一様に仮定されるのであれば、誤り（エラー）が生じるおそれがある。
【００２３】
更に、虹彩の外側境界は虹彩と強膜（sclera）との間にある曲線であり、この曲線はＣ１（ｔ）で表すことにする。ここで、ｔは曲線のパラメータであり、ｔはａからｂまでの範囲を動くものとする。従来技術では、この曲線Ｃ１（ｔ）は、虹彩と瞳孔との間の境界曲線Ｃ０（ｔ）の場合のように、円などの特定の形状を有するものと仮定されるのが普通であり、実際の曲線に最も近い円が計算され用いられる。しかし、図２に示すように、境界Ｃ０（ｔ）やＣ１（ｔ）の実際の幾何学的形状は、疾病、外科的手術、内因性の欠陥など様々な原因のために著しく変動する可能性がある。そのような内因性の変動が無視され、境界曲線が円であると一様に仮定されるのであれば、誤り（エラー）が生じるおそれがある。特に、このエラーのために、皮膚、瞳孔、強膜、眼瞼など虹彩の一部ではない領域が虹彩の一部であると解釈されることがありうるので、結果的に精度が低下する。従って、本発明では、一般的な曲線を境界曲線として用いることにより、エラーを減らして、識別率を向上させる。
【００２４】
一般的な曲線を用いて境界をパラメトライズする（parameterize、パラメータ化する、パラメータ表示する）方法の一例を、以下で詳述する。一般に、２次元平面における曲線の軌跡（曲線上の点の集合）は、適当な２変数関数ｆ（ｘ，ｙ）の零集合、つまり｛（ｘ，ｙ）｜ｆ（ｘ，ｙ）＝０｝として表され、虹彩の境界曲線はこの零集合と見なされる。ｆ（ｘ，ｙ）を決定する方法は、次の通りである。最初に、信号処理技術を用いて瞳孔又は虹彩の境界上にあると推定されるピクセルを探し、次に、することによってこれらのピクセル情報からｆ（ｘ，ｙ）を推定し、その零集合がそのようにして選択されたピクセルを最もよく近似する関数を見つける関数空間を設定することによって、これらのピクセル情報からｆ（ｘ，ｙ）を推定する。この方法は、専門家には広く知られているヒルベルト空間（Hilbert space）における射影法（projection method）により実現が可能である。更に、この方法は、広く知られたスプライン解析や回帰分析を用いて実現可能である。上で述べたようにして見つけられた関数をｆ０（ｘ，ｙ）で表すことにする。すなわち、ｆ０（ｘ，ｙ）の零集合は、瞳孔と虹彩との間の境界（内側の虹彩境界）を表す曲線である。同様にして、虹彩と強膜との間の境界（外側の虹彩境界）曲線を最もよく表すｆ１（ｘ，ｙ）を見つける。
【００２５】
以下では、内側境界を表すｆ０（ｘ，ｙ）の零集合と外側境界を表すｆ１（ｘ，ｙ）の零集合とを、曲線を用いてパラメトライズする。一般に、２次元平面内の曲線は、ｔをａ≦ｔ≦ｂとして、方程式ｃ（ｔ）＝｛ｘ（ｔ），ｙ（ｔ）｝によって表現される。
【００２６】
パラメトライゼーションには多くの方法がある。例えば、角度をｔとする極座標系を用いることができる。この場合には、ｔは０から２πまでの範囲を動く。
ｆ０（ｘ，ｙ）の零集合のパラメトライズされた曲線である曲線をＣ０（ｔ）とし、ｆ１（ｘ，ｙ）の零集合のパラメトライズされた曲線である曲線をＣ１（ｔ）とする。極座標系を含む任意のそのような方法を用いることが可能ではあるが、その中のどの方法を用いたとしても、本発明の性質及び特徴を変更することはない。
【００２７】
虹彩の内側境界及び外側境界を上述したように一般的な曲線を用いて近似した後で、これら２つの境界の間の領域すなわち虹彩領域を平面上の矩形領域に変換する写像（mapping）が、これらの境界を近似するのにパラメトライズされた曲線を用いるのか陰に定義された（implicitly defined）曲線を用いるのかとは関係なく、曲線導入される。このような写像を定義する方法は多くあるが、以下では、その中のいくつかについて説明する。
【００２８】
虹彩の内側境界と外側境界とがｆ０（ｘ，ｙ）の零集合とｆ１（ｘ，ｙ）の零集合とを用いてそれぞれ近似される場合には、内側境界は外側境界よりも内側にあるという条件を用いることによって、不等式ｆ０（ｘ，ｙ）＜ｆ１（ｘ，ｙ）が成り立つと仮定できる。また必要な場合には、不等号を逆向きにすればよい。次に、虹彩領域は、｛（ｘ，ｙ）｜０≦ｕ≦１の範囲の或るｕに対して（１−ｕ）ｆ０（ｘ，ｙ）＋ｕｆ１（ｘ，ｙ）＝０｝によって示される平面内の点の集合になる。この領域は、図４に図解されている。ｆｕ（ｘ，ｙ）＝（１−ｕ）ｆ０（ｘ，ｙ）＋ｕｆ１（ｘ，ｙ）である場合には、図４の虹彩領域の破線は、ｆ０．２５（ｘ，ｙ）＝０、ｆ０．５（ｘ，ｙ）＝０及びｆ０．７５（ｘ，ｙ）＝０にそれぞれ対応する。同様にして、虹彩領域は、ｕが０から１までの範囲を動く場合のｆｕ（ｘ，ｙ）＝０の零集合の集まりとして表すことができ、そのような零集合は、上述したパラメトライゼーションの方法を用いてＣｕ（ｔ）によってパラメトライズされる。このようなパラメトライゼーションがなされると、ｆ０の零集合とｆ１の零集合との間の領域として定義される虹彩領域は、平面（ｔ，ｕ）における矩形に写像される。この種の対応はいわゆる写像であり、これは、広く知られた数学的概念である。上述した写像は、そのような写像の例であって、任意の写像方法を用いることができる。
【００２９】
上述した（１−ｕ）ｆ０（ｘ，ｙ）＋ｕｆ１（ｘ，ｙ）は、パラメータｕを用いて平面（ｘ，ｙ）で定義される関数の例である。このような関数の一般的な形式は、Ｆ（ｘ，ｙ，ｕ）という形式で書くことができ、ここで、Ｆ（ｘ，ｙ，ｕ）＝０は瞳孔と虹彩との間の境界を表す曲線であり、Ｆ（ｘ，ｙ，１）＝０は瞳孔と強膜との間の境界を表す曲線である。０から１までの範囲を値を取るｕに対して、Ｆ（ｘ，ｙ，ｕ）＝０は２つの境界の間の複数の曲線を表す。Ｆ（ｘ，ｙ，ｕ）＝０がｕの値に応じた異なる複数の曲線を表すとき、虹彩の領域は｛（ｘ，ｙ）｜０≦ｕ≦１の範囲にある或るｕに対してＦ（ｘ，ｙ，ｕ）＝０｝として定義される。同様に、Ｆ（ｘ，ｙ，ｕ）＝０によって定義される曲線は、再度パラメトライズすることが可能である。これを用いると、虹彩領域は、平面における矩形に写像することができる。上述した（１−ｕ）ｆ０（ｘ，ｙ）＋ｕｆ１（ｘ，ｙ）はＦ（ｘ，ｙ，ｕ）の一例であり、どのような他の形式のＦ（ｘ，ｙ，ｕ）を用いても、本発明の内容や範囲は変更されない。
【００３０】
虹彩領域を平面の矩形領域に写す写像を導入する別の方法について、以下で説明する。中心が同じ複数の円を用いて虹彩の内側境界と外側境界とを近似する場合には、単に、極座標変換が用いられる。Ｃ０（ｔ）とＣ１（ｔ）とによって内側境界と外側境界とがパラメトライズされる場合には、Ｃ０（ｔ）からＣ１（ｔ）までの線分をｕ：１−ｕ（０≦ｕ≦１）の比で分割する点が平面における（ｔ，ｕ）に写されるように、写像を定義することができる。この方法では、内側境界は、角度ｔをある固定された点から測定することによってＣ０（ｔ）によってパラメトライズすることができ、外側境界は、同様に角度ｔを測定することによってＣ１（ｔ）によってパラメトライズすることができる。これは、極座標変換（Θ，ｒ）とｒに対する比例変換（Θに依存する）とを行うのと同じである。
【００３１】
写像が上述したいずれかの方法で定義されると、（ｔ，ｕ）平面における矩形は、図４（ｂ）に示されるように分割される。そして、これによって、虹彩領域の分割が定義される。本発明では、この方法を、領域分解法（Domain Decomposition Method）と称する。
【００３２】
図５（ａ）及び５（ｂ）は、領域分解法の別の例が示されており、この例では、図４（ａ）及び４（ｂ）に示されている方法に従って矩形が分割されている。ここでは、Φは上述した写像であり、Ψ＝Φ−１は、写像Φの逆写像である。図４（ｂ）では、矩形の領域が非一様な態様で分割され、それぞれの分割されたユニットは「ユニット・セクタ」と称されている。図５（ａ）は、逆写像Ψが図５（ｂ）に示されている矩形のそれぞれのユニット・セクタを、虹彩領域の対応するユニット・セクタに一致させる様子を示している。ず５（ｂ）では、ユニット・セクタは、ａ１１、ａ１２、ａ１３、ａ１４、・・・として示されており、虹彩における対応するユニット・セクタは図５（ａ）においてマークが付されている。図５（ａ）及び５（ｂ）の領域分割の顕著な特徴は、虹彩の上部及び下部に対応するユニット・セクタはより小さくなるように設定され、虹彩の側部はより大きくなるように設定されていることである。この方法の意義を説明するために、先行する発明を以下のように検討する。図６は、この出願の出願人に特許が付与された米国特許第６，２４７，８１３号に記載のある可変マルチセクタ法によるセクタ分割を図解している。この米国特許では、虹彩領域が３６の一様なセクタに分割される。図６（ａ）では、３つのセクタに「×」のマークが付され、不適切なセクタと分類されて、登録時に除外されている。図６（ｂ）では、識別の際の虹彩が示されている。この図では、虹彩はまつげによって一部が覆われており、より多くのセクタが不適切なセクタとして除外されている。
【００３３】
米国特許第６，２４７，８１３号によると、図６（ａ）及び６（ｂ）の両方において適切である（「×」のマークが付されていない）セクタだけが、識別の際に用いられる。しかし、図６（ｂ）に示されているように、実際にはほんのわずかにだけ妨げになるだけであっても、多くのセクタに不適切であるというマークが付され排除されている。虹彩の上部又は下部に位置するセクタが虹彩の中央部に位置するセクタよりも小さい場合には、実際に排除される虹彩の領域は最小化され、従って、虹彩識別の精度は向上する。この理由により、虹彩識別率は、本発明が提案している非一様領域分解法を用いると、向上する。この意味で、本発明による上述した非一様領域分解法は、虹彩識別の精度向上に寄与することができる。
【００３４】
図７から図１１は、虹彩領域をユニット・セクタに分解し、適切でないユニット・セクタを除外しながら、ユニット・セクタをツリー型のデータ構造に結合させて中型から大型のセクタ又は領域を形成する方法を図解する図である。
【００３５】
虹彩コードを生成するときには、それぞれのユニット・セクタに対して周波数変換技術が用いられる。一般的には、低周波成分が適切であり、識別精度を向上させるのに役立つ。従って、ユニット・セクタを可能な限り大きくすることが好ましい。しかし、ユニット・セクタが、眼瞼、まつげ、涙、反射などが原因となって適切でなくなる場合には、そのユニット・セクタの全体を排除しなければならない。この理由により、ユニット・セクタのサイズを過渡に大きくすることは望ましくない。本発明が提案しているマルチスケール分解方法は、これらの２つの要求を満たすように考案されたものである。
【００３６】
以下では、説明を用意にするために、一様な分解態様における方法を述べる。しかし、この技術分野の当業者にとっては明らかであるように、非一様分解を用いて上述した効果を奏するためには、ほんのわずかな修正が必要なだけである。
【００３７】
図７（ａ）は、マルチスケール分解の一例を示している。この図面に示されているユニット・セクタには、ａ１、ａ２、ａ３及びａ４が割り当てられている。図７（ｂ）は、これらのユニット・セクタを結合してより大きなセクタを得るのに用いられる逆ツリー構造を示している。
【００３８】
これらの図は、ユニット・セクタａ１及びａ２が適切であるときに、ユニット・セクタａ１及びａ２を結合させて中型サイズのセクタａ１＋ａ２を得るデータ構造を示している。同様にして、ユニット・セクタａ３及びａ４が適切であるときに、中型サイズのセクタａ３＋ａ４が形成され、中型サイズのセクタであるａ１＋ａ２及びａ３＋ａ４を結合することによって大型サイズの領域であるａ１＋ａ２＋ａ３＋ａ４が得られる。
【００３９】
図８は、本発明による別のマルチスケール分解の一例を示す図である。この図は、ユニット・セクタａ４が適切でない場合を示している。図７に示されているように、ユニット・セクタａ１及びａ２を結合することによって中間サイズのセクタでありａ１＋ａ２が得られるが、ユニット・セクタａ４が不適切であるためにユニット・セクタａ３及びａ４を結合することはできない。その結果、これらのユニット・セクタは、図８（ｂ）に示されているように、２つの不均一なセクタであるａ１＋ａ２とａ３とに結合される。また、図８（ｄ）に示されているように、ユニットに分割されたブロックであるａ１とａ２とａ３とを結合することによって、中型サイズのセクタであるａ１＋ａ２＋ａ３という別の形式を得ることも可能である。
【００４０】
図９及び図１０は、８つのユニット・セクタであるａ１からａ８までがコード生成のために弧状に取られている場合を示している。図９は、これら８つのユニット・セクタのどれも不適切ではない場合を図解しており、図１０は、１つのユニット・セクタａ１が不適切な場合を図解している。
【００４１】
図９（ｂ）は、２つのより小さなセクタが結合されてより大きなセクタを形成し、これらのより大きなセクタの２つが更に結合されてより大きなセクタを形成し、というように連続的により大きなセクタが形成されている様子を示している。
【００４２】
図１０（ｂ）は、図９（ｂ）の場合と同じ手順なのであるが、ただし、１つのユニット・セクタａ１が不適切であり、「×」のしるしが付されている。従って、ａ１が含まれる場合には、図９（ｂ）において得られているような結合されたセクタを形成することができない。
【００４３】
図１１（ｂ）は、例えばコード生成のための４つのユニット・セクタａ１からａ４と４つのユニット・セクタｂ１からｂ４とが２つの列になって弧状に配列されている場合におけるマルチスケール分解法を図解する図である。例えば、ユニット・セクタのどれも不適切ではない場合には、個々のユニット・セクタだけではなくてそれぞれの同心円において隣接している２つ又は４つのユニット・セクタも、中型サイズ又は大型サイズのセクタを形成するように設定され、最終的には、すべてのユニット・セクタを結合することによって、１つの非常に大きなセクタが形成される。ユニット・セクタａ１からａ４及びｂ１からｂ４の中のいずれかが不適切であることが判明した場合には、不適切なユニット・セクタを含む中型、大型、超大型のセクタは、排除される。
【００４４】
次に、上述した分解法を用いて虹彩コードを生成し人を識別するプロセスについて説明する。第１に、マルチスケール法が用いられない場合には、周波数領域での係数が、一様又は非一様な領域分解法を用いて取得されたユニット・セクタに対してハール変換などの周波数変換を実行することによって生成される。上述のようにして生成された係数は、適切な重み付けを用いて合成され、登録時に記憶される虹彩コードが得られる。識別時には、これらの記憶されたコードが比較され、２つの虹彩コードの間のハミング距離（Hamming distance）などの距離が得られる。この距離を予め設定されているスレショルド値と比較することによって、人間のＩＤ（アイデンティティ）が決定される。
【００４５】
次に、マルチスケール法を用いる場合の本発明の手順を以下で説明する。図１２及び１３は、虹彩領域がマルチスケール法に従って分割される場合の例である。第１に、図１２は、ユニット・セクタａ１及びａ２が、登録及び識別の両方の時点で適切な場合である。この場合には、ａ１のコードとａ１’のコードとの通常の比較、そして、ａ２のコードとａ２’のコードとの通常の比較が実行されるだけでなく、結合されたセクタａ１＋ａ２のコードとａ１’＋ａ２’のコードとの比較も実行される。これらの比較の結果は、すべて、重み付けがなされ、ハミング距離など２つのコード（イメージ）の間の距離が得られる。
【００４６】
これと対照的に、図１３は、適切なセクタと不適切なセクタとが登録及び識別のときに異なる場合に関するものである。これは、セクタａ２’が不適切であると判断された場合であり、つまり、登録されたセクタをすべて用いることができるとは限らない場合である。従って、この場合には、ａ１とａ１’とだけが比較され、ａ２とａ２’との比較はなされない。
【００４７】
上述の実施例では、本発明を説明するのに、いくつかのユニット・セクタだけしか用いられていない。しかし、実際には、虹彩領域全体が用いられなければならないのは明らかであり、そのようにすることが本発明の範囲に属することは、虹彩識別技術の当業者には明らかである。また、ユニット・セクタの数、サイズ、ユニット・セクタの位置及び形状が変動しても本発明の範囲に属することはこの技術分野の当業者には明らかである。
【００４８】
以上で述べたように、本発明は、本発明では、柔軟な方法を採用し、虹彩領域のかなりの部分を最大限に用いることにより、従来型の技術と比較して識別精度が著しく向上するようにしている。
【００４９】
図１３は、本発明に従って虹彩を識別する方法を図解する流れ図である。
第１に、虹彩コード登録の場合には、虹彩イメージ取得ユニット１１が動作され、対象となる人の虹彩イメージが取得される。虹彩イメージの取得は、カメラを用いてイメージを捕捉することによって、又は、イメージ・ファイルをデータベースから検索することによって、又は、何らかのそれ以外の記憶装置からイメージ・ファイルを受け取ることによって実行される。
【００５０】
虹彩の内側境界及び外側境界などの情報やそれ以外の情報がイメージから抽出され、虹彩コード生成ユニット１２によって虹彩コードが生成される。
次に、既に述べたように、虹彩領域は、虹彩領域が平面における矩形領域に変換された後で、上述したマルチスケール領域分解法を用いることにより、複数のセクタに一様に又は非一様に分割され、虹彩コードが、最も知られているものとしてはウェーブレット変換である周波数変換を用いて生成される。低周波成分は虹彩のファイバ構造の特性をよりよく表現するので、適切に選択された低周波成分が虹彩コードとしてデータベースに記憶される。また、虹彩識別の場合には、対象となる人の虹彩イメージが、虹彩イメージ取得ユニット２１を動作させることによって取得され、それ以後のステップは、虹彩コード登録の場合になされたのと同様に虹彩コード生成ユニット２２において実行される。最終的な判断は、両方の虹彩コードを比較することによって下される。
【００５１】
判断ステップでは、登録されているコードと対象になっている人のコードとの間のハミング距離などの距離が計算され、予め定義されているスレショルド値の範囲内にあるかどうかをチェックし、対象となっている人のＩＤを結論付ける。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】虹彩領域の分割の例の図解である。
【図２】瞳孔及び虹彩の多様な内部及び境界を例示するイメージ・サンプルを示している。
【図３】本発明による虹彩コード登録及び識別システムの概略図である。
【図４】本発明による虹彩領域と矩形領域との間の写像関係と、矩形領域の領域分解と、虹彩領域の対応する領域分解とを例示する図である。
【図５】本発明による虹彩領域の非一様領域分解を例示する図である。
【図６】この出願の出願人による先の米国特許のマルチセクタ方法を示す図であり、適切でないセクタには×のマークが付されている。
【図７】本発明のある実施例によるマルチスケール領域分解法を図解する図である。
【図８】本発明のある実施例によるマルチスケール領域分解法を図解する図である。
【図９】本発明のある実施例によるマルチスケール領域分解法を図解する図である。
【図１０】本発明のある実施例によるマルチスケール領域分解法を図解する図である。
【図１１】本発明のある実施例によるマルチスケール領域分解法を図解する図である。
【図１２】本発明に従って２つの虹彩領域を比較する方法を図解している図であり、すべての対応するセクタが適切である場合を示している。
【図１３】本発明に従って２つの虹彩領域を比較する方法を図解している図であり、適切なものだけが比較されるように対応するセクタに適切であるか不適切であるかに応じて異なるマークが付されている場合を示している。
【図１４】本発明による虹彩識別方法を図解する流れ図である。［参照番号］１０：虹彩登録システム１１：虹彩イメージ取得ユニット１２：虹彩コード生成ユニット１３：虹彩コード記憶ユニット１４：虹彩イメージ取得ユニット２０：虹彩識別システム２１：虹彩イメージ取得ユニット２２：虹彩コード生成ユニット２３：虹彩コード比較ユニット２４：識別ユニット
【手続補正書】
【提出日】平成19年7月26日(2007.7.26)
【手続補正１】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図３】
2008521122.tif 000017
【手続補正２】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１２】
2008521122.tif 000018
【手続補正３】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１３】
2008521122.tif 000019
【手続補正４】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１４】
2008521122.tif 000020
【国際調査報告】
2008521122.tif 000021
2008521122.tif 000022