(57)【要約】【課題】虹彩認識システムおよび方法を提供する。【解決手段】識別方法は、目の画像を取り込むステップ（２１０）、瞳孔の中心を近似するステップ（３１０）、近似した瞳孔の中心を極座標系の原点として用いるステップ（４１０）、ある角度の放射線に沿って目の虹彩部分の画像を区分するステップ（５１０）、およびある角度の放射線に沿った虹彩部分からのデータ点数を正規化するステップ（５１０）を含む。【選択図】図１
2008529164.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
目の画像を取り込むステップ（２１０）と、
瞳孔の中心を近似するステップ（３１０）と、
前記瞳孔の近似した中心を、極座標系の原点として用いるステップ（４１０）と、
ある角度の放射線に沿って、目の虹彩部分の画像を区分するステップ（４１０）と、
前記ある角度の放射線に沿った虹彩部分からのデータ点数を正規化するステップ（５１０）と、
を備えている、方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法であって、更に、前記虹彩部分からのデータ点に関連する虹彩標示を生成するために、前記ある角度の放射線の虹彩部分からのデータ点を分析するステップ（６１０）を備えている、方法。
【請求項３】
請求項２記載の方法であって、更に、前記虹彩標示を、以前に生成した基準虹彩標示と比較するステップ（８１０）を備えている、方法。
【請求項４】
請求項２記載の方法において、虹彩標示を生成するステップは、更に、前記虹彩部分からのデータ点をコード化するステップ（６１０）を含む、方法。
【請求項５】
請求項４記載の方法であって、更に、前記コード化した虹彩標示を、以前に生成しコード化した基準虹彩標示と比較するステップ（８１０）を備えている、方法。
【請求項６】
請求項１記載の方法において、前記瞳孔の中心を近似するステップは、更に、
目の瞳孔を小球領域として識別するステップ（３２０、３２２）と、
前記小球領域の質量中心を求めるステップ（３２４）と、
を含む、方法。
【請求項７】
請求項６記載の方法であって、更に、
前記小球領域の質量中心と、複数の角度における瞳孔の境界との間の半径方向距離を判定するステップ（３２４）と、
前記質量中心から前記瞳孔の中心に調節するステップ（４２０）であって、前記瞳孔の中心と前記複数の角度における瞳孔の境界との間の半径方向距離の差が最小となるように、前記瞳孔の中心を選択するステップと、
を備えている、方法。
【請求項８】
瞳孔の一部、虹彩の一部、および強膜の一部を含む目の少なくとも一部を含む目の画像を生成する画像生成部（２００）と、
前記画像生成部が生成した画像から、前記虹彩の部分を区分する極区分モジュール（４００）と、
を備えている、装置。
【請求項９】
請求項８記載の装置であって、更に、
前記虹彩に関連する少なくとも１つの放射線の一部を決定し、前記部分からデータを抽出し、前記データを正規化するデータ抽出および正規化モジュール（５００）と、
前記データ抽出および正規化モジュールからのデータをコード化するコード化モジュール（６００）と、
前記コード化モジュールからの現コード化データを比較する比較モジュール（８００）と、
を備えている、装置。
【請求項１０】
機械（１１０２）によって実行させると、当該機械に、
虹彩および瞳孔を含む目の画像を取り込み（２１０）、
前記画像の虹彩内部に極座標系の原点を確立し（３１０）、
放射線に沿って前記画像の虹彩部分の画像を区分し（４１０）、前記放射線が前記原点において終点を有することから成る動作を実行させる命令を規定する機械読み取り媒体（１１３０、１１００８、１１１８、１１２０）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
人の識別は、人類自体と同じ位古くからの目標である。近年の世界において技術およびサービスが発展するに連れて、人の活動および業務が増大し、迅速でしかも信頼性のある個人の識別が必要となっている。その例には、パスポート管理、コンピュータ・ログイン管理、銀行の現金自動預払機およびその他の処理の許可、家屋進入管理、ならびにセキュリティ・システム全般が含まれる。即応性、信頼性があり、自動化した識別が、遅く、信頼性がない手動の識別手順よりも望まれるのは世の常である。
【背景技術】
【０００２】
識別の目的に生物測定指標を使用するには、特定の生物測定因子が個人毎に一意であり、容易に測定でき、更に時間が経過しても不変であることが必須条件となる。多くの指標が長年にわたって提案されてきたが、恐らくは指紋が成功した生物測定識別方式の中でも最もなじみのある例であろう。周知のように、同じ指紋は２つとなく、傷や手術によらない限り変化しない。しかしながら、指紋による識別は、人と物理的に接触しなければならないという重大な欠点があることも、等しく明らかなことである。離れたところから指紋を取り込む方法は存在せず、そのような方法はいずれも可能性がないと思われる。
【０００３】
更に近年になって、人の目の虹彩が、識別のための生物測定指標として用いられている。虹彩のパターンは複雑であり、弧状靭帯、溝、隆起、小窩、輪、冠、子斑点、千鳥状襟、およびその他の示差的な特徴というような、多くの示差的な特徴を含むことができる。各人の目の虹彩は、複雑度が高い一意の模様を有し、人の一生を通じて本質的に安定である。同じ人であっても、模様や詳細が全く同じの虹彩は２つとない。目の内部組織であるので、虹彩は外部環境から厚く保護されているが、何ヤードも離れたところからも、目の白い組織に包囲された、人の冠の透明な保護窓の後ろにある、有色円盤のように容易に視認できる。虹彩は光に応答して瞳孔のサイズを調節するために伸縮するが、その詳細な模様は、伸縮を別にして、概ね不変のままである。模様におけるこのような歪みは、虹彩の画像を分析する際に数学的に容易に反転し、広い範囲の瞳孔孔膨張においても同一のままである虹彩の標示を抽出しコード化することができる。虹彩の模様は多彩であり、一意であり、不変であることに加え、外部から視認可能であることのため、虹彩は自動化高信頼性個人識別に適している。
【発明の開示】
【０００４】
複数の候補構成設計から構成結果を選択するシステムおよび方法について、これより説明する。以下の説明では、多数の具体的な詳細を明記する。以下の説明および図面の図は、当業者に実施可能なように、本発明の態様および実施形態を十分に示す。他の実施形態が、構造的、論理的、電気的、プロセス、およびその他の変更を組み込むこともできる。例えば、ソフトウェアとして記載された機能をハードウェアで実行することも、その逆も可能である。例は、可能な異形の典型例を示すに過ぎず、限定ではない。個々の構成要素や機能は任意とすることができ、一連の動作は変更しても、または並列に実行してもよい。ある実施形態の一部および特徴は、他の実施形態の一部および特徴に含まれること、それらの代用となること、および／またはこれらに追加することも可能である。具体化する主題の範囲は、特許請求の範囲全体、および実質的に全ての入手可能な同等物を包含するものとする。
【０００５】
実施形態の説明は、数章に別かれている。最初の章では、システム・レベルの全体像の実施形態を提示する。第２章では、実施形態例を用いるための方法、および実施形態例について説明する。第３章では、ハードウェアおよび動作環境の一実施形態について説明する。
【０００６】
システム・レベルの全体像
この章では、本発明の一実施形態例のシステム・レベルの全体像を規定する。
図１は、本発明の一実施形態による虹彩認識システム１００のような個人識別システムを示す模式図である。虹彩認識システム１００は、極座標原点指定部３００に結合され通信する画像取り込みモジュール２００を含む。また、虹彩認識システム１００は、データ抽出および正規化モジュール５００に結合され通信する極区分モジュール４００も含む。また、虹彩認識システム１００は、コード化モジュール６００も含む。コード化モジュール６００は、データ抽出および正規化モジュール５００および記憶モジュール７００に結合されこれらと通信する。また、虹彩認識システム１００は、記憶モジュール７００に結合され通信する比較モジュール８００も含む。
【０００７】
動作において、画像取り込みモジュール２００は目の画像を取り込む。取り込まれた画像は、目全体または目の一部を示すことができる。また、取り込まれた画像は、人の顔に向かう方向に向けることができ、あるいは鼻の一方側または顔の一方側からある角度で撮ることもできる。画像は、人のような動物の少なくとも虹彩の一部、瞳孔の一部、そして目の強膜の一部を含む。強膜は、習慣的に白目とも呼ばれている。一旦画像を取り込んだなら、画像出力２９０を極座標原点指定部３００に供給する。極座標原点指定部３００は、取り込んだ画像を分析し、画像内における極座標系の原点を決定する。一実施形態例では、極座標系の原点は、取り込んだ画像における、目の瞳孔に対応する部分に位置する。極座標原点指定部３００は、原点３９０の位置を極区分モジュール４００に供給する。また、極区分モジュール４００には、画像取り込みモジュール２００からの取り込み画像２９０も供給される。
【０００８】
極区分モジュール４００は、瞳孔原点３９０の位置に終点を有する少なくとも１本の放射線に沿って、画像の虹彩部分を区分する。実施形態によっては、極区分モジュール４００が、各々、原点３９０の一に終点を有する複数の放射線に沿って、画像の虹彩部分を区分する場合もある。各極セグメントは、取り込んだ画像からの、瞳孔、虹彩、および強膜に関するデータ、ならびに、目のこれらの部分の間の境界を含む。実施形態によっては、データが画像データの場合もある。複数の極セグメントは、原点を中心として所定の角度で作成することができる。所定の角度は、互いに離れて設定されるのであればいずれの度数でも可能である。例えば、警備のために選別する状況では、ある人が目を逸らしたり、目の一部または全部を覆うために手をかざした場合、目の画像が遮断される可能性がある。極区分モジュール４００は、各極セグメントに関連するデータの出力４９０をデータ抽出および正規化モジュール５００に送る。データ抽出および正規化モジュール５００では、目の虹彩に関連するデータを、各極セグメント上で分離する。セグメントの虹彩部分に関連するデータ点の数を正規化し、目の極区分毎に同数のデータ点が関連付けられるようにする。一旦虹彩に関するデータを抽出し正規化したなら、コード化モジュール６００において虹彩データをコード化する。コード化モジュールは、極画像を数値コードに変換する。数値コードを操作して、格納するか、または他の格納されている虹彩コードと比較することができる。コード化虹彩データ６９０を記憶モジュール７００に送ることができる。これは、コード化虹彩データがサンプルであり、他のコード化虹彩データとの比較のために格納する場合に該当する。また、コード化虹彩データ６９０は、比較モジュール８００にも送ることができる。比較モジュール８００は、コード化虹彩データ６９０を、以前に保存したコード化虹彩データと比較し、一致または推定一致(probable match)を求める。
【０００９】
図示のように、これまでに論じたモジュールの各々は、ソフトウェア、ハードウェア、またはハードウェアおよびソフトウェア双方の組み合わせで実施することができる。更に、モジュールの各々は、コンピュータ・システムと連動するマイクロプロセッサ上における命令集合として実装することができ、あるいはディスク・ドライブ上における命令集合、テープ上における命令集合、インターネット接続上で送信する命令集合等のような、あらゆる形式の媒体に付随する命令集合として実装することもできる。
【００１０】
実施形態の方法
この章では、本発明の実施形態によって実行する方法について説明する。ある実施形態では、本方法は機械読み取り可能媒体によって実行し（例えば、ソフトウェア）、一方別の実施形態では、本方法はハードウェアまたはその他のロジック（例えば、ディジタル・ロジック）によって実行する。この章では、図２から図８について論ずる。
【００１１】
図２は、一実施形態例による虹彩認識方法のような、識別方法１１０のフロー・チャートである。識別方法１１０は、目２１０の画像を取り込み、瞳孔３１０の中心を近似することを含む。実施形態によっては、画像の虹彩部分が実質的に円形でない場合もある。他の実施形態の例では、画像の虹彩部分の大部分が閉ざされている場合もある。近似した瞳孔の中心を極座標系の中心として用いて、目の画像を区分する（４１０）。一実施形態例では、目の虹彩部分の画像を、ある角度の放射線に沿って区分する。また、方法１１０は、ある角度の放射線に沿った虹彩部分からのデータ点数を正規化し、データを抽出する（５１０）ことも含む。また、方法１１０は、ある角度の放射線の虹彩部分からのデータ点を分析することも含む。一実施形態例では、このデータを用いて、虹彩部分からのデータ点に関連する虹彩標示(iris signature)を生成する。実施形態によっては、虹彩標示の生成は、更に、画像６１０の虹彩部分からのデータ点をコード化することも含む。［更に別の実施形態では、虹彩部分からのデータ点のコード化は、虹彩部分からのデータ点に関連するビット数の少なくとも１つに重み付けすることを含む。］虹彩極画像を数値に変換するとき、虹彩極画像内の各画素の強度値を表すために多数のビットを用いる。これらの値を表すために用いられるコードは、２つ以上のビットを用いて構成する。上位側のビットに重み付けする。重み付けは、上位ビットに、残りの詳細ビット（下位ビット）よりも重要度を置く。また、方法１１０は、虹彩標示を、以前に生成した基準の虹彩標示１１０と比較することも含む。これらの実施形態では、コード化虹彩標示を、以前に生成しコード化した基準虹彩標示と比較する。以上に明記した識別方法１１０は、プロセス全体の概要である。方法１１０の実施形態例について、以下に論ずる。
【００１２】
図３Ａから図３Ｃは、虹彩認識方法の種々の実施形態例において用いるために取り込んだ画像である。図３Ａは、選択した距離において虹彩の前面から収集した取り込み画像である。これは、協力者からの画像である。図３Ｂは、虹彩の中心を指定する際に用いられるデータ点の一部を示すように修正した取り込み画像である。これについては、以下で更に詳しく論ずることにする。図３Ｃも、虹彩認識方法の実施形態例において用いるために取り込んだ画像である。この画像は、他よりも見難く、非協力的な人から、または航空におけるような、警備チェックポイントから取り込んだ形式の画像である。図３Ｃの画像において、虹彩が不規則であり、実際に横から取られており、細長い楕円形状となっている。虹彩認識方法は、完璧でない画像を含む、多くの種類の画像に機能する。また、虹彩認識方法は、閉ざされている画像、または目全体の画像を含まない画像にも機能する。つまり、本方法および分析は、あらゆる種類の画像に適用することができ、目のその他の不規則な形状、その他の偏った形状や歪んだ形状を有して取り込まれた画像や、目に対して種々の距離および角度で取り込まれた画像も含む。
【００１３】
図４は、虹彩認識方法の一実施形態例にしたがって、取り込み画像において原点を指定する方法３１０を示すフロー図である。方法３１０は、対象領域の中心を予め推定すること（３２０）、取り込み画像の瞳孔の中に仮推定中心があると仮定すること（３２２）、および瞳孔の中心を発見すること（３２４）を含む。更に、瞳孔の中心を近似する際、目の瞳孔を小球領域として識別すること、および小球の質量中心を発見することを含む。実施形態によっては、本方法は、小球領域の質量中心と、複数の角度における瞳孔の境界との間の半径方向距離を判定すること、および質量中心から瞳孔の中心までを調節することを含む場合もある。瞳孔の中心は、瞳孔の中心と複数の角度における瞳孔の境界との間の半径方向距離の差が最小になるように選択する。更に別の実施形態では、ある角度の放射線に沿った目の虹彩部分の画像を区分すること、およびある角度の放射線に沿った虹彩部分からのデータ点数を正規化することは、ほぼ同時に行われる。
【００１４】
実施形態によっては、目の画像の取り込みは、虹彩が変形している画像を取り込む場合もある。画像の虹彩部分は、実施形態によっては、実質的に球体でない場合があり、画像の虹彩部分の大部分が閉ざされている場合もある。
【００１５】
前述のように、方法の一実施形態は、小球分析を取り込み画像に適用することによって、中心を予め推定することを含む。予備推定分析の間、虹彩の境界を球、楕円、またはその他の規則的な形状として近似する。これによって、分析をあらゆる種類の画像に適用することが可能となり、その他の目の不規則的な形状を有する取り込み画像も含む。この分析は、他の偏った形状や歪んだ形状にも適用することができる。
【００１６】
虹彩の中心３２０の予備推定の小球分析は、以下を含む。p(x,y)が、画像の強度関数の関数として、小球領域Ｒ上の連続密度関数であると仮定する。すると、質量中心は、以下の式で定義される。
【００１７】
【数１】
2008529164.tif 000003
【００１８】
ここで、Ｍは小球内の質量であり、双方の軸上における質量モーメントは、次の通りである。
【００１９】
【数２】
2008529164.tif 000004
【００２０】
小球分析では、瞳孔境界が接する領域というような、１つの領域の中心のみを測定または近似する。中心を決定するためには、１つよりも多い境界を判定する必要はない。何故なら、分析は、瞳孔と虹彩との間の境界や、虹彩と強膜との間の境界の中心の正確な測定値を拠り所としないからである。小球分析によって、瞳孔の中心の予備推定値が得られる。小球分析からは、瞳孔の正確な中心は得られない。内部の虹彩楕円または瞳孔の正確な中心を抽出するためには、追加のステップや分析を実行する。これらについては、以下で更に詳しく説明する。
【００２１】
予備推定した中心C(x0,y0)は、瞳孔の円３２２内にあると仮定する。予備推定した中心は、取り込み画像上における瞳孔の中心３２４を実質的に発見するために用いられる。要するに、予備推定した中心に終点を有する数本の放射線を分析して、瞳孔と虹彩との間の境界を発見する。次いで、放射線の各々において、予備推定した中心と瞳孔境界との間の線の長さを実質的に等しくする。このようにすると、瞳孔の中心を決定する際に精度が高くなる。別の実施形態では、以下の分析により、瞳孔の実際の中心にかなり近接する中心を得る。虹彩の実際の中心からの半径を、予備推定した中心に、次のように関係付ける。
【００２２】
【数３】
2008529164.tif 000005
【００２３】
すると、
【００２４】
【数４】
2008529164.tif 000006
【００２５】
そして、
【００２６】
【数５】
2008529164.tif 000007
【００２７】
ここで、
【００２８】
【数６】
2008529164.tif 000008
【００２９】
実施形態によっては、目の取り込み画像が変形していない虹彩形状（即ち、完全な円）を有する場合もある。このような実例の１つは、設定した距離で協力的な個人から基準画像を取り込むときである。取り込み画像が実質的に変形していない虹彩を有する場合、前述の式は次のように簡略化することができる。
【００３０】
【数７】
2008529164.tif 000009
【００３１】
および
【００３２】
【数８】
2008529164.tif 000010
【００３３】
図５は、一実施形態例による極区分方法４１０を示すフロー図である。方法４１０は、虹彩を包囲する対象領域（ＲＯＩ）の、瞳孔を中心とした極表現の迅速な計算を実行すること（４２０）、誇張すべき近似虹彩幅を推定すること（４２２）、既定の中心および虹彩幅を用いてマッピングを実行すること（４２４）、極ドメインにおいてＩＤ関数を構成し瞳孔および虹彩の境界を突き止めるためにこれを畳み込むこと（４２６）、関数f()におけるコントラスト変化を検出するために用いたステップ関数を用いること（４２８）、ならびに所望の角度全てにおいて区分を行うこと（４３０）を含む。
【００３４】
一実施形態例の概要として、区分プロセスを簡略化する。何故なら、マッピングは早期段階において極ドメインに切り換えることによって遂行されるからである。次いで、ＩＤ分析手順を用いて、極ドメインにおいて区分を行う。虹彩周囲の画像の細分域のみにおいて分析を行う。近似中心からの迅速極変換により、極ドメインにおいて高速１Ｄ区分が可能となる。以下で更に詳しく論ずるが、極区分（ＰＯＳＥ：polar segmentation）によって、一次元信号処理を用いて、明確な人もおよび虹彩の境界を迅速に抽出することができる。分析は、不規則な境界や非楕円状境界を含む、あらゆる種類の境界を分析する。例えば、分析は、画像取り込みモジュール２００において取り込んだ、幾何学的および生物学的に歪んだ画像を検出する。この手法は、かなり回転した頭部、目、および／または虹彩の遠い方の側におけるあらゆる見通し線境界(line-of-sight boundary)を処理する。
【００３５】
最初に、参照番号４２０で示すように、虹彩周囲の対象領域（ＲＩＯ）の瞳孔を中心とした極表現の迅速な計算を行う。ＲＯＩを、推定した瞳孔中心C(x0,y0)に関して、極ドメインにマッピングする。
【００３６】
【数９】
2008529164.tif 000011
【００３７】
既定／推定した中心に基づいて、参照番号４２２で示すように、近似虹彩幅を推定する。次いで、既定の中心および虹彩幅を用いてマッピングを実行し（４２４）、その後に実際の区分を実行する。図３Ａは、参照されたパラメータを示す目の画像である。パラメータは、本発明の実施形態例にしたがって、画像ドメインを極ドメインにマップするために用いられる。
【００３８】
次いで、極ドメインにおける１Ｄ関数を畳み込んで、瞳孔および虹彩の境界を突き止める（４２６）。分析１Ｄ関数は、半径変数ｒの関数として、各角度において定義する。
【００３９】
【数１０】
2008529164.tif 000012
【００４０】
別の実施形態では、Δｒ、Δθを１増分幅に設定することができる。つまり、f0(r)=IR(θ,r)となる。虹彩の中心C(x0,y0)に関する推定位置は、以下のように計算する。
【００４１】
【数１１】
2008529164.tif 000013
【００４２】
ここで、u(r)は、関数f(r)におけるコントラスト変化を検出するために用いられるステップ関数である。
図６は、式３．ｂの畳み込み関数（コントラスト導関数）の結果のグラフ６１２であり、本発明の実施形態例による、目の画像における瞳孔と虹彩との間の境界、および虹彩と強膜との間の境界を検出するための、明確なコントラスト変化を示す。一実施形態例による畳み込み結果関数６２０のグラフ６１２を図６に示す。グラフ６１２は、コントラスト導関数（ｙ−軸）対放射線に沿った距離（ｘ−軸）の関係のプロットである。図示のように、慣習６２０の点６２４によって示されるように、瞳孔の境界において鋭いコントラストの差があり、ステップ関数６２０の点６２２によって示されるように、虹彩および強膜の境界において別の鋭いコントラストの差がある。放射線または光線上にあるこれらの２つの点６２２および６２４の間のデータは、虹彩に関連するデータである。
【００４３】
図７は、実施形態例による、瞼のような、目の一部による遮蔽を示す目の画像である。図７に示すように、瞼および／または睫毛が虹彩の環状領域の一部を見え難くしている。見えにくい領域を分離する代わりに、多数の線形／非線形の曲線／線を当てはめることによって瞼／睫毛の縁を最初に検出し、これらの不明瞭箇所を、ノイズ処理のように処理するか、またはガボール・フィルタおよび閾値比較(thresholding)を強度の分散および接続性判断基準に対して用いることにより、推定した曲線から睫毛を表す接続点を求め、影響を受ける虹彩の部分を分離または削除する。推定したセグメントの中央値に基づいて、放射線の予測長を、虹彩の影響を受ける区域の実際の長さと比較する。予測長が実際の長さの範囲内である場合、放射線から得られるデータは、ノイズであったり、歪みを含む可能性が低い。実際の長さと比較した予測長が選択範囲を外れる場合、放射線から得られるデータはノイズまたはその他の歪みがない可能性が高くなる。一実施形態では、半径セグメントの予測長または虹彩の幅を、半径セグメントの実際の長さまたは虹彩の幅と比較して、半径セグメントに関連するデータにノイズや歪みがない可能性が高いか否か判定を行う。測定した幅に著しい短縮がある場合、データはノイズを含むものとして処理し、別個に処理することができる。
【００４４】
一実施形態例では、瞼による遮蔽には、影響を受ける角度において対応する画素全てを隠すことによって対処する。この手法は、虹彩標示またはコード間の判別に重要な画素を除外する虞れがある。実施形態の別の例では、虹彩の影響を受ける領域を隠すかまたは除去する。虹彩の上部分を閉ざす瞼の下で、図７において捕獲した領域には、予測幅値に基づいて、この領域の閉ざされていない部分を正規化することによって考慮する。予測幅値は、虹彩の幅測定値の中央値である。その結果、瞼の直下で閉ざされた虹彩の部分に対応する画素のみが、図７に示すように、隠されることになる。
【００４５】
前述のように、本方法は、複数の放射線の各々に沿って、虹彩部分からのデータ点数を正規化すること（５１０）も含む。データの正規化は、放射線の虹彩部分と関連するデータ点数を分析することを含む。サンプル集合におけるサンプル毎に、データ点数を、虹彩部分に関連する放射線の部分全域における他のサンプルと等しくする。各サンプルが有するデータ点数を同一とし、正規化データを用いて、虹彩部分からのデータ点と関連する虹彩標示を生成する。本発明の実施形態によっては、虹彩標示を、以前に生成した基準虹彩標示と比較する場合もある。実施形態によっては、虹彩標示を生成するには、更に、虹彩部分からのデータ点をコード化することを含む場合もある。更に別の実施形態では、本方法は、ある角度の放射線に沿って、虹彩部分からのデータ点数を正規化することも含む。
【００４６】
実施形態によっては、放射線４１０に沿って画像の虹彩部分を半径方向に区分すること（４１０）、および放射線に沿って虹彩部分からのデータ点数を正規化すること（５１０）は、個々の放射線について同時に行われる。また、本方法は、複数の放射線の１つ以上からの画像の虹彩部分に関連するデータ集合から、識別子を作成することを含むこともできる。実施形態によっては、識別子の作成は、複数の放射線の１つ以上からの画像６１０の虹彩部分に関連するデータ集合をコード化することを含む場合もある。実施形態によっては、複数の放射線の１つ以上からの画像の虹彩部分に関連するデータ集合の選択部分に重み付けして、識別子を作成する場合もある。実施形態によっては、画像の瞳孔内部に極座標系の原点を確立する際、画像の瞳孔内部の実質的に中心を原点とすることを含む。
【００４７】
精度を高めた認識結果を得る目的のために、極データをコード化方式に渡す前に、形状の変形を補正し、虹彩の形状に均一性を導入することが必要である。正規化により、変形した虹彩の識別可能な特徴を保存し、この識別可能な特徴を新たな表現(presentation)に移入する。新たな表現は、以前に捕獲した基準標示のような、他のサンプルと比較することができる。正規化は、画像からの目の虹彩部分に同じ数のデータ点を得て、実質的に同じ数のデータ点を用いて、放射線に沿った虹彩の識別可能な特徴を確実に捕獲する１つの方法である。正規化方式を用いると、画像を取り込むときに、虹彩の基準虹彩セグメントの虹彩部分に関連するデータ点数を求めることができる。虹彩の構造は拡大または縮小するが、正規化によって、同数のデータ点を得ることができ、データ点を、取り込んだ放射線の同一部分または実質的に同一な部分と関連付けることができる。
【００４８】
虹彩画素の極表現へのマッピングを可能にするために正規化方式を必要とする虹彩の円形に変形を生ずる主要な数個のアーティファクトがある。距離の差によって、取り込んだ画像において、目や虹彩のサイズが異なることがある。別の人の虹彩は、制約のある条件の下で、異なる距離においてカメラによって捕獲される可能性がある。目または虹彩が異なる距離にあると、画像における虹彩のサイズは異なる。虹彩の変形に至る別のアーティファクトに、膨張がある。瞳孔および虹彩のサイズは、照明の変化のために変化する。光が明るい程、瞳孔が小さくなり虹彩が大きくなる低照明条件下におけるよりも、虹彩は大きくなり、瞳孔は小さくなる。通常、この種の変化は、環状の虹彩形状にわたって均一であり、正規化によって、実質的に同じデータ点が分析され、虹彩標示またはコードが得られる。取り込み画像を変化させ得る更に別のアーティファクトは、異なる透視方位(perspective orientation)である。かなり回転した頭部、目、および／または虹彩の遠い側における見通し線境界のいずれでも、取り込み画像では虹彩または目が変形する。図３Ｃは、取り込み画像における異なる透視方位による虹彩の変形の一例である。
【００４９】
また、虹彩が自然に変形している場合もある。変形は、わずかなことも、逆に印象的なこともある。例えば、虹彩が対称形でない場合がる。瞳孔領域は常に虹彩領域において同心状である訳ではなく、通常わずかに鼻によっている。これは、個人を判別するための追加の特徴として用いることができる。しかしながら、簡略化のため、そしてサンプル毎の比較を可能にするために、虹彩サンプルの模様全てを１つの基準形状に当てはめる必要はない。一実施形態例において用いる正規化方式により、変形虹彩の識別可能な特徴を、新たな表現に保存し、以前に捕獲した基準標示のような、他のサンプルと比較することができる。
【００５０】
一実施形態例では、正規化は、区分プロセスと実質的に同時に、またはその間に行われる。本発明の一実施形態では、正規化プロセスは、虹彩セグメントをＰＯＳＥ技法から抽出するときに行われる。例えば、
【００５１】
【数１２】
2008529164.tif 000014
【００５２】
を角度θにおける極マップの１Ｄ表現とする。簡略化のために、（３．ａ）においてθ軸に沿って均一の積分を用いると仮定する。すると、正規化した信号は、（４．ａ）における信号の補間／間引き(decimation)に基づく。正規化した出力は、以下のように表される。
【００５３】
【数１３】
2008529164.tif 000015
【００５４】
Ｌは、虹彩模様の極表現に望ましい寸法（即ち、行数）である。
一旦虹彩の虹彩部分に沿った情報を得て正規化したなら、放射状構成を、瞳孔反射に伴って伸縮するゴム・シートとして近似的にモデル化することができ、それに応じてその模様および構造も伸縮する。このため、異なる場合に異なる瞳孔膨張状態で与えられる虹彩は、近似的に同じ虹彩標示または虹彩コードを生成するはずである。この無次元座標系によって達せられる第２の目的は、異なる距離からの画像取り込みによる、虹彩画像自体の全体サイズの差によって、計算する虹彩コードが変化しないことである。
【００５５】
分析にかける画像区域を高精度に定義した後、本システムは、その区域から得られたデータを処理して、虹彩標示または虹彩識別コードを生成する。無次元座標系を用い、虹彩の内側境界から外側境界までの距離のある端数を切り捨てて単純に測定する結果、いずれの所与の虹彩組織の断片でも、瞳孔膨張により虹彩が偶然にどのくらい伸縮したかには関係なく、同じ分析ゾーンに常に当てはまることになり、同じ位置座標となる。この無次元座標系は、虹彩の伸張はゴム・シートの伸張のように近似することができるので、座標系も等しい量だけ伸張するため、その構造も数学的に歪んでいない形態で復元することができるという事実を利用している。比較的歪みが少ない虹彩画像が得られる限り、虹彩の模様は、瞳孔膨張の度合いには無関係に、そして虹彩画像の全体サイズにも無関係に、本質的に同じ虹彩標示または虹彩コードにコード化される。
【００５６】
個々の虹彩を高精度に認識または識別するためには、抽出した虹彩の極表現に内在する識別可能性が最も高い情報を抽出する必要がある。２つの対象間の比較を、全てのコード化したビットを比較するよりも素早くそして容易に行えるように、虹彩パターンの内有意な特徴だけをコード化すればよい。コード化方式は、画像を表すデータを生成するためにある。データから、虹彩パターンの本質を捕獲した数ビットの簡素化したテンプレートを生成する。次に、抽出した数値コードを用いて、格納されている多数のコードとこれを比較することができる。一実施形態では、虹彩標示のコード化（６１０）は、ウェーブレットまたはガボール・フィルタのようなコード化アルゴリズムを適用して、画像から虹彩の詳細パターンのような模様情報を抽出し、虹彩パターン内においてマスキングを用いて多数の情報ビットを収容し変転した区域の一部を除外した、ビット単位のテンプレートを生成することを含む。コード化フィルタの選定は、達成できる虹彩の認識率、および限られたビット単位のテンプレートの中に保存できる虹彩パターンに基づいて選択する。選択するフィルタの種類には関係なく、画像の各画素を表す、２ビットよりも多い量子化フェーザ(quantized phasor)を生成する。量子化フェーザ情報の１つまたは複数の最上位ビットに重み付けすることにより、上位ビットを下位ビットに対して優先する。取り込んだサンプルを以前に格納したサンプルと照合するときに、上位ビットを用いる。この方式により、対象を照合する素早い方法が得られ、更に低品質の虹彩画像および虹彩パターンに直面した場合に、最良の一致の代わりに最も確率の高い一致を生成する手段が得られる。例えば、情報発散尺度(information divergence measures)のいずれかを用いて照合するときに、数値コードに対して平均重み付けを用いる。重み付け距離を規定するには、ハミング・コード、ユークリッド・コード、ジェフリ・コード、クルバック・コード(Kullback code)、またはその他の標準的なあらゆる情報発散尺度を含むがこれらに限定されない数種類の情報尺度の１つを用いることができる。尺度の選定による差はない。平均重み付け尺度は、この実施形態例では強調される。下位ビットに対して、上位ビット程大きな重みが分配される。その結果、フェーザ値は、他のコードにおけるような２ビットだけでなく、８または１６セグメント（２＾Ｎ）によって表すことができる。ビット位置の優位性に基づいて重みを分配する。
【００５７】
次に、参照番号７１０（図２に示す）で示すように、コード化した虹彩標示またはビット単位の虹彩コードを記憶モジュール７００（図１に示す）に格納する。今後集められる他のサンプルとの比較のために格納される基準虹彩標示の場合、識別情報を基準虹彩標示にリンクする。基準虹彩標示または基準虹彩コードは、一般に、記憶バックアップ方式を含むシステムに格納され、基準虹彩標示を無期限に、または望まれるいずれの期間でも格納できるようにする。記憶モジュール７００は、情報記憶デバイスのネットワークにも結合され通信することができる。サンプル虹彩標示または虹彩コードの方が、格納する期間が短いのが一般的であり、これも記憶モジュール７００の一部に格納することができる。サンプル虹彩標示または虹彩コードは、当該サンプルに関連付けられているデータが無期限に格納されている１つまたは複数の区域に移動させることができる。また、サンプル虹彩標示または虹彩コードは、サンプルを取り込んだ場所というような、他のデータにもリンクする。一実施形態では、虹彩認識システムおよび方法は、空港におけるような、警備場面において用いることができる。画像取り込みモジュール２００（図１に示す）は、警備チェックポイントの始点近くで画像を取り込むことができ、一致または潜在的な一致は、虹彩認識システムおよび方法によって、人がチェックポイントを通過する前に判定することができる。
【００５８】
サンプル画像を取り込み、標示コードまたは虹彩識別コードを当該サンプルに対して判定した後、参照番号８１０（図２に示す）に示すように、比較モジュール８００（図１に示す）において、サンプルを基準虹彩コードまたは虹彩標示と比較する。比較器は、サンプル虹彩識別コードまたはサンプル虹彩標示を基準虹彩識別コードまたは基準虹彩標示と比較する。取り込んだ画像が、他の方法では拒絶される画像のように、不完全な場合または変形している場合、上位ビットに下位ビットよりも大きな重みを付けることにより、システム１００は、最良の一致のみの代わりに、最も確率が高い一致を得ることが可能となる。この方法の利点は、離れて捕獲される虹彩の殆どにも当てはまる。重み付けした発散距離は、制約／制御された環境において協力的な被験者から最初に高品質の画像を捕獲する場合には、効力がない。
【００５９】
ある人が、一致する確率が高いと識別された場合、この人に、制約および制御された環境において画質が高い画像を与えるように求めることができ、システムは正確に一致するか否か判定することができる。
【００６０】
構成方法９００は、記憶構成の選択、ハードウェア構成の選択、またはソフトウェア構成の選択を含むがこれらには限定されない、いずれのシステムにも適用することができる。一実施形態では、ペナルティ・コスト・レート(penalty cost rate)をシステムのデータ依存性仕様(data dependability specifications)に関連付ける。実施形態によっては、ペナルティ・コード・レートをユーザから得る。一般に、ユーザは、この情報を精度高く供給することができる。しかしながら、推定値は異なる業界層に対するペナルティ・コードのライブラリに基づくことができる。
【００６１】
ハードウェアおよび動作環境
この章は、ハードウェア例、および本発明の実施形態を実施することができる動作環境の概要を規定する。
【００６２】
図８は、本発明のある実施形態と共に用いられるコンピュータ・システムの一例を示す。図１０に示すように、コンピュータ・システム１１０はプロセッサ（複数のプロセッサ）１１０２を備えている。コンピュータ・システム１１００は、メモリ・ユニット１１３０、プロセッサ・バス１１２２、および入力／出力コントローラ・ハブ（ＩＣＨ）１１２４も含む。プロセッサ（複数のプロセッサ）１１０２、メモリ・ユニット１１３０、およびＩＣＨ１１２４は、プロセッサ・バス１１２２に結合されている。プロセッサ（複数のプロセッサ）１１０２は、適したプロセッサ・アーキテクチャであればいずれでも備えることができる。コンピュータ・システム１１００は、１つ、２つ、３つ、またはそれ以上のプロセッサを備えることができ、そのいずれもが、本発明の実施形態にしたがって命令集合を実行することができる。
【００６３】
メモリ・ユニット１１３０は、オペレーティング・システム１１４０を含み、オペレーティング・システム１１４０は、Ｉ／Ｏスケジューリング・ポリシー・マネージャ１１３２およびＩ／Ｏスケジューラ１１３４を含む。メモリ・ユニット１１３０は、データおよび／または命令を格納し、例えば、ダイナミック・ランダム・アクセス・メモリ（ＤＲＡＭ）のような、適したメモリであればいずれでも備えることができる。また、コンピュータ・システム１１００は、ＩＤＥドライブ（複数のドライブ）１１０８および／またはその他の適した記憶デバイスも含む。グラフィクス・コントローラ１１０４は、本発明の実施形態にしたがって、表示装置１１０６上における情報の表示を制御する。
【００６４】
入力／出力コントローラ・ハブ（ＩＣＨ）１１２４は、コンピュータ・システム１１００のＩ／Ｏデバイスまたは周辺素子へのインターフェースを提供する。ＩＣＨ１１２４は、プロセッサ（複数のプロセッサ）１１０２、メモリ・ユニット１１３０、および／またはＩＣＨ１１２４と通信するのに適したデバイスまたは素子であればいずれにでも、適した通信リンクであればいずれでも規定するために、適したインターフェース・コントローラであればいずれでも備えることができる。本発明の一実施形態では、ＩＣＨ１１２４は、インターフェース毎に適した調停およびバッファリングを提供する。
【００６５】
本発明の一実施形態では、ＩＣＨ１１２４は、ハード・ディスク・ドライブ（ＨＤＤ）またはコンパクト・ディスク・リード・オンリ・メモリ（ＣＤ  ＲＯＭ）ドライブのような、１つ以上の適した一体化駆動電子回路（ＩＤＥ）ドライブ１１０８、あるいは１つ以上のＵＳＢポート１１１０を通じて、適したユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ）デバイスへのインターフェースを提供する。一実施形態では、ＩＣＨ１１２４は、１つ以上のファイアワイヤ・ポート１１１６を通じて、キーボード１１１２、マウス１１１４、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１１１８、および１つ以上の適したデバイスへのインターフェースも提供する。また、ＩＣＨ１１２４は、ネットワーク・インターフェース１１２０も提供し、これを通じて、コンピュータ・システム１１００は他のコンピュータおよび／またはデバイスと通信することができる。
【００６６】
一実施形態では、コンピュータ・システム１１００は、ここに記載したオブジェクト・モジュールを動的にロードするための方法論のいずれか１つ、または全てを具体化する命令の集合（ソフトウェア）を格納する機械読み取り可能媒体を含む。更に、ソフトウェアは、メモリ・ユニット１１３０および／またはプロセッサ（複数のプロセッサ）１１０２内部に完全に、または少なくとも部分的に常駐することができる。
【００６７】
以上のように、入力／出力スケジューリングの命令を含むシステム、方法、および機械読み取り可能媒体について説明した。具体的な実施形態例を参照しながら本発明について説明したが、これらの実施形態には、開示した主題の広義な主旨および範囲から逸脱することなく、種々の修正や変更が可能であることは明白である。したがって、明細書および図面は、限定的な意味ではなく、例示的な意味で解釈するものとする。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
本発明の実施形態は一例として示すのであり、添付図面の図に限定されるのではない。
【図１】図１は、一実施形態例による虹彩認識システムの全体構造を示す図である。
【図２】図２は、一実施形態例による虹彩認識方法を示すフロー図である。
【図３Ａ】図３Ａは、虹彩認識システムの一実施形態例において用いるために取り込んだ画像である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、虹彩認識方法の別の一実施形態例において用いるために取り込んだ画像である。
【図３Ｃ】図３Ｃは、虹彩認識システムの一実施形態例において用いるために取り込んだ画像である。
【図４】図４は、虹彩認識方法の一実施形態例にしたがって、取り込んだ画像における原点を指定する方法を示すフロー図である。
【図５】図５は、一実施形態例にしたがって、選択した候補構成結果に伴うペナルティおよびコストを判定する方法を示すフロー図である。
【図６】図６は、本発明の一実施形態例にしたがって、コントラスト変化に基づいて、目の画像において瞳孔と虹彩との間の境界、および虹彩と強膜との間の境界を検出するためのステップ関数である。
【図７】図７は、一実施形態例による、瞼のような、目の一部による遮蔽を示す目の画像である。
【図８】図８は、実施形態のある一例と共に用いられるコンピュータ・システムの例を示す。
【図１】
2008529164.tif 000016
【図２】
2008529164.tif 000017
【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図４】
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【図５】
2008529164.tif 000022
【図６】
2008529164.tif 000023
【図７】
2008529164.tif 000024
【図８】
2008529164.tif 000025
【国際調査報告】
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