(57)【要約】【課題】虹彩領域の濃淡の特徴を失うことなく虹彩画像データのデータ量を削減する。【解決手段】虹彩領域抽出手段により、各画素の輝度が８ビットで表される入力画像データＩＮから、認証対象である虹彩部分の画像データＩＲＩＳが抽出される。輝度平均値算出部５により、画像データＩＲＩＳの輝度の平均値ＡＶＥが算出されて圧縮変換部６に与えられる。圧縮変換部６により、入力画像データＩＮの各画素に対して、虹彩領域の画像データＩＲＩＳの輝度の平均値が６４となり、かつ虹彩領域内で相対的な輝度の差が生じないように、各画素の輝度の調整が行われる。これにより、圧縮変換部６で調整された輝度の値は、最上位ビットが０となり、各画像データの有効ビット数は７ビットとなって１ビット削減される。そして、データ出力部７から、各画素の輝度が７ビットで表される出力画像データＯＵＴが出力される。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
各画素の輝度がｎ（但し、ｎは３以上の整数）ビットで表される生体情報の入力画像データから、識別対象領域の画像データを抽出する識別領域抽出手段と、
前記抽出された識別対象領域の画像データの輝度の平均値を算出する輝度平均値算出手段と、
前記入力画像データの各画素に対して、前記識別対象領域の画像データの輝度の平均値が２ｎ−２となるように輝度の値を調整する圧縮変換手段と、
前記調整された輝度の値の最上位ビットを削除して各画素の輝度をｎ−１ビットで表した出力画像データを生成するデータ出力手段とを、
備えたことを特徴とする生体情報処理装置。
【請求項２】
各画素の輝度がｎ（但し、ｎは３以上の整数）ビットで表される生体情報の入力画像データから、識別対象領域の画像データを抽出する識別領域抽出手段と、
前記抽出された識別対象領域の画像データの輝度の中間値を算出する輝度中間値算出手段と、
前記入力画像データの各画素に対して、前記識別対象領域の画像データの輝度の中間値が２ｎ−２となるように輝度の値を調整する圧縮変換手段と、
前記調整された輝度の値の最上位ビットを削除して各画素の輝度をｎ−１ビットで表した出力画像データを生成するデータ出力手段とを、
備えたことを特徴とする生体情報処理装置。
【請求項３】
前記圧縮変換手段は、前記調整によって輝度の値が負になるときには０、２ｎ−１−１を超えるときには２ｎ−１−１となるように調整することを特徴とする請求項１または２記載の生体情報処理装置。
【請求項４】
前記生体情報は虹彩であり、前記ｎの値は８であることを特徴とする請求項１、２または３記載の生体情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、個人を認証するための虹彩画像等の生体情報を処理する生体情報処理装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
生体認証の中でも高精度の認証が可能といわれている虹彩認証技術においては、異機種間の互換性を図るため、撮影する虹彩画像の仕様が国際標準ＩＳＯ／ＩＥＣ１９７９４−６として規格化されている。
【０００３】
図２は、標準化された虹彩画像の例を示す図で、現在の標準規格で定められた２５６階調のグレースケールによる虹彩画像である。
【０００４】
虹彩画像は、図２に示すように、虹彩の他に、この虹彩を確実かつ容易に抽出するために、瞳孔（即ち、虹彩内部の黒い円形部分）、白目（即ち、虹彩外部の白い部分）、上下のまぶた、まつ毛等を含んでいる。画像のサイズは、例えば横６４０画素×縦４８０画素（＝３０７２００画素）となっており、２５６階調のグレースケールの輝度で表すために１画素当たり１バイト（８ビット）を使用している。
【０００５】
このような虹彩画像データは、例えば本人が所持する個人認証用のＩＤカード等のＩＣメモリにビットマップ形式で記憶される。一方、虹彩認証装置では、本人の目を直接撮影して得た虹彩画像と、当人の所持するＩＤカードに予め記録されている虹彩画像データを、それぞれ同一のアルゴリズムでその特徴点をコード化し、一致するか否かにより本人認証を行う。
【０００６】
このように、コード化した虹彩データではなく、本人の虹彩画像をそのままの状態でＩＤカードに記録しているので、虹彩認証装置の認証アルゴリズムとは無関係に、共通のＩＤカードを使用して虹彩認証をすることができるようになっている。
【０００７】
【特許文献１】特開２００２−１１９４７７号公報
【特許文献２】特開２０００−２３７１６７号公報
【特許文献３】特許第３３０７９３６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
虹彩画像の輝度を画素毎にそのままの状態で記録するビットマップ形式では、１画像当たり約３００キロバイトのデータ量となり、必要とするメモリの記憶容量が極めて大きくなる。このため前記標準規格では、データ量を削減するために、ビットマップ形式の他に、ＪＰＥＧ(Joint  Photographic  Expert  Group)等による画像圧縮や、極座標画像という形式に変換して記録する方法も定義されている。しかしながら、ＪＰＥＧ画像圧縮や極座標画像による変換は、不可逆変換であり、完全な原画像を復元することができない。このため、このようなデータ圧縮を行うと認証精度が低下するというおそれがあった。
【０００９】
ここで、図２を詳細に観察すると、虹彩画像は、白目や照明光が写り込んだ箇所のように輝度の高い部分と、瞳孔のように輝度の低い部分を有しており、これらの高輝度（輝度の値２５５）と低輝度（輝度の値０）の間が２５６階調に分割されている。従って、白目と瞳孔の間にある虹彩部分の輝度の範囲は、２５６階調の半分程度と考えられる。
【００１０】
図３は、図２の虹彩部分の輝度分布を示すヒストグラムである。図３に示すように、図２の虹彩画像の場合、虹彩部分の輝度が３０〜１５０の間に分布していることが分かる。
【００１１】
本発明は、このような虹彩画像の特性に着目して、虹彩領域の濃淡の特徴を失うことなく虹彩画像データのデータ量を削減することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の生体情報処理装置は、各画素の輝度がｎ（但し、ｎは３以上の整数）ビットで表される生体情報の入力画像データから、識別対象領域の画像データを抽出する識別領域抽出手段と、前記抽出された識別対象領域の画像データの輝度の平均値を算出する輝度平均値算出手段（または、中間値を算出する輝度中間値算出手段）と、前記入力画像データの各画素に対して、前記識別対象領域の画像データの輝度の平均値（または、中間値）が２ｎ−２となるように輝度の値を調整する圧縮変換手段と、前記調整された輝度の値の最上位ビットを削除して各画素の輝度をｎ−１ビットで表した出力画像データを生成するデータ出力手段とを備えたことを特徴としている。
【発明の効果】
【００１３】
本発明では、入力画像データから抽出した識別対象領域の画像データの輝度の平均値（または、中間値）を算出する輝度平均値算出手段（または、輝度中間値算出手段）と、この入力画像データの各画素に対して、識別対象領域の画像データの輝度の平均値（または、中間値）が２ｎ−２となるように輝度の値を調整する圧縮変換手段を有している。これにより、圧縮変換手段で調整された輝度の値は、最上位ビットが０となり、各画像データの有効ビット数はｎ−１ビットとなって１ビット削減される。これにより、識別対象領域の画素の濃淡の特徴を失うことなくデータ量を（ｎ−１）／ｎに削減することができるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
この発明の前記並びにその他の目的と新規な特徴は、次の好ましい実施例の説明を添付図面と照らし合わせて読むと、より完全に明らかになるであろう。但し、図面は、もっぱら解説のためのものであって、この発明の範囲を限定するものではない。
【実施例１】
【００１５】
図１は、本発明の実施例を示す生体情報処理装置の概略の構成図である。
この生体情報処理装置は、撮影された目の画像データのデータ量を削減するもので、ディジタルカメラ等から与えられる入力画像データＩＮの中から虹彩部分の画像データＩＲＩＳを抽出する虹彩領域抽出手段を有している。虹彩領域抽出手段は、例えば図１に示すように、虹彩外周境界検出部１、虹彩内周境界検出部２、まぶた検出部３、及びまつ毛検出部４で構成されている。
【００１６】
虹彩外周境界検出部１は、入力画像データＩＮにおいて隣接する画素間で輝度が急変している境界部分を抽出し、その境界部分が円形につながっている箇所を捜すことによって、虹彩の外周境界を検出するものである。また、虹彩内周境界検出部２は、検出された虹彩の外周境界の内側にある同心円を捜すことにより、虹彩の内周境界を検出するものである。まぶた検出部３は、虹彩領域の上側を覆っている上まぶたと、この虹彩領域の下側を覆っている下まぶたを検出するものである。
【００１７】
また、まつ毛検出部４は、虹彩領域に張り出しているまつ毛を検出するものである。そして、まつ毛検出部４によって、上下のまぶたやまつ毛の部分を削除した虹彩部分の画像データのみが抽出され、画像データＩＲＩＳとして輝度平均値算出部５に与えられるようになっている。
【００１８】
輝度平均値算出部５は、画像データＩＲＩＳとして与えられる虹彩部分の画像データの輝度の平均値を算出するものである。輝度平均値算出部５は、例えば照明光の写り込みのように、極端に高輝度の画素がある場合には、その画素の輝度は平均値の算出から除外するようにしている。輝度平均値算出部５で算出された輝度平均値ＡＶＥは、圧縮変換部６に与えられている。
【００１９】
圧縮変換部６は、輝度平均値ＡＶＥに基づいて、入力画像データＩＮの各画素の輝度を８ビットから７ビットに変換して圧縮するものである。この圧縮変換は、次のように行われるようになっている。
【００２０】
先ず、次式のように、横６４０画素×縦４８０画素の入力画像データＩＮの各画素の輝度ＰＩＸ（ｘ，ｙ）から輝度平均値ＡＶＥを差し引き、これに一定値６４を加算して変換輝度ＭＰＩＸ（ｘ，ｙ）を生成する。
ＭＰＩＸ（ｘ，ｙ）＝ＰＩＸ（ｘ，ｙ）−ＡＶＥ＋６４
【００２１】
次に、ＭＰＩＸ（ｘ，ｙ）が負の場合には、ＭＰＩＸ（ｘ，ｙ）＝０とする。また、ＭＰＩＸ（ｘ，ｙ）が１２７を超える場合には、ＭＰＩＸ（ｘ，ｙ）＝１２７とする。これにより、８ビットで表される各画素の輝度の値は、０〜１２７の間に変換され、最上位ビットはすべて０となる。変換された変換輝度ＭＰＩＸ（ｘ，ｙ）は、データ出力部７に与えられるようになっている。
【００２２】
データ出力部７は、変換輝度ＭＰＩＸ（ｘ，ｙ）の最上位ビットを削除し、１画素当たり７ビットの画像データを生成し、出力画像データＯＵＴとして出力するものである。
【００２３】
次に動作を説明する。
例えば、個人認証用のＩＤカードを作成する場合、図示しないディジタルカメラ等で撮影した目の画像が、入力画像データＩＮとして生体情報処理装置の虹彩領域抽出手段に与えられる。虹彩領域抽出手段を構成する虹彩外周境界検出部１、虹彩内周境界検出部２、まぶた検出部３、及びまつ毛検出部４において、前記特許文献３に記載されているような従来のコード化アルゴリズムで行っている処理により、入力画像データＩＮの中の虹彩部分が抽出される。虹彩領域抽出手段で抽出された虹彩部分の画像データＩＲＩＳは、輝度平均値算出部５に与えられて輝度の平均値が算出され、輝度平均値ＡＶＥとして圧縮変換部６に出力される。
【００２４】
圧縮変換部６では、入力画像データＩＮの各画素に対して、虹彩部分の輝度の平均値が６４になるように、輝度の値が調整される。このとき、輝度の値が負になる画素の輝度は０に、１２８以上になる画素の輝度は１２７に丸められる。これにより、２５６階調、即ち８ビットで表現されていた入力画像データＩＮは、輝度の値が１２７以下、即ち８ビットの内の最上位ビットが０である変換輝度ＭＰＩＸ（ｘ，ｙ）に変換される。変換輝度ＭＰＩＸ（ｘ，ｙ）は、データ出力部７に与えられる。
【００２５】
図４は、図１の圧縮変換部６による変換後の虹彩画像であり、図５は、図４の虹彩部分の輝度分布を示すヒストグラムである。
【００２６】
データ出力部７では、変換輝度ＭＰＩＸ（ｘ，ｙ）の最上位ビットが削除されて１画素当たり７ビットの画像データが生成され、出力画像データＯＵＴとして出力される。出力画像データＯＵＴは、図示しないＩＤカード作成装置等に与えられ、ＩＤカード内のＩＣメモリに、本人の識別コードや個人情報と共に記録される。
【００２７】
以上のように、この実施例の生体情報処理装置は、虹彩部分の画像データＩＲＩＳの輝度平均値ＡＶＥを算出する輝度平均値算出部５と、この算出された輝度平均値ＡＶＥに基づいて、虹彩部分の画像データＩＲＩＳの輝度の平均値が６４になるように、入力画像データＩＮの各画素の輝度を８ビットから７ビットに変換して輝度の値を調整する圧縮変換部６を有している。これにより、図４及び図５に示すように、虹彩部分の各画素の輝度と輝度平均値ＡＶＥとの差が６４以下である限り、虹彩部分の濃淡の特徴を一切損失することなく、入力画像データＩＮのデータサイズを７／８に削減することができるという利点がある。
【００２８】
通常、入力画像データＩＮの大多数は上記の条件を満たすが、輝度平均値ＡＶＥとの輝度の差が６４を超えた場合でも、輝度の値が０または１２７に丸められる虹彩部分の画素数は、全体の画素数に対して少ないので、虹彩認証精度への影響は少ない。
【００２９】
なお、本発明は、上記実施例に限定されず、種々の変形が可能である。この変形例としては、例えば、次のようなものがある。
（ａ）  虹彩領域抽出手段は、例示したように虹彩外周境界検出部１、虹彩内周境界検出部２、まぶた検出部３、及びまつ毛検出部４で構成されたものに限定されない。即ち、虹彩を含む目の画像データから、虹彩部分の画像を抽出することができるものであれば、どのような構成でも良い。
（ｂ）  虹彩部分の画像データＩＲＩＳの輝度平均値ＡＶＥを算出する輝度平均値算出部５に代えて、この虹彩部分の画像データＩＲＩＳの輝度の最小値と最大値から、その中央の値である輝度中間値ＭＥＤを算出する輝度中間値算出部を設けても良い。その場合、圧縮変換部６は、輝度中間値ＭＥＤに基づいて、虹彩部分の画像データＩＲＩＳの輝度の中間値が６４になるように、入力画像データＩＮの各画素の輝度を８ビットから７ビットに変換して輝度の値を調整することになる。即ち、圧縮変換部６の処理は、輝度平均値ＡＶＥに代えて輝度中間値ＭＥＤを用いるだけで、演算方法は変わらない。なお、輝度中間値ＭＥＤの算出に当たっては、輝度平均値算出部５と同様に、照明光の写り込みのように、極端に高輝度の画素は輝度中間値ＭＥＤの算出から除外する必要がある。
（ｃ）  生体情報として虹彩画像を例に説明したが、その他の画像データを用いる生体情報のデータ圧縮にも同様に適用することが可能である。
（ｄ）  ８ビットの画像データを７ビットに圧縮する場合について説明したが、同じ手法で、ｎビット（少なくとも３ビット以上）の画像データをｎ−１ビットに圧縮することが可能である。その場合、圧縮変換部６では、入力画像データＩＮの各画素に対して、虹彩部分の輝度の平均値が２ｎ−２となるように、輝度の値を調整する。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明の実施例を示す生体情報処理装置の概略の構成図である。
【図２】標準化された虹彩画像の例を示す図である。
【図３】図２の虹彩部分の輝度分布を示すヒストグラムである。
【図４】図１の圧縮変換部６による変換後の虹彩画像である。
【図５】図４の虹彩部分の輝度分布を示すヒストグラムである。
【符号の説明】
【００３１】
１    虹彩外周境界検出部
２    虹彩内周境界検出部
３    まぶた検出部
４    まつ毛検出部
５    輝度平均値算出部
６    圧縮変換部
７    データ出力部
【図１】
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【図３】
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【図５】
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【図２】
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【図４】
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