(57)【要約】【課題】不特定な画像の識別を容易に行うことができる画像識別方法を提供する。さらに、この画像識別方法の原理を利用して、正確に高精度で高速に個人の識別と認証を行うことができ、情報システムやその他の管理業務に広く利用することができる画像識別方法を提供する。【解決手段】撮像素子により撮像した画像のうちの所定の複数の画素から成る局所領域の前記画素の輝度の平均画素値と、前記局所領域の中の画素を複数に分割した局所部分領域での画素の輝度の平均画素値を求める。前記局所部分領域の輝度の平均値と前記局所領域の輝度の平均値との値の相対的な大小を、前記局所部分領域毎にビット化するコード化処理を行う。このコード化処理を、識別対象の画像について順次行い、コード化処理を行った情報を比較判定して、複数の画像を識別する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像素子により撮像した画像のうちの所定の複数の画素から成る局所領域の前記画素の輝度の平均値と、前記局所領域の中の画素を複数に分割した局所部分領域での画素の輝度の平均値を求め、前記局所部分領域の輝度の平均値と前記局所領域の輝度の平均値との値の相対的な大小を前記局所部分領域毎にビット化するコード化処理を行い、このコード化処理を識別対象の画像について順次行い、前記コード化処理を行った情報を比較判定して、複数の画像を識別することを特徴とする画像識別方法。
【請求項２】
前記局所部分領域は画素が縦横に複数位置して構成され、前記局所領域は前記局所部分領域が縦横に複数位置して構成されていることを特徴とする請求項１記載の画像識別方法。
【請求項３】
前記局所領域を、縦横に１画素ずつ移動させて、さらに前記コード化処理を行うことを特徴とする請求項１又は２記載の画像識別方法。
【請求項４】
前記局所部分領域は画素が縦横に２個ずつ位置して構成され、前記局所領域は前記局所部分領域が縦横に２個ずつ位置して構成されていることを特徴とする請求項２又は３記載の画像識別方法。
【請求項５】
前記局所領域における画素値の平均値および標準偏差を求め、各局所部分領域の平均値が、前記局所領域の平均値＋前記標準偏差に所定の係数を掛けた値より大きい場合は１、前記局所領域の平均値−前記標準偏差に所定の係数を掛けた値より小さい場合は−1、前記局所領域の平均値−前記標準偏差を基にした前記値と前記局所領域の平均値＋前記標準偏差を基にした前記値の間の場合は０として、前記コード化処理を行うことを特徴とする請求項１，２，３又は４記載の画像識別方法。
【請求項６】
前記画像は、人の虹彩を撮像したものであり、前記コード化処理による虹彩コード情報を用いて、人を識別し個人認証を行うことを特徴とする請求項１ないし５の何れか記載の画像識別方法。
【請求項７】
撮像素子とカメラレンズを備えた撮像装置と、前記カメラレンズの周囲に配置された近赤外照明装置を備え、認証時には反射鏡になっているカメラレンズ側の光学部材を注視することで、近赤外照明の角膜反射像を瞳孔領域に映し、照明の反射像が虹彩領域にノイズとして映りこむことを防止することを特徴とする請求項６記載の画像識別方法。
【請求項８】
撮像画像から瞳孔中心と照明の角膜反射像の重心を求め、それらの重心位置の差を求めることにより、カメラで撮像して得られる虹彩画像が認証に使用できるかできないかを事前に判定することを特徴とする請求項６記載の画像識別方法。
【請求項９】
撮像素子とカメラレンズを備えた撮像装置と、前記カメラレンズの周囲に配置された近赤外照明装置を備え、撮像して得られる画像サイズの大きな顔画像から黒目の位置を検出し、検出した黒目の位置情報をもとに虹彩領域検出処理の走査範囲を制限することを特徴とする請求項６記載の画像識別方法。
【請求項１０】
撮像素子とカメラレンズを備えた撮像装置と、前記カメラレンズの周囲に配置された近赤外照明装置を備え、前記近赤外照明装置により微弱なフラッシュ光を目に照射し、瞳孔反応を誘起させ、瞳孔収縮時の虹彩模様の時間変化量を計測することにより生体と偽造を識別することを特徴とする請求項６記載の画像識別方法。
【請求項１１】
前記虹彩模様の時間変化量は、少なくとも前記局所領域における平均輝度の相対的変化により、生成された前記虹彩コードを時間変化量として用いることを特徴とする請求項１０記載の画像識別方法。
【請求項１２】
撮像素子とカメラレンズを備えた撮像装置と、前記カメラレンズの周囲に配置された近赤外照明装置を備え、撮像した虹彩径を計測し利用者とカメラの相対距離を求め、事前に登録した最適な虹彩径と比較することにより、所定の指示手段により利用者を適切な位置に誘導することを特徴とする請求項６記載の画像識別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、人の目の虹彩模様等の画像の特徴をコード化して識別可能にする画像識別方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
今日、コンピュータの高性能化により画像処理の速度が速まっているが、撮像素子の高解像度化等により処理するデータも膨大な量となり、高速で高精度に画像の識別や認識を行うシステムが求められている。特に、個人認証や安全対策のため、指紋や顔などの肉体的特徴を用いて個人を識別する際に、画像処理が重要な技術となっている。
【０００３】
肉体的特徴を用いた個人識別（バイオメトリクス認証）のための情報として、虹彩が近年注目されている。虹彩は、妊娠７、８カ月で作られ始めて、誕生後の２年間で安定する。虹彩の構成は、色素や筋肉によって複雑なランダムパターンができあがっていて、一卵性双生児や同一人物の左眼、右眼でも虹彩パターンが異なる。虹彩による個人識別の利点として、誕生後の２年間で安定し、それ以降、変化することはないため再登録の必要がなく、偽造も困難である。また、指や顔よりも怪我の可能性が低い点等が挙げられる。従って、虹彩認識は、パーソナルコンピュータや携帯電話のパスワード、入退出のゲート管理などにおけるセキュリティシステムとして期待できる。
【０００４】
しかしながら、従来の虹彩認識に用いられる手法は、目に入射する外来光の向きや強さが変化する場合、虹彩模様の輝度が変化するために認識率が低下する問題があった。また、これまでの虹彩認証システムでは、まず、広角カメラで人の顔もしくは目の位置を検出し、検出した顔や目の位置情報をもとに狭角カメラで虹彩領域を検出しているため複数台のカメラを必要とし、システムを小型化する際に問題となっていた。さらに、近赤外照明をカメラの視軸から外して設置していることで、照明の像が虹彩模様にノイズとして映ることがあった。
【０００５】
一方、これまでに写真や印刷物、義眼等を用いたなりすましに対応する方法として、以下の各特許文献に開示された方法が提案されている。特許文献１には、視線をランダムに動かすように誘導し、視線を検出して生体を検知する方法が開示されている。また、可視光を照射して生じる瞳孔径の変化や、近赤外光の照射パターンを変化させて角膜反射像の位置と個数より生体を検知する方法が、特許文献２，３に開示されている。さらに、撮像して得られる虹彩画像のざらつき感の有無を、各種フィルタ（ハイパス、バンドパス、Gaussianフィルタ、ラプラシアンGaussianフィルタなど）を用いて検出し、生体と偽造を識別する方法が、特許文献４に開示されている。その他、まぶたや唇の開閉の状態により生体を検知するものや（特許文献５）、顔を傾けたときに生じる回旋性眼球運動を利用した生体検知（特許文献６）、目画像のうち虹彩や強膜（白目）の濃度を利用した人工物と生体との識別（特許文献７）なども提案されている。
【０００６】
しかし、これらの生体検知法は、利用者に一定の動作を強要するものであり、認証に用いる虹彩以外の生体情報を用いて生体を検知するため、同一の部位（虹彩）から生体情報を読み取っておらず、偽造やなりすましの可能性を残すものである。
【特許文献１】特開２００６−８５２２６号公報
【特許文献２】特開２０００−３３０８０号公報
【特許文献３】特開２０００−２９８７２７号公報
【特許文献４】特開２００４−３４８７１８号公報
【特許文献５】特開平６−２０３１４５号公報
【特許文献６】特開２００１−３４７５４号公報
【特許文献７】特開２００１−１１５１７５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
この発明は、上記従来の技術の問題点に鑑みて成されたもので、不特定な画像に対して識別を容易に行うことができる画像識別方法を提供することを目的とする。
【０００８】
さらにこの発明は、前記画像識別方法の原理を利用して、正確に高精度で高速に個人の識別と認証を行うことができ、情報システムやその他の管理業務に広く利用することができる画像識別方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この発明は、撮像素子により撮像した画像のうちの所定の複数の画素から成る局所領域の前記画素の輝度の平均値と、前記局所領域の中の画素を複数に分割した局所部分領域での画素の輝度の平均値を求め、前記局所部分領域の輝度の平均値と前記局所領域の輝度の平均値との値の相対的な大小を前記局所部分領域毎にビット化するコード化処理を行い、このコード化処理を識別対象の画像について順次行い、前記コード化処理を行った情報を比較判定して、複数の画像を識別する画像識別方法である。
【００１０】
前記局所部分領域は画素が縦横に複数位置して構成され、前記局所領域は前記局所部分領域が縦横に複数位置して構成されている。
【００１１】
前記局所領域を、縦横に１画素ずつ移動させて、さらに前記コード化処理を行うものである。
【００１２】
前記局所部分領域は画素が縦横に２個ずつ位置して構成され、前記局所領域は前記局所部分領域が縦横に２個ずつ位置して構成されている。
【００１３】
また、前記局所領域における画素値の平均値および標準偏差を求め、各局所部分領域の平均値が、前記局所領域の平均値＋前記標準偏差に所定の係数を掛けた値より大きい場合は１、前記局所領域の平均値−前記標準偏差に所定の係数を掛けた値より小さい場合は−1、前記局所領域の平均値−前記標準偏差を基にした前記値と前記局所領域の平均値＋前記標準偏差を基にした前記値の間の場合は０として、前記コード化処理を行う画像識別方法である。
【００１４】
またこの発明は、前記画像が人の虹彩を撮像したものであり、前記コード化処理による虹彩コード情報を用いて、人を識別し個人認証を行う画像識別方法である。
【００１５】
撮像素子とカメラレンズを備えた撮像装置と、前記カメラレンズの周囲に配置された近赤外照明装置を備え、認証時には反射鏡になっているカメラレンズ側の光学部材を注視することで、近赤外照明の角膜反射像を瞳孔領域に映し、照明の反射像が虹彩領域にノイズとして映りこむことを防止する画像識別方法である。
【００１６】
さらに、撮像画像から瞳孔中心と照明の角膜反射像の重心を求め、それらの重心位置の差を求めることにより、カメラで撮像して得られる虹彩画像が認証に使用できるかできないかを事前に判定するものである。
【００１７】
また、撮像素子とカメラレンズを備えた撮像装置と、前記カメラレンズの周囲に配置された近赤外照明装置を備え、撮像して得られる画像サイズの大きな顔画像から黒目の位置を検出し、検出した黒目の位置情報をもとに虹彩領域検出処理の走査範囲を制限する画像識別方法である。
【００１８】
また、撮像素子とカメラレンズを備えた撮像装置と、前記カメラレンズの周囲に配置された近赤外照明装置を備え、前記近赤外照明装置により微弱なフラッシュ光を目に照射し、瞳孔反応を誘起させ、瞳孔収縮時の虹彩模様の時間変化量を計測することにより生体と偽造を識別する画像識別方法である。さらに、前記虹彩模様の時間変化量は、少なくとも前記局所領域における平均輝度の相対的変化により、生成された前記虹彩コードを時間変化量として用いるものである。
【００１９】
また、撮像素子とカメラレンズを備えた撮像装置と、前記カメラレンズの周囲に配置された近赤外照明装置を備え、撮像した虹彩径を計測し利用者とカメラの相対距離を求め、事前に登録した最適な虹彩径と比較することにより、所定の指示手段により利用者を適切な位置に誘導する画像識別方法である。
【発明の効果】
【００２０】
この発明の画像識別方法は、画像識別のための処理において、撮像画像の一部である局所領域における平均輝度（画素値）を相対的な基準値として、さらその局所領域の一部である局所部分領域の平均輝度（画素値）を、相対的に比較してコード化するため、周辺光環境の影響を受けにくく、正確なコード化処理が可能となる。これにより、画像識別を容易に且つ高速に行うことができる。
【００２１】
さらに、上下左右にシフトした局所領域フィルタを設定することで、２次元的なパターン変化を特徴づけることができ、例えば虹彩模様の識別の場合、個人間の虹彩模様の違いを強調することができる。
【００２２】
またこの発明は、各人の虹彩模様の特徴を局所領域における平均輝度（画素値）の相対的な変化より見出しコード化処理し、外部から目に入射する光の向きや強度が変化した場合、輝度の変化が画像全体に生じるが、その影響を無視できる程度の空間スケールでコード化に使用する局所領域を設定することにより、外来光ノイズによる認識率の低下を防ぐことができる。
【００２３】
また、撮像した顔画像から大まかな目の位置を検出し、その情報を元に虹彩領域を抽出するための処理範囲を制限することで、一台のカメラで高速かつ正確に虹彩領域を検出することができる。
【００２４】
さらに、なりすましに対応するための生体検知については、フラッシュ光照射後の瞳孔反応に伴う虹彩模様の変化量を連続計測することで行う。この方法では、認証に用いる虹彩から採取した情報であり同時性もあるため、信頼性の高い生体検知が可能となる。
【００２５】
また、近赤外照明のためのＬＥＤをカメラレンズの周囲に配置し、認証時には反射鏡になっているカメラレンズを注視することで、近赤外照明の角膜反射像を虹彩領域ではなく瞳孔領域に映すことができ、照明の反射像が虹彩領域にノイズとして映りこむことを防止できる。また、視線をずらすと瞳孔中心と照明の角膜反射像の中心（重心）が大きくずれるため、それらの重心位置の差を求めることによりカメラで撮像して得られる虹彩画像が認証に使用できるかできないかを事前に判定することができる。
【００２６】
カメラで撮像して得られる画像サイズの大きな顔画像から黒目の位置を検出し、検出した黒目の位置情報をもとに虹彩領域検出処理の走査範囲を制限することで、高速に虹彩領域を検出することができる。また、目位置情報をもとにカメラレンズをズームし、目周辺領域を拡大して撮像することで高精細な虹彩模様を高速に得ることができる。
【００２７】
さらに、写真や印刷物、義眼等を用いた偽造（なりすまし）に対応するために、微弱なフラッシュ光を目に照射し瞳孔反応を誘起させ、瞳孔収縮時の虹彩模様の時間変化量を計測することにより生体と偽造を識別することができる。虹彩模様の時間変化量は、虹彩模様が含まれる一定領域の平均輝度やラプラシアンフィルタなどの公知の画像フィルタを施して得られる差分量などを用いて求める。一方、局所領域における平均輝度の相対的変化により生成された虹彩コードを時間変化量として用いてもよい。
【００２８】
また、虹彩径を計測し利用者とカメラの相対距離を求め、事前に登録した最適な虹彩径と比較することにより音や光などを用いて利用者を適切な位置に誘導することができるため、利用者は容易に目の位置合わせができ、より鮮明な虹彩画像を取得することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、この発明の一実施の形態について図面に基づいて説明する。図１は、本発明である、撮像画像の一部である局所領域における平均輝度（画素値）を相対的な基準値として、さらその局所領域の一部である局所部分領域の平均輝度（画素値）を、相対的に比較してコード化し、局所領域の相対的なパターン（輝度）変化を利用した虹彩認証のための虹彩コード（特徴ベクトル）生成装置のブロック図を示す。
【００３０】
本システムは、虹彩模様を撮像するため近赤外線画像を撮像する撮像装置である近赤外カメラ１０、近赤外線を照射する近赤外照明装置１２、短波長カットフィルタ１４を備え、さらに目位置検出部１６、虹彩領域検出部１８、目位置誘導部２０、変換画像生成部２２、虹彩コード（特徴ベクトル）生成部２４、個人認証部２６の各部で構成されている。さらに、目位置誘導部２０には、誘導するためのスピーカ２８と指示用のＬＥＤ３０が設けられている。
【００３１】
近赤外カメラ１０は、短波長カットフィルタ１４を用いて可視光を遮断し、近赤外照明装置１２を用いて近赤外の波長帯で虹彩模様を撮像することにより、鮮明な虹彩画像を得るようにしている。また、近赤外照明装置１２をカメラレンズ１０ａの周囲に配置し、利用者が虹彩模様撮像時にカメラレンズ１０ａを注視することにより、照明の角膜反射像を瞳孔領域に映すことができ、照明の反射像がノイズとして虹彩模様に映りこむことを防いでいる。
【００３２】
目位置検出部１６では、例えば最初の数フレームでは、カメラ１０で撮像して得られる大きな画像サイズの顔画像（例えば画素サイズが1392×1040ピクセル）から、黒目の位置を検出する。次に、虹彩領域検出部１８では瞳孔中心位置、瞳孔端、虹彩端を検出し、虹彩領域の抽出を行う。この処理は、目位置検出部１６で得られた黒目の位置情報を基準にして一定範囲（例えば画像サイズが640×480ピクセル）に探索範囲を制限して行う。最初の数フレームについては、大きな画像サイズで黒目のおおまかな位置を検出する。黒目が安定して検出された後、検出された黒目の位置情報を基準にして処理範囲を一定範囲に制限することで、正確な虹彩領域を高速に検出することができる。また、目位置検出部で検出した黒目の位置情報から、カメラレンズのズーム機能を用いて目周辺を拡大して撮像することで、より詳細な虹彩模様を一台のカメラで得ることが可能となる。
【００３３】
変換画像生成部２２では、直角座標系の目画像から検出した虹彩領域を半径ｒ、回転角度θで表される極座標系に変換し、コード化する虹彩領域を切り出す。例えば、図２（ａ）に示す虹彩領域ａ１は、式(1)で表され、そのコード化領域を図３(a)に示す。また、図２（ｂ）に示す虹彩領域ｂ１の場合、式(2)で表され、そのコード化領域を図３(b)に示す。これらの領域ａ１，ｂ１の画素値を用いて、画像の輝度をビット化したコードを生成する。コード化する領域はこの２種類に限ったものでなく、まつ毛などのノイズが入りにくい領域を選ぶとよい。
【００３４】
【数１】
2008197713.tif 000003
【００３５】
【数２】
2008197713.tif 000004
【００３６】
虹彩コード生成部２４では、局所領域における相対的な画素値（輝度）変化を特徴量として個人の特徴を表す虹彩コードを生成する。具体的には、局所領域をさらに分割した領域を局所部分領域と称し、局所領域の平均輝度を基準にして、各局所部分領域における平均輝度が、前記基準より高いか低いかでコード化（1,0もしくは1,0,-1）する。図４にコード化に用いる局所領域および局所部分領域の例を示す。この例では、局所領域を４(r方向)×４(θ方向)ピクセルとする。また、局所部分領域は局所領域を4等分した２(r方向)×２(θ方向)ピクセルとする。
【００３７】
次に、コード化法について、図４を基にして説明する。まず、局所領域の平均画素値（輝度）Lmと各局所部分領域での平均画素値（輝度）Sn（n=1〜4）を求める。そして、式(3)に示すように２×２の局所部分領域における平均画素値が４×４の局所領域における平均画素値より大きい場合は１、以下の場合は０とする。局所部分領域が4箇所あるので、一つの局所領域では4bit（4つの1もしくは0を並べたもの）のコードが生成される。この例では、局所領域がθ方向に30個、ｒ方向に6個あるため、虹彩コードは4（bit）×30（θ方向）×6（ｒ方向）=720bitとなる。
【００３８】
【数３】
2008197713.tif 000005
【００３９】
さらに、図５（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ）に示すように、局所領域の開始位置を（r, θ）＝（1, 1），（1, 2），（2, 1），（2, 2）とした4種類のフィルタ(局所領域フィルタ)を設定し同様にコード化する。局所領域の位置をｒおよびθ方向に同時にもしくはそれぞれ1ピクセルずらすことにより、図６（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ）に示すように、ｒおよびθ方向に4ピクセルの周期を持つcos型およびsin型のパターンを検知して、同時にコード化する。
【００４０】
以上より、虹彩コードは720 bit×4（フィルタ数）=2,880bitとなる。様々な周期のパターンを検出する場合は、局所領域のサイズを変更するとよい。また、フィルタ数は必ずしも4種類とも使用しなくてもよい。例えば、ｒ方向にsin型、θ方向にcos型のパターンのみを検出して特徴ベクトルを作成したい場合は、フィルタ開始位置が(r,θ)=(1,2)のものを使用するとよい。局所領域のサイズを大きくした場合、長い周期のパターン（パターンの低周波成分）をコード化することができ、局所領域のサイズを小さくした場合は、短い周期のパターン（パターンの高周波成分）をコード化することができる。
【００４１】
その他のコード化方法として、４×４の局所領域における画素値の平均値Lmおよび標準偏差σを求め、２×２の各局所部分領域の平均値SnがLm+σより大きい場合は１、Lm−σより小さい場合は−1、Lm−σ≦Sn≦Lm+σの場合は0とする（式(4)）ものでも良い。この方法では、ノイズによる画素値の変化はコード化しないため、ノイズに強いコード化法といえる。また、1、−1の判定基準であるLm±σをLm±σ/3などの計算値にしても良く、標準偏差σに所定の係数（1を含む）を掛けた適宜の値に設定し得るものである。
【００４２】
【数４】
2008197713.tif 000006
【００４３】
個人認証部２６では、虹彩コード生成部で作製された虹彩コードを用いて個人認証が行われる。認証時に得られた虹彩コードと登録虹彩コードの類似度は、式(5)に示す方法で求められる。ここで、LCiおよびRCiはそれぞれ2,880bitの登録および認証虹彩コードである。Dの値が小さいほど登録虹彩コードと認証虹彩コードの類似度が高いことを示している。個人の認証は、各登録虹彩コードと認証虹彩コードを用いて求められるDの値と事前に設定した判定閾値を比較して行う。Dの値が判定閾値より小さい場合、登録した本人であり、Dの値が判定閾値より大きい場合は未登録者として判定する。
【００４４】
【数５】
2008197713.tif 000007
【００４５】
次に、虹彩領域検出法について述べる。虹彩模様撮像時には、利用者は図７に示すように反射鏡１４ａになっているカメラレンズ側の光学部材であるレンズフィルタ１４の中心を注視する。利用者がレンズフィルタ１４中心を見ることで、図８（ａ）に示すように、近赤外照明装置１２の照明による反射像３２と瞳孔中心がほぼ一致する。しかし、撮像時に視線をずらした場合、図８（ｂ）に示すように瞳孔中心が近赤外照明による反射像３２の中心から大きくずれるため、登録虹彩画像とは大きく異なり認証に使用できない。
【００４６】
以上より、瞳孔中心と近赤外照明の反射像中心の位置を比較することで、虹彩認証の処理に移る前に、撮像虹彩画像が認証に使用できるかどうかを判定することができる。ここで、近赤外照明の反射像中心と瞳孔中心は必ずしも一致しないため、許容範囲を設定しそれら中心位置の差が許容範囲内であれば認証に使用でき、範囲外であれば使用できないと判断する。
【００４７】
次に、高速化を図った虹彩領域検出法について述べる。図９に処理内容の例をフローチャートで示す。まず、カメラで撮像して得られる画像全体に対して目の位置を検出する。目の検出法はクロス型の片目部分テンプレートなどを使用する。目の位置を、連続して指定した回数（ｎ）回検出した場合、検出した目の位置座標を取り込み、画像の中心になるようにカメラの向き制御およびレンズの制御（ズーム）を行う。瞳孔検出の処理は、取り込み画像の中心を基準として事前に設定した範囲で行う。そして、虹彩端を設定した回数（ｎ）回検出し、瞳孔中心を検出し、および瞳孔端、虹彩端を検出する。この検出処理は、ラベリングやラプラシアンフィルタなど既知の手法を用いて行う。次に、虹彩領域を検出し、虹彩画像を検出して取得する。
【００４８】
この方法では、カメラの向き制御やレンズのズーム制御を行っているが、カメラの性能が向上し撮像画像がさらに高解像度になれば、カメラの向き制御やレンズのズーム制御を行わずに、検出した目位置の座標を基準にして取り込んだ画像全体から虹彩領域検出処理を行う範囲を限定する方法でもよい。
【００４９】
本発明の生体検知法では、虹彩の一定領域における平均画素値の時間変化を連続的に計測することにより生体と偽造を識別する。平均画素値を求める領域は虹彩領域であればどこでも構わないが、瞳孔近傍の方が平均画素値の変化率が大きいため適している。また、画素値平均に代えてラプラシアンフィルタなどの公知のフィルタを施して得られる虹彩模様のエッジの空間的変化を用いる方法でもよい。さらに、画素値平均に代えて局所領域における平均輝度変化から求める虹彩コードの時間変化を利用してもよい。ただし、生体検知における虹彩コード生成には、基準となる虹彩径をもとに虹彩サイズを規格化することで、利用者とカメラの距離が変化することに対応できる。
【００５０】
次に、近赤外照明装置１２により微弱なフラッシュ光を目に照射し、瞳孔反応を誘起させ、瞳孔収縮時の虹彩模様（虹彩領域の平均画素値（輝度））の時間変化量を計測することにより生体と偽造を識別する例を示す。図１０に、生体検知に用いる平均輝度を算出するための領域（例）を示す。図１１に、フラッシュ光照射後の平均輝度の変化率を生体と写真で求めた結果を示す。
【００５１】
この結果が示すように、生体と写真ではフラッシュ照射後の虹彩領域における平均輝度の変化率が大きく異なるため、生体と偽造（写真等）を識別することができる。ここで、平均輝度を算出する領域は、必ずしも図１０に示した領域に限ったものではなく、また、少なくとも局所領域における平均輝度の相対的変化により生体と偽造を識別することができる。具体的には、例えば一般的な人の瞳孔反応時間を基にした所定の時間間隔でのフラッシュ照射に対して著しく虹彩領域における平均輝度の変化率が小さいものを偽造と判断する。さらに、平均輝度を用いた生体と偽造を識別するための判定基準の具体例として、数人の被験者から計測して得られる瞳孔反応時の虹彩領域における平均輝度変化率の平均値とその標準偏差を用いて、“平均−標準偏差”以下のものは偽造と判定する。また、判定基準を“平均−標準偏差×α”（αは任意係数）としても良い。さらに、連続的な平均画素値の時間変化量で生体と偽造（写真など）を識別する際には、写真等を撮像して計測される平均画素値の連続的な時間変化量よりも生体虹彩を撮像して計測される平均画素値の連続的な時間変化量が大きいことを利用する。生体と偽造を判定する基準は、複数の生体虹彩と偽造（写真など）で計測して得られた平均画素値の時間変化量のそれぞれの平均値と標準偏差もしくは最大値と最小値を用いて設定する。
【００５２】
次に、虹彩模様を鮮明に撮像するために、撮像した虹彩画像から得られる虹彩径をもとにカメラと利用者の相対的距離を求め、音や光などを用いて目を適切な位置にナビゲートする方法について、図１２を基にして説明する。まず、鮮明な虹彩画像が得られる距離を事前に調査しておき、その際にカメラで撮像して得られる画像から虹彩径（単位はピクセル）を計測し登録する。この設定は、虹彩径は人によらずほぼ１１ｍｍと一定である特徴を利用しているので、カメラレンズのズームやフォーカスを設定した後に数人の目を撮像して画像上における虹彩径を求めるだけで、適切な位置における基準虹彩径を決めることができる。カメラと利用者の相対距離は、虹彩画像取得部で計測した虹彩径と事前に登録されている最適な虹彩径を比較することで求められる。計測した虹彩径が登録した虹彩径と比較して許容範囲内である場合は、利用者に対して静止するように合図する。また、計測した虹彩径が登録した虹彩径より大きい場合は、利用者がカメラに近づきすぎているためカメラから離れるように合図を出す。一方、計測した虹彩径が登録虹彩径より小さい場合は、利用者がカメラから離れているためカメラに近づくように合図する。利用者がカメラに近づくか離れるかの合図は、スピーカ２８の音やＬＥＤ３０による光で示す。例えば音で合図する場合は、利用者がカメラ１０に近づいている場合は、「もう少し離れてください」、遠ざかっている場合には「もう少し近づいてください」、適切な位置になった場合は「しばらく静止してください」とスピーカ２８から音声を出す。一方、光で合図する場合は、利用者がカメラに近づいている場合はＬＥＤ３０を点滅、遠ざかっている場合にはＬＥＤ３０を点灯、適切な位置になった場合はＬＥＤ３０を消滅させるようにして指示を出す。ただし、音や光で合図する方法は上記の方法に限ったものではない。
【００５３】
なお、本発明の画像識別方法は、虹彩模様の認識に限ったものでなく、一般的な画像のパターン認識・識別のための特徴ベクトル生成法としても用いることができる。
【実施例１】
【００５４】
本発明の局所領域における平均輝度の変化を特徴量としたコード化法を用いて認識実験を行った。認識実験では、21人分の虹彩画像を用いて本人拒否率および他人受入率を求めた。コード化は、局所部分領域の平均画素値Snが局所領域の平均画素値Lm＋σ/3より大きい場合は１、Lm−σ/3より小さい場合は−１、Lm−σ/3≦Sn≦Lm+σ/3の場合は0とする方法を用いた。図１３に判定閾値を変化させた場合の他人受入率および本人拒否率を示す。横軸は判定閾値、縦軸は他人受入率（誤って他人を受け入れた率）および本人拒否率（誤って本人を拒否した率）である。
【００５５】
この結果より、判定閾値を0.65〜0.7に設定することで本人拒否率と他人受入率を同時に0％とすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】この発明の一実施形態の画像識別方法に用いる機器構成を示す概略図である。
【図２】この実施形態の画像識別方法により識別する虹彩領域の例を示す図である。
【図３】この実施形態の画像識別方法により識別する虹彩領域の展開例（極座標表示）を示す図である。
【図４】この実施形態の画像識別方法により識別する虹彩領域の局所領域と局所部分領域を示す図である。
【図５】この実施形態の画像識別方法により識別する虹彩領域の局所領域の設定方法を示す図である。
【図６】この実施形態の画像識別方法により識別する虹彩領域の局所領域の設定方法の違いによる型を示す図である。
【図７】この実施形態の画像識別方法に用いる近赤外照明、反射鏡となる光学フィルタの設置図である。
【図８】この実施形態の画像識別方法により識別する虹彩の反射像と瞳孔中心を示す図である。
【図９】この実施形態の画像識別方法において、虹彩領域を高速で検出する方法を示すフローチャートである。
【図１０】この実施形態の画像識別方法において、生体を検知するための平均輝度を求める虹彩領域を示す図である。
【図１１】この実施形態の画像識別方法において、虹彩模様の輝度変化から生体と偽造（写真）を識別できることを示したグラフであり、生体と写真での平均輝度の変化率を示した図である。
【図１２】この実施形態の画像識別方法において、目位置合わせ方法を示すフローチャートである。
【図１３】この発明の画像識別方法による他人受け入れ率と本人拒否率を示すグラフである。
【符号の説明】
【００５７】
１０  近赤外カメラ
１２  近赤外照明装置
１４  短波長カットフィルタ
１６  目位置検出部
１８  虹彩領域検出部
２０  目位置誘導部
２２  変換画像生成部
２２  フラッシュ光発光装置
２４  虹彩コード生成部
２６  個人認証部
【図１】
2008197713.tif 000008
【図２】
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【図３】
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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１２】
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【図１３】
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【図４】
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