(57)【要約】同一の眼を撮影した複数の画像を入力し（Ｓ１１）、虹彩領域を切り出して虹彩画像を得る（Ｓ１２）。そして複数の虹彩画像について、座標系を直交座標系から極座標系に変換し（Ｓ１３）、回転補償を行った（Ｓ１４）後、極座標系座標毎に画素値に重みを付けて加算しつつ、蓄積し、単一の虹彩画像を得る（Ｓ１５）。得られた単一の虹彩画像から、虹彩コードを生成する（Ｓ１６，Ｓ１７）。
2005008590.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
同一の眼を撮影した複数の虹彩画像を得るステップと、
前記複数の虹彩画像について、座標系を、直交座標系から極座標系に変換するステップと、
座標変換後の各虹彩画像について、回転補償を行うステップと、
回転補償後の各虹彩画像を、極座標系座標毎に、画素値に重みを付けて加算しつつ、蓄積し、単一の虹彩画像を得るステップと、
前記単一の虹彩画像から、虹彩コードを生成するステップとを備え、
前記蓄積ステップの重み付け加算において、
当該極座標系座標に対応する元の直交座標系座標値とその近傍画素の座標値との距離が、大きいほど、重みを小さく設定する
ことを特徴とする虹彩コード生成方法。
【請求項２】
同一の眼を撮影した複数の虹彩画像を得るステップと、
前記複数の虹彩画像について、座標系を、直交座標系から極座標系に変換するステップと、
座標変換後の各虹彩画像に対し、帯域制限を行うステップと、
帯域制限後の画像について、回転補償を行うステップと、
回転補償後の各画像を、極座標系座標毎に、データ値に重みを付けて加算しつつ、蓄積し、単一の画像を得るステップと、
前記単一の画像から、虹彩コードを生成するステップとを備え、
前記蓄積ステップの重み付け加算において、
当該極座標系座標に対応する元の直交座標系座標値が、整数に近いデータ値について、重みを大きく設定する一方、整数から遠いデータ値について、重みを小さく設定する
ことを特徴とする虹彩コード生成方法。
【請求項３】
同一の眼を撮影した複数の虹彩画像を得るステップと、
前記複数の虹彩画像について、座標系を、直交座標系から極座標系に変換するステップと、
座標変換後の各虹彩画像に対し、帯域制限を行うステップと、
帯域制限後の画像について、回転補償を行うステップと、
回転補償後の各画像を、極座標系座標毎に、データ値に重みを付けて加算しつつ、蓄積し、単一の画像を得るステップと、
前記単一の画像から、虹彩コードを生成するステップとを備え、
前記蓄積ステップの重み付け加算において、
当該極座標系座標に対応する元の直交座標系座標値とその近傍画素の座標値との距離が、大きいほど、重みを小さく設定する
ことを特徴とする虹彩コード生成方法。
【請求項４】
請求項２または３において、
前記帯域制限を、Ｇａｂｏｒ変換によって行う
ことを特徴とする虹彩コード生成方法。
【請求項５】
被認証者について撮影した１枚の虹彩画像から虹彩コードを生成して、認証を行う第１のステップと、
前記第１のステップにおいて認証が棄却されたとき、前記被認証者について撮影した複数の虹彩画像から、請求項１〜４のうちいずれか１項に記載の虹彩コード生成方法によって虹彩コードを生成し、認証を行う第２のステップとを備えたことを特徴とする個人認証方法。
【請求項６】
虹彩画像を用いた個人認証方法であって、
登録時において、
虹彩画像から、虹彩コードを生成し、
生成された虹彩コードを、データベースに登録し、
認証時において、
虹彩画像から、虹彩コードを生成し、
生成された虹彩コードを、前記データベースに登録された虹彩コードと比較して、認証を行うものであり、
登録時および認証時の少なくともいずれか一方において、虹彩コードの生成を、請求項１〜４のうちいずれか１項に記載の虹彩コード生成方法によって、行うことを特徴とする個人認証方法。
【請求項７】
請求項１〜４のうちいずれか１項に記載の虹彩コード生成方法によって、虹彩コードを生成するコード生成部と、
前記コード生成部によって生成された虹彩コードを、データベースに登録する登録部とを備えた
ことを特徴とする虹彩コード登録装置。
【請求項８】
請求項１〜４のうちいずれか１項に記載の虹彩コード生成方法によって、虹彩コードを生成するコード生成部と、
前記コード生成部によって生成された虹彩コードを、登録されている虹彩コードと比較して、認証を行う認証部とを備えた
ことを特徴とする個人認証装置。
【請求項９】
請求項１〜４のうちいずれか１項に記載の虹彩コード生成方法によって、虹彩コードを生成するコード生成ステップと、
前記虹彩コードを、データベースに登録されている虹彩コードと比較して、認証を行う認証ステップと
をコンピュータに実行させる個人認証プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】  本発明は、生体情報の１つである虹彩の情報を用いて、個人認証を行う技術に関する。
【背景技術】  個人認証を行う方式として、虹彩、指紋、顔等の生体（バイオメトリクス）情報を用いるものが種々提案されている。その中で近年、虹彩画像を用いた個人認証技術が、重要施設への入退室管理、銀行等のＡＴＭ（Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  Ｔｅｌｌｅｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）、ＰＣログイン用途などに利用され始めている。
虹彩画像を用いる個人認証方式としては、例えば特許文献１に示されたものがある。特許文献１では、次のようなステップで虹彩コードを生成する。
１）虹彩画像を取得
２）取得した画像から、瞳孔外縁（瞳孔虹彩間の境界）と虹彩外縁（虹彩と強膜（白目）の境界）を検出し、虹彩領域を抽出
３）虹彩領域の画像を、極座標画像に変換
４）極座標画像に対して、マルチスケールの２−ｄ  Ｇａｂｏｒ変換を適用
５）Ｇａｂｏｒ変換後データの実部と虚部をそれぞれ２値化して虹彩コードを生成
そして登録時には、被登録者について、上の１）〜５）のステップによって虹彩コードを生成し、これを登録データベースに登録する。また認証時には、被認証者について、上の１）〜５）のステップによって虹彩コードを生成し、登録データベース中の虹彩コードとの比較を行い、虹彩コード間の差異の大きさに基づいて、登録者と同一であるか否かを判断する。
【特許文献１】  特表平８−５０４９７９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】  近年、携帯電話やＰＤＡ等のモバイル端末が急速に普及している。今後は、これらのモバイル端末を用いた認証（モバイル認証）の普及が予想される。
モバイル端末の場合、コストおよびサイズの制約から、搭載されるカメラは比較的低性能（低解像度）のものとなる。カメラの解像度性能が低い場合、上述した従来の方式では、虹彩認証に必要となる解像度が十分に得られない可能性がある。特に、虹彩領域における内周部分において、解像度が不足する傾向が顕著に現れる。一方、画像に含まれるノイズはランダムであるため、その周波数成分は低域から高域までを含んでいる。解像度が不足した状態では、高域においてノイズ成分が画像信号（虹彩パタン）よりも大きくなり得る。その場合、生成される虹彩コードが実際とは異なるものになってしまう。
この結果、たとえ同一人であっても、登録時と認証時の虹彩コードの差異が大きくなってしまい、この差異が所定のしきい値を超えた場合は、本人が本人として認証されない、いわゆる本人拒否（ＦＲ：Ｆａｌｓｅ  Ｒｅｊｅｃｔｉｏｎ）が生じる。すなわち、カメラの性能に起因して、本人拒否の割合が増加するという問題がある。
前記の問題に鑑み、本発明は、虹彩画像を用いた個人認証において、眼の画像を撮影したカメラの解像度がたとえ低くても、これに起因した本人拒否の発生を、抑制することを課題とする。
【課題を解決するための手段】  前記の課題を解決するために、本発明では、同一の眼を撮影した複数の虹彩画像について、座標系を直交座標系から極座標系に変換し、回転補償を行った後、極座標系座標毎に画素値に重みを付けて加算しつつ、蓄積し、単一の虹彩画像を得る。あるいは、座標変換後、帯域制限を行い、回転補償を行った後、極座標系座標毎にデータ値に重みを付けて加算しつつ、蓄積し、単一の画像を得る。このとき、極座標系座標に対応する元の直交座標系座標値とその近傍画素の座標値との距離が、大きいほど、重みを小さく設定する。あるいは、元の直交座標系座標値が整数に近いほど、重みを大きく設定する一方、整数から遠いほど、重みを小さく設定する。そして、得られた単一の虹彩画像または画像から、虹彩コードを生成する。
この発明によると、複数の虹彩画像または帯域制限した画像の重み付け加算において、極座標系座標に対応する元の直交座標系座標値とその近傍画素の座標値との距離が大きいとき、あるいは、元の直交座標系座標値が整数から遠いとき、すなわち補間によって求められておりデータの信頼性が低い場合には、小さな重みが付される。一方、元の直交座標系座標値とその近傍画素の座標値との距離が小さいとき、あるいは、元の直交座標系座標値が整数に近いとき、すなわちデータの信頼性が高い場合には、大きな重みが付される。このため、元の個々の虹彩画像よりも解像度が高く、実際の虹彩の輝度分布に近い単一の虹彩画像または帯域制限した画像が得られるので、解像度の低いカメラで撮影した画像であっても、解像度を大きく改善することができる。このため、解像度が高いカメラと同様に、安定した虹彩コードを生成できるので、虹彩認証において、カメラの解像度が低いことに起因する，本人拒否の発生を低減することができる。
【発明の効果】  本発明によると、元の個々の虹彩画像よりも解像度が高く、実際の虹彩の輝度分布に近い単一の虹彩画像または帯域制限した画像が得られるので、解像度の低いカメラで撮影した画像であっても、解像度を大きく改善することができる。このため、解像度が高いカメラと同様に、安定した虹彩コードを生成できるので、虹彩認証において、カメラの解像度が低いことに起因する，本人拒否の発生を低減することができる。
【図面の簡単な説明】  図１は本発明の第１の実施形態に係る虹彩認証方法を示すフローチャートである。
図２は本発明に係る虹彩認証装置の一例としての認証機能付携帯電話の外観図である。
図３は図２の携帯電話の内部構成を模式的に示す図である。
図４は瞳孔外縁および虹彩外縁を示す図である。
図５は虹彩画像を直交座標系で表現した図である。
図６は虹彩画像を極座標系で表現した図である。
図７は虹彩をリング状に８分割した解析帯域を示す図である。
図８は虹彩画像の回転補償を示す図である。
図９は実際の輝度信号と極座標系座標における輝度値との関係を示すグラフである。
図１０は図９において、サンプリングの位相をずらした場合を示すグラフである。
図１１は図９および図１０に示すデータ点を座標を合わせて表示したグラフである。
図１２は重み係数を示す図である。
図１３は図１１のデータについて、図１２の重み係数を用いて重み付け加算を行った結果を示すグラフである。
図１４は画像の個数と、元の画像への復元率との関係を示すグラフである。
図１５は虹彩コードの作成を示す図である。
図１６は本発明の第２の実施形態に係る虹彩認証方法を示すフローチャートである。
図１７はＧａｂｏｒ変換データの回転補償を示す図である。
図１８は本発明の各実施形態に係る虹彩コード登録装置および虹彩認証装置の構成を概念的に示す図である。
図１９は本発明の各実施形態に係る虹彩認証方法の変形例を示すフローチャートである。
図２０は本発明の各実施形態が実施される虹彩認証システムの一例を示す図である。
【発明を実施するための最良の形態】  本発明の第１態様によれば、虹彩コード生成方法として、同一の眼を撮影した複数の虹彩画像を得るステップと、前記複数の虹彩画像について、座標系を直交座標系から極座標系に変換するステップと、座標変換後の各虹彩画像について、回転補償を行うステップと、回転補償後の各虹彩画像を、極座標系座標毎に、画素値に重みを付けて加算しつつ、蓄積し、単一の虹彩画像を得るステップと、前記単一の虹彩画像から、虹彩コードを生成するステップとを備え、前記蓄積ステップの重み付け加算において、当該極座標系座標に対応する元の直交座標系座標値とその近傍画素の座標値との距離が、大きいほど、重みを小さく設定するものを提供する。
本発明の第２態様によれば、虹彩コード生成方法として、同一の眼を撮影した複数の虹彩画像を得るステップと、前記複数の虹彩画像について、座標系を、直交座標系から極座標系に変換するステップと、座標変換後の各虹彩画像に対し、帯域制限を行うステップと、帯域制限後の画像について、回転補償を行うステップと、回転補償後の各画像を、極座標系座標毎に、データ値に重みを付けて加算しつつ、蓄積し、単一の画像を得るステップと、前記単一の画像から、虹彩コードを生成するステップとを備え、前記蓄積ステップの重み付け加算において、当該極座標系座標に対応する元の直交座標系座標値が、整数に近いデータ値について、重みを大きく設定する一方、整数から遠いデータ値について、重みを小さく設定するものを提供する。
本発明の第３態様によれば、虹彩コード生成方法として、同一の眼を撮影した複数の虹彩画像を得るステップと、前記複数の虹彩画像について、座標系を、直交座標系から極座標系に変換するステップと、座標変換後の各虹彩画像に対し、帯域制限を行うステップと、帯域制限後の画像について、回転補償を行うステップと、回転補償後の各画像を、極座標系座標毎に、データ値に重みを付けて加算しつつ、蓄積し、単一の画像を得るステップと、前記単一の画像から、虹彩コードを生成するステップとを備え、前記蓄積ステップの重み付け加算において、当該極座標系座標に対応する元の直交座標系座標値とその近傍画素の座標値との距離が、大きいほど、重みを小さく設定するものを提供する。
本発明の第４態様によれば、前記帯域制限をＧａｂｏｒ変換によって行う第２または第３態様の虹彩コード生成方法を提供する。
本発明の第５態様によれば、個人認証方法として、被認証者について撮影した１枚の虹彩画像から虹彩コードを生成して認証を行う第１のステップと、前記第１のステップにおいて認証が棄却されたとき、前記被認証者について撮影した複数の虹彩画像から、第１〜４態様のうちいずれかの虹彩コード生成方法によって虹彩コードを生成し、認証を行う第２のステップとを備えたものを提供する。
本発明の第６態様によれば、虹彩画像を用いた個人認証方法として、登録時において、虹彩画像から虹彩コードを生成し、生成された虹彩コードをデータベースに登録し、認証時において、虹彩画像から虹彩コードを生成し、生成された虹彩コードを前記データベースに登録された虹彩コードと比較して認証を行うものであり、登録時および認証時の少なくともいずれか一方において、虹彩コードの生成を、第１〜４態様のうちいずれの虹彩コード生成方法によって、行うものを提供する。
本発明の第７態様によれば、虹彩コード登録装置として、第１〜４態様のうちいずれかの虹彩コード生成方法によって、虹彩コードを生成するコード生成部と、前記コード生成部によって生成された虹彩コードをデータベースに登録する登録部とを備えたものを提供する。
本発明の第８態様によれば、個人認証装置として、第１〜４態様のうちいずれかの虹彩コード生成方法によって、虹彩コードを生成するコード生成部と、前記コード生成部によって生成された虹彩コードを登録されている虹彩コードと比較して、認証を行う認証部とを備えたものを提供する。
本発明の第９態様によれば、個人認証プログラムとして、第１〜４態様のうちいずれかの虹彩コード生成方法によって虹彩コードを生成するコード生成ステップと、前記虹彩コードをデータベースに登録されている虹彩コードと比較して、認証を行う認証ステップとをコンピュータに実行させるものを提供する。
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して説明する。
（第１の実施形態）
図１は本発明の第１の実施形態に係る虹彩認識を用いた個人認証方法を示すフローチャートである。本実施形態では、被認証者は、図２のような認証機能付携帯電話を用いて、虹彩認証を行う。
図２の認証機能付携帯電話１０は、通常の携帯電話に、虹彩画像撮影用のカメラ１１が付加されている。カメラ１１以外には、モニタ１３、操作ボタン１４、スピーカ１５、マイク１６およびアンテナ１７等を備えている。モニタ１３には、撮影中の虹彩画像や認証結果が表示される。
図３は図２の認証機能付携帯電話の内部構成を示す図である。図３において、認証手段２１では、カメラ制御部２２およびモニタ制御部２４が主制御部２７に接続されている。カメラ制御部２２はカメラ１１を制御して虹彩画像の撮影を行い、撮影された虹彩画像は画像メモリ２５に蓄積される。認証処理部２６は画像メモリ２５に蓄積された虹彩画像を用いて認証処理を行う。モニタ制御部２４はモニタ１３の表示画面を制御する。
以下、図１のフローに従って、本実施形態に係る個人認証方法における処理について、説明する。ステップＳ１１〜Ｓ１７によって、虹彩コード生成方法が構成されている。
まず、被認証者は、図２の認証機能付携帯電話１０を持ち、自分の眼を含む複数（Ｎ枚）の画像を撮影する（Ｓ１１）。撮影の際には、被認証者は、眼から所定距離の位置（カメラ１１が単焦点の場合には例えば２０ｃｍ程度前）に認証機能付携帯電話１０を持ち、カメラ１１が捉えている画像がモニタ１３に表示される様子を確認しながら、虹彩全域が視野内に含まれ、ピントが合うように位置合わせを行った後、操作ボタン１４のうちの１つに割り当てられている撮影ボタンを押下する。この動作をＮ回繰り返す。また、撮影開始ボタンを１度押下し、動画撮影を行いながら連続的にＮ枚のフレーム画像を取得してもよい。
以下の処理Ｓ１２〜Ｓ１８は、認証処理部２６によって実行される。ここでは、上述の特許文献１に開示された手法を基にして、次のような処理を行う。
まず、ステップＳ１１で撮影したＮ枚の画像から、虹彩領域をそれぞれ切り出す（Ｓ１２）。ここでの処理は、特許文献１と同様である。これにより、同一の眼を撮影した複数の虹彩画像が得られる。図４は虹彩外縁および瞳孔外縁の位置を表す図、図５は虹彩外縁と瞳孔外縁に囲まれる領域を虹彩領域として切り出し、ｘｙ座標系で表現した図である。この時点で、虹彩領域の平行移動の影響は吸収される。
次に、切り出した各虹彩画像について、極座標変換、すなわち直交座標系から極座標系への変換を行う（Ｓ１３）。ここでの処理も、特許文献１と同様である。図６は虹彩領域を、瞳孔中心を中心としてｒθ極座標系で表現した図である。ｒ方向の値を瞳孔外縁で０、虹彩外縁で１に設定することにより、瞳孔の開き具合の差、および拡大縮小の影響を吸収することができる。これにより、平行移動、拡大縮小、瞳孔の開き具合の差異の影響が除去された複数の虹彩画像が生成される。
またこのとき、解析領域を決定する。ここでも特許文献１と同様に、図７に示すように、虹彩領域をリング状に８分割する。
次に、座標変換後の各虹彩画像について、回転補償を行う（Ｓ１４）。極座標変換後の虹彩画像同士の間では、顔の傾きや眼球自身の回転による角度方向のずれが存在している可能性があるため、このずれを回転補償によって補償する。ここでは図８に示すように、Ｎ個の虹彩画像のうちいずれか１つ（例えば、最初の虹彩画像）を基準として、各虹彩画像についてマッチングを行い、基準となる虹彩画像との輝度残差（残差平方和または残差絶対値和）が最小となるように、角度方向のずらし量を決定し、回転補償を行う。なお、図８では説明の簡略化のため、虹彩領域の８リングのうちの１リングについて表現している。
次に、回転補償後の各虹彩画像を、極座標系における座標毎に、画素値に重みを付けて加算しつつ、蓄積し、単一の虹彩画像を得る（Ｓ１５）。回転補償後の複数の虹彩画像は、固視微動（１点を凝視してもわずかに眼球が動く現象）等の眼球運動に伴う虹彩位置および瞳孔位置の変化、瞳孔径の変化、顔とカメラの相対的な位置の時間変化、および眼球の回旋運動（視線周りの不随意運動）のために、虹彩パタンに対する撮像位置（画素のサンプリング位置）がそれぞれ異なる。このため、ある座標に着目すると、各虹彩画像の画素値の信頼性がそれぞれ異なっている。したがって、複数の虹彩画像を、座標毎に重み付け加算して蓄積することによって、空間解像度を、個々の虹彩画像よりも改善することができる。
なお、すでに、画素ずらし法等のサンプル位置が異なる信号の合成によって、個々の信号以上の解像度が得られることが知られている。しかしながら、人の瞳孔は明るさ等の周囲の環境や、感情等の変化により収縮するため、複数の画像を単純に加算し合成するだけでは、虹彩パタンの解像度を改善できない。これに対して、本実施形態では、座標毎に、画素値の重み付け加算を行うことによって、虹彩パタンの解像度を、個々の虹彩画像よりも改善することができる。
以下、画像蓄積ステップＳＴ５の動作の詳細について説明する。
極座標変換において、極座標（ｒ，θ）に対応する画素位置（ｘ，ｙ）は、一般には整数にはならない。対応画素位置（ｘ，ｙ）と、その最近傍画素（座標値は整数）との差は、
Δｘ＝［ｘ］＋１−ｘ  ｏｒ  ｘ−［ｘ］
Δｙ＝［ｙ］＋１−ｙ  ｏｒ  ｙ−［ｙ］  …（１）
ここで、［］はガウスの記号
となり、差Δｘ，Δｙはそれぞれ０から±０．５の範囲の値をとる。この差Δｘ，Δｙに応じた重み付け加算を行うことによって、虹彩画像の解像度を改善することができる。
図９は実際の輝度信号と、極座標系座標における輝度値との関係を示すグラフである。図９において、実線は虹彩画像の円周方向における輝度分布の一例であり、各データ点（□で図示）はサンプリングによって得られた，極座標系の各座標における輝度値を示す。横軸は角度θ、縦軸は輝度Ｉである。ここでのサンプリングは、直交座標（ｘ，ｙ）から極座標（ｒ，θ）への変換までを含み、このため、単なるサンプリングではなく、補間を加えたアップサンプリングがなされている。
図９では、簡単のために、グラフ左側に低域信号があり、グラフ右側に高域信号がある場合について示している。ここで、低域信号とは波長がサンプル間隔よりも十分長い（倍以上長い）信号を指し、高域信号とは波長がサンプル間隔程度以下の信号を指している。
虹彩の撮像サイズが小さい場合、虹彩領域の内周側で解像度が不足すると、図９に示すように、虹彩パタンの円周方向の周波数（認証に用いる周波数）が、（ｘ，ｙ）直交座標におけるサンプリングのナイキスト周波数以上になることがあり得る。ここでは簡単のために、ナイキスト周波数の倍の周波数をもつ波形について考える。
図９において、実線のデータ点（例えばＡ，Ｃ）は、元の直交座標値（ｘ，ｙ）が整数（すなわち画素位置）に近いものであり、波線のデータ点（例えばＢ）は元の直交座標値（ｘ，ｙ）が整数から遠く、整数の中間付近にあるものである。データ点Ｂの輝度値は、データ点Ａ，Ｃの輝度値を補間することによって得られており、したがって、実際の輝度値と大きくずれている。
図１０は図９に示す輝度信号を、位相をずらしてサンプリングした場合を示す。図１０において、各データ点（△で図示）はサンプリングして得られた極座標系の各座標における輝度値を示しており、実線のデータ点（例えばＤ，Ｆ）は元の直交座標値（ｘ，ｙ）が整数（すなわち画素位置）に近いものであり、波線のデータ点（例えばＥ）は元の直交座標値（ｘ，ｙ）が整数から遠く、整数の中間付近にあるものである。データ点Ｅの輝度値は、データ点Ｄ，Ｆの輝度値を補間することによって得られており、したがって、実際の輝度値と大きくずれている。
いま、複数の虹彩画像のうち、第１の虹彩画像から図９に示すデータ点が得られ、第２の虹彩画像から図１０に示すデータ点が得られたものとする。図１１は図９および図１０に示すデータ点を、座標を合わせて重ねて表示したグラフである。図１１において、例えば、座標（角度）θ１において、第１の虹彩画像のデータＢおよび第２の虹彩画像のデータＤが得られており、座標θ２において、第１の虹彩画像のデータＣおよび第２の虹彩画像のデータＥが得られている。
ここで、図１２に示すような重み係数を導入する。図１２において、横軸は、上述の式（１）に示すΔｘ，Δｙ、すなわち、極座標（ｒ，θ）に対応する画素位置（ｘ，ｙ）とその最近傍画素（座標値は整数）との座標値の差であり、縦軸は、重み係数ｗである。図１２では、差Δｘ，Δｙが０に近い場合すなわち、極座標系座標に対応する直交座標系座標値が整数に近い場合には、重み係数ｗは大きく設定される一方、差Δｘ，Δｙが０．５または−０．５に近い場合すなわち、極座標系座標に対応する直交座標系座標値が整数から遠い場合には、重み係数ｗは小さく設定されている。なお、αは重みの最小値である。重み付け加算の計算安定化のため（０による除算を防ぐため）に、最小値αは０でないことが望ましい。図１２では、簡単のために横軸を単一の座標値差としているが、実際には、ｘ座標値の差Δｘとｙ座標値の差Δｙの両方について重みを計算し、その積（または和）を最終的な重み係数ｗとするのが好ましい。すなわち、当該極座標系座標に対応する元の直交座標系座標値と、その近傍画素の座標値との距離が、大きいほど、重みを小さく設定するのが好ましい。Ｎ枚の虹彩画像についての重み付け加算は、次式によって行う。
2005008590.tif 000003
図１１に示すデータについて、図１２に示す重み係数を用いて重み付け加算を行うと、図１３のようなデータ（画像）が得られる。すなわち、座標θ１については、第１の虹彩画像のデータＢには重み係数ｗとしてαが付され、第２の虹彩画像のデータＤには重み係数ｗとして１が付されるので、この結果、第２の虹彩画像のデータＤとほぼ同一のデータが得られる。同様に、座標θ２については、第１の虹彩画像のデータＣとほぼ同一のデータが得られる。したがって、図１３に示すように、実線の□印と△印を結ぶ信号波形が得られることになり、個々の画像よりも高い周波数成分を含む虹彩パタンが再現できる。
なお、上述の説明では、サンプル位相がπだけずれた状態で、波形の最大ピークと最小ピークが合成された例を用いているが、実際には、虹彩パタンの波形とサンプル位置との位相はランダムに変化するため、２枚の画像（２つの波形）からだけでは、元の虹彩パタンの高域波形を完全に復元することは必ずしもできない。
図１４は入力画像の枚数と復元される波形のゲイン（入力波形の振幅に対する復元波形の割合）との関係を示すグラフである。図１４のデータは、虹彩パタンの波形とサンプル位置との位相がランダムであるという条件において、画素間隔の波長の信号を、アップサンプリング後の重み付け加算によって復元した場合のものである。ゲインが「１」に近づくほど、高域信号の復元がなされていることになる。
例えば図１４から、図１２における重み係数ｗの最小値αを０．０１にしたとき、５枚の入力画像から高域波形の５０％程度が復元でき、１０枚の入力画像から高域波形の７５％程度が復元できることが分かる。また、入力画像が１０枚以上になると、その枚数を増やしていったとき、解像度の改善度合は緩やかであることが分かる。
なお、実際のカメラシステムでは、ナイキスト周波数付近での折り返しの発生を防ぐために、ナイキスト周波数付近のゲインをローパスフィルタ（ＬＰＦ）によって抑えている。ところが、ここで述べたような画像蓄積によって、虹彩画像の解像度を改善する場合には、ナイキスト周波数付近のゲイン抑制を行わないで、折り返し成分が映像信号中に含まれるようにする必要がある。このためには、折り返し防止のためのＬＰＦ特性（カットオフ周波数）を高域側に移動させればよい。また、カメラのＣＣＤの開口率を５０％程度にすることが望ましい。その理由は、開口率１００％の状態では、サンプリング周波数と等しい周波数の波形がＣＣＤ１画素の幅で積分されることになり、この結果、出力ゲインが０になるため、解像度の改善にとって好ましくないからである。
画像蓄積が終わると、得られた単一の虹彩画像から、Ｇａｂｏｒ変換によって特徴抽出を行い（Ｓ１６）、認証用の特徴量である虹彩データとしての虹彩コード（例えば２０４８ビット）を生成する（Ｓ１７）。図１５は虹彩コード作成を示す図であり、ステップＳ１５で得られた虹彩画像の各解析領域における輝度信号（ａ）に、Ｇａｂｏｒ変換を適用（ｂ）して、二値化を行う（ｃ）様子を示している。実際は２次元信号であるが、ここでは説明の簡略化のために１次元で示した。（ａ）は図７に示す８リングのうちの１リングにおける角度方向輝度信号である。実際はマルチスケールのＧａｂｏｒ変換を適用し、単一のスケールのＧａｂｏｒ変換出力にも実部、虚部が存在するが、（ｂ）（ｃ）はある１つのスケールのＧａｂｏｒ変換出力の実部を適用した結果である。二値化後の虹彩コード（ｃ）における各ビットの位置は、虹彩画像上のある位置に対応付けることができる。
そして、生成した虹彩コードを予め登録されている虹彩コードと比較し、照合スコア（ハミング距離：ＨＤ値）を用いて認証を行う（Ｓ１８）。ハミング距離が所定の閾値ＴＨ１以下であるときは、本人として受け入れ、そうでないときは、他人として拒否する。そして最終的な認証結果が、図２の認証機能付携帯電話１０におけるモニタ１３に表示される。
以上のように本実施形態によると、複数の虹彩画像を極座標変換、回転補償後に、重みを付けて加算しつつ、蓄積することによって、解像度を改善することができる。このため、解像度が低いカメラを用いた場合であっても、解像度が高いカメラと同様に、安定した虹彩コードを生成できる。したがって、虹彩認証において本人拒否（ＦＲ）の発生を低減することができる。
（第２の実施形態）
図１６は本発明の第２の実施形態に係る虹彩認識を用いた個人認証方法を示すフローチャートである。本実施形態では、極座標変換がなされた複数の虹彩画像（Ｓ２１〜Ｓ２３）について、まず帯域制限のためにＧａｂｏｒ変換を行い（Ｓ２４）、その変換後のデータすなわち帯域制限後の画像について回転補償し（Ｓ２５）、重み付け加算して蓄積し（Ｓ２６）、虹彩コードを生成する（Ｓ２７）。図１６において、ステップＳ２１〜Ｓ２３、Ｓ２７，Ｓ２８では、図１のステップＳ１１〜Ｓ１３，Ｓ１７，Ｓ１８とそれぞれ同様の処理を行う。ステップＳ２１〜Ｓ２７によって、虹彩コード生成方法が構成されている。
ステップＳ２５では、ステップＳ２４で得られた複数（Ｎ個）の画像としてのＧａｂｏｒ変換データについて、図１７に示すように回転補償を行う。すなわち、Ｎ個のＧａｂｏｒ変換データのうちいずれか１つ（例えば、最初のＧａｂｏｒ変換データ）を基準として、各Ｇａｂｏｒ変換データについて、基準となるＧａｂｏｒ変換データとの残差（残差平方和または残差絶対値和）が最小となるように、角度方向のずらし量を決定し、回転補償を行う。なお図１７では説明の簡略化のため、虹彩領域の８リングのうちの１リングを、あるスケールでＧａｂｏｒ変換したときの実部について表現している。
ステップＳ２６では、ステップＳ２５で回転補償がなされた複数のＧａｂｏｒ変換データを、極座標系における座標毎に、データ値に重みを付けて加算しつつ、蓄積し、単一の画像としてのＧａｂｏｒ変換データを得る。ここでの重み付け加算は、第１の実施形態と同様であり、極座標系座標に対応する元の直交座標値が整数に近いＧａｂｏｒ変換データのデータ値については、重みを大きく設定する一方、元の直交座標値が整数から遠いＧａｂｏｒ変換データのデータ値については、重みを小さく設定する。あるいは、元の直交座標系座標値と、その近傍画素の座標値との距離が、大きいほど、重みを小さく設定する。このような処理によって、第１の実施形態と同様に、虹彩パタンの解像度が大きく改善される。
そして、ステップＳ２６で得られた単一のＧａｂｏｒ変換データから、虹彩コードを生成し（Ｓ２７）、生成された虹彩コードを用いて認証を行う（Ｓ２８）。
以上のように本実施形態によると、複数の虹彩画像についてのＧａｂｏｒ変換データを回転補償後に、重みを付けて加算しつつ、蓄積することによって、解像度を改善することができる。このため、解像度が低いカメラを用いた場合であっても、解像度が高いカメラと同様に、安定した虹彩コードを生成できる。したがって、虹彩認証において本人拒否（ＦＲ）の発生を低減することができる。
なお、上述の第１および第２の実施形態に係る方法は、認証時、すなわち被認証者について虹彩コードを生成するときだけでなく、虹彩コードの登録時にも適用することができる。すなわち、被登録者に対して、上述の処理Ｓ１１〜Ｓ１７、または処理Ｓ２１〜Ｓ２７と同様の処理を実行し、生成した登録用虹彩コードを、虹彩データベースに登録するようにすればよい。
図１８は本発明の各実施形態に係る虹彩コード登録装置および虹彩認証装置の構成を概念的に示す図である。図１８において、虹彩コード登録装置１００は、画像入力部１０１と、画像入力部１０１によって入力された複数の画像から虹彩コードを生成するコード生成部１０２と、コード生成部１０２によって生成された虹彩コードを虹彩データベース１０４に登録する登録部１０３とを備えている。また、虹彩認証装置１０５は、画像入力部１０６と、画像入力部１０６によって入力された複数の画像から虹彩コードを生成するコード生成部１０７と、コード生成部１０７によって生成された虹彩コードを、虹彩データベース１０４に登録された虹彩コードと比較し、認証を行う認証部１０８とを備えている。
そして、虹彩コード登録装置１００のコード生成部１０２は、第１または第２の実施形態で説明した虹彩コード生成方法を実行する。また、虹彩認証装置１０５のコード生成部１０７も、第１または第２の実施形態で説明した虹彩コード生成方法を実行する。具体的には例えば、コード生成部１０２，１０７はそれぞれ、図１のステップＳ１２を実行する虹彩画像取得部、ステップＳ１３を実行する変換部、ステップＳ１４を実行する回転補償部、ステップＳ１５を実行する蓄積部、およびステップＳ１６，Ｓ１７を実行する虹彩コード生成部を備えている。または、コード生成部１０２，１０７はそれぞれ、図１６のステップＳ２２を実行する虹彩画像取得部、ステップＳ２３を実行する変換部、ステップＳ２４を実行する帯域制限部、ステップＳ２５を実行する回転補償部、ステップＳ２６を実行する蓄積部、およびステップＳ２７を実行する虹彩コード生成部を備えている。
また、コード生成部１０２，１０７は例えば、コンピュータと、このコンピュータに第１または第２の実施形態に係る虹彩コード生成方法を実行させるプログラムとによって、構成される。また、第１または第２の実施形態で説明した虹彩コード生成方法によって虹彩コードを生成するコード生成ステップと、生成した虹彩コードを虹彩データベース１０４に登録されている虹彩コードと比較して認証を行う認証ステップとを、コンピュータに実行させる個人認証プログラムも、本発明に含まれる。
ただし、登録時と認証時とにおいて、虹彩コード生成の方法は、必ずしも同一である必要はない。例えば、登録時には高価であるが高性能（高解像度）なカメラを用いて、特許文献１の方法に従って単一の虹彩画像から虹彩コードを生成し、認証時には安価で低解像度のカメラを用いて、第１または第２の実施形態の方法によって虹彩コードを生成してもよく、本発明に含まれる。また、登録時と認証時とにおいて、一方では第１の実施形態の方法を用い、他方では第２の実施方法を用いてもよく、本発明に含まれる。
また、上述の実施形態では、入力する画像の個数は固定されているものとしたが、画像の個数は固定である必要は必ずしもない。例えば、当初は１枚の虹彩画像から虹彩コードを生成して認証を行い、この認証結果が棄却すなわち本人として受け入れられなかったとき、複数の虹彩画像を用いて上述の実施形態のような処理を実行するようにしてもよい。これにより、認証処理の演算量を徒に増大させることなく、本人拒否の発生を低減することができる。
図１９はこのような処理の一例を示すフローチャートであり、第１の実施形態の方法を、虹彩画像の枚数を増しながら繰り返し実行するものである。図１９において、図１と共通のステップには図１と同一の符号を付している。まずステップＳ１１Ａにおいて、眼を撮影した画像を１枚入力し、この画像に対してステップＳ１２〜Ｓ１８を実行する。そして、認証結果がＯＫであれば処理を終了するが、棄却されたときはステップＳ１１Ａに戻り、さらにもう１枚の画像を入力する。そしてこの画像についてステップＳ１２〜Ｓ１４を実行した後、先の虹彩画像と重み付け加算し（Ｓ１５）、得られた単一の虹彩画像から、虹彩コードを生成して認証を行う（Ｓ１６〜Ｓ１８）。これでも認証が棄却されたときは、ふたたびステップＳ１１Ａに戻り、さらに画像をもう１枚入力して、同様の処理を実行する。このような処理を、認証結果がＯＫになるまで繰り返す。そして、所定枚数の画像を入力しても、本人として受理されないときは（Ｓ１９でＮｏ）、認証はＮＧとして処理を終了する。
このような処理によって、認証に必要な画像枚数を最小限に抑えることができ、演算量を低下させ、利便性を向上させることができる。もちろん、第２の実施形態の方法を、虹彩画像の枚数を増しながら繰り返し実行してもよい。
図２０は各実施形態が実施される虹彩認証システムの一例を示す図である。図２０において、虹彩認証サーバ２１１は複数人物の虹彩コードを格納する虹彩データベース２１２を持っており、インターネット、専用線、公衆回線などのネットワーク網２１３に接続されている。虹彩登録装置２１４と虹彩認証装置２１５も同様にインターネット、専用線、公衆回線などのネットワーク網２１３に接続されている。虹彩認証サーバの役割は、虹彩データベース２１２の管理である。
虹彩登録装置２１４は、登録時に生成した虹彩コードを、虹彩データベース２１２に向けて送信する。虹彩認証装置２１５は例えば図２および図３に示すような認証機能付携帯電話によって実現され、認証時に生成した虹彩コードと、虹彩データベース２１２から取得した登録時の虹彩コードとを比較することによって、個人認証を行う。
なお、虹彩認証サーバ２１１は、利用する地域毎や機関毎に複数設置されていたり、負荷を分散するためのミラーサーバを含めて複数台あってもよい。また、虹彩データベース２１２は、ネットワーク網を介して虹彩認証サーバ２１１に接続されていてもよい。
なお、虹彩登録装置２１４では、登録用虹彩画像の撮影だけを行ない、撮影した虹彩画像を虹彩認証サーバ２１１に送信し、虹彩コードの生成は虹彩認証サーバ２１１で行ってもよい。また、虹彩登録装置２１４の全機能を虹彩認証サーバ２１１に内蔵してもよい。
なお、上述の第１および第２の実施形態では、認証処理を全て端末側で行うものとしたが、虹彩認証装置２１５では、認証用虹彩画像の撮影だけを行い、撮影した複数の虹彩画像をネットワーク網２１３を介して虹彩認証サーバ２１１に送信し、虹彩コードの生成を虹彩認証サーバ２１１で行うようにしてもよい。また、登録虹彩コードとの比較も虹彩サーバ２１１で行い、認証結果のみを虹彩認証装置２１５が受け取るような形態でもかまわない。また、虹彩認証装置２１５自身が、虹彩コードの登録や、登録虹彩コードの保持も行うようにしてもかまわない。
なお、上述の第１および第２の実施形態では、特徴抽出のための帯域制限はＧａｂｏｒ変換によるものとして説明したが、特徴抽出の手法はこれに限られるものではなく、例えば他のバンドパスフィルタを用いてもよく、本発明に含まれる。
【産業上の利用の可能性】
本発明では、解像度の低いカメラで撮影した虹彩画像であっても、安定した虹彩コードを生成できるので、虹彩認証における本人拒否の発生を低減するのに有効である。
【図１】
2005008590.tif 000004
【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】
2005008590.tif 000014
【図１２】
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【図１３】
2005008590.tif 000016
【図１４】
2005008590.tif 000017
【図１５】
2005008590.tif 000018
【図１６】
2005008590.tif 000019
【図１７】
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【図１８】
2005008590.tif 000021
【図１９】
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【図２０】
2005008590.tif 000023
【手続補正書】
【提出日】平成16年11月29日(2004.11.29)
【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】
同一の眼を撮影した複数の虹彩画像を得るステップと、
前記複数の虹彩画像について、座標系を、直交座標系から極座標系に変換するステップと、
座標変換後の各虹彩画像について、回転補償を行うステップと、
回転補償後の各虹彩画像を、極座標系座標毎に、画素値に重みを付けて加算しつつ、蓄積し、単一の虹彩画像を得るステップと、
前記単一の虹彩画像から、虹彩コードを生成するステップとを備え、
前記蓄積ステップの重み付け加算において、
当該極座標系座標に対応する元の直交座標系座標値とその近傍画素の座標値との距離が、大きいほど、重みを小さく設定する
ことを特徴とする虹彩コード生成方法。
【請求項２】
同一の眼を撮影した複数の虹彩画像を得るステップと、
前記複数の虹彩画像について、座標系を、直交座標系から極座標系に変換するステップと、
座標変換後の各虹彩画像に対し、帯域制限を行うステップと、
帯域制限後の画像について、回転補償を行うステップと、
回転補償後の各画像を、極座標系座標毎に、データ値に重みを付けて加算しつつ、蓄積し、単一の画像を得るステップと、
前記単一の画像から、虹彩コードを生成するステップとを備え、
前記蓄積ステップの重み付け加算において、
当該極座標系座標に対応する元の直交座標系座標値が、整数に近いデータ値について、重みを大きく設定する一方、整数から遠いデータ値について、重みを小さく設定する
ことを特徴とする虹彩コード生成方法。
【請求項３】
同一の眼を撮影した複数の虹彩画像を得るステップと、
前記複数の虹彩画像について、座標系を、直交座標系から極座標系に変換するステップと、
座標変換後の各虹彩画像に対し、帯域制限を行うステップと、
帯域制限後の画像について、回転補償を行うステップと、
回転補償後の各画像を、極座標系座標毎に、データ値に重みを付けて加算しつつ、蓄積し、単一の画像を得るステップと、
前記単一の画像から、虹彩コードを生成するステップとを備え、
前記蓄積ステップの重み付け加算において、
当該極座標系座標に対応する元の直交座標系座標値とその近傍画素の座標値との距離が、大きいほど、重みを小さく設定する
ことを特徴とする虹彩コード生成方法。
【請求項４】
請求項２または３において、
前記帯域制限を、Ｇａｂｏｒ変換によって行う
ことを特徴とする虹彩コード生成方法。
【請求項５】
被認証者について撮影した１枚の虹彩画像から虹彩コードを生成して、認証を行う第１のステップと、
前記第１のステップにおいて認証が棄却されたとき、前記被認証者について撮影した複数の虹彩画像から、請求項１〜４のうちいずれか１項に記載の虹彩コード生成方法によって虹彩コードを生成し、認証を行う第２のステップとを備えた
ことを特徴とする個人認証方法。
【請求項６】
虹彩画像を用いた個人認証方法であって、
登録時において、
虹彩画像から、虹彩コードを生成し、
生成された虹彩コードを、データベースに登録し、
認証時において、
虹彩画像から、虹彩コードを生成し、
生成された虹彩コードを、前記データベースに登録された虹彩コードと比較して、認証を行うものであり、
登録時および認証時の少なくともいずれか一方において、虹彩コードの生成を、請求項１〜４のうちいずれか１項に記載の虹彩コード生成方法によって、行う
ことを特徴とする個人認証方法。
【請求項７】
請求項１〜４のうちいずれか１項に記載の虹彩コード生成方法によって、虹彩コードを生成するコード生成部と、
前記コード生成部によって生成された虹彩コードを、データベースに登録する登録部とを備えた
ことを特徴とする虹彩コード登録装置。
【請求項８】
請求項１〜４のうちいずれか１項に記載の虹彩コード生成方法によって、虹彩コードを生成するコード生成部と、
前記コード生成部によって生成された虹彩コードを、登録されている虹彩コードと比較して、認証を行う認証部とを備えた
ことを特徴とする個人認証装置。
【請求項９】
請求項１〜４のうちいずれか１項に記載の虹彩コード生成方法によって、虹彩コードを生成するコード生成ステップと、
前記虹彩コードを、データベースに登録されている虹彩コードと比較して、認証を行う認証ステップと
をコンピュータに実行させる個人認証プログラム。
【手続補正２】
【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、生体情報の１つである虹彩の情報を用いて、個人認証を行う技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
個人認証を行う方式として、虹彩、指紋、顔等の生体（バイオメトリクス）情報を用いるものが種々提案されている。その中で近年、虹彩画像を用いた個人認証技術が、重要施設への入退室管理、銀行等のＡＴＭ（Automated Teller Machine）、ＰＣログイン用途などに利用され始めている。
【０００３】
虹彩画像を用いる個人認証方式としては、例えば特許文献１に示されたものがある。特許文献１では、次のようなステップで虹彩コードを生成する。
１）虹彩画像を取得
２）取得した画像から、瞳孔外縁（瞳孔虹彩間の境界）と虹彩外縁（虹彩と強膜（白目）の境界）を検出し、虹彩領域を抽出
３）虹彩領域の画像を、極座標画像に変換
４）極座標画像に対して、マルチスケールの２−ｄ  Ｇａｂｏｒ変換を適用
５）Ｇａｂｏｒ変換後データの実部と虚部をそれぞれ２値化して虹彩コードを生成
【０００４】
そして登録時には、被登録者について、上の１）〜５）のステップによって虹彩コードを生成し、これを登録データベースに登録する。また認証時には、被認証者について、上の１）〜５）のステップによって虹彩コードを生成し、登録データベース中の虹彩コードとの比較を行い、虹彩コード間の差異の大きさに基づいて、登録者と同一であるか否かを判断する。
【特許文献１】特表平８−５０４９７９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
近年、携帯電話やＰＤＡ等のモバイル端末が急速に普及している。今後は、これらのモバイル端末を用いた認証（モバイル認証）の普及が予想される。
【０００６】
モバイル端末の場合、コストおよびサイズの制約から、搭載されるカメラは比較的低性能（低解像度）のものとなる。カメラの解像度性能が低い場合、上述した従来の方式では、虹彩認証に必要となる解像度が十分に得られない可能性がある。特に、虹彩領域における内周部分において、解像度が不足する傾向が顕著に現れる。一方、画像に含まれるノイズはランダムであるため、その周波数成分は低域から高域までを含んでいる。解像度が不足した状態では、高域においてノイズ成分が画像信号（虹彩パタン）よりも大きくなり得る。その場合、生成される虹彩コードが実際とは異なるものになってしまう。
【０００７】
この結果、たとえ同一人であっても、登録時と認証時の虹彩コードの差異が大きくなってしまい、この差異が所定のしきい値を超えた場合は、本人が本人として認証されない、いわゆる本人拒否（ＦＲ：False Rejection ）が生じる。すなわち、カメラの性能に起因して、本人拒否の割合が増加するという問題がある。
【０００８】
前記の問題に鑑み、本発明は、虹彩画像を用いた個人認証において、眼の画像を撮影したカメラの解像度がたとえ低くても、これに起因した本人拒否の発生を、抑制することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前記の課題を解決するために、本発明では、同一の眼を撮影した複数の虹彩画像について、座標系を直交座標系から極座標系に変換し、回転補償を行った後、極座標系座標毎に画素値に重みを付けて加算しつつ、蓄積し、単一の虹彩画像を得る。あるいは、座標変換後、帯域制限を行い、回転補償を行った後、極座標系座標毎にデータ値に重みを付けて加算しつつ、蓄積し、単一の画像を得る。このとき、極座標系座標に対応する元の直交座標系座標値とその近傍画素の座標値との距離が、大きいほど、重みを小さく設定する。あるいは、元の直交座標系座標値が整数に近いほど、重みを大きく設定する一方、整数から遠いほど、重みを小さく設定する。そして、得られた単一の虹彩画像または画像から、虹彩コードを生成する。
【００１０】
この発明によると、複数の虹彩画像または帯域制限した画像の重み付け加算において、極座標系座標に対応する元の直交座標系座標値とその近傍画素の座標値との距離が大きいとき、あるいは、元の直交座標系座標値が整数から遠いとき、すなわち補間によって求められておりデータの信頼性が低い場合には、小さな重みが付される。一方、元の直交座標系座標値とその近傍画素の座標値との距離が小さいとき、あるいは、元の直交座標系座標値が整数に近いとき、すなわちデータの信頼性が高い場合には、大きな重みが付される。このため、元の個々の虹彩画像よりも解像度が高く、実際の虹彩の輝度分布に近い単一の虹彩画像または帯域制限した画像が得られるので、解像度の低いカメラで撮影した画像であっても、解像度を大きく改善することができる。このため、解像度が高いカメラと同様に、安定した虹彩コードを生成できるので、虹彩認証において、カメラの解像度が低いことに起因する，本人拒否の発生を低減することができる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によると、元の個々の虹彩画像よりも解像度が高く、実際の虹彩の輝度分布に近い単一の虹彩画像または帯域制限した画像が得られるので、解像度の低いカメラで撮影した画像であっても、解像度を大きく改善することができる。このため、解像度が高いカメラと同様に、安定した虹彩コードを生成できるので、虹彩認証において、カメラの解像度が低いことに起因する，本人拒否の発生を低減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
本発明の第１態様によれば、虹彩コード生成方法として、同一の眼を撮影した複数の虹彩画像を得るステップと、前記複数の虹彩画像について、座標系を直交座標系から極座標系に変換するステップと、座標変換後の各虹彩画像について、回転補償を行うステップと、回転補償後の各虹彩画像を、極座標系座標毎に、画素値に重みを付けて加算しつつ、蓄積し、単一の虹彩画像を得るステップと、前記単一の虹彩画像から、虹彩コードを生成するステップとを備え、前記蓄積ステップの重み付け加算において、当該極座標系座標に対応する元の直交座標系座標値とその近傍画素の座標値との距離が、大きいほど、重みを小さく設定するものを提供する。
【００１３】
本発明の第２態様によれば、虹彩コード生成方法として、同一の眼を撮影した複数の虹彩画像を得るステップと、前記複数の虹彩画像について、座標系を、直交座標系から極座標系に変換するステップと、座標変換後の各虹彩画像に対し、帯域制限を行うステップと、帯域制限後の画像について、回転補償を行うステップと、回転補償後の各画像を、極座標系座標毎に、データ値に重みを付けて加算しつつ、蓄積し、単一の画像を得るステップと、前記単一の画像から、虹彩コードを生成するステップとを備え、前記蓄積ステップの重み付け加算において、当該極座標系座標に対応する元の直交座標系座標値が、整数に近いデータ値について、重みを大きく設定する一方、整数から遠いデータ値について、重みを小さく設定するものを提供する。
【００１４】
本発明の第３態様によれば、虹彩コード生成方法として、同一の眼を撮影した複数の虹彩画像を得るステップと、前記複数の虹彩画像について、座標系を、直交座標系から極座標系に変換するステップと、座標変換後の各虹彩画像に対し、帯域制限を行うステップと、帯域制限後の画像について、回転補償を行うステップと、回転補償後の各画像を、極座標系座標毎に、データ値に重みを付けて加算しつつ、蓄積し、単一の画像を得るステップと、前記単一の画像から、虹彩コードを生成するステップとを備え、前記蓄積ステップの重み付け加算において、当該極座標系座標に対応する元の直交座標系座標値とその近傍画素の座標値との距離が、大きいほど、重みを小さく設定するものを提供する。
【００１５】
本発明の第４態様によれば、前記帯域制限をＧａｂｏｒ変換によって行う第２または第３態様の虹彩コード生成方法を提供する。
【００１６】
本発明の第５態様によれば、個人認証方法として、被認証者について撮影した１枚の虹彩画像から虹彩コードを生成して認証を行う第１のステップと、前記第１のステップにおいて認証が棄却されたとき、前記被認証者について撮影した複数の虹彩画像から、第１〜４態様のうちいずれかの虹彩コード生成方法によって虹彩コードを生成し、認証を行う第２のステップとを備えたものを提供する。
【００１７】
本発明の第６態様によれば、虹彩画像を用いた個人認証方法として、登録時において、虹彩画像から虹彩コードを生成し、生成された虹彩コードをデータベースに登録し、認証時において、虹彩画像から虹彩コードを生成し、生成された虹彩コードを前記データベースに登録された虹彩コードと比較して認証を行うものであり、登録時および認証時の少なくともいずれか一方において、虹彩コードの生成を、第１〜４態様のうちいずれの虹彩コード生成方法によって、行うものを提供する。
【００１８】
本発明の第７態様によれば、虹彩コード登録装置として、第１〜４態様のうちいずれかの虹彩コード生成方法によって、虹彩コードを生成するコード生成部と、前記コード生成部によって生成された虹彩コードをデータベースに登録する登録部とを備えたものを提供する。
【００１９】
本発明の第８態様によれば、個人認証装置として、第１〜４態様のうちいずれかの虹彩コード生成方法によって、虹彩コードを生成するコード生成部と、前記コード生成部によって生成された虹彩コードを登録されている虹彩コードと比較して、認証を行う認証部とを備えたものを提供する。
【００２０】
本発明の第９態様によれば、個人認証プログラムとして、第１〜４態様のうちいずれかの虹彩コード生成方法によって虹彩コードを生成するコード生成ステップと、前記虹彩コードをデータベースに登録されている虹彩コードと比較して、認証を行う認証ステップとをコンピュータに実行させるものを提供する。
【００２１】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して説明する。
【００２２】
（第１の実施形態）
図１は本発明の第１の実施形態に係る虹彩認識を用いた個人認証方法を示すフローチャートである。本実施形態では、被認証者は、図２のような認証機能付携帯電話を用いて、虹彩認証を行う。
【００２３】
図２の認証機能付携帯電話１０は、通常の携帯電話に、虹彩画像撮影用のカメラ１１が付加されている。カメラ１１以外には、モニタ１３、操作ボタン１４、スピーカ１５、マイク１６およびアンテナ１７等を備えている。モニタ１３には、撮影中の虹彩画像や認証結果が表示される。
【００２４】
図３は図２の認証機能付携帯電話の内部構成を示す図である。図３において、認証手段２１では、カメラ制御部２２およびモニタ制御部２４が主制御部２７に接続されている。カメラ制御部２２はカメラ１１を制御して虹彩画像の撮影を行い、撮影された虹彩画像は画像メモリ２５に蓄積される。認証処理部２６は画像メモリ２５に蓄積された虹彩画像を用いて認証処理を行う。モニタ制御部２４はモニタ１３の表示画面を制御する。
【００２５】
以下、図１のフローに従って、本実施形態に係る個人認証方法における処理について、説明する。ステップＳ１１〜Ｓ１７によって、虹彩コード生成方法が構成されている。
【００２６】
まず、被認証者は、図２の認証機能付携帯電話１０を持ち、自分の眼を含む複数（Ｎ枚）の画像を撮影する（Ｓ１１）。撮影の際には、被認証者は、眼から所定距離の位置（カメラ１１が単焦点の場合には例えば２０ｃｍ程度前）に認証機能付携帯電話１０を持ち、カメラ１１が捉えている画像がモニタ１３に表示される様子を確認しながら、虹彩全域が視野内に含まれ、ピントが合うように位置合わせを行った後、操作ボタン１４のうちの１つに割り当てられている撮影ボタンを押下する。この動作をＮ回繰り返す。また、撮影開始ボタンを１度押下し、動画撮影を行いながら連続的にＮ枚のフレーム画像を取得してもよい。
【００２７】
以下の処理Ｓ１２〜Ｓ１８は、認証処理部２６によって実行される。ここでは、上述の特許文献１に開示された手法を基にして、次のような処理を行う。
【００２８】
まず、ステップＳ１１で撮影したＮ枚の画像から、虹彩領域をそれぞれ切り出す（Ｓ１２）。ここでの処理は、特許文献１と同様である。これにより、同一の眼を撮影した複数の虹彩画像が得られる。図４は虹彩外縁および瞳孔外縁の位置を表す図、図５は虹彩外縁と瞳孔外縁に囲まれる領域を虹彩領域として切り出し、ｘｙ座標系で表現した図である。この時点で、虹彩領域の平行移動の影響は吸収される。
【００２９】
次に、切り出した各虹彩画像について、極座標変換、すなわち直交座標系から極座標系への変換を行う（Ｓ１３）。ここでの処理も、特許文献１と同様である。図６は虹彩領域を、瞳孔中心を中心としてｒθ極座標系で表現した図である。ｒ方向の値を瞳孔外縁で０、虹彩外縁で１に設定することにより、瞳孔の開き具合の差、および拡大縮小の影響を吸収することができる。これにより、平行移動、拡大縮小、瞳孔の開き具合の差異の影響が除去された複数の虹彩画像が生成される。
【００３０】
またこのとき、解析領域を決定する。ここでも特許文献１と同様に、図７に示すように、虹彩領域をリング状に８分割する。
【００３１】
次に、座標変換後の各虹彩画像について、回転補償を行う（Ｓ１４）。極座標変換後の虹彩画像同士の間では、顔の傾きや眼球自身の回転による角度方向のずれが存在している可能性があるため、このずれを回転補償によって補償する。ここでは図８に示すように、Ｎ個の虹彩画像のうちいずれか１つ（例えば、最初の虹彩画像）を基準として、各虹彩画像についてマッチングを行い、基準となる虹彩画像との輝度残差（残差平方和または残差絶対値和）が最小となるように、角度方向のずらし量を決定し、回転補償を行う。なお、図８では説明の簡略化のため、虹彩領域の８リングのうちの１リングについて表現している。
【００３２】
次に、回転補償後の各虹彩画像を、極座標系における座標毎に、画素値に重みを付けて加算しつつ、蓄積し、単一の虹彩画像を得る（Ｓ１５）。回転補償後の複数の虹彩画像は、固視微動（１点を凝視してもわずかに眼球が動く現象）等の眼球運動に伴う虹彩位置および瞳孔位置の変化、瞳孔径の変化、顔とカメラの相対的な位置の時間変化、および眼球の回旋運動（視線周りの不随意運動）のために、虹彩パタンに対する撮像位置（画素のサンプリング位置）がそれぞれ異なる。このため、ある座標に着目すると、各虹彩画像の画素値の信頼性がそれぞれ異なっている。したがって、複数の虹彩画像を、座標毎に重み付け加算して蓄積することによって、空間解像度を、個々の虹彩画像よりも改善することができる。
【００３３】
なお、すでに、画素ずらし法等のサンプル位置が異なる信号の合成によって、個々の信号以上の解像度が得られることが知られている。しかしながら、人の瞳孔は明るさ等の周囲の環境や、感情等の変化により収縮するため、複数の画像を単純に加算し合成するだけでは、虹彩パタンの解像度を改善できない。これに対して、本実施形態では、座標毎に、画素値の重み付け加算を行うことによって、虹彩パタンの解像度を、個々の虹彩画像よりも改善することができる。
【００３４】
以下、画像蓄積ステップＳ１５の動作の詳細について説明する。
【００３５】
極座標変換において、極座標（ｒ，θ）に対応する画素位置（ｘ，ｙ）は、一般には整数にはならない。対応画素位置（ｘ，ｙ）と、その最近傍画素（座標値は整数）との差は、
Δｘ＝［ｘ］＋１−ｘ  ｏｒ  ｘ−［ｘ］
Δｙ＝［ｙ］＋１−ｙ  ｏｒ  ｙ−［ｙ］  …（１）
ここで、［］はガウスの記号
となり、差Δｘ，Δｙはそれぞれ０から±０．５の範囲の値をとる。この差Δｘ，Δｙに応じた重み付け加算を行うことによって、虹彩画像の解像度を改善することができる。
【００３６】
図９は実際の輝度信号と、極座標系座標における輝度値との関係を示すグラフである。図９において、実線は虹彩画像の円周方向における輝度分布の一例であり、各データ点（□で図示）はサンプリングによって得られた，極座標系の各座標における輝度値を示す。横軸は角度θ、縦軸は輝度Ｉである。ここでのサンプリングは、直交座標（ｘ，ｙ）から極座標（ｒ，θ）への変換までを含み、このため、単なるサンプリングではなく、補間を加えたアップサンプリングがなされている。
【００３７】
図９では、簡単のために、グラフ左側に低域信号があり、グラフ右側に高域信号がある場合について示している。ここで、低域信号とは波長がサンプル間隔よりも十分長い（倍以上長い）信号を指し、高域信号とは波長がサンプル間隔程度以下の信号を指している。
【００３８】
虹彩の撮像サイズが小さい場合、虹彩領域の内周側で解像度が不足すると、図９に示すように、虹彩パタンの円周方向の周波数（認証に用いる周波数）が、（ｘ，ｙ）直交座標におけるサンプリングのナイキスト周波数以上になることがあり得る。ここでは簡単のために、ナイキスト周波数の倍の周波数をもつ波形について考える。
【００３９】
図９において、実線のデータ点（例えばＡ，Ｃ）は、元の直交座標値（ｘ，ｙ）が整数（すなわち画素位置）に近いものであり、波線のデータ点（例えばＢ）は元の直交座標値（ｘ，ｙ）が整数から遠く、整数の中間付近にあるものである。データ点Ｂの輝度値は、データ点Ａ，Ｃの輝度値を補間することによって得られており、したがって、実際の輝度値と大きくずれている。
【００４０】
図１０は図９に示す輝度信号を、位相をずらしてサンプリングした場合を示す。図１０において、各データ点（△で図示）はサンプリングして得られた極座標系の各座標における輝度値を示しており、実線のデータ点（例えばＤ，Ｆ）は元の直交座標値（ｘ，ｙ）が整数（すなわち画素位置）に近いものであり、波線のデータ点（例えばＥ）は元の直交座標値（ｘ，ｙ）が整数から遠く、整数の中間付近にあるものである。データ点Ｅの輝度値は、データ点Ｄ，Ｆの輝度値を補間することによって得られており、したがって、実際の輝度値と大きくずれている。
【００４１】
いま、複数の虹彩画像のうち、第１の虹彩画像から図９に示すデータ点が得られ、第２の虹彩画像から図１０に示すデータ点が得られたものとする。図１１は図９および図１０に示すデータ点を、座標を合わせて重ねて表示したグラフである。図１１において、例えば、座標（角度）θ１において、第１の虹彩画像のデータＢおよび第２の虹彩画像のデータＤが得られており、座標θ２において、第１の虹彩画像のデータＣおよび第２の虹彩画像のデータＥが得られている。
【００４２】
ここで、図１２に示すような重み係数を導入する。図１２において、横軸は、上述の式（１）に示すΔｘ，Δｙ、すなわち、極座標（ｒ，θ）に対応する画素位置（ｘ，ｙ）とその最近傍画素（座標値は整数）との座標値の差であり、縦軸は、重み係数ｗである。図１２では、差Δｘ，Δｙが０に近い場合すなわち、極座標系座標に対応する直交座標系座標値が整数に近い場合には、重み係数ｗは大きく設定される一方、差Δｘ，Δｙが０．５または−０．５に近い場合すなわち、極座標系座標に対応する直交座標系座標値が整数から遠い場合には、重み係数ｗは小さく設定されている。なお、αは重みの最小値である。重み付け加算の計算安定化のため（０による除算を防ぐため）に、最小値αは０でないことが望ましい。図１２では、簡単のために横軸を単一の座標値差としているが、実際には、ｘ座標値の差Δｘとｙ座標値の差Δｙの両方について重みを計算し、その積（または和）を最終的な重み係数ｗとするのが好ましい。すなわち、当該極座標系座標に対応する元の直交座標系座標値と、その近傍画素の座標値との距離が、大きいほど、重みを小さく設定するのが好ましい。Ｎ枚の虹彩画像についての重み付け加算は、次式によって行う。
【数１】
2005008590.tif 000024
【００４３】
図１１に示すデータについて、図１２に示す重み係数を用いて重み付け加算を行うと、図１３のようなデータ（画像）が得られる。すなわち、座標θ１については、第１の虹彩画像のデータＢには重み係数ｗとしてαが付され、第２の虹彩画像のデータＤには重み係数ｗとして１が付されるので、この結果、第２の虹彩画像のデータＤとほぼ同一のデータが得られる。同様に、座標θ２については、第１の虹彩画像のデータＣとほぼ同一のデータが得られる。したがって、図１３に示すように、実線の□印と△印を結ぶ信号波形が得られることになり、個々の画像よりも高い周波数成分を含む虹彩パタンが再現できる。
【００４４】
なお、上述の説明では、サンプル位相がπだけずれた状態で、波形の最大ピークと最小ピークが合成された例を用いているが、実際には、虹彩パタンの波形とサンプル位置との位相はランダムに変化するため、２枚の画像（２つの波形）からだけでは、元の虹彩パタンの高域波形を完全に復元することは必ずしもできない。
【００４５】
図１４は入力画像の枚数と復元される波形のゲイン（入力波形の振幅に対する復元波形の割合）との関係を示すグラフである。図１４のデータは、虹彩パタンの波形とサンプル位置との位相がランダムであるという条件において、画素間隔の波長の信号を、アップサンプリング後の重み付け加算によって復元した場合のものである。ゲインが「１」に近づくほど、高域信号の復元がなされていることになる。
【００４６】
例えば図１４から、図１２における重み係数ｗの最小値αを０．０１にしたとき、５枚の入力画像から高域波形の５０％程度が復元でき、１０枚の入力画像から高域波形の７５％程度が復元できることが分かる。また、入力画像が１０枚以上になると、その枚数を増やしていったとき、解像度の改善度合は緩やかであることが分かる。
【００４７】
なお、実際のカメラシステムでは、ナイキスト周波数付近での折り返しの発生を防ぐために、ナイキスト周波数付近のゲインをローパスフィルタ（ＬＰＦ）によって抑えている。ところが、ここで述べたような画像蓄積によって、虹彩画像の解像度を改善する場合には、ナイキスト周波数付近のゲイン抑制を行わないで、折り返し成分が映像信号中に含まれるようにする必要がある。このためには、折り返し防止のためのＬＰＦ特性（カットオフ周波数）を高域側に移動させればよい。また、カメラのＣＣＤの開口率を５０％程度にすることが望ましい。その理由は、開口率１００％の状態では、サンプリング周波数と等しい周波数の波形がＣＣＤ１画素の幅で積分されることになり、この結果、出力ゲインが０になるため、解像度の改善にとって好ましくないからである。
【００４８】
画像蓄積が終わると、得られた単一の虹彩画像から、Ｇａｂｏｒ変換によって特徴抽出を行い（Ｓ１６）、認証用の特徴量である虹彩データとしての虹彩コード（例えば２０４８ビット）を生成する（Ｓ１７）。図１５は虹彩コード作成を示す図であり、ステップＳ１５で得られた虹彩画像の各解析領域における輝度信号（ａ）に、Ｇａｂｏｒ変換を適用（ｂ）して、二値化を行う（ｃ）様子を示している。実際は２次元信号であるが、ここでは説明の簡略化のために１次元で示した。（ａ）は図７に示す８リングのうちの１リングにおける角度方向輝度信号である。実際はマルチスケールのＧａｂｏｒ変換を適用し、単一のスケールのＧａｂｏｒ変換出力にも実部、虚部が存在するが、（ｂ）（ｃ）はある１つのスケールのＧａｂｏｒ変換出力の実部を適用した結果である。二値化後の虹彩コード（ｃ）における各ビットの位置は、虹彩画像上のある位置に対応付けることができる。
【００４９】
そして、生成した虹彩コードを予め登録されている虹彩コードと比較し、照合スコア（ハミング距離：ＨＤ値）を用いて認証を行う（Ｓ１８）。ハミング距離が所定の閾値ＴＨ１以下であるときは、本人として受け入れ、そうでないときは、他人として拒否する。そして最終的な認証結果が、図２の認証機能付携帯電話１０におけるモニタ１３に表示される。
【００５０】
以上のように本実施形態によると、複数の虹彩画像を極座標変換、回転補償後に、重みを付けて加算しつつ、蓄積することによって、解像度を改善することができる。このため、解像度が低いカメラを用いた場合であっても、解像度が高いカメラと同様に、安定した虹彩コードを生成できる。したがって、虹彩認証において本人拒否（ＦＲ）の発生を低減することができる。
【００５１】
（第２の実施形態）
図１６は本発明の第２の実施形態に係る虹彩認識を用いた個人認証方法を示すフローチャートである。本実施形態では、極座標変換がなされた複数の虹彩画像（Ｓ２１〜Ｓ２３）について、まず帯域制限のためにＧａｂｏｒ変換を行い（Ｓ２４）、その変換後のデータすなわち帯域制限後の画像について回転補償し（Ｓ２５）、重み付け加算して蓄積し（Ｓ２６）、虹彩コードを生成する（Ｓ２７）。図１６において、ステップＳ２１〜Ｓ２３、Ｓ２７，Ｓ２８では、図１のステップＳ１１〜Ｓ１３，Ｓ１７，Ｓ１８とそれぞれ同様の処理を行う。ステップＳ２１〜Ｓ２７によって、虹彩コード生成方法が構成されている。
【００５２】
ステップＳ２５では、ステップＳ２４で得られた複数（Ｎ個）の画像としてのＧａｂｏｒ変換データについて、図１７に示すように回転補償を行う。すなわち、Ｎ個のＧａｂｏｒ変換データのうちいずれか１つ（例えば、最初のＧａｂｏｒ変換データ）を基準として、各Ｇａｂｏｒ変換データについて、基準となるＧａｂｏｒ変換データとの残差（残差平方和または残差絶対値和）が最小となるように、角度方向のずらし量を決定し、回転補償を行う。なお図１７では説明の簡略化のため、虹彩領域の８リングのうちの１リングを、あるスケールでＧａｂｏｒ変換したときの実部について表現している。
【００５３】
ステップＳ２６では、ステップＳ２５で回転補償がなされた複数のＧａｂｏｒ変換データを、極座標系における座標毎に、データ値に重みを付けて加算しつつ、蓄積し、単一の画像としてのＧａｂｏｒ変換データを得る。ここでの重み付け加算は、第１の実施形態と同様であり、極座標系座標に対応する元の直交座標値が整数に近いＧａｂｏｒ変換データのデータ値については、重みを大きく設定する一方、元の直交座標値が整数から遠いＧａｂｏｒ変換データのデータ値については、重みを小さく設定する。あるいは、元の直交座標系座標値と、その近傍画素の座標値との距離が、大きいほど、重みを小さく設定する。このような処理によって、第１の実施形態と同様に、虹彩パタンの解像度が大きく改善される。
【００５４】
そして、ステップＳ２６で得られた単一のＧａｂｏｒ変換データから、虹彩コードを生成し（Ｓ２７）、生成された虹彩コードを用いて認証を行う（Ｓ２８）。
【００５５】
以上のように本実施形態によると、複数の虹彩画像についてのＧａｂｏｒ変換データを回転補償後に、重みを付けて加算しつつ、蓄積することによって、解像度を改善することができる。このため、解像度が低いカメラを用いた場合であっても、解像度が高いカメラと同様に、安定した虹彩コードを生成できる。したがって、虹彩認証において本人拒否（ＦＲ）の発生を低減することができる。
【００５６】
なお、上述の第１および第２の実施形態に係る方法は、認証時、すなわち被認証者について虹彩コードを生成するときだけでなく、虹彩コードの登録時にも適用することができる。すなわち、被登録者に対して、上述の処理Ｓ１１〜Ｓ１７、または処理Ｓ２１〜Ｓ２７と同様の処理を実行し、生成した登録用虹彩コードを、虹彩データベースに登録するようにすればよい。
【００５７】
図１８は本発明の各実施形態に係る虹彩コード登録装置および虹彩認証装置の構成を概念的に示す図である。図１８において、虹彩コード登録装置１００は、画像入力部１０１と、画像入力部１０１によって入力された複数の画像から虹彩コードを生成するコード生成部１０２と、コード生成部１０２によって生成された虹彩コードを虹彩データベース１０４に登録する登録部１０３とを備えている。また、虹彩認証装置１０５は、画像入力部１０６と、画像入力部１０６によって入力された複数の画像から虹彩コードを生成するコード生成部１０７と、コード生成部１０７によって生成された虹彩コードを、虹彩データベース１０４に登録された虹彩コードと比較し、認証を行う認証部１０８とを備えている。
【００５８】
そして、虹彩コード登録装置１００のコード生成部１０２は、第１または第２の実施形態で説明した虹彩コード生成方法を実行する。また、虹彩認証装置１０５のコード生成部１０７も、第１または第２の実施形態で説明した虹彩コード生成方法を実行する。具体的には例えば、コード生成部１０２，１０７はそれぞれ、図１のステップＳ１２を実行する虹彩画像取得部、ステップＳ１３を実行する変換部、ステップＳ１４を実行する回転補償部、ステップＳ１５を実行する蓄積部、およびステップＳ１６，Ｓ１７を実行する虹彩コード生成部を備えている。または、コード生成部１０２，１０７はそれぞれ、図１６のステップＳ２２を実行する虹彩画像取得部、ステップＳ２３を実行する変換部、ステップＳ２４を実行する帯域制限部、ステップＳ２５を実行する回転補償部、ステップＳ２６を実行する蓄積部、およびステップＳ２７を実行する虹彩コード生成部を備えている。
【００５９】
また、コード生成部１０２，１０７は例えば、コンピュータと、このコンピュータに第１または第２の実施形態に係る虹彩コード生成方法を実行させるプログラムとによって、構成される。また、第１または第２の実施形態で説明した虹彩コード生成方法によって虹彩コードを生成するコード生成ステップと、生成した虹彩コードを虹彩データベース１０４に登録されている虹彩コードと比較して認証を行う認証ステップとを、コンピュータに実行させる個人認証プログラムも、本発明に含まれる。
【００６０】
ただし、登録時と認証時とにおいて、虹彩コード生成の方法は、必ずしも同一である必要はない。例えば、登録時には高価であるが高性能（高解像度）なカメラを用いて、特許文献１の方法に従って単一の虹彩画像から虹彩コードを生成し、認証時には安価で低解像度のカメラを用いて、第１または第２の実施形態の方法によって虹彩コードを生成してもよく、本発明に含まれる。また、登録時と認証時とにおいて、一方では第１の実施形態の方法を用い、他方では第２の実施方法を用いてもよく、本発明に含まれる。
【００６１】
また、上述の実施形態では、入力する画像の個数は固定されているものとしたが、画像の個数は固定である必要は必ずしもない。例えば、当初は１枚の虹彩画像から虹彩コードを生成して認証を行い、この認証結果が棄却すなわち本人として受け入れられなかったとき、複数の虹彩画像を用いて上述の実施形態のような処理を実行するようにしてもよい。これにより、認証処理の演算量を徒に増大させることなく、本人拒否の発生を低減することができる。
【００６２】
図１９はこのような処理の一例を示すフローチャートであり、第１の実施形態の方法を、虹彩画像の枚数を増しながら繰り返し実行するものである。図１９において、図１と共通のステップには図１と同一の符号を付している。まずステップＳ１１Ａにおいて、眼を撮影した画像を１枚入力し、この画像に対してステップＳ１２〜Ｓ１８を実行する。そして、認証結果がＯＫであれば処理を終了するが、棄却されたときはステップＳ１１Ａに戻り、さらにもう１枚の画像を入力する。そしてこの画像についてステップＳ１２〜Ｓ１４を実行した後、先の虹彩画像と重み付け加算し（Ｓ１５）、得られた単一の虹彩画像から、虹彩コードを生成して認証を行う（Ｓ１６〜Ｓ１８）。これでも認証が棄却されたときは、ふたたびステップＳ１１Ａに戻り、さらに画像をもう１枚入力して、同様の処理を実行する。このような処理を、認証結果がＯＫになるまで繰り返す。そして、所定枚数の画像を入力しても、本人として受理されないときは（Ｓ１９でＮｏ）、認証はＮＧとして処理を終了する。
【００６３】
このような処理によって、認証に必要な画像枚数を最小限に抑えることができ、演算量を低下させ、利便性を向上させることができる。もちろん、第２の実施形態の方法を、虹彩画像の枚数を増しながら繰り返し実行してもよい。
【００６４】
図２０は各実施形態が実施される虹彩認証システムの一例を示す図である。図２０において、虹彩認証サーバ２１１は複数人物の虹彩コードを格納する虹彩データベース２１２を持っており、インターネット、専用線、公衆回線などのネットワーク網２１３に接続されている。虹彩登録装置２１４と虹彩認証装置２１５も同様にインターネット、専用線、公衆回線などのネットワーク網２１３に接続されている。虹彩認証サーバの役割は、虹彩データベース２１２の管理である。
【００６５】
虹彩登録装置２１４は、登録時に生成した虹彩コードを、虹彩データベース２１２に向けて送信する。虹彩認証装置２１５は例えば図２および図３に示すような認証機能付携帯電話によって実現され、認証時に生成した虹彩コードと、虹彩データベース２１２から取得した登録時の虹彩コードとを比較することによって、個人認証を行う。
【００６６】
なお、虹彩認証サーバ２１１は、利用する地域毎や機関毎に複数設置されていたり、負荷を分散するためのミラーサーバを含めて複数台あってもよい。また、虹彩データベース２１２は、ネットワーク網を介して虹彩認証サーバ２１１に接続されていてもよい。
【００６７】
なお、虹彩登録装置２１４では、登録用虹彩画像の撮影だけを行ない、撮影した虹彩画像を虹彩認証サーバ２１１に送信し、虹彩コードの生成は虹彩認証サーバ２１１で行ってもよい。また、虹彩登録装置２１４の全機能を虹彩認証サーバ２１１に内蔵してもよい。
【００６８】
なお、上述の第１および第２の実施形態では、認証処理を全て端末側で行うものとしたが、虹彩認証装置２１５では、認証用虹彩画像の撮影だけを行い、撮影した複数の虹彩画像をネットワーク網２１３を介して虹彩認証サーバ２１１に送信し、虹彩コードの生成を虹彩認証サーバ２１１で行うようにしてもよい。また、登録虹彩コードとの比較も虹彩サーバ２１１で行い、認証結果のみを虹彩認証装置２１５が受け取るような形態でもかまわない。また、虹彩認証装置２１５自身が、虹彩コードの登録や、登録虹彩コードの保持も行うようにしてもかまわない。
【００６９】
なお、上述の第１および第２の実施形態では、特徴抽出のための帯域制限はＧａｂｏｒ変換によるものとして説明したが、特徴抽出の手法はこれに限られるものではなく、例えば他のバンドパスフィルタを用いてもよく、本発明に含まれる。
【産業上の利用可能性】
【００７０】
本発明では、解像度の低いカメラで撮影した虹彩画像であっても、安定した虹彩コードを生成できるので、虹彩認証における本人拒否の発生を低減するのに有効である。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る虹彩認証方法を示すフローチャートである。
【図２】本発明に係る虹彩認証装置の一例としての認証機能付携帯電話の外観図である。
【図３】図２の携帯電話の内部構成を模式的に示す図である。
【図４】瞳孔外縁および虹彩外縁を示す図である。
【図５】虹彩画像を直交座標系で表現した図である。
【図６】虹彩画像を極座標系で表現した図である。
【図７】虹彩をリング状に８分割した解析帯域を示す図である。
【図８】虹彩画像の回転補償を示す図である。
【図９】実際の輝度信号と極座標系座標における輝度値との関係を示すグラフである。
【図１０】図９において、サンプリングの位相をずらした場合を示すグラフである。
【図１１】図９および図１０に示すデータ点を座標を合わせて表示したグラフである。
【図１２】重み係数を示す図である。
【図１３】図１１のデータについて、図１２の重み係数を用いて重み付け加算を行った結果を示すグラフである。
【図１４】画像の個数と、元の画像への復元率との関係を示すグラフである。
【図１５】虹彩コードの作成を示す図である。
【図１６】本発明の第２の実施形態に係る虹彩認証方法を示すフローチャートである。
【図１７】Ｇａｂｏｒ変換データの回転補償を示す図である。
【図１８】本発明の各実施形態に係る虹彩コード登録装置および虹彩認証装置の構成を概念的に示す図である。
【図１９】本発明の各実施形態に係る虹彩認証方法の変形例を示すフローチャートである。
【図２０】本発明の各実施形態が実施される虹彩認証システムの一例を示す図である。
【手続補正３】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】全図
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１】
2005008590.tif 000025
【図２】
2005008590.tif 000026
【図３】
2005008590.tif 000027
【図４】
2005008590.tif 000028
【図５】
2005008590.tif 000029
【図６】
2005008590.tif 000030
【図７】
2005008590.tif 000031
【図８】
2005008590.tif 000032
【図９】
2005008590.tif 000033
【図１０】
2005008590.tif 000034
【図１１】
2005008590.tif 000035
【図１２】
2005008590.tif 000036
【図１３】
2005008590.tif 000037
【図１４】
2005008590.tif 000038
【図１５】
2005008590.tif 000039
【図１６】
2005008590.tif 000040
【図１７】
2005008590.tif 000041
【図１８】
2005008590.tif 000042
【図１９】
2005008590.tif 000043
【図２０】
2005008590.tif 000044
【国際調査報告】
2005008590.tif 000045
2005008590.tif 000046
2005008590.tif 000047
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