(57)【要約】【課題】多様な変形を持った虹彩映像を正確な形態の虹彩映像に加工する。【解決手段】回転映像の補正による非接触式虹彩認識方法は赤外線照明を用いる映像獲得装備を通じて虹彩映像を獲得して、入力される虹彩映像に対してキャニエッジディテクター(Canny edge detector)と映像のピクセル値の差を利用して虹彩の内部境界と外部境界を検出することで、使用者の目映像から虹彩の境界をより正確に検出することができるようにして、映像獲得装備によって獲得された目映像での虹彩がその虹彩の中心線を基準で任意の角度だけ回転した模様に獲得された場合には、その回転した虹彩映像を正常な形態の虹彩映像に補正して、斜めな模様の虹彩映像が獲得されることによって極座標変換された虹彩映像の下側が屈曲されて不規則な模様を持つ場合には、その虹彩映像を一定の大きさで正規化させることで、多様な変形を持った虹彩映像を正確な形態の虹彩映像に加工して、誤認識率と誤拒否率が著しく減少することを特徴とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
赤外線照明を利用した映像獲得装備によって使用者の目映像を獲得して、その獲得された使用者の目映像から虹彩映像を抽出して、その抽出された虹彩映像を極座標系で変換する方法で前処理を遂行する虹彩認識方法において、
上記前処理過程は、
上記獲得された使用者の目映像に対してキャニエッジディテクターによって虹彩の内部境界を検出する段階と、
上記検出された虹彩の内部境界より上下左右で進行しながら内部境界の始め座標(x、y)での影像情報のピクセル値と他の映像情報のピクセル値を比べて、その比べた差値の中で最大値を探し出して虹彩の外部境界を検出する段階と、
上記内／外部境界の間に存在する虹彩領域を抽出して、その抽出した虹彩領域を極座標系で変換する段階と、を含むことを特徴とする回転映像の補正による非接触式虹彩認識方法。
【請求項２】
請求項１において、上記獲得された目映像での虹彩が斜めな模様に獲得された場合には、上記極座標変換された虹彩映像を一定の大きさで正規化させる段階を更に含むことを特徴とする回転映像の補正による非接触式虹彩認識方法。
【請求項３】
請求項１において、上記獲得された目映像での虹彩がその虹彩の中心線を基準で任意の角度だけ回転した模様に獲得された場合に、
上記極座標変換された虹彩映像の配列を基に任意の角度だけ移動して多数個の虹彩映像配列を臨時に生成する段階と、
上記の臨時的に生成された多数個の虹彩映像に対応する虹彩の特徴ベクターを生成するためにウェーブレット変換を遂行する段階と、
上記ウェーブレット変換によって生成されたそれぞれの特徴ベクターを既に登録された特徴ベクターとそれぞれ比べて一致率を求める段階と、
上記求められた一致率が最大値で表れる特徴ベクターを使用者の虹彩特徴ベクターで認識する段階と、で構成されることを特徴にする回転映像の補正による非接触式虹彩認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、回転映像の補正による非接触式虹彩認識方法に関するもので、より詳しくは非接触式虹彩認識方法において、赤外線照明を利用した映像獲得装備を通じて虹彩映像を獲得して、入力される虹彩映像に対してキャニエッジディテクター(Canny edge detector)と映像のピクセル値の差を利用して虹彩の内部境界と外部境界を検出することで使用者の目映像から虹彩の境界をより正確に検出することができるようにして、映像獲得装備によって獲得された目映像での虹彩がその虹彩の中心線を基準で任意の角度だけ回転した模様に獲得された場合にはその回転した虹彩映像を正常な形態の虹彩映像に補正して、斜めな模様の虹彩映像が獲得されることによって極座標変換された虹彩映像の下側が屈曲されて不規則な模様を持つ場合には、その虹彩映像を一定大きさで正規化させることで、多様な変形を持った虹彩映像を正確な形態の虹彩映像に加工するようにする回転映像の補正による非接触式虹彩認識方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
虹彩認識システムは、人毎に固有した瞳の虹彩パターンを区別して身分を証明する装置として、他の生体認識方法である音声や指紋よりその身分確認の正確性が優れるだけでなく高度の保安性を誇る。すなわち、虹彩(iris)は目の瞳孔と白い部位の間に存在する領域で、虹彩認識とは個人のそれぞれ異なる虹彩パターンを分析して、その情報を基に個人の身元を認識する技術と言えるだろう。
【０００３】
一般的に、虹彩認識システムにおいて核心になる技術は、映像獲得装備によってより正確な目の映像を獲得することであり、入力された目の映像から虹彩の独特の特徴情報を効率的に獲得するものである。
しかし、一定の距離ほど離れて虹彩映像を獲得するようになる非接触式虹彩認識システムにおいては、現実的に多様な変形を持った虹彩映像が獲得されることがある。すなわち、目がカメラ正面を向けないで多少斜めに位置することで完全な模様の目の映像を獲得できない場合が発生するし、獲得された虹彩映像の中心線を基準で任意の角度だけ回転した模様の目の映像情報を獲得する場合が発生することがある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
よって、映像獲得過程で発生する上記のような問題点を解決するためには、使用者の目映像から虹彩の内／外部境界を正確に検出して、抽出した虹彩映像を正規化しなければならない。しかし、既存の虹彩認識方法では境界を検出する時、任意の瞳孔中心を決めた後、手動で各映像毎に臨界値を決めるか、あるいは全体映像の平均値を臨界値で使うことによって、虹彩の内／外部境界を正確に検出できない問題点があった。
【０００５】
また、既存の虹彩認識システムでは、虹彩映像の正規化過程を踏まないか回転映像に対する補正を考慮しないことによって、同一人の虹彩映像と言っても目がカメラ正面を向けないで多少斜めに位置することで不完全な模様の目映像が獲得されるとか、頭が傾くなど使用者の動きによって虹彩映像が回転した模様に獲得された場合、他人の虹彩映像と過って認識する場合が多数発生した。
【０００６】
本発明は上記した問題点を解決するためのものであって、本発明の目的は、映像獲得装備によって獲得された使用者の目映像から虹彩映像を抽出してその虹彩映像を極座標系で変換することで前処理を遂行する非接触式虹彩認識方法において、キャニエッジディテクター(Canny edge detector)と映像のピクセル値の差を利用して虹彩の内部境界と外部境界を検出する方法を提供することにある。
【０００７】
また、上記獲得された目映像での虹彩がその虹彩の中心線を基準で任意の角度だけ回転した模様に獲得された場合、すなわち回転した虹彩映像に対して正常な形態の虹彩映像に補正する方法を提供して、上記極座標変換された虹彩映像の下側が屈曲されて不規則な模様を有する場合、すなわち斜めな模様の虹彩映像が獲得された場合にはその虹彩映像を一定の大きさで正規化させることで、多様な変形を持った虹彩映像を正確な形態の虹彩映像データで加工して誤認識率と誤拒否率が著しく減少されるようにする虹彩認識方法を提供することに本発明の目的がある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記した本発明の目的を果たすため、本発明に伴う回転映像の補正による非接触式虹彩認識方法は、赤外線照明を利用した映像獲得装備によって使用者の目映像を獲得して、その獲得された使用者の目映像から虹彩映像を抽出して、その抽出された虹彩映像を極座標系で変換する方法で前処理を遂行する虹彩認識方法において、
上記の前処理過程は、上記獲得された使用者の目映像に対してキャニエッジディテクター(Canny edge detector)によって虹彩の内部境界を検出する段階と、上記検出された虹彩の内部境界から上下左右に進行しながら内部境界の始め座標(x、y)での映像情報のピクセル値と他の映像情報のピクセル値を比べて、その比べた差の値の中で最大値を探し出して虹彩の外部境界を検出する段階と、上記内/外部境界間に存在する虹彩領域を抽出して、その抽出した虹彩領域を極座標系で変換する段階で構成されて、
上記獲得された目映像での虹彩が斜めな模様に獲得された場合には、上記極座標変換された虹彩映像を一定の大きさで正規化させる段階を更に含み、
上記獲得された目映像での虹彩がその虹彩の中心線を基準で任意の角度だけ回転した模様に獲得された場合には、上記極座標変換された虹彩映像の配列を基に任意の角度だけ移動して多数個の虹彩映像配列を臨時的に生成する段階と、上記臨時的に生成された多数個の虹彩映像に対応する虹彩の特徴ベクターを生成するためにウェーブレット変換を遂行する段階と、上記ウェーブレット変換によって生成されたそれぞれの特徴ベクターを既に登録された特徴ベクターとそれぞれ比べて一致率を求める段階と、上記求められた一致率が最大値で表れる特徴ベクターを使用者の虹彩特徴ベクターで認識する段階で構成されることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
上述したように、本発明に伴う回転映像の補正による非接触式虹彩認識方法は、非接触式虹彩認識方法において、キャニエッジディテクター(Canny edge detector)と映像のピクセル値の差を利用して虹彩の内部境界と外部境界を検出することで、使用者の目映像から虹彩の境界をより正確に検出できる効果がある。
【００１０】
また、映像獲得装備によって獲得された目映像での虹彩がその虹彩の中心線を基準で任意の角度だけ回転した模様に獲得された場合には、その回転した虹彩映像を正常的な形態の虹彩映像に補正して、斜めな模様の虹彩映像が獲得されることによって極座標変換された虹彩映像の下側が屈曲されて不規則な模様を有する場合にはその虹彩映像を一定の大きさで正規化させることで、多様な変形を有する虹彩映像を正確な形態の虹彩映像データで加工して誤認識率と誤拒否率が著しく減少できる虹彩認識方法を提供することに効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下の本発明に伴う回転映像の補正による非接触式虹彩認識方法に対して、添付した図面の中で代表図面である図１を中心的に参照しながら詳細に説明する。
図１は本発明による虹彩映像の正規化過程を表したフローチャートとして、図１を参照して説明すれば、段階110では赤外線照明と可視光線遮断フィルターを利用した映像獲得装備によって目映像を獲得して、この時反射光が目の瞳孔内に結ばれるようにして虹彩映像の情報を失われないようにし、段階120では上記獲得した目映像から虹彩領域のみを抽出するために虹彩の内部境界及び外部境界を検出して、その検出された内／外部境界の中心を設定する。上記段階120は本発明によるキャニエッジディテクター(Canny edge detector)と映像のピクセル値の差を利用した虹彩の内/外部境界検出方法によって遂行されて、これを具体的に説明すれば次のようである。
【００１２】
図２(a)はキャニエッジディテクター(Canny edge detector)によって虹彩の内部境界である瞳孔の境界を検出した結果を図示したものであり、図２(a)を参照すればキャニエッジディテクター(Canny edge detector)を適用することで瞳孔の境界だけが検出されていることが分かる。すなわち、図２(a)と一緒に虹彩の内部境界は境界検出フィルターの一種のキャニエッジディテクター(Canny edge detector)を利用して検出し出す。上記キャニエッジディテクター(Canny edge detector)はガウシアンフィルタリング(Gaussian filtering)を利用して獲得された映像を平滑化させた後、ソベル(Sobel)演算子を使って境界を検出する過程で成り立って、上記ガウシアンフィルタリング(Gaussian filtering)過程は下記の数式１で表すことができるし、上記使われたソベル(Sobel)演算子は下記の数式２で表すことができる。
【００１３】
（数１）
IG(x,y)＝G(x,y)×I(x,y)
（数２）
Sx = I[i-1][j+1] + 2I[i][j+1] + I[i+1][j+1]
- I[i-1][j-1] - 2I[i][j-1] - I[i+1][j-1]
Sy = I[i+1][j+1] + 2I[i+1][j] + I[i+1][j-1]
- I[i-1][j+1] - 2I[i-1][j] - I[i-1][j-1]
【００１４】
上記キャニエッジディテクター(Canny edge detector)による境界検出方法を利用すれば、使用者の目がカメラ正面を向けないで多少斜めに位置することで正常な模様の目映像を獲得するできない場合にもそれに構わず正確に瞳孔の境界である虹彩の内部境界を検出できるし、瞳孔中心の座標と半径を簡単に求めることができる。図２(b)は瞳孔の中心座標と直径を図示したもので、図２(b)を参照すれば、瞳孔の半径はd/2で、中心座標は(x+d/2、 y+d/2)になる。
【００１５】
一方、虹彩映像の外部境界は瞳孔の境界、すなわち虹彩の内部境界から上下左右で進行しながらピクセル値を比べてピクセル値の差の中で最大値を探して検出する。上記検出される最大値は、Max{ I(x、y) - I(x-1、y) }とMax{ I(x、y) - I(x+1、y) }、 Max{ I(x、y) - I(x、y-1) }、 Max{ I(x、y) - I(x、y+1) }や、ここでI(x、y)は(x、y)地点での映像のピクセル値を表す。虹彩映像の外部境界を検出する際、虹彩の内部境界から上下左右の四つの方向で進行してピクセル値の差を求める理由は内部中心と外部中心を異なるようにするためである。すなわち、斜めに傾いた模様の虹彩映像が入力された場合には瞳孔が上下左右の中のある一方に少し片寄るから内部中心と外部中心を異なるように設定するのである。
【００１６】
図２(c)は本発明による外部境界の半径と中心を求める場合の虹彩映像を図示したもので、目がカメラ正面を向けないで多少斜めに位置することで不完全な模様の目映像を獲得するようになる場合には虹彩の内／外部境界の中心設定過程が必要だが、先ず内部境界から左側外部境界までの距離(RL)と右側外部境界までの距離(RR)、上側外部境界までの距離(RU)、下側外部境界までの距離(RD)及び瞳孔の境界である内部境界の半径(RI)の値を算出して、上記算出された値を利用して、上下左右の二等分点を探して外部境界の中心を求めるようになる。
【００１７】
段階130では内部境界から外部境界までの距離の一定部門の虹彩パターンのみを検出して、段階140では上記検出された虹彩パターンを極座標で変換して、段階150では上記極座標に変換された虹彩パターンを横、縦が一定の大きさを持つ映像に正規化する。
上記の抽出された虹彩パターンの極座標変換は下記の数式３で表すことができる。
【００１８】
（数３）
I(x(r、θ)、y(r、θ)) → I(r、θ)
【００１９】
ここで、θは０．８ずつ増加するようになって、rは虹彩の外部中心COと内部中心CIの間の距離、外部境界の半径RO、θをコサイン第２法則に適用して求める。上記rとθを利用して内部境界と外部境界の間の虹彩パターンを抽出した後、瞳孔の大きさ変化による虹彩特徴の変化のないように内／外部境界の間を60個の間隔で分けて、θを０．８ずつ変化させて４５０個の情報を表現するようにすれば、最終的にθxr=450×60個の虹彩映像に正規化させるようになる。
【００２０】
図３(a)は斜めな模様に獲得された虹彩映像を図示したものであり、図３(b)は上記斜めな模様に獲得された虹彩映像を極座標変換したもので、その極座標変換した虹彩映像の下側が屈曲されて不規則な模様を有することが分かる。そして、図３(c)は上記不規則な模様の虹彩パターン映像を横Mピクセル、縦Nピクセル大きさの映像に正規化させたことを図示したものである。以下で図３を参照して斜めな模様に獲得された虹彩映像の正規化過程を説明すれば、先ず図３(a)では内部境界と外部境界の間の距離において、照明の干渉を無くすと共にに多量の虹彩パターンを取るように虹彩映像の内部境界と外部境界の間の距離のX%部分の虹彩パターンのみを取るようになる。すなわち、虹彩の内部境界と外部境界が検出されれば虹彩パターンを取って極座標変換をするようになるが、虹彩に照明の反射光が結ばれる場合には虹彩の内部境界(瞳孔の境界)から外部境界まで至る虹彩領域の中から内部境界から60%に当たる距離に存在する虹彩パターンのみを取り極座標変換することができるが、本発明の実施例として取るように設定する60%は虹彩に結ばれた反射光が含まれないでもっとも多くの虹彩パターンを取ることができる範囲を実験的に決めた値である。
【００２１】
図３(b)では、上記斜めな模様に獲得された虹彩映像を極座標変換するようになる。ところが、図３(b)のようにその虹彩パターンを極座標で変換すれば虹彩映像の下側が屈曲されて不規則な模様の虹彩パターン映像が表れるので正規化する必要があり、図３(c)では上記不規則な模様の虹彩パターン映像を横Mピクセル、縦Nピクセル大きさの映像に正規化させるようになるのである。
【００２２】
参考に、虹彩認識システムの性能は誤認識率(FAR:False Acceptance Rate)と誤拒否率(FRR:False Rejection Rate)という二つの要素に評価されるが、誤認識率(FAR)は登録されていない人を登録されたと過って認識して出入りを許容する可能性を意味して、誤拒否率(FRR)は登録された人を登録されていない人として判定して出入りを拒否する割合を意味することで、上記本発明による虹彩の境界検出方法と斜めな模様の虹彩映像に対する正規化を適用して前処理をした場合には従来の境界検出方法を適用した場合に比べて誤認識率(FAR)が5.5%から2.83%で減少して、誤拒否率(FRR)は5.0%から2.0%で減少した。
【００２３】
最後に、段階160では上記獲得された目映像での虹彩がその虹彩の中心線を基準で任意の角度だけ回転した模様に獲得された場合、すなわち回転した虹彩映像の補正のために虹彩映像情報配列のピクセルを移動して比べる。
図４は頭の傾きによって回転した状態を見せる虹彩映像を図示したもので、虹彩映像を獲得の際、使用者の頭が左右に少しだけ傾く場合があるが、このような状態で虹彩映像を獲得すれば図４の(a)のように回転した映像を得るようになる。すなわち、上記段階110で獲得された目映像がその目映像の中心線を基準で任意の角度だけ回転した模様に獲得された場合にはその回転した映像を補正する過程が必要である。図４の(a)では目映像の中心線を基準で上方に約15度または下方に約15度くらいずつ回転した虹彩映像を図示しているが、上記回転した状態の虹彩映像を極座標系で変換すれば図４の(b)のように正常な虹彩パターンの模様に比べて回転した距離だけ左右に移動した状態で表れるようになる。
【００２４】
図５は図４に図示された回転した状態の虹彩映像を補正する過程を図示したもので、図５を参照して頭の傾きによって回転した虹彩映像に対して虹彩映像情報の配列を比べて移動して補正する手続きを説明すれば下記のようである。
上記頭の傾きによって回転した虹彩映像は図５の(a)で見れば、上記極座標変換された虹彩映像の配列Array(0)を基に任意の角度だけ移動して多数個の虹彩映像配列Array(n)を臨時的に生成するようになる。すなわち、上記極座標変換された虹彩映像の配列Array(0)を基にして、その配列Array(0)から左右でカラムを移動することで、Array(0)でArray(-10)まで、そしてArray(0)でArray(10)までの20個の映像情報の配列を臨時的に生成するようになる。
【００２５】
上記の臨時的に生成された多数個の虹彩映像に対応する虹彩の特徴ベクターを生成するためにウェーブレット(wavelet)変換を遂行して、上記ウェーブレット(wavelet)変換によって生成されたそれぞれの特徴ベクターを既に登録された特徴ベクターとそれぞれ比べて一致率を求めて、その求められた一致率が最大値で表れる任意の特徴ベクターを使用者の虹彩特徴ベクターで認識するようになる。
【００２６】
すなわち、上記のように回転した状態の映像情報Array(n)を生成して図５の(b)のようにそれぞれの映像情報の配列に対してウェーブレット(wavelet)変換を遂行することで、上記臨時的に生成された多数個の虹彩映像配列Array(n)に対応する虹彩の特徴ベクターfT(n)を生成するようになるが、その特徴ベクターはfT(n)はfT(0)でfT(10)まで、そしてfT(0)でfT(-10)まで生成されて、上記生成された特徴ベクターfT(n)を既に登録されていた使用者の特徴ベクターfRとそれぞれ比べて、それぞれに対して一致率Snを求めるようになって、上記求められた一致率Snの中で最大値に表れる任意の特徴ベクターfT(n)を回転効果が補正された結果値で見て使用者の虹彩特徴ベクターで認識するようになる。
【００２７】
以上で説明したことは本発明による回転映像の補正による非接触式虹彩認識方法を実施するための一つの実施例に過ぎないもので、本発明は上記の実施例に限定されないで、以下の特許請求範囲で請求するように本発明の要旨に外れないで本発明が属する分野で通常の知識を有する人なら誰でも多様な変更実施の可能な範囲まで本発明の技術的精神があると言えるだろう。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本発明による虹彩映像の正規化過程を表したフローチャートである。
【図２（ａ）】キャニエッジディテクターによって瞳孔の境界を検出した結果を図示した説明図である。
【図２（ｂ）】瞳孔の中心座標と直径を図示した説明図である。
【図２（ｃ）】外部境界の半径と中心を求める場合の虹彩映像を図示した説明図である。
【図３】斜めな模様に獲得された虹彩映像の正規化過程を図示したものである。
【図４】頭の傾きによって回転した状態を見せる虹彩映像を図示したものである。
【図５】図４に図示された回転した状態の虹彩映像を補正する過程を図示したものである。
【符号の説明】
【００２９】
RL :虹彩の内部境界から左側外部境界までの距離
RR :虹彩の内部境界から右側外部境界までの距離
RU :虹彩の内部境界から上側外部境界までの距離
RD :虹彩の内部境界から下側外部境界までの距離
RI :瞳孔(虹彩の内部境界)の半径
【図１】
2004527033.tif 000003
【図２（ａ）】
2004527033.tif 000004
【図２（ｂ）】
2004527033.tif 000005
【図２（ｃ）】
2004527033.tif 000006
【図３】
2004527033.tif 000007
【図４】
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【図５】
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【国際公開パンフレット】
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2004527033.tif 000011
2004527033.tif 000012
2004527033.tif 000013
2004527033.tif 000014
2004527033.tif 000015
2004527033.tif 000016
2004527033.tif 000017
2004527033.tif 000018
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2004527033.tif 000020
2004527033.tif 000021
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2004527033.tif 000028
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【国際調査報告】
2004527033.tif 000030
2004527033.tif 000031