(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
検出対象者の顔を照射する照明手段、この照明手段によって照射された検出対象者の顔を撮影し、マトリクス状に配置された多数の画素によって表示された多値顔画像を入力する画像入力手段、この画像入力手段によって入力された多値顔画像中の注目画素の輝度とこの注目画素の顔水平方向の前後の所定数の画素の最小輝度を上記前後それぞれに算出し、この算出した注目画素の輝度と最小輝度との差が所定の範囲内にある注目画素を抽出し、抽出された注目画素を用いて目領域を抽出する多値画像特徴抽出手段、この多値画像特徴抽出手段によって抽出される目領域の有無により開閉眼の判定を行う開閉判定手段を備えたことを特徴とする顔画像処理装置。
【請求項２】
昼間の検出対象者の顔を撮影し、マトリクス状に配置された多数の画素によって表示された多値顔画像を入力する画像入力手段、この画像入力手段によって入力された多値顔画像中の注目画素の輝度とこの注目画素の顔水平方向の前後の所定数の画素の最大輝度を上記前後それぞれに算出し、この算出した最大輝度と注目画素の輝度との差が所定の範囲内にある注目画素を抽出し、抽出された注目画素を用いて目領域を抽出する多値画像特徴抽出手段、この多値画像特徴抽出手段によって抽出される目領域の有無により開閉眼の判定を行う開閉判定手段を備えたことを特徴とする顔画像処理装置。
【請求項３】
目領域は、網膜反射像を含むことを特徴とする請求項１記載の顔画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、検出対象者の顔多値画像から開閉眼を判定する顔画像処理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
検出対象者の顔面を照射する照明手段をもつ従来の顔画像処理装置としては、特開平９−１９８５０８号公報に記載されたものがある。
図７は、特開平９−１９８５０８号公報に開示された従来の目状態検出装置を簡略化して示す構成図である。
図において、１は検出対象者、２は検出対象者１を撮影するＣＣＤカメラ、３はカメラ２によって撮影された画像を記憶する多値画像メモリ、４は多値画像を２値化する２値化手段、５は２値化画像を記憶する２値化画像メモリ、６は２値化画像から特徴を抽出する２値化画像特徴抽出手段、７は２値化画像の特徴によって目の開閉を判定する開閉判定手段である。８はＬＥＤ光源、９はＬＥＤ光源８に電流を送るＬＥＤ駆動回路である。
図８は、特開平９−１９８５０８号公報における検出対象者の顔多値画像及び網膜反射像２値化画像であり、図８（ａ）は多値画像、図８（ｂ）は２値化画像を示している。
図において、１０は多値画像、１１は２値化画像であり、１４は網膜反射像、１５は網膜反射像２値化領域である。
【０００３】
このような従来の顔画像処理装置で検出対象者１の顔面を撮影すると、図８（ａ）のように、検出対象者１の瞳孔は眼球部の網膜からの反射光により、あたかも瞳孔が光っているかのように撮影される。これは、網膜が入射光と同一方向に反射光を返す性質をもっているためである。この網膜反射像１４は、顔の他の部分より著しく明るく撮影されるため、撮影された多値画像全体に対する２値化処理で、図８（ｂ）のように輝度の高い領域を瞳孔領域として抽出することができる。この瞳孔領域すなわち網膜反射像２値化領域１５の有無により、目の開閉状態を判定するものである。
【０００４】
図９は、特開平９−１９８５０８号公報に記載された顔画像処理装置の目抽出アルゴリズムを示すフローチャートである。
ステップＳ１にて撮影された顔画像は、ステップＳ２で多値画像メモリに１フレームの間保存する。ステップＳ３の２値化処理で、ステップＳ２で取込まれた２値化画像メモリより出力される多値画像を２値化閾値を用いて２値化する。ステップＳ３の２値化処理結果をステップＳ４で２値化画像メモリに１フレームの間保存する。ステップＳ５で目候補２値化領域設定において、２値化画像メモリより出力される２値化領域の中から、目候補となる領域を設定し、ステップＳ６において、ステップＳ５にて設定された目候補領域の中から目２値化領域を選択する。ステップＳ６において目２値化領域が選択されていれば、ステップＳ７開閉判定にて網膜反射像あり、すなわち開状態と判定される。逆に、ステップＳ６において目２値化領域が選択されなければ、ステップＳ７の開閉判定にて網膜反射像なし、すなわち閉状態と判定される。
【０００５】
テンプレートを用いた従来の顔画像処理装置としては、例えば、特開平８−１７５２１８号公報に記載されたものがある。これは、撮像された画像に対して、予め設定されている標準顔テンプレートを上下左右に順次移動させて相関演算を行い、その検出対象者用の対象テンプレートを作成するテンプレート作成手段と、その対象テンプレートを用いて相関演算を行い、検出対象者の目領域を検出する目領域検出手段を有することを特徴とした運転状態検出装置である。
図１０は、特開平８−１７５２１８号公報に開示された運転状態検出装置を簡略化した構成図である。
検出対象者１を撮影するカメラ２に画像処理装置１７が接続されており、検出対象者１の顔画像を画像処理装置１７に供給する。画像処理装置１７は、Ａ／Ｄ変換器、正規化回路及び相関演算回路を備えており、入力された画像信号をディジタル信号に変換し、さらに濃淡正規化処理を行う。画像処理装置１７には、メモリ１８が接続されている。メモリ１８には標準テンプレート及び目・眉などの顔要素の配置データが予め格納されている。画像処理装置１７は、さらに電子制御装置ＥＣＵ１９に接続されており、処理結果をＥＣＵ１９に供給する。ＥＣＵ１９は、処理結果から検出対象者１の運転状態を判別し、警報装置２０に制御信号を出力して警報を発する構成である。
【０００６】
また、輝度分布を用いた従来の顔画像処理装置としては、例えば、特開平６−３４８９８０号公報に記載されたものがある。これは、黒目部分が画面上の最暗点にあたることに着目して目位置を特定し、最暗点近傍の最大最小輝度値の平均値を輝度閾値として、目領域を抽出することを特徴とした車両上ドライバの眼を監視する装置である。
具体的には、画面上に目位置と仮定される位置にサンプリング点を複数設定し、各サンプリング点を暗い方向にシフトさせ、黒目部分に収束するサンプリング点から目位置を特定し、周辺輝度分布から目領域を抽出するものである。
図１１は、特開平６−３４８９８０号公報に開示された輝度分布を用いて車両上ドライバの眼を監視する装置の目領域抽出を説明する図である。
図１１は、目位置周辺の最大輝度Ｔ（ｍａｘ）、最小輝度Ｔ（ｍｉｎ）の平均輝度Ｔ＿ａｖを閾値として、黒目部分を抽出し、目幅Ｗを求めるものである。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
網膜反射像を用いた従来の目状態検出装置では、２値化画像特徴抽出手段６において多値画像を２値化して画像処理を行っていたため、多値画像の濃淡情報を破棄していた。そのため、網膜反射像を抽出するには、撮影された検出対象者顔画像の明るさに応じて２値化閾値を制御しなければならず、この２値化閾値により特徴抽出結果が大きく左右されるものとなっていた。
図１２は、従来の検出対象者の網膜反射像を含む２値化画像であり、図１２（ａ）は、網膜反射膜のみを２値化したもの、図１２（ｂ）は、ノイズを含む２値化画像である。
図において、１１、１５は図８におけるものと同一のものである。２１はノイズである。
図１３は、従来の検出対象者の顔多値画像で、両目間距離及び水平度の説明図である。
図において、１、１０は図８におけるものと同一のものである。
【０００８】
例えば、顔多値画像全体を一意的な２値化閾値により２値化してしまうため、網膜反射像が暗い場合や顔全体が明るい場合など、画像そのものが低コントラストになると、網膜反射像が２値化領域として抽出されないことがあった。
また、本来２値化画像では図１２（ａ）のように網膜反射像のみが２値化領域として抽出されるのが望ましい。しかしながら、輝度帯域が網膜反射像と同じ領域が存在する場合、図１２（ｂ）に示すように網膜反射像と同様に２値化されてノイズ２１として残存するため、多数の２値化領域の中から、両目として成立する間隔や水平度などの相対的な位置関係により、網膜反射像抽出を行う必要があった。ただし、そういった位置関係も顔が斜めになると、図１３のように水平度条件が成立しなくなり、誤抽出を誘発する原因となっていた。
【０００９】
テンプレートを用いた従来の運転状態検出装置では、顔が上下方向に動いても目と眉の上下方向の位置関係は不変であるので、対象目近傍領域を用いて目近傍領域が検出されると、その内の上方の黒色部分は眉、下方の黒色部分は目であるというように、目領域を確実に特定できた。しかしながら、顔の動きを考慮すると画像に対して広い範囲を走査してテンプレートマッチングを行わなければならず、相関演算の処理時間の増大を招くこととなっていた。
【００１０】
輝度分布を用いた従来の車両上ドライバの眼を監視する装置における目領域抽出では、最暗点のサンプリング点に目領域を確実に含めるため、サンプリング点を多数設定する必要があり、その結果、眉・髪の毛などの黒い領域が含まれ、これら多数の注目点を対象に処理が行われるため、処理時間増大を招くこととなっていた。
処理時間低減のために、検出対象者の顔像域を限定する手段として温度測定装置ＴＭＤを使用しているが、システム構造が複雑かつコストアップにつながっていた。
【００１１】
この発明は、上述のような課題を解決するためになされたものであり、開閉眼の判定が確実にできる顔画像処理装置を得ることを目的としている。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
この発明に係わる顔画像処理装置においては、検出対象者の顔を照射する照明手段、この照明手段によって照射された検出対象者の顔を撮影し、マトリクス状に配置された多数の画素によって表示された多値顔画像を入力する画像入力手段、この画像入力手段によって入力された多値顔画像中の注目画素の輝度とこの注目画素の顔水平方向の前後の所定数の画素の最小輝度を前後それぞれに算出し、この算出した注目画素の輝度と最小輝度との差が所定の範囲内にある注目画素を抽出し、抽出された注目画素を用いて目領域を抽出する多値画像特徴抽出手段、この多値画像特徴抽出手段によって抽出される目領域の有無により開閉眼の判定を行う開閉判定手段を備えたものである。
【００１３】
また、昼間の検出対象者の顔を撮影し、マトリクス状に配置された多数の画素によって表示された多値顔画像を入力する画像入力手段、この画像入力手段によって入力された多値顔画像中の注目画素の輝度とこの注目画素の顔水平方向の前後の所定数の画素の最大輝度を前後それぞれに算出し、この算出した最大輝度と注目画素の輝度との差が所定の範囲内にある注目画素を抽出し、抽出された注目画素を用いて目領域を抽出する多値画像特徴抽出手段、この多値画像特徴抽出手段によって抽出される目領域の有無により開閉眼の判定を行う開閉判定手段を備えたものである。
【００１４】
また、目領域は、網膜反射像を含むものである。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の形態を図に基づいて説明する。
【００１６】
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１による顔画像処理装置を簡略化して示す構成図である。
図１において、１は検出対象者、２は検出対象者１の顔画像を撮影して、マトリクス状に配置された多数の画素によって表示されるように構成された顔画像を入力するための撮影手段あるいは画像入力手段としてのＣＣＤカメラ、３はＣＣＤカメラ２から出力される多値画像を一時的に記憶する多値画像メモリ、５は抽出された２値化画像を一時的に記憶する抽出画像保存手段を構成する２値化画像メモリ、７は２値化画像メモリ５の２値化画像を用いて目２値化領域の有無により目の開閉判定を行う開閉判定手段である。８はＬＥＤ光源、９はＬＥＤ光源８に電流を送るＬＥＤ駆動回路であり、これらは照明手段を構成する。２３は多値画像より相対的輝度分布を用いて目領域を抽出する多値画像特徴抽出手段で、多値画像特徴抽出結果は２値化画像メモリ５に保存される。ここで、多値画像特徴抽出手段２３及び開閉判定手段７はマイクロコンピュータなどによりソフトウェア的に実行されるものである。
【００１７】
図２は、この発明の実施の形態１による顔画像処理装置の目領域抽出アルゴリズムを示すフローチャートである。
図２では、従来例と異なり、多値画像に対して１次元抽出フィルタを用いて注目画素の輝度値及び注目画素前後との相対的輝度分布から目領域を選択し、目２値化領域として抽出する。
図３は、この発明の実施の形態１による顔画像処理装置の１次元フィルタ処理を示す説明図であり、図３（ａ）は原画像、図３（ｂ）は原画像の輝度分布を表す図である。
図において、１０、１４、１５は、図８におけるものと同一のものである。
図４は、この発明の実施の形態１による顔画像処理装置のフィルタパス画素のラベリングの説明図である。
【００１８】
以下、顔多値画像からの、多値画像特徴抽出手段２３を用いた目領域抽出方法について、図２を用いて説明する。
ステップＳ１の顔画像撮影、ステップＳ２の多値画像メモリ取り込みは従来例と同じである。
ステップＳ２にて取り込んだ多値画像メモリより出力される多値画像を対象に、ステップＳ８で１次元抽出フィルタをかけることにより、目領域ここでは網膜反射像２値化領域を抽出する。図３は、ステップＳ８の１次元抽出フィルタにより抽出される画素を表している。
網膜反射像周辺の原画像は、図３（ａ）のように、網膜反射像部分が白く明るく、それを環状に囲む瞳孔部分が最暗部となり、白目部分は通常とは逆に暗くなる。そのため、輝度分布は図３（ｂ）に示すように、網膜反射像中心部が最大輝度、瞳孔部分が最小輝度となる。
図３（ｂ）において、注目点を○印とすると、顔水平方向前後１０画素が対象範囲となる。対象範囲よりそれぞれの最小輝度ｔｅｍｐ２を求める。ただし、図３（ｂ）では、図の簡略化のため前後ｔｅｍｐ２は同じ値としている。
【００１９】
注目点がフィルタパスする条件は、注目点前後対象範囲において、注目点輝度値ｔｅｍｐが
ｔｅｍｐ２＋ｃｌｉｐ＜ｔｅｍｐ＜ｔｅｍｐ２＋ｔｈ＿ｍａｘ
かつ
ｔｅｍｐ２＜ｖａｌｕｅｌ
を満たすことである。ここで、ｃｌｉｐは注目点輝度の下限を設定するオフセット値、ｔｈ＿ｍａｘは注目点輝度の上限を設定するオフセット値である。ｖａｌｕｅｌは、対象範囲の最小輝度値の上限を設定する閾値である。
このフィルタパス条件の目的は、「網膜反射像は明るく、網膜反射像の水平方向前後の範囲は瞳孔及び白目輝度反転のため暗い」ことに着目して網膜反射像のみを抽出することである。
【００２０】
このように注目画素を１画素ずつ走査し、１次元フィルタ処理を行う。ただし、対象範囲に含まれる画素はフィルタパスとは無関係で参照するだけである。
図２のステップＳ８において、注目点がフィルタパスした場合は、ステップＳ４において、注目点画素の２値化画像メモリ５における座標の輝度値を書き換えることにより、フィルタ処理結果を２値化画像メモリ５に格納する。例えば、２値化画像メモリ５の全画素を輝度値０で初期化しておき、フィルタパスした画素を輝度値２５５としておけば、輝度値を参照することでフィルタ処理結果を得られる。ただし、カメラから原画像の輝度値データが書き込まれた多値画像メモリ３は、参照のみで書き換えは行わない。
ここでは、フィルタ処理結果を輝度２値で２値化画像メモリ５に格納したが、格納先が画像メモリであれば、２値に限定することなく、フィルタパスの信憑性に応じて、輝度を３、４値で格納することも考えられる。
ステップＳ９において、２値化画像メモリ５を走査し、ステップＳ８で抽出された隣接するフィルタパス画素をまとめて一個の領域としてラベリングする。このとき、１〜２画素からなる孤立した画素は領域として設定しないことにより、ノイズ除去を同時に行う。
【００２１】
以下、ラベリングについて説明する。
図４は、ラベリングの様子を示したものである。Ｘ方向が顔上下方向、Ｙ方向が顔水平方向を表す。２値化画像メモリ５の輝度値データを走査し、フィルタパス画素に当たると、Ａに示すように、テーブルｅｐ＿ｔｂｌｂ［１２］で指定される参照領域内の既走査画素に既にラベリングされた画素があるかを調べる。ラベリングされた領域がなければ、Ｂに示すように、現在の注目画素に新規に領域Ｎｏ．を設定する。図のようにラベリングされた領域があれば、Ｃにて同じ領域Ｎｏ．を設定する。今回は、輝度値の下位ビットを領域Ｎｏ．として書き換えることで、領域Ｎｏ．を格納した。
また、今回のテーブルｅｐ＿ｔｂｌｂ［１２］は注目画素近傍１２画素を参照するものだったが、既走査の範囲であれば、もっと大きく設定してもかまわない。ただし、参照範囲が広がるほど、近接領域との結合がなされ、領域数は減少する。
図２のステップＳ６の目２値化領域選択において、２値化画像メモリ５の輝度値下位ビットで指定される領域Ｎｏ．を参照し、目２値化領域を選択する。
ステップＳ６における目２値化領域の有無すなわち網膜反射像の有無により、ステップＳ７の開閉判定処理において目の開閉状態を判定する。
【００２２】
実施の形態１では、網膜反射像を抽出対象とした夜間画像であったが、多値画像特徴抽出手段２３の１次元抽出フィルタにおいて、輝度閾値条件を昼間の画像に合わせて反転させれば、昼間の顔画像において夜間の顔画像と同様の処理を行うことができる。
【００２３】
実施の形態２．
実施の形態２は、実施の形態１の多値画像特徴抽出手段２３の１次元フィルタ処理において、専用ハードウェアを用いて注目点の水平方向前後１０画素の対象範囲における最小輝度を求めることでアルゴリズムを高速化することを目的とする。
図５は、この発明の実施の形態２による顔画像処理装置のフィルタ処理を示す説明図であり、図５（ａ）は原画像、図５（ｂ）は原画像の輝度分布、図５（ｃ）は専用ハードウェアＰＬＤを示す図である。
図において、１０、１４、１５は図３におけるものと同一のものである。２５はＰＬＤである。
図６は、この発明の実施の形態２による顔画像処理装置のフィルタ処理のアルゴリズムを示すフローチャートである。
【００２４】
次に動作について説明する。
図５は、専用ハードウェアＰＬＤ２５を備えた１次元抽出フィルタの処理過程を示すもので、図５（ｃ）に示すようにＰＬＤ２５への入力は１画素ずつ行う。０〜１０画素がＲＥＦＤＡＴＡより順に入力された輝度値を表す。ＰＬＤ２５内の処理は、２、４画素を比較して輝度値の小さいほうを残し、同様に６、８画素を比較して輝度値の小さいほうを残すトーナメント方式により、８データ内の最小輝度値を求め、ＭＭＤＡＴＡ８へ出力する。これは、１画素おきの８画素中の最小輝度値であるが、１０画素中の最小輝度値とみなす。また、０画素の輝度値をＲＥＦＤＡＴＡＰへ出力する。
次に、図５（ｂ）について説明する。
注目点が図５（ｃ）における１０位置にあると考えると、ＰＬＤ出力ＭＭＤＡＴＡ８は、注目点の前対象範囲における最小輝度値を表している。注目点は１０位置にあるため、注目点輝度値は多値画像メモリより直接読み出せる。このとき、注目点輝度値及び最小輝度値がフィルタパス条件を満たすならば、フラグをセットしておき、注目点が０位置にきたときに参照する。
注目点が図５（ｃ）における０位置にあると考えると、ＰＬＤ出力ＭＭＤＡＴＡ８は、注目点の後対象範囲における最小輝度値を表している。このとき、注目点輝度値及び最小輝度値がフィルタパス条件を満たし、かつフラグセットされていれば、注目点はフィルタパス画素となる。
したがって、ＰＬＤ２５の最小輝度出力１個を２個の注目点に対するそれぞれ前と後の対象範囲の最小輝度として参照するため、アルゴリズムの高速化を計るものである。
【００２５】
次に図６の１次元抽出フィルタのフローチャートについて説明する。
ステップＳ１０において、ＰＬＤ２５への入力としてＲＥＦＤＡＴＡ入力を１０画素先行して行う。このため、多値画像メモリは処理結果を格納する２値化画像メモリに対して、１０画素先行することになる。注目点０位置と注目点１０位置のそれぞれの処理は、ステップＳ１１とステップＳ１６に相当する。
ステップＳ１２において、ステップＳ１８で設定したフラグを参照し、フラグセットされていれば、ステップＳ１３において、注目点０位置輝度値ＲＥＦＤＡＴＡＰ及び後対象範囲最小輝度値ＭＭＤＡＴＡ８がフィルタパス条件を満たせば、ステップＳ１４において２値化画像メモリの輝度値を書き換えることで、処理結果を格納する。ステップＳ１５において、多値画像メモリ及び２値化画像メモリのアドレスをインクリメントする。ステップＳ１７において、注目点１０位置輝度値ＲＥＦＤＡＴＡ及び前対象範囲最小輝度値ＭＭＤＡＴＡ８がフィルタパス条件を満たせば、ステップＳ１８においてフラグセットを行う。フィルタパス条件を満たさない場合は、ステップＳ１９においてフラグをクリアする。
ステップＳ２０において、多値画像メモリよりＰＬＤ２５へ入力する輝度値をＲＥＦＤＡＴＡに入力し、ステップＳ１２へ戻る。
【００２６】
【発明の効果】
この発明は、以上説明したように構成されているので、以下に示すような効果を奏する。
検出対象者の顔を照射する照明手段、この照明手段によって照射された検出対象者の顔を撮影し、マトリクス状に配置された多数の画素によって表示された多値顔画像を入力する画像入力手段、この画像入力手段によって入力された多値顔画像中の注目画素の輝度とこの注目画素の顔水平方向の前後の所定数の画素の最小輝度を前後それぞれに算出し、この算出した注目画素の輝度と最小輝度との差が所定の範囲内にある注目画素を抽出し、抽出された注目画素を用いて目領域を抽出する多値画像特徴抽出手段、この多値画像特徴抽出手段によって抽出される目領域の有無により開閉眼の判定を行う開閉判定手段を備えたので、目の開閉状態を正しく判定できる。
【００２７】
また、昼間の検出対象者の顔を撮影し、マトリクス状に配置された多数の画素によって表示された多値顔画像を入力する画像入力手段、この画像入力手段によって入力された多値顔画像中の注目画素の輝度とこの注目画素の顔水平方向の前後の所定数の画素の最大輝度を前後それぞれに算出し、この算出した最大輝度と注目画素の輝度との差が所定の範囲内にある注目画素を抽出し、抽出された注目画素を用いて目領域を抽出する多値画像特徴抽出手段、この多値画像特徴抽出手段によって抽出される目領域の有無により開閉眼の判定を行う開閉判定手段を備えたので、目の開閉状態を正しく判定できる。
【００２８】
また、目領域は、網膜反射像を含むので、確実に開閉を判定できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  この発明の実施の形態１による顔画像処理装置を簡略化して示す構成図である。
【図２】  この発明の実施の形態１による顔画像処理装置の目抽出アルゴリズムを示すフローチャートである。
【図３】  この発明の実施の形態１による顔画像処理装置の１次元フィルタ処理を示す説明図である。
【図４】  この発明の実施の形態１による顔画像処理装置のフィルタパス画素のラベリングの説明図である。
【図５】  この発明の実施の形態２による顔画像処理装置のフィルタ処理を示す説明図である。
【図６】  この発明の実施の形態２による顔画像処理装置のフィルタ処理のアルゴリズムを示すフローチャートである。
【図７】  従来の目状態検出装置を簡略化して示す構成図である。
【図８】  従来の検出対象者の顔多値画像及び網膜反射像２値化画像である。
【図９】  従来の顔画像処理装置の目抽出アルゴリズムを示すフローチャートである。
【図１０】  従来のテンプレートマッチングを用いた運転状態検出装置を簡略化して示す構成図である。
【図１１】  従来の輝度分布を用いた車両上ドライバの眼を監視する装置の目抽出を示す図である。
【図１２】  従来の検出対象者の網膜反射像を含む２値化画像である。
【図１３】  従来の検出対象者の顔多値画像で、両目間距離及び水平度の説明図である。
【符号の説明】
１ 検出対象者、  ２  カメラ、 ３  多値画像メモリ、
５ ２値化画像メモリ、  ７  開閉判定手段、 ８  ＬＥＤ光源、
９ ＬＥＤ駆動回路、  １０  多値画像、 １１  ２値化画像、
１４  網膜反射像、  １５ 網膜反射像２値化領域、
２３ 多値画像特徴抽出手段、  ２５  ＰＬＤ。
【図１】
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【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】
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【図１２】
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【図１３】
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