(57)【要約】      （修正有）【課題】虹彩変位の非直線的性質および瞳孔拡張に応じた虹彩の一部区域の出現または消失を考慮すると共に、個人に対する特定の学習を必要とすることなく、この動きの等方性から利益を得る虹彩認識により、個人を識別または認証する。【解決手段】参照虹彩のバイナリコードを少なくとも１つと関連参照マスクのバイナリコードとを格納するシステムによって実行される方法であって、取得画像の虹彩の少なくとも１つの円環を、取得画像と参照画像間のマッチング距離を最小化するように、参照虹彩のうちの１つの円環と、取得画像虹彩の円環の各々と、参照虹彩の円環との間の距離の合計を計算することにより、決定され格納された参照虹彩コードおよび関連マスクコードから取得する距離とマッチングするステップ１０６と、最小化されたマッチング距離が所定の閾値を下回る場合、個人を識別および／または認証するステップ１０８を含む。【選択図】図５
2017004525.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
個人を識別および／または認証するためのシステム（１００）によって実行される以下のステップを含む、個人（１）を識別および／または認証するための方法であって、
個人を認識および／または認証するための前記システムが、第１の所定数Ｎ１個の同心円環へと分割された参照虹彩画像から取得される参照虹彩のバイナリコードを少なくとも１つと、瞼、睫毛、反射、またはその他のノイズとなる原因が検出されている参照虹彩の領域を識別する関連付けられた参照マスクのバイナリコードとを格納する、ストレージデバイス（３）を備え、前記ステップが、
識別および／または認証される個人の眼球の画像を取得するステップ（１０１）と、
虹彩のテクスチャを含む領域を分離し、関連マスクを決定するために、取得した眼球の画像をセグメント化するステップ（１０２）と、
虹彩テクスチャを含む前記領域と前記マスクとを、第２の数Ｎ２個の同心円環へと分割するステップ（１０３）と、
直交座標である、虹彩のテクスチャを含む前記領域と前記マスクとを、極座標へと正規化するステップ（１０４）と、
正規化された虹彩のテクスチャを含む前記領域をコード化するＮ２＊Ｐ＊Ｆに等しいサイズのバイナリ虹彩コードＩＣと、関連マスクをコード化するＮ２＊Ｐ＊Ｆに等しいサイズのマスクのバイナリコードＩＭとを、第３の所定数Ｆ個のガボールフィルタを各円環の第４の所定数Ｐ箇所からの位置の各々に適用することによって、決定するステップ（１０５）と、
取得画像の虹彩の少なくとも１つの円環を、取得画像と参照画像間のマッチング距離（ＨＤＶｉｔｅｒｂｉ）を最小化するように、前記参照虹彩のうちの１つの円環とマッチングするステップ（１０６）であって、前記マッチング距離は、マッチングされた取得画像虹彩の前記円環の各々と、それに相当する参照虹彩の円環との間の距離（Ｄｉｓｔ）の合計を計算することにより、決定され格納された参照虹彩コードおよび関連マスクコードから取得されたものである、マッチングするステップ（１０６）と、
前記最小化されたマッチング距離を計算するステップ（１０７）と、
前記最小化されたマッチング距離が所定の閾値を下回る場合、個人を識別および／または認証するステップ（１０８）と
である、方法。
【請求項２】
マッチングステップ（１０６）が、ビタビアルゴリズムを実装する、請求項１に記載の識別および／または認証方法。
【請求項３】
マッチングステップ（１０６）が、
サイズがＮ１＊Ｎ２の比較マトリクスＭを計算すること（１０６１）であって、前記比較マトリクスの各係数Ｍ（ｉ，ｊ）が、前記決定されたコードおよび参照虹彩コードならびに関連マスクコードを用いて行われた、格納された参照虹彩のｉ番目円環と取得画像の虹彩のｊ番目円環との間の比較の結果をコード化する、計算すること（１０６１）と、
参照虹彩の円環ｉと取得画像の虹彩の円環ｊのマッチングの各々についてのコストが、
ｉ＝１に対し、Ｃｏｓｔ（ｉ，ｊ）＝Ｐｒｏｂ（ｉ，ｊ）＊Ｍ（ｉ，ｊ）
任意のｉ＞１に対し：Ｃｏｓｔ（ｉ，ｊ）＝Ｐｒｏｂ（ｉ，ｊ）＊Ｍ（ｉ，ｊ）＋ｍｉｎＬ＝ｌｉ：ｌｓ  ａｎｄ  ｋ＝ｋｍｉｎ：ｋｍａｘ（ＰｒｏｂＴ（（ｉ，ｊ），（ｉ−Ｌ，ｊ＋ｋ））＊Ｃｏｓｔ（ｉ−Ｌ，ｊ＋ｋ））
であり、上式において、
ｌｉ、ｌｓ、ｋｍｉｎ、ｋｍａｘは、ｌｉ≧１かつ０＜ｊ＋ｋ≦Ｎ２となる、所定の相対的な整数であり、
Ｐｒｏｂ（ｉ，ｊ）は、参照虹彩のｉ番目円環と、取得画像の虹彩のｊ番目円環とに関する、所定のマッチング確度であり、
ＰｒｏｂＴ（（ｉ，ｊ），（ｐ，ｑ））は、参照虹彩のｉ番目円環と取得画像の虹彩のｊ番目円環とに関するマッチングを考慮した、参照虹彩のｐｔｈ円環および取得画像の虹彩のｑｔｈ円環に関する所定のマッチング確度である、
ビタビトレリスを構築すること（１０６２）と、
前記ビタビトレリスにおける経路を決定すること（１０６３）であって、
参照虹彩のＭ番目円環を、取得画像の虹彩のＰａｔｈ（Ｍ）番目円環とマッチングすることであって、Ｐａｔｈ（Ｍ）が、ｊに関し（Ｃｏｓｔ（Ｍ，ｊ））を最小化する［１；Ｎ２］に属する指標であり、Ｍが、第１の所定数Ｎ１以下の整数である、マッチングすることと、
指標Ｍ’を持つ参照虹彩の少なくとも１つの別の円環を、指標Ｐａｔｈ（Ｍ’）を持つ取得画像の虹彩の円環とマッチングすることであって、指標Ｐａｔｈ（Ｄ）を持つ取得画像の虹彩の円環と既にマッチングされた指標Ｄを持つ参照虹彩の円環の関数としてＭ’＜Ｍであり、Ｍ’＝Ｄ−Ｚ（Ｄ，Ｐａｔｈ（Ｄ），１）かつＰａｔｈ（Ｍ’）＝Ｐａｔｈ（Ｄ）＋Ｚ（Ｄ，Ｐａｔｈ（Ｄ），２）であり、関数Ｚが、Ｚ（ｉ，ｊ，１）およびＺ（ｉ，ｊ，２）がそれぞれ、関数ＰｒｏｂＴ（（ｉ，ｊ），（ｉ−Ｌ，ｊ＋ｋ））＊Ｃｏｓｔ（ｉ−Ｌ，ｊ＋ｋ）を最小化する整数Ｌ∈［ｌｉ，ｌｓ］およびｋ∈［ｋｍｉｎ，ｋｍａｘ］となるような、Ｒ３からＲへ定義されたものである、マッチングすることと
を含む、決定すること（１０６３）と
を含む、請求項２に記載の識別および／または認証方法。
【請求項４】
最小化されたマッチング距離の計算（１０７）が、
【数１】
2017004525.tif 000009
であり、上式において、
Ｔは、取得画像と参照画像の間の回転に対する、所定の最大許容値であり、
サイズがＮ１ｘ（Ｐ＊Ｆ）またはＮ２ｘ（Ｐ＊Ｆ）のマトリクスである、ＩＣ１、ＩＣ２、そしてＩＭ１およびＩＭ２は、それぞれ、参照虹彩のコード、取得画像の虹彩のコード、および関連マスクコードに相当し、
【数２】
2017004525.tif 000010
であり、
【数３】
2017004525.tif 000011
である式を用いて実行される、請求項３に記載の識別および／または認証方法。
【請求項５】
前記比較マトリクスＭの各係数Ｍ（ｉ，ｊ）が、固定されたｔについてのＤｉｓｔ（ｉ，ｊ，ｔ）とＭａｓｋ（ｉ，ｊ，ｔ）間の比率の変換ＬＴの結果である、請求項４に記載の識別および／または認証方法。
【請求項６】
前記同心円環の厚みが可変である、請求項１から５のいずれか一項に記載の識別および／または認証方法。
【請求項７】
前記同心円環のうち少なくとも２つが重なり合う、請求項１から６のいずれか一項に記載の識別および／または認証方法。
【請求項８】
確度ＰｒｏｂＴおよびＰｒｏｂが、自動学習、または虹彩のテクスチャの歪みモデルを用いて決定される、請求項２から６のいずれか一項に記載の識別および／または認証方法。
【請求項９】
確度ＰｒｏｂＴおよびＰｒｏｂが、瞳孔の拡張の程度に応じている、請求項２から７のいずれか一項に記載の識別および／または認証方法。
【請求項１０】
プログラムがプロセッサによって実行されるとき、請求項１から９のいずれか一項に記載の個人を識別および／または認証する方法を実行するためのコード命令を含む、コンピュータプログラム製品。
【請求項１１】
データ処理デバイス（４）であって、
第１の所定数Ｎ１個の同心円環へと分割された参照虹彩画像から取得される参照虹彩のバイナリコードを少なくとも１つと、瞼、睫毛、反射、またはその他のノイズとなる原因が検出されている参照虹彩の領域を識別する関連付けられた参照マスクのバイナリコードとを格納する、ストレージデバイス（３）へと接続することが可能であるということ、および、
識別および／または認証される個人の取得された眼球の画像を受信するように構成される、通信インタフェース（６）と、
虹彩のテクスチャを含む領域を分離し、関連マスクを決定するために、受信した眼球の画像をセグメント化することと、
虹彩テクスチャを含む前記領域と前記マスクとを、第２の数Ｎ２個の同心円環へと分割することと、
直交座標である、虹彩のテクスチャを含む前記領域と前記マスクとを、極座標へと正規化することと、
正規化された虹彩のテクスチャを含む前記領域をコード化するＮ２＊Ｐ＊Ｆに等しいサイズのバイナリ虹彩コードＩＣと、関連マスクをコード化するＮ２＊Ｐ＊Ｆに等しいサイズのマスクのバイナリコードＩＭとを、第３の所定数Ｆ個のガボールフィルタを各円環の第４の所定数Ｐ箇所からの位置の各々に適用することによって、決定することと、
取得画像の虹彩の少なくとも１つの円環を、取得画像と参照画像間のマッチング距離（ＨＤＶｉｔｅｒｂｉ）を最小化するように、前記参照虹彩のうちの１つの円環とマッチングすることであって、前記マッチング距離は、マッチングされた取得画像虹彩の前記円環の各々と、それに相当する参照虹彩の円環との間の距離（Ｄｉｓｔ）の合計を計算することにより、決定され格納された参照虹彩コードおよび関連マスクコードから取得されたものである、マッチングすることと、
前記最小化されたマッチング距離を計算することと、
前記最小化されたマッチング距離を、所定の閾値と比較することと
を行うように構成される、コンピュータ（５）と
を備えるということを特徴とする、データ処理デバイス（４）。
【請求項１２】
個人を識別および／または認証するためのシステム（１００）であって、
第１の所定数Ｎ１個の同心円環へと分割された参照虹彩画像から取得される参照虹彩のバイナリコードを少なくとも１つと、瞼、睫毛、反射、またはその他のノイズとなる原因が検出されている参照虹彩の領域を識別する関連付けられた参照マスクのバイナリコードとを格納する、ストレージデバイス（３）と、
識別および／または認証される個人の眼球の画像を取得するように構成される、撮像デバイス（２）と、
取得画像と参照画像間のマッチング距離（ＨＤＶｉｔｅｒｂｉ）を最小化し、前記最小化されたマッチング距離が所定の閾値を下回る場合、個人を識別および／または認証するように構成される、請求項１１に記載のデータ処理デバイス（４）と
を備える、個人を識別および／または認証するためのシステム（１００）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、虹彩認識による改良された生体の識別または認証方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
個人の虹彩を参照データベースに格納された虹彩データと比較するには、この個人の虹彩に対し、デジタル的な特徴付けを施す必要がある。そのために通常採用されるプロセスは、Ｄａｕｇｍａｎによる方法（米国特許第５２９１５６０号）である。この方法では、図１に説明されるように、分析対象となる眼球の画像をセグメント化されるように規定して、個人の虹彩に相当する画像の部分を分離する。次いで、図２に説明されるように、参照虹彩データと比較する当画像部分に関し、分析対象となる、その虹彩の区域を、幾つかの数の角度方向区域へと切り分けること、および幾つかの数の円環へと半径方向に切り分けることが可能である。
【０００３】
図３ａから図３ｃに説明されるように、撮影条件に応じて不定に拡張する中、分析対象の虹彩を参照虹彩と効果的に比較するために、分析対象の虹彩画像を固定サイズの矩形画像形式に正規化し、それにより、元画像の直交座標を極座標へと変換することが可能である。この正規化された画像をバイナリコード（虹彩コードと呼ばれる）へと変換するために、当画像の様々な区域に対し（例えば、円環と角度方向セクタの交差部に相当する各区域に対し）、ガボールフィルタリングなどのフィルタリングを適用することが可能である。バイナリ値である０または１を、この区域に対するフィルタリングの結果の現れに応じて、各区域に属性付けすることができる。こうしたバイナリコードは、次いでデータベースに格納された１つ以上のバイナリ参照コードと、ビット単位で容易に比較することが可能であり、それにより、虹彩が分析された個人を識別または認証する。このようなバイナリ比較を要約すると、正規化された画像において同一位置にある虹彩区域の相互比較であるといえる。正規化された画像の左端および右端は、実際には虹彩の隣接区域に相当し、正規化に続く分析では、そのようなものとして考える必要があることに留意されたい。
【０００４】
こうした正規化を用いると、輝度に応じた虹彩の直線的拡張／収縮を、完全に補償することが可能となり得る。実際には、観察される虹彩の拡張は、直線的とは程遠いものである。虹彩の円環は、瞳孔の拡張に応じ、正規化された画像内の様々な位置で認められる可能性がある。この場合、バイナリコードのビット単位による比較は、要するに、虹彩の同一区域とは事実上対応しない、正規化された画像の区域の相互比較である、ということができる。また、瞳孔拡張時の虹彩の動きは、３次元的にも生じる。虹彩の異なる区域が重なり合うことにより、拡張中、虹彩の円環の幾つかが見えたり消えたりし得る。
【０００５】
拡張に応じた虹彩の動きをより精巧にモデル化するために、Ｗｙａｔｔによるモデル（Ｈａｒｒｙ  Ｗｙａｔｔ、「Ａ  ｍｉｎｉｍｕｍ  ｗｅａｒ−ａｎｄ−ｔｅａｒ  ｍｅｓｈｗｏｒｋ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  ｉｒｉｓ」、Ｖｉｓｉｏｎ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  ４０（２０００）、２１６７−２１７６頁）など、複数の複合モデルが提案されている。しかし、これらのモデルは、虹彩の区域が出現または消失することを考慮していない。Ｃｌａｒｋによるモデル（Ａ．Ｃｌａｒｋ、Ｓ．Ｋｕｌｐ、Ｉ．Ｈｅｒｒｏｎ、およびＡ；Ｒｏｓｓ、「Ａ  ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ  ｍｏｄｅｌ  ｆｏｒ  ｄｅｓｃｒｉｂｉｎｇ  ｉｒｉｓ  ｄｙｎａｍｉｃｓ」、Ｈａｎｄｂｏｏｋ  ｏｆ  Ｉｒｉｓ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ、１２９−１５０頁、２０１３年）などは、虹彩の非直線的変化と、虹彩の一部の区域の出現／消失との両方を、考慮したものとなっている。しかしながら、これらのモデルによる虹彩の動きの予測は、ポアソンパラメータと呼称されるパラメータパラメータの関数であって、その値は人物ごとに異なる。したがって、こうしたモデルを用いて虹彩から個人を認識するためには、この個人についてのポアソンパラメータ値を求める、特定の学習を実行することが必要となる。
【０００６】
論文（「Ｉｎｍａｃｕｌａｄａ  Ｔｏｍｅｏ−Ｒｅｙｅｓ、Ａｒｕｎ  Ｒｏｓｓ、Ａｎｔｗａｎ  Ｄ．  Ｃｌａｒｋ、Ｖｉｎｏｄ  Ｃｈａｎｄｒａｎ」、Ａ  Ｂｉｏｍｅｃｈａｎｉｃａｌ  Ａｐｐｒｏａｃｈ  ｔｏ  Ｉｒｉｓ  Ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ）において、その著者らは、Ｃｌａｒｋのモデルに基づく、虹彩のテクスチャに関する正規化方法体系を提案している。著者らが示すように、この方法体系は、テスト画像を正規化するために、参照画像の瞳孔の拡張率に関する情報を必要とする。この手法が検証シナリオに対して使用可能となり得るのであれば（ここでは参照画像が知られている）、認証シナリオに対しては実行不可能ということになる（ここでは比較すべき参照画像が知られていない）。著者らはやはり、ポアソンパラメータを全ての人々に対し０．４９と固定している。
【０００７】
虹彩の拡張に関するこうした複合モデルへの依存性を限定するために、瞳孔の拡張を正規化ステップの間は考慮しないが、バイナリコードの比較ステップの間には考慮するといった、虹彩認識による識別または認証方法が提供されている。２つの虹彩画像を比較する間、このようなモデルは通常、虹彩コードからのこれら２つの画像間における、最も確度の高い虹彩円環の動きを求めようと試みてから、この動きを考慮に入れることにより、虹彩コードからの画像間の距離を計算する。正規化された画像内の虹彩の各区域は、もはや参照画像の対応区域と比較する必要がなく、しかも当画像の最もよく対応する区域と比較することができる。こうした比較は、瞳孔の拡張に応じた虹彩の動きについて、その非直線的性質をよりよく考慮している。また、虹彩の区域の一部が出現または消失することについても、考慮に入れることが可能である。比較されるバイナリコード間の距離を減少させることができ、その結果、認識方法の有効性が向上する。一例として、Ｕｈｌ＆Ｗｉｌｄ（Ａｎｄｒｅａｓ  Ｕｈｌ、Ｐｅｔｅｒ  Ｗｉｌｄ、「Ｅｎｈａｎｃｉｎｇ  Ｉｒｉｓ  Ｍａｔｃｈｉｎｇ  Ｕｓｉｎｇ  Ｌｅｖｅｎｓｈｔｅｉｎ  Ｄｉｓｔａｎｃｅ  ｗｉｔｈ  Ａｌｉｇｎｍｅｎｔ  Ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ」、Ｉｎ  Ｇ．Ｂｅｂｉｓ、Ｒ．Ｂｏｙｌｅ、Ｂ．ｐａｒｖｉｎ、Ｄ．Ｋｏｒａｃｉｎ、Ｒ．Ｃｈｕｎｇ、Ｒ．Ｈａｍｍｏｕｄ、ｅｄｉｔｏｒｓ、Ａｄｖａｎｃｅｓ  ｉｎ  Ｖｉｓｕａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ：６ｔｈ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ、（ＩＳＶＣ  ２０１０）４６９−４７９頁、ＬＮＣＳ、６４５３、Ｓｐｒｉｎｇｅｒ  Ｖｅｒｌａｇ、２０１０年）に記載された方法では、分析対象画像のバイナリコードと参照画像のバイナリコードとをビット単位で比較し、これらのコード間の不一致の間、これが、一方の画像における虹彩区域の挿入または消失、そうでなければ、これら２つの画像間で移動したビットに対応する虹彩区域間の置き換わりの結果である可能性を考慮に入れる、ということを提案している。各動作は所定のコストを持つので、この方法では、コストが最も低くなる場合について、比較される虹彩コード間の違いを説明するために、置き換わり、消失、および出現に関する動作のセットを決定することを提案している。しかし、このような方法の欠点として、バイナリコードをビット単位で処理すること、ならびに、虹彩の一区域と、その虹彩の同一円環に属するそれ以外の区域とに由来する、動きの相関性を考慮しないことが挙げられる。こうした相関性は、虹彩の動きは等方性を持つことからも重要である。こうしたビット単位の処理は、異なる個人が持つ２つの虹彩画像の比較中、誤検知の可能性を極めて増大させる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】米国特許第５２９１５６０号明細書
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】Ｈａｒｒｙ  Ｗｙａｔｔ、「Ａ  ｍｉｎｉｍｕｍ  ｗｅａｒ−ａｎｄ−ｔｅａｒ  ｍｅｓｈｗｏｒｋ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  ｉｒｉｓ」、Ｖｉｓｉｏｎ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  ４０（２０００）、２１６７−２１７６頁
【非特許文献２】Ａ．Ｃｌａｒｋ、Ｓ．Ｋｕｌｐ、Ｉ．Ｈｅｒｒｏｎ、およびＡ；Ｒｏｓｓ、「Ａ  ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ  ｍｏｄｅｌ  ｆｏｒ  ｄｅｓｃｒｉｂｉｎｇ  ｉｒｉｓ  ｄｙｎａｍｉｃｓ」、Ｈａｎｄｂｏｏｋ  ｏｆ  Ｉｒｉｓ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ、１２９−１５０頁、２０１３年
【非特許文献３】Ａｎｄｒｅａｓ  Ｕｈｌ、Ｐｅｔｅｒ  Ｗｉｌｄ、「Ｅｎｈａｎｃｉｎｇ  Ｉｒｉｓ  Ｍａｔｃｈｉｎｇ  Ｕｓｉｎｇ  Ｌｅｖｅｎｓｈｔｅｉｎ  Ｄｉｓｔａｎｃｅ  ｗｉｔｈ  Ａｌｉｇｎｍｅｎｔ  Ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ」、Ｉｎ  Ｇ．Ｂｅｂｉｓ、Ｒ．Ｂｏｙｌｅ、Ｂ．ｐａｒｖｉｎ、Ｄ．Ｋｏｒａｃｉｎ、Ｒ．Ｃｈｕｎｇ、Ｒ．Ｈａｍｍｏｕｄ、ｅｄｉｔｏｒｓ、Ａｄｖａｎｃｅｓ  ｉｎ  Ｖｉｓｕａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ：６ｔｈ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ、（ＩＳＶＣ  ２０１０）４６９−４７９頁、ＬＮＣＳ、６４５３、Ｓｐｒｉｎｇｅｒ  Ｖｅｒｌａｇ、２０１０年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
したがって、虹彩変位の非直線的性質、および瞳孔拡張に応じた虹彩の一部区域の出現または消失を考慮すると共に、個人に対する特定の学習を必要とすることなく、この動きの等方性から利益を得る、虹彩認識による当個人の効率的識別または認証方法が必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
第１の態様によれば、本発明は、個人を識別および／または認証するためのシステムによって実行される以下のステップを含む、個人を識別および／または認証する方法であって、個人を認識および／または認証するための前記システムが、第１の所定数Ｎ１個の同心円環へと分割された参照虹彩画像から取得される参照虹彩のバイナリコードを少なくとも１つと、瞼、睫毛、反射、またはその他のノイズとなる原因が検出されている参照虹彩の領域を識別する関連付けられた参照マスクのバイナリコードとを格納する、ストレージデバイスを備える方法に関するものである：
−  識別および／または認証される個人の眼球の画像を取得するステップ、
−  虹彩のテクスチャを含む領域を分離し、関連マスクを決定するために、取得した眼球の画像をセグメント化するステップ、
−  虹彩テクスチャを含む前記領域と前記マスクとを、第２の数Ｎ２個の同心円環へと分割するステップ、
−  直交座標である、虹彩のテクスチャを含む前記領域と前記マスクとを、極座標へと正規化するステップ
−  正規化された虹彩のテクスチャを含む前記領域をコード化するＮ２＊Ｐ＊Ｆに等しいサイズのバイナリ虹彩コードＩＣと、関連マスクをコード化するＮ２＊Ｐ＊Ｆに等しいサイズのマスクのバイナリコードＩＭとを、第３の所定数Ｆ個のガボールフィルタを各円環の第４の所定数Ｐ箇所からの位置の各々に適用することによって、決定するステップ、
−  取得画像の虹彩の少なくとも１つの円環を、取得画像と参照画像間のマッチング距離を最小化するように、前記参照虹彩のうちの１つの円環とマッチングするステップであって、前記マッチング距離は、マッチングされた取得画像虹彩の前記円環の各々と、それに相当する参照虹彩の円環との間の距離の合計を計算することにより、決定され格納された参照虹彩コードおよび関連マスクコードから取得されたものである、マッチングするステップ、
−  前記最小化されたマッチング距離を計算するステップ、
−  前記最小化されたマッチング距離が所定の閾値を下回る場合、個人を識別および／または認証するステップ。
【００１２】
マッチングステップは、ビタビアルゴリズムを実装することができる。
【００１３】
マッチングステップは、以下を含む：
−  サイズがＮ１＊Ｎ２の比較マトリクスＭを計算することであって、前記比較マトリクスの各係数Ｍ（ｉ，ｊ）が、前記決定されたコードおよび参照虹彩コードならびに関連マスクコードを用いて行われた、格納された参照虹彩のｉ番目円環と取得画像の虹彩のｊ番目円環との間の比較の結果をコード化する、計算すること、
−  参照虹彩の円環ｉと取得画像の虹彩の円環ｊのマッチングの各々についてのコストが、
ｉ＝１に対し、Ｃｏｓｔ（ｉ，ｊ）＝Ｐｒｏｂ（ｉ，ｊ）＊Ｍ（ｉ，ｊ）
任意のｉ＞１に対し：Ｃｏｓｔ（ｉ，ｊ）＝Ｐｒｏｂ（ｉ，ｊ）＊Ｍ（ｉ，ｊ）＋ｍｉｎＬ＝ｌｉ：ｌｓ  ａｎｄ  ｋ＝ｋｍｉｎ：ｋｍａｘ（ＰｒｏｂＴ（（ｉ，ｊ），（ｉ−Ｌ，ｊ＋ｋ））＊Ｃｏｓｔ（ｉ−Ｌ，ｊ＋ｋ））
であり、上式において：
○  ｌｉ、ｌｓ、ｋｍｉｎ、ｋｍａｘは、ｌｉ≧１かつ０＜ｊ＋ｋ≦Ｎ２となる、所定の相対的な整数であり、
○  Ｐｒｏｂ（ｉ，ｊ）は、参照虹彩のｉ番目円環と、取得画像の虹彩のｊ番目円環とに関する、所定のマッチング確度であり、
○  ＰｒｏｂＴ（（ｉ，ｊ），（ｐ，ｑ））は、参照虹彩のｉ番目円環と取得画像の虹彩のｊ番目円環とに関するマッチングを考慮した、参照虹彩のｐｔｈ円環および取得画像の虹彩のｑｔｈ円環に関する所定のマッチング確度である、
ビタビトレリスを構築すること。
−  前記ビタビトレリスにおける経路を決定すること。この決定動作は、以下を含む：
○  参照虹彩のＭ番目円環を、取得画像の虹彩のＰａｔｈ（Ｍ）番目円環とマッチングすることであって、Ｐａｔｈ（Ｍ）が、ｊに関し（Ｃｏｓｔ（Ｍ，ｊ））を最小化する［１；Ｎ２］に属する指標であり、Ｍが、第１の所定数Ｎ１以下の整数である、マッチングすること、
○  指標Ｍ’を持つ参照虹彩の少なくとも１つの別の円環を、指標Ｐａｔｈ（Ｍ’）を持つ取得画像の虹彩の円環とマッチングすることであって、指標Ｐａｔｈ（Ｄ）を持つ取得画像の虹彩の円環と既にマッチングされた指標Ｄを持つ参照虹彩の円環の関数としてＭ’＜Ｍであり、Ｍ’＝Ｄ−Ｚ（Ｄ，Ｐａｔｈ（Ｄ），１）かつＰａｔｈ（Ｍ’）＝Ｐａｔｈ（Ｄ）＋Ｚ（Ｄ，Ｐａｔｈ（Ｄ），２）であり、関数Ｚが、Ｚ（ｉ，ｊ，１）およびＺ（ｉ，ｊ，２）がそれぞれ、関数ＰｒｏｂＴ（（ｉ，ｊ），（ｉ−Ｌ，ｊ＋ｋ））＊Ｃｏｓｔ（ｉ−Ｌ，ｊ＋ｋ）を最小化する整数Ｌ∈［ｌｉ，ｌｓ］およびｋ∈［ｋｍｉｎ，ｋｍａｘ］となるような、Ｒ３からＲへ定義されたものである、マッチングすること。
【００１４】
最小化されたマッチング距離の計算は、
【数１】
2017004525.tif 000003
という式を用いることにより実行することが可能であり、上式において：
○  Ｔは、取得画像と参照画像の間の回転に対する、所定の最大許容値であり、
○  サイズがＮ１ｘ（Ｐ＊Ｆ）またはＮ２ｘ（Ｐ＊Ｆ）のマトリクスである、ＩＣ１、ＩＣ２、そしてＩＭ１およびＩＭ２は、それぞれ、参照虹彩のコード、取得画像の虹彩のコード、および関連マスクコードに相当し、
【数２】
2017004525.tif 000004
であり、
【数３】
2017004525.tif 000005
である。
【００１５】
虹彩変位の非直線的性質、および瞳孔拡張に応じた虹彩の一部区域の出現または消失を考慮すると共に、当個人に対する特定の学習を必要とすることなく、この動きの等方性から利益を得る虹彩認識により、個人を識別または認証することができる。
【００１６】
前記比較マトリクスＭの各係数Ｍ（ｉ，ｊ）は、固定されたｔについてのＤｉｓｔ（ｉ，ｊ，ｔ）とＭａｓｋ（ｉ，ｊ，ｔ）間の比率の変換ＬＴの結果とすることができる。
【００１７】
このような変換では、参照虹彩および取得画像の虹彩の各円環同士間の類似度を、障害物やノイズの存在によって乱れた画像の区域を考慮することなしに定量化する。
【００１８】
前記同心円環の厚みは可変である。
【００１９】
このことにより、円環の厚みは、虹彩テクスチャの半径方向の変動性に適合される。この変動性は、虹彩部分のある位置ではかなりの半径距離にわたって均一であり、その虹彩の別の部分では急速かつ半径方向に変動し得るものである。
【００２０】
前記同心円環の少なくとも２つが重なり合ってもよい。
【００２１】
２つの画像の円環のマッチングは、円環についての虹彩の出現または消失ではなく、厚みのクラウン部分についての虹彩の出現または消失を考慮する。
【００２２】
確度ＰｒｏｂＴおよびＰｒｏｂは、自動学習、または虹彩のテクスチャの歪みモデルを用いて決定することができる。
【００２３】
確度ＰｒｏｂＴおよびＰｒｏｂは、瞳孔の拡張度合に応じるとすることができる。
【００２４】
この関数は、取得画像内に認められる瞳孔の拡張に対して適合された関数を使用し、拡張の程度に関係なく定義される汎用関数よりも更に適した関数を生成する。
【００２５】
第２の態様によれば、本発明は、プロセッサによる実行時に、第１の態様による、個人を識別および／または認証する方法を実行するためのコード命令を含む、コンピュータプログラム製品に関するものである。
【００２６】
第３の態様によれば、本発明は、第１の所定数Ｎ１個の同心円環へと分割された参照虹彩画像から取得される参照虹彩のバイナリコードを少なくとも１つと、瞼、睫毛、反射、またはその他のノイズとなる原因が検出されている参照虹彩の領域を識別する関連付けられた参照マスクのバイナリコードとを格納する、ストレージデバイスへと接続することが可能であるということ、および、以下を備えることを特徴とする、データ処理デバイスに関するものである：
−  識別および／または認証される個人の取得された眼球の画像を受信するように構成される、通信インタフェース、
−  以下の動作を行うように構成されるコンピュータ：
○  虹彩のテクスチャを含む領域を分離し、関連マスクを決定するために、受信した眼球の画像をセグメント化すること、
○  虹彩テクスチャを含む前記領域と前記マスクとを、第２の数Ｎ２個の同心円環へと分割すること、
○  直交座標である、虹彩のテクスチャを含む前記領域と前記マスクとを、極座標へと正規化すること、
○  正規化された虹彩のテクスチャを含む前記領域をコード化するＮ２＊Ｐ＊Ｆに等しいサイズのバイナリ虹彩コードＩＣと、関連マスクをコード化するＮ２＊Ｐ＊Ｆに等しいサイズのマスクのバイナリコードＩＭとを、第３の所定数Ｆ個のガボールフィルタを各円環の第４の所定数Ｐ箇所からの位置の各々に適用することによって、決定すること、
○  取得画像の虹彩の少なくとも１つの円環を、取得画像と参照画像間のマッチング距離（ＨＤＶｉｔｅｒｂｉ）を最小化するように、前記参照虹彩のうちの１つの円環とマッチングすることであって、前記マッチング距離は、マッチングされた取得画像虹彩の前記円環の各々と、それに相当する参照虹彩の円環との間の距離（Ｄｉｓｔ）の合計を計算することにより、決定され格納された参照虹彩コードおよび関連マスクコードから取得されたものである、マッチングすること、
○  前記最小化されたマッチング距離を計算すること、
○  前記最小化されたマッチング距離を、所定の閾値と比較すること。
【００２７】
第４の態様によれば、本発明は、以下を備える、個人を識別および／または認証するためのシステムに関するものである：
−  第１の所定数Ｎ１個の同心円環へと分割された参照虹彩画像から取得される参照虹彩のバイナリコードを少なくとも１つと、瞼、睫毛、反射、またはその他のノイズとなる原因が検出されている参照虹彩の領域を識別する関連付けられた参照マスクのバイナリコードとを格納する、ストレージデバイス、
−  識別および／または認証される個人の眼球の画像を取得するように構成される、撮像デバイス、
−  取得画像と参照画像間のマッチング距離（ＨＤＶｉｔｅｒｂｉ）を最小化し、前記最小化されたマッチング距離が所定の閾値を下回る場合、個人を識別および／または認証するように構成される、第３の態様に記載のデータ処理デバイス。
【００２８】
これらのコンピュータプログラム製品、処理デバイス、および個人を識別および／または認証するためのシステムは、第１の態様による方法に関して言及したのと同じ利点を有するものである。
【００２９】
その他の特徴および利点は、実施形態に関する以下の説明から明らかになろう。この説明は、添付図面を参照しつつ行う。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】識別／認証される個人の眼球の画像をセグメント化するステップの実施を示す図である。
【図２】虹彩のテクスチャを同心円環および角度方向セクタへと分割するステップの実施を示す図である。
【図３ａ】虹彩のテクスチャを含む領域を正規化するステップの実施を示す図である。
【図３ｂ】虹彩のテクスチャを含む領域を正規化するステップの実施を示す図である。
【図３ｃ】虹彩のテクスチャを含む領域を正規化するステップの実施を示す図である。
【図４】本発明の実施形態による、個人を識別および／または認証するシステムにおけるハードウェア手段を示す概略図である。
【図５】本発明の実施形態による、個人を識別および／または認証する方法を示す図である。
【図６ａ】瞳孔の拡張度合が異なる個人の眼球の画像を示す図である。
【図６ｂ】瞳孔の拡張度合が異なる個人の眼球の画像を示す図である。
【図６ｃ】瞳孔の拡張度合が異なる個人の眼球の画像を示す図である。
【図６ｄ】図６ａおよび図６ｂで示した、瞳孔が拡張した２つの眼球の画像の比較に対応する比較マトリクスの例を示す図である。
【図６ｅ】図６ａおよび図６ｃで示した、瞳孔が拡張した２つの眼球の画像の比較に対応する比較マトリクスの例を示す図である。
【図７】前記ビタビトレリス内の経路決定の実施を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
本発明の実施形態は、個人を識別および／または認証するシステム１００によって実装される、ある個人１を識別および／または認証する方法に関するものである（図４に図示）。
【００３２】
このようなシステム１００は、個人１を識別または認証するのに用いる生体データの取得専用となる、撮像デバイス２を備えている。このような生体データは、とりわけ、個人１の眼球の画像から成るものとすることができる。撮像デバイス２は、とりわけ、可視領域または赤外線領域において画像をキャプチャする、写真撮影ユニット、即ちカメラから成るものとすることができる。
【００３３】
システム１００は更に、ストレージデバイス３を備えている。このようなストレージデバイスは、第１の所定数Ｎ１個の同心円環へと分割された参照虹彩画像から取得される、参照虹彩のバイナリコードを少なくとも１つと、瞼、睫毛、反射、またはその他のノイズとなる原因が検出されている参照虹彩の領域を識別する、関連付けられたマスクの参照バイナリコードとを、格納するように構成される。このストレージデバイスは、あらゆるタイプのリードオンリメモリ（フラッシュメモリなど）、またはハードドライブとすることができる。このストレージデバイスは、このようなバイナリコードを、データベース形式で格納することが可能である。
【００３４】
これらの参照虹彩画像は、システムに記録された個人の虹彩画像であるため、システムで識別や認証することが可能である。これらの参照虹彩画像は、対応する参照虹彩コードを取得するために処理されている。これらの画像に適用された処理は、撮像デバイス２によって取得された認証の対象となる個人の虹彩画像に対して適用される、以下で説明する処理と同一のものである。
【００３５】
システム１００はまた、撮像デバイス２によって取得された個人１の虹彩画像を処理して、そこから対応する虹彩コードを演繹し、それを格納された参照虹彩コードと比較するように構成された、データ処理デバイス４を備えている。このような処理は、とりわけ、同心円環の第２の所定数Ｎ２へと虹彩を切り分けることを含む。前記処理デバイスは、撮像デバイス２と、ストレージデバイス３とに接続されている。このようなデータ処理デバイスは、コンピュータ５とインタフェース６を備えることができる。このようなコンピュータ５は、例えばｘ−８６型やＲＩＳＣのプロセッサまたはマイクロプロセッサ、コントローラまたはマイクロコントローラ、ＤＳＰ、ＡＳＩＣなどの集積回路またはＦＰＧＡなどのプログラマブル回路、これら諸要素の組み合わせ、あるいは以下に記載する方法が持つ計算ステップを実行する、その他任意のコンポーネントの組み合わせから成るものとすることができる。このような通信インタフェース６は、アナログかデジタルかを問わず任意のインタフェースとすることができ、コンピュータ５に、上述したシステム１００が持つ他の要素との情報交換を行わせる。このようなインタフェースは、例えば、ＲＳ２３２シリアルインタフェース、ＵＳＢ、Ｆｉｒｅｗｉｒｅ、ＨＤＭＩ（登録商標）インタフェース、またはイーサネット（登録商標）もしくはＷｉｆｉタイプのワイヤードもしくはワイヤレス通信ネットワークインタフェースとすることができる。ある実施形態では、前記処理デバイス、撮像デバイス２、およびストレージデバイス３は、例えば携帯電話や、案件の開始を制御する統合アクセス制御システム内に組み込む場合には、共通のケース内で一体化されてもよい。代わりに、これらのデバイスのうち１つ以上を、当該デバイスまたはその他のデバイスからリモートなものとすることもできる。例えば、撮像デバイス２は、コンピュータシステムの中央サーバが構成する処理デバイスに通信ネットワークを介して接続された、監視カメラによって構成される。
【００３６】
本発明は、個人の眼球の取得画像における虹彩の円環と、参照虹彩の円環間の最適なマッチングを求めることにより、識別または認証の対象となる個人の虹彩の画像と、参照虹彩の画像との比較を改良することを提案するものである。このようなマッチングでは、瞳孔の拡張に起因する、取得画像と参照画像の間の虹彩の歪みが考慮される。この拡張それ自体は、２つの画像のキャプチャ間の露光量が異なることの帰結であり得る。本方法では、虹彩が歪んでいる間の円環の出現または消失も加味できるように、両虹彩の全ての円環を必ずしもマッチングさせない。
【００３７】
より正確には、こうした最適マッチングは、取得画像と参照画像間の距離（所謂、マッチング距離（ＨＤＶｉｔｅｒｂｉ））を最小化するように決定される。この距離は、虹彩円環同士間の選択されたマッチングを考慮して、取得画像について求められた虹彩コードと参照虹彩コードとから計算される。ある実施形態では、こうしたマッチングは、ビタビアルゴリズムによって決定される。
【００３８】
識別および／または認証のための本方法は、図５に示すステップに従って実施することが可能である。
【００３９】
取得ステップ１０１の間、個人１の眼球の画像が、撮像デバイス２によって取得される。この画像は２次元でも３次元でもよく、またカラーでも白黒でもよい。デジタル画像の場合、この画像は様々なフォーマット（ｂｉｔｍａｐ、ｊｐｅｇ、ｐｎｇ、ｒａｗ、など）に従って符号化され得る。白黒画像の場合、この画像は幾つかの数のグレーの階調を含み得る。
【００４０】
次いで、データ処理デバイスが、セグメント化ステップ１０２、分割ステップ１０３、正規化ステップ１０４、バイナリコード決定ステップ１０５、マッチングステップ１０６、および距離を計算するステップ１０７を実行する。
【００４１】
セグメント化ステップ１０２の間、取得した眼球の画像が、虹彩のテクスチャを含む領域を分離するようにセグメント化される。図１では、これは円周間の領域７に当たる。この虹彩領域が、白目部分８および瞳孔９から分離される。このステップの間、瞼、睫毛、反射、またはその他のノイズとなる原因が検出されている虹彩領域を識別する、関連付けられたマスクを決定することもできる。こうしたマスクにより、とりわけ、眼球の画像の取得中に所定の露光量を課すことを意図してのスポットが反射している眼球の領域を識別することが可能となる。
【００４２】
分割ステップ１０３の間、虹彩テクスチャを含む前記領域および前記マスクは、図２に示すように、Ｎ２個の同心円環へと分割することができる。これらの同心円環は、一定の厚さとすることも、異なる厚さとすることもできる。
【００４３】
これらの同心円環が重なり合ってもよい。その場合、２つの画像の円環のマッチングは、円環についての虹彩の出現または消失ではなく、厚みのクラウン部分についての虹彩の出現または消失を考慮する。
【００４４】
正規化ステップ１０４の間、虹彩のテクスチャを含む領域と、セグメント化ステップ１０２および分割ステップ１０３に由来する前記マスクとは、固定サイズの矩形画像形式に正規化され、それにより、元画像の直交座標を極座標へと変換される。このことは、Ｄａｕｇｍａｎが提案する極変換、即ち、Ｉ（ｘ（ｒ，θ），ｙ（ｒ，θ））−＞Ｉ（ｒ，θ）、ただしＩが取得した虹彩画像である、という極変換に従った、図３ａから図３ｃに示す通りである。
【００４５】
この正規化された画像において、細分化された虹彩の円環は、ラインを形成する。この正規化された画像をバイナリコード（所謂、虹彩コード）へと変換するために、第３の所定数Ｆ個のフィルタによるフィルタリングを、バイナリコードＦの決定ステップ１０５の間、各円環の第４の所定数Ｐ箇所からの位置の各々に対して適用することができる。虹彩は、例えばＰ個の角度方向領域へと、角度を持たせながら細分することが可能であって、このようなフィルタリングは、円環と角度方向セクタの交差部に相当する各区域へと適用することができる。正規化された虹彩画像において、これらの角度方向セクタの各々は、カラムを構成する。このようなフィルタはガボールフィルタとすることができ、その適用区域において、虹彩のテクスチャの輝度変化に特徴付けを施す。よって、バイナリ値である０または１を、この位置でのフィルタリングの結果の現れに応じて、各位置に属性付けすることができる。同様の操作を、取得画像に関連するマスクに対して実行することもできる。したがって、正規化およびフィルタリングされた虹彩テクスチャを含む前記領域をコーディングする、Ｎ２＊Ｐ＊Ｆに等しいサイズのバイナリ虹彩コードＩＣが決定され得る。また、関連付けられたマスクをコーディングする、Ｎ２＊Ｐ＊Ｆに等しいサイズのバイナリマスクコードＩＭも決定され得る。これらのバイナリコードは、サイズがＮ２ｘ（Ｐ＊Ｆ）の２つのマトリクスから形成することができ、その各ラインは（正規化された画像などの）円環に相当し、Ｐ個のカラムの各グループは虹彩画像の角度方向セクタに相当する。これらのマトリクスの各々が持つライン１は、例えば、瞳孔に最も近い円環に関連付けることができる。ある実施形態では、Ｎ１はＮ２と等しいものであってよく、例えば８とすることができる。一例として、虹彩は、３２個の円環と６４個の角度方向領域とに細分することができ、各位置に対し適用するフィルタの数を４とすることができる。
【００４６】
その後、マッチングステップ１０６の間、取得画像の虹彩の少なくとも１つの円環が、取得画像と参照画像間の距離（所謂、マッチング距離（ＨＤＶｉｔｅｒｂｉ））を最小化するように、前記参照虹彩のうちの１つの円環とマッチングされる。このとき、前記マッチング距離は、マッチングされた取得画像虹彩の前記少なくとも１つの円環の各々と、それに相当する参照虹彩の円環との間の距離（Ｄｉｓｔ）の合計を計算することにより、決定され格納された参照虹彩コードおよび関連マスクコードから取得されたものとなる。マッチングステップ１０６は、ビタビアルゴリズムを実装することができる。
【００４７】
より正確には、マッチングステップ１０６は以下のステップを含む。
【００４８】
初めに、サイズがＮ１＊Ｎ２の比較マトリクスＭが計算される（１０６１）。この比較マトリクスは、取得画像の虹彩のＮ２個の各円環と、それと比較される参照虹彩のＮ１個の円環との類似度を反映する。前記比較マトリクスの各係数Ｍ（ｉ，ｊ）は、前記決定されたコードおよび参照虹彩コードならびに関連マスクコードを用いて行われた、格納された参照虹彩のｉ番目円環と取得画像の虹彩のｊ番目円環との間の比較の結果をコード化する。前記比較マトリクスＭの各係数Ｍ（ｉ，ｊ）は、固定されたｔについてのＤｉｓｔ（ｉ，ｊ，ｔ）とＭａｓｋ（ｉ，ｊ，ｔ）間の比率の変換ＬＴの結果とすることができ、ここで、
【数４】
2017004525.tif 000006
【数５】
2017004525.tif 000007
であり、サイズがＮ１ｘ（Ｐ＊Ｆ）またはＮ２ｘ（Ｐ＊Ｆ）のマトリクスである、ＩＣ１、ＩＣ２、そしてＩＭ１およびＩＭ２は、それぞれ、参照虹彩のコード、取得画像の虹彩のコード、および関連マスクコードに相当する。
【００４９】
回転パラメータｔは、取得画像と参照画像の間での、瞳孔の中心を通る眼球の対象軸周りの虹彩の回転（例えば、個人の頭部の傾きが異なることによるものなど）を計算に入れている。このようなマトリクスは、考慮される回転パラメータｔの各値について（例えば、Ｔを取得画像と参照画像間の回転に対する所定の最大許容値とした上で、区間［−Ｔ；Ｔ］における、Ｆの倍数であるｔの全ての値について）、計算することができる。
【００５０】
変換ＬＴの結果は、比較された円環同士間の類似度を表す、グレーの階調に対応させることができる。一例として、この変換では、比較された円環同士間の距離がゼロの場合には２５５という値を属性付けし、Ｄｉｓｔ（ｉ，ｊ，ｔ）とＭａｓｋ（ｉ，ｊ，ｔ）間の比率が０．５を下回る場合にはゼロ値を属性付けすることができる。比較する２つの円環が類似しているほど、その比較に関連付けられたグレーの階調は、より白へと近づくことになる。
【００５１】
比較マトリクスの例を２つ、図６ｄと図６ｅに示す。図６ｄは、図６ａと図６ｂに示した瞳孔が拡張した２つの眼球の画像の比較に対応しており、図６ｅは、図６ａの眼球の画像と、瞳孔の拡張がより顕著な図６ｃの眼球の画像との比較に対応している。図６ｄでは、円環間の距離が最小であることを示す最も白い画素は、マトリクスの対角線に沿う形で主に存在している。これは、図６ａと図６ｂの虹彩間の歪みが法則的であることの帰結である。よって、取得画像の虹彩の各区域は、参照画像内で同一位置にある参照虹彩の区域と、ほぼ一致している。逆に、図６ｅの最も白い区域は、画像の対角線上に位置していない。これは、画像６ａと画像６ｃでは、瞳孔拡張が大きく異なることによる。
【００５２】
次に、ビタビトレリスが構築される（１０６２）。このとき、参照虹彩の円環ｉと取得画像の虹彩の円環ｊのマッチングの各々についてのコストは、以下のようになる。
【００５３】
ｉ＝１に対し、Ｃｏｓｔ（ｉ，ｊ）＝Ｐｒｏｂ（ｉ，ｊ）＊Ｍ（ｉ，ｊ）
任意のｉ＞１に対し：Ｃｏｓｔ（ｉ，ｊ）＝Ｐｒｏｂ（ｉ，ｊ）＊Ｍ（ｉ，ｊ）＋ｍｉｎＬ＝ｌｉ：ｌｓ  ａｎｄ  ｋ＝ｋｍｉｎ：ｋｍａｘ（ＰｒｏｂＴ（（ｉ，ｊ），（ｉ−Ｌ，ｊ＋ｋ））＊Ｃｏｓｔ（ｉ−Ｌ，ｊ＋ｋ））
上式において：
○  ｌｉ、ｌｓ、ｋｍｉｎ、ｋｍａｘは、ｌｉ≧１かつ０＜ｊ＋ｋ≦Ｎ２となる、所定の相対的な整数である。
○  Ｐｒｏｂ（ｉ，ｊ）は、参照虹彩のｉ番目円環と、取得画像の虹彩のｊ番目円環とに関する、所定のマッチング確度である。
○  ＰｒｏｂＴ（（ｉ，ｊ），（ｐ，ｑ））は、参照虹彩のｉ番目円環と取得画像の虹彩のｊ番目円環とに関するマッチングが与えられたときの、参照虹彩のｐｔｈ円環と取得画像の虹彩のｑｔｈ円環とに関する所定のマッチング確度であり、関数ＰｒｏｂＴは、クロスマッチングに当たる、Ｌ＝１かつｋ＝１などの非物理的な場合（例えば、取得画像虹彩の円環ｊ＋１が参照画像の虹彩の円環ｉ−１とマッチする一方で、取得画像の虹彩の円環ｊが参照画像の虹彩の円環ｉとマッチしてしまっている）に相当するＬとｋの組み合わせについての高オーバーオール値を送り返すようにも定義されている。
【００５４】
Ｌ＝ｌｉ＝ｌｓ＝１かつ（ｋｍｉｎ，ｋｍａｘ）＝（０，１）または（１，０）であると好ましい。
【００５５】
２つの円環のマッチング（ｉ，ｊ）に関連付けられたコストは、取得画像内の瞳孔の拡張によって生じた虹彩の歪みに起因して、参照虹彩のｉ番目円環が取得画像の虹彩のｊ番目円環の位置へと移動しているということについての、固有の確度Ｐｒｏｂ（ｉ，ｊ）の関数である。このコストは、Ｍ（ｉ，ｊ）により、これらの円環同士間の類似度も反映している。また、このコストは、マッチングにおける全体の首尾一貫性を尊重すると共に、数的訴求性はあるものの物理的な実状には何ら一致しないマッチング（例えば、参照虹彩のｉ−１ｔｈ円環が取得画像の虹彩の周辺円環と関連付けられている一方で、参照虹彩のｉ番目円環と取得画像の虹彩のほぼ中心の円環とのマッチング）を防止するように、参照虹彩の先行する円環に対して設定されたマッチングを計算に入れる。
【００５６】
Ｐｒｏｂ関数およびＰｒｏｂＴ関数は、異なる拡張段階で撮影された虹彩の画像に基づいた自動学習によって求めることができる。あるいは、これらの関数は、上で触れたＣｌａｒｋによるモデルなど、虹彩のテクスチャに関する歪みモデルを使用して、解析的に求めることも可能である。関数ＰｒｏｂおよびＰｒｏｂＴは、瞳孔の拡張の程度に応じて、テーブル化することができる。
【００５７】
こうしたビタビトレリスは、回転パラメータｔの様々な値について計算された比較マトリクスＭの各々に対して構築することができる。
【００５８】
次に、前記ビタビトレリスの各々における経路が、以下を行うことによって求められる（１０６３）：
○  参照虹彩のＭ番目円環を、取得画像の虹彩のＰａｔｈ（Ｍ）番目円環とマッチングさせる。ここで、Ｐａｔｈ（Ｍ）は、ｊに関し（Ｃｏｓｔ（Ｍ，ｊ））を最小化する［１；Ｎ２］に属する指標であり、Ｍは第１の所定数Ｎ１以下の整数である。
【００５９】
即ち、Ｐａｔｈ（Ｍ）＝Ａｒｇｍｉｎｊ＝１：Ｎ２（Ｃｏｓｔ（Ｍ，ｊ））であり、Ａｒｇｍｉｎ（ｘｉ）は連続した値ｘｉに由来する最小値の指標を送り返す関数である。この参照虹彩の同一円環は、取得画像の虹彩の円環とマッチした虹彩の、最も外側の円環ということになる。
【００６０】
○  指標Ｍ’を持つ参照虹彩の少なくとも１つの別の円環を、指標Ｐａｔｈ（Ｍ’）を持つ取得画像の虹彩の円環とマッチングさせる。ここで、指標Ｐａｔｈ（Ｄ）を持つ取得画像の虹彩の円環と既にマッチングされた、指標Ｄを持つ参照虹彩の円環の関数として、Ｍ’＜Ｍであり、Ｍ’＝Ｄ−Ｚ（Ｄ，Ｐａｔｈ（Ｄ），１）かつＰａｔｈ（Ｍ’）＝Ｐａｔｈ（Ｄ）＋Ｚ（Ｄ，Ｐａｔｈ（Ｄ），２）であり、関数Ｚは、Ｚ（ｉ，ｊ，１）およびＺ（ｉ，ｊ，２）がそれぞれ、関数ＰｒｏｂＴ（（ｉ，ｊ），（ｉ−Ｌ，ｊ＋ｋ））＊Ｃｏｓｔ（ｉ−Ｌ，ｊ＋ｋ）を最小化する整数Ｌ∈［ｌｉ，ｌｓ］およびｋ∈［ｋｍｉｎ，ｋｍａｘ］となるような、Ｒ３からＲへ定義されたものである。
【００６１】
即ち、（ｋ，Ｌ）＝Ａｒｇｍｉｎ  ｋ＝ｋｍｉｎ：ｋｍａｘ，Ｌ＝ｌｉ：ｌｓ  ＰｒｏｂＴ（（ｉ，ｊ），（ｉ−Ｌ，ｊ＋ｋ））＊Ｃｏｓｔ（ｉ−Ｌ，ｊ＋ｋ）である。
【００６２】
ｌｉ＝ｌｓ＝１であることが好ましく、Ｍ’＝Ｄ−１かつＰａｔｈ（Ｍ’）＝Ｐａｔｈ（Ｄ）＋ｋが与えられる。ここで、ｋは、ＰｒｏｂＴ［（Ｄ，Ｐａｔｈ（Ｄ）），（Ｄ−１，Ｐａｔｈ（Ｄ）＋ｋ）］＊Ｃｏｓｔ（Ｄ−１，Ｐａｔｈ（Ｄ）＋ｋ）を最小化する。
【００６３】
このマッチングは、ｉ＝１またはＰａｔｈ（ｉ）＝１となるまで、円環の順序を落としていくことにより、参照虹彩の幾つかの円環に対して、連続的に決定することができる（それぞれ取得画像または参照画像の虹彩のｉ番目円環は、それぞれ参照虹彩または取得画像の中央円環に相当し、このことは、それぞれ参照画像または取得画像における瞳孔の拡張が、取得画像、それぞれ参照画像の円環１からｉ−１に相当する全ての円環を消失させているということを意味する）。
【００６４】
このビタビ経路を用いることにより、経路の合計コストを最小化するマッチング、したがって、類似度とマッチング確度であるＰｒｏｂ（ｉ，ｊ）およびＰｒｏｂＴ（（ｉ，ｊ），（ｐ，ｑ））とを踏まえた、比較される虹彩の円環同士間の最も確度の高いマッチングに相当するマッチングを決定することができる。
【００６５】
このような経路を図７に示す。この図では、○は取得画像の虹彩および参照虹彩の円環に相当し、それぞれの×は、取得画像の虹彩の前記円環のうちの１つと、参照虹彩の前記円環のうちの１つとのマッチングを表している。
【００６６】
このマッチングによって最小化されるマッチング距離はハミング距離とすることができ、次の式を用いて、計算ステップ１０７の間に計算される。
【数６】
2017004525.tif 000008
上式において、Ｔは、取得画像と参照画像の間の回転に対する、所定の最大許容値である。
【００６７】
２つの虹彩画像間について得られたマッチング距離は、比較される画像の虹彩間の最も確度の高いマッチングを維持するために、ビタビグラフ内で選択されたビタビ経路を用いて最小化される。
【００６８】
最後に、識別および／または認証ステップ１０８の間、眼球の画像の取得対象となった個人が、計算ステップ１０７の間に取得された、最小化されたマッチング距離に応じて識別および／または認証される。この個人は、最小化されたマッチング距離が所定の閾値を下回る場合に識別または認証可能となる。
【００６９】
瞳孔の拡張に応じた虹彩の一部区域の非直線的歪みおよび出現または消失を考慮しながら、かつ当個人のためだけの学習を必要としない、この動きの等方性から利益を得ながら虹彩認識を通じて、虹彩画像の取得対象となった個人が識別または認証され得る。
【符号の説明】
【００７０】
１  個人
２  撮像デバイス
３  ストレージデバイス
４  データ処理デバイス
５  コンピュータ
６  通信インタフェース
【図１】
2017004525.tif 000012
【図２】
2017004525.tif 000013
【図３ａ】
2017004525.tif 000014
【図３ｂ】
2017004525.tif 000015
【図３ｃ】
2017004525.tif 000016
【図４】
2017004525.tif 000017
【図５】
2017004525.tif 000018
【図６ａ】
2017004525.tif 000019
【図６ｂ】
2017004525.tif 000020
【図６ｃ】
2017004525.tif 000021
【図６ｄ】
2017004525.tif 000022
【図６ｅ】
2017004525.tif 000023
【図７】
2017004525.tif 000024
【外国語明細書】
2017004525000001.pdf