(57)【要約】  虹彩バイオメトリック認識モジュールは、人が移動しているか、静止しているかに関係なく、人の目の虹彩の画像をキャプチャするための技術を備える。虹彩バイオメトリック認識技術は、デジタル虹彩画像を参照虹彩画像と比較し、デジタル虹彩画像と参照虹彩画像とが一致した場合に、第1のデバイスにアクセスすることを認可されているものとして人を認証し、第1のデバイスから第2のデバイスにワイヤレス通信を伝送することによって、たとえば、認証または本人確認の目的のために虹彩照合手順を実行することができる。
2017530476.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
バイオメトリックアクセス制御デバイスであって、
視野を有するカメラと、
前記視野内に光を放射する1つまたは複数の照明器を備える照明器デバイスと、
ワイヤレス通信を第2のデバイスに伝送するためにワイヤレス通信機能にアクセスする人を認証することを有効化されているクライアントデバイスと、
入力デバイスと、
プログラム命令を記憶するメモリと、
前記照明器デバイス、前記カメラ、前記クライアントデバイス、前記入力デバイス、および前記メモリに通信可能に結合され、前記クライアントデバイスにアクセスすることを妥当性確認されたユーザに対する参照虹彩画像を記憶するデータベースにさらに通信可能に結合されているプロセッサとを備え、前記プロセッサは、
前記入力デバイスから入力信号を受信し、
前記入力信号が前記クライアントデバイスの近くにいる人の虹彩をスキャンする許可を含んでいると決定し、
前記カメラと前記人の前記虹彩とのアライメントを行い、
第1の制御信号を前記照明器デバイスに送信し、前記第1の制御信号は連続波眼安全限界を超えるパルス周波数で前記1つまたは複数の照明器による光の同期放射をアクティブ化し、
第2の制御信号を前記カメラに送信し、前記第2の制御信号は前記カメラによる複数のデジタル画像のキャプチャをアクティブ化し、前記キャプチャは光の前記同期放射と同期し、
前記カメラから前記複数のデジタル画像を受信し、
前記データベースにアクセスして、前記参照虹彩画像を取り出し、
前記複数のデジタル画像のうちの第1のデジタル画像が前記参照虹彩画像と一致すると決定し、
前記ワイヤレス通信機能にアクセスすることを認可されているものとして前記人を認証し、
前記クライアントデバイスから前記ワイヤレス通信を前記第2のデバイスに伝送する前記プログラム命令を実行するバイオメトリックアクセス制御デバイス。
【請求項２】
前記クライアントデバイスは、モバイルソフトウェアアプリケーションを備え、
前記ワイヤレス通信機能は、前記モバイルソフトウェアアプリケーションによって実行される金融取引を含み、
前記第2のデバイスは、前記ワイヤレス通信を受信したことに応答して前記金融取引を完了するように構成されている現金自動預入支払機を備える請求項1に記載のバイオメトリックアクセス制御デバイス。
【請求項３】
前記プロセッサは、
前記複数のデジタル画像のうちの前記第1のデジタル画像が参照虹彩画像と一致しないと決定し、
前記人が前記クライアントデバイス上の前記ワイヤレス通信機能にアクセスすることを拒否する前記プログラム命令を実行する請求項1に記載のバイオメトリックアクセス制御デバイス。
【請求項４】
前記カメラ、前記照明器デバイス、前記入力デバイス、前記メモリ、および前記プロセッサは、前記クライアントデバイスに組み込まれる請求項1に記載のバイオメトリックアクセス制御デバイス。
【請求項５】
前記照明器デバイスは、少なくとも1つの赤外線照明器を備え、
前記プログラム命令は、連続波眼安全限界を超えてパルス動作またはストロボ動作の照明動作により前記虹彩に照明を当てるように前記照明器デバイスを動作させる請求項1に記載のバイオメトリックアクセス制御デバイス。
【請求項６】
前記カメラ、前記照明器デバイス、前記クライアントデバイス、前記入力デバイス、前記メモリ、および前記プロセッサは、有線またはワイヤレスインターネット接続を介して、ローカル、リモート、またはクラウドデータベースに通信可能に結合される請求項1に記載のバイオメトリックアクセス制御デバイス。
【請求項７】
デバイスに対するワイヤレス通信機能へのアクセスを制御する虹彩バイオメトリックシステムであって、
ワイヤレス通信を第2のデバイスに伝送するために第1のデバイスにアクセスする人を認証する虹彩バイオメトリック認識モジュールを備え、前記虹彩バイオメトリック認識モジュールは、
レンズを備える虹彩撮像装置デバイスと、
照明器デバイスと、
プログラム命令を記憶するメモリと、
前記虹彩撮像装置デバイス、前記照明器デバイス、および前記メモリに通信可能に結合されている1つまたは複数のプロセッサとを備え、前記1つまたは複数のプロセッサは、
前記虹彩撮像装置デバイスの前記レンズと前記人の虹彩とのアライメントを行い、
前記虹彩に照明を当てるように前記照明器デバイスを動作させ、
前記虹彩のデジタル画像を生成するように前記虹彩撮像装置デバイスを動作させ、
前記デジタル画像を参照虹彩画像と比較し、
前記デジタル画像が前記参照虹彩画像と一致すると決定したことに応答して、
前記第1のデバイスにアクセスすることを認可されているものとして前記人を認証し、
前記第1のデバイスから前記ワイヤレス通信を前記第2のデバイスに伝送する前記プログラム命令を実行する虹彩バイオメトリックシステム。
【請求項８】
前記虹彩撮像装置デバイス、前記照明器デバイス、および前記虹彩バイオメトリック認識モジュールは、第1のデバイスに組み込まれる請求項7に記載の虹彩バイオメトリックシステム。
【請求項９】
前記照明器デバイスは、少なくとも1つの赤外線照明器を備え、
前記プログラム命令を実行する前記1つまたは複数のプロセッサは、連続波眼安全限界を超えてパルス動作またはストロボ動作の照明動作により前記虹彩に照明を当てるように前記照明器デバイスを動作させる請求項7に記載の虹彩バイオメトリックシステム。
【請求項１０】
前記虹彩撮像装置デバイス、前記照明器デバイス、および前記虹彩バイオメトリック認識モジュールは、モバイルデバイスに組み込まれる請求項7に記載の虹彩バイオメトリックシステム。
【請求項１１】
前記虹彩バイオメトリック認識モジュールは、有線またはワイヤレスインターネット接続を介して、ローカル、リモート、またはクラウドデータベースに通信可能に結合される請求項7に記載の虹彩バイオメトリックシステム。
【請求項１２】
前記1つまたは複数のプロセッサは、前記第1のデバイスへの前記人のアクセスを拒否し、所定の期間の後に前記ワイヤレス通信を伝送する認可を打ち切る前記プログラム命令を実行する請求項7に記載の虹彩バイオメトリックシステム。
【請求項１３】
前記第2のデバイスは、実施され得る取引が通される安全なデバイスである請求項7に記載の虹彩バイオメトリックシステム。
【請求項１４】
虹彩バイオメトリック認識モジュールを介してワイヤレス通信を第2のデバイスに伝送するために第1のデバイスにアクセスする人を認証するステップを含む方法であって、メモリに記憶されたプログラム命令を含み、1つまたは複数のプロセッサに、
虹彩撮像装置デバイスのレンズと前記人の前記虹彩とのアライメントを行うステップと、
前記虹彩に照明を当てるように照明器デバイスを動作させるステップと、
前記虹彩のデジタル画像を生成するように前記虹彩撮像装置デバイスを動作させるステップと、
前記デジタル画像を参照虹彩画像と比較するステップと、
前記デジタル画像が前記参照虹彩画像と一致すると決定したことに応答して、
前記第1のワイヤレス通信対応デバイスにアクセスすることを認可されているものとして前記人を認証するステップと、
前記第1のデバイスから前記ワイヤレス通信を前記第2のデバイスに伝送するステップとを実行させる方法。
【請求項１５】
前記虹彩バイオメトリック認識モジュールを介してワイヤレス通信を第2のデバイスに伝送するために第1のデバイスにアクセスする前記人を認証するステップは、前記虹彩撮像装置デバイス、前記照明器デバイス、および前記1つまたは複数のプロセッサを組み込んだ前記第1のデバイスを介して実行される請求項14に記載の方法。
【請求項１６】
前記照明器デバイスを動作させるステップは、赤外線照明器を動作させるステップを含み、
前記赤外線照明器を動作させるステップは、連続波眼安全限界を超えてパルス動作またはストロボ動作の照明動作により前記虹彩に照明を当てるステップを含む請求項14に記載の方法。
【請求項１７】
前記虹彩バイオメトリック認識モジュールを介してワイヤレス通信を第2のデバイスに伝送するために第1のデバイスにアクセスする前記人を認証するステップは、前記虹彩撮像装置デバイス、前記照明器デバイス、および前記1つまたは複数のプロセッサを組み込んだモバイルデバイスを介して実行される請求項14に記載の方法。
【請求項１８】
有線またはワイヤレスインターネット接続を介して、ローカル、リモート、またはクラウドデータベースから前記参照虹彩画像にアクセスするステップをさらに含む請求項14に記載の方法。
【請求項１９】
所定の期間の後に前記ワイヤレス通信を伝送する認可を打ち切るステップをさらに含む請求項14に記載の方法。
【請求項２０】
前記第2のデバイスは、実施され得る取引が通される安全なデバイスである請求項14に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、2014年9月24日に出願した米国仮特許出願第62/054,415号、名称「Control of the Wireless Communication Device/Capability (NFC, RFID, Bluetooth(登録商標), Wifi, Wimax, Satcom, etc.) in a Mobile Device with a Biometric Key」の優先権および利益を主張するものである。
【背景技術】
【０００２】
多くの既存の虹彩認識ベースのバイオメトリックデバイスは、虹彩バイオメトリック分析のニーズに応えるために虹彩画像キャプチャプロセスに厳格な要求条件を課している。たとえば、多くの既存のデバイスは、虹彩の明瞭なストレートオンビュー(straight-on view)を有する画像のみを利用する。そのような画像を取得するために、既存のデバイスは、典型的には、被験者は静止し、虹彩画像キャプチャデバイスのすぐ近くに配置されていることを必要とする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国意匠特許出願第14/100,615号
【特許文献２】米国意匠特許出願第14/509,356号
【特許文献３】米国意匠特許出願第14/509,366号
【特許文献４】米国特許第7,542,628号
【特許文献５】米国特許第7,657,127号
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Daugman、J.、「High confidence visual recognition of persons by a test of statistical independence」、IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence、15(11)、1148〜1161頁(1993年)
【非特許文献２】D. M. MonroおよびD. Zhang、An Effective Human Iris Code with Low Complexity、Proc. IEEE International Conference on Image Processing、第3巻、277〜280頁、2005年9月
【非特許文献３】Tanら、Efficient Iris Recognition by Characterizing Key Local Variations IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING、第13巻、第6号、2004年6月
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示は、例を用いて、限定することなく、添付図に示されている。図は、単独で、または組み合わせて、本開示の1つまたは複数の実施形態を例示し得る。図に例示されている要素は、必ずしも縮尺通り描かれていない。複数の図にわたって参照ラベルが繰り返され、対応する、または類似の要素を示すことがある。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】本明細書で開示されているようなプリプロセッサを含む、バイオメトリック虹彩照合(biometric iris matching)用の虹彩プロセッサの少なくとも1つの実施形態を示す簡素化されたブロック図である。
【図２】図1の虹彩プロセッサのプリプロセッサの少なくとも1つの実施形態を示す簡素化されたブロック図である。
【図３Ａ】本明細書で開示されているような瞳孔および虹彩強度に対するカメラ照明の効果を示す簡素化されたグラフ(graphical plot)である。
【図３Ｂ】図2のプリプロセッサの動作の結果を示す図である。
【図３Ｃ】代替的画像を入れた、図2のプリプロセッサの動作の別の結果を示す図である。
【図３Ｄ】さらに別の代替的画像を入れた、図2のプリプロセッサの動作のさらに別の結果を示す簡素化された図である。
【図４Ａ】図1の虹彩プロセッサによって実行され得る、エッジ検出のための方法の少なくとも1つの実施形態に対する簡素化されたフロー図である。
【図４Ｂ】本明細書で開示されているような瞳孔等高線の候補の簡素化された例を示す図である。
【図４Ｃ】図1の虹彩プロセッサによって実行され得る、角膜歪み補正のための方法の少なくとも1つの実施形態に対する簡素化されたフロー図である。
【図４Ｄ】本明細書で開示されているように遠近短縮の補正の簡素化された結果を示す図である。
【図５】本明細書で開示されているようなコーディングプロセッサの少なくとも1つの実施形態を示す簡素化されたブロック図である。
【図６】本明細書で開示されているような多重解像度虹彩コードの少なくとも1つの実施形態の簡素化された例を示す図である。
【図７】本明細書で開示されているような照合プロセッサの少なくとも1つの実施形態を示す簡素化されたブロック図である。
【図８】図7の照合プロセッサによって実行され得る、虹彩コードを照合するためのプロセスの少なくとも1つの実施形態の簡素化された例を示す図である。
【図９】本明細書で開示されているように、虹彩コードのフロー場を推定するための粗密アルゴリズムの簡素化された概略図である。
【図１０】本明細書で開示されているように、2つの虹彩コードの間のフロー場を推定するための方法の少なくとも1つの実施形態を示す簡素化されたフロー図である。
【図１１】本明細書で開示されているように、2つの虹彩コードの間のフロー場を推定するための方法の少なくとも1つの実施形態を示す簡素化されたフロー図である。
【図１２】本明細書で開示されているように、図1の虹彩プロセッサを実装するためのコンピュータシステムの少なくとも1つの実施形態を示す簡素化された概略図である。
【図１３】虹彩バイオメトリック認識モジュールの少なくとも1つの実施形態を示す簡素化された組み立て斜視図である。
【図１４】図16の虹彩バイオメトリック認識モジュールの分解斜視図である。
【図１５】図13のアクセス制御アセンブリの環境内の虹彩バイオメトリック認識モジュールおよびアクセス制御モジュールのコンポーネントを示す簡素化された概略図である。
【図１６】図13の虹彩バイオメトリック認識モジュールの1つまたは複数のコンポーネントによって実行され得る、本明細書で開示されているような虹彩バイオメトリック認識対応アクセス制御を実行するための方法の少なくとも1つの実施形態の簡素化されたフロー図である。
【図１７】本明細書で開示されているような虹彩バイオメトリック認識モジュールを備えるシステムの少なくとも1つの実施形態の簡素化されたブロック図である。
【図１８】例示的な動作環境(すなわち、モバイルデバイス)内の虹彩バイオメトリック認識対応アクセス制御アセンブリの少なくとも1つの実施形態の簡素化された図である。
【図１９】デバイスのワイヤレス機能をアクティブ化するための例示的な方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
本開示の概念は、様々な修正および代替形態の影響を受け得るが、その特定の実施形態は、図面の例を用いて示されており、以下で詳細に説明される。本開示の概念を開示されている特定の形態に制限する意図がないことは理解されるであろう。それどころか、本開示および付属の請求項と一致するすべての修正形態、等価的形態、および代替的形態を対象とすることが意図するところである。
【０００８】
次に、図1〜図12を参照すると、図1〜図12は、2013年12月9日に出願した米国意匠特許出願第14/100,615号、および両方とも2014年10月8日に出願した米国意匠特許出願第14/509,356号および米国意匠特許出願第14/509,366号において図示され、説明されている発明対象に関係する。
【０００９】
図1は、本発明の例示的な実施形態によるバイオメトリック虹彩照合のための虹彩プロセッサ100のブロック図を示している。虹彩プロセッサ100は、プリプロセッサ102と、コーディングプロセッサ104と、照合プロセッサ106とを備える。虹彩プロセッサ100は、入力として画像、たとえば、入力画像101を受け取り、照合された虹彩108をリモートまたはローカルデータベースから出力する。当業者であれば、データベースは直接インターネット接続、または同様のものを通じて、「クラウド」サービスとしてアクセスされ得ることを理解するであろう。プリプロセッサ102、コーディングプロセッサ104、および照合プロセッサ106は、虹彩プロセッサ100の破線のアウトラインで示されているように、単一のデバイス上で(たとえば、カメラおよび/またはモバイルデバイスに組み込まれている照明手段を介して画像をすでに取り込んでいる、たとえばモバイルデバイス上で実行されるソフトウェアアプリケーション内で)、または異なるデバイス、サーバ、クラウドサービス、または同様のものの上で、実行することができる。虹彩プロセッサ100は、モジュール型であってよく、各プロセッサは、サービスとしてクラウドにおいて、たとえば、単一のデバイス、複数のデバイス上に実装され得る。コンポーネント、たとえば、プリプロセッサ102、コーディングプロセッサ104、および照合プロセッサ106はどれも、互いに独立して実装されるか、または使用され得る。
【００１０】
本発明の例示的な実施形態によれば、入力画像101は、赤外線画像であり、虹彩プロセッサ100に結合された、赤外線キャプチャデバイス(図1に示されていない)によってキャプチャされる。赤外線キャプチャデバイスは、当業者に知られている任意のタイプの赤外線キャプチャデバイスであってよい。他の場合には、入力画像101は、赤色、緑色、青色(RGB)画像、または同様のものである。入力画像101は、虹彩および瞳孔が少なくとも部分的にでも見えている目の画像を含み、虹彩プロセッサ100は、その目を目の画像のローカルまたはリモートデータベースに載っている目の画像の虹彩と照合しようとする。例示的な実施形態によれば、虹彩は、2つのコーディングされた虹彩画像の間のハミング距離に基づき照合される。
【００１１】
最初に、入力画像101は、プリプロセッサ102によって処理される。プリプロセッサ102は、入力画像101内の虹彩をセグメント分割し、正規化し、入力画像101は、可変の虹彩/瞳孔および虹彩/強膜コントラスト、小さい瞼開口部、および非前面虹彩表現を有し得る。プリプロセッサ102の結果は、明確な輪郭を有する虹彩境界および合成疑似前面表現を備える修正された虹彩画像である。たとえば、入力画像101中の虹彩が、左、右、上、または下の方へ回転させられた場合、プリプロセッサ102は、直接全面に位置決めされたかのように入力画像101上に虹彩を合成する。同様に、前面に位置決めされた瞳孔は、入力画像101の斜めにされるか、または回転させられた瞳孔上に合成される。
【００１２】
コーディングプロセッサ104は、解像度、品質、および焦点の状態が変化する入力画像101に含まれる構造的虹彩情報がロバストに表現され得るように空間スケールの範囲でプリプロセッサ102によって生成される虹彩画像からの虹彩情報を分析し、エンコードする。結果として得られるコードの情報内容は、入力画像101の特性に応じて変化する。入力画像101を表すコーディングプロセッサ104によって生成されるコードは、照合プロセッサ106により空間的補間が虹彩コードアライメント(iris code alignment)を円滑にすることを可能にする。
【００１３】
コーディングプロセッサ104からの出力コードは、照合プロセッサ106に結合される。照合プロセッサ106は、プリプロセッサ102によって虹彩画像正規化における制限を補償するために入力画像101から生成される記憶されている虹彩画像とキャプチャされた虹彩コードとの間の虹彩構造情報の制約されたアクティブアライメント(active alignment)を組み込む。照合プロセッサ106は、コードのローカルシフト操作またはワープ操作を実行することによってアライメントを実行し、生成されたコードをコーディングプロセッサ104によって生成されたコードの推定される残留歪みに基づき記憶されている虹彩コードテンプレートと照合する。いくつかの実施形態によれば、アライメントを実行するために「バレルシフト」アルゴリズムが採用される。したがって、構造上の対応関係が登録され、照合プロセッサ106は、アライメントされたコードを比較して一致が存在するかどうかを決定する。一致が見つかった場合、照合プロセッサは、一致した虹彩データ108を返す。
【００１４】
一致した虹彩データ108は、多くの場合に、以下で詳しく説明されるように、たとえば、ユーザが安全なアイテム(たとえば、金庫、貸金庫、コンピュータなど)へのアクセス権を得ようとするユーザを認証する、モバイルデバイスなどのコンピューティングデバイス内のアプリケーションまたはワイヤレス通信にアクセスするユーザを認証する(たとえば、金融取引を完了するためにユーザのモバイルデバイスから指令を現金自動預入支払機(ATM)に送信しようとするユーザを認証する)、金融取引を認可する、および/またはユーザにターゲットマーケティングを配信するためにユーザの識別情報を収集し、分析し、表示するために使用され得る。プリプロセッサ102は、携帯電話、カメラ、タブレット、携帯電話もしくはタブレットに一体化されている前面もしくは背面カメラ、または同様のものなどの、モバイルデバイス上で実行するアプリケーションであってよい。モバイルデバイス上のプリプロセッサ102は、デバイスのカメラを使用してユーザの目の画像をキャプチャし、モバイルデバイス上で前処理ステップを実行し、次いで、バンドルされ暗号化された要求をコーディングプロセッサ104に送信するものとしてよく、この要求は、たとえば、金融機関との金融取引を完了するためにモバイルデバイスからATMおよび/またはリモートサーバへのワイヤレス通信を介して開始され完了する取引のリモートサーバ上のクラウドサービスを介してアクセスされ得る。他の実施形態では、モバイルデバイス上のアプリケーションは、また、コーディングプロセッサ104も含むものとしてよく、虹彩コーディングは、モバイルデバイス上で実行される。
【００１５】
虹彩プロセッサ100は、セルラーデバイスユーザを認可するために使用されるものとしてよく、これは地理的位置データ、または同様のものと連携してデバイスが盗まれているかどうかを決定することができる。この実施形態では、セルラーデバイスを購入した後に、ユーザは、盗まれたことが報告された場合に他者がそのデバイスを使用することを防止され得るように虹彩情報に基づきデバイス上でそのユーザが本人であることを「インプリント」するものとしてよい。同様に、このインプリメントは、ワイヤレス通信伝送を利用するものを含む、モバイルデバイス上のユーザ特有のアプリケーションおよび/または設定にアクセスしようとするモバイルデバイスユーザを認証するために使用され得る。認可は、オフィスまたは個人環境に拡大されてもよく、虹彩プロセッサ100は、認可された、または検出されたユーザが特定の配置またはその特定の配置内にあるセキュリティ対応物体へのアクセス権を有しているかどうかを決定するために使用され得る。たとえば、セキュリティ対策されているオフィス環境では、写真を撮ることは、大半の従業員に対して禁じられているものとしてよいが、この禁止を無効にすることおよびカメラを使用可能にすることは、認可された従業員に利用可能である。従業員のモバイルデバイスは、従業員の画像をキャプチャするために使用され、虹彩プロセッサ100は、従業員の虹彩を照合して、この従業員に対する認可を明確に示す、従業員のプロファイルを抽出する。
【００１６】
医療分野では、虹彩プロセッサ100は、薬品、デバイス、または同様のものなどの、特定の医療資源にアクセスする人がこれらの資源にアクセスすることを許可されているかどうか決定するために使用され得る。虹彩プロセッサ100は、たとえば、薬品戸棚にアクセスする人々のビデオをキャプチャし、戸棚から医療資源を取り出すことを認可されているかどうかを示す、記録デバイスと結合され得る。
【００１７】
要約すると、虹彩プロセッサは、ユーザがデバイスまたはデバイスを介してアクセス可能なデータへの物理的もしくは電子的アクセスを望んでいる状況を含む、ユーザが認証される必要があるコンテキストにおいて使用され得る。
【００１８】
図2は、本発明の例示的な実施形態による虹彩プロセッサ100のプリプロセッサのブロック図を示している。プリプロセッサは、入力画像101を受け取り、レクティフィケーションを行った虹彩画像220を出力する。レクティフィケーションを行った虹彩画像220は、周囲照明状態、変化する照明幾何学的形状、低減された瞼開放エリア、表現角度(傾斜)、または同様のものなどの無制御キャプチャシナリオを補正したものである。レクティフィケーションを行った虹彩画像220は、様々な不整合を補正したものである。
【００１９】
プリプロセッサ200は、セグメント分割モジュール202と補正モジュール204とを備える。セグメント分割モジュール202は、瞳孔セグメント分割モジュール206と、虹彩セグメント分割モジュール208と、エッジ検出モジュール209とをさらに備える。セグメント分割モジュール202は、低コントラスト瞳孔および虹彩境界の入力画像を補正する。次いで、セグメント分割モジュール202によって生成される画像は、さらなる補正のために補正モジュール204に結合される。補正モジュール204は、傾斜補正モジュール210と角膜補正モジュール212とを備える。セグメント分割モジュール202の詳細は以下で説明される。
【００２０】
図3Aは、照明幾何学的形状が変わることで、瞳孔の見かけも変わることを例示している。図3Aは、瞳孔-虹彩強度差の測定結果を距離、たとえば、1および2メートル、瞳孔サイズ、たとえば、2.4mmおよび4.0mm、ならびにカメラ/照明器からの距離、たとえば、6から15cm、に応じて例示している。カメラ/照明器からの距離が大きくなるにつれ、瞳孔虹彩強度は減少する。瞳孔のコントラストは、カメラと被写体との間の距離に応じて、ならびに照明器の幾何学的形状および瞳孔径に応じて大きく変化する。距離による変化は、照明器軸とカメラ軸との間の角距離が、長い距離に比べて短い距離(たとえば、1m)で大きくなるという事実によるものである。照明器軸およびカメラ軸が近づくにつれ、網膜から反射されて戻り瞳孔を通って外に出る光が増えて、カメラレンズによってキャプチャされる。これは、通常の写真では赤目現象を、赤外線写真では明瞳現象を引き起こす。例示的な照明器は、各々参照により本明細書に組み込まれている、2006年1月19日に出願したMateyの米国特許第7,542,628号、名称「Method and Apparatus for Providing Strobed Image Capture」および2009年4月24日に出願したMateyの米国特許第7,657,127号、名称「Method and Apparatus for Providing Strobed Image Capture」において説明されている。
【００２１】
セグメント分割モジュール202および補正モジュール204は、たとえば、医療分野、ターゲットマーケティング、店舗の顧客追跡、または同様の分野において使用され得る。たとえば、瞳孔および虹彩挿入は、人が患っていると思われる疾病を虹彩プロファイルに基づき診断するための診断ツールとして医療分野において、図2および図3A〜図3Dに関してさらに説明されているように、プリプロセッサ102によって実行され得る。
【００２２】
図3Bは、本発明の例示的な実施形態による虹彩および瞳孔境界照合の一例を示している。いくつかの実施形態によれば、虹彩径は、虹彩セグメント分割モジュール208によって正規化される。サイズの正規化は、撮像するカメラのオートフォーカス設定から導かれる範囲推定を使用して実行される。画像300は、瞳孔セグメント分割モジュール206によって計算される瞳孔境界304を示している。次いで、瞳孔セグメント分割モジュール206は、画像300中の瞳孔境界304の中に人工暗瞳孔を挿入する。次いで、画像300は、虹彩境界を計算する、虹彩セグメント分割モジュール208に結合される。図3Cおよび図3Dは、挿入された人口瞳孔および虹彩境界の例を示している。図3Cにおいて、入力画像320は、プリプロセッサ200に結合される。次いで、入力画像320は、瞳孔境界領域326を計算するために瞳孔セグメント分割モジュール206によってセグメント分割される。次いで、瞳孔セグメント分割モジュールは、瞳孔境界領域326の中に人工黒色瞳孔を挿入する。それに加えて、斜めの虹彩および瞳孔は、円形となるようにワープされる。瞳孔境界領域326内への人工瞳孔の挿入は、たとえば、カメラによってキャプチャされた画像内の赤目効果を取り除くために使用され得る。セグメント分割モジュール202は、瞳孔および虹彩エリアをセグメント分割するために使用されるものとしてよく、瞳孔は、人口瞳孔の挿入によって赤目補正され得る。セグメント分割およびワープのこのプロセスは、以下でより詳しく説明される。
【００２３】
図3Dは、類似の、ただし、画像350内の下向きの虹彩上のプロセスを示している。瞳孔境界356は、それでも、画像352内の瞼によって遮られているにも関わらず検出される。瞳孔および虹彩は両方ともワープされて、セグメント分割を助ける円形領域を形成する。瞳孔セグメント分割モジュール206は、画像352に黒円板/人工瞳孔を挿入し、画像352を虹彩セグメント分割モジュール208に結合する。虹彩セグメント分割モジュール208は、虹彩境界358を決定する。最終的に、虹彩および瞳孔境界は、様々な照明条件について補正され、画像354内に提示され、領域360は、人工瞳孔とともに見ることができる。いくつかの実施形態によれば、人口瞳孔は、必ずしも、黒色である必要はなく、サードパーティ製の虹彩認識ソフトウェアとの互換性に基づき、別の好適な色であってもよい。
【００２４】
瞳孔境界、たとえば、304、326、および356ならびに虹彩境界(虹彩/強膜境界エリア)、たとえば、306、328、および358は、一実施形態により、ハフ変換を使用して計算される。瞳孔セグメント分割モジュール206および虹彩セグメント分割モジュール208は、エッジ検出モジュール209を使用するエッジ検出を採用して、エッジコントラストが低い場合であっても、グレースケール瞳孔の変化するスケールに対して働くエッジマップを生成する。瞳孔セグメント分割モジュール206が、セグメント分割された瞳孔エリア(およびしたがって瞳孔輪郭)を決定し、瞳孔および虹彩はワープされて円形領域を形成した後、セグメント分割された瞳孔エリアは、黒色または暗色円板で置き換えられて、暗瞳孔の外観をシミュレートする。
【００２５】
図4Aは、本発明の一実施形態によるエッジ検出のための方法400に対するフロー図を示している。方法400は、瞳孔および虹彩境界を検出するために使用されるエッジ検出モジュール209の動作を例示的に示している。
【００２６】
方法は、ステップ402から開始し、ステップ404に進む。ステップ404で、目の画像、たとえば、入力画像101からエッジマップが生成される。明るい照明が当てられた虹彩画像に対する例示的なエッジマップが、図48に画像420として示されている。画像422は、明るい照明を当てられていなかった虹彩画像、すなわち、エッジが画像420のものほどはっきりとは見えない不明瞭な瞳孔に対するエッジマップである。
【００２７】
ステップ406で、与えられたエッジマップについて候補瞳孔輪郭が構成される。ステップ406は、サブステップ406Aおよび4068からなる。サブステップ406Aで、図48に画像420として示されているように、最良適合円から第1の候補瞳孔輪郭が作成される。たとえば、エッジマップ内で最大サポートレベルを有する円を、その円に対する円上の点の最大の部分がエッジ点と一致するという形で見つけるためにハフ変換またはRANSAC(ランダムサンプルコンセンサス)法が使用され得る。ステップ4068で、図48に画像422として示されているように、最良内接円から第2の候補瞳孔輪郭が構成される。当業者であれば、内接円は、円内に入るエッジ点がない(または少数のエッジ点の数が指定された少ない数以下である)ようにエッジマップのエリア/領域内に描画され得る円であることを認識するであろう。一実施形態によれば、最良の内接円は、瞳孔のエリア/領域内に見つかる最大のそのような内接円である。次いで、方法は、ステップ408に進み、方法400は、エッジマップに対する第1および第2の候補瞳孔照合輪郭(candidate pupil matching contour)から最良照合候補瞳孔輪郭(best matching candidate pupil contour)を決定する。一実施形態によれば、最良一致は、最良適合円に対するサポートレベルを評価し、このサポートレベルが閾値よりも高い場合に最良一致として最良適合円を選択することによって決定される。最良内接円は、最良適合円に対するサポートレベルが閾値よりも低い場合に最良一致として選択される。
【００２８】
一実施形態によれば、最良適合輪郭(円)がエッジ輪郭マップ内のエッジ輪郭とどれだけ一致するかに基づく自動プロセスが、どの候補輪郭を選ぶかを決定するために使用される。たとえば、上で説明されている最良のサポートされている円について、角度方向が候補円の一部であるエッジ点と一致するエッジ点のみに制限されるエッジ点の部分集合が選択され得る。言い換えれば、方向が候補円の推定される中心からの方向に近似的に垂直であるエッジ点のみが含まれる。このプロセスでは、偶然円の一部となる正しい位置に来る可能性があるが、実際の円輪郭に対応しないエッジ点を考慮の対象から排除する。そのような選択されたエッジ点の割合は、円を含む点の数のある指定された割合(たとえば、20%)よりも多い場合に、その円に対するサポートレベルは、十分であると見なされ、最良適合円が選択される。選択されたエッジ点によるサポートレベルが、この閾値よりも小さい場合、最良適合円は、不十分なサポートを有すると見なされ、最良内接円が、その代わりに選択される。概して、最良適合候補輪郭は、図48に画像420として示されているように、明るい瞳孔画像内に正確な瞳孔セグメント分割をもたらし、明るい色の目のエッジマップは、最良内接円430および最良適合円432でオーバーレイされる。次いで、方法は、最良照合候補輪郭が見つかったときにステップ412で終了する。
【００２９】
いくつかの場合において、虹彩画像は、たとえば、図3Dに示されているように、いくつかの鼻注視角度を伴う注視眼振が0から40度の範囲内である場合に、ある範囲の斜視状態にわたってキャプチャされ得る。傾斜補正モジュール210は、この傾斜について画像のレクティフィケーションを行い、傾斜補正済み画像を生成する。一実施形態によれば、傾斜補正済み画像は、傾斜の大きさおよび方向/角度を推定または決定し、次いで幾何学変換を虹彩画像に適用して斜視角を補償することによって生成され得る。虹彩が平坦な円板である場合には、この変換の最も単純な形態は、虹彩と像面との間の角度によって引き起こされる遠近短縮を補償するための傾斜の方向の画像の引き伸ばしである。そのような非等方的引き伸ばしは、アフィン変換として数学的に表される。この幾何学的デチルティング(de-tilting)のより正確なバージョンでは、アフィン変換を、平坦な傾斜面上のパターンの画像表現をより適切に表す射影変換で置き換えている。
【００３０】
補正モジュール204は、虹彩プロセッサ100の他のコンポーネントから独立したいくつかの用途を有する。たとえば、補正モジュール204は、人の注視を検出するか、または人の目の1つまたは複数のフレームをキャプチャすることによって人の注視を連続的に追跡するために使用され得る。傾斜補正モジュール210は、たとえば、モバイルデバイス上でユーザの注視を連続的に追跡し、ドキュメントをスクロールさせ、スワイプまたは同様の操作を実行するために使用され得る。傾斜検出は、たとえば、図1で説明されている照合プロセッサ106とは無関係に、モバイルデバイスの表示を有効化または無効化するために使用することができる。
【００３１】
いくつかの実施形態では、補正モジュール204は、入力画像101上でセグメント分割モジュールが人工瞳孔円盤を確立する前に入力画像101を補正する。いくつかの場合において、傾斜補正は、それでも、虹彩の鼻部分の見かけの偏心瞳孔圧縮などの歪みを示していることがあり、それにより、虹彩を記憶されている虹彩画像とバイオメトリック照合する際に困難を生じる。歪みは、虹彩が撮像される際に通る人間の目の角膜および前眼房の光学的効果によって引き起こされる。これら2つの構造は、一緒にその光学的効果が虹彩と接触する単一水充填平凸レンズの効果とほぼ同じになるように類似の屈折率(前眼房を充填する房水については1.336、および角膜については1.376)を有する。斜角から見たときに、そのようなレンズは、虹彩画像内に非対称的な歪みを発生し、画像をいくつかのエリア内では圧縮し、他のエリア内では拡張する。傾斜補正モジュール210によって生成される傾斜補正済み画像は、上で説明されている角膜歪みを補正する、角膜補正モジュール212に結合される。
【００３２】
図4Cは、本発明の例示的な実施形態による角膜歪み補正のための方法440に対するフロー図を示している。方法400は、エッジ検出モジュール209の動作を例示的に示している。方法は、ステップ402から開始し、ステップ404に進む。ステップ404で、傾斜補正モジュール210は、カメラ方向に関して虹彩の傾斜の角度を推定する。傾斜は、瞳孔中心を見つけ、その中心と虹彩撮像において使用される近赤外線-赤色照明器によって引き起こされる角膜内の明るい反射との間の距離を測定することによって大まかに推定され得る。当業者に知られている傾斜推定の他の方法も使用され得る。実際には、傾斜推定の方法はここで置き換えられてよい。
【００３３】
方法は、ステップ406に進み、画像は、遠近歪み、すなわち、発生する虹彩の遠近短縮について補正される。遠近短縮の効果は、方向または傾斜におけるキャプチャされた画像の単純な圧縮として近似され得る。したがって、この効果は、傾斜推定ステップから導かれる方向に画像を単純に引き伸ばすことによって補償され得る。より正確な補正は、射影変換を使用して遠近短縮効果をより正確にキャプチャすることによっても実行され得る。
【００３４】
最後に、ステップ448で、方法400は、傾斜した角膜を通して見ることによる光学的歪みの効果を補正する。一実施形態によれば、上で説明されている光学的歪みの近似的補正は、瞳孔偏心性および瞳孔伸長の効果を測定し、補正することによって達成され得る。この方法は、ステップ450で終了する。
【００３５】
図4Dの画像460を見るとわかるように、傾斜推定に基づく遠近短縮補正の後、瞳孔は、そのまま、虹彩の中心に関して左にシフトされるように見え、瞳孔は、水平方向に伸長するように見える。これらの効果は、角膜の光学的効果によって引き起こされる。角膜補正モジュール212は、虹彩エリア/領域を非線形ワープさせて虹彩輪郭466および瞳孔輪郭468を強制的に同心円にすることによってそれらを生成した光学的要素をモデル化することなくこれらの歪みを補正する。角膜補正モジュール212は、非円形瞳孔輪郭468上の点を非円形虹彩/強膜輪郭466上の対応する点に接続する一組のスポーク470を画成し、スポーク470のうちの各スポークを、合成円形瞳孔輪郭472を同心円虹彩/強膜輪郭474に接続する位置にマッピングすることによってこの非線形ワープ機能を形成する。次いで、説明されている変換は、下にある画像460に適用される。このマッピングの結果(適切な補間を用いる)は、画像476に示されている。瞳孔および虹彩エリア/領域が同心円内に入るようにシフトされた後、コーディングプロセスがより正確に実行され、より良好な照合結果を得ることができる。
【００３６】
そのような補正済み画像が上で説明されているように構成された後、虹彩コーディングおよび照合は、標準的な制御された状態の下でキャプチャされた虹彩画像に適用されるように設計されている所望の虹彩バイオメトリックアルゴリズムを使用して実行され得る。たとえば、Daugmanの古典的な方法(Daugman、J.、「High confidence visual recognition of persons by a test of statistical independence」、IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence、15(11)、1148〜1161頁(1993年))が適用され得る。しかしながら、限定はしないが、Munroの方法(D. M. MonroおよびD. Zhang、An Effective Human Iris Code with Low Complexity、Proc. IEEE International Conference on Image Processing、第3巻、277〜280頁、2005年9月)およびTanの方法(Tanら、Efficient Iris Recognition by Characterizing Key Local Variations IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING、第13巻、第6号、2004年6月)を含む、他の人々によって開発された方法も使用され得る。
【００３７】
図5は、本発明の例示的な実施形態によるコーディングプロセッサ500を示すブロック図である。コーディングプロセッサ500は、座標モジュール502と抽出モジュール506とを備える。座標モジュール502は、変化する虹彩画像から抽出された虹彩情報をレジスタに入れることを可能にし、それにより、対応する空間情報が比較され得るようにする不変座標系画像表現に対する不変座標系を構成する。抽出モジュール506は、提示されている2つの目の画像が統計的に独立したパターンを表すという仮説の強い棄却をサポートするために虹彩画像から情報を抽出する。コーディングプロセッサ500は、他の虹彩画像との正確な照合のためにセグメント分割された補正済みの虹彩画像220を準備し、非制約虹彩キャプチャアプリケーションを可能にする。たとえば、画像サイズおよび焦点は、個別の虹彩構造の変化および虹彩構造の空間情報内容の照明波長による変化に加えて、距離とともに変化し得る。一般的に、虹彩コーディングは、約15から40サイクル/2πまたは2.5から6ピクセル/サイクルの角周波数に基づいており、一実施形態によれば、本出願は、虹彩径当たり約40ピクセルまでのコーディングプロセッサ500によって生成されたコードに基づくロバストな照合を達成する。
【００３８】
一実施形態によれば、コーディングプロセッサ500は、単一の分析スケールを選択するよりもむしろ多重解像度コーディングアプローチを包含する、ドーグマンの局所的位相表現(Daugman's local phase representation)の一変更形態を使用する。より低い周波数成分は、より低い解像度の画像において利用可能なままであり、ピンぼけまたは他の何らかの形で劣化している画像において喪失する傾向は小さい。一実施形態では、ドーグマンの局所的位相表現の変更形態は、著しい閉塞が生じ得る虹彩画像を取り扱うときに有用であるデンスコーディングを可能にする。上で説明されているロバストなセグメント分割およびレクティフィケーションプロセスは、様々な虹彩コーディングおよび照合アルゴリズムとともに使用され得る補正済み虹彩画像を生成するが、標準アルゴリズムの特性を保持することに対していくつかの状況において利点がある。ドーグマンタイプの位相コーディングアプローチの利点の1つは、虹彩画像の利用可能なすべての部分を表すコードを生成するという点である。これは、一致であるべき特定の画像において閉塞されるか、または他の何らかの形で利用可能でないおそれがある疎局所的特徴を使用するアプローチとは対照的である。さらに、多重解像度位相アプローチの使用は、既存の位相ベースの表現とのコードレベルでの互換性を達成する可能性を温存する。マルチスケール情報を含むことに加えて、作成されるコードは、追加の情報を組み込むことで、比較する前に虹彩コードアライメントの推定および局所的構造情報の空間的補間を円滑にすることができる。
【００３９】
図5に示されているように、コーディングプロセッサ500は、座標モジュール502を備える。座標モジュール502は、レクティフィケーションを行った虹彩画像220を極性虹彩画像504に変換する。この極性虹彩画像504において、瞳孔境界は、頂部に現れ(バイオメトリックスキャナの照明器列の正反射に注意)、虹彩-強膜境界エリアは、底部に現れる。角度寸法は、画像の左で3時の位置から時計回りにはかる。左から右に進むと、下側および上側の瞼が見える。画像504では、まつげが上側瞼から瞳孔までずっと延びていることに留意されたい。
【００４０】
その後、レクティフィケーションを行った虹彩画像を極座標画像に変換した後に、画像504は、極性虹彩画像504をフィルタリングし、サブサンプリングして多重解像度虹彩コード表現520を生成する抽出モジュール506に結合されるが、その一例は図6に示されている。例示的な一実施形態によれば、画像504は一連の帯域通過フィルタに通され、一組のフィルタリングされた画像を生成する。図6は、フィルタ121(フィルタ1...5)によってフィルタリングされ、それぞれ高周波領域帯域から低周波領域帯域までのフィルタリングされた帯域600、602、604、606、および608を含む虹彩コード622を生成する、極性虹彩画像620の一例を示している。図示されている5つの帯域は、虹彩の周りの200ピクセルでサンプリングされた極性画像に関する6、8、12、16、および24ピクセルの、ガボールフィルタ(調和解析、ウェーブレット分解、およびエッジ検出に使用される線形フィルタ)キャリア波長に対応する。したがって、周波数は、33、25、16、12、および8サイクル/2πの角空間周波数におおよそ対応する。
【００４１】
より高い周波数は、標準的な虹彩照合アルゴリズムで使用されるものに相当する。マスク610は、2つのマスク、すなわち、瞼およびまつげエリアの正反射および近似的配置に対応するエリアをマスクオフする入力された極性虹彩画像504内の強度の分析結果に基づくマスク(すべての帯域に共通)と、局所的位相測定が不安定であるエリア(不安定領域)をマスクオフするガボールフィルタリングされた画像内の信号強度に基づくマスクとの合併である。虹彩コード622に示されているような多重解像度表現は、図2〜図4Dを参照しつつ上で説明されているように、結果として虹彩画像が虹彩さらには遠近短縮および光学的縮小を引き起こすカメラ斜位像における単位距離当たりのピクセルの数の点で異なる様々なカメラ-被写体距離での画像からの情報の表現を可能にする。
【００４２】
虹彩コード表現520の他の特性は、フィルタ特性、空間サンプリング、表現、および量子化の完全な記述を含む。フィルタ特性は、中心周波数、帯域幅、機能タイプ(たとえば、ログガボール)、および配向チューニングのうちの1つまたは複数を含む。空間サンプリングは、各フィルタタイプについて径方向および角度方向の正規化された画像軸に沿った1つまたは複数の間隔を備え、量子化では、各値が表される数レベルまたは各々に割り当てられているビットの数を指定する。例示的な実施形態によれば、虹彩コード表現520および例示的な虹彩コード622は、正確な補間に対する十分なサンプリングの基準をもたらすフィルタ621における各フィルタ1...5に対するサブナイキスト空間サンプリング要求条件を使用することによって補間を可能にするワープ可能コードである。サブナイキスト空間サンプリングは、ドーグマンタイプコーディングで使用される複素位相成分毎に1ビットよりも細かい強度量子化と組み合わされる。たとえば、各複素位相成分に対して4ビットが使用される場合、これは位相角においておおよそ64ステップ、したがってπ/32ラジアンまたは6度未満の最大補間誤差に対応する。
【００４３】
いくつかの実施形態では、非量子化された虹彩コードも照合されるものとしてよく、元の複素帯域通過フィルタ出力は、量子化なしで記憶される。一実施形態では、フィルタ出力は、各々が単位円上の複素数を表すように大きさを正規化される。データマスクは、閉塞および局所的複素振幅に基づき生成される。ドーグマン虹彩コードの標準ハミング距離測度に最も近い照合測度は、位相差ヒストグラムに基づく。このヒストグラムは、比較されている2つのコードの位相ベクトルの間の角度を計算し(図6参照)、-πとπとの位相差のヒストグラム(有効データマスクに従う)をコンパイルすることによって構成される。これらの位相差は、コードが同じ目を表している場合に小さく、コードが統計的に独立した目を表している場合に多少一様に分布しているべきである。
【００４４】
2つのそのようなヒストグラムの例は、図7に示されている。左のヒストグラムは偽の一致に対応し、右のヒストグラムは真の一致に対応する。予想通り、真の分布は、ゼロの位相シフトの周りに強く集中しており、ほんのわずかの割合の位相差値が絶対値でπ/2よりも大きい。対照的に、偽のヒストグラムは、多数の大きい位相差を示し、ゼロ値の周りの集中度の明確な証拠を示していない。これが望ましい場合にドーグマンコードのハミング距離と非常によく似た振る舞いをする一致統計量(match statistic)を生成するためにπ/2よりも大きい、わずかな値が使用され得る。しかしながら、以下で説明されるように、真の分布と偽の分布とを区別するために使用され得る中心集中度および分散の他の測度が多数ある。さらに、偽のヒストグラムと真のヒストグラムの十分な学習セットが与えられれば、弁別分析、サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク、またはロジスティック回帰などの統計的分類または機械学習技術を使用してあるクラスのデータに対する最適な決定手順を構築することは有益と思われる。
【００４５】
位相差ヒストグラムの代表値、およびその点の周りの分散の測定では、位相差が角度であり、したがってヒストグラムは閉じた円上に分布するという事実を考慮する。通常の平均および分散測度(または必要ならばより高いモーメント)は、角度データに対する望ましい特性を正しく表さない。フォンミーゼス分布は、周期的領域上に分布するデータの特性を推定するための適切に特徴付けられた方法を提供する。フォンミーゼス平均は、分布の集中度の中心および集中度パラメータの推定値、ならびに散らばり具合の推定値を与える。位相差が単位複素数として表される場合に両方の量は容易に計算できる。この場合、平均推定値は、単に、複素数の標本平均に対応する角度であり、集中度パラメータは、単に、標本平均の複素数の絶対値に関係する。
【００４６】
別の実施形態によれば、データは、フーリエ級数展開を使用して円調和関数を計算することによって周期的領域上で分析される。フォンミーゼスパラメータのように、相対振幅低次円調和関数は、データの集中度に関する情報を与える。円調和関数を使用するヒストグラムデータの変換は、決定手順を構成するために学習技術を使用する前に有益である。
【００４７】
位相差ヒストグラムは、2つのコードの間の一致レベルの分析を助けるが、2つのコードの比較に関する情報のすべてを表すわけではない。位相差値が、絶対位相の関数として変化する場合、ヒストグラムは、強い関係が与えられるとしても低い集中度(すなわち、大きい分散)を示す。一実施形態によれば、この問題を防ぐために、相互情報量または他の条件付きエントロピー記述が使用され、これは一方の確率変数のエントロピーの減少を別の確率変数の値がわかっている場合に測定するものである。このより完全な特徴付けは、変数が相関付けられていない場合であっても関係の有無を検出することができる。
【００４８】
位相差ヒストグラムの別の制限は、ヒストグラムが大域的統計量であるので空間的情報を完全に抑制するという点である。しかしながら、位相差または他の検出可能な関係の有無の局所的またはパッチワイズ一様性(patchwise uniformity)も、コードが独立でないと結論するのに十分であろう。この局所的分析は、局所的ヒストグラム分析、相互情報、または空間相関分析を使用して達成されることも可能であろう。
【００４９】
図7は、本発明の例示的な実施形態による照合プロセッサ700を示すブロック図である。照合プロセッサ106は、アライメントモジュール702とフロー推定モジュール704とを備える。例示的な実施形態によれば、図5に示されているようなコーディングプロセッサ500によって生成される虹彩コード520は、アライメントモジュール702に結合される。アライメントモジュール702は、以下で説明されている照合アルゴリズムに基づき虹彩コード520に様々なアライメントを実行する。アライメントモジュール702は、虹彩コード520をフロー推定モジュール704にさらに結合し、照合を助ける推定されたフローベクトルを生成する。アライメントモジュール702は、虹彩コード520をデータベース708からの虹彩コード706と比較して、一致が存在するかどうかを決定する。一致が存在していない場合、データベース708のさらに多くの虹彩コードが虹彩コード520と比較される。一致スコアが決定され、一致スコアが所定の閾値以下である場合に、一致が存在する。例示的な実施形態によれば、ハミング距離が一致スコアとして使用される。最終的に、一致した虹彩データ108は、照合プロセッサ700によって返される。いくつかの他の実施形態によれば、フロー推定は、未知の虹彩コード520および記憶されている虹彩コード706から導かれた情報に適用される。この情報は、それ自体虹彩コード520の一部であっても、そうでなくてもよい。フロー推定モジュール704から結果として得られるフロー場は、照合プロセッサ700によって参照虹彩コードと照合される修正済み虹彩コードを生成し一致スコア720を生成するために使用される。
【００５０】
2値コンテキスト、すなわち、虹彩コードを比較する場合には、ハミング距離は、2つの2値画像の間で異なるビットの数を計算するためにXOR演算に基づく2値距離を表す。例示的な実施形態によれば、アライメントモジュール702は、ドーグマンバレルシフトを虹彩コードに実行する、すなわち、比較される虹彩コードの間の最良一致を与える虹彩コード回転を見つける。一実施形態では、照合プロセッサ700によって使用される照合アルゴリズムは、各一組のバレルシフト位置についてハミング距離(HD)を使用し、コードのその対に対するスコアとして最低のハミング距離を取る修正済みアルゴリズムである。スコアが何らかの閾値(コードによって表される統計的自由度の推定される数に基づき調整され得る)よりも低い場合、未知のコードは、一致であると見なされる。HDが閾値よりも高い場合、未知のコードは偽というラベルを付けられる。一実施形態では、閾値は、虹彩コード構造の詳細、および照合シナリオの統計的要求条件に依存する。
【００５１】
アライメントモジュール702によって使用される修正済みアルゴリズムは、比較される虹彩コードをバレルシフトし、また、虹彩コードを互いに局所的にアライメントして、虹彩拡張および収縮の補正されていない光学的歪みまたは複雑さによる虹彩画像正規化の不正確さを補償する。アライメントモジュール702によって実行される、局所的アライメント関数は、虹彩上で一様でない入力虹彩画像中の歪みの補償を可能にする。これは、コードの局所的領域をシフトさせて、参照コードの対応する領域とのより正確なアライメントをもたらすことによって達成される。しかしながら、このプロセスが、非常に小さい推定領域を使用して実行される場合、事実上どのような虹彩コードも他の虹彩コードに一致させることができ、その結果、誤った一致が生成される可能性がある。この誤った一致の問題は、推定されたフロー場に好適な平滑条件を課すことによって回避され得る。たとえば、フロー場が、比較的大きい推定領域を使用して局所的変換推定を実行することによって推定される場合、局所的フロー推定は、この比較的大きい領域上の平均運動を表す。
【００５２】
そのような領域が重なり合い、隣接する配置に対するフローベクトルを計算するために使用される領域が同じ内容の大部分を含む場合、変位推定は、位置とともに徐々に変化し、誤った照合は防止される。代替的に、小さい推定領域で行われる局所的変位推定は、局所的変位の速い変化をなくすように空間フィルタリングによって平滑化され得る。さらなる代替的形態として、低次多項式または打ち切りフーリエ級数などの大域的パラメータ表現が使用されてよく、このパラメータ表現のパラメータは、直接推定されるか、または局所的推定に当てはめられ得る。そのようなパラメータ表現は、局所的シフトの速すぎる変化が生じるのを防ぐ固有の平滑特性を有する。アライメントモジュール702は、たとえば虹彩コード520と706との間の、各比較に対して複数の一致スコアをさらに生成するが、それは、各虹彩コードが複数の周波数帯域を含むからである。
【００５３】
図8は、本発明の例示的な実施形態による照合プロセッサ700によって実行される虹彩コードを照合するプロセスを示している。標準虹彩コード照合と同様に、照合されるべき第1のコード800および第2のコード802は、角座標と正規化された動径座標とからなるレクティフィケーションを行った(たとえば、極性化された)虹彩画像座標系上の値として表される。局所的変位関数またはフロー場は、図7の照合装置のフロー推定モジュール704によって計算され、何らかの平滑化またはパラメータ制約条件に従って、第2のコード802内の対応する構造に対して第1の虹彩コード800内の構造の最良アライメントを行うアライメントモジュール702に結合される。このフロー場推定は、標準バレルシフトアライメントの効果を含み得るか、または別のステップとして実行され得る。このフロー場のベクトルは、各々、第1のコード800内の画像構造が第2のコード802内の構造と最良一致する正規化された画像座標系内の変位を指定する。
【００５４】
第1の虹彩コード800における各帯域は、この変位関数を使用してアライメントされた虹彩コードを生成することで変換され、このアライメントされた虹彩コードと第2のコード802の対応する帯域との間のハミング距離が計算される。変換は、平滑になるように制約されるので、偽のコードは、以下で説明されるように真のコードに変換されない。
【００５５】
フロー推定モジュール704は、各虹彩コードについて低減された解像度でフロー場を計算し、フロー場を滑らかに補間して、最終的な推定値を生成する。例示的な一実施形態によれば、フロー推定モジュール704は、ピラミッドベースの粗密フロー推定技術を採用するが、当業者であれば、他の技術も代わりに使用できることを理解するであろう。アライメントモジュール702は、小さい局所的シフトを第1の虹彩コード800および第2の虹彩コード802の各々の一方の帯域に導入し、シフトは角度方向にあり、すべての径方向位置で等しい。変位シフトは、また、角度方向で滑らかに変化する。この点でハミング距離を計算することで、結果として、非一致が生じる(たとえば、ドーグマンタイプの照合アルゴリズムが採用される場合、.33よりも大きいハミング距離は非一致を示す)。コードの低解像度帯域からコード800と802との間のフロー場を推定するためにフロー推定モジュール704によって、粗密アルゴリズムが使用される。
【００５６】
次いで、アライメントモジュール702は、推定されたフロー場によりコード800をワープさせ、その結果、ハミング距離が著しく小さくなり、高信頼度の一致があることを示す。ドーグマンタイプの照合器については、<.3のハミング距離は高信頼度の一致を示す。様々な一致は、高信頼度の一致と見なされる異なるハミング距離の値と対応し得る。別の実施形態によれば、照合プロセッサ700は、比較されるコードの位相角に基づく相互情報測度、さらには位相角の局所的差に基づく測度を採用することによって2つの虹彩コードを照合し得る。
【００５７】
図9は、本発明の例示的な実施形態による虹彩コードのフロー場を推定するための上で説明されている粗密アルゴリズムの図である。粗密精密化は、図9に示されているように、本質的に、それぞれ、入力画像900および902の帯域通過フィルタリングされたバージョン904-1から904-Nおよび906-1から906-Nの集合である「ピラミッド」構造に働く。
【００５８】
最低周波数帯域904-1および906-1から始めて、ピラミッド内の各レベルにおいて、前のレベルで推定された変位908-1から908-Nは、現在のレベルの画像をワープさせるために使用され、次いで、増分的変位が、ワープレベルと他の画像内の対応するピラミッドレベルとの間の残差に基づき計算される。このプロセスは、最高レベルに到達するまで続けられ、その結果は、最終的な推定されたフロー場910である。
【００５９】
多重解像度虹彩コードはそれ自体が、一実施形態により、アライメントが望ましい画像の帯域通過フィルタリングされたバージョンの集合であるので、これらの帯域はそれ自体アライメントモジュール702におけるアライメントプロセスを駆動するために使用されることも可能である。これは、真に「セルフアライメントする」虹彩コードを生成する。このアプローチでは、追加のアライメントデータを多重解像度虹彩コード構造の一部として記憶する必要はない。
【００６０】
図10は、本発明の例示的な実施形態による2つの虹彩コードの間のフロー場を推定するための方法1000を示すフロー図である。方法は、フロー推定モジュール704の一実装である。方法は、ステップ1002から開始し、ステップ1004に進む。
【００６１】
ステップ1004で、フロー推定モジュール704は、帯域通過フィルタを使用して、第1の入力画像(すなわち、第1の虹彩コード)から第1の複数の画像を、第2の入力画像(すなわち、照合されるべき第2の虹彩コード)から第2の複数の画像を生成し、第1および第2の複数の画像は低周波帯域から高周波帯域の範囲の画像を含む。
【００６２】
方法は、その後、ステップ1006に進み、フロー推定モジュール704は、処理されていない、すなわち、前のフロー場推定がない、最低周波数帯域における第1の複数の画像から画像を選択する。ステップ1008で、フロー推定モジュール704は、フロー場が第1の複数の画像と第2の複数の画像との間で低周波帯域において推定されているかどうかを決定する。フロー場が、低周波帯域で推定されている場合、方法はステップ1010に進み、選択された画像は、低周波帯域のフロー場推定を使用してワープされる。低周波帯域でのフロー場推定が推定されていない場合、方法はステップ1012に進み、フロー場は、第2の複数の画像から同じ周波数帯域でワープされた画像と第2の画像との間の残差についてフロー推定モジュール704によって推定される。
【００６３】
次いで、方法は、ステップ1014に進み、フロー推定モジュール704は、すべての周波数帯域が処理されたかどうかを決定する。そうでない場合、方法はステップ1006に戻り、すべての周波数帯域が処理されてしまうまで次に高い周波数帯域を処理する。すべての周波数帯域が処理されてしまったときに(すなわち、より低い周波数のフロー場推定によってワープされたときに)、方法はステップ1016に進み、最終的なフロー場推定が、照合プロセッサ700に返される。この方法は、ステップ1018で終了する。
【００６４】
図11は、本発明の例示的な実施形態による2つの虹彩コードの間のフロー場を推定するための方法1100を示すフロー図である。方法は、虹彩プロセッサ100の一実装である。方法は、ステップ1102から開始し、ステップ1104に進む。
【００６５】
ステップ1104で、プリプロセッサ102は、目の画像を含む画像を前処理して入力し、レクティフィケーションを行った瞳孔および虹彩境界、ならびに傾斜および角膜歪みの補正とともにレクティフィケーションを行った虹彩画像を生成する。
【００６６】
方法は、ステップ1106に進み、コーディングプロセッサ104は、レクティフィケーションを行った虹彩画像を多重解像度虹彩コード内にコーディングする。虹彩コードは、レクティフィケーションを行った虹彩画像の極性化バージョンの複数周波数帯域表現を含む。次いで、方法は、ステップ1108に進み、多重解像度虹彩コードは、データベース内に記憶されている一組の虹彩コードと比較され、その虹彩コードがデータベースに含まれているかどうかを決定し、一致した虹彩に関連付けられているデータを返す。この方法は、ステップ1110で終了する。
【００６７】
図12は、本発明の例示的な実施形態による虹彩プロセッサ100を実装するためのコンピュータシステムを示している。コンピュータシステム1200は、プロセッサ1202、様々なサポート回路1205、およびメモリ1204を備える。コンピュータシステム1200は、プロセッサ1202に類似する当技術分野で知られている1つまたは複数のマイクロプロセッサを備え得る。プロセッサ1202に対するサポート回路1205は、従来のキャッシュ、電源、クロック回路、データレジスタ、I/Oインターフェース1207、および同様のものを含む。I/Oインターフェース1207は、メモリ1204に直接結合されるか、またはサポート回路1205を通じて結合され得る。I/Oインターフェース1207は、また、ネットワークデバイス、様々な記憶装置デバイス、マウス、キーボード、ディスプレイ、ビデオおよびオーディオセンサ、可視光および赤外線カメラ、ならびに同様のものなどの入力デバイスおよび/または出力デバイスと通信するようにも構成され得る。
【００６８】
たとえば、コンピュータシステムが携帯電話またはタブレットなどのモバイルデバイスを備える実施形態では、一体型カメラ(場合によってはオンボードの標準および/または赤外線照明デバイスに関連して使用される)またはワイヤレス通信デバイス(たとえば、CNFC、RFID、Bluetooth(登録商標)、Wi-Fi、Wimax、Satcomなど)などのI/Oインターフェース1207は、メモリ1204に直接結合され、および/またはサポート回路1205を通じて結合され得る。いくつかの実施形態では、1つまたは複数のソフトウェアアプリケーションもしくはアプリは、カメラ、照明器、および/またはワイヤレス通信デバイスにアクセスして本明細書で開示されている実施形態を遂行するように構成され得る。これらの実施形態では、アプリは、I/Oインターフェース1207を介してデータ(たとえば、虹彩データ)を受信し、データを、場合によってはサポート回路1205を介してメモリ1204に送信し、アプリ(たとえば、虹彩プロセッサ100または虹彩バイオメトリック認識モジュール1514)を実行するものとしてよい。アプリは、本明細書で開示されているアルゴリズムのうちのいずれかを実行し、結果を(場合によっては、メモリ1204および/またはサポート回路1205を介して)I/Oインターフェース1207に(たとえば、ワイヤレス通信を介して)、サーバおよび/または追加のワイヤレス通信デバイス(たとえば、ATMもしくは金庫などのセキュリティ対応デバイス)に送信し、デバイスのユーザを認証するものとしてよい。
【００６９】
メモリ1204、またはコンピュータ可読媒体は、非一時的プロセッサ実行可能命令、および/またはプロセッサ1202によって実行され、および/またはプロセッサ1202によって使用され得るデータを記憶する。これらのプロセッサ実行可能命令は、ファームウェア、ソフトウェア、モバイルアプリ、および同様のもの、またはこれらの何らかの組合せを含んでいてもよい。メモリ1204に記憶されているプロセッサ実行可能命令を有するモジュールは、虹彩プロセッサ1206を備える。虹彩プロセッサ1206は、前処理モジュール1208と、コーディングモジュール1210と、照合モジュール1212とをさらに備える。メモリ1204は、データベース1214をさらに備え得るが、データベース1214は、虹彩プロセッサ1206と同じ物理メモリ1204内に置かれている必要はない。データベース1214は、クラウドサービスを介して虹彩プロセッサ1206によってリモートからアクセスされ得る。それに加えて、虹彩プロセッサ1206は、メモリ1204と同じ場所に配置されなくてもよいいくつかのコンポーネントも有し得る。たとえば、いくつかの実施形態では、前処理モジュール1208は、コンピュータシステム1200またはモバイルデバイスのローカルにあるが、コーディングモジュール1210および照合モジュール1212は、有線ネットワークまたはワイヤレスネットワークを介してクラウドサービスとしてアクセスされ得る。他の場合には、照合モジュール1212のみが、ネットワークを介してアクセスされる。各モジュール間の通信は、データがネットワーク上を移動するときに暗号化され得る。
【００７０】
コンピュータシステム1200は、1つまたは複数のオペレーティングシステム1220(一般的にオペレーティングシステム(OS)と称される)を備えてプログラムされるものとしてよく、これは、ほかにも知られているプラットフォームがあるがとりわけ、OS/2、Java(登録商標) Virtual Machine、Linux(登録商標)、SOLARIS、UNIX(登録商標)、HPUX、AIX、WINDOWS(登録商標)、WINDOWS95、WINDOWS98、WINDOWS NT、およびWINDOWS2000、WINDOWS ME、WINDOWS XP、WINDOWS SERVER、WINDOWS 8、Mac OS X、IOS、ANDROID(登録商標)を含み得る。オペレーティングシステムの少なくとも一部は、メモリ1204内に置かれてもよい。
【００７１】
メモリ1204は、次のランダムアクセスメモリ、リードオンリーメモリ、磁気抵抗リード/ライトメモリ、光リード/ライトメモリ、キャッシュメモリ、磁気リード/ライトメモリ、および同様のもの、さらには以下で説明されているような信号担持媒体のうちの1つまたは複数を含み得る。
【００７２】
コンピュータシステム1200は、たとえば携帯電話またはタブレットデバイスなどのモバイルデバイスであってよい。モバイルデバイスは、カメラを収容し、アプリケーションとしてメモリ上に記憶される虹彩プロセッサ1206を有し得る。いくつかの実施形態では、虹彩プロセッサ1206は、オペレーティングシステム1220の一部であってもよい。いくつかの場合において、虹彩プロセッサ1206は、独立したプロセッサであるか、またはプロセッサ1202と異なるチップ上に記憶されてもよい。たとえば、多くの場合に、モバイルデバイスは、カメラ処理モジュールおよび虹彩プロセッサ1206を有するか、または虹彩プロセッサ1206の一部は、カメラ処理モジュール上に常駐していてもよく、カメラの撮像装置は、CCDまたはCMOS撮像装置である。いくつかの場合において、モバイルデバイスは、いくつかのセンサ、そのタイプのカメラ撮像装置、または同様のものを備えるようにカスタマイズされ得る。
【００７３】
イメージセンサは、デバイスの付近にあるイメージまたは他の物体を投影することができるカメラまたは赤外線センサまたは照明器を備え得る。画像キャプチャは、単一の画像、複数の画像、定期的撮像、連続的画像キャプチャ、画像ストリーミングなどを使用して実行され得ることは理解されるであろう。さらに、デバイスは、ユーザ、アプリケーション、または他のデバイスからコマンドを受信したときなどに、画像キャプチャを開始し、および/または停止する機能を備えるものとしてよい。コンピューティングデバイスは、Wi-Fi通信システム、Bluetooth(登録商標)通信システム、無線周波(RF)通信システム、有線通信システム、またはワイヤレス通信システムなどの、1つまたは複数の通信要素もしくはネットワーキングサブシステムを備えることができる。多くの実施形態におけるデバイスは、インターネットなどの、ネットワークと通信することができ、また他のそのようなデバイスと通信することができるものとしてよい。いくつかの実施形態では、デバイスは、ユーザから従来の入力を受信することができる少なくとも1つの追加の入力要素を備えることができる。従来の入力は、たとえば、プッシュボタン、タッチパッド、タッチスクリーン、ホイール、ジョイスティック、キーボード、マウス、キーパッド、または他のそのようなコンポーネントもしくは要素を含むものとしてよく、それを使用することでユーザはコマンドをデバイスに入力することができる。しかしながら、いくつかの実施形態では、そのようなデバイスは、全くボタンを備えていなくてもよく、またビジュアルおよびオーディオコマンドの組合せを通じてのみ制御されることも可能であり、したがってユーザはデバイスと接触しなくてもデバイスを制御することができる。
【００７４】
次に図13および図14を参照すると、例示的な虹彩バイオメトリック認識モジュール1514が、より詳しく示されている。図13に示されているように、組み立てられたときに、虹彩バイオメトリック認識モジュール1514は、自立式一体型モジュールになる。そのようなものとして、虹彩バイオメトリック認識モジュール1514は、たとえば、セキュリティもしくはロック機能、たとえば、ドアロックアセンブリ、またはたとえば、モバイルデバイス、ワイヤレス通信と互換性のあるモバイルデバイス、金融取引で使用される電子デバイス、および/または電子広告表示デバイスを含む、虹彩バイオメトリック認識技術の応用を活用できる他のタイプのデバイス、装置、物品、もしくはシステムに組み込まれ得る。
【００７５】
例示的な一実施形態では、バイオメトリック認識モジュール1514は、電子アイテムもしくはデバイス、たとえば、コンピュータもしくはモバイルデバイス(たとえば、ラップトップ、携帯電話、タブレット、腕時計、または情報もしくはデータを記憶し、および/または表示する他のアクセサリまたは他のモバイルデバイス)に組み込まれ、装着され、および/または他の何らかの形で結合されるものとしてよく、これにより、コンピュータまたはモバイルデバイスを制御するユーザが、デバイスおよびデバイス上で実行している任意のアプリを動作させることを認可されたユーザであることを確認することができる。虹彩プロセッサ100および/または虹彩バイオメトリック認識モジュール1514をデバイス、たとえば、モバイルデバイスに組み込むことで、モバイルデバイスが受信された虹彩バイオメトリック情報をデータベースに記憶されているテンプレートと照合することが可能になり、それによって、モバイルデバイスまたは関連するハードウェアもしくはソフトウェアが特定の時刻にユーザを識別し、および/または認証し、および/またはユーザが特定の時刻にモバイルデバイスにアクセスすることを認可されたというバイオメトリック記録を作成することが可能になる。
【００７６】
一般的にモバイルデバイスおよびそのアプリケーションにアクセスできるようにすることに加えて、虹彩バイオメトリック認識モジュール1514は、電子アイテムまたはデバイス内に組み込まれるものとしてよく、それによって、イベント、タスク、または取引を完了させることを可能にする情報を交換するための別のワイヤレス通信対応デバイスと通信するためにワイヤレスデバイス(NFC、Bluetooth(登録商標)、RFID、WiFi、WiMax、Satcomなど)のワイヤレス通信機能にアクセスできるようにユーザを認証する。
【００７７】
モバイルデバイスに収容されているワイヤレス通信デバイスは、虹彩バイオメトリック認証の後に、デバイスのオペレータによって使用を認可され、ワイヤレス通信デバイスが定義されたイベント、タスク、または取引を完了する(決済を認可する、ドアを開ける、情報へのアクセス権を得る、など)ように指令するアプリケーションをアクティブ化することができる。ユーザの本人確認の妥当性確認が完了した後、ワイヤレス通信デバイスを利用するアプリケーションは、限られた期間の間アクティブ化され、ユーザがワイヤレス通信デバイスを使用することに関連付けられているイベント、タスク、または取引を完了することを可能にし得る。
【００７８】
いくつかの実施形態では、ユーザを認証するために使用される正確なバイオメトリック識別は、モバイルデバイスに組み込まれている利用されたワイヤレス機能へのアクセス権をさらに付与し得る。たとえば、ユーザがモバイルデバイスを使用してワイヤレス通信をワイヤレス通信について有効化されている第2のデバイス(たとえば、別のモバイルデバイス、ATM機、または認証を必要とする他の電子デバイス)に伝送することを望んだ場合、ユーザは、虹彩バイオメトリック認証を介して自分自身を認証し、認証された後、ワイヤレス通信を第2のデバイスに伝送することについて有効化される。追加のバイオメトリックが使用されてもよいが、虹彩バイオメトリック認証方法は、PINS、スワイプ、および他のバイオメトリックを含む、他の現在利用されている認証方法よりも優れていると思われる。
【００７９】
別の例として、ユーザがNFCデバイスを受信機として使用してドアをロック解除したい場合、ユーザは、自分のモバイルデバイス上で自分が本人であることを認証し、自分のモバイルデバイス上のNFCデバイスからドアロックデバイスに固有のコードを送信するために使用できるモバイルデバイス上のアプリケーションがドアをロック解除することを有効化する。イベントが完了した後、NFCはロックされてよく、ユーザがNFCを必要とする別のアクションを実行したい場合には、再び本人確認を認証してNFCに関連付けられているアプリケーションを有効化する必要がある。ドアロックデバイスまたは他のロックデバイスは、収納棚、金庫、箱、医療機器容器、住宅、オフィス、輸血用血液容器、アルコール飲料収納棚、銃保管棚、宝石箱、ロッカー、車両、または他の安全に保管されるべき任意のデバイス、容器、または物体上にあってよい。
【００８０】
例示的な一実施形態では、バイオメトリック認識モジュール1514をたとえばコンピュータ、モバイルデバイス、または他の任意の電子デバイスに組み込むことは、ソフトウェアアプリケーションに由来する金融取引に適用され得る。たとえば、モバイルデバイスを操作するユーザのバイオメトリック認証は、上で説明されているように、虹彩バイオメトリック認識を使用して(金融取引を認証する場合に典型的であるような、PINまたはパスワードを入力する代わりに)行われるものとしてよく、金融取引を要求するために使用されるソフトウェアアプリケーションがアクセスされ得る。ユーザの本人確認の妥当性確認が完了した後、金融取引を完了する能力が限られた期間の間アクティブ化され、ユーザがイベント、タスク、または取引を完了することを可能にし得る。イベント、タスク、または取引が完了した後、ソフトウェアアプリケーションおよび/または電子デバイスはロックされてよく、ユーザが虹彩バイオメトリック認識を必要とする別の金融取引を実行したい場合には、再び本人確認を認証してアプリケーションを有効化する必要がある。説明されているバイオメトリック収集デバイスは、単独で、またはマルチレベル認証が望ましい場合に他の認証技術(PIN、パターン、異なるバイオメトリックなど)と併せて使用され得る。
【００８１】
例示的な一実施形態では、ユーザは、金融取引を完了するためにワイヤレス技術を使用してデバイスにアクセスすることを認証され得る。非限定的な一例として、ユーザが金融取引を完了するために使用される金融ソフトウェアアプリケーションを実行するモバイルデバイスにアクセスすることを認証され得る。このソフトウェアアプリケーションは、また、金融取引に対する情報を、たとえば、ワイヤレス通信機能も有するATMに送信するために、モバイルデバイスのワイヤレス通信機能にアクセスし得る。ユーザの認証後、ユーザは、取引を完了し、取引に対するデータを、モバイルデバイス内のワイヤレス通信機能を介して送信し、ATMを介した取引を完了することを認可され得る。取引は、虹彩バイオメトリック認識を通じて認可されるものとしてよく、および/またはデータもしくは他の情報(たとえば、引き出し額、取引選択など)が、たとえば、モバイルデバイスを通じて、またはたとえば、モバイルデバイス上のアプリケーションを通じて、入力され得る。そのような状況では、虹彩バイオメトリック認識は、ATMの単一のボタンを押すことなく、たとえば、ATMで、取引の完了を可能にする。当業者であれば、虹彩バイオメトリック認識が、同様に、たとえば、発券機、キオスク、支払機、もしくは他の電子デバイスで任意のタイプのイベント、タスク、または取引を実施するように電子デバイス内に実装されることも可能であることを理解するであろう。
【００８２】
モバイルデバイスの構造物、メモリ、および回路に組み込まれるかまたは取り付けられ、結合されることがない実施形態では、虹彩バイオメトリック認識モジュール1514は、サポートベース1610を備え、虹彩バイオメトリック認識コントローラ1724はこれに装着される。多数のサポートポスト、たとえば、ポスト1612、1613、1614、1616が、サポートベース1610に(たとえば、対応する数のネジまたは他の留め具1730、1731、1732、1733によって)(1733は図示せず)結合される。サポートポスト1612、1613、1614、1616は、ピボットマウントベース1618に接続され、ピボットマウントベース1618を支持する。
【００８３】
ピボットマウントベース1618に結合され、ピボットマウントベース1618によってサポートされるのは、虹彩撮像装置アセンブリ1626および顔面撮像装置アセンブリ1628である。いくつかの実施形態では、虹彩撮像装置アセンブリ1626および顔面撮像装置アセンブリ1628は同じデバイスであるか、または同じコンポーネントのうちの1つまたは複数(たとえば、同じ撮像デバイス)を利用する。しかしながら、例示的な実施形態では、虹彩撮像装置アセンブリ1626および顔面撮像装置アセンブリ1628は、異なるコンポーネントを利用する別個のアセンブリである。以下でより詳しく説明されているように、顔面撮像装置アセンブリ1628は、広角レンズを装備する顔面撮像装置1648を使用して、人間の被写体のデジタル画像を、より具体的には、被写体の顔および目の画像をキャプチャする。虹彩撮像装置アセンブリ1626は、狭角レンズを装備する虹彩撮像装置1644を使用して人間の被写体の目の虹彩のデジタル画像をキャプチャする。いくつかの実施形態では、顔面撮像装置1648および虹彩撮像装置1644は両方とも、異なるレンズを装備する、同じタイプの撮像装置(たとえば、Omnivisionモデル番号OV02643-A42Aなどのデジタルカメラ)を利用する。たとえば、顔面撮像装置1648は、Senviewモデル番号TN01920Bなどの広角レンズを装備しているものとしてよく、虹彩撮像装置1644は、JA HWA Electronics Co.によるモデル番号JHV-8M-85などの狭角レンズを装備しているものとしてよい。他の実施形態では、単一の高解像度撮像装置(たとえば、16+メガピクセルデジタルカメラ)が広角レンズとともに使用され(異なるレンズを備える2つのカメラの組合せではなく)、虹彩撮像装置1644および顔面撮像装置1648の機能を実行するものとしてよい。
【００８４】
例示的な虹彩撮像装置アセンブリ1626は、アクスル1622によってピボットマウントベース1618に枢動可能に結合される。アクスル1622は、たとえば、枢動溝1620内に取り外し可能に配設される。枢動溝1620は、ピボットマウントベース1618内に画成される。虹彩撮像装置アセンブリ1626のコンポーネントは、虹彩ピボットマウントベース1630に装着される。虹彩ピボットマウントベース1630は、アクスル1622および支持タブ1734に結合される。支持タブ1734は、枢動リンク1728によってレバーアーム1726に結合される。レバーアーム1726は、制御アーム1722に結合される。制御アーム1722は、モーター1720のアウトプットシャフトの回転によって駆動される。モーター1720は、たとえば、磁気誘導ブラシレスサーボモーター(たとえば、LTAIRモデル番号D03013)などのサーボモーターとして具現化され得る。モーター1720が動作すると、制御アーム1722が回転し、レバーアーム1726の直線運動を引き起こし、その結果タブ1734の直線運動が生じる。タブ1734の直線運動は、枢動溝1620内でアクスル1622を回転させる。モーター1720のアウトプットシャフトの回転方向に応じて、枢動溝1620内のアクスル1622のその結果生じる回転により、虹彩ピボットマウントベース1630はピボットマウントベース1618に関して一方の方向または他方の方向に傾斜する。たとえば、モーターのアウトプットシャフトが時計回りに回転すると、その結果、虹彩ピボットマウントベース1630は上向きの方向で顔面撮像アセンブリ1628の方へ傾斜し、またその逆も行われ得る。虹彩ピボットマウントベース1630のこの枢動機能は、小さな子供から背の高い大人までの範囲の、人間の被写体(たとえば、人間の被写体1424)の潜在的に広く変わる高さに対応できるように虹彩撮像アセンブリ1626の位置を機械的に調整させることができる。しかしながら、他の実施形態では、虹彩撮像装置アセンブリ1626は、ピボットマウントベース1618に関して静止しており、高さが大きく異なる人間の被写体の虹彩を検出する能力は、他の手段によって、たとえば、ソフトウェアによってまたはマウントベース1618に結合されている垂直に配置構成されている一列の虹彩撮像装置1644を使用することによってもたらされる。
【００８５】
虹彩撮像アセンブリ1626のコンポーネントは、虹彩撮像装置1644、虹彩撮像装置1644上に配設されるか、または覆うフィルタ1646、各々が虹彩撮像装置1644に隣接する、たとえば、その反対側に配設されている一対の虹彩照明器アセンブリ1710、1712、およびそれぞれ虹彩照明器アセンブリ1710、1712の各々と虹彩撮像装置1644との間に配設されている一対のバッフルもしくは光導波路1636、1638を備える。例示的な虹彩照明器アセンブリ1710、1712の各々は、1つまたは複数の赤外線光源、たとえば、赤外線発光ダイオード(LED)を備える。例示的な実施形態では、各虹彩照明器アセンブリ1710、1712は、Nを正整数とする、「N」個の照明器1711を含む。例示的な実施形態では虹彩照明器アセンブリ1710、1712の両方についてN=4であるが、数Nは、虹彩バイオメトリック認識モジュール1514の特定の設計に対して必要ならばまたは望ましければ各アセンブリ1710、1712について異なり得る。N個一組の照明器は各々、追加の光導波路またはシールド1714、1716によって囲まれている。ディフューザ1632、1634は、それぞれ、虹彩照明器アセンブリ1710、1712を覆う。たとえば、ディフューザ1632、1634は、それぞれ、シールド1714、1716に(たとえば、接着材によって)結合され得る。例示的な実施形態では、ディフューザ1632、1634は、照明器1711によって放出される光の固有の非一様性(たとえば、不均一な照明)を補正する。この非一様性は、たとえば照明器1711内の製造上の不揃いによるものであり得る。そのようなものとして、ディフューザ1632、1634は、より高品質の照明器(または異なるタイプの照明器)1711が使用される実施形態では必要でない場合がある。
【００８６】
本開示の目的には特には必要ないが、例示的な虹彩撮像アセンブリ1626は、可視光線スペクトルにおける波長を有する発光体(たとえば、着色光LED)として具現化される、一対の視覚的キュー照明器1640、1642をさらに備える。バッフル1636、1638およびシールド1714、1716は、照明器アセンブリ1710、1712によって放射される迷光(およびそのことについては、視覚的キューLED1640、1642)が虹彩撮像装置1644の動作に干渉することを防止するように構成される。すなわち、バッフル1636、1638およびシールド1714、1716は、照明器アセンブリ1710、1712によって赤外線が放射されたときに、人間の被写体(たとえば、人間の被写体1424)の目によって反射される放射光のみが虹彩撮像装置1644によってキャプチャされることを確実にするのを助ける。それに加えて、フィルタ1646は、虹彩撮像装置1644のレンズを覆う。フィルタ1646は、外部光が虹彩撮像装置1644のレンズに入らないようにさらにブロックする。フィルタ1646は、たとえば、840nmの狭帯域フィルタとして具現化されるものとしてよく、また虹彩撮像装置1644のレンズアセンブリ内に埋め込まれ得る。他の実施形態では、照明器アセンブリ1710、1712について選択されている照明器のタイプに応じて、他のタイプのフィルタが使用され得る。言い換えれば、フィルタ1646の選択は、いくつかの実施形態では、照明器アセンブリ1710、1722のタイプまたは構成に依存し得る。
【００８７】
例示的な顔面撮像装置アセンブリ1628は、顔面撮像装置マウントベース1631を備える。例示的な顔面撮像装置マウントベース1631は、ピボットマウントベース1618に非枢動可能に結合される。しかしながら、他の実施形態では、顔面撮像装置マウントベース1631は、虹彩バイオメトリック認識モジュール1514の特定の設計によって望ましい、または必要な場合に、ピボットマウントベース1618に枢動可能に結合され得る(たとえば、顔面撮像装置アセンブリ1628および虹彩撮像装置アセンブリ1626は両方ともピボットマウント1630に装着され得る)。顔面撮像装置アセンブリ1628は、顔面撮像装置1648と、顔面撮像装置アセンブリ1628に隣接して配置されている顔面照明器アセンブリ1650とを備える。顔面撮像装置アセンブリ1628および虹彩撮像装置アセンブリ1626は、虹彩バイオメトリック認識モジュール1514が垂直構造物(ドア1416など)に装着されるときに顔面撮像装置アセンブリ1628が虹彩撮像装置アセンブリ1626の真上に来るように図示されているとおりに配置構成されている。言い換えれば、顔面撮像装置アセンブリ1628および虹彩撮像装置アセンブリ1626は、顔面撮像装置アセンブリ1628がピボットマウントベース1618の第1のエッジに隣接して位置決めされ、虹彩撮像装置アセンブリ1626が第1のエッジの反対側にあるピボットマウントベース1618の別のエッジに隣接して位置決めされるように配置構成される。
【００８８】
顔面撮像装置1648は、ブラケット1633によって顔面撮像装置マウントベース1631に固定される。顔面照明器アセンブリ1650は、凹形の照明器マウントベース1740に装着されている1つまたは複数の赤外線光源1649(たとえば、赤外線LED)を備える。例示的な実施形態では、顔面照明器アセンブリ1650は、Nを正整数とする(たとえば、N=4)、「N」個の照明器1649を含む。マウントベース1740の構成により、照明器1649を互いにある角度を成すように配置構成することができ、それにより、キャプチャゾーンの所望の部分に照明を当てる(たとえば、人間の被写体1424の予想される母集団の目のレベルの垂直高さH1の範囲)。顔面照明器アセンブリ1650の照明器1649および虹彩照明器アセンブリ1710、1712の照明器1711は、各々、高出力840nm赤外線放射体(たとえば、OSRAM Opto Semiconductorsから入手可能なモデル番号OV02643-A42A)として具現化され得る。
【００８９】
例示的な虹彩バイオメトリック認識コントローラ1724は、マイクロプロセッサを備える集積回路基板として具現化される(たとえば、Freescale Semiconductorから入手可能なモデル番号MCIMX655EVM10AC)。虹彩バイオメトリック認識コントローラ1724は、顔面照明器アセンブリ1650、顔面撮像装置1648、虹彩照明器アセンブリ1710、1712、および虹彩撮像装置1644の動作を、単独で、または虹彩バイオメトリック認識モジュール1514の他のコンポーネントと組み合わせて制御し、調整するように構成される。
【００９０】
虹彩バイオメトリック認識モジュール1514は構造が大きく見えるが、より小さいアイテムまたはデバイス、たとえば、モバイルデバイス(たとえば、携帯電話、タブレット、または他の携帯型デバイス)内に収まるように虹彩バイオメトリック認識モジュール1514のサイズを縮小することが可能である。虹彩バイオメトリック認識モジュール1514は、たとえば、モバイルデバイスの前面および/または背面カメラの一部として、実装され得る。適宜、虹彩バイオメトリック認識モジュール1514は、他の好適な方式でモバイルデバイス内に実装され得る。
【００９１】
モバイルデバイス内の1つまたは複数のカメラもしくは他のイメージセンサは、虹彩バイオメトリック認識モジュール1514によって利用される画像またはビデオコンテンツをキャプチャすることができる。1つまたは複数のカメラは、ユーザがデバイスを操作しているときにユーザの画像をキャプチャするのに十分な解像度、焦点距離、および/または可視エリアを有するCCDまたはCMOSイメージセンサなどの、適切な技術を含むか、または適切な技術に少なくとも一部は基づくものとしてよい。
【００９２】
次に図15を参照すると、虹彩バイオメトリック対応アクセス制御システムの一実施形態1800が図示されている。虹彩バイオメトリック対応アクセス制御システム1800は、虹彩バイオメトリック認識モジュール1514の動作中に作成され得る環境1810のコンテキストにおいて示されている(たとえば、物理的および/または仮想的実行または「ランタイム」環境)。環境1810に示されているように、上で説明されているハードウェアコンポーネントに加えて、虹彩バイオメトリック認識モジュール1514は、多数のコンピュータプログラムコンポーネント1818を備え、その各々は、機械可読命令、モジュール、データ構造体、および/または他のコンポーネントとして具現化され、またたとえば、コントローラ基板1724のメモリ内の、コンピュータのハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、モバイルアプリ、またはこれらの組合せとして実装されてよい。
【００９３】
虹彩バイオメトリック認識モジュールのコンピュータプログラムコンポーネント1818は、虹彩画像キャプチャモジュール1820を含む。例示的な虹彩画像キャプチャモジュール1820は、顔面ファインダーモジュール1822、虹彩ファインダーモジュール1824、顔面/虹彩撮像装置制御モジュール1826、および顔面/虹彩照明器制御モジュール1828を備える。動作時に、顔面/虹彩撮像装置制御モジュール1826は、顔面撮像装置制御信号1842を顔面/虹彩撮像装置1812に送信して追跡およびキャプチャゾーン1802内に入るか、または配置されている人間の被写体1804のデジタル画像をキャプチャすることによって顔面/虹彩撮像装置1812(たとえば、顔面撮像装置1648および/または虹彩撮像装置1644)を制御する。いくつかの実施形態では、虹彩バイオメトリック認識モジュール1514は、追跡およびキャプチャゾーン1802内の人間の被写体1804を検出することができるモーションセンサを装備し得る。それらの実施形態では、顔面/虹彩撮像装置制御モジュール1826は、モーションセンサから受信されたモーション検出信号に応答して顔面/虹彩撮像装置1812の動作を開始し得る。他の実施形態では、人間の被写体1804の存在は、顔面/虹彩撮像装置1812の視野内で顔面を認識する画像処理ルーチンを使用して検出され得る。上で指摘されているように、虹彩バイオメトリック認識モジュール1514は、動いている被写体および/または虹彩撮像デバイスからたとえば45cmを越えて離れている距離のところにある被写体からキャプチャされた虹彩画像を利用することができる。
【００９４】
例示的な顔面ファインダーモジュール1822は、顔面認識アルゴリズム(たとえば、OpenCVのFaceRecognizer)を実行して、顔面/虹彩撮像装置1812によって(たとえば、広角カメラによって)キャプチャされた画像が人間の顔面を含んでいるかどうかを決定する。顔面ファインダーモジュール1822が、人間の顔面を検出した場合、顔面ファインダーモジュール1822は、顔面配置1848、たとえば、キャプチャされた画像内の検出された顔面のバウンディングボックス座標を返す。顔面検出に応答して、顔面/虹彩撮像装置制御モジュール1826は、検出された顔面の虹彩の画像をキャプチャするように顔面/虹彩撮像装置1812を構成する。これを行うために、例示的な顔面/虹彩撮像装置制御モジュール1826は、検出された顔面のバウンディングボックス座標に基づき虹彩撮像装置アセンブリ1626を傾斜させる傾斜角を計算し得る。これは、顔面/虹彩撮像装置1812の配置および視野が知られている場合に、顔面/虹彩撮像装置1812から検出された顔面までの直線距離を近似することによって行われ得る。たとえば、顔面/虹彩撮像装置1812に対する適切な傾斜角は、顔面/虹彩撮像装置1812の配置を検出された顔面のバウンディングボックスの頂部エッジおよび底部エッジに接続することによって形成される三角形の幾何学的形状から導かれ得る。
【００９５】
顔面/虹彩撮像装置1812の傾斜角が決定された後、顔面/虹彩撮像装置制御モジュール1826は、モーター1720を作動させて、顔面/虹彩撮像装置1812の計算された傾斜角となるようにする。顔面/虹彩撮像装置1812が、検出された顔面に関して適切な位置に配置された後、虹彩ファインダーモジュール1824は、目および虹彩検出アルゴリズム(たとえば、図1〜図12を参照しつつ上で述べられているアルゴリズム)を実行することによって、人間の顔面の目を特定し、次いで、目の虹彩を特定する。虹彩ファインダーモジュール1824から虹彩配置情報1850を受信したことに応答して、顔面/虹彩撮像装置制御モジュール1826は、虹彩撮像装置制御信号1842を顔面/虹彩撮像装置1812に送信することによって虹彩の画像をキャプチャするプロセスを開始する。これらの虹彩検出および画像キャプチャプロセスは、たとえば、図1〜図12を参照しつつ上で説明されている技術を使用して実行され得る。
【００９６】
検出された人間の被写体の顔面および虹彩の画像をキャプチャする際に、虹彩画像キャプチャモジュール1820は、顔面/虹彩照明器制御モジュール1828とインターフェースして、顔面/虹彩撮像装置1812および顔面/虹彩照明器1818の動作を調整する、たとえば、同期させる1852。顔面画像キャプチャプロセスにおいて、制御モジュール1826、1828は、顔面照明器アセンブリ1650の動作を顔面撮像装置1648による顔面画像のキャプチャ動作と同期させる。これは、利用可能な周囲照明状態に関係なく一貫した顔面画像品質を保証するのに役立つ。言い換えれば、顔面画像キャプチャと顔面照明器アセンブリ1650の動作との調整は、可視光ではなく赤外線を使用しているにもかかわらず、従来のフラッシュ撮影に類似している。それに加えて、虹彩画像をキャプチャするプロセスにおいて、制御モジュール1826、1828は、虹彩照明器1816(たとえば、虹彩照明器アセンブリ1710、1712)の動作を虹彩撮像装置1644による虹彩画像のキャプチャ動作と同期させる。被写体1804が移動している可能性に対応できるようにするため、虹彩撮像装置制御モジュール1826は、虹彩のいくつかの(たとえば、10〜15またはそれ以上の)画像が高速に連続してキャプチャされる(たとえば、毎秒約5フレームの範囲のシャッター速度)フォーカススイープ技術を使用して虹彩撮像装置1644を動作させる。同期的に、虹彩照明器制御モジュール1828は、同じ速度/周波数で虹彩照明器1710、1712のパルス/ストロボ動作を行わせる。これは、少なくとも1つのよい品質の虹彩画像が、利用可能な周囲照明状態に関係なく、また被写体が移動しているかどうか、または虹彩の視界が遮られているか、または歪んでいるかに関係なく、得られることを保証するのに役立つ。言い換えれば、虹彩画像キャプチャと虹彩照明器1710、1712の動作との調整は、虹彩の画像がパルス/ストロボ動作が完了した後ではなく虹彩照明器1710、1712のパルス/ストロボ動作と同時に(また可視光でなく赤外線照明を使用して)撮影されることを除き、従来の「赤目軽減」フラッシュ撮影に類似している。
【００９７】
虹彩画像キャプチャモジュール1820は、虹彩画像処理および照合モジュール1830に、結果として得られた虹彩画像1854を出力するか、または他の何らかの方法で利用可能にする。虹彩画像処理および照合モジュール1830は、たとえば、瞼およびまつげを示す画像の部分を除去し、拡大された瞳孔を調整し、たとえば、図1〜図12を参照しつつ上で説明されている方式で「虹彩コード」を生成することによって画像を処理する。虹彩画像処理および照合モジュール1830は、処理された虹彩画像1854もしくはその使用可能な部分、または虹彩コードを参照画像データ1836と比較して、キャプチャされた虹彩画像1854のうちのいずれかが参照画像1836のうちの記憶されている画像と一致するかどうかを決定する。参照画像データ1836は、たとえば、登録手順を通じて、すでに得られている虹彩画像標本および/または関係するデータを含む。虹彩画像1854が、参照画像データ1836内の画像のうちのいずれかと一致すると判明していない場合、虹彩画像処理および照合モジュール1830は、登録手順を開始するものとしてよい。すなわち、虹彩バイオメトリック認識モジュール1514は、特定の実装に関して必要であるかまたは望ましい場合に、虹彩画像の登録をデバイスで直接実行するように構成され得る。これを行うために、虹彩画像処理および照合モジュール1830は、収集された虹彩画像1862を虹彩画像登録モジュール1834に受け渡す。登録プロセスを完了するために、例示的な虹彩画像登録モジュール1834は、参照画像候補1862のうちの1つまたは複数上で画質解析を実行するものとしてよい。虹彩画像は、画質解析の結果、画像が参照画像として使用するのに適していることが判明した場合に参照画像データ1836に追加され得る。画質解析を実行する際に、虹彩画像登録モジュール1834は、画像内の露出されている虹彩の量(たとえば、人が斜視でないまたは瞬きをしていない)、画像の鮮明さ、および画像中のアーチファクトの数(たとえば、まつげ、鏡面性の数など)などの多数の異なる画像クオリティファクタを分析することができる。
【００９８】
モジュール1830によって虹彩画像処理および照合が実行された結果として、虹彩バイオメトリック認識モジュール1514は、虹彩一致決定1856を出力するか、または他の何らかの形で利用可能にする。虹彩一致決定1856は、単純な「正」または「負」指示として具現化され得るか、または代替的にもしくはそれに加えて、他の情報(一致した虹彩画像と接続されている人識別情報など)を含み得る。例示的なアクセス制御システム1800において、アクセス制御モジュール1832は、アクセス制御システム1800が虹彩一致決定データ1856にどのように応答すべきか、またはそもそも応答すべきなのかどうかを決定するために、たとえばコンピュータプログラムロジックとして符号化されたビジネスロジックを実行する。たとえば、アクセス制御モジュール1832は、モバイルデバイス、ワイヤレス通信、アプリ、金融取引などに対する認証などの電子的通知を別のデバイスまたはシステムに発行し得る。たとえば、アクセス制御モジュール1832は、虹彩一致決定1856に応答してデバイスの他のいくつかの電子的特徴を有効化または無効化し得る。たとえば、アクセス制御モジュール1832は、正の虹彩一致に応答して、アクセス制御メカニズムをロック状態からロック解除状態に遷移させ(またはアクセス制御アセンブリを、アクセス制御アセンブリが人がたとえばモバイルデバイスの機能にアクセスするのを防ぐロック状態から、アクセス制御アセンブリが人がその機能にアクセスするのを許可するロック解除状態に遷移させ)、たとえば、正の虹彩一致に関連付けられている個人プロファイル情報に基づき、たとえば、モバイルデバイスのワイヤレス通信機能をたとえばロック解除するものとしてよい。同様に、アクセス制御モジュール1832は、負の虹彩一致に応答して、アクセス制御メカニズムをロック状態からロック解除状態に遷移させる(またはアクセス制御アセンブリを、アクセス制御アセンブリが人が機能にアクセスするのを防ぐロック状態から、アクセス制御アセンブリが人がその機能にアクセスするのを許可するロック解除状態に遷移させる)。
【００９９】
次に図16を参照すると、方法1900の一例が、虹彩バイオメトリック認識モジュール1514の1つまたは複数のコンポーネントによって実行可能である。方法1900は、コンピュータ化プログラム、ルーチン、ロジック、および/または命令として具現化されるものとしてよく、これは虹彩バイオメトリック認識モジュール1514のハードウェア、ソフトウェア、モバイルアプリ、ファームウェア、もしくはこれらの組合せ、および/または虹彩バイオメトリック認識モジュール1514と通信する1つまたは複数の他のシステムもしくはデバイスで具現化され得る。ブロック1910において、モジュール1514は、虹彩バイオメトリック認識モジュール1514に接近する人間の被写体を検出する。これを行うために、モジュール1514は、広角カメラ(たとえば、顔面撮像装置1648)から受信された信号を分析し得るか、または虹彩バイオメトリック認識モジュール1514のキャプチャゾーンを監視しているモーションセンサから受信された信号を分析し得る。ブロック1912において、モジュール1514は、接地面に関して、また虹彩バイオメトリック認識モジュール1514に関して接近する被写体の顔面および目を特定する。これを行うために、モジュール1914は、ブロック1914において、人間の被写体、またはより具体的には被写体の顔面が検出されるエリアに照明(赤外線)を当てるように顔面照明器1649を制御する。
【０１００】
被写体の顔面が特定された後、ブロック1916において、モジュール1514は、接近する被写体の目の虹彩の画像を収集するように虹彩撮像装置1644を構成する。上で指摘されているように、虹彩撮像装置を構成することは、虹彩撮像装置が装着されるプラットフォームを傾斜させるようにモーターを操作することを伴い得る。代替的に、このように構成することは、たとえば、ソフトウェアで虹彩撮像装置のレンズの焦点および/または視野を制御することによって実行され得る。いかなる場合も、ブロック1916の手順では、接近する被写体の目(またはより具体的には虹彩)と虹彩撮像装置とのアライメントを行う。
【０１０１】
いくつかの実施形態では、ブロック1918では、モジュール1514は、視覚的キュー照明器1640、1642をアクティブ化して、被写体の注意を引くか、または視覚焦点を虹彩バイオメトリック認識モジュール1514の方に向けることを試みる。視覚的キュー照明器1640、1642は、典型的には、被写体の顔面が検出された後にアクティブ化され、虹彩撮像装置は、被写体の目が虹彩撮像装置カメラと一直線になるように構成される(たとえば、機械的に位置決めされる)。
【０１０２】
被写体の顔面および目が検出された後、虹彩バイオメトリック認識モジュール1514は、モジュール1514が虹彩照明器および虹彩撮像装置の動作を高速に連続して調整し、虹彩の複数の画像を取得するループ1920に入る(たとえば、虹彩撮像装置のフレームレートおよび虹彩照明器の短時間のパルス周波数が調整/同期される)。より具体的には、ブロック1922において、モジュール1514は、高強度赤外線の短いパルスを放出することを虹彩照明器アセンブリに行わせる。図1〜図12を参照しつつ上で説明されているように、モジュール1514のいくつかの実施形態では、照明源(たとえば、照明器1711)の光強度は、所定の信号対雑音(S/N)比を維持するためにストロボ中に増大され、その一方で、ストロボ動作の過程における照明源の平均放射照度は安全性閾値よりも低いままである。実質的に同時に、モジュール1514は、パルス照明を当てた虹彩の一連の画像をキャプチャすることを虹彩撮像装置に行わせる(たとえば、「フォーカススイープ」技術を使用して)。すなわち、虹彩画像キャプチャは、短い高輝度パルスの照明と実質的に一致するようにタイミングを設定され、その結果、被写体が動いている場合に被写体に対する「フリーズ」効果が生じる。他の実施形態では、被写体が一定時間の間、または固定レンズを使用して大きい固定焦点エリアを形成することによって静止状態にある場合に、フォーカススイープ技術の他の代替的形態、たとえば、ターゲットスポット上のオートフォーカスが使用され得る。
【０１０３】
ブロック1926では、モジュール1514は、登録目的に使用される候補であるキャプチャされた虹彩画像のうちのいずれかを使用するかどうかを決定する。虹彩画像が登録に使用される候補である場合、モジュール1514は、ブロック1928において画像に対して虹彩画質分析を実行し、画質分析が成功した場合に虹彩画像の参照データベースを更新する。
【０１０４】
ブロック1930、1932、および1934において、モジュール1514は、たとえば図1〜図12を参照しつつ上で説明されている技術に従って、虹彩画像処理および照合を実行する。ブロック1930において、モジュール1514は、画像に示されている虹彩の画質、サイズ、および/または他のファクタに基づき、照合目的に関してキャプチャされた虹彩画像の部分集合を選択する。ブロック1932において、モジュール1514は、ブロック1930で選択された虹彩画像の使用可能な部分を識別する(たとえば、上で説明されているセグメント分割技術を使用して)。虹彩画像の「使用可能な部分」は、いくつかの実施形態では、虹彩コードに対応し得る。ブロック1934において、モジュール1514は、ブロック1932で識別された虹彩画像の使用可能な部分を1つまたは複数の参照画像(たとえば、参照画像1836)と比較する。ブロック1936において、モジュール1514は、ブロック1934で実行された比較の結果、虹彩一致があったかどうかを決定する。
【０１０５】
図16のフロー図は、接近する被写体を参照しているが、図16のフロー図に関して説明されているステップは、移動しているか、または静止している被写体について実行され得る。たとえば、図16のフロー図は、何らかの理由でバスを待っているか、もしくは他の何らかの形で静止している被写体を認証するか、またはモバイルデバイスにアクセスする、ワイヤレス通信にアクセスする、金融取引を行うなどのことを望んでいるユーザを認証するために使用され得る。被写体/ユーザが静止している状況では、被写体/ユーザは、被写体の目をモバイルデバイス上の虹彩撮像装置カメラと一直線になるようにするために静止したままであるものとしてよく、次いで、虹彩画像は上で詳しく説明されているようにキャプチャされ照合され得る。
【０１０６】
モジュール1514によって決定されるような「虹彩一致」は、とりわけ、キャプチャされた虹彩画像が特定の人の知られている虹彩画像に対応する確率を表す数値スコアを指すものとしてよい。「虹彩一致」パラメータは、チューニング可能であり、たとえば、モジュール1514の特定の実装の精度要求条件(たとえば、知られている被写体の本人確認の照合として被写体を認めるためのテストがどれだけ厳格か)に基づき設定され得る。図1〜図12を参照しつつ上で述べたように、例示的なモジュール1514は、キャプチャされた虹彩画像を表す虹彩コードと参照虹彩画像を表す虹彩コードとの間のハミング距離を計算する。情報理論では、長さの等しい2本のストリングの間のハミング距離は、対応するシンボルが異なる位置の数である。言い換えれば、ハミング距離は、一方のストリングを他のストリングに変えるために必要な最小置換回数、または一方のストリングを他方のストリングに変換した誤差の数の測度である。したがって、たとえば、モジュール1514が0.35のハミング距離を使用する場合、それは1:133,000の他人受入率に対応する。同様に、モジュール1514が.28のハミング距離を使用するように構成されている場合、他人受入率は1:10E11である。
【０１０７】
モジュール1514が、ブロック1936において虹彩一致があると決定した場合、モジュール1514は、ブロック1938において正の一致についてアクセス制御ロジックを開始するためにアクセス制御アセンブリによって使用され得る一致信号を出力する(たとえば、ロック状態からロック解除状態に遷移する(または人が機能にアクセスすることをアクセス制御アセンブリが防ぐロック状態から人が機能にアクセスすることをアクセス制御アセンブリが許すロック解除状態にアクセス制御アセンブリを遷移させる))。虹彩一致がないと、ブロック1936においてモジュール1514が決定した場合、モジュール1514は、「一致なし」信号を出力し(または信号が存在しないことは、一致なし指示としても使用され得る)、これは負の一致状態に対するアクセス制御ロジックを開始するためにアクセス制御アセンブリによって使用され得る(たとえば、機能へのアクセスを無効化する)。
【０１０８】
使用シナリオ例
ある場所にいる、物体にアクセスする、敷地に入るなどのユーザおよび/または被写体が様々な理由からその時点において正確に認証され、検証され、識別され、または生体測定で記録され得る場合に有益である開示されている技術の多数のアプリケーションが存在する。これらの場合の多くは、その時刻にその人が誰であるかが知られることを必要としない。現在まで、これは、バイオメトリック記録を作成し、および/またはユーザもしくは被写体に対する既存のテンプレートと正確に照合するのが厄介であるという性質により可能でなかった。
【０１０９】
今日、ある時点のある場所における個人の存在をドキュメントにし/記録することは、典型的には、別の人が見る、一連の質問を用いる、および/または人が個人によって提示されたパスポート、運転免許証、社員バッジなど(妥当性を確認されなければならない)の資格証明書を検査するか、またはその場所における個人のビデオまたは写真を記録することによって識別されている個人によって典型的には管理される。これらのアプローチはどれも完全には正確でない。資格証明書を検査するプロセスは、提示されている資格証明書の妥当性を確認するのみである。これは、それらの資格証明書を保持する人が実際に資格証明書に記載されている人であることの妥当性確認を行わない。それに加えて、ビデオおよび写真は容易に操作され、特定の場所における人の存在を不正確に記録し、または不正確に伝えることが可能である。
【０１１０】
連続波眼安全限界を超えるストローブ照明を使用する虹彩バイオメトリック収集デバイス(固定もしくはモバイル電子デバイスなどの、別のタイプのデバイスに組み込まれ得る)を使用することによってユーザもしくは被写体の存在を記録する能力があれば、実際の人が特定の時刻にその場所にいて、アイテムにアクセスし、サービスを使用して、恩恵を受けたことをドキュメントに記載することが可能になる。連続波眼安全限界を超えるストロボ照明の使用は、被写体またはユーザを静止させる必要なくすべての照明状態(屋内、屋外、明るい日光、極端な暗さ)においてバイオメトリック画像の収集を可能にする。既存のバイオメトリック虹彩読み取り装置とは異なり、開示されているデバイスは、最新データをデバイス上に維持するために有線および/またはワイヤレス接続機能を装備することができる。バイオメトリックを有効化するものとして虹彩を使用することは、指紋のように被写体に触れることなく本人確認を決定することを可能にし、他のバイオメトリック識別モダリティーに比べてあまり目障りでない。本明細書で開示されている実装は、秘密活動を含む、協力的または非協力的な被写体との高品質記録の収集を可能にする。特定の時刻におけるある場所にいる人の虹彩の記録は、特定の人が特定の場所にいたとの検証可能な証明として使用され得る。関連する場所の情報は、同様にキャプチャされ(たとえば、全世界測位システムまたはセルラー位置情報システムによって)、虹彩画像および/または関連情報とともに記憶され得る。説明されているバイオメトリック収集デバイスは、単独で、またはマルチレベル認証が望ましい場合に他の収集および認証技術(たとえば、PIN、パターン、異なるバイオメトリックなど)と併せて使用され得る。
【０１１１】
特定の時刻におけるその場所への人の存在またはアクセスをドキュメントに記載し/記録することができるイベント、活動、または場所の例は、金庫および貸金庫、アミューズメントパーク、動物のタグ付けおよび追跡(家畜、野生動物、水生動物など)、器具(冷蔵庫、オーブン、ジム用機器)、介護生活施設、現金自動預入支払機、自動ゲート制御、身元確認、献血者/赤十字、証券口座、カジノ、小切手現金化機関、保育施設、商業的出荷施設、観光船、データセンターキャビネット、デトックスセンター、ドキュメントスクリーニング活動、運転者車両登録、薬物検査回収場所、娯楽施設(クラブ、劇場、コンサートホール、スカイボックス、競技場など)、エンタイトルメントプログラム活動、ezパス認可、消防訓練、イベントを確実にする第一応答者、銃アクセス、中間施設、ヘルスクラブ/ジム/スパ、病院、ホテル/モーテル、保険金請求妥当性確認、大規模臨床試験、法執行活動、図書館、医学研究所(探求/ラブコープ)、採掘作業、仮出所追跡、患者病歴、利用回数制料金、刑務所、資産保管場所、コンピュータを使用している人のリアルタイム監視、難民追跡、リハビリテーションクリニック、リゾート、小売業務、学校、買い物客ローヤルティ、スキーリフト、スポーツイベント、税金準備および支払いサービス、遠隔医療サービス、見本市/会議、サービス要員の妥当性確認、車両管理、投票および請願、労働力管理、および/またはその他である。
【０１１２】
図18は、モバイルデバイス2100(たとえば、携帯電話、タブレット、電子時計もしくはブレスレット、または他のモバイルデバイス)内に実装された図13および図14の虹彩バイオメトリックモジュール1514(または虹彩バイオメトリックモジュールの他の実施形態)を示している。モバイルデバイス2100は、モバイルもしくはセミモバイル電子デバイス、たとえば、パーソナルコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、電子書籍リーダー、スマートフォン、携帯情報端末、セットトップボックス、デジタルメディアプレーヤー、マイクロコンソール、ホームオートメーションシステム、またはプロセッサ、中央演算処理装置、マイクロプロセッサ、もしくは他の好適なプロセッサを有する他のコンピューティングデバイスであってよい。モバイルデバイス2100は、ディスプレイ2102を備えるものとしてよく、これはモニタ、液晶ディスプレイ画面、発光ダイオード(LEDまたは有機LED(OLED))画面、または他の出力専用ビデオディスプレイであってよい。ディスプレイ2102は、容量方式、抵抗方式、または誘導方式タッチスクリーンなどの入力デバイスとして機能し得る。
【０１１３】
虹彩バイオメトリックモジュール1514は、モバイルデバイス2100のアドオンとして構成され得るか、またはたとえば、モバイルデバイス2100内のカメラ2104の一部として、モバイルデバイス2100内に組み込まれ得る。虹彩バイオメトリックモジュール1514がモバイルデバイス2100に組み込まれるいくつかの実施形態では、虹彩撮像装置アセンブリ1626は、モバイルデバイスカメラ2104を置き換えるか、またはそれと連携し得る。
【０１１４】
図1〜図11に関して上で説明されている虹彩プロセッサ100は、図12に関して説明されているように、たとえば、好適な方式でモバイルデバイス2100のシステム内に実装され得る。一実施形態では、虹彩プロセッサ100は、モバイルデバイスメモリ内にある別個のプロセッサがあり得るか、またはモバイルデバイス2100は虹彩プロセッサ100の機能を含む、すべてのモバイルデバイス機能を実装する単一のプロセッサを備え得る。虹彩プロセッサ100は、モバイルデバイス2100の1人(または複数の)ユーザを識別し、認可するために使用され得る。虹彩バイオメトリックから導かれる本人確認情報を使用することによって虹彩プロセッサ100は、そのユーザがモバイルデバイス2100の認可されたユーザであるかどうかを決定し、および/またはモバイルデバイス2100のどのようなアプリケーション、設定、および/または他の特徴がユーザによってアクセスされてよいかを決定し得る。少なくとも1つの実施形態では、第1のユーザは、アプリケーション、設定、および/または特徴のすべてのもしくは第1の部分集合を使用する許可を有するものとしてよく(たとえば、モバイルデバイス2100上のすべてのアプリケーション、設定、および/または他の特徴にアクセスできる親)、第2のユーザは、アプリケーション、設定、および/または特徴のすべてまたは第2の部分集合を使用する許可を有し得る(たとえば、モバイルデバイス2100上の子供に優しいアプリケーションにのみアクセスできるものとしてよい子供)。いくつかの実施形態では、モバイルデバイス2100は、デバイスにアクセスするために識別および認可を必要とするように構成されてよく(すなわち、ログイン手順として)、および/またはモバイルデバイス2100上の1つまたは複数のアプリケーション、設定、および/または特徴にアクセスするために識別および認可を必要とするように構成され得る。
【０１１５】
実装例
次に図17を参照すると、虹彩バイオメトリック認識対応システム2000の簡素化されたブロック図が示されている。例示的な実施形態2000が複数のコンポーネントおよびデバイスを伴うものとして示されているが、システム2000は、単独で、または他のデバイスと組み合わせて単一のデバイスを構成し得ることは理解されるであろう。システム2000は、虹彩バイオメトリック認識モジュール2010、虹彩バイオメトリック制御メカニズム2050、1つまたは複数の他のデバイス、および/またはシステム2062、ならびにサーバコンピューティングデバイス2070を含む。デバイス/システム2010、2050、2062、2070の各々またはいずれかが、1つまたは複数の電子通信リンク2048を介して互いに通信するものとしてよい。
【０１１６】
システム2000またはその一部分は、図示されているように複数のコンピューティングデバイスにまたがって分散されてもよい。しかしながら、他の実施形態では、システム2000のすべてのコンポーネントは、たとえば、虹彩バイオメトリック認識モジュール2010、またはデバイス2050、2062、2070のうちの1つの中に完全に配置されてよい。いくつかの実施形態では、システム2000の一部分は、他のシステムまたはコンピュータアプリケーションに組み込まれ得る。そのようなアプリケーションまたはシステムは、たとえば、民生品(COTS)もしくは特注のカメラ、オペレーティングシステム、認証システム、またはアクセス制御システムを含み得る。本明細書で使用されているように、「アプリケーション」または「コンピュータアプリケーション」は、とりわけ、ソフトウェア、ハードウェア、これらの組合せで実装されようと、任意のタイプのコンピュータプログラムまたはコンピュータプログラムのグループを指すものとしてよく、自立型、垂直、および/または市販ソフトウェアアプリケーション、配信およびクラウドベースのアプリケーション、ならびに/あるいは他のものを含む。コンピュータアプリケーションの一部分は、たとえば、ファームウェアとして、オペレーティングシステム、ランタイムライブラリ、アプリケーションプログラミングインターフェース(API)の1つまたは複数のコンポーネントとして、自立型ソフトウェアアプリケーションとして、または別のソフトウェアアプリケーションのコンポーネントとして具現化され得る。
【０１１７】
例示的な虹彩バイオメトリック認識モジュール2010は、少なくとも1つのプロセッサ2012(たとえば、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタルシグナルプロセッサなど)、メモリ2014、および入出力(I/O)サブシステム2016を備える。モジュール2010は、本明細書で説明されている機能を実行することができる任意のタイプの電子または電気機械デバイスとして具現化され得る。特には示されていないが、I/Oサブシステム2016は、とりわけ、I/Oコントローラ、メモリコントローラ、および1つまたは複数のI/Oポートを備え得ることは理解されるであろう。プロセッサ2012およびI/Oサブシステム2016は、メモリ2014に通信可能に結合される。メモリ2014は、固定および/または取り外し可能メモリデバイス(たとえば、メモリカード、たとえばSDカード、メモリスティック、ハードドライブ、および/またはその他などの、ランダムアクセスメモリまたはランダムアクセスメモリとリードオンリーメモリとの組合せの形態などの揮発性メモリ)を含む、任意のタイプの好適なコンピュータメモリデバイスとして具現化され得る。
【０１１８】
I/Oサブシステム2016は、図15に示されているようなコンピュータプログラムコンポーネント1818またはその一部、照明器2030(たとえば、顔面をおよび虹彩照明器1816)、撮像サブシステム2032(別個の顔面および虹彩撮像装置2034、2036を含み得る)、モーター2038、および1つまたは複数のモーションおよび/または位置センサ2040を含む、多数のハードウェアおよび/またはソフトウェアコンポーネントに通信可能に結合される。本明細書で使用されているように、「撮像装置」または「カメラ」は、現実世界の環境の一部の2次元(2D)または3次元(3D)静止画像またはビデオ画像を取得し、記録することができる任意のデバイスを指すものとしてよく、1つもしくは複数の固定カメラパラメータを有するカメラおよび/または1つもしくは複数の可変パラメータを有するカメラ、固定位置カメラ(壁または天井に取り付けられる「スタンドオフ」カメラなど)、および/またはモバイルカメラ(ラップトップコンピュータ、スマートフォン、タブレットコンピュータ、ウェアラブル電子デバイス、および/またはその他などの消費者電子デバイスと一体化されたカメラなど)を含み得る。
【０１１９】
I/Oサブシステム2016は、また、1つまたは複数のデータ記憶装置デバイス2020、通信サブシステム2028、ユーザインターフェースサブシステム2042、および電源2044(たとえば、電池)に通信可能に結合される。ユーザインターフェースサブシステム2042は、たとえば、ハードウェアもしくはソフトウェアボタンまたはアクチュエータ、キーパッド、ディスプレイデバイス、視覚的キュー照明器、および/またはその他を含み得る。前述のコンポーネントおよび/またはシステムのうちの各々は、モジュール2010と一体化され得るか、またはI/Oサブシステム2016と(たとえば、ネットワークもしくはバス接続上で)通信する別個のコンポーネントまたはシステムであってよいことは理解されるであろう。いくつかの実施形態では、UIサブシステム2042は、上で説明されている虹彩画像登録プロセスを開始するためのプッシュボタンまたは類似のメカニズムを備える。他の実施形態では、虹彩画像登録プロセスは、たとえば、デスクトップコンピューティングデバイスなどの、別のデバイス上で、モジュール2010から離れて実行される。代替的に、またはそれに加えて、虹彩画像登録機能は、「中央」モジュールまたはサーバコンピュータにおいて提供され、次いで、たとえば、通信ネットワークを介して、他のモジュール2010に伝搬され得る。たとえば、アクセス制御アプリケーションにおいて、登録は、施設またはセキュリティコマンドセンターの正面玄関で行われるものとしてよい。中央モジュールまたはサーバにおいて特権が決定され、次いで、施設内の個別のドアロックアセンブリにプッシュアウトされるか、または「ダウンロード」され得る。
【０１２０】
データ記憶装置デバイス2020は、1つまたは複数のハードドライブまたは他の好適なデータ記憶装置デバイス(たとえば、フラッシュメモリ、メモリカード、メモリスティック、および/またはその他)を備え得る。いくつかの実施形態では、データもしくは記憶されている情報、たとえば、参照画像1836、虹彩照合データ/規則2024(たとえば、いつ虹彩一致が生じたか、および虹彩一致が生じるか、または生じないときに何をすべきかを決定するためのアクセス制御ロジックまたはビジネスロジック)、虹彩撮像装置構成データ/規則2026(たとえば、虹彩撮像装置傾斜角をモーター制御パラメータにマッピングするためのマッピングテーブルまたは機能)、および/または他のデータのデータベースを収容するシステム2000の一部分は、記憶媒体2020の中に少なくとも一時的に置かれる。システム2000の一部分、たとえば、虹彩画像データベース2022、虹彩照合データ/規則2024、虹彩撮像装置構成データ/規則2026、および/または他のデータは、処理を高速化するため、または他の理由により、モジュール2010の動作時にメモリ2014にコピーされ得る。
【０１２１】
たとえば、通信サブシステム2028は、モジュール2010を、1つまたは複数の他のデバイス、システム、もしくは通信ネットワーク、たとえば、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、パーソナルクラウド、エンタープライズクラウド、パブリッククラウド、および/またはインターネットに通信可能に結合する。したがって、通信サブシステム2028は、モジュール2010の特定の実施形態の仕様および/または設計に従って必要に応じて、たとえば、データバス、データリンク、1つまたは複数の有線もしくはワイヤレスネットワークインターフェースソフトウェア、ファームウェア、またはハードウェアを含むものとしてよい。
【０１２２】
虹彩バイオメトリック制御メカニズム2050、他のデバイス/システム2062、およびサーバコンピューティングデバイス2070は、各々、前述のタイプのデバイスもしくは他の電子デバイスのうちのいずれかなどの、本明細書で説明されている機能を実行することができる好適な任意のタイプのコンピューティングデバイス、電子デバイス、または電気機械デバイスとして具現化され得る。たとえば、いくつかの実施形態では、サーバコンピューティングデバイス2070は、参照画像1836、虹彩照合データ/規則2024、および/または虹彩撮像装置構成データ/規則2026をデータ記憶装置デバイス2080に記憶することによって、またはモジュール2010の他の機能を実行することによって虹彩バイオメトリックコンピュータプログラムコンポーネント1818の「バックエンド」部分を動作させるものとしてよい。一般に、上で説明されているモジュール2010のコンポーネントと似た名前を有するサーバコンピューティングデバイス2070のコンポーネント(たとえば、プロセッサ2072、メモリ2074、I/Oサブシステム2076)は、同様にして具現化され得る。例示的なサーバコンピューティングデバイス2070は、また、ユーザインターフェースサブシステム2082、通信サブシステム2084、および虹彩画像登録システム2078(上で説明されている虹彩画像登録モジュール1834に類似する、登録目的のために虹彩画像をキャプチャし評価し得る)も備える。
【０１２３】
さらに、メカニズム/デバイス/システム2050、2062の各々は、モジュール2010および/またはサーバコンピューティングデバイス2070、または別のタイプの電子デバイス(携帯型電子デバイス、埋め込みシステム(たとえば、車両インフォテインメントシステムまたはスマートアプライアンスシステム))と接続する上で説明されているものに似たコンポーネントを備え得る。たとえば、虹彩バイオメトリック制御メカニズム2050は、1つまたは複数のプロセッサ2052、メモリ2054、およびI/Oサブシステム2056(プロセッサ2012、メモリ2014、およびI/Oサブシステム2016に類似する)、オンボード電源2058(たとえば、電池)およびアクセス制御モジュール1832(たとえば、モジュール2010によって行われた虹彩一致決定に応答してアクセス制御ロジックを実行する)を備える。システム2000は、説明をわかりやすくするため図17には示されていない他のコンポーネント、サブコンポーネント、およびデバイスも備える。一般に、システム2000のコンポーネントは、直接接続、パブリックおよび/またはプライベートネットワーク接続(たとえば、イーサネット(登録商標)、インターネットなど)、もしくはこれらの組合せを含む、また短距離(たとえば、近距離通信)および長距離(たとえば、Wi-Fiもしくはセルラー)ワイヤレス通信リンクを含む、それぞれのデバイスおよびコンポーネントの間の通信を円滑にすることができる任意のタイプの有線もしくはワイヤレス信号経路として具現化され得る、1つまたは複数の電子通信リンク2048、たとえば、信号経路によって、図20に示されているように通信可能に結合される。
【０１２４】
コンピュータまたはモバイルデバイスに収容されているワイヤレス通信デバイスは、ワイヤレス通信デバイスが定義されたイベント、タスク、または取引を完了するように指令するアプリケーションをアクティブ化することによってデバイスのオペレータによって使用を認可される。モバイルデバイス上で誰がワイヤレス機能を制御しているかを知ることで、その知識を活用する新規アプリケーションが開発され得る。今日、ワイヤレス機能は、認可されたユーザであるかどうかに関係なく、モバイルデバイスを手に持っている人によって制御される。今日、人々は、PINS、スワイプ、および他のバイオメトリックを使用している。適切なプロセスは、そのデバイスを手に持っている人が実際に、デバイスを使用することを認可されている人、またはイベントが生じることを可能にする、もしくはイベントの結果を利用するアプリケーションを開始する(すなわち、ドアをロック解除する、金融取引を処理するなど)ことを認可されている人であることの妥当性確認を行わない。正確なバイオメトリック識別機能を追加し、それをワイヤレス機能に対して直接試みることで問題を解決する。虹彩バイオメトリックを使用することは、最も正確なバイオメトリックであり、開示されているアプローチは、これがすべての環境条件において使用されることを可能にする。
【０１２５】
開示されている発明において、図19に示されているように、ユーザは、ワイヤレス通信機能を備えるアプリを実行するモバイルまたは他の電子デバイスを開くものとしてよい(ブロック2200)。次いで、ユーザは、ワイヤレス通信機能をアクティブ化しようと試み得る(ブロック2202)。それに応答して、電子デバイスは、ユーザに対する虹彩認証を開始するものとしてよく(ブロック2204)、ユーザは、画像キャプチャ(ブロック2208)のためにデバイスを位置決めし得る(ブロック2206)。虹彩が、データベース内のテンプレートと一致しない場合(ブロック2210において)、アプリおよび/またはデバイスは無効化され得る(ブロック2212)。しかしながら、一致が見つかった場合、ワイヤレス通信機能はアクティブ化され得る(ブロック2214)。いくつかの実施形態では、ユーザは、ワイヤレス通信機能がアクティブ化されていることを通知され得る(ブロック2216)。
【０１２６】
追加の例
本明細書に開示されている技術の図示されている例は以下のとおりである。これらの技術の一実施形態は、以下で説明されている例の1つまたは複数、およびそれらの組合せを含み得る。
【０１２７】
例1では、バイオメトリックアクセス制御デバイスは、視野を有するカメラと、視野内に光を放射する1つまたは複数の照明器を備える照明器デバイスと、ワイヤレス通信を第2のデバイスに伝送するためにワイヤレス通信機能にアクセスする人を認証することを有効化されているクライアントデバイスと、入力デバイスと、プログラム命令を記憶するメモリと、照明器デバイス、カメラ、クライアントデバイス、入力デバイス、およびメモリに通信可能に結合され、クライアントデバイスにアクセスすることを妥当性確認されたユーザに対する参照虹彩画像を記憶するデータベースにさらに通信可能に結合されているプロセッサとを備え、プロセッサは、入力デバイスから入力信号を受信し、入力信号がクライアントデバイスの近くにいる人の虹彩をスキャンする許可を含んでいると決定し、カメラと人の虹彩とのアライメントを行い、第1の制御信号を照明器デバイスに送信し、第1の制御信号は連続波眼安全限界を超えるパルス周波数で1つまたは複数の照明器による光の同期放射をアクティブ化し、第2の制御信号をカメラに送信し、第2の制御信号はカメラによる複数のデジタル画像のキャプチャをアクティブ化し、キャプチャは光の同期放射と同期し、カメラから複数のデジタル画像を受信し、データベースにアクセスして、参照虹彩画像を取り出し、複数のデジタル画像のうちの第1のデジタル画像が参照虹彩画像と一致すると決定し、ワイヤレス通信機能にアクセスすることを認可されているものとして人を認証し、クライアントデバイスからワイヤレス通信を第2のデバイスに伝送するプログラム命令を実行する。
【０１２８】
例2は、例1の発明対象を含んでおり、クライアントデバイスは、モバイルソフトウェアアプリケーションを備え、ワイヤレス通信機能は、モバイルソフトウェアアプリケーションによって実行される金融取引を含み、第2のデバイスは、ワイヤレス通信を受信したことに応答して金融取引を完了するように構成されている現金自動預入支払機を備える。
【０１２９】
例3は、例1または例2のうちのいずれかの発明対象を含んでおり、プロセッサは、複数のデジタル画像のうちの第1のデジタル画像が参照虹彩画像と一致しないと決定し、人がクライアントデバイス上のワイヤレス通信機能にアクセスすることを拒否するプログラム命令を実行する。
【０１３０】
例4は、例1、例2、または例3のうちのいずれかの発明対象を含んでおり、カメラ、照明器デバイス、入力デバイス、メモリ、およびプロセッサは、クライアントデバイスに組み込まれている。
【０１３１】
例5は、例1、例2、例3、または例4のうちのいずれかの発明対象を含んでおり、照明器デバイスは、少なくとも1つの赤外線照明器を備え、プログラム命令は、連続波眼安全限界を超えてパルス動作またはストロボ動作の照明動作により虹彩に照明を当てるように照明器デバイスを動作させる。
【０１３２】
例6は、例1、例2、例3、例4、または例5のうちのいずれかの発明対象を含んでおり、カメラ、照明器デバイス、クライアントデバイス、入力デバイス、メモリ、およびプロセッサは、有線またはワイヤレスインターネット接続を介して、ローカル、リモート、またはクラウドデータベースに通信可能に結合される。
【０１３３】
例7において、デバイスに対するワイヤレス通信機能へのアクセスを制御する虹彩バイオメトリックシステムは、ワイヤレス通信を第2のデバイスに伝送するために第1のデバイスにアクセスする人を認証する虹彩バイオメトリック認識モジュールを備え、虹彩バイオメトリック認識モジュールはレンズを備える虹彩撮像装置デバイスと、照明器デバイスと、プログラム命令を記憶するメモリと、虹彩撮像装置デバイス、照明器デバイス、およびメモリに通信可能に結合されている1つまたは複数のプロセッサとを具備し、1つまたは複数のプロセッサは虹彩撮像装置デバイスのレンズと人の虹彩とのアライメントを行い、虹彩に照明を当てるように照明器デバイスを動作させ、虹彩のデジタル画像を生成するように虹彩撮像装置デバイスを動作させ、デジタル画像を参照虹彩画像と比較し、デジタル画像が参照虹彩画像と一致すると決定したことに応答して、人を第1のデバイスにアクセスすることを認可されているものとして認証し、第1のデバイスから第2のデバイスにワイヤレス通信を伝送するプログラム命令を実行する。
【０１３４】
例8は、例7の発明対象を含んでおり、虹彩撮像装置デバイス、照明器デバイス、および虹彩バイオメトリック認識モジュールは、第1のデバイスに組み込まれている。
【０１３５】
例9は、例7または例8のうちのいずれかの発明対象を含んでおり、照明器デバイスは、少なくとも1つの赤外線照明器を備え、プログラム命令を実行する1つまたは複数のプロセッサは、連続波眼安全限界を超えてパルス動作またはストロボ動作の照明動作により虹彩に照明を当てるように照明器デバイスを動作させる。
【０１３６】
例10は、例7、例8、または例9のうちのいずれかの発明対象を含んでおり、虹彩撮像装置デバイス、照明器デバイス、および虹彩バイオメトリック認識モジュールは、モバイルデバイスに組み込まれている。
【０１３７】
例11は、例7、例8、例9、または例10のうちのいずれかの発明対象を含んでおり、虹彩バイオメトリック認識モジュールは、有線またはワイヤレスインターネット接続を介して、ローカル、リモート、またはクラウドデータベースに通信可能に結合される。
【０１３８】
例12は、例7、例8、例9、例10、または例11のうちのいずれかの発明対象を含んでおり、1つまたは複数のプロセッサは、第1のデバイスへの人のアクセスを拒否し、所定の期間の後にワイヤレス通信を伝送する認可を打ち切るプログラム命令を実行する。
【０１３９】
例13は、例7、例8、例9、例10、例11、または例12のうちのいずれかの発明対象を含んでおり、第2のデバイスは、実施され得る取引が通される安全なデバイスである。
【０１４０】
例14において、虹彩バイオメトリック認識モジュールを介してワイヤレス通信を第2のデバイスに伝送するために第1のデバイスにアクセスする人を認証するステップを含む方法は、メモリに記憶されたプログラム命令を含み、これにより1つまたは複数のプロセッサに虹彩撮像装置デバイスのレンズと人の虹彩とのアライメントを行うステップと、虹彩に照明を当てるように照明器デバイスを動作させるステップと、虹彩のデジタル画像を生成するように虹彩撮像装置デバイスを動作させるステップと、デジタル画像を参照虹彩画像と比較するステップと、デジタル画像が参照虹彩画像と一致すると決定したことに応答して、人を第1のワイヤレス通信対応デバイスにアクセスすることを認可されているものとして認証し、第1のデバイスから第2のデバイスにワイヤレス通信を伝送するステップとを実行させる。
【０１４１】
例15は、請求項14の発明対象を含んでおり、虹彩バイオメトリック認識モジュールを介してワイヤレス通信を第2のデバイスに伝送するために第1のデバイスにアクセスする人を認証するステップは、虹彩撮像装置デバイス、照明器デバイス、および1つまたは複数のプロセッサを組み込んだ第1のデバイスを介して実行される。
【０１４２】
例16は、請求項14または15のうちのいずれかの発明対象を含んでおり、照明器デバイスを動作させるステップは、赤外線照明器を動作させるステップを含み、赤外線照明器を動作させるステップは、連続波眼安全限界を超えてパルス動作またはストロボ動作の照明動作により虹彩に照明を当てるステップを含む。
【０１４３】
例17は、請求項14、15、または16のうちのいずれかの発明対象を含んでおり、虹彩バイオメトリック認識モジュールを介してワイヤレス通信を第2のデバイスに伝送するために第1のデバイスにアクセスする人を認証するステップは、虹彩撮像装置デバイス、照明器デバイス、および1つまたは複数のプロセッサを組み込んだモバイルデバイスを介して実行される。
【０１４４】
例18は、請求項14、15、16、または17のうちのいずれかの発明対象を含んでおり、有線またはワイヤレスインターネット接続を介して、ローカル、リモート、またはクラウドデータベースから参照虹彩画像にアクセスするステップをさらに含む。
【０１４５】
例19は、請求項14、15、16、17、または18のうちのいずれかの発明対象を含んでおり、所定の期間の後にワイヤレス通信を伝送する認可を打ち切るステップをさらに含む。
【０１４６】
例20は、請求項14、15、16、17、18、または19のうちのいずれかの発明対象を含んでおり、第2のデバイスは、実施され得る取引が通される安全なデバイスである。
【０１４７】
一般的考慮事項
前述の説明では、本開示をより完全に理解できるように、多数の具体的詳細、例、およびシナリオが述べられている。しかしながら、本開示の実施形態は、そのような具体的詳細を知らなくても実施され得ることは理解されるであろう。さらに、そのような例およびシナリオは、例示のために用意されており、いかなる形でも本開示を制限することを意図していない。当業者であれば、記載されている説明を用いて、過度の実験を行うことなく適切な機能を実装することができるであろう。
【０１４８】
「一実施形態」などの明細書における参照は、説明されている実施形態が、特定の特徴、構造、または特性を備え得るが、すべての実施形態が、特定の特徴、構造、または特性を必ずしも含み得ないことを示している。そのような語句は、必ずしも同じ実施形態を指していない。さらに、特定の特徴、構造、または特性が一実施形態に関連して説明されているときに、明示的に示されようと示されまいと他の実施形態に関連してそのような特徴、構造、または特性に影響を及ぼすことは当業者の知識の範囲内にあると信じられる。
【０１４９】
本開示による実施形態は、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、またはそれらの任意の組合せで実装され得る。実施形態は、1つまたは複数のプロセッサによって読み出され、実行され得る、1つまたは複数の機械可読媒体を使用して記憶される命令としても実装され得る。機械可読媒体は、機械(たとえば、コンピューティングデバイスまたは1つまたは複数のコンピューティングデバイス上で実行されている「仮想マシン」)によって読み込むことが可能な形式で情報を記憶または送信するためのメカニズムを備えるものとしてよい。たとえば、機械可読媒体は、揮発性または不揮発性メモリの好適な形態を含んでいてよい。
【０１５０】
モジュール、データ構造体、ブロック、および同様のものは、説明を簡単にするためにそのようなものとして参照されており、特定の実装の詳細が要求されることを暗示することを意図していない。たとえば、説明されているモジュールおよび/またはデータ構造体はどれも、特定の設計または実装によって必要な場合に、組み合わされるか、またはサブモジュール、サブプロセス、またはコンピュータコードもしくはデータの他のユニットに分割され得る。図面中、概略図要素の特定の配置構成または順序は、説明を簡単にするために示されているものとしてよい。しかしながら、そのような要素の特定の順序または配置構成は、処理の特定の順序もしくは系列、またはプロセスの分離が、すべての実施形態において必要であることを暗示することを意味しない。一般に、命令ブロックまたはモジュールを表すために使用される概略図要素は、機械可読命令の好適な形態を使用して実装されるものとしてよく、各そのような命令は、好適なプログラミング言語、ライブラリ、アプリケーションプログラミングインターフェース(API)、および/または他のソフトウェア開発ツールもしくはフレームワークを使用して実装され得る。同様に、データまたは情報を表すために使用される概略図要素は、好適な電子的配置構成またはデータ構造体を使用して実装され得る。さらに、要素間のいくつかの接続、関係、または関連付けは、開示をわかりにくくしないため図面中において簡略化されるか、または図示されない場合がある。本開示は、性質上例示的であり制限的でないものと考えられるべきであり、本開示の精神の範囲内にあるすべての変更および修正は、保護されることが望ましい。
【符号の説明】
【０１５１】
100  虹彩プロセッサ
101  入力画像
102  プリプロセッサ
104  コーディングプロセッサ
106  照合プロセッサ
108  照合された虹彩
121  フィルタ
200  プリプロセッサ
202  セグメント分割モジュール
204  補正モジュール
206  瞳孔セグメント分割モジュール
208  虹彩セグメント分割モジュール
209  エッジ検出モジュール
210  傾斜補正モジュール
212  角膜補正モジュール
220  レクティフィケーションを行った虹彩画像
300  画像
304  瞳孔境界
320  入力画像
326  瞳孔境界領域
350  画像
352  画像
354  画像
356  瞳孔境界
358  虹彩境界
360  領域
400  方法
420  画像
422  画像
440  方法
460  画像
466  虹彩輪郭
468  瞳孔輪郭
470  スポーク
472  合成円形瞳孔輪郭
474  同心円虹彩/強膜輪郭
476  画像
500  コーディングプロセッサ
502  座標モジュール
504  極性虹彩画像
506  抽出モジュール
520  多重解像度虹彩コード表現
600、602、604、606、608  帯域
620  極性虹彩画像
621  フィルタ
622  虹彩コード
700  照合プロセッサ
702  アライメントモジュール
704  フロー推定モジュール
706  虹彩コード
720  一致スコア
800  第1のコード
802  第2のコード
900、902  入力画像
904-1から904-N、906-1から906-N  帯域通過フィルタリングされたバージョン
908-1から908-N  変位
910  最終的な推定されたフロー場
1000  方法
1100  方法
1200  コンピュータシステム
1202  プロセッサ
1204  メモリ
1205  サポート回路
1206  虹彩プロセッサ
1207  I/Oインターフェース
1208  前処理モジュール
1210  コーディングモジュール
1212  照合モジュール
1214  データベース
1220  オペレーティングシステム
1424  人間の被写体
1514  虹彩バイオメトリック認識モジュール
1610  サポートベース
1612、1613、1614、1616  ポスト
1618  ピボットマウントベース
1620  枢動溝
1622  アクスル
1626  虹彩撮像装置アセンブリ
1628  顔面撮像装置アセンブリ
1630  虹彩ピボットマウントベース
1631  顔面撮像装置マウントベース
1632、1634  ディフューザ
1633  ブラケット
1636  光導波路
1636、1638  バッフル
1640、1642  視覚的キュー照明器
1644  虹彩撮像装置
1646  フィルタ
1648  顔面撮像装置
1649  赤外線光源
1649  顔面照明器
1650  顔面照明器アセンブリ
1710、1712  虹彩照明器アセンブリ
1711  照明器
1714、1716  光導波路またはシールド
1720  モーター
1722  制御アーム
1724  虹彩バイオメトリック認識コントローラ
1726  レバーアーム
1728  枢動リンク
1730、1731、1732、1733  ネジまたは他の留め具
1734  支持タブ
1740  凹形の照明器マウントベース
1800  実施形態
1800  アクセス制御システム
1802  追跡およびキャプチャゾーン
1804  人間の被写体
1810  環境
1812  顔面/虹彩撮像装置
1818  コンピュータプログラムコンポーネント
1820  虹彩画像キャプチャモジュール
1822  顔面ファインダーモジュール
1824  虹彩ファインダーモジュール
1826  顔面/虹彩撮像装置制御モジュール
1828  顔面/虹彩照明器制御モジュール
1830  虹彩画像処理および照合モジュール
1832  アクセス制御モジュール
1834  虹彩画像登録モジュール
1836  参照画像データ
1842  顔面撮像装置制御信号
1848  顔面配置
1852  同期させる
1854  虹彩画像
1856  虹彩一致決定
1862  収集された虹彩画像
1862  参照画像候補
1900  方法
1914  モジュール
2000  システム
2010  虹彩バイオメトリック認識モジュール
2012  プロセッサ
2014  メモリ
2016  入出力(I/O)サブシステム
2020  データ記憶装置デバイス
2022  虹彩画像データベース
2024  虹彩照合データ/規則
2026  虹彩撮像装置構成データ/規則
2028  通信サブシステム
2030  照明器
2032  撮像サブシステム
2034、2036  顔面および虹彩撮像装置
2038  モーター
2040  モーションおよび/または位置センサ
2042  ユーザインターフェースサブシステム
2044  電源
2050  虹彩バイオメトリック制御メカニズム
2052  プロセッサ
2054  メモリ
2056  I/Oサブシステム
2058  オンボード電源
2062  システム
2070  サーバコンピューティングデバイス
2072  プロセッサ
2074  メモリ
2076  I/Oサブシステム
2078  虹彩画像登録システム
2080  データ記憶装置デバイス
2082  ユーザインターフェースサブシステム
2084  通信サブシステム
2100  モバイルデバイス
2102  ディスプレイ
2104  カメラ
【図１】
2017530476.tif 000003
【図２】
2017530476.tif 000004
【図３Ａ】
2017530476.tif 000005
【図３Ｂ】
2017530476.tif 000006
【図３Ｃ】
2017530476.tif 000007
【図３Ｄ】
2017530476.tif 000008
【図４Ａ】
2017530476.tif 000009
【図４Ｂ】
2017530476.tif 000010
【図４Ｃ】
2017530476.tif 000011
【図４Ｄ】
2017530476.tif 000012
【図５】
2017530476.tif 000013
【図６】
2017530476.tif 000014
【図７】
2017530476.tif 000015
【図８】
2017530476.tif 000016
【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１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【国際調査報告】
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