(57)【要約】  本発明の一実施形態に係る虹彩生体認識モジュールは、人が移動しているか静止しているかによらず、また人がアイリス画像撮影デバイスの近くに位置するか遠くに位置するかによらず、人の目のアイリスの画像を撮影するための技術が含まれる。このアイリス生体認識技術では、たとえば、認証や本人確認などを目的とするアイリス照合処理を実行できる。アイリス生体認識モジュールは、たとえば、ドアロックアセンブリなどのアクセス制御デバイス、機構、システムに組み込むことができる。【選択図】  図１
2017502366.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
基台と、
前記基台に支持されたアイリス撮影アセンブリと、
前記基台に支持されるとともに前記アイリス撮影アセンブリと電気通信するプロセッサと、
前記基台に支持されるとともに前記プロセッサにより読み取り可能な非一時的な記憶媒体であって、前記プロセッサによって実行可能な複数の命令であって、自機に：
前記アイリス撮影アセンブリによって、自機から少なくとも約４５ｃｍ離れた領域を含む捕捉区域で検出された被験体の目のアイリスの部分を少なくとも描出するアイリス画像を撮影し；
前記プロセッサによって、前記撮影したアイリス画像を示すデータと参照アイリスデータとを比較し；
前記プロセッサによって、前記撮影したアイリス画像を示す前記データと前記参照アイリスデータとの前記比較結果にもとづいて、アイリス一致判定結果を示す信号を出力する；
動作をさせるための複数の命令を記憶した非一時的な記憶媒体と、
を備えた虹彩生体認識モジュール。
【請求項２】
前記捕捉区域は、グランドプレーンから３フィートから４フィートの範囲の垂直高さを有する領域を含む、
請求項１記載の虹彩生体認識モジュール。
【請求項３】
前記命令は、
自機に、前記被験体が動いている間に前記アイリス画像を撮影させ、このアイリス画像を示すデータと前記参照アイリスデータとを比較させ、この比較にもとづいて、アイリス一致判定結果を示す信号を出力させるように実行可能である、
請求項１または２に記載の虹彩生体認識モジュール。
【請求項４】
前記アイリス撮影アセンブリは、狭視野撮影部を備え、
前記命令は、
前記被験体の目のアイリスに焦点をあわせるよう前記挟視野撮影部を設定するように実行可能である、
請求項１または２に記載の虹彩生体認識モジュール。
【請求項５】
前記アイリス撮影アセンブリは、前記基台に対して枢動可能に接続され、
前記命令は、
前記アイリス撮影アセンブリが基台に対して枢動させるように実行可能である、
請求項１または２に記載の虹彩生体認識モジュール。
【請求項６】
前記アイリス撮影アセンブリは、広視野撮影部を備え、
前記命令は、
前記広視野撮影部に、前記被験体の顔を検出させ、グランドプレーンに対する前記被験体の前記顔の位置を推定させ、この推定した位置にもとづいて、前記アイリス撮影アセンブリの枢動量を決定させるように実行可能である、
請求項５記載の虹彩生体認識モジュール。
【請求項７】
前記アイリス撮影アセンブリは、照明部と撮影部とを備え、
前記命令は、
焦点スイープ技術を用いて、前記照明部のパルス照明と前記撮影部のアイリス画像撮影とを実質的に同期させるように実行可能である、
請求項１、２または６のいずれか１項に記載の虹彩生体認識モジュール。
【請求項８】
基台と、
前記基台に支持されたアイリス撮影サブシステムと、
前記基台に支持されるとともに前記アイリス撮影サブシステムと電気通信するプロセッサと、
前記基台に支持されるとともに前記プロセッサにより読み取り可能な非一時的な記憶媒体であって、前記プロセッサによって実行可能な複数の命令であって、自機に：
捕捉区域の被験体の目のアイリスの画像を撮影し；
前記撮影したアイリス画像を示すデータと参照アイリスデータとを比較し；
アイリス一致判定結果を示す信号を出力する；
動作をさせるための複数の命令を記憶した非一時的な記憶媒体と、
を備えた虹彩生体認識モジュール。
【請求項９】
前記アイリス撮影サブシステムは、前記基台に支持されたアイリス撮影アセンブリを備えた、
請求項８記載の虹彩生体認識モジュール。
【請求項１０】
前記アイリス撮影アセンブリは、
赤外アイリス照明アセンブリと、このアイリス照明アセンブリに隣接する狭視野撮影部と、を備えた、
請求項９記載の虹彩生体認識モジュール。
【請求項１１】
前記赤外アイリス照明アセンブリは、複数の赤外発光ダイオードを備えた、
請求項１０記載の虹彩生体認識モジュール。
【請求項１２】
前記赤外発光ダイオードと前記狭視野撮影部との間に配設されたバッフル、
をさらに備えた、
請求項１１記載の虹彩生体認識モジュール。
【請求項１３】
前記赤外アイリス照明アセンブリの前記赤外発光ダイオードを覆うディフューザ、
をさらに備えた、
請求項１２記載の虹彩生体認識モジュール。
【請求項１４】
前記赤外アイリス照明アセンブリは、第１の配置で配置された赤外発光ダイオードおよび第２の配置で配置された赤外発光ダイオードを備え、
前記狭視野撮影部は、前記第１の配置の発光ダイオードと前記第２の配置の発光ダイオードの間に配設された、
請求項１０ないし１３のいずれか１項に記載の虹彩生体認識モジュール。
【請求項１５】
前記アイリス撮影アセンブリは、前記狭視野撮影部に隣接する合図用照明部をさらに備えた、
請求項１０ないし１３のいずれか１項に記載の虹彩生体認識モジュール。
【請求項１６】
前記アイリス撮影アセンブリは、前記基台に対して枢動可能に接続された、
請求項１０ないし１３のいずれか１項に記載の虹彩生体認識モジュール。
【請求項１７】
前記アイリス撮影アセンブリに対して枢動可能に連結されたモータ、
をさらに備えた、
請求項１６記載の虹彩生体認識モジュール。
【請求項１８】
前記アイリス撮影サブシステムは、
前記基台に支持されたアイリス撮影アセンブリと、前記基台に支持された顔撮影アセンブリと、を備えた、
請求項８、９、１０、１１、１２、１３、１７のいずれか１項に記載の虹彩生体認識モジュール。
【請求項１９】
前記顔撮影アセンブリは、
赤外顔照明アセンブリと、前記赤外顔照明アセンブリに隣接する広視野撮影部と、を備えた、
請求項１８記載の虹彩生体認識モジュール。
【請求項２０】
前記赤外顔照明アセンブリは、
凹形状の取り付け基台に支持された複数の赤外発光ダイオードを備えた、
請求項１９記載の虹彩生体認識モジュール。
【請求項２１】
前記顔撮影アセンブリは、前記アイリス撮影アセンブリに隣接し、
前記アイリス撮影アセンブリは、前記基台に対して枢動可能に接続され、
前記顔撮影アセンブリは、前記基台に対して枢動不可に接続された、
請求項１８記載の虹彩生体認識モジュール。
【請求項２２】
前記顔撮影アセンブリおよび前記アイリス撮影アセンブリは、単一の撮影デバイスに構成された、
請求項１８記載の虹彩生体認識モジュール。
【請求項２３】
機械可読な１以上の非一時的な記憶媒体と、この１以上の機械可読な非一時的な記憶媒体で具体化されたアイリス画像撮影モジュールと、アイリス画像処理およびマッチングモジュールと、を備え、
前記アイリス画像撮影モジュールは、
顔撮影部により、前記顔撮影部の視野によって少なくともその一部が定義される捕捉区域内に存在する人の顔を検出し、
前記捕捉区域内の前記人の顔が検出されると、前記検出された人の顔のアイリスとアイリス撮影部のレンズとを位置合わせし、
前記アイリスを照明する照明部を駆動し、
複数のデジタル画像を生成するよう前記アイリス撮影部を駆動し、
前記アイリス画像処理およびマッチングモジュールは、
マッチング用に１以上の前記アイリス画像を選択し、
前記選択したアイリス画像のそれぞれから利用可能な部分を抽出し、
前記選択したアイリス画像のそれぞれから抽出した部分と参照アイリス画像とを比較し、
前記選択したアイリス画像から抽出した部分と前記参照アイリス画像との比較結果に応じて、アクセス制御機構を動作させる、
虹彩生体アクセス制御システム。
【請求項２４】
前記アイリス画像撮影モジュールは、
モータを駆動することにより、前記検出された人の顔のアイリスとアイリス撮影部とを位置合わせする、
請求項２３記載の虹彩生体アクセス制御システム。
【請求項２５】
前記アイリス画像撮影モジュールは、
前記アイリスの前記複数のデジタル画像を生成するよう、前記照明部および前記アイリス撮影部を実質的に同期させて駆動する、
請求項２３または２４に記載の虹彩生体アクセス制御システム。
【請求項２６】
筐体と、
前記筐体に支持されたドアロック機構と、
前記筐体に支持され、前記ドアロック機構と通信するアイリス生体認識モジュールと、
を備えたドアロックアセンブリ。
【請求項２７】
前記筐体に結合されたカバーを備え、
前記カバーと前記筐体によって内部領域が定義され、
前記アイリス生体認識モジュールは前記内部領域に設けられる、
請求項２６記載のドアロックアセンブリ。
【請求項２８】
前記カバーは、前記アイリス生体認識モジュールに隣接する位置に窓を備え、
前記窓は、席外交を透過する材料により形成された、
請求項２７記載のドアロックアセンブリ。
【請求項２９】
前記アイリス生体認識モジュールは電源を備え、
アイリス撮影アセンブリと、このアイリス撮影アセンブリと通信するアイリス撮影部制御モジュールと、は前記電源から電力を供給される、
請求項２６ないし２８のいずれか１項に記載のドアロックアセンブリ。
【請求項３０】
枢動支持部と、
前記枢動支持部と枢動可能に連結された電気モータと、
を備え、
前記アイリス生体認識モジュールは、前記枢動支持部により支持される、
請求項２９記載のドアロックアセンブリ。
【請求項３１】
前記アイリス撮影アセンブリは、
赤外照明部と、この赤外照明部に隣接する狭視野撮影部と、を備えた、
請求項２９記載のドアロックアセンブリ。
【請求項３２】
前記アイリス撮影アセンブリは、
前記赤外照明部と前記狭視野撮影部との間に配設されたバッフルを備えた、
請求項３１記載のドアロックアセンブリ。
【請求項３３】
前記筐体に支持された顔撮影アセンブリ、
をさらに備え、
前記顔撮影アセンブリは、
広視野撮影部と、前記広視野撮影部に隣接する赤外照明部とを備えた、
請求項２９記載のドアロックアセンブリ。
【請求項３４】
前記筐体に支持された電源、
をさらに備え、
前記電源は、
前記ドアロック機構および前記アイリス生体認識モジュールと動作可能に接続された、
請求項２６記載のドアロックアセンブリ。
【請求項３５】
前記筐体に支持されたハンドル、
をさらに備え、
前記ハンドルは、前記ドアロック機構に動作可能に接続された、
請求項２６、２７、２８、３０、３１、３２、３３、３４のいずれか１項に記載のドアロックアセンブリ。
【請求項３６】
ドアロックアセンブリにより実行される、アイリス生体認識に応じたドアロックの動作方法であって、
被験体が前記ドアロックに近づいてくることを検出するステップであって、前記被験体が前記ドアロックに近づいてくる間に、
前記被験体の顔の位置を決定するよう顔撮影アセンブリを動作させるステップと、
複数のアイリス画像を撮影するようアイリス撮影アセンブリを動作させるステップであって、前記複数のアイリス画像のそれぞれのアイリス画像は前記被験体の目のアイリスの部分を少なくとも描出したものであるステップと、
前記複数のアイリス画像からアイリス画像を選択するステップと、
前記選択されたアイリス画像の少なくとも一部分と参照画像とを比較するステップと、
を含む前記被験体が前記ドアロックに近づいてくることを検出するステップと、
前記選択されたアイリス画像の少なくとも一部分と参照画像との比較結果に応じて前記ドアロックを動作させるステップと、
を有する方法。
【請求項３７】
前記顔撮影アセンブリを動作させるステップは、
前記顔撮影アセンブリの赤外照明部を動作させるステップと、
前記顔撮影アセンブリの広視野撮影部を動作させるステップと、
を有する、
請求項３６記載の方法。
【請求項３８】
前記アイリス撮影アセンブリを動作させるステップは、
前記アイリス撮影アセンブリの複数の赤外照明部の動作と、前記アイリス撮影アセンブリのアイリス撮影部の動作と、を連係させるステップである、
請求項３６記載の方法。
【請求項３９】
前記アイリス撮影部による焦点スイープ動作の実行ステップと、前記複数の赤外照明部のパルス照明動作の実行ステップと、をほぼ同時に実行するステップをさらに有する、
請求項３８記載の方法。
【請求項４０】
前記ドアロックから少なくとも約４５ｃｍ離れた範囲で前記被験体が検出されたことに応じて前記顔撮影アセンブリを動作させるステップをさらに有する、
請求項３６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、出願日２０１３年１０月８日の米国仮特許出願第６１／８８８，１３０を基礎として、この出願から優先の利益を享受する。本出願は、この出願を参照することで、同出願の内容の全てを含む。
【背景技術】
【０００２】
多くの従来の虹彩（アイリス）認識ベースの生体認識デバイスは、アイリス生体解析の要求を満たすよう、アイリス画像撮影に対して厳しい条件を課する。たとえば、多くの従来のデバイスは、明瞭で正面から見込んだアイリス画像しか利用できない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
従来のデバイスでは、この種の画像を取得するために、被験体は一般に、静止していなければならないとともにアイリス画像撮影デバイスの非常に近くに位置していなければならない。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の一実施形態に係る虹彩生体認識モジュールは、上述した課題を解決するために、基台と、前記基台に支持されたアイリス撮影アセンブリと、前記基台に支持されるとともに前記アイリス撮影アセンブリと電気通信するプロセッサと、前記基台に支持されるとともに前記プロセッサにより読み取り可能な非一時的な記憶媒体を備えたものである。記憶媒体には、前記プロセッサによって実行可能な複数の命令であって、自機に：前記アイリス撮影アセンブリによって、自機から少なくとも約４５ｃｍ離れた領域を含む捕捉区域で検出された被験体の目のアイリスの部分を少なくとも描出するアイリス画像を撮影し；前記プロセッサによって、前記撮影したアイリス画像を示すデータと参照アイリスデータとを比較し；前記プロセッサによって、前記撮影したアイリス画像を示す前記データと前記参照アイリスデータとの前記比較結果にもとづいて、アイリス一致判定結果を示す信号を出力する；動作をさせるための複数の命令が記憶される。
【０００５】
本開示は、図面とともに例として示すものであって何らの限定をするものではない。図面は、それぞれ単独であるいは複数の組合せによって、１以上の実施形態を例示する。図面で例示したエレメントは、正確な寸法で描かれているとは限らない。同一または類似のエレメントには、図面間で同一符号を繰り返し付す場合がある。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】プリプロセッサを含む生体アイリスマッチング用アイリスプロセッサの少なくとも１つの実施形態を示す簡略的なブロック図。
【図２】図１に示すアイリス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略的なブロック図。
【図３Ａ】瞳孔とアイリスの強度に対するカメラ照明の効果を示す簡略的なプロットグラフ。
【図３Ｂ】図２に示すプリプロセッサの動作結果を示す図。
【図３Ｃ】代替画像を用いて図２に示すプリプロセッサの他の動作結果を示す図。
【図３Ｄ】さらなる代替画像を用いて図２に示すプリプロセッサのさらなる他の動作結果を示す図。
【図４Ａ】図１に示すアイリスプロセッサにより実行され得るエッジ検出方法の少なくとも１つの実施形態を示す簡略的なフロー図。
【図４Ｂ】瞳孔輪郭曲線候補の一例を示す簡略図。
【図４Ｃ】図１に示すアイリスプロセッサにより実行され得る角膜歪み補正方法の少なくとも１つの実施形態を示す簡略的なフロー図。
【図４Ｄ】縮小補正の結果を示す簡略図。
【図５】コード化プロセッサの少なくとも１つの実施形態を示す簡略的なブロック図。
【図６】多解像度アイリスコードの少なくとも１つの実施形態の一例を示す簡略図。
【図７】マッチングプロセッサの少なくとも１つの実施形態を示す簡略的なブロック図。
【図８】図７に示すマッチングプロセッサにより実行され得るアイリスコードマッチング処理の少なくとも１つの実施形態の一例を示す簡略図。
【図９】アイリスコードの流れ場を推定するための粗密アルゴリズムの概略的な説明図。
【図１０】２つのアイリスコード間の流れ場の推定方法の少なくとも１つの実施形態を説明するための簡略的なフロー図。
【図１１】２つのアイリスコード間の流れ場の推定方法の少なくとも１つの実施形態を説明するための簡略的なフロー図。
【図１２】図１に示すアイリスプロセッサを実現するコンピュータシステムの少なくとも１つの実施形態の概略図。
【図１３】ある動作シナリオ例における図１に示すアイリスプロセッサの少なくとも１つの実施形態を示す図。
【図１４】ある動作環境例における、アイリス生体認識対応のアクセス制御アセンブリの少なくとも１つの実施形態の簡略外観図。
【図１５】アイリス生体認識モジュールの少なくとも１つの実施形態を含み、アクセス制御構造の切り捨て部分との関係を示す、図１４に示すアクセス制御アセンブリの簡略的な分解斜視図。
【図１６】図１５に示すアイリス生体認識モジュールの簡略的な組み立て斜視図。
【図１７】図１６に示すアイリス生体認識モジュールの分解斜視図。
【図１８】図１４に示すアクセス制御アセンブリの環境下における、アイリス生体認識モジュールとアクセス制御モジュールの構成要素を示す概略図。
【図１９】図１４に示すアクセス制御アセンブリの１以上の構成要素により実行され得るアイリス生体認識対応のアクセス制御方法の少なくとも１つの実施形態を示す簡略的なフロー図。
【図２０】アイリス生体認識モジュールを含むシステムの少なくとも１つの実施形態を示す簡略的なブロック図。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
本開示の概念は様々な変更や置き換えが可能である。以下、図面を参照して実施の形態について詳細に説明する。本開示は、発明の範囲を限定することを意図したものではなく、むしろ、本開示と添付の請求項に矛盾しない変更や均等物、置換物の全てをカバーすることを意図している。
【０００８】
図１−１３は、２０１３年１２月９日出願の米国特許出願第１４／１００，６１５に開示された主題に関連する。本出願は、この出願を参照することで、同出願の内容の全てを含む。
【０００９】
図１は、本発明の実施形態に係る生体アイリスマッチング用のアイリスプロセッサ１００のブロック図である。アイリスプロセッサ１００は、プリプロセッサ１０２、コード化プロセッサ１０４およびマッチングプロセッサ１０６を含む。アイリスプロセッサ１００は、入力としてたとえば入力画像１０１を受け、一致アイリス１０８をリモート又はローカルのデータベースから出力する。当業者であれば、このデータベースは、インターネット接続を介して直接にアクセスされる「クラウド」サービスなどでもよいことは自明である。プリプロセッサ１０２、コード化プロセッサ１０４およびマッチングプロセッサ１０６は、単一のデバイス上で実行されてもよいし、アイリスプロセッサ１００を囲む破線で示すように、異なるデバイス、サーバ、クラウドサービスなどで実行されてもよい。アイリスプロセッサ１００はモジュールであってもよく、各プロセッサはたとえば単一のデバイスまたは複数のデバイスで実行され、あるいはクラウド上のサービスとして実行されてもよい。たとえばプリプロセッサ１０２、コード化プロセッサ１０４およびマッチングプロセッサ１０６のいずれの構成要素も、互いに独立に実行されあるいは互いに独立に利用される。
【００１０】
本発明の一実施形態によれば、入力画像１０１は赤外線画像であり、アイリスプロセッサ１００に接続された赤外線撮影デバイス（図１に図示せず）によって撮影される。赤外線撮影デバイスとしては、当業者に知られているあらゆる種類の赤外線撮影デバイスを用いることができる。他の例としては、入力画像１０１は、赤、緑、青（ＲＧＢ）画像などであってもよい。入力画像１０１には、少なくとも部分的に視認可能なアイリスと瞳孔をもつ目が含まれ、アイリスプロセッサ１００は、この目と、ローカルまたはリモートの目画像のデータベース内の目画像のアイリスとの照合を試みる。一実施形態によれば、アイリスは、２つのコード化されたアイリス画像間のハミング距離にもとづいて照合される。
【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中のアイリスを分割して正規化する。入力画像１０１では、アイリス／瞳孔およびアイリス／強膜の様々なコントラストや、小さい開眼領域のほか、アイリスが正面に向いていない場合もある。プリプロセッサ１０２による処理の結果、明確に描かれたアイリス境界線と、擬似的に正面を向くよう合成された修正アイリス画像が得られる。たとえば、入力画像１０１中のアイリスが上下左右に回転している場合、プリプロセッサ１０２は、入力画像１０１のアイリスをあたかも正面に位置するかのように合成する。同様に、入力画像１０１の斜めや回転した瞳孔には、正面に位置した瞳孔が合成される。
【００１２】
コード化プロセッサ１０４は、一様とはいえない解像度、線質および焦点の状態などの、入力画像１０１に含まれるアイリスの構造的な情報が、ロバストに表わされるように、所定の空間スケール範囲でプリプロセッサ１０２によって生成されたアイリス画像のアイリス情報を解析し、コード化する。生じるコードの情報量は、入力画像１０１の特性に依存して変わる。コード化プロセッサ１０４によって生成された入力画像１０１を表わすコードによって、空間的な内挿が可能となり、マッチングプロセッサ１０６によるアイリスコード調整が容易となる。
【００１３】
コード化プロセッサ１０４から出力されるコードは、マッチングプロセッサ１０６に接続される。マッチングプロセッサ１０６は、プリプロセッサ１０２によるアイリス画像の正規化の限界を補うために、記憶されたアイリス画像と入力画像１０１から得られたアイリスコードとの間のアイリス構造情報の束縛アクティブアライメントを組込む。マッチングプロセッサ１０６は、コード化プロセッサ１０４によって生成されたコードの推定残留歪みにもとづいて、生成されたコードと記憶されたアイリスコードテンプレートとが一致するようにコードの局所シフト処理またはワーピングを行なうことにより、アラインメントを行なう。いくつかの実施形態では、アラインメントを行なうために「バレルシフト」アルゴリズムが用いられる。この結果、構造的な対応関係が登録されて、マッチングプロセッサ１０６は、マッチが存在するかどうか判断するためにアライメントしたコードを比較する。マッチが見つかると、マッチングプロセッサは一致アイリスデータ（matched iris data）１０８を返す。
【００１４】
一致アイリスデータ１０８は、多くの場面に適用する事ができ、たとえば、金融取引における認可に利用されてもよい。プリプロセッサ１０２は、携帯電話、カメラ、タブレットなどのモバイルデバイス上で実行されるアプリケーションであってもよい。モバイルデバイス上のプリプロセッサ１０２は、たとえばデバイスのカメラを使用してユーザの目の画像を撮影し、モバイルデバイス上でプリプロセッシングを行ない、次に、コード化プロセッサ１０４に対してバンドルされ暗号化されたリクエストを送信するとよい。このリクエストは、たとえば金融機関のリモートサーバー上のクラウドサービスを介してアクセスされてもよい。他の実施形態では、モバイルデバイスのアプリケーションにはさらに、コード化プロセッサ１０４を含み、アイリスのコード化をモバイルデバイス上で行なってもよい。いくつかの実施形態では、プリプロセッサ１０２が自動預金受払機（ＡＴＭ）と協働し、ユーザのアイリスがスキャンされてプリプロセッサ１０２による処理を経て、ユーザが認証されてもよい。また、プリプロセッサ１０２はＡＴＭのソフトウェアとして存在してもよい。また、サーバに存在するプリプロセッサ１０２でプリプロセッシングを実行するためにＡＴＭがカメラで撮影した画像をサーバに与えてもよい。
【００１５】
コード化プロセッサ１０４は、マッチングプロセッサ１０６に送信されるアイリスコードを生成する。マッチングプロセッサ１０６は、金融機関のサーバ上でホスト化されてもよいし、あるいは、ユーザのアイリス画像にもとづくユーザ認証を複数の金融機関に利用可能に提供するリモートの第三者のサービスであってもよい。一旦ユーザが認証されれば、金融取引はユーザと金融機関の間で実行されうる。同様に、アイリスプロセッサ１００は、たとえばソーシャルネットワークやメッセージングサービスなどにサインインする場合など、様々な場面でユーザ認証に利用されうる。
【００１６】
アイリスプロセッサ１００は、たとえばアイリス識別にもとづいてマーケティングデータを収集してターゲットを絞るために用いられてもよい。たとえば、食料雑貨店の消費者を検出し、この消費者のアイリスをローカルまたはリモートのデータベースに記憶させておく。この消費者がこの店か、あるいはこの店と関連のある店であってアイリス情報を共有している店に再び訪れると、アイリス検出と注視トラッキングによって、店は、この消費者がよく買うものは何か、よく閲覧するものは何かなどの消費者のプロファイルを構築することができる。これらのマーケティングプロファイルは、店自身がプロダクトプレイスメントの際に利用してもよいし、あるいはマーケティングデータとして第三者のマーケティングサービスによって利用されてもよい。他の実施形態では、カスタマー・プロファイルは識別情報と一致させることができる。この場合、消費者が使用するウェブサイトがこの店が広告を出しているウェブサイトである場合や、アイリスデータにアクセスできるウェブサイトである場合は、ウェブサイトは消費者を識別して、消費者に的を絞ったマーケティングを行なう。
【００１７】
アイリスプロセッサ１００は、携帯電話デバイスのユーザの認証に用いられて、位置情報データなどと協働して携帯電話デバイスが盗まれたか否かを判定してもよい。この実施形態では、万が一デバイスが盗まれて他人に使用されることを防ぐために、携帯電話デバイスの購入に際して、ユーザのアイリス情報に基づいてデバイスにユーザの識別情報を「刻み込んで」おいてもよい。認可処理は職場や個人的な環境に拡張することもできる。こういった場面では、アイリスプロセッサ１００は、認可されたユーザまたは検知されたユーザが特定の場所への入場を許可されているか否かを判定するために利用されてもよい。たとえば、情報管理のしっかりした職場環境では、写真をとることは大多数の従業員に対して禁止される一方で、認可された従業員に対してはこの禁止を無効としてカメラ利用を可能にできる。この場合、従業員の携帯型デバイスは従業員の画像を撮影するために用いられ、アイリスプロセッサ１００は、この従業員が認可されていることを示す従業員プロファイルを抽出するために、従業員のアイリスのマッチングを行なう。
【００１８】
医療分野では、アイリスプロセッサ１００は、薬や器具などの特定の医療資源に近づく人が、これらの資源に近づくことが許されるかどうか判断するために使用されてもよい。アイリスプロセッサ１００は、この録画装置は、医療用キャビネットに近づく者のビデオを撮影する録画装置と結び付けることができ、この近づく者が医療用キャビネットから医療資源をとることが認められているかを判定することができる。
【００１９】
アイリスプロセッサ１００は、財源に制限のある小さな会社でセキュリティーシステムおよび認証装置として使用されてもよい。電気／機械的な施錠システムにカメラその他の画像撮影デバイスを単に接続するだけで、会社は、ドア、オフィス、地下室などへのアクセスを認可された人に限定することができる。コード化プロセッサ１０４によって生成されたアイリスコードは、たとえば、航空会社搭乗券を認可するために使用することができる。旅行（航空会社、列車、バスなど）のチケット購入時に、コード化プロセッサ１０４は、購入者のアイリスコードを生成し、搭乗券に刷り込み用のアイリスコードを保存しておく。旅行者が飛行機、バス、または列車に乗るとき、旅客輸送会社は、搭乗券を提示している旅行者から生成したアイリスコードと搭乗券上のアイリスコードとを一致させるためにマッチングプロセッサ１０６を起動するとよい。マッチした場合、旅行者はバス、列車または飛行機に乗ることを許可される。
【００２０】
図２は、本発明の一実施形態に係るアイリスプロセッサ１００のプリプロセッサのブロック図である。プリプロセッサは、入力画像１０１を受け、修正アイリス画像２２０を出力する。修正アイリス画像２２０は、周囲の照明状況、一様ではない照明配置、狭い開眼領域、提示角度（傾斜）などのような制御できない撮影シナリオのために修正する。修正アイリス画像２２０は、様々な不一致のために修正する。
【００２１】
プリプロセッサ２００は、分割部（セグメンテーション部）２０２および補正部２０４を含む。分割部２０２はさらに瞳孔分割部２０６、アイリス分割部２０８およびエッジ検出部２０９を含む。分割部２０２は、低コントラストな瞳孔とアイリス境界線を正すよう入力画像を修正する。その後、分割部２０２によって生成された画像は、さらなる補正用の補正部２０４に与えられる。補正部２０４は、チルト補正部２１０および角膜補正部ル２１２を含む。分割部２０２の詳細について後述する。
【００２２】
図３Ａは、照明配置が異なることにより瞳孔の見え方が変わることを示している。図３Ａには、瞳アイリス強度差を、距離の関数（たとえば、１メートルおよび２メートル）、瞳孔サイズの関数（たとえば、２．４ｍｍおよび４．０ｍｍ）、およびカメラ／照明間距離の関数（たとえば、６〜１６ｃｍ）として示した。カメラ／照明器間の距離が増加すると、瞳孔−アイリス強度差は減少する。瞳孔のコントラストは、照明器の配置位置の関数および瞳孔直径の関数としても大幅に変化するように、カメラと被験体との距離の関数としても大幅に変化する。距離に応じた変化は、照明器とカメラ軸との角距離が、短い距離（たとえば１ｍ程度）では長い距離に比べて大きいことが原因である。照明器とカメラ軸が接近するほど、網膜で反射した光がより多く瞳孔を通過してカメラのレンズによってとらえられてしまう。これは、通常の写真では赤目の原因となり、赤外線写真では瞳孔が高輝度化する原因となる。典型的な照明器は、２００６年１月１９日出願の発明者Mateyによる米国特許第７，５４２，６２８号明細書の「Method and Apparatus for Providing Strobed Image Capture」、および２００９年４月２４日出願の発明者Mateyによる米国特許第７，６５７，１２７号明細書の「Method and Apparatus for Providing Strobed Image Capture」に記載されている。本出願は、これらの出願を参照することで、これらの出願の内容の全てを含む。
【００２３】
分割部２０２および補正部２０４は、ターゲットマーケティング、店などの消費者トラッキングで、医療分野で、たとえば使用されてもよい。図２、図３Ａ−３Ｄを参照して説明するように、たとえば、瞳孔およびアイリス挿入は、人がかかりうる疾病を分析するための診断ツールとして、医療分野でアイリスプロフィルに基づいてプリプロセッサ１２０によって行なわれてもよい。
【００２４】
図３Ｂは、本発明の典型的な実施形態に従って一致するアイリスおよび瞳孔境界の例を示す。いくつかの実施形態によれば、アイリス直径はアイリス分割部２０８によって正規化される。サイズ正規化は、画像を撮影するカメラのオートフォーカスのセッティングに由来した範囲推定を使用して行なわれる。画像３００は、瞳孔分割部２０６によって計算された瞳孔境界３０４を示す。その後、瞳孔分割部２０６は画像３００中の瞳孔境界３０４に人工の暗い瞳孔を挿入する。その後、画像３００はアイリス分割部２０８に与えられてアイリス分割部２０８によりアイリス境界が計算される。図３Ｃおよび３Ｄは、挿入された人工瞳孔およびアイリス境界の例を示す。図３Ｃにおいて、入力画像３２０はプリプロセッサ２００に与えられる。その後、瞳孔境界領域３２６を計算するために、入力画像３２０は瞳孔分割部２０６によって分けられる。その後、瞳孔セグメンテーションモジュールは瞳孔境界領域３２６に黒色の人工瞳孔を挿入する。さらに、傾斜したアイリスおよび瞳孔は円となるように曲げられる（ワーピングされる）。瞳孔境界領域３２６の人工瞳孔の挿入はたとえば、カメラによって捕らえられた画像中の赤い目結果を削除するために使用されてもよい。分割部２０２は瞳孔とアイリス領域を分けるために使用することができる。また、瞳孔は人工瞳孔の挿入によって赤目が訂正され得る。セグメンテーションとワーピングのこのプロセスはより詳細に後述する。
【００２５】
図３Ｄは同様のプロセスを示すが、画像３５０に示すようにアイリスが下方に向いている点が異なる。瞳孔境界３５６は、画像３５２中のまぶたによって閉塞されるにもかかわらずまだ検知される。瞳孔およびアイリスは両方ともセグメンテーションを支援するよう、円形領域を形成するように曲げられる。瞳孔分割部２０６は画像３５２に黒い盤状の人工瞳孔を挿入し、アイリス分割部２０８に画像３５２を与える。アイリス分割部２０８はアイリス境界３５８を決定する。結局、画像３５４に示されるように、アイリスと瞳孔の境界は様々な照明状況に応じて修正される。ここで部位３６０には人工瞳孔が含まれる。いくつかの実施形態によれば、人工瞳孔は必ずしも黒い必要はなく、第三者（サードパーティ）による虹彩認識ソフトウェアとの適合性に応じた別の適切な色でもよい。
【００２６】
瞳孔境界（たとえば３０４、３２６、３５６）、およびアイリス境界（アイリス／強膜境界領域、たとえば３０６、３２８、３５８）は、１つの実施形態によれば、ハフ変換を使用して計算される。瞳孔分割部２０６およびアイリス分割部２０８は、エッジマップを生成するためにエッジ検出部２０９を使用してエッジ検出する。エッジマップは、エッジコントラストが低い場合を含め、グレースケールの瞳孔のスケールを変化させるために用いられる。一旦瞳孔分割部２０６がセグメンテーションされた瞳孔領域を決定して瞳孔輪郭が決定され、瞳孔とアイリスが円形領域を形成するために曲げられたならば、暗い瞳孔の外観をシミュレートするために、セグメンテーションされた瞳孔領域は黒いか暗い盤と取り替えられる。
【００２７】
図４Ａは、本発明の一実施形態に係るエッジ検出のための方法４００を示すフロー図である。方法４００は、瞳孔とアイリスの境界を検知するために用いられるエッジ検出部２０９の動作の一例である。
【００２８】
方法はステップ４０２で始まり、ステップ４０４に進む。ステップ４０４では、エッジマップは、目の画像（たとえば入力画像１０１）から生成される。図４Ｂの画像４２０には、明るく照らされたアイリス画像用の典型的なエッジマップを示した。画像４２２は明るく照らされなかったアイリス画像用のエッジマップであり、不明瞭な瞳孔のエッジは、画像４２０中のものほど明らかには目に見えない。
【００２９】
ステップ４０６では、瞳孔輪郭候補は与えられたエッジマップ用に構築される。ステップ４０６はサブステップ４０６Ａおよび４０６Ｂから成る。サブステップ４０６Ａでは、図４Ｂの画像４２０に示すように、最良フィッティング円から瞳孔輪郭の第１候補が作成される。たとえば、エッジ点と重なる円上の点の割合が最も大きいという意味でのエッジマップ中で最大レベルのサポートを受ける円を探す方法として、ハフ変換やＲＡＮＳＡＣ（RANdom SAmple Consensus）法を用いることができる。ステップ４０６Ｂでは、瞳孔輪郭の第２候補は、図４Ｂの画像４２２に示されるような最良の内接円から作成される。当業者であれば、内接円がエッジ先端部（あるいはエッジ先端部の単なる指定された少数）が、円の内に位置しないように、エッジマップのエリア／部位で描くことができる円であることがわかるだろう。１つの実施形態によれば、最良の内接円は、瞳孔のエリア／部位で見つけることができるような最大の内接円である。その後、方法はステップ４０８に移り、方法４００は、第１候補と第２候補からエッジマップのための最良の瞳孔輪郭候補を決定する。１つの実施形態によれば、ベストマッチは、最良フィッティング円のサポートにレベルを割りあて、このレベルがしきい値より上であればベストマッチとして最良フィッティング円を選択することにより決定される。最良フィッティング円のサポートのレベルがしきい値未満である場合、最良の内接円がベストマッチとして選択される。
【００３０】
１つの実施形態によれば、最良適合輪郭（円）がエッジ等高線地図の中でどれくらいよくエッジ輪郭と一致するかに基づいた自動処理は、どの輪郭候補を選ぶか決定するために使用される。たとえば、上述の、最もサポートされた円については、候補円の一部となっているエッジ点と角度方向が一致しているエッジ点のみを、エッジ点のサブセットとして抽出できる。換言すれば、エッジ点の方向が候補円の推定中心からの方向にほぼ垂直なエッジ点だけが含まれることになる。このプロセスは、円の一部である正確な位置に偶然存在するが実際の円輪郭に対応するものではないエッジ点を考慮対象から除外する。そのような選択されたエッジ点の比率が、円を構成する点の数に対してある特定の割合（たとえば２０％など）より大きい場合、その円のサポートのレベルは十分であると考えられ、最良フィッティング円が選択る。選択されたエッジ点によるサポートのレベルがこの閾値未満である場合、最良フィッティング円ではサポートが不十分であると判断されて、かわりに最良内接円が選択される。概して言えば、最良適合輪郭候補は明るい瞳孔画像中の正確な瞳孔セグメンテーションを提供する。図４Ｂの画像４２０に示すように、このとき、明るく色付けされた目のエッジマップが最良の内接円４３０および最良フィッティング円４３２で重畳される。その後、ベストマッチな瞳孔輪郭候補が見つかると、方法はステップ４１２で終了する。
【００３１】
いくつかの実例では、アイリス画像は一連の傾斜した視聴条件で撮影される場合がある。この場合、たとえば、図３Ｄに示すように、鼻の注視角度の偏差は０から４０度まで変動する。チルト補正部２１０は、このチルトのための画像を改正し、チルトを訂正された画像を生成する。１つの実施形態によれば、チルトを訂正された画像は、チルトの大きさおよび方向／傾斜角の推定または決定してから、アイリス画像に傾斜した視角を補うために幾何学的な変換を適用することにより生成されうる。アイリスが平面盤である時に、この変換の最も単純な形式は、アイリスと画像面とのなす角によって引き起こされた縮みを補うように、チルトの方向に画像を引き延ばすことである。そのような異方性ストレッチングは、アフィン変換として数学上表わされる。この幾何学的なチルト補償（de-titling）をより正確に行なうには、アフィン変換にかえて、平坦な傾斜平面上に画像を表すパターンをより良好に表わす射影変換を用いる。
【００３２】
補正部２０４にはアイリスプロセッサ１００の他のコンポーネントと無関係のいくつかの用途がある。たとえば、補正部２０４は、人の熟視を検知するかあるいは人の目の１つ以上のフレームを捕らえることにより人の熟視を連続的に追跡するために使用されてもよい。チルト補正部２１０は、たとえば、連続的にユーザのモバイルデバイス上の熟視を追跡し、ドキュメントのスクロールやスワイプ処理などに用いられてもよい。このチルト検出は、たとえば、図１のマッチングプロセッサ１０６と無関係に、モバイルデバイスのディスプレイを利用可能にするか否かの決定に用いられてもよい。
【００３３】
いくつかの実施形態では、補正部２０４は、入力画像１０１上の人工瞳孔盤を確立するセグメンテーションモジュールに先立って入力画像１０１を修正する。いくつかの実例では、チルト補正しても、まだアイリスの鼻側の部分の明白な偏心的な瞳圧縮のような歪みが残り、その結果格納されたアイリス画像との生体マッチングが難しくなることがある。歪みは、人間の目の角膜および前眼房の光学的作用によって引き起こされる。これは、アイリスがこれら２つの部位を通して撮影されるためである。これらの光学的作用は、これらの２つの構造は同様の屈折率を有するため（前眼房を満たす房水は１．３３６、角膜は１．３７６）をもつため、アイリスに接する水で満たされた単一の平凸レンズによる光学的作用とほぼ同じといえる。斜めからそのようなレンズを見込むと、ある領域では圧縮され、ある領域では拡大されて、アイリス画像中に非対称な歪みがしょうじてしまう。チルト補正部２１０によって生成されたチルトを訂正された画像は、角膜補正部２１２に与えられて、上述の角膜の歪みが修正される。
【００３４】
図４Ｃは、本発明の一実施形態に係る角膜の歪補正のための方法４４０を示すフロー図である。方法４００は、エッジ検出部２０９のオペレーションの典型的な実例である。方法はステップ４０２で始まり、ステップ４０４に進む。ステップ４０４では、チルト補正部２１０は、カメラ・オリエンテーションに関してアイリスの傾斜角を推定する。チルトは、瞳孔中心を検出し、この瞳孔中心と、アイリス撮像で使用される近赤外線照明器によって引き起こされた角膜内の明るい反射との間の距離を測定することにより荒く推定することができる。当業者に既知のチルト推定の他の方法を使用してもよい。チルト推定のどのような方法もここに代用されうる。
【００３５】
画像の遠近法の歪み、つまり、アイリスの縮みを修正する場合、方法はステップ４０６に移る。縮みの影響は、撮影画像の当該方向への単純圧縮またはチルトとして近似することができる。したがって、この影響は、チルト推定ステップで導出した方向に単に画像を伸ばすことにより補正することができる。より正確に縮みの影響を捕らえる射影変換を使用すれば、より正確な補正を行なうことができる。
【００３６】
最後に、ステップ４４８では、方法４００は傾いた角膜を見ることにより生じた光学歪みの影響を修正する。１つの実施形態によれば、上述の光学歪みのための近似の補正は瞳孔偏心および瞳孔伸びの影響の測定および修正により達成することができる。方法はステップ４５０で終了する。
【００３７】
図４Ｄの画像４６０に示すように、チルト推定に基づいて縮みを補正した後、瞳孔は、まだアイリスの中心に関して左へ移されたように見える。また、瞳孔は、水平全方向で延長されたように見える。これらの結果は角膜の光学的作用によって引き起こされる。角膜補正部２１２は、この歪みの原因となった光学素子のモデリングを行なうことなく、アイリス輪郭４６６および瞳孔４６８が同心円になるようにアイリス領域を非直線的に曲げてこれらの歪みを修正する。角膜補正部２１２は、スポーク４７０を定義し、各スポークを
合成円形瞳孔輪郭４７２を同心の円形アイリス／強膜輪郭４７４に接続する点にマッピングすることで、この非線形の伸縮関数を作成する。スポーク４７０は、非円形の瞳孔輪郭４６８上の点と、非円形のアイリス／強膜輪郭４６６の対応する点とを結ぶ。その後、記述された変換は、基礎となる画像４６０に適用される。このマッピング（適切な補間を備えた）の結果は画像４７６に示される。瞳孔およびアイリス領域／部位が同心円にあるために変えられた後、コーディング・プロセスは、より正確によりよいマッチング結果で行なうことができる。
【００３８】
上述したように訂正された画像が構築された後、標準的なコントロール条件下で撮影されたアイリス画像に対して適用されうる所望のアイリス生体アルゴリズムを用いてアイリスコード化および整合を行なうことができる。たとえばＤａｕｇｍａｎの古典的な方法を適用することが可能である（Daugman, J., "High confidence visual recognition of persons by a test of statistical independence", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 15 (11), pp 1148-1161 (1993)）。
【００３９】
図５は、本発明の一実施形態に係るコード化プロセッサ５００のブロック図である。コード化プロセッサ５００は座標部５０２および抽出部５０６を含む。座標部５０２は、レジスターへもたらされるアイリス画像を変えることから抽出されたアイリス情報を許可する不変式座標系画像表現のための不変式座標系を構築する。その結果、対応する空間的情報は比較することができる。抽出部５０６は、２つの目イメージが統計的に独立したパターンを表わすという仮説の強い棄却のサポートのためにアイリス画像から情報を抽出する。コード化プロセッサ５００は、他のアイリス画像との正確なマッチングのためにセグメント化して補正したアイリス画像２２０を準備し、アイリス画像の取得方法に自由度を与える。たとえば、画像サイズと焦点は、距離に応じて変わるとともに、個々のアイリス構造によっても変わり、アイリス構造の空間情報に含まれる照明波長の違いによっても変わる。一般に、アイリスコーディングは、約１５〜４０サイクル／２πあるいは１つのサイクル当たり２．５〜６ピクセルの間の角周波数に基づく。一実施形態によれば、本願は、コード化プロセッサ５００によって生成されたコードにより、アイリス直径当たりおよそ４０ピクセルの小ささまでロバストなマッチングを達成している。
【００４０】
１つの実施形態によれば、コード化プロセッサ５００は、Ｄａｕｇｍａｎのローカルの位相表示の変形を使用する。それは、解析の単一尺度を選ぶことではなく多解像度コーディング・アプローチを包含する。より低い周波数成分はより低い解像度画像において利用可能なままで、焦点がずらされた画像あるいはそうでなければその画像が堕落した画像の損害を受けやすい。１つの実施形態では、Ｄａｕｇｍａｎのローカルの位相表示の変形は、重要な吸蔵が生じるかもしれないアイリス画像に対処する場合、有用な濃厚なコーディングを考慮に入れる。上に記述された強健なセグメンテーションと精留のプロセスはアルゴリズムをコード化するおよび一致する様々なアイリスと共に使用することができる、訂正されたアイリス画像を生成するが、標準アルゴリズムの特性の保存へのいくつかの状況で利点がある。Ｄａｕｇｍａｎタイプ位相コーディング・アプローチの１つの利点は、それがアイリス画像の利用可能な部分をすべて表わすコードを生成するということである。これは、マッチであるために閉塞されるかもしれないか、そうでなければ、特別の画像において利用不可能かもしれない希薄な局所的特徴を使用するアプローチと対照的である。さらに、多解像度位相アプローチの使用は、既存の位相に基づいた表現とのコード・レベル・コンパティビリティを達成する可能性を保存する。多進法情報を含んでいることに加えて、作成されるコードは、比較に先立ってアイリスコード・アラインメントの推定および局部構造情報の空間的補間を促進するために追加情報を組込むことができる。
【００４１】
図５に示されるように、コード化プロセッサ５００は座標部５０２を含む。座標部５０２は修正アイリス画像２２０を極座標のアイリス画像５０４に転換する。この極座標のアイリス画像５０４では、瞳孔境界が頂点にあらわれ（生体スキャナの照明器列の正反射に注意する）、アイリス強膜境界領域が最下段にあらわれる。角度寸法は、画像の左で３時から右回りにかわる。また、左から右にかけて、下まぶたから上眼瞼があらわれている。画像５０４では上眼瞼から瞳孔にむけてまつ毛が伸びていることに注意する。
【００４２】
続いて、修正アイリス画像を極座標画像に変換した後、画像５０４は抽出部５０６に与えられる。抽出部５０６は、多解像度アイリスコード表現５２０を生成するために、極座標のアイリス画像５０４をフィルタして副標本をとる。その一例は図６に示される。典型的な実施形態によれば、典型的な具体化によれば、１セットのフィルタされた画像を生成するために、画像５０４は一連のバンドパスフィルタを通される。図６には、極座標のアイリス画像６２０がフィルタ６２１（フィルタ１−５）によってフィルタされてから、フィルタされたバンド６００、６０２、６０４、６０６および６０８（６００から６０８に向けて、高周波数がドメインのバンドから低周波がドメインのバンド）を含むアイリスコード６２２が生成される様子の一例を示す。この５つのバンドは、アイリスのまわりの２００のピクセルでサンプリングされた極座標の画像に関して６つ、８つの、１２、１６および２４ピクセルのキャリア周波数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た線形フィルタ）に相当する。したがって、周波数は、２π当たり３３、２５の、１６、１２および８サイクルの角度の空間周波数にほぼ相当する。
【００４３】
高い方の周波数は、一般的なアイリスマッチングアルゴリズムで使用される周波数に匹敵する。マスク６１０は２つのマスクの結合である。１つのマスク（すべてのバンドに共通）は、入力された極座標アイリス画像５０４の強度解析にもとづき、正反射領域とまぶたとまつ毛の近傍領域をマスクする。もう１つのマスクは、ガボールフィルタされた画像の信号強度にもとづき、局所位相測定が不安定な領域をマスクする。アイリスコード６２２に示されるような多解像度表現は、異なるカメラ−被験体距離の画像の情報を表現できる。この結果、図２−４Ｄを参照して説明した傾斜したカメラの視界によって生じる縮みや圧縮と同様に、アイリス画像ごとに、アイリスにおける単位距離あたりのピクセル数が異なることになる。
【００４４】
アイリスコード表現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性状を含んでいる。フィルタ特性は、中心周波数、帯域幅、職能型（たとえば）の１つ以上を含むガボールおよびオリエンテーション・チューニングを記録する。空間サンプリングは、各フィルタータイプの放射状・角度の正規化画像軸に沿って一定間隔で配置する１つ以上を含む。また、量子化は、値がそれぞれ表わされる各々に割り当てられた数レベルあるいはビット数を指定する。典型的な実施形態によれば、アイリスコード表現５２０および典型的なアイリスコード６２２は、生成するフィルタ６２１の中でサブナイキスト空間サンプリング必要条件を各フィルタ１−５に使用することにより、補間を考慮に入れる曲げることができるコードである、正確な補間に十分なサンプリングの基準を供給する。サブナイキスト空間サンプリングは、Ｄａｕｇｍａｎタイプ・コーディングの中で使用される複雑な位相成分当たり１ビットより素晴らしい強度量子化と結合する。たとえば、４ビットが個々の複雑な位相成分に使用される場合、これは、およそ６４ステップの同相アングル、つまりパイ／３２ラジアンあるいは６度未満の最大の補間誤差に相当する。
【００４５】
いくつかの実施形態では、独自の複雑なバンドパスフィルタ出力が量子化なしで格納される場合、量子化されていないアイリスコードをマッチしてもよい。１つの実施形態では、各々が単位円上で複素数を表わすように、フィルタ出力は大きさを正規化される。データマスクは遮蔽および局所的な複素振幅にもとづいて生成される。Ｄａｕｇｍａｎアイリスコードの標準ハミング距離手段の最も類似のマッチ測定は、位相差ヒストグラムにもとづく。このヒストグラムは、比較対象となる２つのコードの位相ベクトル間の角度を計算するとともに（図６参照）、−πからπまでの位相差のヒストグラム（有効なデータマスク処理にさらされる）をコンパイルすることにより、構築される。これらの位相差は、コードが同じ目を表わす場合は小さく、コードが統計的に独立した目を表わす場合は多かれ少なかれ一様に分散する。
【００４６】
そのような２つのヒストグラムの一例を図７に示す。左側のヒストグラムは偽マッチ、および右側のヒストグラムは本物のマッチにそれぞれ対応する。予想通りに、本物の分布は、絶対値でπ／２より大きな位相差値の割合は小さく、ゼロ移相シフトのまわりにしっかりと集中している。対照的に、偽ヒストグラムは多くの大きな位相差を示すとともに、ゼロ値の周囲への明らかな集中は認められない。π／２より大きな値の割合は、望まれるのであれば、たとえばＤａｕｇｍａｎコードハミング距離の挙動に非常によく似たマッチ統計量の生成に利用することができる。しかしながら、偽の分布を区別するために中央集中度と分布度を測定する方法には、以下で説明する通り他にも多くの方法がある。さらに、偽および本物のヒストグラムを含む十分なトレーニングセットを得ることができれば、判別分析、サポートベクターマシン、ニューラルネット、あるいはあるクラスのデータのための最適決定手続きを構築するロジスティック回帰などの、統計分類法または機械学習に有用である。
【００４７】
位相差ヒストグラム、およびその先端部のまわりの分散の代表値の測定は、位相差がアングルで、したがって、ヒストグラムがそうであるという事実が閉鎖式循環を上に分配したことを考慮に入れる。通常、中間、また、分散は測定する（あるいは高次モーメント、場合、必要）正確に角度データのための所望性状を表わさない。フォンミーゼス分布は、過ヨウ素酸ドメイン上に分配されたデータの特性を推定する、よく特徴づけられた方法を提供する。フォンミーゼス平均は、分布の集中の推定中心、集中度合いのパラメータ、広がりの推定を与える。位相差がユニット複素数として表わされる場合、両方の量は容易に計算することができる。この場合、平均の推定値は、単に複素数の試料平均に対応する角度である。また、集中パラメータは、単純に試料平均の複素数の大きさと関係がある。
【００４８】
別の実施形態によれば、データは円調和を計算するためにフーリエ級数展開を使用することにより、周期的なドメインに関して分析される。フォンミーゼスパラメータのように、相対的な大きさが低オーダーの円調和は、データの集中の程度に関する情報を与える。円調和を使用するヒストグラムデータの変換は、決定手順を構築する学習手法の使用に先立って有益である。
【００４９】
位相差ヒストグラムは、２つのコード間のマッチレベルの解析を支援するものの、２つのコードの比較に関連する情報のすべてを表わすとは限らない。位相差値が絶対位相の関数として変わる場合、たとえ強い関係があってもヒストグラムは低濃度（つまり、広範囲の分散）を示す。１つの実施形態によれば、相互情報量あるいは他の条件つきエントロピー性状はこの問題を防ぐために使用される。それは、別の確率変数の値についての１つの確率変数を与えられた知識のエントロピーのリダクションを測定する。変数に相関がなくても、このより完全な特徴づけによって関連性を検知することができる。
【００５０】
位相差ヒストグラムの別の制限は、ヒストグラムが広域の統計量であるので、それが完全に空間的情報を抑えるということである。しかしながら、ローカル、あるいは、位相差あるいは他の検知できる関連性の均一性は、さらにコードが独立していないと結論を下すのに十分である。ローカルのヒストグラム解析、相互情報量あるいは空間相関解析を使用して、この局所分析を達成することができるかもしれない。
【００５１】
図７は、本発明の典型的な実施形態に従ってマッチングプロセッサ７００のブロック・ダイヤグラムを描く。マッチングプロセッサ１０６はアラインメント部７０２およびフロー推定モジュール７０４を含む。典型的な実施形態（図の中で示されるようなコード化プロセッサ５００によって生成されたアイリスコード５２０）によって５はアラインメント部７０２につながれる。アラインメント部７０２は、下記に述べられたアルゴリズムとの一致に基づいたアイリスコード５２０への様々なアラインメントを行なう。アラインメント部７０２、さらなるカップル、整合を援助する推定されたフローベクトルを生成する、フロー推定モジュール７０４へのアイリスコード５２０。アラインメント部７０２は、マッチが存在するかどうか判断するためにアイリスコード５２０をデータベース７０８からのアイリスコード７０６と比較する。マッチが存在しない場合、データベース７０８からのより多くのアイリスコードがアイリスコード５２０と比較される。マッチスコアは決定される。次に、マッチスコアが会うか、前もって定義した閾値未満である場合、マッチは存在する。典型的な実施形態によれば、ハミング距離はマッチスコアとして使用される。結局、一致したアイリスデータ１０８は、マッチングプロセッサ７００によって返される。他のいくつかの実施形態によれば、フロー推定は、未知のアイリスコード５２０および格納されたアイリスコード７０６に由来した情報に適用される。この情報はそれ自身アイリスコード５２０の一部かもしれない。あるいは、それはではないかもしれない。フロー推定モジュール７０４からの生じる流れ場はマッチスコア７２０を生むためにマッチングプロセッサ７００によって参照アイリスコードと対抗させられる修正済のアイリスコードを生成するために使用される。
【００５２】
２進法のコンテキストの中で、つまり、アイリスコードを比較して、ハミング距離は、ＸＯＲ演算に基づいた２進法の距離を表わすビット数を計算する。これは２つの二進画像間で異なる。典型的な実施形態によれば、アラインメント部７０２はアイリスコード上でＤａｕｇｍａｎバレルシフトを行なう。つまり、比較されているアイリスコード間のベストマッチを提供するアイリスコード回転を見つける。１つの実施形態では、マッチングプロセッサ７００によって使用された、一致するアルゴリズムは、ハミング距離（ＨＤ）をバレルシフト位置の各セットに使用し、その組のコードのためにスコアとして最低のハミング距離をとって、修正済のアルゴリズムである。スコアがある閾値未満（それは、コードによって表わされる統計自由度の概算数に基づいて調節されるかもしれない）である場合、未知のコードはマッチであると考えられる。ＨＤが閾値上にある場合、未知のコードは詐称者と標識付けされる。１つの実施形態では、閾値は、アイリスコード・ストラクチャーの詳細および一致するシナリオの統計必要条件に依存する。
【００５３】
アラインメント部７０２バレルシフトによって使用された修正済のアルゴリズム、比較されているアイリスコード、またアイリス膨張度および短縮の未訂正の光学歪みあるいは複雑さによりアイリス画像正規化での不正確を補うために互いへのアイリスコードをさらにローカルに整列させる。アラインメント部７０２によって行なわれたローカルのアラインメント機能は、アイリスを横切って一定でない入力アイリス画像中の歪みに対する代償を許可する。これは、それらを参照コードの対応する部位を備えたより正確なアラインメントへもたらすためにコードの局所的領域を変えることにより遂行される。しかしながら、非常に小さな推定部位を使用して、このプロセスが行なわれる場合、事実上、どんなアイリスコードも他のアイリスコードとも一致するために作ることができる。それは生成されている誤りのマッチに帰着する場合がある。この誤りの符合の問題は推定された流れ場に適切な滑らかさの条件を課することにより回避することができる。たとえば、流れ場が局所変換推定を行ない比較的大きな推定部位をその後使用することにより推定される場合、局所流推定は、この比較的大きな部位上の平均運動を表わす。
【００５４】
もしも、隣接する位置間のフローベクトルを計算するために用いられた領域どうしがオーバーラップして同一の内容を多く含む場合は、変位推定は位置に応じて徐々に変化していき、マッチングの誤りが出てくることになる。他方、小さな推定領域で得られた局所的な変位推定は、空間的なフィルタによって局所的な変位の急激な変化が取り除かれて、なめらかになる。さらに他方、低次元多項式あるいはトランケーテッドフーリエ級数のようなグローバルパラメータ表現を利用可能であり、このパラメータ表現のパラメータは直接推定され、あるいは局所的な推定値に適合する。この種のパラメータ表現は、そもそも平滑な特性を持っているため、局所シフトの急すぎる変化が生じることを防ぐ。各アイリスコードは複数の周波数帯の情報を含んでいるため、アラインメント部７０２はさらに、たとえばアイリスコード５２０と７０６の比較などの比較ごとに、たくさんのマッチスコアを生成する。
【００５５】
図８は、本発明の一実施形態に係るマッチングプロセッサ７００によって実行されるアイリスコードのマッチング処理を示す図である。標準の虹彩コード整合では、１番目が８００をコード化し、一致する第２のコード８０２が改正された（たとえば）ものの上の値として表わされるとともに極性化されたアイリス画像座標系、成ること、１つの、角度、また正規化された放射状の対等の物。ローカルの変位関数か流れ場は、図７の中の一致する装置のフロー推定モジュール７０４によって計算される。またアラインメント部７０２につながれた、最良、第２のコード８０２中の対応するストラクチャーへの最初のアイリスコード８００中のストラクチャーを整列させる、ある平滑あるいはパラメータの拘束に従うこの流れ場推定は、標準バレルシフト・アラインメントの影響を含んでいるかもしれない。あるいは、それは個別のステップとして行なうことができる。この流れ場のベクトルは各々正規化画像座標系の中で変位を指定する、どれで、１番目の像構造、８００のベストマッチをコード化する、第２のコード８０２中のストラクチャーである。
【００５６】
第１のアイリスコード８００中のバンドはそれぞれ整列したアイリスコードを生成するためにこの変位関数を使用して、変形される。また、この整列したアイリスコードと第２のコード８０２の対応するバンドの間のハミング距離が計算される。変換が滑らかになるように強要されるので、偽コードは下記に述べられるのと同じくらい本物のコードに転換されない。
【００５７】
フロー推定モジュール７０４は各アイリスコードに対する縮小された決意と流れ場を見積もり、最終推定を生成するために滑らかに流れ場を改ざんします。典型的な実施形態によれば、他の技術が代わりに使用されてもよいことを通常のスキルのものは認識しますが、フロー推定モジュール７０４はピラミッドに基づいた粗密フロー推算方法を使用する。アラインメント部７０２は導入する、１つの、小さな、ローカル、１本のバンドで変わる、個々、最初のアイリスコード８００および第２のアイリスコード８０２の、中へ角度の方向である変更、そしてすべての放射状の位置で等しい変位変更は、さらに角度の方角において滑らかに異なる。この時点でハミング距離を計算することは非マッチ（たとえば）に帰着するだろうＤａｕｇｍａｎタイプ一致するアルゴリズムが使用される場合、．３３を超えるハミング距離は非マッチを示す。コードの低解像度バンドからのコード８００と８０２の間の流れ場を推定するために、粗密アルゴリズムは、フロー推定モジュール７０４によって使用される。
【００５８】
その後、アラインメント部７０２は、高い確信マッチを示して、著しく減少したハミング距離に帰着する、推定された流れ場によってコード８００を歪める。Ｄａｕｇｍａｎタイプ好敵手のために、ハミング距離＜．３は高い確信マッチを示します。様々なマッチは、高い確信マッチとしての資格を得る異なるハミング距離価値に一致するかもしれない。別の実施形態によれば、マッチングプロセッサ７００は、位相角のローカルの違いに基づいた手段と同様に比較されているコードの位相角に基づいた相互情報量手段もの使用により、２つのアイリスコードと一致するかもしれない。
【００５９】
図９は、本発明の一実施形態に係るアイリスコードの流れ場を推定するための上述の粗密アルゴリズムを説明するための図である。図９に示すように、粗密精製は、入力画像９００および９０２のそれぞれについて、本質的にはバンドパスフィルタされた９０４−１〜９０４Ｎおよび９０６−１〜９０６−Ｎの集合である「ピラミッド」構造に対して、動作する。
【００６０】
９０４−１および９０６−１の最低周波数から始めて、ピラミッドの各レベルで、前のレベルと推定された９０８−１から９０８Ｎまでの変位を現在のレベルの画像を曲げるために用いてから、曲げられた画像と、対応するピラミッドレベルの別の画像と、の残差に基づいて、インクリメントした変位を計算する。最高レベルに到達し、結果が最終推定流れ場９１０であるまで、このプロセスは継続する。
【００６１】
多解像度アイリスコードそれ自体が、アラインメントが望まれる画像のバンドパスフィルタされたものの集合であるので、１つの実施形態によれば、アラインメント部７０２は、これらのバンド自体を、アラインメントプロセスを推し進めるために使用してもよい。この結果、新に「自己整列」したアイリスコードが生成される。このアプローチでは、多解像度アイリスコード構造の一部として追加のアラインメントデータを格納する必要はない。
【００６２】
図１０は、本発明の一実施形態に係る２つのアイリスコード間の流れ場を推定する方法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の具体化である。方法はステップ１００２で始まり、ステップ１００４に進む。
【００６３】
ステップ１００４では、フロー推定モジュール７０４は、最初の入力画像からの画像の最初の複数を生成する最初のアイリスコード、および別の入力画像からの画像の別の複数帯域フィルタの使用と対抗させられる（低周波から高周波帯域まで及ぶ画像を含む画像の１番目と２番目複数）、別のアイリスコードである。
【００６４】
フロー推定モジュール７０４が処理されていない最低周波数バンド中の画像の最初の複数から画像を選ぶところで、方法は続いてステップ１００６に移る、つまり、どれのために前の流れ場推定はありませんか。ステップ１００８では、フロー推定モジュール７０４は、画像の１番目と２番目複数間のより低い周波数帯の中で流れ場が推定されたかどうか判断する。流れ場がより低い周波数帯の中で推定されている場合、より低い周波数帯流れ場推定を使用して、選択された画像が歪められる場合、方法はステップ１０１０に移る。より低い周波数帯中の流れ場推定が推定されていない場合、流れ場が歪められた画像と別の画像の間の残余の差の上のフロー推定モジュール７０４によって画像の第２の複数からの同じ周波数帯と見積もられる場合、方法はステップ１０１２に移る。
【００６５】
その後、方法はステップ１０１４に移る。そこでは、フロー推定モジュール７０４は、周波数帯がすべて処理されたかどうか判断する。そうでなければ、その後、方法は、周波数帯がすべて処理されるまで、次の高周波化バンドを処理するステップ１００６に返る。周波数帯がすべて処理された場合より低い周波数流れ場推定によって曲げられて、最終の流れ場推定がマッチングプロセッサ７００に返される場合、方法はステップ１０１６に移る。方法はステップ１０１８で終了する。
【００６６】
図１１は、本発明の一実施形態に係る２つのアイリスコード間の流れ場を推定する方法１１００を示すフロー図である。方法はアイリスプロセッサ１００を具体化したものであるである。方法はステップ１１０２で始まり、ステップ１１０４に進む。
【００６７】
ステップ１１０４では、修正アイリス画像を生成する目を含んでいるプリプロセッサ１０２の前段プロセスおよび入力画像は、瞳孔とアイリスの境界、およびチルトおよび角膜の歪みのための補正を改正した。
【００６８】
方法はステップ１１０６に移る。そこでは、コード化プロセッサ１０４は多解像度アイリスコードへ修正アイリス画像をコード化する。アイリスコードは、修正アイリス画像の極性化されたバージョンの多数の周波数帯表現を含んでいる。その後、多解像度アイリスコードが一致したアイリスに関連したデータベースと還元データにアイリスコードが含まれるかどうか判断するためにデータベース中の１セットの格納されたアイリスコードと比較される場合、方法はステップ１１０８に移る。方法はステップ１１１０で終了する。
【００６９】
図１２は、本発明の一実施形態に係るアイリスプロセッサ１００を実現するコンピュータシステムを示す図である。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を含んでいる。コンピュータシステム１２００は、プロセッサ１２０２に類似の従来知られた１個以上のマイクロプロセッサーを含んでもよい。プロセッサ１２０２のためのサポート回路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、入出力インター顔１２０７などを含む。入出力インター顔１２０７は、メモリ１２０４に直接接続されてもよいし、あるいはサポート回路１２０５によって接続されてもよい。入出力インター顔１２０７も、入力装置、ネットワークデバイス、様々な記憶デバイス、マウス、キーボード、ディスプレイ、ビデオ・オーディオ・センサーのような出力デバイス、可視および赤外線カメラなどとのコミュニケーションのために形成される。
【００７０】
メモリ１２０４（すなわちコンピュータ可読媒体）は非一時的なプロセッサ実行命令および（または）実行されるかもしれないしかつ、または、プロセッサ１２０２によって使用されるかもしれないデータを格納する。これらのプロセッサ実行命令はファームウェア、ソフトウェアなどを含むかもしれない、あるいはそのある組合せ。メモリ１２０４に格納されるプロセッサ実行命令があるモジュールはアイリスプロセッサ１２０６を含む。アイリスプロセッサ１２０６はさらに前処理モジュール１２０８、符号化モジュール１２１０およびマッチングモジュール１２１２を含む。メモリ１２０４は促進するかもしれない、データベース１２１４はアイリスプロセッサ１２０６と同じ物理メモリ１２０４にある必要がないが、データベース１２１４を含みます。データベース１２１４は、雲サービスによってアイリスプロセッサ１２０６によって遠隔にアクセスされるかもしれない。さらに、アイリスプロセッサ１２０６にはさらにメモリ１２０４上で同じ場所を共用してはならないいくつかのコンポーネントがあるかもしれない。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に局所的である。その一方で符号化モジュール１２１０およびマッチングモジュール１２１２はインターネットを利用しているかワイヤレス・ネットワークによって雲サービスとしてアクセスされているかもしれない。他の実例では、マッチングモジュール１２１２だけがネットワークによってアクセスされる。データがネットワーク上に移動するとともに、各モジュール間のコミュニケーションが暗号化されるかもしれない。
【００７１】
コンピュータシステム１２００は、１つ以上のオペレーティングシステム１２２０（一般にオペレーティングシステム（ＯＳ）と呼ばれる）によってプログラムされてもよい。このＯＳには、ＯＳ／２、Ｊａｖａ（登録商標）バーチャル・マシン、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、ＳＯＬＡＲＩＳ、ＵＮＩＸ（登録商標）、ＨＰＵＸ、ＡＩＸ、ＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）、ＷＩＮＤＯＷＳ９５、ＷＩＮＤＯＷＳ９８、ＷＩＮＤＯＷＳ  ＮＴ、ＡＮＤ  ＷＩＮＤＯＷＳ２０００、ＷＩＮＤＯＷＳ  ＭＥ、ＷＩＮＤＯＷＳ  ＸＰ、ＷＩＮＤＯＷＳ  ＳＥＲＶＥＲ、ＷＩＮＤＯＷＳ  ８、Ｍａｃ  ＯＳ  Ｘ、ＩＯＳ、ＡＮＤＲＯＩＤ（登録商標）その他の既知のプラットフォームが含まれる。少なくともオペレーティングシステムの一部はメモリ１２０４に配置されるとよい。
【００７２】
メモリ１２０４は、下記に述べられるような信号のベアリングの媒体と同様に次のランダムアクセス記憶装置、読み取り専用メモリ、マグネト抵抗性のリードライトメモリ、光学読取り／書き込み記憶、キャッシュ・メモリー、磁気リードライトメモリなどの１つ以上を含んでいるかもしれない。
【００７３】
たとえば、コンピュータシステム１２００は、セルラーフォーンまたはタブレットのデバイスのようなモバイルデバイスかもしれない。モバイルデバイスはカメラを含んでいるかもしれないし、適用として記憶上にアイリスプロセッサ１２０６を格納するかもしれません。いくつかの実施形態では、アイリスプロセッサ１２０６はオペレーティングシステム１２２０の一部かもしれない。いくつかの実例では、アイリスプロセッサ１２０６は独立プロセッサかもしれないか、あるいはプロセッサ１２０２とは異なっているチップ上に格納される。たとえば、しばしば、カメラ中の撮影部がＣＣＤまたはＣＭＯＳの撮影部である場合、モバイルデバイスはカメラ処理モジュールを持っている。また、アイリスプロセッサ１２０６（すなわちアイリスプロセッサ１２０６の部分）は、カメラ処理モジュール上で存在するかもしれない。いくつかの実例では、モバイルデバイスはいくつかのセンサー（カメラ・撮影部などのタイプ）を含めるためにカスタマイズされるかもしれない。
【００７４】
図１３は、典型的な操作のシナリオ中のアイリスプロセッサ１００を例証する。この場合、顔・トラッキングおよび操縦できる／オートフォーカスのアイリスの組合せは、アイリスプロセッサ１００を含むデバイスを捕らえる、多数の個体を識別するために使用される、徒歩、廊下を下って。撮影デバイスは控え目に置かれるかもしれない、たとえば、廊下の側面で、また撮影の大きな範囲で作動することができる、引き離す、ここに示された能力を備えたデバイスが使用される場合に、一連の組成アングルを産出すること。人追跡システムからのトラッキング情報を備えたアイリス生物統計学に由来した身元情報を組み合わせることによって、活発な撮影部位を通り抜ける各人に同一性（あるいは同一性の識別の失敗）を関連させることは可能である。
【００７５】
図１４に示すように、アイリス生体認識に対応するアクセス制御アセンブリ１４１２は設備１４００のアクセス制御構造１４１６に設置される。実例としてのアクセス制御アセンブリ１４１２は、アクセス制御構造１４１６がドアであるドアロックアセンブリとして具体化される。ドア１４１６は、設備１４００に関して進入と退出への障害を提供する、たとえば蝶番のあるドアや、スライドドア、回転ドアなどの任意のタイプのドアとして具体化される。他の実施形態では、アクセス制御構造１４１６は、たとえばアクセス制御アセンブリ１４１２によってセキュリティが高まるコンテナの蓋、あるいはアクセス制御アセンブリ１４１２によってセキュリティが高まる引き出しや小部屋として具体化されてもよい。アクセス制御構造１４１６の動作（たとえば開閉）は、手動あるいは自動（たとえば空気圧や電子制御）で行われる。実例となる設備１４００はビルディングあるいはビルディング内の空間として具体化される。他の実施形態では、しかしながら、設備１４００は、人または物が少なくとも一時的に待機しうる車両、キャビネット、貯蔵コンテナ（たとえば金庫または貸し金庫など）あるいは他の構造として具体化される。ドア１４１６はサポート構造１４１８に支援される。実例となるサポート構造１４１８は設備１４００の壁である。たとえば他の実施形態では、サポート構造１４１８は、自動車のドアであれば自動車のフレームあるいはシャーシの一部や、コンテナ、ドロアまたはキャビネットの本体でもよい。
【００７６】
実例となるドアロックアセンブリ１４１２は含んでいる、その上に不可欠、アイリス、生物測定の認識モジュール１４１４。現在の開示の目的に必要でありませんでしたが、ドアロックアセンブリ１４１２はさらにハンドル１４１０を含んでいる。ドアロックアセンブリ１４１２、および生物測定の認識モジュール１４１４が示されるアイリスの実施形態のさらなる詳細、図１５−１７、下記に述べられました。オペレーションでは、生物測定の認識モジュール１４１４は、撮影ゾーン１４２０の被験体１４２４の存在を発見する。撮影ゾーン１４２０は物理的なエリア（たとえば）を含んでいる距離Ｄ１に生物測定の認識モジュール１４１４、およびどれが高く広い幅Ｗ１および鉛直高さＨ１かから遠ざけて位置する、三次元のエリア。次元Ｄ１、Ｗ１、撮影ゾーン１４２０のＨ１は、生物測定の認識モジュール１４１４用のコンポーネントのセレクションによって少なくとも一部分定義することができます。たとえば、生物測定の認識モジュール１４１４に動力を供給する、より強い電源の使用は、距離Ｄ１および反対を増加させる場合がある。あるいはさらに、異なるタイプの画像化装置の使用、つく配置あるいは光学は、撮影ゾーン１４２０の次元を変えることができる。たとえば、視界の広視野を備えた画像化装置のセレクションは、撮影ゾーン１４２０の、および逆にサイズを増加させる場合がある。いくつかの実施形態では、距離Ｄ１は生物測定の認識モジュール１４１４の場所に比べて少なくとも約４５−７５センチメートルの範囲にある。他の実施形態では、距離Ｄ１は４５センチメートル以下である。また、さらに別の実施形態では、距離Ｄ１は生物測定の認識モジュール１４１４の場所に比べて、７５センチメートル以上である。いくつかの実施形態では、幅Ｗ１は、生物測定の認識モジュール１４１４（たとえば）の場所に比べて幅約４フィートまで少なくとも約２フィートの範囲にある生物測定の認識モジュール１４１４の一方の横の約２フィートに対して約１、他の実施形態では、幅Ｗ１は４フィート以上である。また、さらに別の実施形態では、幅Ｗ１は２フィート以下である。
【００７７】
撮影ゾーン１４２０は、さらに接地平面１４２２の床上の鉛直高さＨ１に位置するエリアを含んでいる。いくつかの実施形態では、鉛直高さＨ１は少なくとも約３フィートの範囲にあり、接地平面１４２２の約７フィート上にＨ１の範囲は、子どもから成体まで被験体の絶頂の典型的な範囲を含んでいる。他の実施形態では、鉛直高さＨ１は接地平面１４２２に比べて３フィート以下である。さらに別の実施形態では、鉛直高さＨ１は接地平面１４２２に比べて７フィート以上である。
【００７８】
オペレーションで、また、画像化装置（たとえば）を使用して、より多くの下記の詳細、生物測定の認識モジュール１４１４が顔の画像を得させるアイリスおよび被験体１４２４の目に述べられていたとともに１つ以上のディジタル・カメラ。顔および目（たとえば）の画像の１つ以上の特性に基づいたピクセルサイズ、あるいはピクセル数、顔または目の描写の構築、全体画像に関連のある、アイリス、生物測定の認識モジュール１４１４が距離Ｄ１（それは運転中である、アイリスからの線形距離、被験体１４２４の顔、目あるいはアイリスへの生物測定の認識モジュール１４１４）を推定することができること、また注目する、より狭い視野上の画像化装置はゾーン１４２６を捕らえる、主題１４２４のアイリスの少なくとも１つを含んでいます。生物測定の認識モジュール１４１４が１つ以上の画像を捕らえるアイリス、主題１４２４のアイリスは捕らえられたアイリス画像使用を処理する、たとえば、上に記述されたアイリス加工技術、またマッチング作業使用を行なう、たとえば、推定するために上に記述されたアイリス適合技術、たとえば、被験体１４２４の同一性またはセキュリティの信任状。生物測定の認識モジュール１４１４が電気的信号インディカティブを出力するアイリス、アイリスマッチング作業（たとえば）の結果被験体１４２４が確かに識別されたか、必要なセキュリティ信任状があるかどうかの指示。アクセス制御アセンブリ（たとえば）ドアロックアセンブリ１４１２は、アイリスによるアイリスマッチ判定情報出力を使用する、アクセス制御デバイス（たとえば）をロックするべきか開けるべきかどうか判断する、生物測定の認識モジュール１４１４  ドア１４１６．    他の実施形態では、アイリスマッチング作業およびマッチ測定はモジュール１４１４（たとえば）から終っている「雲」の中のサーバコンピュータ上で。それらの実施形態では、アイリスマッチ測定はマッチ・オペレーション（たとえば）を行なうオフモジュール装置によって通信されるモジュール１４１４への、および（または）別のデバイス（たとえば）へのサーバドアロック・アセンブリである。
【００７９】
図１５に示すように、アクセス制御アセンブリ１４１２のドアロックアセンブリ実施形態１５００は、カットに関して、分解立体図の中で、より非常に詳しく遠方に示される、アクセス制御構造（たとえば）の部分１５２６、ドア１４１６、ドアロックアセンブリ１５００は内側のアセンブリ１５５２および外部のアセンブリ１５１０を含んでいる。その各々はアクセス制御構造１５２６の両側にインストールされる。生物測定の認識モジュール１４１４が支援されるアイリスの実施形態１５１４、外部のアセンブリ１５１０。生物測定の認識モジュール１５１４がもっと示されるアイリスのコンポーネントは、図を中へ詳述する。１６−１７、下記に述べられました。生物測定の認識モジュール１５１４が固定されるアイリス、ガスケット１５１６および関連するファスナー（たとえば）による外部のアセンブリ１５１０スクリューあるいはボルト（示されない）。実例となるガスケット１５１６は、すべてのタイプの環境（たとえば）でアイリスの使用に生物測定の認識モジュール１５１４を与えるために耐候性のシールを提供する様々な天候条件、発光状態などである。
【００８０】
外部のアセンブリ１５１０はハンドル１５１２を含んでいる。それは、外部のアセンブリ１５１０の天面へピボットにマウントされる。実例となるハンドル１５１２はピボット・スタイル・ハンドルである。しかし、任意の適切なタイプのハンドルは、押しハンドル、ノブおよび（または）他のものを含めて使用されてもよい。現在の開示の目的に必要でなかった一方、実例となる外部のアセンブリ１５１０はさらに人が入力することができるキーパッド１５２４を含んでいる、たとえば、同一性検証および（または）アクセス認可目的のための個人識別番号（ＰＩＮ）。カバー・ウィンドウ１５１８は外部のアセンブリ１５１０に付けられており、設置の後にアイリスの上に生物測定の認識モジュール１５１４に適合します。ウィンドウ１５１８、あるいは少なくともアイリスをカバーするウィンドウ１５１８の部分、生物測定の認識モジュール１５１４は、少なくとも赤外スペクトル（たとえば）中の電磁放射に透明な塑性物質から造られる約１ミクロンまで約７００ｎｍの範囲に、可視光線スペクトルの、だがマイクロ波のそれ未満の赤末よりちょうど大きな波長を持っている電磁放射。たとえば、ウィンドウ１５１８は、ＬＥＸＡＮ商標ポリカーボネートシートのような熱可塑性ポリカーボネート材料で構築されるかもしれない。
【００８１】
外部のアセンブリ１５１０および内側のアセンブリ１５５２は各々アクセス制御構造１５２６（たとえば）に連結され、アクセス制御構造に支援されますスクリューあるいは他のファスナー、スナップの適当な機構、ｅｔｃ．によって。アパーチャあるいはウィンドウ１５４２、１５４４、１５４６は、ガスケット１５１６、外部のアセンブリ１５１０およびアクセス制御構造１５２６にそれぞれ形成されそうです、整列させる、で、互い、その結果電気的コネクタ（たとえば）生物測定の認識モジュール１５１４がアパーチャ１５４２によって渡すことができるアイリスのケーブル１５２２、１５４４、１５４６、またドアロック・アセンブリ・コントローラボード１５４０に接続します。    したがって、電気的出力信号はアイリスによって生物測定の認識モジュール１５１４（たとえば）を生成したアイリスマッチ測定データ信号はアイリスから送信することができる、電気的コネクタ１５２２によるドアロック・アセンブリ・コントローラボード１５４０への生物測定の認識モジュール１５１４。設置の後、生物測定の認識モジュール１５１４がそうであるアイリスは、アパーチャ１５４２、１５４４、１５４６によって作られたスペース内に配置した。いくつかの実施形態の中で、生物測定の認識モジュール１５１４が移動できるようにつながれるアイリス、ドアロックアセンブリ１５００（たとえば）ラッチかデテント機構、あるいは他の適切なファスナーによって保存された。  他の実施形態の中で、生物測定の認識モジュール１５１４が固定して固定されるかもしれないアイリス、ドアロックアセンブリ１５００、不自明な人間の労力で、あるいはツーリングの使用によって非取外し可能であるあるいは取外し可能である。
【００８２】
アクセス制御構造１５２６も含んでいる、そこに定義された、アパーチャ１５４８および１５５０。デッドボルト／ラッチ・アセンブリ（アパーチャ、１５４８、）アクセス制御構造１５２６中の１５２０からのラッチシャフト１５３４を備えたハンドル１５１２カップル。ドア・ラッチ／デッドボルト・アセンブリ１５３１はアパーチャ１５５０に配置される。ドア・ラッチ／デッドボルト・アセンブリ１５３１はデッドボルト１５３２およびラッチ１５３０を含んでいる。ロックされて、デッドボルト１５３２およびラッチ１５３０の各々は間に移動可能である、またアンロックポジション。内側のハンドル１５１３（設置の後にハンドル１５１２からの内側のアセンブリ１５５２の対向面に置かれた）も、内側のアセンブリ１５５２およびラッチシャフト１５３４につながれる。ラッチ１５３０は手動で活性化される、たとえば、ドア・ラッチ／デッドボルト・アセンブリ１５３１のボデイの中でアパーチャ１５２３をラッチシャフト１５３４を車で通り抜けて、その結果アンロックポジションからロック位置（あるいは逆に）へラッチ１５３０を移動させるハンドル１５１２あるいはハンドル１５１３のいずれかによる。
【００８３】
デッドボルト・ドライブシャフト１５３３はモータ１５３６によって操作される。それはドアロック・コントローラボード１５４０（たとえば）に電気的に接続される絶縁配線（示されない）によって。電源コンパートメント１５３７は電源１５３８（たとえば）を収容するように構成される市販のＮｉＣａｄ、「ＡＡ」あるいは「ＡＡＡ」のバッテリーのような１つ以上のバッテリー。電源１５３８はドアロックアセンブリ１５００の異なる実施形態において取外し可能かもしれないし、あるいは非取外し可能かもしれない。
【００８４】
デッドボルト１５３２は、デッドボルト／ラッチ・アセンブリ１５３１のボデイの中でアパーチャ１５２１をデッドボルト・ドライブシャフト１５３３を車で通り抜けるモータ１５３６によって活性化され、それによって、アンロックポジションからロック位置（あるいは逆に）へデッドボルト１５３２を移動させる。電気通信リンク（によって、たとえば）によりアイリスの間のコネクタ１５２２）、生物測定の認識モジュール１５１４およびドアロック・アセンブリ・コントローラボード１５４０、デッドボルト・ドライブシャフト１５３３のオペレーションはドアロック・アセンブリ・コントローラボード１５４０がアイリスから生物測定の認識モジュール１５１４を受け取るというアイリスマッチ測定合図に応じてコントロールすることができる。たとえば図１を参照して、アイリス、生物測定の認識モジュール１５１４は次のことを決める「アイリスコード」被験体１４２４のアイリスの画像に由来した、参照アイリスコードのコレクション中のアイリスコードのうちのどれとも一致しない、ドアロック・アセンブリ・コントローラー１５４０はモータ１５３６を活性化してもよい。デッドボルト・ドライブシャフト１５３３によって、移動する、ロック位置の中へのデッドボルト１５３２である。反対に、場合、生物測定の認識モジュール１５１４が被験体１４２４のアイリスコードが参照アイリスコードと一致して決めるアイリス、ドアロック・アセンブリ・コントローラー１５４０はモータ１５３６を活性化してもよい、に、デッドボルト・ドライブシャフト１５３３によって、アンロックポジションへデッドボルト１５３２を移動させます。もちろん、反対の機能性は他の実施形態の中でインプリメントされる。すなわち、デッドボルト１５３２がドア（たとえば）をロックするように、ドアロック・コントローラー１５４０は形成されるかもしれないアイリスマッチが検知され、アイリスマッチが検知されない場合、ドア１４１６を開ける場合、ドア１４１６）である。
【００８５】
外部のアセンブリ１５１０、アクセス制御構造１５２６、内側のアセンブリ１５５２および（または）他のもののようなドアロックアセンブリ１５００のコンポーネントは、コンポーネント（たとえば）の対応する機能性によって適切な材料で作られているプラスチックあるいはラッチ１５３０およびボルト１５３２の場合にはステンレス鋼、あるいは他の金属。ドアロックアセンブリ１５００が完全に組み立てられる場合、図１５の中で示されるコンポーネント。アイリスを含んでいること、生物測定の認識モジュール１５１４は、アクセス制御構造（たとえば）にインストールすることができる単一のデバイスに含まれているドア１４１６、進入／退出制御装置の別の形式で、あるいは他のタイプのデバイスあるいはシステムの中で、それはアイリスの使用から利益を得る場合がある。
【００８６】
今図を参照する１６−１７、生物測定の認識モジュール１５１４が示される、実例となるアイリス、より大きな詳細。図の中で示されたように組み立てられた時１６、生物測定の認識モジュール１５１４がそうであるアイリス、自給自足の単一モジュール。そういうものとして、生物測定の認識モジュール１５１４に組み入れることができるアイリス、ドアロックアセンブリだけでなくアイリスの適用から生物測定の認識技術に役立つことができる他のタイプのデバイス、装置、記事あるいはシステムも。生物測定の認識モジュール１５１４が含んでいるアイリス、支持基盤１６１０、どれに、アイリス、生物測定の認識コントローラ１７２４がマウントされる。多くの支持ポスト、たとえば、ポスト１６１２、１６１３、１６１４および１６１６は支持基盤１６１０（によって、たとえば）につながれるスクリューあるいは他のファスナー、１７３１、１７３２、１７３３）（示された１７３３の否定）１７３０の対応番号。支持ポスト１６１２、１６１３、１６１４、１６１６は接続され、ピボット搭載ベース１６１８を支援する。
【００８７】
ピボット搭載ベース１６１８へ連結されて、支援した、アイリス撮影部・アセンブリ１６２６および顔・撮影部・アセンブリ１６２８です。いくつかの実施形態では、アイリス撮影部・アセンブリ１６２６および顔・撮影部・アセンブリ１６２８は、同じデバイスか、あるいは同じコンポーネント（たとえば）の１つ以上を利用します同じ画像化装置。しかしながら、実例となる実施形態では、アイリス撮影部・アセンブリ１６２６および顔・撮影部・アセンブリ１６２８は、異なるコンポーネントを利用する個別アセンブリである。より詳細に下に記述されるように、顔・撮影部・アセンブリ１６２８は視界レンズの広視野を装備している顔・撮影部１６４８を使用して、被験体の、および特にデジタル像、被験者の顔の画像および目を捕らえます。アイリス撮影部・アセンブリ１６２６は、狭い視野レンズを装備しているアイリス撮影部１６４４を使用して、被験体の目のアイリスのデジタル像を捕らえる。いくつかの実施形態では、顔・撮影部１６４８およびアイリス撮影部１６４４の両方は、撮影部（たとえば）の同一形式を利用するＯｍｎｉｖｉｓｉｏｎモデル番号のようなディジタル・カメラ異なるレンズを装備したＯＶ０２６４３−Ａ４２Ａ。    たとえば、顔・撮影部１６４８は、Ｓｅｎｖｉｅｗモデル番号のような視界レンズの広視野を装備しているかもしれない。ＴＮ０１９２０Ｂおよびアイリス撮影部１６４４は、モデルのような狭い視野レンズを少しもなく装備しているかもしれない。ＪＡ  ＨＷＡエレクトロニクス社によるＪＨＶ−８Ｍ−８５他の実施形態、一人の高分解能撮影部（たとえば）の中でアイリス撮影部１６４４および顔・撮影部１６４８の機能性を行なうために、１６の＋メガピクセル・ディジタル・カメラは、視界レンズ（異なるレンズを備えた２台のカメラの組合せではなく）の広視野と共に使用されてもよい。
【００８８】
実例となるアイリス撮影部・アセンブリ１６２６は、車軸１６２２によってピボット搭載ベース１６１８にピボットにつながれる。車軸１６２２はそうである、たとえば移動できるようにピボット・グルーブ１６２０内に配置された。ピボット・グルーブ１６２０はピボット搭載ベース１６１８に定義される。アイリス撮影部・アセンブリ１６２６のコンポーネントはアイリスピボット搭載ベース１６３０へマウントされる。アイリスピボット搭載ベース１６３０は車軸１６２２および支援タブ１７３４につながれる。支援タブ１７３４はピボット・リンク１７２８によって応力中心距離１７２６につながれる。応力中心距離１７２６はコントロールアーム１７２２につながれる。コントロールアーム１７２２はモータ１７２０のアウトプット・シャフトの回転によって運転される。モータ１７２０は、たとえば磁気誘導ｂｒｕｓｈｌｅｓｓサーボモーター（たとえば）のようなサーボモーターとして具体化されるかもしれないＬＴＡＩＲは少しもなくモデル化する。Ｄ０３０１３）  。モータ１７２０のオペレーションはコントロールアーム１７２２を回転させる。それは、タブ１７３４の線運動に帰着する応力中心距離１７２６の線運動を引き起こす。タブ１７３４の線運動は、ピボット・グルーブ１６２０中の車軸１６２２を回転させる。    モータ１７２０のアウトプット・シャフトの回転方向によって、ピボット・グルーブ１６２０中の車軸１６２２の生じる回転は、ピボット搭載ベース１６１８に関して、一方向または他方でアイリスピボット搭載ベース１６３０を傾かせる。たとえば、モータ出力軸体の時計回りはアイリスピボット搭載ベース１６３０に帰着するかもしれない、傾くこと、の中で、１つの、上方へ、顔・画像ングアセンブリ１６２８への、および逆に方向。機械的に被験体（たとえば）の広く変わる絶頂を提供する、アイリス画像ングアセンブリ１６２６の位置は、アイリスピボット搭載ベース１６３０のこのピボット選択能力によって調節することができる小さな子どもから背の高い成体まで及ぶ被験体１４２４。他の実施形態では、しかしながら、アイリス撮影部・アセンブリ１６２６は、ピボット搭載ベース１６１８、および広く絶頂を変える被験体のアイリスを検知する能力に関して定常である、他の手段によって提供される、たとえば、ソフトウェア、あるいは搭載ベース１６１８につながれた、垂直に整えられたアイリス撮影部１６４４のカラムが使用される。
【００８９】
アイリス画像ングアセンブリ１６２６のコンポーネントはアイリス撮影部１６４４、配置されたフィルタ１６４６あるいはアイリス撮影部１６４４（１組のアイリス照明アセンブリ１７１０）のカバーを含んでいる、各々１７１２、隣接する、に、たとえば、両側に配置された、の、アイリス撮影部１６４４、また１組のバフルあるいは導光管１６３６、１６３８、アイリス照明アセンブリ１７１０、１７１２の個々間で配置された、それぞれ、またアイリス撮影部１６４４。実例となるアイリス照明アセンブリ１７１０および１７１２の各々は１つ以上の赤外線光源を含んでいる、たとえば、ダイオード（ＬＥＤ）を放射する赤外線ライト。実例となる実施形態では、Ｎが正整数である場合、アイリス照明アセンブリ１７１０および１７１２はそれぞれ照明器１７１１に数「Ｎ」を含んでいる。一方、実例となる実施形態中のアイリス照明アセンブリ１７１０および１７１２両方用のＮ＝４、もし要求されるか、アイリスの特別のデザインに対して望ましかったならば、数Ｎは各アセンブリ１７１０および１７１２には異なるかもしれない、生物測定の認識モジュール１５１４。Ｎ照明器のセットはそれぞれ補足導光管かシールド１７１４、１７１６によって制限される。ディフューザ１６３２および１６３４はアイリス照明アセンブリ１７１０、１７１２をそれぞれカバーする。たとえば、ディフューザ１６３２および１６３４は、シールド１７１４および１７１６にそれぞれ（たとえば）つながれるかもしれない接着剤材料によって。実例となる実施形態の中で、ディフューザ１６３２および１６３４は、照明器１７１１（たとえば）によって放射された光の固有の非画一性には正確である不同の電灯。この非画一性はたとえば照明器１７１１の生成不規則性によるかもしれない。そのため、ディフューザ１６３２および１６３４は、より高品質の照明器（あるいは異なるタイプの照明器）１７１１が使用される実施形態の中で必要ではないかもしれない。
【００９０】
この開示の目的に特に必要でありませんでしたが、実例となるアイリス画像ングアセンブリ１６２６はさらに１組のビジュアルキュー照明器１６４０、１６４２を含んでいる。それは、可視光線スペクトル（たとえば）に波長を持っている光のエミッターとして具体化される着色光ＬＥＤ。バフル１６３６、１６３８、シールド１７１４、１７１６は、アイリス撮影部１６４４のオペレーションに邪魔をすることからの照明器アセンブリ１７１０および１７１２（かつさらに言えばビジュアルキューＬＥＤ  １６４０、１６４２）までに放射された迷光を防ぐように構成される。すなわちバフル１６３６、１６３８、シールド１７１４、１７１６は、赤外線ライトが照明器アセンブリ１７１０、１７１２年までに放射される場合に、それを保証するのを支援する、被験体（たとえば）の目によって反射される発光々だけ被験体１４２４）はアイリス撮影部１６４４によって捕らえられる。さらに、フィルタ１６４６は、アイリス撮影部１６４４のレンズをカバーする。フィルタ１６４６は、アイリス撮影部１６４４のレンズの入力からさらにどんな外来光線も閉鎖する。フィルタ１６４６はたとえば８４０ｎｍの狭帯域フィルタとして具体化されるかもしれないし、アイリス撮影部１６４４のレンズ組立体に埋め込まれうる。他の実施形態では、他のタイプのフィルタは、照明器アセンブリ１７１０および１７１２に選ばれた照明器のタイプに依存して使用されてもよい。言いかえれば、フィルタ１６４６のセレクションは、いくつかの実施形態の中で、照明器アセンブリ１７１０、１７２２のタイプか構成に依存するかもしれない。
【００９１】
実例となる顔・撮影部・アセンブリ１６２８は顔・撮影部搭載ベース１６３１を含んでいる。実例となる顔・撮影部搭載ベース１６３１は非ピボットである、連結された、ピボット搭載ベース１６１８へ。他の実施形態では、しかしながら、顔・撮影部搭載ベース１６３１は、ピボット搭載ベース１６１８（たとえば）にピボットにつながれるかもしれない顔・撮影部・アセンブリ１６２８およびアイリス撮影部・アセンブリ１６２６は両方とも、ピボットにマウントされるかもしれない、アイリスの特別のデザインによって望まれるかもしれないし要求されるかもしれないとともに１６３０をマウントする、生物測定の認識モジュール１５１４。顔・撮影部・アセンブリ１６２８は顔・撮影部１６４８および顔照明アセンブリ１６５０を含んでいる、位置した、隣接する、顔・撮影部・アセンブリ１６２８。生物測定の認識モジュール１５１４がそうであるアイリスが縦型の構造（ドア１４１６のような）に増大した時、顔・撮影部・アセンブリ１６２８がアイリス撮影部・アセンブリ１６２６上に垂直にあるように、顔・撮影部・アセンブリ１６２８およびアイリス撮影部・アセンブリ１６２６は、説明的に配列される。言いかえれば、ピボット搭載ベース１６１８およびアイリス撮影部・アセンブリ１６２６の最初のエッジに隣接していて、顔・撮影部・アセンブリ１６２８が位置するように、顔・撮影部・アセンブリ１６２８およびアイリス撮影部・アセンブリ１６２６は配列される、位置する、反対であるピボット搭載ベース１６１８の別のエッジに隣接している、最初のエッジである。
【００９２】
顔・撮影部１６４８はブラケット１６３３によって顔・撮影部搭載ベース１６３１に固定される。顔照明アセンブリ１６５０は１つ以上の赤外線光源１６４９（たとえば）を含んでいる赤外線ＬＥＤは凹面に形作られた照明器搭載ベース１７４０へ登った。    実例となる実施形態では、Ｎが正整数（たとえば）である場合、顔照明アセンブリ１６５０は照明器１６４９に数「Ｎ」を含んでいるＮ＝４．互いへのアングルで配列される照明器１６４９は、搭載ベース１７４０の構成によって撮影ゾーン（たとえば）の希望の部分を照らすことができる  被験体１４２４の予期される母集団の目レベルの鉛直高さＨ１の範囲。顔照明アセンブリ１６５０の照明器１６４９、およびアイリス照明アセンブリ１７１０および１７１２の照明器１７１１は各々、高電源８４０ｎｍの赤外線エミッター（たとえば）として具体化されるかもしれない少しもなくモデル化する。ＯＳＲＡＭ  Ｏｐｔｏ半導体から利用可能なＯＶ０２６４３−Ａ４２Ａ。
【００９３】
アイリス生体認識コントローラ１７２４は、マイクロプロセッサーを含む集積回路ボードとして具体化される（たとえば、Freescale Semiconductor社のモデル番号MCIMX655EVM10ACなど）。アイリス生体認識コントローラ１７２４は、顔照明アセンブリ１６５０、顔画像撮影部１６４８、アイリス照明アセンブリ１７１０、１７１２、およびアイリス撮影部１６４４、ならびに単独で、あるいは他のコンポーネントと結合したアイリス生体認識モジュール１５１４、の動作を制御するとともにこれらを協働させる。
【００９４】
図１８には、アイリス生体認識対応のアクセス制御装置の実施形態１８００を示した。アイリス生体認識対応のアクセス制御装置１８００は、オペレーション中に築かれるかもしれない環境１８１０のコンテキストの中で示される、アイリス生体認識モジュール１５１４（たとえば）物理的、仮想実行あるいは「ランタイム」環境。上に記述されたハードウェア構成機器に加えて環境１８１０に示されたように、生物測定の認識モジュール１５１４が数を含んでいるアイリス、コンピュータプログラム構成品１８１８は、たとえばコントローラボード１７２４のメモリに記憶され、個々に機械可読の命令、モジュール、データ構造および（または）他のコンポーネントとしてどれが具体化されるか、たとえば、コンピューター・ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェアあるいはその組合せとして実現されうる。
【００９５】
アイリス生体認識モジュールコンピュータプログラム構成品１８１８は、アイリス撮影画像撮影モジュール１８２０を含む。実例となるアイリス撮影画像撮影モジュール１８２０は顔・ファインダー・モジュール１８２２、アイリスファインダー・モジュール１８２４、顔アイリス撮影部制御モジュール１８２６および顔アイリス照明器制御モジュール１８２８を含んでいる。オペレーションでは、顔アイリス撮影部制御モジュール１８２６は顔アイリス撮影部１８１２（たとえば）をコントロールする顔・撮影部１６４８および（または）顔アイリス撮影部１８１２に入り、トラッキングに位置して、被験体１８０４のデジタル像を捕らえて、かつゾーン１８０２を捕らえるために顔・撮影部制御信号１８４２を送信することによるアイリス撮影部１６４４）。いくつかの実施形態の中で、生物測定の認識モジュール１５１４が装備しているかもしれないアイリス、トラッキングの被験体１８０４を発見することができ、ゾーン１８０２を捕らえることができる運動センサ。それらの実施形態では、顔アイリス撮影部制御モジュール１８２６は、運動センサから受け取られた動検出信号に応じて顔アイリス撮影部１８１２のオペレーションを始めるかもしれない。他の実施形態では、被験体１８０４の存在は、顔アイリス撮影部１８１２の視野の顔を認識する画像処理ルーチンを使用して検知することができる。として、注意された、の上に、アイリス生体認識モジュール１５１４はアイリス画像を利用することができる、動いている主題から捕らえられた、または、主題、それは離れてある、それはより大きい、より、たとえば、アイリス画像化装置から４５ｃｍ遠方になる。
【００９６】
実例となる顔・ファインダー・モジュール１８２２は顔認識アルゴリズム（たとえば）を実行するＯｐｅｎＣＶの中のＦａｃｅＲｅｃｏｇｎｉｚｅｒ、決定するために、顔アイリス撮影部１８１２（たとえば）によって捕らえられた画像もビューカメラの広視野によって、人間の顔を含んでいます。顔・ファインダー・モジュール１８２２が人間の顔を検知する場合、顔・ファインダー・モジュール１８２２は顔場所１８４８を返す、たとえば、取得画像内の検知された顔のバウンディングボックス座標。顔検出に応じて、顔アイリス撮影部制御モジュール１８２６は、検知された顔のアイリスの画像を捕らえるために顔アイリス撮影部１８１２を形成する。これをするために、実例となる顔アイリス撮影部制御モジュール１８２６は、検知された顔のバウンディングボックス座標に基づいたアイリス撮影アセンブリ１６２６を傾ける傾転角を計算するかもしれない。場所および顔アイリス撮影部１８１２の視野が知られている場合、これは顔アイリス撮影部１８１２から検知された顔まで線形距離に接近することにより行うことができる。たとえば、顔アイリス撮影部１８１２のための適切な傾転角は、検知された顔のバウンディングボックスのトップ＆ボトム・エッジに顔アイリス撮影部１８１２の場所を接続することにより形成された三角形の形状に由来する場合がある。
【００９７】
一旦顔アイリス撮影部１８１２のための傾転角が決定されれば、顔アイリス撮影部制御モジュール１８２６は、顔アイリス撮影部１８１２の計算された傾転角を達成するためにモータ１７２０を操作する。一旦顔アイリス撮影部１８１２が検知された顔に関して適切に位置すれば、アイリスファインダー・モジュール１８２４は目とアイリスの検出アルゴリズム（たとえば）の実行により、人間の顔に、目そして次に目のアイリスを置く図１−１３に関して上に言及されたアルゴリズムでアイリスファインダー・モジュール１８２４からのアイリス所在情報１８５０を受け取ることに応じて、顔アイリス撮影部制御モジュール１８２６は、顔アイリス撮影部１８１２にアイリス撮影部制御信号１８４２を送信することにより、アイリスの画像取り込のプロセスを始める。これらのアイリス検波およびキャプチャ画像プロセスは図１−１３に関して上に記述された技術を使用して、たとえば行なうことができる。
【００９８】
検知された被験体の顔およびアイリスの画像取り込の中で、アイリス画像、調整する顔アイリス照明器制御モジュール１８２８とのモジュール１８２０インター顔を捕らえる、たとえば、１８５２、顔アイリス撮影部１８１２のオペレーションおよび顔アイリス照明器１８１８を同期させる。顔映像撮影プロセス中に、制御モジュール１８２６および１８２８は、顔撮影部１６４８による顔映像を捕らえることを顔照明アセンブリ１６５０のオペレーションと同時にする。これは、利用可能なアンビアント・ライティング条件に関係なく一貫した顔映像品質を保証するのを支援する。言いかえれば、可視光線ではなく赤外線ライトを使用するとはいえ、顔映像撮影の協調および顔照明アセンブリ１６５０のオペレーションは、従来のフラッシュ撮影と類似している。さらに、アイリス画像を捕らえる過程中に、制御モジュール１８２６および１８２８は、アイリス照明器１８１６（たとえば）のオペレーションを同期させるアイリス照明アセンブリ１７１０（アイリス撮影部１６４４によるアイリス画像を捕らえることを備えた１７１２））。主題１８０４が移動しているかもしれない可能性を提供するために、アイリス撮影部制御モジュール１８２６は焦点の掃引法を使用して、アイリス撮影部１６４４を操作する、どの中で、いくつかのもの（たとえば）アイリスの１０−１５以上の画像が、矢継ぎ早に（たとえば）捕らえられる  約５つのフレーム／秒の範囲中のシャッタ速度で。同期して、アイリス照明器制御モジュール１８２８パルス／ストローブ、同じ割合／周波数のアイリス照明器１７１０および１７１２。これは、利用可能なアンビアント・ライティング条件に関係なく、および主題が移動しているか、アイリスの視界が妨害されるか、曲げられるかどうかにかかわらず少なくとも１つのよい線質アイリス画像が得られることを保証するのを支援する。言いかえれば、アイリス撮影画像撮影の協調、およびアイリス照明器１７１０および１７１２のオペレーションは、パルシング／ストローブの後のではなくアイリス照明器１７１０および１７１２のパルシング／ストローブが完成するとともに（さらに可視光線ではなく赤外照明器を使用して）、アイリスの画像が同時に得られる以外は従来の「赤目軽減」フラッシュ撮影と類似している。  
【００９９】
アイリス撮影画像撮影モジュール１８２０はアイリス画像処理およびマッチングモジュール１８３０に生じるアイリス画像１８５４を出力するかそうでなければ利用可能にする。アイリス画像（処理とマッチングモジュールの）１８３０は画像を処理する、によって、たとえば、まぶたとまつ毛を描く画像の部分を削除し拡大した瞳のために調節したとえば図１−１３に関して上に記述された方法で「アイリスコード」を生成すること。アイリス画像（処理とマッチングモジュールの）１８３０は、捕らえられたアイリス画像１８５４のうちのどれでも基準画像１８３６に格納された画像と一致するかどうか判断するためにそれの処理されたアイリス画像１８５４か使用可能な部分、あるいはアイリスコードを基準画像データ１８３６と比較する。基準画像データ１８３６はアイリス画像サンプルおよび（または）以前に得られた対応のあるデータを含んでいる、たとえば、登録手続きを通じて。アイリス画像１８５４が基準画像データ１８３６に画像のうちのどれでも一致すると分からない場合、アイリス画像処理およびマッチングモジュール１８３０は登録手続きを始めるかもしれない。すなわち、生物測定の認識モジュール１５１４に形成することができるアイリス、もし要求されれば、デバイスでアイリス画像登録を直接行なうか、特別のインプリメンテーションのために望んだ。これ、アイリス画像処理およびマッチングモジュール１８３０をすることは、集めたアイリス画像１８６２をアイリス画像登録モジュール１８３４へ渡す。登録プロセスを終えるために、実例となるアイリス画像登録モジュール１８３４は、基準画像候補１８６２の１人以上の画質解析を実行するかもしれない。    画像が基準画像として使用に適していることを画質解析が示す場合、アイリス画像は基準画像データ１８３６に加えられるかもしれない。画質解析を行なう際に、アイリス画像登録モジュール１８３４は次のもののように、多くの異なる画質要因を分析するかもしれない：画像（たとえば）の中で露出されるアイリスの量人は、斜視あるいは明滅（画像の鮮鋭度、および画像（たとえば）中のアーティファクトの数）ではないまつ毛、鏡、ｅｔｃ．の数である。
【０１００】
アイリス画像処理およびモジュール１８３０によって行なわれて一致することの結果、アイリスの生物測定の認識モジュール１５１４出力、あるいはそうでなければアイリスマッチ測定１８５６を利用可能にします。二者択一であるいはさらに、アイリスマッチ測定１８５６は単純な「肯定的な」、「否定の」指示として具体化されるかもしれないし、あるいは他の情報（一致したアイリス画像と関係があった、人を識別する情報のような）を含みうる。実例となるアクセス制御装置、アクセス制御モジュール１８３２（たとえば）１８００にドアロック・コントローラー１５４０）はビジネスロジックを実行する、コード化された、として、たとえば、コンピュータープログラム・ロジック、決定するために、どのように、あるいは、アクセス制御装置１８００はアイリスマッチ測定データ１８５６にさらに応答するべきですか。たとえば、アクセス制御装置１８００はアクセス管理機構（モータ１５３６のような）にロックか解錠信号を送るかもしれない。あるいはさらに、アクセス制御モジュール１８３２は、別のデバイスあるいはシステムへの電子届出を出すかもしれない。たとえば、アクセス制御モジュール１８３２はビルディング・セキュリティーシステムに警戒体制を送るかもしれないし、あるいは同じ設備中の他のドアロックアセンブリにロック信号を送信するかもしれない。他のコンテキストでは、アクセス制御モジュール１８３２は、アイリスマッチ測定１８５６に応じてデバイスのある他の電子機能を使用可能にするかもしれないし不能にするかもしれない。例として、アクセス制御モジュール１８３２は、肯定的なアイリスマッチに応じて、車両ドアを開けて、上に基づいた車両情報娯楽システムの特徴を形成するかもしれません、たとえば、個人プロファイル情報は肯定的なアイリスマッチと提携した。同様に、アクセス制御モジュール１８３２は、否定のアイリスマッチに応じて、金庫、酒びん用キャビネットあるいは冷凍器をロックし、住宅所有者の個人の電子装置（たとえば）へ届出を送るかもしれませんスマートフォンかタブレットコンピュータである。
【０１０１】
図１９に示すように、アイリスの１つ以上のコンポーネントによって実行可能な方法１９００の例、生物測定の認識モジュール１５１４である。コンピュータ化されるように、方法１９００は具体化されるかもしれない、プログラム、ルーチン、ロジックおよび（または）命令（それらはハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアあるいはその組合せで具体化されるかもしれない）、アイリスの、生物測定の認識モジュール１５１４、１つ以上の他のシステムあるいはアイリスとのコミュニケーションでのデバイス、生物測定の認識モジュール１５１４である。ブロック１９１０では、モジュール１５１４は被験体がアイリスに接近することを検知する、生物測定の認識モジュール１５１４である。これをするために、モジュール１５１４は、ビューカメラ（たとえば）の広視野から受け取られた信号を分析するかもしれない顔・撮影部１６４８）、あるいはアイリスの撮影ゾーンをモニターする運動センサから受け取られた信号を分析してもよい、生物測定の認識モジュール１５１４である。ブロック１９１２では、モジュール１５１４は、接地平面、およびアイリスに関しての接近する主題の様相および目を変える、生物測定の認識モジュール１５１４である。これをするために、モジュール１９１４は、ブロック１９１４に、そのエリアを照らすように（赤外線ライトで）顔照明器１６４９をコントロールするかもしれない、どの中で、被験体、あるいは特に、被験者の顔が検知される。
【０１０２】
一旦被験者の顔が捜し出されれば、ブロック１９１６では、モジュール１５１４は、接近する被験者の目のアイリスの画像を集めるためにアイリス撮影部１６４４を形成する。上に注意されるように、アイリス撮影部の形成はアイリス撮影部がマウントされるプラットフォームを傾けるためにモータを操作することを含んでいるかもしれない。あるいは、形成を行なってもよい。たとえばアイリス撮影部のレンズ焦点および（または）視野をコントロールするソフトウェアによって。どんな場合も、ブロック１９１６の手続きは接近する主題の目（特にアイリス）でアイリス撮影部を整列させる。
【０１０３】
いくつかの実施形態では、ブロック１９１８では、モジュール１５１４は主題のアイリスへの注意か視覚焦点を引こうとするためにビジュアルキュー照明器１６４０、１６４２を活性化する、生物測定の認識モジュール１５１４である。被験者の顔が検知され、アイリス撮影部が形成される後、ビジュアルキュー照明器１６４０および１６４２は典型的に活性化される機械的にアイリス撮影部・カメラに従って被検眼を引き寄せるために位置した。
【０１０４】
一旦、被験者の顔および目が検知されれば、生物測定の認識モジュール１５１４が入力するアイリス、アイリスの複像を得るために、モジュール１５１４がアイリス照明器およびアイリス撮影部のオペレーションを矢継ぎ早に調整するループ１９２０アイリス撮影部のフレームレートおよびアイリス照明器の短期間パルス周波数は調整される／同期される。より具体的には、ブロック１９２２では、モジュール１５１４は、アイリス照明アセンブリに高強度赤外線ライトの短パルスを出させる。図に関して上に議論されたとともに１−１３、モジュール、イルミネーション・ソース（たとえば）の光度１５１４のいくつかの実施形態の中でストローブの間のイルミネーション・ソースの平均イラディアンスが、安全性閾値以下に残っている一方、前もって定義した信号対雑音（Ｓ／Ｎ）比率を維持するために、照明器１７１１）はストローブ中に増加される。で、本質的に、同時、モジュール１５１４は、アイリス撮影部にパルスを照らされたアイリス（使用して、たとえば）の一連の画像を捕らえさせる「焦点の一掃」技術。すなわち、アイリス画像は捕らえる、本質的にイルミネーションの短い高強度パルスと一致する時間を計られる、生じること、の中で、１つの「凍る」主題が動いている場合、主題に対する影響。他の実施形態では、焦点の掃引法の他の代わりは使用することができる。たとえば輪紋上のオートフォーカス、主題が延時間を、あるいは大きな固定焦点エリアを提供するために固定レンズを使用することによりじっと表わしている場合である。
【０１０５】
ブロック１９２６では、モジュール１５１４は、捕らえられたアイリス画像のうちのどれかを使用するべきかどうか判断する、登録目的に使用される候補です。アイリス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中の画像上のアイリス画像品質分析を行ない、品質分析が成功する場合、アイリス画像のリファレンスデータベースを更新する。
【０１０６】
ブロック１９３０、１９３２および１９３４では、モジュール１５１４はアイリス画像処理、およびたとえば図１−１３に関して上に記述された技術に従って一致することを行なう。ブロック１９３０では、モジュール１５１４は、画質、画像の中で描かれたアイリスのサイズおよび（または）他の要因に基づいて、目的と一致するために捕らえられたアイリス画像の部分集合を選択する。ブロック１９３２では、モジュール１５１４は、選択されたアイリス画像の使用可能な部分を識別する、１９３０（使用して、たとえば）を閉鎖するセグメンテーション法は上に記述した。アイリス画像の「使用可能な部分」はいくつかの実施形態の中でアイリスコードに相当するかもしれない。ブロック１９３４では、モジュール１５１４は、１つ以上の基準画像（たとえば）にブロック１９３２に識別されたアイリス画像の使用可能な部分を比較する基準画像１８３６。ブロック１９３６では、モジュール１５１４は、比較が行なったかどうか判断する、の中で、１９３４を閉鎖する、アイリスマッチに帰着する。
【０１０７】
モジュール１５１４によって決定されるような「アイリスマッチ」は、特定人の既知のアイリス画像に捕らえられたアイリス画像が相当する確率を表わす数のスコアをとりわけ委託するかもしれない。たとえば、「アイリスマッチ」パラメータは調整可能で、モジュール１５１４（たとえば）の特別のインプリメンテーションの精度必要条件に基づいてセットすることができます既知の主題の同一性と一致するとして主題の受理に対するテストはどれくらい厳格ですか。図１−１３に関して上に言及されたとともに、実例となるモジュール１５１４は、捕らえられたアイリス画像のアイリスコード代表と基準アイリス画像のアイリスコード代表の間のハミング距離を計算します。情報理論では、等しい長さの２つのストリング間のハミング距離は対応するシンボルが異なるポジション数である。別の方法を置く、ハミング距離は、１つのストリングを他方に変更するのに必要な置換の最小数、あるいは１つのストリングを他方に転換した誤り数を測定するそのように、モジュール１５１４が０．３５のハミング距離を使用する場合、たとえば、それは一致する、に、１つの、１：１３３，０００、誤りの受理割合。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る場合、誤りの受理割合は１：１０Ｅ１１である。
【０１０８】
アイリスマッチがあることをモジュール１５１４がブロック１９３６に決める場合、モジュール１５１４はブロック１９３８（たとえば）中の肯定的なマッチ用のアクセス・コントロール・ロジックを始めるためにアクセス制御アセンブリによって使用することができるマッチ信号を出力するドア１４１６を開ける。アイリスマッチがないことをモジュール１５１４がブロック１９３６に決める場合、モジュール１５１４は出力する、１つの「マッチはない」信号（あるいは、信号の無も無マッチ指示として使用されてもよい）（それは否定の整合条件（たとえば）用のアクセス・コントロール・ロジックを始めるためにアクセス制御アセンブリによって使用することができる）ドア１４１６をロックする。
【０１０９】
（使用場面例）
示された技術の多数の適用は存在する、それは利益を得るだろう、ユーザ、または、主題、オブジェクトにアクセスする場所にある、入力する、１つの、屋敷など正確に様々な理由での時間のその実例で確証されたか、確認されたか、識別されたか、生体的に記録することができた。これらの実例の多くは、その時間人が誰にいるか知ることはオンに要求しない。現在まで、これは、生物測定のレコードを作成しかつ、または、正確にユーザか主題のための既存テンプレートに一致する厄介な性質により可能ではなかった。
【０１１０】
今日、モーメントの場所の個体の存在をそのうちに文書化する／記録すること、典型的に個体によって管理される、光景によるもう一人の人によって識別されること、１セットの質問によって、または、人、パスポートのような検査する信任状、ドライバーライセンス、社員バッジなど（それは確認されるに違いない）個体あるいはその場所で個体のビデオか写真を記録することによって示された。これらのアプローチのどれも完全に正確ではない。信任状を検査する過程は、単に示された信任状を確認する。それらの信任状を保持する人が実際に信任状に記述された人であることは確認しない。さらに、ビデオと写真は不正確に特定位置で人の存在を記録するか誤り伝えるために容易に操作することができる。
【０１１１】
アイリスの使用による、ユーザあるいは主題の存在を記録する能力、生体認証付きの集金装置（それは別のタイプのデバイスに組み入れられるかもしれない、のように、１つの、固定した、あるいはモバイル電子デバイス）それは、持続波目の上のストロボ照明を使用する、安全な限界はドキュメンテーションを許可するだろう、実際の人はその場所にいた、アイテムにアクセスした、サービスを利用した、あるいは特定の時の利益を得ました。持続波目の上のストロボ照明の使用、安全な範囲は、すべての発光状態（屋内、アウトドアで、明るい日光（極端な暗さ））中の生物測定の画像の収集を許可する、また定常の主題あるいはユーザの必要とせずに。既存の生物測定のアイリスリーダと異なり、デバイス上で最も新しいデータを維持するために、開示デバイスはインターネットを利用していておよび（または）無線接続性を装備することができる。アイリスに使用する、として、可能にすること、生物測定、同一性が指紋でのような主題に触れずに決定されることを可能にし、他のバイオメトリック認証様相ほど突出していない。ここに示されたインプリメンテーションは、秘密工作を含む協同か非協力的な主題を備えた高品質レコードの収集を許可する。特定の時に場所で人のアイリスを記録することは、特定人が特別の場所にいたという証明可能な校正刷りかもしれない。適切な所在情報は、同様に（たとえば）捕らえることができる全地球測位システムあるいは細胞部位に基づいたシステムによって、またアイリス画像および（または）関連情報と共に格納しました。記述された生体認証付きの集金装置は、単独であるいは、ＰＩＮ、パターン、異なる、認証のマルチレベルが望まれる場合、生体などの他の収集と認証の技術と共に使用されてもよい。
【０１１２】
出来事、アクティビティあるいは場所の例、どこで、ドキュメント／レコードへの能力、存在、あるいはアクセス、１つの、人、に、場所、で、１つの、特定の回は以下のとおりである：金庫と貸し金庫；遊園地；動物タグ付けおよびトラッキング（国内、荒野、水生動物、ｅｔｃ．）；装具（冷凍器、オーブン、体育館装置）；介護施設；自動預金受払機；自動ゲート制御；素性調査；献血者／聖ジョージ十字章；ブローカーの勘定；カジノ；機関を現金にするチェック；子どもデイケア施設；商用出荷設備；観光船；データセンター・キャビネット；解毒センター；ドキュメント検査アクティビティ；ドライバー車両登録；  薬物検査収集場所；娯楽設備（クラブ、劇場、コンサート・ホール、スカイボックス、競技場、ｅｔｃ．）；エンタイトルメント・プログラム・アクティビティ；ｅｚパス認可；  消防演習；出来事を安全にする第１の応答機；ガン・アクセス；中間の家；ヘルスクラブ／体育館／鉱泉地；病院；ホテル／モーテル；未収保険金確認；大規模な臨床研究；法執行アクティビティ；ライブラリ；医学の研究所（探究／ｌａｂｃｏｒｐ）；採掘作業；仮釈放トラッキング；患者の歴史；１つの使用法当たり払う；刑務所；財産記憶場所；人を使用するコンピュータの実時間監視；避難トラッキング；リハビリテーション・クリニック；リゾート；小売業務；学校；買物客忠実；スキーリフト；スポーツイベント；サービスを準備し払う税；ｔｅｌｅ−医療サービス；トレードショー／会議；サービスマンの確認；車両管理；投票と請願；労働力管理、または他のもの。
【０１１３】
（実施例）
図２０に示すように、アイリスの簡略ブロック図、生物測定の認識対応のシステム２０００が示される。複合成分とデバイスを含んでいるように、実例となる実施形態２０００は示されていますが、システム２０００が単一デバイスを単独であるいは他のデバイスと結合して構成するかもしれないことが理解されるに違いない。システム２０００はアイリスを含んでいる、生物測定の認識モジュール２０１０、アイリスの生物測定の抑制された機構２０５０、１つ以上の他のデバイスおよび（または）システム２０６２、またサーバ・コンピューティング・デバイス２０７０である。各々あるいはデバイス／システム２０１０、２０５０、２０６２、２０７０のいずれかは、１つ以上の電子通信リンク２０４８によって互いとのコミュニケーションにあるかもしれない。
【０１１４】
システム２０００あるいはその部分は示されるような多数の計算装置を横切って分配されるかもしれない。他の実施形態では、しかしながら、生物測定の認識モジュール２０１０、デバイス２０５０、２０６２、２０７０などのシステム２０００のコンポーネントはすべて完全にたとえばアイリスに置かれるかもしれない。いくつかの実施形態では、システム２０００の部分は他のシステムあるいは計算機利用に組み入れられるかもしれない。そのようなアプリケーションあるいはシステムはたとえば、民間既製品（ＣＯＴＳ）を含んでいるかもしれないか、あるいはカメラ、オペレーティングシステム、認証装置あるいはアクセス制御装置を習慣開発しました。ここに使用されるように、ソフトウェア、ハードウェアあるいはその組合せの中でインプリメントされたとしても、「適用」あるいは「計算機利用」は、他のもの、任意のタイプのコンピュータプログラムあるいはグループのコンピュータプログラムの中に、引用するかもしれないし含んでいます、自給自足、垂直、またはソフトウェア・アプリケーション、分配されて、雲基づいた適用および（または）他のものを収縮包装しました。計算機利用の部分はオペレーティングシステムの１つ以上のコンポーネントとして、ファームウェアとして具体化されるかもしれないし、ランタイム・ライブラリ、アプリケーションプログラムインター顔（ＡＰＩ）、自給自足のソフトウェア・アプリケーション、あるいはたとえば別のソフトウェア・アプリケーションのコンポーネントである。
【０１１５】
アイリス生体認識モジュール２０１０が含んでいる実例となる少なくとも１つのプロセッサ２０１２マイクロプロセッサー、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセサや、メモリ２０１４、また入出力（Ｉ／Ｏ）サブシステム２０１６。モジュール２０１０は、ここに記述された機能を行なうことができる任意のタイプの電子か電気機械的装置として具体化されるかもしれない。特に示されませんでしたが、他のものの中に、入出力サブシステム２０１６がＩ／Ｏコントローラ、メモリーコントローラーおよび１つ以上のＩ／Ｏポートを含むことができることが理解されるに違いない。プロセッサ２０１２および入出力サブシステム２０１６は、記憶２０１４に通信でつながれる。記憶２０１４は任意のタイプの適切なコンピュータ・メモリー・デバイスとして具体化されるかもしれない、固定して、含んでいることおよび（または）リムーバブルメモリ・デバイス（たとえば）ランダムアクセス記憶装置の形式あるいはメモリーカードのような、ランダムアクセス記憶装置および読み取り専用メモリの組合せのような揮発性メモリ、たとえば、ＳＤカード、メモリースティック、ハードドライブおよび（または）他のものである。
【０１１６】
入出力サブシステム２０１６は、多くのハードウェアおよび（または）図１８に示されるもののようなコンピュータプログラム構成品１８１８を含むソフトウエアコンポーネントに通信でつながれる。あるいはその部分、照明器２０３０（たとえば）顔とアイリスの照明器、画像ング・サブシステム（それは個別の顔およびアイリス撮影部２０３４、２０３６を含んでいるかもしれない）、モータ２０３８、２０３２、１８１６、また１つ以上の運動および（または）位置センサ２０４０である。ここに使用されるように、「画像」あるいは「カメラ」は記録することができるあらゆるデバイスを参照してもよい、まだ二次元か（２Ｄ）、三次元の（３Ｄ）あるいは現実世界の環境の部分のビデオ映像、また１つ以上の固定カメラ・パラメーターを備えたカメラおよび（または）１つ以上の変数引数（固定ロケーション・カメラ（壁または天井にインストールされる「スタンドオフ」カメラのような））があるカメラを含んでいるかもしれない、またはモバイルカメラ（ラップトップ・コンピューター、スマートフォン、タブレットコンピュータ、ウェアラブルの電子装置および（または）他のもののような消費者電子装置に統合されるカメラのような。）
【０１１７】
入出力サブシステム２０１６も、１台以上のデータストレージ装置２０２０、通信サブシステム２０２８、ユーザ・インター顔・サブシステム２０４２および電源２０４４（たとえば）に通信でつながれるバッテリー。ユーザ・インター顔・サブシステム２０４２はたとえば、ハードウェアあるいはソフトウエアボタンか、アクチュエーターを含んでいるかもしれない、キーパッド、表示装置、ビジュアルキュー照明器、または他のもの。先のコンポーネントおよび（または）システムの各々がモジュール２０１０に統合されるかもしれないか、入出力サブシステム２０１６（たとえば）とのコミュニケーションにある、個別のコンポーネントかシステムかもしれないことが理解されるに違いないネットワークまたはバス接続上に。いくつかの実施形態では、ＵＩサブシステム２０４２は上に記述されたアイリス画像登録プロセスを始めるために押しボタンか同様の機構を含んでいる。他の実施形態では、アイリス画像登録プロセスはモジュール２０１０から行なわれる、たとえば、デスクトップ計算装置のような別のデバイス上で。あるいはさらに、アイリス画像登録能力は「中央の」モジュールあるいはサーバコンピュータで提供し、次に、たとえば、通信網によって他のモジュール２０１０に広めることができる。たとえば、アクセス制御適用では、登録は設備またはセキュリティの司令部へ正面玄関で起こるかもしれない。特権は中央のモジュールかサーバで決定し、次に、外に押されるか、あるいは設備中の個々のドアロックアセンブリによってダウンロードすることができる。
【０１１８】
データストレージ装置２０２０は１つ以上のハードドライブあるいは他の適切なデータストレージ装置を含んでいるかもしれないフラッシュ・メモリー、メモリーカード、メモリースティックおよび（または）他のものである。いくつかの実施形態、データを含んでいるシステム２０００の部分あるいは保存した情報の中で、たとえば、基準画像、アイリスと一致するデータ／ルール２０２４、１８３６のデータベース決定のためのアクセス・コントロール・ロジックあるいはビジネスロジック、アイリスマッチが生じた、またアイリスマッチが行うか行う場合に行うべきもの、生じない、アイリス撮影部・コンフィギュレーション・データ／ルール２０２６（たとえば）電動機制御パラメータへのアイリス撮影部傾転角および（または）他のデータを写像するためのマッピングテーブルあるいは機能は、記憶媒体２０２０に少なくとも一時的に存在する。システム２０００の部分、たとえば、アイリス画像データベース２０２２（データ／ルール２０２４と一致するアイリス、アイリス撮影部・コンフィギュレーション・データ／ルール２０２６および（または）他のデータ）は、より速い処理あるいは他の理由でモジュール２０１０のオペレーション中に記憶２０１４にコピーされるかもしれない。
【０１１９】
通信サブシステム２０２８は、通信で１つ以上の他のデバイス、システムあるいは通信網にモジュール２０１０をつなぐ、たとえば、ローカルエリアネットワーク、広域ネットワーク、個人の雲、企業雲、公の雲および（または）たとえばインターネット。従って、モジュール２０１０の特別の実施形態の仕様および（または）設計に準じて必要かもしれないとともに、通信サブシステム２０２８はデータバス、データリンク、１つ以上のインターネットを利用しているソフトウェアか、ワイヤレス・ネットワーク・インター顔・ソフトウェア、ファームウェアあるいはハードウェアをたとえば含んでいるかもしれない。
【０１２０】
機能を行なうことができる任意の適切なタイプの計算装置、電子装置あるいは電気機械的装置が、前述のタイプのデバイスあるいは他の電子装置のうちのどのようにも、ここに記述したとともに、アイリスの生物測定の抑制された機構２０５０、他のデバイスやシステム２０６２およびサーバ・コンピューティング・デバイス２０７０が各々具体化されるかもしれない。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、アイリスの「バックエンド」部分を操作するかもしれない、データストレージ装置２０８０に、基準画像１８３６、データ／ルール２０２４と一致するアイリス、および（または）アイリス撮影部・コンフィギュレーション・データ／ルール２０２６を格納することによる、あるいはモジュール２０１０の他の機能を行なうことによる生物測定のコンピュータプログラム構成品１８１８。一般に、上に（たとえば）記述されたモジュール２０１０のコンポーネントに対して同様の名前を持っている、サーバ・コンピューティング・デバイス２０７０のコンポーネントプロセッサ２０７２、記憶２０７４、入出力サブシステム２０７６）は相似して具体化されるかもしれません。実例となるサーバ・コンピューティング・デバイス２０７０はさらにユーザ・インター顔・サブシステム２０８２、通信サブシステム２０８４、およびアイリス画像登録システム２０７８（それは登録目的（上に記述されたアイリス画像登録モジュール１８３４に似ている）のためのアイリス画像を捕らえて推定するかもしれない）を含んでいる。
【０１２１】
さらに、機構／デバイス／システム２０５０および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に関して上に記述されたものに似ているコンポーネント、あるいは別のタイプの電子装置（携帯電子デバイス、組込システム（たとえば）のような）を含んでいるかもしれない車両情報娯楽システムあるいは賢い装具システム。たとえば、アイリスの生物測定の抑制された機構２０５０は１つ以上のプロセッサ２０５２、記憶２０５４および入出力サブシステム２０５６（プロセッサ２０１２、記憶２０１４および入出力サブシステム２０１６と類似している）（内蔵の電源２０５８（たとえば））を含めるバッテリー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によってなされたアイリスマッチ測定に応じてアクセス・コントロール・ロジックを行なう。システム２０００は他のコンポーネント、副構成要素、および図２０で例示されないデバイスを含んでいるかもしれない。性状の清澄性用の一般に、図２０に示されるように、システム２０００のコンポーネントは通信で連結される。１つ以上の電子通信によって２０４８をリンクする、たとえば、信号パス（それらは直接接続、社会および（または）プライベートネットワーク接続を含む、それぞれのデバイスとコンポーネントの間のコミュニケーションを促進することができる、任意のタイプのインターネットを利用しているパスかワイヤレス信号パスとして具体化されるかもしれない）イーサネット（登録商標）、インターネットなど、あるいはその組合せ、射程の短いフィールド・コミュニケーションおよびより長い範囲（たとえば）の近くでＷｉ−Ｆｉ無線通信リンクあるいはセルの無線通信リンクである。
【０１２２】
（追加例）
本明細書に開示した技術を説明するための実例を以下に示す。本技術の一実施形態は、以下に示す例の種々の組み合わせをも含む。
【０１２３】
第１例では、虹彩生体認識モジュールは、基台と、前記基台に支持されたアイリス撮影アセンブリと、前記基台に支持されるとともに前記アイリス撮影アセンブリと電気通信するプロセッサと、前記基台に支持されるとともに前記プロセッサにより読み取り可能な非一時的な記憶媒体であって、前記プロセッサによって実行可能な複数の命令であって、自機に：前記アイリス撮影アセンブリによって、自機から少なくとも約４５ｃｍ離れた領域を含む捕捉区域で検出された被験体の目のアイリスの部分を少なくとも描出するアイリス画像を撮影し；前記プロセッサによって、前記撮影したアイリス画像を示すデータと参照アイリスデータとを比較し；前記プロセッサによって、前記撮影したアイリス画像を示す前記データと前記参照アイリスデータとの前記比較結果にもとづいて、アイリス一致判定結果を示す信号を出力する；動作をさせるための複数の命令を記憶した非一時的な記憶媒体と、を含む。
【０１２４】
第２例は第１例の主題を含むとともに、前記捕捉区域は、グランドプレーンから３フィートから４フィートの範囲の垂直高さを有する領域を含む。第３例は、第１例または第２例の主題を含むとともに、前記命令は、自機に、前記被験体が動いている間に前記アイリス画像を撮影させ、このアイリス画像を示すデータと前記参照アイリスデータとを比較させ、この比較にもとづいて、アイリス一致判定結果を示す信号を出力させるように実行可能である。第４例は、第１−３例の主題を含むとともに、前記アイリス撮影アセンブリは、狭視野撮影部を含み、前記命令は、前記被験体の目のアイリスに焦点をあわせるよう前記挟視野撮影部を設定するように実行可能である。第５例は、第１−４例の主題を含むとともに、前記アイリス撮影アセンブリは、前記基台に対して枢動可能に接続され、前記命令は、前記アイリス撮影アセンブリが基台に対して枢動させるように実行可能である。第６例は、第５例の主題を含むとともに、前記アイリス撮影アセンブリは、広視野撮影部を含み、前記命令は、前記広視野撮影部に、前記被験体の顔を検出させ、グランドプレーンに対する前記被験体の前記顔の位置を推定させ、この推定した位置にもとづいて、前記アイリス撮影アセンブリの枢動量を決定させるように実行可能である。第７例は、第１−６例の主題を含むとともに、前記アイリス撮影アセンブリは、照明部と撮影部とを含み、前記命令は、焦点スイープ技術を用いて、前記照明部のパルス照明と前記撮影部のアイリス画像撮影とを実質的に同期させるように実行可能である。
【０１２５】
第８例では、虹彩生体認識モジュールは、基台と、前記基台に支持されたアイリス撮影サブシステムと、前記基台に支持されるとともに前記アイリス撮影サブシステムと電気通信するプロセッサと、前記基台に支持されるとともに前記プロセッサにより読み取り可能な非一時的な記憶媒体であって、前記プロセッサによって実行可能な複数の命令であって、自機に：捕捉区域の被験体の目のアイリスの画像を撮影し；前記撮影したアイリス画像を示すデータと参照アイリスデータとを比較し；アイリス一致判定結果を示す信号を出力する；動作をさせるための複数の命令を記憶した非一時的な記憶媒体と、を含む。
【０１２６】
第９例は第８例の主題を含むとともに、前記アイリス撮影サブシステムは、前記基台に支持されたアイリス撮影アセンブリを含む。第１０例は、第９例の主題を含むとともに、前記アイリス撮影アセンブリは、赤外アイリス照明アセンブリと、このアイリス照明アセンブリに隣接する狭視野撮影部と、を含む。第１１例は第１０例の主題を含むとともに、前記赤外アイリス照明アセンブリは、複数の赤外発光ダイオードを含む。第１２例は第１１例の主題を含むとともに、前記赤外発光ダイオードと前記狭視野撮影部との間に配設されたバッフル、をさらに含む。第１３例は第１２例の主題を含むとともに、前記赤外アイリス照明アセンブリの前記赤外発光ダイオードを覆うディフューザ、をさらに含む。第１４例は第１０−１３例の主題を含むとともに、前記赤外アイリス照明アセンブリは、第１の配置で配置された赤外発光ダイオードおよび第２の配置で配置された赤外発光ダイオードを含み、前記狭視野撮影部は、前記第１の配置の発光ダイオードと前記第２の配置の発光ダイオードの間に配設される。第１５例は第１０−１４例の主題を含むとともに、前記アイリス撮影アセンブリは、前記狭視野撮影部に隣接する合図用照明部をさらに含む。第１６例は第１０−１５例の主題を含むとともに、前記アイリス撮影アセンブリは、前記基台に対して枢動可能に接続される。第１７例は第１６例の主題を含むとともに、前記アイリス撮影アセンブリに対して枢動可能に連結されたモータ、をさらに含む。第１８例は第８−１７例の主題を含むとともに、前記アイリス撮影サブシステムは、前記基台に支持されたアイリス撮影アセンブリと、前記基台に支持された顔撮影アセンブリと、を含む。第１９例は第１８例の主題を含むとともに、前記顔撮影アセンブリは、赤外顔照明アセンブリと、前記赤外顔照明アセンブリに隣接する広視野撮影部と、を含む。第２０例は第１９例の主題を含むとともに、前記赤外顔照明アセンブリは、凹形状の取り付け基台に支持された複数の赤外発光ダイオードを含む。第２１例は第１８−２０例の主題を含むとともに、前記顔撮影アセンブリは、前記アイリス撮影アセンブリに隣接し、前記アイリス撮影アセンブリは、前記基台に対して枢動可能に接続され、前記顔撮影アセンブリは、前記基台に対して枢動不可に接続される。第２２例は第１８−２１例の主題を含むとともに、前記顔撮影アセンブリおよび前記アイリス撮影アセンブリは、単一の撮影デバイスに構成される。
【０１２７】
第２３例では、虹彩生体アクセス制御システムは、機械可読な１以上の非一時的な記憶媒体と、この１以上の機械可読な非一時的な記憶媒体で具体化されたアイリス画像撮影モジュールと、アイリス画像処理およびマッチングモジュールと、を含み、前記アイリス画像撮影モジュールは、顔撮影部により、前記顔撮影部の視野によって少なくともその一部が定義される捕捉区域内に存在する人の顔を検出し、前記捕捉区域内の前記人の顔が検出されると、前記検出された人の顔のアイリスとアイリス撮影部のレンズとを位置合わせし、前記アイリスを照明する照明部を駆動し、複数のデジタル画像を生成するよう前記アイリス撮影部を駆動し、前記アイリス画像処理およびマッチングモジュールは、マッチング用に１以上の前記アイリス画像を選択し、前記選択したアイリス画像のそれぞれから利用可能な部分を抽出し、前記選択したアイリス画像のそれぞれから抽出した部分と参照アイリス画像とを比較し、前記選択したアイリス画像から抽出した部分と前記参照アイリス画像との比較結果に応じて、アクセス制御機構を動作させる。
【０１２８】
第２４例は第２３例の主題を含むとともに、前記アイリス画像撮影モジュールは、モータを駆動することにより、前記検出された人の顔のアイリスとアイリス撮影部とを位置合わせする。第２５例は第２３例または第２４例の主題を含むとともに、前記アイリス画像撮影モジュールは、前記アイリスの前記複数のデジタル画像を生成するよう、前記照明部および前記アイリス撮影部を実質的に同期させて駆動する。
【０１２９】
第２６例では、ドアロックアセンブリは、筐体と、前記筐体に支持されたドアロック機構と、前記筐体に支持され、前記ドアロック機構と通信するアイリス生体認識モジュールと、を含む。
【０１３０】
第２７例は、第２６例の主題を含むとともに、前記筐体に結合されたカバーを含み、前記カバーと前記筐体によって内部領域が定義され、前記アイリス生体認識モジュールは前記内部領域に設けられる。第２８例は、第２７例の主題を含むとともに、前記カバーは、前記アイリス生体認識モジュールに隣接する位置に窓を含み、前記窓は、席外交を透過する材料により形成される。第２９例は、第２６−２８例の主題を含むとともに、前記アイリス生体認識モジュールは電源を含み、アイリス撮影アセンブリと、このアイリス撮影アセンブリと通信するアイリス撮影部制御モジュールと、は前記電源から電力を供給される。第３０例は、第２９例の主題を含むとともに、枢動支持部と、前記枢動支持部と枢動可能に連結された電気モータと、を含み、前記アイリス生体認識モジュールは、前記枢動支持部により支持される。第３１例は、第２９例または第３０例の主題を含むとともに、前記アイリス撮影アセンブリは、赤外照明部と、この赤外照明部に隣接する狭視野撮影部と、を含む。第３２例は、第３１例の主題を含むとともに、前記アイリス撮影アセンブリは、前記赤外照明部と前記狭視野撮影部との間に配設されたバッフルを含む。第３３例は、第２９−３２例の主題を含むとともに、前記筐体に支持された顔撮影アセンブリ、をさらに含み、前記顔撮影アセンブリは、広視野撮影部と、前記広視野撮影部に隣接する赤外照明部とを含む。第３４例は、第２６例の主題を含むとともに、前記筐体に支持された電源、をさらに含み、前記電源は、前記ドアロック機構および前記アイリス生体認識モジュールと動作可能に接続される。第３５例は、第２６−３４例の主題を含むとともに、前記筐体に支持されたハンドル、をさらに含み、前記ハンドルは、前記ドアロック機構に動作可能に接続される。
【０１３１】
第３６例は、ドアロックアセンブリにより実行される、アイリス生体認識に応じたドアロックの動作方法であって、被験体が前記ドアロックに近づいてくることを検出するステップであって、前記被験体が前記ドアロックに近づいてくる間に、前記被験体の顔の位置を決定するよう顔撮影アセンブリを動作させるステップと、複数のアイリス画像を撮影するようアイリス撮影アセンブリを動作させるステップであって、前記複数のアイリス画像のそれぞれのアイリス画像は前記被験体の目のアイリスの部分を少なくとも描出したものであるステップと、前記複数のアイリス画像からアイリス画像を選択するステップと、前記選択されたアイリス画像の少なくとも一部分と参照画像とを比較するステップと、を含む前記被験体が前記ドアロックに近づいてくることを検出するステップと、前記選択されたアイリス画像の少なくとも一部分と参照画像との比較結果に応じて前記ドアロックを動作させるステップと、を含む。
【０１３２】
第３７例は、第３６例の主題を含むとともに、前記顔撮影アセンブリを動作させるステップは、前記顔撮影アセンブリの赤外照明部を動作させるステップと、前記顔撮影アセンブリの広視野撮影部を動作させるステップと、を含む。第３８例は、第３６例または第３７例の主題を含むとともに、前記アイリス撮影アセンブリを動作させるステップは、前記アイリス撮影アセンブリの複数の赤外照明部の動作と、前記アイリス撮影アセンブリのアイリス撮影部の動作と、を連係させるステップである。第３９例は、第３８例の主題を含むとともに、前記アイリス撮影部による焦点スイープ動作の実行ステップと、前記複数の赤外照明部のパルス照明動作の実行ステップと、をほぼ同時に実行するステップをさらに含む。第４０例は、第３６−３９例の主題を含むとともに、前記ドアロックから少なくとも約４５ｃｍ離れた範囲で前記被験体が検出されたことに応じて前記顔撮影アセンブリを動作させるステップをさらに含む。
（全般的な考察）
【０１３３】
上記説明では、本開示の理解の助けとすべく、多くの詳細な情報や例示、仮想シナリオについて述べた。しかし、ここに開示された実施形態は、このような詳細な情報なしでも実行しうる。また、これらの例示やシナリオは説明のために用いたものであって何らの限定も意図していない。当業者であれば、特に実験をしなくても、上述の説明によって適当な機能を実施可能である。
【０１３４】
明細書中の「実施形態」等の文言は、実施形態が何らかの技術的特徴や構造、特性を含んでも良いし含まなくても良いことを示している。これらの表現は、必ずしも同一の実施形態を意味するものではない。さらに、技術的特徴や構造、特性が、ある実施形態に関連付けられて説明されているときであっても、当業者であれば、特段の説明をせずともこれらの特徴等を他の実施形態にも適用するものと考える。
【０１３５】
開示された実施形態は、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェアあるいはその任意の組合せで実施されうる。また、実施形態は、１以上のプロセッサにより読み取りおよび実行が可能な機械可読の１以上の媒体を用いて記憶させた命令として実施されてもよい。機械可読な媒体は、機械によって読み取り可能な形式で情報を記憶あるいは送信するものであればあらゆる機構を含みうる（たとえば、計算機や、計算機上で実現される１以上の「仮想計算機」など）。たとえば、機械可読な媒体は、あらゆる適切な形式の揮発性メモリまたは不揮発性メモリを含む。
【０１３６】
モジュール、データ構造、ブロックなどは、議論のしやすさのためにそういうものとして説明したに過ぎず、特別に詳細な実施方法が必要であると示唆するように意図したものではない。たとえば、上述の説明で用いたモジュールやデータ構造は、組み合わせてもよいし、設計事項や実行時の要請に従ってデザインサブモジュールやサブプロセッサまたは他のコンピュータコードやデータの単位に分割してもよい。図面では、記述の便宜上、構成要素の特定の配置や順序を示してある。しかし、このような構成要素の特定の順序や配置、手順の順序や処理の分け方などは、全ての実施形態において必要とされると示唆することを意図したものではない。一般に、命令ブロックやモジュールを表すために用いられる概略的な構成要素は、あらゆる適切な形式の機械可読な命令によって実現されてもよいし、このような命令はあらゆる適切な形式の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顔（ＡＰＩ）および／または他のソフトウェア開発支援ツールやフレームワークを用いて実現されてもよい。同様に、データや情報を表すために用いられる概略的な構成要素は、あらゆる適切な形式の電子配列やデータ構造を用いて実現されてもよい。さらに、構成要素間の接続、関係、結合は、説明がわかりにくくならないように、簡略化され、あるいは省略されうる。本開示は、例示であって何らの制限の意図はなく、また本開示の精神の範囲内にある全ての変更や変形の保護が望まれる。
【符号の説明】
【０１３７】
１４１２、１５００  ドアロックアセンブリ
１４１４、１５１４、２０１０  虹彩生体認識モジュール
１６２６  アイリス撮影アセンブリ
１６２８  顔撮影アセンブリ
【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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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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【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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【図２０】
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【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図３Ｄ】
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【図４Ｄ】
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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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【国際調査報告】
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