JPH1063858A - 個人識別方法及び個人識別装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【解決手段】 虹彩の特徴を抽出した虹彩データ３と、
その周辺の白目の特徴を抽出した白目データ５とを登録
日時７と共に登録する。個人識別の場合、虹彩の類似度
と白目データの類似度とを併せて判定する。虹彩類似度
と白目データ類似度には重み付けをし、登録後長期間を
経過した場合、白目データは再度収集し登録する。 【効果】 比較的目の開き具合いが小さい場合でも十分
な情報量を得て、精度の高い個人識別ができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、部屋の出入りや各
種の取引の際に目の映像を利用して、本人かどうかの確
認を行う個人識別方法及び個人識別装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】目の映像のうち、特に虹彩のイメージは
指紋と同様に個人を識別するための情報としてその利用
が行われている（実開平３−１０１９１１号公報、特公
平５−８４１６６号公報）。こういった虹彩データは、
予め機密を要する部屋や建物に入室や通行を許されたも
のから採取されて記憶装置に登録される。そして、入室
のつど取得したデータと比較照合される。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】ところで、上記のよう
な従来の個人識別方法には次のような解決すべき課題が
あった。虹彩の色は人種によって異なり、その取得方法
も選別される。また、目の形等によって、虹彩を取得し
易い者と取得し難い者とがある。日本の老人等は目の開
き具合いが小さいために、例えばドアの前に立って入室
しようとする場合に、目の部分を撮影しても十分な情報
量の虹彩データが得られないこともある。従って、予め
採取しておいた虹彩データと比較して本人かどうかを判
定することが不可能になり、入室が許されなくなるとい
った問題も発生する。これでは虹彩データを用いた個人
識別のためのシステムが有効に活用されない。

【０００４】

【課題を解決するための手段】本発明は以上の点を解決
するため次の構成を採用する。 〈構成１〉虹彩の特徴を抽出した虹彩データと、その周
辺の白目の特徴を抽出した白目データとを予め採取して
登録し、個人識別のために取得した虹彩データと上記登
録した虹彩データとを比較して、虹彩データの類似度を
算出し、個人識別のために取得した白目データと上記登
録した白目データとを比較して、白目データの類似度を
算出し、上記虹彩データの類似度と白目データの類似度
がいずれも一定以上のレベルにある場合に、個人識別の
ために取得した虹彩データと白目データとを本人のもの
と判定することを特徴とする個人識別方法。

【０００５】〈説明〉個人識別のためのデータは、何者
かがゲート等を通過したような場合にそのつど取得され
る。類似度とはデータの内容が一致する度合のことで、
その算出方法は任意である。一定以上のレベルにあるか
どうかは、閾値等を設けて判断することができる。虹彩
データのための閾値と白目データのための閾値は別々で
よい。また、両者の類似度を加算したり乗算するような
所定の演算式に代入してその結果から総合判定をしても
よい。

【０００６】〈構成２〉構成１において、虹彩データの
類似度と白目データの類似度とを加算して総合類似度を
求め、その総合類似度が一定以上のレベルにある場合
に、個人識別のために取得した虹彩データと白目データ
とを本人のものと判定するものとし、虹彩データの類似
度が白目データの類似度よりも総合類似度に大きく影響
するように、重み付け係数を適用することを特徴とする
個人識別方法。

【０００７】〈説明〉重み付け係数は、虹彩データに付
与しても、白目データに付与しても、また、両方に付与
してもよい。いずれの場合にも、虹彩データの類似度が
白目データの類似度よりも総合類似度に大きく影響すれ
ばよい。このように重み付けをしたのは、白目データを
補助的に利用するためである。

【０００８】〈構成３〉構成２において、時間の経過と
ともに、白目データの総合類似度に影響する割合が次第
に減少するように重み付け係数を選択することを特徴と
する個人識別方法。

【０００９】〈説明〉同一人から取得する白目データ
が、時間の経過とともに変動する傾向があるとき、その
個人識別性への影響を時間の経過とともに次第に下げる
ようにして、誤認識を防止した。

【００１０】〈構成４〉構成１からは３において、所定
時間が経過したとき、白目データを新たに採取して再登
録することを特徴とする個人識別方法。

【００１１】〈説明〉同一人から取得する白目データ
が、長期間経過の後変化してしまうおそれがあるとき、
再登録をして、誤認識を防止した。

【００１２】〈構成５〉構成１において、個人識別のた
めに撮影した目の形状が、十分な量の虹彩データを取得
する大きさの場合には、虹彩データのみの類似度によ
り、個人識別のために取得した虹彩データを本人のもの
と判定し、上記目の形状が十分な量の虹彩データを取得
できない大きさの場合には、虹彩データと白目データの
類似度により、個人識別のために取得した虹彩データと
白目データとを本人のものと判定することを特徴とする
個人識別方法。

【００１３】〈説明〉カメラ等により撮影した目の映像
から、虹彩データを取得することが十分だと判断したと
きは、虹彩データのみで個人識別ができるから、白目デ
ータについての処理を省略した。こうして、白目データ
を、虹彩データのみでは個人識別が容易でない場合の補
助として適宜利用することができる。

【００１４】〈構成６〉虹彩の特徴を抽出した虹彩デー
タと虹彩の周辺の白目の特徴を抽出した白目データとを
登録して記憶する登録データ記憶部と、個人識別のため
に目を撮影して、虹彩データを取得する虹彩データ取得
部と、白目データを取得する白目データ取得部と、虹彩
データ取得部と白目データ取得部の出力を受け入れて、
上記登録データ記憶部の該当するデータと比較して、虹
彩データ及び白目データの類似度を算出して、上記虹彩
データの類似度と白目データの類似度がいずれも一定以
上のレベルにある場合に、個人識別のために取得した虹
彩データと白目データとを本人のものと判定する照合部
とを備えたことを特徴とする個人識別装置。

【００１５】〈説明〉登録データの形式は任意である。
虹彩データ取得部と白目データ取得部とはそれぞれ別体
でも一体でも一部共通でもよい。

【００１６】〈構成７〉構成６において、登録データ記
憶部には、虹彩データと白目データと、白目データの登
録日時とを登録し、照合部は、虹彩データの類似度と白
目データの類似度とを加算して総合類似度を求め、その
総合類似度が一定以上のレベルにある場合に、個人識別
のために取得した虹彩データと白目データとを本人のも
のと判定することとし、虹彩データの類似度が白目デー
タの類似度よりも総合類似度に大きく影響するように、
重み付け係数を適用し、かつ、時間の経過とともに、白
目データの総合類似度に影響する割合が次第に減少する
ように重み付け係数を選択し、登録日時から経過した時
間を演算する経過時間演算部を備えたことを特徴とする
個人識別装置。

【００１７】〈説明〉登録日時は、実際に登録データ記
憶部に記憶した日時でも白目データを採取した日時で
も、その付近の日時でもよい。経過時間の計算に対して
無視できる程度だからである。日時というのは、日だけ
でも時刻を含んでもよい。また、白目データが長期間安
定している場合には、月で管理してもよいから月だけで
もよい。

【００１８】〈構成８〉構成６または７において、カメ
ラは、虹彩の像を撮影する場合と白目の像を撮影する場
合とで、それぞれ、異なる焦点で異なる照明を使用する
ことを特徴とする個人識別装置。

【００１９】〈説明〉日本人の場合には、虹彩は褐色で
あり、白目は白地に赤い毛細血管の模様が含まれたもの
で、撮影のための照明の色を変えることが好ましい。ま
た、精密な画像を撮影するために、虹彩を撮影する場合
と白目を撮影する場合とでは焦点距離を変えることが好
ましい。これらにより、信頼性の高い個人識別のための
データが取得できる。

【００２０】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を具体
例を用いて説明する。 〈個人識別方法〉図１は、本発明の個人識別方法具体例
を示す説明図である。本発明では虹彩データの他に白目
データを利用する。なお、図１の説明の前に、虹彩デー
タと白目データの取得方法について順に説明を行う。既
に紹介した従来技術の文献に記載されているように、虹
彩データを取得する場合には予め目を撮影し、その瞳孔
中心を求めてデータを整理する。

【００２１】図２には、瞳孔中心の決定方法説明図を示
す。目を撮影し、虹彩１１の輪郭を認識した場合、図２
に示すように、その輪郭に２箇所接線１２，１４を引
く。そして、この接線に垂直な直線１３，１５を引くこ
とによって、その交点を瞳孔中心９とする。なお、こう
した虹彩１１の輪郭は、ＣＣＤカメラ等を用いて撮影し
た目の像から明るさの変化する部分を捉えて像の切り出
しを行うことで求められる。

【００２２】続いて、虹彩データ取得のための準備を行
う。図３に、虹彩の分析帯の設定内容説明図を示す。こ
の図に示すように、瞳孔中心９から虹彩１１の周辺に向
かって同心円上の分析帯１６を任意の数だけ設定する。
そして、各分析帯１６について、その濃淡変化をディジ
タルコード化する。

【００２３】図４に、濃淡のディジタルコード化例説明
図を示す。この図の上半分はアナログデータ、下半分は
ディジタルデータである。縦軸は濃淡を表し、横軸は図
３に示した半径ベクトルｒに対する回転角θである。即
ち、いずれかの分析帯１６を円周方向にたどって、その
濃淡変化をこの図に示すようにグラフ化し、閾値Ｋを設
定し、閾値Ｋよりレベルが高ければ“１”、低ければ
“０”というようにディジタル化する。こうして、虹彩
データが得られる。

【００２４】図５には、目の像と虹彩データの関係説明
図を示す。上記のような虹彩データを識別対象となる各
人から採取して予め登録しておき、例えばゲートを通過
する者の目を撮影し虹彩データを取得して、登録したデ
ータと比較判定すれば個人識別が可能である。図５に、
目の像と虹彩データの関係説明図を示す。ところが、こ
の図５（ａ）に示すように、目１０が十分に開かれてお
り、虹彩１１の像がほぼ全体に取得できる場合には情報
量は十分であるが、目１０があまり十分に開かれていな
いような（ｂ）に示すような場合には情報量が不十分
で、本人かどうかの個人識別が不可能になる。本人確認
作業のために目を大きく開くように要求することもでき
るが、できるだけ自然な状態でデータを取得したい。そ
こで、本発明では、虹彩データの他に、その左右に広が
る白目部分の白目データも取得し、情報量不足を補うよ
うにする。

【００２５】図６に、目の構造の説明図を示す。この図
に示すように、目は中心に瞳孔１７があり、その周囲を
虹彩１１が取り巻く。虹彩１１中には虹彩捲縮輪１８と
陰窩１９が存在し、これによって各人の特徴が区別され
る。更に、この虹彩１１の周辺の白目部分には毛細血管
２１が存在し、これが今回個人識別の補助的な情報とし
て利用される。

【００２６】図７に、白目の分析帯の設定内容説明図を
示す。白目データについても、この図に示すように、分
析帯２２を設定して、丁度虹彩データを取得したと同様
の方法でディジタルコード化を行う。

【００２７】ここで、図１に戻って、上記のようにして
得られた虹彩データと白目データの利用方法を説明す
る。個人識別のための登録データは本発明の場合、例え
ばこの図に示すような構成とされる。即ち、登録データ
１は、虹彩データ３と、白目データ５と、登録日時７と
から構成される。虹彩データ３、白目データ５の内容
は、既に説明した通りである。登録日時７は、白目デー
タ５を取得した日時等とされる。

【００２８】ここで、このような登録データを利用した
個人識別の方法を説明する。まず、個人識別を行う場合
には、登録データと実際に取得したデータとの類似度を
判断する。この類似度を図に示すように、総合類似度Ｄ
とする。この場合に、総合類似度Ｄは、図の（ｂ）に示
すようにして算出される。虹彩類似度Ｄａは、虹彩デー
タの一致度から求められる。一致度は、例えば同一条件
で取得されたディジタルコード化されたデータの全体に
占める同一ビットの割合等から算出する。また、白目デ
ータ類似度Ｄｓも同様の方法によって算出する。白目デ
ータ類似度Ｄｓには重み付けのためにαという係数が乗
算される。そして、虹彩類似度Ｄａとα×白目データ類
似度Ｄｓとの和が総合類似度Ｄとされる。

【００２９】このαというのは、例えば具体的には０．
２〜０．３程度とする。即ち、虹彩データに比べ白目デ
ータの重みを２０〜３０パーセント程度に低く抑えるこ
とによって、虹彩データを主にして白目データを補助的
に利用して個人識別を行うといった趣旨が活かされる。
また、この白目データは、短期間においては安定した個
人識別機能を備えるが、長期間経過すると変化するおそ
れがある。そこで、登録日時７を登録データ１に含めて
おき、登録時からの経過時間をチェックする。そして、
登録時から一定期間以上経過した場合には再登録を行う
ようにする。また、登録時から時間が経過するほど白目
データ類似度Ｄｓの重みを小さくし、その変化によって
個人識別結果が大きく左右されるのを防ぐ。具体的には
図１（ｃ）に示すように時間経過に比例するようにαを
減少させ、登録時から６カ月程度で再登録を行うことに
すれば良好な結果が得られる。

【００３０】以下、具体的に目を撮影し虹彩データや白
目データを取得する処理と、本人を識別する処理の手順
を説明する。図８には、目の撮影動作フローチャートを
示す。この図に示すようにして、まず目の虹彩付近と白
目付近の撮影が行われる。まずステップＳ１において、
目の形状認識が行われる。即ち、本人が例えばゲート等
に近付いた場合に、本人の目の位置を認識し、更にその
目の形状等を認識して目に焦点を集める操作を行う。こ
のとき、ステップＳ２で最初に目の中心に焦点を当て、
ステップＳ３で赤外光源を照射する。日本人の虹彩は黒
から褐色に近い色をしているため、このような光源が好
ましい。ステップＳ４では、こうして虹彩の撮影を行
う。更に、ステップＳ５で白目の境界を認識し、ステッ
プＳ６では今度は白目の境界に焦点を当てる。そして、
ステップＳ７で白色光を照射する。白目の毛細血管を撮
影する場合には毛細血管が赤であるから、白色光を照射
した方が撮影が明瞭になる。こうして、焦点を変え、別
の光源を用いて、ステップＳ８において、白目の撮影が
行われる。

【００３１】図９に、虹彩データのみを用いた処理動作
フローチャートを示す。このフローチャートは、実際に
個人識別のために目の撮影を行ったとき、十分な虹彩デ
ータが得られた場合の処理を示す。まずステップＳ１に
おいて、目のイメージデータを取得し、ステップＳ２に
おいて目の形状を判定する。ステップＳ１の目のイメー
ジデータ取得処理は、図８を用いて説明した通りのもの
である。そして、ステップＳ２において、目の形状判定
を行う。これは目が十分大きく開いており、図５（ａ）
に示すように虹彩データの情報量が十分であるかどうか
の判断をするためである。ステップＳ３では、目が十分
開いているかどうか、つまり目が細いかどうかの判断を
し、十分開いていればステップＳ４に移り、虹彩部の抽
出を行う。そして、ステップＳ５で瞳孔中心を決定し、
ステップＳ６で虹彩の分析帯の決定をする。この辺の処
理は図２、図３及び図４を用いて説明した通りの処理で
ある。ステップＳ７で虹彩の濃淡を抽出し、ステップＳ
８で虹彩のディジタルコード化を行う。ステップＳ９で
登録パターンを入力し、ステップＳ１０でその照合を行
う。ステップＳ１１では類似度を判断し、類似でなけれ
ばステップＳ１２に移り、本人でないと判断する。ま
た、類似であればステップＳ１３に移り、本人と判断す
る。一方、目が細く十分に目が開いていないと判断され
ると、ステップＳ３から白目データ利用処理へ移る。

【００３２】図１０には、白目データの利用処理動作フ
ローチャートを示す。まずステップＳ１において、虹彩
と白目の部分の像を抽出し、ステップＳ２において、瞳
孔中心の決定を行う。ステップＳ３では、虹彩と白目の
分析帯の決定をし、ステップＳ４で虹彩の濃淡抽出を行
う。ステップＳ５では虹彩のディジタルコード化をし、
ステップＳ６では白目の濃淡抽出を行う。ステップＳ７
では白目のディジタルコード化をし、これによって、白
目の部分を含めた個人識別のためのデータを得る。次
に、ステップＳ８において図１に示した登録データを入
力し、ステップＳ９でその照合を行う。照合方法は、図
１で説明した通り、虹彩類似度と白目データ類似度とを
重み付けして加算する。その結果、ステップＳ１０にお
いて、類似と判断されるとステップＳ１２に移り、本人
と判定する。また、非類似と判断するとステップＳ１１
に移り、本人でないと判定する。

【００３３】〈個人識別方法の効果〉以上のように、目
が十分に開いていない場合であって、虹彩データのみで
個人を識別するための情報量が不十分な場合には、白目
データを補助的に使用して識別を行うことができる。

【００３４】〈個人識別装置〉図１１には、本発明の方
法を実施するための個人識別装置具体例を示すブロック
図を図示した。この装置は、カメラ３１、虹彩データ取
得部３２、白目データ取得部３３、時計部３４、登録日
時取得部３５、登録データ記憶部３６、照合部３７、判
定結果表示部３８、経過時間演算部３９及び再登録要求
部４０から構成される。カメラ３１は、入室する者の像
等を撮影するためのものである。虹彩データ取得部３２
は、先に説明した通りの方法で虹彩データを取得する部
分で、白目データ取得部３３は、同様にして白目データ
を取得する部分である。時計部３４は、登録日時等を判
断するために、現在時刻を表示するためのディジタルカ
ウンタ等から構成される。

【００３５】登録日時取得部３５は、時計部３４を参照
して白目データを取得した日時を登録データに含める装
置である。登録データ記憶部３６には、図１（ａ）に示
したような登録データが格納される。照合部３７は、実
際に入室して来た者の虹彩データや白目データを虹彩デ
ータ取得部３２や白目データ取得部３３から受け入れ
て、登録データ記憶部３６に格納された登録データと照
合し類似判断をする部分である。その結果は判定結果表
示部３８により表示される。この判定結果表示部３８は
ディスプレイやその他の表示装置から構成される。経過
時間演算部３９は、登録データ記憶部３６から読み出さ
れたデータの中から登録日時７を読み出して現在時刻と
比較し、長時間を経過している場合には再登録要求部４
０にその旨を通知する。再登録要求部４０は、登録から
一定期間以上経過した登録データについて白目データの
再登録を促すためにディスプレイやプリンタ等にその旨
を出力する制御を行う部分である。以上の構成の装置に
よって、これまで説明したような本発明の方法を実施す
ることができる。

【００３６】〈個人識別装置の効果〉このような装置を
入室管理や取引管理等を行う装置に付加することによっ
て、虹彩データのみを用いた場合に比べてより確実に、
より多くの個人識別が可能となる。また、個人識別不能
といった結果によって、係員の負担が増えるといったこ
とを防止できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の個人識別方法説明図である。

【図２】瞳孔中心の決定方法説明図である。

【図３】虹彩の分析帯の設定内容説明図である。

【図４】濃淡のディジタルコード化例説明図である。

【図５】目の像と虹彩データの関係説明図である。

【図６】目の構造の説明図である。

【図７】白目の分析帯の設定内容説明図である。

【図８】目の撮影動作フローチャートである。

【図９】虹彩データのみの処理動作フローチャートであ
る。

【図１０】白目データ利用処理動作フローチャートであ
る。

【図１１】本発明による個人識別装置のブロック図であ
る。

【符号の説明】

３ 虹彩データ ５ 白目データ ７ 登録日時

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 虹彩の特徴を抽出した虹彩データと、そ
   の周辺の白目の特徴を抽出した白目データとを予め採取
   して登録し、 個人識別のために取得した虹彩データと前記登録した虹
   彩データとを比較して、虹彩データの類似度を算出し、 個人識別のために取得した白目データと前記登録した白
   目データとを比較して、白目データの類似度を算出し、 前記虹彩データの類似度と白目データの類似度がいずれ
   も一定以上のレベルにある場合に、個人識別のために取
   得した虹彩データと白目データとを本人のものと判定す
   ることを特徴とする個人識別方法。
2. 【請求項２】 請求項１において、 虹彩データの類似度と白目データの類似度とを加算して
   総合類似度を求め、その総合類似度が一定以上のレベル
   にある場合に、個人識別のために取得した虹彩データと
   白目データとを本人のものと判定するものとし、虹彩デ
   ータの類似度が白目データの類似度よりも総合類似度に
   大きく影響するように、重み付け係数を適用することを
   特徴とする個人識別方法。
3. 【請求項３】 請求項２において、 時間の経過とともに、白目データの総合類似度に影響す
   る割合が次第に減少するように重み付け係数を選択する
   ことを特徴とする個人識別方法。
4. 【請求項４】 請求項１からは３において、 所定時間が経過したとき、白目データを新たに採取して
   再登録することを特徴とする個人識別方法。
5. 【請求項５】 請求項１において、 個人識別のために撮影した目の形状が、十分な量の虹彩
   データを取得する大きさの場合には、虹彩データのみの
   類似度により、個人識別のために取得した虹彩データを
   本人のものと判定し、 前記目の形状が十分な量の虹彩データを取得できない大
   きさの場合には、虹彩データと白目データの類似度によ
   り、個人識別のために取得した虹彩データと白目データ
   とを本人のものと判定することを特徴とする個人識別方
   法。
6. 【請求項６】 虹彩の特徴を抽出した虹彩データと虹彩
   の周辺の白目の特徴を抽出した白目データとを登録して
   記憶する登録データ記憶部と、 個人識別のために目を撮影して、虹彩データを取得する
   虹彩データ取得部と、白目データを取得する白目データ
   取得部と、 虹彩データ取得部と白目データ取得部の出力を受け入れ
   て、前記登録データ記憶部の該当するデータと比較し
   て、虹彩データ及び白目データの類似度を算出して、前
   記虹彩データの類似度と白目データの類似度がいずれも
   一定以上のレベルにある場合に、個人識別のために取得
   した虹彩データと白目データとを本人のものと判定する
   照合部とを備えたことを特徴とする個人識別装置。
7. 【請求項７】 請求項６において、 登録データ記憶部には、虹彩データと白目データと、白
   目データの登録日時とを登録し、 照合部は、 虹彩データの類似度と白目データの類似度とを加算して
   総合類似度を求め、その総合類似度が一定以上のレベル
   にある場合に、個人識別のために取得した虹彩データと
   白目データとを本人のものと判定することとし、虹彩デ
   ータの類似度が白目データの類似度よりも総合類似度に
   大きく影響するように、重み付け係数を適用し、かつ、
   時間の経過とともに、白目データの総合類似度に影響す
   る割合が次第に減少するように重み付け係数を選択し、 登録日時から経過した時間を演算する経過時間演算部を
   備えたことを特徴とする個人識別装置。
8. 【請求項８】 請求項６または７において、 カメラは、虹彩の像を撮影する場合と白目の像を撮影す
   る場合とで、それぞれ、異なる焦点で異なる照明を使用
   することを特徴とする個人識別装置。