生体認証装置、生体認証方法及びプログラム
【課題】眼の虹彩パターンに関する情報同士の照合を短時間に行う。
【解決手段】虹彩の画像を分割することにより形成された８つの環状領域Ａ１〜Ａ８に応じた特性曲線Ｓ（１）〜Ｓ（８）を生成する。そして、これらの特性曲線の傾きの極性を配列することにより、照合対象コード１〜８をそれぞれ生成する。これらの照合対象コード１〜８は、＋、−及び零の三値の組み合わせからなるコードとなるため、照合の際にハンドリングするデータ量が少なくなり、結果的に照合対象コードの照合を短時間に行うことができる。
【解決手段】虹彩の画像を分割することにより形成された８つの環状領域Ａ１〜Ａ８に応じた特性曲線Ｓ（１）〜Ｓ（８）を生成する。そして、これらの特性曲線の傾きの極性を配列することにより、照合対象コード１〜８をそれぞれ生成する。これらの照合対象コード１〜８は、＋、−及び零の三値の組み合わせからなるコードとなるため、照合の際にハンドリングするデータ量が少なくなり、結果的に照合対象コードの照合を短時間に行うことができる。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体認証装置、生体認証方法及びプログラムに係り、更に詳しくは、眼の虹彩のパターンを用いて認証を行う生体認証装置、眼の虹彩のパターンを用いて認証を行うための生体認証方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、文字や記号の組み合わせからなるコードやパスワードに代えて、対象者の身体的特徴を用いて認証を行う生体認証技術の研究開発が盛んに行われている。生体認証には、例えば、指紋、手の甲の静脈パターン、眼の虹彩パターン、声紋など、個人相互間で不同な身体的特徴が用いられるのが一般的である。特に、指紋や手の甲の静脈パターンを用いた認証装置は、認証精度が向上し、装置のコストダウンが進むにつれて、ＡＴＭ（Automatic Teller Machine）やパーソナルコンピュータ（PC）など、種々の装置に搭載されるに至っている。
【０００３】
しかしながら、指紋や手の甲の静脈パターンを用いた認証では、対象者が指や手などの身体の一部を装置に接触させるか、ある程度近づける必要がある。このため、最近では眼の虹彩パターンを用いた生体認証技術が注目されている（例えば特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第３３０７９３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
虹彩のパターンを用いた認証システムでは、照合精度と照合速度との関係がトレードオフの関係にある。また、認証システムでは、その性質上照合精度は一定のレベル以上に維持されるべきである。このため、認証システムにおける処理速度の向上は実現が困難な課題の１つとなっている。
【０００６】
本発明は、上述の事情の下になされたもので、眼の虹彩パターンに関する情報同士の照合を短時間に行うことができる装置等を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明に係る生体認証装置は、虹彩のデジタル画像に基づいて、前記虹彩のデジタル画像上の位置を示す極座標の座標値に対応した前記虹彩のデジタル画像を構成するピクセルの輝度の、前記極座標に対する変化量を算出する変化量算出手段と、前記変化量の極性を、前記極座標に準じて配列して、照合対象コードを生成するコード生成手段と、を備える。
【０００８】
また、本発明に係る生体認証方法は、虹彩のデジタル画像に基づいて、前記虹彩のデジタル画像上の位置を示す極座標の座標値に対応した前記虹彩のデジタル画像を構成するピクセルの輝度の、前記極座標に対する変化量を算出する工程と、前記変化量の極性を、前記極座標に準じて配列して、照合対象コードを生成する工程と、を含む。
【０００９】
また、本発明に係るプログラムは、コンピュータを、虹彩のデジタル画像に基づいて、前記虹彩のデジタル画像上の位置を示す極座標の座標値に対応した前記虹彩のデジタル画像を構成するピクセルの輝度の、前記極座標に対する変化量を算出する手段、前記変化量の極性を、前記極座標に準じて配列して、照合対象コードを生成する手段、として機能させる。
【発明の効果】
【００１０】
眼の虹彩パターンに関する情報同士の照合を短時間に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る生体認証装置１のブロック図である。
【図２】デジタル画像Ｐを示す図である。
【図３】デジタル画像Ｐを簡略化して示して示す画像Ｐ１を示す図である。
【図４】二値画像Ｐ２を示す図である。
【図５】サンプル画像ＳＡＭＰ１を示す図である。
【図６】図６（Ａ）及び図６（Ｂ）は、基準ピクセル設定部３１の動作を説明するための図（その１、その２）である。
【図７】基準ピクセル設定部３１の動作を説明するための図（その３）である。
【図８】基準ピクセル設定部３１の処理により得られる画像Ｐ３を示す図である。
【図９】基準ピクセル設定部３１の処理結果を説明するための画像を示す図である。
【図１０】瞳孔を構成する低輝度ピクセル群ＰＧ１と、高輝度ピクセル群ＰＧ２とを示す図である。
【図１１】瞳孔中心位置特定部３２の動作を説明するための図（その１）である。
【図１２】瞳孔中心位置特定部３２の動作を説明するための図（その２）である。
【図１３】虹彩画像特定部３３の動作を説明するための図（その１）である。
【図１４】図１４（Ａ）は、虹彩画像特定部３３の動作を説明するための図（その２）である。図１４（Ｂ）は、特性曲線ＳＬを示す図である。
【図１５】環状領域規定部３４の動作を説明するための図（その１）である。
【図１６】環状領域規定部３４の動作を説明するための図（その２）である。
【図１７】環状領域規定部３４の動作を説明するための図（その３）である。
【図１８】微小領域規定部３５の動作を説明するための図である。
【図１９】図１９（Ａ）は、特性曲線Ｓ（１）を示す図である。また、図１９（Ｂ）は、特性曲線Ｓ（１）の生成方法を説明するための図である。
【図２０】図２０（Ａ）及び図２０（Ｂ）は、照合対象コードの生成方法を説明するための図である。
【図２１】本発明の第２の実施形態に係る生体認証装置２のブロック図である。
【図２２】照合装置３０の動作を示すフローチャート（その１）である。
【図２３】照合装置３０の動作を示すフローチャート（その２）である。
【図２４】本発明の第３の実施形態に係る生体認証装置３のブロック図である。
【図２５】平均輝度演算部３５の動作を説明するための図である。
【図２６】特性曲線ｇ（１）の生成方法を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
《第１の実施形態》
以下、本発明の第１の実施形態を、図１〜図２０を参照しつつ説明する。図１は本実施形態に係る生体認証装置１の概略的な構成を示すブロック図である。生体認証装置１は、対象者の虹彩パターンを用いて認証を行う装置であり、撮像装置１０、及び照合装置３０を備えている。
【００１３】
前記撮像装置１０は、例えば近赤外線を含む照明光を照射する照明装置と、赤外線以外の可視光線をカットする赤外線フィルタを有する赤外線カメラを含んで構成されている。そして、対象者の眼を撮影することにより得られたデジタル画像を、照合装置３０へ出力する。図２には、撮像装置１０によって撮像されたデジタル画像Ｐが示されている。図２を見るとわかるように、撮像装置１０では、少なくとも、対象者の虹彩と、その周囲に存在する瞼や睫などの一部が撮像される。また、撮像装置１０では、赤外光を用いた撮像が行われるため、デジタル画像Ｐはグレースケール画像となる。
【００１４】
図３に示される画像Ｐ１は、デジタル画像Ｐについて、虹彩とその周辺に存在する部分の輪郭を、線のみで簡略化して示した画像である。以下の説明は、便宜上、デジタル画像Ｐと、このデジタル画像Ｐに対応した画像Ｐ１を用いて行うものとする。
【００１５】
図１に戻り、前記照合装置３０は、基準ピクセル設定部３１、瞳孔中心位置特定部３２、虹彩画像特定部３３、環状領域規定部３４、微小領域規定部３５、平均輝度演算部３６、特性曲線生成部３７、コード生成部３８、及び照合部３９を有している。
【００１６】
前記基準ピクセル設定部３１は、まず、撮像装置１０から出力されたデジタル画像Ｐを構成する複数のピクセルの中から、輝度が所定値以下の低輝度ピクセルを抽出する。低輝度ピクセルの抽出は、例えば、デジタル画像Ｐを二値画像に変換し、この時に現れる輝度が０となるピクセルを抽出することにより行うことができる。一例として図４には、デジタル画像Ｐを、所定の閾値を用いて画像変換することにより得られた二値画像Ｐ２が示されている。基準ピクセル設定部３１は、図４に示される二値画像Ｐ２の黒色部分を構成する低輝度ピクセルを抽出する。なお、この時の閾値は、デジタル画像Ｐの撮像条件等によって決定することができる。そして、本実施形態では、二値画像Ｐ２に、虹彩の画像を構成するピクセルが高輝度ピクセルとして現れ、瞳孔の画像を構成するピクセルが低輝度ピクセルとして現れるように、閾値を決定する。このように、閾値を決定することで、二値画像Ｐ２には、主として瞳孔と、睫などの画像を形成していたピクセルが低輝度ピクセルとして現れる。
【００１７】
次に、基準ピクセル設定部３１は、抽出された低輝度ピクセルを順次選択し、選択した低輝度ピクセルから所定の距離以内にある複数のピクセルそれぞれに、例えば値１を付与する。以下、サンプル画像ＳＡＭＰ１を示す図５を参照しつつ説明する。
【００１８】
図５は、一例として１６行２０列のマトリクス状に配置されたピクセルＰＸ（ｍ、ｎ）からなる画像ＳＡＭＰ１が示されている。なお、ｍは１から１６までの行番を表す整数であり、ｎは１から２０までの列番を表す整数である。この画像ＳＡＭＰ１は、３つの低輝度ピクセルＰＸ（５、１２）、ＰＸ（８、８）、ＰＸ（９、１２）と、それ以外の高輝度ピクセルＰＸからなる二値画像である。基準ピクセル設定部３１は、まず５行目の低輝度ピクセルＰＸ（５、１２）を選択する。そして、図６（Ａ）を参照するとわかるように、低輝度ピクセルＰＸ（５、１２）と、この低輝度ピクセルＰＸ（５、１２）から所定の距離以内にあるピクセルＰＸそれぞれに１を付与する。
【００１９】
次に、基準ピクセル設定部３１は、８行目の低輝度ピクセルＰＸ（８、８）を選択する。そして、図６（Ｂ）を参照するとわかるように、低輝度ピクセルＰＸ（８、８）と、この低輝度ピクセルＰＸ（８、８）から所定の距離以内にあるピクセルＰＸそれぞれに１を付与する。ここで、６行目のピクセルＰＸ（６、１０）と、７行目のピクセルＰＸ（７、１０）については、低輝度ピクセルＰＸ（５、１２）及びＰＸ（８，８）それぞれに対して所定の距離以内にある。このため、当該処理が完了した時点では、付与された値の積算値が２となっている。
【００２０】
次に、基準ピクセル設定部３１は、９行目の低輝度ピクセルＰＸ（９、１２）を選択する。そして、図７を参照するとわかるように、低輝度ピクセルＰＸ（９、１２）と、この低輝度ピクセルＰＸ（９、１２）から所定の距離以内にあるピクセルＰＸそれぞれに１を付与する。ここで、７行目のピクセルＰＸ（７、１０）については、低輝度ピクセルＰＸ（５、１２）、ＰＸ（８，８）、及びＰＸ（９、１２）それぞれに対して所定の距離以内にある。このため、当該処理が完了した時点では、付与された値の積算値が３となっている。基準ピクセル設定部３１は、上述した処理を、画像に含まれる低輝度ピクセルすべてに対して実行する。
【００２１】
基準ピクセル設定部３１は、二値画像Ｐ２を構成する各低輝度ピクセルに対して、上述の処理を施す。図８には、基準ピクセル設定部３１が、二値画像Ｐ２の黒色部分を構成する低輝度ピクセルに対して上述の処理を行った後の結果を概念的に示す画像Ｐ３が示されている。画像Ｐ３では、付与された値の積算値が最も大きいピクセルほど高い濃度で着色された状態で表示されている。
【００２２】
そして、基準ピクセル設定部３１は、付与された値の積算値が最も大きいピクセルを、基準ピクセルＰＸ０に設定し、この基準ピクセルＰＸ０の位置情報を瞳孔中心位置特定部３２に出力する。この基準ピクセルＰＸ０は、図８に示されるように、画像Ｐ３において最も高い濃度で示されたピクセルの位置と一致する。また、図９は、画像Ｐ１と画像Ｐ３とを重ねて示した図である。図９に示されるように、基準ピクセルＰＸ０の位置は、画像Ｐ１に示される眼の瞳孔の中心とほぼ一致する。
【００２３】
一例として、図１０には二値画像Ｐ２に含まれる瞳孔を構成する低輝度ピクセル群ＰＧ１と、高輝度ピクセル群ＰＧ２とが示されている。通常、瞳孔を含む眼の画像を撮影すると、角膜の表面で反射した反射光の影響で、瞳孔を構成するピクセルのうちの一部のピクセルの輝度が高くなってしまう。このため、二値画像Ｐ２に現れる瞳孔を構成するピクセル群は、低輝度ピクセル群ＰＧ１と、高輝度ピクセル群ＰＧ２とに２分される。したがって、瞳孔の画像を形成するピクセルのうち、高輝度ピクセル群を構成するピクセルの数が増加するにつれて、基準ピクセルＰＸ０の位置が瞳孔中心から大きくずれてしまうことが考えられる。そこで、瞳孔中心位置特定部３２は、二値画像Ｐ２における瞳孔を構成する低輝度ピクセル群ＰＧ１の分布と、基準ピクセルＰＸ０の位置情報とに基づいて、瞳孔の中心位置の検出を行う。
【００２４】
図１１に示されるように、瞳孔中心位置特定部３２は、基準ピクセルＰＸ０を中心とする円Ｃ（１）を設定する。この円Ｃ（１）の半径は、瞳孔の半径よりも十分に小さくなるように設定する。例えば、円Ｃ（１）の半径は、低輝度ピクセル群ＰＧ１のＸ軸方向又はＹ軸方向の分布範囲などを考慮して決定することができる。
【００２５】
次に、瞳孔中心位置特定部３２は、基準ピクセルＰＸ０を中心とし、円Ｃ（１）の半径よりも大きい半径を有する円Ｃ（２）を設定する。
【００２６】
次に、瞳孔中心位置特定部３２は、円Ｃ（１），Ｃ（２）それぞれの面積Ｓ１，Ｓ２と、円Ｃ（１），Ｃ（２）それぞれの内側にある低輝度ピクセルの個数Ｎ１、Ｎ２を算出する。そして、円Ｃ（１）及び円Ｃ（２）の面積の差（Ｓ２−Ｓ１）に対する、それぞれの円内の低輝度ピクセルの個数（Ｎ２−Ｎ１）の比Ｒ１（（Ｎ２−Ｎ１）／（Ｓ２−Ｓ１））を算出する。
【００２７】
次に、瞳孔中心位置特定部３２は、算出した比Ｒ１の値が、所定の値以上であるか否かを判定する。そして、この判定が肯定された場合には、瞳孔中心位置特定部３２は、円Ｃ（２）の半径より大きい半径を有する円Ｃ（３）を設定する。そして、瞳孔中心位置特定部３２は、円Ｃ（２），Ｃ（３）それぞれの面積Ｓ２，Ｓ３と、円Ｃ（２），Ｃ（３）それぞれの内側にある低輝度ピクセルの個数Ｎ２、Ｎ３を算出する。そして、円Ｃ（２）及び円Ｃ（３）の面積の差（Ｓ３−Ｓ２）に対する、それぞれの円内の低輝度ピクセルの個数（Ｎ３−Ｎ２）の比Ｒ２（（Ｎ３−Ｎ２）／（Ｓ３−Ｓ２））を算出する。
【００２８】
次に、瞳孔中心位置特定部３２は、算出した比Ｒ２の値が、所定の値以上であるか否かを判定する。以下、瞳孔中心位置特定部３２は、上述の処理を、所定の値以下の比ＲＮが算出されるまで、繰り返し行う。これにより、二値画像Ｐ２の瞳孔の画像上に規定される円はその大きさが、徐々に拡大されていく。
【００２９】
一方、所定の値以下の比ＲＮが算出された場合には、瞳孔中心位置特定部３２は、この時の円Ｃ（Ｎ）を用いて、瞳孔の中心位置を特定する。なお、所定の値以下の比ＲＮが算出される場合とは、例えば、図１１に示されるように、低輝度ピクセル群ＰＧ１及び高輝度ピクセル群ＰＧ２によって規定される領域からはみ出た状態の円Ｃ（４）が設定された場合である。
【００３０】
円Ｃ（１）、Ｃ（２）、及びＣ（３）に関しては、その内部に含まれるピクセルは、瞳孔を形成するピクセルであり、低輝度ピクセル群ＰＧ１又は高輝度ピクセル群ＰＧ２のいずれかに属するピクセルである。この場合には、算出される比Ｒの値はほぼ一定となる。一方、円Ｃ（４）に含まれるピクセルは、瞳孔を形成する低輝度ピクセル群ＰＧ１及び高輝度ピクセル群ＰＧ２に属するピクセル以外のピクセルが含まれる。これらのピクセルは、虹彩の画像を形成する高輝度ピクセルである。このため、円Ｃ（４）の内部に含まれる低輝度ピクセルの数Ｎ４が減少し、結果的に、算出される比Ｒ３（＝（Ｎ４−Ｎ３）／（Ｓ４−Ｓ３））の値は、所定の値より小さくなる。
【００３１】
次に、瞳孔中心位置特定部３２は、図１２を参照するとわかるように、円Ｃ（４）を基準ピクセルＰＸ０を基準位置として移動させながら、円Ｃ（４）に含まれる低輝度ピクセルの数が最大となったときの円Ｃ（４）の中心位置Ｐ１を探索する。そして、探索した位置Ｐ１を瞳孔中心の位置と特定する。
【００３２】
なお、円Ｃ（１）〜Ｃ（Ｎ）の半径は、例えば、ピクセルの大きさを基準に例えば１ピクセルから数ピクセル分だけ異なるように設定することが考えられる。また、瞳孔中心の検出精度は、円Ｃ（Ｎ−１）の半径と、円Ｃ（Ｎ）の半径との差が小さくなるほど向上する。
【００３３】
前記虹彩画像特定部３３は、図１３に示されるように、画像Ｐ１上に位置Ｐ１が原点となるＸＹ座標系を定義する。そして、画像Ｐ１上に位置Ｐ１を起点とし、Ｘ軸と１５度の角度をなす直線Ｌ１、Ｌ２とによって規定される三角形の領域Ｆ１と領域Ｆ２とを規定する。次に、図１４（Ａ）に示されるように、虹彩画像特定部３３は、領域Ｆ１を、Ｘ軸と直線Ｌ１とで規定される角を中心角とする複数の円弧によって区分することで、複数の円弧状の微小領域を設定する。また、領域Ｆ２を、Ｘ軸と直線Ｌ２とで規定される角を中心角とする複数の円弧によって区分することで、複数の円弧状の微小領域を設定する。
【００３４】
図１４（Ｂ）には、位置ｘと、円弧状の微小領域に含まれるピクセルの輝度の平均値との関係を示す特性曲線ＳＬが示されている。前記虹彩画像特定部３３は、領域Ｆ１又は領域Ｆ２に属する微小領域ごとに、微小領域に含まれるピクセルの輝度の平均値を算出する。そして、微小領域のＸ軸上の位置と対応する輝度の平均値との関係を表す特性曲線ＳＬを算出する。次に、この特性曲線ＳＬの変化度合いに基づいて、Ｘ軸と虹彩の外縁との交点のＸ座標Ａ、Ｄを求める。
【００３５】
交点のＸ座標Ａ、Ｄは、例えば、特性曲線ＳＬをＸ軸上の位置ｘで微分して得られた微分値と、所定の閾値とを比較することで特定することができる。図１４（Ｂ）の特性曲線ＳＬを参照するとわかるように、一般に、虹彩の領域と白目の境界では輝度の平均値の変化度合に連続性が見られる。また、虹彩の領域から白目の領域に変わる領域では、輝度の平均値の変化度合いは他の部分よりも大きくなる。この性質を利用することにより、特性曲線ＳＬの微分値を用いて、Ｘ軸と虹彩の外縁との交点のＸ座標Ａ、Ｄをほぼ正確に求めることができる。
【００３６】
そして、虹彩画像特定部３３は、図１５を参照するとわかるように、画像Ｐ１上の位置Ｐ１を中心とする円Ｃ（４）と、例えば中心がＸ軸上に位置し、ＸＹ座標系における点（Ａ、０）と、点（Ｄ、０）とを通る円Ｃｑ（０）、すなわち、点（（Ａ＋Ｄ）／２、０）を中心Ｑ０とし、半径（Ｄ−Ａ）／２の円Ｃｑ（０）とで規定される領域に虹彩の画像が位置していると特定する。そして、特定した結果を環状領域規定部３４へ通知する。
【００３７】
図１５に示されるように、瞳孔の外縁にほぼ一致する円Ｃ（４）の中心Ｐ１と、虹彩の外縁にほぼ一致する円Ｃｑ（０）の中心Ｑ０は、一般的に一致しない。その理由は、人の左右の眼の視線は通常平行ではないため、対象者の正面から眼を撮影した場合には、撮像装置１０の光軸と視線とが平行とはならない。このため、球面状の虹彩は、撮像装置１０に対して斜めから撮影される。したがって、デジタル画像上では、虹彩の中心と瞳孔の中心とがオフセットしてしまうのである。
【００３８】
前記環状領域規定部３４は、上述の事情を考慮して、図１６に示されるように、瞳孔の外縁にほぼ一致する円Ｃ（４）と、虹彩の外縁にほぼ一致する円Ｃｑ（０）とによって規定される領域を、７つの円Ｃｑ（１）〜円Ｃｑ（７）を用いて、８つの環状領域に区分する。以下、具体的に説明する。
【００３９】
まず、環状領域規定部３４は、円Ｃ（４）の中心Ｐ１と、円Ｃｑ（０）の中心Ｑ０との距離ｄを計測する。そして、中心Ｑ０のＸ座標に距離ｄを８で除した値をそれぞれ加算していくことで、円Ｃｑ（１）〜円Ｃｑ（７）の中心Ｑ１〜中心Ｑ７を算出する。なお、中心Ｑ１〜中心Ｑ７の座標はそれぞれ、Ｑ１（（Ａ＋Ｄ）／２＋ｄ／８、０）、Ｑ２（（Ａ＋Ｄ）／２＋ｄ／４、０）、Ｑ３（（Ａ＋Ｄ）／２＋３ｄ／８、０）、Ｑ４（（Ａ＋Ｄ）／２＋ｄ／２、０）、Ｑ５（（Ａ＋Ｄ）／２＋５ｄ／８、０）、Ｑ６（（Ａ＋Ｄ）／２＋３ｄ／４、０）、Ｑ７（（Ａ＋Ｄ）／２＋７ｄ／８、０）と計算される。
【００４０】
次に、環状領域規定部３４は、円Ｃｑ（０）の半径ｒ０から、円Ｃ（４）の半径ｒと円Ｃｑ（０）の半径ｒ０との差を８で除した値をそれぞれ減算していくことで、円Ｃｑ（１）〜円Ｃｑ（７）の半径ｒ１〜半径ｒ７を算出する。なお、半径ｒ１〜半径ｒ７は、それぞれｒ１：（ｒ０−（ｒ０−ｒ）／８）、ｒ２：（ｒ０−２・（ｒ０−ｒ）／８）、ｒ３：（ｒ０−３・（ｒ０−ｒ）／８）、ｒ４：（ｒ０−４・（ｒ０−ｒ）／８）、ｒ５：（ｒ０−５・（ｒ０−ｒ）／８）、ｒ６：（ｒ０−６・（ｒ０−ｒ）／８）、ｒ７：（ｒ０−７・（ｒ０−ｒ）／８）と計算される。
【００４１】
次に、環状領域規定部３４は、上述のように算出した中心Ｑ１〜中心Ｑ７と、半径ｒ１〜半径ｒ７に関する算出結果に基づいて、図１６に示されるように、円Ｃｑ（０）と円Ｃ（４）とで規定される領域に、７つの円Ｃｑ（１）〜円Ｃｑ（７）を規定する。これにより、図１７を参照するとわかるように、画像Ｐ１に含まれる虹彩の画像が７つの円Ｃｑ（１）〜円Ｃｑ（７）によって、８つの環状領域Ａ１〜Ａ８に区分される。そして、環状領域規定部３４は、８つの環状領域Ａ１〜Ａ８に関する情報を、微小領域規定部３５へ出力する。
【００４２】
前記微小領域規定部３５は、８つの環状領域Ａ１〜Ａ８それぞれを、例えば２５６の微小領域に区分する。具体的には、円Ｃ（４）、円Ｃｑ（１）〜円Ｃｑ（７）を、中心角が等しい２５６の円弧に分割するとともに、隣接する円同士の対応関係にある１組の円弧と、端点を結ぶ線分を規定していく。以下、図１８を参照しつつ説明する。
【００４３】
図１８は、円Ｃ（４）と円Ｃｑ（７）とによって規定された環状領域Ａ１を、２５６の微小領域に区分する様子を示す図である。図１８を参照するとわかるように、微小領域規定部３５は、円Ｃ（４）と円Ｃｑ（７）を、それぞれの円とＸ軸との交点を基点として、中心角がα（３６０／２５６）の円弧にそれぞれ区分するとともに、対応関係にある円弧の端点を結ぶ線分を規定することで、環状領域Ａ１を、２５６個の微小領域Ａ１１〜Ａ１２５６に区分する。同様に、微小領域規定部３５は、環状領域Ａ２〜Ａ８それぞれを、微小領域Ａ２１〜Ａ２２５６、微小領域Ａ３１〜Ａ３２５６、微小領域Ａ４１〜Ａ４２５６、微小領域Ａ５１〜Ａ５２５６、微小領域Ａ６１〜Ａ６２５６、微小領域Ａ７１〜Ａ７２５６、微小領域Ａ８１〜Ａ８２５６に区分する。そして、微小領域規定部３５は、上記微小領域に関する情報を平均輝度演算部３６へ出力する。
【００４４】
前記平均輝度演算部３６は、まず、環状領域Ａ１に属する微小領域Ａ１１〜Ａ１２５６ごとに、微小領域Ａ１ｉ（ｉ＝１、２、…、２５６）に含まれるピクセルの輝度の平均値ＡＶＧ１ｉを求める。以下順次、微小領域規定部３５は、環状領域Ａ２に属する微小領域Ａ２ｉにそれぞれに含まれるピクセルの輝度の平均値ＡＶＧ２ｉを求める。次に、環状領域Ａ３に属する微小領域Ａ３ｉにそれぞれに含まれるピクセルの輝度の平均値ＡＶＧ３ｉを求める。次に、環状領域Ａ４に属する微小領域Ａ４ｉにそれぞれに含まれるピクセルの輝度の平均値ＡＶＧ４ｉを求める。次に、環状領域Ａ５に属する微小領域Ａ５ｉにそれぞれに含まれるピクセルの輝度の平均値ＡＶＧ５ｉを求める。次に、環状領域Ａ６に属する微小領域Ａ６ｉにそれぞれに含まれるピクセルの輝度の平均値ＡＶＧ６ｉを求める。次に、環状領域Ａ７に属する微小領域Ａ７ｉにそれぞれに含まれるピクセルの輝度の平均値ＡＶＧ７ｉを求める。次に、環状領域Ａ８に属する微小領域Ａ８ｉにそれぞれに含まれるピクセルの輝度の平均値ＡＶＧ８ｉを求める。そして、平均輝度演算部３６は、上記平均値に関する情報を特性曲線生成部３７へ出力する。
【００４５】
図１９（Ａ）には、微小領域Ａ１ｉの極座標と、微小領域Ａ１ｉごとに算出された輝度の平均値との関係を示す特性曲線Ｓ（１）が示されている。前記特性曲線生成部３７は、まず、横軸を極座標とし縦軸を輝度とする座標上に、微小領域Ａ１ｉの極座標θｉと、微小領域Ａ１ｉごとに算出された輝度の平均値ＡＶＧ１１とで定まる点をプロットしていく。そして、これらの点を通る曲線を特性曲線Ｓ（１）として生成する。以下、具体的に説明する。
【００４６】
図１８を参照するとわかるように、例えば、微小領域Ａ１ｉの極座標θｉの値は（ｉ−1）・αで示すことができる。したがって、微小領域Ａ１ｉの極座標θｉの値は、微小領域Ａ１１の極座標θ１の値が０、微小領域Ａ１２の極座標θ２の値がα、微小領域Ａ１３の極座標θ３の値が２α、微小領域Ａ１４の極座標θ４の値が３αというように決定される。
【００４７】
特性曲線生成部３７は、図１９（Ｂ）を参照するとわかるように、順次、微小領域Ａ１１の極座標θ１と輝度の平均値ＡＶＧ１１で定まる点Ｐ１１、微小領域Ａ１２の極座標θ２と輝度の平均値ＡＶＧ１２で定まる点Ｐ１２、微小領域Ａ１３の極座標θ３と輝度の平均値ＡＶＧ１３で定まる点Ｐ１３というように、まず微小領域Ａ１ｉの極座標θｉと輝度の平均値ＡＶＧ１ｉとで定まる２５６個の点Ｐ１ｉを、上述の座標上にプロットしていく。次に、２５６個の点Ｐ１ｉを通る曲線を生成し、この曲線を特性曲線Ｓ（１）とする。
【００４８】
以下順次、特性曲線生成部３７は、微小領域Ａ２ｉの極座標と、微小領域Ａ２ｉごとに算出された輝度の平均値との関係を示す特性曲線Ｓ（２）を算出する。次に、微小領域Ａ３ｉの極座標と、微小領域Ａ３ｉごとに算出された輝度の平均値との関係を示す特性曲線Ｓ（３）を算出する。次に、微小領域Ａ４ｉの極座標と、微小領域Ａ４ｉごとに算出された輝度の平均値との関係を示す特性曲線Ｓ（４）を算出する。次に、微小領域Ａ５ｉの極座標と、微小領域Ａ５ｉごとに算出された輝度の平均値との関係を示す特性曲線Ｓ（５）を算出する。次に、微小領域Ａ６ｉの極座標と、微小領域Ａ６ｉごとに算出された輝度の平均値との関係を示す特性曲線Ｓ（６）を算出する。次に、微小領域Ａ７ｉの極座標と、微小領域Ａ７ｉごとに算出された輝度の平均値との関係を示す特性曲線Ｓ（７）を算出する。次に、微小領域Ａ８ｉの極座標と、微小領域Ａ８ｉごとに算出された輝度の平均値との関係を示す特性曲線Ｓ（８）を算出する。そして、特性曲線Ｓ（１）〜Ｓ（８）に関する情報を、コード生成部３８へ出力する。
【００４９】
コード生成部３８は、環状領域Ａ１の輝度の変化を示す特性曲線Ｓ（１）のθｉにおける傾きをＭ１（ｉ）をそれぞれ算出する。そして、この傾きの極性を極座標θｉに準じて配列することでコード１［Ｍ１（１）、Ｍ１（２）、…Ｍ１（２５６）］を生成する。例えば、図２０（Ａ）の表に示されるように、特性曲線Ｓ（１）のθｉにおける傾きの極性が、＋、−、及び零の三値うちのいずれかとなる場合には、図２０（Ｂ）の表に示されるように、コード１［Ｍ１（１）、Ｍ１（２）、…Ｍ１（２５６）］は、＋、−、及び零が配列されてなるコードとなる。
【００５０】
以下同様に、コード生成部３８は、コード２［Ｍ２（１）、Ｍ２（２）、…Ｍ２（２５６）］、コード３［Ｍ３（１）、Ｍ３（２）、…Ｍ３（２５６）］、コード４［Ｍ４（１）、Ｍ４（２）、…Ｍ４（２５６）］、コード５［Ｍ５（１）、Ｍ５（２）、…Ｍ５（２５６）］、コード２［Ｍ６（１）、Ｍ６（２）、…Ｍ６（２５６）］、コード２［Ｍ７（１）、Ｍ７（２）、…Ｍ７（２５６）］、コード２［Ｍ８（１）、Ｍ８（２）、…Ｍ８（２５６）］を生成する。そして、コード生成部３８は、上述の８つのコード１〜８を１つの照合対象コード群として照合部３９へ出力する。
【００５１】
照合部３９には、予め上述した処理と同様の処理によって特定された虹彩の画像に基づき、かつ特定の個人情報と関連づけられた８つのコードからなる複数のコード群に関するデータが蓄積されている。照合部３９は、上述の照合対象コード群と、予め蓄積されたコード群（以下、照合コード群という）それぞれとの照合を行う。そして、照合対象コード群に対する類似度合いが所定の値以上の照合コード群が特定された場合には、その結果と、照合コード群に関連づけられた個人情報を外部へ出力する。一方、対象コード群に対する類似度合いが所定の値以上の照合コード群が特定されなかった場合には、その結果を外部へ出力する。
【００５２】
以上説明したように、本第１の実施形態では、虹彩の画像が分割されることにより形成された８つの環状領域Ａ１〜Ａ８に応じた特性曲線Ｓ（１）〜Ｓ（８）が生成され、これらの特性曲線の傾きの極性が配列されることにより照合対象コード１〜８がそれぞれ生成される。これらの照合対象コード１〜８は、＋、−及び零の三値の組み合わせからなるコードであるため、照合の際にハンドリングするデータ量が少なくなり、結果的に照合対象コードの照合を短時間に行うことができる。
【００５３】
具体的には、撮像装置１０からの画像に基づいて生成された特性曲線Ｓ（１）〜Ｓ（８）の波形と、予め取得された特性曲線の波形とを直接照合する場合に比べて、照合するデータ量が少なくてすむ。したがって、照合対象コードの照合を短時間に行うことができる。
【００５４】
また、本第１の実施形態では、環状領域Ａ１〜Ａ８を区分することにより２５６の微小領域を設定したが、これに限らず、隣接する円同士の対応関係にある１組の円弧の端点を結んで形成される四角形の領域を、それぞれの環状領域Ａ１〜Ａ８に沿って設定してもよい。
【００５５】
また、本第１の実施形態では、環状領域Ａ１〜Ａ８それぞれに２５６の微小領域を規定した場合について説明したが、これに限らず、例えば、２５６以下の微小領域を規定してもよく、２５６以上の微少領域を規定してもよい。
【００５６】
《第２の実施形態》
次に、本発明の第２の実施形態を、図２１〜図２３を参照しつつ説明する。なお、第１の実施形態と同一又は同等の構成については、同等の符号を用いるとともに、その説明を省略又は簡略する。
【００５７】
本実施形態に係る生体認証装置２は、照合装置３０が、一般的なコンピュータ、又はワークステーションなどの装置と同様の構成によって実現されている点で、第１の実施形態に係る生体認証装置１と相違している。
【００５８】
図２１は、生体認証装置２の物理的な構成を示すブロック図である。図２１に示されるように、生体認証装置２は、撮像装置１０、及びコンピュータからなる照合装置３０を備えている。
【００５９】
前記照合装置３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３０ａ、主記憶部３０ｂ、補助記憶部３０ｃ、表示部３０ｄ、入力部３０ｅ、インターフェイス部３０ｆ、及び上記各部を相互に接続するシステムバス３０ｇを含んで構成されている。
【００６０】
ＣＰＵ３０ａは、補助記憶部３０ｃに記憶されているプログラムに従って、撮像装置１０によって撮像された画像Ｐに対して、後述する画像処理を実行する。
【００６１】
主記憶部３０ｂは、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を含んで構成され、ＣＰＵ３０ａの作業領域として用いられる。
【００６２】
補助記憶部３０ｃは、ＲＯＭ（Read Only Memory）、磁気ディスク、半導体メモリ等の不揮発性メモリを含んで構成されている。この補助記憶部３０ｃは、ＣＰＵ３０ａが実行するプログラム、及び各種パラメータなどを記憶している。また、ＣＰＵ３０ａによる処理結果などを含む情報を記憶する。
【００６３】
表示部３０ｄは、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）またはＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などを含んで構成され、ＣＰＵ３０ａの処理結果を表示する。本実施形態では、デジタル画像Ｐに対する処理が実行されるごとに、その処理結果としての二値画像Ｐ２、画像Ｐ３などが表示される。
【００６４】
入力部３０ｅは、キーボードやマウス等のポインティングデバイスを含んで構成されている。オペレータの指示は、この入力部３０ｅを介して入力され、システムバス３０ｇを経由してＣＰＵ３０ａに通知される。
【００６５】
インターフェイス部３０ｆは、シリアルインターフェイスまたはＬＡＮ（Local Area Network）インターフェイス等を含んで構成されている。撮像装置１０は、インターフェイス部３０ｆを介してシステムバス３０ｇに接続される。
【００６６】
図２２及び図２３のフローチャートは、照合装置３０のＣＰＵ３０ａによって実行されるプログラムの一連の処理アルゴリズムに対応している。以下、図２２及び図２３を参照しつつ、照合装置３０における画像処理について説明する。なお、この画像処理は、ＣＰＵ３０ａが、補助記憶部３０ｃから読み出したプログラムに従って、主記憶部３０ｂ、補助記憶部３０ｃ、表示部３０ｄ、インターフェイス部３０ｆを統括的に制御することにより実現される。
【００６７】
まず、最初のステップＳ１０１では、ＣＰＵ３０ａは、撮像装置１０によって撮像されたデジタル画像Ｐを構成する複数のピクセルの中から、輝度が所定値以下の低輝度ピクセルを抽出する。具体的には、デジタル画像Ｐを、所定の閾値を用いて画像変換することにより得られた二値画像Ｐ２の中から低輝度ピクセルを抽出する。
【００６８】
次のステップＳ１０２では、ＣＰＵ３０ａは、抽出された低輝度ピクセルを順次選択し、選択した低輝度ピクセルから所定の距離以内にある複数のピクセルそれぞれに、例えば値１を付与する。
【００６９】
次のステップＳ１０３では、ＣＰＵ３０ａは、付与された値の積算値が最も大きいピクセルを、基準ピクセルＰＸ０に設定する。図９に示されるように、基準ピクセルＰＸ０の位置は、画像Ｐ１に示される目の瞳孔の中心とほぼ一致する。
【００７０】
次のステップＳ１０４では、ＣＰＵ３０ａは、基準ピクセルＰＸ０を中心とする円Ｃ（１）と、円Ｃ（１）の半径よりも大きい半径を有する円Ｃ（２）を設定する。
【００７１】
次のステップＳ１０５では、ＣＰＵ３０ａは、円Ｃ（１），Ｃ（２）それぞれの面積Ｓ１，Ｓ２と、円Ｃ（１），Ｃ（２）それぞれの内側にある低輝度ピクセルの個数Ｎ１、Ｎ２を演算する。そして、円Ｃ（１）及び円Ｃ（２）の面積の差（Ｓ２−Ｓ１）に対する、それぞれの円内の低輝度ピクセルの個数（Ｎ２−Ｎ１）の比Ｒ１（（Ｎ２−Ｎ１）／（Ｓ２−Ｓ１））を算出する。
【００７２】
次のステップＳ１０６では、ＣＰＵ３０ａは、比Ｒ１の値が、所定の値以上であるか否かを判定する。そして、ステップＳ１０６での判定が肯定された場合には、ステップＳ１０４に戻る。
【００７３】
この場合、ＣＰＵ３０ａは、新たに円Ｃ（２）の半径より大きい半径を有する円Ｃ（３）を設定する（ステップＳ１０４）。そして、円Ｃ（２），Ｃ（３）それぞれの面積Ｓ２，Ｓ３と、円Ｃ（２），Ｃ（３）それぞれの内側にある低輝度ピクセルの個数Ｎ２、Ｎ３を演算する。そして、円Ｃ（２）及び円Ｃ（３）の面積の差（Ｓ３−Ｓ２）に対する、それぞれの円内の低輝度ピクセルの個数（Ｎ３−Ｎ２）の比Ｒ２（（Ｎ３−Ｎ２）／（Ｓ３−Ｓ２））を算出する（ステップＳ１０５）。以下、ステップＳ１０６での判定が否定されるまで、ステップＳ１０４〜ステップＳ１０６までの処理が繰り返される。
【００７４】
一方、ステップ１０６での判定が否定された場合には、次のステップＳ１０７に移行する。なお、ステップＳ１０６での判定が否定される場合とは、比Ｒの値が、所定の値より小さい場合である。例えば、図１１に示されるように、ピクセル群ＰＧ１、ＰＧ２によって規定される領域からはみ出た状態の円Ｃ（４）が設定された場合は、ステップＳ１０６での判定が否定される。
【００７５】
次のステップＳ１０７では、ＣＰＵ３０ａは、円Ｃ（４）を基準ピクセルＰＸ０を基準位置として移動させながら、円Ｃ（４）に含まれる低輝度ピクセルの数が最大となったときの円Ｃ（４）の中心位置Ｐ１を探索する。そして、探索した位置Ｐ１を瞳孔中心の位置と特定する。
【００７６】
次のステップＳ１０８では、ＣＰＵ３０ａは、画像Ｐ１上に位置Ｐ１が原点となるＸＹ座標系を定義する。そして、画像Ｐ１上に位置Ｐ１を起点とし、Ｘ軸と１５度の角度をなす直線Ｌ１、Ｌ２とによって規定される三角形の領域Ｆ１と領域Ｆ２とを規定する。次に、図１４（Ａ）に示されるように、ＣＰＵ３０ａは、領域Ｆ１を、Ｘ軸と直線Ｌ１とで規定される角を中心角とする複数の円弧によって区分することで、複数の円弧状の微小領域を設定する。また、領域Ｆ２を、Ｘ軸と直線Ｌ２とで規定される角を中心角とする複数の円弧によって区分することで、複数の円弧状の微小領域を設定する。
【００７７】
次のステップＳ１０９では、ＣＰＵ３０ａは、領域Ｆ１又は領域Ｆ２に属する微小領域ごとに、微小領域に含まれるピクセルの輝度の平均値を算出する。そして、微小領域のＸ軸上の位置と対応する輝度の平均値との関係を表す特性曲線ＳＬを算出する。
【００７８】
次のステップＳ１１０では、ＣＰＵ３０ａは、この特性曲線ＳＬの変化度合いに基づいて、Ｘ軸と虹彩の外縁との交点のＸ座標Ａ及びＤを求める。そして、図１５を参照するとわかるように、画像Ｐ１上の円Ｃ（４）と、円Ｃｑ（０）とで規定される領域に虹彩の画像が位置していると特定する。
【００７９】
次のステップＳ１１１では、ＣＰＵ３０ａは、図１６に示されるように、瞳孔の外縁にほぼ一致する円Ｃ（４）と、虹彩の外縁にほぼ一致する円Ｃｑ（０）とによって規定される領域を、７つの円Ｃｑ（１）〜円Ｃｑ（７）を用いて、８つの環状領域に区分する。
【００８０】
次のステップＳ１１２では、ＣＰＵ３０ａは、８つの環状領域Ａ１〜Ａ８それぞれを、例えば２５６の微小領域に区分する。具体的には、円Ｃ（４）と円Ｃｑ（７）を、それぞれの円とＸ軸との交点を基点として、中心角がα（３６０／２５６）の円弧にそれぞれ区分するとともに、対応関係にある円弧の端点を結ぶ線分を規定することで、環状領域Ａ１を、２５６個の微小領域Ａ１１〜Ａ１２５６に区分する。同様に、微小領域規定部３５は、環状領域Ａ２〜Ａ８それぞれを、微小領域Ａ２１〜Ａ２２５６、微小領域Ａ３１〜Ａ３２５６、微小領域Ａ４１〜Ａ４２５６、微小領域Ａ５１〜Ａ５２５６、微小領域Ａ６１〜Ａ６２５６、微小領域Ａ７１〜Ａ７２５６、微小領域Ａ８１〜Ａ８２５６に区分する。
【００８１】
次のステップＳ１１３では、ＣＰＵ３０ａは、まず、環状領域Ａ１に属する微小領域Ａ１１〜Ａ１２５６ごとに、微小領域Ａ１ｉ（ｉ＝１、２、…、２５６）に含まれるピクセルの輝度の平均値ＡＶＧ１ｉを求める。以下順次、微小領域規定部３５は、環状領域Ａ２〜Ａ８に属する微小領域Ａ２ｉ〜Ａ８ｉそれぞれに含まれるピクセルの輝度の平均値ＡＶＧ２ｉ〜ＡＶＧ８ｉを求める。
【００８２】
次のステップＳ１１４では、ＣＰＵ３０ａは、微小領域Ａ１ｉ〜Ａ８ｉの極座標と、微小領域Ａ１ｉ〜Ａ８ｉごとに算出された輝度の平均値との関係を示す特性曲線Ｓ（１）〜Ｓ（８）を算出する。
【００８３】
次のステップＳ１１５では、ＣＰＵ３０ａは、環状領域Ａ１の輝度の変化を示す特性曲線Ｓ（１）のθｉにおける傾きをＭ１（ｉ）をそれぞれ算出する。そして、この傾きの極性を極座標θｉに準じて配列することでコード１[Ｍ１（1）、Ｍ１（２）、…Ｍ１（２５６）]を生成する。同様に、コード生成部３８は、コード２[Ｍ２（1）、Ｍ２（２）、…Ｍ２（２５６）]、コード３[Ｍ３（1）、Ｍ３（２）、…Ｍ３（２５６）]、コード４[Ｍ４（1）、Ｍ４（２）、…Ｍ４（２５６）]、コード５[Ｍ５（1）、Ｍ５（２）、…Ｍ５（２５６）]、コード２[Ｍ６（1）、Ｍ６（２）、…Ｍ６（２５６）]、コード２[Ｍ７（1）、Ｍ７（２）、…Ｍ７（２５６）]、コード２[Ｍ８（1）、Ｍ８（２）、…Ｍ８（２５６）]を生成する。
【００８４】
次のステップＳ１１６では、ＣＰＵ３０ａは、上述の照合対象コード群と、予め蓄積されたコード群（以下、照合コード群という）それぞれとの照合を行う。そして、照合対象コード群に対する類似度合いが所定の値以上の照合コード群が特定された場合には、その結果と、照合コード群に関連づけられた個人情報を外部へ出力する。一方、対象コード群に対する類似度合いが所定の値以上の照合コード群が特定されなかった場合には、その結果を外部へ出力する。
【００８５】
以上説明したように、本第２の実施形態では、虹彩の画像が分割されることにより形成された８つの環状領域Ａ１〜Ａ８に応じた特性曲線Ｓ（１）〜Ｓ（８）が生成され、これらの特性曲線の傾きの極性が配列されることにより照合対象コード１〜８がそれぞれ生成される。これらの照合対象コード１〜８は、＋、−及び零の三値の組み合わせからなるコードであるため、照合の際にハンドリングするデータ量が少なくなり、結果的に照合対象コードの照合を短時間に行うことができる。
【００８６】
具体的には、撮像装置１０からの画像に基づいて生成された特性曲線Ｓ（１）〜Ｓ（８）の波形と、予め取得された特性曲線の波形とを直接照合する場合に比べて、照合するデータ量が少なくてすむ。したがって、照合対象コードの照合を短時間に行うことができる。
【００８７】
《第３の実施形態》
次に、本発明の第３の実施形態を、図２４を参照しつつ説明する。なお、第１の実施形態、及び第２の実施形態と同一又は同等の構成については、同等の符号を用いるとともに、その説明を省略又は簡略する。
【００８８】
図２４は、本実施形態に係る生体認証装置３のブロック図である。図２４に示されるように、生体認証装置３は、環状領域Ａ１〜Ａ８を区分して微少領域を規定する微小領域規定部３５を有していない点と、照合装置３０を構成する平均輝度演算部３６が、異なる動作をする点で、第１の実施形態に係る生体認証装置１と相違している。
【００８９】
以下、本実施形態に係る平均輝度演算部３６の動作について説明する。一例として、図２５には、環状領域Ａ１〜Ａ８が規定された画像Ｐ１と、円Ｃ（４）の中心点Ｐ１を中心に回転する線分ＳＣが示されている。平均輝度演算部３６は、図２５に示されるように、一端が中心点Ｐ１上にあり、他端が円Ｃｑ（０）の外側にある線分ＳＣを規定する。
【００９０】
次に、この線分ＳＣを中心点Ｐ１の回りに、矢印ａに示される方向に回転させると同時に、環状領域Ａ１〜Ａ８ごとに、環状領域Ａ１〜Ａ８それぞれに含まれるピクセルのうち、線分ＳＣと重なったピクセルの平均輝度を算出する。そして、線分の回転角度θｒｏｔと対応づけて、算出した平均輝度ＡＶＧ１θｒｏｔ〜ＡＶＧ８θｒｏｔを特性曲線生成部３７へ出力する。
【００９１】
特性曲線生成部３７は、横軸を角度とし、縦軸を平均輝度とする座標に、環状領域Ａ１〜Ａ８ごとに、線分の回転角度θｒｏｔと、平均輝度ＡＶＧ１θｒｏｔ〜ＡＶＧ８θｒｏｔとによって定まる点をプロットしていくことで、環状領域Ａ１〜Ａ８にそれぞれ対応した８つの特性曲線ｇ（１）〜ｇ（８）を生成する。
【００９２】
特性曲線ｇ（１）〜ｇ（８）が生成されると、コード生成部３８は、まず、特性曲線ｇ（１）について、図２６を参照するとわかるように、零度を起点として角度α（３６０／２５６）ごとに、特性曲線ｇ（１）の傾きＭ１（ｊ・α）を算出する。なお、ｊは０から２５５までの整数である。本実施形態では、図２６に示されるように、特性曲線ｇ（１）上の点Ｐ１ｊにおける傾きＭ１（ｊ・α）が順次算出される。
【００９３】
そして、コード生成部３８は、この傾きＭ１（ｊ・α）の極性をθｒｏｔに準じて配列することで、＋、−、及び零の三値の組み合わせからなるコード１［Ｍ１（０）、Ｍ１（α）、Ｍ１（２・α）…Ｍ１（２５５・α）］を生成する。同様に、特性曲線ｇ（２）〜ｇ（８）に対応したコード２［Ｍ２（０）、Ｍ２（α）、Ｍ２（２・α）…Ｍ２（２５５・α）］、コード３［Ｍ３（０）、Ｍ３（α）、Ｍ３（２・α）…Ｍ３（２５５・α）］、コード４［Ｍ４（０）、Ｍ４（α）、Ｍ４（２・α）…Ｍ４（２５５・α）］、コード５［Ｍ５（０）、Ｍ５（α）、Ｍ５（２・α）…Ｍ５（２５５・α）］、コード６［Ｍ６（０）、Ｍ６（α）、Ｍ６（２・α）…Ｍ６（２５５・α）］、コード７［Ｍ７（０）、Ｍ７（α）、Ｍ７（２・α）…Ｍ７（２５５・α）］、コード８［Ｍ８（０）、Ｍ８（α）、Ｍ８（２・α）…Ｍ８（２５５・α）］を生成する。そして、コード生成部３８は、上述の８つのコード１〜８を１つの照合対象コード群として照合部３９へ出力する。
【００９４】
照合部３９は、上述の照合対象コード群と、予め蓄積されたコード群（以下、照合コード群という）それぞれとの照合を行う。そして、照合対象コード群に対する類似度合いが所定の値以上の照合コード群が特定された場合には、その結果と、照合コード群に関連づけられた個人情報を外部へ出力する。一方、対象コード群に対する類似度合いが所定の値以上の照合コード群が特定されなかった場合には、その結果を外部へ出力する。
【００９５】
以上説明したように、本第３の実施形態では、８つの環状領域Ａ１〜Ａ８それぞれが、線分ＳＣを用いてスキャンされることにより、特性曲線ｇ（１）〜ｇ（８）が生成される。そして、これらの特性曲線ｇ（１）〜ｇ（８）の傾きの極性が、線分ＳＣの回転角に準じて配列されることにより照合対象コード１〜８がそれぞれ生成される。これらの照合対象コード１〜８は、＋、−及び零の三値の組み合わせからなるコードであるため、照合の際にハンドリングするデータ量が少なくなり、結果的に照合対象コードの照合を短時間に行うことができる。
【００９６】
なお、本第３の実施形態では、線分ＳＣの回転角度θｒｏｔと、平均輝度ＡＶＧ１θｒｏｔ〜ＡＶＧ８θｒｏｔとによって定まる点をプロットしていくことで得た曲線を、環状領域Ａ１〜Ａ８にそれぞれ対応した８つの特性曲線ｇ（１）〜ｇ（８）として生成した。しかしながら、本発明はこれに限定されるものではなく、特性曲線ｇ（１）〜ｇ（８）は、線分の回転角度θｒｏｔと、平均輝度ＡＶＧ１θｒｏｔ〜ＡＶＧ８θｒｏｔとによって定まる点をプロットしていくことで得た曲線を、スムージング処理した曲線であってもよい。このスムージング処理としては、例えば、前記曲線に対して移動平均法を用いた処理を施す処理が考えられる。
【００９７】
また、本第３の実施形態では、線分ＳＣを、中心点Ｐ１を中心に回転させることにより、環状領域Ａ１〜Ａ８のスキャンを行ったが、これに限らず、例えば基準ピクセルＰＸ０を中心に線分ＳＣを回転させてスキャンを行ってもよく、また、虹彩の画像の外縁を規定する円Ｃｑ（０）の中心点Ｑ０を中心に線分ＳＣを回転させてスキャンを行ってもよい。
【００９８】
以上、本発明の各実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態によって限定されるものではない。
【００９９】
また、上記実施形態に係る照合装置３０の機能は、専用のハードウェアによっても、また、通常のコンピュータシステムによっても実現することができる。
【０１００】
また、第２の実施形態において照合装置３０の補助記憶部３０ｃに記憶されているプログラムは、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read-Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布し、そのプログラムをコンピュータにインストールすることにより、上述の処理を実行する装置を構成することとしてもよい。
【０１０１】
また、プログラムをインターネット等の通信ネットワーク上の所定のサーバ装置が有するディスク装置等に格納しておき、例えば、搬送波に重畳させて、コンピュータにダウンロード等するようにしても良い。
【０１０２】
また、プログラムは、通信ネットワークを介して転送しながら起動実行することとしてもよい。
【０１０３】
また、プログラムは、全部又は一部をサーバ装置上で実行させ、その処理に関する情報を通信ネットワークを介して送受信しながら、上述の画像処理を実行することとしてもよい。
【０１０４】
なお、上述の機能を、ＯＳ（Operating System）が分担して実現する場合又はＯＳとアプリケーションとの協働により実現する場合等には、ＯＳ以外の部分のみを媒体に格納して配布してもよく、また、コンピュータにダウンロード等しても良い。
【０１０５】
なお、本発明は、本発明の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施形態は、本発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。つまり、本発明の範囲は、実施形態ではなく、特許請求の範囲によって示される。そして、特許請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、本発明の範囲内とみなされる。
【産業上の利用可能性】
【０１０６】
本発明の生体認証装置、生体認証方法、及びプログラムは、眼の虹彩のパターンを用いて認証を行うのに適している。
【符号の説明】
【０１０７】
１〜３ 生体認証装置
１０ 撮像装置
３０ 照合装置
３０ａ ＣＰＵ
３０ｂ 主記憶部
３０ｃ 補助記憶部
３０ｄ 表示部
３０ｅ 入力部
３０ｆ インターフェイス部
３０ｇ システムバス
３１ 基準ピクセル設定部
３２ 瞳孔中心位置特定部
３３ 虹彩画像特定部
３４ 環状領域規定部
３５ 微小領域規定部
３６ 平均輝度演算部
３７ 特性曲線生成部
３８ コード生成部
３９ 照合部
Ｐ デジタル画像
Ｐ１ 画像
Ｐ２ 二値画像
Ｐ３ 画像
ＰＸ ピクセル
ＰＸ０ 基準ピクセル
ＰＧ１ 低輝度ピクセル群
ＰＧ２ 高輝度ピクセル群
Ｆ１、Ｆ２ 領域
Ａ１〜Ａ８ 環状領域
Ｃ、Ｃｑ 円
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体認証装置、生体認証方法及びプログラムに係り、更に詳しくは、眼の虹彩のパターンを用いて認証を行う生体認証装置、眼の虹彩のパターンを用いて認証を行うための生体認証方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、文字や記号の組み合わせからなるコードやパスワードに代えて、対象者の身体的特徴を用いて認証を行う生体認証技術の研究開発が盛んに行われている。生体認証には、例えば、指紋、手の甲の静脈パターン、眼の虹彩パターン、声紋など、個人相互間で不同な身体的特徴が用いられるのが一般的である。特に、指紋や手の甲の静脈パターンを用いた認証装置は、認証精度が向上し、装置のコストダウンが進むにつれて、ＡＴＭ（Automatic Teller Machine）やパーソナルコンピュータ（PC）など、種々の装置に搭載されるに至っている。
【０００３】
しかしながら、指紋や手の甲の静脈パターンを用いた認証では、対象者が指や手などの身体の一部を装置に接触させるか、ある程度近づける必要がある。このため、最近では眼の虹彩パターンを用いた生体認証技術が注目されている（例えば特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第３３０７９３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
虹彩のパターンを用いた認証システムでは、照合精度と照合速度との関係がトレードオフの関係にある。また、認証システムでは、その性質上照合精度は一定のレベル以上に維持されるべきである。このため、認証システムにおける処理速度の向上は実現が困難な課題の１つとなっている。
【０００６】
本発明は、上述の事情の下になされたもので、眼の虹彩パターンに関する情報同士の照合を短時間に行うことができる装置等を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明に係る生体認証装置は、虹彩のデジタル画像に基づいて、前記虹彩のデジタル画像上の位置を示す極座標の座標値に対応した前記虹彩のデジタル画像を構成するピクセルの輝度の、前記極座標に対する変化量を算出する変化量算出手段と、前記変化量の極性を、前記極座標に準じて配列して、照合対象コードを生成するコード生成手段と、を備える。
【０００８】
また、本発明に係る生体認証方法は、虹彩のデジタル画像に基づいて、前記虹彩のデジタル画像上の位置を示す極座標の座標値に対応した前記虹彩のデジタル画像を構成するピクセルの輝度の、前記極座標に対する変化量を算出する工程と、前記変化量の極性を、前記極座標に準じて配列して、照合対象コードを生成する工程と、を含む。
【０００９】
また、本発明に係るプログラムは、コンピュータを、虹彩のデジタル画像に基づいて、前記虹彩のデジタル画像上の位置を示す極座標の座標値に対応した前記虹彩のデジタル画像を構成するピクセルの輝度の、前記極座標に対する変化量を算出する手段、前記変化量の極性を、前記極座標に準じて配列して、照合対象コードを生成する手段、として機能させる。
【発明の効果】
【００１０】
眼の虹彩パターンに関する情報同士の照合を短時間に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る生体認証装置１のブロック図である。
【図２】デジタル画像Ｐを示す図である。
【図３】デジタル画像Ｐを簡略化して示して示す画像Ｐ１を示す図である。
【図４】二値画像Ｐ２を示す図である。
【図５】サンプル画像ＳＡＭＰ１を示す図である。
【図６】図６（Ａ）及び図６（Ｂ）は、基準ピクセル設定部３１の動作を説明するための図（その１、その２）である。
【図７】基準ピクセル設定部３１の動作を説明するための図（その３）である。
【図８】基準ピクセル設定部３１の処理により得られる画像Ｐ３を示す図である。
【図９】基準ピクセル設定部３１の処理結果を説明するための画像を示す図である。
【図１０】瞳孔を構成する低輝度ピクセル群ＰＧ１と、高輝度ピクセル群ＰＧ２とを示す図である。
【図１１】瞳孔中心位置特定部３２の動作を説明するための図（その１）である。
【図１２】瞳孔中心位置特定部３２の動作を説明するための図（その２）である。
【図１３】虹彩画像特定部３３の動作を説明するための図（その１）である。
【図１４】図１４（Ａ）は、虹彩画像特定部３３の動作を説明するための図（その２）である。図１４（Ｂ）は、特性曲線ＳＬを示す図である。
【図１５】環状領域規定部３４の動作を説明するための図（その１）である。
【図１６】環状領域規定部３４の動作を説明するための図（その２）である。
【図１７】環状領域規定部３４の動作を説明するための図（その３）である。
【図１８】微小領域規定部３５の動作を説明するための図である。
【図１９】図１９（Ａ）は、特性曲線Ｓ（１）を示す図である。また、図１９（Ｂ）は、特性曲線Ｓ（１）の生成方法を説明するための図である。
【図２０】図２０（Ａ）及び図２０（Ｂ）は、照合対象コードの生成方法を説明するための図である。
【図２１】本発明の第２の実施形態に係る生体認証装置２のブロック図である。
【図２２】照合装置３０の動作を示すフローチャート（その１）である。
【図２３】照合装置３０の動作を示すフローチャート（その２）である。
【図２４】本発明の第３の実施形態に係る生体認証装置３のブロック図である。
【図２５】平均輝度演算部３５の動作を説明するための図である。
【図２６】特性曲線ｇ（１）の生成方法を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
《第１の実施形態》
以下、本発明の第１の実施形態を、図１〜図２０を参照しつつ説明する。図１は本実施形態に係る生体認証装置１の概略的な構成を示すブロック図である。生体認証装置１は、対象者の虹彩パターンを用いて認証を行う装置であり、撮像装置１０、及び照合装置３０を備えている。
【００１３】
前記撮像装置１０は、例えば近赤外線を含む照明光を照射する照明装置と、赤外線以外の可視光線をカットする赤外線フィルタを有する赤外線カメラを含んで構成されている。そして、対象者の眼を撮影することにより得られたデジタル画像を、照合装置３０へ出力する。図２には、撮像装置１０によって撮像されたデジタル画像Ｐが示されている。図２を見るとわかるように、撮像装置１０では、少なくとも、対象者の虹彩と、その周囲に存在する瞼や睫などの一部が撮像される。また、撮像装置１０では、赤外光を用いた撮像が行われるため、デジタル画像Ｐはグレースケール画像となる。
【００１４】
図３に示される画像Ｐ１は、デジタル画像Ｐについて、虹彩とその周辺に存在する部分の輪郭を、線のみで簡略化して示した画像である。以下の説明は、便宜上、デジタル画像Ｐと、このデジタル画像Ｐに対応した画像Ｐ１を用いて行うものとする。
【００１５】
図１に戻り、前記照合装置３０は、基準ピクセル設定部３１、瞳孔中心位置特定部３２、虹彩画像特定部３３、環状領域規定部３４、微小領域規定部３５、平均輝度演算部３６、特性曲線生成部３７、コード生成部３８、及び照合部３９を有している。
【００１６】
前記基準ピクセル設定部３１は、まず、撮像装置１０から出力されたデジタル画像Ｐを構成する複数のピクセルの中から、輝度が所定値以下の低輝度ピクセルを抽出する。低輝度ピクセルの抽出は、例えば、デジタル画像Ｐを二値画像に変換し、この時に現れる輝度が０となるピクセルを抽出することにより行うことができる。一例として図４には、デジタル画像Ｐを、所定の閾値を用いて画像変換することにより得られた二値画像Ｐ２が示されている。基準ピクセル設定部３１は、図４に示される二値画像Ｐ２の黒色部分を構成する低輝度ピクセルを抽出する。なお、この時の閾値は、デジタル画像Ｐの撮像条件等によって決定することができる。そして、本実施形態では、二値画像Ｐ２に、虹彩の画像を構成するピクセルが高輝度ピクセルとして現れ、瞳孔の画像を構成するピクセルが低輝度ピクセルとして現れるように、閾値を決定する。このように、閾値を決定することで、二値画像Ｐ２には、主として瞳孔と、睫などの画像を形成していたピクセルが低輝度ピクセルとして現れる。
【００１７】
次に、基準ピクセル設定部３１は、抽出された低輝度ピクセルを順次選択し、選択した低輝度ピクセルから所定の距離以内にある複数のピクセルそれぞれに、例えば値１を付与する。以下、サンプル画像ＳＡＭＰ１を示す図５を参照しつつ説明する。
【００１８】
図５は、一例として１６行２０列のマトリクス状に配置されたピクセルＰＸ（ｍ、ｎ）からなる画像ＳＡＭＰ１が示されている。なお、ｍは１から１６までの行番を表す整数であり、ｎは１から２０までの列番を表す整数である。この画像ＳＡＭＰ１は、３つの低輝度ピクセルＰＸ（５、１２）、ＰＸ（８、８）、ＰＸ（９、１２）と、それ以外の高輝度ピクセルＰＸからなる二値画像である。基準ピクセル設定部３１は、まず５行目の低輝度ピクセルＰＸ（５、１２）を選択する。そして、図６（Ａ）を参照するとわかるように、低輝度ピクセルＰＸ（５、１２）と、この低輝度ピクセルＰＸ（５、１２）から所定の距離以内にあるピクセルＰＸそれぞれに１を付与する。
【００１９】
次に、基準ピクセル設定部３１は、８行目の低輝度ピクセルＰＸ（８、８）を選択する。そして、図６（Ｂ）を参照するとわかるように、低輝度ピクセルＰＸ（８、８）と、この低輝度ピクセルＰＸ（８、８）から所定の距離以内にあるピクセルＰＸそれぞれに１を付与する。ここで、６行目のピクセルＰＸ（６、１０）と、７行目のピクセルＰＸ（７、１０）については、低輝度ピクセルＰＸ（５、１２）及びＰＸ（８，８）それぞれに対して所定の距離以内にある。このため、当該処理が完了した時点では、付与された値の積算値が２となっている。
【００２０】
次に、基準ピクセル設定部３１は、９行目の低輝度ピクセルＰＸ（９、１２）を選択する。そして、図７を参照するとわかるように、低輝度ピクセルＰＸ（９、１２）と、この低輝度ピクセルＰＸ（９、１２）から所定の距離以内にあるピクセルＰＸそれぞれに１を付与する。ここで、７行目のピクセルＰＸ（７、１０）については、低輝度ピクセルＰＸ（５、１２）、ＰＸ（８，８）、及びＰＸ（９、１２）それぞれに対して所定の距離以内にある。このため、当該処理が完了した時点では、付与された値の積算値が３となっている。基準ピクセル設定部３１は、上述した処理を、画像に含まれる低輝度ピクセルすべてに対して実行する。
【００２１】
基準ピクセル設定部３１は、二値画像Ｐ２を構成する各低輝度ピクセルに対して、上述の処理を施す。図８には、基準ピクセル設定部３１が、二値画像Ｐ２の黒色部分を構成する低輝度ピクセルに対して上述の処理を行った後の結果を概念的に示す画像Ｐ３が示されている。画像Ｐ３では、付与された値の積算値が最も大きいピクセルほど高い濃度で着色された状態で表示されている。
【００２２】
そして、基準ピクセル設定部３１は、付与された値の積算値が最も大きいピクセルを、基準ピクセルＰＸ０に設定し、この基準ピクセルＰＸ０の位置情報を瞳孔中心位置特定部３２に出力する。この基準ピクセルＰＸ０は、図８に示されるように、画像Ｐ３において最も高い濃度で示されたピクセルの位置と一致する。また、図９は、画像Ｐ１と画像Ｐ３とを重ねて示した図である。図９に示されるように、基準ピクセルＰＸ０の位置は、画像Ｐ１に示される眼の瞳孔の中心とほぼ一致する。
【００２３】
一例として、図１０には二値画像Ｐ２に含まれる瞳孔を構成する低輝度ピクセル群ＰＧ１と、高輝度ピクセル群ＰＧ２とが示されている。通常、瞳孔を含む眼の画像を撮影すると、角膜の表面で反射した反射光の影響で、瞳孔を構成するピクセルのうちの一部のピクセルの輝度が高くなってしまう。このため、二値画像Ｐ２に現れる瞳孔を構成するピクセル群は、低輝度ピクセル群ＰＧ１と、高輝度ピクセル群ＰＧ２とに２分される。したがって、瞳孔の画像を形成するピクセルのうち、高輝度ピクセル群を構成するピクセルの数が増加するにつれて、基準ピクセルＰＸ０の位置が瞳孔中心から大きくずれてしまうことが考えられる。そこで、瞳孔中心位置特定部３２は、二値画像Ｐ２における瞳孔を構成する低輝度ピクセル群ＰＧ１の分布と、基準ピクセルＰＸ０の位置情報とに基づいて、瞳孔の中心位置の検出を行う。
【００２４】
図１１に示されるように、瞳孔中心位置特定部３２は、基準ピクセルＰＸ０を中心とする円Ｃ（１）を設定する。この円Ｃ（１）の半径は、瞳孔の半径よりも十分に小さくなるように設定する。例えば、円Ｃ（１）の半径は、低輝度ピクセル群ＰＧ１のＸ軸方向又はＹ軸方向の分布範囲などを考慮して決定することができる。
【００２５】
次に、瞳孔中心位置特定部３２は、基準ピクセルＰＸ０を中心とし、円Ｃ（１）の半径よりも大きい半径を有する円Ｃ（２）を設定する。
【００２６】
次に、瞳孔中心位置特定部３２は、円Ｃ（１），Ｃ（２）それぞれの面積Ｓ１，Ｓ２と、円Ｃ（１），Ｃ（２）それぞれの内側にある低輝度ピクセルの個数Ｎ１、Ｎ２を算出する。そして、円Ｃ（１）及び円Ｃ（２）の面積の差（Ｓ２−Ｓ１）に対する、それぞれの円内の低輝度ピクセルの個数（Ｎ２−Ｎ１）の比Ｒ１（（Ｎ２−Ｎ１）／（Ｓ２−Ｓ１））を算出する。
【００２７】
次に、瞳孔中心位置特定部３２は、算出した比Ｒ１の値が、所定の値以上であるか否かを判定する。そして、この判定が肯定された場合には、瞳孔中心位置特定部３２は、円Ｃ（２）の半径より大きい半径を有する円Ｃ（３）を設定する。そして、瞳孔中心位置特定部３２は、円Ｃ（２），Ｃ（３）それぞれの面積Ｓ２，Ｓ３と、円Ｃ（２），Ｃ（３）それぞれの内側にある低輝度ピクセルの個数Ｎ２、Ｎ３を算出する。そして、円Ｃ（２）及び円Ｃ（３）の面積の差（Ｓ３−Ｓ２）に対する、それぞれの円内の低輝度ピクセルの個数（Ｎ３−Ｎ２）の比Ｒ２（（Ｎ３−Ｎ２）／（Ｓ３−Ｓ２））を算出する。
【００２８】
次に、瞳孔中心位置特定部３２は、算出した比Ｒ２の値が、所定の値以上であるか否かを判定する。以下、瞳孔中心位置特定部３２は、上述の処理を、所定の値以下の比ＲＮが算出されるまで、繰り返し行う。これにより、二値画像Ｐ２の瞳孔の画像上に規定される円はその大きさが、徐々に拡大されていく。
【００２９】
一方、所定の値以下の比ＲＮが算出された場合には、瞳孔中心位置特定部３２は、この時の円Ｃ（Ｎ）を用いて、瞳孔の中心位置を特定する。なお、所定の値以下の比ＲＮが算出される場合とは、例えば、図１１に示されるように、低輝度ピクセル群ＰＧ１及び高輝度ピクセル群ＰＧ２によって規定される領域からはみ出た状態の円Ｃ（４）が設定された場合である。
【００３０】
円Ｃ（１）、Ｃ（２）、及びＣ（３）に関しては、その内部に含まれるピクセルは、瞳孔を形成するピクセルであり、低輝度ピクセル群ＰＧ１又は高輝度ピクセル群ＰＧ２のいずれかに属するピクセルである。この場合には、算出される比Ｒの値はほぼ一定となる。一方、円Ｃ（４）に含まれるピクセルは、瞳孔を形成する低輝度ピクセル群ＰＧ１及び高輝度ピクセル群ＰＧ２に属するピクセル以外のピクセルが含まれる。これらのピクセルは、虹彩の画像を形成する高輝度ピクセルである。このため、円Ｃ（４）の内部に含まれる低輝度ピクセルの数Ｎ４が減少し、結果的に、算出される比Ｒ３（＝（Ｎ４−Ｎ３）／（Ｓ４−Ｓ３））の値は、所定の値より小さくなる。
【００３１】
次に、瞳孔中心位置特定部３２は、図１２を参照するとわかるように、円Ｃ（４）を基準ピクセルＰＸ０を基準位置として移動させながら、円Ｃ（４）に含まれる低輝度ピクセルの数が最大となったときの円Ｃ（４）の中心位置Ｐ１を探索する。そして、探索した位置Ｐ１を瞳孔中心の位置と特定する。
【００３２】
なお、円Ｃ（１）〜Ｃ（Ｎ）の半径は、例えば、ピクセルの大きさを基準に例えば１ピクセルから数ピクセル分だけ異なるように設定することが考えられる。また、瞳孔中心の検出精度は、円Ｃ（Ｎ−１）の半径と、円Ｃ（Ｎ）の半径との差が小さくなるほど向上する。
【００３３】
前記虹彩画像特定部３３は、図１３に示されるように、画像Ｐ１上に位置Ｐ１が原点となるＸＹ座標系を定義する。そして、画像Ｐ１上に位置Ｐ１を起点とし、Ｘ軸と１５度の角度をなす直線Ｌ１、Ｌ２とによって規定される三角形の領域Ｆ１と領域Ｆ２とを規定する。次に、図１４（Ａ）に示されるように、虹彩画像特定部３３は、領域Ｆ１を、Ｘ軸と直線Ｌ１とで規定される角を中心角とする複数の円弧によって区分することで、複数の円弧状の微小領域を設定する。また、領域Ｆ２を、Ｘ軸と直線Ｌ２とで規定される角を中心角とする複数の円弧によって区分することで、複数の円弧状の微小領域を設定する。
【００３４】
図１４（Ｂ）には、位置ｘと、円弧状の微小領域に含まれるピクセルの輝度の平均値との関係を示す特性曲線ＳＬが示されている。前記虹彩画像特定部３３は、領域Ｆ１又は領域Ｆ２に属する微小領域ごとに、微小領域に含まれるピクセルの輝度の平均値を算出する。そして、微小領域のＸ軸上の位置と対応する輝度の平均値との関係を表す特性曲線ＳＬを算出する。次に、この特性曲線ＳＬの変化度合いに基づいて、Ｘ軸と虹彩の外縁との交点のＸ座標Ａ、Ｄを求める。
【００３５】
交点のＸ座標Ａ、Ｄは、例えば、特性曲線ＳＬをＸ軸上の位置ｘで微分して得られた微分値と、所定の閾値とを比較することで特定することができる。図１４（Ｂ）の特性曲線ＳＬを参照するとわかるように、一般に、虹彩の領域と白目の境界では輝度の平均値の変化度合に連続性が見られる。また、虹彩の領域から白目の領域に変わる領域では、輝度の平均値の変化度合いは他の部分よりも大きくなる。この性質を利用することにより、特性曲線ＳＬの微分値を用いて、Ｘ軸と虹彩の外縁との交点のＸ座標Ａ、Ｄをほぼ正確に求めることができる。
【００３６】
そして、虹彩画像特定部３３は、図１５を参照するとわかるように、画像Ｐ１上の位置Ｐ１を中心とする円Ｃ（４）と、例えば中心がＸ軸上に位置し、ＸＹ座標系における点（Ａ、０）と、点（Ｄ、０）とを通る円Ｃｑ（０）、すなわち、点（（Ａ＋Ｄ）／２、０）を中心Ｑ０とし、半径（Ｄ−Ａ）／２の円Ｃｑ（０）とで規定される領域に虹彩の画像が位置していると特定する。そして、特定した結果を環状領域規定部３４へ通知する。
【００３７】
図１５に示されるように、瞳孔の外縁にほぼ一致する円Ｃ（４）の中心Ｐ１と、虹彩の外縁にほぼ一致する円Ｃｑ（０）の中心Ｑ０は、一般的に一致しない。その理由は、人の左右の眼の視線は通常平行ではないため、対象者の正面から眼を撮影した場合には、撮像装置１０の光軸と視線とが平行とはならない。このため、球面状の虹彩は、撮像装置１０に対して斜めから撮影される。したがって、デジタル画像上では、虹彩の中心と瞳孔の中心とがオフセットしてしまうのである。
【００３８】
前記環状領域規定部３４は、上述の事情を考慮して、図１６に示されるように、瞳孔の外縁にほぼ一致する円Ｃ（４）と、虹彩の外縁にほぼ一致する円Ｃｑ（０）とによって規定される領域を、７つの円Ｃｑ（１）〜円Ｃｑ（７）を用いて、８つの環状領域に区分する。以下、具体的に説明する。
【００３９】
まず、環状領域規定部３４は、円Ｃ（４）の中心Ｐ１と、円Ｃｑ（０）の中心Ｑ０との距離ｄを計測する。そして、中心Ｑ０のＸ座標に距離ｄを８で除した値をそれぞれ加算していくことで、円Ｃｑ（１）〜円Ｃｑ（７）の中心Ｑ１〜中心Ｑ７を算出する。なお、中心Ｑ１〜中心Ｑ７の座標はそれぞれ、Ｑ１（（Ａ＋Ｄ）／２＋ｄ／８、０）、Ｑ２（（Ａ＋Ｄ）／２＋ｄ／４、０）、Ｑ３（（Ａ＋Ｄ）／２＋３ｄ／８、０）、Ｑ４（（Ａ＋Ｄ）／２＋ｄ／２、０）、Ｑ５（（Ａ＋Ｄ）／２＋５ｄ／８、０）、Ｑ６（（Ａ＋Ｄ）／２＋３ｄ／４、０）、Ｑ７（（Ａ＋Ｄ）／２＋７ｄ／８、０）と計算される。
【００４０】
次に、環状領域規定部３４は、円Ｃｑ（０）の半径ｒ０から、円Ｃ（４）の半径ｒと円Ｃｑ（０）の半径ｒ０との差を８で除した値をそれぞれ減算していくことで、円Ｃｑ（１）〜円Ｃｑ（７）の半径ｒ１〜半径ｒ７を算出する。なお、半径ｒ１〜半径ｒ７は、それぞれｒ１：（ｒ０−（ｒ０−ｒ）／８）、ｒ２：（ｒ０−２・（ｒ０−ｒ）／８）、ｒ３：（ｒ０−３・（ｒ０−ｒ）／８）、ｒ４：（ｒ０−４・（ｒ０−ｒ）／８）、ｒ５：（ｒ０−５・（ｒ０−ｒ）／８）、ｒ６：（ｒ０−６・（ｒ０−ｒ）／８）、ｒ７：（ｒ０−７・（ｒ０−ｒ）／８）と計算される。
【００４１】
次に、環状領域規定部３４は、上述のように算出した中心Ｑ１〜中心Ｑ７と、半径ｒ１〜半径ｒ７に関する算出結果に基づいて、図１６に示されるように、円Ｃｑ（０）と円Ｃ（４）とで規定される領域に、７つの円Ｃｑ（１）〜円Ｃｑ（７）を規定する。これにより、図１７を参照するとわかるように、画像Ｐ１に含まれる虹彩の画像が７つの円Ｃｑ（１）〜円Ｃｑ（７）によって、８つの環状領域Ａ１〜Ａ８に区分される。そして、環状領域規定部３４は、８つの環状領域Ａ１〜Ａ８に関する情報を、微小領域規定部３５へ出力する。
【００４２】
前記微小領域規定部３５は、８つの環状領域Ａ１〜Ａ８それぞれを、例えば２５６の微小領域に区分する。具体的には、円Ｃ（４）、円Ｃｑ（１）〜円Ｃｑ（７）を、中心角が等しい２５６の円弧に分割するとともに、隣接する円同士の対応関係にある１組の円弧と、端点を結ぶ線分を規定していく。以下、図１８を参照しつつ説明する。
【００４３】
図１８は、円Ｃ（４）と円Ｃｑ（７）とによって規定された環状領域Ａ１を、２５６の微小領域に区分する様子を示す図である。図１８を参照するとわかるように、微小領域規定部３５は、円Ｃ（４）と円Ｃｑ（７）を、それぞれの円とＸ軸との交点を基点として、中心角がα（３６０／２５６）の円弧にそれぞれ区分するとともに、対応関係にある円弧の端点を結ぶ線分を規定することで、環状領域Ａ１を、２５６個の微小領域Ａ１１〜Ａ１２５６に区分する。同様に、微小領域規定部３５は、環状領域Ａ２〜Ａ８それぞれを、微小領域Ａ２１〜Ａ２２５６、微小領域Ａ３１〜Ａ３２５６、微小領域Ａ４１〜Ａ４２５６、微小領域Ａ５１〜Ａ５２５６、微小領域Ａ６１〜Ａ６２５６、微小領域Ａ７１〜Ａ７２５６、微小領域Ａ８１〜Ａ８２５６に区分する。そして、微小領域規定部３５は、上記微小領域に関する情報を平均輝度演算部３６へ出力する。
【００４４】
前記平均輝度演算部３６は、まず、環状領域Ａ１に属する微小領域Ａ１１〜Ａ１２５６ごとに、微小領域Ａ１ｉ（ｉ＝１、２、…、２５６）に含まれるピクセルの輝度の平均値ＡＶＧ１ｉを求める。以下順次、微小領域規定部３５は、環状領域Ａ２に属する微小領域Ａ２ｉにそれぞれに含まれるピクセルの輝度の平均値ＡＶＧ２ｉを求める。次に、環状領域Ａ３に属する微小領域Ａ３ｉにそれぞれに含まれるピクセルの輝度の平均値ＡＶＧ３ｉを求める。次に、環状領域Ａ４に属する微小領域Ａ４ｉにそれぞれに含まれるピクセルの輝度の平均値ＡＶＧ４ｉを求める。次に、環状領域Ａ５に属する微小領域Ａ５ｉにそれぞれに含まれるピクセルの輝度の平均値ＡＶＧ５ｉを求める。次に、環状領域Ａ６に属する微小領域Ａ６ｉにそれぞれに含まれるピクセルの輝度の平均値ＡＶＧ６ｉを求める。次に、環状領域Ａ７に属する微小領域Ａ７ｉにそれぞれに含まれるピクセルの輝度の平均値ＡＶＧ７ｉを求める。次に、環状領域Ａ８に属する微小領域Ａ８ｉにそれぞれに含まれるピクセルの輝度の平均値ＡＶＧ８ｉを求める。そして、平均輝度演算部３６は、上記平均値に関する情報を特性曲線生成部３７へ出力する。
【００４５】
図１９（Ａ）には、微小領域Ａ１ｉの極座標と、微小領域Ａ１ｉごとに算出された輝度の平均値との関係を示す特性曲線Ｓ（１）が示されている。前記特性曲線生成部３７は、まず、横軸を極座標とし縦軸を輝度とする座標上に、微小領域Ａ１ｉの極座標θｉと、微小領域Ａ１ｉごとに算出された輝度の平均値ＡＶＧ１１とで定まる点をプロットしていく。そして、これらの点を通る曲線を特性曲線Ｓ（１）として生成する。以下、具体的に説明する。
【００４６】
図１８を参照するとわかるように、例えば、微小領域Ａ１ｉの極座標θｉの値は（ｉ−1）・αで示すことができる。したがって、微小領域Ａ１ｉの極座標θｉの値は、微小領域Ａ１１の極座標θ１の値が０、微小領域Ａ１２の極座標θ２の値がα、微小領域Ａ１３の極座標θ３の値が２α、微小領域Ａ１４の極座標θ４の値が３αというように決定される。
【００４７】
特性曲線生成部３７は、図１９（Ｂ）を参照するとわかるように、順次、微小領域Ａ１１の極座標θ１と輝度の平均値ＡＶＧ１１で定まる点Ｐ１１、微小領域Ａ１２の極座標θ２と輝度の平均値ＡＶＧ１２で定まる点Ｐ１２、微小領域Ａ１３の極座標θ３と輝度の平均値ＡＶＧ１３で定まる点Ｐ１３というように、まず微小領域Ａ１ｉの極座標θｉと輝度の平均値ＡＶＧ１ｉとで定まる２５６個の点Ｐ１ｉを、上述の座標上にプロットしていく。次に、２５６個の点Ｐ１ｉを通る曲線を生成し、この曲線を特性曲線Ｓ（１）とする。
【００４８】
以下順次、特性曲線生成部３７は、微小領域Ａ２ｉの極座標と、微小領域Ａ２ｉごとに算出された輝度の平均値との関係を示す特性曲線Ｓ（２）を算出する。次に、微小領域Ａ３ｉの極座標と、微小領域Ａ３ｉごとに算出された輝度の平均値との関係を示す特性曲線Ｓ（３）を算出する。次に、微小領域Ａ４ｉの極座標と、微小領域Ａ４ｉごとに算出された輝度の平均値との関係を示す特性曲線Ｓ（４）を算出する。次に、微小領域Ａ５ｉの極座標と、微小領域Ａ５ｉごとに算出された輝度の平均値との関係を示す特性曲線Ｓ（５）を算出する。次に、微小領域Ａ６ｉの極座標と、微小領域Ａ６ｉごとに算出された輝度の平均値との関係を示す特性曲線Ｓ（６）を算出する。次に、微小領域Ａ７ｉの極座標と、微小領域Ａ７ｉごとに算出された輝度の平均値との関係を示す特性曲線Ｓ（７）を算出する。次に、微小領域Ａ８ｉの極座標と、微小領域Ａ８ｉごとに算出された輝度の平均値との関係を示す特性曲線Ｓ（８）を算出する。そして、特性曲線Ｓ（１）〜Ｓ（８）に関する情報を、コード生成部３８へ出力する。
【００４９】
コード生成部３８は、環状領域Ａ１の輝度の変化を示す特性曲線Ｓ（１）のθｉにおける傾きをＭ１（ｉ）をそれぞれ算出する。そして、この傾きの極性を極座標θｉに準じて配列することでコード１［Ｍ１（１）、Ｍ１（２）、…Ｍ１（２５６）］を生成する。例えば、図２０（Ａ）の表に示されるように、特性曲線Ｓ（１）のθｉにおける傾きの極性が、＋、−、及び零の三値うちのいずれかとなる場合には、図２０（Ｂ）の表に示されるように、コード１［Ｍ１（１）、Ｍ１（２）、…Ｍ１（２５６）］は、＋、−、及び零が配列されてなるコードとなる。
【００５０】
以下同様に、コード生成部３８は、コード２［Ｍ２（１）、Ｍ２（２）、…Ｍ２（２５６）］、コード３［Ｍ３（１）、Ｍ３（２）、…Ｍ３（２５６）］、コード４［Ｍ４（１）、Ｍ４（２）、…Ｍ４（２５６）］、コード５［Ｍ５（１）、Ｍ５（２）、…Ｍ５（２５６）］、コード２［Ｍ６（１）、Ｍ６（２）、…Ｍ６（２５６）］、コード２［Ｍ７（１）、Ｍ７（２）、…Ｍ７（２５６）］、コード２［Ｍ８（１）、Ｍ８（２）、…Ｍ８（２５６）］を生成する。そして、コード生成部３８は、上述の８つのコード１〜８を１つの照合対象コード群として照合部３９へ出力する。
【００５１】
照合部３９には、予め上述した処理と同様の処理によって特定された虹彩の画像に基づき、かつ特定の個人情報と関連づけられた８つのコードからなる複数のコード群に関するデータが蓄積されている。照合部３９は、上述の照合対象コード群と、予め蓄積されたコード群（以下、照合コード群という）それぞれとの照合を行う。そして、照合対象コード群に対する類似度合いが所定の値以上の照合コード群が特定された場合には、その結果と、照合コード群に関連づけられた個人情報を外部へ出力する。一方、対象コード群に対する類似度合いが所定の値以上の照合コード群が特定されなかった場合には、その結果を外部へ出力する。
【００５２】
以上説明したように、本第１の実施形態では、虹彩の画像が分割されることにより形成された８つの環状領域Ａ１〜Ａ８に応じた特性曲線Ｓ（１）〜Ｓ（８）が生成され、これらの特性曲線の傾きの極性が配列されることにより照合対象コード１〜８がそれぞれ生成される。これらの照合対象コード１〜８は、＋、−及び零の三値の組み合わせからなるコードであるため、照合の際にハンドリングするデータ量が少なくなり、結果的に照合対象コードの照合を短時間に行うことができる。
【００５３】
具体的には、撮像装置１０からの画像に基づいて生成された特性曲線Ｓ（１）〜Ｓ（８）の波形と、予め取得された特性曲線の波形とを直接照合する場合に比べて、照合するデータ量が少なくてすむ。したがって、照合対象コードの照合を短時間に行うことができる。
【００５４】
また、本第１の実施形態では、環状領域Ａ１〜Ａ８を区分することにより２５６の微小領域を設定したが、これに限らず、隣接する円同士の対応関係にある１組の円弧の端点を結んで形成される四角形の領域を、それぞれの環状領域Ａ１〜Ａ８に沿って設定してもよい。
【００５５】
また、本第１の実施形態では、環状領域Ａ１〜Ａ８それぞれに２５６の微小領域を規定した場合について説明したが、これに限らず、例えば、２５６以下の微小領域を規定してもよく、２５６以上の微少領域を規定してもよい。
【００５６】
《第２の実施形態》
次に、本発明の第２の実施形態を、図２１〜図２３を参照しつつ説明する。なお、第１の実施形態と同一又は同等の構成については、同等の符号を用いるとともに、その説明を省略又は簡略する。
【００５７】
本実施形態に係る生体認証装置２は、照合装置３０が、一般的なコンピュータ、又はワークステーションなどの装置と同様の構成によって実現されている点で、第１の実施形態に係る生体認証装置１と相違している。
【００５８】
図２１は、生体認証装置２の物理的な構成を示すブロック図である。図２１に示されるように、生体認証装置２は、撮像装置１０、及びコンピュータからなる照合装置３０を備えている。
【００５９】
前記照合装置３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３０ａ、主記憶部３０ｂ、補助記憶部３０ｃ、表示部３０ｄ、入力部３０ｅ、インターフェイス部３０ｆ、及び上記各部を相互に接続するシステムバス３０ｇを含んで構成されている。
【００６０】
ＣＰＵ３０ａは、補助記憶部３０ｃに記憶されているプログラムに従って、撮像装置１０によって撮像された画像Ｐに対して、後述する画像処理を実行する。
【００６１】
主記憶部３０ｂは、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を含んで構成され、ＣＰＵ３０ａの作業領域として用いられる。
【００６２】
補助記憶部３０ｃは、ＲＯＭ（Read Only Memory）、磁気ディスク、半導体メモリ等の不揮発性メモリを含んで構成されている。この補助記憶部３０ｃは、ＣＰＵ３０ａが実行するプログラム、及び各種パラメータなどを記憶している。また、ＣＰＵ３０ａによる処理結果などを含む情報を記憶する。
【００６３】
表示部３０ｄは、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）またはＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などを含んで構成され、ＣＰＵ３０ａの処理結果を表示する。本実施形態では、デジタル画像Ｐに対する処理が実行されるごとに、その処理結果としての二値画像Ｐ２、画像Ｐ３などが表示される。
【００６４】
入力部３０ｅは、キーボードやマウス等のポインティングデバイスを含んで構成されている。オペレータの指示は、この入力部３０ｅを介して入力され、システムバス３０ｇを経由してＣＰＵ３０ａに通知される。
【００６５】
インターフェイス部３０ｆは、シリアルインターフェイスまたはＬＡＮ（Local Area Network）インターフェイス等を含んで構成されている。撮像装置１０は、インターフェイス部３０ｆを介してシステムバス３０ｇに接続される。
【００６６】
図２２及び図２３のフローチャートは、照合装置３０のＣＰＵ３０ａによって実行されるプログラムの一連の処理アルゴリズムに対応している。以下、図２２及び図２３を参照しつつ、照合装置３０における画像処理について説明する。なお、この画像処理は、ＣＰＵ３０ａが、補助記憶部３０ｃから読み出したプログラムに従って、主記憶部３０ｂ、補助記憶部３０ｃ、表示部３０ｄ、インターフェイス部３０ｆを統括的に制御することにより実現される。
【００６７】
まず、最初のステップＳ１０１では、ＣＰＵ３０ａは、撮像装置１０によって撮像されたデジタル画像Ｐを構成する複数のピクセルの中から、輝度が所定値以下の低輝度ピクセルを抽出する。具体的には、デジタル画像Ｐを、所定の閾値を用いて画像変換することにより得られた二値画像Ｐ２の中から低輝度ピクセルを抽出する。
【００６８】
次のステップＳ１０２では、ＣＰＵ３０ａは、抽出された低輝度ピクセルを順次選択し、選択した低輝度ピクセルから所定の距離以内にある複数のピクセルそれぞれに、例えば値１を付与する。
【００６９】
次のステップＳ１０３では、ＣＰＵ３０ａは、付与された値の積算値が最も大きいピクセルを、基準ピクセルＰＸ０に設定する。図９に示されるように、基準ピクセルＰＸ０の位置は、画像Ｐ１に示される目の瞳孔の中心とほぼ一致する。
【００７０】
次のステップＳ１０４では、ＣＰＵ３０ａは、基準ピクセルＰＸ０を中心とする円Ｃ（１）と、円Ｃ（１）の半径よりも大きい半径を有する円Ｃ（２）を設定する。
【００７１】
次のステップＳ１０５では、ＣＰＵ３０ａは、円Ｃ（１），Ｃ（２）それぞれの面積Ｓ１，Ｓ２と、円Ｃ（１），Ｃ（２）それぞれの内側にある低輝度ピクセルの個数Ｎ１、Ｎ２を演算する。そして、円Ｃ（１）及び円Ｃ（２）の面積の差（Ｓ２−Ｓ１）に対する、それぞれの円内の低輝度ピクセルの個数（Ｎ２−Ｎ１）の比Ｒ１（（Ｎ２−Ｎ１）／（Ｓ２−Ｓ１））を算出する。
【００７２】
次のステップＳ１０６では、ＣＰＵ３０ａは、比Ｒ１の値が、所定の値以上であるか否かを判定する。そして、ステップＳ１０６での判定が肯定された場合には、ステップＳ１０４に戻る。
【００７３】
この場合、ＣＰＵ３０ａは、新たに円Ｃ（２）の半径より大きい半径を有する円Ｃ（３）を設定する（ステップＳ１０４）。そして、円Ｃ（２），Ｃ（３）それぞれの面積Ｓ２，Ｓ３と、円Ｃ（２），Ｃ（３）それぞれの内側にある低輝度ピクセルの個数Ｎ２、Ｎ３を演算する。そして、円Ｃ（２）及び円Ｃ（３）の面積の差（Ｓ３−Ｓ２）に対する、それぞれの円内の低輝度ピクセルの個数（Ｎ３−Ｎ２）の比Ｒ２（（Ｎ３−Ｎ２）／（Ｓ３−Ｓ２））を算出する（ステップＳ１０５）。以下、ステップＳ１０６での判定が否定されるまで、ステップＳ１０４〜ステップＳ１０６までの処理が繰り返される。
【００７４】
一方、ステップ１０６での判定が否定された場合には、次のステップＳ１０７に移行する。なお、ステップＳ１０６での判定が否定される場合とは、比Ｒの値が、所定の値より小さい場合である。例えば、図１１に示されるように、ピクセル群ＰＧ１、ＰＧ２によって規定される領域からはみ出た状態の円Ｃ（４）が設定された場合は、ステップＳ１０６での判定が否定される。
【００７５】
次のステップＳ１０７では、ＣＰＵ３０ａは、円Ｃ（４）を基準ピクセルＰＸ０を基準位置として移動させながら、円Ｃ（４）に含まれる低輝度ピクセルの数が最大となったときの円Ｃ（４）の中心位置Ｐ１を探索する。そして、探索した位置Ｐ１を瞳孔中心の位置と特定する。
【００７６】
次のステップＳ１０８では、ＣＰＵ３０ａは、画像Ｐ１上に位置Ｐ１が原点となるＸＹ座標系を定義する。そして、画像Ｐ１上に位置Ｐ１を起点とし、Ｘ軸と１５度の角度をなす直線Ｌ１、Ｌ２とによって規定される三角形の領域Ｆ１と領域Ｆ２とを規定する。次に、図１４（Ａ）に示されるように、ＣＰＵ３０ａは、領域Ｆ１を、Ｘ軸と直線Ｌ１とで規定される角を中心角とする複数の円弧によって区分することで、複数の円弧状の微小領域を設定する。また、領域Ｆ２を、Ｘ軸と直線Ｌ２とで規定される角を中心角とする複数の円弧によって区分することで、複数の円弧状の微小領域を設定する。
【００７７】
次のステップＳ１０９では、ＣＰＵ３０ａは、領域Ｆ１又は領域Ｆ２に属する微小領域ごとに、微小領域に含まれるピクセルの輝度の平均値を算出する。そして、微小領域のＸ軸上の位置と対応する輝度の平均値との関係を表す特性曲線ＳＬを算出する。
【００７８】
次のステップＳ１１０では、ＣＰＵ３０ａは、この特性曲線ＳＬの変化度合いに基づいて、Ｘ軸と虹彩の外縁との交点のＸ座標Ａ及びＤを求める。そして、図１５を参照するとわかるように、画像Ｐ１上の円Ｃ（４）と、円Ｃｑ（０）とで規定される領域に虹彩の画像が位置していると特定する。
【００７９】
次のステップＳ１１１では、ＣＰＵ３０ａは、図１６に示されるように、瞳孔の外縁にほぼ一致する円Ｃ（４）と、虹彩の外縁にほぼ一致する円Ｃｑ（０）とによって規定される領域を、７つの円Ｃｑ（１）〜円Ｃｑ（７）を用いて、８つの環状領域に区分する。
【００８０】
次のステップＳ１１２では、ＣＰＵ３０ａは、８つの環状領域Ａ１〜Ａ８それぞれを、例えば２５６の微小領域に区分する。具体的には、円Ｃ（４）と円Ｃｑ（７）を、それぞれの円とＸ軸との交点を基点として、中心角がα（３６０／２５６）の円弧にそれぞれ区分するとともに、対応関係にある円弧の端点を結ぶ線分を規定することで、環状領域Ａ１を、２５６個の微小領域Ａ１１〜Ａ１２５６に区分する。同様に、微小領域規定部３５は、環状領域Ａ２〜Ａ８それぞれを、微小領域Ａ２１〜Ａ２２５６、微小領域Ａ３１〜Ａ３２５６、微小領域Ａ４１〜Ａ４２５６、微小領域Ａ５１〜Ａ５２５６、微小領域Ａ６１〜Ａ６２５６、微小領域Ａ７１〜Ａ７２５６、微小領域Ａ８１〜Ａ８２５６に区分する。
【００８１】
次のステップＳ１１３では、ＣＰＵ３０ａは、まず、環状領域Ａ１に属する微小領域Ａ１１〜Ａ１２５６ごとに、微小領域Ａ１ｉ（ｉ＝１、２、…、２５６）に含まれるピクセルの輝度の平均値ＡＶＧ１ｉを求める。以下順次、微小領域規定部３５は、環状領域Ａ２〜Ａ８に属する微小領域Ａ２ｉ〜Ａ８ｉそれぞれに含まれるピクセルの輝度の平均値ＡＶＧ２ｉ〜ＡＶＧ８ｉを求める。
【００８２】
次のステップＳ１１４では、ＣＰＵ３０ａは、微小領域Ａ１ｉ〜Ａ８ｉの極座標と、微小領域Ａ１ｉ〜Ａ８ｉごとに算出された輝度の平均値との関係を示す特性曲線Ｓ（１）〜Ｓ（８）を算出する。
【００８３】
次のステップＳ１１５では、ＣＰＵ３０ａは、環状領域Ａ１の輝度の変化を示す特性曲線Ｓ（１）のθｉにおける傾きをＭ１（ｉ）をそれぞれ算出する。そして、この傾きの極性を極座標θｉに準じて配列することでコード１[Ｍ１（1）、Ｍ１（２）、…Ｍ１（２５６）]を生成する。同様に、コード生成部３８は、コード２[Ｍ２（1）、Ｍ２（２）、…Ｍ２（２５６）]、コード３[Ｍ３（1）、Ｍ３（２）、…Ｍ３（２５６）]、コード４[Ｍ４（1）、Ｍ４（２）、…Ｍ４（２５６）]、コード５[Ｍ５（1）、Ｍ５（２）、…Ｍ５（２５６）]、コード２[Ｍ６（1）、Ｍ６（２）、…Ｍ６（２５６）]、コード２[Ｍ７（1）、Ｍ７（２）、…Ｍ７（２５６）]、コード２[Ｍ８（1）、Ｍ８（２）、…Ｍ８（２５６）]を生成する。
【００８４】
次のステップＳ１１６では、ＣＰＵ３０ａは、上述の照合対象コード群と、予め蓄積されたコード群（以下、照合コード群という）それぞれとの照合を行う。そして、照合対象コード群に対する類似度合いが所定の値以上の照合コード群が特定された場合には、その結果と、照合コード群に関連づけられた個人情報を外部へ出力する。一方、対象コード群に対する類似度合いが所定の値以上の照合コード群が特定されなかった場合には、その結果を外部へ出力する。
【００８５】
以上説明したように、本第２の実施形態では、虹彩の画像が分割されることにより形成された８つの環状領域Ａ１〜Ａ８に応じた特性曲線Ｓ（１）〜Ｓ（８）が生成され、これらの特性曲線の傾きの極性が配列されることにより照合対象コード１〜８がそれぞれ生成される。これらの照合対象コード１〜８は、＋、−及び零の三値の組み合わせからなるコードであるため、照合の際にハンドリングするデータ量が少なくなり、結果的に照合対象コードの照合を短時間に行うことができる。
【００８６】
具体的には、撮像装置１０からの画像に基づいて生成された特性曲線Ｓ（１）〜Ｓ（８）の波形と、予め取得された特性曲線の波形とを直接照合する場合に比べて、照合するデータ量が少なくてすむ。したがって、照合対象コードの照合を短時間に行うことができる。
【００８７】
《第３の実施形態》
次に、本発明の第３の実施形態を、図２４を参照しつつ説明する。なお、第１の実施形態、及び第２の実施形態と同一又は同等の構成については、同等の符号を用いるとともに、その説明を省略又は簡略する。
【００８８】
図２４は、本実施形態に係る生体認証装置３のブロック図である。図２４に示されるように、生体認証装置３は、環状領域Ａ１〜Ａ８を区分して微少領域を規定する微小領域規定部３５を有していない点と、照合装置３０を構成する平均輝度演算部３６が、異なる動作をする点で、第１の実施形態に係る生体認証装置１と相違している。
【００８９】
以下、本実施形態に係る平均輝度演算部３６の動作について説明する。一例として、図２５には、環状領域Ａ１〜Ａ８が規定された画像Ｐ１と、円Ｃ（４）の中心点Ｐ１を中心に回転する線分ＳＣが示されている。平均輝度演算部３６は、図２５に示されるように、一端が中心点Ｐ１上にあり、他端が円Ｃｑ（０）の外側にある線分ＳＣを規定する。
【００９０】
次に、この線分ＳＣを中心点Ｐ１の回りに、矢印ａに示される方向に回転させると同時に、環状領域Ａ１〜Ａ８ごとに、環状領域Ａ１〜Ａ８それぞれに含まれるピクセルのうち、線分ＳＣと重なったピクセルの平均輝度を算出する。そして、線分の回転角度θｒｏｔと対応づけて、算出した平均輝度ＡＶＧ１θｒｏｔ〜ＡＶＧ８θｒｏｔを特性曲線生成部３７へ出力する。
【００９１】
特性曲線生成部３７は、横軸を角度とし、縦軸を平均輝度とする座標に、環状領域Ａ１〜Ａ８ごとに、線分の回転角度θｒｏｔと、平均輝度ＡＶＧ１θｒｏｔ〜ＡＶＧ８θｒｏｔとによって定まる点をプロットしていくことで、環状領域Ａ１〜Ａ８にそれぞれ対応した８つの特性曲線ｇ（１）〜ｇ（８）を生成する。
【００９２】
特性曲線ｇ（１）〜ｇ（８）が生成されると、コード生成部３８は、まず、特性曲線ｇ（１）について、図２６を参照するとわかるように、零度を起点として角度α（３６０／２５６）ごとに、特性曲線ｇ（１）の傾きＭ１（ｊ・α）を算出する。なお、ｊは０から２５５までの整数である。本実施形態では、図２６に示されるように、特性曲線ｇ（１）上の点Ｐ１ｊにおける傾きＭ１（ｊ・α）が順次算出される。
【００９３】
そして、コード生成部３８は、この傾きＭ１（ｊ・α）の極性をθｒｏｔに準じて配列することで、＋、−、及び零の三値の組み合わせからなるコード１［Ｍ１（０）、Ｍ１（α）、Ｍ１（２・α）…Ｍ１（２５５・α）］を生成する。同様に、特性曲線ｇ（２）〜ｇ（８）に対応したコード２［Ｍ２（０）、Ｍ２（α）、Ｍ２（２・α）…Ｍ２（２５５・α）］、コード３［Ｍ３（０）、Ｍ３（α）、Ｍ３（２・α）…Ｍ３（２５５・α）］、コード４［Ｍ４（０）、Ｍ４（α）、Ｍ４（２・α）…Ｍ４（２５５・α）］、コード５［Ｍ５（０）、Ｍ５（α）、Ｍ５（２・α）…Ｍ５（２５５・α）］、コード６［Ｍ６（０）、Ｍ６（α）、Ｍ６（２・α）…Ｍ６（２５５・α）］、コード７［Ｍ７（０）、Ｍ７（α）、Ｍ７（２・α）…Ｍ７（２５５・α）］、コード８［Ｍ８（０）、Ｍ８（α）、Ｍ８（２・α）…Ｍ８（２５５・α）］を生成する。そして、コード生成部３８は、上述の８つのコード１〜８を１つの照合対象コード群として照合部３９へ出力する。
【００９４】
照合部３９は、上述の照合対象コード群と、予め蓄積されたコード群（以下、照合コード群という）それぞれとの照合を行う。そして、照合対象コード群に対する類似度合いが所定の値以上の照合コード群が特定された場合には、その結果と、照合コード群に関連づけられた個人情報を外部へ出力する。一方、対象コード群に対する類似度合いが所定の値以上の照合コード群が特定されなかった場合には、その結果を外部へ出力する。
【００９５】
以上説明したように、本第３の実施形態では、８つの環状領域Ａ１〜Ａ８それぞれが、線分ＳＣを用いてスキャンされることにより、特性曲線ｇ（１）〜ｇ（８）が生成される。そして、これらの特性曲線ｇ（１）〜ｇ（８）の傾きの極性が、線分ＳＣの回転角に準じて配列されることにより照合対象コード１〜８がそれぞれ生成される。これらの照合対象コード１〜８は、＋、−及び零の三値の組み合わせからなるコードであるため、照合の際にハンドリングするデータ量が少なくなり、結果的に照合対象コードの照合を短時間に行うことができる。
【００９６】
なお、本第３の実施形態では、線分ＳＣの回転角度θｒｏｔと、平均輝度ＡＶＧ１θｒｏｔ〜ＡＶＧ８θｒｏｔとによって定まる点をプロットしていくことで得た曲線を、環状領域Ａ１〜Ａ８にそれぞれ対応した８つの特性曲線ｇ（１）〜ｇ（８）として生成した。しかしながら、本発明はこれに限定されるものではなく、特性曲線ｇ（１）〜ｇ（８）は、線分の回転角度θｒｏｔと、平均輝度ＡＶＧ１θｒｏｔ〜ＡＶＧ８θｒｏｔとによって定まる点をプロットしていくことで得た曲線を、スムージング処理した曲線であってもよい。このスムージング処理としては、例えば、前記曲線に対して移動平均法を用いた処理を施す処理が考えられる。
【００９７】
また、本第３の実施形態では、線分ＳＣを、中心点Ｐ１を中心に回転させることにより、環状領域Ａ１〜Ａ８のスキャンを行ったが、これに限らず、例えば基準ピクセルＰＸ０を中心に線分ＳＣを回転させてスキャンを行ってもよく、また、虹彩の画像の外縁を規定する円Ｃｑ（０）の中心点Ｑ０を中心に線分ＳＣを回転させてスキャンを行ってもよい。
【００９８】
以上、本発明の各実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態によって限定されるものではない。
【００９９】
また、上記実施形態に係る照合装置３０の機能は、専用のハードウェアによっても、また、通常のコンピュータシステムによっても実現することができる。
【０１００】
また、第２の実施形態において照合装置３０の補助記憶部３０ｃに記憶されているプログラムは、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read-Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布し、そのプログラムをコンピュータにインストールすることにより、上述の処理を実行する装置を構成することとしてもよい。
【０１０１】
また、プログラムをインターネット等の通信ネットワーク上の所定のサーバ装置が有するディスク装置等に格納しておき、例えば、搬送波に重畳させて、コンピュータにダウンロード等するようにしても良い。
【０１０２】
また、プログラムは、通信ネットワークを介して転送しながら起動実行することとしてもよい。
【０１０３】
また、プログラムは、全部又は一部をサーバ装置上で実行させ、その処理に関する情報を通信ネットワークを介して送受信しながら、上述の画像処理を実行することとしてもよい。
【０１０４】
なお、上述の機能を、ＯＳ（Operating System）が分担して実現する場合又はＯＳとアプリケーションとの協働により実現する場合等には、ＯＳ以外の部分のみを媒体に格納して配布してもよく、また、コンピュータにダウンロード等しても良い。
【０１０５】
なお、本発明は、本発明の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施形態は、本発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。つまり、本発明の範囲は、実施形態ではなく、特許請求の範囲によって示される。そして、特許請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、本発明の範囲内とみなされる。
【産業上の利用可能性】
【０１０６】
本発明の生体認証装置、生体認証方法、及びプログラムは、眼の虹彩のパターンを用いて認証を行うのに適している。
【符号の説明】
【０１０７】
１〜３ 生体認証装置
１０ 撮像装置
３０ 照合装置
３０ａ ＣＰＵ
３０ｂ 主記憶部
３０ｃ 補助記憶部
３０ｄ 表示部
３０ｅ 入力部
３０ｆ インターフェイス部
３０ｇ システムバス
３１ 基準ピクセル設定部
３２ 瞳孔中心位置特定部
３３ 虹彩画像特定部
３４ 環状領域規定部
３５ 微小領域規定部
３６ 平均輝度演算部
３７ 特性曲線生成部
３８ コード生成部
３９ 照合部
Ｐ デジタル画像
Ｐ１ 画像
Ｐ２ 二値画像
Ｐ３ 画像
ＰＸ ピクセル
ＰＸ０ 基準ピクセル
ＰＧ１ 低輝度ピクセル群
ＰＧ２ 高輝度ピクセル群
Ｆ１、Ｆ２ 領域
Ａ１〜Ａ８ 環状領域
Ｃ、Ｃｑ 円
【特許請求の範囲】
【請求項１】
虹彩のデジタル画像に基づいて、前記虹彩のデジタル画像上の位置を示す極座標の座標値に対応した前記虹彩のデジタル画像を構成するピクセルの輝度の、前記極座標に対する変化量を算出する変化量算出手段と、
前記変化量の極性を、前記極座標に準じて配列して、照合対象コードを生成するコード生成手段と、
を備える生体認証装置。
【請求項２】
前記変化量算出手段は、
前記虹彩のデジタル画像を、複数の環状領域に区分する第１区分手段と、
前記環状領域それぞれを、前記環状領域の内側の縁を規定する円の中心を原点とする極座標に対応した複数の微小領域に区分する第２区分手段と、
前記環状領域ごとに、前記微小領域に含まれるピクセルの輝度の平均値を算出する演算手段と、
前記環状領域ごとに算出された輝度の平均値の変化量を算出する算出手段と、
を有する請求項１に記載の生体認証装置。
【請求項３】
前記変化量算出手段は、
前記虹彩のデジタル画像を、複数の環状領域に区分する第１区分手段と、
前記虹彩の内側の縁を規定する円内の基準点と、前記虹彩の外側の縁を規定する円外にある点とを端点とする線分を、前記基準点を中心として回転させて、前記環状領域ごとに、前記線分と重なったピクセルの輝度の平均値を算出する演算手段と、
前記環状領域ごとに算出された輝度の平均値の変化量を算出する算出手段と、
を有する請求項１に記載の生体認証装置。
【請求項４】
前記基準点は、前記虹彩の内側の縁を規定する円の中心に対応する点である請求項３に記載の生体認証装置。
【請求項５】
前記基準点は、前記虹彩の外側の縁を規定する円の中心に対応する点である請求項３に記載の生体認証装置。
【請求項６】
前記基準点は、眼の瞳孔の中心に対応する点である請求項３に記載の生体認証装置。
【請求項７】
前記変化量の極性は、正、負、及び零の三値のうちのいずれかである請求項１乃至６のいずれか一項に記載の生体認証装置。
【請求項８】
虹彩のデジタル画像に基づいて、前記虹彩のデジタル画像上の位置を示す極座標の座標値に対応した前記虹彩のデジタル画像を構成するピクセルの輝度の、前記極座標に対する変化量を算出する工程と、
前記変化量の極性を、前記極座標に準じて配列して、照合対象コードを生成する工程と、
を含む生体認証方法。
【請求項９】
コンピュータを、
虹彩のデジタル画像に基づいて、前記虹彩のデジタル画像上の位置を示す極座標の座標値に対応した前記虹彩のデジタル画像を構成するピクセルの輝度の、前記極座標に対する変化量を算出する手段、
前記変化量の極性を、前記極座標に準じて配列して、照合対象コードを生成する手段、
として機能させるためのプログラム。
【請求項１】
虹彩のデジタル画像に基づいて、前記虹彩のデジタル画像上の位置を示す極座標の座標値に対応した前記虹彩のデジタル画像を構成するピクセルの輝度の、前記極座標に対する変化量を算出する変化量算出手段と、
前記変化量の極性を、前記極座標に準じて配列して、照合対象コードを生成するコード生成手段と、
を備える生体認証装置。
【請求項２】
前記変化量算出手段は、
前記虹彩のデジタル画像を、複数の環状領域に区分する第１区分手段と、
前記環状領域それぞれを、前記環状領域の内側の縁を規定する円の中心を原点とする極座標に対応した複数の微小領域に区分する第２区分手段と、
前記環状領域ごとに、前記微小領域に含まれるピクセルの輝度の平均値を算出する演算手段と、
前記環状領域ごとに算出された輝度の平均値の変化量を算出する算出手段と、
を有する請求項１に記載の生体認証装置。
【請求項３】
前記変化量算出手段は、
前記虹彩のデジタル画像を、複数の環状領域に区分する第１区分手段と、
前記虹彩の内側の縁を規定する円内の基準点と、前記虹彩の外側の縁を規定する円外にある点とを端点とする線分を、前記基準点を中心として回転させて、前記環状領域ごとに、前記線分と重なったピクセルの輝度の平均値を算出する演算手段と、
前記環状領域ごとに算出された輝度の平均値の変化量を算出する算出手段と、
を有する請求項１に記載の生体認証装置。
【請求項４】
前記基準点は、前記虹彩の内側の縁を規定する円の中心に対応する点である請求項３に記載の生体認証装置。
【請求項５】
前記基準点は、前記虹彩の外側の縁を規定する円の中心に対応する点である請求項３に記載の生体認証装置。
【請求項６】
前記基準点は、眼の瞳孔の中心に対応する点である請求項３に記載の生体認証装置。
【請求項７】
前記変化量の極性は、正、負、及び零の三値のうちのいずれかである請求項１乃至６のいずれか一項に記載の生体認証装置。
【請求項８】
虹彩のデジタル画像に基づいて、前記虹彩のデジタル画像上の位置を示す極座標の座標値に対応した前記虹彩のデジタル画像を構成するピクセルの輝度の、前記極座標に対する変化量を算出する工程と、
前記変化量の極性を、前記極座標に準じて配列して、照合対象コードを生成する工程と、
を含む生体認証方法。
【請求項９】
コンピュータを、
虹彩のデジタル画像に基づいて、前記虹彩のデジタル画像上の位置を示す極座標の座標値に対応した前記虹彩のデジタル画像を構成するピクセルの輝度の、前記極座標に対する変化量を算出する手段、
前記変化量の極性を、前記極座標に準じて配列して、照合対象コードを生成する手段、
として機能させるためのプログラム。
【図１】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２】
【図８】
【図９】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２】
【図８】
【図９】
【公開番号】特開２０１３−３３５０６（Ｐ２０１３−３３５０６Ａ）
【公開日】平成２５年２月１４日（２０１３．２．１４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１２−２４１１２７（Ｐ２０１２−２４１１２７）
【出願日】平成２４年１０月３１日（２０１２．１０．３１）
【分割の表示】特願２００９−１２３７７（Ｐ２００９−１２３７７）の分割
【原出願日】平成２１年１月２２日（２００９．１．２２）
【出願人】（０００００４２３７）日本電気株式会社 (19,353)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年２月１４日（２０１３．２．１４）
【国際特許分類】
【出願日】平成２４年１０月３１日（２０１２．１０．３１）
【分割の表示】特願２００９−１２３７７（Ｐ２００９−１２３７７）の分割
【原出願日】平成２１年１月２２日（２００９．１．２２）
【出願人】（０００００４２３７）日本電気株式会社 (19,353)
【Ｆターム（参考）】
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