目の虹彩を虹彩マップに１次元セグメント化し、そのマップを、影響を受けていないエリア及び影響を受けているエリアに分類するためのシステム。また、そのシステムは、正規化するためにエリアを規則的な形状に当てはめること、及び影響を受けていないエリアを対称なセグメントとして特定することを可能にすることができる。さらに、そのシステムは、虹彩のマップ及び虹彩の登録されているマップ、並びに照合のために対応するビンの影響を受けていないエリア及び影響を受けているエリアに重みを割り当てることができる。 （もっと読む）

線形構造を含む画像、特に、皮膚の紋様の画像を二値化する方法において、構造の予め設定された近似方向によりおのおの認識される領域は、決定される。決定された画像の領域は、与えられた方向に適応されたガボールフィルタにより各々フィルタリングされる。本発明に従う方法は、線形構造を含む画像、特に、皮膚の紋様の画像の解析および二値化のためのシステムに有利に実施されることができる。そのようなシステムは、人間個人の認証のために、有利に使用されることができ、特に、アクセス管理等に向いている。
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【課題】 人物の顔画像を用いた認証の精度を向上させる。
【解決手段】 画像生成部６０ａのシワ成分抽出手段３０は、認証対象の人物の認証時の顔画像Ｄ０から、複数の周波数帯域におけるシワ成分Ｑｍ（ｍ＝１〜ｎ）を抽出する。認証用画像作成手段４０ａは、これらのシワ成分の総和に、顔画像Ｄ０の画素の画素値、認証時の年齢からデータベースへの登録時の年齢までの減齢年数、減齢する年齢層および顔における部位などに基づいて決められた調整係数ρを乗算して得た調整成分を顔画像Ｄ０から減算して減齢画像を、データベースに登録された登録顔画像と照合を行うための認証用画像として作成する。
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【課題】 人物の顔画像を用いた認証の精度を向上させる。
【解決手段】 認証部１００は、認証対象の人物の認証時の顔画像Ｄ０と、該人物の所定の年齢時に登録された登録顔画像Ｄｇとに対して夫々シワ成分を抑制する処理を行って第１の認証用画像Ｄ１と第２の認証用画像Ｄ２を取得し、この２つの認証用画像を照合して認証を行う。 （もっと読む）

【課題】本発明は、非接触光学手段によって、３Ｄ指紋を認識する方法を開示する。
【解決手段】新規な方法は、とりわけ、指紋を取り込み、マニューシャ、分岐点、端点、またはその任意の組み合わせから成る群から選択した３Ｄ光学画像を得る光学非接触手段を設けるステップと、複数の指紋を得るステップであって、前記指紋の画像解像度が、カメラと前記分析対象の指との間の距離に依存しない、ステップと、得られた画像を誤焦点およびぼけの復元によって補正するステップと、登録フェーズにおいて複数の画像、好ましくは６ないし９枚の画像を、種々の視野および角度の下で得るステップと、前記画像の被写体深度の質および画素当たりの強度を系統的に改良するステップと、追加の光学センサが必要とならないように、メモリ消費から高解像度化を切り離すステップとを備えている。 （もっと読む）

【課題】
【解決手段】 掌紋認証方法は掌の画像のある領域を解析してその領域について皮膚表面に対するテクスチャデータを取得するステップを含む。テクスチャデータはデータベース内の基準情報と比較され、個人の身元を決定する。掌の画像を捕捉する装置は中に窓を有する容器と、容器内に配設されかつ窓を介して画像を捕捉するために配置された画像センサ及び光源とを含む。突起が表面に設けられる。突起は手の掌領域を含む画像の捕捉のために前記窓に適切に置かれた手に対して既知の並置状態に配置される。 （もっと読む）