JP2000182050A - 動物の個体識別装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 精度の高い動物の個体識別を行う。 【解決手段】 輪郭幾何変換部２は、輪郭辞書記憶部３
に登録した虹彩顆粒の輪郭データを、目領域撮像部１か
らの入力画像中の座標列に幾何変換する。エッジ強度計
算部４は、輪郭幾何変換部２で幾何変換した座標列のエ
ッジ強度を既定の所要値と比較し、所要値よりも大きい
場合に入力画像中の虹彩顆粒の輪郭を検出したと見な
す。平均差分計算部５は、エッジ強度計算部４で求めた
輪郭内の領域のデータと、濃度辞書記憶部６に登録した
登録データとの差分の平均を算出し、入力画像と辞書と
の相違度を求める。識別部７は、平均差分計算部５で求
めた相違度を所要値と比較することにより個体識別を行
う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、例えば、（競走）
馬、（牧）牛等の動物の個体管理が必要な機関におい
て、動物の個体識別のためのデータを登録し、且つ照合
を行うための動物の個体識別装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】競馬場やセリ場、あるいは繁殖牧場での
サラブレッドの個体識別は、血統書統括機関の主導のも
とに行われている。現行の日本での個体識別方法は毛色
・肢部の白斑・頭部の白斑・旋毛によるものであり、世
界的にはこの他に血液型による方法や烙印・入れ墨を用
いる方法等がある（参考文献：「馬の知識」，ＩＩ−
３．馬の見分け方，Ｐ．１５３〜Ｐ．１５４）。

【０００３】牛の個体識別の場合、首輪や耳タグ等の識
別表札や烙印・入れ墨を用いる方法が一般の牧場にも採
用されている。

【０００４】また昨今注目されている動物の個体識別方
法に、ＭＣ（Ｍｉｃｒｏ Ｃｈｉｐ）を利用した技術が
ある。これは超小型集積回路内蔵チップをガラス管に封
入したもので、動物の生体内に注射器等の注入器によっ
て埋め込み、識別の際には非接触検知器で埋め込み局所
をなぞって、その出力信号を個体識別の情報とするもの
である。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】ところで、上記のよう
な従来の技術には次のような解決すべき課題があった。
毛色・白徴・白斑・旋毛による識別の場合、特徴の少な
い馬や、同一の特徴を有する馬が多いため馬の特定が度
々不完全になることがある。更に烙印・入れ墨は消えて
しまったり、改竄される危険性がある上、動物が受ける
疼痛や局所の化膿等、動物愛護の面からも改善が望まれ
ていた。また血液型による個体識別は正確な反面、判定
までにかなりの処理時間を要するうえコスト高になる欠
点がある。

【０００６】識別表札は破損・紛失したり盗難される危
険性があり、また烙印・入れ墨等の場合は馬の場合と同
様に消えてしまったり、改竄される危険性がある等の問
題を持っている。特にこの改竄行為が明らかになったと
しても、元来どこに所属していたかを証明することが困
難であることにも問題がある。

【０００７】ＭＣ方法は、一度埋め込めば半永久的に利
用でき、利便性が高い等の利点もある。しかし、生体動
物への埋め込みの操作性、埋め込み時の動物に与える疼
痛性、腫脹、圧痛、化膿等の局所反応性、動物の運動機
能障害や臨床上の異常性、ＭＣの生体内での移動性、検
知器の操作性、検知感度の変化及び安定性、信頼性で多
くの課題を持っている。そして何よりも動物愛護の面か
ら、ＭＣ方式の採用に抵抗感を持つ動物関係者もあり、
ＭＣ識別方式に代わる利便性のある識別方法が望まれて
いた。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明は、前述の課題を
解決するため次の構成を採用する。 〈構成１〉予め登録した虹彩顆粒の輪郭データを入力画
像中の座標列に幾何変換する輪郭幾何変換部と、輪郭幾
何変換部で幾何変換した座標列のエッジ強度を既定の所
要値と比較し、所要値よりも大きい場合に入力画像中の
虹彩顆粒の輪郭を検出したと見なすエッジ強度計算部
と、エッジ強度計算部で検出した虹彩顆粒の輪郭内の領
域を虹彩顆粒領域候補として、この領域候補を予め登録
した虹彩顆粒の領域と照合し、個体識別を行う識別部と
を備えたことを特徴とする動物の個体識別装置である。

【０００９】〈構成２〉虹彩顆粒の領域を複数の領域に
分割する領域分割部と、領域分割部で分割した虹彩顆粒
の領域毎に、各領域を幾何変換する領域幾何変換部と、
領域幾何変換部で幾何変換した領域毎に、各領域を予め
登録した虹彩顆粒の値と照合し、個体識別を行う識別部
とを備えたことを特徴とする動物の個体識別装置であ
る。

【００１０】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を具体
例を用いて詳細に説明する。本発明は、動物の個体識別
における従来の問題を解決するために、虹彩顆粒の輪郭
および濃度情報を登録し、かつ、照合処理することを特
徴とした個体識別装置である。以下、各具体例では、対
象とする動物として特に馬の場合を例に取り上げて説明
する。

【００１１】図２は、馬の眼球の正面図を示したもので
ある。図２に示すように、馬の眼は主として、上下のま
ぶた１３の間の瞳孔１０、アイリス（虹彩）１１、虹彩
顆粒１２よりなる。

【００１２】また、瞳孔１０、アイリス１１の前面には
透明な半球状に***した角膜がある。馬の目が人間の目
と大きく異なる点は、瞳孔１０が楕円形であり、また、
馬や反芻類に特有の虹彩顆粒１２を持つことである。

【００１３】外界からの光は瞳孔１０を通過し、瞳孔奥
にある網膜に到達する。アイリス１１は瞳孔１０を取り
巻く筋肉であり、収縮・散大して瞳孔１０への入射光量
を制御する働きを持つ。また、虹彩顆粒１２は、アイリ
ス１１と瞳孔１０の間に位置し、半球状の***した顆粒
が連なった形をなす。虹彩顆粒１２は、メラニン色素に
富んだ黒色をしており、アイリス１１が収縮してもなお
眩しい日中の光を吸収する働きがあるとされている。

【００１４】この虹彩顆粒１２が馬により、また、同一
馬の目の左右によっても様々な大きさ・形を持ち個体差
があることはこれまであまり知られていなかった。本発
明は、この虹彩顆粒１２をカメラで撮影して予め登録し
ておいたデータと照合することにより個体を識別するも
のである。

【００１５】登録データと照合を精度良く行うために
は、虹彩顆粒の領域を抽出した上で照合を行うことが有
効である。そのためには抽出領域とその周囲の領域との
濃淡・器質の差により生じる境界の濃度差（以下、これ
をエッジ強度という）が重要な情報となる。エッジ強度
を用いた瞳孔抽出例を示す文献としては、以下のものが
あった。文献名「坂口，中野，山本，“自動車運転中の
ドライバの視線検出”，電子情報通信学会ＰＲＵ研究会
技術報告，ＰＲＵ９５−２８」

【００１６】しかしながら、日中の明るい日差しの中で
目を撮像すると角膜内よりも周囲が明るいために角膜表
面に周囲の景色が写り込む鏡面反射現象が生じる。この
鏡面反射像が抽出領域の境界に重なると濃度差が鈍り、
その結果、エッジ検出エラーによる領域欠損が生じて正
確な照合が行えない問題があった。

【００１７】この問題に対し、鏡面反射像はより強い照
明を照射することでその影響を軽減できるが、目の安全
性、生産コスト等の観点から照明の増強には制約があ
り、像の全てを消し去ることは困難である。

【００１８】そこで本発明では登録画像（以下、辞書と
いう）の輪郭は正確に抽出されていることに着目し、辞
書の輪郭データを用いて虹彩顆粒の領域を抽出すること
でこの問題を解決する。具体的には辞書の輪郭データの
位置・大きさ・傾きを様々な変換パラメータによって幾
何変換し、入力画像の虹彩顆粒輪郭を探索する。各変換
された輪郭辞書の座標上のエッジ強度の総和を計算すれ
ば、入力画像の虹彩顆粒と重なった時に値が大きくなる
ため所望の領域を検出できる。この方法によれば鏡面反
射により局所的にエッジ強度の弱い領域があっても、強
度の強いエッジとの総和は値が平均化されるため、安定
して検出することが可能であり、また固定形状の領域を
用いることで欠損のない領域を抽出できる。以下、本発
明の動物の個体識別装置を具体例を用いて詳細に説明す
る。

【００１９】《具体例１》具体例１は、虹彩顆粒の輪郭
データを入力画像中の座標に幾何変換し、この幾何変換
したエッジ強度を所定の値と比較し、所要値よりも大き
い場合に虹彩顆粒領域候補を検出したと見なすようにし
たものである。

【００２０】〈構成〉図１は本発明の動物の個体識別装
置の具体例１を示す構成図である。具体例１は、目領域
撮像部１、輪郭幾何変換部２、輪郭辞書記憶部３、エッ
ジ強度計算部４、平均差分計算部５、濃度辞書記憶部
６、識別部７、識別結果出力部８よりなる。以下に各部
の具体的な構成を説明する。

【００２１】目領域撮像部１は、画像入力部および光源
部よりなり、馬の目の映像を電気信号に変換して装置に
入力する役割を担う。ここで画像入力部は、レンズ、Ｃ
ＣＤセンサ、映像信号出力回路等により構成され、馬の
目の像のアナログ光情報をＣＣＤ素子によりデジタル電
気信号に変換する処理を行う。また、光源部は電源、ラ
ンプ等よりなる照明であり、馬の目をコントラスト良く
捉えるために用いる。光源には馬が眩しくて過剰に動く
ことを避けるために、赤色光あるいは近赤外光、赤外光
のような動物には感知しにくい波長の光を用いる。

【００２２】輪郭幾何変換部２は座標変換手段であり、
輪郭の２次元座標列を所定の位置、大きさ、傾きに変換
する機能を有している。即ち、輪郭辞書記憶部３に記憶
されている輪郭データ（＝輪郭の形状）を幾何的に種々
の形状に変換し、これらの座標を目領域撮像部１で撮像
された入力画像中の座標に変換する機能を有している。

【００２３】輪郭辞書記憶部３は、半導体メモリ、ハー
ドディスク、磁気テープ等の記録媒体と、記録ヘッド、
制御回路等よりなる記憶手段であり、馬のＩＤ毎に輪郭
の２次元（ｘ，ｙ）座標列が登録されている。

【００２４】エッジ強度計算部４は、エッジ強度を表す
画像の隣接画素値の平均差分の計算手段および強度と所
要値の比較手段よりなり、入力画像における辞書輪郭座
標上のエッジ強度を計算すると共に、求めたエッジ強度
を所要値と比較して、虹彩顆粒領域の候補とするか否か
の判定も行う機能を有している。

【００２５】平均差分計算部５は、辞書データ読み出し
機能、画像間の差分計算機能、および累積機能よりな
り、虹彩顆粒領域に対して入力画像と濃度辞書との画像
間の相違度を計算する。

【００２６】濃度辞書記憶部６は、輪郭辞書記憶部３と
同様、半導体メモリやハードディスク、磁気テープ等の
記録媒体と、記録ヘッド、制御回路等よりなる記憶手段
であり、馬のＩＤ毎に虹彩顆粒の濃度値および馬の名前
や年齢・性別等の属性が登録されている。

【００２７】識別部７は、平均差分計算部５で求めた平
均差分と所要値の比較手段よりなり、入力画像のアクセ
プト・リジェクトを判定する他、探索の繰り返しの終了
判定を行う機能を有している。

【００２８】識別結果出力部８は、ディスプレイ、プリ
ンタ、スピーカといった表示・出力部であり、識別結果
および馬の属性を利用者に提示する機能を有している。

【００２９】尚、上記構成において、輪郭幾何変換部２
〜識別部７は、各機能部に対応したプログラムをマイク
ロプロセッサが実行することによって実現される。ま
た、このようなプログラムは記録媒体に記録して提供さ
れる。

【００３０】〈動作〉図３は、具体例１の動作を示す説
明図である。図１との対応は、ステップＳ１が目領域撮
像部１、ステップＳ２，Ｓ３が輪郭幾何変換部２、ステ
ップＳ４，Ｓ５がエッジ強度計算部４、ステップＳ６が
平均差分計算部５、ステップＳ７，Ｓ８が識別部７、ス
テップＳ９，Ｓ１０が識別結果出力部８にそれぞれ対応
している。以下、順に各動作ステップを説明する。

【００３１】ステップＳ１で馬を個体識別する利用者
は、目領域撮像部１で馬の目を撮影する。目領域撮像部
１の光源部は馬の目を赤色光あるいは近赤外光、赤外光
の波長を光源とする照明で照らし、馬の目による反射
光、即ち映像はＣＣＤセンサにより２次元の配列である
電気信号に変換される。これは、２次元に配列された光
電変換素子（ＣＣＤ）が撮像対象の反射光を一定時間露
光し、光電変換効果により印荷された電圧を一定の階調
で量子化することによるものである。入力された光はデ
ジタル電気信号として出力される。この２次元配列の電
気信号が「画像」である。

【００３２】ステップＳ２では幾何変換変数を設定す
る。幾何変換変数とは輪郭辞書記憶部３に登録されてい
る輪郭データの位置・大きさ・傾きの変換量を表す変数
（ｄｘ，ｄｙ），ｐ，θである。前述のように本発明の
原理は辞書の輪郭座標列を用いて入力画像中の虹彩顆粒
の輪郭の位置を探索するものであるため、この変換量を
様々な値とすることで探索する。

【００３３】ステップＳ３では、先ず輪郭辞書記憶部３
から輪郭辞書を読み出す。輪郭辞書は画像上の座標値
（ｘ，ｙ）よりなる配列であり、ステップＳ２で設定し
た位置・大きさ・傾きの変換量を表す変数（ｄｘ，ｄ
ｙ），ｐ，θを用いて新たな座標値に変換する。変換式
は辞書の座標値を（ｘ，ｙ）、変換後の座標値を（Ｘ
t，Ｙt）とすると次式で表される。

【００３４】 Ｘt＝（ｘｃｏｓθ−ｙｓｉｎθ）ｐ＋ｄｘ …(1) Ｙt＝（ｘｓｉｎθ＋ｙｃｏｓθ）ｐ＋ｄｙ …(2)

【００３５】ステップＳ４では入力画像におけるステッ
プＳ３で求めた辞書の幾何変換座標列のエッジ強度ｅを
求める。エッジ強度ｅの計算方法としては様々な方法が
本発明には適用可能であるが、例えばｙ軸方向の上下隣
接画素の差分の絶対値（ｅ＝｜Ｐ（Ｘt，Ｙt−１）−Ｐ
（Ｘt，Ｙt＋１）｜：Ｐ（ｘ，ｙ）は座標（ｘ，ｙ）の
画素値）などを用いて全ての輪郭点のエッジ強度を求め
その平均を求める方法がある。

【００３６】ステップＳ４で求めたエッジ強度ｅは、輪
郭辞書の座標値が入力画像の虹彩顆粒の輪郭と重なった
時に大きな値を示すはずである。そこでステップＳ５で
はエッジ強度ｅを予め定めた所要値Ｔeと比較し、強度
ｅが所要値Ｔeよりも大きい場合（ｅ＞Ｔe）は虹彩顆粒
の輪郭が重なったものとしてステップＳ６以降の照合処
理に移行し、そうでない場合（ｅ≦Ｔe）はステップＳ
８を経て次の探索ステップに進む。

【００３７】ステップＳ６では、先ず濃度辞書記憶部６
から虹彩顆粒の画素の濃度値を読み込み、入力画像の輪
郭内の領域について相違度を計算する。画像間の相違度
計算方法としては様々なものが本具体例には適用可能で
あるが、対応する画素毎の差分の絶対値の平均である濃
度の平均差分ｄを用いる。

【００３８】ステップＳ６で求めた平均差分ｄは入力画
像中の該領域と辞書との類似度の尺度であり、同一の馬
の目同士であればその値が小さくなり、また他の馬の目
であれば個体差があるため値は大きくなる。そこでこれ
を予め定めた閾値Ｔdによって同一目と他の目を区別す
ることができる。従ってステップＳ７では平均差分ｄが
所要値Ｔdよりも小さい場合（ｄ＜Ｔd）は虹彩顆粒が同
一の馬の目のものとしてステップＳ１０のアクセプト処
理に進み、そうでない場合（ｄ≧Ｔd）はステップＳ８
を経て次の探索ステップに進む。

【００３９】ステップＳ８では、ステップＳ１からステ
ップＳ８に至るまでの処理の繰り返し回数をカウント
し、所定回数を超えた場合は探索処理を終了してステッ
プＳ９のリジェクト処理に進む。また、所定回数以下の
場合は再びステップＳ２に進み、探索処理を実行する。

【００４０】ステップＳ９ではリジェクトの旨を表示装
置に出力してユーザに通知する。ステップＳ９ではアク
セプトである旨およびアクセプトとなった馬のＩＤ情報
を表示装置に出力してユーザに通知する。以上が本具体
例の動作の説明である。

【００４１】〈効果〉以上述べたように本具体例によれ
ば以下のような効果が見込める。 ●入力画像中の虹彩顆粒領域を輪郭辞書のエッジ強度の
総和を用いて探索するため、角膜鏡面反射像による局所
的なエッジなまりによる抽出誤りを軽減し、欠損なく虹
彩顆粒領域を抽出することが可能である。従って、精度
の高い個体識別を行うことができる。

【００４２】《具体例２》虹彩顆粒は瞳孔寄りのアイリ
ス辺縁部に位置した顆粒状の物体である。アイリスは瞳
孔への入射光量を一定に保つために周囲の明るさに応じ
て散大・縮小する、いわゆる散瞳・縮瞳の役割を担う。
そのため散瞳・縮瞳がアイリス辺縁の非線形な伸び・縮
みを生じ、それによって虹彩顆粒は瞳孔サイズに依存し
て異なった形状に歪む場合がある。特に虹彩顆粒が複数
あり、それらが独立にアイリス辺縁に繋がっている場合
は、アイリスの伸び・縮みによって複数の虹彩顆粒の相
互の距離が変化するため顕著である。

【００４３】このように虹彩顆粒は瞳孔変化によって非
線形に歪むため、特定の瞳孔サイズの虹彩顆粒を辞書と
して、それを線形変換しても照合領域が合致せず誤リジ
ェクトを引き起こす問題がある。

【００４４】これに対して具体例２では、虹彩顆粒が複
数ある場合、あるいは虹彩顆粒に変形し易い部位がある
場合に、それらを分割してそれぞれ幾何変換して相違度
を計算し、相違度の最も小さくなる位置を探索すること
によりこの照合不良の問題を解消するものである。

【００４５】〈構成〉図４は、具体例２の構成図であ
る。図４に示す通り、本具体例２は、目領域撮像部１０
１、領域分割部１０２、領域幾何変換部１０３、相違度
計算部１０４、記憶部１０５、識別部１０６、識別結果
出力部１０７よりなる。以下に各部の具体的な構成を説
明する。

【００４６】目領域撮像部１０１は、画像入力部および
光源部よりなり、馬の目の映像を電気信号に変換して装
置に入力する役割を担う。ここで画像入力部は、レン
ズ、ＣＣＤセンサ、映像信号出力回路等により構成さ
れ、馬の目の像のアナログ光情報をＣＣＤ素子によりデ
ジタル電気信号に変換する処理を行う。また、光源部は
電源、ランプ等よりなる照明であり、馬の目をコントラ
スト良く捉えるために用いる。光源には馬が眩しくて過
剰に動くことを避けるために、赤色光あるいは近赤外
光、赤外光のような動物には感知しにくい波長の光を用
いる。

【００４７】領域分割部１０２は虹彩顆粒領域の分割手
段であり、目領域撮像部１０１より目画像を得た後の虹
彩顆粒の領域抽出機能、ヒストグラム作成機能、領域分
割機能よりなる。

【００４８】領域幾何変換部１０３は分割した領域毎の
幾何変換手段であり、変換変数の設定機能と幾何変換機
能よりなる。

【００４９】相違度計算部１０４は、領域毎の相違度の
計算手段であり、記憶部１０５からの濃度辞書読み込み
機能と入力画像と辞書との画像間の相違度計算機能より
なる。

【００５０】記憶部１０５は、半導体メモリ、ハードデ
ィスク、磁気テープ等の記録媒体と、記録ヘッド、制御
回路等よりなる記憶手段であり、馬のＩＤ毎に濃度辞書
および馬の名前や年齢・性別等の属性が登録されてい
る。

【００５１】識別部１０６は、相違度計算部１０４で求
めた相違度と所要値の比較手段よりなり、入力画像のア
クセプト・リジェクト判定機能と探索の繰り返しの終了
判定機能よりなる。

【００５２】識別結果出力部１０７は、ディスプレイ、
プリンタ、スピーカといった表示・出力装置であり、識
別結果および馬の属性を利用者に提示する機能をもつ。

【００５３】尚、上記構成において、領域分割部１０２
〜識別部１０６は、各機能部に対応したプログラムをマ
イクロプロセッサが実行することによって実現される。
また、このようなプログラムは記録媒体に記録して提供
される。

【００５４】〈動作〉図５は、具体例２の動作を説明す
る説明図である。図４との対応は、ステップＳ１０１が
目領域撮像部１０１、ステップＳ１０２〜Ｓ１０４が領
域分割部１０２、ステップＳ１０５，Ｓ１０６が領域幾
何変換部１０３、ステップＳ１０７が相違度計算部１０
４、ステップＳ１０８，Ｓ１０９が識別部１０６、ステ
ップＳ１１０，Ｓ１１１が識別結果出力部１０７にそれ
ぞれ対応している。以下に順に各動作ステップを説明す
る。

【００５５】ステップＳ１０１で馬を個体識別する利用
者は、本発明の個体識別装置の目領域撮像部１で馬の目
を撮影する。目領域撮像部１の光源部は馬の目を赤色光
あるいは近赤外光、赤外光の波長を光源とする照明で照
らし、馬の目による反射光、即ち映像はＣＣＤセンサに
より２次元の配列である電気信号に変換される。これは
２次元に配列された光電変換素子（ＣＣＤ）が撮像対象
の反射光を一定時間露光し、光電変換効果により印荷さ
れた電圧を一定の階調で量子化することによるものであ
る。入力された光はデジタル電気信号として出力され
る。この２次元配列の電気信号が「画像」である。

【００５６】ステップＳ１０２では虹彩顆粒の領域を抽
出する。領域抽出の例を以下に説明するが、本発明はこ
れに依存するものではなく、他の各種の領域抽出方法が
本発明に適用可能である。

【００５７】図６は、具体例２における領域抽出動作の
説明図である。目領域撮像部１０１から得られる画像
は、まぶた１３、瞳孔１０、アイリス１１、虹彩顆粒１
２を含んでいる。領域抽出ステップＳ１０２は画像処理
によりこれらの中から虹彩顆粒領域を抽出することを目
的とする。瞳孔１０は中空であることから照明による反
射光が少ない。従って、瞳孔１０は濃度が低く均一な領
域となる。それに対して瞳孔１０を取り巻くアイリス、
虹彩顆粒はそれよりも濃度が高いため、濃度にある閾値
を設けることにより、閾値よりも画像の画素値が低く、
かつ面積がある所要値以上である一連の領域を瞳孔１０
として特定することができる。

【００５８】次に虹彩顆粒１２の輪郭を求める。瞳孔１
０の上部には虹彩顆粒１２があり、更にその上にはアイ
リス１１が位置し、それぞれの器官の内部の変化に較
べ、器官の境界における濃度の変化の方が大きい。その
ためＳｏｂｅｌオペレータに代表される濃度変化検出処
理を施した画像では、境界の画素値が大きな値を持つ。
従って、先に特定した瞳孔領域の重心Ｃを先ず求めた上
で、重心Ｃを始点として画素値が所要の閾値以上となる
画素を探索して上向すれば、最初に瞳孔１０と虹彩顆粒
１２の境界上の点Ｐ1が検出され、次に虹彩顆粒１２と
アイリス１１の境界上の点Ｐ2が検出される。

【００５９】同様の手順により、重心Ｃを通る水平線Ｌ
上の他の点についても、重心Ｃの隣接点から順に始点と
して上向探索を行えば、虹彩顆粒の全領域について下縁
と上縁が求められる。またこのようにして求められる虹
彩顆粒の上縁と下縁の左右両端は上縁と下縁の垂直方向
の間隔が所要の小さな値以下となった点Ｅ1，Ｅ2として
求められる。このようにして虹彩顆粒１２の上縁および
下縁の輪郭を抽出することができるため、その内部を虹
彩顆粒の領域と特定できる。

【００６０】ステップＳ１０３では、ステップＳ１０２
で抽出した領域に対して画素数ヒストグラムおよび濃度
ヒストグラムを求める（図７参照）。

【００６１】図７は、領域分割動作の説明図である。こ
こで画素数ヒストグラムとは画像の垂直方向の領域画素
数を水平画素毎に求めたものであり、縦幅の大きい位置
ほどヒストグラムの値が大きくなる。また濃度ヒストグ
ラムとは画像の垂直方向の領域画素の濃度の和を水平画
素毎に求めたものであり、縦幅が大きくかつ濃度が明る
い位置ほどヒストグラムの値が大きくなる。

【００６２】ステップＳ１０４では、ステップＳ１０３
で求めた画素数ヒストグラムと濃度ヒストグラムを用い
て領域を分割する。ここで分割方法は画素数ヒストグラ
ムの値が予め定めた所要値以下であり、かつ濃度ヒスト
グラムも同様に別に予め定めた所要値以下の場合に限
り、虹彩顆粒の領域に垂直な分離線を設けて左右に分割
するものである。これは複数の虹彩顆粒が連なる場合の
連結部、あるいは単体の虹彩顆粒においても最も大きく
変形を受ける位置が幅狭であり、また照明の影による濃
度値が小さい点に着目したものである。

【００６３】ステップＳ１０５では幾何変換変数を設定
する。幾何変換変数とはステップＳ１０４で分割した各
領域の位置・大きさ・傾きの変換量を表す変数（ｄｘ，
ｄｙ），ｐ，θであり、各分割された領域毎に設定す
る。前述のように本発明の原理は分割された領域毎に虹
彩顆粒の領域を探索するものであるため、この変換量を
様々な値とすることで探索を行う。

【００６４】ステップＳ１０６では、ステップＳ１０５
で設定した変換変数を用いて各分割領域を幾何変換す
る。分割領域は画像上の座標値（ｘ，ｙ）よりなる配列
であり、ステップＳ１０５で設定した位置・大きさ・傾
きの変換量を表す変数（ｄｘ，ｄｙ），ｐ，θを用いて
新たな座標値に変換する。変換式は具体例１と同様であ
り領域の座標値を（ｘ，ｙ）、変換後の座標値を（Ｘ
t，Ｙt）とすると次式で表される。

【００６５】 Ｘt＝（ｘｃｏｓθ−ｙｓｉｎθ）ｐ＋ｄｘ …(3) Ｙt＝（ｘｓｉｎθ＋ｙｃｏｓθ）ｐ＋ｄｙ …(4)

【００６６】ステップＳ１０７では記憶部１０５から濃
度辞書を読み込み、ステップＳ１０６で求めた分割領域
との相違度を各領域毎に個別に計算し（ｄ1，ｄ2，…，
ｄn：ｎは分割数）、更にそれらの平均（ｄ＝（ｄ1＋ｄ
2＋，…＋ｄn）／ｎ）を求める。相違度計算方法として
は様々な方法が本発明には適用可能であるが、具体例１
の動作説明図におけるステップＳ６と同様に、対応する
画素の濃度値の差分の絶対値の平均とするなどの方法が
ある。

【００６７】ステップＳ１０８では、ステップＳ１０７
で求めた相違度を用いて検査対象のアクセプトか否かを
判定する。相違度は入力画像中の該領域と辞書との類似
度の尺度であり、同一の馬の目同士であればその値が小
さくなり、また、他の馬の目であれば個体差があるため
値は大きくなる。そこでこれを予め定めた閾値Ｔdによ
って同一目と他の目とを区別することができる。従って
ステップＳ１０８では平均差分ｄが所要値Ｔdよりも小
さい場合（ｄ＜Ｔd）は虹彩顆粒が同一の馬の目のもの
としてステップＳ１１１のアクセプト処理に進み、そう
でない場合（ｄ≧Ｔd）はステップＳ１０９を経て次の
探索ステップに進む。

【００６８】ステップＳ１０９ではステップＳ１０５か
らステップＳ１０８に至るまでの処理の繰り返し回数を
カウントし、所定回数を超えた場合は探索処理を終了し
てステップＳ１１０のリジェクト処理に進む。また、所
定回数以下の場合は再びステップＳ１０５に進み探索処
理を実行する。

【００６９】ステップＳ１１０ではリジェクトの旨を表
示装置に出力してユーザに通知する。ステップＳ１１１
ではアクセプトである旨およびアクセプトとなった馬の
ＩＤ情報を表示装置に出力してユーザに通知する。

【００７０】〈効果〉以上述べたように本具体例によれ
ば以下のような効果が見込める。 ●虹彩顆粒の変形を受け易い位置を基に領域を分割して
個別に幾何変換を行い照合するため、瞳孔変化による非
線形な変形にも追随して領域を探索することが可能とな
り、照合エラーを救済することができる。

【００７１】《利用形態》上記具体例１の説明では入力
画像中の辞書輪郭座標上のエッジを計算するのに隣接画
素間の差分の「平均」を用いたが、虹彩顆粒以外の局所
的に強いエッジが誤って検出されるのを防ぐ目的で値の
散らばり程度を表す「標準偏差」を併用するなど様々な
エッジ強度計算方法が本発明には適用可能である。

【００７２】また、上記具体例１，２では、動物の一例
として馬の場合を説明したが、牛等、他の動物であって
も同様に適用可能である。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の動物の個体識別装置の具体例１の構成
図である。

【図２】馬の目の画像の説明図である。

【図３】本発明の動物の個体識別装置の具体例１の動作
を示す説明図である。

【図４】本発明の動物の個体識別装置の具体例２の構成
図である。

【図５】本発明の動物の個体識別装置の具体例２の動作
を示す説明図である。

【図６】本発明の動物の個体識別装置の具体例２の領域
抽出動作の説明図である。

【図７】本発明の動物の個体識別装置の具体例２の領域
分割動作の説明図である。

【符号の説明】

２ 輪郭幾何変換部 ３ 輪郭辞書記憶部 ４ エッジ強度計算部 ５ 平均差分計算部 ６ 濃度辞書記憶部 ７、１０６ 識別部 １０２ 領域分割部 １０３ 領域幾何変換部 １０４ 相違度計算部 １０５ 記憶部

フロントページの続き Ｆターム(参考） 4C038 VA07 VB04 VC05 5B043 AA09 BA01 DA05 GA02 5L096 AA03 BA03 BA18 CA02 CA14 EA26 FA06 FA32 GA08 HA09 JA03

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 予め登録した虹彩顆粒の輪郭データを入
   力画像中の座標列に幾何変換する輪郭幾何変換部と、 前記輪郭幾何変換部で幾何変換した座標列のエッジ強度
   を既定の所要値と比較し、所要値よりも大きい場合に前
   記入力画像中の虹彩顆粒の輪郭を検出したと見なすエッ
   ジ強度計算部と、 前記エッジ強度計算部で検出した虹彩顆粒の輪郭内の領
   域を虹彩顆粒領域候補として、この領域候補を予め登録
   した虹彩顆粒の領域と照合し、個体識別を行う識別部と
   を備えたことを特徴とする動物の個体識別装置。
2. 【請求項２】 虹彩顆粒の領域を複数の領域に分割する
   領域分割部と、 前記領域分割部で分割した虹彩顆粒の領域毎に、各領域
   を幾何変換する領域幾何変換部と、 前記領域幾何変換部で幾何変換した領域毎に、各領域を
   予め登録した虹彩顆粒の値と照合し、個体識別を行う識
   別部とを備えたことを特徴とする動物の個体識別装置。