JP2022105185A - 虹彩コードの蓄積および信頼性割当 - Google Patents
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Abstract
Description
本願は、2017年3月24日に出願された米国仮出願第62/476,513号の利益を主張するものであり、その各々は、全体が参照により本明細書中に援用される。
本明細書は、例えば、以下の項目も提供する。
(項目1)
システムであって、
虹彩画像を入手するように構成される虹彩結像装置と、
プロセッサであって、
前記虹彩結像装置から第1の複数の虹彩画像を受信することと、
前記第1の複数の虹彩画像に対応する第1の複数の虹彩コードを生成することと、
虹彩セル場所に対応する分布メトリックを生成することと、
前記分布メトリックを使用して、第1の複合虹彩コードを生成することと、
前記第1の複合虹彩コードおよび第1の記憶された虹彩コードを使用して、第1の整合値を生成することと
を行うように構成される、プロセッサと
を備える、システム。
(項目2)
前記第1の複数の虹彩コードのうちの各虹彩コードは、複数の値を備え、前記複数の値のうちの各値は、虹彩セルに対応する、項目1に記載のシステム。
(項目3)
前記虹彩セル場所は、第1の虹彩セルに対応し、
前記第1の複数の虹彩コードのうちの各虹彩コードは、前記第1の虹彩セルに対応する値を備える、項目2に記載のシステム。
(項目4)
前記プロセッサはさらに、
前記第1の整合値が閾値を超えるという決定に応答して、前記システムの機能性をアクティブ化するように構成される、項目1に記載のシステム。
(項目5)
頭部搭載型ディスプレイをさらに備える、項目1に記載のシステム。
(項目6)
前記第1の複合虹彩コードおよび前記第1の記憶された虹彩コードはそれぞれ、ファジー虹彩コードである、項目1に記載のシステム。
(項目7)
前記第1の整合値は、ソフトハミング距離、中央ハミング距離、およびファジーZ-スコアのうちの少なくとも1つである、項目1に記載のシステム。
(項目8)
前記分布メトリックを生成することは、サンプルサイズ依存性信頼値を決定することを含む、項目1に記載のシステム。
(項目9)
前記第1の整合値を生成することは、前記第1の複合虹彩コードの信頼区間を前記第1の記憶された虹彩コードの信頼区間と比較することを含む、項目1に記載のシステム。
(項目10)
前記分布メトリックを生成することは、セル値の確率を決定することを含む、項目1に記載のシステム。
(項目11)
前記分布メトリックを生成することは、セル値の発生の数を定量化することを含む、項目1に記載のシステム。
(項目12)
前記第1の複数の虹彩コードのうちの虹彩コードは、2進セル値を備え、前記第1の複合虹彩コードは、非2進セル値を備える、項目1に記載のシステム。
(項目13)
前記プロセッサはさらに、
品質スコアを前記第1の複数の虹彩画像のうちの虹彩画像に割り当てることと、
前記品質スコアを閾値と比較することと、
前記品質スコアが前記閾値を満たさないという決定に応答して、前記虹彩画像を除外することと
を行うように構成される、項目1に記載のシステム。
(項目14)
前記第1の整合値を生成することは、ハミング距離を計算することを含む、項目1に記載のシステム。
(項目15)
前記プロセッサはさらに、前記第1の整合値が完全整合に対応するかどうかを決定するように構成される、項目1に記載のシステム。
(項目16)
前記プロセッサはさらに、前記第1の整合値が条件付き整合に対応するかどうかを決定するように構成される、項目15に記載のシステム。
(項目17)
前記プロセッサはさらに、
前記第1の整合値が完全整合に対応するという決定に応答して、前記システムの第1の機能性をアクティブ化し、
前記第1の整合値が条件付き整合に対応するという決定に応答して、前記システムの第2の機能性であって、前記第1の機能性と同じではない第2の機能性をアクティブ化する、
ように構成される、項目16に記載のシステム。
(項目18)
前記プロセッサはさらに、
前記第1の整合値が条件付き整合に対応するという決定に応答して、
前記虹彩結像装置から第2の複数の虹彩画像を受信することと、
第2の複数の虹彩コードを生成することと、
第2の複合虹彩コードを生成することと、
前記第2の複合虹彩コードおよび前記第1の記憶された虹彩コードを使用して、第2の整合値を生成することと
を行うように構成される、項目16に記載のシステム。
(項目19)
前記第1の複数の虹彩画像は、事前決定された最小数の虹彩画像を備える、項目1に記載のシステム。
(項目20)
方法であって、
第1の複数の虹彩画像を受信することと、
前記第1の複数の虹彩画像に対応する第1の複数の虹彩コードを生成することと、
虹彩セル場所に対応する分布メトリックを生成することと、
前記分布メトリックを使用して、第1の複合虹彩コードを生成することと、
前記第1の複合虹彩コードおよび第1の記憶された虹彩コードを使用して、第1の整合値を生成することと
を含む、方法。
(項目21)
前記第1の複数の虹彩コードのうちの各虹彩コードは、複数の値を備え、前記複数の値のうちの各値は、虹彩セルに対応する、項目20に記載の方法。
(項目22)
前記虹彩セル場所は、第1の虹彩セルに対応し、
前記第1の複数の虹彩コードのうちの各虹彩コードは、前記第1の虹彩セルに対応する値を備える、項目21に記載の方法。
(項目23)
システムであって、
ユーザによって装着されるように構成されるヘッドギアユニットであって、前記ヘッドギアユニットは、
仮想環境を前記ユーザに表示するように構成されるディスプレイであって、前記ディスプレイは、それを通して実際の環境が可視である、透過型アイピースを備える、ディスプレイと、
前記ユーザの虹彩の画像を入手するように構成される虹彩結像装置であって、前記虹彩結像装置は、前記ユーザに対して固定されたままであるように構成される、虹彩結像装置と、
プロセッサであって、
前記虹彩結像装置から、第1の複数の虹彩画像を受信することであって、複数の画像は、前記ユーザと関連付けられる、ことと、
前記第1の複数の虹彩画像に対応する第1の複数の虹彩コードを生成することと、
虹彩セル場所に対応する分布メトリックを生成することと、
前記分布メトリックを使用して、第1の複合虹彩コードを生成することと、
前記第1の複合虹彩コードおよび第1の記憶された虹彩コードを使用して、第1の整合値を生成することであって、前記第1の整合値は、前記ユーザに対応する、ことと
を行うように構成される、プロセッサと
を含む、ヘッドギアユニット
を備える、システム。
ウェアラブルシステム(本明細書では、拡張現実(AR)システムとも称される)は、2Dまたは3D仮想画像をユーザに提示するように構成されることができる。画像は、組み合わせまたは同等物における、静止画像、ビデオのフレーム、またはビデオであってもよい。ウェアラブルシステムの少なくとも一部は、ユーザ相互作用のために、単独で、または組み合わせて、仮想現実(VR)、AR、または複合現実(MR)環境を提示し得る、ウェアラブルデバイス上に実装されることができる。ウェアラブルデバイスは、ARデバイス(ARD)と同義的に使用されることができる。さらに、本開示の目的のために、用語「AR」は、用語「MR」と同義的に使用される。
例示的ウェアラブルシステム
導波管スタックアセンブリ
ウェアラブルシステムの他のコンポーネント
例示的眼画像
例示的眼追跡システム
虹彩認識
画像処理
虹彩コード生成
虹彩コード分析および整合
)は、2つの虹彩コード(例えば、codeAおよびcodeB)の間のビット単位の差を出力する。ビット単位の値maskAおよびmaskBは、例えば、maskA、maskB、および排他的OR演算の出力の間でビット単位のAND演算を実施し、次いで、隠されていないビットの総数によって結果を正規化することによって(すなわち、
)、ハミング距離計算から除外されるべきである、眼瞼、睫毛、照明収差、または虹彩認識への他の障害物に対応する虹彩コード領域を表すために、ゼロの値を使用してもよい。
例えば、虹彩コードが、単一ビット結果(例えば、虹彩画像の領域とのフィルタのコンボリューションの正または負の値に対応する、1および0)として表される1つ以上のセルを含む、実施例では、各そのようなビットは、サンプルサイズに基づいて確率または加重値として特性評価され得る。これは、ある確率xを伴う表の値xおよび確率(1-x)を伴う裏の値を生成する、加重コインに類似する。推定値の統計的品質についての情報を含む、xの推定値は、2つの虹彩コードの間の整合の品質を算出するために使用されてもよい。例えば、虹彩コードの中のビット毎に、確率xは、そのビットの加重の可能性として考えられる結果の事前分布を使用して推定されてもよい。可能性として考えられる加重にわたる事前確率分布は、ベータ分布を使用してモデル化されてもよく、予備知識の状態は、形状パラメータaおよびbを使用してモデル化されてもよい。1つの例示的ベータ分布は、方程式(5)として表され得る。
のベクトルを伴うカテゴリ分布として表され得る。xkの値は、それらの総和が1に等しいように正規化されてもよい。加重は、2項事例においてベータ分布に関して上記に説明されるパラメータaおよびbに類似する、K個の形状パラメータ(または「集中パラメータ」)を伴うディリクレ分布
によって特性評価され得る。形状パラメータは、ビットグループの事前情報を符号化する値から始まってもよく、個々の測定が異なる虹彩画像内の対応するグループについて行われると更新されてもよい。
は、全ての要素が、1に設定される特定のグループのための加重ベクトルにおける最高確率に対応する要素を除いて、0に設定される、K次元ベクトルのセットであってもよい。ベクトル
は、第jのFMICの中の第iのビットグループに対応する、インジケータベクトルとして定義され得る。
は、第iのグループのためのK次元加重ベクトルの期待値(すなわち、そのグループのための加重の最良推定値)として定義され得、方程式(12)として表され得る。
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- 本明細書に記載の発明。
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