JP7509285B2 - 生体認証装置、生体認証方法、及び、そのプログラム - Google Patents
生体認証装置、生体認証方法、及び、そのプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP7509285B2 JP7509285B2 JP2023116520A JP2023116520A JP7509285B2 JP 7509285 B2 JP7509285 B2 JP 7509285B2 JP 2023116520 A JP2023116520 A JP 2023116520A JP 2023116520 A JP2023116520 A JP 2023116520A JP 7509285 B2 JP7509285 B2 JP 7509285B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- subject
- biometric authentication
- information
- image information
- image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 24
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 27
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 claims description 23
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 11
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 claims 2
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 33
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 15
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 9
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 7
- 210000001747 pupil Anatomy 0.000 description 7
- 210000003128 head Anatomy 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 4
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 4
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 4
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 3
- 101100521334 Mus musculus Prom1 gene Proteins 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 235000021167 banquet Nutrition 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
- G06F21/31—User authentication
- G06F21/32—User authentication using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voiceprints
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/10—Image acquisition
- G06V10/12—Details of acquisition arrangements; Constructional details thereof
- G06V10/14—Optical characteristics of the device performing the acquisition or on the illumination arrangements
- G06V10/141—Control of illumination
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/168—Feature extraction; Face representation
- G06V40/171—Local features and components; Facial parts ; Occluding parts, e.g. glasses; Geometrical relationships
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/172—Classification, e.g. identification
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/56—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof provided with illuminating means
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/60—Control of cameras or camera modules
- H04N23/61—Control of cameras or camera modules based on recognised objects
- H04N23/611—Control of cameras or camera modules based on recognised objects where the recognised objects include parts of the human body
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/60—Control of cameras or camera modules
- H04N23/67—Focus control based on electronic image sensor signals
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/70—Circuitry for compensating brightness variation in the scene
- H04N23/74—Circuitry for compensating brightness variation in the scene by influencing the scene brightness using illuminating means
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/82—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using neural networks
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Image Input (AREA)
- Collating Specific Patterns (AREA)
- Studio Devices (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Exposure Control For Cameras (AREA)
- Focusing (AREA)
- Stroboscope Apparatuses (AREA)
- Automatic Focus Adjustment (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Description
本開示は、生体認証装置、生体認証方法、及び、そのプログラムが格納されたコンピュータ可読媒体に関する。
従来、顔や、虹彩などのその一部を使って人物を認識する方式が数多く提案されている。これらの方式では、顔やその一部をカメラで撮影し、個人を識別可能な情報を抽出し、個人の照合を行う。その際、装置側に照明を配置し、照明で被写体を照らして撮影することがよく行われる。例えば、虹彩の場合は近赤外照明を照射して撮影する場合が多い。顔の場合も、環境光が十分でない状況下では、照明を当てながら撮影する。この場合、照明を適切に制御することが、高画質な映像取得で重要な課題となる。
照明を制御する方式として、例えば、特許文献1では、宴会場やホール等の照明空間内において照明対象となる人物(照射目標)が存在する座標を特定し、その座標に基づいて人物を照明するように照明空間内に配設された照明器具の照射方向、光量を制御する方式が開示されている。この方式では、照射目標となる人物に発信機を取り付け、発信機から発せられる信号に基づいて、該人物の照明空間内の座標位置が特定される。また、画像処理により人物の向きを求め、向きに応じた制御も行っている。
虹彩認証において近赤外照明を制御する方式として、例えば、特許文献2では、カメラの両側に配置した照明を制御する方式が開示されている。この方式では、カメラの両側の照明を同時点灯させて撮影する以外に、片側ずつ点灯させて撮影するようにしている。同時点灯は裸眼やハードコンタクト着用者の場合に照明が均一にあたるようにするためであり、片側点灯は、眼鏡着用者の場合に眼鏡のレンズ面での照明の反射が虹彩にかかることを避けるためである。
また、この方式では、被写体の顔領域に照射する光パルスや、2つのカメラで捉えた被写体の目間の距離に基づいて、カメラから被写体までの距離を求め、目位置が合焦範囲に入っているか否かを判定している。ただし、求めた距離は、被写体を合焦範囲に誘導することのみに用いられており、照明の制御には用いられていない。
特許文献1の方式では、照明対象となる人物の座標に応じて照明を制御しているが、その座標の測定には、人物に発信機を取り付ける必要があると同時に、発信機から発せられる信号を受信する受信機が必要となり、コストがかかるという問題がある。
また、特許文献2の方式では、カメラから被写体までの距離を測定しているものの、それを照明の制御には用いていない。カメラと被写体の距離が大きく変化する状況においては、照明の明るさが適切でなくなるという課題がある。
本開示の目的は、関連する技術を改善する生体認証装置、生体認証方法、及び、そのプログラムが格納されたコンピュータ可読媒体を提供することにある。
本開示に係る生体認証装置の一態様は、生体認証の対象となる被写体の画像情報を取得する画像情報取得手段と、前記画像情報取得手段で取得された画像情報から顔のランドマークとなる部位を検出し、その位置情報を生成する顔ランドマーク検出手段と、前記顔ランドマーク検出手段で生成されるランドマークの位置情報から、被写体の空間的な位置を推定し、被写体までの距離を表す被写体距離情報を含む推定位置情報を生成する被写***置推定手段と、前記画像情報取得手段で取得された画像情報に基づいて、画像のピントが合っているか否かを判定し、ピントが合っているか否かを表す合焦情報を生成するとともに、前記推定位置情報に基づいて、前記画像情報取得手段の焦点を制御する焦点制御手段と、前記推定位置情報に基づいて、被写体を照らす照明の明るさを制御する照明手段と、前記合焦情報が、ピントが合っていることを示すときに、前記画像情報取得手段で取得された画像情報を用いて生体認証を行う生体認証手段とを有するものである。
本開示に係る生体認証方法の一態様は、生体認証の対象となる被写体の画像情報を取得し、取得された画像情報から顔のランドマークとなる部位を検出し、その位置情報を生成し、生成されるランドマークの位置情報から、被写体の空間的な位置を推定し、被写体までの距離を表す被写体距離情報を含む推定位置情報を生成し、取得された画像情報に基づいて、画像のピントが合っているか否かを判定し、ピントが合っているか否かを表す合焦情報を生成するとともに、前記推定位置情報に基づいて、画像情報を取得する手段の焦点を制御し、前記推定位置情報に基づいて、被写体を照らす照明の明るさを制御し、前記合焦情報が、ピントが合っていることを示すときに、取得された画像情報を用いて生体認証を行う。
本開示に係るプログラムが格納されたコンピュータ可読媒体の一態様は、生体認証の対象となる被写体の画像情報を取得し、取得された画像情報から顔のランドマークとなる部位を検出し、その位置情報を生成し、生成されるランドマークの位置情報から、被写体の空間的な位置を推定し、被写体までの距離を表す被写体距離情報を含む推定位置情報を生成し、取得された画像情報に基づいて、画像のピントが合っているか否かを判定し、ピントが合っているか否かを表す合焦情報を生成するとともに、前記推定位置情報に基づいて、画像情報を取得する手段の焦点を制御し、前記推定位置情報に基づいて、被写体を照らす照明の明るさを制御し、前記合焦情報が、ピントが合っていることを示すときに、取得された画像情報を用いて生体認証を行う処理をコンピュータに実行させるプログラムが格納されたコンピュータ可読媒体である。
以下、図面を参照して本開示の実施の形態について説明する。説明の明確化のため、以下の記載及び図面は、適宜、省略、及び簡略化がなされている。実施の形態は、生体認証の対象となる被写体の検知結果に基づいて被写体までの距離を推定し、自動的に照明を制御して撮影し、取得された画像を用いて生体認証を行う技術に関する。
実施の形態1.
図1は、実施の形態1に係る生体認証装置の構成を示すブロック図である。図1を参照すると、生体認証装置100は、画像情報取得手段101、顔ランドマーク検出手段102、被写***置推定手段103、焦点制御手段104、照明手段105、生体認証手段106を備える。
図1は、実施の形態1に係る生体認証装置の構成を示すブロック図である。図1を参照すると、生体認証装置100は、画像情報取得手段101、顔ランドマーク検出手段102、被写***置推定手段103、焦点制御手段104、照明手段105、生体認証手段106を備える。
画像情報取得手段101は、生体認証の対象となる被写体の画像情報を取得し、該画像情報を顔ランドマーク検出手段102、焦点制御手段104、生体認証手段106へ出力する。画像情報取得手段101は、例えば、被写体である人物の画像を撮影する。
顔ランドマーク検出手段102は、画像情報取得手段101から出力される画像情報から顔のランドマークとなる部位を検出してランドマーク位置情報を生成し、該ランドマーク位置情報を被写***置推定手段103へ出力する。
被写***置推定手段103は、顔ランドマーク検出手段102から出力されるランドマーク位置情報から、被写体の空間的な位置を推定し、被写体までの距離を表す被写体距離情報を含む推定位置情報を生成する。ここで、被写体の空間的な位置は、少なくとも、画像情報取得手段101から被写体までの距離を含み、空間上のある点からの水平方向及び垂直方向の位置を含んでいてもよい。生成された推定位置情報は、焦点制御手段104と照明手段105へ出力される。
焦点制御手段104は、被写***置推定手段103から出力される推定位置情報に基づいて、画像情報取得手段101の焦点を制御する焦点制御情報を生成する。焦点制御情報は、画像情報取得手段101へ出力される。また、焦点制御手段104は、画像情報取得手段101から出力される画像情報に基づいて、画像のピントが合っているか否かを判定し、ピントが合っているか否かを表す合焦情報を生成して、生体認証手段106へ出力する。
照明手段105は、被写***置推定手段103から出力される推定位置情報に基づいて、照明を制御する情報を生成し、その情報に基づいて被写体を照らす照明の明るさを調節する。なお、照明は最低1か所に設置されていればよいが、複数個所に設置されていてもよい。照明の一例はLED(Light Emitting Diode)、近赤外光源、ランプ、又は、明るさを制御可能なその他の発光デバイスである。
生体認証手段106は、焦点制御手段104から出力される合焦情報が、ピントが合っていることを示すときに、画像情報取得手段101から出力される画像情報を用いて生体認証を行い、認証結果を生成する。生体認証としては、顔や頭部の全部、あるいは一部を用いた生体認証を対象にする。例えば、顔認証、虹彩認証、目の周囲領域での認証、耳認証などが対象に含まれる。
次に、図1の生体認証装置100の各構成要素について詳細に説明する。
画像情報取得手段101としては、上述の生体認証に用いる部位が認証に可能な解像度、画質で撮影できるものであれば、どのようなものであってもよい。画像情報取得手段101としては、例えば、USBカメラ、IPカメラ、Webカメラ、CCTVカメラ等を用いることができる。ただし、近赤外光を用いて生体認証を行う場合(虹彩認証など)には、画像情報取得手段101は、近赤外の領域の画像を、生体認証に必要な解像度、画質で撮影できるものである必要がある。
画像情報取得手段101としては、上述の生体認証に用いる部位が認証に可能な解像度、画質で撮影できるものであれば、どのようなものであってもよい。画像情報取得手段101としては、例えば、USBカメラ、IPカメラ、Webカメラ、CCTVカメラ等を用いることができる。ただし、近赤外光を用いて生体認証を行う場合(虹彩認証など)には、画像情報取得手段101は、近赤外の領域の画像を、生体認証に必要な解像度、画質で撮影できるものである必要がある。
また、画像情報取得手段101は、被写体までの距離に応じて焦点を調節する仕組みを有する。この仕組みとしては、従来オートフォーカスで採用されている任意の機構を用いることができる。また、液体レンズなど、近年使われるようになってきた新しいデバイスを用いてもよい。
画像情報取得手段101は、外部からその焦点を制御できるようになっており、焦点制御手段104から入力される焦点制御情報に従って焦点を制御する。例えば、フォーカスリングを回転させて焦点を制御する方式の場合には、レンズの距離を調節するフォーカスリングの回転角、又は、フォーカスリングを回転させるのに用いるフォーカスモータの回転角が焦点制御情報に含まれる。また、液体レンズの場合、焦点制御情報は液体レンズの制御電圧情報を含む。画像情報取得手段101は、液体レンズの制御電圧を指定された値に変更し、画像を取得する。
顔ランドマーク検出手段102では、入力された画像情報を用いて、顔検出又は頭部検出を行い、顔や頭部に含まれる、ランドマークとなる部位の位置を求める。ここで、ランドマークとは、顔又は頭部に含まれる、特徴的な部位(以後、単に特徴点とも呼ぶ)のことを指す。一例では、ランドマークは、瞳、鼻の頭、又は目端でありえる。しかしながら、ランドマークは、これらの例に限定されない。
顔や頭部及びこれに含まれるランドマークとなる部位の検出には、顔、頭部及びその部位の特徴を学習させた検出器を用いて行うことができる。例えば、HOG(Histograms of Oriented Gradients)特徴量を抽出し、抽出した特徴量に基づいて検出する検出器や、CNN(Convolutional Neural Network)を用いて画像から直接検出する検出器を用いてもよい。
ここでは、複数のランドマークのうち、被写***置推定手段103において被写体の位置を推定するのに用いられる特徴点のみの位置情報(画像上での位置座標)を求めればよい。ここで、推定される被写体の位置は、少なくとも、カメラから被写体までの距離(以後、被写体距離と述べる)を含む。
推定される被写***置が被写体距離のみである場合は、顔ランドマーク検出手段102は、これを求めるのに必要なランドマークのみを検出するようになっていてもよい。例えば、顔ランドマーク検出手段102は、両目の瞳孔の間の距離である目間距離に基づいて被写体までの距離を推定する場合には、両目の瞳孔を特徴点とし、その位置を求める。あるいは、顔ランドマーク検出手段102は、瞳孔の位置の代わりに、目のほかの特徴点(内眼角や外眼角など)の位置を求め、これらの特徴点間の距離を目間距離の代わりに用いるようにしてもよい。あるいは、顔ランドマーク検出手段102は、目の代わりに鼻や口など、他の特徴点との距離を代わりに用いるようになっていてもよく、その場合は用いる特徴点の位置を求めるようにすればよい。
一方、推定される被写***置が被写体距離以外に、空間上のある点(例えば、カメラの光軸中心)からの水平、垂直方向の位置も含む場合、顔ランドマーク検出手段102は、これらの値の算出に必要なランドマークのみを検出するようになっていてもよい。被写***置推定手段103は、生成されたランドマークの位置情報から被写体の位置を推定する。
生成される被写体の位置情報のうち、被写体距離は、人の顔の大きさの個人差が大きくないと仮定すると、特徴点の位置間の距離から大まかに推定できる。特徴点としては、上述の通り、様々なものを用いることができる。以下では、特徴点として両目の瞳孔を用い、瞳孔間の距離である目間距離を用いて被写体までの距離を求める場合について述べる。
被写***置推定手段103では、あらかじめ目間距離と被写体距離との関係式を求め、この関係式に基づいて、被写体までの距離を求めるようにすればよい。すなわち、目間距離をd、推定される被写体までの距離をDEとすると、関係式は式(1)のように表すことができる。
この関数f(d)をあらかじめ求めておき、被写体までの距離の推定に用いることができる。例えば、関数f(d)は線形回帰によって求めた直線で近似してもよいし、多項式やその他の数式を当てはめることによって求めるようにしてもよい。あるいは、関数f(d)は、区間ごとに近似したものを組み合わせて表現するようにしてもよい。このようにして求めた被写体距離が推定位置情報として出力される。
また、被写***置推定手段103は、画像中心から顔がどれだけずれているかを求めるようになっていてもよい。これも顔のランドマークの位置情報を用いて求めることができる。例えば、被写***置推定手段103は、画像上の目の瞳孔の座標から、顔の中心が画像上で水平、垂直方向にどれだけずれているかを求め、空間上の距離に換算し、被写***置を求めることができる。
これは、顔のランドマーク間の距離(例えば、目間距離)は、個人差はあるものの大体決まった値(目間距離(瞳孔間の距離)の場合は、およそ6.5cm)であるためである。具体的には、被写***置推定手段103は、目間距離の画素数から、1画素が実空間ではどの程度の長さに相当するかを求め、画像上の座標位置を空間上の位置のずれに換算できる。このようにして求めた実空間上での被写体の上下左右方向のずれ情報も推定位置情報に含めることができる。
被写体のずれ情報について、図2、3を参照して説明する。図2、3は、生体認証装置100における画像情報取得手段101のカメラ1、照明手段105の照明2A、2B、被写体Sの位置関係の例を示す図である。図2は、生体認証装置100を上から見た図である。図2は、人物の顔の中心とカメラの光軸が一致している場合を示している。図3は、カメラの中心を原点とし、奥行き方向にZ軸、それに垂直な平面の横方向にX軸、縦方向にY軸をもつ座標系を設定した図である。図3は、人物の顔の中心とカメラの光軸がずれている(すなわちカメラの光軸が人物の顔の中心を向いていない)場合を示している。
図2、3に示す例では、カメラ1の両側に照明2A、2Bがそれぞれ配置されている。図3に示すように、例えば、生体認証装置100は、顔の中心のZ軸からのずれ(XP,YP)の値を推定し、被写体距離DEとともに推定位置情報に含めてもよい。求められた推定位置情報は、焦点制御手段104と照明手段105へ出力される。なお、図2、3に示す照明2A、2Bの配置及び数は単なる一例である。図示しない一変形例では、カメラ1の両側に複数の照明が配置されていてよい。また、カメラ1の両側にそれぞれ配置された照明の数は同一でなくてもよい。
焦点制御手段104では、推定位置情報に含まれる被写体距離情報に基づいて、画像情報取得手段101の焦点を制御する焦点制御情報を生成し、画像情報取得手段101へ出力する。すなわち、焦点制御手段104は、推定された被写体距離で焦点が合うようにカメラ1のレンズを調節する情報を生成する。
ただし、目間距離など、顔のランドマーク(特徴点)間の距離には個人差があり、推定された被写体距離は実際の距離から少しずれている可能性がある。このため、焦点制御手段104は、撮影された画像の合焦位置を探索する探索モードのときには、推定された被写体距離を基準として、その前後で合焦する位置を探索してもよい。この際、焦点制御手段104は、撮影された画像の所定領域におけるピントがあっている度合いを表す合焦指標を算出する。そして、合焦指標が所定の条件を満たし、撮影された画像のピントが合っていると判定された場合、焦点制御手段104はその合焦位置でピントが合った状態を維持する合焦モードに移行する。
ここで、合焦指標は、例えば、画像の高周波成分の電力や、エッジ成分がどの程度あるかを評価した値であり、ピントが合っているときほど高い値になる。合焦指標を用いて焦点が合っているか否かを判定する方式は様々である。例えば、合焦指標が所定の閾値を超えたときに焦点が合っていると判定してもよいし、焦点を制御してピントをずらしながら撮影し、それぞれの合焦指標を求め、極大となる点を求めて合焦判定を行ってもよい。
なお、焦点制御手段104は、過去に入力された被写体の推定位置情報を保持しており、入力される推定位置情報が大きく変わった場合には、再度焦点を探索する探索モードに移行するように制御してもよい。これにより、被写体が移動しても適切に焦点を合わせることが可能となる。
取得された画像のピントが合っていると判定された場合、すなわち、合焦指標が所定の条件を満たした場合、焦点制御手段104は、合焦していることを表す合焦情報を出力する。なお、取得された画像のピントが合っていない場合は、合焦していないことを表す情報(すなわち、合焦位置を探索中であることを表す情報)を合焦情報として出力するようになっていてもよい。合焦情報は、生体認証手段106へ出力される。
照明手段105は、推定位置情報に基づいて、実空間上での被写体Sと照明2A、2Bの位置関係を求め、その結果に応じて照明の明るさを制御する。照明手段105は、被写体距離に基づいて、被写体距離が大きくなるにつれて明るさが大きくなるように照明を制御することができる。例えば、単位面積あたりの照明の光量は、被写体距離の二乗に反比例するため、照明手段105は、式(2)に基づいて照明を制御する。
ここで、Iは照明の強度、Aは定数である。また、DLは照明2Bから被写体Sの顔の中心までの距離であり、被写体距離DEと、カメラと照明間の距離Lによって定まる。図2に示すように、カメラ1から照明2Bまでの距離をLとすると、DLは、式(3)で表される。
なお、図2に示す例では、照明2Aから被写体Sの顔の中心までの距離は、照明2Bから被写体Sの顔の中心までの距離と等しい。
また、図3に示すように、推定位置情報にずれが含まれる場合は、照明手段105は、これも考慮してもよい。すなわち、照明手段105は、ずれ情報も考慮して、各照明から被写体までの距離を求め、その距離に応じて照明の明るさを制御するようにしてもよい。照明2Bの位置を(XL,YL,ZL)とすると、照明から顔までの距離は式(4)で表される。
照明手段105は、この距離に応じて、照明の明るさを制御する。具体的には、上述したように、照明手段105は、被写体距離に基づいて、照明の光源から被写体までの距離が長くなるにつれて、照明がより明るくなるように照明を制御する。これにより、被写体の位置が左右や上下にずれても適切に被写体を照らすことができる。
なお、照明の明るさを制御する方式は任意である。例えば、照明手段105は、照明に流す電流の量を変化させたり、照明を高周波でON/OFFし、ON/OFFの時間の幅を変化させることによって明るさを変化させたりしてもよい(PWD(Pulse Width modulation)制御)。又は、複数の照明を同じ位置に配置する場合には、照明手段105は、点灯する照明の数を変えることによって明るさを変えるようにしてもよい。さらに、照明手段105は、照明の光源から被写体までの距離に応じて、リフレクタなどの補助部材を用いて、照明光の広角/狭角を制御してもよい。すなわち、照明手段105は、照明の光源から被写体までの距離が遠いほど、照明からの光の拡散を絞り、照明の光源から被写体までの距離が近づくほど、照明からの光の拡散を広げる。あるいは、照明手段105は、これらの組み合わせや、これ以外の任意の照明制御の方法を用いてもよい。
生体認証手段106では、画像情報取得手段101から出力される画像情報を用いて生体認証処理を行い、認証結果を生成する。具体的には、生体認証手段106は、入力される画像から、適用される生体認証の方式に応じた特徴量を抽出する。そして、生体認証手段106は、あらかじめ登録されている人物の特徴量と比較し、生体認証の対象となる人物が誰であるか、あるいは誰とも合致しないかを判定する。例えば、虹彩認証の場合には、生体認証手段106は、選択された画像から目領域を切り出し、虹彩の特徴量を抽出する。そして、生体認証手段106は、抽出された特徴量と、あらかじめ登録されている虹彩の特徴量の比較を実施し、認証結果を生成する。
このように、実施の形態1によれば、測距センサなどの他のデバイスを用いることなく、生体認証に用いる画像のみを用い、生体認証の対象となる被写体の顔の位置を推定することができる。被写体の推定位置に合わせて、カメラの焦点と照明の明るさを制御することで、顔の位置が前後上下左右に少しずれても、適切な明るさで照明された合焦画像を取得できるようになり、生体認証の精度を向上させることが可能となる。
実施の形態2.
図4は、実施の形態2に係る生体認証装置の構成を示すブロック図である。図2を参照すると、生体認証装置100は、画像情報取得手段101、顔ランドマーク検出手段102、被写***置推定手段103、焦点制御手段104、照明手段205、生体認証手段106を備える。図4では、図1と比較すると、照明手段105の代わりに照明手段205が設けられており、それ以外は同様である。
図4は、実施の形態2に係る生体認証装置の構成を示すブロック図である。図2を参照すると、生体認証装置100は、画像情報取得手段101、顔ランドマーク検出手段102、被写***置推定手段103、焦点制御手段104、照明手段205、生体認証手段106を備える。図4では、図1と比較すると、照明手段105の代わりに照明手段205が設けられており、それ以外は同様である。
照明手段205には、被写***置推定手段103から出力される推定位置情報と画像情報取得手段101から出力される画像情報とが入力される。照明手段205は、推定位置情報と画像情報に基づいて、照明を制御する情報を生成し、その情報に基づいて被写体を照らす照明の明るさを調節する。
次に、図4の生体認証装置100の照明手段205について詳細に説明する。なお、照明手段205以外の構成要素は、図1と同様であるため説明を省略する。
照明手段205は、被写***置推定手段103から出力される推定位置情報に加え、画像情報取得手段101から出力される画像情報も用いて、照明を制御する情報を生成する。最初は、図1の照明手段105と同様に、推定位置情報によって明るさを調節する。次に、その調節された照明下で撮影された画像情報が画像情報取得手段101から入力されると、照明手段105は、被写体の明るさを分析する。
照明手段205は、被写***置推定手段103から出力される推定位置情報に加え、画像情報取得手段101から出力される画像情報も用いて、照明を制御する情報を生成する。最初は、図1の照明手段105と同様に、推定位置情報によって明るさを調節する。次に、その調節された照明下で撮影された画像情報が画像情報取得手段101から入力されると、照明手段105は、被写体の明るさを分析する。
そして、照明手段205は、分析した明るさと想定される明るさとを比較して、被写体が明るすぎるようであれば、明るさを減らすように照明を制御し、逆に暗すぎるようであれば、明るくするように制御する。明るさの判定は、例えば、画像の画素値の分布を求め、その代表値を想定値と比較して大きいか否かによって決定してもよい。代表値としては、平均値や最頻値、メディアン値、最大値、最小値、特定のパーセンタイル値など、様々な値を用いることができる。あるいは、照明手段205は、画像の画素値の分布そのものを想定される分布と比較し、これらの分布間の類似度が上がるように、照明を制御してもよい。
なお、顔ランドマーク検出手段102から出力されるランドマーク位置情報がさらに、照明手段205へ入力されるようになっていてもよい。照明手段205は、ランドマーク位置情報によって特定される被写体領域に限定して、上記の分析を行って照明の明るさを調節するようにしてもよい。これにより、生体認証装置100は、より適切に、照明の明るさを制御し、高品質な生体特徴量を取得することが可能となる。
実施の形態3.
図5は、実施の形態3に係る生体認証装置100の構成を示すブロック図である。図5を参照すると、生体認証装置100は、画像情報取得手段101、顔ランドマーク検出手段102、被写***置推定手段103、焦点制御手段104、照明手段305、生体認証手段106を備える。図5では、図4と比較すると、照明手段205の代わりに照明手段305が設けられており、それ以外は図4と同様である。
図5は、実施の形態3に係る生体認証装置100の構成を示すブロック図である。図5を参照すると、生体認証装置100は、画像情報取得手段101、顔ランドマーク検出手段102、被写***置推定手段103、焦点制御手段104、照明手段305、生体認証手段106を備える。図5では、図4と比較すると、照明手段205の代わりに照明手段305が設けられており、それ以外は図4と同様である。
照明手段305には、被写***置推定手段103から出力される推定位置情報と、画像情報取得手段101から出力される画像情報と、焦点制御手段104から出力される合焦情報とが入力される。照明手段305は、推定位置情報と画像情報と合焦情報とに基づいて、照明を制御する情報を生成し、その情報に基づいて被写体を照らす照明の明るさを調節する。なお、第3の実施の形態の場合は、例えば図2や図3に示すように、少なくとも2か所に照明が設置されているものとする。
次に、図5の生体認証装置100の照明手段305について詳細に説明する。なお、照明手段305以外の構成要素は、図1と同様であるため説明を省略する。
照明手段305は、被写***置推定手段103から出力される推定位置情報と画像情報取得手段101から出力される画像情報に加え、さらに焦点制御手段104から出力される合焦情報も用いて照明を制御する。具体的には、焦点制御手段104が合焦位置を探索する探索モードであるときと、焦点制御手段104が合焦位置を維持する合焦モードであるときとの間で、照明手段305は異なる制御を実施する。
照明手段305は、被写***置推定手段103から出力される推定位置情報と画像情報取得手段101から出力される画像情報に加え、さらに焦点制御手段104から出力される合焦情報も用いて照明を制御する。具体的には、焦点制御手段104が合焦位置を探索する探索モードであるときと、焦点制御手段104が合焦位置を維持する合焦モードであるときとの間で、照明手段305は異なる制御を実施する。
より詳細には、焦点制御手段104が合焦位置を探索している状態で、合焦情報が合焦状態であることを示していないときは、照明手段305は照明手段205と同様の照明制御を実施する。すなわち、照明手段305は、両方の照明2A、2Bを点灯させたまま、推定位置情報によって、これらの照明2A、2Bの明るさを独立に又は非独立に調節する。一方、合焦情報が合焦状態であることを示しているときには、照明手段305は、以下で説明するように、所定の点灯パターンに従って複数の照明の点灯を制御して撮影する。
例えば、図2や図3に示すように、カメラ1の両側にそれぞれ照明2A、2Bが配置されている場合、照明手段305は、照明を交互に点灯するようにしてもよい。すなわち、照明手段305は、あるタイミングで一方の照明2Aを点灯させ、次のタイミングでは他方の照明2Bを点灯させる。このようにすることで、眼鏡等の反射が被写体の目にかかって目やその周囲の特徴が取得できなくなることを回避することができる。
この際、照明手段305は、被写***置の画面中心からのずれを考慮し、照明の点灯パターンを制御するようにしてもよい。照明の光が斜めから眼鏡にあたるほうが、光の反射が目の領域にかかることを防ぐことができるようになるため、被写***置の画面中心からずれた方向と逆の照明のみを点灯するようにしてもよい。
例えば、図3の例では、被写体Sの顔の位置が照明2B側にずれているため、照明2Bを消灯して、照明2Aのみを点灯させるようにしてもよい。このように、合焦状態のときに点灯パターンを制御することで、眼鏡をかけた人の場合、眼鏡で反射された光が目の虹彩領域にかかるのを防ぐことができ、眼鏡をかけていても高品質な虹彩画像を撮影できる。また、照明の点灯パターンを意図的に変えて撮影することで、なりすましか否かの判定もしやすくなるというメリットもある。
実施の形態4.
図6は、実施の形態4に係る生体認証装置100の構成を示すブロック図である。図6を参照すると、生体認証装置100は、画像情報取得手段101、顔ランドマーク検出手段102、被写***置推定手段403、焦点制御手段104、照明手段105、生体認証手段106、顔向き推定手段407を備える。図6では、図1と比較すると、被写***置推定手段103の代わりに被写***置推定手段403が設けられており、さらに、顔向き推定手段407が設けられている。それ以外は図1と同様である。
図6は、実施の形態4に係る生体認証装置100の構成を示すブロック図である。図6を参照すると、生体認証装置100は、画像情報取得手段101、顔ランドマーク検出手段102、被写***置推定手段403、焦点制御手段104、照明手段105、生体認証手段106、顔向き推定手段407を備える。図6では、図1と比較すると、被写***置推定手段103の代わりに被写***置推定手段403が設けられており、さらに、顔向き推定手段407が設けられている。それ以外は図1と同様である。
顔向き推定手段407には、画像情報取得手段101から出力される画像情報が入力される。顔向き推定手段407は、画像情報を解析して顔の向きを推定し、顔向き情報を被写***置推定手段403へ出力する。被写***置推定手段403は、顔ランドマーク検出手段102から出力されるランドマーク位置情報と、顔向き推定手段407から出力される顔向き情報に基づいて、推定位置情報を生成し、焦点制御手段104と照明手段105へ出力する。
次に、図6の生体認証装置100の被写***置推定手段403、顔向き推定手段407について詳細に説明する。なお、被写***置推定手段403、顔向き推定手段407以外の構成要素は、図1と同様であるため説明を省略する。
顔向き推定手段407は、入力された画像を解析して、顔の向きを算出する。すなわち、正面向きに対して、縦方向、横方向にどの程度ずれた方向を向いているかを算出する。顔の向きは、あらかじめ顔の向きごとに学習させた判定器を用いて判定することが可能である。算出された顔向き情報は、被写***置推定手段403へ出力される。
被写***置推定手段403では、顔向き情報が正面を示している場合には、被写***置推定手段103と同様にして推定位置情報を求める。一方、顔の向きが正面でない場合には、被写***置推定手段403は、その向きを考慮してランドマーク位置情報を補正し、補正したランドマーク位置情報を用いて推定位置情報を求めることができる。
例えば、ランドマークとして目の位置を用い、目間距離から被写体距離を算出する場合には、被写***置推定手段403は顔向き情報を用いて目間距離を補正する。例えば、顔が斜め横方向を向いている場合には、求められる目間距離は実際の距離より短くなる。この場合、被写***置推定手段403は、顔の傾きによるランドマーク位置情報の補正を行う。
具体的には、横方向の回転角がθのとき、目間距離dの代わりに、式(5)に示す、補正した目間距離d’を用いて、被写体までの距離値を求めることができる。
このように、顔の向きが正面でない場合であっても、そのことを考慮して補正を実施することで、より適切に照明を制御できるようになる。
また、顔向き推定手段407で求められた顔向き情報は、照明手段105に入力されるようになっていてもよい。顔の向きによって光の反射率が変わり、被写体の明るさが変わりえるため、顔の向きを考慮して照明の明るさを制御してもよい。
なお、上述の顔向き情報によるランドマーク位置情報の補正は、図4、図5の生体認証装置100に対しても適用できる。すなわち、被写***置推定手段103の代わりに被写***置推定手段403を設け、顔向き推定手段407を追加すればよい。
図7は、実施の形態に係る生体認証装置のハードウェア構成を例示するブロック図である。図7を参照すると、実施の形態に係る生体認証装置100は、計算機10、カメラ1、照明2により実現される。計算機10は、任意の計算機であり、例えば、Personal Computer(PC)、サーバマシン、タブレット端末、又はスマートフォンなどである。計算機10は、生体認証装置100を実現するために設計された専用の計算機であってもよいし、汎用の計算機であってもよい。
計算機10は、入出力インタフェース11、バス12、プロセッサ13、メモリ14、ストレージデバイス15、外部インタフェース16を有する。バス12は、プロセッサ13、メモリ14、ストレージデバイス15、入出力インタフェース11及び外部インタフェース16は、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ13などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。
プロセッサ13は、CPU(Central Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)、又はFPGA(Field-Programmable Gate Array)などの種々のプロセッサである。メモリ14は、RAM(Random Access Memory)などを用いて実現される主記憶装置である。ストレージデバイス15は、ハードディスク、SSD(Solid State Drive)、メモリカード、又はROM(Read Only Memory)などを用いて実現される補助記憶装置である。
入出力インタフェース11は、計算機10と入出力デバイスとを接続するためのインタフェースである。例えば入出力インタフェース11には、キーボードなどの入力装置や、ディスプレイ装置などの出力装置が接続される。
外部インタフェース16は、計算機10を他の機器と接続するためのインタフェースである。例えば、USB(Universal Serial Bus)やIEEE1394などであり、カメラ1、照明2と接続されている。計算機10は、外部インタフェース16を介して、照明2を制御したり、カメラ1とデータを通信したりできるようになっている。照明2は、生体認証装置100の照明手段105、205、305に該当し、カメラ1は、画像情報取得手段101に該当する。
ストレージデバイス15は、生体認証装置100の各手段を実現するプログラムモジュールを格納している。プロセッサ13は、これら各プログラムモジュールをメモリ14に読み出して実行することで、各プログラムモジュールに対応する機能を実現する。
なお、生体認証装置100の一部の機能はカメラ1側で実行されていてもよい。すなわち、カメラ1の内部にプロセッサやストレージデバイス、メモリが格納されており、生体認証装置100の各手段の処理の全部、あるいは一部をこれらの構成要素を用いて実行するようにしてもよい。
例えば、画像情報取得手段101、焦点制御手段104の処理をカメラ1側で実行し、それ以外の処理を計算機10側で実行するようにしてもよい。あるいは、顔ランドマーク検出手段102の処理もカメラ1側で実行するようになっており、それ以外については、計算機10側で実行するようになっていてもよい。又は、照明手段105、生体認証手段106以外の処理をすべてカメラ1側で実行するようになっていてもよい。
本実施の形態に係るプログラムは、コンピュータに上述の処理を実行させるプログラムであれば良い。上述の例において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体(non-transitory computer readable medium)を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体(tangible storage medium)を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体(例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ)、光磁気記録媒体(例えば光磁気ディスク)、CD-ROM(Read Only Memory)、CD-R、CD-R/W、半導体メモリ(例えば、マスクROM、PROM(Programmable ROM)、EPROM(Erasable PROM)、フラッシュROM、RAM(Random Access Memory))を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体(transitory computer readable medium)によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
以上説明したように、各実施の形態によれば、生体認証の対象となる被写体までの距離を測るセンサがなくても、被写体の位置に合わせてカメラの焦点を合わせ、照明を適切に制御して生体認証を実行することが可能となる。
本開示によれば、測距センサなどの他のデバイスを用いることなく、生体認証の対象となる被写体の位置に合わせてカメラの焦点と照明を制御し、安価に高品質な生体特徴の取得が可能な生体認証装置、生体認証方法、及び、そのプログラムが格納されたコンピュータ可読媒体を提供することができる。
なお、本開示は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。係る変更又は改良を加えた新たな実施の形態も、本開示の技術的範囲に含まれ得る。このことは、請求の範囲に記載した事項から明らかである。
100 生体認証装置
101 画像情報取得手段
102 顔ランドマーク検出手段
103 被写***置推定手段
104 焦点制御手段
105 照明手段
106 生体認証手段
205 照明手段
305 照明手段
403 被写***置推定手段
407 顔向き推定手段
10 計算機
11 入出力インタフェース
12 バス
13 プロセッサ
14 メモリ
15 ストレージデバイス
16 外部インタフェース
1 カメラ
2、2A、2B 照明
S 被写体
101 画像情報取得手段
102 顔ランドマーク検出手段
103 被写***置推定手段
104 焦点制御手段
105 照明手段
106 生体認証手段
205 照明手段
305 照明手段
403 被写***置推定手段
407 顔向き推定手段
10 計算機
11 入出力インタフェース
12 バス
13 プロセッサ
14 メモリ
15 ストレージデバイス
16 外部インタフェース
1 カメラ
2、2A、2B 照明
S 被写体
Claims (10)
- 生体認証の対象となる被写体の画像情報を取得する画像情報取得手段と、
前記画像情報取得手段で取得された画像情報から顔のランドマークとなる部位を検出し、その位置情報を生成する顔ランドマーク検出手段と、
前記顔ランドマーク検出手段で生成されるランドマークの位置情報から、被写体の空間的な位置を推定し、被写体までの距離を表す被写体距離情報を含む推定位置情報を生成する被写***置推定手段と、
カメラの両側に設置され交互に点灯する照明を前記推定位置情報に基づいて制御する照明手段と、
前記画像情報取得手段で取得された画像情報を用いて生体認証を行う生体認証手段と、を有する、
生体認証装置。 - 前記推定位置情報は、被写体のずれを表すずれ情報をさらに含み、
前記照明手段は、前記推定位置情報のずれ情報をさらに用いて照明の明るさを制御する、
請求項1に記載の生体認証装置。 - 前記推定位置情報は、前記画像情報に含まれる前記被写体が水平方向にどれだけずれているかを示す距離を含む、
請求項1または2に記載の生体認証装置。 - 前記被写***置推定手段は、前記ランドマークの前記位置情報に基づいて、画像中心から前記被写体の顔が水平方向にどれだけずれているかを示す距離を推定する、
請求項1から3のいずれか1項に記載の生体認証装置。 - 前記推定位置情報は、前記画像情報に含まれる前記被写体が垂直方向にどれだけずれているかを示す距離を含み、
前記被写***置推定手段は、前記ランドマークの前記位置情報に基づいて、画像中心から前記被写体の顔が垂直方向にどれだけずれているかを示す距離を推定する、
請求項1から4のいずれか1項に記載の生体認証装置。 - 前記画像情報取得手段で取得された画像情報から被写体の顔向きを推定する顔向き推定手段をさらに有し、
前記照明手段は、前記推定位置情報に含まれる被写体距離と前記顔向きに基づいて、照明を制御する、
請求項1から5のいずれか1項に記載の生体認証装置。 - 前記ランドマークは前記被写体の目であって、
前記被写***置推定手段は、前記目に基づいて、前記推定位置情報を生成する、
請求項1から6のいずれか1項に記載の生体認証装置。 - 前記画像情報取得手段で取得された画像情報に基づいて、画像のピントが合っているか否かを判定し、ピントが合っているか否かを表す合焦情報を生成するとともに、前記推定位置情報に基づいて、前記画像情報取得手段の焦点を制御する焦点制御手段と、を有し、
前記生体認証手段は、前記合焦情報が、ピントが合っていることを示すときに、前記画像情報取得手段で取得された画像情報を用いて生体認証を行う、
請求項1から7のいずれか1項に記載の生体認証装置。 - 生体認証の対象となる被写体の画像情報を取得し、
取得された画像情報から顔のランドマークとなる部位を検出し、その位置情報を生成し、
生成されるランドマークの位置情報から、被写体の空間的な位置を推定し、被写体までの距離を表す被写体距離情報を含む推定位置情報を生成し、
カメラの両側に設置され交互に点灯する照明を前記推定位置情報に基づいて制御し、
取得された画像情報を用いて生体認証を行う、
生体認証方法。 - 生体認証の対象となる被写体の画像情報を取得し、
取得された画像情報から顔のランドマークとなる部位を検出し、その位置情報を生成し、
生成されるランドマークの位置情報から、被写体の空間的な位置を推定し、被写体までの距離を表す被写体距離情報を含む推定位置情報を生成し、
カメラの両側に設置され交互に点灯する照明を前記推定位置情報に基づいて制御し、
取得された画像情報を用いて生体認証を行う、
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2023116520A JP7509285B2 (ja) | 2020-02-21 | 2023-07-18 | 生体認証装置、生体認証方法、及び、そのプログラム |
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2020/007044 WO2021166221A1 (ja) | 2020-02-21 | 2020-02-21 | 生体認証装置、生体認証方法、及び、そのプログラムが格納されたコンピュータ可読媒体 |
JP2022501554A JP7318793B2 (ja) | 2020-02-21 | 2020-02-21 | 生体認証装置、生体認証方法、及び、そのプログラム |
JP2023116520A JP7509285B2 (ja) | 2020-02-21 | 2023-07-18 | 生体認証装置、生体認証方法、及び、そのプログラム |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2022501554A Division JP7318793B2 (ja) | 2020-02-21 | 2020-02-21 | 生体認証装置、生体認証方法、及び、そのプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2023159061A JP2023159061A (ja) | 2023-10-31 |
JP7509285B2 true JP7509285B2 (ja) | 2024-07-02 |
Family
ID=77390775
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2022501554A Active JP7318793B2 (ja) | 2020-02-21 | 2020-02-21 | 生体認証装置、生体認証方法、及び、そのプログラム |
JP2023116520A Active JP7509285B2 (ja) | 2020-02-21 | 2023-07-18 | 生体認証装置、生体認証方法、及び、そのプログラム |
Family Applications Before (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2022501554A Active JP7318793B2 (ja) | 2020-02-21 | 2020-02-21 | 生体認証装置、生体認証方法、及び、そのプログラム |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20230084265A1 (ja) |
EP (1) | EP4109871A4 (ja) |
JP (2) | JP7318793B2 (ja) |
WO (1) | WO2021166221A1 (ja) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2023047505A1 (ja) | 2021-09-24 | 2023-03-30 | 三菱電機株式会社 | 照明制御装置、生体情報取得装置、および、照明制御方法 |
Citations (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003157431A (ja) | 2001-11-21 | 2003-05-30 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 撮像装置 |
JP2003308523A (ja) | 2002-04-15 | 2003-10-31 | Oki Electric Ind Co Ltd | 虹彩撮影装置 |
JP2004164483A (ja) | 2002-11-15 | 2004-06-10 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 目画像認証装置ならびにそれを用いた入退出管理装置および情報処理装置 |
WO2006088042A1 (ja) | 2005-02-16 | 2006-08-24 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | 生体判別装置および認証装置ならびに生体判別方法 |
JP2007037617A (ja) | 2005-08-01 | 2007-02-15 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 照明装置および眼画像入力装置 |
JP2007159762A (ja) | 2005-12-13 | 2007-06-28 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 生体認証装置用距離測定装置および生体認証装置 |
JP2007319175A (ja) | 2006-05-30 | 2007-12-13 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 撮影装置およびそれを用いた認証装置 |
JP2008052510A (ja) | 2006-08-24 | 2008-03-06 | Oki Electric Ind Co Ltd | 虹彩撮像装置、虹彩認証装置、虹彩撮像方法、虹彩認証方法 |
JP2013250856A (ja) | 2012-06-01 | 2013-12-12 | Mitsubishi Electric Corp | 監視システム |
JP2016178370A (ja) | 2015-03-18 | 2016-10-06 | キヤノン株式会社 | 撮像装置 |
JP2016532396A (ja) | 2013-09-03 | 2016-10-13 | シーイング マシーンズ リミテッド | 低電力眼追跡システムおよび眼追跡方法 |
JP2017503276A (ja) | 2014-01-02 | 2017-01-26 | イリテック インコーポレイテッド | 顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージの取得装置及び方法 |
JP2017033132A (ja) | 2015-07-30 | 2017-02-09 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 顔認証装置 |
US20170061210A1 (en) | 2015-08-26 | 2017-03-02 | Intel Corporation | Infrared lamp control for use with iris recognition authentication |
JP2018088647A (ja) | 2016-11-29 | 2018-06-07 | 株式会社デンソー | 眼球追跡装置及び撮像システム |
US20180276465A1 (en) | 2017-03-27 | 2018-09-27 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method of recognition based on iris recognition and electronic device supporting the same |
JP2017502366A5 (ja) | 2014-10-08 | 2019-03-28 | ||
US20190306441A1 (en) | 2018-04-03 | 2019-10-03 | Mediatek Inc. | Method And Apparatus Of Adaptive Infrared Projection Control |
Family Cites Families (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000260577A (ja) | 1999-03-12 | 2000-09-22 | Matsushita Electric Works Ltd | 照明制御装置 |
US7471846B2 (en) * | 2003-06-26 | 2008-12-30 | Fotonation Vision Limited | Perfecting the effect of flash within an image acquisition devices using face detection |
JP2007319174A (ja) | 2006-05-30 | 2007-12-13 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 撮影装置およびそれを用いた認証装置 |
TWI401522B (zh) * | 2008-12-31 | 2013-07-11 | Altek Corp | Flash intensity adjustment method |
US9836647B2 (en) | 2013-10-08 | 2017-12-05 | Princeton Identity, Inc. | Iris biometric recognition module and access control assembly |
KR102200950B1 (ko) * | 2014-03-14 | 2021-01-12 | 삼성전자주식회사 | 오브젝트 인식 장치 및 그 제어 방법 |
GB2528319A (en) * | 2014-07-18 | 2016-01-20 | Ibm | Device display perspective adjustment |
JP6620762B2 (ja) * | 2015-02-12 | 2019-12-18 | ソニー株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび画像処理システム |
KR102595449B1 (ko) * | 2016-07-15 | 2023-10-31 | 삼성전자 주식회사 | 전자 장치 및 전자 장치 제어 방법 |
-
2020
- 2020-02-21 WO PCT/JP2020/007044 patent/WO2021166221A1/ja unknown
- 2020-02-21 JP JP2022501554A patent/JP7318793B2/ja active Active
- 2020-02-21 EP EP20919923.1A patent/EP4109871A4/en active Pending
- 2020-02-21 US US17/800,426 patent/US20230084265A1/en active Pending
-
2023
- 2023-07-18 JP JP2023116520A patent/JP7509285B2/ja active Active
Patent Citations (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003157431A (ja) | 2001-11-21 | 2003-05-30 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 撮像装置 |
JP2003308523A (ja) | 2002-04-15 | 2003-10-31 | Oki Electric Ind Co Ltd | 虹彩撮影装置 |
JP2004164483A (ja) | 2002-11-15 | 2004-06-10 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 目画像認証装置ならびにそれを用いた入退出管理装置および情報処理装置 |
WO2006088042A1 (ja) | 2005-02-16 | 2006-08-24 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | 生体判別装置および認証装置ならびに生体判別方法 |
JP2007037617A (ja) | 2005-08-01 | 2007-02-15 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 照明装置および眼画像入力装置 |
JP2007159762A (ja) | 2005-12-13 | 2007-06-28 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 生体認証装置用距離測定装置および生体認証装置 |
JP2007319175A (ja) | 2006-05-30 | 2007-12-13 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 撮影装置およびそれを用いた認証装置 |
JP2008052510A (ja) | 2006-08-24 | 2008-03-06 | Oki Electric Ind Co Ltd | 虹彩撮像装置、虹彩認証装置、虹彩撮像方法、虹彩認証方法 |
JP2013250856A (ja) | 2012-06-01 | 2013-12-12 | Mitsubishi Electric Corp | 監視システム |
JP2016532396A (ja) | 2013-09-03 | 2016-10-13 | シーイング マシーンズ リミテッド | 低電力眼追跡システムおよび眼追跡方法 |
JP2017503276A (ja) | 2014-01-02 | 2017-01-26 | イリテック インコーポレイテッド | 顔構成要素距離を用いた虹彩認識用イメージの取得装置及び方法 |
JP2017502366A5 (ja) | 2014-10-08 | 2019-03-28 | ||
JP2016178370A (ja) | 2015-03-18 | 2016-10-06 | キヤノン株式会社 | 撮像装置 |
JP2017033132A (ja) | 2015-07-30 | 2017-02-09 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 顔認証装置 |
US20170061210A1 (en) | 2015-08-26 | 2017-03-02 | Intel Corporation | Infrared lamp control for use with iris recognition authentication |
JP2018088647A (ja) | 2016-11-29 | 2018-06-07 | 株式会社デンソー | 眼球追跡装置及び撮像システム |
US20180276465A1 (en) | 2017-03-27 | 2018-09-27 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method of recognition based on iris recognition and electronic device supporting the same |
US20190306441A1 (en) | 2018-04-03 | 2019-10-03 | Mediatek Inc. | Method And Apparatus Of Adaptive Infrared Projection Control |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP4109871A4 (en) | 2023-03-29 |
WO2021166221A1 (ja) | 2021-08-26 |
JP2023159061A (ja) | 2023-10-31 |
JP7318793B2 (ja) | 2023-08-01 |
EP4109871A1 (en) | 2022-12-28 |
JPWO2021166221A1 (ja) | 2021-08-26 |
US20230084265A1 (en) | 2023-03-16 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US20230293007A1 (en) | Method of identifying iris | |
US9131141B2 (en) | Image sensor with integrated region of interest calculation for iris capture, autofocus, and gain control | |
US20020131622A1 (en) | Apparatus and method for adjusting focus position in iris recognition system | |
US20050111705A1 (en) | Passive stereo sensing for 3D facial shape biometrics | |
EP1241634A2 (en) | Display device of operation limit angle and distance in iris recognition system | |
US10061384B2 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and program | |
JP7509285B2 (ja) | 生体認証装置、生体認証方法、及び、そのプログラム | |
KR20150033572A (ko) | 모바일 기기를 위한 추적 광학 시스템 | |
JP2006338236A (ja) | 眼画像撮影装置およびそれを用いた認証装置 | |
CN107169403B (zh) | 面部图像处理装置 | |
US11163994B2 (en) | Method and device for determining iris recognition image, terminal apparatus, and storage medium | |
US11375133B2 (en) | Automatic exposure module for an image acquisition system | |
CN109919117B (zh) | 眼球侦测装置与瞳孔侦测方法 | |
JP2023500210A (ja) | 高性能な明瞳孔アイトラッキング | |
US20220417420A1 (en) | System for Acquisiting Iris Image for Enlarging Iris Acquisition Range | |
JP7228885B2 (ja) | 瞳孔検出装置 | |
JP2004038531A (ja) | 物体の位置検出方法および物体の位置検出装置 | |
KR100447403B1 (ko) | 홍채 인식 시스템의 초점 각도 및 거리 표시장치 | |
KR20180000580A (ko) | 조명기를 구비한 스테레오 매칭 시스템에서의 코스트 볼륨 연산장치 및 그 방법 | |
KR100443674B1 (ko) | 홍채 인식 시스템의 거리 측정방법과 장치 | |
KR100434370B1 (ko) | 홍채 인식 시스템의 거리 측정방법과 장치 | |
KR100411344B1 (ko) | 홍채 인식 시스템의 촛점 자동 조절방법 | |
KR100410972B1 (ko) | 홍채 인식 시스템의 촛점 거리 지시 장치 | |
US11272086B2 (en) | Camera system, vehicle and method for configuring light source of camera system | |
JP2022131345A (ja) | 瞳孔検出装置及び瞳孔検出方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20230718 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20240513 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20240521 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20240603 |