JPH10137221A - 個人識別装置 - Google Patents
個人識別装置Info
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- JPH10137221A JPH10137221A JP8304466A JP30446696A JPH10137221A JP H10137221 A JPH10137221 A JP H10137221A JP 8304466 A JP8304466 A JP 8304466A JP 30446696 A JP30446696 A JP 30446696A JP H10137221 A JPH10137221 A JP H10137221A
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- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
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Abstract
に厳しい制限を加えず、かつ画素数の多いカメラを使用
することなく、確実な識別を可能とする。 【解決手段】 カメラ1で撮影した被識別者の画像から
アイリス認識部12及び顔貌認識部13でそれぞれアイ
リスパタ−ン及び顔貌パタ−ンを得ると共に、予め登録
されているアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンと照合し
てそれぞれの類似度を求め、このアイリスパタ−ンの類
似度と顔貌パタ−ンの類似度を類似度結合部14で結合
して、その結合結果に基づいて総合判定部15により被
識別者の画像から得たアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−
ンが照合に用いたアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンと
同一人物のものか否かを判定する。
Description
徴、特に眼球のアイリスを利用して個人を識別する個人
識別装置に関するものである。
を行う場合、あるいはコンピュータ等により秘守性のあ
るデータにアクセスする場合、更には特定の人間のみが
入れる施設等への入場の際等に、その資格の有無をチェ
ックするための個人識別が行われる。
のが考えられ、あるいは実施されているが、その1つと
して人間の眼球の一部であるアイリスを利用して個人を
識別する技術がある。このアイリスは幼児期に完成さ
れ、一生を通じて殆ど変化せず、また太る、痩せるとい
う体格の変化の影響も受けにくいという特徴があるの
で、識別精度が高く、そのため将来的に多方面での応用
が期待されている。
な個人識別装置を示す機能ブロック図である。図におい
て1は映像入力を行うカメラ(ビデオカメラ)、2はこ
のカメラ1で撮影された画像からアイリスを切り出す処
理すなわち前処理を行う前処理部、3はこの前処理部2
によって切り出されたアイリスの特徴を抽出してそのパ
ターンをコード化する特徴抽出部で、4はこの特徴抽出
部3から送られてくるアイリスパターンを照合辞書部5
に登録してあるアイリスパターンとを照合して両者の間
の類似度を求める照合部であり、ここで照合辞書部5に
は予め複数の人数分のアイリスパターンが貯えられてい
る。
ら両アイリスパターンが同一人物のものか否かを判定す
る判定部である。この構成において、前処理部2,特徴
抽出部3,照合部4,及び判定部6は、マイクロプロセ
ッサや専用演算ハードウェアによって構成されるのが一
般的であり、また照合辞書部5は、半導体メモリや磁気
ディスク等で構成されるのが一般的である。
る。図13はアイリスパターンの登録モード時の処理手
順を示すフローチャートであり、図14はアイリスパタ
ーンの識別モードの処理手順を示すフローチャートであ
る。まず、図13の登録モードについてSで示したステ
ップに従って説明する。
より撮影される。つまり映像入力される(S1)。次
に、撮影された画像が前処理部2に送られて、この前処
理部2で被識別者の画像から頭部の切り出し(頭部の位
置の割り出し)が行われ(S2)、更に、この頭部の画
像から目の切り出し(目の位置の割り出し)(S3)、
そしてこの目の画像からアイリスを切り出す(アイリス
の位置の割り出し)処理が順次前処理部2で行われる
(S4)。
出部3に送られ、特徴抽出部3で照合に必要な特徴が抽
出される(S5)。具体的には、アイリスを必要な分析
帯に分割したり、ガボールフィルタ等によりアイリスの
濃度変化を抽出する等の特徴抽出が行われる。そして、
抽出されたアイリスの特徴は特徴抽出部3で正規化され
(S6)、2値データとしてコード化されて(S7)、
最終的に256バイト程度のアイリスコードがアイリス
パターンとして生成される。
ンは、登録者名,ID番号,及び日付等の必要なデータ
が付加され、照合辞書部5に登録される(S8)。次
に、図14の識別モードについて同じくSで示したステ
ップに従って説明する。尚、このモードにおいて前記に
ように照合辞書部5に複数の人のアイリスパターンが登
録されているものとする。
の切り出し(S2)、目の切り出し(S3)、及びアイ
リスの切り出し(S4)の各処理が前記登録時の場合と
同様に前処理部2で順に行われた後、アイリスの特徴抽
出(S5)、正規化(S6)、及びコード化(S7)の
各処理が前記登録時の場合と同様に特徴抽出部3で行わ
れてアイリスパターンが生成される。
送られ、照合部4ではこの特徴抽出部3から送られてき
たアイリスパターンと照合辞書部5に登録されているア
イリスパターンを照合(マッチング)演算し、類似度を
求める(S8)。この場合の照合演算では、ハミング距
離などの距離値が類似度の尺度としてよく用いられる。
イリスパターンの類似度(距離値)は判定部6に転送さ
れ、判定部6では送られてきた類似度を、実験や統計的
手法によって予め求めた1つあるいは複数のしきい値と
比較し、被識別者の画像から得られたアイリスパターン
が、照合辞書部5の中の照合したアイリスパターンと同
一人物のものかどうかの判定を行う(S9)。
は、照合用として照合辞書5に登録されているどの(誰
の)コードを用いるか、あるいはいくつの(何人の)パ
ターンを用いるかは、自由に選択できるようになってお
り、システムの仕様によって決定されるが、大別して次
の2種類の形態が採用されている。その1つは、被識別
者の画像から得られたアイリスパターンに対して、照合
辞書部5に登録されているアイリスパターンのうちの照
合すべきパターンが判っている場合つまり1対1の照合
であり、別の1つは、照合辞書部5に登録されているア
イリスパターンのうちの照合すべきパターンが判らず、
登録されている複数人のアイリスパターンの中から、最
も確からしいアイリスパターンを選択する場合つまり1
対nの照合である。
つのアイリスパターンを用い類似度を算出し、その算出
結果を判定部6に対して出力する。この場合の判定で
は、類似度を1つあるいは複数のしきい値と比較し、被
識別者の画像から得られたアイリスパターンが、照合し
たアイリスパターンとが同一人物のものであるか否かの
識別を行う。
辞書部5の中の複数のアイリスパターンを照合して照合
演算を行い、その第1位あるいは上位m位(mは任意の
値)の類似度を判定部6に送出する。この場合、判定部
6は、第1位あるいは上位m位の類似度を1つあるいは
複数のしきい値によって判定し、被識別者の画像から得
られたアイリスパターンが、照合したどのアイリスパタ
ーンに最も類似しているか、あるいは充分に類似してい
ないか等を調べて、被識別者の画像から得られたアイリ
スパターンと照合したアイリスパターンとが同一人物の
ものであるか否かの識別を行う。
たアイリス利用の個人識別装置では認識装置では、被識
別者が撮影時にまばたきをしたり、髪の毛が目にかかる
等のことによる映像の不安定さ、あるいは周囲の照明条
件による映像取得の不安定さ等により、正確なアイリス
のデータが得られない場合、確実な識別が困難になり、
識別率が下がるという問題があった。
定化を得るために、被識別者に無理な姿勢を強いたり、
周囲の照明条件に厳しい制限を加えたりすることは、ヒ
ューマンインタフェース上好ましくなく、更に単純に認
識率を上げるために、画素数の多いカメラを使うと、処
理量の増加、装置の大型化、高価格化、消費電力の増加
などが避けられなくなり、現実的でないものとなる。
理な姿勢を強いたり、周囲の照明条件に厳しい制限を加
えたりすることなく、かつ画素数の多いカメラを使用す
ることなく、確実な識別が可能で、高い識別率が得られ
る個人識別装置を実現することである。
識別者を撮影し、その画像から特徴抽出して得たアイリ
スパタ−ン及び顔貌パタ−ンを、予め登録されているア
イリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンと照合してそれぞれの
類似度を求め、このアイリスパタ−ンの類似度と顔貌パ
タ−ンの類似度を結合して、その結合結果に基づいて被
識別者の画像から得たアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−
ンが照合に用いたアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンと
同一人物のものか否かを判定することを特徴とする。
施の形態を説明する。図1は本発明による個人識別装置
の第1の実施の形態の構成を示すブロック図である。こ
の識別装置は、人物の撮影を行うカメラ1、カメラ出力
分配部11、アイリス認識部12、顔貌認識部13、類
似度結合部14、及び総合判定部15により構成されて
いる。
からの出力を受け、その出力をアイリス認識部12と顔
貌認識部13にそれぞれ送出する。アイリス認識部12
は、前処理部2、特徴抽出部3、照合部4、及び照合辞
書部5から成り、また顔貌認識部13も、前処理部7、
特徴抽出部8、照合部9、及び照合辞書部10によって
構成されている。
は図13に示した構成要素と同一のもので、顔貌認識部
13の7〜10の各部は2〜4のものに相当する。一
方、類似度結合部14は、アイリス認識部12の照合部
4及び顔貌認識部13の照合部10からそれぞれの類似
度を受け、総合類似度を算出して総合判定部6に送出す
るもので、総合判定部15は、類似度結合部14から送
られてくる総合類似度から被識別者がアイリス認識部1
2の照合辞書部5及び顔貌認識部13の照合辞書部10
に登録されている人物かどうかを判定してその判定結果
を出力する。
ついて説明する。この装置は、登録モードと識別モード
の2つのモードで動作するもので、図2は登録モードの
フローチャートであり、図3は識別モードのフローチャ
ートである。まず、図2の登録モードについて、Sで示
したステップに従って説明する。
カメラ1により撮影される。つまり映像入力される(S
1)。このカメラ1の出力はカメラ出力分配部1に送ら
れ、このカメラ出力分配部1によりカメラ1で撮影され
た画像がアイリス認識部12及び顔貌認識部13のそれ
ぞれの前処理部2及び7に分配される(S2)。
(S3)、目の切り出し(S4)、アイリスの切り出し
(S5)、アイリスの特徴抽出(S6)、正規化(S
7)、及びコード化(S8)の各処理が従来と同様に前
処理部2及び特徴抽出部3により行われてアイリスパタ
ーンが照合辞書部5に登録される(S9)。一方、顔貌
認識部13では、前処理部7がカメラ出力分配部11か
ら送られてきた登録者の画像から顔の輪郭を検出し(S
10)、その輪郭から目、鼻、及び口等の顔特有の特徴
を示す領域の検出(S11)、更にこれらの相対関係を
検出する(S12)。
けて、入力された顔画像の特徴を正規化し(S13)、
コード化して顔貌パターンを生成する(S14)。この
ようにして生成された顔貌パターンは、登録者名,ID
番号,及び日付等の必要なデータが付加され、照合辞書
部10に登録される(S15)。尚、アイリスパターン
と顔貌パターンは、前記のようにそれぞれ照合辞書5,
10に登録されるので、この両パターンは互いにリンク
させる必要があるが、リンクのためのデータとしては登
録者名やID番号を利用することができる。
3〜S9の処理と顔貌認識部13でのS10〜S15の
処理は並行して行われる。次に、図3の識別モードにつ
いて、同じくSで示したステップに従って説明する。
尚、このモードにおいて前記にように照合辞書部5,1
0にはそれぞれ複数人数人のアイリスパターン及び顔貌
パターンが登録されているものとする。
からアイリス認識部12でのアイリスのコード化(S1
〜S8)、及び顔貌認識部13での顔貌のコード化(S
1,S2,S10〜S14)までの各処理が前記登録時
と同様に行われる。そして、アイリス認識部12では、
特徴抽出部3で生成されたアイリスパターンは照合部4
に送られ、照合部4ではこの特徴抽出部3から送られて
きたアイリスパターンと照合辞書部5に登録されている
アイリスパターンを照合(マッチング)演算し、類似度
を求めて(S9)、その結果を類似度結合部14に対し
て出力する。
に行われる。一方、顔貌認識部13では、特徴抽出部8
で生成された顔貌パターンが照合部9に送られ、照合部
9では特徴抽出部8から送られてきた顔貌パターンを照
合辞書部10に登録されている顔貌パターンと照合、演
算し、類似度を求める(S15)。
れ、そして照合部9は演算結果の類似度(距離値)を類
似度結合部14に対して出力する。このようにしてアイ
リス認識部12と顔貌認識部13のそれぞれの照合部
4,9においてアイリスパターンと顔貌パターンのそれ
ぞれの照合が行われるが、この照合に用いられる照合辞
書部5のアイリスパターンと顔貌パターンは必ず同一人
物のパターンが使用されるように制御する。
12と顔貌認識部13のそれぞれの照合部4,9から受
け取った2つの類似度を、以下の(1)式により結合し
て総合類似度を算出する(S16) T=k*RI +(1−k)*Rf ・・・・・・ (1)式 ここで、T:総合類似度、RI :アイリスによる類似
度、Rf :顔貌による類似度、k:定数(1>k)であ
り、この定数kは実験や統計的手法により適切な値を決
定する。
似度は総合判定部15に送出され、総合判定部15は総
合類似度を1つあるいは複数のしきい値と比較し、入力
された映像から得られたアイリスパターン及び顔貌パタ
ーンが、照合辞書部5,10の中の照合したアイリスパ
ターン及び顔貌パターンと同一人物のものかどうかを判
定し(S17)、判定結果を出力する。
理では、次の2種類の形態が採用される。その1つは、
被識別者の画像から得られたアイリスパターン及び顔貌
パターンに対して、照合辞書部5及び10に登録されて
いるアイリスパターン及び顔貌パターンのうちの照合す
べきそれぞれパターンが判っている場合つまり1対1の
照合であり、別の1つは、照合辞書部5,10に登録さ
れているアイリスパターン及び顔貌パターンのうちの照
合すべきパターンが判らず、登録されている複数のスパ
ターンの中から最も確からしいアイリスパターン及び顔
貌パターンを選択する場合つまり1対nの照合である。
は、それぞれ1つのアイリスパターン及び顔貌パターン
を用いて類似度を算出し、それを類似度結合部14に対
して出力する。1対nの照合の場合には、照合部4及び
9は照合辞書部5及び10の中のそれぞれ複数のアイリ
スパターン及び顔貌パターンを用いて照合演算を行い、
その第1位あるいは上位m位(mは任意の値)の類似度
を類似度結合部14に対して送出する。
受け取った第1位あるいは上位m位の類似度が同一人物
のものでないことがありうるが、その場合には類似度結
合部14が、十分確からしくないとして総合判定部15
に通知することによって、被識別者の画像から得られた
アイリスパターン及び顔貌パターンが、照合に用いたア
イリスパターン及び顔貌パターンと同一人物のものでな
いと判定することができる。
ば、アイリス認識に加えて顔貌認識を行い、個人特定の
識別を両認識の類似度を用いることによって行っている
ため、被識別者に無理な姿勢を強いたり、周囲の照明条
件に厳しい制限を加えたりすることなく、かつ画素数の
多いカメラを使用することなく、確実な識別が可能で、
高い識別率を得ることができる。
ック図である。この第2の実施の形態は、総合判定部1
5をアイリス認識部12と顔貌認識部13の各々の照合
部4及び9に接続し、この総合判定部15に類似度結合
部14を接続したもので、その他の構成については第1
の実施の形態と同じである。この第2の実施の形態も登
録モードと識別モードの2種類のモードにて動作する
が、登録モードは第1の実施の形態と同様であるので、
ここでは作用として識別モードのみについて説明する。
すフローチャートで、Sで示したステップに従って説明
する。この識別モードにおいてS1〜S15までの処理
は第1の実施の形態と同様に行われるのでその説明は省
略するが、S9及びS15での照合は、登録辞書部5及
び10に登録されているアイリスパターン及び顔貌パタ
ーンのうちの照合すべきパターンが判らず、それぞれ複
数のパターンの中から、最も確からしいパターンを選択
する場合つまり1対nの照合が適用される。
の形態の動作上の差異は総合判定部15と類似度結合部
14による判定法の差である。すなわち、総合判定部1
5は、アイリス認識部12及び顔貌認識部13のそれぞ
れの照合部4及び9から、アイリスパターン及び顔貌パ
ターンの上位n位までの類似度を受け取ると、まずアイ
リスパターンのn位までの類似度のそれぞれの差を算出
する(S16)。
いて定めたしきい値aによって判定し(S17)、差が
しきい値a以上の場合、アイリスパターンの類似度のみ
を用いて総合判定を行うが、その差がしきい値a以下の
場合は、次のステップである総合類似度算出に進む。例
えば、アイリス認識部12の照合部4から、第2位まで
の類似度が総合判定部15へ入力された場合、総合判定
部15では入力された第1位と第2位との類似度の差を
求め、この差が予め設定したしきい値aより大きい場
合、第1位の類似度を示すアイリスパタンが充分確から
しいとして、総合判定へと進む。
位として上がってきたものは、充分確からしいとは言え
ないため、アイリス認識部12からのの類似度のみでは
判定せず、次の類似度結合部と進む。アイリスパターン
の上位n位の差が、しきい値aよりも小さい場合、総合
判定部15は類似度結合部14に対してアイリスパター
ン及び顔貌パターンの上位n位の類似度を転送し、これ
を受けて類似度結合部14は、第1の実施の形態で説明
した(1)式を用いて双方の類似度を結合し、総合類似
度を算出して、その算出結果を総合判定部15に転送す
る(S18)。
合類似度を受けると、その総合類似度を1つあるいは複
数のしきい値と比較して判定し(S19)、その判定結
果を出力する。つまり、被識別者の映像から得られたア
イリスパターン及び顔貌パターンが、照合辞書部5,1
0の中の照合したアイリスパターン及び顔貌パターンと
同一人物のものか否かを判定し、その判定結果を出力す
る。
第1の実施例と同様に安定した高い認識率を得ることが
でき、しかもこの第2の実施の形態では、アイリスパタ
ーンが十分に確からしいと判定された場合には、顔貌パ
ターンの類似度を使用することなく被識別者の識別を行
うため、処理の高速化を図ることができる。図6は第3
の実施の形態の構成を示すブロック図である。
と前処理部2と特徴抽出部3で構成され、また顔貌認識
部13も前処理部7と特徴抽出部8で構成されていて、
両特徴抽出部2,8が特徴結合部14に接続されてい
る。そして、特徴結合部14と総合判定部15の間に照
合部16が設けられ、この照合部16と特徴結合部14
に照合辞書部17が設けられた構成となっている。
分配部11によりアイリス認識部12と顔貌認識部13
のそれぞれの前処理部2,7の送出することは第1,第
2の実施の形態と同じである。この第の3の実施の形態
も登録モードと識別モードの2種類のモードにて動作す
るもので、図7は登録モードのフローチャートであり、
図8は識別モードのフローチャートである。
認識部12と顔貌認識部13の特徴抽出以降に特徴があ
る。まず、登録モードについて説明すると、。カメラ1
による被識別者の映像入力からアイリス認識部12での
アイリスのコード化(S1〜S8)、及び顔貌認識部1
3での顔貌のコード化(S1,S2,S9〜S13)ま
での各処理は第1,第2の実施の形態と同様に行われ
る。
貌認識部13の特徴抽出部8でコード化されたアイリス
パターン及び顔貌パターンは特徴結合部14に送られ、
この特徴結合部5で結合されて特徴パターンが作られる
(S14)。この場合の結合の方法としては、1次元の
ベクトル配置を採用する。結合された特徴パターンは、
登録者名,ID番号,日付等の必要なデータが付加さ
れ、照合辞書部17に登録される(S15)。
モードにおいても照合辞書部17にそれぞれ複数の人の
特徴パターンが登録されているものとする。また、この
識別モードにおいS1の映像入力からS13のコード化
までの処理は第1,第2の実施の形態及び前記図7の登
録モードの場合と同様に行われ、そしてS14の特徴結
合も図7の登録モードの場合と同様に行われるのでその
説明は省略する。
パターンと顔貌パターンとの特徴パターンは照合部16
に送られ、この照合部16において照合辞書部17に登
録されている特徴パターンと照合、演算が行われて類似
度が算出される(S15)。この場合の照合演算にもハ
ミング距離等の距離尺度が用いられる。照合部16で算
出された類似度(距離値)は総合判定部15に送られ、
この総合判定部15では、照合部16によって得られた
類似度を予め実験や統計的手法によって求めた1つある
いは複数のしきい値と比較し、入力された映像から得ら
れた特徴パターンが、照合辞書部17の中の照合した特
徴パターンと同一人物のものかどうかを判定し(S1
6)、その判定結果を出力する。
理でも、次の2種類の形態が採用される。その1つは、
照合辞書部17に登録されている特徴パターンのうちの
照合すべき特徴パターンが判っている場合つまり1対1
の照合であり、別の1つは、照合すべき特徴パターンが
判らず、登録されている複数人の特徴パターンの中から
最も確からしい特徴パターンを選択する場合つまり1対
nの照合である。
合辞書部17に登録されている1つの特徴パターンを用
いて類似度を算出し、それを総合判定部15に対して出
力する。総合判定部15による判定では、類似度を1つ
あるいは複数のしきい値と比較し、入力された映像から
得られた特徴パターンが照合した特徴パターンと同一人
物のものかどうかの判定つまり個人識別を行い、その結
果を出力する。
合辞書部17に登録されている複数の特徴パターンを用
いて照合演算を行い、その第1位あるいは上位m位(m
は任意の値)の類似度を総合判定部15に対して出力す
る。この場合、総合判定部15による判定では、第1位
あるいは上位m位の類似度類似度を1つあるいは複数の
しきい値と比較し、被識別者の画像から得られた特徴パ
ターンが照合したどの特徴パターンに最も類似している
か、あるいは充分に類似していないかなどにより、特徴
パターンと同一人物のものかどうかの判定つまり個人識
別を行い、その結果を出力する。
第1の実施例と同様に安定した高い認識率を得ることが
でき、しかもこの第3の実施の形態では、照合部と照合
辞書部がそれぞれ1つで済むので構成が簡素化される利
点がある。図9は第4の実施の形態の構成を示すブロッ
ク図である。この実施の形態は、第1の実施の形態にお
けるカメラ1とカメラ出力分配部11に代えて、アイリ
ス用カメラ18と顔貌用カメラ19とを用い、アイリス
用カメラ18をアイリス認識部12の前処理部2に、ま
た顔貌用カメラ19を顔貌認識部13の前処理部7にそ
れぞれ接続したもので、その他の構成は第1の実施の形
態と同様に構成している。
び識別モード時に被識別者の画像がアイリス用カメラ1
8と顔貌用カメラ19でそれぞれ撮影され、前処理部
2,7に別々に送られるが、それ以後の処理は第1の実
施の形態と同様に行われる。このようにした第4の実施
の形態でも第1の実施の形態と同様の効果が得られると
共に、映像入力用のカメラをアイリス認識用と顔貌認識
用の2台に分けたことによって、それぞれの認識に適応
したカメラを使用することができる。
角のカメラ、顔貌認識用には低解像度で広角のカメラを
使用することができ、そのため高価で大型の1台のカメ
ラを使用する場合に比べて、装置の識別性能を落とすこ
となく、低価格化、小型化を図ることができる。図10
は第5の実施の形態の構成を示すブロック図、図11は
第6の実施の形態の構成を示すブロック図である。
態におけるカメラ1とカメラ出力分配部11に代えて、
アイリス用カメラ18と顔貌用カメラ19とを用い、ア
イリス用カメラ18をアイリス認識部12の前処理部2
に、また顔貌用カメラ19を顔貌認識部13の前処理部
7にそれぞれ接続したもので、その他の構成は第2,3
の実施の形態と同様に構成している。
及び識別モード時に被識別者の画像がアイリス用カメラ
18と顔貌用カメラ19でそれぞれ撮影され、前処理部
2,7に別々に送られるが、それ以後の処理は第2,3
の実施の形態と同様に行われる。このようにした第5,
第6の実施の形態でもそれぞれ第2,3の実施の形態と
同様の効果が得られると共に、第4の実施の形態と同様
に映像入力用のカメラをアイリス認識用と顔貌認識用の
2台に分けたことによって、それぞれの認識に適応した
カメラを使用することができるので、装置の識別性能を
落とすことなく、低価格化、小型化を図ることができ
る。
を撮影し、その画像から特徴抽出して得たアイリスパタ
−ン及び顔貌パタ−ンを、予め登録されているアイリス
パタ−ン及び顔貌パタ−ンと照合してそれぞれの類似度
を求め、このアイリスパタ−ンの類似度と顔貌パタ−ン
の類似度を結合して、その結合結果に基づいて被識別者
の画像から得たアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンが照
合に用いたアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンと同一人
物のものか否かを判定するようにしている。
て顔貌認識を行い、個人特定の識別を両認識の類似度を
用いることによって行っているため、被識別者に無理な
姿勢を強いたり、周囲の照明条件に厳しい制限を加えた
りすることなく、かつ画素数の多いカメラを使用するこ
となく、確実な識別が可能となり、高い識別率を得るこ
とができるという効果が得られる。
を示すブロック図である。
である。
である。
を示すブロック図である。
である。
を示すブロック図である。
である。
である。
を示すブロック図である。
態を示すブロック図である。
態を示すブロック図である。
る。
る。
Claims (10)
- 【請求項1】 被識別者を撮影し、その画像から特徴抽
出して得たアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンを、予め
登録されているアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンと照
合してそれぞれの類似度を求め、 このアイリスパタ−ンの類似度と顔貌パタ−ンの類似度
を結合して、その結合結果に基づいて被識別者の画像か
ら得たアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンが照合に用い
たアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンと同一人物のもの
か否かを判定することを特徴とする個人識別装置。 - 【請求項2】 請求項1記載の個人識別装置において、 人物を撮影するカメラと、 このカメラが撮影した画像からアイリスを切り出す前処
理部、この前処理部によって切り出されたアイリスの特
徴を抽出してアイリスパターンを得る特徴抽出部、登録
時にこの特徴抽出部により得られたアイリスパターンを
登録する照合辞書部、及び識別時に特徴抽出部により得
られたアイリスパターンを前記照合辞書部に登録されて
いるアイリスパターンと照合して類似度を求める照合部
を有するアイリス認識部と、 前記カメラが撮影した画像から顔の輪郭及び特徴を示す
領域とその相対関係等を検出する前処理部、この前処理
部に検出された顔貌の特徴を抽出して顔貌パタ−ンを得
る特徴抽出部、登録時にこの特徴抽出部により得られた
顔貌パターンを登録する照合辞書部、及び識別時に特徴
抽出部により得られた顔貌パターンを前記照合辞書部に
登録されている顔貌と照合して類似度を求める照合部を
有する顔貌認識部と、 前記アイリス認識部及び顔貌認識部のそれぞれの照合部
から送られてくるアイリスパターンの類似度と顔貌パタ
−ンの類似度を結合する類似度結合部と、 この類似度結合部から送られてくる結合結果に基づいて
被識別者の画像から得たアイリスパタ−ン及び顔貌パタ
−ンが照合に用いたアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ン
と同一人物のものか否かを判定する総合判定部を備えた
ことを特徴とする個人識別装置。 - 【請求項3】 被識別者を撮影し、その画像から特徴抽
出して得たアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンを、予め
登録されているアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンと照
合してそれぞれ類似度を求め、 アイリスパタ−ンの類似度により被識別者の画像から得
たアイリスパタ−ンが照合に用いたアイリスパタ−ン同
一人物のものか否かを判定し、 同一人物のものでない場合、アイリスパタ−ンの類似度
と顔貌パタ−ンの類似度を結合して、その結合結果に基
づいて被識別者の画像から得たアイリスパタ−ン及び顔
貌パタ−ンが照合に用いたアイリスパタ−ン及び顔貌パ
タ−ンと同一人物のものか否かを判定することを特徴と
する個人識別装置。 - 【請求項4】 請求項3記載の個人識別装置において、 人物を撮影するカメラと、 このカメラが撮影した画像からアイリスを切り出す前処
理部、この前処理部によって切り出されたアイリスの特
徴を抽出してアイリスパターンを得る特徴抽出部、登録
時にこの特徴抽出部により得られたアイリスパターンを
登録する照合辞書部、及び識別時に特徴抽出部により得
られたアイリスパターンを前記照合辞書部に登録されて
いるアイリスパターンと照合して類似度を求める照合部
を有するアイリス認識部と、 前記カメラが撮影した画像から顔の輪郭及び特徴を示す
領域とその相対関係等を検出する前処理部、この前処理
部に検出された顔貌の特徴を抽出して顔貌パタ−ンを得
る特徴抽出部、登録時にこの特徴抽出部により得られた
顔貌パターンを登録する照合辞書部、及び識別時に特徴
抽出部により得られた顔貌パターンを前記照合辞書部に
登録されている顔貌パターンと照合して類似度を求める
照合部を有する顔貌認識部と、 前記アイリス認識部及び顔貌認識部のそれぞれの照合部
から総合判定部を介して送られてくるアイリスパターン
の類似度と顔貌パタ−ンの類似度を結合する類似度結合
部と、 前記アイリス認識部の照合部から送られてくるアイリス
パタ−ンの類似度により被識別者の画像から得たアイリ
スパタ−ンが照合に用いたアイリスパタ−ン同一人物の
ものか否かを判定し、 同一人物のものでない場合、前記アイリスパタ−ンの類
似度と前記顔貌認識部の照合部から送られてくる顔貌パ
タ−ンの類似度を前記類似度結合部により結合させ、そ
の結合結果に基づいて被識別者の画像から得たアイリス
パタ−ン及び顔貌パタ−ンが照合に用いたアイリスパタ
−ン及び顔貌パタ−ンと同一人物のものか否かを判定す
る総合判定部を備えたことを特徴とする個人識別装置。 - 【請求項5】 請求項1及び3記載の個人識別装置にお
いて、 アイリスパターンの類似度と顔貌パターンの類似度と
を、 T=k*RI +(1−k)*Rf T:総合類似度 RI :アイリスによる類似度 Rf :顔貌による類似度 k:定数(1>k) という式により、結合することを特徴とする個人識別装
置。 - 【請求項6】 被識別者を撮影し、その画像から特徴抽
出して得たアイリスパタ−ン及び顔貌パタ−ンを結合し
て特徴パタ−ンを作り、 この特徴パタ−ンを予め登録されている特徴パタ−ンと
照合して類似度を求め、 その類似度に基づいて被識別者の画像から得た特徴パタ
−ンが照合に用いた特徴パタ−ンと同一人物のものか否
かを判定することを特徴とする個人識別装置。 - 【請求項7】 請求項6記載の個人識別装置において、 人物を撮影するカメラと、 このカメラが撮影した画像からアイリスを切り出す前処
理部、及びこの前処理部によって切り出されたアイリス
の特徴を抽出してアイリスパターンを得る特徴抽出部を
有するアイリス認識部と、 前記カメラが撮影した画像から顔の輪郭及び特徴を示す
領域とその相対関係等を検出する前処理部、及びこの前
処理部に検出された顔貌の特徴を抽出して顔貌パタ−ン
を得る特徴抽出部を有する顔貌認識部と、 前記アイリス認識部及び顔貌認識部のそれぞれの特徴抽
出部から送られてくるアイリスパターンと顔貌パタ−ン
を結合して特徴パタ−ンを作る特徴結合部と、 登録時のこの特徴結合部で作られた特徴パタ−ンを登録
する照合辞書部と、 識別時に前記特徴結合部から送られてくる特徴パタ−ン
を前記照合辞書部に登録されている特徴パタ−ンと結合
してと照合して類似度を求める照合部と、 この照合部から送られてくる類似度に基づいて被識別者
の画像から得た特徴パタ−ンが照合に用いた特徴パタ−
ンと同一人物のものか否かを判定する総合判定部を備え
たことを特徴とする個人識別装置。 - 【請求項8】 請求項6記載の個人識別装置において、 アイリスパターンと顔貌パタ−ンのベクトルで結合する
ことを特徴とする個人識別装置。 - 【請求項9】 請求項2、請求項4、及び請求項7記載
の個人識別装置において、 人物を撮影するカメラを1台とし、このカメラの出力
を、アイリス認識部と顔貌認識部の両方に分配するカメ
ラ出力分配部を備えたことを特徴とする個人識別装置。 - 【請求項10】 請求項2、請求項4、及び請求項7記
載の個人識別装置ににおいて、 アイリス用カメラと顔貌用カメラを備え アイリス用カメラで撮影した画像をアイリス認識部に送
り、 顔貌用用カメラで撮影した画像を顔貌認識部に送ること
を特徴とする個人識別装置。
Priority Applications (1)
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---|---|---|---|
JP30446696A JP3620938B2 (ja) | 1996-11-15 | 1996-11-15 | 個人識別装置 |
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---|---|---|---|
JP30446696A JP3620938B2 (ja) | 1996-11-15 | 1996-11-15 | 個人識別装置 |
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---|---|
JPH10137221A true JPH10137221A (ja) | 1998-05-26 |
JP3620938B2 JP3620938B2 (ja) | 2005-02-16 |
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ID=17933365
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP30446696A Expired - Fee Related JP3620938B2 (ja) | 1996-11-15 | 1996-11-15 | 個人識別装置 |
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Country | Link |
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JP (1) | JP3620938B2 (ja) |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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JP2020101927A (ja) * | 2018-12-20 | 2020-07-02 | カシオ計算機株式会社 | 画像識別装置、識別器学習方法、画像識別方法及びプログラム |
-
1996
- 1996-11-15 JP JP30446696A patent/JP3620938B2/ja not_active Expired - Fee Related
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JP3620938B2 (ja) | 2005-02-16 |
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