JPH10275236A - 動物の個体識別装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【解決手段】 動物の目の虹彩周辺にある虹彩顆粒を個
体識別に利用する。虹彩顆粒の画像は、カメラアングル
を変えて様々なアングルについて特徴を抽出して登録す
る。 【効果】 動物の目を撮影する場合、カメラアングルに
よってその特徴画像の一部が異なる場合がある。しか
し、様々なアングルについて辞書登録して照合をすれ
ば、いずれか最も近いものとの比較により、個体識別が
できる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、（競走）馬、
（牧）牛等の動物の個体管理が必要な機関において利用
される、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
とに行なわれている。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」，Ｉ
Ｉ−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・旋毛による個体識別の場合、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】牛の場合も、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】そこで、本発明者等は、（競走）馬、
（牧）牛等の動物の個体管理が必要な機関においての動
物の個体識別のために、目の中にある虹彩顆粒の映像を
辞書として登録し、照合処理を行なう手法を開発した。
しかしながら虹彩顆粒は３次元房状の物体であるため、
カメラの角度によって見え方や影の出方が異なる。従っ
て虹彩顆粒データを辞書として登録しても、照合時にＣ
ＣＤカメラ等の撮像角度が異なると、辞書と見え方の異
なる領域において相違度が大きくなり、基準値を上回っ
てリジェクトされる確率が大きくなるといった問題があ
る。誤識別が非常に多い場合は、正解となるまで入力を
繰り返す手間が発生するため、利便性が低くなるといっ
た間題があった。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明は以上の点を解決
するため次の構成を採用する。 〈構成１〉動物の目をカメラにより撮影してその画像を
得る目領域撮像部と、撮影時の目に対するカメラの撮影
角度を決定する撮影角度決定部と、上記目領域撮像部の
出力から虹彩顆粒の画像の特徴を抽出する特徴抽出部
と、この特徴抽出部の出力した虹彩顆粒データを撮影角
度毎に分類して登録する辞書記憶部とを備えたことを特
徴とする動物の個体識別装置。

【００１０】〈構成２〉識別対象となる特定の動物の目
の虹彩顆粒を撮影して得た虹彩顆粒データを、撮影角度
毎に分類して登録する辞書記憶部と、任意の動物の目を
新たに撮影して、その画像を得る目領域撮像部と、この
目領域撮像部の出力から虹彩顆粒の画像の特徴を抽出す
る特徴抽出部と、上記新たな動物の目の撮影時に、その
目に対するカメラの撮影角度を決定する撮影角度決定部
とこの撮影角度決定部から撮影角度の情報を受け、上記
辞書記憶部の中の該当する撮影角度に対応する辞書を選
択する辞書選択部と、この辞書選択部の選択した辞書中
の虹彩顆粒データと、上記特徴抽出部の出力した虹彩顆
粒データとを比較する照合部と、この照合部の出力によ
り、新たに撮影して得た虹彩顆粒データが、上記辞書記
憶部に登録された特定の動物の目を撮影して得たものか
どうか識別した結果を出力する識別結果出力部、とを備
えたことを特徴とする動物の個体識別装置。

【００１１】〈構成３〉動物の目を撮影してその画像を
得る目領域撮像部と、上記目の画像中の虹彩顆粒部分を
切り出す虹彩顆粒切り出し部と、その虹彩顆粒の画像の
特徴を抽出する特徴抽出部と、この特徴抽出部の出力し
た複数の撮影条件の異なる虹彩顆粒データの中から、ク
ラスタリングにより代表と決定した複数の虹彩顆粒デー
タを辞書登録する辞書登録部と、代表と決定した複数の
虹彩顆粒データを上記動物の識別情報とともに辞書とし
て記憶する辞書記憶部を備えたことを特徴とする動物の
個体識別装置。

【００１２】〈構成４〉構成３に記載の個体識別装置に
おいて、辞書記憶部に記憶された複数の虹彩顆粒データ
を所定のタイミングで読み出して、これらの間の相違度
を計算する相違度計算部と、複数の虹彩顆粒データの中
から代表を選別する代表辞書更新部と、それらの反復計
算処理の収束を判定する収束判定部とを設けたことを特
徴とする動物の個体識別装置。

【００１３】〈構成５〉動物の目を撮影してその画像を
得る目領域撮像部と、上記目の画像中の虹彩顆粒部分を
切り出す虹彩顆粒切り出し部と、その虹彩顆粒の画像の
特徴を抽出する特徴抽出部と、この特徴抽出部の出力し
た複数の撮影条件の異なる虹彩顆粒データの特徴を累積
加算する累積加算部と、上記累積加算部より得られる累
積加算値をもとに、各画素の安定度を求め、安定度の高
い画素のみを選別する安定度計算部と安定度計算部の選
別した画素により特徴データを生成して辞書登録する辞
書登録部と、辞書登録部により登録される特徴データを
上記動物の識別情報に対応する虹彩顆粒データとして記
憶する辞書記憶部を備えたことを特徴とする動物の個体
識別装置。

【００１４】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を具体
例を用いて説明する。 〈具体例１〉図１は、具体例１の動物の個体識別装置の
ブロック図である。この装置は、（競走）馬、（牧）牛
等の動物の個体管理が必要な機関においての動物の個体
識別のために、虹彩顆粒データを登録し、且つ照合処理
を行なうためのデータ登録・照合をする装置である。以
下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。なお、図１の説明に先立って、虹彩顆粒に
ついて、図２と図３を用いて説明を行う。

【００１５】図２は、馬の眼球を正面から写真撮影して
得た目の映像説明図である。図２に示すように、馬の目
は主に上下のまぶた１３の間の瞳孔１０、アイリス（虹
彩）１１、虹彩顆粒１２より成る。また瞳孔１０、アイ
リス１１の前面には透明な半球状に***した図示しない
角膜がある。馬の目が人の目と大きく異なる点は瞳孔１
０が楕円形であり、また馬や反芻類に特有の虹彩顆粒１
２を持つことである。

【００１６】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１１への入射光量
を制御する働きをもつ。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
連なった形を成す。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が収縮してもなおまぶ
しい日中の光を吸収する働きがあるとされている。

【００１７】この虹彩顆粒１２の大きさ・形あるいは表
面の細かいしわや凹凸は馬の個体や目の左右によっても
異なり個体差がある。そのためカメラで馬の目を撮像し
て虹彩顆粒１２を基準データとして登録しておき、検査
時に虹彩顆粒の画像を辞書と比較照合することにより検
査対象個体を識別することが可能である。登録しておく
基準データを以降の説明では虹彩顆粒データと呼び、そ
の登録先のデータファイルを「辞書」と呼ぶものとす
る。

【００１８】この虹彩顆粒は３次元房状の物体である。
従って既に説明したように、これを撮影するカメラの角
度によって見え方や影の出方が異なる。従って虹彩顆粒
データを辞書として登録しても、照合時に辞書と見え方
の異なる領域において相違度が大きくなるおそれがあ
る。この間題を回避するために具体例１にて述べる発明
は、様々な撮影角度の辞書を予め装置に登録した上で、
照合時は同じ撮影角度に近い辞書を選択して照合を行な
う。これにより、撮影条件を辞書と揃えて安定した照合
を行なえる。図１を用いて以下に具体的な構成を説明す
る。

【００１９】図１に示す通り、この装置は、目領域撮像
部１、撮影角度決定部２、虹彩顆粒切り出し部３、特徴
抽出部４、辞書選択部５、相違度計算・照合部６、識別
結果出力部７、辞書登録部８、辞書記憶部９より成る。
また本装置には、虹彩顆粒の特徴及びＩＤ（識別）情報
を登録する「登録モード」と、入力画像を辞書と比較す
ることにより馬を識別する「識別モード」の２種類の動
作モードがある。本装置の構成の内、目領域撮像部１、
撮影角度決定部２、虹彩顆粒切り出し部３、特徴抽出部
４、辞書記憶部９はそれら両モードに共通の処理部であ
り、また辞書選択部５、相違度計算・照合部６、識別結
果出力部７は「識別モード」のみに、辞書登録部８と辞
書記憶部９は「登録モード」のみに利用される処理部で
ある。以下に各部の具体的な構成を説明する。

【００２０】目領域撮像部１は、ＣＣＤビデオカメラ等
の画像入力部及び照明より成り、馬の目の映像を信号と
して捉える。図示しない画像入力部は、カメラで馬の目
を撮像する部分であり、馬の目の像のアナログ光情報を
センサによりデジタル電気信号に変換する処理を行な
う。また照明は馬の目をコントラスト良く捉えるために
照射し、光源として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が用いられる。

【００２１】撮影角度決定部２は、撮影時の馬の目に対
するカメラの撮影角度を決定する処理部である。撮影角
度の決定には様々な方法が適用可能であるが、具体例と
して、レンジファインダを用いる。レンジファインダ
は、アイリス表面の各部とカメラとの距離を測定し、ア
イリスに対するカメラの位置関係から撮影角度を決定す
る。なお、本発明はこれらに限らない様々な方法が採用
できる。ここで決定された撮影角度は「識別モード」に
おいては辞書選択部５において、また「登録モード」に
おいては辞書登録部８において利用される。

【００２２】虹彩顆粒切り出し部３は、目領域撮像部１
より馬の目の全体映像を受けて、その中から虹彩顆粒領
域の上縁及び下縁を検出することにより、虹彩顆粒領域
のみを切り出す処理を行なう。

【００２３】特徴抽出部４は、虹彩顆粒画像の特徴を抽
出し、コード化する処理部である。コード化した虹彩顆
粒データは、「登録モード」においては馬名、目の左右
といったＩＤ情報とともに辞書記憶部９に登録される。
また「識別モード」においては相違度計算・照合部６に
渡され、辞書との照合に利用される。この辞書記憶部９
に登録されるＩＤ情報と虹彩顆粒データが「辞書」を構
成する。

【００２４】辞書選択部５は、撮影角度決定部２から撮
影角度を受け、辞書記憶部９の中の該当する角度の辞書
群を選択する処理部である。相違度計算・照合部６は、
辞書選択部５で選択した辞書を用いて特徴抽出部４より
得た虹彩顆粒データと比較照合し、該当する馬を決定す
る処理部である。識別結果出力部７は、相違度計算・照
合部６の出力結果を受け、識別した馬のＩＤ情報をディ
スプレイ等の表示装置に出力する処理部である。この出
力を見て、その馬の名前等がわかる。

【００２５】辞書登録部８は辞書記憶部９に馬のＩＤ情
報及び虹彩顆粒データの登録を行なう処理部である。そ
の際に、この具体例では、撮影角度決定部２から受けた
撮影角度情報に従い、虹彩顆粒データを角度ごとに分類
して登録をする点が特徴である。辞書記憶部９は馬のＩ
Ｄ情報及び虹彩顆粒データを記憶保持する部分である。
各馬のＩＤ情報及び虹彩顆粒データは角度毎に分類され
て格納されている。

【００２６】本発明の「識別モード」の動作を図３〜図
６を用いて説明する。始めに目領域撮像部１の動作を説
明する。馬の目は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により照らされ、ＣＣＤビデオカメ
ラ等の画像入力装置によって撮像される。ＣＣＤセンサ
は２次元配列の光電変換素子により構成され、撮像対象
の反射光を一定時間露光し、光電変換により印荷した電
圧レベルを一定階調で量子化することによりデジタル信
号に変換する。これにより２次元配列の画像フレームが
得られる。

【００２７】〈具体例１の動作〉まず撮影角度決定部２
の動作を図３を用いて説明する。図３は、撮影時の馬の
目に対するカメラの撮影角度を３次元座標系を用いて説
明する図である。図にはアイリス１１、虹彩顆粒１２、
カメラ１４、ｘｙ平面１５を示す。アイリス１１の形状
が平面に近いことから、アイリス１１の面をｘｙ平面１
５に重ね、原点をアイリスの中心すなわち瞳孔中心に合
わせた。この時、カメラ１４の撮影角度は、ｘｙ平面に
おいて正射影したカメラ方向の軸Ｊとｘ軸の成す回転角
θと、カメラ方向の軸Ｋとｚ軸の成す角度αで決定され
る。撮影角度決定部２の処理はこの角度θ及びαを求め
ることである。以下に角度の求め方の例として、レンジ
ファインダによるアイリス表面の距離画像を用いる方法
を説明するが、本発明を実現するためには角度の求め方
はこの方法に限らない。

【００２８】レンジファインダは従来からよく知られて
いるように、対象物迄の距離を数値化できるカメラであ
る。従って目を対象とした場合、レンジファインダはカ
メラ１４からのアイリス１１と、瞳孔各部迄の距離を画
素単位で求めることができる。この画素値をある閾値を
もって２値化すると、アイリス部分と瞳孔部分とを区別
することができる。これは瞳孔部分までの距離がアイリ
スよりも更に奥の網膜までの距離として測定されるため
である。このアイリス１１の距離画像の水平−垂直成分
と距離値成分を３つの軸とした空間とすると、アイリス
１１のカメラ１４に対する３次元的な位置関係が決ま
り、上述した図に適用して座標変換を行なうことによ
り、角度α及び角度θが求められる。従って、画像入力
部のＣＣＤカメラに加えてレンジファインダを装備する
ことにより、カメラアングルα，θが求められる。なお
以上のレンジファインダによる角度決定の他、様々な角
度決定方法が本発明には適用可能である。またここで決
定された撮影角度は「登録モード」においては辞書選択
部５において、「識別モード」においては辞書登録部８
において利用される。

【００２９】次に虹彩顆粒切り出し部３の動作を図２及
び図４を用いて説明する。図２に示したように、目領域
撮像部１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１２を含む。虹彩顆粒切り出し
部３で行なう処理は、これら複数の器官から虹彩顆粒１
２の領域のみを特定する処理である。具体的な動作を図
４を用いて説明する。

【００３０】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の画像は濃度が低く均
一な領域となる。従って良く知られたＳｏｂｅｌオペレ
ータに代表される濃度変化検出処理を施すと、瞳孔１０
の領域は濃度が均一なことから濃度変化はほぼ０とな
る。そこで、濃度変化が予め定めた閾値以下で、面積が
ある所要値以上の一連の領域を瞳孔１０の領域として特
定することができる。次に虹彩顆粒１２の領域を求め
る。瞳孔１０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。そのため前述の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ち、瞳孔の輪郭が抽出
できる。

【００３１】従って、先に瞳孔領域の重心Ｃをまず求
め、重心Ｃを始点として画素値が所要の閾値以上となる
画素を上向（矢印の向き）に探索すれば、最初に瞳孔１
０と虹彩顆粒１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。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に隣接する直線Ｌ上の点を順に始
点として上向探索を行なえば、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，Ｅ
２として求められる。この方法により虹彩顆粒１２の領
域を特定することができる。すなわち虹彩顆粒画像をマ
スクした状態で、上縁と下縁の間の画素値以外を０とす
ることにより以降の処理は虹彩顆粒に対してのみ行なう
ことができる。

【００３２】次に特徴抽出部４の動作を説明する。特徴
抽出部４は、虹彩顆粒の個体差をより際立たせるため、
あるいは情報量を減らして相違度計算処理の負荷を軽減
するために行なう変換処理である。以下に図５を用いて
特徴抽出方法の例を示すが、この例に限らず本発明には
さまざまな特徴抽出方法が適用可能である。例として説
明する特徴抽出方法は、２次元の虹彩顆粒画像をタイル
状に分割し、各タイル内の画素値の平均を１画素として
縮小する処理である。

【００３３】図５には、特徴抽出部の動作説明図を示
す。例えば図に示すように、虹彩顆粒を含む大きさＩ×
Ｊの２次元マトリクスの特徴画像を求める場合を考え
る。マトリクスを大きさｄＵ×ｄＶの小さなタイル状に
分割し、タイルの数がＵ×Ｖ個になったとする。次に各
タイル内のｄＵ×ｄＶ個の画素について画素値の平均値
を求める。これによりタイル数Ｕ×Ｖの平均値が求めら
れたことになる。これを各画素値とする画素サイズＵ×
Ｖの縮小画像Ｒuvが求める特徴画像である。なお、図の
２次元マトリクス葉、水平方向Ｉ＝Ｕ×ｄＶ、垂直方向
Ｊ＝Ｖ×ｄＶである。

【００３４】このようにデータ量を圧縮して特徴データ
を求める理由としては、（１）登録データの記憶部の小
型化、（２）識別時の照合処理の高速化が図れる他、
（３）画素値より広いタイル領域を平均化することによ
り、細かい画像ノイズや位置ずれによる不安定性を除去
し照合精度の安定性を図るためである。

【００３５】次に辞書選択部５及び辞書記憶部９の動作
を図６を用いて説明する。図６は、辞書記憶部９のデー
タ格納形式の例を示す構成図である。表の各カラムには
馬のＩＤ情報及び虹彩顆粒の特徴データが格納されてい
る。この図６に示すように、辞書記憶部９において各馬
の虹彩顆粒の特徴データが撮影角度毎に分類され格納さ
れている。図１に示す辞書選択部５は、撮影角度決定部
２から撮影角度α，θを受け、辞書記憶部９の中で分類
された角度に最も近い角度の辞書群を選択する。これに
より３次元形状の虹彩顆粒を照合する際に起こる撮影角
度の違いによる誤差を軽減することが可能となる。

【００３６】〈識別モード〉次に相違度計算・照合部６
及び識別結果表示部７の動作を説明する。本発明には様
々な相違度計算が適用可能であるが、例として画素値の
平均差分を相違度とする方法を説明する。この方法は特
徴抽出部４より虹彩顆粒データを受け入れ、辞書選択部
５より辞書を受け入れて、入力画像と辞書の各画素値の
差分を全画素について合計し、画素数で割った平均値を
求める。これを相違度として、相違度が所要値よりも小
さい唯一の辞書があれば、その辞書の馬のＩＤ情報を識
別結果として識別結果表示部７に出力するものである。

【００３７】ここで、図１に示す識別結果表示部７はデ
ィスプレイ、プリンタといった表示装置である。また平
均が所要値よりも小さい辞書が一つもないか、あるいは
二つ以上ある場合は、入力画像を該当する登録馬ではな
いものとしてリジェクトする旨を図示しない識別結果表
示部７に送る。このように虹彩顆粒の大きさ・形状・し
わには個体差があることに基づき、正しい馬の辞書との
相違度が、異なる馬の辞書との相違度よりも小さくなる
ことを利用して、相違度に適当な閾値を設けることによ
り、両者を分離することができるのである。以上が本発
明の「識別モード」の説明である。次に本発明の「登録
モード」を説明する。

【００３８】〈登録モード〉「登録モード」での目領域
撮像部１〜特徴抽出部４までの動作は「識別モード」に
て説明した動作と同一であるため省略する。「登録モー
ド」では辞書登録部８を用いて辞書記憶部９に虹彩顆粒
辞書を登録する処理を行なう。「登録モード」において
は撮影した馬のＩＤ情報も同時に入力されるものとす
る。また辞書記憶部９は図６に示した通り撮影角度毎に
分類したデータ格納形式を取っている。従って辞書登録
部８は、特徴抽出部４より得られる特徴画像データを、
撮影角度決定部２より得られる撮影角度α，θに従い、
辞書記憶部９の表の中の該当する馬のＩＤの行でありか
つ最も近い角度の列のカラムを選択し、馬のＩＤ情報及
び虹彩顆粒データを記憶する。

【００３９】登録時には、図３に示したカメラ１４を馬
の目を中心に回転移動させながら、識別処理の際に撮影
される角度を含むような角度で繰り返し撮影をする。こ
うして、図６に示した各カラムを埋めていく。なお、辞
書記憶部９のデータ表の中に入力馬のＩＤが見つからな
い場合は、記憶部の未登録の行に新たにＩＤを設け、同
様の登録を行なう。

【００４０】〈具体例１の効果〉以上の具体例によれば
次のような効果がある。 １．虹彩顆粒による動物の個体識別装置に、撮影角度決
定部２、辞書登録部８、辞書選択部５及び撮影角度毎に
分類した辞書記憶部９を設けたことにより、予め撮影角
度決定部２より撮影角度を得て、辞書登録部８において
辞書記憶部９に角度毎に虹彩顆粒の辞書を登録すること
が可能となる。 ２．更に、識別検査時において辞書選択部５を用いて撮
影角度条件に近い辞書を選択して照合することができる
ため、３次元形状の虹彩顆粒の撮影角度に依存した見え
方の変化に影響されず、精度の安定した照合を行なうこ
とが可能となる。

【００４１】〈具体例２〉具体例１で述べた個体識別装
置は撮影角度決定部２を備えていた。撮影角度決定部２
を実現する方法には様々な方法が考えられるが、レンジ
ファインダのように目領域撮像部１とは別の入力装置を
必要とするためコスト高となる。そこで本具体例では、
撮影角度決定部を備えることなく、３次元形状の虹彩顆
粒の撮影角度の変化にも安定した照合を行なう個体識別
装置を説明する。

【００４２】本具体例の原理は、「登録モード」におい
て辞書作成用に撮影角度を変えた虹彩顆粒の特徴画像を
複数撮影し、それらの中からクラスタリングにより互い
に相違度の大きな代表的な特徴画像を自動識別して辞書
とするものである。「識別モード」においては、全クラ
スについてそれら全ての辞書との比較照合を行ない、最
も相違度の小さい辞書の属するクラスのＩＤ情報を出力
する。なおここでクラスとは同一馬であり左右も同じ目
の集合の総称である。

【００４３】本具体例の構成を図７を用いて説明する。
図７は本具体例の構成を示すブロック図である。図７に
示すように、本具体例は目領域撮像部２１、虹彩顆粒切
り出し部２２、特徴抽出部２３、相違度計算・照合部２
４、識別結果出力部２５、辞書登録部２６、相違度計算
部２７、代表辞書更新部２８、収束判定部２９、辞書記
憶部３０より成る。これらの内、目領域撮像部２１、虹
彩顆粒切り出し部２２、特徴抽出部２３、辞書記憶部３
０は「識別モード」と「登録モード」に共通の処理部で
あり、相違度計算・照合部２４、識別結果出力部２５は
「識別モード」に固有な、また辞書登録部２６、相違度
計算部２７、代表辞書更新部２８、収束判定部２９は
「登録モード」に固有な処理部である。本具体例の個体
識別装置は特に「登録モード」に相違度計算部２７、代
表辞書更新部２８及び収束判定部２９を備えたことを特
徴とする。各部の具体的構成を以下に説明する。

【００４４】目領域撮像部２１は、具体例１と同様に、
ＣＣＤビデオカメラ等の画像入力部及び照明より成り、
馬の目の映像を信号として捉える。画像入力部は、カメ
ラで馬の目を撮像する部分であり、馬の目の像のアナロ
グ光情報をセンサによりデジタル電気信号に変換する処
理を行なう。また照明は馬の目をコントラスト良く捉え
るために照射し、光源として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が用いられる。

【００４５】虹彩顆粒切り出し部２２も具体例１と同様
に、目領域撮像部２１より馬の目の全体映像を受けて、
その中から虹彩顆粒領域の上縁及び下縁を検出すること
により、虹彩顆粒領域のみを切り出す処理を行なう。特
徴抽出部２３は、虹彩顆粒画像の特徴を抽出し、コード
化する処理部である。コード化した虹彩顆粒データは、
「登録モード」においては馬名、目の左右といったＩＤ
情報とともに辞書記憶部３０に登録される。また「識別
モード」においては相違度計算・照合部２４に渡され、
辞書との照合に利用される。この辞書記憶部３０に登録
されるＩＤ情報と虹彩顆粒データが「辞書」である。

【００４６】相違度計算・照合部２４は、辞書記憶部３
０の全ての辞書と特徴抽出部２３より得た虹彩顆粒デー
タとを比較照合し、該当する馬を決定する処理部であ
る。識別結果出力部２５は、相違度計算・照合部２４の
出力結果を受け、識別した馬のＩＤ情報をディスプレイ
等の表示装置に出力する処理部である。

【００４７】辞書登録部２６は辞書記憶部３０に馬のＩ
Ｄ情報及び虹彩顆粒データを登録する処理部である。本
具体例では「登録モード」を複数の辞書作成用画像を用
いて行なう。すなわち、予め用意した複数の辞書作成用
画像について特徴抽出部２３までの処理を施し、各々の
特徴データを求め、辞書登録部２６においてそれらを順
に辞書記憶部３０に記憶する。それら全ての辞書作成用
画像の特徴画像を辞書記憶部３０に登録した後、相違度
計算部２７以降のクラスタリング処理を行なう。上記処
理を行なうため辞書登録部２６には全辞書の登録完了判
定機能及びクラスタリングの初期代表辞書決定機能を含
む。

【００４８】相違度計算部２７は、辞書登録部２６にお
いて辞書記憶部３０に記憶された全ての特徴画像の中
で、代表辞書とそれを除く全ての特徴データとの相違度
を計算する処理部である。代表辞書更新部２８は、相違
度計算部２７にて求めた相違度を基に新たに代表辞書を
求め直す処理部であり、辞書記憶部３０に記憶された代
表辞書の更新機能をも含む。

【００４９】収束判定部２９は、代表辞書決定までの反
復処理の収束判定をする処理部である。図８には、辞書
記憶部の構成図を示す。辞書記憶部３０は図８に示すよ
うな構成になっており、各辞書のＩＤ情報、虹彩顆粒デ
ータ、代表辞書マーク、履歴マークの各欄より成る。辞
書記憶部３０は「登録モード」において辞書作成用の虹
彩顆粒データの一時的な記憶機能の他、その中からクラ
スタリングにより選別した辞書の記憶部である。クラス
タリングは、一頭の馬に対して複数の適当な虹彩顆粒デ
ータを辞書登録するために、様々な条件下で撮影した多
数のデータの中から代表を決める処理時に実行される。
記憶した辞書データは「識別モード」の相違度計算・照
合部２４において利用される。

【００５０】〈具体例２の動作〉本具体例の動作を図７
を用いて説明する。本具体例にも「識別モード」と「登
録モード」があり、特にこの例は「登録モード」に特徴
がある。以下に「識別モード」から順に各部の動作を説
明する。なお目領域撮像部２１、虹彩顆粒切り出し部２
２、特徴抽出部２３の動作は具体例１における目領域撮
像部１、虹彩顆粒切り出し部３、特徴抽出部４と全く同
様であるためここでは説明を省略する。

【００５１】相違度計算・照合部２４及び識別結果表示
部２５の動作を説明する。相違度計算・照合部２４は具
体例１とは異なり、辞書記憶部３０の同一クラスにつき
複数ある全ての辞書との照合を行なう。これを全クラス
について行なうため、１クラスあたりＫ枚の辞書がある
とすると、具体例１に較べて照合枚数はＫ倍となる。本
発明には様々な相違度計算が適用可能であるが、例とし
て画素値の平均差分を相違度とする方法を説明する。こ
の方法は特徴抽出部２３より特徴画像を受け、また辞書
記憶部３０の辞書を読み込み、入力画像と辞書の各画素
値の差分を全画素について合計し、それを画素数で割っ
た平均値を求める。これを相違度として、相違度が所要
値よりも小さい唯一の辞書があれば、その辞書の馬のＩ
Ｄ情報を識別結果として識別結果表示部２５に出力する
ものである。

【００５２】ここで識別結果表示部２５はディスプレ
イ、プリンタといった表示装置である。また平均が所要
値よりも小さい辞書が一つもないか、あるいは二つ以上
ある場合は、入力画像を該当する登録馬ではないものと
してリジェクトする旨を識別結果表示部２５に送る。こ
のように虹彩顆粒の大きさ・形状・しわには個体差があ
ることに基づき、正しい馬の辞書との相違度が、異なる
馬の辞書との相違度よりも小さくなることを利用して、
相違度に適当な閾値を設けることにより、両者を分離す
ることができるのである。

【００５３】〈登録モード〉今度は「登録モード」の動
作について説明する。前述したように虹彩顆粒は３次元
形状であるため、異なる撮影角度の画像に対しても同様
に安定した識別を行なうためには辞書として様々な撮影
角度の虹彩顆粒データを保持する必要がある。しかしな
がら構成の説明でも述べたように本具体例においては撮
影角度決定部を省いた個体識別装置を構成するため、撮
影角度は未知である。そこで本具体例で行なう角度別の
辞書の抽出方法を以下に説明する。

【００５４】本具体例では辞書作成用に撮影角度を様々
に変えた撮影した複数の虹彩顆粒の特徴データを辞書記
憶部３０に蓄えておく。各特徴データは同一撮影角度同
士は相違度が小さく、また撮影角度が異なる組ほど相違
度が大きい傾向がある。従って本具体例はこの点に着目
したものであり、クラスタリングにより撮影角度の異な
るグループ毎に分類し、その中から代表的な画像を辞書
として選別して辞書記憶部３０に保存するものである。
なおクラスタリングとはそれ自体の性質に基づいていく
つかのグループに分けていくことである。クラスタリン
グにはいくつかの方法があるが、本具体例ではその中か
らＫ−ｍｅａｎ法を用いたクラスタリングによる辞書作
成部の動作を説明する。

【００５５】本具体例の辞書作成モードにはこれに限ら
ず様々なクラスタリング方法が適用可能である。以下に
各部の動作を説明する。なお目領域撮像部２１、虹彩顆
粒切り出し部２２、特徴抽出部２３の動作は「識別モー
ド」と共有であるため説明を省略する。また以下では蓄
えた虹彩顆粒サンプルを「特徴データ」と呼び、その中
から選別して「識別モード」で用いる辞書を「代表辞
書」と呼び区別する。

【００５６】次に辞書登録部２６の動作を説明する。辞
書登録部２６は辞書記憶部３０に馬のＩＤ情報及び虹彩
顆粒データを登録する処理部である。クラスタリングは
特徴抽出部２３で抽出された同一クラスの虹彩顆粒の特
徴データに対して行なうため、この辞書登録部２６では
予め撮影された同一クラスの目の全ての特徴データを一
旦辞書記憶部３０に記憶する。

【００５７】辞書記憶部３０は図８に示すような構成に
なっており、新たに特徴データが入力されると、行を改
めてＩＤ情報、虹彩顆粒データを登録する。辞書の精度
を高めるためには、できるだけ様々な条件で同一の馬の
目を撮影して、多数の特徴データを得ることが好まし
い。辞書作成用の全ての特徴データが揃ったことを判断
したら、辞書登録部２６は多数のデータの中から最初に
Ｋ個の初期代表辞書をランダムに選出する。選出した代
表辞書は辞書記憶部３０の該当する特徴データに代表辞
書マークをすることで他の辞書とは区別する。マークは
図８に示すように例えば、代表辞書である場合は１、そ
うでない場合は０等の記号で表す。次の相違度計算部２
７以降に行なうＫ−ｍｅａｎ法は辞書選出の反復処理を
行なうため、辞書記憶部３０には代表辞書マーク欄の他
に前回の代表辞書を表す履歴マークの付加欄を設け、収
束判定部２９にて用いる。

【００５８】次に相違度計算部２７は辞書記憶部３０に
記憶した全ての辞書データを用いて、代表辞書とそれ以
外の辞書との全ての距離の組合せについて相違度を計算
する。この際の相違度としては「識別モード」における
相違度計算・照合部２４にて述べた平均差分を求める方
法の他、様々な方法が適用できる。

【００５９】図９は、代表辞書決定部２８の動作説明図
である。図に示すように、ｘ印であらわした多数の特徴
データは、それぞれ撮影角度や照明等の様々な条件を変
えて得られたものである。その中で、ランダムに決めた
代表辞書は、丸で囲んだものである。代表辞書決定部２
８は、相違度計算部２７で計算した各特徴データの代表
辞書との相違度を基に、最も相違度の小さな代表辞書が
同一である特徴データをグループＧとしてまとめる。図
には、このグループＧを破線の円で示した。これによっ
て代表辞書を各１つ含むＫ個のグループができる。代表
辞書決定部２８はこれらの各グループ毎に特徴データを
用いて平均特徴データを作成する。平均特徴データは画
素値毎に各特徴データの平均値を求めたものである。そ
して平均特徴データと全ての特徴データとの距離を再度
計算し、最も近い特徴データを新たな代表辞書として選
出する。新たな代表辞書は、四角で囲んで図示した。こ
のようにして代表辞書を決定した後、辞書記憶部３０の
前回の代表辞書の履歴マークを消去し、代表辞書マーク
を履歴マークに変更する。その上で決定した代表辞書の
特徴データの欄に代表辞書マークを付ける。

【００６０】最後に収束判定部２９は、辞書記憶部３０
の代表辞書マークのある欄に同時に履歴マークがあるか
どうかを調べる。Ｋ個全ての代表辞書マークの欄に同時
に履歴マークある場合は選別した代表辞書が変更してな
いことを表すため、選別処理が収束したものとして、反
復を終了する。またそうでない場合は再び相違度計算部
２７と代表辞書決定部２８の処理を反復する。なお反復
処理が収束した場合、辞書記憶部の記憶スペース節約の
ため代表辞書以外の特徴データを消去する。こうして１
頭の馬に対して複数の代表辞書が用意されて、具体例１
と同様にして馬の個体識別がされる。

【００６１】〈具体例２の効果〉以上述べたように、こ
の具体例によれば以下のような効果がある。 １．虹彩顆粒による動物の個体識別装置において、相違
度計算部２７、代表辞書更新部２８及び収束判定部２９
を設けたことにより、撮影角度が未知の場合にも様々な
撮影条件の代表的な辞書を辞書記憶部３０に登録するこ
とが可能となるため、識別時にはそれらと照合すること
により３次元形状の虹彩顆粒の撮影角度に依存した見え
方の変化に影響されず、精度の安定した照合を行なうこ
とが可能となる。 ２．撮影角度に限らず、照明の条件やその他の様々な撮
影条件の変化を考慮して予め複数の辞書を用意しておく
ときに、各撮影条件についての情報自体は辞書登録処理
に使用しないので、撮影のための機構や装置が簡便にな
り、データ処理も容易になる。

【００６２】〈具体例３〉具体例２で述べた個体識別装
置は、辞書登録の際の撮影角度の選別にクラスタリング
を用いることによって、具体例１の撮影角度決定部を省
くことが可能であるというメリットがあった。その一
方、具体例２は識別時に複数の代表辞書の全てと照合を
行なう必要がある。そのため少数の馬を識別対象とする
運用形態の場合は問題ないが、多数の馬を識別対象とす
る場合は照合する辞書数が膨大となり、識別処理に時間
を要する間題がある。例えばクラス数（馬の数に相当す
る）をＣ、Ｋ−ｍｅａｎ法で求める各クラスの辞書枚数
をＫ枚とすると照合時の辞書枚数は具体例１ではＣ枚、
具体例２ではＫＣ枚となる。これは多数の馬を対象とす
る場合、例えばクラス数Ｃ＝５０、辞書枚数Ｋ＝２０で
は照合枚数は具体例１では５０枚であるのに対し、具体
例２では１０００枚にもなる。

【００６３】このような大量の辞書照合をユーザの利便
性を損ねないように高速に行なうためには、処理能力の
高い装置構成としなければならず、製造コストを要する
問題がある。そこでこの具体例は多数の馬を識別対象と
する場合のこの間題に対して、照合する辞書枚数を具体
例１と同程度とし、更に撮影角度決定部を具体例２と同
様に不要とする個体識別装置を以下に説明する。

【００６４】本具体例の原理は、撮影角度の変化に対し
て安定した照合を行なうために、３次元形状の虹彩顆粒
の撮影角度に依存しない領域のみに限定して対象物と辞
書との照合を行なう方法である。具体的には登録時に撮
影角度が一定範囲で変化しても常に撮影されている可視
領域を求め、その領域に限定した辞書を各クラスに１枚
ずつ保有し、識別時にはその領域のみについて相違度を
求める。

【００６５】本具体例の構成を図１０を用いて説明す
る。図１０は、本具体例の構成を示すブロック図であ
る。図１０に示すように、本具体例は目領域撮像部３
１、虹彩顆粒切り出し部３２、特徴抽出部３３、相違度
計算・照合部３４、識別結果出力部３５、累積加算部３
６、安定度計算部３７、辞書作成部３８、辞書記憶部３
９より成る。これらの各部の内、目領域撮像部３１、虹
彩顆粒切り出し部３２、特徴抽出部３３、辞書記憶部３
９は「識別モード」と「登録モード」の両モードに共通
の処理部であり、相違度計算・照合部３４、識別結果出
力部３５は「識別モード」に固有な、また累積加算部３
６、安定度計算部３７、代表辞書更新部３８は「登録モ
ード」に固有な処理部である。本具体例の個体識別装置
は特に「登録モード」に安定度計算部３７及び辞書作成
部３８を備えたことを特徴とする。各部の具体的構成を
以下に説明する。

【００６６】目領域撮像部３１と虹彩顆粒切り出し部３
２の構成は、具体例２とかわらない。特徴抽出部３３が
出力するコード化した虹彩顆粒データは、「登録モー
ド」においては馬名、目の左右といったＩＤ情報ととも
に辞書記憶部３９に登録される。また「識別モード」に
おいては相違度計算・照合部３４に渡され、辞書との照
合に利用される。この辞書記憶部３９に登録されるＩＤ
情報と虹彩顆粒データが「辞書」である。相違度計算・
照合部３４は、辞書記憶部３９の全ての辞書と特徴抽出
部３３より得た虹彩顆粒データとを比較照合し、該当す
る馬を決定する処理部である。

【００６７】識別結果出力部３５は、相違度計算・照合
部３４の出力結果を受け、識別した馬のＩＤ情報をディ
スプレイ等の表示装置に出力する処理部である。累積加
算部３６は辞書記憶部３９に馬の目すなわちクラス毎か
つ画素毎に虹彩顆粒データを累積・加算する処理部であ
る。安定度計算部３７は累積加算部３６より得られる累
積加算値を基に安定度を各画素毎に求める処理部であ
る。

【００６８】辞書作成部３８は、安定度計算部３７にて
計算した安定度を基に照合処理対象画素を選別し、選別
した画素のみについての辞書を各クラス毎に１枚求める
処理部である。辞書記憶部３９は「登録モード」におい
て求めた辞書を記憶しておく処理部であり、「識別モー
ド」においては記憶した辞書データを相違度計算・照合
部３４に提供する機能を持つ。以上が本具体例の構成の
説明である。

【００６９】本具体例の動作を図１０を用いて説明す
る。本具体例にも「識別モード」と「登録モード」があ
り、特に本発明は「登録モード」に関するものである。
以下に「識別モード」から順に各部の動作を説明する。
なお目領域撮像部３１、虹彩顆粒切り出し部３２、特徴
抽出部３３の動作は具体例１における目領域撮像部１、
虹彩顆粒切り出し部３、特徴抽出部４と全く同様である
ため説明を省略する。

【００７０】まず、相違度計算・照合部３４及び識別結
果表示部３５の動作を説明する。相違度計算・照合部３
４は、識別モードにおいて特徴抽出部３３の特徴データ
を受け、辞書記憶部３９の中から各ＩＤクラスにつき一
枚の辞書を読み込み、それらと照合を行なう。その際に
本具体例の特徴となるのは、辞書の画素値が非ゼロの領
域のみに限定して相違度を計算する点である。これは
「登録モード」の説明にて後述するように、辞書は撮影
角度に強く依存した領域をゼロとして登録してあるた
め、画素値がゼロの領域を相違度計算に含めないことに
より、撮影角度に依存しない安定した照合が行なえるも
のである。ここで行なう相違度の計算方法としては具体
例１、具体例２にて説明したように平均差分を相違度と
して計算できる。

【００７１】また本発明にはその他にも様々な相違度の
計算方法が適用可能である。相違度が所要値よりも小さ
い唯一の辞書があればその辞書の馬のＩＤ情報を、また
相違度が所要値よりも小さい辞書が一つもないか、ある
いは二つ以上ある場合は、リジェクトする旨を識別結果
表示部２５に送る。

【００７２】〈登録モード〉次に「登録モード」の動作
について説明する。本具体例の原理は撮影角度に依存し
ないで撮像可能な領域のみに限定して検査対象と辞書と
の照合を行なう方法である。これにより３次元形状の虹
彩顆粒の撮影角度の変化にも安定した照合を行なうもの
である。従って「登録モード」においては辞書作成用に
用意した複数のサンプル画像から虹彩顆粒の撮影角度に
非依存の領域を選別するとともに領域内の辞書を作成す
る。以下に各部の動作を説明する。なお目領域撮像部３
１、虹彩顆粒切り出し部３２、特徴抽出部３３の動作は
「識別モード」と共有であるため説明を省略する。

【００７３】累積加算部３６は目領域撮像部３１にて複
数撮影した画像に対し虹彩顆粒切り出し部３２、特徴抽
出部３３の処理を施した特徴データを辞書記憶部３９に
画素毎に累積・加算する処理部である。具体的には各画
素毎の平均及び標準偏差を求めるためにクラスの画素ｊ
について全サンプルの画素値の和及び平方和を求める。
サンプル番号ｋ（ｋ＝１，…，Ｋ）の画素値をｘkij で
表すものとすると、画素毎の和Ｖij及び平方和Ｓijは次
式で求められる。 Ｖij＝Σｘkij …（１） Ｓij＝Σｘ²kij …（２）

【００７４】次に安定度計算部２０７は辞書記憶部２０
９に累積加算された和Ｖij及び平方和Ｓijを用いて各画
素毎の平均μij及び標準偏差σijを求め、更にそれらを
用いて安定度Ｔijを計算する。各計算式を以下に示す。 μij＝Ｖij／Ｋ …（３） σ＝√Ｓij／Ｋ−μ²ij …（４） Ｔij＝σij／μij …（５） 上式により安定度Ｔijが求められる。なお、上記（１）
〜（２）式のΣは、いずれもｋ＝１からＫ、ｉ＝１から
Ｉの範囲の総和を示す。

【００７５】次に辞書作成部３８は安定度計算部３７で
計算した安定度を基に識別対象領域を決定するとともに
辞書を作成する。安定度計算部３７における式（５）
は、各画素のバラツキを表す標準偏差を平均濃度で補正
したものであり、この値が大きいほど環境変化による変
動が大きいことを表す。従って、辞書作成用の複数の画
像が様々な角度を持ったものであれば、式（５）は大き
くなる。そこで、本具体例ではこの安定度Ｔijが所要値
以下の画素のみを識別領域と定める。また各画素値とし
て平均μijを用いる。これにより撮影角度の影響の少な
い領域のみに限定した識別が行えるため、撮影角度決定
部を必要とせず、照合する辞書枚数も各クラスにつき１
枚と少ないため短時間で識別結果をユーザに示すことが
可能となる。

【００７６】図１１に、具体例３の安定度計算部の動作
説明図を示す。図に示すように、１頭の馬の目の映像か
ら得た多数のサンプル画像群５１に対して、上記のよう
な安定度の計算をする。その結果、ハッチングを施した
安定度の高い部分５３に含まれる画素のみが識別領域と
されて辞書へ登録される。即ち、破線に囲まれた全画像
のうちバラツキの大きい領域５４の画素は、識別対象か
ら除外される。

【００７７】〈具体例３の効果〉以上述べたように、こ
の具体例によれば以下のような効果がある。 １．虹彩顆粒による動物の個体識別装置において累積加
算部３６、安定度計算部３７、辞書作成部３８を設けた
ことにより、撮影角度やその他の撮影条件に影響されな
い特徴を辞書として作成可能となる。 ２．照合する辞書枚数が各クラス１枚で済むため、３次
元形状の虹彩の撮影角度によらない高速な識別が可能と
なる。

【図面の簡単な説明】

【図１】具体例１の動物の個体識別装置のブロック図で
ある。

【図２】馬の眼球を正面から写真撮影して得た目の映像
説明図である。

【図３】撮影時の馬の目に対するカメラの撮影角度説明
図である。

【図４】虹彩顆粒切り出し部の動作説明図である。

【図５】特徴抽出部の動作説明図を示す。

【図６】辞書記憶部のデータ格納形式の例を示す構成図
である。

【図７】具体例２の構成を示すブロック図である。

【図８】辞書記憶部の構成図である。

【図９】代表辞書決定部の動作説明図である。

【図１０】具体例３の構成を示すブロック図である。

【図１１】具体例３の安定度計算部の動作説明図を示
す。

【符号の説明】

１ 目領域撮像部 ２ 撮影角度決定部 ３ 虹彩顆粒切り出し部 ４ 特徴抽出部 ５ 辞書選択部 ６ 相違度計算照合部 ７ 識別結果出力部 ８ 辞書登録部 ９ 辞書記憶部

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 動物の目をカメラにより撮影してその画
   像を得る目領域撮像部と、 撮影時の目に対するカメラの撮影角度を決定する撮影角
   度決定部と、 前記目領域撮像部の出力から虹彩顆粒の画像の特徴を抽
   出する特徴抽出部と、 この特徴抽出部の出力した虹彩顆粒データを撮影角度毎
   に分類して登録する辞書記憶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】 識別対象となる特定の動物の目の虹彩顆
   粒を撮影して得た虹彩顆粒データを、撮影角度毎に分類
   して登録する辞書記憶部と、 任意の動物の目を新たに撮影して、その画像を得る目領
   域撮像部と、 この目領域撮像部の出力から虹彩顆粒の画像の特徴を抽
   出する特徴抽出部と、 前記新たな動物の目の撮影時に、その目に対するカメラ
   の撮影角度を決定する撮影角度決定部と、 この撮影角度決定部から撮影角度の情報を受け、前記辞
   書記憶部の中の該当する撮影角度に対応する辞書を選択
   する辞書選択部と、 この辞書選択部の選択した辞書中の虹彩顆粒データと前
   記特徴抽出部の出力した虹彩顆粒データとを比較する照
   合部と、 この照合部の出力により、新たに撮影して得た虹彩顆粒
   データが、前記辞書記憶部に登録された特定の動物の目
   を撮影して得たものかどうか識別した結果を出力する識
   別結果出力部、とを備えたことを特徴とする動物の個体
   識別装置。
3. 【請求項３】 動物の目を撮影してその画像を得る目領
   域撮像部と、 前記目の画像中の虹彩顆粒部分を切り出す虹彩顆粒切り
   出し部と、 その虹彩顆粒の画像の特徴を抽出する特徴抽出部と、 この特徴抽出部の出力した複数の撮影条件の異なる虹彩
   顆粒データの中から、クラスタリングにより代表と決定
   した複数の虹彩顆粒データを辞書登録する辞書登録部
   と、 代表と決定した複数の虹彩顆粒データを前記動物の識別
   情報とともに辞書として記憶する辞書記憶部を備えたこ
   とを特徴とする動物の個体識別装置。
4. 【請求項４】 請求項３に記載の個体識別装置におい
   て、 辞書記憶部に記憶された複数の虹彩顆粒データを所定の
   タイミングで読み出して、これらの間の相違度を計算す
   る相違度計算部と、複数の虹彩顆粒データの中から代表
   を選別する代表辞書更新部と、それらの反復計算処理の
   収束を判定する収束判定部とを設けたことを特徴とする
   動物の個体識別装置。
5. 【請求項５】 動物の目を撮影してその画像を得る目領
   域撮像部と、 前記目の画像中の虹彩顆粒部分を切り出す虹彩顆粒切り
   出し部と、 その虹彩顆粒の画像の特徴を抽出する特徴抽出部と、 この特徴抽出部の出力した複数の撮影条件の異なる虹彩
   顆粒データの特徴を累積加算する累積加算部と、 前記累積加算部より得られる累積加算値をもとに、各画
   素の安定度を求め、安定度の高い画素のみを選別する安
   定度計算部と安定度計算部の選別した画素により特徴デ
   ータを生成して辞書登録する辞書登録部と、辞書登録部
   により登録される特徴データを前記動物の識別情報に対
   応する虹彩顆粒データとして記憶する辞書記憶部を備え
   たことを特徴とする動物の個体識別装置。