JP3940759B2 - 虹彩登録方法、虹彩登録装置および虹彩登録プログラム - Google Patents

Description

本発明は、虹彩画像を利用した個人認証技術に関するものであり、特に、例えば太陽光などの外光下や夜間など様々な状況において、虹彩認証の精度を向上させる技術に属する。

近年、虹彩画像を用いた個人認証技術が、重要施設への入退室管理、銀行等のＡＴＭ（Automated Teller Machine）、ＰＣログイン用途などに利用され始めている。虹彩は、その模様の複雑さのために他人受入率が非常に小さく、ハイセキュリティ用途に適用可能である。その反面、周囲の明るさにより瞳孔の大きさが変化し、これに伴い虹彩パタンの形状も変化するため、登録時と認証時とで照明環境が大きく異なる場合、本人拒否率が増加するおそれがある。このような登録時と認証時とにおける虹彩パタンの相違を如何に吸収するかが、実用化のための課題の１つであった。

特許文献１は、認証時に得られた虹彩画像情報を、記憶された虹彩画像情報と比較して個人を識別する、という虹彩認証の基本方式を開示している。この方式では、目を照明することによって瞳孔径を変化させ、その照明強度を制御して瞳孔を所定の径にした後、虹彩画像同士、または、虹彩画像から抽出された特徴量同士を比較する。

特許文献２では、登録時に、照明強度を変化させて瞳孔径の大きさが異なる複数の虹彩画像を撮影し、撮影した虹彩画像からそれぞれ抽出された複数の特徴量を登録する。そして、認証時に撮影した虹彩画像から抽出し特徴量を、複数の登録特徴量と比較する。

特許文献３では、登録時に、様々なバリエーション（瞳孔径、歪み、切り出し誤差）を与えて多数の特徴データを生成し、その中の一部を選択して登録する。
特公平５−８４１６６号公報 特開２０００−１９４８５５号公報 特開２００１−１６７２７９号公報

特許文献１では、瞳孔径を所定の径に変化させるまでにある程度の時間を要するため、認証に時間がかかる、という問題がある。これに対し、特許文献２では、登録時に、瞳孔径の大きさが異なる複数の虹彩画像を撮影しているため、認証時の虹彩画像の瞳孔径がどのような大きさであっても、ほぼ等しい瞳孔径を持つ登録特徴量と比較を行うことができる。よって、認証時に瞳孔径を制御する必要がなくなり、特許文献１と比べて認証時間を短縮できる。

ところが、上述の特許文献２では、照明強度を変化させて複数の虹彩画像を撮影し、撮影画像から抽出された特徴量をそれぞれ登録する、とは記述されているものの、登録する特徴量の個数や、その選択方法については、特には触れられていない。

登録特徴量の個数が多いときは、認証性能は向上するものの、登録特徴量を保持するデータベースの容量や認証時間が増加してしまう。一方、登録特徴量の個数が少ないときは、データベースの容量や認証時間に関しては問題は生じないものの、選ばれた登録特徴量如何によっては、登録時と認証時とにおける瞳孔の開き度合の相違から、認証性能の低下を招くおそれがある。すなわち、データベース容量や認証時間からみて適当な個数の登録特徴量を、十分な認証精度が得られるように、いかにして得るか、ということが、虹彩認証の実用化に向けてのポイントの１つになると考えられる。

前記の問題に鑑み、本発明は、虹彩画像を利用した個人認証において、安定した認証性能が得られるように、特徴量の登録を行う技術を提供することを課題とする。

第１の発明は、被登録者に関して、瞳孔の開き度合の分布が一様である虹彩画像の集合を得て、この虹彩画像の集合から、認証性能を評価しつつ、所定数の登録特徴量を得るものである。

この発明によると、瞳孔の開き度合の分布が一様である虹彩画像の集合から、認証性能を評価しつつ、登録特徴量が選択されるので、認証時に、様々な明るさの下で撮影したいかなる瞳孔の開き度合の虹彩画像に対しても、安定した認証性能を得ることができる。

そして、瞳孔の開き度合の分布が一様である虹彩画像の集合は、複数の虹彩画像に対して、瞳孔の開き度合の分布が一様になるように、虹彩画像の複製および削除のうち少なくともいずれか一方を行うことによって、得ればよい。また、複数の虹彩画像を、瞳孔の開き度合の分布が一様になるように照明強度を制御しつつ、撮影することによって、得てもよい。さらに、照明強度を変化させながら、複数の虹彩画像を、瞳孔の開き度合の分布が一様になるように撮影間隔を制御しつつ、撮影することによって、得てもよい。

第２の発明は、被登録者の複数の虹彩画像から、虹彩画像の複製および削除のうち少なくともいずれか一方を行うことによって、瞳孔の開き度合が所定の分布を示す虹彩画像の集合を得て、この虹彩画像の集合から、認証性能を評価しつつ、所定数の登録特徴量を得るものである。そして、所定の分布として、被登録者が認証を行う環境で得られる複数の虹彩画像における瞳孔の開き度合の分布を、設定するものとする。

この発明によると、瞳孔の開き度合が、例えば被登録者の生活パタンに応じた、所定の分布を示す虹彩画像の集合を得て、この虹彩画像の集合から、認証性能を評価しつつ、所定数の登録特徴量を得られるので、被登録者の生活パタンに合った登録特徴量が得られ、このため、より安定した認証性能を得ることができる。

第３の発明は、被登録者の複数の虹彩画像から特徴量をそれぞれ生成し、各特徴量から、認証性能を評価指標として、所定数の登録特徴量を選択し、この選択の際に、認証性能を表す所定の評価値を、瞳孔の開き度合毎の特徴量数に応じて重み付けして、算出するものである。

この発明によると、瞳孔の開き度合毎の特徴量数に応じて重み付けして算出された、認証性能を表す所定の評価値を用いて、登録特徴量が選択されるので、瞳孔の開き度合の分布が一様である虹彩画像の集合や瞳孔の開き度合が所定の分布を示す虹彩画像の集合を予め取得しなくても、複数の虹彩画像から、第１または第２の発明と同様の登録特徴量を得ることができる。

本発明によると、虹彩認証のための特徴量の登録を、安定した認証性能が得られるように、実行することができる。

本発明の第１態様は、虹彩登録方法として、被登録者に関して、瞳孔の開き度合の分布が一様である虹彩画像の集合を得る第１のステップと、前記第１のステップにおいて得られた虹彩画像の集合から、所定数の登録特徴量を得る第２のステップとを備え、前記第２のステップは、前記集合に属する各虹彩画像から特徴量をそれぞれ生成し、特徴量の集合を得るステップと、前記特徴量の集合から、所定数の登録特徴量を選択するステップとを備え、前記登録特徴量選択ステップは、前記特徴量の集合から所定数の特徴量を仮選択し、前記仮選択した特徴量を登録したと仮定して、前記特徴量の集合から前記仮選択した特徴量を除いた残りの特徴量の認証を行い、認証性能を表す所定の評価値を求める評価処理を、前記仮選択する所定数の特徴量を変えながら繰り返し実行し、前記各評価処理において求められた前記所定の評価値を基にして、所定数の登録特徴量を決定するものを提供する。

本発明の第２態様は、前記第１のステップは、複数の虹彩画像を得るステップと、前記複数の虹彩画像に対して、瞳孔の開き度合の分布が一様になるように、虹彩画像の複製および削除のうち少なくともいずれか一方を行うステップとを備えている第１態様の虹彩登録方法を提供する。

本発明の第３態様は、前記第１のステップは、複数の虹彩画像を、瞳孔の開き度合の分布が一様になるように照明強度を制御しつつ、撮影するステップを有する第１態様の虹彩登録方法を提供する。

本発明の第４態様は、前記第１のステップは、照明強度を変化させながら、複数の虹彩画像を、瞳孔の開き度合の分布が一様になるように撮影間隔を制御しつつ、撮影するステップを有する第１態様の虹彩登録方法を提供する。

本発明の第５態様は、虹彩登録方法として、被登録者に関して、複数の虹彩画像を得る第１のステップと、前記被登録者が認証を行う環境で得られる複数の虹彩画像における瞳孔の開き度合の分布を設定する第２のステップと、前記第１のステップにおいて得られた複数の虹彩画像から、虹彩画像の複製および削除のうち少なくともいずれか一方を行うことによって、瞳孔の開き度合が前記第２のステップで設定した分布を示す虹彩画像の集合を得る第３のステップと、前記第３のステップにおいて得られた虹彩画像の集合から、所定数の登録特徴量を得る第４のステップとを備え、前記第４のステップは、前記集合に属する各虹彩画像から特徴量をそれぞれ生成し、特徴量の集合を得るステップと、前記特徴量の集合から、所定数の登録特徴量を選択するステップとを備え、前記登録特徴量選択ステップは、前記特徴量の集合から所定数の特徴量を仮選択し、前記仮選択した特徴量を登録したと仮定して、前記特徴量の集合から前記仮選択した特徴量を除いた残りの特徴量の認証を行い、認証性能を表す所定の評価値を求める評価処理を、前記仮選択する所定数の特徴量を変えながら繰り返し実行し、前記各評価処理において求められた前記所定の評価値を基にして、所定数の登録特徴量を決定するものを提供する。

本発明の第６態様は、前記特徴量生成ステップは、複製によって得られた虹彩画像があるとき、この虹彩画像に対し、虹彩領域の切り出し位置を複製元の虹彩画像の切り出し位置から微少量だけずらして、特徴量の生成を行う第１または第５態様の虹彩登録方法を提供する。

本発明の第７態様は、前記所定の評価値は、本人拒否率、または、認証時の特徴量間距離の統計値である第１または第５態様の虹彩登録方法を提供する。

本発明の第８態様は、前記第２のステップにおいて、前記被登録者の過去の認証履歴から得られた瞳孔の開き度合の分布を用いて、分布の設定を行う第５態様の虹彩登録方法を提供する。

本発明の第９態様は、前記第２のステップにおいて、前記被登録者が分布の設定を行う第５態様の虹彩登録方法を提供する。

本発明の第１０態様は、虹彩登録方法として、被登録者に関して、複数の虹彩画像を得る第１のステップと、前記第１のステップにおいて得られた各虹彩画像から特徴量をそれぞれ生成し、特徴量の集合を得る第２のステップと、前記第２のステップにおいて得られた特徴量の集合から、所定数の登録特徴量を選択する第３のステップとを備え、前記第３のステップは、前記特徴量の集合から所定数の特徴量を仮選択し、前記仮選択した特徴量を登録したと仮定して、前記特徴量の集合から前記仮選択した特徴量を除いた残りの特徴量の認証を行い、認証性能を表す所定の評価値を求める評価処理を、前記仮選択する所定数の特徴量を変えながら繰り返し実行し、前記各評価処理において求められた前記所定の評価値を基にして、所定数の登録特徴量を決定するものであり、前記所定の評価値として、前記残りの特徴量を、瞳孔の開き度合を基に、複数のクラスＣｉ（ｉは１以上クラス数Ｃ以下）に区分し、各クラスＣｉに関する，認証性能を表す所定の評価値をそれぞれ求め、求めた各評価値を当該クラスＣｉに属する特徴量数の逆数によって重み付けし、加算して算出した値を用いるものを提供する。

本発明の第１１態様は、前記被登録者が認証を行う環境で得られる複数の虹彩画像における瞳孔の開き度合の分布を設定する第４のステップをさらに備え、前記第３のステップは、前記所定の評価値を算出する際に、各クラスＣｉに関する評価値を、当該クラスＣｉに属する特徴量数の逆数とともに、前記第４のステップで設定した分布における当該クラスＣｉに対する重みによって、重み付けするものである第１０態様の虹彩登録方法を提供する。

本発明の第１２態様は、前記第４のステップにおいて、前記被登録者の過去の認証履歴から得られた、瞳孔の開き度合の分布を用いて、分布の設定を行う第１１態様の虹彩登録方法を提供する。

本発明の第１３態様は、前記第４のステップにおいて、前記被登録者が分布の設定を行う第１１態様の虹彩登録方法を提供する。

本発明の第１４態様は、虹彩登録装置として、被登録者の複数の虹彩画像を格納する画像格納部と、前記画像格納部に格納された複数の虹彩画像に対し、瞳孔の開き度合が所定の分布になるように、虹彩画像の複製および削除のうち少なくともいずれか一方を行う頻度変換部と、前記画像格納部に格納された、前記頻度変換部による処理後の複数の虹彩画像から、所定数の登録特徴量を生成する登録特徴量生成部とを備え、前記登録特徴量生成部は、前記各虹彩画像から特徴量をそれぞれ生成し、特徴量の集合を得て、前記特徴量の集合から、所定数の登録特徴量を選択するものであり、登録特徴量の選択において、前記特徴量の集合から所定数の特徴量を仮選択し、前記仮選択した特徴量を登録したと仮定して、前記特徴量の集合から前記仮選択した特徴量を除いた残りの特徴量の認証を行い、認証性能を表す所定の評価値を求める評価処理を、前記仮選択する所定数の特徴量を変えながら繰り返し実行し、前記各評価処理において求められた前記所定の評価値を基にして、所定数の登録特徴量を決定するものを提供する。

本発明の第１５態様は、虹彩登録装置として、被登録者の虹彩画像の集合を格納する画像格納部と、前記画像格納部に格納された各虹彩画像から特徴量をそれぞれ生成し、特徴量の集合を得る特徴量抽出部と、前記特徴量抽出部によって生成された特徴量の集合から、所定数の登録特徴量を選択する特徴量選択部とを備え、前記特徴量選択部は、前記特徴量の集合から所定数の特徴量を仮選択し、前記仮選択した特徴量を登録したと仮定して、前記特徴量の集合から前記仮選択した特徴量を除いた残りの特徴量の認証を行い、認証性能を表す所定の評価値を求める評価処理を、前記仮選択する所定数の特徴量を変えながら繰り返し実行し、前記各評価処理において求められた前記所定の評価値を基にして、所定数の登録特徴量を決定するものであり、前記所定の評価値として、前記残りの特徴量を、瞳孔の開き度合を基に、複数のクラスＣｉ（ｉは１以上クラス数Ｃ以下）に区分し、各クラスＣｉに関する，認証性能を表す所定の評価値をそれぞれ求め、求めた各評価値を当該クラスＣｉに属する特徴量数の逆数によって重み付けし、加算して算出した値を用いるものを提供する。

本発明の第１６態様は、虹彩登録装置として、撮影により、被登録者の虹彩画像の集合を取得する画像取得部と、前記画像取得部によって取得された虹彩画像の集合を格納する画像格納部と、前記画像格納部に格納された虹彩画像の集合から、所定数の登録特徴量を生成する登録特徴量生成部とを備え、前記画像取得部は、照明強度が可変に構成された照明部と、画像を連続的に撮影可能な撮影部とを備え、前記撮影部によって、複数の虹彩画像を、瞳孔の開き度合が所定の分布になるように前記照明部の照明強度を制御しつつ、撮影するものであり、前記登録特徴量生成部は、前記集合に属する各虹彩画像から特徴量をそれぞれ生成し、特徴量の集合を得て、前記特徴量の集合から、所定数の登録特徴量を選択するものであり、登録特徴量の選択において、前記特徴量の集合から所定数の特徴量を仮選択し、前記仮選択した特徴量を登録したと仮定して、前記特徴量の集合から前記仮選択した特徴量を除いた残りの特徴量の認証を行い、認証性能を表す所定の評価値を求める評価処理を、前記仮選択する所定数の特徴量を変えながら繰り返し実行し、前記各評価処理において求められた前記所定の評価値を基にして、所定数の登録特徴量を決定するものを提供する。

本発明の第１７態様は、虹彩登録装置として、撮影により、被登録者の虹彩画像の集合を取得する画像取得部と、前記画像取得部によって取得された虹彩画像の集合を格納する画像格納部と、前記画像格納部に格納された虹彩画像の集合から、所定数の登録特徴量を生成する登録特徴量生成部とを備え、前記画像取得部は、照明強度が可変に構成された照明部と、画像を連続的に撮影可能な撮影部とを備え、前記照明部の照明強度を経時的に変化させながら、前記撮影部によって、複数の虹彩画像を、瞳孔の開き度合が所定の分布になるように撮影間隔を制御しつつ、撮影するものであり、前記登録特徴量生成部は、前記集合に属する各虹彩画像から特徴量をそれぞれ生成し、特徴量の集合を得て、前記特徴量の集合から、所定数の登録特徴量を選択するものであり、登録特徴量の選択において、前記特徴量の集合から所定数の特徴量を仮選択し、前記仮選択した特徴量を登録したと仮定して、前記特徴量の集合から前記仮選択した特徴量を除いた残りの特徴量の認証を行い、認証性能を表す所定の評価値を求める評価処理を、前記仮選択する所定数の特徴量を変えながら繰り返し実行し、前記各評価処理において求められた前記所定の評価値を基にして、所定数の登録特徴量を決定するものを提供する。

本発明の第１８態様は、虹彩登録プログラムとして、コンピュータに、複数の虹彩画像から、虹彩画像の複製および削除のうち少なくともいずれか一方を行うことによって、瞳孔の開き度合が所定の分布を示す虹彩画像の集合を得る第１のステップと、前記第１のステップにおいて得られた虹彩画像の集合から、所定数の登録特徴量を生成する第２のステップとを実行させるものであり、前記第２のステップは、前記集合に属する各虹彩画像から特徴量をそれぞれ生成し、特徴量の集合を得るステップと、前記特徴量の集合から、所定数の登録特徴量を選択するステップとを備え、前記登録特徴量選択ステップは、前記特徴量の集合から所定数の特徴量を仮選択し、前記仮選択した特徴量を登録したと仮定して、前記特徴量の集合から前記仮選択した特徴量を除いた残りの特徴量の認証を行い、認証性能を表す所定の評価値を求める評価処理を、前記仮選択する所定数の特徴量を変えながら繰り返し実行し、前記各評価処理において求められた前記所定の評価値を基にして、所定数の登録特徴量を決定するものを提供する。

本発明の第１９態様は、虹彩登録プログラムとして、コンピュータに、複数の虹彩画像から特徴量をそれぞれ生成し、特徴量の集合を得る第１のステップと、前記第１のステップにおいて生成された各特徴量から、所定数の登録特徴量を選択する第２のステップとを実行させるものであり、前記第２のステップは、前記特徴量の集合から所定数の特徴量を仮選択し、前記仮選択した特徴量を登録したと仮定して、前記特徴量の集合から前記仮選択した特徴量を除いた残りの特徴量の認証を行い、認証性能を表す所定の評価値を求める評価処理を、前記仮選択する所定数の特徴量を変えながら繰り返し実行し、前記各評価処理において求められた前記所定の評価値を基にして、所定数の登録特徴量を決定するものであり、前記所定の評価値として、前記残りの特徴量を、瞳孔の開き度合を基に、複数のクラスＣｉ（ｉは１以上クラス数Ｃ以下）に区分し、各クラスＣｉに関する，認証性能を表す所定の評価値をそれぞれ求め、求めた各評価値を当該クラスＣｉに属する特徴量数の逆数によって重み付けし、加算して算出した値を用いるものを提供する。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して説明する。

（第１の実施形態）
図１は本発明の第１の実施形態に係る虹彩登録方法を示すフローチャートである。図１の処理は、後述の虹彩登録装置１４において実行される。ステップＳＡ０，ＳＡ１が第１のステップに相当し、ステップＳＡ２，ＳＡ３が第２のステップに相当する。

図２は本実施形態における虹彩認証システムの全体構成を示す図である。図２において、虹彩認証サーバ１１は少なくとも１名以上の登録者の虹彩特徴量を格納する虹彩データベース１２を有しており、インターネット、専用線、公衆回線などのネットワーク網１３に接続されている。また、虹彩登録装置１４と虹彩認証装置１５も同様にネットワーク網１３に接続されている。虹彩登録装置１４は、登録時に生成した虹彩特徴量を虹彩データベース１２に向けて送信する。虹彩認証装置１５は、認証時に生成した虹彩特徴量と、虹彩データベース１２から取得した登録時の虹彩特徴量とを比較することによって、個人認証を行う。

図３は本実施形態に係る虹彩登録装置１４の構成例を示すブロック図である。図３の虹彩登録装置１４は、図示しない撮影装置によって撮影された複数の虹彩画像を格納する画像格納部３１、特徴量抽出ステップＳＡ２を実行する特徴量抽出部３２、特徴量抽出部３２によって抽出された特徴量を格納する特徴量格納部３３、特徴量選択ステップＳＡ３を実行する特徴量選択部３４、登録ステップＳＡ４を実行する登録部３５、および頻度一様化ステップＳＡ１を実行する頻度変換部３６を備えている。特徴量抽出部３２、特徴量格納部３３および特徴量選択部３４によって、登録特徴量生成部が構成されている。

なお、虹彩認証サーバ１１は、利用する地域毎や機関毎に複数設置されていたり、負荷を分散するためのミラーサーバを含めて複数台あってもよい。また、虹彩データベース１２は、ネットワーク網１３を介して虹彩認証サーバ１１に接続されていてもよい。

また、虹彩登録装置１４では虹彩画像の撮影だけを行い、撮影した虹彩画像を虹彩認証サーバ１１に送信するようにし、登録特徴量の生成は虹彩認証サーバ１１側で行うようにしてもよい。また、虹彩登録装置１４の全機能を虹彩認証サーバ１１に内蔵してもよい。

また、虹彩認証装置１５では認証用虹彩画像の撮影だけを行い、撮影した虹彩画像を虹彩認証サーバ１１に送信し、認証特徴量の生成を虹彩認証サーバ１１で行うようにしてもよい。また、登録特徴量との比較も虹彩サーバ１１において行い、認証結果のみを虹彩認証装置１５が受け取るような形態であってもかまわない。また、虹彩認証装置１５が、虹彩認証サーバ１１、虹彩データベース１２、虹彩登録装置１４の機能を全て有し、登録、特徴量の保持、認証を１台の装置によって行うようにしてもかまわない。

図４は本実施形態における虹彩認証装置１５の一例としての認証機能付携帯電話の外観を示す図である。図４の認証機能付携帯電話２０は、携帯電話に、虹彩画像撮影用のカメラ２１と虹彩撮影用の照明２２とが付加されたものである。カメラ２１および照明２２以外には、モニタ２３、操作ボタン２４、スピーカ２５、マイク２６およびアンテナ２７等を備えている。照明２２は１個または数個の近赤外ＬＥＤによって構成されている。モニタ２３には、撮影中の虹彩画像や認証結果が表示される。

本実施形態では、被認証者は、図４のような認証機能付携帯電話を用いて、屋外屋内を問わず、また、昼夜を問わず、様々な環境下で虹彩認証を行うものとする。

以下、図１のフローに従って、本実施形態に係る虹彩登録時の処理すなわち虹彩登録方法について説明する。

まず、被登録者は、複数（Ｎ個）の虹彩画像を予め撮影しておく（ＳＡ０）。この場合、例えば周囲の可視光強度が変化する環境において、瞳孔径・虹彩径比（瞳孔の開き度合を表す指標）が異なる虹彩画像を、複数枚撮影する。虹彩画像の撮影は、虹彩登録装置１４によって行ってもよいし、別の装置で撮影した画像を虹彩登録装置１４に転送してもよい。ここでの虹彩画像は、瞳孔の開き度合の分布は一様でなくてよい。得られた複数の虹彩画像は、画像格納部３１に格納される。

次に、頻度一様化ステップＳＡ１において、ステップＳＡ０において取得した複数の虹彩画像から、虹彩画像の複製や削除を行うことによって、頻度が一様、すなわち瞳孔径・虹彩径比に対する枚数の分布が一様である虹彩画像の集合を得る。この虹彩画像の集合は、瞳孔の開き度合の分布が一様であるともいえる。この処理は、頻度変換部３６によって実行される。

図５は瞳孔径・虹彩径比に対する虹彩画像枚数の分布の一例を表すヒストグラムである。ここでは、時間当たりの撮影枚数が一定の撮影装置を用いて、可視光強度を「強」から「弱」に２段階に変化させる前後において、連続して約３００枚の虹彩画像を撮影した。横軸におけるＣ１〜Ｃ１５はそれぞれ瞳孔径・虹彩径比のクラスを示しており、各クラスの幅は０．０１である。縦軸は、出現頻度（画像枚数）である。

図５に示すように、可視光強度が「強」のときは、縮瞳状態のため、瞳孔径・虹彩径比は小さい値になる。一方、可視光強度を「弱」に切り替えると、徐々に散瞳状態に移行し、瞳孔径・虹彩径比は次第に大きくなる。そして、瞳孔が可視光強度「弱」に完全に順応した後も撮影が続いたため、瞳孔径・虹彩径比が比較的大きい画像の頻度が、相対的に高くなっている。すなわち、図５の例では、瞳孔の開き度合の分布が一様でなく、偏っている。

このような複数の虹彩画像から、瞳孔の開き度合が一様である虹彩画像の集合を得る方法としては、例えば、次のような方法が考えられる。

１）クラス毎の頻度の最小値を求め、全クラスの頻度がこの最小値に合うように、虹彩画像を削除する。図５の例では、全てのクラスの頻度を、クラスＣ５（またはＣ１５）の頻度に合わせる。

２）基準頻度を設定し、各クラスの頻度がこの基準頻度に合うように、虹彩画像の複製や削除を行う。すなわち、頻度が基準頻度未満のクラスについては、虹彩画像を複製して頻度を高め、一方、頻度が基準頻度よりも高いクラスについては、虹彩画像を削除して頻度を下げる。

図６は図５の分布から得られた、瞳孔の開き度合の分布が一様である虹彩画像の集合を示すヒストグラムである。図６に示すように、全ての区分において頻度を厳密に一致させる必要は必ずしもなく、頻度がほぼ一様であればよい。

次に、特徴量抽出ステップＳＡ２において、ステップＳＡ１で得られた、頻度が一様の虹彩画像集合に属する各虹彩画像（ここではＭ（Ｍは自然数）個とする）から、特徴量をそれぞれ抽出する。この処理は、特徴量抽出部３２によって実行される。特徴量の抽出には任意の方法を用いることができるが、ここでは、特許第３３０７９３６号公報に記載された手法を用いるものとする。手法の概略は、以下の通りである。

（１）瞳孔外縁（瞳孔と虹彩との間の境界）および虹彩外縁（虹彩と強膜との間の境界）を決定し、虹彩領域を切り出す。

（２）切り出された虹彩領域をｘｙ直交座標系からｒθ極座標系へ変換する。

（３）解析帯域を決定する（半径方向をリング状に８分割）。

（４）マルチスケールの２−ｄ Ｇａｂｏｒフィルタを適用し、Ｇａｂｏｒフィルタ出力後の信号を二値化したものを虹彩特徴量とする。

図７は瞳孔外縁Ｅ１および虹彩外縁Ｅ２の位置を表す模式図、図８は瞳孔外縁Ｅ１と虹彩外縁Ｅ２とに囲まれる領域を虹彩領域として切り出し、ｘｙ座標系で表現した図である。この時点で、虹彩領域の平行移動の影響は吸収される。また図９は、虹彩領域を、瞳孔中心を原点としてｒθ極座標系で表現した図である（（２）の変換）。実際の瞳孔外縁と虹彩外縁は正確には真円ではない。また、両者を敢えて円で近似した場合、瞳孔の中心と虹彩の中心は同心ではない（偏心している）が、ｒ方向の値を瞳孔外縁で０、虹彩外縁で１に設定することにより、偏心、瞳孔の開き具合の差、および拡大縮小の影響を吸収することができる。

図１０は（３）で決定された８リング状の解析帯域を表す図、図１１は（４）の虹彩特徴量作成を示す図であり、図１０の解析帯域を決定した後の輝度信号（ａ）に、Ｇａｂｏｒフィルタを適用して（ｂ）二値化を行う（ｃ）様子を示している。実際は２次元信号であるが、ここでは説明の簡略化のために１次元で示した。（ａ）は８リングのうちの１リングにおける角度方向輝度信号である。実際はマルチスケールのＧａｂｏｒフィルタを適用し、単一のスケールのＧａｂｏｒフィルタにも実部、虚部が存在するが、（ｂ）（ｃ）は、ある１つのスケールのＧａｂｏｒフィルタ実部を適用した結果である。Ｇａｂｏｒフィルタ出力の正負により二値化を行った後の虹彩特徴量（ｃ）における各ビットの位置は、虹彩画像上のある位置に対応づけることができる。

このように、複数（Ｍ個）の虹彩画像について、上述の処理（１）〜（４）を行うことにより、各虹彩画像から、平行移動、拡大縮小、瞳孔の開き具合の差異、瞳孔の偏心の影響を吸収した虹彩特徴量を作成することができる。ここで得られた特徴量は、特徴量格納部３３に格納される。

次に、特徴量選択ステップＳＡ３において、ステップＳＡ２において得られたＭ個の虹彩特徴量から、Ｘ個の特徴量を、最終的に登録する登録特徴量として選択する。登録特徴量の個数Ｘは、データベースの容量や、認証の用途に対する許容認証性能などを考慮して、予め定めるものとする。この処理は、特徴量選択部３４によって実行される。

ここでの選択方法は、以下の通りである。

Ｍ個の特徴量からＸ個を仮選択する。そして、仮選択したＸ個の特徴量を登録したものと仮定して、残りの（Ｍ−Ｘ）個の特徴量の認証を行い、認証性能を表す所定の評価値を求める。このような評価処理を、仮選択するＸ個の特徴量を変更しながら繰り返し実行する。そして、繰り返し実行した各評価処理において求められた評価値を基にして、Ｘ個の登録特徴量を決定する。例えば、認証性能が最高になるような、すなわち、所定の評価値が最高の認証性能を示すＸ個の特徴量を、登録特徴量として最終的に選択する。

認証性能を表す所定の評価値としては、例えば、認証を行ったときの本人拒否率の値（（Ｍ−Ｘ）個の特徴量のうちの本人拒否数をＹとすると、Ｙ／（Ｍ−Ｘ）で表される）を用いることができる。また、認証時の特徴量間距離としてのハミング距離の統計値を、用いてもよい。統計値としては例えば、平均値、中間値、最小値などを用いればよい。本人拒否率や特徴量間距離を評価値として用いた場合には、その値が小さいほど、認証性能が高いということになる。

ステップＳＡ２，ＳＡ３によって、ステップＳＡ１で得られた頻度一様の虹彩画像集合から、認証性能を評価しつつ、登録特徴量を得たことになる。

最後に、登録ステップＳＡ４において、ステップＳＡ３で選択された登録特徴量を登録する。例えば登録部３５が、登録特徴量を、ネットワーク網１３を介して虹彩認証サーバ１１に送信する。送信された登録特徴量は、虹彩データベース１２に格納される。

ここで、本実施形態によって得られた登録特徴量の特性について、図１２〜図１４を用いて説明する。

瞳孔の開き度合が変化すると、これに伴い、虹彩パタンが変化する。このため、ある登録画像を基にして認証を行うとき、図１２に示すように、認証対象の虹彩画像の瞳孔径・虹彩径比が登録画像と同じときはハミング距離が最も小さく、登録画像との瞳孔径・虹彩径比の差が大きくなるにつれて、ハミング距離が増加する。このハミング距離の増加の度合は、眼の個体差により異なる。また厳密には、同一の個体（眼）であっても、登録画像の瞳孔径・虹彩径比によって異なる。

ハミング距離の増加度合が、登録画像の瞳孔径・虹彩径比に関係なく共通の場合は、本実施形態によって得られた登録特徴量の元の虹彩画像は、図１３のように、瞳孔径・虹彩径比がほぼ等間隔になる。これは、図１３のように等間隔に特徴量を登録すると、平均的な認証性能が最も高くなるからである。

一方、登録画像の瞳孔径・虹彩径比によってハミング距離の増加度合が異なる場合は、本実施形態によって得られた登録特徴量の元の虹彩画像は、図１４のように、瞳孔径・虹彩径比が必ずしも等間隔にはならない。

本実施形態のように、瞳孔の開き具合の分布が一様である虹彩画像の集合から、認証性能を評価しつつ、所定数の登録特徴量を得ることによって、図１３のような場合でも、または図１４のような場合でも、限られた特徴量数によって、認証精度を最大限に高めることができる。

なお、ステップＳＡ１において、虹彩画像集合の枚数分布を一様化するために、虹彩画像の複製を行った場合は、ステップＳＡ２において、複製された虹彩画像と複製元の虹彩画像とから、全く同一の特徴量が抽出される。この場合、ステップＳＡ３において、例えば、複製された虹彩画像から得られた特徴量を仮選択したときに、認証性能を表す評価値が、実際に予想される性能よりも良すぎる値になってしまうことが起こり得る。この結果、特徴量選択が適切に行われなくなるおそれがある。

このため、複製によって得られた虹彩画像があるとき、この虹彩画像に対し、虹彩領域の切り出し位置（瞳孔外縁および虹彩外縁）を、複製元の虹彩画像に対する切り出し位置から微小量だけずらして、特徴量を生成するのが好ましい。具体的には例えば、瞳孔外縁および虹彩外縁にそれぞれフィッティングした円を表す中心座標（ｘ，ｙ）および半径ｒの計６個のパラメータのうち、その一部または全部を、微小量ずらせばよい。これにより、複製された虹彩画像から、複製元の虹彩画像とは異なった特徴量を生成することができる。

また、認証時の処理について簡単に説明する。

まず、被認証者は、虹彩認証装置１５によって虹彩画像を撮影する。ここで、虹彩認証装置１５として図４の認証機能付携帯電話２０のような可搬型の装置を用いた場合は、場所・時間を問わず認証可能である。昼間の屋外では、縮瞳状態の虹彩画像が撮影され、夜間や照明が暗い場所では、散瞳状態の虹彩画像が撮影される。

次に、撮影した虹彩画像から特徴量を抽出する。ここでの処理は、登録時におけるステップＳＡ２と同様であるため、ここでは説明を省略する。

そして、認証時に抽出した特徴量を、登録特徴量と比較することによって、認証を行う。登録特徴量は、虹彩データベース１２からネットワーク網１３を介して虹彩認証装置１５に送信される。対象人物の顔の傾きや眼球の回旋運動の影響を補償するために、図１５に示すように、特徴量を角度方向に相対的にシフトさせながら比較を行う。そして、ハミング距離が最小となるシフト時におけるハミング距離を比較結果として出力する。

ここで、自らのＩＤを申告する１対１認証の場合は、登録特徴量のうち該当するＩＤを持つもの全てと比較を行い、ハミング距離の最小値を認証結果として出力する。認証は、この認証結果のハミング距離が閾値以上であるか否かによって行い、閾値以上のときは被認証者が他人であると判定する一方、閾値未満のときは被認証者は本人であると決定する。

一方、自らのＩＤを申告しない１対Ｎ認証の場合は、全ての登録特徴量と比較を行い、ハミング距離の最小値を認証結果として出力する。認証は、この認証結果のハミング距離が閾値以上であるか否かによって行い、閾値以上のときは被認証者は登録された人物ではないと判定する一方、閾値未満のときは被認証者は登録された人物であると決定する。

なお、ここでは、虹彩認証装置１５において認証まで行う例について説明したが、この代わりに例えば、虹彩認証装置１５では特徴抽出までの処理を実行し、抽出した特徴量を虹彩認証サーバ１１に送信し、虹彩認証サーバ１１において、特徴データ取得および認証を行うようにしてもかまわない。

以上のように本実施形態では、瞳孔の開き度合の分布が一様である虹彩画像の集合から、認証性能を評価しつつ、所定数の登録特徴量を得る。これにより、認証する虹彩画像の瞳孔の開き度合にかかわらず、安定した認証性能を得ることができる。また、虹彩画像の複製や削除によって、瞳孔の開き度合の分布が一様になるようにするので、撮影した複数の虹彩画像における瞳孔の開き度合の分布が必ずしも一様でなくても、上述した効果を得ることができる。

（変形例）
上述の実施形態において、ステップＳＡ１の処理を実行する代わりに、瞳孔の開き度合の分布が必ずしも一様ではない虹彩画像の集合から、認証性能が平均的に高くなるように、所定数の登録特徴量を得ることも可能である。すなわち、各虹彩画像から特徴量を抽出し、認証性能を評価指標として、登録特徴量を選択する点は、上述の実施形態と同様だが、認証性能を表す所定の評価値を、瞳孔の開き具合毎の特徴量数に応じて正規化して、算出する。これによって、上述の実施形態と同様の効果が得られる。

いま、Ｎ個の特徴量が抽出されているものとする。このとき、Ｎ個の特徴量からＸ個を仮選択し、仮選択したＸ個の特徴量を登録したものと仮定して、残りの（Ｎ−Ｘ）個の特徴量の認証性能を算出する。

ここで、瞳孔径・虹彩径比を区分したクラス数をＣ、クラスＣｉに属する特徴量の個数をＮｉ、Ｘ個の特徴量を仮登録し認証したときのクラスＣｉに属する本人拒否数をＦＲｉ、クラスＣｉにおける第ｊのハミング距離がＨＤｉｊであるとする。ここで（数１）である。

例えば、評価値として本人拒否率を用いる場合、クラスＣｉの本人拒否率はＦＲｉ／Ｎｉと表すことができ、これをクラスに属する特徴量数によって正規化、すなわち、頻度の逆数によって重み付けを行って、本人拒否率ＦＲＲを求めると、（数２）のようになる。

また、評価値としてハミング距離を用いる場合、クラスＣｉに含まれた特徴量のハミング距離ＨＤｉｊ（ｊ＝１，２，．．．，Ｎｉ）を用いて、これをクラスに属する特徴量数によって正規化して、全体のハミング距離の平均値ＨＤを求めると、（数３）のようになる。

このように、頻度の逆数によって重み付けを行うことによって、クラスごとの頻度の偏りに影響されない評価値を算出することができる。したがって、認証する虹彩画像の瞳孔の開き度合にかかわらず、安定した認証性能が得られるような所定数の登録特徴量を得ることができる。

図１６は本変形例に係る虹彩登録装置１４Ａの構成例を示すブロック図である。図３と共通の構成要素には、図３と同一の符号を付しており、ここでは詳細な説明を省略する。図３と対比すると、頻度変換部３６が省かれている。また特徴量選択部３４Ａが、上述したような登録特徴量の選択処理を実行する。

（第２の実施形態）
図１７は本発明の第２の実施形態に係る虹彩登録方法を示すフローチャートである。図１７において、図１と共通のステップには図１と同一の符号を付している。本実施形態も、例えば図２のような虹彩認証システムにおいて実現される。ステップＳＢ１が第１のステップに相当する。

図１８は本実施形態に係る虹彩登録装置１４Ｂの構成例を示すブロック図である。図１８では、図３と共通の構成要素には図３と同一の符号を付している。図３と対比すると、頻度変換部３６が省かれ、その代わりに、可視光を照明し、かつ、照明強度が制御可能に構成されている照明部３７、画像を連続的に撮影可能な撮影部３８、および照明部３７と撮影部２８を制御する制御部３９が設けられている。照明部３７、撮影部３８および制御部３９によって画像取得部が構成されており、撮影ステップＳＢ１が実行される。

以下、図１７のフローに従って、本実施形態に係る虹彩登録時の処理すなわち虹彩登録方法について説明する。

まず、撮影ステップＳＢ１において、被登録者は、複数の虹彩画像を撮影する。このとき、瞳孔の開き度合の分布が一様になるように、照明強度を制御する。

例えば、照明部３７は、照明強度を複数段階（Ｐ種類）Ｌ１〜ＬＰに設定可能であるものとする。予め、瞳孔径・虹彩径比を各照明強度Ｌ１〜ＬＰに応じたＰ個のクラスＣ１〜ＣＰに分け、かつ、クラス当たりの虹彩画像の枚数を定めておく。そして、第１の照明強度Ｌ１で連続撮影を開始し、撮影した画像毎に瞳孔径・虹彩径比を算出する。瞳孔径・虹彩径比がクラスＣ１に含まれる虹彩画像は画像格納部３１に格納し、含まれない虹彩画像は保存せずに破棄する。そして、クラスＣ１の虹彩画像の枚数が所定数に達したとき、照明強度をＬ２に変更し、同様に撮影を行う。全てのクラスＣ１〜ＣＰについて、所定数の虹彩画像が画像格納部３１に保存されたとき、撮影を終了する。

このように、照明強度が制御可能な照明部３７を用いることによって、瞳孔の開き度合の分布が一様である虹彩画像の集合を、撮影により、得ることができる。

その後、得られた虹彩画像の集合に対して、特徴量抽出ステップＳＡ２、特徴量選択ステップＳＡ３、および登録ステップＳＡ４を実行する。ステップＳＡ２〜ＳＡ４の処理は、第１の実施形態と同様であるため、ここでは説明を省略する。

また、認証時の動作は、第１の実施形態と同様であるため、説明を省略する。

以上のように本実施形態によると、虹彩画像の撮影の段階で、瞳孔の開き度合の分布を一様にできるので、第１の実施形態で示したような頻度一様化の処理が不要になる。

（第３の実施形態）
本発明の第３の実施形態では、照明強度を制御する代わりに、撮影間隔を制御することによって、瞳孔の開き度合の分布が一様である虹彩画像の集合を、撮影により、得るものである。本実施形態に係る虹彩登録方法および虹彩登録装置は、図１７および図１８に示したものと同様である。

まず、撮影ステップＳＢ１において、被登録者は、複数の虹彩画像を撮影する。このとき、照明強度を変化させながら、瞳孔の開き度合の分布が一様になるように、撮影間隔を制御する。ここで撮影部３８は、時間あたりの撮影枚数が制御可能に構成されているものとする。また照明部３７は、第２の実施形態と同様に、照明強度が制御可能に構成されているものとする。

先に示した図５のヒストグラムは、撮影間隔が一定の撮影装置を用いて、照明強度を「強」から「弱」に２段階に変化させる前後において、連続して撮影した約３００枚の虹彩画像から得られたものである。図５において、瞳孔径・虹彩径比が比較的大きい画像の枚数が多いのは、被撮影者の瞳孔が可視光強度「弱」に完全に順応した後も、撮影が継続されたためと考えられる。また、瞳孔径・虹彩径比が比較的小さい、あるいは中程度の範囲でも、枚数は一定になっていない。これは、瞳孔の開き度合が、必ずしも、時間に対して線形に変化している訳ではないためと思われる。

よって、予め、瞳孔径・虹彩径比を複数（Ｐ個）のクラスＣ１〜ＣＰに分け、かつ、クラス当たりの虹彩画像の枚数を定めておく。これとともに、撮影に用いる照明制御に合わせて、予め、人物毎または複数人物の平均的な瞳孔径の時間変化を計測しておく。そして、瞳孔径の時間変化とクラスＣ１〜ＣＰとから、時間あたりの撮影枚数を算出し、これにより撮影部３８の撮影間隔を制御することによって、瞳孔の開き度合の分布が一様である虹彩画像の集合を、撮影により、得ることができる。

その後、得られた虹彩画像の集合に対して、特徴量抽出ステップＳＡ２、特徴量選択ステップＳＡ３、および登録ステップＳＡ４を実行する。ステップＳＡ２〜ＳＡ４の処理は、第１の実施形態と同様であるため、ここでは説明を省略する。

また、認証時の動作は、第１の実施形態と同様であるため、説明を省略する。

以上のように本実施形態によると、虹彩画像の撮影の段階で、瞳孔の開き度合の分布を一様にできるので、第１の実施形態で示したような輝度一様化の処理が不要になる。

（第４の実施形態）
図１９は本発明の第４の実施形態に係る虹彩登録方法のフローチャートである。図１９において、図１と共通のステップには図１と同一の符号を付している。本実施形態も、例えば図２のような虹彩認証システムにおいて実現される。また、図３に示すような虹彩登録装置１４によって実行される。ステップＳＡ０が第１のステップに相当し、ステップＳＣ１が第２および第３のステップに相当し、ステップＳＡ２，ＳＡ３が第４のステップに相当する。

以下、図１９のフローに従って、本実施形態に係る虹彩登録時の処理すなわち虹彩登録方法について説明する。

まず、被登録者は、瞳孔径・虹彩径比が異なる複数（Ｎ個）の虹彩画像を予め撮影しておく（ＳＡ０）。虹彩画像の撮影は、虹彩登録装置１４によって行ってもよいし、別の装置で撮影した画像を虹彩登録装置１４に転送してもよい。ここでの虹彩画像は、瞳孔の開き度合の分布が、ほぼ一様であってもよいし、そうでなくてもよい。すなわち、第１〜３の実施形態で説明したような撮影方法のいずれも用いることができる。得られた複数の虹彩画像は、画像格納部３１に格納される。

次に、頻度変換ステップＳＣ１において、被登録者が認証を行う環境で得られる、複数の虹彩画像における瞳孔の開き度合の分布を、設定する。そして、ステップＳＡ０において取得した複数の虹彩画像から、虹彩画像の複製や削除を行うことによって、瞳孔径・虹彩径比に対する枚数の分布が、設定した所定の分布となる虹彩画像の集合を得る。この虹彩画像の集合は、瞳孔の開き度合が所定の分布を示すものともいえる。この処理は、頻度変換部３６Ａによって実行される。

図２０はステップＳＣ１の実行後における、瞳孔径・虹彩径比に対する虹彩画像枚数の分布の一例を表すヒストグラムである。図２０の例では、屋外で頻繁に虹彩認証を行う人物に向けて、瞳孔径・虹彩径比が小さい画像の枚数が比較的多くなっている。ここでの変換方法は第１の実施形態と同様であり、例えば、枚数が目標未満のクラスについては、虹彩画像を複製して枚数を増やす一方、目標よりも枚数が多いクラスについては、虹彩画像を削除して枚数を減らす。

ここでの所定の分布としては、様々なものが考えられる。例えば、利用者の生活パタンを想定して、昼型／夜型、屋外型／室内型等といった分布を予め作成しておいてもよい。昼型の分布として、例えば、図２１のように瞳孔径・虹彩径比の小さいクラスの度数が大きい分布を用いることができる。また、夜型の分布として、例えば、図２２のように瞳孔径・虹彩径比の大きいクラスの度数が大きい分布を用いることができる。昼間は明るく、夜は暗い屋外を想定した屋外型の分布として、例えば、図２３のように、瞳孔径・虹彩径比が小さいクラスと大きいクラスの両方の度数が大きい分布を用いることができる。一日を通して中程度の明るさが保たれる室内を想定した室内型の分布として、例えば、図２４のように、瞳孔径・虹彩径比が中程度のクラスの度数が大きい分布を用いることができる。また、登録時に、予め作成された昼型／夜型、屋外型／室内型等の分布や、一様分布の中から、利用者自らが、任意の分布を選択できるようなインターフェイスを用いてもよい。また、予め作成された分布形状の中から選択するだけでなく、被登録者が、分布の形状そのものを入力してもかまわない。

その後、得られた虹彩画像の集合に対して、特徴量抽出ステップＳＡ２、特徴量選択ステップＳＡ３、および登録ステップＳＡ４を実行する。ステップＳＡ２〜ＳＡ４の処理は、第１の実施形態と同様であるため、ここでは説明を省略する。

特徴量を算出する対象の虹彩画像が図２０のような分布になっている場合、第１の実施形態と同様の特徴量選択ステップＳＡ３において、登録する特徴量として、瞳孔径・虹彩径比が小さいものが選ばれ易くなる。よって、屋外で頻繁に虹彩認証を行う人物にとって、特に屋外での虹彩認証性能が向上する。

また、認証時の動作は、第１の実施形態と同様であるため説明を省略する。

以上のように本実施形態では、瞳孔の開き度合の分布が、例えば被登録者の生活パタンに合わせた、所定の分布となる虹彩画像の集合から、認証性能を評価しつつ、所定数の登録特徴量を得る。これにより、認証時に、被登録者が自己の生活パタンの中で撮影した虹彩画像に対して、安定した認証性能を得ることができる。また、虹彩画像の複製や削除によって、瞳孔の開き度合の分布を所定のものにするので、撮影した複数の虹彩画像における瞳孔の開き度合の分布がどのようなものであっても、上述した効果を得ることができる。

なお、認証履歴を蓄積することによって、蓄積した認証履歴を、次回以降の登録時に利用することも可能である。履歴としては、図２０のような枚数分布を用いればよい。すなわち、認証時に撮影した虹彩画像について瞳孔の開き度合を算出し、これを複数回の認証動作において蓄積することによって、図２０のような枚数分布を得ることができる。例えば、昼間等の明るい環境で認証を行うことが多い利用者の場合は、図２０のように、瞳孔径・虹彩径比が小さいクラスの度数が高くなる。一方、夜間等の暗い環境で認証を行うことが多い利用者の場合は、瞳孔径・虹彩径比が大きいクラスの度数が高くなる。また、登録時に用いた分布形状と、認証履歴から得られた分布形状との違いが所定の閾値よりも大きくなったとき、認証履歴から得られた分布形状を用いて、自動的に再登録を行うようにしてもよい。この場合、認証履歴から得られた分布形状データのみを虹彩登録装置に送信し、初回登録時に画像格納部３１に蓄積された虹彩画像集合、または特徴量格納部３３に蓄積された特徴量集合と、認証履歴から得られた分布形状とを用いて、登録特徴量を再取得すればよい。また、履歴として、枚数分布を利用するだけでなく、認証に用いた虹彩画像から登録特徴量を抽出したり、認証時に用いた特徴量自体を登録特徴量として用いてもよい。

また、頻度変換ステップＳＣ１において分布を変換する代わりに、第１の実施形態の変形例と同様に、特徴量選択ステップＳＡ３において、クラス毎の評価値に対して、所望の分布を鑑みつつ、当該クラスに属する特徴量数に応じた重み付けを行い、全体の評価値を算出してもよい。具体的には例えば、以下のような処理を行う。

いま、Ｎ個の特徴量が抽出されているものとする。このとき、Ｎ個の特徴量からＸ個を仮選択し、仮選択したＸ個の特徴量を登録したものと仮定して、残りの（Ｎ−Ｘ）個の特徴量の認証性能を算出する。

ここで、瞳孔径・虹彩径比を区分したクラス数をＣ、クラスＣｉに属する特徴量の個数をＮｉ、Ｘ個の特徴量を仮登録し認証したときのクラスＣｉに属する本人拒否数をＦＲｉ、クラスＣｉにおける第ｊのハミング距離がＨＤｉｊであるとする。ここで（数１）である。

例えば、評価値として本人拒否率を用いる場合、クラスＣｉの本人拒否率はＦＲｉ／Ｎｉと表すことができる。これを、ステップＳＡ０において取得した虹彩画像におけるクラスＣｉに属する特徴量数Ｎｉおよび所望の分布におけるクラスＣｉに対する重みＷｉにより重み付けを行って、本人拒否率ＦＲＲを求めると、（数４）のようになる。

ここで、所望の分布が図２０のような離散的な分布の場合は、重みＷｉとしてクラスＣｉの度数を用いることができる。所望の分布が図２５のような連続関数で表されている場合は、重みＷｉとして、例えば、クラスＣｉを代表する瞳孔径・虹彩径比の代表値Ｒｉにおける関数値ｆ（Ｒｉ）を用いることができる。重みＷｉの他の定義として、クラスＣｉに相当する瞳孔径・虹彩径比の範囲で連続関数ｆ（ｒ）を積分した値（数５）を用いることができる。

また、評価値としてハミング距離を用いる場合、クラスＣｉに含まれた特徴量のハミング距離ＨＤｉｊ（ｊ＝１，２，…，Ｎｉ）を用いて、これを、ステップＳＡ０において取得した虹彩画像におけるクラスＣｉに属する特徴量数Ｎｉおよび所望の分布におけるクラスＣｉに対する重みＷｉにより重み付けを行って、全体のハミング距離の平均値ＨＤを求めると、（数６）のようになる。

このように、ステップＳＡ０において取得した虹彩画像におけるクラスＣｉに属する特徴量数Ｎｉおよび所望の分布におけるクラスＣｉに対する重みＷｉにより重み付けを行うことによって、クラスごとの頻度の偏りに影響されないとともに、所望の分布に対応する評価値を算出することができる。したがって、認証する虹彩画像の瞳孔の開き度合にかかわらず、想定した環境において安定した認証性能が得られるような所定数の登録特徴量を得ることができる。

なお、本発明に係る虹彩登録方法の各ステップは、その全部または一部を専用のハードウェアを用いて実現してもかまわないし、コンピュータのプログラムによってソフトウェア的に実現してもかまわない。すなわち、本発明に係る虹彩登録方法は、当該方法を実現するためのプログラムを実行するコンピュータを備えた装置によって実現することができ、また、当該方法を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録したプログラムをコンピュータに実行させることによって実現することができる。

本発明は、様々な明るさの下で、本人拒否率が抑えられた個人認証を可能にするための登録方法を提供するので、例えば、携帯電話・ＰＤＡなどに虹彩認証機能を搭載し、電子商取引用のモバイル認証を行う際に、有効である。

本発明の第１の実施形態に係る虹彩登録方法を示すフローチャートである。 本発明の各実施形態における虹彩認証システムの全体構成を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る虹彩登録装置の構成例を示すブロック図である。 虹彩認証装置の一例としての認証機能付携帯電話の外観を示す図である。 瞳孔の開き度合に対する虹彩画像枚数の分布の一例を表すヒストグラムである。 瞳孔の開き度合の分布が一様である虹彩画像の集合を示すヒストグラムである。 瞳孔外縁および虹彩外縁の位置を表す模式図である。 虹彩領域をｘｙ座標系で表現した図である。 虹彩領域を極座標系で表現した図である。 虹彩領域を半径方向に８分割した解析帯域を表す図である。 虹彩特徴量の作成過程を示す図である。 ハミング距離と瞳孔径・虹彩径比の差との関係を模式的に示す図である。 本発明の第１の実施形態によって得られた登録画像の、瞳孔の開き度合の分布の例を模式的に示す図である。 本発明の第１の実施形態によって得られた登録画像の、瞳孔の開き度合の分布の他の例を模式的に示す図である。 特徴量同士を比較する手法を示す図である。 本発明の第１の実施形態の変形例に係る虹彩登録装置の構成例を示すブロック図である。 本発明の第２および第３の実施形態に係る虹彩登録方法を示すフローチャートである。 本発明の第２および第３の実施形態に係る虹彩登録装置の構成例を示すブロック図である。 本発明の第４の実施形態に係る虹彩登録方法を示すのフローチャートである。 本発明の第４の実施形態によって得られた登録画像の、瞳孔径・虹彩径比に対する分布の例を模式的に示す図である。 昼型の分布の模式図である。 夜型の分布の模式図である。 屋外型の分布の模式図である。 室内型の分布の模式図である。 登録画像の、瞳孔径・虹彩径比に対する分布の例を模式的に示す図である。

符号の説明

１４，１４Ａ，１４Ｂ 虹彩登録装置
３１ 画像格納部
３２ 特徴量抽出部
３３ 特徴量格納部
３４，３４Ａ 特徴量選択部
３５ 登録部
３６，３６Ａ 頻度変換部
３７ 照明部
３８ 撮影部
３９ 制御部

Claims (19)

1. 被登録者に関して、瞳孔の開き度合の分布が一様である虹彩画像の集合を得る第１のステップと、
   前記第１のステップにおいて得られた虹彩画像の集合から、所定数の登録特徴量を得る第２のステップとを備え、
   前記第２のステップは、
   前記集合に属する各虹彩画像から特徴量をそれぞれ生成し、特徴量の集合を得るステップと、
   前記特徴量の集合から、所定数の登録特徴量を選択するステップとを備え、
   前記登録特徴量選択ステップは、
   前記特徴量の集合から所定数の特徴量を仮選択し、前記仮選択した特徴量を登録したと仮定して、前記特徴量の集合から前記仮選択した特徴量を除いた残りの特徴量の認証を行い、認証性能を表す所定の評価値を求める評価処理を、前記仮選択する所定数の特徴量を変えながら繰り返し実行し、
   前記各評価処理において求められた前記所定の評価値を基にして、所定数の登録特徴量を決定する
   ことを特徴とする虹彩登録方法。
2. 請求項１において、
   前記第１のステップは、
   複数の虹彩画像を得るステップと、
   前記複数の虹彩画像に対して、瞳孔の開き度合の分布が一様になるように、虹彩画像の複製および削除のうち少なくともいずれか一方を行うステップとを備えている
   ことを特徴とする虹彩登録方法。
3. 請求項１において、
   前記第１のステップは、
   複数の虹彩画像を、瞳孔の開き度合の分布が一様になるように照明強度を制御しつつ、撮影するステップを有する
   ことを特徴とする虹彩登録方法。
4. 請求項１において、
   前記第１のステップは、
   照明強度を変化させながら、複数の虹彩画像を、瞳孔の開き度合の分布が一様になるように撮影間隔を制御しつつ、撮影するステップを有する
   ことを特徴とする虹彩登録方法。
5. 被登録者に関して、複数の虹彩画像を得る第１のステップと、
   前記被登録者が認証を行う環境で得られる複数の虹彩画像における瞳孔の開き度合の分布を、設定する第２のステップと、
   前記第１のステップにおいて得られた複数の虹彩画像から、虹彩画像の複製および削除のうち少なくともいずれか一方を行うことによって、瞳孔の開き度合が前記第２のステップで設定した分布を示す虹彩画像の集合を得る第３のステップと、
   前記第３のステップにおいて得られた虹彩画像の集合から、所定数の登録特徴量を得る第４のステップとを備え、
   前記第４のステップは、
   前記集合に属する各虹彩画像から特徴量をそれぞれ生成し、特徴量の集合を得るステップと、
   前記特徴量の集合から、所定数の登録特徴量を選択するステップとを備え、
   前記登録特徴量選択ステップは、
   前記特徴量の集合から所定数の特徴量を仮選択し、前記仮選択した特徴量を登録したと仮定して、前記特徴量の集合から前記仮選択した特徴量を除いた残りの特徴量の認証を行い、認証性能を表す所定の評価値を求める評価処理を、前記仮選択する所定数の特徴量を変えながら繰り返し実行し、
   前記各評価処理において求められた前記所定の評価値を基にして、所定数の登録特徴量を決定する
   ことを特徴とする虹彩登録方法。
6. 請求項１または５において、
   前記特徴量生成ステップは、
   複製によって得られた虹彩画像があるとき、この虹彩画像に対し、虹彩領域の切り出し位置を複製元の虹彩画像の切り出し位置から微少量だけずらして、特徴量の生成を行うものである
   ことを特徴とする虹彩登録方法。
7. 請求項１または５において、
   前記所定の評価値は、本人拒否率、または、認証時の特徴量間距離の統計値である
   ことを特徴とする虹彩登録方法。
8. 請求項５において、
   前記第２のステップにおいて、前記被登録者の過去の認証履歴から得られた、瞳孔の開き度合の分布を用いて、分布の設定を行う
   ことを特徴とする虹彩登録方法。
9. 請求項５において、
   前記第２のステップにおいて、前記被登録者が、分布の設定を行う
   ことを特徴とする虹彩登録方法。
10. 被登録者に関して、複数の虹彩画像を得る第１のステップと、
    前記第１のステップにおいて得られた各虹彩画像から特徴量をそれぞれ生成し、特徴量の集合を得る第２のステップと、
    前記第２のステップにおいて得られた特徴量の集合から、所定数の登録特徴量を選択する第３のステップとを備え、
    前記第３のステップは、
    前記特徴量の集合から所定数の特徴量を仮選択し、前記仮選択した特徴量を登録したと仮定して、前記特徴量の集合から前記仮選択した特徴量を除いた残りの特徴量の認証を行い、認証性能を表す所定の評価値を求める評価処理を、前記仮選択する所定数の特徴量を変えながら繰り返し実行し、
    前記各評価処理において求められた前記所定の評価値を基にして、所定数の登録特徴量を決定するものであり、
    前記所定の評価値として、
    前記残りの特徴量を、瞳孔の開き度合を基に、複数のクラスＣｉ（ｉは１以上クラス数Ｃ以下）に区分し、
    各クラスＣｉに関する，認証性能を表す所定の評価値をそれぞれ求め、
    求めた各評価値を当該クラスＣｉに属する特徴量数の逆数によって重み付けし、加算して算出した値を用いる
    ことを特徴とする虹彩登録方法。
11. 請求項１０において、
    前記被登録者が認証を行う環境で得られる複数の虹彩画像における瞳孔の開き度合の分布を、設定する第４のステップをさらに備え、
    前記第３のステップは、
    前記所定の評価値を算出する際に、各クラスＣｉに関する評価値を、当該クラスＣｉに属する特徴量数の逆数とともに、前記第４のステップで設定した分布における当該クラスＣｉに対する重みによって、重み付けするものである
    ことを特徴とする虹彩登録方法。
12. 請求項１１において、
    前記第４のステップにおいて、前記被登録者の過去の認証履歴から得られた、瞳孔の開き度合の分布を用いて、分布の設定を行う
    ことを特徴とする虹彩登録方法。
13. 請求項１１において、
    前記第４のステップにおいて、前記被登録者が、分布の設定を行う
    ことを特徴とする虹彩登録方法。
14. 被登録者の複数の虹彩画像を格納する画像格納部と、
    前記画像格納部に格納された複数の虹彩画像に対し、瞳孔の開き度合が所定の分布になるように、虹彩画像の複製および削除のうち少なくともいずれか一方を行う頻度変換部と、
    前記画像格納部に格納された、前記頻度変換部による処理後の複数の虹彩画像から、所定数の登録特徴量を生成する登録特徴量生成部とを備え、
    前記登録特徴量生成部は、
    前記各虹彩画像から特徴量をそれぞれ生成し、特徴量の集合を得て、
    前記特徴量の集合から、所定数の登録特徴量を選択するものであり、
    登録特徴量の選択において、
    前記特徴量の集合から所定数の特徴量を仮選択し、前記仮選択した特徴量を登録したと仮定して、前記特徴量の集合から前記仮選択した特徴量を除いた残りの特徴量の認証を行い、認証性能を表す所定の評価値を求める評価処理を、前記仮選択する所定数の特徴量を変えながら繰り返し実行し、
    前記各評価処理において求められた前記所定の評価値を基にして、所定数の登録特徴量を決定するものである
    ことを特徴とする虹彩登録装置。
15. 被登録者の虹彩画像の集合を格納する画像格納部と、
    前記画像格納部に格納された各虹彩画像から特徴量をそれぞれ生成し、特徴量の集合を得る特徴量抽出部と、
    前記特徴量抽出部によって生成された特徴量の集合から、所定数の登録特徴量を選択する特徴量選択部とを備え、
    前記特徴量選択部は、
    前記特徴量の集合から所定数の特徴量を仮選択し、前記仮選択した特徴量を登録したと仮定して、前記特徴量の集合から前記仮選択した特徴量を除いた残りの特徴量の認証を行い、認証性能を表す所定の評価値を求める評価処理を、前記仮選択する所定数の特徴量を変えながら繰り返し実行し、
    前記各評価処理において求められた前記所定の評価値を基にして、所定数の登録特徴量を決定するものであり、
    前記所定の評価値として、
    前記残りの特徴量を、瞳孔の開き度合を基に、複数のクラスＣｉ（ｉは１以上クラス数Ｃ以下）に区分し、
    各クラスＣｉに関する，認証性能を表す所定の評価値をそれぞれ求め、
    求めた各評価値を当該クラスＣｉに属する特徴量数の逆数によって重み付けし、加算して算出した値を用いる
    ことを特徴とする虹彩登録装置。
16. 撮影により、被登録者の虹彩画像の集合を取得する画像取得部と、
    前記画像取得部によって取得された虹彩画像の集合を格納する画像格納部と、
    前記画像格納部に格納された虹彩画像の集合から、所定数の登録特徴量を生成する登録特徴量生成部とを備え、
    前記画像取得部は、
    照明強度が可変に構成された照明部と、
    画像を連続的に撮影可能な撮影部とを備え、
    前記撮影部によって、複数の虹彩画像を、瞳孔の開き度合が所定の分布になるように前記照明部の照明強度を制御しつつ、撮影するものであり、
    前記登録特徴量生成部は、
    前記集合に属する各虹彩画像から特徴量をそれぞれ生成し、特徴量の集合を得て、
    前記特徴量の集合から、所定数の登録特徴量を選択するものであり、
    登録特徴量の選択において、
    前記特徴量の集合から所定数の特徴量を仮選択し、前記仮選択した特徴量を登録したと仮定して、前記特徴量の集合から前記仮選択した特徴量を除いた残りの特徴量の認証を行い、認証性能を表す所定の評価値を求める評価処理を、前記仮選択する所定数の特徴量を変えながら繰り返し実行し、
    前記各評価処理において求められた前記所定の評価値を基にして、所定数の登録特徴量を決定するものである
    ことを特徴とする虹彩登録装置。
17. 撮影により、被登録者の虹彩画像の集合を取得する画像取得部と、
    前記画像取得部によって取得された虹彩画像の集合を格納する画像格納部と、
    前記画像格納部に格納された虹彩画像の集合から、所定数の登録特徴量を生成する登録特徴量生成部とを備え、
    前記画像取得部は、
    照明強度が可変に構成された照明部と、
    画像を連続的に撮影可能な撮影部とを備え、
    前記照明部の照明強度を経時的に変化させながら、前記撮影部によって、複数の虹彩画像を、瞳孔の開き度合が所定の分布になるように撮影間隔を制御しつつ、撮影するものであり、
    前記登録特徴量生成部は、
    前記集合に属する各虹彩画像から特徴量をそれぞれ生成し、特徴量の集合を得て、
    前記特徴量の集合から、所定数の登録特徴量を選択するものであり、
    登録特徴量の選択において、
    前記特徴量の集合から所定数の特徴量を仮選択し、前記仮選択した特徴量を登録したと仮定して、前記特徴量の集合から前記仮選択した特徴量を除いた残りの特徴量の認証を行い、認証性能を表す所定の評価値を求める評価処理を、前記仮選択する所定数の特徴量を変えながら繰り返し実行し、
    前記各評価処理において求められた前記所定の評価値を基にして、所定数の登録特徴量を決定するものである
    ことを特徴とする虹彩登録装置。
18. コンピュータに、
    複数の虹彩画像から、虹彩画像の複製および削除のうち少なくともいずれか一方を行うことによって、瞳孔の開き度合が所定の分布を示す虹彩画像の集合を得る第１のステップと、
    前記第１のステップにおいて得られた虹彩画像の集合から、所定数の登録特徴量を生成する第２のステップとを実行させるものであり、
    前記第２のステップは、
    前記集合に属する各虹彩画像から特徴量をそれぞれ生成し、特徴量の集合を得るステップと、
    前記特徴量の集合から、所定数の登録特徴量を選択するステップとを備え、
    前記登録特徴量選択ステップは、
    前記特徴量の集合から所定数の特徴量を仮選択し、前記仮選択した特徴量を登録したと仮定して、前記特徴量の集合から前記仮選択した特徴量を除いた残りの特徴量の認証を行い、認証性能を表す所定の評価値を求める評価処理を、前記仮選択する所定数の特徴量を変えながら繰り返し実行し、
    前記各評価処理において求められた前記所定の評価値を基にして、所定数の登録特徴量を決定する
    ことを特徴とする虹彩登録プログラム。
19. コンピュータに、
    複数の虹彩画像から特徴量をそれぞれ生成し、特徴量の集合を得る第１のステップと、
    前記第１のステップにおいて生成された各特徴量から、所定数の登録特徴量を選択する第２のステップとを実行させるものであり、
    前記第２のステップは、
    前記特徴量の集合から所定数の特徴量を仮選択し、前記仮選択した特徴量を登録したと仮定して、前記特徴量の集合から前記仮選択した特徴量を除いた残りの特徴量の認証を行い、認証性能を表す所定の評価値を求める評価処理を、前記仮選択する所定数の特徴量を変えながら繰り返し実行し、
    前記各評価処理において求められた前記所定の評価値を基にして、所定数の登録特徴量を決定するものであり、
    前記所定の評価値として、
    前記残りの特徴量を、瞳孔の開き度合を基に、複数のクラスＣｉ（ｉは１以上クラス数Ｃ以下）に区分し、
    各クラスＣｉに関する，認証性能を表す所定の評価値をそれぞれ求め、
    求めた各評価値を当該クラスＣｉに属する特徴量数の逆数によって重み付けし、加算して算出した値を用いる
    ことを特徴とする虹彩登録プログラム。

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