JP2004318248A - 虹彩認証システム及び虹彩認証方法並びに虹彩認証プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】被認証者の眼の画像から精密に虹彩画像データを切り出さなくても本人認証を容易且つ確実に行える様にする。
【解決手段】撮像手段１１によって撮像された被認証者の虹彩画像のデータを取り込み前記虹彩画像からサンプリング点における階調情報と位相情報とを特徴データとして抽出する特徴抽出手段１４と、登録者の前記特徴データを格納した記憶手段１６と、記憶手段１６から読み出された各登録者の前記特徴データと特徴抽出手段１４により抽出された前記特徴データとを比較して被認証者が登録者であるか否かを判定する認証手段１７とを備える。虹彩認証に位相情報のみならず階調情報も使用するため、被認証者の眼の画像から精密に虹彩画像データを切り出さなくても本人認証を容易且つ確実に行うことが可能となる。
【選択図】 図１

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は虹彩画像データからバイオメトリクス認証に用いる特徴量を抽出して本人認証を行う虹彩認証システム及び虹彩認証方法並びに虹彩認証プログラムに係り、特に、特徴量の抽出が容易で且つ本人認証を確実に行うことができる虹彩認証システム及び虹彩認証方法並びに虹彩認証プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年では、例えばネットワークを利用した電子商取引などの新しいビジネスが活発になってきており、本人認証が重要な課題になっている。他人による盗用が不可能な本人認証の方法としてバイオメトリクス認証が脚光を浴びており、特に、指紋や顔の特徴を用いるよりも、識別率の高い虹彩を用いるバイオメトリクス認証が注目されている。
【０００３】
虹彩の画像データを用いるバイオメトリクス認証すなわち虹彩認証方法では、被認証者の虹彩画像を撮像し、虹彩画像データから認証に用いる特徴量を抽出し、登録済みの特徴量と比較することで本人であるか否かを判断するが、虹彩画像データのうち、本人認証のためにどのような特徴量を用いるかが重要な課題となる。
【０００４】
例えば、下記特許文献１では、虹彩のモノクロ濃淡画像データにガボールウェーブレット（ＧａｂｏｒＷａｖｅｌｅｔ）変換処理を施した後、虹彩画像データから位相情報のみを特徴量として取り出し、虹彩認証に用いている。
【０００５】
【特許文献１】
米国特許第５，２９１，５６０号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来技術の様に、虹彩のモノクロ濃淡画像データのうち位相情報のみを特徴量として本人認証を行う方法は、被認証者の眼の画像から虹彩の画像データ部分を切り出す時にかなり精密に切り出す必要が生じるため、虹彩画像の特徴抽出装置が高価になり、虹彩認証を一般に普及させるのに障害になってしまうという問題がある。
【０００７】
本発明の目的は、被認証者の眼の画像から精密に虹彩画像データを切り出さなくても本人認証を容易且つ確実に行うことができる虹彩認証システム及び虹彩認証方法並びに虹彩認証プログラムを提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明の虹彩認証システムは、撮像手段によって撮像された被認証者の虹彩画像のデータを取り込み、前記虹彩画像からサンプリング点における階調情報と位相情報とを特徴データとして抽出する特徴抽出手段と、予め登録者の前記特徴データを格納した記憶手段と、前記記憶手段から読み出された各登録者の前記特徴データと前記特徴抽出手段により抽出された前記特徴データとを比較して前記被認証者が前記登録者であるか否かを判定する認証手段とを備えたことを特徴とする。
【０００９】
この構成により、眼の撮像画像から虹彩画像のデータ部分を精密に切り出さなくても高精度の本人認証が可能となる。
【００１０】
本発明の虹彩認証システムは、前記撮像手段が接続された端末装置と前記特徴抽出手段とがネットワークを介して接続され、前記端末装置は前記撮像手段によって撮像された前記虹彩画像のデータを暗号化してネットワークに出力することを特徴とする。
【００１１】
この構成により、ネットワークを利用した本人認証で虹彩認証を容易に且つ安価に利用することができる。
【００１２】
本発明の虹彩認証システムは、前記特徴抽出手段の前段に画像変換処理手段が設けられ、前記画像変換処理手段は、入力される前記虹彩画像のデータに対し虹彩の特徴を際立たせる画像変換処理を施した後の前記虹彩画像のデータを前記特徴抽出手段に出力する構成としたことを特徴とする。この構成により、特徴データの抽出が更に容易となる。
【００１３】
本発明の虹彩認証システムにおける前記虹彩画像のデータはモノクロ濃淡画像またはカラー画像であることを特徴とする。このように、モノクロ濃淡画像であってもカラー画像であっても、高精度な本人認証が可能である。
【００１４】
本発明の虹彩認証方法は、撮像手段によって撮像された被認証者の虹彩画像のデータを取り込み前記虹彩画像からサンプリング点における階調情報と位相情報とを特徴データとして特徴抽出手段が抽出し、登録者の前記特徴データを格納した記憶手段から読み出された各登録者の前記特徴データと前記特徴抽出手段により抽出された前記特徴データとを比較して前記被認証者が前記登録者であるか否かを認証手段により判定することを特徴とする。
【００１５】
この構成により、眼の撮像画像から虹彩画像のデータ部分を精密に切り出さなくても高精度の本人認証が可能となる。
【００１６】
本発明の虹彩認証プログラムは、撮像手段によって撮像された被認証者の虹彩画像のデータを取り込む第１ステップと、前記第１ステップで取り込んだ前記虹彩画像からサンプリング点における階調情報と位相情報とを特徴データとして抽出する第２ステップと、登録者の前記特徴データを格納した記憶手段から読み出された各登録者の前記特徴データと前記第２ステップで抽出された前記特徴データとを比較して前記被認証者が前記登録者であるか否かを認証する第３ステップとを備えることを特徴とする。
【００１７】
この構成により、一般的なパーソナルコンピュータであっても容易に虹彩認証システムとして使用することができる。
【００１８】
本発明の虹彩認証プログラムは、撮像手段によって撮像された登録者の虹彩画像のデータを取り込む第１ステップと、前記第１ステップで取り込んだ虹彩画像からサンプリング点における階調情報と位相情報とを特徴データとして抽出する第２ステップと、前記第２ステップで抽出した前記特徴データを登録者固有の特徴データとして記憶手段に格納する第３ステップとを備えることを特徴とする。
【００１９】
この構成により、一般的なパーソナルコンピュータに接続される大容量記憶手段を虹彩認証用データベースとして構築可能となる。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施の形態を、図面を参照して説明する。尚、以下に述べる本実施の形態に係る虹彩画像データの特徴抽出方法は、一般的なコンピュータで実行される虹彩認証プログラムにより実現されるが、専用の虹彩認証装置や虹彩画像データ特徴量抽出装置で実現することも可能である。
【００２１】
（第１の実施の形態）
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る虹彩認証システムのシステム構成図である。この虹彩認証システム１０は、被認証者の眼５の画像を取り込む撮像手段１１と、撮像手段１１の出力に接続された端末装置１２と、端末装置１２の出力に接続された画像変換処理装置１３と、画像変換処理装置１３の出力に接続された特徴抽出処理装置１４と、特徴抽出処理装置１４の出力に接続されたデータベース制御装置１５と、データベース制御装置１５に接続された大容量記憶装置でなるデータベース１６と、特徴抽出処理装置１４の出力とデータベース制御装置１５とに接続され認証結果を出力するパターンマッチング処理装置１７とを備える。
【００２２】
撮像手段１１は、赤外線カメラでもカラーのビデオカメラでもよく、赤外線カメラの場合には被認証者の眼の画像をモノクロ濃淡画像データとして取り込み、カラーのビデオカメラの場合には被認証者の眼の画像をカラー画像として取り込む。
【００２３】
端末装置１２は、例えばパーソナルコンピュータでなり、撮像手段１１によって取り込まれた眼の画像データに対して暗号化処理を施し、暗号化された画像データが画像変換処理装置１３に出力される。
【００２４】
画像変換処理装置１３は、暗号化された画像データを取り込んで復号化し、更に画像変換処理を施す。この画像変換処理は画像の特徴を際立たせるための処理であり、例えば、二次元のガボールウェーブレット（ＧａｂｏｒＷａｖｅｌｅｔ）変換処理などを施す。
【００２５】
特徴抽出処理装置１４は、画像変換処理が施され虹彩の特徴が際立った画像データから、被認証者の識別を行うための特徴を抽出する。抽出する特徴量としては、本実施の形態では、画像データがモノクロ濃淡画像データであれば、各画素の濃淡情報と位相情報とを特徴量としてピックアップする。画像データがカラー画像データであれば、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の各々の階調（濃淡）値及び位相情報を特徴量としてピックアップする。このように、位相情報の他に濃淡情報等を一緒に特徴量とすることで、位相情報だけを本人認証に使用する場合と比較して、虹彩画像データを眼の画像から精密に切り出さなくても、本人認証を高精度に行うことが可能となる。
【００２６】
データベース制御装置１５は、この虹彩認証システムが「登録モード」で動作するとき特徴抽出処理装置１４の抽出した特徴量をデータベース１６に登録し、「認証モード」で動作するとき登録済みの特徴量をデータベース１６から読み出してパターンマッチング処理装置１７に出力する。
【００２７】
パターンマッチング処理装置１７は、「認証モード」のときに動作し、データベース制御装置１５から順次出力される登録済み特徴量と、特徴抽出処理装置１４から出力される特徴量とを比較照合し、認証結果を出力する。
【００２８】
斯かる構成の虹彩認証システムは、単体で存在する場合には、端末装置１２と画像変換処理装置１３と特徴抽出処理装置１４とを同一のパーソナルコンピュータで実現でき、この場合には端末装置１２で行う暗号化処理は不要となる。
【００２９】
また、この虹彩認証システムをネットワークを介したシステムとして構築することもできる。この場合には、端末装置１２と画像変換処理装置１３との接続部をインターネット等のネットワークとし、画像変換処理装置１３や特徴抽出処理装置１４、データベース制御装置１５、データベース１６、パターンマッチング処理装置１７をネットワークに接続されたサーバ装置側に置き、端末装置１２を個々人等の所有するパーソナルコンピュータとし、個人などがサーバ装置にアクセスするときに虹彩認証で本人と認証されたときのみアクセス可能にする。この場合には、セキュリティ保持のため、端末装置１２での画像データの上記暗号化処理が不可欠となる。
【００３０】
以下、本実施の形態に係る虹彩認証システムの全体動作を説明する。
図２は、虹彩認証システムが「登録モード」で動作するときの動作手順を説明する図である。登録モード時には、被認証者の眼球５の虹彩を含む画像ｄ１を、撮像手段１１を用いて取り込み、端末装置１２へ画像データｄ２として出力する。この画像データｄ２は、端末装置１２により暗号化され、画像データｄ３として画像変換処理装置１３に送られる。
【００３１】
画像変換処理装置１３は、暗号化された画像データｄ３に対して復号化処理を施した後、画像の変換処理を行う。画像変換処理が施された画像データｄ４は、画像の特徴が際立った画像データとなり、この画像データｄ４が特徴抽出処理装置１４に送られる。
【００３２】
特徴抽出処理装置１４は、特徴の際立った画像データｄ４から、虹彩の特徴抽出を行う。本実施の形態では、画像データｄ４がモノクロ濃淡画像データであれば各画素の濃淡情報及び位相情報をピックアップし、カラー画像データであれば、Ｒ、Ｇ、Ｂの各々の階調（濃淡）値及び位相情報をピックアップし、ピックアップした特徴データｄ５をデータベース制御装置１５に出力する。
【００３３】
データベース制御装置１５、特徴データｄ５を、登録する個々人の固有情報として、データベース１６に格納する。
【００３４】
図３は、虹彩認証システムが「認証モード」で動作するときの動作手順を説明する図である。特徴抽出処理装置１４が特徴データｄ５を出力するまでの動作は「登録モード」時と同じである。
【００３５】
認証モード時には、パターンマッチング処理装置１７が、特徴抽出処理装置１４から出力される特徴データｄ５を取り込み、また、データベース１６に既登録済みの利用者の虹彩特徴データｄ６をデータベース制御装置１５を介して順次取り込み、特徴データｄ５に一致する虹彩特徴データｄ６が存在するか否かを照合アルゴリズムに従ってチェックする。一致する虹彩特徴データｄ６が存在する場合には、チェック結果として本人認証を行い、一致する虹彩特徴データｄ６が存在しない場合には、本人の拒否がなされる。
【００３６】
図４は、撮像手段１１で被認証者の眼の画像をモノクロ濃淡画像として取り込んだときの処理説明図である。被認証者の眼球５すなわち虹彩を含む画像をモノクロ濃淡画像として撮影する（ステップＳ１）と、画像変換処理装置１３は、撮影された眼の画像から虹彩画像データを切り出して二次元の画像データとし、即ち、極座標（ρ，φ）を用いてＩ（ρ，φ）と表現し、画像変換処理（ステップＳ２）を行う。ここで、ρは虹彩画像の中心から外輪郭までの距離を表し、φは角度を表している。
【００３７】
画像変換処理（ステップＳ２）は、画像の特徴を際立たせるような変換処理であり、例えば、二次元のガボールウェーブレット（ＧａｂｏｒＷａｖｅｌｅｔ）変換処理を用いる。今、虹彩画像データＩ（ρ，φ）に対して二次元のガボールウェーブレット変換処理を施した結果の変換画像データをＧ（ｒ，θ）として表現する。ここで、ｒは変換画像データの虹彩中心からの虹彩外輪郭までの距離を表し、θは角度を表しており、この変換画像データＧ（ｒ，θ）は、次の数１により表される。
【００３８】
【数１】

【００３９】
この数１において、α及びβは、二次元多重スケールウェーブレットサイズ変数であり、ωは、ウェーブレット周波数である。この、α、βおよびωの値として、虹彩画像データＩ（ρ，φ）の特徴を出来る限り際立たせるような数値を予め設定しておく。
【００４０】
次に、この変換画像データＧ（ｒ，θ）から特徴を抽出する（ステップＳ３）。この特徴抽出処理（ステップＳ３）では、変換画像データＧ（ｒ，θ）のうちの幾つかのサンプリング点における画素の濃淡情報と位相値とを抽出する。特徴抽出した結果として得られる特徴データをＨ（ｉ，ｊ）として表すと、この特徴データＨ（ｉ，ｊ）は、次の数２により表される。
【００４１】
【数２】

【００４２】
この数２において、ｈ１１、ｈ１２、…は、Ｇ（ｒ，θ）をサンプリングした点の特徴データであり、ｍおよびｎは、極座標（ｒ，θ）軸での各サンプリング個数である。このようにして得られた、ｍ×ｎ個の値（画素の濃淡値と位相情報）が特徴データとしてデータベース１６に格納されるとともに、パターンマッチング処理のデータとなる。
【００４３】
図５は、画像変換処理が施されたモノクロ濃淡画像でなる虹彩画像データから抽出された特徴データを用いて認証処理を行うパターンマッチングの説明図である。データベース１６に登録済みの虹彩特徴データｄ６を順次取り出し、被認証者の虹彩画像特徴データｄ５に一致するか否かをパターンマッチング処理装置１７で行うが、一致チェックのアルゴリズムとしては、例えば、次の数３で表される最小二乗法を用いる。
【００４４】
【数３】

【００４５】
この数３において、Ｈ（ｉ，ｊ）は、被認証者本人の虹彩画像の特徴データｄ５であり、Ｈ_ｋ（ｉ，ｊ）は、データベース１６に登録されているｋ番目の登録者の虹彩画像の特徴データｄ６である。
【００４６】
最小二乗法としては、ここでは、数３に示すように、Ｈ（ｉ，ｊ）のｉ行ｊ列の要素ｈｉｊから、Ｈ_ｋ（ｉ，ｊ）のｉ行ｊ列の要素ｈ_ｋｉｊを引き算した結果の値を二乗して、これを、ｉ、ｊについて加算して総和を算出する。そして、この総和を、データベース１６に登録されているすべての登録者の虹彩特徴データに対して算出し、総和が最も小さい値Ｔとなる登録者を抽出し、次に、被認証者がこの登録者であるか否かを認証する。
【００４７】
図６は、パターンマッチングの処理結果に基づいて、本人認証または本人拒否を行う説明図である。図５で説明した様に、パターンパッチング処理装置１７は、被認証者の虹彩画像特徴データｄ５に対し、総和が最も小さい値Ｔとなる登録者を抽出し、被認証者が登録者本人であるか否か、即ち本人認証または本人拒否を行う。
【００４８】
パターンマッチング処理装置１７上で動作する本人認証拒否アルゴリズムＰには、予め或る閾値として“Ｔｈ１”が設定されており、最小の総和値Ｔが、Ｔ≦Ｔｈ１のときは被認証者は登録者本人であると認証し、Ｔ＞Ｔｈ１のときは被認証者は登録されていないとして本人拒否を行う。
【００４９】
（第２の実施の形態）
以上は、虹彩画像データとしてモノクロ濃淡（階調）画像を用いる例であるが、次に、カラー画像を用いる例について説明する。カラー画像を用いる場合は、虹彩画像を三原色に分け、各色の濃淡すなわち階調データを使用するものであり、基本的な考え方はモノクロ濃淡画像を用いる場合と同じである。
【００５０】
図７は、撮像手段１１で被認証者のカラー画像を取り込んだときの処理説明図である。カラー撮像を行う撮像手段１１で被認証者の眼球５を撮影した（ステップＳ１）場合、画像変換処理装置１３は眼の画像から虹彩画像データ部分を切り出す。そして、切り出した虹彩のカラー画像を、極座標（ρ，φ）を用い、光の三原色であるＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の二次元の画像データＩ_Ｒ（ρ，φ）、Ｉ_Ｇ（ρ，φ）、Ｉ_Ｂ（ρ，φ）で表現し、これらの画像データに対して更に画像変換処理（ステップＳ２）を施す。ここで、ρは、カラーの虹彩画像の中心から外輪郭までの距離を表し、φは角度を表す。
【００５１】
画像変換処理（ステップＳ２）は、画像の特徴を際立たせるような変換処理であり、例えば、二次元のガボールウェーブレット（ＧａｂｏｒＷａｖｅｌｅｔ）変換処理を用いる。今、虹彩画像データＩ_Ｒ（ρ，φ）、Ｉ_Ｇ（ρ，φ）、Ｉ_Ｂ（ρ，φ）の各々に対して二次元のガボールウェーブレット変換処理を施した結果の変換画像データを、Ｇ_Ｒ（ｒ，θ）、Ｇ_Ｇ（ｒ，θ）、Ｇ_Ｂ（ｒ，θ）として表現する。ここで、ｒは変換画像データの中心からの虹彩外輪郭までの距離を表し、θは角度を表しており、この変換画像データＧ_Ｒ（ｒ，θ）、Ｇ_Ｇ（ｒ，θ）、Ｇ_Ｂ（ｒ，θ）は、次の数４により表される。
【００５２】
【数４】

【００５３】
この数４において、α及びβは、二次元多重スケールウェーブレットサイズ変数であり、ωは、ウェーブレット周波数である。この、α、βおよびωの値として、虹彩画像データＩ_Ｒ（ρ，φ）、Ｉ_Ｇ（ρ，φ）、Ｉ_Ｂ（ρ，φ）の特徴を出来る限り際立たせるような数値を予め設定しておく。
【００５４】
次に、この変換画像データＧ_Ｒ（ｒ，θ）、Ｇ_Ｇ（ｒ，θ）、Ｇ_Ｂ（ｒ，θ）から特徴量を抽出する（ステップＳ３）。この特徴抽出処理（ステップＳ３）では、各変換画像データＧ_Ｒ（ｒ，θ）、Ｇ_Ｇ（ｒ，θ）、Ｇ_Ｂ（ｒ，θ）のいくつかのサンプリング点における特徴データ即ちサンプリング点における画素の各色階調値と位相情報とを抽出する。特徴抽出した結果として得られる特徴データを、Ｈ_Ｒ（ｉ，ｊ）、Ｈ_Ｇ（ｉ，ｊ）、Ｈ_Ｂ（ｉ，ｊ）として表すと、この特徴データＨ_Ｒ（ｉ，ｊ）、Ｈ_Ｇ（ｉ，ｊ）、Ｈ_Ｂ（ｉ，ｊ）は、次の数５により表される。
【００５５】
【数５】

【００５６】
この数５において、ｈ_Ｒ１１、ｈ_Ｒ１２、…は、Ｇ_Ｒ（ｒ，θ）のサンプリング点における特徴データの値であり、ｈ_Ｇ１１、ｈ_Ｇ１２、…は、Ｇ_Ｇ（ｒ，θ）のサンプリング点における特徴データの値であり、ｈ_Ｂ１１、ｈ_Ｂ１２、…は、Ｇ_Ｂ（ｒ，θ）のサンプリング点における特徴データの値であり、ｍおよびｎは、極座標（ｒ，θ）軸でのサンプリング点の個数である。このようにしてＲ、Ｇ、Ｂの各色毎に得られた特徴データがデータベース１６に格納されると共に、パターンパッチング処理で使用されるデータとなる。
【００５７】
図８は、画像変換処理が施されたカラー画像でなる虹彩画像データから抽出された特徴データを用いて認証処理を行うパターンマッチングの説明図である。データベース１６に登録済みの虹彩特徴データｄ６を順次取り出し、被認証者の虹彩画像特徴データｄ５に一致するか否かをパターンマッチング処理装置１７で行うが、一致チェックのアルゴリズムとしては、例えば、次の数６で表される最小二乗法を用いる。
【００５８】
【数６】

【００５９】
この数６において、Ｈ_Ｒ（ｉ，ｊ）、Ｈ_Ｇ（ｉ，ｊ）、Ｈ_Ｂ（ｉ，ｊ）は、認被認証者のカラーの虹彩画像の特徴データｄ５であり、Ｈ^Ｋ _Ｒ（ｉ，ｊ）、Ｈ^Ｋ _Ｇ（ｉ，ｊ）、Ｈ^Ｋ _Ｂ（ｉ，ｊ）は、データベース１６に登録されているｋ番目の登録者のカラー画像による虹彩特徴データｄ６である。
【００６０】
最小二乗法としては、例えば、数６に示す様に、Ｈ^Ｋ _Ｒ（ｉ，ｊ）、Ｈ^Ｋ _Ｇ（ｉ，ｊ）、Ｈ^Ｋ _Ｂ（ｉ，ｊ）のｉ行ｊ列の要素から、Ｈ_Ｒ（ｉ，ｊ）、Ｈ_Ｇ（ｉ，ｊ）、Ｈ_Ｂ（ｉ，ｊ）、のｉ行ｊ列の要素を引き算した結果の値を二乗して、これを、ｉ、ｊについて加算して総和を算出する。次に、この総和を、データベース１６に登録されている全ての登録者の虹彩特徴データに対して算出し、総和が最も小さい値Ｔとなる登録者を抽出する。そして、被認証者がこの登録者であるか否かを認証する。
【００６１】
図９は、パターンマッチングの処理結果に基づいて、本人認証または本人拒否を行う説明図である。図８で説明した様に、パターンマッチング処理装置１７は、被認証者の虹彩画像特徴データｄ５に対し、総和が最も小さい値Ｔとなる登録者を抽出し、被認証者が登録者本人であるか否か、即ち本人認証または本人拒否を行う。
【００６２】
パターンマッチング処理装置１７上で動作する本人認証拒否アルゴリズムＰには、予め或る閾値として“Ｔｈ１”が設定されており、最小の総和値Ｔが、Ｔ≦Ｔｈ１のときは被認証者は登録者本人であると認証し、Ｔ＞Ｔｈ１のときは被認証者は登録されていないとして本人拒否を行う。
【００６３】
この様に、カラー画像を用いて本人認証を行う場合、各色毎に特徴データが存在するために、モノクロ濃淡画像による特徴データを用いる場合に比較してより精度の高い本人認証が可能となる。
【００６４】
【発明の効果】
本発明によれば、特徴データとして位相情報のみならずサンプリング点における階調（濃淡）情報も用いて本人認証を行うため、虹彩画像データ部分を眼の画像から精密に切り出さなくても精度の高い本人認証を行うことが可能な虹彩認証システム及び虹彩認証方法並びに虹彩認証プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る虹彩認証システムのシステム構成図
【図２】本発明の第１の実施の形態に係る虹彩認証システムの「登録モード」での動作説明図
【図３】本発明の第１の実施の形態に係る虹彩認証システムの「認証モード」での動作説明図
【図４】本発明の第１の実施の形態に係る虹彩認証システムで被認証者の眼の画像をモノクロ濃淡画像として取り込んだときの処理説明図
【図５】本発明の第１の実施の形態に係る虹彩認証システムのパターンマッチングの説明図
【図６】本発明の第１の実施の形態に係る虹彩認証システムで行われる本人認証または本人拒否の説明図
【図７】本発明の第２の実施の形態に係る虹彩認証システムで被認証者の眼の画像をモノクロ濃淡画像として取り込んだときの処理説明図
【図８】本発明の第２の実施の形態に係る虹彩認証システムのパターンマッチングの説明図
【図９】本発明の第２の実施の形態に係る虹彩認証システムで行われる本人認証または本人拒否の説明図
【符号の説明】
５ 被認証者の眼球
１０ 虹彩認証システム
１１ 撮像手段
１２ 端末装置
１３ 画像変換処理装置
１４ 特徴抽出処理装置
１５ データベース制御装置
１６ データベース（記憶手段）
１７ パターンマッチング処理装置（認証手段）

Claims (7)

1. 撮像手段によって撮像された被認証者の虹彩画像のデータを取り込み、前記虹彩画像からサンプリング点における階調情報と位相情報とを特徴データとして抽出する特徴抽出手段と、予め登録者の前記特徴データを格納した記憶手段と、前記記憶手段から読み出された各登録者の前記特徴データと前記特徴抽出手段により抽出された前記特徴データとを比較して前記被認証者が前記登録者であるか否かを判定する認証手段とを備えたことを特徴とする虹彩認証システム。
2. 前記撮像手段が接続された端末装置と前記特徴抽出手段とがネットワークを介して接続され、前記端末装置は前記撮像手段によって撮像された前記虹彩画像のデータを暗号化してネットワークに出力することを特徴とする請求項１に記載の虹彩認証システム。
3. 前記特徴抽出手段の前段に画像変換処理手段が設けられ、前記画像変換処理手段は、入力される前記虹彩画像のデータに対し虹彩の特徴を際立たせる画像変換処理を施した後の前記虹彩画像のデータを前記特徴抽出手段に出力する構成としたことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の虹彩認証システム。
4. 前記虹彩画像のデータはモノクロ濃淡画像またはカラー画像であることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の虹彩認証システム。
5. 撮像手段によって撮像された被認証者の虹彩画像のデータを取り込み前記虹彩画像からサンプリング点における階調情報と位相情報とを特徴データとして特徴抽出手段が抽出し、登録者の前記特徴データを格納した記憶手段から読み出された各登録者の前記特徴データと前記特徴抽出手段により抽出された前記特徴データとを比較して前記被認証者が前記登録者であるか否かを認証手段により判定することを特徴とする虹彩認証方法。
6. 撮像手段によって撮像された被認証者の虹彩画像のデータを取り込む第１ステップと、前記第１ステップで取り込んだ前記虹彩画像からサンプリング点における階調情報と位相情報とを特徴データとして抽出する第２ステップと、登録者の前記特徴データを格納した記憶手段から読み出された各登録者の前記特徴データと前記第２ステップで抽出された前記特徴データとを比較して前記被認証者が前記登録者であるか否かを認証する第３ステップとを備えることを特徴とする虹彩認証プログラム。
7. 撮像手段によって撮像された登録者の虹彩画像のデータを取り込む第１ステップと、前記第１ステップで取り込んだ虹彩画像からサンプリング点における階調情報と位相情報とを特徴データとして抽出する第２ステップと、前記第２ステップで抽出した前記特徴データを登録者固有の特徴データとして記憶手段に格納する第３ステップとを備えることを特徴とする虹彩認証プログラム。

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