JP3337988B2 - 個体識別装置 - Google Patents
個体識別装置Info
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- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 36
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 14
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- 238000000034 method Methods 0.000 description 13
- 125000002066 L-histidyl group Chemical group [H]N1C([H])=NC(C([H])([H])[C@](C(=O)[*])([H])N([H])[H])=C1[H] 0.000 description 6
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Landscapes
- Eye Examination Apparatus (AREA)
- Collating Specific Patterns (AREA)
- Image Input (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、識別対象となる個
体の生態的特徴、特に顔と眼球のアイリス(虹彩)の特
徴を利用して個体を識別する個体識別装置に関するもの
である。
体の生態的特徴、特に顔と眼球のアイリス(虹彩)の特
徴を利用して個体を識別する個体識別装置に関するもの
である。
【0002】
【従来の技術】人間の眼球中のアイリス(虹彩)は、幼
児期に完成された後は一生を通じてほとんど変化せず、
かつ、そのパターンは人それぞれで異なることから、個
人識別のための生態的特徴として用いられている。この
ような技術を開示した文献として、例えば、特表平8−
504979号公報等があり、この文献によるとアイリ
スには約10^52通りものパターンの表現能力がある
と報告されている。
児期に完成された後は一生を通じてほとんど変化せず、
かつ、そのパターンは人それぞれで異なることから、個
人識別のための生態的特徴として用いられている。この
ような技術を開示した文献として、例えば、特表平8−
504979号公報等があり、この文献によるとアイリ
スには約10^52通りものパターンの表現能力がある
と報告されている。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うに多くのパターン表現能力を持つ特徴のみを利用し
て、登録されたn個の辞書パターンからある一つの入力
パターンに最も一致するものを選び出す1:n照合を行
う場合、辞書が大きくなると、つまりnの値が大きくな
ると照合時間が長くなるという問題点があった。加え
て、アイリス認識によるセキュリティチェックを行う場
合、暗証番号のときと同様に、不正使用の問題点も考え
られる。
うに多くのパターン表現能力を持つ特徴のみを利用し
て、登録されたn個の辞書パターンからある一つの入力
パターンに最も一致するものを選び出す1:n照合を行
う場合、辞書が大きくなると、つまりnの値が大きくな
ると照合時間が長くなるという問題点があった。加え
て、アイリス認識によるセキュリティチェックを行う場
合、暗証番号のときと同様に、不正使用の問題点も考え
られる。
【0004】このような点から、大規模な辞書パターン
と入力パターンの1:n照合を行う場合に照合時間の短
縮を行い、更に、アイリス認識におけるセキュリティの
向上を図ることのできる個体識別装置の実現が望まれて
いた。
と入力パターンの1:n照合を行う場合に照合時間の短
縮を行い、更に、アイリス認識におけるセキュリティの
向上を図ることのできる個体識別装置の実現が望まれて
いた。
【0005】
【課題を解決するための手段】本発明は、前述の課題を
解決するため次の構成を採用する。 〈構成1〉 識別対象となる個体の顔特徴量を抽出し、顔特徴量に基
づいて個体を識別する顔認識部と、識別対象となる個体
のアイリスパターンを識別し、その結果を個体識別結果
として出力するアイリス認識部とを備える個体識別装置
であって、識別対象の個体の顔とアイリスを撮影するカ
メラを備え、顔認識部は、カメラで撮影した識別対象と
なる個体の画像から個体の顔領域を切り出す顔領域検出
部と、顔領域検出部で切り出された顔領域から顔パター
ンの特徴を抽出する顔特徴量抽出部と、特徴の似ている
顔特徴量とその個体情報が登録された辞書が複数集まっ
て構成される顔用辞書セットと、顔特徴量抽出部で抽出
した顔パターンの特徴と顔用辞書セットの辞書とを照合
し、その照合結果を出力する顔特徴量照合部とを有し、
アイリス認識部は、カメラで撮影した識別対象となる個
体の画像から、顔領域検出部の顔領域の切り出し結果に
基づきアイリス領域を切り出すアイリス領域抽出部と、
アイリス領域抽出部で切り出されたアイリス領域からア
イリスパターンの特徴を抽出するアイリス特徴量抽出部
と、アイリスデータと、その個体情報とが登録されてい
るアイリス辞書と、顔特徴量照合部の照合結果に基づい
て、アイリス特徴量抽出部で抽出したアイリスパターン
とアイリス辞書とを照合し、個体識別を行うアイリス照
合部とを有することを特徴とする。
解決するため次の構成を採用する。 〈構成1〉 識別対象となる個体の顔特徴量を抽出し、顔特徴量に基
づいて個体を識別する顔認識部と、識別対象となる個体
のアイリスパターンを識別し、その結果を個体識別結果
として出力するアイリス認識部とを備える個体識別装置
であって、識別対象の個体の顔とアイリスを撮影するカ
メラを備え、顔認識部は、カメラで撮影した識別対象と
なる個体の画像から個体の顔領域を切り出す顔領域検出
部と、顔領域検出部で切り出された顔領域から顔パター
ンの特徴を抽出する顔特徴量抽出部と、特徴の似ている
顔特徴量とその個体情報が登録された辞書が複数集まっ
て構成される顔用辞書セットと、顔特徴量抽出部で抽出
した顔パターンの特徴と顔用辞書セットの辞書とを照合
し、その照合結果を出力する顔特徴量照合部とを有し、
アイリス認識部は、カメラで撮影した識別対象となる個
体の画像から、顔領域検出部の顔領域の切り出し結果に
基づきアイリス領域を切り出すアイリス領域抽出部と、
アイリス領域抽出部で切り出されたアイリス領域からア
イリスパターンの特徴を抽出するアイリス特徴量抽出部
と、アイリスデータと、その個体情報とが登録されてい
るアイリス辞書と、顔特徴量照合部の照合結果に基づい
て、アイリス特徴量抽出部で抽出したアイリスパターン
とアイリス辞書とを照合し、個体識別を行うアイリス照
合部とを有することを特徴とする。
【0006】 〈構成2〉 識別対象となる個体の顔特徴量を抽出し、顔特徴量に基
づいて個体を識別する顔認識部と、識別対象となる個体
のアイリスパターンを識別し、その結果を個体識別結果
として出力するアイリス認識部とを備える個体識別装置
であって、識別対象の個体の顔とアイリスを撮影するカ
メラを備え、顔認識部は、カメラで撮影した識別対象と
なる個体の画像から個体の顔領域を切り出す顔領域検出
部と、顔領域検出部で切り出された顔領域から顔パター
ンの特徴を抽出する顔特徴量抽出部と、顔特徴量とその
個体情報が登録された顔用辞書と、顔特徴量抽出部で抽
出した顔パターンの特徴と顔用辞書とを照合し、その照
合結果を出力する顔特徴量照合部とを有し、アイリス認
識部は、カメラで撮影した識別対象となる個体の画像か
ら、顔領域検出部の顔領域の切り出し結果に基づきアイ
リス領域を切り出すアイリス領域抽出部と、アイリス領
域抽出部で切り出されたアイリス領域からアイリスパタ
ーンの特徴を抽出するアイリス特徴量抽出部と、アイリ
スデータと、その個体情報とが登録されているアイリス
辞書と、顔特徴量照合部の照合結果に基づいて、アイリ
ス特徴量抽出部で抽出したアイリスパターンとアイリス
辞書とを照合し、個体識別を行うアイリス照合部とを有
することを特徴とする。
づいて個体を識別する顔認識部と、識別対象となる個体
のアイリスパターンを識別し、その結果を個体識別結果
として出力するアイリス認識部とを備える個体識別装置
であって、識別対象の個体の顔とアイリスを撮影するカ
メラを備え、顔認識部は、カメラで撮影した識別対象と
なる個体の画像から個体の顔領域を切り出す顔領域検出
部と、顔領域検出部で切り出された顔領域から顔パター
ンの特徴を抽出する顔特徴量抽出部と、顔特徴量とその
個体情報が登録された顔用辞書と、顔特徴量抽出部で抽
出した顔パターンの特徴と顔用辞書とを照合し、その照
合結果を出力する顔特徴量照合部とを有し、アイリス認
識部は、カメラで撮影した識別対象となる個体の画像か
ら、顔領域検出部の顔領域の切り出し結果に基づきアイ
リス領域を切り出すアイリス領域抽出部と、アイリス領
域抽出部で切り出されたアイリス領域からアイリスパタ
ーンの特徴を抽出するアイリス特徴量抽出部と、アイリ
スデータと、その個体情報とが登録されているアイリス
辞書と、顔特徴量照合部の照合結果に基づいて、アイリ
ス特徴量抽出部で抽出したアイリスパターンとアイリス
辞書とを照合し、個体識別を行うアイリス照合部とを有
することを特徴とする。
【0007】〈構成3〉 構成1又は構成2に記載の個体識別装置において、識別
対象の個体自身が視認可能な位置に設置され、カメラで
撮影した画像データを表示する画像表示部を備えたこと
を特徴とする。
対象の個体自身が視認可能な位置に設置され、カメラで
撮影した画像データを表示する画像表示部を備えたこと
を特徴とする。
【0008】
【0009】
【0010】
【0011】
【0012】
【0013】
【0014】
【0015】
【0016】
【0017】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を具体
例を用いて詳細に説明する。 《具体例1》具体例1は、アイリス識別装置に顔認識部
を加えて、顔認識処理の結果をアイリス照合に利用する
ことでアイリス照合の高速化を行い、更に、アイリス認
識の不正使用を防止するようにしたものである。
例を用いて詳細に説明する。 《具体例1》具体例1は、アイリス識別装置に顔認識部
を加えて、顔認識処理の結果をアイリス照合に利用する
ことでアイリス照合の高速化を行い、更に、アイリス認
識の不正使用を防止するようにしたものである。
【0018】〈構成〉図1は本発明の個体識別装置の具
体例1を示す構成図である。図の装置は、アイリス撮影
用カメラ101、アイリス認識部110、結果出力部1
16、顔撮影用カメラ201、顔認識部210からな
る。
体例1を示す構成図である。図の装置は、アイリス撮影
用カメラ101、アイリス認識部110、結果出力部1
16、顔撮影用カメラ201、顔認識部210からな
る。
【0019】アイリス撮影用カメラ101は、識別対象
の個体である被験者のアイリス(虹彩)を撮影するカメ
ラである。また、顔撮影用カメラ201は、被験者の顔
全体を撮影するためのカメラである。
の個体である被験者のアイリス(虹彩)を撮影するカメ
ラである。また、顔撮影用カメラ201は、被験者の顔
全体を撮影するためのカメラである。
【0020】アイリス認識部110は、アイリス撮影用
カメラ101で撮影された被験者の画像データからアイ
リス認識を行うもので、アイリス領域検出部111、ア
イリス特徴量抽出部112、アイリス登録部113、ア
イリス辞書114、アイリス照合部115からなる。
カメラ101で撮影された被験者の画像データからアイ
リス認識を行うもので、アイリス領域検出部111、ア
イリス特徴量抽出部112、アイリス登録部113、ア
イリス辞書114、アイリス照合部115からなる。
【0021】アイリス領域検出部111は、アイリス撮
影用カメラ101で撮影された被験者の画像データから
アイリス領域を切り出す機能を有している。アイリス特
徴量抽出部112は、アイリス領域検出部111で切り
出されたアイリス領域からアイリス特徴量を抽出する機
能を有している。
影用カメラ101で撮影された被験者の画像データから
アイリス領域を切り出す機能を有している。アイリス特
徴量抽出部112は、アイリス領域検出部111で切り
出されたアイリス領域からアイリス特徴量を抽出する機
能を有している。
【0022】アイリス登録部113は、アイリス特徴量
抽出部112で抽出されたアイリス特徴量をアイリス辞
書114に登録する機能部であり、登録時には、アイリ
ス特徴量をその被験者の被験者情報と共に登録する。ア
イリス辞書114は、被験者のアイリス特徴量と被験者
情報とを辞書として格納する機能部である。
抽出部112で抽出されたアイリス特徴量をアイリス辞
書114に登録する機能部であり、登録時には、アイリ
ス特徴量をその被験者の被験者情報と共に登録する。ア
イリス辞書114は、被験者のアイリス特徴量と被験者
情報とを辞書として格納する機能部である。
【0023】アイリス照合部115は、アイリス特徴量
抽出部112で抽出されたアイリス特徴量に対して、ア
イリス辞書114を用いて照合処理を行って、被験者を
識別する機能部である。また、このアイリス照合部11
5は、従来と異なり、顔認識部210から送られてくる
顔認識処理結果を利用してその識別処理を行う。更に、
結果出力部116は、アイリス照合部115の識別結果
を出力する機能部である。
抽出部112で抽出されたアイリス特徴量に対して、ア
イリス辞書114を用いて照合処理を行って、被験者を
識別する機能部である。また、このアイリス照合部11
5は、従来と異なり、顔認識部210から送られてくる
顔認識処理結果を利用してその識別処理を行う。更に、
結果出力部116は、アイリス照合部115の識別結果
を出力する機能部である。
【0024】顔認識部210は、顔撮影用カメラ201
で撮影された被験者の顔全体の画像データから被験者の
顔の認識処理を行うもので、顔領域検出部211、顔特
徴量抽出部212、顔特徴量登録部213、顔用辞書セ
ット214、顔特徴量照合部215から構成されてい
る。
で撮影された被験者の顔全体の画像データから被験者の
顔の認識処理を行うもので、顔領域検出部211、顔特
徴量抽出部212、顔特徴量登録部213、顔用辞書セ
ット214、顔特徴量照合部215から構成されてい
る。
【0025】顔領域検出部211は、顔撮影用カメラ2
01からの画像データを入力し、その色情報や顔の構造
情報等を利用して画像データから顔領域を切り出す機能
部である。顔特徴量抽出部212は顔領域検出部211
で切り出された顔領域から識別に有効な顔特徴量を抽出
する機能部である。ここで、顔特徴量を抽出する方法と
しては、例えば、小杉 信、「シーンの中の顔の探索と
認識」、信学技報、PRU91−104、p49〜5
6、1992に示されている技術を用いて行う。即ち、
切り出された顔画像をモザイク化してベクトル表現する
ことで顔特徴量を抽出するものである。
01からの画像データを入力し、その色情報や顔の構造
情報等を利用して画像データから顔領域を切り出す機能
部である。顔特徴量抽出部212は顔領域検出部211
で切り出された顔領域から識別に有効な顔特徴量を抽出
する機能部である。ここで、顔特徴量を抽出する方法と
しては、例えば、小杉 信、「シーンの中の顔の探索と
認識」、信学技報、PRU91−104、p49〜5
6、1992に示されている技術を用いて行う。即ち、
切り出された顔画像をモザイク化してベクトル表現する
ことで顔特徴量を抽出するものである。
【0026】顔特徴量登録部213は、顔特徴量抽出部
212で抽出された顔特徴量を、顔用辞書セット214
内の顔特徴量辞書の一つに被験者の個人情報と共に登録
する機能部である。顔用辞書セット214は、顔特徴量
辞書が複数集まって構成された辞書セットである。
212で抽出された顔特徴量を、顔用辞書セット214
内の顔特徴量辞書の一つに被験者の個人情報と共に登録
する機能部である。顔用辞書セット214は、顔特徴量
辞書が複数集まって構成された辞書セットである。
【0027】図2は、顔用辞書セット214の構成図で
ある。顔特徴量辞書A214−1〜顔特徴量辞書M21
4−mには、それぞれ似た顔特徴量を持つ被験者の顔特
徴量のデータとその個人情報が集められて登録されてい
る。
ある。顔特徴量辞書A214−1〜顔特徴量辞書M21
4−mには、それぞれ似た顔特徴量を持つ被験者の顔特
徴量のデータとその個人情報が集められて登録されてい
る。
【0028】顔特徴量照合部215は、顔特徴量抽出部
212で抽出された顔特徴量に対して顔用辞書セット2
14を用いて照合処理を行う機能部であり、該当した顔
用辞書セット214の辞書情報を認識結果としてアイリ
ス認識部110に出力するようになっている。
212で抽出された顔特徴量に対して顔用辞書セット2
14を用いて照合処理を行う機能部であり、該当した顔
用辞書セット214の辞書情報を認識結果としてアイリ
ス認識部110に出力するようになっている。
【0029】尚、アイリス認識部110および顔認識部
210は、マイクロコンピュータ等で構成され、各機能
部は、それぞれの機能に対応したソフトウェアとこれを
実行するプロセッサ等で実現されている。また、顔用辞
書セット214やアイリス辞書114は、ハードディス
ク等に格納されている。
210は、マイクロコンピュータ等で構成され、各機能
部は、それぞれの機能に対応したソフトウェアとこれを
実行するプロセッサ等で実現されている。また、顔用辞
書セット214やアイリス辞書114は、ハードディス
ク等に格納されている。
【0030】〈動作〉顔撮影用カメラ201は、被験者
の顔の全体像を含むように撮影し、その撮影した画像デ
ータを顔領域検出部211に送る。顔領域検出部211
では色情報や顔の構造情報などを利用して画像データか
ら顔領域を切り出し、次の顔特徴量抽出部212に送
る。顔特徴量抽出部212では、送られてきた顔領域か
ら識別に有効な顔特徴量を抽出する。
の顔の全体像を含むように撮影し、その撮影した画像デ
ータを顔領域検出部211に送る。顔領域検出部211
では色情報や顔の構造情報などを利用して画像データか
ら顔領域を切り出し、次の顔特徴量抽出部212に送
る。顔特徴量抽出部212では、送られてきた顔領域か
ら識別に有効な顔特徴量を抽出する。
【0031】登録時には、顔特徴量抽出部212で抽出
した顔特徴量を顔特徴量登録部213に送り、顔特徴量
登録部213は、顔用辞書セット214内の顔特徴量辞
書A214−1〜顔特徴量辞書M214−mのいずれか
一つに被験者の個人情報と共に顔特徴量を登録する。
した顔特徴量を顔特徴量登録部213に送り、顔特徴量
登録部213は、顔用辞書セット214内の顔特徴量辞
書A214−1〜顔特徴量辞書M214−mのいずれか
一つに被験者の個人情報と共に顔特徴量を登録する。
【0032】一方、照合時には、顔特徴量抽出部212
で抽出した顔特徴量が顔特徴量照合部215に送られ、
顔用辞書セット214を用いて照合処理が行われる。そ
して、ここでの照合結果がアイリス照合部115に送ら
れ、アイリス照合処理の制御に使われる。
で抽出した顔特徴量が顔特徴量照合部215に送られ、
顔用辞書セット214を用いて照合処理が行われる。そ
して、ここでの照合結果がアイリス照合部115に送ら
れ、アイリス照合処理の制御に使われる。
【0033】そのため、顔特徴量照合部215における
照合処理結果には、先ず、入力された顔特徴量が顔であ
ると認識できるかどうか、つまり、辞書セット内のどれ
かの特徴とマッチしたかどうかの情報と、もしマッチし
たならば、それは誰なのか、つまり、その最もマッチし
た被験者の情報と、加えてその被験者が含まれる辞書内
の情報、つまりその辞書内にどのような被験者が登録さ
れているかの情報も送るようにする。
照合処理結果には、先ず、入力された顔特徴量が顔であ
ると認識できるかどうか、つまり、辞書セット内のどれ
かの特徴とマッチしたかどうかの情報と、もしマッチし
たならば、それは誰なのか、つまり、その最もマッチし
た被験者の情報と、加えてその被験者が含まれる辞書内
の情報、つまりその辞書内にどのような被験者が登録さ
れているかの情報も送るようにする。
【0034】一方、アイリス撮影用カメラ101では、
被験者のアイリスを撮影し、その撮影した画像データを
アイリス領域検出部111に送る。アイリス領域検出部
111では送られてきた画像データからエッジ情報など
を利用してアイリス領域を切り出す。アイリス特徴量抽
出部112では、アイリス領域検出部111から送られ
てきたアイリス領域からアイリス特徴量を抽出する。
被験者のアイリスを撮影し、その撮影した画像データを
アイリス領域検出部111に送る。アイリス領域検出部
111では送られてきた画像データからエッジ情報など
を利用してアイリス領域を切り出す。アイリス特徴量抽
出部112では、アイリス領域検出部111から送られ
てきたアイリス領域からアイリス特徴量を抽出する。
【0035】アイリス辞書の登録時には、アイリス特徴
量抽出部112で抽出されたアイリス特徴量がアイリス
登録部113に送られ、アイリス登録部113は、これ
をアイリス辞書114に個人情報と共に登録する。
量抽出部112で抽出されたアイリス特徴量がアイリス
登録部113に送られ、アイリス登録部113は、これ
をアイリス辞書114に個人情報と共に登録する。
【0036】一方、被験者の照合時には、アイリス特徴
量抽出部112で抽出されたアイリス特徴量を、アイリ
ス照合部115において、アイリス辞書114と顔認識
部210の処理結果を用いてアイリス照合を行う。ここ
でのアイリス照合処理は、顔特徴量照合処理において顔
が認識されていない場合はアイリス照合処理を行わず、
その旨を出力する。
量抽出部112で抽出されたアイリス特徴量を、アイリ
ス照合部115において、アイリス辞書114と顔認識
部210の処理結果を用いてアイリス照合を行う。ここ
でのアイリス照合処理は、顔特徴量照合処理において顔
が認識されていない場合はアイリス照合処理を行わず、
その旨を出力する。
【0037】また、顔認識部210で顔が認識されてい
る場合には、一致度が高かった被験者のアイリスデータ
に対してアイリス照合処理を行う。その場合、目的に応
じてどの範囲の被験者のアイリスデータに対してアイリ
ス照合処理を行うかを変更することで更に有効な個人識
別が行える。例えば、非常に厳しいチェックを行う場合
は、顔特徴量照合の結果が最も高かった被験者のアイリ
スデータに対してのみアイリス照合を行えばよい。ま
た、通常のチェックであれば、顔特徴量照合の結果が最
も高かった被験者が含まれる顔特徴量辞書内の被験者の
アイリスデータに対してアイリス照合を行う。つまり、
顔特徴量が似ている複数の被験者に対してアイリス照合
を行う。このようにすることでアイリス辞書が巨大にな
った場合でも効果的に照合処理を行うことができる。
る場合には、一致度が高かった被験者のアイリスデータ
に対してアイリス照合処理を行う。その場合、目的に応
じてどの範囲の被験者のアイリスデータに対してアイリ
ス照合処理を行うかを変更することで更に有効な個人識
別が行える。例えば、非常に厳しいチェックを行う場合
は、顔特徴量照合の結果が最も高かった被験者のアイリ
スデータに対してのみアイリス照合を行えばよい。ま
た、通常のチェックであれば、顔特徴量照合の結果が最
も高かった被験者が含まれる顔特徴量辞書内の被験者の
アイリスデータに対してアイリス照合を行う。つまり、
顔特徴量が似ている複数の被験者に対してアイリス照合
を行う。このようにすることでアイリス辞書が巨大にな
った場合でも効果的に照合処理を行うことができる。
【0038】そして、このアイリス照合による最終的な
個人識別の結果は、結果出力部116から出力される。
個人識別の結果は、結果出力部116から出力される。
【0039】〈効果〉以上のように、具体例1によれ
ば、顔認識処理の結果に基づいてアイリス照合を行うよ
うにしたので、被験者の顔認識によるチェックを行って
防犯効果を高めることができると共に、更に、アイリス
照合処理時には照合データ数を削減することができるた
め、アイリス辞書のデータが増えた場合でも、高速に個
人識別を行うことができる。
ば、顔認識処理の結果に基づいてアイリス照合を行うよ
うにしたので、被験者の顔認識によるチェックを行って
防犯効果を高めることができると共に、更に、アイリス
照合処理時には照合データ数を削減することができるた
め、アイリス辞書のデータが増えた場合でも、高速に個
人識別を行うことができる。
【0040】《具体例2》具体例2は、顔用の辞書を複
数の辞書に分割せずに一つの顔用辞書に収納し、顔認識
処理においては、辞書ともっとも一致する被験者の情報
と、その顔特徴量との一致度がある範囲内にある被験者
の情報も照合結果として出力するようにしたものであ
る。
数の辞書に分割せずに一つの顔用辞書に収納し、顔認識
処理においては、辞書ともっとも一致する被験者の情報
と、その顔特徴量との一致度がある範囲内にある被験者
の情報も照合結果として出力するようにしたものであ
る。
【0041】〈構成〉図3は具体例2の構成図である。
図の装置は、アイリス撮影用カメラ101、アイリス認
識部110、結果出力部116、顔撮影用カメラ20
1、顔認識部310からなる。
図の装置は、アイリス撮影用カメラ101、アイリス認
識部110、結果出力部116、顔撮影用カメラ20
1、顔認識部310からなる。
【0042】ここで、具体例1と異なるのは顔認識部3
10であり、顔撮影用カメラ201や、アイリス撮影用
カメラ101、アイリス認識部110および結果出力部
116の構成は具体例1と同様である。
10であり、顔撮影用カメラ201や、アイリス撮影用
カメラ101、アイリス認識部110および結果出力部
116の構成は具体例1と同様である。
【0043】顔認識部310は、顔領域検出部211、
顔特徴量抽出部212、顔特徴量登録部311、顔用辞
書312、顔特徴量照合部313から構成されている。
ここで、顔領域検出部211および顔特徴量抽出部21
2の構成は具体例1と同様である。
顔特徴量抽出部212、顔特徴量登録部311、顔用辞
書312、顔特徴量照合部313から構成されている。
ここで、顔領域検出部211および顔特徴量抽出部21
2の構成は具体例1と同様である。
【0044】顔用辞書312は、具体例1の場合は、複
数の辞書が集まって構成されていたのに対し、一つの辞
書となっている。即ち、全ての被験者の顔特徴量と、そ
の被験者の情報が格納されている。
数の辞書が集まって構成されていたのに対し、一つの辞
書となっている。即ち、全ての被験者の顔特徴量と、そ
の被験者の情報が格納されている。
【0045】顔特徴量登録部311は、顔特徴量抽出部
212で抽出された顔特徴量を被験者の個人情報と共
に、顔用辞書312に登録する機能部である。顔特徴量
照合部313は、顔特徴量抽出部212で抽出された顔
特徴量に対して顔用辞書312を用いて照合処理を行う
もので、顔特徴量が顔用辞書312内の辞書と一致した
場合は、その最も一致した被験者の情報と、その顔特徴
量との一致度がある範囲内にある(一致度が予め定めた
閾値以上の)被験者の情報も照合結果として出力するよ
う構成されている。
212で抽出された顔特徴量を被験者の個人情報と共
に、顔用辞書312に登録する機能部である。顔特徴量
照合部313は、顔特徴量抽出部212で抽出された顔
特徴量に対して顔用辞書312を用いて照合処理を行う
もので、顔特徴量が顔用辞書312内の辞書と一致した
場合は、その最も一致した被験者の情報と、その顔特徴
量との一致度がある範囲内にある(一致度が予め定めた
閾値以上の)被験者の情報も照合結果として出力するよ
う構成されている。
【0046】〈動作〉顔映像の入力から顔特徴量の抽出
処理までは具体例1と同様であるが、具体例2では顔用
辞書312が具体例1とは異なっている。即ち、具体例
1では辞書登録時に入力された顔特徴量によって複数の
辞書に分割して登録したが、ここでは、一つの辞書であ
る顔用辞書312に登録する。
処理までは具体例1と同様であるが、具体例2では顔用
辞書312が具体例1とは異なっている。即ち、具体例
1では辞書登録時に入力された顔特徴量によって複数の
辞書に分割して登録したが、ここでは、一つの辞書であ
る顔用辞書312に登録する。
【0047】そして、顔特徴量照合部313による顔特
徴量の照合時には、顔が認識された場合、つまり、入力
顔特徴量が辞書内のデータとマッチする場合は、その最
も一致する被験者の情報を出力するのに加えて、その入
力顔特徴量との一致度がある範囲内にある被験者の情報
も照合結果としてアイリス照合部115に送る。
徴量の照合時には、顔が認識された場合、つまり、入力
顔特徴量が辞書内のデータとマッチする場合は、その最
も一致する被験者の情報を出力するのに加えて、その入
力顔特徴量との一致度がある範囲内にある被験者の情報
も照合結果としてアイリス照合部115に送る。
【0048】つまり、具体例1では、顔が認識された場
合は、予め顔特徴量によって辞書を分割することでデー
タの絞り込みを行ったが、ここでは入力データの顔特徴
量に合わせてその場でその顔特徴量に似ているものを選
択することにより、データの絞り込みを行う。この顔認
識部310の出力結果の利用は具体例1と同様で、顔が
認識されなかった場合はアイリス照合を行わず、その旨
を出力し、顔が認識された場合は、アイリス照合部11
5で照合すべきアイリスデータの絞り込みを行う。
合は、予め顔特徴量によって辞書を分割することでデー
タの絞り込みを行ったが、ここでは入力データの顔特徴
量に合わせてその場でその顔特徴量に似ているものを選
択することにより、データの絞り込みを行う。この顔認
識部310の出力結果の利用は具体例1と同様で、顔が
認識されなかった場合はアイリス照合を行わず、その旨
を出力し、顔が認識された場合は、アイリス照合部11
5で照合すべきアイリスデータの絞り込みを行う。
【0049】また、具体例1と同様に、目的に応じて照
合に用いるデータ量を変化させることも可能である。即
ち、厳しいチェックを行う場合は、顔特徴量照合の結果
が最も高かった被験者のアイリスデータに対してのみア
イリス照合を行い、また、通常のチェックの場合は、顔
特徴量照合の結果が最も高かった被験者とその被験者に
似た顔特徴量を持つ(その被験者の顔特徴量との一致度
が閾値以上の)被験者のアイリスデータに対してアイリ
ス照合を行うことでアイリス辞書が巨大になった場合で
も効果的に照合処理が行える。
合に用いるデータ量を変化させることも可能である。即
ち、厳しいチェックを行う場合は、顔特徴量照合の結果
が最も高かった被験者のアイリスデータに対してのみア
イリス照合を行い、また、通常のチェックの場合は、顔
特徴量照合の結果が最も高かった被験者とその被験者に
似た顔特徴量を持つ(その被験者の顔特徴量との一致度
が閾値以上の)被験者のアイリスデータに対してアイリ
ス照合を行うことでアイリス辞書が巨大になった場合で
も効果的に照合処理が行える。
【0050】〈効果〉以上のように具体例2によれば、
顔認識処理の結果に基づいてアイリス照合を行うように
したので、被験者の顔認識によるチェックを行って防犯
効果を高めることができると共に、更に、アイリス照合
処理時には照合データ数を削減することができるため、
アイリス辞書のデータが増えた場合でも、高速に個人識
別を行うことができる。また、具体例1に比べて、顔特
徴量の辞書を予め分割せずに、入力された顔特徴量に合
わせてデータを選択するため、具体例1において入力さ
れた顔特徴量がある二つの辞書の中間にあるような場合
でも、候補の絞り込みを正しく行うことができる。
顔認識処理の結果に基づいてアイリス照合を行うように
したので、被験者の顔認識によるチェックを行って防犯
効果を高めることができると共に、更に、アイリス照合
処理時には照合データ数を削減することができるため、
アイリス辞書のデータが増えた場合でも、高速に個人識
別を行うことができる。また、具体例1に比べて、顔特
徴量の辞書を予め分割せずに、入力された顔特徴量に合
わせてデータを選択するため、具体例1において入力さ
れた顔特徴量がある二つの辞書の中間にあるような場合
でも、候補の絞り込みを正しく行うことができる。
【0051】《具体例3》具体例3は、具体例1の構成
に加えて、顔認識部における顔領域の検出結果に基づい
て、アイリス撮影用のカメラの制御を行うようにしたも
のである。
に加えて、顔認識部における顔領域の検出結果に基づい
て、アイリス撮影用のカメラの制御を行うようにしたも
のである。
【0052】〈構成〉図4は具体例3の構成図である。
図の装置は、アイリス撮影用カメラ101、アイリス認
識部110、結果出力部116、顔撮影用カメラ20
1、顔認識部210a、カメラ制御部401からなる。
図の装置は、アイリス撮影用カメラ101、アイリス認
識部110、結果出力部116、顔撮影用カメラ20
1、顔認識部210a、カメラ制御部401からなる。
【0053】ここで、具体例1と異なるのは、カメラ制
御部401が設けられ、また、顔認識部210aにおい
て、顔領域検出部211aからカメラ制御部401に対
して、顔領域情報を出力する点である。これ以外は、具
体例1と同様であるため、対応する部分に同一符号を付
してその説明を省略する。
御部401が設けられ、また、顔認識部210aにおい
て、顔領域検出部211aからカメラ制御部401に対
して、顔領域情報を出力する点である。これ以外は、具
体例1と同様であるため、対応する部分に同一符号を付
してその説明を省略する。
【0054】カメラ制御部401は、顔領域検出部21
1aで抽出された顔領域情報に基づいてアイリス撮影用
カメラ101を制御する制御部である。即ち、顔領域情
報に基づいて、アイリス撮影用カメラ101での撮影範
囲がアイリスを含むよう、該アイリス撮影用カメラ10
1の方向を制御する機能を有している。このために、顔
撮影用カメラ201とアイリス撮影用カメラ101と
は、相互の撮影方向が予め調整されている。
1aで抽出された顔領域情報に基づいてアイリス撮影用
カメラ101を制御する制御部である。即ち、顔領域情
報に基づいて、アイリス撮影用カメラ101での撮影範
囲がアイリスを含むよう、該アイリス撮影用カメラ10
1の方向を制御する機能を有している。このために、顔
撮影用カメラ201とアイリス撮影用カメラ101と
は、相互の撮影方向が予め調整されている。
【0055】〈動作〉通常、アイリスを撮影するために
は、カメラをアイリスにズームするため、被験者がある
程度動いてしまうと、アイリス部分がフレームアウトす
ることもある。そのような場合、アイリスが撮影されて
いない不必要な画像を処理することになり、処理時間が
増大してしまう。
は、カメラをアイリスにズームするため、被験者がある
程度動いてしまうと、アイリス部分がフレームアウトす
ることもある。そのような場合、アイリスが撮影されて
いない不必要な画像を処理することになり、処理時間が
増大してしまう。
【0056】そこで、本具体例では、顔領域検出部21
1aの結果をアイリスカメラ制御部401で受けて、そ
の結果からアイリスの位置を推定し、その方向にアイリ
ス撮影用カメラ101を向けるよう制御する。
1aの結果をアイリスカメラ制御部401で受けて、そ
の結果からアイリスの位置を推定し、その方向にアイリ
ス撮影用カメラ101を向けるよう制御する。
【0057】この制御としては、カメラ制御部401
は、先ず、顔の中心位置を顔領域検出部211aの出力
として受け取り、次に、その中心位置を基準として顔の
一般的なモデルに従って、眼が存在する方向を推定して
アイリス撮影用カメラ101を、眼方向に向けるよう制
御する。ここで、顔撮影用カメラ201とアイリス撮影
用カメラ101とは予めその撮影方向が調整されている
ため、顔撮影用カメラ201のどの辺に映れば、アイリ
ス撮影用カメラ101をどの程度駆動すればよいかが計
算できることになる。
は、先ず、顔の中心位置を顔領域検出部211aの出力
として受け取り、次に、その中心位置を基準として顔の
一般的なモデルに従って、眼が存在する方向を推定して
アイリス撮影用カメラ101を、眼方向に向けるよう制
御する。ここで、顔撮影用カメラ201とアイリス撮影
用カメラ101とは予めその撮影方向が調整されている
ため、顔撮影用カメラ201のどの辺に映れば、アイリ
ス撮影用カメラ101をどの程度駆動すればよいかが計
算できることになる。
【0058】従って、被験者がある程度動いてもアイリ
ス画像は安定して撮影されるようになる。アイリス画像
が撮影された後は、具体例1で説明した処理と同様の個
人照合処理を行って個人識別を行う。
ス画像は安定して撮影されるようになる。アイリス画像
が撮影された後は、具体例1で説明した処理と同様の個
人照合処理を行って個人識別を行う。
【0059】〈効果〉以上のように、具体例3によれ
ば、具体例1の構成に加えて、顔領域検出部211aで
抽出された顔領域の情報に基づいて、カメラ制御部40
1で、アイリス撮影用カメラ101の方向を制御するよ
うにしたので、具体例1の効果に加えて、被験者がある
程度動いた場合でも安定してアイリスの撮影が行え、そ
の結果、誤った映像のためにおこる処理時間の増大を防
ぐことができる。
ば、具体例1の構成に加えて、顔領域検出部211aで
抽出された顔領域の情報に基づいて、カメラ制御部40
1で、アイリス撮影用カメラ101の方向を制御するよ
うにしたので、具体例1の効果に加えて、被験者がある
程度動いた場合でも安定してアイリスの撮影が行え、そ
の結果、誤った映像のためにおこる処理時間の増大を防
ぐことができる。
【0060】《具体例4》具体例4は、具体例2の構成
に加えて、顔認識部における顔領域の検出結果に基づい
て、アイリス撮影用のカメラの制御を行うようにしたも
のである。
に加えて、顔認識部における顔領域の検出結果に基づい
て、アイリス撮影用のカメラの制御を行うようにしたも
のである。
【0061】〈構成〉図5は具体例4の構成図である。
図の装置は、アイリス撮影用カメラ101、アイリス認
識部110、結果出力部116、顔撮影用カメラ20
1、顔認識部310a、カメラ制御部401からなる。
図の装置は、アイリス撮影用カメラ101、アイリス認
識部110、結果出力部116、顔撮影用カメラ20
1、顔認識部310a、カメラ制御部401からなる。
【0062】ここで、具体例2と異なるのは、カメラ制
御部401が設けられ、また、顔認識部310aにおい
て、顔領域検出部211aからカメラ制御部401に対
して、顔領域情報を出力する点である。これ以外は、具
体例2と同様であるため、対応する部分に同一符号を付
してその説明を省略する。また、カメラ制御部401
は、具体例3と同様の構成である。
御部401が設けられ、また、顔認識部310aにおい
て、顔領域検出部211aからカメラ制御部401に対
して、顔領域情報を出力する点である。これ以外は、具
体例2と同様であるため、対応する部分に同一符号を付
してその説明を省略する。また、カメラ制御部401
は、具体例3と同様の構成である。
【0063】〈動作〉動作において、顔領域検出部21
1aの結果をアイリスカメラ制御部401で受けて、そ
の結果からアイリスの位置を推定し、その方向にアイリ
ス撮影用カメラ101を向けるよう制御することは具体
例3と同様である。また、これ以外の動作は具体例2と
同様である。
1aの結果をアイリスカメラ制御部401で受けて、そ
の結果からアイリスの位置を推定し、その方向にアイリ
ス撮影用カメラ101を向けるよう制御することは具体
例3と同様である。また、これ以外の動作は具体例2と
同様である。
【0064】〈効果〉以上のように、具体例4によれ
ば、具体例2の構成に加えて、顔領域検出部211aで
抽出された顔領域の情報に基づいて、カメラ制御部40
1で、アイリス撮影用カメラ101の方向を制御するよ
うにしたので、具体例2の効果に加えて、被験者がある
程度動いた場合でも安定してアイリスの撮影が行え、そ
の結果、誤った映像のためにおこる処理時間の増大を防
ぐことができる。
ば、具体例2の構成に加えて、顔領域検出部211aで
抽出された顔領域の情報に基づいて、カメラ制御部40
1で、アイリス撮影用カメラ101の方向を制御するよ
うにしたので、具体例2の効果に加えて、被験者がある
程度動いた場合でも安定してアイリスの撮影が行え、そ
の結果、誤った映像のためにおこる処理時間の増大を防
ぐことができる。
【0065】《具体例5》具体例5は、1台のカメラで
撮影した画像から顔認識とアイリス認識を行うようにし
たものである。
撮影した画像から顔認識とアイリス認識を行うようにし
たものである。
【0066】〈構成〉図6は具体例5の構成図である。
図の装置は、カメラ501、カメラ出力分配器502、
アイリス認識部110a、結果出力部116、顔認識部
210bからなる。
図の装置は、カメラ501、カメラ出力分配器502、
アイリス認識部110a、結果出力部116、顔認識部
210bからなる。
【0067】カメラ501は、上記各具体例におけるア
イリス撮影用カメラ101と顔撮影用カメラ201とを
兼ねるカメラであり、その撮影範囲は顔認識が行える範
囲となっている。また、本具体例では、顔画像データか
らアイリス画像も切り出すため、カメラ501は、でき
るだけ高精細なカメラであることが望ましい。カメラ出
力分配器502は、カメラ501で撮影した画像を顔認
識部210bとアイリス認識部110aとに分配するた
めの分配器である。
イリス撮影用カメラ101と顔撮影用カメラ201とを
兼ねるカメラであり、その撮影範囲は顔認識が行える範
囲となっている。また、本具体例では、顔画像データか
らアイリス画像も切り出すため、カメラ501は、でき
るだけ高精細なカメラであることが望ましい。カメラ出
力分配器502は、カメラ501で撮影した画像を顔認
識部210bとアイリス認識部110aとに分配するた
めの分配器である。
【0068】顔認識部210bおよびアイリス認識部1
10aは、具体例1と基本的に同様の構成であるが、顔
領域検出部211bの抽出した顔領域の抽出結果に基づ
いてアイリス領域検出部111aがアイリス領域を切り
出すよう構成されている点が具体例1とは異なる点であ
る。これ以外は、具体例1と同様であるため、対応する
部分に同一符号を付してその説明を省略する。
10aは、具体例1と基本的に同様の構成であるが、顔
領域検出部211bの抽出した顔領域の抽出結果に基づ
いてアイリス領域検出部111aがアイリス領域を切り
出すよう構成されている点が具体例1とは異なる点であ
る。これ以外は、具体例1と同様であるため、対応する
部分に同一符号を付してその説明を省略する。
【0069】〈動作〉カメラ501により被験者の顔画
像を撮影すると、その画像データは、カメラ出力分配器
502によって、顔認識部210bとアイリス認識部1
10aとに分配される。顔認識部210bの顔領域検出
部211bは、具体例1と同様の処理を行い、顔領域を
抽出する。そして、具体例1と同様にこれを顔特徴量抽
出部212に出力すると共に、その抽出結果はアイリス
認識部110aのアイリス領域検出部111aにも送ら
れる。
像を撮影すると、その画像データは、カメラ出力分配器
502によって、顔認識部210bとアイリス認識部1
10aとに分配される。顔認識部210bの顔領域検出
部211bは、具体例1と同様の処理を行い、顔領域を
抽出する。そして、具体例1と同様にこれを顔特徴量抽
出部212に出力すると共に、その抽出結果はアイリス
認識部110aのアイリス領域検出部111aにも送ら
れる。
【0070】アイリス認識部110aのアイリス領域検
出部111aは、顔領域検出部211bからの顔領域抽
出結果に基づき、カメラ出力分配器502より受け取っ
た画像からアイリスが存在すると思われる領域のみを探
索してアイリス領域を検出する。
出部111aは、顔領域検出部211bからの顔領域抽
出結果に基づき、カメラ出力分配器502より受け取っ
た画像からアイリスが存在すると思われる領域のみを探
索してアイリス領域を検出する。
【0071】この検出処理としては、アイリス領域検出
部111aは、顔の中心位置を顔領域検出部211bの
出力として受け取ると、その中心位置を基準として顔の
一般的なモデルに従って、眼が存在する範囲でアイリス
領域を探索することによって行う。アイリス画像が撮影
された後は、具体例1で説明した処理と同様の個人照合
処理を行って個人識別を行う。
部111aは、顔の中心位置を顔領域検出部211bの
出力として受け取ると、その中心位置を基準として顔の
一般的なモデルに従って、眼が存在する範囲でアイリス
領域を探索することによって行う。アイリス画像が撮影
された後は、具体例1で説明した処理と同様の個人照合
処理を行って個人識別を行う。
【0072】〈効果〉以上のように、具体例5によれ
ば、顔撮影用のカメラとアイリス撮影用のカメラを1台
のカメラで行うようにしたので、具体例1の効果に加え
て、システムのコストを削減することができる。また、
顔領域検出の結果を用いてアイリス領域を検出するた
め、アイリス領域の検出を高速に行うことができる。
ば、顔撮影用のカメラとアイリス撮影用のカメラを1台
のカメラで行うようにしたので、具体例1の効果に加え
て、システムのコストを削減することができる。また、
顔領域検出の結果を用いてアイリス領域を検出するた
め、アイリス領域の検出を高速に行うことができる。
【0073】《具体例6》具体例6は、具体例5の構成
において、顔認識部を構成を具体例2と同等の構成とし
たものである。
において、顔認識部を構成を具体例2と同等の構成とし
たものである。
【0074】〈構成〉図7は、具体例6の構成図であ
る。図の装置は、カメラ501、カメラ出力分配器50
2、アイリス認識部110a、結果出力部116、顔認
識部310bからなる。
る。図の装置は、カメラ501、カメラ出力分配器50
2、アイリス認識部110a、結果出力部116、顔認
識部310bからなる。
【0075】ここで、具体例5と異なるのは、顔認識部
310bの構成であり、これは、具体例2と同等の構成
となっている。これ以外は具体例5と同様の構成であ
る。
310bの構成であり、これは、具体例2と同等の構成
となっている。これ以外は具体例5と同様の構成であ
る。
【0076】〈動作〉カメラ501により被験者の顔画
像を撮影すると、その画像データは、カメラ出力分配器
502によって、顔認識部310bとアイリス認識部1
10aとに分配される。顔認識部310bの顔領域検出
部211bは、具体例5と同様の処理を行い、顔領域を
抽出する。そして、具体例5と同様にこれを顔特徴量抽
出部212に出力すると共に、その抽出結果はアイリス
認識部110aのアイリス領域検出部111aにも送ら
れる。
像を撮影すると、その画像データは、カメラ出力分配器
502によって、顔認識部310bとアイリス認識部1
10aとに分配される。顔認識部310bの顔領域検出
部211bは、具体例5と同様の処理を行い、顔領域を
抽出する。そして、具体例5と同様にこれを顔特徴量抽
出部212に出力すると共に、その抽出結果はアイリス
認識部110aのアイリス領域検出部111aにも送ら
れる。
【0077】アイリス認識部110aのアイリス領域検
出部111aは、顔領域検出部211bからの顔領域抽
出結果に基づき、カメラ出力分配器502より受け取っ
た画像からアイリスが存在すると思われる領域のみを探
索してアイリス領域を検出する。アイリス画像が撮影さ
れた後は、具体例2で説明した処理と同様の個人照合処
理を行って個人識別を行う。
出部111aは、顔領域検出部211bからの顔領域抽
出結果に基づき、カメラ出力分配器502より受け取っ
た画像からアイリスが存在すると思われる領域のみを探
索してアイリス領域を検出する。アイリス画像が撮影さ
れた後は、具体例2で説明した処理と同様の個人照合処
理を行って個人識別を行う。
【0078】〈効果〉以上のように、具体例6によれ
ば、顔撮影用のカメラとアイリス撮影用のカメラを1台
のカメラで行うようにしたので、具体例2の効果に加え
て、システムのコストを削減することができる。また、
顔領域検出の結果を用いてアイリス領域を検出するた
め、アイリス領域の検出を高速に行うことができる。
ば、顔撮影用のカメラとアイリス撮影用のカメラを1台
のカメラで行うようにしたので、具体例2の効果に加え
て、システムのコストを削減することができる。また、
顔領域検出の結果を用いてアイリス領域を検出するた
め、アイリス領域の検出を高速に行うことができる。
【0079】《具体例7》具体例7は、具体例1の構成
に加えて、顔撮影用カメラの画像データを記録するよう
にしたものである。
に加えて、顔撮影用カメラの画像データを記録するよう
にしたものである。
【0080】〈構成〉図8は具体例7の構成図である。
図の装置は、アイリス撮影用カメラ101、アイリス認
識部110、結果出力部116、顔撮影用カメラ20
1、顔認識部210、カメラ出力分配器601、画像記
録部602からなる。
図の装置は、アイリス撮影用カメラ101、アイリス認
識部110、結果出力部116、顔撮影用カメラ20
1、顔認識部210、カメラ出力分配器601、画像記
録部602からなる。
【0081】ここで、具体例1と異なるのは、カメラ出
力分配器601と画像記録部602が新たに加えられて
いることである。これ以外は、具体例1と同様であるた
め、対応する部分に同一符号を付してその説明を省略す
る。
力分配器601と画像記録部602が新たに加えられて
いることである。これ以外は、具体例1と同様であるた
め、対応する部分に同一符号を付してその説明を省略す
る。
【0082】カメラ出力分配器601は、顔撮影用カメ
ラ201の画像データを顔認識部210と画像記録部6
02とに分配する分配器である。画像記録部602は、
顔撮影用カメラ201で撮影された被験者の顔画像を記
録するための格納部であり、ハードディスク装置やビデ
オテープレコーダ等で構成されている。また、画像記録
部602で、既知の画像の圧縮技術を用いて画像を記録
するよう構成してもよい。
ラ201の画像データを顔認識部210と画像記録部6
02とに分配する分配器である。画像記録部602は、
顔撮影用カメラ201で撮影された被験者の顔画像を記
録するための格納部であり、ハードディスク装置やビデ
オテープレコーダ等で構成されている。また、画像記録
部602で、既知の画像の圧縮技術を用いて画像を記録
するよう構成してもよい。
【0083】〈動作〉顔認識部210による被験者の顔
認識処理およびアイリス認識部110によるアイリス認
識処理による個人識別処理は、具体例1と同様である。
そして、本具体例では、被験者に対する個人識別時(顔
照合時)、画像記録部602によって、被験者の顔画像
を記録しておく。これにより、個人識別の対象となった
被験者の顔画像を後で確認することができる。
認識処理およびアイリス認識部110によるアイリス認
識処理による個人識別処理は、具体例1と同様である。
そして、本具体例では、被験者に対する個人識別時(顔
照合時)、画像記録部602によって、被験者の顔画像
を記録しておく。これにより、個人識別の対象となった
被験者の顔画像を後で確認することができる。
【0084】〈効果〉以上のように、具体例7によれ
ば、具体例1の構成に加えて、被験者の顔画像を画像記
録部602で記録するようにしたので、具体例1の効果
に加えて、例えばシステムの不正使用があった場合で
も、その不正使用した人物の確認を後で行うことができ
る。
ば、具体例1の構成に加えて、被験者の顔画像を画像記
録部602で記録するようにしたので、具体例1の効果
に加えて、例えばシステムの不正使用があった場合で
も、その不正使用した人物の確認を後で行うことができ
る。
【0085】尚、本具体例の画像記録部602を設ける
構成を、上述した具体例3、5の個体識別装置に適用し
ても同様の効果を得ることができる。
構成を、上述した具体例3、5の個体識別装置に適用し
ても同様の効果を得ることができる。
【0086】《具体例8》具体例8は、具体例2の構成
に加えて、顔撮影用カメラの画像データを記録するよう
にしたものである。
に加えて、顔撮影用カメラの画像データを記録するよう
にしたものである。
【0087】〈構成〉図9は具体例8の構成図である。
図の装置は、アイリス撮影用カメラ101、アイリス認
識部110、結果出力部116、顔撮影用カメラ20
1、顔認識部310、カメラ出力分配器601、画像記
録部602からなる。
図の装置は、アイリス撮影用カメラ101、アイリス認
識部110、結果出力部116、顔撮影用カメラ20
1、顔認識部310、カメラ出力分配器601、画像記
録部602からなる。
【0088】ここで、具体例2と異なるのは、カメラ出
力分配器601と画像記録部602が新たに加えられて
いることである。これ以外は、具体例2と同様であるた
め、対応する部分に同一符号を付してその説明を省略す
る。カメラ出力分配器601および画像記録部602
は、具体例7の構成と同様である。
力分配器601と画像記録部602が新たに加えられて
いることである。これ以外は、具体例2と同様であるた
め、対応する部分に同一符号を付してその説明を省略す
る。カメラ出力分配器601および画像記録部602
は、具体例7の構成と同様である。
【0089】〈動作〉顔認識部310による被験者の顔
認識処理およびアイリス認識部110によるアイリス認
識処理による個人識別処理は、具体例2と同様である。
また、被験者に対する個人識別時(顔照合時)、画像記
録部602によって、被験者の顔画像を記録しておくの
は具体例7と同様である。これにより、個人識別の対象
となった被験者の顔画像を後で確認することができる。
認識処理およびアイリス認識部110によるアイリス認
識処理による個人識別処理は、具体例2と同様である。
また、被験者に対する個人識別時(顔照合時)、画像記
録部602によって、被験者の顔画像を記録しておくの
は具体例7と同様である。これにより、個人識別の対象
となった被験者の顔画像を後で確認することができる。
【0090】〈効果〉以上のように、具体例8によれ
ば、具体例2の構成に加えて、被験者の顔画像を画像記
録部602で記録するようにしたので、具体例2の効果
に加えて、例えばシステムの不正使用があった場合で
も、その不正使用した人物の確認を後で行うことができ
る。
ば、具体例2の構成に加えて、被験者の顔画像を画像記
録部602で記録するようにしたので、具体例2の効果
に加えて、例えばシステムの不正使用があった場合で
も、その不正使用した人物の確認を後で行うことができ
る。
【0091】尚、本具体例の画像記録部602を設ける
構成を、上述した具体例4、6の個体識別装置に適用し
ても同様の効果を得ることができる。
構成を、上述した具体例4、6の個体識別装置に適用し
ても同様の効果を得ることができる。
【0092】《具体例9》具体例は、具体例7の構成に
加えて、顔撮影用カメラの画像データを表示するように
したものである。
加えて、顔撮影用カメラの画像データを表示するように
したものである。
【0093】〈構成〉図10は具体例9の構成図であ
る。図の装置は、アイリス撮影用カメラ101、アイリ
ス認識部110、結果出力部116、顔撮影用カメラ2
01、顔認識部210、カメラ出力分配器601a、画
像記録部602、画像表示部701からなる。
る。図の装置は、アイリス撮影用カメラ101、アイリ
ス認識部110、結果出力部116、顔撮影用カメラ2
01、顔認識部210、カメラ出力分配器601a、画
像記録部602、画像表示部701からなる。
【0094】ここで、具体例7と異なるのは、新たに画
像表示部701が加えられ、カメラ出力分配器601a
によって、画像表示部701に対しても画像データが分
配されるようになっていることである。これ以外は、具
体例7と同様であるため、対応する部分に同一符号を付
してその説明を省略する。
像表示部701が加えられ、カメラ出力分配器601a
によって、画像表示部701に対しても画像データが分
配されるようになっていることである。これ以外は、具
体例7と同様であるため、対応する部分に同一符号を付
してその説明を省略する。
【0095】〈動作〉顔認識部210による被験者の顔
認識処理およびアイリス認識部110によるアイリス認
識処理による個人識別処理、そして、画像記録部602
による画像記録処理は、具体例7と同様である。そし
て、本具体例では、被験者に対する個人識別時(顔照合
時)、画像表示部701によって、被験者の顔画像を、
その被験者が視認できるよう表示する。これにより、個
人識別の対象となった被験者は、自身の顔画像を確認す
ることができる。
認識処理およびアイリス認識部110によるアイリス認
識処理による個人識別処理、そして、画像記録部602
による画像記録処理は、具体例7と同様である。そし
て、本具体例では、被験者に対する個人識別時(顔照合
時)、画像表示部701によって、被験者の顔画像を、
その被験者が視認できるよう表示する。これにより、個
人識別の対象となった被験者は、自身の顔画像を確認す
ることができる。
【0096】〈効果〉以上のように、具体例9によれ
ば、具体例7の構成に加えて、被験者の顔画像を画像表
示部701で表示するようにしたので、具体例7の効果
に加えて、被験者に自分の行動が監視あるいは記録され
ていることを意識させることで、防犯効果を生み出すこ
とができる。また、被験者は自分の顔やアイリスの状態
を確認することができるため、例えば、髪によって顔が
大きく隠されている等、何らかの理由で本人であるのに
認識されなかった場合に、本人にそのことを気付かせる
ことができる。従って、正しい本人を認識できないとい
った誤認識を防止することができる。
ば、具体例7の構成に加えて、被験者の顔画像を画像表
示部701で表示するようにしたので、具体例7の効果
に加えて、被験者に自分の行動が監視あるいは記録され
ていることを意識させることで、防犯効果を生み出すこ
とができる。また、被験者は自分の顔やアイリスの状態
を確認することができるため、例えば、髪によって顔が
大きく隠されている等、何らかの理由で本人であるのに
認識されなかった場合に、本人にそのことを気付かせる
ことができる。従って、正しい本人を認識できないとい
った誤認識を防止することができる。
【0097】尚、本具体例の画像記録部602と画像表
示部701を設ける構成を、上述した具体例3、5で示
した個体識別装置に適用しても同様の効果を得ることが
できる。
示部701を設ける構成を、上述した具体例3、5で示
した個体識別装置に適用しても同様の効果を得ることが
できる。
【0098】《具体例10》具体例10は、具体例8の
構成に加えて、顔撮影用カメラの画像データを表示する
ようにしたものである。
構成に加えて、顔撮影用カメラの画像データを表示する
ようにしたものである。
【0099】〈構成〉図11は具体例10の構成図であ
る。図の装置は、アイリス撮影用カメラ101、アイリ
ス認識部110、結果出力部116、顔撮影用カメラ2
01、顔認識部310、カメラ出力分配器601a、画
像記録部602、画像表示部701からなる。
る。図の装置は、アイリス撮影用カメラ101、アイリ
ス認識部110、結果出力部116、顔撮影用カメラ2
01、顔認識部310、カメラ出力分配器601a、画
像記録部602、画像表示部701からなる。
【0100】ここで、具体例8と異なるのは、新たに画
像表示部701が加えられ、カメラ出力分配器601a
によって、画像表示部701に対しても画像データが分
配されるようになっていることである。これ以外は、具
体例8と同様であるため、対応する部分に同一符号を付
してその説明を省略する。
像表示部701が加えられ、カメラ出力分配器601a
によって、画像表示部701に対しても画像データが分
配されるようになっていることである。これ以外は、具
体例8と同様であるため、対応する部分に同一符号を付
してその説明を省略する。
【0101】〈動作〉顔認識部310による被験者の顔
認識処理およびアイリス認識部110によるアイリス認
識処理による個人識別処理、そして、画像記録部602
による画像記録処理は、具体例8と同様である。そし
て、本具体例では、被験者に対する個人識別時(顔照合
時)、画像表示部701によって、被験者の顔画像を、
その被験者が視認できるよう表示する。これにより、個
人識別の対象となった被験者は、自身の顔画像を確認す
ることができる。
認識処理およびアイリス認識部110によるアイリス認
識処理による個人識別処理、そして、画像記録部602
による画像記録処理は、具体例8と同様である。そし
て、本具体例では、被験者に対する個人識別時(顔照合
時)、画像表示部701によって、被験者の顔画像を、
その被験者が視認できるよう表示する。これにより、個
人識別の対象となった被験者は、自身の顔画像を確認す
ることができる。
【0102】〈効果〉以上のように、具体例10によれ
ば、具体例8の構成に加えて、被験者の顔画像を画像表
示部701で表示するようにしたので、具体例8の効果
に加えて、被験者に自分の行動が監視あるいは記録され
ていることを意識させることで、防犯効果を生み出すこ
とができる。また、被験者は自分の顔やアイリスの状態
を確認することができるため、例えば、髪によって顔が
大きく隠されている等、何らかの理由で本人であるのに
認識されなかった場合に、本人にそのことを気付かせる
ことができる。従って、正しい本人を認識できないとい
った誤認識を防止することができる。
ば、具体例8の構成に加えて、被験者の顔画像を画像表
示部701で表示するようにしたので、具体例8の効果
に加えて、被験者に自分の行動が監視あるいは記録され
ていることを意識させることで、防犯効果を生み出すこ
とができる。また、被験者は自分の顔やアイリスの状態
を確認することができるため、例えば、髪によって顔が
大きく隠されている等、何らかの理由で本人であるのに
認識されなかった場合に、本人にそのことを気付かせる
ことができる。従って、正しい本人を認識できないとい
った誤認識を防止することができる。
【0103】尚、本具体例の画像記録部602と画像表
示部701を設ける構成を、上述した具体例4、6で示
した個体識別装置に適用しても同様の効果を得ることが
できる。
示部701を設ける構成を、上述した具体例4、6で示
した個体識別装置に適用しても同様の効果を得ることが
できる。
【0104】また、上記各具体例では、識別対象の個体
として人間の場合を説明したが、動物であっても同様に
適用可能である。
として人間の場合を説明したが、動物であっても同様に
適用可能である。
【図1】本発明の個体識別装置の具体例1の構成図であ
る。
る。
【図2】本発明の個体識別装置における顔用辞書セット
の構成図である。
の構成図である。
【図3】本発明の個体識別装置の具体例2の構成図であ
る。
る。
【図4】本発明の個体識別装置の具体例3の構成図であ
る。
る。
【図5】本発明の個体識別装置の具体例4の構成図であ
る。
る。
【図6】本発明の個体識別装置の具体例5の構成図であ
る。
る。
【図7】本発明の個体識別装置の具体例6の構成図であ
る。
る。
【図8】本発明の個体識別装置の具体例7の構成図であ
る。
る。
【図9】本発明の個体識別装置の具体例8の構成図であ
る。
る。
【図10】本発明の個体識別装置の具体例9の構成図で
ある。
ある。
【図11】本発明の個体識別装置の具体例10の構成図
である。
である。
101 アイリス撮影用カメラ 110、110a アイリス認識部 111、111a アイリス領域検出部 112 アイリス特徴量抽出部 114 アイリス辞書 115 アイリス照合部 210、210a、210b、310、310a、31
0b 顔認識部 211、211a、211b 顔領域検出部 212 顔特徴量抽出部 214 顔用辞書セット 215、313 顔特徴量照合部 312 顔用辞書 401 カメラ制御部 501 カメラ 602 画像記録部 701 画像表示部
0b 顔認識部 211、211a、211b 顔領域検出部 212 顔特徴量抽出部 214 顔用辞書セット 215、313 顔特徴量照合部 312 顔用辞書 401 カメラ制御部 501 カメラ 602 画像記録部 701 画像表示部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 鳥越 真 東京都港区虎ノ門1丁目7番12号 沖電 気工業株式会社内 (56)参考文献 特開 平10−248827(JP,A) 特開 平10−40386(JP,A) 特開 平10−49606(JP,A) (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) A61B 5/117 G06T 7/00
Claims (3)
- 【請求項1】 識別対象となる個体の顔特徴量を抽出
し、当該顔特徴量に基づいて前記個体を識別する顔認識
部と、前記識別対象となる個体のアイリスパターンを識
別し、その結果を個体識別結果として出力するアイリス
認識部とを備える個体識別装置であって、 前記識別対象の個体の顔とアイリスを撮影するカメラを
備え、 前記顔認識部は、 前記カメラで撮影した識別対象となる個体の画像から当
該個体の顔領域を切り出す顔領域検出部と、 前記顔領域検出部で切り出された顔領域から顔パターン
の特徴を抽出する顔特徴量抽出部と、 特徴の似ている顔特徴量とその個体情報が登録された辞
書が複数集まって構成される顔用辞書セットと、 前記顔特徴量抽出部で抽出した顔パターンの特徴と前記
顔用辞書セットの辞書とを照合し、その照合結果を出力
する顔特徴量照合部とを有し、 前記アイリス認識部は、 前記カメラで撮影した識別対象となる個体の画像から、
前記顔領域検出部の顔領域の切り出し結果に基づきアイ
リス領域を切り出すアイリス領域抽出部と、 前記アイリス領域抽出部で切り出されたアイリス領域か
らアイリスパターンの特徴を抽出するアイリス特徴量抽
出部と、 アイリスデータと、その個体情報とが登録されているア
イリス辞書と、 前記顔特徴量照合部の照合結果に基づいて、前記アイリ
ス特徴量抽出部で抽出したアイリスパターンと前記アイ
リス辞書とを照合し、個体識別を行うアイリス照合部と
を有することを特徴とする個体識別装置。 - 【請求項2】 識別対象となる個体の顔特徴量を抽出
し、当該顔特徴量に基づいて前記個体を識別する顔認識
部と、前記識別対象となる個体のアイリスパターンを識
別し、その結果を個体識別結果として出力するアイリス
認識部とを備える個体識別装置であって、 識別対象の個体の顔とアイリスを撮影するカメラを備
え、 前記顔認識部は、 前記カメラで撮影した識別対象となる個体の画像から当
該個体の顔領域を切り出す顔領域検出部と、 前記顔領域検出部で切り出された顔領域から顔パターン
の特徴を抽出する顔特徴量抽出部と、 顔特徴量とその個体情報が登録された顔用辞書と、 前記顔特徴量抽出部で抽出した顔パターンの特徴と前記
顔用辞書とを照合し、その照合結果を出力する顔特徴量
照合部とを有し、 前記アイリス認識部は、 前記カメラで撮影した識別対象となる個体の画像から、
前記顔領域検出部の顔領域の切り出し結果に基づきアイ
リス領域を切り出すアイリス領域抽出部と、 前記アイリス領域抽出部で切り出されたアイリス領域か
らアイリスパターンの特徴を抽出するアイリス特徴量抽
出部と、 アイリスデータと、その個体情報とが登録されているア
イリス辞書と、 前記顔特徴量照合部の照合結果に基づいて、前記アイリ
ス特徴量抽出部で抽出したアイリスパターンと前記アイ
リス辞書とを照合し、個体識別を行うアイリス照合部と
を有することを特徴とする個体識別装置。 - 【請求項3】 請求項1又は2に記載の個体識別装置に
おいて、 識別対象の個体自身が視認可能な位置に設置され、前記
カメラで撮影した画像データを表示する画像表示部を備
えたことを特徴とする個体識別装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP27504098A JP3337988B2 (ja) | 1998-09-29 | 1998-09-29 | 個体識別装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP27504098A JP3337988B2 (ja) | 1998-09-29 | 1998-09-29 | 個体識別装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2000102524A JP2000102524A (ja) | 2000-04-11 |
JP3337988B2 true JP3337988B2 (ja) | 2002-10-28 |
Family
ID=17550034
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP27504098A Expired - Fee Related JP3337988B2 (ja) | 1998-09-29 | 1998-09-29 | 個体識別装置 |
Country Status (1)
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---|---|
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US8705808B2 (en) | 2003-09-05 | 2014-04-22 | Honeywell International Inc. | Combined face and iris recognition system |
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US8064647B2 (en) | 2006-03-03 | 2011-11-22 | Honeywell International Inc. | System for iris detection tracking and recognition at a distance |
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JP2006107028A (ja) * | 2004-10-04 | 2006-04-20 | Glory Ltd | 個人認証装置および個人認証方法 |
JP5008269B2 (ja) | 2005-04-08 | 2012-08-22 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法 |
JP2007156790A (ja) * | 2005-12-05 | 2007-06-21 | Hitachi Omron Terminal Solutions Corp | 複数種の生体情報による認証をおこなう認証技術 |
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GB2450024B (en) | 2006-03-03 | 2011-07-27 | Honeywell Int Inc | Modular biometrics collection system architecture |
WO2007101275A1 (en) | 2006-03-03 | 2007-09-07 | Honeywell International, Inc. | Camera with auto-focus capability |
WO2007103834A1 (en) | 2006-03-03 | 2007-09-13 | Honeywell International, Inc. | Indexing and database search system |
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