JP2001005836A

JP2001005836A - アイリス登録システム

Info

Publication number: JP2001005836A
Application number: JP2000049719A
Authority: JP
Inventors: Takanori Murata; 隆憲村田
Original assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Current assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Priority date: 1999-04-23
Filing date: 2000-02-25
Publication date: 2001-01-12

Abstract

(57)【要約】【課題】同一人物のアイリスの多重登録を防止する。【解決手段】アイリス類似度判定手段２は、アイリス
データベース１に登録すべきアイリスデータが入力され
た場合、この入力アイリスデータと、アイリスデータベ
ース１中の全ての登録アイリスデータとの類似度を判定
する。その結果、予め決められた類似度以上の登録アイ
リスデータが存在しなかった場合にのみ、入力アイリス
データをアイリスデータベース１に登録する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、利用者の生体的特
徴、特に人間のアイリスを用いた個人識別システムに用
いられるアイリス登録システムに関する。

【０００２】

【従来の技術】今日、種々の場面で本人の確認が行われ
ている。例えば、金融機関での払い戻し、借入時におけ
るキャッシュカードと暗証番号による本人確認、あるい
はクレジットによる支払い時におけるクレジットカード
とサインによる本人確認等である。

【０００３】しかし、これら従来の本人確認方式では、
他人に盗まれ悪用される可能性があるため、近年、盗
難、偽造などが困難な人間の生体的特徴を使った本人確
認が脚光をあびている。生体的な特徴として用いられる
ものとしては、声、指紋、網膜、虹彩（アイリス）等が
あるが、これらの中で認識精度、使いやすさ等の面で最
も優れているものとしてアイリスが挙げられる。

【０００４】アイリスによる本人確認を用いた例として
アイリスＡＴＭシステムがある。これは、払い戻し、借
入時において、従来のキャッシュカードと暗証番号によ
る本人確認の代わりにキャッシュカードとアイリス認識
システムによる本人確認を行うもので、一部金融機関に
おいて実験的に試行されている。

【０００５】このようなアイリス認識システムによる本
人確認を行うことで、盗難、偽造等が起きにくい本人確
認を実現することができる。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来のシステムでは、利用者以外の者が利用者を偽って悪
用することは防止することができるが、利用者本人が二
重（多重）登録することにより悪用を防止することはで
きないという問題があった。

【０００７】例えば、アイリスによる本人確認を用いた
アイリスＡＴＭシステムの場合、利用者本人が異なった
人間として二重（多重）登録し、一人の借り入れ限度額
を上回る借り入れが可能になってしまう等の問題が発生
する恐れがあった。

【０００８】

【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〉アイリス照合を行うための元データとなる登
録アイリスデータを格納するアイリスデータベースと、
アイリスデータベースに登録すべきアイリスデータが入
力された場合は、入力アイリスデータと、アイリスデー
タベース中の全ての登録アイリスデータとの類似度を判
定するアイリス類似度判定手段と、アイリス類似度判定
手段により、予め決められた類似度以上の登録アイリス
データが存在しなかった場合にのみ、入力アイリスデー
タをアイリスデータベースに登録する登録手段とを備え
たアイリス登録システム。

【０００９】〈構成２〉アイリス照合を行うための元デ
ータとなる登録アイリスデータを格納するアイリスデー
タベースと、アイリス以外の生体的特徴を示す特徴量デ
ータを登録特徴量データとして格納する特徴量データベ
ースと、アイリスデータベースに登録すべき利用者のア
イリスデータが入力された場合は、入力アイリスデータ
と、アイリスデータベース中の全ての登録アイリスデー
タとの類似度を判定し、予め決められた類似度以上の登
録アイリスデータが存在するかを判定するアイリス類似
度判定手段と、アイリス類似度判定手段により、予め決
められた類似度以上の登録アイリスデータが存在した場
合は、利用者の特徴量と特徴量データベース中の登録特
徴量データとの類似度を判定する特徴量類似度判定手段
と、予め決められた類似度以上の登録特徴量データが存
在しなかった場合は、入力アイリスデータを登録する登
録手段とを備えたアイリス登録システム。

【００１０】〈構成３〉アイリス照合を行うための元デ
ータとなる登録アイリスデータを格納するアイリスデー
タベースと、アイリス以外の生体的特徴を示す特徴量デ
ータを登録特徴量データとして格納する特徴量データベ
ースと、アイリスデータベースに登録すべき利用者のア
イリスデータが入力された場合は、入力アイリスデータ
と、アイリスデータベース中の全ての登録アイリスデー
タとの類似度を判定し、予め決められた類似度以上の登
録アイリスデータが存在するかを判定するアイリス類似
度判定手段と、アイリス類似度判定手段により、予め決
められた類似度以上の登録アイリスデータが存在した場
合は、特徴量データベース中の特徴量データを表示する
表示手段とを備えたアイリス登録システム。〈構成４〉アイリス照合を行うための元データとなる登
録アイリスデータを格納するアイリスデータベースと、
利用者のＩＤコード、氏名等の属性を示す利用者の属性
データを格納する属性データデータベースと、前記アイ
リスデータベースに登録すべき利用者のアイリスデータ
が入力された場合は、当該入力アイリスデータと、前記
アイリスデータベース中の全ての登録アイリスデータと
の類似度を判定し、予め決められた類似度以上の登録ア
イリスデータが存在するかを判定するアイリス類似度判
定手段と、前記アイリス類似度判定手段により、予め決
められた類似度以上の登録アイリスデータが存在した場
合は、前記利用者の属性データと前記属性データデータ
ベース中の属性データとの類似度を判定する属性類似度
判定手段と、予め決められた類似度以上の登録特徴量デ
ータが存在しなかった場合は、前記入力アイリスデータ
を登録する登録手段とを備えたアイリス登録システム。〈構成５〉アイリス照合を行うための元データとなる登
録アイリスデータを格納するアイリスデータベースと、
前記アイリスデータベースに登録すべきアイリスデータ
が入力された場合は、当該入力アイリスデータと、前記
アイリスデータベース中の全ての登録アイリスデータと
の類似度を判定するアイリス類似度判定手段と、前記ア
イリス類似度判定手段により、左右両眼の入力アイリス
データのいずれかが前記アイリスデータベース中の全て
の登録アイリスデータに、予め決められた類似度以上の
登録アイリスデータが存在ないと判定した場合のみ、前
記アイリスデータベースに登録する登録手段とを備えた
アイリス登録システム。

【００１１】

【発明の実施の形態】本発明は、従来技術で述べた、利
用者本人が二重（多重）登録することによる悪用を防止
するため、アイリス登録時に、これから登録しようとし
ている利用者のアイリスコードとよく似た（ほぼ同じ）
ものが、既に登録、保存されているアイリスデータベー
スにないことを確認後、登録を行うようにしている。

【００１２】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》〈構成〉図１は本発明のアイリス登録システムの具体例
１を示す構成図である。図のシステムは、アイリスデー
タベース１、アイリス類似度判定手段２、登録手段３か
らなる。

【００１３】アイリスデータベース１は、アイリス照合
を行うための元データとなる全ての利用者の登録アイリ
スデータを格納するデータベースである。アイリス類似
度判定手段２は、アイリスデータベース１に登録すべき
アイリスデータが入力された場合は、その入力されたア
イリスデータと、アイリスデータベース１中の全ての登
録アイリスデータとの類似度を判定し、その結果を出力
する機能部である。登録手段３は、アイリス類似度判定
手段２の判定結果が、「予め決められた類似度以上の登
録アイリスデータが存在しない」であった場合にのみ、
入力されたアイリスデータをアイリスデータベース１に
登録する機能を有している。

【００１４】次に、上記アイリス登録システムを実現す
る具体的なアイリス認識システムを説明する。図２は、
アイリス認識システムを示す構成図である。図のシステ
ムは、アイリス照合サーバ１０、アイリス登録装置２
０、アイリス認識装置３０、通信回線４０からなる。

【００１５】アイリス照合サーバ１０は、アイリス登録
装置２０やアイリス認識装置３０における登録処理や認
識処理を制御する機能を有しており、制御部１１、光学
部１２、表示部１３、入力部１４およびアイリスデータ
ベース１を備えている。

【００１６】制御部１１は、システム全体の制御、アイ
リス認識処理全般、通信制御等を行う機能部であり、図
１におけるアイリス類似度判定手段２および登録手段３
はこの制御部１１上に実現されている。制御部１１は具
体的にはサーバコンピュータ等で構成される。

【００１７】光学部１２は、認識対象となるアイリスの
画像を撮影する機能部である。具体的には、エリアセン
サ、レンズ、照明等から構成される。尚、アイリス照合
サーバ１０において光学部１２は必ずしも必須の構成で
はない。

【００１８】表示部１３は、制御結果、認識結果の表
示、撮影したアイリスの画像の表示等を行う表示手段で
あり、具体的にはＣＲＴ、ＬＣＤ等である。

【００１９】入力部１４は、本システムの操作、制御等
を行うための入力手段であり、具体的はキーボード、カ
ードリーダ等により構成される。

【００２０】アイリスデータベース１は、図１における
アイリスデータベース１に相当する構成であり、利用者
全員のアイリスコードおよび利用者のＩＤ等の属性を保
持するデータベースである。

【００２１】アイリス登録装置２０は、アイリス登録を
行うための装置であり、制御部２１、光学部２２、表示
部２３、入力部２４等からなる。制御部２１は、登録装
置全体の制御、アイリス画像等のキャプチャ入力、アイ
リス認識処理全般、通信制御等を行う機能部である。制
御部２１は、具体的にはパーソナルコンピュータ等で構
成されている。

【００２２】光学部２２は、登録する者のアイリス画像
等の画像を撮影する手段である。具体的には、エリアセ
ンサ、レンズ、照明等から構成される。

【００２３】表示部２３は、制御結果、認識結果の表
示、撮影したアイリスの画像の表示等を行う機能部であ
り、具体的にはＣＲＴ、ＬＣＤ等から構成されている。

【００２４】入力部２４は、本装置の操作、制御等を行
うための入力手段である。具体的には、キーボード、カ
ードリーダ等から構成される。

【００２５】アイリス認識装置３０は、アイリス認識を
行うための装置であり、制御部３１、光学部３２、表示
部３３、入力部３４等からなる。制御部３１は、認識装
置全体の制御、アイリス画像等のキャプチャ入力、アイ
リス認識処理全般、通信制御等を行う機能部である。制
御部２１は、具体的にはパーソナルコンピュータあるい
は専用処理装置で構成されている。

【００２６】光学部３２は、登録する者のアイリス画像
等の画像を撮影する手段である。具体的には、エリアセ
ンサ、レンズ、照明等から構成される。

【００２７】表示部３３は、制御結果、認識結果の表
示、撮影したアイリスの画像の表示等を行う機能部であ
り、具体的にはＣＲＴ、ＬＣＤ等から構成されている。

【００２８】入力部３４は、本装置の操作、制御等を行
うための入力手段である。具体的には、キーボード、カ
ードリーダ等から構成される。

【００２９】これらアイリス照合サーバ１０、アイリス
登録装置２０、アイリス認識装置３０は、通信回線４０
を介して接続され、アイリス認識システム全体を構成し
ている。尚、アイリス登録装置２０、アイリス認識装置
３０は複数存在し、これが通信回線４０を介して接続さ
れていてもよい。

【００３０】〈動作〉次に、具体例１の動作を説明す
る。先ず、アイリス登録動作を説明する。登録とは、ア
イリス認識システムを利用する者がその利用に先立っ
て、本人のアイリスの特徴コードを登録することをい
う。

【００３１】図３は、具体例１のアイリス登録動作を示
すフローチャートである。初めに、アイリス登録装置２
０において、キーボードやカードリーダ等の入力部２４
から利用者のＩＤコード入力を行う（ステップＳ１）。

【００３２】次に、個人識別対象となる利用者のアイリ
ス画像がキャプチャされる（ステップＳ２）。その後、
利用者のアイリス切出しを行う（ステップＳ３）。ここ
では、アイリスの外縁と内縁の境界が検出される。

【００３３】切り出されたアイリス部分の画像は、所定
の特徴量が抽出され、コード化される（ステップＳ
４）。コード化された利用者のアイリス特徴量（以下、
単にアイリスコードという）は、個人識別データとして
利用者のＩＤコードとリンク付けされ、アイリス照合サ
ーバ１０へ送られ、既に、アイリスデータベース１に登
録・保存されている全てのアイリスコードと照合される
（ステップＳ５）。

【００３４】この照合は具体的には、入力されたアイリ
スコードと登録されているアイリスコードの間での非類
似度演算により実現される。即ち、照合で得られた全て
の非類似度ｄ１、ｄ２，ｄ３，…，ｄｎ（ｎは登録され
ているアイリスコードの数）は、ある閾値Ｄを用いて、
今回登録しようとしているアイリスコードとよく似てい
るか（ほぼ同じか）どうか判定される（ステップＳ
６）。

【００３５】照合で得られた非類似度ｄ１〜ｄｎが閾値
Ｄを上回る場合（ｄ＞Ｄ）には、今回登録しようとして
いるアイリスコードとよく似ている（ほぼ同じ）ものは
アイリスデータベース１には存在していないことを表し
ており、二重登録にはならないと判定される。

【００３６】一方、ステップＳ６の判定処理において、
照合で得られた非類似度ｄ１〜ｄｎの中に閾値Ｄ以下
（ｄ≦Ｄ）なるｄがある場合には、今回登録しようとし
ているアイリスコードとよく似ている（ほぼ同じ）もの
がアイリスデータベース１に存在していることを表して
おり、二重（多重）登録に該当すると判定される。

【００３７】ステップＳ６の判定処理において、二重登
録にはならないと判定された場合は今回登録しようとし
ているアイリスコードをアイリスデータベース１に保存
する（ステップＳ７）。以上の結果はアイリス登録装置
２０に送られ、表示部２３に表示される（ステップＳ
８）。以上、ステップＳ５〜ステップＳ７の処理が、ア
イリス照合サーバ１０のアイリス類似度判定手段２およ
び登録手段３によって行われる。

【００３８】次に、アイリス認識動作を説明する。図４
は、アイリス認識動作を示すフローチャートである。初
めに、アイリス認識装置３０において、キーボードやカ
ードリーダ等の入力部３４から利用者のＩＤコード入力
が行われる（ステップＳ１１）。

【００３９】次に、個人識別対象となる利用者のアイリ
ス画像がキャプチャされる（ステップＳ１２）。その
後、利用者のアイリス切出しを行う（ステップＳ１
３）。ここでは、アイリスの外縁と内縁の境界が検出さ
れる。

【００４０】切り出されたアイリス部分の画像は、所定
の特徴量が抽出され、コード化される（ステップＳ１
４）。利用者のＩＤコードとアイリスコードはアイリス
照合サーバ１０に送られ、アイリスデータベース１に保
存されている利用者のＩＤコードに対応したアイリスコ
ード照合（マッチング）される（ステップＳ１５）。具
体的には、入力されたアイリスコードと登録されている
アイリスコードの間での非類似度演算により実現され
る。

【００４１】ステップＳ１６における判定の結果、非類
似度ｄがある閾値Ｄ以下の場合（ｄ≦Ｄ）、利用者は登
録してある本人であると確認される（ステップＳ１
７）。一方、照合で得られた非類似度が閾値を上回る場
合（ｄ＞Ｄ）には、利用者は登録してある本人ではない
と判断されリジェクトされる（ステップＳ１８）。そし
て、このような照合結果はアイリス認識装置３０に送ら
れ、表示部３３に表示される（ステップＳ１９）。

【００４２】尚、上記アイリス認識動作については、従
来と同様である。

【００４３】〈効果〉以上のように、具体例１によれ
ば、登録すべきアイリスデータが入力された場合は、ア
イリスデータベース中の全てのアイリスデータとの類似
度を判定し、予め決められた類似度以上の登録アイリス
データが存在しなかった場合にのみ、入力されたアイリ
スデータを登録するようにしたので、一人の人間による
二重（多重）登録を防止することができ、その結果、利
用者本人が二重登録することにより悪用するといったこ
とを防止することができる。

【００４４】《具体例２》具体例２は、具体例１の構成
に加えて、アイリス以外の生体的な特徴による確認を併
用するようにしたものである。

【００４５】〈構成〉図５は具体例２の構成図である。
図のシステムは、アイリスデータベース１、アイリス類
似度判定手段２、登録手段３ａ、特徴量データベース
４、特徴量類似度判定手段５からなる。

【００４６】アイリスデータベース１およびアイリス類
似度判定手段２は、具体例１の構成と同様であるため、
ここでの説明は省略する。登録手段３ａは、具体例１と
同様に入力されたアイリスデータをアイリスデータベー
ス１に登録する手段であるが、本具体例では、特徴量類
似度判定手段５でも、予め決められた類似度以上の登録
特徴量データが存在しなかった場合（全ての登録特徴量
データとの非類似度が予め決められた閾値を上回る場
合）はアイリスデータを登録するよう構成されている。

【００４７】特徴量データベース４は、アイリス以外の
生体的特徴を示す特徴量データを登録するデータベース
であり、本具体例では、アイリス以外の生体的特徴を表
す特徴量データとして顔画像データを用いている。

【００４８】特徴量類似度判定手段５は、アイリス類似
度判定手段２により、予め決められた類似度以上の登録
アイリスデータが存在した場合は、利用者の特徴量であ
る顔画像データと特徴量データベース中の全ての顔画像
データ（登録特徴量データ）との類似度を判定し、その
判定結果を登録手段３ａに対して出力する手段である。

【００４９】図６は、具体例２を実現するアイリス認識
システムを示す構成図である。具体例１のアイリス認識
システムと異なる点は、アイリス照合サーバ１０ａ中
に、特徴量データベース４が設けられている点である。
また、図示省略しているが、図５における特徴量類似度
判定手段５は、制御部１１ａにおいて実現されている。
尚、登録するための顔画像データはアイリス登録装置２
０の光学部２２またはアイリス照合サーバ１０ａの光学
部１２にて取得されるよう構成されている。他の各構成
は具体例１と同様であるため、ここでの説明は省略す
る。

【００５０】〈動作〉図７は、具体例２の動作フローチ
ャートである。初めに、アイリス登録装置２０におい
て、キーボードやカードリーダ等の入力部２４から利用
者のＩＤコード入力を行う（ステップＳ２１）。

【００５１】次に、アイリス登録装置２０において、個
人識別対象となる利用者の顔およびアイリス画像がキャ
プチャされる（ステップＳ２２）。この場合、画像を取
得するためのカメラは、顔画像用と眼画像用に別々のカ
メラを用いてもよいし、共用のカメラを用いてもよい。

【００５２】その後、利用者のアイリス切出しを行う
（ステップＳ２３）。ここでは、アイリスの外縁と内縁
の境界が検出される。切り出されたアイリス部分の画像
は、所定の特徴量が抽出され、コード化される（ステッ
プＳ２４）。利用者のアイリスコードは、個人識別デー
タとして利用者のＩＤコードとリンク付けされ、利用者
の顔画像と共にアイリス照合サーバ１０ａへ送られ、既
に、アイリスデータベース１に登録・保存されている全
てのアイリスコードと照合される（ステップＳ２５）。

【００５３】この照合は、具体例１と同様に、入力され
たアイリスコードと登録されているアイリスコードの間
での非類似度演算により実現される。即ち、照合で得ら
れた全ての非類似度ｄ１、ｄ２，ｄ３，…，ｄｎ（ｎは
登録されているアイリスコードの数）は、ある閾値Ｄを
用いて、今回登録しようとしているアイリスコードとよ
く似ているか（ほぼ同じか）どうか判定される（ステッ
プＳ２６）。

【００５４】照合で得られた非類似度ｄ１〜ｄｎが閾値
Ｄを上回る場合（ｄ＞Ｄ）には、今回登録しようとして
いるアイリスコードとよく似ている（ほぼ同じ）ものは
アイリスデータベース１には存在していないことを表し
ており、二重登録にはならないと判定される。

【００５５】一方、ステップＳ２６の判定処理におい
て、照合で得られた非類似度ｄ１〜ｄｎの中に閾値Ｄ以
下（ｄ≦Ｄ）なるｄがある場合（ｄS1，ｄS2，…，ｄS
m）には、今回登録しようとしているアイリスコードと
よく似ている（ほぼ同じ）ものがアイリスデータベース
１に存在していることを表しており、二重（多重）登録
に該当する可能性があると判定される。

【００５６】ステップＳ２６の判定処理において、二重
登録の可能性があると判定された場合は、そのｄS1，ｄ
S2，…，ｄSmに対応した登録者の顔画像を特徴量データ
ベース４より取り出し、これらの顔画像と、利用者の顔
画像とを特徴量類似度判定手段５によって照合する（ス
テップＳ２７）。

【００５７】ステップＳ２７の照合の結果、今回登録し
ようとしている利用者の顔画像と、ｄS1，ｄS2，…，ｄ
Smに対応した顔画像との非類似度の中で予め決められた
閾値Ｄｆ以下（ｄ≦Ｄｆ）なるｄがある場合二重（多
重）登録に該当するとして判定する（ステップＳ２
８）。一方、ステップＳ２７の照合の結果、ｄS1，ｄS
2，…，ｄSmに対応した全ての顔画像が閾値Ｄｆを上回
る場合（ｄ＞Ｄｆ）は、二重登録にはならないと判定す
る（ステップＳ２８）。

【００５８】ステップＳ２８において、二重登録にはな
らないと判定された場合、今回登録しようとしているア
イリスコードはアイリスデータベース１に登録される。
また、顔画像は特徴量データベース４に登録される（ス
テップＳ２９）。以上、ステップＳ２５〜ステップＳ２
９の処理が、アイリス照合サーバ１０ａのアイリス類似
度判定手段２、特徴類似度判定手段５、および登録手段
３ａによって行われる。

【００５９】以上の結果は、アイリス登録装置２０に送
られ、表示部２３に表示される（ステップＳ３０）。

【００６０】〈効果〉以上のように具体例２によれば、
具体例１の構成に加えて、アイリスデータベース中の全
てのアイリスデータのうち、予め決められた類似度以上
の登録アイリスデータが存在した場合は、その登録アイ
リスデータに対応した顔画像を照合して同一人物か否か
を判定するようにしたので、一人の人間による二重（多
重）登録を防止することができると共に、別人のアイリ
スデータの登録を、同一人物の二重登録と誤認識してし
まうといったことも防止することができ、より精度の高
いアイリスデータの登録を行うことができる。

【００６１】尚、上記具体例２では、特徴量類似度判定
手段５で、利用者の顔画像と特徴量データベース４中の
該当する顔画像とを照合し、その照合結果で登録の可否
を決定するようにしたが、特徴量データベース４中の該
当する顔画像を表示するようにしてもよく、これを具体
例３として説明する。

【００６２】《具体例３》具体例３は、具体例２の構成
に加えて、特徴量データベース４中の顔画像を表示する
ようにしたものである。

【００６３】〈構成〉図８は、具体例３の説明図であ
る。図のシステムは、アイリスデータベース１、アイリ
ス類似度判定手段２、登録手段３ｂ、特徴量データベー
ス４、特徴量類似度判定手段５ａ、表示手段６からな
る。ここで、特徴量類似度判定手段５ａ、表示手段６以
外の構成は、具体例２と同様であるため、ここでの説明
は省略する。尚、アイリス認識システムの構成としては
図６に示した具体例２と同様であるため、図６を援用し
て説明する。

【００６４】特徴量類似度判定手段５ａは、アイリス類
似度判定手段２により、予め決められた類似度以上の登
録アイリスデータが存在した場合は、利用者の特徴量で
ある顔画像データと特徴量データベース中の全ての顔画
像データ（登録特徴量データ）との類似度を判定し、そ
の判定結果を表示手段６に対して出力すると共に、予め
決められた類似度以上の登録アイリスデータに対応した
顔画像を出力する機能を有している。尚、この特徴量類
似度判定手段５ａは、アイリス照合サーバ１０ａ中の制
御部１１ａにおいて実現される。

【００６５】また、表示手段６は、アイリス登録装置２
０の表示部２３で実現され、特徴量類似度判定手段５ａ
から出力された顔画像を表示する機能を有しており、具
体的には、ＣＲＴやＬＣＤから構成されている。

【００６６】登録手段３ｂは、オペレータからの指示に
より、入力されたアイリスデータをアイリスデータベー
ス１に登録するよう構成されている。

【００６７】〈動作〉このように構成された具体例３の
アイリス登録システムでは、基本的な動作は具体例２と
同様であるが、予め決められた類似度以上の登録アイリ
スデータが存在した場合は、その登録アイリスデータに
対応した顔画像を特徴量データベース４より取り出し、
表示部２３で表示する点が異なっている。また、特徴量
類似度判定手段５ａの判定結果も表示部２３上に表示さ
れる。

【００６８】アイリス登録装置２０の操作者（通常は利
用者とは異なるオペレータ）は、表示部２３に表示され
た顔画像を見て、特徴量類似度判定手段５ａの判定結果
が正しいかどうかを確認する。そして、オペレータが判
定結果が正しいと判断した場合は、登録手段３ｂに対し
て、アイリスデータの登録指示を行う。

【００６９】〈効果〉以上のように、具体例３によれ
ば、似ているアイリスデータに対応した顔画像と、特徴
量類似度判定手段５ａの判定結果を表示するようにした
ので、オペレータの目視による確認が行え、より信頼性
の高いアイリス登録を行うことができる。

【００７０】《具体例４》具体例４は、具体例１の構成
に加えて、利用者のＩＤコード、氏名等の属性データに
よる確認を併用するようにしたものである。

【００７１】〈構成〉図９は具体例４の構成図である。
図のシステムは、アイリスデータベース１、アイリス類
似度判定手段２、登録手段３ｃ、属性データデータベー
ス７、属性データ類似度判定手段８からなる。

【００７２】アイリスデータベース１およびアイリス類
似度判定手段２は、具体例１の構成と同様であるため、
ここでの説明は省略する。登録手段３ｃは、具体例１と
同様に入力されたアイリスデータをアイリスデータベー
ス１に登録する手段であるが、本具体例では、属性デー
タ類似度判定手段８でも、予め決められた類似度以上の
登録属性データが存在しなかった場合（全ての登録属性
データとの非類似度が予め決められた閾値を上回る場
合）はアイリスデータを登録するよう構成されている。

【００７３】属性データデータベース７は、利用者のＩ
Ｄコード、氏名等の利用者の属性データを登録するデー
タベースであり、本具体例では、利用者のＩＤコード、
氏名等を用いている。

【００７４】属性データ類似度判定手段８は、アイリス
類似度判定手段２により、予め決められた類似度以上の
登録アイリスデータが存在した場合は、利用者の属性デ
ータと属性データデータベース中の全ての属性データ
（登録属性データ）との類似度を判定し、その判定結果
を登録手段３ｃに対して出力する手段である。

【００７５】図１０は、具体例４を実現するアイリス認
識システムを示す構成図である。具体例１のアイリス認
識システムと異なる点は、アイリス照合サーバ１０ｂ中
に、属性データデータベース７が設けられている点であ
る。また、図示省略しているが、図９における属性デー
タ類似度判定手段８は、制御部１１ｂにおいて実現され
ている。尚、登録するための属性データはアイリス登録
装置２０の入力部２４またはアイリス照合サーバ１０ｂ
ａの入力部１４にてキーボードやカードリーダなどの入
力手段により入力されるよう構成されている。他の各構
成は具体例１と同様であるため、ここでの説明は省略す
る。

【００７６】〈動作〉図１１は、具体例４の動作フロー
チャートである。初めに、アイリス登録装置２０におい
て、キーボードやカードリーダ等の入力部２４から利用
者のＩＤコード入力を行う（ステップＳ３１）。

【００７７】次に、アイリス登録装置２０において、個
人識別対象となる利用者のアイリス画像がキャプチャさ
れる（ステップＳ３２）。

【００７８】その後、利用者のアイリス切出しを行う
（ステップＳ３３）。ここでは、アイリスの外縁と内縁
の境界が検出される。切り出されたアイリス部分の画像
は、所定の特徴量が抽出され、コード化される（ステッ
プＳ３４）。利用者のアイリスコードは、個人識別デー
タとして利用者のＩＤコードとリンク付けされ、利用者
の属性データと共にアイリス照合サーバ１０ｂへ送ら
れ、既に、アイリスデータベース１に登録・保存されて
いる全てのアイリスコードと照合される（ステップＳ３
５）。

【００７９】この照合は、具体例１と同様に、入力され
たアイリスコードと登録されているアイリスコードの間
での非類似度演算により実現される。即ち、照合で得ら
れた全ての非類似度ｄ１、ｄ２，ｄ３，…，ｄｎ（ｎは
登録されているアイリスコードの数）は、ある閾値Ｄを
用いて、今回登録しようとしているアイリスコードとよ
く似ているか（ほぼ同じか）どうか判定される（ステッ
プＳ３６）。

【００８０】照合で得られた非類似度ｄ１〜ｄｎが閾値
Ｄを上回る場合（ｄ＞Ｄ）には、今回登録しようとして
いるアイリスコードとよく似ている（ほぼ同じ）ものは
アイリスデータベース１には存在していないことを表し
ており、二重登録にはならないと判定される。

【００８１】一方、ステップＳ３６の判定処理におい
て、照合で得られた非類似度ｄ１〜ｄｎの中に閾値Ｄ以
下（ｄ≦Ｄ）なるｄがある場合（ｄS1，ｄS2，…，ｄS
m）には、今回登録しようとしているアイリスコードと
よく似ている（ほぼ同じ）ものがアイリスデータベース
１に存在していることを表しており、二重（多重）登録
に該当する可能性があると判定される。

【００８２】ステップＳ３６の判定処理において、二重
登録の可能性があると判定された場合は、そのｄS1，ｄ
S2，…，ｄSmに対応した登録者の属性データを属性デー
タデータベース７より取り出し、これらの属性データ
と、利用者の属性データとを属性データ類似度判定手段
８によって照合する。照合方法としては、属性データデ
ータベース７より取り出した登録者の属性データと利用
者の属性データの文字コードの比較を行い、不一致数を
累積カウントし、全体の文字数で正規化し、非類似度を
演算する方法が一般的である。（ステップＳ３７）。

【００８３】ステップＳ３７の照合の結果、今回登録し
ようとしている利用者の属性データと、ｄS1，ｄS2，
…，ｄSmに対応した属性データとの非類似度の中で予め
決められた閾値Ｄｆ以下（ｄ≦Ｄｆ）なるｄがある場合
二重（多重）登録に該当するとして判定する（ステップ
Ｓ３８）。一方、ステップＳ３７の照合の結果、ｄS1，
ｄS2，…，ｄSmに対応した全ての属性データが閾値Ｄｆ
を上回る場合（ｄ＞Ｄｆ）は、二重登録にはならないと
判定する（ステップＳ３８）。

【００８４】ステップＳ３８において、二重登録にはな
らないと判定された場合、今回登録しようとしているア
イリスコードはアイリスデータベース１に登録される。
また、属性データは属性データデータベース７に登録さ
れる（ステップＳ３９）。以上、ステップＳ３５〜ステ
ップＳ３９の処理が、アイリス照合サーバ１０ｂのアイ
リス類似度判定手段２、属性データ類似度判定手段８、
および登録手段３ｃによって行われる。

【００８５】以上の結果は、アイリス登録装置２０に送
られ、表示部２３に表示される（ステップＳ４０）。

【００８６】〈効果〉以上のように具体例４によれば、
具体例１の構成に加えて、アイリスデータベース中の全
てのアイリスデータのうち、予め決められた類似度以上
の登録アイリスデータが存在した場合は、その登録アイ
リスデータに対応した属性データを照合して同一人物か
否かを判定するようにしたので、一人の人間による二重
（多重）登録を防止することができると共に、別人のア
イリスデータの登録を、同一人物の二重登録と誤認識し
てしまうといったことも防止することができ、より精度
の高いアイリスデータの登録を行うことができる。

【００８７】《具体例５》具体例５は、具体例１の構成
において、両眼のアイリスデータを取得し、両眼のアイ
リスの類似度判定をアイリス類似度判定手段２ａにて行
い、登録手段３ｄによりアイリスデータベース１に両眼
のアイリスデータを登録するようにしたものである。

【００８８】〈構成〉図１２は具体例５の構成図であ
る。図のシステムは、アイリスデータベース１、アイリ
ス類似度判定手段２ａ、登録手段３ｄからなる。アイリ
スデータベース１は、アイリス照合を行うための元デー
タとなる全ての利用者の両眼の登録アイリスデータを格
納するデータベースである。アイリス類似度判定手段２
ａは、アイリスデータベース１に登録すべきアイリスデ
ータが入力された場合は、その入力された両眼のアイリ
スデータと、アイリスデータベース１中の全ての登録ア
イリスデータとの類似度を判定し、その結果を出力する
機能部である。登録手段３ｄは、アイリス類似度判定手
段２ａの判定結果として、両眼のアイリスのいずれかが
「予め決められた類似度以上の登録アイリスデータが存
在しない」であった場合にのみ、入力された両眼のアイ
リスデータをアイリスデータベース１に登録する機能を
有している。

【００８９】尚、アイリス認識システムの構成としては
図２に示した具体例１と同様であるため、図２を援用し
て説明する。アイリス類似度判定手段２ａは、両眼のア
イリスデータと、アイリスデータベース１中の全ての登
録アイリスデータとの類似度を判定し、その結果を出力
する機能を有し、このアイリス類似度判定手段２ａは、
アイリス照合サーバ１０中の制御部１１において実現さ
れる。

【００９０】また、登録手段３ｄは、アイリス類似度判
定手段２ａの判定結果として、両眼のアイリスのいずれ
かが「予め決められた類似度以上の登録アイリスデータ
が存在しない」であった場合にのみ、入力された両眼の
アイリスデータをアイリスデータベース１に登録する機
能を有しており、アイリス登録装置２０の制御部２１に
おいて実現される。

【００９１】〈動作〉次に、具体例５の動作を説明す
る。図１３は、具体例５のアイリス登録動作を示すフロ
ーチャートである。初めに、アイリス登録装置２０にお
いて、キーボードやカードリーダ等の入力部２４から利
用者のＩＤコード入力を行う（ステップＳ４１）。

【００９２】次に、個人識別対象となる利用者の両眼の
アイリス画像がキャプチャされる。アイリス画像のキャ
プチャは片目ずつ順に行ってもよいし、両眼を同時に行
ってもよい。（ステップＳ４２）。その後、利用者の両
眼のアイリス切出しを行う（ステップＳ４３）。ここで
は、アイリスの外縁と内縁の境界が検出される。

【００９３】切り出されたアイリス部分の画像は、所定
の特徴量が抽出され、コード化される（ステップＳ４
４）。コード化された利用者の両眼のアイリス特徴量
（以下、単にアイリスコードという）は、個人識別デー
タとして利用者のＩＤコードとリンク付けされ、アイリ
ス照合サーバ１０へ送られ、既に、アイリスデータベー
ス１に登録・保存されている全てのアイリスコードと照
合される。本具体例では、まず左眼のアイリスと、既
に、アイリスデータベース１に登録・保存されている全
てのアイリスコードと照合される。（ステップＳ４
５）。

【００９４】この照合は具体的には、入力された左眼の
アイリスコードと登録されているアイリスコードの間で
の非類似度演算により実現される。即ち、照合で得られ
た全ての非類似度ｄ１、ｄ２，ｄ３，…，ｄｎ（ｎは登
録されているアイリスコードの数）は、ある閾値Ｄを用
いて、今回登録しようとしているアイリスコードとよく
似ているか（ほぼ同じか）どうか判定される（ステップ
Ｓ４６）。

【００９５】照合で得られた非類似度ｄ１〜ｄｎが閾値
Ｄを上回る場合（ｄ＞Ｄ）には、今回登録しようとして
いるアイリスコードとよく似ている（ほぼ同じ）ものは
アイリスデータベース１には存在していないことを表し
ており、二重登録にはならないと判定され、アイリスコ
ード登録ステップ（Ｓ４９）へ進む。

【００９６】一方、ステップＳ４６の判定処理におい
て、照合で得られた非類似度ｄ１〜ｄｎの中に閾値Ｄ以
下（ｄ≦Ｄ）なるｄがある場合には、今回登録しようと
しているアイリスコードとよく似ている（ほぼ同じ）も
のがアイリスデータベース１に存在していることを表し
ており、二重（多重）登録の恐れがあるため、右眼のア
イリスと既に、アイリスデータベース１に登録・保存さ
れている全てのアイリスコードと照合される。（ステッ
プＳ４７）。

【００９７】この照合は前述の左眼のアイリスの照合方
法と同様に行われ、入力されたアイリスコードと登録さ
れているアイリスコードの間での非類似度演算により実
現される。即ち、照合で得られた全ての非類似度ｄ
１’、ｄ２’，ｄ３’，…，ｄｎ’（ｎは登録されてい
るアイリスコードの数）は、ある閾値Ｄ’を用いて、今
回登録しようとしているアイリスコードとよく似ている
か（ほぼ同じか）どうか判定される（ステップＳ４
８）。

【００９８】照合で得られた非類似度ｄ１’〜ｄｎ’が
閾値Ｄ’を上回る場合（ｄ’＞Ｄ’）には、今回登録し
ようとしているアイリスコードとよく似ている（ほぼ同
じ）ものはアイリスデータベース１には存在していない
ことを表しており、二重登録にはならないと判定され、
アイリスコード登録ステップ（Ｓ４９）へ進む。

【００９９】一方、ステップＳ４８の判定処理におい
て、照合で得られた非類似度ｄ１’〜ｄｎ’の中に閾値
Ｄ’以下（ｄ’≦Ｄ’）なるｄ’がある場合には、今回
登録しようとしているアイリスコードとよく似ている
（ほぼ同じ）ものがアイリスデータベース１に存在して
いることを表しており、二重（多重）登録に該当すると
判定される。ステップＳ４６の判定処理において二重登
録にはならないと判定された場合、或いはステップ４８
の判定処理において二重登録にはならないと判定された
場合、今回登録しようとしているアイリスコードをアイ
リスデータベース１に保存する（ステップＳ４９）。以
上の結果はアイリス登録装置２０に送られ、表示部２３
に表示される（ステップＳ５０）。以上、ステップＳ４
５〜ステップＳ４９の処理が、アイリス照合サーバ１０
のアイリス類似度判定手段２ａ、および登録手段３ｄに
よって行われる。

【０１００】〈効果〉以上のように、具体例５によれ
ば、登録すべきアイリスデータが入力された場合は、両
眼のアイリスデータベース中の全てのアイリスデータと
の類似度を判定し、両眼のアイリスのいずれかが「予め
決められた類似度以上の登録アイリスデータが存在しな
い」であった場合のみ、入力されたアイリスデータを登
録するようにしたので、一人の人間による二重（多重）
登録を防止することができ、その結果、より信頼性が高
く精度の高いアイリス登録を行うことができる。

【０１０１】尚、上記具体例３において、特徴量類似度
判定手段５ａによる非類似度の判定処理は必ずしも必要
ではなく、アイリス類似度判定手段２により、予め決め
られた類似度以上の登録アイリスデータが存在した場合
は、その登録アイリスデータに対応した特徴量データベ
ース４中の顔画像データを表示手段６で表示するのみで
あってもよい。

【０１０２】このように構成した場合、オペレータは、
表示手段６で表示された顔画像を見て、今回登録しよう
としている人物の顔画像と似ているものがあるかを確認
する。その結果、似ている顔画像がなかった場合にの
み、登録手段３ｂに対して、アイリスコードのアイリス
データベース１への登録を指示する。

【０１０３】上記具体例２、３において、特徴量として
利用者の顔画像を用いたが、これに限定されるものでは
なく、例えば、指紋や音声等、種々の生体的特徴を表す
ものが適用可能である。

【０１０４】また、具体例５において、両眼のアイリス
のいずれかが「予め決められた類似度以上の登録アイリ
スデータが存在しない」であった場合、顔画像等の生態
的特徴により特徴量類似度判定や利用者の属性データ類
似度判定と組合せ類似度判定を行い、類似するものがな
い場合のみ、アイリスデータベースに登録するようにす
ることにより、より精度の高いアイリス登録を行うこと
ができることは言うまでもない。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のアイリス登録システムの具体例１を示
す構成図である。

【図２】具体例１のアイリス登録システムを実現するア
イリス認識システムを示す構成図である。

【図３】具体例１のアイリス登録動作を示すフローチャ
ートである。

【図４】アイリス認識動作を示すフローチャートであ
る。

【図５】本発明のアイリス登録システムの具体例２を示
す構成図である。

【図６】具体例２のアイリス登録システムを実現するア
イリス認識システムを示す構成図である。

【図７】具体例２のアイリス登録動作を示すフローチャ
ートである。

【図８】本発明のアイリス登録システムの具体例３を示
す構成図である。

【図９】本発明のアイリス登録システムの具体例４を示
す構成図である。

【図１０】具体例４のアイリス登録システムを実現する
アイリス認識システムを示す構成図である。

【図１１】具体例４のアイリス登録動作を示すフローチ
ャートである。

【図１２】本発明のアイリス登録システムの具体例５を
示す構成図である。

【図１３】具体例５のアイリス登録動作を示すフローチ
ャートである。

【符号の説明】

１アイリスデータベース２２a アイリス類似度判定手段３、３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄ登録手段４特徴量データベース５、５ａ特徴量類似度判定手段６表示手段７属性データデータベース８属性データ類似度判定手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号ＦＩテーマコート゛(参考）Ｇ０６Ｆ 15/403 ３５０Ｃ 15/62 ４６５Ｋ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】アイリス照合を行うための元データとな
る登録アイリスデータを格納するアイリスデータベース
と、前記アイリスデータベースに登録すべきアイリスデータ
が入力された場合は、当該入力アイリスデータと、前記
アイリスデータベース中の全ての登録アイリスデータと
の類似度を判定するアイリス類似度判定手段と、前記アイリス類似度判定手段により、予め決められた類
似度以上の登録アイリスデータが存在しなかった場合に
のみ、前記入力アイリスデータを前記アイリスデータベ
ースに登録する登録手段とを備えたアイリス登録システ
ム。
【請求項２】アイリス照合を行うための元データとな
る登録アイリスデータを格納するアイリスデータベース
と、アイリス以外の生体的特徴を示す特徴量データを登録特
徴量データとして格納する特徴量データベースと、前記アイリスデータベースに登録すべき利用者のアイリ
スデータが入力された場合は、当該入力アイリスデータ
と、前記アイリスデータベース中の全ての登録アイリス
データとの類似度を判定し、予め決められた類似度以上
の登録アイリスデータが存在するかを判定するアイリス
類似度判定手段と、前記アイリス類似度判定手段により、予め決められた類
似度以上の登録アイリスデータが存在した場合は、前記
利用者の特徴量と前記特徴量データベース中の登録特徴
量データとの類似度を判定する特徴量類似度判定手段
と、予め決められた類似度以上の登録特徴量データが存在し
なかった場合は、前記入力アイリスデータを登録する登
録手段とを備えたアイリス登録システム。
【請求項３】アイリス照合を行うための元データとな
る登録アイリスデータを格納するアイリスデータベース
と、アイリス以外の生体的特徴を示す特徴量データを登録特
徴量データとして格納する特徴量データベースと、前記アイリスデータベースに登録すべき利用者のアイリ
スデータが入力された場合は、当該入力アイリスデータ
と、前記アイリスデータベース中の全ての登録アイリス
データとの類似度を判定し、予め決められた類似度以上
の登録アイリスデータが存在するかを判定するアイリス
類似度判定手段と、前記アイリス類似度判定手段により、予め決められた類
似度以上の登録アイリスデータが存在した場合は、前記
特徴量データベース中の特徴量データを表示する表示手
段とを備えたことを特徴とするアイリス登録システム。
【請求項４】アイリス照合を行うための元データとな
る登録アイリスデータを格納するアイリスデータベース
と、利用者のＩＤコード、氏名等の利用者の属性を示す属性
データを格納する属性データデータベースと、前記アイリスデータベースに登録すべき利用者のアイリ
スデータが入力された場合は、当該入力アイリスデータ
と、前記アイリスデータベース中の全ての登録アイリス
データとの類似度を判定し、予め決められた類似度以上
の登録アイリスデータが存在するかを判定するアイリス
類似度判定手段と、前記アイリス類似度判定手段により、予め決められた類
似度以上の登録アイリスデータが存在した場合は、前記
利用者の属性データと前記属性データデータベース中の
属性データとの類似度を判定する属性類似度判定手段
と、予め決められた類似度以上の登録特徴量データが存在し
なかった場合は、前記入力アイリスデータを登録する登
録手段とを備えたことを特徴とするアイリス登録システ
ム。
【請求項５】アイリス照合を行うための元データとな
る登録アイリスデータを格納するアイリスデータベース
と、前記アイリスデータベースに登録すべきアイリスデータ
が入力された場合は、当該入力アイリスデータと、前記
アイリスデータベース中の全ての登録アイリスデータと
の類似度を判定するアイリス類似度判定手段と、前記アイリス類似度判定手段により、左右両眼の入力ア
イリスデータのいずれかが前記アイリスデータベース中
の全ての登録アイリスデータに、予め決められた類似度
以上の登録アイリスデータが存在ないと判定した場合の
み、前記アイリスデータベースに登録する登録手段とを
備えたことを特徴とするアイリス登録システム。