JP4033180B2 - 瞳孔検出装置、虹彩認証装置及び瞳孔検出方法 - Google Patents

Description

本発明は、個人認証等に用いられる虹彩認証装置に関し、特に目画像（目を含む画像）の中から瞳孔の位置を検出する瞳孔検出装置に関する。

従来より目画像の中から瞳孔の位置を検出する様々な方法が提案されており、たとえば、目画像の画像データ（以下、「目画像データ」と略記する）を２値化し、低輝度領域の中の円形の領域を検出する方法や、半径がｒであり、中心座標が（ｘ０、ｙ０）である円の弧に対して画像強度Ｉ（ｘ、ｙ）の周回積分を計算し、半径ｒが増加するにしたがってｒに関するこの量の部分的な導関数を計算する方法（たとえば特許文献１参照）等が知られている。また、まつげや外光反射の影響をなくして検出精度を上げる方法についてもいくつか提案されている（たとえば特許文献２参照）。
特表平８−５０４９７９号公報 特開２００２−１１９４７７号公報

これらの方法を用いて精度よく瞳孔を検出するためには膨大な画像データを高速に処理する必要があり、処理能力の高い大きなＣＰＵや大容量メモリを用いても、現状では目画像の画像データをリアルタイムで処理することは難しい。また、画像データをリアルタイムで処理できる程度にＣＰＵの処理量を減らすと検出精度が低下する等の課題があり実用的ではなかった。

本発明は、これらの課題に鑑みなされたものであり、高速にかつ精度よく瞳孔位置の検出が可能な瞳孔検出装置および虹彩認証装置を提供することを目的とする。

本発明の瞳孔検出装置は、同心円状の複数の円をそれぞれ積分円として目画像上に設定し積分円の円周上に位置する目画像の画像データを抽出する画像データ抽出部と、画像データ抽出部が抽出した画像データを積分円のそれぞれの円周に沿って積分する周回積分部と、積分円のそれぞれの円周毎に画像データ抽出部が抽出した画像データの輝度の最大値と最小値との差を出力する輝度差算出部と、輝度差算出部の積分円毎の出力が所定の閾値よりも小さい場合には対応する積分円の積分値を有効とし、有効とした積分値が積分円の半径に対してステップ状に変化したことを検出する瞳孔半径検出部と、瞳孔半径検出部がステップ状の変化を検出した場合には積分円の中心座標を瞳孔位置座標として検出する瞳孔位置検出部とを有することを特徴とする。この構成によって、比較的小規模な回路を用いて、撮像部で撮像された画像データに対してリアルタイムで瞳孔検出することができる。

本発明の虹彩認証装置は、上記の瞳孔検出装置を有することを特徴とする。この構成によって、精度よくかつ高速に瞳孔位置の検出が可能な瞳孔検出装置を搭載した虹彩認証装置を提供することができる。

本発明によれば、高速にかつ精度よく瞳孔位置の検出が可能な瞳孔検出装置および虹彩認証装置を提供することができる。

以下、本発明の実施の形態における瞳孔検出装置を用いた虹彩認証装置について、図面を用いて説明する。

（第１の実施の形態）
図１は本発明の第１の実施の形態における瞳孔検出装置１００を用いた虹彩認証装置１０の回路ブロック図である。図１には、瞳孔検出装置１００に加えて虹彩認証装置１０を構成するために必要な撮像部２０、照明部３０、認証処理部４０も示している。

第１の実施の形態における虹彩認証装置１０は、使用者の目画像を撮像する撮像部２０、目画像の中から瞳孔位置とその半径を検出する瞳孔検出装置１００、目画像から得られた虹彩コードを登録されている虹彩コードと比較して個人認証を行う認証処理部４０、目画像取得に適した光量の近赤外線を照射し使用者の目とその周辺部分を照明する照明部３０を備えている。

撮像部２０は、誘導ミラー２１、可視光カットフィルタ２２、レンズ２３、撮像素子２４および前処理部２５を有する。本実施の形態においては、レンズ２３として固定焦点レンズを用いることにより光学系の小型、軽量化と低コスト化を実現している。誘導ミラー２１は使用者が自らの目を映すことにより目を正しい撮像位置へ誘導する。そして、使用者の目は可視光カットフィルタ２２およびレンズ２３を通して撮像素子２４で撮像される。前処理部２５は、撮像素子２４の出力信号から画像データ成分を取り出し、ゲイン調整等画像データとして必要な処理を行った上で、使用者の目画像データとして出力する。

瞳孔検出装置１００は瞳孔候補検出部１１０と輝度差算出部１２０とを備える。瞳孔候補検出部１１０は、前処理部２５から出力された目画像データを２値化し、その中から輝度の暗い領域を選び出す。そして選び出された１つあるいは複数の領域それぞれに対して内接する最大の円を求め、内接円の中心座標を瞳孔と推定される瞳孔候補の位置座標、内接円の半径を瞳孔候補の瞳孔半径として輝度差算出部１２０へ出力する。

輝度差算出部１２０は、瞳孔候補のそれぞれに対して、瞳孔候補の中心座標を中心とし、瞳孔候補の半径よりわずかに大きい半径（たとえば瞳孔候補の半径の１．２倍〜１．５倍）を持つ円の円周上の画像データ（すなわち輝度データ）の最大値と最小値とを求めその差を計算する。そしてその差が所定の閾値（以下、「輝度差閾値」と記する）以下であれば、対応する瞳孔候補は正しい瞳孔であるものとみなし、瞳孔中心座標とその半径を認証処理部４０へ出力する。このときの輝度差閾値としては、円周上の輝度データの予想されるばらつきよりわずかに大きく設定することが望ましい。経験的には、虹彩の平均輝度と瞳孔の平均輝度との差よりも大きく、肌の平均輝度と瞳孔の平均輝度との差よりも小さく設定するとよい。たとえば、２５６階調の画像信号の場合、瞳孔の平均輝度が４０階調程度、虹彩の平均輝度が１００階調程度、肌の平均輝度が２００階調程度となるため、輝度差閾値としては６０〜１６０の間で設定するとよい。

認証処理部４０は、輝度差算出部１２０が正しいと判定した瞳孔の中心座標にもとづき、目画像データの中から虹彩画像を切り出す。そして、虹彩画像を虹彩の模様を示す固有の虹彩コードに変換し、登録されている虹彩コードと比較することによって認証動作を実行する。

図２は本発明の第１の実施の形態における瞳孔検出装置１００を用いた虹彩認証装置１０の動作を示すフローチャートである。

まず、使用者が虹彩認証装置の前に立つ等により認証動作を開始させる（Ｓ１）。すると撮像部２０が使用者の目画像を撮像する（Ｓ２）。前処理部２５は取得した目画像のフォーカス、輝度、コントラスト等の画質が適切であるかを判定し、適切でない場合には照明制御や使用者に対する指示等必要な処理を行い、再度目画像を取り込む（Ｓ３）。

取得した目画像が適切な場合は瞳孔検出装置１００が瞳孔位置とその大きさを検出する。具体的には、まず取り込んだ目画像データを瞳孔候補検出部１１０が２値化する。そして２値化した目画像の中から暗部領域を選択する。このとき予想される瞳孔の大きさに比べて大きすぎる領域あるいは小さすぎる領域は最初から除外しておいてもよい（Ｓ４）。次に、選択した暗部領域に内接する最大の円を求め、瞳孔候補としてその中心座標と半径を出力する（Ｓ５）。輝度差算出部１２０は瞳孔候補の中心座標を中心とし、その半径より大きい半径を持つ円の円周上の輝度データの最大値と最小値とを求めその差を計算する（Ｓ６）。そして差が輝度差閾値以下であれば、選択した瞳孔候補は正しい瞳孔であるものとみなし、瞳孔の中心座標とその半径を認証処理部４０へ出力する。差が輝度差閾値より大きい場合には選択した瞳孔候補は瞳孔ではないと判定して次の瞳孔候補を選択しステップＳ６に戻る（Ｓ７）。

正しく瞳孔が検出されると、認証処理部４０は瞳孔の中心座標にもとづき目画像データの中から虹彩画像を切り出す。そして、虹彩画像を虹彩の模様を示す固有の虹彩コードに変換し、登録されている虹彩コードと比較することによって認証動作を実行する（Ｓ８）。

図３は、本発明の第１の実施の形態における輝度差算出部１２０の動作を説明するための図である。瞳孔候補が真の瞳孔５０１である場合は、図３（ａ）に示すように、輝度差算出部１２０は瞳孔５０１の中心座標を中心とし瞳孔５０１の半径よりわずかに大きい半径を持つ円５０２の円周上に位置する目画像の輝度データを求め、その最大値と最小値の差を計算する。このとき上述の円周は虹彩部分に位置するため、輝度の最大値、最小値ともに限られた輝度の範囲に入り、その差は輝度差閾値以下となる。しかし、瞳孔候補が真の瞳孔でない場合、たとえば図３（ｂ）に示すように瞳孔候補検出部１１０が黒いメガネフレーム５０３の一部を瞳孔候補として検出した場合は、円周５２１上の輝度はメガネフレーム５０３上では低く皮膚の部分では高くなるため、輝度の最大値と最小値との差は大きくなる。このように、瞳孔候補の中心座標を中心とする円５０２の円周上の輝度の最大値と最小値との差を計算することにより、瞳孔候補が真の瞳孔であるか否かを判定することができる。

本実施の形態における瞳孔検出装置１００は、瞳孔候補検出部１１０で検出した瞳孔の候補が真の瞳孔であるか否かを判定する輝度差算出部１２０が設けられているため、瞳孔候補の中に真の瞳孔が含まれてさえいれば瞳孔候補自体の検出精度はあまり高くなくてもよい。したがって、比較的廉価なＣＰＵで処理できる程度に瞳孔候補の検出精度を下げ、輝度差算出部１２０を用いて瞳孔候補の中から真の瞳孔を見つけ出すことにより、精度よく高速に瞳孔位置を検出することが可能となる。

（第２の実施の形態）
図４は、本発明の第２の実施の形態における瞳孔検出装置の瞳孔検出方法を説明するための図である。瞳孔を含む画像は図４（ａ）に示すように、瞳孔を示す円盤状の低輝度領域とその外側に虹彩を示す円環状の中輝度領域とが存在する。したがって、瞳孔中心の位置座標（Ｘｏ、Ｙｏ）を中心として半径Ｒを順次異ならせ、それぞれにおける積分円Ｃの円周に沿って画像データを周回積分すると図４（ｂ）に示すように積分値Ｉは瞳孔半径Ｒｏのところでステップ状に変化することになる。そこで、積分値Ｉを半径Ｒで微分した値ｄＩ／ｄＲが差分閾値ΔＩｔｈを超えるときの積分円の半径を求めることにより瞳孔半径Ｒｏを知ることができる。

第２の実施の形態における瞳孔検出装置は、以上の考え方にもとづき、瞳孔の位置座標（Ｘｏ、Ｙｏ）と瞳孔半径Ｒｏを検出する。まず、図４（ｄ）に示すように中心座標が等しく半径の異なるｎ個の積分円Ｃ_１〜Ｃ_ｎを目画像上に設定し、各々の積分円Ｃ_ｉ（ｉ＝１〜ｎ）に対してその円周上に位置する画像データを積分する。現実的には各々の積分円Ｃ_ｉの円周上に位置する画素の画像データの平均値を計算するか、円周上に位置する画素の中から一定数（ｍ個）の画素を選んでその画像データを加算する。第２の実施の形態においては同心円状の積分円の数ｎを２０とし、各積分円Ｃ_ｉの円周上に位置する画素の中からｍ＝８画素を選んでその画像データを加算し周回積分の積分値Ｉとした。このとき、積分円Ｃ_１〜Ｃ_ｎの中心が瞳孔中心と一致している場合には、上述したように、各積分円Ｃ_ｉに対する積分値Ｉ_ｉがステップ状に変化するので、積分値Ｉ_ｉの半径Ｒに対する差分値ΔＩ_ｉを求めると瞳孔半径Ｒｏに等しいところで大きな極大値を示すことになる。ただし、積分円Ｃ_１〜Ｃ_ｎの中心が瞳孔中心に一致しない場合は、積分値Ｉ_ｉは緩やかに変化するので、その差分値ΔＩ_ｉは大きな値を示さない。したがって、差分値ΔＩ_ｉが差分閾値ΔＩｔｈよりも大きな値を示す積分円Ｃ_ｉを求めることで、瞳孔の位置とその半径を求めることができる。

しかしながら、画像によっては偶発的に差分値ΔＩ_ｉが大きな値を示す可能性がある。特に、積分円の数ｎや各積分円上で選択する画素の数ｍを小さくすると計算量を減らすことができ高速な瞳孔検出が可能となるが、反面、偶発的に差分値ΔＩ_ｉが大きな値を示す可能性が高くなり瞳孔検出精度が低下する。そのために第２の実施の形態においては輝度差算出部１２０を設け、積分円Ｃ_ｉの各々に対して、円周上における輝度の最大値と最小値の差Ｂ_ｉを求め、その差Ｂ_ｉが輝度差閾値Ｂｔｈより小さい場合に限り積分値Ｉ_ｉ、あるいはその差分値ΔＩ_ｉが有効であるとすることで瞳孔検出精度の低下を防いでいる。

そして、目画像上の各位置に積分円Ｃ_１〜Ｃ_ｎを移動させて上述の動作を繰り返す。こうして差分値ΔＩ_ｉが大きな値を示すときの積分円Ｃ_ｉの中心座標（Ｘ、Ｙ）とそのときの半径Ｒを求めることにより、瞳孔の位置座標（Ｘｏ、Ｙｏ）と瞳孔半径Ｒｏを求めることができる。

なお、２５６階調の画像信号の場合、瞳孔の平均輝度が４０階調程度、虹彩の平均輝度が１００階調程度、肌の平均輝度が２００階調程度となるため、輝度差閾値Ｂｔｈとしては、第１の実施の形態と同様に６０〜１６０の間で設定するとよい。また、差分閾値ΔＩｔｈとしては、経験的には、積分円が虹彩上にある場合の積分値と積分円が瞳孔上にある場合の積分値との差の１／４倍〜１倍の範囲に設定するとよい。第２の実施の形態においては、積分円が瞳孔上にある場合の積分値Ｉはおよそ４０×８＝３２０であり、積分円が虹彩上にある場合の積分値Ｉはおよそ１００×８＝８００であるので、差分閾値ΔＩｔｈとしては、その差４８０の半分程度、すなわち２４０に設定した。

図５は、本発明の第２の実施の形態における瞳孔検出装置２００の回路ブロック図である。図示していないが、第１の実施の形態と同様に瞳孔検出装置２００に撮像部、照明部、認証処理部を加えることにより虹彩認証装置を構成することができる。

図５に示すように瞳孔検出装置２００は、目画像上に積分円Ｃ_１〜Ｃ_ｎを設定し各積分円Ｃ_ｉの円周上の画像データを抽出する画像データ抽出部２２０、抽出された画像データを積分円Ｃ_ｉ毎に周回積分する周回積分部２３０、各積分円毎に画像データの最大値と最小値との差Ｂ_ｉを求める輝度差算出部２４０、積分値Ｉ_ｉの半径Ｒ_ｉに対する差分値ΔＩ_ｉを求め、差分値の最大値ΔＩが差分閾値ΔＩｔｈより大きいとき瞳孔を検出したものとみなしそのときの積分円の半径Ｒを瞳孔半径Ｒｏとして出力する瞳孔半径検出部２５０、積分円Ｃ_１〜Ｃ_ｎの中心座標（Ｘ、Ｙ）を示すポインタ部２６０、瞳孔半径検出部２５０が瞳孔を検出したときのポインタ部２６０の出力を瞳孔のＸ座標Ｘｏ、Ｙ座標Ｙｏとして出力する瞳孔位置検出部２８０を備えている。

図６は、画像データ抽出部２２０の回路図である。あわせて図６には１つの積分円Ｃ_ｉに対応する加算器２３０_ｉおよび輝度差算出器２４０_ｉをも示している。画像データ抽出部２２０は部分フレームメモリ２１０とそこから画像データを引出すための引出し線Ｌから構成されている。部分フレームメモリ２１０はファーストイン−ファーストアウト型（ＦＩＦＯ型）のラインメモリ２１５を複数個直列に接続したものである。そして、引出し線Ｌ_ｉによって画像上で積分円Ｃ_ｉに対応するｍ個の画素から画像データを引出している。なお、図を見やすくするため図６には１つの積分円Ｃ_ｉとその円周上にある４個の画素データを引出す引出し線Ｌ_ｉのみを示したが、第２の実施の形態においては２０個の積分円Ｃ_１〜Ｃ_２０から各々８個ずつデータの引出し線が引出されている。

そして、部分フレームメモリ２１０に１画素ずつ画像データを入力する毎に部分フレームメモリ２１０に保持されている画像全体が１画素ずつシフトするので、引出し線Ｌ_ｉから引出される画像データも１画素ずつシフトすることになる。すなわち、部分フレームメモリ２１０に画像データを１画素分入力すると目画像上では積分円Ｃ_１〜Ｃ_ｎが右に１画素分移動し、１ライン分の画像データを入力すると目画像上では積分円Ｃ_１〜Ｃ_ｎが１ライン分下へ移動する。こうして、１フレーム分の画像データが部分フレームメモリ２１０に入力する間に、目画像上では積分円Ｃ_１〜Ｃ_ｎが目画像全体を走査することになる。このときの積分円の中心座標（Ｘ、Ｙ）はＸカウンタ２６２およびＹカウンタ２６４の出力によって示される。

周回積分部２３０は積分円Ｃ_１〜Ｃ_ｎの各々に対して独立な加算器２３０_１〜２３０_ｎを備え、各積分円Ｃ_ｉの円周上に位置するｍ個の画像データを加算し、各々の加算結果を積分値Ｉ_ｉとして瞳孔半径検出部２５０へ出力する。

輝度差算出部２４０は積分円Ｃ_１〜Ｃ_ｎの各々に対して独立な輝度差算出器２４０_１〜２４０_ｎを備え、各々の輝度差算出器２４０_ｉは積分円Ｃ_ｉの円周上に位置するｍ個の画素データの最大値を検出する最大値検出器２４１_ｉ、最小値を検出する最小値検出器２４２_ｉ、最大値と最小値の差Ｂ_ｉを計算する減算器２４３_ｉ、差Ｂ_ｉと輝度差閾値Ｂｔｈとを比較するコンパレータ２４４_ｉを備えている。そしてｎ個の比較結果を瞳孔半径検出部２５０へ出力する。

瞳孔半径検出部２５０は、ｎ−１個の減算器２５２_１〜２５２_ｎ−１、セレクタ２５３、コンパレータ２５４、２５５、レジスタ２５６を備えている。減算器２５２_１〜２５２_ｎ−１は各積分円Ｃ_ｉに対する積分値Ｉ_ｉの半径Ｒに対する差分を求める。すなわち、積分円Ｃ_１〜Ｃ_ｎのうち、半径の１つ違う円Ｃ_ｉとＣ_ｉ−１とに対する積分値Ｉ_ｉとＩ_ｉ−１との差分値ΔＩ_ｉを求める。ただし、積分円Ｃ_ｉに対する輝度差算出器２４０_ｉの出力、すなわち画像データの最大値と最小値との差Ｂ_ｉが輝度差閾値Ｂｔｈよりも大きい場合には差分値ΔＩ_ｉを強制的に０に設定する。そしてセレクタ２５３によって最大の差分値ΔＩとそのときの積分円の半径Ｒとを選択する。コンパレータ２５４は最大の差分値ΔＩと差分閾値ΔＩｔｈとを比較し、差分値ΔＩ_ｉが差分閾値ΔＩｔｈよりも大きい場合にはコンパレータ２５５に差分値ΔＩ_ｉを出力する。

コンパレータ２５５は、レジスタ２５９に保持されている古い差分値ΔＩｏｌｄとコンパレータ２５４から新しく入力した差分値ΔＩｎｅｗとを比較する。そして差分値ΔＩｎｅｗが古い差分値ΔＩｏｌｄよりも大きい場合には、レジスタ２５９のデータを新しく入力した差分値ΔＩｎｅｗに書換える。同時にレジスタ２５６のデータをセレクタ２５３から送られた新しい半径Ｒｎｅｗに書換える。差分値ΔＩｎｅｗが古い差分値ΔＩｏｌｄ以下の場合には、これらの書換えは行わない。したがって、１フレーム分の上記動作の後、レジスタ２５６には差分閾値ΔＩｔｈよりも大きくかつ差分値ΔＩを最も大きくする積分円の半径が瞳孔半径Ｒｏとして保持される。

上述したように、本発明の第２の実施の形態においては、積分円Ｃ_ｉに対する画像データの最大値と最小値との差Ｂ_ｉが輝度差閾値Ｂｔｈよりも大きい場合には差分値ΔＩ_ｉを強制的に０に設定する。このため、差Ｂ_ｉが輝度差閾値Ｂｔｈよりも大きい場合には半径Ｒ_ｉが瞳孔位置検出部２８０に出力されることはない。第１の実施の形態において図３を用いて説明したように、積分円Ｃ_１〜Ｃ_ｎの中心が瞳孔の中心と一致している場合には、画素データの最大値と最小値との差Ｂ_ｉはある限られた値以下となる。しかし、瞳孔の中心と一致していない場合には差Ｂ_ｉは大きくなる。したがって、差Ｂ_ｉが輝度差閾値Ｂｔｈよりも大きい場合の情報を除くことにより誤検出の可能性を減らすことができ、瞳孔検出精度を上げることができる。

瞳孔位置検出部２８０は２個のレジスタ２８６、２８７を備えＸカウンタ２６２およびＹカウンタ２６４の値をレジスタ２８６、２８７に保持する。そして、瞳孔半径検出部２５０のレジスタ２５６のデータが書換えられる毎に、レジスタ２８６、２８７の内容も書換えられる。したがって、１フレーム分の上記動作の後、レジスタ２８６、２８７には差分閾値ΔＩｔｈよりも大きくかつ差分値ΔＩを最も大きくする積分円の中心座標が瞳孔位置座標（Ｘｏ、Ｙｏ）として保持される。

次に、瞳孔検出装置２００の動作について説明する。以下の説明では、目画像データが順次走査データであり、１フレームが、たとえば４８０ライン×６４０ピクセルのデジタルデータで構成されているものとする。図７は、本発明の第２の実施の形態における瞳孔検出装置２００の目画像１フレーム分の動作を示すフローチャートである。

まず瞳孔検出装置２００は１画素分の画像データを取り込む（Ｓ５１）。取り込んだ画像データが１フレームの先頭のデータであれば（Ｓ５２）、Ｙカウンタ２６４をリセットするとともに、瞳孔位置検出部２８０の各レジスタ２８６、２８７をリセットする（Ｓ５３）。取り込んだデータが１ラインの先頭のデータであれば（Ｓ５４）、Ｘカウンタ２６２をリセットし、Ｙカウンタ２６４をインクリメントする（Ｓ５５）。そして、Ｘカウンタ２６２をインクリメントする（Ｓ５６）。

次に、取り込んだ画像データを部分フレームメモリ２１０に取り込む。すると目画像上でｎ個の積分円Ｃ_１〜Ｃ_ｎに対応する画素のうち各々の積分円Ｃ_ｉからｍ個ずつ、ｎ×ｍ個の画像データが引出される。そして各積分円Ｃ_ｉに対応する加算器２３０_ｉはそれぞれ画像データの積分値Ｉ_ｉを算出し、輝度差算出器２４０_ｉは画像データの最大値と最小値との差Ｂ_ｉを算出する。瞳孔半径検出部２５０の減算器２５２_ｉはそれぞれの積分値Ｉ_ｉの差分値ΔＩ_ｉを計算する。ただしこのとき、差Ｂ_ｉが輝度差閾値Ｂｔｈよりも大きい場合には差分値ΔＩ_ｉを強制的に０とする。そしてセレクタ２５３およびコンパレータ２５４は、差分値ΔＩ_ｉのうち最大でかつ差分閾値ΔＩｔｈより大きい差分値ΔＩｎｅｗとそれに対応する積分円の半径Ｒｎｅｗをそれぞれレジスタ２５９、２５６へ出力する（Ｓ５７）。コンパレータ２５５は新しく入力された差分値ΔＩｎｅｗとレジスタ２５９に保持されている古い差分値ΔＩｏｌｄとを比較する（Ｓ５８）。そして、差分値ΔＩｎｅｗがΔＩｏｌｄより大きい場合にはレジスタ２５９の内容を新しい差分値ΔＩｎｅｗに書換え、同時にレジスタ２５６および瞳孔位置検出部２８０のレジスタ２８７、２８６の内容もそれぞれ新しい半径Ｒｎｅｗおよび新しい座標値Ｘｎｅｗ、Ｙｎｅｗに書換える（Ｓ５９）。そして、取り込んだデータが１フレームの末尾のデータであるか否かを判定し（Ｓ６０）、末尾でなければステップＳ５１に戻る。

入力される画像データが１フレームの最後の画素にいたったときには、レジスタ２５６、２８６、２８７に保持されているデータを出力する。このとき瞳孔が検出された場合にはレジスタ２５６、２８６、２８７に保持されているデータはそれぞれ瞳孔半径Ｒｏ、瞳孔のＸ座標Ｘｏ、Ｙ座標Ｙｏを示し、瞳孔が検出されなかった場合にはレジスタ２５６、２８６、２８７はステップＳ５３でリセットされたままであるので保持されているデータはすべて０となる（Ｓ６１）。

以上のフローのうち、ステップＳ５１からステップＳ６０までの一連の動作は部分フレームメモリ２１０に画像データを１画素分入力する毎に実行される。たとえばフレーム周波数が３０Ｈｚ、目画像が６４０×４８０画素で構成されている場合、１／（３０×６４０×４８０）秒以下の時間で上記の一連の動作が実行される。そして、部分フレームメモリ２１０に１画素入力されると積分円は画像上で１画素分移動するので、１フレームの画像を入力する間に積分円が画像上を１回走査することになる。このようにして、比較的小規模な回路を用いて、撮像部で撮像された画像データに対してリアルタイムで瞳孔検出することができる。

なお、本実施の形態においては同心円状の積分円の数を２０、１つの積分円から引出す画像データの数を８個としたが、これらの数は検出精度、処理時間、回路規模等との兼ね合いで決定することが望ましい。

本発明は、高速にかつ精度よく瞳孔位置の検出が可能な瞳孔検出装置を提供することができるので、個人認証等に用いられる虹彩認証装置等として有用である。

本発明の第１の実施の形態における瞳孔検出装置を用いた虹彩認証装置の回路ブロック図 本発明の第１の実施の形態における瞳孔検出装置を用いた虹彩認証装置の動作を示すフローチャート 本発明の第１の実施の形態における輝度差算出部の動作を説明するための図 本発明の第２の実施の形態における瞳孔検出装置の瞳孔検出方法を説明するための図 本発明の第２の実施の形態における瞳孔検出装置の回路ブロック図 本発明の第２の実施の形態における瞳孔検出装置の画像データ抽出部の回路図 本発明の第２の実施の形態における瞳孔検出装置の目画像１フレーム分の動作を示すフローチャート

符号の説明

１０ 虹彩認証装置
２０ 撮像部
３０ 照明部
４０ 認証処理部
１００，２００ 瞳孔検出装置
１１０ 瞳孔候補検出部
１２０ 輝度差算出部
２２０ 画像データ抽出部
２３０ 周回積分部
２４０ 輝度差算出部
２５０ 瞳孔半径検出部
２６０ ポインタ部
２８０ 瞳孔位置検出部

Claims (3)

1. 同心円状の複数の円をそれぞれ積分円として目画像上に設定し、前記積分円の円周上に位置する目画像の画像データを抽出する画像データ抽出部と、
   前記画像データ抽出部が抽出した画像データを前記積分円のそれぞれの円周に沿って積分する周回積分部と、
   前記積分円のそれぞれの円周毎に前記画像データ抽出部が抽出した画像データの輝度の最大値と最小値との差を出力する輝度差算出部と、
   前記輝度差算出部の前記積分円毎の出力が所定の閾値よりも小さい場合には対応する積分円の積分値を有効とし、有効とした積分値が前記積分円の半径に対してステップ状に変化したことを検出する瞳孔半径検出部と、
   前記瞳孔半径検出部が前記ステップ状の変化を検出した場合には前記積分円の中心座標を瞳孔位置座標として検出する瞳孔位置検出部と
   を有する瞳孔検出装置。
2. 請求項１に記載の瞳孔検出装置を有する虹彩認証装置。
3. 画像データ抽出部が同心円状の複数の円をそれぞれ積分円として目画像上に設定し、前記積分円の円周上に位置する目画像の画像データを抽出するステップと、
   周回積分部が前記画像データ抽出部が抽出した画像データを前記積分円のそれぞれの円周に沿って積分するステップと、
   輝度差算出部が前記積分円のそれぞれの円周毎に前記画像データ抽出部が抽出した画像データの輝度の最大値と最小値との差を出力するステップと、
   瞳孔半径検出部が前記輝度差算出部の前記積分円毎の出力が所定の閾値よりも小さい場合には対応する積分円の積分値を有効とし、有効とした積分値が前記積分円の半径に対してステップ状に変化したことを検出するステップと、
   前記瞳孔半径検出部が前記ステップ状の変化を検出した場合には瞳孔位置検出部が前記積分円の中心座標を瞳孔位置座標として検出するステップと
   を有する瞳孔検出方法。

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