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JP2003228707A - 同心情報の符号化 - Google Patents

同心情報の符号化

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Publication number
JP2003228707A
JP2003228707A JP2002302854A JP2002302854A JP2003228707A JP 2003228707 A JP2003228707 A JP 2003228707A JP 2002302854 A JP2002302854 A JP 2002302854A JP 2002302854 A JP2002302854 A JP 2002302854A JP 2003228707 A JP2003228707 A JP 2003228707A
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JP
Japan
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real
phase
filter
dimensional
Prior art date
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Withdrawn
Application number
JP2002302854A
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English (en)
Inventor
Christel-Loic Tisse
ティセ クリステル−ルワク
Damien Barbeyrac
バルベーラク ダミアン
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STMicroelectronics SA
Original Assignee
STMicroelectronics SA
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Publication date
Application filed by STMicroelectronics SA filed Critical STMicroelectronics SA
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    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
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    • G—PHYSICS
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    • G06V10/42—Global feature extraction by analysis of the whole pattern, e.g. using frequency domain transformations or autocorrelation
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  • Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
  • Collating Specific Patterns (AREA)
  • Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

(57)【要約】 【課題】 リング形エレメントのデジタル表示を空間領
域で、周波数、モジュール及び位相で符号化する方法を
提供する。 【解決手段】 エレメントを４角形に折らずに任意の点
に定角度で極座標変換を行い変換された４角形の各点を
フーリエ変換で周波数領域に変換し、変換の結果の離散
データを少なくともひとつの実の位相軸にそった２次元
バンドパスフィルタによりフィルタ処理し、フィルタ処
理の結果にヒルベルト変換を行い、ヒルベルト変換の結
果に逆フーリエ変換を行い、空間領域での位相及びモジ
ュール情報を取り出す。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明はデジタルイメージの
リング形エレメントの符号化方法に関する。本発明は特
に有用な情報がリング形又は円形で、つまり符号化され
る情報が同心円の角位置に従って変化するエレメントの
符号化方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】本発明の応用例は認識プロセスにおける
眼の虹彩の符号化である。一方、眼の虹彩はリング形の
エレメントで、角膜と瞳孔で境界づけられる。一方、虹
彩は三次元の突起と孔のパターンの模様により特徴づけ
られ、各パターンは虹彩の中で半径方向を有する。その
ような模様はデジタルの二次元の取得により光と暗さの
領域の変化として翻訳される。虹彩の模様の変化は半径
方向にそって瞳孔の縁から角膜まで非常に小さい。虹彩
の情報特徴は同心円の角度位置に従って変化する。
【０００３】虹彩の認識を比較的早く行うために、処理
イメージを点毎に基準イメージと比較するのではなく、
その模様をとり出す種々の方法が既に提供されている。
【０００４】第１の既知の方法は、米国特許５，５７
２，５９６と国際特許出願００／６２２３９に開示され
ているように、デジタルイメージの模様をウェーブレッ
トに分解する。実際にはウェーブレット又はサブストリ
ップへの分解は、イメージの空間座標に適用され低い周
波数を高い周波数から分離するフィルタセルにより実施
される。各フィルタ処理の後、２でサブサンプリングし
て情報の損失なしに計算の複雑さを限定する。しかし、
このタイプのサブストリップ符号化は、デジタルイメー
ジの模様の多量の情報を保持するための大形の蓄積メモ
リの使用が必要である。
【０００５】図１は虹彩の従来の別の符号化方法を示す
ブロック図であり、ガーバフィルタと呼ばれる一連のバ
ンドパスフィルタにより局部的にスペクトル分解を行
う。
【０００６】符号化される虹彩が既に決定された、眼の
デジタルイメージ（ＩＭＡＧＥ）を考える。はじめに、
ブロック１０１（変換）で、一般にリング形の虹彩が直
線と角の形態に変換される。これは、定角極変換によ
り、虹彩のカーテシアン座標を極座標に変換することに
より行われる。
【０００７】図２（Ａ）は虹彩リング２０１を示し、瞳
孔の円Ｐと、虹彩と角膜の間の円形限界Ｉにより境界づ
けられている。境界ＰとＩの間の中間円Ｃを考える。円
Ｃは符号化される情報をふくむ。
【０００８】変換１０１により、虹彩リング２０１は図
２（Ｂ）に示す角形イメージ２０２に変形され、円Ｃの
データは線、例えば水平な線、の上に分布する。
【０００９】次のブロック１０２のステップで、複数の
線とその上の点が選択され、フィルタ操作が保持された
離散値、一般にはピクセル強度（グレイレベル）に適用
される。ストリップの中心周波数とバンド幅の選択は、
正確さの要求とフィルタからの情報の重要さの妥協によ
り行われる。一般に、信頼できる結果を得るために、各
選択された線の点は３つの周波数フィールドでフィルタ
される。ここで、周波数はイメージ毎の円で表現される
相対周波数を意味し、初期イメージの大きさに関係す
る。従って、とり出された情報はデジタル化条件には依
存せず、次に、処理されるイメージと基準イメージの間
の直接比較が可能となる。
【００１０】使用されるガーバフィルタは複素フィルタ
である。フィルタの中心周波数毎に、フィルタ後の実部
Ｒｅと虚部Ｉｍに関するアナログ情報が得られる。直流
成分はフィルタ操作により除去され、得られた情報は使
用された基準のまわりで変動する。図２（Ｃ）と図２
（Ｄ）はイメージの線の部分での時間ｔにそった実部Ｒ
ｅと虚部Ｉｍの変化の例を示す。
【００１１】次のステップ１０３（バイナリー）では、
図２（Ｅ）と図２（Ｆ）に示すように、先のデータＲｅ
とＩｍが２値データに変換される。
【００１２】次に、ブロック１０４（符号化）で、２値
データが位相を考慮して符号化される（情報は角度方向
である）。ガーバフィルタは複素フィルタでフィルタの
実部と虚部が直交するという事実により位相符号化が可
能である。実際、実部Ｒｅと虚部Ｉｍの比が位相の正接
に等しいということから、このことは可能である。
【００１３】処理された線又は点の得られた符号は任意
の処理、例えば基準符号との比較による虹彩認識に使用
される。局部位相を符号化する従来の方法の例は米国特
許５，２９１，５６０に記述されている。
【００１４】ガーバフィルタ法の欠点は、このフィルタ
の性質からフィルタ操作に多くの計算が必要なことにあ
る。実際、畳み込みされるイメージのサイズに対する畳
み込みコアのサイズと（ガーバフィルタのガウス包絡線
特性を切りすてた後でも）、実部と虚部をふくむフィル
タの複雑な構造により、計算時間が長くなる。
【００１５】別の欠点は、得られる符号の正確さが計算
の数に直接リンクすることにある。従って、２つのイメ
ージを区別するために多くの情報を希望すると、計算量
と時間が増加してしまう。
【００１６】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、リング形エ
レメントに円形に分布する情報を従来の方法よりも速く
符号化する方法を提供することを目的とする。
【００１７】本発明は、又、計算量を増さずに、従来の
方法よりも、多くの情報と信頼できる結果をふくむ符号
化方法を提供することを目的とする。
【００１８】本発明は、又、デジタル化されたイメージ
で眼の虹彩の符号化に適用される上記方法を提供するこ
とを目的とする。
【００１９】本発明は、さらに、現在使われているフィ
ルタよりもシンプルな、リング形エレメントに円形分布
する情報を符号化するフィルタを提供することを目的と
する。特に、本発明は、位相、周波数及びモジュールの
符号を簡単にかつ速く提供するフィルタを得ることを目
的とする。
【００２０】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明は、リング形エレメントのデジタル表示を周
波数、モジュール及び位相符号化する方法において、エ
レメントの任意の点に定角度で極座標変換を施して、エ
レメントが角形に折れないようにし、変換された角形の
各点にフーリエ変換を行って周波数領域に変換し、変換
の結果の離散データに少なくともひとつの実の位相軸に
そって指向した２次元バンドパスフィルタによりフィル
タ処理し、フィルタ処理の結果にヒルベルト変換を行
い、ヒルベルト変換の結果に逆フーリエ変換を行い、空
間領域の位相及びモジュール情報をとり出す方法を提供
する。
【００２１】本発明の実施例によると、位相軸にそって
指向した実の２次元バンドパスフィルタは２つの１次元
ハミング窓の積であり、各窓の伝達関数は下記解析式で
あらわされる中心周波数のまわりの限定された周波数領
域以外では０であり、
【数３】 ここで、ｉは一連の使用されたフィルタのフィルタイン
デックス、ｋは対象のハミング窓の方向、ｆｋは現在の
周波数、αｉ，ｋは１より小さな０でない実の正の数、
ｆｑｉ，ｋは一連のフィルタのインデックスｉの方向ｋ
の１次元バンドパスフィルタの中心周波数、ｆ０ｉ，ｋ
は周波数ｆｑｉ，ｋを中心に広がるスペクトルを決定す
る。
【００２２】本発明の実施例によると、ハミング窓が同
じ係数αｉ，ｋを有する。
【００２３】本発明の実施例によると、前記の同じ係数
がαｉ，ｋ＝０．５４のハミング窓である。
【００２４】本発明の実施例によると、ハミング窓が異
なる係数αｉ，ｋを有する。
【００２５】本発明の実施例によると、位相軸にそって
指向する実の２次元バンドパスフィルタが−３ｄＢで１
オクターブのパスバンドを有する。
【００２６】本発明の実施例によると、各ハミング窓の
パスバンドが次式で定義され、
【数４】 ここでａｒｃｏｓはコサイン関数の逆である。
【００２７】本発明の実施例によると、角形イメージの
特性情報の軸にそって指向する、異なる中心周波数の３
つの実の２次元バンドパスフィルタを適用する。
【００２８】本発明は、又、比較的大きな半径の第２の
円の中の比較的小さな半径の第１の円をふくんで定義さ
れるリング形エレメントの模様のデジタルイメージを符
号化する方法を提供する。
【００２９】本発明の実施例によると、前記リングが眼
の虹彩であり、前記第１の円が眼の瞳孔であり、前記第
２の円が虹彩と角膜の間の限界である。
【００３０】本発明の上記目的、特徴及び長所は、図面
と共に特定の実施例の下記の非限定的記述により詳細に
議論する。
【００３１】
【発明の実施の形態】明瞭化のために、異なる図で同じ
部材は同じ参照符号で示す。又、図２（Ａ）−図２
（Ｆ）のスケールは同じではない。
【００３２】虹彩又は模様をふくむ任意のリング形エレ
メントの符号化モード、つまり、特性情報が半径方向よ
りも同心円状で大きく変化する符号化モードを図３と図
４により説明する。
【００３３】処理されるデジタルイメージ（ＩＭＡＧ
Ｅ）は符号化されるべきリング形エレメント、ここでは
図２（Ａ）で説明したのと同様の虹彩をふくむ。
【００３４】始めに、ブロック３０１（変換）で、一般
にリング形の虹彩は図２（Ｂ）の角形形状に変換され
る。これは定角度の極変換により虹彩のカーテシアン座
標を極座標に変換することにより行われる。
【００３５】次のブロック３０２（ＦＴ）のステップ
で、図２（Ｂ）の変換されたイメージはフーリエ変換に
より空間領域から周波数領域に変換される。一般に高速
フーリエ変換が用いられる。
【００３６】次にブロック３０３の（フィルタ）で、フ
ーリエ変換で得られた離散値が、模様をもった角イメー
ジの特性情報の方向に指向した実２次元フィルタにより
フィルタ処理される。
【００３７】本発明の好ましい実施例によると、フィル
タの伝達関数はＸｉ（ｆ１，ｆ２）で、２つのハミング
窓Ｙｉ，１（ｆ１）とＹｉ，２（ｆ２）の積の結果であ
り（Ｘｉ（ｆ１，ｆ２）＝Ｙｉ，１（ｆ１）・Ｙｉ，２
（ｆ２））、ここでｆ１とｆ ２は２次元フィルタの２つ
の方向の周波数である。ハミング窓の伝達関数Ｙｉ， ｋ
（ｆｋ）は、図４に示すように、中心周波数のまわりの
限定された周波数以外では０であり、その解析表現は次
のとおりである。
【数５】 ここで、ｉは一連（例えば３個）の使用されたフィルタ
の中のフィルタインデックス；ｋはハミング窓の方向
（ｋ＝１又は２）；ｆｋは現在の周波数で、ｆｑｉ，ｋ
−ｆ０ｉ，ｋとｆｑｉ，ｋ＋ｆ０ｉ，ｋの間；αｉ，ｋ
は形状係数と呼ばれ、１より小さな０でない正の実数；
ｆｑｉ，ｋは方向がｋでフィルタシリーズのインデック
スがｉの１次元バンドパスフィルタの中心周波数；ｆ０
ｉ，ｋは周波数ｆｑｉ，ｋの上で中心に広がるスペクト
ルを決定する。
【００３８】実施例によると、２次元フィルタの２つの
ハミング窓Ｙｉ，１とＹｉ，２は同じ形状係数αｉ，１
とαｉ，２をもつ。好ましくは、ハミング窓は形状係数
αｉ ，ｋ＝０．５４のハミング窓である。
【００３９】別の実施例によると、２次元フィルタの２
つのハミング窓Ｙｉ，１とＹｉ，２は相互に異なる形状
係数αｉ，１とαｉ，２をもつ。
【００４０】本発明の特定の実施例によると、同じ形状
係数αｋの場合には、フィルタは両方のイメージ方向
（垂直と水平）にそって−３ｄＢで１オクターブのバン
ド幅を有する。
【００４１】次に、２つのハミング窓を使用する好まし
い実施例では、上記ノーティションで、中心周波数ｆｑ
ｉ，ｋに関する値ｆ０ｉ，ｋが次式のとき、−３ｄＢで
１オクターブのバンド幅が得られる。
【数６】 ここでａｒｃｏｓはコサイン関数の逆を示す。
【００４２】このようにして得られた−３ｄＢで１オク
ターブのバンド幅を有する双方向バンドパスフィルタ
は、好ましくは、数個の異なる中心周波数ｆｑｉ，ｋに
適用される。
【００４３】１オクターブだけ離れて（例えばイメージ
毎に７、１４、２８サイクル）分布する３つの中心周波
数を選択することにより、情報をふくむスペクトル領域
の全体がカバーされる。３つのフィルタは角形虹彩イメ
ージに別々に適用される。３つの結果のイメージが得ら
れる。
【００４４】次のステップ３０４（ヒルベルト）で、先
行のフィルタ処理の結果に対してヒルベルト変換が適用
される。従って、完全な範囲の離散的解析イメージが得
られる。これに関する文献として、J.P Havlicek等の著
作による「The analytic Image」，IEEE 1997，ページ4
46-449，及びA.Bovicの著作による2000年刊行の「Handb
ook of image and video processing」がある。
【００４５】次にブロック３０５（ＦＴ−１）で解析イ
メージに逆フーリエ変換が適用されて、空間領域にもど
る。
【００４６】次に、ブロック３０６（復調）で、標準の
復調方法により、空間領域で、周波数のパスバンド毎に
つまり各中心周波数ｆｑｉ，ｋ毎に、モジュール、瞬時
位相及び結果の周波数情報、ａｉ（ｘ０，ｙ０），φｉ
（ｘ０，ｙ０）及びΔφｉ（ｘ０，ｙ０）が得られる。
上記方法は、例えば、J.P Havlicek等の著作の「Discre
te quasi eigenfunction approximation for AM-FM ima
ge analysis」，IEEE1996，ページ633-636，又はJ.P Ha
vlicek等の著作の「The multi-component AM-FM image
representation」，IEEE transactions on image proce
ssing，1996年６月，ページ1094-1096に記述される。
【００４７】本発明による方法は従来の方法よりも長く
てむずかしいようにみえるが、完全に逆である。実際、
本発明による計算シーケンスは従来の方法よりも単純な
操作を使用し、より短い計算時間しか必要としない。
【００４８】特に、本発明による方法の利点は、双方向
フィルタが周波数領域（０位相）で実数で同心情報の方
向に指向してガーバフィルタやウェーブレットによる分
解よりも計算量が少なく、フィルタ操作によりスペクト
ル成分を分離することにある。
【００４９】本発明の別の利点は、使用するフィルタが
実であるので位相シフトがないことにある。従って２つ
のフィルタと符号器を直交して適用する必要がない。位
相とモジュールのデータのとり出しは、前述のごとく、
ヒルベルト変換で得られる解析イメージで直接、復調に
より行われる。この変換−復調のシーケンスは単純にか
つ高速に実行することができる。
【００５０】ハミング窓を使用する本発明の実施例の特
有の利点は、使用するフィルタの伝達関数で最も複雑な
数学関数がコサインであることにある。従って、複雑な
関数をふくみ特にコサインとサインの関数の和に対応す
る複雑な指数関数をふくむガーバフィルタに比べて本発
明のフィルタは簡単である。
【００５１】本発明による方法の別の利点は、同じ数の
計算が復調のときに異なる量の情報を提供することがで
き、応用と識別の要求に従って信頼度を向上させること
にある。換言すると、２つのイメージの間の識別データ
の数は復調までに行われる計算の数とは無関係である。
ガーババンドパスフィルタを用いる従来の方法と比較す
ると、本発明による改良は、減少した数の線と点ではな
くて、全体のイメージを処理するという事実からもたら
される。処理の実行が効率がよいので、イメージ全体を
処理しても処理時間が増加することはない。
【００５２】本発明の方法は、一般に、リング形エレメ
ントの模様の符号化に適用でき、ここで、模様は同心円
の角度位置によって変化して符号化される情報によって
特徴づけられる。
【００５３】このような符号化はそのような模様の存在
を検出するために使用することができる。例えば、木工
産業では、品質制御テストで木材の節型の欠陥の存在を
検出することができる。実際、製品、例えばボードが欠
陥をふくまなければ模様情報は一様である。しかし、欠
陥があると情報の中に強い変動が観察される。
【００５４】上述の虹彩の符号化への応用で、モジュー
ル、位相及び周波数で得られる符号は個人の識別のため
の認識パラメータに使用可能な虹彩認識を可能とする。
応用の一例はアクセス制御である。ドアの符号又はカー
ドによる開閉制御、通常はパスワードで保護される銀行
口座へのアクセス、通常はタイプされる符号で保護され
るコンピュータ又は携帯電話のような装置へのアクセ
ス、のような物理サイトへのアクセスである。このよう
な装置は指紋識別又はその他の生化学識別に置換するこ
とができる。
【００５５】本発明はもちろん当業者に容易な種々の変
更、修飾、改良が可能である。特に、図３で、方法は眼
のイメージの取得から始めることが可能である。しか
し、イメージはデータベースから取得してもよい。さら
に、上述の記述では符号化されるリング形エレメントは
円形の内側限界及び外側限界をもつものとした。一般
に、特性情報が角度方向に従って変化するならば、限界
はだ円形でもよい。
【００５６】上述の変形、修飾、改良は本開示の一部で
あり、本発明の範囲にふくまれる。従って、上述の記述
は単なる例であり発明を限定しない。本発明は請求範囲
の記載とその均等によってのみ限定される。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来の符号化方法のステップを示すフローチャ
ートである。
【図２】図１の方法のいくつかのステップの動作を示
す。
【図３】本発明による虹彩符号化方法のステップを示す
フローチャートである。
【図４】本発明の実施例によるフィルタの伝達関数を示
す。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ダミアン バルベーラク フランス国， 13080 リュイネ， リュ エ． ブウロン， 93ベー番地， パル ク セザンヌ バティマン ア Ｆターム(参考） 5B043 BA04 EA10 GA02 5C059 MA21 MC00 PP01 SS23 UA13 5C078 BA53 BA58 CA31 DA01

Claims (10)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 リング形エレメントのデジタル表示を周
    波数、モジュール及び位相符号化する方法において、 エレメントの任意の点に定角度で極座標変換（３０１）
    を施して、エレメントが角形に折れないようにし、 変換された角形の各点にフーリエ変換を行って周波数領
    域に変換（３０２）し、 変換の結果の離散データに少なくともひとつの実の位相
    軸にそって指向した２次元バンドパスフィルタによりフ
    ィルタ処理し（３０３）、 フィルタ処理の結果にヒルベルト変換（３０４）を行
    い、 ヒルベルト変換の結果に逆フーリエ変換を行い（３０
    ５）、 空間領域の位相及びモジュール情報をとり出すことを特
    徴とする方法。
  2. 【請求項２】 位相軸にそって指向した実の２次元バン
    ドパスフィルタは２つの１次元ハミング窓の積であり、
    各窓の伝達関数は下記解析式であらわされる中心周波数
    のまわりの限定された周波数領域以外では０であり、 【数１】 ここで、ｉは一連の使用されたフィルタのフィルタイン
    デックス、ｋは対象のハミング窓の方向、ｆｋは現在の
    周波数、αｉ，ｋは１より小さな０でない実の正の数、
    ｆｑｉ，ｋは一連のフィルタのインデックスｉの方向ｋ
    の１次元バンドパスフィルタの中心周波数、ｆ０ｉ，ｋ
    は周波数ｆｑｉ，ｋを中心に広がるスペクトルを決定す
    る、請求項１記載の方法。
  3. 【請求項３】 ハミング窓が同じ係数αｉ，ｋを有する
    請求項２記載の方法。
  4. 【請求項４】 前記の同じ係数がαｉ，ｋ＝０．５４の
    ハミング窓である請求項３記載の方法。
  5. 【請求項５】 ハミング窓が異なる係数αｉ，ｋを有す
    る請求項２記載の方法。
  6. 【請求項６】 位相軸にそって指向する実の２次元バン
    ドパスフィルタが−３ｄＢで１オクターブのパスバンド
    を有する請求項１記載の方法。
  7. 【請求項７】 各ハミング窓のパスバンドが次式で定義
    され、 【数２】 ここでａｒｃｏｓはコサイン関数の逆である、請求項４
    又は６に記載の方法。
  8. 【請求項８】 角形イメージの特性情報の軸にそって指
    向する、異なる中心周波数の３つの実の２次元バンドパ
    スフィルタを適用する請求項１記載の方法。
  9. 【請求項９】 請求項１−８のひとつを実行して、比較
    的大きな半径の第２の円の中の比較的小さな半径の第１
    の円をふくんで定義されるリング形エレメントの模様の
    デジタルイメージを符号化する方法。
  10. 【請求項１０】 前記リングが眼の虹彩であり、前記第
    １の円が眼の瞳孔であり、前記第２の円が虹彩と角膜の
    間の限界である、請求項９記載の方法。
JP2002302854A 2001-10-19 2002-10-17 同心情報の符号化 Withdrawn JP2003228707A (ja)

Applications Claiming Priority (2)

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FR0113522 2001-10-19
FR0113522A FR2831302A1 (fr) 2001-10-19 2001-10-19 Codage d'informations concentriques

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ID=8868494

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Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2002302854A Withdrawn JP2003228707A (ja) 2001-10-19 2002-10-17 同心情報の符号化

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US (1) US7031539B2 (ja)
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DE (1) DE60223982T2 (ja)
FR (1) FR2831302A1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101916439A (zh) * 2010-07-27 2010-12-15 哈尔滨工业大学 基于希尔伯特-黄变换的空间碎片高光谱序列探测方法

Families Citing this family (35)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8098901B2 (en) 2005-01-26 2012-01-17 Honeywell International Inc. Standoff iris recognition system
US8705808B2 (en) 2003-09-05 2014-04-22 Honeywell International Inc. Combined face and iris recognition system
US7593550B2 (en) 2005-01-26 2009-09-22 Honeywell International Inc. Distance iris recognition
US8442276B2 (en) * 2006-03-03 2013-05-14 Honeywell International Inc. Invariant radial iris segmentation
US8064647B2 (en) 2006-03-03 2011-11-22 Honeywell International Inc. System for iris detection tracking and recognition at a distance
US8090157B2 (en) 2005-01-26 2012-01-03 Honeywell International Inc. Approaches and apparatus for eye detection in a digital image
JP4151624B2 (ja) * 2004-07-14 2008-09-17 松下電器産業株式会社 瞳孔検出装置、虹彩認証装置及び瞳孔検出方法
CN100573585C (zh) * 2004-07-22 2009-12-23 日本电气株式会社 图像处理系统
WO2008016724A2 (en) 2006-03-03 2008-02-07 Honeywell International, Inc. An iris recognition system having image quality metrics
AU2007220010B2 (en) * 2006-03-03 2011-02-17 Gentex Corporation Single lens splitter camera
AU2007281940B2 (en) 2006-03-03 2010-12-16 Gentex Corporation 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
KR101299074B1 (ko) 2006-03-03 2013-08-30 허니웰 인터내셔널 인코포레이티드 홍채 인코딩 시스템
TW200816060A (en) * 2006-09-29 2008-04-01 Univ Nat Chiao Tung Iris recognition method
US8063889B2 (en) 2007-04-25 2011-11-22 Honeywell International Inc. Biometric data collection system
WO2009023828A1 (en) * 2007-08-15 2009-02-19 Indiana University Research & Technology Corporation System and method for measuring clarity of images used in an iris recognition system
CN101539990B (zh) * 2008-03-20 2011-05-11 中国科学院自动化研究所 一种虹膜图像鲁棒特征选择和快速比对的方法
US8436907B2 (en) 2008-05-09 2013-05-07 Honeywell International Inc. Heterogeneous video capturing system
US8165393B2 (en) * 2008-06-05 2012-04-24 Microsoft Corp. High dynamic range texture compression
US8213782B2 (en) 2008-08-07 2012-07-03 Honeywell International Inc. Predictive autofocusing system
US8090246B2 (en) 2008-08-08 2012-01-03 Honeywell International Inc. Image acquisition system
CN101727574A (zh) * 2008-10-17 2010-06-09 深圳富泰宏精密工业有限公司 虹膜识别系统及方法
US8280119B2 (en) 2008-12-05 2012-10-02 Honeywell International Inc. Iris recognition system using quality metrics
US8472681B2 (en) 2009-06-15 2013-06-25 Honeywell International Inc. Iris and ocular recognition system using trace transforms
US8630464B2 (en) 2009-06-15 2014-01-14 Honeywell International Inc. Adaptive iris matching using database indexing
JP5492606B2 (ja) * 2010-03-03 2014-05-14 アズビル株式会社 演算装置、及び演算装置を備えた流量計
US8742887B2 (en) 2010-09-03 2014-06-03 Honeywell International Inc. Biometric visitor check system
US8437513B1 (en) 2012-08-10 2013-05-07 EyeVerify LLC Spoof detection for biometric authentication
US8483450B1 (en) 2012-08-10 2013-07-09 EyeVerify LLC Quality metrics for biometric authentication
US8369595B1 (en) * 2012-08-10 2013-02-05 EyeVerify LLC Texture features for biometric authentication
PH12018500541B1 (en) 2015-09-11 2024-04-12 Jumio Corp Method and system for determining a quality metric in biometric authentication
JP6885935B2 (ja) * 2015-10-16 2021-06-16 マジック リープ， インコーポレイテッドＭａｇｉｃ Ｌｅａｐ，Ｉｎｃ． 眼の特徴を用いる眼ポーズ識別
CN105956585B (zh) * 2016-07-14 2019-02-26 郑州航空工业管理学院 基于权值相位差的虹膜匹配方法
CN110119764B (zh) * 2019-04-16 2021-03-02 北京天泽智云科技有限公司 一种变转速工况下轴心轨迹的提纯方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2868266B2 (ja) * 1990-01-25 1999-03-10 株式会社日本自動車部品総合研究所 信号位相差検出回路及び信号位相差検出方法
JP3438342B2 (ja) * 1994-09-12 2003-08-18 株式会社デンソー パルス位相差符号化回路

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101916439A (zh) * 2010-07-27 2010-12-15 哈尔滨工业大学 基于希尔伯特-黄变换的空间碎片高光谱序列探测方法

Also Published As

Publication number Publication date
US20030076984A1 (en) 2003-04-24
DE60223982D1 (de) 2008-01-24
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EP1304647A1 (fr) 2003-04-23

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