JP4355310B2

JP4355310B2 - 生体眼識別装置および方法、並びに生体眼識別プログラム

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Publication number: JP4355310B2
Application number: JP2005295192A
Authority: JP
Inventors: 健夫吾妻; 堅司近藤
Original assignee: Panasonic Corp; Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Corp; Panasonic Holdings Corp
Priority date: 2004-10-08
Filing date: 2005-10-07
Publication date: 2009-10-28
Anticipated expiration: 2025-10-07
Also published as: JP2006130308A

Description

本発明は、例えば虹彩による個人認証において利用される、生体眼であるか否かを識別する技術に関する。

従来の生体眼識別方法としては、複数の近赤外光源を選択的に点灯させ、瞳孔付近に生じる輝点位置の変化から、生体眼と偽眼を識別するものや、これと併せて可視光光源の強度を変化させて、瞳孔径の時間変化から得られる生体反応によって、生体眼と偽眼を識別するものがある（特許文献１および２を参照）。
特許第３３１２３０３号特許第３３１５６４８号

しかしながら、上述の従来技術では、複数の近赤外光源を選択的に点灯させたり、さらに、可視光光源の強度を変化させて、複数回、瞳孔や虹彩の位置検出処理を行わなければならない。このため、処理時間がかかりすぎたり、複数の光源を選択的に点灯させるためのシステムが大がかりになりすぎる、といった問題がある。

前記の問題に鑑み、本発明は、生体眼識別を、従来よりも、より短時間で、より簡易なシステムによって、実現可能にすることを課題とする。

本発明は、生体眼識別として、眼の白目の分光反射率を取得し、取得した分光反射率から、前記眼が生体のものであるか否かを判断するものである。

本発明によると、白目の分光反射率を特徴量とした識別を行うことによって、生体眼と偽造眼との識別を精度よく行うことができる。また、白目の分光反射率を取得し、処理するだけなので、大掛かりなシステムを必要とせず、処理も比較的短時間ですむ。

また、本発明は、生体眼識別として、眼の白目の分光反射率を複数の位置について取得し、取得した分光反射率の位置依存特性から、前記眼が生体のものであるか否かを判断するものである。

本発明によると、白目の分光反射率の位置依存特性を特徴量とした識別を行うことによって、生体眼と偽造眼との識別を精度よく行うことができる。また、白目の分光反射率を複数の位置について取得し、その位置依存特性を処理するだけなので、大掛かりなシステムを必要とせず、処理も比較的短時間ですむ。

本発明によると、生体眼と偽造眼との識別を、簡易なシステムで、短時間で、精度良く実行することができる。

本発明の第１態様では、識別対象となる眼における白目の分光反射率を取得する第１の手段と、前記第１の手段によって取得された分光反射率から前記眼が生体のものであるか否かを判断する第２の手段とを備えた生体眼識別装置を提供する。

本発明の第２態様では、識別対象となる眼における白目の分光反射率を複数の位置について取得する第１の手段と、前記第１の手段によって取得された分光反射率の位置依存特性から前記眼が生体のものであるか否かを判断する第２の手段とを備えた生体眼識別装置を提供する。

本発明の第３態様では、前記第１の手段は、鏡面反射成分を除いて分光反射率を取得するものである前記第１または第２態様の生体眼識別装置を提供する。

本発明の第４態様では、前記第１の手段は、３個以上の波長帯における反射率から、分光反射率を取得するものである前記第１または第２態様の生体眼識別装置を提供する。

本発明の第５態様では、識別対象となる眼における白目の分光反射率を取得する第１のステップと、前記第１のステップにおいて取得した分光反射率から前記眼が生体のものであるか否かを判断する第２のステップとを備えた生体眼識別方法を提供する。

本発明の第６態様では、識別対象となる眼における白目の分光反射率を複数の位置について取得する第１のステップと、前記第１のステップにおいて取得した分光反射率の位置依存特性から前記眼が生体のものであるか否かを判断する第２のステップとを備えた生体眼識別方法を提供する。

本発明の第７態様では、コンピュータに生体眼識別を実行させるためのプログラムとして、識別対象となる眼における白目の分光反射率を入力する第１のステップと、前記第１のステップにおいて入力した分光反射率から前記眼が生体のものであるか否かを判断する第２のステップとをコンピュータに実行させるものを提供する。

本発明の第８態様では、コンピュータに生体眼識別を実行させるためのプログラムとして、識別対象となる眼における白目の複数の位置について取得した分光反射率を入力する第１のステップと、前記第１のステップにおいて入力した分光反射率の位置依存特性から前記眼が生体のものであるか否かを判断する第２のステップとをコンピュータに実行させるものを提供する。

以下、本発明の実施の形態を、図面を参照しながら説明する。

（第１の実施形態）
図１は本発明の第１の実施形態に係る生体眼識別装置の構成図である。図１において、１０１は識別対象となる眼の分光反射率を取得する第１の手段としての分光反射率取得部、１０２は分光反射率取得部１０１によって取得された分光反射率から、識別対象となる眼が生体のものであるか否かを判断する第２の手段としての生体／偽造識別部である。

ここで、分光反射率とは、波長毎の反射率のことである。人は、分光感度特性の異なる３種類の視細胞によって色覚を得ている。視細胞の分光感度特性は比較的ブロードであるため、分光的には異なる光であっても、人の目には同じ色に感じられる場合がある。分光反射率を測定することによって、人の色覚では見分けられない様な違いを区別することが可能となる。また、分光反射率は物体の性質に依るものであるため、これを別の物質によって再現し偽造することは、一般には困難である。

分光反射率取得部１０１は、例えば公知の技術であるマルチスペクトル撮影技術を用いて、識別対象となる眼の分光反射率を取得する。ここでは、眼の白目部分について、分光反射率を取得するものとする。

なお、白目の分光反射率を用いることには、以下の様な利点がある。
１）白目は一般に、虹彩や瞳孔よりも反射率が高く、分光反射率の測定に向いている。
２）白目の色は、人種に依らず白く、人種による分光反射率の変化が小さいことが期待できる。
３）瞳孔、虹彩がコンタクトレンズにより覆われることと比べ、白目はコンタクトレンズ装着の影響が小さい。
４）特に女性の場合、白目については、化粧の影響を受けることがない。

なお、分光反射率を取得する部分は、白目に限られず、例えば、虹彩について、分光反射率を取得してもかまわない。

図２は取得された分光反射率特性の一例を示すグラフである。図２において、横軸は波長、縦軸は基準白色面（ＢａＳＯ₄塗布面）に対する相対的な反射率である。図２では、２名の被験者（被験者１、被験者２）の白目と、義眼の白目、紙および金属の分光反射率特性をそれぞれプロットしている。

なお、図２の分光反射率特性はある１点についての測定結果であるが、例えば、異なる分光感度特性による撮影を複数回同時に行うことによって、マルチスペクトル画像として分光反射率特性を得ることも可能である。この場合には、得られたマルチスペクトル画像中から、白目領域、虹彩領域等の対象領域を切り出す必要がある。

生体／偽造識別部１０２は、分光反射率取得部１０１によって取得された分光反射率特性から、識別対象の眼が、生体眼か偽造眼かを識別する。この処理について説明する。

生体／偽造識別部１０２は、まず、入力された分光反射率特性を、そのピーク値を用いて正規化する。図３は、図２の分光反射率特性をそれぞれのプロットのピーク値を用いて正規化したグラフである。図２と図３とを比較すると、正規化前の図２では、被験者によって分光反射率特性に差があるが、正規化後の図３では、２名の被験者の分光反射率特性はよく一致している。例えば、波長が５３０ｎｍから５９０ｎｍ付近（図中Ａ）の部分において、同じように窪みが生じている。このような窪みは、義眼の白目や、紙、金属の分光反射率特性では見られない。なお、人の眼の分光反射率特性がこの様に特徴的になるのは、血液に含まれるヘモグロビンの物性の影響であると推測される。

そして、生体／偽造識別部１０２は、図３に示すような分光反射率特性の相違を利用して、公知の技術であるパターン認識技術を用いて、生体眼であるか否かを判断する。そして、その識別結果を出力する。

以上のように本実施形態によると、識別対象となる眼における白目の分光反射率を取得し、これを特徴量とした識別を行うことによって、生体眼と偽造眼との識別を精度よく行うことができる。また、白目の分光反射率を取得し、処理するだけなので、大掛かりなシステムを必要とせず、処理も比較的短時間ですむ。

なお、識別に用いる特徴量としては、図３に示すような連続した分光反射率特性を用いてももちろんよいが、それ以外に、特定の波長における反射率のみを用いてもかまわない。これにより、生体眼識別の性能を維持しつつ、反射率の取得を簡易化することができる。

例えば、図３における生体眼の分光反射率特性において、５３０ｎｍから５９０ｎｍ付近（図中Ａ）での反射率が、４８０ｎｍから５１０ｎｍ付近（図中ｂ）および５９０ｎｍから６５０ｎｍ付近（図中ｆ）での反射率と比べて小さいことに着目し、これら３つの波長帯における反射率を、特徴量とすることが考えられる。

また、４００ｎｍから４２０ｎｍ付近（図中ａ）における反射率の谷に着目し、この波長帯での反射率を特徴量として用いたり、５４０ｎｍから５５０ｎｍ付近（図中ｃ）、５５０ｎｍから５６０ｎｍ付近（図中ｄ）、５６０ｎｍから５８０ｎｍ付近（図中ｅ）における反射率を特徴量として用いてもよい。

なお、特徴量として比較的少数の波長帯における反射率を用いる場合は、図３中のａ〜ｆおよびＡに示す波長帯のうち、例えば３個以上の波長帯を選択し、この選択した波長帯での反射率を用いてもよい。これにより、生体眼識別の性能を維持しつつ、反射率の取得を簡易化することができる。また、波長帯の選択を、識別の都度、ランダムまたは所定の方法によって変更してもよい。これにより、特定の波長の塗料等を利用したなりすまし行為が行われる可能性を低減することができる。

また、白目の検出を自動的に行うようにしてもよい。図４は本実施形態の変形例に係る生体眼識別装置の構成図であり、図１と共通の構成要素には図１と同一の符号を付している。図４において、１０３は識別対象となる眼の画像を入力する画像入力部、１０４は画像入力部１０３によって入力された画像に対して白目の検出を行う白目検出部である。

白目検出部１０４は、画像入力部１０３により入力された眼の画像に対して白目の検出を行う。人の眼を撮影した画像において、白目領域は図５に示すように、虹彩領域の外縁と上下の瞼とによって囲まれている。図５において、Ｂ１は虹彩と白目の境界（虹彩領域の外縁）、Ｂ２は上瞼と白目または黒目との境界（上瞼ライン）、Ｂ３は下瞼と白目または黒目との境界（下瞼ライン）である。同図中、（ａ）は瞼ラインが虹彩領域を覆わない場合、（ｂ）は瞼ラインが虹彩領域を覆う場合である。

虹彩領域の外縁は、例えば、特表平８−５０４９７９号に記載の方法によって検出することができる。上下の瞼ラインは、例えば、エッジ検出や輪郭モデルの当てはめ等によって検出することができる。これらの検出結果を用いることにより、上下の瞼の間であり、かつ、虹彩外縁の外側の領域を、白目領域として検出することができる。

なお、白目領域の検出は、上のような方法に限られるものではない。例えば、虹彩外縁から一定画素左右の外側に離れた点を白目領域としたり、虹彩外縁の位置と虹彩径の値を用いて、虹彩外縁から虹彩径の定数倍左右の外側に離れた点を白目領域としたりすることによって、より簡単に検出することもできる。

図６は本実施形態に係る生体眼識別方法を示すフローチャートである。図６に示すように、ステップＳ１１において、識別対象となる眼の画像を入力し、ステップＳ１２において、ステップＳ１１で入力した画像から白目領域を検出する。白目領域が検出できないときは、処理を終了する。白目領域が検出されたときは、第１のステップとしてのステップＳ１３において、識別対象となる眼における白目の分光反射率を取得し、第２のステップとしてのステップＳ１４において、ステップＳ１３で取得した分光反射率から、識別対象となる眼が生体のものであるか否かを判断する。

また、プログラムによって、識別対象となる眼における白目の分光反射率を入力し、入力した分光反射率から、眼が生体のものであるか否かを判断する処理を、コンピュータに実行させることも可能である。

（第２の実施形態）
図７は本発明の第２の実施形態に係る生体眼識別装置の構成図である。図７において、２０１は画像入力部、２０２は画像入力部２０１によって入力された画像に対して白目領域の検出を行う白目検出部、２０３は識別対象となる眼における白目の分光反射率を複数の位置について取得する分光反射率取得部、２０４は分光反射取得部２０３によって取得された分光反射率から、識別対象となる眼が生体のものであるか否かを判断する第２の手段としての生体／偽造識別部である。本実施形態では、生体／偽造識別部２０４は、分光反射率の位置依存特性を用いて、識別を行う。画像入力部２０１、白目検出部２０２および分光反射率取得部２０３によって、本発明の第１の手段が構成されている。

図８は画像入力部２０１の構成例を示す図である。図８では、画像入力部２０１は、光源２１１と、公知の技術で実現されるマルチスペクトル撮影装置２１２とを備えている。光源２１１は識別対象の眼ＥＹに対して概ね正対している。光源２１１を点灯し、マルチスペクトル撮影装置２１２により、マルチスペクトル撮影を行う。なお、光源以外の周囲光の強度が無視できない程大きい場合には、光源２１１を照明して撮影した画像から、光源２１１をオフにして撮影した画像を差し引くことによって、光源以外の周囲光の影響を取り除くことができる。

図７に戻り、白目検出部２０２は、本発明の第１の実施形態と同様の方法によって、画像入力部２０１によって入力された画像に対して白目の検出を行う。

分光反射率取得部２０３は、画像入力部２０１によって撮影されたマルチスペクトル画像と、白目検出部２０２によって検出されたマルチスペクトル画像中の白目位置とから、図９に示すように、白目領域内の複数の位置について、分光反射率を取得する。図９では、黒点が分光反射率を取得する位置を表している。同図中、（ａ）は直線状に取得位置を配置した例、（ｂ）は放射状に取得位置を配置した例である。

生体／偽造識別部２０４は、分光反射率取得部２０３によって取得された複数の位置についての分光反射率を用いて、識別対象の眼が生体眼か偽造眼かを識別する。この処理について説明する。

分光反射強度は、光源の強度、光源と被写体面との角度、および、観測位置と被写体面との角度によって決まる。ただし、被写体が拡散反射物体である場合は、分光反射強度は観測位置と被写体面との角度に依らない。したがって、分光反射強度の位置依存特性は、被写体の形状に影響される。すなわち、被写体形状が曲面の場合、図１０に示すように、入射光の向きと被写体面の法線の向きとのなす角度が変化する。図１０において、１６１は眼球、１６２は眼球への入射光、１６３は眼球表面の法線である。分光反射強度は、入射光と被写体表面の法線とのなす角度Φ₁，Φ₂に応じて変化する。一方、被写体形状が平面の場合、図１１に示すように、入射光の向きと被写体面の法線の向きとのなす角度は変化しない。図１１において、１７１は印刷物、１７２は印刷物への入射光、１７３は印刷物表面の法線である。以上のことから、分光反射強度の位置依存特性を利用することによって、被写体の形状を考慮した識別ができる。

そこで、生体／偽造識別部２０４は、まず、入力された複数位置についての分光反射率を、これら全データのピーク値を用いて正規化する。この正規化により、光源の強度に依らない分光反射率特性を得ることができる。

前述のように、被写体がほぼ球面である生体眼である場合とほぼ平面である偽造眼の場合を比較すると、前者の場合はその表面が曲面であるため、白目領域内の位置の違いにより、分光反射特性の強度が変化する。これに対して、表面が平面の偽造眼の場合は、光源に対する被写体面の向きはほぼ一定であるため、白目領域内の位置の違いによらず、分光反射率はほぼ一定となる。

図１２は生体眼に対して得られた正規化後の分光反射率を示すグラフである。図１２に示すように、それぞれの分光反射率特性はほぼ同じパターンとなるが、生体眼はその表面が曲面であるため、入射光と被写体面の法線とのなす角度Φに応じて、分光反射率の大きさは変化している。

そして、生体／偽造識別部２０４は、上述したような白目領域内の位置の違いによる分光反射率特性の相違、すなわち、分光反射率の位置依存特性を利用して、公知の技術であるパターン認識技術を用いて、生体眼であるか否かを判断する。そして、その識別結果を出力する。生体眼であるか否かの判断は、例えば、白目領域内の位置の違いによる分光反射強度特性の変動を、波長毎に分散で表し、波長毎の分散の大きさに基づいて行えばよい。

以上のように本実施形態によると、識別対象となる眼における白目の、複数の位置について取得した分光反射特性を用いて、位置の違いによる変動を特徴量とした識別を行うことによって、生体眼と偽造眼との識別を精度よく行うことができる。

もちろん、本実施形態で述べたような分光反射率の位置依存特性を用いた識別と併せて、全ての、またはいずれかの分光反射率特性から、第１の実施形態と同様に、識別を行ってもかまわない。

図１３は本実施形態に係る生体眼識別方法を示すフローチャートである。図１３に示すように、ステップＳ２１において、マルチスペクトル画像を入力し、ステップＳ２２において、白目検出を行う。白目領域が検出できないときは、処理を終了する。白目領域が検出されたときは、ステップＳ２３において、識別対象となる眼における白目の分光反射率を複数の位置について取得し、第２のステップとしてのステップＳ２４において、ステップＳ２３で取得した分光反射率の位置依存特性から、識別対象となる眼が生体のものであるか否かを判断する。ステップＳ２１，Ｓ２２，Ｓ２３によって本発明の第１のステップが構成されている。

また、プログラムによって、識別対象となる眼における白目の、複数の位置について取得した分光反射率を入力し、入力した分光反射率の位置依存特性から、眼が生体のものであるか否かを判断する処理を、コンピュータに実行させることも可能である。

（第３の実施形態）
図１４は本発明の第３の実施形態に係る生体眼識別装置の構成図である。図１４において、３０１は鏡面反射成分を除去する機能を有する分光反射率取得部である。第１の手段としての分光反射率取得部３０１は、ハーフミラー３１、偏光フィルター３２Ａ，３２Ｂ、マルチスペクトル画像を撮影する分光反射率取得部１０１Ａ，１０１Ｂ、および鏡面反射分離部３３を備えている。また、生体／偽造識別部１０２は第１の実施形態で説明したものと同様に動作する。

分光反射率取得部３０１の動作について説明する。

識別対象となる眼からの光は、ハーフミラー３１によって二分される。偏光フィルター３２Ａ，３２Ｂは異なる偏光方向に配置された直線偏光板である。ここで、異なる偏光方向としては、偏光フィルター３２Ａ，３２Ｂ通過後の２つの光の光強度に、十分な差があることが理想的である。分光反射率取得部１０１Ａ，１０１Ｂはそれぞれ、偏光フィルター３２Ａ，３２Ｂの出力からマルチスペクトル画像を取得する。

鏡面反射分離部３３は、分光反射取得部１０１Ａ，１０１Ｂによってそれぞれ撮影された２個のマルチスペクトル画像から、公知の鏡面反射分離技術（例えば特許３４５９９８１号を参照）を適用することによって、鏡面反射成分を除去したマルチスペクトル画像を得る。そして、生体／偽造識別部１０２は、この鏡面反射成分が除去されたマルチスペクトル画像から、第１の実施形態と同様にして、識別対象となる眼が生体眼であるか否かを判断する。そして、その識別結果を出力する。

ここで、被写体が鏡面反射をしている場合、反射光は光源の分光特性を反映している。一方、被写体が拡散反射をしている場合、反射光は、光源の分光特性と被写体の分光反射率特性の両方（積）を反映している。このため、鏡面反射成分を分離したマルチスペクトル画像を用いることによって、より精度のよい生体眼識別を行うことができる。

なお、ここでは、第１の実施形態に対して鏡面反射分離機能を付加させた場合について説明したが、第２の実施形態に対して鏡面反射分離機能を付加させてもよい。

以上のように本実施形態によると、鏡面反射成分を分離する機能を付加することによって、生体眼と偽造眼との識別をより精度よく行うことができる。

（第４の実施形態）
図１５は本発明の第４の実施形態に係る生体眼識別機能付き虹彩認証装置の構成図である。図１５において、４０１は生体眼識別部、４０２は虹彩認証部である。生体眼識別部４０１としては、本発明の第１から第３の実施形態として示した生体眼識別装置のいずれかを用いることができる。虹彩認証部４０２としては、例えば、特表平８−５０４９７９号に記載の方法を行う装置を用いることができる。生体眼識別部４０１によって生体であると判断された場合にのみ、虹彩認証部４０２によって虹彩認証を行うことによって、いわゆるなりすましを防止することができる。

なお、生体眼識別と虹彩認証の順番は、図１６に示すように、先に虹彩認証を行い、後で生体眼識別を行うものとしてもよい。この場合、虹彩認証で本人と認証された場合にのみ生体眼識別をすることによって、なりすましを防止することができる。

また、図１７に示すように、生体眼識別と虹彩認証を並行して行い、判定部４０３において、虹彩認証で本人と認証され、かつ、生体眼識別で生体眼と識別された場合にのみ、認証結果を有効とすることによっても、なりすましを防止することができる。

以上述べた生体眼識別と虹彩認証の併用において、生体眼識別は白目に着目した処理であり、虹彩認証は黒目の一部である虹彩に着目した処理である。そのため、両者をシーケンシャルに行う場合には、それぞれに適した画像（生体眼識別では白目が多く映っている画像、虹彩認証では虹彩が多く映っている画像）を個別に選択して処理することにより、システム全体としての性能を向上させることができる。

本発明では、生体眼と偽造眼との識別を、簡易なシステムで、短時間で、精度良く実行することができるので、例えば、虹彩認証装置のなりすまし防止対策として有用である。

本発明の第１の実施形態に係る生体眼識別装置の構成図である。取得された分光反射率特性の一例を示すグラフである。図２の分光反射率特性を正規化したグラフである。本発明の第１の実施形態の変形例に係る生体眼識別装置の構成図である。白目領域の説明図である。本発明の第１の実施形態に係る生体眼識別方法を示すフローチャートである。本発明の第２の実施形態に係る生体眼識別装置の構成図である。図７における画像入力部の構成例である。本発明の第２の実施形態における分光反射率取得位置の説明図である。被写体表面が曲面の場合における入射光方向と表面法線との関係の説明図である。被写体表面が平面の場合における入射光方向と表面法線との関係の説明図である。生体眼に対して得られた正規化後の分光反射率を示すグラフである。本発明の第２の実施形態に係る生体眼識別方法を示すフローチャートである。本発明の第３の実施形態に係る生体眼識別装置の構成図である。本発明の第４の実施形態に係る生体眼識別機能付き虹彩認証装置の構成図である。本発明の第４の実施形態の変形例に係る生体眼識別機能付き虹彩認証装置の構成図である。本発明の第４の実施形態の変形例に係る生体眼識別機能付き虹彩認証装置の構成図である。

符号の説明

１０１分光反射率取得部（第１の手段）
１０２生体／偽造識別部（第２の手段）
２０１画像入力部
２０２白目検出部
２０３分光反射率取得部
２０４生体／偽造識別部（第２の手段）
３０１分光反射率取得部（第１の手段）

Claims

識別対象となる眼における白目の分光反射率を取得する第１の手段と、
前記第１の手段によって取得された分光反射率から、前記眼が生体のものであるか否かを判断する第２の手段とを備えた
ことを特徴とする生体眼識別装置。
識別対象となる眼における白目の分光反射率を、複数の位置について、取得する第１の手段と、
前記第１の手段によって取得された分光反射率の位置依存特性から、前記眼が生体のものであるか否かを判断する第２の手段とを備えた
ことを特徴とする生体眼識別装置。
請求項１または２において、
前記第１の手段は、鏡面反射成分を除いて、分光反射率を取得するものである
ことを特徴とする生体眼識別装置。
請求項１または２において、
前記第１の手段は、３個以上の波長帯における反射率から、分光反射率を取得するものである
ことを特徴とする生体眼識別装置。
識別対象となる眼における白目の分光反射率を取得する第１のステップと、
前記第１のステップにおいて取得した分光反射率から、前記眼が生体のものであるか否かを判断する第２のステップとを備えた
ことを特徴とする生体眼識別方法。
識別対象となる眼における白目の分光反射率を、複数の位置について、取得する第１のステップと、
前記第１のステップにおいて取得した分光反射率の位置依存特性から、前記眼が生体のものであるか否かを判断する第２のステップとを備えた
ことを特徴とする生体眼識別方法。
コンピュータに、生体眼識別を実行させるためのプログラムであって、
識別対象となる眼における白目の分光反射率を入力する第１のステップと、
前記第１のステップにおいて入力した分光反射率から、前記眼が生体のものであるか否かを判断する第２のステップとを
コンピュータに実行させるためのプログラム。
コンピュータに、生体眼識別を実行させるためのプログラムであって、
識別対象となる眼における白目の、複数の位置について取得した分光反射率を入力する第１のステップと、
前記第１のステップにおいて入力した分光反射率の位置依存特性から、前記眼が生体のものであるか否かを判断する第２のステップとを
コンピュータに実行させるためのプログラム。