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Technisches
Gebiet
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Die
vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Verarbeitung von
Daten, die einem Abbild der Retina eines Individuums entsprechen,
um das Individuum zu identifizieren und insbesondere ein System,
das ein eindeutiges und einheitliches Signalmuster zur Identifikation
eines Individuums aus Daten, die der Papille des Individuums entsprechen,
erzeugt.
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Hintergrund
der Erfindung
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Es
sind verschiedene Vorrichtungen bekannt, die ein vaskuläres Muster
in einem Teil der Retina eines Individuums aufdecken, um das Individuum
zu identifizieren. Beispiele von solchen Vorrichtungen sind in den
US-Patentschriften 4,109,237; 4,393,366 und 4,620,318 beschrieben.
In diesen Vorrichtungen wird ein gebündelter Lichtstrahl auf einen kleinen
Teil der Retina gerichtet und der Strahl wird in einem kreisförmigen Muster
durchmustert, um ein der vaskulären
Struktur des Auges entsprechendes analoges Signal zu erzeugen, welche
sich mit der kreisförmigen
Bahn des durchmusterten Strahls überschneidet.
In dem Patent Nr. 4,393,366 befindet sich das kreisförmige Muster
außerhalb
der Papille oder des optischen Nervs und in dem Patent Nr. 4,620,318
wird das Licht in einem auf die Fovea zentrierten Kreis durchmustert.
Diese Systeme verwenden die vaskuläre Struktur außerhalb
der Papille, da angenommen wurde, dass nur dieser Bereich der Retina
ausreichende Informationen enthalten würde, um ein Individuum von
einem anderen zu unterscheiden. Jedoch ist es bei diesen Systemen
problematisch, ein eindeutiges Signalmuster für dasselbe Individuum einheitlich
zu erzeugen. Beispielsweise kann ein Verdrehen des Auges die von
diesen Systemen "gesehene" Netzhautstruktur
verändern,
so dass zwei verschiedene Punkte auf der Retina sich zu überlappen
scheinen. Als solches wird das die vaskuläre Struktur wiederspiegelnde
Signal eines Individuums von der Neigung des Auges abhängen. Dieses Problem
wird ferner dadurch verstärkt,
dass diese Systeme solche Daten analysieren, die ausschließlich der
vaskulären Struktur
entsprechen, welche sich mit dem kreisförmigen Pfad des durchmusterten Lichtes überschneidet.
Wenn sich das Auge des Individuums nicht genau auf derselben Linie
wie das bei jedem Mal verwendete System befindet, kann das durchmusterte
Licht verschiedene vaskuläre
Strukturen durchkreuzen, was ein im Wesentlichen unterschiedliche
Signalmuster für
dasselbe Individuum ergibt. Das Journal "Automatic Image Analysis of Fundus Photograph" von Zhan Lin et
al. beschreibt ein automatisches Retina-Analysesystem, das zur groß angelegten
Durchmusterung einer diabetischen Retinopathie verwendet wird, wobei
das System die Größe und Position
der Papille über
eine Hough-Transformationstechnik abschätzt. Hierbei werden die Blutgefäße unter
Verwendung eines Gauss-Filters aufgefunden, und es werden Erudate
für die
diabetische Retinopathie nachgewiesen und bestimmt.
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Kurze Zusammenfassung
der Erfindung
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Die
vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erzeugung eines
Signalmusters von der Retina eines Individuums zur Verifizierung
der Identität des
Individuums gemäß Anspruch
1.
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Bei
den erfindungsgemäßen Ausführungsformen
wurden die Nachteile der früheren
retinalen Identifikationssysteme und Verfahren überwunden. Im Gegensatz zum
Stand der Technik umfasst das erfindungsgemäße Verfahren die Analyse von Bit-kartierten
Bilddaten, die der Intensität
von Pixeln entsprechen, welche ein Bild in einem Bereich der Retina
eines Individuums bilden, der eine Papille enthält. Das erfindungsgemäße Verfahren
lokalisiert die Papille in dem Bild und erzeugt ein einzigartiges
und einheitliches Signalmuster zur Identifikation eines Individuums über Pixeldaten,
die mit der Papille des Individuums in Verbindung stehen. Auf diese
Weise wird das erzeugte Signalmuster verwendet, um die Identität des Individuums
zu verifizieren.
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Insbesondere
ermöglichen
es die erfindungsgemäßen Ausführungsformen,
anhand der Pixeldaten eine Kontur aufzufinden, die der Papillengrenze
in dem Bild angenähert
ist, und ein Signalmuster aus den Identitätsdaten zu erzeugen, das mit der
Kontur in einer zuvor bestimmten Beziehung steht. Das Signalmuster,
das von den dem Abbild der Papille entsprechenden Daten erzeugt
wird, die wird dann mit einem oder mehren gespeicherten Signalmustern
verglichen, um die Identität
des Individuums zu verifizieren.
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Entsprechend
einer Ausführungsform
der vorliegenden Erfindung wird die Grenze der Papille aufgefunden,
indem ein Kreis auf dem durch die Pixeldaten dargestellten Bild
der Papille angelegt wird und der Kreis so verzogen wird, dass eine
Ellipse auf das Bild der Papille passt. Ein Kreis, der dem Bild
der Papille des Individuums am nächsten
kommt, wird ermittelt, indem die durchschnittliche Intensität der Pixel
innerhalb des Kreises und die durchschnittliche Kantenstärke der
Pixel, die entlang des Umfangs des Kreises angeordnet sind, analysiert
werden, wodurch die Parameter des Kreises verändert werden, um diesen an
die Papille anzupassen. Da die Ellipsenparameter verändert sind,
wird der am besten passende Kreis dann, basierend auf der Veränderung
der durchschnittlichen Kantenstärke
der Pixel, die entlang des Umfangs der Ellipse angeordnet sind,
zu einer Ellipse verzogen.
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In
einer Ausführungsform
der vorliegenden Erfindung wird das das Individuum identifizierende Signalmuster
aus einer Reihe von Werten erzeugt, wobei jeder Wert der durchschnittlichen
Intensität
der Pixel an einer Kante oder Grenzfläche bei aufeinanderfolgenden
Positionen entlang des Ellipsenpfades entspricht, die auf das Bild
der Papille passt. Die durchschnittliche Intensität von Pixeln,
die der Papille entsprechen und einen anderen Bezug hinsichtlich des
Randes der Papille besitzen, kann auch verwendet werden, um ein
einzigartiges und wiederholbares Signalmuster zu erzeugen, um ein
Individuum zu identifizieren. Beispielsweise kann der Bereich der Papille
innerhalb des Randes in eine Anzahl von Sektoren aufgeteilt werden,
in denen die durchschnittliche Intensität der Pixel in jedem Sektor
ausgenutzt werden kann, um das Signalmuster zur Identifizierung
eines Individuums zu erzeugen. Alternativ kann die durchschnittliche
Intensität
von Pixeln an unterschiedlichen Punkten, die entlang einem oder
mehreren vorbestimmten Pfaden innerhalb des Papillenrandes oder
benachbart zu dem Rand, jedoch außerhalb davon erfasst worden
ist, verwendet werden, um das Signalmuster zur Identifikation des
Individuums zu erzeugen.
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Die
Ausführungsformen
der vorliegenden Erfindung erzeugen ein einzigartiges und einheitliches Signalmuster,
um ein Individuum zu identifizieren. Bei diesen wurde auch festgestellt,
dass sie sehr gut mit solchen Signalmustern übereinstimmen, die von Bildern
mit unterschiedlicher Qualität
der für
ein Individuum gespeicherten Signalmuster erzeugt wurden, so dass
ein zuverlässigeres
und robusteres retinales Identifikationsverfahren zur Verfügung steht,
als es davor möglich
war. Diese und andere Vorteile und neue Merkmale der erfindungsgemäßen Ausführungsformen
sowie die Einzelheiten einer zur Veranschaulichung dienenden Ausführungsform
ergeben sich aus der folgenden Beschreibung und Zeichnungen.
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Kurze Beschreibung
der Zeichnungen
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1 ist
eine Darstellung eines Netzhautabbildes, das von einer Fundus-Kamera
gemacht wurde, und einer elliptischen Randfläche der Papille, die durch
eine Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens
aus den Pixeldaten des Bildes ermittelt wurde;
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2 ist
eine Darstellung eines Netzhautabbildes, das mit einem Durchmusterungs-Laser-Ophthalmoskop
erhalten wurde und einer elliptischen Randfläche der Papille, die durch
eine Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens
aus den Pixeldaten des Bildes ermittelt wurde;
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3 ist
eine Darstellung eines Bildes von einer Netzhaut, das mit einem
anderen System erhalten wurde und einer elliptischen Randfläche der
Papille, die durch eine Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens
aus den Pixeldaten des Bildes ermittelt wurde;
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4 ist
eine Darstellung eines Verfahrens zur Lokalisierung der Papille
auf dem Bild;
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5 ist
ein Flussdiagramm, das ein Verfahren zum Lokalisieren der Papille
auf dem Bild veranschaulicht;
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6 ist
ein Flussdiagramm, das ein Verfahren zum Auffinden des am besten
passenden Kreises für
die Papille veranschaulicht;
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7 ist
ein Flussdiagramm, das ein Verfahren zum Verziehen des am besten
passenden Kreises in eine Ellipse veranschaulicht, die besser zu
der Form der Papille auf dem Bild passt;
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8 ist
eine Darstellung einer Ellipse und der fünf Parameter, welche die Ellipse
definieren, sowie der Grenz- oder Randfläche um die Peripherie der Ellipse,
die verwendet wird, um ein einzigartiges Signalmuster gemäß einer
Variante der Erfindung zu erzeugen;
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9 ist
ein Flussdiagramm, das eine Ausführungsform
des Verfahrens zur Erzeugung eines Signalmusters aus den Pixeldaten
bei einer Anzahl von Positionen, die für die Randfläche der
Papille bestimmt wurden, veranschaulicht;
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10 ist
eine Darstellung von zwei Signalmustern, die für das selbe Individuum aus
zwei unterschiedlichen Bildern der Retina des Individuums, welche
mit mehreren Monaten Abstand gemacht wurden, erzeugt wurden, und
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11 ist
ein Signalmuster, das von dem Netzhautabbild von 3 für ein anderes
Individuum erzeugt wurde.
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Detaillierte
Beschreibung von Beispielen der Erfindung
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Das
beschriebene Verfahren analysiert Bit-kartierte Bilddaten, die der
Intensität
von Pixeln entsprechen, welche ein Bild von einem Gebiet einer die
Papille einschließenden Netzhaut
eines Individuums bilden. Wie hier verwendet, bezeichnen Bit-kartierte
Bilddaten, dass eine bestimmte Gruppe von Daten Bits einem Pixel
an einem bestimmten Ort in dem Bild entspricht und darstellt. Die 1 bis 3 zeigen
verschiedene retinale Bilder, die von einer Anzahl unterschiedlicher
Quellen erhalten wurden, bei denen das erhaltene Bild entsprechend
den erfindungsgemäßen Beispielen
digitalisiert und analysiert wurde. Wie aus diesen Bildern hervorgeht,
erscheint die jeweilige Papille 10, 11 und 12 der 1, 2 und 3 auf
dem Bild als das hellste Gebiet bzw. das Gebiet mit der höchsten Intensität. Ein Randgebiet 14 von
jeder Papille 10, 11, 12, die entsprechend einem
erfindungsgemäßen Beispiel
identifiziert wurde, wird anhand der Fläche zwischen zwei konzentrischen
Ellipsen 16 und 18 bestimmt. Die Ellipse 18 ist eine
Ellipse, die auf die jeweilige Papille 10, 11, 12 entsprechend
einem erfindungsgemäßen Beispiel angelegt
wurde, und die Ellipse 16 hat einen zuvor bestimmten Bezug
zu der Ellipse 18, was weiter unten im Detail erklärt wird.
Ein einzigartiges Signalmuster wird gemäß einer Ausführungsform
der Erfindung für
ein Individuum aus der durchschnittlichen Intensität der Pixel
innerhalb des Randbereiches 14 bei verschiedenen Winkelpositionen
entlang des elliptischen Pfades, der auf das Bild der Papille passt,
erzeugt. Beispiele von Signalmustern, die entsprechend dem Verfahren
dieser Ausführungsform
erzeugt wurden, sind in den 10 und 11 dargestellt,
was unten im Detail beschrieben wird. Es wurde festgestellt, dass
die Papille die kleinste Informationsmenge in dem Auge enthält, um ein
Individuum individuell zu identifizieren. Da sich das Auge um den optischen
Nerv dreht, stellt ein Abbild der Papille das stabilste und am meisten
reproduzierbare Bild dar, das erhalten werden kann. Als solche werden
die dem Abbild der Papille entsprechenden Pixeldaten gemäß den erfindungsgemäßen Beispielen
verwendet, um ein einzigartiges und einheitliches Signalmuster zur
Identifikation eines Individuums zu erzeugen.
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Das
beschriebene Verfahren analysiert die einem Abbild der Retina eines
Individuums entsprechenden erhaltenen Pixelidentitätsdaten,
indem zuerst der Ort der Papille in dem Bild der Retina bestimmt
wird. Der Ort der Papille in dem Abbild der Retina wird in Abhängigkeit
von dem verwendeten System zur Aufnahme des Bildes unterschiedlich
sein. 4 zeigt eine Ausführungsform eines Verfahrens zur
Bestimmung des Ortes der Papille in einem Abbild der Retina. Gemäß diesem
Verfahren wird ein geschätzter
Ort des Zentrums der Papille in dem den Pixeldaten entsprechenden
Bild erhalten, indem die mittlere oder durchschnittliche Position
einer konzentrierten Gruppe von Pixel mit der höchsten Intensität bestimmt
wird. Es ist anzumerken, dass das in den 4 bis 7 und 9 dargestellte
Beispiel der vorliegenden Erfindung mit einem Computer oder einem
Prozessor ausgeführt
werden kann.
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Insbesondere
wird, wie in Block 20 dargestellt, ein Histogramm der Pixelintensitäten als
erstes durch den Prozessor für
ein erhaltenes retinales Bild berechnet. Danach berechnet der Prozessor
am Block 22 eine Intensitätsschwelle, bei der die Schwelle
auf einen Wert gesetzt wird, so dass 1% der Pixel in dem erhaltenen
Bild eine höhere
Intensität
als die Schwelle besitzen. Am Block 22 ordnet der Prozessor
die Pixel mit einer höheren
Intensität
als die Schwelle T einem Satz S zu. Danach berechnet der Prozessor
am Block 24 für
die dem Satz S zugeordneten Pixel die Varianz der Position oder
des Ortes der Pixel innerhalb des durch die Pixeldaten dargestellten
Bildes. Die am Block 24 berechnete Varianz zeigt, ob die
Pixel mit der höchsten
Intensität,
wie für den
Block 22 bestimmt, in einer Gruppe konzentriert sind, was
bei einem guten retinalen Bild der Fall sein würde. Wenn die Pixel mit der
höchsten
Intensität über das
Bild verteilt sind, kann das Bild unerwünschte Reflexionen enthalten.
Am Block 26 bestimmt der Prozessor, ob sich die am Block 24 berechnete
Varianz oberhalb eines Schwellenwertes befindet. Wenn dem so ist,
macht der Prozessor am Block 28 weiter, um die am Block 22 beginnenden
Schritte für
einen anderen Schwellenwert zu wiederholen. Beispielsweise kann
der neue Schwellenwert T so gesetzt werden, dass 0,5% der Pixel
eine höhere
Intensität aufweisen
als die Schwelle oder 1,5% der Pixel eine höhere Intensität aufweisen
als die Schwelle. Es ist anzumerken, dass anstelle der Berechnung
einer Schwelle T beim Schritt 22 die Schwelle auf einen vorbestimmten
Wert, basierend auf typische Pixelintensitätsdaten für ein retinales Bild, gesetzt
werden kann. Wenn die am Block 24 berechnete Varianz nicht
oberhalb der am Block 26 bestimmten Varianzschwelle ist,
geht der Prozessor zu Block 30 über, um die x- und y-Bildkoordinaten,
die der mittleren oder durchschnittlichen Position der dem Satz
S zugeordneten Pixel entsprechen, zu berechnen. Am Block 32 werden
die am Block 30 bestimmten x-, y-Koordinaten bestimmt, um eine Schätzung der
Position des Zentrums der Papille in dem Bild zu erhalten.
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Ein
alternatives Verfahren zum Auffinden der Papille könnte einen
Cluster-Algorithmus verwenden, um Pixel innerhalb des Satzes S in
verschiedenen Verteilungen zu klassifizieren. Eine Verteilung würde dann
als eine beste Übereinstimmung
zur Position der Papille auf dem Bild bestimmt werden. Ein weiteres
alternatives Verfahren zum Auffinden der Papille ist in 5 dargestellt.
Gemäß diesem
Verfahren wird eine Matrize einer typischen Papille so gebildet, wie
beim Block 34 dargestellt. Mögliche Matrizenscheiben umfassen
eine helle Scheibe, eine helle Scheibe mit einem dunklen senkrechten
Balken und eine helle Scheibe mit einem dunklen Hintergrund. Die
Scheibengröße für jede Matrize
ist entsprechend der Größe einer
typischen Papille angepasst. Am Block 35 wird die Matrize
mit dem durch die empfangenen Daten dargestellten Bild in Korrelation
gebracht, und am Block 36 wird die Position der besten Übereinstimmung
mit der Matrize bestimmt. Die Position der Papille in dem Bild wird
dann der Position der besten Übereinstimmung
der Matrize gleichgesetzt. Es sollte klar sein, dass verschiedene
andere Signalverarbeitungstechniken verwendet werden können, um
die Position der Papille in dem Bild auf dieselbe Weise zu bestimmen.
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Gemäß einem
Beispiel der vorliegenden Erfindung wird nach dem Lokalisieren der
Papille der Scheibenrand bestimmt, indem eine Kontur festgelegt
wird, die der Form der Papille angenähert ist. Die Form einer typischen
Papille ist in etwa ellipsenförmig.
Da ein Kreis einer speziellen Form einer Ellipse entspricht, bei
der die Länge
der Hauptachse gleich der Länge
der Nebenachse ist, bestimmt das Verfahren zunächst den am besten passenden
Kreis zu der Papille, wie in 6 gezeigt.
Das Verfahren verzieht dann den am besten passenden Kreis zu einer
Ellipse, wie in 7 dargestellt, um eine optimalere Übereinstimmung
der Papillenform in dem empfangenen Bild zu erhalten.
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Der
in 6 dargestellte Algorithmus passt einen Kreis auf
das Bild der Papille basierend auf der durchschnittlichen Intensität der Pixel
innerhalb des Kreises und der durchschnittlichen Kantenstärke der Pixel
um den Umfang des Kreises an, d. h. innerhalb des Randbereiches 14,
soweit der Kreis passt. Insbesondere berechnet der Prozessor, wie
in Block 38 gezeigt, zunächst eine Kantenstärke für jedes
Pixel, das das Bild bildet. Jedes Pixel in dem Netzhautabbild hat eine
damit assoziierte Kantenstärke
oder einen Kantenresonanzwert, der auf den Intensitätsunterschieden
der Pixel und deren benachbarter Pixel basiert. Die Kantenstärke für jedes
Pixel wird unter Verwendung von standardisierten, bekannten Bildverarbeitungssystemen
berechnet. Die Kantenresonanzwerte bilden ein Kantenbild.
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Am
Block 40 wird eine Ellipse mit einem Zentrum festgelegt,
das an den Koordinaten xc und yc innerhalb
des Bit-kartierten Bildes lokalisiert ist und eine Hauptachsenlänge besitzt,
die gleich a ist, und eine Nebenachsenlänge, die gleich b ist. Beim
Block 42 beginnt das Auffinden des am besten passenden Kreises,
indem das Zentrum der Ellipse am Block 40 gleich dem geschätzten Ort
des am Block 32 von 4 bestimmten
Zentrums der Papille eingestellt wird. Am Block 42 werden
die Hauptachse a und die Nebenachse b auf den selben Wert R gesetzt,
um einen Kreis mit einem Radius R zu erzeugen, worin R dem doppelten
Radius einer typischen Papille entspricht. Es ist anzumerken, dass
auch andere Werte von dem Ausgangsradius des Kreises verwendet werden
können.
Am Block 44 wird ein Kostenfunktionspaar A und B berechnet.
Die Kostenfunktion A gleicht der mittleren oder durchschnittlichen
Intensität
der Pixel innerhalb der Fläche
einer Ellipse, in diesem Fall dem Kreis, der durch die am Block 42 gesetzten
Parameter definiert ist. Die Kostenfunktion B gleicht der mittleren
oder durchschnittlichen Kantenstärke
der Pixel innerhalb eines zuvor bestimmten Umfangs einer Ellipse,
in diesem Fall wiederum der am Block 42 definierte Kreis.
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Am
Block 46 berechnet der Prozessor die Veränderungen
in der Kostenfunktion A für
jeden der folgenden sechs Fälle
von Parameteränderungen
für den
Ellipsenkreis: (1) x = x + 1; (2) y = y + 1; (3) x = x1; (4) y =
y – 1;
(5) a = b = a + 1; (6) a = b = a – 1. Am Block 48 verändert der
Prozessor die Parameter des Kreises entsprechend dem Fall, der den
größten Anstieg
in der Kostenfunktion A hervorgerufen hat, wie am Block 46 bestimmt.
Zum Beispiel wird der Radius am Blick 48 dann auf a = b
= a – 1
gesetzt und die Koordinaten des Zentrums bleiben gleich, wenn der
größte Anstieg
in der Kostenfunktion A für
einen Kreis berechnet wurde, in dem der Radius um 1 vermindert war.
Am Block 50 wird ein neuer Wert für die Kostenfunktion B für den am
Block 48 definierten Kreis berechnet. Am Block 52 bestimmt
der Prozessor, ob der am Block 50 berechnete Kostenfunktionswert
B einen Schwellenwert überschreitet.
Ist dies nicht der Fall, geht der Prozessor zurück zu Block 46, um
die Veränderung
in der Kostenfunktion A zu berechnen, wenn jeder der am Block 48 definierten
Parameter des Kreises entsprechend den oben diskutierten sechs Fällen verändert ist.
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Wenn
die für
einen Satz Kreisparameter berechnete Kostenfunktion B den am Block 52 bestimmten
Schwellenwert überschreitet,
deutet dies darauf hin, dass ein Teil des Kreises eine Kante der Papille
gefunden hat und der Algorithmus zum Block 54 weitergeht.
Am Block 54 berechnet der Prozessor die Veränderung
in der Kostenfunktion B, wenn die Parameter des Kreises für jeden
der im Schritt 5 am Block 46 gezeigten Fälle verändert sind.
Am Block 56 verändert
der Prozessor das Ellipsenmuster entsprechend dem Fall, der den
größten Anstieg
in der Kostenfunktion B erzeugte, wie beim Schritt 54 berechnet.
Am Block 58 bestimmt der Prozessor, ob die Kostenfunktion
B ansteigt, und wenn dies der Fall ist, geht der Prozessor zurück zu Block 54.
Wenn die Kostenfunktion B, welche der durchschnittlichen Kantenstärke der
Pixel innerhalb des Randgebietes 14 des auf die Papille
angelegten Kreises entspricht, nicht weiter ansteigt, dann bestimmt
der Prozessor am Block 60, dass der am besten passende
Kreis gefunden wurde.
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Nach
dem Auffinden des am besten passenden Kreises wird in einem Beispiel
der Erfindung der Kreis zu einer Ellipse verzogen, um diesen weiter
an die Form der Papille entsprechend dem in 7 dargestellten
Flussdiagramm anzupassen. Am Block 62 von 7 ist
die Länge
der Hauptachse a um einen Pixel erhöht. Diese Ellipse wird dann
um 180° von
einer Horizontalachse gedreht und die Kostenfunktion B wird für die Ellipse
für jeden
Winkel berechnet. Am Block 64 setzt der Prozessor den Winkel θ der Ellipse,
wie in 8 gezeigt, auf den Winkel, der mit der am Block 62 bestimmten
größten Kostenfunktion
B verbunden ist. 8 veranschaulicht die fünf Parameter,
welche die Ellipse definieren: x, y, a, b und θ. Auch ist in 8 die
Kantenfläche
oder der Randbereich 14 gezeigt, für den die Kostenfunktion B
berechnet ist, wobei die Fläche 14 sich
innerhalb ±c
des Umfangs der Ellipse befindet. Ein typischer Wert für den Parameter
c beträgt
5, obwohl andere Werte ebenfalls verwendet werden können.
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Am
Block 66 berechnet der Prozessor die Veränderung
in der Kostenfunktion B, wenn die Parameter der Ellipse wie folgt
verändert
werden:
- (1) x = x + 1
- (2) y = y + 1
- (3) x = x – 1
- (4) y = y – 1
- (5) a = a + 1 und b = b + 1
- (6) a = a – 1
und b = b – 1
- (7) a = a – 1
- (8) a = a + 1
- (9) b = b – 1
- (10) b = b + 1
- (11) θ = θ + 1
- (12) θ = θ – 1
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Am
Block 68 verändert
der Prozessor den Ellipsen-Parameter, der den größten Anstieg in der Kostenfunktion
B erzeugt, wie am Block 66 bestimmt, um die Ellipse auf
das Bild einer Papille anzugleichen. Die Schritte 66 und 68 werden
so lange wiederholt, bis am Block 70 bestimmt ist, dass
sich die Kostenfunktion B nicht weiter erhöht. An diesem Punkt geht der
Prozessor weiter zu Block 72, um die Endwerte der fünf Parameter
zu speichern, welche die auf dem Bild der Papille angelegten Ellipse
definieren, das den Pixeldaten entspricht. Die Ellipsen-Parameter
bestimmen den Ort der Pixeldaten in dem Bit-kartierten Bild, das
dem Ellipsenrand 18 der Papille in dem Bild entspricht,
was in den 1, 2 und 3 gezeigt
ist, und der ellipsenförmigen
Papillengrenze 75 entspricht, was in 9 gezeigt
ist. Der Prozessor geht weiter von Block 72 zu Block 74,
um ein Signalmuster zu erzeugen, um das Individuum aus den Pixeldaten
mit einem zuvor bestimmten Bezug zu dem Rand 18, 75 der
am Block 72 aufgefundenen Papille zu identifizieren. Dieser
Schritt ist in Einzelheiten für
eine Ausführungsform
der vorliegenden Erfindung unter Bezugnahme auf 8 und 9 beschrieben.
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Das
in 9 beschriebene Verfahren erzeugt das das Individuum
identifizierende Signalmuster aus den Pixelintensitätsdaten
innerhalb eines Randbereiches 14, der durch ein Paar Ellipsen 77 und 79 definiert
ist, welche einen zuvor bestimmten Bezug zu dem bestimmten Rand 75 der
Papille besitzen, was in 8 gezeigt ist. Insbesondere
ist jede der Ellipsen 77 und 79 mit dem Rand 75 der
Papille konzentrisch und der Ellipsenrand 77 ist –c Pixel
von dem Rand 75 der Papille und der Ellipsenrand 79 ist +c
Pixel von dem Rand 75 der Papille entfernt. Gemäß dem in 9 gezeigten
Verfahren zur Erzeugung des Signalmusters setzt der Prozessor am Block 76 einen
Abtastwinkel α auf
0. Am Block 78 berechnet der Prozessor die durchschnittliche
Intensität der
Pixel innerhalb ±c
des am Block 72 für
den Abtastwinkel α definierten
Ellipsenpfades. In einem Beispiel ist c am Block 78 auf
5 Pixel gesetzt. Am Block 80 speichert der Prozessor die
am Block 78 für
die Abtastwinkelposition berechnete durchschnittliche Intensität, um einen
Teil des Signalmusters zur Identifikation eines Individuums zu erzeugen,
dessen Papillenbild analysiert wurde. Am Block 82 bestimmt
der Prozessor, ob der Winkel α um
360° abgetastet
worden ist. Wenn dies nicht der Fall ist, geht er weiter bis Block 84,
um den Winkel α zu
erhöhen.
Der Prozessor geht dann zu Block 78 zurück, um die durchschnittliche
Intensität
der Pixel innerhalb ±c
des Ellipsenpfades für
diesen nächsten
Abtastwinkel α zu
bestimmen. Wenn α =
360°, bildet
die Reihe der durchschnittlichen Pixelintensitäten, die für jede Abtastwinkelposition
von 0 bis 360° berechnet
und gespeichert wurden, ein Signalmuster, das verwendbar ist, um das
verarbeitete Bild der Papille zu identifizieren. Dieses erzeugte
Signalmuster wird dann am Block 86 mit einem für das Individuum
gespeicherten Signalmuster oder einer Anzahl für unterschiedliche Individuen
gespeicherten Signalmustern verglichen, um festzustellen, ob eine Übereinstimmung
vorliegt. Wenn eine Übereinstimmung
am Block 88 vorliegt, wird die Identität des Individuums am Block 92 verifiziert.
Wenn das erzeugte Signalmuster nicht mit einem gespeicherten Signalmuster übereinstimmt,
das mit einem bestimmten Individuum assoziiert ist, wird die Identität des Individuums,
dessen Abbild der Papille verarbeitet wurde, nicht mehr verifiziert,
was in Block 90 gezeigt ist.
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In
einer anderen Ausführungsform
der vorliegenden Erfindung, welche in den 1 bis 3 dargestellt
ist, ist der Randbereich 14, von dem das das Individuum
identifizierende Signalmuster erzeugt wird, was am Block 72 bestimmt
wird, durch den Rand 18 der Papille sowie einer konzentrischen
Ellipse 16 mit Haupt- und Nebenachsen definiert, die einem
gegebenen Prozentsatz der Länge
der jeweiligen Haupt- und Nebenachsen a und b der Ellipse 18 entsprechen.
Zum Beispiel entspricht, wie in den 1 und 3 gezeigt,
die Länge
der Haupt- und Nebenachse der Ellipse 16 70% der Länge der
jeweiligen Haupt- und Nebenachsen der Ellipse 18. In 2 entspricht
die Länge
der Haupt- und Nebenachsen der Ellipse 16 90% der Länge der
entsprechenden Haupt- und Nebenachsen der Ellipse 18. Es ist
ersichtlich, dass andere Prozentsätze ebenso verwendet werden
können,
einschließlich
Prozentsätzen
von mehr als 100% sowie Prozentsätzen
von weniger als 100%. Wenn der Randbereich 14 definiert ist,
kann das Signalmuster erzeugt werden, indem die durchschnittliche
Intensität
der Pixel innerhalb des Randbereiches 14 bei einer unterschiedlichen Abtastwinkelposition α, wie oben
diskutiert, berechnet wird.
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10 zeigt
die von zwei unterschiedlichen Bildern der Retina desselben Individuums
erzeugten Signalmuster 94 und 96, von dem die
Bilder mit mehreren Monaten Abstand aufgenommen wurden. Wie aus
den zwei Signalen 94 und 96 hervorgeht, stimmt das
aus den zwei unterschiedlichen Bildern hervorgehende Signalmuster
stark überein.
Daher liefert das beschriebene Verfahren ein einziges Signalmuster
für ein
Individuum aus Pixelintensitätsdaten,
die einem Abbild eines Teils der Papille entsprechen, wobei ein übereinstimmendes
oder einheitliches Signalmuster von verschiedenen Bildern der Retina
desselben Individuums erzeugt wird. Einheitliche Signalmuster werden
für Bilder
mit unterschiedlichen Qualitätsstufen
erzeugt, so dass die vorliegende Erfindung ein solides Verfahren
zur Verifizierung der Identität
eines Individuums bereitstellt. 11 zeigt
ein Signalmuster, das von einem anderen Individuum aus dem Bild
von 3 erzeugt wurde.
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Das
entsprechend den oben diskutierten Ausführungsformen erzeugte Signalmuster
entspricht der Intensität
von Pixeln innerhalb eines zuvor bestimmten Abstands des Randes 75 der
Papille. Es ist jedoch ersichtlich, dass auch ein Signalmuster mit anderen
zuvor bestimmten Beziehungen hinsichtlich des Randes der Papille
erzeugt werden kann. Beispielsweise wird in einer anderen Ausführungsform der
Erfindung das Signalmuster von der durchschnittlichen Intensität von Pixeln
entlang oder in Bezug auf einen oder mehreren zuvor bestimmten Pfaden
innerhalb des Randes der Papille oder außerhalb des Randes der Papille
erzeugt. Diese Pfade müssen nicht
ellipsenförmig,
als geschlossene Schleifen oder konzentrisch mit der bestimmten
Papillengrenze abschließen.
Die Pfade sollten jedoch einen zuvor bestimmten Bezug zur Papillengrenze
aufweisen, um ein einheitliches Signalmuster aus verschiedenen Netzhautbildern
zu erzeugen, die für
dasselbe Individuum aufgenommen wurden. In einer anderen Ausführungsform
wird die Fläche
innerhalb des Randes der Papille in einer Anzahl von Sektoren aufgeteilt und
die durchschnittliche Intensität
der Pixel in jedem der Sektoren wird verwendet, um ein Signalmuster zur
Identifikation eines Individuums zu erzeugen. Dies sind lediglich
ein paar wenige Beispiele von verschiedenen Verfahren zur Erzeugung
eines Signalmusters mit einem zuvor bestimmten Bezug zum Rand der
Papille entsprechend den in den 6 und 7 gezeigten
Flussdiagrammen.
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Es
sind viele Modifikationen und Variationen der vorliegenden Erfindung
im Lichte der oben vorgestellten Lehren möglich. Im Umfang der folgenden Schutzansprüche kann
daher die Erfindung auch auf andere Weise wie oben beschrieben durchgeführt werden.