具体实施方式

下面将参考附图描述本公开的示例性示例实施例。贯穿附图，相同或相应的元件用相同的附图标记表示，并且可以省略或简化其说明。

【第一示例实施例】

图1是示出第一示例实施例中的虹膜识别系统1的整体配置的示例的视图。虹膜识别系统1具有作为一种类型的生物特征识别的虹膜识别功能。虹膜识别系统1捕获作为识别对象的用户的虹膜，并通过将捕获到的虹膜图像与注册的虹膜图像进行匹配来执行虹膜识别。虹膜的图案是唯一且永久的。因而，可以通过将识别时采集的虹膜图案与数据库中预先注册的虹膜图像进行匹配来执行身份验证。

本示例实施例中的虹膜识别系统1可以应用于例如机场、海港、国境处出入境的身份验证，政府机关处的身份验证，进出工厂或办公室的身份验证，进入活动现场时的身份验证等。

如图1中所示，虹膜识别系统1包括信息处理设备10、视线检测相机20、虹膜捕获相机30、距离传感器40、通知设备50、匹配设备60以及虹膜数据库70。每个设备都连接到网络NW，诸如局域网(LAN)、互联网等。

信息处理设备10是形成虹膜识别系统1的核心的控制设备。例如，信息处理设备10可以是服务器计算机。信息处理设备10基于从视线检测相机20接收到的识别对象的图像，采集关于识别对象的视线信息。信息处理设备10控制虹膜识别系统1的组件设备，使得从视线信息获得的视线方向与捕获设备的捕获方向彼此面对，捕获设备捕获用于识别对象的虹膜识别的虹膜图像。

此外，当角度为满足预定确定标准(公差角度范围)的值时，信息处理设备10控制虹膜捕获相机30以捕获识别对象的虹膜图像。然后，信息处理设备10控制匹配设备60，以将识别对象的所捕获的虹膜图像与预先存储在虹膜数据库70中的注册者的虹膜图像进行匹配。相反，当角度为不满足预定确定标准(公差范围)的值时，信息处理设备10控制通知设备50从而引起识别对象的注意，以将识别对象的视线方向指向虹膜捕获相机30侧。即，本示例实施例的信息处理设备10控制通知设备50，以便减小识别对象的视线方向相对于捕获设备的捕获方向的角度。

视线检测相机20是能够利用可见光捕获识别对象的面部、眼睛等并采集图像的捕获设备(第一捕获设备)。视线检测相机20捕获包括识别对象的面部的至少一部分的第一图像。对于视线检测相机20，可以使用采用互补金属氧化物半导体(CMOS)图像传感器、电荷耦合器件(CCD)图像传感器等的数字相机，以便在捕获之后提供合适的图像处理。应注意，视线检测相机20可以具有向识别对象发出照明光的光源。

虹膜捕获相机30是由红外照射设备30a和红外相机30b形成的捕获设备(第二捕获设备)，并且捕获包括识别对象的虹膜的第二图像。红外照射设备30a包括发出红外光的发光元件，诸如红外LED。虹膜捕获相机30的捕获波长与视线检测相机20的捕获波长不同。具体地，红外照射设备30a发出的红外线的波长可以在例如800nm左右的近红外区域内。

对于红外相机30b，可以使用利用具有被配置成对红外线具有灵敏度的光接收元件的CMOS图像传感器、CCD图像传感器等的数字相机。通过用来自红外照射设备30a的红外光照射识别对象的眼睛并通过使用红外相机30b捕获虹膜反射的红外线，可以捕获用于虹膜识别的虹膜图像。当通过使用红外线采集虹膜图像时，无论虹膜的颜色如何，都可以获得高对比度的图像，并且可以减少角膜反射的影响。应注意，在本示例实施例中，第二图像的分辨率高于第一图像的分辨率。

距离传感器40向物体发出诸如红外线的光，基于发出的光在距离传感器40和物体之间来回行进所需的时间来检测距离，并且将指示检测到的距离的信号输出到信息处理设备10。

通知设备50是基于来自信息处理设备10的通知控制信息，来引起对识别对象的注意以将视线方向引导到虹膜捕获相机30侧的设备。通知设备50包括显示器50a、LED 50b以及扬声器50c中的至少一个。本示例实施例中的通知控制信息包括用于将识别对象的视线方向引导到虹膜捕获相机30侧的信息。例如，显示器50a、LED 50b和扬声器50c基于通知控制信息执行以下通知。

显示器50a在显示区域中显示文本消息或图像，由此通知识别对象：识别对象的视线方向相对于虹膜捕获相机30的捕获方向的角度是否满足预定的确定标准。例如，在显示器50a上，可以在屏幕颜色为绿色时通知“OK”，在颜色为黄色时通知“be careful(注意)”，在颜色为红色时通知“need to correct(需要修正)”。

LED 50b切换照明的开/关或切换照明的颜色，由此通知识别对象：识别对象的视线方向相对于虹膜捕获相机30的捕获方向的角度是否满足预定的确定标准。例如，通过LED50b，可以在照明颜色为绿色时通知“OK”，在颜色为黄色时通知“be careful”，在颜色为红色时通知“need to correct”。

扬声器50c输出警报声或引导语音，由此通知识别对象：识别对象的视线方向相对于虹膜捕获相机30的捕获方向的角度是否满足预定的确定标准。例如，可以输出诸如“please look at the lamp-ON camera(请看开灯的相机)”或“please shift slightlyyour eyes to the right(请稍微向右移动您的眼睛)”之类的引导语音。

匹配设备60基于来自信息处理设备10的控制信息执行由虹膜捕获相机30捕获的虹膜图像(可替选地，特征量)与在虹膜数据库70中注册的注册虹膜图像(可替选地，特征量)的匹配处理，并且认证识别对象。

虹膜数据库70是存储与注册者的ID相关联的，作为用于匹配的目标的注册者的眼睛图像、从眼睛的图像检测的虹膜图像、从虹膜图像计算的虹膜的特征量等的数据库。应注意，匹配设备60和虹膜数据库70可以被配置成与信息处理设备10集成的设备。

图2是示出第一示例实施例中的信息处理设备10和匹配设备60的硬件配置示例的框图。信息处理设备10具有中央处理单元(CPU)151、随机存取存储器(RAM)152、只读存储器(ROM)153、硬盘驱动器(HDD)154、通信接口(I/F)155、显示设备156，以及作为执行操作、控制和存储的计算机的输入设备157。CPU 151、RAM 152、ROM 153以及HDD 154、通信I/F 155、显示设备156和输入设备157经由总线158彼此连接。应注意，显示设备156和输入设备157可以经由用于驱动这些设备的驱动设备(未示出)连接到总线158。

CPU 151是具有根据存储在ROM 153、HDD 154等中的程序执行预定操作并且控制信息处理设备10的每个组件的功能的处理器。RAM152由易失性存储介质形成，并提供CPU151的操作所需的临时存储区。ROM 153由非易失性存储介质形成，并存储诸如用于信息处理设备10的操作的程序之类的必要信息。HDD 154是存储设备，其由非易失性存储介质形成，并存储处理所需的数据、用于信息处理设备10的操作的程序等。

通信I/F 155是基于诸如以太网(注册商标)、Wi-Fi(注册商标)、4G等标准的通信接口，并且是用于与另一设备进行通信的模块。显示设备156是液晶显示器、有机发光二极管(OLED)显示器等，并用于显示运动图像、静态图像、文本等。输入设备157是键盘、定点设备等，并且由用户用来操作信息处理设备10。定点设备的示例可以是鼠标、轨迹球、触摸面板、笔-平板电脑等。显示设备156和输入设备157可以一体地形成为触摸面板。

类似地，匹配设备60具有作为执行操作、控制和存储的计算机的CPU 651、RAM652、ROM 653、HDD 654以及通信I/F 655。由于这些设备与信息处理设备10的CPU 151、RAM152、ROM 153、HDD 154以及通信I/F 155相同，因此将省略其详细说明。CPU 651、RAM 652、ROM 653以及HDD 654、通信I/F 655经由总线658彼此连接。

应注意，图2中所示的硬件配置是示例，可以添加除上述之外的设备，或者可以不提供一些设备。此外，一些设备可以被替换为具有相同功能的另一设备。此外，本示例实施例的一些功能可以由另一设备经由网络NW提供，本示例实施例的功能可以分布在多个设备中并在其中实现。例如，HDD 154可以被使用半导体存储器的固态驱动器(SSD)替换或者可以被云存储替换。

图3是示出第一示例实施例中的信息处理设备10和匹配设备60的功能的框图。信息处理设备10具有图像采集单元11、视线信息采集单元12、距离信息采集单元13、控制单元14以及存储单元15。CPU 151将存储在ROM 153、HDD 154等中的程序加载到RAM 152，并执行程序。由此，CPU 151实现图像采集单元11、视线信息采集单元12、距离信息采集单元13、控制单元14(视线方向估计单元14a、角度检测单元14b、确定单元14c、通知控制单元14d以及驱动控制单元14e)等的功能。稍后将描述在这些单元中的每一个中执行的处理的细节。此外，CPU 151控制HDD 154以实现存储单元15的功能。存储单元15存储诸如由图像采集单元11采集的图像、视线方向的确定标准、从面部图像采集的视线信息等数据。

另一方面，匹配设备60具有图像采集单元61、虹膜图像提取单元62、坐标转换单元63、块分割单元64、特征量计算单元65、匹配单元66以及存储单元67。CPU 651将存储在ROM653等中的程序加载到RAM 652并执行程序。由此，CPU 651实现图像采集单元61、虹膜图像提取单元62、坐标转换单元63、块分割单元64、特征量计算单元65以及匹配单元66的功能。稍后将描述在这些单元中的每一个中执行的处理的细节。此外，CPU 651控制HDD 654以实现存储单元67的功能。存储单元67存储诸如图像采集单元61采集的眼睛图像、从眼睛图像中提取的虹膜图像、从虹膜图像计算的特征量等数据。

然后，将描述如上所述配置的虹膜识别系统1的每个设备的操作。图4是示出本示例实施例中的信息处理设备10的控制处理的一个示例的流程图。应注意，图4的处理是示例，并且处理中的顺序可以视需要而改变。

首先，图像采集单元11接收由视线检测相机20捕获的被捕获图像(步骤S101)。应注意，被捕获图像用于估计视线方向，因而包括识别对象的面部的至少一部分。

然后，距离信息采集单元13从距离传感器40接收作为距离信息的信号，该信号指示识别对象与虹膜捕获相机30之间的距离(步骤S102)。

然后，视线信息采集单元12分析在步骤S101中接收到的被捕获图像，并采集关于识别对象的视线信息(步骤S103)。应注意，本示例实施例中的视线信息可以包括识别对象的面部取向、图像内的眼睛区域的位置信息，外眦、瞳孔和虹膜的位置信息等。

然后，控制单元14(视线方向估计单元14a)基于识别对象与虹膜捕获相机30之间的距离，选择估计识别对象的视线方向的方法(步骤S104)。在本示例实施例中，可以选择两种类型的方法作为估计视线方向的方法。具体地，控制单元14(视线方向估计单元14a)在距离大于或等于预定的基准距离时，基于视线信息中包括的识别对象的面部取向来估计视线方向(第一方法)。可替选地，控制单元14(视线方向估计单元14a)在距离小于基准距离时，基于视线信息中包括的识别对象的瞳孔或虹膜上的位置信息来估计视线方向(第二方法)。

例如，第一方法如下。首先，视线信息采集单元12通过使用任何方法从面部图像中提取的面部区域来提取面部取向。视线信息采集单元12通过使用模板匹配从面部图像提取的面部区域来采集眼睛(瞳孔)的位置和鼻子的位置两者。然后，视线信息采集单元12将从双眼的位置之间的中间点到鼻子的位置的线定义为面部的中心线，并且计算从中心线到面部区域的左端的距离与从中心线到面部区域的右端的距离之间的比率。然后，视线信息采集单元12基于指示预先存储的横向比例与面部取向之间的关系的表格，通过使用面部区域中的横向比例来计算横向方向上的面部取向。指示横向比例与面部取向之间的关系的表格通过实验或模拟被提前确定并保存在存储区中。

类似地，视线信息采集单元12通过使用面部组件的位置来计算垂直方向上的面部取向。例如，双眼位置之间的线被定义为面部的水平线，并且计算从水平线到面部区域上端的距离与从水平线到面部区域下端的距离之间的比率。然后，视线方向估计单元14a基于指示预先存储的垂直比率与面部取向之间的关系的表格，通过使用面部区域中的垂直比率来计算垂直方向上的面部取向。例如，面部取向由平移角、倾斜角和滚动角这三个角表示。视线信息采集单元12将检测到的面部取向作为视线信息保存在存储区中。当距离大于或等于预定基准距离时，则控制单元14(视线方向估计单元14a)基于被包括在视线信息中的识别对象的面部取向来计算(估计)视线方向。

图5示出了基于识别对象的面部取向来估计视线方向的情况。图5示出了其中当视线检测相机20存在于识别对象的前方(图5中的X轴方向)时，识别对象的面部取向向上指向角度θ的情况。该方法检测面部倾斜的角度，并基于作为参考的其中识别对象直立站立并正面直视的状态，从面部取向来估计视线方向。

然而，识别对象的面部取向与视线方向不一定相同。因而，当识别对象不在虹膜捕获区间内而是在远离相机的一区间内(例如，靠近视线调整区间的入口)，并允许识别对象准备捕获时，优选地应用基于识别对象的面部取向来估计视线方向的方法。

例如，第二方法如下。首先，视线信息采集单元12例如通过使用模板匹配从面部图像中提取的面部区域，采集双眼瞳孔的位置作为视线信息。然后，控制单元14(视线方向估计单元14a)基于人面部上分别对于双眼的预定参考点的瞳孔的相对位置来计算视线方向。例如，预定参考点可以是作为光在角膜上的反射点的浦肯野图像的位置、内眦的位置等。

然后，控制单元14(视线方向估计单元14a)通过基于指示瞳孔与预先存储的预定参考点的相对位置与视线方向之间的关系的表格，使用瞳孔与面部区域中的预定参考点的相对位置来计算视线方向。

指示瞳孔的相对位置与视线方向之间的关系的表格通过实验或模拟提前确定并保存在存储区中。视线方向例如由分别针对双眼的方位角和仰角两个角来表示。视线方向可以由双眼的视线方向的平均值表示。视线方向估计单元14a将计算的视线方向保存在存储区中。

图6A和图6B示出了基于内眦C与虹膜I之间的位置关系来估计识别对象的视线方向的情况，其中，内眦C被定义为参考点，并且虹膜I被定义为识别对象的眼睛图像的移动点。在图6A中，虹膜I在识别对象的左眼中远离内眦C。在这种情况下，估计识别对象正在注视外眦侧。相反，在图6B中，虹膜I在识别对象的左眼中位于内眦C侧上。在这种情况下，估计识别对象正在注视内眦C侧。

图7A和图7B示出了其中基于角膜反射点R与瞳孔P之间的位置关系来估计识别对象的视线方向的情况，其中，当识别对象的面部被红外LED等照射光照射时，角膜反射点R被定义为参考点并且瞳孔P被定义为识别对象的眼睛图像中的移动点。在图7A中，瞳孔P位于识别对象的左眼中的角膜反射点R的外眦侧上。在这种情况下，估计识别对象正在注视外眦侧。相反，在图7B中，瞳孔P位于识别对象的左眼中角膜反射点R的内眦C侧上。在这种情况下，估计识别对象正在注视内眦C侧。

已经通过图5、图6A、图6B、图7A和图7B中描述了多种估计视线方向的方法，优选地通过综合考虑识别对象与相机之间的距离或安装成本来选择任何方法。例如，当到识别对象的距离很长并且无法以高分辨率捕获眼睛内部时，图5中所示的基于面部取向的估计方法是有用的。相反，图6A、图6B、图7A和图7B的估计方法具有比图5的估计方法的估计能力准确度更高的优点，并且当识别对象存在于短距离内时特别有用。此外，图6A和图6B中所示的估计方法可以仅通过视线检测相机20(可见光相机)来实现，因而在实现时具有成本被抑制的优点。图7A和图7B的估计方法需要红外LED等作为附加光源，但是具有比图6A和图6B中所示的估计方法的估计准确度更高的优点。

然后，控制单元14(视线方向估计单元14a)基于选定的估计方法通过视线信息来估计识别对象的视线方向。

然后，控制单元14(角度检测单元14b)检测在步骤S105中估计的视线方向与虹膜捕获相机30的捕获方向之间的角度(下文称为“检测到的角度”)(步骤S106)。

然后，控制单元14(确定单元14c)确定检测到的角度是否满足预定的确定标准(步骤S107)。在该步骤中，如果控制单元14(确定单元14c)确定检测到的角度满足预定的确定标准(步骤S107：是)，则处理前进到步骤S108。另一方面，如果控制单元14(确定单元14c)确定检测到的角度不满足预定的确定标准(步骤S107：否)，则处理前进到步骤S109。

图8和图9是示出本示例实施例中的识别对象的视线方向相对于虹膜捕获相机30的捕获方向的角度的视图。图8示出了识别对象T存在于视线调整区间S1内部，并且检测到的角度为θ。如果检测到的角度θ不满足预定的确定标准，则上述通知控制单元14d将控制信息输出给通知设备50，以引起识别对象T的注意，从而在视线调整区间S1内调整视线方向。

相反，在图9中，识别对象T存在于虹膜捕获区间S2内，虹膜捕获区间S2被设置成比视线调整区间S1更靠近虹膜捕获相机30。进一步示出了由于识别对象的视线方向与虹膜捕获相机30的捕获方向基本上在同一条线上，所以检测到的角度θ(未示出)足够小。即，视线方向被包括在预定范围内。在这种情况下，识别对象的眼睛部分将被包括在虹膜捕获相机30的视角中。响应于接收到由确定单元14c执行的确定结果，上述驱动控制单元14e输出控制信息，以便使虹膜捕获相机30捕获虹膜图像。

在步骤S108，控制单元14(确定单元14c)确定识别对象是否存在于虹膜捕获区间内。在该步骤中，如果控制单元14(确定单元14c)确定识别对象存在于虹膜捕获区间内(步骤S108：是)，则处理进行到步骤S110。另一方面，如果控制单元14(确定单元14c)确定识别对象不存在于虹膜捕获区间内(步骤S108：否)，则处理返回到步骤S101。

在步骤S109，控制单元14(通知控制单元14d)基于检测到的角度生成用于向识别对象通知各种信息的通知控制信息并控制通知设备50，然后处理返回到步骤S101。即，控制单元14(通知控制单元14d)确定由通知设备50执行的通知方法，并通过使用通知方法，借助于在通知设备50处的屏幕显示、声音、光等引起识别对象的注意，从而将视线方向引导到虹膜捕获相机30侧。

在步骤S110，控制单元14(驱动控制单元14e)将控制信息输出到虹膜捕获相机30。即，控制单元14(驱动控制单元14e)使虹膜捕获相机30在角度小于或等于预定角度并且距离小于或等于预定距离时捕获虹膜图像。

然后，控制单元14(驱动控制单元14e)将控制信息输出到匹配设备60(步骤S111)，执行由虹膜捕获相机30捕获的虹膜图像与在虹膜数据库70中预先注册的注册虹膜图像的匹配处理，并终止处理。

图10是示出本示例实施例中的匹配设备60的一个处理示例的流程图。此外，图11是示出虹膜识别处理的概述的示意图。当匹配设备60从信息处理设备10接收控制信息时，图10的处理开始。

在步骤S201，图像采集单元61采集识别对象的眼睛的图像。该处理对应于图11(a)。采集的图像被存储在存储单元67中。通常，该图像是通过使用红外线采集的，并且是灰度图像。

在步骤S202，虹膜图像提取单元62从识别对象的眼睛的图像中区分虹膜区域并提取虹膜图像。该处理对应于图11(b)和图11(c)。

将描述区分虹膜区域的一个方法示例。虹膜图像提取单元62从眼睛的图像中检测瞳孔并识别其位置。识别出的瞳孔位置被存储在存储单元67中。瞳孔的形状可以近似为圆形。因而，例如，瞳孔的位置可以由瞳孔的中心坐标和半径来表示。应注意，例如可以通过提取其亮度低于预定值的像素来检测瞳孔的区域。

然后，虹膜图像提取单元62从眼睛的图像中检测虹膜并识别虹膜的位置。识别出的虹膜位置被存储在存储单元67中。虹膜的形状可以近似为包含瞳孔的环形形状。因而，虹膜的位置例如可以由虹膜的中心坐标、外半径和内半径来表示。虹膜的内半径对应于瞳孔的半径，因而可以从指示虹膜位置的信息中省略。应注意，例如可以通过提取虹膜的外周和巩膜(所谓的眼白)之间的边界处的亮度变化来检测虹膜。

然后，虹膜图像提取单元62通过切除所识别的虹膜部分来提取虹膜图像。所提取的虹膜图像被存储在存储单元67中。

在步骤S203，坐标转换单元63通过转换坐标来执行虹膜图像的转换。该处理对应于图11(d)和图11(e)。如图11(d)和图11(e)中所示，坐标转换单元63将环形虹膜图像转换成矩形虹膜图像。例如，可以通过将虹膜图像的坐标系从x-y平面坐标系转换成r-θ极坐标系来执行该处理。由于通过这种坐标转换简化了虹膜图像的形状，所以简化了特征量计算的处理。

在步骤S204，块分割单元64将被转换成矩形的虹膜图像分割成多个块。该处理相应于图11(f)。例如，分割数可以是水平128个、垂直16个(即，总共2048个)等。应注意，虽然图11(f)表示虹膜图像被切割并被分割成多块以更易于理解，但是将图像分割成多块并不是必需的。步骤S204的处理例如可以是采集虹膜图像的每个块的亮度与每个块的坐标之间的关联关系的处理。

在步骤S205，特征量计算单元65对被分割成多个块的虹膜图像执行计算特征量的处理。该处理对应于图11(g)。下面将描述特征量计算的具体处理方法的一个示例。

特征量计算单元65采集每个块中的虹膜图像的亮度。此时，一个块(下面称为“第一块”)的特征量代码根据相对于右侧紧挨第一块的块(下面称为“第二块”)的亮度级关系来设置。如果第一块的亮度减去第二块的亮度获得的差值大于第一阈值，则第一块的特征量代码为“1”。如果第一块的亮度减去第二块的亮度获得的差值小于或等于第一阈值且大于第二阈值，则第一块的特征量代码为“2”。如果第一块的亮度减去第二块的亮度的获得差值小于或等于第二阈值，则第一块的特征量代码为“3”。这样，特征量代码至少具有三种值。

此外，当第一块或第二块被睫毛、眼睑等覆盖而不能用于计算特征量时，特征量代码可以为“4”。在这种情况下，特征量代码具有四种类型的值。在下面的说明中，特征量代码具有上述四种类型。

图11(g)示出了特征量图像，其中在每一块的位置处描绘特征量代码。在图11(g)的特征量图像中，特征量代码的值“1”、“2”、“3”和“4”分别由不同的图案表示。例如，该表示可以是根据代码值改变诸如颜色、亮度、图案等的图像图案。所提取的特征量或特征量图像被存储在存储单元67中。

应注意，虽然上述示例示出了第二块紧挨第一块右侧定位的位置关系，但是第二块可以紧挨第一块左侧定位，更一般地，位置关系可以是第二块与第一块相邻。

在步骤S206，匹配单元66执行将在步骤S205中计算出的特征量与预先注册的特征量进行匹配的处理。在该处理中，将在步骤S205中计算出的特征量与预先注册的特征量进行比较，以确定其中特征量匹配的区域(匹配区域)、其中特征量不匹配的区域(不匹配区域)，或无法执行匹配的区域(匹配禁用区域)。例如，可以将其中比较目标的代码均为“1”或“3”的区域确定为匹配区域。可以将其中比较目标的代码之一为“1”而另一个为“3”的区域确定为不匹配区域。比较目标的任何一个代码为“4”的区域都不能用于匹配，因而可以确定为匹配禁用区域。当根据匹配区域和不匹配区域的大小等计算出的匹配度分数超过预定阈值时，则确定对应于将要比较的两个特征量的两个虹膜图像为同一个人的。关于匹配结果和匹配区域、不匹配区域和匹配禁用区域的信息被存储在存储单元67中。应注意，关于特征量、匹配区域、不匹配区域以及匹配禁用区域的信息可以被更一般地称为关于虹膜识别的匹配信息。在步骤S207，匹配单元66将步骤S206中的匹配结果输出到信息处理设备10并结束处理。

如上所述，本示例实施例中的虹膜识别系统1可以在识别对象的视线方向脱离虹膜捕获相机30的捕获方向超过预定阈值时，通过使用语音、屏幕显示等通知方法来引起识别对象的注意。因而，即使在识别对象不处于静止状态时，也可以在走动时高效地捕获虹膜图像。结果，可以减少虹膜认证所需的时间。

此外，本示例实施例中的虹膜识别系统1可以在其中识别对象存在于远离虹膜捕获相机30的位置处的情况和其中识别对象存在于虹膜捕获相机30附近的位置处的情况之间，切换估计视线方向的方法。因此，虹膜识别系统1可以根据距离来选择合适的估计方法。

【第二示例实施例】

下面将描述第二示例实施例中的虹膜识别系统2。应注意，与第一示例实施例的附图中提供的附图标记相同的附图标记指示相同的物体。将省略与第一示例实施例中相同的部分的说明，并且将详细地描述不同特征。

图12是示出本示例实施例中的虹膜识别系统2的整体配置的示例的视图。如图12中所示，本示例实施例中的虹膜识别系统2具有多个虹膜捕获相机30(N≥2)而非一个虹膜捕获相机30。

图13是示出本示例实施例中的识别对象的视线方向相对于多个虹膜捕获相机30的捕获方向的角度的视图。这里，四个虹膜捕获相机30(30a至30d)分别具有不同的捕获方向。四个虹膜捕获相机30中的虹膜捕获相机30c的捕获方向与识别对象的视线方向之间的角度是最小的。在这种情况下，本示例实施例中的信息处理设备10(控制单元14)将控制信息输出到虹膜捕获相机30c，以便使虹膜捕获相机30c(基于离开具有彼此不同的捕获方向的多个虹膜捕获相机30的检测到的角度而选定的)捕获虹膜图像。

图14是示出本示例实施例中的信息处理设备10的一个控制处理示例的流程图。应注意，图14的处理是示例，并且处理中的顺序可以视需要改变。

首先，图像采集单元11接收由视线检测相机20捕获的捕获图像(步骤S301)。应注意，捕获的图像被用于估计视线方向，因而包括识别对象的面部的至少一部分。

然后，距离信息采集单元13从距离传感器40接收作为距离信息的信号，该信号指示识别对象与虹膜捕获相机30之间的距离(步骤S302)。

然后，视线信息采集单元12分析在步骤S301中接收到的捕获图像，并采集关于识别对象的视线信息(步骤S303)。应注意，本示例实施例中的视线信息可以包括识别对象的面部取向、图像内的眼睛区域的位置信息，关于外眦、瞳孔和虹膜的位置信息等。

然后，控制单元14(视线方向估计单元14a)基于识别对象与虹膜捕获相机30之间的距离来选择估计识别对象的视线方向的方法(步骤S304)。具体地，当距离大于或等于预定基准距离时，控制单元14(视线方向估计单元14a)基于视线信息中包括的识别对象的面部取向来估计视线方向。可替选地，当距离小于基准距离时，控制单元14(视线方向估计单元14a)基于视线信息中包括的关于识别对象的瞳孔或虹膜的位置信息来估计视线方向。

然后，控制单元14(视线方向估计单元14a)基于所选定的估计方法，从多个虹膜捕获相机30中的每一个的视线信息来估计识别对象的视线方向(步骤S305)。即，当安装了N个虹膜捕获相机30时，控制单元14(视线方向估计单元14a)估计N个视线方向。

然后，控制单元(角度检测单元14b)分别检测在步骤S305中估计的视线方向与虹膜捕获相机30的捕获方向之间的多个角度(步骤S306)。

然后，控制单元14(确定单元14c)从多个虹膜捕获相机30中选择对应于最小检测到的角度的虹膜捕获相机30(步骤S307)。

然后，控制单元14(确定单元14c)确定检测到的角度是否满足预定的确定标准(步骤S308)。在该步骤中，如果控制单元14(确定单元14c)确定检测到的角度满足预定的确定标准(步骤S308：是)，则处理前进到步骤S309。另一方面，如果控制单元14(确定单元14c)确定检测到的角度不满足预定的确定标准(步骤S309：否)，则处理前进到步骤S310。

在步骤S309，控制单元14(确定单元14c)确定识别对象是否存在于虹膜捕获区间内部。在该步骤中，如果控制单元14(确定单元14c)确定识别对象存在于虹膜捕获区间内部(步骤S309：是)，则处理前进到步骤S311。另一方面，如果控制单元14(确定单元14c)确定识别对象不存在于虹膜捕获区间内部(步骤S309：否)，则处理返回到步骤S301。

在步骤S310，控制单元14(通知控制单元14d)基于角度生成用于将信息通知给识别对象信息的通知控制信息并控制通知设备50，然后，处理过程返回到步骤S301。即，控制单元14(通知控制单元14d)确定由通知设备50执行的通知方法，并通过使用通知方法在通知设备50中处采用屏幕显示、声音、光等引起识别对象的注意，从而将视线方向引导到对应于最小检测到的角度的虹膜捕获相机30侧。作为本示例实施例的示例通知可以是例如一种在显示器50a上显示诸如“请看LED打开的相机(please look at the LED-ON camera)”、“请看第3个相机(please look at camera No.3)”等消息的方法。

在步骤S311，控制单元14(驱动控制单元14e)向虹膜捕获相机输出控制信息。即，当角度小于或等于预定角度并且距离小于或等于预定距离时，控制单元14(驱动控制单元14e)使虹膜捕获相机30捕获虹膜图像。

然后，控制单元14(驱动控制单元14e)向匹配设备60输出控制信息(步骤S312)，执行由虹膜捕获相机捕获的虹膜图像与虹膜数据库70中预先注册的注册虹膜图像的匹配处理，并终止处理。

如上所述，本示例实施例中的虹膜识别系统2选择虹膜捕获相机30，虹膜捕获相机30基于具有彼此不同的捕获方向的多个虹膜捕获相机30的检测到的角度来实际捕获虹膜图像。由于对应于接近识别对象的视线方向的捕获方向的虹膜捕获相机30被选定，所以与第一示例实施例中相比，识别对象更易于调整视线方向。因此，可以进一步提高虹膜认证时的识别对象的便利性。

【第三示例实施例】

下面将描述第三示例实施例中的虹膜识别系统。应注意，与上述示例实施例中的附图中提供的附图标记相同的附图标记指示相同的物体。将省略与示例实施例中相同的部分的说明，并且将详细地描述不同特征。

在上述示例实施例中，已经在检测到的角度的确定标准值是恒定的而且与到识别对象的距离无关的假设前提下提供了说明。另一方面，本示例实施例与第一和第二示例实施例的不同之处在于，控制单元14(确定单元14c)基于检测到的距离，改变用于使识别对象的视线方向与虹膜捕获相机30的捕获方向彼此面对的控制(减小检测到的角度的控制)的确定标准值。

图15是示出本示例实施例中的虹膜捕获相机30与识别对象之间的距离与检测到的角度的确定标准值之间的关系的曲线图。这里示出了距离与确定标准值之间的关系的一个示例，其中，水平轴表示虹膜捕获相机30与识别对象之间的距离，垂直轴表示根据距离的确定标准值。距离D1至D2的一区间指示视线调整区间S1。此外，距离D3至D2的一区间指示虹膜捕获区间S2。应注意，当距离小于D3或者当距离大于D1时，由于不执行虹膜捕获和视线检测，所以不限定确定标准值。图15的示例示出，随着识别对象接近视线调整区间S1内部的相机，确定标准值从C1减小到C2。此外，在虹膜捕获区间S2中，确定标准值以C2恒定。

图16是本示例实施例中的信息处理设备10的控制处理的一个示例的流程图。应注意，图16的处理是示例，并且处理中的顺序可以视需要而改变。

首先，图像采集单元11接收由视线检测相机20捕获的捕获图像(步骤S401)。应注意，捕获图像用于估计视线方向，因而包括识别对象的面部的至少一部分。

然后，距离信息采集单元13从距离传感器40接收作为距离信息的信号，该信号指示识别对象与虹膜捕获相机30之间的距离(步骤S402)。

然后，视线信息采集单元12分析在步骤S401中接收到的捕获图像并采集关于识别对象的视线信息(步骤S403)。应注意，本示例实施例中的视线信息可以包括识别对象的面部取向、图像内的眼睛区域的位置信息，关于外眦、瞳孔和虹膜的位置信息等。

然后，控制单元14(视线方向估计单元14a)基于识别对象与虹膜捕获相机30之间的距离选定估计识别对象的视线方向的方法(步骤S404)。具体地，本示例实施例的控制单元14(视线方向估计单元14a)在距离大于或等于预定基准距离时，基于视线信息中包括的识别对象的面部取向来估计视线方向。可替选地，控制单元14(视线方向估计单元14a)在距离小于基准距离时，基于视线信息中包括的关于识别对象的瞳孔或虹膜的位置信息来估计视线方向。

然后，控制单元14(视线方向估计单元14a)基于选定的估计方法从视线信息估计识别对象的视线方向(步骤S405)。应注意，当安装了N个虹膜捕获相机30时，控制单元14(视线方向估计单元14a)估计N个视线方向。

然后，控制单元14(角度检测单元14b)检测在步骤S405中估计的视线方向与虹膜捕获相机30的捕获方向之间的角度(步骤S406)。

然后，控制单元14(确定单元14c)基于检测到的距离来选定检测到的角度的确定标准值(步骤S407)。

然后，控制单元14(确定单元14c)确定检测到的角度是否满足预定的确定标准(步骤S408)。在该步骤中，如果控制单元14(确定单元14c)确定检测到的角度满足预定的确定标准(步骤S408：是)，则处理前进到步骤S409。另一方面，如果控制单元14(确定单元14c)确定检测到的角度不满足预定的确定标准(步骤S409：否)，则处理前进到步骤S410。

在步骤S409中，控制单元14(确定单元14c)确定识别对象是否存在于虹膜捕获区间内部。在该步骤中，如果控制单元14(确定单元14c)确定识别对象在虹膜捕获区间内部(步骤S409：是)，则处理前进到步骤S411。另一方面，如果控制单元14(确定单元14c)确定识别对象不存在于虹膜捕获区间内部(步骤S409：否)，则处理返回到步骤S401。

在步骤S410中，控制单元14(通知控制单元14d)基于角度生成用于将信息通知给识别对象的通知控制信息并控制通知设备50，然后，处理返回到步骤S401。即，控制单元14(通知控制单元14d)确定由通知设备50执行的通知方法，并通过使用通知方法，借助于通知设备50处的屏幕显示、声音、光等引起识别对象的注意，从而将视线方向引导到虹膜捕获相机30侧。

在步骤S411，控制单元14(驱动控制单元14e)将控制信息输出到虹膜捕获相机。即，控制单元14(驱动控制单元14e)使虹膜捕获相机30在角度小于或等于预定角度并且距离小于或等于预定距离时捕获虹膜图像。

然后，控制单元14(驱动控制单元14e)将控制信息输出到匹配设备60(步骤S412)，执行由虹膜捕获相机捕获的虹膜图像与在虹膜数据库70中预先注册的注册虹膜图像的匹配处理，并终止处理。

如上所述，本示例实施例中的虹膜识别系统可以根据距离，改变用于确定角度的适当性的确定标准值，即识别对象的视线方向与虹膜捕获相机30的捕获方向之间的位移。因而，通过在不要求精确度的位置将确定标准值定义为宽松的，并在要求精确度的位置将确定能够标准值定义为严格的，可以更高效地捕获视线方向，并以高精确度捕获虹膜图像。

【第四示例实施例】

图17是示出本示例实施例中的信息处理设备100的功能的框图。信息处理设备100是这样的信息处理设备，其控制虹膜识别系统并具有：采集单元110，其从第一捕获设备捕获的图像采集关于识别对象的视线信息；和控制单元120，其控制虹膜识别系统，使得从视线信息获得的视线方向与捕获用于识别对象的虹膜识别的虹膜图像的第二捕获设备的捕获方向彼此面对。根据本示例实施例中的信息处理设备100，可以提高虹膜认证时的用户便利性。

【第五示例实施例】

图18是示出本示例实施例中的信息处理系统500的功能的框图。信息处理系统500具有：第一捕获设备510，其捕获包括识别对象的面部的至少一部分的第一图像；第二捕获设备520，其捕获包括识别对象的虹膜的第二图像；以及信息处理设备530。信息处理设备530具有：采集单元531，其基于第一图像采集关于识别对象的视线信息；和控制单元532，其控制信息处理系统500，使得从视线信息获得的识别对象的视线方向与第二捕获设备的捕获方向彼此面对。根据本示例实施例中的信息处理系统500，可以提高虹膜认证时的用户便利性。

【修改示例实施例】

虽然上面已经参考示例实施例描述了本公开，但是本公开不限于上述示例实施例。在不脱离本公开的精神的范围内，可以对本公开的配置和细节进行本领域技术人员应明白的各种修改。例如，将任何示例实施例的一部分配置添加到另一示例实施例的示例实施例，或任何示例实施例的一部分配置被替换为另一示例实施例的一部分配置的示例实施例应被理解为可以应用本公开的示例实施例。

已经基于虹膜捕获相机30是固定的假设描述了上述示例实施例。控制单元14(驱动控制单元14e)可以基于视线信息沿一个方向驱动虹膜捕获相机30，以便减小角度。在这样的情况下，与上述示例实施例不同，不再有必要引起识别对象的注意。这是有利地，因为设施的用户(识别对象)可以在不需奥注意认证过程的情况下通过。

在上述第二示例实施例中，已经描述了其中虹膜图像被捕获设备捕获的情况，其中检测到的角度在多个虹膜捕获相机30中最小。然而，控制单元14可以基于由具有彼此不同的捕获方向的多个虹膜捕获相机30捕获的虹膜图像组中的角度来选定虹膜图像，并使匹配设备60基于选定的图像来执行匹配过程。例如，控制单元14可以选定由虹膜捕获相机30捕获的，对应于具有彼此不同的捕获方向的多个捕获设备所捕获的虹膜图像组中的最小检测到的角度的虹膜图像。这种情况是有利的，因为促进了图像的选定。类似地，控制单元14可以选定由虹膜捕获相机30捕获的虹膜图像，其中角度在公差范围内。这是有利的，因为可以选定下列图像，其不是在最小角度下被捕获的但是其具有高质量，因而更适合于虹膜识别。

在上述示例实施例中，已经描述了通过分析由视线检测相机20(第一捕获设备)捕获的捕获图像(下面称为“第一图像”)来检测识别对象的视线方向的方法。然而，可以基于由虹膜捕获相机30而非视线检测相机20捕获的图像(下文称为“第二图像”)来估计视线方向。例如，控制单元14(视线方向估计单元14a)可以在距识别对象的距离大于或等于预定基准距离时基于第一图像来估计视线方向，并在距识别对象的距离小于预定基准距离时基于第二图像来估计识别对象的视线方向。由虹膜捕获相机30捕获的第二图像的分辨率高于由视线检测相机20捕获的第一图像的分辨率。这是有利的，因为可以提高视线方向估计的精确度。

虽然已经在上述示例实施例中描述了其中通过距离传感器40检测距识别对象的距离的情况，但是测量距离的方法不限于此。可以由视线检测相机20(第一捕获设备)采集距识别对象的距离。即，可以由单个相机执行视线检测和距离检测。例如，当在由视线检测相机20捕获的捕获图像内包括已知其距离和大小的物体时，可以通过将识别对象的大小与相同图像中的物体的大小进行比较来估计距离。在这种情况下，由于可以省略距离传感器40，所以这是有利的，因为可以简化硬件配置。

虽然在上述示例实施例中仅执行了基于虹膜图像的认证过程处理，但是另一认证方法可以与其组合。例如，匹配设备60可以执行双因素认证，包括：面部认证，以基于第一图像与注册者的注册面部图像的匹配结果来认证识别对象；和虹膜认证，以基于第二图像与注册者的注册虹膜图像的匹配结果来认证识别对象。通过执行双因素认证，可能以提高认证准确度。

此外，匹配设备60可以执行两步骤认证，其中在面部认证中被认证为注册者的识别对象在虹膜认证中是认证目标。由于通过面部认证减少了识别对象的数量，所以可以在1：N虹膜图像认证中提高速度。

虽然已经在上述第二示例实施例中描述了其中除了选择虹膜捕获相机30的处理之外，还对识别对象执行通知处理的情况，但是可以存在其中省略了通知处理的系统配置。这种情况是有利的，因为对于识别对象来说调整视线方向不再是必要的。

在上述示例实施例中，已经描述了下列情况，其中视线方向由角度表示，并且基于视线方向与捕获方向之间的角度来确定是否捕获虹膜图像。然而，视线方向可以由瞳孔中心的位置与瞳孔中包括的反射图像之间的差值来表示。即，当瞳孔的中心与瞳孔中包括的反射图像匹配时，可以确定识别对象的视线方向与虹膜捕获相机30的捕获方向彼此面对。不必要求信息处理设备10将角度计算为视线方向。

虽然已经在上述第一示例实施例中描述了其中用于捕获的虹膜捕获相机30的数量为一的情况，但是可以在N个(N≥2)虹膜捕获相机30中提前临时确定用于捕获的一个虹膜捕获相机。在这种情况下，可以计算识别对象的视线方向与另一虹膜捕获相机30的捕获方向之间的所述角度，从而仅当识别对象的视线方向与另一虹膜捕获相机30的捕获方向之间的所述角度不在预定范围内时才选择合适的相机。此外，以与第二示例实施例中相同的方式，可以对N种图案来计算视线方向与捕获方向之间的角度，并且可以选定对应于捕获方向的相机，其捕获方向最接近识别对象的视线方向。

此外，每个示例实施例的范围都包括处理方法，该处理方法：在存储介质中存储程序，该程序使每个示例实施例的配置操作以便实现上述每个示例实施例的功能；读取在存储介质中存储的程序作为代码；以及在计算机中执行程序。即，每个示例实施例的范围也包括计算机可读存储介质。此外，每个示例实施例都不仅包括其中存储了上述程序的存储介质，而且也包括程序本身。此外，上述示例实施例中包括的一个或多个组件可以是被配置成实现每个组件的功能的电路，诸如专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)等。

作为存储介质，例如，可以使用软(注册商标)盘、硬盘、光盘、磁光盘、压缩盘(CD)-ROM、磁带、非易失性存储卡或ROM。此外，每个示例实施例的范围包括在OS上运行以与另一软件或插件板的功能协作执行处理的示例，而不限于通过存储在存储介质中的单独程序执行处理的示例。

上文公开的全部或部分示例实施例可以被描述为但不限于下列附记。

(附记1)

一种控制虹膜识别系统的信息处理设备，所述信息处理设备包括：

采集单元，所述采集单元从由第一捕获设备捕获的图像采集关于识别对象的视线信息；以及

控制单元，所述控制单元控制所述虹膜识别系统，使得从所述视线信息获得的视线方向与第二捕获设备的捕获方向彼此面对，所述第二捕获设备捕获用于所述识别对象的虹膜识别的虹膜图像。

(附记2)

根据附记1所述的信息处理设备，其中，所述控制单元生成用于将基于所述视线方向的信息通知给所述识别对象的通知控制信息。

(附记3)

根据附记2所述的信息处理设备，其中，所述通知控制信息包括用于将所述视线方向引导到所述第二捕获设备侧的信息。

(附记4)

根据附记1至3中的任一项所述的信息处理设备，其中，所述控制单元使所述第二捕获设备捕获所述虹膜图像，所述第二捕获设备是基于所述视线方向从具有彼此不同的捕获方向的多个第二捕获设备中选定的。

(附记5)

根据附记4所述的信息处理设备，其中，所述控制单元使具有彼此不同的捕获方向的多个第二捕获设备中的所述第二捕获设备捕获所述虹膜图像，所述第二捕获设备在所述视线方向与所述捕获方向之间形成最小角度。

(附记6)

根据附记1至3中的任一项所述的信息处理设备，其中，基于所述视线信息，所述控制单元在其中所述视线方向与所述捕获方向之间的角度减小的方向上驱动所述第二捕获设备。

(附记7)

根据附记1至3中的任一项所述的信息处理设备，其中，所述控制单元基于所述视线方向与所述捕获方向之间的角度，从由具有彼此不同的捕获方向的多个第二捕获设备捕获的虹膜图像组中选定所述虹膜图像。

(附记8)

根据附记7所述的信息处理设备，其中，所述控制单元从由具有彼此不同的捕获方向的多个第二捕获设备捕获的虹膜图像组中选定所述虹膜图像，其中所述视线方向与所述捕获方向之间的角度最小。

(附记9)

根据附记1至8中的任一项所述的信息处理设备，进一步包括距离信息采集单元，所述距离信息采集单元采集距所述识别对象的距离，

其中，基于所述距离，所述控制单元改变用于控制使所述视线方向与所述捕获方向彼此面对的确定标准。

(附记10)

根据附记1至8中的任一项所述的信息处理设备，进一步包括距离信息采集单元，所述距离信息采集单元采集距所述识别对象的距离，

其中，当所述视线方向被包括在预定范围内时以及当所述距离小于或等于预定距离时，控制单元使所述第二捕获设备捕获所述虹膜图像。

(附记11)

根据附记1至8中的任一项所述的信息处理设备，进一步包括距离信息采集单元，所述距离信息采集单元采集距所述识别对象的距离，

其中，所述控制单元在所述距离大于或等于预定基准距离时基于所述视线信息中包括的所述识别对象的面部取向来估计所述视线方向，并且当所述距离小于所述基准距离时基于所述视线信息中包括的所述识别对象的瞳孔或虹膜的位置信息来估计所述视线方向。

(附记12)

根据附记1至10中的任一项所述的信息处理设备，其中，所述控制单元基于所述视线信息中包括的所述识别对象的瞳孔或虹膜的位置信息来估计所述视线方向。

(附记13)

一种信息处理系统，包括：

第一捕获设备，所述第一捕获设备捕获包括识别对象的面部的至少一部分的第一图像；

第二捕获设备，所述第二捕获设备捕获包括所述识别对象的虹膜的第二图像；以及

信息处理设备，

其中，所述信息处理设备包括

采集单元，所述采集单元基于所述第一图像采集关于所述识别对象的视线信息，以及

控制单元，所述控制单元控制所述信息处理系统，以便从所述视线信息获得的所述识别对象的视线方向和所述第二捕获设备的捕获方向彼此面对。

(附记14)

根据附记13所述的信息处理系统，其中，所述第二图像的分辨率高于所述第一图像的分辨率。

(附记15)

根据附记14所述的信息处理系统，其中，所述第二捕获设备中的捕获波长与所述第一捕获设备中的捕获波长不同。

(附记16)

根据附记13至15中的任一项所述的信息处理系统，其中，所述控制单元在距所述识别对象的距离大于或等于预定基准距离时基于所述第一图像来估计所述视线方向，并且当所述距离小于所述预定基准距离时基于所述第二图像来估计所述识别对象的所述视线方向。

(附记17)

根据附记16所述的信息处理系统，进一步包括距离传感器，所述距离传感器检测所述距离，并将所述距离输出到所述信息处理设备。

(附记18)

根据附记17所述的信息处理系统，其中，所述距离由所述第一捕获设备采集。

(附记19)

根据附记13至18中的任一项所述的信息处理系统，进一步包括匹配设备，所述匹配设备执行面部认证以基于所述第一图像与注册者的注册面部图像之间的匹配结果来认证所述识别对象，并执行虹膜认证，以基于所述第二图像与所述注册者的注册虹膜图像之间的匹配结果来认证所述识别对象。

(附记20)

根据附记19所述的信息处理系统，其中，所述匹配设备将作为在所述面部认证中被认证为所述注册者的所述识别对象识别为所述虹膜认证中的认证目标。

(附记21)

一种用于控制虹膜识别系统的信息处理方法，所述信息处理方法包括：

从由第一捕获设备捕获的图像采集关于识别对象的视线信息；以及

控制所述虹膜识别系统，使得从所述视线信息获得的视线方向与第二捕获设备的捕获方向彼此面对，所述第二捕获设备捕获用于所述识别对象的虹膜识别的虹膜图像。

(附记22)

一种存储程序的存储介质，所述程序使控制虹膜识别系统的计算机执行：

从由第一捕获设备捕获的图像采集关于识别对象的视线信息；以及

控制所述虹膜识别系统，使得从所述视线信息获得的视线方向与第二捕获设备的捕获方向彼此面对，所述第二捕获设备捕获用于所述识别对象的虹膜识别的虹膜图像。

附图标记列表

NW 网络

1、2 虹膜识别系统

10 信息处理设备

11 图像采集单元

12 视线信息采集单元

13 距离信息采集单元

14 控制单元

14a 视线方向估计单元

14b 角度测量单元

14c 确定单元

14d 通知控制单元

14e 驱动控制单元

15 存储单元

20 视线确定相机(第一捕获设备)

30 虹膜捕获相机(第二捕获设备)

40 距离传感器

50 通知设备

50a 显示器

50b LED

50c 扬声器

60 匹配设备

61 图像采集单元

62 虹膜图像提取单元

63 坐标转换单元

64 块分割单元

65 特征量计算单元

66 匹配单元

67 存储单元

70 虹膜数据库

100 信息处理设备

110 采集单元

120 控制单元

151、651 CPU

152、652 RAM

153、653 ROM

154、654 HDD

155、655 通信I/F

156 显示设备

157 输入设备

158、658 总线

500 信息处理系统

510 第一捕获设备

520 第二捕获设备

530 信息处理设备

531 采集单元

532 控制单元