レーシックで視力回復

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虹彩

角膜と水晶体の間にあり、非常に複雑な模様をした円盤状の薄い膜のことを指します。虹彩は「アイリス」とも呼ばれ、伸縮することによって瞳孔の開きを調整し、眼球内に入る光の量を調節する働きを持っています。整体学校は、目で色のついた部分である。中央には穴（瞳孔）があり、虹彩の中の平滑筋の働きにより、穴を大きくしたり小さくしたりして、網膜に入る光の量を調節する。ヒトの場合、虹彩の模様が個体によって違うことが知られており、このことを利用して個人認証を行なう場合がある（虹彩認証）虹彩の色は、メラニン色素の量で決まる。通常、「目の色」といった場合は虹彩の色を指す。ここでは、ヒトの虹彩の色について述べる。濃褐色（ブラウン）通販もメラニン色素が多い色でもある。最も多い色であり、どんな人種にも見られる色である。個体差もあるが、アフリカ系、アジア系のヒトのほとんどは濃いブラウンで、「黒」と見られる場合も多い。日本で、「目が黒いうちに・・」と言われるのは、日本人のほとんどは濃いブラウンの虹彩であることに由来する。明るいブラウンのヒトも多いが、濃いブラウンほど多くはない。青（ブルー）世界でブラウンの次に最もありふれた色である。北部ヨーロッパなど、日照量の少ない地域に多く、特にフィンランドやリトアニアでは80%以上がこの色である。アイルランド、イギリスでも多い。その他、中東や中央アジアの高地でも見られる。アメリカ合衆国の非ヒスパニック系白人にも、高い割合で見られるが、これは移民の子孫と見るのが妥当であろう。モバイルアフィリエイトの場合、生まれた当初はブルーで、その後成長するにつれ違う色になる場合が多い。これは、生まれた当初はメラニン色素の沈着が進んでいないためである。淡褐色（ヘーゼル）ブラウンとグリーンが混ざった色であるが、おおむね「明るいブラウン」と見なされる色である。ブラウンに次いでメラニン色素の量が多い。中部ヨーロッパ及びスラブ系のヒトに多い。少数ながら日本でも確認される（南西日本の特に九州地方に偏在）。灰色（グレー）携帯アフィリエイトのバリエーションと考えられる色で、ブルーよりややメラニン色素の量が多い。やはり白人に多い。緑（グリーン）セミナー、ゲルマン系、スラブ系、ハンガリー系に見られるが、数はあまり多くない。中東、中央アジアの白人にも見られる。メラニン色素の量は、ヘーゼルより少なく、ブルーより多い。青紫（バイオレット）極めて稀な色で、ブルーのバリエーションと見られる。メラニン色素の量が少ないため、元々のブルーと血の色が混ざってバイオレットになると考えられている。アルビノを除けば、メラニン色素が最も少ない色である。エリザベス・テイラーがこの色であることが知られている。詳細は虹彩異色症を参照極めて稀であるが、左右の虹彩の色が違う、もしくは虹彩の一部の色が異なる場合がある。これを虹彩異色症という。虹彩認識（こうさいにんしき）（英: Iris recognition）とは、生体認証技法の1つで、個人の目のデータ復旧の高解像度の画像にパターン認識技術を応用して行われる。虹彩認証（こうさいにんしょう）とも。網膜スキャンとは異なる。虹彩の複雑な模様を画像として得るため、角膜からの鏡面反射をなるべく起こさないよう、かすかな赤外線照明を用いてカメラで撮影する。その画像をデジタルに変換し、数学的処理を施すことで、個人に固有な特徴を抽出する（これをデジタルテンプレートと呼ぶ）。虹彩認識の認識力は、眼鏡やコンタクトレンズをしていてもほとんど落ちない。ほとんどの個人に適用可能な生体認証技術であり、1度デジタルテンプレートを作成すれば、外傷などを負わない限り、生涯に渡って利用可能である。虹彩認識を実現するには、高精細な画像撮影技術と1対多マッチングの技術（高速な比較技法）が必要とされ、John G. Daugman（ケンブリッジ大学コンピュータ研究所）がこの分野の基本特許を取得している。それを利用して韓国のLG電子が虹彩認識システム（IrisAccess）を設計開発し、それが商用化の端緒となった。Daugman のアルゴリズムは、（2006年現在の）商用虹彩認識システムのほとんどすべてで利用されている。誤認率は極めて低く、実際に Daugman のアルゴリズムで別人の虹彩を同一と判定した例は知られていない。評価では（比較のために）マッチングしきい値が 10-3 から 10-4 とされた[1]。IrisCode の相違認識率は、指一本での指紋認証とほぼ同程度とされている[2]。虹彩認識アルゴリズムでは、まず画像の中から虹彩に相当する部分を抜き出す必要がある。次に、虹彩部分だけの画像をあるビット列に変換する。このビット列には他の虹彩画像との統計的に意味の有る比較が可能なだけの基本的情報が含まれている。このような写真画像の非可逆な圧縮に数学的手法が使われている。Daugman のアルゴリズムでは、ガボールフィルタによるウェーブレット変換を使って、現状のカメラの解像度を考慮した最善のSN比を持つ空間周波数範囲を抜き出す。結果として、虹彩画像のローカルな振幅と位相情報を含む複素数群が得られる。Daugman のアルゴリズムでは、全ての振幅情報が捨てられ、結果として得られる 2048 ビットには、虹彩画像のガボール領域表現の複素数の符号ビットだけを含んでいる。振幅情報を捨てることで、照明の変化や虹彩の色の影響をなくし、生体認証情報として長期に安定して利用できるテンプレートとなる。個体識別（1対多マッチング）や個人認証（1対1マッチング）に利用する場合、虹彩の画像からテンプレートを作成し、データベースに格納されているテンプレートの値と比較する。それらのハミング距離がしきい値より小さければ、一致していると判断される。虹彩認識の実用上の問題として、虹彩が意識して目を広げない限り、まぶたやまつげに一部が覆われている点が挙げられる。誤って不一致とされる可能性を減らすためには、まぶたやまつげに覆われている部分を識別して除外し、それ以外の部分だけでテンプレートを作成して比較するという追加のアルゴリズムが必要となる。虹彩は生体認証には理想的とされている。それには、以下のような理由がある。体内の組織であって、まぶたや角膜などで何重にも保護されている。この点が指を酷使する仕事を長年していると同一性が確認困難となる指紋と異なる。虹彩はほとんど平坦で形状が変化するのは瞳孔の大きさだけである。このため顔などに比べると形状が一定していると言える。虹彩には指紋と同様に細かい模様があり、そのパターンは妊娠中にランダムに決定される。そのため一卵性双生児であっても虹彩の模様は異なる。虹彩認識は数メートル離れた地点からの撮影で十分であり、人間が何かの機器に触れたりする必要がない。そのため指紋採取や網膜スキャンに抵抗がある人にも受け入れられやすい。虹彩の直径を200ピクセルで表しているデジタル写真があれば、指紋と同程度の識別能力がある。現在使われている唯一の虹彩認識技術である John Daugman のIrisCode アルゴリズムは、非常に誤認率が低い（10-11以下）。アラブ首長国連邦の出入国手続きでは、2000億通りの組合せのマッチングがすでに行われているが、別人を間違って同一と判定した例はない。[3] 手術などで虹彩の色や形状を変えることはあるが、虹彩の模様はそれでも変化することは（ほとんど）ない。30年経過したテンプレートで一致した例もある。虹彩認識は比較的新しい技術であり、既に指紋などを生体認証に利用している場合、新たな投資や場合によっては法律の改正（出入国手続きなどの場合）が必要となる。数メートル以上離れると、虹彩認識は困難となるし、人間が頭を動かしていたり、カメラに目を向けていないといけない。他の画像を利用した生体認証と同様、虹彩認識は画像の品質が悪いとうまく働かない[4]。他のID基盤（IDカードなど）と同様、政府が虹彩認識を利用して国民の人権を侵害しようとしているとする運動家もいる。