【手続補正書】
【提出日】令和3年4月30日(2021.4.30)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
暗号化バイオメトリック入力レコードと少なくとも１つの記憶された暗号化バイオメトリックレコードとを、前記入力レコードおよび前記少なくとも１つの記憶されたレコードのデータ復号を行わずに照合するためのコンピュータ実装方法であって、
初期バイオメトリックベクトルをニューラルネットワークに提供するステップであって、前記ニューラルネットワークが前記初期バイオメトリックベクトルをユークリッド可測特徴ベクトルに変換する、ステップと、
前記ユークリッド可測特徴ベクトルを他のユークリッド可測特徴ベクトルとともに記憶部に記憶するステップと、
前記ユークリッド可測特徴ベクトルを分類するステップ、および／または前記現在のユークリッド可測特徴ベクトルを分類するステップであって、前記分類は、少なくとも部分的に、１つまたは複数の距離関数を使用して行われる、ステップと、
データ通信ネットワークを介してモバイルコンピューティング装置から前記暗号化バイオメトリック入力レコードを表す現在のバイオメトリックベクトルを受信するステップと、
前記現在のバイオメトリックベクトルを前記ニューラルネットワークに提供するステップであって、前記ニューラルネットワークが前記現在のバイオメトリックベクトルを現在のユークリッド可測特徴ベクトルに変換する、ステップと、
前記現在のユークリッド可測特徴ベクトルを使用して前記データ記憶部の一部における前記記憶されたユークリッド可測特徴ベクトルの少なくとも一部の検索を行うステップとを含み、
前記暗号化バイオメトリック入力レコードが、前記現在のユークリッド可測特徴ベクトルと前記記憶部の前記一部における前記それぞれのユークリッド可測特徴ベクトルのそれぞれの計算値との間の計算された絶対距離の関数として、暗号化空間において少なくとも１つの暗号化バイオメトリックレコードと照合され、
前記ユークリッド可測特徴ベクトルおよび／または現在のユークリッド可測特徴ベクトルの前記分類が浮動小数点値を返し、各浮動小数点とその平均との間の絶対距離を計算するためにフロベニウスアルゴリズムが使用される、コンピュータ実装方法。
【請求項２】
前記検索はオーダｌｏｇ（ｎ）時間で行われ、または
前記ニューラルネットワークは、修正子（ＲｅＬｕ）およびプーリングノードとともに様々な畳み込み層を備えて構成され、または
前記ニューロンネットワークが、前記初期バイオメトリックベクトルと前記現在のバイオメトリックベクトルとをそれぞれの層の行列乗算の関数として変換し、ユークリッドコスト関数に基づくユークリッド距離アルゴリズムを使用する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
フロベニウスアルゴリズムを使用して前記ユークリッド可測バイオメトリックベクトルを分類するステップと、
分類された前記ユークリッド可測バイオメトリックベクトルの階層をオーダｌｏｇ（ｎ）時間で走査する（traversing）ステップと、
それぞれのユークリッド可測バイオメトリックベクトルが前記現在のユークリッド可測特徴ベクトルであることを特定するステップとをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
それぞれのユークリッド可測バイオメトリックベクトルについて、複数の浮動小数点値を特定するステップと、
ビットマップを使用して絶対距離計算値から、すべてのベクトルに存在しない、前記複数の値のいずれかを除去するステップとをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
それぞれのユークリッド可測バイオメトリックベクトルについて、複数の浮動小数点値を特定するステップと、
前記浮動小数点値のうちのそれぞれの１つが現れるベクトルの数に基づいて重要度のスライディングスケールを規定するステップとをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記ニューラルネットワークは、プーリングを非線形ダウンサンプリングの一形態として使用するように構成され、
さらに、１つまたは複数のプーリングノードが、前記ニューラルネットワークにおけるパラメータおよび計算の量を低減するように、表されたユークリッド可測特徴ベクトルの空間サイズを漸進的に縮小する、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
複数の記憶されたユークリッド可測特徴ベクトルのそれぞれについて、平均顔ベクトルと前記それぞれのユークリッド可測特徴ベクトルとの間の相対位置の差を計算するステップと、
前記相対位置の差を２乗するステップと、
前記２乗した値を合計するステップと、
平方根を計算するステップとをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記ニューラルネットワークのパフォーマンスがコスト関数の関数として求められ、出力ボリュームの空間サイズとして与えられる層数が、入力ボリュームサイズＷと、層ニューロンのカーネルフィールドサイズＫと、前記層を適用するのに使用されるストライドＳと、境界で使用されるゼロパディングの量Ｐとの関数として計算される、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
暗号化バイオメトリック入力レコードおよび少なくとも１つの記憶された暗号化バイオメトリックレコードのデータ復号なしに、前記暗号化バイオメトリック入力レコードを前記少なくとも１つの記憶された暗号化バイオメトリックレコードと照合するためのコンピュータ実装システムであって、
１つまたは複数のプロセッサとコンピュータ可読媒体とを含み、前記１つまたは複数のプロセッサは、
初期バイオメトリックベクトルをニューラルネットワークに提供するステップであって、前記ニューラルネットワークが前記初期バイオメトリックベクトルをユークリッド可測特徴ベクトルに変換する、ステップと、
前記ユークリッド可測特徴ベクトルを他のユークリッド可測特徴ベクトルとともに記憶部に記憶するステップと、
データ通信ネットワークを介してモバイルコンピューティング装置から前記暗号化バイオメトリック入力レコードを表す現在のバイオメトリックベクトルを受信するステップと、
前記ユークリッド可測特徴ベクトルを分類するステップ、および／または前記現在のユークリッド可測特徴ベクトルを分類するステップであって、前記分類は、少なくとも部分的に、１つまたは複数の距離関数を使用して行われる、ステップと、
前記現在のバイオメトリックベクトルを前記ニューラルネットワークに提供するステップであって、前記ニューラルネットワークが前記現在のバイオメトリックベクトルを現在のユークリッド可測特徴ベクトルに変換する、ステップと、
前記現在のユークリッド可測特徴ベクトルを使用して前記データ記憶部の一部における前記記憶されたユークリッド可測特徴ベクトルの少なくとも一部の検索を行うステップとを含む動作を実行するために前記コンピュータ可読媒体と対話するように構成され、
前記暗号化バイオメトリック入力レコードが、前記現在のユークリッド可測特徴ベクトルと前記記憶部の前記一部における前記それぞれのユークリッド可測特徴ベクトルのそれぞれの計算値との間の計算された絶対距離の関数として、暗号化空間において少なくとも１つの暗号化バイオメトリックレコードと照合され、
前記ユークリッド可測特徴ベクトルおよび／または現在のユークリッド可測特徴ベクトルの前記分類が浮動小数点値を返し、各浮動小数点とその平均との間の絶対距離を計算するためにフロベニウスアルゴリズムが使用される、コンピュータ実装システム。
【請求項１０】
前記検索はオーダｌｏｇ（ｎ）時間で行われ、
前記ニューラルネットワークは、修正子（ＲｅＬｕ）およびプーリングノードとともに様々な畳み込み層を備えて構成され、または
前記ニューラルネットワークのパフォーマンスがコスト関数の関数として求められ、出力ボリュームの空間サイズとして与えられる層数が、入力ボリュームサイズＷと、層ニューロンのカーネルフィールドサイズＫと、前記層を適用するのに使用されるストライドＳと、境界で使用されるゼロパディングの量Ｐとの関数として計算され、または
前記ニューロンネットワークが、前記初期バイオメトリックベクトルと前記現在のバイオメトリックベクトルとをそれぞれの層の行列乗算の関数として変換し、ユークリッドコスト関数に基づくユークリッド距離アルゴリズムを使用する、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記１つまたは複数のプロセッサは、
フロベニウスアルゴリズムを使用して前記ユークリッド可測バイオメトリックベクトルを分類するステップと、
分類された前記ユークリッド可測バイオメトリックベクトルの階層をオーダｌｏｇ（ｎ）時間で走査するステップと、
それぞれのユークリッド可測バイオメトリックベクトルが前記現在のユークリッド可測特徴ベクトルであることを特定するステップとを含む動作を実行するために前記コンピュータ可読媒体と対話するように構成された、請求項９に記載のシステム。
【請求項１２】
前記１つまたは複数のプロセッサは、
それぞれのユークリッド可測バイオメトリックベクトルについて、複数の浮動小数点値を特定するステップと、
ビットマップを使用して絶対距離計算値から、すべてのベクトルに存在しない、前記複数の値のいずれかを除去するステップとを含む動作を実行するために前記コンピュータ可読媒体と対話するように構成された、請求項９に記載のシステム。
【請求項１３】
前記１つまたは複数のプロセッサは、
それぞれのユークリッド可測バイオメトリックベクトルについて、複数の浮動小数点値を特定するステップと、
前記浮動小数点値のうちのそれぞれの１つが現れるベクトルの数に基づいて重要度のスライディングスケールを規定するステップとを含む動作を実行するために前記コンピュータ可読媒体と対話するように構成された、請求項９に記載のシステム。
【請求項１４】
前記ニューラルネットワークは、プーリングを非線形ダウンサンプリングの一形態として使用するように構成され、
さらに、１つまたは複数のプーリングノードが、前記ニューラルネットワークにおけるパラメータおよび計算の量を低減するように、表されたユークリッド可測特徴ベクトルの空間サイズを漸進的に縮小する、請求項９に記載のシステム。
【請求項１５】
前記１つまたは複数のプロセッサは、
複数の記憶されたユークリッド可測特徴ベクトルのそれぞれについて、平均顔ベクトルと前記それぞれのユークリッド可測特徴ベクトルとの間の相対位置の差を計算するステップと、
前記相対位置の差を２乗するステップと、
前記２乗した値を合計するステップと、
平方根を計算するステップとを含む動作を実行するために前記コンピュータ可読媒体と対話するように構成された、請求項１３に記載のシステム。