(57)【要約】      （修正有）【課題】少なくとも１つの個人用識別子を用いてユーザーの識別および認証を行う効率的な方法およびシステムを提供する。【解決手段】複数の個人用識別子および生体データが複数のユーザーから取得され、保存領域内に保存記録として保存される。認証プロセスは、２つのフェーズに分割されている。第１のフェーズでは、ユーザーによって口述または筆記されたテキストを判別するため、音声認識もしくは文字認識プロセスが適用される。その後、いくつかの記録が、テキストマッピングに基づいて、保存領域から取り出される。第２のフェーズでは、単一のユーザーをユニークに識別するために、生体サンプルと、取り出された記録に対応する保存されている生体データとを比較することにより、生体認証が実行される。さらに、保存領域内に保存されている複数のモデルを定期的に改良するために、機械学習技術が適用される。【選択図】図１
2014191823.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザー個人用の識別および認証方法であって、
生体サンプルとして少なくとも１つの個人用識別子を、プロセッサーによって取得する工程と、
前記少なくとも１つの生体サンプルを１つ以上のテキストスクリプトに、前記プロセッサーによって変換する工程と、
テキストと、生体テンプレートのゴールデンコピーと、前記生体テンプレートの前記ゴールデンコピーに関連付けられたモデルとを含む記録セットを、前記１つ以上のテキストスクリプトと、前記各記録内の前記テキストとをマッチングすることにより、前記プロセッサーによって読み出す工程と、
前記記録に関連付けられた１つ以上のモデルを含むモデルセットを識別する工程と、
前記モデルセット内の各モデル用のマッチングスコアを生成するため、前記生体サンプルに対応する生体テンプレートと、前記記録の前記生体テンプレートの前記ゴールデンコピーとを、前記プロセッサーによって比較する工程と、
前記モデルセット内のモデルが所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有するかを判別する工程と、
前記所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有する前記モデルを用いて、前記プロセッサーによってユーザーをユニークに識別する工程と、
前記ユーザーが識別されたことを表示する工程とを含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記方法は、
前記所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有する前記モデルセット内のモデルの数が２以上あるかを判別する工程と、
ランダムに生成され、前記ユーザー用に表示されたテキストに対応するリアルタイム生体サンプルを提供するよう前記ユーザーに、前記プロセッサーによって促す工程と、
前記リアルタイム生体サンプルに対応する生体テンプレートと、前記所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有する前記モデルセットにおける前記モデルに関連付けられた前記生体テンプレートの前記ゴールデンコピーとを、前記プロセッサーによって比較する工程と、
取得された前記リアルタイム生体サンプルに対応する前記生体テンプレートを用いて、前記所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有する前記モデルを、前記プロセッサーによって再修正する工程とをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記個人用識別子は、数字データ、英文字データおよびこれらの組み合わせを含むグループから選択される可変長データである請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記個人用識別子は、筆記または口述されたものであって、それぞれ、画像からテキストまたは音声からテキストに変換可能である請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記生体サンプルおよび前記リアルタイム生体サンプルは、音声または手書きの署名の形式である請求項１に記載の方法。
【請求項６】
取得された前記個人用識別子は、音声からテキストへの変換技術または光学式文字認識（ＯＣＲ）技術を用いて、前記１つ以上のテキストスクリプトに変換される請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記テキストは、ハッシュコードまたは標準データサイズのユニコードデータ形式に変換される請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記個人用識別子は、テキストに変換できない音声を含んで取得され、前記テキストに変換できない音声を除去および抑制した後、保存されている前記テキストと関連付けられる請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記１つ以上のテキストスクリプトと、前記テキストとの前記マッチングは、意味的文字列マッチング（semantic string matching）、近似文字列マッチング(approximate string matching)、曖昧文字列マッチング（fuzzy string matching）およびこれらの組み合わせを含むグループから選択される少なくとも１つのアルゴリズムを用いて実行される請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記モデルセットは、決定木学習、相関ルール学習、人工ニューラルネットワーク、遺伝プログラミング、帰納的論理プログラミング、サポートベクターマシーン、クラスタリング、ベイジアンネットワーク、強化学習、表現学習、類似および計量学習、スパース辞書学習およびこれらの組み合わせを含むグループから選択される少なくとも１つの機械学習アルゴリズムを用いて生成および再修正される請求項２に記載の方法。
【請求項１１】
前記モデルは、前記リアルタイム生体サンプルおよび前記生体テンプレートの前記ゴールデンコピーから抽出されたメタデータを利用して生成および再修正される請求項２に記載の方法。
【請求項１２】
前記方法は、１つ以上の属性を用いて、前記各記録内の前記少なくとも１つの個人用識別子に、少なくとも１つの特権レベルを、前記プロセッサーによって割り当てる工程をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記１つ以上の属性は、取引地点、取引目的、取引制限、ネットワークタイプ、取引の期間およびこれらの組み合わせを含むグループから選択される請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
ユーザー個人用の識別および認証システムであって、該システムは、
プロセッサーと、
前記プロセッサーに接続されたメモリーとを含み、
前記プロセッサーは、前記メモリー内に保存されたインストラクションを実行可能であり、
前記インストラクションは、
少なくとも１つの生体サンプルとして少なくとも１つの個人用識別子を取得するためのインストラクションと、
前記生体サンプルを１つ以上のテキストスクリプトに変換するためのインストラクションと、
テキストと、生体テンプレートのゴールデンコピーと、前記生体テンプレートのゴールデンコピーに関連付けられたモデルとを含む記録セットを、前記１つ以上のテキストスクリプトと、前記各記録内の前記テキストとをマッチングすることにより、読み出すためのインストラクションと、
前記記録に関連付けられた１つ以上のモデルを含むモデルセットを識別するためのインストラクションと、
前記モデルセット内の各モデル用のマッチングスコアを生成するため、前記生体サンプルに対応する生体テンプレートと、前記記録の前記生体テンプレートの前記ゴールデンコピーとを比較するためのインストラクションと、
前記モデルセット内のモデルが所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有するかを判別するためのインストラクションと、
前記所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有する前記モデルを用いるゴールデンテンプレートを用いて、ユーザーをユニークに識別するためのインストラクションと、
前記ユーザーが識別されたことを表示するためのインストラクションとを含むことを特徴とするシステム。
【請求項１５】
前記インストラクションは、
前記所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有する前記モデルセット内のモデルの数が２以上あるかを判別するためのインストラクションと、
ランダムに生成され、前記ユーザー用に表示されたテキストに対応するリアルタイム生体サンプルを提供するよう、前記ユーザーに促すためのインストラクションと、
前記リアルタイム生体サンプルに対応する生体テンプレートと、前記所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有する前記モデルセットにおける前記モデルに関連付けられた前記生体テンプレートの前記ゴールデンコピーとを比較するためのインストラクションと、
取得された前記リアルタイム生体サンプルに対応する前記生体テンプレートを用いて、前記所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有する前記モデルを再修正するためのインストラクションとをさらに含む請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記インストラクションは、それぞれ、音声からテキストへの変換、画像からテキストへの変換および手書きからテキストへの変換を行うための、音声からテキストへの変換用または光学式文字認識（ＯＣＲ）技術用のインストラクションをさらに含む請求項１４に記載のシステム。
【請求項１７】
前記インストラクションは、生成された前記１つ以上のテキストスクリプトを、前記ユーザーによって有効化するためのインストラクションをさらに含む請求項１４に記載のシステム。
【請求項１８】
前記インストラクションは、少なくとも１つの特権レベルを、前記各記録内の前記少なくとも１つの個人用識別子に、前記プロセッサーによって割り当てるためのインストラクションをさらに含む請求項１４に記載のシステム。
【請求項１９】
コンピューター実行可能で、ユーザー個人用の識別および認証用インストラクションを保存する非一時的コンピューター読み取り可能媒体であって、
前記インストラクションは、
生体サンプルとして、少なくとも１つの個人用識別子を取得するためのインストラクションと、
前記少なくとも１つの生体サンプルを１つ以上のテキストスクリプトに変換するためのインストラクションと、
テキストと、生体テンプレートのゴールデンコピーと、前記生体テンプレートの前記ゴールデンコピーに関連付けられたモデルとを含む記録セットを、前記１つ以上のテキストスクリプトと、前記各記録内の前記テキストとをマッチングすることにより、読み出すためのインストラクションと、
前記記録に関連付けられた１つ以上のモデルを含むモデルセットを識別するためのインストラクションと、
前記モデルセット内の各モデル用のマッチングスコアを生成するため、前記生体サンプルに対応する生体テンプレートと、前記記録の前記生体テンプレートの前記ゴールデンコピーとを比較するためのインストラクションと、
前記モデルセット内のモデルが所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有するかを判別するためのインストラクションと、
前記所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有する前記モデルを用いて、ユーザーをユニークに識別するためのインストラクションと、
前記ユーザーが識別されたことを表示するためのインストラクションとを含む媒体。
【請求項２０】
前記インストラクションは、
前記所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有する前記モデルセット内のモデルの数が２以上あるかを判別するためのインストラクションと、
ランダムに生成され、前記ユーザー用に表示されたテキストに対応するリアルタイム生体サンプルを提供するよう、前記ユーザーに促すためのインストラクションと、
前記リアルタイム生体サンプルに対応する生体テンプレートと、前記所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有する前記モデルセットにおける前記モデルに関連付けられた前記生体テンプレートの前記ゴールデンコピーとを比較するためのインストラクションと、
取得された前記リアルタイム生体サンプルに対応する前記生体テンプレートを用いて、前記所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有する前記モデルを再修正するためのインストラクションとをさらに含む請求項１９に記載の媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子機器を介した金融取引におけるユーザーの識別および認証／有効化の分野一般に関する。より具体的に、本発明は、個人用識別子および個人用識別子に添付されたユーザーの生体サンプルを用いて、ユーザーを識別および認証／有効化する効率的な単一ステップ方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
情報技術および電子商取引（e-commerce）の急増は、自動車、製薬、通信、小売および金融等を含む様々な部門の様々な活動のプロセス、マネージメントおよび実行において、劇的で重要な変化をもたらしている。電子データ交換（EDI: Electronic Data Interchange）および電子資金移動（EFT: Electronic Fund Transfer）のような先導的技術を電子的に活用した商取引の実行プロセスは、ビジネス情報を交換し、電子的手段を介した商取引を実行するという新たな好機を、ユーザーに提供することができる。インターネットやＩＶＲシステム、ＡＴＭおよびＰＯＳシステム等のビジネス情報交換に用いられている複数の通信チャンネルが存在する。インターネットは、これら様々な部門のそのような自動化を促進する必須の通信チャンネルの１つとなっている。インターネットを、大部分の取引プロセス用の１次ソースとして、主として用いている部門の１つは、金融／銀行部門である。インターネット手段は、銀行の利用者が、複数の金融取引（一般的にはオンライン／ネットバンキング取引として知られている）を実行するために、たとえ遠隔の電子機器からであっても、銀行のサーバーを介して、各々のアカウントにアクセスすることを可能としている。しかしながら、オンライン手段を介した安全な取引を促進するためには、侵入者の利用者のアカウントに対する攻撃を防止するよう、複数のセキュリティ認証基準が銀行システム上で実行される必要がある。しかしながら、銀行サーバー上で正当な利用者をユニークに（一意に）識別するための既存のシステムは、利用者を識別するための識別子が個人化（personalized）されていないため、煩雑である。
【０００３】
大部分の銀行システムは、名前、誕生日、居住地の住所、ＩＤ番号、写真および署名等の個人情報詳細を含む利用者識別情報を詳しく述べるオンライン／オフラインのアカウント開設手続きを実行する。銀行は、ユーザーから入手した識別情報の全ての要素の正確さを確認する必要はない。しかしながら、銀行は、利用者の本当の身元（true identity）を取得し、有効化するための合理的な信用を形成するために十分な情報を、必ず確認しなければならない。また、銀行は、アカウントが銀行に開設されている間、利用者からの申請可能かつ受け入れ可能な記録証明（documentary proof）を確認しなければならない。１度利用者が確認されると、銀行は１４〜１６ビット長の固有の銀行アカウント番号を利用者に発行する。この銀行アカウント番号は、異なる各銀行によってユニークに実行される国際銀行プロセス（internal banking process）に基づいて生成された１４〜１６桁の英数字文字列である。これら銀行アカウント番号は、シーケンス論理（sequential logic）を用いてランダムに生成され、通常、新規利用者のそれぞれの追加によって値がインクリメント（increment）される。例えば、銀行利用者データに対する最新の追加が、銀行アカウント番号ＡＡＡ１２３４５６として割り当てられた場合、アカウント番号ＡＡＡ１２３４５７を、銀行に認可を申請する後続の利用者に割り当てるランダムアルゴリズムを内部のプログラムが実行する。しかしながら、実行論理は、銀行によって異なるので、３つの異なる銀行アカウントを有する個人の利用者は、３つの可変長（実際には１４〜１６桁長）の区別可能な銀行アカウント識別子を有することとなる。
【０００４】
伝統的に、識別および認証は、２つの分離したデータ要素を用いて実行される。第１のデータ要素は認証に用いられる（ユーザー名、アカウントＩＤおよびｅメールアドレス等）。２番目のデータ要素（パスワード、ＰＩＮ、生体サンプル等）は、認証に用いられるものであって、秘密要素とされるか、個人用要素（personalized element）である。ユーザーは、これらのデータ要素を２つの分離したエンティティー（entities）として提供する。
【０００５】
多くの銀行システムは、オンラインアカウント名（ログインＩＤ）またはアカウントエイリアス（account aliases）を生成するために、設備を利用者に提供しているものの、これらには制限がある。利用者は、特定のルールに従い、システム全体を通してユニークとなるような名前を選択しなければならない。同様に、モバイルバンキングのような他の遠隔バンキングのチャンネルもまた、一般的に記憶しづらい、アカウント番号およびＩＶＲもしくは他の双方向チャンネルにおけるクレジット／デビットカード番号のようなその他の詳細情報を必要とする。同時に、各ユーザーは、モバイル、ＩＶＲ、ＡＴＭおよびＰＯＳ等を含む異なるチャンネルを介して、異なるオンラインアカウントにアクセスするために、複数のアカウントの詳細（識別子、ピン、パスワード等）を記憶する必要がある。
【０００６】
生体認証は、ユーザー認証用に実行され、これにより、有効化が成功した後に、認証されたユーザーにアクセスを許可することができる。これらのシステムでは、一般的に、声、指紋および網膜のような生体サンプルが各ユーザーから取得され、ゴールデンコピー（golden copy）としてデータベース内に保存される。この生体サンプルのゴールデンコピーは、ユーザーのアカウント番号と関連付けられ、認証時にマッピングされる。
【０００７】
既存の生体認証技術において用いられるアルゴリズムは、マッチング可能性を示す信頼度スコア（confidence score）を生成することに依拠している。伝統的な生体認証技術によれば、対応するユーザーのマッチングスコアが所定の閾値スコア以上であれば、生体認証機能を有する機器での有効化を求めるユーザーが、本物であり、正当なユーザーであると判断される。したがって、十分に高い信頼度スコアを獲得する２人以上の利用者が存在する可能性が高い。
【０００８】
この種の単一ステップ生体認証は、ドア施錠やデスクトップログイン等の比較的小規模なシステムで実行され、生体サンプルが単に取得され、ユーザー認証用に以前から保存されているテンプレートと直接比較される。このようなテンプレートマッチングメカニズムは、時間がかかり、一般的に、テキストマッチング処理の１００〜１０００倍の間という非常に大きな処理時間を要し、また、小さなデータベースの場合（利用者のセットが小さい場合）、誤マッチングの可能性が非常に低い。そのため、このようなタイプの生体認証では、データベース全体のスキャン完了までのターンアラウンドタイム（Turn-Around Time）が増大すると、誤マッチングの可能性も同様に増大する。
【０００９】
現在の生体認証システムは、単一の遺伝アルゴリズムおよび各個人用のモデルを利用している。例えば、正規のユーザーがシステムによって否定的に認証された場合、システムがこのフィードバックを受信し、次の機会に、このユーザーを正確に認証できるよう自身を改良するという対策（準備）がシステム内にない。現在では、声および筆跡の認証の他人受入率（FAR: False Acceptance Rate）は、０．０２％であり、産業界において実績のある手と指の認証のＦＡＲは、０．００２％である。
【００１０】
このような単一ステップ生体認証技術は、もし個人用の非ユニーク（non-unique）なアカウント識別子を有する銀行利用者の識別および認証を実行すると、複数のマッチング結果（不明確な結果）を頻繁にもたらし、また、非常に長い時間を要する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
本発明のシステムおよび方法の前に、実施可能性について述べる。本発明は、以下に詳述される特定の装置、システムおよび手順に限定されるものではなく、本開示内で明示的に図示されていない複数の実施形態も可能であることは理解されるであろう。さらに、本明細書中の専門用語は、特定のバージョンまたは実施形態を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定しないことも理解されるであろう。
【００１２】
本開示の実施形態の１つは、少なくとも１つの個人用識別子（personalized identifier）を用いてユーザーの識別および認証を行う効率的な方法およびシステムを開示する。この認証プロセスは、２つに分岐したステップ、すなわちユーザー登録およびユーザー認証と同調したユーザー識別であってもよい。第１のステップ、すなわちユーザー登録ステップでは、ユーザーに対応する記録が、保存領域内に含まれる保存記録（stored records）内に生成される。保存記録における各記録は、テキストと、生体テンプレートのゴールデンコピーと、生体テンプレートのゴールデンコピーに関連付けられたモデルとを含み、各記録は、少なくとも１つの個人用識別子に関連付けられる。また、保存記録の各記録内の個人用識別子には、特権レベル（privilege level）が割り当てられる。
【００１３】
次のステップ、すなわちユーザー識別および認証ステップでは、少なくとも１つの個人用識別子に対応し、声生体サンプルもしくは筆跡生体サンプルの形式の生体サンプルが、ユーザーから取得される。ユーザーから取得した生体サンプルの識別するため、音声からテキストへの変換（speech-to-text conversion）技術または光学式文字認識（OCR: Optical Character Recognition）技術が適用され、これにより、１つ以上のテキストスクリプト（text-scripts）が生成される。さらに、生体サンプルは、生体テンプレートを生成するために処理される。次のステップでは、１つ以上のテキストスクリプトと保存記録の各記録内に保存されているテキストとをマッチングすることによって、保存記録から記録セット（set of records）が読み出される。これにより、記録セットにおける各記録に関連付けられたモデルセットが識別される。このモデルセットは、記録セットの各記録に関連付けられた１つ以上のモデルを含む。その次に、マッチングスコアを生成するために、生体サンプルに対応する生体テンプレートと、記録セットの各記録に対応するモデルセットにおける１つ以上のモデルとを比較することにより、生体認証が識別された記録セットに適用される。マッチングスコアは、モデルセット内の各モデル用に生成される。比較の結果、所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有する単一の記録が識別されたときは、ユーザーはユニークに識別され、割り当てられた特権レベルに基づき、特権アクセス（privileged access）可能となる。また、システムは、ユーザーを識別したことを表示する。
【００１４】
システムがユーザーをユニークに識別することができず、所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有する２以上の記録が識別された場合、システムは、ユーザーのリアルタイム認証（real-time authentication）を開始する。リアルタイム認証では、ユーザーは、ランダムに生成されたテキストに対応するリアルタイム生体サンプルを提供するよう促される。システムは、ユーザーをユニークに識別するため、リアルタイム生体サンプルに対応する生体テンプレートと、所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有するモデルセットにおけるモデルとを比較することによって、１対１（one-to-one）動的生体認証を実行する。この場合、所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有するモデルセットにおけるモデルは、取得されたリアルタイム生体サンプルに対応する生体テンプレートを用いて、再修正（re-calibrated）される。
【００１５】
別の実施形態では、コンピューター実行可能（computer-executable）で、ユーザー個人用の(user-personalized)認証および認証用インストラクションを保存している非一時的コンピューター読み取り可能媒体（non-transitory computer-readable medium）が開示される。このインストラクションは、生体サンプルとして少なくとも１つの個人用識別子を取得するためのインストラクションと；少なくとも１つの生体サンプルを１つ以上のテキストスクリプトに変換するためのインストラクションと；テキストと、生体テンプレートのゴールデンコピーと、生体テンプレートのゴールデンコピーに関連付けられたモデルとを含む記録セットを、１つ以上のテキストスクリプトと、各記録内のテキストとをマッチングすることにより、読み出すためのインストラクションと；記録に関連付けられた１つ以上のモデルを含むモデルセットを識別するためのインストラクションと；モデルセット内の各モデル用のマッチングスコアを生成するため、生体サンプルに対応する生体テンプレートと記録の生体テンプレートのゴールデンコピーとを比較するためのインストラクションと；モデルセット内のモデルが所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有しているか判別する工程と；所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有するモデルを用いて、ユーザーをユニークに識別するためのインストラクションと；ユーザーを識別したことを表示するためのインストラクションを含む。さらに、コンピューター読み取り可能媒体は、所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有するモデルセット内のモデルの数が２以上あるか判別するためのインストラクションと；ユーザーに、ユーザー用に表示されたランダムに生成されたテキストに対応するリアルタイム生体サンプルを提供するように促すためのインストラクションと；リアルタイム生体サンプルに対応する生体テンプレートと所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有するモデルセットにおけるモデルとを比較するためのインストラクションと；取得されたリアルタイム生体サンプルに対応する生体テンプレートを用いて、所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有するモデルを再修正するためのインストラクションとを含む。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
前述の概要と同様、以下の実施形態に対する詳細な説明も、添付の図面と共に参照することによって、より良く理解される。本発明を図示する目的のため、本発明の構成例が本明細書に示されている。しかしながら、本明細書および図面に開示された特定の方法および装置によって、本発明が限定されるものではない。
【００１７】
【図１】図１は、金融取引を実行するユーザーの生体識別および認証プロセスに関わるそれぞれ異なるブロックを示すネットワーク実装図である。
【００１８】
【図２】図２は、ユーザーの登録、生体識別および認証プロセスに関わるそれぞれ異なるモジュールを示す詳細なブロック図である。
【００１９】
【図３】図３は、生体サンプルおよびアカウント登録／追加時にメタデータに関連付けられた個人用識別子を取得するプロセスを示すフロー図である。
【００２０】
【図４】図４は、個人用識別子を用いた、声に基づく生体認証プロセスのフロー図である。
【００２１】
【図５】図５は、個人用識別子を用いた、筆跡に基づく生体認証プロセスのフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
全ての特徴が図示されている本発明のいくつかの実施形態は、ここでは詳細に議論されない。明細書中、「構成する」、「有する」、「含む」、「備える」およびそれらの他の形式は、同等な意味であり、ある事項またはこれらの文言のいずれか１つに続く事項はそのような事項の包括的なリストであるような意味ではなく、また、列挙された事項のみに限定されるという意味ではない。また、明細書および添付の請求項において使用されるように、単数形“a”、“an”、“the”は、文脈が明確に示していなければ、複数形も含むことに注意しなければならない。ここで説明されるシステムおよび方法と同等、または類似のシステムおよび方法は、本発明の実施形態の実施またはテストに使用されることができるが、好ましいシステムおよび方法は以下に説明される。開示された実施形態は、単に、本発明の好ましい例を示すものであって、本発明は、様々な形態で実施可能である。
【００２３】
本開示は、本発明の好ましい実施形態への説明を提供するものである。本発明に関連する分野および技術における当業者であれば、本発明の範囲および原理的な考え方から有意に離れない限り、本発明の方法およびシステムの動作における代替や変更が実行可能であることは十分に理解できるであろう。
【００２４】
実施形態の１つによれば、銀行利用者は、銀行アカウント識別子を、覚えやすく、全ての金融取引プロセス用に思い出せるよう、個人用に調整し、カスタマイズする。一度識別子が取得されると、識別子を変更したり、識別子がユニークであるか、もしくはセキュリティ侵害にさらされているかを懸念したり（パスワード漏洩、およびパスワードを定期的に変更する必要性と類似）する必要がない。しかしながら、銀行に関連付けられた利用者の数は非常に多いので、２以上の利用者が、似ている個人情報を用いて各々の識別子をカスタマイズすることによって、同じ識別子を選択してしまう可能性が高い。この問題に対処するため、利用者の生体情報形式の追加有効化層（additional validation layer）が、１次的な銀行識別子に対して提供される。
【００２５】
本発明の実施形態の１つによれば、個人用識別子によって、少なくとも１人のユーザーのユニークな識別および認証を行うシステムおよび方法が開示される。個人用識別子は、生体サンプルの形式で取得され、テキストと、生体テンプレートのゴールデンコピーと、生体テンプレートのゴールデンコピーに関連付けられたモデルとを含む記録を生成するために用いられる。モデルは、生体サンプルから抽出されたメタデータに基づき生成される。したがって、少なくとも１人のユーザーに関連付けられた記録を含む記録の群が、生成され、保存領域に保存される（以下、保存記録として参照される）。さらに、複数の属性（attributes）に基づき、個人用識別子のそれぞれに、特権レベルが割り当てられる。
【００２６】
実施形態の１つでは、保存記録を含む保存領域は、個人用識別子に基づいて、少なくとも１人のユーザーを正確に識別および認証するために、システムによって用いられる。特権アクセスは、個人用識別子に関連付けられた属性に基づいて、ユーザーに提供される。
【００２７】
本発明のシステムの実施形態の１つでは、登録時に、声生体サンプルまたは筆跡生体サンプルの形式の少なくとも１つの個人用識別子が、少なくとも１人のユーザーから取得される。声生体サンプルまたは筆跡生体サンプルは、生体テンプレートのゴールデンコピーを生成するために、推定（extrapolated）されてもよい。音声からテキストへの変換（speech-to-text conversion）技術または光学式文字認識（OCR: Optical Character Recognition）技術は、声生体サンプルまたは筆跡生体サンプルに適用することができ、これにより、テキストおよびモデルが、個人識別子用に生成される。生体テンプレートのゴールデンコピーに関連付けられたこのモデルは、生体テンプレートのゴールデンコピーから抽出されたメタデータを用いて、関連付けられる。ここでいうメタデータは、ポーズ（pauses）、重複した音声（overlapping speech）、口どもり（stutter）、声サンプル、声の振動（fluctuations in voice）、通常の声質を損なうような胸腔内の障害、手書き文書の画像、筆記速度、筆圧、単語や文字間の間隔、署名等の少なくとも１人のユーザーのゴールデンコピーに関連付けられた声生体サンプルおよび筆跡生体サンプルに対応する行動データ（behavioral data）をいう。
【００２８】
実施形態の１つでは、個人用識別子に関連付けられたテキストは、記録の複製を検索するために、システムに送られる。システムは、テキストを比較するためのテキスト検索アルゴリズムおよび曖昧検索アルゴリズム（fuzzy searching algorithms）、並びに保存領域における以前の保存記録およびモデルを調べるための機械学習アルゴリズムを利用する。それぞれのモデルとともに検索された記録は、内部にユーザーの記録が含まれる必要があるモデルセットを特定するための機械学習アルゴリズムを適用するユーザー登録モジュールへ転送される。ユーザー登録モジュールは、保存記録内のユーザーの記録およびそれぞれのモデルセット内の対応するモデルとともに、保存領域を更新する。検索によって記録の複製が見つけられなかった場合、ユーザー登録モジュールは、遺伝／ユニバーサルモデルを利用し、ユーザーを保存領域内に登録する。同様な方法で、複数のユーザーから個人用識別子を受け付けることによって、保存記録が生成される。
【００２９】
保存領域は、さらに、個人用識別子とともに特権レベルを保存可能なように構成されていてもよい。特権レベルは、個人用識別子に関連付けられた１つ以上の属性に基づいて割り当てられる。実施形態の１つでは、属性は、受取人タイプ（面識の性質―家族、友人等）、年齢層（age group）、取引場所（郵便エリア）、取引カテゴリー／目的（娯楽、スポーツ、教育、保健、およびローン等）、関連する取引制限（総計／通貨）、ネットワークタイプ（電子／オンライン、小売りアウトレット等）、取引有効期間（日／回数）、取引の回数およびこれらの組み合わせを含む。好ましい実施形態では、属性と関連付けられた特権レベルの１つは、ＰＯＳ（Point of Sale）端末を介した取引の実行を許可するものの、モバイル機器からの取引の実行を許可しない。同様に、別の好ましい実施形態では、特権レベルは、登録された電子機器を介した取引の実行のみ、許可する。
【００３０】
これら属性に基づいて、ユーザーは、詳細表示、金融取引の指示、金融取引の制限指示、住所変更等を除く非金融取引等のルールおよび特権レベルを定めることができる。ユーザーは、取引の利用に基づいて、限定アクセス、完全取引アクセス、およびショッピングモールのような特定の場所でのアクセス等の認証権（authentication rights）を規定するために、個人用識別子の使用方法用のルールを設定することができる。個人用識別子は、特権レベルに関連付けられた有効期間（有効期限日／時）または使用意図（一度の使用か複数回の使用か）を有している。
【００３１】
実施形態の１つでは、一度ルールおよびそれに関連付けられた特権レベルがユーザーによって設定されると、彼／彼女は、家族、友人、同僚、部下、およびこれらの組み合わせを含むグループから選択される彼／彼女の１以上の受取人を追加することができる。受取人は、受取人の個人用識別子（アカウントエイリアスという）を用いるユーザーによって、システム内に追加され、このエイリアスは、割当モジュールを用いて、ユーザーの個人用識別子にタグ付けされる。このエイリアスは、ユーザーの個人用識別子と同じであってもよいし、異なる識別子であってもよい。このエイリアスは、受取人用識別子として扱われるものの、ユーザーのアカウントに対し請求できる（chargeable）だけのものである。例えば、ユーザーは、彼／彼女のアカウントにタグ付けされた“子供用の個人用識別子（child personalized identifier）”を使用するための“限定された（limited）”特権を、彼／彼女の１２歳の子供に与えることができる。この与えられた特権は、週末のみに限定された指定取引用に、指定された場所のゲームステーションでの支払いに利用することができる。この手のルールは、本発明を用いて、設定および個人用に変更することができる。
【００３２】
本発明の実施形態の１つでは、声生体サンプルが識別／認証時に、ユーザーから取得され、声生体サンプルがそれらによって生成される。テキストスクリプトを生成するため、取得された声生体サンプルに対して、声からテキストへの変換技術が適用される。このテキストスクリプトは、保存領域内に保存された各個人用識別子に対応するテキストと比較される。テキストスクリプトは、遺伝テキスト検索および曖昧検索アルゴリズムを利用することにより比較され、それによって、記録セットが、保存記録から取り出される（フェッチされる）。記憶セットは、同じ個人識別子を有する複数の記録であってもよい。認証の間、記憶セットのそれぞれに関連付けられたモデルが、ユーザーから取得された声生体サンプルのテンプレートと比較され、比較結果に基づいて、特権アクセスがユーザーに提供される。システムは、ユーザーが識別されたことを表示する。ユーザーの特権レベルは、登録時にユーザーによって口述された個人用識別子および個人用識別子と関連付けられた属性によって、定められる。
【００３３】
本発明の実施形態の１つでは、個人用識別子は、識別および認証時に、画像取得ユニットもしくは生体筆跡取得ハードウェアを用いて、筆跡生体サンプルの形式でユーザーから取得され、筆跡生体サンプルがそれらによって生成される。テキストスクリプトを生成するために、取得された個人用識別子に対して、光学式文字認識（OCR）技術が適用される。このテキストスクリプトは、保存領域内に含まれる保存記録における個人用識別子のそれぞれに関連付けられたテキストと比較される。記録セットのモデルは、機械学習技術を用いて、ユーザーから取得された筆跡生体サンプルに関連付けられた筆跡生体テンプレートと比較され、比較結果に基づいて、特権アクセスがユーザーに提供される。
【００３４】
本発明の実施形態の１つでは、本発明のシステムは、識別の間、ユーザーから受信した入力に基づいて、記録セットに関連付けられたモデルセットから最も適切なモデルを見いだす。これらの技術は、ユーザーの生体サンプルから特徴を抽出し、最適かつ安全な方法で、最も適切なモデルを見いだす。システムがモデルを見いだせなかった場合、システムは、ユーザーに生体サンプルを再度提供するよう促す。システムが複数のモデルまたは複数の記録を見いだした場合、システムは、曖昧さを取り除くため、ユーザーにスクリーン上に表示された任意のテキストを読むよう促す、または問いかけ（puzzle）に応えるよう促す等のように、ユーザーに、いくつかの任意の口頭による入力を提供するよう再度促す。銀行システムは、機械学習技術を用いて、対応するモデルをトレーニングまたは再修正するために、このユーザー入力を使用し、定期的なオンラインのユーザーの生体情報の変化に適応する。
【００３５】
図１は、金融取引を実行するユーザーの生体認証プロセスに関する生体認証システム１０４（以下、システム１０４と称される）のネットワーク実装１００を示すブロック図である。システム１０４は、銀行１０３、ＡＴＭ１０５、ＰＯＳ１０９、携帯電話１１１、コンピューター１１３のような取引ポイント１０２に接続されている。これらブロック間の接続は、通信ネットワーク１１５によって、有効とされている。
【００３６】
本発明の実施形態の１つでは、ユーザー１０１は、取引ポイント１０２において、ユーザー１０１の金融取引の必須条件および個人用識別子を、銀行１０３、ＡＴＭ１０５またはＰＯＳ１０９内のシステムの中の１つに対して入力することにより、任意の金融取引を開始する。また、ユーザー１０１は、ユーザー１０１の金融取引に関する情報を、携帯電話１１１またはコンピューター１１３を用いて入力することによって、金融取引オンライン取引を実行することができる。この情報は、通信ネットワーク１１５を介して、システム１０４に転送される。最終的な生体認証プロセスは、システム１０４において、保存記録の形式で保存されているユーザー１０１の識別および認証情報を用いて、実行される。システム１０４の詳細な働きは、図２を参照して説明される。
【００３７】
図２は、システム１０４における、ユーザー１０１の生体認証プロセスに関わるそれぞれ異なるモジュールを示す詳細なブロック図である。システム１０４は、プロセッサー２２１と、プロセッサー２２１に接続されたメモリー２２３とを含む。メモリー２２３は、プロセッサー２２１によって実行可能な複数のモジュールをさらに含んでいる。モジュールは、受信モジュール２０１、緩和モジュール（relaxation module）２０３、有効化モジュール２０５、ユーザー登録モジュール２０６、割当モジュール２０７、検索モジュール２０９、生体認証モジュール２１０、および保存領域２２５を含んでいる。生体認証モジュール２１０は、トレーニングおよび学習モジュール２１６と、動的生体認証層２１９とをさらに含む。保存領域２２５は、保存記憶２１８を含み、保存記憶２１８の各記録は、複数のユーザーに対応する認証情報を含む。認証情報は、登録時に取得される。
【００３８】
本発明の実施形態の１つでは、ユーザー１０１の登録プロセスは、受信モジュール２０１によって、ユーザー１０１から声生体サンプルまたは筆跡生体サンプルの形式の個人用識別子および個人情報を取得することにより開始される。システム１０４におけるユーザー登録モジュール２０６は、保存領域２２５内のユーザー１０１用に、保存記録２１８内に新しい記録を生成する。ユーザー１０１用に生成された保存記録２１８内の新しい記録は、テキスト２１１と、モデル２１４と、ユーザー１０１に関連付けられた生体テンプレートのゴールデンコピー２１３と、ユーザー定義の特権レベルおよびルール２１５とを含む。新たな記録は、アカウント登録時に、ユーザー１０１によって提供された声生体サンプルまたは筆跡生体サンプルの形式で取得された個人用識別子から抽出される。同様に、異なるユーザー用に、異なった記録が生成され、保存記録２１８の形式で保存領域２２５に保存される。有効化モジュール２０５は、所定の変換基準セットに基づき、取得されたサンプル個人用識別子のテキスト２１１への適切な変換を保証する。テキスト２１１およびメタデータから抽出され、関連付けられたモデル２１４は、検索モジュール２０９に送られる。
【００３９】
検索モジュール２０９は、テキスト／曖昧検索アルゴリズムを利用して、保存領域２２５内のテキスト２１１と類似するテキストおよびそれらに関連づけられた各モデルセットを検索するよう構成されている。検索結果は、ユーザー登録モジュール２０６に転送される。ユーザー登録モジュール２０６の仕事は、任意の新しいユーザーをシステム１０４内に追加／登録することである。ユーザー登録モジュール２０６は、機械学習アルゴリズムを活用して、内部に新しいユーザーが登録される必要がある適切なモデルを特定するとともに、保存領域２２５内のユーザー１０１に関連付けられたモデルによってモデルセットを更新することによって、ユーザー１０１を登録するよう構成されている。検索モジュール２０９が、各モデルセットを読み出せなかった場合（見つけられなかった場合）、ユーザー登録モジュール２０６は、ユニバーサル／遺伝モデルを用いて、新たなモデルセットを生成することによって、ユーザー１０１を登録する。保存領域２２５は、保存記録２１８における各記録に関連付けられたユーザー定義の特権レベルおよびルール２１５を保存するよう構成されている。新しい記録の生成プロセスに関する詳細なフロー構造、およびユーザー１０１の登録時に、それを保存記録２１８に適用することについては、図３で説明される。
【００４０】
本発明の実施形態の１つでは、ユーザー１０１の識別および認証プロセスは、システム１０４において開始され、取引ポイント１０２によって取得された全ての取引情報が、システム１０４に送られる。システム１０４の受信モジュール２０１は、ユーザー１０１に、生体サンプルの形式の彼／彼女の個人用識別子を提供するよう促し、取引ポイント１０２に備え付けられたマイクまたは筆跡生体情報取得ユニット／センサーを用いて、生体サンプルを取得する。取引ポイント１０２がマイクを利用できない場合は、生体サンプルとしてユーザーの声を取得するために、ユーザー１０１の携帯電話１１１を用いたＩＶＲ（Interactive Voice Response）コールが開始される。以下、この生体サンプルを、取得された生体サンプルと称する。他方、ユーザー１０１が手書きのテキストスクリプトを入力する場合、取引ポイント１０２に備え付けられた筆跡生体情報取得ユニット／センサーを介して、生体サンプルが取得される。その後、筆跡生体情報取得ユニット／センサーによって取得された手書きのテキストスクリプトは、ユーザー１０１の筆跡生体サンプルとして活用される。以下、この生体サンプルを、取得された生体サンプルと称する。取得された生体サンプルは、区別可能な特徴に基づき、緩和モジュール２０３によってテキストスクリプトに変換され、対応するメタデータが生成される。実施形態の１つでは、メタデータは、ポーズ（pauses）、重複した音声（overlapping speech）、口どもり（stutter）、ノイズ等の周囲の状況、雷、交通ノイズ等の背景可聴非音声イベント（background audible non speech events）、クラクション（警笛）、ビープ音（beep）、声の振動（fluctuations in voice）、通常の声質を損なうような胸腔内の障害等の口頭データに対応する行動データ（behavioral data）を含む。実施形態の１つでは、取得された生体サンプルが手書きのテキストスクリプトの場合、メタデータは、単語間の間隔、手書きスタイル、筆記速度、筆記中の筆圧、行間隔等を含む。
【００４１】
実施形態の１つでは、緩和モジュール２０３は、音声を対応するテキスト列に変換するよう構成された音声からテキストへの変換ユニットから構成されている。緩和モジュール２０３は、音声をテキストに変換するだけでなく、個人用のフレーズを取得している間のノイズ低減にも用いられる。また、緩和モジュール２０３は、テキストへ変換できない（non-transcriptable）音声を意味のあるテキストに変換することができる。例えば、ユーザー１０１が、個人用フレーズ内にクラクション（叫び声や音等を発する）有している場合、クラクションは緩和モジュール２０３によって、システムが読める形式に変換される。別の実施形態では、緩和モジュール２０３は、手書き画像をテキストスクリプトに変換する光学式文字認識（ＯＣＲ）ユニットを含んでいる。生成されたテキストスクリプトは、有効化モジュール２０５を用いて、ユーザー１０１によって有効化される。これにより、取得された生体サンプルからテキストスクリプトへの適切な変換を保証することができる。緩和モジュール２０５が音声または画像を対応するテキストスクリプトに変換できない場合、システム１０４は、ユーザー１０１に、個人用識別子を再度入力するよう促す。有効化モジュール２０５は、生成されたテキストスクリプトを有効化し、それに応じて、有効化されたテキストスクリプトおよび取得された生体サンプルが検索モジュール２０９に転送される。検索モジュール２０９は、関連付けられた記録および関連付けられたモデル２１４を見いだすために、テキスト／曖昧マッチングアルゴリズムを適用して、有効化されたテキストスクリプトと、保存記録２１８内に記録の形式で保存されている個人用識別子に関連付けられたテキスト２１１とを比較する。この結果は、機械学習アルゴリズムを用いて、保存記録２１８から記録セットを読み出すために、生体認証モジュール２１０に送られる。その結果、マッチング結果に基づいて、記録セットに関連付けられたモデルセットが抽出される。次のステップでは、生体認証モジュール２１０は、保存領域２２５内に保存されている記録セットの各記録に関するマッチングスコアを生成するため、生体サンプルに対応する生体テンプレートと、モデルセットにおけるモデル２１４とを比較することによって、ユーザー１０１を有効化／認証する。システムは、ユーザーが識別されたことを表示する。この表示は、音声アラート、視覚的アラートおよびこれらの組み合わせの少なくとも１つである。所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有する複数のユーザーが取得される可能性がある。この場合、生体認証モジュール２１０は、複数のユーザーからユーザー１０１をユニークに識別するよう構成されている。これを可能とするために、生体認証モジュール２１０は、ランダムに生成されたテキストに対応する音声または手書き署名のいずれかの形式で、ユーザーからリアルタイム生体サンプルを受信するよう構成されている。その後、ユーザー１０１は、リアルタイム生体サンプルに基づいて、有効化およびユニークに識別される。その後、リアルタイム生体サンプルに対応するメタデータは、ユーザー１０１の保存されていた以前のモデル２１０をトレーニングおよび改良するための入力として活用され、システムは、将来の認証において、複数のマッチングを回避するよう調整される。この入力は、トレーニングおよび学習モジュール２１６で実行される自己学習アルゴリズムまたは機械学習メカニズムを用いたシステム全体のトレーニングに用いられる。トレーニングおよび学習モジュール２１６は、メタデータに基づいて、モデル２１４を生成するだけでなく、機械学習アリゴリズムまたは人工知能アルゴリズム（artificial intelligence algorithm）を用いて、既存のモデル２１４を再修正するよう構成されている。所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有するモデルセットにおけるモデル２１４の再修正は、取得されたリアルタイム生体サンプルに対応する生体テンプレートを用いて、実行される。トレーニングおよび学習モジュール２１６は、保存領域２２５内に保存されているモデル２１４を改良し、その結果、システム１０４を用いた将来の認証における曖昧さが回避される。
【００４２】
トレーニングおよび学習モジュール２１６は、既存のモデル２１４の再修正のために、本分野において既知の機械学習アルゴリズムまたは人工知能アルゴリズムを利用する。人工知能または機械学習システムにおいて、トレーニングセットは、入力ベクトルおよび回答ベクトルから構成され、人工知能（ＡＩ）機械を用いて知識データベース（knowledge database、すなわちニューラルネットもしくは単純ベイズ分類器）をトレーニングするために、教師あり学習方法（supervised learning method）と協働して用いられる。
【００４３】
実施形態の１つでは、トレーニングおよび学習モジュール２１６は、統計的モデリングを実行してもよい。統計的モデリングでは、１つ以上の“予測因子（predictors）”から“応答値（response value）”を予測するためのモデルに適合したトレーニングセットを用いる。この適合は、変数選択（variable selection）およびパラメーター推定（parameter estimation）の双方を含む。予測用の統計的モデルは、回帰モデル（regression model）と称されることが多く、線形回帰およびロジスティック回帰の２つがその例である。
【００４４】
別の実施形態において、機械学習技術において用いられる異なるアプローチは、決定木学習（decision tree learning）、相関ルール学習（association rule learning）、人工ニューラルネットワーク、遺伝プログラミング、帰納的論理プログラミング（inductive logic programing）、サポートベクターマシーン（support vector machine）、クラスタリング、ベイジアンネットワーク、強化学習（reinforcement learning）、表現学習（representation learning）、類似および計量学習（similarity and metric learning）、スパース辞書学習（sparse dictionary learning）およびこれらの組み合わせを含む。
【００４５】
図３のフロー図は、アカウント登録時に、生体サンプルの形式で個人用識別子を取得するプロセスを示している。ステップ３０１において、ユーザー１０１は、彼／彼女の個人用識別子を、マイクおよび筆跡生体情報取得ユニット／センサーをそれぞれ用いて、声または手書き画像の形式で銀行１０３に入力する。個人用識別子は、ユーザー１０１によって提供された生体サンプルに関連付けられたモデル内のばらつき（variances）を識別および保存するために、繰り返し取得されてもよい。ステップ３０３において、生体サンプルは、テキスト２１１に変換され、それによって、関連付けられたメタデータが抽出される。ステップ３０５において、生体サンプルからテキスト２１１へ適切に変換されたかを判別するためにチェック（検査）が実行される。これにより、個人用識別子からテキスト２１１へのスムーズな変換が保証される。不適切な変換があった場合、ユーザー１０１からの個人用識別子は拒絶され、ユーザー１０１は、個人用識別子を再度提供するよう促される。一度個人用識別子が受け付けられると、個人用識別子は、保存記憶２１８内に保存される。ステップ３０６において、検索モジュール２０９は、内部にユーザー１０１が登録されているモデルセットを見いだすため、保存記憶２１８に関連付けられた既存のモデルセットを判別する。これにより、トレーニングおよび学習モジュール２１６を活用し、ユーザーのメタデータを用いて判別することができる。システムが生体サンプルに関連付けられたメタデータに基づいて、対応するモデルセットを引き出すことができた場合、ステップ３０７において、ユーザー１０１は、各モデルセット内に登録され、さもなければ、システムはユーザー１０１用の新しいモデルを生成する。ステップ３０８において、テキスト２１１を標準ビットサイズに変換するためのハッシュコードがテキスト２１１用に生成される。個人用識別子に相当するハッシュコードは、容易に比較することができるため、テキストを比較するよりも、素早い検索をすることができる。同様に、ステップ３０９において、複数の個人用識別子が受け入れられ、保存記録２１８に追加される。ステップ３０９において、テキスト２１１およびテキスト２１１に関連付けられた生体テンプレートのゴールデンコピー２１３は、ユーザー１０１から取得され、記録として保存される。これに続いて、ステップ３１１において、ステップ３０９において生成された記録用にモデルが取得され、記録に追加される。ステップ３１３において、ユーザー１０１によって特定された属性に基づいて、割当モジュール２０７によって、特権レベルが各記録に割り当てられる。この実施形態では、単一の記録内のテキスト２１１は、同じアカウントを分け合っている複数のユーザーに関連付けられ、複数のユーザーに関連付けられた異なる生体テンプレートは、認証目的で、各ユーザーから別々に取得されており、特権レベルは個人用識別子のそれぞれに割り当てられている。テキスト２１１の形式の生体サンプル、および生体テンプレートのゴールデンコピー２１３を含む関連付けられたモデル２１４は、ステップ３１５において、各ユーザー１０１用に、単一の記録の形式で、保存領域２２５内に保存される。
【００４６】
図４は、本発明の実施形態の１つに従った、個人用識別子を用いる声生体認証プロセスを示すフロー図である。ステップ４０１において、ユーザーは、オンライン銀行上で金融取引を行うよう促される。ステップ４０３において、システムは、声生体サンプルを取得する受信手段をチェック（検査）する。ステップ４０５において、システムは、ユーザーの声生体サンプルを取得するため、マイクが存在するかどうかチェック（検査）される。システムがマイクを利用できない場合、ステップ４０６において、利用者の声生体サンプルを取得するため、利用者の私的な通信機器を用いて、ＩＶＲコールが開始される。ステップ４０７において、ユーザーは、音声形式である声生体サンプルの形式の彼／彼女の個人用識別子を提供するよう促される。ステップ４０９において、声生体サンプルは、ＩＶＲ機器もしくはシステムに備え付けられたマイクのいずれかを用いることにより、ユーザーから取得される。ユーザーから取得された声生体サンプルは、音声からテキストへの変換によって、テキストスクリプトに変換され、ステップ４１１において、テキストスクリプトの正確な生成として、ユーザー入力が受け付けられる。ステップ４１３および４１５において、テキストスクリプトは、保存領域２２５に保存され、保存記録２１８に関連付けられたテキスト２１１と比較され、比較結果に基づいて、記録セットが保存領域２２５から読み出される。ステップ４１７において、声生体情報マッチングは、マッチングスコアを生成するため、ユーザーから取得された声生体サンプルと記録セットの各記録に対応するモデルセットにおける１つ以上のモデルとを比較することにより、実行される。ステップ４１８において、マッチングスコアは、所定の閾値と比較される。単一のユーザーが所定の閾値以上のマッチングスコアを有するとして識別された場合、ステップ４１９において、ユーザーは、アカウント所有者であると識別され、識別された記録用に個人用識別子に割り当てられた特権レベルに対応して、識別されたユーザーに、特権アクセスが許可される。システムは、ユーザーが識別したことを表示する。この表示は、音声アラート、視覚的アラートおよびこれらの組み合わせの少なくとも１つである。
【００４７】
別の実施形態では、ステップ４１８において、所定の閾値以上のマッチングスコアを有する複数のユーザーが見出された場合、ステップ４２１において、動的生体認証層２１９が、動的声生体認証の形式の追加認証ステップを開始する。ステップ４２１では、動的声生体認証は、ランダムに生成されたテキストに対応するリアルタイム声生体サンプルを、ユーザーから取得することにより適用される。リアルタイム声生体サンプルに関連付けられた生体テンプレートは、動的認証用に用いられる。このステップにおいて、リアルタイム声生体サンプルに関連付けられた生体テンプレートは、所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有するモデルセットにおけるモデルとともにマッピングされ、これにより、ユーザーは、認証情報が有効化された場合、アクセスを許可される。ステップ４２３において、所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有するモデルセットにおけるモデルは、認証ステップにおける更なるコンフリクト（conflict）を回避するために、取得されたリアルタイム声生体サンプルを用いて、再修正される。
【００４８】
図５は、本発明の実施形態の１つに従った、個人用識別子を用いた筆跡生体認証プロセスを示すフロー図である。ステップ５１０において、ユーザーは、オンライン銀行を用いた金融取引を行うよう促される。ステップ５０３において、システムは、ユーザーに、筆跡生体情報取得ユニット／センサーのもとで、彼／彼女の個人用識別子を書くよう促される。ステップ５０５において、筆跡生体情報取得ユニット／センサーは、筆跡生体サンプルとして、個人用識別子を取得する。ステップ５０７および５０９において、静的筆跡生体サンプリングを用いて、取得した筆跡生体サンプルを、ユーザーによって有効化されるテキストスクリプトに変換することによって、認証テキストスクリプトが生成される。ステップ５１１において、テキストスクリプトは、保存領域２２５内に保存されたテキスト２１１と比較され、ステップ５１３において、保存記録２１８から記録セットが読み出される。ステップ５１５において、記録セットに関連付けられたモデルセット内の各モデル用に、記録セットにおける各記録に対応するマッチングスコアを生成するため、筆跡生体テンプレートに対応する生体テンプレートが、モデルセットにおける１つ以上のモデルと比較される。ステップ５１６において、ステップ５１５で生成されたマッチングスコアが所定の閾値と比較される。単一のユーザーが所定の閾値以上のマッチングスコアを有すると識別された場合、ステップ５１７において、ユーザーは、アカウント所有者であると識別され、識別された記録用に個人用識別子に割り当てられた特権レベルに対応して、識別されたユーザーに、特権アクセスが許可される。システムは、ユーザーが識別したことを表示する。この表示は、音声アラート、視覚的アラートおよびこれらの組み合わせの少なくとも１つである。
【００４９】
別の実施形態では、所定の閾値以上のマッチングスコアを有する複数のユーザーが見出された場合、ステップ５１９において、動的生体認証層２１９が、動的筆跡生体認証の形式の追加認証ステップを開始する。ステップ５１９では、動的筆跡生体認証は、ランダムに生成されたテキストに対応するリアルタイム筆跡生体サンプルをユーザーから取得することにより適用される。リアルタイム筆跡生体サンプルに関連付けられた生体テンプレートは、所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有するモデルセットにおけるモデルと比較され、これにより、ステップ５１９において、動的認証プロセスによって、単一のユーザーが識別される。ステップ５２１において、所定の閾値以上のマッチングスコアを有するモデルセットにおけるモデルは、認証ステップにおける更なるコンフリクト（conflict）を回避するために、取得されたリアルタイム筆跡生体サンプルを用いて、再修正される。
【００５０】
本発明のいくつかの実施形態は、とりわけ、以下のような例、非限定的な利点を提供する。
１．システムのセキュリティを危険にさらすことなく、パスワード、ピン、セキュリティ質問等のような認証信任状（authentication credentials）を用いる必要性と同様、それらを定期的に変更する必要性を排除できる。
２．利用者にユニークな識別子を選択させることを要求することなく、利用者に、利用者自身の個人用アカウント番号／識別子を選択し、それを同じ形式で保存するよう手助けできる。
３．人間によって筆記および／または口述され、コンピューターによって取得された英数字文字を含む可変長のアカウント識別子の選択が可能となる。
４．プライバシー／セキュリティ上の懸念なしに、利用者が、様々な種類の取引を実行する全てのチャンネルにおいて、単一のアカウント識別子を使用することが可能となる。
５．様々な種類の取引が実行されている間に、識別と同様、認証に用いられる、利用者の声もしくは筆跡生体サンプルを取得することが可能となる。
６．容易に思い出すことができ、利用者の満足に有用なアカウント識別子が利用可能となる。
【００５１】
本明細書は、生体認証および自己学習アルゴリズム（self-learning algorithms）を用いて、個人用アカウント識別子を有効化する方法およびシステムについて述べた。図示されたステップは、図示の好ましい実施形態を説明するために用意されたものであり、進行している技術の発展は、特定の機能が実行される方法を変化させうることは予期されるであろう。これらの例は、図示する目的で存在しており、限定ではない。さらに、機能的に組み立てられたブロックの境界は、特定の機能およびそれらの関係が適切に実行される限り、任意に定義する事ができる。代替的な境界は、特定の機能およびそれらの関係が適切に実行される限り、定義することができる。関連のある分野における当業者にとって、ここで開示された技術に基づいて、代替手段（ここで述べられたものの同等物、拡張物、バリエーション、偏差等）は、明らかであろう。このような代替手段は、開示された実施例の範囲および考え方の範囲内である。
【００５２】
さらに加えて、１つ以上のコンピューター読み取り可能保存メディア（non-transitory computer-readable storage media）が、本発明と矛盾のない実施形態の実装において、利用されてもよい。コンピューター読み取り可能保存メディアは、情報やデータがプロセッサーによって読み出せるように保存されている任意のタイプの物理メモリーである。したがって、コンピューター読み取り可能保存メディアは、１つ以上のプロセッサーによる実行されるインストラクションを保存しており、ここで述べた実施形態と矛盾のないステップやステージをプロセッサーに実行させるようなインストラクションを含む。用語“コンピューター読み取り可能媒体（computer-readable medium）”は、具体的な物品を含み、搬送波および過渡信号を含まないこと、すなわち、非一時的（non-transitory）であることは理解されるであろう。例として、ランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリー（ＲＯＭ）、揮発性メモリー、不揮発性メモリー、ハードドライブ、ＣＤＲＯＭ、ＤＶＤ、フラッシュドライブ、ディスク、およびその他既知の物路保存メディアが挙げられる。
【００５３】
以下の請求項によって明示される開示された実施形態の真の範囲および考え方と共に、発明および好ましいと考えられる例が表わされた。
【図１】
2014191823.tif 000003
【図２】
2014191823.tif 000004
【図３】
2014191823.tif 000005
【図４】
2014191823.tif 000006
【図５】
2014191823.tif 000007
【外国語明細書】
METHOD AND SYSTEM FOR VALIDATING PERSONALIZED ACCOUNT IDENTIFIERS USING BIOMETRIC AUTHENTICATION AND SELF-LEARNING ALGORITHMS 
TECHNICAL FIELD
[001]  The disclosure generally relates to the field of identification and authentication / verification of a user in financial transactions over electronic devices. More particularly, the disclosure relates to an efficient, single-step method and system for identifying and authenticating / verifying the user by means of a personalized identifier and a biometric sample of the user attached with the personalized identifier.
BACKGROUND
[002]  The proliferation of information technology and e-commerce has significantly made dramatic changes in the processing, management and execution of various activities in different sectors including automotive, pharmaceutical, communication, retail and finance etc. The process of executing commercial transactions electronically with the help of the leading technologies such as Electronic Data Interchange (EDI) and Electronic Fund Transfer (EFT) has enabled new opportunity for users to exchange business information and perform business transactions through electronic means. There are multiple communication channels which are being used to exchange business information such as Internet, IVR Systems, ATM, and POS systems etc. The internet has become one of the vital communication channels to facilitate such automation in these diversified sectors. One of the sectors that have been predominantly using the internet as a primary source for most of the transaction processing is the financial/banking sector. The internet means enables the banking consumers to access their account even from remote electronic devices via banking servers in order to perform several monetary transactions, generally known as online/ net-banking transactions. However, in order to facilitate secured transactions over online means, several security authentication standards are implemented on the banking systems so that intruder attacks on the consumer accounts can be avoided. However, the existing systems of uniquely identifying the authorized consumer on the banking servers are cumbersome as the identifiers identifying the consumers are not personalized.
[003]  Most banking systems follow either an online/offline account opening procedure detailing the customer identifying information which includes personal profile details including Name, Date of Birth, Residential Address, Identification Number, Photograph, and Signature etc. Banks need not establish the accuracy of every element of the identifying information acquired from the customer, however the banks must compulsory verify enough information to form a reasonable belief that the true identity of the customer is captured and validated. Banks also verify all the applicable and acceptable documentary proofs provided by the customer while opening the account with the bank. Once the customer gets verified, the bank issues a 14-16 digits long unique bank account number to the customer. This Bank Account number is a 14-16 digit alphanumeric string which is generated based on the internal banking process which may be uniquely implemented differentially by each of the banks. These bank account numbers are generated randomly with a sequential logic normally incremented with the addition of each new consumer to the bank. For example, if the latest addition to the bank consumer data is assigned a bank account number as AAA123456, the internally programmed implements a random algorithms that will assign an account number AAA123457 to the subsequent consumer subscribing with the bank. However, this implementation logic may vary from bank-to-bank and hence an individual consumer having three different bank accounts may have three different variable length (practically 14-16 digits long) distinct bank account identifiers. 
[004]  Traditionally, identification and authentication is carried out using two separate data elements, one element being used for identification (username, account ID and email address etc.) and the second data element (password, PIN, biometric sample etc.) is used for authentication which is a secret or personalized element. The user provides these data elements as two separate entities. 
[005]  Many banking systems provide a facility to customers for creating online account names (login IDs) or account aliases but these have limitations, wherein the customer has to choose a name complying with the specified rules and also it needs to be unique across the whole system. Likewise, even other channels of remote banking such as mobile banking also demand account number and other details such as credit/debit card number on IVR and other interactive channels which are generally tough to memorize. At the same time each user needs to remember multiple account details (identifier, pin, password etc.) for different online accounts for accessing via different channels including mobile, IVR, ATMs, and POS etc. 
[006]  Biometric authentication has been implemented for user authentication and thereby granting access to the authenticated users after successful validation. In these systems, generally, a biometric sample such as voice, fingerprint and eye retina etc. is captured from each user and stored as a golden copy in a database. This golden copy of biometric sample is associated with the user’s account number and mapped at the time of authentication.
[007]  The algorithms used in the existing biometric authentication techniques rely on generating a confidence score that signifies the probability of a match. According to the traditional biometric authentication technique, the user asking for validation on the biometric machine is considered to be genuine and authorized user when the matching score for the corresponding user is above a pre-defined threshold score. Thus, there is a high probability of two or more consumers getting a high enough confidence score.
[008]  These kinds of one step biometric authentication are implemented on comparatively smaller systems such as door locking and desktop login wherein only a biometric sample is captured and directly compared with the previously stored templates for user authentication. Such mechanism of template matching is time consuming and generally takes considerably large processing time varying between 100 - 1000 times than the text matching processes and also the probability of false matching is very low in case of a small database (small set of consumers). Such type of biometric authentication therefore increases the false match probability as well as the turn-around time to complete the entire database scan.
[009]  Current biometric authentication systems utilize a single generic algorithm and model for every individual. For example if a right user is negatively identified by the system then there is no provision in the system to receive this feedback and improve itself to identify this user correctly in future attempts. At present, the current false acceptance rate (FAR) for voice and Handwriting biometric is 0.02% while for hand and finger it is 0.002% as proven by the industry.  
[0010]  This one-step biometric authentication technique, if implemented for identification and authentication of bank consumers having personalized non-unique account identifiers, may often result in multiple matches (ambiguous result) and also take a very long time.
SUMMARY
[0011]  Before the present systems and methods, enablement are described, it is to be understood that this application is not limited to the particular apparatus, systems, and methodologies described herein, as there can be multiple possible embodiments which are not expressly illustrated in the present disclosures. It is also to be understood that the terminology used in the description is for the purpose of describing the particular versions or embodiments only, and is not intended to limit the scope of the present application.
[0012]  One embodiment of the present disclosure discloses an efficient method and system for identification and authentication of a user by means of at least one personalized identifier. The authentication process may be bifurcated into two steps, the user registration and the user identification along with the user authentication. In the first step i.e. the user registration step, a record corresponding to the user may be created in a stored records contained in a repository. Each record from the stored records comprises a text, a golden copy of biometric templates and a model associated with the golden copy of biometric templates, wherein the each record may be related to the at least one personalized identifier. A privilege level may be assigned to the personalized identifier in the each record of the stored records. 
[0013]  In the next step, i.e. the user identification and authentication step, a biometric sample corresponding to the at least one personalized identifier in the form of voice biometric sample or handwriting biometric sample may be captured from the user. Speech-to-text conversion or an Optical Character Recognition (OCR) technique may be applied to identify the biometric sample captured from the user and accordingly one or more text-scripts are generated. Further, the biometric sample may be processed to generate a biometric template. In the next step, a set of records may be retrieved from the stored records by matching the one or more text-scripts with the text stored in each record of the stored records. Accordingly, a model set associated with each record from the set of records may be identified. The model set comprises of one or more models associated with each record of set of records. Subsequently, biometric authentication may be applied on the identified set of records by comparing a biometric template corresponding to the biometric sample with the one or more models from the model set corresponding to each record of the set of records to generate a matching score. The matching score may be generated for each model in the model set. As a result of the comparison, when a single record having a matching score greater than or equal to a predetermined threshold score may be identified, then the user may be uniquely identified and may be provided a privileged access based on the assigned privilege level. The system may provide an indication identifying the user
[0014]  In case if the system is not able to uniquely identify the user and more than one records are identified having the matching score greater than or equal to the  predetermined threshold score, then the system initiates a real-time authentication of the user. In the real-time authentication, the user may be prompted to provide a real-time biometric sample corresponding to a randomly generated text. The system performs a one-to-one dynamic biometric authentication by comparing a biometric template corresponding to the real-time biometric sample with the models from the model set having the matching score greater than or equal to the predetermined threshold score to uniquely identify the user. In this scenario, the models from the model set having the matching score greater than or equal to the predetermined threshold score may be re-calibrated using the biometric template corresponding to the real-time captured biometric sample. 
[0015]  In another implementation, a non-transitory computer-readable medium storing computer-executable user-personalized identifying and authenticating instructions is disclosed. The instructions comprises instructions for: capturing at least one personalized identifier as a biometric sample; converting the at least one biometric sample into one or more text-scripts; retrieving a set of records, each record comprising a text, a golden copy of biometric templates, and a model associated with the golden copy of biometric templates, by matching the one or more text-scripts with the text in each record; identifying a model set comprising one or more models associated with the records; comparing a biometric template corresponding to the biometric sample with the golden copy of biometric templates of the records to generate a matching score for each model in the model set; determining that a model in the model set has matching score greater than or equal to a pre-defined threshold score; identifying a user uniquely using the model having matching score greater than or equal to the pre-defined threshold; and providing an indication identifying the user. Further, the computer-readable medium comprises instructions for: determining that a number of models in the model set having matching score greater than or equal to the pre-defined threshold score is more than one; prompting the user to provide a real-time biometric sample corresponding to a randomly generated text displayed for the user; comparing a biometric template corresponding to the real-time biometric sample with the golden copy of biometric templates associated with the models from the model set having matching score greater than or equal to the pre-defined threshold score; and re-calibrating the models having matching scores greater than or equal to the pre-defined threshold score using the biometric template corresponding to the real-time captured biometric sample.
BRIEF DESCRIPTION OF DRAWINGS
[0016]  The foregoing summary, as well as the following detailed description of embodiments, is better understood when read in conjunction with the appended drawings. For the purpose of illustrating the disclosure, there is shown in the present document example constructions of the disclosure. However, the disclosure is not limited to the specific methods and apparatus disclosed in the document and the drawings:
[0017]  Figure 1 illustrates a network implementation representing the different blocks involved in the process of biometric identification and authentication of a user performing a financial transaction.
[0018]  Figure 2 illustrates a detailed block diagram representing different modules involved in the process of registration, biometric identification and authentication of the user.
[0019]  Figure 3 illustrates a flow diagram representing the process of capturing biometric sample and personalized identifiers, associated Metadata at the time of account registration / enrolment.
[0020]  Figure 4 illustrates a flow diagram of a voice-based biometric authentication process using the personalized identifier.
[0021]  Figure 5 illustrates a flow diagram of a handwritten-based biometric authentication process using the personalized identifier.
DETAILED DESCRIPTION OF THE DISCLOSURE
[0022]  Some embodiments of this disclosure, illustrating all its features, will now be discussed in detail. The words "comprising," "having," "containing," and "including," and other forms thereof, are intended to be equivalent in meaning and be open ended in that an item or items following any one of these words is not meant to be an exhaustive listing of such item or items, or meant to be limited to only the listed item or items. It must also be noted that as used herein and in the appended claims, the singular forms "a," "an," and "the" include plural references unless the context clearly dictates otherwise. Although any systems and methods similar or equivalent to those described herein can be used in the practice or testing of embodiments of the present disclosure, the exemplary, systems and methods are now described. The disclosed embodiments are merely exemplary of the disclosure, which may be embodied in various forms.
[0023]  The description has been presented with reference to an exemplary embodiment of the disclosure. Persons skilled in the art and technology to which this disclosure pertains will appreciate that alterations and changes in the described method and system of operation can be practiced without meaningfully departing from the principle spirit and scope of this disclosure.
[0024]  According to one embodiment, a bank consumer may personalize and customize a bank account identifier in a manner such that it may be easier to memorize and recall for processing all financial transactions.  Once the identifier is obtained, there may be no need to change it or worry about it being unique or it getting compromised (similar to password leaks and a need to regularly change passwords).  However, because the number of consumers associated with the bank may be very large, there are high chances that two or more consumers may select the same identifier by means of customizing their identifiers using personal information which may be alike. To address this, the additional validation layer to the primary bank identifier in the form of consumer biometric may be provided.
[0025]  According to one embodiment of the present disclosure, a system and method for unique identification and authentication of at least one user by virtue of a personalized identifier is disclosed. The personalized identifier may be captured in the form of a biometric sample and may be used to create a record comprising a text, a golden copy of biometric templates and a model associated with the golden copy of biometric templates. The model may be generated based on Metadata extracted from the biometric sample. Accordingly, records comprising records associated with at least one user may be generated and stored in a repository, hereinafter referred to as “stored records”. Each of the personalized identifiers may be further assigned with a privilege level based on a plurality of attributes.
[0026]  In one embodiment, the repository containing the stored records may be used by a system in order to correctly identify and authenticate the at least one user based upon the personalized identifier. Privileged access may be provided to the user based upon the attributes associated with the personalized identifier.
[0027]  In one embodiment of the present system, at the time of registration, at least one personalized identifier in the form of voice biometric sample or handwriting biometric sample may be captured from the at least one user. The voice biometric sample or the handwriting biometric sample may be extrapolated to generate the golden copy of biometric templates. Speech-to-text conversion or an OCR technique may be applied on the voice biometric sample or handwriting biometric sample and accordingly the text and the model may be generated for the personalized identifier. This model associated with the golden copy of biometric templates may be generated using metadata extracted from the golden copy of biometric templates. The Metadata herein refers to behavioral data corresponding to the voice biometric sample and the handwriting sample like pauses, overlapping speech, stutter, voice sample, fluctuations in voice, disability in the thoracic cavity which impairs normal voice characteristics, the image of the handwritten text, writing speed, pressure, gap between words and characters, signature, and the like which are associated with the golden copy of the at least one user.
[0028]  In one embodiment, the text associated with the personalized identifier may be passed to the system to search for duplicate records. The system may utilize text searching algorithms and fuzzy searching algorithms for text comparison and machine learning algorithms to lookup previously stored records and models from the repository. The record searched along with the respective model may be forwarded to a user registration module which applies machine learning algorithms to identify a model set in which the user’s record needs to be included. The user registration module updates the repository with the user’s record in the stored records and corresponding model in the respective model set. If the search does not return any duplicate records, the user registration module utilizes the generic/universal model and registers the user in the repository. In a similar manner the stored records are generated by accepting personalized identifiers from a plurality of users.  
[0029]  The repository may be also configured to store the privilege level along with the personalized identifier, wherein the privilege level may be assigned based on one or more attributes associated with the personalized identifier. In an embodiment, the attributes include beneficiary type (Nature of acquaintance - Family, Friend etc), age group, transaction location (Postal Area), transaction category/purpose (Entertainment, Sports, Educational, Insurance, and Loan etc), associated transaction limit (in amount/currency), type of network (Electronic/Online, Retail Outlet etc), transaction validity duration (day(s)/time), number of transactions and combinations thereof. In an exemplary embodiment, one of the privilege level associated with the attributes may allow to perform the transactions through Point of Sale (POS) terminals and not from the mobiles devices. Similarly, in another exemplary embodiment, the privilege level may allow to perform the transactions only through the registered electronic devices. 
[0030]  Based on these attributes, the user can define rules and the privilege level such as view details, conduct a monetary transaction, conduct monetary transaction up-to a limit, conduct non-financial transactions except address change etc. The user can set rule for the usage of the personalized identifier to specify authentication rights such as limited access, full transaction access and location specific access such as shopping malls based upon the scope of transaction. The personalized identifier has a validity period (with expiry date/time) or usage attempts (One time usage or multiple) associated to the privilege level.
[0031]  In one embodiment, once the rule and its associated privilege level are set by the user, he/she can now add his/her one or more beneficiaries selected from a group comprising family, friends, colleagues, subordinates and combinations thereof. The beneficiaries are enrolled in the system by the user using beneficiary’s personalized identifiers (called account alias) and this alias may be tagged to the user’s personalized identifier using an assignment module. This alias could be the same as the user’s personalized identifier or a different identifier. This alias will be treated as the identifier for the beneficiary but can only be chargeable against the user’s account. For instance, the user can award “limited” privileges to his/her 12 year old child for using ‘child personalized identifier’ tagged to his/her account. The privileges awarded can be utilized for payments at the gaming station at a designated location for a designated transaction limit on weekends only. Rules of this nature can be setup and personalized using this disclosure.
[0032]  In one embodiment of the present disclosure, a voice biometric sample may be captured from the user at the time of identification / authentication and a voice biometric sample may be generated thereof. Speech-to-text conversion technique may be applied on to the captured voice biometric sample in order to generate a text-script. This text-script may be compared with the text corresponding to each personalized identifier stored in the repository. The text-script may be compared by utilizing the generic text searching and fuzzy searching algorithms and accordingly a set of records are fetched from the stored records. The set of records may be indicative of a plurality of records with the same personalized identifier. During Authentication, the model associated with each of the set of records may be compared with the biometric template of the voice biometric sample captured from the user and privileged access may be provided to the user based upon the comparison result. The system may provide an indication identifying the user. The privilege level of the user may be determined by the personalized identifier uttered by the user at the time of registration and the attributes associated with the personalized identifier.    
[0033]  In one embodiment of the present disclosure, the personalized identifier may be captured in the form of handwriting biometric sample using image capturing unit or biometric handwriting capturing hardware from the user at the time of identification and authentication and a handwriting biometric template may be generated thereof. An Optical Character Recognition (OCR) technique may be applied on to the captured personalized identifier in order to generate a text-script. This text-script may be compared with the text associated with each of the personalized identifiers from the stored records contained in the repository and accordingly a set of records are fetched from the stored records. The model of the set of records may be compared with the handwriting biometric template associated with the handwriting biometric sample captured from the user using machine learning techniques and privileged access may be provided to the user based upon the comparison result. 
[0034]  In one embodiment of the present disclosure, during identification, the system of the present disclosure will find out the best applicable model from the model set associated with the set of records based on received input from the user. These techniques will extract the features from the user’s biometric sample and find out the applicable model in an optimum and secured way. In case the system is not able to find out the model then the system may prompt the user to provide the biometric sample again. In case the system finds multiple models or multiple records, then the system may re-prompt the user to provide some arbitrary verbal input such as prompting the user to read arbitrary text displayed on the screen or answer the puzzle and the like to remove the ambiguity. The banks system will use this user input to train or recalibrate the corresponding model using machine learning techniques and adapt the periodic and online changes of the user’s biometrics.
[0035]  Referring to figure 1 is a block diagram representing network implementation (100) of biometric authentication system (104) herein after referred to as a system (104) involved in the process of biometric authentication of a user performing a financial transaction. The system (104) may be connected to a Transaction Point (102) at places such as a Bank (103), an ATM (105), a POS (109), a cell phone (111), a computer (113). The coupling between these blocks may be enabled using a communication network (115). 
[0036]  In one embodiment of the present disclosure, a user (101) initiates any of the financial transaction at the transaction Point (102) by entering prerequisites of his financial transaction and personalized identifier at one amongst the systems in the Bank (103), the ATM (105) or the POS (109). The user (101) can also perform online transactions by entering information regarding his financial transactions on the cell phone (111) or the computer (113). This information may be transferred to the   system (104) through the communication network (115). The final biometric authentication process may be executed at the system (104) using the identification and authentication information of the user (101) stored in the form of stored records. The detailed working of the system (104) is explained with reference to figure 2.
[0037]  Referring to figure 2 is a detailed block diagram representing different modules involved in the process of biometric authentication of the user (101) at the system (104). The system (104) comprises of a processor (221) and a memory (223) coupled to the processor (221). The memory (223) further comprises a plurality of modules executable by the processor (221). The modules comprising a receiving module (201), a relaxation module (203), a validation module (205), a User Registration module (206), an assignment module (207), a searching module (209), a biometric authentication module (210) and a repository (225). The biometric authentication module (210) further comprises of Training and Learning module (216), and a dynamic biometric authentication layer (219). The repository (225) contains the stored records (218), wherein each record of the stored records (218) comprises authentication information corresponding to multiple users. The authentication information may be captured at the time of registration.
[0038]  In one embodiment of the present disclosure, the registration process of the user (101) may be initiated by capturing a personalized identifier in the form of a voice biometric sample or a handwriting biometric sample from the user (101) and personalized information by the receiving module (201). The User Registration module (206) from the system (104) generates a new record in the stored records (218) for the user (101) in the repository (225). The new record generated for the user (101) in the stored records (218) comprises of a text (211), a model (214), a golden copy of biometric templates (213) associated with the user (101) and the user defined Privilege levels & rules (215). The new record may be extracted from the personalized identifier captured in the form of the voice biometric sample or the handwriting biometric sample provided by the user (101) at the time of account registration. Similarly, for different users, different records are generated and stored in the repository (225) in the form of stored records (218). The Validation module (205) ensures the proper conversion of the captured sample personalized identifier into the text (211) based upon a pre-defined set of conversion criteria. The text (211) and associated model (214) with extracted Metadata may be passed to the searching module (209). 
[0039]  The searching module (209) may be configured to search for records having a text similar to the text (211) and respective model set associated therewith in the repository (225) by utilizing the text/fuzzy searching algorithm. The search result may be forwarded to the user registration module (206). The job of the user registration module (206) may be to enrol/register any new user in the system (104). The User Registration module (206) may be configured to identify the appropriate model set in which the new user needs to be registered with the help of machine learning algorithms and to register the user (101) by updating the model set with the model associated with the user (101) in the repository (225). If the searching module (209) is unable to retrieve the respective model set then the user registration module (206) may be enabled to register the user (101) by creating a new model set using universal/generic model. The repository (225) may be also adapted to store the user defined privilege levels & rules (215) associated with each record from the stored records (218). The detailed flow structure involved in the process of generation of the new record and appending it into the stored records (218) at the time of the registration of the user (101) is explained in figure 3. 
[0040]  In one embodiment of the present information, the process of identification and authentication of the user (101) starts at the system (104), wherein all the transaction information captured by the Transaction Point (102) may be sent to the system (104). The receiving module (201) of the system (104) may prompt the user (101) to provide his/her personalized identifier in the form of biometric sample, and may capture the biometric sample using a microphone or a handwriting biometric capturing unit/sensor attached to the transaction point (102). In case if the transaction point (102) is not enabled with the microphone, an IVR call may be initiated on the cell phone (111) of the user (101) in order to capture the voice of the user as the biometric sample, hereinafter referred as the “captured biometric sample”. On the other hand if the user (101) enters a handwritten text script, it may be captured through the handwriting biometric capturing unit/sensor attached to the transaction point (102). The handwritten text script captured through the handwriting biometric capturing unit/sensor then act as the handwriting biometric sample of the user (101), hereinafter referred as the “captured biometric sample”. The captured biometric sample may be converted into a text-script by the relaxation module (203) and based on the distinctive characteristics; the corresponding Metadata may be generated. In an embodiment, the metadata includes the behavioral data corresponding to the spoken data like pauses, overlapping speech, stutter, environmental conditions like noise, thunder, background audible non speech events like traffic noise, honk, beep, fluctuations in voice, and disability in the thoracic cavity which impairs normal voice characteristics etc. In one embodiment, if the captured biometric sample is handwritten text script, then the metadata includes word spacing, handwriting style, and speed of writing, pressure applied while writing, line spacing and the like.
[0041]  In one embodiment, the relaxation module (203) comprises of a speech to text conversion unit that may be configured for converting the speech to the corresponding text-string. Relaxation module (203) will not only convert speech to text but also will be used in noise reduction during the capturing of personalized phrase. The relaxation module (203) may be also enabled to convert the non-transcriptable sound speech into a meaningful text. For instance if the user (101) has honk (Emit such a cry or sound) in the personalized phrase then this honk will be converted by the relaxation module (203) into a system readable format. In another embodiment, the relaxation module (203) comprises of an Optical Character Recognition (OCR) unit to convert the handwriting image into text-script. The generated text script may be validated from the user (101) by the validation module (205). This may be done in order to ensure proper conversion of the captured biometric sample into the text-script. In case the relaxation module (203) is not able to convert the speech or the image into the corresponding text-script, then the system (104) prompts the user (101) to re-enter the personalized identifier. The validation module (205) validates the text-script generated and accordingly the validated text-script and the captured biometric sample are then transferred to the searching module (209). The searching module (209) compares the validated text-script with the text (211) associated with the personalized identifier stored in the form of records in the stored records (218) by applying the text/fuzzy matching algorithms to find out the associated records and associated model (214). The results of this will be passed to the biometric authentication module (210) to retrieve a set of records from the stored records (218) using a Machine learning algorithm. Accordingly, the model set associated with the set of records are extracted based upon the matching result. In the next step, the biometric authentication module (210) validates/authenticates the user (101) by comparing a biometric template corresponding to the biometric sample with the model (214) from the model set to generate a matching score with respect to each record of the set of records stored in the repository (225). The system may provide an indication identifying the user. The indication may be in form of at least an audio alert, a visual alert and a combination thereof. There may be a possibility of getting multiple users having higher matching score greater than or equal to the pre-defined threshold score. In this scenario, the biometric authentication module (210) may be configured to uniquely identify the user (101) from the multiple users. In order to enable this, the biometric authentication module (210) may be adapted to receive a real-time biometric sample from the user (101) either in the form of a speech or handwriting signature corresponding to a randomly generated text. The user (101) will then be validated and uniquely re-identified based on the real-time biometric sample. The Metadata corresponding to the real-time biometric sample then act as an input to train and refine the previously stored model (214) of the user (101) so that the system adapts and avoid multiple matches in the future authentications. This input will be used to train the whole system using a self-learning algorithms or machine learning mechanisms implemented by the Training and learning module (216). The Training and learning module (216) may be not only configured for creating model (214) based on Metadata but also re-calibration of the existing model (214) using machine learning algorithms or artificial intelligence algorithms. The re-calibration of the model (214) from the model set having the matching score greater than or equal to the pre-defined threshold score may be implemented using the biometric template corresponding to the real-time captured biometric sample. The Training and learning module (216) refines the stored model (214) in the repository (225), so that ambiguity in the future authentication using the system (104) may be avoided. 
[0042]  The Training and learning module (216) utilizes the machine learning algorithms or artificial intelligence algorithms known in the art for re-calibrating of the existing model (214). In an artificial intelligence or machine learning system, a training set consists of an input vector and an answer vector, and may be used together with a supervised learning method to train a knowledge database (e.g. a neural net or a naive bayes classifier) by an artificial intelligence (AI) machine.
[0043]  In an embodiment, the Training and learning module (216) may implement statistical modelling. In statistical modeling, a training set may be used to fit a model that can be used to predict a "response value" from one or more "predictors." The fitting can include both variable selection and parameter estimation. Statistical models used for prediction are often called regression models, of which linear regression and logistic regression are two examples.
[0044]  In an embodiment, different approaches that can be used in the machine learning techniques includes Decision tree learning, Association rule learning, Artificial neural network, Genetic programming, Inductive logic programming, Support vector machines, Clustering, Bayesian networks, Reinforcement learning, Representation learning, Similarity and metric learning, Sparse Dictionary Learning  and combinations thereof.
[0045]  Referring to figure 3, a flow diagram is disclosed illustrating the process of capturing personalized identifiers at the time of account registration in the form of a biometric sample. At step (301) the user (101) enters his/her personalized identifier in the form of a voice or a handwriting image as a biometric sample at the bank (103) using a microphone and a handwriting biometric capturing unit/sensor respectively. The personalized identifier may be captured repetitively to identify and store the variances associated with the biometric sample provided by the user (101) in a model. At step (303) the biometric sample may be converted into text (211) and the associated Metadata may be extracted accordingly. At step (305) a check may be performed to determine a proper conversion of the biometric sample in to the text (211). This may be done in order to ensure smooth conversion of the personalized identifier into the text (211). If there is improper conversion, the personalized identifier from the user (101) may be rejected and the user (101) may be prompted to provide personalized identifier again. Once the personalized identifier is accepted, it may be stored into  stored records (218). At the step (306), the searching module (209) determines the existing model sets associated with the stored records (218) in order to find the model set in which the user (101) can be registered. This may be determined using the user’s Metadata with the help of training and learning module (216). If the system is able to retrieve the corresponding model set based on the Metadata associated with the biometric sample then the user (101) may be registered in the respective model set else the system will create a new model for the user (101) in the step (307). In step (308) a hash code may be generated for the text (211), in order to convert it into a standard bit size. The hash code equivalent of the personalized identifier may be easy to compare and hence makes the searching faster than text comparison. In a similar manner at step (309) multiple personalized identifiers are accepted and appended to the stored records (218). The text (211), the golden copy of biometric templates (213) associated with the text (211) are captured from the user (101) and stored in as a record at step (309). Following this, at step (311), a model may be captured for the record created at step (309) and appended in the record. At step (313) a privilege level may be assigned by the assignment module (207) to each record based upon the attributes specified by the user (101). In this embodiment, the text (211) in a single record can be associated with a plurality of users sharing the same account and different biometric templates associated with the plurality of users are captured from each of the users separately for authentication purpose and privilege level are assigned for each personalized identifier. The biometric sample in the form of text (211) and the associated model (214) comprising golden copy of biometric templates (213) may be stored in the repository (225) in the form of a single record in step (315) for each user (101).
[0046]  Referring to figure 4 is a flow diagram illustrating the voice biometric authentication process using the personalized identifier in accordance with one embodiment of the disclosure. The user may be prompted for making financial transaction using online banking at step (401). At step (403) the system checks the receiving means for capturing the voice biometric sample. At step (405) the system may be checked for presence of a microphone in order to capture voice biometric sample of the user. In case if the system is not enabled with a microphone, an IVR call may be triggered on the personal communication device of the customer at step (406) in order to capture his voice biometric sample. At step (407) the user may be prompted to provide his/her personalized identifier which may be in the form of voice biometric sample in an audio form. At step (409) the voice biometric sample may be captured from the user either by using the IVR facility or the microphone attached to the system. This voice biometric sample captured from the user may be converted in to a text-script using the speech-to-text conversion and the user input may be accepted regarding the correct generation of the text-script at step (411). At steps (413) and (415), the text-script may be compared with the text (211) stored in the repository (225) associated with the stored records (218) and based upon the result of comparison a set of records are retrieved from the repository (225). At step (417), voice biometric matching may be performed by comparing the voice biometric sample captured from the user with one or more models from the model set corresponding to each record of the set of records to generate a matching score. At step (418), the matching scores are compared with a pre-defined threshold. If a single user is identified with the matching score greater than the pre-defined threshold then this user may be identified as the account holder and hence a privilege access may be granted to the identified user corresponding to the privilege level assigned to the personalized identifier for the identified record at step (419). The system may provide an indication identifying the user. The indication may be in form of at least an audio alert, a visual alert and a combination thereof.
[0047]  In another embodiment, if a plurality of users are found at step (418) having matching score greater than the pre-defined threshold then the dynamic biometric authentication layer (219) initiates an additional authentication step in the form of a dynamic voice biometric authentication at step (421). In step (421), the dynamic voice biometric authentication may be applied by capturing real-time voice biometric sample corresponding to a randomly generated text. A biometric template associated with the real-time voice biometric sample may be used for the dynamic authentication. At this step the biometric template associated with the real-time voice biometric sample may be mapped with the models from the model set having the matching score greater than or equal to a pre-defined threshold score and accordingly the user may be granted access if the authentication information is valid. At step (423) the models from the model set having the matching score greater than or equal to a pre-defined threshold score are re-calibrated using the real-time captured voice biometric sample to avoid further conflicts at the authentication step.
[0048]  Referring to figure 5 is a flow diagram illustrating the handwriting biometric authentication process using the personalized identifier in accordance with one embodiment of the disclosure. The user may be prompted for making financial transaction using online banking at step (501). At step (503) the system prompts the user to write his/her personalized identifier under the handwriting biometric capturing unit/sensor. At step (505) the handwriting biometric capturing unit/sensor captures the personalized identifier as a handwriting biometric sample. At steps (507) and (509) an authentication text-script may be generated using static handwriting biometric sampling by converting the captured handwriting biometric sample into the text script which may be validated from the user. At step (511) the text-script may be compared with the text (211) stored in the repository (225), and a set of records may be retrieved from the stored records (218) at step (513). At step (515) for each model in the model set associated with the set of records, the biometric template corresponding to the handwriting biometric sample may be compared with the one or more models from the model set to generate a matching score corresponding to each record from the set of records. At step (516) the matching score generated at step (515) may be compared with a pre-defined threshold. If a single user is identified with a matching score greater than the pre-defined threshold then this user may be identified as the account holder and a privilege access may be granted to the identified user corresponding to the privilege level assigned to the personalized identifier for the identified record at step (517). The system may provide an indication identifying the user. The indication may be in form of at least an audio alert, a visual alert and a combination thereof.
[0049]  In another embodiment, if multiple users are identified having matching score greater than the pre-defined threshold then the dynamic biometric authentication layer (219) initiates an additional authentication step in the form of a dynamic handwriting biometric authentication at step (519). In the step (519), the dynamic handwriting biometric authentication is applied by capturing real-time handwriting biometric sample corresponding to a randomly generated text from the user. A biometric template associated with the real-time handwriting biometric sample is compared with the models from the model set having the matching score greater than or equal to a pre-defined threshold score and accordingly a single user is identified from the dynamic authentication process at step (519). At step (521) the models from the model set having the matching score greater than or equal to a pre-defined threshold score are re-calibrated using real-time captured handwriting biometric sample to avoid further conflicts at the authentication step.
[0050]  Some embodiments of the present disclosure provide, inter alia, example, non-limiting advantages, including:
1. removing the need to use authentication credentials such as passwords, pins, security questions and the like as well as the need to periodically change them, without compromising the security of the system;
2. facilitating a consumer to choose his own personalized account number/identifier and store it in the same form without requiring the customer to choose a unique identifier;
3. enabling selection of account identifier of variable length that can contain alphanumeric characters which can be written and/or spoken by a human and captured by a computer;
4. enabling consumers to use a single account identifier at all channels for performing all kinds of transactions without privacy/security concerns;
5. enabling capturing the consumer’s voice or handwriting biometric sample which is used for identification as well as authentication while carrying out any kind of transaction; and
6. enabling the account identifier that is easy to recall that helps in consumer satisfaction.
[0051]  The specification has described methods and systems for validating personalized account identifiers using biometric authentication and self-learning algorithms. The illustrated steps are set out to explain the exemplary embodiments shown, and it should be anticipated that ongoing technological development will change the manner in which particular functions are performed.  These examples are presented herein for purposes of illustration, and not limitation.  Further, the boundaries of the functional building blocks have been arbitrarily defined herein for the convenience of the description.  Alternative boundaries can be defined so long as the specified functions and relationships thereof are appropriately performed.  Alternatives (including equivalents, extensions, variations, deviations, etc., of those described herein) will be apparent to persons skilled in the relevant art(s) based on the teachings contained herein.  Such alternatives fall within the scope and spirit of the disclosed embodiments.
[0052]  Furthermore, one or more computer-readable storage media may be utilized in implementing embodiments consistent with the present disclosure.  A computer-readable storage medium refers to any type of physical memory on which information or data readable by a processor may be stored.  Thus, a computer-readable storage medium may store instructions for execution by one or more processors, including instructions for causing the processor(s) to perform steps or stages consistent with the embodiments described herein.  The term “computer-readable medium” should be understood to include tangible items and exclude carrier waves and transient signals, i.e., be non-transitory.  Examples include random access memory (RAM), read-only memory (ROM), volatile memory, nonvolatile memory, hard drives, CD ROMs, DVDs, flash drives, disks, and any other known physical storage media.
[0053]  It is intended that the disclosure and examples be considered as exemplary only, with a true scope and spirit of disclosed embodiments being indicated by the following claims.
WE CLAIM:
1. A user-personalized identifying and authenticating method, comprising:
capturing, by a processor, at least one personalized identifier as a biometric sample;
converting, by the processor, the at least one biometric sample into one or more text-scripts;
retrieving, by the processor, a set of records, each record comprising a text, a golden copy of biometric templates, and a model associated with the golden copy of biometric templates, by matching the one or more text-scripts with the text in each record;
identifying a model set comprising one or more models associated with the records;
comparing, by the processor, a biometric template corresponding to the biometric sample with the golden copy of biometric templates of the records to generate a matching score for each model in the model set;
determining that a model in the model set has matching score greater than or equal to a pre-defined threshold score;
identifying, by the processor, a user uniquely using the model having matching score greater than or equal to the pre-defined threshold; and
providing an indication identifying the user.
2. The method of claim 1, further comprising:
determining that a number of models in the model set having matching score greater than or equal to the pre-defined threshold score is more than one;
prompting, by the processor, the user to provide a real-time biometric sample corresponding to a randomly generated text displayed for the user;
comparing, by the processor, a biometric template corresponding to the real-time biometric sample with the golden copy of biometric templates associated with the models from the model set having matching score greater than or equal to the pre-defined threshold score; and
re-calibrating, by the processor, the models having matching scores greater than or equal to the pre-defined threshold score using the biometric template corresponding to the real-time captured biometric sample.
3. The method of claim 1, wherein the personalized identifier is a variable length data selected from a group comprising a numeric data, an alphabetic data and combinations thereof.
4. The method of claim 3, wherein the personalized identifier is capable of being either written or spoken, and capable of being transformed from either image to text or speech to text, respectively.
5. The method of claim 1, wherein the biometric sample and the real-time biometric sample are in the form of speech or a handwriting signature.
6. The method of claim 1, wherein the captured personalized identifier is converted into the one or more text-scripts using speech-to-text conversion or Optical Character Recognition (OCR) techniques.
7. The method of claim 1, wherein the text is converted into a hash-code or Unicode data format of standard data size.
8. The method of claim 1, wherein said personalized identifier is captured including non-transcriptable sounds, and is correlated with the stored text after removing and suppressing the non-transcriptable sounds.
9. The method of claim 1, wherein the matching of the one or more text-scripts with the text is performed using at least one algorithm selected from a group comprising: a semantic string matching, an approximate string matching, a fuzzy string matching, and combinations thereof. 
10. The method of claim 2, wherein the model set is being created and re-calibrated using at least one machine learning algorithm selected from a group comprising: a Decision tree learning, an Association rule learning, an Artificial neural network, Genetic programming, Inductive logic programming, Support vector machines, Clustering, Bayesian networks, Reinforcement learning, Representation learning, Similarity and metric learning, Sparse Dictionary Learning, and combinations thereof.
11. The method of claim 2, wherein the model is created and re-calibrated utilizing metadata extracted from the real-time biometric sample and the golden copy of biometric templates.
12. The method of claim 1, further comprising: assigning, by the processor, at least one privilege level to the at least one personalized identifier in each record using one or more attributes.
13. The method of claim 12, wherein the one or more attributes are selected from a group comprising: transaction location, transaction purpose, transaction limit, network type, duration of transaction, and combinations thereof.
14. A user-personalized identifying and authenticating system, comprising:
a processor; and 
a memory coupled to the processor, wherein the processor is capable of executing instructions stored in the memory, the instructions comprising instructions for:
capturing at least one personalized identifier as at least one biometric sample;
converting the biometric sample into one or more text-scripts;
retrieving a set of records, each record comprising a text, a golden copy of biometric templates, and a model associated with the golden copy of biometric templates, by matching the one or more text-scripts with the text in each record;
identifying a model set comprising one or more models associated with the records;
comparing a biometric template corresponding to the biometric sample with the golden copy of biometric templates of the records to generate a matching score for each model in the model set;
determining that a model in the model set has matching score greater than or equal to a pre-defined threshold score;
identifying a user uniquely using the golden template using the model having matching score greater than or equal to the pre-defined threshold; and
providing an indication identifying the user.
15. The system of claim 14, the instructions further comprising instructions for:
determining that a number of models in the model set having matching score greater than or equal to the pre-defined threshold score is more than one;
prompting the user to provide a real-time biometric sample corresponding to a randomly generated text displayed for the user;
comparing a biometric template corresponding to the real-time biometric sample with the golden copy of biometric templates associated with the models from the model set having matching score greater than or equal to the pre-defined threshold score; and
re-calibrating the models having matching score greater than or equal to the pre-defined threshold score using the biometric template corresponding to the real-time captured biometric sample.
16. The system of claim 14, the instructions further comprising instructions for: speech-to-text conversion or optical character recognition (OCR) for converting speech-to-text, image-to-text and hand-writing-to-text respectively.
17. The system of claim 14, the instructions further comprising instructions for: validating the one or more generated text-scripts from the user.
18. The system of claim 15, the instructions further comprising instructions for: assigning, by the processor, at least one privilege level to the at least one personalized identifier in each record.
19. A non-transitory computer-readable medium storing computer-executable user-personalized identifying and authenticating instructions, the instructions comprising instructions for:
capturing at least one personalized identifier as a biometric sample;
converting the at least one biometric sample into one or more text-scripts;
retrieving a set of records, each record comprising a text, a golden copy of biometric templates, and a model associated with the golden copy of biometric templates, by matching the one or more text-scripts with the text in each record;
identifying a model set comprising one or more models associated with the records;
comparing a biometric template corresponding to the biometric sample with the golden copy of biometric templates of the records to generate a matching score for each model in the model set;
determining that a model in the model set has matching score greater than or equal to a pre-defined threshold score;
identifying a user uniquely using the model having matching score greater than or equal to the pre-defined threshold; and
providing an indication identifying the user.
20. The medium of claim 19, the instructions further comprising instructions for:
determining that a number of models in the model set having matching score greater than or equal to the pre-defined threshold score is more than one;
prompting the user to provide a real-time biometric sample corresponding to a randomly generated text displayed for the user;
comparing a biometric template corresponding to the real-time biometric sample with the golden copy of biometric templates associated with the models from the model set having matching score greater than or equal to the pre-defined threshold score; and
re-calibrating  the models having matching scores greater than or equal to the pre-defined threshold score using the biometric template corresponding to the real-time captured biometric sample.
ABSTRACT
A system and method for biometric authentication of a user using a personalised identification and associated biometric data therewith is disclosed. In one embodiment, a plurality of personalised identifiers and biometric data may be captured from a number of users and stored in a repository as stored records. The process of authentication may be divided into two phases. In the first phase, either a speech recognition or character recognition process may be applied in order to determine the text spoken or written by the user. Subsequently a few records may be fetched from the repository on the basis of text mapping. In the second phase, biometric authentication may be performed by comparing the biometric sample with the stored biometric data corresponding to the fetched records to uniquely identify a single user. Further a machine learning technique may be applied in order to periodically refine a plurality of models stored in the repository.
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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