(57)【要約】  運転者識別方法であって、車両運転者の第１の画像を記録するステップと、第１の画像から車両運転者の顔の特徴のセットについての値のセットを抽出するステップと、フィルタリングパラメータを決定するステップと、フィルタリングパラメータに基づいて、クラスタのセットから運転者識別子のクラスタを選択するステップと、値のセットがクラスタの各運転者識別子と関連付けられる確率を計算するステップと、運転センサシステムにおいて、運転セッション中の運転特性データを測定するステップと、計算した確率が第１の閾値確率を超えることに応答して、新たな値のセットが選択したクラスタ内の一つの運転者識別子に対応することを判定し、運転特性データを一つの運転者識別子と関連付けるステップとを含む運転者識別方法である。【選択図】図１
2019531560.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
運転者識別方法であって、
・車両センサシステムにおいて、第１の時点で、車両運転者の第１の画像を記録するステップと、
・前記第１の画像から、車両運転者の顔の特徴のセットについての値のセットを抽出するステップと、
・フィルタリングパラメータを決定するステップと、
・前記フィルタリングパラメータに基づいて、クラスタのセットのなかから運転者識別子のクラスタを選択するステップと、
・値のセットが各運転者識別子に関連付けられている確率を計算するステップであって、
−運転セッション中の前記第１の時点の後のある時点で、車両運転者の新たな画像を記録することと、
−前記新たな画像から、顔の特徴のセットについての新たな値のセットを抽出することと、
−前記新たな値のセットに基づいて、前記新たな値のセットが各運転者識別子と関連付けられている確率を計算することと
を繰り返すことによって、値のセットが各運転者識別子に関連付けられている確率を計算するステップと、
・前記車両センサシステムにおいて、運転セッション中に運転特性データを測定するステップと、
・計算した確率が第１の閾値確率を超えることに応答して：
−前記新たな値のセットが選択したクラスタ内の一つの運転者識別子に対応することを判定し、かつ
−運転特性データを前記一つの運転者識別子と関連付けるステップと、
・クラスタ内の各運転者識別子に関連する計算した確率が第２の閾値確率を下回ることに応答して：
−新たな運転者識別子を決定し、
−新たな運転者識別子を、車両運転者の顔の特徴のセットについての値のセットと関連付け、かつ
−運転特性データを新たな運転者識別子と関連付けるステップとを含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、
前記フィルタリングパラメータを決定するステップが、前記ある時点がスケジュールされた期間内にあることを判定することを含み、
前記フィルタリングパラメータに基づいてクラスタを選択するステップが、前記スケジュールされた期間に対応するクラスタを選択することを含むことを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法において、
前記新たな運転者識別子を決定することに応答して、前記新たな運転者識別子を候補の運転者識別子の選択したクラスタに追加するステップをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法において、
前記運転者識別子のセットの各々に関連する一または複数の管理エンティティに基づいて運転者識別子のセットをクラスタにクラスタリングするステップをさらに含み、各クラスタが単一の管理エンティティに対応することを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法において、
前記フィルタリングパラメータの値を計算するステップが、抽出した値のセットに基づいてクラスタのセットの各々についてクラスタ確率を計算することを含み、前記クラスタ確率が、クラスタ内の候補の運転者識別情報が運転者識別情報に対応する可能性を含むことを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項１に記載の方法において、
前記第１の画像を記録するステップが、一連の画像を記録して、前記一連の画像のなかから前記第１の画像を選択することを含むことを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項６に記載の方法において、
前記一連の画像の各々から抽出した周囲光レベルに基づいて、前記一連の画像のなかから前記第１の画像を選択することをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項６に記載の方法において、
前記一連の画像から前記運転特性データを測定することをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項８に記載の方法において、
前記運転特性データが占有データを含むことを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項１に記載の方法において、
サンプリングイベントの発生に応答して、前記第１の画像を記録するステップをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の方法において、
前記サンプリングイベントが、スケジュールされた運転時間と実質的に一致する、前記第１の時点と同時に起こる時点を含むことを特徴とする方法。
【請求項１２】
運転者識別方法であって、
・車両運転者によって運転される車両内の車両センサシステムで、サンプリングイベントを検出するステップと、
・前記サンプリングイベントの検出に応答して、フィルタリングパラメータを決定するステップと、
・前記フィルタリングパラメータの値に基づいて、クラスタのセットのなかから運転者識別子のクラスタを選択するステップと、
・前記サンプリングイベントの検出に応答して、車両運転者が選択したクラスタの運転者識別子と関連付けられる確率を計算するステップであって、反復的に、
−車両運転者の画像を記録することと、
−前記画像から顔の特徴量のセットを抽出することと、
−前記顔の特徴量のセットに基づいて確率を更新することと、を含むステップと、
・前記サンプリングイベントの検出と同時に運転セッション中の運転特性データを前記車両センサシステムで測定するステップと、
・計算した確率が第１の閾値確率を超えることに応答して、運転特性データを運転者識別子と関連付けるステップとを含むことを特徴とする方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載の方法において、
前記車両運転者の画像を記録することが、前記車両運転者の一連の画像を記録することとを含み、前記画像から顔の特徴量のセットを抽出することが、選択した一連の画像から顔の特徴量のセットを計算することを含むことを特徴とする方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の方法において、
前記画像内の前記車両運転者の頭部領域の計算した投影面積が閾値投影面積を超えることに基づいて、前記一連の画像のなかから前記選択した画像を選択することをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項１５】
請求項１３に記載の方法において、
前記一連の画像が、サンプリング周波数で記録され、前記サンプリング周波数が、前記車両運転者が前記選択したクラスタの各運転者識別子と関連付けられる最も高い計算した確率に基づいて、動的に調整されることを特徴とする方法。
【請求項１６】
請求項１３に記載の方法において、
前記一連の画像から運転特性データを測定するステップをさらに含み、前記運転特性データが、占有データおよび運転者行動データのうちの少なくとも一方を含むことを特徴とする方法。
【請求項１７】
請求項１２に記載の方法において、
前記フィルタリングパラメータの値が、前記車両運転者のモバイルデバイスに関連するハードウェア識別子を含むことを特徴とする方法。
【請求項１８】
請求項１２に記載の方法において、
前記フィルタリングパラメータを決定するステップが、クラスタのセットの各々についてのクラスタ確率を計算することを含み、前記クラスタ確率が、クラスタ内の任意の運転者識別子が車両運転者に関連する可能性を含み、前記クラスタを選択することが、計算したクラスタ確率が最も高いクラスタのセットのなかからクラスタを選択することを含むことを特徴とする方法。
【請求項１９】
請求項１８に記載の方法において、
計算した確率が第２の閾値確率を下回ることに応答して、
・新たな運転者識別子を生成し、
・車両運転者を前記新たな運転者識別子と関連付け、
・運転特性データを前記新たな運転者識別子と関連付け、かつ
・選択したクラスタに新たな運転者識別子を追加する
ことを含むことを特徴とする方法。
【請求項２０】
請求項１２に記載の方法において、
前記サンプリングイベントを検出するステップが、前記車両センサシステムにおいて、車両ドアの開放および車両ドアの閉鎖のうちの少なくとも一方に関連する予め設定されたパターンと実質的に一致するセンサ信号パターンを検出することを含むことを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に自動車分野に関し、より詳細には、自動車分野における運転者識別のための新規かつ有用なシステムおよび方法に関する。
【０００２】
関連出願の相互参照
本出願は、２０１６年１０月３１日に出願された米国仮出願第６２／４１５，０８６号、２０１６年９月６日に出願された米国仮出願第６２／３８３，９３０号、並びに、２０１６年７月５日に出願された米国仮出願第６２／３５８，３９０号の利益を主張するものであり、それらは、引用によりその全体が本明細書にそれぞれ援用されるものとする。
【背景技術】
【０００３】
保険会社およびフリートオペレータは、時間をかけて運転者のパフォーマンスを殆ど見ることができない。彼らは短期間手動で監視することができるが、長期間にわたって運転者を綿密に監視するために必要とされる高いオーバーヘッドは、長期間の監視を実行不可能にする。本発明者等が発見したように、好ましくない運転行動は初期の監視期間（「猶予期間」）の後に出現する傾向があり、それらの好ましくない運転行動が、多数の事故またはそれに近い事象の原因となる可能性があることから、長期間運転者の監視を実行できないことが、問題になる可能性がある。
【０００４】
このため、長い期間の自動運転者行動追跡は、これらのエンティティに大きな価値を提供することができる。しかしながら、従来のシステムは容易に阻まれるため、信頼できる運転者識別には大きな課題がある。カーシェアリングと分散フリートの開始により、１台の車両が複数の運転者によって使用され得るため、車両の識別子は、もはや信頼性の高い一意の運転者識別子ではない。特定の例では、所与の車両が、フリート内の１０〜２０人の異なる運転者によって共有される。また、ディスパッチャ（例えば、デジタルまたは手動）も、信頼できる運転者の識別子にはならない可能性がある。手動ディスパッチャは大量のオーバーヘッドを必要とし、運転者を誤認する可能性がある。運転者識別子はユーザデバイスのユーザアカウントに関連付けられ、運転者が別の運転者のユーザデバイスまたはアカウントを使用することができるため、デジタルディスパッチャは簡単に阻まれる可能性がある。同様に、ユーザデバイスも、運転者がアプリケーションをインストールし、ユーザデバイスをオンにしたままにし、アプリケーションを実行し、自身のセルラデータを使用して情報をアップロードする必要があるため、信頼できる一意の識別子にはならない可能性がある。この多段階プロセスは、ユーザの採用と使用に対する障壁となる可能性がある。また、補助ハードウェア（例えば、ドングル、ＲＦＩＤ、ビーコンなど）も、それらが容易に盗まれたり複製されたりするため、信頼できる運転者識別子にはならない可能性がある。
【０００５】
このため、自動車分野においては、信頼性のある運転者識別のための新規かつ有用なシステムおよび方法を創出することが必要とされている。本発明は、そのような新規かつ有用なシステムおよび方法を提供する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】図１は、自動運転者識別方法の概略図である。
【図２】図２は、自動運転者識別システムの概略図である。
【図３】図３は、上記方法の変形例の概略図である。
【図４】図４は、上記システムの変形例の概略図である。
【図５】図５は、分析システムの変形例の概略図である。
【図６】図６は、分析システムの変形例の一実施形態の概略図である。
【図７】図７は、上記方法の第１の分割処理の変形例の概略図である。
【図８】図８は、上記方法の第２の分割処理の変形例の概略図である。
【図９】図９は、上記方法の第３の分割処理の変形例の概略図である。
【図１０】図１０は、上記方法の第１の具体例である。
【図１１】図１１は、上記方法の第２の具体例である。
【図１２】図１２は、上記方法の第３の具体例である。
【図１３】図１３は、上記方法の一部の変形例の具体例である。
【図１４】図１４は、上記方法の変形例のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
本発明の好ましい実施形態の以下の説明は、本発明をそれらの好ましい実施形態に限定することを意図するものではなく、当業者が本発明を製造および使用することを可能にすることを意図している。
【０００８】
１．概要
図１に示すように、運転者識別方法１００は、バイオメトリック信号のセットを記録するステップＳ１００と、バイオメトリック信号に基づいてユーザを識別するステップＳ２００とを含む。この方法は、運転セッションにおいて、車両の運転者を識別するように機能する。
【０００９】
本方法の一変形例では、バイオメトリック信号のセットを記録して、予め設定されたユーザのセットからユーザを識別することが、車両に近接するユーザの検出に応答して、画像のセット（例えば、画像シーケンス、一連の画像）を記録すること、画像内の顔を検出すること、検出した顔から特徴量を抽出すること、並びに、特徴量に基づいて運転者のセットから選択された運転者の運転者識別子を決定することを含むことができる。特徴的な補助センサ信号パターンまたは組み合わせ、スケジュール、習慣（例えば、頻度の高いユーザ−車両の関連付け）または他のパラメータなどのフィルタリングパラメータは、特徴量分析のために検討される運転者のセットを減らして、特徴量分析後に減少した運転者のセットのなかからユーザを選択するために使用することができ、若しくは他の方法で運転者を識別するために使用することができる。しかしながら、他のバイオメトリック信号を記録することもでき、バイオメトリック信号に基づいて他の方法でユーザを判定することもできる。
【００１０】
決定したユーザ識別子（運転者識別子、同乗者識別子）は様々な用途に使用することができる。
【００１１】
第１の用途では、ユーザ識別子が保険目的で使用される。この第１の用途の第１の例では、運転セッションに関連する補助センサ信号および／または補助センサ信号から導出された特徴（例えば、運転者の落ち着き、注意深さなど）をユーザ識別子に関連する運転履歴に関連付けることができる。この運転履歴は、その後、保険料、保険可能性を決定するために使用され、あるいは他のために使用される。この第１の用途の第２の例では、自動車事故（例えば、衝突）において運転者を識別するためにユーザ識別子を使用することができる。この例では、補助センサ信号（例えば、音声測定値、二次カメラストリームなど）をさらに使用して、車両事故を検出し、事故の責任を判定し、または他の任意の適切な方法で使用することができる。
【００１２】
第２の用途では、ユーザ識別子がフリート管理目的で使用される。この第２の用途の第１の例では、ユーザ識別子を（例えば、運転セッションまたは運転イベントのための）タイムスタンプと関連付けることができる。この情報を使用して、運転者の給与を決定し（例えば、運転者が運転していたか否か、かつどれくらいの期間運転していたのかを決定し）、責任（例えば、運転セッション中に自動車の損傷または自動車事故が発生すること）を決定し、商品または物品を追跡し、ディスパッチ（健康上の問題がある乗客には遅い運転手が派遣され、過去に急いでいた乗客には速い運転手が派遣されるなど）のために、運転プロファイル（例えば、ユーザ識別子が、車両の運転セッション中に記録される特徴またはセンサ信号に関連付けられる）を決定することができ、あるいは、この情報は他のために使用される。この第２の用途の第２の例では、ユーザ識別子を位置のセット（例えば、出迎え位置、ルート、終点位置など）に関連付けることができる。この情報は、運転者のレポートを検証するために使用され、その後、フィルタリングパラメータとして使用されるか、または他のために使用される。この第２の用途の第３の例では、ユーザ識別子を（例えば、個々の車両を一意に識別する）車両識別子と関連付けることができる。この情報は、スケジュールされたユーザによる車両の使用を確認し、（例えば、車両の損傷が後で発見されたときに）どのユーザに責任を割り当てるのかを決定するために使用することができ、その後、フィルタリングパラメータとして使用することができ、または他のために使用される。しかしながら、ユーザ識別子を他の方法でフリート管理目的に使用することもできる。
【００１３】
第３の用途では、ユーザ識別子を車両アクセス目的に使用することができる。例えば、ユーザ識別子が許可されたユーザ（例えば、車両の使用が予定されている運転者、フリートの運転者など）と一致するまで、（例えば、システムによって）車両の動作をロックまたは一時停止することができる。しかしながら、ユーザ識別子は他の方法で車両アクセス目的に使用することもできる。
【００１４】
第４の用途では、ユーザ識別子および関連する運転セッション情報（例えば、運転セッション中に記録されたセンサ信号）は、その後、運転者分析を実行する（例えば、運転者スコアを決定する）ために使用することができる。
【００１５】
しかしながら、ユーザ識別子は他の任意の適切な用途で使用することができる。
【００１６】
２．利点
システムおよび方法は、従来のシステムを超えるいくつかの利点を付与することができる。第一に、ユーザの存在を直接測定することによって、システムおよび方法は、より信頼性の高いユーザ識別、および運転セッションまたは他のデータセットとのユーザの関連性を提示することができる。この情報は、車両内の運転者および／または同乗者の存在を検出するために使用することができ、それは、車両内の人の数が正しいことを確認するために使用することができ、あるいは他の任意の適切な方法で使用することができる。
【００１７】
第二に、システムおよび方法は、バイオメトリックデータをユーザ固有の識別子として使用することによって、ユーザの不正を最小限に抑えることができる。この情報は、車両内の運転者および／または同乗者を識別するために使用することができ、その後、これをユーザの勤務時間（例えば、運転時間）を記録し、所与の運転セッションにおいて正しい運転者および／または同乗者が車内にいることを確認し、未承認の運転者を車両から締め出し、車両管理者へ未承認使用を通知するために使用することができ、あるいは他の任意の適切な方法で使用することができる。
【００１８】
第三に、システムおよび方法は、システムに対する新たなユーザ（例えば、バイオメトリックデータベースに情報がないユーザ、顔画像のないユーザなど）を識別し、新たなユーザのバイオメトリック情報を記録し、バイオメトリック情報を処理してバイオメトリックパラメータ値を抽出し、バイオメトリックパラメータ値をデータベースに追加することにより新たなユーザをシステムに追加することによって、バイオメトリックデータベースを自動的に更新することができる。追加的または代替的には、システムおよび方法は、バイオメトリックデータ処理モジュール、ユーザ識別モジュール、母集団処理モジュールまたは他の任意の適切なモジュールを自動的に更新する（例えば、教育する）ことができる。
【００１９】
第四に、このシステムの変形例は、制限されたローカル処理能力、メモリ、アップロード帯域幅、待ち時間および他のリソースを前提として、ユーザ識別（例えば、速度、精度など）を最適化することができる。例えば、バイオメトリック運転者識別は、運転セッション中に記録された複数のサンプルを使用して、車両の移動中に運転者が交代する可能性が低いという強い事前情報を利用することにより、より正確および／またはより高速なものとすることができる。第２の例では、バイオメトリックサンプルの数は、運転者識別信頼度に基づいて動的に調整することができる。これはサンプリングレートを減少させることができ、それにより、システムリソースの消費（例えば、電力消費、処理能力消費）を低減するとともに、（例えば、サンプルが処理のためにリモートコンピューティングシステムに送信されるときに）帯域幅を確保しておくことができる。第３の例では、（例えば、サンプル拒絶、潜在的な運転者識別子拒絶、運転者識別信頼度閾値などについての）拒絶率は、エンティティパラメータ、運転状況または他のパラメータに基づいて動的に設定することができる。特定の例では、小さいフリートが高い誤検出比または率（または低い検出漏れ率）を有することができ、一方、大きいフリートが低い誤検出比または率（または高い検出漏れ率）を有することができ、それによってシステムが、手動で容易にトリアージできる小さなフリート上のコンピューティングリソースを節約することが可能になる。第４の例では、システムは、管理エンティティ（例えば、フリートマネージャ）がデータ構造（例えば、類似の顔のクラスタ）を手動で検査および変更（例えば、分割、マージなど）することを可能にすることができる。
【００２０】
しかしながら、このシステムおよび方法は、他の任意の適切な一連の利点を与えることができる。
【００２１】
３．システム
図２に示すように、システム２００は、車両システム２１０、リモートコンピューティングシステム２２０および分析モジュール２３０のセットを含むことができる。このシステムは、ユーザデバイス２４０上で実行されるように構成された、ユーザクライアント、管理クライアントまたは他の任意の適切なクライアントを任意選択的に含むことができる。しかしながら、システムは他の任意の適切な構成要素を含むことができる。システム２００は、１または複数のモード間で動作可能である。例えば、システムは、（例えば、保険のスコアリングまたは新たな運転者の識別に有用である、数秒より長い）長い識別待ち時間のパッシブモードと、（例えば、車両のセキュリティや未知の運転者への警告に有用である、数秒以内の）短い識別待ち時間のアクティブモードとの間で動作可能である。動作モードは、自動的に、手動で、動的に（例えば、動作または運転状況に基づいて）、静的に（例えば、システム２００を使用するエンティティに基づいて）選択されるか、あるいは他の方法で決定される。
【００２２】
車両システム（例えば、車両センサシステム）は、バイオメトリックパラメータを示すセンサ信号を記録するように機能し、任意選択的に、車両を一意に識別し、車両に関連するデータ（例えば、頻度の高い車両運転者の特徴量、車両運転者のクラスタ、車両操作ログなど）を記憶し、センサ信号を特徴量に処理し、または他の任意の適切な機能を実行することができる。図４に示すように、車両システムは、センサ２１１のセット、処理システム２１２、メモリ２１３、電源２１４、通信システム２１５、出力部２１６、位置特定システムまたは他の任意の適切な構成要素を含むことができる。
【００２３】
車両システムのセンサは、バイオメトリックデータを示す信号を取得するように機能する。追加的または代替的には、センサは、運転セッション中に信号を取得し、車両および／または車両システムにユーザが近接していることを示す信号を取得し、または他の任意の適切な信号のセットを記録することができる。センサ信号は、（例えば、サンプリング時間を用いて）タイムスタンプが付され、ジオタグが付され、車両システム識別子と関連付けられ、ユーザ識別子と関連付けられ、車両識別子と関連付けられ、または任意の適切なデータセットと関連付けられるものであってもよい。センサ信号は直ちに分析および廃棄され、車両システムに一時的に保存（例えば、キャッシュ）され、車両システムに実質的に恒久的に格納され、リモートコンピューティングシステムまたはユーザデバイスに送信され、リモートコンピューティングシステムまたはユーザデバイスにストリーミングされ、または他の方法で保存される。センサのセットには、カメラ（例えば、可視範囲内の波長の記録、マルチスペクトル、ハイパースペクトル、ＩＲ、立体、広角、広ダイナミックレンジなど）、方位センサ（例えば、加速度計、ジャイロスコープ、高度計）、音響センサ（例えば、マイクロフォン）、光学センサ（例えば、フォトダイオードなど）、温度センサ、圧力センサ、流量センサ、振動センサ、近接センサ、化学センサ、電磁気センサ、力センサまたは他の任意の適切な種類のセンサが含まれる。車両システムは、同じ種類または異なる種類の１または複数のセンサを含むことができる。一変形例では、車両システムがカメラを含み、車両システムが、カメラが車内の一部、より好ましくは運転者の位置に関連するボリューム（代替的または追加的には、異なる物理ボリューム）を含む視野を向くように、車内に取り付けられる構成となっている。
【００２４】
また、車両システムのセンサ（例えば、車両センサシステム）は、運転セッションおよび／または運転操作を示す信号（例えば、運転特性データ、車両操作データ、運転セッションデータなど）を取得するように機能することもできる。運転特性データおよび／または車両操作データには、車両出力（例えば、エンジン出力、トランスミッションのギア状態、スロットルおよび／またはアクセルペダル位置、燃料噴射パラメータ、電力で動作する任意の車両構成要素の電圧および／または電流値、ブレーキレバー位置、ブレーキペダル位置、ブレーキキャリパ位置など）、車両運動学（例えば、加速度、速度、位置、計画された通過経路、現在の通過経路、過去の通過経路など）、車両入力（例えば、アクセルペダル位置、ハンドル位置、ギアシフト位置、ドアの開閉等の位置など）、運転者パラメータ（例えば、運転者の注意がそれているか否か、注意散漫な運転者の注意散漫レベル、運転者の頭部位置など）、車室内パラメータ（例えば、騒音レベル、車内の乗者人数など）、および車の操作に関連する他の任意の適切なデータが含まれる。
【００２５】
運転特性データは、運転者行動データ（例えば、運転者の行動および／または挙動を判定することができるデータ）も含むことができる。第１の例では、運転者行動データは、車両の運転中（例えば、運転セッション中）に車両の運転者の車両センサシステムによって記録された画像データ（例えば、一連の画像）を含む。運転者行動データは、運転者の注意散漫レベル、運転傾向を示すデータおよび／または運転者の行動に関連する他の任意の適切なデータを含むことができる。
【００２６】
車両システムの処理システムは、分析のすべてまたは一部を実行し、車両システム動作を制御し（例えば、車両システム動作モードを選択し）、または他の任意の適切な計算タスクを実行するように機能することができる。処理システムは、ＣＰＵ、ＧＰＵ、マイクロプロセッサ、テンソル処理装置（ＴＰＵ）、または他の任意の適切な処理装置とすることができる。メモリは、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、光メモリ、有機メモリ、または他の任意の適切なコンピューティングメモリを含むことができる。
【００２７】
車両システムの電源は、車両システムの能動部品に電力を供給するように機能する。電源は、車両への有線接続（例えば、ＯＢＤポートプラグ、車両バスへの接続、車両のバッテリへの接続など）、車両への無線接続（例えば、誘導充電器）、バッテリ（二次電池、充電式バッテリ、一次電池など）、環境発電システム（例えば、太陽電池、圧電システム、焦電体、熱電体など）、または他の任意の適切なシステムであってもよい。
【００２８】
車両システムの通信システムは、車両システムと、ユーザデバイス、リモートコンピューティングシステム、車両または他の任意の適切なエンドポイントとの間でデータを通信するように機能する。通信システムは、１または複数の無線機または他の任意の適切な構成要素を含むことができる。通信システムは、長距離通信システム、短距離通信システム、または他の任意の適切な通信システムとすることができる。通信システムは、有線通信および／または無線通信を容易にすることができる。通信システムの例には、８０２．１１ｘ、Ｗｉ−Ｆｉ、ＷｉＭａｘ、ＷＬＡＮ、ＮＦＣ、ＲＦＩＤ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ  Ｌｏｗ  Ｅｎｅｒｇｙ、ＢＬＥロングレンジ、ＺｉｇＢｅｅ、セルラ通信（例えば、２Ｇ、３Ｇ、４Ｇ、ＬＴＥなど）が含まれる。）、無線（ＲＦ）、マイクロ波、ＩＲ、オーディオ、光、有線接続（例えば、ＵＳＢ）、または他の任意の適切な通信モジュールまたはそれらの組合せが含まれる。
【００２９】
車両システムの出力は、データを提示し、信号を発し、またはその他の方法で情報を出力するように機能する。出力は、ディスプレイ（例えば、ＬＥＤディスプレイ、ＯＬＥＤディスプレイ、ＬＣＤなど）、オーディオスピーカ、ライト（例えば、ＬＥＤ、白色発光体、赤色発光体、ＩＲ発光体など）、触覚出力（例えば、ｔｉｘｅｌシステム、振動モータなど）、または他の任意の適切な出力を含むことができる。
【００３０】
車両システムの位置特定システムは、車両システムの位置を取得するように機能する。車両システムの位置は、絶対的な地理的位置、相対的な地理的位置、または他の任意の適切な物理的位置または仮想位置とすることができる。位置特定システムは、ＧＰＳユニット、ＧＮＳＳユニット、携帯電話の中継塔と公共マストとの間のデバイス位置を三角測量する三角測量ユニット（例えば、補助ＧＰＳ）、Ｗｉ−Ｆｉ接続位置特定ユニット、ＷＨＯＩＳユニット（例えば、ＩＰアドレスまたはＭＡＣアドレスで実行される）、ＧＳＭ／ＣＤＭＡセル識別子、自己報告位置情報、または他の任意の適切な位置特定モジュールを含むことができる。
【００３１】
追加的に、車両システムは、車両システムの構成要素を収容、保護かつ／または保持するように機能するハウジングを含むことができる。ハウジングはさらに、車両システムを車両に取り付けるように構成された取付機構（例えば、クリップ、吸盤、磁石など）を規定することができる。
【００３２】
車両システムは、１または複数の車両とともに使用することができ、車両システムは、現在関連付けられている車両を一意に識別することができる。追加的または代替的には、車両システムは、前記車両に関連する情報を記憶することができる。第１の変形例では、車両システムは単一の車両に固有のものであり、車両に静的に（例えば、車両内、車両外などに）取り付けることができる。第１の実施形態では、車両システム識別子が車両識別子の代用品として使用される。第２の実施形態では、車両システムが車両識別子（例えばナンバプレート、ＶＩＮ番号など）を記憶することができる。しかしながら、車両システムは、他の方法で車両に関連する情報を一意に識別および／または記憶することもできる。第２の変形例では、車両システムを、複数の車両と関連付ける（例えば、各車両で使用する）ことができ、取り外し可能に車両に結合することができる。第１の実施形態では、車両システムが、車両から（例えば、車両バスへの接続を介して、ＯＢＤポートを介して、車両ＲＦＩＤタグまたはビーコンなどから）、車両に静的に取り付けられたマウントから、または他の任意の適切なデータソースから、（例えば、通信システムを介して）車両識別子を読み取ることができる。第２の実施形態では、車両システムが、センサ信号（例えば、位置、周囲光、温度など）に基づいて、車両の車両識別子を推測することができる。例えば、車両システムは、測定された位置が（例えば、過去の運転履歴に基づいて推測された又は既知の）車両の位置と実質的に類似している（例えば、車両の位置の閾値距離内にある）ときに、それが車両と関連付けられている（例えば、車両内に位置する）と推定することができる。しかしながら、他の方法で車両システムを車両のセットと関連付けることもできる。
【００３３】
システムのリモートコンピューティングシステムは、１または複数の車両システム、ユーザ、クライアントまたは他のエンティティのための中央管理システムとして機能する。リモートコンピューティングシステムは、任意選択的に、リポジトリ（例えば、中央リポジトリ）として機能してユーザ情報（例えば、バイオメトリックデータベース、プリファレンス、プロファイル、アカウントなど）を記憶し、センサ信号を処理し、分析のすべてまたは一部を実行し、または他の任意の適切な計算タスクを実行することができる。リモートコンピューティングシステムは、好ましくは車両システムから離れているが、代替的には、車両システムと並べて配置されるようにしてもよく、または他の方法で配置されるようにしてもよい。リモートコンピューティングシステムは、ネットワーク化されたサーバのセット、分散コンピューティングシステム、または他の任意の適切なコンピューティングシステムとすることができる。リモートコンピューティングシステムは、ステートフル、ステートレス、または他の任意の適切な構成をとることができる。
【００３４】
システムの分析モジュールは、センサ信号に基づいてユーザ識別子を判定する（例えば、ユーザを識別する）ように機能する。分析モジュールは、全体的にまたは部分的に、リモートコンピューティングシステム、ユーザデバイス、車両システム、または他の任意の適切なコンピューティングシステムに格納することができる。分析モジュールは、集中型、分散型、または他の方法で構成することができる。リモートレポジトリ（例えば、中央レポジトリから離れたレポジトリ）に格納される場合、リモートレポジトリは、予め設定された頻度で（例えば、毎晩、毎時間など）、予め設定された事象の発生時（更新発生時、ＷｉＦｉネットワークへの接続、セルラデータを有するユーザデバイスへの接続など、予め設定されたネットワークタイプへの接続時）に、または他の任意の適切なときに、更新することができる。
【００３５】
第１の変形例では、分析モジュールが、センサ信号のセットから特徴量を抽出するように構成された特徴抽出モジュール２３１（例えば、分解モジュール）を含むことができる。第２の変形例では、分析モジュールが、抽出した特徴量のセットに基づいてユーザを識別するように構成されたユーザ識別モジュールを含むことができる。第３の変形例では、分析モジュールが、センサ信号のセット内のオブジェクトタイプまたはクラスを識別するように構成されたオブジェクト識別モジュール（例えば、画像分析用の顔検出モジュール２３１’）を含むことができる。第４の変形例では、分析モジュールが、センサ信号をサンプリングまたは記録すべきときを特定するように構成されたサンプリングイベントモジュールを含むことができる。第５の変形例では、分析モジュールが、母集団の各ユーザについての特徴量および／またはベクトルをクラスタのセットにクラスタリングするように構成されたクラスタリングモジュール２３４を含むことができる。クラスタのセットは、グローバルな（例えば、複数のフリートなどの複数のエンティティに適用可能である）もの、エンティティに固有のもの、または別の方法でセグメント化されたものとすることができる。第６の変形例では、分析モジュールが、新たなデータ（例えば、異常値または未知のユーザの分類）に基づいて第２のモジュール（例えば、クラスタリングモジュール、ユーザ識別モジュールなど）を再教育するように構成された較正または教育モジュールを含むことができる。しかしながら、分析モジュールは他の任意の適切な分析モジュールのセットを含むことができる。このシステムは、並列に、直列に、または任意の適切な組合せで実行される１または複数の分析モジュールを含むことができる。
【００３６】
複数のうちの各モジュールは、教師あり学習（例えば、ロジスティック回帰を使用、誤差逆伝播法によるニューラルネットワークを使用、ランダムフォレスト、決定木などを使用）、教師なし学習（例えば、Ａｐｒｉｏｒｉアルゴリズムを使用、Ｋ平均クラスタリングを使用）、半教師あり学習、強化学習（例えば、Ｑ学習アルゴリズムを使用、時間的差分学習を使用）、および他の任意の適切な学習スタイルのうちの１または複数を利用することができる。複数のうちの各モジュールは、回帰アルゴリズム（例えば、通常の最小二乗法、ロジスティック回帰、段階的回帰、多変量適応型回帰スプライン、ＬＯＥＳＳ（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）など）、例に基づく学習方法（例えば、ｋ近傍法、学習ベクトル量子化、自己組織化マップなど）、正則化方法（例えば、リッジ回帰、ＬＡＳＳＯ（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）、Ｅｌａｓｔｉｃ  Ｎｅｔなど）、決定木学習法（例えば、ＣＡＲＴ（Classification and Regression Tree）、ＩＤ３（Iterative Dichotomiser 3）、Ｃ４．５、ＣＨＡＩＤ（Chi-squared Automatic Interaction Detection）、 決定株、ランダムフォレスト、多変量適応型回帰スプライン、勾配ブースティングマシンなど）、ベイズ法（例えば、ナイーブベイズ、ＡＯＤＥ（Averaged One-Dependence Estimators）、ベイジアンブリーフネットワークなど）、カーネル法（例えば、サポートベクターマシン、放射基底関数、線形判別分析など）、クラスタリング法（例えば、Ｋ平均クラスタリング、期待値最大化など）、相関ルール学習アルゴリズム（例えば、Ａｐｒｉｏｒｉアルゴリズム、Ｅｃｌａｔアルゴリズムなど）、人工ニューラルネットワークモデル（例えば、Ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ法、誤差逆伝播法、Ｈｏｐｆｉｅｌｄネットワーク法、自己組織化マップ法、学習ベクトル量子化法など）、ディープラーニングアルゴリズム（例えば、制限付きボルツマンマシン、ＤＢＮ（Deep Belief Network）法、畳み込みネットワーク法、積層オートエンコーダ法など）、次元削減法（例えば、主成分分析、部分最小二乗回帰、サモンマッピング、多次元尺度法、射影追跡など）、アンサンブル法（例えば、ブースティング、ブートストラップアグリゲーション、ＡｄａＢｏｏｓｔ、Ｓｔａｃｋｅｄ  Ｇｅｎｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎ、勾配ブースティングマシン法、ランダムフォレスト法など）、および任意の適切な形式の機械学習アルゴリズムのうちの１または複数を実行することができる。追加的または代替的には、各モジュールは、確率論的モジュール、ヒューリスティックモジュール、決定論的モジュール、または他の任意の適切な計算方法、機械学習方法またはそれらの組合せを利活用する他の任意のモジュールであってもよい。
【００３７】
各モジュールは、新しく受信された最新の測定値、動作セッション中に記録された過去の測定値、過去の動作セッション中に記録された過去の測定値に基づいて、確認、検証、強化、較正、またはその他の方法で更新することができ、あるいは他の任意の適切なデータに基づいて更新することができる。各モジュールは、一度、所定の頻度で、方法が実行される度に、予期しない測定値が受信される度に、または他の任意の適切な頻度で、実行または更新することができる。モジュールのセットは、１または複数の他のモジュールと同時に、連続的に、様々な頻度で、または他の任意の適切な時間に、実行または更新することができる。各モジュールは、新しく受信された最新のデータ、過去のデータに基づいて、確認、検証、強化、較正、またはその他の方法で更新することができ、あるいは他の任意の適切なデータに基づいて更新することができる。各モジュールは、予想した結果とは異なる実際の結果の判定に応じて、または他の任意の適切な頻度で、実行または更新することができる。
【００３８】
システムは、各ユーザ、ユーザの母集団または任意の適切なユーザのセットに関する情報を格納するように機能するユーザデータベース２２２のセットをさらに含むことができる。データベースは、リモートコンピューティングシステム、ユーザデバイス、車両システム、または他の任意の適切なコンピューティングシステムに完全にまたは部分的に格納することができる。データベースは、集中型、分散型、または他の方法で構成することができる。データベースは、エンティティ（例えば、保険会社、フリート会社など）と関連付けられるようにしても、ソーシャルネットワーキングシステムのセットと関連付けられるようにしても、あるいは他の方法で関連付けられるようにしてもよい。
【００３９】
第１の変形例では、データベースがバイオメトリックデータベースを含むことができ、このデータベースが、各ユーザのバイオメトリックデータ（例えば、指紋、顔面画像、眼球画像など）を格納する。バイオメトリックデータは、管理エンティティから受信され、二次的識別データ（例えば、社会保障番号、名前、電子メールアドレスなど）に基づいて自動的に検索され、または他の方法で取得される。一例では、フリートエンティティのバイオメトリックデータベースが、フリート内の全運転者の顔面画像を含むことができる。第２の例では、保険エンティティのバイオメトリックデータベースが、すべての被保険者の顔面画像を含むことができる。しかしながら、バイオメトリックデータベースは他の任意の適切なデータを格納することができる。
【００４０】
第２の変形例では、データベースが、バイオメトリックパラメータ値から抽出された特徴量および／または各ユーザのベクトルを格納する特徴データベースを含むことができる。一例では、特徴データベースは、（例えば、エンティティに関連付けられた）複数のユーザのそれぞれの特徴ベクトルを含むことができ、特徴ベクトルは、特徴抽出モジュールおよび／または他の任意の適切な分析モジュールを使用して一次バイオメトリックデータ（例えば、画像）から抽出される。
【００４１】
第３の変形例では、データベースが車両データベースを含むことができ、この車両データベースが、車両情報（例えば、製造元、モデル、走行距離など）、車両履歴（例えば、車両位置、運転者、同乗者、メンテナンス、事故などの履歴）または他の車両情報を格納する。
【００４２】
第４の変形例では、データベースがユーザデータベースを含むことができ、このユーザデータベースが、ユーザプロファイル、ユーザの嗜好（例えば、手動で入力されるか、または自動的に学習される）、ユーザ履歴（例えば、ユーザ位置の履歴、運転した車両、乗車した車両、事故など）または他のユーザ情報を格納する。しかしながら、データベースは、他の任意の適切な情報を格納する他の任意の適切なデータベースを含むことができる。
【００４３】
データベースは、更新イベントの発生時に、または他の任意の適切なときに、（例えば、新たな情報、調整された値などで）更新される。一変形例では、バイオメトリックデータベースが、新たなユーザのバイオメトリックデータの受信に応答して（例えば、新たなユーザのバイオメトリックデータの受信が更新イベントを示す場合）、新たなユーザの新たな特徴量および／またはベクトルで更新される。第２の変形例では、測定した特徴量および／またはベクトルがデータベースに格納されている特徴量および／またはベクトルの元のセットとの閾値差を超えたときに、バイオメトリックデータベースが既存のユーザの特徴量および／またはベクトルで更新される（例えば、顔の毛が既存のユーザの顔の特徴として検出され、既存のユーザのバイオメトリックデータが顔の毛の特徴を含むように更新される）。第３の変形例では、スケジューリングデータベースが、予め設定された期間（例えば、予め設定されたスケジュールに従って、ユーザが運転し、運転がユーザによるものと認められる期間）中にユーザの車両の運転が検出されたことを反映するように更新される。しかしながら、任意の適切な時間にかつ／または任意の適切な方法で、任意の適切なデータベースを適切に更新することもできる。
【００４４】
システムのクライアントは、通知を表示し、情報を表示し、（例えば、車両に対する動作、スケジュール、データベースなどに関連する）ユーザ入力を受信し、ユーザデバイスによってサンプリングされたセンサ信号を記録し、かつ／または他の任意の適切なシステムを実行するように機能する。クライアントは、ネイティブアプリケーション、ブラウザアプリケーション、オペレーティングシステムアプリケーション、または他の任意の適切なアプリケーションまたは実行ファイルとすることができる。クライアントは、ユーザデバイス上で動作することが好ましいが、代替的には、他の任意の適切なコンピューティングシステム上で動作することもできる。クライアントは、（例えば、アカウント制御を可能にする、権限をオーバーライドする、システムを監視する）管理クライアント、（例えば、地図、ディスパッチャ情報、好み等を提供する）運転者クライアント、同乗者クライアント、および／または他の任意の適切なエンティティに対する他の任意の適切なクライアントを含むことができる。
【００４５】
ユーザデバイスは、好ましくは、ユーザ識別子（例えば、ユーザアカウント）を介してユーザに関連付けられるが、代替的または追加的には、車両、管理エンティティまたは他の任意の適切なエンティティと関連付けられる。ユーザデバイスは、携帯電話、ラップトップ、スマートフォン、タブレット、スマートウォッチ、ウェアラブルデバイスまたは他の任意の適切なモバイルデバイスとすることができる。ユーザデバイスは、好ましくはサーバに接続され、その接続は、好ましくは、無線接続、例えば、ＷｉＦｉ、セルラネットワークサービスまたは他の任意の適切な無線接続、近距離無線接続、例えば、無線周波数、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈまたは他の任意の適切な近距離無線通信接続、または有線接続、例えば、ＬＡＮ回線である。追加的または代替的には、ユーザデバイスは、分散型ネットワークシステム等におけるサーバとして機能することができる。
【００４６】
ユーザデバイスは、電力貯蔵装置（例えば、バッテリ）、処理システム（例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵ、メモリなど）、ユーザ出力（例えば、ディスプレイ、スピーカ、振動機構など）、ユーザ入力（例えばキーボード、タッチスクリーン、マイクロホンなど）、位置特定システム（例えば、ＧＰＳシステム）、センサ（例えば、光センサおよびカメラなどの光学センサ、加速度計、ジャイロスコープおよび高度計などの方位センサ、マイクロフォンなどのオーディオセンサ）、データ通信システム（例えば、ＷｉＦｉモジュール、ＢＬＥ、セルラモジュールなど）、または他の任意の適切な構成要素を含むことができる。
【００４７】
４．方法
図１に示すように、運転者識別方法は、バイオメトリック信号のセットを記録するステップＳ１００と、バイオメトリック信号に基づいてユーザを識別するステップＳ２００とを含む。この方法は、運転セッションにおいて車両の運転者を識別するように機能する。この方法はさらに、運転時間のロギング、運転者と車両との関連付け、運転者と運転セッションとの関連付け、運転者の好みのロード、または他の任意の適切な動作の実行など、判定した運転者の身元に基づいて動作を行うことができる。この方法は、リアルタイムまたはほぼリアルタイムで（例えば、バイオメトリック信号が記録される際に）、所定の遅延の後に、または任意の適切な時間に実行することができる。この方法は、運転セッション中に予め設定された回数実行し、運転セッション中に予め設定された頻度で繰り返し実行し、または任意の適切な時間に実行することができる。この方法の複数のインスタンスは、複数の同時運転セッション中に（例えば、異なる車両について）同時に実行することができる。しかしながら、任意の適切な数の方法のインスタンスを任意の適切な時間に実行することができる。
【００４８】
バイオメトリック信号のセットを記録するステップＳ１００は、個々のユーザを示すセンサ信号を記録するように機能する。バイオメトリック信号は、車両内の車両システムによって記録されることが好ましいが、代替的には、車両自体、ユーザデバイス、または他の任意の適切なセンサシステムによって記録することもできる。バイオメトリック信号は、顔（例えば、顔の特徴）、指紋、眼球パターン、または他の任意の適切なバイオメトリック特性を示す信号を含むことができる。これら信号は、画像、タッチパターン、空間的電磁パターン、時間的電磁パターンまたは他の任意の適切な信号を含むことができる。
【００４９】
（例えば、開始イベントまたはサンプリングイベントおよび終了イベントの発生によって範囲が規定される）各運転セッションおよび／またはユーザについて、同じタイプまたは異なるタイプの１または複数のバイオメトリック信号を記録することができる。一変形例では、運転セッション中に複数のバイオメトリック信号（例えば、一連の画像）を記録することができ、複数のバイオメトリック信号を、運転者が変わらなかった（かつ、その後、運転者を識別するために協調的に使用された）という高い確率に関連付けることができる。第２の変形例では、複数のバイオメトリック信号を実質的に同時に（例えば、互いに数秒などの予め設定された時間フレーム内で）サンプリングすることができ、複数のバイオメトリック信号を、運転者が変わらなかったという高い確率と関連付けることができる。しかしながら、他の任意の適切なときに、複数のバイオメトリック信号を記録することもできる。
【００５０】
図３に示すように、バイオメトリック信号のセットを記録するステップは、センサ信号をサンプリングするステップＳ１０２、ユーザのバイオメトリクスを示す信号についてセンサ信号を分析するステップＳ１０３、および／またはユーザのバイオメトリクスを示すセンサ信号（例えば、バイオメトリック信号）を記憶するステップを含むことができる。しかしながら、バイオメトリック信号は他の方法で記録することができる。第１の変形例では、バイオメトリック信号を記録するステップが、センサ信号をサンプリングするステップと、バイオメトリック信号についてセンサ信号を分析するステップと、検出したバイオメトリック信号を記憶するステップとを含むことができる。第２の変形例では、バイオメトリック信号を記録するステップが、センサ信号をサンプリングするステップと、センサ信号を記憶するステップと、バイオメトリック信号についてセンサ信号を分析するステップと、残りのセンサ信号を破棄するステップとを含むことができる。第３の変形例では、（潜在的にバイオメトリック信号を示す）すべてのセンサ信号を（例えば、分析なしに）サンプリングして記憶することができる。しかしながら、バイオメトリック信号は他の方法で測定および記録されるものであってもよい。
【００５１】
センサ信号は、好ましくは車両システムセンサからサンプリングされるが、代替的には、ユーザデバイスセンサ、車両センサ（例えば、診断ポート、有線接続または無線接続から受信される）または他の任意の適切なセンサのセットからサンプリングすることができる。センサ信号は、予め設定された頻度（例えば、毎秒１サンプル、毎分１サンプルなど）、車両システムの動作パラメータに応じた頻度（例えば、ＳＯＣ、利用可能なメモリなど）、周囲環境パラメータ（例えば、周囲温度、周囲光など）に応じた頻度、運転者識別信頼度に応じた頻度（例えば、信頼度が増すにつれてサンプリング周波数が減少する）、計算した確率（例えば、車両運転者が運転者識別子に関連する確率、クラスタ確率など）に応じた頻度、または他の任意の適切な頻度で、サンプリングすることができる。一例では、車両システムのバッテリＳＯＣ（充電状態）の増加に応じて、サンプリング周波数を増加させることができる。第２の例では、予想収集電力の増加に応じて、サンプリング周波数を増加させることができる（例えば、太陽電池からの予想電力量とともに増加する）。第３の例では、周囲温度または内部温度の上昇に応じて、サンプリング周波数を減少させることができる（例えば、温度が６５℃を超えたときにサンプリング周波数を減少させる）。第４の例では、（例えば、オーディオセンサにより記録されるノイズの増大、加速度計により記録される動きの増大から判定される）ユーザの動きの増大に応じて、サンプリング周波数を減少させることができる。サンプリング周波数は、固定であっても、手動で調整可能であっても、動的に調整可能であっても、周期的に変化（例えば、変調）するものであってもよく、あるいは任意の適切な方法で変化および／または一定に保持されるものであってもよい。しかしながら、センサ信号は、他の任意の適切な周波数でサンプリング（例えば、記録、取得など）されるものであってもよい。
【００５２】
センサ信号をサンプリングするステップＳ１０２は、サンプリング周波数でセンサに電力を供給するステップと、サンプリング周波数で（例えば、センサ出力ストリームから）センサ出力を一時的に記録するステップと、または、センサ信号を他の方法でサンプリングするステップとを含むことができる。例えば、センサ信号のサンプリングは、サンプリング周波数で運転者ボリュームの画像（例えば、一連の画像、個々の画像など）を記録することを含むことができる。センサ信号のサンプリングはさらに、監視対象空間（例えば、運転者ボリューム）のパラメータを一時的に調整することを含むことができる。例えば、監視対象空間のパラメータを調整することは、画像記録中にフラッシュ（例えば、白色光、ＩＲ光など）をオンにすることを含むことができる。センサ信号のサンプリングは、センサ信号サンプリングレートを調整するステップＳ１０２’’を含むことができ、それは任意の適切な方法で（例えば、サンプリングレートを下げる、サンプリングレートを上げる等により）、かつ／または任意の適切な基準（例えば、ユーザプロファイルに基づいて、帯域幅の制限などに基づいて）で実行することができる。しかしながら、センサ信号は他の任意の適切な方法でサンプリングすることができる。
【００５３】
この方法は、センサ信号を処理してバイオメトリック信号を判定（例えば、分離）するブロックＳ１０４を含むことができる。ブロックＳ１０４は、ユーザのバイオメトリックを示す信号についてセンサ信号を分析するステップを含み、それは、センサ信号からバイオメトリック信号を抽出するように機能する。これは、メモリが限られている車両システムおよび／またはユーザデバイスによって記憶されるデータ量を減らすように機能することもできる。センサ信号は、リアルタイムまたはほぼリアルタイムで（例えば、それらがサンプリングされるときに）分析されることが好ましいが、代替的には、一定の遅延後に、または他の任意の適切なときに分析することができる。一変形例では、バイオメトリック信号についてセンサ信号を分析することが、センサ信号のセット内の予め設定されたオブジェクトクラスまたはタイプを識別することを含む。これは、オブジェクトのクラスまたはタイプが信号セット内に現れる確率を計算して、確率閾値を超える確率を有するセンサ信号を保持すること、信号セット内のパターンをオブジェクトに関連する予め設定されたパターンとマッチングさせること、または予め設定されたオブジェクトクラスまたはタイプが信号セット内に現れることを判定することを含むことができる。センサ信号が一連の画像を含む変形例では、センサ信号を分析することが、そのシーケンスの１または複数の画像を選択すること、および／またはそのシーケンスの選択した画像を分析することを含むことができる。一連の画像からの画像選択は、画質（例えば、周囲光レベル）、画像内容（例えば、運転者の頭部領域の投影面積が閾値投影面積を超える）に基づくものとすることができ、ランダムに選択されるものとすることができ、予め設定された数のフレームによって分離されたフレームとすることができ、または他の任意の適切な基準で選択されるものとすることができる。しかしながら、センサ信号は他の方法で分析することもできる。
【００５４】
一実施形態では、これは、（例えば、オブジェクト検出モジュール２３１を使用して）画像内の予め設定されたオブジェクトクラスまたはタイプを識別することを含み得る。この一変形例において、バイオメトリック信号についてセンサ信号を分析することは、顔検出モジュールを使用して、顔のサンプリングした画像を分析することを含むことができ、顔検出モジュールは、幾何学的手法、測光的手法、ニューラルネットワーク（例えば、ＣＮＮ）、オブジェクトモデルベースの方法（例えば、エッジ検出、原始スケッチ、Ｌｏｗｅ、部品による認識など）、外観ベースの方法（例えば、エッジマッチング、分割統治、グレースケールマッチング、勾配マッチング、受容野応答のヒストグラム、ＨＯＧ、ラージモデルベース）、特徴ベースの手法（例えば、解釈木、仮説検定、ポーズの一貫性、ポーズのクラスタリング、不変性、幾何学的ハッシュ、ＳＩＦＴ、ＳＵＲＦ、語の袋表現、Ｖｉｏｌａ−Ｊｏｎｅｓオブジェクト検出、Ｈａａｒカスケード検出）、遺伝的アルゴリズムまたは他の任意の適切な手法を使用することができる。特定の例（図１１に示される例示的な例）では、これは、（例えば、グローバル分析モジュール、顔面特定分析モジュールを使用して）フレームからＨＯＧ画像を生成すること、抽出したＨＯＧパターンを顔（および／または特定のユーザ）の予め設定されたＨＯＧパターンとマッチングすること、（例えば、顔ランドマーク推定、アフィン変換および／または他の特徴識別方法もしくは変換を使用して）顔を投影および／またはポーズすること、（例えば、ユーザの画像について学習されたＣＮＮを使用して）埋め込みまたは測定セットを使用して画像を符号化すること、並びに、（例えば、ＳＶＭ分類器のような分類器を使用して）埋め込み値に基づいて（例えば、クラスタ内で）ユーザを識別することを含む。画像を分析することはさらに、画像内のユーザの顔を露出させる露出プログラムを適用すること、顔が検出された画像領域内で画像ヒストグラム正規化を適用すること、動的シャドウおよびハイライト平坦化（例えば、非線形局所トーンマップ）を適用してサイドリット状況におけるコントラストを低減すること、全景−背景セグメンテーションを適用して顔を分離すること（例えば、背景は空の車両の画像に基づくものとすることができる）、画質（例えば、ぼやけ、明暗など）を決定すること、検出した顔を含む画像セグメントをバイオメトリック信号として抽出すること、および／または、他の方法で画像を処理することを含むことができる。しかしながら、センサ信号は他の方法で分析することができる。
【００５５】
ユーザのバイオメトリクスを示すセンサ信号を記憶するステップＳ１０５は、更なる分析のためにバイオメトリック信号を保持するように機能する。センサ信号は、記録システム（例えば、車両システム、ユーザデバイスなど）、リモートコンピューティングシステムまたは他の任意の適切なシステムに一時的または恒久的に記憶することができる。第１の変形例では、バイオメトリック信号が一時的に記録システムに記憶され、その後、バイオメトリック信号が部分的または全体的に記録システムによってユーザ識別子へと処理される。第２の変形例では、バイオメトリック信号が記録システムからリモートコンピューティングシステムに送信され、リモートコンピューティングシステムが、分析のためにバイオメトリック信号および／またはセンサ信号を記憶する。記録システムは、複数の信号のバッチ、個々の信号を送信する（例えば、バイオメトリック信号をストリーミングする）ことができ、または任意の適切な数の信号を送信することができる。記録システムは、予め設定された頻度、瞬間的および／または予想される動作パラメータに基づいて動的に選択される頻度（例えば、日射量の増加が予想される場合は増加、ＳＯＣが低い場合は減少される等）、待ち時間、精度および接続性の要件に基づいて動的に選択される頻度、（例えば、ユーザを明確に識別するのに必要なデータ量に基づいて）処理システムによって選択される頻度で信号を送信することができ、または他の任意の適切な頻度で送信される。記録システムは、予め設定された通信プロトコル（例えば、ＷｉＦｉ、ＢＬＥなど）、瞬間的および／または予測される動作パラメータに基づいて動的に選択される通信プロトコルを使用して、または他の任意の適切な通信プロトコルを使用して信号を送信することができる。記録システムは、オンボード通信システムを使用して、中間システムの通信システム（例えば、ユーザデバイスの通信システム、車両の通信システム）を介して、または他の任意の適切な通信経路を介して、信号を送信することができる。しかしながら、センサ信号は他の方法で記憶することができる。
【００５６】
図３に示すように、バイオメトリック信号の記録は、サンプリングイベントの発生に応答して開始されることが好ましいが、代替的には、他の任意の適切な時間に記録することもできる。バイオメトリック信号の記録は、実質的に直ちに、サンプリングイベントの検出時に、サンプリングイベント検出後の予め設定されたときに、または他の任意の適切なときに、自動的に開始することができる。バイオメトリック信号の記録は、予め設定された頻度でサンプリングイベントが検出された後に、後続のサンプリングイベントの発生時に、運転者識別信頼度スコアに応じた頻度（例えば、サンプリング周波数は運転者識別確率または信頼性スコアの逆関数として変化する）で、または他の任意の適切なときに、繰り返し行うことができる。サンプリングイベントは、バイオメトリック信号記録用と同じセンサ、異なるセンサ、または他の任意の適切なセンサのセットを使用して検出することができる。
【００５７】
サンプリングイベントは、差し迫った運転者の車両への接近、運転者の車両への接近、差し迫った運転セッションの開始、運転セッションの開始または他の任意の適切なコンテキストを示すことができる。
【００５８】
第１の変形例では、サンプリングイベントが、（例えば、予め設定された運転スケジュール、学習されたスケジュール、ユーザのカレンダから推測された時間などに基づいて）予定運転時間と実質的に一致する瞬間的時間を含む。
【００５９】
第２の変形例では、サンプリングイベントが、車両に近接するユーザプロキシを検出することである。第２の変形例の第１例では、サンプリングイベントが、車両システム、車両または車両に付随する他のシステムによってブロードキャストされる、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ識別子などの短距離パケットをユーザデバイス上のユーザクライアントが受信する（例えば、ビーコンパケットを受信する）こと、または閾値を超えるＲＳＳＩをユーザデバイス上のユーザクライアントが検出することとされる。第２の変形例の第２例では、サンプリングイベントが、車両システムおよび／または車両システムにより生成されるネットワークにユーザデバイス上のユーザクライアントが接続することとされる。第２の変形例の第３例では、サンプリングイベントが、ユーザシステム（例えば、ドングル、ユーザデバイスなど）によりブロードキャストされる短距離パケットを車両システムが検出することとされる。
【００６０】
第３の変形例では、サンプリングイベントが、センサ信号パターンおよび／または組合せが予め設定されたパターンおよび／または組合せと実質的にマッチングすることを検出することである。第３の変形例の第１例では、サンプリングイベントが、加速度計および／またはＩＭＵ測定値およびオーディオセンサ信号がドアの開閉に関連する予め設定されたパターンと実質的にマッチングすることである。センサは、１００Ｈｚ以上、５０Ｈｚ、または他の任意の適切な速度でサンプリングすることができる。第３の変形例の第２例では、サンプリングイベントが、オーディオセンサ信号が（例えば、ＲＭＳアルゴリズム、エンジンＲＰＭ高調波のパワースペクトル測定などを使用して）車両エンジンの動作または停止および／またはユーザの存在（例えば、音声検出、会話分析など）に関連する予め設定されたパターンに実質的にマッチングすることである。第３の変形例の第３例では、サンプリングイベントが、位置信号（例えば、測定位置）が車両運動（例えば、測定位置が予め設定された速度を超えて、位置センサのノイズなどを超えて変化する）に関連する予め設定されたパターンに実質的にマッチングすることである。特定の例では、車両が閾値距離（例えば、５０ｍ）を超えて移動したと判定されたときに、車両が閾値期間（例えば、１分間）閾値速度（例えば、５ｍｐｈ）より速く動くと判定されたときに、サンプリングイベントを検出することができる。第３の変形例の第４例では、サンプリングイベントが、動きを示す画像が（例えば、シーン比較、視覚オドメトリなどを介して）外向きカメラによって記録されることである。第３の変形例の第５例では、サンプリングイベントが、運転者が車両内に入ること（例えば、体重移動）および／または車両操作（例えば、縦加速度が予め設定された期間にわたり予め設定された閾値を超えること）に関連する予め設定されたパターンと加速度計信号が実質的にマッチングすることである。第３の変形例の第６例では、サンプリングイベントが、（例えば、連続的なフレーム分析に基づいて）カメラの視野内に新たな物体を検出することである。第３の変形例の第７例では、サンプリングイベントが、車両パラメータ（例えば、車両ＥＣＵ、通信システムなどから受信される）が予め設定された状態にマッチングするかまたは別の条件を満たすことである。特定の例では、サンプリングイベントが、予め設定された時間窓内のドア開閉である。
【００６１】
第４の変形例では、サンプリングイベントが、車両アクセサリの動作を検出することであり、車両アクセサリ動作が、（例えば、ＯＢＤポートを介して、車両への通信接続などを介して）車両バスから読み出される信号から判定され、センサから推測され、または他の方法で判定される。一例では、サンプリングイベントが、車両診断ポートから受信される、車両のドアロックのロック解除、トランクの開放、ライトの点灯、運転者ボリュームまたは座席センサの読み（例えば、体重検出など）、または他の任意の適切なアクセサリサブシステムの動作である。
【００６２】
第５の変形例では、サンプリングイベントを認証イベントとすることができ、運転者識別子の判定が、認証イベントに基づいてユーザの認証が成功したことに応答して（例えば、画像処理および／または他のコンピュータビジョン技術およびプロセスを介して）行われる。例えば、認証イベントは、（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＮＦＣ、ＢＬＥなどを介して）ユーザに関連付けられたモバイルデバイスを検出することを含むことができ、運転者識別子の判定は、一連の取り込み画像からバイオメトリック信号を抽出することに基づいて、検出したモバイルデバイスに関連付けられたユーザが運転者であることを確認することを含むことができる。別の例では、認証イベントが、（例えば、ＯＢＤポートを介して車両と連動する）車両遠隔測定モジュールをユーザデバイス（例えば、ユーザのモバイルデバイス）とペアリングすること、並びに、成功したペアリングに基づいて第１認証ファクタを抽出することを含むことができる。しかしながら、他の任意の適切なサンプリングイベントまたはそれらの組合せも、その他の方法で適切に検出および／または使用することができる。
【００６３】
この方法は、任意選択的には、終了イベントを検出することを含むことができ、それが運転セッションデータ収集のためのカットオフとして機能する。終了イベントは、任意選択的には、バイオメトリック信号のサンプリングを中止するか、または他の方法で使用することができる。終了イベントは、運転セッション終了を示すことが好ましいが、他の任意の適切なコンテキストを示すこともできる。終了イベントは、サンプリングイベントの判定と同じ手法または異なる手法を使用して判定することができる。終了イベントの例には、所与の期間内のドア開閉、オフになっている車両のイグニッション配置、予め設定された期間にわたって予め設定された閾値を下回る縦加速度、駐車ギアにおける車両トランスミッションの配置、または運転セッション終了に関連する任意の適切な条件が満たされる場合が含まれる。
【００６４】
バイオメトリック信号のサンプリングは、サンプリング終了イベントの発生時に、または任意の適切なときに終了することができる。サンプリング終了イベントは、終了イベント（例えば、運転セッション終了イベント）、運転者識別信頼度スコア（例えば、運転者識別確率）が予め設定された閾値を超えること（例えば、手動で判定される、フリートサイズまたは運転状況などに基づいて判定される）、任意の適切な方法（例えば、本明細書に記載の方法など）を使用して任意の適切なデータ（例えば、本明細書に記載のデータなど）に基づいて判定される他の任意の適切なイベントとすることができる。しかしながら、運転セッション中のバイオメトリック信号のサンプリングは、他の方法で制限または制御することができる。
【００６５】
バイオメトリック信号に基づいてユーザを識別すること（例えば、ユーザの運転者識別子を決定すること）は、運転者および／または同乗者の身元を識別するように機能する。ユーザは、エンティティ（例えば、フリートエンティティ、保険エンティティ）に関連付けられた予め設定されたユーザセットから識別されることが好ましいが、代替的には、（例えば、ソーシャルネットワークシステムのような１または複数のバイオメトリックデータソースから集計された）グローバルユーザセットから、予め設定されたユーザセットのサブセット（例えば、車両とフリートエンティティの両方に関連するユーザなど）から、または他の任意の適切なユーザセットから判定されるものであってもよい。
【００６６】
第１の変形例では、バイオメトリック信号に基づいてユーザを識別することが、バイオメトリック信号を予め設定されたユーザセットからの記憶したバイオメトリック信号とマッチングすること、並びに、記憶したバイオメトリック信号に関連するユーザ識別子を決定することを含む。一例では、これは、（例えば、タッチセンサから受け取った）取得したユーザ指紋を記憶されたユーザ指紋とマッチングすること、並びに、記憶されたユーザ指紋に関連付けられたユーザ識別子を決定することを含むことができる。第２例では、これは、（指紋を示す）取得した空間電圧パターンを記憶された空間電圧パターンとマッチングすること、並びに、記憶された空間電圧パターンに関連するユーザ識別子を決定することを含むことができる。マッチングは、予め設定されたエラー閾値（例えば、５％）以内であり、完全一致であり、またはその他の方法で境界が設定される。しかしながら、他の方法でユーザを識別することができる。
【００６７】
第２の変形例では、バイオメトリック信号に基づいてユーザを識別することが、バイオメトリック信号のセットから特徴量のセットを抽出するステップＳ２０１と、抽出した特徴量に基づいて高確率クラスタを識別するステップＳ２０２と、高確率クラスタに基づいてユーザ識別子を決定するステップＳ２０３とを含む（図３に示され、分析モジュール構成が図５に示され、分析モジュール構成の例が図６に示される）。
【００６８】
特徴量のセット（例えば、値のセット）を抽出するステップＳ２０１は、分析（例えば、計算、比較など）のためにバイオメトリック信号を定量化された基底に減らすように機能する。特徴量は、特徴抽出モジュール２３２（例えば、分解モジュール）によって抽出されることが好ましいが、他の任意の適切な分析モジュールによって抽出することもできる。特徴量は、単一のバイオメトリック信号、同じタイプの複数のバイオメトリック信号（例えば、複数の画像）、異なるタイプの複数のバイオメトリック信号（例えば、複数の画像および加速度計データ）、または他の任意の適切なバイオメトリック信号のセットから抽出することができる。一変形例では、バイオメトリック信号から特徴量を抽出するステップＳ２０１が、特徴量を抽出するためにセットの各候補の顔面画像に分解モデルを適用することを含む（例が図１０および図１２に示されている）。特徴は、目、鼻、口、耳または他の顔面の目印の位置と、目、鼻、口、耳、頭または他の顔面特徴の輪郭または形状と、顔面の目印の相対位置と、顔面の目印または特徴のサイズ、色または他のパラメータと、予め設定された特徴空間内の他の任意の適当な特徴とを含むことができる。分解モデルは、ガボールフィルタ、ウェーブレット分解、高次特異値分解、スパースおよび低ランク行列分解、特異値分解、顔変形モデルまたは他の任意の適切な分解および／または抽出手法を使用することができる。一例では、分解モデルを画像内の候補の顔面（例えば、フル画像、画像セグメント）に適用して、候補の顔面をベクトル空間内の固有の特徴に分解することができる。特定の例では、候補の顔面の画像からの特徴抽出が、（顔面の特徴または他の基準点を使用して）検出した顔面をターゲットモデル（例えば、３Ｄ仮想モデル、２Ｄモデルなど）と位置合わせすること、並びに、位置合わせした検出した顔面にニューラルネットワーク分解モデルを適用して候補の顔面の顔ベクトルを得ることを含む。しかしながら、他の任意の適切な特徴抽出モデルを適用することができる。
【００６９】
抽出した特徴量に基づいて高確率クラスタを識別することは、可能性のあるユーザの母集団を可能性のあるユーザのより小さいサブセットに縮小するように機能する。クラスタ識別に使用される抽出した特徴量は、単一の画像から、（例えば、共有運転セッションに基づいて推定される又は既知の）同じ運転者の複数の画像から、あるいは他の任意の適切なセンサ信号のセットからのものとすることができる。
【００７０】
高確率クラスタは、（例えば、潜在的なクラスタセットを識別するステップＳ２０２’’によって）潜在的なクラスタのセットから識別されることが好ましいが、他の任意の適切なクラスタのセットから決定することができる。潜在的なクラスタのセットは、管理エンティティ（例えば、フリートエンティティ、保険エンティティなど）に関連付けられた各運転者のバイオメトリックデータ（例えば、特徴量、特徴ベクトルなど）から生成されることが好ましいが、代替的には、他の方法で生成することもできる。
【００７１】
潜在的クラスタのセットは、管理エンティティに関連付けられた潜在的クラスタのより大きなセットのサブセットとすることができ、潜在的クラスタのより大きなセットは、フィルタリングパラメータを使用して潜在的クラスタをフィルタリングまたは他の方法で処理するステップＳ２０２’により、潜在的クラスタのサブセットに縮小することができる。フィルタリングパラメータ（例えば、事前）は、履歴（例えば、車両と過去に関連した運転者、反復期間中に車両と過去に関連した運転者、時間枠と過去に関連した運転者、運転者によって過去にとられた経路など）、運転セッションに関連するセンサ信号（例えば、特徴的な加速度計パターンを過去に生成している運転者など）、スケジュール（例えば、時間枠中に運転するようにスケジュールされた運転者、その期間に車両に割り当てられた運転者、その期間に運転者に割り当てられた車両など）、二次識別子（例えば、検出したユーザデバイスの識別子などに関連付けられた運転者など）、ユーザに関連付けられたハードウェアの識別子（例えば、車両の運転者のモバイルデバイスなどに関連付けられた）、バイオメトリック特徴量または他の任意の適切なパラメータを含むことができる。各運転者、車両または他のデータ構造に対するフィルタリングパラメータ値は、タイムスタンプが付され、ジオタグが付され、または他の任意の適切な情報と関連付けられる。フィルタリングパラメータ値は、記録したバイオメトリック信号から抽出した値に基づいて計算されることが好ましいが、フィルタリングパラメータ値は、他の適切な方法で計算および／または決定することもできる。一例では、潜在的なクラスタのセットが、過去に車両を運転したことのある運転者についての特徴ベクトルのみを含むことができる。第二の例では、潜在的なクラスタのセットが、特徴的なセンサパターンを作り出す運転者についての特徴ベクトルのみを含むことができる。別の例では、この方法は、サンプリングイベントの検出に応答してフィルタリングパラメータ値を記録するステップＳ１０１’を含む。しかしながら、潜在的クラスタのより大きいセットを処理速度を上げるために他の方法で縮小することができ、または高確率クラスタが識別される潜在的クラスタのセットとして使用することができる。
【００７２】
高確率クラスタを識別することは、セットの各潜在的クラスタについて、抽出した特徴ベクトル（クラスタ確率）に基づいて、運転者がそれぞれのクラスタ内に属する確率を計算すること、並びに、最も高い確率を有するクラスタを高確率クラスタとして選択すること（具体的な例が図１０に示されている）を含むことができる。第１の変形例の一実施形態では、確率を計算することが、（抽出した特徴ベクトルのうちの）関連ベクトルを平均すること、並びに、潜在的クラスタセットの中の最も近いクラスタまでの距離を計算することを含むことができる。第１の変形例の第２の実施形態では、確率を計算することが、（抽出した特徴ベクトルからの）各ベクトルと潜在的クラスタセット内の最も近いクラスタとの間の距離を計算することを含むことができる。しかしながら、各クラスタについての確率を他の方法で計算することもできる。クラスタ確率は、変形例では、クラスタ内の候補の運転者識別情報（例えば、ユーザ識別子）が車両運転者の識別情報に対応する可能性を含むことができる。クラスタ確率の計算の方法は、予め求められるもの、（例えば、システム内のノイズ分布などに基づいて）動的に選択されるもの、または他の方法で求められるものとすることができる。
【００７３】
バイオメトリック信号に基づいてユーザを識別することは、クラスタ確率が求められた後にクラスタを選ぶことをさらに含むことができ、それは、高確率クラスタのセットのなかからクラスタを選択するように機能することができる。
【００７４】
第１の変形例では、クラスタがフィルタリングパラメータ値を使用して選出される（例が図５に示されている）。例えば、フィルタリングパラメータ値が第１のクラスタに関連するフィルタリングパラメータ値と実質的に一致しかつ第２のクラスタに関連するフィルタリングパラメータ値と実質的に異なる場合、運転セッションについてのフィルタリングパラメータ値を使用して、第２のクラスタよりも第１のクラスタの確率を高めることができる。第２の例では、クラスタのセットの各々についての確率が、バイオメトリック信号とは無関係に、フィルタリングパラメータ値に基づいて計算することができ、その後、フィルタリングパラメータ確率とバイオメトリック信号確率とを比較して、高確率クラスタを選択することができる。しかしながら、フィルタパラメータ値を使用してクラスタを他の方法で選択することもできる。
【００７５】
第２の変形例では、クラスタが手動で選出される。例えば、バイオメトリック信号（例えば、運転者の顔の画像）および高確率クラスタに関連する信号（例えば、潜在的な運転者の顔）を選択ユーザに送ることができ、選択ユーザはバイオメトリック信号に最も似ていると考える信号を手動で選択する。その後、選択した信号に関連付けられたクラスタを高確率クラスタとして設定することができる。さらに、手動選択は、クラスタ識別および／または選択モジュールを後で教育するための教師付きトレーニングセットとして使用することができる。しかしながら、他の方法で高確率クラスタを決定することもできる。
【００７６】
高確率クラスタに基づいてユーザ識別子を決定することは、運転者または他のユーザについてのユーザ識別子を識別するように機能する。第１の変形例では、ユーザ識別子が、高確率クラスタに関連付けられたユーザ識別子である（例えば、各クラスタが１人のユーザを表す）。第２の変形例では、サブクラスタが、特徴ベクトル（例えば、高確率クラスタを決定するために使用されるものと同じまたは異なる特徴のセット）を使用して高確率クラスタのなかから識別され、ユーザ識別子が、識別したサブクラスタに関連付けられたユーザ識別子である。サブクラスタは、高確率クラスタを決定するために使用されるのと同様の方法で決定することができ、または他の任意の適切な方法で決定することができる。いくつかの変形例では、サブクラスタが単一の運転者識別情報（例えば、候補の運転者識別情報）に対応することができ、その結果、サブクラスタを識別することが、運転者識別情報が選択したクラスタ（例えば、高確率クラスタ）内の候補の運転者識別情報に対応することを識別することを含む。しかしながら、高確率クラスタに基づいてユーザ識別子を他の方法で決定することもできる。
【００７７】
ユーザを識別する第２の変形例の第１の実施形態では、クラスタ確率が、反復的に改善される（例えば、この方法は、クラスタ選択を改善するステップＳ２０２’’’を含む）か、または運転セッション中に記録されたすべてのバイオメトリック信号（例えば、サンプリングイベントの発生以降に記録されたもの）に基づいて再計算される。この実施形態では、クラスタが、それぞれのクラスタ確率が閾値確率を超えるときに選択される。ユーザを識別する第２の変形例の第２の実施形態では、クラスタおよび／またはユーザ識別確率が、運転セッション中に記録されたバイオメトリック信号のサブセット（例えば、単一の信号、スライディングウィンドウ内の信号など）に基づいて求められ、クラスタおよび／またはユーザ識別情報が、各バイオメトリック信号サブセットについて選択される。この実施形態では、各バイオメトリック信号サブセットについて選択されたクラスタおよび／またはユーザ識別情報を互いに比較することができ、最大の発生数（例えば、投票）を有するクラスタおよび／またはユーザ識別情報がユーザ識別情報として選択される。しかしながら、ユーザは、別の方法（例えば、ニューラルネットワーク）を使用して、別の測定基準（例えば、特徴一致率）に基づいて識別することができ、または他の方法で判定することができる。
【００７８】
この方法は、任意選択的に、運転者に関連する二次識別子を使用して運転者識別情報を判定するステップ（例えば、２ファクタ認証をサポートするステップ）を含むことができる。二次識別子は、検索されるクラスタを制限し（例えば、選択し）、各クラスタ内で検索されるユーザ識別子を制限し、判定したユーザ識別情報を検証し（例えば、ユーザ識別情報が上述したコンピュータビジョン技術、センサフュージョン技術などを用いて判定される）、類似のバイオメトリック特徴を持つユーザを区別するために使用することができ、または他の方法で使用することができる。二次識別子は、ユーザデバイスまたは補助ハードウェア（例えば、ビーコン、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈモジュール、ＲＦＩＤ、ドングルなど）によってブロードキャストされる無線識別子；ハンドシェイクを介して（例えば、ＷｉＦｉ、ＬＴＥなどを介して）または他の方法で受信されるユーザデバイス識別子（例えば、携帯電話の署名など）；運転免許証情報、運転者に発行されたパターンまたは他の証明情報などの、画像から抽出した証明情報（例えば、同時証明および顔画像の記録などのために、運転者が証明を提示する）；一連の画像、ユーザデバイスセンサおよび／または車両センサから検出される（例えば、システムによって指示される）ユーザ動作のパターン；ユーザに永続的に割り当てられる（例えば、ＰＩＮ）又は動的に割り当てられる（例えば、画像に基づいて判定された運転者識別子に関連するユーザデバイスに送信されるコード、車両の予定運転者に送信されるコードなど）運転者に固有のＩＤ番号（例えば、補助システム、ユーザデバイス、車載コンソールなどのユーザ入力で受信されるもの）；二次バイオメトリック信号（例えば、拇印、網膜パターン、声など）；スケジュール（例えば、その期間中に運転者と車両とを関連付けるスケジュール）；または（例えば、運転者によって提供される）他の任意の適切な二次識別子および／または認証入力とすることができる。二次識別子は、ユーザ識別子の判定の前、後または最中に、または他の任意の適切なときに受け取ることができる。
【００７９】
ユーザ識別子は、識別されると、車両データベースおよび／またはユーザデータベースに格納することができる。時間、クラスタ確率、センサ信号源、使用されるセンサ信号の数、または他の情報などの二次情報は、ユーザ識別子とともにデータベースに格納することができる。この二次情報は、運転者識別子に基づいてスコアを編集する後の検索を容易にすることができ、スコアは、運転者識別に対する厳密性の変化に基づいて計算することができ、計算した厳密性に応じて記録することができる。しかしながら、他の方法でその情報を使用することもできる。
【００８０】
一変形例では、ユーザ識別子がタイムスタンプを付され、運転セッションデータに関連付けて車両データベースおよび／またはユーザデータベースに格納される。運転セッションデータ（運転特性データ）は、開始時間、終了時間、運転セッション中に記録されたセンサ信号（例えば、予め設定された周波数で記録された、または識別した運転者の運転プロファイルに基づく周波数で記録された、ビデオ、オーディオまたは他のセンサ信号など）、出発地、目的地、ルート情報、派生データ（例えば、センサフュージョン出力、運転特性など）、運転者技能データ（例えば、注意散漫メトリクス）、車両動作パラメータ（例えば、車速、加速度、ペダル位置、ホイール位置など）、車両動作特性（例えば、踏み外しまたは車線逸脱の数、衝突危険、他のイベントなどの高レベルの抽象化）、走行環境データ（例えば、天気、道路の粗さ、周囲の光、障害物の挙動など）、または他の任意の適切な情報を含むことができる。この方法は、任意選択的には、関連する運転セッションデータに基づいて運転者を評価するために各運転者（例えば、各ユーザ識別子）について運転者スコアを計算するステップを含むことができる。この運転者スコアは、スケジューリング（例えば、困難なまたは高リスクのルートへの優良運転者の割り当てなど、それぞれの運転者スコアに基づいて、運転者を異なるルート、車両またはタスクに割り当てること）、保険料の計算、データフィルタリング（例えば、自律走行車アルゴリズム生成のための教育データとして、優良運転者に関連するデータを選択すること）のために使用することができ、または他の任意の適切な方法で使用することができる。
【００８１】
第２の変形例では、ユーザ識別子を、二番目に良いユーザ識別子とともに車両データベースおよび／またはユーザデータベースに格納することができ、二番目に良いユーザ識別子は、同様の確率を有するクラスタに関連付けられたユーザ識別子とすることができる。第３の変形例では、隣接する運転セグメントのユーザ識別子を、確実に識別された運転者の無い運転セグメントに関連して、車両データベースおよび／またはユーザデータベースに格納することができる。しかしながら、他の方法でユーザ識別子を格納することもできる。
【００８２】
しかしながら、バイオメトリック信号に基づいて他の方法でユーザを識別することもできる。
【００８３】
ユーザ識別子は、車両システム、ユーザデバイス、リモートコンピューティングシステムまたは他の任意の適切なシステムによって完全にまたは部分的に決定することができ、処理システムは、記録システムからバイオメトリック信号および／または派生データ（例えば、特徴量、ベクトルなど）を受信する。システムは、単一の分割処理バリエーションを使用し、（例えば、リソースの利用可能性などに基づいて）異なる分割処理バリエーションを動的に切り替え、または任意の適切な時点で任意の適切な分割処理バリエーションを使用することができる。
【００８４】
第１の分割処理バリエーションでは、図７に示すように、車両システムはバイオメトリック信号に基づいてユーザ識別を行い、ユーザ識別子（および／または二次情報、運転セッション情報など）をデータベースに長期保存するために、リモートコンピューティングシステムに送信する。この変形例では、車両システムが、必要な分析モジュールを記憶し、（例えば、車両を頻繁に運転する運転者についての）潜在的なクラスタのサブセットを記憶し、（例えば、車両を頻繁に運転する運転者についての）バイオメトリックデータのサブセットを記憶し、または他の任意の適切な情報を記憶する。この変形例では、未知の運転者が検出されたとき（例えば、記憶されている運転者情報と一致しない場合）、システムは、未知の運転者を識別するために、異なる分割処理バリエーションに動的に切り替えることができる。
【００８５】
第２の分割処理バリエーションでは、図６に示すように、リモートコンピューティングシステムが、バイオメトリック信号に基づいてユーザ識別を実行する。この変形例では、車両システムが未処理の又は部分的に処理されたバイオメトリック信号（例えば、顔面を有する画像セグメント）をリモートコンピューティングシステムに送信することができ、リモートコンピューティングシステムが、受信したバイオメトリック信号に基づいてユーザを識別する。この変形例では、リモートコンピューティングシステムが、任意選択的に、この方法の残りの部分を実行することができる。例えば、車両システムは、運転セッション中（例えば、車両の駐車後の予め設定された期間、車両が移動しているときなど）にリモートコンピューティングシステムにセンサ信号をストリーミングすることができ、リモートコンピューティングシステムが、サンプリングイベントを検出して、バイオメトリック信号を記録する。
【００８６】
図９に示す第３の分割処理バリエーションでは、車両システムが、特徴量を抽出し、任意選択で特徴ベクトルを生成し、特徴量（および／または特徴ベクトル）をリモートコンピューティングシステムに送信することができる。その後、リモートコンピューティングシステムは、特徴量および潜在的なクラスタに基づいてユーザを識別する。この変形例では、車両システムが、特徴抽出モジュールを格納することができ、リモートコンピューティングシステムが、潜在的なクラスタ、クラスタ識別モジュール２３３および他のデータを格納する。
【００８７】
しかしながら、方法プロセスを他の方法で１または複数のコンピューティングシステムに分割することもできる。
【００８８】
バイオメトリック信号に基づいてユーザを識別することは、運転者識別シミュレーションの企てを検出することをさらに含むことができ、それは、所与の運転セッション中に、識別不正を検出するか、または運転者を拒絶するように機能することができる。第１の変形例では、運転者識別シミュレーションの企てを検出することが、一連の画像をバイオメトリック信号として記録すること、各画像について特徴量を抽出すること、所与の特徴量間の分散を求めること、並びに、分散が閾値分散を下回ることに応答して、運転者識別シミュレーションの企てを検出することを含むことができる。第２の変形例では、運転者識別シミュレーションの企てが、複数の特徴量の各々の間の分散が閾値分散を下回ることに応答して、検出されるものであってもよい（例えば、各特徴を異なる閾値分散と関連付けることができる）。第３の変形例では、運転者識別シミュレーションを検出することが、一連の画像から運転者識別子を決定すること、決定した運転者識別子を予定運転者識別子と比較すること、並びに、決定した運転者識別子と予定運転者識別子との間の不一致に応答して運転者を拒絶することを含む。第４の変形例では、運転者識別シミュレーションを検出することが、運転者識別信頼度スコアが閾値スコアを下回ることに応答して運転者を拒絶することを含む。この閾値スコアは、固定であっても、管理エンティティによって変動し得る（例えば、より高い誤判定識別が、より小さなフリートに対してより高く、より低い誤判定識別が、より大きなフリートに対して高くなる）ものであっても、あるいは他の方法で求められるものであってもよい。しかしながら、運転者識別シミュレーションの企てを他の方法で検出することもできる。
【００８９】
この方法は、運転者識別シミュレーションの企てを検出したことに応答して訂正措置を講じることをさらに含むことができる。訂正措置は、車両のロック（例えば、ドアの施錠、始動モータのロック、トランスミッションの解放など）、管理エンティティへの通知（例えば、車両に関連する管理クライアントへの通知の送信、ユーザへの通知の提示Ｓ１０７など）、ユーザ監視装置（例えば、位置追跡装置、車両トランスポンダ、キャビンマイクロホンなど）の起動を含むことができる。しかしながら、この方法は、他の任意の適切な訂正措置または他の適切な措置をとることを含むことができる。
【００９０】
この方法は、運転者識別情報の検出に応答して車両−運転者インターフェースを修正することをさらに含むことができる。例えば、車両−運転者間インターフェースを修正することは、データベース内の検出した運転者識別子に関連するラジオプリセットの予め設定されたセットと一致するように車両のラジオプリセットを調整することを含むことができる。別の例では、車両−運転者インタフェースを修正することは、座席位置、ミラー位置、制御挙動（例えば、アクセルの感度およびハンドリングを支配する、スポーツモード対通常の運転モード）を自動的に調整すること、車両のユーザアカウントにログインすること、および／または、検出した運転者識別子に関連するユーザ嗜好に基づく他の任意の適切なパラメータ（例えば、データベースに格納され、そこから取り出されるパラメータ、ユーザのモバイルデバイスにローカルに格納され、そこから取り出されるパラメータ、車両センサシステムに格納されるパラメータ）を含むことができる。しかしながら、この方法は、他の任意の適切な車両−運転者インタフェースを修正することを含むことができる。
【００９１】
図１４に示すように、この方法は、車両を制御するステップＳ３００をさらに含むことができる。第１の変形例では、この方法が、運転者識別シミュレーションイベントの検出Ｓ３０１に応答して車両を制御すること（例えば、制御された方法で車両を道路の脇に寄せて止めること、ドアを施錠すること、並びに、管理エンティティおよび／またはその他の権限に不正使用の通知を送信すること）を含む。第２の変形例では、この方法が、運転者の識別に応答して自動的に目的地をダウンロードして、識別した運転者に関連付けられた予定目的地を取り出すステップＳ３０２と、（例えば、ＧＰＳナビゲーションシステム、自動運転システム、それらの組合せになどによって）車両をダウンロードした目的地に自動的に導くステップとを含む。
【００９２】
この方法は、新たな運転者を識別すること（例えば、新たな運転者識別子を決定すること）を含むことができる。新たな運転者は、以前に識別されていない運転者、運転者識別子がデータベースに格納されていないユーザ、運転者識別子が運転者識別子のクラスタ（例えば、選択したクラスタ）に含まれていない運転者、識別が行われている運転セッション中に運転することが予定されていない運転者、および／または他の任意の適切な運転者を含むことができる。第１の変形例では、新たな運転者を識別することが、（例えば、運転者の画像から抽出した）車両運転者の顔の特徴のセットについての特徴量のセットが運転者識別子のクラスタの運転者識別子に対応する確率を計算すること、この確率が閾値確率を下回ることを判定すること、並びに、その判定に応答して新たな運転者識別子を生成することを含むことができる。第２の変形例では、新たな運転者を識別することが、認識されていない（例えば、車両に対する以前のログイン入力に対応しない）ユーザからの入力（例えば、ユーザのモバイルデバイス上に提供されるクライアントアプリケーションでのログイン入力）を受け取ること、それにより運転者が新たな運転者であると判定することを含むことができる。第３の変形例では、新たな運転者を識別することが、運転者を促すこと（例えば、「これはあなたですか？」という発言の表示描写または口語描写を既知の運転者の名前および／または写真とともに運転者に与えること）、並びに、運転者が新たな運転者であることを示す応答（例えば、ユーザデバイス、センサシステム、車両のマイクロフォンなどで受信される、その促しに対する「いいえ」の音声応答）を運転者から受け取ることを含むことができる。新たな運転者を識別することは、追加的または代替的には、新たな運転者に関連付けられた新たな運転者識別子を決定すること（例えば、口頭による名前、タイプされたユーザ名、手動で撮影された写真、自動的に撮影された写真などの形態で、運転者から新たな運転者識別子を受信すること）を含むことができる。しかしながら、他の任意の適切な方法で運転者を新たな運転者として識別することもできる。
【００９３】
新たな運転者を識別することは、運転者識別子のデータベースに（例えば、データベース内の運転者識別子の全セット内の運転者識別子のクラスタに）新たな運転者識別子を格納することを含むことができる。また、新たな運転者を識別することは、遠隔的に（例えば、フリート管理者に関連するリモートコンピューティングシステムにおいて）、ローカルに（例えば、運転者のモバイルデバイスにおいて）、または他の任意の適切な位置若しくは位置の組合せの何れかで、新たな運転者識別子を検証すること（例えば、運転者の撮影画像を見ているフリート管理者により、運転者自身が自分のモバイルデバイスに表示されるプロンプトに応答するなど）も含むことができる。新たな運転者を識別することは、任意の適切なときに（例えば、運転セッションの開始前、運転セッション中、運転セッションの終了後などに）実行することができる。新たな運転者の識別に応答して、新たな運転者識別子を既存の運転者識別子のクラスタ（例えば、選択したクラスタ、高い確率のクラスタ）に追加することができ、新たなクラスタを生成してこの新たなクラスタに新たな運転者識別子を追加することができ、新たなクラスタおよび既存のクラスタを併合することができ、既存のクラスタを複数の新たなクラスタにさらに分割することができ、かつ／または前述した挙動または他の任意の適切な挙動を組み合わせることができる。
【００９４】
図１０に示す方法の第１の具体的な実施例では、当該方法が、車両センサシステムにおいて、第１の時点で、車両運転者の第１の画像を記録するステップＳ１０１ａと；第１の画像から、運転者の顔の特徴のセットについて値のセットを抽出するステップＳ１０２ａと；フィルタリングパラメータを決定するステップＳ１０３ａと；フィルタリングパラメータに基づいて、クラスタのセットのなかから運転者識別子のクラスタを選択するステップＳ１０４ａと；運転セッション中の第１の時点より後の時点で車両運転者の新たな画像を記録するステップＳ１０５ａ、新たな画像から顔の特徴のセットについて新たな値のセットを抽出するステップＳ１０６ａ、および新たな値のセットに基づいて新たな値のセットが各運転者識別子と関連付けられる確率を計算するステップＳ１０７ａを繰り返すことによって、値のセットが各運転者識別子に関連付けられる確率を計算するステップＳ１１０ａと；運転センサシステムにおいて、運転セッション中の運転特性データを測定するステップＳ１２０ａと；計算した確率が第１の閾値確率を超えることに応答して、新たな値のセットが選択したクラスタ内の１つの運転者識別子に対応することを判定するステップＳ２０１ａ、および運転特性データを１つの運転者識別子に関連付けるステップＳ２０２ａと；クラスタ内の各運転者識別子に関連する計算した確率が第２の閾値確率を下回ることに応答して、新たな運転者識別子を決定するステップＳ２０３ａ、新たな運転者識別子を車両運転者の顔の特徴のセットについての値のセットに関連付けるステップＳ２０４ａ、および運転特性データを新たな運転者識別子に関連付けるステップＳ２０５ａとを含む。
【００９５】
簡潔化のために省略しているが、好ましい実施形態は、様々なシステム構成要素および様々な方法プロセスのあらゆる組み合わせおよび置換を含み、方法プロセスは、任意の適切な順序で、順次または同時に実行することができる。
【００９６】
当業者であれば、前述した詳細な説明、並びに、図面および特許請求の範囲から認識されるように、添付の特許請求の範囲で規定される本発明の範囲から逸脱することなく、本発明の好ましい実施形態に対して修正および変更を加えることができる。
【図１】
2019531560.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【国際調査報告】
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