(57)【要約】【課題】【解決手段】  生体測定特性に基づく対象の認識方法、及び装置を提供する。この認識は、対象の行動、物理的、及び生理的特性の「スマート」組み合わせを含む。【選択図】なし
2008522652.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象の認識システムにおいて、当該システムが：
少なくとも一の刺激を提供するように構成されたデバイスであって、前記刺激が多数の刺激を具える刺激データベースから選択されるデバイスと；
前記刺激に対する前記対象の少なくとも一の応答を取得するように構成された少なくとも一のセンサと；
前記データベースから前記刺激を選択し、前記応答の処理及び分析を実施して、前記対象を認識するために、前記分析の結果を予め格納した対象特有の識別テンプレートと比較するように構成されたコントローラと；
を具えることを特徴とするシステム。
【請求項２】
対象の認識システムにおいて、当該システムが：
少なくとも一の刺激を提供するように構成されたデバイスと；
前記刺激に対する対象の少なくとも一の応答を取得するように構成された少なくとも一のセンサと；
刺激−応答対の処理及び分析を実施し、前記対象を認識するために前記分析の結果を予め格納した対象特有の識別テンプレートと比較するように構成されたコントローラと；
を具えることを特徴とするシステム。
【請求項３】
対象の認識システムにおいて、当該システムが：
少なくとも一の刺激を提供するように構成されたデバイスであって、前記刺激が多数の刺激を具える刺激データベースから選択されるデバイスと；
前記刺激に対する前記対象の少なくとも一の応答を取得するように構成された少なくとも一のセンサと；
前記データベースから前記刺激を選択し、刺激−応答対の処理及び分析を実施して、前記対象を認識するために前記分析の結果を予め格納した対象特有の識別テンプレートと比較するように構成されたコントローラと；
を具えることを特徴とするシステム。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか１項に記載のシステムにおいて、対象を認識するステップが：前記対象の同一性を確立するステップと、前記対象の同一性を認証するステップと、前記対象の生理学的態様を決定するステップと、又はこれらのステップの任意の組み合わせを具えることを特徴とするシステム。
【請求項５】
請求項４に記載のシステムにおいて、前記対象の前記生理学的態様が：精神状態、ストレスレベル、不安、注意力、警戒、正直さ、又はこれらの任意の組み合わせを具えることを特徴とするシステム。
【請求項６】
請求項１から３のいずれか１項に記載のシステムにおいて、前記刺激が、少なくとも一の刺激セットを具えることを特徴とするシステム。
【請求項７】
請求項１から３のいずれか１項に記載のシステムにおいて、前記刺激が、少なくとも一の予測されない刺激を具えることを特徴とするシステム。
【請求項８】
請求項１から３のいずれか１項に記載のシステムが、前記多数の刺激を作り、前記データベースに前記刺激を保存する手段と、任意の選択した刺激セットが、前記対象の認識に適するように、前記多数の刺激をセットに分割する手段を更に具えることを特徴とするシステム。
【請求項９】
請求項８に記載のシステムが、システムの性能を改善するために、前記刺激データベースを定期的にアップデートする手段を更に具えることを特徴とするシステム。
【請求項１０】
請求項１から３のいずれか１項に記載のシステムが、前記対象の識別テンプレートを動的にアップデートする手段を更に具えることを特徴とするシステム。
【請求項１１】
請求項１から３のいずれか１項に記載のシステムにおいて、前記コントローラが、前記刺激を発生する前、中、後に、前記少なくとも一の応答の時間依存性挙動を考慮することを特徴とするシステム。
【請求項１２】
請求項１から３のいずれか１項に記載のシステムが、前記対象からの物理的、生理学的、又は行動特性パラメータを取得する手段を具えることを特徴とするシステム。
【請求項１３】
請求項１２に記載のシステムにおいて、前記特性パラメータが、心拍数、体温、虹彩スキャン、瞬目、指紋、インピーダンス、眼球運動、皮膚のきめ、呼吸パターン、又はこれらの任意の組み合わせを具えることを特徴とするシステム。
【請求項１４】
請求項１から３のいずれか１項に記載のシステムにおいて、前記刺激が、視覚的刺激を具えることを特徴とするシステム。
【請求項１５】
請求項１４に記載のシステムにおいて、前記視覚的刺激が、静的イメージ、動的イメージ、静的パターン、動的パターン、移動する標的、又はこれらの任意の組み合わせを具えることを特徴とするシステム。
【請求項１６】
請求項１４に記載のシステムにおいて、前記応答が、眼球運動、瞳孔サイズ、瞳孔ダイナミック、又はこれらの任意の組み合わせを具えることを特徴とするシステム。
【請求項１７】
請求項１６に記載のシステムにおいて、前記眼球運動が、凝視、注視、断続的運動（ｓａｃｃａｄｅｓ）、輻湊、縦視野移動、追跡、眼振、ドリフト及びマイクロサッカード、生理的眼振、又はこれらの組み合わせを具えることを特徴とするシステム。
【請求項１８】
請求項１４に記載のシステムにおいて、前記応答が、左目、右目、又はこれらの任意の組み合わせから取得され処理されることを特徴とするシステム。
【請求項１９】
請求項１から３のいずれか１項に記載のシステムにおいて、前記識別テンプレートが、個人のスマートカード、ローカルデータベース、中央データベース、分散データベース、又はこれらの任意の組み合わせに格納されていることを特徴とするシステム。
【請求項２０】
請求項１から３のいずれか１項に記載のシステムにおいて、前記刺激データベースが、個人のスマートカード、ローカルデータベース、ＰＣ、中央データベース、分散データベース、又はこれらの任意の組み合わせに格納されることを特徴とするシステム。
【請求項２１】
請求項１から３のいずれか１項に記載のシステムにおいて、前記システムのパフォーマンスが所定の閾値に達するまで、前記コントローラが、前記刺激データベースから更なる刺激を選択し続けることを特徴とするシステム。
【請求項２２】
請求項１から３のいずれか１項に記載のシステムにおいて、前記センサが更に、選択されたタスクに対する対象のパフォーマンスをモニタするのに用いられることを特徴とするシステム。
【請求項２３】
対象の認識方法であって、前記方法が：
少なくとも一の刺激を提供するステップであって、前記刺激が、多数の刺激を具える刺激データベースから選択されるステップと；
前記刺激に対する前記対象の応答を処理して分析するステップであって、前記対象を認識するために、前記分析の結果を予め格納された対象特有の識別テンプレートと比較するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項２４】
対象の認識方法であって、前記方法が：
少なくとも一の刺激を提供するステップと；
前記刺激に対する前記対象の少なくとも一の応答を取得するステップと；
前記刺激対を処理して分析するステップであって、前記対象を認識するために、前記分析の結果を予め格納された対象特有の識別テンプレートと比較するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項２５】
対象の認識方法であって、前記方法が：
少なくとも一の刺激を提供するステップであって、前記刺激が多数の刺激を具える刺激データベースから選択されるステップと；
前記刺激に対する前記対象の少なくとも一の応答を取得するステップと；
前記刺激−応答対を処理して分析するステップであって、前記対象を認識するために、予め格納した対象特有の識別テンプレートと前記分析の結果を比較するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項２６】
請求項２３から２５のいずれか１項に記載の方法において、対象を認識するステップが：前記対象の同一性を確立するステップと、前記対象の同一性を認証するステップと、前記対象の生理学的態様を決定するステップと、又はこれらの任意の組み合わせを具えることを特徴とする方法。
【請求項２７】
請求項２６に記載の方法において、前記対象の前記生理的態様が：精神状態、ストレスレベル、不安、注意力、警戒、正直さ、又はこれらの任意の組み合わせを具えることを特徴とする方法。
【請求項２８】
請求項２３から２５のいずれか１項に記載の方法において、前記刺激が、少なくとも一の刺激セットを具えることを特徴とする方法。
【請求項２９】
請求項２３、２４、２５のいずれか１項に記載の方法において、前記刺激が、少なくとも一の予測されない刺激を具えることを特徴とする方法。
【請求項３０】
請求項２３から２５のいずれか１項に記載の方法が、前記多数の刺激を作るステップと、前記データベース内に前記刺激を保存するステップと、任意の選択した刺激セットが、前記対象を認識するステップに適当であるように、前記多数の刺激をセットに分割するステップとを更に具えることを特徴とする方法。
【請求項３１】
請求項３０に記載の方法が、前記システムのパフォーマンスを改善するために、前記刺激データベースを定期的にアップデートするステップを具えることを特徴とする方法。
【請求項３２】
請求項２３から２５のいずれか１項に記載の方法が、前記対象の前記識別テンプレートを動的にアップデートするステップを更に具えることを特徴とする方法。
【請求項３３】
請求項２３から２５のいずれか１項に記載の方法において、前記応答の処理及び分析が、前記刺激を発生する前、中、後に、前記少なくとも一の応答の時間依存性挙動の処理及び分析を含むことを特徴とする方法。
【請求項３４】
請求項２３から２５のいずれか１項に記載の方法が、前記対象からの物理的、生理学的、又は行動特性パラメータを取得するステップを更に具えることを特徴とする方法。
【請求項３５】
請求項３４に記載の方法において、前記特性パラメータが、心拍数、体温、虹彩スキャン、瞬目、指紋、インピーダンス、眼球運動、指紋、皮膚のきめ、呼吸パターン、又はこれらの任意の組み合わせを具えることを特徴とする方法。
【請求項３６】
請求項２３から２５のいずれか１項に記載の方法において、前記刺激が、視覚的刺激を具えることを特徴とする方法。
【請求項３７】
請求項３６に記載の方法において、前記視覚的刺激が、静的イメージ、動的イメージ、静的パターン、動的パターン、移動する標的、又はこれらの組み合わせを具えることを特徴とする方法。
【請求項３８】
請求項３６に記載の方法において、前記応答が、眼球運動、瞳孔サイズ、瞳孔ダイナミック、又はこれらの任意の組み合わせを具えることを特徴とする方法。
【請求項３９】
請求項３８に記載の方法において、前記眼球運動が、凝視、注視、断続的運動（ｓａｃｃａｄｅｓ）、輻湊、縦視野移動、追跡、眼振、ドリフト及びマイクロサッカード、生理的眼振、又はこれらの組み合わせを具えることを特徴とする方法。
【請求項４０】
請求項３６に記載の方法において、前記応答が、左目、右目、又はこれらの任意の組み合わせから取得されて処理されることを特徴とする方法。
【請求項４１】
請求項２３から２５のいずれか１項に記載の方法において、前記システムのパフォーマンスが所定の閾値に達するまで、前記刺激データベースから追加の刺激を選択することを特徴とする方法。
【請求項４２】
請求項２３から２５のいずれか１項に記載の方法において、取得するステップが、選択されたタスクに対する前記対象のパフォーマンスをモニタするステップを更に具えることを特徴とする方法。
【請求項４３】
請求項２３から２５のいずれか１項に記載の方法において、対象を認識するステップが、前記対象が物理的に存在して意識があることを認証するステップを具えることを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
背景
コンピュータシステムの保護、電子商取引、及び非常によく保護された、又は制限された機能へのアクセスの獲得の重要性は、年々高まってきている。従来のパスワードや暗号技術は、コンピュータシステム、ｅ−コマース、電子商取引等に関連したセキュリティ問題を解決するのに十分なように思える。これらの技術は、電子商取引及び情報交換で、個人に関するデジタル識別キーセットを安全に用いることができることを保証している。しかし、このような識別キーが、合法的な所有者によってのみ用いられることは、ほとんど保証されていない。これは、コンピュータアクセス、ｅ−コマース、ホームバンキング、店舗販売時点情報管理、電子商取引、及び同様のメカニズムが完全に安全になるかどうかに取り組む必要がある重要なリンクである。
【０００２】
セキュリティ分野は、３つの異なるタイプの認証を用いている：
【０００３】
・あなたが知っているもの−パスワード、ＰＩＮ、又は個人情報片（あなたの母親の旧姓等）；
・あなたが持っているもの−カードキー、スマートカード、又はトークン（安全なＩＤカード等）；及び／又は
・あなたが何者か−生体測定。
【０００４】
これらの３つのアプローチのうち、生体測定が最も確実で、便利な認証方法であると考えられている。従って、対象のアクセス、ｅ−コマース、及びその他のセキュリティアプリケーション用の、より安全な認証方法を組織的サーチとして、生体測定が益々注目されている。
【０００５】
今日、パスワードが、最も多くの認証及び識別タスクを扱っている。例えば、コンピュータシステム内へのロギング、現金自動預払機（ＡＴＭ）からの現金の引き出し、デビットカードの処理、電子バンキング、及び同様の商取引等のほとんどの電子商取引は、パスワードを必要とする。パスワードは、いくつかの態様から不完全なソリューションである。第１に、益々多くのシステムを安全になることを試みているため、増え続けるパスワードのリストを記憶する必要がある。加えて、パスワードは、彼又は彼女がパスワードを入力しているときに、その人を観察することによって容易に得ることができる。更に、対象が他人にパスワードを教えたり、パスワードをなくしたり、又は盗まれたりしない保証はない。従って、パスワードは、多くの用途で十分安全であると考えられない。
【０００６】
他方、生体測定は、より簡便で安全であると考えられている。生体測定は、個人の特有の物理的特性、又は行動特性（あなたが何者であるか）に基づいており、これを用いて同一性を認識又は認証する。
【０００７】
一般的な物理的生体測定用途の例は：指紋、手又は手のひらの形状、網膜スキャン、虹彩スキャン及び顔の特徴を含む。種々の公報が物理的生体測定の使用を開示している。例えば、米国特許第６，１１９，０９６号、第４，６４１，３４９号、及び第５，２９１，５６０号は、虹彩スキャニング方法を開示している。米国特許第６，０１８，７３９号及び第６，３１７，５４４号は、指紋による方法を開示している。米国特許第５，７８７，１８７号は、外耳道音響方法を開示している。米国特許第６，０７２，８９４号、第６，１１１，５１７号、及び第６，１８５，３１６号は、顔認識方法を開示し、米国特許第６，６２８，８１０号は、手に基づく認証方法を開示している。
【０００８】
物理的生体測定は、容易に取得することができ、忘れず、容易に偽造又は模造することができない。しかし、物理的生体測定は、外側の決定的な生物学的特徴に依存しており、従って、高精度の再生法によって複製し、保護されたシステム又は制限エリアに不正にアクセスするために用いることができる。例えば、人は、認証した対象の指紋又は虹彩イメージを再生して自分のものとして用いることができる。更に、権限のない対象は、脅し等によって、権限のある対象を、無理矢理保護システム又は保護されている場所にアクセスさせることができる。
【０００９】
典型的な行動特性は：署名、声（これはまた、物理的構成要素も有する）、キーストロークパターン及び歩行を含む。例えば、米国公開公報第６，４０５，９２２号は、行動生体測定としてキーストロークパターンを用いることを開示している。
【００１０】
偽造することがより困難である行動生体測定は、認証及び識別用途により良いソリューションを潜在的に提供している。しかし、一般的に、行動生体測定特性は、起こす、モニタする、取得する、又は定量化することがより困難である。従って、このデータに対して、高いセキュリティに対する多くの技術的発達及び必要性の高まりにも関わらず、行動特性を用いる生体測定システムは、依然として広く用いられていない。今日入手できる生体測定に基づいた製品の１０％未満が、行動生体測定の基になっている。
【００１１】
本発明の実施例の意図するところは、新規な生体測定システムを提供することであり、これは、行動的及び物理的生体測定の特徴を組み入れている。従って、手頃な値段で、信頼できる、高度な保護システムを提供する。
【００１２】
概要
従って、いくつかの実施例に従って、対象を認識するシステム及び方法を提供する。
【００１３】
いくつかの実施例によれば、対象を認識するためのシステムが提供されている。このシステムは、少なくとも一の刺激を提供するように構成されたデバイスを具え、この刺激が多数の刺激を含む刺激データベースから選択され、刺激に対する対象の少なくとも一の応答を取得するように構成された少なくとも一のセンサと、当該データベースから刺激を選択するように構成されたコントローラが、前記応答の処理と分析を実施して、対象を認識するために、分析の結果を予め格納した対象特有の識別テンプレートと比較する。
【００１４】
いくつかの実施例によれば、対象を認識するためのシステムが提供されている。このシステムは、少なくとも一の刺激を提供するように構成されたデバイスと、この刺激に対する対象の少なくとも一の応答を取得するように構成された少なくとも一のセンサと、刺激−応答対の処理と分析を実施して、この分析の結果を対象認識用の予め格納した対象特有の識別テンプレートと比較するように構成されたコントローラを具える。
【００１５】
いくつかの実施例によれば、対象を認識するためのシステムが提供されている。このシステムは、少なくとも一の刺激を提供するように構成されたデバイスを具え、この刺激は多数の刺激を含む刺激データベースから選択され、刺激に対する対象の少なくとも一の応答を取得するように構成された少なくとも一のセンサと、データベースから刺激を選択して、刺激−応答対の処理と分析を実施し、この分析の結果を対象認識用の予め格納された対象特有の識別テンプレートと比較するように構成されたコントローラを具える。
【００１６】
いくつかの実施例によれば、対象を認識するための方法が提供されている。この方法は、多数の刺激を含む刺激データベースから選択され、少なくとも一の刺激を提供するステップと、前記刺激に対する応答を処理して分析するステップであって、対象を認証するために、この分析の結果を予め格納した対象特有の識別テンプレートと比較するステップとを具える。
【００１７】
いくつかの実施例によれば、対象を認識する方法が提供されている。この方法は、少なくとも一の刺激を提供するステップと、この刺激に対する対象の少なくとも一の応答を取得するステップと、前記刺激−応答対を処理して分析するステップであって、この分析の結果を対象を認証するために、予め格納した対象特有の識別テンプレートと比較するステップとを具える。
【００１８】
いくつかの実施例によれば、対象を認識するための方法が提供されている。この方法は、少なくとも一の刺激を提供するステップであって、この刺激が、多数の刺激を含む刺激データベースから選択されるステップと、この刺激に対する対象の少なくとも一の応答を取得するステップと、前記刺激−応答対を処理して分析するステップであって、この分析の結果を対象を認証するために、予め格納した対象特有の識別テンプレートと比較するステップとを具える。
【００１９】
当然のことながら、例示の単純さ且つ明快さのために、図に示された要素は、縮小して描かれる必要はない。例えば、いくつかの要素の寸法は、明快にするために、その他の要素と比較して誇張することができる。更に、正確さを考えると、符号は同じ要素を示すべく図中で繰り返して用いられる。
【００２０】
詳細な説明
認識タスク（認証、及び識別）のための生体測定システム及び方法は、対象を独自に特徴付ける能力に依存している。対象は様々なやり方で特徴付けることができる。今日用いられている最も多くの生体測定システムは、指紋や虹彩スキャン等の対象の単一の物理的特徴に基づいている。個々に開示されている発明は、いくつかの実施例によれば、パラメータの「スマート」セット（１つではない）を選択して用いることを提案する。これを用いて、対象と対象の精神状態を特徴付ける。選択したパラメータは、共に用いる場合に、所望の自身の度合に対して対象を独自に特徴付け、動的に、模造、偽造、又はだますことは非常に困難である。選択されたパラメータのほとんどは、ある程度対象を特徴付け（独自なものである必要性はない）、少なくともいくつかのパラメータは、誘発された刺激に対する対象の応答に依存し、従って、行動的ダイナミック生体測定の範囲内に分類される。いくつかの実施例では、前記選択した刺激もうちの少なくともいくつかは、対象から「自動的に」（無意識で）応答を引き起こす。対象によって制御されたり、他人によって学ばれることがないこのような無意識の反応は、前記システム及び方法に追加のセキュリティを提供する。従って、特徴付けパラメータの「スマート」セットと共に、「よい」刺激セットの選択は、システムが認識タスク用の超安全で高いパフォーマンスシステム及び方法を提供することを可能にする。このタスクは、対象の精神状態の識別、認証、又は決定を含む。
【００２１】
パラメータのスマートセットと刺激の「よい」セットを、いかに選択するかをよりよく理解するために、いかに対象が生体として特徴付けられるかについて、以下に説明する。虹彩スキャン、皮膚のトーン、皮膚のきめ、又は指紋等の永続的な特徴と；体温及び心拍数等の生理学的特徴と；を用いることによって；及び、歩行、署名、及び声等の行動の特徴によって；対象が生体的に特徴付けられる。対象を特徴付けるための別のオプションは、ダイナミック行動特性を用いることができ、これは、刺激に対する対象の応答を伴う。眼球運動、体温、心拍数、及び皮膚インピーダンスは、ダイナミック行動特性の例であり、これらは、外部刺激に応じて変化する。例えば、米国公開公報第６，２９４，９９３号は、対象の精神状態の変化の結果としての、皮膚の直流電気変化を検出することができるシステムを開示している。Ｌａｎｇ（“Ｌｏｏｋｉｎｇ  ａｔ  Ｐｉｃｔｕｒｅｓ：Ａｆｆｅｃｔｉｖｅ，Ｆａｃｉａｌ，Ｖｉｓｃｅｒａｌ，ａｎｄ  Ｂｅｈａｖｉｏｒａｌ  Ｒｅａｃｔｉｏｎｓ”，ｐｕｂｌｉｓｈｅｄ  ｉｎ  Ｐｓｙｃｈｏｐｈｙｓｉｏｌｏｇｙ，Ｖｏｌ．３０，ｐｐ．２６１−２７３）は、ヒトがイメージによって刺激された結果として、皮膚導電性が変化することを１９９３年に示している。Ｌａｎｇの結論は、導電性が高くなればなるほど、覚醒や興奮が低くなり、又はその逆であった。また、皮膚導電性の振幅を用いて、興味や注意を決定することができる。
【００２２】
上記の生体測定特性のうち、眼球運動は最も複雑なパラメータである。これは、意識的、及び無意識的運動の双方を含み：眼球の解剖学的構造と、生理学的機能と、刺激のタイプと、対象の個性といったこれらの動き間の多くの要因の結果である。このシステム及び方法は、視覚系の複雑さを生かしており、これは、「対象を生体測定的に特徴付ける」ために用いることができる多くの興味深い特徴付けパラメータを提供する。
【００２３】
誰かを特徴付けるために、いかに様々な眼球運動を用いることができるかを理解するために、眼球の解剖学的構造と、生理学的機能と、機能についての短い概説を以下に記す。ヒトの眼球の網膜は均質ではない。明所視（ｄｉｕｒｎａｌ  ｖｉｓｉｏｎ）を可能にするために、眼球は、高感光性ではあるが、色に非感受性であるロッドの大きな外輪と、窩と呼ばれる低感光性ではあるが、色に感受性があるコーンの比較的小さな中央領域に分けられる。外輪は、周辺視野を提供するが、周辺世界の全ての詳細な観察は窩でなされ、従って、窩は連続的な凝視によって、見える景色の様々な部分に絶えず曝されなければならない。Ｙａｒｂｕｓは、１９６７年に（“Ｅｙｅ  ｍｏｖｅｍｅｎｔｓ  ｄｕｒｉｎｇ  ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ  ｏｆ  ｃｏｍｐｌｅｘ  ｏｂｊｅｃｔｓ，ｉｎ  Ｌ．Ａ．Ｒｉｇｇｓ，ｅｄ．，中、及び“Ｅｙｅ  Ｍｏｖｅｍｅｎｔｓ  ａｎｄ  Ｖｉｓｉｏｎ”，Ｐｌｅｎｕｍ  Ｐｒｅｓｓ，Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ，ｃｈａｐｔｅｒ  ＶＩＩ，ｐｐ．１７１−１９６中）で、複合的場面の知覚が、眼球は、（かなり）静止する複雑なパターンの凝視と、眼球が、この場面の新しい部分を窩のあるように動く断続的運動（ｓａｃｃａｄｅｓ）を示した。断続的運動（ｓａｃｃａｄｅｓ）は、情景の様々な部分に眼球を動かす主要な方法であり、眼球の突然で急速な動きである。断続的な運動が開始するのに、即ち、刺激が眼球に与えられた時から眼球が動き始めるまで約１００ｍｓから３００ｍｓかかり、断続的運動（ｓａｃｃａｄｅｓ）を完了するのに別に３０ｍｓから１２０ｍｓかかる。通常、我々は、このパターンを意識していない；場面を知覚すると、この眼球凝視パターンの発生が、知覚プロセスの一体化した部分として感じられる。
【００２４】
凝視及び断続的運動（ｓａｃｃａｄｅｓ）は、識別される眼球運動のみではない。例えば、研究文献、“Ｅｙｅ  ｔｒａｃｋｉｎｇ  ｉｎ  ａｄｖａｎｃｅｄ  ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  ｄｅｓｉｇｎ，ｉｎ  Ｗ．Ｂａｒｆｉｅｌｄ  ＆  Ｔ．Ｆｕｒｎｅｓｓ，ｅｄｓ，‘Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  Ｄｅｓｉｇｎ  ａｎｄ  Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ’，Ｏｘｆｏｒｄ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｐｒｅｓｓ，Ｏｘｆｏｒｄ，ｐｐ．２５８−２８８”，ｂｙ  Ｊａｃｏｂ  １９９５，及び“Ｖｉｓｕａｌ  Ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ：ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｙ，ｐｓｙｃｈｏｌｏｇｙ  ａｎｄ  ｅｃｏｌｏｇｙ，２ｎｄ  ｅｄｎ，Ｌａｗｒｅｎｃｅ  Ｅｒｌｂａｕｍ  Ａｓｓｏｃｉａｔｅｓ  Ｌｔｄ．，Ｈｏｖｅ，ＵＫ”，ｂｙ  Ｂｒｕｃｅ  ＆  Ｇｒｅｅｎ  １９９０，は、６つのその他の異なるタイプの眼球運動を識別した：（１）輻湊、互いに関連した両眼球の運動。この運動は、通常、移動刺激の結果である；（２）回転は、窩−瞳孔軸を通る軸の周りの回転運動である。これは無意識であり、とりわけ首の角度によって、影響を受ける；（３）追跡、断続的運動（ｓａｃｃａｄｅｓ）よりもずっとスムーズで遅い運動；窩のある移動対象物を保つ働きをする。自発的に誘発されることができないが、視野の移動対象物を必要とする；（４）眼振、頭部の回転（内耳によって検出される加速）、又は移動する、繰り返しパターン（電車の窓の現象）を見ることに応じて生じる眼球の動きのパターンである。場面の位置に続く一方向におけるスムーズな「眼振」運動から成り、続いて新しい位置を選択するために反対の方向に速い運動がある：（５）ドリフト及びマイクロサッカード、これは凝視中に起こる無意識的な運動であり、明らかにドリフト補正機能を有する非常に小さい断続的運動（ｓａｃｃａｄｅｓ）（マイクロサッカード）が続く遅いドリフトから成る；（６）生理的眼振は、網膜上の画像を連続的にシフトさせる働きをする眼球の高頻度の振動（振戦）であり、従って、実施中に新鮮な網膜レセプタを誘発する。生理学的眼振は、実際、凝視中に生じ、無意識であり、一般的に眼球が１°未満動く。瞳孔サイズは、別のパラメータであり、これは、視覚過程の一部であるので、時に、眼球運動の一部として参照される。
【００２５】
上記の６つの基本的な眼球運動に加えて、眼球運動を含むより複雑なパターンが認識された。これらのより高いレベルと複雑な眼球運動が、眼球運動とヒトの個性及び認識状態の間の明確な関係を表示する。多くの調査結果は、ヒトは一般的に自分が見ているものに；即ち、少なくとも自分が自発的に又はタスクに関連して見ている場合に、興味を覚えると結論付けた。例示的な文献としては、“Ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，Ｍｅｔｈｕｅｎ，Ｌｏｎｄｏｎ，ｃｈａｐｔｅｒ４：Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ，ｐｐ．５４−６６”ｂｙ  Ｂａｒｂｅｒ，Ｐ．Ｊ．＆  Ｌｅｇｇｅ，Ｄ．１９７６；“Ａｎ  ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ  ｏｆ  ａｎ  ｅｙｅ  ｔｒａｃｋｅｒ  ａｓ  ａ  ｄｅｖｉｃｅ  ｆｏｒ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｉｎｐｕｔ，ｉｎ  Ｊ．Ｍ．Ｃａｒｒｏｌｌ  ＆  Ｐ．Ｐ．Ｔａｎｎｅｒ，ｅｄｓ，‘ＣＨＩ＋ＧＩ  １９８７  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ’，ＳＩＧＣＨＩ  Ｂｕｌｌｅｔｉｎ，ＡＣＭ，ｐｐ．１８３−１８８．Ｓｐｅｃｉａｌ  Ｉｓｓｕｅ”，ｂｙ  Ｗａｒｅ  ＆  Ｍｉｋａｅｌｉａｎ  １９８７）；“Ｔｈｅ  Ｈｕｍａｎ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ：Ｗｈｅｒｅ  Ｐｅｏｐｌｅ  ａｎｄ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ  Ｍｅｅｔ，Ｌｉｆｅｔｉｍｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｂｅｌｍｏｎｔ，Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ  ９４００２”，ｂｙ，Ｂｏｌｔ  １９８４；及び“Ｔｈｅ  ｇａｚｅ  ｓｅｌｅｃｔｓ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｖｅ  ｄｅｔａｉｌｓ  ｗｉｔｈｉｎ  ｐｉｃｔｕｒｅｓ，Ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐｓｙｃｈｏｐｈｙｓｉｃｓ  ２，５４７−５５２”，ｂｙ  Ｍａｃｋｗｏｒｔｈ  ＆  Ｍｏｒａｎｄｉ  １９６７が挙げられる。一般的に、場面のアイテムの物理的質によってではなく、むしろ観察者がいかに重要であるかを評価することによって魅力を感じる。従って、自発的に又はタスクに関連して見ている間に、視線の方向は、観察者が何に興味を持っているかの目安である（Ｂａｒｂｅｒ  ＆  Ｌｅｇｇｅ（１９７６））。同様に、１９９３年にＬａｎｇによって為された研究は、平均して、見ている時間が、画像が観察者から引き出す興味や注意の度合に線形的に関連することを示している。
【００２６】
更に、眼球運動は、ヒトの思考プロセスも反映することができる。従って、観察者の思考は、ある程度、眼球運動の記録から追うことができる。例えば、眼球運動の記録から、どの要素が観察者の眼（及び、その結果としての思考）を引き付けたか、どの順に、又、どのくらいの頻度で引き付けたかを、眼球運動から容易に決定することができる（Ｙａｒｂｕｓ  １９６７，ｐ．１９０）。別の例は、対象の「走査パス」である。走査パスは、場面を見ているとき、対象の眼球が捕らえているコースを表すパターンである。走査パスそれ自体は、連続サイクル中で繰り返される。対象の眼球は止まり、目に映る場面の最も重要な部分に関心が向き、場面の残りの部分を飛び越して、典型的なパスを作る。イメージ合成及び個別の観察者は、走査パスを決定し、従って、走査パスは特異的である（Ｂａｒｂｅｒ  ＆  Ｌｅｇｇｅ  １９７６，ｐ．６２）。
【００２７】
記載されている眼球運動及びパターンを、ある人の生体特性として測定し、取得し、使用することができる。従って、これらを本明細書に詳述した生体測定システム及び方法の一部として用いられる。
【００２８】
いくつかの実施例により、対象を識別するシステムを提供する。このシステムは、少なくとも一の刺激を提供するように構成されたデバイスであって、この刺激が多数の刺激を含む刺激データベースから選択されるデバイスと、前記刺激に対する対象の少なくとも一の応答を取得するように構成された少なくとも一のセンサと、前記データベースから刺激を選択し、前記応答の処理及び分析を実施し、対象を認識するためにこの分析の結果を予め格納されている対象特有の識別テンプレートと比較するように構成されたコントローラを具える。
【００２９】
いくつかの実施例により、対象を認証するシステムを提供する。このシステムは、少なくとも一の刺激を提供するように構成されたデバイスと、この刺激に対する対象の少なくとも一の応答を取得するように構成された少なくとも一のセンサと、刺激−応答対の処理及び分析を実施して、対象を認識するために、この分析の結果を予め格納されている対象特有の識別テンプレートと比較するように構成されたコントローラを具える。
【００３０】
いくつかの実施例により、対象を認証するシステムを提供する。このシステムは、少なくとも一の刺激を提供するように構成されたデバイスであって、この刺激が多数の刺激を含む刺激データベースから選択されるデバイスと、刺激に対する対象の少なくとも一の応答を取得するように構成された少なくとも一のセンサと、前記データベースから前記刺激を選択して、刺激−応答対の処理及び分析を実施し、対象を認識するために、この分析の結果を予め格納された対象特有の識別テンプレートと比較するように構成されたコントローラを具える。
【００３１】
別の実施例では、前記識別テンプレートは、個人のスマートカード、ローカルデータベース、中央データベース、分散データベース、又はこれらの任意の組み合わせに格納することができる。
【００３２】
別の実施例では、刺激データベースは、個人のスマートカード、ローカルデータベース、ＰＣ、中央データベース、分散データベース、又はこれらの任意の組み合わせに格納することができる。
【００３３】
いくつかの実施例により、対象を認識する方法を提供する。この方法は、少なくとも一の刺激を提供するステップであって、この刺激が、多数の刺激を含む刺激データベースから選択されるステップと、この刺激に対する対象の応答を処理し分析するステップであって、対象を認証するために、この分析の結果を予め格納した対象特有の識別プレートと比較するステップを含むことができる。
【００３４】
いくつかの実施例により、対象を認識する方法を提供する。この方法は、少なくとも一の刺激を提供するステップと、この刺激に対する対象の少なくとも一の応答を取得するステップと、刺激−応答対を処理し分析するステップであって、対象を認証するために、この分析の結果を予め格納した対象特有の識別プレートと比較するステップを具える。
【００３５】
いくつかの実施例により、対象を認識する方法を提供する。この方法は、少なくとも一の刺激を提供するステップであって、この刺激が、多数の刺激を含む刺激データベースから選択されるステップと、刺激に対する対象の少なくとも一の応答を取得するステップと、刺激−応答対を処理し分析するステップであって、対象を認識するために、この分析の結果を予め格納した対象特有の識別プレートと比較するステップを含むことができる。
【００３６】
いくつかの実施例によれば、この方法は、多数の刺激を作るステップと、この刺激をデータベースに保存するステップと、選択した刺激セットが、対象を認識するのに適切であるように、多数の刺激をセットに分割するステップを、更に具える。
【００３７】
いくつかの実施例によれば、この方法は、システムの性能を改善するために刺激データベースを定期的にアップデートするステップを、更に具えていてもよい。いくつかの実施例によれば、この方法は、対象の識別テンプレートを動的にアップデートするステップを更に具えていてもよい。いくつかの実施例によれば、この方法は、対象から物理的、生理的又は行動特性パラメータを取得するステップを更に具えていてもよい。
【００３８】
いくつかの実施例により、前記対象を認識するステップは、対象の同一性を確立するステップと、対象のこの同一性を認証するステップと、対象の心理的態様を決定するステップと、又はこれらの任意の組み合わせを具えていてもよい。
【００３９】
いくつかの実施例によれば、対象の心理的態様は、精神状態、ストレスレベル、不安、注意力、集中力、正直さ、又はこれらの任意の組み合わせを含む。
【００４０】
いくつかの実施例によれば、この刺激は、少なくとも一の刺激セットを具える。
【００４１】
いくつかの実施例によれば、この刺激は、少なくとも一の予測されない刺激を具える。
【００４２】
いくつかの実施例によれば、前記応答の処理及び分析は、前記刺激が発生する前、発生中、発生後に、少なくとも一の応答の時間依存性行動の処理及び分析を含むことができる。
【００４３】
いくつかの実施例によれば、特性パラメータは、心拍数、体温、虹彩スキャン、瞬目、インピーダンス、眼球運動、指紋、皮膚のきめ、呼吸パターン、又はこれらの任意の組み合わせを含む。
【００４４】
いくつかの実施例によれば、この刺激が視覚的刺激を含む。別の実施例では、視覚的刺激が、静的イメージ、動的イメージ、静的パターン、動的パターン、移動パターン、又はこれらの任意の組み合わせを含む。別の実施例では、前記応答が、眼球運動、瞳孔サイズ、瞳孔ダイナミック又はこれらの任意の組み合わせを含む。別の実施例では、前記眼球運動が、凝視、注視、断続的運動（ｓａｃｃａｄｅｓ）、輻湊、縦視野移動、追跡、眼振、ドリフト及びマイクロサッカード、生理的眼振、又はこれらの組み合わせを含む。別の実施例では、前記応答は、左目、右目、及びこれらの組み合わせから取得され処理される。
【００４５】
別の実施例では、システムのパフォーマンスが予め定められた閾値に達するまで、刺激データベースから追加の刺激が選択される。
【００４６】
別の実施例では、取得するステップが、選択したタスクに対する対象のパフォーマンスをモニタするステップを含む。別の実施例では、対象を認証するステップが、対象が物理的に存在し意識的であることを認証するステップを含む。
【００４７】
ここで、図１を参照すると、本開示のいくつかの実施例により、前記システムの一般的な配置及び機能が模式的に示されている。
【００４８】
本明細書に開示されているシステム（１００）は、一般的に、対象に対して視覚的刺激を提供し、この刺激に対する対象の応答を取得し、追加のパラメータを取得し、応答を分析し、分析した応答に基づいて対象の識別／認証／精神状態（認識）を確立するように構成されている。より具体的には、センサセットを用いて、対象から一連の生体測定を取得する（ステップ１０１から１０７）。次に、視覚的刺激セットをデータベースユニット（１０８）から選択し、ディスプレイパネル（１０９）上の対象に与える。与えられていた刺激に対する対象の反応は、増幅器及びアナログ−デジタル（「Ａ／Ｄ」）変換器を具える入力ユニット（１１０）を介して、センサ（１０１から１０５）によって、ＶＯＧ（「ビデオ眼球図（Ｖｉｄｅｏ  Ｏｃｕｌａｒｇｒａｐｈｙ）」）カメラ（１０６）とスチールカメラ（１０７）を用いて取得する。刺激の提供前、提供中、提供後の対象の応答を、コントローラへの入力として用い、コントローラはこの応答を処理する。プロセッサが結果を出し、次いで、この結果を登録段階で前もって準備して、ローカル、又は分散データベース１０８に格納した、対象の特徴的プロファイル、又は生体測定テンプレートに対して比較する。データベースは、いくつかの異なる形式を取ることができる。例えば、データベースは、個人的な「スマートカード」（１１２）、携帯型情報端末（「ＰＤＡ」、１１３）ローカルデータベース（ラップトップ又はＰＣ、１１４）、又はリモートネットワークデータベース（１０８）、又は上記の任意の組み合わせとして実施することができる。処理及び比較段階が完了した後、このシステム１００は、対象の認識を提供することができる。
【００４９】
登録プロセス
図１のシステム１００等の生体測定システムは、認識手順を始める前に、登録手順を必要とする。図２ａに開示されている登録手順を用いて、データベース（２１０）を構築するか、又は動的にアップデートする。このデータベースは、このシステムと独自の生体特性の全ての潜在的主題を含む。
【００５０】
いくつかの実施例によれば、登録プロセスは、以下の３段階を含む：
【００５１】
ａ．対象のダイナミック行動特性の収集；
【００５２】
ｂ．対象の静的特性の収集；
【００５３】
ｃ．データベース構築及びアップデート。
【００５４】
第１段階、即ち、ダイナミック行動特性収集段階で、データベースユニット２０３から選択した様々な刺激セットに対する対象の応答（２０１、２０２）を取得する。いくつかのアプリケーションでは、対象の登録（又は識別）を始める前に、較正ステップが要求されることがある。刺激セットは、対象を特徴付けるのを助け、様々な対象と、その様々な精神状態の差を強調するように、対象からの応答を喚起するように構成されている。刺激に対する対象の応答は、限定はされないが、体温、皮膚インピーダンス、心拍数、呼吸パターン、及び眼球運動等の生理的、行動特性を含む。
【００５５】
取得した応答は、通常、特性の基線測定によって成し遂げられる。例えば、様々な刺激イメージが、ディスプレイパネル上（１０９）の対象に対して表示されるように、図１では、システム１００が、ＶＯＧカメラ（１０６）を用いて、対象の眼球運動をモニタして取得することができる。
【００５６】
登録プロセスを開示している図２ａを参照すると、発生して（２０４）、対象に表示された（２０５）視覚的刺激に対する対象の応答を、登録手順の生体イメージ入力（２０２）又は生体信号入力（２０１）として用いることができる。いくつかの実施例では、眼球の動きの多用性と複雑性を用いて、特定の場面／写真（静止又はビデオ写真）とタスクを、対象からの典型的な眼球運動応答を喚起するのに用いている。この応答は、システムが対象の精神状態を識別し、認証し、又は検出することを可能にする（一般的に、この出願では対象認識と呼ばれる）。眼振眼球運動は、動いている反復パターンの形の刺激によって喚起される。一方、追跡運動は、動いている対象物を表示することによってのみ誘発される。凝視及び断続的運動（ｓａｃｃａｄｅｓ）は、通常、比較的静止したイメージによって、最もよく刺激を受ける。動いている対象物を含む動的イメージを表示することは、その他の応答を刺激することができ、眼球運動の速度、対象が標的を検出する間の検出時間、凝視時間等のパラメータを提供する。これらの応答は、Ｋａｈｎｅｍａｎによる“Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｅｆｆｏｒｔ，Ｐｒｅｎｔｉｃｅ−Ｈａｌｌ，Ｉｎｃ．，Ｅｎｇｌｅｗｏｏｄ  Ｃｌｉｆｆｓ，Ｎｅｗ  Ｊｅｒｓｅｙ，１９７３，ｐ．６５”で提案されているように、対象の精神活動の割合に相当すると考えられている。
【００５７】
いくつかの実施例では、視覚的刺激は、予め決められたパターンでスクリーン上を動く標的であってよく、対象は自分の目でこの標的を追跡、又は追うことを求められる。標的の経路パターンは、様々なタイプの動きの機能、又は結果であり、これは、時には、比較的滑らかで連続的な動きを、またある時には、その他のタイプの動きを含む。滑らかな動きは、標的の経路の突然の変更を含むことがある。この突然の変更は、動いている標的の方向や速度を含む。従って、対象の眼球は恐らく、様々な振幅と滑らかな追跡運動を有する修正した断続的運動（ｓａｃｃａｄｅｓ）を用いることによって、刺激に応答せざるを得ない。従って、対象の眼球運動は、様々な方向における、サッカード運動の組み合わせを含む。標的の経路は、予め選択して、様々な運動シークエンスを形成することができる種々の運動タイプから成るものであってよいので、データベース２０３等のデータベースは、無数の独自の標的経路、即ち、無数の刺激を実質的に含むことができる。従って、対象がシステムを使う度に、予測できない刺激（移動する標的）及び予測できないタスクに遭遇する。選択した刺激セットが、適切な認識を提供するように、この無数の刺激を刺激セットに分割することができる。刺激データベースは、定期的にアップデートされて、システムの性能を更に改善することができる。
【００５８】
本開示のいくつかの実施例では、テキストが、対象に与える視覚的刺激の一部であってもよい。
【００５９】
観察者の感情と眼球運動パターンの強い関連性は、追加の、強力なパラメータを有するシステムを提供することができ、これを対象の認識（識別、認証、及び観察者の精神状態（疲労、警戒、及びストレス））に用いることができる。
【００６０】
例えば、対象の個人的態様を、対象が複合イメージを見て、所定のタスクを実行するときの、眼球運動を分析することによって識別することができる。同様にして、対象の個性を反映しているパラメータを、対象が複合場面を走査するときの、対象の走査経路パターンから取得することができる。このように用いることができる視覚タスクの別の例は、ある所定のアイテムをカウントすること、又はあるイメージ内にある特定のアイテムを探すことである。用いることができる視覚タスクのもう一つの例は、コンピュータマウスを用いてディスプレイ上の標的を追跡することである。この種のタスクは、眼球運動パターンと眼と手の連動を含む。従って、種々の視覚的刺激を用いて、対象から種々の応答を喚起することができ、これが、対象の認識をもたらすことが理解できる。
【００６１】
体温、皮膚インピーダンス、心拍数、及び呼吸パターン等のその他のパラメータは、種々の用途に広く用いられており、その多くは医療用途である。指紋及び虹彩スキャン（これは、「刺激非感受性パラメータ」と呼ぶことができる）とは異なり、体温、皮膚インピーダンス、心拍数、呼吸パターン等のパラメータは、刺激に反応して変化し、従って、「刺激感受性パラメータ」と呼ばれる。従って、刺激を与える前後に対象から刺激感受性パラメータを取得することによって、対象の特性を更に強化することができる。例えば、システム１００（図１）は、ある刺激を与える前後に対象の心拍数を取得して、結果を比較することができる。これらのパラメータを、図２ａの生体信号入力２０１と呼ばれる。この比較結果は、対象の識別又は対象の精神状態に関する予備的結論を支持し、又は強化することができ、又は予備的結論を否定することができる。その他の刺激感受性又は刺激非感受性パラメータに基づいて予備的結論に達することができる。
【００６２】
以下に詳細に記載するように、ダイナミック生体測定特性に加えて、その他のパラメータを対象から取得して、その同一性を更に確立することができる。登録の第２段階で、対象の物理的及び生理的（静的／恒久的）生体測定特性を取得する（図２ａの２０１、２０２）。このような生体測定特性の例は、（リストは包括的ではないが）虹彩スキャン、指紋、手の形状、皮膚の色及びきめ、及び顔イメージを含む。
【００６３】
生体測定データを取得後、特徴（パラメータ）のスマートセットは、生体データから作成する必要がある。これは、登録プロセスの段階３である。これは、いくつかの生体測定パラメータを計算し、選択し、組み合わせることによってなされる。この段階で用いられた特徴の数を増やすことによって、システムのパフォーマンス（セキュリティ、ロバストネス）は向上する。しかし、より多くの特徴は、システムによる処理時間がより長くなることを意味する。各特定の用途について、これらの２つの要因（パフォーマンス強化対処理時間）間のバランス、又はトレードオフは、システムのオペレータによって、ニーズ／要求を最適化するように設定することができる。パラメータの「スマート」セットの形成プロセスは、特徴抽出を用い、取得したデータ上のアルゴリズムを分類する（図２ａの２０６、２０７）ことによって行うことができる。入力データから抽出することができる特徴の例（２０１、２０２）には（リストは包括的ではない）：断続的運動（ｓａｃｃａｄｅｓ）、周波数レベル、眼球運動速度、眼球運動加速度、及び虹彩スポットパターンが含まれる。
【００６４】
いくつかの実施例では、ファジー論理及び神経回路網を、この目的のために用いることができる。これらの型のアルゴリズムを用いる場合、第１段階は、訓練サイクルを実行することである。これによって、システムが、特定のデータセットとセットゴールに最適に集中することができる。この場合、システムが全ての（又は一部分の）登録した対象を「訓練する」必要があることを意味するが、そのセットゴールは、訓練グループ（登録対象）の全員を区別している。このような訓練サイクルの出力は、識別段階中に、対象の認識に用いることができる最適化重みセットである。このプロセスは、通常１回行われるが、必要であるならば、時に反復することができる。
【００６５】
その他の実施例では、「眼球追跡識別モデリング」プロセスが、識別パラメータの「スマート」セットを形成するのに用いられている。ヒトの眼球追跡メカニズムは、連続的なフィードバックコントロールに基づいており、これを用いてリアルタイムで眼球の位置が修正される。従って、システムモデリングを用いることによって、対象の眼球追跡メカニズムの特性と質を定量化することができる。図４は、特定視覚的刺激移動する標的に応答するときに、Ｎパラメータセットを、どのように対象の眼球運動から抽出することができるか、の一例を示す。これらのパラメータは、対象の識別パラメータの一部として用いることができる。より具体的には、対象の眼球運動信号｛Ｅｘ（ｎ）、Ｅｙ（ｎ）、Ｅ（ｎ）（２５０）のデジタル表示は、適応修正モデル手順（２５４）を入力する。この適応モデルは、Ｎパラメータを用いて、Ｅｓ（ｎ）として入力Ｅ（ｎ）を表示する。適応モデルは、Ｎパラメータを繰り返し変更して、エラーｅ（ｎ）（２６４）を最小にする。これは、（修正後の）眼球追跡モデル信号Ｅｓ（ｎ）と刺激信号Ｓ（ｎ）（２５２）の間の差（２５６）として計算される。エラーは、例えば、ＬＭＳアルゴリズムを用いることによって最小にすることができる。
【００６６】
以下に記載されているように、パラメータの「スマート」セットの形成プロセスは、対象の識別プロファイルの形成をもたらす（２０８、図２）。いくつかの実施例では、識別プロファイルは、生体入力から抽出されたパラメータに加えて、相当する応答を喚起するために用いられる刺激に関する情報を含むことができる。更に、図２ａ及び２ｂに示されているように、刺激それ自身は、入力信号及びイメージと共に、アルゴリズム分類子（２０７）によって処理されて、識別プロファイルを形成する。従って、複数の変数から成る識別プロファイルは、以下で対象の「多可変要素識別」（ＭＶ−ＩＤ）プロファイルと呼ばれる。ＭＶ−ＩＤプロファイルが参照として用いられる場合に、個人の生体測定特性に対して、ＭＶ−ＩＤテンプレートとして参照される。
【００６７】
対象のプロファイルを形成した後に、登録手順において、このプロファイルは、ＭＶ−ＩＤテンプレートとしてデータベース２１０に暗号化されて、保存される（２０９）。ＭＶ−ＩＤデータベースは動的にアップデートすることができる。このテンプレートは、２つのアプローチのうちの１つによって格納して用いることができる。第１のアプローチによれば、ＭＶ−ＩＤテンプレートを単一の中央データベースに配置するか、又はシステムに登録された全対象の識別テンプレートを維持するいくつかのデータベース（分散システム）中に分散させることができる。図１のシステム１００に関しては、データベースはローカルであるか遠隔的であってよい。例えば、米国公開公報第６，０１８，７３９号は、このようなアプローチを記載している。第２のアプローチによれば、対象が担持するスマート識別カードに、ＭＶ−ＩＤテンプレートを保存することができる。例えば、米国特許第５４９６５０６号は、このようなアプローチを記載している。
【００６８】
要約すると、図２ａは、本開示のいくつかの実施例による例示的な登録プロセスを模式的に示す。登録プロセスへの入力は、図１のシステム１００において以下に説明するように、この入力をモニタ及び測定をした対象の生体信号及び生体イメージ（それぞれ、２０１及び２０２）である。これらの入力は、物理的生体測定（例えば、虹彩スキャン、指紋）、又はダイナミック生理学的及び行動的生体測定（例えば、心拍数、インピーダンス、体温、瞳孔サイズ、瞬目、眼球運動）である。次に、データベース（２０３）からの刺激セットは、ディスプレイ発生器（２０４）を介してディスプレイ（２０５）に送られる。刺激に対する対象の応答をモニタし、測定し、追加の生体信号（２０１、２０２）及び生体イメージ（２０２）入力として提供することができる。システムに登録することが必要な全ての対象について、後者のプロセスを繰り返す。取得した全ての入力データは、特徴抽出器（２０６）及びアルゴリズム分類子（２０７）に送られる。これは、各対象についてのＭＶ−ＩＤプロファイル（２０８）を準備する。次いで、ＭＶ−ＩＤは、暗号化されてテンプレートデータベース（２１０）に保存される。これはアップデートすることができる。
【００６９】
識別プロセス
システムが登録段階を完了した後は、システムに登録された対象の認識に用いる準備ができている。システムは、心理的状態（精神状態）を識別するのと同様に、対象を識別し、又は認証することができる。図２ｂは、本発明のいくつかの実施例による、例示的な認識プロセスを模式的に示す。対象がシステムにアプローチし、認識される必要がある場合、視覚刺激セットがデータベースユニット（２０３）から選択され、ディスプレイ発生器（２０４）を介してディスプレイユニット（２０５）に表示される。対象は、どんな刺激を見ることになるのかを知らない。いくつかの実施例によれば、刺激／複数の刺激は、「スマート刺激／複数の刺激」と呼ばれ、認識できる方法で、多数の視覚的刺激を含むデータベースから選択されることができる刺激／複数の刺激を参照することができる。従って、刺激セットの多くの異なる組み合わせを用いることができる。従って、対象はまさに見ているものに驚き、これに対して準備をしていない。誘発された応答が、対象がコントロールすることができない自発的、非自発的な要素を含む事実と組み合わせて、大きなデータベースから刺激が選択されるという事実が、システムがだますことは非常に難しく、オペレータが、所望のセキュリティレベルで制御することを暗示している。従って、一又はそれ以上の刺激の組み合わせを対象ごとに選択して、特定のニーズを満たすことができる。例えば、対象のオフィスへの対象の進入を許可することは、一の刺激セットの使用を必要とするが、非常に制限された領域へのヒトの進入を許可することは、種々の刺激セットの使用を必要とする。
【００７０】
現在のシステム及び方法の一の独自の特徴は、対象がシステムへのアクセスを強制されているかどうかを検知することができることである。対象が、意図することなく認証を得ようとしている場合、対象が受けるストレスが、その応答を変更し、従って、システムが、問題を検出して、アクセスを許可しない。
【００７１】
認識プロセスのいくつかの実施例を明示する図２ｂに戻って参照すると、図１の１００等のシステムによって取得した追加の生体信号及び生体イメージ（２０１、２０２）と共に、刺激セットに対する対象の応答を認識プロセスへの入力として用いることができる。以下に記載するように、この入力（取得データ）は、物理的生体測定パラメータ（例えば、虹彩スキャン、指紋）、又はダイナミック生理的＆行動的特性生体測定パラメータ（例えば、心拍数、インピーダンス、体温、瞳孔サイズ、瞬目、及び眼球運動）を含む。取得プロセスの詳細は、登録プロセスを開示した前項に見出すことができる。入力（２０１、２０２）は、相当する刺激を有する分類子モジュール（２０７）に入る前に特徴抽出ユニット（２０６）によって処理することができる。分類子モジュールは、多可変要素識別プロファイル（２０８）の形成に関与している。これらの分類アルゴリズムの本質は、登録手順を記載した段落に既に開示した。いくつかの実施例では、登録中に、ニュートラルネット分類によって分類を実施する場合、登録プロセスの訓練中に計算された事前に計算された重みを認識プロセスに用いる。この重みを対象の取得データ（生体信号＆生体イメージ）に適用し、多可変要素識別（ＭＶ−ＩＤ）プロファイルを形成する。対象のＭＶ−ＩＤプロファイルの形成に続いて、サーチ＆マッチエンジン（２２９）を用いて、ＭＶ−ＩＤテンプレートデータベース（２１０）中の一致するＭＶ−ＩＤテンプレートを探す。
【００７２】
サーチプロセスで、ＭＶ−ＩＤプロファイルをＭＶ−ＩＤテンプレートと比較し、これを暗号化することができる。一般的に、テンプレートはユーザ個人のスマート識別カードや、局所的又は遠隔の中央データベースに格納することができる。多くのアルゴリズム及び製品は、識別プロファイルをサーチ＆マッチするこのステージで処理される。このタスクは、特に、中央データベースユニットに登録される多数の対象がいる場合に、問題がある。開示されたシステムは、これらのいずれかを用いることができる。このような方法の例は、米国公開公報第２００４０１３３５８２号に開示されている。一般的に、ＭＶ−ＩＤプロファイル間の一致を確立するために、多くの方法を適用することができる。ＭＶ−ＩＤプロファイル（登録対試験）間の「完全な一致」がまれにあることを理解することが重要である。これは、静的信号（例えば、指紋）から抽出した特徴に当てはまり、この信号は、ノイズによって破損し、特に、ダイナミック特徴について当てはまる。従って、「よい」ＭＶ−ＩＤを抽出し、効率のよいマッチエンジンを適用する認証プロセスで大きな意義がある。このシステムは、常に、テンプレートデータベース（２１０）で見出すことができる最も近い合致を探す。マッチを得るために用いることができる方法の例は、「最小多寸法距離」アルゴリズムである。このアルゴリズムでは、ＭＶ−ＩＤプロファイル間の距離（例えば、ユークリッド距離）を計算する。計算された距離が所定の閾値未満である場合、マッチが得られる。更に、プロファイル間の距離が小さい程、正確なマッチ−正確な認証の信頼性は高くなる。閾値は、固定した閾値、又はユーザが定義した値であってよい。マッチが確立されない場合（２３１）、システムは、対象に対して視覚的刺激を与え続け、追加の生体信号及び生体イメージを取得して、上記のように処理する。このプロセスは、所望の閾値に達するか、最大反復数を超えるまで続く。一度このプロセスが終了すると、システムはそれを出力する準備をする。これは、通常、対象の正負の識別である（２３３）。
【００７３】
登録した対象数は、システムの特性と性能に直接影響を及ぼす。登録した対象の数が多くなるほど、識別を確立するのに多くの特徴が必要である。また、対象の数は、システムの処理時間（サーチ及びマッチ）に多大な影響を与える。
【００７４】
システム
ディスプレイ
開示したシステムのいくつかの実施例は、対象に関するダイナミック生体測定特性を得るために、視覚的刺激の使用を必要とする。視覚的刺激は、図１のシステム１００に示すように、ディスプレイユニット（１０９）の対象に与えられる。視覚的刺激の性質は、以下に詳述されており、白黒、グレイスケール又はカラーで表示することができる。コントローラ（プロセッサ１１１等）は、表示したイメージを管理することができる。
【００７５】
認識システム１００のいくつかの実施例（図３ａ）では、比較的小さい液晶ディスプレイ（「ＬＣＤ」）スクリーン３０１を、頭部装着型装置３００の一部として用いることができる。例えば、ＬＣＤスクリーン３０１は、１インチ四方当たり１００ドット（「ｄｐｉ」）の最小解像度で、２”から４”程度に小さくてよい。その他の実施例では、図３ｂ（３２１）で模式的に示されるように、標準ＬＣＤ、又は陰極線管（「ＣＲＴ」）を刺激表示に用いることができる。また、別の実施例では、半透明ＬＣＤディスプレイユニット（３３０、図３ｃ）を用いて、イメージデバイス（３３４）をディスプレイユニット（３３０）の後方に配置することが可能である。本質的に、今日知られている、又は将来発明されるあらゆるタイプのディスプレイ装置又は方法を、本発明の実施例に適用できる。
【００７６】
コントロールユニット
コントローラ（１１１）又はマイクロプロセッサを、種々のタスク用のシステムに用いることができる。コントローラは、対象に与える刺激の選択、生成、及び表示を管理する。コントロールは、種々のトランスデューサとセンサ１０１乃至１０５等のセンサ、図１の１０６や１０７等のカメラの操作及び同期に関与している。加えて、データ取得の管理、処理、及び分析に用いることができる。また、コントローラは、データベース構築、アップデート及びサーチ等のシステム中の全ての追加の操作、構成及び継続中のプロセスを管理して同期させることができる。
【００７７】
センサ
上記に説明したように、種々のセンサを用いて、広範な特性パラメータの取得が可能になる。体温、インピーダンス、指紋、心拍数、虹彩スキャン及び呼吸パターンを取得するセンサは、当業者に公知であり、容易に入手できる。例えば、米国ニューヨーク州Ｗ．Ｃｈａｚｙ所在のＴｈｏｕｇｈｔ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  Ｌｔｄ．社のガルバニック皮膚応答センサを用いて、皮膚インピーダンスを測定することができる。また、虹彩スキャナは、ＬＧ電子社製のＩｒｉｓＡｃｃｅｓｓ３０００を商業的に手に入れることができ、Ｉｒｉｄｉａｎ  ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ社製のＯＫＩ  ＩｒｉｓＰａｓｓ−ｈは、このようなシステムの例である。
【００７８】
視線追跡センサ
凝視、スキャンパスパターン、断続的運動（ｓａｃｃａｄｅｓ）等の種々のタイプの眼球運動及び眼球運動パターンを測定して取得するのにいくつかの技術を用いることができる。視線追跡のための技術的解決は、Ｓｃｈｒｏｅｄｅｒ，Ｗ．Ｅ．（“Ｈｅａｄ−ｍｏｕｎｔｅｄ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  ｂａｓｅｄ  ｏｎ  ｅｙｅ  ｔｒａｃｋｉｎｇ”，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＳＰＩＥ−Ｔｈｅ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｓｏｃｉｅｔｙ  ｆｏｒ  Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＶｏＩ：２０９４／３，１１１４−１１２４，１９９３）によって概説されている。完全な視線追跡システムは、例えば、ＡＳＬ（ｗｗｗ．ａ−ｓ−ｌ．ｃｏｍ）やＳＭＩ（ｗｗｗ．ｓｍｉ．ｄｅ）等の会社によって販売されている。最も入手可能な視線追跡システムは：ＶＯＧデバイスとして用いられるビデオカメラ（ＶＯＣ）、光検知センサ、及び電気眼球運動記録（「ＥＯＧ」）デバイスの３つの技術のうちの１つに基づいている。しかし、視線追跡は、今日知られている、又は将来発明されるその他の技術によって実施することができる。
【００７９】
ビデオカメラ（「ＶＯＣ」）は、種々の眼球運動の測定に用いられるよりよく知られているセンサのうちの１つである。例えば、図１のシステム１００によれば、標準的なＶＯＣが用いられている。ＶＯＣは、可視及び近赤外線（「ＮＩＲ」）の範囲の光に感応性であるので、対象はＮＩＲ光による照射であり、これによって、対象の眼を眩ますことなくイメージを改善することができる。１から２メガピクセルの解像度を有する１秒当たり約１５から３０フレームのイメージレートの標準ＶＯＣは、多くの視線追跡タスクに十分であるべきである。しかし、標準ＶＯＣは、高速断続的運動（ｓａｃｃａｄｅｓ）をモニタして取得する必要がある場合には、十分ではない。断続的運動（ｓａｃｃａｄｅｓ）は、約４０Ｈｚの速い眼球運動を含み、従って、一般的に１５ｆｐｓである標準ＶＯＣのフレームレートは、速い眼球運動を取得するのに不十分である。従って、断続的運動（ｓａｃｃａｄｅｓ）を取得する必要がある場合に、少なくとも８０ｆｐｓのビデオレートと、１乃至２メガピクセルの解像度を提供するより高品位なビデオカメラが、より適切である。ビデオベースの視線追跡システムは、自然に発達したものか、「棚上げされたもの」購入のいずれかであってよい。例えば、ビデオキャパシティに基づいた視線追跡システムは、最近企業分割によって独立したＳＭＩ（ｗｗｗ．ｓｍｉ．ｄｅ）の新子会社である、Ｖｉｓｕａｌ  Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ社から購入することができる。「Ｖｉｓｕａｌ  Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ社」は、ユニバーサルシリアルバス（「ＵＳＢ」）を介してホストコンピュータに接続し、ディスプレイ及びカメラを具える視線追跡システムを提供している。米国ニューヨーク州Ａｒｍｏｎｋ所在のＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｂｕｓｉｎｅｓｓ  Ｍａｃｈｉｎｅｓ（ＩＢＭ）社によって開発された「Ｂｌｕｅ  Ｅｙｅｓ」カメラシステムも、視線追跡ソリューションを提供している。「Ｂｌｕｅ  Ｅｙｅｓ」ソリューションは、もともと、場面に対する消費者の反応をモニタするのに提案されたものである。視線追跡システムの別の例は、“Ｏｃｕｌｏｍｏｔｏｒ  Ｂｅｈａｖｉｏｒ  ａｎｄ  Ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ  Ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ  ｉｎ  Ｃｏｍｐｌｅｘ  Ｔａｓｋｓ”（ｐｕｂｌｉｓｈｅｄ  ｉｎ  Ｖｉｓｉｏｎ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ，Ｖｏｌ．４１，ｐｐ．３５８７−３５９６，２００１，ｂｙ  ＰｅＩｚ  ２００１）に見出すことができる。この論文で、Ｐｅｌｚは、ヒトの眼球凝視を調べるのに用いる視線追跡システムを開示している。視線モニタ技術のその他の例は、例えば、米国特許第５，７６５，０４５号に見られる。
【００８０】
眼球運動を測定する代替技術は、電気眼球運動記録（ＥＯＧ）測定技術に基づいている。このような技術の利点は、標準ＶＯＣベースシステムとは対照的に、１秒間当たりのフレーム制限が適用されないことである。一般的に、ＥＯＧ信号は、代謝的に活性である網膜によって眼球内で発生する。静止電位（「角膜−網膜電位」として知られている）と比較して、この信号は、約６から１０ｍボルト変化する。網膜から発生した電位は、約３０°の範囲に渡って、眼球の角偏位に比例して変化する。従って、ＥＯＧ信号を測定することによって、眼球の縦横運動を一度未満の角分解能で追跡することができる。電極セット（塩化銀電極又は、その他の好適な非侵襲性皮膚電極）を用いて、対象のＥＯＧ信号を測定することができる。電極は典型的にはそれぞれ約０．２５ｃｍ２の面積を有するように特徴付けられており、眼の回りに皮膚と接触させて配置される。
【００８１】
眼球運動を測定する別の技術は、単一の光源（又はいくつかの光源）と単一の光検出器（又はいくつかの光検出器）を用いて、眼球から反射した光を測定することに基づいている。
【００８２】
いくつかの実施例では、両眼からの情報が必要な場合、システム（図１の１００）は、２つの別々の検出及び取得デバイス又はチャネルを用いることができる。両眼から動的に眼球運動を取得することが必要な例は、眼球の輻湊動作である。
【００８３】
可能なセットアップの例
開示したシステム及び方法は、図３ａ、３ｂ、３ｃに模式的に示すように、種々の方法でセットアップすることが可能である。
【００８４】
いくつかのセットアップでは（図３ａ）、ディスプレイと同様に種々のセンサが、互いに接続され、眼球部分に取り付けられて、小型のシステムを提供している。このセットアップでは、全体の装置（３００）が、対象の眼（３０５）の周りに配置される。装置は、頭部取付型の形状である。ディスプレイパネル（３０１）上で対象に与えられている視覚イメージセットによって、対象を刺激する。刺激は、対象からの反応セットを生じさせる。ＶＯＧカメラ（１０６）、及び接触センサ（３０６）によって反応を取得する。ＶＯＧカメラは、例えば、電荷結合素子（「ＣＣＤ」）カメラ、相補型金属酸化膜半導体（「ＣＭＯＳ」）カメラ、又は光検出器であってよい。接触センサ（３０６）は、インピーダンス、体温、及びパルス（リストは包括的ではない）等のパラメータに関連する出力信号を提供する。取得したデータは、増幅されてデジタル化され（１１０）、次いで、処理されて分析され（１１１）、対象の照合又は識別を可能にする。
【００８５】
別のセットアップでは（図３ｂ）、システムは２つの部分に分けられている。ＶＯＧカメラ（１０６）、ディスプレイユニット（３２１）、増幅器及びＡ／Ｄユニット（１１０）、及びコントローラ（１１１）を含む装置の一部は、対象からいくらか離れて配置され（非接触）、従って、接触のないデバイスを提供する。トラックボールマウスとしてデザインされている第２部分（３２４）は、いくつかの特徴を含むことができる。第１の特徴は、トラックボール（３２５）を具えることであり、組み合わせた運動視覚タスクを実施することが求められる場合に、対象によって使用され、又は、システムへデータを入力するのに用いられている。このようなタスクの例は、マウスを用いて動く標的を追跡すること、又は対象に対する刺激として表示されたイメージ中の人数を数えて入力することである。トラックボールは、（限定はされないが）：心拍数、体温、インピーダンス、又は指紋等のパラメータを取得できる追加のセンサを含むことができる。また、トラックボールは、限定はされないが、機械的振動、加熱等の刺激デバイスを含むことができる。追加の接触センサ（３２６）は、トラックボール（３２５）に近接するように配置されている。これらのセンサは、限定はされないが）：インピーダンス、体温、ＥＣＧ、及び心拍数等のパラメータを取得することができる。
【００８６】
別のセットアップでは（図３ｃ）、ＶＯＧカメラ（１０６）、ディスプレイユニット（３３０）、増幅器（３３２）、及びＡ／Ｄユニット（１１０）、及びコントローラ（１１１）を含む装置（３３１）を半透明であるディスプレイスクリーン（３３０）の後方に配置して、対象の前側にいくらか距離を保って配置する。このセットアップでは、ＶＯＧカメラ（１０６）を、半透明スクリーン３３０を対象の眼３０５とＶＯＧカメラ１０６の間に配置する。
【００８７】
詳細な実施例は、単に開示したシステム及び方法の例にすぎない。これは、本開示の範囲に如何なる限定をも与えないということを意味する。出願人は、多くのその他の実施例が可能であるということを認識している。
【図面の簡単な説明】
【００８８】
例示的実施例を参照図に示す。本明細書で開示した実施例及び図面は、限定的というよりもむしろ例示的である。しかしながら、この開示は、これらの目的、特徴、及び利点と共に、構成、及び操作の方法の双方に関して、添付の図面と共に読んだときに、次の詳細な説明を参照することにより、最もよく理解される：
【図１】図１は、本開示のいくつかの実施例によるシステムの一般的な配置を示す；
【図２ａ】図２ａは、本開示のいくつかの実施例による登録プロセスを模式的に示す；
【図２ｂ】図２ｂは、本開示のいくつかの実施例による認証プロセスを模式的に示す；
【図３ａ】図３ａは、本開示のいくつかの実施例によるシステムの第１セットアップ（頭部取付）を模式的に示す；
【図３ｂ】図３ｂは、本開示のいくつかの実施例によるシステムの第２セットアップ（トラックボール）を模式的に示す；
【図３ｃ】図３ｃは、本開示のいくつかの実施例によるシステムの第２セットアップ（半透明ディスプレイ）を模式的に示す；
【図４】図４は、刺激−応答データ（システムモデリング）を分析するためのいくつかの実施例を模式的に示す。
【図１】
2008522652.tif 000003
【図２ａ】
2008522652.tif 000004
【図２ｂ】
2008522652.tif 000005
【図３ａ】
2008522652.tif 000006
【図３ｂ】
2008522652.tif 000007
【図３ｃ】
2008522652.tif 000008
【図４】
2008522652.tif 000009
【手続補正書】
【提出日】平成19年8月15日(2007.8.15)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象の認識システムにおいて、当該システムが：
少なくとも一の刺激を提供するように構成されたデバイスであって、前記刺激が多数の刺激を具える刺激データベースから選択されるデバイスと；
前記刺激に対する前記対象の少なくとも一の応答を取得するように構成された少なくとも一のセンサと；
前記データベースから前記刺激を選択し、前記応答の処理及び分析を実施して、前記対象を認識するために、前記分析の結果を予め格納した対象特有の識別テンプレートと比較するように構成されたコントローラと；
を具えることを特徴とするシステム。
【請求項２】
対象の認識システムにおいて、当該システムが：
少なくとも一の刺激を提供するように構成されたデバイスと；
前記刺激に対する対象の少なくとも一の応答を取得するように構成された少なくとも一のセンサと；
刺激−応答対の処理及び分析を実施し、前記対象を認識するために前記分析の結果を予め格納した対象特有の識別テンプレートと比較するように構成されたコントローラと；
を具えることを特徴とするシステム。
【請求項３】
対象の認識システムにおいて、当該システムが：
少なくとも一の刺激を提供するように構成されたデバイスであって、前記刺激が多数の刺激を具える刺激データベースから選択されるデバイスと；
前記刺激に対する前記対象の少なくとも一の応答を取得するように構成された少なくとも一のセンサと；
前記データベースから前記刺激を選択し、刺激−応答対の処理及び分析を実施して、前記対象を認識するために前記分析の結果を予め格納した対象特有の識別テンプレートと比較するように構成されたコントローラと；
を具えることを特徴とするシステム。
【請求項４】
請求項１に記載のシステムにおいて、対象を認識するステップが：前記対象の同一性を確立するステップと、前記対象の同一性を認証するステップと、前記対象の生理学的態様を決定するステップと、又はこれらのステップの任意の組み合わせを具えることを特徴とするシステム。
【請求項５】
請求項４に記載のシステムにおいて、前記対象の前記生理学的態様が：精神状態、ストレスレベル、不安、注意力、警戒、正直さ、又はこれらの任意の組み合わせを具えることを特徴とするシステム。
【請求項６】
請求項１に記載のシステムにおいて、前記刺激が、少なくとも一の刺激セットを具えることを特徴とするシステム。
【請求項７】
請求項１に記載のシステムにおいて、前記刺激が、少なくとも一の予測されない刺激を具えることを特徴とするシステム。
【請求項８】
請求項１に記載のシステムが、前記多数の刺激を作り、前記データベースに前記刺激を保存する手段と、任意の選択した刺激セットが、前記対象の認識に適するように、前記多数の刺激をセットに分割する手段を更に具えることを特徴とするシステム。
【請求項９】
請求項８に記載のシステムが、システムの性能を改善するために、前記刺激データベースを定期的にアップデートする手段を更に具えることを特徴とするシステム。
【請求項１０】
請求項１に記載のシステムが、前記対象の識別テンプレートを動的にアップデートする手段を更に具えることを特徴とするシステム。
【請求項１１】
請求項１に記載のシステムにおいて、前記コントローラが、前記刺激を発生する前、中、後に、前記少なくとも一の応答の時間依存性挙動を考慮することを特徴とするシステム。
【請求項１２】
請求項１に記載のシステムが、前記対象からの物理的、生理学的、又は行動特性パラメータを取得する手段を具えることを特徴とするシステム。
【請求項１３】
請求項１２に記載のシステムにおいて、前記特性パラメータが、心拍数、体温、虹彩スキャン、瞬目、指紋、インピーダンス、眼球運動、皮膚のきめ、呼吸パターン、又はこれらの任意の組み合わせを具えることを特徴とするシステム。
【請求項１４】
請求項１に記載のシステムにおいて、前記刺激が、視覚的刺激を具えることを特徴とするシステム。
【請求項１５】
請求項１４に記載のシステムにおいて、前記視覚的刺激が、静的イメージ、動的イメージ、静的パターン、動的パターン、移動する標的、又はこれらの任意の組み合わせを具えることを特徴とするシステム。
【請求項１６】
請求項１４に記載のシステムにおいて、前記応答が、眼球運動、瞳孔サイズ、瞳孔ダイナミック、又はこれらの任意の組み合わせを具えることを特徴とするシステム。
【請求項１７】
請求項１６に記載のシステムにおいて、前記眼球運動が、凝視、注視、断続的運動（ｓａｃｃａｄｅｓ）、輻湊、縦視野移動、追跡、眼振、ドリフト及びマイクロサッカード、生理的眼振、又はこれらの組み合わせを具えることを特徴とするシステム。
【請求項１８】
請求項１４に記載のシステムにおいて、前記応答が、左目、右目、又はこれらの任意の組み合わせから取得され処理されることを特徴とするシステム。
【請求項１９】
請求項１に記載のシステムにおいて、前記識別テンプレートが、個人のスマートカード、ローカルデータベース、中央データベース、分散データベース、又はこれらの任意の組み合わせに格納されていることを特徴とするシステム。
【請求項２０】
請求項１に記載のシステムにおいて、前記刺激データベースが、個人のスマートカード、ローカルデータベース、ＰＣ、中央データベース、分散データベース、又はこれらの任意の組み合わせに格納されることを特徴とするシステム。
【請求項２１】
請求項１に記載のシステムにおいて、前記システムのパフォーマンスが所定の閾値に達するまで、前記コントローラが、前記刺激データベースから更なる刺激を選択し続けることを特徴とするシステム。
【請求項２２】
請求項１に記載のシステムにおいて、前記センサが更に、選択されたタスクに対する対象のパフォーマンスをモニタするのに用いられることを特徴とするシステム。
【請求項２３】
対象の認識方法であって、前記方法が：
少なくとも一の刺激を提供するステップであって、前記刺激が、多数の刺激を具える刺激データベースから選択されるステップと；
前記刺激に対する前記対象の応答を処理して分析するステップであって、前記対象を認識するために、前記分析の結果を予め格納された対象特有の識別テンプレートと比較するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項２４】
対象の認識方法であって、前記方法が：
少なくとも一の刺激を提供するステップと；
前記刺激に対する前記対象の少なくとも一の応答を取得するステップと；
前記刺激対を処理して分析するステップであって、前記対象を認識するために、前記分析の結果を予め格納された対象特有の識別テンプレートと比較するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項２５】
対象の認識方法であって、前記方法が：
少なくとも一の刺激を提供するステップであって、前記刺激が多数の刺激を具える刺激データベースから選択されるステップと；
前記刺激に対する前記対象の少なくとも一の応答を取得するステップと；
前記刺激−応答対を処理して分析するステップであって、前記対象を認識するために、予め格納した対象特有の識別テンプレートと前記分析の結果を比較するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項２６】
請求項２３に記載の方法において、対象を認識するステップが：前記対象の同一性を確立するステップと、前記対象の同一性を認証するステップと、前記対象の生理学的態様を決定するステップと、又はこれらの任意の組み合わせを具えることを特徴とする方法。
【請求項２７】
請求項２６に記載の方法において、前記対象の前記生理的態様が：精神状態、ストレスレベル、不安、注意力、警戒、正直さ、又はこれらの任意の組み合わせを具えることを特徴とする方法。
【請求項２８】
請求項２３に記載の方法において、前記刺激が、少なくとも一の刺激セットを具えることを特徴とする方法。
【請求項２９】
請求項２３に記載の方法において、前記刺激が、少なくとも一の予測されない刺激を具えることを特徴とする方法。
【請求項３０】
請求項２３に記載の方法が、前記多数の刺激を作るステップと、前記データベース内に前記刺激を保存するステップと、任意の選択した刺激セットが、前記対象を認識するステップに適当であるように、前記多数の刺激をセットに分割するステップとを更に具えることを特徴とする方法。
【請求項３１】
請求項３０に記載の方法が、前記システムのパフォーマンスを改善するために、前記刺激データベースを定期的にアップデートするステップを具えることを特徴とする方法。
【請求項３２】
請求項２３に記載の方法が、前記対象の前記識別テンプレートを動的にアップデートするステップを更に具えることを特徴とする方法。
【請求項３３】
請求項２３に記載の方法において、前記応答の処理及び分析が、前記刺激を発生する前、中、後に、前記少なくとも一の応答の時間依存性挙動の処理及び分析を含むことを特徴とする方法。
【請求項３４】
請求項２３に記載の方法が、前記対象からの物理的、生理学的、又は行動特性パラメータを取得するステップを更に具えることを特徴とする方法。
【請求項３５】
請求項３４に記載の方法において、前記特性パラメータが、心拍数、体温、虹彩スキャン、瞬目、指紋、インピーダンス、眼球運動、指紋、皮膚のきめ、呼吸パターン、又はこれらの任意の組み合わせを具えることを特徴とする方法。
【請求項３６】
請求項２３に記載の方法において、前記刺激が、視覚的刺激を具えることを特徴とする方法。
【請求項３７】
請求項３６に記載の方法において、前記視覚的刺激が、静的イメージ、動的イメージ、静的パターン、動的パターン、移動する標的、又はこれらの組み合わせを具えることを特徴とする方法。
【請求項３８】
請求項３６に記載の方法において、前記応答が、眼球運動、瞳孔サイズ、瞳孔ダイナミック、又はこれらの任意の組み合わせを具えることを特徴とする方法。
【請求項３９】
請求項３８に記載の方法において、前記眼球運動が、凝視、注視、断続的運動（ｓａｃｃａｄｅｓ）、輻湊、縦視野移動、追跡、眼振、ドリフト及びマイクロサッカード、生理的眼振、又はこれらの組み合わせを具えることを特徴とする方法。
【請求項４０】
請求項３６に記載の方法において、前記応答が、左目、右目、又はこれらの任意の組み合わせから取得されて処理されることを特徴とする方法。
【請求項４１】
請求項２３に記載の方法において、前記システムのパフォーマンスが所定の閾値に達するまで、前記刺激データベースから追加の刺激を選択することを特徴とする方法。
【請求項４２】
請求項２３に記載の方法において、取得するステップが、選択されたタスクに対する前記対象のパフォーマンスをモニタするステップを更に具えることを特徴とする方法。
【請求項４３】
請求項２３に記載の方法において、対象を認識するステップが、前記対象が物理的に存在して意識があることを認証するステップを具えることを特徴とする方法。
【国際調査報告】
2008522652.tif 000010