(57)【要約】  本願は、固有画像処理方法に従って機密文書を識別しかつ検証するための技術を記載する。例えば、機密文書認証装置は、異なる文書タイプの１つ以上の参照文書を選択し、この参照文書から複数の異なる文書タイプの１つ以上の固有画像及び固有値を計算し、かつ、複数の文書タイプのそれぞれの参照重み付け係数ベクトルを計算する。未知の文書の少なくとも１つの捕捉画像を受信すると、この装置は、捕捉画像の重み付け係数ベクトルを計算し、複数の距離を計算するために、捕捉画像の重み付け係数ベクトルと、文書タイプの参照重み付け係数ベクトルのそれぞれとを比較し、この複数の距離に基づいて、複数の文書タイプのうちの１つの未知の文書を識別する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
未知の文書を複数の予想される文書タイプのうちの１つとして検証する方法であって、
異なる文書タイプの１つ以上の参照文書を選択することと、
該参照文書から、該複数の異なる文書タイプの１つ以上の固有画像及び固有値を計算することと、
該参照文書から計算された該固有画像及び固有値に基づいて、該複数の文書タイプのそれぞれの参照重み付け係数ベクトルを計算することと、
未知の文書の少なくとも１つの捕捉画像を受信することと、
該捕捉画像の重み付け係数ベクトルを計算することと、
複数の距離を計算するために、該捉画像の該重み付け係数ベクトルと、該文書タイプの該重み付け係数ベクトルのそれぞれを比較することと、
該複数の計算された距離に基づいて、該未知の文書を該複数の文書タイプの１つとして識別することと、を含む方法。
【請求項２】
前記固有画像が直交であり、かつ多次元空間を定義し、
前記複数の距離が、該直交固有画像によって定義された多次元空間内の前記異なる文書タイプからの前記捕捉画像の距離を表す、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記距離のそれぞれが、統一スケール上に前記距離を表示する各予想される文書タイプの確信値として表現される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記捕捉画像の参照重み付け係数ベクトルを計算することが、
各カラムが固有画像を表すデータ行列を構築することと、
前記捕捉画像の前記重み付け係数ベクトルを生成するためにデータ行列を乗算することであって、前記重み付け係数ベクトルの各係数が、前記直交固有画像によって形成された多次元空間内の前記捕捉画像の表現を表す、データ行列を乗算することと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
複数の参照文書タイプの１つ以上の固有画像及び固有値を計算することが、
前記予想される文書タイプの画像テンプレートを収集することと、
これら画像テンプレートの前記画像データをゼロ平均として正規化することと、
各カラムが前記画像テンプレートの異なる１つの画像データを格納しているデータ行列を形成することと、
前記データ行列の前記共分散行列をコンピュータで計算することにより、固有ベクトルのセットを計算し、かつ該固有ベクトルのそれぞれの対応する固有値によって格納することと、
閾値を超える固有値を有する固有ベクトルのみを選択するために、閾値を適用することと、
該選択された固有ベクトルを前記固有画像の上にマッピングしなおすことと、
該選択された固有画像を格納することと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
少なくとも１つの捕捉画像を受信することが、赤外線（ＩＲ）画像、可視光線スペクトル画像、紫外線（ＵＶ）画像、及び再帰性反射画像の１つ以上を受信することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記未知の文書の少なくとも１つの捕捉画像を受信することが、パスポート、運転免許証、出生証明書、金融文書、商業手形、身分証明書、及びソーシャルセキュリティーカードのうちの１つの捕捉画像を受信することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
データ構造内に、前記可能な参照文書タイプを表す複数の文書タイプオブジェクトを格納すること、を更に含み、
前記複数の文書タイプオブジェクトが、前記文書タイプオブジェクトのうちの１つによって表わされる前記予想される文書タイプのうちの１つとして前記未知の文書を分類及び検証するために前記捕捉画像から属性を抽出する複数の再帰ソフトウェア処理に参照符をつける、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記文書タイプオブジェクトの１つ以上が、前記参照文書タイプを選択し、前記複数の可能な参照文書のそれぞれの前記参照重み付け係数ベクトルを計算し、前記捕捉画像の前記重み付け係数ベクトルを計算し、複数の距離を計算するために、前記捕捉画像の前記重み付け係数ベクトルと、前記可能な参照文書の前記重み付け係数ベクトルのそれぞれとを比較し、及び、該複数の距離に基づいて、前記未知の文書を前記複数の予想される文書タイプのうちの１つであると識別する固有画像識別プロセスに参照符をつける、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記複数の再帰処理を前記捕捉画像に適用することによって抽出された前記属性に基づく変数順序で、データ構造の文書タイプオブジェクトを巡回することを更に含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記複数の文書タイプオブジェクトを格納することが、複数の処理の１つ以上に参照符をつける分類子オブジェクトを格納することを含み、
前記データ構造を巡回することが、
可能な参照文書タイプオブジェクトのセットを判定するために、前記分類子オブジェクトによって参照付をつけられた前記１つ以上の処理を呼び出し、及び
前記捕捉画像を前記複数の可能な参照文書タイプオブジェクトのうちの１つであると識別するために、該セットを巡回するために、前記分類子オブジェクトを巡回することを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記複数の文書タイプオブジェクトを格納することが、前記複数の処理の１つ以上に参照符をつける最小確信値及びベリファイアオブジェクトを格納することを含み、
前記セットを巡回することが、
前記ベリファイアオブジェクトによって参照付をつけられた前記複数の処理の前記１つ以上を呼び出し、
前記分類子オブジェクトによって前記未知の文書から抽出された属性を前記参照文書タイプオブジェクトと比較して処理するために、前記ベリファイアオブジェクトによって参照付をつけられた前記複数の処理の１つ以上を呼び出すことから受信した１つ以上の戻り値から確信値を計算し、及び
該確信値と最小確信値との比較に基づいて、前記セットからの前記可能な参照文書タイプオブジェクトの１つ以上を選択的に放棄するために、前記ベリファイアオブジェクトを巡回することを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
前記未知の文書の印刷方法が凹版印刷技術であるか又は彫刻印刷技術であるかの可能性を評価するための第１の方法、
画像及びテキストを印刷するのに使用したスクリーニング法を判別する第２の方法、又は
前記未知の文書の印刷材料がミクロ構造を含むかどうかを評価する第３の方法、の１つ以上を呼び出すことを更に含み、
前記可能性に基づいて、前記識別された文書が認証されたか否かを判定する、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記未知の文書を、無線ＩＣ（ＲＦＩＤ）データ、電子パスポートデータ、スマートカードデータ、又は磁気ストライプデータの１つ以上を含む埋め込まれた電子情報を組み合わせる機密文書であると識別しかつ検証することを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記識別及び検証処理の結果を、ビジュアル又はサウンドフォーマットでユーザに提示することを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
機密文書認証装置であって、
複数の参照文書タイプの１つ以上の固有画像及び固有値を格納するメモリと、
未知の文書から少なくとも１つの画像を捕捉する画像捕捉インターフェースと、
該捕捉画像に応答して、前記参照文書タイプの１つ以上を可能な参照文書タイプとして選択し、該複数の可能な参照文書のそれぞれの参照重み付け係数ベクトルを計算し、該捕捉画像の重み付け係数ベクトルを計算し、複数の距離を計算するために、該捕捉画像の該重み付け係数ベクトルと、該可能な参照文書の該重み付け係数ベクトルのそれぞれとを比較し、かつ、該複数の距離に基づいて、該未知の文書を該複数の予想される文書タイプのうちの１つであると識別する、文書処理エンジンと、を含む、機密文書認証装置。
【請求項１７】
前記文書処理エンジンが、各カラムが固有画像を表すデータ行列を構築し、かつ、前記捕捉画像の前記重み付け係数ベクトルを生成するためにデータ行列を乗算することによって、前記捕捉画像の前記重み付け係数ベクトルを計算する、請求項１６に記載の機密文書認証装置。
【請求項１８】
前記文書処理エンジンが、前記複数の参照文書タイプの前記１つ以上の固有画像及び固有値を計算し、かつ格納する、請求項１６に記載の機密文書認証装置。
【請求項１９】
前記文書処理エンジンが、
前記予想される文書タイプの画像テンプレートを収集すること、
これら画像テンプレートの前記画像データをゼロ平均として正規化すること、
各カラムが前記画像テンプレートの異なる１つの画像データを格納しているデータ行列を形成すること、
前記データ行列の前記共分散行列をコンピュータで計算することにより、固有ベクトルのセットを計算し、かつ該固有ベクトルのそれぞれの対応する固有値によって格納すること、
閾値を超える固有値を有する固有ベクトルのみを選択するために、閾値を適用すること、
該選択された固有ベクトルを前記固有画像の上にマッピングしなおすこと、
該選択された固有画像を前記メモリに格納することによって、
前記複数の参照文書タイプの前記１つ以上の固有画像及び固有値を計算し、かつ格納する、請求項１４に記載の機密文書認証装置。
【請求項２０】
前記メモリが、動的文書識別フレームワークに従って複数の文書タイプオブジェクトをデータ構造内に格納し、該複数の文書タイプオブジェクトが、前記捕捉画像から属性を抽出するために複数の再帰処理に参照符をつけ、
前記文書処理エンジンが、前記複数の再帰処理を前記捕捉画像に適用することによって抽出された前記属性に基づく変数順序で、前記データ構造の該文書タイプオブジェクトを巡回し、
前記文書処理エンジンが、該データ構造を巡回する際に、前記未知の文書を該複数の文書タイプオブジェクトのうちの１つであると識別する、請求項１６に記載の機密文書認証装置。
【請求項２１】
前記画像捕捉インターフェースが、赤外線（ＩＲ）画像、可視光線スペクトル画像、紫外線（ＵＶ）画、及び再帰性反射画像の１つ以上を受信することによって前記捕捉画像を受信する、請求項１６に記載の機密文書認証装置。
【請求項２２】
前記画像捕捉インターフェースが、運転免許証、出生証明書、金融文書、商業手形、身分証明書、又はソーシャルセキュリティーカードのうちの１つの捕捉画像を受信することによって、前記未知の文書の前記捕捉画像を受信する、請求項１６に記載の機密文書認証装置。
【請求項２３】
コンピュータ読み取り可能な媒体であって、
複数の参照文書タイプの１つ以上の固有画像及び固有値を計算する、
未知の文書の少なくとも１つの捕捉画像を受信する、
該参照文書タイプの１つ以上を可能な参照文書タイプとして選択する、
該複数の可能な参照文書のそれぞれの参照重み付け係数ベクトルを計算する、
該捕捉画像の重み付け係数ベクトルを計算する、
複数の距離を計算するために、該捕捉画像の該重み付け係数ベクトルと、該可能な参照文書の該重み付け係数ベクトルのそれぞれとを比較する、
該複数の距離に基づいて、該未知の文書を該複数の予想される文書タイプのうちの１つであると識別する、ことをプログラム可能なプロセッサにさせるための命令を含む、媒体。
【請求項２４】
未知の文書の捕捉画像を受信することと、
該捕捉画像の複数の連結領域をセグメント化し、かつ識別することと、
該複数の連結領域を分類しかつ該複数の連結領域の間の関係のセットを確立することによって、該捕捉画像を表すグラフを構築することと、
該複数の連結領域と、該複数の文書タイプオブジェクトのうちの１つに関連付けられたテンプレートデータと、を比較することであって、該テンプレートデータが、所定の複数の連結画像領域と、複数の所定の連結画像領域の間の関係と、を指定する、比較することと、
該比較に基づいて、現在比較されている該複数の文書タイプオブジェクトのうちの１つに該捕捉画像が属するかどうかを判定することと、を含むレイアウト照合プロセスによって未知の文書を識別又は検証する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、フレキシブルな文書検証フレームワークを使用した、パスポート、運転免許証、出生証明書、又は金融文書等の機密文書のコンピュータを使った識別及び検証に関する。
【背景技術】
【０００２】
機密文書から情報を捕捉、識別、検証、及び抽出するために、コンピュータ利用技術が益々用いられている。例えば、ｅパスポートリーダ等の機密文書リーダは、機密文書を読み取り、かつその信頼性を確認するために広く配置されている。機密文書の例には、パスポート、クレジットカード、身分証明書、運転免許証、出生証明書、商業手形、及び金融文書が挙げられる。一部の機密文書に関し、ＩＣＡＯ（国際民間航空機関）は、コンピュータ利用技術で機密文書を識別するための明確な手順を設けている。その他の機密文書に関して、ＩＣＡＯに準拠していない機密文書をコンピュータ利用技術で識別することができる手順を特定している基準は存在しない。
【０００３】
通例、所与の機密文書の信頼性が確認できる前に、まず、機密文書タイプを識別する必要がある。例えば、いくつかの最新の機密文書リーダは、様々な州又は国が発行したパスポートなどの、様々な異なる種類の機密文書をサポートしている。機密文書が本物のパスポートであると確認するためには、例えば、どの特定の国及びバージョンのパスポートが認証されているかが、まず判定されなければならない。英国のパスポートの認証には、例えば、オーストラリアのパスポートと比較すると、異なるアルゴリズムの適用及び／又はパスポートの異なる部分の解析が必要になる場合がある。より詳細には、異なる機密文書を認証するために、機密文書リーダは、文書の寸法、静的な画像模様、及び／又は、文書上の特定部分及び／又はバーコード、コンピュータ可読領域、及びＲＦＩＤチップ等の記憶媒体上の特定部分から収集される情報を解析するアルゴリズムなどを含む、広範囲のアルゴリズムを採用することができる。
【０００４】
最初に機密文書タイプを識別する方法は、ＩＣＡＯに準拠していない文書に重大な課題を提供することができる。１つのアプローチは、文書の信頼性を確認するためにその文書を処理する前に、オペレータに機密文書タイプを選択することを要求する。しかしながら、このアプローチは手作業に集中し、大量の機密文書を処理する環境下では間違いを起こしやすい。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
代案として、機密文書タイプを自動的に又は半自動的に識別する目的で、特定のコンピュータ利用技術を適用することができる。しかしながら、現在までのところ、このような技術は典型的には事実上静的である（即ち、柔軟性なく定義されている）。即ち、文書認証システムは、機密文書の第１の種類を検査するのに第１のアルゴリズムを適用するように、静的にプログラムされている場合がある。検査が失敗すると、文書認証システムは、第２の機密文書タイプを検査するために第２のアルゴリズムを適用する。機密文書が識別されるか拒否されるまで、静的プロセスは次々と継続する。この厳密な性質、及び静的アプローチに必要な有意な処理時間は、多くの異なる文書タイプをサポートするように設計された文書認証システムには好適でなく、このようなシステムの拡張可能性を制限する可能性がある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
広くは、本発明は、拡張可能で効率的、かつ動的な文書識別フレームワークに従って、機密文書、又はより広くは物品、を識別及び検証する技術に関する。即ち、異なるタイプの機密文書を容易に定義することができ、大量の異なるタイプの機密文書の効率的な識別及び検証に対処するためにフレームワークを容易に拡大することができる、拡張可能なソフトウェアフレームワークが記載される。更に、各文書のタイプを識別するのに必要なアルゴリズムを、共有の再利用可能な文書識別ソフトウェアモジュールのセットに容易に加えることができ、かつそこから選択することができる。一実施形態では、文書識別ソフトウェアモジュールは、「分類子」「ベリファイア」及び「バリデータ」に論理的に分けられることができる。文書識別フレームワークは、階層的なツリー状構造として編成されたノードのセットを含み、これらを巡回することで、再利用可能な文書識別ソフトウェアモジュールの適用に基づき、文書を文書タイプ及びサブタイプに分類する。
【０００７】
文書のタイプを識別する際、文書処理エンジンは、ツリーの各親ノードにある分類子の結果に基づいて、階層文書識別フレームワークを通ってパスを選択的に巡回する。即ち、１つ以上の計算効率の良い分類子を階層文書識別フレームワーク内の各親ノードで適用して、ノードの子ノードのいずれかを巡回するかどうかを判定する。分類子は、未知の文書の一般的特徴を、サブ文書タイプを表す子ノードの特徴と比較する。所与のノードの分類子は、可能な参照文書オブジェクトタイプを表す子ノードをゼロ以上含み得るサブセットを（例えば、リストの形式で）戻す。
【０００８】
階層文書識別フレームワークを巡回している間、分類子によって識別された子ノードに関する適切な特徴を機密文書が有することを高精度で更に確認するためのさらなる制約を適用するために、より集約的な計算によるベリファイアをサブセット内の子ノードの各々に適用してもよい。本明細書に記載のように、子ノードの評価の順序は信頼又は類似スコアに基づいていてもよく、未知の文書に対して最高類似スコアを有する子ノードを選択してもよい。いくつかの実施形態では、子ノードのいずれかが未知の文書に潜在的に一致すると考慮され得る前に、閾値の信頼レベル又は類似スコアが満たされなければならない。一旦選択されると、子ノードは親ノードと見なされ、巡回プロセスは再帰的方法で継続して、新しい親ノードに対して分類子及びベリファイアを再度適用する。
【０００９】
あるリーフノード（leaf node）に到達すると、最後の親は識別結果と見なされる。この時点で、機密文書の信頼性を確認する目的で、得られた識別ノードに関する１つ以上のバリデータのセットが適用される。未知の文書の任意のセキュリティー機能を１つ以上の既知の参照と比較して、信頼レベル又は類似スコアを戻すために、バリデータは、典型的には、画像比較アルゴリズムを使用する。類似スコアが認証閾値を超えると、未知の文書は検証された本物と考慮される。
【００１０】
このように、文書識別モジュールによって定義されたアルゴリズムを適用する順序（即ち、フレームワークが巡回するやり方）は、機密文書が識別される特定の属性に基づき、動的である。このアプローチは、何百、更には何千といった異なるタイプの機密文書をサポートするために容易に拡張することが可能な、効率的で拡張可能な文書認証システムを提供する。
【００１１】
例えば、機密文書の識別、及びそれに続く検証は、機密文書からのデータ、例えば、コンピュータ解読可能な領域（ＭＲＺ）、バーコード、磁気ストライプ、テキストコンテンツ、機密画像、又は機密文書内に埋め込まれた高周波識別（ＲＦＩＤ）チップからのデータの使用によってなされる。本明細書に記載の原理によると、機密文書認証システムは、機密文書からのデータを処理し、かつこの機密文書が特定の識別特徴を含んでいるかどうかを判定するために、フレームワークによって定義された分類子及びベリファイアを実行することで、階層フレームワークを巡回する。フレームワークの階層的性質により、並びにフレームワークが文書のタイプのカテゴリ及びサブカテゴリを識別するために再利用可能な文書分類子を使用することにより、多くの異なるタイプの文書をサポートする状況においてでさえも、機密文書を迅速かつ効率的に識別することが可能である。したがって、本明細書に記載の技術は、現在、ますます多くの機密文書が世界規模で利用可能であるにもかかわらず、機密文書の信頼性を迅速に識別し、続いて確認するために必要な比較数を絞り込むやり方で、動的文書識別フレームワークを維持するのに特に有用であり得る。
【００１２】
例えば、本発明の技術は機密文書認証装置で具現化され得る。この装置は、物品の捕捉画像を受信する画像捕捉インターフェースと、動的文書識別フレームワークに従って複数の文書タイプオブジェクトをデータ構造内に格納するメモリと、を含んでもよい。機密文書認証装置は、機密文書を複数の文書タイプオブジェクトのうちの１つであると識別するために複数の処理の１つ以上を選択的に呼び出すことによりデータ構造を巡回する文書処理エンジンを更に含む。典型的には、データ構造は、捕捉画像と文書タイプオブジェクトとの間のごくわずかな比較を明らかにするツリー状のデータ構造を含む。更に、ツリーデータ構造などの動的データ構造を用いることによって、データ構造は容易に拡張してますます多くなる機密文書を網羅することが可能であり、データ構造は実行時に動的に適合して、追加のデータ構造を急いで収容することが可能である。
【００１３】
一実施形態において、方法は、未知の文書の１つ以上の捕捉画像を受信することと、動的文書識別フレームワークに従って複数の文書タイプオブジェクトをデータ構造内に格納することとを含み、複数の文書タイプオブジェクトは、捕捉画像から属性を抽出して、未知の文書を、文書タイプオブジェクトのうちの１つによって示される文書タイプとして分類及び検証するために、複数の再帰処理に参照符をつける。本方法は、複数の再帰処理を捕捉画像に適用することによって抽出された属性に基づく変数順序で、データ構造の文書タイプオブジェクトを巡回することと、データ構造を巡回する際に、未知の文書を複数の文書タイプオブジェクトのうちの１つであると識別することと、を更に含む。
【００１４】
別の実施形態において、機密文書認証装置は、未知の文書の１つ以上の画像を捕捉する画像捕捉インターフェースと、動的文書識別フレームワークに従って複数の文書タイプオブジェクトをデータ構造内に格納するメモリと、含み、複数の文書タイプオブジェクトは、捕捉画像から属性を抽出するために複数の再帰処理に参照符をつける。本装置は、複数の再帰処理を捕捉画像に適用することによって抽出された属性に基づく変数順序で、データ構造の文書タイプオブジェクトを巡回する文書処理エンジンを更に含み、文書処理エンジンは、データ構造を巡回する際に、未知の文書を複数の文書タイプオブジェクトのうちの１つであると識別する。
【００１５】
別の実施形態において、本発明は、命令を収容したコンピュータ読み取り可能な媒体を目的とする。命令は、プログラム可能なプロセッサに物品の捕捉画像を受信させ、かつ、動的文書識別フレームワークに従って複数の文書タイプオブジェクトをデータ構造内に格納させ、複数の文書タイプオブジェクトは複数の処理に参照符をつける。命令は、更に、捕捉画像を複数の文書タイプオブジェクトのうちの１つであると識別するために、複数の処理の１つ以上を選択的に呼び出すことで、プロセッサにデータ構造を巡回させる。
【００１６】
本発明の１つ以上の実施形態の詳細を、添付図及び以下の説明で明らかにする。本発明の他の特長、目的、及び利点は、説明及び図面、並びに特許請求の範囲から明らかとなるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の原理に従って機密文書１２を解析するための例示的な文書認証システム１０を示す略図。
【図２】本発明の原理による動的文書識別フレームワークに従って物品を検証する例示のホストシステムを示すブロック図。
【図３】図１の文書認証システムの例示的な操作を示すフローチャート。
【図４】図２のホストシステムの例示的な操作を更に詳細に示すフローチャート。
【図５】図２の文書識別フレームワークを更に詳細に示すブロック図。
【図６】文書識別フレームワークを巡回する文書識別モジュールの例示的操作を示すフローチャート。
【図７Ａ】文書識別フレームワークのユーザインターフェースによって、ディスプレイを介してユーザに示されたウインドウのスクリーンショット。
【図７Ｂ】文書識別フレームワークのユーザインターフェースによって、ディスプレイを介してユーザに示されたウインドウのスクリーンショット。
【図７Ｃ】文書識別フレームワークのユーザインターフェースによって、ディスプレイを介してユーザに示されたウインドウのスクリーンショット。
【図８Ａ】ホストシステムが識別及びそれに続く認証を完了した後の、ユーザインターフェースによって、ディスプレイを介してユーザに示されたウインドウのスクリーンショット。
【図８Ｂ】ホストシステムが識別及びそれに続く認証を完了した後の、ユーザインターフェースによって、ディスプレイを介してユーザに示されたウインドウのスクリーンショット。
【図９】図２のホストシステムのメモリ構造の一部分をより詳細に示すブロック図。
【図１０】レイアウト照合識別プロセスを呼び出すために文書識別フレームワークを巡回する、文書識別モジュールの例示的な操作を示すフローチャート。
【図１１Ａ】文書識別モジュールがレイアウト照合識別プロセスを実行する際の捕捉画像の状態を示す例示の画像。
【図１１Ｂ】文書識別モジュールがレイアウト照合識別プロセスを実行する際の捕捉画像の状態を示す例示の画像。
【図１１Ｃ】文書識別モジュールがレイアウト照合識別プロセスを実行する際の捕捉画像の状態を示す例示の画像。
【図１２】固有画像文書照合プロセスを呼び出すために文書識別フレームワークを巡回する、文書識別モジュールの例示的な操作を示すフローチャート。
【図１３Ａ】文書識別モジュールが固有画像文書照合プロセスを実行する際の捕捉画像の状態を示す例示の画像。
【図１３Ｂ】文書識別モジュールが固有画像文書照合プロセスを実行する際の捕捉画像の状態を示す例示の画像。
【図１３Ｃ】文書識別モジュールが固有画像文書照合プロセスを実行する際の捕捉画像の状態を示す例示の画像。
【図１４Ａ】画像内の特徴の捕捉画像及び諧調変化のプロファイルを示している、文書検証モジュールの例示の画像。
【図１４Ｂ】画像内の特徴の捕捉画像及び諧調変化のプロファイルを示している、文書検証モジュールの例示の画像。
【図１４Ｃ】画像内の特徴の捕捉画像及び諧調変化のプロファイルを示している、文書検証モジュールの例示の画像。
【図１５Ａ】見本の印刷技術及びその解析を示している、文書検証モジュールの例示の画像。
【図１５Ｂ】見本の印刷技術及びその解析を示している、文書検証モジュールの例示の画像。
【図１５Ｃ】見本の印刷技術及びその解析を示している、文書検証モジュールの例示の画像。
【図１５Ｄ】見本の印刷技術及びその解析を示している、文書検証モジュールの例示の画像。
【図１６Ａ】見本の印刷技術及びその解析を示している、文書検証モジュールの例示の画像。
【図１６Ｂ】見本の印刷技術及びその解析を示している、文書検証モジュールの例示の画像。
【図１６Ｃ】見本の印刷技術及びその解析を示している、文書検証モジュールの例示の画像。
【図１７Ａ】ＩＣＡＯに準拠したＭＲＺ領域を使用せずに、２０６枚の異なる米国運転免許証から現在のバージョンのニューヨーク州運転免許証を識別しかつ検証する際の、システムの効率性及び高精度を実証している。
【図１７Ｂ】ＩＣＡＯに準拠したＭＲＺ領域を使用せずに、２０６枚の異なる米国運転免許証から現在のバージョンのニューヨーク州運転免許証を識別しかつ検証する際の、システムの効率性及び高精度を実証している。
【図１７Ｃ】ＩＣＡＯに準拠したＭＲＺ領域を使用せずに、２０６枚の異なる米国運転免許証から現在のバージョンのニューヨーク州運転免許証を識別しかつ検証する際の、システムの効率性及び高精度を実証している。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
図１は、本発明の原理に従って機密文書１２を解析するための例示的な文書認証システム１０を示す略図である。文書認証システム１０は、パスポートドキュメントリーダ等のドキュメントリーダ１１に結合されるホストシステム２０を備える。ドキュメントリーダ１１は画像取得装置として働き、機密文書１２が妥当な認証された機密文書であることを確認する。本明細書に記載されるように、ドキュメントリーダ１１は機密文書の多岐にわたる種類をサポートする。認証の一部として、ドキュメントリーダ１１は、まず、装置に挿入された機密文書の特定のタイプを識別する。例えば、機密文書１２は、米国の州固有の免許証、米国の州固有の身分証明書、欧州連合（Ｅ．Ｕ．）固有の免許証、Ｅ．Ｕ．の身分証明書、パスポート又は世界中の州又は国の政府機関が発行した身元確認資料、身分証明書、及び様々なその他の文書タイプであってもよい。機密文書タイプを識別した後、文書認証システム１０は更に機密文書１２から情報を検証しかつ抽出することができる。
【００１９】
例えば、文書認証システム１０のホストコンピュータシステム２０を使用して、最初に、機密文書１２の全部又は一部分の一連の１つ以上の画像を捕捉するようにドキュメントリーダ１１に指示することができる。次に、文書認証システム１０は２段階プロセスが採用し、最初に、機密文書タイプを識別し、次に、機密文書１２が識別されたタイプの妥当な文書であることを、場合によっては機密文書から得た他のデータと共に、捕捉画像データの解析に基づいて確認する。例えば、文書認証システム１０は、機密文書１２から捕捉したスキャンした画像データに加えて、１つ以上のコンピュータ可読領域（例えば、バーコード）から受信したデータ、文書内に埋め込まれた又は文書に取り付けられた無線ＩＣ（ＲＦＩＤ）チップから受信したデータ、又は文書によって提供されるその他の情報源、を利用してもよい。
【００２０】
本明細書に記載のように、ホストコンピュータ２０は、幅広い種類の機密文書をサポートするために容易に拡張及び変更が可能な動的文書識別フレームワークを使用する文書処理エンジンのための動作環境を提供する。即ち、文書識別フレームワークは、異なるタイプの機密文書に対して同定アルゴリズムを容易に加える、定義する、及び活用することができる環境を提供する。文書処理エンジンは必要に応じてフレームワークと情報をやりとりして、機密文書１２を特定のタイプの文書、例えば、特定の政府機関によって発行されかつ次の認証に必要な特定の特徴及びレイアウト機能を有する機密文書、を分類しかつ最終的に識別するための様々なアルゴリズムを呼び出す。
【００２１】
文書認証システム１０は、機密文書１２の全部又は一部分から一連の１つ以上の画像を捕捉するために機密文書をスキャンすることにより、機密文書１２の識別プロセスを開始する。次に、文書認証システム１０は、動的文書識別フレームワークに従って複数の文書タイプオブジェクトを定義するデータを格納するデータ構造を巡回する。複数の文書タイプオブジェクトは、ノードの形式で階層的に配列され、それぞれが機密文書のタイプのカテゴリ又はサブカテゴリを表す。各オブジェクトは、特定の文書タイプをカテゴライズする、サブカテゴライズする、及び最終的に識別するのに必要なアルゴリズムを提供する複数の実行可能な文書識別ソフトウェアモジュール（即ち、実行可能な「分類子」、「ベリファイア」、「バリデータ」）のいずれかに参照符をつけることができる（即ち、それらのポインタを含むことができる）。例えば、これら文書識別ソフトウェアモジュールのそれぞれは、典型的には、文書の１つ以上の属性を判定することが可能な関連した文書同定アルゴリズムを実施する。問題となる属性が特定の機密文書１２内に存在するかどうかに基づき、処理エンジンは文書フレームワークを巡回して、次の分類子を選択しかつ適用する。例示の文書識別ソフトウェアモジュールは、固有画像文書照合アルゴリズム、又は文書レイアウト照合アルゴリズムを有し、これら方法については以下により詳細に説明がなされる。
【００２２】
文書識別フレームワークのデータ構造を巡回すると同時に、文書認証システム１０は、捕捉画像データの部分を処理するために、及び／又更なるデータを得るために機密文書１２に問い合わせをするために、複数の文書識別ソフトウェアモジュールの１つ以上を選択的に呼び出す。例えば、文書のタイプを識別する際、文書認証システム１０の文書処理エンジンは、階層文書識別フレームワークのルートノード（root node）から始め、続いて、フレームワークの各親ノードの分類子によって定義されたアルゴリズムの結果を基に、フレームワークのノードを通るパスを選択的に巡回する。即ち、階層文書識別フレームワーク内の各親ノードに、１つ以上の計算効率の良い分類子を適用して、その親ノードの子ノードのへのパスを巡回するかどうかを判定する。これらの分類子は、子ノードによって示されるサブ文書タイプの特徴を参照し、かつ、パス選択の一般比較に使用される。分類子は、未知の文書の一般的特徴を、サブ文書タイプを示す子ノードの特徴と比較する。所与のノードの分類子は、可能な参照文書オブジェクトのタイプを示すゼロ以上の子ノードを含んでもよいサブセットを（例えば、リストの形式で）戻す。分類子は、リンクしたインデックスの形式で保存され、可能な参照文書オブジェクトタイプ一式を戻す。
【００２３】
階層文書識別フレームワークを巡回する間、機密文書が分類子によって選択された子ノードの適切な特徴を有するかどうかを更に確認するために、上位レベルの分類子によって抽出された属性に、親ノードに関連付けられたベリファイア、子ノード、又はその両方を適用することができる。ベリファイアは、ノード自身によって示される文書タイプの特徴を参照し、かつ識別プロセスの中で更に使用され、ベリファイアによって指定されたアルゴリズムは、正しい識別結果を得るためにこの特定の文書タイプにより厳しい制約を課し、又は、分類子によって指定されたアルゴリズムよりもより集約的計算であってもよい。分類子とベリファイアの組合せは、高速及び高精度の両方の必要性のバランスをとるための効率的でフレキシブルな構造を提供する。本明細書に記載のように、子ノードの評価の順番は、信頼又は類似スコアに基づいてもよく、未知の文書に対して最も高い類似スコアを有する子ノードが選択されてもよい。いくつかの実施形態では、子ノードのいずれかが未知の文書と一致すると考慮され得る前に、閾値の信頼レベル又は類似スコアが満たされていなければならない。選択された時点で、子ノードは親ノードと見なされ、新しい親ノードに対して分類子及びベリファイアを再度適用するために、巡回プロセスは再帰的方法で継続する。
【００２４】
リーフノード（即ち、子ノードを有さないフレームワーク内のノード）に至ると、機密文書の信頼性を確認する目的で、１つ以上のバリデータのセットが適用される。バリデータはリーフノードによって示される文書タイプの特徴を参照し、ベリファイア又は分類子のいずれかによって指定されたアルゴリズムよりも更に集約的計算であってもよいが、そうである必要はない。バリデータは、未知の文書の任意のセキュリティー機能を１つ以上の既知の参照と比較して信頼レベル又は類似スコアを戻すために、典型的には、画像比較アルゴリズムを使用する。類似スコアが認証閾値を超えた場合は、未知の文書は認証が確認されたと考慮される。
【００２５】
このように、書認証システム１０は文書識別フレームワークを巡回し、未知の文書を識別し、かつ最終的に検証するために、文書識別ソフトウェアモジュールを選択的に呼び出す。したがって、動的文書識別フレームワークによって実施されるプロセスは、文書識別フレームワークが、以前に呼び出した文書識別ソフトウェアモジュールの結果に応じて特定の操作を呼び出すように文書認証システム１０に指示する、と言う点で「動的」であり、階層内の開始点及びプロセスの呼出しは、識別対象となる特定の機密文書に基づき変化する。即ち、文書認証システム１０は、例えば、米国パスポートである機密文書１２を解析するために、その後、第１、第２、及び第３の操作を適用してもよいが、米国運転免許所である機密文書１２を解析するために、その後、第１、第３、及び第５の操作を適用してもよく、これら各操作は、機密文書の１つ以上の属性のみを個々に判定する。この点において、この技術は、認証中の機密文書タイプ１２にかかわらず、完成した文書同定アルゴリズムを所定の順番で静的に適用することが求められる従来のシステムと異なっている。以下により詳細に説明がなされるように、この動的態様は、捕捉画像そのものの解析を基に、プロセスのセットを選択的かつ動的に採用することによって、より効率的かつ包括的な機密文書の検証を容易にする。
【００２６】
文書認証システム１０は、文書識別フレームワークを、階層的に配列されたツリー状のデータ構造として、メモリ、データベース、又はその他の記憶媒体（図１には未表示）に格納することができる。本明細書で文書オブジェクトタイプと呼ばれるデータ構造は、ツリー状のデータ構造内の各ノードを表すのに使用される。親ノードは、文書タイプのカテゴリ又はサブカテゴリを示し、階層の複数レベルの中に向かって再帰的に巡回され得る。リーフノードは、特定の文書タイプ、例えば、米国パスポート文書タイプオブジェクト、米国運転免許証文書タイプオブジェクト、又は身分証明書文書タイプオブジェクトを表す。フレームワーク内の文書タイプオブジェクトのいくつかは、１つ以上の格納された画像又はテンプレート、並びに、１つの文書タイプオブジェクトを他から明確に描写する指定された特徴のセットを含んでもよい。例えば、米国パスポート文書タイプオブジェクトは、米国パスポートのテンプレート、並びに、米国パスポートのテンプレート画像の底部でのコンピュータ可読領域の発生と、テンプレート内に設置する写真のプロファイルを定める寸法と、様々な特徴間の相対位置の判定を目的とするその他のデータとを定義する特徴のセット、を含んでもよい。
【００２７】
文書認証システム１０は、フレームワークのデータ構造を巡回して、文書タイプオブジェクトに参照符をつけられた１つ以上の実行可能な分類子、ベリファイア、及びバリデータを呼び出すことができる。呼び出される特定の書識別ソフトウェアモジュールに応じて、文書認証システム１０は、文書タイプオブジェクトを捕捉画像と比較してもよく、又は、機密文書１２がカテゴリ、サブカテゴリ、又は特定の文書タイプと一致する類似度を示す確信値を生成するために、画像データ及び／又は機密文書から得たその他のデータの他の何らかの解析を実行してもよい。確信値が、親ノードに関連付けられた複数の分類子及び／又はベリファイアのプログラム可能な又は計算された最小確実性レベルを超えた場合、文書認証システム１０は、１つ以上のリーフノードに達して最終的に最高確信値が戻されることによって機密文書１２が識別されるまで、この親ノードからフレームワーク中の複数のパスを巡回する。
【００２８】
機密文書１２が複数の格納された文書タイプオブジェクトの１つに一致することを識別することに成功した後、文書認証システム１２は、その機密文書の信頼性を確認するための認証プロセスを実行する。例えば、文書認証システム１２は、格納された参照画像の１つ以上の発生が機密文書内に存在するかどうかを判定するために、捕捉画像を解析してもよい。参照画像が機密文書内に存在する場合、文書認証システム１０は、機密文書１２が適切に認証されたという（例えば聴覚型及び／又は視覚型の）指示を与えることができる。参照画像が捕捉画像内に存在しない場合、文書認証システム１０は、機密文書１２が自動的に認証されず拒否され得るという指示を与える。
【００２９】
操作の際、ユーザは機密文書１２を、ドキュメントリーダ１１のビューフレーム１４の上に置く。ビューフレーム１４は、文書認証システム１０の他の構成要素に対して機密文書１２を正確に位置付ける。図１の例示の実施形態において、文書認証システム１０は、ビューフレーム１４の上に置かれた機密文書１２を照明するための光源を有している。いくつかの実施形態では、文書認証システム１０は赤外線（ＩＲ）光源及び／又は紫外線（ＵＶ）光源等の２つ以上の光源を含んでもよい。文書認証システム１０は、機密文書１２から画像データを捕捉するための画像取得装置を更に含む。画像取得装置は、ピクセルのアレイを有する電荷結合素子（ＣＣＤ）、カメラ、ラインスキャナ、又はその他の光学入力装置などのＣＭＯＳ画像センサであってもよい。ホストシステム２０は、画像データを捕捉するコマンドを発行する、ＲＦＩＤチップを問い合わせる、又は機密文書１２に対するその他の操作を実行するために、セキュリティリーダ１１と情報をやりとりする。光源の輝度は、ホストシステム２０によって自動的に又はユーザからの入力に基づいて、最小値から最大値の輝度範囲にわたって調節することができる。
【００３０】
ユーザが機密文書１２をビューフレーム１４の中に置いた後、ドキュメントリーダ１１は機密文書１２の一連の１つ以上の画像を捕捉する。捕捉画像は機密文書１２の全て又は一部分を表してもよいが、典型的には、捕捉画像は機密文書１２の全てを表す。画像捕捉装置は、画像処理のために、捕捉画像データをホストシステム２０に伝達する。ホストシステム２０によって処理された捕捉画像は、検査のために、ホストシステム２０と関連付けられたディスプレイ（図示せず）上に表示することができる。ホストシステム２０は、例えば、コンピュータ、ラップトップ、携帯情報端末（ＰＤＡ）、又は、捕捉画像を解析するのに十分なプロセッサ及びメモリ資源を有する他のコンピュータシステムを含んでもよい。ホストシステム２０の例示的な構成及び操作について、以下で更に詳細に説明する。
【００３１】
図２は、本発明の原理による機密文書１２を識別するための動的文書識別フレームワークに従って、図１の機密文書１２等の物品を認証する例示のホストシステム２０を示すブロック図である。ホストシステム２０は、機密文書１２を動的に識別するために、画像データ２２、及び任意にドキュメントリーダ１１（図１）から受信するその他のデータ（例えば、ＲＦＩＤデータ）を解析する。
【００３２】
この例では、ホストシステム２０は、ドキュメントリーダ１１からデータ（例えば、画像及びＲＦＩＤデータ）を受信するデータインターフェース２４を含む。データインターフェース２４は、例えば、ドキュメントリーダ１１と交信するシリアル又はパラレルハードウェアインターフェースであってもよい。別の例として、データインターフェース２４は、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）インターフェースであってもよい。
【００３３】
図２に示されるように、文書識別フレームワーク３４は、複数のノードを有するツリー状構造として表わされてもよく、このノードは、機密文書カテゴリ、機密文書サブカテゴリ、又は特定の機密文書タイプを表わす。文書識別フレームワーク３４のノードのそれぞれは、分類子４７と、ベリファイア４８と、バリデータ４９とを含む文書識別ソフトウェアモジュール４１のセットに対する基準を含んでもよく、分類子４７と、ベリファイア４８と、バリデータ４９のそれぞれは、機密文書の１つ以上の属性又は特徴をチェックするためのプロセスを定義する実行可能な命令を含んでいる。一例として、親ノードに関連付けられた分類子４７の１つは、機密文書の特定の位置にコンピュータ可読領域（ＭＲＺ）が存在するかどうかを判定して、潜在的な機密文書のタイプを特定のクラスに絞り込むことができる。親ノードに関連付けられている、又はその子ノードのうちの１つであるベリファイア４７の１つは、テキスト識別子の特定配列がＭＲＺテキスト内に存在することを確認するために、ＭＲＺを更に処理する。この点において、ベリファイア４８は、可能性のあるタイプの文書をオーストラリアの文書のセットに更に絞り込むために、文書ツリー階層の上位レベルの分類子によって抽出された、例えば、テキスト識別子の上記特定配列、例えば、「ＡＵ」、が存在するかどうかといった属性を確認する。最終的に、リーフノード（即ち、子ノードを有さないフレームワーク内のノード）に至ると、その機密文書の信頼性を確認する目的で、そのリーフノードによって参照符をつけられた１つ以上のバリデータ４９のセットが適用される。
【００３４】
ホストシステム２０は、レイアウトエディタ３０を提供するユーザインターフェース２８を含み、それによりユーザ（未表示）は、データベース３２内に格納されたデータを編集することができる。具体的には、異なる文書タイプをサポートするために文書識別フレームワーク３４を拡張するために、ユーザは、レイアウトエディタ３０に提示されたグラフィカルユーザインターフェースと情報をやりとりして、データベース３２に格納された文書タイプを編集することができる。例えば、場合によっては、ユーザはレイアウトエディタ３０と情報をやりとりして、文書識別フレームワーク３４に挿入する新しい文書タイプオブジェクを手動で特定してもよい。このとき、ユーザは、カテゴリ、サブカテゴリ、又は個々の文書タイプを定義するために、存在する属性を定義することができる。更に、ユーザは、分類子４７、ベリファイア４８、及びバリデータ４９として保存するために、挿入される文書オブジェクトを、１つ以上の新しい又は既存のアルゴリズムと関連付けることができる。
【００３５】
別の方法としては、新しい機密文書タイプのテンプレートからの画像データ及びその他のデータ２２を受信しかつ処理した際に、文書識別フレームワーク３４を適応的に更新するために、ホストシステム２０はラーンモードに置かれてもよい。このモードでは、ホストシステム２０はデータを処理し、かつ、新しい文書タイプオブジェクトを、新しいタイプの機密文書のあらゆる識別された属性と照合する文書識別フレームワーク３４の中に自動的に挿入する。
【００３６】
このように、ユーザ入力２６はユーザインターフェース２８と情報をやりとりして、所定の文書タイプオブジェクトに関連付けられた分類子４７、ベリファイア４８、及びバリデータ４９を加える又は除去するというコマンドのような、文書タイプオブジェクトを編集せよというコマンドを指定し、新しい文書タイプオブジェクトを手動又は自動のいずれかで挿入し、分類子４７、ベリファイア４８、バリデータ４９、及びその他のコマンドの優先順位付けするために書識別フレームワークのノードを再順序付けする。したがって、ユーザはレイアウトエディタ３０に関与して、文書識別フレームワーク３４がより迅速に機密文書を識別するように調整することができる。
【００３７】
データインターフェース２４が受信した画像データは、機密文書１２の全て又は一部分の捕捉画像を表してもよい。上述のように、画像データは、１つ以上の画像、テキスト、ＭＲＺ、バーコード、透かし模様、又はその他の情報を含んでもよい。ホストシステム２０は、捕捉データを受信して、上記の識別及びそれに続く認証プロセスを実行する、文書処理エンジン３６を含む。この例では、文書処理エンジン３６は、画像処理モジュール３８と、文書識別プロセスを実行する文書識別モジュール４０と、を備える。文書処理エンジン３６は、一旦識別された機密文書の認証を確認する文書認証モジュール４２と、物品、例えば、検証及び認証される機密文書１２からの関連情報を抽出するデータ収集モジュール４４と、を更に備える。具体的には、データ収集モジュール４４はドキュメントリーダ１１に関与して、バーコードを読み取り、ＲＦＩＤチップに問い合わせをし、機密文書１２に存在する磁気ストライプを読み取って、画像データに含まれていない場合がある追加データを収集することができる。
【００３８】
捕捉画像データを受信した時点で、画像処理モジュール３８は画像前処理アルゴリズムを呼び出して、より良質な諧調、色、又は二値画像を生成することができる。本明細書における目的のために、これら処理された捕捉画像は捕捉画像と呼ばれ、「捕捉画像」は、処理されているいないにかかわらず、基礎となる機密文書１２を反映するあらゆる画像を意味すると解釈されるべきである。画像処理モジュール３８は、画像を捕捉したときに使用される光源の種類、例えば、紫外線光源は特定の画像処理アルゴリズムを必要とする場合があるので光源の種類に基づいて、又は捕捉画像の一定のアスペクト、例えば、背景が黒の明るいテキストは反転画像アルゴリズムを必要とする場合があるのでアスペクトに基づいて、画像処理が必要かどうかを判定する。画像データが前処理されたされた時点で、文書識別モジュール４０は、画像データ並びにデータ収集モジュール４４が得たその他のデータを更に解析して、機密文書タイプを識別する。
【００３９】
具体的には、捕捉画像データを受信すると、文書識別モジュール４０はデータベース３２に格納された文書識別フレームワーク３４を巡回して、その機密文書が文書識別フレームワーク３４によってサポートされた文書タイプオブジェクトの１つであると識別するか、又はその機密文書を拒否する。データベース３２は、メモリ、又はホストシステム２０のコンピュータ読み取り可能な媒体内に局所的に存在する。しかしながら、他の実施形態では、データベース３２は、ホストシステム２０から離れて、ネットワーク接続又はパブリックネットワーク上の仮想プライベートネットワーク等の他の何らかのアクセス方式を介してホストシステム２０に結合されて存在してもよい。データベース３２は、リレーショナルデータベース等の任意のタイプデータベース、又は文書識別フレームワーク３４を格納可能な任意の他のタイプのメモリを含んでもよい。
【００４０】
文書識別フレームワーク３４は、容易に拡張できるようにツリー状のデータ構造として編成される。以下により詳細に説明がなされるように、文書識別モジュール４０は、機密文書を、文書識別フレームワーク３４に格納された複数の文書タイプオブジェクトの１つであると分類しかつ最終的に識別するために、複数の分類子４７、ベリファイア４８、及びバリデータ４９を選択的に呼び出すことによって、文書識別フレームワーク３４を巡回する。
【００４１】
文書識別フレームワーク３４を巡回した後、文書識別モジュール４０は、機密文書の識別されたタイプをユーザインターフェース２８に伝達してもよく、するとすぐ、ユーザインターフェース２８は、ユーザに承認してもらうために、選択された文書タイプをディスプレイ４３を介してユーザに示してもよい。あるいは、ユーザの確認は必要なくてもよい。いずれの場合にも、機密文書が特定の文書タイプオブジェクトであると識別されると、文書認証モジュール４２は上記のように認証ステージを開始する。識別又は認証ステージのいずれかを通して、データ収集モジュール４４は、データベース３２が要求する画像から情報を抽出してもよい。認証された時点で、文書処理エンジン３６は、典型的には、認証結果をユーザインターフェース２８に伝達し、するとすぐ、ユーザインターフェース２８はこの結果をディスプレイ４３に示す。ディスプレイ４３は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、フラットパネルディスプレイ、プラズマディスプレイ、ブラウン管（ＣＲＴ）ディスプレイ、又は、図形、テキスト、又はビデオを示すことが可能な任意のその他の種類のディスプレイを備えてもよい。
【００４２】
ホストシステム２０は、最近識別された文書タイプオブジェクトを格納するキューデータ構造４６（待ち行列４６）を備えることもできる。したがって、機密文書１２を米国パスポート文書タイプオブジェクトであると識別する際、例えば、文書処理エンジン３６は、米国パスポート文書タイプオブジェクト又はその基準をキュー４６に格納することができる。別の機密文書を識別するようにとの要求を受信すると、文書識別モジュール４０は、他の可能性を求めて文書識別フレームワーク３４を巡回する前に、まず、機密文書がキュー４６に格納された文書タイプオブジェクトの１つであると識別しようと試みることができる。場合によっては、次に識別される文書は、同じ書類のもう一方の面であるかもしれない。この場合、文書処理エンジン３６は自動的に情報を関連付けて、２種類の情報を１つの出力として組み合わせる。図２では個別に示されているが、キュー４６はデータベース３２内に存在してもよい。ホストシステム２０は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、磁気ディスク又はハードドライブ、デジタルビデオディスク（ＤＶＤ）、コンパクトディスク（ＣＤ）、フラッシュリードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、及びサムドライブ等の、キューデータ構造を格納可能な任意のタイプのメモリを備えることができる。あるいは、文書処理エンジン３６は、機密文書の最近識別されたタイプに優先順位付けするために、文書識別フレームワークの構成及び／又は巡回パスを変更してもよい。
【００４３】
図３は、図１の文書認証システム１０の例示的な操作を示すフローチャートである。最初に、ホストシステム２０は、動的文書識別フレームワークに従って、図２の文書識別フレームワーク３４のようなデータ構造に、１つ以上の文書タイプオブジェクトを格納する。次に、ユーザは、パスポート等の機密文書１２を、画像取得装置１１の下のビューフレーム１４内に置く（図３のステップ５０）。ホストシステム２０は、機密文書１２の一連の１つ以上の捕捉画像を受信して、格納する（５２）。
【００４４】
格納し終わると、ホストシステム２０は、文書識別フレームワーク３４を巡回して捕捉画像を識別する。ホストシステム２０は、未知の文書が文書識別フレームワーク３４に格納された複数の文書タイプオブジェクトの内の１つであると識別するために、文書識別ソフトウェアモジュール４１の１つ以上を選択的に呼び出すことにより、データ構造を巡回する（５４）。動的文書識別フレームワークは、データ構造が依然として拡張可能、フレキシブル、及び効率的であることを確実とするためのガイドラインを指定する。即ち、動的文書識別フレームワークは、データ構造を巡回する、データ構造を編集する又はデータ構造からオブジェクトを削除する、及びデータ構造にオブジェクトを追加するためのプロトコル、あるいは、より一般的には、文書タイプデータ構造３２の一体性を維持するためのプロトコル、を指定する。
【００４５】
未知の文書を識別すると（一致が見つからずに文書が拒否される場合を除いて）、ホストシステム２０は、検証中に識別された特定の文書タイプオブジェクトに特有の特定のセキュリティー機能の有効性に基づいて、機密文書を認証することができる（５６）。例えば、識別プロセスは、機密文書が米国パスポート文書タイプオブジェクであると結論付けるかもしれない。認証中、ホストシステム２０は、米国パスポートの認証に関連するセキュリティー機能を判定するために、データ構造３４内の米国パスポート文書タイプオブジェクトにアクセスすることができる。次に、ホストシステム２０は、文書タイプオブジェクトによって参照符をつけられた正しいプロセスを呼び出して、例えば、ＭＲＺを読み取り、透かし模様、反射する記章、又はその他のこういったマークを検索する様々な画像テンプレート照合アルゴリズムを実行することにより、全ての関連セキュリティー機能の検証を開始し、かつ一貫性を保つためにテキストをスキャンすることができる。完了した時点で、ホストシステム２０は、識別プロセス、認証プロセス、又はその両方の結果、及びその他の収集した情報を、ディスプレイ４３を介してユーザに表示してもよく、又は任意のその他の好適な音声又は視覚的表示を生成してもよい（５８）。
【００４６】
図４は、図２のホストシステム２０の例示的な操作を更に詳細に示すフローチャートである。ホストシステム２０は、機密文書１２の少なくとも１つの捕捉画像を解析することにより、図１の機密文書１２を検証する。上述のように、ホストシステム２０は、文書処理画像エンジン３６によって前処理するために、機密文書１２の捕捉画像をデータインターフェース２４を介して受信する（図４のステップ６０）。
【００４７】
文書処理画像エンジン３６は、識別及び認証プロセスを容易にするために、捕捉画像の更なる画像処理が必要かどうかを判定することができる画像処理モジュール３８を備える（６２）。捕捉画像には追加の画像処理が必要であると決定すると（６４の分岐「あり」）、画像処理モジュール３８は、捕捉画像の質を高めるために１つ以上の画像処理アルゴリズムを実施してもよく（６６）、終了した時点で、識別のために捕捉画像を文書識別モジュール４０に送信してもよい。更なる画像処理が必要でない場合（６４の分岐「なし」）、識別のために、捕捉画像を文書識別モジュール４０に直接送信する。
【００４８】
文書識別モジュール４０は、フレームワークのルートオブジェクトから文書識別フレームワーク３４を巡回することにより、識別プロセスを起動する（６８）。一般に、文書識別モジュール４０は、高性能化のための３つのレベルの制御に従って文書識別フレームワーク３４を巡回することができる。第１優先度に基づく巡回方法では、文書識別モジュール４０は、文書識別フレームワークに格納された文書タイプオブジェクトに関連付けられた優先順位に従って文書識別フレームワーク３４を巡回し、優先順位はユーザによって予め定義されてもよい。第２のキューに基づく巡回方法では、文書識別モジュール４０は、キューデータ構造４６にアクセスして、どの文書タイプオブジェクトが以前に処理されたのかを判定し、書識別フレームワーク３４内に格納されたこれら文書タイプオブジェクトを巡回することができる。第３の動的巡回方法では、文書識別モジュール４０は、全文書識別フレームワーク３４を動的に巡回する。即ち、文書識別モジュール４０は、文書識別フレームワーク３４のルートオブジェクトを発端として、フレームワークの各親ノードオブジェクトで参照された複数の分類子４７の１つ以上を呼び出すことができる。呼び出されたこれら分類子４７から受信した結果に基づき、文書識別モジュール４０は、文書識別フレームワーク３４に格納された下位レベルのオブジェクトに向かって巡回する親ノードの子ノードの１つ以上を選択することができる。文書識別モジュール４０は、親ノード又は選択された子ノードのいずれかに関連付けられたベリファイア４８の１つ以上を適用して、機密文書が分類子によって選択されたパスの適切な特徴を有することを確認することができる。
【００４９】
文書識別モジュール４０がリーフノードに到達し、文書の属性に一致する１つ以上のバリデータのセットに参照符をつけ、その結果、文書識別フレームワーク３４に格納された複数の文書タイプオブジェクトに対して捕捉画像が合致している、又は所定の閾値を上回った満足できる程度に一致している事を識別するまで、巡回のこの識別を継続してもよい。
【００５０】
文書識別モジュール４０は、巡回方法の先行するあらゆる方法の中から２つ以上を（続けるか又は直列的に）適用することができる。したがって、文書識別モジュール４０は、例えば、最初にキューデータ構造４８にアクセスし、キューに従ってデータ構造を巡回し、次に、複数の分類子４７の１つ以上を選択的に呼び出すことによってデータ構造３４を動的に巡回してもよい。
【００５１】
文書識別フレームワーク３４の巡回に基づいて、文書識別モジュール４０は捕捉画像を、文書識別フレームワーク３４に格納された複数の文書タイプオブジェクトのうちの１つであると識別する（７０）。上述のように、文書識別フレームワーク３４の動的巡回の間、文書識別モジュール４０は、捕捉画像を適切に識別するために、確信値を計算して、これらの確信値を、他の確信値又は前もって指定された確信値と比較することができる。識別された時点で、文書識別モジュール４０は、ディスプレイ４３を介した承認のために、識別された文書タイプオブジェクトを確信値と共にユーザに表示してもよい（７２）。
【００５２】
識別され、かつユーザによって承認されると、必要に応じて、文書識別モジュール４０は、識別された文書タイプオブジェクト、又はそれらの参照と共に、捕捉画像を文書認証モジュール４２に送信する。文書認証モジュール４２は、上で概説されたような認証プロセスを実行して、機密画像１２の信頼性を判定し（７４）、ディスプレイ４３を介してこの認証結果を表示する（７６）。
【００５３】
図５は、図２の文書識別フレームワーク３４をより詳細に示すブロック図である。図５に示されるように、文書識別フレームワーク３４はツリーデータ構造を備える。しかしながら、文書識別フレームワーク３４は、複数の文書タイプオブジェクト７８Ａ−７８Ｍ（文書タイプオブジェクト７８）を格納可能な任意の他のタイプのデータ構造を備えてもよい。
【００５４】
この例では、文書識別フレームワーク３４は、ルートオブジェクト８０と、複数の文書タイプオブジェクト７８と、複数の文書サブタイプオブジェクト８２Ａ〜８２Ｍ（文書サブタイプオブジェクト８２）と、を備える。更に、このツリーは、サブサブタイプ文書オブジェクトによって下方に拡張可能であり、及び同じ構造によって再帰的に更に拡張可能である。ルートオブジェクト８０は、例示のツリー文書識別フレームワーク３４のルートを表し、あるいは、より一般的には、上記動的巡回方法に従ってのみ巡回する場合は、文書識別モジュール４０が巡回を始めるオブジェクトを表す。ルートオブジェクト８０は、ルートオブジェクト８０を文書タイプオブジェクト７８のそれぞれに接続する双方向リンク８４Ａ〜８４Ｍ（例えば、ポインタ）を維持する。文書タイプオブジェクト７８はまた、文書タイプオブジェクト７８を文書サブタイプオブジェクト８２に接続する双方向リンク８４Ｎ〜８４Ｚを維持する。リンク８４Ａ〜８４Ｚ（リンク８４）は、ルートオブジェクト８０、文書タイプオブジェクト７８、及び文書サブタイプオブジェクト８２の１つが、データベース３２内のどこに格納されているかをアドレスするための参照を含んでもよい。一般に、文書タイプオブジェクト７８及び文書サブタイプオブジェクトは、機密文書の共通の物理的属性、セキュリティー機能、又はレイアウト特徴に基づいて、機密文書のカテゴリ、サブカテゴリ及び個々の文書タイプ（リーフノード）の階層的組織を表す。３階層を有する例が例示の目的で示されているが、機密文書のタイプを分類し、最終的に個々に識別するために、任意の数のレベルを反復してもよい。
【００５５】
ルートオブジェクト８０は、図２の複数の分類子４７の１つ以上に参照符をつける少なくとも１つの分類子オブジェクト８６Ｎを有する。これらの参照は、参照付けされた分類子４７が存在するメモリ内の位置の固有の識別子、名前、又はアドレスを指定することができる。親ノードとして、文書タイプオブジェクト７８は複数の分類子オブジェクト８６を含み、この分類子の一部は複製することができる。図５に示されるように、文書タイプオブジェクト７８はそれぞれ、それぞれの分類子オブジェクト８６Ａ〜８６Ｍへの参照を含む。分類子オブジェクト８６Ａ〜８６Ｍ（分類子オブジェクト８６）はそれぞれ、識別される機密文書の１つ以上の特徴又は属性を評価するために「分類子処理」を実行するための実行可能なソフトウェアを含む、１つ以上の複数の分類子４７に参照符をつける。文書タイプオブジェクト７８のそれぞれは、それぞれの優先順位の値８８Ａ〜８８Ｍ（優先順位の値８８）を含んでもよいが、この場合もやはり、文書タイプオブジェクト７８は優先順位の値を含む必要はない。上述のように、優先順位の値８８は、文書識別モジュール４０が文書識別フレームワーク３４を巡回する特定の巡回の順序を描写することができる。
【００５６】
図５には示されていないが、文書タイプオブジェクト７８又は文書サブオブジェクトタイプ８２のいずれかは、分類子８６によって選択されたパスの適切な特徴を機密文書が有することを確認するために適用されてもよいベリファイアオブジェクト９０Ａ〜９０Ｍの参照を含んでもよい。リーフノードに達すると、機密文書の信頼性を確認する目的で、１つ以上のバリデータのセットが適用される。
【００５７】
文書サブタイプオブジェクト８２はリーフノードを表すので、文書サブタイプオブジェクト８２のそれぞれは、１つ以上のバリデータ４９に参照符をつける対応するバリデータオブジェクト９３Ａ〜９３Ｍを含む。更に、文書サブタイプオブジェクト８２は、それぞれのテンプレートデータ９１Ａ〜９１Ｍ（テンプレートデータ９１）と、１つ以上の対応する最小確信値９２Ａ〜９２Ｍ（最小確信値９２）とを含む。バリデータオブジェクト９３Ａ〜９３Ｍは、ポインタ又は固有の識別子を介して、機密文書１２の見出しを確認するために親ノード及び、場合によっては任意のベリファイアによって収集された特定の属性又は特徴の有無を比較をする、ないしは別の方法確認する１つ以上の複数のバリデータ４９に参照符をつける。図５には示されていないが、いくつかの実施形態では、文書サブタイプオブジェクト８２のそれぞれは複数のベリファイアオブジェクトを含んでもよく、複数のベリファイアオブジェクトのそれぞれは、１つ以上のベリファイア処理に参照符をつける。テンプレートデータ９１は、通常、文書サブタイプオブジェクト８２の特定の１つを分類／又は検証する際に使用する必要があり得る、あらゆるテンプレート画像、レイアウト特徴、セキュリティー機能、及び付随する任意のその他のデータを定義する。広くは、ベリファイア４８は、文書識別フレームワーク３４内の文書識別モジュール４０の現在位置に応じて、考えられる文書タイプ又はサブタイプオブジェクトの分類子処理に従った特定の属性の確信値を戻す。例えば、上記のように、文書ノードの特定の分類子４７、及びそれぞれのベリファイアのセットは、解析される現在の機密文書のタイプに対応していてもよいサブ文書タイプオブジェクト７８のランク付けされた一式を戻すことができる。文書識別モジュール４０は、戻ってきた確信値を最小確信値９２の対応する１つと比較することができる。
【００５８】
現在の機密文書１２を識別するために、文書識別モジュール４０は、典型的には、動的巡回方法に従って文書識別フレームワーク３４を巡回する。この動的方法を介して、分類子オブジェクト８６Ｎによって参照符をつけられた分類子４７を呼び出すために、文書識別モジュール４０はルートオブジェクト８０から始める。これら初期分類子４７は、機密文書１２から得た捕捉画像及び他のデータを解析して、子ノードによって示される予想される文書タイプオブジェクトのセット、即ち、文書タイプオブジェクト７８を戻す。このセットは、任意の１つ以上の文書タイプオブジェクト７８を指定することができる。
【００５９】
文書タイプオブジェクト７８の１つへと巡回すると、書識別モジュール４０は、関連した分類子オブジェクト８６Ａ〜８６Ｍにアクセスし、参照付けされた分類子４７を呼び出し、考えられる属性又は特徴のセットを受信する。次に、子サブ文書オブジェクトのそれぞれに関して、それぞれのベリファイアオブジェクト９０Ａ〜９０Ｍを使用して期待値を比較し、類似確信度を生成し、及び、文書サブタイプオブジェクト８２への１つ以上のパスを最終的に選択するために、それに基づき機密文書とサブ文書タイプとの間の照合類似度をランク付けする。このように、フレームワーク３４は、機密文書をカテゴライズし、サブカテゴライズし、かつ最終的に識別するために、垂直に巡回することができる。
【００６０】
特定の機密文書を示すリーフノードに到達するまで、ツリーの中への巡回は繰り返し行われる。これら分類子４７及びベリファイア４８は１つ以上の確信値を戻してもよく、文書識別モジュール４０は、巡回下で、これら確信値の重み付き平均を文書サブタイプオブジェクト８２内に格納された等式に従って計算することができる。この重み付き平均を使用して、文書識別モジュール４０は巡回下で、重み付き平均を、文書サブタイプオブジェクト８２に関連付けられた最小確信値９２と比較して、機密文書１２が実際にその特定の機密文書タイプであるかどうかを確認することができる。万一重み付き平均が関連した最小確信値９２を満たさない又はこの値を超えている場合は、文書識別モジュール４０は、文書サブタイプオブジェクト８２に関連付けられたブランチ全体を更なる検討材料から放棄して、効率を良くすることができる。文書識別モジュール４０は、確信値が放棄されるか、又は更なる検討のために格納されるまで、上記分類子オブジェクト８６から戻された残った予想される文書サブタイプセットの中で引き続き繰り返し処理を行う。
【００６１】
このセットの中の全文書サブタイプオブジェクト８２が解析されると、文書識別モジュール４０は、残った文書サブタイプオブジェクト８２に関連付けられた確信値を互いに比較し、例えば、最大確信値を選択することによって最高値を識別し、そうして文書識別フレームワーク３４の巡回を終了することができる。文書識別モジュール４０は、この識別された確信値、並びに関連した文書タイプオブジェクト７８又はサブタイプオブジェクト８２を、ディスプレイ４３で表示するために、ユーザインターフェース２８に送信することができる。ユーザは、識別された文書タイプオブジェクト７８又はサブタイプオブジェクト８２を認証すること、ないしは別の方法で文書識別モジュール４０が捕捉画像の解析による正しく識別された機密文書１２であることを肯定すること、を要求されてもよい。
【００６２】
図６は、動的巡回方法に従って、図５に示されるように、文書識別フレームワーク３４を再帰的に巡回する、図２の文書識別モジュール４０の例示的な操作を示すフローチャートである。動的巡回方法を参照して以下に説明がなされるが、文書識別モジュール４０は、キューデータ構造４６に格納された文書タイプオブジェクト７８の参照に従って、優先順位８８に従って、及びこれら方法の任意の組合せによって文書識別フレームワーク３４を巡回することを含む、その他の方法又はそれらの組合せのいずれかに従って文書識別フレームワーク３４を巡回してもよい。
【００６３】
最初に、文書識別モジュール４０は、機密文書１２の捕捉画像を任意に他のデータ（例えば、ＲＦＩＤデータ）と共に受信し、文書識別フレームワーク３４のルートオブジェクト８０にアクセスして、文書識別モジュール４０の巡回を開始し、かつ、ルートオブジェクトを現在の処理文書として取り扱う（９４）。文書識別モジュール４０は、例えば、現在の文書に関連付けられた分類子オブジェクト８６Ａにアクセスして、分類子オブジェクト８６Ａによって参照符をつけられた複数の分類子４７の１つ以上、即ち、分類子処理を呼び出すことができる（９５）。呼出しに応答して、文書識別モジュール４０は、考えられる属性又は特徴のセットを計算する。このノードのこの文書タイプオブジェクトから、文書識別モジュール４０は予想される文書サブタイプオブジェクトのセットを受信し、このセットは、通常、文書サブタイプオブジェクト７８の１つ以上を含んでいる（９６）。例えば、予想される文書タイプオブジェクトの１つの例示のセットは、文書タイプオブジェクト７８Ａ及び７８Ｍを含んでもよい。一連の予想される文書タイプオブジェクのセット、即ち、「サブタイプセット」が与えられると、文書識別モジュール４０は、タイプセットに従って文書識別フレームワーク３４を巡回し続ける（９６）。
【００６４】
文書識別モジュール４０は、タイプセットに戻された第１の文書タイプオブジェクト７８Ａ、及びその関連分類子オブジェクト８６にアクセスすることにより、文書識別フレームワーク３４の１つのレベルの中へと巡回する。文書タイプオブジェクト７８Ａの任意のベリファイアが、分類子オブジェクト８６が抽出した属性を確認した場合（又は、この例のようにベリファイアオブジェクトが存在しない場合）、文書識別フレームワーク３４は、直ちに、文書タイプオブジェクト７８Ａを現在の文書として取り扱い、分類子オブジェクト８６Ａを用いて考えられる属性又は特徴の追加のセットを計算する（９５）。続いて、文書識別モジュール４０はもう１つ下のレベルの中を巡回して、その子サブ文書８２Ａ−８２Ｄのそれぞれ、即ち、「サブタイプセット」をチェックする（９６）。次に、文書識別モジュール４０は、この新しいサブタイプセットに従って文書識別フレームワーク３４を巡回する（９６）。
【００６５】
文書識別モジュール４０は、サブタイプセットに戻された第１の文書サブタイプオブジェクト８２Ａ、及びその関連ベリファイアオブジェクト９０Ａにアクセスすることにより、文書識別フレームワーク３４の中を巡回する。文書識別モジュール４０は、関連する検証オブジェクト９０Ａによって参照付をつけられた１つ以上のベリファイア４８、並びにバリデータオブジェクト９２Ａによって参照付をつけられた１つ以上のバリデータ４９を呼び出して、確信値のセットを受信する（９７）。確信値を判定する際、ベリファイア４８は関連したテンプレートデータ９１Ａにアクセスしてもよい。確信値は、一対の呼び出された分類子４７及びベリファイア４８によって、捕捉画像に実施された解析に対する類似性のレベルを、関連したテンプレートデータ９１Ａと比較して、反映する。例えば、確信値１００は、関連したテンプレートデータ９１Ａと捕捉画像との間の完全一致を反映してもよく、一方で、確信値８０は、関連したテンプレートデータ９１Ａと捕捉画像との間の十分な一致を反映してもよいが、捕捉画像の１つ以上の特徴は関連したテンプレートデータ９１と完全に一致しないことを示してもよく、ゼロは完全に一致しないことを意味する。いくつかの実施形態では、文書識別モジュール４０は、呼び出されたベリファイア４８に戻された各確信値を最小確信値９２Ａと比較し、失敗の場合には、このサブ文書又はこのノードから始まるブランチ全体のチェックを停止する（９８）、又は、サブ文書のこの組み合わせ確信値をゼロに設定する。他の実施形態では、文書識別モジュール４０は、捕捉画像を備えるこのサブ文書の組み合わせ確信値を、ベリファイア４８の全呼出しから戻された全確信値の重み付き平均として計算し（１０２）、この重み付き平均を最小確信値９２Ａと比較し、最小確信値９２Ａを超える重み付き平均確信値だけを格納する（１０４）。
【００６６】
このサブ文書が最小確信値を満たすことが確認されると、ノードが文書ツリー内のブランチノードであり、子サブ文書、即ち、親ノードを有するかどうかがチェックされる（１０６）。その下に属するいくつかの子サブ文書を有する場合、このサブ文書は現在の文書であるとして取り扱われ、文書識別モジュールは、上記プロセスを繰り返すことによって、文書ツリーのもう１つのレベルの中を巡回する（９５）。これは、リーフノードに到達するまで、文書ツリー全体の中を下りていく再帰的な深さ優先順として実施される。
【００６７】
サブタイプセット内の１つの文書サブタイプオブジェクト８２が終わると、文書識別モジュール４０は、サブタイプセットの中の繰り返し処理が終了したかどうかを判定することができる（１０８）。サブタイプセットの中の繰り返し処理が終了していない場合、文書識別モジュール４０は、別の文書サブタイプオブジェクト８２にアクセスし、その関連したベリファイアオブジェクト９０によって参照付をつけられたベリファイア４８を呼び出し、確信値を受信し、かつ比較に基づき確信値を格納することによって、サブタイプセットの中で引き続き繰り返し処理を行う（９６〜１０８）。終了すると、文書識別モジュール４０は、関連した確信値で全てのサブ文書をランク付けして、所与の文書ノードにおけるパス選択処理のサイクルを完了する（１１０）。次のステップは、現在処理している文書がルート文書であるか、親文書タイプを有するかに応じて、結果をどこに戻すかを判定する（１１２）。子サブ文書の場合、コントロールは文書ツリーの１段階上に持ち上げられて親文書に戻され（１１４）、子サブ文書の確信値は親文書とマージされる。そうでない場合、文書識別モジュール４０が文書ツリー全体の繰り返し処理を終了すると、文書識別モジュール４０は、格納された確信値に基づいて捕捉画像を識別する（１１６）。文書識別モジュール４０は、全ての格納された確信値を互いに比較して、最も高い確実性レベルを選択し、そうして、捕捉画像が、最大確信値に関連付けられた文書サブタイプオブジェクト８２に属することを識別してもよい。
【００６８】
文書識別フレームワーク３４を巡回する文書識別モジュール４０の操作を上述した。文書識別フレームワーク３４は、動的文書識別フレームワークを介して、文書タイプオブジェクト７８及び文書サブタイプオブジェクト８２を格納する。フレームワークは、機密文書の属性及び特徴に応じて巡回の順番が変わる、及びフレームワークはレイアウトエディタ３０を介して、文書タイプ及びサブタイプオブジェクト７８、８０の更新削除、及び挿入を容易にする、と言う点で「動的」である。動的文書識別フレームワークは、これら動的更新、削除、及び挿入が発生するプロトコルを提供して、機密文書１２を識別するためのフレキシブルで拡張可能なフレームワークを維持している。フレームワークは、米国及び外国のパスポート、米国及び外国の免許証、米国及び外国の身分証明書、及び商業手形等の、多くの異なるタイプの物品を識別可能であると言う点でフレキシブルである。フレームワークは、以下により詳細に説明がなされるように、文書タイプのサブタイプなどの１つ以上の文書タイプを迅速にフレームワークに追加し、かつ文書識別フレームワーク３４の中に挿入することができると言う点で拡張可能である。
【００６９】
図７Ａ〜図７Ｃは、レイアウトエディタ３０がディスプレイ４３を介してユーザに示すウインドウ１１８のスクリーンショットである。スクリーン１１８は、文書タブ１１９と、文書タイプオブジェクト１２０の拡張可能なリストとして示される識別フレームワーク３４と、ビューサブウインドウ１２１とを含む。文書タイプオブジェクトリスト１２０は、それぞれが図５の複数の文書タイプオブジェクト７８のうちの１つに参照符をつける１つ以上のテキスト領域を含む。例えば、文書タイプオブジェクト７８Ａは、図７Ａにリスト１２０の第１項目として示されるような「Ｄｏｃｕｍｅｎｔ−２Ｌｉｎｅ４４」文書タイプを含んでもよい。このように、文書タイプオブジェクトリスト１２０は、文書識別フレームワーク３４によって定義され得る例示の組織階層を示している。ビューサブウインドウ１２１は、典型的には、データベース３２に格納され、文書タイプオブジェクトリスト１２０の項目のうちの１つに関連付けられた、任意の関連テンプレートデータ９１を示す。
【００７０】
図７Ｂは、ユーザが、この文書タイプの識別プロセスの項目１３０を選択した後の、ウインドウ１１８を示している。この選択に応答して、レイアウトエディタ３０は、ポップアップウインドウ１３２にウインドウ１１８を重ね合わせ、ポップアップウインドウ１３２は、文書のタイプの識別プロセスを定義するために、ユーザが、項目１３０に関連付けられたベリファイアオブジェクト９０のうちの１つを編集するのを可能にする。この例では、ポップアップウインドウ１３２は、最小確信値入力１３４と、光源選択入力１３６と、現在のベリファイア処理選択ボックス１３８Ａと、使用済みベリファイア処理選択ボックス１３８Ｂとを含む。ユーザは、最小確信値入力１３４との相互作用によって、図５の文書サブタイプオブジェクト８２Ａに関連する最小確信値９２Ａなどの最小確信値を、この文書のタイプに関連付けることができる。ユーザは、光選択入力１３６を介して機密文書１２の画像を捕捉するときに使用するための、可視光線、紫外線、赤外線等の参照光を指定することもできる。ユーザはまた、現在のベリファイア処理選択ボックス１３８を介して、ベリファイアオブジェクト９０の１つによって現在参照付をつけられているベリファイア４８を編集することもできる。最後に、ユーザは、使用済みベリファイア処理選択ボックス１３８Ｂを介して、ユーザが検討中のベリファイアオブジェクト９０Ａに追加のベリファイア４８を関連付ける、又は除去することができる。
【００７１】
図７Ｃは、ユーザが、分類子４７又はベリファイア４８の一方の特定のアプリケーションを構成するために、現在のベリファイアタブ１４０を選択した後の、ポップアップウインドウ１３２が重なっているウインドウ１１８を示す。図７に示されるように、ユーザは現在、捕捉画像のドミナントカラーを解析し、この解析を参照入力１４２内で指定された参照と比較する「ＣＤｏｃＶｅｒｉｆｉｅｒＤｏｍｉｎａｎｔＣｏｌｏｒ」処理を編集している。ポップアップウインドウ１３は、ユーザがこれら参照を手動で編集することができるように、参照入力１４２を含む。例えば、ドミナントカラー処理は、捕捉画像の解析を、マゼンダ色の割合を０．００７、赤色の割合を１５．０２１、黄色の割合を３４．５４７等に指定する参照入力１４２で定義される色範囲と比較する。ユーザは、これら個々の色の割合（青の強調表示領域に表示される割合）を手動で編集することができ、あるいは、ユーザはラーンボタン１４４を選択してもよく、するとレイアウトエディタ３０は、予め、又は、ユーザがスキャンする用意ができている物理テンプレートを有している場合には同時に、システム内にスキャナから取り込まれたテンプレート画像からのこれら参照の情報を得る。
【００７２】
ポップアップウインドウ１３２は、重み入力１４６と、特定の最小確信度入力１４８とを更に含む。ユーザは、いくつかの呼び出されたベリファイア４８の重み付け平均を計算する際に、文書識別モジュール４０が重み付き平均を計算するのにこの指定された重み付け値を使用するように、重み入力１４６に重み付け値を入力することができる。同様に、図６のステップ９８において上述されたように、ユーザは、巡回中に使用するための特定の最小確信度を入力１４８に入力してもよい。このように、ユーザは、分類子４７及びベリファイア４８を動的に構成し、分類子４７及びベリファイア４８を特定のオブジェクト８６、９０に動的に関連付け、重み付け及び最小確信値を設定することによりフレームワーク３４の巡回を動的に変更することができる。
【００７３】
図８Ａ及び図８Ｂは、ホストシステム２０が識別及び次の認証の両方を完了した後で、図２のデモンストレーションユーザインターフェース２８がディスプレイ４３を介してユーザに提示する、ウインドウ１５０のスクリーンショットである。この文書は、米国ニューヨーク州自動車免許証の現在の標準型の正面であると識別される。ウインドウ１５０は、典型的には識別プロセスの間に文書識別モジュール４０によって計算された重みづけされた確信値を示す、識別信頼レベルテキスト出力１５２を含む。ウインドウ１５０は、選択されると識別プロセスの結果を示す認証及び識別タブ１５６の結果を示す、認証詳細出力１５４を更に含む。ウインドウ１５０は、捕捉画像１５８及び捕捉画像１５８の解析から注釈が付けられた機密文書詳細１６０などの、他の関連情報も表示する。
【００７４】
図８Ｂは、ユーザが識別タブ１５６を選択した後のウインドウ１５０を示している。ユーザインターフェース２８は、文書識別フレームワーク３４を動的に巡回した結果を示すテキスト出力１６２を、ウインドウ１５０内に表示する。テキスト出力１６２の一番上から始めると、文書識別モジュール４０はまず、「２ｌｉｎｅ４４」とラベルがついている文書タイプオブジェクト７８の１つの中を巡回して、関連した分類子オブジェクト８６にアクセスし、するとすぐ、文書識別モジュール４０が参照付をつけられた分類子分類子４７を呼び出している。テストは「ラインカウント（line count）」（テキスト出力１６２の２行目に示されている）に失敗したので、その結果は利用可能な文書サブタイプオブジェクト８２なしで戻されている。
【００７５】
次に、文書識別モジュール４０は「ｕｓ＿ｄｌ」とラベルがついている文書タイプオブジェクト８２の中を巡回しているが、テキスト出力１６２の４行目によると、関連した分類子オブジェクト８６は、一般的な米国運転免許証の「識別（on identification）」に再度失敗している。最後に、「ｕｓ＿ｄｌ＿ｎｙ」とラベルがついている文書タイプオブジェクト７８を巡回した際に、文書識別モジュール４０は一致を見つけ（テキスト出力１６２の６行目に示されている）、文書サブタイプオブジェクトのセットを受信している。このサブタイプセットを巡回して、文書識別モジュール４０は、それぞれが「ｃｆ」値を戻した、７〜１３行目に示される参照付けされた分類子４７及びベリファイア４８を呼び出している。「ｃｆ」値は、各ベリファイアによって判定された確信値を反映し、「ｍｉｎ＿ｃｆ」値は、各ベリファイアをパスするのに必要な最小確信値を示す。テキスト出力１６２の６行目は、先行「ｃｆ」値の重み付け平均の比較結果、又は捕捉画像が「１４行目で文書［ｔｙｐｅ  ｏｂｊｅｃｔ］ｕｓ＿ｄｌ＿ｎｙであると認識され」、かつ「ｓｐｅｃｉｆｉｃ［ｓｕｂ−ｔｙｐｅ  ｏｂｊｅｃｔ］ｓｔａｎｄａｒｄ  ｆｒｏｎｔ  ｖｅｒｓｉｏｎ」であるのを確認することによって確信値、を示す。
【００７６】
図９は、図２のホストシステム２０のメモリ構造の一部分をより詳細に示すブロック図である。この制限された例では、分類子４７及びベリファイア４８は、レイアウト照合プロセス１６４Ａと、固有画像文書照合プロセス１６４Ｂとを含む。図９により詳細に示されるように、文書データ構造３４は、ルートオブジェクト１６６と、文書タイプオブジェクト１６８と、文書サブタイプオブジェクト１７０とを含む。文書タイプオブジェクト１６８は分類子オブジェクト１７２を含み、文書サブタイプオブジェクト１７０は、ベリファイアオブジェクト１７４と、テンプレートデータ１７６と、最小確信値１７８とを含む。オブジェクト１６８〜１７４のそれぞれ、テンプレートデータ１７６、及び最小確信値１７８は、図５の参照において記載したオブジェクトと実質的に同様であってもよい。文書識別フレームワーク３４は、複数の各オブジェクト１６８〜１７４と、テンプレートデータ１７６と、最小確信値１７８とを含んでもよく、かつ、この分類構造は複数層の中に再帰的に繰り返すことができるが、図の簡略化のため、これらの追加オブジェクトは図９に示していない。
【００７７】
文書識別モジュール４０に配置される２つの汎用識別法としては、レイアウト照合プロセス１６４Ａ及び固有画像文書照合プロセスが、考えられる候補を絞り込むのに非常に効率的である。これら２つの方法は、文書を認識するように構成するのが非常に簡単でもある。これらについては以下に詳細に説明がなされる。文書識別モジュール４０はこれら２つの方法のみによって限定されず、新しい方法を組み込むフレキシブルなプログラミング構造を提供する。いくつかの他の一般に使用可能な識別方法は、文書サイズ、ドミナントカラー、空白、階調ヒストグラム、テキスト及びバーコードのＯＣＲ結果、テンプレートマッチング等を含む。
【００７８】
図１０は、図９のレイアウト照合プロセス１６４Ａを呼び出すために文書識別フレームワーク３４を巡回する、図２の文書識別モジュール４０の１つで採用される処理ステップを示すフローチャートである。処理ステップのこの順序を参照付をつけられた画像データに適用して、文書タイプを識別するための文書テンプレート又は捕捉したライブ画像データを構築することができる（１８０）。文書参照テンプレートデータは、上述のように、レイアウトエディタ３０によって手動で変更することができる。文書レイアウトは、特定の光源の下のグレー又はカラー画像の画像又は平面の、連結された背景が明るい暗領域又はその逆の領域のセグメンテーション及び分類によって解析され得る。
【００７９】
レイアウト照合プロセス１６４Ａを呼び出すと、文書識別モジュール４０はレイアウト照合プロセス１６４Ａを実行して、考えられる文書サブタイプオブジェクトのセット、即ち、サブタイプセットを判定する。まず、いくらか画質を向上させた後、画像は二値に閾値化され（１８２）、次に、暗画素の連結性に基づいて複数領域にセグメント化される（１８４）。次に、分離領域を、いくつかの特徴によっていくつかのカテゴリ、例えば、テキスト、バーコード、写真、磁気ストライプ、指紋等に分類し（１８６）、その後、各領域を、サイズ、位置及び方向などのいくつかの追加情報によって特徴付ける（１８８）。領域参照は、バーコード、写真、磁気ストライプ、及び静的テキストなどのほとんどのケースにおいて中央にあるのが良い。しかし、名前及びアドレスの動的テキストなどの可変領域では、時として、領域の左側を使用すべきである。文書は、タイプ及びその他の特徴を備える領域オブジェクトのツリー構造で示され（１９０）、領域オブジェクトは、区域によって参照テンプレート表現の階層構造に分けることができ、これは人間にとってより意味がある場合がある。文書の位置又はその内容は、印刷オフセット、スキャンの際の文書の移動、又はその他の理由に起因して変わり得る一方、領域オブジェクトの相対位置は、文書タイプを判定する上でより厳しい制約を与えるが、読み取りスキャンの適用環境における画像のシフト又は回転は制限される。捕捉画像の明確な画像領域が図形として表示され、かつ連結されると、文書識別モジュール４０は、複数の連結領域を、データベースに格納された複数の文書タイプオブジェクトのうちの１つに関連付けられた、図９のテンプレートデータ１７６などのテンプレートデータと更に比較してもよい（１９２）。一般に、テンプレートデータ１７６は、所定の複数の連結画像領域、及び複数の所定の連結画像領域の間の関係を定義し、文書識別モジュール４０は、判定された連結領域及び関係を、これら所定の連結領域及び関係と比較する。最後に、比較に基づき、文書識別モジュール４０は、統一された類似確信値（９７）、例えば、０〜１００によって、捕捉画像が、現在比較されている複数の文書タイプオブジェクト、即ち、文書タイプオブジェクト１７８の１つに属するかどうかを判定する（１９４）。
【００８０】
図１１Ａ〜図１１Ｃは、図２の文書識別モジュール４０が図９のレイアウト照合プロセス１６４Ａを実行するときの、捕捉画像の状態を示す例示の画像である。図１１Ａは、画像処理及び２値化を受けた後の捕捉画像１９４Ａを示している（１８２）。レイアウト照合プロセス１６４Ａの実施の必要はないが、そのような画像処理を実施することによって、レイアウト照合プロセス１６４Ａの適用結果を非常に高めることができる。図１１Ｂは、文書セグメンテーションを受けた後の捕捉画像１９４Ｂを示している（１８４）。レイアウト照合プロセス１６４Ａに従って実行する文書識別モジュール４０は、捕捉画像１９４Ｂを複数の連結領域１９６Ａ〜１９６Ｎにセグメント化する。図１１Ｃは、捕捉画像の図形表示１９４Ｃを示しており、複数の連結領域１９６Ａ〜１９６Ｎのそれぞれは、ノード１９８Ａ〜１９８Ｎの１つにマッピングされる（１９０）。ノード１９８Ａ〜１９８Ｎのそれぞれは、その他のノードの間の関係を指定することもできる。
【００８１】
捕捉画像が図形として表示されると、文書識別モジュール４０は、このグラフィカル表示１９４Ｃを、図９のテンプレートデータ１７６等のテンプレートデータと比較することができる。文書識別モジュール４０は、レイアウト照合プロセス１６４Ａに従って、１つ以上の異なる比較を実行する。例えば、文書識別モジュール４０は、グラフィカル表示１９４Ｃの同じタイプの領域の存在と、テンプレートデータ１７６の領域の存在とを単純に比較してもよい。あるいは、又はこの領域タイプの比較に加えて、文書識別モジュール４０は、サイズ及び位置などのいくつかの付加制約に基づいて、又はより厳密には領域の空間的関係に基づいて、グラフィカル表示１９４と、テンプレートデータ１７６内に格納されたグラフィカル表示とを比較してもよい。この種の図形比較は、動的プログラミングアルゴリズムに基づいて、図形の不完全照合（Inexact Graphic Matching）によって高速で実施することができる。グラフィカル表示比較のいくつかの例では、文書識別モジュール４０は、図１の画像取得装置１１の環境及び文書タイプ１２に指定された比較の際の制限、例えば、制限付きの平行移動及び回転制限、マスキングをかけた照合制限、欠損又は余分領域制限、動的コンテンツ制限、及び不完全セグメンテーション及び印刷の見当違いの制限など、を意味する場合がある。これら制限の１つ以上を適用することにより、レイアウト照合識別プロセス１６４Ａを実行するのに必要な時間を有意に短縮させることができる。
【００８２】
制限付きの平行移動及び回転制限は、比較される前に領域又は文書全体がどのくらい回転可能であるかを制限する。マスキングをかけた照合制限は、必要な比較数を減らすために、特定の文書の一部の領域をフィルターにかけることができる。欠損又は余分領域制限は、捕捉画像内の不良画像又はノイズが多い画像へのカスタマイズされた印刷又は劣悪な画像処理によって生じた、欠損領域、併合領域、又は余分領域の比較を中止することができる。動的コンテンツ制限は、名前及びアドレステキスト領域等の動的コンテンツを含む領域に関して測定しなければならない関係の数を減らすことができる。不完全セグメンテーション及び印刷の見当違いの制限は、不正確にセグメント化された２つ以上のテキスト領域を組み合わせて、比較される領域の数を減らすことができる。
【００８３】
図１２の右側は、レイアウトエディタ３０によって固有画像分類子４７を学習する操作ステップを示すフローチャートである（２００〜２０８）。主成分解析（PCA: principal Component Analysis）としても知られる情報圧縮技術として、固有画像法は、迅速な物体認識及びその他のタスクを達成するために、大きな一群の画像の表現の複雑性を少数の正規化された固有画像へと効率的に低減することができる。関心領域は、文書区域全体、又は動的コンテンツを適切に除いた一部であることができる。更に、文書の前処理を用いて、任意の動的コンテンツの影響を低減してもよい。
【００８４】
いずれの場合にも、第１のステップは、全ての考えられる又は選択的に典型的な画像テンプレートを収集することである（２００）。収集した画像テンプレートのテンプレートデータは、ゼロ平均として正規化されてもよい。次に、各カラムが異なる画像テンプレートの画像データを格納するデータ行列が形成される（２０２）。各カラム内の入力のそれぞれは、画像テンプレートの同じ一部の又は全ての画像領域を表す。固有ベクトルのセットは、このデータ行列の共分散行列によって計算されて、それぞれの固有値によって分類される（２０４）。固有ベクトルは、テンプレートのオリジナル画像データのデータ行列から計算されてもよく、又はこのデータ行列の転置によってより低次元に落とされてもよく、これら技術は共に数学的に同等の結果を生成する。十分大きな固有値、即ち、所定の閾値を超える固有値を有する固有ベクトルのみを選択するために、閾値を使用してもよい（２０６）。一例として、最大固有値の１０％以内である固有値のみが選択されるように、カットオフを適用してもよい。これら選択された固有ベクトルのそれぞれは、あたかもそれらが転置されたデータ行列から計算され、かつ格納されたかのように、それぞれの固有画像として戻るようマッピングされてもよい。上記処理は、オリジナル画像は典型的には超高次元を有し、正規化された固有ベクトルをより迅速に見つけるために低次元性に落とされる、という点で数学的な単純化処理であると見なすことができる。次に、この固有ベクトルは、オリジナル画像の高次元に戻るようマッピングされる。固有画像の形態の最終表現は、以下に記載されるように、捕捉画像を最終的に適用しやすい場合がある。選択された正規化固有画像のこのセットは、最小二乗誤差の意味で、テンプレート画像データのオリジナルセットを最もよく表現していると見なすことができる。
【００８５】
図１２の左側は、図９の固有画像文書照合プロセス１６４Ｂを呼び出すために文書識別フレームワーク３４を巡回する、図２の文書識別モジュール４０の操作ステップを示すフローチャートである（２１０〜２１６）。処理ステップのこの順序は、（ｉ）文書テンプレート、及びデータベースに格納された各文書サブタイプオブジェクトの事前計算参照重み付け係数ベクトルを構築ための参照付をつけられた画像データ、又は（ｉｉ）文書タイプを識別するための捕捉画像データ、に適用され得る（２１０）。
【００８６】
固有画像文書照合プロセス１６４Ｂを呼び出すと、文書識別モジュール４０は、上記選択された正規化固有画像によって表現される捕捉画像の重み付け係数ベクトルを計算する（２１２）ために、固有画像文書照合プロセス１６４Ｂを実行する。これは、捕捉画像の重み付け係数ベクトルを生成するために、捕捉画像データベクトル（又は参照付けられた画像データ）を、選択された正規化された固有画像に乗じることにより実施される。即ち、データ行列の各カラムは固有画像の１つを表し、捕捉画像データベクトルで乗じることにより、各係数が直交固有画像によって形成された多次元空間における捕捉画像の表現を表す係数のベクトルが生成される。次に、文書識別モジュール４０は、捕捉画像データの重み付け係数ベクトルを、データベースに格納された複数の文書サブタイプオブジェクトのうちの１つに関連付けられた各事前計算済み参照重み付け係数ベクトル、即ち、各可能な参照文書タイプと比較する（２１４）。これは、捕捉画像の重み付け係数ベクトル、及び事前計算済み参照重み付け係数ベクトルに対する、２つのベクトルの距離又は類似性を計算する。典型的には、文書識別モジュール４０は、次の４つの標準距離計算アルゴリズム、すなわち１）ユークリッド距離、２）ハミング距離、３）ＮＣＣ（正規化相互相関）、及び４）マハラノビス距離に従ってこの距離を計算することができる。この距離に基づき、文書識別モジュール４０は、固有画像文書照合プロセス１６４Ｂに従って、物品が、現在比較されている複数の文書サブタイプオブジェクトのうちの１つ、即ち、文書サブタイプオブジェクト１７０に属するかを判定し（２１６）、この分類は通常、最近隣法（ＮＮ）に基づく。判定は、統一スケール、例えば、０〜１００で距離を表す、各可能な参照文書タイプオブジェクトの確信値の形で提供されてもよい。このようにして、確信値は、捕捉画像の重み付け係数ベクトルと、可能な参照文書のそれぞれの対応する重み付け係数ベクトルと、の間の距離が所定の閾値未満であるかどうかを示す。
【００８７】
図１３Ａ〜図１３Ｃは、図２の文書識別モジュール４０などの文書識別モジュールが、図９の固有画像文書照合プロセス１６４Ｂなどの固有画像文書照合プロセスを実行する場合の、図１３Ｃの捕捉画像２３０の状態を示す例示の画像である。図１３Ａ及び図１３Ｂは、この文書を識別する前に使用する学習画像及び結果を示す。図１３Ａは、米国運転免許証の７枚のサンプルのセットを示し、２枚はそれぞれカリフォルニア州及びニューヨーク州のものであり、残りはそれぞれミネソタ州、モンタナ州、及びアメリカ合衆国のものである。実際の用途では、テンプレート画像のこのセットは、何百枚以上もの画像に匹敵し得る。レイアウトエディタ３０は、図１３Ｂに示されるこれらの固有画像及び値を計算する。７つの固有画像のこのセットは、オリジナルの７つのテンプレート画像を近似的に表現するために、画像のより高い固有値を有する一部のみを使用して選択される。続いて、図１３Ａの７つのテンプレート画像のそれぞれは、選択された固有画像によって構成される行列に乗じられて、この文書サブタイプのテンプレートデータとしての参照重み付け係数ベクトルを生成し、これをデータベース３２に格納する。
【００８８】
図１３Ｃの画像２３０を新たに捕捉すると、文書識別モジュール４０は、図９の固有画像文書照合プロセス１６４Ｂを呼び出し、画像データを選択された固有画像によって構成される上記と同じ行列の上に乗じて、重み付け係数ベクトルを生成する。固有画像文書照合プロセスは、学習のため、この新たな重み付け係数ベクトルを、現在比較されている複数の文書サブタイプオブジェクトに関連付けられた事前計算済み参照重み付け係数ベクトルのそれぞれ、即ち、図１３Ａの７つの米国運転免許証、と比較する。例えば、文書識別モジュール４０は、ハミング距離計算アルゴリズム、又は他のアルゴリズムを用いて、新たな捕捉画像データと、７つのテンプレート画像データとの間の距離を判定して、図１３Ｃに示される例示の結果２３２を生成してもよい。
【００８９】
新たな捕捉画像データの結果２３２は、ハミング距離アルゴリズムに従って選択された固有画像によって判定された多次元空間において、ミネソタの文書サブタイプオブジェクトに関連付けられたテンプレートデータの最も短い距離である５１８．２１を示している。他の６つの文書サブタイプオブジェクトに関連付けられた距離よりも相対的により小さな距離は、最近隣法（ＮＮ）に基づいて、文書分類における良好な一致を表している。
【００９０】
文書識別モジュール４０によって特定の文書タイプを識別した後に、図２の文書処理エンジン３６によって信頼性を提供するための次のステップは、必要な特徴が存在するかどうかを確認するために文書認証モジュール４２を呼び出すことである。実際には、認証特徴は、上記の識別特徴と置き換え可能な概念であり、これは、画像解析法をバリデータ、ベリファイア、及び更には分類子の実行に適用できることを意味する。基本ガイドラインは、正しい文書タイプの除去率を低くして、最も短時間で識別するために、可能な限り少ない特徴を使用し、かつ、低い偽造誤採択率で、識別された文書からのみ呼び出されるいわゆる認証プロセスを行うために、その他を使用することである。
【００９１】
偽造を識別するために、採用した印刷技術の特徴を得るための例示のバリデータ方法として、ここでは３種類の方法を提示する。オリジナル文書を複製するために、写真式複写機等の代替印刷技術を使用するのは、偽造の一般的形式である。実際には、書認証モジュール４２は、ここに示されるこれら例示の３種類の技術と異なる、はるかに多くの方法を用いることが可能である。
【００９２】
例えば、凹版印刷は、オリジナル文書を印刷するために１４３０年にドイツで発明された、今なお広く使用されている方法である。凹所を有する板を彫る又は切断し、これをインクで充填して、紙の刷り込み区域を圧力で隆起させて、３Ｄ効果を有する彫刻外観を作り出す。しばしば偽造に使われる安っぽい代替方法は、一般に名刺で使用されるような印刷に使われるサーモグラフ（立体インク）である。
【００９３】
３ＭのドキュメントリーダのＣＣＤカメラなどの透視環境下で見ている間に、いくつかの有意な３Ｄ視覚効果を捕捉することができる。３Ｍの名刺のサンプルと同様に、フラットベッドスキャナーで図１４Ａの画像２４０を生成し、図１のドキュメントリーダ１１で図１４Ｂの画像２４４を捕捉する。図１４Ｂに示されるように、画像２４０は、文字の影を含む３Ｄ効果を示している。
【００９４】
上記２つの画像の文字「Ｍ」の右足を水平に横断するグレーの変化のプロファイルをとると、図１４Ａの画像２４２と、図１４Ｂの画像２４６には有意差を見て取ることができる。スキャナのストロークを横断する階調レベルは、図１４Ａのプロファイル２４２では常に左右対称であるが、ＣＣＤカメラの場合は、図１４Ｂのプロファイル２４６に示されるように左右対称ではない。黒い谷部分は内側に向かってカメラの元の場所にシフトしている。図１４Ｃの３Ｍの名刺に関しては、全視野にわたって測定することにより、谷部分のそれぞれによって示される非対称シフト量は変化し、視野の出発点からのオフセットの距離の観点からその量を定量化することができる。例示の例のオフセットの測定単位はミル（０．０２５４ｍｍ）である。
【００９５】
図１４Ｃの勾配がどれくらい急であるかによって判定することができるストロークの高さがどれくらい隆起しているかなどの、画像の正確な３Ｄパラメータを測定することにより、非対称が存在するかどうかを確認するために、いわゆる「ステレオ・フロム・シェーディング（Stereo from Shading）」技術の技法を容易に適用することができる。
【００９６】
別の印刷技術は、印刷表面に切り込みを作る、したがって、上記方法と反対の光学的効果である、エングレービングである。画像の３Ｄ特徴及び／又はこのような印刷技術によって作り出された文字を分析するために、上記プロファイリング技術も同様に採用することができる。
【００９７】
連続的イメージ（例えば、写真及びＩＤプリンタ）に加えて、画像を紙又は他の媒体の上に印刷する場合、別の最も一般的に使用される複写技術は連続階調画像を２値「１」でシュミレートする。ハーフトーンスクリーニング技術（振幅変調）は、様々なサイズの等間隔のドットを使用し、確率的スクリーニング（周波数変調）は、様々な位置及び密度に同じサイズのドットを適用する。これら印刷技術の例は、図１５Ａのサンプル画像２５０、２５２、及び２５４に示されている。
【００９８】
テクスチャ解析による共分散行列法は、ハーフトーンスクリーニングを用いた通常間隔のドットの有効な測定法であり、高周波雑音又はエッジ検出は確率的スクリーニングの理想的な指標である。
【００９９】
別の例として、通常はマルチスクリーンによってカラー画像を再構成してもよく、ハーフトーンスクリーニングでは、異なる角度のＣＭＹＫの４色平面は、図１５Ｂのサンプル２５６、及び図１５Ｂのズームイン画像２５８に示されるように、ロゼットパターンを組み合わせる。
【０１００】
図１５Ｃは、カラーＣＣＤカメラによって捕捉された画像２５６のＲＧＢ平面を分解することによって生成された画像サンプル画像２６０、２６２、及び２６４のセットを示す。図１５Ｃの画像のセットは、同様に処理され得る図１５Ｃのサンプル画像２６０、２６２、及び２６４における角度の付いたスクリーンを示す。
【０１０１】
複製は文書偽造における最もよくある例の１つであるので、それぞれ、連続階調、ハーフトーン、及び確率的スクリーニング法による図１５Ｄの画像２６６、２６８、及び２７０における比較のように、異なるスクリーニング法によってスキャンしたテキストは変化する。この場合、ストローク幅及びエッジ曲率の変化は、オリジナル文書の複製の際のスクリーニング法に起因する特徴ひずみの適切な測定値であり得る。
【０１０２】
上記従来の印刷技術に加え、媒体上に画像を複製するのを制限するためだけでなく、偽造防止を更に援助するためにミクロ構造の中にその他の情報を更に携えるために、多くの新しい方法が設計されている。これらの方法のほとんどは、それらに固有の独自のアルゴリズムによって復号されるが、コスト効率が高い解決策では、認証目的で特徴が存在するか否かを確認するための画像処理において、いくつかの簡単な特徴抽出方法を使用することもまた可能である。いくつかの例を以下で論じる。
【０１０３】
例えば、いくつかの会社は、符号及び人間に解読可能な内容が共に識別可能なように、人間に解読可能な内容がオーバーレイされたコンピュータ可読コードを含む文書を、符号化及び復号する。操作では、背景画像が生成され、この背景画像は、グレースケール画像データ値に基づく符号化されたグリフ色調セルを含んでおり、また、これらのハーフトーンセルの各々は、図１６Ａに示されるような少なくとも２つの区別可能な模様の１つを含む。
【０１０４】
べつの最近提案された方法は、図１６Ｂの画像２８０に示されるように、ドットの一部をシフトさせることにより、通常のハーフトーンスクリーニングに位相変調を加えることに基づく。この場合、同じスクリーニング周波数を有するレンズ状復号レンズを置くことで、図１６Ｂの画像２８２では、符号化された文字「ＳＩ」を見えるようにする。このような画像に本明細書に記載の技術を容易に適用することが可能である。
【０１０５】
別の方法は、カラー又はグレースケール画像平面を、各層が別の層に対して異なる角度で配置されたミクロタイプの特徴層に変換する。図１６Ｃに示されるように多色であり、重ねられたズームイン画像を有する場合、ミクロタイプの特徴幅は、グレースケール又は明度に基づく幅に調整される。このような画像に本明細書に記載の技術を容易に適用することが可能である。
【０１０６】
システムが高精度でどのように文書を迅速かつ効率的に識別するかを範例として示す例として、図１７Ａ〜図１７Ｃは、ＩＣＡＯに準拠したＭＲＺ領域を使用せずに、２０６枚の異なる米国運転免許証から現在のバージョンのニューヨーク州の運転免許証を識別しかつ検証するプロセスを実証している。画像の属性を抽出しかつ再帰的に処理するために呼び出されかつ適用される、実施される分類子及びベリファイアが、次の表１に挙げられている。
【０１０７】
【表１】
2011507101.tif 000003
【０１０８】
表１の右の欄はそれぞれの光源を示す。このリストは計算効率の順番であり、順次実行された。最後の２つは、文書で予想される２つの画像模様の照合によって定義される。
【０１０９】
図１７Ｂは、この例では、分類子又はベリファイアのそれぞれに関して、１回のテストでいくつの文書オブジェクトが調べられたかを示している。図示のように、空白分類子／ベリファイアは２０６枚全ての候補に対して調べ、可視模様照合分類子／ベリファイアは１つの可能性のある正しい文書タイプのみに限定された。図１７Ｂの曲線は、約２００ミリセカンド以内に候補の可能性をどのように効率的に絞り込むかを実証している。図１７Ｃは、この文書のタイプに対する文書識別フレームワークの識別性能を示す、各操作の拒否率を示す。ロゴ模様照合分類子／ベリファイアは、１５の候補から正しい文書を識別して、その他の１４の文書を放棄することに関して、拒否率９３％と最も高い性能を有するので、比較的時間のかかる操作でもある。
【０１１０】
図１７Ａは、４つの画像の中の予想される機密画像模様を赤外線、可視、紫外線、及び再帰性反射で検索して、この文書が現在のニューヨーク州運転免許証であると識別された後に呼び出された、成功した検証結果の一部を示している。この結果は、システムが識別、及びそれに続く検証の両方を完了した後の、図８Ａに示される結果と同様である。
【０１１１】
本発明の様々な実施形態について説明してきた。これら及び他の実施形態は、下記の特許請求の範囲の範疇にある。
【図１】
2011507101.tif 000004
【図２】
2011507101.tif 000005
【図３】
2011507101.tif 000006
【図４】
2011507101.tif 000007
【図５】
2011507101.tif 000008
【図６】
2011507101.tif 000009
【図７Ａ】
2011507101.tif 000010
【図７Ｂ】
2011507101.tif 000011
【図７Ｃ】
2011507101.tif 000012
【図８Ａ】
2011507101.tif 000013
【図８Ｂ】
2011507101.tif 000014
【図９】
2011507101.tif 000015
【図１０】
2011507101.tif 000016
【図１１Ａ】
2011507101.tif 000017
【図１１Ｂ】
2011507101.tif 000018
【図１１Ｃ】
2011507101.tif 000019
【図１２】
2011507101.tif 000020
【図１３Ａ】
2011507101.tif 000021
【図１３Ｂ】
2011507101.tif 000022
【図１３Ｃ】
2011507101.tif 000023
【図１４Ａ】
2011507101.tif 000024
【図１４Ｂ】
2011507101.tif 000025
【図１４Ｃ】
2011507101.tif 000026
【図１５Ａ】
2011507101.tif 000027
【図１５Ｂ】
2011507101.tif 000028
【図１５Ｃ】
2011507101.tif 000029
【図１５Ｄ】
2011507101.tif 000030
【図１６Ａ】
2011507101.tif 000031
【図１６Ｂ】
2011507101.tif 000032
【図１６Ｃ】
2011507101.tif 000033
【図１７Ａ】
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【図１７Ｂ】
2011507101.tif 000035
【図１７Ｃ】
2011507101.tif 000036
【国際調査報告】
2011507101.tif 000037
2011507101.tif 000038