(57)【要約】  認識精度の向上を達成し、模倣された形質に基づく偽の識別に対して保護するために、生物学的形質と行動学的形質との組合せに基づく人間バイオメトリック認識のためのシステム及び方法が提供される。行動学的形質は、人間がその人の生涯の間に獲得する個人と関連付けできる行動に関係するバイオメトリック形質を含む。人の身体の複数の時間順の５Ｄ画像は、人から取り込むことが可能であり、人を認識するために使用可能である。人は、その人の行動学的特徴に基づいて、５Ｄ画像内の時間可変コンポーネントをそれぞれの人の行動学的形質と関連付けられた記憶済みの値と比較することによって認識される。その上、その人の生物学的形質に基づいて、５Ｄ画像内の時間不変コンポーネントをそれぞれの人の生物学的形質と関連付けられた記憶済みの値と比較することによって、人を更に認識することが可能である。
2011502296.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人の少なくとも１つの行動学的形質を測定するステップと、
前記人の少なくとも１つの生物学的形質を測定するステップと、
測定した前記行動学的形質のうちの少なくとも１つを少なくとも１つの記憶済み行動学的形質に対して比較するステップであって、記憶済み行動学形質の各々は人のそれぞれと関連付けられた、ステップと、
測定した前記生物学的形質のうちの少なくとも１つを少なくとも１つの記憶済み生物学的形質に対して比較するステップであって、記憶済み生物学的形質の各々は人のそれぞれと関連付けられた、ステップと、
所定の一致特性に従い、測定した前記の行動学的形質及び生物学的形質が前記の記憶済み行動学的形質及び記憶済み生物学的形質にそれぞれ一致したときに、測定した前記人を一致した前記の記憶済み行動学的形質及び記憶済み生物学的形質と関連付けられた人と認識するステップと
を含む、人間認識方法。
【請求項２】
前記の行動学的形質及び生物学的形質のうちの少なくとも１つは、前記人の身体の少なくとも一部分の少なくとも１つの５Ｄ画像から抽出された、請求項１に記載の人間認識方法。
【請求項３】
前記所定の一致特性は一致フォーミュラから求められ、前記一致フォーミュラは、測定した前記の行動学的形質及び生物学的形質のうちの少なくとも１つは前記の記憶済み行動学的形質及び記憶済み生物学的形質のうちの少なくとも１つに一致するはずと仮定した、請求項２に記載の人間認識方法。
【請求項４】
前記一致フォーミュラは、測定した前記の行動学的形質及び生物学的形質のうちの全ては記憶済み行動学的形質及び生物学的形質のそれぞれに一致するはずと仮定した、請求項３に記載の人間認識方法。
【請求項５】
前記人に関する受けた追加の識別情報を使用して認識された人を検証するステップを更に含む、請求項２に記載の人間認識方法。
【請求項６】
前記行動学的形質のうちの少なくとも１つは、前記人の身体の少なくとも一部分の取り込んだ時間順の５Ｄ画像から、取り込んだ前記画像の間の時間可変コンポーネントを測定することによって抽出された、請求項２に記載の人間認識方法。
【請求項７】
前記生物学的形質のうちの少なくとも１つは、前記人の身体の少なくとも一部分の取り込んだ時間順の５Ｄ画像から、取り込んだ前記画像の間の時間安定コンポーネントを測定することによって抽出された、請求項６に記載の人間認識方法。
【請求項８】
前記行動学的形質のうちの少なくとも１つを少なくとも１つのコンテキストとリンクするステップを更に含む、請求項７に記載の人間認識方法。
【請求項９】
前記生物学的形質のうちの少なくとも１つは人間の顔であり、前記行動学的形質のうちの少なくとも１つは人間の発音のまねであり、前記コンテキストのうちの少なくとも１つは符号語句である、請求項８に記載の人間認識方法。
【請求項１０】
認識された人が使用する特定のコンテキストに応じて選択される複数の可能な既定の動作のうちの１つを実行するステップを更に含む、請求項８に記載の人間認識方法。
【請求項１１】
人の身体の少なくとも一部分の少なくとも１つの画像を取り込むための画像取り込み装置と、
少なくとも１人である人のそれぞれと関連付けられた少なくとも１つの記憶済み行動学的形質と、
少なくとも１人である人のそれぞれと関連付けられた少なくとも１つの記憶済み生物学的形質と、
コンピューティング装置であって、
少なくとも１つの取り込んだ前記画像から人の少なくとも１つ行動学的形質を測定し、
少なくとも１つの取り込んだ前記画像から前記人の少なくとも１つ生物学的形質を測定し、
測定した前記行動学的形質のうちの少なくとも１つを、少なくとも１つの記憶済み行動学的形質であって記憶済み行動学的形質の各々は人のそれぞれと関連付けられた前記少なくとも１つの記憶済み行動学的形質に対して比較し、
測定した前記生物学的形質のうちの少なくとも１つを、少なくとも１つの記憶済み生物学的形質であって記憶済み生物学的形質の各々は人のそれぞれと関連付けられた前記少なくとも１つの記憶済み生物学的形質に対して比較し、
所定の一致特性に従い、測定した前記の行動学的形質及び生物学的形質が前記の記憶済み行動学的形質及び記憶済み生物学的形質にそれぞれ一致したときに、測定した前記人を一致した前記の記憶済み行動学的形質及び記憶済み生物学的形質と関連付けられた人と認識するための
前記コンピューティング装置と
を備えた、人間認識システム。
【請求項１２】
前記画像取り込み装置は前記人の身体の少なくとも一部分の少なくとも１つの５Ｄ画像を取り込み、前記コンピューティング装置は前記少なくとも１つの５Ｄ画像から前記の行動学的形質及び生物学的形質のうちの少なくとも１つを抽出する、請求項１１に記載の人間認識システム。
【請求項１３】
前記コンピューティング装置は一致フォーミュラから前記所定の一致特性を求め、前記一致フォーミュラは、測定した前記の行動学的形質及び生物学的形質のうちの少なくとも１つは前記の記憶済み行動学的形質及び記憶済み生物学的形質のうちの少なくとも１つに一致するはずと仮定した、請求項１２に記載の人間認識システム。
【請求項１４】
前記一致フォーミュラは、測定した前記の行動学的形質及び生物学的形質の全ては記憶済み行動学的形質及び記憶済み生物学的形質のそれぞれに整合するはずと仮定した、請求項１３に記載の人間認識システム。
【請求項１５】
測定された前記人に関する追加の識別情報を受けるための入力装置を更に備え、前記コンピュータ装置は前記人に関する受けた追加の識別情報を使用して認識された人を更に検証する、請求項１２に記載の人間認識システム。
【請求項１６】
前記画像取り込み装置は、前記人の身体の少なくとも一部分の複数の時間順の５Ｄ画像を取り込み、前記コンピューティング装置は、取り込んだ時間順の５Ｄ画像から、取り込んだ前記画像の間の時間可変コンポーネントを測定することによって、前記行動学的形質のうちの少なくとも１つを抽出する、請求項１２に記載の人間認識システム。
【請求項１７】
前記コンピューティングシステムは、前記人の身体の少なくとも一部分の取り込んだ時間順の５Ｄ画像から、取り込んだ前記画像の間の時間安定コンポーネントを測定することによって、前記生物学的形質のうちの少なくとも１つを抽出する、請求項１６に記載の人間認識システム。
【請求項１８】
前記行動学的形質のうちの少なくとも１つは少なくとも１つのコンテキストとリンクした、請求項１７に記載の人間認識システム。
【請求項１９】
前記生物学的形質のうちの少なくとも１つは人間の顔であり、前記行動学的形質のうちの少なくとも１つは人間の発音のまねであり、前記コンテキストのうちの少なくとも１つは符号語句である、請求項１８に記載の人間認識システム。
【請求項２０】
前記コンピューティングシステムは、認識された人が使用する特定のコンテキストに応じて選択される複数の可能な既定の動作のうちの１つを更に実行する、請求項１８に記載の人間認識システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願開示は、生物学的形質及び行動学的形質に基づく人間認識に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に認識と呼ばれる、バイオメトリック形質を使用して人間を識別し検証するための知られている方法及び装置がある。これらのバイオメトリック形質は、２つのカテゴリの形質、生物学的なものと、行動学的なものとに分類することが可能である。生物学的形質は、指紋又は掌紋、虹彩、顔の可視又は赤外線の写真画像、手の輪郭、３次元顔画像、ＤＮＡ構造、頭蓋骨構造等、一般に、時間がたっても安定しており、人間の行動に依存しない生得的なバイオメトリック形質を含む。行動学的形質は、筆跡（運動特性を含むものと含まないものとの両方）、声、発音、ジェスチャ、まねること等、人間がその人の生涯の間に獲得する行動に関係するバイオメトリック形質を含み、これは、人に関して十分に識別できるほどたくさんあり、安定している。
【０００３】
人の認識を行うために、生物学的形質を利用する非接触生物学的認識方法が知られている。これらの非接触認識方法は、アクセス制御システム、数多くの人々に関係する社会プログラム及び国家プログラム（例えば、入国及びパスポートの制御、免許証）、観光客登録システム等において利用される。このような非接触認識方法の例は、虹彩の画像化並びに２次元及び３次元の顔の画像化に基づく人間認識方法を含む。虹彩の画像化は正確な認識方法であると見なされているが、その実際の用途は、人の虹彩を画像化するためにその人に求められる協力レベルによって、またそのような方法と関連する費用によって減少している。２次元の顔の画像化による認識は、一般に、費用はそれほどかからないが、その一方で、それほど正確でない認識方法でもあり、動作条件範囲によって最も制限される。３次元画像認識方法は、精度のレベルが高く、最近は、虹彩認識方法と同じ正確レベルに近づいてきており、虹彩認識方法ほどは認識される人による協力が必要でなく、広範囲の動作条件を有し、一般には、２次元画像認識方法と虹彩認識方法との間の中間レベルに価格設定されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記に記載した生物学的認識方法の全てと関連する共通の欠点のうちの１つは、このような認識方法において使用されるバイオメトリック形質が時として簡単に模倣され得るために、これらの方法が一般に不正に対する低い耐性を有することである。このような生物学的認識方法にとって、これら方法により人の実際の生物学的形質が検証されているのか又は模倣された生物学的形質が検証されているのかを判定することは困難か又は不可能である。
【０００５】
上記に記載した生物学的認識方法の全てと関連する別の共通の欠点は、それぞれの方法が、特定のパーセントの人口とは適合しないことである。上記に記載した生物学的認識方法の全てと関連するさらなる別の共通の欠点は、それぞれの方法が、認識される人達によるかなりの協力が必要なことである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
１つ又は複数の実施形態によれば、認識性能の向上を達成し模倣された形質に基づく偽の識別に対して保護するために、生物学的形質と行動学的形質との組合せに基づく人間バイオメトリック認識のためのシステム及び方法が提供される。
【０００７】
１つ又は複数の実施形態によれば、複数の時間順の５Ｄ画像が人の身体の少なくとも一部分から取り込まれ、人を認識するために使用される。人は、その人の行動学的形質に基づき、５Ｄ画像内の時間可変コンポーネントをそれぞれの人の行動学的形質と関連付けられた記憶済みの値と比較することによって認識される。その上、その人の生物学的形質に基づき、５Ｄ画像内の時間不変コンポーネントをそれぞれの人の生物学的形質と関連付けられた記憶済みの値と比較することによって、人を更に認識することが可能である。
【０００８】
本願開示の上述の特徴及び目的は、同様の参照数字が同様の要素を示す添付の図面を併用して以下の説明を参照することにより明らかとなろう。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本願開示の１つ又は複数の実施形態による生物学的形質と行動学的形質との組合せに基づく人間バイオメトリック認識のためのシステムのブロック図の透視図である。
【図２】本願開示の１つ又は複数の実施形態による生物学的形質と行動学的形質との組合せに基づく人間バイオメトリック認識のための方法の動作フロー図である。
【図３】本願開示の１つ又は複数の実施形態による人の行動学的形質を判定する際に使用するための人の時間順の５Ｄ画像を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
概して、本願開示は、本願開示の１つ又は複数の実施形態による生物学的形質と行動学的形質との組合せに基づく人間バイオメトリック認識のためのシステム及び方法を含む。これから、本願開示の特定の実施形態を、同様の参照数字が同様のコンポーネントを示す上述の図面を参照して論じることにする。
【００１１】
１つ又は複数の実施形態においては、認識性能の向上を達成し模倣された形質に基づく偽の識別に対して保護するために、生物学的形質に加えて行動学的形質を使用する人間バイオメトリック認識のためのシステム及び方法が提供される。行動学的形質は、人間がその人の生涯の間に獲得する個人と関連付けできる行動に関係するバイオメトリック形質を含む。
【００１２】
１つ又は複数の実施形態においては、人間認識は、人の画像から得られる人の行動学的形質及び生物学的形質の両方を使用して達成可能である。１つ又は複数の実施形態においては、人の身体の少なくとも１つの５Ｄ画像を使用して、人を生物学的形質によって認識することが可能であるとともに、人の身体の複数の時間順の５Ｄ画像を使用して、人を行動学的形質によって認識することが可能である。本願開示において５Ｄ画像に言及する場合、このような言及は、３次元（３Ｄ）画像と２次元（２Ｄ）画像からのコンポーネントの組合せ及び３Ｄ画像と２Ｄ画像の任意の組合せのうちの一方又は双方を意味するものとする。組み合わされた３Ｄと２Ｄの画像は、同じ視点か又は別の視点から取り込み可能であり、その場合、組み合わせられた３Ｄと２Ｄの画像は、物体の表面の同じ部分か、又は別の部分を更に取り込むことが可能である。
【００１３】
人の身体の画像に言及する場合、このような言及は、人の身体の表面の任意の部分、又は人の身体の表面の任意の部分の任意の組み合わせの画像を意味するものとし、人の身体は、人の身体、手、掌、脚、頭、及び顔のうちの１つ以上を含むが、これらに限定されるわけではないこともまた理解される。生物学的形質によって人を認識する場合、画像から抽出された測定したバイオメトリック形質の値を、識別されることになる人又は複数の人に関係する登録済みの値又は記憶済み値と比較することを含む認識手順が実現可能である。１つ又は複数の実施形態においては、５Ｄ画像認識を利用する場合、本システム及び方法は、ｉ）不変コンポーネントに関係する５Ｄ画像内の情報を使用して、生物学的形質を解析し、ｉｉ）可変コンポーネントに関係する５Ｄ画像内の情報を使用して、バイオメトリック形質を解析することになる。５Ｄ画像を使用して人の行動学的形質を判定するためには、人の複数の５Ｄ画像が、行動学的形質を登録又はエンロール（ｅｎｒｏｌｌ）する際に、時間順で連続して取り込まれる。認識を行う際、システムは、人の複数の５Ｄ画像を取り込み、これらを解析してバイオメトリック形質及び行動学的形質を抽出し、この抽出された形質を前もって登録され特定の人間と関連付けられた形質に対して比較する。
【００１４】
１つ又は複数の実施形態においては、人の身体の時間順の５Ｄ画像は、人の身体の可変コンポーネント（そのうちの幾つかは、行動学的形質として見なされ得ることになる）を判定するために使用され、それは、人の身体のただ１つの５Ｄ画像により達成され得るよりも優れた品質と共に、人の身体の不変コンポーネント（その幾つかは、生物学的形質として見なされ得ることになる）の判定を更に可能にすることになる。このような解析は、単に生物学的形質と行動学的形質との解析の融合によってのみでなく、より優れた品質を有する生物学的形質の獲得によってもまた、人間認識システムの性能を向上させる。
【００１５】
次に、図１を参照すると、生物学的形質と行動学的形質との組合せに基づく人間認識のためのバイオメトリック認識システム１００のブロック図が、１つ又は複数の実施形態により示されている。
【００１６】
１つ又は複数の実施形態においては、システム１００は、物体取り込み装置１０２及びコンピューティング装置１０４を含む。物体取り込み装置は、少なくとも１つの投影装置１０６と、少なくとも１つの検出装置１０８とを含む。少なくとも１つの実施形態においては、投影装置１０６は、光源１２６と、光源１２６から放出される光を変調するための光変調装置１２２とを含むスライド投影器である。光変調装置１２２は、スライドを含むスライドタイプの装置であっても、液晶スクリーンを含む液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）タイプであっても、又は構造化光１１３を生成するための他の装置であってもよい。少なくとも１つの実施形態においては、投影装置１０６は、人１１１の表面１１０上に投影範囲１１４の周りで構造化光１１３としてスライド画像を投影するための交点１２４を有するレンズ１８１を含むことが可能である。この実施形態及び他の実施形態により、構造化光１１３はまた、干渉法、モアレ法、及び回折光生成法等、他の方法を使用しても生成可能である。
【００１７】
少なくとも１つの実施形態においては、投影装置１０６は、光学的波長、可視波長、及び赤外線波長のうちの１つから選択された波長で構造化光１１３を投影する。少なくとも１つの実施形態においては、投影装置１０６は連続的な光源である。
【００１８】
少なくとも１つの実施形態においては、検出装置１０８は、頂点１３０を有する写真レンズ１８０と、マトリックス放射レシーバ１２８と、ドライバ１３２とを含むことが可能である。写真レンズ１８０は、マトリックス放射レシーバ１２８の表面上に画像を形成する。ドライバ１３２は、マトリックス放射レシーバ１２８の動作を制御する電子信号管理／処理ユニットとして機能し、取り込み画像がコンピューティング装置１０４に転送される前に、所望のように又は必要に応じ、マトリックス放射レシーバ１２８によって取り込み画像を別のフォーマット（例えば、ＶＧＡ、ｂｍｐ、ｊｐｅｇ等）に変換することが可能である。検出装置１０８は、人１１１の表面１１０の一部分を包含する視野１１８を含むことが可能である。投影装置１０６は投影器軸１１２を含むことが可能であり、検出装置１０８は検出器軸１１６を含むことが可能であり、それにより、三角角度１２０が投影器軸１１２と検出器軸１１６との間の角度になる。
【００１９】
コンピューティング装置１０４は、検出装置１０８からの出力を受け、検出装置１０８の出力から受けた取り込み画像を解析して、人１１１の表面１１０の３Ｄ形状、生物学的形質に基づく人間認識と関連付けられる演算、行動学的形質に基づく人間認識と関連付けられる演算、生物学的形質と行動学的形質との両方に基づく人間認識と関連付けられる演算、人１１１の表面１１０の２Ｄ形状、人１１１に対する距離、取り込まれる表面１１０の向き等の、しかしそれらに限定されない所望の演算を実行する。コンピューティング装置１０４はまた、投影装置１０６及び検出装置１０８、並びにその中に含まれるそれらの様々なコンポーネントを制御することも可能である。
【００２０】
次に、図２を参照すると、１つ又は複数の実施形態による生物学的形質及び行動学的形質のうちの一方又は双方に基づく人間認識のためのシステム１００によって利用されるプロセスの動作フロー図が示されている。初めに、ステップ２００において、少なくとも１人の人間のバイオメトリック形質がシステム１００内にエンロールされ、特定の人間の特徴（ｐｅｒｓｏｎａｌｉｔｙ）と関連付けられる。バイオメトリック形質は、少なくとも１人の画像を初めに取り込むことによってエンロール可能であり、少なくとも１つの画像が生物学的形質に必要とされ、複数の時間順画像が行動学的形質のエンロールに必要とされる。取り込み画像を解析して、画像と関連付けられる特定のバイオメトリック（生物学的及び行動学的のうちの一方又は双方の）形質を抽出し、作成されたバイオメトリック形質は、その人と関連付けられる特徴（ｐｅｒｓｏｎａｌｉｔｙ）として記憶又はエンロールされる。１つ又は複数の実施形態においては、バイオメトリック形質はまた、少なくとも１人について、先に取得したバイオメトリック形質を検索することによってシステム１００によりエンロール可能であり、先に取得したバイオメトリック形質は、システム１００のメモリ若しくは別のコンポーネント内に記憶されてもよく、又はシステム１００の外部の別のデータソースから入力されても、若しくはその他の形で取得されてもよい。
【００２１】
ステップ２０２においては、システム１００は、人の少なくとも１つの画像を取り込み解析することによって、物体取り込みシステム１０２の前に位置するその人のバイオメトリック形質を測定する。１つ又は複数の実施形態においては、その人の行動学的形質を測定するために複数の時間順画像が取り込まれ、その人の生物学的形質を測定するために１つの画像のみが必要となる。ステップ２０４においては、取り込み画像から抽出される測定したバイオメトリック形質は、エンロール済みのバイオメトリック形質（例えば、先にエンロールしたその人の画像又はそれと関連付けられるデータ）に対して比較されて、測定したバイオメトリック形質とエンロール済みのバイオメトリック形質の何れかとの間に一致が存在するかどうかを判定することによって、その人が認識されたかどうかが判定される。この比較から、認識システム１００は、特徴（ｐｅｒｓｏｎａｌｉｔｙ）認識がその人のバイオメトリック形質に基づいた結果となっているかどうかを判定することが可能である。システム１００のシステムは、行動学的形質のみを用いて、又は行動学的形質と生物学的形質との組合せを用いて、認識を実行することが可能である。システム１００は更に、ステップ２０６で、その人の他の生物学的形質等の、しかしそれらに限定されない二次的情報を解析することによって、又はその人に関する受けた情報（例えば、その人の状態、入力ＰＩＮコード、クエリに対する応答、接触又は非接触のカードから得られる情報、１日のうちの時刻等）を識別することによって、その人の追加の検証を行うことが可能である。システム１００は、人がこのような識別情報を入力するための入力装置を含むことが可能である。
【００２２】
次に図３を参照すると、１つ又は複数の実施形態においては、システム１００は人の身体の複数の５Ｄ画像を取り込むことによって人の行動学的形質の認識を実行可能であり、図３に示す画像３００ａ、３００ｂ、・・・、３００ｎは、ｎ個の連続した時点において取り込まれた時間順３Ｄ画像を示す。これらの画像は、本明細書に説明する方法に記載する行動学的形質を解析することによって、人の特徴（ｐｅｒｓｏｎａｌｉｔｙ）を認識するために使用可能である。取り込み画像から、取り込んだ表面１１０の時間不変コンポーネント（例えば、その人の生物学的形質）が、取り込んだ表面１１０の時間可変コンポーネント（例えば、その人の行動学的形質）に加えて測定可能である。人の識別は、識別とエンロールの間に登録される不変表面コンポーネントを、少なくとも１つの取り込み画像内の測定した不変表面コンポーネントに対して比較することによって得ることが可能である。しかし、画像内の時間可変表面コンポーネントがエンロール済みの当該人に対する可変表面コンポーネントに対して比較され、行動学的形質を使用してその人の認識の正確さが検証されるまで、認識は完了しない。
【００２３】
このようなやり方で、まねること又はコピーが極めて困難である行動学的バイオメトリック形質（例えば、人間の身体の表面の時間可変変化）を使用することにより、人間認識を実行する際に正確さの向上がもたらされ、また認識対象となる人のバイオメトリックデータの模造からの保護がもたらされる。
【００２４】
１つ又は複数の実施形態においては、行動学的形質は、特定のコンテキストにおいてルールとして登録可能である。例えば、筆跡は、単語又は文にリンク可能であり、声及び発音は語句又は符号語にリンク可能である。コンテキストリンクされた行動学的形質の登録は、人間を識別するタスクを単純化し、認識システムに対する信頼性の向上がもたらされる。１つ又は複数の実施形態においては、成功認識の場合、人間は、システムにバイオメトリック形質だけをもたらすのではなく、コンテキスト（例えば、符号語、語句等）ももたらすことになり、それなしでは認識は成功しないことになる。このようなコンテキストベースの認識においては、認識目的のためにエンロールされ、測定され、比較される行動学的形質は、認識の正確さを更に向上させるために、特定のコンテキストと関連付けられる。例えば、人は、エンロール及び識別中に、特定の語又は語句を話すように求められる可能性があり、それは、その場合、行動学的形質のためのコンテキストとして作用するように働くことになる。認識手順の間、その人は同じ語句を話すように要求されることになり、それにより、人間の特徴（ｐｅｒｓｏｎａｌｉｔｙ）に関して決定を下すための追加物も増えるため、行動学的形質は同じコンテキストに関して解析可能になる。人の身体の幾つかの部分は、問題となっているコンテキストによる行動学的形質として働くように、独自の、識別可能なやり方で動いてよい。
【００２５】
１つ又は複数の実施形態においては、認識は、複数のコンテキストにおける行動学的形質を使用して実行可能である。このような実施形態においては、エンロールは、様々なコンテキストにおいて、数回、それぞれの人ごとに実行可能になり、コンテキストの数及び内容は、人によってそれぞれ異なることが可能である。認識手順の間、システム１００は、それぞれの行動学的形質を測定するために、同じコンテキストを要求することが可能である。あるいは、システム１００は、使用されるべきその特定のコンテキストを最初に認識しなくてもよく、人間の行動学的形質がそれに基づき解析されるべきである決定は、測定される生物学的形質により推定される。更には、コンテキストの内容は、特に、その後のシステム反応を判定するために使用可能である。例えば、システム１００は、ＡＴＭマシンとともに使用可能であり、その場合、人によって選択されるコンテキストが、その人は自発的にそのサービスを使用しているのか、又は圧力の下でそのサービスを使用しているのかをＡＴＭマシンに示すことが可能である。自発的である場合、システム１００は、その人を認識し、取引を承認することが可能になるが、その人が圧力の下にあると判定された場合は、システム１００は、認識せずとしてその人を拒否することも、又はそうでなければ、任意の他の既定の動作（例えば、セキュリティサービス又は警察に、圧力を受けているその人について知らせること、及び援助を要請すること）を実行することも可能である。
【００２６】
１つ又は複数の実施形態においては、システム１００は、人の行動学的形質のみを使用して認識を実行する。
１つ又は複数の実施形態においては、システム１００は、他のバイオメトリック形質の認識手順とともに使用される、正確さの追加の方策として本明細書に説明する行動学的形質の認識手順を使用する。例えば、生物学的形質の認識手順は、人の顔及び虹彩のうちの一方又は双方の２次元画像を解析すること等、行動学的形質の認識手順を補完するために使用可能である。
【００２７】
１つ又は複数の実施形態においては、システム１００は、一致フォーミュラを使用して、測定した形質を記憶済み形質に対して比較することによって認識を実行する。このフォーミュラは、どのようにかつどの順番で形質が比較されるべきであるか、及びいかにして最終結論が作成されるべきであるかを定義する。一例では、一致フォーミュラは、少なくとも１つの測定した形質は少なくとも１つのそれぞれの記憶済み形質に一致するはずであると仮定することが可能である。別の例では、一致フォーミュラは、全ての測定した形質はそれぞれの記憶済み形質に一致するはずであると仮定することが可能である。別の例では、一致フォーミュラは、測定した形質は特定の順序でそれぞれの記憶済み形質に対して比較されるはずであり、この場合、それぞれの測定した形質は特定のレベルの類似性によりそれぞれの記憶済み形質に一致するはずである仮定することが可能である。記載されている一致フォーミュラは、適切な一致フォーミュラの数例に過ぎず、それぞれの及びあらゆる可能性を示唆することも、本願発明の使用又は機能の範囲に関して何らかの限定をもたらすことも意図していない。
【００２８】
１つ又は複数の実施形態においては、コンピューティングシステム１０４は、画像取り込みシステム１０２の動作を制御し、人のバイオメトリック形質認識に対して必要な演算を実行することが可能である。コンピューティングシステム１０４は、本願開示による生物学的形質と行動学的形質との組合せに基づく人間バイオメトリック認識のための方法を実現するのに適している汎用コンピュータシステムを備えることが可能である。コンピューティングシステム１０４は、適切なコンピューティング環境の一例に過ぎず、本願発明の使用又は機能の範囲に関して何らかの限定を示唆することを意図していない。様々な実施形態においては、生物学的形質と行動学的形質との組合せに基づく人間バイオメトリック認識のための本システム及び方法は、多数の他の汎用又は専用のコンピューティングシステムの環境又は構成により動作する。本願発明とともに使用するのに適することが可能であるよく知られているコンピューティングシステム、環境、及び構成のうちの１つ以上の例は、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、ハンドヘルド又はラップトップ装置、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースのシステム、プログラム可能な家庭用電子機器、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、上述のシステム又は装置の何れかを含む分散コンピューティング環境等を含むが、これらに限定されない。
【００２９】
様々な実施形態において、生物学的形質と行動学的形質との組合せに基づく人間バイオメトリック認識のための方法に用いられるアルゴリズムは、コンピュータによって実行されるプログラムモジュール等、コンピュータ実行可能命令の一般的なコンテキストにおいて説明可能である。一般に、プログラムモジュールは、特定のタスクを実行するか又は特定の抽象データ型を実現するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造等を含む。これらのアルゴリズム及び方法はまた、通信ネットワークを通じてリンクされているリモート処理装置によってタスクが実行される分散コンピューティング環境において実施可能である。分散コンピューティング環境においては、プログラムモジュールは、メモリ記憶装置を含むローカル及びリモート双方のコンピュータ記憶媒体内に配置可能である。１つの実施形態においては、コンピューティングシステムは、１つ又は複数のコンピュータプログラムを実行することによって、有形物体の形状のマルチフレーム表面測定を実現する。コンピュータプログラム及び信頼されるデータは、メモリ及びＲＯＭのうちの一方又は双方等のメモリ媒体又は記憶媒体内に記憶されても、あるいはネットワーク接続又は他のＩ／Ｏ接続を通じてＣＰＵに供給されてもよい。
【００３０】
本明細書に説明する実施形態により形成されるシステム及び方法は、生物学的バイオメトリック形質と行動学的バイオメトリック形質とによって人間を識別し、認識し、検証する非接触法を提供する。本明細書に説明するシステム及び方法は、人の自律的な高精度かつリアルタイムの検証を提供するが、人からの協力はそれほど必要でない。そのシステム及び方法は、人間の特徴（ｐｅｒｓｏｎａｌｉｔｙ）を認識するための生物学的形質と行動学的形質との組合せを使用し、それによって、認識精度の向上をもたらし、バイオメトリック形質がまねされ得る又はコピーされ得る可能性を抑制する。
【図１】
2011502296.tif 000003
【図２】
2011502296.tif 000004
【図３】
2011502296.tif 000005
【国際調査報告】
2011502296.tif 000006
2011502296.tif 000007