(57)【要約】  同一人物をグループ化するための方法およびシステム（１０２）が提供される。システム（１０２）は、複数の参照人物の人物固有のデータを階層構造で格納するためのデータベース（１０４）と、対象人物の人物固有のデータを受信するための入力モジュール（２０６）と、対象人物の人物固有のデータに類似したデータをデータベース（１０４）で検索するための類似性検索モジュール（２１２）と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
同一人物をグループ化するためのシステムであって、
複数の参照人物の人物固有のデータを階層構造で格納するためのデータベースと、
対象人物の人物固有のデータを受信するための入力モジュールと、
前記対象人物の前記人物固有のデータに類似したデータを前記データベースで検索するための類似性検索モジュールと、
を備えるシステム。
【請求項２】
検索は、前記階層構造を推測することを含む、
請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記階層構造は、複数のノードを含み、
各ノードは、複数のエントリを含み、
前記複数のエントリの各エントリは、前記複数のノードのうちの１つのノードに関連する、
請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
推測することは、予め決定された閾値よりも高い前記現在のノードとの類似性を有する後続のノードを決定することを含む、
請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
推測することは、前記予め決定された閾値より高い類似性を有する後続のノードが存在しない場合、前記現在のノードを前記最良のノードとして決定することを含む、
請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記対象人物と前記最良のノードとに基づいて前記データベースを更新するための挿入モジュールをさらに備える、
請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記複数の人物の発生に関連するデータを少なくとも１つの場所に保存するためのリポジトリをさらに備える、
請求項１から６のいずれか１つに記載のシステム。
【請求項８】
前記リポジトリに格納されている前記データに基づいて、人物が疑わしいかどうかを決定するための不審人物決定モジュールをさらに備える、
請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記受信した人物固有のデータに基づいて、少なくとも１つの場所での前記複数の人物の発生に関連する前記データを更新するためのリポジトリ更新モジュールをさらに備える、
請求項７または８に記載のシステム。
【請求項１０】
人物固有のデータは、画像データ、前記各人物の顔の特徴に関連する情報、前記各人物の頭の形状に関連する情報、前記各人物の目の位置に関連する情報、前記各人物の鼻の位置に関連する情報、前記各人物の口の位置に関連する情報、音データ、声データ、前記各人物の体型に関連する情報、または前記各人物が着ている服に関連する情報のうちの少なくとも１つを含む、 
請求項１から９のいずれか１つに記載のシステム。
【請求項１１】
前記受信した人物固有のデータに基づいて、前記データベースの前記階層構造をトラバースするための人物識別子決定モジュールをさらに備える、
請求項１から１０のいずれか１つに記載のシステム。
【請求項１２】
同一人物をグループ化するための方法であって、
複数の参照人物の人物固有のデータを階層構造でデータベースに格納することと、
対象人物の人物固有のデータを受信することと、
前記対象人物の前記人物固有のデータに類似したデータを前記データベースで検索することと、
を備える方法。
【請求項１３】
検索することは、前記階層構造を推測すること（fathoming）を含む、
請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記階層構造は、複数のノードを含み、
各ノードは、複数のエントリを含み、
前記複数のエントリの各エントリは、前記複数のノードのうちの１つのノードに関連する、
請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
推測することは、予め決定された閾値よりも高い前記現在のノードとの類似性を有する後続のノードを決定することを含む、
請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
推測することは、前記予め決定された閾値より高い類似性を有する後続のノードが存在しない場合、前記現在のノードを前記最良のノードとして決定することを含む、
請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記対象人物と前記最良のノードとに基づいて前記データベースを更新することをさらに備える、
請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記複数の人物の発生に関連するリポジトリデータを少なくとも１つの場所に保存することをさらに備える、
請求項１２から１７のいずれか１つに記載の方法。
【請求項１９】
前記リポジトリに格納されている前記データに基づいて、人物が疑わしいかどうかを決定することをさらに備える、
請求項１６に記載の方法。
【請求項２０】
前記受信した人物固有のデータに基づいて、少なくとも１つの場所での前記複数の人物の発生に関連する前記データを更新することをさらに備える、
請求項１８または１９に記載の方法。
【請求項２１】
人物固有のデータは、画像データ、前記各人物の顔の特徴に関連する情報、前記各人物の頭の形状に関連する情報、前記各人物の目の位置に関連する情報、前記各人物の鼻の位置に関連する情報、前記各人物の口の位置に関連する情報、音データ、声データ、前記各人物の体型に関連する情報、または前記各人物が着ている服に関連する情報のうちの少なくとも１つを含む、 
請求項１２から２０のいずれか１つに記載の方法。
【請求項２２】
前記受信した人物固有のデータに基づいて、前記データベースの前記階層構造をトラバースすることをさらに備える、
請求項１２から２１のいずれか１つに記載の方法。
【請求項２３】
コンピュータに同一人物をグループ化するための方法を実行させるためのプログラム命令を含む非一時的なコンピュータ可読媒体であって、
複数の参照人物の人物固有のデータを階層構造でデータベースに格納することと、
対象人物の人物固有のデータを受信することと、
前記対象人物の前記人物固有のデータに類似したデータを前記データベースで検索することと、
を備えるプログラム命令を含む非一時的なコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、同一人物をグループ化するための方法および装置に関する。より具体的には、大量の監視データから、監視データにおいて人物が繰り返し監視されているかどうかを決定するための方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
カメラやマイクなどの監視機器の最近の開発により、セキュリティの問題に関連する可能性のあるデータを収集することが可能になったが、収集された大量のデータを手動で評価することは不可能である。自動化されたシステムと方法が必要であるが、大量のデータにより、一般的に使用されるシステムと方法では処理が非効率になる可能性がある。監視データの例示的な適用では、疑わしい人物が監視データに含まれているかどうかが決定され、すべての監視データがデータベースに含まれることになっている。
【０００３】
したがって、必要なのは、オンデマンドの不審人物検索システムおよび方法を実現するためのリアルタイムの人物データベースの更新を含む、公共エリアのセキュリティを改善するためのビデオおよび／または音響分析に基づく不審人物追跡技術である。
【０００４】
さらに、他の望ましい特徴および特性は、添付の図面および本開示のこの背景と併せて、その後の詳細な説明および添付の特許請求の範囲から明らかになるであろう。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の少なくとも１つの実施形態によれば、同一人物をグループ化するためのシステムが提供される。このシステムは、複数の参照人物の人物固有のデータを階層構造で格納するためのデータベースと、対象人物の人物固有のデータを受信するための入力モジュールと、対象人物の人物固有のデータに類似したデータをデータベースで検索するための類似性検索モジュールと、を備える。
【０００６】
本発明の別の実施形態によれば、同一人物をグループ化するための方法が提供される。この方法は、複数の参照人物の人物固有のデータを階層構造でデータベースに格納することと、対象人物の人物固有のデータを受信することと、前記対象人物の前記人物固有のデータに類似したデータを前記データベースで検索することと、を備える。
【０００７】
本発明の別の実施形態によれば、非一時的なコンピュータ可読媒体が提供される。非一時的なコンピュータ可読媒体は、コンピュータに同一人物をグループ化するための方法を実行させるためのプログラム命令を含み、前記プログラム命令は、複数の参照人物の人物固有のデータを階層構造に格納することと、対象人物の人物固有のデータを受信することと、前記対象人物の前記人物固有のデータに類似したデータをデータベースで検索することと、を含む。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
添付の図は、同様の参照番号が個別の図全体で同一または機能的に類似した要素を指し、以下の詳細な説明とともに仕様に組み込まれ、その一部を形成する場合、本実施形態によるさまざまな実施形態を説明し、さまざまな原理および利点を説明するのに役立つ。
【０００９】
【図１】図１は、様々な実施形態による使用事例の図を示す。
【００１０】
【図２】図２は、本実施形態による同一人物をグループ化するためのシステムを示す。
【００１１】
【図３】図３は、本実施形態による索引付けを伴うオンライン同一人物グループ化の方法を示すフロー図を示す。
【００１２】
【図４】図４は、本実施形態による同じ人物をグループ化するためのさらなるシステムを示す。
【００１３】
【図５】図５は、本実施形態による索引付けを伴うオンライン同一人物グループ化の方法を示すフロー図を示す。
【００１４】
【図６】図６は、一実施形態による不審人物検索システム６０２の図を示す。
【００１５】
【図７】図７は、本実施形態によるオンデマンドの不審人物検索の方法を示すフロー図を示す。
【００１６】
【図８】図８は、一実施形態によるデータが階層データベースに格納され得るツリー構造の図を示す。
【００１７】
【図９】図９は、一実施形態による例示的な階層構造を示す。
【００１８】
【図１０】図１０は、一実施形態による最良のノードを決定する図を示す。
【００１９】
【図１１】図１１は、一実施形態による検索結果の決定の図を示す。
【００２０】
【図１２】図１２は、一実施形態による入力データを階層構造に挿入する図を示す。
【００２１】
当業者は、図の要素が単純さと明快さのために図示されており、必ずしも一定の縮尺で描かれていないことを理解するであろう。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下の詳細な説明は、本質的に単なる例示であり、本発明または本発明の用途および使用を限定することを意図するものではない。さらに、本発明の前述の背景または以下の詳細な説明に提示された理論に拘束される意図はない。本実施形態の意図は、同一人物をグループ化するための方法およびシステムを提示することである。
【００２３】
図１は、様々な実施形態、例えば、オンデマンドの不審人物検索システムによる使用事例の図１００を示す。監視システム１０２は、監視システム１０２の近くにいる人々の情報を獲得することができる。情報は、人物固有のデータ（person specific data）であり、例えば、視覚データ（例えば、静止画像データまたは動画データなどの画像データ）、例えば、カメラによって獲得された、または音響データ、たとえば、マイクロフォンによって獲得されたものを含み得る。例えば、人物固有のデータは、各人物の顔の特徴に関連する情報、各人物の頭の形状に関連する情報、各人物の目の位置に関連する情報、各人物の鼻の位置に関する情報、各人物の口の位置に関する情報、音データ、声データ、各人物の体型に関する情報、または各人物が着ている服に関する情報を含み得る。
【００２４】
以下でより詳細に説明するように、人物固有のデータをデータベース１０４に格納することができる。データベースはオンラインで更新することができ、すなわち、監視システム１０２によってキャプチャされたすべての新しい情報について、データベース１０４が更新される。
【００２５】
認可されたエンティティ１０６（たとえば、セキュリティ関連の政府機関、監視下の施設の所有者、またはセキュリティを強化することに関心があり、法的規定によって権限を与えられている、または法的規定を侵害せずに監視を実行できるその他のエンティティ）は、オンデマンド要求１０８をデータベース１０４に送信することができる。データベース１０４は、要求された情報を決定するために、以下でより詳細に説明されるように、同一人物をグループ化するためのシステムによって使用され得、疑わしい人物に関する情報１１０を送り返すことができる（例えば、データベース１０４に格納された人物固有の情報に頻繁に現れる不審人物について）。
【００２６】
図２は、本実施形態による同一人物をグループ化するためのシステム２００を示す。システム２００は、類似性検索エンジン２１０、類似データ収集モジュール２１８（例えば、類似の顔データ収集モジュール）を含むオンライン人物リポジトリ更新システム２０４を含み得る。オンライン人物リポジトリ更新システム２０４は、人物識別子（ＩＤ）決定モジュール２２０をさらに含むことができる（これは、例えば、入力データに対応する人物識別子を決定するために、受信した人物固有のデータに基づいてデータベースの階層構造をトラバースすることができる）。人物識別子決定モジュール２２０は、既存の人物ＩＤ（次に、クラスタの識別子、すなわち、クラスタＩＤであり得る）を入力されたデータに割り当てるかどうかを決定することができる。検索された類似データの数が「閾値２（threshold2）」以下の場合、モジュールは空のリストをリポジトリ更新モジュールに出力する（図３の決定ステップ３０６において「Ｎｏ」）。検索された類似データの数が多い場合、モジュールは、検索された類似データが有する人物ＩＤのリストを出力する（図３の決定ステップ３０６において「Ｙｅｓ」）。
【００２７】
オンライン人物リポジトリ更新システム２０４は、リポジトリ更新モジュール２２２（人物リポジトリ２２６を更新するため、例えば、受信した人物固有のデータに基づいて、少なくとも１つの場所での複数の人物の発生に関連するデータを更新するため）をさらに含むことができる。リポジトリ更新モジュール２２２は、入力されたデータの人物ＩＤ（personID）のリスト（図３のステップ３０８、３１０、３１２、および３１６に対応し得る）で、人物リポジトリ２２６を更新することができる。リストに人物ＩＤが１つしかない場合、リポジトリ更新モジュール２２２は、入力されたデータに人物ＩＤを割り当て、入力されたデータ（つまり、人物情報）を人物リポジトリ２２６（図３の決定ステップ３０８の「ｙｅｓ」に対応し、ステップ３１２に進む）に挿入する。リストに複数の人物ＩＤがある場合、リポジトリ更新モジュール２２２は、（割り当てられた）人物ＩＤに関連するすべての人物情報をマージする（これは、決定ステップ３０８の「ｎｏ」および図３のステップ３１０に対応する）。マージ処理中に、オンライン人物リポジトリ更新システム２０４は、現在入力されたデータが処理のために受信される前に、システムがデータに異なる人物ＩＤを割り当てたが、リストされた人物ＩＤが同一人物のものであることを認識することができる。空のリストの場合、リポジトリ更新モジュール２２２は、新しい人物ＩＤを作成し、このＩＤを入力されたデータに割り当て、人物リポジトリ２２６（図３のステップ３１６に対応し得る）に挿入することができる。
【００２８】
オンライン人物リポジトリ更新システム２０４は、データ挿入モジュール２２４をさらに含み得る。データ挿入２２４は、入力されたデータを検索エンジンのデータベースに挿入することができる（これは、図３のステップ３１４に対応し得る）。類似性検索エンジン２１０は、類似性検索モジュール２１２（階層クラスタを有する）、階層クラスタデータベース２１４、および階層クラスタ更新モジュール２１６を含み得る。データ入力モジュール２０６は、入力データ（例えば、人物固有のデータ）を類似データ収集モジュール２１８に提供し得る。
【００２９】
様々な実施形態によれば、様々な人物の間の類似性スコア（similarity scores）を決定することができる。類似性スコアは、機能のタイプごとに決定できる。類似性スコアは、同じタイプの特徴に対して決定できるが、異なるタイプの特徴に対しては決定できない。各入力データ（たとえば、人物データ）は、顔、声などの特徴の少なくとも１つを持っている。（全体的な）類似性スコアは、さまざまなタイプの特徴に基づいて、たとえば、（特徴固有の）類似性スコアの合計によって計算することができる。たとえば、人物情報が、他の人物情報が有する声の特徴を有しない場合、音の特徴のための類似性スコアの計算をスキップしてもよい。
【００３０】
たとえば、人物Ａの場合、次の特徴が決定されている可能性がある。顔の特徴「ａ」と声の特徴「１」。人物Ｂの場合、次の特徴が決定されている可能性がある。顔の特徴「ｂ」と声の特徴「２」。次に、人物Ａと人物Ｂの間の類似性スコアを次のように決定できる。
SimilarityScore（Ａ、Ｂ）＝faceSimilarity（ａ、ｂ）＋voiceSimilarity（１、２）
【００３１】
人物Ｃの場合、声の特徴が入手できない可能性があり、顔の特徴「ｃ」が決定されている可能性がある。次に、人物Ａと人物Ｃの間の類似性スコアを次のように決定できる。
SimilarityScore（Ａ、Ｃ）＝faceSimilarity（ａ、ｃ）
【００３２】
たとえば、特徴ａおよびｂ（たとえば、顔の特徴や声の特徴など）との類似性（たとえば、顔の類似性や声の類似性など）は、実数のベクトル（vectors of float）である可能性があり、人物の顔の特徴（鼻、目、耳の位置や形、サイズや色など）を含む可能性があり、または、声（周波数特性、音圧、アクセントなど）はコサイン類似性（cosine similarity）に基づいて決定できる。例：
Similarity（ａ、ｂ）＝ａｂ／（｜ａ｜｜ｂ）｜
ここで、（ａ、ｂ）はベクトルａとｂの内積であり、｜ａ｜および｜ｂ｜はそれぞれベクトルａとｂの長さである。
【００３３】
表１は、人物リポジトリ２０８の例を示す。人物リポジトリは、複数のデータセットを含み、各データセットは、記録された特定の情報（例えば、監視カメラによって取得された画像またはフレーム）に示される人物ＩＤ、データＩＤ（それぞれのデータセットを識別する）、場所（たとえば、監視カメラ）、およびデータ情報（たとえば、データセットが記録された日時）を含む。
【表１】
2021528765.tif 000003
【００３４】
図３は、例えば図２のシステム２００を使用して、本実施形態による、索引付けを伴うオンライン同一人物グループ化の方法を示すフロー図３００を示す。処理は、ステップ３０２で開始することができる。ステップ３０４で、第１の閾値（「閾値１」）よりも高い類似性スコア（入力データとの類似性に関して）を有する類似データ（similar data）を検索することができる。第１の閾値は、類似性スコアの下限を定義してもよい。ステップ３０６で、類似データの数が第２の閾値（「閾値２」）よりも多いかどうかを決定することができる。第２の閾値は、類似データの数の下限を定義することができる。ステップ３０６で、類似データの数が第２の閾値以下であると判断された場合、処理はステップ３１６に進み、そこで新しい人物情報がリポジトリに作成され、続いて、ステップ３１４で、入力データが検索エンジンのデータベースに挿入される。ステップ３０６で、類似データの数が第２の閾値よりも多いと判断された場合、処理はステップ３０８に進み、そこで全ての類似データに同一人物識別子が割り当てられているかどうかが判断される。ステップ３０８で、全ての類似データに同一の人物識別子が割り当てられていると判断された場合、処理はステップ３１２に進み、入力データがリポジトリ上の人物情報に追加され、続いてステップ３１４に進むことができる。ステップ３０８で、全ての類似データに同一の人物識別子が割り当てられたわけではないと判断された場合、処理はステップ３１０に進み、類似データに関連する既存の人物情報がマージされ、続いてステップ３１４に進むことができる。処理はステップ３１８で終了する。
【００３５】
図４は、本実施形態による同一人物をグループ化するためのさらなるシステム４００を示している。システム４００の様々な構成要素は、図２に示されるシステム２００の構成要素と類似または同一であるので、同じ参照記号が使用され、重複する説明が省略される。オンライン人物リポジトリ更新システム４０２の類似データ収集モジュール２１８は、クラスタ内の最良のノードをチェックするための最良ノードチェックモジュール４０６に情報を出力することができる（以下でより詳細に説明するように）。類似データ収集２１８は、入力されたデータに類似するデータを検索することができる（これは、図３の３０４に対応するステップに対応することができる）。類似データは、第１の閾値（「閾値１」）よりも高い類似性スコアを有するデータである可能性がある。最良ノードチェックモジュール４０６は、データを最良のノードに挿入する類似性検索エンジン４０４内のデータ挿入モジュール４０８に最良のノードに関する情報を提供することができる。「最良のノード」のより詳細な説明は、図１０を参照して以下に提供される。
【００３６】
図５は、例えば、図４のシステム４００を使用して、本実施形態による索引付けを伴うオンライン同一人物グループ化の方法を示すフロー図５００を示す。図５に示される方法の様々なステップは類似してもよく、または、図３に示した方法のステップと同一であってもよく、その結果、同じ参照記号を使用でき、重複する説明を省略してもよい。ステップ５０２で、類似データを検索するときにツリーをトラバースしている間に、最良のノードが識別される。ステップ５０４で、入力データは、ツリー内の最良のノードに挿入される。
【００３７】
図６は、一実施形態による不審人物検索システム６０２の図６００を示す。不審人物検索システム６０２は、図４に示されるシステム４００の構成要素と類似または同一である様々な構成要素を含んでもよく、その結果、同じ参照記号が使用され、重複する説明が省略される。不審人物検索システム６０２は、条件付検索モジュール６０２を含み、これは、上記の図１を参照して説明された検索要求１０８を受信し、人物リポジトリ２０８内の関連データを検索してもよい。条件付検索モジュール６０２は、上記の図１を参照して説明した検索結果１１０を返すことができる。
【００３８】
図７は、例えば図６のシステム６００を使用して、本実施形態によるオンデマンドの不審人物検索の方法を示すフロー図７００を示す。処理は、ステップ７０２で開始する。ステップ７０４で、リポジトリ上の人物情報を見つけるための条件付検索を実行する。ステップ７０６で、全ての検索された人物情報は、出現の頻度によってソートされる。ステップ７０８で、上位Ｘ（Ｘは整数である）のロイター情報を含む検索レポートが提供される（例えば、要求しているエンティティに送信される）。処理はステップ７１０で終了する。
【００３９】
以下では、階層データベースのツリー構造について詳しく説明する。
【００４０】
図８は、一実施形態によるデータを階層データベースに格納することができるツリー構造の図８００を示す。データベースは、類似性に基づいて階層クラスタ化されたデータを格納する。第１のエントリ８０２（これはベース要素である）は、第１のノード８０４にリンクされ、閾値δ（例えば、第１の閾値δ１）は、第１のエントリ８０２と第１のノード８０４との間のリンクに関連付けられる。第１のノード８０４は、１つまたは複数のエントリ、例えば、第２のエントリ８０６および第３のエントリ８０８を含んでもよい。図８では、「担当者（Rep）」は「代表エントリ（representative entry）」の略である。代表エントリには子ノードがあるが、リーフエントリ（leaf entry）には子ノードが無い。ノード８０４内の各エントリ（例えば、第２のエントリ８０６および第３のエントリ８０８のそれぞれ）は、別のノード（図８には示されていない）にリンクされてもされなくてもよい。例えば、図８に示されるように、第２のエントリ８０６は、さらなるノードにリンクされ、第２の閾値（δ２）は、第２のエントリ８０６とさらなるノードとの間のリンクに関連付けられる。例えば、第３のエントリ８０８は、さらなるノードにリンクしない。
【００４１】
第１の閾値δ１は第２の閾値δ２よりも小さいことに留意されたい。
δ１＜δ２。
【００４２】
ツリー構造の２つだけの層が図８に示されているが、他の層があってもよいことが理解されるであろう。例えば、第２のエントリ８０６がリンクされるさらなるノードは、さらに複数のエントリを含んでもよく、そのそれぞれは、さらに別のそれぞれのノードにリンクされてもされなくてもよく、このリンクの閾値は、第２の閾値δ２よりも大きくてもよい。各エントリは、類似性閾値「δ」を伴う１つのノードを有する「代表（representative）」であってもよい。さらに、３つ以上のエントリが各ノードに含まれること、およびそれらのエントリのいずれか１つが別のノードにリンクされてもされなくてもよいことが理解されよう。一実施形態では、各ノードは、整数（「maxNumOfEntries」）までのエントリ（データである）を有してもよい。
【００４３】
図９は、一実施形態による例示的な階層構造９００を示す。第１の層は、１つのノード９０２（これは、ベース要素ノード９０２であり、ルートノードまたはトップノードとも呼ばれる）のみを含む。ベース要素ノード９０２は、複数のエントリを有する。説明のために、２つのエントリ（左エントリと右エントリ）が示される。ベース要素ノード９０２の左エントリは、第２の層で閾値δ＝０．３で第２のノード９０４にリンクされる。ベース要素ノード９０２の右エントリは、第２の層で閾値δ＝０．３で第３のノード９０６にリンクされる。
【００４４】
ベース要素から第２層のさまざまなノードまでの閾値は、同一でも異なっていてもよい。閾値の選択は、検索エンジン２１０がデータ挿入処理中に閾値を決定するためにどの方法（strategy）を使用するかに依存する。様々な実施形態において、同一の閾値は、近似類似性検索の精度を改善する。
【００４５】
第２のノード９０４は、複数のエントリを有する。説明のために、３つのエントリ（左エントリ、中間エントリ、および右エントリ）が示される。第２のノード９０４の左エントリは、第３の層で閾値δ＝０．５１で第４のノード９０８にリンクされる。第４のノード９０８は、複数のエントリを有する。説明のために、第４のノード９０８は、３つのエントリで示される。第２のノード９０４の中間エントリは、第３の層で閾値δ＝０．５１で第５のノード９１０にリンクされる。第５のノード９１０は、複数のエントリを有する。説明のために、第５のノード９１０は３つのエントリで示される。第２のノード９０４の右エントリは、後続のノードにさらにリンクされてはならない。
【００４６】
第３のノード９０６は、複数のエントリを有する。説明のために、３つのエントリ（左エントリ、中間エントリ、および右エントリ）が示される。第３のノード９０６の左エントリは、第３の層で閾値δ＝０．５１で第６のノード９１２にリンクされる。第６のノード９１２は、複数のエントリを有する。説明のために、第６のノード９１２は４つのエントリで示される。第３のノード９０６の中間エントリおよび第３のノード９０６の右エントリは、後続のノードにさらにリンクされてはならない。
【００４７】
第３層のノードのいずれのエントリも後続のノードにリンクされていないことが示されているが、それらのエントリのそれぞれは後続のノードにリンクされてもよい（ただし、必ずしも後続のノードにリンクされる必要はない）ことが理解されよう。
【００４８】
図１０は、一実施形態による最良のノードを決定する図１０００を示す。図１０に示される階層構造は、図９に示される例示的な階層構造であるため、同じ参照記号を使用することができ、重複する説明を省略することができる。以下に説明するように、データ（言い換えれば、入力データ）は、類似性に基づいて「最良のノード」に挿入される。最良のノードの決定は、ターゲットノード（target node）としてのルートノード（言い換えれば、トップノード；図１０の図のベース要素９０２）から開始することができる。第２のステップでは、代表的なエントリとの類似性をターゲットノードでチェックできる。ターゲットノードの一部のエントリが、閾値δよりも高い入力データで高い類似性（つまり、類似性スコアが高い）を有する場合、処理はターゲットノード内の最も類似したエントリにリンクされた子ノード（つまり、後続のノード）で続行され、処理は第２のステップで続行する（つまり、後続のノードでそのターゲットノードとの類似性をチェックする）。１つのノードでチェック中に、閾値δよりも高い類似性を有するリンクされた後続のノードにエントリがない場合、現在のノードが最良のノードとして決定され、データが現在のノードに挿入される。
【００４９】
説明のために、最良のノードを決定するための方法は、例示的な入力データ、第１の入力データ（「例１」）１００２および第２の入力データ（「例２」）１００４で説明される。
【００５０】
第１の入力データ１００２は、ベースノード９０２の左エントリとの類似性スコアが０．４であり、ベースノード９０２の右エントリとの類似性スコアが０．３５である。両方の類似性スコア（左エントリと右エントリ）は、閾値よりも高い。類似性スコアは、ベースノード９０２の左エントリで最も高いので、処理は、後続のノードとしてベースノード９０２の左エントリにリンクされたノード、すなわち第２のノード９０４で続行される。第２のノード９０４では、左エントリと中間エントリは後続のノードにリンクされているため、これらのエントリについてのみ類似性スコアが決定される。第１の入力データ１００２と第２のノード９０４の左エントリとの間の類似性スコアは、０．４２である。第１の入力データ１００２と第２のノード９０４の中間エントリとの間の類似性スコアは、０．４１である。第１の入力データ１００２と第２のノード９０４の左エントリとの間の類似性スコア、および第１の入力データ１００２と第２のノード９０４の中間エントリとの間の類似性スコアの両方が閾値δ＝０．５１を下回っているので、類似性スコアが閾値よりも高い後続のノードは存在しない。したがって、第２のノード９０４は、第１の入力データ１００２にとって最良のノード１００６として決定される。
【００５１】
第２の入力データ１００４は、ベースノード９０２の左エントリの類似性スコア０．３２と、ベースノード９０２の右エントリの類似性スコア０．４５と、を有する。両方の類似性スコア（左エントリと右エントリ）は、閾値よりも高い。類似性スコアは、ベースノード９０２の右エントリで最も高いので、処理は、後続のノードとしてベースノード９０２の右エントリにリンクされたノード、すなわち第３のノード９０６で続行される。第３のノード９０６では、左エントリだけが後続のノードにリンクされているため、左エントリについてのみ類似性スコアが決定される。第２の入力データ１００４と第３のノード９０６の左エントリとの間の類似性スコアは、０．７であり、これは、閾値δ＝０．５１よりも高く、その結果、処理は、第３のノード９０６の第１のエントリにリンクされた後続のノード、すなわち第６のノード９１２で続行される。第６のノード９０６のエントリのいずれも後続のノードにリンクされていないので、閾値より高い類似性スコアを有する後続のノードは存在しない。したがって、第６のノード９１２は、第２の入力データ１００４にとって最良のノード１００８として決定される。
【００５２】
図１１は、一実施形態による検索結果の決定の図を示す。図１１に示される階層構造は、図９に示される例示的な階層構造であり、同じ参照記号を使用し、重複する説明を省略する。最小類似性スコア（「Ｘ」）よりも高い類似性スコアを有するすべてのデータの類似性検索の場合、処理は次のように実行できる。処理は、ターゲットとしてルートノード（つまり、トップノード）から開始できる。第２のステップでは、ターゲットノード内のエントリの類似性がチェックされ、最小類似性スコアＸよりも高い類似性スコアを有する類似性エントリが保持される。ターゲットノードのいくつかの代表的なエントリが閾値δよりも高い類似性スコアを有する場合、ターゲットノードのそれぞれのエントリにリンクされた後続のノード（または複数の後続のノード）は、類似した子ノードとしてスタックに追加される。後続の処理のために、ターゲットノードをスタックから取得することができ（たとえば、ポップ関数で）、処理は第２のステップ（つまり、類似性をチェックすること）から続行できる。スタックがノードを有しない場合、すべての類似性エントリ（つまり、最小類似性スコアＸよりも高い類似性スコアを有するすべてのエントリ）が出力される。
【００５３】
最良のノードの決定と比較して、類似性検索では、ターゲットノードの複数の後続のノードが処理されることが理解されよう。最良のノードの決定では、ターゲットノードの最も類似したエントリの後続のノード（または子ノード）のみが考慮されるが、類似性検索では、閾値δよりも高い類似性スコアを有するすべての子ノードが考慮される。
【００５４】
上記の類似性検索では、処理は最良のノードを通過してもよいが、類似性検索の結果は必ずしも最良のノードに存在するとは限らない。たとえば、後続のノードに移動する（または推測する（fathom））ための閾値δが最小類似性スコアＸよりも低い場合、最良のノードは、類似性検索結果が見つかった層よりも深い層に存在することもある。
【００５５】
説明のために、類似性検索の方法は、第１の入力データ１００２を参照して示される。最小類似性スコアは、Ｘ＝０．８に設定される。第１の入力データ１００２は、ベースノード９０２の左エントリとの類似性スコアが０．４であり、ベースノード９０２の右エントリとの類似性スコアが０．３５である。両方の類似性スコア（左エントリと右エントリ）は閾値δよりも高いが、最小類似性スコアＸよりは低い。したがって、どのエントリも検索結果のリストに追加されないが、ベースノード９０２の左エントリの後続のノード（すなわち、第２のノード９０４）と、ベースノード９０２の右エントリの後続のノード（すなわち、第３のノード９０６）の両方がスタックに追加される。処理のためにスタックから第２のノード９０４を検索するとき、第１の入力データ１００２と第２のノード９０４の左エントリとの間の類似性スコアは０．４２であり、第１の入力データ１００２と第２のノード９０４の中間エントリとの間の類似性スコアは０．４１であり、第１の入力データ１００２と第２のノード９０４の右エントリとの間の類似性スコアは０．８２である。第２のノード９０４のエントリのうち、右エントリのみが最小類似性スコアＸ＝０．８よりも高い類似性スコアを有するので、第２のノード９０４の右エントリのみが（まだ空の）類似性リストに追加される。第２のノード９０４の第１のエントリも第２のノード９０４の中間エントリも、閾値δ＝０．５１よりも高い類似性を有さないので、それ以上の子ノードはスタックに追加されない。処理のためにスタックから第３のノード９０６を検索するとき、第１の入力データ１００２と第３のノード９０６の左エントリとの間の類似性スコアは０．３であり、第１の入力データ１００２と第３のノード９０６の中間エントリとの間の類似性スコアは０．２であり、第１の入力データ１００２と第３のノード９０４の右エントリとの間の類似性スコアは０．２５である。第３のノード９０６のどのエントリも、最小類似性スコアＸ＝０．８よりも高い類似性スコアを有しないので、類似性検索結果のリストにそれ以上のエントリは追加されない（これまでのところ、第２のノード９０４の右エントリのみを含む）。子ノードにリンクした第３のノード９０６の唯一のエントリである第３のノード９０６の第１のエントリは、閾値δ＝０．５１よりも高い類似性を有さないので、それ以上の子ノードはスタックに追加されない。スタックは処理するエントリがなくなったため、結果の最終リストが出力され、類似性検索結果１１０２は、０．８２の類似性スコアを伴う第２のノード９０６の右エントリのみである。
【００５６】
類似性検索は、１つまたは複数の検索結果を含むことが理解されよう。類似性検索は、入力データによって表される人物に類似しているかどうかに従って人物をグループ化するので、有利に高速なオンラインの同一人物のグループ化を提供することができる。
【００５７】
図１２は、一実施形態による、入力データを階層構造に挿入する図を示す。図１２に示される階層構造は、図９に示される例示的な階層構造であるため、同じ参照記号を使用することができ、重複する説明を省略することができる。上記のように、入力データは、階層構造の「最良のノード」に挿入することができ、これは、類似性検索によって実行される処理に基づいて決定することができる。例えば、類似性検索中に渡された各ノードおよびエントリの情報は、保持することができる。類似性検索は常に最良のノードを渡すため、データ挿入に最良のノードは類似性検索の後に決定される。図１２の例示的な例では、第１の入力データ１００２は、最良のノード１００６（第３のノード９０４である）への追加のエントリとして挿入される。
【００５８】
したがって、本実施形態は、例えば、オンデマンドの不審人物検索システムに対して、重要な拡張を提供することが理解できる。本実施形態によれば、データベース内の多数の人のための高速オンライン同一人物グループ化を可能にするためのシステムおよび方法が提供される。同一人物をグループ化するためのシステムは、複数の参照人物の人物固有のデータを階層構造で格納するためのデータベースと、対象人物の人物固有のデータを受信するための入力モジュールと、前記対象人物の前記人物固有のデータに類似したデータを前記データベースで検索するための類似性検索モジュールと、を備える。
【００５９】
このシステムは、有利なことに、警備員が、頻繁に現れる不審人物およびその出現パターンを、予め決められた過去数日間にわたって迅速に検出することを可能にする。
【００６０】
有利なことに、多数の人のためのオンラインデータベース索引付けを備えたオンライン同一人物のグループ化が提供され得、また、高速の同一人物検索を提供し得る。
【００６１】
検索には、階層構造を推測（fathoming）すること（言い換えれば、トラバース、言い換えれば、移動または下への移動）が含まれる。有利なことに、これは、オンラインの同一人物グループ化にオンラインの階層クラスタ化データ更新を提供する。
【００６２】
階層構造は、複数のノードを含み、各ノードは、複数のエントリを含み、前記複数のエントリの各エントリは、前記複数のノードのうちの１つのノードに関連する。これは、類似性検索結果および入力データの挿入に最良のノードの効率的な決定を有利に可能にする。
【００６３】
推測することには、予め決められた閾値（δと呼ばれることがある）よりも高い現在のノードとの類似性を有する後続のノード（言い換えれば、子ノード）を決定することを含んでもよい。閾値はノードごとに異なってもよい。たとえば、閾値はレイヤーごとに異なってもよいが、それぞれのレイヤーのすべてのノードで同一であってもよい。これは、類似性検索および最良のノードの決定のための効率的なデータ構造を有利に提供する。
【００６４】
推測することには、予め決められた閾値よりも高い類似性を有する後続のノードが存在しない場合、現在のノードを最良のノードとして決定することが含まれる。システムは、対象人物と最良のノードに基づいてデータベースを更新するための挿入モジュールをさらに含んでもよい。これは、入力データを階層構造に挿入するための階層構造内の位置の効率的な決定を有利に可能にする。
【００６５】
システムは、複数の人物の発生に関連するデータを少なくとも１つの場所に保存するためのリポジトリをさらに含んでもよい。これは、有利には、大量のデータの効率的な記憶を可能にする。
【００６６】
システムは、リポジトリに格納されたデータに基づいて、人物が疑わしいかどうかを決定するための不審人物決定モジュールをさらに含んでもよい。これは、人の望ましくないまたは違法な行動の決定および防止を有利に可能にする。
【００６７】
様々な実施形態によれば、同一人物グループ化装置は、階層的にクラスタ化された顔の情報を格納するデータベースと、上記データベースに格納されている人物の特徴を入力し、類似の人物の特徴を出力する類似データ収集部と、密度ベースの人物識別部と、人物リポジトリを段階的に更新する人物リポジトリ更新部と、人物リポジトリを更新した後、入力された人物の特徴を上記データベース（最良のノード）に挿入するデータ挿入部と、を備える。同一人物グループ化装置は、顔認識装置を含んでもよい。同一人物グループ化装置はまた、最良ノードチェック部を含んでもよい。同一人物グループ化装置はまた、特定の時間範囲および特定の時間範囲中に頻繁に現れる人物の応答情報を指定して、不審人物の検索要求を受信する条件付き検索部を含んでもよい。これは、高速のオンライン同一人物グループ化を使用することにより、オンデマンドの不審人物検索システムを有利に提供する。
【００６８】
例示的な実施形態が本発明の前述の詳細な説明に提示されているが、膨大な数の変形が存在することを理解されたい。例示的な実施形態は単なる例であり、本発明の範囲、適用可能性、動作、または構成をいかなる方法でも限定することを意図するものではないことをさらに理解されたい。むしろ、前述の詳細な説明は、本発明の例示的な実施形態を実施するための便利なロードマップを当業者に提供し、添付の特許請求の範囲に記載される本発明の範囲から逸脱することのない例示的な実施形態のステップの機能および配置、ならびに動作方法に様々な変更を加えることができることが理解される。
【００６９】
プログラムは、任意のタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体を使用して保存し、コンピュータデバイスに提供することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体には、あらゆる種類の有形記憶媒体が含まれる。非一時的なコンピュータ可読媒体の例には、磁気記憶媒体（フロッピーディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブなど）、光磁気記憶媒体（例えば、磁気光学ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（読み取り専用メモリ）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、および半導体メモリ（マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（プログラム可能ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（消去可能ＰＲＯＭ）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）など）を含む。プログラムは、任意のタイプの一時的なコンピュータ可読媒体を使用してコンピュータデバイスに提供することができる。一時的なコンピュータ可読媒体の例には、電気信号、光信号、および電磁波が含まれる。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線や光ファイバーなどの有線通信回線、または無線通信回線を介してコンピュータデバイスにプログラムを提供することができる。
【００７０】
例えば、上に開示された例示的な実施形態の全部または一部は、以下の付記として説明することができるが、これらに限定されない。
（付記１）
同一人物をグループ化するためのシステムであって、
複数の参照人物の人物固有のデータを階層構造で格納するためのデータベースと、
対象人物の人物固有のデータを受信するための入力モジュールと、
前記対象人物の前記人物固有のデータに類似したデータを前記データベースで検索するための類似性検索モジュールと、
を備えるシステム。
（付記２）
検索は、前記階層構造を推測すること（fathoming）を含む、
付記１に記載のシステム。
（付記３）
前記階層構造は、複数のノードを含み、
各ノードは、複数のエントリを含み、
前記複数のエントリの各エントリは、前記複数のノードのうちの１つのノードに関連する、
付記２に記載のシステム。
（付記４）
推測することは、予め決定された閾値よりも高い前記現在のノードとの類似性を有する後続のノードを決定することを含む、
付記３に記載のシステム。
（付記５）
推測することは、前記予め決定された閾値より高い類似性を有する後続のノードが存在しない場合、前記現在のノードを前記最良のノードとして決定することを含む、
付記４に記載のシステム。
（付記６）
前記対象人物と前記最良のノードとに基づいて前記データベースを更新するための挿入モジュールをさらに備える、
付記５に記載のシステム。
（付記７）
前記複数の人物の発生に関連するデータを少なくとも１つの場所に保存するためのリポジトリをさらに備える、
付記１から６のいずれか１つに記載のシステム。
（付記８）
前記リポジトリに格納されている前記データに基づいて、人物が疑わしいかどうかを決定するための不審人物決定モジュールをさらに備える、
付記７に記載のシステム。
（付記９）
前記受信した人物固有のデータに基づいて、少なくとも１つの場所での前記複数の人物の発生に関連する前記データを更新するためのリポジトリ更新モジュールをさらに備える、
付記７または８に記載のシステム。
（付記１０）
人物固有のデータは、画像データ、前記各人物の顔の特徴に関連する情報、前記各人物の頭の形状に関連する情報、前記各人物の目の位置に関連する情報、前記各人物の鼻の位置に関連する情報、前記各人物の口の位置に関連する情報、音データ、声データ、前記各人物の体型に関連する情報、または前記各人物が着ている服に関連する情報のうちの少なくとも１つを含む、 
付記１から９のいずれか１つに記載のシステム。
（付記１１）
前記受信した人物固有のデータに基づいて、前記データベースの前記階層構造をトラバースするための人物識別子決定モジュールをさらに備える、
付記１から１０のいずれか１つに記載のシステム。
（付記１２）
同一人物をグループ化するための方法であって、
複数の参照人物の人物固有のデータを階層構造でデータベースに格納することと、
対象人物の人物固有のデータを受信することと、
前記対象人物の前記人物固有のデータに類似したデータを前記データベースで検索することと、
を備える方法。
（付記１３）
検索することは、前記階層構造を推測すること（fathoming）を含む、
付記１２に記載の方法。
（付記１４）
前記階層構造は、複数のノードを含み、
各ノードは、複数のエントリを含み、
前記複数のエントリの各エントリは、前記複数のノードのうちの１つのノードに関連する、
付記１３に記載の方法。
（付記１５）
推測することは、予め決定された閾値よりも高い前記現在のノードとの類似性を有する後続のノードを決定することを含む、
付記１４に記載の方法。
（付記１６）
推測することは、前記予め決定された閾値より高い類似性を有する後続のノードが存在しない場合、前記現在のノードを前記最良のノードとして決定することを含む、
付記１５に記載の方法。
（付記１７）
前記対象人物と前記最良のノードとに基づいて前記データベースを更新することをさらに備える、
付記１６に記載の方法。
（付記１８）
前記複数の人物の発生に関連するリポジトリデータを少なくとも１つの場所に保存することをさらに備える、
付記１２から１７のいずれか１つに記載の方法。
（付記１９）
前記リポジトリに格納されている前記データに基づいて、人物が疑わしいかどうかを決定することをさらに備える、
付記１６に記載の方法。
（付記２０）
前記受信した人物固有のデータに基づいて、少なくとも１つの場所での前記複数の人物の発生に関連する前記データを更新することをさらに備える、
付記１８または１９に記載の方法。
（付記２１）
人物固有のデータは、画像データ、前記各人物の顔の特徴に関連する情報、前記各人物の頭の形状に関連する情報、前記各人物の目の位置に関連する情報、前記各人物の鼻の位置に関連する情報、前記各人物の口の位置に関連する情報、音データ、声データ、前記各人物の体型に関連する情報、または前記各人物が着ている服に関連する情報のうちの少なくとも１つを含む、 
付記１２から２０のいずれか１つに記載の方法。
（付記２２）
前記受信した人物固有のデータに基づいて、前記データベースの前記階層構造をトラバースすることをさらに備える、
付記１２から２１のいずれか１つに記載の方法。
（付記２３）
コンピュータに同一人物をグループ化するための方法を実行させるためのプログラム命令を含む非一時的なコンピュータ可読媒体であって、
複数の参照人物の人物固有のデータを階層構造でデータベースに格納することと、
対象人物の人物固有のデータを受信することと、
前記対象人物の前記人物固有のデータに類似したデータを前記データベースで検索することと、
を備えるプログラム命令を含む非一時的なコンピュータ可読媒体。
【００７１】
この出願は、２０１８年８月３１日に出願されたシンガポール仮特許出願第１０２０１８０７５０８Ｙ号に基づいており、優先権の利益を主張しており、その開示は参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
【符号の説明】
【００７２】
１０２  監視システム
１０４  データベース
１０６  認可されたエンティティ
１０８  検索要求
１１０  検索結果
２００、４００  システム
２０４  オンライン人物リポジトリ更新システム
２０６  データ入力モジュール
２０８  人物リポジトリ
２１０、４０４  類似性検索エンジン
２１２  類似性検索モジュール
２１４  階層クラスタデータベース
２１６  階層クラスタ更新モジュール
２１８  類似データ収集モジュール
２２０  人物識別子（ＩＤ）決定モジュール
２２２  リポジトリ更新モジュール
２２４  データ挿入モジュール
２２６  人物リポジトリ
４０６  最良ノードチェックモジュール
４０８  データ挿入モジュール
６０２  不審人物検索システム
６０４  条件付検索モジュール
８０２  第１のエントリ
８０４  第１のノード
８０６  第２のエントリ
８０８  第３のエントリ
【図１】
2021528765.tif 000004
【図２】
2021528765.tif 000005
【図３】
2021528765.tif 000006
【図４】
2021528765.tif 000007
【図５】
2021528765.tif 000008
【図６】
2021528765.tif 000009
【図７】
2021528765.tif 000010
【図８】
2021528765.tif 000011
【図９】
2021528765.tif 000012
【図１０】
2021528765.tif 000013
【図１１】
2021528765.tif 000014
【図１２】
2021528765.tif 000015
【手続補正書】
【提出日】令和2年12月21日(2020.12.21)
【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】
同一人物をグループ化するためのシステムであって、
複数の参照人物の人物固有のデータを階層構造で格納するためのデータベースと、
対象人物の人物固有のデータを受信するための入力モジュールと、
前記対象人物の前記人物固有のデータに類似したデータを前記データベースで検索するための類似性検索モジュールと、
を備えるシステム。
【請求項２】
検索は、前記階層構造を推測することを含む、
請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記階層構造は、複数のノードを含み、
各ノードは、複数のエントリを含み、
前記複数のエントリの各エントリは、前記複数のノードのうちの１つのノードに関連する、
請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
推測することは、予め決定された閾値よりも高い現在のノードとの類似性を有する後続のノードを決定することを含む、
請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
推測することは、前記予め決定された閾値より高い類似性を有する後続のノードが存在しない場合、前記現在のノードを最良のノードとして決定することを含む、
請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記対象人物と前記最良のノードとに基づいて前記データベースを更新するための挿入モジュールをさらに備える、
請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記複数の人物の発生に関連するデータを少なくとも１つの場所に保存するためのリポジトリと、
前記リポジトリに格納されている前記データに基づいて、人物が疑わしいかどうかを決定するための不審人物決定モジュールと、
をさらに備える、
請求項１から６のいずれか１つに記載のシステム。
【請求項８】
前記人物固有のデータは、画像データ、前記各人物の顔の特徴に関連する情報、前記各人物の頭の形状に関連する情報、前記各人物の目の位置に関連する情報、前記各人物の鼻の位置に関連する情報、前記各人物の口の位置に関連する情報、音データ、声データ、前記各人物の体型に関連する情報、または前記各人物が着ている服に関連する情報のうちの少なくとも１つを含む、 
請求項１から７のいずれか１つに記載のシステム。
【請求項９】
同一人物をグループ化するための方法であって、
複数の参照人物の人物固有のデータを階層構造でデータベースに格納することと、
対象人物の人物固有のデータを受信することと、
前記対象人物の前記人物固有のデータに類似したデータを前記データベースで検索することと、
を備える方法。
【請求項１０】
コンピュータに同一人物をグループ化するための方法を実行させるためのプログラムであって、
複数の参照人物の人物固有のデータを階層構造でデータベースに格納することと、
対象人物の人物固有のデータを受信することと、
前記対象人物の前記人物固有のデータに類似したデータを前記データベースで検索することと、
を備えるプログラム。
【国際調査報告】
2021528765.tif 000016
2021528765.tif 000017