(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザのインタラクションシグネチャを識別する方法であって、
- 第１の次元を形成する直接データ（１０）を取得し、
- 第２の次元を形成する間接データ（２０）であって前記直接データに基づいて算出される間接データ（２０）を取得し、及び、
- インタラクションが行われる場所の物理的な環境データ（３０）であって第３の次元を形成する環境データ（３０）を取得及びマッピングして、多次元インタラクションデータセットを取得するステップ
を含む方法において、更なるステップとして、
前記多次元インタラクションデータセットに応じて構築されるインタラクションの特性の多次元表現（５０）を含む多次元インタラクション空間を確立するステップと、
異なる次元のデータ間の関係を示すパターンを前記多次元インタラクションデータセット内で検索することによって、インタラクションの特性の多次元パターンについての履歴データを、多次元インタラクション空間を通して検索して、ユーザの多次元インタラクションシグネチャを識別するステップと、
多次元インタラクションデータセットを、将来の使用のために多次元インタラクション空間に格納するステップと
を含むことを特徴とする、方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、
前記更なるステップが、
- 入力データを共通空間へ転送するための標準化関数を用いて算出される標準直接データ、
- 入力データを共通空間へ転送するための標準化関数を用いて算出される標準間接データ、及び、
- インタラクションが行われる場所の物理的な環境データ
を使用して前記多次元インタラクション空間において標準インタラクションモデル（７０）を確立するステップと、
前記標準インタラクションモデル（７０）と、インタラクションデータに応じて構築されるインタラクションモデル（６０）の特性の表現との間の差異を判定して、前記ユーザのインタラクションシグネチャを構成する、インタラクションの差分モデル（９０）を確立するステップと、
を更に含む方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の方法において、
前記直接データ及び間接データは、これら両者間の矛盾を識別するために分析される、方法。
【請求項４】
請求項２に記載の方法において、
ユーザのインタラクションシグネチャの識別性は、前記標準インタラクションモデル（７０）と、前記多次元インタラクションデータセットに応じて構築されるインタラクションモデル（６０）の特性の表現との差異がゼロでないときに積極的である、方法。
【請求項５】
請求項４に記載の方法において、
ユーザのインタラクションシグネチャの識別性は、前記標準インタラクションモデル（７０）と、前記多次元インタラクションデータセットに応じて構築されるインタラクションモデル（６０）の特性の表現との差異が、動的に確立される誤差内であるときに積極的である、方法。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の方法において、
前記直接データは、ユーザによって描かれるグラフィックパターン、測定速度、測定圧力を含むグループから選択される、方法。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれか１項に記載の方法において、
前記間接データは、インタラクションの角度、推定速度、推定圧力、摩擦、推定体重、体位、頭位、性別、年齢、精神心理学状態を含むグループから選択される、方法。
【請求項８】
請求項１乃至７のいずれか１項に記載の方法において、
前記環境データの取得及びマッピングは、インタフェース設定、公衆にとっての可用性、季節、時刻、天気、地理的な位置、気温、システム障害を含む、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザのインタラクションシグネチャを識別する方法に関し、特に、電子的なインタフェース（ヒューマン・マシン・インタフェース：ＨＭＩ）のユーザを識別する方法に関する。
【０００２】
本発明は、個人識別の分野に関し、生体認証システムを確立する。
【背景技術】
【０００３】
従来技術では、ユーザは個人識別に対するいくつかのアプローチを発見し、特に、識別方法を構成する複数の手法を発見することができる。選択された方法は、利用可能な入力信号を処理するのに用いられる技術の範囲を画定すると共に、ユーザの識別性を確立すると判定された個人的な特性を明らかにする。
【０００４】
英国特許出願公開第2470579号明細書（特許文献１）は、キー操作のメトリックを提示する。これは、ユーザがシステムにアクセスすることを許可する方法として、最も一般的な、行動に関する生体データである。それは、簡便性や、ほとんどのシステム上で容易に利用可能な信号であることといった理由から、間違いなく非常に一般的である。使用される複数のテストキーボードメトリックは、受信された本人確認リクエストから生成される。テストキーボードメトリックにおいて表現されるタイピングパターンは次いで、複数の登録ユーザからの１以上の格納済みキーボードメトリックと比較される。もし一致しなければ、ユーザによるアクセスは拒否される。そうでなければ、最も類似する登録ユーザが識別される。次いで、受信されたキー操作メトリックについて第２の比較がなされ、通常のストレス状態にあるユーザに関連付けられた１以上の格納済みメトリックと比較される。制御されたリソースへのアクセスは、実質的な一致が検出されたときだけ許可される。使用されるメトリックは、キー操作間の待ち時間（レイテンシ）、ホールド時間又はタイピング間違いを含むことができる。ユーザが、よりストレスを受けた状態のメトリックを格納可能である。これらは、International Affective Digitized Sounds等の多くの刺激を用いることによって、及び／又は、ユーザのガルバニック皮膚反応を測定して、ユーザの感情的な状態を操作することによって、記録されてもよい。システム及び方法は、ＡＴＭ、ドア・エントリ・システム又はポータブル無線装置の一部として用いることができる。
【０００５】
生体データのソースとしてコンピュータユーザの間で非常に普及している他のものは、ポインティングデバイスである。それは、行動に関する生体認証のための情報を提供するもので、米国特許出願公開第2014/0078061号明細書（特許文献２）に開示される。生体認証は、生体的なシグネチャの充実度を高めることを含む。そのシグネチャは、コンピュータマウスに反応した心の動揺をもたらすことと、個別ユーザの動作反応を測定することによって、マウス運動から抽出可能である。予期しない僅かな心の動揺に対するユーザ反応は、マウス移動信号における新たな一意の情報ソースを示す。マウス移動信号は、ユーザの認識手法を示すものであり、既存のマウス生体技術からはアクセス不可能である。心の動揺に対するユーザ反応は、本質的な認証的特性についての情報を含む。この特性は、個人認証のための強固な生体認証として、個人のプロフィール分析を支援するのに使用可能である。
【０００６】
米国特許出願公開第2010/0115610号明細書（特許文献３）は、行動パターン及び時間パターンに基づいて、ネットワークを介してユーザを識別することを開示する。そのような開示は、データを分析する分析コンポーネント、分析されたデータを認証する認証コンポーネント、ユーザ関連したの、行動に関する生体データを収集する行動生体認証装置を含む。認証コンポーネントと分析コンポーネントとは、少なくとも行動生体認証装置と、動作可能に接続される。行動生体データは、以前に取得され又は予期された行動生体データと照合される。行動生体データは分析コンポーネントの第１のデータベースコンポーネントに格納され、ユーザの識別性を漸次的に、継続的に、及び徐々に評価して、信頼度要素を判定する。
【０００７】
米国特許第7120607号明細書（特許文献４）は、画像として提示される不明瞭な生体データを用いた認証方法を開示する。生体的な特徴を提示するその画像は、盗まれるおそれがある。本発明における生体画像は複数の部分へと分割され、所定の関数を用いて混合され、回転され、裏返され、又は互いに反映される。処理される画像だけが認証のために共有及び使用される。生体データが傍受され、それが他の／詐欺の目的で使用されるリスクは最小化される。トランザクションにおいてユーザによって使用される生体認証手法を変形する方法を実行する方法が開示される。そのような変形によって、ねじれた生体認証手法が作成される。ねじれた生体認証手法は、他者に対してユーザを識別するのに使用される。そのような生体認証手法はユーザに対し、他社と比較した自身についての、実際の物理的な又は行動に関する特徴を提供することを求めない。
【０００８】
米国特許第8353764号明細書（特許文献５）は、物理的な生体データを使用しないユーザ認証に関する発明を開示する。認証は、システムによって提供される画像と、その画像に基づいたユーザとのインタラクションとに基づいて実行される。例示的な実施例において、ユーザは形についての選択肢を提供される。正しい画像を選択した後、ユーザはその画像の形をなぞる必要がある。これは、認証用の、行動に関する生体認証手法を提供する。１以上のエンティティについての認証技術が開示される。認証は、画像に関連付けられた１以上の属性、及び／又は、画像に関して提供される入力に基づいて実行される。画像は、コンピューティング環境に関連付けられた１以上のエンティティを認証するために効果的に提供される。測定可能な属性は、認証されるユーザによって画像が作成及び／又はなぞられる方法を含む。ユーザはまず、画像を作成及び／又はなぞることによって認証システムに登録可能である。次いで、ユーザは同一、類似、及び／又は完全に異なる画像を提供され、認証システムによって認証される。画像はシグネチャである必要がないこと、及び、認証されるユーザについてのいかなる個人的な情報を提供する必要もないことを理解されたい。
【０００９】
しかし、個人識別分野において残された課題は、柔軟であるも強固なシステムを作成することである。そのシステムは、信頼度についての好ましい閾値でユーザを識別する一方で、プロセスの包括的な検証を可能にする、読み取り可能な分析ツールを提供する。本発明は、請求項１に係る方法を提供することで、その課題の解決手段を提供する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】英国特許出願公開第2470579号明細書
【特許文献２】米国特許出願公開第2014/0078061号明細書
【特許文献３】米国特許出願公開第2010/0115610号明細書
【特許文献４】米国特許第7120607号明細書
【特許文献５】米国特許第8353764号明細書
【発明の概要】
【００１１】
本願において開示される発明は、主に、特性についての多次元空間における、追跡が迅速且つ簡易なパターン認識体系を提供することによって、ユーザを識別するために使用可能である。しかしその方法の応用範囲は、ユーザアイデンティティの識別だけに限定されない。それは、ユーザのインタラクションパターンに基づいて医師が診断を行うことを支援可能な診断ツールに容易に変更可能である。
【００１２】
好適な実施形態では、発明は次の図面に開示される。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】入力信号ソースとして、本実施形態で使用されるＨＭＩ装置を示す図である。
【図２】ユーザのインタラクションについての多次元モデルを作成する、本発明に係る方法の概略図である。
【図３】ユーザのインタラクションについての簡易モデルを概略的に示す図である。
【図４】図２におけるユーザのインタラクションについての簡易モデルを、関係が明確に視認できるように示した概略図である。
【図５ａ】インタラクションの特性についての簡易な多次元空間における第１のインタラクションを概略的に示す図である。
【図５ｂ】インタラクションの特性についての簡易な多次元空間における第２のインタラクションを概略的に示す図である。
【図６】ユーザのインタラクションについての差分多次元モデルを作成する、本発明に係る方法の概略図である。
【図７】図６の方法で取得されたユーザのインタラクションについての簡易差分モデルを、関係と差分とを明示した状態で示す概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本発明は、タッチスクリーンを使用してユーザのインタラクションを識別する好適な実施形態に関して、下記で開示される。これは、ユーザがスタイラスを使用してシグネチャを残すときの発明である。しかし（好適には）、この好適な実施形態は本発明を限定するものと認識されてはならない。本発明は、任意のＨＭＩ環境におけるいかなる種類のユーザインタラクションにも適用可能である。
【００１５】
図１は、タッチスクリーンを有するタブレットであるＨＭＩデバイスを示す図である。このタブレットは、スタイラスを用いてスクリーンをタッチすることで生成される入力信号を受信することによって、ユーザとのインタラクションを記録可能である。本発明で処理されるインタラクションは、ユーザによるシグネチャを生じる。分析される対象は、ユーザによるＨＭＩとのインタラクションである。したがって本発明を、２つのシグネチャパターンを比較することだけに限定してはならない。
【００１６】
ＨＭＩ装置は、ユーザによる入力装置とのインタラクションを特徴づける、全ての異なる入力値を収集可能である。本発明によれば、入力データは一般に３つのクラスの信号に分割される。３つのクラスの信号とは、直接データ、間接データ及び環境データである。これら全ては並行して収集され、インタラクションデータセットを作成する。
【００１７】
インタラクションデータセットは、多次元空間におけるインタラクションの表現であり、あらゆる異なる視点から視認可能である。「多次元」との用語は広義に理解されるべきであり、３Ｄカルテシアン空間に限定されてはならない。本発明の要旨において、次元はインタラクションの特性を意味する。その特徴は、描画又はタイピングの速度、圧力、関連キーを押圧する時間間隔等であり、温度、湿度、時刻、季節、ＨＭＩが屋内と屋外のどちらにあるかの情報、地理的な位置等の環境データが結合される。抽象的な特徴は、直接又は間接データから得られる。というのも、行動に関する体系は、多次元空間における次元の定義に適合し、例えばタイピング中に誤りを起こす可能性を示すことができるからである。
【００１８】
次元の概念は広義であり、本発明の解釈をいかなる特定の入力セット又は特性セットに狭めない。というのも、この概念は、人間が機械を用いて行うことができる任意のインタラクションへ、等しく価値のあることを適用できるほどに普遍的だからである。
【００１９】
図２を参照すると、直接データがステップ１０で収集される。直接データは、好適な実施形態において、装置１００のタッチスクリーン上でスタイラスによって残された軌跡の二次元画像であってよい。しかし直接データは、インタフェース制限に達するグループから選択可能である。そのグループは、ユーザによって描かれたグラフィックパターン、測定速度、測定圧力を含む。次いで直接データは、標準化モジュールへ転送されて標準化１１の対象となり、ユーザインタラクションの特性についての共通多次元空間に適合する。
【００２０】
ステップ２０は間接データを収集することを示す。これは通常、ハイレベルのデータであり、変換関数を用いて、取得された直接データに基づいて算出可能である。間接データは、インタラクション角度、手を使ったマッピング、推定速度、推定圧力、摩擦、推定体重、体位、頭位、性別、年齢、精神心理学状態を含むグループから選択可能である。変換関数は、インタラクションについてのハイレベルな特性を記述する既知の任意の関数であってもよい。好適な実施形態では、ハイレベルな関数は、ｘ方向での経時的な位置変化についての一次導関数（すなわち、方向ｘで軌跡を残す速度）であってよい。間接データの数はいかなる場合にも限定されない。ステップ２０で収集された間接データはまた、方向ｙでの経時的な位置変化についての一次導関数（すなわち、方向ｙで軌跡を残す速度）を収集することを示す。間接データは標準化され、ユーザインタラクションの特性についての共通多次元空間に適合する。間接データは直接データと異なるので、標準化２１の関数は標準化１１のそれと異なる。
【００２１】
ステップ３０は、環境データを収集することを示す。環境データはインタラクションが行われる環境に関連する。好適な実施形態において、環境データはタッチパッドのサイズを示す。しかし環境データは、環境を記述するいかなるデータであってよい。当該データは例えば、ＨＭＩの物理特性（サイズ、摩擦、温度、スクリーンの硬さ、キーのサイズ等）であってよい。しかしそれらは、表面分析、インタフェース設定、公衆にとっての可用性、季節、時刻、天気、地理的な位置、気温、システム故障を含むことができる。
【００２２】
また、外部環境（例えば時刻、季節、スクリーンの発光量、スクリーンを叩く量、又はそれらの方向）は、本発明による環境データとして、分類及び処理されてよい。同様に、ＨＭＩの近傍の気温及び湿度を示すデータが処理可能である。これら全ての要素がユーザインタラクションに影響を与え、したがって、インタラクションモデルを構築するのに用いられてよい。また、環境データは標準化の対象である。適切な標準化関数は、インタラクションの特性についての共通多次元空間において環境データを提示するのに用いられる。
【００２３】
共通多次元空間への標準化はステップ１１、２１及び３１で実行される。これらのステップは、異なるタイプのデータを示す。他方で、そのステップの結果物は一様空間における表現である。好適な実施形態では、この一様な多次元空間は、ｚ方向に一定の厚みを有する二次元レイヤへ分割される、三次元カルテシアン空間である。各レイヤは、インタラクションの１つの特性を示す。これは、グラフィカル形式で示すことが最も容易なものとして選択された、可能なタイプの多次元空間の１つに過ない。
【００２４】
当業者は、標準化によって、特定の特性の表現を１つの共通空間へもたらすことを理解する。したがって、ユーザインタラクションを分析するのに用いられる任意の特性は、二次元空間（すなわち、画像）へと標準化される。標準化関数は、入力データセットを共通空間へ転送する任意の関数であってよい。タッチスクリーン上にシグネチャを残す際のインタラクションを分析する一例は下記の通りである。直接データは、ユーザによって残されたシグネチャの形と、タッチスクリーン上に描くために用いられるスタイラスの圧力とを含む。結果として生じる間接データは、直接データに基づいて算出され、移動の速度を示す。直接データ、間接データ及び環境データの各々は、二次元空間で提示される。標準化における他の事項は、マルチレベルの時間依存関数であってよい。例えばタッチスクリーン上に残されたシグネチャは、共通空間に適合するためだけにスケーリングの対象となってよい。しかしそれはまた、抽象モデルへと更に変換されてもよい。例えば、ｘ方向及びｙ方向におけるシグネチャの全ての点の平均を、１つの点で示してよい。すなわちシグネチャは、その署名の実際の幾何学的な中心である単一の点によって示されてよい。
【００２５】
異なる入力データは、速度及び／又は圧力についての異なる標準化関数を要求してよい。データセットは三次元の特性を含むので、分解を実行してよい。そのような分解は例えば、データを２つのレイヤ（すなわち、ｘ方向の速度とｙ方向の速度）へ分割することで実行される。圧力を示す入力に対し、同一の標準化を実行してよい。それは、ｘ方向の圧力とｙ方向の圧力とに分解される。図示される実施形態では、二次元の分解表現の各々は更に、グラフィックパターンの中心を示す、単一の点へと変換される。
【００２６】
標準化の後、運動についての全ての二次元表現は積み重ねられ、特性についての多次元空間を作成する。その多次元空間は、本実施形態では三次元の立方体として示される。各レイヤの厚さは一定であることができる。レイヤの厚さが非線形のパターンであってよく且つ特定の特性についての重みを示してよいことや、経時的に変化して追加の特性を示してよいことは、当業者は当然想到することができる。
【００２７】
収集されたいかなる入力に対しても、全く同一のアプローチが適用される。標準化は、共通空間においてパターンを生成する任意の変換（線形又は非線形）であってよい。これにより、将来の最適化のための可能性が与えられる。
【００２８】
標準化関数はパラメータに関するものであってよい。基準となるパラメータのセットは、ユーザインタラクションを示す標準化プロセスの結果や、最終的な多次元パターンと共に格納可能である。
【００２９】
図２のステップ４０にて、全ての特性が収集され共通の多次元空間５０へと結合される。この空間が、ＨＭＩを用いたユーザインタラクションを実際に示すパターンである。このようにして、インタラクションパターンは、将来の使用のためにデータベースに格納可能である。
【００３０】
図３は、特性についての共通多次元空間におけるインタラクションを示す多次元パターンを構築する概略図である。本実施形態は、特性についての三次元空間の専用レイヤ上にある点によって示される、入力データセットの各々を示す。したがってレイヤ５１は、点へと標準化された、直接取得されたデータを示す。二次元空間内のこの点の位置は、直接的に取得されたデータの特定の／定義された特性を示す。レイヤ５２及び５３は、間接的に取得されたデータ（例えばＨＭＩの入力装置上にシグネチャを残す速度のｘ及びｙ成分）を示す。レイヤ５４及び５５は、ＨＭＩが置かれる環境を記述する変数を示す、環境データ（例えば温度、摩擦）を示す。
【００３１】
図４は、ＨＭＩとのユーザインタラクションを示す完成パターンを示す。ここで、点５１、５２、５３、５４及び５５は各レイヤの特性を示す。他方、リンクパス６０は、モデルを完成させ、特性点の間の関係を示す。三次元モデルの全体形状は、ユーザインタラクションを記述する。このパターンは、以前記録された他のパターンと比較され、ユーザの識別性を確立する。本発明は、特性点の間の内部関係に注目することに基づく。すなわち、パターンの形は特定の人物を示す。というのも、仮に他の要素が安定的であっても、各々の人間は種々の解剖学的構造において異なっており、異なる行動をとるからである。
【００３２】
図５ａ及び図５ｂは、時間的に異なる２つの瞬間におけるユーザインタラクションを示す２つのパターン６０及び７０を示す。これら２つのパターンは比較されて、相互関係を確立し、類似性を確認又は排除する。パターンの類似性を解釈することによってユーザを識別することができる一方で、特定の病気に関連する不調を識別することができる。例えばＨＭＩとユーザとのインタラクションにおける可視的なパターンを、神経系の不調に割り当てることができる。
【００３３】
更なるインタラクションパターンは、直接データと間接データとの間の矛盾を識別するために分析することができる。例えばこれは、バウンダリテストを適用することで、さもなければ多次元空間内に制限を適用することで、実行されてよい。このプロセスは、悪意のある行動を容易に識別するために有用な検証ツールである。
【００３４】
特に、インタラクションのパターンを比較することでユーザのアイデンティティを識別することは、標準インタラクションモデル又は格納済みインタラクションモデルと、インタラクションデータに応じて構築されるインタラクションの特性表現との差異はゼロでないときに積極的（positive）な識別性をもたらす。この理由は、同一ユーザについて、完全同一な２つのインタラクションは存在しないからである。すなわち、あまりにも理想的な相互関係は、識別システムを欺罔しようとする不正行為、又はその試みの表示である。
【００３５】
更に、ユーザの識別性は、標準インタラクションモデルと、インタラクションデータに応じて構築されるインタラクションの特性表現との差異が、動的に確立される誤差内であるときに積極的である。したがって、本発明によれば、例えばいくつか又は全てのインタラクション特性（すなわち、インタラクションデータの特性）に基づいて動的に誤差を適用することが可能である。
【００３６】
図６は、ユーザインタラクションについての、差分多次元モデルを作成する、本発明による方法の概略図である。このモデルは、信号処理の２つのパスを必要とする。そこでは、パス６５においてユーザインタラクションの信号がインタラクションのモデル６０を構築するのに用いられる。パス７５において、ユーザの標準モデルは、ユーザが置かれる環境と同一の環境におけるＨＭＩとのインタラクションをシミュレーションし、シミュレーションされたインタラクションについてのモデル７０を構築する。次に、これら２つのモデル６０及び７０はステップ８０で比較され、インタラクション９０という差分モデルを取得する。このアプローチによって、差分モデル９０は更なる評価のために用いられる。この方法は、特に、異なる環境又は異なるＨＭＩでのインタラクションを比較する際の可能性を示す。その理由は、差分モデルはＨＭＩの変化に対してより強固であると思われるからである。
【００３７】
図７は、図６の方法で取得されたユーザインタラクションについての簡易差分モデルを、関係と差分とを明示した状態で示す概略図である。この差分モデルは、様々な技術（例えば２パターンの間の単純な算出距離から、より発展した数学的ツールまで）を用いて分析することができる。
【００３８】
インタラクションを示すパターンを比較することは、例えば、所定空間での特徴的なパターンを検索するために最適化されるニューラルネットワークの支援を受けて実行可能である。パターン認識についての任意の伝統的な方法が、検索を実行するために適用可能である。そのような方法には、閾値の使用、パラメータの訂正等を含む。
【００３９】
上記実施形態のいずれも、特許請求の範囲で請求される本発明を限定するものとして解釈されてはならない。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５ａ】
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【図５ｂ】
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【図６】
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【図７】
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