【手続補正書】
【提出日】令和1年5月8日(2019.5.8)
【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】
システムのユーザを識別する方法であって、前記方法は、
画像データを分析することと、
前記画像データに基づいて、形状データを生成することと、
前記形状データを分析することと、
前記形状データに基づいて、一般的カテゴリデータを生成することと、
前記一般的カテゴリデータを特性と比較することによって、狭カテゴリデータを生成することと、
前記狭カテゴリデータに基づいて、分類決定を生成することと
を含み、
前記特性は、既知の潜在的に混同する不一致の個人からのものである、方法。
【請求項２】
データにおけるエラーを識別することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記エラーが識別された前記データを抑制することをさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記画像データを分析することは、前記画像データの複数のピクセルを走査することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記画像データは、前記ユーザの眼に対応している、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
システムのユーザを識別する方法であって、前記方法は、
画像データを分析することと、
前記画像データに基づいて、形状データを生成することと、
前記形状データを分析することと、
前記形状データに基づいて、一般的カテゴリデータを生成することと、
前記一般的カテゴリデータを特性と比較することによって、狭カテゴリデータを生成することと、
前記狭カテゴリデータに基づいて、分類決定を生成することと
を含み、
前記特性は、眉毛形状および眼形状から成る群から選択される、方法。
【請求項７】
特性のネットワークを生成することをさらに含み、前記ネットワークの各それぞれの特性は、データベース内で潜在的に混同する不一致の個人に関連付けられている、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記特性のネットワークは、前記システムが前記ユーザのために最初に較正されるとき、生成される、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
システムのユーザを識別する方法であって、前記方法は、
画像データを分析することと、
前記画像データに基づいて、形状データを生成することと、
前記形状データを分析することと、
前記形状データに基づいて、一般的カテゴリデータを生成することと、
前記一般的カテゴリデータを特性と比較することによって、狭カテゴリデータを生成することと、
前記狭カテゴリデータに基づいて、分類決定を生成することと、
前記ユーザの眼の移動を時間と共に追跡することと
を含む、方法。
【請求項１０】
前記一般的カテゴリデータを前記制限と比較する前に、前記ユーザの眼の移動に基づいて、前記一般的カテゴリデータを修正することをさらに含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記ユーザの眼の移動から生じる相違に適合するように前記一般的カテゴリデータを修正することをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体において具現化されるコンピュータプログラム製品を対象とするなおも別の実施形態では、コンピュータ読み取り可能な媒体は、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、システムのユーザを識別する方法を実行させるその上に記憶される一連の命令を有し、方法は、画像データを分析することと、画像データに基づいて、形状データを生成することとを含む。方法はまた、形状データを分析することと、形状データに基づいて、一般的カテゴリデータを生成することとを含む。方法はさらに、一般的カテゴリデータを特性と比較することによって、狭カテゴリデータを生成することを含む。さらに、方法は、狭カテゴリデータに基づいて、分類決定を生成することを含む。
本発明は、例えば、以下を提供する。
（項目１）
ユーザ識別システムであって、前記システムは、
画像データを分析し、前記画像データに基づいて、形状データを生成するための画像認識ネットワークと、
前記形状データを分析し、前記形状データに基づいて、一般的カテゴリデータを生成するためのジェネラリストネットワークと、
前記一般的カテゴリデータを特性と比較し、狭カテゴリデータを生成するためのスペシャリストネットワークと、
前記狭カテゴリデータに基づいて分類決定を表すための複数のノードを含む分類層と
を備えている、システム。
（項目２）
複数の層を含むバックプロパゲーションニューラルネットワークをさらに備えている、項目１に記載のシステム。
（項目３）
前記バックプロパゲーションニューラルネットワークは、エラー抑制および学習向上も含む、項目２に記載のシステム。
（項目４）
前記画像認識ネットワークでエンコードされたＡＳＩＣをさらに備えている、項目１に記載のシステム。
（項目５）
前記スペシャリストネットワークは、複数の層を含むバックプロパゲーションネットワークを備えている、項目１に記載のシステム。
（項目６）
ユーザの眼の移動に基づいて前記一般的カテゴリデータを修正するための調整層をさらに備えている、項目１に記載のシステム。
（項目７）
システムのユーザを識別する方法であって、前記方法は、
画像データを分析することと、
前記画像データに基づいて、形状データを生成することと、
前記形状データを分析することと、
前記形状データに基づいて、一般的カテゴリデータを生成することと、
前記一般的カテゴリデータを特性と比較することによって、狭カテゴリデータを生成することと、
前記狭カテゴリデータに基づいて、分類決定を生成することと
を含む、方法。
（項目８）
データにおけるエラーを識別することをさらに含む、項目７に記載の方法。
（項目９）
前記エラーが識別された前記データを抑制することをさらに含む、項目８に記載の方法。
（項目１０）
前記画像データを分析することは、前記画像データの複数のピクセルを走査することを含む、項目７に記載の方法。
（項目１１）
前記画像データは、前記ユーザの眼に対応している、項目７に記載の方法。
（項目１２）
前記特性は、既知の潜在的に混同する不一致の個人からのものである、項目７に記載の方法。
（項目１３）
前記特性は、眉毛形状および眼形状から成る群から選択される、項目７に記載の方法。
（項目１４）
特性のネットワークを生成することをさらに含み、前記ネットワークの各それぞれの特性は、データベース内で潜在的に混同する不一致の個人に関連付けられている、項目７に記載の方法。
（項目１５）
前記特性のネットワークは、前記システムが前記ユーザのために最初に較正されるとき、生成される、項目１４に記載の方法。
（項目１６）
前記ユーザの眼の移動を時間と共に追跡することをさらに含む、項目７に記載の方法。
（項目１７）
前記一般的カテゴリデータを前記制限と比較する前に、前記ユーザの眼の移動に基づいて、前記一般的カテゴリデータを修正することをさらに含む、項目１６に記載の方法。
（項目１８）
前記ユーザの眼の移動から生じる相違に適合するように前記一般的カテゴリデータを修正することをさらに含む、項目１６に記載の方法。
（項目１９）
非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体において具現化されるコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータ読み取り可能な媒体は、一連の命令を記憶しており、前記命令は、プロセッサによって実行されると、前記プロセッサにシステムのユーザを識別する方法を実行させ、前記方法は、
画像データを分析することと、
前記画像データに基づいて、形状データを生成することと、
前記形状データを分析することと、
前記形状データに基づいて、一般的カテゴリデータを生成することと、
前記一般的カテゴリデータを特性と比較することによって、狭カテゴリデータを生成することと、
前記狭カテゴリデータに基づいて、分類決定を生成することと
を含む、コンピュータプログラム製品。