(57)【要約】  本開示のテクノロジーは、光学式文字認識(「OCR」)のためのシステムに送信する前に画像をフィルタリングするためのコンピュータによって実装される方法、コンピュータプログラム製品、およびシステムを含む。ユーザコンピューティングデバイスは、物理的なカードのデジタルスキャンからカードの第1の画像を取得し、第1の画像の特徴を分析し、分析は、第1の画像がOCRアルゴリズムによって使用され得る可能性が高いかどうかを判定するのに十分である。ユーザコンピューティングデバイスが第1の画像が使用され得る可能性が高いと判定する場合、第1の画像は、OCRアルゴリズムに関連するOCRシステムに送信される。第1の画像が使用され得る可能性が低いと判定すると、物理的なカードのデジタルスキャンからのカードの第2の画像が分析される。光学式文字認識システムは、フィルタリングされたカードに対して光学式文字認識アルゴリズムを実行する。
2016541049.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像をフィルタリングするためのコンピュータによって実装される方法であって、
1つまたは複数のコンピューティングデバイスによって、カードのデジタルスキャンを受信するステップと、
前記1つまたは複数のコンピューティングデバイスによって、前記カードの前記デジタルスキャンから前記カードの第1の画像を取得するステップと、
前記1つまたは複数のコンピューティングデバイスによって、前記第1の画像の特徴を分析して、前記第1の画像が光学式文字認識アルゴリズムによって使用され得る可能性が高いかどうかを判定するステップと、
前記第1の画像が使用され得る可能性が高いと判定することに応じて、前記1つまたは複数のコンピューティングデバイスによって、前記光学式文字認識アルゴリズムに関連する光学式文字認識システムに前記第1の画像を送信するステップと、
前記第1の画像が使用され得る可能性が高くないと判定することに応じて、前記1つまたは複数のコンピューティングデバイスによって、前記カードの前記デジタルスキャンから前記カードの第2の画像を取得するステップと、
前記1つまたは複数のコンピューティングデバイスによって、前記第2の画像の特徴を分析して、前記第2の画像が前記光学式文字認識アルゴリズムによって使用され得る可能性が高いかどうかを判定するステップとを含む、コンピュータによって実装される方法。
【請求項２】
前記第2の画像が使用され得る可能性が高いと判定することに応じて、前記1つまたは複数のコンピューティングデバイスによって、前記光学式文字認識アルゴリズムに関連する光学式文字認識システムに前記第2の画像を送信するステップをさらに含む請求項1に記載のコンピュータによって実装される方法。
【請求項３】
前記1つまたは複数のコンピュータデバイスによって、前記光学式文字認識システムから、前記光学式文字認識アルゴリズムが構成された閾値の信頼性のレベル未満であった結果を生成したという指示を受信すると、前記第2の画像が取得される請求項1に記載のコンピュータによって実装される方法。
【請求項４】
前記分析するステップが、
前記1つまたは複数のコンピューティングデバイスによって、前記画像内のぼけを検出するステップと、
前記画像内で検出されたぼけの量が構成された閾値未満であると判定すると、前記1つまたは複数のコンピューティングデバイスによって、前記画像が光学式文字認識アルゴリズムによって使用され得る可能性が高いと判定するステップとを含む請求項1に記載のコンピュータによって実装される方法。
【請求項５】
前記分析するステップが、
前記1つまたは複数のコンピューティングデバイスによって、前記画像内の明るさのレベルを検出するステップと、
前記画像内で検出された明るさの前記レベルが構成された閾値の間であると判定すると、前記1つまたは複数のコンピューティングデバイスによって、前記画像が光学式文字認識アルゴリズムによって使用され得る可能性が高いと判定するステップとを含む請求項1に記載のコンピュータによって実装される方法。
【請求項６】
前記分析するステップが、
前記1つまたは複数のコンピューティングデバイスによって、前記画像内のテキストを検出するステップと、
前記画像内で検出されたテキストの量が構成された閾値を超えると判定すると、前記1つまたは複数のコンピューティングデバイスによって、前記画像が光学式文字認識アルゴリズムによって使用され得る可能性が高いと判定するステップとを含む請求項1に記載のコンピュータによって実装される方法。
【請求項７】
前記画像内で検出された前記テキストが構成された期待される位置に対応する前記画像内の位置内にあると判定すると、前記1つまたは複数のコンピューティングデバイスによって、前記画像が光学式文字認識アルゴリズムによって使用され得る可能性が高いと判定するステップをさらに含む請求項5に記載のコンピュータによって実装される方法。
【請求項８】
前記カードが、クレジットカード、デビットカード、身分証明カード、ポイントカード、アクセスカード、またはストアドバリューカードである請求項1に記載のコンピュータによって実装される方法。
【請求項９】
コンピュータによって実行されるときに前記コンピュータに画像をフィルタリングさせるコンピュータが実行可能なプログラム命令を具現化するコンピュータプログラムであって、
カードのデジタルスキャンを受信するためのコンピュータ可読プログラム命令と、
カードのデジタルスキャンから前記カードの第1の画像を取得するためのコンピュータ可読プログラム命令と、
前記第1の画像の特徴を分析して、前記第1の画像が光学式文字認識アルゴリズムによって使用され得る可能性が高いかどうかを判定するためのコンピュータ可読プログラム命令と、
前記第1の画像が使用され得る可能性が高いと判定することに応じて、前記光学式文字認識アルゴリズムに関連する光学式文字認識システムに前記第1の画像を送信するためのコンピュータ可読プログラム命令と、
前記第1の画像が使用され得る可能性が高くないと判定することに応じて、物理的なカードの前記デジタルスキャンから前記カードの第2の画像を取得するためのコンピュータ可読プログラム命令と、
前記第2の画像の特徴を分析して、前記第2の画像が前記光学式文字認識アルゴリズムによって使用され得る可能性が高いかどうかを判定するためのコンピュータ可読プログラム命令とを含む、コンピュータプログラム。
【請求項１０】
前記光学式文字認識システムから、前記光学式文字認識アルゴリズムが構成された閾値の信頼性のレベル未満であった結果を生成したという指示を受信すると、前記第2の画像が取得される請求項9に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１１】
前記分析するステップが、
前記画像内のぼけを検出するためのコンピュータ可読プログラム命令と、
前記画像内で検出されたぼけの量が構成された閾値未満であると判定すると、前記画像が光学式文字認識アルゴリズムによって使用され得る可能性が高いと判定するためのコンピュータ可読プログラム命令とを含む請求項9に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１２】
前記分析するステップが、
前記画像内の明るさのレベルを検出するためのコンピュータ可読プログラム命令と、
前記画像内で検出された明るさの前記レベルが構成された閾値の間であると判定すると、前記画像が光学式文字認識アルゴリズムによって使用され得る可能性が高いと判定するためのコンピュータ可読プログラム命令とを含む請求項9に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１３】
前記分析するステップが、
前記画像内のテキストを検出するためのコンピュータ可読プログラム命令と、
前記画像内で検出されたテキストの量が構成された閾値を超えると判定すると、前記画像が光学式文字認識アルゴリズムによって使用され得る可能性が高いと判定するためのコンピュータ可読プログラム命令とを含む請求項9に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１４】
前記画像内で検出された前記テキストが構成された期待される位置に対応する前記画像内の位置内にあると判定すると、前記システムに前記画像が光学式文字認識アルゴリズムによって使用され得る可能性が高いと判定させるコンピュータ可読プログラム命令をさらに含む請求項13に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１５】
画像をフィルタリングするためのシステムであって、
ストレージリソースと、
前記ストレージリソースに通信可能なように結合されたプロセッサであって、前記ストレージリソースに記憶され、前記システムに
カードのデジタルスキャンから前記カードの第1の画像を取得させ、
前記第1の画像の特徴を分析して、前記第1の画像が光学式文字認識アルゴリズムによって使用され得る可能性が高いかどうかを判定させ、
前記第1の画像が使用され得る可能性が高いと判定することに応じて、前記光学式文字認識アルゴリズムに関連する光学式文字認識システムに前記第1の画像を送信させ、
前記第1の画像が使用され得る可能性が高くないと判定することに応じて、物理的なカードの前記デジタルスキャンから前記カードの第2の画像を取得させ、
前記第2の画像の特徴を分析して、前記第2の画像が前記光学式文字認識アルゴリズムによって使用され得る可能性が高いかどうかを判定させるコンピュータ可読命令を実行するように構成される、プロセッサとを含む、システム。
【請求項１６】
前記光学式文字認識システムから、前記光学式文字認識アルゴリズムが構成された閾値の信頼性のレベル未満であった結果を生成したという指示を受信すると、前記第2の画像が取得される請求項15に記載のシステム。
【請求項１７】
前記分析するステップが、前記システムに
前記画像内のぼけを検出させ、
前記画像内で検出されたぼけの量が構成された閾値未満であると判定すると、前記画像が光学式文字認識アルゴリズムによって使用され得る可能性が高いと判定させるコンピュータ可読命令を含む請求項15に記載のシステム。
【請求項１８】
前記分析するステップが、前記システムに
前記画像内の明るさのレベルを検出させ、
前記画像内で検出された明るさの前記レベルが構成された閾値の間であると判定すると、前記画像が光学式文字認識アルゴリズムによって使用され得る可能性が高いと判定させるコンピュータ可読命令を含む請求項15に記載のシステム。
【請求項１９】
前記分析するステップが、前記システムに
前記画像内のテキストを検出させ、
前記画像内で検出されたテキストの量が構成された閾値を超えると判定すると、前記画像が光学式文字認識アルゴリズムによって使用され得る可能性が高いと判定させるコンピュータ可読命令を含む請求項15に記載のシステム。
【請求項２０】
前記画像内で検出された前記テキストが構成された期待される位置に対応する前記画像内の位置内にあると判定すると、前記システムに、前記画像が光学式文字認識アルゴリズムによって使用され得る可能性が高いと判定させるコンピュータ可読命令をさらに含む請求項19に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願
本出願は、2013年11月15日に出願した「Client Side Filtering of Card OCR Images」と題した米国仮出願第61/904,801号の優先権を主張する2013年12月18日に出願した「Client Side Filtering of Card OCR Images」と題した米国特許出願第14/133,232号の優先権を主張するものである。上で特定された出願の内容の全体は、参照により本明細書に完全に組み込まれている。
【０００２】
本明細書において開示されるテクノロジーは、金融カードの情報を抽出することに関し、より詳細には、光学式文字認識のために画像をアップロードする前にユーザデバイスによって画像をフィルタリングすることに関する。
【背景技術】
【０００３】
消費者は、オンライン購入またはモバイルデバイスを用いる購入を行うとき、報酬(reward)または支払いのためにモバイルデバイスにポイントカード(loyalty card)の情報またはクレジットカードの情報を入力することを強いられることが多い。モバイルデバイスの小さなスクリーンサイズおよびキーボードインターフェースが原因で、概して、そのような入力は煩わしく、誤りやすい。ユーザは、クレジットカード、デビットカード、ストアドバリューカード(stored value card)、およびその他のカードなどの購入のための多くの異なるカードを使用する可能性がある。情報の入力の難しさは、小売商が複数の取引に関してモバイルデバイス上でモバイル決済を処理しようとするために高められる。
【０００４】
決済情報またはその他のカードデータをカードから得るための現在のアプリケーションは、スキャンの際にカードを正確に位置付けることを必要とする。概して、ユーザコンピューティングデバイスのユーザインターフェースにボックスが提示される。ユーザは、ユーザコンピューティングデバイスがカードの画像を撮影することを可能にするためにカードをボックスに正確に揃えるように要求される。
【０００５】
特定のシステムにおいては、ユーザデバイスが、システムが処理するために複数の画像をアップロードする。システムは、適切な結果が得られないとき、さらなる画像を要求する可能性がある。アップロードのための使用し得る画像を得るために、ユーザは、画像撮像デバイスの位置を変えるか、照明を変えるか、または画像を改善するための任意の機能を実行する可能性がある。良い画像が撮影される前にユーザデバイスがシステムに画像を送信している場合、複数の画像をアップロードするために必要とされる処理能力が、重い負担になる可能性がある。現在のアプリケーションは、使用不能な画像を送信する必要を減らすためにユーザコンピューティングデバイスが画像をフィルタリングすることを可能にしない。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示のテクノロジーは、光学式文字認識(「OCR」)のためのシステムに送信する前に画像をフィルタリングするためのコンピュータによって実装される方法、コンピュータプログラム製品、およびシステムを含む。ユーザコンピューティングデバイスは、物理的なカードのデジタルスキャンからカードの第1の画像を取得し、第1の画像の特徴を分析し、分析は、第1の画像がOCRアルゴリズムによって使用され得る可能性が高いかどうかを判定するのに十分である。ユーザコンピューティングデバイスが第1の画像が使用され得る可能性が高いと判定する場合、第1の画像は、OCRアルゴリズムに関連するOCRシステムに送信される。第1の画像が使用され得る可能性が低いと判定すると、物理的なカードのデジタルスキャンからのカードの第2の画像が分析される。光学式文字認識システムは、フィルタリングされたカードに対して光学式文字認識アルゴリズムを実行する。
【０００７】
例示的な実施形態のこれらのおよびその他の態様、目的、特徴、および利点は、示される例示的な実施形態の以降の詳細な説明を考慮すると当業者に明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本明細書において開示されるテクノロジーの特定の例示的な実施形態によるカードのOCR画像をフィルタリングするためのシステムを示すブロック図である。
【図２】特定の例示的な実施形態によるカードのOCR画像をフィルタリングするための方法を示すブロック流れ図である。
【図３】特定の例示的な実施形態による画像がフィルタリングの要件を満たすかどうかを判定するための方法を示すブロック流れ図である。
【図４】特定の例示的な実施形態によるポイントカードの画像を表示するユーザコンピューティングデバイスの図である。
【図５】特定の例示的な実施形態によるコンピューティングマシンおよびモジュールを示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
概要
本明細書の実施形態は、光学式文字認識(「OCR」)を用いてポイントカード、ペイメントカード、またはその他のカードからカード情報を抽出するためのシステムに画像をアップロードする前にユーザコンピューティングデバイスが画像をフィルタリングすることを可能にするためのコンピュータによって実装される技術を提供する。ユーザコンピューティングデバイスは、処理するためにOCRシステムに画像を送信する前に、スキャンされた画像が1組の要件を満たすかどうかを判定する。たとえば、OCRアプリケーションが、画像がぼやけているかもしくは鮮明か、画像がデータ抽出に十分なだけ明るいかどうか、および/またはテキストが画像の期待される部分に存在するかどうかを判定する可能性がある。画像は、処理のための要件を満たす場合、OCRプロセスを経るためにOCRシステムに送信される。手順は、1組の結果が構成された閾値を超えるまでさらなる画像を用いて繰り返され得る。
【００１０】
本明細書の全体を通じて、広い用語「カード」は、磁気ストライプカードなどの任意の種類の物理的なカード機器を表すために使用される。例示的な実施形態において、「カード」によって表される異なる種類のカードは、クレジットカード、デビットカード、ストアドバリューカード、ポイントカード、身分証明カード、あるいはカード上にユーザの口座(account)もしくはその他の記録またはその他の情報を表す任意のその他の好適なカードを含み得る。本明細書において説明される例示的な実施形態は、レシート、搭乗券、チケット、およびその他の好適な物などのその他の物の画像に適用され得る。カードは、カードの画像または複写である可能性もある。たとえば、カードは、ディスプレイスクリーン上のカードの表現またはカードの印刷された画像である可能性がある。
【００１１】
ユーザは、購入、チケットによる入場、ポイント制度へのチェックイン(loyalty check-in)、またはその他の好適な取引などの取引を行うときにカードを使用する可能性がある。ユーザは、カードによって表される口座をデジタル財布アプリケーションモジュールにインポートする目的またはその他のデジタル口座の目的でカード情報を得る可能性がある。概して、カードは、カード上に口座情報およびその他のデータを含むプラスチックカードである。多くのカードの実施形態においては、顧客の名前、有効期限、およびカード番号が、カード上に物理的に浮き出し印刷される。浮き出し印刷された情報は、概してカードの裏では裏返されるが、カードの表と裏との両方から見える。
【００１２】
ユーザは、たとえば、オンラインのもしくは物理的な小売店においてポイントカードを使うため、オンライン購入を行うため、小売店において購入を行うため、ユーザコンピューティングデバイス上の財布アプリケーションに情報を追加するため、または任意のその他の好適な理由でモバイルユーザコンピューティングデバイスまたはその他のコンピューティングデバイスにカードから情報を入力したい可能性がある。一例において、ユーザは、モバイルユーザコンピューティングデバイス上で実行されるデジタル財布アプリケーションモジュールを用いて購入取引を行うためにモバイルユーザコンピューティングデバイスを使用することを望む。デジタル財布アプリケーションモジュールは、特定のユーザの決済口座によって取引を行うためまたは口座を設定するために特定のユーザの決済口座の詳細の入力を必要とする可能性がある。モバイルデバイスの小さなスクリーンサイズおよびキーボードインターフェースが原因で、そのような入力は煩わしく、誤りやすい可能性がある。さらに、小売りシステムは、取引を行うためまたはその他の理由でカード情報を取り込む必要がある可能性がある。
【００１３】
ユーザは、モバイル電話、デジタルカメラ、またはその他のユーザコンピューティングデバイスを用いて、ユーザコンピューティングデバイスに入力したい口座に関連するカードのスキャンを取り込む。
【００１４】
ユーザコンピューティングデバイス上のOCRアプリケーションが、カードのスキャンを受信する。スキャンまたはデジタルスキャンは、カードの動画、カードの一連の画像、または任意のその他の好適なスキャンテクノロジーからのデータである可能性がある。特定の実施形態において、OCRアプリケーションは、後続の画像が要求されるまで処理するための単一の画像を受信する可能性がある。1つの画像または複数の画像が、モバイル電話のカメラなどのユーザコンピューティングデバイスのカメラモジュールから得られる可能性がある。画像は、ユーザコンピューティングデバイスに結合された任意のデジタル画像デバイスまたは任意のその他の好適なデジタル撮像デバイスから得られる可能性がある。画像は、ユーザストレージデバイス上の記憶位置、遠隔の記憶位置、または任意の好適な位置から、ユーザコンピューティングデバイス上のOCRアプリケーションによってアクセスされ得る。画像を提供することができるすべてのソースが、「カメラ」と呼ばれる。
【００１５】
OCRアプリケーションは、カメラからカードの画像を受信する。OCRアプリケーションの機能は、ユーザコンピューティングデバイス上で動作する任意の好適なモジュール、ハードウェア、ソフトウェア、またはアプリケーションによって実行される可能性がある。OCRアプリケーションの機能の一部またはすべてが、OCRシステム内で動作するサーバなどの遠隔のサーバまたはその他のコンピューティングデバイスによって実行される可能性がある。たとえば、ユーザコンピューティングデバイス上のデジタル財布アプリケーションモジュールが、カードの画像を取得し、処理するためにOCRシステムに画像を送信する可能性がある。別の例においては、OCR機能の一部が、ユーザコンピューティングデバイスによって実行される可能性があり、一部が、OCRシステムまたは別の遠隔のサーバによって実行される可能性がある。本明細書において提供される例は、機能の多くがユーザコンピューティングデバイス上のOCRアプリケーションによっておよびOCRシステムによって実行されることを示す可能性があるが、機能の一部またはすべては、任意の好適なコンピューティングデバイスによって実行される可能性がある。
【００１６】
一例において、カードの画像は、金融カードのライブビデオ画像としてユーザコンピューティングデバイスのユーザインターフェース上に提示される。OCRアプリケーションは、1つまたは複数の画像をカメラのビデオフィードから分離し、記憶する。OCRアプリケーションは、カードの複数の画像を含む動画またはその他の好適なフォーマットとしてカードのスキャンを記憶する可能性がある。たとえば、ユーザは、金融カード上にユーザコンピューティングデバイスのカメラ機能を浮かせ、ユーザコンピューティングデバイスのユーザインターフェース上の金融カードの提示を観察する可能性がある。ユーザは、ユーザコンピューティングデバイス上の現実のまたは仮想的なボタンを作動させて好ましい画像または画像のグループを撮影する可能性がある。OCRアプリケーションは、好ましい画像を自動的に選択する可能性がある。代替的な実施形態において、OCRアプリケーションは、一度に1つの画像だけを記憶する。
【００１７】
特定の例においては、説明される機能の一部またはすべてが、スキャンがアクティブである間に実行される。たとえば、ユーザは、カード上にユーザコンピューティングデバイスのカメラを浮かせ、本明細書において説明される方法は、カードのライブ画像を用いて実行される。つまり、OCRアプリケーションは、カメラのアクティブなフィードから画像を取り込み、利用する。
【００１８】
OCRアプリケーションは、画像が処理するためにOCRシステムに送信される最小限の要件を満たすかどうかを判定する。有用でない画像を除去するために使用され得る画像の特徴の例は、画像のぼやけ、画像の明るさ、および画像がテキストを含むかどうかである。
【００１９】
たとえば、OCRアプリケーション、カメラモジュール、またはユーザコンピューティングデバイス、またはその他のコンピューティングデバイスが、画像に対してぼけ検出を実行する。画像は、ぼやけている、明るすぎる、暗すぎる、またはそれ以外で高解像度画像が取得されるのを妨げるようにして不明瞭にされると認識される可能性がある。ぼやけの検出に応じて、OCRアプリケーション、またはユーザコンピューティングデバイスもしくはカメラのその他の機能が、画像のぼけを軽減するために画像撮影方法を調整し得る。たとえば、OCRアプリケーションが、金融カード上に焦点を調整するようにカメラに指示する可能性がある。別の例においては、OCRアプリケーションが、カメラを金融カードにより近づけるようにまたは金融カードからより遠ざけるようにユーザに指示する可能性がある。別の例においては、OCRアプリケーションが、ぼけを取り除くためのデジタル画像の操作を実行する可能性がある。ぼけた画像を訂正する任意のその他の方法が、利用され得る。
【００２０】
OCRアプリケーションは、画像が明るすぎる領域を含まないがOCRシステムがテキストを見分けるのに十分なだけ明るいかどうかを判定する。たとえば、画像のいくつかの部分が、適切な明るさを有する可能性がある一方、画像の別の部分は、フラッシュ、反射、またはその他の光源が原因で明るい箇所を有する可能性がある。OCRアプリケーションは、画像全体が適切な明るさであることを必要とする可能性がある。
【００２１】
OCRアプリケーションは、画像がテキストを含むかどうかを判定する。OCRアプリケーションは、テキストが画像の期待される領域内にあるかどうかをさらに判定する可能性がある。たとえば、OCRアプリケーションは、クレジットカード番号がユーザの口座番号を示すカードの最下部の1行のディジット(digit)を含むはずであると予測する可能性がある。OCRアプリケーションは、テキストが画像の予測される領域内に含まれる可能性が高いかどうかを判定するために画像に対して分類を実行する可能性がある。
【００２２】
各要件のフィーチャーレベル(feature level)が、所望の結果を達成するために構成され得る。たとえば、概して、画像内の増やされる明るさはより良い画像の品質に等しく、したがって、OCRシステムが許容可能な結果を得る可能性がより高い。したがって、構成可能な閾値を超える明るさのレベルは、信頼性のレベルが低いOCRの結果を生じる可能性がより低いはずである。各特徴に関する構成される閾値は、有用な画像がOCRシステムに送信される見込みを最適化するように構成される。別の例においては、ぼやけていないほど、および鮮明であるほど、画像はOCRシステムによって拒絶されにくくする。任意のその他の要件が、OCRシステムによって拒絶されにくい画像を生成するように同様に構成される可能性がある。
【００２３】
要件が満たされる場合、OCRアプリケーションは、OCRシステムによって処理されるように画像をアップロードする。OCRアプリケーションは、ネットワークを介したインターネット接続、テキスト、電子メール、または任意の好適な方法によって画像を送信し得る。
【００２４】
OCRシステムは、フィルタリングされた画像を受信し、画像に対してOCRプロセスを実行し始める。
【００２５】
OCRシステムは、カードからの所望の情報のみを表示するために画像をトリミングする可能性がある。一例においては、画像内のカードがクレジットカードである場合、OCRシステムは、クレジットカードの口座番号の期待される位置に関連する情報にアクセスする。期待される位置は、ユーザコンピューティングデバイス上または別の好適な場所に記憶されたカードのレイアウトのデータベースから取得される可能性がある。たとえば、クレジットカード、運転免許証、ポイントカード、およびその他のカードは、概して、データの位置およびカードのレイアウトに関する業界標準を満たす。業界標準は、OCRアプリケーションに、またはOCRアプリケーションによってアクセスされ得る場所に記憶され得る。
【００２６】
OCRシステムは、カード上の情報を特定するためにカードの画像のOCRアルゴリズムを適用する。情報は、ディジット、文字、またはその他のデータもしくは情報である可能性がある。情報の各インスタンス(instance)は、「ディジット」と呼ばれる。OCRアルゴリズムは、カードの画像上に表されるディジットを認識する任意のプロセス、プログラム、方法、またはその他のやり方を表す可能性がある。OCRシステムはディジットを抽出し、抽出されたディジットをユーザコンピューティングデバイスのユーザインターフェース上に表示し得る。OCRシステムは、ディジットのグループを口座番号、ユーザ名、有効期限、カード発行者、またはその他の好適なデータなどのカテゴリにカテゴリ分けする可能性がある。OCRシステムは、ディジットのグループのフォーマットをフォーマットのデータベースと比較することによってディジットのグループをカテゴリ分けする可能性がある。たとえば、ディジットのグループに対するOCRアルゴリズムの結果が「10/15」である場合、OCRシステムは、有効期限に関連するものとしてフォーマットを解釈する可能性がある。
【００２７】
OCRシステムは、OCRプロセスの結果の信頼性のレベルを判定する。一例において、OCRシステムは、上位2つのディジットの候補の間の信頼性のレベルの差を判定することによって各ディジットに関する信頼性のレベルを判定する可能性がある。つまり、OCRシステムは、ディジットが「1」の特徴のうちの多くを満たすと判定し、80%の特定のディジットに対するスコアを評価する可能性がある。OCRシステムは、同じディジットが「7」の特徴のうちの多くを満たすと判定し、60%の特定のディジットに対するスコアを評価する可能性がある。それから、OCRシステムは、2つのディジットのスコアの間の差に基づいて特定の信頼性のレベルを評価する可能性がある。
【００２８】
OCRシステムは、個々のディジットの信頼性のレベルまたはスコアに基づいてカード上のデータのすべてに関する信頼性のレベルを判定する可能性がある。たとえば、OCRシステムは、ディジットのスコアを平均するか、ディジットのスコアを合計するか、またはディジットのスコアに任意のその他の好適な行為を実行する可能性がある。20個のディジットを含むカードの画像の例において、OCRシステムは、ディジットのうちの10個の正確さの信頼性のレベルが90%であり、その他の10個のディジットの正確さの信頼性のレベルが80%であったと判定する可能性がある。OCRシステムは、信頼性のレベルの平均を実行し、全体的な信頼性のレベルが85%であったと判定する可能性がある。
【００２９】
OCRアプリケーション、ユーザ、OCRシステム、決済処理システム、または任意の好適なものが、OCRアルゴリズムの結果に関する閾値の信頼性のレベルを判定する。たとえば、ユーザは、OCRシステムがディジットが90%の見込みで正確である信頼性のレベルで結果を生成しなければならないという要件をOCRシステムに入力する可能性がある。
【００３０】
OCRアルゴリズムの結果が構成された閾値以上である場合、OCRシステムは、抽出されたデータをデジタル財布アプリケーションモジュール、販売時点情報管理端末、決済処理システム、ウェブサイト、またはユーザが望む任意の好適なアプリケーションもしくはシステムに供給する。抽出されたデータは、ユーザコンピューティングデバイス上のアプリケーションによって使用され得る。抽出されたデータは、ネットワークを介したインターネット接続によって送信されるか、近距離無線通信(「NFC: near field communication」)テクノロジーによって送信されるか、電子メールで送信されるか、テキストメッセージで送信されるか、または任意の好適な方法で送信される可能性がある。
【００３１】
OCRアルゴリズムの結果が構成された閾値未満である場合、OCRシステムは、OCRアプリケーションから新しい画像を取得する可能性がある。たとえば、OCRアプリケーションが、ユーザコンピューティングデバイスまたは別の好適な場所に記憶されたスキャンからのさらなる画像にアクセスし得る。OCRアプリケーションは、カメラからのライブスキャンからのさらなる画像にアクセスし得る。別の例においては、OCRアプリケーションが、カードを再びスキャンし、分析のためにさらなる画像を撮影する可能性がある。任意のその他の好適な方法が、さらなる画像を取得するために利用され得る。
【００３２】
OCRアプリケーションは、本明細書に記載のプロセスを用いて画像をフィルタリングする。要件を満たす新しい画像を特定すると、OCRアプリケーションは、処理するためにOCRシステムに新しい画像を送信する。
【００３３】
OCRシステムは、新しい画像にOCRアルゴリズムを適用する。OCRアプリケーションは、信頼性のレベルの閾値が満たされるかまたは超えられるまで、新しい画像を要求し、画像を処理するプロセスを継続する可能性がある。OCRシステムは、構成された回数の試行のための本明細書に記載の方法を繰り返す可能性がある。たとえば、OCRシステムは、5個または10個のさらなる画像に関するマッチング結果を得ようと試みる可能性がある。それから、OCRシステムまたはOCRアプリケーションは、結果を拒絶するか、またはユーザにさらなる指示を与える可能性がある。
【００３４】
例示的なシステムアーキテクチャ
図全体を通じて同様の番号が同様の(しかし、必ずしも同一ではない)要素を表す図面にここで目を向けて、例示的な実施形態が詳細に説明される。
【００３５】
図1は、特定の例示的な実施形態によるカードのOCR画像をフィルタリングするためのコンピューティングシステムを示すブロック図である。図1に示されるように、システム100は、1つまたは複数のネットワーク105を介して互いに通信するように構成されるネットワークコンピューティングデバイス110、120、140、および170を含む。一部の実施形態においては、デバイスに関連するユーザ101が、本明細書に記載の技術の恩恵を得るためにアプリケーションをインストールしおよび/または特徴の選択をしなければならない。
【００３６】
各ネットワーク105は、(デバイス110、120、140、および170を含む)ネットワークデバイスがデータを交換し得る有線またはワイヤレス電気通信手段を含む。たとえば、各ネットワーク105は、ローカルエリアネットワーク(「LAN」)、広域ネットワーク(「WAN」)、イントラネット、インターネット、モバイル電話ネットワーク、またはそれらの任意の組合せを含み得る。例示的な実施形態の検討全体を通じて、用語「データ」および「情報」はテキスト、画像、音声、動画、またはコンピュータに基づく環境内に存在する可能性がある任意のその他の形態の情報を指すために本明細書において交換可能なように使用されることを理解されたい。
【００３７】
各ネットワークコンピューティングデバイス110、120、140、および170は、ネットワーク105を介してデータを送信および受信することができる通信モジュールを有するデバイスを含む。たとえば、各ネットワークデバイス110、120、140、および170は、サーバ、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、1つもしくは複数のプロセッサが組み込まれたおよび/もしくは結合されたテレビ、スマートフォン、ハンドヘルドコンピュータ、携帯情報端末(「PDA」)、または任意のその他の有線もしくはワイヤレスプロセッサ駆動デバイスを含み得る。図1に示された例示的な実施形態において、ネットワークデバイス110、120、140、および170は、それぞれ、エンドユーザまたは消費者、OCRシステムのオペレータ、決済処理システムのオペレータ、およびカード発行者のオペレータによって操作される。
【００３８】
ユーザ101は、たとえば、ウェブブラウザアプリケーションまたはスタンドアロンのアプリケーションである可能性がある通信アプリケーション112を用いて、分散型ネットワーク105を介してドキュメントまたはウェブページを閲覧するか、ダウンロードするか、アップロードするか、またはそうでなければそこにアクセスすることができる。
【００３９】
ユーザコンピューティングデバイス110は、通信モジュール112を用いてOCRシステム120のウェブサーバ124またはその他のサーバと通信し得る。通信モジュール112は、デバイスがネットワーク105以外のテクノロジーによって通信することを可能にし得る。例は、セルラーネットワーク、無線ネットワーク、またはその他の通信ネットワークを含む可能性がある。
【００４０】
ユーザデバイス110は、デジタル財布アプリケーションモジュール111を含み得る。デジタル財布アプリケーションモジュール111は、ユーザ101が購入を完了するのを支援するためにユーザデバイス110が使用し得る任意のアプリケーション、ハードウェア、ソフトウェア、またはプロセスを包含する可能性がある。デジタル財布アプリケーションモジュール111は、通信アプリケーション112とインタラクションすることができるか、または通信アプリケーション112の付随アプリケーションとして組み込まれる可能性がある。付随アプリケーションとして、デジタル財布アプリケーションモジュール111は、通信アプリケーション112内で実行される。つまり、デジタル財布アプリケーションモジュール111は、通信アプリケーション112に組み込まれたアプリケーションプログラムである可能性がある。
【００４１】
ユーザデバイス110は、光学式文字認識(「OCR」)アプリケーション115を含み得る。OCRアプリケーション115は、通信アプリケーション112とインタラクションするか、または通信アプリケーション112の付随アプリケーションとして組み込まれ、通信アプリケーション112内で実行される可能性がある。例示的な実施形態において、OCRアプリケーション115は、追加的にまたは代替的に、デジタル財布アプリケーションモジュール111の付随アプリケーションとして組み込まれ、デジタル財布アプリケーションモジュール111内で実行される可能性がある。OCRアプリケーション115は、デジタル財布アプリケーション111内に開く可能性があるかまたは通信アプリケーション112内に開く可能性があるソフトウェアインターフェースを使用し得る。インターフェースは、ユーザ101がOCRアプリケーション115を構成することを可能にし得る。
【００４２】
OCRアプリケーション115は、カードを分析し、カードから情報またはその他のデータを抽出するために使用され得る。OCRシステム120、またはOCRアルゴリズムもしくはその他の方法を展開するその他のシステムは、OCRシステム120がOCRアプリケーション115とインタラクションすることを可能にする、たとえば、JavaScript(登録商標)を用いる1組のコンピュータ可読プログラム命令を含み得る。
【００４３】
OCRアプリケーション115によって実行されるものとして本明細書において説明される機能のいずれかが、決済処理システム140、OCRシステム120、ユーザコンピューティングデバイス110、デジタル財布アプリケーションモジュール111、小売りシステム(図示せず)、または任意のその他の好適なハードウェアもしくはソフトウェアシステムもしくはアプリケーションによって実行される可能性がある。一例においては、ユーザコンピューティングデバイス110上のOCRアプリケーション115が、カード102の画像を取得し、カード102上の情報を抽出するためにOCRシステム120に画像を送信する可能性がある。
【００４４】
ユーザデバイス110は、OCRアプリケーション115によってアクセスされ得るデータストレージユニット113、ウェブブラウザアプリケーション112、または任意の好適なコンピューティングデバイスもしくはアプリケーションを含む。例示的なデータストレージユニット113は、1つまたは複数の有形のコンピュータ可読媒体を含み得る。データストレージユニット113は、ユーザデバイス110に記憶される可能性があり、またはユーザデバイス110に論理的に結合される可能性がある。たとえば、データストレージユニット113は、オンボードフラッシュメモリおよび/または1つもしくは複数の取り外し可能なメモリカードもしくは取り外し可能なフラッシュメモリを含み得る。
【００４５】
ユーザデバイス110は、カメラ114を含み得る。カメラは、デジタル画像を取得するユーザコンピューティングデバイス110の任意のモジュールまたは機能である可能性がある。カメラ114は、ユーザコンピューティングデバイス110に搭載されているか、またはユーザコンピューティングデバイス110に任意の方法で論理的に接続される可能性がある。カメラ114は、個々の画像または動画のスキャンを得ることができる可能性がある。任意のその他の好適な画像撮影デバイスが、カメラ114によって表される可能性がある。
【００４６】
決済処理コンピューティングシステム140は、ウェブサーバ144によってアクセスされ得るデータストレージユニット147を含む。例示的なデータストレージユニット147は、1つまたは複数の有形のコンピュータ可読ストレージデバイスを含み得る。決済処理システム140は、ユーザ101と小売りシステム(図示せず)との間で決済を行うように動作可能である。決済処理システム140は、ユーザ101の決済口座を管理し、小売りシステムおよびユーザ101の取引を記憶するためのデータベースを維持し、トランザクションを検証し、その他の好適な機能を果たすようにさらに動作可能である。
【００４７】
ユーザ101は、決済処理システム140上のウェブサーバ144を用いて、ウェブサイト(図示せず)および通信ネットワーク105を介して決済処理システム140を見るか、登録するか、ダウンロードするか、アップロードするか、またはそうでなければそこにアクセスし得る。ユーザ101は、銀行口座のデビットカード、クレジットカード、ギフトカード、ポイントカード、クーポン、オファー(offer)、プリペイドオファー、店のメンバーズカード(store rewards card)、または購入を行うかもしくは付加価値のあるサービスを引き換えるために使用され得るその他の種類の金融口座を含む1つまたは複数の登録された金融カードの口座をユーザ101の決済口座に関連付ける。
【００４８】
銀行またはその他の機関などのカード発行者は、登録される金融口座の発行者である可能性がある。たとえば、カード発行者は、クレジットカードの発行者、デビットカードの発行者、ストアドバリューカードの発行者、口座を提供する金融機関、または金融口座の任意のその他の提供者である可能性がある。決済処理システム140が、関連する金融口座に関する発行者として機能する可能性もある。ユーザ101の登録情報は、決済処理システム140のデータストレージユニット147に保存され、ウェブサーバ144によってアクセスされ得る。カード発行者は、カード発行者のコンピューティングシステム170を使用してカードを発行し、ユーザの口座を管理し、任意のその他の好適な機能を実行する。代替的に、カード発行者システム170は、本人確認、アクセス、検証、発券のために使用されるカード、または任意の好適な目的のためのカードを発行する可能性がある。カード発行者システム170は、ウェブサーバ174を使用してユーザの口座を管理し、カード102を発行する可能性がある。カード発行者システム170は、データストレージユニット177を含む。例示的なデータストレージユニット177は、1つまたは複数の有形のコンピュータ可読媒体を含み得る。データストレージユニット177は、カード発行者システム170に収容される可能性があり、またはカード発行者システム170に論理的に結合される可能性がある。たとえば、データストレージユニット177は、オンボードフラッシュメモリおよび/または1つもしくは複数の取り外し可能なメモリカードもしくは取り外し可能なフラッシュメモリを含み得る。
【００４９】
OCRコンピューティングシステム120は、OCRアルゴリズム、方法、プロセス、またはサービスを生成するか、管理するか、記憶するか、または維持するシステムを動作させるOCRシステムのウェブサーバ124を利用する。OCRシステムのウェブサーバ124は、ユーザコンピューティングデバイス110、小売店、または任意の好適な部分にOCRサービスを提供するためにOCRシステム120が使用するコンピュータによって実装されるシステムを表す可能性がある。OCRシステムのウェブサーバ124は、任意の利用可能なテクノロジーによって1つもしくは複数の決済処理システム140、ユーザデバイス110、またはその他のコンピューティングデバイスと通信し得る。これらのテクノロジーは、ネットワーク105を介したインターネット接続、電子メール、テキスト、インスタントメッセージング、またはその他の好適な通信テクノロジーを含む可能性があるがこれらに限定されない。OCRシステム120は、OCRシステム120のウェブサーバ124によってアクセスされ得るデータストレージユニット127を含み得る。データストレージユニット127は、1つまたは複数の有形のコンピュータ可読ストレージデバイスを含み得る。
【００５０】
OCRシステム120によって実行されるものとして本明細書において説明される機能のいずれかが、OCRアプリケーション115、ユーザコンピューティングデバイス110、または任意のその他の好適なハードウェアもしくはソフトウェアシステムもしくはアプリケーションによって実行される可能性がある。
【００５１】
ユーザ101は、購入、チケットによる入場、ポイント制度へのチェックイン、またはその他の好適な取引などの取引を行うときにカード102を使用する可能性がある。ユーザ101は、カード102によって表される口座をコンピューティングデバイス110のデジタル財布アプリケーションモジュール111にインポートする目的またはその他のデジタル口座の目的でカード情報を得る可能性がある。概して、カード102は、カード102上に口座情報およびその他のデータを含むプラスチックカードである。多くのカード102の実施形態においては、顧客の名前、有効期限、およびカード番号が、カード102上に物理的に浮き出し印刷される。浮き出し印刷された情報は、概してカード102の裏では裏返されるが、カード102の表と裏との両方から見える。
【００５２】
示されたネットワーク接続は例示的であり、コンピュータとデバイスとの間で通信リンクを確立するその他のメカニズムが使用され得ることが認識されるであろう。加えて、本開示の恩恵を有する当業者は、図1に示されたユーザデバイス110、OCRシステム120、決済処理システム140、およびカード発行者システム170がいくつかのその他の好適なコンピュータシステムの構成のいずれかを有する可能性があることを理解するであろう。たとえば、モバイル電話またはハンドヘルドコンピュータとして具現化されるユーザデバイス110は、上述のすべての構成要素を含まない可能性がある。
【００５３】
例示的なプロセス
図2〜図3に示される例示的な方法が、例示的な動作環境100の構成要素に関連して以降で説明される。図2〜図3の例示的な方法は、その他のシステムによって、その他の環境内で実行される可能性もある。
【００５４】
図2は、特定の例示的な実施形態によるカードの光学式文字認識(「OCR」)画像をフィルタリングするための方法を示すブロック流れ図である。
【００５５】
図1および図2を参照すると、ブロック205において、ユーザデバイス110上のOCRアプリケーション115が、カード102のデジタルスキャンを開始する。スキャンは、モバイル電話のカメラ114などのユーザコンピューティングデバイス110のカメラモジュール114から得られる可能性がある。スキャンは、ユーザコンピューティングデバイス110に結合された任意のデジタル画像デバイスまたは任意のその他の好適なデジタル撮像デバイスから得られる可能性がある。画像は、ユーザストレージデバイス110上の記憶位置、遠隔の記憶位置、または任意の好適な位置から、ユーザコンピューティングデバイス110上のOCRアプリケーション115によってアクセスされ得る。スキャンを提供することができるすべてのソースが、「カメラ」と呼ばれる。
【００５６】
OCRアプリケーション115の機能は、ユーザコンピューティングデバイス110上で動作する任意の好適なモジュール、ハードウェア、ソフトウェア、またはアプリケーションによって実行される可能性がある。OCRアプリケーション115の機能の一部またはすべてが、OCRシステム120内で動作するサーバ124などの遠隔のサーバまたはその他のコンピューティングデバイスによって実行される可能性がある。たとえば、ユーザコンピューティングデバイス110上のデジタル財布アプリケーションモジュール111が、カード102の画像を取得し、処理するためにOCRシステム120に画像を送信する可能性がある。別の例においては、OCR機能の一部が、ユーザコンピューティングデバイス110によって実行される可能性があり、一部が、OCRシステム120または別の遠隔のサーバによって実行される可能性がある。本明細書において提供される例は、機能の多くがユーザコンピューティングデバイス110上のOCRアプリケーション115によって実行されることを示す可能性があるが、機能の一部またはすべては、任意の好適なコンピューティングデバイスによって実行される可能性がある。
【００５７】
カード102の画像は、たとえば、カード102のライブビデオ画像としてユーザコンピューティングデバイス110のユーザインターフェース上に提示される。OCRアプリケーション115は、1つまたは複数の画像をカメラ114のビデオフィードから分離し、記憶する可能性がある。OCRアプリケーション115は、カード102の複数の画像を含む動画またはその他の好適なフォーマットとしてカード102のスキャンを記憶する可能性がある。たとえば、ユーザ101は、金融カード102の上にユーザコンピューティングデバイス110のカメラ114を浮かせ、ユーザコンピューティングデバイス110のユーザインターフェース上の金融カード102の提示を観察する可能性がある。ユーザ101は、ユーザコンピューティングデバイス110上の現実のまたは仮想的なボタンを作動させて好ましい画像、画像のグループ、またはデジタルスキャンを撮影する可能性がある。OCRアプリケーション115は、好ましい画像を自動的に選択する可能性がある。
【００５８】
特定の例においては、説明される機能の一部またはすべてが、スキャンがアクティブである間に実行される。たとえば、ユーザ101は、カード上にユーザコンピューティングデバイス110のカメラ114を浮かせ、本明細書において説明される方法は、カード102のライブ画像を用いて実行される。つまり、OCRアプリケーション115は、カメラ114のアクティブなフィードから画像を取り込み、利用する。
【００５９】
ユーザコンピューティングデバイス110上に表示されたカード102の図が、図4に示される。
【００６０】
図4は、特定の例示的な実施形態によるポイントカードの画像を表示するユーザコンピューティングデバイス110の図である。ユーザコンピューティングデバイス110は、モバイルスマートフォンとして示される。ユーザインターフェースとしてディスプレイスクリーン405を有するユーザコンピューティングデバイス110が示される。ユーザ101がカード102の画像を撮影しているときにユーザコンピューティングデバイス110上に表示されるカード102が、示される。
【００６１】
図2に戻ると、ブロック210において、OCRアプリケーション115が、フィルタリングのためにカード102の画像を分離する。分離される画像は、カード102のスキャンから抽出され得る。画像は、カード102の記憶されたスキャンまたはライブスキャンから抽出され得る。OCRアプリケーション115が、カード102の第1の画像を分離する可能性がある。代替的に、OCRアプリケーション115が、構成された期間、カメラ114が安定した後に画像を分離する可能性がある。代替的に、OCRアプリケーション115が、ユーザ101が指示を与えた後に画像を分離する可能性がある。OCRアプリケーション115は、任意の構成された手順に従ってスキャンから任意の単一の画像を分離する。
【００６２】
ブロック215において、OCRアプリケーション115が、画像がOCR処理のためにOCRシステム120に送信されるための1組の要件を満たすかどうかを判定する。ブロック215は、図3の方法215により詳細に示される。
【００６３】
図3は、特定の例示的な実施形態による、画像がフィルタリングの要件を満たすかどうかを判定するための方法215を示すブロック流れ図である。
【００６４】
ブロック305において、OCRアプリケーション115が、画像の品質および内容を評価する。画像の品質に関する各要件のフィーチャーレベルは、所望の結果を達成するために構成され得る。たとえば、概して、画像内の増やされる明るさはより良い画像の品質に等しく、したがって、OCRシステム120が許容可能な結果を得る可能性がより高い。したがって、構成可能な閾値を超える明るさのレベルは、信頼性のレベルが低いOCRの結果を生じる可能性がより低いはずである。各特徴に関する構成される閾値は、有用な画像がOCRシステム120に送信される見込みを最適化するように構成される。別の例においては、ぼやけていないほど、および鮮明であるほど、画像はOCRシステム120によって拒絶されにくくする。任意のその他の要件が、OCRシステム120によって拒絶されにくい画像を生成するように同様に構成される可能性がある。
【００６５】
一例においては、OCRアプリケーション115、カメラモジュール114、またはユーザコンピューティングデバイス110、またはその他のコンピューティングデバイスが、画像に対してぼけ検出を実行する。画像は、ぼやけている、明るすぎる、暗すぎる、またはそれ以外で高解像度画像が取得されるのを妨げるようにして不明瞭にされると認識される可能性がある。ぼけ検出が、画像の鮮明さを判定することができる任意の画像処理プログラム、アプリケーション、またはアルゴリズムによって実行される可能性がある。
【００６６】
例においては、OCRアプリケーション115が、画像の明るさを検出する。OCRアプリケーション115は、画像が明るすぎる領域を含まないがOCRシステム120がテキストを見分けるのに十分なだけ明るいかどうかを判定する。たとえば、画像のいくつかの部分が、適切な明るさを有する可能性がある一方、画像の別の部分は、フラッシュ、反射、またはその他の光源が原因で明るい箇所を有する可能性がある。OCRアプリケーション115は、ソフトウェアの方法またはプロセスの任意のハードウェアを使用して画像の明るさを判定する可能性がある。
【００６７】
例においては、OCRアプリケーション115が、テキストが画像内に示されるかどうかを判定する。OCRアプリケーション115は、テキストが画像の期待される領域内にあるかどうかをさらに判定する可能性がある。たとえば、OCRアプリケーション115は、クレジットカード番号がユーザの口座番号を示すカードの最下部の1行のディジットを含むはずであると予測する可能性がある。OCRアプリケーション115は、テキストが画像の予測される領域内に含まれる可能性が高いかどうかを判定するために画像に対して分類を実行する可能性がある。分類は、テキストを示す可能性がある画像のエッジ、線、またはその他の特徴を分類する任意のアルゴリズムまたはプログラムである可能性がある。分類器が、画像の所与のセクションがテキストである可能性が高い線を含むと判定する可能性がある。
【００６８】
OCRアプリケーション115は、分類の結果の信頼性のレベルを判定し得る。たとえば、OCRアプリケーション115は、画像が適切な量のテキストを含む80%の可能性を分類器が示すと判定する。OCRアプリケーション115は、信頼性のレベルが構成された閾値を超えるかどうかを判定する。
【００６９】
任意のその他の好適なフィルタリングの要件が、OCRアプリケーション115によって利用され得る。フィルタリングの要件は、OCRシステム120によって拒絶される可能性が高い画像が送信されることを防止する画像の任意の特徴に関連する可能性がある。
【００７０】
ブロック310において、OCRアプリケーション115が、鮮明さが許容可能であるかどうかを判定する。ぼけの量が閾値未満であり、画像がOCRシステム120に許容され得るだけ十分に鮮明であると予測される場合、方法215は、ブロック315に進む。画像がぼやけすぎている場合、方法215は、図2のブロック210に戻る。
【００７１】
ブロック315において、OCRアプリケーション115が、明るさが許容可能であるかどうかを判定する。明るさが最小の閾値および最大の閾値の中にあり、画像がOCRシステム120に許容され得るだけ十分に明るいと予測される場合、方法215は、ブロック320に進む。画像が明るすぎるか、十分に明るくないか、明るい箇所を含むか、またはそれ以外の点で許容され得ない場合、方法215は、図2のブロック210に戻る。
【００７２】
ブロック320において、OCRアプリケーション115が、テキストが画像内に示されるかどうかを判定する。テキストの量および/または位置が決定される確率が閾値以上であると判定される場合、方法215は、図2のブロック220に進む。画像が適切な量のテキストを含む確率が閾値未満である場合、方法215は、図2のブロック210に戻る。
【００７３】
方法215がブロック210に戻るとき、OCRアプリケーション115は、本明細書において説明されたように、カード102のさらなる画像を分離する。さらなる画像は、方法215に示されたようにフィルタリングされる。プロセスは、画像が分析され、要件を満たすと判定されるまで繰り返される可能性がある。許容され得る画像は、それから、OCRシステム120に送信される。特定の実施形態においては、OCRアプリケーション115が、ユーザデバイス110のユーザインターフェースを介して、ユーザ101、カメラ114、または任意の好適な主体に失敗の理由を知らせる。たとえば、画像がぼやけていると判定された場合、OCRアプリケーション115は、ユーザ101がカメラ114の位置を調整することを要求する可能性がある。OCRアプリケーション115は、カメラ114がカード102上に焦点を調整することを要求する可能性がある。任意の好適な要求または勧告が、後続の画像を改善するためにOCRアプリケーション115によって発せられる可能性がある。
【００７４】
図2に戻ると、ブロック220において、OCRアプリケーション115が、要件を満たす画像をOCRシステム120に送信する。OCRアプリケーション115は、ネットワークを介したインターネット接続、テキスト、電子メール、または任意の好適な方法により画像を送信する可能性がある。
【００７５】
ブロック225において、OCRシステム120が、画像にOCRアルゴリズムを適用する。OCRシステム120は、カード102からの所望の情報のみを表示するために画像をトリミングする可能性がある。たとえば、画像内のカード102がクレジットカードである場合、OCRアプリケーション115は、クレジットカードの口座番号の期待される位置に関連する情報にアクセスする。期待される位置は、ユーザコンピューティングデバイス110上または別の好適な場所に記憶されたカードのレイアウトのデータベースから取得される可能性がある。クレジットカード、運転免許証、ポイントカード、およびその他のカードは、概して、データの位置およびカードのレイアウトに関する業界標準を満たす。業界標準は、OCRシステム120に、またはOCRシステム120によってアクセスされ得る場所に記憶され得る。特定の状況において、データの場所は、カード102の発行者によって与えられる可能性がある。
【００７６】
カード上の情報は、ディジット、文字、またはその他のデータもしくは情報である可能性がある。情報またはデータの各インスタンスは、「ディジット」と呼ばれる。OCRアルゴリズムは、カードの画像上に表されるディジットを認識する任意のプロセス、プログラム、方法、またはその他のやり方を表す可能性がある。グループが、口座番号、ユーザ名、有効期限、カード発行者、またはその他の好適なデータなどのカテゴリに選り分けられる可能性がある。OCRシステム120は、ディジットのグループのフォーマットをフォーマットのデータベースと比較することによってディジットのグループをカテゴリ分けする可能性がある。たとえば、ディジットのグループに対するOCRシステム120の結果が「10/15」である場合、OCRシステム120は、有効期限に関連するものとしてフォーマットを解釈する可能性がある。
【００７７】
ブロック230において、OCRアプリケーション115が、OCRアルゴリズムを適用した結果の信頼性のレベルを閾値と比較する。一例において、OCRシステム120は、上位2つのディジットの候補の間の信頼性のレベルの差を判定することによって各ディジットに関する信頼性のレベルを判定する可能性がある。つまり、OCRシステム120は、ディジットが「1」の特徴のうちの多くを満たすと判定し、80%の特定のディジットに対するスコアを評価する可能性がある。OCRシステム120は、同じディジットが「7」の特徴のうちの多くを満たすと判定し、60%の特定のディジットに対するスコアを評価する可能性がある。それから、OCRシステム120は、2つのディジットのスコアの間の差に基づいて特定の信頼性のレベルを評価する可能性がある。
【００７８】
OCRシステム120は、個々のディジットの信頼性のレベルまたはスコアに基づいてカード102上のデータのすべてに関する信頼性のレベルを判定する可能性がある。信頼性のレベルを評価する任意の方法が、使用され得る。たとえば、OCRアプリケーション115は、ディジットが正しい見込みを判定するために機械学習アルゴリズムを使用し得る。機械学習アルゴリズムは、ユーザ101、またはOCRシステム120のオペレータ、または任意の好適な人による結果の検証または修正の一部またはすべてによって更新され得る。
【００７９】
たとえば、OCRシステム120は、ディジットのスコアを平均するか、ディジットのスコアを合計するか、またはディジットのスコアに任意のその他の好適な行為を実行する可能性がある。20個のディジットを含むカードの画像の例において、OCRシステム120は、ディジットのうちの10個の正確さの信頼性のレベルが90%であり、その他の10個のディジットの正確さの信頼性のレベルが80%であったと判定する可能性がある。OCRシステム120は、信頼性のレベルの平均を実行し、全体的な信頼性のレベルが85%であったと判定する可能性がある。
【００８０】
OCRアプリケーション115、ユーザ101、OCRシステム120、決済処理システム、または任意の好適なものが、OCRアルゴリズム115の結果に関する閾値の信頼性のレベルを判定する。たとえば、ユーザは、OCRシステム120が90%の見込みで正確である結果を生成しなければならないという要件をOCRシステム120に入力する可能性がある。
【００８１】
方法200は、OCRアルゴリズムの結果の信頼性のレベルが構成された閾値以上であるかどうかを判定する。結果が構成された閾値以上である場合、方法200は、ブロック235に進む。結果が構成された閾値未満である場合、方法200は、ブロック210に進む。
【００８２】
方法200がブロック210に戻るとき、OCRアプリケーション115は、本明細書において説明されるように、カード102のさらなる画像を分離する。さらなる画像は、方法215に示されたようにフィルタリングされ、新しい画像が、処理するためにOCRシステム120に送信される。プロセスは、画像が信頼性のレベルの閾値を満たすと判定されるまで繰り返される可能性がある。
【００８３】
ブロック235に戻ると、OCRシステム120は、OCRアプリケーション115、デジタル財布アプリケーションモジュール111、販売時点情報管理端末、決済処理システム140、ウェブサイト、またはユーザ101が望む任意の好適なアプリケーションもしくはシステムに抽出されたデータを供給する。抽出されたデータは、ユーザコンピューティングデバイス110上のアプリケーションによって使用され得る。抽出されたデータは、ネットワーク105を介したインターネット接続によって送信されるか、近距離無線通信(「NFC」)テクノロジーによって送信されるか、電子メールで送信されるか、テキストメッセージで送信されるか、または任意の好適な方法で送信される可能性がある。
【００８４】
その他の例示的な実施形態
図5は、特定の例示的な実施形態によるコンピューティングマシン2000およびモジュール2050を示す。コンピューティングマシン2000は、本明細書において提示された様々なコンピュータ、サーバ、モバイルデバイス、組み込みシステム、またはコンピューティングシステムのいずれかに対応する可能性がある。モジュール2050は、本明細書において提示された様々な方法および処理機能を実行する際にコンピューティングマシン2000を楽にするように構成された1つまたは複数のハードウェアまたはソフトウェア要素を含み得る。コンピューティングマシン2000は、プロセッサ2010、システムバス2020、システムメモリ2030、ストレージ媒体2040、入力/出力インターフェース2060、およびネットワーク2080と通信するためのネットワークインターフェース2070などの様々な内部のまたは取り付けられた構成要素を含み得る。
【００８５】
コンピューティングマシン2000は、通常のコンピュータシステム、組み込みコントローラ、ラップトップ、サーバ、モバイルデバイス、スマートフォン、セットトップボックス、キオスク、車両情報システム、テレビに関連する1つもしくは複数のプロセッサ、カスタマイズされたマシン、任意のその他のハードウェアプラットフォーム、またはそれらの任意の組合せもしくは複数として実装される可能性がある。コンピューティングマシン2000は、データネットワークまたはバスシステムを介して相互に接続された複数のコンピューティングマシンを用いて機能するように構成された分散型システムである可能性がある。
【００８６】
プロセッサ2010は、本明細書において説明された動作および機能を実行し、要求のフローおよびアドレスマッピングを管理し、計算を実行し、コマンドを生成するためのコードまたは命令を実行するように構成され得る。プロセッサ2010は、コンピューティングマシン2000の構成要素の動作を監視し、制御するように構成され得る。プロセッサ2010は、汎用プロセッサ、プロセッサコア、マルチプロセッサ、再構成可能なプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ(「DSP」)、特定用途向け集積回路(「ASIC」)、グラフィックス処理ユニット(「GPU」)、フィールドプログラマブルゲートアレイ(「FPGA」)、プログラマブルロジックデバイス(「PLD」)、コントローラ、状態機械、ゲート論理、ディスクリートハードウェア構成要素、任意のその他の処理ユニット、またはそれらの任意の組合せもしくは複数である可能性がある。プロセッサ2010は、単一の処理ユニット、複数の処理ユニット、単一の処理コア、複数の処理コア、専用の処理コア、コプロセッサ、またはそれらの任意の組合せである可能性がある。特定の例示的な実施形態によれば、プロセッサ2010は、コンピューティングマシン2000のその他の構成要素と共に、1つまたは複数のその他のコンピューティングマシン内で実行される仮想化されたコンピューティングマシンである可能性がある。
【００８７】
システムメモリ2030は、読み出し専用メモリ(「ROM」)、プログラマブル読み出し専用メモリ(「PROM」)、消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ(「EPROM」)、フラッシュメモリ、または電力を適用することによってもしくは電力を適用することなくプログラム命令もしくはデータを記憶することができる任意のその他のデバイスなどの不揮発性メモリを含み得る。システムメモリ2030は、ランダムアクセスメモリ(「RAM」)、スタティックランダムアクセスメモリ(「SRAM」)、ダイナミックランダムアクセスメモリ(「DRAM」)、および同期ダイナミックランダムアクセスメモリ(「SDRAM」)などの揮発性メモリも含み得る。その他の種類のRAMが、システムメモリ2030を実装するためにやはり使用され得る。システムメモリ2030は、単一のメモリモジュールまたは複数のメモリモジュールを用いて実装され得る。システムメモリ2030はコンピューティングマシン2000の一部であるものとして示されているが、当業者は、システムメモリ2030が対象のテクノロジーの範囲を逸脱することなくコンピューティングマシン2000と別々である可能性があることを認めるであろう。システムメモリ2030はストレージ媒体2040などの不揮発性ストレージデバイスを含むかまたはそのような不揮発性ストレージデバイスと連携して動作する可能性があることも、理解されるに違いない。
【００８８】
ストレージ媒体2040は、ハードディスク、フロッピーディスク、コンパクトディスク読み出し専用メモリ(「CD-ROM」)、デジタルバーサタイルディスク(「DVD」)、ブルーレイディスク、磁気テープ、フラッシュメモリ、その他の不揮発性メモリデバイス、ソリッドステートドライブ(「SSD」)、任意の磁気式ストレージデバイス、任意の光学式ストレージデバイス、任意の電気式ストレージデバイス、任意の半導体ストレージデバイス、任意の物理ベースストレージデバイス、任意のその他のデータストレージデバイス、またはそれらの任意の組合せもしくは複数を含み得る。ストレージ媒体2040は、1つもしくは複数のオペレーティングシステム、モジュール2050などのアプリケーションプログラムおよびプログラムモジュール、データ、または任意のその他の情報を記憶し得る。ストレージ媒体2040は、コンピューティングマシン2000の一部であるかまたはコンピューティングマシン2000に接続される可能性がある。ストレージ媒体2040は、サーバ、データベースサーバ、クラウドストレージ、ネットワーク接続ストレージなどの、コンピューティングマシン2000と通信する1つまたは複数のその他のコンピューティングマシンの一部である可能性もある。
【００８９】
モジュール2050は、本明細書において提示された様々な方法および処理機能を実行することによってコンピューティングマシン2000を楽にするように構成された1つまたは複数のハードウェアまたはソフトウェア要素を含み得る。モジュール2050は、システムメモリ2030、ストレージ媒体2040、またはそれら両方に関連してソフトウェアまたはファームウェアとして記憶される命令の1つまたは複数のシーケンスを含み得る。したがって、ストレージ媒体2040は、プロセッサ2010による実行のために命令またはコードが記憶され得る機械またはコンピュータ可読媒体の例を表す可能性がある。概して、機械またはコンピュータ可読媒体は、プロセッサ2010に命令を与えるために使用される任意の1つの媒体または複数の媒体を指す可能性がある。モジュール2050に関連するそのような機械またはコンピュータ可読媒体は、コンピュータソフトウェア製品を含み得る。モジュール2050を含むコンピュータソフトウェア製品はネットワーク2080、任意の信号を運ぶ媒体、または任意のその他の通信もしくは配信テクノロジーによってモジュール2050をコンピューティングマシン2000に配信するための1つまたは複数のプロセスまたは方法に関連付けられる可能性もあることを理解されたい。モジュール2050は、ハードウェア回路、またはFPGAもしくはその他のPLDに関するマイクロコードもしくは構成情報などのハードウェア回路を構成するための情報を含む可能性もある。
【００９０】
入力/出力(「I/O」)インターフェース2060は、1つまたは複数の外部デバイスに結合し、1つまたは複数の外部デバイスからデータを受信し、1つまたは複数の外部デバイスにデータを送信するように構成され得る。そのような外部デバイスは、様々な内部デバイスと共に、周辺デバイスとしても知られている可能性がある。I/Oインターフェース2060は、様々な周辺デバイスをコンピューティングマシン2000またはプロセッサ2010に動作可能なように結合するための電気的接続と物理的接続との両方を含み得る。I/Oインターフェース2060は、周辺デバイス、コンピューティングマシン2000、またはプロセッサ2010の間でデータ、アドレス、および制御信号を伝達するように構成され得る。I/Oインターフェース2060は、スモールコンピュータシステムインターフェース(「SCSI」)、シリアル接続SCSI(「SAS: serial-attached SCSI」)、ファイバチャネル、周辺装置相互接続(「PCI」)、PCIエクスプレス(PCIe)、シリアルバス、パラレルバス、アドバンストテクノロジーアタッチト(「ATA: advanced technology attached」)、シリアルATA(「SATA」)、ユニバーサルシリアルバス(「USB」)、Thunderbolt、FireWire、様々なビデオバスなどの任意の標準インターフェースを実装するように構成され得る。I/Oインターフェース2060は、ただ1つのインターフェースまたはバステクノロジーを実装するように構成される可能性がある。代替的に、I/Oインターフェース2060は、複数のインターフェースまたはバステクノロジーを実装するように構成される可能性がある。I/Oインターフェース2060は、システムバス2020の一部として、システムバス2020のすべてとして、またはシステムバス2020と連携して動作するように構成される可能性がある。I/Oインターフェース2060は、1つもしくは複数の外部デバイス、内部デバイス、コンピューティングマシン2000、またはプロセッサ2010の間の送信をバッファリングするための1つまたは複数のバッファを含み得る。
【００９１】
I/Oインターフェース2060は、コンピューティングマシン2000を、マウス、タッチスクリーン、スキャナ、電子デジタイザ、センサ、受信機、タッチパッド、トラックボール、カメラ、マイクロフォン、キーボード、任意のその他のポインティングデバイス、またはそれらの任意の組合せを含む様々な入力デバイスに結合する可能性がある。I/Oインターフェース2060は、コンピューティングマシン2000を、ビデオディスプレイ、スピーカ、プリンタ、プロジェクタ、触覚フィードバックデバイス、オートメーションコントロール、ロボットの構成要素、アクチュエータ、モータ、ファン、ソレノイド、バルブ、ポンプ、送信機、信号エミッタ、照明などを含む様々な出力デバイスに結合する可能性がある。
【００９２】
コンピューティングマシン2000は、ネットワーク2080中の1つまたは複数のその他のシステムまたはコンピューティングマシンへのネットワークインターフェース2070を通じた論理接続を用いるネットワーク化された環境内で動作する可能性がある。ネットワーク2080は、広域ネットワーク(WAN)、ローカルエリアネットワーク(LAN)、イントラネット、インターネット、ワイヤレスアクセスネットワーク、有線ネットワーク、モバイルネットワーク、電話網、光ネットワーク、またはそれらの組合せを含み得る。ネットワーク2080は、パケット交換され、回線交換され、任意のトポロジーである可能性があり、任意の通信プロトコルを使用する可能性がある。ネットワーク2080内の通信リンクは、光ファイバケーブル、自由空間光通信(free-space optics)、導波路、導電体、ワイヤレスリンク、アンテナ、無線周波数通信などの様々なデジタルまたはアナログ通信媒体を含み得る。
【００９３】
プロセッサ2010は、システムバス2020を通じてコンピューティングマシン2000のその他の要素または本明細書において検討された様々な周辺機器に接続される可能性がある。システムバス2020は、プロセッサ2010内、プロセッサ2010外、またはそれら両方にある可能性があることを理解されたい。一部の実施形態によれば、プロセッサ2010、コンピューティングマシン2000のその他の要素、または本明細書において検討された様々な周辺機器のいずれかが、システムオンチップ(「SOC」)、システムオンパッケージ(「SOP」)、またはASICデバイスなどの単一のデバイスに統合される可能性がある。
【００９４】
本明細書において検討されたシステムがユーザについての個人情報を収集するかまたは個人情報を利用し得る状況において、ユーザは、プログラムまたは特徴がユーザ情報(たとえば、ユーザのソーシャルネットワーク、ソーシャルな行為もしくは活動、職業、ユーザの好み、またはユーザの現在の位置についての情報)を収集するかどうかを制御するか、あるいはユーザにより関連性がある可能性があるコンテンツをコンテンツサーバから受信すべきかどうかおよび/またはどのようにして受信すべきかを制御する機会を与えられる可能性がある。さらに、特定のデータが、個人を特定できる情報が削除されるように、記憶されるかまたは使用される前に1つまたは複数の方法で処理される可能性がある。たとえば、ユーザの識別情報が、個人を特定できる情報がユーザに関して特定され得ないか、または位置情報が取得される場合にユーザの地理的位置が(都市、郵便番号、もしくは州のレベルまでになど)一般化される可能性があり、したがって、ユーザの特定の位置が決定され得ないように処理される可能性がある。したがって、ユーザは、情報がユーザについてどのように収集され、コンテンツサーバによって使用されるかを制御し得る。
【００９５】
実施形態は、本明細書において説明され、図示された機能を具現化するコンピュータプログラムを含む可能性があり、コンピュータプログラムは、機械可読媒体に記憶された命令および命令を実行するプロセッサを含むコンピュータシステムに実装される。しかし、実施形態をコンピュータプログラミングで実装する多くの異なる方法が存在する可能性があることは明らかであるに違いなく、実施形態は、いずれかの1組のコンピュータプログラム命令に限定されると解釈されるべきでない。さらに、習熟したプログラマーは、添付の流れ図および本出願の本文の関連する説明に基づいて開示された実施形態の実施形態を実装するようにそのようなコンピュータプログラムを記述することができる。したがって、プログラムコードの命令の特定の組の開示は、実施形態をどのように実施し、使用すべきかを適切に理解するために必須であるとは考えられない。さらに、当業者は、1つまたは複数のコンピューティングシステムにおいて具現化され得るように、本明細書において説明された実施形態の1つまたは複数の態様がハードウェア、ソフトウェア、またはそれらの組合せによって実行され得ることを理解するであろう。さらに、動作がコンピュータによって実行されることに関するいずれの言及も、2つ以上のコンピュータが動作を実行し得るので、単一のコンピュータによって実行されるものと解釈されるべきでない。
【００９６】
本明細書において説明された例示的な実施形態は、本明細書において説明された方法および処理機能を実行するコンピュータのハードウェアおよびソフトウェアで使用され得る。本明細書おいて説明されたシステム、方法、および手順は、プログラミング可能なコンピュータ、コンピュータが実行可能なソフトウェア、またはデジタル回路において具現化され得る。ソフトウェアは、コンピュータ可読媒体に記憶され得る。たとえば、コンピュータ可読媒体は、フロッピーディスク、RAM、ROM、ハードディスク、取り外し可能な媒体、フラッシュメモリ、メモリスティック、光媒体、光磁気媒体、CD-ROMなどを含み得る。デジタル回路は、集積回路、ゲートアレイ、ビルディングブロック論理(building block logic)、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)などを含み得る。
【００９７】
上で提示された実施形態において説明された例示的なシステム、方法、および動作は、例示的であり、代替的な実施形態においては、特定の動作が、異なる順序で実行され、互いに並列に実行され、完全に省略され、および/もしくは異なる例示的な実施形態の間で組み合わされる可能性があり、ならびに/または特定のさらなる動作が、様々な実施形態の範囲および精神を逸脱することなく実行され得る。したがって、そのような代替的な実施形態は、本明細書において特許請求された本発明に含まれる。
【００９８】
特定の実施形態が上で詳細に説明されたが、説明は例示を目的とするに過ぎない。したがって、上述の多くの態様は、別途明示的に述べられない限り必須のまたは不可欠の要素として意図されていないことを理解されたい。上述の態様に加えて、例示的な実施形態の開示された態様の修正、および例示的な実施形態の開示された態様に対応する均等な構成要素または動作が、添付の請求項において定義される実施形態の精神および範囲を逸脱することなく、本開示の恩恵を受ける当業者によってなされる可能性があり、添付の請求項の範囲は、そのような修正および均等な構造を包含するように最も広い解釈を与えられるべきである。
【符号の説明】
【００９９】
100  システム、動作環境
101  ユーザ
102  カード
105  ネットワーク
110  ネットワークコンピューティングデバイス、ユーザデバイス、ユーザコンピューティングデバイス
111  デジタル財布アプリケーションモジュール
112  通信アプリケーション、通信モジュール、ウェブブラウザアプリケーション
113  データストレージユニット
114  カメラ
115  光学式文字認識(「OCR」)アプリケーション
120  ネットワークコンピューティングデバイス、OCRシステム
124  ウェブサーバ
127  データストレージユニット
140  ネットワークコンピューティングデバイス、決済処理コンピューティングシステム
144  ウェブサーバ
147  データストレージユニット
170  ネットワークコンピューティングデバイス、カード発行者コンピューティングシステム
174  ウェブサーバ
177  データストレージユニット
200  方法
215  方法
405  ディスプレイスクリーン
2000  コンピューティングマシン
2010  プロセッサ
2020  システムバス
2030  システムメモリ
2040  ストレージ媒体
2050  モジュール
2060  入力/出力インターフェース
2070  ネットワークインターフェース
2080  ネットワーク
【図１】
2016541049.tif 000003
【図２】
2016541049.tif 000004
【図３】
2016541049.tif 000005
【図４】
2016541049.tif 000006
【図５】
2016541049.tif 000007
【手続補正書】
【提出日】平成28年6月6日(2016.6.6)
【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】
画像をフィルタリングするためのコンピュータによって実装される方法であって、
モバイルコンピューティングデバイスによって、カードの第1の画像を撮影するステップと、
前記モバイルコンピューティングデバイスによって、前記第1の画像の特徴を分析して、前記第1の画像が光学式文字認識アルゴリズムによって使用され得る可能性が高いかどうかを判定するステップと、
前記第1の画像が使用され得る可能性が高くないと判定することに応じて、前記モバイルコンピューティングデバイスによって、前記第1の画像を拒絶するステップと、
前記第1の画像を拒絶するステップに応じて、前記モバイルコンピューティングデバイスによって、前記カードの第2の画像を撮影するステップと、
前記モバイルコンピューティングデバイスによって、前記第2の画像の特徴を分析して、前記第2の画像が光学式文字認識アルゴリズムによって使用され得る可能性が高いかどうかを判定するステップと、
前記第2の画像が使用され得る可能性が高いと判定することに応じて、前記モバイルコンピューティングデバイスによって、前記光学式文字認識アルゴリズムに関連する光学式文字認識システムに前記第2の画像を送信するステップとを含む、コンピュータによって実装される方法。
【請求項２】
前記1つまたは複数のコンピュータデバイスによって、前記光学式文字認識システムから、前記光学式文字認識アルゴリズムが構成された閾値の信頼性のレベル未満であった結果を生成したという指示を受信すると、第3の画像が撮影される請求項1に記載のコンピュータによって実装される方法。
【請求項３】
前記分析するステップが、
前記1つまたは複数のコンピューティングデバイスによって、前記画像内のぼけを検出するステップと、
前記画像内で検出されたぼけの量が構成された閾値未満であると判定すると、前記1つまたは複数のコンピューティングデバイスによって、前記画像が光学式文字認識アルゴリズムによって使用され得る可能性が高いと判定するステップとを含む請求項1に記載のコンピュータによって実装される方法。
【請求項４】
前記分析するステップが、
前記1つまたは複数のコンピューティングデバイスによって、前記画像内の明るさのレベルを検出するステップと、
前記画像内で検出された明るさの前記レベルが構成された閾値の間であると判定すると、前記1つまたは複数のコンピューティングデバイスによって、前記画像が光学式文字認識アルゴリズムによって使用され得る可能性が高いと判定するステップとを含む請求項1に記載のコンピュータによって実装される方法。
【請求項５】
前記分析するステップが、
前記1つまたは複数のコンピューティングデバイスによって、前記画像内のテキストを検出するステップと、
前記画像内で検出されたテキストの量が構成された閾値を超えると判定すると、前記1つまたは複数のコンピューティングデバイスによって、前記画像が光学式文字認識アルゴリズムによって使用され得る可能性が高いと判定するステップとを含む請求項1に記載のコンピュータによって実装される方法。
【請求項６】
前記画像内で検出された前記テキストが構成された期待される位置に対応する前記画像内の位置内にあると判定すると、前記1つまたは複数のコンピューティングデバイスによって、前記画像が光学式文字認識アルゴリズムによって使用され得る可能性が高いと判定するステップをさらに含む請求項5に記載のコンピュータによって実装される方法。
【請求項７】
前記カードが、クレジットカード、デビットカード、身分証明カード、ポイントカード、アクセスカード、またはストアドバリューカードである請求項1に記載のコンピュータによって実装される方法。
【請求項８】
コンピュータによって実行されるときに前記コンピュータに画像をフィルタリングさせるコンピュータが実行可能なプログラム命令を具現化するコンピュータプログラムであって、
カードの第1の画像を撮影するためのコンピュータ可読プログラム命令と、
前記第1の画像の特徴を分析して、前記第1の画像が光学式文字認識アルゴリズムによって使用され得る可能性が高いかどうかを判定するためのコンピュータ可読プログラム命令と、
前記第1の画像が使用され得る可能性が高くないと判定することに応じて、前記第1の画像を拒絶するためのコンピュータ可読プログラム命令と、
前記カードの第2の画像を撮影するためのコンピュータ可読プログラム命令と、
前記第2の画像の特徴を分析して、前記第2の画像が光学式文字認識アルゴリズムによって使用され得る可能性が高いかどうかを判定するためのコンピュータ可読プログラム命令と、
前記第2の画像が使用され得る可能性が高いと判定することに応じて、前記光学式文字認識アルゴリズムに関連する光学式文字認識システムに前記第2の画像を送信するためのコンピュータ可読プログラム命令とを含む、非一時的コンピュータ可読ストレージデバイスを含むコンピュータプログラム。
【請求項９】
前記光学式文字認識システムから、前記光学式文字認識アルゴリズムが構成された閾値の信頼性のレベル未満であった結果を生成したという指示を受信すると、前記第2の画像が取得される請求項8に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１０】
前記分析するステップが、
前記画像内のぼけを検出するためのコンピュータ可読プログラム命令と、
前記画像内で検出されたぼけの量が構成された閾値未満であると判定すると、前記画像が光学式文字認識アルゴリズムによって使用され得る可能性が高いと判定するためのコンピュータ可読プログラム命令とを含む請求項8に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１１】
前記分析するステップが、
前記画像内の明るさのレベルを検出するためのコンピュータ可読プログラム命令と、
前記画像内で検出された明るさの前記レベルが構成された閾値の間であると判定すると、前記画像が光学式文字認識アルゴリズムによって使用され得る可能性が高いと判定するためのコンピュータ可読プログラム命令とを含む請求項8に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１２】
前記分析するステップが、
前記画像内のテキストを検出するためのコンピュータ可読プログラム命令と、
前記画像内で検出されたテキストの量が構成された閾値を超えると判定すると、前記画像が光学式文字認識アルゴリズムによって使用され得る可能性が高いと判定するためのコンピュータ可読プログラム命令とを含む請求項8に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１３】
前記画像内で検出された前記テキストが構成された期待される位置に対応する前記画像内の位置内にあると判定すると、前記画像が光学式文字認識アルゴリズムによって使用され得る可能性が高いと判定させるコンピュータ可読プログラム命令をさらに含む請求項12に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１４】
画像をフィルタリングするためのシステムであって、
ストレージリソースと、
前記ストレージリソースに通信可能なように結合されたプロセッサであって、前記ストレージリソースに記憶され、前記システムに
カードの第1の画像および第2の画像を受信させ、
前記第1の画像の特徴を分析して、前記第1の画像が光学式文字認識アルゴリズムによって使用され得る可能性が高いかどうかを判定させ、
前記第1の画像が使用され得る可能性が高くないと判定することに応じて、前記第1の画像を拒絶させ、
前記第2の画像の特徴を分析して、前記第2の画像が光学式文字認識アルゴリズムによって使用され得る可能性が高いかどうかを判定させ、
前記第1の画像が使用され得る可能性が高いと判定することに応じて、前記光学式文字認識アルゴリズムに関連する光学式文字認識システムに前記第1の画像を送信させるコンピュータ可読命令を実行するように構成される、プロセッサとを含む、システム。
【請求項１５】
前記光学式文字認識システムから、前記光学式文字認識アルゴリズムが構成された閾値の信頼性のレベル未満であった結果を生成したという指示を受信すると、前記第2の画像が受信される請求項14に記載のシステム。
【請求項１６】
前記分析するステップが、前記システムに
前記画像内のぼけを検出させ、
前記画像内で検出されたぼけの量が構成された閾値未満であると判定すると、前記画像が光学式文字認識アルゴリズムによって使用され得る可能性が高いと判定させるコンピュータ可読命令を含む請求項14に記載のシステム。
【請求項１７】
前記分析するステップが、前記システムに
前記画像内の明るさのレベルを検出させ、
前記画像内で検出された明るさの前記レベルが構成された閾値の間であると判定すると、前記画像が光学式文字認識アルゴリズムによって使用され得る可能性が高いと判定させるコンピュータ可読命令を含む請求項14に記載のシステム。
【請求項１８】
前記分析するステップが、前記システムに
前記画像内のテキストを検出させ、
前記画像内で検出されたテキストの量が構成された閾値を超えると判定すると、前記画像が光学式文字認識アルゴリズムによって使用され得る可能性が高いと判定させるコンピュータ可読命令を含む請求項14に記載のシステム。
【請求項１９】
前記画像内で検出された前記テキストが構成された期待される位置に対応する前記画像内の位置内にあると判定すると、前記システムに、前記画像が光学式文字認識アルゴリズムによって使用され得る可能性が高いと判定させるコンピュータ可読命令をさらに含む請求項18に記載のシステム。
【国際調査報告】
2016541049.tif 000008
2016541049.tif 000009