特許 6961003 生体特徴データベース確立方法および装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6961003

(24)【登録日】2021年10月14日

(45)【発行日】2021年11月5日

(54)【発明の名称】生体特徴データベース確立方法および装置

(51)【国際特許分類】

   G06T 7/00 20170101AFI20211025BHJP

   G06Q 20/40 20120101ALI20211025BHJP

【ＦＩ】

   G06T7/00 510B

   G06Q20/40

【請求項の数】11

【全頁数】17

(21)【出願番号】特願2019-541101(P2019-541101)

(86)(22)【出願日】2018年7月30日

(65)【公表番号】特表2020-513121(P2020-513121A)

(43)【公表日】2020年4月30日

(86)【国際出願番号】US2018044370

(87)【国際公開番号】WO2019027896

(87)【国際公開日】20190207

【審査請求日】2019年9月24日

(31)【優先権主張番号】201710637558.4

(32)【優先日】2017年7月31日

(33)【優先権主張国】CN

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】520015461

【氏名又は名称】アドバンスド ニュー テクノロジーズ カンパニー リミテッド

(74)【代理人】

【識別番号】100188558

【弁理士】

【氏名又は名称】飯田 雅人

(74)【代理人】

【識別番号】100205785

【弁理士】

【氏名又は名称】▲高▼橋 史生

(72)【発明者】

【氏名】フェン・ジャイ

(72)【発明者】

【氏名】チュンレイ・グ

(72)【発明者】

【氏名】レイ・ル

(72)【発明者】

【氏名】ヤンフイ・リュウ

【審査官】 新井 則和

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００７−１２２５２９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００８−２７６３５９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００１−２６６１５１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１６−１２６７４９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１１−０２４１８２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００５−２４２５２１（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｔ ７／００

Ｇ０６Ｑ ２０／４０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

一のユーザの一の生理的または行動的特徴に関する複数の生体特徴を有する生体特徴データベースであって前記一のユーザの生体認識を行うのに適した生体特徴データベースを構築するための方法であって、
生体特徴データベース内の各生体特徴の少なくとも２つの使用頻度属性を得るステップ（１００）であって、前記少なくとも２つの使用頻度属性が、ある期間内の照合成功回数および前記生体特徴が最も最近に照合に成功した時間を含む、ステップと、
前記少なくとも２つの使用頻度属性に基づいて各生体特徴の照合成功頻度の指標を生成するステップ（１００）であって、各生体特徴の前記照合成功頻度の前記指標が前記生体特徴の前記少なくとも２つの使用頻度属性の加重和である、ステップと、
前記生体特徴データベース内に前記使用頻度属性に基づいて照合成功頻度の降順に前記一のユーザに関する複数の前記生体特徴を配列するステップ（１０２）と
を含み、
前記配列の結果として、前記生体特徴データベースが、ユーザの生体特徴の要求に応じて最高照合成功頻度を有する生体特徴が最初に選択されるように、前記最高照合成功頻度を有する前記生体特徴に優先アクセスを提供する（６０６）、
方法。

【請求項2】

前記生体特徴データベースでの特徴順位に基づいて認識される生体特徴と前記生体特徴を比較するステップであって、照合および比較を行うために、好ましくは、より高い照合成功頻度の生体特徴が使用される、ステップと、
一致した生体特徴が得られた後、前記生体特徴の使用頻度属性を更新するステップと、
前記更新された使用頻度属性に基づいて前記生体特徴データベース内の前記生体特徴を再配列するステップと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記生体特徴データベース内の前記生体特徴が顔特徴を含む、請求項１に記載の方法。

【請求項4】

一の支払人に関する複数の顔特徴を備える顔特徴データベースを使用して顔認識決済を処理するための方法であって、
前記一の支払人の第１の顔特徴を得るステップ（３０８）と、
前記顔特徴の少なくとも２つの使用頻度属性に基づいて前記顔特徴データベース内の前記顔特徴を配列して、前記顔特徴データベースでの特徴順位を生成するステップであって、前記少なくとも２つの使用頻度属性が、ある期間内の照合成功回数および前記顔特徴が最も最近に照合に成功した時間を含み（６０６）、前記一の支払人に関する複数の前記顔特徴が、前記照合成功回数および前記顔特徴が最も最近に照合に成功した前記時間の加重和に基づいて配列される、ステップと、
前記特徴順位に基づいて前記第１の顔特徴と前記顔特徴データベース内の顔特徴を比較するステップであって、照合および比較を行うために、好ましくは、より高い使用頻度を有する生体特徴が使用され、前記第１の顔特徴が、前記特徴順位に基づいて生体特徴データベース内の前記生体特徴と１つずつ比較される、ステップ（３１４）と、
前記第１の顔特徴と一致した顔特徴が得られるとき、前記一致した顔特徴に対応する決済口座を使用することによって決済を行うステップ（３１６、３１８）と
を含む、方法。

【請求項5】

前記支払人に割り当てられる検証コードを得るステップであって、異なる支払人に異なる検証コードが割り当てられる、ステップと、
前記検証コードに対応する前記顔特徴データベースを決定するステップと
をさらに含む、請求項４に記載の方法。

【請求項6】

前記検証コードに対してハッシュ関数演算を行うステップと、
ハッシュ値に対応する前記顔特徴データベースを前記検証コードに対応する顔特徴データベースとして決定するステップと
をさらに含む、請求項５に記載の方法。

【請求項7】

前記第１の顔特徴を得るステップが、前記支払人の顔特徴をスキャンするステップ（３０８）を含む、請求項４から６のいずれか一項に記載の方法。

【請求項8】

決済を行うステップが、料金控除を行うステップ（３１６）を含む、請求項４から７のいずれか一項に記載の方法。

【請求項9】

顔認識決済を要求するステップ（３１０）をさらに含む、請求項４から７のいずれか一項に記載の方法。

【請求項10】

生体特徴データベースを構築するための装置であって、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法を行うように構成される複数のモジュールを備える、装置。

【請求項11】

顔認識決済を処理するための装置であって、請求項４から９のいずれか一項に記載の方法を行うように構成される複数のモジュールを備える、装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

関連出願の相互参照
本出願は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる、２０１７年７月３１日に出願の中国特許出願第２０１７１０６３７５５８．４号に対する優先権を主張する。

【0002】

本開示は、コンピュータ技術の分野に関し、詳細には、生体特徴データベース構築方法および装置に関する。

【背景技術】

【0003】

生体識別技術では、コンピュータを使用して、生理的特徴（指紋、虹彩、人相もしくはＤＮＡなど）または行動的特徴（ユーザの歩容もしくはキーストローク癖など）に基づいてユーザを識別する。例えば、指紋認識、顔認識、虹彩認識などはすべて生体識別である。

【0004】

生体識別技術を使用してユーザを識別するとき、通常は生体特徴データベースに特徴が記憶可能である。したがって、初期登録中に生成されるユーザの生体特徴がデータベースに記憶される。識別が行われるとき、ユーザを識別するために、識別されるユーザの生体特徴が生体特徴データベース内の特徴と比較可能である。

【発明の概要】

【課題を解決するための手段】

【0005】

上記に鑑みて、本明細書の１つ以上の実装形態は、生体識別を速める生体特徴データベース構築方法および装置を提供する。

【0006】

本明細書の１つ以上の実装形態は、以下の技術的解決策を使用することによって実装される。

【0007】

第１の態様によれば、生体特徴データベース構築方法が提供され、本方法は以下、すなわち、生体特徴データベース内の各生体特徴の使用頻度属性を得るステップであって、使用頻度属性が生体特徴の照合成功頻度を示すために使用される、ステップと、使用頻度属性に基づいて照合成功頻度の降順に生体特徴を配列するステップであって、認識、照合および比較を行うために、好ましくは、より高い頻度の生体特徴が使用される、ステップとを含む。

【0008】

第２の態様によれば、顔認識決済方法が提供され、本方法は以下、すなわち、支払人の認識される顔特徴を得るステップと、特徴順位に基づいて認識される顔特徴と顔特徴データベース内の顔特徴を比較するステップであって、特徴順位が、顔特徴の使用頻度属性に基づいて顔特徴が配列された後に得られ、照合および比較を行うために、好ましくは、より高い使用頻度を有する生体特徴が使用される、ステップと、一致した顔特徴が得られるとき、顔特徴に対応する決済口座を使用することによって決済を行うステップとを含む。

【0009】

第３の態様によれば、生体特徴データベース構築装置が提供され、本装置は以下、すなわち、生体特徴データベース内の各生体特徴の使用頻度属性を得るように構成され、使用頻度属性が生体特徴の照合成功頻度を示すために使用される、パラメータ取得モジュールと、使用頻度属性に基づいて照合成功頻度の降順に生体特徴を配列するように構成されて、認識、照合および比較を行うために、好ましくは、より高い頻度の生体特徴が使用される、特徴配列モジュールとを含む。

【0010】

第４の態様によれば、データ処理装置が提供される。本装置はメモリ、プロセッサおよびコンピュータ命令を含み、コンピュータ命令はメモリに記憶されて、プロセッサ上で作動でき、プロセッサは命令を実行して以下、すなわち、生体特徴データベース内の各生体特徴の使用頻度属性を得るステップであって、使用頻度属性が生体特徴の照合成功頻度を示すために使用される、ステップと、使用頻度属性に基づいて照合成功頻度の降順に生体特徴を配列するステップであって、認識、照合および比較を行うために、好ましくは、より高い頻度の生体特徴が使用される、ステップとを実装する。

【0011】

本明細書の１つ以上の実装形態における生体特徴データベース構築方法および装置によれば、生体特徴は照合成功頻度の降順に配列される。生体特徴が頻繁に照合に成功するまたは最近照合に成功した場合、特徴は続く照合中に照合成功されるであろう。特徴認識中、好ましくは、より高い頻度の特徴の中で比較が行われて、一致した特徴を迅速に見つける。

【0012】

本明細書の１つ以上の実装形態における、または従来技術における技術的解決策をより明確に説明するために、以下で、実装形態または従来技術を説明するための添付図面を簡単に説明する。明らかに、以下の説明における添付図面は単に本明細書の１つ以上１つ以上の実装形態に記載される一部の実装形態を図示するだけであり、当業者は創意工夫なしでこれらの添付図面から他の図面をさらに導き出し得る。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】本明細書の１つ以上の実装形態に係る、生体特徴データベース構築方法を例示するフローチャートである。

【図2】本明細書の１つ以上の実装形態に係る、顔認識決済の応用システムを例示する図である。

【図3】本明細書の１つ以上の実装形態に係る、顔認識決済方法を例示するフローチャートである。

【図4】本明細書の１つ以上の実装形態に係る、生体特徴データベース構築装置を例示する構造図である。

【図5】本明細書の１つ以上の実装形態に係る、生体特徴データベース構築装置を例示する構造図である。

【図6】本開示の一実装形態に係る、使用頻度に基づいて生体特徴への優先アクセスを識別および提供するためのコンピュータ実装方法の一例を例示するフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0014】

当業者に本明細書の１つ以上の実装形態における技術的解決策をより良く理解させるために、以下で、添付図面を参照しつつ本明細書の１つ以上の実装形態における技術的解決策を明確かつ完全に説明する。明らかに、記載される実装形態は単に本明細書の実装形態の一部でありすべてではない。創意工夫なしで本明細書の１つ以上の実装形態に基づいて当業者によって得られる他の実装形態は本開示の保護範囲内に納まるものとする。

【0015】

ユーザを識別するために生体識別が行われ得る。実際の応用では、複数のユーザの生体特徴を含む生体特徴データベースが使用可能である。識別が行われるとき、ユーザの身元を得るために、識別されるユーザの生体特徴が生体特徴データベース内の特徴と比較可能である。比較中に、ユーザの生体特徴は、特徴順位に基づいて１つずつ生体特徴データベース内の特徴と比較可能である。本明細書の１つ以上の実装形態によって提供される生体特徴データベース構築方法を使用して生体特徴データベース内の生体特徴を配列でき、生体特徴が配列された特徴と１つずつ比較されると、一致した特徴がより迅速に見つけられ得る。

【0016】

図１は、一例の生体特徴データベース構築方法を例示する。本方法は以下のステップを含み得る。

【0017】

ステップ１００：生体特徴データベース内の各生体特徴の使用頻度属性を得、ここで使用頻度属性は生体特徴の照合成功頻度を示すために使用される。

【0018】

ステップ１０２：使用頻度属性に基づいて照合成功頻度の降順に生体特徴を配列し、認識、照合および比較を行うために、好ましくは、より高い頻度の生体特徴が使用される。

【0019】

この例の特徴配列方法では、より高い照合成功頻度の特徴が先に配列可能であり、その結果、好ましくは特徴認識プロセスでこの特徴に対して比較が行われ得る。例えば、より高い照合成功頻度の特徴は、認識される特徴と最近照合に成功した特徴であり得る、またはそれは、認識される特徴と頻繁に照合成功される特徴であり得る。生体特徴が頻繁に照合に成功するまたは最近照合に成功した場合、特徴は続く照合中に照合成功されるであろう。特徴認識中、好ましくは、より高い頻度の特徴の中で比較が行われて、一致した特徴を迅速に見つける。

【0020】

生体識別における顔認識の以下の例では、説明のための一例として顔認識決済が使用される。しかしながら、別の種類の生体識別も本明細書の１つ以上の実装形態における生体特徴データベース構築方法に応用可能であり、生体特徴が複数の応用シナリオに応用可能である、例えば、顔認識が決済以外のサービスにも応用可能であることが理解可能である。

【0021】

顔認識はオフライン決済に応用可能である。例えば、クレジットカード決済またはＱＲコード（登録商標）決済の間、ユーザはクレジットカードまたはスマートフォンを携えて機械と対話する必要がある。例えば、ＱＲコード決済の間、ユーザはスマートフォンを手にして決済アプリケーションを開く必要があり、小売業者のＰＯＳ機械がＱＲコードをスキャンして、決済が完了される。これらの決済手段は比較的複雑である。

【0022】

顔認識決済は顔認識を決済に応用することを意味し、その概念は長期間存在してきた。顔認識は長年の開発の後に極めて正確になったが、顔認識が決済のために使用されることになる場合、慎重な検討がなされるべきである。オフライン決済シナリオにおける顔認識決済中、正確さおよび速さが非常に高い必要があるので、顔認識は実際の決済シナリオではまだ使用されていない。顔認識決済がオフライン決済シナリオに応用されれば、ユーザはクレジットカードまたはスマートフォンを携える必要はなく、それによって決済を速める。以下の例は、顔認識決済に関する決済シナリオの性能ニーズを満たす顔認識決済方法を提供できる。

【0023】

図２は、顔認識決済の応用システムの図を例示する。図２に図示されるように、本システムは、決済機関のデータ処理装置１１、ユーザ１２のインテリジェント端末１３、および小売業者のチェックアウトカウンタ１４を含み得る。データ処理装置１１は決済機関のバックグラウンドサーバであり得る。この例では、ユーザ１２は支払う人であり、支払人と称され得る。インテリジェント端末１３はスマートフォンであり得る。

【0024】

図２および図３に図示される手順を参照しつつ、ユーザ１２がどのように顔認識決済機能を起動して、顔認識決済機能を使用することによって支払うかが記載される。図３に図示されるように、手順は以下のステップを含み得る。

【0025】

ステップ３００：ユーザが、インテリジェント端末を使用することによって、決済機関に顔認識決済機能を起動するように要求し、決済機関に顔特徴および決済口座を送信する。

【0026】

例えば、支払人１２は、電話上の決済機関クライアントを使用することによってスマートフォン１３上で顔認識決済起動を申請し、決済機関にユーザの決済口座および顔特徴を送信できる。決済口座は決済機関がユーザを識別するのを援助でき、顔特徴は、例えば、モバイルフォンのカメラを使用することによってユーザによって撮影可能である。顔特徴および決済口座は決済機関のデータ処理装置１１によって受信可能である。

【0027】

本ステップでは、決済機関は顔特徴をさらに検証できる。例えば、照合はパブリックセキュリティネットワークで行われ得る。照合が失敗すれば、顔認識決済は起動可能でないので、別のユーザの顔特徴は受け入れられない。照合が成功すれば、ステップ３０２が行われる。

【0028】

ステップ３０２：決済機関が、顔特徴と決済口座との間のマッピング関係を構築し、ユーザに対応する検証コードを割り当てる。

【0029】

この例では、検証コードは複数の形態であり得る。例えば、検証コードは数字０〜９であり得る、または検証コードは数字および文字の組合せであり得る。例えば、それは１６進法０〜９およびＡ〜Ｆに拡張可能である。異なる支払人に異なる検証コードが割り当てられ得る。例えば、支払人Ｕ１が顔認識決済を起動すると、支払人Ｕ１に検証コード００００１１が割り当てられ得る。支払人Ｕ２が顔認識決済を起動すると、支払人Ｕ２に検証コード１１１２３５が割り当てられ得る。

【0030】

加えて、決済機関は検証コード集合から支払人に割り当てられることになる検証コードを得ることができ、検証コード集合は支払人集合に割り当てられることになる複数の検証コードを含む。支払人集合内の支払人の数が増加すると、支払人に割り当てられる検証コードの桁数も増加する。例えば、最初は、登録済みの支払人の数も検証コード集合内の検証コードの桁数も少なく、検証コードは通常は６桁検証コードであり得る。登録済みの支払人の数が増加するにつれて、当初の検証コードは不十分である可能性があり、検証コードの桁数は増加可能である。すなわち、１６進法０〜９およびＡ〜Ｆの多桁検証コードがユーザに割り当てられる。

【0031】

ステップ３０４：決済機関が、検証コードに対応する顔特徴データベースを決定する。

【0032】

この例では、異なる人々に異なる検証コードが割り当てられ得、異なる顔特徴データベースに異なる検証コードがマッピングされ、それによって異なる人々の顔特徴を別々に記憶する。

【0033】

一例では、決済機関のデータ処理装置１１は、ハッシュマッピングアルゴリズムを使用して、検証コードに対してハッシュ関数演算を行うことによってハッシュ値を生成し、ハッシュ値に対応する顔特徴データベースを検証コードに対応する顔特徴データベースとして決定できる。

【0034】

例えば、目標ハッシュ値が３桁を有するＲ_１Ｒ_２Ｒ_３であり、かつ検証コードが６桁を有する（ｎｕｍ１，ｎｕｍ２，ｎｕｍ３，ｎｕｍ４，ｎｕｍ５，ｎｕｍ６）である場合、検証コードを使用することによってハッシュ値を計算するためのハッシュ関数は次の通りである：Ｒ_１＝ｎｕｍ３；Ｒ_２＝（ｎｕｍ２＋ｎｕｍ４＋ｎｕｍ６）の仮数または正の小数部；およびＲ_３＝（素数×ｎｕｍ１＋素数×ｎｕｍ５）の仮数または正の小数部。

【0035】

直前のハッシュ関数が単に一例であり、多くの種類のハッシュ関数があり得ることに留意する価値がある。詳細はここでは挙げられない。例えば、１０００個の計算されたハッシュ値があり得、それに応じて、１０００個の顔特徴データベースがある。検証コードを使用することによって対応するハッシュ値が計算され、ハッシュ値に対応する顔特徴データベースが、検証コードに対応する顔特徴データベースとして使用可能である。

【0036】

ステップ３０６：決済機関が、ユーザに割り当てられた検証コードに対応する顔特徴データベースにユーザによって登録された顔特徴を記憶する。

【0037】

例えば、支払人Ｕ１が顔認識決済を起動すると、決済機関は支払人Ｕ１に検証コード００００１１を割り当てる。検証コードにハッシュ関数計算を行うことによってハッシュ値が得られ、ステップ３００で支払人Ｕ１によって伝送された顔特徴はハッシュ値に対応するデータベースに記憶される。

【0038】

ユーザは、ステップ３００〜３０６を行うことによって顔認識決済機能を起動成功する。加えて、異なるユーザに異なる検証コードが割り当てられ、異なるユーザの顔特徴は異なる顔特徴データベースに記憶可能であるので、同様の顔特徴が別々に記憶可能である。

【0039】

例えば、支払人Ｕ１および支払人Ｕ２が顔認識決済を起動すると、決済機関に支払人Ｕ１および支払人Ｕ２によって伝送される顔特徴（例えば、顔特徴はカメラを使用することによってユーザによって撮られる顔画像であり得る）間の類似性は光、角度、化粧などのために比較的高い。決済機関のデータ処理装置は、顔認識決済が続いて行われるときに混同した顔特徴照合を回避するように、支払人Ｕ１および支払人Ｕ２に割り当てられる異なる検証コードに基づいて、２人の支払人の顔特徴を異なるデータベースに別々に記憶できる。しかしながら、異なる検証コードが同じハッシュ値に対応することもあり得、結果的に、異なるユーザの顔特徴が同じ顔特徴データベースに記憶されることもあり得る。

【0040】

以下で、顔認識決済機能を適用して決済を行う仕方を説明する。ユーザが小売業者の店で買物をしている場合、決済中に、ユーザは、小売業者のチェックアウトカウンタ１４が顔認識決済をサポートするときにチェックアウトカウンタ１４において顔認識決済機能を選択できる。

【0041】

ステップ３０８：ユーザが、チェックアウトカウンタに検証コードを入力し、顔認識を通じて顔特徴を提供する。

【0042】

本ステップでは、支払人は小売業者のチェックアウトカウンタに顔特徴を提供でき、顔特徴は、顔認識決済が起動されると決済機関に提供される顔特徴であり得る。

【0043】

ステップ３１０：チェックアウトカウンタが、決済機関に顔認識決済のための料金控除（ｆｅｅ ｄｅｄｕｃｔｉｏｎ）を行うように要求し、ステップ３０８で受信したユーザの顔特徴および検証コードを送信する。

【0044】

ステップ３１２：決済機関が、検証コードに基づいて対応する顔特徴データベースを決定する。

【0045】

例えば、決済機関は、ハッシュアルゴリズムを使用することによって、小売業者のチェックアウトカウンタに支払人によって提供される検証コードに基づいて検証コードに対応するハッシュ値を得、ハッシュ値に対応する顔特徴データベースを得ることができる。加えて、小売業者から決済要求を受信するときに、決済機関はセキュリティ認証のためのトークンをさらに検証できる。

【0046】

ステップ３１４：決済機関が、特徴順位に基づいて認識される顔特徴と顔特徴データベース内の顔特徴を比較し、ここで特徴順位が、顔特徴の使用頻度属性に基づいて顔特徴が配列された後に得られ、照合および比較を行うために、好ましくは、より高い使用頻度を有する生体特徴が使用される。

【0047】

この例では、顔特徴データベース内の顔特徴は使用頻度属性に基づいて配列可能である。例えば、使用頻度属性は以下の属性パラメータ、すなわち、使用回数および最新使用時間のうちの少なくとも１つを含み得る。使用回数は、ある期間内の照合成功回数であり得、最新使用時間は顔特徴が最近照合に成功した時間であり得る。もちろん、直前の使用回数および最新使用時間は単に使用頻度属性の例であり、別の使用頻度属性があってよい。

【0048】

例えば、顔特徴は使用回数および最新使用時間に基づいて配列される。２つのパラメータが加重されて配列を行うことができ、最大の使用回数の最近一致した顔特徴が顔特徴データベースの先頭に配列される。例えば、使用回数および最新使用時間などの、使用頻度属性に含まれる少なくとも２つの属性パラメータに加重総和が行われ得、加重総和を通じて得られる値は頻度属性値と称され得る。顔特徴は頻度属性値に基づいて配列可能である。例えば、より高い照合成功頻度がより大きい頻度属性値を示す場合、顔特徴は頻度属性値の降順に配列可能である。特徴順位に基づいて照合および比較を行うために、好ましくは、より高い照合成功頻度の（例えば、より大きい照合成功回数のまたは照合成功が最新の）顔特徴が使用される。顔特徴は認識される顔特徴と順次照合され、認識される顔特徴はステップ３１０で受信された支払人の顔特徴である。

【0049】

ステップ３１６：一致した顔特徴が得られるとき、決済機関が、顔特徴に対応する決済口座を使用することによって決済を行う。

【0050】

この例では、支払人と一致する顔特徴が顔特徴データベースで検索されるとき、照合および比較を行うために、好ましくは、より高い使用頻度の顔特徴が使用される。そのため、一致した顔特徴が迅速に見つけられ得、顔認識決済が速められ得る。

【0051】

加えて、一致した顔特徴が得られた後、顔特徴の使用頻度属性が更新可能である。例えば、一致した顔特徴の使用回数は１だけ増加可能であり、最新使用時間は最新の照合が成功した時間に更新可能である。決済機関のデータ処理装置は、更新された使用頻度属性に基づいて顔特徴データベース内の顔特徴をさらに再配列して、高頻度の顔特徴を先に配列できる。

【0052】

加えて、決済機関は、顔認識決済におけるユーザに対する単一の最大額または１日当たりの決済限度額をさらに設定して取引リスクを制御でき、それは、リアルタイムで取引データをさらに監視してデータ例外を検出し、かつリスクを制御できる。

【0053】

ステップ３１８：決済機関が、ユーザのインテリジェント端末に料金控除成功を示すメッセージをフィードバックする。

【0054】

この例の顔認識決済方法では、顔特徴データベース内の顔特徴は顔使用頻度に基づいて配列され、特徴順位は照合中に更新され、それによって顔認識を速める。加えて、異なる顔特徴が検証コードに基づいて異なる顔特徴データベースに別々に記憶可能である。例えば、異なるハッシュ値に対応する類似の顔特徴が異なるデータベースに記憶されて、顔認識において類似の顔を認識する際の誤りを回避し、かつ顔認識決済の正確さを改善する。

【0055】

図３の直前の手順では、検証コードを使用することによって異なる顔特徴が別々に記憶されるだけでなく、高使用頻度の顔特徴が先に配列される。別の例では、２つの以下の解決策の１つが使用可能である。例えば、顔特徴は検証コードを使用することによって異なるデータベースに別々に記憶されるのでなく、高使用頻度の顔特徴が先に配列され、それによって顔認識決済を速める。代替的に、高使用頻度の顔特徴が先に配列されるのでなく、検証コードを使用することによって異なる顔特徴が異なるデータベースに別々に記憶され、それによって顔認識の正確さを改善する。

【0056】

別の例では、ユーザが検証コードを忘れた場合、ユーザは新たな検証コードの設定を再申請できる。例えば、支払人は、インテリジェント端末を使用することによって決済機関に検証コードリセット要求を送信でき、決済機関のデータ処理装置は、検証コードリセット要求に基づいて支払人に新たな検証コードを再割り当てできる。加えて、支払人の顔特徴は新たな検証コードに対応する顔特徴データベースに記憶され、当初の顔特徴データベース内の顔特徴は削除される。

【0057】

別の例では、「検証コードおよび検証コードに対応する顔特徴データベース」は異なる小売業者に対してさらに設定可能である。例えば、ある小売業者はＮ個の顔特徴データベースに対応する。小売業者の頻繁な客の顔特徴がこれらのデータベースに記憶可能であり、頻繁な客に割り当てられる検証コードがこれらの顔特徴データベースにマッピング可能である。例えば、支払人が決済を申請すると、検証コードに加えて小売業者の小売業者ＩＤが含まれ得る。小売業者ＩＤに基づいて、決済機関のデータ処理装置は、Ｎ個の顔特徴データベースで検証コードに対応する顔特徴データベースを検索できる。

【0058】

直前の生体特徴データベース構築方法を実装するために、本明細書の１つ以上の実装形態が生体特徴データベース構築装置をさらに提供する。本装置は、例えば、図２における決済機関のデータ処理装置１１であり得るので、データ処理装置１１は本明細書の１つ以上の実装形態における顔認識決済方法を実行できる。図４に図示されるように、本装置は、パラメータ取得モジュール４１および特徴配列モジュール４２を含み得る。

【0059】

パラメータ取得モジュール４１は、生体特徴データベース内の各生体特徴の使用頻度属性を得るように構成され、ここで使用頻度属性は生体特徴の照合成功頻度を示すために使用される。

【0060】

特徴配列モジュール４２は、使用頻度属性に基づいて照合成功頻度の降順に生体特徴を配列するように構成されて、認識、照合および比較を行うために、好ましくは、より高い頻度の生体特徴が使用される。

【0061】

一例では、パラメータ取得モジュール４１は、各生体特徴の以下の属性パラメータ、すなわち、使用回数および最新使用時間のうちの少なくとも１つを得るように構成される。

【0062】

一例では、特徴配列モジュール４２は、使用頻度属性が少なくとも２つの属性パラメータを含むとき、少なくとも２つの属性パラメータに加重総和を行って頻度属性値を得、頻度属性値に基づいて生体特徴を配列するように構成される。

【0063】

図５に図示されるように、本装置は、生体特徴データベースでの特徴順位に基づいて認識される生体特徴と生体特徴を比較するように構成され、ここで照合および比較を行うために、好ましくは、より高い照合成功頻度の生体特徴が使用される、照合比較モジュール４３をさらに含み得る。

【0064】

パラメータ取得モジュール４１は、一致した生体特徴が得られた後、生体特徴の使用頻度属性を更新するようにさらに構成される。

【0065】

特徴配列モジュール４２は、更新された使用頻度属性に基づいて生体特徴データベース内の生体特徴を再配列するようにさらに構成される。

【0066】

直前の実装形態に記載される装置またはモジュールはコンピュータチップもしくはエンティティによって実装可能である、またはある機能を持つ製品によって実装可能である。典型的な実装装置はコンピュータであり、コンピュータは、パーソナルコンピュータ、ラップトップコンピュータ、携帯電話、カメラ付き電話、インテリジェント電話、携帯情報端末、メディアプレーヤ、ナビゲーション装置、電子メール送受信装置、ゲーム機、タブレットコンピュータ、ウェアラブル装置、またはこれらの装置の任意の組合せであり得る。

【0067】

説明を容易にするために、直前の装置は、機能を様々なモジュールに分割することによって記載される。もちろん、本明細書の１つ以上の実装形態において、各モジュールの機能は１つ以上のソフトウェアおよび／またはハードウェアで実装可能である。

【0068】

図３に図示される手順におけるステップの実行順序はフローチャートにおける順序に限定されない。加えて、ステップの記述はソフトウェア、ハードウェアまたはその組合せの形態で実装可能である。例えば、当業者はソフトウェアコードの形態で記述を実装でき、コードは、ステップに対応する論理機能を実装できるコンピュータ実行可能命令であり得る。ソフトウェア形態で実装されると、実行可能命令はメモリに記憶されて、装置内のプロセッサによって実行可能である。

【0069】

例えば、直前の方法に対応して、本明細書における１つ以上の実装形態はデータ処理装置を提供し、本装置は、例えば、図２における決済機関のデータ処理装置１１であり得る。本装置は、プロセッサ、メモリおよびコンピュータ命令を含み得る。コンピュータ命令はメモリに記憶されて、プロセッサ上で作動でき、プロセッサは命令を実行して以下、すなわち、生体特徴データベース内の各生体特徴の使用頻度属性を得るステップであって、使用頻度属性が生体特徴の照合成功頻度を示すために使用される、ステップと、使用頻度属性に基づいて照合成功頻度の降順に生体特徴を配列するステップであって、認識、照合および比較を行うために、好ましくは、より高い頻度の生体特徴が使用される、ステップとを実装する。

【0070】

用語「含む」、「有する」またはそれらのいかなる他の変形も非排他的包含を網羅すると意図されるので、一連の要素を含むプロセス、方法、商品または装置がそれらの要素を含むだけでなく、明白に列記されない他の要素も含む、またはそのようなプロセス、方法、商品もしくは装置に固有の要素をさらに含むことに留意する価値がある。「．．．を含む」によって記載される一要素は、さらなる制約なしで、同要素を含むプロセス、方法、商品または装置における別の同一要素をさらに含む。

【0071】

本明細書の１つ以上の実装形態が方法、システムまたはコンピュータプログラム製品として提供可能であることを当業者は理解するはずである。したがって、本明細書の１つ以上の実装形態はハードウェアのみの実装、ソフトウェアのみの実装、またはソフトウェアおよびハードウェアの組合せでの実装であり得る。その上、本明細書の１つ以上の実装形態は、コンピュータ使用可能プログラムコードを含む１つ以上のコンピュータ使用可能記憶媒体（磁気ディスクメモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、光メモリなどを含むがこれらに限定されない）に実装されるコンピュータプログラム製品の形態を使用できる。

【0072】

本明細書の１つ以上の実装形態は、コンピュータ、例えば、プログラムモジュールによって実行される実行可能コンピュータ命令の一般の文脈で記載可能である。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、または特定の抽象データ型を実装するためのルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含む。本明細書の１つ以上の実装形態は分散コンピューティング環境でも実施可能である。分散コンピューティング環境では、タスクは、通信ネットワークを通じて接続される遠隔処理装置によって行われる。分散コンピューティング環境では、プログラムモジュールは、記憶装置を含むローカルおよび遠隔の両方のコンピュータ記憶媒体に設けられ得る。

【0073】

本明細書における実装形態は累進的に記載されている。実装形態における同じまたは類似の部分に関しては、これらの実装形態が参照可能である。各実装形態は他の実装形態との差異に重点を置いている。特に、データ処理装置実装形態は方法実装形態と類似しており、したがって、簡潔に記載される。関連部分に関しては、方法実装形態における部分記述が参照可能である。

【0074】

本明細書の実装形態が上記で説明された。他の実装形態は添付の請求項の範囲内に納まる。一部の場合には、請求項に記載される動作またはステップは実装形態におけるのと異なる順序で行われ得、それでも所望の結果が達成可能である。加えて、添付図面に示されるプロセスは必ずしも、所望の結果を達成するために特定の順序で図示されるわけではない。一部の実装形態では、マルチタスク処理および並列処理が行われ得る、または有利であり得る。

【0075】

以上の記述は単に本明細書の１つ以上の実装形態の例証実装形態であるが、本明細書の１つ以上の実装形態を限定するとは意図されない。本明細書の１つ以上の実装形態の趣旨および原則から逸脱することなくなされるいかなる修正、等価な置換、改良なども本明細書の１つ以上の実装形態の保護範囲内に納まるものとする。

【0076】

図６は、本開示の一実装形態に係る、使用頻度に基づいて生体特徴への優先アクセスを識別および提供するためのコンピュータ実装方法６００の一例を例示するフローチャートである。提示を明確にするために、後続の説明は全体的に、本説明におけるその他の図との関連で方法６００を説明する。しかしながら、方法６００が、例えば、任意のシステム、環境、ソフトウェア、およびハードウェア、または適宜、システム、環境、ソフトウェアおよびハードウェアの組合せによって行われ得ることが理解されるであろう。一部の実装形態では、方法６００の様々なステップが並列に、組み合わせて、ループして、または任意の順序で実行可能である。

【0077】

ステップ６０２で、生体特徴データベース内の各生体特徴に対して使用頻度属性が決定される。使用頻度属性は、生体特徴を有するユーザに生体特徴を一致させる照合成功頻度を示す。生体特徴は、例えば、顔特徴であり得る。照合成功頻度は、例えば、顔認識または他の種類の生体認証技術がユーザをそれらの生体情報に一致させた回数または成功率を識別できる。

【0078】

一部の実装形態では、使用頻度属性は、生体特徴が要求された回数または生体特徴が一致された最近の使用時間の少なくとも１つの数学関数であり得る。例えば、使用頻度または成功率に基づくスコアが数学的に算出可能である。スコアは、様々な種類の生体特徴がどれくらい最近一致に至ったかによっても影響され得る。ステップ６０２から、方法６００はステップ６０４に進む。

【0079】

ステップ６０４で、ユーザの生体特徴が使用頻度属性の降順にソートされる。ソートは、例えば、所与のユーザに対する使用頻度属性の降順に基づき得る。

【0080】

一部の実装形態では、使用頻度属性の降順にユーザの生体特徴をソートすることは、ソートのための加重総和の使用を含み得る。例えば、使用頻度属性が少なくとも２つの使用頻度属性を含むとき、生体特徴に対する少なくとも２つの使用頻度属性に加重総和が行われて頻度属性値を得ることができる。一部の実装形態では、使用回数および最新使用時間などの、使用頻度属性に含まれる少なくとも２つの属性パラメータに加重総和が行われ得る。加重総和を通じて得られる値は頻度属性値と称され得る。生体特徴は次いで加重総和に基づいてソート可能である。ステップ６０４から、方法６００はステップ６０６に進む。

【0081】

ステップ６０６で、生体特徴データベース内の生体特徴が降順に記憶される。この記憶することは、ユーザの生体特徴の要求に応じて使用頻度属性の最高値を有する生体特徴が最初に選択されるように、同生体特徴に優先アクセスを提供することを含む。ステップ６０６の後、方法６００は停止する。

【0082】

一部の実装形態では、方法６００は、生体特徴を比較および再配列するためのステップをさらに含み得る。例えば、ユーザの所与の生体特徴が生体特徴データベース内の所与の生体特徴と比較可能である。比較に基づいて一致と判定されると、所与の生体特徴の使用頻度属性が更新可能である。生体特徴データベース内の生体特徴は更新された使用頻度属性に基づいて再配列可能である。例えば、データベースは、低成功生体特徴よりも高成功率生体特徴の選択を引き起こすように調整可能である。

【0083】

一部の実装形態では、方法６００は、顔特徴の比較に基づいて決済を行うためのステップをさらに含み得る。例えば、支払人の顔特徴が得られ得る。支払人の得られた顔特徴は顔特徴データベース内の顔特徴と比較可能である。一致した顔特徴が得られるとき、顔特徴に対応する決済口座を使用することによって決済が行われる。例えば、注文の代金を支払おう（または注文品を受け取ろう）としている人が生体認証技術を使用して検証可能である。

【0084】

一部の実装形態では、方法６００は、検証コードに基づいて使用されることになる顔特徴を決定するためのステップをさらに含み得る。例えば、異なる支払人に割り当てられる異なる検証コードから、支払人に割り当てられる検証コードが得られ得る。検証コードに基づいてかつ一組の顔特徴データベースから、顔特徴を比較するために使用されることになる特定の顔特徴データベースが決定可能である。例えば、取引を完了しようとしている顧客の顔特徴は、顧客および取引の１つ以上と関連した検証コードに基づいて確認可能である。検証コードは顧客によって供給可能、顧客の付近のスキャナによってスキャン可能、インターネットから取得可能、または何らかの他の仕方で提供可能である。

【0085】

本開示は、使用頻度および成功率に基づいて生体特徴への優先アクセスを識別および提供するための技術を記載する。例えば、ユーザ、顧客または従業員などの人間を検証または識別するプロセス中にすべての生体特徴が同じ成功率または使用頻度を有するわけではない。例えば、最高頻度または最高成功率生体特徴が低効率生体特徴よりも優先して選択されるようにデータベース内に配列されれば、より高い成功率および改善されたセキュリティが達成可能である。

【0086】

本明細書に記載される実施形態および動作は、デジタル電子回路網で、または本明細書に開示される構造を含め、コンピュータソフトウェア、ファームウェアもしくはハードウェアで、またはそれらの１つ以上の組合せで実装可能である。動作は、１つ以上のコンピュータ可読記憶デバイスに記憶されたまたは他の供給源から受信されたデータに対してデータ処理装置によって行われる動作として実装可能である。データ処理装置、コンピュータまたはコンピューティングデバイスは、例としてプログラマブルプロセッサ、コンピュータ、システムオンチップもしくはその複数、または以上の組合せを含め、データを処理するための装置、デバイスおよび機械を包含してよい。装置は、専用論理回路網、例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）または特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）を含み得る。装置は、当該コンピュータプログラムのための実行環境を作成するコード、例えば、プロセッサファームウェア、プロトコルスタック、データベース管理システム、オペレーティングシステム（例えば、１つのオペレーティングシステムもしくはオペレーティングシステムの組合せ）、クロスプラットフォーム実行時環境、仮想マシン、またはそれらの１つ以上の組合せを構成するコードも含み得る。装置および実行環境は、ウェブサービス、分散コンピューティングおよびグリッドコンピューティングインフラストラクチャなどの様々な異なるコンピューティングモデルインフラストラクチャを実現できる。

【0087】

コンピュータプログラム（例えば、プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアモジュール、ソフトウェアユニット、スクリプトまたはコードとしても知られている）は、コンパイラ型またはインタープリタ型言語、宣言型または手続き型言語を含め、任意の形式のプログラミング言語で書かれ得、それは、スタンドアロンプログラムとして、またはモジュール、コンポーネント、サブルーチン、オブジェクトもしくはコンピューティング環境での使用に適した他のユニットとしてを含め、任意の形式に展開可能である。プログラムは、他のプログラムもしくはデータ（例えば、マークアップ言語文書に記憶される１つ以上のスクリプト）を保持するファイルの一部分に、当該プログラムに専用の単一のファイルに、または複数の連係ファイル（例えば、１つ以上のモジュール、サブプログラムもしくはコードの一部分を記憶するファイル）に記憶可能である。コンピュータプログラムは１つのコンピュータ上で、または１つのサイトに設けられるもしくは複数のサイトにわたって分散されて通信ネットワークによって相互接続される複数のコンピュータ上で実行可能である。

【0088】

コンピュータプログラムの実行のためのプロセッサは、例として、汎用および専用の両マイクロプロセッサ、ならびに任意の種類のデジタルコンピュータの任意の１つ以上のプロセッサを含む。一般に、プロセッサは、リードオンリメモリまたはランダムアクセスメモリまたは両方から命令およびデータを受けることになる。コンピュータの必須要素は、命令に従って動作を行うためのプロセッサ、ならびに命令およびデータを記憶するための１つ以上のメモリデバイスである。一般に、コンピュータは、データを記憶するための１つ以上の大容量記憶デバイスも含む、または動作可能に結合されて、それからデータを受けるもしくはそれにデータを転送するもしくは両方行うことになる。コンピュータは、別のデバイス、例えば、モバイルデバイス、携帯情報端末（ＰＤＡ）、ゲーム機、全地球測位システム（ＧＰＳ）受信器またはポータブル記憶デバイスに埋め込み可能である。コンピュータプログラム命令およびデータを記憶するのに適したデバイスとしては、例として、半導体メモリデバイス、磁気ディスクおよび光磁気ディスクを含め、不揮発性メモリ媒体およびメモリデバイスを含む。プロセッサおよびメモリは、専用論理回路網によって補足、またはそれに組み込み可能である。

【0089】

モバイルデバイスとしては、ハンドセット、ユーザ機器（ＵＥ）、モバイル電話（例えば、スマートフォン）、タブレット、ウェアラブルデバイス（例えば、スマートウォッチおよびスマートグラス）、人体内の埋込みデバイス（例えば、バイオセンサ、人工内耳）、または他の種類のモバイルデバイスを含み得る。モバイルデバイスは、様々な通信ネットワーク（以下で説明される）に無線で（例えば、無線周波数（ＲＦ）信号を使用して）通信できる。モバイルデバイスは、モバイルデバイスの現在の環境の特性を測定するためのセンサを含み得る。センサとしては、カメラ、マイクロホン、近接センサ、ＧＰＳセンサ、運動センサ、加速度計、周辺光センサ、水分センサ、ジャイロスコープ、コンパス、気圧計、指紋センサ、顔認識システム、ＲＦセンサ（例えば、Ｗｉ−Ｆｉおよびセル無線）、温度センサ、または他の種類のセンサを含み得る。例えば、カメラとしては、可動または固定レンズ、フラッシュ、イメージセンサおよび画像プロセッサを持つ前方または後方カメラを含み得る。カメラは、顔および／または虹彩認識のための詳細を取得することが可能なメガピクセルカメラであり得る。カメラは、データプロセッサおよびメモリに記憶されるまたは遠隔でアクセスされる認証情報と共に顔認識システムを形成できる。顔認識システムまたは１つ以上のセンサ、例えば、マイクロホン、運動センサ、加速度計、ＧＰＳセンサもしくはＲＦセンサはユーザ認証のために使用可能である。

【0090】

ユーザとの対話を提供するために、実施形態は、ディスプレイデバイスおよび入力デバイス、例えば、ユーザに情報を表示するための液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）または有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）／仮想現実（ＶＲ）／拡張現実（ＡＲ）ディスプレイ、ならびにユーザがコンピュータに入力を提供できるタッチスクリーン、キーボード、およびポインティングデバイスを有するコンピュータに実装可能である。ユーザとの対話を提供するために他の種類のデバイスも使用可能であり、例えば、ユーザに提供されるフィードバックは任意の形態の感覚フィードバック、例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバックまたは触覚フィードバックであり得、ユーザからの入力は、音響、音声または触覚入力を含め、任意の形態で受け取り可能である。加えて、コンピュータは、ユーザによって使用されるデバイスに文書を送信し、それから文書を受信することによって、例えば、ユーザのクライアントデバイス上のウェブブラウザから受信される要求に応じてウェブブラウザにウェブページを送信することによって、ユーザと対話できる。

【0091】

実施形態は、有線または無線デジタルデータ通信（またはその組合せ）の任意の形態または媒体、例えば、通信ネットワークによって相互接続されるコンピューティングデバイスを使用して実装可能である。相互接続されるデバイスの例は、典型的に通信ネットワークを通じて対話する、一般に互いから離れたクライアントおよびサーバである。クライアント、例えば、モバイルデバイスは、サーバと、またはサーバを通じて取引自体を実施、例えば、購入、売却、支払、譲渡、送付もしくは貸付取引を行う、またはそれを許可できる。そのような取引は、動作および応答が時間的に近いようにリアルタイムであってよく；例えば動作および応答が実質的に同時に発生していると個人が認め、個人の動作後の応答に関する時間差は１ミリ秒（ｍｓ）未満もしくは１秒（ｓ）未満である、またはシステムの処理限界を考慮に入れて応答は意図的な遅延がない。

【0092】

通信ネットワークの例としては、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、無線アクセスネットワーク（ＲＡＮ）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）およびワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を含む。通信ネットワークは、インターネットのすべてもしくは一部分、別の通信ネットワーク、または通信ネットワークの組合せを含み得る。情報は、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）、５Ｇ、ＩＥＥＥ８０２、インターネットプロトコル（ＩＰ）、または他のプロトコルもしくはプロトコルの組合せを含め、様々なプロトコルおよび標準に従って通信ネットワーク上で伝送可能である。通信ネットワークは、接続されたコンピューティングデバイス間で音声、ビデオ、生体もしくは認証データまたは他の情報を伝送できる。

【0093】

別々の実装形態として記載される特徴が、組み合わせて単一の実装形態で実装されてよい一方で、単一の実装形態として記載される特徴が、別々に複数の実装形態で、または任意の適切な下位組合せで実装されてよい。特定の順序で記載および特許請求される動作は、特定の順序を必要とするとも、すべての例示された動作が行われなければならない（一部の動作は任意選択と考えられ得る）ことを必要とするとも理解されるべきでない。適宜、マルチタスキングまたは並列処理（またはマルチタスキングおよび並列処理の組合せ）が行われ得る。

【符号の説明】

【0094】

１１ データ処理装置
１２ ユーザ
１３ インテリジェント端末
１４ チェックアウトカウンタ
４１ パラメータ取得モジュール
４２ 特徴配列モジュール
４３ 照合比較モジュール

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】