JP2001506032A - 相互相関の低い複合パラメータを使用した個人識別システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 セキュリティ及び他の種々のタイプのパターン照合応用に使用される個人識別システムは、既知の人物の正確な認識を与える。このシステムは、安価な多くのセンサ（１００）を使用して、制御された空間（１０４）に入ろうとする人物のプロフィールを生成する。このセンサは、その人物の統計的に独立した異なった特徴、例えば高さ、重さ、歩行、声の振動、および種々の機能を実施する時間を測定する。この測定値は、許可される個人（１０８）に関連したデータベース・パターンをサーチするために使用される。センサ・ドリフトをアドレス指定するためのセンサの組の学習および適用を支えるために、アクティブ・エージェント法が使用され、そして超過時間を変更する。多くのパラメータの組合せは、誤った否定誤差および誤った肯定誤差共に低い確率で、人物を識別する（１１０）。

Description

【発明の詳細な説明】 名称 相互相関の低い複合パラメータを使用した個人識別システム 関連出願の相互参照 この出願は、１９９７年９月１６日に出願され、また参照によってここに組 み込まれる、「相互相関の低い複合パラメータを使用した個人識別またはパター ン認識システム」なる名称の、米国暫定特許出願第６０／０５８，９５６号に基 づく優先権を主張する。 連邦補助研究または開発に関する表明 適用されない 発明の背景 本発明は、一般的には侵入検出および盗難警報システムに関する。特に、使 用される方法論はまたパターン認識、ファジィ論理およびニューラルネットに関 連する。 侵入検出機構の一部として使用されるような個人識別システムは、照合結果 が導き出される一組の既知の値に関して一組の入力変数を分析するために、しば しばパターン認識を必要とする。このようなパターン認識は、算術等式のように ディスクリートなものではなく、むしろパターンの一致を決定するために、変化 の許容される公差に対して入力変数および既知の値を分析する。多数の入力変数 と小さな許容公差は、正確な認識を改善し、誤った肯定的な一致を減少させるが 、例えば許可される人物の否定につながる誤った否定も増加させてしまう。 従来の１つのパターン認識方法は、ニューラルネットを使用する。ニューラ ルネットは、旧来の規則ベースではなく、むしろ接続ベースのプラットフォーム としての専用のハードウエアである。そのようなプラットフォームは、１つの結 論を生成するために、単一のプロセッサに対しシーケンシャルに適用される複合 的な規則ではなく、むしろプロセッサ間の複合的な接続を使用する。ハリソン（ 米国特許第５，５７６，９７２号）は、１つの領域のモデルを規定するために、 センサ出力を使用するニューラルネット手法と組み合わされて１つの領域を調査 する複合センサを使用する。このセンサ出力は、それが乱された場合に侵入を示 すものである。アダムス（米国特許第５，３１３，５５８号）は、時間配列され たシーケンシャルなイベントをパターンの次元として導入する数学的手法を適用 するために、ニューラルネットを使用する。 他の従来技術のパターン認識システムは、ファジィ論理を使用する。サルタ ン等（米国特許第５，４９９，３１９号）は、産業用制御に向けられた最適ファ ジィ論理距離を記述している。田中（米国特許第５，４７９，５３３号）は、複 合的、階層的に組織されたパターン向けのファジィ論理を使用した、手書きまた は印刷文字の認識を記載している。バーリィ等（米国特許第５，１２３，０５７ 号）は、イベントのリスト構造階層を照合し、そして照合度合いのための距離を 発展させている。 上記したようなパターン照合システムは、行動パターンを評価するために使 用されてきた。典型的または兆候的に犯意を有していそうな階層の人から判定さ れてきたプロフィールに基づくそのようなパターンは、マクネイヤ（米国特許第 ５，３７５，２４４号）に記載されている。これは、ログオン・シーケンスの種 々の属性を観察し、そして複合次元空間中の「距離」を、正当なユーザ対ハッカ ーのプロフィールを有する一団の属性から計算することによって、コンピュータ へのアクセスを制御するシステムを教示している。この解決法は、本発明とは異 なる。その理由は、本発明の測定の目的が、単に変数を、統計的に決定された許 容できないプロフィールと比較するのではなく、むしろ結果として生じたプロフ ィールを既知の主体の特定の属性に対して比較するためである。 また、プレジオソ（米国特許第５，５７７，１６９号）は、医療保険請求に 関する情報を含んだデータベースを検索し、そしてその属性を虚偽のヘルスケア 提供者を示していると思われるパターンと比較するための、ファジィ論理アルゴ リズムを使用したシステムを示している。 従来の盗難警報システムのような侵入検出システムは、存在、動き、および 動作を典型的に検知するが、個人を識別するための複合画像を構築はしない。許 可された個人は、機械的、電気的、または磁気的なカード、またはキーのような 単一のディスクリートな要素によって、あるいは声紋分析、瞳形状、または指紋 のような単一の特徴を測定するための比較的高価な技術によって識別される。後 者の例として示されるものに、ダウマン（米国特許第５，２９１，５６０号）が ある。これは、瞳分析に基づくパターン認識を記載している。シドラウスカ（米 国特許第４，７３６，２０３号）は、３次元ハンド・プロフィール分析を教示し ている。これらのタイプのシステムは、個人の基本的な単一の属性を精密且つ正 確に測定するに必要な費用に起因して、比較的高価になる。 発明の簡単な要約 本発明の目的は、安価な個人認識用システムを提供することにある。このシ ステムは、個々には分解能および精度が低いが、組み合わせると希にしか誤らな い複合像を形成する種々の知覚情報から、許容できる人を認識する。複合センサ による一連の低分解能の読取り値の組み合わせを通して、センサの数が増加する につれて、集合パターンの正確度の指数的な増加が観察される。このシステムは 、指数的増加の数学的な強みを、安価なセンサの組を用いた実用的な装置におけ る個人の識別に対し適用する。従って、簡単で安価なセンサの組を使用すること によって、好ましくは現在利用可能な競合システムと対比できるように、低い集 合コストで高精度が達成される。 図面のいくつかの図の簡単な説明 本発明は、以下の図面と詳細な説明を参照することによって、より深く理解 される。図面において、 図１は、ここで述べられるシステムのブロック図、 図２は、ドアモニタ用システムへの適用、および 図３は、このシステムの他の実施例のフローチャートである。 発明の詳細な説明 本発明の第１の実施例によると、個人が接近したときに読取り値を生成する ための多数のセンサが配列されている。個々には相対的に漠然とした−典型的に は２つ、３つまたは４つのしきい値のレベルあるいはビンであるこれらの生成読 取り値は、各センサで検出される。例えば、低い、中間の、または高い高さは、 ２つのＩＲビームだけで弁別でき、最小のセンサ価格で入力を与える。しかしな がら、独立した測定を複合的に行うと、システムの分解能は指数的に伸びる。例 えば、それぞれが４つの分解能しきい値を有する５個のセンサは、１０００分の １の弁別を行うことができる。 図１のブロック図に図示された第１の実施例によると、それぞれが異なる基 準、典型的には高さ、重さ、１秒当たりのステップ、１秒当たりのキーストロー ク、およびキーを挿入するための時間遅れのようなパラメータを測定する複数の センサ１００がある。アナログ値またはディスクリートな状態のいずれかである センサの読取り値は、元の時間刻印された読取り値のデータベース１０２中に読 み込まれる。これらは、プロフィール生成プログラム１０４によって現在の主体 プロフィール１０６に順番に変換される。１つのプロフィールは、それぞれがこ の主体に対して異なる基準を表わす値の組である。このプロフィールは、それか らプロフィール検証プログラム１１０によって、許容された（合格）プロフィー ルのデータベース１０８と比較され、そして適切な出力が生成される。これらの 出力は、ドアをアンロックする１１４かまたはアラームを鳴らす１１６ための制 御リレーのような物理的なＩ／Ｏインターフェース１１２に向けられるか、ある いは影像供給を切り替え、そして適切な画像を表示するために、コンピュータ・ システムのディスプレイを使用したヒューマン・ガードに対してなされる通知の ようなグラフィック・ユーザ・インターフェース１１８に向けられる。 １つのプロフィールを示すために使用される属性および値の範囲の選択は、 そのシステムの正確さが、信頼できるパラメータの選択によって保証されるため 、注意深く選択されなくてはならない。システムは、使用する基準の統計的独立 性に依存するので、１つの基準は他の１つを決定すべきではない。例えば、高さ と重さは純粋には独立していないので、その他の基準と組み合わされて使用され るべきである。学習されたかまたは環境的に示された属性に関する測定値は、よ り相互に独立する傾向にある。例えば、キーコードを入力する時刻や、ドアマッ トを主体が踏んでからどのくらい後でその主体がドアにキーを挿入するかは、そ れらが種々の原因によって生成される慣習に関係しているので、より好ましいも のである。 ビンしきい値選択は、もう１つの注意深く評価される考慮すべき問題である 。殆どの人間の特性は、典型的なベル曲線分布に追従する傾向にある。ビン境界 の間隔は、各ビン中の読取り値の生起確率が等しくなるようにすべきである。ビ ン相互間の等しくない確率は、システムの正確さを低下させる。ビンは、主体の 母集団分布がビン相互間で均一に分布させられるような手法で、しきい値境界値 をビンの間に置くように選択されるべきである。それ故、母集団超過時間は、各 ビンに等しい数の読取り値を生成する。 そのようなパラメータからの知覚入力は、単純で比較的安価なセンサによっ て得られる。読取り値が特定のビンを示す限り、厳密な正確さは必要とされない 。典型的には、与えられたパラメータは、２つのビンと５つのビンの間を弁別す る。しかし、ビンの数は、その応用に適するように変化させられる。ビンの数の 増加は、正確さを増加させるが、それはまた増加した数のしきい値の間を弁別で きるセンサを必要とする。 ビン分布が確実に等しく、しかも基準パラメータが完全に独立している理想 的な数学的装置では、既知の許容される人物の特定のプロフィールを照合する（ 例えば、照合装置が各センサから読取る）ときに誤って識別されるランダムな侵 入の確率は、（１／ｂ）＾ｃである。ここで、ｂ＝基準当たりのビンの数、ｃ＝ 使用された基準の数である。 しかしながら、典型的な環境は、決められた手続きで認められた複数の、プロ フィールがストアされている人間を包含する。彼らのプロフィールは、相互に独 立しているものと仮定される。彼らのいずれかと一致する侵入者は認められるこ とになる。今、誤って肯定する確率を、許可された人間の数をｎとして、１−（ １−（１／ｂ）＾ｃ）＾ｎとする。 この公式は、応用されるように、表（ＴＡＢＬＥ）ＩからＩＩＩに示されて おり、それぞれ基準当たり３つ、４つ、および５つのビンに対する確率を示して いる。各表に対して、２から１０の基準の確率値が、主体を照合する１から１０ ０の間の選択された増分に適用されている。実際のシステムでは各基準に対して 割り当てられるビンの数は変化するが、このモデルは、説明を明瞭にするために 、選択された基準に対して同じ数のビンを使用している点が明記される。 典型的なセンサの配置が図２に示されている。この図は、９個の異なる基準 １０−１８を与えることができる安価なシステムを図示している。９個の基準の それぞれに対して４つのビンを使用すると、誤って肯定する率は１００，０００ 分の３となる。センサは全て単純であり、製造および設置の安価なものである。 異なるセンサの種々の置換または省略は、勿論、希望する応用に適するように与 えられる。 高さは、典型的な家庭用ＴＶリモート・コントロールと同様に、単純なダイ オードとフォトトランジスタを使用した３つのＩＲビーム２２，２４，２６から 導き出される。接近する主体２８は、高さに依存して、３つのビームの中のゼロ またはそれ以上を遮蔽し、それ故、高さ測定の４つのビンを与える。図示された 主体２８は、３つのビームの２つを遮蔽し、高さの第３のビンを示す（第１のビ ンは最短グループを表わす。即ち、どのビームも遮蔽されない）。 カードリーダ３０とキーパッド３２は、キーストロークのタイミング１２や キーコード入力からドア開放までの時間１３のような習慣的特性を特徴付ける複 合タイミング用の基礎を与える。このようなタイミングデータは、既にキーパッ ドおよびカードリーダのハードウエアで使用されているマイクロプロセッサのク ロック以上のハードウエアを追加する必要がない。 安価なマイクロフォン３４は、ペースに関する情報、履かれている典型的な 履き物、および同様の情報を生じる。歩行による雑音バースト間の期間１４およ び支配的周波数１５を得る高速フーリエ変換は、典型的なＰＣによって効率よく 実施される。 加える圧力のしきい値を変化することによって閉成する異なったスイッチ３ ８，４０，４２の組を有する単純なメンブレン・スイッチを基礎とした感圧マッ ト３６は、低圧セグメント３８、中間圧セグメント４０、および高圧セグメント ４２を使用した４つのビンによって、上述した高さ１０のビン選択と同様にして 、重さ１８を測定することができる。このような感圧マットはまた、ドアアプロ ーチ上の複数の感圧マット３６ａ，３６ｂからの測定値を集めることによって、 歩行の長さ１６及び期間１７を測定する。 図３のフローチャートによって規定される他の実施例では、このシステムは 、小切手の現金化およびクレジットカードの有効性に対する個人識別用に使用さ れる。支払いとして個人小切手やクレジットカードを受け入れる店舗は常に、購 買者の識別に関して関心を持っている。分解能の３つのビンを提供するサイン記 入感圧マットに結合した、クレジットカードの磁気ストライプ中の重さに関する 情報は、ほぼ３の要因によって、盗難されたカードまたは小切手の使用を中断で きる。サイン記入時の経過時間の簡単に行えて経済的な測定は、それを９分の１ に低減する。 図３のフローチャートを参照すると、サイン分析の実施例が２００において 開始される。主体によってペンに加えられる下向きの圧力は、２０２において測 定される。サイン記入の期間は、ペンが、離れたことを２０４で測定されるまで に、感圧マットに接触している経過時間によって規定される。２０６において、 サインの高さは、サイン記入中のペンの末端位置から測定される。２０８におい て、ステップ２０６における軸と直交する横方向の軸に沿った末端位置からサイ ンの長さが測定される。合計サイン面積は、ステップ２０６および２０８におい て測定された基準を使用して２１０において計算される。合計印刷面積は、ステ ップ２１２において、ペンが接触した面積から決定される。飽和、即ち印刷面積 の相対密度は、２１４において、合計印刷面積を合計サイン面積で割ることによ り計算される。ステップ２０２−２１４で得られたサイン値のビン配置を２１６ において決定することによって、主体プロフィールが計算される。新たに得られ た主体プロフィールはその後、２２０において主体のサインが一致するかを決定 するために、また２２２においてサインした人の識別を検証するために、２１８ において合格プロフィール・データベースと比較される。 本発明の他の実施例では、学習特徴が組み込まれる。超過時間は、１または それ以上の基準であるが、センサのドリフトや個人の変化する特徴例えば重さの ような要因に起因してシフトする。このことは、このシステムが受容し、適応し なければならないものである。アクティブ・エージェント・アーキテクチャは、 そのような学習を支持するために使用される。このシステムは、全ての人、特に 許容適格の各人に対する意思決定を具体化するアクティブ・エージェントを含ん でいる。このエージェントは、確実に既知のプロフィールと一致する読取りベク ターを受け入れる。それはまた、１つの基準だけで一致しない読取りベクターを 条件によって受け入れる。そのようなベクターが繰り返し現れる場合には、それ は既知のプロフィールを変更し、いずれか１つの値、または結局は新たな値だけ を受け入れるために内圧を高める。変更するための圧力は、他のエージェントが 同じセンサのドリフトを体験しているかを、より迅速に構築する。学習の方法論 の多くの実施例が可能である。例えば、センサの組が大きい場合には、１以上の 不一致は許容できる。あるいは、ヒューマン・ガードが不十分なパターン照合の イベントで警報を出している場合には、警告出力が生成される。 このシステムの変形例は、以下のものを含んでいる。商業用の建造物では、 そのようなシステムは、高級セキュリティ・エリアへのＰＩＮ入口に対するキー カード及びキーパッドと組み合わせて使用されうる。あるいは、低級セキュリテ ィ応用にキーカードと置き換えることもでき、キーカードのメンテナンス費用に 関連した管理コストを低減できる。居住用の応用では、このシステムは、許可さ れた個人を認識するために、多数のドアセンサや窓センサおよび付随する配線を 含んだ従来の周辺保護の代わりに使用される。部屋の照明の点灯、バックグラン ド音楽の選択、および他の繰り返し型の振る舞いのような動作を評価することに よって、入ってきた特定の個人の好みに合わせて環境を調整するために、このシ ステムは追加的に「スマートハウス」システムと組み合わせることができる。 自動車警報は、従来の警報と同じデバイスに接続されている状態で構築でき る。しかし、それは、ドアを開けてからキーを入れるまでの時間、シートベルト を締めるまでの時間、エンジンの始動、ブレーキを離し、そしてギヤを入れる時 間、座席上の重さ、および隣の席にブリーフケースを置く習慣のような動作とタ イミング情報のシーケンスを使用する。このような変形例は、上述したブロック 図および応用の構築と同様にして、センサ入力を処理する。現在の高級警報シス テムと対比したコストは最小になる。 製造された製品の品質パラメータの調査を促進するための品質管理調査シス テムを実施できる。例えば、自動車の塗装の仕上がりや白色の製品の品質は、複 雑な問題である。しかし、独立したセンサを配列させると、それは、均一な反射 、異なる角度での回析、および極めて安価な電子部品および光学部品によって測 定できる同様なパラメータの組合せとして考え、適切なパラメータと比較するこ とができる。 キーパッドおよび自動車警報について述べられた前記タイミングとシーケン スのパラメータはまた、パスワード入力速度、それに引き続くファイルアクセス のシーケンス、および主体によって実施される他の手動入力タスクのような基準 に対して、コンピュータおよびインターネットのアクセスにも適用できる。 種々の拡張及び修正は当業者には明らかであるので、ここに述べられたパタ ーン認識システムは、以下の請求の範囲によって提供されるものを除いて制限さ れることを意図してはいない。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １． 個人の慣習的特性を分析し、その特性を既知の特性プロフィールと照合す るための侵入検出システムであって、 主体の基準を指示可能な出力信号を有する少なくとも１つのセンサと、 複数の前記センサ出力信号をストアするための、前記少なくとも１つのセン サに接続されたセンサ読取り値貯蔵部と、 前記センサ出力信号を受信し、また前記複数のセンサ出力信号から主体プロ フィールを生成する、前記センサ読取り貯蔵部に接続されたプロフィール生成部 と、 複数の合格主体プロフィールをストアするための合格プロフィール貯蔵部と 、 前記主体プロフィールを前記複数の合格プロフィールと比較するために、ま た前記比較に応答してプロフィール出力信号を生成するために、前記主体プロフ ィールを受信するためのプロフィール検証部と を備えることを特徴とするシステム。 ２． 請求項１のシステムにおいて、 前記出力信号を受信するための出力デバイスのインターフェースを更に備え 、 少なくとも１つの出力デバイスは、前記プロフィール検証部に接続され、そ して前記出力信号に応答するように適用されることを特徴とするシステム。 ３． 請求項１のシステムにおいて、 前記プロフィール検証部に接続され、そして出力表示信号を生成することに よって前記プロフィール検証部に応答するように適用されるグラフィック・ユー ザ・インターフェースを更に備えることを特徴とするシステム。 ４． 請求項１のシステムにおいて、前記センサ読取り値貯蔵部は、前記複数の センサ出力信号のそれぞれに関連する時間刻印を更に備えることを特徴とするシ ステム。 ５． 請求項１のシステムにおいて、前記プロフィール検証部は、前記主体プロ フィールと前記複数の合格主体プロフィールとの前記比較に応答して、前記合格 プロフィール貯蔵部を更新するように動作することを特徴とするシステム。 ６． 請求項５のシステムにおいて、前記合格プロフィール貯蔵部の前記更新は 、前記主体プロフィールと前記複数の合格プロフィールとの部分的照合の関数と して決定されることを特徴とするシステム。 ７． 請求項１のシステムにおいて、複数のビンを更に備え、前記主体基準を指 示可能な前記センサ出力信号は前記複数のビンに分類され、そして前記ビンは前 記センサ出力信号の所定の範囲を示すことを特徴とするシステム。 ８． 請求項７のシステムにおいて、前記主体基準は、前記主体の定量可能な特 性に向けられていることを特徴とするシステム。 ９． 請求項８のシステムにおいて、前記センサは、赤外線ビームであることを 特徴とするシステム。 １０． 請求項８のシステムにおいて、前記センサは、圧力に応答して変化した 電気抵抗を有することを特徴とするシステム。 １１． 請求項８のシステムにおいて、前記センサは、磁気パルスを読取ること を特徴とするシステム。 １２． 個人の特徴的特性を指示可能なパターンを照合する方法であって、 少なくとも１つのセンサを読取る工程と、 前記少なくとも１つのセンサと通信するプロセッサによって、センサ読取り 値から少なくとも１つの基準値を決定する工程と、 前記少なくとも１つの基準値を、前記プロセッサに関連したセンサ読取り値 貯蔵部にストアする工程と、 前記プロセッサによって、前記少なくとも１つの基準値から、主体プロフィ ールを構築する工程と、 前記主体プロフィールを、合格主体プロフィール・データベース内の複数の 合格主体プロフィール中にストアする工程と、 前記主体プロフィールを、前記合格プロフィール・データベース中の前記複 数の合格主体プロフィールと比較する工程と を備えることを特徴とする方法。 １３． 請求項１２の方法において、前記読取る工程は、時間刻印を計算する工 程を更に備え、また前記ストアする工程は、前記時間刻印を前記読取り値に関連 付けてストアする工程を更に備えることを特徴とする方法。 １４． 請求項１３の方法において、前記少なくとも１つの基準値を決定する工 程は、ビン値を計算する工程を更に備え、前記ビン値は前記基準に対する値の部 分的範囲を示すことを特徴とする方法。 １５． 請求項１４の方法において、前記主体プロフィール及び前記合格プロフ ィール・データベースから照合値を計算する工程を更に備えることを特徴とする 方法。 １６． 請求項１５の方法において、前記照合値から出力信号を生成する工程を 更に備えることを特徴とする方法。 １７． 請求項１６の方法において、出力デバイス・インターフェースを更に備 え、前記出力デバイス・インターフェースは前記出力信号を受信し、そして前記 出力信号に従って出力デバイスを選択的に操作することを特徴とする方法。 １８． 請求項１５の方法において、前記主体プロフィールは、前記少なくとも １つの基準値に対する一連の前記ビン値からなることを特徴とする方法。 １９． 請求項１８の方法において、前記少なくとも１つの基準値を決定する工 程は、前記一連のビン値を、前記合格プロフィール・データベース中の前記一連 の合格主体プロフィールと比較する工程を更に備えることを特徴とする方法。 ２０． 請求項１９の方法において、前記ビン値を比較する工程は、前記少なく とも１つの基準のそれぞれに対して行われることを特徴とする方法。 ２１． 請求項２０の方法において、前記ビン値を比較する工程は、公差しきい 値を更に備え、前記照合値の決定は、前記公差しきい値によって異なる前記ビン 値の関数として計算されることを特徴とする方法。 ２２． 請求項２１の方法において、前記主体プロフィールをストアする工程は 、先行してストアされている主体プロフィールを、前記センサ読取り値データベ ースにストアされている前記読取り値、前記少なくとも１つの基準値、および前 記先行してストアされている主体プロフィールの関数として更新する工程を更に 含むことを特徴とする方法。 ２３． 請求項２２の方法において、前記少なくとも１つの基準は、高さ、重さ 、歩行、ペース、および速さを含むことを特徴とする方法。 ２４． 請求項２２の方法において、前記少なくとも１つの基準は、手書きの高 さ、幅、圧力、期間、及び飽和を含むことを特徴とする方法。