JP2005526309A - 人工知能デジタル撮像、記録及び画像認識機能を有したａｔｍシステム - Google Patents

Abstract

人工知能デジタル撮像、記録及び画像認識能力を備えたＡＴＭシステムが開示されている。このＡＴＭシステムは少なくとも１台のデジタルカメラを利用する。システムはデジタル撮像と記録を様々な操作モードに従って制御し、ＡＴＭ利用者の人面特徴の認識結果に従って適当な操作モードを自動的に選択する。得られた画像データは保存装置に保存され、取引時に記録された日付、時間または対象口座に従ってリアルタイムでアクセスできる。

Description

本発明は銀行業務自動システムに関し、特にＡＴＭシステムの防犯に関する。

銀行業務自動化と無人銀行業務サービスは銀行業務の生産性と機能性を高めるための最も重要な主題であり、金銭取り扱いシステムの効率を高める点においても重要な主題である。しかし、自動化と無人化を実現するには銀行は警備面に留意しなければならない。しばしば偽造銀行カード等を使用したり、違法に入手した銀行カードを使用したり、ＡＴＭを破壊して現金を奪取したりする事件が発生する。そのため利用者の銀行に対する信頼感は薄れ、２４時間営業の無人化の発展に対する阻害要因となっている。

本発明のＡＴＭシステムは少なくとも１台のデジタルカメラを利用し、様々な操作モードに従って様々な解像度と異なる撮像頻度で写真撮影を制御し、利用中の銀行カード所有者の人面の特徴を認識する。このシステムは複雑な生体的特徴または人面の特徴の認識能力を有することも、単にカード所有者がマスクやヘルメットを着用しているか否かを検出し、銀行サービスを継続すべきか否かを判断する。このシステムはシステム自体と銀行サービスの警備向上のために撮像頻度を低、中、高に変更することができる。

ハードウェア面では、一般的なＡＴＭに加えて本発明のＡＴＭシステムは画像入力選択装置、Ａ/Ｄ変換・同調処理装置、フィルタ、ビデオ信号デコーダ及び画像スケール処理装置、データフォーマット装置、データコンプレッサ、ＤＭＡコントローラ、画像データバッファメモリ、並びにインターフェース回路を含んで構成される。画像入力選択装置はＡＴＭのコントローラまたは外部コントローラで制御されて画像入力選択を実行する。データコンプレッサもＡＴＭのコントローラあるいは外部コントローラで制御されて圧縮処理を実行するか否かが決定される。異なる位置に設置された異なる撮像頻度並びに異なる解像度の別々のカメラで撮影された人面の特徴の画像データは制御下での選択のために入力選択装置に送られる。選択された画像データはＡ/Ｄ変換・同調処理装置、フィルタ及びデコーダとスケール処理装置で処理されて基礎デジタルデータ化される。続いてデータフォーマット装置が基礎デジタルデータのフォーマットをコントローラ用に変換し、バッファメモリはフォーマット処理されたデジタルデータをＤＭＡコントローラとインターフェース回路を介してコントローラに送り、人面特徴の認識プロセスを実行させる。さらにフォーマット処理されたデータはＡＴＭの保存装置または外部コントロール/保存装置に保存される前に圧縮処理される。

外部コントロール/保存装置は少なくとも１台の対応ＡＴＭと通信できる少なくとも１つのインターフェースポートを含んでおり、外部コントロール/保存装置とそれぞれのＡＴＭとの間の通信手段は有線あるいは無線でよい。外部コントロール/保存装置はＡＴＭ内に内蔵することも、分離された頑丈で安全な容器内または場所に設置することもできる。

本発明はＡＴＭの取引の安全性の向上を図るために人工知能デジタル写真撮像、記録及び画像認識の方法も提供する。この方法は一般的なＡＴＭ取引サービスを次の３種の操作モードに分割する：（１）非取引モード；（２）取引開始モード；（３）現金取扱モード。非取引モードではカード所有者に向けられたカメラは低撮像頻度にセットされており、保存装置のスペースを節約し、システムの通常装備と安全試験が実行されて、適切で安全な取引サービスが提供されることを確実にする。取引開始モードではカード所有者に向けられたカメラは中撮像頻度にセットされ、少なくとも１台の別カメラからの画像データは非圧縮状態で回収されて人面特徴認識プロセスが開始され、その認識結果に問題が存在するか否かが決定される。問題が存在しなければシステムは通常の取引サービスを提供する。問題があればシステムは異常プログラムで作動し、カード所有者に音声、光等の手段で人面認識を妨害する障害物を取り除くように指示する。システムはカード所有者に所定回数だけ再試行させる。それでも認識で異常と確認されると、システムは取引サービスを停止する。現金取引モードでは機械上方に設置されたカメラは高解像度と高撮像頻度にセットされ、取引の証拠として画像データを提供する。オプションとしてシステムは取引現金額及び取引現金の真贋認知機能を有することができる。

システムは取引時の日付、時間、あるいは対象口座に従ってリアルタイムで保存装置に保存された画像データにアクセスできる。

システムは異なる取引地域、利用者の顔特徴、または時間帯によって設定閾値を変更できる。

また、システムは異なる地域、人種、または時間帯によって人面認識基準を変更することができる。

ＡＴＭシステムは人工知能撮像、記録及び画像認識のための操作システムを含んでいる。一般的なＡＴＭ機能に加えて、この操作システムは撮像、記録及び画像認識が正常かどうかが判断できる。この操作システムは次の３操作モードを有している：（１）非取引モード；（２）取引開始モード；（３）現金取扱モード。異なるモードにおいてシステムはカメラを異なるポジションで、異なる解像度と撮像頻度にて作動させ、保存装置のスペースを節約させる。カード所持者の人面特徴あるいは生物的特徴の撮影された画像データは、特定の人物をスクリーニングしたり、単にカード所有者が顔をマスク等で覆っていたり、ヘルメットを着用して認識を妨害しているか否かを識別するためにデータベースと比較することで複雑な認識プロセスを実行するのに利用される。それら３種の操作モードは次のものである：
（１）非取引モード：カード所有者に向けられたカメラは起動され、低撮像頻度にセットされ、システムの通常装備機能と安全性のテストが実行される。

（２）取引開始モード：カード所有者に向けられたカメラは取引の安全性のために中撮像頻度にセットされ、少なくとも１台の別カメラからの画像データは非圧縮的に回収されて人面特徴認識プロセスが開始され、認識結果の問題有無が判断される。問題がなければシステムは通常の取引サービスを開始する。問題があればシステムは異常プログラムで進行し、カード所有者に音声、光または他の手段で任免の認識を妨害する障害物を取り除くように指示する。

（３）現金取扱いモード：上方に設置されたカメラは高解像度と高撮像頻度にセットされ、取引の証拠として画像データを提供する。オプションによってシステムは取引金額と現金真贋を認識する機能またはプロセスを追加的に有することができる。

操作システムは画像データアクセスモジュールをも有しており、保存装置に保存された画像データに、日付け、時間または取引時に記録された対象口座番号に従ってリアルタイムでアクセスさせる。

図１aは本発明のシステム形態の１実施例を図示する。システム１００は自動現金支払機（ＡＴＭ）１１０、その回路モジュールに含まれる保存装置１１２を含んだ内蔵コントローラ１１１、並びに異なる位置と方向性の３台のデジタルカメラ１２０、１３０、１４０（ＣＣＤカメラ等）を含んでいる。ＡＴＭの前方で銀行カード所有者に向けられたカメラ１２０はカード所有者の顔の特徴を認識するためのものである。カメラ１３０はＡＴＭの上部に設置され、ＡＭＴの下方に向けられている。カメラ１４０はＡＴＭの裏側に向けられている。システム１００はこれら３台のカメラを異なる操作モード及び異なる解像度と撮像頻度で操作し、得られた画像データを基にしてカード保有者の人面特徴を認識する。システム１００は高性能な生体特徴または人面特徴認識機能を有したものでも、あるいは単にカード所有者がマスクやヘルメットを着用しているか否かを検出し、次の取引ステップに進行すべきか否かを決定するものでもよい。システム１００は低、中及び高撮像頻度に設定を切替え、システム自体と取引の安全性を向上させている。カメラで得られた画像データは保存装置１１２に保存される。

図１bは本発明のシステム形態の別実施例を示す。図１のコントローラ１１１はＡＴＭ１１０の回路モジュールから分離されており、図１aの保存装置１１２を含んだ外部コントローラを提供する。外部コントローラは少なくとも１つの通信インターフェースポート（例：ＲＳ２３２）を有しており、有線または無線で少なくとも１台のＡＴＭと通信する。外部コントローラを備えたＡＴＭシステムは内蔵コントローラを備えたＡＴＭシステムと同様に作動する。外部コントローラはＡＴＭに内蔵することも、別体の頑丈で安全なケースに収容して安全で管理に便利な場所に設置することもできる。

図２は本発明の利用機器形態を示す。本発明利用機器は画像入力選択装置２１０、Ａ/Ｄコンバータ・同調プロセッサ２２０、フィルタ２３０、ビデオ信号デコーダ・画像スケール処理装置２４０、データフォーマット処理装置２５０、データコンプレッサ２６０、画像データバッファメモリ２７０、ＤＭＡコトローラ２８０及びインターフェース回路２９０を含んでいる。画像入力選択装置２１０はコントローラ１１１または外部コントローラで制御される。データコンプレッサ２６０もコントローラ１１１または外部コントローラで制御され、圧縮処理を実行するか否かが決定される。異なる撮像頻度と解像度で撮像された図１で示すカメラからのカード所有者の人面特徴画像データは制御下での選択のために画像入力選択装置２１０に送られる。選択された画像データはＡ/Ｄコンバータ・同調プロセッサ２２０、フィルタ２３０及びビデオ信号デコーダ・画像スケール処理装置２４０を介して処理され、基礎デジタルデータとなる。続いて、データフォーマット処理装置２５０は基礎デジタルデータのフォーマットをコントローラ１１１ででの処理が可能なフォーマットに変換し、バッファメモリ２７０はフォーマット処理されたデジタルデータをＤＭＡコントローラ２８０とインターフェース回路２９０を介してコントローラ１１１に送り、人面特徴認識処理を実行させる。さらに、フォーマット処理されたデジタルデータは保存装置１１２または外部コントローラの保存装置に保存される前にデータコンプレッサ２６０で圧縮処理される。

ＡＴＭシステムは人工知能デジタル撮像、記録及び画像認識のための操作システムを含んでおり、人面認識結果に従って種々な取引サービスを提供する。操作システムは画像データを日付、時間または取引中に記録された対象口座データに従って保存装置に保存されている画像データにアクセスさせる（図３参照）。通常のＡＴＭ機能に加えて、操作システムは次の３種の操作モードを有している。

（１）非取引モード：カード所有者に向けられたカメラが起動され、低撮像頻度にセットされ（ステップ３０２）、システムの通常装備と安全性のテストが実行される（ステップ３０４）。試験結果が異常であればシステムは所定のプロセスに進行し（ステップ３０８）、サービス中止または異常状況を無視して取引サービスを継続し、同時に補修を要求する。

（２）取引開始モード：テスト結果が正常であれば、サービス要求が存在するか否かを決定する（ステップ３０６）。要求がなければステップ３０２に戻る。要求が存在すれば取引を開始する（ステップ３１０）。このステップではカード所有者に向けられたカメラは取引安全性のために中撮像頻度にセットされ、少なくとも１台の別カメラからの画像データが非圧縮的に回収されて人面特徴認識プロセスが開始される。この認識処理によって認識の結果が許容可能か否かが決定される（ステップ３１２）。もし許容可能であればシステムは通常の取引サービスを開始する（ステップ３１８）。許容不能であればシステムは異常プログラムで進行し、カード所有者に音声、光または他の手段で顔の認識を妨害する障害物を取り除くように指示し、再試行計数値を増加させる（ステップ３１４）。次に、その計数値が設定値に合致するか否かがチェックされる（ステップ３２４）。合致しなければステップ３１０に戻る。合致すれば銀行カードをカード所有者に返却し、取引サービスを停止する（ステップ３１６）。

（３）現金取扱モード：上方に設置されたカメラは高解像度及び高撮像頻度にセットされ、取引の証拠として画像データが提供される（ステップ３２０）。オプションとしてシステムは取引現金額と現金真贋を認識する機能またはプロセスを追加的に有することができる。

ステップ３０４での通常の装備と安全性のテストはカメラ機能テスト、保存装置の余裕度及び全モジュール機能のチェックを含む。

この実施例は３つの対応するプロセスを提供する。すなわち、通常の取引提供時の連続撮像プロセス、人面認識実行時のスナップ撮像プロセス、及び画像認識プロセスである。図３で示す連続撮像プロセスはステップ３０２で提供され、低撮像頻度のものであり、ステップ３１０では中撮像頻度であり、ステップ３２０では高撮像頻度である。図５では連続撮像プロセスがさらに詳細に説明されている。まず、主アプリケーションプログラム（ＡＰ）からコマンドを受け取り、新コマンドが送られているか否かをチェックする（ステップ５０２と５０４）。送られていなければステップ５２０に移って時間カウントが終了するまで待機する。送られてきていれば古いデータファイルを閉じ、毎秒の画像数を再カウントし、カメラが適正に作動しているか否かをチェックする（ステップ５０６と５０８）。適正に作動していなければエラープロセス（ステップ５１０）に移動し、過去のログファイルのエラーメッセージを記録してパラメータをリセットし、主ＡＰを回復させてエラーメッセージを送り出す。適正に作動していれば時間カウント値を毎秒の画像数に合わせてセットし、指定データファイルを開ける（ステップ５１２）。続いて、開ファイルが成功したか否かをチェックする（ステップ５１４）。成功していればコントローラのコマンド登録領域に対象パラメータを記入する（ステップ５１６）。成功していなければエラープロセスに移る（ステップ５１０）。ステップ５１６に続いてコマンド登録領域への対象パラメータの書込みが成功したか否かをチェックする（ステップ５１８）。成功していなければエラープロセスに移る（ステップ５１０）。成功していればステップ５２０に移り、時間カウントが終了するまで待機する。続いて、ＤＭＡメモリ装置からの圧縮ＡＶＩ画像ファイルをハードディスク等の保存装置に書込む（ステップ５２２）。次に画像ファイルの書込みが成功したか否かをチェックする（ステップ５２４）。成功していればステップ５０２に戻り、次の取引機会を待つ。成功していなければエラープロセスに移る（ステップ５１０）。

別デザインのスナップ撮像プロセスは図６で図示されており、リアルタイムでの人面認識プロセスで実行される。まず、主ＡＰからコマンドを受領し、新規コマンドが送られていないかチェックする（ステップ６０２と６０４）。送られていなければ待機ループに移り、新規コマンドを待つ。送られていればカメラが適正に作動しているか否かをチェックして人面認識の副プログラムを開始する（ステップ６０６と６０８）。適正に作動していなければエラープロセスに移る（ステップ６１０）。適正に作動していればコントローラのコマンド登録領域に対象パラメータを書込む（ステップ６１２）。続いて書込みが成功したか否かをチェックする（ステップ６１４）。成功していなければエラープロセスに移る（ステップ６１０）。成功していればハードディスク等の保存装置にＤＭＡメモリ装置からの非圧縮ＡＶＩ画像を書込む（ステップ６１６）。次にその書込みが成功したか否かをチェックする（ステップ６１８）。成功していなければエラープロセスに移る（ステップ６１０）。成功していれば画像認識プロセス７００を呼び出し、人面認識結果を回収し（ステップ６２０）、人面認識結果を主ＡＰに送る（ステップ６２２）。

図７で示す画像認識プロセス７００では、まずカメラから得られた画像データに精査プロセスが適用され、カード所有者の頭部の回転や、外光による陰影等の要因で引き起こされる画像データの欠陥が排除される（ステップ７１０）。次に、補正された画像データを一般人データから準備された生体パラメータである人面標準テンプレートと比較する（ステップ７２０）。続いてその比較結果をオリジナルコールプログラムに送る（ステップ７３０）。

図４は本発明のソフトウェアシステムを示す。このシステムは画像データアクセスモジュールをさらに含んでいる。これは日付、時間及び対象口座により保存装置のデータベースから望む画像データをサーチして回収させることができる（ステップ４０２と４０４）。画像ファイル名のフォーマットは日付、時間及び口座番号のフィールドを含み、少なくとも３０バイトである。

本発明は撮像制御のために次のコマンドとフォーマットを有している。

１）取引安全性のために低、中及び高撮像頻度で連続的に撮像させるためのコマンド並びにフォーマット：
Ｃ ＳＨＯＴ（ＡＡ、ＢＢ、ＣＣ、ＤＤ、ファイル名）
ＡＡ、ＢＢ、ＣＣ、ＤＤはカメラ１、カメラ２、カメラ３、カメラ４にそれぞれ送られた撮像頻度と解像度の数値パラメータである。カメラが選択されなければ“００”パラメータが送られる。ファイル名は日付、時間及び口座番号あるいは指定名を有した３０バイトのものである。例えば、
Ｃ ＳＨＯＴ（０.２、０.２、０.１、０.５、０２０１０７ＸＹＺ（３０バイト））
これはカメラ１とカメラ２の撮像頻度が０.２秒毎に１回であり、カメラ３では０.１秒毎に１回であり、カメラ４では０.５秒毎に１回であり、画像データの保存のためのファイル名は０２０１０７ＸＹＺであることを示す。戻されたエラーコードは：カメラ不調、ディスク不調、ディスク満杯または画像回収モジュール（カード）不調等である。

２）人面認識を実行する際のスナップ撮像のためのコマンド並びにフォーマット：
Ｓ ＳＨＯＴ（ＡＡ、ＢＢ、ＣＣ、ＤＤ、ファイル名）
コマンドはＣ ＳＨＯＴコマンドを妨害し、システムに人面比較インデックス値（００から９９）を送る。

システムは閾値を設定あるいは調整して取引サービスを継続するか否かを決定することができる。

前述の実施例は本発明の説明のみを目的とする。よって、それらの改良は本発明の範囲内である。

図１aは本発明のシステムの１実施例を示す。

図１bは本発明のシステムの別実施例を示す。

図２は本発明で利用する機器のブロック図である。

図３は本発明の操作システムの主操作モードのフローチャートである。

図４は本発明の画像データアクセスモジュールの概略図である。

図５は本発明の連続撮像手順の１実施例のフローチャートである。

図６は本発明のスナップ撮像手順の１実施例のフローチャートである。

図７は本発明の画像認識手順の１実施例のフローチャートである。

Claims (31)

1. 人工知能デジタル撮像、記録及び画像認識機能を有したＡＴＭシステムであって、
   少なくとも１台のデジタルカメラを装備し、該デジタルカメラで撮影された画像データを保存する保存・コントロール装置に接続されているＡＴＭと、
   該画像データに基いて様々なＡＴＭ取引サービスを提供させることができる人工知能撮像、記録及び画像認識処理用の操作システムと、
   を含んで構成されていることを特徴とするＡＴＭシステム。
2. 操作システムは次の操作モードを有していることを特徴とする請求項１記載のＡＴＭシステム：
   非取引モード：ＡＴＭ前方に向けられたカメラを起動し、低撮像頻度にセットする；
   取引開始モード：銀行カード所有者が銀行カードを挿入すると少なくとも１台のカメラを起動し、少なくとも１台のカメラからの画像データを回収して人面認識プロセスを開始し、取引を提供すべきか否かを決定する；
   現金取扱モード：上部カメラを起動し、高撮像頻度にセットする。
3. 保存・コントロール装置はＡＴＭに内蔵されていることを特徴とする請求項１記載のＡＴＭシステム。
4. 保存・コントロール装置はＡＴＭの回路モジュールの外部に設置されていることを特徴とする請求項１記載のＡＴＭシステム。
5. 外部保存・コントロール装置はＡＴＭに内蔵または別体のケースに収納されていることを特徴とする請求項４記載のＡＴＭシステム。
6. ＡＴＭと保存・コントロール装置との間の通信は有線または無線であることを特徴とする請求項１記載のＡＴＭシステム。
7. 画像データアクセスモジュールをさらに含んでおり、取引サービス時に記録された日付、時間または対象口座に従って保存装置内に保存された画像データにアクセスさせることを特徴とする請求項１記載のＡＴＭシステム。
8. 人面認識プロセスは銀行カード所有者の人面特徴を認識し、該カード所有者がマスク、ヘルメットあるいはその他の認識妨害物を着用しているか否かを認識させることを特徴とする請求項２記載のＡＴＭシステム。
9. 現金取扱モードでは、高撮像頻度にセットされたカメラから得られた画像データに従って取扱われる現金の額と真贋が認識されることを特徴とする請求項２記載のＡＴＭシステム。
10. 操作システムは取引サービス時に記録された日付、時間または対象口座に従ってリアルタイムで保存された画像データにアクセスさせるように操作できることを特徴とする請求項１記載のＡＴＭシステム。
11. ＡＴＭであって、従来式ＡＴＭ装備に加えて、
    少なくとも１台のデジタルカメラと、
    画像入力選択装置と、
    Ａ/Ｄコンバータ・同調処理装置と、
    フィルタと、
    ビデオ信号デコーダ・画像スケール処理装置と、
    データフォーマット処理装置と、
    データコンプレッサと、
    ＤＭＡコントローラと、
    画像データバッファメモリと、
    インターフェース回路と、
    を含んでおり、
    前記入力選択装置は前記少なくとも１台のカメラからの少なくとも１種の画像データを選択的に入力し、該選択された画像データを前記Ａ/Ｄコンバータ・同調処理装置、フィルタ及びデコーダ・画像スケール処理装置で処理して基礎デジタルデータとし、前記データフォーマット処理装置は該基礎デジタルデータのフォーマットを本ＡＴＭの主プログラムで利用可能なフォーマットに変換し、該フォーマット処理されたデジタルデータを前記データコンプレッサで圧縮処理し、前記画像データバッファメモリに保存し、前記ＤＭＡコントローラと前記インターフェース回路を介して本ＡＭＴの主プログラムに送信することを特徴とするＡＴＭ。
12. ＡＴＭであって、外部保存・コントロール装置と通信するものであり、従来式ＡＴＭ装備に加えて少なくとも１台のデジタルカメラを含んでおり、前記外部保存・コントロール装置は、
    画像入力選択装置と、
    Ａ／Ｄコンバータ・同調処理装置と、
    フィルタと、
    ビデオ信号デコーダ・画像スケール処理装置と、
    データフォーマット処理装置と、
    データコンプレッサと、
    ＤＭＡコントローラと、
    画像データバッファメモリと、
    インターフェース回路と、
    データ保存装置と、
    を含んでおり、
    前記少なくとも１台のデジタルカメラからの前記画像データを前記外部保存・コントロール装置に送信し、前記入力選択装置は少なくとも１種の画像データを選択的に入力し、該選択された画像データを前記Ａ/Ｄコンバータ・同調処理装置、フィルタ及びデコーダ・画像スケール処理装置を介して処理して基礎デジタルデータとし、前記データフォーマット処理装置は該基礎デジタルデータのフォーマットを本ＡＴＭの主プログラムで利用可能なフォーマットに変換し、該フォーマット処理されたデータを前記データコンプレッサで圧縮処理して前記バッファメモリに保存し、前記ＤＭＡコントローラと前記インターフェース回路とを介して本ＡＴＭの主プログラムに送信することを特徴とするＡＴＭ。
13. 外部保存・コントロール装置は少なくとも１台のＡＴＭと通信できる少なくとも１つのインターフェースポートを含んでいることを特徴とする請求項１２記載のＡＴＭ。
14. 外部保存・コントロール装置は通信するいずれかのＡＴＭ内に内蔵あるいは別体のケースに収容されていることを特徴とする請求項１２記載のＡＴＭ。
15. 外部保存・コントロール装置と本ＡＴＭは有線または無線で通信することを特徴とする請求項１２記載のＡＴＭ。
16. 少なくとも１台のデジタルカメラは本ＡＴＭの前方、下方または後方に向けられていることを特徴とする請求項１１または１２に記載のＡＴＭ。
17. 請求項１の人工知能デジタル撮像、記録及び画像認識のための操作システムであって、従来式ＡＴＭの操作システム及びモジュールに加え、本操作システムは人工知能デジタル撮像、記録及び画像認識モジュールを含んでおり、該モジュールは、
    （１）非取引モード：ＡＴＭ前方に向けられたカメラを作動状態とし、低撮像頻度にセットし、通常の装備と安全性テストを実行するモード；
    （２）取引開始モード：少なくとも１台のカメラから画像データを回収して人面認識プロセスを開始し、認識結果が容認できる場合には通常取引サービスを提供し、容認できなければ異常プログラムを作動させて音声、光または他の手段でカード所有者に人面認識を妨害する妨害物を取り除くように指示し、指示に従わない場合にはカードを所有者に返却するモード；
    （３）現金取扱モード：上部に設置されたカメラを作動状態とし、高撮像頻度にセットし、取引の証拠として画像データを提供するモード、
    を含んでいることを特徴とする操作システム。
18. 画像データアクセスモジュールをさらに含んでおり、取引時に記録された日付、時間あるいは対象口座に従って保存装置に保存された画像データにアクセスさせることを特徴とする請求項１７記載の操作システム。
19. 人面認識プロセスはカード所有者の頭部の回転、外光の影響、等々のごとき要因で引き起こされる画像データの欠陥を補正するための補正プロセスを利用することを特徴とする請求項１７記載の操作システム。
20. 人面認識結果は０から９９のインデックス値を提供し、本操作システムは閾値を予め設定して該認識結果が容認できるか否かを決定することを特徴とする請求項１７記載の操作システム。
21. インデックス値が閾値を満足させないとき本操作システムは再エントリ計数値を増加させ、該再エントリ計数値が設定値に到達するまで処理を反復することを特徴とする請求項２０記載の操作システム。
22. 現金取扱モードにおいて取扱い現金の額と真贋を認識するモジュールを提供することを特徴とする請求項１７記載の操作システム。
23. 人面認識プロセスは様々なサービス地域や人種に応じて人面比較テンプレートを予め設定することを特徴とする請求項１７記載の操作システム。
24. ＡＴＭのための人工知能撮像、記録及び画像認識方法であって、それぞれのデジタルカメラの撮像頻度を制御し、画像認識用の閾値を予め設定し、
    （１）非取引モードにおいて、ＡＴＭの前方に向けられたカメラを作動状態とし、撮像を低撮像頻度に設定し、通常装備と安全性テストを実行するステップと、
    （２）取引開始モードにおいて、撮像を中撮像頻度に設定し、銀行カード所有者の非圧縮画像データを回収して人面認識プロセスを開始し、通常及び異常取引サービスのいずれを提供するか決定するステップと、
    （３）現金取扱モードにおいて、撮像を高撮像頻度に設定するステップと、
    （４）日付、時間あるいは対象口座に従って画像データにアクセスさせるステップと、
    を含んでいることを特徴とする方法。
25. 人面認識プロセスは人面認識の解像度を向上させるために補正処理を実行することを特徴とする請求項２４記載の方法。
26. 認識結果はインデックス値を提供し、該インデックス値用の容認可能な閾値を予め設定することを特徴とする請求項２４記載の方法。
27. 取引開始モードにおいて、認識結果が閾値を満足させない場合には異常サービスモードを開始し、カード所有者に対して音声、光またはビデオ信号で忠告を発することを特徴とする請求項２４記載の方法。
28. 再エントリ計数値を増加させ、再エントリ計数値が設定値に到達するまで処理を反復することを特徴とする請求項２７記載の方法。
29. 現金取扱モードにおいて、取扱い現金の額と真贋を高撮像頻度に設定されたカメラから得られた画像データに従って認識させることを特徴とする請求項２４記載の方法。
30. 設定された閾値を異なるサービス地域、利用者の特徴あるいは時間帯によって調整することを特徴とする請求項２４記載の方法。
31. 人面認識基準を異なるサービス地域、利用者の特徴あるいは時間帯によって調整することを特徴とする請求項２４記載の方法。

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