JP2010504793A - Ｅｃｇ／ｐｐｇベースのバイオメトリクスのためのテンプレート合成 - Google Patents

Abstract

本発明は、個人の身体的特徴からもたらされるバイオメトリックデータを用いることにより、個人の同一性を検証する方法及び装置に関する。本発明の基本概念は、ＥＣＧ信号及びＰＰＧ信号のような周期信号におけるピーク位置を決定するのではなく、個人の同一性を検証するバイオメトリックデータの表現としてそれらの信号を用いるとき、それらの信号の形状又はモフォロジが考慮されることである。

Description

本発明は、個人の身体的特徴からもたらされるバイオメトリックデータを採用することにより、その個人についての同一性を検証する方法及び装置に関する。

身体的オブジェクトの認証は、安全な建物への条件付きアクセス又はディジタルデータへの条件付きアクセス（例えば、コンピュータ又は取り外し可能記憶媒体に記憶されている）のような多くのアプリケーションにおいて、若しくは識別目的（例えば、特定のアクティビティについて識別された個人に課金する）で用いられることが可能である。

識別及び／又は認証のためのバイオメトリクスの使用は、パスワード及びｐｉｎコードのような従来の識別手段に対するより良好な代替であるとみなされ、絶えず増加している。パスワード／ｐｉｎコードの形式での識別を必要とするシステムの数は、従って、それらのシステムのユーザが覚える必要があるパスワード／ｐｉｎコードの数は次第に増加している。バイオメトリック識別において、指紋、虹彩、耳等のようなユーザに対して一意の特徴は、ユーザを識別するように用いられる。明らかに、ユーザは、彼／彼女のバイオメトリック特徴を失わず又は忘れず、また、何らそれらを書き留める又は記憶する必要はない。

ユーザを識別する又は認証するとき、ユーザのバイオメトリック特徴は参照データと
比較される。それらがマッチングするとき、ユーザは、識別／認証されたとみなされる。ユーザについての参照データは、所謂、エンロールフェーズに先だって得られ、例えば、データベース又はスマートカードに記憶される。エンロールは、それ故、エンロール当局がユーザのバイオメトリックテンプレートを取得するときの、即ち、ユーザがエンロール当局のエンロール装置に彼女のバイオメトリックデータを提示するときの、最初の処理であり、それは、特徴の集合を抽出して記憶するバイオメトリックデータを処理する。記憶されている個人の特徴の集合は、個人のバイオメトリックテンプレートとして参照される。検証している間、即ち、ユーザを識別又は認証しているとき、ユーザは、データを処理し、テンプレートを作成するシステムに彼女のバイオメトリックデータを再び、提示し、記憶されているテンプレートが検索され（及び、必要に応じて、暗号解読され）、記憶されているテンプレートと提示されたテンプレートのマッチングがもたらされる。

識別はまた、心臓の電気活動を反映する心電（ＥＣＧ）信号を処理することにより達成される。これは、ＥＣＧを生成する典型的な周期（ＰＱＲＳＴ周期）の特徴を解析することにより行われる。それらの信号は主に、診断のために用いられ、心臓における解剖学的差異、性別、相対的体重、胸部構造等のような異なる因子に従って、人間毎に異なるように現れる。ＥＣＧに関連する血流波形がまた、識別のために用いられることが可能である。光電式容積脈波記録法（ＰＰＧ：Ｐｈｏｔｏｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｐｈｙ）は血流をモニタするように用いられる方法であり、その方法は、組織を照明して、反射光を測定することにより、組織を流れる血液の灌流を検出する。その結果として得られる信号は光電式指尖容積脈波（Ｐｈｏｔｏｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｍ）と呼ばれる。

識別のためのＥＣＧベースのバイオメトリックデータを用いる現在の方法においては、個人のバイオメトリックテンプレートはＰＱＲＳＴ周期から抽出され、ＰＱＲＳＴ周期のＰ、Ｑ、Ｒ、Ｓ及びＴピークの相対的位置及び振幅を特に考慮する。そのような方法については、文献“ＥＣＧ Ａｎａｌｙｓｉｓ：Ａ Ｎｅｗ Ａｐｐｒｏａｃｈ ｉｎ Ｈｕｍａｎ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ”，ｂｙ Ｌ．Ｂｉｅｌ，Ｏ．Ｐｅｔｔｅｒｓｓｏｎ，Ｌ．Ｐｈｉｌｉｐｓｏｎ， ａｎｄ Ｐ．Ｗｉｄｅ，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ，ｖｏｌ．５０，ｎｏ．３，ｐｐ．８０８−８１２，２００１に記載されている。

実際には、ＰＱＲＳＴピークは、自動化方式では正確に決定されることができない。実際には、特定のＥＣＧにおいては、それらのピークの全ては表さない（例えば、特定の電極構成が用いられるとき、又は病理学的場合に）。更に、検出手順における限定されたサンプリング頻度及びエラーは、ピーク位置の決定における不確実性をもたらす。

バイオメトリックテンプレートは心拍数変動について補正される必要があり、そのことは、エンロールの間の心拍数が、検証中に現れる心拍数と異なるとき、特に重要である。検証の間に提示されるテンプレートは、エンロールのテンプレートと全く同じであることはないため、ユーザが実際に認証される必要がある場合でさえ、彼女は明確に拒絶される可能性がある。それ故、認証された個人を誤って、拒絶しないことが望ましい、即ち、本人拒否率（ＥＲＲ）を低くする必要がある。それとは対照的に、個人は間違って認証されない必要があり、即ち、他人誤認率（ＦＡＲ）を低くする必要がある。それらの２つのパラメータ間のトレードオフが行われる必要がある。理想的な設定においては、バイオメトリックテンプレートは、全ての有効な心拍数においてエンロールの間に抽出される特徴の集合から成る。しかしながら、エンロールの間に、そのような網羅的な特徴の集合を生成することは、不都合であり、実際には、実行不可能である。

"ＥＣＧ Ａｎａｌｙｓｉｓ：Ａ Ｎｅｗ Ａｐｐｒｏａｃｈ ｉｎ Ｈｕｍａｎ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ"，ｂｙ Ｌ．Ｂｉｅｌ，Ｏ．Ｐｅｔｔｅｒｓｓｏｎ，Ｌ．Ｐｈｉｌｉｐｓｏｎ， ａｎｄ Ｐ．Ｗｉｄｅ，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ，ｖｏｌ．５０，ｎｏ．３，ｐｐ．８０８−８１２，２００１

本発明の目的は、従来技術のバイオメトリック識別システムに関連する上記の課題を克服することである。

この目的は、請求項１に記載の、個人の身体的特徴から導き出されるバイオメトリックデータをエンロールすることにより、個人の同一性を検証する方法と、請求項９に記載の、個人の身体的特徴から導き出されるバイオメトリックデータをエンロールすることにより、個人の同一性を検証する装置と、により達成される。

好適な実施形態については、従属請求項に記載している。

本発明の第１特徴においては、前記バイオメトリックデータを表す信号を取得するステップと、その信号の少なくとも１つの所定の特性の値を正規化パラメータとして用いる、取得された信号を正規化するステップと、を有する方法を提供する。更に、候補信号は、正規化された取得信号を有する群から選択された少なくとも２つの信号と、バイオメトリックデータを表す少なくとも２つの異なる以前にエンロールされた信号と、を用いて合成され、その以前にエンロールされた信号は、所定の特性の値の関数を合成パラメータとして用いることにより、正規化パラメータを用いて正規化される。最終的には、その方法は、合成された候補信号がその群における残りの信号の何れか１つと対応するかどうかを判定するステップであって、正規化された取得信号が候補信号を合成するときか又は、残りの信号を選ぶときのどちらかにおいて用いられ、個人の同一性は、合成された候補信号と前記の残りの信号の何れかの１つとの間に対応性が存在する場合に検証される、ステップを有する。

本発明の第２特徴においては、前記バイオメトリックデータを表す信号を取得する手段と、その信号の少なくとも１つの所定の特性の値を正規化パラメータとして用いる、取得された信号を正規化する手段と、を有する装置を提供する。更に、正規化された取得信号を有する群から選択された少なくとも２つの信号と、バイオメトリックデータを表す少なくとも２つの異なる、以前にエンロールされた信号と、を用いて候補信号を合成する手段であって、その以前にエンロールされた信号は、所定の特性の値の関数を合成パラメータとして用いることにより、正規化パラメータを用いて正規化される、手段を有する。更に、その装置は、エンロールされた信号を記憶する手段と、合成された候補信号がその群における残りの信号の何れか１つと対応するかどうかを判定する手段であって、その正規化された取得信号が候補信号を合成するときか又は、残りの信号を選ぶときのどちらかにおいて用いられ、個人の同一性は、合成された候補信号と前記の残りの信号の何れかの１つとの間に対応性が存在する場合に検証される、手段と、を有する。

本発明の基本概念は、ＥＣＧ信号又はＰＰＧ信号のような周期信号のピーク位置を決定するのではなく、それらの信号を個人の同一性を検証するバイオメトリックデータの表現として用いるときに、それらの信号の形状又はモフォロジが考慮されることである。ＥＣＧを構成するＰＱＲＳＴ周期において、Ｒ−Ｒセグメントのモフォロジは、バイオメトリック測定とバイオメトリックテンプレートとの間の比較のための手段として用いられることが可能である。ＰＱＲＳＴ周期における特徴的パターンの相対的位置は変わる可能性がある一方、複数のＲ−Ｒセグメントのモフォロジは、本質的に変化しないまま保たれる。典型的には、複数のＲピークは、それらが全ての電極構成において存在し、ＥＣＧ信号における最も大きいピークを構成するので、より正確に且つ明確に決定されることが可能であるために、参照として採用される。また、ＰＱＲＳＴ周期の要素全ては、Ｒ−Ｒセグメント内に含まれる。Ｒ−Ｒセグメントから抽出された特徴データの集合による個人の識別について、本明細書を通して説明されているが、他のセグメントも考慮されることが可能であり、それらのセグメントが選択される他の適切な信号も考慮されることが可能であることを、当業者は十分に理解できる必要がある。更に、バイオメトリック識別の性能を改善するように、検証手順においてＲ−Ｒセグメントのシーケンスを用いることが可能である。

個人の身体的特徴からもたらされるバイオメトリックデータを用いることにより個人の識別の検証を可能にするように、当該の身体的特徴、例えば、個人のＥＣＧについて測定される。ＥＣＧの形式の信号が、このようにして、この特定の実施例において生成される。この信号は、複数のＰＱＲＳＴ周期を有し、それらのＰＱＲＳＴ周期は個人のバイオメトリックデータを表す。本発明の例示としての実施形態においては、ＥＣＧ信号は、セグメント化が本発明について任意である場合でさえ、ディジタル化され、Ｒ−Ｒセグメントにセグメント化される。個人の心拍数の変動のために、ＥＣＧの記録におけるＲ−Ｒセグメントは異なる持続時間を有する。それ故、同じ個人のＥＣＧの２つの異なる測定について、ＰＱＲＳＴ周期は長さが異なる可能性があり、そのことは、それらの２つの測定が、サンプル周波数が同じであることが与えられる異なる数のサンプルを有することを、影響として有する。この課題を克服するように、Ｒ−Ｒセグメントはその長さ（即ち、Ｒ−Ｒセグメントを構成するサンプル数）に関して正規化される。その信号は、振幅、エネルギー等の、その信号のある他の特性に関して正規化されることが可能であることに留意する必要がある。更に、複数の特性の組み合わせが、その正規化手順において用いられることが可能である。しかしながら、この特定の実施例においては、変動において記録された各々のＲ−Ｒセグメントは、同じ所定のサンプル数を有するように正規化される、即ち、所定の値Ｌが正規化パラメータとして用いられる。

個人の同一性の検証に先だって、個人は、バイオメトリックデータを表す信号の少なくとも２つのセグメントが記録され、記憶されたことで、システムにエンロールされたことになる。このことを、典型的には、個人のバイオメトリックテンプレートという。候補セグメントは、少なくとも２つのセグメントが正規化された後に、それらのセグメントを用いて形態的に合成される。この正規化は、検証中に得られた信号を正規化するときに用いられる同じ特性の値Ｌを用いて実行される。即ち、検証中に記録されたＲ−Ｒは、値Ｌを用いて、その長さに関して正規化されるため、エンロールされたセグメントはまた、値Ｌを用いて正規化される。その合成手順においては、正規化で用いられる特性の値の関数が用いられる。検証中に記録された信号が、長さ正規化パラメータＬ（それはまた、エンロールされた信号を正規化するときに用いられる）を用いて、その長さに関して正規化されることを前提とすると、この特性の関数は、合成を実行するときに、用いられる。例えば、検証中に記録されたＲ−Ｒセグメントの実際の長さρを用いることが可能である。最終的には、検証される正規化セグメントが合成されたエンロールセグメントと対応するかどうかが判定される。それらの２つのセグメントが、ある程度、互いに似ている場合、その個人の同一性は検証されたことになる。この判定は、例えば、類似度スコアを得るための、所謂、ｌ_２ノルムを用いることにより行われる。要求された同一性の認証を判定するように、この類似度スコアは、通常、閾値と比較される。

代替として、候補セグメントは、エンロールされたセグメント（正規化された後の）及び検証中に得られた正規化されたセグメントのうちの少なくとも１つを用いて、再び、検証中に得られたセグメントの実際の長さを合成パラメータとして用いて、形態的に合成される。その後、合成された候補セグメント及び正規化されたエンロールセグメントのうちの残りの１つを用いて、対応度のチェックが行われる。

上記のように、検証中に得られ、正規化されたセグメントは：
１）候補セグメントを合成しているときに（又は、それが合成中に用いられない場合に）用いられる；若しくは
２）対応度をチェックするときに、合成された候補セグメントを比較する
必要がある。

最終的に、類似度について比較されるそれら２つのセグメントは、正規化の後、同じ長さを有するため、それらのセグメントを、例えば、ｌ_ｐ距離を用いて容易に比較することができる。形態的合成は、少なくとも２つのセグメントを比較する時間正規化（又は、タイムアライメント）を用いることにより実行される。時間正規化は、本質的には、同じ速度で展開しない一変量の又は多変量の時間シーケンスをマッチングさせるように用いられる。時間正規化アルゴリズムは、線形時間正規化及び動的時間整合化（ＤＴＷ：Ｄｙｎａｍｉｃ Ｔｉｍｅ Ｗａｒｐｉｎｇ）を含む。後者は、本明細書で用いられる。

有利であることに、本発明に従ったバイオメトリック識別は、個人の同一性を検証するために用いられる候補バイオメトリックテンプレートを合成する検証の間に与えられる、僅か２つのエンロールバイオメトリックテンプレート及び１つのバイオメトリックテンプレートの使用を可能にする。好適には、厳密に必要でない場合でさえ、ＥＣＧがバイオメトリック識別処理において用いられる特定の実施例において、それらの少なくとも２つのエンロールセグメントは、極端な長さを表す２つのＥＣＧから取られる。それ故、１つのエンロールバイオメトリックテンプレートは、小さい心拍数（即ち、サンプル数に対して“長い”セグメント）を表すＥＣＧからもたらされる一方、他のエンロールバイオメトリックテンプレートは、大きい心拍数（即ち、サンプル数に対して“短い”セグメント）を表すＥＣＧからもたらされる。このことは、合成のためにバイオメトリックモデルを構築することは２つのＲ−Ｒセグメントのみを必要とし、それらのＲ−Ｒセグメントの長さはそれぞれの極端にあることを意味している。有効なエンロールストラテジは、弛緩及び身体活動により小さい及び大きい心拍数を導き出すことを有する。

バイオメトリックデータを表す他の信号を、本発明に従って個人を識別するために用いることが可能であることに留意する必要がある。第１実施例においては、用いられるバイオメトリックは指紋であり、正規化及び合成手順で用いられる信号の特性は、実際の指紋を記録するセンサに対して個人が加える圧力である。第２実施例においては、用いられるバイオメトリックは、個人の歩行スタイルの様子である。そのような実施例においては、個人は撮影され、歩いているときの個人の速度及び／又はリズムが、正規化パラメータ及び合成パラメータとして用いられる。

本発明の更なる特徴及び有利点については、以下の説明及び同時提出の特許請求の範囲を学習するときに明らかになる。当業者は、本発明の種々の特徴が、以下に記載している実施形態以外の実施形態を得るように、組み合わされることが可能である。

本発明の好適な実施形態について、添付図を参照して、以下、詳述する。

ＰＱＲＳＴ周期が示されている心電図である。 本発明の実施形態に従った個人の同一性を検証するシステムを示す図である。 信号のセグメント化及び前処理を示す図である。

図１は、記録されたＥＣＧを示していて、その図においては、所謂、ＰＱＲＳＴ周期が示されている。上記のように、ＰＱＲＳＴ周期の特徴は、個人の特徴の集合又はバイオメトリックテンプレートを抽出するように用いられることが可能である。ＰＱＲＳＴ周期におけるピークの位置を決定するのではなく、Ｒ−Ｒセグメントの形状が、バイオメトリック識別のために用いられることが可能である。

図２は、本発明の実施形態に従った、個人の同一性を検証するためのシステムを示している。そのシステムにおいては、ディジタル化されたＥＣＧ信号はセグメント化ブロック１０１によりセグメント化される。Ｒ−ＲセグメントＳから、セグメントの実際の長さρが導き出される。Ｒ−ＲセグメントＳは、正規化ブロック１０２によりＬ個のサンプルを有するように長さ正規化される。Ｌは、それ故、正規化パラメータと称される。図２においては、長さ正規化されたＲ−Ｒセグメントが、正規化ブロック１０２により出力され、

で表される。長さ正規化パラメータＬは、合成ブロック１０３に対しては、Ｒ−Ｒセグメントの実際の長さρと共に入力として更に用いられる。それ故、検証されるＲ−Ｒセグメントが、例えば、２５０個のサンプルを有し、以前にエンロールされたＲ−Ｒセグメントが、例えば、３２０個のサンプルを有する場合でさえ、それら２つのＲ−Ｒセグメントは、それらの両方が同じ数、例えば、３００個のサンプルを有するように正規化される。

識別される各々の個人について、ｒ_１及びｒ_２で表される、少なくとも２つのエンロールバイオメトリックテンプレートはデータベース１０４に記憶される。上記のように、それら２つのＲ−Ｒセグメントを、極端な長さを表す２つのＥＣＧから取ることが可能である。ｒ_ｉは、特定の個人ｉのエンロールセグメントを表し、Ｊは、個人についてエンロールされたセグメントの数である。

合成ブロック１０３において、長さ正規化セグメント

は、２つのセグメントｒ_１及びｒ_２を有する群から選択された２つのセグメントと、正規化ブロック１０２からのセグメント

と、を用いて合成される。勿論、データベース１０４は、識別される個人のエンロールセグメントを更に有することが可能であり、その場合、３つ以上のセグメントが、その合成において用いられることが可能である。特定の実施例においては、ｒ_１及びｒ_２は、合成処理において用いられる。最終的には、正規化ブロック１０２からの合成セグメント

及びセグメント

は、比較ブロック１０５に供給される。それら２つのセグメントは同じ長さを有するため、それらのセグメントは、例えば、ｌ_ｐ距離を用いて、容易に比較されることが可能である。それら２つのセグメントが、ある程度、互いに似ているとみなされる場合、個人の同一性が検証されたことになる。

それ故、図２を参照して説明される本発明の実施形態においては、現在のＲ−Ｒセグメントの長さρ、正規化パラメータＬ及びバイオメトリックテンプレートはｒ_１及びｒ_２を用いて、

と表される長さ正規化Ｒ−Ｒ候補セグメントが合成される。

図２のシステムに示している異なる機能ブロックは、典型的には、マイクロプロセッサ、又はＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＣＰＬＤ（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）等のような演算能力を有する他の適切な装置により実行される。そのシステムは、有利であることに、携帯電話、スマートカードのような単独の装置において更に実行されることが可能である。また、そのような装置は、心拍数を測定するセンサを備えることが可能である。更に、その装置は、図２に示すように、記憶手段を有し、典型的には、更なる処理のために、測定されたアナログ値をディジタルビット列に変換するように、アナログ−ディジタル変換器を備えている。本発明の方法の異なる実施形態のステップを実行するとき、マイクロプロセッサは、典型的には、その装置に対してダウンロードされ、記憶手段に記憶される適切なソフトウェアを実行する。

以下、合成処理について詳細に説明する。Ｒ−Ｒセグメントを形態的に合成する処理について、次に説明する。Ｒ−Ｒテンプレートの集合が、共通モフォロジ｛ｒ_ｉ，ｊ｜１≦ｊ≦Ｊ｝、即ち、それぞれの長さ｛ρ_ｉ，ｊ｜ρ_ｉ，ｊ＜ρ_{ｉ，ｊ＋１}｝及び

を有する対象物ｉに関連するテンプレートを共有する場合、

における要素と同じモフォロジを有する長さＬの正規化Ｒ−Ｒセグメント

が生成される必要がある。ρ_ｉ，ｊ＝ρであるように

は

に等しいため、ρ∈｛ρ_ｉ，ｊ｝は取るに足らない。その形態的合成の問題については、２つの信号を有する時間正規化（又は、タイムアライメント）の概念を用いて解が得られる。時間正規化は、本質的に、同じ速度で展開しない一変量の又は多変量の時間シーケンスをマッチングさせるように用いられる。時間正規化アルゴリズムは、線形時間正規化及び動的時間整合化（ＤＴＷ：Ｄｙｎａｍｉｃ Ｔｉｍｅ Ｗａｒｐｉｎｇ）を含む。後者は、本明細書で用いられる。ＤＴＷは主に、参照信号とテスト信号との間の距離測定値を演算するように、音声信号のスペクトルシーケンス比較のために用いられてきた。このために、それらの信号間の全ての有効なサンプル毎の絶対差分が演算され、それらの距離が、最小差分経路（ＤＴＷ経路）に沿った累積絶対差分として規定される。単調に増加するＤＴＷ経路は、参照信号とテスト信号との間の時間的整合パターンをアライメントする。

で表されるＤＴＷ経路は時間的整合パターンとアライメントされるため、下の式（１）における関係が保たれる。指数ｎ及びｍが、

（参照信号）及び

（テスト信号）のそれぞれのサンプルを表すように用いられ、

ここで、

は

の推定値である。式（１）に従って、テスト信号

についての推定値は、参照信号

及び経路

から得られる。その経路の時間的性質のために、経路

は単調であることを前提としている。式（１）の関係は、｛ｒ_ｉ，ｊ｝から

を合成する基準としての役割を果たす。｛ｒ_ｉ，ｊ｝において参照テンプレートｒ_ｉ，ｋを任意に選択することにより、次式が保持される。

ＤＴＷ経路

は、次式の関数Ｆ

を介して、テンプレート間経路

から推定される。

ここで採用される、Ｆについての特定の選択は、線形的に重み付けされた次式（４）に対応している。

の単調性は、重み付け係数α_ｉ，ｊを制約することにより又は後処理により確実にすることが可能である。有効な後処理の方法は、次式のように規定することができる。

式（２）を代入することにより、次式が得られる。

線形結合係数α_ｉ，ｊを得る有効な方法は、次のラグランジェ補間式を用いることを有する。

ここで、図３を参照するに、セグメント化信号のセグメント化（図２に関連付けて説明している）及び後処理について、詳細に説明する。ＥＣＧ信号は、外部の雑音源（例えば、電力線）、ベースライン変動及び対象物の動きのためのアーティファクトを有する可能性がある。それ故、Ｒピークの検出に先だって、Ｓａｖｉｔｚｋｙ−Ｇｏｌａｙ（ＳＧ）時間領域平滑化フィルタが用いられる。このフィルタは、信号に対する多項式関数のフレーム毎の最小二乗フィッティングとみなされる。ＰＱＲＳＴ周期の構成要素の識別は、医療診断、正確な心拍数決定、ＥＣＧデータ圧縮及び心周期分類のための基礎としての役割を果たすため、ＥＣＧ解析における基本的なステップをなす。数学的モフォロジ（ＭＭ）ベースのアルゴリズムは、かなり低い周波数成分（ベースライン変動）を除去することが可能であり、ＰＱＲＳＴ周期のピーク及び谷の鮮鋭度以外の何れかの特定の前提を必要とせず、演算効率が高いために、有利に用いられる。図３ａにおいては、“生”ＥＣＧ信号（ｘ）が示されている。Ｒピーク改善信号（ｘｅｎｈ）は、その場合、図３ｃにおいてＲピーク改善信号を得るように、ｘから減算されることにより得られる（図３ｂを参照されたい）。後者は、閾値を用いる簡単なＲピーク検出を可能にする。続いて、ベースライン補正信号（ｘｂａｓｅ）が、図３ｅにおいてベースライン補正信号を得るように、ｘから減算することにより演算される（図３ｄ）。Ｒピークの位置は、図３ｅの縦方向の太線で示されている。

本発明について、特定の例示としての実施形態に関連付けて詳述しているが、多くの種々の変形、修正等が存在することが、当業者には明らかになるであろう。上記の実施形態は、従って、本発明の範囲を制限するように意図されていず、同時提出の特許請求の範囲により規定されるものである。

Claims (13)

1. 個人の身体的特徴からもたらされるバイオメトリックデータを用いることにより、前記個人の同一性を検証する方法であって：
   前記バイオメトリックデータを表す信号を取得するステップ；
   前記信号の少なくとも１つの所定の特性の値を正規化パラメータとして用いて、前記取得された信号を正規化するステップ；
   前記正規化された取得信号を有する群から選択された少なくとも２つの信号と、バイオメトリックデータを表す少なくとも２つの異なる、以前にエンロールされた信号とを用いて候補信号を合成するステップであって、前記以前にエンロールされた信号は、前記所定の特性の値の関数を合成パラメータとして用いることにより、前記正規化パラメータを用いて正規化される、ステップ；及び
   前記合成された候補信号が前記群における残りの信号のうちの何れか１つに対応するかどうかを判定するステップであって、前記正規化された取得信号は、前記候補信号を合成するときに又は前記残りの信号を選ぶときに用いられ、前記個人の前記同一性は、前記合成された候補信号と前記残りの信号の前記何れかの１つとの間に対応性がある場合に、検証されたことになる、ステップ；
   を有する方法。
2. 請求項１に記載の方法であって、前記候補信号の前記合成は、前記異なる、以前にエンロールされた信号のうちの少なくとも２つを用いることにより実行され、前記個人の前記同一性は、前記合成された候補信号と前記正規化された取得信号との間に対応性がある場合に認証されたことになる、方法。
3. 請求項１に記載の方法であって、前記候補信号の前記合成は、前記正規化された取得信号と、前記異なる、以前にエンロールされた信号のうちの少なくとも２つを用いることにより実行され、前記個人の前記同一性は、前記合成された候補信号と前記少なくとも２つの異なる以前にエンロールされた信号との間に対応性がある場合に認証されたことになる、方法。
4. 請求項１に記載の方法であって、前記正規化は、曲線フィッティングにより行われる、方法。
5. 請求項１に記載の方法であって、前記正規化は、補間により行われる、方法。
6. 請求項１に記載の方法であって、前記のバイオメトリックデータを表す信号は心臓信号である、方法。
7. 請求項１に記載の方法であって、前記のバイオメトリックデータを表す信号のセグメントが取得され、前記の少なくとも２つのエンロールされた信号のそれぞれのセグメントは、前記合成において用いられる、方法。
8. 請求項７に記載の方法であって、前記信号の前記セグメントは心臓信号のＲ−Ｒセグメントである、方法。
9. 個人の身体的特徴から導き出されるバイオメトリックデータを用いることにより、前記個人の同一性を検証する方法であって：
   前記バイオメトリックデータを表す信号を取得する手段；
   前記信号の少なくとも１つの所定の特性の値を正規化パラメータとして用いて、前記取得された信号を正規化する手段；
   前記正規化された取得信号を有する群から選択された少なくとも２つの信号と、バイオメトリックデータを表す少なくとも２つの異なる、以前にエンロールされた信号とを用いて候補信号を合成する手段であって、前記以前にエンロールされた信号は、前記所定の特性の値の関数を合成パラメータとして用いることにより、前記正規化パラメータを用いて正規化される、手段；
   前記エンロールされた信号を記憶する手段；及び
   前記合成された候補信号が前記群における残りの信号のうちの何れか１つに対応するかどうかを判定する手段であって、前記正規化された取得信号は、前記候補信号を合成するときに又は前記残りの信号を選ぶときに用いられ、前記個人の前記同一性は、前記合成された候補信号と前記残りの信号の前記何れかの１つとの間に対応性がある場合に、検証されたことになる、手段；
   を有する装置。
10. 請求項９に記載の装置であって、前記候補信号を合成する前記手段は、前記異なる、以前にエンロールされた信号のうちの少なくとも２つを用い、前記個人の前記同一性は、前記合成された候補信号と前記正規化された取得信号との間に対応性がある場合に、前記判定する手段により認証されたことになる、装置。
11. 請求項９に記載の装置であって、前記候補信号を合成する前記手段は、前記正規化された取得信号と、前記異なる以前にエンロールされた信号のうちの少なくとも２つを用い、前記個人の前記同一性は、前記合成された候補信号と前記少なくとも２つの異なる、以前にエンロールされた信号との間に対応性がある場合に、前記判定する手段により認証されたことになる、装置。
12. 請求項９に記載の装置であって、前記取得された信号をセグメント化する手段を更に有し、前記記憶手段は前記エンロールされた信号の対応するセグメントを有する、装置。
13. 演算能力を有する装置が、該装置において実行可能構成要素が実行されるとき、請求項１に記載のステップを実行するようにする、前記実行可能構成要素を有するコンピュータプログラム。

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