JP2015505284A - 車両の乗員を識別するシステム、方法、及び装置 - Google Patents

Abstract

本発明の特定の実施例は、車両の乗員を認識するシステム、方法、及び装置を含み得る。本発明の例示的な実施例によれば、車両の乗員を識別する方法を提供する。方法は、一次識別（ＩＤ）入力、及び１つ又は複数の二次ＩＤ入力を受け取る工程であって、一次ＩＤ入力が識別トークン情報を含む工程と、少なくとも一次ＩＤ入力に基づいてクラスタ情報を取り出す工程と、１つ又は複数の二次ＩＤ入力をクラスタ情報と比較する工程と、１つ又は複数の二次ＩＤ入力のクラスタ情報との比較に少なくとも部分的に基づいて乗員の識別情報に関連付けられた信頼度値を求める工程と、求められた信頼度値に少なくとも部分的に基づいて情報を出力する工程とを含む。

Description

本発明は、一般に認識システムに関し、特に、車両の乗員を識別するシステム、方法、及び装置に関する。

人は、車に乗り、運転する準備ができると、通常、座席の位置、バック・ミラーの角度、温度調節設定等を含む、車両内のいくつかの設定を調節する。一部の車両では、座席は、背もたれの角度、前後位置、ランバーの位置、座席の深さ、座席の高さ等を含む調節可能ないくつかの設定を有し得る。数多くのいろいろな座席位置により、例えば、車両がシェアされ、別々の乗員が自身固有の座席調節の選好を有する場合に問題が生じ得る。

車両の設計者及び製造業者は、単一のボタン一押しで、先行して記憶された位置に座席、ミラー、ペダル等を調節することが可能であるようにメモリ調節装置及び電動アクチュエータを設置することにより、前述の課題への対処を試行してきた。一部の車両は、記憶された設定を、特に番号を付したキー・フォブと関連付けて、例えば、特定のキー・フォブで車のカギを開けると座席を特定のメモリ位置に設定することが可能である。しかし、キー・セットを交換又は借用した場合、誤った選好の設定を乗員に提示しかねず、迷惑になるか、又は安全上の問題になり得る。

次に、必ずしも縮尺通りに描かれる訳でない添付の図及びフロー図を参照する。

本発明の例示的な実施例による、認識された乗員を有する車両乗員認識システム構成の例証的な例を示す図である。 本発明の例示的な実施例による、認識されていない乗員の例証的な例を示す図である。 本発明の例示的な実施例による、例証的な識別処理を示すブロック図である。 本発明の例示的な実施例による、車両乗員認識システムを示すブロック図である。 本発明の例示的な実施例による、車両の乗員の識別情報を知るための例示的な方法を示すフロー図である。 本発明の例示的な実施例による、車両の乗員を識別するための例示的な方法を示すフロー図である。

本発明の実施例は、本発明の実施例を示す添付図面を参照して更に詳細に後述する。しかし、本発明は、別々の多くの形態で実施し得、本明細書及び特許請求の範囲に記載された実施例に限定されるものと解されるべきでない。むしろ、本開示が詳細かつ完全であり、当業者に対して本発明の範囲を詳細に伝えるように前述の実施例を記載している。以下の説明では、特定の数多くの詳細を記載している。

しかし、本発明の実施例は前述の特定の詳細なしで実施し得る。場合によっては、周知の方法、構造、及び手法は、本願の説明をわかりにくくすることのないように、詳細に示していない。「一実施例」、「実施例」、「例示的な実施例」、「種々の実施例」等への言及は、記載された本発明の実施例が特定の特徴、構造、又は特性を含み得るが、全ての実施例が必ずしも、特定の特徴、構造、又は特性を含んでいる訳でないということを示す。更に、「一実施例における」との句の反復した使用は同じ実施例を必ずしも意味する訳でないが、同じ実施例を意味する場合もある。

本明細書及び特許請求の範囲では、別途明記しない限り、車両という語の使用は、乗用車、トラック、バス、貨物列車、セミトレーラ、航空機、ボート、オートバイ、又は輸送に使用することが可能な他の電動車両を含み得る。本明細書及び特許請求の範囲では、別途明記しない限り、乗員の語は、車両内の運転者、利用者、又は乗客を含み得る。本明細書及び特許請求の範囲では、トレーニング（ｔｒａｉｎｉｎｇ）の語は、少なくとも部分的に、新たな情報又は更なる情報に基づいてデータを更新又は改変する工程を含み得る。

本発明の特定の実施例は、検出された識別情報、又はそれがないことに基づいた装置の制御を可能にし得る。複数のセンサは、乗員の識別情報を知り、かつ／又は検出するために電動車両において使用し得る。例示的な実施例によれば、電動車両に関連付けられた装置に関する１つ又は複数の機能は、検出された識別情報、又はそれがないことによってトリガ又は制御され得る。本発明の例示的な実施例によれば、識別情報設定に関連付けられたプロファイルに少なくとも部分的に基づいて制御し得る装置は、座席、ペダル、ミラー、温度調節システム、ウィンドウ、サン・ルーフ、車載ディスプレイ、サウンド・システム、ナビゲーション・システム、警告システム、ブレーキ・システム、通信システム、又は電動車両に関する何れかの他の、快適さ、安全性、設定、若しくは制御を含み得る。

本発明の例示的な実施例によれば、乗員の識別情報及びプロファイルは、車両内の２つ以上のセンサから受け取られた情報を処理することにより、知られ、かつ／又は検出され得る。例示的な実施例によれば、センサは、カメラ、重量センサ、安全ベルト位置センサ、マイクロフォン、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）リーダ、ブルートゥース（登録商標）トランシーバ、及び／ワイファイ（登録商標）トランシーバを含み得る。前述のセンサは、乗員の識別情報を識別し、又は知るための情報を得るために車両内の他のセンサとともに利用し得る。例示的な実施例によれば、センサは、当該情報を、確度の高い識別情報と関連付けるために、信頼度値を確認するための更なる情報を提供するために利用し得る。例示的な実施例によれば、個人プロファイルが確立されると、例えば、特定の運転者又は乗員について種々の車両にわたり、一貫性をもたらすよう、別の車両とシェアし得る。

本発明の特定の実施例は、個々の運転者の物理的な特徴及び／又は個人の装置を知り、前述の個人の個人的な選好、設定、及び／又は習慣と関連付けることを可能にし得る。例示的な実施例は、運転者からの認識している入力なしで前述の選好を取得し、知ることができる。例示的な実施例によれば、センサは、車両ミラー、座席位置、ステアリング位置、温度、ダッシュ・オプション、及び調節可能な他の属性を設定する過程で乗員を監視又は観察するために利用し得る。例示的な実施例によれば、センサは、例えば、調節が過渡状態にある時点、及び／又は、調節が定常状態にある時点を検出し得るので、上記調節に関連付けられた設定は、運転者が調節の過程にある間でなく、定常状態に達した後に記憶される。

例示的な実施例によれば、構成、設定、制限等は、運転者又は乗員の識別情報に基づいて車両の動作に科し得る。例示的な実施例によれば、車両の所有者が、車の中にいる必要無しで、車両の設定、制限等を構成し得るように、例えば、遠隔サーバと通信するために無線通信システムを含み得る。他の例示的な実施例では、構成、設定、制限等は車両内から設定し得る。例示的な実施例によれば、車は、先行して未知の（又は知られていない）運転者が車両を始動又は運転しようとした場合に、イグニッションをディセーブルし得る「新しくないユーザ」モードに入れ得る。一実施例では、１つ又は複数の制限を運転者の種々の動作に基づいて、又は、車両に関連付けられた検出された局面によって科し得る。例えば、識別された運転者は速度制限を超えていることがあり得る。例示的な実施例によれば、「次に利用可能な停車場で車を停止させる」旨を運転者に指示するモードに車両を入れ得、よって、所有者は、携帯電話機を介して運転者に問いあわせ、又は、安全上の問題をもたらすことなく遠隔で車両をディセーブルし得る。上述のような同様な例示的な実施例を、車両の盗難を阻止するために利用し得る。

例示的な実施例によれば、乗員は、例えば、キー・フォブの一部分に埋め込まれた無線周波数識別（ＲＦＩＤ）又は他の識別チップを含み得るキーで車両のドアを開けることができる。前述の情報は、運転者を識別するための部分情報として使用し得る。他の例示的な実施例では、車両のドアはキーレス・コードを含み得、運転者は、個人コードを介してドアを開け、該コードを介して識別情報を提供し得る。認可されていないユーザが例えば、コードを取得し得、キー・フォブを借用又は盗難し得る。例示的な実施例によれば、コード又はキー・フォブを、乗員を識別するための部分情報として利用し得るが、次に説明するように、乗員の実際の識別情報における、より高いレベルのセキュリティ又は信頼度を提供するよう更なる情報を検出し得る。

例示的な実施例による、車両の乗員の識別情報を識別し、かつ／又は知るために、種々の構成部分、システム、方法、及び構成を利用し得、添付図面を参照して次に説明する。

図１は、本発明の例示的な実施例による、認識された乗員を有する車両乗員認識システム構成の例証的な例である。例示的な実施例では、乗員の識別情報を判定し、又は推定するために２つ以上のセンサを利用し得る。例えば、個人エントリ・コードをキーパッドで読み取り得るか、又はキー・フォブ又は他の個人用装置からの情報をブルートゥース（登録商標）、ワイファイ（登録商標）、又はＲＦＩＤリーダ１０４で読み取り得、乗員を識別するために、検出された他の情報とともに使用し得る部分的な「地上情報」を提供し得る。

例示的な実施例によれば、カメラ１０２は、運転者１０６の画像を捕捉し得、画像は、皮膚の色、顔特徴、目の間隔、髪の毛の色、形状等を含む、運転手に関連付けられた特徴を識別するよう処理し得る。例示的な実施例によれば、運転者１０６に関連付けられた画像を捕捉するために、ダッシュボード上に、又は、車両内若しくは車両上の何れかの他の好都合な場所に配置し得る。他の例示的な実施例では、カメラ１０２は、車両上の他の場所に配置し得、カメラ視野を関心領域に指向させるために反射部品を利用し得る。

特定の例示的な実施例は、運転者１０６が帽子をかぶり、又はサングラスをかけ得る場合、又は、車両内の照明が、カメラ及び画像認識処理にとって好ましいダイナミック・レンジ内に収まるには明るすぎるか、又は暗すぎる場合の状況に対応する。前述の例示的な実施例では、検出された他の情報を適宜、利用し、重み付け得る。

例示的な実施例によれば、車両内の１つ又は複数の安全ベルト１０８は、着用した長さを求めるために、カメラ１０２によって検出し、解析することが可能な光学的に識別可能なマーキングを含み得る。この情報は、運転者１０６の識別情報を判定するためにカメラ画像に捕捉された他の特徴とともに使用し、他のセンサとともに使用し得る。

例示的な実施例によれば、体重センサ１１０は、運転者１０６のおおよその体重を求めるために利用し得る。例示的な実施例によれば、体重センサ１１０は、運転者１０６の識別情報を判定するために、カメラ画像内で捕捉された他の特徴とともに使用し、他のセンサとともに使用し得る。

図１に示す挿入ボックスは、例示的な実施例による、体重、安全ベルトの長さ、及び顔情報を含む測定された特徴に基づいた、乗員１０６の認識を示す。経時的に、（かつ／又は測定毎に）変動し得る平均値又はベクトルは、特定の乗員に関連付けられた測定された特徴を表し得る。例えば、体重は変化し得、衣服は寒い日にはかさばり得、サングラスは断続的に使用されることがあり得る等である。例示的な実施例によれば、かつ、例証の目的で、母集団は、正規分布１１２で表される特徴を有し得る。しかし、母集団中の個人は、正規分布１１２と比較して、特に狭い範囲内に収まる測定された特徴（重み、安全ベルトの長さ、顔特徴、ベクトル等）を有し得る。例えば、体重センサ１１０は、乗員１０６が車両に入る際に１つ又は複数の体重測定値を得るために使用し得る。経時的な複数の測定は、特定の平均及び分散を有する体重測定曲線１１４をもたらし得る。例示的な実施例によれば、体重測定値１１４の平均（又は単一の測定値）を体重データと比較して、特定の所定の限度内の体重測定値１１４に一致する、先行して定義された体重シグネチャ領域１１５が存在しているかを判定し得る。肯定の場合、これは、運転者１０６が、先行して知った識別プロファイルに一致する確率の部分的な示標であり得る。例示的な実施例によれば、安全ベルトシグネチャ領域１１７及び顔特徴シグネチャ領域１１９との対応する一致が存在しているかを判定するプロセスにより、同様なプロセスを、安全ベルト長測定１１６及び顔特徴測定１１８について行い得る。例示的な実施例によれば、キー・フォブ情報等とともに、対応するシグネチャ領域１１５、１１７，１１９を、一致する測定値１１４，１１６、１１８と組み合わせることにより、運転者１０６又は他の乗員の識別情報を確認するための特定レベルの信頼度を提供し得る。例示的な実施例によれば、次の図を参照して説明するように、乗員がシステムによって認識されないかを判定するためにも利用し得る。

図２は、本発明の例示的な実施例による、認識されていない乗員２０６の例証的な例である。例示的な実施例では、体重センサ２１０は、乗員２０６の体重測定値２１４を得るために利用し得る。例示的な実施例では、カメラ（例えば、図１のカメラ１０２）は、着用安全ベルト長測定値２１６を求めるために、光学的に識別可能な基準マーキング・パターンを含み得る、安全ベルト２０８の１つ又は複数の画像を得るために利用し得る。例示的な実施例によれば、カメラ（例えば、図１のカメラ１０２）は、顔特徴の測定値又はベクトル２１８を求めるために乗員２０６の１つ又は複数の画像を得るために利用し得る。

図２における挿入ボックスは、測定値２１４、２１６、２１８が、対応するシグネチャ領域２２０とうまく一致しない例を表す。例示的な実施例によれば、シグネチャ領域２２０は、測定値２１４、２１６、２１８との、組み合わせた最も近い一致を有する、既知の、又は先行して知られている識別情報に対応し得る。例示的な実施例によれば、シグネチャ領域２２０と測定値２１４、２１６、２１８との間の相関が特定閾値以上でない場合、特定の動作又は動作の組を、システムの選好に基づいて行い得る。例えば、システムが、「新しくない運転者」にセットされた場合、認識されていない乗員２０６が運転者の座席にいた場合、車両が始動しないことがあり得る。別の例示的な実施例によれば、システムが「新たな運転者を知る」に設定された場合、測定値２１４、２１６、２１８を記憶し、認識されていない乗員２０６の識別情報を知り（、かつ、思い出し）始めるよう行い得る。

図３は、本発明の例示的な実施例による、例証的な識別処理のブロック図を表す。図３におけるブロックの一部がハードウェア特有の項目を表し得る一方、他のブロックは情報処理又は信号処理を表し得る。例示的な実施例によれば、測定値はセンサから得ることができ、結果として生じる特徴ベクトル情報３１０は、トレーニングし、知り、識別し、プロンプトする等のために利用し得る。例示的な実施例によれば、センサは、座席重量センサ３０３、ＲＦＩＤリーダ３０４、関連付けられた画像特徴抽出モジュール又はプロセッサ３０６を備えたカメラ、及び関連付けられた音声認識又は特徴抽出のモジュール若しくはプロセッサ３０８を備えたマイクロフォンを含み得る。

例示的な実施例によれば、グラウンド・トルース３１３を得るための入力も提供し得る。例示的な実施例によれば、グラウンド・トルース３１３は、乗員と特定の識別情報との間の非常に信頼できる関連とみなし得る。グラウンド・トルース３１３の例は限定列挙でないが、社会保障番号、セキュアなパスワード、生体スキャン、セキュアなトークン等を含み得る。例示的な実施例によれば、グラウンド・トルース３１３は、キー・フォブ又は個人用電子装置において実施し得、乗員によって持ち運び得る。例示的な実施例によれば、グランド・トルース３１３を含む情報はＲＦＩＤチップ上に記憶し、特徴ベクトル情報３１０の一部を構成するために、かつ／又はトレーニング段３１４用の情報を提供するためにＲＦＩＤリーダを介して送信し得る。

例示的な実施例によれば、コントローラ３２２は、センサ及び特徴ベクトル抽出を調整するために利用し得る。例示的な実施例によれば、重量、ＲＦＩＤ情報、顔形状、声質等を含む特定の抽出された情報を特定の乗員と関連付け、乗員、特定の識別情報、及び、識別情報に関連付けられた何れかの個人用設定３２６間の関連を確立するために利用し得る。例えば、個人用設定３２６は、座席の位置、ミラーの位置、ラジオ局、温度調節設定等を含み得る。例示的な実施例によれば、個人用設定３２６は種々のセンサによって抽出し得る。例示的な実施例によれば、個人用設定３２６に関する情報はコントローラ３２２によって処理し得る。例示的な実施例では、個人用設定３２６は、特定の識別情報に関連付けられた設定を知り、又は精緻化するために記憶し得る。別の例示的な実施例では、個人用設定３２６は、乗員が識別され、記憶された個人用設定３２６の対応する組を有している場合に設定を提供するためにコントローラ３２２により、メモリから読み出し得る。

例示的な実施例によれば、特徴ベクトル情報３１０は、先行して記憶された情報との一致が存在しているかを判定するよう解析し得る。前述の解析に基づいて、トレーニング段３１４又は認識段３２０を実現し得る。例示的な実施例では、特徴ベクトル情報３１０は、信頼できるインディケータである平均値に測定値が収束した（３１６）かを判定するために、又は、（例えば、雑音の除去等のために）数回測定する必要があり得る。例示的な実施例では、特徴ベクトル情報（３１０）からの識別情報を判定するために、収束した（３１６）データを認識段３２０において使用し得る。

例示的な実施例では、読み出された個人用特徴３２８との間に一致があったか否か、及び特徴ベクトル情報３１０に基づいて乗員に告知される対象のプロンプト又はメッセージ３２４のための信号又はコマンドを供給し得る。例えば、一致が判定された場合、プロンプト又はメッセージを告知し得る。「こんにちは、再び。あなたはアリスですね。」例示的な別の実施例によれば、一致がない場合、プロンプト又はメッセージは、「あなたの事、思い出せないです。あなたのお名前を教えて下さい。」例示的な実施例によれば、音声認識又は特徴抽出モジュール若しくはプロセッサ３０８は次いで、マイクロフォンから拾った応答を処理し、システムの選好が「新たな乗員を知る」モードにセットされている場合、認識されていない乗員を知る処理を始め得る。

図４は、本発明の例示的な実施例による、車両乗員認識システム４００のブロック図である。システム４００は、１つ又は複数のカメラ４２４と通信するコントローラ４０２を含み得る。１つ又は複数のカメラ４２４からの１つ又は複数の画像はコントローラ４０２によって処理し得、特定の特徴は、（図３の特徴ベクトル情報３１０と同様に）特徴ベクトル情報を提供するために１つ又は複数の画像から抽出し得る。例示的な実施例によれば、コントローラは、座席重量センサ、マイクロフォン、キー・フォブ等であり得る他の装置４２６からの情報を１つ又は複数の入出力インタフェース４０８によって受け取り得る。例示的な実施例によれば、コントローラ４０２は、１つ又は複数のプロセッサ４０６と通信するメモリ４０４を含む。１つ又は複数のプロセッサは、１つ又は複数の入出力インタフェース４０８を介してカメラ４２４及び／又は装置４２６と通信し得る。例示的な実施例によれば、メモリ４０４は、特定の特殊機能を行うようプロセッサを構成するためのコンピュータ読み取り可能なコードを提供し得る１つ又は複数のモジュールを含み得る。例えば、メモリは認識モジュール４１６を含み得る。例示的な実施例によれば、メモリはライニング・モジュール４１８を含み得る。例示的な実施例によれば、認識モジュール４１６及びライニング・モジュール４１８は１つ又は複数のプロセッサ４０６と協働し得、装置４２６から、又はカメラ４２４からの、捕捉され、処理された画像内の特徴を知り、又は認識するために利用し得る。例示的な実施例では、認識モジュール４１６は、装置４２６及びカメラ４２４からの入力に関連付けられた一致を判定するために利用し得る。

例示的な実施例によれば、メモリは、乗員の認識又は不認識に基づいてコマンド又は他の情報を提供し得る解釈／出力又は応答モジュール４２０を含み得る。例示的な実施例では、コマンド又は他の情報は、上述したように、車両に関連付けられた種々の動作を制御するための信号、可聴プロンプト、又は視覚プロンプトを含み得る。

例示的な実施例によれば、コントローラは無線ネットワーク４２８を介してコントローラと遠隔サーバ４３０との間の通信を提供するために１つ又は複数のネットワーク・インタフェース４１０を含み得る。例示的な実施例によれば、遠隔サーバ４３０は、情報を収集し、コントローラ４０２と通信し、及び／又は、必要に応じて、ソフトウェア又はファームウェアの更新をコントローラ４０２に提供するために使用し得る。例示的な実施例では、コントローラはネットワーク４２８を介して１つ又は複数のユーザ装置４３２と通信し得る。例えば、ユーザ装置４３２は、携帯電話機、コンピュータ、タブレット型コンピュータ等を含み得る。例示的な実施例によれば、１つ又は複数のユーザ装置４３２は、コントローラ４０２と通信し、コントローラ４０２に関連付けられた機能を遠隔制御するために利用し得る。

図５は、本発明の例示的な実施例による、車両の乗員の識別情報を知るための例示的な方法のフロー図である。方法５００は、ブロック５０２で始まり、本発明の例示的な実施例によれば、一次識別（ＩＤ）入力及び１つ又は複数の二次ＩＤ入力を受け取る工程を含み、一次ＩＤ入力は識別トークン情報を含む。ブロック５０４では、方法５００は、少なくとも部分的に一次ＩＤ入力に基づいてクラスタ情報を取り出す工程を含む。ブロック５０６では、方法５００は、１つ又は複数の二次ＩＤ入力をクラスタ情報と比較する工程を含む。ブロック５０８では、方法５００は、１つ又は複数の二次ＩＤ入力のクラスタ情報との比較に少なくとも部分的に基づいて信頼度値を求める工程を含む。ブロック５１０では、方法５００は、受け取られた１つ又は複数の二次ＩＤ入力に少なくとも部分的に基づいてクラスタ情報をトレーニングする工程を含む。ブロック５１２では、方法５００は、トレーニングされたクラスタ情報を記憶する工程を含む。方法５００はブロック５１２後に終了する。

例示的な実施例によれば、知られた、又は認可されたユーザは自分の一次ＩＤを別の知られた、又は認可されたユーザに貸与し得る状況が生じ得、システムは、前述のタイプの状況を扱うためのいくつかの代替策を提供し得る。例示的な一実施例では、（１つ又は複数の特徴ベクトルの形態をとり得る）クラスタ情報が、一次ＩＤ（例えば、キー・フォブ）に基づいて取り出され、二次ＩＤ入力（例えば、重量、可視特徴、安全ベルトの長さ）とうまく一致しない場合、システムは、三次ＩＤ入力、例えば、指紋、コード、又は、発話フレーズを必要とし得る。前述の例を続け、別の例示的な実施例によれば、システムはかわりに、二次ＩＤ入力とうまく一致する（すなわち、所定の閾値を上回る相関を有する）別の既知の乗員に関連付けられたクラスタ情報を求めてデータベースをサーチし得る。前述の例示的な実施例では、システムは、「あなたはボブでなく、ジェーンですね。」などの可視又は可聴のプロンプト若しくはメッセージを提供し得る。例示的な実施例によれば、システムは、例えば、互いのキー・フォブを、承認されたユーザが借用することを可能にするために、先行して記憶された、承認されたユーザのリスト、及び関連付けられたクラスタ情報を利用し得る。

例示的な実施例によれば、知られた、又は認可されたユーザは自分の一次ＩＤを別の知られていない、又は先行して認可されていないユーザに貸与し得る状況が生じ得、システムは、前述のタイプの状況を扱うためのいくつかの代替策を提供し得る。例示的な一実施例では、クラスタ情報が、一次ＩＤに基づいて取り出され、二次ＩＤ入力とうまく一致していない場合、システムは、三次ＩＤ入力、例えば、指紋、コード、又は発話された句を必要とし得る。別の例示的な実施例では、システムは、所有者又は最後の既知の運転者の電話を呼び出して、未知のユーザに車両を操作させるための許可を求め得る。前述の例示的な実施例では、システムは、「あなたは認可されたユーザではないですね。」などの可視又は可聴のプロンプト若しくはメッセージを提供し得る。

例示的な実施例では、識別トークン情報は、乗員によって提供される情報を含み得る。上記提供される情報は例えば、アンロック・コード、拇印、又は他の生体識別子を含み得る。例示的な実施例によれば、上記提供される情報は、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）タグ上、バーコード上、磁気ストリップ上、キー・フォブ上、又は不揮発性メモリ上の１つ又は複数に記憶し得る。例示的な実施例によれば、二次ＩＤ入力は、体重、体重分布、画像特徴、車両の乗員に関連付けられた可聴特徴、又は車両の乗員に関連付けられた他の識別データの１つ又は複数を含み得る。例示的な実施例によれば、クラスタ情報は、一次ＩＤ入力と、１つ又は複数の二次ＩＤ入力との間の先行する関連の表示を含み得る。例示的な実施例によれば、上記表示は、１つ又は複数の相対関連度を含み得る。例示的な実施例は更に、１つ又は複数の二次ＩＤ入力のクラスタ情報との比較に少なくとも部分的に基づいて情報、コマンド等を出力する工程を更に含み得る。例示的な実施例によれば、クラスタ情報をトレーニングする工程は更に、求められた信頼度値に少なくとも部分的に基づく。例示的な実施例によれば、クラスタ情報をトレーニングする工程は、受け取られた二次ＩＤ入力の１つ又は複数に少なくとも部分的に基づいてクラスタ情報の平均及び分散を更新する工程を含み得る。

例示的な実施例は、一次識別（ＩＤ）装置からの入力を受け取る一次リーダと、１つ又は複数の二次ＩＤ入力装置と、データ及びコンピュータ実行可能な命令を記憶する少なくとも１つのメモリと、少なくとも１つのメモリにアクセスするよう構成され、一次リーダからの一次ＩＤ入力、及び１つ又は複数の二次ＩＤ入力装置からの１つ又は複数の二次ＩＤ入力を受け取り、一次ＩＤ入力に少なくとも部分的に基づいて車両に関連付けられた少なくとも１つのメモリからクラスタ情報を取り出し、１つ又は複数の二次ＩＤ入力をクラスタ情報と比較し、少なくとも部分的に、クラスタ情報、又は１つ若しくは複数の二次ＩＤ入力のクラスタ情報との比較に基づいて信頼度値を求め、受け取られた１つ又は複数の二次ＩＤ入力に少なくとも部分的に基づいてクラスタ情報をトレーニングするためのコンピュータ実行可能な命令を実行するよう更に構成された１つ又は複数のプロセッサとを含む車両を含み得る。例示的な実施例によれば、車両の乗員をプロンプトするために少なくともスピーカ又はディスプレイを含め得る。

例示的な実施例によれば、１つ又は複数の二次ＩＤ入力装置は、車両の乗員に関連付けられた体重又は体重分布を測定するセンサ、車両の乗員に関連付けられた画像特徴を捕捉するカメラ、又は、乗員に関連付けられた可聴特徴を捕捉するマイクロフォンを含み得る。例示的な実施例によれば、クラスタ情報は、一次ＩＤ入力と、１つ又は複数の二次ＩＤ入力との間の先行する関連の表示を含み得る。例示的な実施例によれば、上記表示は、１つ又は複数の相対関連度を含み得る。例示的な実施例によれば、１つ又は複数のプロセッサは更に、１つ又は複数の二次ＩＤ入力のクラスタ情報との比較に少なくとも部分的に基づいて情報を出力するよう構成される。例示的な実施例によれば、クラスタ情報をトレーニングする工程は更に、求められた信頼度値に少なくとも部分的に基づく。例示的な実施例によれば、クラスタ情報をトレーニングする工程は、受け取られた二次ＩＤ入力の１つ又は複数に少なくとも部分的に基づいてクラスタ情報の平均及び分散を更新する工程を含み得る。

図６は、本発明の例示的な実施例による、識別情報が知られると、車両の乗員を識別するための例示的な方法を示すフロー図である。方法６００は、ブロック６０２で始まり、本発明の例示的な実施例によれば、一次識別（ＩＤ）入力及び１つ又は複数の二次ＩＤ入力を受け取る工程を含み、一次ＩＤ入力は識別トークン情報を含む。ブロック６０４では、方法６００は、少なくとも一次ＩＤ入力に基づいてクラスタ情報を取り出す工程を含む。ブロック６０６では、方法６００は、１つ又は複数の二次ＩＤ入力をクラスタ情報と比較する工程を含む。ブロック６０８では、方法６００は、１つ又は複数の二次ＩＤ入力のクラスタ情報との比較に少なくとも部分的に基づいて、運転者の識別情報に関連付けられた信頼度値を求める工程を含む。ブロック６１０では、方法６００は、求められた信頼度値に少なくとも部分的に基づいて情報を出力する工程を含む。方法６００はブロック６１０後に終了する。

例示的な実施例によれば、識別トークン情報は、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）タグ上、バーコード上、磁気ストリップ上、キー・フォブ上、又は不揮発性メモリ上の１つ又は複数に記憶された情報を含み得る。例示的な実施例によれば、二次ＩＤ入力は、車両の乗員に関連付けられた体重若しくは体重分布、車両の乗員に関連付けられた画像特徴、又は、車両の乗員に関連付けられた可聴特徴の１つ又は複数を含み得る。例示的な実施例によれば、クラスタ情報は、一次ＩＤ入力と、１つ又は複数の二次ＩＤ入力との間の先行する関連の表示を含み得る。例示的な実施例は、受け取られた１つ若しくは複数の二次ＩＤ入力、又は求められた信頼度値の１つ又は複数に少なくとも部分的に基づいてクラスタ情報をトレーニングする工程を含み得る。例示的な実施例によれば、クラスタ情報をトレーニングする工程は、クラスタ情報の平均及び分散を更新する工程を含み得る。例示的な実施例によれば、情報を出力する工程は、可聴又は可視のプロンプト若しくはメッセージ、車両の個人用特徴を設定する旨のコマンド、又は所定のコマンドの１つ又は複数を含み得る。

例示的な実施例は、一次識別（ＩＤ）装置からの入力を受け取る一次リーダと、１つ又は複数の二次ＩＤ入力装置と、データ及びコンピュータ実行可能な命令を記憶する少なくとも１つのメモリと、少なくとも１つのメモリにアクセスするよう構成され、一次リーダからの一次ＩＤ入力、及び１つ又は複数の二次ＩＤ入力を受け取り、一次ＩＤ入力に少なくとも部分的に基づいて少なくとも１つのメモリからクラスタ情報を取り出し、１つ又は複数の二次ＩＤ入力をクラスタ情報と比較し、少なくとも部分的に、クラスタ情報、又は１つ若しくは複数の二次ＩＤ入力のクラスタ情報との比較に基づいて、車両の乗員の識別情報に関連付けられた信頼度値を求め、求められた信頼度値に少なくとも部分的に基づいて情報を出力するためのコンピュータ実行可能な命令を実行するよう更に構成された１つ又は複数のプロセッサとを含む車両を含み得る。

例示的な実施例によれば、ユーザを識別し、ユーザの選好を提供する特定のシステム、方法、及び装置を作成するなどの、特定の技術的効果を提供することが可能である。本発明の例示的な実施例は、新たなユーザを知るシステム、方法、及び装置を提供するという更なる技術的効果を提供することが可能である。本発明の例示的な実施例は、ユーザの選好を知るシステム、方法、及び装置を提供するという更なる技術的効果を提供することが可能である。

本発明の例示的な実施例では、車両乗員認識システム４００は、動作の何れかを容易にするよう実行される何れかの数のハードウェア及び／又はソフトウェア・アプリケーションを含み得る。例示的な実施例では、１つ又は複数の入出力インタフェースは、車両乗員認識システム４００と、１つ又は複数の入出力装置との間の通信を容易にし得る。例えば、ユニバーサル・シリアル・バス・ポート、シリアル・ポート、ディスク・ドライブ、ＣＲ−ＲＯＭドライブ、及び／又は、１つ若しくは複数のユーザ・インタフェース装置（ディスプレイ、キーボード、キーパッド、マウス、制御パネル、タッチ画面ディスプレイ、マイクロフォン等）は、車両乗員認識システム４００とのユーザ相互作用を容易にし得る。多種多様な入力装置からのデータ及び／又はユーザ命令を受信又は収集するために１つ又は複数の入出力インタフェースを利用し得る。受信データは、本発明の種々の実施例において、必要に応じて、１つ又は複数のコンピュータ・プロセッサによって処理し、かつ／又は、１つ又は複数のメモリ装置に記憶し得る。

１つ又は複数のネットワーク・インタフェースは、１つ又は複数の適切なネットワーク及び／若しくは接続（例えば、システムに関連付けられた何れかの数のセンサとの通信を容易にする接続）への、車両乗員認識システム４００の接続を容易にし得る。１つ又は複数のネットワーク・インタフェースは更に、１つ又は複数の適切なネットワーク（例えば、ローカル・エリア・ネットワーク、広域ネットワーク、インターネット、セルラ・ネットワーク、無線周波数ネットワーク、ブウートゥース（Ｔｅｌｅｆｏｎａｋｔｉｅｂｏｌａｇｅｔ ＬＭ Ｅｒｉｃｓｓｏｎ社によって所有されている登録商標）対応ネットワーク、（ＷｉＦｉＡｌｌｉａｎｃｅによって所有されている）ワイファイ（登録商標）対応ネットワーク、衛星ベースのネットワーク、外部装置及び／又はシステムと通信するための何れかの有線ネットワーク、何れかの無線ネットワーク等）への接続を容易にし得る。例示的な実施例によれば、個人用装置のブルートゥース（登録商標）ＭＡＣアドレスは、車両乗員を識別し、又は知る処理の一部として使用し得る。

必要に応じて、本発明の実施例は、図１乃至図４に示す構成部分を多かれ少なかれ有する車両乗員認識システム４００を含み得る。

本発明の特定の実施例は、本発明の例示的な実施例によるシステム、方法、及び／又はコンピュータ・プログラム・プロダクトのブロック図及びフロー図を参照して上述している。ブロック図及びフロー図のうちの１つ又は複数のブロックと、ブロック図及びフロー図におけるブロックの組み合わせは、コンピュータ実行可能なプログラム命令によって実現することが可能である。同様に、ブロック図及びフロー図のうちの一部のブロックは、本発明の一部の実施例によれば、必ずしも、行わなくてよいことがあり得るか、又は、必ずしも、提示された順序で行わなくてよいことがあり得る。

前述のコンピュータ実行可能なプログラム命令は、コンピュータ上、プロセッサ上、又は他のプログラム可能なデータ処理装置上で実行する命令がフロー図のブロックに規定された１つ又は複数の機能を実現するための手段を作成するように特定のマシンを生成するために汎用コンピュータ、特殊用途向コンピュータ、プロセッサ、又は他のプログラム可能なデータ処理装置にロードし得る。コンピュータ又は他のプログラム可能なデータ処理装置に、コンピュータ読み取り可能なメモリに記憶された命令がフロー図のブロックにおいて規定された１つ又は複数の機能を実現する命令手段を含む製品を生成するように特定の態様で機能するよう指示し得る前述のコンピュータ・プログラム命令もコンピュータ読み取り可能なメモリに記憶し得る。例として、本発明の実施例は、コンピュータ読み取り可能なプログラム・コード又はプログラム命令を実施させたコンピュータ使用可能な媒体を含むコンピュータ・プログラム・プロダクトに対応し得、コンピュータ読み取り可能なプログラム・コードは、フロー図のブロックに規定された１つ又は複数の機能を実現するために実行されるよう適合される。コンピュータ・プログラム命令は更に、コンピュータ上又は他のプログラム可能なデータ処理装置上にロードして、コンピュータ上又は他のプログラム可能な装置上で実行する命令が、フロー図のブロックに規定された機能を実現するための構成要素又は構成工程をもたらすようにコンピュータ実現処理を生成するために一連の動作要素又は工程をコンピュータ上又は他のプログラム可能な装置上で行わせ得る。

よって、ブロック図及びフロー図のブロックは、特定の機能を行うためのプログラム命令手段、特定の機能を行うための構成要素又は構成工程の組み合わせ、及び特定の機能を行うための手段の組み合わせをサポートする。更に、ブロック図及びフロー図の各ブロック、並びに、ブロック図及びフロー図におけるブロックの組み合わせは、特定された機能、構成要素又は構成工程を行う特殊用途向のハードウェア・ベースのコンピュータ・システム、若しくは、特殊用途向けハードウェア及びコンピュータ命令の組み合わせによって実現し得る。

本発明の特定の実施例は、現在、最も実用的であり、変化に富んだ実施例であるとみなされているものに関して説明してきたが、本発明は、本願記載の実施例に限定されるべきでなく、逆に、特許請求の範囲記載の範囲内に含まれる種々の修正、及び均等な構成を包含することを意図している。特定の用語は、本明細書及び特許請求の範囲において使用されているが、汎用的な意味合い及び説明的な意味合いで使用されているに過ぎず、限定の目的でない。

本発明の詳細な説明は、ベスト・モードを含む本発明の特定の実施例を記載し、更に、本発明の特定の実施例を当業者が実施すること（何れかの装置又はシステムを作り、使用し、組み入れられた何れかの方法を行うことを含む）を可能にするために、例示を用いている。本発明の特定の実施例の特許可能な範囲は請求項において画定しており、当業者が思いつく他の例を含み得る。前述の他の例は、請求項の文言と異ならない構造的要素を有する場合、又は、請求項の文言と実質的な差がない均等の構造的要素を含む場合、請求項の範囲内にあることを意図している。

Claims (30)

1. 車両の乗員を識別するための、１つ又は複数のプロセッサにより、コンピュータ実行可能な命令を実行する工程を含む方法であって、前記方法は更に、
   一次識別（ＩＤ）入力、及び１つ又は複数の二次ＩＤ入力を受け取る工程であって、前記一次ＩＤ入力が識別トークン情報を含む工程と、
   少なくとも前記一次ＩＤ入力に基づいてクラスタ情報を取り出す工程と、
   前記１つ又は複数の二次ＩＤ入力を前記クラスタ情報と比較する工程と、
   前記１つ又は複数の二次ＩＤ入力を前記クラスタ情報と比較する工程に少なくとも部分的に基づいて前記乗員の識別情報に関連付けられた信頼度値を求める工程と、
   前記求められた信頼度値に少なくとも部分的に基づいて情報を出力する工程と
   を含む方法。
2. 請求項１記載の方法であって、前記識別トークン情報は、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）タグ上、バーコード上、磁気ストリップ上、キー・フォブ上、又は不揮発性メモリ上の１つ又は複数に記憶された情報を含む方法。
3. 請求項１記載の方法であって、前記二次ＩＤ入力は、前記車両の前記乗員に関連付けられた体重若しくは体重分布、前記車両の前記乗員に関連付けられた画像特徴、又は、前記車両の前記乗員に関連付けられた可聴特徴の１つ又は複数を含む方法。
4. 請求項１記載の方法であって、前記クラスタ情報は、前記一次ＩＤ入力と、前記１つ又は複数の二次ＩＤ入力との間の先行する関連の表示を備える方法。
5. 請求項１記載の方法であって、前記受け取られた１つ若しくは複数の二次ＩＤ入力、又は前記求められた信頼度値の１つ又は複数に少なくとも部分的に基づいて前記クラスタ情報をトレーニングする工程を更に含む方法。
6. 請求項５記載の方法であって、前記クラスタ情報をトレーニングする工程は、前記クラスタ情報の平均及び分散を更新する工程を含む方法。
7. 請求項１記載の方法であって、前記情報を出力する工程は、可聴又は可視のプロンプト若しくはメッセージ、前記車両の個人用特徴を設定する旨のコマンド、又は所定のコマンドの１つ又は複数を含む方法。
8. 車両であって、
   一次識別（ＩＤ）装置からの入力を受け取る一次リーダと、
   １つ又は複数の二次ＩＤ入力装置と、
   データ及びコンピュータ実行可能な命令を記憶するための少なくとも１つのメモリと、
   前記少なくとも１つのメモリにアクセスするよう構成され、
   前記一次リーダからの一次識別（ＩＤ）入力、及び１つ又は複数の二次ＩＤ入力を受け取る工程と、
   前記一次ＩＤ入力に少なくとも部分的に基づいて前記少なくとも１つのメモリからクラスタ情報を取り出す工程と、
   前記１つ又は複数の二次ＩＤ入力を前記クラスタ情報と比較する工程と、
   少なくとも部分的に、前記クラスタ情報に、又は、前記１つ又は複数の二次ＩＤ入力の前記クラスタ情報との比較に基づいて前記車両の乗員の識別情報に関連付けられた信頼度値を求める工程と、
   前記求められた信頼度値に少なくとも部分的に基づいて情報を出力する工程と
   を行うためのコンピュータ実行可能な命令を実行するよう更に構成された１つ又は複数のプロセッサと
   を備える車両。
9. 請求項８記載の車両であって、前記車両の前記乗員に対してメッセージ又はプロンプトを行う少なくともスピーカ又はディスプレイを更に備える車両。
10. 請求項８記載の車両であって、前記一次ＩＤ装置は、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）タグ上、バーコード上、磁気ストリップ上、キー・フォブ上、又は不揮発性メモリ上の１つ又は複数に記憶された情報を含む車両。
11. 請求項８記載の車両であって、前記１つ又は複数の二次ＩＤ入力装置は、前記車両の前記乗員に関連付けられた体重又は体重分布を測定するセンサ、前記車両の前記乗員に関連付けられた画像特徴を捕捉するカメラ、又は、前記車両の前記乗員に関連付けられた可聴特徴を捕捉するマイクロフォンの１つ又は複数を備える車両。
12. 請求項８記載の車両であって、前記クラスタ情報は、前記一次ＩＤ入力と、前記１つ又は複数の二次ＩＤ入力との間の先行する関連の表示を備える車両。
13. 請求項８記載の車両であって、前記１つ又は複数のプロセッサは、少なくとも部分的に前記受け取られた１つ又は複数の二次ＩＤ入力に基づいて前記クラスタ情報をトレーニングするよう更に構成される車両。
14. 請求項１３記載の車両であって、前記クラスタ情報をトレーニングする工程は更に、前記求められた信頼度値に少なくとも部分的に基づく車両。
15. 請求項１３記載の車両であって、前記クラスタ情報をトレーニングする工程は、前記受け取られた二次ＩＤ入力の１つ又は複数に少なくとも部分的に基づいて前記クラスタ情報の平均及び分散を更新する工程を含む車両。
16. 請求項１３記載の車両であって、前記情報を出力する工程は、可聴又は可視のプロンプト若しくはメッセージ、前記車両の個人用特徴を設定する旨のコマンド、又は所定のコマンドの１つ又は複数を含む車両。
17. 装置であって、
    データ及びコンピュータ実行可能な命令を記憶するための少なくとも１つのメモリと、
    前記少なくとも１つのメモリにアクセスするよう構成され、
    一次識別（ＩＤ）入力、及び１つ又は複数の二次ＩＤ入力を受け取る工程と、
    前記一次ＩＤ入力に少なくとも部分的に基づいて前記少なくとも１つのメモリからクラスタ情報を取り出す工程と、
    前記１つ又は複数の二次ＩＤ入力を前記クラスタ情報と比較する工程と、
    少なくとも部分的に前記クラスタ情報に、又は前記１つ若しくは複数の二次ＩＤ入力の前記クラスタ情報との比較に基づいて車両の乗員の識別情報に関連付けられた信頼度値を求める工程と、
    前記求められた信頼度値に少なくとも部分的に基づいて情報を出力する工程と
    を行うためのコンピュータ実行可能な命令を実行するよう更に構成された１つ又は複数のプロセッサと
    を備える装置。
18. 請求項１７記載の装置であって、前記一次ＩＤ入力は、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）タグ上、バーコード上、磁気ストリップ上、キー・フォブ上、又は不揮発性メモリ上の１つ又は複数に記憶された情報を含む装置。
19. 請求項１７記載の装置であって、前記二次ＩＤ入力は、前記車両の前記乗員に関連付けられた体重又は体重分布、前記車両の前記乗員に関連付けられた画像特徴、又は前記車両の前記乗員に関連付けられた可聴特徴を含む装置。
20. 請求項１７記載の装置であって、前記クラスタ情報は、前記一次ＩＤ入力と、前記１つ又は複数の二次ＩＤ入力との間の先行する関連の表示を備え、前記表示は、相対関連度を含む装置。
21. 請求項１７記載の装置であって、前記１つ又は複数のプロセッサは、少なくとも部分的に前記受け取られた１つ又は複数の二次ＩＤ入力に基づいて前記クラスタ情報をトレーニングするよう更に構成される装置。
22. 請求項２１記載の装置であって、前記クラスタ情報をトレーニングする工程は更に、前記求められた信頼度値に少なくとも部分的に基づく装置。
23. 請求項２１記載の装置であって、前記クラスタ情報をトレーニングする工程は、前記受け取られた二次ＩＤ入力の１つ又は複数に少なくとも部分的に基づいて前記クラスタ情報の平均及び分散を更新する工程を含む装置。
24. 請求項１７記載の装置であって、前記情報を出力する工程は、可聴又は可視のプロンプト若しくはメッセージ、前記車両の個人用特徴を設定する旨のコマンド、又は所定のコマンドの１つ又は複数を含む装置。
25. コンピュータ読み取り可能なプログラム・コードを実施させたコンピュータ使用可能な媒体を備えるコンピュータ・プログラム・プロダクトであって、前記コンピュータ読み取り可能なプログラム・コードは、車両の乗員の識別情報を知る方法を実現するために実行されるよう適合され、前記方法は更に、
    一次識別（ＩＤ）入力、及び１つ又は複数の二次ＩＤ入力を受け取る工程と、
    前記一次ＩＤ入力に少なくとも基づいてクラスタ情報を取り出す工程と、
    前記１つ又は複数の二次ＩＤ入力を前記クラスタ情報と比較する工程と、
    少なくとも部分的に前記クラスタ情報に、又は前記１つ若しくは複数の二次ＩＤ入力の前記クラスタ情報との比較に基づいて車両の乗員の識別情報に関連付けられた信頼度値を求める工程と、
    前記求められた信頼度値に少なくとも部分的に基づいて情報を出力する工程と
    を含むコンピュータ・プログラム・プロダクト。
26. 請求項２５記載のコンピュータ・プログラム・プロダクトであって、前記一次ＩＤ入力は、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）タグ上、バーコード上、磁気ストリップ上、キー・フォブ上、又は不揮発性メモリ上に記憶された情報を含み、前記二次ＩＤ入力は、前記車両の前記乗員に関連付けられた体重又は体重分布、前記車両の前記乗員に関連付けられた画像特徴、又は前記車両の前記乗員に関連付けられた可聴特徴を含むコンピュータ・プログラム・プロダクト。
27. 請求項２５記載のコンピュータ・プログラム・プロダクトであって、前記クラスタ情報は、前記一次ＩＤ入力と、前記１つ又は複数の二次ＩＤ入力との間の先行する関連の表示を備えるコンピュータ・プログラム・プロダクト。
28. 請求項２５記載のコンピュータ・プログラム・プロダクトであって、前記受け取られた１つ又は複数の二次ＩＤ入力に少なくとも部分的に基づいて前記クラスタ情報をトレーニングする工程を更に含むコンピュータ・プログラム・プロダクト。
29. 請求項１３記載のコンピュータ・プログラム・プロダクトであって、前記クラスタ情報をトレーニングする工程は更に、前記求められた信頼度値に少なくとも部分的に基づくコンピュータ・プログラム・プロダクト。
30. 請求項２８記載のコンピュータ・プログラム・プロダクトであって、前記クラスタ情報をトレーニングする工程は、前記受け取られた二次ＩＤ入力の１つ又は複数に少なくとも部分的に基づいて前記クラスタ情報の平均及び分散を更新する工程を含むコンピュータ・プログラム・プロダクト。

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