JP2016502169A - フォームファクタ上の浮き彫りにされた文字の検出 - Google Patents

フォームファクタ上の浮き彫りにされた文字の検出 Download PDF

Info

Publication number
JP2016502169A
JP2016502169A JP2015537797A JP2015537797A JP2016502169A JP 2016502169 A JP2016502169 A JP 2016502169A JP 2015537797 A JP2015537797 A JP 2015537797A JP 2015537797 A JP2015537797 A JP 2015537797A JP 2016502169 A JP2016502169 A JP 2016502169A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
embossed
form factor
characters
character
account number
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2015537797A
Other languages
English (en)
Inventor
キム、ドゥク・ホン
ビク、ユン−キ
リ、テ−ウォン
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Qualcomm Inc
Original Assignee
Qualcomm Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Qualcomm Inc filed Critical Qualcomm Inc
Publication of JP2016502169A publication Critical patent/JP2016502169A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10Character recognition
    • G06V30/26Techniques for post-processing, e.g. correcting the recognition result
    • G06V30/262Techniques for post-processing, e.g. correcting the recognition result using context analysis, e.g. lexical, syntactic or semantic context
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q20/00Payment architectures, schemes or protocols
    • G06Q20/22Payment schemes or models
    • G06Q20/24Credit schemes, i.e. "pay after"
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q20/00Payment architectures, schemes or protocols
    • G06Q20/30Payment architectures, schemes or protocols characterised by the use of specific devices or networks
    • G06Q20/32Payment architectures, schemes or protocols characterised by the use of specific devices or networks using wireless devices
    • G06Q20/327Short range or proximity payments by means of M-devices
    • G06Q20/3276Short range or proximity payments by means of M-devices using a pictured code, e.g. barcode or QR-code, being read by the M-device
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10Character recognition

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Character Discrimination (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Character Input (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Credit Cards Or The Like (AREA)
  • Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)

Abstract

持ち運びできるコンピューティングデバイスは、内蔵デジタルカメラを利用してフォームファクタ上に浮き彫りにされた情報を読み取り、一貫性を確証するために、浮き彫りにされた文字の各ペア間の非類似度を決定する。技法は、その上に浮き彫りにされた情報を有するフォームファクタの画像をキャプチャすることと、浮き彫りにされた文字を検出することとを備える。検出することは、指定の情報がフォームファクタ上に見られると予測される領域に対応するマスクを有する1つ以上のエッジ画像およびグラディエント画像を利用する。浮き彫りにされたフォームファクタは、クレジットカードであることがあり、キャプチャされた画像は、アカウント番号および有効期限日を備えることがある。浮き彫りにされた文字を検出することは、クレジットカードのアカウント番号および有効期限日を検出することを備えることがあり、および/または検出することは、アカウント番号および有効期限日のための領域に対応するマスクを有する1つ以上のエッジ画像およびグラディエント画像を利用することがある。【選択図】 図2

Description

関連出願への相互参照
[0001] 本願は、2012年10月18日に出願された米国非仮特許出願第13/654,748号からの優先権を主張し、その内容は、ここに参照により明確に組み込まれる。
[0002] クレジットカード(およびデビットカード、ギフトカード、ポイントカード(reward cards)、価値の蓄積されたカード(stored value cards)、および他の浮き彫りにされたフォームファクタ(embossed form factors))は、多様な個人、ビジネス、および組織間で行われる金融取引などのトランザクションで幅広く使用されている。例えば、クレジットカード、デビットカード、ギフトカード、ポイントカード、価値の蓄積されたカード、およびその他の浮き彫りにされたフォームファクタは、次のような使用のうちでとりわけ、商品またはサービスを購入するため、負担費用(incurred expenses)の支払いをするため、現金を(「キャッシング・サービス(cash advance)」を介して)取得するため、慈善団体に金銭を寄付するため、および税金を支払うために、使用されうる。
[0003] これらのトランザクションは、任意のいくつかの利用可能な方法を使用して行われうる。例えば、クレジットカード情報は、クレジットカードの裏面上の磁気帯(magnetic strip)に符号化された情報を読み取る、またはクレジットカードの表面上に浮き彫りにされたカード情報を機械的に感知する、特殊なクレジットカード端末でクレジットカードを「スワイピングする(swiping)」ことによってしばしば取得される。クレジットカード情報はまた、インターネットなどの電気通信ネットワークを通してオンライン店舗(online storefront)を有するヴァーチャルな商人(virtual merchants)へクレジットカード情報を送るときなどに、番号付けされたキーボードまたはキーパッドにおいて手動で入力されうる。クレジットカードが最初に導入されたときは、しかしながら、手動クレジットカードインプリンタ(imprinter)は、クレジットカード上に浮き彫りにされた情報(すなわち、盛り上げられた(raised)番号および文字)を記録する(または「圧力をかけてエッチングする(pressure etch)」)ために、カーボンコピー仕入伝票(purchase slip)と共に使用されていた。電子クレジットカード処理が手動インプリンタの使用を大幅に減らした一方で、手動のアプローチは、電子処理が利用可能でない場合に今なお便利なバックアップを提供し、それ故に、多くのクレジットカード発行人がクレジットカードの表面上に処理情報を浮き彫りにすることを続けている。
[0004] 小売業および他の商人などのクレジットカードトランザクションエンティティは、クレジットカードの支払いを受け取る際に様々な課題およびより高額な費用に直面しうる。クレジットカードサービスをこれらのトランザクションエンティティに提供している様々な支払プロセッサは、しばしば商人の代わりにクレジットカードの支払いを処理するために手数料がかかり(charge fees)、その手数料はトランザクションの本質に基づいて変化しうる。例えば、商人は、「カードが提示される(card-present)」(例えば、現地小売業者(local retailer)におけるクレジットカード端末で物理的にクレジットカードを「スワイピングする」)トランザクションについてよりも、「カードが提示されない」(例えば、買い手がキーボードまたはキーパッドにおいてそれらのクレジットカード情報を手動で入力することによって実行される)トランザクションについてのより高額な手数料をとられうる。これは部分的には、「カードが提示される」トランザクションは詐欺的である可能性がより低く、(「スワイプする」クレジットカード端末などの)追加の機器(equipment)を使用してより簡単に確認されることができるためであり、一方で「カードが提示されない」トランザクションは、有効なクレジットカードの物理的な提示を必ずしも要求せず、しかし、その代わりに、単にカードに付随する情報の知識を要求するのみである。したがって、小売業のインターネット上に存在していない(brick-and-mortar)商人は、顧客(customers)に手動でクレジットカード情報を入力することを許可する代わりに、クレジットカード端末を使用する良い財政上の動機(good financial incentive)があるが、「その分野の(in the field of)」商人またはヴァーチャルな商人(すなわち、オンライン商人)は、クレジットカード端末を利用する何れの実用的手段をも有さないことがある。これらの欠点はまた、クリーンで分かりやすい、そのような支払を処理するための「カードが提示される」方法の欠如のために、個人が他の個人から、パーソナルなクレジットカードの支払いを受け取ることを妨げる原因となると思われる。
[0005] これらの商人に利用可能な1つの選択肢は、持ち運びできるコンピューティングデバイスを使用してクレジットカード情報を読み取ることである。このアプローチは、通常、それを通してクレジットカードが「スワイプされ」、クレジットカードの磁気帯に符号化された情報が取得される、持ち運びできるコンピューティングデバイスへの追加のコネクタを利用することによって達成される。しかしながら、追加のコネクタは、不便であり、持ち運びできるコンピューティングデバイスへクレジットカードスワイプデバイス(credit card swipe device)をはめ込む(embedding)ことは、スペースの要求とフォームファクタの制限のため、準最適(suboptimal)である。
[0006] ここに開示される様々なインプリメンテーションが、浮き彫りにされた文字を有するカード(フォームファクタとも称される)およびトランザクション処理サーバに結合された持ち運びできるコンピューティングデバイス(別称、モバイルデバイス)を伴う(involving)金融取引を処理するシステムを対象にする。動作の間、システムは、カードの画像から抽出された浮き彫りにされた文字の情報を含む、金融取引と関連付けられるトランザクションデータを取得する。システムはその後、持ち運びできるコンピューティングデバイスを使用してトランザクション処理サーバへトランザクションデータを送る。
[0007] ここに開示される様々なインプリメンテーションは、持ち運びできるコンピューティングデバイスを通してトランザクションを行うことを対象にし、持ち運びできるコンピューティングデバイスは、持ち運びできるコンピューティングデバイスによって動作されるモバイルアプリケーションおよび画像獲得(acquisition)ユニットを備える。方法は、浮き彫りにされた文字を有するカードの画像を取得することと、画像のデータを分析することと、分析からカードの詳細を出力することと、(確認(verification)が持ち運びできるコンピューティングデバイスによって実行される)出力詳細を確認することと、を備えうる。いくつかのそのようなインプリメンテーションについて、方法は、持ち運びできるコンピューティングデバイスを使用するトランザクションモジュールによって通信が実行される少なくとも1つの通信ネットワークでトランザクション処理サーバと通信することをさらに備えうる。
[0008] あるインプリメンテーションは、内蔵(built-in)デジタルカメラを利用してフォームファクタ上に浮き彫りにされた情報を読み取るための持ち運びできるコンピューティングデバイスのための方法を備え、方法は、その上に浮き彫りにされた情報を有するフォームファクタの画像をキャプチャすることと、浮き彫りにされた文字を検出することと、を備え、検出することは、指定の情報がフォームファクタ上に見られると予測される領域に対応するマスクを有する1つ以上のエッジ画像(edge image)およびグラディエント画像(gradient image)を利用する。いくつかのそのようなインプリメンテーションについて、浮き彫りにされたフォームファクタは、クレジットカードであることがあり、キャプチャされた画像は、クレジットカード上に浮き彫りにされたアカウント番号および有効期限日を備えることがあり、浮き彫りにされた文字を検出することは、クレジットカードのアカウント番号および有効期限日を検出することを備えることがあり、検出することは、アカウント番号および有効期限日のための領域に対応するマスクを有する1つ以上のエッジ画像およびグラディエント画像を利用することがある。
[0009] 他のインプリメンテーションは、浮き彫りにされたフォームファクタから情報を読み取るための内蔵デジタルカメラを利用する持ち運びできるコンピューティングデバイスのための方法を備え、方法は、浮き彫りにされたフォームファクタの画像をキャプチャすることと、アカウント番号を含む浮き彫りにされた文字を検出することと、一貫性を確証する(confirm)ために浮き彫りにされた数字の各ペアの間で非類似度を決定することと、を備える。
[0010] この概要は、詳細な説明において以下にさらに詳細に説明される、簡易化した形式で概念の選択を紹介するために提供される。この概要は、特許請求の範囲の主題事項の本質的特徴または重要な(key)特徴を特定するように意図されたものでも、特許請求の範囲の主題事項の範囲を限定するために使用されるように意図されたものでもない。
[0011] 本開示および様々なインプリメンテーションの例示の目的のためにおよびその理解を容易にするために、典型的な特徴およびインプリメンテーションが開示され、添付の図面と併せて読まれるとより理解される−その理解の上で、しかしながら、本開示は開示される指定の方法、正確な配置、および手段に限定されない。同様の参照文字は、複数の図面を通して、同様の要素を指す。
図1は、ここにおいて開示される様々なインプリメンテーションによって利用されることがあり、またはそれを利用することがある、持ち運びできるコンピューティングデバイスを例示するブロック図である。 図2は、ここにおいて開示される複数のインプリメンテーションの代表的なものとしての持ち運びできるコンピューティングデバイスのデジタルカメラによってキャプチャされる浮き彫りにされたフォームファクタの画像の処理を例示する動作フロー図である。 図3は、ここにおいて開示される複数のインプリメンテーションの代表的なものとしての確認タスクを例示する動作フロー図である。 図4は、ここにおいて開示される複数のインプリメンテーションの代表的なものとしての浮き彫りにされたフォームファクタのための確認プロセスを例示する動作フロー図である。 図5は、ここにおいて開示される複数のインプリメンテーションの代表的なものとしての浮き彫りにされたフォームファクタのための別の確認プロセスを例示する動作フロー図である。 図6は、ここにおいて開示される複数のインプリメンテーションの代表的なものとしての(浮き彫りにされたフォームファクタとしての)クレジットカードに適用される図4および図5のプロセスを例示するプロセス状態表である。 図7は、そこにおいて例のインプリメンテーションおよび態様がインプリメントされうる典型的なコンピューティング環境を示す。
詳細な説明
[0019] 以下の説明は、いかなる当業者も開示されるインプリメンテーションを製作および使用することが可能であるように提示され、特定のアプリケーションおよびその要件の内容において提供される。開示されるインプリメンテーションに対する様々な変更は、当業者に容易に理解され、ここで定義される一般的な原理は、本説明の主旨および範囲から逸脱することなく、他のインプリメンテーションおよびアプリケーションに適用されうる。このように、本説明は、ここに示されたインプリメンテーションに限定されることは意図しておらず、ここに開示される原理および特徴と一致する最も広い範囲が付与されるべきである。
[0020] 浮き彫りにされたフォームファクタ、クレジットカード、デビッドカード、ギフトカード、ポイントカード、および価値の蓄積されたカードという用語は、ここにおいて置き換え可能に使用され、ここで、1つのそのような用語の使用は、同等の使用を本質的に含むべきであり、開示は適宜、その他の同等の用語のすべてを含む。
[0021] 一般に、ここに開示される様々なインプリメンテーションは、クレジットカードなどのフォームファクタ上に浮き彫りにされた文字を識別するおよび確認するための方法およびシステムを提供する。この情報は、例えば、クレジットカードトランザクションを処理するために使用されうる。そのようにして、ここに開示されるいくつかのインプリメンテーションは、例えば、ラップトップコンピュータまたはノートブックコンピュータ、スマートフォンまたはモバイルフォンなどの持ち運びできるコンピューティングデバイスを使用する、カードが提示されるクレジットカードトランザクションを実行するための方法およびシステムを提供する。あるインプリメンテーションのために、持ち運びできるコンピューティングデバイスに固有の(native)ハードウェアおよびソフトウェアコンポーネントは、トランザクション処理サーバまたは同等のものと通信することによってカードが提示されるトランザクションを実行するために使用されうる。
[0022] 図1は、ここにおいて開示される様々なインプリメンテーションを利用しうる(またはそれによって利用されうる)持ち運びできるコンピューティングデバイス100を例示するブロック図である。図1に示されるように、システムは、持ち運びできるコンピューティングデバイス102およびトランザクション処理サーバ118を含む。持ち運びできるコンピューティングデバイス102だけでなく、トランザクション処理サーバ118も、例えば、図7に関して説明されるコンピューティングデバイス700などの汎用コンピューティングデバイスを使用してインプリメントされうる。
[0023] さらに詳細には、持ち運びできるコンピューティングデバイス102は、ユーザに1つ以上のサービスまたは機能を提供する持ち運びできる電子デバイスに対応しうる。例えば、持ち運びできるコンピューティングデバイス102は、モバイルフォン、持ち運びできるコンピュータ、グローバルポジショニングシステム(GPS受信機)、持ち運びできるメディアプレイヤ、および/またはグラフィング計算機(graphing calculator)として動作しうる。加えて、持ち運びできるコンピューティングデバイス102は、持ち運びできるコンピューティングデバイス102上のハードウェアおよびソフトウェアリソースの使用を調整する動作システム106だけでなく、ユーザ専用のタスクを実行する1つ以上のアプリケーション(例えば、トランザクションモジュール104)を含みうる。例えば、持ち運びできるコンピューティングデバイス102は、電子メールクライアント、アドレス帳、ドキュメントエディタ、および/またはメディアプレイヤなどのようなアプリケーションを含みうる。ユーザのためのタスクを実行するために、アプリケーションは、動作システム106から持ち運びできるコンピューティングデバイス102上でハードウェアリソース(例えば、プロセッサ、メモリ、I/Oコンポーネント等)へのアクセスを取得しうる。
[0024] アプリケーションはまた、動作システム106によって提供されるハードウェアおよび/またはソフトウェアフレームワークを通してユーザと相互作用しうる。ユーザとの相互作用を可能にするために、持ち運びできるコンピューティングデバイス102は、ディスプレイ画面110、カメラ112、入力デバイス114、およびワイヤレストランシーバ116などの1つ以上のハードウェア入力/出力(I/O)コンポーネントを含みうる。各ハードウェアI/Oコンポーネントは、追加的に、持ち運びできるコンピューティングデバイス102上のアプリケーションおよび/または動作システム106がハードウェアI/Oコンポーネントにアクセスし、それを使用することを可能にするソフトウェアドライバ(図示せず)と関連付けられうる。
[0025] ディスプレイ画面110は、持ち運びできるコンピューティングデバイス102の1人以上のユーザに、画像および/または文字列(text)をディスプレイするために使用されうる。1つ以上のインプリメンテーションにおいて、ディスプレイ画面110は、持ち運びできるコンピューティングデバイス102のための一次ハードウェア出力コンポーネントとしての役割を果たす。例えば、ディスプレイ画面110は、(複数を含む)ユーザがメニュー、アイコン、ウィンドウ、電子メール、ウェブサイト、ビデオ、ピクチャ、マップ、文書、および/または動作システム106によって提供されるグラフィカルユーザインターフェース(GUI:graphical user interface)108の他のコンポーネントを見ることを可能にしうる。当業者は、ディスプレイ画面110が画像を表示(render)およびディスプレイするために、様々なタイプのディスプレイ技術を組み込みうる。例えば、ディスプレイ画面110は、液晶ディスプレイ(LCD)、有機発光ダイオード(OLED)ディスプレイ、表面伝導型電子放出素子ディスプレイ(SED:surface-conducting electron-emitter display)、および/または他のタイプの電子ディスプレイでありうる。
[0026] 入力デバイス114は、持ち運びできるコンピューティングデバイス102の一次ハードウェア入力コンポーネントとして機能しうる。具体的には、入力デバイス114は、ユーザがカーソル、ハイライト、および/または他の視覚インジケータを使用して、ディスプレイ画面110の1つ以上のエリアを指すおよび/または選択することを可能にしうる。入力デバイス114を使用してユーザによって提供される入力は、対応するソフトウェアドライバによって処理され、1つ以上のアクションとして、動作システム106および/または1つ以上のアプリケーション(例えば、トランザクションモジュール104)へ送られうる。入力デバイス114は、タッチ画面、タッチパッド、ボタン、音声認識、キーパッド、キーボード、および/または他の入力方法を含む、様々な方法を通してユーザ入力を受信しうる。
[0027] 加えて、複数の入力デバイスは、持ち運びできるコンピューティングデバイス102上に存在しうる。持ち運びできるコンピューティングデバイス102上の動作システム106および/またはアプリケーションは、1つ以上のタスクを実行するための(複数を含む)入力デバイスからの入力を使用しうるだけでなく、応答してGUI 108をアップデートしうる。GUI 108に対応する画像は、動作システム106によって画面ドライバ(図示せず)へ送られることがあり、それは一連のピクセルとしてディスプレイ画面110上に画像をディスプレイすることがある。結果として、ユーザは、動作システム106および/またはアプリケーションに入力を提供するための入力デバイス114を使用すること、および、動作システム106および/またはアプリケーションからの出力をディスプレイ画面110を通して受信することによって持ち運びできるコンピューティングデバイス102と相互作用しうる。
[0028] カメラ112は、クレジットカード、デビットカード、ギフトカード、ポイントカード、または他の価値の蓄積されたカードだけでなく、その他の浮き彫りにされたフォームファクタのような浮き彫りにされたフォームファクタの画像を含む、持ち運びできるコンピューティングデバイス102を使用してユーザが画像をキャプチャすることを可能にしうる。例えば、カメラ112は、モバイルフォンカメラまたはラップトップコンピュータ上のウェブカメラに対応しうる。カメラ112はまた、レンズおよびデジタル画像センサを使用して静止画像および/またはビデオ画像を記録しうる。カメラ112によって記録された画像は、持ち運びできるコンピューティングデバイス102のファイルシステム(file system)(図示せず)において追加的に記録されることがあり、1つ以上のアプリケーション(例えば、トランザクションモジュール104)によって使用されることがある。1つ以上のインプリメンテーションでは、ここで後にさらに説明されるように、カメラ112によって撮影された画像は、クレジットカードなどのフォームファクタ上に浮き彫りにされた情報を処理するために使用される。
[0029] 持ち運びできるコンピューティングデバイス102における既に提示された(すなわち、「内蔵」)デジタルカメラ112は、トランザクションを完成させる(completing)という目的のために浮き彫りにされた文字を有するフォームファクタの画像をキャプチャするために使用されうる。クレジットカード情報は直接クレジットカードの表面上に浮き彫りにされ、浮き彫りにされた文字を検出することは、浮き彫りにされた文字の正確な読取は照度(illumination)、(特に時間にわたる浮き彫りにされた文字の摩損(wear-and tear)の観点から)平均でない色の特徴(uneven color characteristics)、および光学文字認識(OCR:optical character recognition)検出からしばしば情報を曖昧にするクレジットカード上の複雑な背景の画像に非常に敏感であるため、非常に困難であると証明されており、そのため従来の(一般的に「ブロブ検出(blob detection)」の方法を利用する)OCRベースのアプローチは、クレジットカード情報を読み取ることに大いに失敗してきた。ここにさらに詳細に説明されるように、浮き彫りにされた文字を読み取る解決法は、持ち運びできるコンピューティングデバイスがデバイスの内蔵デジタルカメラを使用して浮き彫りにされた情報をより効果的かつ正確に読み取ることを可能にする。
[0030] ワイヤレストランシーバ116は、持ち運びできるコンピューティングデバイス102が無線ローカルエリアネットワーク(LAN)および/または持ち運びできるコンピューティングデバイスのネットワークのような1つ以上のワイヤレスネットワークに接続することを可能にしうる。持ち運びできるコンピューティングデバイス102はまた、ワイヤレストランシーバ116を使用する(複数を含む)ネットワークにわたってデータを送ることおよび/または受信することによって(複数を含む)ネットワーク上で1つ以上のロケーションと通信しうる。例えば、持ち運びできるコンピューティングデバイス102は、ウェブページを検索するため、電話を掛けるため、ファイルをダウンロードおよびアップロードするため、および(複数を含む)ネットワークで電子メールを送るおよび受信するためにワイヤレストランシーバ116を使用しうる。(代替的に、特定の選択肢のインプリメンテーションのための持ち運びできないデバイスのために有線接続が代わりに使用されうる。)
[0031] 1つのインプリメンテーションでは、持ち運びできるコンピューティングデバイス102は、金融取引のようなトランザクションを処理するための機能を含む。具体的には、持ち運びできるコンピューティングデバイス102は、(例えば、トランザクション処理サーバ118単独の、またはそれと併せた)クレジットカードトランザクションのようなトランザクションを処理するための−トランザクションモジュール104のような−機能を含みうる。加えて、持ち運びできるコンピューティングデバイス102内の様々なハードウェアおよびソフトウェアコンポーネントは、カードが提示されるクレジットカードトランザクションを確立し、処理するために使用されうる。結果として、持ち運びできるコンピューティングデバイス102は、追加の機器またはカードが提示されない手数料の費用なしに、クレジットカードトランザクションを実行するために使用されうる。
[0032] 図1に示されるように、持ち運びできるコンピューティングデバイス102は、トランザクションモジュール104を含む。インプリメンテーションでは、トランザクションモジュール104は、金融取引と関連付けられるトランザクションデータを取得し、金融取引がトランザクションデータを使用して処理されることを可能にする。1つのインプリメンテーションでは、トランザクションデータは、クレジットカード番号、有効期限日、承認(verification)番号、およびその他を含みうるクレジットカードからのクレジットカード情報を含む。カードが提示されるトランザクションを確立し、クレジットカード上に提示される情報を決定するために、トランザクションモジュール104は、トランザクションのイニシエーションの際に撮影するために物理的に提示されうるクレジットカードの1つ以上の画像を取得しうる。クレジットカードなどの、フォームファクタの(複数を含む)画像は、カメラ112によってキャプチャされ、トランザクションモジュール104によって処理される。あるインプリメンテーションのために、(複数を含む)画像はまた、浮き彫りにされたフォームファクタの表面の画像および/または浮き彫りにされたフォームファクタの裏面の画像を含みうる。
[0033] いくつかのインプリメンテーションのために、いくつかまたはすべての浮き彫りにされたフォームファクタ情報は、フォームファクタの表面の画像および/または裏面の画像から自動的に取得されうる−すなわち、情報は、クレジットカードの(複数を含む)画像上で改良された(enhanced)OCRを実行することによって全体または部分が取得されうる。あるインプリメンテーションのためにトランザクションモジュール104はその後、その正確さを確認するために手動で入力された情報を改良されたOCRによって抽出された情報と比べることができるように、浮き彫りにされたフォームファクタ情報は、ユーザによって手動で入力されることがある。比較の結果は、トランザクションが処理される前にユーザに報告されうる。1度処理されると、浮き彫りにされたフォームファクタ情報は、トランザクションモジュール104によってワイヤレストランシーバ116を使用してトランザクション処理サーバ118に送られうる。
[0034] トランザクション処理サーバ118は、浮き彫りにされたフォームファクタから取得された情報に応答して、トランザクションまたは他のアクション/イベントを容易にすることを可能にするエンティティである。例えば、浮き彫りにされたフォームファクタがクレジットカード、デビットカード、または他の価値を蓄積したカードである場合には、トランザクション処理サーバ118は所望のトランザクションを容易にするためにカード発行人によって維持されるおよび動作されるトランザクションの手形交換所(clearinghouse)の一部分でありうる。
[0035] 図2は、ここにおいて開示される複数のインプリメンテーションの代表的なものとしての持ち運びできるコンピューティングデバイスのデジタルカメラによってキャプチャされる浮き彫りにされたフォームファクタの画像の処理を例示する方法200の動作フロー図である。
[0036] 図2に示されるように、画像が210においてキャプチャされた後、フォームファクタ画像から個別の浮き彫りにされた文字の各々を検出することを有する220において画像の処理を開始する。230において、これらの個別の文字はその後、各指定の浮き彫りにされた文字の有望な(probable)アイデンティティを解明(ascertain)するために認識処理を経る。
[0037] 240において、(認識された文字が正確に識別されたことを確実にするため)各浮き彫りにされた文字についての有望なアイデンティティが確認され、必要がある場合(例えば、識別の確信がユーザまたは管理者によって設定されたしきい値などの、予め定められたしきい値よりも下である場合)、修正される。250において、検出、認識、および確認/修正の段階(phase)から抽出された情報は、トランザクションまたは他のアクション/イベントを完了させるために利用されうる。
[0038] 一貫した特徴を有する−例えば、クレジットカードのような−浮き彫りにされたフォームファクタを処理するあるインプリメンテーションのために、検出、認識、および確認/修正処理段階は、そのようなフォームファクタの1つ以上の下記の特徴を使用しうる:(a)固定されたフォントおよびサイズの使用、(b)チェックサム(checksum)の計算のための特定の番号づけの規定(numbering conventions)への準拠(conformance)、および(c)(有効期限日における月についてなどの)特定の値のコモンセンス制限(common sense constraints)。
[0039] 例えば、クレジットカードの検出は、クレジットカードの表面上に浮き彫りにされたアカウント番号および有効期限日の既知の領域だけでなく、各指定のタイプのクレジットカードについてのアカウント番号および有効期限日の既知の構成を決定することによって実行されうる。例えば、VisaおよびMasterCardクレジットカードについてのアカウント番号は、それぞれ4桁の4つのかたまり(すなわち、「#### #### #### ####」)を有し、一方、アメリカン・エキスプレス・クレジットカードは、それぞれ4、6、および5桁の3つのかたまりを有している(すなわち、「#### ###### #####」)。さらに、有効期限日は、スラッシュの文字によって区切られた2桁の月および2桁の年(すなわち、「##/##」)に対応する4桁である。(浮き彫りにされた文字の予め定義されたサイズにわたる接続されたエッジピクセルで構成される)マスクを有するエッジ画像およびグラディエント画像は、アカウント番号および有効期限日のための領域に対応するロバストネス(robustness)の特徴を決定するために使用されうる。より具体的には、浮き彫りにされた数字(または文字)の領域を検出するために、あるインプリメンテーションは、「ターゲット」が、すなわち、一般に水平および垂直なエッジピクセルについて個別に処理される浮き彫りにされた文字の予め定義されたサイズよりも大きい接続されたエッジピクセルであるエッジ、グラディエント、およびマスクの論理的な組合せから抽出される、周知の「スライディングウィンドウ技法」を利用しうる。(注記:ここにおいて使用されるように、「数字(digit)」は「文字」のサブセットであるが、これらの用語は「数字」が使用されている箇所は「文字」が暗示され、「文字」が使用されている箇所はそのような「文字」のうちに「数字」が含まれている、というように、互換性があるように使用されうる。)
[0040] 一度アカウント番号および有効期限日が検出されると、認識は、各文字の有望なアイデンティティを決定するために、各検出された文字のために実行されうる。この認識は、もっともらしい(likely)マッチを見つけるために、各検出された数字を数字のテンプレートと比較するために、連結されたヒストグラムオブオリエンティッドグラディエンツ(HOG:histogram of oriented gradients)に基づきうる。当業者によって知られているように、HOGは対象の検出の目的のためのコンピュータビジョンおよび画像処理において使用される特徴記述子(descriptor)を備える。HOG技法は、画像のローカライズされた部分におけるグラディエントオリエンテーションの発生を数える。これは、エッジオリエンテーションヒストグラム(edge orientation histograms)、スケール不変な特徴変換(scale-invariant feature transform)記述子、およびシェイプコンテキスト(shape context)のアプローチと同様であるが、HOGは均等に間隔があけられたセルの密集したグリッド上で計算されるという点で異なり、改善された正確性のためにオーバーラップするローカルコントラストの正規化を使用する。
[0041] 特にクレジットカードについて、また、文字が認識された後、各文字の有望なアイデンティティは、正確さを確実にするために確認され、必要であれば修正されることができる。図3は、ここにおいて開示される複数のインプリメンテーションの代表的なものとしての確認タスクを例示する方法300の動作フロー図である。図3に示されるように、浮き彫りにされたフォームファクタ(例えば、クレジットカード)の確認は、最大で4つのタスクを備えることがあり、指定の構成(composition)を用いて任意の順序で実行されることがあり、図3において示される順序は、単にすべての可能性のあるインプリメンテーションの典型的なサブセットである。
[0042] 第1のバリデーション(validation)タスクは、310において、発行人の明細(specification)と準拠(conform)するということを確実にするためのアカウント番号の第1の部分の検査(examination)である。例えば、Visaアカウント番号は四(「4」)で始まり、MasterCardアカウント番号は五(「5」)で始まり、1と5の間(すなわち、「1」、「2」、「3」、「4」、または「5」)の2桁目を有し、アメリカン・エキスプレスのアカウント番号は三(「3」)で始まり、四(「4」)または七(「7」)の何れかである2桁目を有する。
[0043] 第2のバリデーションタスクは、320において、例えば、任意の既知のチェックサム技法が使用されうるが、周知のLuhnアルゴリズム(別称「mod 10アルゴリズム」)を使用して各アカウント番号についてのチェックサムを計算するべきものである。
[0044] 330において、第3のバリデーションタスクは、数字が同じである場合に非類似度が低く、数字が同じでないときに非類似度が高くなることを確証するために浮き彫りにされた数字の各ペア間の非類似度を決定するべきものである。
[0045] 340において、第4のバリデーションタスクは、例えば、(a)他の値が有効な月のインジケータの可能性がないため、有効期限日についての月の始めの1桁がゼロ(「0」)または一(「1」)であるということと(b)始めの1桁が1である場合には、再び、他の値が有効な月のインジケータの可能性がないため、第2の桁がゼロ、1、または2であるということを確実にするための「コモンセンステスティング」である。言い換えると、2つの浮き彫りにされた数字の間の非類似度を計測することは、2つの数字が同一である可能性を利用し、このコンテキストで、その可能性は、2つの数字が同一である可能性が比較的に高い場合、2つの数字の候補が同一の値になり、2つの数字が同一である可能性が比較的に低い場合、2つの数字の候補が異なる値となるように、予め計算された(pre-calculated)非類似度から推定される。あるインプリメンテーションのために、浮き彫りにされた数字(または文字)の各ペア間の非類似度の計算は、浮き彫りにされた数字のペア毎に比較するために使用される連結されたヒストグラムオブオリエンティッドグラディエンツ(HOG)を利用しうるおよび/またはそれに基づきうる。
[0046] バリデーションテストに失敗する任意の文字を修正するために、様々なアプローチが文字についての可能性のある正確な値を決定するために用いられうる。可能性のある正確な値から、上述された処理の観点からどれが確からしい(likely correct)値であるかに関して、さらなる決定がされうる。いくつかの事例では、例えば、もう一方の文字が既にチェックサムに含まれていることを考慮すると、1つの文字について唯一の可能性のある値が、そのチェックサムについて有効になりうる。同様に、クレジットカードがVisaクレジットカードであると検出される場合には、アカウント番号の第1の文字を修正することは明快である(straightforward)。最終的に、たとえ1つより多くの値が指定の文字について可能性がある場合にも、制限されたセットのうちから最も有望な文字を見つけ出すために、先に述べられた検出および認識のための技法が使用されうる。修正することは、クレジットカードデータについての高信頼度(high-confidence)解決策が導き出されるまで、以前に実行された段階およびタスクのうちの任意のものを、必要に応じた、また要望通りの(appropriate and desired)繰り返しおよび再適用につながりうる。
[0047] 図4は、ここに開示されるいくつかのインプリメンテーションを代表する(クレジットカードだけでなく、任意の他の浮き彫りにされたフォームファクタにも適用可能であるような)浮き彫りにされたフォームファクタのための確認プロセスを例示する方法400の動作フロー図である。
[0048] 図4に示されるように、この「非類似度」確認プロセスは、候補のペアが類似度のそれらの度合いにしたがってソートされる420において、および、同一である可能性が類似の度合いに基づいて各ペアのために計算される430において、開始する。(注記:「類似度」は、浮き彫りにされた数字/文字をテンプレートと比較するというコンテキストにおいて使用され、一方「非類似度」は、浮き彫りにされた数字/文字を互いに対してのみ比較するというコンテキストにおいて使用される。
[0049] 440において、プロセスはその後、任意の不正確なペアを識別するために、「発行人の明細」(存在する場合)から任意のガイダンスまたは制限を適用する。445において、プロセスは浮き彫りにされた数字の各ペア間の非類似度を計算し、または、さもなければ決定し、その後、同一である最も高い可能性を有するそれらのペアを選択することによって継続し、450において2つの浮き彫りにされた数字間の非類似度が不正確な任意のペアをさらに排除するために使用される。
[0050] 460において、チェックサムは最終結果を確認するために適用される。選択インプリメンテーションについて、クレジットカードのアカウント情報を確認するために、図4のプロセスが利用されうる。
[0051] 図5は、別の確認プロセスを例示する方法500の動作フロー図である。確認プロセスは、候補のペアが類似度のそれらの度合いにしたがってソートされる520において、および、同一である可能性が類似度の度合いに基づいて各ペアのために計算される530において、開始する。
[0052] 540において、プロセスはその後、(クレジットカードについてここにおいて上述されたもののような)「コモンセンス」分析を適用し、任意の不正確なペアを識別するために、545においてプロセスが各浮き彫りにされた数字の各ペア間の非類似度を計算し、またはさもなければそれを決定し、その後同一である最も高い可能性を有するそれらのペアを選択することによって継続する。550において、不正確である任意のペアを識別して排除するために、2つの浮き彫りにされた数字間の非類似度が使用される。選択インプリメンテーションについて、クレジットカードの有効期限日を確認するために、図5のプロセスが利用されうる。
[0053] 図4および図5のプロセスは、例えば、クレジットカードについての、アカウント情報および有効期限日それぞれを決定するために並行して使用されることができる。
[0054] 図6は、ここにおいて開示される複数のインプリメンテーションの代表的なものとしての(浮き彫りにされたフォームファクタとしての)クレジットカードに適用される図4および図5のプロセスを例示するプロセス状態表600である。図6に示されるように、(アカウント番号および有効期限日を備える)クレジットカードの浮き彫りにされた文字は、例えば、図4および図5において記載されるタスクを使用して、連続的に(progressively)処理し、クレジットカードの画像から認識される可能性のある正確な情報を決定し、数個しか残っていなくなるまで(until only a few remain)可能性を絞り込み、アカウント番号については、どのアカウント番号が正確に決定されたアカウント番号であるかを決定するためにその後チェックサムが適用される。
[0055] より具体的には、列602において反復される図4および図5の要素は、行612において、これらの可能性の高い(high-possibility)ペアが、示される類似度にしたがってソートされるように、クレジットカードのアカウント番号(列604)および有効期限日(列606)に作用(act upon)する。行614において、決定された類似度に基づいて正確であるそれらの可能性に基づいて可能性の高いペア(または「候補」)が選択される。行616において、正確になり得ない組合せを排除するために「発行人の明細」および/または「コモンセンス」が適用され、行617において、同一である高い可能性を有するペアが選択されうるように、クレジットカード(または他の浮き彫りにされたフォームファクタ)の浮き彫りにされた数字のペア毎の非類似度が計算される。行618において、浮き彫りにされた数字間の非類似度は、潜在的候補をさらに排除し、正確である最も高い可能性を有する最終の(複数を含む)候補のみを残すために使用されうる。列604のアカウント番号について、これらの最終の(複数を含む)候補はその後、どの最終の候補が正確でどれが不正確であるかを決定するために、行620において、チェックサム式(checksum formula)で処理される。
[0056] 図7は、そこにおいて例のインプリメンテーションおよび態様がインプリメントされうる典型的なコンピューティング環境を示す。コンピューティングシステム環境は、適切なコンピューティング環境の1つの例に過ぎず、使用または機能性の範囲に関する限定を少しでも示唆するようには意図されない。数々の他の汎用または特別用途コンピューティングシステム環境または構成が使用されうる。使用のために適切でありうる周知のコンピューティングシステム、環境、および/または構成の例は、それに限定されるものではないが、パーソナルコンピュータ(PC)、サーバコンピュータ、ハンドヘルドまたはラップトップデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースのシステム、ネットワークパーソナルコンピュータ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、組込みシステム(embedded system)、任意の上記システムまたはデバイスを含む分散コンピューティング環境、およびそれに類するものを含む。
[0057] プログラムモジュールなどの、コンピュータによって実行されるコンピュータ実行可能命令が使用されうる。一般的に、プログラムモジュールは、特定のタスクを実行し、または、特定の抽象データ型をインプリメントする、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造等を含む。分配されたコンピューティング環境は、通信ネットワークまたは他のデータ送信媒体を通してリンクされる遠隔処理デバイスによってタスクが実行されるところで使用されうる。分配されたコンピューティング環境において、プログラムモジュールおよび他のデータは、メモリ記憶デバイスを含むローカルおよび遠隔のコンピュータ記憶媒体の両方において位置しうる。
[0058] 図7に関して、ここで説明されるインプリメンテーションの態様についての典型的なシステムは、コンピューティングデバイス700などのコンピューティングデバイスを含む。その最も基本的な構成において、コンピューティングデバイス700は、典型的に少なくとも1つの処理ユニット702およびメモリ704を含む。コンピューティングデバイスの厳密な(exact)構成およびタイプに基づいて、メモリ704は、(ランダムアクセスメモリ(RAM)のように)揮発性であることがあり、(読取専用メモリ(ROM)、フラッシュメモリ等のように)不揮発性であることがあり、またはその2つのある組合せであることがある。この最も基本的な構成は、点線706によって、図7において例示される。
[0059] コンピューティングデバイス700は、追加の特徴/機能性を有しうる。例えば、コンピューティングデバイス700は、それに限定されるものではないが、磁気または光学ディスクまたはテープを含む、(リムーバブルおよび/またはノンリムーバブルの)追加の記憶装置を含みうる。そのような追加の記憶装置は、リムーバブル記憶装置708およびノンリムーバブル記憶装置710によって図7において例示される。
[0060] コンピューティングデバイス700は、典型的に様々なコンピュータ可読媒体を含む。コンピュータ可読媒体は、デバイス700によってアクセスすることができる任意の利用可能な媒体であることがあり、リムーバブルおよびノンリムーバブル媒体、揮発性および不揮発性媒体の両方を含む。
[0061] コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュールまたはその他のデータなどの情報の記憶のために、任意の方法または技術でインプリメントされる、揮発性および不揮発性の、リムーバブルおよびノンリムーバブル媒体を含む。メモリ704、リムーバブル記憶装置708、およびノンリムーバブル記憶装置710は、すべてコンピュータ記憶媒体の例である。コンピュータ記憶媒体は、それに限定されるものではないが、RAM、ROM、電気的消去可能プログラム読取専用メモリ(EEPROM(登録商標))、フラッシュメモリまたはその他のメモリ技術、CD−ROM、デジタル多用途ディスク(DVD)またはその他の光学記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置またはその他の磁気記憶デバイス、あるいは所望の情報を記憶するために使用されることができ、かつコンピューティングデバイス700によってアクセスすることができる任意の他の媒体を含む。任意のそのようなコンピュータ記憶媒体は、コンピューティングデバイス700の一部分でありうる。
[0062] コンピューティングデバイス700は、デバイスが他のデバイスと通信することを可能にする(複数を含む)通信接続712を含みうる。コンピューティングデバイス700はまた、キーボード、マウス、ペン、音声入力デバイス、タッチ入力デバイス等のような(複数を含む)入力デバイス714を有しうる。ディスプレイ、スピーカ、プリンタ等のような(複数を含む)出力デバイス716もまた含まれうる。これらすべてのデバイスは、当業者に周知であり、ここで詳細に説明される必要はない。
[0063] 当業者であれば、情報および信号は、様々な異なる技術および技法のうちの任意のものを用いて表されうることを理解するであろう。例えば、上記説明の全体にわたって参照されうるデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、およびチップは、電圧、電流、電磁波、磁場または磁性粒子、光場または光粒子、あるいはこれらの任意の組み合わせによって表されうる。
[0064] 当業者は、ここにおける開示に関連して説明された様々な例示的な論理ブロック、モジュール、回路およびアルゴリズムのステップが電子ハードウェア、コンピュータソフトウェア、または両方の組み合わせとしてインプリメントされうるということをさらに理解するであろう。ハードウェアおよびソフトウェアのこの互換性を明確に例示するために、様々な例示的なコンポーネント、ブロック、モジュール、回路、およびステップが、一般にそれらの機能の観点から上記で説明されている。このような機能がハードウェアあるいはソフトウェアのどちらとしてインプリメントされるかは、システム全体に課せられている特定のアプリケーションおよび設計の制約に依存する。当業者は、各特定のアプリケーションのために方式を変化させて、説明された機能性をインプリメントしうるが、こういったインプリメンテーションの決定は本開示の範囲からの逸脱をまねくものと解釈されるべきではない。
[0065] ここに説明された方法は、アプリケーションに依存して、様々な手段によりインプリメントされうる。例えば、これらの方法は、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、またはこれらの任意の組み合わせでインプリメントされうる。ハードウェアのインプリメンテーションでは、ここに説明された機能を実行するように設計された、1つ以上の特定用途向け集積回路(ASIC)、デジタル・シグナル・プロセッサ(DSP)、デジタル・シグナル・プロセッシング・デバイス(DSPD)、プログラマブル論理デバイス(PLD)、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ(FPGA)、プロセッサ、コントローラ、マイクロ・コントローラ、マイクロプロセッサ、電子デバイス、他の電子ユニット、またはそれらの組み合わせの中に、処理ユニットがインプリメントされうる。
[0066] ファームウェアおよび/またはソフトウェアのインプリメンテーションでは、ここに説明された機能を実行するモジュール(たとえば、プロシージャ、関数等)で方法がインプリメントされうる。命令を実体的に具現化する任意の機械可読媒体が、ここに説明された方法をインプリメントするのに使用されうる。例えば、ソフトウェアコードは、メモリ内に記憶されて、処理ユニットによって実行されうる。メモリは、処理ユニット内で、または処理ユニットの外部でインプリメントされうる。ここで使用される場合、「メモリ」という用語は、任意のタイプの長期、短期、揮発性、不揮発性、またはその他のメモリを指し、任意の特定のタイプのメモリまたはメモリの数、あるいはメモリが記憶される媒体のタイプに限定されるべきでない。
[0067] ファームウェアおよび/またはソフトウェアでインプリメントされる場合、機能は、コンピュータ可読媒体において、1つ以上の命令またはコードとして、記憶されうる。例は、データ構造によって符号化されたコンピュータ可読媒体、およびコンピュータプログラムによって符号化されたコンピュータ可読媒体を含む。コンピュータ可読媒体は、物理的なコンピュータ記憶媒体を含む。記憶媒体は、コンピュータによってアクセスすることができる入手可能な任意の媒体でありうる。限定ではなく例として、そのようなコンピュータ可読媒体は、RAM、ROM、EEPROM、CD−ROM、または他の光ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置、または他の磁気記憶デバイス、または、命令またはデータ構造の形態で所望のプログラムコードを記憶するために使用されることができ、かつ、コンピュータによってアクセスすることができる任意の他の媒体を含むことができる。ディスク(disk)およびディスク(disc)は、ここで使用される場合、コンパクト・ディスク(disc)(CD)、レーザーディスク(登録商標)(disc)、光ディスク(disc)、デジタル多用途ディスク(disc)(DVD)、フロッピー(登録商標)ディスク(disk)、およびブルーレイ(Blu−ray(登録商標))ディスク(disc)を含み、ディスク(disk)は通常、磁気的にデータを再生するが、ディスク(disc)は、レーザーを用いて光学的にデータを再生する。上記の組み合わせもまた、コンピュータ可読媒体の範囲内に含まれるべきである。
[0068] コンピュータ可読媒体上の記憶装置に加えて、命令および/またはデータは、通信装置に含まれる伝送媒体上の信号として提供されうる。例えば、通信装置は、命令およびデータを示す信号を有するトランシーバを含みうる。これら命令およびデータは、1つ以上のプロセッサに、特許請求の範囲において概説される機能をインプリメントさせるように構成される。すなわち、通信装置は、開示される機能を実行するための情報を示す信号を有する送信媒体を含む。第1回目には、通信装置において含まれる送信媒体は、開示される機能を実行するための情報の第1の部分を含むことがあり、一方第2回目には、通信装置において含まれる送信媒体は開示される機能を実行するための情報の第2の部分を含むことがある。
[0069] 典型的なインプリメンテーションが、1つ以上の独立したコンピュータシステムのコンテキストの中でここにおいて開示された主題の態様を利用することを指しうるが、主題事項はそのように限定されず、むしろ、ネットワークまたは分配されたコンピューティング環境のような任意のコンピューティング環境と関係してインプリメントされうる。またさらに、ここに開示される主題事項の態様は、複数の処理チップまたはデバイスの中で、またはそれらにわたってインプリメントされ、記憶装置は同様に複数のデバイスにわたって影響を受けうる。そのようなデバイスは、例えば、PC、ネットワークサーバ、およびハンドヘルドデバイスを含みうる。
[0070] さらに、主題事項は、構造的特徴および/または方法論的動作に特有の用語で記述されているが、添付の特許請求の範囲で定義されている主題事項が上で記述された特有の特徴または動作に必ずしも限定されないことが理解されるべきである。むしろ、上で記述された特定の特徴および動作は、特許請求の範囲をインプリメントする例示的な形態として開示される。
[0070] さらに、主題事項は構造的特徴および/または方法論的動作に特有の用語で記述されているが、添付の特許請求の範囲で定義されている主題事項が上で記述された特有の特徴または動作に必ずしも限定されないことが理解されるべきである。むしろ、上で記述された特定の特徴および動作は、特許請求の範囲をインプリメントする例示的な形態として開示される。
以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
[C1] 内蔵デジタルカメラを利用してフォームファクタ上に浮き彫りにされた情報を読み取るための持ち運びできるコンピューティングデバイスのための方法であって、前記方法は、
その上に浮き彫りにされた情報を有するフォームファクタの画像をキャプチャすることと、
複数の浮き彫りにされた文字を検出することと、ここにおいて、前記検出することは、指定の情報が前記フォームファクタ上に見られると予測される前記領域に対応するマスクを有する1つ以上のエッジ画像およびグラディエント画像を利用する、
を備える、方法。
[C2] 前記複数の浮き彫りにされた文字の各浮き彫りにされた文字についての有望なアイデンティティを決定することをさらに備える、C1に記載の方法。
[C3] 前記決定することは、連結されたヒストグラムオブオリエンティッドグラディエンツ(HOG)に基づく、C2に記載の方法。
[C4] 各浮き彫りにされた文字は、浮き彫りにされた文字の既知のテンプレートのセットと比較され、前記画像のローカライズされた部分におけるグラディエントオリエンテーションの前記発生が数えられる、C2に記載の方法。
[C5] 各浮き彫りにされた文字についての前記有望なアイデンティティが正確に識別されたかを確認することをさらに備える、C2に記載の方法。
[C6] 正確に識別されなかった各浮き彫りにされた文字のために、各そのような浮き彫りにされた文字の前記有望なアイデンティティを修正することをさらに備える、C5に記載の方法。
[C7] 前記マスクは、クレジットカードのために浮き彫りにされた文字のセットについて予め定義されたサイズにわたる複数の接続されたエッジピクセルを備える、C1に記載の方法。
[C8] 前記浮き彫りにされたフォームファクタはクレジットカードであり、
前記キャプチャされた画像は、前記クレジットカード上に浮き彫りにされたアカウント番号および有効期限日を備え、
複数の浮き彫りにされた文字を前記検出することは、前記クレジットカードの前記アカウント番号および前記有効期限日を検出することを備え、
前記検出することは、前記アカウント番号および有効期限日のための前記領域に対応するマスクを有する1つ以上のエッジ画像およびグラディエント画像を利用する、
C1に記載の方法。
[C9] 前記複数の浮き彫りにされた文字の各浮き彫りにされた文字についての有望なアイデンティティを決定することと、
各浮き彫りにされた文字についての前記有望なアイデンティティが正確に識別されたかを確認することと、
正確に識別されなかった各浮き彫りにされた文字のために、各そのような浮き彫りにされた文字の前記有望なアイデンティティを修正することと、
をさらに備える、C8に記載の方法。
[C10] 前記確認することは、前記アカウント番号が、対応する発行人の明細に準拠するかを決定するために、前記アカウント番号の第1部分を検査することを備える、C9に記載の方法。
[C11] 前記アカウント番号がエラーを含んでいないかを決定するために前記アカウント番号についての前記チェックサムを計算することをさらに備える、C9に記載の方法。
[C12] 一貫性を確証するために浮き彫りにされた文字の各ペア間の非類似度を決定することをさらに備える、C9に記載の方法。
[C13] 前記有効期限日のコモンセンステスティングをさらに備える、C9に記載の方法。
[C14] 浮き彫りにされたフォームファクタから情報を読み取るために内蔵デジタルカメラを利用する持ち運びできるコンピューティングデバイスのための方法であって、前記方法は、
前記浮き彫りにされたフォームファクタの画像をキャプチャすることと、
複数の浮き彫りにされた文字を検出することと、
一貫性を確証するために浮き彫りにされた文字の各ペア間の非類似度を決定することと、
を備える、方法。
[C15] 前記検出することは、前記浮き彫りにされた文字の領域に対応するマスクを有する1つ以上のエッジ画像およびグラディエント画像を利用する、C14に記載の方法。
[C16] 前記複数の浮き彫りにされた文字の各浮き彫りにされた文字についての有望なアイデンティティを決定することをさらに備える、C15に記載の方法。
[C17] 各浮き彫りにされた文字についての前記有望なアイデンティティが正確に識別されたかを確認することをさらに備える、C16に記載の方法。
[C18] 正確に識別されなかった各浮き彫りにされた文字のために、各そのような浮き彫りにされた文字の前記有望なアイデンティティを修正することをさらに備える、C17に記載の方法。
[C19] 前記フォームファクタは、アカウントおよび有効期限日の情報を備えるクレジットカードである、C17に記載の方法。
[C20] 前記アカウント番号が、対応する発行人の明細に準拠するかを決定するために、前記アカウント番号の第1の部分を検査することをさらに備える、C19に記載の方法。
[C21] 前記アカウント番号がエラーを含んでいないかを決定するために前記アカウント番号についての前記チェックサムを計算することをさらに備える、C19に記載の方法。
[C22] 有効期限日のコモンセンステスティングをさらに備える、C19に記載の方法。
[C23] 前記マスクは、前記クレジットカードのために浮き彫りにされた文字のセットについて予め定義されたサイズにわたる複数の接続されたエッジピクセルを備える、C19に記載の方法。
[C24] 前記決定することは、連結されたヒストグラムオブオリエンティッドグラディエンツ(HOG)に基づく、C19に記載の方法。
[C25] 各浮き彫りにされた文字は、浮き彫りにされた文字の既知のテンプレートのセットと比較され、前記画像のローカライズされた部分におけるグラディエントオリエンテーションの前記発生が数えられる、C19に記載の方法。
[C26] 内蔵デジタルカメラを利用してフォームファクタ上に浮き彫りにされた情報を読み取ることが可能な持ち運びできるコンピューティングデバイスであって、前記デバイスは、
その上に浮き彫りにされた情報を有するフォームファクタの画像をキャプチャすることが可能なカメラと、
複数の浮き彫りにされた文字を検出することが可能なトランザクションモジュールと、ここにおいて、前記検出することは、指定の情報が前記フォームファクタ上に見られると予測される前記領域に対応するマスクを有する1つ以上のエッジ画像およびグラディエント画像を利用する、
を備える、デバイス。
[C27] 前記トランザクションモジュールは、前記複数の浮き彫りにされた文字の各浮き彫りにされた文字についての有望なアイデンティティを決定することがさらに可能である、C26に記載のデバイス。
[C28] 前記決定することは、連結されたヒストグラムオブオリエンティッドグラディエンツ(HOG)に基づく、C27に記載のデバイス。
[C29] 前記トランザクションモジュールは、各浮き彫りにされた文字を浮き彫りにされた文字の既知のテンプレートのセットと比較することと、前記画像のローカライズされた部分におけるグラディエントオリエンテーションの前記発生を数えることと、がさらに可能である、C27に記載のデバイス。
[C30] 前記トランザクションモジュールは、各浮き彫りにされた文字についての前記有望なアイデンティティが正確に識別されたかを確認することがさらに可能である、C27に記載のデバイス。
[C31] 前記トランザクションモジュールは、正確に識別されなかった各浮き彫りにされた文字のために、各そのような浮き彫りにされた文字の前記有望なアイデンティティを修正することがさらに可能である、C30に記載のデバイス。
[C32] 前記マスクは、クレジットカードのために浮き彫りにされた文字のセットについて予め定義されたサイズにわたる複数の接続されたエッジピクセルを備える、C26に記載のデバイス。
[C33] 前記浮き彫りにされたフォームファクタとしてクレジットカードを処理するように構成可能なデバイスであって、
ここにおいて、前記キャプチャされた画像は、前記フォームファクタ上に浮き彫りにされたアカウント番号および有効期限日を備え、
複数の浮き彫りにされた文字を前記検出することは、前記フォームファクタに対応する前記クレジットカードの前記アカウント番号および前記有効期限日を検出することを備え、
前記検出することは、前記アカウント番号と有効期限日のための前記領域に対応するマスクを有する1つ以上のエッジ画像およびグラディエント画像を利用する、
C26に記載のデバイス。
[C34] 前記トランザクションモジュールは、
前記複数の浮き彫りにされた文字の各浮き彫りにされた文字についての有望なアイデンティティを決定することと、
各浮き彫りにされた文字についての前記有望なアイデンティティが正確に識別されたかを確認することと、
正確に識別されなかった各浮き彫りにされた文字のために、各そのような浮き彫りにされた文字の前記有望なアイデンティティを修正することと
がさらに可能である、C33に記載のデバイス。
[C35] 前記確認することは、前記アカウント番号が、対応する発行人の明細に準拠するかを決定するために前記アカウント番号の第1の部分を検査することを備える、C34に記載のデバイス。
[C36] 前記トランザクションモジュールは、前記アカウント番号がエラーを含んでいないかを決定するために前記アカウント番号についての前記チェックサムを計算することがさらに可能である、C34に記載のデバイス。
[C37] 前記トランザクションモジュールは、一貫性を確証するために浮き彫りにされた文字の各ペア間の非類似度を決定することがさらに可能である、C34に記載のデバイス。
[C38] 浮き彫りにされたフォームファクタから情報を読み取るための内蔵デジタルカメラを利用する持ち運びできるコンピューティングデバイスであって、前記デバイスは、
前記浮き彫りにされたフォームファクタの画像をキャプチャすることが可能なカメラと、
複数の浮き彫りにされた文字を検出することが可能であり、一貫性を確証するために、浮き彫りにされた文字の各ペア間の非類似度を決定することが可能なトランザクションモジュールと
を備える、デバイス。
[C39] 前記トランザクションモジュールは、前記浮き彫りにされた文字の領域に対応するマスクを有する1つ以上のエッジ画像およびグラディエント画像を利用することがさらに可能である、C38に記載のデバイス。
[C40] 前記トランザクションモジュールは、前記複数の浮き彫りにされた文字の各浮き彫りにされた文字についての有望なアイデンティティを決定することがさらに可能である、C39に記載のデバイス。
[C41] 前記トランザクションモジュールは、各浮き彫りにされた文字についての前記有望なアイデンティティが正確に識別されたかを確認することがさらに可能である、C40に記載のデバイス。
[C42] 前記トランザクションモジュールは、正確に識別されなかった各浮き彫りにされた文字のために、各そのような浮き彫りにされた文字の前記有望なアイデンティティを修正することがさらに可能である、C41に記載のデバイス。
[C43] 前記浮き彫りにされたフォームファクタとしてアカウントおよび有効期限日の情報を備えるクレジットカードを処理するように構成される、C41に記載のデバイス。
[C44] 前記トランザクションモジュールは、前記アカウント番号が対応する発行人の明細に準拠するかを決定するために前記アカウント番号の第1の部分を検査することがさらに可能である、C43に記載のデバイス。
[C45] 前記トランザクションモジュールは、前記アカウント番号がエラーを含んでいないかを決定するために前記アカウント番号についての前記チェックサムを計算することがさらに可能である、C43に記載のデバイス。
[C46] 前記トランザクションモジュールは、有効期限日のコモンセンステスティングを行うことがさらに可能である、C43に記載のデバイス。
[C47] 前記マスクは、クレジットカードのために浮き彫りにされた文字のセットについて予め定義されたサイズにわたる複数の接続されたエッジピクセルを備える、C43に記載のデバイス。
[C48] 前記決定することは、連結されたヒストグラムオブオリエンティッドグラディエンツ(HOG)に基づく、C43に記載のデバイス。
[C49] 前記トランザクションモジュールは、各浮き彫りにされた文字を浮き彫りにされた文字の既知のテンプレートのセットと比較することと、画像のローカライズされた部分におけるグラディエントオリエンテーションの前記発生を数えることと、がさらに可能である、C43に記載のデバイス。
[C50] フォームファクタ上に浮き彫りにされた情報を読み取るためのシステムであって、前記システムは、
その上に浮き彫りにされた情報を有するフォームファクタの画像をキャプチャするための手段と、
複数の浮き彫りにされた文字を検出するための手段と、ここにおいて、前記検出するための前記手段は、指定の情報が前記フォームファクタ上に見られると予測される前記領域に対応するマスクを有する1つ以上のエッジ画像およびグラディエント画像を利用する、
を備える、システム。
[C51] 前記浮き彫りにされたフォームファクタはクレジットカードであり、
前記キャプチャされた画像は、前記クレジットカード上に浮き彫りにされたアカウント番号および有効期限日を備え、
複数の浮き彫りにされた文字を前記検出することは、前記クレジットカードの前記アカウント番号および前記有効期限日を検出することを備え、
前記検出することは、前記アカウント番号および有効期限日のための前記領域に対応するマスクを有する1つ以上のエッジ画像およびグラディエント画像を利用する、
C50に記載のシステム。
[C52] 前記複数の浮き彫りにされた文字の各浮き彫りにされた文字についての有望なアイデンティティを決定するための手段と、
各浮き彫りにされた文字についての前記有望なアイデンティティが正確に識別されたかを確認するための手段と、
正確に識別されなかった各浮き彫りにされた文字の前記有望なアイデンティティを修正するための手段と
をさらに備える、C51に記載のシステム。
[C53] 浮き彫りにされたフォームファクタから情報を読み取るためのシステムであって、前記システムは、
前記浮き彫りにされたフォームファクタの画像をキャプチャするための手段と、
複数の浮き彫りにされた文字を検出するための手段と、
一貫性を確証するために、浮き彫りにされた文字の各ペア間の非類似度を決定するための手段と
ここにおいて、前記検出することは、前記浮き彫りにされた文字の前記領域に対応するマスクを有する1つ以上のエッジ画像およびグラディエント画像を利用する、
を備える、システム。
[C54] 前記複数の浮き彫りにされた文字の各浮き彫りにされた文字についての有望なアイデンティティを決定するための手段と、
各浮き彫りにされた文字についての前記有望なアイデンティティが正確に識別されたかを確認するための手段と
をさらに備える、C53に記載のシステム。
[C55] 前記フォームファクタは、アカウントおよび有効期限日の情報を備えるクレジットカードである、C54に記載のシステム。
[C56] 各浮き彫りにされた文字は、浮き彫りにされた文字の既知のテンプレートのセットと比較され、前記画像のローカライズされた部分におけるグラディエントオリエンテーションの前記発生が数えられる、C55に記載のシステム。
[C57] プロセッサによって実行されたときに、
その上に浮き彫りにされた情報を有するフォームファクタの画像をキャプチャすることと、
複数の浮き彫りにされた文字を検出することと、ここにおいて、前記検出することは、指定の情報が前記フォームファクタ上に見られると予測される前記領域に対応するマスクを有する1つ以上のエッジ画像およびグラディエント画像を利用する、
を前記プロセッサに行わせる命令を記憶する非一時的なコンピュータ可読媒体を含む、コンピュータプログラム製品。
[C58] プロセッサによって実行されたときに、
前記複数の浮き彫りにされた文字の各浮き彫りにされた文字についての有望なアイデンティティを決定することと、
各浮き彫りにされた文字についての前記有望なアイデンティティが正確に識別されたかを確認することと、
正確に識別されなかった各浮き彫りにされた文字の前記有望なアイデンティティを修正することと、
ここにおいて、前記浮き彫りにされたフォームファクタはクレジットカードであり、前記キャプチャされた画像は前記クレジットカード上に浮き彫りにされたアカウント番号および有効期限日を備え、複数の浮き彫りにされた文字を前記検出することは前記クレジットカードの前記アカウント番号および前記有効期限日を備え、前記検出することは、前記アカウント番号および有効期限日のための前記領域に対応するマスクを有する1つ以上のエッジ画像およびグラディエント画像を利用する、
を前記プロセッサに行わせる命令をさらに備える、C57に記載のコンピュータプログラム製品。
[C59] プロセッサによって実行されたときに、
前記浮き彫りにされたフォームファクタの画像をキャプチャすることと、
複数の浮き彫りにされた文字を検出することと、
一貫性を確証するために、浮き彫りにされた文字の各ペア間の非類似度を決定することと、
ここにおいて、前記検出することは、前記浮き彫りにされた文字の前記領域に対応するマスクを有する1つ以上のエッジ画像およびグラディエント画像を利用する、
を前記プロセッサに行わせる命令を記憶する非一時的なコンピュータ可読媒体を含む、コンピュータプログラム製品。
[C60] プロセッサによって実行されたときに、
前記複数の浮き彫りにされた文字の各浮き彫りにされた文字についての有望なアイデンティティを決定することと、
各浮き彫りにされた文字についての前記有望なアイデンティティが正確に識別されたかを確認することと、
ここにおいて、前記フォームファクタは、アカウントおよび有効期限日の情報を備えるクレジットカードであり、各浮き彫りにされた文字は、浮き彫りにされた文字の既知のテンプレートのセットと比較され、前記画像のローカライズされた部分におけるグラディエントオリエンテーションの前記発生が数えられる、
を前記プロセッサに行わせる命令をさらに備える、C59に記載のコンピュータプログラム製品。

Claims (60)

  1. 内蔵デジタルカメラを利用してフォームファクタ上に浮き彫りにされた情報を読み取るための持ち運びできるコンピューティングデバイスのための方法であって、前記方法は、
    その上に浮き彫りにされた情報を有するフォームファクタの画像をキャプチャすることと、
    複数の浮き彫りにされた文字を検出することと、ここにおいて、前記検出することは、指定の情報が前記フォームファクタ上に見られると予測される前記領域に対応するマスクを有する1つ以上のエッジ画像およびグラディエント画像を利用する、
    を備える、方法。
  2. 前記複数の浮き彫りにされた文字の各浮き彫りにされた文字についての有望なアイデンティティを決定することをさらに備える、請求項1に記載の方法。
  3. 前記決定することは、連結されたヒストグラムオブオリエンティッドグラディエンツ(HOG)に基づく、請求項2に記載の方法。
  4. 各浮き彫りにされた文字は、浮き彫りにされた文字の既知のテンプレートのセットと比較され、前記画像のローカライズされた部分におけるグラディエントオリエンテーションの前記発生が数えられる、請求項2に記載の方法。
  5. 各浮き彫りにされた文字についての前記有望なアイデンティティが正確に識別されたかを確認することをさらに備える、請求項2に記載の方法。
  6. 正確に識別されなかった各浮き彫りにされた文字のために、各そのような浮き彫りにされた文字の前記有望なアイデンティティを修正することをさらに備える、請求項5に記載の方法。
  7. 前記マスクは、クレジットカードのために浮き彫りにされた文字のセットについて予め定義されたサイズにわたる複数の接続されたエッジピクセルを備える、請求項1に記載の方法。
  8. 前記浮き彫りにされたフォームファクタはクレジットカードであり、
    前記キャプチャされた画像は、前記クレジットカード上に浮き彫りにされたアカウント番号および有効期限日を備え、
    複数の浮き彫りにされた文字を前記検出することは、前記クレジットカードの前記アカウント番号および前記有効期限日を検出することを備え、
    前記検出することは、前記アカウント番号および有効期限日のための前記領域に対応するマスクを有する1つ以上のエッジ画像およびグラディエント画像を利用する、
    請求項1に記載の方法。
  9. 前記複数の浮き彫りにされた文字の各浮き彫りにされた文字についての有望なアイデンティティを決定することと、
    各浮き彫りにされた文字についての前記有望なアイデンティティが正確に識別されたかを確認することと、
    正確に識別されなかった各浮き彫りにされた文字のために、各そのような浮き彫りにされた文字の前記有望なアイデンティティを修正することと、
    をさらに備える、請求項8に記載の方法。
  10. 前記確認することは、前記アカウント番号が、対応する発行人の明細に準拠するかを決定するために、前記アカウント番号の第1部分を検査することを備える、請求項9に記載の方法。
  11. 前記アカウント番号がエラーを含んでいないかを決定するために前記アカウント番号についての前記チェックサムを計算することをさらに備える、請求項9に記載の方法。
  12. 一貫性を確証するために浮き彫りにされた文字の各ペア間の非類似度を決定することをさらに備える、請求項9に記載の方法。
  13. 前記有効期限日のコモンセンステスティングをさらに備える、請求項9に記載の方法。
  14. 浮き彫りにされたフォームファクタから情報を読み取るために内蔵デジタルカメラを利用する持ち運びできるコンピューティングデバイスのための方法であって、前記方法は、
    前記浮き彫りにされたフォームファクタの画像をキャプチャすることと、
    複数の浮き彫りにされた文字を検出することと、
    一貫性を確証するために浮き彫りにされた文字の各ペア間の非類似度を決定することと、
    を備える、方法。
  15. 前記検出することは、前記浮き彫りにされた文字の領域に対応するマスクを有する1つ以上のエッジ画像およびグラディエント画像を利用する、請求項14に記載の方法。
  16. 前記複数の浮き彫りにされた文字の各浮き彫りにされた文字についての有望なアイデンティティを決定することをさらに備える、請求項15に記載の方法。
  17. 各浮き彫りにされた文字についての前記有望なアイデンティティが正確に識別されたかを確認することをさらに備える、請求項16に記載の方法。
  18. 正確に識別されなかった各浮き彫りにされた文字のために、各そのような浮き彫りにされた文字の前記有望なアイデンティティを修正することをさらに備える、請求項17に記載の方法。
  19. 前記フォームファクタは、アカウントおよび有効期限日の情報を備えるクレジットカードである、請求項17に記載の方法。
  20. 前記アカウント番号が、対応する発行人の明細に準拠するかを決定するために、前記アカウント番号の第1の部分を検査することをさらに備える、請求項19に記載の方法。
  21. 前記アカウント番号がエラーを含んでいないかを決定するために前記アカウント番号についての前記チェックサムを計算することをさらに備える、請求項19に記載の方法。
  22. 有効期限日のコモンセンステスティングをさらに備える、請求項19に記載の方法。
  23. 前記マスクは、前記クレジットカードのために浮き彫りにされた文字のセットについて予め定義されたサイズにわたる複数の接続されたエッジピクセルを備える、請求項19に記載の方法。
  24. 前記決定することは、連結されたヒストグラムオブオリエンティッドグラディエンツ(HOG)に基づく、請求項19に記載の方法。
  25. 各浮き彫りにされた文字は、浮き彫りにされた文字の既知のテンプレートのセットと比較され、前記画像のローカライズされた部分におけるグラディエントオリエンテーションの前記発生が数えられる、請求項19に記載の方法。
  26. 内蔵デジタルカメラを利用してフォームファクタ上に浮き彫りにされた情報を読み取ることが可能な持ち運びできるコンピューティングデバイスであって、前記デバイスは、
    その上に浮き彫りにされた情報を有するフォームファクタの画像をキャプチャすることが可能なカメラと、
    複数の浮き彫りにされた文字を検出することが可能なトランザクションモジュールと、ここにおいて、前記検出することは、指定の情報が前記フォームファクタ上に見られると予測される前記領域に対応するマスクを有する1つ以上のエッジ画像およびグラディエント画像を利用する、
    を備える、デバイス。
  27. 前記トランザクションモジュールは、前記複数の浮き彫りにされた文字の各浮き彫りにされた文字についての有望なアイデンティティを決定することがさらに可能である、請求項26に記載のデバイス。
  28. 前記決定することは、連結されたヒストグラムオブオリエンティッドグラディエンツ(HOG)に基づく、請求項27に記載のデバイス。
  29. 前記トランザクションモジュールは、各浮き彫りにされた文字を浮き彫りにされた文字の既知のテンプレートのセットと比較することと、前記画像のローカライズされた部分におけるグラディエントオリエンテーションの前記発生を数えることと、がさらに可能である、請求項27に記載のデバイス。
  30. 前記トランザクションモジュールは、各浮き彫りにされた文字についての前記有望なアイデンティティが正確に識別されたかを確認することがさらに可能である、請求項27に記載のデバイス。
  31. 前記トランザクションモジュールは、正確に識別されなかった各浮き彫りにされた文字のために、各そのような浮き彫りにされた文字の前記有望なアイデンティティを修正することがさらに可能である、請求項30に記載のデバイス。
  32. 前記マスクは、クレジットカードのために浮き彫りにされた文字のセットについて予め定義されたサイズにわたる複数の接続されたエッジピクセルを備える、請求項26に記載のデバイス。
  33. 前記浮き彫りにされたフォームファクタとしてクレジットカードを処理するように構成可能なデバイスであって、
    ここにおいて、前記キャプチャされた画像は、前記フォームファクタ上に浮き彫りにされたアカウント番号および有効期限日を備え、
    複数の浮き彫りにされた文字を前記検出することは、前記フォームファクタに対応する前記クレジットカードの前記アカウント番号および前記有効期限日を検出することを備え、
    前記検出することは、前記アカウント番号と有効期限日のための前記領域に対応するマスクを有する1つ以上のエッジ画像およびグラディエント画像を利用する、
    請求項26に記載のデバイス。
  34. 前記トランザクションモジュールは、
    前記複数の浮き彫りにされた文字の各浮き彫りにされた文字についての有望なアイデンティティを決定することと、
    各浮き彫りにされた文字についての前記有望なアイデンティティが正確に識別されたかを確認することと、
    正確に識別されなかった各浮き彫りにされた文字のために、各そのような浮き彫りにされた文字の前記有望なアイデンティティを修正することと
    がさらに可能である、請求項33に記載のデバイス。
  35. 前記確認することは、前記アカウント番号が、対応する発行人の明細に準拠するかを決定するために前記アカウント番号の第1の部分を検査することを備える、請求項34に記載のデバイス。
  36. 前記トランザクションモジュールは、前記アカウント番号がエラーを含んでいないかを決定するために前記アカウント番号についての前記チェックサムを計算することがさらに可能である、請求項34に記載のデバイス。
  37. 前記トランザクションモジュールは、一貫性を確証するために浮き彫りにされた文字の各ペア間の非類似度を決定することがさらに可能である、請求項34に記載のデバイス。
  38. 浮き彫りにされたフォームファクタから情報を読み取るための内蔵デジタルカメラを利用する持ち運びできるコンピューティングデバイスであって、前記デバイスは、
    前記浮き彫りにされたフォームファクタの画像をキャプチャすることが可能なカメラと、
    複数の浮き彫りにされた文字を検出することが可能であり、一貫性を確証するために、浮き彫りにされた文字の各ペア間の非類似度を決定することが可能なトランザクションモジュールと
    を備える、デバイス。
  39. 前記トランザクションモジュールは、前記浮き彫りにされた文字の領域に対応するマスクを有する1つ以上のエッジ画像およびグラディエント画像を利用することがさらに可能である、請求項38に記載のデバイス。
  40. 前記トランザクションモジュールは、前記複数の浮き彫りにされた文字の各浮き彫りにされた文字についての有望なアイデンティティを決定することがさらに可能である、請求項39に記載のデバイス。
  41. 前記トランザクションモジュールは、各浮き彫りにされた文字についての前記有望なアイデンティティが正確に識別されたかを確認することがさらに可能である、請求項40に記載のデバイス。
  42. 前記トランザクションモジュールは、正確に識別されなかった各浮き彫りにされた文字のために、各そのような浮き彫りにされた文字の前記有望なアイデンティティを修正することがさらに可能である、請求項41に記載のデバイス。
  43. 前記浮き彫りにされたフォームファクタとしてアカウントおよび有効期限日の情報を備えるクレジットカードを処理するように構成される、請求項41に記載のデバイス。
  44. 前記トランザクションモジュールは、前記アカウント番号が対応する発行人の明細に準拠するかを決定するために前記アカウント番号の第1の部分を検査することがさらに可能である、請求項43に記載のデバイス。
  45. 前記トランザクションモジュールは、前記アカウント番号がエラーを含んでいないかを決定するために前記アカウント番号についての前記チェックサムを計算することがさらに可能である、請求項43に記載のデバイス。
  46. 前記トランザクションモジュールは、有効期限日のコモンセンステスティングを行うことがさらに可能である、請求項43に記載のデバイス。
  47. 前記マスクは、クレジットカードのために浮き彫りにされた文字のセットについて予め定義されたサイズにわたる複数の接続されたエッジピクセルを備える、請求項43に記載のデバイス。
  48. 前記決定することは、連結されたヒストグラムオブオリエンティッドグラディエンツ(HOG)に基づく、請求項43に記載のデバイス。
  49. 前記トランザクションモジュールは、各浮き彫りにされた文字を浮き彫りにされた文字の既知のテンプレートのセットと比較することと、画像のローカライズされた部分におけるグラディエントオリエンテーションの前記発生を数えることと、がさらに可能である、請求項43に記載のデバイス。
  50. フォームファクタ上に浮き彫りにされた情報を読み取るためのシステムであって、前記システムは、
    その上に浮き彫りにされた情報を有するフォームファクタの画像をキャプチャするための手段と、
    複数の浮き彫りにされた文字を検出するための手段と、ここにおいて、前記検出するための前記手段は、指定の情報が前記フォームファクタ上に見られると予測される前記領域に対応するマスクを有する1つ以上のエッジ画像およびグラディエント画像を利用する、
    を備える、システム。
  51. 前記浮き彫りにされたフォームファクタはクレジットカードであり、
    前記キャプチャされた画像は、前記クレジットカード上に浮き彫りにされたアカウント番号および有効期限日を備え、
    複数の浮き彫りにされた文字を前記検出することは、前記クレジットカードの前記アカウント番号および前記有効期限日を検出することを備え、
    前記検出することは、前記アカウント番号および有効期限日のための前記領域に対応するマスクを有する1つ以上のエッジ画像およびグラディエント画像を利用する、
    請求項50に記載のシステム。
  52. 前記複数の浮き彫りにされた文字の各浮き彫りにされた文字についての有望なアイデンティティを決定するための手段と、
    各浮き彫りにされた文字についての前記有望なアイデンティティが正確に識別されたかを確認するための手段と、
    正確に識別されなかった各浮き彫りにされた文字の前記有望なアイデンティティを修正するための手段と
    をさらに備える、請求項51に記載のシステム。
  53. 浮き彫りにされたフォームファクタから情報を読み取るためのシステムであって、前記システムは、
    前記浮き彫りにされたフォームファクタの画像をキャプチャするための手段と、
    複数の浮き彫りにされた文字を検出するための手段と、
    一貫性を確証するために、浮き彫りにされた文字の各ペア間の非類似度を決定するための手段と
    ここにおいて、前記検出することは、前記浮き彫りにされた文字の前記領域に対応するマスクを有する1つ以上のエッジ画像およびグラディエント画像を利用する、
    を備える、システム。
  54. 前記複数の浮き彫りにされた文字の各浮き彫りにされた文字についての有望なアイデンティティを決定するための手段と、
    各浮き彫りにされた文字についての前記有望なアイデンティティが正確に識別されたかを確認するための手段と
    をさらに備える、請求項53に記載のシステム。
  55. 前記フォームファクタは、アカウントおよび有効期限日の情報を備えるクレジットカードである、請求項54に記載のシステム。
  56. 各浮き彫りにされた文字は、浮き彫りにされた文字の既知のテンプレートのセットと比較され、前記画像のローカライズされた部分におけるグラディエントオリエンテーションの前記発生が数えられる、請求項55に記載のシステム。
  57. プロセッサによって実行されたときに、
    その上に浮き彫りにされた情報を有するフォームファクタの画像をキャプチャすることと、
    複数の浮き彫りにされた文字を検出することと、ここにおいて、前記検出することは、指定の情報が前記フォームファクタ上に見られると予測される前記領域に対応するマスクを有する1つ以上のエッジ画像およびグラディエント画像を利用する、
    を前記プロセッサに行わせる命令を記憶する非一時的なコンピュータ可読媒体を含む、コンピュータプログラム製品。
  58. プロセッサによって実行されたときに、
    前記複数の浮き彫りにされた文字の各浮き彫りにされた文字についての有望なアイデンティティを決定することと、
    各浮き彫りにされた文字についての前記有望なアイデンティティが正確に識別されたかを確認することと、
    正確に識別されなかった各浮き彫りにされた文字の前記有望なアイデンティティを修正することと、
    ここにおいて、前記浮き彫りにされたフォームファクタはクレジットカードであり、前記キャプチャされた画像は前記クレジットカード上に浮き彫りにされたアカウント番号および有効期限日を備え、複数の浮き彫りにされた文字を前記検出することは前記クレジットカードの前記アカウント番号および前記有効期限日を備え、前記検出することは、前記アカウント番号および有効期限日のための前記領域に対応するマスクを有する1つ以上のエッジ画像およびグラディエント画像を利用する、
    を前記プロセッサに行わせる命令をさらに備える、請求項57に記載のコンピュータプログラム製品。
  59. プロセッサによって実行されたときに、
    前記浮き彫りにされたフォームファクタの画像をキャプチャすることと、
    複数の浮き彫りにされた文字を検出することと、
    一貫性を確証するために、浮き彫りにされた文字の各ペア間の非類似度を決定することと、
    ここにおいて、前記検出することは、前記浮き彫りにされた文字の前記領域に対応するマスクを有する1つ以上のエッジ画像およびグラディエント画像を利用する、
    を前記プロセッサに行わせる命令を記憶する非一時的なコンピュータ可読媒体を含む、コンピュータプログラム製品。
  60. プロセッサによって実行されたときに、
    前記複数の浮き彫りにされた文字の各浮き彫りにされた文字についての有望なアイデンティティを決定することと、
    各浮き彫りにされた文字についての前記有望なアイデンティティが正確に識別されたかを確認することと、
    ここにおいて、前記フォームファクタは、アカウントおよび有効期限日の情報を備えるクレジットカードであり、各浮き彫りにされた文字は、浮き彫りにされた文字の既知のテンプレートのセットと比較され、前記画像のローカライズされた部分におけるグラディエントオリエンテーションの前記発生が数えられる、
    を前記プロセッサに行わせる命令をさらに備える、請求項59に記載のコンピュータプログラム製品。
JP2015537797A 2012-10-18 2013-10-16 フォームファクタ上の浮き彫りにされた文字の検出 Pending JP2016502169A (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US13/654,748 US8942420B2 (en) 2012-10-18 2012-10-18 Detecting embossed characters on form factor
US13/654,748 2012-10-18
PCT/US2013/065287 WO2014062834A2 (en) 2012-10-18 2013-10-16 Detecting embossed characters on form factor

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2016502169A true JP2016502169A (ja) 2016-01-21

Family

ID=49553818

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2015537797A Pending JP2016502169A (ja) 2012-10-18 2013-10-16 フォームファクタ上の浮き彫りにされた文字の検出

Country Status (6)

Country Link
US (1) US8942420B2 (ja)
EP (1) EP2909790A2 (ja)
JP (1) JP2016502169A (ja)
KR (1) KR101634510B1 (ja)
CN (1) CN104798086A (ja)
WO (1) WO2014062834A2 (ja)

Families Citing this family (44)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8769624B2 (en) 2011-09-29 2014-07-01 Apple Inc. Access control utilizing indirect authentication
US9002322B2 (en) 2011-09-29 2015-04-07 Apple Inc. Authentication with secondary approver
US9092690B2 (en) 2013-03-12 2015-07-28 Google Inc. Extraction of financial account information from a digital image of a card
US9213907B2 (en) 2013-06-28 2015-12-15 Google Inc. Hierarchical classification in credit card data extraction
US20150006361A1 (en) 2013-06-28 2015-01-01 Google Inc. Extracting Card Data Using Three-Dimensional Models
US9898642B2 (en) 2013-09-09 2018-02-20 Apple Inc. Device, method, and graphical user interface for manipulating user interfaces based on fingerprint sensor inputs
US9514451B2 (en) * 2013-10-29 2016-12-06 Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited Method, apparatus and system for information identification
US10521817B2 (en) * 2014-04-02 2019-12-31 Nant Holdings Ip, Llc Augmented pre-paid cards, systems and methods
US10482461B2 (en) 2014-05-29 2019-11-19 Apple Inc. User interface for payments
US9449239B2 (en) * 2014-05-30 2016-09-20 Apple Inc. Credit card auto-fill
US9380312B2 (en) 2014-07-14 2016-06-28 Apple Inc. Encoding blocks in video frames containing text using histograms of gradients
US9342830B2 (en) 2014-07-15 2016-05-17 Google Inc. Classifying open-loop and closed-loop payment cards based on optical character recognition
US9396404B2 (en) * 2014-08-04 2016-07-19 Datalogic ADC, Inc. Robust industrial optical character recognition
DE212015000194U1 (de) 2014-08-06 2017-05-31 Apple Inc. Verkleinerte Benutzeroberflächen für Batteriemanagement
KR101901796B1 (ko) 2014-09-02 2018-09-28 애플 인크. 경고를 관리하기 위한 축소된 크기의 인터페이스
US10066959B2 (en) 2014-09-02 2018-09-04 Apple Inc. User interactions for a mapping application
US20160224973A1 (en) * 2015-02-01 2016-08-04 Apple Inc. User interface for payments
US9574896B2 (en) 2015-02-13 2017-02-21 Apple Inc. Navigation user interface
US9940637B2 (en) 2015-06-05 2018-04-10 Apple Inc. User interface for loyalty accounts and private label accounts
US20160358133A1 (en) 2015-06-05 2016-12-08 Apple Inc. User interface for loyalty accounts and private label accounts for a wearable device
US9798948B2 (en) 2015-07-31 2017-10-24 Datalogic IP Tech, S.r.l. Optical character recognition localization tool
JP6690170B2 (ja) * 2015-09-28 2020-04-28 富士ゼロックス株式会社 画像処理装置及びプログラム
KR101660476B1 (ko) * 2015-11-19 2016-10-14 권해원 인쇄 결제카드에서 결제 정보를 인식하는 방법
DK179186B1 (en) 2016-05-19 2018-01-15 Apple Inc REMOTE AUTHORIZATION TO CONTINUE WITH AN ACTION
CA3025312A1 (en) * 2016-05-24 2017-11-30 Morphotrust Usa, Llc Shape detection
US10621581B2 (en) 2016-06-11 2020-04-14 Apple Inc. User interface for transactions
DK201670622A1 (en) 2016-06-12 2018-02-12 Apple Inc User interfaces for transactions
US20180068313A1 (en) 2016-09-06 2018-03-08 Apple Inc. User interfaces for stored-value accounts
US10496808B2 (en) 2016-10-25 2019-12-03 Apple Inc. User interface for managing access to credentials for use in an operation
CN107092908B (zh) * 2017-06-12 2020-01-07 华东交通大学 一种基于列车转向架上的平面压印字符自动识别方法
JP6949596B2 (ja) * 2017-07-20 2021-10-13 東芝テック株式会社 商品データ処理装置及び商品データ処理プログラム
KR102185854B1 (ko) 2017-09-09 2020-12-02 애플 인크. 생체측정 인증의 구현
KR102301599B1 (ko) 2017-09-09 2021-09-10 애플 인크. 생체측정 인증의 구현
CN111630827A (zh) 2018-01-22 2020-09-04 苹果公司 基于数据的视觉表示的具有认证的安全登录
US11170085B2 (en) 2018-06-03 2021-11-09 Apple Inc. Implementation of biometric authentication
KR102226845B1 (ko) 2019-02-26 2021-03-12 주식회사 핀그램 지역적 이진화를 이용한 오브젝트 인식 시스템 및 그 방법
KR102226843B1 (ko) 2019-02-26 2021-03-12 주식회사 핀그램 오브젝트 검출 시스템 및 그 방법
US11328352B2 (en) 2019-03-24 2022-05-10 Apple Inc. User interfaces for managing an account
US11386636B2 (en) 2019-04-04 2022-07-12 Datalogic Usa, Inc. Image preprocessing for optical character recognition
WO2021145466A1 (ko) * 2020-01-13 2021-07-22 엘지전자 주식회사 객체의 정보를 확인하는 이동 단말기 및 그 제어 방법
US11816194B2 (en) 2020-06-21 2023-11-14 Apple Inc. User interfaces for managing secure operations
US20220108121A1 (en) * 2020-10-05 2022-04-07 Lyft, Inc. Automatically updating a card-scan machine learning model based on predicting card characters
CN113077018A (zh) * 2021-06-07 2021-07-06 浙江大华技术股份有限公司 一种目标对象识别方法、装置、存储介质及电子装置
US20230046591A1 (en) * 2021-08-11 2023-02-16 Capital One Services, Llc Document authenticity verification in real-time

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0484287A (ja) * 1990-07-26 1992-03-17 Glory Ltd パターン認識方法及び認識用辞書作成方法
JPH04111085A (ja) * 1990-08-30 1992-04-13 Glory Ltd パターン認識装置
JPH09138839A (ja) * 1995-11-15 1997-05-27 Dainippon Printing Co Ltd Icカードの発行処理システム
JP2007079675A (ja) * 2005-09-12 2007-03-29 Seiko Epson Corp 文字認識方法、文字認識用プログラム及び文字読取装置

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0419259B1 (en) * 1989-09-20 1996-04-24 Nec Corporation Accurate recognition of input patterns
US6179209B1 (en) * 1997-11-19 2001-01-30 International Business Machines Corporation Credit card reader for internet-based commerce
US6628808B1 (en) 1999-07-28 2003-09-30 Datacard Corporation Apparatus and method for verifying a scanned image
US8103104B2 (en) * 2002-01-11 2012-01-24 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Text extraction and its application to compound document image compression
KR100647284B1 (ko) * 2004-05-21 2006-11-23 삼성전자주식회사 영상의 문자 추출 장치 및 방법
JP2007304864A (ja) * 2006-05-11 2007-11-22 Fuji Xerox Co Ltd 文字認識処理システムおよび文字認識処理プログラム
NZ555036A (en) * 2006-05-16 2008-09-26 Travelex Outsourcing Pty Ltd Transaction system supporting dynamic currency conversion
KR101291195B1 (ko) * 2007-11-22 2013-07-31 삼성전자주식회사 문자인식장치 및 방법
US7802720B2 (en) 2008-01-04 2010-09-28 Intuit Inc. Method and system for performing a card-present transaction using image capture on a portable device
US20090327131A1 (en) 2008-04-29 2009-12-31 American Express Travel Related Services Company, Inc. Dynamic account authentication using a mobile device
US8625861B2 (en) * 2008-05-15 2014-01-07 International Business Machines Corporation Fingerprint representation using gradient histograms
EP2297703A1 (en) * 2008-06-03 2011-03-23 ETH Zurich Method and system for generating a pictorial reference database using geographical information
US9269010B2 (en) * 2008-07-14 2016-02-23 Jumio Inc. Mobile phone payment system using integrated camera credit card reader
JP5075861B2 (ja) * 2009-03-16 2012-11-21 株式会社東芝 画像処理装置及び画像処理方法
KR101337204B1 (ko) * 2009-04-08 2013-12-06 퀄컴 인코포레이티드 향상된 핸드헬드 스크린-센싱 포인터
US8175617B2 (en) * 2009-10-28 2012-05-08 Digimarc Corporation Sensor-based mobile search, related methods and systems
US8660355B2 (en) * 2010-03-19 2014-02-25 Digimarc Corporation Methods and systems for determining image processing operations relevant to particular imagery
US8509537B2 (en) * 2010-08-05 2013-08-13 Xerox Corporation Learning weights of fonts for typed samples in handwritten keyword spotting
US9349063B2 (en) 2010-10-22 2016-05-24 Qualcomm Incorporated System and method for capturing token data with a portable computing device
US9571723B2 (en) * 2011-11-18 2017-02-14 National Science Foundation Automatic detection by a wearable camera
US9405984B2 (en) 2012-02-08 2016-08-02 Scientific Games International, Inc. Logistics methods for portable, mobile processing of lottery and contest tickets

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0484287A (ja) * 1990-07-26 1992-03-17 Glory Ltd パターン認識方法及び認識用辞書作成方法
JPH04111085A (ja) * 1990-08-30 1992-04-13 Glory Ltd パターン認識装置
JPH09138839A (ja) * 1995-11-15 1997-05-27 Dainippon Printing Co Ltd Icカードの発行処理システム
JP2007079675A (ja) * 2005-09-12 2007-03-29 Seiko Epson Corp 文字認識方法、文字認識用プログラム及び文字読取装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN104798086A (zh) 2015-07-22
US8942420B2 (en) 2015-01-27
WO2014062834A2 (en) 2014-04-24
KR20150059793A (ko) 2015-06-02
KR101634510B1 (ko) 2016-06-28
EP2909790A2 (en) 2015-08-26
WO2014062834A3 (en) 2014-07-10
US20140112526A1 (en) 2014-04-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2016502169A (ja) フォームファクタ上の浮き彫りにされた文字の検出
US10387742B2 (en) Extracting card data for simultaneous display with an image
US10614334B2 (en) Extraction of data from a digital image
US10296799B2 (en) Extracting card identification data
TWI654567B (zh) Method and apparatus for extracting specific information from standard cards
KR101723709B1 (ko) 이미지 기반 금융 처리
US11055714B2 (en) Methods, systems, and articles of manufacture for fingerprinting signatures and enhanced signature capturing for charge card transactions on mobile communication devices
CN112487982A (zh) 商户信息的审核方法、系统和存储介质
US20150379502A1 (en) Image processing method of enabling financial transaction and an image processing system thereof
CN117056273A (zh) 用于改进计算机标识的系统和方法

Legal Events

Date Code Title Description
A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20151013

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20151221

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20160126

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20160823