JP2017524998A - 本人照合を行うための方法およびシステム - Google Patents

Abstract

【解決手段】本人照合は、照合対象の特徴点情報セットを形成するために、照合対象のユーザから収集されたバイオメトリクス情報に少なくとも部分的に基づいて特徴点情報を取得し、照合対象の特徴点情報セットは照合対象のユーザを識別し、照合対象の特徴点情報セットを、予め格納された所定の特徴点情報セットと比較し照合対象の特徴点情報セットと所定の特徴点情報セットとの間の一致度が第１所定閾値よりも小さく、第２所定閾値よりも大きい場合に、照合対象のユーザによって入力された照合データを受信し、照合データを所定の特徴点情報セットに対応する所定データと比較し、照合データおよび所定データが同じであった場合に、照合対象のユーザを証明すること、を含む。【選択図】図１

Description

他の出願の相互参照
本願は、発明の名称を「Ａ ＭＥＴＨＯＤ ＡＮＤ Ａ ＳＹＳＴＥＭ ＦＯＲ ＶＥＲＩＦＹＩＮＧ ＩＤＥＮＴＩＴＩＥＳ ＡＮＤ Ａ ＭＥＴＨＯＤ ＡＮＤ Ａ ＳＥＲＶＥＲ ＦＯＲ ＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ ＳＥＲＶＥＲ ＤＡＴＡ」とする、２０１４年６月３日出願の中国特許出願第２０１４１０２４２３７９．７号に基づく優先権を主張する。当該出願は、すべての目的のために参照により本明細書に組み込まれる。

本願は、本人照合を行うための方法およびシステムに関する。

本人照合は、様々な技術によってユーザの本人照合を行うことに関する。バイオメトリクスを用いた本人照合は、ユーザの指紋、虹彩などに基づいてユーザの本人照合を行うことに関する。ユーザの指紋および虹彩はいずれも、不変かつ一意的である。「不変性」は、指紋または虹彩が傷つかない限りは、長期間にわたって変化を受けないという事実に関する。「一意性」とは、指紋または虹彩が一意的なパターンを有している事実に関する。異なるユーザの指紋または虹彩のパターンは異なっており、その結果、指紋または虹彩が、一意的にユーザを示すことができる。

既存のバイオメトリクス本人照合の一例として指紋を用いると、指紋の事前登録がしばしば用いられている。照合技術が、ユーザの本人照合が行われるたびに実行される。登録処理は主に以下を含む。収集端末を介してユーザの指紋の画像を収集し、指紋から特徴点情報を抽出し、抽出された特徴点情報を格納すること。特徴点情報は、特徴点のタイプ、座標、方向、および、その他のかかるパラメータを含む。特徴点のタイプは、線パターンの端点、点、または、ループを含む。本人照合の際、照合対象のユーザの指紋が、収集端末を介して収集される。照合対象のユーザの指紋は、前処理を受け、特徴点情報が抽出される。照合対象のユーザの特徴点情報は、格納された特徴点情報と比較される。照合対象のユーザの特徴点情報と、格納された特徴点情報との間の一致度が所定閾値に達すると、照合対象のユーザは証明される。

一部の環境下では、すでに登録されたユーザが、ある特定の理由により、自身の本人照合を行うのが困難になり、その結果、ユーザの通常の仕事または生活に影響する。例えば、収集端末があまりに長期間使用された結果、収集端末の内部部品が古くなり、収集した画像の質が低下してしまう。結果として、抽出した特徴点情報が不完全になり、一致のレベルが所定閾値に達することができず、照合対象のユーザの照合が困難になる。さらに、一部のユーザの物理的特徴は、有効なバイオメトリクス情報を提供するのには明瞭さが不十分である。例えば、ユーザの指紋が傷などにより自然に不鮮明または不明瞭になっている場合がある。かかる場合、収集端末によって収集された画像の質が比較的低くなる。結果として、抽出した特徴点情報が不完全で、一致度が所定閾値より低くなり、照合対象のユーザの照合が困難になる。指の皮膚が剥けているまたは指の汗腺が発達しすぎている場合、もしくは、虹彩が炎症を起こしている場合など、一部の特殊な状況下でも、ユーザの照合が困難になることがある。上記の状況において、ユーザは、低い本人照合通過率を経験し、かかるユーザにとって重大な問題が起きる可能性がある。例えば、ドアセキュリティシステムが指紋または虹彩の識別機能を有する場合、ユーザの本人照合の失敗の結果、ユーザはドアを開けることができない。バイオメトリクスを用いてユーザの本人照合を行う金融商品の一例では、ユーザが自信の本人照合に失敗すると、所望の金融商品を購入できないことになる。

以下の詳細な説明と添付の図面において、本発明の様々な実施形態を開示する。

本人照合を行うための処理の一実施形態を示すフローチャート。

本人照合を行うための処理の別の実施形態を示すフローチャート。

本人照合を行うための処理の別の実施形態を示すフローチャート。

本人照合を行うための処理の別の実施形態を示すフローチャート。

本人照合を行うための処理の別の実施形態を示すフローチャート。

本人照合を行うためのシステムの一実施形態を示すモジュール図。

サーバデータを処理するための処理の一実施形態を示すフローチャート。

サーバデータを処理するための処理の別の実施形態を示すフローチャート。

サーバデータを処理するための処理の別の実施形態を示すフローチャート。

サーバデータを処理するための処理の別の実施形態を示すフローチャート。

照合データを受信するための処理の一実施形態を示すフローチャート。

照合対象のユーザを照合するための処理の一実施形態を示すフローチャート。

本人照合を行うためのサーバの一実施形態を示す機能モジュール図。

本人照合を行うためのサーバの別の実施形態を示す機能モジュール図。

本人照合を行うためのシステムの一実施形態を示す図。

本人照合を行うためにプログラムされたコンピュータシステムの一実施形態を示す機能図。

本発明は、処理、装置、システム、物質の組成、コンピュータ読み取り可能な格納媒体上に具現化されたコンピュータプログラム製品、および／または、プロセッサ（プロセッサに接続されたメモリに格納および／またはそのメモリによって提供される命令を実行するよう構成されたプロセッサ）を含め、様々な形態で実装されうる。本明細書では、これらの実装または本発明が取りうる任意の他の形態を、技術と呼ぶ。一般に、開示された処理の工程の順序は、本発明の範囲内で変更されてもよい。特に言及しない限り、タスクを実行するよう構成されるものとして記載されたプロセッサまたはメモリなどの構成要素は、ある時間にタスクを実行するよう一時的に構成された一般的な構成要素として、または、タスクを実行するよう製造された特定の構成要素として実装されてよい。本明細書では、「プロセッサ」という用語は、１または複数のデバイス、回路、および／または、コンピュータプログラム命令などのデータを処理するよう構成された処理コアを指すものとする。

以下では、本発明の原理を示す図面を参照しつつ、本発明の１または複数の実施形態の詳細な説明を行う。本発明は、かかる実施形態に関連して説明されているが、どの実施形態にも限定されない。本発明の範囲は、特許請求の範囲によってのみ限定されるものであり、本発明は、多くの代替物、変形物、および、等価物を含む。以下の説明では、本発明の完全な理解を提供するために、多くの具体的な詳細事項が記載されている。これらの詳細事項は、例示を目的としたものであり、本発明は、これらの具体的な詳細事項の一部または全てがなくとも特許請求の範囲に従って実施可能である。簡単のために、本発明に関連する技術分野で周知の技術要素については、本発明が必要以上にわかりにくくならないように、詳細には説明していない。

図１は、本人照合を行うための処理の一実施形態を示すフローチャートである。いくつかの実施形態において、処理１００は、図１５のサーバ１５１０によって実行され、以下の工程を備える。

工程１１０では、照合対象のユーザのバイオメトリクス情報が収集される。

以下の記載では、指紋画像または虹彩画像を含むバイオメトリクス情報が、一例を提供する目的で議論される。人の顔の画像、虹彩の画像、掌紋の画像、歩行の動画、スピーチ音声、耳の形の画像など、その他のタイプのバイオメトリクス情報が用いられてもよい。いくつかの実施形態では、バイオメトリクス情報の代わりに、署名の画像、クイックレスポンス（ＱＲ）コード、バーコード、または、その他の特定の画像が、ユーザの照合に用いられる。

工程１２０では、サーバは、バイオメトリクス情報から特徴点情報を抽出して、照合対象の特徴点情報セットを形成し、照合対象の特徴点情報セットは、照合対象のユーザを識別する。

いくつかの実施形態において、バイオメトリクス情報は、複数の特徴点情報を含み、複数の特徴点情報は、特徴点情報セットを形成する。「特徴点情報」は、ユーザの生物学的特徴に対応する。指紋画像に対応するバイオメトリクス情報に関する一例において、指紋の線パターンにおける特徴点のタイプは、端点、分岐、点、ループ、または、それらの任意の組みあわせを含む。特徴点情報は、特徴点のタイプ、座標、方向、および、その他のかかるパラメータを含みうる。虹彩画像に対応するバイオメトリクス情報に関する一例において、虹彩における特徴点のタイプは、冠、硝子体、線維、斑点、構造、陥没、放射模様、ひだ、または、縞を含みうる。特徴点情報は、特徴点のタイプ、座標、方向、サイズ、および、その他のかかるパラメータを含みうる。各特徴点情報セットは、ユーザの生物学的特徴から抽出されるので、特徴点情報セットは、ユーザを一意的に識別できる。

工程１３０では、サーバは、照合対象の特徴点情報セットを、予め格納された所定の特徴点情報セットと比較する。

いくつかの実施形態では、ユーザのバイオメトリクス情報が、予め収集される。いくつかの実施形態において、所定の特徴点情報セットは、バイオメトリクス情報から抽出された特徴点情報セットである。特徴点情報セットは、照合対象のユーザが照合の通過を許可されるか否かに関係する所定の特徴点情報セットとして予め格納される。

いくつかの実施形態において、照合対象の特徴点情報セット内の各特徴点情報は、所定の特徴点情報セット内の特徴点情報と比較され、２つの情報が同じであるか否かに関して判定が行われる。照合対象の特徴点情報セットが指紋画像に由来する一例において、照合対象の特徴点情報セット内の特徴点情報は、特徴点情報の座標に基づいて特定の順序で選択され、所定の特徴点情報セットにおいて対応する座標を有する特徴点情報と比較され、これらの特徴点のタイプ、方向、および、その他の情報が同じか否かを判定される。上記の技術は、さらに、周知のファジーアルゴリズムと組み合わせられてもよく、それにより、現在選択されている特徴点情報座標に隣接する特徴点情報が、所定の特徴点情報セットから選択され、現在選択されている特徴点情報と比較される。ファジーアルゴリズムは、当業者には理解されているため、簡単のためにさらなる議論はしない。したがって、座標を除けば特徴点情報が同じであると判定された場合、２つの座標の間の違いは、照合対象の特徴点情報セットにおける座標を所定の特徴点情報セットにおける座標で較正するために利用できる。所定の特徴点情報セットの数は、少なくとも１つでありうる。所定の特徴点情報セットの数が２以上である場合、照合対象の特徴点情報セットは、各所定の特徴点情報セットに対して別個にマッチングされうる。

工程１４０では、照合対象の特徴点情報セットと所定の特徴点情報セットとの間の一致度が第１所定閾値よりも小さく、第２所定閾値よりも大きい場合、サーバは、照合対象のユーザによって入力された照合データを受信する。例えば、バイオメトリクスデータを収集するユーザ端末またはデバイス（例えば、指紋／虹彩スキャナ）は、さらに、照合データが求められていることを示すユーザへのプロンプトを表示するディスプレイを備えてもよく、ユーザ端末は、さらに、キーボード、キーパッド、または、ユーザが照合データを入力するための他のデータ入力インターフェースを備える。照合データは、ユーザ端末によってサーバに送信される。

工程１５０では、サーバは、照合データを所定の特徴点情報セットに対応する所定データと比較する。いくつかの実施形態において、所定データは、ユーザによって設定され、サーバによって格納される。例えば、ユーザは、最初のバイオメトリクスデータ収集処理中に、所定データを設定するようプロンプトされうる。

工程１６０では、照合データが所定データと同じであった場合、サーバは、照合対象のユーザを証明する。

いくつかの実施形態において、一致度は、所定の特徴点情報セットにおける特徴点情報の総数に対する、照合対象の特徴点情報セットと所定の特徴点情報セットとの間の特徴点情報の一致数の比に対応する。いくつかの実施形態において、一致度は、照合対象の特徴点情報セットにおける特徴点情報の総数に対する、照合対象の特徴点情報セットと所定の特徴点情報セットとの間の特徴点情報の一致数の比である。

工程１７０では、一致度が第１所定閾値よりも大きい場合、サーバは、照合対象のユーザを証明する。いくつかの実施形態において、第１所定閾値は、照合対象のユーザが直接証明されたことを決定するための最小一致度に対応する。換言すると、照合対象の特徴点情報セットと所定の特徴点情報セットとの間の一致度が第１所定閾値以上である場合、サーバは、照合対象のユーザを証明する。

いくつかの実施形態において、一致度が第１所定閾値よりも小さく、第２所定閾値よりも大きい場合、この判定は、照合対象の特徴点情報セット内の特定の数の特徴点情報が、所定の特徴点情報セットと同じであることを示す。いくつかの可能性な状況がある。第１の状況において、照合対象のユーザは、証明を認められるが、収集されたバイオメトリクス情報の質が、収集端末の使用期間によって比較的低い。あるいは、ユーザが怪我などをして、収集端末によって収集されたバイオメトリクス情報の質が比較的低くなる場合があり、比較的質の低いバイオメトリクス情報により、一致度が第１所定閾値よりも小さくなる。第２の状況において、照合対象のユーザは、証明を認められないが、照合対象のユーザの照合対象の特徴点情報は、特徴点情報の一部に関して、所定の特徴点情報セットと客観的に同じである。一致度が第１所定閾値よりも小さく、第２所定閾値よりも大きい他の理由が存在する。上記の状況は、一致度が第１所定閾値よりも小さく、第２所定閾値よりも大きい状況に関する単なる例であり、限定を構成するものではない。

工程１８０では、一致度が第２所定閾値よりも小さい場合、サーバは、照合対象のユーザを証明しない。いくつかの実施形態において、一致度が第２所定閾値よりも小さい場合、このシナリオは、照合対象の特徴点情報セット内の少数の特徴点が所定の特徴点情報セットと同じであることを示す。換言すると、照合対象のユーザが証明を認められる可能性が排除される。

いくつかの実施形態において、所定データは、予めユーザから収集されてユーザによって格納されたデータである。データは、予めユーザによって設定された所定の特徴点情報に対応して格納される。換言すると、特定の所定の特定点情報セットを与えられると、所定データをデータベース内でルックアップできる。データは、以下のために利用される：バイオメトリクス情報の一致度が第１所定閾値と第２所定閾値との間にある場合に、所定データと同じ照合データが入力される。結果として、照合データを所定データと同じにすることは、照合対象のユーザが照合の通過を認められることを示す。いくつかの実施形態において、所定データは、１または複数の数字、文字、または、記号を含む文字列に対応する。

いくつかの実施形態において、照合データおよび所定データが異なる場合、照合対象のユーザの本人照合は失敗となる。換言すると、照合対象のユーザは、さらなる動作を実行する権限がない。失敗通知がユーザに送信される。

いくつかの実施形態において、ある理由で照合対象のユーザが第１所定閾値未満の一致度を有し、証明に失敗しても、照合データを入力することにより、バイオメトリクス情報のマッチングを通過し、証明される場合もある。この技術は、照合対象のユーザにとって便利である。一例において、収集されたバイオメトリクス情報が、収集端末の使用期間または照合対象ユーザ自身の身体の状態により比較的質が低いとする。その後に抽出された照合対象の特徴点情報セットは、所定の特徴点セットとの一致度が、第１所定閾値より小さく、第２所定閾値より大きい。照合対象ユーザが証明を認められると仮定すると、照合対象ユーザは照合データを入力する。次いで、照合データは、所定データと比較される。照合データおよび所定データが同じ場合、照合対象ユーザの身元を確認することができ、これは、照合対象のユーザが証明されたことを示す。したがって、ユーザは、バイオメトリクス情報マッチング処理を再び受けることを免れる。さらに、この技術は、収集端末の使用期間または照合対象ユーザの身体の状態の変化に関連する理由で、収集されたバイオメトリクス情報の質が比較的低い場合に、ユーザを照合することを可能にする。

本実施形態によって提供された本人照合のための処理は、バイオメトリクス情報収集機能を有するユーザ端末、または、バイオメトリクス収集端末およびサーバを含むハードウェアシステムに適用できる。一例として、本人照合のためのこの処理がバイオメトリクス情報収集機能を備えたドアセキュリティシステムに適用されると、ドアセキュリティシステムのセキュリティ性能が向上されうる。本人照合のためのこの処理が、バイオメトリクス情報を用いて本人照合を行う支払いシステム（バイオメトリクス収集端末およびサーバを含む）に適用されると、支払いシステムのセキュリティ性能が向上され、ユーザは、より高い利便性を体験しうる。

図２は、本人照合を行うための処理の別の実施形態を示すフローチャートである。いくつかの実施形態において、処理２００は、ユーザ端末１５２０およびサーバ１５１０を含む図１５のシステム１５００によって実行され、以下の工程を備える。

工程２１０では、ユーザ端末が、照合対象のユーザに関するバイオメトリクス情報を収集し、バイオメトリクス情報を含むメッセージをサーバに送信する。

いくつかの実施形態において、ユーザ端末は、照合対象のユーザに関するバイオメトリクス情報を収集する。一例において、収集されるバイオメトリクス情報が指紋画像である場合、ユーザ端末は、光学指紋リーダ、容量指紋センサ、または、高周波指紋センサを備える。別の例において、収集されるバイオメトリクス情報が虹彩画像である場合、ユーザ端末は、光学カメラなどの画像取り込みデバイスを備える。

いくつかの実施形態において、通信が、ユーザ端末およびサーバの間で発生する。通信は、インターネットまたはＬＡＮ経由で行われうる。ユーザ端末は、収集されたバイオメトリクス情報をさらなる分析のためにサーバに送信する。

工程２２０では、サーバがバイオメトリクス情報を受信する。

工程２３０では、サーバは、バイオメトリクス情報から特徴点情報を抽出して、照合対象の特徴点情報セットを形成し、照合対象の特徴点情報セットは、照合対象のユーザを識別する。

工程２４０では、サーバは、照合対象の特徴点情報セットを、予め（例えば、処理２００が始まる前に）格納された所定の特徴点情報セットと比較する。

工程２５０では、照合対象の特徴点情報セットと所定の特徴点情報セットとの間の一致度が第１所定閾値よりも小さく、第２所定閾値よりも大きい場合、サーバは、照合対象のユーザによって入力された照合データを受信する。

工程２６０では、サーバは、照合データを所定の特徴点情報セットに対応する所定データと比較する。

工程２７０では、照合データが所定データと同じであった場合、サーバは、照合対象のユーザを証明する。

工程２８０では、一致度が第１所定閾値よりも大きい場合、サーバは、照合対象のユーザを証明する。

工程２９０では、一致度が第２所定閾値よりも小さい場合、サーバは、照合対象のユーザを証明しない。

いくつかの実施形態において、サーバは、計算機能および記憶機能を有するコンピュータ装置に対応する。所定の特徴点情報セットは、サーバに予め格納されうる。サーバは、照合対象のユーザが所定の特徴点情報セットに基づいて証明を認められるか否かを判定する。いくつかの実施形態において、ユーザのバイオメトリクス情報は、予め収集されうる。サーバは、照合対象のユーザが証明を認められるか否かを判定するために、特徴点情報セットを後に読み出すことができるように、１または複数のルールのセットに基づいて、バイオメトリクス情報から特徴点情報セットを抽出し、特徴点情報セットを格納する。少なくとも１つの所定の特徴点情報セットが、サーバに格納されえ、サーバは、様々なユーザ端末によって送信されたバイオメトリクス情報を受信できる。したがって、所定の特徴点情報セットがサーバに格納された後、ユーザは、様々な場所で証明された権限レベルを有することができ（例えば、契約者は特定の入口にしかアクセスできないが、管理者はさらなる入口にアクセスできる）、照合後にさらなる動作を実行できる。

いくつかの実施形態において、照合対象の特徴点情報セット内の各特徴点情報は、所定の特徴点情報セット内の特徴点情報と比較され、２つの特徴点情報が同じであるか否かに関して判定が行われる。照合対象の特徴点情報セットが指紋画像に由来する一例として、照合対象の特徴点情報セット内の特徴点情報は、特徴点情報の座標に基づいて特定の順序で選択され、所定の特徴点情報セットにおいて対応する座標を有する特徴点情報と比較され、これらの特徴点情報のタイプ、方向、および、その他の情報が同じか否かを判定される。上記の技術は、さらに、ファジーアルゴリズムと組み合わせられてもよく、それにより、現在選択されている特徴点情報座標に隣接する特徴点情報が、所定の特徴点情報セットから選択され、現在選択されている特徴点情報と比較される。したがって、座標を除けば特徴点情報が同じであると判定された場合、２つの座標の間の違いは、照合対象の特徴点情報セットにおける座標を所定の特徴点情報セットにおける座標で較正するために利用できる。所定の特徴点情報セットの数は、少なくとも１つでありうる。所定の特徴点情報セットの数が２以上である場合、照合対象の特徴点情報セットは、各所定の特徴点情報セットに対して別個にマッチングされうる。

いくつかの実施形態において、所定データは、予めユーザによって提供されてサーバに格納されたデータに対応する。サーバは、予めユーザによって提供された所定の特徴点情報セットに対応して所定データを格納する。所定データは、以下のために利用される：バイオメトリクス情報の一致度が第１所定閾値と第２所定閾値との間にある場合に、照合データがユーザによって入力される。照合データが所定データと同じである場合、照合対象のユーザは証明される。例えば、所定データは、１または複数の数字、文字、または、記号を含む文字列でありうる。

例えば、処理２００は、ユーザ端末およびサーバを組み合わせたハードウェアシステムによって実行できる。当業者にとって、処理２００は、ユーザ端末だけで実行されてもよい。例えば、所定の特徴情報セットが、対応する所定データと共に、ユーザ端末に格納される。

図３は、本人照合を行うための処理の別の実施形態を示すフローチャートである。いくつかの実施形態において、処理３００は、ユーザ端末１５２０およびサーバ１５１０を含む図１５のシステム１５００によって実行され、以下の工程を備える。

工程３１０では、ユーザ端末は、照合対象のユーザに関するバイオメトリクス情報を収集する。

工程３２０では、ユーザ端末は、バイオメトリクス情報から特徴点情報を抽出して、照合対象の特徴点情報セットを形成し、照合対象の特徴点情報セットは、照合対象のユーザを識別する。

工程３３０では、ユーザ端末は、サーバにメッセージを送信し、このメッセージは、照合対象の特徴点情報セットを含む。

いくつかの実施形態において、ユーザ端末は、バイオメトリクス情報収集機能と、計算および処理能力とを備える。さらに、照合対象の特徴点情報セットを取得するために、特徴点情報が所定のアルゴリズムに基づいてバイオメトリクス情報から抽出される。

工程３４０では、サーバは、照合対象の特徴点情報セットを含むメッセージを受信する。

工程３５０では、サーバは、照合対象の特徴点情報セットを、予め格納された所定の特徴点情報セットと比較する。

工程３６０では、照合対象の特徴点情報セットと所定の特徴点情報セットとの間の一致度が第１所定閾値よりも小さく、第２所定閾値よりも大きい場合、サーバは、照合対象のユーザによって入力された照合データを受信する。

工程３７０では、サーバは、照合データを所定の特徴点情報セットに対応する所定データと比較する。

工程３８０では、照合データおよび所定データが同じであった場合、サーバは、照合対象のユーザを証明する。

いくつかの実施形態において、サーバは、計算機能および記憶機能を有するコンピュータ装置に対応する。所定の特徴点情報セットは、サーバに予め格納されうる。サーバは、照合対象のユーザが所定の特徴点情報セットに基づいて証明を認められるか否かを判定する。一例として、ユーザ端末は、予めユーザのバイオメトリクス情報を収集し、特徴点情報セットを抽出することができる。サーバは、照合対象のユーザが証明を認められるか否かを特徴点情報セットに基づいて判定できるように、１または複数のルールのセットに基づいて特徴点情報セットを格納する。少なくとも１つの所定の特徴点情報セットが、サーバに格納されえ、サーバは、様々なユーザ端末によって送信されたバイオメトリクス情報を受信できる。したがって、所定の特徴点情報セットがサーバに格納された後、ユーザは、様々な場所で証明された権限レベルを有することができ、照合後に動作を実行できる。

いくつかの実施形態において、照合対象の特徴点情報セット内の各特徴点情報は、所定の特徴点情報セット内の特徴点情報と比較され、各情報および特徴点情報が同じであるか否かに関して判定が行われる。照合対象の特徴点情報セットが指紋画像に由来する一例において、照合対象の特徴点情報セット内の特徴点情報は、特徴点情報の座標に基づいて特定の順序で選択され、所定の特徴点情報セットにおいて対応する座標を有する特徴点情報と比較され、これらの特徴点のタイプ、方向、および、その他の情報が同じか否かを判定されうる。上記の技術は、さらに、ファジーアルゴリズムと組み合わせられてもよく、それにより、現在選択されている特徴点情報座標に隣接する特徴点情報が、所定の特徴点情報セットから選択され、現在選択されている特徴点情報と比較される。したがって、座標を除けば同じである特徴点情報が決定されると、２つの座標の間の違いは、照合対象の特徴点情報セットにおける座標を所定の特徴点情報セットにおける座標で較正するために利用できる。いくつかの実施形態において、所定の特徴点情報セットの数は、少なくとも１つである。所定の特徴点情報セットの数が２以上である場合、照合対象の特徴点情報セットは、各所定の特徴点情報セットに対して別個にマッチングされうる。

いくつかの実施形態において、所定データは、予めユーザによって提供されてサーバに格納されたデータである。サーバは、予めユーザから得られた所定の特徴点情報セットに対応して所定データを格納する。所定データは、以下のために利用される：バイオメトリクス情報の一致度が第１所定閾値と第２所定閾値との間にある場合に、所定データと同じ照合データが入力され、これは、照合対象のユーザが照合の通過を認められることを示す。例えば、所定データは、１または複数の数字、文字、または、記号を含む文字列である。

図４は、本人照合を行うための処理の別の実施形態を示すフローチャートである。いくつかの実施形態において、処理４００は、図１の処理１００、図２の処理２００、または、図３の処理３００の続きであり、図１５のサーバ１５１０によって実行され、以下の工程を備える。

工程４１０では、一致度が第１所定閾値よりも大きい場合、サーバは、照合対象のユーザの所定の位置決め端末の位置情報を取得する。

工程４２０では、サーバは、所定の位置決め端末と、照合対象のユーザのバイオメトリクス情報を収集したユーザ端末とが、およそ同じ位置にあるか否かを判定する。所定の位置決め端末およびユーザ端末が同じ位置にない場合、制御は工程４３０に進み；そうでない場合、制御は工程４６０に進む。

いくつかの実施形態において、所定の位置決め端末は、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）または通信基地局を用いて位置情報を生成するデバイスである。一例として、所定の位置決め端末は携帯電話である。サーバは、所定の特徴情報セットに対応するユーザの携帯電話番号を予め格納する。サーバが携帯電話位置情報を取得する技術は、以下を含みうる：サーバが、位置情報の要求を携帯電話に発行する。携帯電話は、位置情報の要求を受信した後、位置決め機能（ＧＰＳ位置決め機能、または、基地局位置決めを用いた位置決め機能であってよい）を起動して、位置決め情報を生成し、位置決め結果をサーバにフィードバックする。

いくつかの実施形態において、ユーザ端末の位置は、予め設定されて格納される。いくつかの実施形態において、ユーザ端末は、位置決めデバイスも備える。位置決めデバイスは、ユーザ端末位置決め情報を生成できる。例えば、位置決めデバイスは、ＧＰＳ信号を受信し、その後、位置情報を生成し、位置情報をサーバに提供する。

位置決め端末およびユーザ端末によって決定された位置は比較される。いくつかの実施形態において、２つの位置の間の距離が、位置それぞれの座標を用いて計算される。距離が、所定閾値未満であった場合、位置決め端末およびユーザ端末は、およそ同じ位置にあると見なされる。

位置決め端末およびユーザ端末がおよそ同じ位置にない場合、工程４３０において、サーバは、照合対象のユーザによって入力された照合データを、ユーザ端末を介して受信する。

工程４４０では、サーバは、照合データを所定の特徴点情報セットに対応する所定データと比較する。

工程４５０では、照合データおよび所定データが同じであった場合、サーバは、照合対象のユーザを証明する。

いくつかの実施形態において、サーバは、所定の位置決め端末およびユーザ端末が同じ位置にないと判定した場合、ユーザ端末を通して照合データを受信することにより、本人照合のセキュリティを高める。一部の例、例えば、資金管理、機密データ、または、秘密を含む状況では、本人照合の必要性が高まる。バイオメトリクス情報のみの照合は、偽造されうる。一例では、犯罪者が、何らかの経路を通してユーザの指紋または虹彩を取得し、偽造技術を用いてユーザの指紋または虹彩を偽造する。例えば、犯罪者は、ユーザの指紋を備えた指の手袋を製造するか、もしくは、指紋または虹彩の特徴点情報セットを抽出して、照合のためにこの特徴点情報セットをサーバに直接送信する。犯罪者は、上述のように照合された後に、ユーザへの経済的な損失またはユーザの重要情報の漏洩を引き起こしうる。いくつかの実施形態では、ユーザの持つ所定の位置決めデバイスがユーザ端末と同じ位置にあるか否かを判定することで、偽造バイオメトリクス情報に基づいた本人照合を防止できる。この技術は、ユーザのセキュリティを向上させる。

工程４６０では、所定の位置決め端末およびユーザ端末がおよそ同じ位置にある場合に、サーバは、照合対象のユーザを証明する。

図２の工程２１０または図３の工程３１０に戻ると、いくつかの実施形態において、ユーザ端末によってサーバへ送信されたメッセージは、ユーザ端末位置情報も含む。いくつかの実施形態において、ユーザ端末は、固定位置で用いられる。この場合、ユーザ端末がバイオメトリクス情報を発行する時にいつでも位置情報を添付して、サーバがユーザ端末の位置情報を取得することを可能にできるように、位置情報が予め設定される。もちろん、ユーザ端末は、位置決めモジュール（例えば、ＧＰＳ信号を用いて位置情報を生成するモジュール）を備えてもよい。このように、ユーザ端末は、様々な位置で利用できる。

図５は、本人照合を行うための処理の別の実施形態を示すフローチャートである。いくつかの実施形態において、処理５００は、図１の処理１００、図２の処理２００、図３の処理３００、または、図４の処理４００の続きであり、図１５のサーバ１５１０によって実行され、以下の工程を備える。

工程５１０では、サーバは、ユーザによって入力されたビジネスデータを受信する。

いくつかの実施形態において、照合対象のユーザに関するバイオメトリクス情報が収集される前に、サーバは、照合対象のユーザによって入力されたビジネスデータを受信する。照合対象のユーザによって入力されたビジネスデータは、照合対象のユーザに関するバイオメトリクス情報が収集された後に受信されてもよい。

いくつかの実施形態において、ユーザ端末は、ユーザ端末がバイオメトリクス情報をサーバに送信する時に、ビジネスデータを添付する。このように、ユーザ端末は、ビジネスデータをサーバに提供する。いくつかの実施形態において、ユーザ端末は、ユーザ端末が特徴点情報セットをサーバに送信する時に、ビジネスデータを添付する。

いくつかの実施形態において、処理５００は、消費者が店で買い物をしている状況に適用される。換言すると、ビジネスデータは、消費者の支出額、業者情報、および、その他の取引関連データを含み、消費者は、処理５００に基づいて自身の本人照合を行う。

工程５２０では、一致度が第１所定閾値よりも大きい場合、サーバは、ビジネスデータが所定ルールに従っているか否かを判定する。所定ルールの詳細については後述する。

工程５３０では、ビジネスデータが所定ルールに従っていない場合、サーバは、照合対象のユーザによって入力された照合データを受信する。

工程５４０では、サーバは、照合データを所定の特徴点情報セットに対応する所定データと比較する。

工程５５０では、照合データおよび所定データが同じであった場合、サーバは、照合対象のユーザを証明する。

いくつかの実施形態において、所定ルールは、ビジネスデータのための値予測、ビジネスデータ値の限界（例えば、最大支出額）、または、ビジネスデータの値域履歴（例えば、平均支出額履歴）を設定する。ビジネスデータが所定ルールに従うことは、ビジネスデータが異常ではなく、さらなる照合を必要としないことを示しうる。ビジネスデータが所定ルールに従わない場合、従わないことは、ビジネスデータ値が異常である可能性があり、さらなる照合が照合対象のユーザにとって必要になることを示す。このさらなる照合は、ユーザのバイオメトリクス情報の漏洩の結果としての偽造によって引き起こされる損失からユーザを保護する。

いくつかの実施形態において、処理５００は、消費者が店で買い物をしている状況に適用可能である。店は、物理的な店、オンラインストア、もしくは、物理的およびオンラインの両方の店でありうる。所定ルールは、ユーザの支出履歴記録の分析に基づいて決定された支出額区間であってよく、ビジネスデータは、支出額区間内に収まる必要がある。換言すると、ビジネスデータは、第１閾値より大きく、第２閾値よりも小さい。ビジネスデータが支出額区間を外れた場合、そのビジネスデータは、所定ルールに従わないと見なされる。ビジネスデータは、現在の支出額に対応する。ビジネスデータが支出額区間を外れた場合、そのビジネスデータは、現在の支出額がユーザの支出履歴の傾向に反することを示す。この場合、ユーザのバイオメトリクス情報の偽造による資産の損失からユーザを保護するために、再照合が求められる。例えば、再照合は、照合対象のユーザが照合データを入力することを求め、サーバは、照合データが所定データと同じか否かを判定する。例えば、所定データは、予め設定されて記憶されたパスワードに対応し、これは、犯罪者にとって取得しにくい。再照合動作は、セキュリティ性能を高める。一例において、支出額区間の最大値は、ユーザの支出履歴記録における１回の出費の最大値に対応する。いくつかの実施形態において、所定ルールは、ユーザの支出履歴記録から取得された平均支出額に基づく。ビジネスデータは、平均支出額の所定倍より小さい必要がある。ビジネスデータが平均支出額の所定倍より大きい場合、そのビジネスデータは、所定ルールに従わないと見なされる。例えば、所定の倍数は、１から５である。

図６は、本人照合を行うためのシステムの一実施形態を示すモジュール図である。いくつかの実施形態において、システム６００は、図１の処理１００、図２の処理２００、または、図３の処理３００を実施するよう構成されており、以下を備える：収集モジュール６１０、特徴抽出モジュール６２０、マッチングモジュール６３０、および、処理モジュール６４０。

いくつかの実施形態において、収集モジュール６１０は、照合対象のユーザに関するバイオメトリクス情報を収集する。

いくつかの実施形態において、バイオメトリクス情報は、指紋の画像、人の顔の画像、虹彩の画像、掌紋の画像、歩行の動画、スピーチ音声、耳の形の画像、署名認識などを含む。いくつかの実施形態において、バイオメトリクス情報は、指紋画像または虹彩画像を含む。

いくつかの実施形態において、収集モジュール６１０は、バイオメトリクス情報収集機能を備えたデバイスに対応する。例えば、収集されるバイオメトリクス情報が指紋画像に対応する場合、ユーザ端末は、光学指紋リーダ、容量指紋センサ、または、高周波指紋センサでありうる。収集されるバイオメトリクス情報が虹彩画像に対応する場合、ユーザ端末は、光学カメラなどの画像取り込みデバイスでありうる。

いくつかの実施形態において、特徴抽出モジュール６２０は、バイオメトリクス情報から特徴点情報を抽出して、照合対象の特徴点情報セットを取得し、照合対象の特徴点情報セットは、照合対象のユーザを識別する。

いくつかの実施形態において、バイオメトリクス情報は、いくつかの特徴点情報を含み、いくつかの特徴点情報は、特徴点情報セットを形成する。「特徴点情報」は、ユーザの生物学的要因により形成された特徴に対応する。バイオメトリクス情報が指紋画像に対応する一例において、指紋の線パターンにおける特徴点のタイプは、端点、分岐、点、または、ループを含む。特徴点情報は、特徴点のタイプ、座標、方向、および、その他のかかるパラメータを含みうる。バイオメトリクス情報が虹彩画像に対応する一例において、虹彩における特徴点のタイプは、冠、硝子体、線維、斑点、構造、陥没、放射模様、ひだ、または、縞を含む。特徴点情報は、特徴点のタイプ、座標、方向、サイズ、および、その他のかかるパラメータを含みうる。各特徴点情報セットは、ユーザの特徴情報から抽出されるので、特徴点情報セットは、ユーザを一意的に識別できる。

いくつかの実施形態において、マッチングモジュール６３０は、照合対象の特徴点情報セットを、予め格納された所定の特徴点情報セットと比較する。

いくつかの実施形態において、システム６００は、予めユーザのバイオメトリクス情報を収集する。所定の特徴点情報セットは、バイオメトリクス情報から抽出された特徴点情報セットに対応しうる。特徴点情報セットは、照合対象のユーザが照合の通過を認められるか否かに関係する所定の特徴点情報セットとして予め格納される。

いくつかの実施形態において、照合対象の特徴点情報セット内の各特徴点情報は、所定の特徴点情報セット内の特徴点情報と比較され、２つの特徴点情報が同じであるか否かに関して判定が行われる。照合対象の特徴点情報セットが指紋画像に由来する一例において、照合対象の特徴点情報セット内の特徴点情報は、特徴点情報の座標に基づいて特定の順序で選択され、所定の特徴点情報セットにおいて対応する座標を有する特徴点情報と比較され、これらの特徴点情報のタイプ、方向、および、その他の情報が同じか否かを判定されうる。上記の技術は、さらに、ファジーアルゴリズムと組み合わせられてもよく、それにより、現在選択されている特徴点情報座標に隣接する特徴点情報が、所定の特徴点情報セットから選択され、現在選択されている特徴点情報と比較される。したがって、座標を除けば同じである特徴点情報が識別されると、２つの座標の間の違いは、照合対象の特徴点情報セットにおける座標を所定の特徴点情報セットにおける座標で較正するために利用できる。所定の特徴点情報セットの数は、少なくとも１つでありうる。所定の特徴点情報セットの数が２以上である場合、照合対象の特徴点情報セットは、各所定の特徴点情報セットに対して別個にマッチングされうる。

いくつかの実施形態において、処理モジュール６４０は、照合対象の特徴点情報セットおよび所定の特徴点情報セットの間の一致度が、第１所定閾値より小さく、第２所定閾値より大きい場合に、サーバは、照合対象のユーザによって入力された照合データを受信し、所定の特徴点情報セットに対応する所定データと照合データを比較し、照合データおよび所定データが同じである場合に、サーバは照合対象のユーザを証明する。

いくつかの実施形態において、一致度は、所定の特徴点情報セットにおける特徴点情報の総数に対する、照合対象の特徴点情報セットと所定の特徴点情報セットとの間の特徴点情報の一致数の比に対応する。いくつかの実施形態において、一致度は、照合対象の特徴点情報セットにおける特徴点情報の総数に対する、照合対象の特徴点情報セットと所定の特徴点情報セットとの間の特徴点情報の一致数の比に対応する。

いくつかの実施形態において、一致度が第１所定閾値よりも大きい場合、サーバは、照合対象のユーザを証明する。いくつかの実施形態において、第１所定閾値は、照合対象のユーザが直接証明されうることを決定するための最小一致度に対応する。換言すると、照合対象の特徴点情報セットと所定の特徴点情報セットとの間の一致度が第１所定閾値以上である場合、照合対象のユーザは、証明されたと見なされうる。

いくつかの実施形態において、一致度が第１所定閾値よりも小さく、第２所定閾値よりも大きい場合、この一致度は、照合対象の特徴点情報セット内の特定の数の特徴点情報が、所定の特徴点情報セットと同じであることを示しうる。この場合、２つの状況が起こりうる。第１の状況では、照合対象のユーザは証明を認められるが、収集されたバイオメトリクス情報の質が、収集端末の使用期間により比較的低く、あるいは、第１の状況の別の例においては、ユーザの健康状態がよくない場合があり、収集端末によって収集されたバイオメトリクス情報の質が比較的低い。質の低いバイオメトリクス情報情報により、一致度が第１所定閾値よりも小さくなる。第２の状況において、照合対象のユーザ自身は、照合通過を認められないが、照合対象のユーザの照合対象の特徴点情報は、特徴点情報の一部について、所定の特徴点情報セットと客観的に同じである。一致度が第１所定閾値よりも小さく、第２所定閾値よりも大きい他の理由も存在する。上記の状況は、一致度が第１所定閾値よりも小さく、第２所定閾値よりも大きい例に過ぎず、本願の限定を構成するものではない。

いくつかの実施形態において、一致度が第２所定閾値よりも小さい場合、サーバは、照合対象のユーザを証明しない。いくつかの実施形態において、一致度が第２所定閾値よりも小さい場合、この一致度は、所定の特徴点情報セットと同じである照合対象の特徴点情報セット内の特徴点の数がより少ないことを示しうる。換言すると、照合対象のユーザが証明を認められる可能性が排除されうる。

いくつかの実施形態において、所定データは、予めユーザによって提供されて格納されたデータである。データは、予めユーザによって提供された所定の特徴点情報に対応して格納される。データは、以下のために利用される：バイオメトリクス情報の一致度が第１所定閾値と第２所定閾値との間にある場合に、所定データと同じ照合データがユーザによって入力され、照合データが所定データと同じであることは、照合対象のユーザが照合の通過を認められることを示す。一例において、所定データは、１または複数の数字、文字、または、記号を含む文字列である。

いくつかの実施形態において、照合データおよび所定データが異なる場合、照合対象のユーザの本人照合は失敗となる。換言すると、照合対象のユーザは、証明されず、さらなる動作を実行する権限を持たない。失敗通知がユーザに送信される。

上述のモジュールは、１または複数の汎用プロセッサ上で実行されるソフトウェアコンポーネントとして、特定の機能を実行するよう設計されたプログラム可能論理デバイスおよび／または特定用途向け集積回路などのハードウェアとして、もしくは、それらの組み合わせとして実装することができる。いくつかの実施形態において、モジュールは、コンピュータデバイス（パーソナルコンピュータ、サーバ、ネットワーク装置など）に本発明の実施形態に記載された方法を実行させるための複数の命令など、不揮発性記憶媒体（光学ディスク、フラッシュ記憶装置、携帯用ハードディスクなど）に格納することができるソフトウェア製品の形態で具現化されてよい。モジュールは、単一のデバイス上に実装されてもよいし、複数のデバイスにわたって分散されてもよい。モジュールの機能は、互いに統合されてもよいし、複数のサブモジュールに細分されてもよい。

本明細書に開示の実施形態に照らして説明した方法またはアルゴリズム工程は、ハードウェア、プロセッサによって実行されるソフトウェアモジュール、または、両方の組み合わせを用いて実行されうる。ソフトウェアモジュールは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、メモリ、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、電気的プログラム可能ＲＯＭ、電気的消去可能プログラム可能ＲＯＭ、レジスタ、ハードドライブ、リムーバブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、または、任意の他の形態の当業者に周知の記憶媒体内にインストールされてよい。

図７は、サーバデータを処理するための処理の一実施形態を示すフローチャートである。いくつかの実施形態において、処理７００は、図１５のサーバ１５１０で実行され、以下の工程を備える：

工程７１０において、サーバは、ユーザ端末によって発行されたバイオメトリクス情報を受信する。

いくつかの実施形態において、バイオメトリクス情報は、指紋の画像、人の顔の画像、虹彩の画像、掌紋の画像、歩行の動画、スピーチ音声、耳の形の画像、署名認識などを含む。一例として、バイオメトリクス情報は、指紋画像または虹彩画像を含む。いくつかの実施形態において、ユーザ端末は、バイオメトリクス情報収集機能を備えており、収集したバイオメトリクス情報をサーバへ送信する。

工程７２０において、サーバは、バイオメトリクス情報から特徴点情報を抽出して、照合対象の特徴点情報セットを取得し、照合対象の特徴点情報セットは、照合対象のユーザを識別する。

いくつかの実施形態において、バイオメトリクス情報は、いくつかの特徴点情報を含み、いくつかの特徴点情報は、特徴点情報セットを構成する。「特徴点情報」は、ユーザの生物学的要因により形成された特徴に対応する。バイオメトリクス情報が指紋画像に対応する一例において、指紋の線パターンにおける特徴点のタイプは、端点、分岐、点、または、ループを含む。特徴点情報は、特徴点のタイプ、座標、方向、および、その他のかかるパラメータを含む。バイオメトリクス情報が虹彩画像に対応する一例において、虹彩における特徴点のタイプは、冠、硝子体、線維、斑点、構造、陥没、放射模様、ひだ、または、縞を含む。特徴点情報は、特徴点のタイプ、座標、方向、サイズ、および、その他のかかるパラメータを含む。各特徴点情報セットは、ユーザの特徴情報から抽出されるので、特徴点情報セットは、ユーザを一意的に識別できる。

工程７３０において、サーバは、照合対象の特徴点情報セットを、予め格納された所定の特徴点情報セットと比較する。

いくつかの実施形態において、サーバは、特徴点情報セットを予め格納する。特徴点情報セットは、照合対象のユーザが照合の通過を許可されるか否かを判定するために用いられる所定の特徴点情報セットとして予め格納される。

いくつかの実施形態において、照合対象の特徴点情報セット内の各特徴点情報は、所定の特徴点情報セット内の特徴点情報と比較され、各特徴点情報および特徴点情報が同じであるか否かに関して判定が行われる。照合対象の特徴点情報セットが指紋画像に由来する一例において、照合対象の特徴点情報セット内の特徴点情報は、特徴点情報の座標に基づいて特定の順序で選択され、所定の特徴点情報セットにおいて対応する座標を有する特徴点情報と比較され、これらの特徴点情報のタイプ、方向、および、その他の情報が同じか否かを判定される。上記の照合対象の特徴点情報は、さらに、ファジーアルゴリズムと組み合わせられてもよく、それにより、現在選択されている特徴点情報座標に隣接する特徴点情報が、所定の特徴点情報セットから選択され、現在選択されている特徴点情報と比較される。したがって、座標を除けば特徴点情報が同じであると判定された場合、２つの座標の間の違いは、照合対象の特徴点情報セットにおける座標を所定の特徴点情報セットにおける座標で較正するために利用できる。所定の特徴点情報セットの数は、少なくとも１つでありうる。所定の特徴点情報セットの数が２以上である場合、照合対象の特徴点情報セットは、各所定の特徴点情報セットに対して別個にマッチングされうる。

工程７４０において、照合対象の特徴点情報セットと所定の特徴点情報セットとの間の一致度が第１所定閾値よりも小さく、第２所定閾値よりも大きい場合、サーバは、照合対象のユーザによって入力された照合データを受信する。

工程７５０において、サーバは、照合データを所定の特徴点情報セットに対応する所定データと比較する。

工程７６０において、照合データおよび所定データが同じであった場合、サーバは、照合対象のユーザを証明する。

いくつかの実施形態において、一致度は、所定の特徴点情報セットにおける特徴点情報の総数に対する、照合対象の特徴点情報セットと所定の特徴点情報セットとの間の特徴点情報の一致数の比に対応する。いくつかの実施形態において、一致度は、照合対象の特徴点情報セットにおける特徴点情報の総数に対する、照合対象の特徴点情報セットと所定の特徴点情報セットとの間の特徴点情報の一致数の比であってもよい。

いくつかの実施形態において、第１所定閾値は、照合対象のユーザが直接証明されたことを決定するための最小一致度に対応する。換言すると、照合対象の特徴点情報セットと所定の特徴点情報セットとの間の一致度が第１所定閾値以上である場合、照合対象のユーザは、証明されたと決定される。

いくつかの実施形態において、一致度が第１所定閾値よりも小さく、第２所定閾値よりも大きい場合、その一致度は、照合対象の特徴点情報セット内の特定の数の特徴点情報が、所定の特徴点情報セットと同じであることを示しうる。この場合、２つの状況が存在しうる。第１の状況において、照合対象のユーザは、証明を認められるが、収集されたバイオメトリクス情報の質は、収集端末の使用期間により比較的低いか、または、ユーザの健康が良好でないことから、収集端末によって収集されたバイオメトリクス情報の質が比較的低く、これにより、一致度は第１所定閾値より小さくなる。第２の状況において、照合対象のユーザ自身は、照合通過を認められないが、照合対象のユーザの照合対象の特徴点情報は、特徴点情報の一部について、所定の特徴点情報セットと客観的に同じである。いくつかの実施形態では、一致度が第１所定閾値よりも小さく、第２所定閾値よりも大きい他の理由が存在する。上記の状況は、一致度が第１所定閾値よりも小さく、第２所定閾値よりも大きい例に過ぎず、本願の限定を構成するものではない。

いくつかの実施形態において、一致度が第２所定閾値よりも小さい場合、この一致度は、所定の特徴点情報セットと同じである照合対象の特徴点情報セット内の特徴点情報の数がより少ないことを示しうる。この状況では、照合対象のユーザが証明を認められる可能性が排除されうる。

いくつかの実施形態において、所定データは、予めユーザによって提供されて格納されたデータに対応する。データは、予めユーザによって提供された所定の特徴点情報に対応して格納される。データは、以下のために利用される：バイオメトリクス情報の一致度が第１所定閾値と第２所定閾値との間にある場合に、ユーザは、所定データと同じ照合データを入力する。所定データと同じ照合データを入力することにより、照合対象のユーザは、照合の通過を認められる。一例として、所定データは、１または複数の数字、文字、または、記号を含む文字列である。

いくつかの実施形態において、照合データおよび所定データが異なる場合、照合対象のユーザの本人照合は失敗となる。換言すると、照合対象のユーザは、証明されず、さらなる動作を実行する権限を持たない。失敗通知がユーザに送信される。

図８は、サーバデータを処理するための処理の別の実施形態を示すフローチャートである。いくつかの実施形態において、処理８００は、図１５のサーバ１５１０によって実行され、以下の工程を備える。

工程８１０において、サーバは、照合対象の特徴点情報セットを受信する。

工程８２０において、サーバは、照合対象の特徴点情報セットを、予め格納された所定の特徴点情報セットと比較する。

工程８３０において、照合対象の特徴点情報セットと所定の特徴点情報セットとの間の一致度が第１所定閾値よりも小さく、第２所定閾値よりも大きい場合、サーバは、照合対象のユーザによって入力された照合データを受信する。

工程８４０において、サーバは、照合データを所定の特徴点情報セットに対応する所定データと比較する。

工程８５０において、照合データおよび所定データが同じであった場合、サーバは、照合対象のユーザを証明する。

いくつかの実施形態において、サーバは、計算機能および格納機能を有するコンピュータ装置に対応し、所定の特徴点情報セットは、サーバに予め格納され、サーバは、所定の特徴点情報セットに基づいて、照合対象のユーザが証明を認められるか否かを判定する。一例として、ユーザ端末が、予めユーザのバイオメトリクス情報を収集し、特徴点情報セットを抽出することができる。サーバは、照合対象のユーザが証明を認められるか否かを特徴点情報セットに基づいて判定するために、１または複数のルールのセットに基づいて特徴点情報セットを格納する。少なくとも１つの所定の特徴点情報セットが、サーバに格納されえ、サーバは、様々なユーザ端末によって送信されたバイオメトリクス情報を受信できる。したがって、所定の特徴点情報セットがサーバに格納された後、ユーザは、様々な場所で証明された権限レベルを有し、照合後にさらなる動作を実行できる。

いくつかの実施形態において、照合対象の特徴点情報セット内の各特徴点情報は、所定の特徴点情報セット内の特徴点情報と比較され、各特徴点情報および所定の特徴点情報セット内の特徴点情報が同じであるか否かに関して判定が行われる。照合対象の特徴点情報セットが指紋画像に由来する一例において、照合対象の特徴点情報セット内の特徴点情報は、特徴点情報の座標に基づいて特定の順序で選択され、所定の特徴点情報セットにおいて対応する座標を有する特徴点情報と比較され、これらの特徴点のタイプ、方向、および、その他の情報が同じか否かを判定される。上記の照合対象の特徴点情報は、さらに、ファジーアルゴリズムと組み合わせられてもよく、それにより、現在選択されている特徴点情報座標に隣接する特徴点情報が、所定の特徴点情報セットから選択され、現在選択されている特徴点情報と比較される。したがって、座標を除けば同じである特徴点情報が決定されると、２つの座標の間の違いは、照合対象の特徴点情報セットにおける座標を所定の特徴点情報セットにおける座標で較正するために利用できる。所定の特徴点情報セットの数は、少なくとも１つでありうる。所定の特徴点情報セットの数が２以上である場合、照合対象の特徴点情報セットは、各所定の特徴点情報セットに対して別個に比較されうる。

いくつかの実施形態において、所定データは、予めユーザによって設定されてサーバに格納されたデータでありうる。サーバは、予めユーザによって提供された所定の特徴点情報セットに対応して所定データを格納する。所定データは、以下のために利用できる：バイオメトリクス情報の一致度が第１所定閾値と第２所定閾値との間にある場合に、所定データと同じ照合データがユーザによって入力される。所定データと同じ照合データを入力することは、照合対象のユーザが、照合の通過を認められることを示す。一例において、所定データは、１または複数の数字、文字、または、記号を含む文字列である。

図９は、サーバデータを処理するための処理の別の実施形態を示すフローチャートである。いくつかの実施形態において、処理９００は、図８の処理８００の続きであり、図１５のサーバ１５１０によって実行され、以下の工程を備える。

工程９１０において、一致度が第１所定閾値よりも大きい場合、サーバは、照合対象のユーザの所定の位置決め端末の位置情報を取得する。

工程９２０において、サーバは、所定の位置決め端末と、照合対象のユーザのバイオメトリクス情報を収集するユーザ端末とが、およそ同じ位置にあるか否かを判定する。所定の位置決め端末およびユーザ端末が同じ位置にない場合、制御は工程９３０に進み；そうでない場合、制御は工程９６０に進む。

いくつかの実施形態において、所定の位置決め端末は、ＧＰＳまたは通信基地局を用いて位置情報を生成するデバイスに対応する。例えば、所定の位置決め端末は携帯電話である。サーバは、所定の特徴情報セットに対応するユーザの携帯電話番号を予め格納できする。サーバが携帯電話位置情報を取得する技術は以下を含みうる：サーバが位置情報の要求を携帯電話に発行する。携帯電話は、位置情報の要求を受信した後、位置決め情報を生成するための位置決め機能（ＧＰＳ位置決めまたは基地局位置決めを含む）を起動して、位置決め情報を生成し、位置決め情報をサーバに送信する。

工程９３０において、所定の位置決め端末およびユーザ端末が同じ位置にない場合、サーバは、照合対象のユーザによって入力された照合データを受信する。

工程９４０において、サーバは、照合データを所定の特徴点情報セットに対応する所定データと比較する。

工程９５０において、照合データおよび所定データが同じであった場合、サーバは、照合対象のユーザを証明する。

いくつかの実施形態において、サーバは、所定の位置決め端末およびユーザ端末が同じ位置にないと判定した場合、ユーザ端末を通して照合データを受信することにより、本人照合処理のセキュリティを高める。一部の状況、例えば、資金管理、機密データ、または、秘密を含む状況では、本人照合の必要性が高くなりうる。バイオメトリクス情報の照合自体が、偽造されうる。例えば、犯罪者は、何らかの経路を通してユーザの指紋または虹彩を取得し、偽造技術を用いて偽造を実行できる。例えば、ユーザは、ユーザの指紋を備えた指の手袋を製造するか、もしくは、指紋または虹彩の特徴点情報セットを抽出して、照合のためにこの特徴点情報セットをサーバに直接送信する。犯罪者は、上記の方法で証明され、ユーザに経済的な損失または重要情報の漏洩を受けさせうる。いくつかの実施形態では、ユーザの持つ所定の位置決めデバイスがユーザ端末ＩＤと同じ位置にあるか否かを判定することで、偽造バイオメトリクス情報に基づいた照合を防止できる。偽造バイオメトリクス情報に基づいた照合を防ぐことにより、ユーザに対するセキュリティを向上させることができる。

工程９６０において、所定の位置決め端末およびユーザ端末が同じ位置にある場合に、サーバは、照合対象のユーザを証明する。

図１０は、サーバデータを処理するための処理の別の実施形態を示すフローチャートである。いくつかの実施形態において、処理１０００は、図９の処理９００の続きであり、図１５のサーバ１５１０によって実行され、以下の工程を備える。

工程１０１０において、サーバは、ビジネスデータを受信する。

いくつかの実施形態において、ビジネスデータは、消費者の支出額に対応する。サーバは、ユーザ端末を介して、ユーザによって入力されたビジネスデータを受信できる。ユーザ端末は、バイオメトリクス情報または特徴点情報をサーバに送信する場合に、ビジネスデータも含めることができる。

工程１０２０において、一致度が第１所定閾値よりも大きい場合、サーバは、ビジネスデータを所定ルールと比較する。

工程１０３０において、ビジネスデータが所定ルールに従っていない場合、サーバは、照合対象のユーザによって入力された照合データを受信する。

工程１０４０において、サーバは、照合データを所定の特徴点情報セットに対応する所定データと比較する。

工程１０５０において、照合データおよび所定データが同じであった場合、サーバは、照合対象のユーザを証明する。

いくつかの実施形態において、所定ルールは、ビジネスデータのための値予測、ビジネスデータ値の限界、または、ビジネスデータの値域履歴に対応する。ビジネスデータが所定ルールに従うことは、ビジネスデータが異常ではなく、さらなる照合を必要としないことを示しうる。ビジネスデータが所定ルールに従わない場合、従わないことは、ビジネスデータ値が異常である可能性があり、照合対象のユーザがさらに照合されることを示す。このさらなる照合は、悪意あるユーザへのユーザのバイオメトリクス情報の漏洩の結果としての偽造によって引き起こされる損失からユーザを保護する。

本人照合のための上記の処理は、消費者が店で買い物をしている状況に適用できる。いくつかの実施形態において、所定ルールは、ユーザの支出履歴記録の分析に基づいて決定された支出額区間であり、ビジネスデータは、支出額区間内に収まる必要がある。ビジネスデータが支出額区間を外れた場合、そのビジネスデータは、所定ルールに従わないと判定される。ビジネスデータは、現在の支出額を示す。ビジネスデータが支出額区間を外れた場合、そのビジネスデータは、現在の支出がユーザの支出履歴の傾向に反することを示す。現在の支出がユーザの支出履歴の傾向に反する場合、ユーザは、ユーザのバイオメトリクス情報の偽造による金融損失からユーザを保護するために再照合される。いくつかの実施形態において、再照合は、照合対象のユーザに照合データの入力を求め、照合データは所定データと比較される。したがって、この場合には、所定データは、記憶されたパスワードに対応し、これは、犯罪者にとって取得が非常に困難である。この再照合は、セキュリティを高める。例えば、支出額区間の最大値は、ユーザの支出履歴記録における１回の出費の最大値である。いくつかの実施形態において、所定ルールは、ユーザの支出履歴記録から取得された平均支出額に基づく。いくつかの実施形態において、ビジネスデータは、平均支出額の所定倍よりも小さい。ビジネスデータが平均支出額の所定倍より大きい場合、そのビジネスデータは、所定ルールに従わないと見なされる。例えば、所定の倍数は、１から５であってよい。

図１１は、照合データを受信するための処理の一実施形態を示すフローチャートである。いくつかの実施形態において、処理１１００は、図１の工程１４０、図２の工程２５０、図８の動工程８３０、または、図９の工程９３０の一実施例であり、以下の工程を備える。

工程１１１０において、照合対象の特徴点情報セットと２以上の所定の特徴点情報セットとの間の一致度が第２所定閾値よりも大きい場合、サーバは、照合対象のユーザによって入力された照合データを受信する。

工程１１２０において、サーバは、照合データを２以上の所定の特徴点情報セットの各々の所定データと比較する。

いくつかの実施形態において、サーバは、照合対象の特徴点情報セットを特徴点情報セットのローカルに格納された所定データと比較する時に、ファジーアルゴリズムを用いて処理効率を高める。したがって、第２所定閾値よりも大きい照合対象の特徴点情報セットとの一致度を有する２以上の所定の特徴点情報セットが存在しうる。この場合、照合データは、照合対象のユーザが照合通過を認められるか否かを判定するために組み込まれる。

工程１１３０において、２以上の所定の特徴点情報セットの所定データが、照合データと同じ１つの所定データを有する場合、サーバは、照合対象のユーザを証明する。

いくつかの実施形態において、照合データが２以上の所定の特徴点情報セットの所定データの１つと同じである場合、比較結果は、照合対象のユーザが照合の通過を認められることを示す。

図１２は、照合対象のユーザを照合するための処理の一実施形態を示すフローチャートである。いくつかの実施形態において、処理１２００は、図１１の工程１１３０の一実施例であり、以下の工程を含む。

工程１２１０において、サーバは、照合データと同じ所定データに対応する所定の特徴点情報セットを照合対象の特徴点情報セットと再比較する。

工程１２２０において、照合対象の特徴点情報セットと所定の特徴点情報セットとの間の一致度が第２所定閾値よりも大きい場合、サーバは、照合対象のユーザを証明する。

いくつかの実施形態において、照合データが２以上の所定の特徴点情報セットの所定データの１つと同じであることは、所定の特徴点情報セットの偽造を排除するために利用できる。次いで、照合データと同じ所定データに対応する所定の特徴点情報セットは、再び別の比較動作を受ける。この時点で、サーバは、より正確なアルゴリズムを用いて、照合対象の特徴点情報セットを所定の特徴点情報セットと比較し、サーバの処理効率を高めつつ処理結果の精度を確保することができる。

図１３は、本人照合を行うためのサーバの一実施形態を示す機能モジュール図である。いくつかの実施形態において、サーバ１３００は、図７の処理７００を実施するよう構成されており、以下を備える：受信モジュール１３１０、特徴抽出モジュール１３２０、マッチングモジュール１３３０、および、処理モジュール１３４０。

いくつかの実施形態において、受信モジュール１３１０は、ユーザ端末によって発行されたバイオメトリクス情報を受信するよう構成されている。

いくつかの実施形態において、受信モジュール１３１０は、ネットワーク通信機能を有するポートと、ポートを駆動するソフトウェア、すなわち、ポートを用いてバイオメトリクス情報を受信するソフトウェアとを備える。

いくつかの実施形態において、バイオメトリクス情報は、指紋の画像、人の顔の画像、虹彩の画像、掌紋の画像、歩行の動画、スピーチ音声、耳の形の画像、署名認識などを含む。いくつかの実施形態において、バイオメトリクス情報は、指紋画像または虹彩画像を含む。ユーザ端末は、バイオメトリクス情報収集機能を有しており、収集したバイオメトリクス情報をサーバへ送信する。

いくつかの実施形態において、特徴抽出モジュール１３２０は、バイオメトリクス情報から特徴点情報を抽出して、照合対象の特徴点情報セットを形成するよう構成されており、照合対象の特徴点情報セットは、照合対象のユーザを識別する。

いくつかの実施形態において、バイオメトリクス情報は、いくつかの特徴点情報を含み、いくつかの特徴点情報は、特徴点情報セットを形成する。「特徴点情報」は、ユーザの生物学的要因により形成された特徴に対応する。バイオメトリクス情報が指紋画像である一例において、指紋の線パターンにおける特徴点のタイプは、端点、分岐、点、または、ループを含む。特徴点情報は、特徴点のタイプ、座標、方向、および、その他のかかるパラメータを含みうる。バイオメトリクス情報が虹彩画像である一例において、虹彩における特徴点のタイプは、冠、硝子体、線維、斑点、構造、陥没、放射模様、ひだ、または、縞を含む。特徴点情報は、特徴点のタイプ、座標、方向、サイズ、および、その他のかかるパラメータを含みうる。各特徴点情報セットは、ユーザの特徴情報から抽出されるので、特徴点情報セットは、ユーザを一意的に識別できる。

いくつかの実施形態において、マッチングモジュール１３３０は、照合対象の特徴点情報セットを、予め格納された所定の特徴点情報セットと比較するよう構成されている。

いくつかの実施形態において、サーバは、特徴点情報セットを予め格納する。特徴点情報セットは、照合対象のユーザが照合の通過を許可されるか否かに関する所定の特徴点情報セットとして予め格納される。

いくつかの実施形態において、照合対象の特徴点情報セット内の各特徴点情報は、所定の特徴点情報セット内の特徴点情報と比較され、各特徴点情報および特徴点情報が同じであるか否かに関して判定が行われる。照合対象の特徴点情報セットが指紋画像に由来する一例において、照合対象の特徴点情報セット内の特徴点情報は、特徴点情報の座標に基づいて特定の順序で選択され、所定の特徴点情報セットにおいて対応する座標を有する特徴点情報と比較され、これらの特徴点のタイプ、方向、および、その他の情報が同じか否かを判定される。比較は、さらに、ファジーアルゴリズムと組み合わせられてもよく、それにより、現在選択されている特徴点情報座標に隣接する特徴点情報が、所定の特徴点情報セットから選択され、現在選択されている特徴点情報と比較される。したがって、座標を除けば特徴点情報が同じである場合、２つの座標の間の違いは、照合対象の特徴点情報セットにおける座標を所定の特徴点情報セットにおける座標で較正するために利用できる。所定の特徴点情報セットの数は、少なくとも１つでありうる。所定の特徴点情報セットの数が２以上である場合、照合対象の特徴点情報セットは、各所定の特徴点情報セットに対して別個に比較されうる。

いくつかの実施形態において、処理モジュール１３４０は、照合対象の特徴点情報セットおよび所定の特徴点情報セットの間の一致度が、第１所定閾値より小さく、第２所定閾値より大きい場合に、照合対象のユーザによって入力された照合データを受信し、所定の特徴点情報セットに対応する所定データと照合データを比較し、照合データおよび所定データが同じである場合に照合対象のユーザを証明する。

いくつかの実施形態において、一致度は、所定の特徴点情報セットにおける特徴点情報の総数に対する、照合対象の特徴点情報セットと所定の特徴点情報セットとの間の特徴点情報の一致数の比である。いくつかの実施形態において、一致度は、照合対象の特徴点情報セットにおける特徴点情報の総数に対する、照合対象の特徴点情報セットと所定の特徴点情報セットとの間の特徴点情報の一致数の比である。

いくつかの実施形態において、第１所定閾値は、照合対象のユーザが直接証明されうることを決定するための最小一致度である。換言すると、照合対象の特徴点情報セットと所定の特徴点情報セットとの間の一致度が第１所定閾値以上である場合、照合対象のユーザは、証明されたと決定されうる。

いくつかの実施形態において、一致度が第１所定閾値よりも小さく、第２所定閾値よりも大きい場合、その一致度は、照合対象の特徴点情報セット内の特定の数の特徴点情報が、所定の特徴点情報セットと同じであることを示す。この場合、２つの状況が起こりうる。第１の状況において、照合対象のユーザは、証明を認められ、収集されたバイオメトリクス情報の質は、収集端末の使用期間により比較的低いか、または、ユーザ自身の健康が良好でないことから、収集端末によって収集されたバイオメトリクス情報の質が比較的低く、これにより、一致度は第１所定閾値より小さくなる。第２の状況において、照合対象のユーザは、照合通過を認められず、照合対象のユーザの照合対象の特徴点情報は、特徴点情報の一部について、所定の特徴点情報セットと客観的に同じである。一致度が第１所定閾値よりも小さく、第２所定閾値よりも大きい他の理由が存在しうる。上記の状況は、一致度が第１所定閾値よりも小さく、第２所定閾値よりも大きい状況の例に過ぎず、本願の限定を構成するものではない。

いくつかの実施形態において、一致度が第２所定閾値よりも小さい場合、この一致度は、所定の特徴点情報セットと同じである照合対象の特徴点情報セット内の特徴点の数がより少ないことを示す。この一致度では、照合対象のユーザが証明を認められる可能性が排除されうる。

いくつかの実施形態において、所定データは、予めユーザによって提供されて格納されたデータでありうる。データは、予めユーザによって提供された所定の特徴点情報に対応して格納される。データは、以下のために利用される：バイオメトリクス情報の一致度が第１所定閾値と第２所定閾値との間にある場合に、所定データと同じ照合データがユーザによって入力され、一致データは、照合対象のユーザが照合の通過を認められることを示す。一例において、所定データは、１または複数の数字、文字、または、記号を含む文字列である。

いくつかの実施形態において、照合データおよび所定データが異なる場合、照合対象のユーザの本人照合は失敗となる。換言すると、照合対象のユーザは、証明失敗となり、さらなる動作を実行する権限を持たない。失敗通知がユーザに送信される。

図１４は、本人照合を行うためのサーバの別の実施形態を示す機能モジュール図である。いくつかの実施形態において、サーバ１４００は、図８の処理８００を実行するよう構成されており、以下を備える：受信モジュール１４１０、マッチングモジュール１４２０、および、処理モジュール１４３０。

いくつかの実施形態において、受信モジュール１４１０は、照合対象の特徴点情報セットを受信するよう構成されている。

いくつかの実施形態において、マッチングモジュール１４２０は、照合対象の特徴点情報セットを、予め格納された所定の特徴点情報セットと比較するよう構成されている。

いくつかの実施形態において、処理モジュール１４３０は、照合対象の特徴点情報セットおよび所定の特徴点情報セットの間の一致度が、第１所定閾値より小さく、第２所定閾値より大きい場合に、照合対象のユーザによって入力された照合データを受信し、所定の特徴点情報セットに対応する所定データと照合データを比較し、照合データおよび所定データが同じである場合に照合対象のユーザを証明する。

いくつかの実施形態において、受信モジュール１４１０は、さらに、照合対象の特徴点情報セットを直接受信するよう構成されており、ユーザ端末が、バイオメトリクスデータから特徴点情報セットを抽出する。サーバ１４００への負荷が軽減される。こうして、サーバ１４００の処理効率が改善される。さらに、ユーザ端末のハードウェアリソースも、完全利用されうる。

図１５は、本人照合を行うためのシステムの一実施形態を示す図である。いくつかの実施形態において、システム１５００は、ネットワーク１５３０を介してユーザ端末またはクライアント１５２０に接続されたサーバ１５１０を含む。

いくつかの実施形態において、ユーザ端末１５２０は、バイオメトリクス情報をユーザから収集して、バイオメトリクス情報をサーバ１５１０へ送信する。

いくつかの実施形態において、サーバ１５１０は、バイオメトリクス情報から特徴点情報を抽出して、照合対象の特徴点情報セットを形成し、この照合対象の特徴点情報セットは、照合対象のユーザを識別し、サーバ１５１０は、照合対象の特徴点情報セットを、予め格納された所定の特徴点情報セットと比較する。照合対象の特徴点情報セットおよび所定の特徴点情報セットの間の一致度が、第１所定閾値より小さく、第２所定閾値より大きい場合に、サーバは、照合対象のユーザによって入力された照合データを受信し、所定の特徴点情報セットに対応する所定データと照合データを比較し、照合データおよび所定データが同じである場合に照合対象のユーザを証明する。

いくつかの実施形態において、システム１５００は、さらに、位置決め端末１５４０を備える。

いくつかの実施形態において、位置決め端末１５４０は、位置決め端末が照合対象のユーザのバイオメトリクス情報を収集したユーザ端末とおよそ同じ位置にあるか否かを判定するためにユーザ端末１５２０の位置情報と比較される位置決め情報を提供する。

図１６は、本人照合を行うためにプログラムされたコンピュータシステムの一実施形態を示す機能図である。明らかに、本人照合を行うために、他のコンピュータシステムアーキテクチャおよび構成を用いることも可能である。以下に述べるような様々なサブシステムを備えるコンピュータシステム１６００は、少なくとも１つのマイクロプロセッササブシステム（プロセッサまたは中央処理装置（ＣＰＵ）とも呼ばれる）１６０２を備える。例えば、プロセッサ１６０２は、シングルチッププロセッサまたはマルチプロセッサによって実装できる。いくつかの実施形態において、プロセッサ１６０２は、コンピュータシステム１６００の動作を制御する汎用デジタルプロセッサである。メモリ１６１０から読み出された命令を用いて、プロセッサ１６０２は、入力データの受信および操作、ならびに、出力デバイス（例えば、ディスプレイ１６１８）上でのデータの出力および表示を制御する。

プロセッサ１６０２は、メモリ１６１０と双方向的に接続されており、メモリ１６１０は、第１のプライマリストレージ（通例は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ））および第２のプライマリストレージ領域（通例は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ））を含みうる。当業者に周知のように、プライマリストレージは、一般的な記憶領域として、および、スクラッチパッドメモリとして利用可能であり、また、入力データおよび処理済みデータを格納するために利用可能である。プライマリストレージは、さらに、プロセッサ１６０２上で実行される処理のための他のデータおよび命令に加えて、データオブジェクトおよびテキストオブジェクトの形態で、プログラミング命令およびデータを格納できる。また、当業者に周知のように、プライマリストレージは、通例、機能（例えば、プログラムされた命令）を実行するためにプロセッサ１６０２によって用いられる基本的な動作命令、プログラムコード、データ、および、オブジェクトを備える。例えば、メモリ１６１０は、例えば、データアクセスが双方向である必要があるか、単方向である必要があるかに応じて、後述する任意の適切なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を含みうる。例えば、プロセッサ１６０２は、頻繁に必要になるデータをキャッシュメモリ（図示せず）に直接的かつ非常に迅速に格納し取り出すことができる。

着脱可能マスストレージデバイス１６１２が、コンピュータシステム１６００にさらなるデータ記憶容量を提供しており、プロセッサ１６０２に対して双方向（読み出し／書き込み）または単方向（読み出しのみ）に接続されている。例えば、ストレージ１６１２は、磁気テープ、フラッシュメモリ、ＰＣカード、携帯型マスストレージデバイス、ホログラフィックストレージデバイス、および、その他のストレージデバイスなどのコンピュータ読み取り可能な媒体も含みうる。固定マスストレージ１６２０も、例えば、さらなるデータ記憶容量を提供しうる。マスストレージ１６２０の最も一般的な例は、ハードディスクドライブである。マスストレージ１６１２、１６２０は、一般に、プロセッサ１６０２によって通例はあまり利用されないさらなるプログラミング命令、データなどを格納する。マスストレージ１６１２および１６２０に保持された情報は、必要であれば、仮想メモリとしてのメモリ１６１０（例えば、ＲＡＭ）の一部に標準的な方式で組み込まれうることが理解される。

プロセッサ１６０２がストレージサブシステムにアクセスできるようにすることに加えて、バス１６１４が、その他のサブシステムおよびデバイスへのアクセスを可能にするために用いられてもよい。図に示すように、これらは、ディスプレイモニタ１６１８、ネットワークインターフェース１６１６、キーボード１６０４、および、ポインティングデバイス１６０６、ならびに、必要に応じて、補助入力／出力デバイスインターフェース、サウンドカード、スピーカ、および、その他のサブシステムを含みうる。例えば、ポインティングデバイス１６０６は、マウス、スタイラス、トラックボール、または、タブレットであってよく、グラフィカルユーザインターフェースと相互作用するのに有用である。

ネットワークインターフェース１６１６は、図に示すように、ネットワーク接続を用いて、別のコンピュータ、コンピュータネットワーク、または、遠隔通信ネットワークにプロセッサ１６０２を接続することを可能にする。例えば、ネットワークインターフェース１６１６を通して、プロセッサ１６０２は、方法／処理ステップを実行する過程で、別のネットワークから情報（例えば、データオブジェクトまたはプログラム命令）を受信したり、別のネットワークに情報を出力したりすることができる。情報は、しばしば、プロセッサ上で実行される一連の命令として表され、別のネットワークから受信されたり、別のネットワークへ出力されたりしうる。インターフェースカード（または同様のデバイス）と、プロセッサ１６０２によって実装（例えば、実行／実施）される適切なソフトウェアとを用いて、コンピュータシステム１６００を外部ネットワークに接続し、標準プロトコルに従ってデータを転送することができる。例えば、本明細書に開示された様々な処理の実施形態は、プロセッサ１６０２上で実行されてもよいし、処理の一部を共有するリモートプロセッサと共に、ネットワーク（インターネット、イントラネットワーク、または、ローカルエリアネットワークなど）上で実行されてもよい。さらなるマスストレージデバイス（図示せず）が、ネットワークインターフェース１６１６を通してプロセッサ１６０２に接続されてもよい。

補助Ｉ／Ｏデバイスインターフェース（図示せず）が、コンピュータシステム１６００と共に用いられてよい。補助Ｉ／Ｏデバイスインターフェースは、プロセッサ１６０２がデータを送信すること、ならびに、より典型的には、他のデバイス（マイクロフォン、タッチセンサ方式ディスプレイ、トランスデューサカードリーダ、テープリーダ、音声または手書き認識装置、バイオメトリクスリーダ、カメラ、携帯型マスストレージデバイス、および、他のコンピュータなど）からデータを受信することを可能にする汎用インターフェースおよびカスタマイズされたインターフェースを含みうる。

図１６に示したコンピュータシステムは、本明細書に開示された様々な実施形態と共に利用するのに適切なコンピュータシステムの一例にすぎない。かかる利用に適した他のコンピュータシステムは、より多いまたは少ないサブシステムを含みうる。さらに、バス１６１４は、サブシステムをつなぐよう機能する任意の相互接続スキームの例である。異なる構成のサブシステムを有する他のコンピュータアーキテクチャが利用されてもよい。

図１〜図１６に示すように、本願は、照合対象の特徴点情報セットと所定の特徴点情報セットとの間の一致度に対して、２つの参照値（すなわち、第１所定閾値および第２所定閾値）を規定する。一致度が第１所定閾値および第２所定閾値の間にある場合、さらなる照合手段が用いられる。結果として、元々照合の通過を認められていたが、何らかの特別な理由によって照合の通過に失敗したユーザが、本人照合で複数回の試行を受けることなしに、１回の本人照合処理で身元を証明されうる。これは、ユーザにとってさらなる便利につながる。

上述の実施形態は、理解しやすいようにいくぶん詳しく説明されているが、本発明は、提供された詳細事項に限定されるものではない。本発明を実施する多くの代替方法が存在する。開示された実施形態は、例示であり、限定を意図するものではない。

上述の実施形態は、理解しやすいようにいくぶん詳しく説明されているが、本発明は、提供された詳細事項に限定されるものではない。本発明を実施する多くの代替方法が存在する。開示された実施形態は、例示であり、限定を意図するものではない。
適用例１：方法であって、
照合対象の特徴点情報セットを形成するために、照合対象のユーザから収集されたバイオメトリクス情報に少なくとも部分的に基づいて特徴点情報を取得し、前記照合対象の特徴点情報セットは、前記照合対象のユーザを識別し、
前記照合対象の特徴点情報セットを、予め格納された所定の特徴点情報セットと比較し、
前記照合対象の特徴点情報セットと前記所定の特徴点情報セットとの間の一致度が第１所定閾値よりも小さく、第２所定閾値よりも大きい場合に、
前記照合対象のユーザによって入力された照合データを受信し、
前記照合データを前記所定の特徴点情報セットに対応する所定データと比較し、
前記照合データおよび前記所定データが同じであった場合に、前記照合対象のユーザを証明すること、
を備える、方法。
適用例２：適用例１に記載の方法であって、前記一致度が前記第１所定閾値よりも大きい場合に、前記照合対象のユーザを証明することを備える、方法。
適用例３：適用例１に記載の方法であって、
前記照合対象のユーザの前記バイオメトリクス情報は、少なくとも、
ユーザ端末を介用いて、前記バイオメトリクス情報を収集し、
前記ユーザ端末を用いて、前記バイオメトリクス情報を含むメッセージをサーバに送信し、
前記サーバを用いて、前記バイオメトリクス情報を受信することによって決定され、
前記バイオメトリクス情報から前記特徴点情報を取得することは、前記サーバを用いて、前記バイオメトリクス情報から前記特徴点情報を抽出して前記照合対象の特徴点情報セットを形成することを含み、
前記照合対象の特徴点情報セットを、予め格納された前記所定の特徴点情報セットと比較することは、前記サーバを用いて、前記照合対象の特徴点情報セットを、予め格納された前記所定の特徴点情報セットと比較することを含み、
前記照合対象のユーザによって入力された前記照合データを受信することは、前記サーバを用いて、前記照合対象のユーザによって入力された前記照合データを受信することを含み、
前記照合データを前記所定データと比較することは、前記サーバを用いて、前記照合データを前記所定の特徴点情報セットに対応する前記所定データと比較することを含み、
前記照合対象のユーザを証明することは、前記サーバを用いて、前記照合対象のユーザを証明することを含む、方法。
適用例４：適用例１に記載の方法であって、
前記照合対象のユーザの前記バイオメトリクス情報は、少なくとも、
ユーザ端末を用いて、前記バイオメトリクス情報を収集することによって決定され、
前記バイオメトリクス情報から前記特徴点情報を取得することは、
前記照合対象の特徴点情報セットを形成するために前記ユーザ端末を用いて、前記バイオメトリクス情報から特徴点情報を抽出し、
前記ユーザ端末を用いて、前記照合対象の特徴点情報セットを含むメッセージをサーバに送信し、
前記サーバを用いて、前記照合対象の特徴点情報セットを受信すること、を含み、
前記照合対象の特徴点情報セットを、予め格納された前記所定の特徴点情報セットと比較することは、前記サーバを用いて、前記照合対象の特徴点情報セットを、予め格納された前記所定の特徴点情報セットと比較することを含み、
前記照合対象のユーザによって入力された前記照合データを受信することは、前記サーバを用いて、前記照合対象のユーザによって入力された前記照合データを受信することを含み、
前記照合データを前記所定データと比較することは、前記サーバを用いて、前記照合データを前記所定の特徴点情報セットに対応する前記所定データと比較することを含み、
前記照合対象のユーザを証明することは、前記サーバを用いて、前記照合対象のユーザを証明することを含む、方法。
適用例５：適用例３に記載の方法であって、さらに、
前記一致度が前記第１所定閾値よりも大きい場合に、
前記サーバを用いて、前記照合対象のユーザの所定の位置決め端末の位置情報を取得し、
前記所定の位置決め端末と、前記照合対象のユーザの前記バイオメトリクス情報を収集した前記ユーザ端末とが、同じ位置にあるか否かを判定し、
前記所定の位置決め端末および前記ユーザ端末が同じ位置にない場合に、前記サーバを用いて、前記照合対象のユーザによって入力された前記照合データを受信することを備え、前記照合対象のユーザによって入力された前記照合データを受信することは、
前記サーバを用いて、前記照合データを前記所定の特徴点情報セットに対応する前記所定データと比較し、
前記照合データおよび前記所定データが同じであった場合に、前記サーバを用いて、前記照合対象のユーザを証明することを含む、方法。
適用例６：適用例５に記載の方法であって、さらに、
前記所定の位置決め端末および前記ユーザ端末が同じ位置にある場合に、前記照合対象のユーザを証明することを備える、方法。
適用例７：適用例５に記載の方法であって、前記メッセージは、前記ユーザ端末の位置情報を含む、方法。
適用例８：適用例１に記載の方法であって、さらに、
前記照合対象のユーザによって入力されたビジネスデータを受信し、
前記一致度が前記第１所定閾値よりも大きい場合に、前記ビジネスデータを所定ルールと比較し、
前記ビジネスデータが前記所定ルールに従っていない場合に、
前記照合対象のユーザによって入力された前記照合データを受信し、
前記照合データを前記所定の特徴点情報セットに対応する前記所定データと比較し、
前記照合データおよび前記所定データが同じであった場合に、前記照合対象のユーザを証明すること、
を備える、方法。
適用例９：適用例８に記載の方法であって、
前記ビジネスデータは、支出額を含み、
前記所定ルールは、前記照合対象のユーザの支出履歴記録の分析に基づいて決定された支出額区間に対応し、前記ビジネスデータは、前記支出額区間内に収まる、方法。
適用例１０：適用例８に記載の方法であって、
前記ビジネスデータは、支出額であり、
前記所定ルールは、前記照合対象のユーザの支出履歴記録の分析に基づいて決定された平均支出額に対応し、
前記ビジネスデータは、前記平均支出額の所定倍より小さい、方法。
適用例１１：システムであって、
少なくとも１つのプロセッサであって、
照合対象の特徴点情報セットを形成するために、照合対象のユーザから収集されたバイオメトリクス情報に少なくとも部分的に基づいて特徴点情報を取得し、前記照合対象の特徴点情報セットは、前記照合対象のユーザを識別し、
前記照合対象の特徴点情報セットを、予め格納された所定の特徴点情報セットと比較し、
前記照合対象の特徴点情報セットと前記所定の特徴点情報セットとの間の一致度が第１所定閾値よりも小さく、第２所定閾値よりも大きい場合に、
前記照合対象のユーザによって入力された照合データを受信し、
前記照合データを前記所定の特徴点情報セットに対応する所定データと比較し、
前記照合データおよび前記所定データが同じであった場合に、前記照合対象のユーザを証明するよう構成されている、少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサに接続され、前記少なくとも１つのプロセッサに命令を提供するよう構成されているメモリと、
を備える、システム。
適用例１２：適用例１０に記載のシステムであって、前記一致度が前記第１所定閾値よりも大きい場合に、前記照合対象のユーザを証明する、システム。
適用例１３：適用例１０に記載のシステムであって、
前記照合対象のユーザの前記バイオメトリクス情報は、少なくとも、
ユーザ端末を用いて、前記バイオメトリクス情報を収集し、
前記ユーザ端末を用いて、前記バイオメトリクス情報を含むメッセージをサーバに送信し、
前記サーバを用いて、前記バイオメトリクス情報を受信することによって決定され、
前記バイオメトリクス情報から前記特徴点情報を取得することは、前記サーバを用いて、前記バイオメトリクス情報から前記特徴点情報を抽出して前記照合対象の特徴点情報セットを形成することを含み、
前記照合対象の特徴点情報セットを、予め格納された前記所定の特徴点情報セットと比較することは、前記サーバを用いて、前記照合対象の特徴点情報セットを、予め格納された前記所定の特徴点情報セットと比較することを含み、
前記照合対象のユーザによって入力された前記照合データを受信することは、前記サーバを用いて、前記照合対象のユーザによって入力された前記照合データを受信することを含み、
前記照合データを前記所定データと比較することは、前記サーバを用いて、前記照合データを前記所定の特徴点情報セットに対応する前記所定データと比較することを含み、
前記照合対象のユーザを証明することは、前記サーバを用いて、前記照合対象のユーザを証明することを含む、システム。
適用例１４：適用例１０に記載のシステムであって、
前記照合対象のユーザの前記バイオメトリクス情報は、少なくとも、
ユーザ端末を用いて、前記バイオメトリクス情報を収集することによって決定され、
前記バイオメトリクス情報から前記特徴点情報を取得することは、
前記照合対象の特徴点情報セットを形成するために、前記ユーザ端末を用いて前記バイオメトリクス情報から特徴点情報を抽出し、
前記ユーザ端末を用いて、前記照合対象の特徴点情報セットを含むメッセージをサーバに送信し、
前記サーバを用いて、前記照合対象の特徴点情報セットを受信すること、を含み、
前記照合対象の特徴点情報セットを、予め格納された前記所定の特徴点情報セットと比較することは、前記サーバを用いて、前記照合対象の特徴点情報セットを、予め格納された前記所定の特徴点情報セットと比較することを含み、
前記照合対象のユーザによって入力された前記照合データを受信することは、前記サーバを用いて、前記照合対象のユーザによって入力された前記照合データを受信することを含み、
前記照合データを前記所定データと比較することは、前記サーバを用いて、前記照合データを前記所定の特徴点情報セットに対応する前記所定データと比較することを含み、
前記照合対象のユーザを証明することは、前記サーバを用いて、前記照合対象のユーザを証明することを含む、システム。
適用例１５：適用例１３に記載のシステムであって、前記少なくとも１つのプロセッサは、さらに、
前記一致度が前記第１所定閾値よりも大きい場合に、
前記サーバを用いて、前記照合対象のユーザの所定の位置決め端末の位置情報を取得し、
前記所定の位置決め端末と、前記照合対象のユーザの前記バイオメトリクス情報を収集した前記ユーザ端末とが、同じ位置にあるか否かを判定し、
前記所定の位置決め端末および前記ユーザ端末が同じ位置にない場合に、前記サーバを用いて、前記照合対象のユーザによって入力された前記照合データを受信し、
前記サーバを用いて、前記照合データを前記所定の特徴点情報セットに対応する前記所定データと比較し、
前記照合データおよび前記所定データが同じであった場合に、前記サーバを用いて、前記照合対象のユーザを証明するよう構成されている、システム。
適用例１６：適用例１５に記載のシステムであって、前記少なくとも１つのプロセッサは、さらに、
前記所定の位置決め端末および前記ユーザ端末が同じ位置にある場合に、前記照合対象のユーザを証明するよう構成されている、システム。
適用例１７：適用例１５に記載のシステムであって、前記メッセージは、前記ユーザ端末の位置情報を含む、システム。
適用例１８：適用例１０に記載のシステムであって、前記少なくとも１つのプロセッサは、さらに、
前記照合対象のユーザによって入力されたビジネスデータを受信し、
前記一致度が前記第１所定閾値よりも大きい場合に、前記ビジネスデータを所定ルールと比較し、
前記ビジネスデータが前記所定ルールに従っていない場合に、
前記照合対象のユーザによって入力された前記照合データを受信し、
前記照合データを前記所定の特徴点情報セットに対応する前記所定データと比較し、
前記照合データおよび前記所定データが同じであった場合に、前記照合対象のユーザを証明するよう構成されている、システム。
適用例１９：適用例１８に記載のシステムであって、
前記ビジネスデータは、支出額を含み、
前記所定ルールは、前記照合対象のユーザの支出履歴記録の分析に基づいて決定された支出額区間に対応し、前記ビジネスデータは、前記支出額区間内に収まる、システム。
適用例２０：適用例１８に記載のシステムであって、
前記ビジネスデータは、支出額であり、
前記所定ルールは、前記照合対象のユーザの支出履歴記録の分析に基づいて決定された平均支出額に対応し、
前記ビジネスデータは、前記平均支出額の所定倍より小さい、システム。
適用例２１：コンピュータプログラム製品であって、有形で持続性のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体内に具現化され、
照合対象の特徴点情報セットを形成するために、照合対象のユーザから収集されたバイオメトリクス情報に少なくとも部分的に基づいて特徴点情報を取得するためのコンピュータ命令と、前記照合対象の特徴点情報セットは、前記照合対象のユーザを識別する、
前記照合対象の特徴点情報セットを、予め格納された所定の特徴点情報セットと比較するためのコンピュータ命令と、
前記照合対象の特徴点情報セットと前記所定の特徴点情報セットとの間の一致度が第１所定閾値よりも小さく、第２所定閾値よりも大きい場合に、
前記照合対象のユーザによって入力された照合データを受信するためのコンピュータ命令と、
前記照合データを前記所定の特徴点情報セットに対応する所定データと比較するためのコンピュータ命令と、
前記照合データおよび前記所定データが同じであった場合に、前記照合対象のユーザを証明するためのコンピュータ命令と、
を備える、コンピュータプログラム製品。

Claims (21)

1. 方法であって、
   照合対象の特徴点情報セットを形成するために、照合対象のユーザから収集されたバイオメトリクス情報に少なくとも部分的に基づいて特徴点情報を取得し、前記照合対象の特徴点情報セットは、前記照合対象のユーザを識別し、
   前記照合対象の特徴点情報セットを、予め格納された所定の特徴点情報セットと比較し、
   前記照合対象の特徴点情報セットと前記所定の特徴点情報セットとの間の一致度が第１所定閾値よりも小さく、第２所定閾値よりも大きい場合に、
   前記照合対象のユーザによって入力された照合データを受信し、
   前記照合データを前記所定の特徴点情報セットに対応する所定データと比較し、
   前記照合データおよび前記所定データが同じであった場合に、前記照合対象のユーザを証明すること、
   を備える、方法。
2. 請求項１に記載の方法であって、前記一致度が前記第１所定閾値よりも大きい場合に、前記照合対象のユーザを証明することを備える、方法。
3. 請求項１に記載の方法であって、
   前記照合対象のユーザの前記バイオメトリクス情報は、少なくとも、
   ユーザ端末を介用いて、前記バイオメトリクス情報を収集し、
   前記ユーザ端末を用いて、前記バイオメトリクス情報を含むメッセージをサーバに送信し、
   前記サーバを用いて、前記バイオメトリクス情報を受信することによって決定され、
   前記バイオメトリクス情報から前記特徴点情報を取得することは、前記サーバを用いて、前記バイオメトリクス情報から前記特徴点情報を抽出して前記照合対象の特徴点情報セットを形成することを含み、
   前記照合対象の特徴点情報セットを、予め格納された前記所定の特徴点情報セットと比較することは、前記サーバを用いて、前記照合対象の特徴点情報セットを、予め格納された前記所定の特徴点情報セットと比較することを含み、
   前記照合対象のユーザによって入力された前記照合データを受信することは、前記サーバを用いて、前記照合対象のユーザによって入力された前記照合データを受信することを含み、
   前記照合データを前記所定データと比較することは、前記サーバを用いて、前記照合データを前記所定の特徴点情報セットに対応する前記所定データと比較することを含み、
   前記照合対象のユーザを証明することは、前記サーバを用いて、前記照合対象のユーザを証明することを含む、方法。
4. 請求項１に記載の方法であって、
   前記照合対象のユーザの前記バイオメトリクス情報は、少なくとも、
   ユーザ端末を用いて、前記バイオメトリクス情報を収集することによって決定され、
   前記バイオメトリクス情報から前記特徴点情報を取得することは、
   前記照合対象の特徴点情報セットを形成するために前記ユーザ端末を用いて、前記バイオメトリクス情報から特徴点情報を抽出し、
   前記ユーザ端末を用いて、前記照合対象の特徴点情報セットを含むメッセージをサーバに送信し、
   前記サーバを用いて、前記照合対象の特徴点情報セットを受信すること、を含み、
   前記照合対象の特徴点情報セットを、予め格納された前記所定の特徴点情報セットと比較することは、前記サーバを用いて、前記照合対象の特徴点情報セットを、予め格納された前記所定の特徴点情報セットと比較することを含み、
   前記照合対象のユーザによって入力された前記照合データを受信することは、前記サーバを用いて、前記照合対象のユーザによって入力された前記照合データを受信することを含み、
   前記照合データを前記所定データと比較することは、前記サーバを用いて、前記照合データを前記所定の特徴点情報セットに対応する前記所定データと比較することを含み、
   前記照合対象のユーザを証明することは、前記サーバを用いて、前記照合対象のユーザを証明することを含む、方法。
5. 請求項３に記載の方法であって、さらに、
   前記一致度が前記第１所定閾値よりも大きい場合に、
   前記サーバを用いて、前記照合対象のユーザの所定の位置決め端末の位置情報を取得し、
   前記所定の位置決め端末と、前記照合対象のユーザの前記バイオメトリクス情報を収集した前記ユーザ端末とが、同じ位置にあるか否かを判定し、
   前記所定の位置決め端末および前記ユーザ端末が同じ位置にない場合に、前記サーバを用いて、前記照合対象のユーザによって入力された前記照合データを受信することを備え、前記照合対象のユーザによって入力された前記照合データを受信することは、
   前記サーバを用いて、前記照合データを前記所定の特徴点情報セットに対応する前記所定データと比較し、
   前記照合データおよび前記所定データが同じであった場合に、前記サーバを用いて、前記照合対象のユーザを証明することを含む、方法。
6. 請求項５に記載の方法であって、さらに、
   前記所定の位置決め端末および前記ユーザ端末が同じ位置にある場合に、前記照合対象のユーザを証明することを備える、方法。
7. 請求項５に記載の方法であって、前記メッセージは、前記ユーザ端末の位置情報を含む、方法。
8. 請求項１に記載の方法であって、さらに、
   前記照合対象のユーザによって入力されたビジネスデータを受信し、
   前記一致度が前記第１所定閾値よりも大きい場合に、前記ビジネスデータを所定ルールと比較し、
   前記ビジネスデータが前記所定ルールに従っていない場合に、
   前記照合対象のユーザによって入力された前記照合データを受信し、
   前記照合データを前記所定の特徴点情報セットに対応する前記所定データと比較し、
   前記照合データおよび前記所定データが同じであった場合に、前記照合対象のユーザを証明すること、
   を備える、方法。
9. 請求項８に記載の方法であって、
   前記ビジネスデータは、支出額を含み、
   前記所定ルールは、前記照合対象のユーザの支出履歴記録の分析に基づいて決定された支出額区間に対応し、前記ビジネスデータは、前記支出額区間内に収まる、方法。
10. 請求項８に記載の方法であって、
    前記ビジネスデータは、支出額であり、
    前記所定ルールは、前記照合対象のユーザの支出履歴記録の分析に基づいて決定された平均支出額に対応し、
    前記ビジネスデータは、前記平均支出額の所定倍より小さい、方法。
11. システムであって、
    少なくとも１つのプロセッサであって、
    照合対象の特徴点情報セットを形成するために、照合対象のユーザから収集されたバイオメトリクス情報に少なくとも部分的に基づいて特徴点情報を取得し、前記照合対象の特徴点情報セットは、前記照合対象のユーザを識別し、
    前記照合対象の特徴点情報セットを、予め格納された所定の特徴点情報セットと比較し、
    前記照合対象の特徴点情報セットと前記所定の特徴点情報セットとの間の一致度が第１所定閾値よりも小さく、第２所定閾値よりも大きい場合に、
    前記照合対象のユーザによって入力された照合データを受信し、
    前記照合データを前記所定の特徴点情報セットに対応する所定データと比較し、
    前記照合データおよび前記所定データが同じであった場合に、前記照合対象のユーザを証明するよう構成されている、少なくとも１つのプロセッサと、
    前記少なくとも１つのプロセッサに接続され、前記少なくとも１つのプロセッサに命令を提供するよう構成されているメモリと、
    を備える、システム。
12. 請求項１０に記載のシステムであって、前記一致度が前記第１所定閾値よりも大きい場合に、前記照合対象のユーザを証明する、システム。
13. 請求項１０に記載のシステムであって、
    前記照合対象のユーザの前記バイオメトリクス情報は、少なくとも、
    ユーザ端末を用いて、前記バイオメトリクス情報を収集し、
    前記ユーザ端末を用いて、前記バイオメトリクス情報を含むメッセージをサーバに送信し、
    前記サーバを用いて、前記バイオメトリクス情報を受信することによって決定され、
    前記バイオメトリクス情報から前記特徴点情報を取得することは、前記サーバを用いて、前記バイオメトリクス情報から前記特徴点情報を抽出して前記照合対象の特徴点情報セットを形成することを含み、
    前記照合対象の特徴点情報セットを、予め格納された前記所定の特徴点情報セットと比較することは、前記サーバを用いて、前記照合対象の特徴点情報セットを、予め格納された前記所定の特徴点情報セットと比較することを含み、
    前記照合対象のユーザによって入力された前記照合データを受信することは、前記サーバを用いて、前記照合対象のユーザによって入力された前記照合データを受信することを含み、
    前記照合データを前記所定データと比較することは、前記サーバを用いて、前記照合データを前記所定の特徴点情報セットに対応する前記所定データと比較することを含み、
    前記照合対象のユーザを証明することは、前記サーバを用いて、前記照合対象のユーザを証明することを含む、システム。
14. 請求項１０に記載のシステムであって、
    前記照合対象のユーザの前記バイオメトリクス情報は、少なくとも、
    ユーザ端末を用いて、前記バイオメトリクス情報を収集することによって決定され、
    前記バイオメトリクス情報から前記特徴点情報を取得することは、
    前記照合対象の特徴点情報セットを形成するために、前記ユーザ端末を用いて前記バイオメトリクス情報から特徴点情報を抽出し、
    前記ユーザ端末を用いて、前記照合対象の特徴点情報セットを含むメッセージをサーバに送信し、
    前記サーバを用いて、前記照合対象の特徴点情報セットを受信すること、を含み、
    前記照合対象の特徴点情報セットを、予め格納された前記所定の特徴点情報セットと比較することは、前記サーバを用いて、前記照合対象の特徴点情報セットを、予め格納された前記所定の特徴点情報セットと比較することを含み、
    前記照合対象のユーザによって入力された前記照合データを受信することは、前記サーバを用いて、前記照合対象のユーザによって入力された前記照合データを受信することを含み、
    前記照合データを前記所定データと比較することは、前記サーバを用いて、前記照合データを前記所定の特徴点情報セットに対応する前記所定データと比較することを含み、
    前記照合対象のユーザを証明することは、前記サーバを用いて、前記照合対象のユーザを証明することを含む、システム。
15. 請求項１３に記載のシステムであって、前記少なくとも１つのプロセッサは、さらに、
    前記一致度が前記第１所定閾値よりも大きい場合に、
    前記サーバを用いて、前記照合対象のユーザの所定の位置決め端末の位置情報を取得し、
    前記所定の位置決め端末と、前記照合対象のユーザの前記バイオメトリクス情報を収集した前記ユーザ端末とが、同じ位置にあるか否かを判定し、
    前記所定の位置決め端末および前記ユーザ端末が同じ位置にない場合に、前記サーバを用いて、前記照合対象のユーザによって入力された前記照合データを受信し、
    前記サーバを用いて、前記照合データを前記所定の特徴点情報セットに対応する前記所定データと比較し、
    前記照合データおよび前記所定データが同じであった場合に、前記サーバを用いて、前記照合対象のユーザを証明するよう構成されている、システム。
16. 請求項１５に記載のシステムであって、前記少なくとも１つのプロセッサは、さらに、
    前記所定の位置決め端末および前記ユーザ端末が同じ位置にある場合に、前記照合対象のユーザを証明するよう構成されている、システム。
17. 請求項１５に記載のシステムであって、前記メッセージは、前記ユーザ端末の位置情報を含む、システム。
18. 請求項１０に記載のシステムであって、前記少なくとも１つのプロセッサは、さらに、
    前記照合対象のユーザによって入力されたビジネスデータを受信し、
    前記一致度が前記第１所定閾値よりも大きい場合に、前記ビジネスデータを所定ルールと比較し、
    前記ビジネスデータが前記所定ルールに従っていない場合に、
    前記照合対象のユーザによって入力された前記照合データを受信し、
    前記照合データを前記所定の特徴点情報セットに対応する前記所定データと比較し、
    前記照合データおよび前記所定データが同じであった場合に、前記照合対象のユーザを証明するよう構成されている、システム。
19. 請求項１８に記載のシステムであって、
    前記ビジネスデータは、支出額を含み、
    前記所定ルールは、前記照合対象のユーザの支出履歴記録の分析に基づいて決定された支出額区間に対応し、前記ビジネスデータは、前記支出額区間内に収まる、システム。
20. 請求項１８に記載のシステムであって、
    前記ビジネスデータは、支出額であり、
    前記所定ルールは、前記照合対象のユーザの支出履歴記録の分析に基づいて決定された平均支出額に対応し、
    前記ビジネスデータは、前記平均支出額の所定倍より小さい、システム。
21. コンピュータプログラム製品であって、有形で持続性のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体内に具現化され、
    照合対象の特徴点情報セットを形成するために、照合対象のユーザから収集されたバイオメトリクス情報に少なくとも部分的に基づいて特徴点情報を取得するためのコンピュータ命令と、前記照合対象の特徴点情報セットは、前記照合対象のユーザを識別する、
    前記照合対象の特徴点情報セットを、予め格納された所定の特徴点情報セットと比較するためのコンピュータ命令と、
    前記照合対象の特徴点情報セットと前記所定の特徴点情報セットとの間の一致度が第１所定閾値よりも小さく、第２所定閾値よりも大きい場合に、
    前記照合対象のユーザによって入力された照合データを受信するためのコンピュータ命令と、
    前記照合データを前記所定の特徴点情報セットに対応する所定データと比較するためのコンピュータ命令と、
    前記照合データおよび前記所定データが同じであった場合に、前記照合対象のユーザを証明するためのコンピュータ命令と、
    を備える、コンピュータプログラム製品。

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