JP5989100B2 - 個人情報表示システム及び関連方法 - Google Patents

Description

本発明は、限定はしないが、特に旅客の識別に使用するための、個人情報表示システム及び関連方法に関する。

空港又は他の旅客ターミナルには、飛行機に搭乗する又は他の旅に出るために到着する多くの旅客がいる。すべての旅客を処理することは時間のかかる仕事であり、これは、しばしば旅客を長い列に並ばせることを意味する。旅客は、自身を識別させるために使用し、セキュリティ管理などを通過できるようにする文書を持って旅行する。旅客文書を認証し、検査することは、セキュリティ・プロセスの重要な部分であり、旅客の旅行を可能にするために遂行されなければならない。この点について改良が常に求められている。

文書を認証し、検証する自動的な方法を見出す取組みがなされてきた。これらには、データベース中の相当する情報と文書中の特性又はテキストを整合させて特定の旅客を認証するといった、文字ベースのテキスト認識及び文書認識プロセスが挙げられる。

特許文献１は、ユーザの要求をファックス装置を通して伝送することによってデータベース内の文書を抽出するシステムを開示している。データベース内で検索が行われ、ファックス装置が整合した文書をユーザに送り返す。この方法は、文字認識及び特定の検索パラメータを使用して、サンプルテキストと同様のテキストを検索することを含む。また、重み付け技法がサンプルテキストのいくつかに適用されている。

特許文献2は、ハンドヘルド・デバイス、ラップトップなどによって撮像画像に関連する電子文書を抽出し、ユーザに抽出した電子文書を提供するシステムを開示している。この方法は、任意の画像撮像デバイスを使用し、検索と整合する文書を特定のデータベースから抽出することによって文書を検索することも含む。このことは、一組のテキストパターンを決定し、テキストパターンに基づいて検索クエリを構築することによって行われる。

特許文献３は、検索したビラ（ｂｉｌｌ）をデータベースから抽出し、顧客と整合ビラとの間の整合の認証後に販売を処理することによる、顧客のための改良した購入方法を提供するシステムを開示している。この検索はバーコード検索、光学的認識及びパターンの比較によって行われる。

特許文献４は、走査画像内に記憶されたテキストを検索し、検索に基づいて文書の電子コピーを生成するシステムを開示している。これは、原本の文書を走査し、キーワードを抽出し、キーワードに基づく追加情報を検索することによって行われる。

上述の従来技術文献は、旅行前の旅客を認証し検証することに関連する問題の一部を解決している。しかし、上記した方法には、依然として克服すべき不備が今なお存在する。

米国特許第５，９７０，４８４号明細書 米国特許出願公開第２００６／０８５４７７号明細書 米国特許出願公開第２００２／０３７０９７号明細書 米国特許出願公開第２００９／１７７６５３号明細書

本発明の目的は、従来技術に関連する問題の少なくとも一部を克服することである。

本発明のさらなる目的は、旅行前の旅客の認証及び検証を改良するシステム及び方法を提供することである。

本発明のさらなる目的は、ユーザが使いやすく、操作が簡単で、旅行前の旅客の待機時間を短縮させるシステム及び方法を提供することである。

本発明は、添付の特許請求の範囲に記載の方法及びシステムを提供する。
本発明の一態様によれば、
ユーザが対話できる１つ又は複数の対話区域を有するマルチユーザ対話型画面；
情報をユーザに提供するために、ユーザが対話できる対話区域に情報を生成する画像生成システム；
対話区域と接触させて任意の物品の撮像画像を生成する画像撮像システム；
ユーザの識別及び／又は認証を可能にするために、撮像画像から１つ又は複数の特徴を認識する認識システム；
識別を確認するか又は追加情報を要求するために、画像生成手段によりユーザと通信する通信システム
を含む、旅客ターミナルにおけるユーザの認識及び／又は認証のためのシステムを提供する。

任意選択で、認識システムは、文字認識システム；ロゴ認識システム；バーコード認識システムのうち少なくとも１つを含む。

任意選択で、認識システムは、対話区域と接触させてもたらされた少なくとも２つの異なる種類の情報表現を含む異種データソースのうち１つ又は複数の特徴を認識する。

任意選択で、認識システムでは、複数種の情報表現は、テキスト、ロゴ及びバーコードのうち少なくとも２つを含む。

任意選択で、認識システムは、最も整合しそうなユーザ記録を決定するために、ユーザ情報のデータベースに収容された１つ又は複数のユーザ記録と物品からの特徴を整合させる整合エンジンを含む。

任意選択で、整合エンジンは、ユーザ情報のデータベースに収容されたユーザ記録の全文バージョンに対するあいまい検索を実施するように構成される。

任意選択で、整合エンジンは、カテゴリー化し分類した情報をインデックスに整合させ、それぞれのユーザ記録の推定関連性に依存して、発見したユーザ記録に重み付き整合スコアを関連付けるように構成される。

任意選択で、システムは、旅客ターミナルにいる可能性が高い旅客のリストを含むデータベースをさらに含む。

任意選択で、旅客ターミナルにいる可能性が高いユーザのリストは、ＰＮＲ記録を含み、データベースは、ＰＮＲデータベースを含む。

任意選択で、認識システムは、ユーザ情報のデータベース及びＰＮＲデータベースそれぞれの構造化データベース・フィールドをインデックス付き全文データに変換するように構成されたインデックス・モジュールを備える。

任意選択で、マルチユーザ対話型画面は、壁の形態である。

任意選択で、壁の少なくとも一部が、光透過性材料から作製される。

任意選択で、システムは、ユーザの識別又は認証時に旅行関連文書を印刷する印刷システムをさらに備える。

本発明の第２の態様によれば、１つ又は複数の対話区域を有するマルチユーザ対話型画面を有する識別システム；対話区域上に情報を生成する画像生成システム；対話区域と接触させて任意の物品の撮像画像を生成する画像撮像システム；撮像画像から１つ又は複数の特徴を認識する認識システム；及び識別を確認するか又は追加情報を要求するために、画像生成手段によりユーザと通信する通信システムを使用する、旅客ターミナルにおけるユーザの識別及び／又は認証のための方法であって、
ユーザがマルチユーザ対話型画面と対話できるようにマルチユーザ対話型画面の照光部分によってユーザに情報を提供すること；
対話区域と接触させて物品を検出し、前記画像撮像システムによって撮像すること；
ユーザを識別又は認証するために撮像画像から１つ又は複数の特徴を抽出すること；
前記画面上で前記画像生成システムにより識別又は認証を伝えるか、又はさらなる情報を要求すること
を含む方法が提供される。

任意選択で、本方法は、文字認識；ロゴ認識；バーコード認識のうち少なくとも１つを使用して特徴を認識することをさらに含む。

任意選択で、本方法は、対話区域と接触させてもたらされた少なくとも２つの異なる種類の情報表現を含む異種データソースのうち１つ又は複数の特徴を認識することをさらに含む。

任意選択で、複数種の情報表現が、テキスト、ロゴ及びバーコードのうち少なくとも２つを含む。

任意選択で、本方法は、最も整合しそうなユーザ記録を決定するために、ユーザ情報のデータベースに収容された１つ又は複数のユーザ記録と前記物品からの特徴を整合させる整合エンジンをさらに含む。

任意選択で、整合エンジンが、ユーザ記録の全文バージョンに対してあいまい検索を実施する。

任意選択で、整合エンジンが、カテゴリー化し分類した情報をインデックスに整合させ、それぞれのユーザ記録の推定関連性に依存して、発見したユーザ記録に重み付き整合スコアを関連付ける。

任意選択で、本方法は、旅客ターミナルにいる可能性が高い旅客のリストを決定することをさらに含む。

任意選択で、本方法は、ＰＮＲ記録及びＰＮＲデータベースから旅客ターミナルにいる可能性が高い旅客のリストを決定することをさらに含む。

任意選択で、インデックス・モジュールが、旅行情報のデータベース及びＰＮＲデータベースそれぞれの構造化データベース・フィールドをインデックス付き全文データに変換する。

任意選択で、本方法は、マルチユーザ対話型画面を壁の形態で提供することをさらに含む。

任意選択で、本方法は、光透過性材料から作製された壁の少なくとも一部を提供することをさらに含む。

任意選択で、本方法は、ユーザの識別又は認証時に旅行関連文書を印刷することをさらに含む。

本発明は、現在のシステム及び方法に勝る多くの利点を提供する。

ここで、例として添付の図面について言及する。

本発明の一実施形態に従った個人情報表示システムの概要の概略図である。 本発明の一実施形態に従った、図１のシステムの部分のブロック図である。 本発明の一実施形態に従ったシステムによって実施される認識処理の流れ図である。 本発明の一実施形態に従ったシステムに使用される整合エンジンのブロック図である。 本発明の一実施形態に従ったサーバ・システムの図である。

本発明は、全体が１００で示される個人識別表示システム（ＰＩＤＳ、ｐｅｒｓｏｎａｌ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｄｉｓｐｌａｙ ｓｙｓｔｅｍ）に関する。個人識別表示システムは、空港又は他の適切なターミナル、例えば駅又はレンタカーの場所に配置することができる。システムを使用して旅客を認識し、旅客が旅の次の段階に進むことを可能にする。例えば、旅客は、乗継便ゲートの見つけ方、レンタカーカウンターの探し方、シャトルの場所への行き方などを教えてもらうことができる。

個人識別表示システムは、マルチユーザ対話（interact）型画面として働く壁１０２を含む。壁はどのような形状でも大きさでもよく、あらゆる好都合な場所に置くことができる。壁の少なくとも一部は光を通すことができ、任意選択でガラス又は他の同等な光透過性材料から作製される。システムは、少なくとも１つのカメラ１０６、少なくとも１つのビデオ・プロジェクタ１０８及び少なくとも１つのサーバ１１０を含む。カメラを使用してユーザ情報及び対話を検出し；この後に続く光学式文字認識処理のために画像を（壁１０２を通して）撮像する。ビデオ・プロジェクタ１０８は、旅客が対話し、情報を入力することができる画面にメッセージ、動画及び旅客情報を（壁１０２を通して）表示する。情報は、文書をウィンドウに置くことによって入力することができ、次にカメラによって読み取られ、システム内で解釈される。サーバは、光学式文字認識処理などの認識システムを管理し；データベースにアクセスし；壁への情報の表示を管理するために通信システムとして働き、第３者及び外部システムと対話する。壁の部分には、検出又は対話区域１１２の領域を設け、この領域は、カメラ１０６が旅行文書を読み取ることができるように旅客が旅行文書を接触させて持つのに適した高さになるように構成される。

さらなる実施形態では、壁は旅客の生体データを読み取るように構成することもできる。このことにより、旅客文書と共にユーザのさらなる検証として働くことになる。

壁は、あらゆる適切な検出器又は認識システムを含むことができる。紙文書の認識は、セキュリティを確実にするシステムを提供し、また、可能性として、空港内のセキュリティ・プロセスなどに関わる人がより少ないことを意味し得る。さらに、一部又はすべてのセキュリティ・プロセスを自動化することで行列や遅れを低減することになる。

以下に記載する文書認識を使用する本実施形態の重要な部分は、システムが旅客予約記録（ＰＮＲ、Ｐａｓｓｅｎｇｅｒ Ｎａｍｅ Ｒｅｃｏｒｄ）データベース（図示せず）と通信することである。システムは、ＰＮＲデータベースにアクセスすることによって、空港にいる予定になっている可能性が高い旅客が,
該当する日にシステムの近くにいることに気付く。このことにより可能性が高い旅客のリストが減少し、空港にいることが予期される旅客の旅客記録と最初に比較を行うことができることを意味する。このことは、以下でさらに詳細に記載する。

壁の部分は引伸ばした区分１１４で示される。引伸ばした区分は、特定の便の搭乗情報１１６を示す。旅行文書１１８が、ユーザによってガラス壁に置かれる。文書は、以前の旅又は今回の旅に関連してもよい。実際には、ＩＤカード、フリークエント・トラベラー・カード、確認ｅメール、名刺、クレジットカードなど、旅行者を識別できる情報を含むあらゆる文書又はＰＮＲに記憶された情報のいくつかを含むあらゆる文書を使用することができる。情報が撮像され、利用される様態は制約されるものではなく、特定の形式もデータの種類も必要としない。システムはあらゆる適切な文書を読み込むことができる。具体的には、システムは、２つ以上の異なる種類の情報表現を含む異種ソースを処理することができる。そのような異なる種類の表現は、例えば、テキスト、ロゴ及びバーコードを含む。例として、フリークエント・トラベラー・カードは一般的に旅客の名前、カードのＩＤ（カード番号など）及び航空会社の名前及びロゴを含む。

次にプロジェクタ１０８によって搭乗情報を壁に表示することができる。すでに述べたように、旅行文書はカメラ１０６によって読み取られる。カメラからのデータが文字認識によって解析され、旅客予約記録（ＰＮＲ）など特定の特徴の検索が行われる。グラフィック・ユーザ・インターフェース（ＧＵＩ）エンジンをサーバと共に使用して、カメラからの画像を解析し、プロジェクタによって壁に表示すべき画像を生成するといった様々な処理を管理する。

次に図２を参照して、処理ステップ及びモジュールの詳細を説明する。カメラ１０６は、画像撮像モジュール２００にビットマップを送る。ビットマップは文書表現又は生体データを含むことができる。文書表現の場合には、ビットマップは処理モジュール２０２で処理され、光学式文字認識プロセスが文書表現に施される。次に、光学式文字認識の後処理がモジュール２０４によって行われ、キーワード２０６がこのモジュールによって抽出される。次に、キーワード検索２０８が行われる。次に、識別されたキーワードは、ＰＮＲデータベースから算出した事前処理データなどの旅客予約記録データベース・インデックス２１０と比較される。この場合、検索は全文検索インデックスとなる。すでに述べたように、ＰＮＲデータベースは、当該時刻に空港にいそうな旅客に気付いているはずである。このことは、データベースが、可能性が高い旅客のリストを把握するために問い合わせできることを意味することになり：次に、少なくとも第１のインスタンスで可能性が高い旅客のリストと比較を行う。旅客予約記録を旅客予約記録（ＰＮＲ）データベース２１２と比較することにより、文書が関連する人物が識別される。このことは結果モジュール２１４にフィードバックされる。全プロセスを通して、様々なモジュールがグラフィック・ユーザ・インターフェース（ＧＵＩ）２１６と対話し、このグラフィック・ユーザ・インターフェース２１６が、壁において情報を旅客に返し、必要ならばさらなる情報を要求する。

ロゴを解析し、航空会社又はホテルチェーンを「推測する」ために画像認識の使用を利用することができる。文書の走査により受け取った画像をデータベース上のプリロードした画像又は他の記憶媒体と比較することができる。画像の比較方法は、周知であり、あらゆる適切な種類とすることができる。

本発明は、データベース記録のあいまい抽出を可能にするために、状況感知型（ｃｏｎｔｅｘｔ ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ）技法で既存のテキスト検索技法を補完する新規な方法を記載する。本技法は、キーワードの類似検索を可能にする現在の距離検索アルゴリズムだけに留まるものではない。

より具体的には、本発明により、認識プロセスにエラーがある場合でさえ、入手可能な関連キーワードの一部のみを使用して一組の記録を検索することを可能にする。さらに、セマンティック推論（ｓｅｍａｎｔｉｃ ｒｅａｓｏｎｉｎｇ）を使用して単純な距離検索技法を改良する。

以下の例は、上述した技法のいくつかを実証し、システムがいかに旅客を認識するかを示す。ＧＤＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）は、ＰＮＲ及び名前に基づき旅客を検索することが可能な大規模データベースを有する。例では、
・Ａｌｉｃｅ Ｊｏｈｎは、パリからニューヨークへ旅行する。関連ＰＮＲ（通常は６桁の英数字）は１Ａ２Ｂ３Ｃである。
・Ｂｏｂ Ｄｏｅは、パリからサンフランシスコへ旅行し、ＰＮＲ番号は１Ａ２Ｂ３Ｄである。
・Ｂｏｂ Ｐａｒｉｓは、ローマからシンガポールに旅行し、ＰＮＲ番号はＡＱＷＺＳＸである。

以下のキーワード及び番号（Ｎａｍｅ＝Ａｌｉｃｅ＆ＰＮＲ＝１Ａ２Ｂ３Ｃ）又は（Ｎａｍｅ＝Ｂｏｂ＆ＰＮＲ＝１Ａ２Ｂ３Ｄ）を使用してＧＤＳを検索することによって旅の詳細を検索することは、一般的に容易である。しかし、文書が不適切に走査された場合に、いくつかのエラーが結果に加えられる場合があり、この場合、認識プロセスは容易ではない。以下は、いくつかの起こり得る問題領域又はエラーを示す：
・名前及び／又はＰＮＲが誤って読み取られ、その結果、旅の関連情報の発見が困難である。例えば：Ｎａｍｅ≒Ａｌｌｃｅ＆ＰＮＲ≒１Ａ２Ｂ８Ｃ。
・名前及び目的地（又は何かそれに近いもの）だけが入手可能である。例えば：
Ｎａｍｅ≒Ａｌｌｃｅ＆Ｏｒｉｇｉｎ≒Ｂａｒｉｓ。
・他の単語のいくつかの単語が内部にある文書において一部の単語が正しく認識されない。このことは、すべての関連情報を正確に決定することを困難にする。例えば、以下の用語が認識される。≒Ａｌｌｃｅ＆≒Ｂａｒｉｓ＆１Ａ２Ｂ８Ｃ＆Ａｍａｄｅｕｓ ｅｍｐｌｏｙｅｅ。これらは論理検索を実施することにつながらない場合がある。
・単語認識はほとんど正確ではないが、より多くの単語を整合している。例えば、「ＰＮＲ≒１Ａ２Ｂ８Ｏ＆Ｏｒｉｇｉｎ≒Ｂａｒｉｓ」はＡｌｉｃｅ又はＢｏｂに関連するか？より多くの情報が入手可能である場合、あまり正確ではなくても正しい旅客を決定することが可能である場合がある。例えば、追加情報が「ＰＮＲ≒１Ａ２Ｂ８Ｏ＆Ｏｒｉｇｉｎ≒Ｂａｒｌｓ＆ｄｅｓｔｉｎａｔｉｏｎ≒Ｎｅｘ−Ｙｕｒｋ」である場合、最も可能性の高い旅客は、Ａｌｉｃｅである。
・どんなエラーもなく認識が完璧である場合でさえ、異なる旅客同士を区別することは困難である。例えば、Ｂｏｂ，Ｐａｒｉｓ、＃１Ａ２Ｂ３Ｄを検索するとき、「Ｂｏｂ Ｄｏｅ ｔｉｃｋｅｔ＃１Ａ２Ｂ３Ｄ」（ＦｉｒｓｔＮａｍｅ＝Ｂｏｂ及びＰＮＲ＝１Ａ２Ｂ３Ｄが整合）と「Ｂｏｂ Ｐａｒｉｓ ｔｉｃｋｅｔ＃ＡＱＷＺＳＸ」（ＦｉｒｓｔＮａｍｅ＝Ｂｏｂ及びＬａｓｔＮａｍｅ＝Ｐａｒｉｓが整合）とを区別することは困難である。

本発明は、上記したようなエラー及び問題があったとしても、検索に最も適した候補結果を予測するためのシステム及び機構を提案する。

記載した従来技術の手法は、インターネット検索又は知識ベース抽出など汎用ユースケースを整合する。従来技術の手法では、提示されたキーワードの性質及び質に対する安全な予測を必要とし、且つ最も可能性の高い関連データセットの抽出を必要とする特定の適用例には不十分であることになる。

この問題を克服するために、本発明の解決策は、方法の組合せを使用し、キーワードのセマンティック解析に基づく重み付け割当て及びインデクシング、並びに可能性が高い候補、例えば、現時点でこの場所にいそうな旅客に対する知識を使用するプロセスを含む。フィールド検索とは対照的に、本発明は構造化入力を必要としない。これらの単語がセンサデータ又は異種ソースから決定される場合、このことは特に有用である。データの異種ソースは、特にテキスト、ロゴ及びバーコードを含む２つ以上の異なる種類の情報表現を含む。異種文書は、こうした情報表現のいくつかの要素、例えば、いくつかのテキストフィールド及びいくつかのロゴを特徴としてもつことができる。一般に、文書上のこれらの要素の場所及びセマンティクスは事前にはシステムに未知である。したがって、異種データソースを走査した後、データソースの情報表現のそれぞれの要素は、各人物を識別する目的で意味及び関連性を発見するために識別、解析される。このプロセスの詳細な説明を図３を参照して以下で説明する。

本発明のシステム内に構成することができる他の方法には、バーコードの認識、全文検索、ロゴ認識などが挙げられる。

バーコードは、テキスト又は２つの独立したレベルに符号化されたバイナリ画像中のバイナリ・データであり、１つ目は、ファイル形式と同様であるデータ形式自体であり、データがデータ・ストリームに記憶される方法を規定し；２つ目は、シンボル体系が、バーコードが画像としてどのように出現するかを規定する。バーコードを複合化するためには、形式及びシンボル体系の両方を知ることが必要である。これが分かれば、複合が成功又は失敗のいずれかであることが保証され、そのため複合化されたデータの信頼性に対する不確実さがない。したがって、バーコードは、正確であること（又は正確ではないこと）が十分に特徴付けられ、分かっている有益な情報を提供することによって検索を改良する効率的な方法である。

全文検索は、旅客情報を伝えるために、規則及び基準の規定されたシステムを使用する。各旅行者又はグループに対してＰＮＲが作成される。記録は、旅についてのすべての詳細（例えば、飛行機、ホテル、車及び他のセグメント）並びに旅のプロセスに関わる会社についてのハンドリング情報（旅行会社、航空会社、ホテルなど）を含む。旅行業界がペーパーレスの手続き及びオンライン・プロセスへと変換したことで、旅客がＰＮＲを問い合わせ、旅及び生じ得る変更について通知されることを可能にする必要性を生じさせている。オンライン情報システムは、この情報を可読形式に変換することを可能にする。この形式は、しばしば追加情報で強化され、旅客の重要事項（ｌｉｆｅ）の中心部となる。必要な情報を発見する１つの手法は、全文インデックスを使用し、特定量の緩い基準（ｓｏｆｔ ｃｒｉｔｅｒｉａ）を与えて検索して、整合するＰＮＲのリストを決定することである。この手法は、最も関連するものを決定するだけでよい。

ロゴ認識は、ブランドロゴのデータベースを収集し、記憶させるアイデアに基づくものである。ロゴ検索エンジンは、入力画像からロゴを抽出し、そのロゴをデータベースに整合させ、データベースから最も確度の高いブランド及び／又はプロダクトを決定することができる。ロゴ検索エンジンは、画像変形、色の変更、規模のばらつきに対してもロバストであり、十分に規定されたキー、すなわちロゴに依存するブランド又はプロダクトを有する別の検索値である。

次に図３を参照して、文書認識プロセスの全体のアーキテクチャを説明する。本発明は、すべての可能なキー及びそれらのキーに対する関連値のテーブルを構築するインデックス機構を使用するものである。さらに、特定の状況に関するいくつかの規則を常に準拠する。例えば、ＰＮＲは常に６桁の英数字であり、ｅチケットのリファレンスは常に１３桁の数値である。ｅチケットのリファレンスは、常に「ｅ−ｔｉｃｋｅｔ」「ＥＴＫ」などという単語と近接し得るといった近接規則も存在する。さらに、名（ｆｉｒｓｔ ｎａｍｅ）は、非常に多くの場合、姓（ｓｕｒｎａｍｅ）の前か後の近くにあり、これによって固有の旅客を識別する助けとなり得る。別の重要な規則は、優先順位を設定することであり、例えば、ｅチケットのリファレンスを見つけることは、幾通りにも異なって解釈する場合がある単語のストリングよりもさらに固有の旅客を識別する可能性が高い。したがって、検索エンジンは、数値が固有である可能性がより高いので、単語値に先だって数値の探索が促進される。

図３のプロセスは、供給段階及びクエリ段階の２つの段階に分割することができる。供給段階では、空港及び関連基盤に関連するデータがシステム内にインデックス付けされる。これは本質的に図の左側に示される。クエリ段階は、旅客識別情報、及び供給段階によって提供されたデータに整合するように処理される様式に関する。クエリ段階は、本質的に図の右側に示される。データベース３００は、所定期間内に空港を使用する又は使用したすべての旅客を含めたすべての関連する顧客のデータを含む。次に、データは、構造化データベース・フィールドを全文データに変換することによってインデックス・モジュール３０２によってインデックス付けされ、この全文データは、次に周知の全文インデックス付け技法を使用してインデックス付けされる。この結果がインデックス付きテーブル３０４である。さらに、データベースの構造は、自動規則３０６を作成することも考慮する。これらの規則は、いくつかのクエリに対してより優れた精度を与えることになる。例えば、名前が、入力顧客クエリで認識されるようにインデックス付けできる場合、この入力顧客クエリは、全文検索が要求される場合よりも信頼できる結果をもたらすことになる。ＰＮＲデータベースの使用が、最も確実な結果を生じさせると思われ、検索を最適化する重要な特徴である。アルゴリズムは、書かれていることを「推測すること」に限らず、この時点で壁の近傍にいることになっている、可能性が高い旅客の既定のリストから最適な旅行者を示唆するので効率的である。手動規則３０８は、他の因子を考慮するために追加することができる。手動規則が、第１の規則エンジン３１０としてインデックス付きテーブルに適用される。これにより、キーワード又は可能性が高いキーのリストが生成される。これらのリストは、より後の段階で整合エンジン３１２によって自動規則と共に使用される。

第１のインスタンスでは、顧客が異種文書３２０を撮像デバイスに提示し、走査３２２が適切な手段によって行われる。文書の画像３２４が生成され、以下のように処理される。画像は、光学式文字認識３２６を受け、これにより生テキストが１０個出力される。手動規則は、無関係な単語を取り除き、又は可能性が高いセマンティックの推測を実施するために、このテキスト３２８に適用することができる。例えば、「Ｎａｍｅ：Ａｌｉｃｅ」は、名前として解釈され、カテゴリー化される。最終出力はキーワード及び可能なセマンティクスのリスト３３０である。ロゴ又は画像認識プロセス３３２がデータ１５に適用され、ロゴ又は画像と関連付けられたブランド及び／又はプロダクトを識別することになる。これには画像認識３３４を使用して識別ロゴ３３６を生成することになる。バーコード複合化抽出３３８はあらゆる１Ｄ又は２Ｄバーコードを識別するために実施される。このプロセスは、バーコード認識技法３４０を使用して暗号化されていないバーコード３４２を生成する。３つのプロセスの結果は、２０個のフリー・テキスト及びカテゴリー化された情報を含む。例えば、そのロゴから認識されたブランドの名前がそのようにタグ付けされる。すべての抽出データが次に整合エンジンに転送される。

整合エンジンは、情報のデータベースとして供給段階で収集した記録を使用し、クエリ段階からの最も関連する記録を発見するか、又は供給段階の最も関連する記録をクエリ段階からの最も関連する記録と整合させようとする。この整合には２つのプロセスを含むことができる。最初に、カテゴリー化していないフリー・テキスト情報について、整合エンジンが、フリー・テキストデータのすべての単語を用いて記録の全文バージョンについてあいまい検索を実施する。あいまい検索及び問い合わせ技法を使用し、インデックス付きテキストのデータベース記録内に異種文書で撮像した単語を捜し出すためには１００％の厳密な整合は要求されない。そうではなく、記録が入力文字ストリングからある程度まで逸脱した場合にも、正の結果が見つけられる。このことにより、例えば走査又は文字認識のエラーによりもたらされたノイズを含む入力に対する整合を効率的に実施することができる。次に、カテゴリー化し分類した情報が使用され、自動規則及び手動規則によって得られたインデックスに整合させる。図４に示すように、各クエリは、関連性のある整合スコアを有する記録のリストを戻す。所与の記録に関して、すべてのスコアは所与の重み付けにより合算される。重み付けにより、他のデータよりも関連すると考えられるデータに対して重要性を識別することが可能になる。例えば、名前は、フリー・テキスト・フローの中でカテゴリー情報のない単語よりも関連があると考えられ得る。最も高いスコアの和を有する記録が整合プロセスの結果として戻される。

図４は、可能な関連ＰＮＲ４００及びキーワード４０２の入力を示す。スコア４０４は、１０個のＰＮＲ記録のキーワードの出現毎に生成される。スコアは、レーベンシュタイン距離に基づいて生成される。例えば、ＰＮＲ１に関して、スコアはキーワード（１）に対してＳ１であり、キーワード（ｉ）に対してＳ１ｉであり、キーワード（ｎ）に対してＳ１ｎである。次に、スコアの和が算出され、最も高い和が検索に対して最も可能性の高いＰＮＲ整合であると決定される。

上述した認識プロセスで旅客が認識されると、旅客が空港にいるという事実を空港システムに伝達することができる。承認も行われた場合、壁は搭乗券又は他の適切な文書を生成して、旅客が機内に入るか、又は次の予約の段階に行動することができる。或いは、システムは、特定の旅客が空港におり、そのうちにシステムに予約をするか又は手続きをするつもりであることを単に承認してもよい。

文書データが認識された場合、最も可能性の高い旅客が認識され、情報が壁に表示されることになる。この情報は、飛行機の遅延、次のゲートへの方向、ストップオーバーの情報など、旅を継続させるための情報を含む。壁は他者が見ることもできるので、データは、プライバシーの問題をもたらすおそれのある過剰な情報を見せるべきではない。

本発明のシステムは、旅客ターミナルで通常生じる、旅客の文書承認による行列及び遅延を減らすことを可能にする。壁は、ユーザが使いやすいインターフェースであり、これにより旅客が自分自身を簡単に識別することを可能にし、空港がターミナル内の旅客に関する情報を早期に有することを可能にする。空港システムは、場合によっては、旅客がターミナルにいるということを利用して、手続き又は搭乗するようにその旅客に呼びかけることができる。空港が旅客はターミナルにいることに気付いているということは、遅延を最小にするのに役立ち得る。

壁は、本明細書において、光透過性材料、及びれんが又はコンクリートなどの他の材料を含む中実の長方形構造体として言及される。しかし、壁はあらゆる形状、大きさ、向き又は材料であってよいことを了解されよう。

図１に示すサーバ１１０の可能な技術的実装形態を図５に示す。図５では、サーバ１１０が、システム・バス２５３に平行に接続したいくつかのユニットによって形成されるコンピュータ２５０として例示される。詳細には、１つ又は複数のマイクロプロセッサ２５６がコンピュータ２５０の動作を制御し；ＲＡＭ２５９がマイクロプロセッサ２５６によってワーキング・メモリとして直接使用され、ＲＯＭ２６２がコンピュータ２５０のブートストラップ用基本コードを記憶する。周辺ユニットを（それぞれのインターフェースにより）ローカル・バス２６５の周囲にクラスタ化する。詳細には、ＰＮＲデータベースなど本明細書に記載のデータベースを記憶する大容量メモリは、ハードディスク２６８及びＣＤ−ＲＯＭ２７４を読み取るドライブ２７１から構成される。さらに、コンピュータ２５０は、入力デバイス２７７（例えばキーボード及びマウス）、及び出力デバイス２８０（例えば、モニタ及びプリンタ［プリンタはユーザの識別又は認証時に旅行関連文書を印刷する印刷システムとして働くことができる］）を含む。ネットワーク・インターフェース・カード２８３は、コンピュータ２５０をネットワークに接続するために使用する。ブリッジ・ユニット２８６が、システム・バス２５３をローカル・バス２６５とインターフェース接続する。各マイクロプロセッサ２５６及びブリッジ・ユニット２８６が、情報を伝送するシステム・バス２５３へのアクセスを要求するマスター・エージェントとして動作することができる。アービタ２８９が、システム・バス２５３への相互排除と共にアクセスの許可を管理する。システムが異なるトポロジを有する、又はシステムが他のネットワークに基づく場合、同様の考慮が加えられる。

本発明を空港ターミナルに言及して説明したが、他のターミナル、又は鉄道の駅、ホテルのフロント、レンタカーの受付などの場所にアクセスするためにユーザが列に並ぶ又は識別される必要があるあらゆる所で使用することができる。

本発明をソフトウェア・プログラム及びアプリケーションの両方並びにハードウェア・モジュールに言及して説明してきた。本発明の一部として実施される機能が、本明細書に示された例とは関係なく、ソフトウェア・モジュール若しくはハードウェア・モジュール又はこれらの任意の組合せにおいて実施できることは了解されよう。

上記した種々の特徴に対する多くの変形形態が存在し、こうした変形形態は本発明の範囲内に含まれることは了解されよう。

Claims (7)

1. ユーザが対話できる１つ又は複数の対話区域を有するマルチユーザ対話型画面と、
   識別及び／又は認証の日に旅客ターミナルにいる予定になっているユーザの旅客予約記録を含む旅客予約記録（ＰＮＲ）データベースであって、前記旅客予約記録がインデックス付き全文データベース記録である、ＰＮＲデータベースと、
   情報を前記ユーザに提供するために、前記ユーザが対話できる前記対話区域に情報を生成する画像生成システムと、
   少なくともテキスト型及びロゴ型の情報を含みかつ前記対話区域と接触している異種データソースの撮像画像を生成する画像撮像システムと、
   前記ユーザの識別及び／又は認証を可能にするために、前記撮像画像から１つ又は複数の特徴を認識する認識システムであって、
   前記撮像画像からカテゴリー化されたキーワード及びカテゴリー化されていないキーワードを抽出する文字認識システムと、
   前記撮像画像からロゴを抽出しかつ前記抽出されたロゴに関連付けられたブランド及び／又はプロダクトをカテゴリー化して、カテゴリー化された抽出キーワードとするロゴ認識システムと、
   バーコードを識別するバーコード認識システムと、
   前記識別及び／又は認証の日に前記旅客ターミナルにいる予定になっている前記ユーザの前記旅客予約記録において、カテゴリー化されていない抽出キーワードのあいまい検索、並びに前記ブランド及び／又はプロダクト、及び前記カテゴリー化された抽出キーワードの検索を行い、前記旅客予約記録内のカテゴリー化された抽出キーワード及びカテゴリー化されていない抽出キーワードの各々の発生に関するスコアを生成し、前記旅客予約記録の各々に対する前記スコアを合算し、最も高い和を有する前記旅客予約記録を決定して前記ユーザを識別及び／又は認証する整合エンジンと
   を備える認識システムと、
   識別を確認するか又は追加情報を要求するために、画像生成手段により前記ユーザと通信する通信システムとを備える、旅客ターミナルにおけるユーザの認識及び／又は認証のためのシステム。
2. 前記ＰＮＲデータベースの構造化データベース・フィールドを前記インデックス付き全文データベース記録に変換するように構成されたインデックス・モジュールを含む、請求項１に記載のシステム。
3. 前記ロゴ認識システムが、コンピュータを介して前記撮像画像からの特徴をロゴに関連するデータベース内のプリロードした画像と比較することを含む、請求項１に記載のシステム。
4. 識別及び／又は認証の日に旅客ターミナルにいる予定になっているユーザの旅客予約記録を含む旅客予約記録(ＰＮＲ)データベースであって、前記旅客予約記録がインデックス付き全文データベース記録である、ＰＮＲデータベースと、１つ又は複数の対話区域を有するマルチユーザ対話型画面と、前記対話区域上に情報を生成する画像生成システムと、少なくともテキスト型及びロゴ型の種類の情報を含みかつ前記対話区域と接触している異種データソースの撮像画像を生成する画像撮像システムと、文字認識システム、ロゴ認識システム、バーコード認識システム、及び整合エンジンを備える、前記撮像画像から１つ又は複数の特徴を認識する認識システムと、識別を確認するか又は追加情報を要求するために、画像生成手段により前記ユーザと通信する通信システムとを有する識別システムを使用する、旅客ターミナルにおけるユーザの識別及び／又は認証のための方法であって、
   前記ユーザが前記マルチユーザ対話型画面と対話できるように前記マルチユーザ対話型画面の照光部分によってユーザに情報を提供すること、
   前記対話区域と接触させて物品を検出し、前記画像撮像システムによって撮像すること；
   前記ユーザを識別又は認証するために前記撮像画像から１つ又は複数の特徴を抽出することであって、
   前記文字認識システムによって、前記撮像画像からカテゴリー化されたキーワード及びカテゴリー化されていないキーワードを抽出すること、
   前記ロゴ認識システムによって、前記撮像画像からロゴを抽出しかつ前記抽出されたロゴに関連付けられたブランド及び／又はプロダクトをカテゴリー化して、カテゴリー化された抽出キーワードとすること、
   前記整合エンジンによって、前記識別及び／又は認証の日に前記旅客ターミナルにいる予定になっている前記ユーザの前記旅客予約記録において、カテゴリー化されていない抽出キーワードのあいまい検索、並びに前記ブランド及び／又はプロダクト、及び前記カテゴリー化された抽出キーワードの検索を行うこと、
   前記旅客予約記録内のカテゴリー化された抽出キーワード及びカテゴリー化されていない抽出キーワードの各々の発生に関するスコアを生成し、前記旅客予約記録の各々に対する前記スコアを合算し、最も高い和を有する前記旅客予約記録を決定して前記ユーザを識別及び／又は認証すること
   を含む抽出すること、
   前記画面上で前記画像生成システムにより識別又は認証を伝えるか、又はさらなる情報を要求することを含む方法。
5. 前記識別システムが、インデックス・モジュールを備え、前記方法が、前記インデックス・モジュールによって、ＰＮＲデータベースの構造化データベース・フィールドを前記インデックス付き全文データベース記録に変換するステップを含む、請求項４に記載の方法。
6. コンピュータを介して前記ロゴ認識システムによって、ロゴに関連するデータベース内のプリロードした画像を用いて前記撮像画像からの特徴を計算するステップを含む、請求項４に記載の方法。
7. 少なくとも１つのコンピュータプロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、請求項４から６のうちいずれか１項に記載の方法を実行させる指示を含むコンピュータ・プログラム。

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