JP6472455B2 - 特性情報を抽出するための方法およびシステム - Google Patents

Description

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本出願は、２０１４年２月２８日に出願され名称を「Ａ ＭＥＴＨＯＤ ＡＮＤ Ａ ＤＥＶＩＣＥ ＦＯＲ ＥＸＴＲＡＣＴＩＮＧ ＣＨＡＲＡＣＴＥＲＩＳＴＩＣ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ（特性情報を抽出するための方法およびデバイス）」とする中国特許出願第２０１４１００７２６２９．７号の優先権を主張する。この出願は、あらゆる目的のために、参照によって本明細書に組み込まれる。

本出願は、特性情報を抽出するための方法およびシステムに関する。

インターネット技術の発達によって、ユーザは、いつでもどこでも好きにインターネットを通じて様々な種類のオンライン活動を行うことができる。多くのオンライン活動が、今やユーザの金融情報（クレジットカードの番号など）を伴うので、ユーザ情報のセキュリティが、最新の研究量の増加に拍車を掛けている。

クライアントプロバイダの大半が、ユーザ認証を行ってユーザ情報のセキュリティを保証するためにアカウント番号およびパスワード（テキストパスワードおよびジェスチャパスワードを含む）を使用するが、これには、パスワードが漏出する、またはハッキングされるリスクがある。ゆえに、ユーザの生体情報に基づいてユーザ認証を行う方法が登場した。

従来、クライアントは、収集デバイスを置かれた機器のその収集デバイスを通じてユーザの生体情報を収集し、収集された生体情報から特性値を抽出し、抽出された特性値に基づいてユーザ認証を行うことができる。

例えば、ユーザが携帯電話を通じてショッピングクライアントのアカウント番号を登録するときに、ショッピングクライアントは、ユーザの生体情報として機能するユーザの指紋を収集し、収集された指紋（生体情報）から特性値を抽出する。携帯電話は、ユーザのアカウント番号と、抽出された特性値とを、関係付けて保存するためにサーバに送信することができる。ユーザが次にアカウントにログインするときは、ユーザの指紋が再び収集されて、特性値が抽出される。抽出された特性値と、アカウント番号に関係付けてサーバに格納された特性値とに基づいて、ユーザ認証が行われる。

しかしながら、指紋などのユーザの生体情報は、プライベートなユーザ情報にカテゴリ分けされるので、機器のメーカらは、通常は、自社の機器に対し、収集された生体情報を機器にインストールされたクライアントに直接提供して特性値を抽出することを禁じている。したがって、従来、機器は、ユーザの生体情報を収集した後、機器のデフォルト抽出アルゴリズムに基づいて生体情報の特性値を抽出し、次いで、それらの特性値をクライアントに提供する。

機器のデフォルト抽出アルゴリズムは、通常は、機器の製造時に機器内へハードウェアとして組み込まれる。機器で使用されるデフォルト抽出アルゴリズムは、機器のメーカが異なると、常に同じとは限らない。したがって、たとえもし、指紋が同じユーザからのものであっても、異なる抽出アルゴリズムを使用して抽出された特性値は、異なることになる。その結果、機器が異なると、同じ生体情報から異なる特性値を抽出することになる。したがって、或るユーザが、その生体情報の特性値を或る機器に基づいて登録して格納した後、そのユーザは、別の機器では認証を受けることができず、その別の機器を正常に使用することができない。もし、アカウント番号を別の機器で使用したい場合は、ユーザは、その別の機器に基づいて生体情報の特性値を格納しなおすことになる。

例えば、ユーザが、携帯電話に基づいてショッピングクライアントのアカウント番号を登録するときは、携帯電話にインストールされたクライアントは、アカウント番号と、携帯電話によって抽出された指紋特性値とを、関係付けて保存するためにサーバに送信する。ユーザが、パソコン（ＰＣ）を使用してアカウントにログインするときは、ＰＣによって抽出された特性値は、ＰＣと携帯電話とでは抽出アルゴリズムが異なるゆえに、携帯電話によって抽出された特性値とは異なる。したがって、抽出された特性値をＰＣがサーバに送信すると、サーバは、アカウント番号に関係付けて格納された特性値が携帯電話によって抽出されたものであるゆえに、ＰＣによって送信された特性値を、格納された特性値と一致しないと判定する。したがって、サーバは、ユーザをアカウントにログインさせることを拒絶することになる。もし、ＰＣを使用してアカウントにログインしたい場合は、ユーザは、アカウント番号に関係付けてサーバに格納された特性値をリセットすることになる。別の言い方をすると、ユーザは、アカウントに関係付けてサーバに格納された特性値を、ＰＣによって指紋から抽出された特性値にリセットする。その後に、ユーザは、ＰＣを通じてアカウントにログインすることができる。

デフォルト抽出アルゴリズムは、機器のタイプごとに異なるので、従来の特性情報抽出方法は、ユーザにとって非効率的であり、特性値のリセットに費やされるネットワークリソースを無駄にする。

以下の詳細な説明および添付の図面において、本発明の様々な実施形態が開示される。

特性情報を抽出するためのプロセスの一実施形態を示したフローチャートである。

特性情報を抽出するためのプロセスの別の実施形態を示したフローチャートである。

特性情報を抽出するためのシステムの一実施形態を示した図である。

特性情報を抽出するためのミドルウェアの一実施形態を示した構造図である。

特性情報を抽出するためのクライアントの一実施形態を示した構造図である。

特性情報を抽出するための機器の一実施形態を示した構造図である。

特性情報を抽出するためのコンピュータシステムの一実施形態を示した構造図である。

本発明は、プロセス、装置、システム、合成物、コンピュータ読み取り可能ストレージ媒体に実装されたコンピュータプログラム製品、ならびに／または接続先のメモリに格納された命令および／もしくは接続先のメモリによって提供される命令を実行するように構成されたプロセッサなどのプロセッサを含む、数々の形態で実現することができる。本明細書では、これらの実現形態、または本発明がとりえるその他のあらゆる形態が、技術と称されてよい。総じて、開示されるプロセスのステップの順番は、本発明の範囲内で変更されてよい。別途明記されない限り、タスクを実施するように構成されるものとして説明されるプロセッサまたはメモリなどのコンポーネントは、所定時にタスクを実施するように一時的に構成される汎用コンポーネントとして、またはタスクを実施するように製造された特殊コンポーネントとして実装されてよい。本明細書で使用される「プロセッサ」という用語は、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に構成された１つ以上のデバイス、回路、および／または処理コアを言う。

本発明の原理を例示した添付の図面とともに、以下で、本発明の１つ以上の実施形態の詳細な説明が提供される。本発明は、このような実施形態に関連して説明されるが、いずれ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、本発明は、数々の代替形態、変更形態、および均等物を包含している。以下の説明では、本発明の完全な理解を与えるために、数々の具体的詳細が明記されている。これらの詳細は、例示を目的として提供されるものであり、本発明は、これらの詳細の一部または全部を伴わずとも、特許請求の範囲にしたがって実施されてよい。明瞭を期するために、本発明に関係する技術分野で知られる技工物は、本発明が不必要に不明瞭にされないように、詳細には説明されていない。

図１は、特性情報を抽出するためのプロセスの一実施形態を示したフローチャートである。一部の実施形態では、プロセス１００は、図２のミドルウェア２２２０によって実行される。

１１０では、クライアントから送信された収集コマンドが受信される。

一部の実施形態では、機器にインストールされたクライアントと、生体情報を収集するための収集デバイスとを含むことに加えて、ユーザによって使用される機器は、ミドルウェアも含む。一部の実施形態では、クライアントは、機器にインストールされた、ブラウザアプリケーションやスタンドアロンアプリケーションといったものなどのアプリケーション（アプリ）である。ミドルウェアは、機器にインストールされたいかなるクライアントからも独立している。ミドルウェアは、ハードウェア（例えば、チップ）またはソフトウェア（例えば、アプリ）であることができる。

機器にインストールされたクライアントは、ユーザの生体情報使用しようとするときに、機器のミドルウェアに収集コマンドを送信する。一部の実施形態では、収集コマンドは、オペレーティングシステムによってサポートされている関数呼び出しまたは動作である。収集コマンドは、クライアントの識別情報、収集されることになる生体情報のタイプ、収集デバイスのタイプ、および／または事前に指定されたフォーマットにしたがったその他の適切なパラメータを含む。一部の実施形態では、クライアント機器は、携帯電話、タブレットコンピュータ、ＰＣ、ノートブックコンピュータ等などの様々な種類のユーザ機器を含む。一部の実施形態では、生体情報は、指紋、声紋、虹彩をスキャンしたもの等を含む。例えば、生体情報が指紋に相当するときは、収集デバイスは指紋コレクタに相当し、生体情報が声紋に相当するときは、収集デバイスはマイクに相当し、生体情報が虹彩に相当するときは、収集デバイスは虹彩スキャナに相当する。

別の例では、ユーザが携帯電話を通じてショッピングクライアントアカウント番号を登録するときに、携帯電話にインストールされたショッピングクライアントは、携帯電話のミドルウェアに収集コマンドを送信する。

１２０では、生体情報は、収集コマンドに基づいて、収集デバイスを通じて獲得される。

一部の実施形態では、ミドルウェアは、クライアントから収集コマンドを受信した後、機器の収集デバイスを通じてユーザの生体情報を獲得する。例えば、ミドルウェアは、機器の収集デバイスに収集コマンドを送信する。収集デバイスは、収集コマンドを受信した後、ユーザの生体情報を収集する１つ以上の動作を実行し、収集された生体情報をミドルウェアに送り返す。ミドルウェアは、次いで、収集デバイスによって送信された生体情報を受信し、受信された生体情報を、獲得された生体情報であると見なす。

例えば、携帯電話の中のミドルウェアは、ショッピングクライアントによって送信された収集コマンドを受信した後、この収集コマンドを携帯電話の中の指紋コレクタに送信する。指紋コレクタは、すると、収集された生体情報として機能するユーザの指紋を収集し、収集された指紋をミドルウェアに送り返す。ミドルウェアは、次いで、受信された指紋を、ユーザから獲得された生体情報であると見なす。

１３０では、様々な格納された抽出アルゴリズムのなかから、ミドルウェアは、クライアントに対応する格納された抽出アルゴリズムを選択する。

一部の実施形態では、機器のミドルウェアは、様々なクライアントに対応する抽出アルゴリズムを予め格納してある。一部の実施形態では、異なるクライアントに対応する抽出アルゴリズムが、同一であるまたは異なる。一部の実施形態では、抽出アルゴリズムは、画像処理アルゴリズム、機械学習アルゴリズム、ファジーマッチングアルゴリズム、またはこれらの任意の組み合わせを含む。一例として、抽出アルゴリズムは、指紋抽出アルゴリズムに相当する。

一部の実施形態では、収集デバイスを通じてユーザの生体情報を獲得した後、ミドルウェアは、動作１１０で受信された収集コマンドに含まれるクライアント識別情報に基づいて、識別情報に対応する抽出アルゴリズムを選択する。例えば、識別情報は、クライアント機器に関係付けられたチップのシリアル番号を含む。

例えば、ミドルウェアは、クライアント識別情報と、対応する抽出アルゴリズムとを含むルックアップテーブルで探索を実施する。獲得されたクライアント識別情報に基づいて、ミドルウェアは、対応する抽出アルゴリズムをルックアップテーブルから選択する。

さらに、ミドルウェアは、ユーザの指紋を獲得した後、収集コマンドに含まれるクライアント識別情報に基づいて、格納された様々な抽出アルゴリズムのなかから識別情報に対応する抽出アルゴリズムを選択し、選択された抽出アルゴリズムを、ショッピングクライアントに対応する抽出アルゴリズムであると見なすことができる。

１４０では、ミドルウェアは、選択された抽出アルゴリズムに基づいて、生体情報から特性値を抽出する。

一部の実施形態では、抽出アルゴリズムは、生体情報から特性値を抽出するために使用される。ミドルウェアは、クライアントに対応する抽出アルゴリズムを選択した後、動作１２０で獲得された生体情報から特性値を抽出することができる。指紋を一例として使用すると、ミドルウェアは、幾何学的値で作成されたベクトルに関連し渦巻のｎ番目の表面積、アーチ線の分岐、または交差距離などの指紋特性情報に対応する特性値を抽出する。

１５０では、ミドルウェアは、抽出された特性値をクライアントに送信する。

クライアントは、ミドルウェアによって送信された特性値を受信した後、これらの特性値を、格納または検証などのさらなる処理のためにサーバに送信することができる。

さらに、ミドルウェアは、ユーザの指紋（生体情報）を獲得し、ショッピングクライアントに対応する抽出アルゴリズムを選択した後、獲得されたユーザの指紋を処理し、指紋の特性値を抽出し、抽出された特性値をショッピングクライアントに送信するために、ショッピングクライアントに対応する抽出アルゴリズムを起動させる。ユーザは、ショッピングクライアントにアカウントを登録してあるので、ショッピングクライアントは、受信された特性値と、ユーザのアカウント番号とを、格納のためにサーバに送信することができる。

続いて、例えば、もし、ユーザがＰＣを通じてアカウントにログインする場合は、ＰＣにインストールされたショッピングクライアントが、ＰＣのミドルウェアに収集コマンドを送信する。ＰＣのミドルウェアは、すると、ＰＣの指紋コレクタを通じてユーザの指紋を獲得する。ＰＣは、次いで、ショッピングクライアントに対応する抽出アルゴリズムを選択し、選択された抽出アルゴリズムに基づいて、ユーザの指紋から特性値を抽出する。

ショッピングクライアントに対応する抽出アルゴリズムは、ショッピングクライアントが携帯電話またはＰＣのいずれにインストールされているかにかかわらず同じであるので、抽出アルゴリズムに基づいてユーザの指紋から抽出される特性値も、同じになる。

したがって、ＰＣにインストールされたショッピングクライアントが、抽出された特性値をサーバに送信した後、サーバは、受信された特性値が、受信されたアカウント番号に関係付けて格納された特性値に一致するかどうかを判定することができる。アカウント番号に関係付けて格納された特性値は、携帯電話によって抽出されてサーバに送信されたものである。一致したと判定すると、サーバは、ユーザがログインすることを許可する。

さらに、抽出アルゴリズムは、クライアントに対応する抽出アルゴリズムを使用してミドルウェアが特性値を抽出するときに、ミドルウェアによって実行される。したがって、異なる機器を通じて同じ生体情報から同じクライアント（例えば、同じ識別情報に対応するクライアント）によって抽出される特性値は、同じになる。こうして、たとえもし、使用のために生体情報がクライアントに直接提供されてはならないという前提条件があっても、ユーザは、依然として、異なる機器に切り替えるたびにサーバに格納された特性値をリセットする必要なしに、異なる機器でユーザの生体情報に基づいて取引を行うことができる。図１Ａのこのプロセス１００は、ユーザが取引を行う効率を向上させ、そうでなければ特性値のリセットに費やされるだろうネットワークリソースを節約する。

また、特性値を抽出するための上記のプロセス１００は、埋め込みシステム、Ａｎｄｒｏｉｄシステム、ｉＯＳシステム、Ｗｉｎｄｏｗｓシステム等などの、様々なオペレーティングシステムに適することができる。

上記の例は、ユーザがアカウントを登録し、その登録されたアカウントにログインする一例に相当する。図１Ａに示された、特性情報を抽出するためのプロセス１００は、オンラインショッピングの支払い時における識別認証などの、その他の状況にも適用することができる。また、上記の例は、指紋に相当する生体情報を利用している。図１Ａに示された、特性情報を抽出するためのプロセス１００は、声紋、手形、虹彩等などのその他の種類の生体情報にも適用することができる。

一部の実施形態では、機器のミドルウェアは、様々なクライアントに対応する抽出アルゴリズムを格納している。例えば、ミドルウェアは、ミドルウェアを置かれた機器上で実施されるクライアントインストールを監視する。ミドルウェアは、ミドルウェアを置かれた機器が新しいクライアントをインストールしたことを検出すると、このクライアントに対応する抽出アルゴリズムを取得して格納する。具体的に言うと、ミドルウェアは、機器にクライアントがインストールされたことを検出したときに、もし、このクライアントに対応する抽出アルゴリズムがまだ機器にダウンロードされて格納されていない場合に、対応する抽出アルゴリズムをサーバからダウンロードして格納する。一部の実施形態では、インストールされたクライアントの識別情報に基づいて、クライアントの識別情報に対応する抽出アルゴリズムが決定される。一部の実施形態では、ミドルウェアは、機器のメーカによって提供された、識別情報に対応する抽出アルゴリズムをサーバからダウンロードして格納する。ダウンロードされる抽出アルゴリズムは、プラグイン、ライブラリ、または実行可能なその他の形態もしくは特定の抽出動作を実行するコードであることができる。

例えば、ユーザが自分の携帯電話にショッピングクライアントをダウンロードしてインストールするときは、携帯電話の中のミドルウェアが、ショッピングクライアントの識別情報に基づいて、サーバからまたは携帯電話メーカによって提供されるサーバから、ショッピングクライアントに対応する抽出アルゴリズムをダウンロードして格納することができる。

また、クライアントが機器にインストールされるときに、ミドルウェアは、クライアントに対応する抽出アルゴリズムを取得するために一時的に待機することもでき、代わりに、クライアントによって送信された収集コマンドの受信を受けて、クライアントに対応する抽出アルゴリズムをミドルウェア自身が有するかどうかを判定することができる。もし、クライアントに対応する抽出アルゴリズムをミドルウェア自身が既に有する場合は、ミドルウェアは、抽出アルゴリズムを獲得することはせず、図１Ａのプロセス１００の、続きの動作を実施するのみである。もし、クライアントに対応する抽出アルゴリズムをミドルウェア自身が有していない場合は、ミドルウェアは、クライアントの識別情報に基づいて、機器メーカに対応するサーバからまたは機器メーカによって提供されるサーバから、クライアントに対応する抽出アルゴリズムを取得して格納することができる。

ミドルウェアに格納された、様々なクライアントに対応する抽出アルゴリズムは、様々なクライアントによってミドルウェアに積極的に投入されてクライアントによって格納されたものであることができる。例えば、クライアントは、ミドルウェアインターフェースを起動し、インターフェースの起動によって、クライアントに対応する抽出アルゴリズムをミドルウェアにインストールする（例えば、プラグインまたはライブラリをミドルウェアプロセスに取り込む）ことができる。ミドルウェアは、こうして、クライアントによって投入された、クライアントに対応する抽出アルゴリズムを受信して格納する。

もちろん、ミドルウェアに格納された、様々なクライアントに対応する抽出アルゴリズムは、ミドルウェアを置かれた機器が工場から出荷されるときにミドルウェアに格納することもできる。もし、ミドルウェアがハードウェア（例えばチップ）である場合は、クライアントに対応する抽出アルゴリズムは、機器の製造時にハードウェア内へハードウェアとして組み込むことができる。その他の抽出アルゴリズムも、ハードウェアに格納することができる。もし、ミドルウェアが、その他のクライアントとは独立したソフトウェアである場合は、そのソフトウェアは、機器の製造時に機器に事前インストールすることができ、様々なクライアントに対応する抽出アルゴリズムは、このソフトウェアに格納することができる。その他の抽出アルゴリズムも、ソフトウェアに格納することができる。

一部の実施形態では、携帯電話であれ、ＰＣであれ、またはその他の機器であれ、全ての機器が、セキュアな機密ユーザ情報を格納するための信頼ゾーンチップを有することになる。したがって、一部の実施形態では、機器内の、信頼ゾーンチップ、ならびにそれに関係付けられたソフトウェアおよび／またはファームウェアが、ミドルウェアであると見なされる。様々なクライアントに対応する抽出アルゴリズムは、機器が工場から出荷されるときに、信頼ゾーンチップ内へハードウェアとして組み込むことができる、またはクライアントは、この信頼ゾーンチップのためのインターフェースを起動し、起動された信頼ゾーンチップのインターフェースを通じて抽出アルゴリズムをインストールすることができる。

図１Ｂは、特性情報を抽出するためのプロセスの別の実施形態を示したフローチャートである。一部の実施形態では、プロセス７００は、図２のクライアント２２１０によって実行される。プロセス７００は、以下を含む。

７１０では、クライアントは、ミドルウェアに収集コマンドを送信する。

７２０では、クライアントは、収集コマンドに基づいてミドルウェアによって送り返された特性値を受信する。一部の実施形態では、特性値は、収集デバイスによって収集された生体情報に対応する格納された抽出アルゴリズムに基づいて、ミドルウェアによって抽出される。

一部の実施形態では、収集コマンドに基づいてミドルウェアによって送り返された特性値を受信する前に、クライアントは、ミドルウェアのインターフェース（例えば、アプリケーションプログラムインターフェース）を起動し、起動されたインターフェースによって、クライアントに対応する抽出アルゴリズムをミドルウェアにインストールする。

図２は、特性情報を抽出するためのシステムの一実施形態を示した図である。一部の実施形態では、システム２００は、図１Ａのプロセス１００および図１Ｂのプロセス７００を実行し、サーバ２１０と、クライアント２２１０、ミドルウェア２２２０、および収集デバイス２２３０を含む機器２２０とを含む。一部の実施形態では、サーバ２１０は、ネットワーク２３０を通じて機器２２０に接続される。

クライアント２２１０は、生体情報を使用することになると、ミドルウェア２２２０に収集コマンドを送信する。ミドルウェア２２２０は、収集コマンドを受け取って収集デバイス２２３０に送信する。収集デバイス２２３０は、すると、生体情報を収集してミドルウェア２２２０に送信する。ミドルウェア２２２０は、クライアント２２１０に対応する抽出アルゴリズムを選択し、この抽出アルゴリズムを通じて、ミドルウェア２２２０が受信した生体情報から特性値を抽出する。ミドルウェア２２２０は、抽出された特性値をクライアント２２１０に送り返し、クライアント２２１０は、特性値を検証するためにまたはその他の動作を実施するために、これらの特性値をサーバ２１０に送信する。

特性情報を抽出するためのミドルウェア、クライアント、および機器の実施形態が、図３、図４、および図５にそれぞれ例示されている。

図３は、特性情報を抽出するためのミドルウェアの一実施形態を示した構造図である。一部の実施形態では、ミドルウェア３００は、図２のミドルウェア２２２０に相当し、受信モジュール３１０と、情報獲得モジュール３２０と、ストレージモジュール３３０と、関数抽出モジュール３４０と、特性値抽出モジュール３５０と、送信モジュール３６０とを含む。

一部の実施形態では、受信モジュール３１０は、クライアントから収集コマンドを受信する。

一部の実施形態では、情報獲得モジュール３２０は、収集デバイスを通じて、収集コマンドに基づいて生体情報を獲得する。

一部の実施形態では、ストレージモジュール３３０は、様々な抽出アルゴリズムを格納する。

一部の実施形態では、関数抽出モジュール３４０は、ストレージモジュール３３０に格納された様々な抽出アルゴリズムのなかから、クライアントに対応する格納された抽出アルゴリズムを選択する。

一部の実施形態では、特性値抽出モジュール３５０は、選択された抽出アルゴリズムに基づいて、生体情報から特性値を抽出する。

一部の実施形態では、送信モジュール３６０は、抽出された特性値をクライアントに送信する。

一部の実施形態では、情報獲得モジュール３２０は、収集デバイスに収集コマンドを送信し、収集デバイスが収集コマンドを受信した後に収集デバイスによって収集された生体情報を受信する。

一部の実施形態では、関数抽出モジュール３４０は、クライアントの識別情報に対応する格納された抽出アルゴリズムを選択する。一部の実施形態では、クライアントの識別情報は、受信された収集コマンドに含められる。

一部の実施形態では、ストレージモジュール３３０は、ミドルウェアを置かれた機器にクライアントがインストールされたとの検出を受けて、クライアントに対応する抽出アルゴリズムを取得して格納する。

一部の実施形態では、受信モジュール３１０は、クライアントによって送信された収集コマンドの受信およびクライアントに対応する抽出アルゴリズムが格納されていないとの判定を受けて、クライアントに対応する抽出アルゴリズムを取得して格納する、またはクライアントによって投入された、クライアントに対応する抽出アルゴリズムを受信して格納する。一部の実施形態では、クライアントは、ストレージモジュール３３０のインターフェースを起動することによって、起動されたインターフェースを通じてストレージモジュール３３０に抽出アルゴリズムをインストールする。

図４は、特性情報を抽出するためのクライアントの一実施形態を示した構造図である。一部の実施形態では、クライアント４００は、図２のクライアント２２１０に相当し、コマンド送信モジュール４１０と、受信モジュール４２０と、投入モジュール４３０とを含む。

一部の実施形態では、コマンド送信モジュール４１０は、ミドルウェアに収集コマンドを送信する。

一部の実施形態では、受信モジュール４２０は、送信された収集コマンドに基づいてミドルウェアによって送り返された特性値を受信する。一部の実施形態では、特性値は、クライアントに対応する格納された抽出アルゴリズムに基づいて、収集デバイスによって収集された生体情報からミドルウェアを通じて抽出された。

一部の実施形態では、投入モジュール４３０は、収集コマンドに基づいてミドルウェアによって送り返された特性値を受信モジュール４２０が受信する前に、ミドルウェアのインターフェースを起動し、起動されたインターフェースによって、クライアントに対応する抽出アルゴリズムをミドルウェアにインストールする。

図５は、特性情報を抽出するための機器の一実施形態を示した構造図である。一部の実施形態では、機器５００は、図２の機器２２０に相当し、ミドルウェア５１０と、収集デバイス５２０と、クライアント５３０とを含む。

一部の実施形態では、クライアント５３０は、ミドルウェア５１０に収集コマンドを送信し、収集コマンドに基づいてミドルウェア５１０によって送り返された特性値を受信する。

一部の実施形態では、ミドルウェア５１０は、クライアント５３０によって送信された収集コマンドを受信し、収集デバイス５２０を使用して収集コマンドに基づいて生体情報を獲得し、様々な格納された抽出アルゴリズムのなかから、クライアント５３０に対応する格納された抽出アルゴリズムを選択し、選択された抽出アルゴリズムに基づいて、生体情報から特性値を抽出し、抽出された特性値をクライアント５３０に送信する。

一部の実施形態では、収集デバイス５２０は、生体情報を収集してミドルウェア５１０に送り返す。

一部の実施形態では、図５の機器は、携帯電話、タブレットコンピュータ、ＰＣ、ノートブックコンピュータ等に相当し、ただし、これらに限定はされない。

図６は、特性情報を抽出するためのコンピュータシステムの一実施形態を示した構造図である。明らかなように、特性情報の抽出には、その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使用することもできる。後述のような様々なサブシステムを含むコンピュータシステム６００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演算処理装置（ＣＰＵ）とも呼ばれる）６０２を含む。例えば、プロセッサ６０２は、シングルチッププロセッサによってまたは複数のプロセッサによって実装することができる。一部の実施形態では、プロセッサ６０２は、コンピュータシステム６００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６１０から取り出された命令を使用して、プロセッサ６０２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６１８）へのデータの出力および表示を制御する。

プロセッサ６０２は、メモリ６１０に双方向に接続され、メモリ６１０は、通常はランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）である第１の一次ストレージと、通常は読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）である第２の一次ストレージエリアとを含むことができる。当該分野で周知のように、一次ストレージは、汎用ストレージエリアとしておよびスクラッチパッドメモリとして使用することができ、入力データおよび処理済みデータを格納するために使用することもできる。一次ストレージは、プログラミング命令およびデータを、プロセッサ６０２上で起きるプロセスのためのそ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格納することもできる。やはり当該分野で周知のように、一次ストレージは、通常は、プロセッサ６０２がその機能（例えば、プログラムド命令）を実施するために使用す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含む。例えば、メモリ６１０は、例えば、データアクセスが双方向または単方向のいずれである必要があるかに応じ、後述の任意の適切なコンピュータ読み取り可能ストレージ媒体を含むことができる。例えば、プロセッサ６０２は、頻繁に必要とされるデータを、直接的に且つ非常に迅速に取り出してキャッシュメモリ（不図示）に格納することもできる。

着脱式大容量ストレージデバイス６１２は、コンピュータシステム６００のための追加のデータストレージ容量を提供し、双方向（読み出し／書き込み）にまたは単方向（読み出しのみ）のいずれかでプロセッサ６０２に接続される。例えば、ストレージ６１２は、磁気テープ、フラッシュメモリ、ＰＣカード、ポータブル大容量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媒体を含むこともできる。例えば、固定大容量ストレージ６２０が、追加のデータストレージ容量を提供することもできる。大容量ストレージ６２０として最も一般的な例は、ハードディスクドライブである。大容量ストレージデバイス６１２および６２０は、一般に、プロセッサ６０２によって通常は能動的に使用されていない追加のプログラミング命令やデータといったものを格納する。大容量ストレージデバイス６１２および６２０に保持される情報は、必要に応じて、仮想メモリとしてメモリ６１０（例えば、ＲＡＭ）の一部に標準的に組み込み可能であることがわかる。

バス６１４は、プロセッサ６０２がストレージサブシステムにアクセスすることを可能にすることに加えて、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使用することもできる。図に示されるように、これらとしては、ディスプレイ画面６１８、ネットワークインターフェース６１６、キーボード６０４、およびポインティングデバイス６０６はもちろん、必要に応じて、補助入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が挙げられる。例えば、ポインティングデバイス６０６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のやり取りに有用である。

ネットワークインターフェース６１６は、図に示されるようなネットワーク接続を使用してプロセッサ６０２が別のコンピュータ、コンピュータネットワーク、または電気通信ネットワークに接続され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６１６を通じて、プロセッサ６０２は、方法／プロセスのステップを実施する過程において、別のネットワークから情報（例えば、データオブジェクトもしくはプログラム命令）を受信するまたは別のネットワークに情報を出力することができる。情報は、プロセッサ上で実行される一連の命令として表されることが多く、別のネットワークから受信するまたは別のネットワークに出力することができる。コンピュータシステム６００を外部ネットワークに接続するためにおよびデータを標準プロトコルにしたがって転送するために、インターフェースカードまたは類似のデバイス、およびプロセッサ６０２によって実現される（例えば、プロセッサ６０２上で実行される／実施される）適切なソフトウェアを使用することができる。例えば、本明細書で開示される様々なプロセスの実施形態は、プロセッサ６０２上で実行することができる、または処理の一部を共有するリモートプロセッサと協働でインターネット、イントラネットネットワーク、もしくはローカルエリアネットワークなどのネットワークで実施することができる。プロセッサ６０２には、ネットワークインターフェース６１６を通じて追加の大容量ストレージデバイス（不図示）を接続することもできる。

コンピュータシステム６００と協働して、補助入出力デバイスインターフェース（不図示）を使用することができる。補助入出力デバイスインターフェースは、プロセッサ６０２がマイク、タッチセンサ式ディスプレイ、トランスデューサカードリーダ、テープリーダ、音声または手書き文字認識装置、生体認証リーダ、カメラ、ポータブル大容量ストレージデバイス、およびその他のコンピュータなどの他のデバイスにデータを送信することを、およびさらに一般的にはこれらの他のデバイスからデータを受信することを可能にする、汎用ならびに専用のインターフェースを含むことができる。

図６に示されたコンピュータシステムは、本明細書で開示される様々な実施形態で使用するのに適したコンピュータシステムの一例に過ぎない。このような使用に適したその他のコンピュータシステムは、さらに多くのまたは少ないサブシステムを含むことができる。また、バス６１４は、サブシステムをつなぐ働きをする任意の相互接続方式を例示したものである。異なる構成のサブシステムを有するその他のコンピュータアーキテクチャを利用することもできる。

特性情報を抽出するための方法およびシステムの実施形態が提供される。一部の実施形態では、機器のミドルウェアは、機器にインストールされたクライアントによって送信された収集コマンドを受信し、機器の収集デバイスから生体情報を獲得する。ミドルウェアは、次いで、クライアントに対応する格納された抽出アルゴリズムを選択する。最後に、ミドルウェアは、選択された抽出アルゴリズムに基づいて、生体情報の特性値を抽出し、これらの特性値をクライアントに送信する。上記の方法およびシステムに基づくと、特性値を抽出するときにミドルウェアによって実行される抽出アルゴリズムは、クライアントに対応する抽出アルゴリズムである。したがって、異なる機器を通じて同じ生体情報から同じクライアントによって抽出される特性値は、同じになる。したがって、ユーザは、格納された自身の特性値をリセットする必要なしに、異なる機器で自身の生体情報に基づいて取引を行うことができる。方法およびシステムの実施形態は、ユーザが取引を行う効率を向上させ、ネットワークリソースを節約する。

上述されたモジュールは、１つ以上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、または特定の機能を実施するように設計されたプログラマブルロジックデバイスおよび／もしくは特殊用途向け集積回路などのハードウェアとして、またはこれらの組み合わせとして実装することができる。一部の実施形態では、これらのモジュールは、本発明の実施形態で説明される方法を（パソコン、サーバ、ネットワーク機器等などの）コンピュータデバイスに実行させるための幾つかの命令を含み尚且つ（光ディスク、フラッシュストレージデバイス、モバイルハードディスク等などの）不揮発性ストレージ媒体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することができる。これらのモジュールは、１つのデバイス上に実装されてよい、または複数のデバイスに分散されてよい。これらのモジュールの機能は、互いに統合されてよい、または複数のサブユニットにさらに分割されてよい。

本明細書で開示される実施形態に照らして説明された方法またはアルゴリズム的ステップは、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、または両者の組み合わせを使用して実現することができる。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、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的にプログラム可能なＲＯＭ、電気的に消去可能なＲＯＭ、レジスタ、ハードドライブ、着脱式ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ，または当該技術分野で知られるその他の任意の形態のストレージ媒体にインストールすることができる。

以上の実施形態は、理解を明瞭にする目的で幾らか詳細に説明されてきたが、本発明は、提供された詳細に限定されない。本発明を実現するには、数々の代替的手法がある。開示された実施形態は、例示的なものであり、限定的なものではない。
本発明は、たとえば、以下のような態様で実現することもできる。
適用例１：
システムであって、
クライアントから収集コマンドを受信するように構成された受信モジュールと、
収集デバイスを通じて、前記収集コマンドに基づいて生体情報を獲得するように構成された情報獲得モジュールと、
前記クライアントに対応する抽出アルゴリズムを選択するように構成された関数抽出モジュールであって、前記選択された抽出アルゴリズムは、複数の格納された抽出アルゴリズムのなかから選択される、関数抽出モジュールと、
前記生体情報から特性値を抽出するように構成された特性値抽出モジュールであって、前記特性値は、前記選択された抽出アルゴリズムに基づいて抽出される、特性値抽出モジュールと、
前記抽出された特性値を前記クライアントに送信するように構成された送信モジュールと、
を備えるシステム。
適用例２：
適用例１のシステムであって、
前記情報獲得モジュールは、さらに、
前記収集デバイスに前記収集コマンドを送信し、および
前記受信モジュールが収集を実施した後に前記収集デバイスによって収集された前記生体情報を受信する
ように構成される、システム。
適用例３：
適用例１のシステムであって、
前記関数抽出モジュールは、さらに、前記クライアントの識別情報に対応する抽出アルゴリズムを決定するように構成され、前記クライアントの前記識別情報は、前記収集コマンドに含まれる、システム。
適用例４：
適用例１のシステムであって、
前記クライアントのインストールの検出を受けて、前記クライアントに対応する抽出アルゴリズムを取得して格納するように、ストレージモジュールが構成される、または
前記受信モジュールは、さらに、前記クライアントによって送信された前記収集コマンドの受信および前記クライアントに対応する抽出アルゴリズムが格納されていないとの判定を受けて、前記クライアントに対応する抽出アルゴリズムを取得して格納するように構成される、または
前記受信モジュールは、さらに、前記クライアントによって投入された、前記クライアントに対応する抽出アルゴリズムを受信して格納するように構成され、前記クライアントは、前記ストレージモジュールのインターフェースを起動し、前記抽出アルゴリズムは、前記起動されたインターフェースによって前記ストレージモジュールにインストールされる、システム。
適用例５：
適用例１のシステムであって、さらに、
前記複数の抽出アルゴリズムを格納するように構成されたストレージモジュールを備えるシステム。
適用例６：
方法であって、
クライアントから収集コマンドを受信することと、
収集デバイスを通じて、前記収集コマンドに基づいて生体情報を獲得することと、
前記クライアントに対応する格納された抽出アルゴリズムを選択することであって、前記格納された抽出アルゴリズムは、複数の格納された抽出アルゴリズムのなかから選択される、抽出アルゴリズムの選択と、
前記獲得された生体情報から特性値を抽出することであって、前記特性値は、前記選択された抽出アルゴリズムに基づいて抽出される、特性値の抽出と、
前記抽出された特性値を前記クライアントに送信することと、
を備える方法。
適用例７：
適用例６の方法であって、
前記生体情報を獲得することは、
前記収集デバイスに前記収集コマンドを送信することと、
前記収集コマンドを受信した後に前記収集デバイスによって収集された前記生体情報を受信することと、
を含む、方法。
適用例８：
適用例６の方法であって、
前記クライアントに対応する格納された抽出アルゴリズムを選択することは、
前記クライアントの識別情報に対応する格納された抽出アルゴリズムを決定することを含み、前記識別情報は、前記収集コマンドに含まれる、方法。
適用例９：
適用例６の方法であって、さらに、
前記クライアントのインストールの検出を受けて、前記クライアントに対応する抽出アルゴリズムを取得して格納すること、または
前記クライアントによって送信された前記収集コマンドの受信および前記クライアントに対応する抽出アルゴリズムが格納されていないとの判定を受けて、前記クライアントに対応する抽出アルゴリズムを取得して格納すること、または
前記クライアントによって投入された、前記クライアントに対応する抽出アルゴリズムを受信して格納し、前記クライアントを通じてインターフェースを起動し、前記起動されたインターフェースによって前記抽出アルゴリズムをインストールすること
を備える方法。
適用例１０：
有体の非一過性のコンピュータ読み取り可能ストレージ媒体に盛り込まれたコンピュータプログラム製品であって、
クライアントから収集コマンドを受信するためのコンピュータ命令と、
収集デバイスを通じて、前記収集コマンドに基づいて生体情報を獲得するためのコンピュータ命令と、
前記クライアントに対応する格納された抽出アルゴリズムを選択するためのコンピュータ命令であって、前記格納された抽出アルゴリズムは、複数の格納された抽出アルゴリズムのなかから選択される、コンピュータ命令と、
前記獲得された生体情報から特性値を抽出するためのコンピュータ命令であって、前記特性値は、前記選択された抽出アルゴリズムに基づいて抽出される、コンピュータ命令と、
前記抽出された特性値を前記クライアントに送信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。
適用例１１：
システムであって、
ミドルウェアに収集コマンドを送信するように構成されたコマンド送信モジュールであって、前記ミドルウェアは、複数の格納された抽出アルゴリズムのなかからクライアントに対応する抽出アルゴリズムを選択し、前記選択された抽出アルゴリズムに基づいて前記クライアントから特性値を抽出し、前記抽出された特性値を受信モジュールに送信する、コマンド送信モジュールと、
前記収集コマンドに基づいて前記ミドルウェアによって送り返された前記特性値を受信するように構成された前記受信モジュールであって、前記特性値は、前記格納された抽出アルゴリズムに基づいて前記ミドルウェアによって抽出され、収集デバイスによって収集された生体情報に対応する、前記受信モジュールと、
を備えるシステム。
適用例１２：
適用例１１のシステムであって、
前記クライアントは、さらに、前記収集コマンドに基づいて前記ミドルウェアによって送り返された前記特性値を受信する前に、
前記ミドルウェアのインターフェースを起動し、
前記起動されたインターフェースを通じて、前記収集コマンドに含まれる識別情報に対応する前記抽出アルゴリズムをインストールする
ように構成された投入モジュールを含む、システム。
適用例１３：
方法であって、
ミドルウェアに収集コマンドを送信することであって、前記ミドルウェアは、複数の格納された抽出アルゴリズムのなかからクライアントに対応する抽出アルゴリズムを選択し、前記選択された抽出アルゴリズムに基づいて前記クライアントから特性値を抽出し、前記抽出された特性値を受信モジュールに送り返す、収集コマンドの送信と、
前記収集コマンドに基づいて前記ミドルウェアによって送り返された前記特性値を受信することであって、前記特性値は、前記格納された抽出アルゴリズムに基づいて前記ミドルウェアによって抽出され、収集デバイスによって収集された生体情報に対応する、特性値の受信と、
を備える方法。
適用例１４：
適用例１３の方法であって、さらに、
前記収集コマンドに基づいて前記ミドルウェアによって送り返された前記特性値を受信する前に、
前記ミドルウェアのインターフェースを起動し、
前記起動されたインターフェースを通じて、前記収集コマンドに含まれる識別情報に対応する前記抽出アルゴリズムをインストールする
ことを備える方法。
適用例１５：
有体の非一過性のコンピュータ読み取り可能ストレージ媒体に盛り込まれたコンピュータプログラム製品であって、
ミドルウェアに収集コマンドを送信するためのコンピュータ命令であって、前記ミドルウェアは、複数の格納された抽出アルゴリズムのなかからクライアントに対応する抽出アルゴリズムを選択し、前記選択された抽出アルゴリズムに基づいて前記クライアントから特性値を抽出し、前記抽出された特性値を受信モジュールに送り返す、コンピュータ命令と、
前記収集コマンドに基づいて前記ミドルウェアによって送り返された前記特性値を受信するためのコンピュータ命令であって、前記特性値は、前記格納された抽出アルゴリズムに基づいて前記ミドルウェアによって抽出され、収集デバイスによって収集された生体情報に対応する、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 (15)

1. システムであって、
   プロセッサと、
   前記プロセッサに接続されたメモリと、を備え、
   前記メモリは、命令であって、前記命令が実行された場合に
   機器にインストールされたクライアントから収集コマンドを受信する処理と、
   収集デバイスを通じて、前記収集コマンドに基づいて生体情報を獲得する処理と、
   前記クライアントに対応する抽出アルゴリズムを選択する処理であって、前記選択された抽出アルゴリズムは、複数の格納された抽出アルゴリズムのなかから選択される、処理と、
   前記生体情報から特性値を抽出する処理であって、前記特性値は、前記選択された抽出アルゴリズムに基づいて抽出される、処理と、
   前記抽出された特性値を、アカウントにログインするためにユーザによって使用される前記クライアントであって、前記抽出された特性値を前記アカウントへの前記ユーザのログインのために使用する前記クライアントに送信する処理と、
   を前記プロセッサに実行させる命令を、前記プロセッサに与えるように構成されている、システム。
2. 請求項１に記載のシステムであって、
   前記プロセッサは、さらに、
   前記収集デバイスに前記収集コマンドを送信し、および
   前記収集コマンドを受信した後に前記収集デバイスによって収集された前記生体情報を受信する
   ように構成される、システム。
3. 請求項１に記載のシステムであって、
   前記プロセッサは、さらに、前記クライアントの識別情報に対応する抽出アルゴリズムを決定するように構成され、前記クライアントの前記識別情報は、前記収集コマンドに含まれる、システム。
4. 請求項１に記載のシステムであって、
   前記プロセッサは、さらに、
   前記クライアントのインストールの検出を受けて、前記クライアントに対応する抽出アルゴリズムを取得して格納するように、構成される、または
   前記クライアントによって送信された前記収集コマンドの受信および前記クライアントに対応する抽出アルゴリズムが格納されていないとの判定を受けて、前記クライアントに対応する抽出アルゴリズムを取得して格納するように構成される、または
   前記クライアントによって投入された、前記クライアントに対応する抽出アルゴリズムを受信して格納するように構成され、前記クライアントは、インターフェースを起動し、前記抽出アルゴリズムは、前記起動されたインターフェースによってインストールされる、システム。
5. 請求項１に記載のシステムであって、
   前記プロセッサは、さらに、
   前記複数の抽出アルゴリズムを格納するように構成されるシステム。
6. 方法であって、
   機器にインストールされたクライアントから収集コマンドを、ミドルウェアによって受信することと、
   前記ミドルウェアによって、収集デバイスを通じて、前記収集コマンドに基づいて生体情報を獲得することと、
   前記ミドルウェアによって、前記クライアントに対応する格納された抽出アルゴリズムを選択することであって、前記格納された抽出アルゴリズムは、複数の格納された抽出アルゴリズムのなかから選択される、抽出アルゴリズムの選択と、
   前記ミドルウェアによって、前記獲得された生体情報から特性値を抽出することであって、前記特性値は、前記選択された抽出アルゴリズムに基づいて抽出される、特性値の抽出と、
   前記抽出された特性値を、前記ミドルウェアによって、アカウントにログインするためにユーザによって使用される前記クライアントであって、前記抽出された特性値を前記アカウントへの前記ユーザのログインのために使用する前記クライアントに送信することと、
   を備える方法。
7. 請求項６に記載の方法であって、
   前記生体情報を獲得することは、
   前記収集デバイスに前記収集コマンドを送信することと、
   前記収集コマンドを受信した後に前記収集デバイスによって収集された前記生体情報を受信することと、
   を含む、方法。
8. 請求項６に記載の方法であって、
   前記クライアントに対応する格納された抽出アルゴリズムを選択することは、
   前記クライアントの識別情報に対応する格納された抽出アルゴリズムを決定することを含み、前記識別情報は、前記収集コマンドに含まれる、方法。
9. 請求項６に記載の方法であって、さらに、
   前記クライアントのインストールの検出を受けて、前記クライアントに対応する抽出アルゴリズムを取得して格納すること、または
   前記クライアントによって送信された前記収集コマンドの受信および前記クライアントに対応する抽出アルゴリズムが格納されていないとの判定を受けて、前記クライアントに対応する抽出アルゴリズムを取得して格納すること、または
   前記クライアントによって投入された、前記クライアントに対応する抽出アルゴリズムを受信して格納し、前記クライアントを通じてインターフェースを起動し、前記起動されたインターフェースによって前記抽出アルゴリズムをインストールすること
   を備える方法。
10. コンピュータプログラムであって、
    機器にインストールされたクライアントから収集コマンドを受信する機能と、
    収集デバイスを通じて、前記収集コマンドに基づいて生体情報を獲得する機能と、
    前記クライアントに対応する格納された抽出アルゴリズムを選択する機能であって、前記格納された抽出アルゴリズムは、複数の格納された抽出アルゴリズムのなかから選択される、機能と、
    前記獲得された生体情報から特性値を抽出する機能であって、前記特性値は、前記選択された抽出アルゴリズムに基づいて抽出される、機能と、
    前記抽出された特性値を、アカウントにログインするためにユーザによって使用される前記クライアントであって、前記抽出された特性値を前記アカウントへの前記ユーザのログインのために使用する前記クライアントに送信する機能と、
    をコンピュータに実現させるための、コンピュータプログラム。
11. システムであって、
    プロセッサと、
    前記プロセッサに接続されたメモリと、を備え、
    前記メモリは、命令であって、前記命令が実行された場合に、
    ミドルウェアに収集コマンドを送信する処理であって、
    前記ミドルウェアは、
    機器にインストールされたクライアントの識別情報に少なくとも部分的に基づいて、複数の格納された抽出アルゴリズムのなかからクライアントに対応する抽出アルゴリズムを選択し、
    前記選択された抽出アルゴリズムに基づいて前記クライアントから特性値を抽出し、
    前記抽出された特性値を、アカウントにログインするためにユーザによって使用される前記クライアントであって、前記抽出された特性値を前記アカウントへの前記ユーザのログインのために使用するクライアントに送信する、ように構成されている、処理と、
    前記収集コマンドに基づいて前記ミドルウェアによって送り返された前記特性値を受信する処理であって、前記特性値は、前記格納された抽出アルゴリズムに基づいて前記ミドルウェアによって抽出され、収集デバイスによって収集された生体情報に対応する、処理と、
    を前記プロセッサに実行させる命令を、前記プロセッサに与えるように構成されている、システム。
12. 請求項１１に記載のシステムであって、
    前記プロセッサは、さらに、前記収集コマンドに基づいて前記ミドルウェアによって送り返された前記特性値を受信する前に、
    前記ミドルウェアのインターフェースを起動し、
    前記起動されたインターフェースを通じて、前記収集コマンドに含まれる識別情報に対応する前記抽出アルゴリズムをインストールする
    ように構成される、システム。
13. 方法であって、
    機器にインストールされたクライアントがミドルウェアに収集コマンドを送信することであって、
    前記ミドルウェアは、複数の格納された抽出アルゴリズムのなかから前記クライアントに対応する抽出アルゴリズムを選択し、前記選択された抽出アルゴリズムに基づいて前記クライアントから特性値を抽出し、前記抽出された特性値を、アカウントにログインするためにユーザによって使用される前記クライアントであって、前記抽出された特性値を前記アカウントへの前記ユーザのログインのために使用する前記クライアントに送り返す、ように構成される、収集コマンドの送信と、
    前記収集コマンドに基づいて前記ミドルウェアによって送り返された前記特性値を前記クライアントが受信することであって、
    前記特性値は、前記格納された抽出アルゴリズムに基づいて前記ミドルウェアによって抽出され、収集デバイスによって収集された生体情報に対応する、特性値の受信と、
    を備える方法。
14. 請求項１３に記載の方法であって、さらに、
    前記収集コマンドに基づいて前記ミドルウェアによって送り返された前記特性値を受信する前に、
    前記ミドルウェアのインターフェースを起動し、
    前記起動されたインターフェースを通じて、前記収集コマンドに含まれる識別情報に対応する前記抽出アルゴリズムをインストールする
    ことを備える方法。
15. コンピュータプログラムであって、
    ミドルウェアに収集コマンドを送信する機能であって、
    前記ミドルウェアは、
    複数の格納された抽出アルゴリズムのなかから、機器にインストールされたクライアントに対応する抽出アルゴリズムを選択し、
    前記選択された抽出アルゴリズムに基づいて前記クライアントから特性値を抽出し、
    前記抽出された特性値を、アカウントにログインするためにユーザによって使用される前記クライアントであって、前記抽出された特性値を前記アカウントへの前記ユーザのログインのために使用する前記クライアントに送り返す、ように構成される、機能と、
    前記収集コマンドに基づいて前記ミドルウェアによって送り返された前記特性値を受信する機能であって、前記特性値は、前記格納された抽出アルゴリズムに基づいて前記ミドルウェアによって抽出され、収集デバイスによって収集された生体情報に対応する、機能と、
    をコンピュータに実現させるための、コンピュータプログラム。

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