JP5695709B2 - 生体認証および自己学習アルゴリズムを用いた個人用アカウント識別子の有効化方法およびシステム。 - Google Patents
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Description
1.システムのセキュリティを危険にさらすことなく、パスワード、ピン、セキュリティ質問等のような認証信任状(authentication credentials)を用いる必要性と同様、それらを定期的に変更する必要性を排除できる。
2.利用者にユニークな識別子を選択させることを要求することなく、利用者に、利用者自身の個人用アカウント番号/識別子を選択し、それを同じ形式で保存するよう手助けできる。
3.人間によって筆記および/または口述され、コンピューターによって取得された英数字文字を含む可変長のアカウント識別子の選択が可能となる。
4.プライバシー/セキュリティ上の懸念なしに、利用者が、様々な種類の取引を実行する全てのチャンネルにおいて、単一のアカウント識別子を使用することが可能となる。
5.様々な種類の取引が実行されている間に、識別と同様、認証に用いられる、利用者の声もしくは筆跡生体サンプルを取得することが可能となる。
6.容易に思い出すことができ、利用者の満足に有用なアカウント識別子が利用可能となる。
Claims (17)
- ユーザー個人用の識別および認証方法であって、
生体サンプルとして少なくとも1つの非ユニークな個人用識別子を、プロセッサーによって取得する工程と、
前記少なくとも1つの生体サンプルを1つ以上のテキストスクリプトに、前記プロセッサーによって変換する工程と、
テキストと、生体テンプレートのゴールデンコピーと、前記生体テンプレートの前記ゴールデンコピーに関連付けられたモデルとを含む記録のセットを、前記1つ以上のテキストスクリプトと、前記各記録内の前記テキストとをマッチングすることにより、前記プロセッサーによって読み出す工程と、
前記記録に関連付けられた1つ以上のモデルを含むモデルセットを識別する工程と、
前記モデルセット内の各モデル用のマッチングスコアを生成するため、前記生体サンプルに対応する生体テンプレートと、前記モデルセット内の前記1つ以上のモデルとを、前記プロセッサーによって比較する工程と、
所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有する前記モデルセット内のモデルの数を、前記プロセッサーによって判別する工程と、
単一のモデルのみが前記所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有すると識別された場合に、前記プロセッサーによってユーザーをユニークに識別する工程と、
前記所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有する前記モデルセット内の前記モデルの数が1より大きい場合に、前記プロセッサーによって前記モデルセット内の前記モデルを再修正する工程であって、
ランダムに生成され、前記ユーザー用に表示されたテキストに対応するリアルタイム生体サンプルを提供するよう前記ユーザーに、前記プロセッサーによって促す工程と、
前記リアルタイム生体サンプルに対応する生体テンプレートと、前記所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有する前記モデルセット内の前記モデルとを、前記プロセッサーによって比較する工程と、
取得された前記リアルタイム生体サンプルに対応する前記生体テンプレートを用いて、前記所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有する前記モデルを、前記プロセッサーによって再修正する工程と、
前記モデルの前記再修正に基づいて、前記ユーザーを識別する工程と、を含む前記モデルセット内の前記モデルを再修正する工程と、
前記ユーザーが識別されたことを表示する工程とを含むことを特徴とする方法。 - 前記個人用識別子は、数字データ、英文字データおよびこれらの組み合わせを含むグループから選択される可変長データである請求項1に記載の方法。
- 前記個人用識別子は、筆記または口述されたものであって、それぞれ、画像からテキストまたは音声からテキストに変換可能である請求項2に記載の方法。
- 前記生体サンプルおよび前記リアルタイム生体サンプルは、音声または手書きの署名の形式である請求項1に記載の方法。
- 取得された前記個人用識別子は、音声からテキストへの変換技術または光学式文字認識(OCR)技術を用いて、前記1つ以上のテキストスクリプトに変換される請求項1に記載の方法。
- 前記テキストは、ハッシュコードまたは標準データサイズのユニコードデータ形式に変換される請求項1に記載の方法。
- 前記個人用識別子は、テキストに変換できない音声を含んで取得され、前記テキストに変換できない音声を除去および抑制した後、保存されている前記テキストと関連付けられる請求項1に記載の方法。
- 前記1つ以上のテキストスクリプトと、前記テキストとの前記マッチングは、意味的文字列マッチング(semantic string matching)、近似文字列マッチング(approximate string matching)、曖昧文字列マッチング(fuzzy string matching)およびこれらの組み合わせを含むグループから選択される少なくとも1つのアルゴリズムを用いて実行される請求項1に記載の方法。
- 前記モデルセットは、決定木学習、相関ルール学習、人工ニューラルネットワーク、遺伝プログラミング、帰納的論理プログラミング、サポートベクターマシーン、クラスタリング、ベイジアンネットワーク、強化学習、表現学習、類似および計量学習、スパース辞書学習およびこれらの組み合わせを含むグループから選択される少なくとも1つの機械学習アルゴリズムを用いて生成および再修正される請求項1に記載の方法。
- 前記モデルは、前記リアルタイム生体サンプルから抽出されたメタデータを利用して生成および再修正される請求項1に記載の方法。
- 前記方法は、1つ以上の属性を用いて、前記各記録内の前記少なくとも1つの個人用識別子に、少なくとも1つの特権レベルを、前記プロセッサーによって割り当てる工程をさらに含む請求項1に記載の方法。
- 前記1つ以上の属性は、取引地点、取引目的、取引制限、ネットワークタイプ、取引の期間およびこれらの組み合わせを含むグループから選択される請求項11に記載の方法。
- ユーザー個人用の識別および認証システムであって、該システムは、
プロセッサーと、
前記プロセッサーに接続されたメモリーとを含み、
前記プロセッサーは、前記メモリー内に保存されたインストラクションを実行可能であり、
前記インストラクションは、
少なくとも1つの生体サンプルとして少なくとも1つの非ユニークな個人用識別子を取得するためのインストラクションと、
前記生体サンプルを1つ以上のテキストスクリプトに変換するためのインストラクションと、
テキストと、生体テンプレートのゴールデンコピーと、前記生体テンプレートのゴールデンコピーに関連付けられたモデルとを含む記録のセットを、前記1つ以上のテキストスクリプトと、前記各記録内の前記テキストとをマッチングすることにより、読み出すためのインストラクションと、
前記記録に関連付けられた1つ以上のモデルを含むモデルセットを識別するためのインストラクションと、
前記モデルセット内の各モデル用のマッチングスコアを生成するため、前記生体サンプルに対応する生体テンプレートと、前記モデルセット内の前記1つ以上のモデルとを比較するためのインストラクションと、
所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有する前記モデルセット内のモデルの数を判別するためのインストラクションと、
単一のモデルのみが前記所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有すると識別された場合に、ユーザーをユニークに識別するためのインストラクションと、
前記所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有する前記モデルセット内の前記モデルの数が1より大きい場合に、前記モデルセット内の前記モデルを再修正するためのインストラクションであって、
ランダムに生成され、前記ユーザー用に表示されたテキストに対応するリアルタイム生体サンプルを提供するよう、前記ユーザーに促すためのインストラクションと、
前記リアルタイム生体サンプルに対応する生体テンプレートと、前記所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有する前記モデルセット内の前記モデルとを比較するためのインストラクションと、
取得された前記リアルタイム生体サンプルに対応する前記生体テンプレートを用いて、前記所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有する前記モデルを再修正するためのインストラクションと、
前記モデルの前記再修正に基づいて、前記ユーザーを識別するためのインストクラクションと、を含む前記モデルセット内の前記モデルを再修正するためのインストラクションと、
前記ユーザーが識別されたことを表示するためのインストラクションとを含むことを特徴とするシステム。 - 前記インストラクションは、それぞれ、音声からテキストへの変換、画像からテキストへの変換および手書きからテキストへの変換を行うための、音声からテキストへの変換用または光学式文字認識(OCR)技術用のインストラクションをさらに含む請求項13に記載のシステム。
- 前記インストラクションは、生成された前記1つ以上のテキストスクリプトを、前記ユーザーによって有効化するためのインストラクションをさらに含む請求項13に記載のシステム。
- 前記インストラクションは、少なくとも1つの特権レベルを、前記各記録内の前記少なくとも1つの個人用識別子に、前記プロセッサーによって割り当てるためのインストラクションをさらに含む請求項13に記載のシステム。
- コンピューター実行可能で、ユーザー個人用の識別および認証用インストラクションを保存する非一時的コンピューター読み取り可能媒体であって、
前記インストラクションは、
生体サンプルとして、少なくとも1つの非ユニークな個人用識別子を取得するためのインストラクションと、
前記少なくとも1つの生体サンプルを1つ以上のテキストスクリプトに変換するためのインストラクションと、
テキストと、生体テンプレートのゴールデンコピーと、前記生体テンプレートの前記ゴールデンコピーに関連付けられたモデルとを含む記録のセットを、前記1つ以上のテキストスクリプトと、前記各記録内の前記テキストとをマッチングすることにより、読み出すためのインストラクションと、
前記記録に関連付けられた1つ以上のモデルを含むモデルセットを識別するためのインストラクションと、
前記モデルセット内の各モデル用のマッチングスコアを生成するため、前記生体サンプルに対応する生体テンプレートと、前記モデルセット内の前記1つ以上のモデルとを比較するためのインストラクションと、
所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有する前記モデルセット内のモデルの数を判別するためのインストラクションと、
単一のモデルのみが前記所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有すると識別された場合に、ユーザーをユニークに識別するためのインストラクションと、
前記所定の閾値スコア以上のマッチングスコアを有する前記モデルセット内の前記モデルの数が1より大きい場合に、前記モデルセット内の前記モデルを再修正するためのインストラクションであって、
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前記モデルの前記再修正に基づいて、前記ユーザーを識別するためのインストクラクションと、を含む前記モデルセット内の前記モデルを再修正するためのインストラクションと、
前記ユーザーが識別されたことを表示するためのインストラクションとを含むことを特徴とする媒体。
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