JP2022532677A - 身元検証及び管理システム - Google Patents
身元検証及び管理システム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2022532677A JP2022532677A JP2021568720A JP2021568720A JP2022532677A JP 2022532677 A JP2022532677 A JP 2022532677A JP 2021568720 A JP2021568720 A JP 2021568720A JP 2021568720 A JP2021568720 A JP 2021568720A JP 2022532677 A JP2022532677 A JP 2022532677A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- user
- gui
- data
- identity
- registration
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000012795 verification Methods 0.000 title claims abstract description 140
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 351
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 184
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 73
- 230000006854 communication Effects 0.000 claims description 73
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 67
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 54
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 47
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 claims description 46
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 46
- 238000013475 authorization Methods 0.000 claims description 31
- 238000009877 rendering Methods 0.000 claims description 19
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 claims description 9
- 238000012986 modification Methods 0.000 claims description 6
- 230000004048 modification Effects 0.000 claims description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 abstract description 68
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 31
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 51
- 230000006870 function Effects 0.000 description 48
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 42
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 42
- 230000009471 action Effects 0.000 description 41
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 35
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 31
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 description 31
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 26
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 25
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 20
- 238000012549 training Methods 0.000 description 19
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 15
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 14
- 238000010200 validation analysis Methods 0.000 description 14
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 14
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 13
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 13
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 12
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 11
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 11
- 238000011161 development Methods 0.000 description 11
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 11
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 11
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 11
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 10
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 10
- 230000008859 change Effects 0.000 description 9
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 9
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 8
- 238000012552 review Methods 0.000 description 8
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 8
- 125000002066 L-histidyl group Chemical group [H]N1C([H])=NC(C([H])([H])[C@](C(=O)[*])([H])N([H])[H])=C1[H] 0.000 description 7
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 7
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 7
- 230000005291 magnetic effect Effects 0.000 description 7
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 7
- 238000013515 script Methods 0.000 description 7
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 6
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 6
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 6
- 238000012553 document review Methods 0.000 description 6
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 6
- 239000010979 ruby Substances 0.000 description 6
- 229910001750 ruby Inorganic materials 0.000 description 6
- 238000012550 audit Methods 0.000 description 5
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 5
- 238000003058 natural language processing Methods 0.000 description 5
- 230000001537 neural effect Effects 0.000 description 5
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 5
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 5
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 4
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 4
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 4
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 4
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 4
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 description 4
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 4
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 4
- 208000034723 Amelia Diseases 0.000 description 3
- 208000006586 Ectromelia Diseases 0.000 description 3
- 206010024503 Limb reduction defect Diseases 0.000 description 3
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 3
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 3
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 description 3
- 238000003339 best practice Methods 0.000 description 3
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 3
- 230000001427 coherent effect Effects 0.000 description 3
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 3
- 230000001976 improved effect Effects 0.000 description 3
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 3
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 3
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 3
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 3
- 238000012015 optical character recognition Methods 0.000 description 3
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 description 3
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 3
- 230000005641 tunneling Effects 0.000 description 3
- IRLPACMLTUPBCL-KQYNXXCUSA-N 5'-adenylyl sulfate Chemical compound C1=NC=2C(N)=NC=NC=2N1[C@@H]1O[C@H](COP(O)(=O)OS(O)(=O)=O)[C@@H](O)[C@H]1O IRLPACMLTUPBCL-KQYNXXCUSA-N 0.000 description 2
- QEVHRUUCFGRFIF-UHFFFAOYSA-N 6,18-dimethoxy-17-[oxo-(3,4,5-trimethoxyphenyl)methoxy]-1,3,11,12,14,15,16,17,18,19,20,21-dodecahydroyohimban-19-carboxylic acid methyl ester Chemical compound C1C2CN3CCC(C4=CC=C(OC)C=C4N4)=C4C3CC2C(C(=O)OC)C(OC)C1OC(=O)C1=CC(OC)=C(OC)C(OC)=C1 QEVHRUUCFGRFIF-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 101100533283 Dictyostelium discoideum serp gene Proteins 0.000 description 2
- 101001093748 Homo sapiens Phosphatidylinositol N-acetylglucosaminyltransferase subunit P Proteins 0.000 description 2
- WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N Lithium Chemical compound [Li] WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N Silicon Chemical group [Si] XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 235000014510 cooky Nutrition 0.000 description 2
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 2
- 238000003066 decision tree Methods 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 239000004744 fabric Substances 0.000 description 2
- 229910052744 lithium Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 2
- 239000011664 nicotinic acid Substances 0.000 description 2
- 238000013139 quantization Methods 0.000 description 2
- 230000000306 recurrent effect Effects 0.000 description 2
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 2
- 230000002787 reinforcement Effects 0.000 description 2
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 2
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 2
- HPTJABJPZMULFH-UHFFFAOYSA-N 12-[(Cyclohexylcarbamoyl)amino]dodecanoic acid Chemical compound OC(=O)CCCCCCCCCCCNC(=O)NC1CCCCC1 HPTJABJPZMULFH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 240000001436 Antirrhinum majus Species 0.000 description 1
- 241000202252 Cerberus Species 0.000 description 1
- PGLIUCLTXOYQMV-UHFFFAOYSA-N Cetirizine hydrochloride Chemical compound Cl.Cl.C1CN(CCOCC(=O)O)CCN1C(C=1C=CC(Cl)=CC=1)C1=CC=CC=C1 PGLIUCLTXOYQMV-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- VYZAMTAEIAYCRO-UHFFFAOYSA-N Chromium Chemical compound [Cr] VYZAMTAEIAYCRO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 241000136406 Comones Species 0.000 description 1
- RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N Copper Chemical compound [Cu] RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 101100274557 Heterodera glycines CLE1 gene Proteins 0.000 description 1
- 101710121996 Hexon protein p72 Proteins 0.000 description 1
- HBBGRARXTFLTSG-UHFFFAOYSA-N Lithium ion Chemical compound [Li+] HBBGRARXTFLTSG-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 101710125418 Major capsid protein Proteins 0.000 description 1
- NPPQSCRMBWNHMW-UHFFFAOYSA-N Meprobamate Chemical compound NC(=O)OCC(C)(CCC)COC(N)=O NPPQSCRMBWNHMW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 101100408383 Mus musculus Piwil1 gene Proteins 0.000 description 1
- 241000238633 Odonata Species 0.000 description 1
- 101100203322 Saccharomyces cerevisiae (strain ATCC 204508 / S288c) SKS1 gene Proteins 0.000 description 1
- 241000414697 Tegra Species 0.000 description 1
- 241001422033 Thestylus Species 0.000 description 1
- HCHKCACWOHOZIP-UHFFFAOYSA-N Zinc Chemical compound [Zn] HCHKCACWOHOZIP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000002253 acid Substances 0.000 description 1
- 230000002730 additional effect Effects 0.000 description 1
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 229910052782 aluminium Inorganic materials 0.000 description 1
- XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N aluminium Chemical compound [Al] XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 210000003484 anatomy Anatomy 0.000 description 1
- 230000009118 appropriate response Effects 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000003190 augmentative effect Effects 0.000 description 1
- 230000007175 bidirectional communication Effects 0.000 description 1
- 238000010364 biochemical engineering Methods 0.000 description 1
- 230000004397 blinking Effects 0.000 description 1
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 1
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000007635 classification algorithm Methods 0.000 description 1
- 210000000078 claw Anatomy 0.000 description 1
- 238000010367 cloning Methods 0.000 description 1
- 230000001010 compromised effect Effects 0.000 description 1
- 229910052802 copper Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010949 copper Substances 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 238000013479 data entry Methods 0.000 description 1
- 230000034994 death Effects 0.000 description 1
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 1
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 1
- 230000001066 destructive effect Effects 0.000 description 1
- 238000011982 device technology Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 238000004043 dyeing Methods 0.000 description 1
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 description 1
- 229920001746 electroactive polymer Polymers 0.000 description 1
- 230000005670 electromagnetic radiation Effects 0.000 description 1
- 238000012854 evaluation process Methods 0.000 description 1
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 1
- 230000000193 eyeblink Effects 0.000 description 1
- 210000000887 face Anatomy 0.000 description 1
- 238000000556 factor analysis Methods 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 210000003128 head Anatomy 0.000 description 1
- 230000003862 health status Effects 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 238000004900 laundering Methods 0.000 description 1
- 238000012886 linear function Methods 0.000 description 1
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 1
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 229910001416 lithium ion Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 1
- 238000007477 logistic regression Methods 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- QSHDDOUJBYECFT-UHFFFAOYSA-N mercury Chemical compound [Hg] QSHDDOUJBYECFT-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910052753 mercury Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 1
- 238000004806 packaging method and process Methods 0.000 description 1
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 description 1
- 238000005192 partition Methods 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 230000002085 persistent effect Effects 0.000 description 1
- 229920000642 polymer Polymers 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 239000000047 product Substances 0.000 description 1
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 1
- 230000001902 propagating effect Effects 0.000 description 1
- 230000001012 protector Effects 0.000 description 1
- APTZNLHMIGJTEW-UHFFFAOYSA-N pyraflufen-ethyl Chemical compound C1=C(Cl)C(OCC(=O)OCC)=CC(C=2C(=C(OC(F)F)N(C)N=2)Cl)=C1F APTZNLHMIGJTEW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000001303 quality assessment method Methods 0.000 description 1
- 239000002096 quantum dot Substances 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 238000007637 random forest analysis Methods 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 238000007790 scraping Methods 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 229910001285 shape-memory alloy Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000006403 short-term memory Effects 0.000 description 1
- 230000011664 signaling Effects 0.000 description 1
- 230000037394 skin elasticity Effects 0.000 description 1
- 230000007480 spreading Effects 0.000 description 1
- 238000003892 spreading Methods 0.000 description 1
- 238000013179 statistical model Methods 0.000 description 1
- 238000012144 step-by-step procedure Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 238000000844 transformation Methods 0.000 description 1
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 1
- 238000011282 treatment Methods 0.000 description 1
- 229910052721 tungsten Inorganic materials 0.000 description 1
- 210000003462 vein Anatomy 0.000 description 1
- 230000037303 wrinkles Effects 0.000 description 1
- 229910052725 zinc Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000011701 zinc Substances 0.000 description 1
- 210000000216 zygoma Anatomy 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
- G06F21/31—User authentication
- G06F21/32—User authentication using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voiceprints
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
- G06F21/31—User authentication
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
- G06F21/45—Structures or tools for the administration of authentication
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
- G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
- G06F9/44—Arrangements for executing specific programs
- G06F9/451—Execution arrangements for user interfaces
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L12/00—Data switching networks
- H04L12/02—Details
- H04L12/06—Answer-back mechanisms or circuits
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L63/00—Network architectures or network communication protocols for network security
- H04L63/04—Network architectures or network communication protocols for network security for providing a confidential data exchange among entities communicating through data packet networks
- H04L63/0428—Network architectures or network communication protocols for network security for providing a confidential data exchange among entities communicating through data packet networks wherein the data content is protected, e.g. by encrypting or encapsulating the payload
- H04L63/0478—Network architectures or network communication protocols for network security for providing a confidential data exchange among entities communicating through data packet networks wherein the data content is protected, e.g. by encrypting or encapsulating the payload applying multiple layers of encryption, e.g. nested tunnels or encrypting the content with a first key and then with at least a second key
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L63/00—Network architectures or network communication protocols for network security
- H04L63/08—Network architectures or network communication protocols for network security for authentication of entities
- H04L63/083—Network architectures or network communication protocols for network security for authentication of entities using passwords
- H04L63/0838—Network architectures or network communication protocols for network security for authentication of entities using passwords using one-time-passwords
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L63/00—Network architectures or network communication protocols for network security
- H04L63/08—Network architectures or network communication protocols for network security for authentication of entities
- H04L63/0861—Network architectures or network communication protocols for network security for authentication of entities using biometrical features, e.g. fingerprint, retina-scan
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L9/00—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols
- H04L9/32—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols including means for verifying the identity or authority of a user of the system or for message authentication, e.g. authorization, entity authentication, data integrity or data verification, non-repudiation, key authentication or verification of credentials
- H04L9/3226—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols including means for verifying the identity or authority of a user of the system or for message authentication, e.g. authorization, entity authentication, data integrity or data verification, non-repudiation, key authentication or verification of credentials using a predetermined code, e.g. password, passphrase or PIN
- H04L9/3228—One-time or temporary data, i.e. information which is sent for every authentication or authorization, e.g. one-time-password, one-time-token or one-time-key
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L9/00—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols
- H04L9/32—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols including means for verifying the identity or authority of a user of the system or for message authentication, e.g. authorization, entity authentication, data integrity or data verification, non-repudiation, key authentication or verification of credentials
- H04L9/3226—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols including means for verifying the identity or authority of a user of the system or for message authentication, e.g. authorization, entity authentication, data integrity or data verification, non-repudiation, key authentication or verification of credentials using a predetermined code, e.g. password, passphrase or PIN
- H04L9/3231—Biological data, e.g. fingerprint, voice or retina
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W12/00—Security arrangements; Authentication; Protecting privacy or anonymity
- H04W12/06—Authentication
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Collating Specific Patterns (AREA)
- Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
Abstract
開示された実施形態は、登録処理の処理中にユーザが自分の身元を認証する身元検証及び管理サービスを含み、セキュアなポータルを介して自分の身元情報にアクセスして修正できる。登録処理は、ユーザの様々な識別データ及び生体データを収集することを含む。登録処理の処理中のライブ面談部分は、活性を確認し、収集された識別データ及び生体データを検証するために使用される。ユーザが登録されると、ユーザの身元は、登録された同一の身元を使用して複数のエンティティに対して検証されることが可能であり、ユーザは、異なるエンティティに対して自分の身元を検証するために使用される特定データを管理できる。これによって、ユーザは、自分の識別データを個人秘に維持しながら、様々な業種、市場、場所などにわたって自分の認証済み／検証済み身元を使用できるようになる。他の実施形態が説明され、及び／又は主張される場合がある。【選択図】 図１
Description
[1]本出願は、２０１９年５月１７日に出願された米国特許仮出願第１６／４１６，０９６号に基づく優先権を主張し、当該出願の記載内容を全て参照により援用する。
[2]本開示は、一般にはコンピューティングの分野に関し、より詳細には身元検証及び情報セキュリティ技術に関する。
[3]ここで提供される背景説明は、本開示の内容を一般的に提示することを目的とする。ここで特記しない限り、本項に記載の要素は、本出願の特許請求の範囲の先行技術ではなく、本項に含められたとしても先行技術として認められない。
[4]身元検証サービスは、ユーザによって提供された情報が実際の人物の身元と関連していることを確実にするために、企業及び／又は政府機関によって使用されることが多い。企業又は政府機関は、物理的な身元文書（例えば運転免許証、パスポート、身分証明書など）によって示される身元情報を使用して実際の人物の身元を検証することがあり、又は信頼すべき情報源（例えば、信用調査所、政府データベース（複数可）、企業データベース（複数可）など）に対して身元情報を検証することがある。
[5]ユーザの身元を認証するために、多くの身元検証サービスは、物理的識別文書、物理的識別文書の画像又は映像、認証又は認定資格証明、アイデンティティスコア、生体データ、又は知識ベース認証（ＫＢＡ）データからの身元情報を使用する。身元情報は、物理的又は電子的に（例えば、ウェブフォームによって身元情報を入力して認証機構に対してサブミットする）身元検証サービスに対して（直接又は企業／政府機関を介して）提供されることがある。一部の身元検証サービスは、身元管理システムを用いて、又は他の方法で利用して、１つ又は複数の組織内又は組織間における個人の身元、認証、認定、職務、及び特権を管理する。
[6]実施形態は、添付図面と併せて以下の詳細な説明によって容易に理解されるであろう。この説明を容易にするために、同様の参照番号は同一の構造的要素を示す。実施形態は、添付図面の図において、例示として図示されており、限定を意図しない。
[11]ここで説明される実施形態は、身元検証及び情報セキュリティ技術に関する。身元検証サービスは、ユーザの身元を認証するために、物理的識別文書、物理的識別文書の画像又は映像、認証又は認定資格証明、アイデンティティスコア、生体データ、及び／又は知識ベース認証（ＫＢＡ）データからの身元情報を利用することがある。従来の身元検証システムは、認証機構に対してユーザインターフェース（複数可）によって身元情報をサブミットすることによって電子的に身元情報を提供することをユーザに求める。多くの場合、ユーザは、ウェブフォームに自分の身元情報を入力しなければならず、又はカメラ若しくは他の同様の装置を使用して生体データをスキャン若しくはその他の方法でキャプチャしなければならない。加えて、多くのサービスプロバイダは、ユーザが自社のプラットフォームにアクセスするために、ユーザの識別情報を入力／スキャンしてサブミットすることをユーザに求める。これは、ユーザが複数のサービスプロバイダに対して同じ身元情報を入力／スキャンしてサブミットしなければならないことが多いということを意味する。ユーザに、個々のサービスプロバイダに対して身元情報を提供することを求めることは、ユーザの長時間を消費するだけでなく、結果として計算リソース、記憶リソース及びネットワークリソースの消費を増加させる。さらに、それぞれ異なるセキュリティ技術を実施することがある様々なサービスプロバイダに対して身元情報を繰り返し送ることは、途中で、又はサービスプロバイダのシステムにおけるセキュリティ上の障害に起因して、識別情報が盗まれる可能性を高めることがある。
[12]開示の実施形態では、登録処理の処理中にユーザが自分の身元を認証し、セキュアなポータルによって自分の身元情報にアクセスして修正できる身元管理システムが提供される。この実証済みの身元管理システムは、ユーザの身元をセキュリティ保護し、処理中にユーザの身元を検証するために、実証済み身元管理システムに対してユーザを登録する全体論的アプローチである「身元登録」を実行する。実施形態では、個々のユーザは、個々のユーザの身元の詳細及び質を説明する身元プロフィール（「ユーザプロフィール」とも呼ばれる）を所有する、又はその他の方法で関連付けられてもよい。個々のユーザは、セキュアなポータルを使用して、収集された識別情報の質を更新及び改善することができる。一例において、ユーザは、新しいライフイベントが起こると（例えば結婚による名前変更、ユーザが引っ越した場合の新しい住所など）更新された又は新しい個人データ又は人口統計データを提供してもよい。別の一例では、ユーザは、自分の外見が変化した時（例えば、老化、染髪、新しくピアスを開ける、顔、手又は他の身体部分の傷、新しくタトゥーを入れたなど）に、更新された生体データを提供してもよい。セキュアなポータルによって、さらに、システムが新しいバイオメトリックキャプチャ技術で進化した場合に、ユーザは、新しく更新された又は新しい生体データを提供できるようになる。セキュアな登録ポータルによって、さらに、ユーザは、正確性のために情報及び収集データ（又は収集されているデータ）を見直して編集できるようになる。セキュアな登録ポータルによって、さらに、ユーザは、サードパーティのサービスプロバイダのプラットフォームでオファに参加する潜在的機会、又はそれらのプラットフォームによって提供される機会を再検討できるようになり、又はデータ収集を選択することができるようになる。一部の実施形態では、セキュアなポータルは、ユーザの身元が追跡された時、又は認証が試行された時を示す。このようにして、個々のユーザは、サードパーティのサービスプロバイダから製品又はサービスを取得しようとした時によりシームレスな身元検証処理を行うために、さらにユーザのプライバシーを向上し、なりすまし犯罪又は他の悪質な身元に基づいた悪用を防止するために、自分の身元プロフィールの完全性を更新して向上させることができる。
[13]様々な実施形態では、正しい身元とユーザの活性との両方を評価するために、登録処理の処理中にライブ映像による面談が行われる。ライブ面談は、人間の面談者、又はバーチャルアシスタント、チャットボット、人工知能（ＡＩ）エージェントなどの自律型ソフトウェアエージェントによって実行されてもよい。ライブ面談中に、身元検証及び認証のために、生体データ（例えば顔データ、手／掌データ、声データなど）が収集されて過去に収集された生体データと照合される。例えば、登録処理の処理中にキャプチャされた申込者の画像は、画面上での登録中にキャプチャされた画像、ユーザが供給した自撮り画像、スキャンされた身元文書からの画像（複数可）、及び／又はライブ面談中にキャプチャされたスクリーンショット（複数可）と照合する様々なアルゴリズムを使用して照合検証が行われる。ライブ面談中に収集された生体データは、さらに、有効性が検証された認証身元文書（例えば、運転免許証の写真、パスポート写真など）及び／又は過去に収集された生体データなどの他の収集されたデータ及び／又は過去に収集された生体データと照合されてもよい。
[14]一部の実施形態では、ライブ面談中に収集された生体データは、ライブ面談中の人物が（例えばインターネット上の偽の架空人物像を作成し、及び／又は詐欺身元文書を使用することによる）「なりすましの身元」を使用していないことを検証するために、「エイジリバーシング」技術を使用して他のユーザデータと照合するように処理される。例えば、ライブ面談中にキャプチャされた顔画像は、リバースエイジング処理されて、ソーシャルメディアのプラットフォーム、高校の卒業アルバムから得られた画像、政府機関データベース（例えば車両関連部署、警察、ＦＢＩなど）又は他の公的に利用可能なソースからの画像と照合されてもよい。
[15]様々な実施形態では、詐欺行為を判断又は検出するために、他の情報／データが収集及び記憶される。この情報／データは、例えば、ユーザのデバイスが過去に身元詐称に関わったことがあるか、ライブ面談時点におけるユーザのデバイスの地理位置情報（例えばＧＰＳ座標など）、ユーザのデバイスと関連付けられた他のロケーション情報（例えば、隠しプロキシ及びＶＰＮの後ろに隠されている場合でもＩＰアドレスに基づくロケーション）、ユーザの身元プロフィールが存在した時間量（例えば、詐欺行為と相関した、最近作成された身元の検出のため）、ユーザの既知の同僚又は関連組織、及びそのような同僚又は関連組織が詐欺事件に関わっているか否か、身元詐称を示すことがある識別情報の変化率、及び／又は他の同様の情報を含んでもよい。
[16]実施形態では、この他の情報／データは、詐欺行為を検出するため、又はその他の方法で詐欺行為の可能性を判断するために使用される。例えば、地理位置情報及び他のロケーション情報は、既知の詐欺犯罪者のロケーションデータのリストと照合されてもよい。「詐欺犯罪者」とは、非合法及び／又は詐欺目的のために別の人物の身元又はなりすましの身元を使用することを意図した人物でもよい。「なりすまし」の身元は、実際の、生存している人物と関連していない、作られた身元のことがある。一部の実施形態では、収集された生体データは、登録中に収集された個人情報が正確であることを検証するため、及び／又は登録希望者の身元がなりすましの身元である確率を決定するために複数の属性及び／又は変数に対して試験される。その登録がなりすましの身元である確率、実際の身元を脅かす試み、身元が意図的に操作されているか、不許可のユーザ／エンティティによる身元詐称の危険性にユーザがさらされているか、及び／又はユーザの身元が過去の高リスク行為を有するかを判断するために、複数の他の詐欺リスクの指標が探索される。一部の実施形態では、収集された情報データは、提供及び／又は収集された情報の正確性を検証するために、１箇所又は複数箇所の信用調査所及び他の公的に利用可能なデータベース（例えば選挙記録、資産記録、公益企業のデータなど）と照合されてもよい。
[17]一部の実施形態では、知識ベース評価又は知識ベース認証（ＫＢＡ）の質問が収集された情報に基づいて生成され、その後、ライブ面談中に使用される。ＫＢＡは、ユーザの身元を認証する方法であり、身元情報を提供している人物がその身元の実際の所有者であることを証明するために、ユーザのプライベート情報の知識を必要とする。ＫＢＡ生成の質問は、静的ＫＢＡ又は動的ＫＢＡでもよい。静的ＫＢＡは、出生地、母親の旧姓、最初のペットの名前など、共有された秘密の事前同意されたセットに基づく。動的ＫＢＡは、口座番号、ローン額、納税額などの個人情報の幅広いベースから生成された質問に基づく。ライブ面談は、ＫＢＡ回答が登録希望者によって実際に知られているかを判断するために使用されてもよい。例えば、ライブ面談者は、登録希望者がＫＢＡ質問に回答するために印刷文書を参照しているか、又は情報を検索しているかをチェックしてもよい。他の実施形態が説明され、及び／又は主張される。一部の実施形態では、自分の登録に関して詐欺行為の兆しがない登録希望者（低リスク登録）に対して、ＫＢＡのセットの代わりに、ワンタイムパスワード（ＯＴＰ）が使用されてもよい。
Ｉ． 身元検証及び管理の実施形態
Ｉ． 身元検証及び管理の実施形態
[18]様々な実施形態では、身元検証サービス（ＩＶＳ）は、登録ユーザの「証明された身元」を提供する。複数の認証要素の累積的な効力の結果として身元が証明されるように、各ユーザは、複数の身元メトリックを使用してＩＶＳに登録する。ＩＶＳは、ユーザ自身の一意の生体データの背後にあるユーザの証明された身元を保護し、ユーザの身元がそのユーザによってのみ使用可能であることを確実にし、コンピュータ／ネットワークベースの対話及びトランザクション中にユーザの身元を保護し続ける。ＩＶＳは、身元が、ＩＶＳに効果的に登録され、証明され、いずれかの種類のトランザクション及びいずれかのロケーションにおいて認証されることをさらに可能にする。ＩＶＳは、なりすまし犯人及び他の悪意のあるアクタによって使用される戦術を特定することによってなりすまし犯罪及び他の詐欺行為をさらに防ぎ、詐欺行為を遮断し、及び／又は考えられる被害者にその詐欺行為を通知する。加えて、ＩＶＳによって、企業は、毎年の身元（ＩＤ）なりすましによる損失において何億ドルも節約することになる。ＩＶＳは、顧客及びブランディングに関連して組織にとって有意な価値をさらに提供する。ＩＶＳを通して身元保護サービスを提供する企業は、摩擦のないカスタマーサービスエクスペリエンスを実現し、カスタマートランザクションの両側をさらにセキュリティ保護する。
[19]ＩＶＳは、ＩＶＳシステムにおいて個人／ユーザを迅速に登録するために、専用アプリケーションを使用する包括的な低摩擦登録処理を含む。この登録処理に参加する個人は、「申込者」、「登録希望者」などと呼ばれる。登録処理の完了が成功すると、申込者は身元が証明されたと考えられ、アクティブユーザと、ＩＶＳに参加している組織、アプリ、及び／又はサービスとの間の後続の対話及びトランザクション（「認証済トランザクション」と呼ばれる）のために身元を確定するＩＶＳ認証アプリケーション（アプリ）を使用可能なアクティブＩＶＳユーザ（「アクティブユーザ」又は「認証済ユーザ」）となる。様々な実施形態では、新規ユーザを登録するため、さらにアクティブユーザを認証するために、単一アプリが使用され、このアプリケーションは、ＩＶＳアプリ、認証アプリなどと呼ばれることがある。
[20]アクティブユーザに対して、認証アプリは、登録アプリに固有の（及び登録アプリに統合されている）初期プロセスである。組織（例えば、会社、企業、政府機関、規制機関など）に対して、認証アプリは、アクティブユーザからの身元認証を要求及び／又は受け取るために使用される、個別でスタンドアロンのアプリケーションであり、実質的にあらゆる状況における認証済み対話及びトランザクションを可能にする。
[21]ＩＶＳへの登録は、ここで詳述されるようなＩＶＳの統合された強固な設計とワールドクラスの特徴によって上記の問題を解決し、独自の動的意思決定アルゴリズム、人工知能、及び機械学習技術を使用してさらに向上される。ＩＶＳは、生体データ、身元認証及び情報の過程、デバイス及びデジタルペルソナ評価、知識ベース評価、及びライブ面談を通して収集された情報を最大限に活用する。その結果、証明された身元の信頼性が得られ、あらゆるトランザクションにおいてユーザの身元を迅速に認証できるようになる。
[22]さらに、ＩＶＳのアーキテクチャによって、ＩＶＳが、新しい革新的な技術とソリューションとを利用可能になった時に統合できるようにする。完璧な知能は、それが実施可能になった場合にのみ有効である。自社で身元の問題を解決しようとするデジタル企業を進化させるための課題は、そのような企業が古く、静的で、他のデータソース及び処理からサイロ化されたデータソースを用いて煩雑なレガシーシステムで作業することが多いことである。
[23]ここで図を参照する。図１は、本開示の様々な実施形態を実行するのに適した構成１００を示す図である。図１に示すように、構成１００は、クライアントシステム１０５Ａ及び１０５Ｂ（まとめて「クライアントシステム１０５」と呼ぶ）と、サービスプロバイダプラットフォーム（ＳＰＰ）１２０と、身元検証サービス（ＩＶＳ）１４０と、ネットワーク１０１とを含む。様々な実施形態によれば、クライアントシステム１０５Ａは、身元検証サービスのためにＩＶＳ１４０と対話するために使用されてもよいクライアントアプリケーション１１０を動作させるように構成される。これらの実施形態の態様は詳細に後述する。
[24]クライアントシステム１０５（「クライアントデバイス」、「ユーザシステム」、「ユーザデバイス」などとも呼ばれる）は、物理的なハードウェアデバイスと、ＳＰＰ１２０及びＩＶＳ１４０によって提供されるコンテンツ及び／又はサービスにアクセスできるソフトウェアコンポーネントとを含む。コンテンツ／サービスにアクセスするために、クライアントシステム１０５は、プロセッサ、メモリ装置、通信インターフェースなどの構成要素を含む。さらに、クライアントシステム１０５は、生体データをキャプチャするために使用される１つ又は複数のセンサ（例えば画像キャプチャ装置（複数可）、マイクなど）を含んでもよく、又は通信可能に結合されてもよい。詳細に後述するように、キャプチャされた生体データは、その後、身元検証目的のためにＩＶＳ１４０に提供される。クライアントシステム１０５は、例えば、トランスミッションコントロールプロトコル（ＴＣＰ）／インターネットプロトコル（ＩＰ）によるハイパーテキストトランスファープロトコル（ＨＴＴＰ）又はファイルトランスファープロトコル（ＦＴＰ）などの１つ又は複数の他の一般的なインターネットプロトコル、セッション記述プロトコル（ＳＤＰ）を用いたセッションイニシエーションプロトコル（ＳＩＰ）、リアルタイムトランスポートプロトコル（ＲＴＰ）、セキュアＲＴＰ（ＳＲＴＰ）、及び／又はリアルタイムストリーミングプロトコル（ＲＴＳＰ）、リアルタイム通信（ＲＴＣ）及び／又はＷｅｂＲＴＣ、セキュアシェル（ＳＳＨ）、拡張可能なメッセージング及びプレゼンスプロトコル（ＸＭＰＰ）、ウェブソケット、及び／又はここで記載されるような何らかの他の通信技術を使用して、コンテンツ／サービスを得るためにＳＰＰ１２０及びＩＶＳ１４０と通信する。このとき、クライアントシステム１０５Ａは、ＳＰＰ１２０及び／又はＩＶＳ１４０との通信セッションを構築してもよい。ここで使用されるように、「セッション」は、サブスクライバ（例えばクライアントシステム１０５Ａ）とＳＰＰ１２０などのリライングパーティ（ＲＰ）又はＩＶＳ１４０などのクレデンシャルサービスプロバイダ（ＣＳＰ）のいずれかでもよいエンドポイントとの間の持続性の対話を指す。セッションは認証イベントで開始し、セッション終了イベントで終了する。セッションは、サブスクライバのソフトウェア（ブラウザ、アプリケーション又はＯＳ）がサブスクライバの認証資格証明の代わりにＲＰ又はＣＳＰに提示できるセッションシークレット（例えば、パスワード、デジタル証明書など）の使用によって閉ざされている。「セッションシークレット」は、サブスクライバ及びベリファイヤに知られている認証において使用されるシークレットを指す。クライアントシステム１０５は、いずれかの適したコンピューティングシステム、又はＳＰＰ１２０及びＩＶＳ１４０によって提供されるコンテンツ／サービスにアクセスするためにユーザによって使用可能な他のデータ処理装置として実現されることが可能である。図１の例では、クライアントシステム１０５Ａは携帯電話（例えば、「スマートフォン」）として図示されており、クライアントシステム１０５Ｂはラップトップコンピュータとして図示されているが、クライアントシステム１０５は、デスクトップコンピュータ、ワークステーション、タブレットコンピュータ、ポータブルメディアプレーヤー、ウェアラブルコンピューティングデバイス（例えば、スマートウォッチなど）などのいずれかの他の適したコンピュータシステム、又は何らかの他のコンピューティングシステム／デバイスでもあり得る。
[25]ＳＰＰ１２０は、ネットワーク（例えばネットワーク１０１）を介して１つ又は複数のクライアント（例えばクライアントシステム１０５）に対してコンテンツ及び／又は機能（例えばサービス）を提供するための１つ又は複数の物理的及び／又は仮想化されたシステムを含む。ここで説明される実施形態の目的のため、ＳＰＰ１２０は、通常、トランザクションを処理するため、又は情報若しくはシステムへのアクセスを許可するために、サブスクライバ（例えばクライアントシステム１０５Ａのユーザ）の認証符号（複数可）及び資格証明、又は要求者の身元のベリファイヤ（例えばＩＶＳ１４０）によるアサートに依存するエンティティであるリライングパーティ（ＲＰ）でもよい。物理的及び／又は仮想化システムは、ローカル、又は１箇所又は複数箇所の地理的ロケーションにわたって分散された、１つ又は複数の論理的又は物理的に接続されたサーバ及び／又はデータ記憶装置を含む。一般に、ＳＰＰ１２０は、クライアントシステム１０５に対して、ウェブページ、フォーム、アプリケーション、データ、サービス、及び／又はメディアコンテンツを提供するために、ＩＰ／ネットワークリソースを使用するように構成される。例として、ＳＰＰ１２０は、バンキング及び／又は金融サービス、ソーシャルネットワーキング及び／又はミニブロギングサービス、インターネットフォーラム、コンテンツ（メディア）ストリーミングサービス、電子商取引サービス、検索エンジンサービス、クラウドアナリティクスサービス、没入感のあるゲーミング体験、オンデマンドデータベースサービス、ウェブベースのカスタマーリレーションシップマネジメント（ＣＲＭ）サービス、及び／又は他の同様のサービスを提供してもよい。他の例では、ＳＰＰ１２０は、イントラネット、エンタープライズネットワーク、又は公開されていない何らかの他の同様のプライベートネットワークを表してもよい。一部の実施形態では、ＳＰＰ１２０は、モバイルネットワークオペレータ（ＭＮＯ）と関連してもよく、そのような実施形態では、ＳＰＰ１２０は、ネットワーク１０１を介してクライアントシステム１０５のために、ボイスオーバーインターネットプロトコル（ＶｏＩＰ）セッション、プッシュツートーク（ＰＴＴ）セッション、グループ通信セッションなどの通信サービスをサポートするように構成されてもよい。
[26]クライアントシステム１０５に対してコンテンツ及び／又はサービスを提供するために、ＳＰＰ１２０は、ウェブサーバ及び／又はアプリケーションサーバを動作させてもよい。ウェブサーバ（複数可）は、ウェブサーバ（複数可）のファイルシステムから静的コンテンツを供給し、適切なプラグイン（例えばＡＳＰ．ＮＥＴプラグイン）を使用して動的なコンテンツ（例えば、サーバ側プログラミング、データベース接続、ウェブドキュメントの動的生成）を生成して供給してもよい。アプリケーションサーバ（複数可）は、アプリケーションホスティングサービスの一部としてサーバ側アプリケーションの開発及び実行を実現するフレームワークであるアプリケーションプラットフォームを実現する。アプリケーションプラットフォームは、ＳＰＰ１２０及び／又はサードパーティのアプリケーション開発者によって開発された１つ又は複数のサーバ側アプリケーションの作成、管理及び実行を可能にし、それによってユーザ及び／又はサードパーティのアプリケーション開発者が、それぞれのクライアントシステム１０５を介してＳＰＰ１２０にアクセスできるようになる。クライアントシステム１０５は、適切なＨＴＴＰメッセージなどを送信することによって、例えば動的なコンテンツにアクセスするようにクライアントアプリケーション１１０を動作させてもよく、それに応答して、サーバ側アプリケーション（複数可）はクライアントアプリケーション１１０に対してソースコードドキュメントを動的に生成して提供してもよく、このソースコードドキュメントは、クライアントアプリケーション１１０内でグラフィカルオブジェクト１１５（又は単に「オブジェクト１１５」）を生成してレンダリングするために使用される。サーバ側アプリケーションは、ＰＨＰ、Ｊａｖａ（登録商標） Ｓｅｒｖｌｅｔｓ、ＪａｖａＳｅｒｖｅｒ Ｐａｇｅｓ（ＪＳＰ）、ＪａｖａＳｅｒｖｅｒ Ｆａｃｅｓ（ＪＳＦ）などのＪａｖａ（商標）ベースの技術、ＡＳＰ．ＮＥＴ、Ｒｕｂｙ又はＲｕｂｙ ｏｎ Ｒａｉｌｓ、及び／又はここで説明するようなハイパーテキストマークアップ言語（ＨＴＭＬ）をレンダリングするいずれかの他の同様の技術など、いずれかの適したサーバ側プログラミング言語又は技術を用いて開発されてもよい。これらのアプリケーションはプラットフォーム固有及び／又は独自の開発ツール及び／又はプログラミング言語を使用して構築されてもよい。
[27]ＩＶＳ１４０は、１つ又は複数のＩＶＳサーバ１４５と、Ｑ５ＩＤデータベース（ＤＢ）１５０とを含む。ＩＶＳサーバ１４５は、個々のユーザ（例えばクライアントシステム１０５を使用）に対して、及び／又はカスタマープラットフォーム（例えばＳＰＰ１２０）のために、身元検証サービスを提供する仮想又は物理的システムでもよい。一部の実施形態では、身元検証サービスの一部又は全部は、サードパーティのシステム／サービスによって提供されてもよく、又はサードパーティのシステム／サービスからアクセスされてもよく、それらの実施形態の一部では、サードパーティのシステム／サービスによって提供された情報は、ＩＶＳ１４０によって収集された情報を使用して改良又は修正されてもよい。この仮想及び／又は物理的システムは、ＳＰＰ１２０に関してここで説明されるものと同一又は類似していてもよいアプリケーションサーバ、ウェブサーバ、及び／又は他の同様のコンピューティングシステムを含んでもよい。ＩＶＳサーバ１４５によって提供される特定の身元検証サービスは、ＩＶＳ１４０のアーキテクチャ又は実装に依存してもよく、実施形態毎に異なってもよい。一例では、各ＩＶＳサーバ１４５は、アプリケーションサーバとして動作してもよく、分離したプロセスとして、又は自律型ソフトウェアエージェントを実現することによって、各種の身元検証サービス（例えばオブジェクト／顔認識、声紋認識、ＡＩ真実／嘘検出など）を提供してもよい。別の例では、個々のＩＶＳサーバ１４５は、分離した身元検証サービスの実行専用としてもよく、アプリケーションサーバが、クライアントシステム１０５から要求を取得して、それぞれの身元検証サービスを実行するために情報／データをＩＶＳサーバ１４０に提供するように使用されてもよい。身元検証サービスの例は詳細に後述する。
[28]上記で示唆したように、クライアントシステム１０５は、クライアントアプリケーション１１０を起動、実行、又はその他の方法で動作させるように構成される。クライアントアプリケーション１１０は、様々な種類のコンテンツを含むオブジェクト１１５を生成してレンダリングするように設計されたソフトウェアアプリケーションである。オブジェクト１１５のうちの少なくともいくつかは、ＳＰＰ１２０及び／又はＩＶＳ１４０との対話を可能とするグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）及び／又はグラフィカルコントロールエレメント（ＧＣＥ）を含む。一部の実施形態では、クライアントアプリケーション１１０は、その内部でＳＰＰ１２０アプリケーションが動作するアプリケーションコンテナ１１０である。例えば、オブジェクト１１５は、クライアントアプリケーション１１０の内部で動作するウェブアプリケーションを表してもよく、クライアントアプリケーション１１０は、ＳＰＰ１２０のウェブサーバにＨＴＴＰメッセージを送信し、ウェブサーバからＨＴＴＰメッセージを受信するための「ウェブブラウザ」（又は単に「ブラウザ」）などのＨＴＴＰクライアントでもよい。この例では、ＩＶＳコンポーネント１１３は、ここで説明する実施形態による身元検証サービスのために、ユーザがＩＶＳ１４０と対話できるようにするオブジェクト１１５をクライアントアプリケーション１１０がレンダリングできるように構成されたブラウザ拡張機能又はプラグインである。例示のブラウザは、ＷｅｂＫｉｔベースのブラウザ、マイクロソフト（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ）のインターネットエクスプローラー（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｅｘｐｌｏｒｅｒ）ブラウザ、マイクロソフトのエッジ（Ｅｄｇｅ）ブラウザ、アップル（Ａｐｐｌｅ）のサファリ（Ｓａｆａｒｉ）、グーグル（Ｇｏｏｇｌｅ）のクローム（Ｃｈｒｏｍｅ）、オペラ（Ｏｐｅｒａ）のブラウザ、モジラ（Ｍｏｚｉｌｌａ）のファイアーフォックス（Ｆｉｒｅｆｏｘ）ブラウザなどを含む。
[29]一部の実施形態では、クライアントアプリケーション１１０は、ＳＰＰ１２０と対話するように特別に開発又は調整されたアプリケーションである。例えば、クライアントアプリケーション１１０は、ブラウザを使用しないでクライアントシステム１０５で直接動作し、適切なメッセージをＳＰＰ１２０と通信（送受信）するデスクトップ又はネイティブ（モバイル）アプリケーションでもよい。この例では、ＩＶＳコンポーネント１１３は、適切なアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）、ミドルウェア、ソフトウェアグルーなどを介してクライアントアプリケーション１１０と通信する個別のアプリケーションであり、又はＩＶＳコンポーネント１１３は、クライアントアプリケーション１１０がＩＶＳ１４０と対話するためにユーザインターフェースオブジェクト１１５をレンダリングできるようにするように構成されたプラグインである。別の実施形態では、クライアントアプリケーション１１０は、身元検証サービスのためにＩＶＳ１４０と対話するように特別に開発又は調整されたアプリケーションである。これらの実施形態では、クライアントアプリケーション１１０は、ＩＶＳコンポーネント１１３に関してここで説明したように、同一又は類似の機能を有する。
[30]クライアントアプリケーション１１０及びＩＶＳコンポーネント１１３は、ここで説明したようなもの又は当技術分野で知られている他のものなど、いずれかの適切なプログラミング言語及び／又は開発ツールを使用して開発されてもよい。クライアントアプリケーション１１０は、クライアントシステム１０５がスマートフォン、タブレットコンピュータなどのモバイルデバイスとして実現された場合など、プラットフォーム固有でもよい。これらの実施形態では、クライアントアプリケーション１１０は、モバイルウェブブラウザ、モバイルクライアントシステム１０５で動作するように特別に調整されたネイティブアプリケーション（又は「モバイルアプリ」）、又はオブジェクト１１５（又はウェブアプリケーション）がネイティブアプリケーション１１０の内部に埋め込まれたハイブリッドアプリケーションでもよい。一部の実施では、クライアントアプリケーション１１０及び／又はクライアントアプリケーション１１０の内部で動作するウェブアプリケーションは、プロバイダシステム（後述）のアプリケーションプラットフォームによって実現されるサーバ側アプリケーションと対話するように特別に設計される。一部の実施では、クライアントアプリケーション１１０、及び／又はクライアントアプリケーション１１０の内部で動作するウェブアプリケーションは、プラットフォーム固有でもよく、又は特定の種類のクライアントシステム１０５又は特定（ハードウェア及び／又はソフトウェア）のクライアントシステム１０５の構成で動作するように開発されてもよい。「プラットフォーム固有」という用語は、クライアントシステム１０５によって実現されるプラットフォーム、ＳＰＰ１２０によって実現されるプラットフォーム、及び／又はサードパーティのシステム／プラットフォームのプラットフォームを指すことがある。
[31]上述した実施形態では、クライアントアプリケーション１１０を実施するクライアントシステム１０５は、ＨＴＴＰメッセージをＳＰＰ１２０及び／又はＩＶＳ１４０との間で送受信、クライアントアプリケーション１１０でオブジェクト１１５をレンダリング、他のデバイスとの接続を要求、及び／又は他の同様の機能の実行（又は実行を要求）するように通信／ネットワークインターフェース（複数可）を制御できる。これらのＨＴＴＰメッセージのヘッダは、様々な動作用パラメータを含み、ＨＴＴＰメッセージの本文は、クライアントアプリケーション１１０で実行及びレンダリングされるプログラムコード又はソースコードドキュメント（例えばＨＴＭＬ、ＸＭＬ、ＪＳＧＮ、及び／又は何らかの他の同様のオブジェクト（複数可）／ドキュメント（複数可））を含む。クライアントアプリケーション１１０は、プログラムコード又はソースコードドキュメントを実行し、クライアントアプリケーション１１０の内部でオブジェクト１１５（又はウェブアプリケーション）をレンダリングする。
[32]レンダリングされたオブジェクト１１５（又は実行されたウェブアプリケーション）によって、クライアントシステム１０５のユーザは、要求されたサービスの結果、データの視覚的表現、他のリソースへのハイパーリンク又はリンクなどを含むことがある、ＳＰＰ１２０によって提供されたコンテンツを閲覧できる。レンダリングされたオブジェクト１１５は、例えばＳＰＰ１２０からの追加コンテンツ又はサービスを要求するために、ＳＰＰ１２０と対話するためのインターフェースをさらに含む。一例では、レンダリングされたオブジェクト１１５は、クライアントシステム１０５のユーザとＳＰＰ１２０との間の対話を管理するために使用されるＧＵＩを含んでもよい。このＧＵＩは、ボタン、スライダー、テキストボックス、タブ、ダッシュボードなどの１つ又は複数のＧＣＥ（又はウィジェット）を含む。クライアントシステム１０５のユーザは、ＳＰＰ１２０からのコンテンツ又はサービスを要求するために、（例えば、マウスを使用してポイント及びクリックすることによって、又はタッチスクリーンベースのシステムのためにジェスチャを実行することによって）ＧＣＥのうちの１つ又は複数を選択又は他の方法で対話してもよい。
[33]多くの場合、クライアントシステム１０５Ａのユーザは、ＳＰＰ１２０からコンテンツ及び／又はサービスを取得するためにそのユーザの身元を認証することが必要な場合があり、ＩＶＳ１４０は、クライアントシステム１０５Ａのユーザのために身元検証サービスを提供し、それによってユーザはＳＰＰ１２０からのコンテンツ／サービスにアクセスできる。ユーザに対して身元検証サービスを提供するために、クライアントアプリケーション１１０（又はコンポーネント１１３）は、ＩＶＳ１４０に対してセキュアなポータルでもよく、又はセキュアなポータルを含んでもよい。このセキュアなポータルは、ＳＰＰ１２０によって提供されたウェブ若しくはモバイルアプリケーション内に埋め込まれ、及び／又は（例えばＡＰＩ、リモートプロシージャコール（ＲＰＣ）などを使用して）ＳＰＰ１２０によって提供されたウェブ／モバイルアプリケーションによって呼び出された若しくは呼ばれた、スタンドアロンのアプリケーションでもよい。これらの場合、クライアントアプリケーション１１０内でレンダリング及び表示されたグラフィカルオブジェクト１１５は、ユーザがＩＶＳ１４０とデータ（例えば、個人データ、生体データなど）を共有できるようにする、セキュアなポータルのＧＵＩ及び／又はＧＣＥでもよい。
[34]一例のユースケースにおいて、ＳＰＰ１２０は、ミニブロギング、メッセージング、及び／又は他の同様のサービスを提供するソーシャルネットワーキングプラットフォームでもよく、クライアントシステム１０５のユーザは、ＳＰＰ１２０でユーザプロフィールの作成を試みることができる。この例において、クライアントアプリケーション１１０はブラウザでもよく、ＳＰＰ１２０にアクセスするためのウェブアプリケーションは、適切なＡＰＩを呼び出して、ＳＰＰ１２０でユーザプロフィールを作成するための登録手続き処理中にユーザの身元を検証するために、ＩＶＳ１４０へのセキュアなポータルを呼んでもよい。一代替案において、ブラウザは、クライアントシステム１０５のユーザが、ＩＶＳ１４０にアクセスしてＩＶＳ１４０が登録手続き処理中にＳＰＰ１２０に対して身元検証情報を提供することを許可できるようにするＩＶＳコンポーネント１１３を含んでもよい。別の代替案では、クライアントアプリケーション１１０は、クライアントシステム１０５のユーザがソーシャルネットワークと対話できるようにするモバイルアプリでもよく、このモバイルアプリは、ＩＶＳ１４０にアクセスして登録手続き処理中に身元検証処理を実行するＩＶＳコンポーネント１１３を含んでもよい。
[35]別の例のユースケースにおいて、ＳＰＰ１２０は、顧客がモバイルネットワークにアクセスできるスマートフォン、タブレットコンピュータ、ウェアラブルデバイス、ラップトップコンピュータなどを購入できるようにする金融オプションを提供するモバイルネットワークオペレータ（ＭＮＯ）でもよい。この例では、ユーザはＭＮＯと関連付けられた実店舗の小売店に入店してもよく、店の従業員が小売店及び／又はＭＮＯによって所有されるタブレットコンピュータを使用して融資の申込時にユーザを手助けしてもよい。タブレット上のアプリケーションは、ユーザが（オンライン又は小売店内で）融資の申込をできるように特別に調整され、融資申込処理中のいずれかの時点において、ユーザの身元を検証するためにＩＶＳ１４０と対話するように特別に調整されたＩＶＳコンポーネント１１３又はクライアントアプリケーション１１０の実行又は初期化をトリガするモバイルアプリでもよい。一代替案では、クライアントアプリケーション１１０は、ユーザが融資申込をできるようにするブラウザ及びウェブアプリケーションでもよく、適切なＡＰＩを呼び出して、ユーザの身元を検証するためにＩＶＳ１４０へのセキュアなポータルを呼んでもよい。
[36]上述の実施形態及び例示のユースケースのいずれにおいても、セキュアなポータルによって、個々のユーザを、身元検証目的のためにＩＶＳ１４０に登録できる。この登録処理は、様々な形態の識別情報及び生体データの収集とともにライブ面談が伴う。セキュアなポータルは、さらに、登録ユーザが自分の身元検証情報にアクセスして管理できるようにする。例えば、セキュアなポータルは、ユーザが自分の身元情報の詳細及び質を確認し、収集身元情報及び収集生体情報の質を更新及び改善し、新しい個人データ、身元データ及び／又は生体データをＩＶＳ１４０に提供できる（ＩＶＳ１４０が新しい生体データ収集及び／又は識別情報有効性検証技術を含むように進化した場合を含む）ダッシュボードＧＵＩへのアクセスを提供してもよい。さらに、ダッシュボードＧＵＩは、個々のユーザが、選択されたＳＰＰ１２０に対して身元検証インジケータをリリース又は送信できるＧＣＥを含んでもよい。一部の実施形態では、ＩＶＳ１４０は、個々のユーザが身元検証指標にアクセス又は取得できる対象（例えばサードパーティのプラットフォーム）を選択できるようにするために、個々のユーザのためのブロックチェーンを実施してもよい。ユーザは、それぞれのサードパーティのプラットフォームによってアクセス可能な特定の身元検証インジケータをさらに選択してもよい。一部の実施形態では、身元検証インジケータは、例えば、疑似乱数発生器、ハッシュ関数などを使用して生成された１回限りの許可コードでもよく、この１回限りの許可コードは、１つ又は複数の身元データ項目にリンクされている（又は関係を有する）。一部の実施形態では、ダッシュボードＧＵＩは、個々のユーザが、どこで自分の身元情報又は検証がＳＰＰ１２０によって要求又は追跡されたか、及び／又はどこで自分の身元情報が詐欺又はなりすましの試みに関わったかを特定できるようにするＧＣＥを含んでもよい。一部の実施形態では、ダッシュボードＧＵＩは、個々のユーザが、ＩＶＳ１４０を介してＳＰＰ１２０によって提供された様々なオファに参加するために、様々なＳＰＰ１２０にサブスクライブすることができるようにするＧＣＥを含んでもよい。
[37]上述したように、ＩＶＳ１４０は、個々のユーザ（例えばクライアントシステム１０５Ａのユーザ）及び／又はサードパーティのプラットフォーム（例えばＳＰＰ１２０）のユーザのために１つ又は複数の身元検証サービスを提供してもよい。ＩＶＳ１４０によって提供された身元検証サービスの第１の例は、個人データ収集サービスを含んでもよい。このサービスは、１つ又は複数のＩＶＳサーバ１４５がクライアントシステム１０５Ａから直接ユーザの個人データを収集することを伴ってもよい。例えば、クライアントアプリケーション１１０は、クライアントシステム１０５Ａのユーザが、埋め込まれたセンサ又はアクセス可能なセンサ（例えばカメラなど）を使用して様々な身元文書（例えば、運転免許証、パスポート、出生証明書、医療保険証など）をスキャンできるようにしてもよく、その後、スキャン結果は１つ又は複数のＩＶＳサーバ１４５に送信されてもよい。
[38]さらに、クライアントアプリケーション１１０は、クライアントアプリケーション１１０との直接ユーザ対話なく、クライアントシステム１０５Ａから様々なデータを収集してもよい。例えば、クライアントアプリケーション１１０は、クライアントシステム１０５に、特に、Ｘ－Ｆｏｒｗａｒｄｅｄ－Ｆｏｒ（ＸＦＦ）フィールドにクライアントシステム１０５のＩＰアドレス、日付フィールドにメッセージが送信された日時、及び／又はユーザエージェントフィールドに含まれるユーザエージェント文字列を含むヘッダ部分を有する１つ又は複数のＨＴＴＰメッセージを生成及び送信させてもよい。ユーザエージェント文字列は、クライアントシステム１０５によって動作されているオペレーティングシステム（ＯＳ）のタイプ／バージョン、クライアントシステム１０５のシステム情報、クライアントアプリケーション１１０のアプリケーションバージョン／タイプ又はブラウザバージョン／タイプ、クライアントアプリケーション１１０によって実現されるレンダリングエンジンのバージョン／タイプ、クライアントシステム１０５のデバイスタイプ及び／又はプラットフォームタイプ、及び／又は他の同様の情報を示してもよい。ＨＴＴＰメッセージは、クライアントアプリケーション１１０とのユーザ対話に応答して（例えば、後述のように、ユーザが個人データ又は生体データをサブミットした時）送信されてもよく、又はクライアントアプリケーション１１０は、クライアントシステム１０５によって実行されると、クライアントシステム１０５に、クライアントアプリケーション１１０のロード又はレンダリング時にＨＴＴＰメッセージを生成及び送信させる１つ又は複数のスクリプトを含んでもよい。他のメッセージタイプが使用されてもよく、並びに／又はユーザ及び／若しくはクライアントシステム１０５の情報が、他の実施形態では、他の手段によって取得されてもよい。
[39]上述したようにＨＴＴＰメッセージから情報を取得するのに加えて（又はそれに代えて）、ＩＶＳサーバ１４５は、クライアントシステム１０５と関連付けられた他の種類のユーザ情報を決定又は導出してもよい。例えば、ＩＶＳサーバ１４５は、取得ＩＰアドレスから、時間帯及び／又はクライアントシステム１０５の位置が特定される地理位置情報を導出してもよい。一部の実施形態では、クライアントシステム１０５がクライアントアプリケーション１１０をロード又はレンダリングした時に、ユーザ及び／又はクライアントシステム１０５の情報は、ＩＶＳサーバ１４５に送信されてもよい。例えば、ログインページは、時間帯情報、全地球的航法衛星システム（ＧＮＳＳ）及び／又は全地球測位システム（ＧＰＳ）座標、クライアントシステム１０５の画面又はディスプレイ解像度、及び／又は他の同様の情報など、ＨＴＴＰヘッダに通常含まれない情報を取得して（例えば追加のＨＴＴＰメッセージで）返送するＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）又は他の同様のコードを含んでもよい。他の実施形態では、そのような情報を取得又は導出するために、他の方法が使用されてもよい。
[40]身元検証サービスの第１の例は、１つ又は複数のＩＶＳサーバ１４５が、例えば、政府データベース（例えば、車両関連部局（ＤＭＶ）、警察、ＦＢＩ、選挙記録、資産記録、公益企業のデータなど）、信用調査所、ソーシャルメディアプラットフォームなどの１つ又は複数の外部ソースからユーザの個人データを収集することをさらに伴ってもよい。このサービスは、１つ又は複数のＩＶＳサーバ１４５がクライアントシステム１０５から収集したデータ及び外部データを使用して、例えば、ユーザのデバイス（例えばクライアントシステム１０５Ａ）が過去になりすましに関与したことがあったか、登録時又はライブ面談時のユーザのデバイス（例えばクライアントシステム１０５Ａ）のロケーション（ＧＮＳＳ又は他の同様の地理位置情報）、他のロケーション情報（例えば、三角測量、ＬＴＥ／５Ｇロケーションサービス、ＷｉＦｉポジショニング、ＩＰアドレスロケーション相関などを使用する）、個人データ及び／又はユーザエージェントデータを１つ又は複数のブラックリストに列挙された既知の詐欺犯罪者のリストに対して照合、例えば、典型的に詐欺師である最近作成された身元を検出するためにユーザの身元情報が存在した時間、ユーザの既知の関連組織を特定し、その既知の関連組織が詐欺の高発生率と関与しているか否か、なりすましの身元を示すことができるアドレス又は他の個人情報の変化率、登録中に収集された個人情報が正確であることを検証するために、収集された個人データを１から９００の変数及び／又は属性に対して照合、登録がなりすましの身元に対するものである可能性があるかを判断するために複数の他の詐欺リスク指標を検索、本物の身元を脅かす試み、身元が意図的に操作されているか、実際の人物がサードパーティによるなりすましの被害者となる危険性があるか、及び／又は身元が過去に高リスクの行為を有するか、及び／又は他の外部ソースによって提供された情報を検証するために、外部ソースからの収集データを比較など、追加情報を検証することをさらに伴ってもよい。さらに、身元検証サービスの第１の例は、１つ又は複数のＩＶＳサーバ１４５が、ユーザ及び／又はクライアントシステム１０５のデータ及び外部データを使用して、登録処理（後述）のライブ面談部分中に尋ねるＫＢＡ質問の様々なセットを生成することをさらに伴ってもよい。
[41]ＩＶＳ１４０によって提供される身元検証サービスの第２の例は、オブジェクト認識サービスを含んでもよく、１つ又は複数のＩＶＳサーバ１４５が画像又は映像データに基づいてユーザを識別するように構成される。オブジェクト認識サービスは、登録段階と評価段階とを含んでもよい。登録段階において、登録希望者は１つ又は複数のオブジェクト特徴が抽出される画像又は映像データを提供する。オブジェクト特徴は、エッジ、リッジ、角、ブロブ、及び／又はいずれかの所定の関心領域（ＲＯＩ）など、画像のいずれかの領域又は部分でもよい。特徴は、サイズ、色、形、他のオブジェクトとの関係など、オブジェクトの属性でもよい。使用される特徴は、実装固有のものでもよく、例えば、検出対象のオブジェクト及び開発及び／又は使用対象のモデル（複数可）に基づいてもよい。
[42]一部の実施形態では、ＩＶＳサーバ１４５のうちの１つ又は複数は、幾何学的オブジェクト認識アルゴリズム（複数可）を実施してもよく、特徴は、人間の顔の目、鼻、頬骨、顎、唇及び／又は他の顔特徴、人間の手の掌の掌皮膚パターン（例えば、線、皺、突起（又は突出））、人間の手の指又は掌の摩擦隆線又は指紋パターンなどの抽出された標識／特徴の相対位置、サイズ、及び／又は形状を分析することによって特定される。赤外線（又は近赤外線）／画像キャプチャ装置がクライアントシステム１０５Ａによって使用される実施形態では、掌／手及び／又は顔の静脈形状、又はその一部が１つ又は複数の特徴として使用されてもよい。評価段階は、抽出された特徴を使用して新規登録希望者／申込者のためにオブジェクトモデルを作成することをさらに伴う。オブジェクトモデルは、登録希望者／申込者の顔、掌、指などの特徴を含んでもよく、又は示してもよい。一部の実施形態では、登録段階は、提供された画像／映像データに対して老化又はリバースエイジングプロトコルを利用することを含んでもよく、それによって、登録希望者の様々な年齢（又は予想される将来又は過去の老化）のために、様々な特徴セットが抽出できる。このようにして、登録希望者の様々な年齢に対応する複数の特徴セットは、オブジェクト認識モデルに含まれてもよい。オブジェクト識別モデル及び画像／映像データ自体は、データベースオブジェクト（ＤＢＯ）１５５（後述）に記憶されてもよい。
[43]評価段階は、クエリ画像／映像データを、登録段階において作成された既存のオブジェクトモデルと照合することによってユーザを識別することを伴う。評価段階において、クエリ画像／映像データから抽出された特徴は、適切なパターン認識技術を使用してオブジェクト識別モデルと照合される。例えば、オブジェクトモデルに対して様々な演算子が適用されてもよく、１つ又は複数の仮説を形成するために、様々な特徴が特定されてもよい。検出された特徴を使用して、オブジェクトモデルの可能性のある各オブジェクトに対して確率が割り当てられて、候補オブジェクトを生成してもよく、仮説を検証してオブジェクトに割り当てられた確率を洗練するために、１つ又は複数の他のモデルが使用されてもよい。オブジェクトモデルは、定性的又は機能的な記述、幾何学的表面情報、及び／又は抽象的な特徴ベクトルでもよく、検討対象からの可能性が低いオブジェクト候補の削除を容易にするためにある種のインデックス方式を用いて整理される適切なデータベース（例えばＩＶＳ ＤＢ１５０）に記憶されてもよい。各候補オブジェクトに対して、検出されたオブジェクト（複数可）として最も高い確率を有する１つ又は複数のオブジェクトがオブジェクトモデルから選択される。一実施において、記憶されたオブジェクトのうちで最も高い確率を有する複数のオブジェクトのセットが、一次生体データを使用して選択され、その後、二次生体データを使用して処理が繰り返されて、最も高い確率の一致として単一のオブジェクトがオブジェクトセットから選択されてもよい。本開示の他の箇所で記載したものを含め、例えば、クラスタリング、異常検出、ニューラルネットワーク（ＮＮ）、深層ニューラルネットワーク（ＤＮＮ）、ベイジアンネットワーク（ＢＮ）、及び／又は何らかの他の機械学習（ＭＬ）又は深層学習技術を含んでもよいＭＬ及び／又は深層学習技術が、パターン認識のために使用されてもよい。一部の実施形態では、評価段階は、特徴抽出の前にクエリ画像／映像データに対して老化又はリバースエイジングプロトコルを利用することを含んでもよい。様々な実施形態によれば、評価段階は、登録段階において抽出された１つ又は複数の特徴を、ライブ面談中にキャプチャされた画像／映像データから抽出された特徴と照合して、（何らかの誤差の範囲内で）登録希望者がライブ面談を実行している人物と同一人物であるかを決定することを伴う。
[44]画像／映像データから特徴を検出及び抽出するために、ＩＶＳサーバ１４５のうちの１つ又は複数は、エッジ検出、角検出、ブロブ検出、ＭＬアプローチ（例えば主成分分析（ＰＣＡ）、スケール不変特徴変換（ＳＩＦＴ）、輝度勾配ヒストグラム（ＨＯＧ）など）、深層学習アプローチ（例えば、全結合ニューラルネットワーク（ＦＣＮＮ）、領域ベースの畳み込みニューラルネットワーク（Ｒ－ＣＮＮ）、シングルショットマルチボックス検出器、「ｙｏｕ ｏｎｌｙ ｌｏｏｋ ｏｎｃｅ」（ＹＯＬＯ）アルゴリズムなど）、又は何らかの他の適切な技術など、１つ又は複数の知られているオブジェクト認識特徴検出技術を使用してもよい。
[45]ＩＶＳ１４０によって提供される身元検証サービスの第３の例は、声紋に基づく話者認識（又は話者検証）を含んでもよい。話者検証は、特定の身元を有することを主張する話者の身元を判断することを伴う。声紋は、申込者を一意に識別するために使用される申込者の声の測定可能な特徴のセットである。その特徴は、音響信号から抽出された音声素性でもよく、又はそれを含んでもよい。特徴及び／又は音声素性は、話す時の話者の口、喉などの物理的構成に基づいてもよい。声紋は、数式、値のベクトル、及び／又は何らかの他の表現として表されることができる。スペクトログラム又は他の同様のグラフィカル表現は、登録アプリによって記録されている間のユーザ／登録希望者の声の特徴及び／又は音声素性を表示するために使用されてもよい。一部の実施では、このスペクトログラムは、音声記録のファイルフォーマット／コンテナ（例えば、Ｗａｖｅｆｏｒｍ Ａｕｄｉｏ Ｆｉｌｅ Ｆｏｒｍａｔ（ＷＡＶ）、ＭＰＥＧ－４ ｐａｒｔ １４ （ｍｐ４）、アップル（Ａｐｐｌｅ）（登録商標）Ｌｏｓｓｌｅｓｓ（．ｍ４ａ）など）を含まなくてもよい。これらの技術のいくつかは、処理及び記憶（収集）されるコンテナを作成するためにスペクトログラムを利用してもよく、又は登録希望者／ユーザに対してレンダリング及び表示され得るスペクトログラムを他の方法で含んでもよい（又は生成してもよい）。これらの実施において、画像自体が記憶されても、されなくてもよいが、音声記録ファイル／コンテナは記憶されてもよい。いくつかの実施において、登録希望者アプリは、記録段階における登録希望者／ユーザの音声のスペクトログラムを生成、レンダリング、及び表示する適切なプラグインなどを利用してもよい。
[46]話者認識サービスは、テキスト依存型（「能動認識」とも呼ばれる）又はテキスト独立型（「受動認識」とも呼ばれる）でもよい。テキスト依存型話者認識サービスは話者に同じフレーズを繰り返すことを求める一方、テキスト独立型話者認識サービスはユーザの発語に関して制約がない。一般に、能動認識システム／サービスは、特定の段階を高い確実性の程度と一致させることを伴う一方、受動認識システム／サービスはその人物のために記憶された音響プロフィールに対して人物の音声の一般的な音質を照合することを伴う。テキスト独立型又はテキスト依存型の両方の話者認識サービスは、開発（又は訓練）段階、登録段階、及び評価段階を含む三段階を含んでもよい。一部の能動認識システム／サービスは、評価段階なしに（例えばフレーズを３回朗読すること、又は他の方法で話すことをユーザに求めずに）登録希望者の声紋を検証することができる。これらの能動認識システム／サービスは、今後の認識のために受動認識システム／サービスを利用する。今後の認証のためにユーザの声紋が生成及び記憶されると、その声紋に対する照合のために、１つの話されたフレーズ又は発話のみが必要とされる。ただし、初期照合が失敗した場合、又は照合のための初期フレーズ又は発話が不良に記録された、又は適切に記録されなかった場合にユーザに追加のフレーズを話す／発することを求めることができるように、冗長性がシステムに組み込まれてもよい。
[47]開発（又は訓練）段階は、話者関連情報をキャプチャするための背景モデルを作成することを伴う。背景モデルは、話者の発話の訓練データセットを使用して生成される。背景モデルの例は、混合ガウスモデル（ＧＭＭ）ベースのユニバーサル背景モデル（ＵＢＭ）、接合因子分析（ＪＦＡ）ベースのモデル、確率的線形判別分析（ＰＬＤＡ）モデル、ＢＮ、ＤＮＮなどを含む。
[48]登録段階において、背景モデルを使用して、新規登録希望者／申込者に対して話者モデルが作成される。新規話者は、話者固有情報を導出して話者依存型モデルを得ることによって登録される。話者依存型モデルは、「声紋」と呼ばれることがあり、周波数、ピッチ、持続時間、強弱の変化、及び／又は他の同様の特徴など、話者の様々な発話特徴を含んでもよく、又はそれを示してもよい。一部の実施では、新規登録希望者／申込者によって生成された発語は、背景モデルを作成するために使用される訓練データセット中にない。テキスト独立型システムが、ユーザによって話された内容に関して制約がない一方、テキスト独立型システムは、話者依存型モデルを構築するために、（例えば、隠れマルコフモデル、混合ガウスモデル、動的タイムラッピング、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、ＤＮＮ、ディープフィードフォワードニューラルネットワーク（ＦＮＮ）、ローカル接続ネットワーク（Ｌｏｃａｌｌｙ Ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ：ＬＣＮ）、エンドツーエンドの自動音声認識モデルなどの）音声認識技術の使用を必要とする。話者依存型モデル（又は声紋）は、ＩＶＳ ＤＢ１５０（後述）で個々のＤＢＯ１５５として記憶される。様々な実施形態では、登録段階中において、登録希望者の声紋がいずれかの他のユーザと関連しているかを判断するために、登録希望者の話者依存型モデル（又は声紋）は（例えばＤＢＯ１５５に記憶された、又はＤＢＯ１５５として記憶された）複数の他の声紋レコードと照合される。
[49]評価段階は、クエリ発語を、登録段階で作成された既存の話者モデルと照合することによってユーザを識別することを伴う。評価段階中において、例えば、スコア機能、コサイン類似度、適切なニューラルネットワーク（例えば、ＣＮＮ、ＤＮＮ、深層ＦＮＮ、ＬＣＮなど）などの適切なパターン認識技術を使用して、クエリ試験サンプルが話者モデルに対して照合される。この評価段階のためにＮＮが使用された場合、ＮＮが（何らかの誤差の範囲で）同一話者の発語間の一致を識別できるまで、さらに異なる話者の発語を区別できるまでＮＮが訓練されてもよい。
[50]上述した段階のそれぞれにおいて、発話は、マイクなどのセンサによるアナログ信号（複数可）としてキャプチャされる。特に、登録段階及び評価段階中において、クライアントシステム１０５Ａに埋め込まれた、又は通信可能に結合されたマイク又は他の同様のセンサを使用して登録希望者／申込者の声をキャプチャしてもよい。クライアントシステム１０５又は１つ又は複数のＩＶＳサーバ１４５は、適切な量子化レベルのアナログ信号のサンプルを使用して、アナログ信号をデジタル信号に（例えばアナログデジタル変換器（ＡＤＣ）などを使用して）変換する。１つ又は複数のＩＶＳサーバ１４５は、そのデジタル信号から話者の声の特徴を抽出する。デジタル信号から抽出された特徴は、例えば、メル周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣ）、知覚線形予測（ＰＬＰ）特徴、深層特徴、パワー正規化ケプストラム係数（ＰＮＣＣ）などを含んでもよい。デジタル信号から特徴を抽出する特徴抽出器として、適切なニューラルネットワーク（例えば、ＤＮＮ、ＣＮＮなど）が使用されてもよい。
[51]ＩＶＳ１４０によって提供された身元検証サービスの第４の例は、活性検知サービスを含んでもよい。活性検知サービスは、キャプチャされている特定の生体データ（上述した画像／映像又は音声生体データなど）がキャプチャ時に存在する生きている人物からの実際の計測結果であるかを判断するために使用されてもよい。例えば、活性検知サービスは、上述した登録又は評価段階中に、ユーザが、偽物の手又は指又は義手又は義指、高解像度画像／映像、顔面マスク、コンタクトレンズ、録音、偽の生理学的データなどを使用しようとしている時を判断するために使用されてもよい。一部の実施形態では、画像又は映像データに基づくオブジェクト認識のための活性検知サービスは、例えば、テクスチャ分析（例えば実際の顔又は手と偽の顔又は手の肌表面及び／又は肌の弾力性との差を分析）、動き分析（例えば、目の瞬き、頭、唇又は手の動きなどを検出）、三次元再構築、デフォーカス技術、及び／又は他の同様の技術を使用することを含んでもよい。一部の実施形態では、音声データに基づく話者認識のための活性検知サービスは、例えば、雑音検出技術（例えば、録音に挿入された追加のチャンネル雑音を識別しようとする）、同一サンプル検出技術（例えば、クエリ声サンプルが依然取得されたかを検出するために、クエリ声サンプルを、記憶された声サンプルと照合する）、音素定位技術（例えば、異なるマイクからの音素の信号到達時刻差（ＴＤｏＡ）を計測する）、及び／又は他の同様の技術を使用することを含んでもよい。一部の実施形態では、音声データに基づいた話者認識のための活性検知サービスは、システム生成のコンテンツ又はパスフレーズに加えて無作為の語又は文を朗読することをユーザに求めることを含んでもよい。一部の実施形態では、活性検知サービスは、他の生体データ（例えば、顔、手、声など）がキャプチャされる一方で、生理学的生体データをキャプチャすることを含んでもよい。生理学的生体データの例は、特に、脈拍、心電図、パルス酸素濃度などを含んでもよい。上述した活性検知技術のいずれかの組合せ又はいずれかの他の活性検知技術は、他の実施形態で使用されてもよい。様々な実施形態では、活性検知サービスは、登録処理のライブ面談部分中に行われてもよい。一部の実施形態では、活性検知サービスは、ＩＶＳサーバ１４５の関与なく、行われてもよく、又はクライアントシステム１０５Ａのアプリケーション１１０によって動作されてもよい。
[52]ＩＶＳ１４０によって提供される身元検証サービスの第５の例は、ライブ面談中に人物の真実性を評価するために使用される、虚偽（又は真実性）検出サービスを含んでもよい。不正直さ又は欺きを示す又は他の方法で表す既存及び／又は公開の映像及び音声サンプルのデータは、例えば、体の動き、目による誤導、声の修正、振る舞いの変化など、欺きの主要属性に関するアルゴリズムを構築するために、セキュアな登録プラットフォーム（例えばＩＶＳ１４０）における失敗及び成功した登録試行の両方の照合映像データと相互参照される。これらの主要属性はログ記録され、その後、登録希望者が嘘を述べているか否かに関して活性チェックインアドバイザ（例えばここで説明されるライブ面談者）を支援するために適用される。この虚偽（又は真実性）検出サービスは、欺きの振る舞いと関連したマイクロエクスプレッション及び／又は言語の型を見つけるために、上述した画像／映像データ及び声データを分析することを伴ってもよい。マイクロエクスプレッションを見つけるための上述した画像／映像データ及び声データの分析は、ここで説明されたもの及び／又はその変形又は組合せのいずれかなど、いずれかの適切なＡＩ、機械学習及び／又は深層学習技術を使用して実現されてもよい。１つ又は複数のＩＶＳサーバ１４５は、登録処理のライブ面談部分中において虚偽（真実性）検出サービスを実行してもよい。
[53]ＩＶＳ１４０によって提供される身元検証サービスの第６の例は、身元照査サービスを含んでもよく、１つ又は複数のＩＶＳサーバ１４５が、登録希望者／申込者毎に、アイデンティティスコア又は信用度、信頼度スコア、信用認証符号、マックスＩＤスコア（ｍａｘ ＩＤ ｓｃｏｒｅ）（以下、「アイデンティティスコア」などと呼ばれる）などを計算する。アイデンティティスコアは、登録希望者／申込者の正しい身元に関する不確定性を示す確率又はスカラ値でもよい。すなわち、アイデンティティスコアは、身元が特定の個人に属する（又は属さない）可能性を示す。実施形態では、アイデンティティスコアを計算するために使用される特定の属性、重み因子、アルゴリズムなどは、クライアント／顧客（例えばＳＰＰ１２０）の要望に基づいて実施形態によって異なってもよい。一部の実施形態では、ＩＶＳ１４０の各クライアント／顧客プラットフォームは、希望のアイデンティティスコア計算方法を構成してもよい。例えば、第１のクライアントプラットフォーム（例えば、ウェブベースの不動産データベース会社）は、潜在ユーザの不動産に関する詐欺／不審行為を強調するアイデンティティスコアを取得することを選択してもよく、第２のクライアントプラットフォーム（例えばモバイルネットワークオペレータ）は、潜在ユーザの電気通信に関する詐欺／不審行為を強調するアイデンティティスコアを取得することを選択してもよい。これらの実施形態では、ＩＶＳ１４０は、特定のデータ要素／属性を追加及び／又は削除してもよく、及び／又は特定のクライアントプラットフォームに対する特定のアイデンティティスコア評価構成に応じて様々にアイデンティティスコアを計算するように、様々なデータ要素／属性に重み付けをしてもよい。一部の実施形態では、潜在ユーザに対するアイデンティティスコアは特定のトランザクションに紐づけられてもよく、及び／又はトランザクションは、そのトランザクションの両方のパーティの適切な認証に紐づけられてもよい。これらの実施形態のいくつかにおいて、トランザクションは追跡されてもよく、又は適切なブロックチェーンデータベースを使用する根拠となってもよい。計算されると、アイデンティティスコアは不確定性閾値と比較されることが可能であり、その後、異なるコンテンツ／サービスへの登録希望者のアクセスを拒絶又は許容するための根拠として使用されてもよい。一部の実施形態では、サードパーティのスコア評価システム（例えばレクシスネクシス（ＬｅｘｉｓＮｅｘｉｓ）（登録商標）インスタントＩＤ（ＩｎｓｔａｎｔＩＤ）（登録商標）など）がアイデンティティスコアを提供するために使用されてもよい。そのような実施形態では、そのサードパーティのアイデンティティスコアが、ＩＶＳ１４０によって収集又は算出された他の属性の値によって強化されてもよい。実施形態では、ユーザのアイデンティティスコアは、様々なサードパーティプラットフォーム（例えばＳＰＰ１２０）から提示される特定の種類又はクラスのコンテンツ、サービス、又はプロモーションを提示するための根拠として使用されてもよい。様々な実施形態では、ユーザは、自分のアイデンティティスコアを上げるために、ＩＶＳ１４０に対して追加又は代替の個人データ及び／又は生体データをサブミットしてもよい。さらに、アイデンティティスコアは、詐欺行為を特定又は予想するために他のデータ項目と照合されてもよい。
[54]アイデンティティスコアは、登録処理、登録処理のライブ面談部分、及び／又はユーザの身元の有効性検証のいずれかの試行中に収集された個人データ、生体データ、及び／又は他のデータに基づいて計算されてもよい。一例では、信頼度スコアは、登録処理の処理中に登録希望者によって提供されたデータ毎に決定されてもよく、アイデンティティスコアは信頼度スコアの組合せに基づいてもよい。別の例では、アイデンティティスコアは、異なる個人のＤＢＯ１５５に同一又は類似の身元データがどの程度多く出現するか、特定のユーザに対して競合する身元データ点が出現する回数、成功又は不成功の身元認証を含めた身元検証試行の回数、プロンプトに応答してユーザが身元データを提供した時間量などに基づいてもよい。アイデンティティスコアを計算する際に、外部データも使用されてもよい。例えば、アイデンティティスコアは、収集／マイニングされたソーシャルネットワークプロフィールデータ及び／又はソーシャルネットワーク接続データに少なくとも部分的に基づいてもよく、このソーシャルネットワークデータは、ユーザの身元が本物であるか、又はなりすましであるかを示す傾向にある様々な因子及びソーシャルネットワーク行動に対して分析される。アイデンティティスコアを決定又は計算するためにいずれかの適切なアルゴリズムが使用されてもよく、例えば、多層ＦＮＮ、ＤＮＮ選択的分類アルゴリズム、ＣＮＮモンテカルロアルゴリズム、ソーシャルマトリクスファクタライゼーション（Ｓｏｃｉａｌ Ｍａｔｒｉｘ Ｆａｃｔｏｒｉｚａｔｔｉｏｎ：ＳＭＦ）技術などが信頼度スコア評価のために使用されてもよい。アイデンティティスコアが計算される手法（例えば特定のアルゴリズム（複数可））及び様々なデータ点に割り当てられる重みは、アプリケーション依存型であることが可能であり、実施形態毎に異なり得る。
[55]ＩＶＳ１４０によって提供される身元検証サービスの第７の例は、登録処理のライブ面談部分を実行するために使用可能な対話型インターフェースサービスを含んでもよい。登録処理のライブ面談部分は、登録希望者の活性及び登録希望者の身元の信憑性を評価するために使用される。ライブ面談部分は、ライブ面談前に収集されて身元検証目的のためにも使用される同一又は類似の識別個人データ及び生体データを収集するためにさらに使用される。一部の実施形態では、対話型インターフェースサービスは、１つ又は複数のＩＶＳサーバ１４５が登録希望者／申込者（例えば図１の例ではクライアントシステム１０５Ａ）によって使用されるクライアントシステム１０５と、人間の面談者（例えば図１の例ではクライアントシステム１０５Ｂ）との間に通信インターフェースを提供することを伴ってもよい。
[56]ライブ面談が人間の面談者で実行された場合、クライアントシステム１０５Ａは、適切なテレビ電話技術を使用してＩＶＳ１４０を介してクライアントシステム１０５Ｂとのテレビ電話又はテレビ会議接続を構築してもよい。そのようなテレビ電話技術の例は、特に、国際電気通信連合（ＩＴＵ）Ｈ．３２０（公衆交換電話網（ＰＴＳＮ））、Ｈ．２６４（スケーラブル映像符号化（ＳＶＣ））、及びＶ．８０（テレビ会議）標準を含む。一例では、ＩＴＵ Ｈ．２６４及び先進的音響符号化（ＡＡＣ）は、それぞれ、映像及び音声符号化のために使用されてもよい一方、ＲＴＰ又はＳＲＴＰを用いたＳＩＰは、ビデオ通話のための符号化された音声及び映像を設定してストリーミングするために使用されてもよい。これらの実施形態では、ＩＶＳサーバ１４５は、使用される特定のプロトコル（複数可）に応じて、プロキシサーバ（複数可）、リダイレクトサーバ（複数可）、ゲートウェイ（複数可）（例えばＷｅｂＲＴＣゲートウェイ、ＳＩＰゲートウェイなど）、ＸＭＰＰサーバ（複数可）、シグナリングサーバ（複数可）、ネットワークアドレス変換（ＮＡＴ）サーバ（複数可）（例えば、Ｓｅｓｓｉｏｎ Ｔｒａｖｅｒｓａｌ Ｕｔｉｌｉｔｉｅｓ ｆｏｒ ＮＡＴ（ＳＴＵＮ）サーバ（複数可）、Ｔｒａｖｅｒｓａｌ Ｕｓｉｎｇ Ｒｅｌａｙｓ ｆｏｒ ＮＡＴ（ＴＵＲＮ）サーバ（複数可）、ＳＩＰセッションボーダーコントローラ（複数可）など）、ログインサーバ（複数可）（例えば、Ｓｋｙｐｅプロトコル準拠の実装）などを含んでもよく、又は実装してもよい。これらの実施形態のいくつかでは、アップロード機能のために、ライブ面談のみが可能でもよい。一部の実施において、ＩＶＳサーバ１４５（又はアプリケーションサーバ）は、ＩＶＳ１４０（又は個々のＩＶＳサーバ１４５）と様々なクライアントシステム１０５との間にセキュアチャンネルを構築して維持するように構成されてもよい。セキュアチャンネルによって、クライアントシステム１０５が、セキュアな手法でＩＶＳ１４０に対して機密情報（例えば身元情報、生体データなど）を提供可能となってもよい。
[57]クライアントシステム１０５Ａ及び１０５Ｂとのそれぞれのセキュアチャンネルを構築後、クライアントシステム１０５の観点から、クライアントシステム１０５Ａと１０５Ｂとの間にセキュアチャンネル（図１には不図示）が存在するかのように見えるように、ＩＶＳ１４０は、クライアントシステム１０５Ａとクライアントシステム１０５Ｂとの間でメッセージを渡してもよい。一部の実施形態では、ＩＶＳサーバ１４５のうちの少なくとも１つが、ポート転送又はマッピング、ＮＡＴ、パケットルーティング、ブリッジングなどを実行することによって、クライアントシステム１０５Ａと１０５Ｂとの間でメッセージを変換して渡すように実装されてもよい。クライアントシステム１０５Ａが登録処理の処理中に個人識別情報（ＰＩＩ）をアップロード又は他の方法で提供できるように、クライアントシステム１０５ＡとＩＶＳサーバ１４５との間にも、セキュアチャンネルが構築されてもよい。
[58]セキュアチャンネルは、いずれかのセキュアな通信手段を指す。「チャンネル」という用語は、２つのエンティティ又は要素間の双方向通信のためのいずれかの手段を指し、「セキュアチャンネル」という用語は、漏話及び／又は改竄に対して耐性のあるチャンネルを介してデータを転送するいずれかの手段を指してもよい。すなわち、「セキュアチャンネル」は、チャンネルを介して伝送されるデータに対してデータ機密性及びデータ保全性保護手段を用いることを指す。一実施例では、通信は、あるデバイス（例えばクライアントシステム１０５Ａ、１０５Ｂ）とＩＶＳクラウド１４０のソフトウェアプロセッサ（複数可）又はノードとの間でセキュアソケットレイヤー（ＳＳＬ）又はトランスポートレイヤーセキュリティ（ＴＬＳ）を使用してネットワーク（例えばインターネット）を介して行われてもよい。さらに、又は若しくは、エンドポイントアプリケーション自体でメッセージの暗号化及び復号を扱うエンドポイントアプリケーションを伴う適切なポイントツーポイント暗号化（Ｐ２ＰＥ）又はエンドツーエンド暗号化（Ｅ２ＥＥ）機構が使用されてもよい。この実施において、エンドポイントは、事前に共有されたシークレット（例えばプリティグッドプライバシー（ＰＧＰ））又はそのような事前に共有されたシークレットから導出された１回限りのシークレットを使用して（例えばトランザクション毎の派生一意キー（ＤＵＫＰＴ）を使用して）データを暗号化できる。別の実施例では、コンピュータシステム／デバイス間での通信のためにデータトラフィックをパッケージング（リパッケージング）するために暗号化アルゴリズムを使用するいずれかの適切なトンネリングプロトコルを使用して、エンドツーエンド暗号化トンネル（ＥＥＴ）が構築されてもよい。ＥＥＴは、一般には、仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）を介して移動する通信、又はインターネットプロトコルセキュリティ（ＩＰｓｅｃ）を使用した通信を指す。ＳＳＬ、ＴＬＳ、ＩＰｓｅｃ、ＰＧＰ及び／又はＯｐｅｎＰＧＰ、ＳＳＨ、ケルベロスなどを含むセキュアチャンネルのために、いずれかの適切な暗号プロトコルが使用されてもよい。本開示の目的のため、「エンドツーエンド暗号化トンネル」、「セキュアチャンネル」、「暗号化チャンネル」、「ポイントツーポイント暗号化」、「エンドツーエンド暗号化」などの用語は、異なる概念を指すこともできるとしても、本開示全体においては入れ替え可能に使用されてもよい。
[59]上記で言及したように、対話型インターフェースサービスは、ＩＶＳサーバ１４５がバーチャルアシスタント、チャットボット、自律型ＡＩエージェントなど（まとめて「ボット」と呼ばれる）を動作させることを伴ってもよい。ボットは、適切なボットフレームワーク（例えばボットキット、ラサＮＬＵ、アジュール（Ａｚｕｒｅ）（登録商標）ボットサービス及び／又はマイクロソフト（登録商標）ボットフレームワーク、アパッチ（Ａｐａｃｈｅ）（登録商標）オープンＮＬＰ（ＯｐｅｎＮＬＰ）（商標）、アパッチ（登録商標）スパークＮＬＰ（商標）など）又はＡＩサービス（例えばフェイスブック（Ｆａｃｅｂｏｏｋ）（登録商標）によって提供されるＷｉｔ．ａｉ（登録商標）、グーグル（Ｇｏｏｇｌｅ）（登録商標）によって提供されるＤｉａｌｏｇｆｌｏｗ（商標）（元ＡＰＩ．ａｉ）、マイクロソフト（登録商標）Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｓｅｒｖｉｃｅ（ＬＵＩＳ）、アイビーエム（ＩＢＭ）（登録商標）ワトソン（Ｗａｔｓｏｎ）（登録商標）、アマゾン（Ａｍａｚｏｎ）（登録商標）レックス（Ｌｅｘ）（登録商標）など）を使用して実現されてもよい。これらの実施形態では、ボットは、クライアントシステム１０５Ａのクライアントアプリケーション１１０内で動作されてもよく、ＩＶＳサーバ１４５は、ボットを介して得られた声、テキスト、及び／又は画像をベースとした要求を扱うために様々なオンラインの音響／言語、文法、及び／又は行動モデルを利用することがある意味プロセッサ（複数可）、声ベースのクエリプロセッサ（複数可）、及び／又は他の同様のストリームプロセッサ（複数可）（まとめて「ストリームプロセッサ」と呼ばれる）を実現してもよい。ストリームプロセッサのリソースは、ＩＶＳ１４０がクラウドインフラストラクチャを使用してクラウドコンピューティングサービスとして実現された場合など、複数のＩＶＳサーバ１４５上で分散されてもよい。一部の実施において、個々の意味プロセッサ（複数可）、声ベースのクエリプロセッサ（複数可）などは、それぞれのクライアントシステム１０５Ａによって動作されている１つ又は複数のボットを扱う。これらの実施形態では、クライアントシステム１０５Ａは、クライアントアプリケーション１１０内のボットのインスタンスを動作させるように構成され、ボットインスタンスによって取得された要求は特定のストリームプロセッサによって扱われる。
[60]一部の実施形態では、ボットは１つ又は複数のグラフィカルオブジェクト１１５（以下「ボット１１５」と呼ばれる）によって図示されてもよい。一部の実施では、ボット１１５は、ストリームプロセッサによって提供された聴覚出力にほぼ対応する顔のアニメーションを有するアバターでもよい。他の実施では、ボット１１５は、メッセージングアプリケーションのユーザの形態を有してもよく、ボット１１５は、ストリームプロセッサによって提供されるテキスト出力を含む。動作において、ボットは、クライアントシステム１０５Ａの適切な入力装置を介してユーザから声、テキスト、又は画像の入力（又は単に「入力」）を取得し、その入力をＩＶＳサーバ１４５に転送する。声入力が使用される場合、ボット（又はアプリケーション１１０）は、声入力（又は声入力のデジタル録音）を受け取り、リアルタイム又はほぼリアルタイムでデジタル音声データをトークン毎の１つ又は複数のテキストの語又はフレーズ（「トークン」とも呼ばれる）に変換するストリーミング音声テキスト変換モジュールを含んでもよい。一部の実施では、音声信号と音素単位及び／又は語系列との間の関係をマッピングする１つ又は複数のローカルに記憶された、又はリモートにアクセス可能な言語モデルが、トークンを生成するために使用される。一部の実施では、声入力の音声録音は、クライアントシステム１０５Ａでトークンを生成せずにＩＶＳサーバ１４５にストリーミングされてもよく、又は他の方法で送信されてもよい。
[61]ＩＶＳサーバ１４５は、受信された入力のセマンティクス又は意味を識別して適切な応答を作成するために、意味プロセッサ（複数可）、声ベースのクエリプロセッサ（複数可）などを動作させる。一部の実施形態では、意味プロセッサ（複数可）、声ベースのクエリプロセッサ（複数可）などは、辞書、語彙、及び／又は文法規則にしたがって入力を内部表現（例えば適切なデータ構造に配置されたトークンのセット）に構文解析し、その内部表現を、適切な自然言語処理（ＮＬＰ）及び／又は自然言語理解（ＮＬＵ）のＭＬモデル（例えば、回帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）、ＣＮＮ、及び／又はここで説明されるような何らかの他のＭＬモデル）に適用する。一部の実施では、ＮＬＰ／ＮＬＵモデルは、文脈－回答の対に関して訓練されてもよい。文脈－回答対における文脈は、文脈－回答対の回答の前に存在する一文又は複数の文であり、回答も一文又は複数の文を含んでもよい。各文は、辞書、語彙、及び／又は文法規則に基づいて構築された一連のトークンを含む。入力の内部表現（又はトークンのセット）に基づいて、意味プロセッサ（複数可）、声ベースのクエリプロセッサ（複数可）などは適切な回答を選択し、選択された回答を、クライアントシステム１０５Ａによって動作されるボットに送る。他の実施では、ＮＬＰ／ＮＬＵモデルは、エンティティ及びインテントに関して訓練されてもよい。エンティティは、自然言語の語の組合せの、エンティティの明確な意味を保持する標準的なフレーズへのマッピングであり、インテントは、明確な意味の、対応ボットアクションへのマッピングである。アクションは、任意選択的なパラメータ又は文脈情報を有することがある、テキスト又は声出力又は実行可能関数の形状を有することがある対応インテントへの応答である。
[62]クライアントシステム１０５Ａによって動作されているボットは、ＩＶＳサーバ１４５からの応答を受信し、アプリケーション１１０内でその応答を視覚的に出力すること、及び／又はクライアントシステム１０５Ａの音声又は触覚出力装置などの別の出力装置を使用することを制御／管理する。声出力が使用される場合、ボット（又はアプリケーション１１０）は、ストリーミング音声テキスト変換モジュールを利用して、応答のテキストデータ（又はトークンのセット）を、リアルタイム又はほぼリアルタイムでトークン毎の１つ又は複数の音声信号に変換し、その音声信号は、その後、クライアントシステム１０５Ａの音声出力装置によって出力される。
[63]ライブ面談が人間の面談者又はボットによって実行されるかに関係なく、個人データ及び／又は生体データは、身元検証及び活性検証の両方のために、ライブ面談中に収集されてもよい。一部の実施形態では、ライブ面談中に収集された個人データ及び／又は生体データは、ライブ面談前に収集された個人データ／生体データと照合されてもよく（例えば、上述した身元検証サービスの第１から第３の例）、及び／又は過去のライブ面談中に収集された個人データ／生体データと照合されてもよい（例えば同一のユーザと複数の面談が実行される実施の場合）。このデータの照合は、上述した方法と同一又は類似の方法で実行されてもよい。一部の実施形態では、エイジリバーシングプロトコルは、ライブ面談中にキャプチャされたユーザの画像／映像データを、ライブ面談前の既知の日程のユーザの画像に若返らせるために利用されてもよく、ユーザがなりすましの身元を使用していないことを検証するために使用されてもよい。一部の実施形態では、ライブ面談中に収集された個人データ／生体データは、第１の身元検証サービスに関して上述されたものなど、外部ソースから取得された基準画像と照合されてもよい。
[64]ライブ面談中は、ボット又は人間の面談者が、ライブ面談前に収集されたデータに基づいて生成された様々な質問（例えば、上述した身元検証サーバの第１の例によって生成されたＫＢＡ質問）を尋ねてもよい。ボット又は人間の面談者は、ユーザが回答を本当に知っているかを検証するために、ユーザがどのようにＫＢＡ質問に回答するかを分析してもよい。ユーザがどのようにＫＢＡ質問に回答するかを分析するために、様々なデータが収集されてもよい。例えば、ユーザが質問に回答するために使用する時間量、ユーザがある質問に対する自分の回答を変更した回数、マイクロエクスプレッションを分析するための画像／映像データ、言語パターンを分析するための音声データなどである。例えば、ボット又は人間の面談者は、「ジョンソン通りの自宅にはトイレがいくつありますか？」と質問する場合があり、面談者は、ユーザが印刷文書を参照するか、又はユーザが正答を検索するためにクライアントシステム１０５Ａを使用しているかなど、回答がユーザにとって即座に認識されていないかを確認できる。
[65]ＩＶＳ１４０によって提供される身元検証サービスの第８の例は、１つ又は複数のＩＶＳサーバ１４５が認証済みユーザの身元情報を使用して可搬データアセットを作成する身元アセット管理サービスを含んでもよい。「データアセット」は、単一のエンティティとして組織及び管理されるデータ又はデータセットを指す場合があり、身元情報に基づいてデータアセットは、「身元アセット」と呼ばれる場合がある。これらの身元アセットは、身元検証目的のために他のプラットフォームにリンクされることが可能であり、又はそれと通信されることが可能である。例えば、一部の実施形態では、身元検証済みユーザは、認証資格証明として、及び／又は他のウェブサイト又はＳＰＰ１２０などのプラットフォームのためのユーザプロフィールとして自分の身元アセットを利用してもよい。これらの実施形態では、ユーザは、ＳＰＰ１２０から、又はＩＶＳ１４０によって提供されるセキュアなポータルを介して（後述される）コンテンツ／サービスにアクセスしようとする時に、ＳＰＰ１２０を介して（例えばＡＰＩなどを使用して）自分の身元アセットにアクセスしてもよい。これらの実施形態では、ＩＶＳサーバ（複数可）１４５は、ＳＰＰ１２０による使用に適した特定のフォーマットで身元アセットをパッケージング又はフォーマット化してもよい。一部の実施形態では、ＩＶＳサーバ（複数可）１４５は、ユーザが選択した基準に基づいて身元アセットをパッケージング又はフォーマット化してもよい。例えば、ユーザは、ＳＰＰ１２０へのアクセスのために自分の身元を検証するために、個人データ及び／又は生体データの特定の組合せを選択してもよく、ＩＶＳサーバ（複数可）１４５は、個人データ／生体データの組合せに基づいて身元検証指標を生成してもよく、その後、指標はＳＰＰ１２０に送信されてもよい。このようにして、サードパーティのプラットフォーム／ウェブサイトは、ユーザの認証及び／又はユーザプロフィールの管理のために自社の計算資源及び／又は記憶資源を使用する必要がない。
[66]一部の実施形態では、身元アセットは、身元アセットの身元情報にアクセスするために使用できる身元アクセス証明にリンクしてもよく、又は他の方法で関連付けられてもよい。例えば、クライアントシステム１０５Ａは、例えば、身元アクセス証明をクライアントシステム１０５Ａのローカルメモリにダウンロードする、ウェブリソース又はＵＲＬを使用して身元アクセス証明にアクセスする、又は何らかの他のデータ転送機構を使用することによって、ＩＶＳサーバ１４５から検証済みユーザの身元アクセス証明を取得してもよい。ユーザが自分の身元を検証してもらうことを希望した場合、クライアントシステム１０５Ａは、例えば、アップロードコンポーネントを使用する、ウェブフォームによって身元アクセス証明のウェブリソース又はＵＲＬをサブミットする、又は何らかの他のデータ転送機構を使用して、ＳＰＰ１２０に身元アクセス証明を提供してもよい。ＳＰＰ１２０は、その後、ユーザの身元情報を取得するために、ＩＶＳ１４０に対して、適切な資格証明、デジタル証明などとともに身元アクセス証明を提供してもよい。一部の実施形態では、異なる身元アクセス証明が身元情報の異なる組合せとリンクされてもよく、又は他の方法で関連付けられてもよく、ユーザは、ユーザがＳＰＰ１２０に提供する意志がある情報量に基づいて、ＳＰＰ１２０に特定のアクセス証明（又はアクセストークン）を提供してもよい。例えば、第１の身元アクセス証明は、ユーザの身元が検証されたことのみを示してもよく（例えば、「検証済み身元指標」）、第２の身元アクセス証明は検証済み身元指標と、様々な種類の個人データ（例えば、名前、住所、社会保障番号など）を含んでもよい。この例では、ユーザは、身元検証目的のみでＳＰＰ１２０に第１の身元アクセス証明を提供してもよく、ユーザがＳＰＰ１２０とのユーザアカウントを設定したい場合に、ＳＰＰ１２０に対して第２の身元アクセス証明を提供してもよい。その後、ＳＰＰ１２０は、ユーザの身元情報を取得するために、ＩＶＳ１４０に対して、適切な資格証明、デジタル証明などとともに、第１又は第２の身元アクセス証明を提供してもよい。このようにして、ユーザが個人識別情報（ＰＩＩ）の流布を制御できるため、プライバシー及び情報セキュリティに関する問題は軽減できる。さらに、身元アクセス証明を使用することによって、ウェブフォームにユーザの情報を入力することをユーザに求めずにＳＰＰ１２０でのユーザアカウントを設定することもできるようにしてもよく、（ユーザの観点から）時間の節約となり、ある種類のキーロガーマルウェアアプリケーションから保護され得る。これは、ここで説明される身元認証／許可処理が登録希望者に対して登録処理の処理中に自分のＰＩＩを提供することのみを求め、その後、様々なＳＰＰ１２０用ウェブフォームへの１回限りの許可コードを提供することがあるためである。それによって、マルウェアキーロガーが１回限りの許可コードをキャプチャした場合でも、無価値のものとなる。
[67]様々な実施形態では、１つ又は複数のＩＶＳサーバ１４５は、上述した身元検証サービスのうちのそれぞれの身元検証サービス又はその一部を実行するために、個々の人工知能（ＡＩ）エージェントを実装又は動作させてもよい。ＡＩエージェントは、環境条件を観察し、特定の目標の推進のために、学習した経験（例えば経験データ）に基づいて、実行されるアクションを決定するように構成された自律型エンティティである。観察対象の特定の環境条件、実行対象のアクション、及び実現が目指される特定の目標は、動作設計領域（ＯＤＤ）に基づいてもよく、及び／又はサブシステム自体に基づいて具体的にされてもよく、又は個別に設定されてもよい。ＯＤＤは、所与のＡＩエージェント又はその特徴が機能するように特別に設計された動作条件を含む。ＯＤＤは、環境的、地理的、及び時刻的制約などの動作的制約、及び／又は所定の条件又は特徴の存在又は不在条件を含んでもよい。
[68]環境条件を観察するために、ＡＩエージェントは、クライアントシステム１０５、ＩＶＳサーバ１４５、ＳＰＰ１２０、及び／又は他のソースからの収集データを受信又は監視するように構成される。監視動作は、例えば、所定／選択期間における身元／生体データを求めてのクライアントシステム１０５及び／又は他のＩＶＳサーバ１４５に対するポーリング（例えば定期的ポーリング、順次（ロールコール）ポーリングなど）を含んでもよい。他の実施形態では、監視は、身元／生体データを求める外部要求に応答して、身元／生体データを求める要求又はコマンドを送信することを含んでもよい。一部の実施形態では、監視は、トリガ又はイベントに基づいて様々なクライアントシステム１０５からの身元／生体データを待つことを含んでもよい。このイベント／トリガは、ＡＩエージェント固有のものでもよく、特定の実施形態に応じて異なってもよい。一部の実施形態では、監視は、ＩＶＳ１４０のアプリケーション又はサブシステム及び／又はＳＰＰ１２０のサーバ（複数可）などのリモートデバイスによってトリガ又はアクティブ化されてもよい。
[69]特定の目標推進のために実行されるアクションを決定するために、ＡＩエージェントのそれぞれは、ライブ面談のセッション又はインスタンス及び／又はＡＩエージェント自体の現在の状態（コンテクスト）を特定、１つ又は複数のモデル（例えば身元検証サービスの例に関して上述した様々なモデル）を特定又は取得、目標情報を特定又は取得、及び現在の状態（コンテクスト）、１つ又は複数のモデル及び目標情報に基づいて１つ又は複数のアクションを実行した結果を予測するように構成される。１つ又は複数のモデルは、ＡＩエージェントが１つ又は複数の訓練データセットで訓練された後に作成されたアルゴリズム又はオブジェクトでもよく、その１つ又は複数のモデルは、現在の状態（コンテクスト）に基づいて実行されることが可能なアクションを示してもよい。１つ又は複数のモデルは、特定のＡＩエージェントのために定義されたＯＤＤに基づいてもよい。現在の状態（コンテクスト）は、ＩＶＳ１４０及び／又は１つ又は複数のＩＶＳサーバ１４５によって収集された情報の構成又はセットである。現在の状態（コンテクスト）は、ＡＩエージェント内部に記憶され、適切なデータ構造で維持される。ＡＩエージェントは、モデルによって定義された所定のアクションを実行した結果として、考えられる成果を予測するように構成される。
[70]目標情報は、現在の状態（コンテクスト）が与えられた場合の所望の成果（目標状態）を説明する。ＡＩエージェントのそれぞれは、特定の目標状態に到達すると考えられる予測成果のうちから成果を選択して、選択された成果につながると判断された１つ又は複数のアクションを実行する信号又はコマンドを、ＩＶＳ１４０の様々な他のサブシステムに提供することができる。さらに、ＡＩエージェントは、選択された成果及び何らかの実行手段（複数可）に関する経験から学習するように構成された学習モジュールも含んでもよい。経験は、選択された成果の１つ又は複数のアクションの実行後に収集された状態（コンテクスト）データを含んでもよい。学習された経験は、実行対象の将来的なアクションを決定するための新規又は更新モデルを生成するために使用されてもよい。
[71]ＡＩエージェント（複数可）は、自律型ソフトウェアエージェントとして実現され、個々のハードウェア要素を使用して実現され、又はその組合せで実現される。ソフトウェアをベースとした実現の一例では、ＡＩエージェントは、１つ又は複数のＩＶＳサーバ１４５の１つ又は複数のプロセッサによって実行される適切なプログラミング言語、開発ツール／環境などを使用して開発されてもよい。この例では、ＡＩエージェントのプログラムコードは、単一のプロセッサによって、又は個々の処理装置によって実行されてもよい。ハードウェアをベースとした実現の一例では、各ＡＩエージェントは、ハードウェアアクセラレータのそれぞれの機能を実行する適切なビットストリーム（複数可）及び／又は論理ブロックを有して構成されたそれぞれのハードウェアアクセラレータ（例えば、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ、ＤＳＰなど）に実現されてもよい。上述したプロセッサ（複数可）及び／又はハードウェアアクセラレータは、コンピュータビジョン（ＣＶ）及び／又は深層学習（ＤＬ）アクセラレータ、ＡＩ ＧＰＵのクラスタ、グーグル（登録商標）インクによって開発されたテンソルプロセッシングユニット（ＴＰＵ）、ＡｌｐｈａｌＣｓ（登録商標）によって提供されるＲｅａｌ ＡＩ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ（ＲＡＰ）（商標）、インテル（Ｉｎｔｅｌ）（登録商標）コープによって提供されるナーバナ（Ｎｅｒｖａｎａ）（商標）ニューラルネットワークプロセッサ（ＮＮＰ）、インテル（登録商標）モビディウス（Ｍｏｂｉｄｉｕｓ）（商標）ミリアド（Ｍｙｒｉａｄ）（商標）Ｘビジョンプロセッシングユニット（ＶＰＵ）、ＮＶＩＤＩＡ（登録商標）ＰＸ（商標）ベースのＧＰＵ、ジェネラルビジョン（Ｇｅｎｅｒａｌ Ｖｉｓｉｏｎ）（登録商標）によって提供されるＭＮ５００チップ、テスラ（Ｔｅｓｌａ）（登録商標）インクによって提供されるハードウェア３、Ａｒａｐｔｅｖａ（登録商標）によって提供されるＥｐｉｐｈａｎｙ（商標）ベースのプロセッサなど、ＡＩエージェントを動作させるために、及び／又はＭＬ機能のために特別に調整されてもよい。一部の実施形態では、ハードウェアアクセラレータは、クアルコム（Ｑｕａｌｃｏｍｍ）（登録商標）によって提供されるヘキサゴン（Ｈｅｘａｇｏｎ）６８５ ＤＳＰ、イマジネーションテクノロジーズリミテッド（Ｉｍａｇｉｎａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ Ｌｉｍｉｔｅｄ）（登録商標）によって提供されるＰｏｗｅｒＶＲ ２ＮＸ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔ Ａｃｃｅｌｅｒａｔｏｒ（ＮＮＡ）、アップル（登録商標）Ａ１１又はＡ１２ Ｂｉｏｎｉｃ ＳｏＣ内のニューラルエンジンコア、ファーウェイ（Ｈｕａｗｅｉ）（登録商標）によって提供されるＨｉＳｉｌｉｃｏｎ Ｋｉｒｉｎ９７０内のニューラルプロセッシングユニットなど、ＡＩ加速コプロセッサとして実現されてもよい。
[72]様々な実施形態では、ＩＶＳサーバ１４５（又はアプリケーションサーバ）は、クライアントシステム１０５に１つ又は複数の命令又はソースコードドキュメントを提供するように構成され、その後、命令又はソースコードドキュメントは、１つ又は複数のオブジェクト１１５（例えばグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ））をレンダリングするために、クライアントアプリケーション１１０内で実行されてもよい。ＧＵＩは、クライアントシステム１０５が、様々な機能を実行できる、及び／又はＩＶＳ１４０に様々な機能を実行するように要求又は命令できる、グラフィカルコントロールエレメント（ＧＣＥ）を含む。例えば、ＩＶＳサーバ１４５は、クライアントシステム１０５Ａを動作させている申込者／登録希望者が、様々な形態の生体データをキャプチャし、身元情報を入力又は記録し、様々なドキュメント及び／又はコンテンツ項目をアップロードし、身元検証又は他のコンプライアンス目的のために、生体データ、身元情報、及び／又はＩＶＳ１４０へのアップロードコンテンツをサブミットできるようにするインターフェースを提供してもよい。一部の実施形態では、上記又は他のインターフェースによって、さらに、クライアントシステム１０５Ａの申込者／登録希望者ユーザが、生体情報、身元情報、及び／又は他のコンテンツの様々な組合せに基づいて身元検証指標を生成できるようにしてもよい。身元検証指標は、身元データを示す又は含むブーリアンインジケータ（例えば、ｙｅｓ／ｎｏ、真／偽など）、コード又はデータ（例えば、ウェブフォームの自動入力のため）でもよく、又は身元データにアクセスするためのコード又はデータ（例えば上述した１回限りの許可コード）を含んでもよい。上記又は他のインターフェースは、さらに、クライアントシステム１０５Ａの申込者／登録希望者ユーザが、選択又は特定された受取先システム又はデバイス（例えばＳＰＰ１２０、他のクライアントシステム１０５など）に対して検証済み身元指標を分散できるようにしてもよい。別の例では、クライアントシステム１５０Ｂが面談者ユーザによって動作されている場合、ＩＶＳサーバ１４５は、クライアントシステム１０５Ｂがキャプチャされた生体データ及び／又は身元データにアクセスし、個々のデータ項目を修正又はそれに対してコメントし、及び／又は申込者／登録希望者に関する様々な情報／データを求めてＩＶＳ１４０内部又は外部の様々なデータベースを探索できるようインターフェースを提供してもよい。上記又は他のインターフェースは、さらに、クライアントシステム１０５Ｂの面談者ユーザが、ＳＰＰ１２０からのコンテンツ及び／又はサービスにアクセスを試みるユーザを許容又は拒絶できるようにするインターフェースを実現してもよく、選択／特定された受取先システム又はデバイス（例えば、ＳＰＰ１２０、クライアントシステム１０５Ｂなど）に許容／拒絶の標示を提供してもよい。ＩＶＳサーバ１４５は、ここで説明されるような様々な他のインターフェースをさらに提供してもよい。それらのインターフェースは、ウェブサイト開発ツール及び／又はプログラミング言語（例えば、ＨＴＭＬ、カスケーディングスタイルシート（ＣＳＳ）、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ、Ｊｓｃｒｉｐｔ、Ｒｕｂｙ、Ｐｙｔｈｏｎなど）を使用して、及び／又はプラットフォーム固有の開発ツール（例えば、アンドロイド（Ａｎｄｒｏｉｄ）（登録商標）スタジオ（Ｓｔｕｄｉｏ）（商標）統合開発環境（ＩＤＥ）、マイクロソフト（登録商標）ビジュアルスタジオ（Ｖｉｓｕａｌ Ｓｔｕｄｉｏ）（登録商標）ＩＤＥ、アップル（登録商標）ｉＯＳ（登録商標）ソフトウェア開発キット（ＳＤＫ）、Ｎｖｉｄｉａ（登録商標）コンピュートユニファイドデバイスアーキテクチャ（Ｃｏｍｐｕｔｅ Ｕｎｉｆｉｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ（ＣＵＤＡ）（登録商標）ツールキットなど）を使用して開発されてもよい。「プラットフォーム固有」という用語は、クライアントシステム１０５によって実現されたプラットフォーム及び／又はＩＶＳサーバ１４５によって実現されたプラットフォームを指すことがある。インターフェース例が示され、図３～図５５に関して説明される。
[73]ＩＶＳ ＤＢ１５０は、１つ又は複数の事前に定義されたＤＢ構造にしたがってデータの集合を永続的に記憶及び管理するためにリポジトリとして動作する１つ又は複数のデータ記憶装置又は記憶システムに記憶されてもよい。データ記憶装置／システムは、１つ又は複数の一次記憶装置、二次記憶装置、三次記憶装置、非線形記憶装置、及び／又は他の同様のデータ記憶装置を含んでもよい。一部の実施形態では、ＩＶＳサーバ１４５のうちの少なくともいくつかは、ＩＶＳ ＤＢ１５０の様々なデータベースオブジェクト（複数可）に対して情報の記憶及び検索を実行する適切なデータベース管理システム（ＤＢＭＳ）を実現してもよい。これらのＩＶＳサーバ１４５は、記憶サーバ、ファイルサーバ、又は他の同様のコンピューティングシステムでもよい。ＤＢＭＳは、リレーショナルデータベース管理システム（ＲＤＢＭＳ）、オブジェクトデータベース管理システム（ＯＤＢＭＳ）、非リレーショナルＤＢＭＳ（例えば、ＮｏＳＱＬ ＤＢシステム）、及び／又はＩＶＳ ＤＢ１５０を作成及び維持するために使用される何らかの他のＤＢＭＳを含んでもよい。ＩＶＳ ＤＢ１５０は、単一データベース、分散データベース、分散データベースの集合体、冗長なオンライン又はオフラインのバックアップ又は他の冗長性を有するデータベースなどの一部として実現されてもよく、分散データベース又は記憶ネットワークを含み得る。これらのＩＶＳサーバ（複数可）１４５は、構造化問い合わせ言語（ＳＱＬ）、オブジェクト問い合わせ言語（ＯＱＬ）、非正規形問い合わせ言語（Ｎ１ＱＬ）、ＸＱｕｅｒｙなどの適切なクエリ言語を利用して、ＩＶＳ ＤＢ１５０に情報を記憶し、ＩＶＳ ＤＢ１５０から情報を取り出してもよい。データベースシステム及び記憶装置のための適切な実施は、知られており、又は市販されており、当技術分野にて通常技能を有する者によって容易に実施される。
[74]図１に示すように、ＩＶＳ ＤＢ１５０は、複数のデータベースオブジェクト（ＤＢＯ）１５５を記憶する。ＤＢＯ１５５は、事前に定義された、又はカスタマイズ可能な分類に適合するデータを含む論理テーブルのセットに構成されてもよく、及び／又はＤＢＯ１５５は、ブロックチェーン又は台帳のセットに構成されてもよく、ブロックチェーンにおける各ブロック（又はＤＢＯ１５５）は前のブロックにリンクされる。ＤＢＯ１５５のそれぞれは、個々のユーザから収集された個人データ、個々のユーザから収集された生体データ、様々な外部ソースから収集されたデータ、アイデンティティセッション識別子（ＩＤ）、アイデンティティスコア、調査評価スコアなどの個々のユーザと関連付けられたデータ、及び／又は他の同様のデータを含んでもよい。ＤＢＯ１５５のいくつかは、ここで説明されるデータ項目のいずれかの間の関係に関する情報を記憶してもよい。ＤＢＯ１５５のいくつかは、ユーザ毎に許可又はアクセス関連情報を記憶してもよい。これらのＤＢＯ１５５は、特定のユーザの身元データにアクセスすることが許可された特定のサードパーティを示してもよい。いくつかの実施において、ユーザ毎の許可又はアクセス関連ＤＢＯ１５５は、どのサードパーティがそのユーザの身元データにアクセスできるかを制御するためにブロックチェーンとして構成又は記憶されてもよい。これらの実施形態では、ブロックチェーン（複数可）は、ユーザの生体データ及び／又は個人データを実際に記憶しないが、その代わりに特定の身元データ項目にアクセスすること、さらに身元データ項目へのアクセスを追跡又は把握する認可を特定のサードパーティのプラットフォームに与えるために使用される。
[75]一例として、１つ又は複数のＩＶＳサーバ１４５は、例えば、ブロックチェーン識別子、ユーザ識別子（ｕｓｅｒ＿ｉｄ）、サードパーティ識別子（ＩＤ）又は組織ＩＤ（ｏｒｇ＿ｉｄ）、１つ又は複数の選択された身元データタイプ（例えば、名前、住所、顔の生体データ、声データなど）、認証資格証明（例えばユーザ名／パスワード、鍵情報、デジタル署名、デジタル証明など）、タイムスタンプ、現ブロック識別子（ｃｂ＿ｉｄ）、前ブロック識別子（ｐｂ＿ｉｄ）、及び／又は他の同様のコンテンツ又は情報などのブロックデータ又はブロックコンテンツを含むブロックを生成してもよい。ブロックを生成するために、１つ又は複数のＩＶＳサーバ１４５は、ブロックコンテンツを暗号化してｃｂ＿ｉｄ及びｐｂ＿ｉｄを得てもよい。実施形態では、ｃｂ＿ｉｄは、暗号化的ハッシュアルゴリズムのセキュアハッシュアルゴリズム（ＳＨＡ）２セット（例えばＳＨＡ－２２６、ＳＨＡ－２５６、ＳＨＡ－５１２など）、ＳＨＡ３などの関数など、暗号化的ハッシュアルゴリズムを使用して生成されるハッシュでもよい現ブロックの識別子でもよい。いずれかの種類のキー付き又はキーなし暗号化的ハッシュ関数及び／又はここで説明されるいずれかの他の関数など、他のハッシュアルゴリズム又は暗号化関数が使用されてもよい。ｐｂ＿ｉｄは、ｃｂ＿ｉｄを生成するために使用されたものと同一又は類似の暗号化的ハッシュアルゴリズムを使用して生成されるハッシュであるが、ブロックチェーンにおける前ブロック（「親ブロック」、「前ブロック」、「上ブロック」などと呼ばれる）を参照するために使用されてもよい。このようにして、各ブロックをその親ブロックにリンクする一連の識別子は、ジェネシスブロック（例えばブロックチェーンにおける最初のブロック）までさかのぼるチェーンを作成してもよい。さらに、１つ又は複数のＩＶＳサーバ１４５は、送信前に、ブロックにデジタル署名を行い、及び／又は、例えば、楕円曲線暗号（ＥＣＣ）アルゴリズム、楕円曲線暗号デジタル署名アルゴリズム（ＥＣＤＳＡ）、リベストシャミアエーデルマン（ＲＳＡ）暗号、メルクル署名スキーム、高度暗号化システム（ＡＥＳ）アルゴリズム、トリプルデータ暗号化アルゴリズム（３ＤＥＳ）、上述したＳＨＡのいずれかなどを使用して暗号化してもよい。さらに、そのブロックを生成したＩＶＳサーバ１４５とは異なるＩＶＳサーバ１４５は、ブロックをブロックチェーンに追加する前に、プルーフオブワーク（ＰｏＷ）システム、プルーフオブステーク（ＰｏＳ）アルゴリズム、プルーフオブバーンアルゴリズム、プルーフオブアクティビティアルゴリズム、プルーフオブキャパシティアルゴリズム、プラクティカルビザンチンフォールトトレランス（ＰＢＦＴ）アルゴリズム、リップルプロトコルをベースとしたアルゴリズムなどの適切なコンセンサスアルゴリズムを使用して、ブロックの有効性検証又は検証をしてもよい。
[76]ＤＢＯ１５５のいくつかは、例えば、身元検証試行がなされた回数、身元検証目的のために提供された情報の種類などを含む、特定ユーザのための身元検証を得ようとするサードパーティの試行及び／又は特定の身元の試行された使用に関する情報を記憶してもよい。これらのデータ項目は、詐欺行為を判断又は予想するために、他のデータ項目と照合されてもよい。ＤＢＯ１５５のうちのいくつかは、例えば、プロンプトに応答して身元データを提供するためにユーザが費やした時間量、各質問に対して提供された不正確な回答の数、ＩＶＳ１４０及び／又は他のプラットフォーム（例えばＳＰＰ１２０）などに対するログイン試行の回数及び／又は速度を含む、ＩＶＳ１４０（例えば登録処理の処理中、セキュアなポータルなど）及び／又はＳＰＰ１２０とのユーザ対話に関する情報を記憶してもよい。
[77]ＤＢＯ１５５のうちのいくつかは、ＳＰＰ１２０又は他の同様のシステム／プラットフォームを含む外部ソースから取得された情報を記憶してもよい。これらの実施形態では、ＩＶＳサーバ１４５のうちの少なくともいくつかは、外部データソース（複数可）からの生データをＩＶＳＤＢ１５０又はＩＶＳ１４０内の何らかの他のデータ記憶システムへ抽出／転送し、必要に応じてそのデータをＩＶＳ１４０による使用のための適切な形態又はフォーマットに変換するｅｘｔｒａｃｔ－ｌｏａｄ－ｔｒａｎｓｆｏｒｍ（ＥＬＴ）及び／又はｅｘｔｒａｃｔ－ｔｒａｎｓｆｏｒｍ－ｌｏａｄ（ＥＴＬ）などのデータ統合機構を実現してもよい。これらのＩＶＳサーバ１４５は、ＡＰＩ、ウェブ／データスクレイピング技術及び／又は何らかの他の適切な機構を使用して、外部データソースからデータを得ることができる。
[78]一部の実施形態では、ＩＶＳ１４０及び／又はＳＰＰ１２０は、それぞれのクラウドコンピューティングサービスとして実現されてもよい。クラウドコンピューティングサービス（又は「クラウド」）は、コンピューティングリソースのプールへのアクセスを与えるデータセンタ又はデータウェアハウス内又はそれと関連付けられた、物理的及び／又は仮想コンピュータシステム（例えば１つ又は複数のサーバ）、データ記憶システム／装置などのネットワークを含む。クラウドの１つ又は複数のサーバは、個々のコンピュータシステムを含み、サーバのそれぞれは、１つ又は複数のプロセッサ、１つ又は複数のメモリ装置、入出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース、通信インターフェース、及び／又は他の同様のコンポーネントを含む。サーバは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ファストＬＡＮ、メッセージパッシングインターフェース（ＭＰＩ）実装、及び／又は他の適切なネットワーキング技術によって互いに接続されてもよい。サーバの様々な組合せが、クラウドマネージャ（複数可）、クラスタマネージャ（複数可）、マスターノード（複数可）、１つ又は複数の二次（スレーブ）ノードなどの様々なクラウドエレメント又はノードを実現してもよい。１つ又は複数のサーバは、他の実施形態では、追加又は代替のノード／要素を実現してもよい。
[79]クラウドのいずれかは、単一の組織に対してクラウドサービスを提供するプライベートクラウド、コンピューティングリソースを公衆に提供して全カスタマープラットフォーム間でコンピューティングリソースを共有するパブリッククラウド、又は、リソースの一部を使用してパブリッククラウドサービスを提供する一方、他の専用リソースを使用してプライベートクラウドサービスを提供するハイブリッドクラウド（又は仮想プライベートクラウド）でもよい。例えば、ハイブリッドクラウドは、ここで説明される実施形態による身元検証サービスを提供するなど、特定のアプリケーション又はカスタマープラットフォームのための１つ又は複数のパブリッククラウドサービスも使用するプライベートクラウドサービスを含んでもよい。この場合、クラウドは、Ｉｎｆｒａｓｔｒａｃｔｕｒｅ ａｓ ａ Ｓｅｒｖｉｃｅ（ＩａａＳ）又はＰｌａｔｆｏｒｍ ａｓ ａ Ｓｅｒｖｉｃｅ（ＰａａＳ）クラウドサービスモデルを提供してもよい。そのクラウドのいずれかは、共通クラウド管理プラットフォーム（例えば各クラウドにわたってホストされる様々な仮想マシン及びアプリケーションとして実現される）を含んでもよく、クライアントシステム１０５は、クラウドが存在することを意識できないように、様々なクラウドノードからのデータの供給及び取り出しを調整してもよい。
[80]いくつかの実施において、クラウドのサーバの少なくともいくつか（例えば二次ノードとして動作するサーバ）は、特に、クライアントシステム１０５から様々なメッセージの取得、それらのメッセージに含まれるデータの処理、さらなる処理、記憶、検索などのために、データをクラウドの他のノードにルーティング、データ項目、コンテンツ項目、プログラムコード、レンダリング可能なウェブページ及び／又はドキュメント（例えばここで説明される様々なＧＵＩを含む）、及び／又はクライアントシステム１０５からの他の情報又はクライアントシステム１０５への他の情報を含むメッセージの生成及び伝送、及び／又は他の同様のアプリケーションサーバ機能を含む、アプリケーションサーバ及び／又はウェブサーバ機能を実現してもよい。ＩＶＳ１４０がクラウドである実施形態では、クラウドのサーバの少なくともいくつかは、ここで説明されたような身元検証機能を実現してもよい。このようにして、サーバの様々な組合せが、ここで説明される実施形態を実行するように構成された様々なクラウドエレメント／ノードを実現してもよい。
[81]ネットワーク１０１は、インターネット、１つ又は複数のセルラネットワーク、ＬＡＮ、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、無線ＬＡＮ（ＷＬＡＮ）、ＴＣＰ／ＩＰベースのネットワーク、又はそれらの組合せを表してもよい。一部の実施形態では、ネットワーク１０１は、１つ又は複数の基地局又はアクセスポイント、デジタルデータ又は電話呼をルーティングするための１つ又は複数のサーバ（例えば、コアネットワーク又はバックボーンネットワーク）などのネットワーク関連サービスを提供する必要がある機器及び他の要素を所有又は制御するネットワークオペレータと関連付けられてもよい。インターネットの代わりに、又はインターネットに加えて、イントラネット、エクストラネット、仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）、プロプライエタリ及び／又は企業のネットワーク、非ＴＣＰ／ＩＰネットワークなどの他のネットワークが使用可能である。ネットワーク１０１は、コンピュータと、様々なコンピュータ間（例えばクライアントシステム１０５、ＩＶＳ１４０、ＳＰＰ１２０の間）のネットワーク接続と、それぞれのネットワーク接続を介したコンピュータ間の通信を可能とするソフトウェアルーチンとを含む。この場合、ネットワーク１０１は、１つ又は複数のプロセッサ、通信システム（例えばネットワークインターフェースコントローラ、１つ又は複数のアンテナに接続された１つ又は複数の送信機／受信機などを含む）、及びコンピュータ可読媒体を含んでもよい１つ又は複数のネットワークエレメントを含む。そのようなネットワークエレメントの例は、無線アクセスポイント（ＷＡＰ）、家庭／企業向けサーバ（無線周波数（ＲＦ）通信回路構成の有無に関わらず）、ルータ、スイッチ、ハブ、無線ビーコン、基地局、ピコセル又はスモールセル基地局、及び／又はいずれかの他の同様のネットワーク装置を含んでもよい。ネットワーク１０１への接続は、後述する様々な通信プロトコルを使用して有線又は無線接続によるものでもよい。図示された装置間の通信セッションには、複数のネットワークが関わっていてもよい。ネットワーク１０１への接続は、コンピュータが、無線（又はセル式）電話ネットワークにおけるコンピュータネットワーキング又は同等物のＯＳＩモデルの、例えば７つの層を実現するソフトウェアルーチンを実行することを必要とすることがある。
[82]図２Ａは、様々な実施形態による登録処理２００Ａの例示のデータフローを示す図である。この例では、登録処理は、クライアントシステム１０５Ａのユーザが、ＳＰＰ１２０によって提供されるＳＰＰ処理１２１によってＳＰＰ１２０のコンテンツ及び／又はサービスにアクセスしようとした時に開始されてもよい。登録処理２００Ａは、登録処理２００Ａが開始をトリガされる動作２０１で開始する。一例として、登録処理２００Ａは、ＳＰＰ１２０との事前に定義されたユーザ対話に応答してトリガされてもよい。動作２０１でＳＰＰ１２０によって開始された登録処理２００Ａによって、クライアントアプリケーション１１０が実行又は初期化される。
[83]動作２０２で、一次生体データがクライアントアプリケーション１１０によってキャプチャされる。この例では、一次生体データは、申込者の顔でもよく、顔のスキャンは、登録希望者の顔の画像又は映像をキャプチャすることを含んでもよい。申込者の顔は、コンピューティングシステム１０５Ａの埋込型カメラ又は他の同様のセンサ（複数可）を使用してスキャンされてもよい。一部の実施形態では、クライアントアプリケーション１１０は、申込者に、活性検証のために１つ又は複数のジェスチャ（例えば瞬きを多数回行うなど）を実行するプロンプトを提示してもよい。動作２０３で、申込者の顔データが、ＩＶＳ ＤＢ１５０での記憶のため、さらにＩＶＳサーバ（複数可）１４５によるリアルタイムの処理のために、ＩＶＳ１４０に対してセキュリティ上安全に送信される。この顔データは、例えば、スキャンされた顔から抽出された１つ又は複数の特徴の特徴記述子を含んでもよい。この特徴記述子は、（例えば値のベクトルとして）特徴の形、色、テクスチャ、及び／又は動きなどの特徴を記述してもよい。特徴記述子は、画像内の特徴の位置とともに、特徴のサイズ及びスケールをさらに示してもよい。
[84]この時点で、一次生体データが処理のためにＩＶＳ１４０に対してセキュリティ上安全に送信されている。受信されると、ＩＶＳサーバ１４５のうちの１つ又は複数は、ＩＶＳ ＤＢ１５０における一次生体データの記憶を制御してもよく、新規アイデンティティセッションが即座に作成されてもよい。他の実施形態では、クライアントシステム１０５でアプリケーション１１０が初期化されたという標示の受信時に、１つ又は複数のＩＶＳサーバ１４５が新規アイデンティティセッションを即座に作成してもよく、これは一次生体データの収集前に行われてもよい。動作２０４で、ＩＶＳ１４０は、一次生体データの照合を実行し、１つ又は複数のＩＶＳサーバ１４５が、取得された一次生体データを、他のユーザから取得された一次生体データ、又は他のソースから収集された一次生体データと照合しようと試みる。一次生体データの照合は、他の身元ＤＢＯ１５５との１対多（１：Ｎ）の照合でもよく、ＩＶＳサーバ（複数可）１４５が登録希望者から一次生体データを取得するとすぐに開始されてもよい。これらの実施形態では、登録希望者の顔データが他のアクティブユーザの顔データと照合される。一実施では、ＩＶＳサーバ（複数可）１４５は、一次生体データがＤＢＯ１５５に記憶されたユーザ身元の中から登録希望者の一次生体データに最も類似した１０人のユーザを返す。例えば、一次生体データが人間の顔の画像データの場合、ＩＶＳサーバ（複数可）１４５は、登録希望者の顔に最も類似した顔を有する１０のユーザ身元を返してもよい。全ての返された一次生体データの照合結果は申込者のアイデンティティセッションＩＤと関連付けられ、その後、ライブ面談中に評価される。ライブ面談者（人間又はＡＩエージェントのいずれか）は、可能性のある照合結果のいずれかが登録処理２００Ａのライブ面談部分２１４Ａ－Ｂ中の実際の照合結果であるかを決定する機会を有する。
[85]一次生体データ照合が動作２０４で実行されている間、クライアントアプリケーション１１０は動作２０５で二次生体データをキャプチャする。この例では、二次生体データは声紋でもよく、クライアントアプリケーション１１０は動作２０５で自分の声紋を記録するプロンプトを申込者に提示する。この例では、クライアントアプリケーション１１０は、所定のフレーズを所定回数話すというプロンプトを申込者に提示してもよく、申込者がそのフレーズを話している間に申込者の声を録音するために埋込型又は外部マイクを利用してもよい（例えば、ドライバ、ライブラリ、ＡＰＩなどを使用する）。クライアントアプリケーション１１０は、その後、録音された声から声の特徴を抽出してもよく、抽出された声の特徴を使用して声紋を生成してもよい。動作２０７で、二次生体データ（例えば申込者の声紋）は、ＩＶＳ ＤＢ１５０での記憶及びリアルタイムの処理のために、ＩＶＳ１４０にセキュリティ上安全に送信される。声の生体データが使用される一部の実施形態では、録音された声自体がＩＶＳ１４０に送信されてもよく、１つ又は複数のＩＶＳサーバ１４５がＩＶＳ ＤＢ１５０での記憶と身元検証目的のために声紋を生成してもよい。
[86]返されている１つ又は複数の照合結果の確率がＩＶＳ１４０の登録希望者又はアクティブユーザの数とともに増加するため、二次生体データ照合が動作２０６で実行される。二次生体データ照合は、動作２０４の一次生体データ照合結果を洗練するために実行される。この例では、二次生体データ照合は声紋認識処理であり、１つ又は複数のＩＶＳサーバ１４５が登録希望者の声紋を、一次生体データ照合中に返されたユーザの声紋と照合する。図２Ａの例は登録希望者の身元を認証するために２つの異なるバイオメトリックのみを使用しているが、他の実施形態では、いずれかの数及び組合せの生体データが収集されて、登録希望者の身元を認証するために使用されてもよい。例えば、動作２０５で収集された二次生体データ（又は二次生体データの前又は後に収集された三次生体データ（図２Ａでは不図示））は、掌／手の画像データでもよく、上述した顔の画像データと同一又は類似の方法で、記憶されている掌／手の画像と照合されてもよい。第２の生体データ（すなわち、この例にあるような掌／手の画像データ）を取得することによって、身元を確認できる能力が飛躍的に高まる。例えば、顔の生体データの使用による他人許容率（ＦＡＲ）はおよそ１：２００，０００である一方、掌／手の生体データの使用によるＦＡＲは１：２０，０００，０００のみである。ここで、「他人許容率」又は「ＦＡＲ」は、バイオメトリックセキュリティシステムが未許可のユーザによるアクセス試行を誤って受け入れる可能性の大きさを指し、ＦＡＲは、識別試行の回数によって除算された誤った採択数の比率として表される。一次生体データ（例えば、この例では顔の生体データ）と二次生体データ（例えば、この例では単一の掌の生体データ）のみをともに取り入れることによって、結果として１：２０，０００，０００のＦＡＲが得られる。二次生体データのために掌／手の両方を含むことによって、上述したＦＡＲは２０００万が乗算されることになる。
[87]さらに、一部の実施形態では、ＩＶＳ１４０は、登録希望者の全生体データ（この例では一次及び二次生体データの両方）を収集すると、登録希望者に対してユーザアカウント番号を発行してもよい。一部の実施形態では、登録希望者が登録処理２００Ａを中止する前に生体データのいずれかを正しくキャプチャすることに失敗した場合、ＩＶＳ１４０は、既存の生体データを記憶してもよいが、例えば保存済みの部分的登録として登録処理２００Ａにおけるユーザの場所を記憶しないように構成されてもよい。その代わりに、これらの実施形態では、個人が新規登録希望者として再度登録処理２００Ａを開始する必要があることがある。全生体データがキャプチャされるまで一意のアカウント番号を発行するのを待つことによって、ＩＶＳ１４０が、その個人を、新規登録希望者、再開登録希望者、又は既存のＩＶＳ１４０メンバーのうちの１つに分類できることを確実にしてもよい。
[88]動作２０８で、クライアントアプリケーション１１０は、身元文書スキャン及び有効性検証処理を実行する。例えば、動作２０８は、クライアントシステム１０５のユーザ（「申込者」又は「登録希望者」）が埋込型のカメラを使用して運転免許証及び／又は何らかの他の身元文書）（例えば、政府発行のＩＤ、パスポート、学生ＩＤ、組織／企業ＩＤなど）をスキャンすることを伴ってもよい。申込者の身元文書（複数可）をスキャンするために、周辺カメラ又は画像キャプチャ装置、ドキュメントスキャナ、写真式複写機、及び／又は他の同様の装置など、他の装置が使用されてもよい。クライアントアプリケーション１１０は、適切なドライバ、ライブラリ、ＡＰＩなどを使用してカメラにアクセスして使用してもよい。有効性検証処理は、正確な文書が適切にスキャンされたかを判断することを伴ってもよい。
[89]動作２０９で、個人（又は人口統計）データが収集される。一部の実施では、動作２０９は、登録希望者のＩＤ文書が動作２０８でスキャンされた直後に実行される。一部の実施形態では、クライアントアプリケーション１１０は、ウェブフォームなどに個人情報を入力するように登録希望者にプロンプトを提示する。例えば、登録希望者は、自分の社会保障番号（ＳＳＮ）、自分の携帯電話番号、自分の電子メールアドレス、物理的な郵便住所、母親の旧姓などの末尾４桁を入力してもよい。一部の実施形態では、個人データは、スキャンされた文書に対して光学式文字認識（ＯＣＲ）などを実行することによってなど、動作２０８でスキャンされた身元文書から特定されてもよい。一部の実施形態では、個人情報は、例えば、適切なＡＰＩを使用してクライアントシステム１０５によって実行された他のアプリケーションから収集又はマイニングされてもよい。他の実施形態では、他のデータ収集技術が使用されてもよい。一部の実施形態では、登録希望者は、さらに、適切なＧＣＥを使用して、収集された個人／人口統計データを編集してもよい。
[90]動作２１０で、収集された個人データは、ＩＶＳ ＤＢ１５０での記憶のためにＩＶＳ１４０に対してセキュリティ上安全に（同期又は非同期のいずれかで）送信され、アイデンティティセッションが作成される（図２には不図示）。実施形態では、動作２０９で収集されたデータ及び動作２０８でスキャンされた情報は、様々な身元及び詐欺データベースの探索によって登録希望者の身元を立証することを伴う身元評価のためにまとめて使用される。身元評価は、１つ又は複数のサードパーティの身元及び／又は詐欺データベースにｐｉｎｇすることによって実行される。さらに、又は若しくは、ＩＶＳ１４０によって実現される身元／詐欺データベースは、身元評価のために使用されてもよい。動作２０８及び２０９で収集されたデータが登録希望者に属するとして検証可能であることを確実にするために、身元評価が実行される。
[91]この例では、身元評価のために、ＩＶＳサーバ（複数可）１４５は、個人データ（例えば運転免許証番号、社会保障番号、名前、住所及び他の識別データ）を使用していくつかのリアルタイムのチェック２１１、２１２及び２１３を実行するために、個人データを使用する。チェック２１１は、登録希望者に属する可能性がある、複数のプラットフォーム又は機関からの異なる個人情報を発見してリンクし、登録希望者によって提供された個人データにおける（意図的又は過失のいずれか）矛盾を発見し、登録希望者に関連している可能性のある失効した身元情報（例えば、前の名前、前の住所など）を特定するなどを伴う身元相関処理である。チェック２１２は、登録希望者によって提供された個人データが合成である、又は詐欺の身元情報を含む可能性を判断するために使用される予測詐欺検出モデルである詐欺スコア評価処理である。チェック２１３は、個人データが他のソースと照合される身元評価処理であり、例えば、提供された社会保障番号が提供された名前又は何らかの他の名前（複数可）などに対応するかを判断するために、提供された名前、誕生日、住所（複数可）、及び／又は社会保障番号を、社会保障庁の記録、死亡記録、出生証明書、及び他の公的に入手可能なデータと照合する。実行されてもよいいくつかの他のチェックは、犯罪経歴チェック、信用調査、金融詐欺チェック、その他を含む。これらのチェックの結果は申込者のアイデンティティセッションと関連付けられ、ライブ面談中に審査のために面談者に提示されてもよい。
[92]一部の実施形態では、デバイス認証又は評価も、サードパーティのサービス及び／又はＩＶＳ１４０によって提供されているデバイス評価サービスをさらに使用して実行される。例えば、クライアントアプリ１１０は、ＨＴＴＰヘッダのユーザエージェントのフィールドに含まれたユーザエージェント文字列を取得し、様々なＡＰＩなどを使用してデバイス／システムのプロパティをマイニングして、クライアントシステム１０５のＩＰアドレス、ブラウザのバージョン／タイプ、レンダリングエンジンのバージョン／タイプ、ＯＳのタイプ及び／又はバーション、クライアントシステム１０５の機種、デバイスのシリアルナンバー、クライアントシステム１０５のシステム情報、登録処理の処理中の自デバイスのロケーションを示すロケーション情報、及び／又は他の同様の情報などのデバイス情報を収集する適切なスクリプトを実行してもよい。一例では、デバイスのロケーションは、ＩＰアドレスから導出できる。別の例では、ロケーション情報は、システム１０５の測位回路構成又は何らかの他のアプリケーション（例えば地図作成アプリ又はナビゲーションアプリ）から取得されたＧＰＳ座標でもよい。この情報は、登録処理の処理中の登録希望者のロケーションを検証するために、動作２０８及び２０９で開示された情報、又は他の方法で取得された情報と照合されてもよい。さらに、又は若しくは、このデバイス評価は、デバイスが登録希望者に属するか、又は危険にさらされた（例えば、クローン化、ハッキング、転送、ＳＩＭスワップなど）可能性があるか否かを判断するために使用可能である。
[93]生体データの全てが収集及び分析された後、ライブ面談が、動作２１４Ａ及び２１４ＢにおいてそれぞれＩＶＳ１４０及びクライアントアプリケーション１１０で開始する。一部の実施形態では、ライブ面談２１４Ａ、２１４Ｂは、チェック２１１～２１３が実行されている状態で行われてもよい。一部の実施形態では、処理２００Ａは、１つ又は複数のＫＢＡを生成し、ライブ面談の実行前に申込者からＫＢＡに対する回答を取得することを含んでもよい。一部の実施形態では、クライアントシステム１０５Ｂを使用する面談者が、登録のために申込者が使用しているクライアントシステム１０５Ａと接続され得る。これらの実施形態では、面談者の映像がクライアントアプリケーション１１０によって申込者に表示され、申込者の映像がクライアントシステム１０５Ｂで動作している別のクライアントアプリケーションによって面談者に表示される。他の実施形態では、ＩＶＳサーバ１４５のうちの少なくとも１つによって動作されているＡＩエージェントが、申込者が登録のために使用しているクライアントシステム１０５Ａと接続され得る。これらの実施形態では、面談者は、クライアントアプリケーション１１０によって申込者に対して表示されるバーチャルアシスタント又はチャットボットアバターとして表されてもよく、申込者の映像は、少なくとも１つのＩＶＳサーバ１４５によって動作されているＡＩエージェントによって記録及び分析される。ライブ面談者（人間又はＡＩエージェント）は、申込者が登録処理において先に進むように推奨されるかを決定し得る。
[94]面談２１４Ａ、２１４Ｂにおいて、面談者は申込者の生体データ及び個人データの全てにアクセスできる。リアルタイムチェック２１１、２１２、２１３の全ての結果が、面談者に対して提示される。一部の実施形態では、リアルタイムチェック２１１、２１２、２１３及び生体データチェック２０４、２０６に基づく総合信頼度スコアが面談者に提示されてもよい。一部の実施形態では、面談者は、この情報を使用して、口頭で申込者に１つ又は複数の質問を尋ねることによって、申込者と友好的な会話を開始してもよい。面談時の質問（複数可）は、申込者に動作２０４で提供された何らかの個人データを検証させる、又は他の方法でＫＢＡタイプの質問に答えさせることを伴ってもよい。一部の実施形態では、登録希望者が他者に聞こえる公共の空間にいるときなど、プライバシーを理由として非ＰＩＩデータが検証されてもよい。
[95]一部の実施では、ライブ面談は、実際の質問及び回答が、面談者によって口頭で促される、クライアントアプリケーション１１０とのユーザインターフェース対話であるハイブリッドエクスペリエンスである。例えば、質問のテキスト（例えば「あなたの社会保障番号の末尾４桁は何ですか？」、「＜住所＞に住んでいたのは何年ですか？」）がクライアントシステム１０５Ａのディスプレイ装置に表示されている時に、面談者が「画面に表示される質問に答えてください」と述べてもよい。申込者が口頭で質問に答えると、検証のために映像データがＩＶＳサーバ１４５に送信され、面談者に対して提供される（例えば、人間の面談者が使用された場合にクライアントシステム１０５Ｂのディスプレイ装置で更新される）。クライアントアプリケーション１１０におけるＧＵＩは、回答が申込者に表示されるテキストボックスを含んでもよい。一部の実施形態では、面談中に多肢選択式のラジオボタンが表示されてもよく、申込者は正しい回答を選択しなければならず、選択された情報は検証のためにＩＶＳサーバ１４５に送信され、面談者に提供される。面談中は、いずれかの数及び組合せの質問が尋ねられてもよい。
[96]場合によっては、面談者は面談２１４Ａ、２１４Ｂ中に追加の一次及び二次生体データのキャプチャを開始してもよい。例えば、申込者が帽子又は眼鏡（又は一部の実施ではサングラス）を身に着けていた場合、低輝度又は過露光の設定の場合、顔の特徴がフレームからはみ出している場合、第１の画像のピントが合っていない、又はぼやけている場合など、顔データが十分な質を有さないと面談者が判断した場合に、面談者は、別の顔スキャンを開始してもよい。この場合、新しい生体データがキャプチャされた後、新規生体データは、動作２０２～２０７に関して上述したようにＩＶＳ１４０に送信され、動作２０８～２１３に関して上述されたように身元照合が実行され、照合結果が全ての可能性のある照合身元とともに面談者に提供される。
[97]収集された情報及び登録希望者によって与えられた回答（及び回答が与えられた方法）を使用して、面談者は、その後、申込者を認可するか、又は拒絶するかの決定を行うことができる。一部の実施形態では、認可の決定は、一般には、申込者の総合スコア及び構成された閾値に基づく自動回答である。
[98]他の実施では、面談者がライブ面談中に質問を尋ねるか否かは、総合信頼度スコアが閾値スコア以上であるか、及び／又はＩＶＳ１４０がその身元に関する問題を示すか（例えば１つ又は複数の指標が、失敗又は審査の種類の状態を示している）かに応じて決定されてもよい。例えば、総合信頼度スコアが閾値スコア以上である（又は他の問題がシステムによって提起されていない）場合、ＩＶＳ１４０又は面談者は、何らかの続きの質問を尋ねることなく、登録希望者が処理を開始した同一人物であることを単純に検証してもよい。この例では、総合信頼度スコアが閾値スコア未満である（例えば１つ又は複数の指標が、失敗又は審査のような状態を示している）場合、登録希望者は、その後、続きの（例えばＫＢＡ）質問を尋ねられてもよい。
[99]ライブ面談２１４Ａ、２１４Ｂの後、動作２１５で、クライアントアプリケーション１１０（又はＩＶＳ１４０）はＳＰＰ処理１２１を呼び出してもよく、認可／拒絶の推奨と収集されたいずれかの追加の生体データをＳＰＰ１２０に返す。さらに、クライアントアプリケーション１１０は面談者による決定を待つ画面に進められる。動作２１６で、ＳＰＰ処理１２１は、登録希望者にＳＰＰ１２０へのアクセス許可に進むべきかを判断する。動作２１６で登録希望者が許容された場合、ＳＰＰ処理１２１は、動作２１７でＳＰＰ１２０のコンテンツ／サービスへのアクセスを登録希望者に許可することに進み、その後、動作２１８で登録処理が完了する。登録希望者が動作２１６で拒否された場合、ＳＰＰ処理１２１は動作２１９でＳＰＰ１２０のコンテンツ／サービスへ登録希望者がアクセスするのを拒絶することに進み、その後、動作２１８で登録処理が完了する。一部の実施形態では、申込者が拒否された場合、申込者の個人データがＳＰＰ１２０によって維持されているブラックリストに追加されてもよく、このブラックリストは、申込者がＳＰＰ１２０へのアクセスを再度申し込もうとした場合にＳＰＰ１２０からのコンテンツ／サービスを即座に拒否するために使用されてもよい。一部の実施形態では、ＳＰＰ１２０は、登録希望者の許容又は非許容の標示を送信してもよく、この標示は以後の身元検証目的のために使用されてもよい。
[100]図２Ｂは、様々な実施形態による連結された登録及びログオン処理２００Ｂの例を示す図である。図２Ｂにおいて、あるエンティティから別のエンティティへ運ばれるメッセージは、２つのエンティティ間の、線の一端に矢印を有する実線又は破線によって表される。矢印を有さない線の一端は、送信元エンティティ（又は送信者）であり、矢印を有する一端は対象エンティティ（又は受信者）である。ベタ塗りの（塗りつぶされた）三角の矢印を有する実線は、あるエンティティから別のエンティティへ運ばれているメッセージを表す。開放された矢印を有する実線は、あるエンティティから別のエンティティへ運ばれている非同期メッセージを表すことがある。開放された矢印を有する破線は、あるエンティティから別のエンティティへ運ばれている返答メッセージを表すことがある。
[101]連結された登録及びログオン処理２００Ｂは、ユーザがＩＶＳ１４０にログイン及び／又は認証処理を実行できるようにする単一のユーザインターフェースを提供する。ログオン手順及び認証手順の両方は、クライアントシステム１０５ＡのユーザがＩＶＳクライアントアプリケーション１１０を使用して自分の生体データをスキャン又は他の方法で収集することを伴う。ログオン（又はログイン）は、ユーザがＩＶＳ１４０の既存のメンバーである（又はそのユーザが自分の身元をＩＶＳ１４０によって既に検証させたことがある）ことを、ＩＶＳ１４０がスキャンされた生体データに基づいて判断する時に発生する。そのメンバーがＩＶＳ１４０にログイン後、メンバーはクライアントアプリケーション１１０を使用して、上述したセキュアなポータルによって自分の身元データにアクセスしてもよい。スキャンされた生体データに基づいて、そのユーザがＳＰＰ１２０（例えば金融機関など）によって提供されたサービスにアクセスするために自分の身元を検証／認証しようと試みていることをＩＶＳ１４０が判断した時に、認証が発生する。一部の実施形態では、この認証処理は、ここで説明された登録処理と同一又は類似していてもよく、そのような登録処理の開始又は再開を伴ってもよい。実施形態では、クライアントアプリケーション１１０は、ＩＶＳ１４０及び／又はＳＰＰ１２０からのクライアントアプリケーション１１０を介して、又はクライアントアプリケーション１１０から分離して、メッセージ（例えば、ＳＭＳメッセージ、電子メールなど）を受信したことに応じて、認証を実行するために認証モードに入ってもよい。このメッセージは、クライアントシステム１０５Ａによって動作されている個別のアプリケーション（例えば、ＳＰＰ１２０へのアクセスのために構築されたアプリケーション）との対話に基づいて、クライアントシステム１０５Ａに送信されてもよい。このメッセージは、ユーザに選択された時に、クライアントアプリケーション１１０に、認証モードに入らせるリンク又はＧＣＥなどの他のものを含んでもよい。ＩＶＳ１４０がユーザの身元を認証すると、ＩＶＳ１４０は、別のメッセージ（例えば、ＳＭＳメッセージ、電子メールなど）を、クライアントアプリケーション１１０を介して、又はクライアントアプリケーション１１０から分離して、クライアントシステム１０５Ａに送信する。このメッセージは、ユーザが、ユーザの身元がＩＶＳ１４０によって認証されたことを証明するために、ＳＰＰ１２０に入力又は他の方法で提供してもよい認証コードを含んでもよい。
[102]処理２００Ｂは、動作２Ｂ０１で開始し、クライアントアプリケーション１１０は一次生体データ及び二次生体データをウェブサービス２Ｂ９１に送信する。例として、一次生体データは顔画像データでもよく、二次生体データは掌生体データ（又は単一の掌モデル）でもよい。生体データは、本明細書の別の箇所で説明した方法と同一又は類似の方法で収集されてもよい。ウェブサービス２Ｂ９１は、ＳＰＰ１２０によって提供されたウェブサービス又はプラットフォーム、ＩＶＳ１４０によって提供されたウェブサービス又はプラットフォーム（又はその一部）でもよい。動作２Ｂ０２で、ウェブサービス２Ｂ９１は、一次生体データ（例えばクライアントアプリケーション１１０によって収集された顔画像）を、可能性のある一致を特定するというコマンド／命令（ＧｅｔＩｄｅｎｔｉｔｙＭａｔｃｈｅｓ）とともに、一次生体サービスプロバイダ２Ｂ９４（例えばＦａｃｅＰｒｏｖｉｄｅｒ）に送信する。
[103]動作２Ｂ０３で、一次生体サービスプロバイダ（ＰＢＳＰ）２Ｂ９４は、一次生体身元検出サービス（ＰＢＩＤＳ）２Ｂ９５からの身元検出サービスを要求する。上記の例を継続させると、ＰＢＩＤＳ ２Ｂ９５は、１：ｎの顔認識サービス（１つ又は複数のＩＶＳセンサ１４５又はサードパーティのサービスプロバイダによって提供される）でもよく、ここでｎはＰＢＳＰ ２Ｂ９４によって提供されることができる可能性のある一致の数である。動作２Ｂ０４で、ＰＢＩＤＳ ２Ｂ９５は、一次生体識別子（ｐｂ＿ｉｄ）を用いてＰＢＳＰ ２Ｂ９４に応答する。ＰＢＳＰ ２Ｂ９４がＦａｃｅＰｒｏｖｉｄｅｒである上記例を継続させると、ｐｂ＿ｉｄは、ＦａｃｅＰｒｏｖｉｄｅｒに対して提供された顔識別子（ＦａｃｅＩｄ）でもよい。動作２Ｂ０５で、ＰＢＳＰ ２Ｂ９４は、１つ又は複数の身元登録をＰＢＩＤＳ ２Ｂ９５に送信し、動作２Ｂ０６で、ＰＢＩＤＳ ２Ｂ９５はＰＢＳＰ ２Ｂ９４に登録ｐｂ＿ｉｄ（例えば、ＦａｃｅＩｄ）を返す。動作２Ｂ０７で、ＰＢＳＰ ２Ｂ９４は、１つ又は複数のメンバー身元をＰＢＩＤＳ ２Ｂ９５に送信し、動作２Ｂ０８で、ＰＢＩＤＳ ２Ｂ９５は、ＰＢＳＰ ２Ｂ９４にメンバーｐｂ＿ｉｄ（例えばＦａｃｅＩｄ）を返す。動作２Ｂ０９で、ＰＢＳＰ ２Ｂ９４は、ウェブサービス２Ｂ９１に対して、全ての一致メンバー及び／又は登録ｐｂ＿ｉｄのセットを送信する。
[104]動作２Ｂ１０で、ウェブサービス２Ｂ９１は、ＤＢ ２Ｂ９６に対して、登録と、動作２Ｂ０９で得られた一致メンバー及び登録ｐｂ＿ｉｄ（例えばＦａｃｅＩｄ）に含まれるものと一致するｐｂ＿ｉｄ（例えばＦａｃｅＩｄ）を有するメンバーとのためのバッチ検索クエリを送信する。ＤＢ ２Ｂ９６は、図１及び図２ＢのＤＢ１５０と同一又は類似していてもよい。動作２Ｂ１１で、ＤＢ ２Ｂ９６は、登録及びメンバーの身元ＩＤをウェブサービス２Ｂ９１に返す。
[105]動作２Ｂ１２で、ウェブサービス２Ｂ９１は、二次生体サービスプロバイダ（ＳＢＳＰ）２Ｂ９２に対して、動作２Ｂ１１で得られた登録及びメンバーＩＤとともに、収集された二次生体データを送信する。上述の例を継続させると、ＳＢＳＰ ２Ｂ９２は、掌処理サービスプロバイダでもよい。動作２Ｂ１３で、ＳＢＳＰ ２Ｂ９２は、ＤＢ ２Ｂ９６に対して、一致するＰｅｒｓｏｎＩｄを有する登録／メンバーのためのバッチ検索クエリを送信する。動作２Ｂ１４で、ＤＢ ２Ｂ９６は、一致するＰｅｒｓｏｎＩｄに部分的に基づいて、登録／メンバーのデータをＳＢＳＰ ２Ｂ９２に返す。実施形態では、動作２Ｂ１４で提供された登録／メンバーのデータは、二次生体モデル（例えば、掌モデル）が必要とされていることを示してもよい。
[106]処理２００Ｂは、それぞれの収集された二次生体データ／モデルのために実行された動作２Ｂ１５及び２Ｂ１６を含むループブロックに続く。動作２Ｂ１５で、ＳＢＳＰ ２Ｂ９２は、二次バイオメトリック身元検出サービス（ＳＢＩＤＳ）２Ｂ９３を呼び出して、収集された二次生体データ／モデルを、検索された二次生体データ（例えば、動作２Ｂ１４でＤＢ ２Ｂ９６から得られたようなデータ）と照合する。動作２Ｂ１６で、ＳＢＩＤＳ ２Ｂ９３は、信頼度スコアを生成して、ＳＢＳＰ ２Ｂ９２に送信する。上記の例を継続させると、ＳＢＩＤＳ ２Ｂ９３は、掌生体身元検証サービス及び／又は掌ソフトウェア開発キット（ＳＤＫ）（１つ又は複数のＩＶＳサーバ１４５又はサードパーティのサービスプロバイダによって提供／動作される）でもよい。
[107]処理２００Ｂは、信頼度スコアが収集された二次生体データ／モデル毎に計算された後に動作２Ｂ１７に進む。動作２Ｂ１７で、ＳＢＳＰ ２Ｂ９２は、一致したメンバー及び登録ＩＤをウェブサービス２Ｂ９２に返し、動作２Ｂ１８で、ウェブサービスは、閾値を満たす最も高い一致メンバー／登録ＩＤを決定する。処理２００Ｂ（続き）は、動作２Ｂ１９～２Ｂ２５を含む代替ブロック（ａｌｔ）に進む。ａｌｔは、互いに排他的でも、排他的でなくてもよい２つ以上のメッセージシーケンス間の選択肢を示す。ａｌｔの選択肢のそれぞれは、ａｌｔの内部で破線によって分離される。
[108]図２Ｂ（続き）で示すように、ａｌｔの第１の選択肢は、動作２Ｂ１９及び２Ｂ２０を含み、閾値を満たした最も高いメンバー／登録ＩＤが登録希望者である場合に実行される。動作２Ｂ１９で、ウェブサービス２Ｂ９２は、登録／認証処理を再開するために、登録再開メッセージ（ＲｅｓｕｍｅＥｎｒｏｌｌｍｅｎｔ）をクライアントアプリケーション１１０に送信する。実施形態では、ＲｅｓｕｍｅＥｎｒｏｌｌｍｅｎｔは、登録希望者の登録処理を継続するように、クライアントアプリケーション１１０を支援する、又はクライアントアプリケーション１１０にさせるコマンド（複数可）／命令（複数可）／ソースコードドキュメント（複数可）／データを含んでもよい。例えば、ＲｅｓｕｍｅＥｎｒｏｌｌｍｅｎｔは、登録希望者によって完了された登録処理における点を示してもよく、これによって、クライアントアプリケーション１１０に、何らかのユーザ供給データ（例えばテキストフィールド又はテキストボックスに入力されたテキストなど）を用いて、登録処理におけるその点と関連付けられたＧＵＩをレンダリング及び表示させる。その後、又は同時に、動作２Ｂ２０で、ウェブサービス２Ｂ９２は登録標示メッセージ（ＰａｒｔｉａｌＥｎｒｏｌｌｍｅｎｔＦｏｕｎｄＥｖｅｎｔ）をバス２Ｂ９７（又はＳＰＰ１２０）に送信する。
[109]ａｌｔの第２の選択肢は、動作２Ｂ２１～２Ｂ２４を含み、閾値を満たす最も高いメンバー／登録ＩＤがＩＶＳ１４０の既存のメンバーである場合に行われる。動作２Ｂ２１で、ウェブサービス２Ｂ９２は、メンバー認証標示メッセージ（ＭｅｍｂｅｒＡｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｅｄＥｖｅｎｔ）をバス２Ｂ９７（又はＳＰＰ１２０）に送信し、動作２Ｂ２２で、バス２Ｂ９７（又はＳＰＰ１２０）がＰＢＩＤＳ ２Ｂ９５に監査認証メッセージを提供する。さらに、又は若しくは、バス２Ｂ９７（又はＳＰＰ１２０）は、監査認証メッセージをＰＢＰＳ ２Ｂ９４に提供し、又は監査認証メッセージをＤＢ ２Ｂ９６に記憶する。一方、動作２Ｂ２３で、ウェブサービス２Ｂ９２は、メンバー標示メッセージ（ＥｘｉｓｔｉｎｇＭｅｍｂｅｒ）をクライアントアプリケーション１１０に送信する。実施形態では、ＥｘｉｓｔｉｎｇＭｅｍｂｅｒは、クライアントアプリケーション１１０に、ここで説明したようにセキュアなポータルＧＵＩ／ＧＣＥ又は他のＧＵＩ／ＧＣＥをレンダリング及び表示させるコマンド（複数可）／命令（複数可）／ソースコードドキュメント（複数可）／データを含んでもよく、それによってメンバーが自分の身元データにアクセスして利用できるようになる。動作２Ｂ２４で、ウェブサービス２Ｂ９２は、ＤＢ ２Ｂ９６に一次及び二次生体データを記憶する（又は書き込む）クエリを送信する。さらに、又は若しくは、ウェブサービス２Ｂ９２は、一次及び二次生体データをＰＢＩＤＳ ２Ｂ９５及び／又はＰＢＰＳ ２Ｂ９４に送信する。
[110]ａｌｔの第３の選択肢は、動作２Ｂ２５を含み、メンバー／登録ＩＤのうちのいずれも閾値を満たさない場合に行われる。動作２Ｂ２５で、ウェブサービス２Ｂ９２は、新規登録標示メッセージ（ＮｅｗＥｎｒｏｌｌｍｅｎｔ）をクライアントアプリケーション１１０に送信する。実施形態では、このメッセージは、ここで説明したように、認証／登録処理を開始するためにＧＵＩをレンダリング及び表示するコマンド（複数可）／命令（複数可）／ソースコードドキュメント（複数可）／データを含んでもよい。ａｌｔの選択肢のうちの１つの動作の完了後、処理２００Ｂは、終了してもよく、又は必要に応じて繰り返してもよい。ここで説明された実施形態のいずれかにおいて、ユーザ（登録希望者又はアクティブユーザとして）が認証／検証処理を試行し、偽の身元を提示し、ＩＶＳ１４０の本願のシステムがユーザの本物の身元を偽の身元とは異なるとして確定した場合、ＩＶＳ１４０は、認証／検証のユースケース及び／又はタイプに関わらず、認証された身元の名前を常に返してもよい。さらに、又は若しくは、ユーザの身元を検証するためにＩＶＳ１４０を使用するいずれかのサードパーティプラットフォームは、提示された身元が認証済み／検証済み身元と一致しない場合に修正されてもよい。これらの実施形態では、用途に関わらず、ＩＶＳ１４０は、認証が試みられた身元とは異なる身元に対して別人を誤って認証することはない。すなわち、ＩＶＳ１４０は、ユーザがＩＶＳ１４０に存在することを認証するだけでなく、自身が認証／検証対象であるとして示している人物としてユーザが認証／検証されることを認証する。例えば、ユーザが金融トランザクションのために自分の身元を検証しようと試みている場合、ＩＶＳ１４０は、認証されている名前／身元に対してユーザのクレジットカードの名前を紐づけてもよい。このようにして、ＩＶＳ１４０は、ユーザが登録済みの身元を有し、現在、異なる身元を使用してトランザクションを完了しようとしているという理由だけでユーザを認証しない。これらの実施形態では、ユーザは、様々な支払いカード（例えば、クレジットカード又はデビットカード）をＩＶＳ１４０に登録、又は他の方法で記憶してもよく、ＩＶＳ１４０は、金融機関又は他の企業の口座が同一人物に対して様々な名前を使用する場合があるため、登録／記憶された支払いカードをユーザの身元に対して照合してもよい。
ＩＩ．ユーザインターフェース例
ＩＩ．ユーザインターフェース例
[111]ここで説明される様々な技術によるリモートシステム（例えば図１のＳＰＰ１２０及びＩＶＳ１４０）によって容易にされたインターフェース例を示す図３～図２６をここで参照する。特に、図３～図２６のそれぞれは、クライアントシステム１０５Ａ又は１０５Ｂに表示されてもよいインターフェース例（上述した様々なＧＵＩ及びＧＣＥなど）を示す図である。図３～図２６のインターフェース例は、クライアントアプリケーション１１０によって表示又はレンダリングされてもよく、コンポーネント１１３によって修正されてもよい。特定のインターフェース例が図示されるが、様々な実施形態では、他のインターフェースが利用されてもよい。
[112]図３～図２５は、様々な実施形態による、ＩＶＳ１４０への登録のためにクライアントアプリケーション１１０内でクライアントシステム１０５Ａによって表示されてもよいユーザインターフェース例を示す図である。図２７、図２６は、ユーザがＩＶＳ１４０に登録した後、又はＩＶＳ１４０にログインした後にクライアントアプリケーション１１０内でクライアントシステム１０５Ａによって表示されてもよいユーザインターフェース例を示す図である。図２８～図３０は、様々な実施形態により、ＳＰＰ１２０を介したＩＶＳ１４０による身元検証のために、クライアントアプリケーション１１０内でクライアントシステム１０５Ａによって表示されてもよいユーザインターフェース例を示す図である。図３１、図３２は、様々な実施形態により、詐欺防止に関係した、クライアントアプリケーション１１０内でクライアントシステム１０５Ａによって表示されてもよいユーザインターフェース例を示す図である。図３～図３２のＧＵＩは、あらゆる経験レベルでも申込者に対するオンボーディングを可能とし、登録希望者に対してオンボーディングの複数のオプションを提供する（「マルチモーダルオンボーディング」と呼ばれる）。図３～図３２のＧＵＩ例では、クライアントシステム１０５Ａが、タッチスクリーンインターフェースを有するスマートフォン又はタブレットコンピュータである。
[113]図３は、一部の実施形態による例示のホーム画面ＧＵＩ３０５及び３１０を示す図である。ホーム画面ＧＵＩ３０５及び３１０のうちの１つが、クライアントシステム１０５Ａのユーザがアプリケーション１１０と関連付けられたアイコン（図３に不図示）に対してタップジェスチャを実行した時など、アプリケーション１１０が初期化された時、又はその後に、クライアントアプリケーション１１０において表示される。第１の例示のホーム画面ＧＵＩ３０５は、ＧＣＥ３０６～３０９を含み、登録処理（例えば図２Ａの処理２００Ａ）を開始するためのＧＣＥ３０６と、詐欺チェック（又は第２の登録処理）を実行するためのＧＣＥ３０７と、認証手順を実行するためのＧＣＥ３０８と、なりすましチェックを実行するためのＧＣＥ３０９とを含む。適切なサムネイル又はアイコンがＧＣＥ３０６～３０９に（又はＧＣＥ３０６～３０９として）含まれてもよい。この例では、登録希望者は、登録処理開始のためにＧＣＥ３０６に対してタップジェスチャを実行してもよい。ＧＣＥ３０６を選択後、クライアントアプリケーション１１０は、登録処理を実行するための、後述するような１つ又は複数のＧＵＩを表示してもよい。第２の例示のホーム画面ＧＵＩインスタンス３１０は、ＩＶＳ１４０の様々な態様を説明するインフォグラフィック３１１及び／又はテキスト３１２のカルーセルを含む。このカルーセルは、周期的に（例えば４～５秒毎など）自動的に進行してもよい。ユーザは、さらに、カルーセルの画像３１１又はテキスト３１２をスクロールするためにスワイプジェスチャ３３０（左又は右のいずれか）をさらに実行してもよい。ＧＵＩインスタンス３１０は、ＧＵＩインスタンス３１０の右上に、小売店でなどの対面の登録手順のために使用されてもよい小さい認証ＧＣＥ３２５をさらに含んでもよい。ＧＣＥ３２５は、顧客専用の認証ツールへ移動するように、スタッフ／従業員によって使用されてもよい。この例では、スタッフ／従業員が従業員の訓練などに基づいてＧＣＥ３２５を探すことを知っていることがあるため、ＧＣＥ３２５は、意図的に目立たないようにされる。この例では、登録希望者は、登録処理を開始するためにＧＣＥ３２０に対してタップジェスチャを実行してもよい。ＧＣＥ３２０を選択後、クライアントアプリケーション１１０は、図２７Ａ～図２９を参照して後述されるものなど、登録処理を実行するための１つ又は複数のＧＵＩを表示してもよい。
[114]図４は、一部の実施形態による例示の登録手続きＧＵＩ４０５を示す図である。登録手続きＧＵＩ４０５は、登録希望者が図３のＧＣＥ３０６又はＧＣＥ３２０を選択後、又はクライアントアプリケーション１１０がクライアントシステム１０５Ａで初めて実行された場合などのＧＵＩ３０５／３１０の代わりに、クライアントアプリケーション１１０で表示される。この例では、登録希望者は、登録処理（例えば上述した登録処理２００Ａ）を開始するために、ＧＣＥ４２５（図４の「登録手続き」ボタン）に対してタップジェスチャ４２０を実行してもよい。ＧＣＥ４２５を選択後、埋込型又は周辺カメラ及びマイクへのアクセスをアプリケーション１１０に許可するために登録希望者がＧＣＥ４３０（図４の「カメラとマイクを許可」ボタン）に対してタップジェスチャ４２０を実行してもよい場合に、クライアントアプリケーション１１０は、アクセス許可ＧＵＩ４１０を表示してもよい。ＧＣＥ４３０を選択後、クライアントシステム１０５Ａは、クライアントアプリケーション１１０がマイク及びカメラへのアクセスを要求していることを登録希望者に知らせるプロンプト４４０を含むＧＵＩ４１５を表示してもよい。登録希望者は、図４に示すように、アクセスを許可するためにＧＣＥ４４５に対してタップジェスチャ４２０を実行してもよい。他の実施形態では、ＧＵＩ４１５は、カメラ及び／又はマイクへのアクセスを拒絶する別のＧＣＥ（図４では不図示）を含んでもよい。
[115]図５、図６は、一部の実施形態による顔スキャンＧＵＩの例示のインスタンスを示す図である。図５では、顔スキャンＧＵＩインスタンス５０５が、登録希望者に、登録希望者の顔がスキャンされることを通知する。顔スキャンＧＵＩインスタンス５０５は、登録希望者がどのように顔スキャンを実行するかに関する指示を提供する指示テキスト５３０を含む。この例では、ＧＵＩインスタンス５０５の指示テキスト５３０が登録希望者に対して、顔アウトライン５３５に登録希望者の顔を配置するように指示する。さらに、顔スキャンが行われる前に、ユーザは、例えば、帽子又は眼鏡（又はサングラス）を身に着けないこと、無表情でいること、比較的明るい環境で画像をキャプチャすること、目線に（又はその近くに）画像キャプチャ装置を保持することなどを含む、顔画像をキャプチャするためのベストプラクティスの視覚的表現５３１が表示される。登録希望者は、顔スキャン処理を開始するためにＧＣＥ５２５に対してタップジェスチャ５２０を実行してもよい。顔スキャンＧＵＩインスタンス５１０では、カメラが使用可能状態にされ、登録希望者の画像が顔スキャンＧＵＩインスタンス５１０に表示され、登録希望者は顔アウトライン５３５内に自分の顔を配置している。この例では、ＧＵＩインスタンス５１０がロード又はレンダリングされた時に、前向きの（又はタッチスクリーンに向いた）カメラがデフォルトで使用可能状態にされてもよく、ユーザは、提供されていれば、後ろ向きのカメラに切り換える、又は使用可能状態にするＧＣＥ５５５を選択してもよい。これは、店の従業員／スタッフメンバーが後ろ向きカメラを使用してユーザの顔をスキャンできる場合の対面登録処理の処理中などに、別の人がユーザの顔画像をキャプチャできるようにするために使用されてもよい。さらに、この例では、登録希望者の顔の画像が、クライアントアプリケーション１１０によって自動的にキャプチャされるが、他の実施形態では、登録希望者が顔画像をキャプチャできるようにするＧＣＥが提供されてもよい。この例では、クライアントアプリケーション１１０（又はＩＶＳサーバ１４５）は、登録希望者が眼鏡（又はサングラス）をかけていることを検出しており、眼鏡（又はサングラス）は、顔の特徴がキャプチャ画像から適切に抽出することを妨げることがある。眼鏡（又はサングラス）の検出によって、顔スキャンＧＵＩインスタンス５１５が表示されてもよく、顔スキャンＧＵＩインスタンス５１５は、登録希望者に検出された眼鏡（サングラス）のことを通知して顔スキャンのために眼鏡（又はサングラス）をはずすことを登録希望者に求めるインターフェース５４０を含み、ＧＵＩインスタンス５１５上に重畳、又は重ねられている。ＧＵＩインスタンス５１５の指示テキストは、登録希望者に眼鏡（又はサングラス）をはずすことをさらに指示する。登録希望者は、眼鏡（又はサングラス）がはずされて顔スキャンが継続できることを示すためにＧＣＥ５４５に対してタップジェスチャ５２０を実行してもよい。自動検出されてもよい追加の種類の問題点は、例えば、低光源レベル（例えば事前に構成された閾値光源レベルと比較）、帽子／ヘッドギアの着用、画像キャプチャ装置が顔に十分に近づいていない（例えば、事前に構成された閾値距離と比較）、画像キャプチャ装置が目線にない、又はその近くにない（例えば、事前に構成された閾値目線と比較）などを含んでもよい。これらの実施形態では、登録希望者に検出された問題点を通知する適切なＧＵＩインスタンスが表示されてもよく、これらのＧＵＩインスタンスは、登録希望者が、顔スキャンを実行（再実行）できるようにする適切なＧＣＥを含んでもよい。若しくは、登録希望者は、クライアントアプリケーション１１０（又はＩＶＳサーバ１４５）が眼鏡（又はサングラス）を画像データで誤って検出したことを示すＧＣＥ５５０に対してタップジェスチャ５２０を実行してもよい。図６では、登録希望者は、自分の眼鏡（又はサングラス）をはずしており、自分の顔を、ＧＵＩインスタンス５１０と同一又は類似していてもよい顔スキャンＧＵＩインスタンス６０５の顔アウトライン６３５内に配置している。登録希望者の顔を正しくスキャンすると、顔スキャンＧＵＩインスタンス６１０が、顔スキャンの成功を示すテキスト６３０及び／又はアイコン６４０とともに表示されてもよい。一部の実施形態では、左側の顔スキャンと右側の顔スキャンとを実行するために追加のＧＵＩインスタンスが表示されてもよい。一部の実施形態では、アプリケーション１１０が、所定の時間後（例えば２～３秒後）に顔スキャンＧＵＩインスタンス６１０から、図７のＧＵＩインスタンス７０５などの次のＧＵＩに自動的に進んでもよい。一部の実施形態ではさらに、ユーザの顔の画像が事前に定義された閾値時間（例えば１０秒）内でキャプチャされなかったことを、アプリケーション１１０が検出又は判断した場合、アプリケーション１１０は、顔スキャン問題解決ＧＵＩなどに自動的に移動してもよい。
[116]図７～図１０は、一部の実施形態による掌スキャンＧＵＩの例示のインスタンスを示す図である。図７では、掌スキャンＧＵＩインスタンス７０５が、登録希望者に、登録希望者の掌がスキャンされることを通知する。掌スキャンＧＵＩインスタンス７０５は、登録希望者が掌スキャンをどのように実行すればよいかに関する指示を提供する指示テキスト７３０を含む。この例では、ＧＵＩインスタンス７０５の指示テキスト７３０は、登録希望者に、登録希望者の掌を掌アウトライン７３５に配置することを指示する。さらに、掌スキャンが実行される前に、ユーザは、例えば、面（例えばテーブル）に対して掌を平らに保持すること、画像が比較的明るい環境でキャプチャされることを確実にすること、指の間を離して広げることなどを含む、掌をキャプチャするためのベストプラクティスの視覚的表現７３１が表示される。登録希望者は、掌スキャン処理を開始するためにＧＣＥ７２５に対してタップジェスチャ７２０を実行してもよい。掌スキャンＧＵＩインスタンス７１０では、カメラは使用可能状態にされ、登録希望者の掌の画像がＧＵＩインスタンス７１０に表示され、登録希望者は、掌アウトライン７３５内に自分の掌を配置している。上述した顔スキャンの例とは異なり、この例では、アプリケーション１１０は、ＧＵＩインスタンス７０５がロード及び／又はレンダリング／表示された時にデフォルトでクライアントシステム１０５Ａの後ろ向きカメラを自動的に使用可能状態にしてもよく、ユーザは、前向きカメラに切り換える、又は前向きカメラを使用可能状態にするためにＧＣＥ７５５を選択してもよい。この例では、登録希望者の掌の画像は、クライアントアプリケーション１１０によって自動的にキャプチャされるが、他の実施形態では、登録希望者が掌画像をキャプチャできるようにするＧＣＥが提供されてもよい。図８において、登録希望者はＧＵＩインスタンス７１０と同一又は類似していてもよい掌スキャンＧＵＩインスタンス８０５の掌アウトライン８３５内に自分の掌を配置している。登録希望者の掌を正しくスキャンすると、掌スキャンＧＵＩインスタンス８１０が、掌スキャンの成功を示すテキスト８３０及び／又はアイコン８４０とともに表示されてもよい。アプリケーション１１０は、事前に定義された時間後（例えば２～３秒後）に掌スキャンＧＵＩインスタンス８０５から、登録希望者がＩＶＳ１４０に既に登録されているかを判断するためにバックエンドＩＶＳ１４０が収集された生体データを分析していることを示すテキスト領域８４５を含むＧＵＩインスタンス８１０などの次のＧＵＩに自動的に進んでもよい。一部の実施形態ではさらに、ユーザの掌画像が事前に定義された時間（例えば１０秒）内でキャプチャされなかったことを、アプリケーション１１０が検出又は判断した場合、アプリケーション１１０は、掌スキャン問題解決ＧＵＩなどに自動的に移動してもよい。さらに、上述した顔スキャンの例と同様に、アプリケーション１１０は、掌画像が正しくキャプチャされているかを判断する自動検出機能を含んでもよい。自動検出されることがある例示の種類の問題点は、例えば、低光源レベル（例えば事前に構成された閾値光源レベルと比較）、指の間が近づき過ぎている、又は離れて広がり過ぎている、画像キャプチャ装置が掌に十分に近づいていない（例えば、事前に構成された閾値距離と比較）、正しくない掌／手が画像キャプチャ装置の視野に入っている（例えば、左手／掌が視界にあるべきところを、右手／掌が視界に入っている）などを含んでもよい。これらの実施形態では、登録希望者に検出された問題点を通知するために適切なＧＵＩインスタンスが表示されてもよく、これらのＧＵＩインスタンスは、登録希望者が掌スキャンを実行（再実行）できるようにする適切なＧＣＥを含んでもよい。アプリケーション１１０がＩＶＳ１４０から登録希望者の登録ステータスの標示を取得すると、アプリケーション１１０は、掌スキャンＧＵＩインスタンス８１０から図９のＧＵＩインスタンス９０５へ自動的に進んでもよい。
[117]図９は、上述したようにＩＶＳ１４０によって実行されてもよい、登録希望者のキャプチャされた生体データの分析に基づいて、登録希望者の登録ステータスを示すＧＵＩインスタンス９０５を示す図である。この例では、ＩＶＳ１４０は、登録希望者が現在ＩＶＳ１４０に登録されていないと判断している。一部の実施形態では、登録希望者の顔及び掌の生体データが既存の顔及び掌生体データと（特定の誤差の範囲内で）一致しないとＩＶＳ１４０が判断した場合／時、登録希望者は、新規登録希望者として仮定されてもよい。ＧＵＩインスタンス９０５は、登録希望者がＩＶＳ１４０にアカウントを既に有することを示すために登録希望者によって選択されてもよいＧＣＥ９２８を含む。ＧＣＥ９２８が登録希望者によって選択されると、アプリケーション１１０は、問題解決ＧＵＩインスタンス９１５を表示／レンダリングしてもよい。ＧＵＩインスタンス９０５は、登録希望者によって選択されると、上述した方法と同一又は類似の方法でアウトライン９３５内に他の掌／手を配置することによって登録希望者の他方の手の掌スキャンを実行するために使用されるＧＵＩインスタンス９１０に進むＧＣＥ９２５をさらに含む。さらに、ＧＵＩインスタンス９１０は、キャプチャされるべき特定の手／掌（例えば左又は右の掌／手）を示すテキスト領域９３０を含む。登録希望者の他方の掌／手のスキャン及びキャプチャに成功すると、図８のＧＵＩインスタンス８０５と同一又は類似の方法で成功した掌スキャンの完了を示し、それぞれ図８のテキスト８３０、掌アウトライン８３５、アイコン８４０、及びテキスト８４５と同一又は類似のテキスト１０３０、掌アウトライン１０３５、アイコン１０４０、及びテキスト１０４５を含む、図１０のＧＵＩインスタンス１００５をレンダリング及び表示するように、アプリケーション１１０が進んでよい。アプリケーション１１０は、所定の時間後（例えば２～３秒後）に、掌／手スキャンが完了したこと、及び登録希望者に対してユーザアカウントが作成されたことを示すＧＵＩインスタンス１０１０に自動的に進んでもよい。ＧＵＩインスタンス１０１０は、ＧＣＥ１０２５を含み、登録希望者がＧＣＥ１０２５に対してタップジェスチャ１０２０を実行すると、アプリケーション１１０は、登録処理を進めてもよい。
[118]図１１、図１２は、一部の実施形態による声紋ＧＵＩの例示のインスタンスを示す図である。図１１は、登録希望者の声紋が記録されることを登録希望者に知らせる声紋ＧＵＩインスタンス１１０５を示す図である。声紋ＧＵＩインスタンス１１０５は、登録希望者がどのように声紋記録を実行するかに関する指示を提供する指示テキスト１１３０を含む。この例では、ＧＵＩインスタンス１１０５の指示テキスト１１３０は、登録希望者に、ＧＵＩインスタンス１１１０によって表示される文を声に出して読むように指示する。登録希望者は、声録音処理を開始するためにＧＣＥ１１２５に対してタップジェスチャ１１２０を実行してもよい。若しくは、登録希望者は、声録音処理を中止するためにＧＣＥ１１３５に対してタップジェスチャ１１２０を実行してもよい。声紋ＧＵＩインスタンス１１１０において、マイクが使用可能状態にされ、声録音を開始するためにＧＣＥ１１４０が選択されてもよいことを示すために、ＧＣＥ１１４０が明るくされ、又は他の方法で強調される。ＧＣＥ１１４５はグレーアウトされ、このＧＣＥが選択できないことを示す。代替の実施形態では、ＧＣＥ１１４０～１１４５を提供するのではなく、登録希望者がＧＣＥ１１２５を選択した後に、アプリケーション１１０が登録希望者の声の録音を自動的に開始してもよく、所望のフレーズがＩＶＳ１４０によって認識されたとして完了された後、及び／又は事前に定義された時間後に、録音を自動的に停止する。さらに、声紋ＧＵＩインスタンス１１１０は、登録希望者の声を録音中に登録希望者が声に出して読まなければならない文を示す指示テキスト１１３２を示す。登録希望者が自分の声の録音を開始する準備ができた時に、登録希望者はＧＣＥ１１４０に対してタップジェスチャ１１２０を実行してもよい。
[119]図１２は、ＧＣＥ１２４０（図１１のＧＣＥ１１４０に対応する）の選択に応答して、登録希望者が声録音処理を開始した後に表示される声紋ＧＵＩインスタンス１２０５を示す図である。声紋ＧＵＩインスタンス１２０５は、登録希望者が表示されたテキストを声に出して読んだ時の登録希望者の声の周波数／振幅変化を示すスペクトログラムオブジェクト１２２２をさらに含む。この例では、スペクトログラムオブジェクト１２２２は、ユーザの声の線グラフのグラフィカル表現を示す図である。若しくは、ユーザの声の棒グラフのグラフィカル表現であるスペクトログラムオブジェクト１２２２ｘが使用されてもよい。他の実施において、他のグラフィカル表現が使用されてもよい。声紋ＧＵＩインスタンス１２０５は、声録音を停止するためにＧＣＥ１１４５／１２４５が選択されてもよいことを示すためにＧＣＥ１１４５／１２４５が明るくされ、又は他の方法で強調されることをさらに示し、ＧＣＥ１１４０／１２４０はグレーアウトされ、このＧＣＥが選択できないことを示す。登録希望者が表示されたテキストを声に出して読むことを終了後、登録希望者は自分の声の録音を停止するためにＧＣＥ１１４５／１２４５に対してタップジェスチャ１２２０を実行してもよい（又はアプリケーション１１０が、事前に定義された時間後、又はＩＶＳ１４０がフレーズ１２３２の末尾を検出した時に、録音を自動的に停止してもよい）。声録音が停止されると、声録音の成功又は失敗を示すために、テキスト領域１２３０に声紋ＧＵＩインスタンス１２１０が表示されてもよい。登録希望者は、自分の声の再録音をするためにＧＣＥ１２３５を選択してもよく、又は、この例では身元文書のスキャンである、他のバイオメトリックキャプチャに進むためにＧＣＥ１２２５を選択してもよい。
[120]一部の実施形態では、指示テキスト１１３２／１２３２は、登録希望者が表示されたテキストを声に出して読む回数をさらに示してもよい。表示されたテキストは、文の長短を含めて、異なる登録希望者に対して同一又は異なってもよい。表示されたテキストは、無作為に生成されてもよく、文のセット又は語の他のグループ分けから選択されてもよく、又は何らかの他の技術を使用して生成されてもよい。一部の実施形態では、開始及び停止ＧＣＥ１１４０及び１１４５を提供するのではなく、ＧＵＩインスタンス１１１０は、登録希望者が自分の声を録音する間のタイマ（例えばカウントダウンタイマ）要素を含んでもよい。さらに、又は若しくは、フレーズが事前に定義された回数だけ発されたことをＩＶＳ１４０が判断した後に録音を停止する時を、ＩＶＳ１４０は自動的に認識してもよい。
[121]図１３、図１４は、一部の実施形態による身元（ＩＤ）スキャンＧＵＩの例示のインスタンスを示す図である。図１３は、特定のＩＤ文書がスキャンされることを登録希望者に知らせるＩＤスキャンＧＵＩインスタンス１３０５を示す図である。ＩＤスキャンＧＵＩインスタンス１３０５は、例えば、文書を平らに保持して（又は平らな面に文書を配置して）比較的明るい環境で画像をキャプチャするなど、ＩＤ文書をスキャンするためのベストプラクティスを示す指示テキスト１３３１を含む。一部の実施形態では、指示テキスト１３３１は、スキャンされてもよいＩＤ文書の種類（例えば、運転免許証、軍人身分証明書、帰化カード、パスポート、グリーンカード、又はＨ－１Ｂビザ）に関する指示をさらに提供してもよい。登録希望者は、ＩＤスキャン処理を開始するためにＧＣＥ１３２５に対してタップジェスチャ１３２０を実行してもよい。ＩＤスキャンＧＵＩインスタンス１３１０において、後ろ向きカメラが使用可能状態にされ、登録希望者が文書アウトライン１３３５内に配置したＩＤ文書の画像がＧＵＩインスタンス１３１０に表示される。この例では、登録希望者によって選択されたＩＤ文書は運転免許証である。さらに、この例では、登録希望者は、ＩＤ文書スキャンを開始するためにＧＣＥ１３２８に対してタップジェスチャ１３２０を実行してもよく、登録希望者のＩＤ文書の画像がクライアントアプリケーション１１０によって自動的にキャプチャされる。他の実施形態では、登録希望者がＩＤの画像をキャプチャできるようにするＧＣＥが提供されてもよい。クライアントアプリケーション１１０によるＩＤ文書の自動検出及びキャプチャによって、スキャン済みＩＤ文書がＩＶＳ１４０によって分析されていることを示すＩＤスキャンＧＵＩインスタンス１３１５が表示されてもよい。ＩＶＳ１４０からの分析結果の標示の受信に応答して、アプリケーション１１０は、テキスト領域１３３０でＩＤスキャンの成功又は失敗を示すＧＵＩインスタンス１３１８をレンダリング及び表示してもよい。一部の実施形態では、スキャンされたＩＤ文書の画質を検証する際のレイテンシが、事前に定義された時間（例えば１秒）よりも短い場合、ＧＵＩインスタンス１３１５はスキップされてもよい。この例では、ＧＵＩインスタンス１３１８は、ＩＤ文書スキャンが成功したことを示す。ＩＤ文書スキャンが成功しなかった場合、又はＩＶＳ１４０が偽ＩＤアラートをトリガした場合、アプリケーション１１０はＩＤ文書スキャン問題解決ＧＵＩ（不図示）に自動的に移動してもよい。さらに、上述した掌／手スキャン例とは異なり、ＧＵＩインスタンス１３１８は、「成功」画面上に結果画像を表示しない。その後、ユーザは、「継続」ＧＣＥ１３３３を選択することによって進んでもよい。登録希望者がそのＩＤ文書の他方の側をスキャンする必要があることをテキスト領域１４３０で示す図１４のＩＤスキャンＧＵＩインスタンス１４０５が、その後、自動的にレンダリング及び表示されてもよい。ＩＤスキャンＧＵＩインスタンス１３１０と同様に、登録希望者は、アウトライン１４３５にＩＤ文書の他方の側を配置してもよく、ＩＤ文書の他方の側は、登録希望者がＧＣＥ１４２５に対してタップジェスチャ１４２０を実行した時に、クライアントアプリケーション１１０によって自動的に検出及びキャプチャされてもよい。クライアントアプリケーション１１０によるＩＤ文書の自動検出及びキャプチャによって、ＩＤ文書のスキャンされた他方の側がＩＶＳ１４０によって分析されていることを示すＩＤスキャンＧＵＩインスタンス１４１０がレンダリング及び表示されてもよい。この分析は、上述したのと同様又は類似の方法で実行されてもよい。ＩＶＳ１４０からの分析結果の標示の受信に応答して、アプリケーション１１０は、ＩＤスキャンの成功又は失敗をテキスト領域１４３２に示すＧＵＩインスタンス１４１５をレンダリング及び表示してもよい。
[122]図１５～図１７は、一部の実施形態による個人データ確認ＧＵＩの例示のインスタンスを示す図である。図１５は、正確性のために、登録希望者が、スキャンされたＩＤ文書から抽出された個人データを見直すべきであることをテキスト領域１５３０に示す個人データ確認フォームＧＵＩインスタンス１５０５（ＧＵＩインスタンス画面１５０５ａ及び１５０５ｂの両方を含む）を示す図である。ＧＵＩインスタンス１５０５は、それぞれの個人データ項目を示すテキストボックス１５３５、１５４０、１５４５、１５５０、１５５５、１５６０、１５６５及び１５７０を含む。個人データ項目は、スキャンされたＩＤ文書のＯＣＲに基づいて抽出又は他の方法で識別されてもよい。登録希望者は、ＧＵＩ画面１５０５ａからＧＵＩ画面１５０５ｂへスクロールするために、ドラッグジェスチャ１５２０を実行してもよい。特に、テキストボックス１５３５は、抽出された名を示し、テキストボックス１５４０は抽出された姓を示し、テキストボックス１５４５は、抽出又は決定された好ましい名前を示し、テキストボックス１５５０は抽出された所在地住所を示し、テキストボックス１５５５は抽出された市を示し、テキストボックス１５６０は抽出された州を示し、テキストボックス１５６５は抽出された郵便番号を示し、テキストボックス１５７０は抽出された電子メールアドレスを示す。この例では、スキャンされたＩＤ文書は電子メールアドレスを含まなかったため、テキストボックス１５７０はデータを全く含まない。アイコン１５７０は、登録希望者がこのデータを手動で入力すべきである、又は入力しなければならないことを示すために使用されてもよい。さらに、ＧＣＥ１５２５はグレーアウトされて、データがテキストボックス１５７０に入力されるまで、登録希望者が登録処理を継続できないことを示す。ＧＵＩインスタンス１５０５は、ＧＣＥ１５７５Ａ、１５７５Ｂをさらに含み、登録希望者によって（例えば、ＧＣＥ１５７５Ａ又は１５７５Ｂに対してタップジェスチャを実行することによって）選択されると、アプリケーション１１０に、要求された情報が登録及び／又は身元検証目的のために必要な理由を説明するオーバーレイＧＵＩをレンダリング及び表示させる。ＧＵＩインスタンス１５１０はオーバーレイＧＵＩの例であり、ＧＣＥ１５７５Ｂが選択された時に表示されてもよい。このオーバーレイＧＵＩは、「閉じるＸ」ＧＣＥ１５７５Ｃに対してタップジェスチャを実行することによって、又はオーバーレイＧＵＩの範囲外のいずれかの領域でタップジェスチャを実行することによって閉じられてもよい。図１６では、登録希望者は、仮想キーボードＧＣＥ１６７５をＧＵＩ画面１６０５ａ上に重ねて表示させるようにするテキストボックス１６７０／１５７０に対してタップジェスチャ１６２０を実行してもよい。テキストボックス１６７０／１５７０にデータを入力後、ユーザは、ＧＵＩインスタンス１６０５ａの「完了」ＧＣＥを選択してもよく、それによって仮想キーボードＧＣＥ１６７５が閉じられ、ＧＵＩインスタンス１６０５ｂが表示される。ＧＵＩインスタンス１６０５ｂにおいて、ＧＣＥ１６２５／１５２５は強調され、又は他の方法で使用可能状態となり、登録希望者がＧＣＥ１６２５／１５２５に対してタップジェスチャを実行することによって、登録処理を継続できることを示す。一部の実施形態では、ＧＵＩインスタンス１５０５／１６０５は、ユーザが、スキャンされたＩＤ文書からキャプチャされたデータに対する修正を示唆できるようにしてもよい。そのような実施形態では、スキャンされたＩＤ文書から抽出されたデータは、「修正データ」から独立してＩＶＳ１４０によって記憶されてもよく、詐欺犯罪者はそのような特徴を使用して詐欺行為を隠す可能性があるため、ＩＶＳ１４０が「修正データ」を後で検証してもよい。
[123]図１７は、登録希望者がＧＵＩインスタンス（複数可）１５０５／１６０５に無効及び／又は不完全な情報を入力した時点を示すために使用される視覚的標示のグラフィカル表現の例を含むＧＵＩインスタンス１７０５を示す図である。図１７では、ＧＣＥ１７３５は、登録希望者がフィールドに追加データ（例えば数字又は文字）を入力することを求められる不完全なフィールドの例示のグラフィカル表現である。図示するように、ＧＣＥ１７３５は、そのフィールドが不完全な値を含むことを示すために「（必須）」の視覚的標示を含む。ＧＣＥ１７４５は、不正確なデータが登録希望者によって入力された無効フィールドの例示のグラフィカル表現である。図示するように、ＧＣＥ１７４５は、そのフィールドが無効の値を含むことを示すために「（無効）」の視覚的標示を含む。ＧＣＥ１７４０は、データが登録希望者によって正しく入力された有効で完全なフィールドの例示のグラフィカル表現である。実施形態では、不完全なＧＣＥ１７３５及び無効のＧＣＥ１７４５を、有効で完全なＧＣＥ１７４０のアウトライン又は塗りつぶしの色（例えば、青）とは異なる、事前に定義された色（例えば、赤）でアウトラインを描くか、又は塗りつぶすことによってなど、不完全なフィールド及び無効のフィールドをグラフィカルに表すために、他の種類の標示が使用されてもよい。不完全なフィールド及び無効なフィールドを目立たせるために、例えば、テキストを太字にする、テキストをイタリックにする、ポップアップ又はオーバーレイＧＵＩをレンダリング及び表示する、アニメーションを提供するなどを含むいずれかの他の機構が使用されてもよい。
[124]図１８～図２０は、一部の実施形態による知識ベース評価（ＫＢＡ）ＧＵＩの例示のインスタンスを示す図である。図１８は、知識ベース評価（ＫＢＡ）ＧＵＩインスタンス１８０５（ＧＵＩインスタンス画面１８０５ａ及び１８０５ｂを含む）を示す図であり、図１９は、ＫＢＡ ＧＵＩインスタンス１９０５（ＧＵＩインスタンス画面１９０５ａ及び１９０５ｂを含む）を示す図であり、図２０はＫＢＡ ＧＵＩインスタンス２００５（ＧＵＩインスタンス画面２００５ａ及び２００５ｂを含む）を示す図である。図１８では、ＧＵＩ画面１８０５ａは、テキスト領域１８３０に第１のＫＢＡ質問（例えば「どの数字が、あなたの社会保障番号の最初の２桁と一致しますか？」）を表示する。登録希望者は、ＧＣＥ１８４０～１８６５のうちの１つを選択することによって回答選択肢を選択してもよい。さらに、ＧＣＥ１８２５はグレーアウトされており、回答選択肢が選択されるまで登録希望者が登録処理を継続できないことを示す。若しくは、登録希望者は、第１のＫＢＡ質問に対する回答を与えずに、次のＫＢＡに進むためにＧＣＥ１８３５を選択してもよい。ＧＵＩ画面１８０５ｂは、登録希望者がＧＣＥ１８４５に対してタップジェスチャ１８２０を実行することによって、ＧＣＥ１８４５を選択したことを示す。登録希望者がＧＣＥ１８４５（又はＧＣＥ１８４０及び１８５０～１８６５のうちの別の１つ）を選択した後、ＧＣＥ１８２５が強調され、又は他の方法で使用可能状態とされ、登録希望者がＧＣＥ１８２５に対してタップジェスチャ１８２０を実行することによって登録処理を継続してもよいことを示す。
[125]図１９では、ＧＵＩ画面１９０５ａは、テキスト領域１９３０に第２のＫＢＡ質問（例えば「あなたは以下のどの住所に関係していますか？」）を表示する。登録希望者は、ＧＣＥ１９４０～１９６５のうちの１つを選択することによって回答選択肢を選択してもよい。さらに、ＧＣＥ１９２５はグレーアウトされて、回答選択肢が選択されるまで、登録希望者が登録処理を継続できないことを示す。若しくは、登録希望者は、第２のＫＢＡ質問に対して回答を与えずに次のＫＢＡに進むためにＧＣＥ１９３５を選択してもよい。ＧＵＩ画面１９０５ｂは、登録希望者がＧＣＥ１９５０に対してタップジェスチャ１９２０を実行することによってＧＣＥ１９５０を選択したことを示す。登録希望者がＧＣＥ１９５０（又はＧＣＥ１９４０～１９４５及び１９５５～１９６５のうちの別の１つ）を選択した後、ＧＣＥ１９２５は強調又は他の方法で使用可能状態とされ、登録希望者がＧＣＥ１９２５に対してタップジェスチャ１９２０を実行することによって登録処理を継続してもよいことを示す。
[126]図２０では、ＧＵＩ画面２００５ａは、テキスト領域２０３０に第３のＫＢＡ質問（例えば「あなたが２０１６年１１月頃に開設された住宅ローンを有するかもしれないことを、信用調査書類綴りが示しています。この口座の信用供与機関はどちらですか？」）を表示する。登録希望者は、ＧＣＥ２０４５～２０６５のうちの１つを選択することによって回答選択肢を選択してもよい。さらに、ＧＣＥ２０２５はグレーアウトされて、回答選択肢が選択されるまで、登録希望者が登録処理を継続できないことを示す。若しくは、登録希望者は、第３のＫＢＡ質問に対して回答を与えずに次のＫＢＡ（又は登録処理の次の部分）に進むためにＧＣＥ２０３５を選択してもよい。ＧＵＩ画面２００５ｂは、登録希望者がＧＣＥ２０６０に対してタップジェスチャ２０２０を実行することによってＧＣＥ２０６０を選択したことを示す。登録希望者がＧＣＥ２０６０（又はＧＣＥ２０４５～２０５５及び２０６５のうちの別の１つ）を選択した後、ＧＣＥ２０２５は強調又は他の方法で使用可能状態となり、登録希望者がＧＣＥ２０２５に対してタップジェスチャ２０２０を実行することによって登録処理を継続してもよいことを示す。
[127]図２１～図２４は、一部の実施形態によるライブ面談ＧＵＩの例示のインスタンスを示す図である。図２１は、準備が完了した時点で登録希望者が登録処理のライブ面談部分を開始してもよいことを示すライブ面談導入ＧＵＩインスタンス２１０５を示す図である。ライブ面談を開始するために、登録希望者は、ＧＣＥ２１２５に対してタップジェスチャ２１２０を実行してもよい。一部の実施形態では、ＧＵＩインスタンス２１０５は、選択されると、登録希望者が別の時刻及び／又は日付にライブ面談を予約できる別のＧＣＥ（図２１では不図示）を含んでもよい。ＧＣＥ２１２５に対してタップジェスチャ２１２０を実行後、ＧＵＩインスタンス２１１０ａが表示されてもよく、クライアントアプリケーション１１０がライブ面談の面談者に接続している（例えば、クライアントシステム１０５ＡとＩＶＳ１４０及び／又はクライアントシステム１０５Ｂとの間でセキュアな通信セッションが構築されている）ことを示す。このＧＵＩインスタンスは、登録希望者によって選択されると、オーバーレイＧＵＩインスタンス２１１５がＧＵＩインスタンス２１１０ｂ上又はその内部にレンダリング及び表示されるようにするＧＣＥ２１４０を含む。オーバーレイＧＵＩインスタンス２１１５は、登録希望者に、取消の選択肢を確定することを求め、ユーザはＧＣＥ２１４５を選択することによって呼を取り消すように進んでもよい。登録希望者がライブ面談を取り消したくない場合、登録希望者はＧＣＥ２１５０を選択してもよく、それによってオーバーレイＧＵＩインスタンス２１１５が画面から取り除かれる。登録希望者がライブ面談を依然として取り消したい場合、アプリケーション１１０はＧＵＩインスタンス２１０５又は何らかの他の適切なＧＵＩをレンダリング及び表示してもよい。
[128]図２２は、チャットボットのアバター又は人間の面談者でもよい面談者の映像、又は人間の面談者の映像を示す面談者映像フィード要素２２１５を含む面談ＧＵＩインスタンス２２０５を示す図である。面談ＧＵＩインスタンス２２０５は、クライアントシステム１０５Ａによって録画された映像フィードを示す登録希望者映像フィード要素２２３０をさらに含む。登録希望者は、面談者とのチャットセッションを開始するために、ＧＣＥ２２２５に対してタップジェスチャ２２２０を実行してもよい。若しくは、登録希望者は、面談者との通話を終了するために、ＧＣＥ２２３５に対してタップジェスチャを実行してもよい。ＧＣＥ２２２５に対してタップジェスチャ２２２０を実行後、面談ＧＵＩインスタンス２２１０は、面談者映像フィード要素２２１５の最小化インスタンス、テキストチャットインターフェース要素２２１６、及び仮想キーボード２２８０を含む。テキストチャットインターフェース要素２２１６は、面談者によってユーザに提供されたテキストデータを含むテキストフィールド２２１７Ａを含む。登録希望者は、テキストボックス２２２７に表示された、面談者（図２２では不図示）に送信されるテキストデータを入力するための仮想キーボード２２８０内で個々のＧＣＥに対して様々なタップジェスチャを実行してもよい。ユーザは、その後、面談者に入力テキストをサブミットするためにサブミットＧＣＥ２２２６に対してタップジェスチャ２２２０を実行してもよい。若しくは、登録希望者は、面談者とのチャットセッションを閉じる、又は終了するために、ＧＣＥ２２４０に対してタップジェスチャを実行してもよい。
[129]図２３は、テキストチャットインターフェース要素２２１６／２３１６を含む面談ＧＵＩインスタンス２３０５を示す図である。テキストチャットインターフェース要素２２１６／２３１６は、テキストフィールド２３１７Ａ、２３１７Ｂ及び２３１７Ｃを含む。この例では、面談者は、テキストフィールド２３１７Ａ及び２３１７Ｂを使用して、ユーザがＫＢＡ質問に不正確に回答したことを示しており、テキストフィールド２３１７Ｃは、（例えば、そのＧＣＥに対してタップジェスチャ２３２０を実行することによって）ユーザによって選択されると、ＧＵＩインスタンス２３１０が表示されるＧＣＥを含む。ＧＵＩインスタンス２３１０は、テキスト領域２３３０に別のＫＢＡ質問（例えば「あなたが過去に購入した車のメーカー及び車種はどれですか？」）を表示する。登録希望者は、ＧＣＥ２３４０～２３６５のうちの１つを選択することによって回答選択肢を選択してもよい。若しくは、登録希望者は、現在のＫＢＡ質問に対して回答を与えずに異なるＫＢＡ（又は登録処理の次の部分）への回答に進むためにＧＣＥ２３３５を選択してもよい。ＧＵＩ画面２３１０は、登録希望者がＧＣＥ２３４５に対してタップジェスチャ２３２０を実行することによってＧＣＥ２３４５を選択したことを示す。ＧＣＥ２３４０～２３６５のうちの１つの選択前に、ＧＣＥ２３２５はグレーアウトされて、回答選択肢が選択されるまで、登録希望者が登録処理を継続できないことを示す（図２３では不図示）。登録希望者がＧＣＥ２３４５（又はＧＣＥ２３４０及び２３５０～２３６５のうちの別の１つ）を選択した後、ＧＣＥ２３２５は強調又は他の方法で使用可能状態となり、登録希望者がＧＣＥ２３２５に対してタップジェスチャ２３２０を実行することによって登録処理を継続してもよいことを示す。登録希望者が選択された回答をサブミットした後、図２４の面談者ＧＵＩインスタンス２４０５が表示されてもよく、面談者ＧＵＩインスタンス２４０５は、上述したＧＣＥの代わりに、面談のＫＢＡ質問部分がテキストフィールド２３１７Ｃ／２４１７Ｃで完了しているという標示を含む。ＧＵＩインスタンス２４０５は、それぞれテキストフィールド２３１７Ａ及び２３１７Ｂと同一のテキストフィールド２４１７Ａ及び２４１７Ｂをさらに含む。この例では、登録希望者は、面談者とのチャットセッションを終了するためにＧＣＥ２４４０に対してタップジェスチャ２４２０を実行してもよく、それによって面談ＧＵＩインスタンス２４１０が表示される。その後、登録希望者は、面談者との通話を終了するためにＧＣＥ２４３５に対してタップジェスチャ２４２０を実行してもよい。面談ＧＵＩインスタンス２４１０は、図２２の面談ＧＵＩインスタンス２２０５と同一又は類似していてもよい。
[130]図２５、図２６は、一部の実施形態によるユーザポータルＧＵＩの例示のインスタンスを示す図である。図２５は、登録処理が完了したことを示すメッセージを含んでもよい第１の例示の登録完了ＧＵＩインスタンス２５０５を示す図である。登録完了ＧＵＩインスタンス２５０５はＧＣＥ２５２５を含んでもよく、登録希望者は、図２６のＧＵＩインスタンス２６０５又はＧＵＩインスタンス２６１０など、ＩＶＳホーム画面ＧＵＩインスタンスに進むためにＧＣＥ２５２５に対してタップジェスチャ２５２０を実行してもよい。図２５は、登録処理が完了したことを示してもよい、ユーザアカウント番号を含んでもよい第２の例示の登録完了ＧＵＩインスタンス２５１０をさらに示す。ＧＵＩインスタンス２５１０はメニューＧＣＥ２５３５をさらに含み、例えばメニューＧＣＥ２５３５に対してタップジェスチャを実行することによって、メニューＧＣＥ２５３５を選択すると、ドロップダウンメニュー又は他の同様のインターフェース（図２５では不図示）が出現してコンテンツを表示してもよい。このドロップダウンメニューは様々なＧＣＥを含んでもよく、選択されると、アプリケーション１１０を、図２６のＧＵＩインスタンス２６０５又はＧＵＩインスタンス２６１０など、ＩＶＳホーム画面ＧＵＩインスタンスに進ませてもよい。
[131]図２６は、一部の実施形態による例示のホーム画面ＧＵＩインスタンス２６０５及び２６１０を示す図である。ホーム画面ＧＵＩインスタンス２６０５及び２６１０は通知ＧＣＥ２５３０を含み、例えば通知ＧＣＥ２５３０に対してタップジェスチャを実行することによって通知ＧＣＥ２５３０を選択すると、ドロップダウンメニュー又は他の同様のインターフェース（図２６では不図示）が出現してコンテンツを表示してもよい。通知ＧＣＥ２５３０は、通知ＧＣＥ２５３０上に重ねられるテキストであるバッジをさらに含む。このバッジは、アプリケーション１１０及び／又はコンポーネント１１３のアクションに基づいて、又はＩＶＳ１４０でのアクション又は情報に基づいて、テキストを表示してもよい。図２６の例では、バッジは、未読の通知数を表示する（図２６では「３」）。ホーム画面ＧＵＩインスタンス２６０５及び２６１０はメニューＧＣＥ２５３５をさらに含み、例えばメニュー２５３５に対してタップジェスチャを実行することによってメニューＧＣＥ２５３５を選択すると、ドロップダウンメニュー又は他の同様のインターフェース（図２６では不図示）が出現してコンテンツを表示してもよい。さらに、ホーム画面ＧＵＩインスタンス２６０５はＧＣＥ２６０６～２６０９を含み、そのそれぞれがＩＶＳ１４０を介して個々のサードパーティプラットフォーム（ＴＰＰ）によって提供された異なる機会に対応する。サードパーティプラットフォームのそれぞれは、上述したＳＰＰ１２０と同一又は類似していてもよい。
[132]図２６は、一部の実施形態による別の例示のホーム画面ＧＵＩインスタンス２６１０をさらに示す図である。この例では、ホーム画面ＧＵＩインスタンス２６１０は、メンバー／申込者ポータル（例えば、上述したセキュアなポータル）である、又はそれとして動作する。このポータルは、登録希望者又はユーザに、自分の個人データの更新、例えばアイデンティティスコア又は身元信頼度を増加するために追加情報の自発的な提供、自分のデータ及びプロフィールの削除を行う機能、例えば、ユーザの身元信頼度／スコアに基づいてユーザが該当する他の顧客販促物を発見する機能、ユーザの身元データへのアクセスをサードパーティへ許可又は取消、通知設定の構成、及び現在アクティブなプログラム及び／又はユーザが登録されているサードパーティプラットフォームのリスト作成を行う機能を与える。
[133]さらに、ホーム画面ＧＵＩインスタンス２６１０はＧＣＥ２６３５～２６７５を含み、そのそれぞれはユーザがＩＶＳ１４０からアクセスできる様々なサービス及び／又はコンテンツに対応する。図２６の図では、例えば、ＧＣＥ２６３５に対してタップジェスチャを実行することによって、「私の身元情報」ＧＣＥ２６３５を選択すると、１つ又は複数のＧＵＩが表示されてもよく、ユーザの個人情報（例えば、名前、住所、信用スコアなど）と個人情報（例えば、ユーザの写真、映像、音声記録など）を表示するなどによって、ユーザの身元に関係するコンテンツが表示されてもよい。例えばＧＣＥ２６４０に対してタップジェスチャを実行することによって「私のサイト」ＧＣＥ２６４０を選択すると、１つ又は複数のＧＵＩが表示されてもよく、そこでユーザが自分の身元アセットへのアクセスを許可したウェブサイト又はサードパーティプラットフォーム（ＳＰＰ１２０）及び／又はユーザが身元アクセス証明（又はアクセストークン）を生成及び分散できるようにする様々なＧＵＩ／ＧＣＥに関連したコンテンツが表示されてもよい。例えばＧＣＥ２６４５に対してタップジェスチャを実行することによって、「私のアイデンティティスコア」ＧＣＥ２６４５を選択すると、１つ又は複数のＧＵＩが表示されてもよく、そこでユーザのアイデンティティスコアに関連したコンテンツ、及び、一部の実施形態では、ユーザのアイデンティティスコアを計算するために使用される特定のデータ項目、又はユーザのアイデンティティスコアに好ましく影響する、又は悪影響を及ぼすデータの種類が表示されてもよい。例えば、ＧＣＥ２６５０に対してタップジェスチャを実行することによって身元検証共有ＧＣＥ２６５０を選択すると、ユーザが身元アクセス証明（又はアクセストークン）を生成及び分散できるようにする様々なＧＣＥを含むＧＵＩが表示されてもよい。一部の実施形態では、このＧＵＩは、要求された資格証明、証明書、及び／又は１つ又は複数のＴＰＰからのアクセストークンのグラフィカルな標示を含んでもよい。これらの標示は、例えば、ユーザによって選択されると、求められている現在の要求（複数可）を含む別のＧＵＩをレンダリング及び表示するであろう太字又は点滅するオブジェクト１１５を含む様々な手法でグラフィカルに表されてもよい。
[134]例えば、文書アップロードＧＣＥ２６５５に対してタップジェスチャを実行することによってＧＣＥ２６５５を選択すると、ユーザが図１３～図１５のＧＵＩなどの新しい身元文書をアップロードできるようにする様々なＧＣＥを含む１つ又は複数のＧＵＩが表示されてもよい。例えば、生体データアップロードＧＣＥ２６６０に対してタップジェスチャを実行することによってＧＣＥ２６６０を選択すると、ユーザが、図４～図１２のＧＵＩなどの新しい生体データをアップロードできるようにする様々なＧＣＥを含む１つ又は複数のＧＵＩが表示されてもよい。例えば、詐欺報告ＧＣＥ２６６５に対してタップジェスチャを実行することによってＧＣＥ２６６５を選択すると、詐欺目的のためにユーザの身元情報を使用する試行の検出とともに、ユーザの身元を認証しようとするサードパーティの試行に関連するコンテンツが表示される１つ又は複数のＧＵＩが表示されてもよい。例えば、身元品質評価ＧＣＥ２６７０に対してタップジェスチャを実行することによってＧＣＥ２６７０を選択すると、ユーザの身元を認証するために使用されるデータの品質に関連するコンテンツ及び個人データ及び／又は生体データの収集をどのようにユーザが改善できるかに関するコンテンツが表示される１つ又は複数のＧＵＩが表示されてもよい。例えば、通知ＧＣＥ２６７５に対してタップジェスチャを実行することによって機会ＧＣＥ２６７５を選択すると、ＩＶＳ１４０を介してサードパーティプラットフォームによって提供された機会に関するコンテンツ（例えば、ホーム画面ＧＵＩインスタンス２６０５と同一又は類似）が表示される１つ又は複数のＧＵＩが表示されてもよい。例えば、通知ＧＣＥ２６８０に対してタップジェスチャを実行することによってアカウント削除ＧＣＥ２６８０を選択すると、ユーザが自分の個人データ及び生体データ並びに自分の身元検証アカウントを削除できるようにする１つ又は複数のＧＵＩが表示されてもよい。一部の実施形態では、ユーザの個人データ及び生体データは、ユーザが自分のアカウントを削除後に匿名にされてもよい。このようにして、ユーザのデータは、ユーザの身元が詐欺行為で使用されることを防ぐために使用されることが継続してもよい。他の実施形態では、ＧＣＥ２６３５～２６７５の異なる構成及び／又は異なるＧＣＥが表示されてもよい。例えば、ユーザによって選択されると、不審身元関連行為のアラートがいつ、どのようにクライアントシステム１０５Ａに提供されるかなど、ユーザが異なる通知オプションを調整できるようにする別のＧＣＥが存在してもよい。図２６によって図示されるＧＵＩインスタンス２６０５及び２６１０に加えて、他の例示のホーム画面ＧＵＩは、図３によって図示されたホーム画面ＧＵＩインスタンス３０５及び３１０を含む。
[135]図２７Ａ～図２９は、一部の実施形態による認証手順を実行するためのＧＵＩを示す図である。図２７Ａ及び図２７Ｂは、認証手順を始める、又は開始するために使用されてもよいＧＵＩの例を示す図である。図２７Ａは２つの例を示す。第１の例は、ホーム画面ＧＵＩインスタンス３１０が対面（店内）認証手順中に使用されていることを伴う。上述したように、ＧＵＩインスタンス３１０は、ＧＵＩインスタンス３１０の右上に認証ＧＣＥ３２５を含む。この例では、登録希望者又はサードパーティの従業員／スタッフメンバーがＧＣＥ３２０に対してタップジェスチャ２７Ａ２０を実行することによって認証手順を開始できる。ＧＣＥ３２０を選択後、クライアントアプリケーション１１０は、図２７Ｂに図示される認証導入ＧＵＩインスタンス２７Ｂ０５をレンダリング及び表示してもよい。図２７Ａは、クライアントシステム１０５ＡのユーザがＧＵＩインスタンス２７Ａ０５によって示される個別のモバイルバンキングアプリケーションを使用して送金を完了するために自分の身元を検証したい場合の別の例をさらに含む。ＧＵＩインスタンス２７Ａ０５は、ユーザによって選択されると、アプリケーション１１０がユーザの身元を認証するように実行させられてもよいＧＣＥ２７Ａ０８を含む。モバイルバンキングアプリケーションは、適切なＡＰＩなどを使用してＩＶＳ１４０と統合されてもよい。ＧＵＩインスタンス２７Ａ０５は、テキストフィールド２７Ａ１１及びＧＣＥ２７Ａ０６をさらに含む。ユーザは、取得された１回限りの身元認証コードをテキストフィールドＧＣＥ２７Ａ１１にペーストし、その後、ＧＵＩインスタンス２９１５Ａ～２９１５Ｄに関して後述するのと同一又は類似の方法でユーザの身元の有効性を検証するために、ＧＣＥ２７Ａ０６を選択してもよい。ユーザの身元が認証された後、ユーザは送金を完了するためにＧＣＥ２７Ａ２５を選択してもよい。
[136]図２７Ｂは、認証手順の遠隔開始のための他の例示のＧＵＩを示す図である。この例では、サードパーティプラットフォームの従業員が、ＧＵＩインスタンス２７Ｂ０５によって示される個別のモバイルバンキングアプリケーションを使用して送金を完了するためにユーザの身元を検証することを要求してもよい。サードパーティプラットフォームの従業員は、ＧＵＩインスタンス２７Ｂ０５によって示されるようなそれぞれのテキストフィールドに様々なユーザデータを入力してもよく、その後、身元認証を要求するためにＧＣＥ ２７Ｂ２８を選択してもよい。ＧＣＥ ２７Ｂ２８の選択によって、ＩＶＳ１４０が、ユーザがクライアントシステム１０５Ａを使用して身元認証手順を実行するために、クライアントシステム１０５Ａでのアプリケーション１１０の実行をトリガしてもよい。例えば、ＧＣＥ ２７Ｂ２８の選択によって、ＩＶＳ１４０は、ＧＵＩインスタンス２７Ｂ１０によって示されるショートメッセージサービス（ＳＭＳ）のメッセージをクライアントシステム１０５Ａに送信してもよい。この例では、テキストメッセージは、リンク２７Ｂ１３に対してタップジェスチャ２７Ｂ２０を実行することによってユーザによって選択されると、アプリケーション１１０がユーザの身元を認証するために実行されてもよいリンク２７Ｂ１３を含んでもよい。
[137]ＧＣＥ３２５、２７Ａ２５、２７Ｂ２５、又は２７Ｂ２５のいずれかの選択に応答して、アプリケーション１１０は、認証手順を開始するために認証導入ＧＵＩインスタンス２７Ｂ１５をレンダリング及び表示してもよい。図２７Ｂに示すように、認証導入ＧＵＩインスタンス２７Ｂ１５は、例えばＧＣＥ ２７Ｂ２５に対してタップジェスチャ２７Ｂ２０を実行することによって登録希望者によって選択されると、図２８の処理２８００などの認証処理が開始されてもよいＧＣＥ ２７Ｂ２５を含む。
[138]ここで図２８を参照すると、認証処理２８００は、登録希望者が図５、図６に関して上述した方法と同一又は類似の方法で顔スキャンを実行する動作２８０１で開始してもよい。動作２８０２及び２８０３で登録者の顔のスキャンが成功した後、登録希望者は、図７～図１０に関して上述された方法と同一又は類似の方法で掌／手スキャンを実行することが求められる。動作２８０４、２８０５及び２８０６で登録希望者の手／掌のスキャンが成功した後、ＩＶＳ１４０におけるユーザの登録ステータスが決定されていることを示すＧＵＩインスタンスが動作２８０７で表示されてもよい。
[139]ＩＶＳ１４０からのユーザの登録ステータスの標示の受信に応答して、アプリケーションは、図２９に示すＧＵＩインスタンスのうちの１つをレンダリング及び表示してもよい。図２９は、ユーザの身元がＩＶＳ１４０によって適切に認証された時に表示されてもよい身元確定ＧＵＩインスタンス２９０５と、ユーザの身元がＩＶＳ１４０によって認証されなかった時に表示されてもよい身元確定失敗ＧＵＩインスタンス２９１０とを示す図である。身元確定失敗ＧＵＩインスタンス２９１０は、ＩＶＳ１４０がユーザの身元を検証できなかったことを示し、ユーザがいずれかの可能性のある問題点を話し合うために面談者との通信セッションを構築できるようにしてもよいＧＣＥ２９２５を含む。これは、図２１～図２５に関して上述された方法と同一又は類似の方法で実現されてもよい。身元確定ＧＵＩインスタンス２９０５は、身元検証目的のためにユーザによって使用されてもよい１回限りの認証コードを示すグラフィカルオブジェクト２９０８と、ユーザが１回限りの認証コード２９０８をコピーでき、その後、オンラインフォーム又は何らかの他のアプリケーションのテキストボックス又はフィールドにペーストされてもよいＧＣＥ２９０６とを含む。他の実施形態では、１回限りの認証コードは、ＳＭＳメッセージで、又は何らかの他のメッセージングシステム／サービスを使用して、クライアントシステムに送信されてもよい。例として、１回限りの認証コード２９０８は、ＧＵＩ２９１５によって示される個別の身元検証アプリケーション（ＧＵＩインスタンス２９１５Ａ、２９１５Ｂ、２９１５Ｃ、及び２９１５Ｄを含む）、バンキングアプリケーション（例えば図２７ＡのＧＵＩインスタンス２７Ａ０５参照）、ソーシャルネットワーキングアプリケーションなどの個別のアプリケーションなどにペーストされてもよい。
[140]個別の身元検証アプリケーションのＧＵＩ２９１５は、身元認証が対面（又は店内）購入のために使用される例である。この例では、１回限りの認証コードは、ＧＵＩインスタンス２９１５Ａ及びＧＵＩインスタンス２９１５Ｂに図示される、個別の身元検証アプリケーションのテキストフィールドＧＣＥ２９４５にペーストされてもよい。若しくは、１回限りの認証コードは、店内の従業員／スタッフメンバーによって所有／動作される個別のクライアントシステムに（例えばＳＭＳなどを使用して）送信されてもよい。従業員／スタッフメンバーであるユーザが１回限りの認証コードをテキストフィールドＧＣＥ２９４５にペースト又は他の方法で入力すると、従業員／スタッフメンバーであるユーザは、個別のアプリケーションに、ＩＶＳ１４０が１回限りの身元認証コード２９０８の有効性を検証していることを示すＧＵＩインスタンス２９１５Ｃをレンダリング及び表示させ、その後、ＩＶＳ１４０によって与えられた検証結果を示すＧＵＩインスタンス２９１５Ｄをレンダリング及び表示させるＧＣＥ２９５０を選択してもよい。
[141]図３０は、（例えば図２８の動作２８０７において、及び／又は図２９のＧＵＩインスタンス２９０５又は２９１０の代わりに）ユーザの身元がＩＶＳ１４０によって認証されていることを示すためにレンダリング及び表示されてもよいＧＵＩインスタンス３００５を示す図である。身元検証ＧＵＩインスタンス３００５が表示されてもよいが、ＩＶＳ１４０は、図１、図２に関して上述されたものなど、様々な身元検証サービスを実行する。登録希望者の身元の適切な検証時、認証完了初期画面ＧＵＩインスタンス３０１０がレンダリング及び表示されてもよい。この認証完了初期画面ＧＵＩインスタンス３０１０は、登録希望者が、ＧＵＩインスタンス３０１０に列挙されている身元項目（例えば、図３０の「あなたの名前」、「住所」、「電話番号」、及び「電子メール」）を含む登録希望者の身元情報へのアクセスをＳＰＰ１２０に許可できるＧＣＥインスタンス３０３５を含む。なお、ＧＵＩインスタンス３０１０は、登録希望者が、列挙されている身元項目へのアクセスを許可することによってＳＰＰ１２０によって提供される様々なフォームに記入することを回避してもよいことを示す。ＧＣＥ３０３５に対してタップジェスチャ３０２０を実行後、ユーザは、例えばパスポート又はダッシュボードＧＵＩ（例えば図２６のＧＵＩインスタンス２６など）を含んでもよい次のＧＵＩインスタンスに進むためにＧＣＥ３０２５に対してタップジェスチャ３０２０を実行してもよい。
[142]図３１、図３２は、様々な実施形態による詐欺防止関連ＧＵＩの例示のインスタンスを示す図である。特に、図３１は、ＩＶＳ１４０がユーザの生体データと既存のユーザの生体データとの間で一致を検出後に表示される過去登録ＧＵＩインスタンス３１１０を示し、図３２は、ユーザの身元文書が合成（偽物）である、又はユーザの身元文書が既存のユーザに属することをＩＶＳ１４０が検出後に表示される「偽ＩＤ」ＧＵＩインスタンス３２１０を示す。図３１では、ユーザが、図３～図１０に関して図示及び説明されたような、アプリケーション１１０によってレンダリングされた様々なＧＵＩインスタンスと対話した（図３１の動作３１０１～３１０７として図示）後、ＩＶＳ１４０は、同一又は類似の生体データを有するユーザがＩＶＳ ＤＢ１５０に既に存在することを判断してもよく、過去登録ＧＵＩインスタンス３１１０を表示することによって登録処理からログイン処理へアプリケーション１１０に移行させる、又は移行するように命令してもよい。ＧＵＩインスタンス３１１０は、ユーザがアカウントを既に有しているかもしれないことを示すテキストを含むテキスト領域３１３０と、（例えばＧＣＥ３１２５に対してタップジェスチャを実行することによって）選択されると、ユーザがログインＧＵＩに進むことができるようにするＧＣＥ３１２５とを含む。さらに、図３２では、ユーザが図１３～図１５に関して図示及び説明されたようにアプリケーション１１０によってレンダリングされた様々なＧＵＩインスタンスと対話した（図３２で動作３２０１～３２０４として図示される）後、ＩＶＳ１４０は、スキャンされた文書が偽物である、又は別人に属することを判断してもよく、「偽ＩＤ」ＧＵＩインスタンス３２１０を表示することによって登録処理からエラー表示へアプリケーション１１０に移行させる、又は移行するように命令してもよい。ＧＵＩインスタンス３２１０は、ユーザの身元文書の有効性が確認できなかったことを示すテキストを含むテキスト領域３２３０と、（例えば、ＧＣＥ３２３５に対してタップジェスチャを実行することによって）選択さると、ユーザが身元文書スキャン及び有効性検証手順を再実行できるようにするＧＣＥ３２３５と、（例えばＧＣＥ３２２５に対してタップジェスチャを実行することによって）ユーザがＩＶＳ１４０のスタッフとのチャット又は通話セッションに進むことができるようにするＧＣＥ３２２５とを含む。
[143]図３３～図５５は、様々な実施形態による、登録処理の面談部分におけるクライアントシステム１０５Ｂによって表示されてもよい例示のユーザインターフェースを示す図である。全体として、図３３～図５５のＧＵＩは、例示の身元有効性検証処理とともに、完了される様々な有効性検証ステップを示す。図３３～図５５のＧＵＩは、人間の面談者が上述したような身元有効性検証処理を実行できるようにする、ＩＶＳ１４０の人間の面談者のためのダッシュボードである。図３３～図５５のＧＵＩは、さらに、人間の面談者があらゆる経験レベルにおいてオンボーディングできるようにし、オンボーディングのための複数のオプション（「マルチモーダルオンボーディング」と呼ばれる）を人間の面談者に提供する。図３３～図５５の例示のＧＵＩでは、クライアントシステム１０５Ｂは、表示モニタ及びポインタ（又はマウス）インターフェースを有するラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、又はワークステーションである。
[144]ここで図３３を参照すると、それぞれユーザ名及びパスワードを入力するためのテキストボックス３３１０及び３３１５を含むログインＧＵＩ３３００の例示のインスタンスと、入力されたユーザ名及びパスワードをサブミットするためのＧＣＥ３３２５とを示す。面談者が（例えばＧＣＥ３３２５をポイント及びクリックすることによって）自分のログイン認証情報を入力してサブミットした後、クライアントシステム１０５Ｂは、図３４に示される性能ダッシュボードＧＵＩインスタンス３４００を表示してもよい。
[145]図３４は、様々な性能メトリック３４０５を含む性能ダッシュボードＧＵＩインスタンス３４００を示す図である。この例では、メトリック３４０５は、登録申込審査のために面談者が使用する平均時間量、１日に面談者が完了させた登録申込量、及び面談者によって審査された高リスクの登録申込数を含む。メトリック３４０５は、オンサイト学習を可能にし、面談者の説明責任を促進するために使用されてもよい。面談者が（例えばＧＣＥ３４２５をポイント及びクリックすることによって）ダッシュボードＧＣＥ３４２５を選択後、クライアントシステム１０５Ｂは、図３５に示される性能ダッシュボードＧＵＩ３５００を表示してもよい。
[146]図３５～図５２は、様々な実施形態による申込ダッシュボードＧＵＩの例示のインスタンスを示す図である。図３５は、大量の登録申込の到着が予想されることを示すテキストインジケータ３５３０と、面談者に割り当てられた個別ユーザ又は登録希望者を示すＧＵＩセクション３５０５及び３５１０とを含む申込ダッシュボードＧＵＩインスタンスを示す図である。特にＧＵＩセクション３５０５は、現在登録処理の処理中の登録希望者と、登録処理における各登録希望者の進捗を示し、ＧＵＩセクション３５１０は、最近完了したユーザを示す。ＧＵＩセクション３５０５及び３５１０のそれぞれはＧＣＥを含み、そのＧＣＥは個別登録希望者／ユーザと関連付けられ、面談者によって選択されると、対応する登録希望者／ユーザの追加コンテンツが表示されるようにしてもよい。さらに、ＧＵＩセクション３５０５のＧＣＥは、進捗インジケータを含み、チェックマークが入った丸は、登録処理の完了部分を示し、ボールド化されている丸は現在進行中の登録処理の部分を示し、ボールド化されていない丸は、登録処理の未完了部分を示す。図３６では、面談者は、例えば、ポインタＶ０５を使用して、インターフェース３６３５にコンテンツを出現させて表示させることができるＧＣＥ３６３０をポイント及びクリックすることによって、不明の登録希望者と関連付けられたＧＣＥ３６３０を選択してもよい。さらに、ＧＣＥ３６３０の選択によって、この例では、面談者が、登録申込を開封、ヘルプを要求、又は登録申込を停止できるようにするＧＣＥ３５０７が表示される。面談者が（例えばＧＣＥ３６３０又はオプション３５０７をポイント及びクリックすることによって）不明申込者の登録申込を開封するＧＣＥを選択後、クライアントシステム１０５Ｂは、図３７によって示される申込照合ＧＵＩインスタンス３７００を表示してもよい。
[147]図３７は、面談者が、不明申込者の身元情報を他の既存のユーザの身元情報と照合できるようにする申込照合ＧＵＩインスタンス３７００を示す図である。ＧＵＩインスタンス３７００は、不明申込者の身元情報と類似しているとしてフラグが付けられた身元情報を有するプロフィールの数（例えば、図３７の例では「７」）を示すインジケータ３７３１を含む。この例では、面談者は、不明申込者の身元情報を、グレーアウトされたＧＣＥ３７２５が使用不可状態であることを示すＧＣＥ３７２５によって示される他のユーザの身元情報と照合することが求められてもよい。照合（複数可）の完了後、ＧＣＥ３７２５が強調又は使用可能状態となってもよい。
[148]照合（複数可）を実行するため、ＧＵＩインスタンス３７００は、不明申込者の生体データを示すＧＵＩセクション３７０５と、類似の身元情報／データを有する他のユーザのプロフィールを示すＧＵＩセクション３７１０とを含む。特に、ＧＵＩセクション３７０５は、面談者が不明申込者の顔の画像又は映像データにアクセスできるようにするＧＣＥ３７０６と、面談者が不明申込者の手／掌の画像又は映像データにアクセスできるようにするＧＣＥ３７０７と、面談者が不明申込者の声紋の音声データにアクセスできるようにするＧＣＥ３７０８と、選択された生体データ又は生体データにアクセスするためのコントロールを表示できるコンテンツ表示セクション３７０９を含む。この例では、ＧＣＥ３７０６が選択され、ＧＣＥ３７０６の選択によって、不明申込者の顔の画像／映像データがコンテンツ表示セクション３７０９に表示されてもよいことを示すために、ＧＣＥ３７０６がボールド化され、又は他の方法で強調される。さらに、ＧＣＥ３７０６の選択によって、スライダーＧＣＥ３７３５が表示されてもよく、それによって面談者は不明の申込の見た目の年齢を修正でき、スライダーＧＣＥ３７３５を操作することによって、不明申込者の画像／映像データが選択された年齢にしたがって修正されてもよい。ＩＶＳ１４０は、適切なエイジリバーシングプロトコルを利用して、不明申込者の画像／映像データを修正してもよい。一部の実施形態では、ＩＶＳ１４０は、例えば、画像を取得された時の対象者の年齢が不明であった、及び／又は画像がキャプチャされた日付を確定するための画像データが入手可能でない場合に、画像中の対象者の見た目の年齢を自動検出してもよい。これらの実施形態では、ＩＶＳ１４０は、他方の画像の年齢と一致させるためにいずれか一方の写真の年齢を自動調整してもよく、それによって一致の可能性を判定するために相関がとられることができる。さらに、又は若しくは、両方の画像の年齢／日付が既知の場合、ＩＶＳ１４０は、その年齢一致を自動的に検証し、比較のために年齢を一致させるように、画像のうちの一方を自動調整することができる。そのような実施形態では、スライダーＧＣＥ３７３５は、ＧＵＩインスタンス３７００から取り除かれてもよい。一部の実施形態では、顔認識サービス及び／又は近似年齢判定が、サードパーティの顔認識ソリューション（例えばアジュール（登録商標）ＦａｃｅＡＰＩ、ＡＷＳ（登録商標）Ｒｅｋｏｇｎｉｔｉｏｎ（登録商標）など）によって提供されてもよい。不明申込者の手／掌の画像／映像データが表示のために利用可能であるため、ＧＣＥ３７０７が選択されてもよいことを示すため、ＧＣＥ３７０７は非ボールド化又は他の方法で強調される。ＧＣＥ３７０７の選択によって、不明申込者の手／掌の画像／映像データがコンテンツ表示セクション３７０９に表示されてもよい（例えば図４０参照）。さらに、不明申込者の声紋データが表示又は出力のために現在利用可能でないためＧＣＥ３７０８が選択できないことを示すために、ＧＣＥ３７０８がグレーアウトされる。声紋データが利用可能な場合、ＧＣＥ３７０８は、ＧＣＥ３７０８の選択のために使用可能状態となってもよく、使用可能状態となったＧＣＥ３７０８の選択によって、不明申込者の声紋のスペクトログラム又は他の同様のグラフィカル表現がコンテンツ表示セクション３７０９に表示されてもよい。さらに、ＧＣＥ３７３５の代わりに、例えば、再生ボタン、停止／一時停止ボタン、早送りボタン、巻き戻しボタン、及び／又は他の同様のボタンなど、異なるＧＣＥ又はＧＣＥのセットが表示されてもよく、それによって面談者が、不明申込者の声紋を聞くことができてもよい。
[149]さらに、申込照合ＧＵＩインスタンス３７００は、不明申込者によって供給された個人データ及び生体データと照合されてもよい個々のユーザプロフィールを示すＧＵＩセクション３７１０を含む。特に、ＧＵＩセクション３７１０は、不明申込者のプロフィール／登録申込に類似した他のユーザのプロフィールの顔生体データの様々なＧＣＥ３７１１を含む。ＧＣＥ３７１１のそれぞれは、不明申込者と該当する他のユーザとの間の類似量を示す類似度インジケータ３７１４を含んでもよく、類似量は、「類似スコア」などと呼ばれてもよい。この例では、ユーザ「アンジェラ・アウグストゥス」と関連付けられたプロフィールの類似度インジケータ３７１４は、不明申込者との６２％の類似度を示し、ユーザ「アメリア・アーティミス」と関連付けられたプロフィールの類似度インジケータ３７１４は不明申込者との５５％の類似度を示す。この例では、ＧＵＩセクション３７１０のプロフィールは、ユーザそれぞれの類似スコアにしたがって配置又は並び替えられてもよく、最も高い類似スコアを有するプロフィールは、ＧＵＩセクション３７１０における最も左の位置を占め、次に高い類似スコアを有するプロフィールは、ＧＵＩセクション３７１０の最も左の位置から２番目を占めるなど、最も低い類似スコアを有するプロフィールがＧＵＩセクション３７１０の最も右の位置を占めるまで配置又は並び替えが行われる。ＧＵＩセクション３７１０に入力されるプロフィールの数を制限するために、適切な類似スコア閾値が使用されてもよい。ＧＵＩセクション３７１０は、不明申込者との照合対象である残りのプロフィールの数を示すインジケータ３７５０（図３７の例では「残り７個のプロフィール」）と、面談者がＧＵＩセクション３７１０で異なるプロフィールを閲覧できるようにするスクロールＧＣＥ３７４０とを含む。
[150]面談者は、さらなる照合のために、不明申込者の顔生体データをさらなる照合の１つ又は複数の類似プロフィールの主体であるユーザと照合するために、ＧＵＩセクション３７１０の類似プロフィールのうちの１つを選択してもよい。面談者は、ＧＣＥ３７０１を選択することによって前のＧＵＩインスタンスに戻ってもよい。この例では、面談者は、（例えばポインタＶ０５を使用して）チェックボックスＧＣＥ３７３０を選択することによってユーザ「アンジェラ・アウグストゥス」と関連付けられたプロフィールを選択しており、それによってＧＣＥ３７２６、３７２７、３７２８及び３７２９が表示されてもよい。ＧＣＥ３７２７の選択によって、不明申込者とユーザ「アンジェラ・アウグストゥス」が同一の身元を共有していることがＩＶＳ１４０に通知され、ＧＣＥ３７２８の選択によって不明申込者とユーザ「アンジェラ・アウグストゥス」が同一の身元を共有していないことがＩＶＳ１４０に通知され、ＧＣＥ３７２９の選択によって、不明申込者とユーザ「アンジェラ・アウグストゥス」が同一の身元を共有しているかもしれない、又は共有していないかもしれないことがＩＶＳ１４０に通知される。ＧＣＥ３７２６は、選択されると、図３８の突き合わせ照合ＧＵＩ３８００が表示されてもよい。
[151]図３８は、不明申込者の顔画像が表示可能な画像表示セクション３８０５Ａと、ユーザ「アンジェラ・アウグストゥス」の顔画像が表示可能な画像表示セクション３８０５Ｂとを含む突き合わせ照合ＧＵＩインスタンス３８００を示す図である。画像表示セクション３８０５Ａは、上述した方法と同一又は類似の方法で面談者が不明申込者の見た目の年齢を修正できるようにするスライダーＧＣＥ３８３５Ａを含み、スライダーＧＣＥ３８３５Ａを操作することによって、不明申込者の見た目の年齢を増加又は減少させてもよい。画像表示セクション３８０５Ｂは、上述した方法と同一又は類似の方法で面談者がユーザ「アンジェラ・アウグストゥス」の画像の見た目の年齢を修正できるようにするスライダーＧＣＥ３８３５Ｂを含み、スライダーＧＣＥ３８３５Ｂを操作することによって、ユーザ「アンジェラ・アウグストゥス」の見た目の年齢を増加又は減少させてもよい。一部の実施形態では、ユーザは、表示画像のいずれかをクリックして、画像データに対して拡大動作を実行するなどによって、画像をより詳細に閲覧してもよい。突き合わせ照合ＧＵＩインスタンス３８００は、ＧＣＥ３８２６、３８２７、３８２８、及び３８２９をさらに含む。ＧＣＥ３８２７の選択によって、不明申込者とユーザ「アンジェラ・アウグストゥス」とが同一の身元を共有していることをＩＶＳ１４０に通知し、ＧＣＥ３８２８の選択によって、不明申込者とユーザ「アンジェラ・アウグストゥス」とが同一の身元を共有していないことをＩＶＳ１４０に通知し、ＧＣＥ３８２９の選択によって、不明申込者とユーザ「アンジェラ・アウグストゥス」とが同一の身元を共有しているかもしれない、又は共有していないかもしれないことをＩＶＳ１４０に通知する。ＧＣＥ３８２６は、選択されると、突き合わせ照合ＧＵＩインスタンス３８００を閉じることができる。この例では、面談者は、不明申込者とユーザ「アンジェラ・アウグストゥス」とが同一の身元を共有していないことを示すために（例えば、ポインタＶ０５を使用してＧＣＥ３８２８をポイント及びクリックすることによって）ＧＣＥ３８２８を選択してもよく、それによって図３９の申込照合ＧＵＩインスタンス３９００が表示されてもよい。さらに、面談者は、ＧＣＥ３８０１を選択することによって、前のＧＵＩインスタンスに戻ってもよい。
[152]図３９は、図３７の申込照合ＧＵＩインスタンス３７００の別のインスタンスでもよい申込照合ＧＵＩインスタンス３９００を示す図であり、ＧＵＩセクション３９１０の他のユーザのプロフィールは、不明申込者とユーザ「アンジェラ・アウグストゥス」との照合に基づいて並び替えられる。ＧＵＩインスタンス３９００において、ＧＵＩセクション３９０５は、図３７のＧＵＩセクション３７０５と同一又は類似していてもよく、ＧＵＩセクション３９１０は、図３７のＧＵＩセクション３７１０と同一又は類似していてもよく、表示セクション３９０９は図３７の表示セクション３７０９と同一又は類似していてもよい。さらに、ＧＣＥ３９０１は、図３７のＧＣＥ３７０１と同一又は類似していてもよい。
[153]この例では、不明申込者とユーザ「アンジェラ・アウグストゥス」とが同一の身元を共有していないことを、面談者が示したため、（適切なアニメーションなどによって実現可能なＧＵＩエレメント３９３０が、ＧＵＩセクション３９１０から取り除かれていることで示されるように）ユーザ「アンジェラ・アウグストゥス」のプロフィールは、取り除かれてもよく、ユーザ「アメリア・アーティミス」のプロフィールがＧＵＩセクション３９１０内の最も左の位置に移動してもよく、ＧＵＩセクション３９１０の他の残りのプロフィールは、それに応じてそれぞれの類似スコアにしたがって配置又は並び替えられてもよい。さらに、ユーザ「アンジェラ・アウグストゥス」のプロフィールがＧＵＩセクション３９１０から取り除かれた後に、インジケータ３９３１で示された類似プロフィールの数と、インジケータ３９５０で示されるように審査された残りのプロフィールの数とがデクリメントされている。ユーザ「アンジェラ・アウグストゥス」のプロフィールが取り除かれたためにデクリメントされたインジケータ３９３１及び３９５０を示すために、適切なアニメーションが使用されてもよい。
[154]図４０は、図３７の申込照合ＧＵＩインスタンス３７００の別のインスタンスでもよい申込照合ＧＵＩインスタンス４０００を示す図であり、コンテンツ表示セクション４００９に不明申込者の手／掌画像データを表示するために、面談者は、（例えば、ポインタＶ０５を使用してＧＣＥ４００７をポイント及びクリックすることによって）ＧＵＩセクション４００５のＧＣＥ４００７を選択している。ＧＵＩ４０００において、ＧＵＩセクション４００５は図３７のＧＵＩセクション３７０５及び／又は図３９のＧＵＩセクション３９０５と同一又は類似していてもよく、ＧＵＩセクション４０１０は、図３７のＧＵＩセクション３７１０及び／又は図３９のＧＵＩセクション３９１０と同一又は類似していてもよい。さらに、表示セクション４００９は、図３７の表示セクション３７０９と同一又は類似していてもよく、ＧＣＥ４００６、４００７及び４００８は、それぞれ、図３７のＧＣＥ３７０６、３７０７及び３７０８と同一又は類似していてもよい。通常、掌／手画像は、手動で照合された掌／手画像ではない。その代わり、ＩＶＳ１４０は、一次生体データ（例えば顔生体データ）を使用して、現在の登録希望者と一致する候補の数を事前に定義された数まで減らすことによって、自動的に一致を検証してもよく、掌／手生体データは、比較的少数の候補から人物を検証するために二次生体データとして使用されてもよい。掌／手生体データは、比較的多数の候補に対して照合され得るが、一部の実施形態では、候補の数は一次生体データを使用することによって減らされ、それによって検証手順の合計時間が減らすことが可能である。これらの実施形態では、ライブ面談者は、画像が暗すぎる、破損しているなどの場合など、問題解決目的のために手／掌画像を手動で調べてもよい。
[155]図４０で示すように、ＧＣＥ４００７の選択によって、不明申込者の手／掌の画像／映像データがコンテンツ表示セクション４００９に表示されてもよい。申込照合ＧＵＩインスタンス４０００は、ＧＵＩセクション４０１０が不明申込者のプロフィール／登録申込に類似する他のユーザプロフィールの手／掌生体データの様々なＧＣＥ４０１１を含むことを除いて、図３７のＧＵＩセクション３７１０と同一又は類似のＧＵＩセクション４０１０を含む。ＧＣＥ４０１１のそれぞれは、不明申込者と対応する他のユーザとの間の類似量を示す類似度インジケータ４０１４を含んでもよく、この類似量は、「類似スコア」などと呼ばれてもよい。この例では、ユーザ「アメリア・アーティミス」と関連付けられたプロフィールの類似度インジケータ４０１４は、不明申込者と５５％の類似度を示し、ユーザ「Ａｎｄｒｅｗ Ａｉｍｅｓ」と関連付けられたプロフィールの類似度インジケータ４０１４は、不明申込者と５２％の類似度を示す。
[156]面談者は、さらなる照合のために、不明申込者の手／掌生体データを、さらなる照合のための１つ又は複数の類似プロフィールの主体であるユーザと照合するために、ＧＵＩセクション４０１０の類似プロフィールのうちの１つを選択してもよい。この例では、面談者は、（例えばポインタＶ０５を使用して）チェックボックスＧＣＥ４０３０を選択することによって、ユーザ「アメリア・アーティミス」と関連付けられたプロフィールを選択しており、それによってＧＣＥ４０２６、４０２７、４０２８及び４０２９が表示されてもよい。ＧＣＥ４０２６、４０２７、４０２８、４０２９及び４０３０は、それぞれ、図７のＧＣＥ３７２６、３７２７、３７２８、３７２９及び３７３０と同一又は類似していてもよい。ＧＣＥ４０２６は、選択されると、図４１の照合ＧＵＩインスタンス４１００を表示させてもよい。
[157]図４１は、様々な実施形態による、手／掌生体データを照合するための照合ＧＵＩインスタンス４１００を示す図である。この例では、ＧＵＩインスタンス４１００は、２つの掌サンプル４１０５Ａ及び４１０５Ｂが最初は離れて現れ、その後、ＧＵＩインスタンス４１００の中央に向かって移動し、そこで２つの掌サンプル４１０５Ａ及び４１０５Ｂが互いに結合又は重ねられて面談者が重ね合わせ評価４１１０を見ることができるようになるアニメーションを表示する。照合ＧＵＩインスタンス４１００は、それぞれ、図３８のＧＣＥ３８２６、３８２７、３８２８及び３８２９と同一又は類似していてもよいＧＣＥ４１２６、４１２７、４１２８及び４１２９をさらに含む。この例では、面談者は、不明申込者とユーザ「アメリア・アーティミス」が同一の身元を共有していないことを示すために（例えば、ポインタＶ０５を使用してＧＣＥ４１２８をポイント及びクリックすることによって）ＧＣＥ４１２８を選択してもよく、それによって図４２の申込照合ＧＵＩインスタンス４２００が表示されてもよい。
[158]大部分の実施形態では、掌／手照合は、人間の介入なく一致を確定するためにＩＶＳ１４０によって自動的に実行され得る。これは、例えば、面談者が顔一致を確定し、掌／手照合が導入された後に実行されてもよい。これらの実施形態では、ＩＶＳ１４０が、ＭＬアルゴリズムの訓練、画像データ問題点の解決など、何らかの方法で支援が必要な場合に、面談者は、この処理を管理していると見られることが可能であることに過ぎない。
[159]図４２は、図３７の申込照合ＧＵＩインスタンス３７００、図３９の申込照合ＧＵＩインスタンス３９００、及び／又は図４０の申込照合ＧＵＩインスタンス４０００の別のインスタンスでもよい申込照合ＧＵＩインスタンス４２００を示す図であり、面談者は、コンテンツ表示セクション４００９に不明申込者の声紋データを表示するために、（例えばポインタＶ５０を使用してＧＣＥ４２０７をポイント及びクリックすることによって）ＧＵＩセクション４２０５のＧＣＥ４２０８を選択している。ＧＵＩインスタンス４２００では、ＧＵＩセクション４２０５が図３７のＧＵＩセクション３７０５、図３９のＧＵＩセクション３９０５、及び図４０のＧＵＩセクション４００５と同一又は類似していてもよく、ＧＵＩセクション４２１０は、図３７のＧＵＩセクション３７１０、図３９のＧＵＩセクション３９１０、及び／又は図４０のＧＵＩセクション４０１０と同一又は類似していてもよい。さらに、表示セクション４２０９は、図３７の表示セクション３７０９及び／又は図４０の表示セクション４００９と同一又は類似していてもよく、ＧＣＥ４２０６、４２０７及び４２０８は、それぞれ図３７のＧＣＥ３７０６、３７０７及び３７０８、及び／又はそれぞれ図４０のＧＣＥ４００６、４００７及び４００８と同一又は類似していてもよい。
[160]ＧＣＥ４２０８の選択によって、不明申込者の声紋データのコンテンツがコンテンツ表示セクション４２０９に表示されてもよい。他の実施形態では、利用可能な声紋データが存在しない場合に、ＧＵＩセクション４２０５のＧＣＥ４２０８が使用不可状態となってもよく、不明申込者の声紋データが利用可能になった時にのみ使用可能とされる。図４２に示されるように、不明申込者の声紋データが利用可能でないため、ＧＣＥ４２２５がコンテンツ表示セクション４２０９に表示される。ＧＣＥ４２２５の選択によって、ＩＶＳ１４０に、声生体データを記録してサブミットすることを不明申込者に求める要求メッセージを不明申込者のクライアントシステム１０５Ａへ送信させてもよい。声紋データが利用可能な場合、ＧＣＥ４２０８の選択によって、声紋データの再生を制御するためのＧＣＥがコンテンツ表示セクション４２０９に表示されてもよい。
[161]申込照合ＧＵＩインスタンス４２００は、ＧＵＩセクション４２１０が不明申込者のプロフィール／登録申込に類似した他のユーザのプロフィールの声紋データの様々なＧＣＥ４２１１を含むことを除いて、図３７のＧＵＩセクション３７１０及び／又は図４０のＧＵＩセクション４０１０に同一又は類似するＧＵＩセクション４２１０を含む。ＧＣＥ４２１１のそれぞれは、対応する声紋の再生を制御するために使用されてもよいＧＣＥ４２１２を含む。この例では、不明申込者の現在利用可能な声紋が存在しないため、ＧＣＥ４２１１は、声紋照合が行われることができないことを示すために暗くされるか、グレーアウトされている。不明申込者の声紋が利用可能な場合、ＧＣＥ４２１１は暗くされるか、グレーアウトされ、不明申込者の声紋を、さらなる照合のための１つ又は複数の類似プロフィールの主体であるユーザと照合するために、面談者は、ＧＵＩセクション４２１０で類似プロフィールのうちの１つを選択できる。
[162]図４３は、図３７の申込照合ＧＵＩインスタンス３７００、図３９の申込照合ＧＵＩインスタンス３９００、図４０の申込照合ＧＵＩインスタンス４０００、及び／又は図４２の申込照合ＧＵＩインスタンス４２００の別のインスタンスでもよい申込照合ＧＵＩインスタンス４３００を示す図であり、面談者がＧＵＩセクション４３１０のユーザプロフィールの審査を完了した状態である。ＧＵＩインスタンス４３００で、ＧＵＩセクション４３０５は、図３７のＧＵＩセクション３７０５、図３９のＧＵＩセクション３９０５、及び／又は図４０のＧＵＩセクション４００５、及び／又は図４２のＧＵＩセクション４２０５と同一又は類似していてもよく、ＧＵＩセクション４３１０は、図３７のＧＵＩセクション３７１０、図３９のＧＵＩセクション３９１０、図４０のＧＵＩセクション４０１０、及び／又は図４２のＧＵＩセクション４２１０と同一又は類似していてもよい。さらに、ＧＣＥ４３３１及び４３５０は、それぞれ図３７のＧＣＥ３７３１及び３７５０と同一又は類似していてもよく、及び／又はＧＣＥ４３３１及び４３５０は、それぞれ図３９のＧＣＥ３９３１及び３９５０と同一又は類似していてもよい。
[163]この例では、面談者が、不明申込者の身元データと、ＧＵＩセクション４３１０に示された他のユーザとの照合を完了したため、ＧＣＥ４３２５は使用可能状態とされ、それによって面談者が図４４に示された身元文書審査ＧＵＩインスタンス４４００に進むことができる。さらに、インジケータ４３３１で示された類似プロフィール数と、インジケータ４３５０で示されるような審査対象の残りのプロフィール数とは、全類似プロフィールが審査されたことを反映するために変更されている。ＧＣＥ４２２５は、図３７のＧＣＥ３７２５と同一又は類似していてもよい。
[164]図４４は、一部の実施形態による身元文書審査ＧＵＩインスタンス４４００を示す図である。身元文書審査ＧＵＩインスタンス４４００によって、面談者は、対象登録希望者のスキャンされた身元文書を、存在すれば他の既存ユーザの身元文書と照合できる。この例では、対象登録希望者は、「アリシア・アルマ」という名前の登録希望者である。ＧＵＩインスタンス４４００は、対象登録希望者によって提供された身元文書と同一又は類似であるとしてフラグが付けられた身元文書を有するプロフィール数を示すインジケータ４４３１を含む。この例では、インジケータ４４３１は、値「０」を示し、この値「０」は、対象登録希望者によって提供された身元文書と同一又は類似である他の身元文書をＩＶＳ１４０が発見しなかったことを意味する。この例では、面談者は、対象登録希望者によって提供された個人データを、スキャンされた身元文書によって示された個人データと照合、対象登録希望者によって提供された顔生体データを、スキャンされた身元文書によって示された個人データと照合、などをすることによってなど、対象登録希望者の身元文書を他の身元データと照合することを求められてもよい。完了していない照合は、ＧＣＥ４４２５がグレーアウトされて、ＧＣＥ４４２５が使用不可状態であることを示すことによって示され、照合（複数可）が完了後、ＧＣＥ４４２５は強調されるか、使用可能状態となってもよい。
[165]照合（複数可）を実行するために、ＧＵＩインスタンス４４００は、対象登録希望者の顔生体データ及び個人データを表示するＧＵＩセクション４４０５と、対象登録希望者によって提供された、スキャンされた身元文書を表示するＧＵＩセクション４４１０とを含む。特に、ＧＵＩセクション４４０５は、面談者がＧＵＩセクション４４１０の提供された身元文書の画像４４１１と照合してもよい、対象登録希望者の顔の画像又は映像データを表示するコンテンツ表示セクション４４０９を含む。さらに、ＧＵＩセクション４４０５は、面談者がＧＵＩセクション４４１０の提供された身元文書の個人データ４４１３と照合されてもよい、対象登録希望者の個人データを表示する個人データセクション４４０８を含む。さらに、ＧＵＩセクション４４０５は、面談者が不明申込の見た目の年齢を修正できるようにするスライダーＧＣＥ４４３５を含み、スライダーＧＣＥ４４３５を操作することによって、対象登録希望者の画像／映像データが選択年齢にしたがって修正されてもよい。ＩＶＳ１４０は、適切なエイジリバーシングプロトコルを利用して、対象登録希望者の画像／映像データを修正してもよい。
[166]さらに、身元文書審査ＧＵＩインスタンス４４００は、身元文書分析を完了するために面談者が回答する必要がある質問を含むＧＵＩセクション４４１５を含む。この例では、面談者は、コンテンツ表示セクション４４０９の対象登録希望者の顔の画像／映像データがＧＵＩセクション４４１０の提供された身元文書の画像４４１１と一致するか否か（例えば、図４４のＧＵＩセクション４４１５の質問１）、身元文書が修正されるように見えるか否か（例えば図４４のＧＵＩセクション４４１５の質問２）を確定する必要がある。質問のそれぞれは、面談者によって提供されることがある回答に対応するラジオボタンＧＣＥを含んでもよい。さらに、図４４に示すように、ＩＶＳは、対象登録希望者によって提供された個人データが身元文書の個人データ４４１３と一致することを検出しているため、ＧＵＩセクション４４１５は個人データに関連した質問を含まない。他の実施形態では、他の質問及び質問の構成が含まれてもよい。
[167]図４５は、図４４の身元文書審査ＧＵＩインスタンス４４００の別のインスタンスでもよい身元文書審査ＧＵＩインスタンス４５００を示す図である。図４５に示すように、面談者は、ポインタＶ０５を使用して適切なラジオボタンＧＣＥをポイント及びクリックすることによってＧＵＩセクション４５１５の質問のそれぞれに対する適切な回答を選択している。適切な回答の選択に応答して、ＧＣＥ４５２５は強調又は使用可能状態となってもよく、面談者が図４６のオンラインプレゼンス検証ＧＵＩインスタンス４６００に進んでもよいことを示す。
[168]図４６は、一部の実施形態によるオンラインプレゼンス検証ＧＵＩインスタンス４６００を示す図である。オンラインプレゼンス検証ＧＵＩインスタンス４６００によって、面談者は、対象登録希望者の身元情報を、ソーシャルネットワーキングプラットフォーム、検索エンジン結果ページ（ＳＥＲＰ）などの様々な外部プラットフォームからの様々なオンラインプロフィールと照合できるようになる。この例では、対象登録希望者によって提供された顔生体データを、オンラインプロフィール及び／又はＳＥＲＰの顔画像と比較するなどによって、面談者は、対象登録希望者の顔生体データを、様々なオンラインプロフィールに含まれた顔データ及び／又はウェブ検索結果と照合することが求められてもよい。完了されていない照合は、グレーアウトされてＧＣＥ４６２５が使用不可状態であることを示すＧＣＥ４６２５によって示され、照合（複数可）の完了後、ＧＣＥ４６２５は強調又は使用可能状態となってもよい。
[169]照合（複数可）を実行するために、ＧＵＩインスタンス４６００は、対象登録希望者の顔生体データ及び個人データを表示するＧＵＩセクション４６０５と、様々なオンラインプロフィールからのサムネイル又は他の同様の画像及び／又は対象ユーザに関連したＳＥＲＰを表示するＧＵＩセクション４６１０とを含む。図４６のＧＵＩセクション４６０５、コンテンツ表示セクション４６０９、個人データセクション４６０８、及びＧＣＥ４６３５は、それぞれ、図４４のＧＵＩセクション４４０５、コンテンツ表示セクション４４０９、個人データセクション４４０８、及びＧＣＥ４４３５と同一又は類似していてもよい。この例では、選択されたサムネイルと関連付けられたオンラインプロフィール又はＳＥＲＰのさらなる分析のために、面談者は（例えばポインタＶ０５を使用して所望のサムネイルをポイント及びクリックすることによって）、ＧＵＩセクション４６１０のサムネイル画像を選択してもよい。サムネイルの選択によって、そのサムネイルと関連付けられたオンラインプロフィールデータ及び／又は検索結果が図４７に示すようにＧＵＩセクション４６１０に展開されるようにしてもよい。
[170]図４７は、図４６のオンラインプレゼンス検証ＧＵＩインスタンス４６００の別のインスタンスでもよいオンラインプレゼンス検証ＧＵＩインスタンス４７００を示す図である。図４７に示すように、面談者は、図４６に示されるようにポインタＶ０５を使用してサムネイルをポイント及びクリックすることによって、サムネイルを選択し、それによってそのサムネイルと関連付けられたオンラインプロフィールがＧＵＩセクション４７１０内に表示されている。オンラインプレゼンス検証ＧＵＩインスタンス４７００のインスタンスは、プロフィール画像４７１１、プロフィール情報４７１３、ＧＣＥ４７２７及び４７２８、ＧＣＥ４７２９Ａ、４７２９Ｂ、スクロールＧＣＥ４７４０、及びインジケータ４７５０を含む。インジケータ４７５０は、一致している検索結果数及び／又は発見された対象登録希望者と関係する一致オンラインプロフィールを示す（例えば、図４７の例では「１件の一致あり」）。ＧＣＥ４７２９Ａ、４７２９Ｂ及びスクロールＧＣＥ４７４０によって、面談者は、ＧＵＩセクション４７１０内で対象登録希望者に関係する異なる検索結果を閲覧できるようになる。ＧＣＥ４７２７及び４７２８によって、面談者は、対象登録希望者が、ＧＵＩセクション４７１０に現在表示されている検索結果／オンラインプロフィールと一致するかを示すことができる。例えば、ＧＣＥ４７２７の選択によって、ＩＶＳ１４０は、ＧＵＩセクション４７１０に表示されたオンラインプロフィールが対象登録希望者に属する可能性があることを通知され、ＧＣＥ４７２８の選択によって、ＩＶＳ１４０は、ＧＵＩセクション４７１０に表示されているオンラインプロフィールが対象登録希望者に属すことを通知されてもよい。この例では、面談者は、（例えば、ポインタＶ０５を使用してＧＣＥ４７２８をポイント及びクリックすることによって）ＧＣＥ４７２８を選択している。ＧＣＥ４７２８の選択に応答して、ＧＣＥ４７２５は強調又は使用可能状態とされてもよく、面談者が図４８の詐欺リスクＧＵＩインスタンス４８００に進んでもよいことを示す。
[171]図４８は、一部の実施形態による例示の詐欺リスクＧＵＩインスタンス４８００を示す図である。ＧＵＩインスタンス４８００は、詐欺の可能性があるとしてフラグが付けられた身元項目数を示すインジケータ４８３１を含む。この例では、インジケータ４８３１は値「０」を示し、値「０」は、ＩＶＳ１４０が詐欺の可能性がある身元項目を全く発見しなかったことを意味する。詐欺リスクＧＵＩインスタンス４８００は、コンテンツ表示セクション４８０９、個人データセクション４８０８、及びＧＣＥ４８３５を含むＧＵＩセクション４８０５を含む。図４８のＧＵＩセクション４８０５、コンテンツ表示セクション４８０９、個人データセクション４８０８、及びＧＣＥ４８３５は、それぞれ、図４４のＧＵＩセクション４４０５、コンテンツ表示セクション４４０９、個人データセクション４４０８、及びＧＣＥ４４３５、及び／又は、それぞれ、図４６のＧＵＩセクション４６０５、コンテンツ表示セクション４６０９、個人データセクション４６０８、及びＧＣＥ４６３５と同一又は類似していてもよい。詐欺リスクＧＵＩインスタンス４８００は、ＩＶＳ１４０が詐欺の可能性があるとしてフラグを付けたデータ／情報を表示するＧＵＩセクション４８１０をさらに含む。この例では、ＩＶＳ１４０が詐欺の可能性があるとして身元項目に全くフラグを付けなかったため、ＧＵＩセクション４８１０は、詐欺の警告は全く表示されていないことを示す。これは、ＧＵＩセクション４８１０のインジケータ４８１４によってさらに反映され、対象登録希望者に対して詐欺の「リスク低」を示す。審査対象の詐欺の可能性のある項目がないため、ＧＣＥ４８２５は、強調又は使用可能状態とされてもよく、面談者が登録処理のライブ面談部分に進んでもよいことを示す（例えば図５０参照）。
[172]図４９は、一部の実施形態による別の例示の詐欺リスクＧＵＩインスタンス４９００を示す図である。図４８の詐欺リスクＧＵＩインスタンス４８００と同様に、詐欺リスクＧＵＩインスタンス４９００は、詐欺の可能性があるとしてフラグが付けられた身元項目の数を示すインジケータ４９３１を含む。この例では、インジケータ４８３１は、値「４」を示し、値「４」は、ＩＶＳ１４０が詐欺の可能性がある身元項目を４つ発見したことを意味する。詐欺リスクＧＵＩインスタンス４９００は、コンテンツ表示セクション４９０９、個人データセクション４９０８及びＧＣＥ４９３５を含むＧＵＩセクション４９０５を含む。図４９のＧＵＩセクション４９０５、コンテンツ表示セクション４９０９、個人データセクション４９０８、及びＧＣＥ４９３５は、それぞれ、図４４のＧＵＩセクション４４０５、コンテンツ表示セクション４４０９、個人データセクション４４０８及びＧＣＥ４４３５、及び／又は、それぞれ、図４６のＧＵＩセクション４６０５、コンテンツ表示セクション４６０９、個人データセクション４６０８及びＧＣＥ４６３５と同一又は類似していてもよい。詐欺リスクＧＵＩインスタンス４９００は、ＩＶＳ１４０が詐欺の可能性があるとフラグ付けしたデータ／情報を表示するＧＵＩセクション４９１０をさらに含む。この例では、ＧＵＩセクション４９１０は、詐欺の可能性があるとしてフラグが付けられた４つの身元項目を示す。ＧＵＩセクション４９１０は、対象登録希望者が詐欺の「リスク高」を有することを示すインジケータ４９１４をさらに含む。ＧＵＩセクション４９１０の各フラグ付き項目は、分類説明、項目がフラグ付きである理由の詳細、及びアクションＧＣＥ４９１９及び４９２０を含む。なお、各フラグ付き項目に対する全アクションＧＣＥは図４９に示されていない。特に、ＧＣＥ４９１９によって、面談者が、詐欺の可能性のある項目に関するさらなる詳細を閲覧でき、ＧＣＥ４９２０によって、面談者が項目に対する詐欺／警告フラグを許容又は削除できるようになる。面談者がフラグ付き項目のいずれかを許容しないことを決定した場合、面談者は、その対象登録希望者の申込を中止するために、ポインタＶ０５を使用してＧＣＥ４９２５を選択してもよい。若しくは、面談者は、ポインタＶ０５を使用してそれぞれのＧＣＥ４９２０を選択することによってフラグ付き項目の一部又は全部を許容することを決定してもよい。十分な数のフラグ付き項目がＧＵＩセクション４９１０から除去された後、ＧＣＥ４９２５は強調又は使用可能状態とされてもよく、面談者が登録処理のライブ面談部分に進んでもよいことを示す（例えば図５０参照）。
[173]図５０は、一部の実施形態による例示のライブ面談ＧＵＩインスタンス５０００を示す図である。ライブ面談ＧＵＩインスタンス５０００は、ＧＵＩセクション５００５、コンテンツ表示セクション５００９、個人データセクション５００８、及びＧＣＥ５０３５を含む。図５０のＧＵＩセクション５００５、コンテンツ表示セクション５００９、個人データセクション５００８、及びＧＣＥ５０３５は、それぞれ図４４のＧＵＩセクション４４０５、コンテンツ表示セクション４４０９、個人データセクション４４０８、及びＧＣＥ４４３５、及び／又は、それぞれ図４６のＧＵＩセクション４６０５、コンテンツ表示セクション４６０９、個人データセクション４６０８、及びＧＣＥ４６３５と同一又は類似していてもよい。ライブ面談ＧＵＩインスタンス５０００は、登録処理のライブ面談部分のために通話／チャットセッションを構築するために使用されるＧＵＩセクション５０１０を含む。ＧＵＩセクション５０１０は、（例えば、ポインタＶ０５を使用して、ＧＣＥ５０１９をポイント及びクリックすることによって）面談者によって選択されると、クライアントシステム１０５Ｂに、対象登録希望者によって動作されるクライアントシステム１０５Ａとの通信セッションを構築させるＧＣＥ５０１９を含む。さらに、ライブ面談ＧＵＩインスタンス５０００は、ライブ面談を完了するために、ライブ面談中又はその後に面談者が回答を求められる質問を含むＧＵＩセクション５０１５を含む。この例では、面談者は、コンテンツ表示セクション５００９の対象登録希望者の顔の画像／映像データがライブ面談中の登録希望者の画像と一致するか否か（例えば、図５０のＧＵＩセクション５０１５の質問１）、対象登録希望者がＫＢＡ質問に正しく回答するか否か（例えば、図５０のＧＵＩセクション５０１５の質問２）を確定することが必要とされる。質問は、面談者によって提供されてもよい回答に対応するラジオボタンＧＣＥを含んでもよい。他の実施形態では、他の質問及び質問の構成が含められてもよい。
[174]図５１は、一部の実施形態によるライブ面談ＧＵＩインスタンス５１００を示す図である。ライブ面談ＧＵＩインスタンス５１００は、クライアントシステム１０５Ｂと、対象登録希望者によって動作されるクライアントシステム１０５Ａとの間の通信セッション後に表示されてもよい。ライブ面談ＧＵＩインスタンス５１００は、それぞれＧＵＩセクション５００５及び５０１５と同一又は類似していてもよいＧＵＩセクション５１０５及び５１１５を含む。コンテンツ表示セクション５１０９は、コンテンツ表示セクション５００９と同一又は類似していてもよい。ＧＵＩセクション５１１０は、対象登録希望者の画像及び／又はクライアントシステム１０５Ａによって提供される映像フィードを含むコンテンツ表示セクション５１１３を含む。ＧＵＩセクション５１１０は、面談者がコンテンツ表示セクション５１１３に表示されている画像／映像データのスクリーンショット画像を取得できるようにするＧＣＥ５１１９をさらに含む。この例では、面談者は、ポインタＶ０５を使用して適切なラジオボタンを選択することによって、コンテンツ表示セクション５１０９の対象登録希望者の顔データがコンテンツ表示セクション５００９の対象登録希望者の顔の画像／映像データと一致すること（例えば、図５１のＧＵＩセクション５１１５の質問１）を確定してもよい。さらに、面談者は、対象登録希望者に尋ねるＫＢＡ質問を閲覧するためにＧＣＥ５１２４を選択してもよい。一部の実施形態では、ＧＣＥ５１２４の選択によって、例えばクライアントシステム１０５Ａによって表示されるチャットセッションＧＵＩで、ＫＢＡ質問がクライアントシステム１０５Ａに送信されてもよい。
[175]図５２は、一部の実施形態によるライブ面談ＧＵＩインスタンス５２００を示す図である。ライブ面談ＧＵＩインスタンス５２００は、対象登録希望者がＫＢＡ質問に回答した後に表示されてもよい。ライブ面談ＧＵＩインスタンス５２００は、それぞれＧＵＩセクション５００５、５０１０及び５０１５、及び／又は、それぞれＧＵＩセクション５１０５、５１１０及び５１１５と同一又は類似していてもよいＧＵＩセクション５２０５、５２１０及び５２１５を含む。ライブ面談ＧＵＩインスタンス５２００は、ＫＢＡ質問に正しく回答した数（例えば、図５２のＧＵＩセクション５２１５の「３問中２問が正答」）を示すインジケータ５２２９を含む。質問は、面談者によって提供されてもよい回答に対応するラジオボタンＧＣＥを含んでもよい。さらに、対象登録希望者がＫＢＡ質問に回答した後、ＧＣＥ５２２５は強調又は使用可能状態とされ、ポインタＶ０５を使用してＧＣＥ５２２５を選択することによって面談者が通話セッションを終了できることを示してもよい。
[176]図５３～図６０は、様々な実施形態によるライブ面談ＧＵＩの別の例を示す図である。図５３は、ナビゲーションＧＣＥ５３０４、ＧＵＩセクション５３０５及びＧＵＩセクション５３１０を含んで登録処理のライブ面談部分の通話／チャットセッションを構築するために使用されるライブ面談ＧＵＩインスタンス５３００を示す図である。ナビゲーションＧＣＥ５３０４は、この例では、ポインタＶ０５を使用して面談者によって選択されて、ライブ面談キューＧＵＩがＧＵＩセクション５３０５に表示されるようにするＧＣＥ５３０２を含む。この例では、ＧＣＥ５３０２に、又はＧＣＥ５３０２と隣り合って数字が表示され、サービスの総通話待機数を示す。この例示の実施形態では、ライブ面談キューは、グローバルであり、ライブ面談者（「アドバイザ」とも呼ばれる）全員で共有される。ＧＵＩセクション５３０５に表示されているライブ面談キューＧＵＩは、それぞれが個々の登録希望者に対応する複数のＧＣＥ５３０７を含む（明瞭にするため、ＧＣＥ５３０７の全てでないものが図５３に示されていないことに留意されたい）。ＧＣＥ５３０７は、詐欺リスク／可能性を大まかに示す「低リスク」、「中リスク」、及び「高リスク」のうちの１つが示されるリスクインジケータを含む。これらのインジケータは、それ自体が失格判定要素ではないが、どの程度多く、又はどの程度少なくオンラインデータが登録希望者の身元を確証するかを示す。実施形態では、リスクレベルは、登録希望者に関連するデータの収集量に伴って増加する。このメトリックは、アドバイザがライブ面談を開始する前にアドバイザによって参照されることが可能であり、アドバイザを特定の詳細に注目させる上でアドバイザを支援できる。さらに、ＧＣＥ５３０７のそれぞれは、登録希望者が自分のライブ面談の開始を待っている時間長を示す時間インジケータを含む。
[177]図５４を参照すると、ＧＵＩインスタンス５４００を示し、ユーザがポインタＶ０５を使用して登録希望者「ダグラス・アダムス」と関連したＧＣＥ５３０７を選択しており、それによってＧＣＥ５３０７が非選択ＧＣＥ５３０７から視覚的に区別されるようにする。「ダグラス・アダムス」ＧＣＥ５３０７の選択によって、ダグラス・アダムスのために収集された身元データが入力された登録データＧＵＩがＧＵＩセクション５３１０に表示される。ＧＵＩセクション５３１０に表示された登録データＧＵＩは複数のＧＣＥ５４１２を含み、複数のＧＣＥ５４１２のそれぞれは個々の身元データタイプに対応する（明瞭にするため、ＧＣＥ５４１２の全てでないものが図５４に記載されていないことに留意されたい）。ＧＣＥ５４１２のそれぞれは、登録希望者による完了が成功した登録処理の一部を示す（例えば、図５４ではチェックマークによって示される）。ＧＣＥ５４１２のそれぞれは、ドロップダウンＧＣＥでもよく、選択されると、対応するタイプの収集データを表示してもよい。登録データＧＵＩは、ポインタＶ０５を使用してユーザによって選択されると、クライアントシステム１０５Ｂに、登録希望者のクライアントシステム１０５Ａと通信セッションを構築させるＧＣＥ５４２５をさらに含む。ＧＣＥ５４２５を選択すると、ライブ面談通話キューから登録希望者が取り除かれ、それによって他のアドバイザがキューでその登録希望者を見ることができないようになってもよい。
[178]図５５は、アドバイザがライブ面談通話キューから登録希望者の詳細を審査していた例を示す図であり、別のアドバイザが対象アドバイザの前に同一の登録希望者とライブ面談を開始してしまっている。この場合、アプリケーション１１０は、登録希望者の身元データをグレーアウトして身元データが閲覧不可となっているＧＵＩインスタンス５５００と、この登録希望者とのライブ面談が他のアドバイザと既に開始したことを示すオーバーレイＧＵＩインスタンス５５０５とをレンダリング及び表示する。アドバイザは、登録希望者の登録データをＧＵＩセクション５３１０から取り除くために、ポインタＶ０５を使用してＧＣＥ５５２５を選択してもよい。同時に、対応する登録希望者カードが左側のキューから消える。残りの登録希望者カードが移動して、空いた箇所を埋める。
[179]図５６は、（例えば図５４のＧＣＥ５４２５を選択後）ライブ面談が開始されている間にレンダリング及び表示されてもよい例示のＧＵＩインスタンス５６００を示す図である。この例では、登録希望者のための映像フィードがＧＵＩセクション５３０５で表示されるためにロードされており、一方で登録希望者の身元データがＧＵＩセクション５３１０でロードされている。登録希望者の映像フィードに何らかの問題が発生した場合、アドバイザは、開始前にビデオ通話を停止するために「取消」ＧＣＥ５６２５を選択してもよい。映像フィード及び登録希望者データがロードされている間、アドバイザは、インジケータＧＣＥ５６０７を介してライブ面談キューに残っているライブ面談の数を監視してもよい。
[180]図５７は、登録希望者の映像フィードがＧＵＩセクション５３０５にロードされて登録希望者の身元データがＧＵＩセクション５３１０に入力された例示のＧＵＩインスタンス５７００を示す図である。ライブ面談中に、インジケータ５７０７は、ビデオ通話の通話時間を示す。一部の実施形態では、ライブ面談が何らかの事前に構成された閾値以上の場合に、インジケータ５７０７の色、形、フォントなどが変化してもよい。登録希望者の身元データは、データタイプ毎に、ドロップダウンメニューＧＣＥ５４１２によって審査のために使用可能である。この例では、アドバイザは、登録希望者の顔生体データを表示するために「顔認証済み」ＧＣＥ５４１２を選択しており、登録希望者のスキャンされた顔画像（複数可）及びスキャンされた身元文書からの画像データを表示する。これによってアドバイザは、それらの２つの画像を映像フィードの登録希望者の顔と視覚的に照合できるようになる。画像がサンプリングされた時点のタイムスタンプは、画像に、又は画像近くにさらに表示されてもよい。多くの場合、アドバイザは、合格／不合格判定を行うために、登録希望者の身元情報を審査する必要がない。しかしながら、様々な実施形態では、登録希望者の身元データが表示され、それによってアドバイザはビデオ通話自体での詐欺又は他の欺き行為の兆候を簡単に探すことができるようになる。ライブ面談に基づいて、アドバイザは、それぞれ、ＧＣＥ５７２５又はＧＣＥ５７３０を選択することによって、登録希望者を合格又は不合格としてもよい。図５７では図示していないが、一部の実施形態では、ＫＢＡを生成及び／又は表示するためのＧＣＥ、上級アドバイザ又は監督アドバイザに上げるためのＧＣＥ、ライブ面談の記録及び／又は記録を停止するためのＧＣＥなど、追加のＧＣＥが存在してもよい。
[181]アドバイザが、顔生体サンプル又は身元文書写真がビデオ通話の人物と一致しないことを不審に思った場合、図５８のＧＵＩインスタンス５８００で示すように、アドバイザは、ポインタＶ０５を使用してＧＣＥ５８２５を選択することによって顔画像データを拡大して、図５９のＧＵＩインスタンス５９００で示すような拡大形態で疑問箇所を確認してもよい。さらに、アドバイザは、顔サンプルと身元文書写真との照合を閲覧するためにＧＣＥ５８３０を選択してもよい。ＧＣＥ５８３０を選択することによって相互に照合するために両方の写真が拡大される一方、対応画像のＧＣＥ５８２５を選択した場合は、その画像のみ拡大される。図５９に示すように、拡大画像は、ＧＵＩセクション５３１０にオーバーレイＧＵＩとして表示され、ＧＵＩセクション５３１０の他のコンテンツ及びボタンは、グレーアウトされ、及び／又は非アクティブ化される。さらに、ポインタＶ０５はマイナス「－」符号を有する拡大鏡の画像に変更されており、拡大画像の外側のいずれかの場所をクリックすることで拡大画像を閉じることを示す。
[182]図６０は、アドバイザが登録希望者の登録を不合格とするために図５７～図５９のＧＣＥ５７３０を選択した例示の不合格登録ＧＵＩインスタンス６０００を示す図である。ＧＵＩインスタンス６０００は、ラジオボタンＧＣＥ６０１５を含み、ラジオボタンＧＣＥ６０１５のそれぞれは、登録希望者を不合格とした理由に対応する（明瞭にするため、ＧＣＥ６０１５の全てでないものが図６０に示されていないことに留意されたい）。この例では、アドバイザは「運転免許証写真が映像と不一致」と示された理由のためにＧＣＥ６０１５を選択している。アドバイザが不合格の理由を選択後、アドバイザは、ポインタＶ０５を使用して、選択理由をＩＶＳ１４０にサブミットするためにＧＣＥ６０２５を選択してもよい。
[183]図６１～図６３は、一部の実施形態による申込報告ＧＵＩの例示のインスタンスを示す図である。図６１は、低詐欺リスクの登録希望者の申込完了時に表示されてもよい申込報告ＧＵＩインスタンス６１００を示す図である。申込報告ＧＵＩインスタンス６１００はＧＣＥ６１２５を含み、ポインタＶ０５を使用して面談者によってＧＣＥ６１２５が選択されると、登録申込の結果を登録希望者のクライアントシステム１０５Ａ、又はＳＰＰ１２０に送信してもよい。図６２は、高詐欺リスク登録希望者の申込完了時に表示されてもよい申込報告ＧＵＩインスタンス６２００を示す図である。申込報告ＧＵＩインスタンス６２００はＧＣＥ６２２５を含み、ポインタＶ０５を使用して面談者によってＧＣＥ６２２５が選択されると、登録申込結果を登録希望者のクライアントシステム１０５Ａ又はＳＰＰ１２０に送信してもよい。なお、高リスク登録希望者が終了される前に登録処理の全段階を実行する可能性はあまりなく、そのような場合、ＧＵＩインスタンス６２００まで到達されないことがある。図６３は、登録報告が登録希望者又はＳＰＰ１２０に送信された後に表示されてもよい申込報告ＧＵＩインスタンス６３００を示す図である。申込報告ＧＵＩインスタンス６３００はＧＣＥ６３２５を含み、ポインタＶ０５を使用して面談者によってＧＣＥ６３２５が選択されると、申込ダッシュボードＧＵＩ（例えば図３５参照）が表示されるようにしてもよい。
ＩＩＩ．例示のコンピューティングシステム及び構成
ＩＩＩ．例示のコンピューティングシステム及び構成
[184]図６４は、様々な実施形態によるコンピューティングシステム６４００（「プラットフォーム６４００」、「デバイス６４００」、「機器６４００」などとも呼ばれる）の一例を示す図である。図６４では、同様の符号が付された項目は、図１～図６３に関して上述されたものと同一である。システム６４００は、クライアントシステム１０５、ＳＰＰ１２０のサーバ、及びＩＶＳサーバ１４５など、ここで説明されたコンピュータ装置のいずれかとしての使用のために適していてもよい。システム６４００の構成要素は、個別のコンピュータシステム又は他の方法でより大きいシステムの筐体内に組み込まれた構成要素として実現されてもよい。システム６４００の構成要素は、集積回路（ＩＣ）又は他の異なる電子装置として実現されてもよく、適切な論理、ソフトウェア、ファームウェア、又はその組合せがコンピュータシステム６４００において構成されている。さらに、又は若しくは、システム６４００の構成要素のいくつかは、適切なＳｏＣ、ＳｉＰ、ＭＣＰなどとして組み合わされて実現されてもよい。
[185]ここでシステム６４００を参照すると、システム６４００は、プログラムコードを実行する、及び／又は一連の算術演算又は論理演算の実行、デジタルデータの記録、記憶及び／又は転送を順次及び自動的に実行するように構成されたプロセッサ回路構成６４０２を含む。プロセッサ回路構成６４０２は、１つ又は複数のプロセッサコア及び１つ又は複数のキャッシュメモリ、低ドロップアウト電圧レギュレータ（ＬＤＯ）、割込みコントローラ、シリアルペリフェラルインターフェース（ＳＰＩ）などのシリアルインターフェース、集積回路間通信（Ｉ２Ｃ）又はユニバーサルプログラマブルシリアルインターフェース回路、リアルタイムクロック、インターバルタイマ及びウォッチドッグタイマを含むタイマカウンタ、汎用入出力（Ｉ／Ｏ）装置、メモリカードコントローラ、インターコネクト（ＩＸ）コントローラ及び／又はインターフェース、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）インターフェース、モバイルインダストリプロセッサインターフェース（ＭＩＰＩ）インターフェース、ジョイントテストアクセスグループ（ＪＴＡＧ）テストアクセスポートなどの回路構成を含むが、これに限定されない。プロセッサ回路構成６４０２は、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、ソリッドステートメモリ、及び／又はここで説明されたものなどの他の種類のメモリ装置技術など、いずれかの適切な揮発性及び／又は不揮発性メモリを含んでもよいオンチップメモリ回路構成又はキャッシュメモリ回路構成を含んでもよい。プロセッサ回路構成６４０２の個々のプロセッサ（又は個々のプロセッサコア）は、メモリ／ストレージと結合されてもよく、又はそれを含んでもよく、様々なアプリケーション又はオペレーティングシステムがシステム６４００で動作可能とする、メモリ／ストレージに記憶された命令を実行するように構成されてもよい。これらの実施形態では、プロセッサ回路構成６４０２のプロセッサ（又はコア）は、システム６４００のユーザに特定のサービスを提供するためにアプリケーションソフトウェア（例えば、論理／モジュール６４８０）を動作させるように構成される。一部の実施形態では、プロセッサ回路構成６４０２は、ここに記載の様々な実施形態にしたがって動作する専用プロセッサ／コントローラを含んでもよい。
[186]様々な実施において、プロセッサ回路構成６４０２のプロセッサ（複数可）は、例えば、１つ又は複数のプロセッサコア（ＣＰＵ）、グラフィックスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）、縮小命令セットコンピューティング（ＲＩＳＣ）プロセッサ、エイコーン製ＲＩＳＣマシン（ＡＲＭ）プロセッサ、複雑命令セットコンピューティング（ＣＩＳＣ）プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、ＳｏＣ及び／又はプログラマブルＳｏＣ、マイクロプロセッサ又はコントローラ、又はそのいずれかの適切な組合せを含んでもよい。例として、プロセッサ回路構成６４０２は、インテル（登録商標）コア（Ｃｏｒｅ）（商標）ベースのプロセッサ（複数可）、ＭＣＵクラスプロセッサ（複数可）、Ｘｅｏｎ（登録商標）プロセッサ（複数可）、ライゼン（Ｒｙｚｅｎ）（登録商標）又はエピック（Ｅｐｙｃ）（登録商標）プロセッサ（複数可）、加速処理ユニット（ＡＰＵ）、ＭｘＧＰＵなどのアドバンストマイクロデバイセズ（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｍｉｃｒｏ Ｄｅｖｉｃｅｓ（ＡＭＤ））ゼン（Ｚｅｎ）（登録商標）コアアーキテクチャプロセッサ（複数可）、アップル（登録商標）インクからのＡ、Ｓ、Ｗ及びＴシリーズプロセッサ（複数可）、クアルコム（登録商標）テクノロジーズインクからのスナップドラゴン（Ｓｎａｐｄｒａｇｏｎ）（商標）又はＣｅｎｔｒｉｑ（商標）プロセッサ（複数可）、テキサスインスツルメンツインク（Ｔｅｘａｓ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ， Ｉｎｃ．）（登録商標）オープンマルチメディアアプリケーションズプラットフォーム（Ｏｐｅｎ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ Ｐｌａｔｆｏｒｍ）（ＯＭＡＰ）（商標）プロセッサ（複数可）、オープンパワー（ＯｐｅｎＰＯＷＥＲ）（登録商標）ファウンデーション及び／又はアイビーエム（ＩＢＭ）（登録商標）によって提供されるパワーアーキテクチャプロセッサ（複数可）、ミップステクノロジーズインクによって提供されるＭＩＰＳ Ｗａｒｒｉｏｒ Ｍクラス、Ｗａｒｒｉｏｒ Ｉクラス、Ｗａｒｒｉｏｒ Ｐクラスプロセッサ（複数可）、ＡＲＭ Ｈｏｌｄｉｎｇｓ，Ｌｔｄ．からライセンス許可されたＡＲＭ Ｃｏｒｔｅｘ－Ａ、Ｃｏｒｔｅｘ－Ｒ、及びＣｏｒｔｅｘ－Ｍファミリのプロセッサ（複数可）、カビウム（Ｃａｖｉｕｍ）（商標）インクによって提供されるサンダーＸ２（ＴｈｕｎｄｅｒＸ２）（登録商標）、エヌビディア（Ｎｖｉｄｉａ）（登録商標）によって提供されるジーフォース（ＧｅＦｏｒｃｅ）（登録商標）、テグラ（Ｔｅｇｒａ）（登録商標）、タイタンＸ（Ｔｉｔａｎ Ｘ）（登録商標）、テスラ（Ｔｅｓｌａ）（登録商標）、シールド（Ｓｈｉｅｌｄ）（登録商標）、及び／又は他の同様のＧＰＵなどを含んでもよい。プロセッサ回路構成６４０２の他の例は、本開示の他の箇所で言及されていることがある。
[187]一部の実施では、プロセッサ回路構成６４０２は、１つ又は複数のハードウェアアクセラレータ（例えば、システム６４００がサーバコンピュータシステムの場合）を含んでもよい。ハードウェアアクセラレータは、汎用プロセッサコアを使用するよりも効率的であることがある、例えば、ＩＶＳ１４０のサブシステムの特定のタスク又は作業負荷など、１つ又は複数の特定タスク又は作業負荷を実行するように調整された、マイクロプロセッサ、構成可能なハードウェア（例えばＦＰＧＡ、プログラマブルＡＳＩＣ、プログラマブルＳｏＣ、ＤＳＰなど）、又は何らかの他の適切な専用処理デバイスでもよい。一部の実施形態では、特定タスク又は作業負荷は、プロセッサ回路構成６４０２の１つ又は複数のプロセッサからオフロードされてもよい。これらの実施において、プロセッサ回路構成６４０２の回路構成は、ここで説明された様々な実施形態の手順、方法、関数などの様々な機能を実行するためにプログラム可能な何らかの他の相互接続されたリソースを含む論理ブロック又は論理ファブリックを含んでもよい。さらに、プロセッサ回路構成６４０２は、ルックアップテーブル（ＬＵＴ）などに、論理ブロック、論理ファブリック、データなどを記憶するために使用されるメモリセル（例えばＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、静的メモリ（例えばＳＲＡＭ、アンチヒューズなど））を含んでもよい。
[188]一部の実施では、プロセッサ回路構成６４０２は、図１～図６３に関して上述したＩＶＳ１４０のサブシステムを動作させるなど、ＡＩ、ＭＬ、及び／又は深層学習機能のために専用に調整されたハードウェア要素を含んでもよい。これらの実施では、プロセッサ回路構成６４０２は、適切な重み及び訓練コードとともにロードされると多くの様々な種類のＡＩ命令セットを実行できるＡＩエンジンチップでもよく、又はそれを含んでもよい。さらに、又は若しくは、プロセッサ回路構成６４０２は、ＩＶＳ１４０のサブシステムのうちの１つ又は複数など、ＡＩアプリケーションのハードウェア加速のために設計された上述のハードウェアアクセラレータのうちの１つ又は複数でもよいＡＩアクセラレータ（複数可）でもよく、又はそれを含んでもよい。例として、プロセッサ（複数可）又はアクセラレータは、人工知能（ＡＩ）ＧＰＵ、グーグル（登録商標）インクによって開発されたテンソルプロセッシングユニット（ＴＰＵ）、ＡｌｐｈａｌＣｓ（登録商標）によって提供されたリアルＡＩプロセッサ（Ｒｅａｌ ＡＩ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ：ＲＡＰ）（商標）、インテル（登録商標）コープによって提供されるナーバナ（商標）ニューラルネットワークプロセッサ（ＮＮＰ）、インテル（登録商標）モビディウス（商標）ミリアド（商標）Ｘビジョンプロセッシングユニット（ＶＰＵ）、ＮＶＩＤＩＡ（登録商標）ＰＸ（商標）ベースのＧＰＵ、ジェネラルビジョン（登録商標）によって提供されるＮＭ５００チップ、テスラ（登録商標）インクによって提供されるハードウェア３、Ａｒａｐｔｅｖａ（登録商標）によって提供されるＥｐｉｐｈａｎｙ（商標）ベースのプロセッサなどのクラスタでもよい。一部の実施形態では、プロセッサ回路構成６４０２及び／又はハードウェアアクセラレータ回路構成は、クアルコム（Ｑｕａｌｃｏｍｍ）（登録商標）によって提供されるヘキサゴン（Ｈｅｘａｇｏｎ）６８５ ＤＳＰ、イマジネーションテクノロジーズリミテッド（Ｉｍａｇｉｎａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ Ｌｉｍｉｔｅｄ）（登録商標）によって提供されるＰｏｗｅｒＶＲ ２ＮＸ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔ Ａｃｃｅｌｅｒａｔｏｒ（ＮＮＡ）、アップル（登録商標）Ａ１１又はＡ１２ Ｂｉｏｎｉｃ ＳｏＣ内のニューラルエンジンコア（Ｎｅｕｒａｌ Ｅｎｇｉｎｅ ｃｏｒｅ）、ファーウェイ（Ｈｕａｗｅｉ）（登録商標）によって提供されるＨｉＳｉｌｉｃｏｎ Ｋｉｒｉｎ９７０内のニューラルプロセッシングユニット（Ｎｅｕｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのＡＩ加速コプロセッサ（複数可）として実現されてもよい。
[189]一部の実施では、プロセッサ回路構成６４０２のプロセッサ（複数可）は、ＩＶＳ１４０の対応サブシステムを動作させるように専用に設計された１つ又は複数のカスタム設計されたシリコンコアでもよく、又はそれを含んでもよい。これらのコアは、ハードウェア記述言語論理（例えば、レジスタ転送論理、ｖｅｒｉｌｏｇ、超高速集積回路ハードウェア記述言語（ＶＨＤＬ）など）を含む合成可能なコア、電子構成要素及び接続のゲートレベル記述及び／又は工程特化型の超大規模集積回路（ＶＬＳＩ）レイアウトを含むネットリストコア、及び／又はトランジスタレイアウトフォーマットのアナログ又はデジタル論理として設計されてもよい。これらの実施では、ＩＶＳ１４０のサブシステムのうちの１つ又は複数は、カスタム設計のシリコンコア（複数可）で少なくとも部分的に動作されてもよい。これらの「ハードウェア化」サブシステムは、より大きいチップセットに組み込まれてもよいが、汎用プロセッサコアを使用するよりも効率的な場合がある。
[190]システムメモリ回路構成６４０４は、実行のために、プロセッサ回路構成６４０２が記憶されている命令６４８２を継続的に読み出す一次ストレージを提供するように構成されたいずれかの数のメモリ装置を含む。一部の実施形態では、メモリ回路構成６４０４は、プロセッサ回路構成６４０２と関連付けられたオンダイのメモリ又はレジスタである。例として、メモリ回路構成６４０４は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、動的ＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、同期ＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）などの揮発性メモリを含んでもよい。メモリ回路構成６４０４は、高速電気消去可能なメモリ（一般には「フラッシュメモリ」と呼ばれる）、位相変化ＲＡＭ（ＰＲＡＭ）、磁気抵抗ランダムアクセスメモリ（ＭＲＡＭ）などの抵抗メモリなどの不揮発性メモリ（ＮＶＭ）をさらに含んでもよい。メモリ回路構成６４０４は、不揮発性メモリ、光学、磁気及び／又は固体用質量ストレージなどを含むがそれに限定されない種類の一時的及び／又は永続ストレージでもよい永続記憶装置をさらに含んでもよい。
[191]記憶回路構成６４０８は、データ、アプリケーション、オペレーティングシステム（ＯＳ）などの情報の永続記憶を実現するために構成される。例として、記憶回路構成６４０８は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、マイクロＨＤＤ、ソリッドステートディスクドライブ（ＳＳＤＤ）、フラッシュメモリカード（例えば、ＳＤカード、マイクロＳＤカード、ｘＤピクチャーカードなど）、ＵＳＢフラッシュドライブ、プロセッサ回路構成６４０２と関連付けられたオンダイなメモリ又はレジスタ、抵抗変化メモリ、位相変化メモリ、ホログラフィックメモリ、又は化学メモリなどとして実現されてもよい。
[192]記憶回路構成６４０８は、ここで説明された技術を実施するために、ソフトウェア、ファームウェア、マイクロコード、又はハードウェアレベル命令の形態で計算論理６４８０（又は「モジュール６４８０」）を記憶するように構成される。計算論理６４８０は、プログラミング命令の作業用コピー及び／又は永続的コピー、又はシステム６４００の様々な構成要素（例えばドライバ、ライブラリ、アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）など）、システム６４００のＯＳ、１つ又は複数のアプリケーションの動作のため、及び／又はここで説明された実施形態を実行するためのプログラミング命令を作成するためのデータを記憶するように用いられてもよい。計算論理６４８０は、命令６４８２又は命令６４８２を作成するためのデータとしてメモリ回路構成６４０４に記憶又はロードされてもよく、その後、ここで説明された機能を実行するために、プロセッサ回路構成６４０２によって実行のためにアクセスされる。プロセッサ回路構成６４０２は、インターコネクト（ＩＸ）６４０６を介してメモリ回路構成６４０４及び／又は記憶回路構成６４０８にアクセスする。命令６４８２は、プロセッサ回路構成６４０２を、例えば、上記で示した動作及び機能のフローチャート（複数可）及びブロック図（複数可）に関して説明されたようなアクションの特定のシーケンス又は流れを実行させる。様々な要素が、プロセッサ回路構成６４０２によってサポートされるアセンブラ命令、又は命令６４８４にコンパイルされることが可能な高水準言語、又はプロセッサ回路構成６４０２によって実行される命令６４８４を作成するためのデータによって実現されてもよい。プログラミング命令の永続的コピーは、例えば、工場において、又は分散媒体（不図示）、通信インターフェース（例えば分散サーバ（不図示）から）、又は無線（ＯＴＡ）による分野において、記憶回路構成６４０８の永続的記憶装置に配置されてもよい。
[193]一部の実施形態では、プロセッサ回路構成６４０２における命令６４８４（個別で、又はコンピュータ可読記憶媒体に記憶された命令６４８２及び／又は論理／モジュール６４８３と組み合わせて）は、信頼できる実行環境（ＴＥＥ）６４９０の実行又は動作を構成してもよい。ＴＥＥ６４９０は、データへのセキュアなアクセス及び命令のセキュアな実行を可能とするために、プロセッサ回路構成６４０２がアクセス可能な保護領域として動作する。一部の実施形態では、ＴＥＥ６４９０は、セキュアな埋込コントローラ、専用ＳｏＣ、又は埋込処理装置及びメモリ装置を有する改竄防止チップセット又はマイクロコントローラなど、システム６４００の他の構成要素から分離した物理的ハードウェア装置でもよい。そのような実施形態の例は、デスクトップモバイルアーキティクチャハードウェア（ＤＡＳＨ）準拠のネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ）、インテル（登録商標）Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ／Ｍａｎａｇｅａｂｉｌｉｔｙ Ｅｎｇｉｎｅ、インテル（登録商標）Ｃｏｎｖｅｒｇｅｄ Ｓｅｃｕｒｉｔｙ Ｅｎｇｉｎｅ（ＣＳＥ）又はＣｏｎｖｅｒｇｅｄ Ｓｅｃｕｒｉｔｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ／Ｍａｎａｇｅａｂｉｌｉｔｙ Ｅｎｇｉｎｅ（ＣＳＭＥ）、それぞれがインテル（登録商標）Ａｃｔｉｖｅ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＡＭＴ）及び／又はインテル（登録商標）ｖＰｒｏ（商標）Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙと協働可能な、インテル（登録商標）によって提供されるトラステッドエグゼキューションエンジン（Ｔｒｕｓｔｅｄ Ｅｘｅｃｕｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅ：ＴＸＥ）、ＡＭＤ（登録商標）Ｐｌａｔｆｏｒｍ Ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｃｏｐｒｏｃｅｓｓｏｒ（ＰＳＰ）、ＤＡＳＨ管理可能性を有するＡＭＤ（登録商標）ＰＲＯ Ａ－Ｓｅｒｉｅｓ Ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ （ＡＰＵ）、アップル（登録商標）Ｓｅｃｕｒｅ Ｅｎｃｌａｖｅ ｃｏｐｒｏｃｅｓｓｏｒ、アイビーエム（登録商標）Ｃｙｐｒｏ ＥｘｐｒｅｓｓＳ（登録商標）、アイビーエム（登録商標）４８０７、４８０８、４８０９、及び／又は４７６５ Ｃｙｐｒｏｇｒａｐｈｉｃ Ｃｏｐｒｏｃｅｓｓｏｒｓ、Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｐｌａｔｆｏｒｍ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ（ＩＰＭＩ）を有するアイビーエム（登録商標）Ｂａｓｅｂｏａｒｄ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ （ＢＭＣ）、デル（Ｄｅｌｌ）（商標）Ｒｅｍｏｔｅ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ Ｃａｒｄ ＩＩ（ＤＲＡＣ ＩＩ）、統合デル（商標）Ｒｅｍｏｔｅ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ Ｃａｒｄ（ｉＤＲＡＣ）、などを含む。
[194]他の実施形態では、ＴＥＥ６４９０は、システム６４００のプロセッサ及び／又はメモリ／記憶回路構成内のコード及び／又はデータの隔離領域であるセキュアなエンクレーブとして実現されてもよい。セキュアなエンクレーブ内で実行されたコードのみが、同じセキュアなエンクレーブ内のデータにアクセスしてもよく、セキュアなエンクレーブは、セキュアなアプリケーションを使用してのみアクセス可能でもよい（アプリケーションプロセッサ又は改竄防止マイクロコントローラによって実施されてもよい）。ＴＥＥ６４９０の様々な実施、及びプロセッサ回路構成６４０２又はメモリ回路構成６４０４及び／又は記憶回路構成６４０８の付随するセキュアな領域が、例えばインテル（登録商標）Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｇｕａｒｄ Ｅｘｔｅｎｓｉｏｎｓ（ＳＧＸ）、ＡＲＭ（登録商標）トラストゾーン（ＴｒｕｓｔＺｏｎｅ）（登録商標）ハードウェアセキュリティ拡張、オアシスラボ（Ｏａｓｉｓ Ｌａｂｓ）（商標）によって提供されるＫｅｙｓｔｏｎｅ Ｅｎｃｌａｖｅｓなどの使用によって提供されてもよい。セキュリティ強化、ハードウェア信頼の基点、及び信頼できる又は保護された動作の他の態様は、ＴＥＥ６４９０及びプロセッサ回路構成６４０２によって装置６４００で実現されてもよい。
[195]一部の実施形態では、メモリ回路構成６４０４及び／又は記憶回路構成６４０８は、コンテナ、パーティション、仮想環境（ＶＥ）などの隔離されたユーザ空間インスタンスに分割されてもよい。隔離されたユーザ空間インスタンスは、ドッカー（Ｄｏｃｋｅｒ）（登録商標）コンテナ、クバネティス（Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ）（登録商標）コンテナ、ソラリス（Ｓｏｌａｒｉｓ）（登録商標）コンテナ及び／又はゾーン、ＯｐｅｎＶＺ（登録商標）仮想プライベートサーバ、ドラゴンフライＢＳＤ（ＤｒａｇｏｎＦｌｙ ＢＳＤ）（登録商標）仮想カーネル及び／又はジェイル、ｃｈｒｏｏｔジェイルなどの適切なＯＳレベルの仮想化技術を使用して実現されてもよい。一部の実施では、仮想マシンも使用されてもよい。一部の実施形態では、メモリ回路構成６４０４及び／又は記憶回路構成６４０８は、ＴＥＥ６４９０のアプリケーション又はソフトウェアモジュールを記憶するための１つ又は複数のトラステッドメモリ領域に分割されてもよい。
[196]メモリ回路構成６４０４及び／又は記憶回路構成６４０８は、汎用オペレーティングシステム（ＯＳ）又はコンピューティングプラットフォーム６４００のために専用で記述され調整されたＯＳでもよいＯＳのプログラムコードを記憶してもよい。例えば、システム６４００がサーバシステム又はデスクトップ又はラップトップシステム６４００の場合、ＯＳは、例えばレッドハットエンタープライズによって提供されるＬｉｎｕｘ（登録商標）、マイクロソフト（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｃｏｒｐ．）（登録商標）によって提供されるウィンドウズ１０（Ｗｉｎｄｏｗｓ １０）（登録商標）、アップル（登録商標）によって提供されるｍａｃＯＳなどのＵｎｉｘ（登録商標）又はＵｎｉｘ系ＯＳでもよい。システム６４００がモバイルデバイスである別の例では、ＯＳは、グーグル（登録商標）によって提供されるアンドロイド（Ａｎｄｒｏｉｄ）（登録商標）、アップル（登録商標）によって提供されるｉＯＳ（登録商標）、マイクロソフト（登録商標）によって提供されるウィンドウズ１０モバイル（Ｗｉｎｄｏｗｓ １０ Ｍｏｂｉｌｅ）（登録商標）、ＫａｉＯＳ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ Ｉｎｃ．によって提供されるＫａｉＯＳなどのモバイルＯＳでもよい。ＯＳは、コンピュータハードウェア及びソフトウェアリソースを管理し、様々なアプリケーション（例えばアプリケーション１１０）に対する共通サービスを提供する。ＯＳは、システム６４００に埋め込まれ、システム６４００に付加され、又は他の方法でシステム６４００と通信可能に結合された特定の装置を制御するように動作する１つ又は複数のドライバ又はＡＰＩを含んでもよい。このドライバは、システム６４００の他の構成要素が、システム６４００内に存在又はシステム６４００に接続されてもよい様々なＩ／Ｏ装置と対話又は制御できるようにする個別のドライバを含んでもよい。例えば、ドライバは、ディスプレイ装置を制御しアクセスを許可するディスプレイドライバ、システム６４００のタッチスクリーンインターフェースを制御しアクセスを許可するタッチスクリーンドライバ、センサ回路構成６４２１のセンサ表示値を取得し、センサ回路構成６４２１を制御しアクセスを許可するセンサドライバ、アクチュエータ６４２２のアクチュエータ位置を取得し、及び／又はアクチュエータ６４２２を制御しアクセスを許可するアクチュエータドライバ、埋込型画像キャプチャ装置を制御しアクセスを許可するカメラドライバ、１つ又は複数のオーディオ装置を制御しアクセスを許可するオーディオドライバを含んでもよい。このＯＳは、上述したＩＶＳ１４０の様々なサブシステムなど、システム６４００によって動作される他のアプリケーションからのデータを取得及び使用するために１つ又は複数のアプリケーションのためのプログラムコード及び／又はソフトウェアコンポーネントを実現する１つ又は複数のライブラリ、ドライバ、ＡＰＩ、ファームウェア、ミドルウェア、ソフトウェアグルーなどをさらに含んでもよい。
[197]システム６４００の構成要素は、インターコネクト（ＩＸ）６４０６を介して相互に通信する。ＩＸ６４０６は、インダストリスタンダードアーキテクチャ（ＩＳＡ）、拡張ＩＳＡ（ＥＩＳＡ）、集積回路間通信（Ｉ２Ｃ）、シリアルペリフェラルインターフェース（ＳＰＩ）、ポイントツーポイントインターフェース、電源管理バス（ＰＭＢｕｓ）、ペリフェラルコンポーネントインターコネクト（ＰＣＩ）、ＰＣＩエクスプレス（ＰＣＩｅ）、インテル（登録商標）ウルトラパスインターフェース（ＵＰＩ）、インテル（登録商標）アクセラレータリンク（ＩＡＬ）、Ｃｏｍｍｏｎ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ（ＣＡＰＩ）、インテル（登録商標）クイックパスインターコネクト（ＱＰＩ）、インテル（登録商標）オムニパスアーキテクチャ（ＯＰＡ）ＩＸ、ＲａｐｉｄＩＯ（商標）システムインターコネクト、イーサネット（登録商標）、アクセラレータ用キャッシュコヒーレントインターコネクト（ＣＣＩＡ）、Ｇｅｎ－ＺコンソーシアムＩＸ、オープンコヒーレントアクセラレータプロセッサインターフェース（ＯｐｅｎＣＡＰＩ）などのいずれかの数のＩＸ技術、及び／又はいずれかの数の他のＩＸ技術を含んでもよい。ＩＸ６４０６は、例えばＳｏＣベースのシステムで使用されているプロプライエタリなバスでもよい。
[198]通信回路構成６４０９は、１つ又は複数のネットワーク（例えばネットワーク１０１）を介して、及び／又は他の装置と、通信するために使用されるハードウェア要素又はハードウェア要素の集合体である。通信回路構成６４０９は、モデム６４１０と、トランシーバ回路構成（「ＴＲｘ」）６４１２とを含む。モデム６４１０は、様々なプロトコル及び無線制御機能を実行するために、１つ又は複数の処理装置（例えばベースバンドプロセッサ）を含む。モデム６４１０は、ベースバンド信号の生成及び処理並びにＴＲｘ６４１２の動作制御のために、システム５６００のアプリケーション回路構成（例えばプロセッサ回路構成５６０２、メモリ回路構成６４０４、及び／又は記憶回路構成６４０８の組合せ）とインターフェース接続してもよい。モデム６４１０は、１つ又は複数の無線通信プロトコルにしたがってＴＲｘ６４１２を介した１つ又は複数の無線ネットワークとの通信を可能にする様々な無線制御機能を扱ってもよい。モデム６４１０は、ＴＲｘ６４１２の受信信号経路から受信されたベースバンド信号を処理するために、送信信号経路を介してＴＲｘ６４１２に供給されるベースバンド信号を生成するために、１つ又は複数のシングルコア又はマルチコアプロセッサ（例えば１つ又は複数のベースバンドプロセッサ）又はＴＲｘ６４１２の受信信号経路から受信されたベースバンド信号を処理し、送信信号経路を介してＴＲｘ６４１２に供給されるベースバンド信号を生成する制御論理などの回路構成を含んでもよいが、それに限定されない。様々な実施形態では、モデム６４１０は、リアルタイムＯＳ（ＲＩＯＳ）を実行して、モデム６４１０のリソース管理、タスクのスケジューリングなどを行ってもよい。
[199]通信回路構成６４０９は、非固体媒体を介した変調電磁放射を使用して無線ネットワークとの通信を可能にするＴＲｘ６４１２をさらに含む。ＴＲｘ６４１２は、ここで説明したものを含む無線通信技術及び／又は標準のうちのいずれか１つ又は複数に準拠した、及び／又はそれにしたがって動作可能である、１つ又は複数の無線機を含んでもよい。ＴＲｘ６４１２は、アナログＲＦ信号（例えば、既存の変調波形又は受信された変調波形）を、モデム６４１０に供給されるデジタルベースバンド信号に変換する回路構成を備える受信信号経路を含む。ＴＲｘ６４１２は、モデム６４１０によって供給されたデジタルベースバンド信号を、１つ又は複数のアンテナ素子（不図示）を含むアンテナアレイによって増幅及び送信されるアナログＲＦ信号（例えば変調波形）に変換するように構成された回路構成を含む送信信号経路をさらに含む。このアンテナアレイは、１つ又は複数のプリント回路基板の表面に組み立てられる複数のマイクロストリップアンテナ又はプリントアンテナでもよい。このアンテナアレイは、様々な形状で金属箔のパッチ（例えば、パッチアンテナ）として形成されてもよく、金属伝送線路などを使用してＴＲｘ６４１２と結合されてもよい。
[200]ネットワークインターフェース回路構成／コントローラ（ＮＩＣ）６４１６は、標準的ネットワークインターフェースプロトコルを使用して、ネットワーク１０１又は他の装置に有線通信を提供するように含まれてもよい。標準的ネットワークインターフェースプロトコルは、イーサネット、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ ｏｖｅｒ ＧＲＥトンネル、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ ｏｖｅｒ Ｍｕｌｔｉｐｒｏｔｏｃｏｌ Ｌａｂｅｌ Ｓｗｉｔｃｈｉｎｇ（ＭＰＬＳ）、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ ｏｖｅｒ ＵＳＢを含んでもよく、特に、コントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ）、ローカルインターコネクトネットワーク（ＬＩＮ）、ＤｅｖｉｃｅＮｅｔ、ＣｏｎｔｒｏｌＮｅｔ、Ｄａｔａ Ｈｉｇｈｗａｙ＋、ＰＲＯＦＩＢＵＳ又はＰＲＯＦＩＮＥＴなどの他の種類のネットワークプロトコルに準拠してもよい。ネットワーク接続性は、電気的（例えば「銅線インターコネクト」）又は光学的でもよい物理的な接続を使用して、ＮＩＣ６４１６を介してシステム６４００との間で実現されてもよい。この物理的接続は、適切な入力コネクタ（例えば、ポート、リセプタクル、ソケットなど）及び出力コネクタ（例えばプラグ、ピンなど）をさらに含む。ＮＩＣ６４１６は、上述したネットワークインターフェースプロトコルのうちの１つ又は複数を使用して通信するために、１つ又は複数の専用プロセッサ及び／又はＦＰＧＡを含んでもよい。一部の実施では、ＮＩＣ６４１６は、同一又は異なるプロトコルを使用して他のネットワークに対する接続性を実現するために複数のコントローラを含んでもよい。例えば、システム６４００は、イーサネットを介したクラウドとの通信を実現する第１のＮＩＣ６４１６と、別の種類のネットワークを介した他の装置との通信を実現する第２のＮＩＣ６４１６とを含んでもよい。一部の実施では、ＮＩＣ６４１６は、ルーティング又はスイッチング装置へシステム６４００を接続するために高速シリアルインターフェース（ＨＳＳＩ）ＮＩＣでもよい。
[201]外部インターフェース６４１８（「Ｉ／Ｏインターフェース回路構成」などとも呼ばれる）は、システム６４００を外部装置又はサブシステムと接続又は結合するように構成される。外部インターフェース６４１８は、システム６４００を外部コンポーネント／装置と結合するために適切なインターフェースコントローラ及びコネクタを含んでもよい。一例として、外部インターフェース６４１８は、システム１００を外部（ペリフェラル）コンポーネント／装置と接続するために使用される外部拡張バス（例えばユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）、ＦｉｒｅＷｉｒｅ（登録商標）、Ｔｈｕｎｄｅｒｂｏｌｔなど）でもよい。外部装置は、特に、センサ回路構成６４２１、アクチュエータ６４２２、及び測位回路構成６４４５を含むが、図６４に不図示の他の装置又はサブシステムをさらに含んでもよい。
[202]センサ回路構成６４２１は、自装置の環境においてイベント又は環境の変化を検出して検出イベントに関する情報（センサデータ）を何らかの他の装置、モジュール、サブシステムなどに送信するという目的を有する装置、モジュール又はサブシステムを含んでもよい。そのようなセンサ６４２１の例は、特に、加速度計、ジャイロスコープ、及び／又は磁力計を備える慣性計測装置（ＩＭＵ）、３軸加速度計、３軸ジャイロスコープ、及び／又は磁力計を備える微小電気機械システム（ＭＥＭＳ）又はナノ電気機械システム（ＮＥＭＳ）、レベルセンサ、流量センサ、温度センサ（例えばサーミスター）、圧力センサ、気圧センサ、重力計、高度計、画像キャプチャ装置（例えばカメラ）、ｌｉｇｈｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｒａｎｇｉｎｇ（ＬｉＤＡＲ）センサ、近接センサ（例えば、赤外線放射検出器など）、深度センサ、環境光センサ、超音波トランシーバ、マイクなどを含む。
[203]外部インターフェース６４１８は、システム６４００をアクチュエータ６４２２に接続し、システム６４００が自システム状態、位置、及び／又は向きを変化させ、又は機構又はシステムを移動又は制御できるようにする。アクチュエータ６４２２は、機構又はシステムを移動又は制御するための電気的及び／又は機械的装置を備え、エネルギー（例えば電流又は移動する空気及び／又は液体）を何らかの種類の動きに変換する。アクチュエータ６４２２は、圧電バイモルフ、ソリッドステートアクチュエータ、ソリッドステート中継器（ＳＳＲ）、形状記憶合金アクチュエータ、電気活性高分子アクチュエータ、中継ドライバ集積回路（ＩＣ）などの１つ又は複数の電子（又は電気化学的）装置を含んでもよい。アクチュエータ６４２２は、空気圧式アクチュエータ、油圧アクチュエータ、電気機械式継電器（ＥＭＲ）を含む電気機械スイッチ、モータ（例えば、ＤＣモータ、ステッパモータ、サーボ機構など）、ホイール、スラスタ、プロペラ、爪、クランプ、フック、可聴音発生器、及び／又は他の同様の電気機械式コンポーネントなどの１つ又は複数の電気機械式装置を含んでもよい。システム６４００は、１つ又は複数のキャプチャされたイベント、及び／又はサービスプロバイダ及び／又は様々なクライアントシステムから受信した命令又は制御信号に基づいて１つ又は複数のアクチュエータ６４２２を動作させるように構成されてもよい。実施形態では、システム６４００は、ここで説明したような電気回路網を再構成するために、命令を様々なアクチュエータ（又は１つ又は複数のアクチュエータ６４２２を制御するコントローラ）に送信してもよい。
[204]測位回路構成６４４５は、ＧＮＳＳの測位ネットワークによって伝送／ブロードキャストされた信号を受信及び復号する回路構成を含む。そのような測位衛星コンステレーションの例は、米国のＧＰＳ、ロシアのグローバルナビゲーションシステム（ＧＬＯＮＡＳＳ）、欧州連合のガリレオ（Ｇａｌｉｌｅｏ）システム、中国の北斗（ＢｅｉＤｏｕ）衛星測位システム、地域航法衛星システム又はＧＮＳＳ補強型システム（例えば、インドのコンステレーションによるナビゲーション（ＮＡＶＩＣ）、日本の準天頂衛星システム（ＱＺＳＳ）、フランスの衛星によって統合されたドップラーオービトグラフィーとラジオポジショニング（ＤＯＲＩＳ）など）などを含む。測位回路構成６４４５は、航法衛星コンステレーションノードなど、測位ネットワークの構成要素と通信するために様々なハードウェア要素（例えば、ＯＴＡ通信を容易にするスイッチ、フィルタ、増幅器、アンテナ素子などのハードウェア装置を含む）を含む。一部の実施形態では、測位回路構成６４４５は、マスタータイミングクロックを使用して、ＧＮＳＳの支援なく位置追跡／推定を実行するＭｉｃｒｏ－Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｆｏｒ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ， Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ， ａｎｄ Ｔｉｍｉｎｇ（Ｍｉｃｒｏ－ＰＮＴ）ＩＣを含んでもよい。測位回路構成６４４５は、さらに、測位ネットワークのノード及びコンポーネントと通信するために通信回路構成６４０９の一部でもよく、又はそれと対話してもよい。測位回路構成６４４５は、位置データ及び／又は時間データをアプリケーション回路構成にさらに提供してもよく、アプリケーション回路構成は、そのデータを使用して、ターンバイターンナビゲーションなどのために様々なインフラストラクチャ（例えば無線基地局）との動作を同期化してもよい。
[205]入出力（Ｉ／Ｏ）装置（複数可）６４４０は、システム６４００内に存在してもよく、又はシステム６４００に接続されてもよい。Ｉ／Ｏ装置６４４０は、システム６４００とのユーザインタラクションを可能にするように設計された１つ又は複数のユーザインターフェース及び／又はシステム６４００とのペリフェラルコンポーネントインタラクションを可能にするように設計されたペリフェラルコンポーネントインターフェースとを含む入力装置回路構成及び出力装置回路構成を含む。入力装置回路構成は、特に、１つ又は複数の物理的又は仮想的ボタン、物理的又は仮想的キーボード、キーパッド、マウス、タッチパッド、タッチスクリーン、マイク、スキャナ、ヘッドセットなどを含む、入力を受け入れるためのいずれかの物理的手段又は仮想的手段を含む。入力装置回路構成が静電式容量タッチサーフェス、抵抗膜式タッチサーフェス又は他の同様のタッチサーフェスを含む実施形態では、タッチサーフェスの回路構成からタッチ信号が取得されてもよい。タッチ信号は、タッチの位置（例えば、タッチの面積、形、及び／又は移動を表す（ｘ，ｙ）座標の１つ又は複数の組）、タッチの圧力（例えば、ユーザの指又は変形可能なスタイラスとタッチサーフェスとの間の接触面積によって、又は圧力センサによって測定されるような圧力）、接触時間に関する情報、いずれかの他の適切な情報、又はそのような情報のいずれかの組合せを含んでもよい。これらの実施形態では、プロセッサ回路構成６４０２によって動作される１つ又は複数のアプリケーションは、タッチ信号の情報に基づいて、さらに判断されたジェスチャを特定のアクションにマッピングするジェスチャライブラリを利用して、ジェスチャ（複数可）を識別してもよい。
[206]出力装置回路構成は、センサ表示値、アクチュエータ位置（複数可）、又は他の同様の情報などの情報を、示す、又は運ぶために使用される。出力装置回路構成の１つ又は複数のユーザインターフェースコンポーネントに、データ及び／又はグラフィックが表示されてもよい。出力装置回路構成は、特に、１つ又は複数の単純な視覚的出力／インジケータ（例えばバイナリ状態インジケータ（例えば発光ダイオード（ＬＥＤ））及びマルチキャラクタ視覚的出力、又はディスプレイ装置又はタッチスクリーン（例えば液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、ＬＥＤ及び／又はＯＬＥＤディスプレイ、量子ドットディスプレイ、プロジェクタなど）などのより複雑な出力を含む、いずれかの数の音声又は視覚表示、及び／又はその組合せを含んでもよく、文字、グラフィック、マルチメディアオブジェクトなどの出力は、システム６４００の動作から生成又は作成される。出力装置回路構成は、スピーカー又は他のオーディオ放出装置、プリンタ（複数可）などをさらに含んでもよい。一部の実施形態では、センサ回路構成６４２１は、入力装置回路構成（例えば画像キャプチャ装置、モーションキャプチャ装置など）として使用されてもよく、１つ又は複数のアクチュエータ６４２２は、出力装置回路構成（例えば、触覚フィードバックなどを供給するアクチュエータ）として使用されてもよい。別の例では、アンテナ素子と結合された近距離無線通信（ＮＦＣ）コントローラと処理装置とを備えるＮＦＣ回路構成は、電子タグを読み取るため、及び／又は別のＮＦＣ対応装置と接続するために含まれてもよい。ペリフェラルコンポーネントインターフェースは、不揮発性メモリポート、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ポート、音声ジャック、電源インターフェースなどを含んでもよいが、それに限定されない。
[207]バッテリ６４２４は、システム６４００に電力供給するためにシステム６４００と結合されてもよく、システム６４００がモバイル又はラップトップクライアントシステムである場合など、システム６４００が固定場所に配置されていない実施形態で使用されてもよい。バッテリ６４２４は、リチウムイオン電池、鉛酸自動車用バッテリ、又は、空気亜鉛電池、空気アルミニウム電池、リチウム空気電池、リチウムポリマー電池などの金属空気電池でもよい。システム６４００がサーバコンピュータシステムとして実現されている場合など、システム６４００が固定場所に設置されている実施形態では、システム６４００は、電気グリッドに結合された電源を有してもよい。これらの実施形態では、単一のケーブルを使用してシステム６４００に電源とデータ接続性との両方を提供するために、システム６４００は、ネットワークケーブルから引かれた電力を提供するパワーティー回路構成（ｐｏｗｅｒ ｔｅｅ ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）を含んでもよい。
[208]バッテリ６４２４の充電状態（ＳｏＣｈ）を追跡するため、及びシステム６４００の充電を制御するために、電力管理集積回路（ＰＭＩＣ）６４２６がシステム６４００に含まれてもよい。ＰＭＩＣ６４２６は、バッテリ６４２４の健康状態（ＳｏＨ）及び動作状態（ＳｏＦ）など、障害予測を実現するように、バッテリ６４２４の他のパラメータを監視するために使用されてもよい。ＰＭＩＣ６４２６は、電圧調整器、サージプロテクタ、電源アラーム検出回路構成を含んでもよい。電源アラーム検出回路構成は、電圧低下（低電圧）状態及びサージ（過電圧）状態のうちの１つ又は複数を検出してもよい。ＰＭＩＣ６４２６は、バッテリ６４２４に関する情報を、ＩＸ６４０６を介してプロセッサ回路構成６４０２に伝送してもよい。ＰＭＩＣ６４２６は、プロセッサ回路構成６４０２がバッテリ６４２４の電圧又はバッテリ６４２４からの電流を直接監視できるようにするアナログデジタル変換器（ＡＤＣ）をさらに含んでもよい。システム６４００が実行してもよいアクションを決定するために、伝送周波数、メッシュネットワーク動作、センシング周波数などのバッテリパラメータが使用されてもよい。
[209]バッテリ６４２４に充電するために、電源ブロック６４２８、又は電気グリッドに結合された他の電源が、ＰＭＩＣ６４２６と結合されてもよい。一部の例では、電源ブロック６４２８は、例えばシステム６４００のループアンテナを介して、無線で電力を得るワイヤレスパワーレシーバと置き換えられてもよい。これらの実施では、ＰＭＩＣ６４２６に無線バッテリ充電回路が含まれてもよい。選択される特定の充電回路は、バッテリ６４２４のサイズと必要な電流に依存する。
[210]システム６４００は、図６４に示す構成要素のいずれかの組合せを含んでもよいが、他の実施では、図示されている構成要素のうちのいくつかは省略されてもよく、追加の構成要素が存在してもよく、図示されている構成要素の異なる配置が発生してもよい。システム６４００がサーバコンピュータシステムである、又はその一部である一例において、バッテリ６４２４、通信回路構成６４０９、センサ６４２１、アクチュエータ６４２２、及び／又はＰＯＳ６４４５、さらに可能性としてはＩ／Ｏ装置６４４０のうちの一部又は全部が省略されてもよい。
[211]さらに、本開示の実施形態は、コンピュータプログラム製品又はコンピュータプログラムを作成するためのデータの形態を有してもよく、このコンピュータプログラム又はデータは、有形又は不揮発性手段において具現化されるコンピュータ使用可能プログラムコード（又はコンピュータプログラムを作成するデータ）を有する表現手段において具現化される。図６５は、装置（図１～図９に関して説明されたデバイス／コンポーネント／システムのいずれかなど）による命令の実行に応答して、装置に、本開示の選択された態様を実行させる命令（又は命令を作成するデータ）を記憶する使用に適することがある例示の不揮発性コンピュータ可読記憶媒体（ＮＴＣＲＳＭ）を示す図である。図示するように、ＮＴＣＲＳＭ６５０２は、いずれかの数のプログラミング命令６５０４（又はそのプログラミング命令を作成するためのデータ）を含んでもよい。プログラミング命令６５０４は、プログラミング命令６５０４の実行に応答して、装置（例えば、図１～図６４に関して説明されたデバイス／コンポーネント／システムのいずれか）が、動作システム機能、１つ又は複数のアプリケーション、及び／又は本開示の態様と関連した様々なプログラミング動作（図１～図６４と関連した様々なプログラミング動作を含む）を実行できるように構成されてもよい。様々な実施形態では、プログラミング命令６５０４は、図６４に関して上述された計算論理６４８０、命令６４８２及び６４８４のうちのいずれかに対応してもよい。
[212]代替の実施形態では、プログラミング命令６５０４（又は命令６５０４を作成するためのデータ）は、複数のＮＴＣＲＳＭ６５０２に配置されてもよい。代替の実施形態では、プログラミング命令６５０４（又は命令６５０４を作成するためのデータ）は、信号など、コンピュータ可読一時的記憶媒体に配置されてもよい。機械可読媒体によって具現化されたプログラミング命令６５０４は、数多くの転送プロトコル（例えばＨＴＴＰなど）のうちのいずれか１つを利用するネットワークインターフェース装置を介する伝送媒体（例えば図６４の通信回路構成６４０９及び／又はＮＩＣ６４１６）を使用して通信ネットワークを介して送信又は受信されてもよい。
[213]ＮＴＣＲＳＭ６５０２の代わりに、又はＮＴＣＲＳＭ６５０２として、１つ又は複数のコンピュータ使用可能媒体又はコンピュータ可読媒体のいずれかの組合せが利用されてもよい。コンピュータ使用可能媒体又はコンピュータ可読媒体は、例えば、１つ又は複数の電子、磁気、光学、電磁、赤外線又は半導体のシステム、装置、デバイス又は伝搬媒体でもよいが、これに限定されない。例えば、ＮＴＣＲＳＭ６５０２は、図６４に関して上述した記憶回路構成６４０８及び／又はメモリ回路構成６４０４に関して説明された装置によって具現化されてもよい。コンピュータ可読媒体のより具体的な例（限定的リスト）は、１つ又は複数の配線を有する電気接続、可搬性コンピュータディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリなど）、光ファイバ、可搬性コンパクトディスク読出し専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、光学的記憶装置及び／又は光学ディスク、インターネット又はイントラネットをサポートするようなものなどの伝送媒体、磁気記憶装置、又はいずれかの数の他のハードウェア装置を含んでもよい。本開示の文脈において、コンピュータ使用可能媒体又はコンピュータ可読媒体は、命令実行システム、装置、又はデバイスによって、又はそれと接続して使用するために、プログラム（又はそのプログラムを作成するためのデータ）を内蔵、記憶、伝送、伝搬、又は運搬できるいずれかの媒体でもよい。コンピュータ使用可能媒体は、ベースバンドで、又は搬送波の一部としてのいずれかで、コンピュータ使用可能プログラムコード（例えばプログラミング命令６５０４を含む）又はそれによって具現化されたプログラムコードを作成するためのデータを有する伝搬データ信号を含んでもよい。コンピュータ使用可能プログラムコード又はそのプログラムを作成するためのデータは、無線、有線、光ファイバケーブル、ＲＦなどを含むがこれに限定されない、いずれかの適切な媒体を使用して伝送されてもよい。
[214]様々な実施形態では、ここで説明されたプログラムコード（又はそのプログラムコードを作成するためのデータ）が、圧縮形式、暗号化形式、断片化形式、パッケージング化形式などのうちの１つ又は複数で記憶されてもよい。ここで説明されているようなプログラムコード（例えばプログラミング命令６５０４）又はそのプログラムコードを作成するためのデータは、コンピューティングデバイス及び／又は他の機械によって直接読出し可能にするために、及び／又は実行可能とするために、インストール、修正、適応、更新、結合、補足、構成、復号、展開、アンパック、分散、再割当てなどのうちの１つ又は複数を必要としてもよい。例えば、プログラムコード又はそのプログラムコードを作成するためのデータは、個別のコンピューティングデバイスで個別に圧縮、暗号化及び記憶されている複数の部分に記憶されてもよく、その部分は、復号、展開及び結合されると、ここで説明されているような命令など、プログラムコード又はそのプログラムコードを作成するためのデータを実現する実行可能命令のセットを形成する。別の例では、プログラムコード又はそのプログラムコードを作成するためのデータは、コンピュータによって読み込み可能な状態で記憶されてもよいが、特定のコンピューティングデバイス又は他の装置で命令を実行するために、ライブラリ（例えばダイナミックリンクライブラリ）、ソフトウェア開発キット（ＳＤＫ）、アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）などの追加を必要とする。別の例では、プログラムコード又はそのプログラムコードを作成するためのデータは、そのプログラムコード又はそのプログラムコードを作成するためのデータが全体的又は部分的に実行／使用可能となる前に構成される必要がある場合がある（例えば、設定記憶、データ入力、ネットワークアドレス記録など）。この例では、プログラムコード（又はそのプログラムコードを作成するためのデータ）は、アンパックされ、適切な実行のために構成され、第１のロケーションに記憶されてもよく、構成命令が第１のロケーションとは異なる第２のロケーションに配置される。構成命令は、記憶又は実行ロケーションに本開示の技術を可能とする命令とともに配置されないアクション、トリガ又は命令によって開始可能である。したがって、本開示のプログラムコード又はそのプログラムコードを作成するためのデータは、記憶された時、又は他の方法で静止又は移動している時の機械可読命令及び／又はプログラム（複数可）の特定の形式又は状態に関わらず、上記のような機械可読命令及び／又はプログラム（複数可）又はそのような機械可読命令及び／又はプログラムを作成するためのデータを包含することが意図される。
[215]例えば、プログラミング命令６５０４、計算論理６４８０、命令６４８２、及び／又は命令６４８４を含む、本開示の動作を実行するためのコンピュータプログラムコードは、Ｐｙｔｈｏｎ、ＰｙＴｏｒｃｈ、Ｒｕｂｙ、Ｓｃａｌａ、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｊａｖａ（商標）、Ｋｏｔｌｉｎ、Ｃ＋＋、Ｃ＃などのオブジェクト指向プログラミング言語、「Ｃ」プログラミング言語、Ｇｏ（又は「Ｇｏｌａｎｇ」）プログラミング言語などの手続き型プログラミング言語、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ、Ｓｅｒｖｅｒ－Ｓｉｄｅ ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（ＳＳＪＳ）、ＰＨＰ、Ｐｅａｒｌ、Ｐｙｔｈｏｎ、ＰｙＴｏｒｃｈ、Ｒｕｂｙ又はＲｕｂｙ ｏｎ Ｒａｉｌｓ、Ｌｕａ、Ｔｏｒｃｈ／Ｌｕａ ｗｉｔｈ Ｊｕｓｔ－Ｉｎ Ｔｉｍｅ ｃｏｍｐｉｌｅｒ（ＬｕａＪＩＴ）、Ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ Ｍｏｂｉｌｅ Ｐａｇｅｓ Ｓｃｒｉｐｔ（ＡＭＰｓｃｒｉｐｔ）、ＶＢＳｃｒｉｐｔなどのスクリプト言語、ＨＴＭＬ、ＸＭＬ、ウィキマークアップ又はウィキテキスト、Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ（ＷＭＬ）などのマークアップ言語、Ｊａｖａ Ｓｃｒｉｐｔ Ｏｂｊｅｃｔ Ｎｏｔｉｏｎ（ＪＳＯＮ）、アパッチ（Ａｐａｃｈｅ）（登録商標）メッセージパック（ＭｅｓｓａｇｅＰａｃｋ）（商標）などのデータ交換形式／定義、カスケーディングスタイルシート（ＣＳＳ）、拡張可能なスタイルシート言語（ＸＳＬ）などのスタイルシート言語、アパッチ（登録商標）スリフト、アブストラクトシンタックスノーテーションドットワン（Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｓｙｎｔａｘ Ｎｏｔａｔｉｏｎ ｏｎｅ）（ＡＳＮ．１）、グーグル（登録商標）プロトコルバッファ（ｐｒｏｔｏｂｕｆ）などのインターフェース定義言語（ＩＤＬ）、又は、プロプライエタリなプログラミング言語及び／又は開発ツール、又はここで説明されているようないずれかの他の言語又はツールを含む何らかの他の適切なプログラミング言語を含む１つ又は複数のプログラミング言語のいずれかの組合せで記述されてもよい。本開示の動作を実行するためのコンピュータプログラムコードは、ここで説明されているプログラミング言語のいずれかの組合せでさらに記述されてもよい。プログラムコードは、システム６４００で全体的に、スタンドアロンのソフトウェアパッケージとしてシステム６４００で部分的に、システム６４００で部分的及びリモートコンピュータ（例えばＩＶＳ１４０及び／又はＳＰＰ１２０）で部分的に、又はリモートコンピュータ（例えばＩＶＳ１４０及び／又はＳＰＰ１２０）で全体的に、実行してもよい。後者の場合、リモートコンピュータは、いずれかの種類のネットワーク（例えばネットワーク１０１）を介してシステム６４００に接続されてもよい。
[216]図６６は、様々な実施形態による、上述したＩＶＳ及び／又は関連サービスによる使用に適した例示のＮＮ６６００を示す図である。ＮＮ６６００は、ＩＶＳ又はその一部のハードウェアアクセラレータによって部分的に実現される、サブシステム及び／又はここで説明されている様々な実施形態のうちの１つ又は複数による使用に適していてもよい。
[217]ＮＮ６６００は、訓練データを使用して訓練された１つ又は複数のＭＬモデルを表してもよい。「機械学習」又は「ＭＬ」という用語は、明示的な命令を使用しないが、代わりとしてパターン及び推量に依存して特定のタスク（複数可）を実行するためにアルゴリズム及び／又は統計学的モデルを実施するコンピュータシステムの使用を指す。ＭＬアルゴリズムは、予測、推量又は意思決定を行うために、サンプルデータ（「訓練データ」、「モデル訓練情報」などと呼ばれる）に基づいて数学的モデル（複数可）（「ＭＬモデル」、「モデル」などと呼ばれる）を構築又は推定する。一般には、ＭＬアルゴリズムは、何らかのタスク及び何らかの性能評価尺度に関する経験から学習するコンピュータプログラムであり、ＭＬモデルは、ＭＬアルゴリズムが１つ又は複数の訓練データセットを用いて訓練された後に作成されるいずれかのオブジェクト又はデータ構造である。訓練後、ＭＬモデルは、新しいデータセットに関して予測を行うために使用されることができる。「ＭＬアルゴリズム」という用語は「ＭＬモデル」という用語とは異なる概念を指すが、ここでの用法におけるこれらの用語は、本開示の目的のために入れ替え可能に使用されてもよい。
[218]ＭＬアルゴリズムは、教師あり学習（例えば、線形回帰、ｋ最近傍法（ＫＮＮ）、決定木アルゴリズム、サポートマシンベクトル、ベイジアンアルゴリズム、アンサンブルアルゴリズムなど）、教師なし学習（例えば、Ｋ平均法、主成分分析（ＰＣＡ）など）、強化学習（例えば、Ｑ学習、多腕バンディット学習、深層ＲＬなど）などを使用してＭＬモデルを構築又は開発する。何らかの訓練データにおいてモデルが訓練された後、モデルは予測を行うように追加データを処理するために使用可能である。訓練は、使用された特定のＭＬアルゴリズムに応じて、教師あり訓練の場合と教師なし訓練の場合がある。
[219]図示するように、例示のＮＮ６６００は、入力層６６１２と、１つ又は複数の隠し層６６１４と、出力層６６１６とを備える多層フィードフォワードＮＮ（ＦＮＮ）でもよい。入力層６６１２は、入力変数（ｘｉ）６６０２のデータを受信する。隠し層（複数可）６６１４はその入力を処理し、最終的に、出力層６６１６が判定結果又は評価結果（ｙｉ）６６０４を出力する。例示の一実施では、ＮＮの入力変数（ｘｉ）６６０２は、関連変数データを含むベクトルとして設定される一方、ＮＮの出力判定結果又は評価結果（ｙｉ）６６０４は、ベクトルとしても存在する。一例として、多層ＦＮＮ６６００は、以下の式で表されてもよい。
[220]上記式において、ｈｏｉ及びｙｉはそれぞれ隠し層変数と最終出力であり、ｆ（）は、通常、人間の脳のニューロンを模倣するシグモイド関数又は正規化線形（ＲｅＬｕ）関数などの非線形関数、Ｒは入力数、Ｎは隠し層の大きさ又はニューロンの数、Ｓは出力数である。
[221]一例では、入力変数（ｘｉ）６６０２は、関連変数データを含むベクトルとして設定され、出力判定結果又は評価結果（ｙｉ）６６０４もベクトルである。この入力変数は、「特徴」と呼ばれる定量化可能な特性の限定セットに制限されることがある。ＭＬの文脈において、特徴は、観察されている現象の個々の計測可能な特性又は性質である。特徴は、通常、数／数字（例えば整数）、文字列、変数、序数、実数値、カテゴリ、ブール値などを使用して表される。特徴のセットは、「特徴ベクトル」と呼ばれることがある。ベクトルは、スカラと呼ばれる１つ又は複数の値のタプルであり、特徴ベクトルは、１つ又は複数の特徴のタプルを含むことがある。
[222]ＦＮＮの目標は、以下のように、訓練によってネットワーク変数ｉｗ、ｈｗ、ｈｂ、及びｏｂを適応することによって、ネットワーク出力と所望の対象との間の誤差関数Ｅを最小限にすることである。
[223]上記式において、ｙｋｐ及びｔｋｐは、それぞれサンプルｋに対するｐ番目の出力単位の予測値及び対象値であり、ｍはサンプル数である。
[224]一例では、入力変数（ｘｉ）６６０２は、様々なセンサ６４２１によって収集された様々なセンサ（生体）データ、ここで説明したような様々なソースから収集された個人データとともに、意思決定の関連要因を説明するデータを含んでもよい。出力変数（ｙｉ）６６０４は、判定応答（例えば、画像又は音声データがスプーフィングされているか、又はつなぎ合わされているか、詐欺行為が検出されているか、など）を含んでもよい。ＮＮの隠し層（複数可）のネットワーク変数は、訓練データによって決定される。
[225]図示を単純にするため、図６６の例では、ＮＮにおいて隠し層が１つのみ存在する。一部の他の実施形態では、多数の隠し層が存在できる。さらに、ＮＮは、深層ＮＮ、深層ＦＮＮ（ＤＦＮ）、畳み込みＮＮ（ＣＮＮ）、深層ＣＮＮ（ＤＣＮ）、逆畳み込みＮＮ（ＤＮＮ）、ディープビリーフＮＮ、知覚ＮＮ、長短記憶（ＬＳＴＭ）アルゴリズム及び／又はゲート付き回帰型ユニット（ＧＲＵ）などの再帰型ＮＮ（ＲＮＮ）などの何らかの他の種類のトポロジを使用して実現可能である。他の実施形態では、特に、深層学習行列分解アルゴリズム、深層スタッキングネットワーク、マルコフ連鎖、ベイジアンネットワーク（ＢＮ）、動的ＢＮ（ＤＢＮ）、ベイズ分類器、線形動的システム（ＬＤＳ）、スイッチングＬＤＳ（ＳＬＤＳ）、ｋ最近傍法（ＫＮＮ）、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクトルマシン（ＳＶＭ）などの他のＭＬ技術が使用されてもよい。
[226]したがって、ＭＬモデルは、悪意のある行動／詐欺行動を検出するため、及び／又はここで説明したような様々な身元検証タスクを実行するために、コンポーネント１１３及び／又はＩＶＳ１４０によって使用される。ＭＬモデルが訓練された後、ＭＬモデルはここで説明された様々なサービスのために利用されてもよい。
ＩＶ．例示の実施形態の拡張
ＩＶ．例示の実施形態の拡張
[227]ここで説明された実施形態の例示の実施は、登録処理の処理中に少なくとも５つの身元評価パラメータ／ツールを利用し、ＩＶＳソリューションは、全アクティブユーザの真の身元の保護及び信憑性を確実とする。この実施例がどのように動作するかの段階的手順を以下に示す。
[228]ユーザ（登録希望者又は認証済みユーザ）は、いずれかの他の既存ソリューションとも類似しない高速認証処理による身元証明の工程を開始する。身元登録は、ユーザが自分のモバイルデバイスでＩＶＳアプリを開いた時に開始する。ＩＶＳアプリは、最小限のハードウェア要件（例えば十分な質の音声、映像、及び／又は画像データをキャプチャできる）を満たすいずれかの種類のモバイルプラットフォーム／デバイスに対して完全に機能的である。ＩＶＳアプリは、新規ユーザをＩＶＳシステムに登録するため、さらに様々なトランザクションのためにアクティブユーザを認証するため、の両方のために使用される。
[229]生体データは、各ユーザのアカウントを封鎖するために利用される。ユーザの生体データは、ログイン／認証信用証明書を構成しており、パスワードなどの必要性をなくす。これによって、各ユーザはＩＶＳに１つの身元を登録するだけで、悪意のあるアクタが合成の身元を作成し、及び／又は他の個人から身元を盗む能力を確実に無効とすることができる。ユーザは、必要とされる時及び場所で自分の身元をさらに認証／検証できる。
[230]ＩＶＳアプリが開かれる／実行されると、高精細（ＨＤ）品質の画像がユーザに初期表示され、ユーザに対してセキュリティとプライバシーが認証処理において守られるとしてユーザを安心させる。その後、ユーザは、ＩＤ認証工程を開始すると記載されたボタンを単純にクリックする。
[231]この実施における検証処理の第１のステップは、顔生体データを収集することを伴う。生体データ収集は、ユーザが非常にやり慣れていること、すなわち自撮りを実行することをユーザに求めることによって開始する。ユーザはグラフィカルなアウトラインに自分の顔を単純に配置して、（活性を検証するために）促された時に片目又は両目で瞬きする。このステップを実行するために必要な時間は、数秒に過ぎないと考えられる。それぞれの顔は一意の要素（又は特徴）を含み、これらの要素の集合体が、「生体署名」と呼ばれる場合がある。法執行機関、技術系企業及び他は、認証ツールとしてこの生体署名を使用する。ただし、生体署名は、ＩＶＳで身元証明を実現するために利用される１つの生体データに過ぎない。
[232]この実施における検証処理の第２のステップは、手（掌）生体データを収集することを伴う。ＩＶＳアプリは、ユーザのモバイルデバイスが、片手ずつ、両掌を撮影するように案内する。このステップの実行のために必要な時間は、掌毎に数秒である。第１の掌がスキャンされた後、ユーザは、モバイルデバイスがＩＶＳに顔生体データ及び第１の掌画像を送信するのを短時間待つ。ユーザが登録希望者である場合、ＩＶＳアプリは、ユーザに対して第２の掌生体データを収集することを促す。アクティブユーザの場合、第２の掌はスキップされ、「Ｗｅｌｃｏｍｅ ｂａｃｋ」画面が提示される。掌画像はモバイルデバイスで容易にキャプチャされ、掌が類似する確率はおよそ２０００万分の１で模倣が非常に困難であるため、この実施では掌画像が使用される。活性チェックは、掌キャプチャ処理中にも使用され、それによってスプーフィングが実質的に不可能となる。ユーザの生体身元を検証するために、顔生体データが掌生体データと組み合わされることによって、４、０００、０００、０００、０００分の１の他人許容率が実現される。
[233]掌の各写真から、ＩＶＳは、機械学習及びマシンビジョン技術を使用して、そのユーザに一意の認証用掌画像又は「生体テンプレート」を作成する。最初の掌が収集された（上述した通り）後、数秒以内にマルチモーダル生体検証が発生する。その後、第２の掌が収集されて、今後の認証のために第２の生体掌テンプレートを作成する。第２の掌スキャン結果がシステムに送信される時、ＩＶＳ申込者は既に次のステップに移っている。
[234]この実施における検証処理の第３のステップは、声生体データを収集することを伴う。ＩＶＳアプリは、画面に表示されたフレーズを読んでいる間のユーザの声を録音する。この実施において、ユーザは、自分のモバイルデバイスのマイクに向かってフレーズを連続して３回読む。このフレーズは、「私の声がパスポートになるので、私の身元はセキュアです」のようなものでもよい。このステップを実行するために必要な時間は、およそ３０秒である。録音された声は適切な音声ファイルフォーマット（例えば、ｗａｖ、ｍｐ４、ｍ４ａなど）で記憶され、ＩＶＳに送信されてもよく、又は録音された音声がセッションイニシエーションプロトコル（ＳＩＰ）などとともにリアルタイムトランスポートプロトコル（ＲＴＰ）を使用してストリーミングされてもよい。認証の声要素は、マルチモーダル生体処理に組み込まれる。それによって、ＩＶＳが、高いレベルの身元証明を実現できるようにする。
[235]ＩＶＳは、解剖学的構造（例えば、喉及び／又は口の形）と振る舞い（例えば、音の高低、スタイルなど）との両方の一意性に関して話者の声を即座に分析する一方で、話されたフレーズが正確に録音されたことを確認する。ＩＶＳは、「ディープフェイク」対策のため、複数のスプーフィング防止処理（例えばスプライシング検出など）さらに実行する。この技術は、提供された声サンプルが、複数の録音された声をつなぎ合わせた結果であるという兆候を発見できるようにする。
[236]この実施の検証処理の第４のステップは、身元文書と個人データの認証を伴う。ＩＶＳアプリは、パスポート、運転免許証、出生証明書、従業員バッジ（社員証）、デビットカード又はクレジットカード、及び／又は他の身元文書／カードなどの１つ又は複数の発行された身元文書を撮影又は他の方法でスキャンするようにユーザを案内する。スキャンされる身元文書の種類に応じて、ＩＶＳアプリは、文書（複数可）の表裏両面をスキャンするようにユーザを案内してもよい。このステップを実行するために必要な時間は、数秒である。ＩＶＳアプリ又はＩＶＳは、ユーザの個人データを特定／判定するために、スキャンされた身元文書（複数可）を分析する。この個人データは、その後、ユーザの電子メールアドレス、電話番号、社会保障番号の末尾４桁など、スキャンされた身元文書（複数可）に含まれない追加データと組み合わされる。身元文書化によって、ＩＶＳは、収集された情報（スキャンされた文書の個人データ及び追加の供給データを含む）を複数のデータベースに対して相互参照できるようになる。全体として、上記のような身元文書は、徹底的な詐欺評価及び身元評価を実行するために十分なデータ点を提供する、個人の追加の一意標示である。この実施において、ＩＶＳはスキャンされた身元文書（複数可）を使用して、写真分析などを含む５０を上回る数のフォレンジック認証試験を即座に実行する。身元文書がユーザの写真を含む場合、ＩＶＳは、ユーザの画像を、検証処理の第１のステップでキャプチャされた顔生体データとともに、登録希望者に対する登録処理のライブ映像部分中にキャプチャされた画像（後述の第６のステップ参照）と照合する。
[237]この実施における検証処理の第５のステップは、ユーザデバイス認証を実行することを伴う。ユーザの観点から、ユーザデバイス認証は、登録処理の処理中にＩＶＳによって「不可視で」発生し、ユーザに認識されない。ＩＶＳは、ユーザを登録又は認証するために使用されているモバイルデバイスを調べて、そのモバイルデバイスがユーザに属することを検証する。さらに、又は若しくは、ＩＶＳは、モバイルデバイスの位置を確定し、ユーザの自宅住所と同一又は類似の地理的領域、ユーザが移動したことがわかっている場所の既知の地理的領域など、予想位置で使用されているかを確認する。これは、悪意あるアクタの位置を隠すため、又は偽るために使用された偽のＩＰアドレス又はスプーフィングされたＩＰアドレスを特定するために実行される。この処理は、デバイスに内蔵されたＧＰＳをさらに活用して、検証処理中にデバイスの地理位置情報を特定する。これは、デバイスが転送、スプーフィング又はクローン化されたか（全て、悪意ある行為の高リスクインジケータである）を明らかにするのを助け、ＩＶＳは他のデバイス属性を検証するために１，５００を上回る数のデータベースソースを評価する。デバイスが身元検証のために事前に定義された回数だけ使用された後、デバイス認証セキュリティが用いられることが可能であり、許可されたデバイスだけが所与のネットワーク、サイト、又はサービスに接続できることが確実になる。これは、許可されたデバイスだけが、登録、実施、認証、及び許可のために使用可能であることを確実にする。
[238]この実施における検証処理の第６のステップは、ライブ映像認証を実行することを伴う。ライブ面談は、登録処理の最終点であり、通常、アクティブユーザを認証するためには実行されない。ユーザは、高度な訓練を受けたアドバイザ、又はチャットボット又は仮想アシスタントなどの自動化されたエージェントのうちの一方とともに、申込者のモバイルデバイスで直接、セキュアなライブ面談を開始する。このステップを実行するために必要な時間は、大部分のユーザの場合、およそ１５～３０秒である。ライブ面談が開始されると、申込者のライブ映像が、エージェントの画像又は映像とともにアプリに現れる。ＩＶＳアプリで面談が要求されるとすぐに、迅速な事前確認と評価のために、申込者の全登録記録の結果がエージェントと共有される。わずか数秒で、申込者が登録の全段階を合格したか、又は解決する必要がある問題があるかを、エージェントが判断する。エージェントは、ユーザを認可する前に、必要に応じて収集データに対する関連質問を尋ねてもよい。インテリジェント帯域幅割当機構を有する、グローバルに分散されたメディアサーバ（例えばＣＤＮノードなど）が、回復力のある高品質接続を実現するために使用されてもよい。これによって世界各国からの高品質な認証及び登録ビデオ通話が可能となる。ライブ映像は、過去にキャプチャされた顔画像及び身元文書と照合される、ユーザの顔の画像データの追加ソースを提供し、さらに、ユーザが実在の人間であることの最終確認としての役割を果たす。面談は、さらに、今後認証が必要な場合に備えて記録される。さらに、ライブ面談は、例えば、バンキング及び金融サービスの業界における本人確認条件を満たすために、カスタマーサポート／ヘルプサービスと組み合わされることができる。
[239]ＩＶＳアプリは、サブスクライブ企業とその顧客との間の初期インタラクションを実現する。ＩＶＳアーキテクチャによって、有意義なユーザエクスペリエンスが確実となる。例えば、ＩＶＳは、容易で直感的な登録処理（例えば、平均合計登録時間は３分未満）を提供する。ＩＶＳは、登録後の高速認証を実現し、認証要求からアカウントアクセスまでの平均合計時間は５秒未満であり、これはＰＩＮ又はパスフレーズを用いた場合と比べて極めて速い。これは、従来の認証によって引き起こされていた摩擦を大幅に減らしながら、飛躍的によりセキュアとなり、従来よりもさらに個人と企業との両方を保護する。ＩＶＳは顧客満足度を改善し、ユーザのアカウント情報（例えば、金融口座、通信アカウントなど）への迅速、容易及びセキュアなアクセスが、顧客ベースにおける満足度全体を改善する。ＩＶＳは、なりすまし、詐欺、及び関連の費用を削減し、なりすましは、常に、連邦取引委員会に提出される最多クレームであるため、団体及び企業にとって極めて価値がある。ユーザアカウントへのアクセス及び利用がより便利になると同時に、よりセキュアにもなるため、ＩＶＳは、ブランドロイヤリティーを維持及び／又は改善する。
[240]ＡＩ及びＭＬ技術の使用：申込者から個人情報が収集されたら、ＩＶＳはその情報を様々な身元データベース及びシステムに対して相互参照する。様々な実施形態では、ＩＶＳは、この目的のためにデジタルアイデンティティネットワーク（ＤＩＮ）を用いる。ユーザの真のデジタルアイデンティティを理解してオンライン対話の有効性を評価することを可能にするためには、全顧客のライフサイクル、多様なユースケース、オンライン及びオフライン両方のチャンネルを網羅する幅広い範囲の機能又は「要素」を統合するプラットフォームが必要である。ＩＶＳは、世界のオンラインデジタルアイデンティティデータの最も大きく最もリッチなグローバルリポジトリを使用して、６０万を上回る数の既知の物理的住所、７０万を上回る数の一意のＩＰアドレス、８０万を上回る数の一意の電子メールアドレス、及び４００億を上回る数の年間ネットワークトランザクションを選別する。
[241]上述したデータの上記相互参照を含む身元評価処理は、ＡＩとＭＬの機能によって強化される。上記で参照したデバイス評価によって受信されたデータ（デバイスロケーションを含む）を活用しながら、ＩＶＳは、各申込者に関連した１つの一意のデジタルアイデンティティを認識するために、業界及び地域をまたぐ４万を上回る数のウェブサイト及びアプリからの共有インテリジェンスによっても高性能化される。ＡＩ及びＭＬを使用して、ＩＶＳは、システムによって検証された１４億の実在の身元から、リアルタイムで合成身元及びなりすましの身元を分離するために、真正性メトリック及び評判の完全性を追跡する。様々な実施形態では、ＩＶＳは、この目的のためにデジタルアイデンティティインテリジェンス（ＤＩＩ）システムを含む、又は他の方法で利用する。ＤＩＮは、ログイン、支払い、及び新規アカウント申込を含む数百万の日常的な消費者とのインタラクションからグローバルな共有インテリジェンスを収集及び処理する。ＤＩＩは、ＩＶＳへの各申込者の登録中の信頼のおけるデジタルアイデンティティ行動から逸脱した行動を検出するために、ＤＩＮデータに関して訓練される。不審な行動は、登録処理が完了する前に、人による審査又は拒絶のためにフラグが付けられる。ＤＩＩは、デバイスインテリジェンス、ユーザデバイスの真のロケーション、アイデンティティとリンク分析、及び／又はボット／マルウェア脅威インテリジェンスに基づいて、異常又は不審行動を検出してもよい。
[242]デバイスインテリジェンス：上述したように、申込者のコンピューティングデバイス１０５は、プライベートブラウジング又はデバイスアイデンティティを隠す他の試みが用いられている場合でも、そのコンピューティングデバイス１０５が申込者と関連付けられており、詐欺行為と関連付けられていると知られるデバイスとは関連付けられていないことを検証するために評価される。これは、上述したような身元検証処理中にユーザデバイスからデータを取得し、取得データを分析することを伴ってもよい。
[243]真のロケーション：詐欺犯罪者は、隠しプロキシ、ＶＰＮ及びＴＯＲブラウザなど、ロケーション及び身元のクローキングサービスの陰に隠れようとすることが多い。プロファイリングタグは、一意のドメイン名を検出できる。プロキシピアシング及びＶＰＮ検出は、プロキシＩＰアドレスと真のＩＰアドレスとの両方を明らかにするために、ＴＣＰ／ＩＰパケットヘッダ情報を調べる。ＩＶＳは、ＶＰＮの使用を検出し、ＷｉＦｉ、セルラ、及び／又はＧＰＳの詳細をキャプチャし、キャプチャされた詳細がＩＰアドレス情報と照合される。ＩＳＰのＤＮＳサーバのＩＰアドレスを明らかにするために、様々な中間ＤＮＳサーバを介した反復的な呼が実行される。ＩＶＳは、それらの技術の使用を正確に検出し、プロキシ及びＶＰＮの場合、この情報を隠そうとする、又は修正しようと試みても、登録中に各申込者の真のＩＰアドレス、地理位置情報及び他の属性が明らかになる。
[244]アイデンティティとリンク分析：ＤＩＩは、身元及びトランザクションのメタデータをデバイス識別子並びに接続及びロケーション特性と組み合わせることによって、信頼のおけるユーザの行動のパターンを定義又は発見する。例えば、デバイスと、デジタルアイデンティティと通常関連付けられているロケーション又は身元情報との不一致など、盗まれた身元データの使用を示すことがある異常を特定するために、実際のユーザのトラステッドデジタルアイデンティティに対してトランザクションが照合される。
[245]ボット及びマルウェア脅威インテリジェンス：ＩＶＳは、既知の詐欺犯罪者及びボットネット参加者など、グローバルな脅威情報と組み合わされた、マルウェア、リモートアクセストロイの木馬（ＲＡＴ）、自動ボット攻撃、セッションハイジャック、及びアカウントのフィッシングを検出するように動作可能な脅威検出機構をさらに用いる。
[246]詐欺及び身元データベース及び評価：上記で言及したように、ＩＶＳは、登録処理全体で数千の身元属性を含む複数の身元及び詐欺データベースの探索及び評価を取り入れる。これらの探索の基本的な焦点は、以下を含む。
[247]身元検証：個人に関する身元記録は、検証可能なデータ及びアクティビティを長く有するほど、身元に対するより明確な標示を有する。全ての個人は、データソースの量、数及び種類並びにそれらと関連したデータレコードの履歴によって最初に評価される。レコードが特定されると、いずれかの身元問題を特定するために、申込者の住所、社会保障番号、名前、誕生日、及び電話番号（複数可）が既知の情報と照合される。報告元全体のデータの一貫性は確証につながり、申込者の身元の信頼度が増す。
[248]なりすましリスク状態：個人データが申込者提供データと一致することを検証した上で、詐欺リスクを高める状態を評価する精査のために、以下の特定の情報が与えられる。
[249]社会保障番号（ＳＳＮ）の有効性：ＳＳＮが有効な番号であり、死亡者に属しておらず、申込者の誕生日前に発行されておらず、複数の身元によって使用されていないことを確実にする。
[250]住所の有効性：複数の不審な身元が申込者の住所に居住していないか、現在の住居に住んでいる期間、引っ越しの回数、公共サービスの接続及び切断の回数を特定する。
[251]詐欺リスク指標：登録中に申込者に関して収集されたデータに基づいて詐欺の可能性に関するさらなる洞察を与える。低詐欺リスクスコアは、申込者の身元の信頼性をさらに強化する。審査された情報は、他のデータ要素と関連すべきデータ（関連していれば良、関連していなければ悪）、信頼のおけるソースによって検証可能でないように見えるデータ（例えば、偽情報）、新規の合成身元を作成するために実際の身元の変形を作成するように操作されたようなデータの照合を含む。さらに、不正行為は、攻撃を受けやすい被害者となり得る人（高齢者又は未成年者）、兄弟／姉妹で不適切に共有されたデータ（例えば家族詐欺）、及び既知の詐欺と相関する他の既知の行動を伴う。
[252]より深く掘り下げて調べる必要があるかを判断するために、数千の属性が調査され、経験的に導かれて統計的に適切なアルゴリズムに集約され、それによって、様々な実施形態では、以下でさらに詳述するように登録に対してＫＢＡ処理を追加する。
[253]他の詐欺検出要素：身元評価処理は、実際の身元をなりすましの身元から分離する機能を強化するために、必要に応じて利用可能な以下の機能及び特徴をさらに含む。
[254]深層行動分析：ユーザとデバイスの過去の対話及び既知の不品行に対して、ユーザとデバイスの対話を評価することによって、別の有効な身元メトリックが形成される。変数は、トランザクションの頻度とタイミング、すなわちイベント間の平均時間、各申込者に一意の、グローバル、サイト毎、イベントタイプ毎、デバイス毎、身元毎の速度及び頻度を含む。
[255]Ｃｏｏｋｉｅワイピング：Ｃｏｏｋｉｅを繰り返しワイプしており、詐欺行動を示す場合があり得る装置を検出する。
[256]エイリアス検索：自分の名前を合法的又は非合法的のいずれかで変更した個人を特定するためにＭＬ／ＡＩアルゴリズムが用いられ、可能性のある各エイリアスを特定するために使用可能なリソースの徹底的な探索を完了する。
[257]ウォッチリストチェック：アンチマネーロンダリング（ＡＭＬ）、銀行秘密法（ＢＳＡ）、愛国者法、他などの政府規制の要件を満たすために顧客を検証するという金融業界のニーズの一部として、登録処理は、米国で口座を開設する資格がない人を特定するように設計された２０を上回る数のグローバルウォッチリスト（ＯＦＡＣ、ＦＢＩなど）を含む。
[258]ＰｈｏｔｏＤＮＡ：ＩＶＳは、人工知能及びコンピュータ学習を使用して、個人の現在のデジタル画像（例えば運転免許証の写真）を、ソーシャルメディアの写真、マグショット、卒業アルバム写真などの他の画像と照合するマイクロソフト（登録商標）のＰｈｏｔｏＤＮＡクラウドサービスを使用してもよい。ＰｈｏｔｏＤＮＡは、現在の画像を古い画像又は人物の外見が変化した（髭をはやした、頭を剃った、眼鏡をかけたなど）画像と照合可能にする。この先進技術は、時間及び空間を越えて個人の視覚的認証を大幅に向上させる。
[259]ソーシャルネットワーク：ユーザのソーシャルネットワーク情報（例えば、フェイスブック（登録商標）、インスタグラム（Ｉｎｓｔａｇｒａｍ）（登録商標）、ツイッター（Ｔｗｉｔｔｅｒ）（登録商標）、リンクトイン（ＬｉｎｋｅｄＩｎ）（登録商標）など）の高速スキャンによって、ＩＶＳは、生体情報及び個人情報を、登録中に、又はＰｈｏｔｏＤＮＡと連動して、ユーザが提示したユーザの生体情報及び個人情報に対して照合可能となる。
[260]マグショット：マグショットデータベース内の顔生体データは、ユーザの身元の検証と、申込者が開示していない名前の使用の検出を行うために使用され、ＰｈｏｔｏＤＮＡとも使用可能である。身元評価処理に含まれるアセットのコレクションは、数千の確実で信頼のおけるソースから直接コンパイルされた、利用可能な独自の公開された身元情報の最大の既知のコレクションを表す。確実で信頼のおけるソースは、全国消費者信用報告機関、オンライン、公益企業、電話、及び他の消費者行動データソース、免許、登録及び裁判所提出書類（例えば、地方、州、及び連邦）、いくつかのグローバルアイデンティティネットワークなどを含む。
[261]知識ベース認証（ＫＢＡ）：ＫＢＡは、身元検証業界では一般的であり、個人情報の知識に基づいて個人を認証する方法を表し、リアルタイムのインタラクティブな質問と回答のプロセスによって実体化される。ＫＢＡは、申込者にとって最重要であるはずの負担をかけない認証質問を、巧妙な詐欺犯罪者でも容易にアクセスできない一意の身元情報を基本的に使用して作成するために、数十億の公共記録及び非信用データへのアクセスを利用することによって、数秒で消費者の身元を確定するのを助けるように設計されている。ＩＶＳは、他の評価がさらなる努力又は調査の必要性を示した場合にＫＢＡを取り入れる。
[262]上述した要素の全てに加えて、ＩＶＳは、ＩＶＳアクティブユーザの身元の確実性を得るために使用される以下の特徴を取り入れる。
[263]独立性：ＩＶＳは、認証のいずれか１つの要因の盗用又は損失によって、多要因認証が完了できないことを確実にする（例えば、モバイルデバイスの盗難は、生体又は知識データを使用不可とし、生体又は知識データの使用が１つ又は複数の特定のモバイルデバイスなしでは可能でない）。認証は、そのデバイス又はサーバ上で処理可能であり、多目的デバイスを使用して開始されたトランザクションをサポートするために適切な場合がある。
[264]認証データの機密性：強力な暗号化及び署名の使用は、認証（例えば生体及び／又は身元）データが記憶及び伝送された時に認証データを保護し、顧客を認証するために生体テンプレート（例えば、データ点、識別可能なデータではない）のみを必要とする。
[265]多目的デバイス：多目的デバイスに対して、生体データは、支払い指示が発行された場所とは異なる実行環境で処理される。Ｑ５ｉｄは、使用可能な場合は、信頼できる実行環境（ＴＥＥ）における生体認証の実施とともに動作する。処理が支払いアプリ、認証アプリ、又はサーバで実行可能とすることによって、サポートが他のモバイルデバイスへも拡大する。
[266]不許可使用に対する耐性：ＩＶＳ生体又は知識データは、顧客の既知のモバイルデバイスが使用された時のみ使用可能である。これは、認証データに対する保護を実現し、攻撃者が流用された認証データを使用することを防ぐ。
[267]インヘレンス特化条件：ＩＶＳは、許容可能な方法の範囲：顔、声、指紋、虹彩、アイプリントなど（例えば、正確な生体認証：トップレベルの生体アルゴリズム、スプーフィング防止オプションを含むキャプチャ機構、スプーフィング防止（活性検知）方法の範囲、セキュリティ手段：記憶及び伝送されたデータの暗号保護）を含む最も厳しい標準を満たすために生体認証方法を保護する強固な手段を用いる。
[268]動的リンク作成：ＩＶＳは、モバイルデバイスに記憶されている鍵によって支払い先及び支払額などのデータが署名され生体要素又は知識要素で解錠される場合のトランザクション確定をサポートする。
[269]監査：全認証及びデジタル署名の詳細はＩＶＳ内に記憶され（例えば、ＩＶＳサーバ１４５及びＩＶＳ ＤＢ１５０に記憶される、又はそれによって記憶される）、コンプライアンス、監査、詐欺及び管理情報が必要な場合に備えて、全認証イベントの記録が確実に保持されるようにする。
[270]ＦＩＤＯ相互運用性：ＩＶＳは、標準ベースの相互運用可能な認証のための世界最大のエコシステムである高速オンライン認証（ＦＩＤＯ）ユニバーサル認証フレームワーク（ＵＡＦ）を相互運用することも可能である。ＦＩＤＯアライアンスは、多くのウェブサイト及びモバイルサービスにわたる、より単純で、よりセキュアなユーザ認証エクスペリエンスを可能とするオープンでスケーラブルな標準を作成してきた。ＦＩＤＯは、認証のためのオープン標準である。
[273]ブロックチェーン：Ｂｌｏｃｋｃｈａｉｎ Ｅｎａｂｌｅｄ－Ｂｌｏｃｋｃｈａｉｎは、より高いセキュリティとより高い信頼性でトランザクションを増加させる破壊的なプラットフォームである。一部の実施において、クラウドベースのブロックチェーンサービスが、秘密鍵と公開鍵のアクセス機能を用いたトランザクション（アクセス）の取消し不能の記録とともに利用されてもよく、記憶データのセキュリティを高める。ブロックチェーン技術によって、アクティブユーザが、新規アカウント処理を高速化するため、又は身元認証を要求及び／又は受けることを許可される企業を決定するために、例えば選択した企業と個人情報を共有できるようになる。
Ｖ．拡張実施
Ｖ．拡張実施
[272]本明細書で説明された方法、システム及び装置の実施形態のさらなる例は、以下の非限定的な実施を含む。以下の非限定的な例のそれぞれは、それ自体で成立可能であり、又は、以下で、又は本開示全体で提供される他の例のうちのいずれかの１つ又は複数と並べ替え又は組合せで組み合わされることが可能である。
[273]例Ａ０１は、身元検証サービスを提供するためにコンピュータシステムの動作の方法であって、
前記コンピュータシステムとクライアントシステムとの間のセキュアチャンネルを介して前記クライアントシステムから一次生体データと、前記一次生体データとは異なる二次生体データとを取得するステップと、
前記クライアントシステムのユーザの身元を検証する要求の受信に応答して、前記コンピュータシステムと前記クライアントシステムとの間に前記セキュアチャンネルを構築するステップと、
前記一次生体データに基づいて他のユーザのセットのうちから１人又は複数の一致ユーザを特定するステップと、前記二次生体データに基づいて１人又は複数の前記一致ユーザの修正を介して候補身元のセットを決定するステップと、
前記候補身元のセットの各候補身元に対して信頼度スコアを決定するステップと、
前記候補身元のセットの計算された信頼度スコアのうちで計算された最も高い信頼度スコアを有する候補身元と一致するユーザ識別子（ＩＤ）が前記身元検証サービスに登録するために登録処理を開始した場合、前記クライアントシステムに登録再開メッセージを送信するステップと、
計算された前記最も高い信頼度スコアを有する前記候補身元と一致するユーザＩＤが前記登録処理を開始しなかった場合、前記クライアントシステムに新規登録メッセージを送信するステップと、
計算された前記最も高い信頼度スコアを有する前記候補身元と一致する前記ユーザＩＤが前記身元検証サービスのメンバーである場合、メンバー認証標示メッセージを前記クライアントシステムに送信するステップと、
を含む方法を含む。
前記コンピュータシステムとクライアントシステムとの間のセキュアチャンネルを介して前記クライアントシステムから一次生体データと、前記一次生体データとは異なる二次生体データとを取得するステップと、
前記クライアントシステムのユーザの身元を検証する要求の受信に応答して、前記コンピュータシステムと前記クライアントシステムとの間に前記セキュアチャンネルを構築するステップと、
前記一次生体データに基づいて他のユーザのセットのうちから１人又は複数の一致ユーザを特定するステップと、前記二次生体データに基づいて１人又は複数の前記一致ユーザの修正を介して候補身元のセットを決定するステップと、
前記候補身元のセットの各候補身元に対して信頼度スコアを決定するステップと、
前記候補身元のセットの計算された信頼度スコアのうちで計算された最も高い信頼度スコアを有する候補身元と一致するユーザ識別子（ＩＤ）が前記身元検証サービスに登録するために登録処理を開始した場合、前記クライアントシステムに登録再開メッセージを送信するステップと、
計算された前記最も高い信頼度スコアを有する前記候補身元と一致するユーザＩＤが前記登録処理を開始しなかった場合、前記クライアントシステムに新規登録メッセージを送信するステップと、
計算された前記最も高い信頼度スコアを有する前記候補身元と一致する前記ユーザＩＤが前記身元検証サービスのメンバーである場合、メンバー認証標示メッセージを前記クライアントシステムに送信するステップと、
を含む方法を含む。
[274]例Ａ０２は、前記一次生体データが、前記ユーザの顔の画像又は映像データ、前記ユーザの掌の画像又は映像データ、及び前記ユーザの声紋のうちの１つを含み、
前記二次生体データが、前記一次生体データとは異なる、前記ユーザの前記顔の画像又は映像データ、前記ユーザの掌の画像又は映像データ、及び前記ユーザの声紋のうちの１つを含む、例Ａ０１及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
前記二次生体データが、前記一次生体データとは異なる、前記ユーザの前記顔の画像又は映像データ、前記ユーザの掌の画像又は映像データ、及び前記ユーザの声紋のうちの１つを含む、例Ａ０１及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
[275]例Ａ０３は、前記二次生体データの受信前に１人又は複数の前記一致ユーザを特定するステップをさらに含む、例Ａ０１～Ａ０２及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
[276]例Ａ０４は、前記一次生体データが前記ユーザの顔の画像又は映像データを含み、前記方法が、
前記画像又は映像データから１つ又は複数のオブジェクト特徴を抽出するステップと、
抽出された前記オブジェクト特徴を、前記他のユーザのセットのうちのユーザの一次生体データの抽出されたオブジェクト特徴と照合するステップと、
を含む、例Ａ０１～Ａ０３及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
前記画像又は映像データから１つ又は複数のオブジェクト特徴を抽出するステップと、
抽出された前記オブジェクト特徴を、前記他のユーザのセットのうちのユーザの一次生体データの抽出されたオブジェクト特徴と照合するステップと、
を含む、例Ａ０１～Ａ０３及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
[277]例Ａ０５は、面談者エージェントによって実行される、前記登録処理の処理中に前記クライアントシステムの前記ユーザとのライブ面談中又はその前に、前記候補身元のセットを前記面談者エージェントに送信するステップをさらに含む、例Ａ０１～Ａ０４及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
[278]例Ａ０６は、前記二次生体データが前記クライアントシステムによってキャプチャされた音声データを含み、前記方法が、
前記音声データから１つ又は複数の音声特徴を抽出するステップと、
抽出された前記音声特徴を、前記他のユーザのセットの二次生体データの抽出された音声特徴と照合するステップと、
を含むか、又は
前記二次生体データが前記ユーザの掌の画像又は映像データを含み、前記方法が、
前記画像又は映像データから１つ又は複数のオブジェクト特徴を抽出するステップと、
抽出された前記オブジェクト特徴を、前記他のユーザのセットのうちのユーザの二次生体データの抽出されたオブジェクト特徴と照合するステップと、
を含む、例Ａ０４～Ａ０５及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
前記音声データから１つ又は複数の音声特徴を抽出するステップと、
抽出された前記音声特徴を、前記他のユーザのセットの二次生体データの抽出された音声特徴と照合するステップと、
を含むか、又は
前記二次生体データが前記ユーザの掌の画像又は映像データを含み、前記方法が、
前記画像又は映像データから１つ又は複数のオブジェクト特徴を抽出するステップと、
抽出された前記オブジェクト特徴を、前記他のユーザのセットのうちのユーザの二次生体データの抽出されたオブジェクト特徴と照合するステップと、
を含む、例Ａ０４～Ａ０５及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
[279]例Ａ０７は、前記音声データが前記ユーザの録音された声を含み、前記方法が、前記音声データに基づいて声紋を生成するステップを含む、例Ａ０６及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
[280]例Ａ０８は、前記面談者エージェントが、前記コンピュータシステムによって動作される、又は別のコンピュータシステムによって動作される自律型人工知能エージェントである、例Ａ０５～Ａ０７及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
[281]例Ａ０９は、
前記クライアントシステムからメッセージを受信するステップであり、前記メッセージが、１回限りの許可コードと、選択されたサービスプロバイダプラットフォームに開示される選択された身元データ項目を示す命令とを要求するステップと、
前記命令にしたがって前記１回限りの許可コードを生成するステップと、
前記１回限りの許可コードを選択された前記身元データ項目と関連付けるステップと、
生成された前記１回限りの許可コードを選択された前記サービスプロバイダプラットフォーム又は前記クライアントシステムに送信するステップと、
をさらに含む、例Ａ０１～Ａ０８及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
前記クライアントシステムからメッセージを受信するステップであり、前記メッセージが、１回限りの許可コードと、選択されたサービスプロバイダプラットフォームに開示される選択された身元データ項目を示す命令とを要求するステップと、
前記命令にしたがって前記１回限りの許可コードを生成するステップと、
前記１回限りの許可コードを選択された前記身元データ項目と関連付けるステップと、
生成された前記１回限りの許可コードを選択された前記サービスプロバイダプラットフォーム又は前記クライアントシステムに送信するステップと、
をさらに含む、例Ａ０１～Ａ０８及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
[282]例Ａ１０は、前記メッセージが第１のメッセージであり、前記１回限りの許可コードが前記サービスプロバイダプラットフォームに送信されるものであり、
前記方法は、前記サービスプロバイダプラットフォームから第２のメッセージを受信するステップであり、前記第２のメッセージが前記１回限りの許可コードを含むステップと、
前記１回限りの許可コードと関連付けられた選択された前記身元データへのアクセスを許可するステップと、
前記サービスプロバイダプラットフォームに第３のメッセージを送信するステップであり、前記第３のメッセージが、選択された前記身元データ項目に対するアクセスが許可されたことを示すものであり、又は前記第３のメッセージが、選択された前記身元データ項目を含むステップと
を含む、例Ａ０９及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
前記方法は、前記サービスプロバイダプラットフォームから第２のメッセージを受信するステップであり、前記第２のメッセージが前記１回限りの許可コードを含むステップと、
前記１回限りの許可コードと関連付けられた選択された前記身元データへのアクセスを許可するステップと、
前記サービスプロバイダプラットフォームに第３のメッセージを送信するステップであり、前記第３のメッセージが、選択された前記身元データ項目に対するアクセスが許可されたことを示すものであり、又は前記第３のメッセージが、選択された前記身元データ項目を含むステップと
を含む、例Ａ０９及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
[283]例Ａ１１は、身元管理及び検証サービスを提供するためのクラウドコンピューティングサービスを動作する方法であって、
クライアントシステムのユーザの身元を検証する要求の受信に応答して、前記コンピュータシステムと前記クライアントシステムとの間に前記セキュアチャンネルを構築するステップと、
前記セキュアチャンネルを介して前記クライアントシステムから一次生体データを取得するステップと、
前記一次生体データに基づいて他のユーザのセットのうちから１人又は複数の一致ユーザを特定するステップと、
前記１人又は複数の一致ユーザの特定前、特定中、又は特定後に前記セキュアチャンネルを介して前記クライアントシステムから前記一次生体データとは異なる二次生体データを取得するステップと、前記二次生体データに基づいて１人又は複数の前記一致ユーザの修正を介して候補身元のセットを決定するステップと、
前記候補身元のセットの各候補身元に対して信頼度スコアを計算するステップと、
前記候補身元のセットの計算された信頼度スコアのうちの計算された最も高い信頼度スコアを有する候補身元が閾値を満たさない、又はそれを上回らない場合、計算された前記最も高い信頼度スコアを有する前記候補身元と一致するユーザ識別子（ＩＤ）が身元検証サービスに参加するための登録処理を開始しなかったとき、前記クライアントシステムに新規登録メッセージを送信するステップと、
計算された前記最も高い信頼度スコアを有する前記候補身元が前記閾値を満たす、又はそれを上回る場合、前記候補身元のセットの計算された信頼度スコアのうちで計算された前記最も高い信頼度スコアを有する前記候補身元と一致するユーザＩＤが前記登録処理を開始したとき、前記クライアントシステムに登録再開メッセージを送信するステップと、
計算された前記最も高い信頼度スコアを有する前記候補身元と一致する前記ユーザＩＤが前記身元検証サービスのメンバーである場合、メンバー認証標示メッセージを前記クライアントシステムに送信するステップと、
を含む方法を含む。
クライアントシステムのユーザの身元を検証する要求の受信に応答して、前記コンピュータシステムと前記クライアントシステムとの間に前記セキュアチャンネルを構築するステップと、
前記セキュアチャンネルを介して前記クライアントシステムから一次生体データを取得するステップと、
前記一次生体データに基づいて他のユーザのセットのうちから１人又は複数の一致ユーザを特定するステップと、
前記１人又は複数の一致ユーザの特定前、特定中、又は特定後に前記セキュアチャンネルを介して前記クライアントシステムから前記一次生体データとは異なる二次生体データを取得するステップと、前記二次生体データに基づいて１人又は複数の前記一致ユーザの修正を介して候補身元のセットを決定するステップと、
前記候補身元のセットの各候補身元に対して信頼度スコアを計算するステップと、
前記候補身元のセットの計算された信頼度スコアのうちの計算された最も高い信頼度スコアを有する候補身元が閾値を満たさない、又はそれを上回らない場合、計算された前記最も高い信頼度スコアを有する前記候補身元と一致するユーザ識別子（ＩＤ）が身元検証サービスに参加するための登録処理を開始しなかったとき、前記クライアントシステムに新規登録メッセージを送信するステップと、
計算された前記最も高い信頼度スコアを有する前記候補身元が前記閾値を満たす、又はそれを上回る場合、前記候補身元のセットの計算された信頼度スコアのうちで計算された前記最も高い信頼度スコアを有する前記候補身元と一致するユーザＩＤが前記登録処理を開始したとき、前記クライアントシステムに登録再開メッセージを送信するステップと、
計算された前記最も高い信頼度スコアを有する前記候補身元と一致する前記ユーザＩＤが前記身元検証サービスのメンバーである場合、メンバー認証標示メッセージを前記クライアントシステムに送信するステップと、
を含む方法を含む。
[284]例Ａ１２は、前記二次生体データの受信前に前記１人又は複数の一致ユーザを特定するステップをさらに含む、例Ａ１１及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
[285]例Ａ１３は、前記一次生体データが、前記ユーザの顔の画像又は映像データ、前記ユーザの掌の画像又は映像データ、及び前記ユーザの声紋のうちの１つを含み、前記二次生体データが、前記一次生体データとは異なる、前記ユーザの前記顔の画像又は映像データ、前記ユーザの掌の画像又は映像データ、及び前記ユーザの声紋のうちの１つを含む、例Ａ１１～Ａ１２及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
[286]例Ａ１４は、前記一次生体データが前記ユーザの顔の画像又は映像データを含み、前記方法が、
前記画像又は映像データから１つ又は複数のオブジェクト特徴を抽出するステップと、
抽出された前記オブジェクト特徴を、前記他のユーザのセットのうちのユーザの一次生体データの抽出されたオブジェクト特徴と照合するステップと、
を含む、例Ａ１１～Ａ１３及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
前記画像又は映像データから１つ又は複数のオブジェクト特徴を抽出するステップと、
抽出された前記オブジェクト特徴を、前記他のユーザのセットのうちのユーザの一次生体データの抽出されたオブジェクト特徴と照合するステップと、
を含む、例Ａ１１～Ａ１３及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
[287]例Ａ１５は、前記二次生体データが前記ユーザの掌の画像又は映像データを含み、前記方法が、
前記画像又は映像データから１つ又は複数のオブジェクト特徴を抽出するステップと、
抽出された前記オブジェクト特徴を、前記他のユーザのセットのうちのユーザの二次生体データの抽出されたオブジェクト特徴と照合するステップと、
を含む、例Ａ１４及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
前記画像又は映像データから１つ又は複数のオブジェクト特徴を抽出するステップと、
抽出された前記オブジェクト特徴を、前記他のユーザのセットのうちのユーザの二次生体データの抽出されたオブジェクト特徴と照合するステップと、
を含む、例Ａ１４及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
[288]例Ａ１６は、前記二次生体データが前記クライアントシステムによってキャプチャされた音声データを含み、前記音声データが前記ユーザの録音された声を含み、前記方法が、
前記音声データに基づいて声紋を生成するステップと、
前記声紋から１つ又は複数の音声特徴を抽出するステップと、
抽出された前記音声特徴を、前記他のユーザのセットのうちの二次生体データの抽出された音声特徴と照合するステップと、
を含む、例Ａ１４～Ａ１５及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
前記音声データに基づいて声紋を生成するステップと、
前記声紋から１つ又は複数の音声特徴を抽出するステップと、
抽出された前記音声特徴を、前記他のユーザのセットのうちの二次生体データの抽出された音声特徴と照合するステップと、
を含む、例Ａ１４～Ａ１５及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
[289]例Ａ１７は、面談者エージェントが、前記コンピュータシステムによって動作される、又は別のコンピュータシステムによって動作される自律型人工知能エージェントであり、前記方法は、
前記登録処理の処理中に前記クライアントシステムの前記ユーザとともに前記面談者エージェントによって実行されるライブ面談中又はその前に、面談者エージェントに前記候補身元のセットを送信するステップ
を含む、例Ａ１１～Ａ１６及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
前記登録処理の処理中に前記クライアントシステムの前記ユーザとともに前記面談者エージェントによって実行されるライブ面談中又はその前に、面談者エージェントに前記候補身元のセットを送信するステップ
を含む、例Ａ１１～Ａ１６及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
[290]例Ａ１８は、前記新規登録メッセージが、前記クライアントシステムに、前記登録処理を開始するためのグラフィカルユーザインターフェースをレンダリングさせるためのものである、例Ａ１１～Ａ１７及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
[291]例Ａ１９は、前記登録再開メッセージが前記クライアントシステムのユーザによって完了された前記登録処理の処理中の点を示し、前記登録再開メッセージが、前記クライアントシステムに、前記登録処理の処理中の示された前記点における前記登録処理を継続するためのグラフィカルユーザインターフェースをレンダリングさせる命令又はソースコード及びデータを含む、例Ａ１１～Ａ１８及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
[292]例Ａ２０は、前記メンバー認証標示メッセージが、前記クライアントシステムに、前記クライアントシステムのユーザが前記ユーザの身元データにアクセスして利用できるようにするセキュアなポータルのグラフィカルユーザインターフェースをレンダリングさせるためのものである、例Ａ１１～Ａ１９及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
[293]例Ａ２１は、前記セキュアチャンネルが、トランスポートレイヤーセキュリティ（ＴＬＳ）プロトコル、セキュアソケットレイヤー（ＳＳＬ）プロトコル、トンネリングプロトコル、インターネットプロトコルセキュリティ（ＩＰｓｅｃ）プロトコル、エンドツーエンド暗号化プロトコル、又はポイントツーポイント暗号化プロトコルを使用してセキュリティ保護される、例Ａ０１～Ａ２０及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
[294]例Ｄ０１は、クライアントシステムの動作の方法を含み、前記方法が、
第１のグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を生成するステップであり、前記第１のＧＵＩが第１のグラフィカルコントロールエレメント（ＧＣＥ）を含むステップと、
前記第１のＧＣＥの選択に応答して、第１のセンサが一次生体データをキャプチャできるようにするステップと、
前記第１のセンサから取得された第１のセンサデータから前記一次生体データを検出することを試行するステップと、
前記第１のセンサデータからの前記一次生体データの正しい検出に応答して、前記クライアントシステムと身元検証システム（ＩＶＳ）との間のセキュアチャンネルを介して前記ＩＶＳに前記一次生体データを送信するステップと、
第２のＧＵＩを生成するステップであり、前記第２のＧＵＩが第２のＧＣＥを含むステップと、前記第２のＧＣＥの選択に応答して、第２のセンサが二次生体データをキャプチャできるようにするステップと、
を含む方法を含む。
第１のグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を生成するステップであり、前記第１のＧＵＩが第１のグラフィカルコントロールエレメント（ＧＣＥ）を含むステップと、
前記第１のＧＣＥの選択に応答して、第１のセンサが一次生体データをキャプチャできるようにするステップと、
前記第１のセンサから取得された第１のセンサデータから前記一次生体データを検出することを試行するステップと、
前記第１のセンサデータからの前記一次生体データの正しい検出に応答して、前記クライアントシステムと身元検証システム（ＩＶＳ）との間のセキュアチャンネルを介して前記ＩＶＳに前記一次生体データを送信するステップと、
第２のＧＵＩを生成するステップであり、前記第２のＧＵＩが第２のＧＣＥを含むステップと、前記第２のＧＣＥの選択に応答して、第２のセンサが二次生体データをキャプチャできるようにするステップと、
を含む方法を含む。
[295]例Ｄ０２は、前記第１のＧＵＩを生成するステップが
前記第１のＧＵＩの第１のインスタンスを生成するステップであり、前記第１のＧＵＩの前記第１のインスタンスが前記第１のＧＣＥを含む、生成するステップと、
前記第１のセンサデータからの前記一次生体データの誤った検出に応答して、追加又は代替の一次生体データを再度キャプチャするために前記第１のＧＵＩの第２のインスタンスを生成するステップと、
を含む、例Ｄ０１及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
前記第１のＧＵＩの第１のインスタンスを生成するステップであり、前記第１のＧＵＩの前記第１のインスタンスが前記第１のＧＣＥを含む、生成するステップと、
前記第１のセンサデータからの前記一次生体データの誤った検出に応答して、追加又は代替の一次生体データを再度キャプチャするために前記第１のＧＵＩの第２のインスタンスを生成するステップと、
を含む、例Ｄ０１及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
[296]例Ｄ０３は、前記第１のＧＵＩの前記第１のインスタンスがアウトライングラフィカルエレメントを含み、前記第１のセンサが画像キャプチャ装置であり、前記第１のセンサデータが前記クライアントシステムのユーザの画像データを含み、前記アウトライングラフィカルエレメントが、前記画像キャプチャ装置を使用して前記ユーザの所望の身体部分をキャプチャするための基準点として動作する、例Ｄ０２及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
[297]例Ｄ０４は、第１のセンサデータから前記一次生体データを検出することを試行するステップは、前記ユーザの所望の前記身体部分が前記画像データ内で表されているかを判断するステップを含む、例Ｄ０３及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
[298]例Ｄ０５は、
前記第２のセンサから取得された第２のセンサデータから前記二次生体データを検出することを試行するステップと、
前記第２のセンサデータからの前記二次生体データの正しい検出に応答して、前記クライアントシステムと前記ＩＶＳとの間の前記セキュアチャンネルを介して前記ＩＶＳへ前記二次生体データを送信するステップと、
第３のＧＵＩを生成するステップと、
をさらに含み、前記第３のＧＵＩが第３のＧＣＥを含み、前記第３のＧＣＥの選択に応答して、前記命令の実行が、前記クライアントシステムに、第３のセンサが非生体データをキャプチャできるようにさせる、例Ｄ０１～Ｄ０４及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
前記第２のセンサから取得された第２のセンサデータから前記二次生体データを検出することを試行するステップと、
前記第２のセンサデータからの前記二次生体データの正しい検出に応答して、前記クライアントシステムと前記ＩＶＳとの間の前記セキュアチャンネルを介して前記ＩＶＳへ前記二次生体データを送信するステップと、
第３のＧＵＩを生成するステップと、
をさらに含み、前記第３のＧＵＩが第３のＧＣＥを含み、前記第３のＧＣＥの選択に応答して、前記命令の実行が、前記クライアントシステムに、第３のセンサが非生体データをキャプチャできるようにさせる、例Ｄ０１～Ｄ０４及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
[299]例Ｄ０６は、前記第２のＧＵＩを生成するために、前記命令の実行が、前記クライアントシステムに、
前記第２のＧＵＩの第１のインスタンス及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）を生成することであり、前記第２のＧＵＩの前記第１のインスタンスが前記第２のＧＣＥを含む、生成することと、
前記第２のセンサデータからの前記二次生体データの誤った検出に応答して、追加又は代替の二次生体データを再度キャプチャするために前記第２のＧＵＩの第２のインスタンスを生成することと、
を実行させるように動作可能である、例Ｄ０５及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
前記第２のＧＵＩの第１のインスタンス及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）を生成することであり、前記第２のＧＵＩの前記第１のインスタンスが前記第２のＧＣＥを含む、生成することと、
前記第２のセンサデータからの前記二次生体データの誤った検出に応答して、追加又は代替の二次生体データを再度キャプチャするために前記第２のＧＵＩの第２のインスタンスを生成することと、
を実行させるように動作可能である、例Ｄ０５及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
[300]例Ｄ０７は、前記第２のＧＵＩの前記第１のインスタンスが別の第２のＧＣＥを含み、前記第２のセンサが音声キャプチャ装置であり、前記第２のセンサデータが音声データを含み、前記第２のＧＣＥが、前記音声キャプチャ装置を制御して前記音声データの記録を開始するためのものであり、前記別の第２のＧＣＥが、前記音声キャプチャ装置を制御して前記音声データの記録を停止するためのものである、例Ｄ０６及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
[301]例Ｄ０８は、
前記第２のＧＵＩの前記第１のインスタンス内にスペクトログラムを表示するステップであり、前記スペクトログラムが前記音声キャプチャ装置によってキャプチャされた音声信号をグラフィカルに表す、表示するステップ
をさらに含む、例Ｄ０７及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
前記第２のＧＵＩの前記第１のインスタンス内にスペクトログラムを表示するステップであり、前記スペクトログラムが前記音声キャプチャ装置によってキャプチャされた音声信号をグラフィカルに表す、表示するステップ
をさらに含む、例Ｄ０７及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
[302]例Ｄ０９は、前記二次生体データを前記ＩＶＳに送信するステップは、
前記クライアントシステムと前記ＩＶＳとの間の前記セキュアチャンネルを介して前記ＩＶＳに前記音声信号を送信するステップと、
前記セキュアチャンネルを介して前記ＩＶＳから、前記第２のＧＵＩの前記第１のインスタンス内に前記スペクトログラムをレンダリングするためのプログラムコードを受信するステップと、
を含む、例Ｄ０８及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
前記クライアントシステムと前記ＩＶＳとの間の前記セキュアチャンネルを介して前記ＩＶＳに前記音声信号を送信するステップと、
前記セキュアチャンネルを介して前記ＩＶＳから、前記第２のＧＵＩの前記第１のインスタンス内に前記スペクトログラムをレンダリングするためのプログラムコードを受信するステップと、
を含む、例Ｄ０８及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
[303]例Ｄ１０は、
キャプチャされた前記音声データに基づいて前記スペクトログラムを生成するステップをさらに含み、
前記二次生体データを前記ＩＶＳに送信するステップは、
前記音声信号及び前記スペクトログラムの一方又は両方を前記セキュアチャンネルを介して前記ＩＶＳに送信するステップ
をさらに含む、例Ｄ０８～Ｄ０９及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
キャプチャされた前記音声データに基づいて前記スペクトログラムを生成するステップをさらに含み、
前記二次生体データを前記ＩＶＳに送信するステップは、
前記音声信号及び前記スペクトログラムの一方又は両方を前記セキュアチャンネルを介して前記ＩＶＳに送信するステップ
をさらに含む、例Ｄ０８～Ｄ０９及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
[304]例Ｄ１１は、クライアントコンピューティングシステムの動作の方法を含み、
ディスプレイ装置に表示するためにグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）のインスタンスをレンダリングするステップであり、前記ＧＵＩが１つ又は複数のグラフィカルコントロールエレメント（ＧＣＥ）を含むステップと、
所定数の生体データがキャプチャされるまでの前記１つ又は複数のＧＣＥのうちの第１のＧＣＥの検出された各選択に応答して、センサ回路構成が生体データをキャプチャできるようにするステップと、
前記センサ回路構成から取得されたセンサデータから前記生体データを検出するステップと、前記ディスプレイ装置に表示するために前記ＧＵＩの別のインスタンスをレンダリングするステップと、
前記クライアントコンピューティングシステムと身元検証サービス（ＩＶＳ）との間にセキュアチャンネルを構築するステップと、
前記ＧＵＩの前記別のインスタンスをレンダリングする前に、前記セキュアチャンネルを介して、検出された前記生体データを前記ＩＶＳに送信するステップと、
を含む方法を含む。
ディスプレイ装置に表示するためにグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）のインスタンスをレンダリングするステップであり、前記ＧＵＩが１つ又は複数のグラフィカルコントロールエレメント（ＧＣＥ）を含むステップと、
所定数の生体データがキャプチャされるまでの前記１つ又は複数のＧＣＥのうちの第１のＧＣＥの検出された各選択に応答して、センサ回路構成が生体データをキャプチャできるようにするステップと、
前記センサ回路構成から取得されたセンサデータから前記生体データを検出するステップと、前記ディスプレイ装置に表示するために前記ＧＵＩの別のインスタンスをレンダリングするステップと、
前記クライアントコンピューティングシステムと身元検証サービス（ＩＶＳ）との間にセキュアチャンネルを構築するステップと、
前記ＧＵＩの前記別のインスタンスをレンダリングする前に、前記セキュアチャンネルを介して、検出された前記生体データを前記ＩＶＳに送信するステップと、
を含む方法を含む。
[305]例Ｄ１２は、
前記第センサデータからの前記生体データの誤った検出に応答して、追加又は代替の生体データを再度キャプチャするために、前記ディスプレイ装置に表示するために前記ＧＵＩの別のインスタンスをレンダリングするステップ
をさらに含む、例Ｄ１１及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
前記第センサデータからの前記生体データの誤った検出に応答して、追加又は代替の生体データを再度キャプチャするために、前記ディスプレイ装置に表示するために前記ＧＵＩの別のインスタンスをレンダリングするステップ
をさらに含む、例Ｄ１１及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
[306]例Ｄ１３は、前記センサ回路構成が画像キャプチャ装置であり、前記センサデータが画像データを含み、前記センサデータから前記生体データを検出することを試行するステップは、前記クライアントコンピューティングシステムのユーザの所望の身体部分が前記画像データ及び／又はここにおける何らかの他の例（複数可）内に表されているかを決定するステップを含み、異なる所望の身体部分が前記ＧＵＩのレンダリングされた各インスタンスの画像データ内に表されることになる、例Ｄ１２及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
[307]例Ｄ１４は、前記所定数の生体データがキャプチャされて前記ＩＶＳに送信された後、前記方法は、
前記ディスプレイ装置に表示するために前記ＧＵＩの別のインスタンスをレンダリングするステップと、
所定数の非生体データがキャプチャされるまで前記第１のＧＣＥの検出された各選択に応答して、前記センサ回路構成が非生体データをキャプチャできるようにするステップと、
前記センサ回路構成から取得された追加センサデータから前記非生体データを検出するステップと、
前記ディスプレイ装置に表示するために前記ＧＵＩのさらに別のインスタンスをレンダリングするステップと、
前記ＧＵＩの前記さらに別のインスタンスをレンダリングする前に前記セキュアチャンネルを介して前記ＩＶＳに検出された前記非生体データを送信するステップと、
を含む、例Ｄ１１～Ｄ１３及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
前記ディスプレイ装置に表示するために前記ＧＵＩの別のインスタンスをレンダリングするステップと、
所定数の非生体データがキャプチャされるまで前記第１のＧＣＥの検出された各選択に応答して、前記センサ回路構成が非生体データをキャプチャできるようにするステップと、
前記センサ回路構成から取得された追加センサデータから前記非生体データを検出するステップと、
前記ディスプレイ装置に表示するために前記ＧＵＩのさらに別のインスタンスをレンダリングするステップと、
前記ＧＵＩの前記さらに別のインスタンスをレンダリングする前に前記セキュアチャンネルを介して前記ＩＶＳに検出された前記非生体データを送信するステップと、
を含む、例Ｄ１１～Ｄ１３及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
[308]例Ｄ１５は、前記センサ回路構成が第１のセンサ回路構成と、第２のセンサ回路構成とを含み、前記方法は、
前記ＧＵＩの前記インスタンスをレンダリング後に前記第１のセンサ回路構成が第１の生体データをキャプチャできるようにするステップと、
前記ＧＵＩの前記別のインスタンスをレンダリング後に前記第２のセンサ回路構成が第２の生体データをキャプチャできるようにするステップと、
を含む、例Ｄ１１～Ｄ１４及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
前記ＧＵＩの前記インスタンスをレンダリング後に前記第１のセンサ回路構成が第１の生体データをキャプチャできるようにするステップと、
前記ＧＵＩの前記別のインスタンスをレンダリング後に前記第２のセンサ回路構成が第２の生体データをキャプチャできるようにするステップと、
を含む、例Ｄ１１～Ｄ１４及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
[309]例Ｄ１６は、前記第１のセンサ回路構成が画像キャプチャ装置又は赤外線センサであり、前記第２のセンサ回路構成が音声キャプチャ装置である、例Ｄ１５及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
[310]例Ｄ１７は、
前記ＧＵＩの前記別のインスタンス内にスペクトログラムをレンダリングするステップであり、前記スペクトログラムが前記音声キャプチャ装置によってキャプチャされた１つ又は複数の音声信号をグラフィカルに表すステップと、前記セキュアチャンネルを介して前記ＩＶＳに前記音声信号を送信する、又は前記セキュアチャンネルを介して前記スペクトログラムを前記ＩＶＳに送信するステップ
をさらに含む、例Ｄ１６及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
前記ＧＵＩの前記別のインスタンス内にスペクトログラムをレンダリングするステップであり、前記スペクトログラムが前記音声キャプチャ装置によってキャプチャされた１つ又は複数の音声信号をグラフィカルに表すステップと、前記セキュアチャンネルを介して前記ＩＶＳに前記音声信号を送信する、又は前記セキュアチャンネルを介して前記スペクトログラムを前記ＩＶＳに送信するステップ
をさらに含む、例Ｄ１６及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
[311]例Ｄ１８は、クライアントコンピューティングシステムの動作の方法を含み、前記方法は、
前記クライアントコンピューティングシステムのユーザの一次生体データ及び二次生体データをキャプチャするステップであり、前記二次生体データが前記一次生体データとは異なるステップと、
前記クライアントコンピュータシステムと身元検証サービス（ＩＶＳ）との間にセキュアチャンネルを介して前記ＩＶＳに前記一次生体データ及び前記二次生体データを送信するステップと、
前記一次及び二次生体データに基づいて前記ＩＶＳからメッセージを受信するステップであり、前記メッセージがグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）をレンダリングするためのプログラムコードを含むステップと、
ディスプレイ装置に表示するために前記ＧＵＩをレンダリングするステップと、
を含む方法を含む。
前記クライアントコンピューティングシステムのユーザの一次生体データ及び二次生体データをキャプチャするステップであり、前記二次生体データが前記一次生体データとは異なるステップと、
前記クライアントコンピュータシステムと身元検証サービス（ＩＶＳ）との間にセキュアチャンネルを介して前記ＩＶＳに前記一次生体データ及び前記二次生体データを送信するステップと、
前記一次及び二次生体データに基づいて前記ＩＶＳからメッセージを受信するステップであり、前記メッセージがグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）をレンダリングするためのプログラムコードを含むステップと、
ディスプレイ装置に表示するために前記ＧＵＩをレンダリングするステップと、
を含む方法を含む。
[312]例Ｄ１９は、前記一次生体データが他のユーザのセットのうちから１人又は複数の一致ユーザを決定するためのものであり、前記二次生体データが前記１人又は複数の一致ユーザの修正を介して候補身元のセットを決定するためのものであり、前記メッセージが、候補身元のセットの計算された信頼度スコアのうちで計算された最も高い信頼度スコアを有する候補身元と一致するユーザ識別子（ＩＤ）が前記ＩＶＳに登録するために登録処理を開始した場合の登録再開メッセージ、計算された前記最も高い信頼度スコアを有する前記候補身元と一致する前記ユーザＩＤが前記登録処理を開始しなかった場合の新規登録メッセージ、計算された前記最も高い信頼度スコアを有する前記候補身元と一致する前記ユーザＩＤが前記ＩＶＳの登録メンバーである場合のメンバー認証メッセージのうちの１つである、例Ｄ１８及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
[313]例Ｄ２０は、
前記メッセージが前記メンバー認証メッセージである場合、前記方法が、セキュアなポータルＧＵＩをレンダリングするステップであり、前記セキュアなポータルＧＵＩが、前記ユーザの身元を検証するために用いられる個々のエンティティを前記ユーザが選択できるようにするための１つ又は複数のグラフィカルコントロールエレメントを含むステップ
を含む、例Ｄ１９及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
前記メッセージが前記メンバー認証メッセージである場合、前記方法が、セキュアなポータルＧＵＩをレンダリングするステップであり、前記セキュアなポータルＧＵＩが、前記ユーザの身元を検証するために用いられる個々のエンティティを前記ユーザが選択できるようにするための１つ又は複数のグラフィカルコントロールエレメントを含むステップ
を含む、例Ｄ１９及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
[314]例Ｄ２１は、前記セキュアチャンネルが、トランスポートレイヤーセキュリティ（ＴＬＳ）プロトコル、セキュアソケットレイヤー（ＳＳＬ）プロトコル、トンネリングプロトコル、インターネットプロトコルセキュリティ（ＩＰｓｅｃ）プロトコル、エンドツーエンド暗号化プロトコル、又はポイントツーポイント暗号化プロトコルを使用してセキュリティ保護される、例Ｄ０１～Ｄ２０及び／又はここに記載の何らかの他の例（複数可）に記載の方法を含む。
[315]例Ｚ０１は、例Ａ０１～Ａ２１、Ｄ０１～Ｄ２１のうちのいずれかに記載された、又はそれに関連した方法又はここに記載されたいずれかの他の方法又は処理の１つ又は複数の要素を実行する手段を備える装置を含む。
[316]例Ｚ０２は、命令を含む１つ又は複数の非一時的コンピュータ可読媒体であって、電子装置による前記命令の実行は、前記電子装置に、例Ａ０１～Ａ２１、Ｄ０１～Ｄ２１のうちのいずれかに記載された、又はそれに関連した方法及び／又はここに記載されたいずれかの他の方法又は処理の１つ又は複数の要素を実行させるように動作可能である、非一時的コンピュータ可読媒体を含む。
[317]例Ｚ０３は、命令を含むコンピュータプログラムであって、処理要素による前記プログラムの実行は、例Ａ０１～Ａ２１、Ｄ０１～Ｄ２１及び／又はその一部のうちのいずれかに記載されたような、又はそれに関連したような方法、技術、又は処理を前記処理要素に実行させるように動作可能である、コンピュータプログラムを含む。
[318]例Ｚ０４は、例Ａ０１～Ａ２１、Ｄ０１～Ｄ２１のうちのいずれかに記載された、又はそれに関連した方法及び／又はここに記載されたいずれかの他の方法又は処理の１つ又は複数の要素を実行する論理、モジュール、又は回路構成を備える装置を含む。
[319]例Ｚ０５は、例Ａ０１～Ａ２１、Ｄ０１～Ｄ２１のうちのいずれかに記載された、又はそれに関連した方法及び／又はここに記載されたいずれかの他の方法又は処理の１つ又は複数の要素を実行するように構成された装置を含む。
[320]例Ｚ０６は、例Ａ０１～Ａ２１、Ｄ０１～Ｄ２１及び／又はその一部のうちのいずれかに記載されたような、又はそれに関連したような方法、技術、又は処理を含む。
[321]例Ｚ０７は、プロセッサ回路構成と、命令を含むコンピュータ可読媒体とを備えた装置であって、１つ又は複数のプロセッサは、例Ａ０１～Ａ２１、Ｄ０１～Ｄ２１及び／又はその一部のうちのいずれかに記載されたような、又はそれに関連したような方法、技術、又は処理を実行するように構成可能である装置を含む。
[322]例Ｚ０８は、例Ａ０１～Ａ２１、Ｄ０１～Ｄ２１及び／又はその一部又は一部分のうちのいずれかに記載されたような、又はそれに関連したような信号を含む。
[323]例Ｚ０９は、例Ａ０１～Ａ２１、Ｄ０１～Ｄ２１又はその一部又は一部分のうちのいずれかに記載されたような、又はそれに関連したような、及び／又は本開示に他の方法で記載された、データグラム、パケット、フレーム、セグメント、プロトコルデータユニット（ＰＤＵ）、又はメッセージを含む。
[324]例Ｚ１０は、例Ａ０１～Ａ２１、Ｄ０１～Ｄ２１又はその一部又は一部分のうちのいずれかに記載されたような、又はそれに関連したような、又は本開示に他の方法で記載されたような、データグラム、パケット、フレーム、セグメント、ＰＤＵ、又はメッセージで符号化された信号を含む。
[325]例Ｚ１１は、例Ａ０１～Ａ２１、Ｄ０１～Ｄ２１又はその一部又は一部分のうちのいずれかに記載されたような、又はそれに関連したような、又は本開示に他の方法で記載されたようなデータで符号化された信号を含む。
[326]例Ｚ１２は、コンピュータ可読命令を運ぶ電磁信号であって、１つ又は複数のプロセッサによる前記コンピュータ可読命令の実行は、前記１つ又は複数のプロセッサに、例Ａ０１～Ａ２１、Ｄ０１～Ｄ２１又はその一部のうちのいずれかに記載されたような、又はそれに関連したような方法、技術、又は処理を実行させるように動作可能又は構成可能である電磁信号を含む。
[327]例Ｚ１３は、例Ａ０１～Ａ２１、Ｄ０１～Ｄ２１又はその一部のうちのいずれかの使用を定義する、又は伴う、又は例Ａ０１～Ａ２１、Ｄ０１～Ｄ２１又はその一部のうちのいずれかに他の方法で関連した、関数、メソッド、変数、データ構造、プロトコルなどを定義するＡＰＩ又は仕様を含む。
[328]上記の詳細な説明において、詳細な説明の一部を形成する添付図面を参照しており、全体において同様の数字が同様の部分を示しており、実行可能な実施形態が例示を目的として図示される。他の実施形態が利用可能であり、本開示の範囲から逸脱することなく構造的又は論理的変更が行われてもよいことを理解されたい。したがって、詳細な説明は、限定的な意味でとらえられるべきではなく、実施形態の範囲は添付の特許請求の範囲及びその同等物によって定義される。
[329]特許請求の範囲に記載された主題を理解する上で非常に助けとなるように、複数の個別のアクション又は動作として様々な動作が順に説明されることがある。ただし、説明の順序は、それらの動作が必ず順序に依存することを暗示すると解釈されるべきではない。特に、それらの動作は、提示の順序で実行されなくてもよい。説明された動作は、説明された実施形態とは異なる順序で実行されてもよい。様々な追加の動作が実行されてもよく、及び／又は説明された動作が追加の実施形態で省略されてもよい。さらに、例示の実施形態は、連続した動作として示される処理として、及び／又はフローチャート、フロー図、データフロー図、構造図、又はブロック図を用いて、説明されてもよいことに注意されたい。フローチャートが動作を順次の処理として説明する場合があるが、動作のうちの多くは、並列、同時又は同期で実行されてもよい。さらに、動作の順序は並び替えられてもよい。処理は、その動作が完了したときに終了されてもよいが、図に含まれていない追加のステップも有することがある。処理は、メソッド、関数、プロシージャ、サブルーチン、サブプログラムなどに対応してもよい。処理が関数に対応する場合、その終了は、呼び出し関数又は主要関数への関数の戻りに対応する。
[330]本開示の目的のため、「Ａ及び／又はＢ」というフレーズは、（Ａ）、（Ｂ）、又は（Ａ及びＢ）を意味する。本開示の目的のため、「Ａ、Ｂ、及び／又はＣ」というフレーズは、（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）、（Ａ及びＢ）、（Ａ及びＣ）、（Ｂ及びＣ）、又は（Ａ、Ｂ及びＣ）を意味する。本開示が「ａ」（不定冠詞）又は「第１の」を付して要素又はその同等物を記載した場合、そのような開示は１つ又は複数のそのような要素を含み、２つ以上のそのような要素を必要とせず、又は除外もしない。さらに、特定された要素に対する序数標識（例えば、第１、第２、又は第３）は、要素間を区別するために使用されており、そのような要素の必要数又は限定数を表示又は暗示しておらず、特記しない限り、そのような要素の特定の位置又は順序を示すものではない。
[331]本明細書は、「一実施形態では」又は「実施形態では」というフレーズを使用する場合があるが、それぞれは同一又は異なる実施形態のうちの１つ又は複数を指す場合がある。さらに、「備える」、「含む」「有する」などの用語は、本開示の実施形態に関して使用されるように、同義である。本開示が「ａ」（不定冠詞）又は「第１の」を付して要素又はその同等物を記載した場合、そのような開示は１つ又は複数のそのような要素を含み、２つ以上のそのような要素を必要とせず、又は除外もしない。さらに、特定された要素に対する序数標識（例えば、第１、第２、又は第３）は、要素間を区別するために使用されており、そのような要素の必要数又は限定数を表示又は暗示しておらず、特記しない限り、そのような要素の特定の位置又は順序を示すものではない。
[332]その派生語とともに「結合される」「通信可能に結合される」などの用語がここで使用される。「結合される」という用語は、２つ以上の要素が直接物理的又は電気的に互いに接触していることを意味する場合があり、２つ以上の要素が間接的に互いに接触しているが依然として互いと協働又は対話することを意味する場合があり、及び／又は１つ又は複数の要素が、互いに結合されたと言われる要素間に結合又は接続されることを意味する場合がある。「直接結合される」という用語は、２つ以上の要素が互いに直接接触していることを意味する場合がある。「通信可能に結合される」という用語は、２つ以上の要素が、配線又は他のインターコネクト接続を介して、無線通信チャンネル又はリンクを介して、などを含む通信手段によって互いに接触している場合があることを意味する場合がある。
[333]ここでの用法では、「回路構成」という用語は、電子装置で特定の機能を実行するように構成された回路又は複数の回路からなるシステムを指す。回路又は回路からなるシステムは、記載された機能を実現するように構成された論理回路、プロセッサ（共有、専用、又はグループ）及び／又はメモリ（共有、専用、又はグループ）などの１つ又は複数のハードウェア構成要素の一部でもよく、又はそれを含んでもよい。さらに、「回路構成」という用語は、１つ又は複数のハードウェア要素と、プログラムコードの機能を実行するために使用されるそのプログラムコードとの組合せも指す。いくつかの種類の回路構成は、記載された機能の少なくとも一部を実現するために１つ又は複数のソフトウェア又はファームウェアプログラムを実行する場合がある。ハードウェア要素とプログラムコードとのそのような組合せは、特定の種類の回路構成と呼ばれてもよい。ここでの用法では、「インターフェース回路構成」という用語は、２つ以上の構成要素又は装置の間の情報の交換を実現する回路構成を指す場合があり、その一部であり、又はそれを含む。「インターフェース回路構成」という用語は、１つ又は複数のハードウェアインターフェース（例えば、バス、入出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース、ペリフェラルコンポーネントインターフェース、ネットワークインターフェースカードなど）を指す場合がある。
[334]ここでの用法では、「モジュール」という用語は、コンピュータシステム内で基本機能を実現するように構成された回路基板、システムオンチップ（ＳｏＣ）、システムインパッケージ（ＳｉＰ）、マルチチップパッケージ（ＭＣＰ）などにパッケージングされた１つ又は複数の独立した電子回路を指す場合ある。「モジュール」という用語は、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ、１つ又は複数のソフトウェア又はファームウェアプログラムを実行するプロセッサ（共有、専用、又はグループ）及び／又はメモリ（共有、専用、又はグループ）、組合せ論理回路、及び／又は上述した機能を実現する他の適切な構成要素を指す場合があり、その一部である場合があり、又はそれを含む場合がある。
[335]ここでの用法では、「メモリ」という用語は、データを記憶するためのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、磁気ＲＡＭ、コアメモリ、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、磁気ディスク記憶媒体、光学記憶媒体、フラッシュメモリ装置、又は他の機械可読媒体を含む、データを記憶するための１つ又は複数のハードウェア装置を表す場合がある。「コンピュータ可読媒体」という用語は、メモリ、可搬性又は固定の記憶装置、光学記憶装置、及び命令又はデータを記憶、包含、又は保持することができる様々な他の媒体を含んでもよいが、それに限定されない。ここで説明された例示の実施形態は、コンピュータハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語、又はそのいずれかの組合せによって実現されてもよい。ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、又はマイクロコードで実現される場合、必要なタスクを実行するためのプログラムコード又はコードセグメントは、機械又はコンピュータ可読媒体に記憶されてもよい。コードセグメントは、プロシージャ、関数、サブプログラム、プログラム、ルーチン、サブルーチン、モジュール、プログラムコード、ソフトウェアパッケージ、クラス、又は命令のいずれかの組合せ、データ構造、プログラム文、及び／又はいずれかの他の種類のコンピュータ実行可能命令又はその組合せを表してもよい。開示された実施形態及び実施のためのコンピュータ実行可能命令は、例えば、Ｐｙｔｈｏｎ、ＰｙＴｏｒｃｈ、Ｒｕｂｙ、Ｓｃａｌａ、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｊａｖａ（商標）、Ｃ＋＋、Ｃ＃などのオブジェクト指向プログラミング言語、「Ｃ」プログラミング言語、Ｇｏ（又は「Ｇｏｌａｎｇ」）プログラミング言語などの手続き型プログラミング言語、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ、Ｓｅｒｖｅｒ－Ｓｉｄｅ ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（ＳＳＪＳ）、ＰＨＰ、Ｐｅａｒｌ、Ｐｙｔｈｏｎ、ＰｙＴｏｒｃｈ、Ｒｕｂｙ又はＲｕｂｙ ｏｎ Ｒａｉｌｓ、Ｌｕａ、Ｔｏｒｃｈ／Ｌｕａ ｗｉｔｈ Ｊｕｓｔ－Ｉｎ Ｔｉｍｅ ｃｏｍｐｉｌｅｒ（ＬｕａＪＩＴ）、Ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ Ｍｏｂｉｌｅ Ｐａｇｅｓ Ｓｃｒｉｐｔ（ＡＭＰｓｃｒｉｐｔ）、ＶＢＳｃｒｉｐｔなどのスクリプト言語、ハイパーテキストマークアップ言語（ＨＴＭＬ）、拡張マークアップ言語（ＸＭＬ）、ウィキマークアップ又はウィキテキスト、Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ（ＷＭＬ）などのマークアップ言語、Ｊａｖａ Ｓｃｒｉｐｔ Ｏｂｊｅｃｔ Ｎｏｔｉｏｎ（ＪＳＯＮ）、アパッチ（登録商標）メッセージパック（ＭｅｓｓａｇｅＰａｃｋ）（商標）などのデータ交換形式／定義、カスケーディングスタイルシート（ＣＳＳ）、拡張可能なスタイルシート言語（ＸＳＬ）などのスタイルシート言語、アパッチ（登録商標）スリフト、アブストラクトシンタックスノーテーションドットワン（Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｓｙｎｔａｘ Ｎｏｔａｔｉｏｎ ｏｎｅ）（ＡＳＮ．１）、グーグル（登録商標）プロトコルバッファ（ｐｒｏｔｏｂｕｆ）などのインターフェース定義言語（ＩＤＬ）、又は、プロプライエタリなプログラミング言語及び／又は開発ツール、又はここで説明されているようないずれかの他の言語又はツールを含む何らかの他の適切なプログラミング言語など、コンピュータシステム又は同様の装置で実行されることが可能な１つ又は複数のプログラミング言語のいずれかの組合せで実現可能である。
[336]ここでの用法では、「インスタンス化する」、「インスタンス化」などの用語は、インスタンスの作成を指す場合があり、「インスタンス」は、例えば、プログラムコードの実行中に発生する場合があるオブジェクトの具象化を指す場合がある。さらに、「アプリケーションインスタンス」は、モバイルエッジホストで実行されて顧客（複数可）に供給するサービス（複数可）を実現できる、具現化されたソフトウェアプログラムでもよい。ここでの用法では、「サンプリング」という用語は、アナログ信号を異なる時刻のある数のデータ点に変換する処理を指し、「量子化」という用語は、所与のサンプルで使用されたデータ点の数を指す。
[337]ここでの用法では、「データベースオブジェクト」、「データ構造」などは、オブジェクト、属性値ペア（ＡＶＰ）、キー値ペア（ＫＶＰ）、タプルなどの形態を有する情報のいずれかの表現を指す場合があり、変数、データ構造、関数、メソッド、クラス、データベースレコード、データベースフィールド、データベースエンティティ、データ及び／又はデータベースエンティティの間の関連付け（「関係」とも呼ばれる）、ブロックチェーン実施におけるブロック及びブロック間リンクなどを含んでもよい。データ構造及び／又はデータベースオブジェクトは、データ又は情報のいずれかの適切な集合体でもよく、例えば、アレイ、連結リスト、マルチマップ、多重集合、レコード、タプル、構造体、コンテナなどを含む場合がある。「テーブル」は、行又はレコードとして論理的に配置される１つ又は複数のデータベースオブジェクトの閲覧可能な表現であり、列又はフィールドによって論理的に配置された１つ又は複数のデータカテゴリを含む。テーブルの各要素は、フィールドで定義されたカテゴリ毎にデータのインスタンスを含む。
[338]ここでの用法では、「リソース」という用語は、コンピュータ装置、機械的装置、記憶領域、プロセッサ／ＣＰＵ時間、プロセッサ／ＣＰＵ使用量、プロセッサ及びアクセラレータの負荷、ハードウェア時間又は使用量、電力、入出力動作、ポート又はネットワークソケット、チャンネル／リンク割当て、スループット、メモリ使用量、ストレージ、ネットワーク、データベース及びアプリケーション、作業負荷単位、ウェブページ、ウェブアプリケーションなど、物理的又は仮想的装置、コンピューティング環境内の物理的又は仮想的構成要素、及び／又は特定の装置内の物理的又は仮想的構成要素を指す。「ネットワークリソース」という用語は、リモートのエンティティによってホストされネットワークを介してアクセス可能なリソースを指す場合がある。「システムリソース」という用語は、サービスを提供するいずれかの種類の共有エンティティを指す場合があり、コンピューティング及び／又はネットワークリソースを含んでもよい。システムリソースは、そのようなシステムリソースが単一のホスト又は複数のホストに常駐しており明確に識別可能な場合に、サーバを介してアクセス可能なコヒーレント関数、ネットワークデータオブジェクト又はサービスのセットと考えられてもよい。さらに、「仮想化リソース」は、モバイルエッジアプリケーションなどのアプリケーションに対して仮想化インフラストラクチャによって実現されるコンピュート、ストレージ、及び／又はネットワークリソースを指す場合がある。
[339]ここでの用法では、「コンテンツ」という用語は、特定の視聴者又はエンドユーザに運ばれる視覚又は可聴情報を指し、特定のテーマ又はトピックに関係する情報を含んでもよく、又は運んでもよい。コンテンツ又はコンテンツアイテムは、異なるコンテンツタイプ（例えば、テキスト、画像、音声、映像など）でもよく、及び／又は異なるフォーマット（例えば、マイクロソフト（登録商標）ワード（Ｗｏｒｄ）（登録商標）文書、ポータブルドキュメントフォーマット（ＰＤＦ）文書、ＨＴＭＬ文書を含むテキストファイル、ＭＰＥＧ－４音声ファイル及びＷｅｂＭオーディオなどの音声ファイル、及び／又は映像ファイルなど）を有してもよい。「文書」という用語は、データを記録するために使用されるコンピュータファイル又はリソースを指す場合があり、ワードプロセッシング、スプレッドシート、スライドプレゼンテーション、マルチメディアアイテムなどの様々なファイルタイプ又はフォーマットを含む。ここでの用法では、「サービス」という用語は、ここで説明されたようなコンピューティングシステム又はデバイスのうちのいずれかなど、要求パーティの代わりに実行される特定の機能又は機能のセットを指す。サービスは、特定された情報の取り出し、又は動作のセットの実行を含む場合があり、又は伴う場合がある。
[340]ここでの用法では、「通信プロトコル」（有線又は無線のいずれか）という用語は、データのパケット化／非パケット化、信号の変調／復調、プロトコルスタックの実施などのための命令を含む、他の装置及び／又はシステムとの通信のために通信装置及び／又はシステムによって実行される標準化されたルール又は命令のセットを指す。ここで説明された様々な無線通信は、Ｇｌｏｂａｌ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｍｏｂｉｌｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ（ＧＳＭ、登録商標）無線通信技術、Ｇｅｎｅｒａｌ Ｐａｃｋｅｔ Ｒａｄｉｏ Ｓｅｒｖｉｃｅ（ＧＰＲＳ）無線通信技術、Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｄａｔａ Ｒａｔｅｓ ｆｏｒ ＧＳＭ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ（ＥＤＧＥ）無線通信技術、及び／又はＴｈｉｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ Ｐｒｏｊｅｃｔ（３ＧＰＰ）無線通信技術、例えば、ユニバーサル移動体通信システム（ＵＭＴＳ）、Ｆｒｅｅｄｏｍ ｏｆ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ａｃｃｅｓｓ（ＦＯＭＡ）、３ＧＰＰ Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ（ＬＴＥ）、３ＧＰＰ Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ Ａｄｖａｎｃｅｄ（ＬＴＥ Ａｄｖａｎｃｅｄ）、Ｃｏｄｅ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ａｃｃｅｓｓ ２０００（ＣＤＭ２０００）、Ｃｅｌｌｕｌａｒ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｐａｃｋｅｔ Ｄａｔａ （ＣＤＰＤ）、Ｍｏｂｉｔｅｘ、第３世代（３Ｇ）、回線交換データ（ＣＳＤ）、高速回線交換データ（ＨＳＣＳＤ）、ユニバーサル移動体通信システム（第３世代）（ＵＭＴＳ（３Ｇ））、広帯域符号分割多重接続（ユニバーサル移動体通信システム）（Ｗ－ＣＤＭＡ（ＵＭＴＳ））、Ｈｉｇｈ Ｓｐｅｅｄ Ｐａｃｋｅｔ Ａｃｃｅｓｓ（ＨＳＰＡ）、Ｈｉｇｈ－Ｓｐｅｅｄ Ｄｏｗｎｌｉｎｋ Ｐａｃｋｅｔ Ａｃｃｅｓｓ（ＨＳＤＰＡ）、Ｈｉｇｈ－Ｓｐｅｅｄ Ｕｐｌｉｎｋ Ｐａｃｋｅｔ Ａｃｃｅｓｓ（ＨＳＵＰＡ）、Ｈｉｇｈ Ｓｐｅｅｄ Ｐａｃｋｅｔ Ａｃｃｅｓｓ Ｐｌｕｓ（ＨＳＰＡ＋）、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｍｏｂｉｌｅ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｓｙｓｔｅｍ－Ｔｉｍｅ－Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｄｕｐｌｅｘ（ＵＭＴＳ－ＴＤＤ）、時分割符号分割多元接続（ＴＤ－ＣＤＭＡ）、時分割同期符号多元接続（ＴＤ－ＣＤＭＡ）、３ｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ Ｐｒｏｊｅｃｔリリース８（プレ第４世代）（３ＧＰＰリリース８（プレ４Ｇ））、３ＧＰＰリリース９（３ｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ Ｐｒｏｊｅｃｔリリース９）、３ＧＰＰリリース１０（３ｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ Ｐｒｏｊｅｃｔリリース１０）、３ＧＰＰリリース１１（３ｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ Ｐｒｏｊｅｃｔリリース１１）、３ＧＰＰリリース１２（３ｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ Ｐｒｏｊｅｃｔリリース１２）、３ＧＰＰリリース８（３ｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ Ｐｒｏｊｅｃｔリリース８）、３ＧＰＰリリース１４（３ｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ Ｐｒｏｊｅｃｔリリース１４）、３ＧＰＰリリース１５（３ｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ Ｐｒｏｊｅｃｔリリース１５）、３ＧＰＰリリース１６（３ｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ Ｐｒｏｊｅｃｔリリース１６）、３ＧＰＰリリース１７（３ｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ Ｐｒｏｊｅｃｔリリース１７）及び後続のリリース（リリース１８、リリース１９など）、３ＧＰＰ ５Ｇ、３ＧＰＰ ＬＴＥ Ｅｘｔｒａ、ＬＴＥ－Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｐｒｏ、ＬＴＥ Ｌｉｃｅｎｓｅｄ－Ａｓｓｉｓｔｅｄ Ａｃｃｅｓｓ（ＬＡＡ）、ＭｕＬＴＥｆｉｒｅ、ＵＭＴＳ Ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ Ｒａｄｉｏ Ａｃｃｅｓｓ（ＵＴＲＡ）、Ｅｖｏｌｖｅｄ ＵＭＴＳ Ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ Ｒａｄｉｏ Ａｃｃｅｓｓ（Ｅ－ＵＴＲＡ）、Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ Ａｄｖａｎｃｅｄ（第４世代）（ＬＴＥ Ａｄｖａｎｃｅｄ（４Ｇ））、ｃｄｍａＯｎｅ（２Ｇ）、Ｃｏｄｅ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ａｃｃｅｓｓ ２０００（第３世代）（ＣＤＭ２０００（３Ｇ））、Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ－Ｄａｔａ Ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ又はＥｖｏｌｕｔｉｏｎ－Ｄａｔａ Ｏｎｌｙ（ＥＶ－ＤＯ）、高度携帯電話システム（第１世代）（ＡＭＰＳ（１Ｇ））、Ｔｏｔａｌ Ａｃｃｅｓｓ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ／Ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｔｏｔａｌ Ａｃｃｅｓｓ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ（ＴＡＣＳ／ＥＴＡＣＳ）、デジタルＡＭＰＳ（第２世代）（Ｄ－ＡＭＰＳ（２Ｇ））、プッシュツートーク（ＰＴＴ）、携帯電話システム（ＭＴＳ）、改良型携帯電話システム（ＩＭＴＳ）、Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｍｏｂｉｌｅ Ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ Ｓｙｓｔｅｍ（ＡＭＴＳ）、ＯＬＴ（Ｐｕｂｌｉｃ Ｌａｎｄ Ｍｏｂｉｌｅ Ｔｅｌｅｐｈｏｎｙを意味するノルウェー語のＯｆｆｅｎｔｌｉｇ Ｌａｎｄｍｏｂｉｌ Ｔｅｌｅｆｏｎｉの略語）、ＭＴＤ（スウェーデン語のＭｏｂｉｌｔｅｌｅｆｏｎｉｓｙｓｔｅｍ Ｄ又はＭｏｂｉｌｅ ｔｅｌｅｐｈｏｎｙ ｓｙｓｔｅｍ Ｄの略称）、Ｐｕｂｌｉｃ Ａｕｔｏｍａｔｅｄ Ｌａｎｄ Ｍｏｂｉｌｅ（Ａｕｔｏｔｅｌ／ＰＡＬＭ）、ＡＲＰ（「カーラジオ電話」を意味するフィンランド語のＡｕｔｏｒａｄｉｏｐｕｈｅｌｉｎの略称）、ＮＭＴ（Ｎｏｒｄｉｃ Ｍｏｂｉｌｅ Ｔｅｌｅｐｈｏｎｙ）、日本電信電話株式会社（ＮＴＴ）の大容量方式（Ｈｉｃａｐ）、Ｃｅｌｌｕｌａｒ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｐａｃｋｅｔ Ｄａｔａ（ＣＤＰＤ）、Ｍｏｂｉｔｅｘ、ＤａｔａＴＡＣ、Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｎｅｔｗｏｒｋ（ｉＤＥＮ）、Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｃｅｌｌｕｌａｒ（ＰＤＣ）、回線交換データ（ＣＳＤ）、パーソナルハンディホンシステム（ＰＨＳ）、Ｗｉｄｅｂａｎｄ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＷｉＤＥＮ）、ｉＢｕｒｓｔ、Ｕｎｌｉｃｅｎｓｅｄ Ｍｏｂｉｌｅ Ａｃｃｅｓｓ（ＵＭＡ）、３ＧＰＰ Ｇｅｎｅｒｉｃ Ａｃｃｅｓｓ Ｎｅｔｗｏｒｋ又はＧＡＮ標準とも呼ばれる）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）（ｒ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ（ＢＬＥ）、ＩＥＥＥ８０２．１５．４準拠のプロトコル（例えばＩＰｖ６ ｏｖｅｒ Ｌｏｗ ｐｏｗｅｒ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ（６ＬｏＷＰＡＮ）、ＷｉｒｅｌｅｓｓＨＡＲＴ、ＭｉＷｉ、Ｔｈｒｅａｄ、Ｉ６００．１１ａなど）ＷｉＦｉ－ｄｉｒｅｃｔ、ＡＮＴ／ＡＮＴ＋、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、Ｚ－Ｗａｖｅ、３ＧＰＰデバイスツーデバイス（Ｄ２Ｄ）又はＰｒｏｘｉｍｉｔｙ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ（ＰｒｏＳｅ）、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｐｌｕｇ ａｎｄ Ｐｌａｙ（ＵＰｎＰ）、Ｌｏｗ－Ｐｏｗｅｒ Ｗｉｄｅ－Ａｒｅａ－Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＬＰＷＡＮ）、ＬｏＲａＷＡＮ（商標）（Ｌｏｎｇ Ｒａｎｇｅ Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｓｉｇｆｏｘ、Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｇｉｇａｂｉｔ Ａｌｌｉａｎｃｅ（ＷｉＧｉｇ）標準、一般的にはｍｍＷａｖｅ標準（ＷｉＧｉｇ、ＩＥＥＥ８０２．１１ａｄ、ＩＥＥＥ８０２．１１ａｙなど、１０～３００ＧＨｚ以上で動作する無線システム）、３００ＧＨｚ及びＴＨｚより上の帯域で動作する技術、（３ＧＰＰ／ＬＴＥ準拠又はＩＥＥＥ８０２．１１ｐ及び他の）車両間（Ｖ２Ｖ）及び車から人、モノ（Ｖ２Ｘ）及び車からインフラストラクチャ（Ｖ２Ｉ）及びインフラストラクチャから車（Ｉ２Ｖ）の通信技術、３ＧＰＰセルラＶ２Ｘ、高度道路交通システム及び他などのＤＳＲＣ（専用狭域通信）通信システム、欧州ＩＴＳ－Ｇ５システム（例えば、ＩＴＳ－Ｇ５Ａ（例えば、周波数帯域５，８７５ＧＨｚ～５，９０５ＧＨｚの安全関連アプリケーションのためのＩＴＳ専用の欧州ＩＴＳ周波数帯域でのＩＴＳ－Ｇ５の動作）、ＩＴＳ－Ｇ５Ｂ（例えば、周波数帯域５，８５５ＧＨｚ～５，８７５ＧＨｚでのＩＴＳ非安全アプリケーション専用の欧州ＩＴＳ周波数帯域での動作）、ＩＴＳ－Ｇ５Ｃ（例えば、周波数帯域５，４７０ＧＨｚ～５，７２５ＧＨｚでのＩＴＳアプリケーションの動作）などを含むＩＥＥＥ８０２．１１ｐ準拠ＤＳＲＣの欧州版）を含む無線通信技術及び／又は標準のうちのいずれか１つ又は複数を含んでもよく、又は準拠していてもよいが、それに限定されない。上記で列挙した標準に加えて、いずれかの数の衛星アップリンク技術が、例えば、特に、両方が存在しているが策定されていない国際電気通信連合（ＩＴＵ）又は欧州電気通信標準化機構（ＥＴＳＩ）によって発行された標準に準拠する無線を含むＴＲｘ１２１２に対して使用されてもよい。
[341]ここでの用法では、「デバイス」という用語は、近傍の別の物理的エンティティ内に埋め込まれた、又はそれに取り付けられている物理的エンティティであって、デジタル情報をその物理的エンティティとの間で運ぶ機能を有する物理的エンティティを指す場合がある。ここでの用法では、「要素」という用語は、所与の抽象レベルで分割できず明確に定義された境界を有する最小構成単位を指す場合があり、要素は、いずれかの種類のエンティティにもなり得る。ここでの用法では、「コントローラ」という用語は、それ自体の状態を変化させる、又は物理的エンティティを移動させることなどによって、物理的エンティティに影響を与える機能を有する要素又はエンティティを指す場合がある。ここでの用法では、「エンティティ」という用語は、アーキテクチャ又はデバイスの個別の構成要素、又はペイロードとして転送された情報を指す場合がある。
[342]ここでの用法では、「コンピュータシステム」という用語は、いずれかの種類の相互接続された電子装置、コンピュータ装置、又はその構成要素を指す。さらに、「コンピュータシステム」及び／又は「システム」という用語は、１つ又は複数の機能を実現するために、互いに通信可能に結合された、又は他の方法で組織されたコンピュータの様々な構成要素を指す場合がある。さらに、「コンピュータシステム」及び／又は「システム」という用語は、互いに通信可能に結合され、コンピューティングリソース及び／又はネットワーキングリソースを共有するように構成された複数のコンピュータ装置及び／又は複数のコンピューティングシステムを指す場合がある。さらに、「コンピュータシステム」という用語は、コンピュータ装置、コンピューティングデバイス、コンピューティングプラットフォーム、クライアントデバイス、クライアント、モバイル、モバイルデバイス、ユーザ機器（ＵＥ）、端末、受信機、サーバなどと同義と考えられてもよく、今後、場合によっては、そのように呼ばれる場合があり、一連の算術演算又は論理演算を順次及び自動的に実行できるいずれかの物理的ハードウェア装置で、データを機械可読媒体に記録／記憶し、通信ネットワークにおいて１つ又は複数の他の装置との間でデータを送受信するように構成された物理的ハードウェア装置を表す場合がある。
[343]「コンピュータ装置」、「コンピュータシステム」、「ユーザ機器」などの例は、セルラ電話、スマートフォン、フィーチャーフォン、タブレットパーソナルコンピュータ、ウェアラブルコンピューティングデバイス、自律型センサ、ラップトップコンピュータ、デスクトップパーソナルコンピュータ、ビデオゲーム機、デジタルメディアプレーヤー、ハンドヘルドメッセージングデバイス、パーソナルデータアシスタント、電子ブックリーダ、拡張現実デバイス、サーバコンピュータ装置（例えば、スタンドアロン、ラック搭載型、又はブレードなど）、クラウドコンピューティングサービス／システム、ネットワークエレメント、車載インフォテインメント（ＩＶＩ）、車内エンターテインメント（ＩＣＥ）デバイス、インストルメントクラスタ（ＩＣ）、ヘッドアップディスプレイ（ＨＵＤ）デバイス、車載式故障診断（ＯＢＤ）装置、ダッシュトップモバイル機器（ＤＭＥ）、モバイルデータ端末（ＭＤＴ）、電子エンジンマネジメントシステム（ＥＥＭＳ）、電子／エンジン制御ユニット（ＥＣＵ）、電子／エンジン制御モジュール（ＥＣＭ）、埋込型システム、マイクロコントローラ、制御モジュール、エンジンマネジメントシステム（ＥＭＳ）、ネットワーク接続された機器又は「スマート」機器、マシンタイプ通信（ＭＴＣ）装置、マシンツーマシン（Ｍ２Ｍ）、モノのインターネット（ＩｏＴ）装置、及び／又はいずれかの他の同様の電子装置を含んでもよい。さらに、「車両組込コンピュータ装置」という用語は、車両に物理的に搭載された、作り付けられた、又は他の方法で組み込まれたいずれかのコンピュータ装置及び／又はコンピュータシステムを指す場合がある。
[344]「サーバ」という用語は、ここでの用法では、プロセッシングハードウェア及び／又はプロセス空間（複数可）、メモリ装置又はデータベースなどの関連記憶媒体、さらに、いくつかの例では、当業界で知られている適切なアプリケーション（複数可）を含むコンピューティングデバイス又はシステムを指す。「サーバシステム」及び「サーバ」という用語はここでは入れ替え可能に使用されてもよく、これらの用語は、物理的及び／又は仮想的リソースのプールへのアクセスを与える１つ又は複数のコンピューティングシステム（複数可）を指す。ここで説明された様々なサーバは、ラックコンピューティングアーキテクチャコンポーネント（複数可）、タワーコンピューティングアーキテクチャコンポーネント（複数可）、ブレードコンピューティングアーキテクチャコンポーネント（複数可）などを有するコンピュータ装置を含む。サーバは、１箇所又は複数箇所のデータセンタに配置されてもよいサーバのクラスタ、サーバファーム、クラウドコンピューティングサービス、又はサーバの他のグルーピング又はプールを表してもよい。サーバは、さらに、１つ又は複数のデータ記憶装置（不図示）に接続又は他の方法で関連付けられてもよい。さらに、サーバは、個々のサーバコンピュータ装置の全体的な管理及び動作のために実行可能なプログラム命令を提供するオペレーティングシステム（ＯＳ）を含んでもよく、サーバのプロセッサによって実行されると、サーバが意図した機能を実行できるようになる命令を記憶するコンピュータ可読媒体を含んでもよい。サーバのＯＳ及び一般的な機能のための適切な実装は知られており、又は市販されており、当業界で通常の技能を有する人によって容易に実施される。
[345]ここでの用法では、「ネットワークエレメント」という用語は、ネットワーク接続されたコンピュータ、ネットワーキングハードウェア、ネットワーク機器、ルータ、スイッチ、ハブ、ブリッジ、無線ネットワークコントローラ、無線アクセスネットワーク装置、ゲートウェイ、サーバ、及び／又はいずれかの他の同様の装置と同義と考えられてもよく、そのように呼ばれてもよい。「ネットワークエレメント」という用語は、有線又は無線通信ネットワークの物理的コンピューティングデバイスを表してもよく、仮想マシンをホストするように構成されてもよい。さらに、「ネットワークエレメント」という用語は、ネットワークと１人又は複数のユーザとの間のデータ及び／又は音声接続性のための無線ベースバンド機能を提供する機器を表してもよい。「ネットワークエレメント」という用語は、「基地局」と同義と考えられてもよく、及び／又はそのように呼ばれてもよい。ここでの用法では、「基地局」という用語は、ノードＢ、拡張又は進化型ノードＢ（ｅＮＢ）、次世代ノードＢ（ｇＮＢ）、ベーストランシーバ基地局（ＢＴＳ）、アクセスポイント（ＡＰ）、路側ユニット（ＲＳＵ）などと同義と考えられてもよく、及び／又はそのように呼ばれてもよく、ネットワークと１人又は複数のユーザとの間のデータ及び／又は音声接続性のために無線ベースバンド機能を提供する機器を表してもよい。ここでの用法では、「チャンネル」という用語は、データ又はデータストリームを伝送するために使用される、有形又は無形のいずれかの伝送媒体を指す場合がある。「チャンネル」という用語は、「通信チャンネル」、「データ通信チャンネル」、「伝送チャンネル」、「データ伝送チャンネル」、「アクセスチャンネル」、「データアクセスチャンネル」、「リンク」、「データリンク」、「キャリア」、「無線周波数キャリア」、及び／又はデータが伝送される経路又は媒体を示すいずれかの他の同様の用語と同義の場合があり、及び／又はそれと同等の場合がある。さらに、「リンク」という用語は、情報を送受信するための無線アクセス技術（ＲＡＴ）による２つの装置間の接続を指す場合がある。
[346]説明の目的のため、特定の実施形態がここで図示及び説明されたが、同じ目的を達成するように計算された多種多様な代替及び／又は同等の実施形態又は実施は、本開示の範囲から逸脱せずに図示及び説明された実施形態と置き換えられることが可能である。本願は、ここで説明された実施形態のあらゆる適応又は変形を網羅することが意図される。したがって、ここで説明された実施形態は特許請求の範囲によってのみ限定されることが明らかに意図される。
Claims (25)
- 身元検証サービスを提供するためにコンピュータシステムの動作の方法であって、
前記コンピュータシステムとクライアントシステムとの間のセキュアチャンネルを介して前記クライアントシステムから一次生体データと、前記一次生体データとは異なる二次生体データとを取得するステップと、
前記クライアントシステムのユーザの身元を検証する要求の受信に応答して、前記コンピュータシステムと前記クライアントシステムとの間に前記セキュアチャンネルを構築するステップと、
前記一次生体データに基づいて他のユーザのセットのうちから１人又は複数の一致ユーザを特定するステップと、
前記二次生体データに基づいて１人又は複数の前記一致ユーザの修正を介して候補身元のセットを決定するステップと、
前記候補身元のセットの各候補身元に対して信頼度スコアを計算するステップと、
前記候補身元のセットの計算された信頼度スコアのうちで計算された最も高い信頼度スコアを有する候補身元と一致するユーザ識別子（ＩＤ）が前記身元検証サービスに登録するために登録処理を開始した場合、前記クライアントシステムに登録再開メッセージを送信するステップと、
計算された前記最も高い信頼度スコアを有する前記候補身元と一致するユーザＩＤが前記登録処理を開始しなかった場合、前記クライアントシステムに新規登録メッセージを送信するステップと、
計算された前記最も高い信頼度スコアを有する前記候補身元と一致する前記ユーザＩＤが前記身元検証サービスのメンバーである場合、メンバー認証標示メッセージを前記クライアントシステムに送信するステップと、
を含む方法。 - 前記一次生体データが、前記ユーザの顔の画像又は映像データ、前記ユーザの掌の画像又は映像データ、及び前記ユーザの声紋のうちの１つを含み、
前記二次生体データが、前記一次生体データとは異なる、前記ユーザの前記顔の画像又は映像データ、前記ユーザの掌の画像又は映像データ、及び前記ユーザの声紋のうちの１つを含む、請求項１に記載の方法。 - 前記二次生体データの受信前に１人又は複数の前記一致ユーザを特定するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
- 前記一次生体データが前記ユーザの顔の画像又は映像データを含み、前記方法が、
前記画像又は映像データから１つ又は複数のオブジェクト特徴を抽出するステップと、
抽出された前記オブジェクト特徴を、前記他のユーザのセットのうちのユーザの一次生体データの抽出されたオブジェクト特徴と照合するステップと、
を含む、請求項１に記載の方法。 - 面談者エージェントによって実行される、前記登録処理の処理中に前記クライアントシステムの前記ユーザとのライブ面談中又はその前に、前記候補身元のセットが前記面談者エージェントに送信される、請求項１に記載の方法。
- 前記面談者エージェントが、前記コンピュータシステムによって動作される、又は別のコンピュータシステムによって動作される自律型人工知能エージェントである、請求項５に記載の方法。
- 前記二次生体データが前記クライアントシステムによってキャプチャされた音声データを含み、前記方法が、
前記音声データから１つ又は複数の音声特徴を抽出するステップと、
抽出された前記音声特徴を、前記他のユーザのセットの二次生体データの抽出された音声特徴と照合するステップと
を含むか、又は
前記二次生体データが前記ユーザの掌の画像又は映像データを含み、前記方法が、
前記画像又は映像データから１つ又は複数のオブジェクト特徴を抽出するステップと、
抽出された前記オブジェクト特徴を、前記他のユーザのセットのうちのユーザの二次生体データの抽出されたオブジェクト特徴と照合するステップと、
を含む、請求項４に記載の方法。 - 前記音声データが前記ユーザの録音された声を含み、前記方法が、前記音声データに基づいて声紋を生成するステップを含む、請求項７に記載の方法。
- 前記クライアントシステムからメッセージを受信するステップであって、前記メッセージが、１回限りの許可コードと、選択されたサービスプロバイダプラットフォームに開示される選択された身元データ項目を示す命令とを要求するステップをさらに含み、
処理手段が前記命令にしたがって前記１回限りの許可コードを生成するためのものであり、前記１回限りの許可コードを選択された前記身元データ項目と関連付け、
通信手段は、生成された前記１回限りの許可コードを選択された前記サービスプロバイダプラットフォーム又は前記クライアントシステムに送信するためのものである、請求項１に記載の方法。 - 前記メッセージが第１のメッセージであり、前記１回限りの許可コードが前記サービスプロバイダプラットフォームに送信されるものであり、
前記通信手段が前記サービスプロバイダプラットフォームから第２のメッセージを受信するためのものであり、前記第２のメッセージが前記１回限りの許可コードを含み、前記処理手段が前記１回限りの許可コードと関連付けられた選択された前記身元データへのアクセスを許可するためのものであり、
前記通信手段が前記サービスプロバイダプラットフォームに第３のメッセージを送信するためのものであり、前記第３のメッセージが、選択された前記身元データ項目に対するアクセスが許可されたことを示すものであり、又は前記第３のメッセージが、選択された前記身元データ項目を含むものである、請求項９に記載の方法。 - 命令を含む１つ又は複数のコンピュータ可読記憶媒体であって、コンピューティングシステムの１つ又は複数のプロセッサによる前記命令の実行は、前記コンピューティングシステムに、請求項１～１０のいずれか一項に記載の方法を実行させるように動作可能である、コンピュータ可読記憶媒体。
- ネットワークインターフェースと、メモリ装置と、前記ネットワークインターフェース及び前記メモリ装置と通信可能に結合された少なくとも１つのプロセッサとを備え、少なくとも１つの前記プロセッサは、請求項１～１０のいずれか一項に記載の方法を実行するように構成可能である、コンピュータシステム。
- 請求項１～１０のいずれか一項に記載の方法を実行するための手段を備える身元管理及び検証システム。
- 身元検証サービスを得るためにクライアントコンピューティングシステムの動作の方法であって、
第１のグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を生成するステップであり、前記第１のＧＵＩが第１のグラフィカルコントロールエレメント（ＧＣＥ）を含み、前記第１のＧＣＥの選択に応答して、前記命令の実行が、前記クライアントシステムに、第１のセンサが一次生体データをキャプチャできるようにさせる、ステップと、
前記第１のセンサから得られた第１のセンサデータから前記一次生体データを検出することを試行するステップと、
前記第１のセンサデータからの前記一次生体データの正しい検出に応答して、
前記クライアントシステムと身元検証システム（ＩＶＳ）との間のセキュアチャンネルを介して前記ＩＶＳに前記一次生体データを送信するステップと、
第２のＧＵＩを生成するステップであり、前記第２のＧＵＩが第２のＧＣＥを含み、前記第２のＧＣＥの選択に応答して、前記命令の実行が、前記クライアントコンピューティングシステムに、第２のセンサが二次生体データをキャプチャできるようにさせるステップと、
を含む方法。 - 前記第１のＧＵＩを生成するために、前記命令の実行が、前記クライアントシステムに、
前記第１のＧＵＩの第１のインスタンスを生成することであり、前記第１のＧＵＩの前記第１のインスタンスが前記第１のＧＣＥを含む、生成することと、
前記第１のセンサデータからの前記一次生体データの誤った検出に応答して、追加又は代替の一次生体データを再度キャプチャするために、前記第１のＧＵＩの第２のインスタンスを生成することと、
実行させるように動作可能であり、
前記第１のＧＵＩの前記第１のインスタンスがアウトライングラフィカルエレメントを含み、前記第１のセンサが画像キャプチャ装置であり、前記第１のセンサデータが前記クライアントシステムのユーザの画像データを含み、前記アウトライングラフィカルエレメントが、前記画像キャプチャ装置を使用して前記ユーザの所望の身体部分をキャプチャするための基準点として動作する、請求項１４に記載の方法。 - 第１のセンサデータから前記一次生体データを検出することを試行するために、前記命令の実行が、前記クライアントシステムに、
前記ユーザの所望の前記身体部分が前記画像データ内で表されているかを判断することを実行させるように動作可能である、請求項１５に記載の方法。 - 前記命令の実行が、前記クライアントシステムに、
前記第２のセンサから取得された第２のセンサデータから前記二次生体データを検出することを試行することと、
前記第２のセンサデータからの前記二次生体データの正しい検出に応答して、
前記クライアントシステムと前記ＩＶＳとの間の前記セキュアチャンネルを介して前記ＩＶＳへ前記二次生体データを送信することと、
第３のＧＵＩを生成することとと、
を実行させるように動作可能であり、
前記第３のＧＵＩが第３のＧＣＥを含み、前記第３のＧＣＥの選択に応答して、前記命令の実行が、前記クライアントシステムに、第３のセンサが非生体データをキャプチャできるようにさせ、
前記第２のＧＵＩを生成するために、前記命令の実行が、前記クライアントシステムに、
前記第２のＧＵＩの第１のインスタンスを生成することであり、前記第２のＧＵＩの前記第１のインスタンスが前記第２のＧＣＥを含む、生成することと、
前記第２のセンサデータからの前記二次生体データの誤った検出に応答して、追加又は代替の二次生体データを再度キャプチャするために前記第２のＧＵＩの第２のインスタンスを生成することと、
を実行させるように動作可能である、請求項１４に記載の方法。 - 前記第２のＧＵＩの前記第１のインスタンスが別の第２のＧＣＥを含み、前記第２のセンサが音声キャプチャ装置であり、前記第２のセンサデータが音声データを含み、前記第２のＧＣＥが、前記音声キャプチャ装置を制御して前記音声データの記録を開始するためのものであり、前記別の第２のＧＣＥが、前記音声キャプチャ装置を制御して前記音声データの記録を停止するためのものである、請求項１７に記載の方法。
- 前記命令の実行が、前記クライアントシステムに、
前記第２のＧＵＩの前記第１のインスタンス内にスペクトログラムを表示することであり、前記スペクトログラムが前記音声キャプチャ装置によってキャプチャされた音声信号をグラフィカルに表す、表示すること
を実行するように動作可能である、請求項１８に記載の方法。 - 前記二次生体データを前記ＩＶＳに送信するために、前記命令の実行が、前記クライアントシステムに、
前記クライアントシステムと前記ＩＶＳとの間の前記セキュアチャンネルを介して前記ＩＶＳに前記音声信号を送信することと、
前記セキュアチャンネルを介して前記ＩＶＳから、前記第２のＧＵＩの前記第１のインスタンス内に前記スペクトログラムをレンダリングするためのプログラムコードを受信することと、
を実行させるように動作可能である、請求項１９に記載の方法。 - 前記命令の実行が、前記クライアントシステムに、
キャプチャされた前記音声データに基づいて前記スペクトログラムを生成すること
を実行させるように動作可能であり、
前記二次生体データを前記ＩＶＳに送信するために、前記命令の実行が、前記クライアントシステムに、
前記音声信号及び前記スペクトログラムの一方又は両方を前記セキュアチャンネルを介して前記ＩＶＳに送信すること
を実行させる、請求項１９に記載の方法。 - 命令を含む１つ又は複数のコンピュータ可読記憶媒体であって、クライアントコンピューティングシステムの１つ又は複数のプロセッサによる前記命令の実行は、前記クライアントコンピューティングシステムに、請求項１４～２１のいずれか一項に記載の方法を実行させるように動作可能である、コンピュータ可読記憶媒体。
- 有線又は無線通信システムと、メモリ装置と、前記通信システム及び前記メモリ装置に通信可能に結合された少なくとも１つのプロセッサとを備え、少なくとも１つの前記プロセッサが、請求項１４～２１のいずれか一項に記載の方法を実行するように構成可能である、クライアントコンピューティングシステム。
- 請求項１４～２１のいずれか一項に記載の方法を実行するための手段を備える装置。
- クライアントコンピューティングシステムであって、
ディスプレイ装置と、
センサ回路構成と、
通信回路構成と、
前記ディスプレイ装置、前記センサ回路構成、及び前記通信回路構成に通信可能に結合されたプロセッサ回路構成と、
を備え、前記プロセッサ回路構成は、
前記ディスプレイ装置に表示するためにグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）のインスタンスをレンダリングし、前記ＧＵＩが１つ又は複数のグラフィカルコントロールエレメント（ＧＣＥ）を含み、
所定数の生体データがキャプチャされるまでの前記１つ又は複数のＧＣＥのうちの第１のＧＣＥの検出された各選択に応答して、
前記センサ回路構成が生体データをキャプチャできるようにし、
前記センサ回路構成から取得されたセンサデータから前記生体データを検出し、
前記ディスプレイ装置に表示するために前記ＧＵＩの別のインスタンスをレンダリングするように構成可能であり、
前記通信回路構成は、
前記クライアントコンピューティングシステムと身元検証サービス（ＩＶＳ）との間にセキュアチャンネルを構築し、
前記ＧＵＩの前記別のインスタンスをレンダリングする前に、前記セキュアチャンネルを介して検出された前記生体データを前記ＩＶＳに送信するように構成可能である、クライアントコンピューティングシステム。
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US16/416,096 | 2019-05-17 | ||
| US16/416,096 US10693872B1 (en) | 2019-05-17 | 2019-05-17 | Identity verification system |
| PCT/US2020/033269 WO2020236651A1 (en) | 2019-05-17 | 2020-05-15 | Identity verification and management system |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2022532677A true JP2022532677A (ja) | 2022-07-15 |
Family
ID=70978640
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2021568720A Pending JP2022532677A (ja) | 2019-05-17 | 2020-05-15 | 身元検証及び管理システム |
Country Status (8)
| Country | Link |
|---|---|
| US (2) | US10693872B1 (ja) |
| EP (1) | EP3970039A1 (ja) |
| JP (1) | JP2022532677A (ja) |
| KR (1) | KR20220016873A (ja) |
| CN (1) | CN114144781A (ja) |
| CA (1) | CA3137338A1 (ja) |
| MX (1) | MX2021013906A (ja) |
| WO (1) | WO2020236651A1 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP7442240B1 (ja) | 2023-07-13 | 2024-03-04 | 株式会社グレッジ | 処理装置、処理プログラム及び処理方法 |
Families Citing this family (168)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US12020178B2 (en) | 2011-03-04 | 2024-06-25 | Digital Consolidation, Inc. | Method and apparatus for information representation, exchange, validation, and utilization through digital consolidation |
| US11277412B2 (en) | 2018-05-28 | 2022-03-15 | Royal Bank Of Canada | System and method for storing and distributing consumer information |
| US11117534B2 (en) * | 2015-08-31 | 2021-09-14 | Faraday&Future Inc. | Pre-entry auto-adjustment of vehicle settings |
| US11316865B2 (en) * | 2017-08-10 | 2022-04-26 | Nuance Communications, Inc. | Ambient cooperative intelligence system and method |
| US11605448B2 (en) | 2017-08-10 | 2023-03-14 | Nuance Communications, Inc. | Automated clinical documentation system and method |
| US20210019723A1 (en) * | 2019-07-17 | 2021-01-21 | Ahold Delhaize Licensing Sàrl | Integrated autonomous checkout system |
| GB2569335B (en) * | 2017-12-13 | 2022-07-27 | Sage Global Services Ltd | Chatbot system |
| WO2019126471A1 (en) * | 2017-12-21 | 2019-06-27 | Taliware, Inc. | Blockchain network management implementing biometric based authentication of an individual |
| EP3762921A4 (en) | 2018-03-05 | 2022-05-04 | Nuance Communications, Inc. | AUTOMATED CLINICAL DOCUMENTATION SYSTEM AND PROCESS |
| EP3762806A4 (en) | 2018-03-05 | 2022-05-04 | Nuance Communications, Inc. | AUTOMATED CLINICAL DOCUMENTATION REVIEW SYSTEM AND METHOD |
| US11250382B2 (en) | 2018-03-05 | 2022-02-15 | Nuance Communications, Inc. | Automated clinical documentation system and method |
| US11019059B2 (en) | 2018-04-26 | 2021-05-25 | Radware, Ltd | Blockchain-based admission processes for protected entities |
| US11212102B2 (en) | 2018-07-03 | 2021-12-28 | Royal Bank Of Canada | System and method for an electronic identity brokerage |
| US11356262B2 (en) * | 2018-07-03 | 2022-06-07 | Royal Bank Of Canada | System and method for anonymous location verification |
| CA3054228A1 (en) | 2018-09-06 | 2020-03-06 | Intercontinental Exchange Holdings, Inc. | Multi-signature verification network |
| CN109635757B (zh) * | 2018-12-18 | 2019-10-25 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 活体检测方法、装置、电子设备及存储介质 |
| JP7250148B2 (ja) * | 2019-03-13 | 2023-03-31 | ヒタチ ヴァンタラ エルエルシー | モバイルデバイスを介して外部デバイスを構成及び試験するためのシステム及び方法 |
| US20200293641A1 (en) * | 2019-03-17 | 2020-09-17 | Hector Hoyos | Using palmar features with a fingertip aggregrate for biometric analysis to conserve resources |
| US12067637B1 (en) * | 2019-03-29 | 2024-08-20 | Block, Inc. | Gradated service access based on identity verification (IDV) |
| US11171788B2 (en) * | 2019-06-03 | 2021-11-09 | Dell Products L.P. | System and method for shared end device authentication for in-band requests |
| KR20200140571A (ko) * | 2019-06-07 | 2020-12-16 | 삼성전자주식회사 | 데이터 인식 방법 및 장치 |
| US11216480B2 (en) | 2019-06-14 | 2022-01-04 | Nuance Communications, Inc. | System and method for querying data points from graph data structures |
| US11043207B2 (en) | 2019-06-14 | 2021-06-22 | Nuance Communications, Inc. | System and method for array data simulation and customized acoustic modeling for ambient ASR |
| US11227679B2 (en) | 2019-06-14 | 2022-01-18 | Nuance Communications, Inc. | Ambient clinical intelligence system and method |
| US11057380B2 (en) * | 2019-06-17 | 2021-07-06 | Namecheap, Inc. | Secure online ID validation and review system |
| US11888849B1 (en) | 2019-06-21 | 2024-01-30 | Early Warning Services, Llc | Digital identity step-up |
| US11438331B1 (en) | 2019-06-21 | 2022-09-06 | Early Warning Services, Llc | Digital identity sign-in |
| DE102019209487A1 (de) * | 2019-06-28 | 2020-12-31 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Verfahren zum Anonymisieren von Fahrzeugdaten |
| US11531807B2 (en) | 2019-06-28 | 2022-12-20 | Nuance Communications, Inc. | System and method for customized text macros |
| US12013962B1 (en) * | 2019-07-03 | 2024-06-18 | Intuit Inc. | Automatic entry validation using density based clustering |
| US11381568B2 (en) * | 2019-07-15 | 2022-07-05 | Verizon Patent And Licensing Inc. | Systems and methods for inspection of the contents of an application programing interface request |
| US11537203B2 (en) | 2019-07-23 | 2022-12-27 | BlueOwl, LLC | Projection system for smart ring visual output |
| US12126181B2 (en) | 2019-07-23 | 2024-10-22 | Quanata, Llc | Energy harvesting circuits for a smart ring |
| US11479258B1 (en) | 2019-07-23 | 2022-10-25 | BlueOwl, LLC | Smart ring system for monitoring UVB exposure levels and using machine learning technique to predict high risk driving behavior |
| US11637511B2 (en) | 2019-07-23 | 2023-04-25 | BlueOwl, LLC | Harvesting energy for a smart ring via piezoelectric charging |
| US11853030B2 (en) | 2019-07-23 | 2023-12-26 | BlueOwl, LLC | Soft smart ring and method of manufacture |
| US11462107B1 (en) | 2019-07-23 | 2022-10-04 | BlueOwl, LLC | Light emitting diodes and diode arrays for smart ring visual output |
| US11909238B1 (en) | 2019-07-23 | 2024-02-20 | BlueOwl, LLC | Environment-integrated smart ring charger |
| US11984742B2 (en) | 2019-07-23 | 2024-05-14 | BlueOwl, LLC | Smart ring power and charging |
| US12067093B2 (en) * | 2019-07-23 | 2024-08-20 | Quanata, Llc | Biometric authentication using a smart ring |
| US11949673B1 (en) | 2019-07-23 | 2024-04-02 | BlueOwl, LLC | Gesture authentication using a smart ring |
| US11594128B2 (en) | 2019-07-23 | 2023-02-28 | BlueOwl, LLC | Non-visual outputs for a smart ring |
| US11551644B1 (en) | 2019-07-23 | 2023-01-10 | BlueOwl, LLC | Electronic ink display for smart ring |
| US12077193B1 (en) | 2019-07-23 | 2024-09-03 | Quanata, Llc | Smart ring system for monitoring sleep patterns and using machine learning techniques to predict high risk driving behavior |
| EP3770881B1 (en) * | 2019-07-26 | 2023-11-15 | Volkswagen AG | Methods, computer programs, apparatuses, a vehicle, and a traffic entity for updating an environmental model of a vehicle |
| US11870804B2 (en) * | 2019-08-01 | 2024-01-09 | Akamai Technologies, Inc. | Automated learning and detection of web bot transactions using deep learning |
| US10964176B2 (en) * | 2019-08-08 | 2021-03-30 | Toshiba Tec Kabushiki Kaisha | Security apparatus in a shopping environment, and a method thereof |
| US11694574B2 (en) * | 2019-08-08 | 2023-07-04 | Lenovo (Singapore) Pte. Ltd. | Alteration of accessibility settings of device based on characteristics of users |
| US11537697B2 (en) * | 2019-08-12 | 2022-12-27 | Nuance Communications, Inc. | Authentication system and method |
| US11670408B2 (en) | 2019-09-30 | 2023-06-06 | Nuance Communications, Inc. | System and method for review of automated clinical documentation |
| US11069259B2 (en) * | 2019-10-01 | 2021-07-20 | Fujifilm Business Innovation Corp. | Transmodal translation of feature vectors to audio for assistive devices |
| US20210112057A1 (en) * | 2019-10-14 | 2021-04-15 | Workbright | Multi-party document validation |
| US11681763B2 (en) * | 2019-10-20 | 2023-06-20 | Srirajasekhar Koritala | Systems of apps using AI bots for one family member to share memories and life experiences with other family members |
| US11323261B1 (en) * | 2019-12-06 | 2022-05-03 | Ismail Jibrin | System, method, and device for vitality verification using a biometric one-time passcode |
| US11407423B2 (en) * | 2019-12-26 | 2022-08-09 | Intel Corporation | Ego actions in response to misbehaving vehicle identification |
| US10977656B1 (en) * | 2019-12-26 | 2021-04-13 | Capital One Services, Llc | System and method for detecting fraudulent bank transactions |
| US11765138B2 (en) * | 2020-01-15 | 2023-09-19 | Connor Cornelius | User personal information communication system and method for plurality of platforms |
| US11645372B2 (en) * | 2020-01-22 | 2023-05-09 | International Business Machines Corporation | Multifactor handwritten signature verification |
| US11647014B2 (en) * | 2020-02-18 | 2023-05-09 | International Business Machines Corporation | Identity authentication based on data from Internet of Things devices |
| US11443748B2 (en) * | 2020-03-03 | 2022-09-13 | International Business Machines Corporation | Metric learning of speaker diarization |
| US11651767B2 (en) | 2020-03-03 | 2023-05-16 | International Business Machines Corporation | Metric learning of speaker diarization |
| US11695975B1 (en) * | 2020-03-07 | 2023-07-04 | Stephen G. Giraud | System and method for live web camera feed and streaming transmission with definitive online identity verification for prevention of synthetic video and photographic images |
| US11151229B1 (en) * | 2020-04-10 | 2021-10-19 | Avila Technology, LLC | Secure messaging service with digital rights management using blockchain technology |
| US11698878B1 (en) * | 2020-04-12 | 2023-07-11 | Peraton Labs Inc. | Highspeed shared-memory optical network interfaces and topology |
| US20210357870A1 (en) * | 2020-05-16 | 2021-11-18 | Raymond Anthony Joao | Distributed ledger and blockchain technology-based recruitment, job searching and/or project searching, scheduling, and/or asset tracking and/or monitoring, apparatus and method |
| US20220028017A1 (en) * | 2020-05-16 | 2022-01-27 | Raymond Anthony Joao | Distributed ledger and blockchain technology-based recruitment, job searching and/or project searching, scheduling, and/or asset tracking and/or monitoring, and/or intellectual property commercialization, apparatus and method |
| EP3917103A1 (de) * | 2020-05-29 | 2021-12-01 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren, system, sender und empfänger zum authentifizieren eines senders |
| US11218481B2 (en) * | 2020-06-04 | 2022-01-04 | Verizon Patent And Licensing Inc. | Personal identity system |
| US11379844B2 (en) * | 2020-06-05 | 2022-07-05 | Elementus Inc. | Systems and methods for quantifying and electronically displaying degrees of association between blockchain addresses |
| IL275364B2 (en) * | 2020-06-14 | 2023-06-01 | Au10Tix Ltd | System, method and computer software product for effective document capture such as in the absorption/onboarding process |
| US11514365B2 (en) * | 2020-06-15 | 2022-11-29 | Intel Corporation | Immutable watermarking for authenticating and verifying AI-generated output |
| EP4168963A4 (en) * | 2020-06-22 | 2023-12-06 | ID Metrics Group Incorporated | DATA PROCESSING AND TRANSACTION DECISION SYSTEM |
| JP2022019275A (ja) * | 2020-07-17 | 2022-01-27 | 富士フイルムビジネスイノベーション株式会社 | プロフィール評価装置及びプロフィール評価プログラム |
| US20220027924A1 (en) * | 2020-12-18 | 2022-01-27 | Signzy Technologies Private Limited | Method and system for authentication of identification documents for detecting potential variations in real-time |
| US11514146B2 (en) * | 2020-07-24 | 2022-11-29 | Nautilus Hyosung America, Inc. | Risk-based biometric identification and authentication with trusted source for security access |
| US11568408B1 (en) * | 2020-08-05 | 2023-01-31 | Anonyome Labs, Inc. | Apparatus and method for processing virtual credit cards for digital identities |
| US11798546B2 (en) * | 2020-08-14 | 2023-10-24 | Google Llc | Transient personalization mode for guest users of an automated assistant |
| CN113129017B (zh) * | 2020-08-31 | 2022-06-24 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 一种信息共享方法、装置及设备 |
| US11329998B1 (en) * | 2020-08-31 | 2022-05-10 | Secureauth Corporation | Identification (ID) proofing and risk engine integration system and method |
| US11363138B2 (en) | 2020-10-23 | 2022-06-14 | Nuance Communications, Inc. | Fraud detection system and method |
| US11222103B1 (en) | 2020-10-29 | 2022-01-11 | Nuance Communications, Inc. | Ambient cooperative intelligence system and method |
| US12081979B2 (en) * | 2020-11-05 | 2024-09-03 | Visa International Service Association | One-time wireless authentication of an Internet-of-Things device |
| CN112466308B (zh) * | 2020-11-25 | 2024-09-06 | 北京明略软件系统有限公司 | 一种基于语音识别的辅助面试方法及系统 |
| US20220172071A1 (en) * | 2020-11-30 | 2022-06-02 | Jio Platforms Limited | System and method for candidate engagement |
| US12020137B2 (en) | 2020-12-11 | 2024-06-25 | Visa International Service Association | System, method, and computer program product for evolutionary learning in verification template matching during biometric authentication |
| US11068908B1 (en) * | 2020-12-22 | 2021-07-20 | Lucas GC Limited | Skill-based credential verification by a credential vault system (CVS) |
| US12114150B2 (en) | 2020-12-23 | 2024-10-08 | Prove Identity, Inc. | Authenticated communications device to tie real-world and digital identities |
| US20220210150A1 (en) * | 2020-12-30 | 2022-06-30 | Here Global B.V. | Method and apparatus for providing device-generated and biometrically-signed location trace data to prove proximity to a device |
| US12058528B2 (en) * | 2020-12-31 | 2024-08-06 | Prove Identity, Inc. | Identity network representation of communications device subscriber in a digital domain |
| US11799639B2 (en) | 2021-01-05 | 2023-10-24 | Bank Of America Corporation | Systems and methods using distributed ledgers to correct for missing one time passwords in event processing |
| IL280116A (en) * | 2021-01-12 | 2022-08-01 | Google Llc | Secure network communication that restricts information |
| WO2022159692A1 (en) * | 2021-01-22 | 2022-07-28 | Orchid Sound Technologies LLC | System with ultrasound sensor |
| US12079318B2 (en) * | 2021-01-28 | 2024-09-03 | Rockwell Collins, Inc. | Method and system for passenger authentication |
| US11967307B2 (en) * | 2021-02-12 | 2024-04-23 | Oracle International Corporation | Voice communication analysis system |
| US11831731B2 (en) * | 2021-02-23 | 2023-11-28 | Prove Identity, Inc. | Proving possession of a communications device via a directed connection |
| WO2022191769A1 (en) * | 2021-03-10 | 2022-09-15 | Voyager Innovations Holdings Pte. Ltd. | Kyc method and kyc platform for correction of raw text without use of text regions |
| US11757893B2 (en) * | 2021-03-11 | 2023-09-12 | Bank Of America Corporation | System and method for authorizing entity users based on augmented reality and LiDAR technology |
| WO2022203897A1 (en) * | 2021-03-21 | 2022-09-29 | Ironvest, Inc. | System, device, and method of privacy-preserving user-identity verification and re-proofing |
| US12001276B2 (en) | 2021-03-22 | 2024-06-04 | Dell Products L.P. | System for efficient enterprise dispatching |
| CN113162918B (zh) * | 2021-03-25 | 2022-10-18 | 重庆扬成大数据科技有限公司 | 快速挖掘四网合一状态下异常数据提取方法 |
| US20220309387A1 (en) * | 2021-03-26 | 2022-09-29 | Capital One Services, Llc | Computer-based systems for metadata-based anomaly detection and methods of use thereof |
| CN113076842B (zh) * | 2021-03-26 | 2023-04-28 | 烟台大学 | 一种用于提升极端天气与环境下交通标志识别精度的方法 |
| JP2022151391A (ja) * | 2021-03-27 | 2022-10-07 | 富士フイルムビジネスイノベーション株式会社 | 情報処理装置、情報処理システム及び情報処理プログラム |
| US20220310100A1 (en) * | 2021-03-29 | 2022-09-29 | Palo Alto Research Center Incorporated | Authentication using a conversational user interface |
| CN113065463A (zh) * | 2021-04-01 | 2021-07-02 | 江苏芯灵智能科技有限公司 | 高安全的身份认证系统 |
| KR20240005738A (ko) * | 2021-04-06 | 2024-01-12 | 브루노 스카셀리 | 자산 검증 시스템 및 이를 사용하는 방법 |
| US20220328050A1 (en) * | 2021-04-12 | 2022-10-13 | Paypal, Inc. | Adversarially robust voice biometrics, secure recognition, and identification |
| US11996996B2 (en) | 2021-04-16 | 2024-05-28 | Dell Products L.P. | System for view-only command center mode |
| US12062376B2 (en) * | 2021-04-28 | 2024-08-13 | Dell Products L.P. | System for enterprise voice signature login |
| US11606246B2 (en) | 2021-04-28 | 2023-03-14 | Dell Products L.P. | System for enterprise alert timeline of a system and service |
| CN113127827B (zh) * | 2021-05-08 | 2024-03-08 | 上海日羲科技有限公司 | 一种基于ai系统的用户指令处理方法 |
| CN113301566B (zh) * | 2021-05-25 | 2022-07-12 | 广州瀚信通信科技股份有限公司 | 基于5g边缘计算的二标四实数据安全访问系统 |
| CN113259368B (zh) * | 2021-06-01 | 2021-10-12 | 北京芯盾时代科技有限公司 | 一种身份认证方法、装置及设备 |
| USD1007521S1 (en) * | 2021-06-04 | 2023-12-12 | Apple Inc. | Display screen or portion thereof with graphical user interface |
| US11973753B2 (en) * | 2021-06-16 | 2024-04-30 | Meta Platforms, Inc. | Systems and methods for client-side identity verification |
| CN113537045B (zh) * | 2021-07-14 | 2022-11-25 | 宁夏大学 | 基于改进FasterR-CNN的岩画检测方法 |
| US12021978B2 (en) * | 2021-07-22 | 2024-06-25 | Oracle International Corporation | Blockchain record of user biometrics for access control |
| US20230032328A1 (en) * | 2021-07-30 | 2023-02-02 | Bank Of America Corporation | Apparatus and methods for content-based biometric authentication |
| IT202100021491A1 (it) * | 2021-08-06 | 2023-02-06 | Abelianus Srl | Sistema per l’autenticazione, l’autorizzazione e il controllo di dispositivi in rete |
| US11968523B2 (en) | 2021-08-19 | 2024-04-23 | Prove Identity, Inc. | Secure channel formation using embedded subscriber information module (ESIM) |
| US20230053675A1 (en) * | 2021-08-20 | 2023-02-23 | Mastercard International Incorporated | Systems and methods for interactive chatbot authentication of users |
| US20230058572A1 (en) * | 2021-08-20 | 2023-02-23 | Mastercard International Incorporated | Systems and methods for providing a virtual safety deposit box for remote access to stored digital and virtual content |
| US12111920B2 (en) * | 2021-09-14 | 2024-10-08 | Bank Of America Corporation | Systems and methods for detection of synthetic identity malfeasance |
| US11997206B2 (en) * | 2021-09-22 | 2024-05-28 | Radware, Ltd. | Techniques for protecting web-access |
| US20230088840A1 (en) * | 2021-09-23 | 2023-03-23 | Bank Of America Corporation | Dynamic assessment of cryptocurrency transactions and technology adaptation metrics |
| US11995210B2 (en) * | 2021-10-05 | 2024-05-28 | Bank Of America Corporation | Identity vault system using distributed ledgers for event processing |
| US12001529B1 (en) * | 2021-11-05 | 2024-06-04 | Validate Me LLC | Counting machine for manufacturing and validating event-relevant identities via an ensemble network |
| WO2023095068A1 (en) * | 2021-11-25 | 2023-06-01 | Jio Platforms Limited | A fool-proof registration system and methods thereof |
| WO2023099944A1 (en) * | 2021-12-02 | 2023-06-08 | Svort, Inc. | Authentication method based on anonymous biometrics algorithms |
| EP4445323A1 (en) * | 2021-12-07 | 2024-10-16 | Prove Identity, Inc. | Identity verification utilizing uploaded content and trust score |
| WO2023113786A1 (en) * | 2021-12-14 | 2023-06-22 | Google Llc | System(s) and method(s) for enabling a representative associated with an entity to modify a trained voice bot associated with the entity |
| US11861521B2 (en) * | 2021-12-21 | 2024-01-02 | PolyAI Limited | System and method for identification and verification |
| US20230206372A1 (en) * | 2021-12-29 | 2023-06-29 | Jumio Corporation | Fraud Detection Using Aggregate Fraud Score for Confidence of Liveness/Similarity Decisions |
| US20230215230A1 (en) * | 2022-01-03 | 2023-07-06 | Motorola Solutions, Inc. | Method and apparatus for controlling a passage barrier |
| US20230230088A1 (en) * | 2022-01-06 | 2023-07-20 | Socure, Inc. | Method and System of Predictive Document Verification and Machine Learning Therefor |
| WO2023137289A2 (en) * | 2022-01-11 | 2023-07-20 | Digital Consolidation, Inc. | Digital consolidation |
| US20230223031A1 (en) * | 2022-01-11 | 2023-07-13 | Google Llc | User authentication, for assistant action, using data from other device(s) in a shared environment |
| GB2629989A (en) * | 2022-01-13 | 2024-11-13 | Pied Parker Inc | Systems and methods for secure communications via blockchain for use in image-based parking systems |
| US11741651B2 (en) * | 2022-01-24 | 2023-08-29 | My Job Matcher, Inc. | Apparatus, system, and method for generating a video avatar |
| US20230254300A1 (en) * | 2022-02-04 | 2023-08-10 | Meta Platforms Technologies, Llc | Authentication of avatars for immersive reality applications |
| US20230260069A1 (en) * | 2022-02-14 | 2023-08-17 | Evernorth Strategic Development, Inc. | Methods and systems for verifying an individual's identity |
| US12118560B2 (en) * | 2022-02-15 | 2024-10-15 | Paypal, Inc. | Pointer movement modelling for entity classification |
| US11651093B1 (en) * | 2022-02-24 | 2023-05-16 | LendingClub Bank, National Association | Automated fraudulent document detection |
| US11562329B1 (en) | 2022-03-09 | 2023-01-24 | My Job Matcher, Inc. | Apparatus and methods for screening users |
| US20230326243A1 (en) * | 2022-04-08 | 2023-10-12 | Bank Of America Corporation | System for frequency filtering in image analysis for identity verification |
| US11895115B2 (en) * | 2022-05-16 | 2024-02-06 | Sidekick Dating, Inc. | Match limits for dating application |
| CN114697964B (zh) * | 2022-05-30 | 2022-08-09 | 深圳市中电网络技术有限公司 | 一种基于互联网和生物认证的信息管理方法及云服务平台 |
| CN115022030B (zh) * | 2022-05-31 | 2024-04-19 | 中国银行股份有限公司 | 基于区块链的银行业务办理请求处理方法及装置 |
| KR20240003621A (ko) * | 2022-07-01 | 2024-01-09 | 주식회사 에이나 | Otac 기반 모바일 신분증 발급 및 이용 시스템 |
| KR102502686B1 (ko) * | 2022-09-06 | 2023-02-23 | 페이스피에이팍 유한회사 | 화자 인증 및 안면 인증을 이용하여 비대면 본인 인증을 수행하는 전자 장치 및 서버를 포함하는 시스템의 제어 방법 |
| KR102502685B1 (ko) * | 2022-09-06 | 2023-02-23 | 페이스피에이팍 유한회사 | 안면 인식 및 라이브니스를 이용하여 비대면 본인 인증을 수행하는 전자 장치 및 서버를 포함하는 시스템의 제어 방법 |
| CN115328988B (zh) * | 2022-10-14 | 2023-01-24 | 山东商业职业技术学院 | 一种基于大数据和互联网的信息管理方法 |
| CN115616619A (zh) * | 2022-10-19 | 2023-01-17 | 黄淮学院 | 一种基于多参数的gnss欺骗干扰检测方法 |
| CN116172512B (zh) * | 2023-01-13 | 2023-11-07 | 北京中科心研科技有限公司 | 一种呼吸信号和脉搏波信号的重构方法以及装置 |
| US20240259190A1 (en) * | 2023-01-31 | 2024-08-01 | Genesys Cloud Services, Inc. | Contact center passwordless authentication |
| US20240291659A1 (en) * | 2023-02-24 | 2024-08-29 | Authenticating. Com, LLC | Tokenized Credential Verification System |
| US11816682B1 (en) * | 2023-03-29 | 2023-11-14 | Simur, Inc. | Systems and methods to facilitate synchronized sharing of centralized authentication information to facilitate entity verification and risk assessment |
| US11799869B1 (en) | 2023-04-10 | 2023-10-24 | Simur, Inc. | Systems and methods to store and manage entity verification information to reduce redundant entity information and redundant submission of requests |
| CN116233352B (zh) * | 2023-05-06 | 2023-07-07 | 北京电信易通信息技术股份有限公司 | 一种视频会议场景下终端数据传输方法及系统 |
| US12023160B1 (en) * | 2023-06-16 | 2024-07-02 | Carlos Andrés Cuestas Rodríguez | Non-invasive remote system and method to determine the probability of deceit based on artificial intelligence |
| TWI842578B (zh) * | 2023-06-26 | 2024-05-11 | 英業達股份有限公司 | 動畫處理方法 |
| US11949777B1 (en) | 2023-07-31 | 2024-04-02 | Simur, Inc. | Systems and methods to encrypt centralized information associated with users of a customer due diligence platform based on a modified key expansion schedule |
| CN116956255B (zh) * | 2023-09-18 | 2024-01-05 | 轩创(广州)网络科技有限公司 | 一种基于区块链的数字身份识别方法及系统 |
| CN116980130B (zh) * | 2023-09-25 | 2023-12-22 | 深圳市纽创信安科技开发有限公司 | 一种文件分享方法、系统及存储介质 |
| CN117234656B (zh) * | 2023-11-15 | 2024-02-20 | 苏州元脑智能科技有限公司 | 一种应用可视化显示的方法、系统、设备及存储介质 |
| CN117938396B (zh) * | 2024-01-16 | 2024-10-29 | 上海治熵信息科技有限公司 | 一种基于影像分析的远程协同办公身份验证系统 |
| CN117852066B (zh) * | 2024-03-06 | 2024-06-11 | 国安云(西安)科技集团有限公司 | 一种基于信息技术密改集成数据加密设备 |
| CN118505231B (zh) * | 2024-07-17 | 2024-10-08 | 浙江幸福轨道交通运营管理有限公司 | 一种市域铁路afc系统闸机智能控制系统及方法 |
Family Cites Families (30)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB2381641A (en) | 2001-08-22 | 2003-05-07 | Mark Robert Johnson | A portable fuel payment system |
| US6779721B2 (en) | 2002-09-20 | 2004-08-24 | Eid Access, Inc. | Systems and methods for managing security at plural physical locations |
| US20070078668A1 (en) | 2005-09-30 | 2007-04-05 | Dimpy Pathria | Authentication ID interview method and apparatus |
| US8536976B2 (en) * | 2008-06-11 | 2013-09-17 | Veritrix, Inc. | Single-channel multi-factor authentication |
| US8700892B2 (en) * | 2010-03-19 | 2014-04-15 | F5 Networks, Inc. | Proxy SSL authentication in split SSL for client-side proxy agent resources with content insertion |
| CN103155509B (zh) | 2010-08-04 | 2016-10-26 | 黑莓有限公司 | 用于基于动态个人信息来提供连续认证的方法和设备 |
| EP2515497B1 (en) * | 2011-04-18 | 2018-07-04 | Werner Blessing | Method for performing authentication in a distributed authentication system and authentication system |
| US8887259B1 (en) * | 2011-12-06 | 2014-11-11 | Imageware Systems, Inc. | Anonymous biometric verification |
| US20160219046A1 (en) * | 2012-08-30 | 2016-07-28 | Identity Validation Products, Llc | System and method for multi-modal biometric identity verification |
| US20160065558A1 (en) * | 2013-01-08 | 2016-03-03 | Coursera, Inc. | Identity verification for online education |
| US20140279516A1 (en) * | 2013-03-14 | 2014-09-18 | Nicholas Rellas | Authenticating a physical device |
| US20140279611A1 (en) | 2013-03-15 | 2014-09-18 | Eid Passport, Inc. | High assurance federated attribute management |
| US20140310786A1 (en) | 2013-04-16 | 2014-10-16 | Imageware Systems, Inc. | Integrated interactive messaging and biometric enrollment, verification, and identification system |
| US9495586B1 (en) | 2013-09-18 | 2016-11-15 | IDChecker, Inc. | Identity verification using biometric data |
| US9727866B2 (en) * | 2013-10-15 | 2017-08-08 | Intuit Inc. | Methods systems and computer program products for verifying consumer identity during transaction |
| WO2015066511A1 (en) | 2013-11-01 | 2015-05-07 | Ncluud Corporation | Determining identity of individuals using authenticators |
| US9928839B1 (en) * | 2013-12-04 | 2018-03-27 | United Services Automobile Association (Usaa) | Systems and methods for authentication using voice biometrics and device verification |
| US9430629B1 (en) * | 2014-01-24 | 2016-08-30 | Microstrategy Incorporated | Performing biometrics in uncontrolled environments |
| US9590969B2 (en) | 2014-03-13 | 2017-03-07 | Ca, Inc. | Identity verification services using private data |
| US11429700B2 (en) | 2014-06-19 | 2022-08-30 | Nec Corporation | Authentication device, authentication system, and authentication method |
| US10142338B2 (en) | 2014-09-12 | 2018-11-27 | Id.Me, Inc. | Systems and methods for online third-party authentication of credentials |
| US20160087977A1 (en) * | 2014-09-23 | 2016-03-24 | Justin DURKAN | Methods and systems for displaying biometric data during capture |
| US9774453B2 (en) * | 2015-04-01 | 2017-09-26 | Northrop Grumman Systems Corporation | System and method for providing an automated biometric enrollment workflow |
| US20160381560A1 (en) | 2015-06-27 | 2016-12-29 | Offla Selfsafe Ltd. | Systems and methods for derivative fraud detection challenges in mobile device transactions |
| US9684813B2 (en) | 2015-07-01 | 2017-06-20 | Idex Asa | System and method of biometric enrollment and verification |
| US11423177B2 (en) | 2016-02-11 | 2022-08-23 | Evident ID, Inc. | Systems and methods for establishing trust online |
| US10521503B2 (en) | 2016-09-23 | 2019-12-31 | Qualtrics, Llc | Authenticating a respondent to an electronic survey |
| US20190080065A1 (en) * | 2017-09-12 | 2019-03-14 | Synaptics Incorporated | Dynamic interface for camera-based authentication |
| US20190114593A1 (en) * | 2017-10-17 | 2019-04-18 | ExpertHiring, LLC | Method and system for managing, matching, and sourcing employment candidates in a recruitment campaign |
| US10218695B1 (en) * | 2018-03-27 | 2019-02-26 | Capital One Services, Llc | Systems and methods for providing credentialless login using a random one-time passcode |
-
2019
- 2019-05-17 US US16/416,096 patent/US10693872B1/en active Active
-
2020
- 2020-05-15 EP EP20730874.3A patent/EP3970039A1/en active Pending
- 2020-05-15 CA CA3137338A patent/CA3137338A1/en active Pending
- 2020-05-15 JP JP2021568720A patent/JP2022532677A/ja active Pending
- 2020-05-15 MX MX2021013906A patent/MX2021013906A/es unknown
- 2020-05-15 CN CN202080048740.6A patent/CN114144781A/zh active Pending
- 2020-05-15 WO PCT/US2020/033269 patent/WO2020236651A1/en active Application Filing
- 2020-05-15 KR KR1020217041349A patent/KR20220016873A/ko not_active Application Discontinuation
- 2020-05-28 US US16/885,980 patent/US11882118B2/en active Active
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP7442240B1 (ja) | 2023-07-13 | 2024-03-04 | 株式会社グレッジ | 処理装置、処理プログラム及び処理方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN114144781A (zh) | 2022-03-04 |
| US11882118B2 (en) | 2024-01-23 |
| EP3970039A1 (en) | 2022-03-23 |
| US20200366671A1 (en) | 2020-11-19 |
| CA3137338A1 (en) | 2020-11-26 |
| MX2021013906A (es) | 2022-02-10 |
| KR20220016873A (ko) | 2022-02-10 |
| US10693872B1 (en) | 2020-06-23 |
| WO2020236651A8 (en) | 2022-01-06 |
| WO2020236651A1 (en) | 2020-11-26 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11882118B2 (en) | Identity verification and management system | |
| US20230129693A1 (en) | Transaction authentication and verification using text messages and a distributed ledger | |
| KR102654886B1 (ko) | 트랜잭션 확인 및 암호화폐를 위한 보안 키 저장소의 확장 | |
| JP7346426B2 (ja) | 検証可能なクレームをバインドするシステム及び方法 | |
| KR102577208B1 (ko) | 스피치 및/또는 입술 움직임 분석을 포함하는 인증 기술 | |
| KR102586749B1 (ko) | 스피치 및/또는 입술 움직임 분석을 포함하는 인증 기술 | |
| US20220147602A1 (en) | System and methods for implementing private identity | |
| US10268910B1 (en) | Authentication based on heartbeat detection and facial recognition in video data | |
| US10346605B2 (en) | Visual data processing of response images for authentication | |
| US20240346123A1 (en) | System and methods for implementing private identity | |
| US9100825B2 (en) | Method and system for multi-factor biometric authentication based on different device capture modalities | |
| US20220147607A1 (en) | System and methods for implementing private identity | |
| US20220277064A1 (en) | System and methods for implementing private identity | |
| US20160269411A1 (en) | System and Method for Anonymous Biometric Access Control | |
| US10607263B2 (en) | Computerized systems and methods for authenticating users on a network device via dynamically allocated authenticating state machines hosted on a computer network | |
| US11949787B2 (en) | Systems and methods for linking an authentication account to a device | |
| Sun | Security and Privacy Solutions for Camera and Camera Based Authentication | |
| US20240007293A1 (en) | Systems and methods for user identification and/or retrieval of user-related data at a local auxiliary system |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20230510 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20240531 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20240604 |
|
| A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20240809 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20240911 |
|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20241001 |