JP2019006368A - Ｇｐｓデータに基づく運転手を認証するためのシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

【課題】自動車の運転手特定は、複数の専用センサーを用いることにより実現可能であることが知られているが、コストを抑えた運転手特定システムを提供する。【解決手段】運転手によって運転されている車両に関する走行情報を含むＧＰＳデータを取得する。複数の特徴が走行情報から抽出され、これらの特徴と、他の運転手の走行情報に関連する複数の特徴と比較されることによりランク付けされ、複数のランク付けされた特徴が、選択的に特定および取得される。ランク付けされた特徴のそれぞれの値が、複数の運転パターンに関する対応する特徴の値と比較され、関連性のある特徴のそれぞれの異常スコアが生成され、異常スコアに基づいて、運転手が認証される。【選択図】図２

Description

関連出願への相互参照および優先権
本特許出願は、２０１７年６月２７日付けで出願されたインド国特許出願第２０１７２１０２２４３８号に基づく優先権を主張する。

本明細書に開示の発明は、一般的に、認証システムに関し、より具体的には、グローバル・ポジショニング・システム（ＧＰＳ： Global Positioning System）データに基づいて、運転手を認証するためのシステムおよび方法に関する。

現在、自動車は、性能最適化のために、内部に組みこれまた複数のセンサーと、演算力を利用している。より良い性能を発揮するためには、運転手および運転手の自然な傾向、すなわち、ユニークな運転スタイルに対する認識を保持することが重要である。運転手を特定するアドバンスド運転手支援システム（advanced driver assistance system）は、極めて重要である。運転手特定は、いくつかの専用センサーを用いることにより、幅広い範囲で実現可能であることが知られている。このようなアプローチは、複数のセンサーから収集したデータに対する機械学習を用いる。これらは外部センサーであるため、コスト増加をもたらし、さらに、数多くのセンサーの配備は、稼働および維持のための諸経費を増加させてしまう。そのため、このような仕組みは、それに伴う膨大な設備費を必要とするものであり、そのため、迅速かつ大規模な配備が制限されている。また、センサーの導入とセンサーとの通信を実行するためには、さらなる設備費が必要となる。

本発明の実施形態は、従来のシステムにおいて、本発明者らによって認識されている１つまたは複数の上述の技術的問題に対する解決法として、技術的改良を提供するものである。例えば、１つの態様において、運転手を認証するためのプロセッサー実施方法（processor implemented method）が提供される。本方法は、グローバル・ポジショニング・システム（ＧＰＳ：Global Positioning System）から、運転手によって運転されている車両に関する走行情報（trip information）を含むＧＰＳデータを取得する工程と、走行情報から１次データを取得する工程と、１次データから２次データを導出する工程と、１次データおよび２次データから１つ以上の特徴を抽出する工程を含む走行情報から１つ以上の特徴を抽出する工程と、１つ以上の特徴と、他の運転手に関する複数の走行情報に関連する複数の特徴との第１の比較を実行することにより、ランク付け技術を用いて、走行情報から取得された１つ以上の特徴をランク付けし、１つ以上のランク付けされた特徴を、選択的に特定および取得する工程であって、１つ以上のランク付けされた特徴は、データベース内に保存されている運転手の１つ以上の運転パターンに関する履歴データ（historical data）および走行情報に基づいて選択的に特定される、１つ以上のランク付けされた特徴を選択的に特定および取得する工程と、（ｉ）１つ以上のランク付けされた特徴のそれぞれの値と、（ｉｉ）データベース内に保存されている１つ以上の運転パターンに関する対応する特徴の値との第２の比較を実行する工程と、第２の比較に基づいて関連性のある特徴（relevant feature）のそれぞれの異常スコアを生成する工程と、異常スコアに基づいて、運転手を認証する工程と、を含む。

１つの実施形態において、異常スコアに基づいて運転手を認証する工程は、異常スコアと、第１の所定のしきい値（first pre-defined threshold）との第３の比較を実行する工程と、第３の比較に基づいて、運転手を認証する工程と、を含む。１つの実施形態において、異常スコアが、第１の所定のしきい値とマッチングしないときには、該方法は、関連性のある特徴のそれぞれの異常スコアに基づいて、平均異常スコア（average abnormality score）を生成する工程と、平均異常スコアに基づいて、運転手を認証する工程と、を含む。

１つの実施形態において、平均異常スコアに基づいて、運転手を認証する工程は、平均異常スコアと、第２の所定のしきい値との第４の比較を実行する工程と、第４の比較に基づいて、運転手を認証する工程と、を含む。

１つの実施形態において、本方法は、異常スコアまたは平均異常スコアに基づいて運転手が認証された際に、データベース内の運転手の運転手プロファイルをアップデートする工程を、さらに含む。

別の態様において、運転手を認証するためのシステムが提供される。該システムは、複数の命令を保存しているメモリーと、１つ以上の運転パターンおよび１つ以上の運転手プロファイルを含むデータベースと、１つ以上の通信インターフェースと、１つ以上の通信インターフェースを介してメモリーに接続された１つ以上のハードウェアプロセッサーと、を含む。１つ以上のハードウェアプロセッサーは、複数の命令によって、グローバル・ポジショニング・システム（ＧＰＳ）から、運転手によって運転されている車両に関する走行情報を含むＧＰＳデータを取得し、走行情報から、１つ以上の特徴を抽出するよう構成されている。ここで、１つ以上の特徴は、走行情報から１次データを取得し、１次データから２次データを導出し、１次データおよび２次データから、１つ以上の特徴を抽出することにより、走行情報から抽出される。

さらに、１つ以上のハードウェアプロセッサーは、複数の命令によって、１つ以上の特徴と、他の運転手に関する複数の走行情報に関連する複数の特徴との第１の比較を実行することにより、ランク付け技術を用いて、走行情報から取得された１つ以上の特徴をランク付けし、１つ以上のランク付けされた特徴を、選択的に特定および取得するよう構成されている。ここで、１つ以上のランク付けされた特徴は、データベース内に保存されている運転手の１つ以上の運転パターンに関する履歴データおよび走行情報に基づいて選択的に特定される。さらに、１つ以上のハードウェアプロセッサーは、複数の命令によって、（ｉ）１つ以上のランク付けされた特徴（選択的に特定されたもの）のそれぞれの値と、（ｉｉ）データベース内に保存されている１つ以上の運転パターンに関する対応する特徴の値との第２の比較を実行し、第２の比較に基づいて、関連性のある特徴のそれぞれの異常スコアを生成し、異常スコアに基づいて、運転手を認証するよう構成されている。

１つの実施形態において、運転手は、異常スコアと、第１の所定のしきい値との第３の比較を実行し、第３の比較に基づいて、運転手の認証を実行することにより、異常スコアに基づいて認証される。

１つの実施形態において、異常スコアが、第１の所定のしきい値とマッチングしないときには、１つ以上のハードウェアプロセッサーは、複数の命令によって、関連性のある特徴のそれぞれの異常スコアに基づいて、平均異常スコアを生成し、平均異常スコアに基づいて、運転手を認証するよう、さらに構成されている。１つの実施形態において、運転手は、平均異常スコアと、第２の所定のしきい値との第４の比較を実行し、第４の比較に基づいて、運転手を認証することにより、平均異常スコアに基づいて、認証される。

１つの実施形態において、異常スコアまたは平均異常スコアに基づいて運転手が認証された際に、１つ以上のハードウェアプロセッサーは、複数の命令によって、データベース内の運転手の運転手プロファイルをアップデートするよう構成されている。

さらに別の態様において、１つ以上の命令を含む１つ以上の非一時的マシーン可読情報保存媒体（non-transitory machine readable information storage mediums）が提供される。１つ以上の命令は、１つ以上のハードウェアプロセッサーによって実行されたときに、グローバル・ポジショニング・システム（ＧＰＳ）から、運転手によって運転されている車両に関する走行情報を含むＧＰＳデータを取得する工程と、走行情報から１次データを取得する工程と、１次データから２次データを導出する工程と、１次データおよび２次データから１つ以上の特徴を抽出する工程とを含む走行情報から１つ以上の特徴を抽出する工程と、を実行するよう構成されている。さらに、１つ以上の命令は、１つ以上のハードウェアプロセッサーによって実行されたときに、１つ以上の特徴と、他の運転手に関する複数の走行情報に関連する複数の特徴との第１の比較を実行することにより、ランク付け技術を用いて、走行情報から取得された１つ以上の特徴をランク付けし、１つ以上のランク付けされた特徴を、選択的に特定および取得する工程であって、１つ以上のランク付けされた特徴は、データベース内に保存されている運転手の１つ以上の運転パターンに関する履歴データおよび走行情報に基づいて選択的に特定される、１つ以上のランク付けされた特徴を選択的に特定および取得する工程と、（ｉ）１つ以上のランク付けされた特徴のそれぞれの値と、（ｉｉ）データベース内に保存されている１つ以上の運転パターンに関する対応する特徴の値との第２の比較を実行する工程と、第２の比較に基づいて関連性のある特徴のそれぞれの異常スコアを生成する工程と、異常スコアに基づいて、運転手を認証する工程と、を実行するよう構成されている。

１つの実施形態において、異常スコアに基づいて運転手を認証する工程は、異常スコアと、第１の所定のしきい値との第３の比較を実行する工程と、第３の比較に基づいて、運転手を認証する工程と、を含む。１つの実施形態において、異常スコアが、第１の所定のしきい値とマッチングしないときには、１つ以上の命令は、１つ以上のハードウェアプロセッサーによって実行されたときに、関連性のある特徴のそれぞれの異常スコアに基づいて、平均異常スコアを生成する工程と、平均異常スコアに基づいて、運転手を認証する工程と、を実行するよう構成されている。

１つの実施形態において、平均異常スコアに基づいて、運転手を認証する工程は、平均異常スコアと、第２の所定のしきい値との第４の比較を実行する工程と、第４の比較に基づいて、運転手を認証する工程と、を含む。１つの実施形態において、１つ以上の命令は、１つ以上のハードウェアプロセッサーによって実行されたときに、異常スコアまたは平均異常スコアに基づいて運転手が認証された際に、データベース内の運転手の運転手プロファイルをアップデートする工程をさらに実行するよう構成されている。

上記概要の記載および以下の詳細な説明の双方は例示および説明のためのものであって、特許請求の範囲のように、本発明の限定となるものではないことは理解すべきである。

本明細書に組み入れられ、本開示の一部を構成する添付の図面は、以下の詳細な説明とともに例示的な実施形態を説明し、開示の原理を説明するためのものである。

図１は、本発明の実施形態に係る、ＧＰＳデータに基づいて、運転手を認証するためのシステムの例示的なブロック図を示している。

図２は、本発明の実施形態に係る、図１のシステムを用いて、ＧＰＳデータに基づいて運転手を認証する方法の例示的なフロー図を示している。

添付の図面を参照して例示的な実施形態が記述される。各図面中において、参照番号の左端の桁の数字は、その参照番号が最初に現れる図面の番号を特定している。利便性のため、各図を通じて、同じまたは同様の要素には、同じ参照番号が用いられている。開示の原理の例および特徴がここに記述されるが、開示の実施形態の原理および範囲から逸脱することなく、変形、変更、および他の実施が可能である。以下の詳細な説明は、例示のためにのみ提供されるものであり、本発明の正確な範囲および原理は、特許請求の範囲によって示されている。

図面、より具体的には、図１および２を参照すると、好ましい実施形態を示す各図を通して同じ参照番号が対応する特徴に一貫して付されており、これら実施形態は、以下の例示的なシステムおよび／または方法の文脈において記述される。

図１は、本発明の実施形態に係る、ＧＰＳデータに基づいて、運転手を認証するためのシステム１００の例示的なブロック図を示している。１つの実施形態において、システム１００は、１つ以上のプロセッサー１０４と、通信インターフェースデバイスまたは入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース１０６と、１つ以上のプロセッサー１０４によって動作可能に接続された１つ以上のデータ保存デバイスまたはメモリー１０２と、を含んでいる。１つ以上のプロセッサー１０４は、１つ以上のソフトウェア処理モジュールおよび／またはハードウェアプロセッサーである。１つの実施形態において、ハードウェアプロセッサーは、１つ以上のマイクロプロセッサー、マイクロコンピューター、マイクロコントローラー、デジタル信号プロセッサー、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、状態機械、論理回路、および／または動作命令に基づいて信号を操作する任意のデバイスとして実施することができる。様々な機能の中でも特に、プロセッサーは、メモリー内に保存されている複数のコンピューター可読命令をフェッチおよび実行するよう構成されている。１つの実施形態において、システム１００は、ラップトップコンピューター、ノートパソコン、携帯デバイス、ワークステーション、メインフレームコンピューター、ネットワーククラウドのような様々な演算システムにおいて実施することができる。

Ｉ／Ｏインターフェースデバイス１０６は、例えば、ウェブインターフェース、グラフィカルユーザーインターフェース等の様々なソフトウェアおよびハードウェアインターフェースを含むことができ、さらに、有線ネットワーク（例えば、ＬＡＮ、ケーブル等）および無線ネットワーク（例えば、ＷＬＡＮ、セルラー、または衛星）を含む様々なネットワークＮ／Ｗおよびプロトコルタイプにおける相互通信を容易にすることができる。１つの実施において、Ｉ／Ｏインターフェースデバイスは、多くのデバイスを他のデバイスまたは他のサーバーに接続するための１つ以上のポートを含むことができる。

メモリー１０２は、例えば、揮発性メモリー（静的ランダムアクセスメモリー（ＳＲＡＭ）および動的ランダムアクセスメモリー（ＤＲＡＭ）等）および／または非揮発性メモリー（リードオンリーメモリー（ＲＯＭ）、消去可能プログラム可能ＲＯＭ、フラッシュメモリー、ハードディスク、光学ディスク、磁気テープ等）のような本分野において既知の任意のコンピューター可読媒体を含む。１つの実施において、システム１００の１つ以上のモジュール１１０がメモリー１０２内に保存されている。

図１に関連する図２は、本発明の実施に係る、図１のシステム１００を用いて、ＧＰＳデータに基づいて、運転手を認証するための方法の例示的なフロー図を示している。１つの実施において、システム１００は、１つ以上のハードウェアプロセッサー１０４によって動作可能に接続された１つ以上のデータ保存デバイスまたはメモリー１０２を含み、１つ以上のプロセッサー１０４によって本方法の複数の工程の実行のための複数の命令を保存するよう構成されている。本発明の方法の複数の工程が、図１に示すようなシステム１００のコンポーネントおよびフロー図を参照して説明される。本発明の１つの実施形態において、工程２０２において、１つ以上のハードウェアプロセッサー１０４は、グローバル・ポジショニング・システム（ＧＰＳ）から、運転手によって運転されている車両に関する走行情報を含むＧＰＳデータを取得する。

１つの実施形態において、ＧＰＳロガー（内蔵ＧＰＳ受信機および演算力を有するもの）は、１次センサーとして機能する。別の実施形態において、内蔵ＧＰＳを有するスマートフォンが用いられる。このデバイスは、ＧＰＳデータを取得し、さらなる処理のために、ＧＰＳデータを中央サーバー（またはシステム１００）に送信するためだけのものである。インターネットを介してデータが中央サーバーに送信される。車両識別子（vehicle identifier）Ｖ_ＩＤおよび運転手識別子Ｄ_ＩＤが、車両および特定の運転手に対するタグデータとして利用される。例えば、ＧＰＳは、１つ以上の車両スタートイベントと、１つ以上のエンドイベントとを検知し、走行（スタートイベントからエンドイベントまでの走行情報）に関するデータが、（メモリー１０２内に保存されている）データベース１０８に送信される。本発明の１つの実施において、工程２０４において、１つ以上のハードウェアプロセッサー１０４が、走行情報から、１つ以上の特徴を抽出する。１つの実施形態において、走行情報から１次データが抽出され、１次データから２次データが抽出される。その後、１つ以上の特徴が、１次データおよび２次データから抽出される。本発明の１つの実施形態において、メモリー１０２内に存在する１つ以上のモジュール１１０内に保存されている特徴抽出モジュールを用いて、ＧＰＳデータおよび／または１次データ、２次データから特徴が抽出される。

例えば、１次データは、これに限定されるものではないが、ＧＰＳから取得される速度、加速度、コース等を含み、一方、２次データは、１次データから導出される。例えば、導出された２次データは、これに限定されるものではないが、ジャーク（jerk:時間に対する加速度の変化率）、横加速度、角速度、ジャークエネルギーを含む。各１次データおよび２次データのために、それらの１つ以上の差分が算出される（例えば、第１の差分、第２の差分、ｎ番目の差分等）。これにより、運行の全ての関連性のあるパラメーターが提供される。本発明の１つの実施形態において、（走行の）コース自身は、パラメーターではないが、コースの第１の差分と、第２の差分は、パラメーターになり得る。同様に、速度の第１の差分が加速度であり、よって、速度、加速度、加速度の第１および第２の差分が運行のパラメーターである。ここで、運行全体のために、各パラメーターの値のセット（例えば、スピードのセット、横加速度の第２の差分のセット）が取得される。その後、これらのそれぞれの１つ以上の統計値が算出される。

さらに、各パラメーターの平均、中央値、歪度（skewness）、尖度（kurtosis）、標準偏差、最大値、最小値、９７．５パーセンタイル（97.5th percentile）、Ｑ３、Ｑ１、２．５パーセンタイルが算出され、１つ以上の抽出された特徴となる。抽出された特徴としては、これに限定されるものではないが、速度の中央値、横加速度の第１の差分のＱ１、ジャークエネルギーの第２の差分の尖度、ジャークエネルギーの第２の差分の２．５パーセンタイルを挙げることができる。ここで、ｘの第１の差分は、ｄｅｌ＿ｘ（ｎ）＝ｘ（ｎ＋１）−ｘ（ｎ）であり、ｘの第２の差分は、ｄｅｌ＿ｘの第１の差分である。

本発明の１つの実施形態において、工程２０６において、１つ以上のハードウェアプロセッサー１０４は、１つ以上の特徴と、複数の他の運転手に関する複数の走行情報に関連する複数の特徴との第１の比較を実行することにより、ランク付け技術を用いて、走行情報から取得された１つ以上の抽出された特徴をランク付けし、１つ以上のランク付けされた特徴を選択的に特定および取得する。ここで、１つ以上のランク付けされた特徴は、メモリー１０２内に存在するデータベース１０８内に保存されている運転手の１つ以上の運転パターンに関する履歴データおよび走行情報に基づいて、選択的に特定される。関連性のある特徴のセット（これらは、ランク付けされ、残る他のパラメーターから分離（フィルター）されている）を選択的に特定するために、データベース１０８内に保存されている１つ以上の運転パターンがフェッチされる。また、１つ以上のランク付けされた特徴の選択的な特定は、走行情報の抽出された特徴と、複数の他の運転手に関する走行情報の特徴（または、対応する特徴）および／または履歴データ（認証すべき運転手の運転パターンを含む）との比較に基づいてもよい。また、関連性のある特徴のセットの選択的な特定（または、ランク付けされた特徴の選択）は、走行情報から取得されたユニークな運転手識別子に基づいていてもよい。本発明の１つの実施において、ランク付け技術は、異常スコアを生成し、運転手の認証を実行するために必要な関連性のある特徴をランク付けするために、メモリー１０２内に存在する１つ以上のモジュール１１０内に保存されているランク付けモジュールによって実施または実行されてもよい。第１の比較を実行することによりランク付けされた１つ以上の特徴は、システム１００が、１つ以上の特徴から、関連性のある特徴を特定することを可能とする。ここで、関連性のある特徴（ランク付けされ、他の特徴から分離されたもの）の選択は、異常スコアを生成し、運転手の認証を実行するために、さらに利用される。換言すれば、１つ以上のランク付けされた特徴を選択的に特定した際、選択されたランク付けされた特徴が、異常スコアを生成し、運転手を認証するために用いることが可能な「関連性のある特徴のセット」として参照される。

特定の運転手（Ａという）のための特徴のランク付けを実行するために、Ａの全ての特徴が、Ａの最新の運行までの分と、複数の他の運転手による全ての運航と対比のために取得される。他の運行によるバイアス（不公平な判断）を避けるため、Ａによる運行の合計回数が、全体として、他の運転手による運行の合計回数と等しく（または、略等しく）なるように、複数の他の運転手のいくつかの運行が取得される。

合計３０名の運転手がいると仮定する。そして、Ａによる４０回の運行と、他の運転手による４０回の運行があったとする（すなわち、Ａ以外の運転手のそれぞれが約２回の運行を行い、２９×２＝５８回の他の運転手による運行があったとする）。そして、これらの運行が比較され、全ての特徴の関連性が取得される。この結果は、以下に例示するような「特徴関係性テーブル」（またはテーブル１）内に保存される。
テーブル１

上記テーブル１から分かるように、各行は、特徴の値を示している。第１の列は、特徴の名前を保存している。残りの行は、各運転手の特徴の関連性を保存している。この工程において、各運転手の最も関連性のある特徴が取得される。ここで、排除された全ての特徴（すなわち、特定の運転手のために重要ではない特徴）は、それぞれの箇所において値がゼロとなる（もしくは、なり得る）。上記テーブル中の「第３の＿四分位値＿速度（Third_Quartile_Speed）」のようなものは、運転手Ｄ００１のためには重要ではない。

運転手のために、最小で３０回の運行が比較され、この演算が実行される。各運転手用の上記テーブル１がアップデートされる。その後、システム１００は、特定の運転手のためにアクティブモードとなる。次の走行から、運転手が本物であるか否か（authenticity）がチェックされ、複数の運転手のそれぞれのための処理が並列で実行される。

以下のテーブル２は、各特徴のランクおよび各特徴の重要性値に従って、運転手の同一性（identity）を判断または運転手を認証するための、特定の運転手用の１つ以上の関連性のある／重要な特徴を示している。
テーブル２

本発明の１つの実施形態において、工程２０８において、１つ以上のハードウェアプロセッサー１０４は、（ｉ）１つ以上の特徴（上記テーブル２）のランク付けされた特徴の値と、（ｉｉ）データベース１０８内に保存されている１つ以上の運転パターンに関する対応する特徴の値との第２の比較を実行する。１つの実施形態において、「第２の比較」との表現は、「第１回目の比較（first time comparison）」を意味し、「第２の比較」との表現の文字どおりの意味は、第２回目に実行される比較を意味しない。換言すれば、工程２０８において、１つ以上のハードウェアプロセッサー１０４は、１つ以上の特徴（上記テーブル２）のランク付けされた特徴の値と、データベース１０８内に保存されている１つ以上の運転パターンに関する対応する特徴の値との比較を実行する。

本発明の１つの実施形態において、工程２１０において、１つ以上のハードウェアプロセッサー１０４は、第２の比較に基づいて、関連性のある特徴のそれぞれの異常スコアを生成する。データベース１０８は、（関連性だけでなく）運転手Ａの全ての特徴を含む。特徴カウンター（ＦＣ：Feature Counter）は、特徴関連性テーブルのために、関連性のある特徴のリストを取得する。この運転手の関連性のある特徴の数は「Ｎ」であったとする。これらの特徴のみが、対象となっている運転手のために重要である。

その後、ＦＣは、各特徴を取得し、運転手ＩＤを用いて各特徴のための問い合わせを行い、この特徴の３０個の過去の値が、データベース１０８から取得される。システム１００は、現在の値が含まれるクラスターを見出すクラスタリングを実行する。その後、特定されたクラスター内の特徴の過去の全ての値および現在の値が一緒に取得される。その後、確率スコア（probability score）が、「現在の特徴値」のために、（経験的累積分布関数（empirical cumulative distribution function）に基づいて）取得／算出される。このスコアは、Ｘ_ｆで表される。明らかに、Ｘ_ｆは、１より小さく、負ではない値である。

システム１００は、例えば、以下の式で表される異常スコアを規定する。

ＡＢ（Ｘ_ｆ）＝２＊ａｂｓｏｌｕｔｅ（Ｘ_ｆ−０．５） （１）

本工程が完了すると、システム１００は、関連性のある特徴のそれぞれのために算出された異常スコアを有することになる。関連性スコアが既に算出されており、「特徴関連性テーブル」（テーブル２）が利用可能となっている。以下のテーブル３は、例として示された、関連性のある特徴のそれぞれの異常スコアを示している。
テーブル３

本発明の１つの実施形態において、工程２１２において、１つ以上のハードウェアプロセッサー１０４は、異常スコアに基づいて、運転手を認証する。１つの実施形態において、異常スコアと、第１の所定のしきい値（first pre-defined threshold）との第３の比較を実行することにより、異常スコアに基づいて、運転手が認証される。１つの実施形態において、「第３の比較」との表現は、「第１回目の比較」を意味し、「第３の比較」という表現の文字どおりの意味は、第３回目の比較が実行されることを意味しない。換言すれば、異常スコアと、第１の所定のしきい値との比較を実行することにより、異常スコアに基づいて、運転手が認証される。例えば、運転手は、（関連性があり、かつ、ランク付けされた特徴のそれぞれの）異常スコアが該特定の特徴の対応する第１の所定のしきい値とマッチングしたときに、運転手が認証されてもよい（または、認証される）。別の例において、異常スコアが該特定の特徴の対応する所定のしきい値に略等しい（close proximity）場合に、運転手が認証されてもよい（または、認証される）。例示的な実施形態において、しきい値に略等しい値は、ユーザー設定可能／ユーザー定義の値である。

以下は、異常スコアが算出される特徴の例である。

特徴「最大_速度（Max_speed）」（すなわち、運行における最大速度）が１７．７５［現在値（current value）］であるとする。

以前の運行から、最大_速度の３０個の値が取得される。標準クラスタリング（standard clustering）を用いた分析によって、１７．７５が、クラスター平均１８．１９のクラスターに属することになる。過去データ値の全てから算出された経験的ＣＤＦ（empirical CDF）が用いられ、１７．７５のｅＣＤＦ値が取得され、Ｈ（１７．７５）＝０．４１である。これにより、異常スコア＝２×ａｂｓｏｌｕｔｅ（０．４１−０．５）＝０．１８が得られる。

本発明の１つの実施形態において、（関連性のある特徴のそれぞれ、または、関連性のある特徴の少なくともサブセットの）異常スコアが第１の所定のしきい値とマッチングしない場合、１つ以上のハードウェアプロセッサー１０４は、関連性のある特徴のそれぞれの異常スコアに基づいて、平均異常スコアを生成し、その後、システム１００は、平均異常スコアに基づいて、運転手を認証する。本発明の１つの実施形態において、システム１００が、全ての特徴の異常スコア、または、特徴のサブセットが第１の所定のしきい値とマッチングしないと判別した場合に、各特徴の平均異常スコアの演算をインテリジェント（intelligently）に選択する。この各特徴の平均異常スコアのインテリジェントな算出は、認証処理中におけるシステム１００の学習パターンと、運転手の運転パターンとに基づく。１つの実施形態において、平均異常スコアに基づいて、運転手を認証する工程は、平均異常スコアと、第２の所定のしきい値との第４の比較を実行する工程と、第４の比較に基づいて、運転手を認証する工程とを含む。１つの実施形態において、「第４の比較」との表現は、「第１回目の比較」を意味し、「第４の比較」との表現の文字どおりの意味は、第４回目の比較が実行されることを意味するものではない。１つの実施形態において、平均異常スコアに基づいて、運転手を認証する工程は、平均異常スコアと、第２の所定のしきい値との比較を実行する工程を含む。１つの実施形態において、第１の所定のしきい値および第２の所定のしきい値のそれぞれに関する値は、同一である。別の実施形態において、第１の所定のしきい値および第２の所定のしきい値のそれぞれに関する値は、互いに異なる。本発明の１つの実施形態において、異常スコアおよび／または平均異常スコアは、メモリー１０２内に存在する１つ以上のモジュール１１０内に保存されているスコア生成モジュールを用いて算出される。さらに、第１の比較、第２の比較、第３の比較、および第４の比較は、メモリー１０２内に存在する１つ以上のモジュール１１０内に保存されている比較モジュールによって実行される。

以下に示されているのは、運転手の認証のための平均異常スコアの算出の例である。

異常スコアが≧０．９である特徴の合計数がＰであるとする。それ以前に、特定の運転手の関連性のある特徴の上記数がＮとして算出されている。
ＩＦ（Ｐ／Ｎ＞＝Ｔ１） （ここで、Ｔ１は、設定可能（および変数）であり、現在のＴ１＝０．５である）
その後：出力＝ＦＡＬＳＥ
それ以外であれば、
その後：平均異常スコアを算出
終了

平均異常スコア算出：

平均異常スコアは、重みとしての関連性レベルを用いた、異常スコアの重みづけ平均として算出される。特徴Ｉ（または１）の関連性がｗ_ｉであり、異常スコアがａｂ_ｉであるとする。そうすると、平均異常スコア（ＡＡＳ：Average Abnormality Score）は、以下の式で表される。

上述のテーブルにおいて、平均異常スコアは、０．５５１８７２である。

本工程の後に、ＡＡＳの算出値が取得される。

ここで、
ＩＦ ＡＡＳ＞Ｔ２ （ここで、Ｔ２は、設定可能（および変数）であり、現在のＴ２＝０．７５である）
その後：出力＝ＦＡＬＳＥ ／／（すなわち、その後、運転手特定がＦＡＬＳＥ）
それ以外であれば、
その後：出力＝ＴＲＵＥ ／／運転手特定がＴＲＵＥ

ＴＲＵＥ／ＦＡＬＳＥフラグは、上記式（または数式）から取得され、運転手の同一性（アイデンティティ）の状態を示す。認証が実行された後、データベース１０８における現在の特徴値がアップデートされる。次回では、この値が、システム１００を時間に対してアジャイル（agile）、ロバスト(robust)、かつ適応可能（adaptive）にする過去のデータ項目（entry）として扱われる。異常スコアまたは平均異常スコアに基づいて運転手が認証されると、認証された運転手の運転手プロファイルがデータベース１０８内においてアップデートされる。１つの実施形態において、認証された運転手の運転手プロファイルは、メモリー１０２内に存在する１つ以上のモジュール１１０内に保存されているプロファイルアップデートモジュールを用いて、アップデートされる。

以下に示されているのは、システム１００による認証正確性を示すテーブルの例である。
テーブル３

特徴抽出モジュール、ランク付け技術、ランク付けモジュール、比較モジュール、スコア生成モジュール、およびプロファイルアップデートモジュールは、実行されたときに上述の方法を実行するソフトウェアプログラムの論理的に自己完結型の（self-contained）部分、自己完結型のハードウェアコンポーネント、および／または、各ハードウェアコンポーネントに内蔵されたソフトウェアプログラムの論理的に自己完結型の部分を有する自己完結型のハードウェアコンポーネントの少なくとも１つとして実施される。１つの実施形態において、データベース１０８は、運転手に関する情報と、運転手プロファイル（または、アップデート済み運転手プロファイル）と、走行情報から抽出された特徴と、各運転手に関する各走行情報の１次データおよび導出された２次データと、比較データ（例えば、第１の比較データ、第２の比較データ、第３の比較データ、第４の比較データ）と、第１の所定のしきい値と、第２の所定のしきい値と、ランク付けされた／関連性のある特徴のそれぞれの異常スコアと、平均異常スコアと、認証の詳細と、認証否認（authentication denials）と、運転手の運転パターンと、システム１００の動作の学習に関するデータ等を含んでいる。これにより、システム１００は、過去または履歴データから学習を行い、即興かつ正確に、運転手の同一性（アイデンティティ）を判別することができ、正確にこれら（運転手識別子、例えば、運転手／運転手の名前、車両／車両識別子）を認証することができる。したがって、システム１００をより効率的にすることができる。

ここまでに記載された記述は、本発明を記述し、本分野における当業者が、実施形態を構築および使用することを可能とする。本発明の実施形態の範囲は、特許請求の範囲によって規定され、本分野における当業者がなし得る他の変形例も、本発明の範囲に含まれる。そのような他の変形例は、それらが特許請求の範囲の文言とは異なっていない同様の要素を有している、または、特許請求の範囲の文言とは非実質的に異なる同等の要素を含んでいたとしても、本発明の範囲に含まれるものである。

保護の範囲は、内部にメッセージを保持するコンピューター可読手段に加えて、プログラムにまで及ぶことは理解されるべきである。そのようなコンピューター可読保存手段は、プログラムが、サーバー、携帯デバイス、または任意の好適なプログラム可能デバイス上で実行されたときに、本方法の１つまたは複数の工程を実行するためのプログラムコード手段を含む。ハードウェアデバイスは、サーバー、パーソナルコンピューターのような任意の種類のコンピューターおよびこれらの任意の組み合わせを含む任意の好適なプログラム可能デバイスである。また、デバイスは、ハードウェア手段（例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ））、ハードウェア手段とソフトウェア手段の組み合わせ（例えば、ＡＳＩＣとＦＰＧＳ）、少なくとも１つのマイクロプロセッサー、内部にソフトウェアモジュールを有する少なくとも１つのメモリーを含む手段であってもよい。よって、手段は、ハードウェア手段とソフトウェア手段の双方を含む。本明細書において記述された方法の実施形態は、ハードウェアおよびソフトウェアにおいて実施することができる。また、デバイスは、ソフトウェア手段を含む。代替的に、実施形態は、例えば、複数のＣＰＵを用いた複数の異なるハードウェアデバイス上において実施されていてもよい。

ここで記述された実施形態は、ハードウェア要素とソフトウェア要素を含み得る。ソフトウェアにおいて実施される実施形態は、これに限定されるものではないが、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード等を含む。本明細書で記述された様々なモジュールによって実行される機能は、他のモジュールまたは他のモジュールの組み合わせにおいて実施されてもよい。記述の目的のため、コンピューター使用可能またはコンピューター可読媒体は、使用のために、命令実行システム、装置、またはデバイスによって使用され、または、接続され、プログラムを、含有、保存、通信、伝搬、または送信することができる任意の装置であってもよい。

図示の工程は、示された例示的な実施形態を説明するために提示されたものであり、現在進行中の技術の発展が、特定の機能が実行される本方法を変更し得ることは予想されるべきものである。本明細書で提供された、これらの例示は、説明のためのものであり、限定ではない。さらに、機能的に構築された複数のブロックの境界は、記述の利便性のために、ここでは任意に規定されている。特定の機能および機能同士の関係性が適切に実行されている限り、代替的な境界を規定することが可能である。本分野および関連分野における当業者であれば、本明細書に含まれる技術に基づいて、代替物（本明細書で記述されたものの同等物、拡張物、変形物、変更物等）は、明らかであろう。そのような代替物もまた、開示の実施形態の範囲および原理内に含まれる。また、用語「含む（comprising）」、「有する(having)」、「含む（containing）」、「備える（including）」、およびその他同様の形式は、意味的に同等であり、その用語の後に列挙された１つまたは複数の項目を含むオープンエンドな範囲を示すものであって、１つまたは複数の項目の排他的なリストを意味するものではなく、リストされた１つまたは複数の項目にのみ限られることを意味するものではない。本明細書および添付の特許請求の範囲において用いられている単数形「ａ」、「ａｎ」、および「ｔｈｅ」は、文脈上明確にそれ以外を示す場合を除き、複数形への参照をも含むことに留意するべきである。

さらに、１つ以上のコンピューター可読保存媒体を、本発明と一致する実施形態を実施するために利用することができる。コンピューター可読保存媒体は、プロセッサーによって読み込み可能な情報またはデータを保存可能な任意の種類の物理メモリーを意味する。よって、コンピューター可読保存媒体は、プロセッサーに、本明細書に記述された実施形態と一致する工程または段階を実行させるための命令を含む、１つ以上のプロセッサーによって実行される命令を保存することができる。用語「コンピューター可読媒体」は、有体の製品を含み、かつ、伝送波および過渡信号を除外する、非一時的なものであることは理解されるべきである。例えば、ランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリー（ＲＯＭ）、揮発性メモリー、不揮発性メモリー、ハードドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ブルーレイ、フラッシュドライブ、ディスク、および任意のその他既知の物理保存媒体を例として挙げることができる。

本開示および例示は、例示のみのために用いられており、開示された実施形態の真の範囲および原理は、特許請求の範囲によって示されている。

Claims (18)

1. プロセッサー実施方法であって、
   グローバル・ポジショニング・システム（ＧＰＳ）から、運転手によって運転されている車両に関する走行情報を含むＧＰＳデータを取得する工程（２０２）と、
   前記走行情報から、１つ以上の特徴を抽出する工程（２０４）と、
   前記１つ以上の特徴と、他の運転手に関する複数の走行情報に関連する複数の特徴との第１の比較を実行することにより、ランク付け技術を用いて、前記走行情報から取得された前記１つ以上の特徴をランク付けし、１つ以上のランク付けされた特徴を、選択的に特定および取得する工程（２０６）であって、前記１つ以上のランク付けされた特徴は、データベース内に保存されている前記運転手の１つ以上の運転パターンに関する履歴データおよび前記走行情報に基づいて選択的に特定される、前記１つ以上のランク付けされた特徴を、選択的に特定および取得する工程（２０６）と、
   （ｉ）前記１つ以上のランク付けされた特徴のそれぞれの値と、（ｉｉ）前記データベース内に保存されている前記１つ以上の運転パターンに関する対応する特徴の値との第２の比較を実行する工程（２０８）と、
   前記第２の比較に基づいて、前記ランク付けされた特徴のそれぞれの異常スコアを生成する工程（２１０）と、
   前記異常スコアに基づいて、前記運転手を認証する工程（２１２）と、を含むことを特徴とするプロセッサー実施方法。
2. 前記異常スコアに基づいて前記運転手を認証する前記工程は、
   前記異常スコアと、第１の所定のしきい値との第３の比較を実行する工程と、
   前記第３の比較に基づいて、前記運転手の認証を実行する工程と、を含む請求項１に記載のプロセッサー実施方法。
3. 前記異常スコアが、前記第１の所定のしきい値とマッチングしないときには、前記プロセッサー実施方法は、
   関連性のある特徴のそれぞれの前記異常スコアに基づいて、平均異常スコアを生成する工程と、
   前記平均異常スコアに基づいて、前記運転手を認証する工程と、を含む請求項２に記載のプロセッサー実施方法。
4. 前記平均異常スコアに基づいて、前記運転手を認証する前記工程は、
   前記平均異常スコアと、第２の所定のしきい値との第４の比較を実行する工程と、
   前記第４の比較に基づいて、前記運転手を認証する工程と、を含む請求項３に記載のプロセッサー実施方法。
5. 前記走行情報から前記１つ以上の特徴を抽出する前記工程は、
   前記走行データから１次データを取得し、さらに、前記１次データから２次データを導出する工程と、
   前記１次データおよび前記２次データから、前記１つ以上の特徴を抽出する工程と、を含む請求項１に記載のプロセッサー実施方法。
6. 前記異常スコアまたは前記平均異常スコアに基づいて前記運転手が認証された際に、前記データベース内の前記運転手の運転手プロファイルをアップデートする工程をさらに含む請求項３に記載のプロセッサー実施方法。
7. システム（１００）であって、
   複数の命令と、１つ以上の運転パターンおよび１つ以上の運転手プロファイルを含むデータベースとを保存しているメモリー（１０２）と、
   １つ以上の通信インターフェース（１０６）と、
   前記１つ以上の通信インターフェース（１０６）を介して前記メモリー（１０２）に接続されている１つ以上のハードウェアプロセッサー（１０４）と、を含み、
   前記１つ以上のハードウェアプロセッサー（１０４）は、前記複数の命令によって、
   グローバル・ポジショニング・システム（ＧＰＳ）から、運転手によって運転されている車両に関する走行情報を含むＧＰＳデータを取得し、
   前記走行情報から、１つ以上の特徴を抽出し、
   前記１つ以上の特徴と、他の運転手に関する複数の走行情報に関連する複数の特徴との第１の比較を実行することにより、ランク付け技術を用いて、前記走行情報から取得された前記１つ以上の特徴をランク付けし、１つ以上のランク付けされた特徴を、選択的に特定および取得し、ここで、前記１つ以上のランク付けされた特徴は、データベース内に保存されている前記運転手の１つ以上の運転パターンに関する履歴データおよび前記走行情報に基づいて選択的に特定され、
   前記１つ以上のランク付けされた特徴のそれぞれの値と、前記データベース内に保存されている前記１つ以上の運転パターンに関する対応する特徴の値との第２の比較を実行し、
   前記第２の比較に基づいて、前記ランク付けされた特徴のそれぞれの異常スコアを生成し、
   前記異常スコアに基づいて、前記運転手を認証するよう、構成されていることを特徴とするシステム。
8. 前記運転手は、
   前記異常スコアと、第１の所定のしきい値との第３の比較を実行し、
   前記第３の比較に基づいて、前記運転手の認証を実行することにより、前記異常スコアに基づいて認証される請求項７に記載のシステム。
9. 前記異常スコアが、前記第１の所定のしきい値とマッチングしないときには、前記１つ以上のハードウェアプロセッサー（１０４）は、前記複数の命令によって、
   関連性のある特徴のそれぞれの前記異常スコアに基づいて、平均異常スコアを生成し、
   前記平均異常スコアに基づいて、前記運転手を認証するよう、さらに構成されている請求項８に記載のシステム。
10. 前記運転手は、
    前記平均異常スコアと、第２の所定のしきい値との第４の比較を実行し、
    前記第４の比較に基づいて、前記運転手を認証することにより、前記平均異常スコアに基づいて、認証される請求項９に記載のシステム。
11. 前記１つ以上の特徴は、
    前記走行情報から１次データを取得し、さらに、前記１次データから２次データを導出し、
    前記１次データおよび前記２次データから、前記１つ以上の特徴を抽出することにより、前記走行情報から抽出される請求項７に記載のシステム。
12. 前記異常スコアまたは前記平均異常スコアに基づいて、前記運転手が認証された際に、前記１つ以上のハードウェアプロセッサー（１０４）は、前記複数の命令によって、前記データベース内の前記運転手の運転手プロファイルをアップデートするよう構成されている請求項９に記載のシステム。
13. １つ以上の命令を含む１つ以上の非一時的マシーン可読情報保存媒体であって、前記１つ以上の命令は、１つ以上のハードウェアプロセッサーによって実行されたときに、
    グローバル・ポジショニング・システム（ＧＰＳ）から、運転手によって運転されている車両に関する走行情報を含むＧＰＳデータを取得する工程と、
    前記走行情報から、１つ以上の特徴を抽出する工程と、
    前記１つ以上の特徴と、他の運転手に関する複数の走行情報に関連する複数の特徴との第１の比較を実行することにより、ランク付け技術を用いて、前記走行情報から取得された前記１つ以上の特徴をランク付けし、１つ以上のランク付けされた特徴を、選択的に特定および取得する工程であって、前記１つ以上のランク付けされた特徴は、データベース内に保存されている前記運転手の１つ以上の運転パターンに関する履歴データおよび前記走行情報に基づいて選択的に特定される、前記１つ以上のランク付けされた特徴を、選択的に特定および取得する工程と、
    （ｉ）前記１つ以上のランク付けされた特徴のそれぞれの値と、（ｉｉ）前記データベース内に保存されている前記１つ以上の運転パターンに関する対応する特徴の値との第２の比較を実行する工程と、
    前記第２の比較に基づいて、前記ランク付けされた特徴のそれぞれの異常スコアを生成する工程と、
    前記異常スコアに基づいて、前記運転手を認証する工程と、を実行することを特徴とする１つ以上の非一時的マシーン可読情報保存媒体。
14. 前記異常スコアに基づいて前記運転手を認証する前記工程は、
    前記異常スコアと、第１の所定のしきい値との第３の比較を実行する工程と、
    前記第３の比較に基づいて、前記運転手の認証を実行する工程と、を含む請求項１３に記載の１つ以上の非一時的マシーン可読情報保存媒体。
15. 前記異常スコアが、前記第１の所定のしきい値とマッチングしないときには、前記１つ以上の命令は、前記１つ以上のハードウェアプロセッサーによって実行されたときに、
    関連性のある特徴のそれぞれの前記異常スコアに基づいて、平均異常スコアを生成する工程と、
    前記平均異常スコアに基づいて、前記運転手を認証する工程と、をさらに実行する請求項１４に記載の１つ以上の非一時的マシーン可読情報保存媒体。
16. 前記平均異常スコアに基づいて、前記運転手を認証する前記工程は、
    前記平均異常スコアと、第２の所定のしきい値との第４の比較を実行する工程と、
    前記第４の比較に基づいて、前記運転手を認証する工程と、を含む請求項１５に記載の１つ以上の非一時的マシーン可読情報保存媒体。
17. 前記走行情報から前記１つ以上の特徴を抽出する前記工程は、
    前記走行データから１次データを取得し、さらに、前記１次データから２次データを導出する工程と、
    前記１次データおよび前記２次データから、前記１つ以上の特徴を抽出する工程と、を含む請求項１３に記載の１つ以上の非一時的マシーン可読情報保存媒体。
18. 前記１つ以上の命令は、前記１つ以上のハードウェアプロセッサーによって実行されたときに、前記異常スコアまたは前記平均異常スコアに基づいて前記運転手が認証された際に、前記データベース内の前記運転手の運転手プロファイルをアップデートする工程をさらに実行する請求項１５に記載の１つ以上の非一時的マシーン可読情報保存媒体。

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