暗号的にセキュリティ保護された個人識別
個人識別書類の認証を容易にする技術の実施態様が説明される。ここで説明する１つの実装は、簡単で、安価で、暗号を使用したセキュリティ保護された個人ＩＤアーキテクチャである。この実装により、改ざんや偽造の試みを阻止するセキュリティ保護された写真付き個人識別書類（ＩＤ）を作成でき、それを効率的に認証できる。このＩＤは、通常のスキャナで読み取ることができるコンパクトな暗号署名バーコード（cryptographically signed bar-code）が使用する。この要約自体に本特許の範囲を限定する意図はない。本発明の範囲は特許請求の範囲に示される。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に個人識別書類（person identification documents）の認証を実施する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
本明細書で、個人識別書類（ＩＤ：）の認証とは、提示されたＩＤが信頼でき、本物であり、合法、有効、かつ／または変更されていないことの確認を意味する。これを個人ＩＤ証明書と呼ぶ場合もある。こうした個人ＩＤの例には、入国の書類、パスポート、運転免許証がある。
【０００３】
一方、「個人検証（person verification）」とはＩＤに記載された個人情報が、ＩＤを提示する個人に対応することを確認することを意味する。
【０００４】
個人ＩＤ認証には、従来から多くのアプローチがある。高度な書類作成技術（sophisticated document production）は最も一般的なアプローチである。その他の一般的なアプローチには、バイオメトリック、スマートカード、透かし（watermarks）がある。
【０００５】
高度な作成技術
歴史的に多くの文化にわたって、個人の身元の審査は識別書類の所持によって確認されてきた。こうした書類の信憑性の尺度は、こうした書類の作成が難しいかどうかである。識別書類ではないが、紙幣は偽造が難しいために受け取る側がその信憑性に依存する重要な例である。
【０００６】
しかし、最近の印刷技術の進歩により、高品質のプリンタが比較的安価になっている。ハイエンド・プリンタが入手しやすくなり、多くの個人識別書類（ＩＤ）の偽造が比較的容易になっている。発行組織による公文書の印刷コストも大幅に上昇している。
【０００７】
それに応じて、発行団体（政府など）はますます高度で高価と思われる作成技術を実装している。例えば、発行団体は、ホログラム、透かし、マイクロ・プリント、特殊な印刷用紙、および／または化学コーティングなどを使用している。ＩＤの作成はさらに複雑になっているので、認証も対応してより複雑化して信頼性が低下しており、さらに最も重要なのは高価になっていることである。
【０００８】
バイオメトリックのアプローチ
バイオメトリックは、区別できる特性を使用して個人を自動認識するプロセスと定義されている。顔、音声、指紋、筆跡、および／または虹彩や網膜の認識を使用した複数のバイオメトリックのアプローチが提案されている。こうした技術の概要については、「http://www.biometrics.org」の「The Biometric Consortium」を参照されたい。
【０００９】
通常、バイオメトリック・ベースの個人識別システムには識別システムが欺かれていないことを確認する人間の検証担当者を備えている。このことは、相手が顔検出装置（face detector）に対して認証された個人の適切なサイズの顔写真を提示する場合、または音声検出装置（speech detector）に対して声を録音したものを再生する場合に行われる。
【００１０】
バイオメトリック・ベースの個人識別（網膜スキャンや指紋検出など）のいくつかのタイプは高信頼性であるが、多くは威圧感を与えるものであったり（網膜スキャンなど）、不正利用によって正当なユーザを罪人扱いしたり（指紋スキャンなど）する可能性もある。不正な検出装置によって、個人の指紋を記録したりその物理的なコピーを作成したりして、その人物を思いのままに罪に落とすことができる。したがって、指紋検出システムは多くの個人識別のシナリオにおいて非常に好ましくないものになる。
【００１１】
最後に、一部のバイオメトリック・システムに対してはよくプライバシーの侵害という苦情が寄せられる。例えば、広く普及している顔検出ポイントはこうしたシステムを制御する担当者に個人の居場所を常に暴露することになりかねない。
【００１２】
やはり、ほとんどすべてのバイオメトリック・ベースの個人識別システムには次の３つの主な欠点がある。
・システムを拡張した場合に信頼性が首尾一貫しないこと（特に顔認識や音声認識）。したがって一般に、こうしたシステムは誤って警報を発したり、誤って認証したりする傾向が大いにある。
・実際に識別を行う中央の信頼できるサーバに、認証装置を接続する必要がある。
・認証を行う設備が高価である。
多くのアプリケーションでは、バイオメトリック・ベースのアプローチは不便であり、高価であり、何より信頼性がない。
【００１３】
スマートカード
スマートカードは、個人識別のための一見して有効なアプローチを表している。たびたび、もてはやされているスマートカードの利点は、認証装置との完全なデジタル通信である。
【００１４】
単純なシナリオは、スマートカードを所持しており、スマートカードにはデジタル写真、個人記述データ、およびこうした情報の署名付きハッシュ（signed hash）が発行機関の秘密キーを使用して格納されている。写真と個人記述データをハッシュし、署名（signature）に対してこうしたハッシュを発行機関の公開キーを使用して確認する、ことで認証が行われる。最終的に、認証装置は証明されたデジタル写真を表示しなければならず、その結果、識別された個人が写真の人物であることを人の目で検証することができる。
【００１５】
個人ＩＤは、たびたび紛失したり損傷したりする。スマートカードを交換する場合は、別のハードウェア・デバイスを購入し、そのデバイスを適切な識別内容で焼き付ける必要がある。このためには費用がかかる。
【００１６】
スマートカードは記憶容量が比較的大きいため、追加の情報、特に所有者に関する私的な情報（例えば、スマートカードを紛失した場合に無効になる秘密キー）を記憶するのに利用できるような印象を受ける。しかし、スマートカードはリバース・エンジニアリングしなくても隠された情報を比較的容易に抽出できるので、現在のところは、スマートカードをセキュリティ保護されたストレージと見なすことはできないことが立証されている。
【００１７】
暗号化キー（対称キーと秘密キーの両方）をうまく識別した例示的な攻撃は、差動パワー分析またはタイミング分析によるスマートカードのＩ／Ｏの動作分析に基づいている。したがって、ユーザに関する公開情報、様々な面で写真のＩＤと同等である情報以外のものをスマートカードに記憶することは期待できない。 透かし（watermarks）
内容を認証するためのもう１つの技術は、感知困難なシークレット情報、すなわち透かしをデジタル写真に隠すことである。この種のＩＤ認証における１つの重要な欠点は、透かしを使用した多くのシステムでは写真に隠されたシークレットが認証装置に存在しなければならないという事実である。したがって、唯一の認証デバイスに障害が発生すると、システム全体が機能しなくなる。
【００１８】
しかし、驚いたことに様々なアプリケーションを対象とする公開キーの透かしシステムが開発された。さらに、このシステムでは所与のシークレットの存在を統計的に信頼できるレベルで検出するための１枚の写真よりかなり長いホスト信号が必要である。また、こうしたシステムでは写真をマークするために使用されるシークレットは、複数の写真に対して使用された後で、新しくする必要がある。
【００１９】
最後に、悪意のある顧客は自分自身の多くの写真を撮り、それをＩＤに掲載された写真と比較することで、いつでもそのシークレットの推定価を試みることができる。要するに、公開のＩＤ認証に透かしを使用するのは、セキュリティ保護されたＩＤ認証を行うには非常に脆弱な技術である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２０】
従来のアプローチ（高度な作成技術、バイオメトリック、スマートカード、透かし）にはすべて欠点がある。いずれのアプローチにも、次に示す１つまたは複数の問題点がある。
・実装、保守、および／または拡張に費用がかかる。
・実装、保守、および／または拡張が困難である。
・人間の認証担当者が効果的に認証するのが困難である。
・結果を信頼できない（例えば、許容レベルを超える誤った認証または見落とし）。
・セキュリティが低い（例えば、相手が容易にシステムを妨害したり欺いたりできる）。
【００２１】
（１）偽造が困難であり、（２）簡単に安価で作成でき、（３）スマートカード、バイオメトリック、高度な作成技術のいずれのアプローチも必要としない、セキュリティ保護された個人識別書類（ＩＤ）のアーキテクチャを提供する課題が存在する。
【課題を解決するための手段】
【００２２】
ここで、個人識別書類の認証を実施する技術について説明する。
【００２３】
以下に示す１つの実施態様は、簡単で、安価で、暗号によるセキュリティ保護された個人ＩＤアーキテクチャである。この実装を使用すると、改ざんや偽造の試みを防止するセキュリティ保護された写真付き個人識別書類（ＩＤ）を効率的に作成することができ、認証することができる。このＩＤには、一般のスキャナで読取り可能なコンパクトな暗号署名バーコード（cryptographically signed bar-code）が使用されている。
【００２４】
本要約自体に本特許の範囲を限定する意図はない。さらに、本特許のタイトルにも本特許の範囲を限定する意図はない。本発明についての理解を深めるために、以下の詳細な説明と特許請求の範囲を、添付の図面に関連付けながら参照されたい。本発明の範囲は、特許請求の範囲に示されている。
【００２５】
すべての図面を通じて、同類のエレメントや機能には同じ番号を使用する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下の説明において、本発明の理解を深めるために、説明を目的として特定の番号、機材、構成を示す。ただし、本発明が特定の例示的な細部がなくても実施できることは当業者には言うまでもない。他のインスタンスでは、よく知られている機能を省略したり簡略化したりして本発明の例示的な実装の説明を明確化し、それによって本発明をより適切に説明する。さらに、理解しやすいように特定の方法のステップが個別のステップとして示されているが、こうして個別に示されたステップは、必ずしも実行する順序と解釈すべきではない。
【００２７】
以下の説明では、前述の特許請求の範囲に示すエレメントを組み込んだ「Ｅｒｒｏｒ！ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｏｕｒｃｅ ｎｏｔ ｆｏｕｎｄ．」の１つまたは複数の例示的な実装を示す。こうした実装について、記述された法的な制限、実施の可能性、最適なモードの要件を満足するために、特異性（specificity）を示して説明する。ただし、説明自体に本特許の範囲を限定する意図はない。
【００２８】
発明者の意図により、こうした例示的な実装を例に挙げる。発明者は、こうした例示的な実装によって特許請求の範囲に示す本発明の範囲を限定する意図はない。発明者は、むしろ特許請求の範囲に示す本発明が別の方法によっても別の現在や将来の技術と組み合わせても実施でき、実装できることを意図している。
【００２９】
「Ｅｒｒｏｒ！ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｏｕｒｃｅ ｎｏｔ ｆｏｕｎｄ．」の実施形態の例は、例示的な「顔証明（Face Certification）」として、または短縮して「例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴ」として、表される。
【００３０】
はじめに
特許請求の範囲に示す本発明の１つまたは複数の例示的な実装（以下で説明する）は、ＦＡＣＥＣＥＲＴアーキテクチャ４００および／または図５に示すようなコンピューティング環境によって（全体的または部分的に）実装できる。
【００３１】
例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴは、簡単で安価で暗号によるセキュリティ保護された個人ＩＤアーキテクチャである。この例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴを使用すると、改ざんや偽造の試みを防止するセキュリティ保護された写真付き個人識別書類（ＩＤ）を効率的に作成でき、認証できる。
【００３２】
このＩＤは、一般のスキャナで読み取ることができる、コンパクトな、暗号署名バーコード（a compact, cryptographically signed bar-code）を使用する。したがって、偽造が困難であるが、簡単に安価で作成できるＩＤを使用して個人の識別情報を認証するための、効率的で簡単で安価でさらにセキュリティ保護されたメカニズムスが提供される。
【００３３】
従来の一般的なシナリオでは、個人のＩＤについての認証システム（すなわち「認証装置（authenticator）」）は、リモート・データベースに接続して格納された写真を取り出し、そのＩＤと比較する必要がある。
【００３４】
従来のアプローチとは異なり、この例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴには高度な作成技術、スマートカード、バイオメトリック、および／または大規模なリモート・データベースを必要としない。さらに興味深いのは、そのＩＤを、信頼できる、あるいはハイエンド・プリンタで印刷する必要がないことである（これは、従来のアプローチでは一般的に必要である）。逆に、このＩＤは、いつでも、どこでも、潜在的にはだれでもが印刷することができる。
【００３５】
この例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでは、認証に必要なすべてのデータが、暗号的に署名されたバーコード（cryptographically signed bar-code）の形式でＩＤそれ自体にセキュリティ保護されたかたちで格納される。また、この例示的なＦＡＣＥＣＥＲでは、顔認識技術には依存しない。
【００３６】
例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴで実施するセキュリティ保護された写真識別では、暗号によるセキュリティ、低コストの全デジタル・インフラストラクチャの配備と保守、およびユーザとＩＤ発行機関の両方にとっての使いやすさが提供されるので、この方法により、効率的で、セキュリティ保護された、安価なデジタル行政への取り組み（inexpensive digital government efforts）に貢献することになる。
【００３７】
例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤ
例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴは、簡単で、安価で、暗号的にセキュリティ保護された個人ＩＤアーキテクチャである。例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでは、偽造を困難にする高度な印刷プロセスに依存する代わりに、セキュリティを証明できる公開キーによる暗号化技術に基づいており、一方、標準的な品質による低コストのカラー印刷プロセスを採用する。
【００３８】
図１に示すように、個人ＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤ １００は、「人間可読」の表現および「コンピュータ可読」の表現の形式の「個人識別データ（person-distinguishing data）」が含まれる。
【００３９】
ここで「人間可読」というは、コンピュータがこの表現を解読できる可能性を排除するものではない。実際に、例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでは、コンピューティング・デバイスは人間可読の表現を「読む」ことができる。むしろ、この意味表現（designation means）は、人間が容易に読めるという意味を表す。こうした表現の例には、写真、画像、記号、人間の言語（英語など）のテキストがある。
【００４０】
同様に、「コンピュータ可読」ということばは、コンピュータがこの表現を読むことができる容易さに注目しており、人間が解読できないことを意味するものではない。
【００４１】
一般に、「個人識別データ（person-distinguishing data）」には、他人から１人の個人を無理なく（reasonably）区別する（distinguishes：見分ける）情報が含まれる。個人識別データの例には、特定の個人に関する情報、すなわちその個人の顔の１つまたは複数のイメージ、その個人の網膜スキャン、その個人の虹彩スキャン、その個人の名前、その個人の社会保障番号、その個人の口座番号、その個人の体重、その個人の身長、その個人の髪の色、その個人の目の色、その個人の１つまたは複数の指紋、その個人の母斑（birthmark）に関する情報、その個人の入れ墨に関する情報、その個人の人体統計データ（personal human statistics）、その個人の１つまたは複数の識別特性、およびその個人の連絡先の情報が含まれるが、これらに限定はされない。
【００４２】
例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴを使用すると、人間可読の表現には人間可読の個人のポートレート１１０や、補足情報１２０（通常は個人情報）が含まれる。コンピュータ可読の可読表現には、デバイス可読の２次元カラー・バーコード１３０が含まれ、これには、暗号署名メッセージ（cryptographically signed message）が含まれる。
【００４３】
バーコード・メッセージ１３０には、補足情報１２０と（ポートレート写真の）顔の表現の両方をコンパクトにしたもの（compact versions）が含まれる。このメッセージは、ＩＤ発行団体（すなわち発行機関）の秘密キーを使用して（例えばＲＳＡを使用して）署名（sign）される。
【００４４】
ＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤの発行
図２に示すように、ＩＤ発行機関２００の主な例は政府の一部門である。発行機関２００はＩＤ １００を正式に発行する。
【００４５】
通常、ＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤで証明される人間可読の個人識別データは、写真とテキストの両方である。写真１１０は、ＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤ所有者のポートレート（顔写真）である。この写真は任意の適切な解像度（分解能）でよい。ＩＤ上に印刷した写真は特定の固定領域に収められるので、この解像度が制限される場合もある。この解像度（分解能）は、人間とマシンにとって効率的に読みやすい程度以上の解像度（分解能）が必要である。
【００４６】
補足情報１２０は任意の適切なデータである。これは、個々のアプリケーションによって変わる場合がある。図１に示すように、通常は、名前、年齢、体重、身長、体重、目の色、その他の個人データなどの人体統計データ（personal statistical information）である。このデータはＩＤ １００に印刷される。
【００４７】
通常、ＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤで証明されるコンピュータ可読の個人識別データは２次元カラー・バーコード（例えばバーコード１３０）である。あるいは、磁気ストリップあるいは、他の適切なコンピュータ可読媒体でもよい。
【００４８】
例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでは、バーコード・リーダーがＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤ上のバーコード１３０を、関連する精度で読むのが望ましい。読取りエラーの可能性はバーコードにコード化されたビット数に伴って増大するので、精度とデータ記憶とのバランスは通常はＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤを作成するときに決定される。また、このバランスにはＩＤのスペース（空間的余裕）と複製の品質の要件も含まれる。
【００４９】
一部のインスタンスでは、効率的な顔のコンパクション・デジタル・イメージが、以下の理由によって有利である。
・所与のサイズのバーコードに対して、顔データの効率的なコンパクションは、元のイメージの顔に対するコンパクションされた顔データの提示の精度を、最大にする。このことによって、よく似た人や所与の顔の模造を認める危険性（risk of finding look-a-likes or mimicking a given face）を低減する。
・所与の顔提示の精度に対して、効率的なコンパクションは、暗号署名（cryptographically sign）を必要とするメッセージの長さを低減する。その結果、暗号署名（cryptographic signature）を認証する計算コストを削減し、ＩＤをわずか１〜数秒で認証しようとする場合に、そのデータ量を制限する。
【００５０】
したがって、例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでは約３Ｋｂのバーコードを採用して、前述の要因のバランスをとっている。もちろん、他の実装ではこれより大きなデータまたは小さなデータをコード化するバーコードを採用してもよい。
【００５１】
最新のスキャナは、最大で約６色を高信頼で読み取ることができる。したがって、ｎｓビットのメッセージに対して、例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴではバーコード内のｎｓｌｏｇ６２ビンを使用する。例えば、ｎｓ＝３０７２ビットの場合は、１２０×１０ビンのバーコードを得る１１８９ビンを使用している。
【００５２】
各ビンの印刷領域は、バーコードのスキャン・エラーが特定の所望の最小パフォーマンス限界を下回るような領域であることが望ましい。バーコードの長手方向の寸法が１インチ（２．５４ｃｍ）であると仮定するのが現実的である。各ビンが１０×１０ ＣＣＤ行列でスキャンされる場合は（１０００ ｄｐｉ ４８ビットＣＣＤセンサー配列は多くの低コスト・スキャナの標準的な装置である）、バーコードのデータを高信頼で検出できる。
【００５３】
例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでは、顔のイメージ１１２を、顔の主な特徴からなるシャープネスを失わずにわずか数千ビットにコンパクションしている。例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでは、固有顔（eigenface）ベースの圧縮方法と主なコンポーネント分析の高度な変形を使用しており、複数のイメージからなる小さなデータベース上でコンポーネント分析が行われた場合でも、こうしたビットレートを容易に達成できる。
【００５４】
ＩＤを紛失すると、相手が非常によく似た人物の場合は、その相手によってＩＤを不正に再利用される可能性がある。この万一のシナリオを防止するために、ＩＤにＩＤ所有者特有のマークの説明情報を含めることができる。
【００５５】
ＩＤ認証
図３は、ＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤ認証の例を示している。これは、インテリジェント・スキャン・デバイス（ＦＡＣＥＣＥＲＴ認証装置３００など）によって実行される。図３に示すように、認証装置３００はＩＤ １００の写真、補足情報、およびバーコードをスキャンする。
【００５６】
認証装置３００は、ＩＤ発行団体の公開キーを取得する。公開キーは、認証装置の基板上に格納することも、ローカルに接続されたデータストレージに格納することもできる。あるいは、リモート接続（インターネット接続など）を介して公開キーを取り出すこともできる。
【００５７】
認証装置３００はバーコードをスキャンし、暗号署名（cryptographic signature）を復号し、さらに発行機関２００の公開キーを使用して署名認証（signature authentication）を行う（例えば、復号化データを公開キーで解読する）。結果として、認証装置３００は、発行機関の秘密キーで署名（sign）されたメッセージを取得する。
【００５８】
このメッセージには、個人識別データが含まれる。より詳細には、このメッセージには補足情報１２０と、写真１１０の顔１１２のコンパクションされた表現とが含まれる。次に、認証装置は、ＩＤ １００から原文の補足情報１２０をスキャンし、文字認識を実行し、認識したテキストと抽出した補足情報を比較する。
【００５９】
次に、認証装置３００はＩＤ １００の写真をスキャンし、写真の顔を検出してバーコード・メッセージから抽出したデ・コンパクションした顔との統計的比較を行う。ＩＤ上に印刷されたガイド１１４を使用すると、回転や拡大／縮小などのスキャン調整を正確に実行できる。
【００６０】
２つの顔が特定のしきい値を超えて一致する場合は（独断、統計、および／または経験によって判断）、認証装置３００はこのＩＤが信頼できると結論する。それ以外の場合、ＩＤは偽造されているか、損傷している。あるいはＩＤをスキャンする間にエラーが発生している。これは、色付きのランプ（例えば赤や緑のランプ）および／または可聴音（例えばブザーやビープ音）のみで示される。
【００６１】
したがって、公に発行されたＩＤの写真や補足情報を改ざんすると、暗号署名バーコード（cryptographically signed bar-code）の復号化された個人識別データに一致しないことになる。
【００６２】
人間による検証
認証装置３００は特定のＦＡＣＥＣＥＲＴＳ ＩＤの認証を実行するが、実際の人間がＩＤ上の顔とＩＤを提示する個人とが一致することを検証する。ここでは、こうした人間を検証担当官（verification official）３０５と呼ぶ。例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴにおけるこうした人間の役割は、ＩＤに印刷された顔がＩＤを提示する個人に一致するかどうかを検証することである。これは、一般にセキュリティまたは個人識別を設定するときに人間の検証担当者がよく実行するのと同じ役割である。
【００６３】
したがって、一般的な個人識別設定において、例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴの役割は、そのＩＤの認証である。例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴは、ＩＤ発行機関がＩＤを発行してから、ＩＤに印刷された情報（写真を含む）が、変更されていないことを確認することで認証を行う。この検証担当者３０５の役割は、そのＩＤを認証することでなく、ＩＤに印刷された顔（およびＩＤに印刷されたその他の個人識別データ）とＩＤを提示する個人が一致するかどうかを検証することである。
【００６４】
例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴに関して有効と確認されると、人間の検証担当者３０５は提示されたＩＤに印刷された個人識別データ（写真を含む）を絶対的に信頼できる。逆に、例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴに関して無効と確認されると、人間の検証担当者３０５は提示されたＩＤに印刷された情報が変更されていることを疑う確実な根拠を取得する。
【００６５】
この認証と検証のプロセスは、面と向かい合って行うのが一般的であるが、Ｗｅｂカメラ、閉回路テレビなどを介してオンラインで実行してもよい。
【００６６】
例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでは、人間の検証担当者３０５は必要に応じてバーコードの顔をビデオ画面に表示し、すべてが適切であることをもう一度確認できる。このシナリオは、特に国境検問所で大いに役立つ。入国審査官はあらかじめコンピュータの前に座っており、スキャン・デバイスからすべての情報がコンピュータに送信され、表示される。
【００６７】
暗号化のバックグラウンド
例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでは、公開キー・インフラストラクチャ（ＰＫＩ：public-key infrastructure）を使用してＩＤのバーコードのデータに暗号署名（cryptographically sign）を行う。より詳細には、ＲＳＡ公開キーによる暗号を使用している。ただし、例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴはその他の暗号化によるセキュリティ・メカニズム（特に秘密／公開キー構造によるもの）を使用してもよい。
【００６８】
ＲＳＡ公開キーの暗号化インフラストラクチャは当業者にはよく知られているが、ここではこのキーの多くの態様について示し、例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでのこのキーの使用について説明するためのバックグラウンドを提供する。
【００６９】
ＲＳＡ公開キー署名システム（RSA public-key signing system）において、通信を行う各団体は、だれもが入手でき、署名認証（signature authentication）に利用できる公開キーと、署名発行機関（signature issuer）によって安全に格納され、メッセージの署名（sign messages）に利用する秘密キーの２つのキーを所有することが想定される。公開キーと秘密キーのペアは、次のようにして作成される。
・２つの大きな異なる素数ｐとｑを生成する。
・ｎ＝ｐｑと
【００７０】
【数１】
【００７１】
を求める。
【００７２】
・
【００７３】
【数２】
【００７４】
を無作為に選択する。
【００７５】
・
【００７６】
【数３】
【００７７】
を検出する。
【００７８】
作成されたキー・ペアは、秘密キーがｄ、公開キーが２つの数値（ｎ，ｅ）の組である。一般に、ＲＳＡ公開キー暗号化システム（例えば、Secure Socket Layer−ＳＳＬ）を使用する通信プロトコルでは、ｅは固定であり、通常はｅ＝２１６＋１なので、公開キーを表す情報はｎに減少し、署名認証（signature authentication）を高速化する。メッセージｍ∈［０，ｎ−１］は、通常は次のように秘密キーｄを使用して署名（sign）される。
ｓ＝ｍｄ（ｍｏｄ ｎ） （０．１）
認証手続きは、所与のメッセージｍに対してｄを使用してｍに署名（sign）することで署名（signature）ｓが得られたことを示している。ただし、秘密キーｄは使用せず、一般には次のように対応する公開キーｎを使用して同じタスクを実行する。
ｒ＝ｓｅ（ｍｏｄ ｎ） （０．２）
ｒ＝ｍの場合は、ｓはｍの有効な署名（signature）である。それ以外の場合、署名（signature）ｓはメッセージｍに対応しない。
【００７９】
例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴは、唯一の保護された場所に格納した唯一のシークレットには依存しない。代わりに、マスター・シークレット（例えば秘密キー）を備えたセキュリティ保護されたストレージ技術を使用する。
【００８０】
例えば、１つの方法では、複数の秘密公開キーを使用して署名（signature）をチェインする（例えば、異なる秘密キーを使用してＲＳＡ署名（signing）の出力が別のＲＳＡ署名（signing）に入力として送信される）。個々の秘密キーは、地理的には様々であってもセキュリティ保護された場所に格納することができる。
【００８１】
セキュリティ保護されるストレージ方法の別の例では、個々の秘密キーの要素を、異なるｋか所に、ｋ個の中のｎ個（ｎ≦ｋ）の情報を組み合わせてキーが構成される場合にのみ、各キーが復元される形で格納することができる。当業者はこの技術を「シークレット・シェア（secret sharing）」として理解している。発行組織は、この技術を使用して、システムに侵入しようとする者が集めなければならないパズルの断片をさらに分散する。
【００８２】
別の方法の例では、シークレットを改ざん防止機能付きのハードウェア（tamperproof hardware）に格納できる。
【００８３】
もちろん、例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴには他の適切でセキュリティ保護されたストレージ技術を使用してもよい。
【００８４】
ＦａｃｅＣｅｒｔのアーキテクチャと方法論
図４に、ＦＡＣＥＣＥＲＴアーキテクチャ４００の機能コンポーネントと１つまたは複数の方法論的な実装を示す。図４の最上部４１０は、特定のＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤ１００の発行を図示しており、下部４２０は、そのＩＤの認証を図示している。こうした１つまたは複数の方法論的な実装は、ソフトウェア、ハードウェア、あるいはハードウェアとソフトウェアの組合せによって実行できる。
【００８５】
図４の発行の部分４１０に示すように、ＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤ発行機関２００は、ＲＳＡで署名（sign）したメッセージｍを作成する。
【００８６】
２１０で、例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴは、ＩＤ １００のための写真１１０の顔をコンパクションする。このコンパクトな顔データ（例えばメッセージｆ）は、簡潔であるが、個々の写真１１０に固有の顔の比較的詳細な表現である。
【００８７】
顔のコンパクションの出力は、ｎＦ＞ｎＴビットのメッセージｆである。パラメータｎＦは固定であり、ｋ∈Ｚ＊として、ｎＦ＝ｋ＊ｎＲＳＡに等しく、ここで、ｎＲＳＡはＲＳＡ公開キーの長さ（ここではｎＲＳＡ＝１０２４とする）、ｋは一般にｋ∈［２，５］に設定される。
【００８８】
固定ｎＦが指定された場合に、顔のコンパクションの１つの目標は、任意の異なる二人の顔構造間の相違を増加させることである。この目標は、換言すれば認証時の誤った否定と誤った肯定の確率を最小化することである。
【００８９】
２２０で、適切なデータ圧縮技術を使用して補足情報１２０（テキスト・データなど）が圧縮される。例えば、印刷されたメッセージはＬＺ７７を使用してピュア・テキストとして圧縮してもよいし、最適なコーディングによって意味論的に圧縮してもよい（例えば、演算エンコードを使用して住所を緯度／経度に変換する）。テキスト圧縮の出力は、ｎＴビットのメッセージｔで表される。
【００９０】
例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでは、エラーがないという前提でＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤから、そのデータが読み取られる。そこで、要約（digest）に組み合わせるまえに、データを圧縮するか、式（１．３）に示すように暗号を使用してハッシュする。出力は常に固定長なので、圧縮よりハッシュが好ましい場合もある。例示的なハッシュ関数はＳＨＡ１およびＭＤ５である。
【００９１】
メッセージｆとｔは、演算子２３０を使用してマージされ、長さｎＭ＝ｎＦのメッセージｍが得られる。この演算子は、ｆとｔの両方から少なくとも１ビットに依存するようにｍの各ビットを設定する。したがって、ｍの少なくとも１ビットはｆまたはｔの所与のビットに依存する。これは、写真内処理される必要があるビット数を増やし、特定のメッセージｍを作成するのに便利である。こうした演算子の例を以下に示す。
【００９２】
【数４】
【００９３】
ここで、ｍｉ、ｆｉ、ｔｉはそれぞれメッセージｍ、ｆ、ｔのｉ番目のビットを表す。
【００９４】
２４０で、メッセージｍはＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤ発行機関の秘密キー２４２を使用して署名（sign）される。ｍの各ｎＲＳＡビットは別々に署名（sign）される。結果として得られる署名（signature）ｓの長さは、ｎＳ＝ｎＭ＝ｎＦビットである。結果として得られる署名（signature）ｓは２次元カラー・バーコード１３０としてＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤ １００上に印刷される。
【００９５】
図４の認証の部分４２０に示すように、ＦＡＣＥＣＥＲＴ認証器３００はバーコード内の暗号署名データ（cryptographically signed data）が、補足データ１２０とＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤの写真１１０の顔１１２とに対応することを確認する。
【００９６】
認証装置３００は、初めに、ＩＤに印刷された３つのコンポーネント、すなわち写真１１０、補足のテキスト情報１２０、バーコード１３０のすべてをスキャンする。これらは、フォト・スキャン３１０、ＯＣＲテキスト・スキャン３２０、バーコード・スキャン３３０で表される。
【００９７】
３２２で、スキャンされた補足のテキスト情報は、さらにテキスト文字列に変換される。このテキスト文字列は、上でコンポーネント２２０で使用したのと同じ圧縮技術（例えば、式（０．２）に基づく）を使用して圧縮される。これで、メッセージｔｖが得られる。テキストを印刷するのに使用されるフォントは認証装置が認識しており、高度なＯＣＲ（optical character recognition）用に最適化されているので、一般的なＯＣＲはこのタスクには不要である。
【００９８】
３３２で、認証装置３００はスキャンされたバーコード・データを受信する。ここで、スキャンされたバーコードを認証署名（authentication signatur）ｓｖに変換する。認証装置は発行機関の公開キー３３４を取得する。さらに、発行機関の公開キーを使用してｓｖのＲＳＡ署名認証（signature authentication）を行い、署名付きメッセージ（signed message）ｍｖを取得する。
【００９９】
ＩＤが改ざんされていない場合は、認証署名（authentication signature）ｓｖと元々印刷されていた署名（signature）ｓとが一致する。ただし、この認証装置は元々印刷されていた署名の検証可能なコピーには直接アクセスできない。代わりに、提示されたＩＤの認証署名（authentication signature）ｓｖが本当に元々印刷されていた署名（signature）ｓであることを、認証しなければならない。
【０１００】
提示されたＩＤ上の写真と補足情報は、認証署名（authentication signature）ｓｖの生成に使用されると仮定されるので、ｓｖにエンコードされたデータはここから抽出した顔と補足データに一致するはずである。ＩＤが元のままの変更されていない状態の場合は一致する。それ以外の場合は一致しない。
【０１０１】
３４０で、ｍｖとｔｖからメッセージｆｖが得られる。
【０１０２】
３５０で、認証装置３００はデ・コンパクション技術を利用してｆｖからデジタルの顔データを抽出する。
【０１０３】
３６０で、認証装置はｆｖから抽出した顔データと提示されたＩＤからスキャンした写真のデジタルの顔データを比較する。２つの顔、すなわちデ・コンパクションしたものとスキャンしたものの類似性のレベルを定量化する（相関など）。
【０１０４】
３７０で、認証装置３００はコンポーネント３６０の結果を報告する。定量化された相関のレベルがしきい値を超える場合は、ＩＤが信頼できると報告する。それ以外の場合は、ＩＤが無効であると報告する。
【０１０５】
あるいは、認証装置はＩＤが有効であると報告し、一方でこの特定の個人を拘留する必要があるという追加の指示（例えば、青の点滅と短いビープ音の連続）を出してもよい。この人物は、当局が要注意人物、容疑者、脱走者、犯罪者などとして指名手配している可能性がある。
【０１０６】
繰り返しになるが、この顔認証のタスクにはバイオメトリックの通常の設定での顔認識は必要としない。２つの同等の顔構造を対応付けるというより単純なタスクを実行する。
【０１０７】
認証装置３００がＩＤを有効と指示する場合、人間の検証担当者３０５はＩＤを提示する個人に対応するＩＤ上の人間可読のデータ（写真を含む）を認証するというその通常の義務を、確信をもって実行する。認証装置３００がＩＤを無効と指示する場合、人間の検証担当者３０５に、さらに詳しく調べるために正当な疑惑を与える。ＩＤ上のデータは、偽造された可能性があり、これを提示した者は詐称している可能性がある。ＩＤ上のこのデータが損傷しているか、あるいは単に、誤って読み取られた可能性もある。
【０１０８】
顔要約（face Compendium）
ＩＤ １００に印刷された写真１１０の顔１１２の特徴のデジタル表現は、バーコード１３０に格納される。バーコードの読取り精度とスペースとのバランスによっては、写真全体を省略せずにバーコードにエンコードしてもよい。個人の顔には重要な識別情報があるので、こうした要素のバランスによって写真の顔を表す部分を省略せずにバーコードにエンコードしてもよい。
【０１０９】
現実のバランスはバーコードのデータ記憶容量が写真の顔全体を完全に表現できる量よりかなり小さい傾向にあるので、顔のデジタル・イメージ１１０は例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴに関しては、コンパクションされる。顔のイメージは従来のイメージ圧縮技術（例えばＪＰＥＧ、ＧＩＦなど）を使用してコンパクションできるが、別の技術を使用して顔の表現をある程度維持しながら必要な記憶容量をさらに縮小してもよい。
【０１１０】
例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでは、バーコードに格納された顔の特徴のデジタル・データは簡潔だがある程度詳細に写真の顔を表現する必要がある。バイオメトリックによる顔認識のアプローチとは異なり、顔の特徴のデジタル・データは複数の角度や状態で個人の顔を表示する必要はない。
【０１１１】
と言うよりはむしろ、ＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤ上の顔の特徴のデジタル・データは、特定の写真の固有の顔を表現することのみを必要とする。このことは、例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでは、ＩＤに印刷された写真の顔がバーコードに格納された顔の特徴のデジタル・データで表現する顔に一致すること、を認証することにあるからである。
【０１１２】
顔の特徴のデジタル・データは、実際に簡潔であるがかなり詳細に特定の写真の顔を表現するので、「顔要約（face Compendium）」と呼んでもよい。この顔要約は、顔のイメージを再生するのに十分なデータが含まれるという意味で「適度に完全（reasonably complete）」である。さらに、この顔要約は、十分な顔の特徴のデータが符号化されて、他の似かよった顔から表現された顔を区別できるようにするに十分な程度、「適度に完全」である。
【０１１３】
もちろん、他の実装ではこれより大きなデータまたは小さなデータをコード化するバーコードを採用してもよいが、ここで説明する１つの実装では約３０００ビットのバーコードを採用している。これは、バーコードの読取り精度やバーコード用のスペースを含む（ただし、これらに限定されない）多くの要因の妥当な妥協点として求められている。
【０１１４】
この妥協点を改善するために、例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでは、ＪＰＥＧなどの標準的なイメージ圧縮技術を使用してイメージ全体を圧縮する代わりに、注目するオブジェクト（例えば顔の構造）を識別するコンパクション技術を使用してその特徴をコンパクションしている。
【０１１５】
顔の検出とコンパクション
コンピュータ・ビジョン・コミュニティ（computer vision community）では、ここ数年にわたって顔の様々なモデルについて研究してきた。例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでは、様々なイメージで個人の認識を容易にするように顔のイメージをエンコードする必要はなく、まったく同じ写真から顔のコードを抽出する。したがって、例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでは通常のバイオメトリックによる顔認識アプリケーションに見られる過学習という難題には直面しない。
【０１１６】
逆に、例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでは顔の特徴を効率的にコンパクションする技術を採用している。一般的なＤＣＴ係数を使用してもよいが、大規模な顔データベースから学習する部分空間モデルを使用して、顔のイメージをより良くコンパクト化することが可能である。
【０１１７】
部分空間学習の問題は、部分空間座標の結合生成を説明する生成モデルの問題として、またはいわゆる因子負荷行列Λのイメージ・コンポーネントを直線的に連結することで因子（factor）ｙとイメージｇによって、簡潔に定義できる。
【０１１８】
ｐ（ｇ，ｙ）＝Ｎ（ｇ；μ＋Λｙ，Φ）Ｎ（ｙ；０，Ｉ） （０．４）
ここで、Φは不均一なイメージ・ノイズ（non-uniform image noise）（すなわち部分空間モデルでキャプチャされない変動性）である。Λはｋ次元部分空間を全体のｎ次元に拡張するためのｎ×ｋの行列であり、ｎはイメージｇのピクセル数である。
【０１１９】
パラメータΛ、Φ、μは、一連のイメージｇｔの確率を最大にすることで学習できる。
【０１２０】
【数５】
【０１２１】
イメージの適切な低次元の表現はＥ［ｙ｜ｇ］となる傾向がある。
【０１２２】
因子分析（ＦＡ：factor analysis）と呼ばれる前述の確率モデルは、また、、因子ｙに関する最適なエンコード方法の設計も可能にする。結果として、顔のイメージは、１００個の顔の因子ｙを表現する約８５バイトで効率的にエンコードすることができる。
【０１２３】
部分空間モデルは、顔のイメージが平行移動、回転、拡大／縮小などによって変形する可能性を考慮するように拡張してもよい。このモデルはＴＣＡ（transformed component analysis）と呼ばれており、追加のランダム変形変数（additional random transformation variable）Ｔがｙから拡張されたイメージに適用され、新しいイメージｈが観察される。
p(h,g,y)=N(h；Tg,Ψ)N(g；μ＋Λy,Φ)N(y；0,I) (0.6)
【０１２４】
こうしたモデルは、イメージ・セットについて訓練した場合に、すべてのイメージを自動的に調整して非常にコンパクトな部分空間表現を作成する傾向がある。通常の部分空間モデルは、訓練データの様々な変形がある状態で、あいまいな（blury）モデルを作成する傾向があるが、ＴＣＡは鮮明なコンポーネントを作成する。
【０１２５】
ＦＡＣＥＣＥＲＴ認証
例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴで達成される認証のタスクは、テンプレートの照合と見なすことができる。テンプレートの相違の代わりに、非常に簡単な相関の技術を利用することになるが、イメージ内の各ウィンドウに関する尤度（likelihood）を使用する。
【０１２６】
例えば、類似性の尺度としてこの尤度を使用するために、メッセージｆを取得し、ウィンドウ・サイズと検出しきい値ｔｈｒ、部分空間パラメータｙを抽出し、適切なサイズのすべてのウィンドウについて以下を求める。
【０１２７】
【数６】
【０１２８】
ｍａｘｈｌｏｇ ｐ（ｈ）＞ｔｈｒの場合は、ＩＤの写真に、バーコードにエンコードされた顔を収容する。
【０１２９】
モデル化された変形が移動（shift）だけの場合は、イメージ内のすべてのウィンドウについて検索が実行されるので、変形Ｔに関する積分は不要である。このプロセスは、学習ノイズ・モデル（learned noise model）に基づくマハラノビス（Mahalanobis）の距離の意味における、μ＋Λｙとウィンドウｈとのマッチングと同等である。このタイプの計算は、イメージ相関として有効であり、高速フーリエ変換（ＦＦＴ：fast Fourier transformation）を使用して、非常に効率的に実行できる。
【０１３０】
写真ＩＤの作成時、提供された写真の顔が調べられ、提供された写真は、変形されたコンポーネント・アナライザを使用して効率よく、クロッピングされてコンパクションされる。この顔コードは、コンパクション・エラーとウィンドウ・サイズ（または位置）とともに秘密キーで署名（sign）される。
【０１３１】
これで、ＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤは、テキスト、写真、エンコードされた顔を含むバーコード、の組合せとして作成される。認証中に、バーコードがデコードされ、因子ｙ、確率（またはエンコード・エラー）のしきい値、ウィンドウ・サイズからなる顔コードが公開キーを使用してバーコードからデコードされ、バーコード内の顔記憶が、ＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤ内の実際の写真内の顔と比較される。
【０１３２】
２Ｄカラー・バーコードのスキャン
もちろん、２Ｄカラー・バーコードを読み取る場合は高精度であるのが望ましい。最新の低コストのスキャナは、一般にＲＧＢカラー・スペクトルでピクセルあたり４８ビットの精度である。ただし、デジタル・イメージの色の情報は、印刷され、スキャンされた後で正確に取り出すのが困難である。
【０１３３】
低コストのデバイスと印刷材料を想定した場合、この通信チャネルを経由した送信で信頼できると期待されるのはせいぜい数色にすぎない。ｎＢビンのバーコードβを想定した場合、誤ってスキャンされる確率は次のようになる。
【０１３４】
【数７】
【０１３５】
ここで、γはスキャンされたｎＢビンのバーコード、εはバーコードで使用される所与の色が誤ってスキャンされる最大の確率である。ここで説明する少なくとも１つの実装では、次のように６色のバーコードを採用している。
ＲＧＢ：Γ＝［０，０，０］，［０，０，２５５］，［０，２５５，０］，［２５５，０，０］，［２５５，２５５，２５５］，［２５５，２５５，０］
これは、信頼できる通信チャネルε＜１０−８であり、読取りエラーの確率が少なくともＰｒ［β≠γ］＜１０−４を満たす。
【０１３６】
一般に、所与のスキャナ・タイプ（例えば、ＣＣＤセンサー・マトリックス・ブランド（CCD sensor matrix brand））では、［２５５，２５５，０］、［２５５，０，２５５］、［０，２５５，２５５］のいずれか１つの色は、Γ内の他の色と誤って読み取る確率が最も高くなる。したがって、所与のＣＣＤスキャナ・タイプでは、Γスペクトルはこうした読取りエラー率の低い色の１つである。
【０１３７】
バーコードの読取り精度は、エラー検出（例えばパリティチェック）や誤り訂正符号（例えばリードソロモン（Ｒｅｅｄ−Ｓｏｌｏｍｏｎ）符号）を介して改善されるが、通常はＩＤ上の既知の場所にΓカラーを印刷してスキャナの微調整を可能にすることで高パフォーマンスが得られる。
【０１３８】
例示的なコンピューティング・システムおよび環境
図５に、ここで説明する例示的なＦａｃｅＣｅｒｔを（全面的または部分的に）実装できる適切なコンピューティング環境５００の例を示す。コンピューティング環境５００は、ここで説明するコンピュータおよびネットワーク・アーキテクチャで利用できる。
【０１３９】
例示的なコンピューティング環境５００はコンピューティング環境の１つの例にすぎず、本コンピュータおよびネットワーク・アーキテクチャの使い方または機能の範囲に関するいかなる制限を示すものでもない。また、コンピューティング環境５００は、例示的なコンピューティング環境５００に示すコンポーネントの１つまたは組合せに関して依存性も要件もないものとする。
【０１４０】
本例示的なＦａｃｅＣｅｒｔは、他の様々な汎用または専用のコンピューティング・システム環境または構成にも適用できる。使用に適した周知のコンピューティング・システム、環境、および／または構成の例には、パーソナル・コンピュータ、サーバ・コンピュータ、シン・クライアント、シック・クライアント、ハンドヘルドまたはラップトップ・デバイス、マルチ・プロセッサ・システム、マイクロ・プロセッサ・ベースのシステム、セットトップボックス、プログラム可能な家庭用電子機器、ネットワークＰＣ、ミニ・コンピュータ、メインフレーム・コンピュータ、前述の任意のシステムまたはデバイスを含む分散コンピューティング環境などが含まれるが、これらに限定はされない。
【０１４１】
本例示的なＦａｃｅＣｅｒｔは、プログラム・モジュールなどのコンピュータで実行可能な命令をコンピュータで実行する一般的なコンテクストで説明できる。一般に、プログラム・モジュールは、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含み、特定のタスクを実行したり、特定の抽象データ型を実装したり、する。本例示的なＦａｃｅＣｅｒｔは、通信ネットワークを介してリンクするリモート処理装置でタスクを実行する分散コンピューティング環境でも実施できる。分散コンピューティング環境では、メモリ記憶装置を含むローカルとリモートの両方のコンピュータ記憶媒体にプログラム・モジュールを格納できる。
【０１４２】
コンピューティング環境５００には、汎用コンピューティング・デバイスがコンピュータ５０２の形で含まれる。コンピュータ５０２のコンポーネントには、１つまたは複数のプロセッサまたは処理装置５０４、システム・メモリ５０６、プロセッサ５０４を含む様々なシステム・コンポーネントをシステム・メモリ５０６に接続するシステム・バス５０８が含まれるが、それらに限定はされない。
【０１４３】
システム・バス５０８は、メモリ・バスまたはメモリ・コントローラ、周辺バス、アクセラレータ・グラフィック・ポート（accelerated graphics port）、様々なバス・アーキテクチャの任意のものを使用するプロセッサ・バスまたはローカル・バスを含む各種バス構造の任意の１つまたは複数を表す。こうしたアーキテクチャには、例として、ＩＳＡ（Industry Standard Architecture）バス、ＭＣＡ（Micro Channel Architecture）バス、ＥＩＳＡ（Enhanced ISA）バス、ＶＥＳＡ（Video Electronics Standards Association）ローカル・バス、ＰＣＩ（Peripheral Component Interconnects）バス（メザニン（Mezzanine）バスとも呼ばれる）が含まれる。
【０１４４】
コンピュータ５０２は、通常は様々なコンピュータ可読媒体を備えている。このような媒体は、コンピュータ５０２からアクセスできる任意の使用可能な媒体でよい。また、揮発性と不揮発性の両方、および取外し可能と不可能の両方の媒体が含まれる。
【０１４５】
システム・メモリ５０６には、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ：random access memory）５１０などの揮発性メモリ、および／または読取り専用メモリ（ＲＯＭ：read only memory）５１２などの不揮発性メモリの形をとるコンピュータ可読媒体が含まれる。起動時などにコンピュータ５０２内のエレメント間の情報転送を支援する基本ルーチンを含む基本入出力システム（ＢＩＯＳ：basic input/output system）５１４は、ＲＯＭ ５１２に格納される。ＲＡＭ ５１０には、通常は処理装置５０４から直ちにアクセスでき、かつ／または処理装置で現在操作しているデータおよび／またはプログラム・モジュールが含まれる。
【０１４６】
コンピュータ５０２には、その他の取外し可能／不可能、揮発性／不揮発性のコンピュータ記憶媒体を含めてもよい。例として、図５に取外し不可能な不揮発性の磁気媒体（図示せず）の読出しおよび書込みを行うハードディスク・ドライブ５１６、取外し可能な不揮発性の磁気ディスク５２０（例えば「フロッピー（登録商標）ディスク」）の読出しおよび書込みを行う磁気ディスク・ドライブ５１８、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、他の光媒体などの取外し可能な不揮発性の光ディスク５２４の読出しまたは書込みを行う光ディスク・ドライブ５２２を示す。ハードディスク・ドライブ５１６、磁気ディスク・ドライブ５１８、および光ディスク・ドライブ５２２は、それぞれ１つまたは複数のデータ・メディア・インターフェース５２６を介してシステム・バス５０８に接続する。あるいは、ハードディスク・ドライブ５１６、磁気ディスク・ドライブ５１８、および光ディスク・ドライブ５２２は、１つまたは複数のインターフェース（図示せず）を介してシステム・バス５０８に接続する。
【０１４７】
ディスク・ドライブと各ドライブに接続するコンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラム・モジュールなど、コンピュータ５０２のデータを格納する不揮発性ストレージとして利用できる。この例には、ハードディスク５１６、取外し可能な磁気ディスク５２０、取外し可能な光ディスク５２４を示すが、磁気カセットなどの磁気記憶装置、フラッシュ・メモリ・カード、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ：digital versatile disks）などの光記憶装置、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去可能プログラム可能読取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ：electrically erasable programmable read-only memory）など、コンピュータからアクセス可能なデータを格納できる他のタイプのコンピュータ可読媒体も例示的なコンピューティング・システムおよび環境を実装するのに利用できることは言うまでもない。
【０１４８】
例としてオペレーティング・システム５２６、１つまたは複数のアプリケーション・プログラム５２８、その他のプログラム・モジュール５３０、およびプログラム・データ５３２を含む多くのプログラム・モジュールは、ハードディスク５１６、磁気ディスク５２０、光ディスク５２４、ＲＯＭ ５１２、および／またはＲＡＭ ５１０に格納できる。
【０１４９】
ユーザは、キー・ボード５３４やポインティング・デバイス５３６（例えば「マウス」）などの入力装置を使用してコンピュータ５０２にコマンドや情報を入力できる。他の入力装置５３８（詳細には図示せず）には、マイクロフォン、ジョイスティック、ゲームパッド、サテライト・ディッシュ、シリアル・ポート、スキャナなどを含めてもよい。これらの入力装置および他の入力装置は、システム・バス５０８に接続された入／出力インターフェース５４０を介して処理装置５０４に接続するが、パラレル・ポート、ゲーム・ポート、ＵＳＢ（universal serial bus）などの他のインターフェースやバス構造によって接続してもよい。
【０１５０】
モニタ５４２または他のタイプの表示装置も、ビデオ・アダプタ５４４などのインターフェースを介してシステム・バス５０８に接続できる。さらに、コンピュータ５０２には入／出力インターフェース５４０を介してスピーカー（図示せず）やプリンタ５４６など、モニタ５４２以外の出力周辺装置を含めてもよい。
【０１５１】
コンピュータ５０２は、リモート・コンピューティング・デバイス５４８などの１台または複数台のリモート・コンピュータへの論理接続を使用してネットワーク環境で動作できる。例として、リモート・コンピューティング・デバイス５４８はパーソナル・コンピュータ、ポータブル・コンピュータ、サーバ、ルータ、ネットワーク・コンピュータ、ピア・デバイス、その他の一般的なネットワーク・ノードなどでよい。リモート・コンピューティング・デバイス５４８は、ここでコンピュータ５０２に関連して説明するエレメントおよび機能の多くまたはすべてを含むポータブル・コンピュータとして示されている。
【０１５２】
コンピュータ５０２とリモート・コンピュータ５４８との論理接続は、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ：local area network）５５０と一般的なワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ：wide area network）５５２として示されている。このようなネットワーキング環境は、職場、企業規模のコンピュータ・ネットワーク、イントラネット、およびインターネットではごく一般的である。
【０１５３】
ＬＡＮネットワーキング環境でする場合、コンピュータ５０２はローカル・ネットワーク５５０にネットワーク・インターフェースまたはアダプタ５５４を介して接続する。ＷＡＮネットワーキング環境で実装する場合、コンピュータ５０２は一般に広域ネットワーク５５２を介して通信を確立するためのモデム５５６またはその他の手段を備えている。コンピュータ５０２のモデム５５６（内蔵または外付け）は、入／出力インターフェース５４０または他の適切なメカニズムを使用してシステム・バス５０８に接続できる。図示されたネットワーク接続が例示的なものであり、コンピュータ５０２および５４８間の通信リンクを確立する他の手段を使用してもよいことは言うまでもない。
【０１５４】
コンピューティング環境５００で示すようなネットワーク環境では、コンピュータ５０２またはその一部に関連して記述したプログラム・モジュールをリモート・メモリ記憶装置に格納できる。例として、リモート・コンピュータ５４８のメモリ・デバイスに格納されたリモート・アプリケーション・プログラム５５８を示す。例示のために、アプリケーション・プログラムまたはオペレーティング・システムなど、その他の実行可能プログラム・コンポーネントはここでは個々のブロックとして示されているが、こうしたプログラムおよびコンポーネントは様々なタイミングでコンピューティング・デバイス５０２の様々なストレージ・コンポーネントに格納されており、コンピュータのデータ・プロセッサによって実行される。
【０１５５】
コンピュータ実行可能命令
例示的なＦａｃｅＣｅｒｔの実装は、プログラム・モジュールなどのコンピュータ実行可能命令を１台または複数台のコンピュータまたは他のデバイスで実行する一般的なコンテクストで説明できる。一般に、プログラム・モジュールには、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などがあり、特定のタスクを実行するものや、特定の抽象データ型を実装する。一般に、プログラム・モジュールの機能を必要に応じて様々な実施形態で組み合わせたり、分散させたりすることができる。
【０１５６】
例示的な動作環境
図５は、例示的なＦａｃｅＣｅｒｔを実装できる適切なコンピューティング環境５００の例を示している。特に、ここで説明する例示的なＦａｃｅＣｅｒｔは、図５に示すプログラム・モジュール５２８〜５３０および／またはオペレーティング・システム５２６またはその一部によって（全体的または部分的に）実装できる。
【０１５７】
この動作環境は、適切な動作環境の１つの例にすぎず、ここで説明する例示的なＦａｃｅＣｅｒｔの機能の範囲または使い方に関するいかなる制限を示すものでもない。他に使用に適した周知のコンピューティング・システム、環境、および／または構成には、パーソナル・コンピュータ（ＰＣ）、サーバ・コンピュータ、ハンドヘルドまたはラップトップ・デバイス、マルチ・プロセッサ・システム、マイクロ・プロセッサ・ベースのシステム、プログラム可能な家庭用電子機器、無線電話および機器、汎用および専用アプライアンス、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：application-specific integrated circuit）、ネットワークＰＣ、ミニ・コンピュータ、メインフレーム・コンピュータ、前述の任意のシステムまたはデバイスの任意のものを含む分散コンピューティング環境などが含まれるが、これらに限定はされない。
【０１５８】
コンピュータ可読媒体
例示的なＦａｃｅＣｅｒｔの実装は、特定の形のコンピュータ可読媒体に格納され、送信される。コンピュータ可読媒体は、コンピュータからアクセスできる任意の媒体でよい。例として、コンピュータ可読媒体には「コンピュータ記憶媒体」および「通信媒体」が含まれるが、これらに限定はされない。
【０１５９】
「コンピュータ記憶媒体」には、コンピュータ可読の命令、データ構造、プログラム・モジュール、その他のデータなどの情報を記憶する任意の方法または技術で実装された、揮発性と不揮発性の両方、および取外し可能と不可能の両方の媒体が含まれる。コンピュータ記憶媒体には、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュ・メモリなどのメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ：digital versatile disk）などの光記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクなどの磁気記憶装置、または必要な情報を格納するために使用でき、コンピュータからアクセスできる他の任意の媒体が含まれるが、これらに限定はされない。
【０１６０】
「通信媒体」は通常、搬送波やその他の搬送メカニズムなどの変調データ信号に含まれるコンピュータ可読の命令、データ構造、プログラム・モジュール、またはその他のデータを具体化したものである。通信媒体には、任意の情報伝達媒体も含まれる。
【０１６１】
「変調データ信号」という用語は、信号内の情報を符号化するように、１つまたは複数の特性を設定または変更した信号を意味する。例として、通信媒体には、有線ネットワーク、直接ワイヤ接続などの有線媒体と、音、ＲＦ、赤外線などの無線（wireless）媒体が含まれるが、これらに限定はされない。上記の任意の組合せも、コンピュータ可読媒体の範囲内に含まれる。
【０１６２】
既存のアプローチとの比較
この例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでは、個人の身元を認証するために、スマートカードも高価なバイオメトリックのアプローチも不要である。ＩＤ作成の複雑性に頼らずに偽造の可能性を少なくすることで個人の身元を認証するのに有効である。
【０１６３】
高度な作成技術
簡単に、比較的安く高品質で高度な作成設備を入手できるので、悪意のある人物（unscrupulous rogue）は個人ＩＤを含む高度な偽造文書を安く簡単に作成できる。これに伴って、発行団体（政府など）はますます高度で高価と思われる作成技術を実装している。
【０１６４】
例えば、発行団体がホログラム、透かし、マイクロ・プリント、特殊な印刷用紙、および／または化学コーティングなどを使用している。ＩＤの作成は非常に複雑なので、認証も複雑化し、信頼性が低下している。さらに、最も重要なのは高価になっていることである。
【０１６５】
本例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴを使用すると、こうした発行団体がこのますます高価で高度になる作成技術、およびますます複雑、低信頼性、高価になる認証技術というエスカレート・サイクルを終了することができる。本例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴは、従来のアプローチとは対照的に、ＩＤ作成の複雑性に頼らず、提示されたＩＤが偽造でないことの信頼レベルを向上させる。
【０１６６】
本ＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤは、信頼できるプリンタやハイエンド・プリンタで印刷する必要がない。高度な作成技術を使用して作成することで、悪意のある人物による偽造ＩＤの作成をより困難で高価にする必要はない。
【０１６７】
逆に、ＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤは、基本的な低価格のプリンタを使用して、いつでもどこでも場合によってはだれでも印刷できる。これは、例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでは高度な作成方法に依存せず、バーコード内の暗号署名データ（cryptographically signed data）によって、悪意のある人物による偽造ＩＤの作成をより困難で高価にしているためである。
【０１６８】
例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴを使用すれば、例えば自動車部門では、運転手の免許証を（デジタル形式で）顧客に電子メール送信し、顧客は自分自身のプリンタで印刷して必要なだけコピーを作成できる。従来のアプローチとは異なり、例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤが紛失しても顧客には最小限の代価で済む。
【０１６９】
バイオメトリックのアプローチ
バイオメトリックを使用すると、コンピュータは個人の区別できる特性を使用して個人を自動認識できる。いくつかのバイオメトリック・ベースの個人識別アプローチが提示されている。その一部は、個人の顔、音声、指紋、筆跡、および／または虹彩や網膜の認識といった区別できる特性の自動認識に基づいている。
【０１７０】
バイオメトリック・ベースの個人識別（網膜スキャンや指紋検出など）のいくつかのタイプは高信頼性であるが、多くは威圧感を与えるものであったり（網膜スキャンなど）、不正利用によって正当なユーザを罪人扱いしたり（指紋スキャンなど）することにもなりかねない。不正な検出装置によって、個人の指紋を記録したり、その物理的なコピーを作成したりして、その人物を思いのままに罪に落とすことができる。したがって、指紋検出システムは多くの個人識別のシナリオにおいて非常に好ましくないものになる。
【０１７１】
通常、バイオメトリック・ベースの個人識別システムには識別システムが正しく動作することを保証する人間の検証担当者を備えている。これは、相手が顔検出装置（face detector）に対して認証された個人の実寸の顔写真を提示する場合、または音声検出装置（speech detector）に対して声を録音したものを再生する場合に実行する。
【０１７２】
最終的に、一部のバイオメトリックス・システムにはよくプライバシーの侵害という苦情が寄せられる。例えば、広く普及している顔検出ポイントはこうしたシステムの制御を担当する担当者に個人の居場所を常に暴露することになりかねない。
【０１７３】
多くのアプリケーションでは、バイオメトリック・ベースのアプローチは一般に不都合であり、高価であり、信頼性がないことが最も重要であると考えられている。
【０１７４】
スマートカード
スマートカード・ベースのシステムでは、個人の顔のデジタル・イメージが表示され、検証担当者はカードに格納されたイメージの顔がスマートカードを提示した人物の顔に対応することを確認できる。一般的なディスプレイは液晶（ＬＣＤ）またはフラットパネルディスプレイである。
【０１７５】
しかし、例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴではイメージを表示する必要がない。代わりに、オプティカル・スキャナ（例えば、写真、補足情報、バーコードをスキャンする電荷結合素子（ＣＣＤ））を使用している。検証担当者は、印刷されたイメージの顔がＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤを提示した人物の顔に対応することを確認する。
【０１７６】
中程度の画質のディスプレイ（ＬＣＤなど）はＣＣＤスキャナに比べてかなり高価である（最大で５倍）。１つの見積もりでは、本例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴの認証装置用に大量生産されたスキャナは１５米ドルを超えないが、これに対してスマートカード認証装置はＬＣＤディスプレイだけでも少なくとも５０米ドルに及ぶ。したがって、例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴの認証インフラストラクチャのコストはスマートカード・ベースのアプローチのコストに比べてはるかに安価である。
【０１７７】
さらに、個人ＩＤはたびたび紛失したり損傷したりする。ＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤの交換に必要な作業は簡単な再プリントだけである。しかし、スマートカードを交換する場合は、別のハードウェア・デバイスを購入して、そのデバイスを適切な識別内容で焼き付ける必要がある。
【０１７８】
さらに、スマートカードに格納されたデータは安全ではない。スマートカードに格納されたデータは、様々な技術を使用して抽出できる。さらに重要なのは、新しいデータによる置換えが可能なことである。このことによって、スマートカードのセキュリティ面の全体的な信頼レベルが低下する。
【０１７９】
スマートカードは記憶容量が比較的大きいため、追加の情報、特に所有者に関する私的な情報（例えば、スマートカードを紛失した場合に無効になる秘密キー）を格納するのに利用できるような印象を受ける。
【０１８０】
結論
本発明について、構造上の機能と方法論的な手順に固有の言葉で記述したが、特許請求の範囲に定義した本発明が必ずしも前述の特定の機能や手順に限定されないことは言うまでもない。特定の機能や手順は、本発明の好ましい実施の形態として開示されている。
【図面の簡単な説明】
【０１８１】
【図１】ここで説明する実施態様に従って採用された個人識別の例を示す図である。
【図２】ここで説明する実装に従った個人識別を発行する発行団体の概略をグラフィカルに示す図である。
【図３】ここで説明する実装に従った個人識別の認証をグラフィカルに示す概略図である。
【図４】ここで説明する実装の機能を示す流れ図である。
【図５】ここで説明する少なくとも１つの実施形態を（全体的または部分的に）実装できるコンピューティング動作環境の例を示す図である。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に個人識別書類（person identification documents）の認証を実施する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
本明細書で、個人識別書類（ＩＤ：）の認証とは、提示されたＩＤが信頼でき、本物であり、合法、有効、かつ／または変更されていないことの確認を意味する。これを個人ＩＤ証明書と呼ぶ場合もある。こうした個人ＩＤの例には、入国の書類、パスポート、運転免許証がある。
【０００３】
一方、「個人検証（person verification）」とはＩＤに記載された個人情報が、ＩＤを提示する個人に対応することを確認することを意味する。
【０００４】
個人ＩＤ認証には、従来から多くのアプローチがある。高度な書類作成技術（sophisticated document production）は最も一般的なアプローチである。その他の一般的なアプローチには、バイオメトリック、スマートカード、透かし（watermarks）がある。
【０００５】
高度な作成技術
歴史的に多くの文化にわたって、個人の身元の審査は識別書類の所持によって確認されてきた。こうした書類の信憑性の尺度は、こうした書類の作成が難しいかどうかである。識別書類ではないが、紙幣は偽造が難しいために受け取る側がその信憑性に依存する重要な例である。
【０００６】
しかし、最近の印刷技術の進歩により、高品質のプリンタが比較的安価になっている。ハイエンド・プリンタが入手しやすくなり、多くの個人識別書類（ＩＤ）の偽造が比較的容易になっている。発行組織による公文書の印刷コストも大幅に上昇している。
【０００７】
それに応じて、発行団体（政府など）はますます高度で高価と思われる作成技術を実装している。例えば、発行団体は、ホログラム、透かし、マイクロ・プリント、特殊な印刷用紙、および／または化学コーティングなどを使用している。ＩＤの作成はさらに複雑になっているので、認証も対応してより複雑化して信頼性が低下しており、さらに最も重要なのは高価になっていることである。
【０００８】
バイオメトリックのアプローチ
バイオメトリックは、区別できる特性を使用して個人を自動認識するプロセスと定義されている。顔、音声、指紋、筆跡、および／または虹彩や網膜の認識を使用した複数のバイオメトリックのアプローチが提案されている。こうした技術の概要については、「http://www.biometrics.org」の「The Biometric Consortium」を参照されたい。
【０００９】
通常、バイオメトリック・ベースの個人識別システムには識別システムが欺かれていないことを確認する人間の検証担当者を備えている。このことは、相手が顔検出装置（face detector）に対して認証された個人の適切なサイズの顔写真を提示する場合、または音声検出装置（speech detector）に対して声を録音したものを再生する場合に行われる。
【００１０】
バイオメトリック・ベースの個人識別（網膜スキャンや指紋検出など）のいくつかのタイプは高信頼性であるが、多くは威圧感を与えるものであったり（網膜スキャンなど）、不正利用によって正当なユーザを罪人扱いしたり（指紋スキャンなど）する可能性もある。不正な検出装置によって、個人の指紋を記録したりその物理的なコピーを作成したりして、その人物を思いのままに罪に落とすことができる。したがって、指紋検出システムは多くの個人識別のシナリオにおいて非常に好ましくないものになる。
【００１１】
最後に、一部のバイオメトリック・システムに対してはよくプライバシーの侵害という苦情が寄せられる。例えば、広く普及している顔検出ポイントはこうしたシステムを制御する担当者に個人の居場所を常に暴露することになりかねない。
【００１２】
やはり、ほとんどすべてのバイオメトリック・ベースの個人識別システムには次の３つの主な欠点がある。
・システムを拡張した場合に信頼性が首尾一貫しないこと（特に顔認識や音声認識）。したがって一般に、こうしたシステムは誤って警報を発したり、誤って認証したりする傾向が大いにある。
・実際に識別を行う中央の信頼できるサーバに、認証装置を接続する必要がある。
・認証を行う設備が高価である。
多くのアプリケーションでは、バイオメトリック・ベースのアプローチは不便であり、高価であり、何より信頼性がない。
【００１３】
スマートカード
スマートカードは、個人識別のための一見して有効なアプローチを表している。たびたび、もてはやされているスマートカードの利点は、認証装置との完全なデジタル通信である。
【００１４】
単純なシナリオは、スマートカードを所持しており、スマートカードにはデジタル写真、個人記述データ、およびこうした情報の署名付きハッシュ（signed hash）が発行機関の秘密キーを使用して格納されている。写真と個人記述データをハッシュし、署名（signature）に対してこうしたハッシュを発行機関の公開キーを使用して確認する、ことで認証が行われる。最終的に、認証装置は証明されたデジタル写真を表示しなければならず、その結果、識別された個人が写真の人物であることを人の目で検証することができる。
【００１５】
個人ＩＤは、たびたび紛失したり損傷したりする。スマートカードを交換する場合は、別のハードウェア・デバイスを購入し、そのデバイスを適切な識別内容で焼き付ける必要がある。このためには費用がかかる。
【００１６】
スマートカードは記憶容量が比較的大きいため、追加の情報、特に所有者に関する私的な情報（例えば、スマートカードを紛失した場合に無効になる秘密キー）を記憶するのに利用できるような印象を受ける。しかし、スマートカードはリバース・エンジニアリングしなくても隠された情報を比較的容易に抽出できるので、現在のところは、スマートカードをセキュリティ保護されたストレージと見なすことはできないことが立証されている。
【００１７】
暗号化キー（対称キーと秘密キーの両方）をうまく識別した例示的な攻撃は、差動パワー分析またはタイミング分析によるスマートカードのＩ／Ｏの動作分析に基づいている。したがって、ユーザに関する公開情報、様々な面で写真のＩＤと同等である情報以外のものをスマートカードに記憶することは期待できない。 透かし（watermarks）
内容を認証するためのもう１つの技術は、感知困難なシークレット情報、すなわち透かしをデジタル写真に隠すことである。この種のＩＤ認証における１つの重要な欠点は、透かしを使用した多くのシステムでは写真に隠されたシークレットが認証装置に存在しなければならないという事実である。したがって、唯一の認証デバイスに障害が発生すると、システム全体が機能しなくなる。
【００１８】
しかし、驚いたことに様々なアプリケーションを対象とする公開キーの透かしシステムが開発された。さらに、このシステムでは所与のシークレットの存在を統計的に信頼できるレベルで検出するための１枚の写真よりかなり長いホスト信号が必要である。また、こうしたシステムでは写真をマークするために使用されるシークレットは、複数の写真に対して使用された後で、新しくする必要がある。
【００１９】
最後に、悪意のある顧客は自分自身の多くの写真を撮り、それをＩＤに掲載された写真と比較することで、いつでもそのシークレットの推定価を試みることができる。要するに、公開のＩＤ認証に透かしを使用するのは、セキュリティ保護されたＩＤ認証を行うには非常に脆弱な技術である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２０】
従来のアプローチ（高度な作成技術、バイオメトリック、スマートカード、透かし）にはすべて欠点がある。いずれのアプローチにも、次に示す１つまたは複数の問題点がある。
・実装、保守、および／または拡張に費用がかかる。
・実装、保守、および／または拡張が困難である。
・人間の認証担当者が効果的に認証するのが困難である。
・結果を信頼できない（例えば、許容レベルを超える誤った認証または見落とし）。
・セキュリティが低い（例えば、相手が容易にシステムを妨害したり欺いたりできる）。
【００２１】
（１）偽造が困難であり、（２）簡単に安価で作成でき、（３）スマートカード、バイオメトリック、高度な作成技術のいずれのアプローチも必要としない、セキュリティ保護された個人識別書類（ＩＤ）のアーキテクチャを提供する課題が存在する。
【課題を解決するための手段】
【００２２】
ここで、個人識別書類の認証を実施する技術について説明する。
【００２３】
以下に示す１つの実施態様は、簡単で、安価で、暗号によるセキュリティ保護された個人ＩＤアーキテクチャである。この実装を使用すると、改ざんや偽造の試みを防止するセキュリティ保護された写真付き個人識別書類（ＩＤ）を効率的に作成することができ、認証することができる。このＩＤには、一般のスキャナで読取り可能なコンパクトな暗号署名バーコード（cryptographically signed bar-code）が使用されている。
【００２４】
本要約自体に本特許の範囲を限定する意図はない。さらに、本特許のタイトルにも本特許の範囲を限定する意図はない。本発明についての理解を深めるために、以下の詳細な説明と特許請求の範囲を、添付の図面に関連付けながら参照されたい。本発明の範囲は、特許請求の範囲に示されている。
【００２５】
すべての図面を通じて、同類のエレメントや機能には同じ番号を使用する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下の説明において、本発明の理解を深めるために、説明を目的として特定の番号、機材、構成を示す。ただし、本発明が特定の例示的な細部がなくても実施できることは当業者には言うまでもない。他のインスタンスでは、よく知られている機能を省略したり簡略化したりして本発明の例示的な実装の説明を明確化し、それによって本発明をより適切に説明する。さらに、理解しやすいように特定の方法のステップが個別のステップとして示されているが、こうして個別に示されたステップは、必ずしも実行する順序と解釈すべきではない。
【００２７】
以下の説明では、前述の特許請求の範囲に示すエレメントを組み込んだ「Ｅｒｒｏｒ！ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｏｕｒｃｅ ｎｏｔ ｆｏｕｎｄ．」の１つまたは複数の例示的な実装を示す。こうした実装について、記述された法的な制限、実施の可能性、最適なモードの要件を満足するために、特異性（specificity）を示して説明する。ただし、説明自体に本特許の範囲を限定する意図はない。
【００２８】
発明者の意図により、こうした例示的な実装を例に挙げる。発明者は、こうした例示的な実装によって特許請求の範囲に示す本発明の範囲を限定する意図はない。発明者は、むしろ特許請求の範囲に示す本発明が別の方法によっても別の現在や将来の技術と組み合わせても実施でき、実装できることを意図している。
【００２９】
「Ｅｒｒｏｒ！ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｏｕｒｃｅ ｎｏｔ ｆｏｕｎｄ．」の実施形態の例は、例示的な「顔証明（Face Certification）」として、または短縮して「例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴ」として、表される。
【００３０】
はじめに
特許請求の範囲に示す本発明の１つまたは複数の例示的な実装（以下で説明する）は、ＦＡＣＥＣＥＲＴアーキテクチャ４００および／または図５に示すようなコンピューティング環境によって（全体的または部分的に）実装できる。
【００３１】
例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴは、簡単で安価で暗号によるセキュリティ保護された個人ＩＤアーキテクチャである。この例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴを使用すると、改ざんや偽造の試みを防止するセキュリティ保護された写真付き個人識別書類（ＩＤ）を効率的に作成でき、認証できる。
【００３２】
このＩＤは、一般のスキャナで読み取ることができる、コンパクトな、暗号署名バーコード（a compact, cryptographically signed bar-code）を使用する。したがって、偽造が困難であるが、簡単に安価で作成できるＩＤを使用して個人の識別情報を認証するための、効率的で簡単で安価でさらにセキュリティ保護されたメカニズムスが提供される。
【００３３】
従来の一般的なシナリオでは、個人のＩＤについての認証システム（すなわち「認証装置（authenticator）」）は、リモート・データベースに接続して格納された写真を取り出し、そのＩＤと比較する必要がある。
【００３４】
従来のアプローチとは異なり、この例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴには高度な作成技術、スマートカード、バイオメトリック、および／または大規模なリモート・データベースを必要としない。さらに興味深いのは、そのＩＤを、信頼できる、あるいはハイエンド・プリンタで印刷する必要がないことである（これは、従来のアプローチでは一般的に必要である）。逆に、このＩＤは、いつでも、どこでも、潜在的にはだれでもが印刷することができる。
【００３５】
この例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでは、認証に必要なすべてのデータが、暗号的に署名されたバーコード（cryptographically signed bar-code）の形式でＩＤそれ自体にセキュリティ保護されたかたちで格納される。また、この例示的なＦＡＣＥＣＥＲでは、顔認識技術には依存しない。
【００３６】
例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴで実施するセキュリティ保護された写真識別では、暗号によるセキュリティ、低コストの全デジタル・インフラストラクチャの配備と保守、およびユーザとＩＤ発行機関の両方にとっての使いやすさが提供されるので、この方法により、効率的で、セキュリティ保護された、安価なデジタル行政への取り組み（inexpensive digital government efforts）に貢献することになる。
【００３７】
例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤ
例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴは、簡単で、安価で、暗号的にセキュリティ保護された個人ＩＤアーキテクチャである。例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでは、偽造を困難にする高度な印刷プロセスに依存する代わりに、セキュリティを証明できる公開キーによる暗号化技術に基づいており、一方、標準的な品質による低コストのカラー印刷プロセスを採用する。
【００３８】
図１に示すように、個人ＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤ １００は、「人間可読」の表現および「コンピュータ可読」の表現の形式の「個人識別データ（person-distinguishing data）」が含まれる。
【００３９】
ここで「人間可読」というは、コンピュータがこの表現を解読できる可能性を排除するものではない。実際に、例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでは、コンピューティング・デバイスは人間可読の表現を「読む」ことができる。むしろ、この意味表現（designation means）は、人間が容易に読めるという意味を表す。こうした表現の例には、写真、画像、記号、人間の言語（英語など）のテキストがある。
【００４０】
同様に、「コンピュータ可読」ということばは、コンピュータがこの表現を読むことができる容易さに注目しており、人間が解読できないことを意味するものではない。
【００４１】
一般に、「個人識別データ（person-distinguishing data）」には、他人から１人の個人を無理なく（reasonably）区別する（distinguishes：見分ける）情報が含まれる。個人識別データの例には、特定の個人に関する情報、すなわちその個人の顔の１つまたは複数のイメージ、その個人の網膜スキャン、その個人の虹彩スキャン、その個人の名前、その個人の社会保障番号、その個人の口座番号、その個人の体重、その個人の身長、その個人の髪の色、その個人の目の色、その個人の１つまたは複数の指紋、その個人の母斑（birthmark）に関する情報、その個人の入れ墨に関する情報、その個人の人体統計データ（personal human statistics）、その個人の１つまたは複数の識別特性、およびその個人の連絡先の情報が含まれるが、これらに限定はされない。
【００４２】
例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴを使用すると、人間可読の表現には人間可読の個人のポートレート１１０や、補足情報１２０（通常は個人情報）が含まれる。コンピュータ可読の可読表現には、デバイス可読の２次元カラー・バーコード１３０が含まれ、これには、暗号署名メッセージ（cryptographically signed message）が含まれる。
【００４３】
バーコード・メッセージ１３０には、補足情報１２０と（ポートレート写真の）顔の表現の両方をコンパクトにしたもの（compact versions）が含まれる。このメッセージは、ＩＤ発行団体（すなわち発行機関）の秘密キーを使用して（例えばＲＳＡを使用して）署名（sign）される。
【００４４】
ＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤの発行
図２に示すように、ＩＤ発行機関２００の主な例は政府の一部門である。発行機関２００はＩＤ １００を正式に発行する。
【００４５】
通常、ＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤで証明される人間可読の個人識別データは、写真とテキストの両方である。写真１１０は、ＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤ所有者のポートレート（顔写真）である。この写真は任意の適切な解像度（分解能）でよい。ＩＤ上に印刷した写真は特定の固定領域に収められるので、この解像度が制限される場合もある。この解像度（分解能）は、人間とマシンにとって効率的に読みやすい程度以上の解像度（分解能）が必要である。
【００４６】
補足情報１２０は任意の適切なデータである。これは、個々のアプリケーションによって変わる場合がある。図１に示すように、通常は、名前、年齢、体重、身長、体重、目の色、その他の個人データなどの人体統計データ（personal statistical information）である。このデータはＩＤ １００に印刷される。
【００４７】
通常、ＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤで証明されるコンピュータ可読の個人識別データは２次元カラー・バーコード（例えばバーコード１３０）である。あるいは、磁気ストリップあるいは、他の適切なコンピュータ可読媒体でもよい。
【００４８】
例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでは、バーコード・リーダーがＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤ上のバーコード１３０を、関連する精度で読むのが望ましい。読取りエラーの可能性はバーコードにコード化されたビット数に伴って増大するので、精度とデータ記憶とのバランスは通常はＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤを作成するときに決定される。また、このバランスにはＩＤのスペース（空間的余裕）と複製の品質の要件も含まれる。
【００４９】
一部のインスタンスでは、効率的な顔のコンパクション・デジタル・イメージが、以下の理由によって有利である。
・所与のサイズのバーコードに対して、顔データの効率的なコンパクションは、元のイメージの顔に対するコンパクションされた顔データの提示の精度を、最大にする。このことによって、よく似た人や所与の顔の模造を認める危険性（risk of finding look-a-likes or mimicking a given face）を低減する。
・所与の顔提示の精度に対して、効率的なコンパクションは、暗号署名（cryptographically sign）を必要とするメッセージの長さを低減する。その結果、暗号署名（cryptographic signature）を認証する計算コストを削減し、ＩＤをわずか１〜数秒で認証しようとする場合に、そのデータ量を制限する。
【００５０】
したがって、例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでは約３Ｋｂのバーコードを採用して、前述の要因のバランスをとっている。もちろん、他の実装ではこれより大きなデータまたは小さなデータをコード化するバーコードを採用してもよい。
【００５１】
最新のスキャナは、最大で約６色を高信頼で読み取ることができる。したがって、ｎｓビットのメッセージに対して、例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴではバーコード内のｎｓｌｏｇ６２ビンを使用する。例えば、ｎｓ＝３０７２ビットの場合は、１２０×１０ビンのバーコードを得る１１８９ビンを使用している。
【００５２】
各ビンの印刷領域は、バーコードのスキャン・エラーが特定の所望の最小パフォーマンス限界を下回るような領域であることが望ましい。バーコードの長手方向の寸法が１インチ（２．５４ｃｍ）であると仮定するのが現実的である。各ビンが１０×１０ ＣＣＤ行列でスキャンされる場合は（１０００ ｄｐｉ ４８ビットＣＣＤセンサー配列は多くの低コスト・スキャナの標準的な装置である）、バーコードのデータを高信頼で検出できる。
【００５３】
例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでは、顔のイメージ１１２を、顔の主な特徴からなるシャープネスを失わずにわずか数千ビットにコンパクションしている。例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでは、固有顔（eigenface）ベースの圧縮方法と主なコンポーネント分析の高度な変形を使用しており、複数のイメージからなる小さなデータベース上でコンポーネント分析が行われた場合でも、こうしたビットレートを容易に達成できる。
【００５４】
ＩＤを紛失すると、相手が非常によく似た人物の場合は、その相手によってＩＤを不正に再利用される可能性がある。この万一のシナリオを防止するために、ＩＤにＩＤ所有者特有のマークの説明情報を含めることができる。
【００５５】
ＩＤ認証
図３は、ＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤ認証の例を示している。これは、インテリジェント・スキャン・デバイス（ＦＡＣＥＣＥＲＴ認証装置３００など）によって実行される。図３に示すように、認証装置３００はＩＤ １００の写真、補足情報、およびバーコードをスキャンする。
【００５６】
認証装置３００は、ＩＤ発行団体の公開キーを取得する。公開キーは、認証装置の基板上に格納することも、ローカルに接続されたデータストレージに格納することもできる。あるいは、リモート接続（インターネット接続など）を介して公開キーを取り出すこともできる。
【００５７】
認証装置３００はバーコードをスキャンし、暗号署名（cryptographic signature）を復号し、さらに発行機関２００の公開キーを使用して署名認証（signature authentication）を行う（例えば、復号化データを公開キーで解読する）。結果として、認証装置３００は、発行機関の秘密キーで署名（sign）されたメッセージを取得する。
【００５８】
このメッセージには、個人識別データが含まれる。より詳細には、このメッセージには補足情報１２０と、写真１１０の顔１１２のコンパクションされた表現とが含まれる。次に、認証装置は、ＩＤ １００から原文の補足情報１２０をスキャンし、文字認識を実行し、認識したテキストと抽出した補足情報を比較する。
【００５９】
次に、認証装置３００はＩＤ １００の写真をスキャンし、写真の顔を検出してバーコード・メッセージから抽出したデ・コンパクションした顔との統計的比較を行う。ＩＤ上に印刷されたガイド１１４を使用すると、回転や拡大／縮小などのスキャン調整を正確に実行できる。
【００６０】
２つの顔が特定のしきい値を超えて一致する場合は（独断、統計、および／または経験によって判断）、認証装置３００はこのＩＤが信頼できると結論する。それ以外の場合、ＩＤは偽造されているか、損傷している。あるいはＩＤをスキャンする間にエラーが発生している。これは、色付きのランプ（例えば赤や緑のランプ）および／または可聴音（例えばブザーやビープ音）のみで示される。
【００６１】
したがって、公に発行されたＩＤの写真や補足情報を改ざんすると、暗号署名バーコード（cryptographically signed bar-code）の復号化された個人識別データに一致しないことになる。
【００６２】
人間による検証
認証装置３００は特定のＦＡＣＥＣＥＲＴＳ ＩＤの認証を実行するが、実際の人間がＩＤ上の顔とＩＤを提示する個人とが一致することを検証する。ここでは、こうした人間を検証担当官（verification official）３０５と呼ぶ。例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴにおけるこうした人間の役割は、ＩＤに印刷された顔がＩＤを提示する個人に一致するかどうかを検証することである。これは、一般にセキュリティまたは個人識別を設定するときに人間の検証担当者がよく実行するのと同じ役割である。
【００６３】
したがって、一般的な個人識別設定において、例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴの役割は、そのＩＤの認証である。例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴは、ＩＤ発行機関がＩＤを発行してから、ＩＤに印刷された情報（写真を含む）が、変更されていないことを確認することで認証を行う。この検証担当者３０５の役割は、そのＩＤを認証することでなく、ＩＤに印刷された顔（およびＩＤに印刷されたその他の個人識別データ）とＩＤを提示する個人が一致するかどうかを検証することである。
【００６４】
例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴに関して有効と確認されると、人間の検証担当者３０５は提示されたＩＤに印刷された個人識別データ（写真を含む）を絶対的に信頼できる。逆に、例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴに関して無効と確認されると、人間の検証担当者３０５は提示されたＩＤに印刷された情報が変更されていることを疑う確実な根拠を取得する。
【００６５】
この認証と検証のプロセスは、面と向かい合って行うのが一般的であるが、Ｗｅｂカメラ、閉回路テレビなどを介してオンラインで実行してもよい。
【００６６】
例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでは、人間の検証担当者３０５は必要に応じてバーコードの顔をビデオ画面に表示し、すべてが適切であることをもう一度確認できる。このシナリオは、特に国境検問所で大いに役立つ。入国審査官はあらかじめコンピュータの前に座っており、スキャン・デバイスからすべての情報がコンピュータに送信され、表示される。
【００６７】
暗号化のバックグラウンド
例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでは、公開キー・インフラストラクチャ（ＰＫＩ：public-key infrastructure）を使用してＩＤのバーコードのデータに暗号署名（cryptographically sign）を行う。より詳細には、ＲＳＡ公開キーによる暗号を使用している。ただし、例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴはその他の暗号化によるセキュリティ・メカニズム（特に秘密／公開キー構造によるもの）を使用してもよい。
【００６８】
ＲＳＡ公開キーの暗号化インフラストラクチャは当業者にはよく知られているが、ここではこのキーの多くの態様について示し、例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでのこのキーの使用について説明するためのバックグラウンドを提供する。
【００６９】
ＲＳＡ公開キー署名システム（RSA public-key signing system）において、通信を行う各団体は、だれもが入手でき、署名認証（signature authentication）に利用できる公開キーと、署名発行機関（signature issuer）によって安全に格納され、メッセージの署名（sign messages）に利用する秘密キーの２つのキーを所有することが想定される。公開キーと秘密キーのペアは、次のようにして作成される。
・２つの大きな異なる素数ｐとｑを生成する。
・ｎ＝ｐｑと
【００７０】
【数１】
【００７１】
を求める。
【００７２】
・
【００７３】
【数２】
【００７４】
を無作為に選択する。
【００７５】
・
【００７６】
【数３】
【００７７】
を検出する。
【００７８】
作成されたキー・ペアは、秘密キーがｄ、公開キーが２つの数値（ｎ，ｅ）の組である。一般に、ＲＳＡ公開キー暗号化システム（例えば、Secure Socket Layer−ＳＳＬ）を使用する通信プロトコルでは、ｅは固定であり、通常はｅ＝２１６＋１なので、公開キーを表す情報はｎに減少し、署名認証（signature authentication）を高速化する。メッセージｍ∈［０，ｎ−１］は、通常は次のように秘密キーｄを使用して署名（sign）される。
ｓ＝ｍｄ（ｍｏｄ ｎ） （０．１）
認証手続きは、所与のメッセージｍに対してｄを使用してｍに署名（sign）することで署名（signature）ｓが得られたことを示している。ただし、秘密キーｄは使用せず、一般には次のように対応する公開キーｎを使用して同じタスクを実行する。
ｒ＝ｓｅ（ｍｏｄ ｎ） （０．２）
ｒ＝ｍの場合は、ｓはｍの有効な署名（signature）である。それ以外の場合、署名（signature）ｓはメッセージｍに対応しない。
【００７９】
例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴは、唯一の保護された場所に格納した唯一のシークレットには依存しない。代わりに、マスター・シークレット（例えば秘密キー）を備えたセキュリティ保護されたストレージ技術を使用する。
【００８０】
例えば、１つの方法では、複数の秘密公開キーを使用して署名（signature）をチェインする（例えば、異なる秘密キーを使用してＲＳＡ署名（signing）の出力が別のＲＳＡ署名（signing）に入力として送信される）。個々の秘密キーは、地理的には様々であってもセキュリティ保護された場所に格納することができる。
【００８１】
セキュリティ保護されるストレージ方法の別の例では、個々の秘密キーの要素を、異なるｋか所に、ｋ個の中のｎ個（ｎ≦ｋ）の情報を組み合わせてキーが構成される場合にのみ、各キーが復元される形で格納することができる。当業者はこの技術を「シークレット・シェア（secret sharing）」として理解している。発行組織は、この技術を使用して、システムに侵入しようとする者が集めなければならないパズルの断片をさらに分散する。
【００８２】
別の方法の例では、シークレットを改ざん防止機能付きのハードウェア（tamperproof hardware）に格納できる。
【００８３】
もちろん、例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴには他の適切でセキュリティ保護されたストレージ技術を使用してもよい。
【００８４】
ＦａｃｅＣｅｒｔのアーキテクチャと方法論
図４に、ＦＡＣＥＣＥＲＴアーキテクチャ４００の機能コンポーネントと１つまたは複数の方法論的な実装を示す。図４の最上部４１０は、特定のＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤ１００の発行を図示しており、下部４２０は、そのＩＤの認証を図示している。こうした１つまたは複数の方法論的な実装は、ソフトウェア、ハードウェア、あるいはハードウェアとソフトウェアの組合せによって実行できる。
【００８５】
図４の発行の部分４１０に示すように、ＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤ発行機関２００は、ＲＳＡで署名（sign）したメッセージｍを作成する。
【００８６】
２１０で、例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴは、ＩＤ １００のための写真１１０の顔をコンパクションする。このコンパクトな顔データ（例えばメッセージｆ）は、簡潔であるが、個々の写真１１０に固有の顔の比較的詳細な表現である。
【００８７】
顔のコンパクションの出力は、ｎＦ＞ｎＴビットのメッセージｆである。パラメータｎＦは固定であり、ｋ∈Ｚ＊として、ｎＦ＝ｋ＊ｎＲＳＡに等しく、ここで、ｎＲＳＡはＲＳＡ公開キーの長さ（ここではｎＲＳＡ＝１０２４とする）、ｋは一般にｋ∈［２，５］に設定される。
【００８８】
固定ｎＦが指定された場合に、顔のコンパクションの１つの目標は、任意の異なる二人の顔構造間の相違を増加させることである。この目標は、換言すれば認証時の誤った否定と誤った肯定の確率を最小化することである。
【００８９】
２２０で、適切なデータ圧縮技術を使用して補足情報１２０（テキスト・データなど）が圧縮される。例えば、印刷されたメッセージはＬＺ７７を使用してピュア・テキストとして圧縮してもよいし、最適なコーディングによって意味論的に圧縮してもよい（例えば、演算エンコードを使用して住所を緯度／経度に変換する）。テキスト圧縮の出力は、ｎＴビットのメッセージｔで表される。
【００９０】
例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでは、エラーがないという前提でＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤから、そのデータが読み取られる。そこで、要約（digest）に組み合わせるまえに、データを圧縮するか、式（１．３）に示すように暗号を使用してハッシュする。出力は常に固定長なので、圧縮よりハッシュが好ましい場合もある。例示的なハッシュ関数はＳＨＡ１およびＭＤ５である。
【００９１】
メッセージｆとｔは、演算子２３０を使用してマージされ、長さｎＭ＝ｎＦのメッセージｍが得られる。この演算子は、ｆとｔの両方から少なくとも１ビットに依存するようにｍの各ビットを設定する。したがって、ｍの少なくとも１ビットはｆまたはｔの所与のビットに依存する。これは、写真内処理される必要があるビット数を増やし、特定のメッセージｍを作成するのに便利である。こうした演算子の例を以下に示す。
【００９２】
【数４】
【００９３】
ここで、ｍｉ、ｆｉ、ｔｉはそれぞれメッセージｍ、ｆ、ｔのｉ番目のビットを表す。
【００９４】
２４０で、メッセージｍはＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤ発行機関の秘密キー２４２を使用して署名（sign）される。ｍの各ｎＲＳＡビットは別々に署名（sign）される。結果として得られる署名（signature）ｓの長さは、ｎＳ＝ｎＭ＝ｎＦビットである。結果として得られる署名（signature）ｓは２次元カラー・バーコード１３０としてＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤ １００上に印刷される。
【００９５】
図４の認証の部分４２０に示すように、ＦＡＣＥＣＥＲＴ認証器３００はバーコード内の暗号署名データ（cryptographically signed data）が、補足データ１２０とＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤの写真１１０の顔１１２とに対応することを確認する。
【００９６】
認証装置３００は、初めに、ＩＤに印刷された３つのコンポーネント、すなわち写真１１０、補足のテキスト情報１２０、バーコード１３０のすべてをスキャンする。これらは、フォト・スキャン３１０、ＯＣＲテキスト・スキャン３２０、バーコード・スキャン３３０で表される。
【００９７】
３２２で、スキャンされた補足のテキスト情報は、さらにテキスト文字列に変換される。このテキスト文字列は、上でコンポーネント２２０で使用したのと同じ圧縮技術（例えば、式（０．２）に基づく）を使用して圧縮される。これで、メッセージｔｖが得られる。テキストを印刷するのに使用されるフォントは認証装置が認識しており、高度なＯＣＲ（optical character recognition）用に最適化されているので、一般的なＯＣＲはこのタスクには不要である。
【００９８】
３３２で、認証装置３００はスキャンされたバーコード・データを受信する。ここで、スキャンされたバーコードを認証署名（authentication signatur）ｓｖに変換する。認証装置は発行機関の公開キー３３４を取得する。さらに、発行機関の公開キーを使用してｓｖのＲＳＡ署名認証（signature authentication）を行い、署名付きメッセージ（signed message）ｍｖを取得する。
【００９９】
ＩＤが改ざんされていない場合は、認証署名（authentication signature）ｓｖと元々印刷されていた署名（signature）ｓとが一致する。ただし、この認証装置は元々印刷されていた署名の検証可能なコピーには直接アクセスできない。代わりに、提示されたＩＤの認証署名（authentication signature）ｓｖが本当に元々印刷されていた署名（signature）ｓであることを、認証しなければならない。
【０１００】
提示されたＩＤ上の写真と補足情報は、認証署名（authentication signature）ｓｖの生成に使用されると仮定されるので、ｓｖにエンコードされたデータはここから抽出した顔と補足データに一致するはずである。ＩＤが元のままの変更されていない状態の場合は一致する。それ以外の場合は一致しない。
【０１０１】
３４０で、ｍｖとｔｖからメッセージｆｖが得られる。
【０１０２】
３５０で、認証装置３００はデ・コンパクション技術を利用してｆｖからデジタルの顔データを抽出する。
【０１０３】
３６０で、認証装置はｆｖから抽出した顔データと提示されたＩＤからスキャンした写真のデジタルの顔データを比較する。２つの顔、すなわちデ・コンパクションしたものとスキャンしたものの類似性のレベルを定量化する（相関など）。
【０１０４】
３７０で、認証装置３００はコンポーネント３６０の結果を報告する。定量化された相関のレベルがしきい値を超える場合は、ＩＤが信頼できると報告する。それ以外の場合は、ＩＤが無効であると報告する。
【０１０５】
あるいは、認証装置はＩＤが有効であると報告し、一方でこの特定の個人を拘留する必要があるという追加の指示（例えば、青の点滅と短いビープ音の連続）を出してもよい。この人物は、当局が要注意人物、容疑者、脱走者、犯罪者などとして指名手配している可能性がある。
【０１０６】
繰り返しになるが、この顔認証のタスクにはバイオメトリックの通常の設定での顔認識は必要としない。２つの同等の顔構造を対応付けるというより単純なタスクを実行する。
【０１０７】
認証装置３００がＩＤを有効と指示する場合、人間の検証担当者３０５はＩＤを提示する個人に対応するＩＤ上の人間可読のデータ（写真を含む）を認証するというその通常の義務を、確信をもって実行する。認証装置３００がＩＤを無効と指示する場合、人間の検証担当者３０５に、さらに詳しく調べるために正当な疑惑を与える。ＩＤ上のデータは、偽造された可能性があり、これを提示した者は詐称している可能性がある。ＩＤ上のこのデータが損傷しているか、あるいは単に、誤って読み取られた可能性もある。
【０１０８】
顔要約（face Compendium）
ＩＤ １００に印刷された写真１１０の顔１１２の特徴のデジタル表現は、バーコード１３０に格納される。バーコードの読取り精度とスペースとのバランスによっては、写真全体を省略せずにバーコードにエンコードしてもよい。個人の顔には重要な識別情報があるので、こうした要素のバランスによって写真の顔を表す部分を省略せずにバーコードにエンコードしてもよい。
【０１０９】
現実のバランスはバーコードのデータ記憶容量が写真の顔全体を完全に表現できる量よりかなり小さい傾向にあるので、顔のデジタル・イメージ１１０は例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴに関しては、コンパクションされる。顔のイメージは従来のイメージ圧縮技術（例えばＪＰＥＧ、ＧＩＦなど）を使用してコンパクションできるが、別の技術を使用して顔の表現をある程度維持しながら必要な記憶容量をさらに縮小してもよい。
【０１１０】
例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでは、バーコードに格納された顔の特徴のデジタル・データは簡潔だがある程度詳細に写真の顔を表現する必要がある。バイオメトリックによる顔認識のアプローチとは異なり、顔の特徴のデジタル・データは複数の角度や状態で個人の顔を表示する必要はない。
【０１１１】
と言うよりはむしろ、ＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤ上の顔の特徴のデジタル・データは、特定の写真の固有の顔を表現することのみを必要とする。このことは、例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでは、ＩＤに印刷された写真の顔がバーコードに格納された顔の特徴のデジタル・データで表現する顔に一致すること、を認証することにあるからである。
【０１１２】
顔の特徴のデジタル・データは、実際に簡潔であるがかなり詳細に特定の写真の顔を表現するので、「顔要約（face Compendium）」と呼んでもよい。この顔要約は、顔のイメージを再生するのに十分なデータが含まれるという意味で「適度に完全（reasonably complete）」である。さらに、この顔要約は、十分な顔の特徴のデータが符号化されて、他の似かよった顔から表現された顔を区別できるようにするに十分な程度、「適度に完全」である。
【０１１３】
もちろん、他の実装ではこれより大きなデータまたは小さなデータをコード化するバーコードを採用してもよいが、ここで説明する１つの実装では約３０００ビットのバーコードを採用している。これは、バーコードの読取り精度やバーコード用のスペースを含む（ただし、これらに限定されない）多くの要因の妥当な妥協点として求められている。
【０１１４】
この妥協点を改善するために、例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでは、ＪＰＥＧなどの標準的なイメージ圧縮技術を使用してイメージ全体を圧縮する代わりに、注目するオブジェクト（例えば顔の構造）を識別するコンパクション技術を使用してその特徴をコンパクションしている。
【０１１５】
顔の検出とコンパクション
コンピュータ・ビジョン・コミュニティ（computer vision community）では、ここ数年にわたって顔の様々なモデルについて研究してきた。例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでは、様々なイメージで個人の認識を容易にするように顔のイメージをエンコードする必要はなく、まったく同じ写真から顔のコードを抽出する。したがって、例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでは通常のバイオメトリックによる顔認識アプリケーションに見られる過学習という難題には直面しない。
【０１１６】
逆に、例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでは顔の特徴を効率的にコンパクションする技術を採用している。一般的なＤＣＴ係数を使用してもよいが、大規模な顔データベースから学習する部分空間モデルを使用して、顔のイメージをより良くコンパクト化することが可能である。
【０１１７】
部分空間学習の問題は、部分空間座標の結合生成を説明する生成モデルの問題として、またはいわゆる因子負荷行列Λのイメージ・コンポーネントを直線的に連結することで因子（factor）ｙとイメージｇによって、簡潔に定義できる。
【０１１８】
ｐ（ｇ，ｙ）＝Ｎ（ｇ；μ＋Λｙ，Φ）Ｎ（ｙ；０，Ｉ） （０．４）
ここで、Φは不均一なイメージ・ノイズ（non-uniform image noise）（すなわち部分空間モデルでキャプチャされない変動性）である。Λはｋ次元部分空間を全体のｎ次元に拡張するためのｎ×ｋの行列であり、ｎはイメージｇのピクセル数である。
【０１１９】
パラメータΛ、Φ、μは、一連のイメージｇｔの確率を最大にすることで学習できる。
【０１２０】
【数５】
【０１２１】
イメージの適切な低次元の表現はＥ［ｙ｜ｇ］となる傾向がある。
【０１２２】
因子分析（ＦＡ：factor analysis）と呼ばれる前述の確率モデルは、また、、因子ｙに関する最適なエンコード方法の設計も可能にする。結果として、顔のイメージは、１００個の顔の因子ｙを表現する約８５バイトで効率的にエンコードすることができる。
【０１２３】
部分空間モデルは、顔のイメージが平行移動、回転、拡大／縮小などによって変形する可能性を考慮するように拡張してもよい。このモデルはＴＣＡ（transformed component analysis）と呼ばれており、追加のランダム変形変数（additional random transformation variable）Ｔがｙから拡張されたイメージに適用され、新しいイメージｈが観察される。
p(h,g,y)=N(h；Tg,Ψ)N(g；μ＋Λy,Φ)N(y；0,I) (0.6)
【０１２４】
こうしたモデルは、イメージ・セットについて訓練した場合に、すべてのイメージを自動的に調整して非常にコンパクトな部分空間表現を作成する傾向がある。通常の部分空間モデルは、訓練データの様々な変形がある状態で、あいまいな（blury）モデルを作成する傾向があるが、ＴＣＡは鮮明なコンポーネントを作成する。
【０１２５】
ＦＡＣＥＣＥＲＴ認証
例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴで達成される認証のタスクは、テンプレートの照合と見なすことができる。テンプレートの相違の代わりに、非常に簡単な相関の技術を利用することになるが、イメージ内の各ウィンドウに関する尤度（likelihood）を使用する。
【０１２６】
例えば、類似性の尺度としてこの尤度を使用するために、メッセージｆを取得し、ウィンドウ・サイズと検出しきい値ｔｈｒ、部分空間パラメータｙを抽出し、適切なサイズのすべてのウィンドウについて以下を求める。
【０１２７】
【数６】
【０１２８】
ｍａｘｈｌｏｇ ｐ（ｈ）＞ｔｈｒの場合は、ＩＤの写真に、バーコードにエンコードされた顔を収容する。
【０１２９】
モデル化された変形が移動（shift）だけの場合は、イメージ内のすべてのウィンドウについて検索が実行されるので、変形Ｔに関する積分は不要である。このプロセスは、学習ノイズ・モデル（learned noise model）に基づくマハラノビス（Mahalanobis）の距離の意味における、μ＋Λｙとウィンドウｈとのマッチングと同等である。このタイプの計算は、イメージ相関として有効であり、高速フーリエ変換（ＦＦＴ：fast Fourier transformation）を使用して、非常に効率的に実行できる。
【０１３０】
写真ＩＤの作成時、提供された写真の顔が調べられ、提供された写真は、変形されたコンポーネント・アナライザを使用して効率よく、クロッピングされてコンパクションされる。この顔コードは、コンパクション・エラーとウィンドウ・サイズ（または位置）とともに秘密キーで署名（sign）される。
【０１３１】
これで、ＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤは、テキスト、写真、エンコードされた顔を含むバーコード、の組合せとして作成される。認証中に、バーコードがデコードされ、因子ｙ、確率（またはエンコード・エラー）のしきい値、ウィンドウ・サイズからなる顔コードが公開キーを使用してバーコードからデコードされ、バーコード内の顔記憶が、ＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤ内の実際の写真内の顔と比較される。
【０１３２】
２Ｄカラー・バーコードのスキャン
もちろん、２Ｄカラー・バーコードを読み取る場合は高精度であるのが望ましい。最新の低コストのスキャナは、一般にＲＧＢカラー・スペクトルでピクセルあたり４８ビットの精度である。ただし、デジタル・イメージの色の情報は、印刷され、スキャンされた後で正確に取り出すのが困難である。
【０１３３】
低コストのデバイスと印刷材料を想定した場合、この通信チャネルを経由した送信で信頼できると期待されるのはせいぜい数色にすぎない。ｎＢビンのバーコードβを想定した場合、誤ってスキャンされる確率は次のようになる。
【０１３４】
【数７】
【０１３５】
ここで、γはスキャンされたｎＢビンのバーコード、εはバーコードで使用される所与の色が誤ってスキャンされる最大の確率である。ここで説明する少なくとも１つの実装では、次のように６色のバーコードを採用している。
ＲＧＢ：Γ＝［０，０，０］，［０，０，２５５］，［０，２５５，０］，［２５５，０，０］，［２５５，２５５，２５５］，［２５５，２５５，０］
これは、信頼できる通信チャネルε＜１０−８であり、読取りエラーの確率が少なくともＰｒ［β≠γ］＜１０−４を満たす。
【０１３６】
一般に、所与のスキャナ・タイプ（例えば、ＣＣＤセンサー・マトリックス・ブランド（CCD sensor matrix brand））では、［２５５，２５５，０］、［２５５，０，２５５］、［０，２５５，２５５］のいずれか１つの色は、Γ内の他の色と誤って読み取る確率が最も高くなる。したがって、所与のＣＣＤスキャナ・タイプでは、Γスペクトルはこうした読取りエラー率の低い色の１つである。
【０１３７】
バーコードの読取り精度は、エラー検出（例えばパリティチェック）や誤り訂正符号（例えばリードソロモン（Ｒｅｅｄ−Ｓｏｌｏｍｏｎ）符号）を介して改善されるが、通常はＩＤ上の既知の場所にΓカラーを印刷してスキャナの微調整を可能にすることで高パフォーマンスが得られる。
【０１３８】
例示的なコンピューティング・システムおよび環境
図５に、ここで説明する例示的なＦａｃｅＣｅｒｔを（全面的または部分的に）実装できる適切なコンピューティング環境５００の例を示す。コンピューティング環境５００は、ここで説明するコンピュータおよびネットワーク・アーキテクチャで利用できる。
【０１３９】
例示的なコンピューティング環境５００はコンピューティング環境の１つの例にすぎず、本コンピュータおよびネットワーク・アーキテクチャの使い方または機能の範囲に関するいかなる制限を示すものでもない。また、コンピューティング環境５００は、例示的なコンピューティング環境５００に示すコンポーネントの１つまたは組合せに関して依存性も要件もないものとする。
【０１４０】
本例示的なＦａｃｅＣｅｒｔは、他の様々な汎用または専用のコンピューティング・システム環境または構成にも適用できる。使用に適した周知のコンピューティング・システム、環境、および／または構成の例には、パーソナル・コンピュータ、サーバ・コンピュータ、シン・クライアント、シック・クライアント、ハンドヘルドまたはラップトップ・デバイス、マルチ・プロセッサ・システム、マイクロ・プロセッサ・ベースのシステム、セットトップボックス、プログラム可能な家庭用電子機器、ネットワークＰＣ、ミニ・コンピュータ、メインフレーム・コンピュータ、前述の任意のシステムまたはデバイスを含む分散コンピューティング環境などが含まれるが、これらに限定はされない。
【０１４１】
本例示的なＦａｃｅＣｅｒｔは、プログラム・モジュールなどのコンピュータで実行可能な命令をコンピュータで実行する一般的なコンテクストで説明できる。一般に、プログラム・モジュールは、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含み、特定のタスクを実行したり、特定の抽象データ型を実装したり、する。本例示的なＦａｃｅＣｅｒｔは、通信ネットワークを介してリンクするリモート処理装置でタスクを実行する分散コンピューティング環境でも実施できる。分散コンピューティング環境では、メモリ記憶装置を含むローカルとリモートの両方のコンピュータ記憶媒体にプログラム・モジュールを格納できる。
【０１４２】
コンピューティング環境５００には、汎用コンピューティング・デバイスがコンピュータ５０２の形で含まれる。コンピュータ５０２のコンポーネントには、１つまたは複数のプロセッサまたは処理装置５０４、システム・メモリ５０６、プロセッサ５０４を含む様々なシステム・コンポーネントをシステム・メモリ５０６に接続するシステム・バス５０８が含まれるが、それらに限定はされない。
【０１４３】
システム・バス５０８は、メモリ・バスまたはメモリ・コントローラ、周辺バス、アクセラレータ・グラフィック・ポート（accelerated graphics port）、様々なバス・アーキテクチャの任意のものを使用するプロセッサ・バスまたはローカル・バスを含む各種バス構造の任意の１つまたは複数を表す。こうしたアーキテクチャには、例として、ＩＳＡ（Industry Standard Architecture）バス、ＭＣＡ（Micro Channel Architecture）バス、ＥＩＳＡ（Enhanced ISA）バス、ＶＥＳＡ（Video Electronics Standards Association）ローカル・バス、ＰＣＩ（Peripheral Component Interconnects）バス（メザニン（Mezzanine）バスとも呼ばれる）が含まれる。
【０１４４】
コンピュータ５０２は、通常は様々なコンピュータ可読媒体を備えている。このような媒体は、コンピュータ５０２からアクセスできる任意の使用可能な媒体でよい。また、揮発性と不揮発性の両方、および取外し可能と不可能の両方の媒体が含まれる。
【０１４５】
システム・メモリ５０６には、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ：random access memory）５１０などの揮発性メモリ、および／または読取り専用メモリ（ＲＯＭ：read only memory）５１２などの不揮発性メモリの形をとるコンピュータ可読媒体が含まれる。起動時などにコンピュータ５０２内のエレメント間の情報転送を支援する基本ルーチンを含む基本入出力システム（ＢＩＯＳ：basic input/output system）５１４は、ＲＯＭ ５１２に格納される。ＲＡＭ ５１０には、通常は処理装置５０４から直ちにアクセスでき、かつ／または処理装置で現在操作しているデータおよび／またはプログラム・モジュールが含まれる。
【０１４６】
コンピュータ５０２には、その他の取外し可能／不可能、揮発性／不揮発性のコンピュータ記憶媒体を含めてもよい。例として、図５に取外し不可能な不揮発性の磁気媒体（図示せず）の読出しおよび書込みを行うハードディスク・ドライブ５１６、取外し可能な不揮発性の磁気ディスク５２０（例えば「フロッピー（登録商標）ディスク」）の読出しおよび書込みを行う磁気ディスク・ドライブ５１８、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、他の光媒体などの取外し可能な不揮発性の光ディスク５２４の読出しまたは書込みを行う光ディスク・ドライブ５２２を示す。ハードディスク・ドライブ５１６、磁気ディスク・ドライブ５１８、および光ディスク・ドライブ５２２は、それぞれ１つまたは複数のデータ・メディア・インターフェース５２６を介してシステム・バス５０８に接続する。あるいは、ハードディスク・ドライブ５１６、磁気ディスク・ドライブ５１８、および光ディスク・ドライブ５２２は、１つまたは複数のインターフェース（図示せず）を介してシステム・バス５０８に接続する。
【０１４７】
ディスク・ドライブと各ドライブに接続するコンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラム・モジュールなど、コンピュータ５０２のデータを格納する不揮発性ストレージとして利用できる。この例には、ハードディスク５１６、取外し可能な磁気ディスク５２０、取外し可能な光ディスク５２４を示すが、磁気カセットなどの磁気記憶装置、フラッシュ・メモリ・カード、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ：digital versatile disks）などの光記憶装置、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去可能プログラム可能読取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ：electrically erasable programmable read-only memory）など、コンピュータからアクセス可能なデータを格納できる他のタイプのコンピュータ可読媒体も例示的なコンピューティング・システムおよび環境を実装するのに利用できることは言うまでもない。
【０１４８】
例としてオペレーティング・システム５２６、１つまたは複数のアプリケーション・プログラム５２８、その他のプログラム・モジュール５３０、およびプログラム・データ５３２を含む多くのプログラム・モジュールは、ハードディスク５１６、磁気ディスク５２０、光ディスク５２４、ＲＯＭ ５１２、および／またはＲＡＭ ５１０に格納できる。
【０１４９】
ユーザは、キー・ボード５３４やポインティング・デバイス５３６（例えば「マウス」）などの入力装置を使用してコンピュータ５０２にコマンドや情報を入力できる。他の入力装置５３８（詳細には図示せず）には、マイクロフォン、ジョイスティック、ゲームパッド、サテライト・ディッシュ、シリアル・ポート、スキャナなどを含めてもよい。これらの入力装置および他の入力装置は、システム・バス５０８に接続された入／出力インターフェース５４０を介して処理装置５０４に接続するが、パラレル・ポート、ゲーム・ポート、ＵＳＢ（universal serial bus）などの他のインターフェースやバス構造によって接続してもよい。
【０１５０】
モニタ５４２または他のタイプの表示装置も、ビデオ・アダプタ５４４などのインターフェースを介してシステム・バス５０８に接続できる。さらに、コンピュータ５０２には入／出力インターフェース５４０を介してスピーカー（図示せず）やプリンタ５４６など、モニタ５４２以外の出力周辺装置を含めてもよい。
【０１５１】
コンピュータ５０２は、リモート・コンピューティング・デバイス５４８などの１台または複数台のリモート・コンピュータへの論理接続を使用してネットワーク環境で動作できる。例として、リモート・コンピューティング・デバイス５４８はパーソナル・コンピュータ、ポータブル・コンピュータ、サーバ、ルータ、ネットワーク・コンピュータ、ピア・デバイス、その他の一般的なネットワーク・ノードなどでよい。リモート・コンピューティング・デバイス５４８は、ここでコンピュータ５０２に関連して説明するエレメントおよび機能の多くまたはすべてを含むポータブル・コンピュータとして示されている。
【０１５２】
コンピュータ５０２とリモート・コンピュータ５４８との論理接続は、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ：local area network）５５０と一般的なワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ：wide area network）５５２として示されている。このようなネットワーキング環境は、職場、企業規模のコンピュータ・ネットワーク、イントラネット、およびインターネットではごく一般的である。
【０１５３】
ＬＡＮネットワーキング環境でする場合、コンピュータ５０２はローカル・ネットワーク５５０にネットワーク・インターフェースまたはアダプタ５５４を介して接続する。ＷＡＮネットワーキング環境で実装する場合、コンピュータ５０２は一般に広域ネットワーク５５２を介して通信を確立するためのモデム５５６またはその他の手段を備えている。コンピュータ５０２のモデム５５６（内蔵または外付け）は、入／出力インターフェース５４０または他の適切なメカニズムを使用してシステム・バス５０８に接続できる。図示されたネットワーク接続が例示的なものであり、コンピュータ５０２および５４８間の通信リンクを確立する他の手段を使用してもよいことは言うまでもない。
【０１５４】
コンピューティング環境５００で示すようなネットワーク環境では、コンピュータ５０２またはその一部に関連して記述したプログラム・モジュールをリモート・メモリ記憶装置に格納できる。例として、リモート・コンピュータ５４８のメモリ・デバイスに格納されたリモート・アプリケーション・プログラム５５８を示す。例示のために、アプリケーション・プログラムまたはオペレーティング・システムなど、その他の実行可能プログラム・コンポーネントはここでは個々のブロックとして示されているが、こうしたプログラムおよびコンポーネントは様々なタイミングでコンピューティング・デバイス５０２の様々なストレージ・コンポーネントに格納されており、コンピュータのデータ・プロセッサによって実行される。
【０１５５】
コンピュータ実行可能命令
例示的なＦａｃｅＣｅｒｔの実装は、プログラム・モジュールなどのコンピュータ実行可能命令を１台または複数台のコンピュータまたは他のデバイスで実行する一般的なコンテクストで説明できる。一般に、プログラム・モジュールには、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などがあり、特定のタスクを実行するものや、特定の抽象データ型を実装する。一般に、プログラム・モジュールの機能を必要に応じて様々な実施形態で組み合わせたり、分散させたりすることができる。
【０１５６】
例示的な動作環境
図５は、例示的なＦａｃｅＣｅｒｔを実装できる適切なコンピューティング環境５００の例を示している。特に、ここで説明する例示的なＦａｃｅＣｅｒｔは、図５に示すプログラム・モジュール５２８〜５３０および／またはオペレーティング・システム５２６またはその一部によって（全体的または部分的に）実装できる。
【０１５７】
この動作環境は、適切な動作環境の１つの例にすぎず、ここで説明する例示的なＦａｃｅＣｅｒｔの機能の範囲または使い方に関するいかなる制限を示すものでもない。他に使用に適した周知のコンピューティング・システム、環境、および／または構成には、パーソナル・コンピュータ（ＰＣ）、サーバ・コンピュータ、ハンドヘルドまたはラップトップ・デバイス、マルチ・プロセッサ・システム、マイクロ・プロセッサ・ベースのシステム、プログラム可能な家庭用電子機器、無線電話および機器、汎用および専用アプライアンス、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：application-specific integrated circuit）、ネットワークＰＣ、ミニ・コンピュータ、メインフレーム・コンピュータ、前述の任意のシステムまたはデバイスの任意のものを含む分散コンピューティング環境などが含まれるが、これらに限定はされない。
【０１５８】
コンピュータ可読媒体
例示的なＦａｃｅＣｅｒｔの実装は、特定の形のコンピュータ可読媒体に格納され、送信される。コンピュータ可読媒体は、コンピュータからアクセスできる任意の媒体でよい。例として、コンピュータ可読媒体には「コンピュータ記憶媒体」および「通信媒体」が含まれるが、これらに限定はされない。
【０１５９】
「コンピュータ記憶媒体」には、コンピュータ可読の命令、データ構造、プログラム・モジュール、その他のデータなどの情報を記憶する任意の方法または技術で実装された、揮発性と不揮発性の両方、および取外し可能と不可能の両方の媒体が含まれる。コンピュータ記憶媒体には、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュ・メモリなどのメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ：digital versatile disk）などの光記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクなどの磁気記憶装置、または必要な情報を格納するために使用でき、コンピュータからアクセスできる他の任意の媒体が含まれるが、これらに限定はされない。
【０１６０】
「通信媒体」は通常、搬送波やその他の搬送メカニズムなどの変調データ信号に含まれるコンピュータ可読の命令、データ構造、プログラム・モジュール、またはその他のデータを具体化したものである。通信媒体には、任意の情報伝達媒体も含まれる。
【０１６１】
「変調データ信号」という用語は、信号内の情報を符号化するように、１つまたは複数の特性を設定または変更した信号を意味する。例として、通信媒体には、有線ネットワーク、直接ワイヤ接続などの有線媒体と、音、ＲＦ、赤外線などの無線（wireless）媒体が含まれるが、これらに限定はされない。上記の任意の組合せも、コンピュータ可読媒体の範囲内に含まれる。
【０１６２】
既存のアプローチとの比較
この例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでは、個人の身元を認証するために、スマートカードも高価なバイオメトリックのアプローチも不要である。ＩＤ作成の複雑性に頼らずに偽造の可能性を少なくすることで個人の身元を認証するのに有効である。
【０１６３】
高度な作成技術
簡単に、比較的安く高品質で高度な作成設備を入手できるので、悪意のある人物（unscrupulous rogue）は個人ＩＤを含む高度な偽造文書を安く簡単に作成できる。これに伴って、発行団体（政府など）はますます高度で高価と思われる作成技術を実装している。
【０１６４】
例えば、発行団体がホログラム、透かし、マイクロ・プリント、特殊な印刷用紙、および／または化学コーティングなどを使用している。ＩＤの作成は非常に複雑なので、認証も複雑化し、信頼性が低下している。さらに、最も重要なのは高価になっていることである。
【０１６５】
本例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴを使用すると、こうした発行団体がこのますます高価で高度になる作成技術、およびますます複雑、低信頼性、高価になる認証技術というエスカレート・サイクルを終了することができる。本例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴは、従来のアプローチとは対照的に、ＩＤ作成の複雑性に頼らず、提示されたＩＤが偽造でないことの信頼レベルを向上させる。
【０１６６】
本ＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤは、信頼できるプリンタやハイエンド・プリンタで印刷する必要がない。高度な作成技術を使用して作成することで、悪意のある人物による偽造ＩＤの作成をより困難で高価にする必要はない。
【０１６７】
逆に、ＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤは、基本的な低価格のプリンタを使用して、いつでもどこでも場合によってはだれでも印刷できる。これは、例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴでは高度な作成方法に依存せず、バーコード内の暗号署名データ（cryptographically signed data）によって、悪意のある人物による偽造ＩＤの作成をより困難で高価にしているためである。
【０１６８】
例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴを使用すれば、例えば自動車部門では、運転手の免許証を（デジタル形式で）顧客に電子メール送信し、顧客は自分自身のプリンタで印刷して必要なだけコピーを作成できる。従来のアプローチとは異なり、例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤが紛失しても顧客には最小限の代価で済む。
【０１６９】
バイオメトリックのアプローチ
バイオメトリックを使用すると、コンピュータは個人の区別できる特性を使用して個人を自動認識できる。いくつかのバイオメトリック・ベースの個人識別アプローチが提示されている。その一部は、個人の顔、音声、指紋、筆跡、および／または虹彩や網膜の認識といった区別できる特性の自動認識に基づいている。
【０１７０】
バイオメトリック・ベースの個人識別（網膜スキャンや指紋検出など）のいくつかのタイプは高信頼性であるが、多くは威圧感を与えるものであったり（網膜スキャンなど）、不正利用によって正当なユーザを罪人扱いしたり（指紋スキャンなど）することにもなりかねない。不正な検出装置によって、個人の指紋を記録したり、その物理的なコピーを作成したりして、その人物を思いのままに罪に落とすことができる。したがって、指紋検出システムは多くの個人識別のシナリオにおいて非常に好ましくないものになる。
【０１７１】
通常、バイオメトリック・ベースの個人識別システムには識別システムが正しく動作することを保証する人間の検証担当者を備えている。これは、相手が顔検出装置（face detector）に対して認証された個人の実寸の顔写真を提示する場合、または音声検出装置（speech detector）に対して声を録音したものを再生する場合に実行する。
【０１７２】
最終的に、一部のバイオメトリックス・システムにはよくプライバシーの侵害という苦情が寄せられる。例えば、広く普及している顔検出ポイントはこうしたシステムの制御を担当する担当者に個人の居場所を常に暴露することになりかねない。
【０１７３】
多くのアプリケーションでは、バイオメトリック・ベースのアプローチは一般に不都合であり、高価であり、信頼性がないことが最も重要であると考えられている。
【０１７４】
スマートカード
スマートカード・ベースのシステムでは、個人の顔のデジタル・イメージが表示され、検証担当者はカードに格納されたイメージの顔がスマートカードを提示した人物の顔に対応することを確認できる。一般的なディスプレイは液晶（ＬＣＤ）またはフラットパネルディスプレイである。
【０１７５】
しかし、例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴではイメージを表示する必要がない。代わりに、オプティカル・スキャナ（例えば、写真、補足情報、バーコードをスキャンする電荷結合素子（ＣＣＤ））を使用している。検証担当者は、印刷されたイメージの顔がＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤを提示した人物の顔に対応することを確認する。
【０１７６】
中程度の画質のディスプレイ（ＬＣＤなど）はＣＣＤスキャナに比べてかなり高価である（最大で５倍）。１つの見積もりでは、本例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴの認証装置用に大量生産されたスキャナは１５米ドルを超えないが、これに対してスマートカード認証装置はＬＣＤディスプレイだけでも少なくとも５０米ドルに及ぶ。したがって、例示的なＦＡＣＥＣＥＲＴの認証インフラストラクチャのコストはスマートカード・ベースのアプローチのコストに比べてはるかに安価である。
【０１７７】
さらに、個人ＩＤはたびたび紛失したり損傷したりする。ＦＡＣＥＣＥＲＴ ＩＤの交換に必要な作業は簡単な再プリントだけである。しかし、スマートカードを交換する場合は、別のハードウェア・デバイスを購入して、そのデバイスを適切な識別内容で焼き付ける必要がある。
【０１７８】
さらに、スマートカードに格納されたデータは安全ではない。スマートカードに格納されたデータは、様々な技術を使用して抽出できる。さらに重要なのは、新しいデータによる置換えが可能なことである。このことによって、スマートカードのセキュリティ面の全体的な信頼レベルが低下する。
【０１７９】
スマートカードは記憶容量が比較的大きいため、追加の情報、特に所有者に関する私的な情報（例えば、スマートカードを紛失した場合に無効になる秘密キー）を格納するのに利用できるような印象を受ける。
【０１８０】
結論
本発明について、構造上の機能と方法論的な手順に固有の言葉で記述したが、特許請求の範囲に定義した本発明が必ずしも前述の特定の機能や手順に限定されないことは言うまでもない。特定の機能や手順は、本発明の好ましい実施の形態として開示されている。
【図面の簡単な説明】
【０１８１】
【図１】ここで説明する実施態様に従って採用された個人識別の例を示す図である。
【図２】ここで説明する実装に従った個人識別を発行する発行団体の概略をグラフィカルに示す図である。
【図３】ここで説明する実装に従った個人識別の認証をグラフィカルに示す概略図である。
【図４】ここで説明する実装の機能を示す流れ図である。
【図５】ここで説明する少なくとも１つの実施形態を（全体的または部分的に）実装できるコンピューティング動作環境の例を示す図である。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
暗号的にセキュリティ保護された個人識別を実施するアーキテクチャであって、
個人の１つまたは複数の個人用の識別書類（ＩＤ）であり、適切に個人を区別できる個人識別データの第１の表現と第２の表現を備え、前記第１の表現は人間可読の表現であり、第２の表現がコンピュータ可読で且つ暗号化されている表現である、前記識別書類（ＩＤ）を作成するように構成されたＩＤ発行装置、および
あるＩＤの個人識別データの前記第１の表現が同じＩＤの個人識別データの前記復号化された第２の表現に対応するかどうかを決定するように構成されたＩＤ認証装置と
を備えることを特徴とするアーキテクチャ。
【請求項２】
前記第１の表現は、前記個人の顔の１つまたは複数のイメージ、前記個人の名前、前記個人の社会保障番号、前記個人の口座番号、前記個人の体重、前記個人の身長、前記個人の髪の色、前記個人の目の色、前記個人の１つまたは複数の指紋、前記個人の母斑に関する情報、前記個人の入れ墨に関する情報、前記個人の人体統計データ、前記個人の１つまたは複数の識別特性、および前記個人の連絡先の情報からなるグループから選択された個人識別データを含むことを特徴とする請求項１に記載のアーキテクチャ。
【請求項３】
前記第２の表現は、前記個人の顔の１つまたは複数のイメージ、前記個人の網膜スキャン、前記個人の虹彩スキャン、前記個人の名前、前記個人の社会保障番号、前記個人の口座番号、前記個人の体重、前記個人の身長、前記個人の髪の色、前記個人の目の色、前記個人の１つまたは複数の指紋、前記個人の母斑に関する情報、前記個人の入れ墨に関する情報、前記個人の人体統計データ、前記個人の１つまたは複数の識別特性、および前記個人の連絡先の情報からなるグループから選択された個人識別データを含むことを特徴とする請求項１に記載のアーキテクチャ。
【請求項４】
前記第１の表現の書式は、記述された人間言語のテキスト、カラー・コーディング、写真、記述された人間言語の記号、およびイメージからなるグループから選択されることを特徴とする請求項１に記載のアーキテクチャ。
【請求項５】
前記第２の表現の書式は、バーコード、磁気ストリップ、およびメモリ記憶装置からなるグループから選択されることを特徴とする請求項１に記載のアーキテクチャ。
【請求項６】
個人識別データの第１のセットはその個人の顔を含む個人のイメージを備えており、
個人識別データの第２のセットはイメージの顔の顔要約を備えること
を特徴とする請求項１に記載のアーキテクチャ。
【請求項７】
コンピュータで実行した場合に、
特定の個人について前記個人を他人と適切に区別する前記個人の個人識別データを取得すること、および
前記個人識別データを暗号化すること、および
前記個人識別データの人間可読の表現と前記暗号化された個人識別データのコンピュータ可読の表現を備える１つまたは複数の個人識別書類（ＩＤ）を作成すること
を備える方法を実行するコンピュータ実行可能命令を格納することを特徴とするコンピュータ可読媒体。
【請求項８】
作成のことは印刷媒体に印刷することを備えることを特徴とする請求項７に記載の媒体。
【請求項９】
前記方法はさらに前記個人識別データをコンパクションすることを備えることを特徴とする請求項７に記載の媒体。
【請求項１０】
前記個人識別データは前記個人の顔の顔要約を備えることを特徴とする請求項７に記載の媒体。
【請求項１１】
前記個人識別データは前記個人の顔のイメージから抽出された顔要約（face compendium）を備えることを特徴とする請求項７に記載の媒体。
【請求項１２】
前記個人識別データは、前記個人に関連する情報、すなわち前記個人の顔の１つまたは複数のイメージ、前記個人の網膜スキャン、前記個人の虹彩スキャン、前記個人の名前、前記個人の社会保障番号、前記個人の口座番号、前記個人の体重、前記個人の身長、前記個人の髪の色、前記個人の目の色、前記個人の１つまたは複数の指紋、前記個人の母斑に関する情報、前記個人の入れ墨に関する情報、前記個人の人体統計データ、前記個人の１つまたは複数の識別特性、および前記個人の連絡先の情報からなるグループから選択されたデータを備えることを特徴とする請求項７に記載の媒体。
【請求項１３】
前記コンピュータ可読の暗号化された表現は、１つまたは複数のバーコード、１つまたは複数の磁気ストリップ、および１つまたは複数のメモリ記憶装置からなるグループから選択されることを特徴とする請求項７に記載の媒体。
【請求項１４】
個人のＩＤを作成するように構成された作成装置、および
請求項７に記載の媒体
を備えることを特徴とする個人識別書類（ＩＤ）発行システム。
【請求項１５】
請求項７に記載の媒体の方法によって作成された個人ＩＤであって、前記暗号化された個人識別データのコンピュータ可読の表現を備えるコンピュータ可読のデータ構造を格納していることを特徴とする個人ＩＤ。
【請求項１６】
個人識別書類（ＩＤ）を発行する方法であって、
特定の個人について個人を適切に区別する個人識別データの人間可読の表現を生成すること、および
前記同じ個人識別データの暗号化されたコンピュータ可読の表現を生成すること、および
前記同じ個人識別データの前記人間可読の表現と前記暗号化されたコンピュータ可読の表現の両方を備える１つまたは複数の個人識別書類（ＩＤ）を作成すること
を備えることを特徴とする方法。
【請求項１７】
前記作成することは印刷媒体に印刷することを備えることを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記暗号化されたコンピュータ可読の表現を生成することはさらに前記個人識別データをコンパクションすることを備えることを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項１９】
前記個人識別データは前記個人の顔要約（face compendium）を備えることを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項２０】
前記個人識別データは前記個人の顔のイメージから抽出された顔要約face compendiumを備えることを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項２１】
前記個人識別データは、前記個人に関連する情報、すなわち前記個人の顔の１つまたは複数のイメージ、前記個人の網膜スキャン、前記個人の虹彩スキャン、前記個人の名前、前記個人の社会保障番号、前記個人の口座番号、前記個人の体重、前記個人の身長、前記個人の髪の色、前記個人の目の色、前記個人の１つまたは複数の指紋、前記個人の母斑に関する情報、前記個人の入れ墨に関する情報、前記個人の人体統計データ、前記個人の１つまたは複数の識別特性、および前記個人の連絡先の情報からなるグループから選択されたデータを備えることを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項２２】
前記コンピュータ可読の暗号化された表現は、１つまたは複数のバーコード、１つまたは複数の磁気ストリップ、および１つまたは複数のメモリ記憶装置からなるグループから選択されることを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項２３】
前記人間可読の表現は前記同じ個人の顔を含む前記同じ個人の写真を備えており、
前記コンピュータ可読の表現は前記写真の顔の顔要約を備えること
を特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項２４】
コンピュータで実行した場合に請求項１６に記載の方法を実行するコンピュータ実行可能命令を格納することを特徴とするコンピュータ可読媒体。
【請求項２５】
コンピュータで実行した場合に請求項１６に記載の方法を実行するコンピュータ実行可能命令を格納する１つまたは複数のコンピュータ可読媒体を備えることを特徴とするコンピュータ。
【請求項２６】
請求項１６に記載の方法によって作成された個人ＩＤであって、前記暗号化された個人識別データの前記コンピュータ可読の表現を備えるコンピュータ可読のデータ構造を格納していることを特徴とする個人ＩＤ。
【請求項２７】
個人の顔のイメージを取得するように構成されたイメージ取得装置、および
個人を適切に区別する前記個人についての個人識別データを生成するように構成されたデータ生成装置、および
前記個人識別データを暗号化するように構成されたデータ暗号化装置、および
前記個人の顔の前記イメージの人間可読の表現と前記暗号化された個人識別データのコンピュータ可読の表現を備える１つまたは複数の個人識別書類（ＩＤ）を作成するように構成されたＩＤ作成装置
を備えることを特徴とする個人識別書類（ＩＤ）発行システム。
【請求項２８】
前記ＩＤ作成装置は印刷媒体に印刷するように構成されたプリンタを備えることを特徴とする請求項２７に記載のシステム。
【請求項２９】
前記データ生成装置は個人識別データをコンパクションするようにさらに構成されていることを特徴とする請求項２７に記載のシステム。
【請求項３０】
前記個人識別データは前記個人の顔要約（face compendium）を備えることを特徴とする請求項２７に記載のシステム。
【請求項３１】
前記個人識別データは前記個人の顔のイメージから抽出された顔要約（face compendium）を備えることを特徴とする請求項２７に記載のシステム。
【請求項３２】
前記個人識別データは、前記個人に関連する情報、すなわち前記個人の顔の１つまたは複数のイメージ、前記個人の網膜スキャン、前記個人の虹彩スキャン、前記個人の名前、前記個人の社会保障番号、前記個人の口座番号、前記個人の体重、前記個人の身長、前記個人の髪の色、前記個人の目の色、前記個人の１つまたは複数の指紋、前記個人の母斑に関する情報、前記個人の入れ墨に関する情報、前記個人の人体統計データ、前記個人の１つまたは複数の識別特性、および前記個人の連絡先の情報からなるグループから選択されたデータを備えることを特徴とする請求項２７に記載のシステム。
【請求項３３】
前記コンピュータ可読の暗号化された表現は、１つまたは複数のバーコード、１つまたは複数の磁気ストリップ、および１つまたは複数のメモリ記憶装置からなるグループから選択されることを特徴とする請求項２７に記載のシステム。
【請求項３４】
前記人間可読の表現は前記同じ個人の顔を含む前記同じ個人の写真を備えており、
前記コンピュータ可読の表現は前記写真の顔の顔要約（face compendium）を備えること
を特徴とする請求項２７に記載のシステム。
【請求項３５】
請求項２７に記載のシステムによって作成された前記個人ＩＤであって、前記暗号化された個人識別データのコンピュータ可読の表現を備えるコンピュータ可読のデータ構造を格納していることを特徴とする個人ＩＤ。
【請求項３６】
人間可読でもある第１のコンピュータ可読データ構造であって、
個人の顔のイメージを含む第１のデータ・フィールドと、
前記個人に関連付けられた個人的な情報を含む第２のデータ・フィールドと
を備える第１のコンピュータ可読データ構造、および
前記イメージの前記顔の顔要約（face compendium）を含む第１のデータ・フィールドと、
前記個人に関連する前記同じ個人情報を含む第２のデータ・フィールドと、
第２のデータ構造の区切りを示す第３のデータ・フィールドと
を備える第２のコンピュータ可読のデータ構造
を備えることを特徴とする個人ＩＤ。
【請求項３７】
前記個人情報は、前記個人に関連する情報、すなわち前記個人の網膜スキャン、前記個人の虹彩スキャン、前記個人の名前、前記個人の社会保障番号、前記個人の口座番号、前記個人の体重、前記個人の身長、前記個人の髪の色、前記個人の目の色、前記個人の１つまたは複数の指紋、前記個人の母斑に関する情報、前記個人の入れ墨に関する情報、前記個人の人体統計データ、前記個人の１つまたは複数の識別特性、および前記個人の連絡先の情報からなるグループから選択されるデータを備えることを特徴とする請求項３６に記載の個人ＩＤ。
【請求項３８】
第２のデータ構造がバーコードであることを特徴とする請求項３６に記載の個人ＩＤ。
【請求項３９】
コンピュータで実行した場合に、
個人識別書類（ＩＤ）の人間可読の表現から個人識別データの第１のセットを取得すること、および
前記同じ個人識別書類（ＩＤ）のコンピュータ可読の表現から個人識別データの第２のセットを取得すること、および
前記個人識別データの第１のセットと第２のセットとを比較すること
を備える方法を実行するコンピュータ可読命令を格納することを特徴とするコンピュータ可読媒体。
【請求項４０】
前記方法は、前記比較することに基づく結果を示すことをさらに備えることを特徴とする請求項３９に記載の媒体。
【請求項４１】
前記第２のセットは暗号化されており、前記方法は前記第２のセットを復号することをさらに備えることを特徴とする請求項３９に記載の媒体。
【請求項４２】
前記個人識別データの第２のセットは前記個人の顔の顔要約（face compendium）を備えることを特徴とする請求項３９に記載の媒体。
【請求項４３】
前記個人識別データの第２のセットは前記個人の顔のイメージから抽出された顔要約（face compendium）を備えることを特徴とする請求項３９に記載の媒体。
【請求項４４】
前記個人識別データの第１のセットは、前記個人に関連する情報、すなわち前記個人の顔の１つまたは複数のイメージ、前記個人の名前、前記個人の社会保障番号、前記個人の口座番号、前記個人の体重、前記個人の身長、前記個人の髪の色、前記個人の目の色、前記個人の１つまたは複数の指紋、前記個人の母斑に関する情報、前記個人の入れ墨に関する情報、前記個人の人体統計データ、前記個人の１つまたは複数の識別特性、および前記個人の連絡先の情報からなるグループから選択されたデータを備えることを特徴とする請求項３９に記載の媒体。
【請求項４５】
前記個人識別データの第２のセットは、前記個人に関連する情報、すなわち前記個人の顔の１つまたは複数のイメージ、前記個人の網膜スキャン、前記個人の虹彩スキャン、前記個人の名前、前記個人の社会保障番号、前記個人の口座番号、前記個人の体重、前記個人の身長、前記個人の髪の色、前記個人の目の色、前記個人の１つまたは複数の指紋、前記個人の母斑に関する情報、前記個人の入れ墨に関する情報、前記個人の人体統計データ、前記個人の１つまたは複数の識別特性、および前記個人の連絡先の情報からなるグループから選択されたデータを備えることを特徴とする請求項３９に記載の媒体。
【請求項４６】
前記コンピュータ可読の表現は、１つまたは複数のバーコード、１つまたは複数の磁気ストリップ、および１つまたは複数のメモリ記憶装置からなるグループから選択されることを特徴とする請求項３９に記載の媒体。
【請求項４７】
前記個人識別データの第１のセットは前記同じ個人の顔を含む前記同じ個人の写真を備えており、
前記個人識別データの第２のセットは前記写真の顔の顔要約（face compendium）を備えること
を特徴とする請求項３９に記載の媒体。
【請求項４８】
音声および／または画像の出力装置、および請求項３９に記載の媒体を備えることを特徴とする個人ＩＤ認証デバイス。
【請求項４９】
個人識別書類（ＩＤ）の認証方法であって、
個人識別書類（ＩＤ）の人間可読の表現から個人識別データの第１のセットを取得すること、および
前記同じ個人ＩＤのコンピュータ可読の表現から個人識別データの第２のセットを取得すること、および
前記個人識別データの第１のセットと第２のセットとを比較すること
を備えることを特徴とする方法。
【請求項５０】
前記比較することに基づく結果を示すことをさらに備えることを特徴とする請求項４９に記載の方法。
【請求項５１】
前記第１のセットを取得することは、オプティカル・スキャニングことを備えることを特徴とする請求項４９に記載の方法。
【請求項５２】
前記第２のセットを取得することはオプティカル・スキャニングことを備えることを特徴とする請求項４９に記載の方法。
【請求項５３】
前記第２のセットは暗号化されており、前記方法は前記第２のセットを復号することをさらに備えることを特徴とする請求項４９に記載の方法。
【請求項５４】
前記個人識別データの第２のセットは前記個人の顔の顔要約を備えることを特徴とする請求項４９に記載の方法。
【請求項５５】
前記個人識別データの第２のセットは前記個人の顔のイメージから抽出した顔要約を備えることを特徴とする請求項４９に記載の方法。
【請求項５６】
前記個人識別データの第１のセットは、前記個人に関連する情報、すなわち前記個人の顔の１つまたは複数のイメージ、前記個人の名前、前記個人の社会保障番号、前記個人の口座番号、前記個人の体重、前記個人の身長、前記個人の髪の色、前記個人の目の色、前記個人の１つまたは複数の指紋、前記個人の母斑に関する情報、前記個人の入れ墨に関する情報、前記個人の人体統計データ、前記個人の１つまたは複数の識別特性、および前記個人の連絡先の情報からなるグループから選択されたデータを備えることを特徴とする請求項４９に記載の方法。
【請求項５７】
前記個人識別データの第２のセットは、前記個人に関連する情報、すなわち前記個人の顔の１つまたは複数のイメージ、前記個人の網膜スキャン、前記個人の虹彩スキャン、前記個人の名前、前記個人の社会保障番号、前記個人の口座番号、前記個人の体重、前記個人の身長、前記個人の髪の色、前記個人の目の色、前記個人の１つまたは複数の指紋、前記個人の母斑に関する情報、前記個人の入れ墨に関する情報、前記個人の人体統計データ、前記個人の１つまたは複数の識別特性、および前記個人の連絡先の情報からなるグループから選択されたデータを備えることを特徴とする請求項４９に記載の方法。
【請求項５８】
前記コンピュータ可読の表現は、１つまたは複数のバーコード、１つまたは複数の磁気ストリップ、および１つまたは複数のメモリ記憶装置からなるグループから選択されることを特徴とする請求項４９に記載の方法。
【請求項５９】
前記個人識別データの第１のセットは前記同じ個人の顔を含む前記同じ個人の写真を備えており、
前記個人識別データの第２のセットは前記写真の顔の顔要約（face compendium）を備えること
を特徴とする請求項４９に記載の方法。
【請求項６０】
コンピュータで実行した場合に請求項４９に記載の方法を実行するコンピュータ実行可能命令を格納する１つまたは複数のコンピュータ可読媒体を備えることを特徴とするコンピュータ。
【請求項６１】
個人識別書類（ＩＤ）の人間可読の表現から個人識別データの第１のセットを取得し、前記同じ個人ＩＤのコンピュータ可読の表現から個人識別データの第２のセットを取得するように構成されたオプティカル・スキャナ、および
前記個人識別データの第１のセットと第２のセットとを比較するように構成された比較ユニット、および
前記比較ユニットによる前記比較に基づいて結果を示すように構成された報告ユニット
を備えることを特徴とする個人識別書類（ＩＤ）の認証システム。
【請求項６２】
前記第２のセットは暗号化されており、前記システムは前記第２のセットを復号するように構成された復号装置をさらに備えることを特徴とする請求項６１に記載のシステム。
【請求項６３】
前記個人識別データの第２のセットは前記個人の顔要約（face compendium）を備えることを特徴とする請求項６１に記載のシステム。
【請求項６４】
前記個人識別データの第２のセットは前記個人の顔のイメージから抽出した顔要約を備えることを特徴とする請求項６１に記載のシステム。
【請求項６５】
前記個人識別データの第１のセットは、前記個人に関連する情報、すなわち前記個人の顔の１つまたは複数のイメージ、前記個人の名前、前記個人の社会保障番号、前記個人の口座番号、前記個人の体重、前記個人の身長、前記個人の髪の色、前記個人の目の色、前記個人の１つまたは複数の指紋、前記個人の母斑に関する情報、前記個人の入れ墨に関する情報、前記個人の人体統計データ、前記個人の１つまたは複数の識別特性、および前記個人の連絡先の情報からなるグループから選択されたデータを備えることを特徴とする請求項６１に記載のシステム。
【請求項６６】
前記個人識別データの第２のセットは、前記個人に関連する情報、すなわち前記個人の顔の１つまたは複数のイメージ、前記個人の網膜スキャン、前記個人の虹彩スキャン、前記個人の名前、前記個人の社会保障番号、前記個人の口座番号、前記個人の体重、前記個人の身長、前記個人の髪の色、前記個人の目の色、前記個人の１つまたは複数の指紋、前記個人の母斑に関する情報、前記個人の入れ墨に関する情報、前記個人の人体統計データ、前記個人の１つまたは複数の識別特性、および前記個人の連絡先の情報からなるグループから選択されたデータを備えることを特徴とする請求項６１に記載のシステム。
【請求項６７】
前記コンピュータ可読の表現は、１つまたは複数のバーコード、１つまたは複数の磁気ストリップ、および１つまたは複数のメモリ記憶装置からなるグループから選択されることを特徴とする請求項６１に記載のシステム。
【請求項６８】
前記個人識別データの第１のセットは前記同じ個人の顔を含む前記同じ個人の写真を備えており、
前記個人識別データの第２のセットは前記写真の顔の顔要約（face compendium）を備えること
を特徴とする請求項６１に記載のシステム。
【請求項１】
暗号的にセキュリティ保護された個人識別を実施するアーキテクチャであって、
個人の１つまたは複数の個人用の識別書類（ＩＤ）であり、適切に個人を区別できる個人識別データの第１の表現と第２の表現を備え、前記第１の表現は人間可読の表現であり、第２の表現がコンピュータ可読で且つ暗号化されている表現である、前記識別書類（ＩＤ）を作成するように構成されたＩＤ発行装置、および
あるＩＤの個人識別データの前記第１の表現が同じＩＤの個人識別データの前記復号化された第２の表現に対応するかどうかを決定するように構成されたＩＤ認証装置と
を備えることを特徴とするアーキテクチャ。
【請求項２】
前記第１の表現は、前記個人の顔の１つまたは複数のイメージ、前記個人の名前、前記個人の社会保障番号、前記個人の口座番号、前記個人の体重、前記個人の身長、前記個人の髪の色、前記個人の目の色、前記個人の１つまたは複数の指紋、前記個人の母斑に関する情報、前記個人の入れ墨に関する情報、前記個人の人体統計データ、前記個人の１つまたは複数の識別特性、および前記個人の連絡先の情報からなるグループから選択された個人識別データを含むことを特徴とする請求項１に記載のアーキテクチャ。
【請求項３】
前記第２の表現は、前記個人の顔の１つまたは複数のイメージ、前記個人の網膜スキャン、前記個人の虹彩スキャン、前記個人の名前、前記個人の社会保障番号、前記個人の口座番号、前記個人の体重、前記個人の身長、前記個人の髪の色、前記個人の目の色、前記個人の１つまたは複数の指紋、前記個人の母斑に関する情報、前記個人の入れ墨に関する情報、前記個人の人体統計データ、前記個人の１つまたは複数の識別特性、および前記個人の連絡先の情報からなるグループから選択された個人識別データを含むことを特徴とする請求項１に記載のアーキテクチャ。
【請求項４】
前記第１の表現の書式は、記述された人間言語のテキスト、カラー・コーディング、写真、記述された人間言語の記号、およびイメージからなるグループから選択されることを特徴とする請求項１に記載のアーキテクチャ。
【請求項５】
前記第２の表現の書式は、バーコード、磁気ストリップ、およびメモリ記憶装置からなるグループから選択されることを特徴とする請求項１に記載のアーキテクチャ。
【請求項６】
個人識別データの第１のセットはその個人の顔を含む個人のイメージを備えており、
個人識別データの第２のセットはイメージの顔の顔要約を備えること
を特徴とする請求項１に記載のアーキテクチャ。
【請求項７】
コンピュータで実行した場合に、
特定の個人について前記個人を他人と適切に区別する前記個人の個人識別データを取得すること、および
前記個人識別データを暗号化すること、および
前記個人識別データの人間可読の表現と前記暗号化された個人識別データのコンピュータ可読の表現を備える１つまたは複数の個人識別書類（ＩＤ）を作成すること
を備える方法を実行するコンピュータ実行可能命令を格納することを特徴とするコンピュータ可読媒体。
【請求項８】
作成のことは印刷媒体に印刷することを備えることを特徴とする請求項７に記載の媒体。
【請求項９】
前記方法はさらに前記個人識別データをコンパクションすることを備えることを特徴とする請求項７に記載の媒体。
【請求項１０】
前記個人識別データは前記個人の顔の顔要約を備えることを特徴とする請求項７に記載の媒体。
【請求項１１】
前記個人識別データは前記個人の顔のイメージから抽出された顔要約（face compendium）を備えることを特徴とする請求項７に記載の媒体。
【請求項１２】
前記個人識別データは、前記個人に関連する情報、すなわち前記個人の顔の１つまたは複数のイメージ、前記個人の網膜スキャン、前記個人の虹彩スキャン、前記個人の名前、前記個人の社会保障番号、前記個人の口座番号、前記個人の体重、前記個人の身長、前記個人の髪の色、前記個人の目の色、前記個人の１つまたは複数の指紋、前記個人の母斑に関する情報、前記個人の入れ墨に関する情報、前記個人の人体統計データ、前記個人の１つまたは複数の識別特性、および前記個人の連絡先の情報からなるグループから選択されたデータを備えることを特徴とする請求項７に記載の媒体。
【請求項１３】
前記コンピュータ可読の暗号化された表現は、１つまたは複数のバーコード、１つまたは複数の磁気ストリップ、および１つまたは複数のメモリ記憶装置からなるグループから選択されることを特徴とする請求項７に記載の媒体。
【請求項１４】
個人のＩＤを作成するように構成された作成装置、および
請求項７に記載の媒体
を備えることを特徴とする個人識別書類（ＩＤ）発行システム。
【請求項１５】
請求項７に記載の媒体の方法によって作成された個人ＩＤであって、前記暗号化された個人識別データのコンピュータ可読の表現を備えるコンピュータ可読のデータ構造を格納していることを特徴とする個人ＩＤ。
【請求項１６】
個人識別書類（ＩＤ）を発行する方法であって、
特定の個人について個人を適切に区別する個人識別データの人間可読の表現を生成すること、および
前記同じ個人識別データの暗号化されたコンピュータ可読の表現を生成すること、および
前記同じ個人識別データの前記人間可読の表現と前記暗号化されたコンピュータ可読の表現の両方を備える１つまたは複数の個人識別書類（ＩＤ）を作成すること
を備えることを特徴とする方法。
【請求項１７】
前記作成することは印刷媒体に印刷することを備えることを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記暗号化されたコンピュータ可読の表現を生成することはさらに前記個人識別データをコンパクションすることを備えることを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項１９】
前記個人識別データは前記個人の顔要約（face compendium）を備えることを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項２０】
前記個人識別データは前記個人の顔のイメージから抽出された顔要約face compendiumを備えることを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項２１】
前記個人識別データは、前記個人に関連する情報、すなわち前記個人の顔の１つまたは複数のイメージ、前記個人の網膜スキャン、前記個人の虹彩スキャン、前記個人の名前、前記個人の社会保障番号、前記個人の口座番号、前記個人の体重、前記個人の身長、前記個人の髪の色、前記個人の目の色、前記個人の１つまたは複数の指紋、前記個人の母斑に関する情報、前記個人の入れ墨に関する情報、前記個人の人体統計データ、前記個人の１つまたは複数の識別特性、および前記個人の連絡先の情報からなるグループから選択されたデータを備えることを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項２２】
前記コンピュータ可読の暗号化された表現は、１つまたは複数のバーコード、１つまたは複数の磁気ストリップ、および１つまたは複数のメモリ記憶装置からなるグループから選択されることを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項２３】
前記人間可読の表現は前記同じ個人の顔を含む前記同じ個人の写真を備えており、
前記コンピュータ可読の表現は前記写真の顔の顔要約を備えること
を特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項２４】
コンピュータで実行した場合に請求項１６に記載の方法を実行するコンピュータ実行可能命令を格納することを特徴とするコンピュータ可読媒体。
【請求項２５】
コンピュータで実行した場合に請求項１６に記載の方法を実行するコンピュータ実行可能命令を格納する１つまたは複数のコンピュータ可読媒体を備えることを特徴とするコンピュータ。
【請求項２６】
請求項１６に記載の方法によって作成された個人ＩＤであって、前記暗号化された個人識別データの前記コンピュータ可読の表現を備えるコンピュータ可読のデータ構造を格納していることを特徴とする個人ＩＤ。
【請求項２７】
個人の顔のイメージを取得するように構成されたイメージ取得装置、および
個人を適切に区別する前記個人についての個人識別データを生成するように構成されたデータ生成装置、および
前記個人識別データを暗号化するように構成されたデータ暗号化装置、および
前記個人の顔の前記イメージの人間可読の表現と前記暗号化された個人識別データのコンピュータ可読の表現を備える１つまたは複数の個人識別書類（ＩＤ）を作成するように構成されたＩＤ作成装置
を備えることを特徴とする個人識別書類（ＩＤ）発行システム。
【請求項２８】
前記ＩＤ作成装置は印刷媒体に印刷するように構成されたプリンタを備えることを特徴とする請求項２７に記載のシステム。
【請求項２９】
前記データ生成装置は個人識別データをコンパクションするようにさらに構成されていることを特徴とする請求項２７に記載のシステム。
【請求項３０】
前記個人識別データは前記個人の顔要約（face compendium）を備えることを特徴とする請求項２７に記載のシステム。
【請求項３１】
前記個人識別データは前記個人の顔のイメージから抽出された顔要約（face compendium）を備えることを特徴とする請求項２７に記載のシステム。
【請求項３２】
前記個人識別データは、前記個人に関連する情報、すなわち前記個人の顔の１つまたは複数のイメージ、前記個人の網膜スキャン、前記個人の虹彩スキャン、前記個人の名前、前記個人の社会保障番号、前記個人の口座番号、前記個人の体重、前記個人の身長、前記個人の髪の色、前記個人の目の色、前記個人の１つまたは複数の指紋、前記個人の母斑に関する情報、前記個人の入れ墨に関する情報、前記個人の人体統計データ、前記個人の１つまたは複数の識別特性、および前記個人の連絡先の情報からなるグループから選択されたデータを備えることを特徴とする請求項２７に記載のシステム。
【請求項３３】
前記コンピュータ可読の暗号化された表現は、１つまたは複数のバーコード、１つまたは複数の磁気ストリップ、および１つまたは複数のメモリ記憶装置からなるグループから選択されることを特徴とする請求項２７に記載のシステム。
【請求項３４】
前記人間可読の表現は前記同じ個人の顔を含む前記同じ個人の写真を備えており、
前記コンピュータ可読の表現は前記写真の顔の顔要約（face compendium）を備えること
を特徴とする請求項２７に記載のシステム。
【請求項３５】
請求項２７に記載のシステムによって作成された前記個人ＩＤであって、前記暗号化された個人識別データのコンピュータ可読の表現を備えるコンピュータ可読のデータ構造を格納していることを特徴とする個人ＩＤ。
【請求項３６】
人間可読でもある第１のコンピュータ可読データ構造であって、
個人の顔のイメージを含む第１のデータ・フィールドと、
前記個人に関連付けられた個人的な情報を含む第２のデータ・フィールドと
を備える第１のコンピュータ可読データ構造、および
前記イメージの前記顔の顔要約（face compendium）を含む第１のデータ・フィールドと、
前記個人に関連する前記同じ個人情報を含む第２のデータ・フィールドと、
第２のデータ構造の区切りを示す第３のデータ・フィールドと
を備える第２のコンピュータ可読のデータ構造
を備えることを特徴とする個人ＩＤ。
【請求項３７】
前記個人情報は、前記個人に関連する情報、すなわち前記個人の網膜スキャン、前記個人の虹彩スキャン、前記個人の名前、前記個人の社会保障番号、前記個人の口座番号、前記個人の体重、前記個人の身長、前記個人の髪の色、前記個人の目の色、前記個人の１つまたは複数の指紋、前記個人の母斑に関する情報、前記個人の入れ墨に関する情報、前記個人の人体統計データ、前記個人の１つまたは複数の識別特性、および前記個人の連絡先の情報からなるグループから選択されるデータを備えることを特徴とする請求項３６に記載の個人ＩＤ。
【請求項３８】
第２のデータ構造がバーコードであることを特徴とする請求項３６に記載の個人ＩＤ。
【請求項３９】
コンピュータで実行した場合に、
個人識別書類（ＩＤ）の人間可読の表現から個人識別データの第１のセットを取得すること、および
前記同じ個人識別書類（ＩＤ）のコンピュータ可読の表現から個人識別データの第２のセットを取得すること、および
前記個人識別データの第１のセットと第２のセットとを比較すること
を備える方法を実行するコンピュータ可読命令を格納することを特徴とするコンピュータ可読媒体。
【請求項４０】
前記方法は、前記比較することに基づく結果を示すことをさらに備えることを特徴とする請求項３９に記載の媒体。
【請求項４１】
前記第２のセットは暗号化されており、前記方法は前記第２のセットを復号することをさらに備えることを特徴とする請求項３９に記載の媒体。
【請求項４２】
前記個人識別データの第２のセットは前記個人の顔の顔要約（face compendium）を備えることを特徴とする請求項３９に記載の媒体。
【請求項４３】
前記個人識別データの第２のセットは前記個人の顔のイメージから抽出された顔要約（face compendium）を備えることを特徴とする請求項３９に記載の媒体。
【請求項４４】
前記個人識別データの第１のセットは、前記個人に関連する情報、すなわち前記個人の顔の１つまたは複数のイメージ、前記個人の名前、前記個人の社会保障番号、前記個人の口座番号、前記個人の体重、前記個人の身長、前記個人の髪の色、前記個人の目の色、前記個人の１つまたは複数の指紋、前記個人の母斑に関する情報、前記個人の入れ墨に関する情報、前記個人の人体統計データ、前記個人の１つまたは複数の識別特性、および前記個人の連絡先の情報からなるグループから選択されたデータを備えることを特徴とする請求項３９に記載の媒体。
【請求項４５】
前記個人識別データの第２のセットは、前記個人に関連する情報、すなわち前記個人の顔の１つまたは複数のイメージ、前記個人の網膜スキャン、前記個人の虹彩スキャン、前記個人の名前、前記個人の社会保障番号、前記個人の口座番号、前記個人の体重、前記個人の身長、前記個人の髪の色、前記個人の目の色、前記個人の１つまたは複数の指紋、前記個人の母斑に関する情報、前記個人の入れ墨に関する情報、前記個人の人体統計データ、前記個人の１つまたは複数の識別特性、および前記個人の連絡先の情報からなるグループから選択されたデータを備えることを特徴とする請求項３９に記載の媒体。
【請求項４６】
前記コンピュータ可読の表現は、１つまたは複数のバーコード、１つまたは複数の磁気ストリップ、および１つまたは複数のメモリ記憶装置からなるグループから選択されることを特徴とする請求項３９に記載の媒体。
【請求項４７】
前記個人識別データの第１のセットは前記同じ個人の顔を含む前記同じ個人の写真を備えており、
前記個人識別データの第２のセットは前記写真の顔の顔要約（face compendium）を備えること
を特徴とする請求項３９に記載の媒体。
【請求項４８】
音声および／または画像の出力装置、および請求項３９に記載の媒体を備えることを特徴とする個人ＩＤ認証デバイス。
【請求項４９】
個人識別書類（ＩＤ）の認証方法であって、
個人識別書類（ＩＤ）の人間可読の表現から個人識別データの第１のセットを取得すること、および
前記同じ個人ＩＤのコンピュータ可読の表現から個人識別データの第２のセットを取得すること、および
前記個人識別データの第１のセットと第２のセットとを比較すること
を備えることを特徴とする方法。
【請求項５０】
前記比較することに基づく結果を示すことをさらに備えることを特徴とする請求項４９に記載の方法。
【請求項５１】
前記第１のセットを取得することは、オプティカル・スキャニングことを備えることを特徴とする請求項４９に記載の方法。
【請求項５２】
前記第２のセットを取得することはオプティカル・スキャニングことを備えることを特徴とする請求項４９に記載の方法。
【請求項５３】
前記第２のセットは暗号化されており、前記方法は前記第２のセットを復号することをさらに備えることを特徴とする請求項４９に記載の方法。
【請求項５４】
前記個人識別データの第２のセットは前記個人の顔の顔要約を備えることを特徴とする請求項４９に記載の方法。
【請求項５５】
前記個人識別データの第２のセットは前記個人の顔のイメージから抽出した顔要約を備えることを特徴とする請求項４９に記載の方法。
【請求項５６】
前記個人識別データの第１のセットは、前記個人に関連する情報、すなわち前記個人の顔の１つまたは複数のイメージ、前記個人の名前、前記個人の社会保障番号、前記個人の口座番号、前記個人の体重、前記個人の身長、前記個人の髪の色、前記個人の目の色、前記個人の１つまたは複数の指紋、前記個人の母斑に関する情報、前記個人の入れ墨に関する情報、前記個人の人体統計データ、前記個人の１つまたは複数の識別特性、および前記個人の連絡先の情報からなるグループから選択されたデータを備えることを特徴とする請求項４９に記載の方法。
【請求項５７】
前記個人識別データの第２のセットは、前記個人に関連する情報、すなわち前記個人の顔の１つまたは複数のイメージ、前記個人の網膜スキャン、前記個人の虹彩スキャン、前記個人の名前、前記個人の社会保障番号、前記個人の口座番号、前記個人の体重、前記個人の身長、前記個人の髪の色、前記個人の目の色、前記個人の１つまたは複数の指紋、前記個人の母斑に関する情報、前記個人の入れ墨に関する情報、前記個人の人体統計データ、前記個人の１つまたは複数の識別特性、および前記個人の連絡先の情報からなるグループから選択されたデータを備えることを特徴とする請求項４９に記載の方法。
【請求項５８】
前記コンピュータ可読の表現は、１つまたは複数のバーコード、１つまたは複数の磁気ストリップ、および１つまたは複数のメモリ記憶装置からなるグループから選択されることを特徴とする請求項４９に記載の方法。
【請求項５９】
前記個人識別データの第１のセットは前記同じ個人の顔を含む前記同じ個人の写真を備えており、
前記個人識別データの第２のセットは前記写真の顔の顔要約（face compendium）を備えること
を特徴とする請求項４９に記載の方法。
【請求項６０】
コンピュータで実行した場合に請求項４９に記載の方法を実行するコンピュータ実行可能命令を格納する１つまたは複数のコンピュータ可読媒体を備えることを特徴とするコンピュータ。
【請求項６１】
個人識別書類（ＩＤ）の人間可読の表現から個人識別データの第１のセットを取得し、前記同じ個人ＩＤのコンピュータ可読の表現から個人識別データの第２のセットを取得するように構成されたオプティカル・スキャナ、および
前記個人識別データの第１のセットと第２のセットとを比較するように構成された比較ユニット、および
前記比較ユニットによる前記比較に基づいて結果を示すように構成された報告ユニット
を備えることを特徴とする個人識別書類（ＩＤ）の認証システム。
【請求項６２】
前記第２のセットは暗号化されており、前記システムは前記第２のセットを復号するように構成された復号装置をさらに備えることを特徴とする請求項６１に記載のシステム。
【請求項６３】
前記個人識別データの第２のセットは前記個人の顔要約（face compendium）を備えることを特徴とする請求項６１に記載のシステム。
【請求項６４】
前記個人識別データの第２のセットは前記個人の顔のイメージから抽出した顔要約を備えることを特徴とする請求項６１に記載のシステム。
【請求項６５】
前記個人識別データの第１のセットは、前記個人に関連する情報、すなわち前記個人の顔の１つまたは複数のイメージ、前記個人の名前、前記個人の社会保障番号、前記個人の口座番号、前記個人の体重、前記個人の身長、前記個人の髪の色、前記個人の目の色、前記個人の１つまたは複数の指紋、前記個人の母斑に関する情報、前記個人の入れ墨に関する情報、前記個人の人体統計データ、前記個人の１つまたは複数の識別特性、および前記個人の連絡先の情報からなるグループから選択されたデータを備えることを特徴とする請求項６１に記載のシステム。
【請求項６６】
前記個人識別データの第２のセットは、前記個人に関連する情報、すなわち前記個人の顔の１つまたは複数のイメージ、前記個人の網膜スキャン、前記個人の虹彩スキャン、前記個人の名前、前記個人の社会保障番号、前記個人の口座番号、前記個人の体重、前記個人の身長、前記個人の髪の色、前記個人の目の色、前記個人の１つまたは複数の指紋、前記個人の母斑に関する情報、前記個人の入れ墨に関する情報、前記個人の人体統計データ、前記個人の１つまたは複数の識別特性、および前記個人の連絡先の情報からなるグループから選択されたデータを備えることを特徴とする請求項６１に記載のシステム。
【請求項６７】
前記コンピュータ可読の表現は、１つまたは複数のバーコード、１つまたは複数の磁気ストリップ、および１つまたは複数のメモリ記憶装置からなるグループから選択されることを特徴とする請求項６１に記載のシステム。
【請求項６８】
前記個人識別データの第１のセットは前記同じ個人の顔を含む前記同じ個人の写真を備えており、
前記個人識別データの第２のセットは前記写真の顔の顔要約（face compendium）を備えること
を特徴とする請求項６１に記載のシステム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【公表番号】特表２００６−５０３３７４（Ｐ２００６−５０３３７４Ａ）
【公表日】平成１８年１月２６日（２００６．１．２６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００４−５４５２６３（Ｐ２００４−５４５２６３）
【出願日】平成１５年９月４日（２００３．９．４）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＵＳ２００３／０２７６１４
【国際公開番号】ＷＯ２００４／０３６８０２
【国際公開日】平成１６年４月２９日（２００４．４．２９）
【出願人】（５０００４６４３８）マイクロソフト コーポレーション (3,165)
【Ｆターム（参考）】
【公表日】平成１８年１月２６日（２００６．１．２６）
【国際特許分類】
【出願日】平成１５年９月４日（２００３．９．４）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＵＳ２００３／０２７６１４
【国際公開番号】ＷＯ２００４／０３６８０２
【国際公開日】平成１６年４月２９日（２００４．４．２９）
【出願人】（５０００４６４３８）マイクロソフト コーポレーション (3,165)
【Ｆターム（参考）】
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