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公開番号2025011225
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-23
出願番号2024177884,2022538381
出願日2024-10-10,2020-12-19
発明の名称欺まん検出のための眼球システム
出願人センスアイ・インコーポレーテッド
代理人個人,個人,個人,個人
主分類A61B 5/16 20060101AFI20250116BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】眼球情報に基づいた欺まん検出方法を提供する。
【解決手段】欺まん検出、動作リスクの評定、または学習の最適化の方法は、被検者の眼の接写ビューを記録するように構成されたビデオカメラを設けることによる被検者の眼球情報に基づく。眼球情報を処理して、畳込みニューラルネットワークの使用を通じて被検者の眼球信号の変化を識別する。眼球信号の変化は、機械学習アルゴリズムによって畳込みニューラルネットワークから評価される。次に、結果を、欺まんのレベル、動作リスクのレベル、または学習を最適化する最適の方式に関して提示することができる。方法は、虹彩筋肉組織における予測応答に相関がある可視スペクトルカメラのみを用いて捕捉可能な、支質において識別される少なくとも1つの予測歪みを識別することによって促進される。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
被検者の眼球情報に基づいた欺まん検出方法であって、前記方法は、
検査中に前記被検者を見るように構成されたスタンドオフデバイスを設けるステップであって、前記スタンドオフデバイスは前記被検者と物理的に接触せず、前記スタンドオフデバイスは、前記被検者の少なくとも一方の眼の接写ビューを記録するように構成された少なくとも１つのビデオカメラを有し、前記スタンドオフデバイスはコンピューティングデバイスを有するかまたはコンピューティングデバイスに接続される、ステップと、
前記被検者が受ける高度から低度の認知負荷を判断するように構成された認知状態モデルを設けるステップであって、前記認知負荷は、前記被検者が自身の応答を策定するために心的資源を利用する程度を測定する、ステップと、
前記被検者が受ける高度から低度の覚醒状態を判断するように構成された感情状態モデルを設けるステップであって、前記覚醒状態は、前記被検者の神経系の活性化に基づく、ステップと、
前記少なくとも１つのビデオカメラにより、前記被検者の前記少なくとも一方の眼の前記眼球情報を記録するステップと、
前記被検者に質問する前に、前記被検者の前記少なくとも一方の眼の前記眼球情報の基準状態を確立するステップと、
前記被検者に質問を行い、前記被検者が前記質問に回答することを許可するステップと、
前記質問を行い、前記被検者が前記質問に回答する時間を含めた後、前記眼球情報を処理して、前記被検者の眼球信号の変化を識別するステップと、
前記コンピューティングデバイスにより、前記眼球信号の変化のみに基づいて前記認知状態モデルおよび前記感情状態モデルを評価し、前記被検者が真実を語っているかまたは欺まん的であるかの確率を推定するステップと、
真実または欺まんのバイナリ出力を判断するステップと、
前記バイナリ出力を管理者に表示するステップと、
を含む、欺まん検出方法。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記眼球信号の変化は、以下のもの：眼球運動、視線位置Ｘ、視線位置Ｙ、サッカード率、サッカードピーク速度、サッカード平均速度、サッカード振幅、固視持続時間、固視エントロピー（空間）、視線のずれ（極角）、視線のずれ（偏心）、再固視、円滑追跡、円滑追跡持続時間、円滑追跡平均速度、円滑追跡振幅、走査経路（経時的視線軌道）、瞳孔径、瞳孔領域、瞳孔対称性、速度（瞳孔径の変化）、加速（速度変化）、痙攣（瞳孔変化加速）、瞳孔ゆらぎのトレース、収れん潜伏期、拡張持続時間、スペクトル特徴、虹彩筋特徴、虹彩筋群同定、虹彩筋線維収縮、虹彩括約筋同定、虹彩拡張筋同定、虹彩括約筋対称性、瞳孔および虹彩センタリングベクトル、瞬目率、瞬目持続時間、瞬目潜在期、瞬目速度、部分的瞬目、瞬目エントロピー（周期性からのずれ）、強膜セグメンテーション、虹彩セグメンテーション、瞳孔セグメンテーション、支質変化検出、眼球領域（斜視）、支質の変形、虹彩筋変化、のうちの任意のものを含む、請求項１に記載の欺まん検出方法。
【請求項３】
前記被検者が真実を語っているかまたは欺まん的であるかの確率を推定する前記ステップは、前記被検者の回答中の期間にわたって取得された複数の推定値を含み、前記複数の推定値は、重み付けされ、組み合わされて、前記バイナリ出力が生成される、請求項１に記載の欺まん検出方法。
【請求項４】
前記少なくとも１つのビデオカメラは、少なくとも毎秒１００フレームのレートでフレームを捕捉する、請求項１に記載の欺まん検出方法。
【請求項５】
前記少なくとも１つのビデオカメラは、少なくとも毎秒５０フレームのレートでフレームを捕捉する、請求項１に記載の欺まん検出方法。
【請求項６】
前記少なくとも１つのビデオカメラは、少なくとも毎秒３０フレームのレートでフレームを捕捉する、請求項１に記載の欺まん検出方法。
【請求項７】
前記スタンドオフデバイスは、前記被検者の顔全体を記録するように構成された第２のビデオカメラを含む、請求項１に記載の欺まん検出方法。
【請求項８】
前記コンピューティングデバイスは、前記スタンドオフデバイスから遠隔に配設されたクラウドベースのコンピューティングデバイスである、請求項１に記載の欺まん検出方法。
【請求項９】
前記コンピューティングデバイスは前記スタンドオフデバイスの一部である、請求項１に記載の欺まん検出方法。
【請求項１０】
前記コンピューティングデバイスは前記スタンドオフデバイスと別個である、請求項１に記載の欺まん検出方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
[Para 1]この国際出願は、２０２０年１２月１８日に出願された米国非仮実用特許出願第１７／２４７，６３４号、２０２０年１２月１８日に出願された米国非仮実用特許出願第１７／２４７，６３５号、２０２０年１２月１８日に出願された米国非仮実用特許出願第１７／２４７，６３６号、および２０２０年１２月１８日に出願された米国非仮実用特許出願第１７／２４７，６３７号の優先権を主張するものである。これらの非仮実用特許出願は全て、２０１９年１２月１９日に出願された米国仮出願第６２／９５０，９１８号の優先権を主張し、その内容全体が引用により本明細書に完全に組み入れられる。
続きを表示（約 2,400 文字）【０００２】
[Para 2]本発明は、一般には、眼球システムに関する。より詳細には、本発明は、虹彩筋の徹照により支質（ｓｔｒｏｍａ）変形を推測することで可能にすることができる、欺まん（ｄｅｃｅｐｔｉｏｎ）検出、動作リスクの評定、および学習の最適化を行うことができる眼球システムに関する。
【背景技術】
【０００３】
[Para 3]本出願の発明者らは、米国仮特許出願第６２／２３９，８４０号、２０２０年３月３日に発行された米国特許第１０，５７５，７２８号、２０２０年２月５日に出願された米国特許出願第１６／７８３，１２８号、現米国特許出願公開第２０２０／０１７０５６０号によって開示されている眼球システムにおける多くの経験を有し、これらの特許文献は、その内容全体が引用により本明細書に完全に組み入れられる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
[Para 4]したがって、改善された眼球システムが必要とされている。本発明は、これらの需要を満たし、他の関連する利点を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
[Para 5]欺まん検出のための眼球システム
[Para 6]本発明の例示的な実施形態は、被検者の眼球情報に基づいた欺まん検出方法であり、この方法は、検査中に被検者を見るように構成されたスタンドオフデバイスを設けるステップであって、スタンドオフデバイスは被検者と物理的に接触せず、スタンドオフデバイスは、被検者の少なくとも一方の眼の接写ビュー（ｃｌｏｓｅ－ｕｐｖｉｅｗ）を記録するように構成された少なくとも１つのビデオカメラを有し、スタンドオフデバイスはコンピューティングデバイスを有するかまたはコンピューティングデバイスに接続される、ステップと、被検者が受ける高度から低度の認知負荷を判断するように構成された認知状態モデルを設けるステップであって、認知負荷は、被検者が自身の応答を策定するために心的資源を利用する程度を測定する、ステップと、被検者が受ける高度から低度の覚醒状態を判断するように構成された感情状態モデルを設けるステップであって、覚醒状態は、被検者の神経系の活性化に基づく、ステップと、少なくとも１つのビデオカメラにより、被検者の少なくとも一方の眼の眼球情報を記録するステップと、被検者に質問する前に、被検者の少なくとも一方の眼の眼球情報の基準状態を確立するステップと、被検者に質問を行い、被検者が質問に回答することを許可するステップと、質問を行い、被検者が質問に回答する時間を含めた後、眼球情報を処理して、被検者の眼球信号の変化を識別するステップと、コンピューティングデバイスにより、眼球信号の変化のみに基づいて認知状態モデルおよび感情状態モデルを評価し、被検者が真実を語っているかまたは欺まん的であるかの確率を推定するステップと、真実または欺まんのバイナリ出力を判断するス
テップと、バイナリ出力を管理者に表示するステップとを含む。
【０００６】
[Para 7]他の例示的な実施形態では、眼球信号の変化は、以下のもの：眼球運動、視線位置Ｘ、視線位置Ｙ、サッカード（ｓａｃｃａｄｅ）率、サッカードピーク速度、サッカード平均速度、サッカード振幅、固視（ｆｉｘａｔｉｏｎ）持続時間、固視エントロピー（空間）、視線のずれ（極角）、視線のずれ（偏心）、再固視、円滑追跡、円滑追跡持続時間、円滑追跡平均速度、円滑追跡振幅、走査経路（経時的視線軌道）、瞳孔径、瞳孔領域、瞳孔対称性、速度（瞳孔径の変化）、加速（速度変化）、痙攣（瞳孔変化加速）、瞳孔ゆらぎのトレース、収れん潜伏期、拡張持続時間、スペクトル特徴、虹彩筋特徴、虹彩筋群同定、虹彩筋線維収縮、虹彩括約筋同定、虹彩拡張筋同定、虹彩括約筋対称性、瞳孔および虹彩センタリングベクトル、瞬目（ｂｌｉｎｋ）率、瞬目持続時間、瞬目潜在期、瞬目速度、部分的瞬目、瞬目エントロピー（周期性からのずれ）、強膜（ｓｃｌｅｒａ）セグメンテーション、虹彩セグメンテーション、瞳孔セグメンテーション、支質変化検出、眼球領域（斜視）、支質の変形、虹彩筋変化、のうちの任意のものを含むことができる。
【０００７】
[Para 8]他の例示的な実施形態では、被検者が真実を語っているかまたは欺まん的であるかの確率を推定するステップは、被検者の回答中の期間にわたって取得された複数の推定値を含み、複数の推定値は、重み付けされ、組み合わされて、バイナリ出力が生成される。
【０００８】
[Para 9]他の例示的な実施形態では、少なくとも１つのビデオカメラは、少なくとも毎秒１００フレーム、毎秒５０フレーム、または毎秒３０フレームのレートでフレームを捕捉することができる。
【０００９】
[Para 10]他の例示的な実施形態では、スタンドオフデバイスは、被検者の顔の全体を
記録するように構成された第２のビデオカメラを含むことができる。
[Para 11]他の例示的な実施形態では、コンピューティングデバイスは、スタンドオフ
デバイスから遠隔に配設されたクラウドベースのコンピューティングデバイスとすることができる。
【００１０】
[Para 12]他の例示的な実施形態では、コンピューティングデバイスは、スタンドオフ
デバイスの一部であってもよく、またはスタンドオフデバイスと別個であってもよい。
[Para 13]他の例示的な実施形態では、被検者に質問を行い、被検者が質問に回答する
ことを許可した後、更なる質問を被検者に行う前に、或る期間待機し、被検者の少なくとも一方の眼の眼球情報の基準状態を再確立することができる。
（【００１１】以降は省略されています）

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