**对比文件名称**：WO2007023756A1_Description_20260304_2006
**目标专利名称**：187基于传感器输入的可缩放验证过程选择CN107077551B
**本次调用的模型名称**：gpt-4o
## 特征比对表格
| 技术特征描述以及公开性判断结果 | 对比文件原文引用 | 公开性论述 |
| **技术特征A**：其包括：多个传感器《直接公开》 | [0034] “The user terminal 10 is composed of, for example, a computer unit ... having ... a sensor 11 as a biometric information input device ... The sensor 11 is appropriately selected according to the biometric information used for identity verification.”<br>[0036] “... it is also possible to apply a displacement sensor ... In the present embodiment, the force exemplifying the case of using one sensor, the present invention is not necessarily limited to this, and a plurality of sensors, for example, a combination of a fingerprint sensor and an image sensor may be used in combination!”<br>[0113] “... the sensor 11 captures the user's biometric information A (hereinafter referred to as a fingerprint, for example) ... At the same time, a sensor 17 which captures the user's biometric information B (hereinafter referred to as a face image, for example) ...” | 对比文件明确描述了用户终端（相当于移动装置）包含传感器（11、17），并且具体举例了多种传感器类型，例如指纹传感器和图像传感器（用于面部识别），并明确指出可以组合使用多个传感器。这直接公开了“移动装置包含多个传感器”的技术特征。 |
| **技术特征B**：基于源自所述多个传感器的一个或多个传感器输入来确定多个验证过程《隐含公开》 | [0040] “The verification unit 13 ... When the degree of similarity between the input biometric information S1 input from the sensor 11 ... and the registered biometric information S2 ... is (Verification processing result) S 11 is output ... by performing verification processing...”<br>[0041] “... every time an authentication operation is performed, the processing certificate generation unit 14 ... generates the processing certificate S 12 of the processing content of the authentication processing...”<br>[0044] “... authentication processing content al ... includes ... modality (eg fingerprint), the number of sites used ... feature extraction processing ID ... feature collation process ID ... etc.” | 对比文件公开了用户终端从传感器（如指纹、面部图像传感器）获取生物特征输入（S1），并执行认证处理（验证过程）。处理证书（S12）中包含了所执行的认证处理内容，例如使用的模态（指纹、面部）及其组合方式。这实质上意味着终端基于不同的传感器输入（如指纹或面部图像）能够执行不同的认证处理（验证过程）。虽然未明确使用“确定多个验证过程”的表述，但本领域技术人员可以毫无疑义地从对比文件描述的基于不同传感器输入执行不同认证处理（包括单模态或多模态组合）的技术方案中，合理推断出“基于传感器输入来确定多个验证过程”。因此，该技术特征被对比文件隐含公开。 |
| **技术特征C**：基于向应用程序或服务提供商中的至少一者验证的移动装置能力来确定多个验证过程《隐含公开》 | [0008]-[0014] 描述了服务提供商（如金融机构）与用户终端（由不同厂商开发）连接时，因终端认证能力（如面部识别精度低、指纹识别精度高）不同，而影响服务提供商是否允许连接或提供何种服务。<br>[0044] “... authentication processing content al ... includes ... modality (eg fingerprint) ... the number of sites used ... a fusion method ...”<br>[0116] “... the authentication processing content referred to here is ... which modality alone is used for authentication processing, or which combination of which and a plurality of modalities ...” | 对比文件的核心之一是解决不同用户终端（移动装置）因认证能力（如传感器类型、处理算法、认证精度）不同而导致的系统兼容性和服务提供问题。用户终端执行的认证处理内容（即验证过程）由其硬件能力（如拥有的传感器类型——指纹、面部）和软件能力（如可执行的融合方法）决定，并且服务提供商侧会根据终端实际执行的认证处理内容（体现在处理证书中）来决定是否提供服务。这隐含了“基于移动装置（用户终端）的能力来确定可执行的验证过程（认证处理）”，以满足向服务提供商验证的需求。因此，该技术特征被对比文件隐含公开。 |
| **技术特征D**：从所述多个验证过程选择其中验证过程的信任指数大于风险指数的验证过程《隐含公开》 | [0080]-[0082] “The processing certificate confirmation unit 32 ... checks ... whether the authentication processing content ... or the authentication accuracy ... satisfies preset service provision conditions...”<br>[0086] “... the service level determination unit 31 determines the service level and the like for this user based on the reliability level of the collation result S 11 obtained by the processing certificate confirmation unit 32.”<br>图8及[0069] 描述了条件表(Tal)，其中设定了提供服务所需满足的条件（如模态类型、平均误匹配率等）。<br>图11及[0088] 描述了可靠性等级表(Ta2)，将处理证书内容映射为不同的可靠性等级（0-5）。<br>图13及[0092] 描述了可靠性等级与服务等级（如交易金额上限）的对应关系(Ta3)。 | 对比文件公开了服务提供商侧通过处理证书确认单元（32）评估用户终端执行的认证处理内容的可靠性（相当于信任指数），并与预设的服务提供条件（这些条件可视为对“风险”的量化要求，例如高金额交易需要更高的认证可靠性）进行比较。根据评估结果（可靠性等级）来决定是否提供服务及提供何种等级的服务（服务等级）。例如，只有当认证处理的可靠性等级满足特定交易风险对应的条件时，该交易才被允许。这一“评估可靠性是否满足预设风险条件以决定是否通过认证”的过程，在逻辑和效果上等同于目标专利中“选择信任指数大于风险指数的验证过程”。虽然术语不同（可靠性等级 vs 信任指数，服务提供条件 vs 风险指数），但技术实质相同。因此，该技术特征被对比文件隐含公开。 |
| **技术特征E**：其中，所述风险指数是基于一个或多个背景输入或基于预指派的风险等级来确定的《隐含公开》 | [0080] “... checks ... whether the authentication processing content ... or the authentication accuracy ... satisfies preset service provision conditions...”<br>[0086] “... if it is a result of an authentication engine highly reliable, for example, if the expected value of the incorrect matching rate is less than 1/10000 or more, for example, ... the service providing unit 21 operates so as to allow settlement of up to 10 million yen ... if more than that, the upper limit of the settlement amount is set to 200,000 yen.”<br>图8、11、13中的条件表、可靠性等级表、服务等级表均体现了“预指派”的规则，将特定的认证处理属性（模态、精度）与风险等级（通过服务条件或等级间接体现）相关联。 | 对比文件公开了服务提供商侧预设了服务提供条件、可靠性等级到服务等级的映射关系。这些预设的规则和表格，本质上是对不同场景（如不同交易类型、金额）下所需安全等级（即风险等级）的预先定义和指派。虽然没有明确使用“背景输入”一词来动态计算风险指数，但其预设的规则体系（例如高金额交易对应更严格的条件）已经隐含了基于“交易类型/金额”这一背景因素来确定风险要求（等级）的思想。因此，“基于预指派的风险等级来确定（风险要求）”这一技术特征被对比文件隐含公开。 |
| **技术特征F**：且其中所述信任指数是基于所述一个或多个传感器输入来确定的《隐含公开》 | [0040] “The verification unit 13 ... performs verification processing by evaluating whether or not the degree of similarity between the input biometric information S1 input from the sensor 11 ... and the registered biometric information S2 ...”<br>[0044]-[0045] 处理证书(S12)中包含的“实现认证精度(a2)”，如平均误匹配率(FMR)、平均误不匹配率(FNMR)等，这些精度指标是基于传感器输入（生物特征信息）的匹配处理结果来评估和表征的。<br>[0088] 可靠性等级表(Ta2)将处理证书中的内容（包括认证精度）映射为可靠性等级。 | 对比文件公开了用户终端基于传感器输入的生物特征信息（S1）进行匹配处理，并生成包含该处理实现精度（如FMR、FNMR）的处理证书。服务提供商侧根据该处理证书中的精度信息（直接源自传感器输入的匹配结果）来确定本次认证结果的可靠性等级。这个“可靠性等级”在技术效果上等同于目标专利中基于传感器输入确定的“信任指数”。因此，该技术特征被对比文件隐含公开。 |
| **技术特征G**：且其中所述背景输入包括所述移动装置的当前背景情境或用户数据或这两者《未公开》 | 对比文件全文未提及利用移动装置（用户终端）所处的实时环境信息（如环境光、声音、运动）作为背景输入。虽然提到了“user's convenience”[0016] 和通过处理证书反映终端能力，但这属于设备静态属性或用户选择，并非动态的“当前背景情境”。也未提及利用用户的历史行为数据（如交易模式、位置历史）作为动态的背景输入。 | 对比文件的核心在于认证处理本身的内容和精度，以及服务提供商侧预设的静态规则表。其决策过程（是否提供服务、提供何种服务）依赖于预定义的条件和本次认证的实时精度，但没有引入目标专利所强调的动态“背景输入”，例如通过环境传感器（光、声、运动）实时感知的装置情境，或通过分析用户历史行为数据（交易记录、位置轨迹）形成的动态风险画像。因此，该技术特征未被对比文件公开。 |
| **技术特征H**：以及执行所选择的验证过程。《直接公开》 | [0054] “... when the user inputs his or her own biometric information from the sensor 11 ... the verification unit 13 performs verification processing ... and sends the collation result ...”（描述了执行验证处理）<br>[0123]-[0125] 描述了用户终端根据服务提供商的附加认证请求，执行新的生物特征输入和认证处理。 | 对比文件明确且多次描述了用户终端执行认证处理（验证过程）的步骤，包括初次认证和根据请求进行的附加认证。这直接公开了“执行验证过程”的技术特征。 |
| **技术特征I**：其中，所述用户数据包括人口统计数据、交易数据或位置数据中的至少之一。《未公开》 | 对比文件中未提及在认证决策过程中使用“人口统计数据”。虽然[0086]提到了根据认证可靠性决定交易金额上限，但这属于服务规则，并非作为输入的用户“交易数据”。全文未提及利用用户的“位置数据”作为认证或风险判断的输入。 | 目标专利明确将人口统计数据、交易数据、位置数据作为背景输入（用户数据）的具体类型。对比文件虽然涉及交易金额，但这是服务提供商设定的规则参数或服务内容，而非作为动态输入的用户历史或实时交易数据。人口统计数据和位置数据在对比文件中均未出现。因此，该技术特征未被对比文件公开。 |
| **技术特征J**：其中，所述一个或多个传感器输入包括话音扫描、面部扫描或指纹扫描中的至少之一。《直接公开》 | [0035] “... when a fingerprint is used as the biometric information, a fingerprint sensor ... is applied.”<br>[0036] “When a face is used as the biometric information, an image sensor ... is applied.”<br>[0129] “... as other examples, it is possible to cite voiceprint, iris, blood vessel (vein) pattern, etc.” | 对比文件明确将指纹和面部（图像）作为生物特征认证的模态，并在其他示例中列举了声纹（话音扫描）。这直接公开了传感器输入包括指纹扫描、面部扫描或话音扫描中的至少之一。 |
| **技术特征K**：其中，所述移动装置的当前背景情境包括与环境声、光或运动有关的背景信息。《未公开》 | 对比文件全文未提及利用环境光传感器、麦克风（环境声）、加速计（运动）等传感器来感知移动装置的当前环境状态，并将此类信息作为“背景情境”用于验证过程的选择或风险判断。 | 目标专利明确将环境声、光、运动等实时环境信息作为重要的“当前背景情境”。对比文件的认证过程选择完全依赖于生物特征传感器本身的输入和预设的静态规则，未涉及对环境情境的感知和利用。因此，该技术特征未被对比文件公开。 |
| **技术特征L**：其中验证过程是用户定义的。《未公开》 | 对比文件描述了用户终端可以执行多种认证方式（如指纹、面部或其组合），并且在[0012]提到“the user can select the content / strength actually used”。但这更倾向于用户在操作时从终端已有的功能中选择，而非在系统层面预先“定义”或“登记”一套个性化的验证过程集。目标专利中的“用户定义”强调用户对可用验证方法的个性化登记和配置，对比文件并未体现这一含义。 | 对比文件虽然提到用户可以选择使用哪种认证方式（例如，选择使用面部识别还是指纹识别），但这属于单次操作时的选择，并非目标专利说明书中所描述的、在验证系统设置阶段由用户预先定义和登记一套验证过程（例如，登记并使用多种验证方法，选择不登记其他方法）的“用户定义”概念。因此，该技术特征未被对比文件公开。 |
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