(57)【要約】【課題】ユーザーが外出先等で、自己の情報、例えば、スケジュールとか住所録、各種の文書・メモ類の閲覧を必要とする場合には、前述したように予め携行可能なノートパソコンとかシステム手帳、携帯電話等の電子機器の管理にも手間がかかる上、自宅に設置されたパソコン等との間で情報が二重化して扱いが煩雑になるという課題がある。【解決手段】署名データを用いるＷｅｂ上において、署名データを演算処理したデータを履歴データとして蓄積する手段と、照合署名データを演算処理したデータが前記履歴データと一致する場合に認証する手段とを備えたことを特徴とする【選択図】図１
2006072697.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
署名データを用いるＷｅｂ上において、署名データを演算処理したデータを履歴データとして蓄積する手段と、照合署名データを演算処理したデータが前記履歴データと一致する場合に認証する手段とを備えたことを特徴とする署名データ認証システム。
【請求項２】
署名データが書出しスタート点から相対座標および筆圧の時間的変化含むことを特徴とする請求項１記載の署名データ認識システム。
【請求項３】
署名データが、社員の入隊室管理する際や社内情報サーバへのアクセスする際に用いることを特徴とする請求項１記載の署名データ認識システム。
【請求項４】
コンピュータに署名データを演算処理したデータを履歴データとして蓄積する手段と、照合署名データを演算処理したデータが前記履歴データと一致する場合に認証する手順を実行するプログラムを記録した媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はユーザーが利用する場所や時間に制約がなく、入退場を希望する個人の情報を内部で容易に取得可能とし、Ｗｅｂ上で管理された入退場者情報を目的に応じて最適な形態で加工することによって利用の拡大をはかったＷｅｂ上で動作する入退場安全管理システム、特に入退場の際の筆記時のペン方向に現れる個人差を利用する認証システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、企業内において、機密事項等の保護を目的とし、社内の各フロアに対しての従業員の入退出を管理する認証システムとして入出力管理システムが利用されている。従来、この入出力システムは従業員が所持すＩＤカードとフロアの出入口に設けられたカードリーダとを利用しており、フロアの出入口の通行可否を示す曜日時間帯別の通行可否情報をＩＤカードのＩＤ番号（識別番号）に関連付けて各カードリーダに予め記憶させておき、従業員がフロアに対して入退出を行うときにＩＤカードのＩＤ番号をカードリーダに読出させ、この読み出しされたＩＤ番号に基づいて各フロアの通行可否、つまり各フロアの出入口のドアの開閉等の制御するものである。
【０００３】
また、近年、特に情報端末に対する不正操作や建物への不正侵入を防止するために「セキュリテイ」の分野で個人識別技術の需要は高まっている。個人識別の方法としては、（１）パスワードや暗証番号などの個人の記憶に依存するもの（２）免許証やクレジットカードなどの個人の所有物によるもの（前述のＩＤ番号がこれに該当する）、（３）署名や声紋などの個人の生成物によるもの（４）指紋や網膜などの個人の生体的特徴に依存するものが存在している（表１参照）。これらの方法の内、（３）及び（４）をバイオメトリクス方式と呼ぶ。従来から個人識別方法としては上記（１）及び（２）の方法が知られている。
【０００４】
【表１】
2006072697.tif 000003
【０００５】
しかし、所有物や記憶情報に依存する方法は不正な方法による第三者の知得や盗難および偽造等のコンピュータ犯罪が増加する近年の状況では必ずしも万全とは言えず、これら従来方式を補完ないし代用するものとしてバイオメトリクス方式が期待されている。バイオメトリクス方式とは予め登録されたテンプレート（本人データ）と入力されるデータと
を照合し、照合度がある範囲内であればその入力データと対応する本人と判別する方法である。バイオメトリクス方法に関し、従来の識別方法として（３）の方式では声紋による識別や（４）の方式では指紋による識別が知られている。しかしながら、声紋による識別は風邪ほど体調による影響を受けやすく、また指紋による識別は主に犯罪捜査等に利用されるものであるため、識別対象者に大きな心理的負担を与えず、識別対象者にとって比較的平易な方法であり、しかも安価で個人識別を行うことができるバイオメトリクス方式の個人識別方法が求められている。
【０００６】
さて（３）の方法の一例として筆跡照合による方法が提案されている。筆跡の照合はＤＮＡや顔の識別と比較して簡単な構成の装置により行えるので、実用性が高い。しかし、別人により本人の筆跡が巧みに模倣される可能性が高く、認証の信頼性が充分とは言えない。
【０００７】
なお、個人識別方法については特許文献１にその技術が示されている。
【０００８】
文字を読み取るツールとしてはイメージスキャナやイメージＯＣＲなどがあるが、筆跡用には一般にはスタイラスペンが用いられる。図１２はスタイラスペンを用いたオンライン手書き文字認識装置の外観図である。スタイラスペン１でタブレット２上に文字を書くと、その信号が認識部に渡され、認識部で文字認識される。また、認識部は文字認識専用のハードウェアではなく、パソコンが使用され、ソフトウェアによって文字認識が行われるようになってきている。
【０００９】
認識部での処理は前処理・正規化、特徴抽出、識別判定の３処理からなっている。スタイラスペンからの情報として書き出しのスタート点からの相対座標（ｘ、ｙ）や筆圧Ｐなどがある。具体的には単位時間ごとの表２のような情報である。
【００１０】
【表２】
2006072697.tif 000004
【００１１】
手書き文字は必ずしも一定していない。書く方向、大きさ、ハードウェア上の雑音等の障害が常にある。そこでこれらの雑音を除去したり、標準の文字パターンと比較するための正規化を行っているのが、認識部の前処理・正規化である。具体的には前処理では余分な点列の除去（相対移動量に基づくサンプリング）、手ぶれやタブレットの分解能に依存するランダム雑音の除去（荷重移動による平滑化）、タブレットの誤動作に起因する独立データの除去などを行う。
【００１２】
前処理が終わった後、図１３に示すように入力文字の大きさと正規化を施す。以上の処理の後に特徴を抽出し、識別判定を行う。認識方法としては基本ストロークの系列をオートマン処理するものと、ストローク間をパターンマッチングを全体的に行うものとがある。
【００１３】
オンライン手書き文字認識は方式面では上記の２方式に大別されるが、筆記者に対する制約面では以下のようにランク分けされる。
【００１４】
（１）筆順・画数ともに所定のもののみを受け入れる。
【００１５】
（２）筆順もしくは画数に一方の自由度をもたせる。
【００１６】
（３）筆順・画数に対する制約をなくす。
【００１７】
（４）楷書体に限らず、崩れ字や続け字も認識する。
以上のようにいくつかの認識のパターンはあるが、署名をパスワードとして使用する場合には自由度が小さいほどよい。自由度が小さいほど、厳密なセキュリティチェックが行えるからである。
【００１８】
また、高度情報化社会の今日において、社会生活を営む上で各種の個人情報も電子化されて、ユーザーの自宅に設置されたパソコン等で管理されて、各自の金銭情報から家計簿、金銭出納簿等の作成により、多目的に利用されている。しかしながら、パソコン等で管理する各種の個人情報は、基本的にパソコン本体あるいは、他の場所から当該パソコン本体と接続しなければ利用することができない。上記に対処して、個人の情報を持ち運ぶためのパソコンの必要なもののみをコピーして携行することのできる小型の各種電子機器が提供されている。
【００１９】
他方でインターネットのＷｅｂ上で提供される各種のビジネスを対象とするグループ情報その他の業務サービスを享受するにはＷｅｂブラウザを搭載した各種の電子機器、例えば、前記パソコン、コンビニに設置されたインターネット端末機器又は携帯電話を用いてインターネットに接続し、ユーザーがＷｅｂブラウザを操作して情報検索から情報提供を受けて、又は提供されている有償・無償の各種業務サービスを享受する手段が一般に行われている。
【特許文献１】特開２００２−１４０７０９公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２０】
しかしながら、ユーザーが外出先等で、自己の情報、例えば、スケジュールとか住所録、各種の文書・メモ類の閲覧を必要とする場合には、前述したように予め携行可能なノートパソコンとかシステム手帳、携帯電話等の電子機器の管理にも手間がかかる上、自宅に設置されたパソコン等との間で情報が二重化して扱いが煩雑になるという課題がある。
【００２１】
一方、インターネットのWeb上で動作する管理システムは、ブラウザが動作する電子機器があれば、どこからでも情報の利用が可能であるが、該情報管理システムのほとんどがビジネスを対象とするグループ情報管理に利用されており、各種の個人情報、例えば、個人別のスケジュールとか、住所録、文書、メモを統合管理する機能はなく、上記インターネットのWeｂ上で提供されるビジネスを対象とするグループ情報の機能表現は、単に機能項目の羅列に近いものであって、個人情報の管理用に使用されているシステム手帳とは全く異なっているため、個人の用途としての情報管理システムとしては利用できない。
【００２２】
近時はインターネットに接続できる電子機器の種類も増えており、画面サイズも種々のものがあるが、Web上で提供されるサービスは表現形態が画一的であり、利用する機器によって、柔軟に表現形態を変えたり、使いやすくした個人情報の管理システムは存在していないのが現状である。
【００２３】
そこで本発明は、上記の問題点を解決して、各種の個人情報を特定のスタイラスペンを用いた入力装置や場所等の制約を受けることなく、Ｗｅｂ上に接続できる環境下であれば、容易に社員の入退室管理および社内情報サーバへアクセスする際のサイン認証をするこ
とができ、Ｗｅｂ上で管理された人事情報、経理／財務情報、営業（売上／仕入）情報、顧客情報などのものを利用目的に応じて照らしあわせることができ、利用するスタイラスペンを用いた入力装置によってＷｅｂ上で提供される各種の管理情報に自由にアクセスできる個人情報の管理システムを提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【００２４】
本発明は、上記の課題を解決するためのもので、署名データを用いるＷｅｂ上において、署名データを演算処理したデータを履歴データとして蓄積する手段、照合署名データを演算処理したデータが前記履歴データと一致する場合には認証する手段を備えたものである。
【発明の効果】
【００２５】
本発明はによれば、前述計算機アルゴリズムにより、署名データを用いるＷｅｂ上での入退室管理システムにおいて、ユーザーが社員の入退室管理や
社内情報サーバへアクセスする際のサイン認証としてサインした署名データを演算処理したデータを履歴データとしてあらかじめ丁寧に書かれたサンプル登録した文字を蓄積する手段を備え、もし、署名された前記データを演算処理したデータが、前記のサンプル登録データに一致しない場合は非認する手段を備えているので、入退出管理システムの役割を果たしている。また、上記計算機アルゴリズムにより高い認識率と早い認識速度をえることができる。さらにまた、Ｗｅｂブラウザがインターネット通信網で接続されているので、Ｗｅｂ上
で管理された人事情報、経理／財務情報、営業（売上／仕入）情報、顧客情報などを利用目的に応じて、サイン認証の際に利用目的に応じて照らしあわせることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
本発明の実施の形態を説明する。図１にシステム概要を示す。
【００２７】
本発明は、上記目標を達成するためにＷｅｂブラウザが動作するスタイラスペンを用いる入力装置４１と個人情報管理システムとをインターネット通信網により接続し、この個人情報管理システム内に配置されたＷＷＷサーバに個人情報データベースを配備したことにより、ユーザーが場所と時間を問わず、任意のスタイラスペンを用いる入力装置４３から個人情報管理システムにアクセスして保管された個人情報を取得するようにしたＷｅｂ上で動作する個人情報の管理システムを基本手段としている。
【００２８】
更にＷｅｂブラウザが動作するスタイラスペンを用いる入力装置と個人情報システムサービスセンター及び及び個人情報管理システムとをインターネット通信網により接続し、該スタイラスペンを用いる入力装置に丁寧に入力サンプル文字用の入力装置４２を配備して、諸連絡手段を介したサインの認証によって、オペレータがスタイラスペンを用いる入力装置のＷｅｂブラウザを代行操作することにより、個人情報管理システム内に配置されたＷＷＷサーバの個人情報データサービスに保管された個人情報を取得する個人情報の管理システムを提供する。
【００２９】
そして、前記Ｗｅｂブラウザが動作する電子機器として、スタイラスペンを用いた入力装置を使用しており、前記個人情報管理システムのサービスは人事情報、経理／財務情報、営業（売上／仕上）情報、顧客情報に関する管理を利用する。
【００３０】
次に入退室管理システムのシステム概要およびプログラムを説明する。
【００３１】
ある登録された特定の数の入力情報をパターンマッチングによって、社員の入退出管理や社内情報サーバへアクセスする際のサイン認識をすることを目標とする。前もって登録
された丁寧に書かれたある特定の文字（サンプル文字）とユーザーが雑に書いた文字（ユーザー文字）とのパターンマッチングに基づいて行われる。時間軸規格化する能力は、動的計画法に基づく時間をねじる技術の使用によって発揮される。この方法をトラジェクトリー・デフォーメーション（Ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ  Ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ）と呼ぶ。
【００３２】
それから、認識部分の過程は二つのステップ（時間軸ずれの正規化、誤差の累積）をふむことで有効に実行されることがわかる（図２参照）。この認識システムはサンプル文字入力プログラム、サンプル文字情報圧縮プログラム、認識プログラムから成る。認識プログラムには、ユーザー文字入力機能、ユーザー文字情報圧縮機能、トラジェクトリー・デフォーメーションによる照合、類似文字のための付加的照合、照合結果出力の機能が含まれている。
【００３３】
ソフトウェア構成として、その概要はまず、サンプル文字、すなわちひらがな４６種類、数字なら１０種類の、認識のための標準型となる文字を始めに書き入れる。そして、処理の高速化のため、サンプル文字の情報を圧縮する。さらにまた、ユーザー文字、すなわち、サンプル文字の中のひとつと同種の一文字を書き入れ、圧縮、サンプルのそれぞれと比較照合し、結果を出力する。しかし、この時、文字を入力してから結果表示までの応答時間が長いと操作性の悪さを感じさせるので、感覚的に瞬間応答を実現するため、書き入れと圧縮・照合をタイムシェアリングの手法で並列処理させている。
【００３４】
本発明で扱う筆速について説明する。筆（ペン）の動く速さ、すなわち筆速は時系列で取り込んだ座標情報から算出する。タブレットより得られる情報は表３のようになる。これより各点間のペン移動量を求めてベクトルとし、極座標表記する。それをまとめたのが表２である。
【００３５】
【表３】
2006072697.tif 000005
【００３６】
【数１】
2006072697.tif 000006
【００３７】
【数２】
2006072697.tif 000007
【００３８】
【数３】
2006072697.tif 000008
【００３９】
ところで、認識のためのトラジェクトリー・デフォーメーションの計算時間は、サンプル文字のベクトル数とユーザー文字のベクトル数の積に比例するので、リアルタイムな応答を実現するために文字を構成するベクトルの数を減らしたい。そこで、似たような角度を連続したベクトルを併合し、手書きの文字の大まかな形を崩すことなく、情報の簡略化を図ることを考える。
【００４０】
第１ベクトルと第２ベクトルを併合して新しいベクトルにできることと仮定する。ただし、新しいベクトルとは第１ベクトルの始点と第２ベクトルの終点をつなげてできるベクトルである。表４は座標移動量の極座標表示をまとめたものである。
【００４１】
【表４】
2006072697.tif 000009
【００４２】
先の例を考えると、この時、併合されてできた新しいベクトルは併合される以前のベクトルのいずれともその角度差を１０度以上としないことを条件とする。表５、図３はベクトル数の圧縮（その１）をまとめたものである。表５の場合、この条件を満たすので、第１ベクトルと第２ベクトルの併合を許される。
【００４３】
【表５】
2006072697.tif 000010
【００４４】
次に第１〜第３ベクトルまでを併合することを仮定する。表６、図４はベクトル数の圧縮（その２）をまとめたものである。この場合も先の条件を満たすので、第１〜第３ベクトルは併合が許される。
【００４５】
【表６】
2006072697.tif 000011
【００４６】
次に第１〜第４ベクトルまでを併合することを仮定する。表７はベクトル数の圧縮（その３）をまとめたものである。この場合、先の条件は満たされない。よって、第１〜第３ベクトルまでの併合が確定し、第４ベクトルは第５ベクトル以降との併合が検討されることになる。
【００４７】
【表７】
2006072697.tif 000012
【００４８】
また、ｐｅｎのｕｐ／ｄｏｗｎも重要な情報なので、ｐｅｎのｕｐベクトルはｐｅｎのｄｏｗｎベクトルと混合して併合されることは許されないこととする。
【００４９】
以上の規則によって、先の例は次のように圧縮される。それをまとめたのが表８の圧縮後のベクトル情報である。これ以降の本文は、この圧縮されたベクトル情報を用いる。図５にベクトルの図の全体の流れを示す。よって、表中を以下のように変更して記載する。
【００５０】
【表８】
2006072697.tif 000013
【００５１】
【数４】
2006072697.tif 000014
【００５２】
２本の関数ａ（ｘ）、ｂ（ｘ）、２つの値の間の誤差を求めるｄ（ａ，ｂ）および片一方の関数を変形・伸縮させる単調増加関数をそれぞれｆ（ｘ）、ｇ（ｘ）とし、２つの関数の間の誤差Ｅは下記のように表すとする。
【００５３】
【数５】
2006072697.tif 000015
【００５４】
ただし、関数ａを区間[ｆo，ｆ1]、関数ｂを[ｇo，ｇ1]で比較する場合、
【００５５】
【数６】
2006072697.tif 000016
【００５６】
【数７】
2006072697.tif 000017
【００５７】
図６には２関数の比較照合を示す。
最小化の問題を計算機で効率的に求める方法を説明する。
関数ａの区間[ｆ0，α]と関数ｂの区間[ｇ0，β]を比較したときの最適化されたＥの値をＥ（α，β）とすると、
【００５８】
【数８】
2006072697.tif 000018
【００５９】
【数９】
2006072697.tif 000019
【００６０】
【数１０】
2006072697.tif 000020
【００６１】
Ｅ（α、β）は近似的に次のように表すことができる。
【００６２】
【数１１】
2006072697.tif 000021
【００６３】
つまり、これは最適化の原理（最適政策の部分系列はやはり最適政策となっている）を数式化したに他ならない。
これを計算機のコードにすると
[１]Ｅ（ｆ０，ｇ０）＝０
[２]αをｆ０からｆ１までΔαステップでループ
[３]βをｇ０からｇ１までΔβステップでループ
[４]Ｅ（α，β）を式（１．１）から選択
[５][３]のループ終了
[６][２]のループ終了
[７]Ｅ＝Ｅ（ｆ１，ｇ１）として求められる
手書き文字の情報を適用する場合、書き始めからの距離を引数として角度を値に持つ一本の関数としてみることができる。つまり、ある文字の書き始めからの距離（ｐｅｎ  ｕｐの部分も含む）をｘとし、そこでのΘ及びｐｅｎの値をａ（ｘ）とするような関数にすることができる。このとき、ｄｉｓｔの値はそのときのΔαになる。この様にして、サンプル文字の中のある一文字をａ（ｘ）にして、ユーザ文字をｂ（ｘ）とすれば、その両者の比較ができる。そして、それらをいろいろなサンプル文字について求めれば、ユーザー文字がどのサンプル文字に属するのか知ることができる。表９に座標圧縮されたベクトル情報を、図７にユーザー文字の例を示す。
【００６４】
【表９】
2006072697.tif 000022
【００６５】
また、図８にサンプル文字関数a（ｘ）、図９にユーザー文字関数ｂ（ｘ）を示す。
サンプル文字関数ａ（ｘ）、ユーザー文字関数ｂ（ｘ）は値として角度及びペンが押下しているか否かの情報を持っている。そこで誤差関数ｄ（ａ，ｂ）を次のように定義する。
【００６６】
【数１２】
2006072697.tif 000023
【００６７】
ｄ１（Θａ，Θｂ）は角度によって定義され、図１０に示すように角度誤差関数ｄ１（Θａ、Θｂ）のようになる。
ｄ２（ｐｅｎａ，ｐｅｎｂ）はサンプル及びユーザーのペンの押下状態によって、決定され、次表のように定義した。
このようにした理由は、サンプル文字及びユーザー文字共に押下されている（すなわち記述されている）状態に比べ、共に押下されていない（記述されていない、ペン移動部分）はあまり重要でない割にベクトルが長く、また書き手もあまり正確さを考慮しないために角度の誤差が大きい。そのため、係数を１／４とし、結果にあまり影響しないようにした。
一方、サンプルでは記述されているのにもかかわらず、ユーザーでは記述されていないというのは矛盾であるため、その部分の誤差が大きく出るように係数を４とした。逆にサンプルで記述されておらず、ユーザーで記述されている場合も矛盾ではあるが、続け字などであり得るため係数を２とした。
【００６８】
ａ（ｘ）、ｂ（ｘ）の代わりにサンプル文字のｉ番目のベクトルをａｉ＝（ｄｉｓｔaｉ，Θaｉ，ｐｅｎaｉ）、同様にユーザー文字のｊ番目のベクトルをｂｊとし、（ａ１，……，ａｉ；ｂ１，……，ｂｊ）まで比較した時のＥの値をＥ（ｉ，ｊ）とすると式（１．１）は
【００６９】
【数１３】
2006072697.tif 000024
【００７０】
と書き表すことができる。
長円内の数値はそこでのＥの値を示し、矢印の数値は（１．３）式第２項の値を示す。
図１１のようになっている時、
【００７１】
【数１４】
2006072697.tif 000025
【００７２】
【数１５】
2006072697.tif 000026
【００７３】
【数１６】
2006072697.tif 000027
【００７４】
図中のｐ、ｑ、ｒは
【００７５】
【数１７】
2006072697.tif 000028
【００７６】
【数１８】
2006072697.tif 000029
【００７７】
【数１９】
2006072697.tif 000030
【００７８】
Ｅ（ｉ，ｊ）は
【００７９】
【数２０】
2006072697.tif 000031
【００８０】
のうち、最も小さい値をとることとなる。
【００８１】
サンプル文字を構成するベクトルの数がｎａ、ユーザー文字がｎｂのとき、最終結果はＥ（ｎａ，ｎｂ）に現れる。しかし、この数値は文字の長さ、すなわちストローウの全長に左右されることが理解できる。他のサンプル文字と比較しなければならないため、正規化をして長さに依存しない値に直さなければならない。
【００８２】
もしも、サンプル文字ベクトル列とユーザー文字ベクトル列が角度の誤差をある一定の値を取って、その他の構造は全く同じと仮定してみよう。すると、出力結果は、
【００８３】
【数２１】
2006072697.tif 000032
【００８４】
に比例することがわかる。
【００８５】
同じ種類の文字なら、同様の結果になると考え、次のように正規化する。
【００８６】
【数２２】
2006072697.tif 000033
【００８７】
この例の場合、
【００８８】
【数２３】
2006072697.tif 000034
【００８９】
これがこの文字の照合結果である。
【００９０】
実験による結果から
1)Ｅ１の値が２５以下でないと、他のサンプル文字と比べたときに殆んど上位に挙げら
れない事がわかっている。
【００９１】
2)どのような大きさで書いたとしても認識結果が同じでならなけばならないという文字認識を考える上で重要な問題だが、これは実用上、大きさの比が２倍程度まで考慮すれば十分である。
以上のことからサンプル文字が与えられてユーザー文字が与えられていない時点でＥ（ｎａ，ｎｂ）の値は、
【００９２】
【数２４】
2006072697.tif 000035
【００９３】
を越えない（もし、越えてしまうと認識結果の候補に挙げられない）ことが分かる。また、ｄの値も必ず正なので、どの時点のＥの値も必ず正なので、どの時点のＥの値もこのＥlimitを越えることができない。（越えた場合は式（１．３）式の選択からいずれ外され、最後まで到達することができない。）このことより、もしＥがＥlimitを越えた場合、その時点でその部分および以降の計算は不必要とされる。こうして計算時間を短縮できる。しかも、計算結果が変化することはない。この場合、計算量は約半分になるが、異種同士の文字ならば、最後まで照合することなく、認識から除外されることになるので、計算量はずっと減ることになる。
【００９４】
以上のように、本発明は前述計算機アルゴリズムにより、署名データを用いるＷｅｂ上での入退室管理システムにおいて、ユーザーが社員の入退室管理や
社内情報サーバへアクセスする際のサイン認証としてサインした署名データを演算処理したデータを履歴データとしてあらかじめ丁寧に書かれたサンプル登録した文字を蓄積する手段を備え、もし、署名された前記データを演算処理したデータが、前記のサンプル登録データに一致しない場合は非認する手段を備えているので、入退出管理システムの役割を果たしている。また、上記計算機アルゴリズムにより高い認識率と早い認識速度をえることができる。さらにまた、Ｗｅｂブラウザがインターネット通信網で接続されているので、Ｗｅｂ上
で管理された人事情報、経理／財務情報、営業（売上／仕入）情報、顧客情報などを利用目的に応じて、サイン認証の際に利用目的に応じて照らしあわせることができる。
【産業上の利用可能性】
【００９５】
本発明は、ユーザーが利用する場所や時間に制約がなく、入退場を希望する個人の情報を内部で容易に取得可能とした認証システムに用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【００９６】
【図１】本発明の一実施の形態に係る、認証システムの概要を示すブロック図
【図２】本発明の一実施の形態に係る、認証システムのうちの照合結果までの流れを示すフローチャート
【図３】本発明の一実施の形態に係る、認証システムにおける照合課程において類似角度を連続したベクトルを併合するベクトル圧縮の一例を示すベクトル図
【図４】本発明の一実施の形態に係る、認証システムにおける照合課程において類似角度を連続したベクトルを併合するベクトル圧縮の一例を示すベクトル図
【図５】本発明の一実施の形態に係る、認証システムにおける照合される字のベクトルの全体の流れを示すベクトル図
【図６】本発明の一実施の形態に係る、認証システムにおいて用いられる２関数を比較照合した図
【図７】本発明の一実施の形態に係る認証システムにおいて、入力されたユーザー文字の例を示すベクトル図
【図８】本発明の一実施の形態に係る認証の過程で用いるサンプル文字関数を示す特性図
【図９】本発明の一実施の形態に係る認証に入力されたユーザー文字を表すユーザー文字関数を示す特性図
【図１０】本発明の一実施の形態に係る認証システムに用いる誤差角度関数を示す図
【図１１】本発明の一実施の形態に係る認証システムにおいて、文字中の各点におけるユーザー文字関数とサンプル文字関数の誤差値Ｅの関係を示す模式図
【図１２】従来の認証システムにおける手書き文字認識を説明する図
【図１３】従来の認証システムにおける手書き文字の正規化を説明する図
【符号の説明】
【００９７】
４１  ４３  スタイラスペンを用いる入力装置
４２  入力サンプル文字用の入力装置
【図１】
2006072697.tif 000036
【図２】
2006072697.tif 000037
【図３】
2006072697.tif 000038
【図４】
2006072697.tif 000039
【図５】
2006072697.tif 000040
【図６】
2006072697.tif 000041
【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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