(57)【要約】【課題】キー入力者が本人か否かを精度よく判定する。【解決手段】ユーザ端末３０は、センサ２０の装着者の手または腕の動きを示す加速度データを時系列で記録し、また、ユーザ端末３０への打鍵イベントの発生時刻を記録する。そして、ユーザ端末３０は、加速度データの値に所定値以上の変化が生じている時間帯である変化区間内に打鍵イベントが発生している場合、ユーザ端末３０への入力者はセンサ２０の装着者であると判定する。一方、変化区間内に打鍵イベントが発生していない場合、ユーザ端末３０は、ユーザ端末３０への入力者はセンサ２０の装着者ではないと判定する。【選択図】図１
2018089147.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサの装着者の手または腕の動きを計測するセンサから送信された、前記センサの装着者の手または腕の動きを示すセンサデータを受け付けるデータ受信部と、
前記センサデータを時系列で記録するセンサデータ記録部と、
ユーザ端末への打鍵イベントの発生時刻を記録するログ記録部と、
前記センサデータの値に所定値以上の変化が生じている時間帯である変化区間と、前記打鍵イベントの発生時刻とを照合し、前記変化区間に前記打鍵イベントが発生している場合、前記ユーザ端末への入力者は前記センサの装着者であると判定する判定部と
を備えることを特徴とする本人性判定装置。
【請求項２】
前記センサデータは、３軸方向の加速度データであり、
前記本人性判定装置は、さらに、
各時刻における前記３軸方向の加速度データを一次元化した加速度を用いて、時系列での前記一次元化した加速度の値の示す波形に対して、前記波形の振幅が所定の閾値を超えている時間帯がある場合、前記時間帯を、前記変化区間として算出する変化区間算出部を備えることを特徴とする請求項１に記載の本人性判定装置。
【請求項３】
前記変化区間算出部は、
時系列での前記一次元化した加速度の値の示す波形に対して、包絡線検波を行い、検波された包絡線の示す振幅の値が所定の閾値を超えている時間帯がある場合、前記時間帯を、前記変化区間として算出することを特徴とする請求項２に記載の本人性判定装置。
【請求項４】
前記データ受信部は、さらに、
生体認証装置による前記センサの装着者の生体認証の結果を受信し、
前記ユーザ端末は、
前記生体認証の結果が、前記装着者が正当なユーザであることを示すものである場合、前記ユーザ端末のユーザに対する入力の開始指示を表示することを特徴とする請求項１に記載の本人性判定装置。
【請求項５】
本人性判定装置が、
センサの装着者の手または腕の動きを計測するセンサから送信された、前記センサの装着者の手または腕の動きを示すセンサデータを受け付けるデータ受信ステップと、
前記センサデータを時系列で記録するセンサデータ記録ステップと、
ユーザ端末への打鍵イベントの発生時刻を記録するログ記録ステップと、
前記センサデータの値に所定値以上の変化が生じている時間帯である変化区間と、前記打鍵イベントの発生時刻とを照合し、前記変化区間に前記打鍵イベントが発生している場合、前記ユーザ端末への入力者は前記センサの装着者であると判定する判定ステップと
を含んだことを特徴とする本人性判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、本人性判定装置、および、本人性判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
電子行政やＷｅｂ上で行われる資格試験等、オンラインサービスでなりすまし申請や替え玉受験等の不正が懸念されている。なりすましや替え玉を防止するための認証方式として、記憶による認証（例えば、パスワードによる認証）、所有物による認証（例えば、ＩＣカードによる認証）、身体的特徴による認証（例えば、指紋や静脈による認証）等が知られている。
【０００３】
しかし、これらの認証方式では、サービス利用開始時に、一度だけ認証することが多く、認証後のキーボード操作時に他人と入れ替わることで、不正な操作が行われるおそれがある。このような他人との入れ替わりによる対策として、被認証者のキー入力時のキーストローク等の行動における、本人の癖を利用した認証（行動的特徴による認証）も提案されている（非特許文献１参照）。例えば、上記のキーストロークを用いた認証では、被認証者がキーを打つときのパターンや速度、リズム等の特徴量を用いることで、行動時における被認証者の本人性を確認できる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】佐村敏治等、「非定型な日本語文入力におけるキーストロークダイナミクス識別」、システム制御情報学会論文誌、Vol.22、No.4、pp.145-153、2009
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、例えば、上記のキーストロークを用いた認証では、被認証者のキー操作（打鍵）の特徴量が変化すると、認証精度が低下する可能性がある。キー操作の特徴量の変化が生じる要因としては、キー操作の習熟度合いの変化によるもの、緊張などの精神状態によるもの、腕や手への怪我によるもの、慣れないキーボードの使用によるものなど、主に通常とは異なる状態でキー入力が行われる場合が考えられる。
【０００６】
そこで、本発明は、前記した問題を解決し、キー入力者が本人か否かを精度よく判定することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記した課題を解決するため、本発明は、センサの装着者の手または腕の動きを計測するセンサから送信された、前記センサの装着者の手または腕の動きを示すセンサデータを受け付けるデータ受信部と、前記センサデータを時系列で記録するセンサデータ記録部と、ユーザ端末への打鍵イベントの発生時刻を記録するログ記録部と、前記センサデータの値に所定値以上の変化が生じている時間帯である変化区間と、前記打鍵イベントの発生時刻とを照合し、前記変化区間に前記打鍵イベントが発生している場合、前記ユーザ端末への入力者は前記センサの装着者であると判定する判定部とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、キー入力者が本人か否かを精度よく判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、本実施形態の本人性判定システム（システム）の概要を説明する図である。
【図２】図２は、図１のシステムにおけるキー打鍵ログと加速度データとの照合を説明する図である。
【図３】図３は、図１の認証装置の構成例を示す図である。
【図４】図４は、図３の認証装置の具体例を示す図である。
【図５】図５は、図１のセンサの構成例を示す図である。
【図６】図６は、図５のセンサの具体例を示す図である。
【図７】図７は、図１のユーザ端末の構成例を示す図である。
【図８】図８は、タイムスタンプの値の調整後の打鍵イベントおよび加速度データの例を示す図である。
【図９】図９は、図１のシステムの処理手順の例を示すシーケンス図である。
【図１０】図１０は、図９のＳ３５のキー打鍵ログ−加速度データ照合処理の例を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、本人性判定プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
（実施形態）
以下、図面を参照しながら、本発明を実施するための形態（実施形態）について説明する。なお、本発明は、本実施形態に限定されない。
【００１１】
まず、図１を用いて、本実施形態のシステムの概要を説明する。システムは、例えば、認証装置１０と、センサ２０と、ユーザ端末（本人性判定装置）３０とを備える。
【００１２】
認証装置１０は、ユーザの生体情報を用いてユーザの認証（例えば、静脈認証）を行い、また脈波センサにより当該ユーザの脈波を取得する。なお、以下では、認証装置１０は、ユーザの生体情報として静脈パターンを用いる場合を例に説明するが、これに限定されない。
【００１３】
また、センサ２０は、自身のセンサ２０のユーザと認証装置１０のユーザとの同一性を確認するため、所定期間における両装置のユーザの脈波を用いる場合を例に説明するが、これに限定されない。例えば、センサ２０は、両装置のユーザの脈波に代えて、ユーザの心電図や振動状態等の生体情報を用いてもよい。
【００１４】
センサ２０は、当該センサ２０の装着者（ユーザ）の手または腕の動きを計測し、また脈波センサにより装着者の脈波を取得する。このセンサ２０は、例えば、ユーザの手または腕に装着される加速度センサや、ユーザの手または腕の筋肉の活動電位（ＥＭＧ）を取得するＥＭＧ装置等である。また、このセンサ２０の形状は、リストバンド型、グローブ型、リング型、ネイルチップ型等である。さらに、センサ２０は、ユーザの片手に装着されてもよいし、両手に装着されてもよい。以下では、センサ２０は、ユーザの片手に装着され、ユーザの手または腕のＸ，Ｙ，Ｚ軸方向の加速度を計測するリストバンド型の加速度センサである場合を例に説明する。
【００１５】
ユーザ端末３０は、ユーザのキー操作（例えば、キーボードのキー打鍵）に基づき、様々な処理を実行する。このユーザ端末３０は、ユーザのキー打鍵イベントを記録する。なお、ユーザ端末３０は、ユーザからの操作を、キーボード等の入力装置の他、例えば、タッチパネル等、ユーザ端末３０に内蔵される入力手段により受け付けるようにしてもよい。
【００１６】
また、ユーザ端末３０は、センサ２０からセンサデータ（例えば、加速度データ）を取得する。そして、ユーザ端末３０は、キー打鍵ログとセンサ２０の加速度データとの発生時刻照合により人物の同一性判定を行う。例えば、ユーザ端末３０は、加速度データからセンサ装着者によるキー打鍵が発生したと推定される時刻と、キー打鍵ログにおいてキー打鍵が発生した時刻とが同じであれば、キー入力者とセンサ装着者とは同一人物であると判定する。
【００１７】
ユーザ端末３０は、例えば、認証装置１０でユーザの生体認証で認証に成功し、また認証装置１０およびセンサ２０で測定された脈波の照合によりセンサ２０のユーザが認証装置１０の被認証者（ユーザ）と同一人物であることが確認できると、ユーザのキー操作を受け付ける。
【００１８】
例えば、認証装置１０は、静脈認証により被認証者が正当なユーザであることを確認する。また、認証装置１０およびセンサ２０はそれぞれユーザの脈波を測定する。そして、センサ２０は、認証装置１０の脈波データ（脈波２）と、自身で測定した脈波データ（脈波１）との脈波の発生時刻照合による人物（ユーザ）の同一性判定を行う。すなわち、センサ２０は、認証装置１０で測定した脈波データと、センサ２０で測定した脈波データとを照合し、同じ時刻に同一心拍動由来の脈波が発生しているか否かを判定する。そして、センサ２０は、同じ時刻に同一心拍動由来の脈波が発生していれば、認証装置１０のユーザ（被認証者）とセンサ２０のユーザ（センサ装着者）とは同一人物と判定する。また、認証装置１０により、ユーザ（被認証者）が正当なユーザであることを確認できていれば、システムは、センサ装着者が正当なユーザであることを確認できる。
【００１９】
上記のようにして、システムは、センサ装着者が正当なユーザであることを確認できると、ユーザ端末３０はユーザのキー打鍵ログを記録し、また、センサ２０はユーザの加速度データを取得する。その後、システムは、キー打鍵とユーザの加速度データとの発生時刻照合による人物（ユーザ）の同一性判定を行う。
【００２０】
例えば、システムは、ユーザの加速度データに変化が発生している（キー打鍵が行われたと推定される）のと同じ時間帯に、キー打鍵が発生していれば、センサ２０のユーザ（センサ装着者）とユーザ端末３０のユーザ（キー操作者）とは同一人物と判定する。これにより、システムは、ユーザ端末３０のキー操作者が正当なユーザ（本人）であるか否かを判定することができる。
【００２１】
なお、ユーザ端末３０は、キー打鍵ログと加速度データとの照合（同一人物性判定）を行う際、例えば、以下のようにして行う。ここでは、ユーザ端末３０は、各時刻のＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の加速度データとして、図２の右下のグラフに示す値を得た場合を考える。なお、図２の右下のグラフには、打鍵イベントが発生したタイミングも併記している。
【００２２】
例えば、ユーザ端末３０は、図２の右下のグラフに示す、各時刻におけるＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の加速度データを合成した値（合成加速度）を算出すると、時系列での合成加速度の値の波形に対して、図２の左下に示すように包絡線検波を行う。そして、ユーザ端末３０は、検波された波形の振幅が所定の閾値を超えている時間帯を探索する。つまり、ユーザ端末３０は、検波された包絡線の示す振幅の値が所定の閾値を超えている（加速度データが大きく変動している）時間帯を探索する。そして、検波された波形の振幅が所定の閾値を超えている時間帯があれば、ユーザ端末３０は、この時間帯（変化区間）を、キー打鍵が行われた区間と推定する。
【００２３】
ここで、ユーザ端末３０は、当該変化区間と、キー打鍵ログに示される打鍵イベントの発生時刻との一致率が所定の閾値以上であれば、センサ２０のユーザとユーザ端末３０のユーザとが同一人物と判定する。一方、当該変化区間と、キー打鍵ログに示される打鍵イベントの発生時刻との一致率が所定の閾値未満であれば、センサ２０のユーザとユーザ端末３０のユーザとが同一人物ではないと判定する。
【００２４】
上記のシステムによれば、ユーザ端末３０の操作等について、正当なユーザ（本人）による操作であることを確認することができる。
【００２５】
（認証装置）
次に、図３を用いて、認証装置１０の構成を説明する。認証装置１０は、静脈画像取得部１１と、第１の脈波データ取得部１２と、記憶部１３と、制御部１４と、通信部１５とを備える。
【００２６】
静脈画像取得部１１は、認証装置１０のユーザの静脈画像（静脈パターン）を取得する。例えば、静脈画像取得部１１は、認証装置１０の静脈認証用センサ（図４参照）にユーザの指が置かれたことを検知すると、静脈認証用センサにより指の静脈パターンを取得する。
【００２７】
第１の脈波データ取得部１２は、所定期間、認証装置１０のユーザの脈波データを取得する。例えば、第１の脈波データ取得部１２は、認証装置１０の静脈認証用センサ（図４参照）にユーザの指が置かれたことを検知すると、光電式脈波センサ（図４参照）により所定期間、ユーザの脈波データを取得する。
【００２８】
記憶部１３は、制御部１４が処理を実行する際に参照する各種データを記憶する。例えば、記憶部１３は、ユーザの認証情報であるユーザ情報を記憶する。このユーザ情報は、例えば、ユーザの静脈パターン等を示した情報である。
【００２９】
制御部１４は、認証装置１０全体の制御を司る。通信部１５は、外部装置（例えば、センサ２０）との間で有線または無線の通信を行うための通信インタフェースを司る。
【００３０】
制御部１４は、認証部１４１と、第１の脈波特徴量抽出部１４２と、第１のデータ送信部１４３とを備える。認証部１４１は、ユーザの生体情報を用いて、当該ユーザの認証を行う。例えば、認証部１４１は、静脈画像取得部１１で取得したユーザの静脈パターンと、記憶部１３のユーザ情報に登録される当該ユーザの静脈パターンとを照合することにより、当該ユーザの認証を行う。
【００３１】
第１の脈波特徴量抽出部１４２は、第１の脈波データ取得部１２で取得した脈波データの特徴量を抽出する。例えば、第１の脈波特徴量抽出部１４２は、第１の脈波データ取得部１２で取得した所定期間の脈波データから、当該脈波データにおける脈波の波ごとの開始時刻を抽出した時系列データを作成する。
【００３２】
なお、認証装置１０で取得した脈波データの特徴量の抽出は、センサ２０やユーザ端末３０で行ってもよい。この場合、認証装置１０は、当該認証装置１０で取得した脈波データ（生データ）をセンサ２０やユーザ端末３０へ送信する。
【００３３】
第１のデータ送信部１４３は、認証部１４１による認証の結果と、第１の脈波特徴量抽出部１４２で抽出した脈波特徴量とを、通信部１５経由でセンサ２０へ送信する。なお、このとき第１のデータ送信部１４３は、認証装置１０の署名を付与して送信してもよい。
【００３４】
上記の認証装置１０の具体例を説明する。例えば、認証装置１０の静脈画像取得部１１は、図４に示すような静脈認証用センサを備え、この静脈認証用センサは、ユーザの指が挿入されると、当該ユーザの指の部分の静脈パターンを取得する。また、例えば、第１の脈波データ取得部１２は、図４に示すような光電式脈波センサを備え、この光電式脈波センサは、上記の静脈認証用センサを覆うようにユーザの指が１本のみ入るよう配置される。認証装置１０をこのような構成とすることで、認証装置１０は、静脈パターンの被認証者自身の脈波データを確実に取得することができる。
【００３５】
また、認証装置１０は、所定期間、上記の静脈認証用センサ（静脈画像取得部１１）で静脈の動画を撮影し、撮影した動画の示す静脈の収縮の様子から、脈波データを推測してもよい。このようにすることで、認証装置１０は静脈画像取得部１１とは別に、第１の脈波データ取得部１２を用意する必要がなくなる。
【００３６】
（センサ）
次に、図５を用いて、センサ２０の構成を説明する。センサ２０は、ユーザの手や腕に装着され、ユーザの手や腕の動きを示す加速度データを取得する。このセンサ２０は、加速度取得部２１と、第２の脈波データ取得部２２と、記憶部２３と、制御部２４と、通信部２５とを備える。
【００３７】
加速度取得部２１は、センサ２０のユーザの手や腕の加速度を取得する。この加速度取得部２１は、例えば、センサ２０のユーザの手や腕の加速度を測定する加速度センサにより実現される。
【００３８】
第２の脈波データ取得部２２は、所定期間、センサ２０のユーザの脈波データを取得する。例えば、第２の脈波データ取得部２２は、センサ２０が装着されたことを検知すると、所定期間、ユーザの脈波データを取得する。
【００３９】
記憶部２３は、制御部２４が処理を実行する際に参照する各種データを記憶する。また、記憶部２３は、制御部２４で取得したユーザの脈波データや加速度データ等を一時的に記憶する。
【００４０】
制御部２４は、センサ２０全体の制御を司る。通信部２５は、外部装置（例えば、認証装置１０やユーザ端末３０）との間で有線または無線の通信を行うための通信インタフェースを司る。
【００４１】
制御部２４は、第２の脈波特徴量抽出部２４１と、脈波照合部２４２と、第２のデータ送信部２４３とを備える。
【００４２】
第２の脈波特徴量抽出部２４１は、第２の脈波データ取得部２２で取得した脈波データの特徴量を抽出する。例えば、第２の脈波特徴量抽出部２４１は、第１の脈波特徴量抽出部１４２と同様に、所定期間における脈波データの特徴量（脈波特徴量）として、脈波の波ごとの開始時刻を抽出した時系列データを作成する。
【００４３】
脈波照合部２４２は、認証装置１０のユーザの脈波と、センサ２０のユーザの脈波との照合を行う。具体的には、脈波照合部２４２は、まず、通信部２５経由で、認証装置１０から、認証装置１０によるユーザの認証の結果と、認証装置１０のユーザの脈波特徴量とを受信する。そして、脈波照合部２４２は、同時刻における、認証装置１０のユーザの脈波特徴量と、第２の脈波特徴量抽出部２４１で抽出したセンサ２０のユーザの脈波特徴量との照合を行う。
【００４４】
一例を挙げると、脈波照合部２４２は、同時刻における、認証装置１０のユーザの脈波特徴量と、第２の脈波特徴量抽出部２４１で抽出したセンサ２０のユーザの脈波特徴量とで対応する脈波の開始時刻を照合する。
【００４５】
そして、例えば、照合の結果、脈波の一致率が所定値以上であり、かつ、認証装置１０から受信したユーザの認証の結果が、当該ユーザが正当なユーザであることを示すものであれば、脈波照合部２４２は、センサ２０のユーザは正当なユーザであると判定する。一方、脈波の一致率が所定値未満である場合、または、認証装置１０から受信したユーザの認証の結果が、当該ユーザが正当なユーザであることを示すものでなければ、脈波照合部２４２は、センサ２０のユーザは正当なユーザではないと判定する。
【００４６】
第２のデータ送信部２４３は、脈波照合部２４２による判定結果（例えば、認証装置１０から受信したユーザの認証の結果、および、認証装置１０のユーザおよびセンサ２０のユーザの脈波特徴量の照合結果）を通信部２５経由でユーザ端末３０へ送信する。また、第２のデータ送信部２４３は、加速度取得部２１で取得した加速度データを通信部２５経由でユーザ端末３０へ送信する。なお、このとき第２のデータ送信部２４３は、センサ２０の署名を付与して送信してもよい。
【００４７】
センサ２０の具体例を説明する。センサ２０は、例えば、図６に示すように、リストバンド型の形状である。このセンサ２０は、第２の脈波データ取得部２２として脈波センサを装備する。また、このセンサ２０は、ユーザの認証後、他のユーザに装着された場合にこれを検知するため、例えば、図６に示すように、近接センサを装備してもよい。また、センサ２０のバンド部分を切断検知バンドにより構成してもよい。さらに、センサ２０に着脱センサ付きロック機構を装備してもよい。
【００４８】
（ユーザ端末）
次に、図７を用いて、ユーザ端末３０の構成を説明する。ユーザ端末３０は、例えば、キーボード等のキー操作に基づき、ソフトウェアやハードウェアを動作させる。このときユーザ端末３０は、キー操作に伴うキーの押しおよび戻りのイベント（打鍵イベント）を検出し、タイムスタンプとともに記録する。また、ユーザ端末３０は、センサ２０から加速度データを受信し、上記の打鍵イベントと照合することにより、センサ２０のユーザとユーザ端末３０のユーザとが同一人物か否かを判定する。
【００４９】
つまり、ユーザ端末３０は、ユーザの手または腕の筋肉の動きが、ユーザ端末３０のキー操作とリンクしているかにより、センサ２０のユーザとユーザ端末３０のユーザとが同一人物か否かを判定する。
【００５０】
このユーザ端末３０は、打鍵イベント取得部３１と、入出力部３２と、記憶部３３と、制御部３４と、通信部３５とを備える。
【００５１】
打鍵イベント取得部３１は、ユーザ端末３０のユーザのキー操作による打鍵イベントを取得する。この打鍵イベントは、基本的に、キーの押し（Down）および戻り（Up）のペアからなる。
【００５２】
入出力部３２は、外部装置（例えば、ユーザ端末３０に接続される表示装置、キーボード、マウス等）との間のデータ入出力のインタフェースを司る。記憶部３３は、制御部３４が処理を実行する際に参照する各種データを記憶する。例えば、記憶部３３は、打鍵イベント取得部３１で取得した打鍵イベントや、センサ２０から受信した加速度データを一時的に記憶する。
【００５３】
制御部３４は、ユーザ端末３０全体の制御を司る。通信部３５は、外部装置（例えば、センサ２０）との間で有線または無線の通信を行うための通信インタフェースを司る。
【００５４】
制御部３４は、データ受信部３４１と、センサデータ記録部３４２と、ログ記録部３４３と、加速度データ前処理部３４４と、時刻同期部３４５と、変化区間算出部３４６と、判定部３４７と、表示処理部３４８とを備える。
【００５５】
データ受信部３４１は、センサ２０から、認証装置１０のユーザの認証の結果、および、認証装置１０のユーザおよびセンサ２０のユーザの脈波特徴量の照合結果を受信する。また、データ受信部３４１は、センサ２０からのユーザの加速度データを受信する。
【００５６】
センサデータ記録部３４２は、データ受信部３４１で受信した加速度データを時系列で記憶部３３に記録する。ログ記録部３４３は、打鍵イベント取得部３１で取得した打鍵イベント（打鍵の発生時刻と打鍵されたキー）を打鍵ログとして記憶部３３に記録する。
【００５７】
加速度データ前処理部３４４は、データ受信部３４１で受信したユーザの加速度データの前処理を行う。この前処理は、例えば、加速度データが、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の３軸方向の加速度データである場合、３軸方向の加速度データの一次元化や、加速度データにおける打鍵以外の動きに基づく加速度データを除去する処理（ノイズリダクション）等である。
【００５８】
なお、加速度データの一次元化は、例えば、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の３軸方向の加速度データのうち、キー打鍵時の加速度変化が最も大きくなる軸の加速度データを選択することにより行ってもよい。また、加速度データの一次元化は、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の３軸方向の加速度データの合成加速度データを算出することにより行ってもよい。この合成加速度データは、例えば、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の３軸方向の加速度データをそれぞれ、Ｘ、Ｙ、Ｚとした場合の、合成加速度Ｇ＝√（（Ｘ２＋Ｙ２＋Ｚ２））等により算出される。
【００５９】
また、加速度データのノイズリダクションは、例えば、加速度データの振幅値や周波数等について許容範囲（打鍵時の加速度データと推定される範囲）を定義しておき、許容範囲の値から外れた加速度データについては、打鍵以外の動きに基づく加速度データではないと考え、除外することにより行われる。なお、このノイズリダクションは、予めユーザごとに打鍵時および非打鍵時の加速度データを教師データとして機械学習を行い、非打鍵時の加速度データを分類することにより行ってもよい。
【００６０】
時刻同期部３４５は、打鍵ログにおける打鍵イベントの発生時刻と加速度データの発生時刻との同期をとる。これは、ユーザ端末３０とセンサ２０とで時計のずれがあった場合、実際には打鍵イベントと加速度センサとで発生時刻が同じだとしても、打鍵イベントと加速度データとでタイムスタンプの値にもずれが生じるおそれがあるからである。このような時刻のずれを調整するため、時刻同期部３４５は、例えば、ユーザにキャリブレーションのための打鍵を促し、そのときに発生した打鍵イベントおよび加速度データはそれぞれ同時刻に起こったものであるとし、打鍵ログにおける打鍵イベントおよび加速度データのタイムスタンプの値（発生時刻）を調整する。
【００６１】
例えば、時刻同期部３４５が、上記のように打鍵ログにおける打鍵イベントおよび加速度データ（ここではＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の３軸方向の加速度データ）のタイムスタンプ（発生時刻）の値を調整することで、例えば、図８に示すようなデータを得ることができる。
【００６２】
変化区間算出部３４６は、加速度データの変化が所定の値を超えている区間を算出する。例えば、変化区間算出部３４６は、加速度データに基づき、連続した打鍵（連続打鍵）が行われたと推定される時間帯（連続打鍵区間）を変化区間として算出する。変化区間算出部３４６は、例えば、以下のようにして連続打鍵区間を算出する。
【００６３】
まず、変化区間算出部３４６は、加速度データ前処理部３４４により一次元化された加速度データの値を受け取る。次に、変化区間算出部３４６は、一次元化された加速度データの時系列での値を示す波形に対して、包絡線の検波を行う（図２の左下に示す包絡線参照）。その後、変化区間算出部３４６は、検波された波形の振幅値が所定の閾値を超えている時間帯がある場合、この時間帯を、連続打鍵区間とする。
【００６４】
なお、変化区間算出部３４６が、加速度データの時系列での値を示す波形に対して、包絡線検波を用いて、連続打鍵区間を算出（検出）することで、連続打鍵区間が必要以上に細切れになってしまうことを避けることができる。つまり、変化区間算出部３４６は、連続打鍵されたと推定される区間を、できるだけひとまとまりの区間として検出しやすくなる。また、変化区間算出部３４６が、連続打鍵区間の算出に、上記のように包絡線検波を用いることで、連続打鍵区間の算出に要する計算量を低減できる。
【００６５】
なお、変化区間算出部３４６は、上記の連続打鍵区間として、加速度データの時系列での値の振幅値が、所定の閾値を超えている時間帯を用いてもよい。
【００６６】
判定部３４７は、加速度データにおける変化区間（例えば、上記の連続打鍵区間）と、打鍵イベントの発生時刻とを照合することにより、ユーザ端末３０への入力者とセンサ２０の装着者とが同一人物か否かを判定する。
【００６７】
例えば、判定部３４７が、キー打鍵ログにおける打鍵イベントの発生時刻（キー押しイベント時刻およびキー戻りイベント時刻）と、加速度データによる連続打鍵区間開始時刻および連続打鍵区間終了時刻とを照合する。そして、照合の結果、両者の一致率が所定の閾値以上の場合、判定部３４７は、キー打鍵ログ−加速度データ照合結果をＯＫと判定し、ユーザ端末３０への入力者とセンサ２０の装着者とは同一人物であると判定する。一方、両者の一致率が所定の閾値未満の場合、キー打鍵ログ−加速度データ照合結果をＮＧと判定し、ユーザ端末３０への入力者とセンサ２０の装着者とは同一人物ではないと判定する。つまり、判定部３４７は、ユーザ端末３０のキー打鍵は正当なユーザによる操作ではないと判定する。
【００６８】
なお、上記のように、判定部３４７が、上記の加速度データにおける変化区間と、打鍵イベントの発生時刻との照合に、ある程度の打鍵の動作のまとまりである連続打鍵区間を用いることで、以下のようなメリットがある。すなわち、システムが、リストバンド型の加速度センサ等、ユーザの指それぞれの動きを捉え、キーの打鍵１つ１つを独立して検出することが難しいセンサを用いる場合でも、判定部３４７は、打鍵イベントの発生時刻と、センサ２０の装着者が打鍵の動作を行った発生時刻との照合を行いやすくなる。
【００６９】
なお、判定部３４７が、加速度データから得られた連続打鍵区間に、打鍵イベントのキー押し／戻り時刻が含まれていれば、ユーザ端末３０への入力者とセンサ２０の装着者とは同一人物と判定してもよい。また、判定部３４７は、上記の加速度データから得られた連続打鍵区間に、打鍵イベントのキー押し／戻り時刻が含まれているか否かに加え、加速度データの値がゼロに近い時間（ユーザの手または腕が動いていないと推定される時間）に、打鍵イベントのキー押し／戻りもない（打鍵がされていない）か否か、あるいは、打鍵イベントのキー押し／戻りがない（打鍵がされていない）時間に、加速度データの値もゼロに近いか否か等も考慮して一致率を算出し、この一致率が所定の閾値以上か否かにより、ユーザ端末３０への入力者とセンサ２０の装着者とが同一人物か否かを判定してもよい。
【００７０】
判定部３４７が、上記のようにして一致率を算出することで、センサ２０のユーザが手または腕を動かしたときに、ユーザ端末３０においても打鍵があったか否かを精度よく判定することができる。つまり、判定部３４７は、キー打鍵と加速度データとの一致率を精度よく算出することができる。
【００７１】
なお、センサ２０がユーザの片手に装着されている場合、判定部３４７は、キー打鍵ログに記録された打鍵キーの種類から、センサ２０が装着されている方の手で打鍵したと推定されるキーの打鍵イベントを抜き出し、照合処理を行う。
【００７２】
ここで、ユーザがキーボード上の特定のキーの打鍵を、左右どちらの手で行うかは個人差があると考えられる。従って、例えば、ユーザ端末３０への入力に用いられるキーボードのキー配置がＱＷＥＲＴＹ配置であれば、ホームポジションを基準として左手右手それぞれがカバーするキー範囲を決めてもよいし、機械学習等を用いて、キー入力における個人差を学習させておいてもよい。また、判定部３４７による上記のキー打鍵ログ−加速度データ照合を、所定時間ごとに実施してもよいし、まとめて一度に行ってもよい。
【００７３】
表示処理部３４８は、制御部３４から出力された情報を入出力部３２経由で表示装置（図示省略）に表示する。
【００７４】
例えば、表示処理部３４８は、データ受信部３４１で受信した、認証装置１０によるユーザの認証結果と、認証装置１０のユーザおよびセンサ２０のユーザの脈波特徴量の照合結果とを表示する。また、認証装置１０によるユーザの認証結果が認証成功を示すものであり、かつ、認証装置１０のユーザおよびセンサ２０のユーザの脈波特徴量の照合結果が一致を示すものである場合、表示処理部３４８は、ユーザにキー操作の開始を指示するメッセージを表示する。一方、認証装置１０によるユーザの認証結果が認証失敗を示すものである場合、または、認証装置１０のユーザおよびセンサ２０のユーザの脈波特徴量が不一致を示すものである場合、表示処理部３４８は、その旨を示すメッセージを表示する。
【００７５】
また、表示処理部３４８は、判定部３４７による判定結果、すなわち、ユーザ端末３０のキー操作が正当なユーザによる操作か否かの判定結果を表示する。
【００７６】
（処理手順）
次に、図９を用いて、システムの処理手順例を説明する。まず、認証装置１０の認証部１４１はユーザの生体情報（例えば、静脈パターン）を用いて、当該ユーザの認証を行う（Ｓ２１）。その後、第１の脈波データ取得部１２は、所定期間、認証装置１０のユーザの脈波データを取得し（Ｓ２２：脈波取得）、第１の脈波特徴量抽出部１４２は、第１の脈波データ取得部１２で取得した脈波データの特徴量（脈波特徴量）を抽出する（Ｓ２３）。そして、第１のデータ送信部１４３は、Ｓ２１の認証結果と、Ｓ２３で抽出した脈波特徴量とをセンサ２０へ送信する（Ｓ２４）。
【００７７】
また、センサ２０の第２の脈波データ取得部２２は、ユーザがセンサ２０を装着したことを検知すると、所定期間、ユーザの脈波データを取得する（Ｓ２５：脈波取得）。そして、第２の脈波特徴量抽出部２４１は、第２の脈波データ取得部２２で取得した脈波データの特徴量（脈波特徴量）を抽出する（Ｓ２６）。
【００７８】
Ｓ２６の後、センサ２０の脈波照合部２４２は、Ｓ２４で認証装置１０から送信された脈波特徴量と、Ｓ２６で抽出した脈波特徴量とを照合する（Ｓ２７：脈波照合）。そして、第２のデータ送信部２４３は、Ｓ２４で認証装置１０から送信されたユーザの認証結果およびＳ２７の脈波の照合結果をユーザ端末３０へ送信する（Ｓ２８）。
【００７９】
ユーザ端末３０の表示処理部３４８は、Ｓ２８で送信された認証結果および脈波の照合結果を表示する（Ｓ２９）。ここで、Ｓ２８で送信された認証結果が認証成功を示し、かつ、脈波の照合結果が、認証装置１０およびセンサ２０のユーザの脈波特徴量が一致することを示す場合、表示処理部３４８は、ユーザに対するキー操作の開始指示を表示する（Ｓ３０）。これによりユーザは、ユーザ端末３０へのキー操作（キー入力）を開始し、ユーザ端末３０の打鍵イベント取得部３１は、ユーザのキー操作による打鍵イベントを取得し、ログ記録部３４３は、取得した打鍵イベントをキー打鍵ログとして記憶部３３に記録する（Ｓ３１）。また、センサ２０は、ユーザのキー操作に伴う手または腕の動きを示す加速度データを取得し（Ｓ３２）、第２のデータ送信部２４３により加速度データをユーザ端末３０へ送信する（Ｓ３３）。そして、ユーザ端末３０のセンサデータ記録部３４２は、Ｓ３３でセンサ２０から送信された加速度データを、記憶部３３に記録する（Ｓ３４）。
【００８０】
Ｓ３４の後、ユーザ端末３０は、キー打鍵ログにおける打鍵イベントの発生時刻と、加速度データにおける変化区間（例えば、上記の連続打鍵区間）とを照合する（Ｓ３５：キー打鍵ログ−加速度データ照合）。そして、表示処理部３４８は、Ｓ３５の照合結果を表示する。
【００８１】
以上説明したシステムによれば、ユーザ端末３０のキー操作が正当なユーザによる操作であることを確認することができる。
【００８２】
なお、Ｓ３５で判定部３４７が、ユーザ端末３０のキー操作は正当なユーザによる操作と判定した場合、制御部３４は、その後の当該ユーザのキー操作を受け付け、Ｓ３５で判定部３４７が、ユーザ端末３０のキー操作は正当なユーザによる操作ではないと判定した場合、制御部３４は、その後の当該ユーザのキー操作を受け付けないようにしてもよい。
【００８３】
次に、図１０を用いて、図９のＳ３５のキー打鍵ログ−加速度データ照合処理の例を説明する。
【００８４】
まず、ユーザ端末３０の制御部３４が記憶部３３から、３軸方向の加速度データＡとキー打鍵ログＢとを取得すると（Ｓ１）、加速度データ前処理部３４４は、３軸方向の加速度データＡの前処理を行う（Ｓ２）。ここでの前処理は、例えば、３軸方向の加速度データ（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸方向の加速度データ）Ａのノイズリダクションおよび合成加速度Ａ´の算出である。
【００８５】
Ｓ２の後、時刻同期部３４５は、合成加速度Ａ´とキー打鍵ログＢとの時刻同期を行う（Ｓ３）。Ｓ３の後、変化区間算出部３４６は、合成加速度Ａ´から連続打鍵区間（時刻）を算出する（Ｓ４）。また、判定部３４７は、キー打鍵ログＢから打鍵イベント時刻（打鍵イベントにおけるキー押し／戻り時刻）を取得する（Ｓ５）。
【００８６】
Ｓ４およびＳ５の後、判定部３４７は、合成加速度Ａ´の連続打鍵区間（時刻）と、キー打鍵ログＢのキー押し／戻り時刻を照合し、一致率を算出する（Ｓ６）。
【００８７】
ここでの一致率は、例えば、判定部３４７が、合成加速度Ａ´の連続打鍵区間に、キー打鍵ログＢのキー押し／戻り時刻が含まれるか否かに加え、合成加速度Ａ´の値がゼロに近い時間（ユーザの手または腕が動いていないと推定される時間）に、キー打鍵ログＢのキー押し／戻りもない（打鍵がされていない）か否か、あるいは、キー打鍵ログＢのキー押し／戻りがない（打鍵がされていない）時間に、合成加速度Ａ´の値もゼロに近いか否か等を考慮して算出する。このようにすることで、判定部３４７は、センサ２０のユーザが手または腕を動かしたときに、ユーザ端末３０においても打鍵があったか否かを精度よく判定することができる。つまり、判定部３４７は、加速度データとキー打鍵との一致率を精度よく算出することができる。
【００８８】
Ｓ６の後、判定部３４７は、Ｓ６で算出した一致率が所定の閾値以上であれば（Ｓ７でＹｅｓ）、ユーザ端末３０のキー操作者とセンサ２０の装着者とは同一人物であると判定し（Ｓ８）、Ｓ６で算出した一致率が所定の閾値未満であれば（Ｓ７でＮｏ）、ユーザ端末３０のキー操作者とセンサ２０の装着者とは同一人物ではないと判定する（Ｓ９）。
【００８９】
このようにすることで、ユーザ端末３０は、キー操作者とセンサ装着者とが同一人物か否かを精度よく判定することができる。
【００９０】
（その他の実施形態）
なお、センサ２０は、脈波照合部２４２による認証装置１０およびセンサ２０のユーザの脈波データとの照合の結果、脈波データの一致率が所定値未満であった場合、認証装置１０およびセンサ２０によるユーザの脈波データの取得を継続させてもよい。そして、センサ２０の脈波照合部２４２は、継続後の認証装置１０およびセンサ２０によるユーザの脈波データを用いて、脈波データの照合を行うようにしてもよい。
【００９１】
このようにすることで、センサ２０は、認証装置１０およびセンサ２０のユーザの脈波データの取得期間が短かったため、脈波データの一致率が低くなってしまうことを避けることができる。その結果、センサ２０は、ユーザの脈波データを用いて、認証装置１０およびセンサ２０のユーザが同一人物か否かを判定する際、精度よく判定することができる。
【００９２】
なお、認証装置１０およびセンサ２０によるユーザの脈波データの取得を継続する場合、ユーザ端末３０は、その旨を表示装置（図示省略）上に表示してもよい。このようにすることで、認証装置１０およびセンサ２０が継続して脈波データを取得することをユーザに認識させることができる。
【００９３】
また、センサ２０は、認証装置１０による生体認証の結果を用いてセンサ２０の装着者（ユーザ）が正当なユーザか否かの確認を行うこととしたが、これに限定されない。例えば、センサ２０が生体認証手段を備え、当該生体認証手段により、センサ２０の装着者（ユーザ）が正当なユーザか否かの確認を行ってもよい。さらに、本実施形態の本人性判定装置は、ユーザ端末３０により実現される場合を例に説明したが、ユーザ端末３０以外の装置（ユーザ端末３０とは別の装置）により実現されてもよい。
【００９４】
（プログラム）
また、上記の実施形態で述べたユーザ端末３０の機能を実現するプログラムを所望の情報処理装置（コンピュータ）にインストールすることによって実装できる。例えば、パッケージソフトウェアやオンラインソフトウェアとして提供される上記のプログラムを情報処理装置に実行させることにより、情報処理装置をユーザ端末３０として機能させることができる。ここで言う情報処理装置には、デスクトップ型またはノート型のパーソナルコンピュータが含まれる。また、その他にも、情報処理装置にはスマートフォン、携帯電話機やＰＨＳ（Personal  Handyphone  System）等の移動体通信端末、さらには、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistants）等がその範疇に含まれる。また、ユーザ端末３０を、クラウドサーバに実装してもよい。
【００９５】
以下に、上記のプログラム（本人性判定プログラム）を実行するコンピュータの一例を説明する。図１１は、本人性判定プログラムを実行するコンピュータを示す図である。図１１に示すように、コンピュータ１０００は、例えば、メモリ１０１０と、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１０２０と、ハードディスクドライブインタフェース１０３０と、ディスクドライブインタフェース１０４０と、シリアルポートインタフェース１０５０と、ビデオアダプタ１０６０と、ネットワークインタフェース１０７０とを有する。これらの各部は、バス１０８０によって接続される。
【００９６】
メモリ１０１０は、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１０１１およびＲＡＭ（Random  Access  Memory）１０１２を含む。ＲＯＭ１０１１は、例えば、ＢＩＯＳ（Basic  Input  Output  System）等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース１０３０は、ハードディスクドライブ１０９０に接続される。ディスクドライブインタフェース１０４０は、ディスクドライブ１１００に接続される。ディスクドライブ１１００には、例えば、磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が挿入される。シリアルポートインタフェース１０５０には、例えば、マウス１１１０およびキーボード１１２０が接続される。ビデオアダプタ１０６０には、例えば、ディスプレイ１１３０が接続される。
【００９７】
ここで、図１１に示すように、ハードディスクドライブ１０９０は、例えば、ＯＳ１０９１、アプリケーションプログラム１０９２、プログラムモジュール１０９３およびプログラムデータ１０９４を記憶する。前記した実施形態で説明した各種データや情報は、例えばハードディスクドライブ１０９０やメモリ１０１０に記憶される。
【００９８】
そして、ＣＰＵ１０２０が、ハードディスクドライブ１０９０に記憶されたプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４を必要に応じてＲＡＭ１０１２に読み出して、上述した各手順を実行する。
【００９９】
なお、本人性判定プログラムに係るプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ハードディスクドライブ１０９０に記憶される場合に限られず、例えば、着脱可能な記憶媒体に記憶されて、ディスクドライブ１１００等を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。あるいは、本人性判定プログラムに係るプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ＬＡＮ（Local  Area  Network）やＷＡＮ（Wide  Area  Network）等のネットワークを介して接続された他のコンピュータに記憶され、ネットワークインタフェース１０７０を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。
【符号の説明】
【０１００】
１０    認証装置
１１    静脈画像取得部
１２    第１の脈波データ取得部
２０    センサ
２１    加速度取得部
２２    第２の脈波データ取得部
３０    ユーザ端末
３１    打鍵イベント取得部
１４１  認証部
１４２  第１の脈波特徴量抽出部
１４３  第１のデータ送信部
２４１  第２の脈波特徴量抽出部
２４２  脈波照合部
２４３  第２のデータ送信部
３４１  データ受信部
３４２  センサデータ記録部
３４３  ログ記録部
３４４  加速度データ前処理部
３４５  時刻同期部
３４６  変化区間算出部
３４７  判定部
３４８  表示処理部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2018089147.tif 000009
【図８】
2018089147.tif 000010
【図９】
2018089147.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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