(57)【要約】【課題】スマートフォンのフリック入力において、文字入力時の特徴から個人を識別することを可能とする。【解決手段】フリック入力時に、スマートフォンに搭載されているセンサからＸ、Ｙ軸方向への移動距離、単位時間あたりのＸ、Ｙ軸方向への移動距離、タッチスクリーンに触れていた時間、画面に触れた瞬間のＸ、Ｙ、Ｚ軸の加速度および角速度、画面から離れた瞬間のＸ、Ｙ、Ｚ軸の加速度および角速度を取得し、機械学習させる。比較対象となる被験者を複数用意し、入力可能なすべての文字について、各被験者がそれぞれ５０回程度の入力を行う。すべての入力結果を、文字ごとに分けて自己組織化マップに学習させ、それぞれの被験者の領域を算出する。以降は、ある被験者がある文字を入力し、入力された文字に対応する学習済みの自己組織化マップと比較することで、どの被験者が入力を行ったか判定される。【特許請求の範囲】
【請求項１】
手の指で画面の一部を弾くように携帯電話機器を操作する文字入力時において、携帯電話機器に搭載されているセンサから、Ｘ軸方向への移動距離、Ｙ軸方向への移動距離、単位時間あたりのＸ軸方向への移動距離、単位時間あたりのＹ軸方向への移動距離、タッチスクリーンに触れていた時間、画面に触れた瞬間のＸ軸の加速度、画面に触れた瞬間のＹ軸の加速度、画面に触れた瞬間のＺ軸の加速度、画面から離れた瞬間のＸ軸の加速度、画面から離れた瞬間のＹ軸の加速度、画面から離れた瞬間のＺ軸の加速度、画面に触れた瞬間のＸ軸の角速度、画面に触れた瞬間のＹ軸の角速度、画面に触れた瞬間のＺ軸の角速度、画面から離れた瞬間のＸ軸の角速度、画面から離れた瞬間のＹ軸の角速度、画面から離れた瞬間のＺ軸の角速度、あるいは該センサから取得可能な前記以外の値を取得し、該値を機械学習させることで個人を識別することを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】本発明は、手の指で画面の一部を弾くように携帯電話機器を操作する文字入力時に、位置、速度、加速度等の情報を取得し、該情報を機械学習させることで個人を識別する方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】スマートフォンと呼称される携帯電話機器では、文字入力を行う際にいくつかの方式が実装されており、そのひとつがフリック入力と呼ばれるものである。フリック入力においては、画面上に表示される仮想的なキーに指で触れ、触れた指をそのまま離す、上方向に移動させて離す、下方向に移動させて離す、右方向に移動させて離す、左方向に移動させて離すのいずれかの動作を行うことにより、１つのキーで最大５種類の文字の入力が行える。【０００３】スマートフォンはタッチスクリーンと呼ばれる画面を持ち、指で画面に触れると、触れた位置を検出できる。【０００４】スマートフォンには三次元加速度センサが搭載されており、ある時点でどの方向にどれだけの加速度が掛かっているかを検出できる。【０００５】スマートフォンには三次元ジャイロスコープが搭載されており、ある時点でどの方向にどれだけの角速度が掛かっているかを検出できる。【０００６】自己組織化マップと呼ばれる機械学習法がある。自己組織化マップにおいては、複数の値を持つサンプルを複数入力し、当該サンプルを複数種類揃えると、それぞれの種類の距離が均等となるように、すべての種類を平面上のマップに配置する。当該作業を学習と呼ぶ。新たなサンプルを示すと、学習されたマップのどの領域に新たなサンプルが位置するかを返し、新たなサンプルがどの種類に分類されるかが分かる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】解決しようとする問題点は、フリック入力時の入力特徴から個人を識別できない点である。従来方法としては、スマートフォンの画面上で特定の軌跡を指で描くジェスチャーを用いて個人を識別するものがある。ジェスチャーは、指が画面に触れている時間が長く、個人の特徴を取得しやすかった。一方、フリック入力は指が画面に触れている時間が１秒未満と短いため、個人の特徴が現れにくく、従来方法では個人を識別できなかった。本発明は、上記のような従来方法の問題点に鑑みて、フリック入力においても入力時の特徴から個人を識別する方法を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】本発明は、機械学習を用いてフリック入力時の特徴から個人を識別することを特徴とする。【０００９】ここでフリック入力とは、タッチスクリーンの画面上に表示される仮想的なキーに指で触れ、触れた指をそのまま離す、上方向に移動させて離す、下方向に移動させて離す、右方向に移動させて離す、左方向に移動させて離すのいずれかの動作を行うことにより、１つのキーで最大５種類の文字の入力が行えるものを指す。【００１０】タッチスクリーンとは、指で画面に触れると、触れた位置を検出できる機器を指す。【００１１】フリック入力時の特徴とは、フリック入力を行う際に、スマートフォンに搭載されているセンサから取得できる値のことを指し、本発明ではＸ軸方向への移動距離、Ｙ軸方向への移動距離、単位時間あたりのＸ軸方向への移動距離、単位時間あたりのＹ軸方向への移動距離、タッチスクリーンに触れていた時間、画面に触れた瞬間のＸ軸の加速度、画面に触れた瞬間のＹ軸の加速度、画面に触れた瞬間のＺ軸の加速度、画面から離れた瞬間のＸ軸の加速度、画面から離れた瞬間のＹ軸の加速度、画面から離れた瞬間のＺ軸の加速度、画面に触れた瞬間のＸ軸の角速度、画面に触れた瞬間のＹ軸の角速度、画面に触れた瞬間のＺ軸の角速度、画面から離れた瞬間のＸ軸の角速度、画面から離れた瞬間のＹ軸の角速度、画面から離れた瞬間のＺ軸の角速度を用いたが、本発明で用いた値に限られるものではなく、要するにスマートフォンに搭載されているセンサから取得できる値であればいかなるものでもよい。【００１２】ここで機械学習とは、電子計算機を用いて複数の入力値から最適な１つの出力を得るものを指し、本発明では自己組織化マップを用いたが、自己組織化マップに限られるものではなく、要するに機械学習であればいかなるものでもよい。
【発明の効果】
【００１３】本発明の個人識別方法は、ジェスチャー等の特別な動作を利用者に要求することなく、パスワード等の文字入力において個人の特徴を取得することが可能であるため、既存のパスワードシステムにそのまま適用できるという利点がある。
【発明を実施するための形態】
【００１４】すべての利用者はスマートフォンのすべてのキーに対し、入力可能なすべての文字の方向にフリック入力を複数回行い、すべての文字のＸ軸方向への移動距離、Ｙ軸方向への移動距離、単位時間あたりのＸ軸方向への移動距離、単位時間あたりのＹ軸方向への移動距離、タッチスクリーンに触れていた時間、画面に触れた瞬間のＸ軸の加速度、画面に触れた瞬間のＹ軸の加速度、画面に触れた瞬間のＺ軸の加速度、画面から離れた瞬間のＸ軸の加速度、画面から離れた瞬間のＹ軸の加速度、画面から離れた瞬間のＺ軸の加速度、画面に触れた瞬間のＸ軸の角速度、画面に触れた瞬間のＹ軸の角速度、画面に触れた瞬間のＺ軸の角速度、画面から離れた瞬間のＸ軸の角速度、画面から離れた瞬間のＹ軸の角速度、画面から離れた瞬間のＺ軸の角速度を記録する。前記記録を、自己組織化マップを用いて学習させる。学習した結果に対してある利用者があるキーに対してフリック入力を行うと、どの利用者が入力を行ったか、自己組織化マップの位置により判別される。
【実施例１】
【００１５】被験者８名を用意し、フリック入力によってすべての文字を４０から５０回入力させ、識別精度を測定した。結果を表１に示す。識別精度とは、本人を本人であると識別した割合であり、他人受入率と本人拒否率が一致する、等価エラー率と呼ばれる点の識別精度を求めた。表１に示されるそれぞれの識別精度の値に対して、その識別精度に対する他人受入率は（１００％−識別精度）である。表１には、それぞれの被験者において、フリック入力時の特徴が同じように再現される上位２文字を選出して記した。【００１６】
【表１】
2018005868.tif 000002
【００１７】表１において、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈは被験者それぞれを表す。