(57)【要約】【課題】必ずしも基準署名を定めることを必要とせず、しかも客観的で正確な鑑定を迅速に行うことのできる筆跡鑑定方法、装置およびプログラムを提供する。【解決手段】この方法は、スキャナ２でスキャンしたデータを、コンピュータ３のデータ処理部３１ａで処理することにより、複数の書面にそれぞれ手書きされた同一もしくは同一種類の鑑定対象文字に対して、各鑑定対象文字の縦の長さＨと、横の長さＷとをそれぞれ測定し、コンピュータ３の相似率演算部３１ｂが、前記各鑑定対象文字の縦の長さＨと、横の長さＷとの比率をそれぞれ演算することにより、前記各鑑定対象文字の個人内変動および相似性の、少なくとも一方をそれぞれ数値化するように構成されている。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
読込装置が、複数の書面にそれぞれ手書きされた同一もしくは同一種類の鑑定対象文字に対して、各鑑定対象文字の筆跡運動における運動振域をそれぞれ読み込む第一のステップと、
演算装置が、前記各鑑定対象文字の筆跡運動における運動振域に基づいて、該筆跡の個人内変動および相似性の、少なくとも一方を数値化する第二のステップと
を備えたことを特徴とする筆跡鑑定方法。
【請求項２】
評価装置が、表示装置を用いて、前記筆跡の個人内変動または相似性を評価するための表示を行う第三のステップをさらに備えたことを特徴とする請求項１記載の筆跡鑑定方法。
【請求項３】
読込装置が、前記第一のステップにおいて、複数の書面にそれぞれ手書きされた同一もしくは同一種類の鑑定対象文字に対して、各鑑定対象文字の縦の長さと横の長さとをその拡大画像からそれぞれ読み込むことを特徴とする請求項１又は２記載の筆跡鑑定方法。
【請求項４】
演算装置が、前記第二のステップにおいて、前記各鑑定対象文字の縦の長さを横の長さで割り算した正接値をそれぞれ求めることを特徴とする請求項３記載の筆跡鑑定方法。
【請求項５】
演算装置が、前記第二のステップにおいて、前記各正接値間の比率から１を引き算した第一の差分を求めることを特徴とする請求項４記載の筆跡鑑定方法。
【請求項６】
演算装置が、前記第二のステップにおいて、前記各鑑定対象文字の縦の長さと横の長さとを掛け算した面積をさらに求めることを特徴とする請求項４又は５記載の筆跡鑑定方法。
【請求項７】
演算装置が、前記第二のステップにおいて、前記各面積間の比率から１を引き算した第二の差分を求めることを特徴とする請求項６記載の筆跡鑑定方法。
【請求項８】
演算装置が、前記第二のステップにおいて、前記第一の差分と前記第二の差分とを掛け算した相似率を求めることを特徴とする請求項７記載の筆跡鑑定方法。
【請求項９】
複数の書面にそれぞれ手書きされた同一もしくは同一種類の鑑定対象文字に対して、各鑑定対象文字の筆跡運動における運動振域をそれぞれ読み込む読込装置と、
前記各鑑定対象文字の筆跡運動における運動振域に基づいて、該筆跡の個人内変動および相似性の、少なくとも一方を数値化する演算装置と
を備えたことを特徴とする筆跡鑑定装置。
【請求項１０】
複数の書面にそれぞれ手書きされた同一もしくは同一種類の鑑定対象文字に対して、各鑑定対象文字の筆跡運動における運動振域をそれぞれ読み込む第一の機能と、
前記各鑑定対象文字の筆跡運動における運動振域に基づいて、該筆跡の個人内変動および相似性の、少なくとも一方を数値化する第二の機能と
をコンピュータに実現させることを特徴とする筆跡鑑定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、筆跡運動の運動振域測定による筆跡鑑定方法、装置及びプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の筆跡鑑定においては、鑑定者の経験や勘による観察鑑定が中心であったため、往々にしてそこに利害や目的による主観などが働きがちであった。今日なお、警察の科学捜査研究所では、この方法（特徴抽出法）が踏襲されているため、釈然としない鑑定が法廷において行われるおそれがある。この方法を自動化した筆跡照合では、通常、タブレット等の座標入力装置から入力された署名の筆跡情報（座標値および筆圧等の時系列的情報）と、あらかじめ登録されている基準署名の筆跡情報との相違度を計算し、その相違度の値がしきい値よりも小さい場合に入力署名を本人の署名すなわち「真」と判定する。
【０００３】
しかしながら、基準署名がない場合には、この方法は使用できない。また、基準署名があったとしても、本人でさえ全く一致する筆跡を二度描くことは現実的に困難であるから、基準署名と著しく筆跡が近似した署名であっても、他人が意図的に基準署名の筆跡に似せて手書きした行為としてみなす必要が生じる場合がある。その一方で、このように署名の真偽判定条件を厳しくしすぎると、本人の筆跡までも「偽」と誤判定される確率が高くなることがある。すなわち、他人排除率と同時に本人通過率も低下してしまい、操作性が劣化してしまうおそれがそこに含まれている。
【０００４】
そこで、特許文献１では、画像が可視的に出力された出力物を検査するために、当該出力物の画像を読み取り手段で読み取って得られた読み取り画像データと比較するための基準画像データを、出力物のラスター展開前の基画像データを読み取り特性に対応したデータ特性に変換して得る検査基準画像生成方法が開示されている。ここでは、正常な出力物を得て、その出力物から基準画像データを作成しないので、低コストで、かつ、バラツキの少ない基準画像データを得ることができると記載されている。
【０００５】
また、特許文献２では、過去に照合に成功したＮ回の入力署名の筆跡情報と、新たな入力署名との相違度を計算し、例えば相違度があまりにも小さい場合に入力署名を「偽」と判定するなどの真偽判定を行うことで、入力署名を盗用したと思われる不自然な署名を偽署名と判定することができ、セキュリティに優れかつ安定した本人通過率を確保できると記載している。
【０００６】
さらに、特許文献３では、鑑定対照文字並びに鑑定比較基準文字を各々記載した紙片の背面或は表面斜め方向から強い光を照射し、撮影機器を以て鑑定対照文字の拡大像を得て、当該拡大像の文字の筆幅が他の部分より突出している位置の対比に基づいて筆跡の同一性を確認することを特徴とする筆跡鑑定方法が開示されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、筆跡鑑定では、十分な基準署名がない場合がほとんどである。また、例えば警察の科学捜査研究所では、その実務経験によれば３日に１件といった早急なぺースで鑑定しなければならないという実情がある。
【０００８】
しかしながら、上記特許文献１では、そもそも筆跡鑑定における基準署名が一定ではないので、決定力を有する判定を得るものではない。また、上記特許文献２では、膨大な座標データと筆力データとで相違度が繰り返し計算されるものであるから、その真偽判定には相当な時間がかかるものと推察される。したがって、上記特許文献２では、３日に１件といった早急なぺースで鑑定しなければならないという実情に耐えるものとはいえない。これに対し、上記特許文献３では、文字の一部だけで筆跡の同一性を確認するものであるから、迅速性があるものの、文字全体の特徴がつかめていない。これでは、客観的で正確な鑑定を行うことができない。
【０００９】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、必ずしも基準署名を定めることを必要とせず、しかも客観的で正確な鑑定を迅速に行うことのできる筆跡鑑定方法、装置およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明（方法）は、読込装置が、複数の書面にそれぞれ手書きされた同一もしくは同一種類の鑑定対象文字に対して、各鑑定対象文字の筆跡運動における運動振域をそれぞれ読み込む第一のステップと、演算装置が、前記各鑑定対象文字の筆跡運動における運動振域に基づいて、該筆跡の個人内変動および相似性の、少なくとも一方を数値化する第二のステップとを備えたことを特徴とする筆跡鑑定方法に係るものである。
【００１１】
本発明によれば、読込装置により、複数の書面にそれぞれ手書きされた同一もしくは同一種類の鑑定対象文字に対して、各鑑定対象文字の筆跡運動における運動振域がそれぞれ読み込まれ、演算装置により、前記各鑑定対象文字の筆跡運動における運動振域に基づいて、該筆跡の個人内変動および相似性の、少なくとも一方が数値化されるので、必ずしも基準署名を定めることを必要としない。
【００１２】
また、本発明によれば、上記特許文献２のように、膨大な座標データと筆力データとで相違度が繰り返し計算されるものではないから、その真偽判定に時間がかからず、したがって、例えば警察の科学捜査研究所で行われる、３日に１件といった早急なぺースで鑑定しなくてはならないという実情にも耐えるものとなる。
【００１３】
さらに、本発明によれば、上記特許文献３のように、文字の一部だけで筆跡の同一性を確認するものではなく、文字全体の特徴がつかめるものであるから、客観的で正確な鑑定を行うことができる。
【００１４】
請求項２記載の発明のように、評価装置が、表示装置を用いて、前記筆跡の個人内変動または相似性を評価するための表示を行う第三のステップをさらに備えることが好ましい。
【００１５】
請求項２記載の発明によれば、評価装置により、表示装置を用いて、前記筆跡の個人内変動または相似性を評価するための表示が行われるので、評価者の視覚に訴えて、より客観的で正確な鑑定を行うことができる。
【００１６】
請求項３記載の発明のように、前記読込装置が、前記第一のステップにおいて、複数の書面にそれぞれ手書きされた同一もしくは同一種類の鑑定対象文字に対して、各鑑定対象文字の縦の長さと横の長さとをその拡大画像からそれぞれ読み込むことが好ましい。
【００１７】
請求項３記載の発明によれば、読込装置により、複数の書面にそれぞれ手書きされた同一もしくは同一種類の鑑定対象文字に対して、各鑑定対象文字の縦の長さと横の長さとがその拡大画像からそれぞれ読み込まれるので、各鑑定対象文字の筆跡運動における運動振域を正確かつ簡単に読み込むことができる。
【００１８】
請求項４記載の発明のように、演算装置が、前記第二のステップにおいて、前記各鑑定対象文字の縦の長さを横の長さで割り算した正接値をそれぞれ求めることが好ましい。
【００１９】
請求項４記載の発明によれば、演算装置により、前記各鑑定対象文字の縦の長さを横の長さで割り算した正接値がそれぞれ求められるので、文字の大きさのいかんにかかわらず、その文字の特徴（縦長文字であるか、横長文字であるかなど）を簡単に把握することができる。
【００２０】
請求項５記載の発明のように、演算装置が、前記第二のステップにおいて、前記各正接値間の比率から１を引き算した第一の差分を求めることが好ましい。
【００２１】
請求項５記載の発明によれば、演算装置により、前記各正接値間の比率から１を引き算した第一の差分が求められるので、正接値の比率が１のときに相当する正方形文字からのずれ具合（どれくらい縦長文字であるか、どれくらい横長文字であるかなど）を数値的に表すことにより、その文字の特徴を簡単に把握することができる。
【００２２】
請求項６記載の発明のように、演算装置が、前記第二のステップにおいて、前記各鑑定対象文字の縦の長さと横の長さとを掛け算した面積をさらに求めることが好ましい。
【００２３】
請求項６記載の発明によれば、演算装置により、前記各鑑定対象文字の縦の長さと横の長さとを掛け算した面積がさらに求められるので、文字の大きさをも加味して、その文字の特徴（大きめの縦長文字であるか、小さめの縦長文字であるか、大きめの横長文字であるか、小さめの横長文字であるかなど）を簡単に把握することができる。
【００２４】
請求項７記載の発明のように、演算装置が、前記第二のステップにおいて、前記各面積間の比率から１を引き算した第二の差分を求めることが好ましい。
【００２５】
請求項７記載の発明によれば、演算装置により、前記各面積間の比率から１を引き算した第二の差分が求められるので、面積の比率が１のときに対応する大きさの文字からのずれ具合をも加味して、正接値の比率が１のときに相当する正方形文字からのずれ具合（どれくらい大きめでかつどれくらい縦長文字であるか、どれくらい小さめでかつどれくらい縦長文字であるか、どれくらい大きめでかつどれくらい横長文字であるか、どれくらい小さめでかつどれくらい横長文字であるかなど）を数値的に表すことにより、その文字の特徴をより正確に把握することができる。
【００２６】
請求項８記載の発明のように、演算装置が、前記第二のステップにおいて、前記第一の差分と前記第二の差分とを掛け算した相似率を求めることが好ましい。
【００２７】
請求項８記載の発明によれば、演算装置により、前記第一の差分と前記第二の差分とを掛け算した相似率が求められるので、文字間の相似性をより正確に把握することができる。例えば遺言書が個人の筆跡をなぞった偽造であるとの疑いがある場合、この相似率によりその是非を数値で示すことができる。或いは、手紙等の文書においても、それらが同一人の筆跡であるか否かが判明される。
【００２８】
請求項９記載の発明（装置）は、複数の書面にそれぞれ手書きされた同一もしくは同一種類の鑑定対象文字に対して、各鑑定対象文字の筆跡運動における運動振域をそれぞれ読み込む読込装置と、前記各鑑定対象文字の筆跡運動における運動振域に基づいて、該筆跡の個人内変動および相似性の、少なくとも一方を数値化する演算装置とを備えたことを特徴とする筆跡鑑定装置に係るものである。
【００２９】
請求項９記載の発明（装置）によれば、本発明（方法）と同様に、必ずしも基準署名を定めることを必要とせず、しかも客観的で正確な鑑定を迅速に行うことができる。
【００３０】
請求項１０記載の発明（プログラム）は、複数の書面にそれぞれ手書きされた同一もしくは同一種類の鑑定対象文字に対して、各鑑定対象文字の筆跡運動における運動振域をそれぞれ読み込む第一の機能と、前記各鑑定対象文字の筆跡運動における運動振域に基づいて、該筆跡の個人内変動および相似性の、少なくとも一方を数値化する第二の機能とをコンピュータに実現させることを特徴とする筆跡鑑定プログラムに係るものである。
【００３１】
請求項１０記載の発明（プログラム）によれば、本発明（方法）と同様に、必ずしも基準署名を定めることを必要とせず、しかも客観的で正確な鑑定を迅速に行うことができる。
【発明の効果】
【００３２】
本発明によれば、読込装置により、複数の書面にそれぞれ手書きされた同一もしくは同一種類の鑑定対象文字に対して、各鑑定対象文字の筆跡運動における運動振域がそれぞれ読み込まれ、演算装置により、前記各鑑定対象文字の筆跡運動における運動振域に基づいて、該筆跡の個人内変動および相似性の、少なくとも一方が数値化されるので、必ずしも基準署名を定めることを必要としない。
【００３３】
また、本発明によれば、上記特許文献２のように、膨大な座標データと筆力データとで相違度が繰り返し計算されるものではないから、その真偽判定に時間がかからず、したがって、例えば警察の科学捜査研究所で行われる、３日に１件といった早急なぺースで鑑定しなくてはならないという実情にも耐えるものとなる。
【００３４】
さらに、本発明によれば、上記特許文献３のように、文字の一部だけで筆跡の同一性を確認するものではなく、文字全体の特徴がつかめるものであるから、客観的で正確な鑑定を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】本発明の一実施形態に係る筆跡鑑定装置の全体構成を示すブロック図である。
【図２】筆跡鑑定の手順を示すフローチャートである。
【図３】測定箇所を示す説明図である。
【図４】測定箇所での測定値を示す説明図である。
【図５】鑑定方法を示す説明図である。
【図６】実証実験１における「る」字の散布図である。
【図７】実証実験１における「る」字のやや縦長の造形図である。
【図８】実証実験１でＡ君の書いた「る」字における個人内変動を示すグラフである。
【図９】実証実験１でＢ君の書いた「る」字における個人内変動を示すグラフである。
【図１０】実証実験１でＣさんの書いた「る」字における個人内変動を示すグラフである。
【図１１】実証実験１でＤさんの書いた「る」字における個人内変動を示すグラフである。
【図１２】実証実験２でＡ君、Ｂ君及びＣさんの書いた「田」字における個人内変動を示すグラフである。
【図１３】実証実験３で筆跡Ａ、筆跡Ｂにおける個人変動を示すグラフである。
【図１４】実証実験３でＢ君が書いた「田」字と、Ｃさんがそれぞれ書いた「田」字と、敷き写しの場合の相似率の変化を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００３６】
図１は本発明の一実施形態に係る筆跡鑑定方法を適用可能な筆跡鑑定装置（以下、「本装置」という。）１の全体構成を示すブロック図である。図１に示すように、本装置１は、鑑定対象である答案用紙に記載された文字データを読み取るスキャナ２と、コンピュータ３とを備えている。これらのスキャナ２及びコンピュータ３のハードウエア自体は、いずれも市販のものを使用することができる。
【００３７】
例えばコンピュータ３は、各種演算等を実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ）３１と、各種プログラム等を予め記憶しておくＲＯＭ（Ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）３２と、各種データ等を一時的に記憶するＲＡＭ（Ｒａｎｄａｍ−ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）３３とを備えたパーソナルコンピュータであり、これにＣＲＴや液晶やプリンタなどの表示部（表示装置に相当する。）４と、キーボードやマウスやＣＤ／ＤＶＤドライブなどの入力部５とがそれぞれ電気的に接続されている。
【００３８】
そして、前記ＲＯＭ３２に記憶しておいた筆跡鑑定プログラムを含む各種プログラム等を前記ＣＰＵ３１に読み込んで実行することで、データ処理部（読込装置に相当する。）３１ａ、相似率演算部（演算装置に相当する。）３１ｂと、評価部（評価装置に相当する。）３１ｃとがそれぞれ構築されるようになっている。換言すると、データ処理部３１ａが筆跡鑑定プログラムの第一の機能を、相似率演算部３１ｂが筆跡鑑定プログラムの第二の機能を、評価部３１ｃが筆跡鑑定プログラムの第三の機能を、コンピュータ３にそれぞれ実現させるものである。
【００３９】
データ処理部３１ａは、複数の書面にそれぞれ手書きされた同一もしくは同一種類の鑑定対象文字に対して、各鑑定対象文字の筆跡運動における運動振域をそれぞれ読み込むものであり、具体的には、スキャナ２で取り込んだ文字データ（デジタル画像）から文字の縦横の長さ（縦横域）を測定するものである。
【００４０】
具体的には、このデータ処理部３１ａは、汎用の画像編集ソフト（例えばアドビー社のＰｈｏｔｏｓｈｏｐ：登録商標）の測定機能を使用して、文字の縦横域を長さで１０分の１ｍｍまで、文字の縦横域を角度で１０分の１°まで測定することができる。
【００４１】
相似率演算部３１ｂは、各鑑定対象文字の筆跡運動における運動振域に基づいて、該筆跡の個人内変動および相似性の、少なくとも一方を数値化するものであり、具体的には、前記縦横の長さＨ，Ｗの測定後、汎用の表計算ソフト（例えばマイクロソフト社のエクセル：登録商標）にそれらのデータを入力し、縦の長さＨを、横の長さＷで割り算して正接値ｔａｎθを、縦の長さＨと、横の長さＷとを掛け算して面積Ｓをそれぞれ自動的に演算する。得られた結果に、度数分布図、分散、標準偏差などを適用して個人内変動を数値化することができる。
【００４２】
また、この相似率演算部３１ｂは、各正接値ｔａｎθの比率から１を引き算した差分の絶対値（第一の差分）と、各面積Ｓの比率から１を引き算した差分の絶対値（第二の差分）とをそれぞれ自動的に演算する。ここで、両差分の絶対値同士を掛け合わせたものをいわゆる相似率と定義するが、この相似率で筆跡の相似性を数値化することができる。
【００４３】
評価部３１ｃは、表示部４を用いて、前記筆跡の個人内変動または相似性を評価するための表示を行うものである。
【００４４】
具体的には、この評価部３１ｃは、各文字の筆跡の個人内変動を数値化したものを表示部４上にプロットしてグラフ表示するとともに、相似率をその求められた頻度（算出頻度）ごとにプロットして表示部４上にグラフ表示して、評価者の視覚に訴えるものである。
【００４５】
引き続いて、本発明の特徴をなす筆跡鑑定法について詳述する。図２は、この筆跡鑑定法による筆跡鑑定の概略手順を示すフローチャートである。なお、コンピュータ３には、入力部５から必要な各種データを予め入力しているものとする。
【００４６】
図２において、まずスキャナ２を用いて筆跡鑑定を行いたい文字が書かれた書面（例えば答案用紙）をスキャンし、高解像度でコンピュータ３に取り込む（ステップＳ１）。スキャナ２で取り込んだデータを、データ処理部３１ａが処理をすることで、文字の縦横域を１０分の１ｍｍまで測定するとともに、文字の縦横域を角度で１０分の１°まで測定する（ステップＳ２：第一のステップに相当する）。高解像度の画像データにより、文字のかすれや答案用紙の汚れなどの判別も容易に行うことができる。その結果、小さな文字であっても当該文字の縦の長さＨと、横の長さＷとをその拡大画像からそれぞれ迅速で正確かつ簡単に測定することができる。
【００４７】
図３は測定箇所を示す説明図、図４は測定箇所での測定値を示す説明図、図５は鑑定方法を示す説明図である。いま、図３に示すような「る」の文字の縦の長さＨと、横の長さＷとを、スキャナ２でスキャンするものとする。このときには、図４に示すように、スキャンの最初では水平からの角度Ａ＝０．０°，距離Ｄ＝１１．５ｍｍであるから、横の長さＷ＝１１．５ｍｍ，縦の長さＨ＝０．０ｍｍである。スキャンの最後では水平からの角度Ａ＝−９０．０°，距離Ｄ＝１２．９ｍｍであるから、横の長さＷ＝０．０ｍｍ，縦の長さＨ＝１２．９ｍｍである。
【００４８】
ついで、相似率演算部３１ｂは、図５に示すように、各文字の縦横の長さＨ，Ｗから、正接値ｔａｎθと面積Ｓとをそれぞれ算出し（ステップＳ３，Ｓ４：第二のステップに相当する）、これらについて、前記各文字の正接値ｔａｎθの比率と、該各文字の面積Ｓの比率とをそれぞれ算出する。この相似率演算部３１ｂは、さらに、正接値ｔａｎθの比率と１との差分の絶対値を算出するとともに、面積Ｓの比率と１との差分の絶対値を算出し、両差分の絶対値同士を掛け合わせて相似率を算出する（ステップＳ５）。
【００４９】
そして、評価部３１は、各文字の筆跡の個人内変動および相似率の、少なくとも一方を表示部４上にグラフ表示して、このグラフ表示から評価者が各文字の筆跡の評価をより客観的に行うことができるようにする（ステップＳ６：第三のステップに相当する）。この際に、主成分分析やクラスタ分析などによる周知の手法を用いて、各文字の筆跡の評価を自動的に行うことも考えられる。以下、この筆跡鑑定法の妥当性を実証するための実験結果１〜３を示した。
【００５０】
（実証実験１）
ここでは、スキャナ２でスキャンしたデータを、データ処理部３１ａで処理することにより、Ａ君、Ｂ君、Ｃさん、Ｄさんといった、大学生４名（男性２名、女性２名）の解答用紙１２枚に書かれた「る」字（３１字〜３９字）の縦横の長さＨ，Ｗを測定し、相似率演算部３１ｂでそれぞれの正接値ｔａｎθと面積Ｓとを算出する。これらの関係を、後述する図６に示すような散布図に表して個人内変動の数値化を行うこととした。このときの文字は、半年間に不定期に行われた小テストの解答用紙（Ａ６サイズ）から抽出した。そのうちのＡ君が書いた「る」字の一部を表１に示した。
【表１】
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【００５１】
表１において、テスト１ではＡ君の「る」字は４個書かれており、その１個目の「る」字の横の長さＷ＝２．６ｍｍ、縦の長さＨ＝４．６ｍｍから、正接値ｔａｎθ＝Ｗ／Ｈ＝４．６ｍｍ／２．６ｍｍ＝１．７７が算出されているとともに、面積Ｓ＝Ｗ×Ｈ＝４．６ｍｍ×２．６ｍｍ＝１１．９６ｍｍ２が算出されている。２個目の「る」字の矩形の横の長さＷ＝２．３ｍｍ、縦の長さＨ＝４．３ｍｍから、正接値ｔａｎθ＝Ｗ／Ｈ＝４．３ｍｍ／２．３ｍｍ＝１．８７が算出されているとともに、面積Ｓ＝Ｗ×Ｈ＝４．３ｍｍ×２．３ｍｍ＝９．８９ｍｍ２が算出されている。３個目の「る」字、４個目の「る」字、さらに、テスト２の５個目の「る」字、６個目の「る」字、・・・についても、それらの「る」字の横の長さＷ、縦の長さＨから、正接値ｔａｎθと、面積Ｓとがそれぞれ算出されている。なお、Ｂ君、Ｃさん、Ｄさんが書いた各「る」字についても、同様であるので、それらの記載は省略した。
【００５２】
図６は実証実験１における「る」字の散布図であって、横軸は正接値ｔａｎθ、縦軸は面積Ｓである。図７には、「る」字のうちのやや縦長の造形例を示しているが、その外接する仮想の矩形が正方形のときには正接値ｔａｎθ＝１となる。したがって、図６において、この正接値ｔａｎθ＝１を境にして、向かって左側の領域が横長の文字領域であり、右側の領域が縦長の文字領域であることがわかる。以下、図６の散布図に、Ａ君、Ｂ君、Ｃさん、Ｄさんの書いたそれぞれの「る」字を実際に当てはめたものを、図８〜図１１に示した。なお、図８〜図１１においても、横軸は正接値ｔａｎθ、縦軸は面積Ｓである。
【００５３】
すなわち、Ａ君が書いた「る」字の個人内変動は、図８の■印で示すように、正接値ｔａｎθ＝１．２１〜２．６１、面積Ｓ＝４．３７〜１８．００であり、これらを直線近似すると、ｙ＝−３．９ｘ＋１８の式で表すことができる。なお、図８の■印で示したＡ君が書いた「る」字の個人内変動には、表１で示した値を超えるものも含まれている。
【００５４】
Ｂ君が書いた「る」字の個人内変動は、図９の■印で示すように、正接値ｔａｎθ＝１．２１〜２．６１、面積Ｓ＝４．５０〜１６．００であり、これらを直線近似すると、ｙ＝−２．９ｘ＋１３．２の式で表すことができる。
【００５５】
Ｃさんが書いた「る」字の個人内変動は、図１０の■印で示すように、正接値ｔａｎθ＝１．２２〜２．２０、面積Ｓ＝６．００〜１２．５０であり、これらを直線近似すると、ｙ＝−３．４ｘ＋１５．７の式で表すことができる。
【００５６】
Ｄさんが書いた「る」字の個人内変動は、図１１の■印で示すように、正接値ｔａｎθ＝０．９５〜１．７５、面積Ｓ＝４．００〜１４．５０であり、これらを直線近似すると、ｙ＝−２．６ｘ＋１０．９の式で表すことができる。
【００５７】
したがって、Ａ君、Ｂ君及びＣさんが書いた「る」字は、縦長の形状であり、Ｄさんが書いた「る」字は、この３人が書いた「る」字よりもやや正方形に近い形状であることがわかる。また、Ｃさんが書いた「る」字は、文字の大きさが粒ぞろいで、文字の形状も変化が少ないことがわかる。これに対し、Ｂ君が書いた「る」字は、文字の大きさもその時折で変化しやすいが、小さい文字ほど縦長の形状をもつことがわかる。さらに、解答用紙の大きさが決まっているので、そのことを考慮すると、Ａ君が書いた「る」字は、他の３人が書いた「る」字よりも大き目に書く特徴があることがわかる。
【００５８】
（実証実験２）
ここでは、スキャナ２でスキャンしたデータを、データ処理部３１ａで処理することにより、Ａ君、Ｂ君、Ｃさんといった、大学生３名（男性２名、女性１名）の解答用紙に書かれた「田」字の縦横の長さＨ，Ｗを測定し、相似率演算部３１ｂでそれぞれの正接値ｔａｎθと面積Ｓとを算出して、それらの「田」字について検証することとした。「田」字は被験者３名の名前の中にある文字であり、ここでは名前文字における個人内変動を測定することとしたものである。以下、図６の散布図に、Ａ君、Ｂ君、Ｃさんの書いたそれぞれの「田」字の正接値ｔａｎθと面積Ｓとの各値を重ねて表したものを、図１２に示した。なお、図１２においても、横軸は正接値ｔａｎθ、縦軸は面積Ｓである。
【００５９】
すなわち、Ａ君が書いた「田」字の個人内変動は、図１２の◆印で示すように、正接値ｔａｎθ＝０・６５〜１．３５、面積Ｓ＝１０．００〜１８．００である。Ｂ君が書いた「田」字の個人内変動は、図１２の■印で示すように、正接値ｔａｎθ＝０・８０〜１．４０、面積Ｓ＝１２．００〜４８．００である。Ｃさんが書いた「田」字の個人内変動は、図１２の△印で示すように、正接値ｔａｎθ＝０・８２〜１．２４、面積Ｓ＝２０．００〜３０．００である。したがって、普段よく使用される自己の名前に含まれる文字であっても、まったく同じに書けることはほとんどないことがわかる。
【００６０】
引き続き、相似性の鑑定方法について説明する。測定箇所と測定方法とは、上記した個人内変動と同様であるので、ここでは説明を省略する。
【００６１】
鑑定方法は、以下のようにして行った。すなわち、スキャナ２でスキャンしたデータを、データ処理部３１ａで処理することにより、対象となるサンプル「田ａ」字と比較するサンプル「田ｂ」字とについて、それぞれ縦横の長さＨ，Ｗを測定し、相似率演算部３１ｂで正接値ｔａｎθと、面積Ｓとをそれぞれ算出する。この結果を表２に示した。
【表２】
2011022691.tif 000004
【００６２】
すなわち、対象となるサンプル「田ａ」字の横方向の長さＷ＝３．１ｍｍ、縦方向の長さＨ＝３．８ｍｍから、正接値ｔａｎθ＝Ｈ／Ｗ＝３．８ｍｍ／３．１ｍｍ＝１．２３、面積Ｓ＝Ｈ×Ｗ＝３．８ｍｍ×３．１ｍｍ＝１１．７８ｍｍ２となる。また、比較するサンプル「田ｂ」字の横方向の長さＷ＝３．７ｍｍ、縦方向の長さＨ＝３．０ｍｍから、正接値ｔａｎθ＝Ｈ／Ｗ＝３．０ｍｍ／３．７ｍｍ＝０．８１、面積Ｓ＝Ｈ×Ｗ＝３．０ｍｍ×３．７ｍｍ＝１１．１０ｍｍ２となる。
【００６３】
これらについて、相似率演算部３１ｂで、対象となるサンプル「田ａ」と比較するサンプル「田ｂ」との正接値ｔａｎθと面積Ｓとの各比率を求める（これらの比率についても、正接値ｔａｎθ、面積Ｓという）。それらの比率と１との差分の絶対値（これらを、｜Δｔａｎθ｜、｜ΔＳ｜という。）を求め、これらを掛け合わせたものを相似率と定義する。その結果を表３に示した。
【表３】
2011022691.tif 000005
【００６４】
すなわち、この相似率演算部３１ｂで、対象となるサンプル「田ａ」字と比較するサンプル「田ｂ」との正接値の比率ｔａｎθ＝１．２３／０．８１＝１．５１、面積の比率Ｓ＝１１．７８／１１．１０＝１．０６から、｜Δｔａｎθ｜＝｜１．５１−１｜＝０．５１、｜ΔＳ｜＝｜１。０６−１｜＝０．０６を求め、さらに相似率｜Δｔａｎθ｜×｜ΔＳ｜＝０．５１×０．０６＝０．０３を求める。これにより、相似率が０に近づくほど、相似性を有することがわかる。
【００６５】
（実証実験３）
ここでは、スキャナ２でスキャンしたデータを、データ処理部３１ａで処理することにより、「平成八月十三日」という文字が書かれた２つの筆跡「筆跡Ａ」と「筆跡Ｂ」とについてそれぞれ縦横の長さＨ，Ｗを測定し、相似率演算部３１ｂで正接値ｔａｎθと、面積Ｓとをそれぞれ算出することで検証することとした。ここでは、実証実験２で行った「田」字と比較して、個人内変動と相似性との関係について検討し、表４と図１３，図１４とにその結果を示した。
【表４】
2011022691.tif 000006
【００６６】
すなわち、「筆跡Ａ」字の個人内変動は、図１３の◆印で示すように、正接値ｔａｎθ＝０．７５〜１．５５、面積Ｓ＝２５．００〜６３．００であり、「筆跡Ｂ」字の個人内変動は、図１３の■印で示すように、正接値ｔａｎθ＝０．７３〜１．７０、面積Ｓ＝２５．００〜６５．００であり、◆印と■印とは重なっているか、或いは近接しているものとなっている。これにより、これら２つの筆跡「筆跡Ａ」と「筆跡Ｂ」とは、面積Ｓと、正接値ｔａｎθとの関係がほぼ同じ傾向を示すものである。また、表４に示すように、相似率も０に近い値をとることから、これらの２つの筆跡「筆跡Ａ」と「筆跡Ｂ」とは、敷き写したものと考えられる。
【００６７】
図１４は実証実験３における相似率の変化特性を示す図であって、その横軸は相似率、縦軸は相似率の算出頻度を示している。すなわち、通常、筆跡には個人内変動があるため、すべての文字が毎回同じように書けることはない。敷き写したものと考えられる７文字「平成八月十三日」は、図１４の破線で示すように、相似率が０でピークをもつ。しかし、Ｂ君の書いた「田」字は相似率＝０．０１７でピークをもち、Ｃさんが書いた「田」字は相似率＝０．０７，０．０２９の二箇所でピークをもつことから、いずれの「田」字も、０とは少し離れたところでピークをもつことがわかる。
【００６８】
以上説明したように、本実施形態によれば、スキャナ２でスキャンしたデータが、データ処理部３１ａで処理されることにより、複数の書面にそれぞれ手書きされた同一もしくは同一種類の鑑定対象文字に対して、各鑑定対象文字の筆跡運動における運動振域がそれぞれ読み込まれ、相似率演算部３１ｂにより、前記各鑑定対象文字の筆跡運動における運動振域に基づいて、該筆跡の個人内変動および相似性の、少なくとも一方が数値化されるので、必ずしも基準署名を定めることを必要としない。
【００６９】
また、本実施形態によれば、上記特許文献２のように、膨大な座標データと筆力データとで相違度が繰り返し計算されるものではないから、その真偽判定に時間がかからず、したがって、例えば警察の科学捜査研究所で行われる、３日に１件といった早急なぺースで鑑定しなければならないという実情にも耐えるものとなる。
【００７０】
さらに、本実施形態によれば、上記特許文献３のように、文字の一部だけで筆跡の同一性を確認するものではなく、文字全体の特徴がつかめるものであるから、客観的で正確な鑑定を行うことができる。
【００７１】
なお、上記実施形態では、相似率演算部３１ｂが最終的に文字間の相似率を求め、この相似率に基づいて筆跡鑑定を行う場合を例示しているが、その相似率を求めるまでの途中結果を単独で用いてもよい。
【００７２】
例えば、相似率演算部３１ｂで、図２におけるステップＳ３の正接値ｔａｎθの演算までを実行することにより、前記各鑑定対象文字の縦の長さＨが、横の長さＷで除算されて正接値ｔａｎθがそれぞれ求められるので、文字の大きさのいかんにかかわらず、その文字の特徴（縦長文字であるか、横長文字であるかなど）を簡単に把握することができる。
【００７３】
そして、ステップＳ５をスキップし、ステップＳ６で、前記各正接値ｔａｎθ間の比率の１に対する差分の絶対値である｜Δｔａｎθ｜が求められるようにすると、正接値ｔａｎθの比率が１のときに相当する正方形文字からのずれ具合（どれくらい縦長文字であるか、どれくらい横長文字であるかなど）が数値的に表されことにより、その文字の特徴を正確に把握することができる。
【００７４】
また、相似率演算部３１ｂで、図２におけるステップＳ４の面積Ｓの演算までを実行することにより、前記各正接値ｔａｎθに加えて、さらに、前記各鑑定対象文字の縦の長さＨと、横の長さＷとが積算されて面積Ｓが求められるので、文字の大きさをも加味して、その文字の特徴（大きめの縦長文字であるか、小さめの縦長文字であるか、大きめの横長文字であるか、小さめの横長文字であるかなど）を簡単に把握することができる。
【００７５】
そして、ステップＳ５で、前記各面積Ｓ間の比率の１に対する差分の絶対値｜ΔＳ｜が求められるようにすると、面積Ｓの比率が１のときに対応する大きさの文字からのずれ具合をも加味して、正接値ｔａｎθの比率が１のときに相当する正方形文字からのずれ具合（どれくらい大きめでかつどれくらい縦長文字であるか、どれくらい小さめでかつどれくらい縦長文字であるか、どれくらい大きめでかつどれくらい横長文字であるか、どれくらい小さきめでかつどれくらい横長文字であるかなど）を数値的に表すことにより、その文字の特徴をより正確に把握することができる。
【００７６】
また、上記実施形態では、筆跡鑑定プログラムをＲＯＭ３２に予め記憶しておくこととしているが、この筆跡鑑定プログラムをＣＤまたはＤＶＤなどの記録媒体に記録しておいて、この記録媒体を入力部５のＣＤ／ＤＶＤドライブなどで読み込むことで、当該筆跡鑑定プログラムをコンピュータ３にインストールすることとしてもよい。或いは、インターネットなどを通じてコンピュータ３に当該筆跡鑑定プログラムを直接取り込むこととしてもよい。これらにより、初期設定やバージョンアップなどが簡単に行えるようになる。
【００７７】
また、上記実施形態では、基準署名を定めることを必要としない例として、実証実験１，２におけるＡ君、Ｂ君、Ｃさん、Ｄさんの「る」字と、Ａ君、Ｂ区、Ｃさんの「田」字の筆跡鑑定法を説明したが、実証実験３では、対象となるサンプル「田ａ」字と比較するサンプル「田ｂ」字とについての筆跡鑑定を行っている。すなわち、本発明では、必ずしも基準署名を定めることを必要としないが、基準署名を用いてより効果的に筆跡鑑定を行うこともできることがわかる。
【００７８】
また、上記実施形態では、大学生数名の解答用紙に書かれた「る」字、「田」字、「平成八月十三日」という文字などでの実証実験１〜３を示すが、その他遺言書に書かれた文字や記号などであっても同様の結果を得ることができる。例えば遺言書が個人の筆跡をなぞった偽造であるとの疑いがある場合、相似率によりその是非を数値で示すことができる。或いは、手紙等の文書においても、それらが同一人の筆跡であるか否かが判明される。
【符号の説明】
【００７９】
１  筆跡鑑定装置
２  スキャナ
３  コンピュータ
３１  ＣＰＵ
３１ａ  データ処理部（読取装置に相当する。）
３１ｂ  相似率演算部（演算装置に相当する。）
３１ｃ  評価部（評価装置に相当する。）
３２  ＲＯＭ
３３  ＲＡＭ
４  表示部（表示装置に相当する。）
５  入力部
【先行技術文献】
【特許文献】
【００８０】
【特許文献１】特開２０００−１２３１７６号公報
【特許文献２】特開２０００−３５３２４３号公報
【特許文献３】特開平１０−３２６５３０号公報
【図１】
2011022691.tif 000007
【図２】
2011022691.tif 000008
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図７】
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【図８】
2011022691.tif 000013
【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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【図１４】
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【図６】
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