(57)【要約】【課題】キー入力以外の操作を受け付けるデータ入力デバイスについて、当該データ入力デバイスの操作者が正規ユーザと同一人物であるか否かを精度よく判定する。【解決手段】判定システムは、ウェアラブルデバイス１０の装着者による入力イベントの時系列データである第１の時系列データと、データ入力デバイス２０における入力イベントの時系列データである第２の時系列データとを照合し、第１の時系列データにおける一連の入力イベントと第２の時系列データにおける一連の入力イベントとの一致率が所定値以上である場合、データ入力デバイス２０の操作者はウェアラブルデバイス１０の装着者と同一人物であると判定する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ウェアラブルデバイスの装着者の手または腕の動きを示すセンサデータを取得するセンサデータ取得部と、
前記取得した各時刻のセンタデータに基づき前記ウェアラブルデバイスの装着者によるデータ入力デバイスの画面上での入力イベントを推定する推定部と、
前記データ入力デバイスの画面上でのタッチ操作による入力イベントを取得する入力イベント取得部と、
前記推定部により推定された前記ウェアラブルデバイスの装着者による前記入力イベントを時系列で示した第１の時系列データと、前記入力イベント取得部により取得された前記データ入力デバイスにおける前記入力イベントを時系列で示した第２の時系列データとを照合し、前記第１の時系列データにおける一連の入力イベントと前記第２の時系列データにおける一連の入力イベントとの一致率が所定値以上である場合、前記データ入力デバイスの操作者は前記ウェアラブルデバイスの装着者と同一人物であると判定する判定部と
を備えることを特徴とする判定装置。
【請求項２】
前記判定部は、
前記第１の時系列データと前記第２の時系列データとを照合する際、前記第１の時系列データにおける一連の入力イベントと前記第２の時系列データにおける一連の入力イベントとの一致率が最も高くなるよう、前記第１の時系列データおよび前記第２の時系列データの時刻同期をとる
ことを特徴とする請求項１に記載の判定装置。
【請求項３】
前記判定装置は、
前記データ入力デバイスに、キャリブレーションのための所定のタッチ操作を行うようユーザに促すキャリブレーション部をさらに備え、
前記判定部は、
前記キャリブレーションのための所定のタッチ操作を示す入力イベントが、前記第１の時系列データと前記第２の時系列データに出現した場合、前記入力イベントが発生した時刻が同じ時刻であるものとして、前記第１の時系列データおよび前記第２の時系列データの時刻同期をとった上で、前記第１の時系列データと前記第２の時系列データとを照合する
ことを特徴とする請求項１に記載の判定装置。
【請求項４】
判定装置が、
ウェアラブルデバイスの装着者の手または腕の動きを示すセンサデータを取得するステップと、
前記取得した各時刻のセンタデータに基づき前記ウェアラブルデバイスの装着者によるデータ入力デバイスの画面上での入力イベントを推定するステップと、
前記データ入力デバイスの画面上でのタッチ操作による入力イベントを取得するステップと、
前記推定された前記ウェアラブルデバイスの装着者による前記入力イベントを時系列で示した第１の時系列データと、前記取得された前記データ入力デバイスにおける前記入力イベントを時系列で示した第２の時系列データとを照合し、前記第１の時系列データにおける一連の入力イベントと前記第２の時系列データにおける一連の入力イベントとの一致率が所定値以上である場合、前記データ入力デバイスの操作者は前記ウェアラブルデバイスの装着者と同一人物であると判定するステップと
を含んだことを特徴とする判定方法。
【請求項５】
ウェアラブルデバイスの装着者の手または腕の動きを示すセンサデータを取得するステップと、
前記取得した各時刻のセンタデータに基づき前記ウェアラブルデバイスの装着者によるデータ入力デバイスの画面上での入力イベントを推定するステップと、
前記データ入力デバイスの画面上でのタッチ操作による入力イベントを取得するステップと、
前記推定された前記ウェアラブルデバイスの装着者による前記入力イベントを時系列で示した第１の時系列データと、前記取得された前記データ入力デバイスにおける前記入力イベントを時系列で示した第２の時系列データとを照合し、前記第１の時系列データにおける一連の入力イベントと前記第２の時系列データにおける一連の入力イベントとの一致率が所定値以上である場合、前記データ入力デバイスの操作者は前記ウェアラブルデバイスの装着者と同一人物であると判定するステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とする判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、判定装置、判定方法、および、判定プログラムに関する。
【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、一度だけしか認証しないことが多く、認証後のキー入力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、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、被認証者とデータ入力デバイスへのキー入力者との同一人物性の判定を行うことも考えられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開2013-025491号公報
【特許文献２】特開2010-177998号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】佐村敏治他、「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】
【０００６】
しかし、例えば、上記のキーストロークを用いた判定では、キー入力（打鍵）の特徴量が変化すると、判定精度が低下する可能性がある。例えば、ユーザのキー入力の習熟度合いの変化、緊張等の精神状態、腕や手への怪我、慣れないキーボードの使用等により、ユーザのキー入力（打鍵）の特徴量が変化すると、判定精度が低下する可能性がある。
【０００７】
また、データ入力デバイスがタブレット端末やスマートフォン等の場合、タッチ画面上でのスワイプ、タップ等、キー入力以外の操作が行われることも多い。しかしながら、従来、キー入力以外の操作について、データ入力デバイスの操作者が正規ユーザと同一人物であるか否かを判定する技術については検討されていなかった。
【０００８】
そこで、本発明は、キー入力以外の操作を受け付けるデータ入力デバイスであっても、当該データ入力デバイスの操作者が正規ユーザと同一人物である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】
【０００９】
前記した課題を解決するため、本発明は、ウェアラブルデバイスの装着者の手または腕の動きを示すセンサデータを取得するセンサデータ取得部と、前記取得した各時刻のセンタデータに基づき前記ウェアラブルデバイスの装着者によるデータ入力デバイスの画面上での入力イベントを推定する推定部と、前記データ入力デバイスの画面上でのタッチ操作による入力イベントを取得する入力イベント取得部と、前記推定部により推定された前記ウェアラブルデバイスの装着者による前記入力イベントを時系列で示した第１の時系列データと、前記入力イベント取得部により取得された前記データ入力デバイスにおける前記入力イベントを時系列で示した第２の時系列データとを照合し、前記第１の時系列データにおける一連の入力イベントと前記第２の時系列データにおける一連の入力イベントとの一致率が所定値以上である場合、前記データ入力デバイスの操作者は前記ウェアラブルデバイスの装着者と同一人物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】
【００１０】
本発明によれば、キー入力以外の操作を受け付けるデータ入力デバイスであっても、当該データ入力デバイスの操作者が正規ユーザと同一人物である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】
【００１１】
【図１】図１は、本実施形態の概要を説明するための図である。
【図２】図２は、本実施形態における同一人物性判定の概要を説明するための図である。
【図３】図３は、本実施形態の判定システムの構成例を示す図である。
【図４】図４は、図３のタッチ操作ログの例を示す図である。
【図５】図５は、タッチ操作の種類を説明するための図である。
【図６】図６は、本実施形態における入力イベントの推定方法を説明するための図である。
【図７】図７は、本実施形態におけるタッチ操作ログおよびセンサデータそれぞれの時系列データの照合を説明するための図である。
【図８】図８は、本実施形態におけるタッチ操作ログおよびセンサデータそれぞれの時系列データの照合を説明するための図である。
【図９】図９は、時刻同期後における、各時刻におけるウェアラブルデバイスの加速度データとデータ入力デバイス２０のdownのタッチ操作とを示したグラフである。
【図１０】図１０は、判定システムの処理手順の例を示すシーケンス図である。
【図１１】図１１は、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】
【００１２】
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。本発明は以下に説明する実施形態に限定されない。
【００１３】
［概要］
まず、図１を用いて、本発明の実施形態の概要を説明する。本実施形態の判定システムにおいて、データ入力デバイス２０のユーザは、加速度センサ等のセンサを備えるウェアラブルデバイス１０を装着するものとする。つまり、判定システムは、ユーザにより装着されるウェアラブルデバイス１０と、ユーザが各種操作を行うデータ入力デバイス２０とを備えるものとする。
【００１４】
判定システムは、各時刻におけるウェアラブルデバイス１０の装着者（ユーザ）の手または腕の動きを示すセンサデータ（例えば、加速度データ）を取得する。また、判定システムは、データ入力デバイス２０から、データ入力デバイスデータを取得する。このデータ入力デバイスデータは、各時刻におけるユーザのタッチ操作の種類（例えば、タップ、ダブルタップ、左スワイプ、右スワイプ、上スクロール、下スクロール等）等、データ入力デバイス２０の画面上でのタッチ操作による入力イベントを示すデータである。
【００１５】
そして、判定システムは、各時刻におけるデータ入力デバイスデータとセンサデータとを照合することにより、データ入力デバイス２０の操作者と、ウェアラブルデバイス１０の装着者とが同一人物か否かを判定する（同一人物性判定を行う）。
【００１６】
例えば、図２に示すように、判定システムは、データ入力デバイスデータに示される、データ入力デバイス２０のタッチ操作から各時刻において当該データ入力デバイス２０で発生した入力イベント（例えば、上スクロール→タップ→右スワイプ）を推定する。また、判定システムは、ウェアラブルデバイス１０のセンサデータから各時刻において当該ウェアラブルデバイス１０で発生した入力イベント（例えば、上スクロール→タップ→右スワイプ）も推定する。そして、判定システムは、各時刻において両デバイスで発生したと推定される入力イベントを照合し、両者が一致していれば、データ入力デバイス２０の操作者は、ウェアラブルデバイス１０の装着者と同一人物と判定する。
【００１７】
つまり、判定システムは、データ入力デバイス２０の画面上での時系列での入力イベントと、ウェアラブルデバイス１０のセンサデータの示す時系列での入力イベントとが一致していれば（あるいは一致率が所定値以上であれば）、データ入力デバイス２０の操作者は、ウェアラブルデバイス１０の装着者と同一人物と判定する。
【００１８】
このような判定システムによれば、同じ時刻において、データ入力デバイス２０で付与するタイムスタンプの値とウェアラブルデバイス１０で付与するタイムスタンプの値との間にずれがある場合でも、データ入力デバイス２０から取得したデータ（データ入力デバイスデータ）と、ウェアラブルデバイス１０から取得したデータ（センサデータ）とを用いて、データ入力デバイス２０の操作者が、ウェアラブルデバイス１０の装着者と同一人物か否かを判定することができる。
【００１９】
一例を挙げると、データ入力デバイス２０での一連のタッチ操作を示すタッチ操作ログはデータ入力デバイス２０で記録され、そのタイムスタンプ（時刻情報）の値はデータ入力デバイス２０で打刻される。一方、センサデータはウェアラブルデバイス１０で計測され、データ入力デバイス２０へ送信される。このセンサデータのタイムスタンプは、データ入力デバイス２０で打刻されるとは限らないし、データ入力デバイス２０で打刻されたとしても、タッチ操作ログのタイムスタンプとの時間のずれが生じる。また、機器の仕様や構成の都合上、いずれかのデバイスでタイムスタンプが打刻されない可能性もある。
【００２０】
ここで、上記した判定システムによれば、データ入力デバイス２０の画面上での一連の入力イベントと、ウェアラブルデバイス１０のセンサデータの示す一連の入力イベントとが一致していれば、データ入力デバイス２０の操作者は、ウェアラブルデバイス１０の装着者と同一人物と判定する。したがって、両デバイスのタイムスタンプのずれがあった場合やタイムスタンプが打刻されなかった場合でも、判定システムは、データ入力デバイス２０の操作者と、ウェアラブルデバイス１０の装着者とが同一人物か否かを判定することができる。
【００２１】
次に、判定システムの構成例を説明する。図３に示すように、例えば、判定システムは、ウェアラブルデバイス１０と、データ入力デバイス２０とを備える。各デバイスの台数は図３に示す台数に限定されない。
【００２２】
ウェアラブルデバイス１０は、センサデータ取得部１１を備える。このセンサデータ取得部１１は、各時刻における当該ウェアラブルデバイス１０の装着者の手または腕の動きを示すセンサデータ（例えば、加速度データ、角速度データ、地磁気データ等）を取得し、データ入力デバイス２０へ送信する。このウェアラブルデバイス１０は、例えば、データ入力デバイス２０のタップ操作を行う側の腕に装着される。
【００２３】
なお、このウェアラブルデバイス１０が、正規ユーザにより装着されているか否かは運用面で確認されるものとする。また、このウェアラブルデバイス１０は、当該ウェアラブルデバイス１０の着脱状態を監視する機能を備え、当該機能により、同一人物による当該ウェアラブルデバイス１０の装着が継続していることを確認できるものとする。
【００２４】
データ入力デバイス２０は、画面上のタッチ操作を受け付けるデバイスである。このデータ入力デバイス２０は、例えば、パーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン等である。データ入力デバイス２０は、記憶部２１と、入力イベント取得部２２と、入力イベント推定部２３と、判定部２４とを備える。
【００２５】
記憶部２１は、データ入力デバイス２０の画面上へのタッチ操作のログ（タッチ操作ログ）を記憶する。タッチ操作ログは、例えば、データ入力デバイス２０へのタッチ操作のイベント（イベント種類）と、当該イベントの発生時刻（タイムスタンプ）、当該イベントが発生した座標等を対応付けて記録した情報である（図４参照）。このタッチ操作ログは、図４に例示するように、各タッチ操作時における画面上への圧力の値を含んでいてもよい。このタッチ操作のイベントは、例えば、図５に示す「downイベント（指が画面に触れた）」、「upイベント（指が画面から離れた）」、「moveイベント（指が画面に触れたまま移動した）」等である。なお、このタッチ操作ログは、データ入力デバイス２０のタッチ操作を記録するタッチ操作記録部（図示省略）等により記録されるものとする。
【００２６】
図３の入力イベント取得部２２は、データ入力デバイス２０の画面上でのタッチ操作による入力イベント（例えば、タップ、ダブルタップ、左スワイプ、右スワイプ、上スクロール、下スクロール等）を取得する。具体的には、入力イベント取得部２２は、タッチ操作ログにおける各タッチ操作のイベント種類、イベントが発生した座標、当該座標の圧力等に基づき入力イベントを判定する。
【００２７】
例えば、入力イベント取得部２２は、タッチ操作において、画面に触れている時間（downからupまでの時間）が閾値以下であり、かつ、画面に触れている間の座標の移動距離が閾値以下であれば、入力イベントはタップと判定する。また、入力イベント取得部２２は、タッチ操作において、上記の条件を満たすタップが、所定時間以内の間に２度観測された場合、入力イベントはダブルタップと判定する。
【００２８】
また、入力イベント取得部２２は、タッチ操作において、画面に触れている間における座標の移動距離が閾値以上、かつ、移動が右→左方向の場合、入力イベントは左スワイプ（左方向へ指をなぞる／はじく）と判定する。また、入力イベント取得部２２は、タッチ操作において、画面に触れている間、座標の移動距離が閾値以上かつ移動が左→右方向の場合、入力イベントは右スワイプ（右方向へ指をなぞる／はじく）と判定する。
【００２９】
また、入力イベント取得部２２は、タッチ操作において、画面に触れている間、座標の移動距離が閾値以上かつ移動が下→上方向の場合、入力イベントは上スクロール（上方向へ指をなぞる／はじく）と判定する。また、入力イベント取得部２２は、タッチ操作において、画面に触れている間、座標の移動距離が閾値以上かつ移動が上→下方向の場合、入力イベントは下スクロール（下方向へ指をなぞる／はじく）と判定する。
【００３０】
入力イベント推定部２３は、ウェアラブルデバイス１０から受信した各時刻のセンタデータに基づき、各時刻におけるウェアラブルデバイス１０によるデータ入力デバイス２０の画面上での入力イベントを推定する。
【００３１】
例えば、センサデータが３次元の加速度データであった場合、入力イベント推定部２３は、加速度データに基づき、ごく短い時間幅の間に、Ｚ軸に閾値以上の大きさの加速度変化があったとき、入力イベントはタップと推定する。また、入力イベント推定部２３は、加速度データに基づき、上記の条件を満たすタップが、所定時間以内の間に２度観測された場合、入力イベントはダブルタップと推定する。
【００３２】
また、入力イベント推定部２３は、加速度データに基づき、Ｘ軸に大きな加速度変化や継続的な加速度変化があり、移動が右→左方向である場合、入力イベントは左スワイプと推定する。また、入力イベント推定部２３は、加速度データに基づき、Ｘ軸に大きな加速度変化や継続的な加速度変化があり、移動が左→右方向である場合、入力イベントは右スワイプと推定する。
【００３３】
また、入力イベント推定部２３は、加速度データに基づき、Ｙ軸に大きな加速度変化や継続的な加速度変化があり、移動が下→上方向である場合、入力イベントは上スクロールと推定する。また、入力イベント推定部２３は、前記センサデータに基づき、Ｙ軸に大きな加速度変化や継続的な加速度変化があり、移動が上→下方向である場合、入力イベントは下スクロールと推定する。
【００３４】
ここで、入力イベント推定部２３による入力イベントの推定は、例えば、入力イベントの種類ごとのセンサデータの特徴量による分類、または、センサデータの波形のパターンマッチング等により行ってもよい。
【００３５】
例えば、入力イベント推定部２３は、入力イベントの種類ごとに、当該入力イベントのセンサデータの波形のパターンを用意しておく。そして、入力イベント推定部２３は、図６に示すように、取得されたウェアラブルデバイス１０の各時刻のセンサデータに対し、所定の時間幅のウィンドウをスライドさせて、各入力イベントのセンサデータの波形のパターンとマッチする区間を探索する。
【００３６】
例えば、入力イベント推定部２３は、ウェアラブルデバイス１０のセンサデータに対し、図６に示すように、所定の時間幅のウィンドウをスライドさせて、各入力イベントのセンサデータの波形のパターンとマッチする区間を探索する。例えば、入力イベント推定部２３は、（１）タップを示すセンサデータの波形のパターンについて、所定の時間幅のウィンドウをスライドさせて、タップと推定される区間を探索する。また、入力イベント推定部２３は、（２）上スクロール、（３）右スワイプを示すセンサデータの波形のパターンについても、所定の時間幅のウィンドウをスライドさせて、上スクロール、右スワイプと推定される区間を探索する。
【００３７】
入力イベント推定部２３が、上記のような処理を行うことで、各時刻におけるウェアラブルデバイス１０のセンサデータからどのような入力イベントが発生したかを推定することができる。これにより、例えば、入力イベント推定部２３は、図６に示すセンサデータから、ウェアラブルデバイス１０に上スクロール→タップ→右スワイプという入力イベントが発生したという推定結果を得ることができる。
【００３８】
なお、上記の入力イベント推定部２３は、ウェアラブルデバイス１０のセンサデータ（例えば、加速度データ）について、例えば、データ値の振幅値や周波数等の許容範囲を定義し、許容範囲から外れたセンサデータについては除外してもよい。また、データ入力デバイス２０は、データ入力デバイス２０のタッチ操作時および非タッチ操作時のセンサデータの機械学習の結果を用いて、ウェアラブルデバイス１０のセンサデータから、タッチ操作以外のセンサデータを除外してもよい。このようにすることで入力イベント推定部２３は、入力イベントの推定の精度を向上させることができる。
【００３９】
図３の判定部２４は、データ入力デバイス２０の画面上での入力イベントの時系列データと、ウェアラブルデバイス１０のセンサデータから推定された入力イベントの時系列データとを照合することにより、データ入力デバイス２０の操作者が、ウェアラブルデバイス１０の装着者と同一人物か否かを判定する。
【００４０】
具体的には、判定部２４は、入力イベント推定部２３により推定されたウェアラブルデバイス１０の装着者による入力イベントの時系列データである第１の時系列データを取得する。また、判定部２４は、入力イベント取得部２２により取得されたデータ入力デバイス２０における入力イベントの時系列データである第２の時系列データを取得する。
【００４１】
そして、判定部２４は、第１の時系列データと第２の時系列データとを照合し、第１の時系列データにおける入力イベントと第２の時系列データにおける入力イベントとの一致率が所定値以上である場合、データ入力デバイス２０の操作者はウェアラブルデバイス１０の装着者と同一人物であると判定する。一方、判定部２４は、上記の一致率が所定値未満である場合、データ入力デバイス２０の操作者はウェアラブルデバイス１０の装着者と同一人物ではないと判定する。
【００４２】
例えば、判定部２４は、図７に示すように、タッチ操作ログから得られた入力イベントの推定結果の時系列での並び（第２の時系列データ）における右スワイプ→タップ→上スクロール→左スワイプ→タップ→タップという入力イベントをひとまとまりとし、ウェアラブルデバイス１０の装着者による入力イベントの推定結果の時系列での並び（第１の時系列データ）の中から、そのまとまりが登場する区間を探索する。
【００４３】
そして、判定部２４が、ウェアラブルデバイス１０の装着者による入力イベントの推定結果の時系列での並びの中から、右スワイプ→タップ→上スクロール→左スワイプ→タップ→タップのまとまりが登場する区間を発見した場合、データ入力デバイス２０の操作者はウェアラブルデバイス１０の装着者と同一人物であると判定する。このようにすることで、判定部２４は、第１の時系列データと第２の時系列データとの間で時間のずれがあった場合でも、両時系列データの入力イベントを照合し、データ入力デバイス２０の操作者はウェアラブルデバイス１０の装着者と同一人物であるか否かを判定することができる。
【００４４】
また、上記の第１の時系列データにおける入力イベントの推定精度があまり高くない場合も考えられる。このような場合、判定部２４は、第１の時系列データと第２の時系列データとの両時系列データにおける入力イベントの一致率が最も高くなるような対応付けを行った上で、両時系列データを照合してもよい。つまり、判定部２４は、第１の時系列データと第２の時系列データとの時刻同期をとった上で、両時系列データの照合を行ってもよい。なお、ここでの一致率は、例えば、時系列データにおける入力イベントの種類、入力イベントの並び、入力イベント間の時間間隔等を考慮して判断される。
【００４５】
例えば、図８に示すように、タッチ操作ログから得られた入力イベントの推定結果の時系列での並び（第２の時系列データ）が、右スワイプ→タップ→上スクロール→左スワイプ→タップ→タップであり、センサデータの入力イベントの推定結果の時系列での並び（第１の時系列データ）が、右スワイプ→右スワイプ→タップ→タップ→タップ→タップ→左スワイプ→タップ→タップである場合を考える。
【００４６】
この場合において、タッチ操作ログにおける入力イベントの推定結果「右スワイプ」に対し、センサデータの入力イベントの推定結果に上記の「右スワイプ」が２つあるとき、判定部２４は、両時系列データ全体として入力イベントの推定結果同士の一致率が最も高い候補を選択する。
【００４７】
すなわち、図８に示すように、タッチ操作ログから得られた入力イベントの推定結果「右スワイプ」と、センサデータの「右スワイプ」（候補Ａ）とを対応するよう合わせると、両時系列データ間で「右スワイプ」（候補Ａ）以外の入力イベントの推定結果同士の一致率は低い。
【００４８】
一方、タッチ操作ログから得られた入力イベントの推定結果「右スワイプ」と「右スワイプ」（候補Ｂ）とを対応するよう合わせると、候補Ａの場合と比較して、両時系列データ間で候補Ｂ以外の入力イベントの推定結果同士の一致率の方が高くなる。
【００４９】
よって、判定部２４は、タッチ操作ログから得られた入力イベントの推定結果「右スワイプ」と、センサデータの入力イベントの推定結果「右スワイプ」（候補Ｂ）とを対応するように両時系列データを合わせた上で（つまり両時系列データの時刻同期をとった上で）、両時系列データの照合を行う。
【００５０】
判定部２４が上記のような両時系列データの時刻同期をとることで、ウェアラブルデバイス１０のセンサデータの示す入力イベントの推定精度が低かった場合でも、データ入力デバイス２０の操作者がウェアラブルデバイス１０の装着者と同一人物であるか否かを精度よく判定することができる。
【００５１】
なお、判定部２４が、例えば、ウェアラブルデバイス１０の各時刻におけるＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の加速度データと、データ入力デバイス２０の各時刻におけるdownのタッチ操作のみについて抽出したデータとについて、上記の方法により時刻同期をとると、図９に示すグラフのようになる。図９に示すように、上記の方法により両時系列データの時刻同期をとることで、データ入力デバイス２０の画面上にdownのタッチ操作が行われたタイミングと、ウェアラブルデバイス１０のＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の加速度データが大きく変動するタイミングとがほぼ一致させることができることが分かる。
【００５２】
次に、図１０を用いて、上記の判定システムを用いた認証処理の処理手順の例を説明する。なお、以下の説明において、データ入力デバイス２０は、データ入力デバイス２０にＰＩＮコードが入力されると操作ロックを解除し、データ入力デバイス２０の操作者とウェアラブルデバイス１０の装着者とが同一人物ではないと判定した場合、再度操作ロックを行うものとする。また、ウェアラブルデバイス１０は生体認証等により、正規ユーザにより装着されていることを確認し、当該ユーザ（正規ユーザ）による装着が継続されているか否かを確認する機能（同一人物装着継続確認機能）を備えるものとする。
【００５３】
さらに、データ入力デバイス２０は、ＰＩＮコードの入力後、ウェアラブルデバイス１０とのペアリングを行うものとする。ここでのペアリングの対象となるウェアラブルデバイス１０は、データ入力デバイス２０と無線通信可能な範囲内にある生体認証済みのウェアラブルデバイス１０である。そして、データ入力デバイス２０は、ペアリングされたウェアラブルデバイス１０からのセンサデータとして加速度データを取得し、この加速度データに基づき、データ入力デバイス２０の操作者とウェアラブルデバイス１０の装着者との同一人物性判定処理を行うものとする。
【００５４】
まず、ウェアラブルデバイス１０がユーザにより装着されたこと（Ｓ１）を検出すると（Ｓ２：装着状態検出）、同一人物により装着が継続しているか否かを確認する同一人物装着継続確認機能をＯＮにする（Ｓ３）。
【００５５】
そして、データ入力デバイス２０は操作ロック状態（Ｓ１０）の後、ユーザからのＰＩＮコード入力を受け付け（Ｓ１１）、認証ＯＫである場合、ロックを解除し（Ｓ１２）、ウェアラブルデバイス１０の検出を行う（Ｓ１３）。つまり、データ入力デバイス２０は、当該データ入力デバイス２０から無線通信可能な範囲内にあるウェアラブルデバイス１０を検出する。そして、データ入力デバイス２０は検出されたウェアラブルデバイス１０に対し、ペアリングの依頼を行い（Ｓ１４）、当該ウェアラブルデバイス１０からペアリング許可の通知を受信すると（Ｓ１５）、データ入力デバイス２０は当該ウェアラブルデバイス１０とのペアリングを行う（Ｓ１６）。
【００５６】
なお、ウェアラブルデバイス１０は、例えば、当該ウェアラブルデバイス１０におけるユーザの生体認証後、同一人物装着継続確認がとれた場合に、データ入力デバイス２０へペアリング許可の通知を送信する。そして、データ入力デバイス２０は、ペアリング許可の通知の送信元のウェアラブルデバイス１０をペアリングの相手（加速度データによる同一人物性判定の対象）として登録する。
【００５７】
Ｓ１６の後、データ入力デバイス２０は画面上にペアリング結果の表示と、タッチ操作の開始指示とを行う（Ｓ１７）。このような表示を見たユーザは、データ入力デバイス２０の画面上へのタッチ操作を開始し（Ｓ２１）、データ入力デバイス２０は、ユーザのタッチ操作のログを取得し、記憶部２１に記憶する（Ｓ２２：タッチ操作ログ取得）。また、ウェアラブルデバイス１０は当該ユーザの手または腕の動きを示す加速度データを取得する（Ｓ２３）。さらに、データ入力デバイス２０は、ウェアラブルデバイス１０へ加速度データの送信依頼を行い（Ｓ２４）、当該ウェアラブルデバイス１０からタイムスタンプが付された加速度データと、当該ウェアラブルデバイス１０の機器署名とを受信する（Ｓ２５）。
【００５８】
Ｓ２５の後、データ入力デバイス２０は、機器署名によりウェアラブルデバイス１０の本人性を確認すると、当該ウェアラブルデバイス１０から受信した各時刻の加速度データと、Ｓ２２で取得したタッチ操作ログとを照合することにより、データ入力デバイス２０の操作者（ユーザ）とウェアラブルデバイス１０の装着者とが同一人物か否か判定する（Ｓ２６：同一人物性判定処理）。ここで、データ入力デバイス２０が、データ入力デバイス２０の操作者とウェアラブルデバイス１０の装着者とは同一人物ではないと判定した場合（Ｓ２７でＮｏ）、データ入力デバイス２０の操作ロックを行う（Ｓ１０）。一方、データ入力デバイス２０が、データ入力デバイス２０の操作者とウェアラブルデバイス１０の装着者とが同一人物と判定した場合（Ｓ２７でＹｅｓ）、操作ロックは行わず、操作を継続させる（Ｓ２８）。
【００５９】
このようにすることで、判定システムは、データ入力デバイス２０のＰＩＮコードの認証後、正規ユーザからの操作は受け付けるが、正規ユーザ以外からの操作は受け付けない（ロックする）ことができる。
【００６０】
なお、図１０のＳ１６のペアリングにおいて、データ入力デバイス２０は、ＢＬＥ(Bluetooth  Low  Energy)の電波強度等から、自動でウェアラブルデバイス１０を検出してもよいし、周囲にあるウェアラブルデバイス１０の候補を画面に表示してユーザに選択させてもよい。いずれの場合も、データ入力デバイス２０が誤って他のウェアラブルデバイス１０とペアリングしてしまった場合でも、後に行う同一人物性判定処理が成功しないと操作を継続できないようにする（操作ロックを行う）。これにより判定システムは、データ入力デバイス２０が、不正に第三者に操作されてしまうことを防止できる。
【００６１】
また、図１０のＳ２６において、データ入力デバイス２０は、所定のタッチ操作数または操作時間ごとに、同一人物性判定処理を行うこととしてもよい。その場合は、判定結果が連続して所定回数ＮＧとなった場合、データ入力デバイス２０は他人による操作と判断し、操作ロックを行うようにしてもよい。
【００６２】
［その他の実施形態］
なお、データ入力デバイス２０は、上記の第１の時系列データ（ウェアラブルデバイス１０の装着者による入力イベントの推定結果の時系列での並び）と第２の時系列データ（タッチ操作ログから得られた入力イベントの推定結果の時系列での並び）とを照合する際、両時系列データの時刻同期をとるため、データ取得時にキャリブレーションを行うようにしてもよい。
【００６３】
具体的には、データ入力デバイス２０は、図３に示すキャリブレーション部２５をさらに備える。このキャリブレーション部２５は、データ入力デバイス２０の画面上等に、キャリブレーションのためユーザに所定のタッチ操作を促す表示を行う。なお、上記の所定のタッチ操作は、キャリブレーションを行いやすいよう、特徴的なタッチ操作であることが好ましい。そして、判定部２４は、この所定のタッチ操作を示す入力イベントが、第１の時系列データと第２の時系列データに出現した場合、当該入力イベントが発生した時刻が同じ時刻であるものとして、第１の時系列データおよび第２の時系列データの時刻同期をとる。
【００６４】
このようにデータ入力デバイス２０において、第１の時系列データおよび第２の時系列データの時刻同期をとることで、第１の時系列データおよび第２の時系列データに基づく同一人物性判定処理を精度よく行うことができる。
【００６５】
また、前記した実施形態において、上記の同一人物性判定処理や、ウェアラブルデバイス１０のセンサデータの示す入力イベントの推定は、データ入力デバイス２０が行うこととしたが、データ入力デバイス２０以外の装置（例えば、判定装置や判定サーバ）が行うこととしてもよい。
【００６６】
［プログラム］
また、上記の実施形態で述べたデータ入力デバイス２０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、情報処理装置をデータ入力デバイス２０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  Assistant）等がその範疇に含まれる。また、データ入力デバイス２０を、クラウドサーバに実装してもよい。
【００６７】
図１１を用いて、上記のプログラム（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に示すように、コンピュータ１０００は、例えば、メモリ１０１０と、ＣＰＵ１０２０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。
【００６８】
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。
【００６９】
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。前記した各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。
【００７０】
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。
【００７１】
なお、上記の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、上記の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】
【００７２】
１０  ウェアラブルデバイス
１１  センサデータ取得部
２０  データ入力デバイス
２１  記憶部
２２  入力イベント取得部
２３  入力イベント推定部
２４  判定部
２５  キャリブレーション部
【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】
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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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