(57)【要約】      （修正有）【課題】スマートフォンやタブレット等の携帯情報端末（ＰＤＡ）を使用し、指先によりオンライン入力された手書き入力筆跡データの時系列情報を利用した認証精度の高い筆者認識の方法およびその方法を利用したプログラムを提供する。【解決手段】指先によりオンライン入力された手書き文字の筆者を認識するための方法は文字読取手段が、入力筆跡データを読み取るステップと、記憶手段が、読み取られたデータを記憶するステップと、正規化手段が、入力筆跡データを正規化し、文字形状の重心が特定の座標位置に一致するように処理する正規化ステップと、類似度算出手段が、１又は複数の辞書筆跡データと入力筆跡データとに基づいて類似度を算出するステップと、筆者認識手段が、予め設定された基準類似度と算出された類似度を対比することにより、辞書筆跡データの筆者と入力筆跡データの筆者の同一性に関する判断を行なうステップと、からなる。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
指先によりオンライン入力された手書き文字の筆者を認識するための方法であって、
文字読取手段が、指先により手書きされた入力筆跡の文字形状の時系列データを読み取るステップと、
記憶手段が、読み取られた文字形状の時系列データを記憶するステップと、
正規化手段が、記憶された入力筆跡データの文字形状を正規化するステップであって、文字形状の重心が特定の座標位置に一致するように処理する正規化ステップと、
類似度算出手段が、予め記憶手段に記憶されている１又は複数の辞書筆跡データであって予め正規化された文字形状の時系列データと、入力筆跡データであって正規化された文字形状の時系列データとに基づいて、類似度を算出するステップと、
筆者認識手段が、予め設定された基準類似度と算出された類似度を対比することにより、辞書筆跡データの筆者と入力筆跡データの筆者の同一性に関する判断を行なうステップと、
からなることを特徴とする筆者認識方法。
【請求項２】
請求項１に記載の指先によりオンライン入力された手書き文字の筆者を認識するための方法において、
前記類似度算出手段は、動的時間伸縮法に基づき辞書筆跡データの文字形状の時系列データと、入力筆跡データの文字形状の時系列データとの類似度を算出することを特徴とする筆者認識方法。
【請求項３】
指先によりオンライン入力された手書き文字の筆者を認識するためにコンピュータを、
指先により手書きされた入力筆跡の文字形状の時系列データを読み取る文字読取手段と、
読み取られた文字形状の時系列データを記憶する記憶手段と、
記憶された入力筆跡データの文字形状を正規化する手段であって、文字形状の重心が特定の座標位置に一致するように処理する正規化手段と、
予め記憶手段に記憶されている１又は複数の辞書筆跡データであって予め正規化された文字形状の時系列データと、入力筆跡データであって正規化された文字形状の時系列データとに基づいて、類似度を算出する類似度算出手段と、
予め設定された基準類似度と算出された類似度を対比することにより、辞書筆跡データの筆者と入力筆跡データの筆者の同一性に関する判断を行なう筆者認識手段、
として機能させるための筆者認識プログラム。
【請求項４】
請求項３に記載された筆者認識プログラムにおいて、
前記類似度算出手段は、動的時間伸縮法に基づき辞書筆跡データの文字形状の時系列データと、入力筆跡データの文字形状の時系列データとの類似度を算出することを特徴とする筆者認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、オンライン筆者認識方法およびオンライン筆者認識プログラムに係るものであり、更に詳しくは、指先によりオンライン入力された手書き入力筆跡の文字形状の時系列データに基づいて筆者認識を行なう方法およびその方法を利用したプログラムに係る。
【背景技術】
【０００２】
情報化社会の進展に伴い、システムのコンピュータ化が進み、情報の提供や金銭の受け渡し等に端末機を利用する機会が増えてきた。  特に情報の管理や保護においては、プライバシーに属するデータも含まれるため悪用される危険性がある。  従って、情報の利用や金銭の受け渡しに対して本人を確認する有効な手段が要求されている。
従来、利用者を自動的に認識する手段として、パスワード識別が挙げられる。  パスワード識別は簡便で実用的であり、最も普及しているが、パスワードが解読され、盗用される事態も数多く発生している。
【０００３】
パスワード識別以外の本人確認の手段としては、声紋、指紋、顔写真、網膜認証等の本人固有の情報を用いる手法がある。  しかし、情報の処理に膨大な時間や記憶容量を要し、装置に費用がかかる等の問題がある。
【０００４】
一方、筆跡により本人を自動認識する筆者認識の研究が進められている。  筆者認識は筆者識別と筆者照合に分けられる。  筆者識別は、ある複数の筆者から対象となる文字の筆者が誰であるかを判別するものであり、筆者照合は、書いた筆跡が本人かどうか判別するものである。
【０００５】
また筆者認識は、認識に用いる情報によりオフラインとオンラインに分類される。  オフラインは、すでに紙に書いてある筆跡をスキャナ等で光学的に入力し、筆記過程に関する時系列情報を用いず文字の形のみに着目して筆者識別を行うものである。  文字を円弧パターンの頻度で特徴づける方法や、字種単位に線分スペクトル分解を行い、２次統計量に含まれるパターンの構造情報を特徴とする方法等が提案されている。
【０００６】
しかし、オフラインにはペンの太さ、濃淡などの影響や偽筆に対する問題が多く存在する。  オフラインとは異なり、筆記過程から手書き文字を認識するオンライン手書き文字認識に注目が集まっている。  オンライン入力文字は、入力する情報の種類が多いため偽筆し難く、他の特徴との併用も可能である。  オンライン手書き文字認識のプラットフォームは以前から多様化が進み、ＰＣやゲーム機、紙にペンで書かれた筆跡を時系列情報として取り込むデバイスも実用化されている。
【０００７】
例えば、特許文献１には、ＩＤ及びパスワードをセキュリティ高く管理するＩＤ・パスワード出力装置及び出力プログラムに係る発明が開示されている。  この発明においては、オンライン入力されたサインに基づいてサイン認証を行なう技術が開示されている。
【０００８】
特許文献１が開示するサイン認証技術では、スタイラスペンとタッチパネルを使用して入力されたサイン情報を、スタイラスペンの筆点すなわち座標およびその経時変化の情報および筆圧の経時変化の情報として取得する。  これらから、描画形状、描画速度変化、筆圧変化、に関する特徴量等を抽出し、オンラインによるサイン入力に先だって入力されている既存のサイン情報と比較し、所定の範囲内であれば認証、範囲外であれば非認証とすることが開示されている。
【０００９】
しかしながら、特許文献１が開示するサイン認証技術では、スタイラスペンとそれに対応したタッチパネルが必須であるため、サイン情報を入力することが大きく制限されるため、汎用性に欠けるという問題があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２０１６−１１０５４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
本発明は、上述したような問題点に鑑みなされたものであり、解決しようとする課題は、社会に広く普及したスマートフォンやタブレット等の携帯情報端末 （ＰＤＡ）を使用し、指先によりオンライン入力された手書き入力筆跡データの時系列情報を利用した認証精度の高い筆者認識の方法およびその方法を利用したプログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上述した課題を解決するため、第１の観点に係る発明においては、指先によりオンライン入力された手書き文字の筆者を認識するための方法であって、
文字読取手段が、指先により手書きされた入力筆跡の文字形状の時系列データを読み取るステップと、
記憶手段が、読み取られた文字形状の時系列データを記憶するステップと、
正規化手段が、記憶された入力筆跡データの文字形状を正規化するステップであって、文字形状の重心が特定の座標位置に一致するように処理する正規化ステップと、
類似度算出手段が、予め記憶手段に記憶されている１又は複数の辞書筆跡データであって予め正規化された文字形状の時系列データと、入力筆跡データであって正規化された文字形状の時系列データとに基づいて、類似度を算出するステップと、
筆者認識手段が、予め設定された基準類似度と算出された類似度を対比することにより、辞書筆跡データの筆者と入力筆跡データの筆者の同一性に関する判断を行なうステップと、からなる構成の筆者認識方法とした。
【００１３】
また、第２の観点に係る発明では、第１の観点に係る発明の指先によりオンライン入力された手書き文字の筆者を認識するための方法において、
類似度算出手段は、動的時間伸縮法に基づき辞書筆跡データの文字形状の時系列データと、入力筆跡データの文字形状の時系列データとの類似度を算出する構成の筆者認識方法とした。
【００１４】
更に、第３の観点に係る発明では、指先によりオンライン入力された手書き文字の筆者を認識するためにコンピュータを、
指先により手書きされた入力筆跡の文字形状の時系列データを読み取る文字読取手段と、
読み取られた文字形状の時系列データを記憶する記憶手段と、
記憶された入力筆跡データの文字形状を正規化する手段であって、文字形状の重心が特定の座標位置に一致するように処理する正規化手段と、
予め記憶手段に記憶されている１又は複数の辞書筆跡データであって予め正規化された文字形状の時系列データと、入力筆跡データであって正規化された文字形状の時系列データとに基づいて、類似度を算出する類似度算出手段と、
予め設定された基準類似度と算出された類似度を対比することにより、辞書筆跡データの筆者と入力筆跡データの筆者の同一性に関する判断を行なう筆者認識手段、
として機能させる構成の筆者認識プログラムとした。
【００１５】
また、第４の観点に係る発明では、第３の観点に係る発明の筆者認識プログラムにおいて、
類似度算出手段は、動的時間伸縮法に基づき辞書筆跡データの文字形状の時系列データと、入力筆跡データの文字形状の時系列データとの類似度を算出する構成の筆者認識プログラムとした。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、本発明の１実施形態に係る筆者認識装置のシステム構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、正規化処理前の入力筆跡データの文字形状（実線）と辞書筆跡データの文字形状（破線）の例を対比して示したものである。
【図３】図３は、正規化処理後の入力筆跡データの文字形状（実線）と辞書筆跡データの文字形状（破線）の例を対比して示したものである。
【図４】図４は、本発明にかかる筆者認識方法および筆者認識プログラムの手順を示すフローチャートである。
【図５】図５は、文字のストローク数を説明するための例を示したものである。
【図６】図６は、本発明にかかる筆者認識方法および筆者認識プログラムの別の手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面に基づき、本発明の実施形態について詳細に説明する。
図１は、本発明の１実施形態に係る筆者認識装置１００のシステム構成を示すブロック図である。  図１に示す実施形態の筆者認識装置１００は、汎用されているデスクトップコンピュータやラップトップコンピュータをベースとして構成されたものであり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）のような演算処理装置１０１、スタートアップ時のコンピュータ内のエレメント間の情報転送を支援するＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）を収納するＲＯＭ（Read Only Memory）１０２、実行時にオペレーション・システム（ＯＳ）やアプリケーションプログラム（本実施形態では、筆者認識プログラム２００）、あるいはプログラムデータ２１１を収納するＲＡＭ（Random Access Memory）１０３、コマンドや情報を入力するためのキーボードやポインティングデバイス等の入力装置１０４、タッチパネルのように指先を接触させることにより文字形状の時系列データを読み取ることが可能な文字読取装置１０５、結果を表示するためのモニターのような表示装置１０６、および結果をハードコピーとして出力するプリンターのような出力装置１０７から構成されている。
【００１８】
また、筆者認識装置１００には、ハードディスク、磁気ディスク、光ディスク等のコンピュータ読取可能媒体とコンピュータとの間のデータの授受を行うコンピュータ読取可能媒体入出力装置（図示せず）を更に備えるようにすることもできる。
【００１９】
また、上述した筆者認識装置１００は、システム構成の内の１つ又は複数の構成要素（装置）を通信回線で接続することにより構築するようにしても良い。
【００２０】
本発明に係る筆者認識プログラム２００は、予め記憶装置に記憶されている比較の基準になる筆跡データ（以下、「辞書筆跡データ」と呼ぶ）である文字形状の時系列データと、文字読取装置から入力された識別の対象となる筆跡データ（以下、「入力筆跡データ」と呼ぶ）である文字形状の時系列データとの類似度を算出し、この類似度に基づいて辞書筆跡データの筆者と入力筆跡データの筆者との同一性に関する判断を行なうことができるようにしたものである。
【００２１】
図１に示すように、筆者認識プログラム２００は、文字読取手段２０１、記憶手段２０２、正規化手段２０３、類似度算出手段２０４、筆者認識手段２０５、および表示手段２０６から構成されており、以下、これらついて詳細に説明する。
【００２２】
文字読取手段２０１は、タッチパネルやポインティングデバイス等を利用して入力される入力筆跡データを読み取る手段である。  文字読取手段２０１では、タッチパネルやポインティングデバイス等に指先を接触させることによって接触した指先の位置情報と、接触した時間情報とを関連付けして読み取ることができるようになっている。  従って、文字読取手段２０１によって入力筆跡データの文字形状の時系列データを読み取ることができる。
【００２３】
ここで、タッチパネルとは、表示と入力の２つの機能を備えており、コンピュータなどの外部から受けた画像情報を液晶ディスプレイなどで表示すると共に、操作者がその画面に表示された絵やピクトグラムなどの点または領域に手で触れたりすることにより、触れられた画面位置の情報を感知して外部へ情報信号として出力する装置のことをいう。
また、ポインティングデバイスとは、表示機能を持たず位置入力機能だけを備えた装置をいう。
【００２４】
なお、文字読取手段２０１は、指先にて手書きされた入力筆跡の形状データを読み取る際に、入力画面に接触する指先の１点が描く細線化された軌跡によって文字形状を読み取ることができるようになっている。
このとき、所定の時間間隔毎に入力画面に指先が最初に接触した点をトレースすることによって入力画面に接触する指先の１点が描く細線化された文字形状の軌跡を読み取ることができる。
【００２５】
記憶手段２０２は、文字読取手段２０１により読取った入力筆跡データの文字形状の時系列データをＲＡＭの中にプログラムデータ２１１の一部として記憶するものである。
【００２６】
なお、筆者が特定されている辞書筆跡データ（比較の基準になる筆跡データ）である文字形状の時系列データを、予め文字読取手段２０１によって読取った後、記憶手段２０２によってＲＡＭの中に蓄積しておくことができる。
【００２７】
文字読取手段２０１によって読取られた入力筆跡の形状データや辞書筆跡データの形状データは、たとえ筆者が同一人であったとしても、文字の大きさや文字の中心位置は文字毎に大きくばらつくのが一般的である。  このような場合、文字読取手段２０１によって読取られた形状データをそのまま使用して類似度を算定すると、類似度が低下して本人棄却率が上がってしまうという問題がある。
【００２８】
これを防ぐために、正規化手段２０３によって、文字形状の重心と画面の中心が一致するように（すなわち、文字形状の重心がたえず画面の中心に表示されるように）処理する。
【００２９】
正規化手段２０３では、入力筆跡データの文字形状の時系列データおよび辞書筆跡データの時系列データを使用し、x、y座標の重心と筆記開始時間を用いて正規化処理を行なう。  この正規化処理の式は以下の通りである。
【００３０】
【数１】
2019040230.tif 000003
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【００３１】
図２は、正規化処理前の入力筆跡データの文字形状（実線）と辞書筆跡データの文字形状（破線）の例を対比して示したものであり、図３は、正規化処理後の入力筆跡データの文字形状（実線）と辞書筆跡データの文字形状（破線）の例を対比して示したものである。
【００３２】
類似度算出手段２０４は、正規化手段２０３によって正規化処理された入力筆跡データの文字形状の時系列データと辞書筆跡データの文字形状の時系列データの類似度を算出する。
類似度算出手段２０４が類似度を算出する手法は、動的時間伸縮法（ＤＴＷ法）に基づくものであり、この手法は、一方の時系列データを非線形伸縮させ，最も整合した時点を結果とする手法であって、弾性マッチングの１つの手法である。  動的時間伸縮法は音声やジェスチャなどの時系列パターン認識や、顔・文字・指紋などの画像パターン認識、画像圧縮のための動き補償など、さまざまな分野で利用されている手法である。
【００３３】
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【００３４】
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【００３５】
【数２】
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【００３６】
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【００３７】
【数３】
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【００３８】
第１、２の条件は入力筆跡データ、辞書筆跡データの始端および終端は一致するという条件であり、第３の条件は時間的制限である。  時間的制限がない場合、時間をかけて意図的に似せようとした偽筆に対して小さい距離を算出する可能性がある。  なお、この制約条件は一例である。  これらの制約を考慮したときの前述の最適化問題は以下のように表すことができる。
【００３９】
【数４】
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【００４０】
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【００４１】
次に、筆者認識手段２０５について説明する。  筆者認識手段２０５は、上述した類似度算出手段２０４が算出した類似度を予め設定された基準類似度と比較することにより、辞書筆跡データの筆者と入力筆跡データの筆者との同一性に関する判断を行なう。
【００４２】
ここで、基準類似度は、同一人の筆跡であると判断するためのクライテリアであり、経験的に定めるようにしても良いし、あるいは同一人が書いた複数の筆跡データの類似度を統計処理することによって基準類似度を設定するようにしても良い。
【００４３】
表示手段２０６は、モニターのような表示装置１０６に辞書筆跡データの筆者と入力筆跡データの筆者との同一性に関する判断結果を表示するものである。
また、表示手段２０６は、辞書筆跡データの筆者と入力筆跡データの筆者との同一性に関する判断結果を筆者認識プログラム２００以外のプログラムに送信するように設定しても良い。
【００４４】
次に、本発明にかかる筆者認識方法および筆者認識プログラムの手順について説明する。  図４は、筆者認識方法および筆者認識プログラムのフローチャートを示すものである。  以下、このフローチャートに基づき、手順を説明することにする。
【００４５】
まず図４に示すフローチャートでは、ステップ３０１において、文字読取手段２０１は、タッチパネルやポインティングデバイス等を利用して入力された指先による入力筆跡データを、接触した指先の位置情報と接触した時間情報とを関連付けして読み取る。
【００４６】
なお、文字読取手段２０１によって入力筆跡データを読み取る際に、入力画面に接触する指先の１点が描く細線化された軌跡によって文字形状を読み取るようにしても良い。
【００４７】
ステップ３０２においては、記憶手段２０２が、文字読取手段２０１により読取った入力筆跡データの文字形状の時系列データをＲＡＭの中にプログラムデータ２１１の一部として記憶する。
【００４８】
ステップ３０３においては、正規化手段２０３が、入力筆跡データの文字形状の重心と画面の中心が一致するように、かつ、文字形状の大きさを一定にするように処理する。
【００４９】
ステップ３０４においては、類似度算出手段２０４が、正規化手段２０３によって正規化処理された入力筆跡データの文字形状の時系列データと予め記憶装置に記憶されている辞書筆跡データの文字形状の時系列データとの類似度を算出する。
【００５０】
そして、ステップ３０５においては、筆者認識手段２０５が、類似度算出手段２０４が算出した類似度を、予め設定された基準類似度と比較することにより、辞書筆跡データの筆者と入力筆跡データの筆者との同一性に関する判断を行なう。
【００５１】
なお、前述した類似度算出手段２０４が類似度を求めるステップ３０４では、１文字単位、すなわち１つの文字を形成する形状全体で類似度を算出することを前提に説明したが、これに限定される訳ではない。
文字のストロークという考え方を導入し、条件が合えば１つの文字をストローク毎に分割し、各ストローク毎に類似度を算出した後、筆者認識手段２０５によって辞書筆跡データの筆者と入力筆跡データの筆者との同一性に関する判断を行なうようにすることもできる。  以下、この考え方について説明する。
【００５２】
文字のストロークとは、文字形状を表す連続した線のことを言い、ストローク数とは、１つの文字がいくつのストロークから成り立っているかをいう。
例えば、図５に示す「永」という文字のストローク数は（ａ）ではストローク数は「４」と定義され、（ｂ）ではストローク数は「５」と定義される。
【００５３】
文字のストロークという考え方を導入した場合の、筆者認識方法および筆者認識プログラムの手順について、図６に基づいて説明する。
文字のストロークという考え方を導入した場合の、ステップ３０１、３０２、３０３までは、文字のストロークという考え方を導入しない場合と同様である。
【００５４】
ステップ３０６、３０７では、ストローク数算出・比較手段２０７が、入力筆跡データの文字形状のストローク数と辞書筆跡データの文字形状のストローク数を算出し、これらを比較評価する。
【００５５】
ストローク数算出・比較手段２０７は、文字形状を表す線の連続性に基づき、ストローク数を決定すると共に、対比する文字形状のストローク数が同じか否か判断する機能を有する。
【００５６】
入力筆跡データのストローク数と辞書筆跡データのストローク数が同じであると判断された場合、ステップ３１０に進み、類似度算出手段２０４が、正規化手段２０３によって正規化処理された入力筆跡データの文字形状の時系列データと予め記憶装置に記憶されている辞書筆跡データの文字形状の時系列データとの類似度を、対応するストローク毎に算出する。
【００５７】
そして、ステップ３１１においては、筆者認識手段２０５が、類似度算出手段２０４が算出したストローク毎の類似度を基に、予め設定された基準類似度と比較することにより、全体としての辞書筆跡データの筆者と入力筆跡データの筆者との同一性に関する判断を行なう。
【００５８】
また、入力筆跡データのストローク数と辞書筆跡データのストローク数が異なると判断された場合、ステップ３０８、３０９へと進む。  ステップ３０８と３０９では、前述したステップ３０４、３０５と同様な処理が行われ、辞書筆跡データの筆者と入力筆跡データの筆者との同一性に関する判断を行なう。
【符号の説明】
【００５９】
１００      筆者認識装置
１０１      演算処理装置
１０２      ＲＯＭ
１０３      ＲＡＭ
１０４      入力装置
１０５      文字読取装置
１０６      表示装置
１０７      出力装置
２００      筆者認識プログラム
２０１      文字読取手段
２０２      記憶手段
２０３      正規化手段
２０４      類似度算出手段
２０５      筆者認識手段
２０６      表示手段
２０７      ストローク数算出・比較手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
2019040230.tif 000014
【図４】
2019040230.tif 000015
【図５】
2019040230.tif 000016
【図６】
2019040230.tif 000017