(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
認証対象であるユーザの認証心電図波形を取得する心電図波形取得部と、
カルマンフィルタに参照心電図波形から抽出された参照モデルパラメータを適用し、前記参照モデルパラメータが適用されたカルマンフィルタに基づいて前記認証心電図波形をフィルタリングするフィルタと、
前記フィルタリングされた認証心電図波形と前記参照心電図波形とを比較し、該比較の結果に基づいて前記フィルタリングされた認証心電図波形が前記参照心電図波形に対応するか否かを判断する認証部と、を備えることを特徴とするユーザ認証装置。
【請求項２】
前記認証心電図波形は複数の心電図波形を含み、
Ｒピークを基準にして前記認証心電図波形に含まれる複数の心電図波形を整列する心電図波形抽出部を更に含むことを特徴とする請求項１に記載のユーザ認証装置。
【請求項３】
前記参照モデルパラメータは、前記参照心電図波形から抽出された複数の第１ガウス関数のそれぞれの振幅を示す第１振幅パラメータ、前記複数の第１ガウス関数のそれぞれの持続時間を示す第１持続時間パラメータ、前記複数の第１ガウス関数のそれぞれの位置を示す第１位置パラメータ、及び前記参照心電図波形の位相の変化による角速度を示す第１角速度パラメータのいずれか１つ又はその組合せを含むことを特徴とする請求項１に記載のユーザ認証装置。
【請求項４】
前記フィルタは、前記認証心電図波形に前記参照モデルパラメータが適用されたカルマンフィルタを用いて予測認証心電図波形を抽出し、前記認証心電図波形と前記予測認証心電図波形とを組合せて前記フィルタリングされた認証心電図波形を出力することを特徴とする請求項３に記載のユーザ認証装置。
【請求項５】
前記フィルタリングされた認証心電図波形から複数の特徴点を抽出する特徴点抽出部を更に含むことを特徴とする請求項４に記載のユーザ認証装置。
【請求項６】
前記特徴点抽出部は、
前記フィルタリングされた認証心電図波形から複数の第２ガウス関数を抽出し、
前記抽出された複数の第２ガウス関数の和と前記フィルタリングされた認証心電図波形との間の距離が最小となる、前記複数の第２ガウス関数のそれぞれの振幅を示す第２振幅パラメータ、前記複数の第２ガウス関数のそれぞれの持続時間を示す第２持続時間パラメータ、及び前記複数の第２ガウス関数のそれぞれの位置を示す第２位置パラメータのいずれか１つ又はその組合せを抽出することを特徴とする請求項５に記載のユーザ認証装置。
【請求項７】
前記特徴点抽出部は、前記フィルタリングされた認証心電図波形のＰＲインターバル、ＰＲセグメント、ＱＲＳコンプレックス、ＳＴセグメント、ＳＴインターバル、ＱＴインターバル、ＲＲインターバル、高さ、位置、雑音電力、及び前記フィルタリングされた認証心電図波形の所定の統計値のいずれか１つ又はその組合せを特徴点として抽出することを特徴とする請求項５に記載のユーザ認証装置。
【請求項８】
前記認証部は、前記フィルタリングされた認証心電図波形と前記参照心電図波形との間の類似度を抽出し、該抽出された類似度に基づいて前記フィルタリングされた認証心電図波形が前記参照心電図波形に対応するか否かを判断することを特徴とする請求項６に記載のユーザ認証装置。
【請求項９】
前記認証部は、前記フィルタリングされた認証心電図波形から抽出された複数の特徴点と前記参照心電図波形から抽出された複数の特徴点との間の類似度を抽出し、該抽出された類似度に基づいて前記フィルタリングされた認証心電図波形が前記参照心電図波形に対応するか否かを判断することを特徴とする請求項８に記載のユーザ認証装置。
【請求項１０】
前記認証部は、前記第１振幅パラメータと前記第２振幅パラメータとの間の距離、前記第１持続時間パラメータと前記第２持続時間パラメータとの間の距離、及び前記第１位置パラメータと前記第２位置パラメータとの間の距離のいずれか１つ又はその組合せを用いて類似度を決定することを特徴とする請求項９に記載のユーザ認証装置。
【請求項１１】
前記認証部は、前記第１振幅パラメータと前記第２振幅パラメータとの間の距離、前記第１持続時間パラメータと前記第２持続時間パラメータとの間の距離、及び前記第１位置パラメータと前記第２位置パラメータとの間の距離のそれぞれに加重値を適用して類似度を決定することを特徴とする請求項１０に記載のユーザ認証装置。
【請求項１２】
前記認証部は、前記類似度が所定の閾値よりも大きい場合、前記フィルタリングされた認証心電図波形が前記参照心電図波形に対応するものと判断し、ユーザを前記参照心電図波形のユーザとして認証することを特徴とする請求項８に記載のユーザ認証装置。
【請求項１３】
前記認証部で前記フィルタリングされた認証心電図波形が前記参照心電図波形に対応しないものと判断された場合、前記フィルタ、前記特徴点抽出部、及び前記認証部の処理を繰り返し行うことを特徴とする請求項８に記載のユーザ認証装置。
【請求項１４】
前記認証部は、前記フィルタ、前記特徴点抽出部、及び前記認証部の処理を繰り返し行った繰り返し回数が所定の閾値の繰り返し回数を超過した場合、ユーザを前記参照心電図波形のユーザでないと判断することを特徴とする請求項１３に記載のユーザ認証装置。
【請求項１５】
前記認証部は、前記類似度が所定の閾値よりも大きく、前記フィルタ、前記特徴点抽出部、及び前記認証部の処理を繰り返し行うことで前記類似度が増加した場合、ユーザを前記参照心電図波形のユーザとして認証することを特徴とする請求項１３に記載のユーザ認証装置。
【請求項１６】
前記認証部は、ユーザが前記参照心電図波形のユーザであるか否かを決定して当該ユーザを認証し、
前記認証部がユーザを前記参照心電図波形のユーザでないと判断した場合、前記フィルタは、前記カルマンフィルタに含まれる変数値を再設定することを特徴とする請求項１に記載のユーザ認証装置。
【請求項１７】
ユーザ登録のためにユーザの登録心電図波形を取得する心電図波形取得部と、
Ｒピークを基準にして前記登録心電図波形から代表心電図波形を抽出する心電図波形抽出部と、
前記代表心電図波形をモデリングしてモデルパラメータを抽出するモデルパラメータ抽出部と、
カルマンフィルタに前記モデルパラメータを適用し、前記モデルパラメータが適用されたカルマンフィルタに基づいて前記登録心電図波形をフィルタリングするフィルタと、
前記フィルタリングされた登録心電図波形から複数の特徴点を抽出する特徴点抽出部と、を備えることを特徴とするユーザ登録装置。
【請求項１８】
前記モデルパラメータ抽出部は、
前記代表心電図波形から複数の第１ガウス関数を抽出し、
前記抽出された複数の第１ガウス関数の和と前記代表心電図波形との間の距離が最小となる、前記複数の第１ガウス関数のそれぞれの振幅を示す第１振幅パラメータ、前記複数の第１ガウス関数のそれぞれの持続時間を示す第１持続時間パラメータ、及び前記複数の第１ガウス関数のそれぞれの位置を示す第１位置パラメータのいずれか１つ又はその組合せを抽出する、ことを特徴とする請求項１７に記載のユーザ登録装置。
【請求項１９】
前記フィルタは、前記カルマンフィルタを用いて、前記複数の第１ガウス関数に基づいて前記登録心電図波形に前記モデルパラメータを適用して予測登録心電図波形を抽出し、前記登録心電図波形と前記予測登録心電図波形とを組合せて前記フィルタリングされた登録心電図波形を出力することを特徴とする請求項１８に記載のユーザ登録装置。
【請求項２０】
前記特徴点抽出部は、
前記フィルタリングされた登録心電図波形から複数の第２ガウス関数を抽出し、
前記抽出された複数の第２ガウス関数の和と前記フィルタリングされた登録心電図波形との間の距離が最小となる、前記複数の第２ガウス関数のそれぞれの振幅を示す第２振幅パラメータ、前記複数の第２ガウス関数のそれぞれの持続時間を示す第２持続時間パラメータ、及び前記複数の第２ガウス関数のそれぞれの位置を示す第２位置パラメータのいずれか１つ又はその組合せを抽出することを特徴とする請求項１７に記載のユーザ登録装置。
【請求項２１】
前記特徴点抽出部は、前記フィルタリングされた登録心電図波形のＰＲインターバル、ＰＲセグメント、ＱＲＳコンプレックス、ＳＴセグメント、ＳＴインターバル、ＱＴインターバル、ＲＲインターバル、高さ、位置、雑音電力、及び前記フィルタリングされた登録心電図波形の所定の統計値のいずれか１つ又はその組合せを特徴点として抽出することを特徴とする請求項１７に記載のユーザ登録装置。
【請求項２２】
登録心電図波形から抽出された代表心電図波形をモデリングして第１モデルパラメータを抽出し、カルマンフィルタに前記第１モデルパラメータを適用し、前記第１モデルパラメータが適用されたカルマンフィルタに基づいて前記登録心電図波形をフィルタリングし、前記フィルタリングされた登録心電図波形から複数の特徴点を抽出する登録部と、
前記複数の特徴点に含まれる第２モデルパラメータを前記カルマンフィルタに適用し、前記第２モデルパラメータが適用されたカルマンフィルタに基づいて認証心電図波形をフィルタリングし、前記フィルタリングされた認証心電図波形と前記フィルタリングされた登録心電図波形とを比較し、該比較の結果に基づいて前記フィルタリングされた認証心電図波形が前記フィルタリングされた登録心電図波形に対応するか否かを判断する認証部と、を備えることを特徴とするユーザ認証装置。
【請求項２３】
ユーザ認証装置のユーザ認証方法であって、
認証対象であるユーザの認証心電図波形を取得するステップと、
カルマンフィルタに参照心電図波形から抽出された参照モデルパラメータを適用し、前記参照モデルパラメータが適用されたカルマンフィルタに基づいて前記認証心電図波形をフィルタリングするステップと、
前記フィルタリングされた認証心電図波形と前記参照心電図波形とを比較するステップと、
前記比較の結果に基づいて前記フィルタリングされた認証心電図波形が前記参照心電図波形に対応するか否かを判断するステップと、を有することを特徴とするユーザ認証方法。
【請求項２４】
ユーザ登録装置のユーザ登録方法であって、
認証対象であるユーザの登録心電図波形を取得するステップと、
Ｒピークを基準にして前記登録心電図波形から代表心電図波形を抽出するステップと、
前記代表心電図波形をモデリングしてモデルパラメータを抽出するステップと、
カルマンフィルタに前記モデルパラメータを適用し、前記モデルパラメータが適用されたカルマンフィルタに基づいて前記登録心電図波形をフィルタリングするステップと、
前記フィルタリングされた登録心電図波形から複数の特徴点を抽出するステップと、を有することを特徴とするユーザ登録方法。
【請求項２５】
ユーザ認証装置のユーザ認証方法であって、
登録心電図波形から抽出された代表心電図波形をモデリングして第１モデルパラメータを抽出するステップと、
カルマンフィルタに前記第１モデルパラメータを適用し、前記第１モデルパラメータが適用されたカルマンフィルタに基づいて前記登録心電図波形をフィルタリングするステップと、
前記フィルタリングされた登録心電図波形から複数の特徴点を抽出するステップと、
前記複数の特徴点に含まれる第２モデルパラメータを前記カルマンフィルタに適用し、前記第２モデルパラメータが適用されたカルマンフィルタに基づいて認証心電図波形をフィルタリングするステップと、
前記フィルタリングされた認証心電図波形と前記フィルタリングされた登録心電図波形とを比較するステップと、
前記比較の結果に基づいて前記フィルタリングされた認証心電図波形が前記フィルタリングされた登録心電図波形に対応するか否かを判断するステップと、を有することを特徴とするユーザ認証方法。
【請求項２６】
ユーザ認証装置のユーザ認証方法であって、
認証対象であるユーザの認証心電図波形を取得するステップと、
予め登録されたユーザの参照心電図波形から抽出された特徴点に基づいて、調整された予測フィルタを用いて前記認証心電図波形をフィルタリングするステップと、
前記フィルタリングされた認証心電図波形と前記参照心電図波形とを比較するステップと、
前記比較の結果に基づいてユーザが予め登録されたユーザであるか否かを判断するステップと、を有することを特徴とするユーザ認証方法。
【請求項２７】
前記特徴点は、前記参照心電図波形をモデリングするガウス関数のパラメータであることを特徴とする請求項２６に記載のユーザ認証方法。
【請求項２８】
前記フィルタリングされた認証心電図波形から複数の第１特徴点を抽出するステップと、
前記参照心電図波形から複数の第２特徴点を抽出するステップと、を更に含み、
前記比較するステップは、前記複数の第１特徴点と前記複数の第２特徴点とを比較することを特徴とする請求項２６に記載のユーザ認証方法。
【請求項２９】
請求項２３乃至２８のいずれか１項に記載の方法を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、心電図信号を用いたユーザ認証方法及び装置並びにユーザ登録方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
生体から抽出される様々な信号やデータを活用して、これを様々なシステムで用いる技術が発展している。特に、生体信号やデータを用いてセキュリティシステムを構築する生体認識技術が注目を浴びている。生体認識技術とは、ユーザから生体に関する信号やデータを抽出し、これを既に格納されたデータと比較して本人であることを確認し、ユーザとして認証する技術を指す。代表的に、生体認識技術分野の１つとして、個人の心電図（Ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ：ＥＣＧ）信号を用いてユーザを認識する技術が開発されている。
【０００３】
生体認識技術は、個人の固有生体信号を用いることから盗難や紛失の恐れがなく、偽造又は変造が難しいためにセキュリティ分野で注目を浴びている。最近は、個人の固有生体信号の認識率を高めるための研究が行われている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、上記従来技術に鑑みてなされたものであって、本発明の目的は、心電図信号を用いたユーザ認証方法及び装置並びにユーザ登録方法及び装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するためになされた本発明の一態様によるユーザ認証装置は、認証対象であるユーザの認証心電図波形を取得する心電図波形取得部と、カルマンフィルタに参照心電図波形から抽出された参照モデルパラメータを適用し、前記参照モデルパラメータが適用されたカルマンフィルタに基づいて前記認証心電図波形をフィルタリングするフィルタと、前記フィルタリングされた認証心電図波形と前記参照心電図波形とを比較し、該比較の結果に基づいて前記フィルタリングされた認証心電図波形が前記参照心電図波形に対応するか否かを判断する認証部と、を備える。
【０００６】
前記認証心電図波形は複数の心電図波形を含み、前記ユーザ認証装置は、Ｒピーク（Ｒ  ｐｅａｋ）を基準にして前記認証心電図波形に含まれる複数の心電図波形を整列する心電図波形抽出部を更に含むことができる。
前記参照モデルパラメータは、前記参照心電図波形から抽出された複数の第１ガウス関数のそれぞれの振幅を示す第１振幅パラメータ、前記複数の第１ガウス関数のそれぞれの持続時間を示す第１持続時間パラメータ、前記複数の第１ガウス関数のそれぞれの位置を示す第１位置パラメータ、及び前記参照心電図波形の位相の変化による角速度を示す第１角速度パラメータのいずれか１つ又はその組合せを含み得る。
前記フィルタは、前記認証心電図波形に前記参照モデルパラメータが適用されたカルマンフィルタを用いて予測認証心電図波形を抽出し、前記認証心電図波形と前記予測認証心電図波形とを組合せて前記フィルタリングされた認証心電図波形を出力し得る。
ユーザ認証装置は、前記フィルタリングされた認証心電図波形から複数の特徴点を抽出する特徴点抽出部を更に含むことができる。
前記特徴点抽出部は、前記フィルタリングされた認証心電図波形から複数の第２ガウス関数を抽出し、前記抽出された複数の第２ガウス関数の和と前記フィルタリングされた認証心電図波形との間の距離が最小となる、前記複数の第２ガウス関数のそれぞれの振幅を示す第２振幅パラメータ、前記複数の第２ガウス関数のそれぞれの持続時間を示す第２持続時間パラメータ、及び前記複数の第２ガウス関数のそれぞれの位置を示す第２位置パラメータのいずれか１つ又はその組合せを抽出し得る。
前記特徴点抽出部は、前記フィルタリングされた認証心電図波形のＰＲインターバル（ＰＲ  ｉｎｔｅｒｖａｌ）、ＰＲセグメント（ＰＲ  ｓｅｇｍｅｎｔ）、ＱＲＳコンプレックス（ＱＲＳ  ｃｏｍｐｌｅｘ）、ＳＴセグメント（ＳＴ  ｓｅｇｍｅｎｔ）、ＳＴインターバル（ＳＴ  ｉｎｔｅｒｖａｌ）、ＱＴインターバル（ＱＴ  ｉｎｔｅｒｖａｌ）、ＲＲインターバル（ＲＲ  ｉｎｔｅｒｖａｌ）、高さ、位置、雑音電力、及び前記フィルタリングされた認証心電図波形の所定の統計値のいずれか１つ又はその組合せを特徴点として抽出し得る。
前記認証部は、前記フィルタリングされた認証心電図波形と前記参照心電図波形との間の類似度を抽出し、該抽出された類似度に基づいて前記フィルタリングされた認証心電図波形が前記参照心電図波形に対応するか否かを判断し得る。
前記認証部は、前記フィルタリングされた認証心電図波形から抽出された複数の特徴点と前記参照心電図波形から抽出された複数の特徴点との間の類似度を抽出し、該抽出された類似度に基づいて前記フィルタリングされた認証心電図波形が前記参照心電図波形に対応するか否かを判断し得る。
前記認証部は、前記第１振幅パラメータと前記第２振幅パラメータとの間の距離、前記第１持続時間パラメータと前記第２持続時間パラメータとの間の距離、及び前記第１位置パラメータと前記第２位置パラメータとの間の距離のいずれか１つ又はその組合せを用いて類似度を決定し得る。
前記認証部は、前記第１振幅パラメータと前記第２振幅パラメータとの間の距離、前記第１持続時間パラメータと前記第２持続時間パラメータとの間の距離、及び前記第１位置パラメータと前記第２位置パラメータとの間の距離のそれぞれに加重値を適用して類似度を決定し得る。
前記認証部は、前記類似度が所定の閾値よりも大きい場合、前記フィルタリングされた認証心電図波形が前記参照心電図波形に対応するものと判断し、ユーザを前記参照心電図波形のユーザとして認証し得る。
ユーザ認証装置は、前記認証部で前記フィルタリングされた認証心電図波形が前記参照心電図波形に対応しないものと判断された場合、前記フィルタ、前記特徴点抽出部、及び前記認証部の処理を繰り返し行うことができる。
前記認証部は、前記フィルタ、前記特徴点抽出部、及び前記認証部の処理を繰り返し行った繰り返し回数が所定の閾値の繰り返し回数を超過した場合、ユーザを前記参照心電図波形のユーザでないと判断し得る。
前記認証部は、前記類似度が所定の閾値よりも大きく、前記フィルタ、前記特徴点抽出部、及び前記認証部の処理を繰り返し行うことで前記類似度が増加した場合、ユーザを前記参照心電図波形のユーザとして認証し得る。
前記認証部は、ユーザが前記参照心電図波形のユーザであるか否かを決定して当該ユーザを認証し、前記認証部がユーザを前記参照心電図波形のユーザでないと判断した場合、前記フィルタは、前記カルマンフィルタに含まれる変数値を再設定し得る。
【０００７】
上記目的を達成するためになされた本発明の一態様によるユーザ登録装置は、ユーザ登録のためにユーザの登録心電図波形を取得する心電図波形取得部と、Ｒピークを基準にして前記登録心電図波形から代表心電図波形を抽出する心電図波形抽出部と、前記代表心電図波形をモデリングしてモデルパラメータを抽出するモデルパラメータ抽出部と、カルマンフィルタに前記モデルパラメータを適用し、前記モデルパラメータが適用されたカルマンフィルタに基づいて前記登録心電図波形をフィルタリングするフィルタと、前記フィルタリングされた登録心電図波形から複数の特徴点を抽出する特徴点抽出部と、を備える。
【０００８】
前記モデルパラメータ抽出部は、前記代表心電図波形から複数の第１ガウス関数を抽出し、前記抽出された複数の第１ガウス関数の和と前記代表心電図波形との間の距離が最小となる、前記複数の第１ガウス関数のそれぞれの振幅を示す第１振幅パラメータ、前記複数の第１ガウス関数のそれぞれの持続時間を示す第１持続時間パラメータ、及び前記複数の第１ガウス関数のそれぞれの位置を示す第１位置パラメータのいずれか１つ又はその組合せを抽出し得る。
前記フィルタは、前記カルマンフィルタを用いて、前記複数の第１ガウス関数に基づいて前記登録心電図波形に前記モデルパラメータを適用して予測登録心電図波形を抽出し、前記登録心電図波形と前記予測登録心電図波形とを組合せて前記フィルタリングされた登録心電図波形を出力し得る。
前記特徴点抽出部は、前記フィルタリングされた登録心電図波形から複数の第２ガウス関数を抽出し、前記抽出された複数の第２ガウス関数の和と前記フィルタリングされた登録心電図波形との間の距離が最小となる、前記複数の第２ガウス関数のそれぞれの振幅を示す第２振幅パラメータ、前記複数の第２ガウス関数のそれぞれの持続時間を示す第２持続時間パラメータ、及び前記複数の第２ガウス関数のそれぞれの位置を示す第２位置パラメータのいずれか１つ又はその組合せを抽出し得る。
前記特徴点抽出部は、前記フィルタリングされた登録心電図波形のＰＲインターバル、ＰＲセグメント、ＱＲＳコンプレックス、ＳＴセグメント、ＳＴインターバル、ＱＴインターバル、ＲＲインターバル、高さ、位置、雑音電力、及び前記フィルタリングされた登録心電図波形の所定の統計値のいずれか１つ又はその組合せを特徴点として抽出し得る。
【０００９】
上記目的を達成するためになされた本発明の他の態様によるユーザ認証装置は、登録心電図波形から抽出された代表心電図波形をモデリングして第１モデルパラメータを抽出し、カルマンフィルタに前記第１モデルパラメータを適用し、前記第１モデルパラメータが適用されたカルマンフィルタに基づいて前記登録心電図波形をフィルタリングし、前記フィルタリングされた登録心電図波形から複数の特徴点を抽出する登録部と、前記複数の特徴点に含まれる第２モデルパラメータを前記カルマンフィルタに適用し、前記第２モデルパラメータが適用されたカルマンフィルタに基づいて認証心電図波形をフィルタリングし、前記フィルタリングされた認証心電図波形と前記フィルタリングされた登録心電図波形とを比較し、該比較の結果に基づいて前記フィルタリングされた認証心電図波形が前記フィルタリングされた登録心電図波形に対応するか否かを判断する認証部と、を備える。
【００１０】
上記目的を達成するためになされた本発明の一態様によるユーザ認証装置のユーザ認証方法は、認証対象であるユーザの認証心電図波形を取得するステップと、カルマンフィルタに参照心電図波形から抽出された参照モデルパラメータを適用し、前記参照モデルパラメータが適用されたカルマンフィルタに基づいて前記認証心電図波形をフィルタリングするステップと、前記フィルタリングされた認証心電図波形と前記参照心電図波形とを比較するステップと、前記比較の結果に基づいて前記フィルタリングされた認証心電図波形が前記参照心電図波形に対応するか否かを判断するステップと、を有する。
【００１１】
上記目的を達成するためになされた本発明の一態様によるユーザ登録装置のユーザ登録方法は、認証対象であるユーザの登録心電図波形を取得するステップと、Ｒピークを基準にして前記登録心電図波形から代表心電図波形を抽出するステップと、前記代表心電図波形をモデリングしてモデルパラメータを抽出するステップと、カルマンフィルタに前記モデルパラメータを適用し、前記モデルパラメータが適用されたカルマンフィルタに基づいて前記登録心電図波形をフィルタリングするステップと、前記フィルタリングされた登録心電図波形から複数の特徴点を抽出するステップと、を有する。
【００１２】
上記目的を達成するためになされた本発明の他の態様によるユーザ認証装置のユーザ認証方法は、登録心電図波形から抽出された代表心電図波形をモデリングして第１モデルパラメータを抽出するステップと、カルマンフィルタに前記第１モデルパラメータを適用し、前記第１モデルパラメータが適用されたカルマンフィルタに基づいて前記登録心電図波形をフィルタリングするステップと、前記フィルタリングされた登録心電図波形から複数の特徴点を抽出するステップと、前記複数の特徴点に含まれる第２モデルパラメータを前記カルマンフィルタに適用し、前記第２モデルパラメータが適用されたカルマンフィルタに基づいて認証心電図波形をフィルタリングするステップと、前記フィルタリングされた認証心電図波形と前記フィルタリングされた登録心電図波形とを比較するステップと、前記比較の結果に基づいて前記フィルタリングされた認証心電図波形が前記フィルタリングされた登録心電図波形に対応するか否かを判断するステップと、を有する。
【００１３】
上記目的を達成するためになされた本発明の更に他の態様によるユーザ認証装置のユーザ認証方法は、認証対象であるユーザの認証心電図波形を取得するステップと、予め登録されたユーザの参照心電図波形から抽出された特徴点に基づいて、調整された予測フィルタを用いて前記認証心電図波形をフィルタリングするステップと、前記フィルタリングされた認証心電図波形と前記参照心電図波形とを比較するステップと、前記比較の結果に基づいてユーザが予め登録されたユーザであるか否かを判断するステップと、を有する。
【００１４】
前記特徴点は、前記参照心電図波形をモデリングするガウス関数のパラメータであり得る。
前記ユーザ認証方法は、前記フィルタリングされた認証心電図波形から複数の第１特徴点を抽出するステップと、前記参照心電図波形から複数の第２特徴点を抽出するステップと、を更に含み、前記比較するステップは、前記複数の第１特徴点と前記複数の第２特徴点とを比較し得る。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によると、心電図信号を用いたユーザ認証方法及び装置は、心電図波形の品質が低くても正確に特徴点を抽出することができ、他人受入率（ＦＡＲ）、本人拒否率（ＦＲＲ）を減少させてユーザの認証に所要する時間を短縮させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】一実施形態によるユーザ登録装置を示すブロック図である。
【図２】一実施形態によるユーザ認証装置を示すブロック図である。
【図３】他の実施形態によるユーザ認証装置を示すブロック図である。
【図４】一実施形態による心電図波形の整列を説明するための図である。
【図５】一実施形態による予測心電図波形の抽出を説明するための図である。
【図６】一実施形態によるカルマンフィルタを用いた心電図波形のフィルタリングを説明するための図である。
【図７】一実施形態によるフィルタリングによる心電図波形の距離の変化傾向性を説明するための図である。
【図８】他の実施形態によるフィルタリングによる心電図波形の距離の変化傾向性を説明するための図である。
【図９】一実施形態によるユーザ認証装置の一例を説明するための図である。
【図１０】他の実施形態によるユーザ認証装置の一例を説明するための図である。
【図１１】更に他の実施形態によるユーザ認証装置の一例を説明するための図である。
【図１２】一実施形態によるユーザ登録方法を示した動作フローチャートである。
【図１３】一実施形態によるユーザ認証方法を示した動作フローチャートである。
【図１４】他の実施形態によるユーザ認証方法を示した動作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、本発明を実施するための形態の具体例を、図面を参照しながら詳細に説明する。各図面で提示する同一の参照符号は同一の部材を示す。
【００１８】
以下で説明する実施形態は様々な変更が加えられてもよい。以下で説明する実施形態は実施形態に対して限定するものではなく、これに対する全ての変更、均等物ないし代替物を含むものとして理解しなければならない。
【００１９】
本実施形態で用いる用語は、単に特定の実施形態を説明するために用いるものであり、実施形態を限定しようとする意図はない。単数の表現は、文脈上明白に異なるものを意味しない限り複数の表現を含む。本明細書で、「含む」又は「有する」などの用語は明細書上に記載した特徴、数字、ステップ、動作、構成要素、部品又はこれらを組み合わせたものが存在することを指定するものであって、１つ又はそれ以上の他の特徴や数字、ステップ、動作、構成要素、部品又はこれらを組み合わせたものなどの存在又は付加の可能性を予め排除しない。
【００２０】
異なるものとして定義しない限り、技術的又は科学的な用語を含む本明細書で用いる全ての用語は、実施形態に属する技術分野で通常の知識を有する者によって一般的に理解されるものと同じ意味を有する。一般的に用いられる予め定義された用語は、関連技術の文脈上の意味と一致する意味を有するものと解釈すべきであって、本明細書で明白に定義しない限り、理想的又は過度に形式的な意味として解釈されない。
【００２１】
また、図面を参照して説明する際に、図面符号に拘らず同一の構成要素には同一の参照符号を付与し、それに対する重複説明を省略する。実施形態の説明において関連の公知技術に対する具体的な説明が実施形態の要旨を不必要に曖昧にすると判断される場合、その詳細な説明を省略する。
【００２２】
図１は、一実施形態によるユーザ登録装置を示すブロック図である。
【００２３】
図１を参照すると、ユーザ登録装置１１０は、心電図波形取得部１２０、心電図波形抽出部１３０、モデルパラメータ抽出部１４０、フィルタ１５０、及び特徴点抽出部１６０を含む。ユーザ登録装置１１０は、ユーザの心電図（ＥｌｅｃｔｒｏＣａｒｄｉｏＧｒａｐｈｙ：ＥＣＧ）信号を登録する。後述する図２において、ユーザ認証装置２１０は認証を行うために取得された心電図情報とユーザ登録装置１１０で予め登録された心電図情報とを比較してユーザを認証する。本実施形態で、ユーザ登録装置１１０と図２に示すユーザ認証装置２１０は別の装置として表示したが、ユーザ登録装置１１０と図２に示すユーザ認証装置２１０は１つの装置内に具現されるか、又は別の装置として具現される。
【００２４】
心電図波形取得部１２０は、ユーザ登録のために心電図センサを用いてユーザの心電図波形を取得する。本実施形態において、心電図波形取得部１２０は、複数のユーザの心電図信号を格納する。以下、ユーザ登録のための心電図波形を登録心電図波形と表現する。
【００２５】
心電図センサは、複数の電極、増幅器、及びデジタルフィルタを含む。複数の電極は、ユーザの皮膚（例えば、指）に接触してユーザの心電図信号をセンシングする。増幅器は、複数の電極で検知された心電図信号を増幅する。一実施形態による増幅器は、アナログ・フロント・エンド（Ａｎａｌｏｇ  Ｆｒｏｎｔ  Ｅｎｄ：ＡＦＥ）のように表現される。デジタルフィルタは、増幅された心電図信号をデジタル信号に変換する。その際に、デジタルフィルタは心電図信号の信号対雑音比（Ｓｉｇｎａｌ−ｔｏ−Ｎｏｉｓｅ  Ｒａｔｉｏ：ＳＮＲ）を向上させる。
【００２６】
心電図波形抽出部１３０は、変換されたデジタル信号から登録心電図波形を抽出する。ここで、登録心電図波形は複数の心電図波形を含む。
【００２７】
心電図波形抽出部１３０は、心電図波形のＲピーク（Ｒ  ｐｅａｋ）を基準にして登録心電図波形から代表心電図波形を抽出する。心電図波形は、周期及び大きさが不規則である。例えば、同一のユーザから取得された心電図波形でも、ユーザの呼吸状態に応じて心電図波形の周期及び大きさが変更する。また、心電図センサで取得された心電図波形は、心電図センサでサンプリングが行われたものであるため、心電図センサで取得した心電図波形と実際に心電図波形のピークが異なることもある。そのため、心電図波形抽出部１３０は、ユーザの認証に適するように、登録心電図波形を加工する。本実施形態による心電図波形抽出部１３０は、登録心電図波形の主な雑音を除去する前処理過程を行う。例えば、前処理過程で、心電図波形抽出部１３０は、登録心電図波形から０．５Ｈｚ〜４０Ｈｚの登録心電図波形のみを抽出する。また、心電図波形抽出部１３０は、登録心電図波形のＤＣベースラインワンダリング（ＤＣ  ｂａｓｅｌｉｎｅ  ｗａｎｄｅｒｉｎｇ）、電力雑音（ｐｏｗｅｒ  ｎｏｉｓｅ）（例えば、５０Ｈｚ〜６０Ｈｚの周波数帯域の心電図波形）、及び動きアーティファクト（ｍｏｔｉｏｎ  ａｒｔｉｆａｃｔ）のような主な雑音を除去する。
【００２８】
また、心電図波形抽出部１３０は、Ｒピークを基準にして登録心電図波形を整列する。心電図波形において、Ｐ波、ＱＲＳ波、Ｔ波、及びＵ波は繰り返し現れ、そのうちのＱＲＳ波のＲピークの大きさが最も大きい。そのため、心電図波形抽出部１３０は、Ｒピークを基準にして登録心電図波形を整列する。心電図波形抽出部１３０は、登録心電図波形から複数のＲピークを検出し、Ｒピークを基準にして登録心電図波形に含まれる複数の心電図波形を整列する。また、心電図波形抽出部１３０は、登録心電図波形に含まれる複数の心電図波形から代表心電図波形を抽出する。一例として、心電図波形抽出部１３０は、登録心電図波形に含まれる複数の心電図波形の平均値を求めて代表心電図波形を抽出する。
【００２９】
モデルパラメータ抽出部１４０は、代表心電図波形の平均値及び標準偏差値を演算し、代表心電図波形の平均値及び標準偏差値を用いて代表心電図波形から複数のガウス関数を抽出する。モデルパラメータ抽出部１４０は、複数のガウス関数に基づいて下記の数式（１）を用いて代表心電図波形をモデリングする。
【００３０】
【数１】
0006476092.tif 000002
【００３１】
ここで、θは心電図波形の位相値を示し、ｚは当該位相で心電図波形の大きさを示す。
0006476092.tif 000003
はそれぞれθ、ｚを微分した値を示す。ｗは心電図波形の位相の変化による角速度を示す角速度パラメータである。モデルパラメータ抽出部１４０は、代表心電図波形からユーザの平均心拍数を抽出し、平均心拍数から角速度パラメータを抽出する。αｉは複数のガウス関数のそれぞれの振幅を示す振幅パラメータを示し、ｂｉは複数のガウス関数のそれぞれの持続時間を示す持続時間パラメータを示し、Δθｉは複数のガウス関数のそれぞれの位置を示す位置パラメータである。本実施形態において、モデルパラメータは、振幅パラメータαｉ、持続時間パラメータｂｉ、位置パラメータΔθｉ、及び角速度パラメータｗを含む。モデルパラメータはユーザ固有の特性を示すため、モデルパラメータの値はユーザによりそれぞれ異なる。
【００３２】
モデルパラメータ抽出部１４０は、下記の数式（２）を用いてモデルパラメータのうちの振幅パラメータαｉ、持続時間パラメータｂｉ、及び位置パラメータΔθｉを抽出する。
【００３３】
【数２】
0006476092.tif 000004
【００３４】
ここで、ｘは代表心電図波形を示し、ｚは上述した数式（１）によってモデリングされた代表心電図波形を示す。モデリングされた代表心電図波形は、複数のガウス関数の和を意味する。
0006476092.tif 000005
はｘとｚと間の距離を示すノルム（ｎｏｒｍ）を意味する。ここで、ノルムは、ユークリッド・ノルム（ｅｕｃｌｉｄｅａｎ  ｎｏｒｍ）、Ｌ１ノルム（Ｌ１  ｎｏｒｍ）、及びＰノルム（Ｐ  ｎｏｒｍ）などである。モデルパラメータ抽出部１４０は、モデリングされた代表心電図波形が代表心電図波形に最も近接する、即ち複数のガウス関数の和と代表心電図波形との間の距離が最小となる、振幅パラメータαｉ、持続時間パラメータｂｉ、及び位置パラメータΔθｉを抽出する。
【００３５】
フィルタ１５０は、カルマンフィルタにモデルパラメータ抽出部１４０で抽出されたモデルパラメータを適用し、モデルパラメータが適用されたカルマンフィルタに基づいて登録心電図波形をフィルタリングする。ここで、カルマンフィルタは、拡張カルマンフィルタ（ｅｘｔｅｎｄｅｄ  Ｋａｌｍａｎ  ｆｉｌｔｅｒ）又はアンセンテッドカルマンフィルタ（ｕｎｓｃｅｎｔｅｄ  Ｋａｌｍａｎ  ｆｉｌｔｅｒ）である。カルマンフィルタは、予測フィルタ（ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  ｆｉｌｔｅｒ）の一種である。上述した実施形態ではカルマンフィルタが用いられるが、これは例示的なものであり、上述した実施形態で他の種類の予測フィルタを用いてもよい。
【００３６】
フィルタ１５０は、カルマンフィルタを用いて、登録心電図波形にモデルパラメータ抽出部１４０から抽出された振幅パラメータαｉ、持続時間パラメータｂｉ、位置パラメータΔθｉ、及び角速度パラメータｗを適用して予測登録心電図波形を抽出する。フィルタ１５０は、モデルパラメータが適用されたカルマンフィルタに基づいて抽出された予測登録心電図波形と心電図波形抽出部１３０で抽出された登録心電図波形の統計的な分布を考慮し、予測登録心電図波形と心電図波形抽出部１３０で抽出された登録心電図波形とを組合せる。本実施形態において、フィルタ１５０は、フィルタリングされた登録心電図波形を平滑化する。例えば、フィルタ１５０は、固定ラグスムーサ（ｆｉｘｅｄ  ｌａｇ  ｓｍｏｏｔｈｅｒ）又は固定インターバルスムーサ（ｆｉｘｅｄ  ｉｎｔｅｒｖａｌ  ｓｍｏｏｔｈｅｒ）を用いてフィルタリングされた登録心電図波形を平滑化する。
【００３７】
特徴点抽出部１６０は、フィルタリングされた登録心電図波形から複数の特徴点を抽出する。ここで、複数の特徴点は、フィルタリングされた登録心電図波形のＰＲインターバル（ＰＲ  ｉｎｔｅｒｖａｌ）、ＰＲセグメント（ＰＲ  ｓｅｇｍｅｎｔ）、ＱＲＳコンプレックス（ＱＲＳ  ｃｏｍｐｌｅｘ）、ＳＴセグメント（ＳＴ  ｓｅｇｍｅｎｔ）、ＳＴインターバル（ＳＴ  ｉｎｔｅｒｖａｌ）、ＱＴインターバル（ＱＴ  ｉｎｔｅｒｖａｌ）、ＲＲインターバル（ＲＲ  ｉｎｔｅｒｖａｌ）、フィルタリングされた代表心電図波形の高さ、位置、雑音電力、フィルタリングされた登録心電図波形の統計値、及びフィルタリングされた登録心電図波形のモデルパラメータのいずれか１つ又はその組合せを含む。本実施形態による特徴点抽出部１６０は、フィルタリングされた登録心電図波形の平均値及び標準偏差値を演算し、フィルタリングされた登録心電図波形の平均値及び標準偏差値を用いて、フィルタリングされた登録心電図波形から複数のガウス関数を抽出する。特徴点抽出部１６０は、フィルタリングされた登録心電図波形から抽出された複数のガウス関数に基づいて、上述した数式（１）を用いてフィルタリングされた登録心電図波形をモデリングする。特徴点抽出部１６０は、上述した数式（１）及び数式（２）を用いて、複数のガウス関数の和とフィルタリングされた登録心電図波形との間の距離が最小になる振幅パラメータ、持続時間パラメータ、及び位置パラメータを抽出する。ここで、振幅パラメータはフィルタリングされた登録心電図波形から抽出された複数のガウス関数のそれぞれの振幅を示し、持続時間パラメータはフィルタリングされた登録心電図波形から抽出された複数のガウス関数のそれぞれの持続時間を示し、位置パラメータはフィルタリングされた登録心電図波形から抽出された複数のガウス関数のそれぞれの位置を示す。また、特徴点抽出部１６０は、フィルタリングされた登録心電図波形からユーザの平均心拍数を抽出し、平均心拍数から角速度パラメータを抽出する。
【００３８】
図２は、一実施形態によるユーザ認証装置を示すブロック図である。
【００３９】
図２を参照すると、ユーザ認証装置２１０は、心電図波形取得部２２０、心電図波形抽出部２３０、フィルタ２４０、特徴点抽出部２５０、及び認証部２６０を含む。ユーザ認証装置２１０は、図１に示すユーザ登録装置１１０に格納された予め登録されたユーザの心電図情報とユーザから取得した心電図情報とを比較し、ユーザが予め登録されたユーザであるか否かを認証する。
【００４０】
上述したように、図１に示すユーザ登録装置１１０と図２に示すユーザ認証装置２１０は別の装置として表現したが、ユーザ登録装置１１０とユーザ認証装置２１０は１つの装置内に具現されるか、又は別の装置として具現される。
【００４１】
心電図波形取得部２２０は、心電図センサを用いてユーザの心電図波形を取得する。以下、ユーザ認証のための心電図波形を認証心電図波形と表現する。
【００４２】
心電図センサは、複数の電極、増幅器、及びデジタルフィルタを含む。複数の電極は、ユーザの皮膚（例えば、指）に接触してユーザの心電図信号をセンシングする。増幅器は、複数の電極で検知された心電図信号を増幅する。一実施形態による増幅器は、アナログ・フロント・エンド（ＡＦＥ）のように表現される。デジタルフィルタは、増幅された心電図信号をデジタル信号に変換する。その際に、デジタルフィルタは心電図信号の信号対雑音比（ＳＮＲ）を向上させる。
【００４３】
心電図波形抽出部２３０は、変換されたデジタル信号から認証心電図波形を抽出する。ここで、認証心電図波形は複数の心電図波形を含む。
【００４４】
心電図波形抽出部２３０は、認証心電図波形の主な雑音を除去する前処理過程を行う。例えば、前処理過程で、心電図波形抽出部２３０は、認証心電図波形から０．５Ｈｚ〜４０Ｈｚの認証心電図波形のみを抽出する。また、心電図波形抽出部２３０は、認証心電図波形のＤＣベースラインワンダリング、電力雑音（例えば、５０Ｈｚ〜６０Ｈｚの周波数帯域の心電図波形）、及び動きアーティファクトのような主な雑音を除去する。
【００４５】
また、心電図波形抽出部２３０は、Ｒピークを基準にして認証心電図波形に含まれる複数の心電図波形を整列する。心電図波形抽出部２３０は、認証心電図波形から複数のＲピークを検出し、Ｒピークを基準にして認証心電図波形に含まれる複数の心電図波形を整列する。
【００４６】
フィルタ２４０は、カルマンフィルタに参照心電図波形から抽出された参照モデルパラメータを適用し、参照モデルパラメータが適用されたカルマンフィルタに基づいて認証心電図波形をフィルタリングする。カルマンフィルタは、予測フィルタの一種である。上述した実施形態ではカルマンフィルタが利用されたが、これは例示的なものであり、上述した実施形態で他の種類の予測フィルタを用いてもよい。ここで、参照心電図波形は予め登録されたユーザの登録心電図波形であり、参照モデルパラメータは参照心電図波形に基づいて抽出されたモデルパラメータである。参照モデルパラメータは、参照心電図波形から抽出された複数のガウス関数のそれぞれの振幅を示す振幅パラメータ、複数のガウス関数のそれぞれの持続時間を示す持続時間パラメータ、複数のガウス関数のそれぞれの位置を示す位置パラメータ、及び参照心電図波形の位相の変化による角速度を示す角速度パラメータのいずれか１つ又はその組合せを含む。参照モデルパラメータは、上述した数式（１）及び数式（２）を用いて参照心電図波形から抽出される。本実施形態において、フィルタ２４０は、図１に示すユーザ登録装置１１０から参照心電図波形及び参照モデルパラメータに関する情報を受信する。カルマンフィルタは、拡張カルマンフィルタ又はアンセンテッドカルマンフィルタである。
【００４７】
フィルタ２４０は、カルマンフィルタを用いて認証心電図波形に参照モデルパラメータを適用して予測認証心電図波形を抽出する。フィルタ２４０は、予測認証心電図波形と心電図波形取得部２２０で抽出された認証心電図波形との統計的な分布を考慮し、カルマンフィルタにより予測認証心電図波形と心電図波形取得部２２０で抽出された認証心電図波形とを組み合わせ、フィルタリングされた認証心電図波形を抽出する。参照モデルパラメータは、参照心電図波形の固有の特性を反映する。そのため、認証心電図波形のユーザと参照心電図波形のユーザとが同一である場合、カルマンフィルタにおける予測誤差が減少するため、フィルタリングされた認証心電図波形は参照心電図波形に類似する。認証心電図波形のユーザと参照心電図波形のユーザとが同一でない場合、カルマンフィルタにおける予測誤差が増加するため、フィルタリングされた認証心電図波形は、参照心電図波形から遠くなり、認証心電図波形に近い形態を示す。
【００４８】
本実施形態によるフィルタ２４０は、フィルタリングされた認証心電図波形を平滑化する。例えば、フィルタ２４０は、固定ラグスムーサ又は固定インターバルスムーサを用いてフィルタリングされた認証心電図波形を平滑化する。
【００４９】
特徴点抽出部２５０は、フィルタリングされた認証心電図波形から複数の特徴点を抽出する。ここで、複数の特徴点は、フィルタリングされた認証心電図波形のＰＲインターバル、ＰＲセグメント、ＱＲＳコンプレックス、ＳＴセグメント、ＳＴインターバル、ＱＴインターバル、ＲＲインターバル、フィルタリングされた認証心電図波形の高さ、位置、雑音電力、フィルタリングされた認証心電図波形の所定の統計値、及びフィルタリングされた認証心電図波形のモデルパラメータのいずれか１つ又はその組合せを含む。
【００５０】
本実施形態による特徴点抽出部２５０は、フィルタリングされた認証心電図波形の平均値及び標準偏差値を決定し、フィルタリングされた認証心電図波形の平均値及び標準偏差値を用いて、フィルタリングされた認証心電図波形から複数のガウス関数を抽出する。特徴点抽出部２５０は、フィルタリングされた認証心電図波形から抽出された複数のガウス関数に基づいて、上述した数式（１）を用いてフィルタリングされた認証心電図波形をモデリングする。特徴点抽出部２５０は、上述した数式（１）及び数式（２）を用いて、複数のガウス関数の和とフィルタリングされた認証心電図波形間の距離が最小になる振幅パラメータ、持続時間パラメータ、及び位置パラメータのようなモデルパラメータを抽出する。ここで、振幅パラメータはフィルタリングされた認証心電図波形から抽出された複数のガウス関数のそれぞれの振幅を示し、持続時間パラメータはフィルタリングされた認証心電図波形から抽出された複数のガウス関数のそれぞれの持続時間を示し、位置パラメータはフィルタリングされた認証心電図波形から抽出された複数のガウス関数のそれぞれの位置を示す。また、特徴点抽出部２５０は、フィルタリングされた認証心電図波形からユーザの平均心拍数を抽出し、平均心拍数から角速度パラメータを抽出する。
【００５１】
認証部２６０は、フィルタリングされた認証心電図波形と参照心電図波形とを比較し、フィルタリングされた認証心電図波形が参照心電図波形に対応するか否かを判断する。フィルタリングされた認証心電図波形が参照心電図波形に対応するものと判断された場合、認証部２６０は、ユーザと参照心電図波形のユーザが同一のユーザであることを認証し、ユーザ認証装置２１０が備えられた機器へのユーザのアクセスを許容する。フィルタリングされた認証心電図波形が参照心電図波形に対応しないものと判断された場合、認証部２６０は、ユーザが参照心電図波形のユーザでないと決定し、ユーザ認証装置２１０が備えられた機器へのユーザのアクセスを遮断する。
【００５２】
認証部２６０は、フィルタリングされた認証心電図波形と参照心電図波形との間の類似度を用いて、フィルタリングされた認証心電図波形が参照心電図波形に対応するか否かを判断する。一実施形態による認証部２６０は、フィルタリングされた認証心電図波形と参照心電図波形の相関性（ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）、コサイン類似度（ｃｏｓｉｎｅ  ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ）、ユークリッド距離（Ｅｕｃｌｉｄｅａｎ  ｄｉｓｔａｎｃｅ）、又は平均二乗誤差（Ｒｏｏｔ  Ｍｅａｎ  Ｓｑｕａｒｅ  Ｅｒｒｏｒ：ＲＭＳＥ）を用いて類似度を抽出する。ここで、相関性又はコサイン類似度はその値が大きいほど類似度が高く、ユークリッド距離又は平均二乗誤差はその値が小さいほど類似度が高い。
【００５３】
また、その他にも、認証部２６０は、フィルタリングされた認証心電図波形と参照心電図波形とを比較することが可能な全ての方式を用いて、フィルタリングされた認証心電図波形と参照心電図波形との類似度を抽出することができる。他の実施形態による認証部２６０は、フィルタリングされた認証心電図波形から抽出された複数の特徴点と参照心電図波形から抽出された複数の特徴点との間の距離に基づいて類似度を抽出する。例えば、認証部２６０は、ノルム（ｎｏｒｍ）を用いてフィルタリングされた認証心電図波形から抽出された複数の特徴点と参照心電図波形から抽出された複数の特徴点との間の類似度を取得する。
【００５４】
本実施形態による認証部２６０は、下記の数式（３）のように、フィルタリングされた認証心電図波形から抽出されたモデルパラメータと参照モデルパラメータとの間の距離を用いて、フィルタリングされた認証心電図波形から抽出された複数の特徴点と参照心電図波形から抽出された複数の特徴点との間の類似度を決定する。
【００５５】
【数３】
0006476092.tif 000006
【００５６】
ここで、Ｓ（ｉ，ｊ）はフィルタリングされた認証心電図波形から抽出された複数の特徴点と参照心電図波形から抽出された複数の特徴点との間の距離を示し、ｉは参照心電図波形を示し、ｊはフィルタリングされた認証心電図波形を示し、Ｎは複数のガウス関数の数を示す。αｉは参照心電図波形から抽出された振幅パラメータを示し、αｊはフィルタリングされた認証心電図波形から抽出された振幅パラメータを示し、ｂｉは参照心電図波形から抽出された持続時間パラメータを示し、ｂｊはフィルタリングされた認証心電図波形から抽出された持続時間パラメータを示し、Δθｉは参照心電図波形から抽出された位置パラメータを示し、Δθｊはフィルタリングされた認証心電図波形から抽出された位置パラメータを示す。ρ１は第１加重値、ρ２は第２加重値、ρ３は第３加重値を示す。認証部２６０は、複数のガウス関数毎に、αｉとαｊとの間のノルム、ｂｉとｂｊとの間のノルム、ΔθｉとΔθｊとの間のノルムを算出し、算出されたノルムのそれぞれに互いに異なる加重値を適用する。ここで、ノルムは、ユークリッド・ノルム、Ｌ１ノルム、Ｐノルムなどである。認証部２３０は、予め設定された規則により第１加重値〜第３加重値を設定する。一実施形態による第１加重値ρ１は、ベースラインワンダリングの影響で相対的に低く、心電図波形抽出部２３０で認証心電図波形がＲピークを基準にして抽出されることにより、第２加重値ρ２と第３加重値ρ３は相対的に高い。Ｓ（ｉ，ｊ）は、フィルタリングされた認証心電図波形と参照心電図波形の距離を示し、値が大きいほど類似度が低く、値が小さいほど類似度が高い。一例として、認証部２６０は、Ｓ（ｉ，ｊ）の逆数値を類似度に用いる。
【００５７】
認証部２６０は、類似度を用いて、フィルタリングされた認証心電図波形が参照心電図波形に対応するか否かを判断する。本実施形態による認証部２６０は、類似度が所定の第１閾値よりも大きい場合、フィルタリングされた認証心電図波形が参照心電図波形に対応するものと判断し、ユーザを参照心電図波形のユーザとして認証する。認証部２６０で、フィルタリングされた認証心電図波形が参照心電図波形に対応しないものと判断された場合、ユーザ認証装置２１０は、フィルタ２４０、特徴点抽出部２５０、及び認証部２６０の処理を繰り返し行う。ここで、認証部２６０は、フィルタ２４０、特徴点抽出部２５０、及び認証部２６０を繰り返し行った繰り返し回数が所定の閾値の繰り返し回数を超過した場合、ユーザが参照心電図波形のユーザでないと判断する。また、類似度が所定の第２閾値よりも大きく（例えば、所定の第２閾値＜所定の第１閾値）、フィルタ２４０、特徴点抽出部２５０、及び認証部２６０が繰り返し行われることによって類似度が増加した場合、認証部２６０はユーザを参照心電図波形のユーザとして認証する。
【００５８】
本実施形態による認証部２６０で、ユーザが参照心電図波形のユーザでないと判断された場合、フィルタ２６０は、カルマンフィルタに含まれる変数値を再設定する。例えば、ユーザが参照心電図波形のユーザでないと判断された場合、フィルタ２６０は、カルマンフィルタの状態マトリクス（ｓｔａｔｅ  ｍａｔｒｉｘ）及び共分散マトリクス（ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ  ｍａｔｒｉｘ）を初期化する。ユーザが参照心電図波形のユーザとして認証された場合、フィルタ２４０は、カルマンフィルタの状態マトリクス及び共分散マトリクスを保持する。
【００５９】
このような心電図波形取得部２２０、心電図波形抽出部２３０、フィルタ２４０、特徴点抽出部２５０、及び認証部２６０の動作に応じて、ユーザ認証装置２１０は心電図波形の品質が低くても正確に特徴点を抽出することができ、他人受入率（Ｆａｌｓｅ  Ａｃｃｅｐｔａｎｃｅ  Ｒａｔｅ：ＦＡＲ）、本人拒否率（Ｆａｌｓｅ  Ｒｅｊｅｃｔｉｏｎ  Ｒａｔｅ：ＦＲＲ）を減少させてユーザの認証に所要する時間を短縮させることができる。
【００６０】
図３は、他の実施形態によるユーザ認証装置を示すブロック図である。
【００６１】
図３を参照すると、ユーザ認証装置３１０は、心電図波形取得部３２０、心電図波形抽出部３３０、登録部３４０、及び認証部３５０を含む。
【００６２】
心電図波形取得部３２０は、心電図センサを用いてユーザの心電図波形を取得する。心電図センサは、複数の電極、増幅器、及びデジタルフィルタを含む。複数の電極はユーザの皮膚（例えば、指）に接触してユーザの心電図信号をセンシングし、増幅器は複数の電極で検知された心電図信号を増幅し、デジタルフィルタは増幅された心電図信号をデジタル信号に変換する。
【００６３】
心電図波形抽出部３３０は、変換されたデジタル信号から心電図波形を抽出する。ここで、心電図波形は、複数の心電図波形を含む。
【００６４】
心電図波形抽出部３３０は、心電図波形の主な雑音を除去する前処理過程を行う。例えば、前処理過程で、心電図波形抽出部２３０は、心電図波形から０．５Ｈｚ〜４０Ｈｚの心電図波形のみを抽出する。また、心電図波形抽出部３３０は、心電図波形のＤＣベースラインワンダリング、電力雑音（例えば、５０Ｈｚ〜６０Ｈｚの周波数帯域の心電図波形）、及び動きアーティファクトのような主な雑音を除去する。
【００６５】
また、心電図波形抽出部３３０は、Ｒピークを基準にして心電図波形に含まれる複数の心電図波形を整列する。心電図波形抽出部３３０は、心電図波形から複数のＲピークを検出し、Ｒピークを基準にして心電図波形に含まれる複数の心電図波形を整列する。
【００６６】
本実施形態による心電図波形抽出部３３０は、整列された心電図波形から代表心電図波形を抽出する。一例として、心電図波形抽出部３３０は、整列された心電図波形に含まれる心電図波形の平均値を求めて代表心電図波形を抽出する。抽出された代表心電図波形は登録部３４０で用いられる。
【００６７】
登録部３４０は、ユーザの心電図波形を登録する。登録部３４０は、モデルパラメータ抽出部３４１、フィルタ３４２、及び特徴点抽出部３４３を含む。
【００６８】
モデルパラメータ抽出部３４１は、心電図波形抽出部３３０で抽出された代表心電図波形の平均値及び標準偏差値を決定し、代表心電図波形の平均値及び標準偏差値を用いて代表心電図波形から複数のガウス関数を抽出する。モデルパラメータ抽出部３４１は、複数のガウス関数に基づいて上述した数式（１）を用いて代表心電図波形をモデリングし、上述した数式（２）を用いてモデルパラメータのうちの振幅パラメータ、持続時間パラメータ、及び位置パラメータを抽出する。また、モデルパラメータ抽出部３４１は、代表心電図波形からユーザの平均心拍数を抽出し、平均心拍数からモデルパラメータの角速度パラメータを抽出する。
【００６９】
フィルタ３４２は、カルマンフィルタにモデルパラメータ抽出部３４１で抽出されたモデルパラメータを適用し、モデルパラメータが適用されたカルマンフィルタに基づいて代表心電図波形をフィルタリングする。
【００７０】
フィルタ３４２は、カルマンフィルタを用いて、代表心電図波形にモデルパラメータ抽出部３４１で抽出されたモデルパラメータである振幅パラメータ、持続時間パラメータ、位置パラメータ、及び角速度パラメータを適用して予測代表心電図波形を抽出する。カルマンフィルタは、予測フィルタの一種である。上述した実施形態でカルマンフィルタを利用したが、これは例示的なものであって、上述した実施形態で他の種類の予測フィルタを用いてもよい。フィルタ３４２は、予測代表心電図波形と登録心電図波形に互いに異なる加重値を適用し、予測代表心電図波形と登録心電図波形とを組合せることで、代表心電図波形と最小の平均二乗誤差を有する心電図波形を抽出し、これをフィルタリングされた登録心電図波形とする。また、フィルタ３４２は、フィルタリングされた登録心電図波形を平滑化する。
【００７１】
特徴点抽出部３４３は、フィルタリングされた登録心電図波形から複数の特徴点を抽出する。特徴点抽出部３４３は、フィルタリングされた登録心電図波形のＰＲインターバル、ＰＲセグメント、ＱＲＳコンプレックス、ＳＴセグメント、ＳＴインターバル、ＱＴインターバル、ＲＲインターバル、フィルタリングされた代表心電図波形の高さ、位置、雑音電力、及びフィルタリングされた代表心電図波形の所定の統計値のいずれか１つ又はその組合せを抽出する。また、特徴点抽出部３４３は、フィルタリングされた登録心電図波形のモデルパラメータを抽出する。この場合、特徴点抽出部３４３は、フィルタリングされた登録心電図波形の平均値及び標準偏差値を決定し、フィルタリングされた登録心電図波形の平均値及び標準偏差値を用いて、フィルタリングされた登録心電図波形から複数のガウス関数を抽出する。特徴点抽出部３４３は、上述した数式（１）及び数式（２）を用いて、フィルタリングされた登録心電図波形から振幅パラメータ、持続時間パラメータ、及び位置パラメータを抽出する。また、特徴点抽出部３４３は、フィルタリングされた登録心電図波形からユーザの平均心拍数を抽出し、平均心拍数から角速度パラメータを抽出する。
【００７２】
認証部３５０は、登録部３４０に格納された予め登録されたユーザの心電図情報と認証を試みるユーザの心電図情報を用いて、認証を試みるユーザが予め登録されたユーザであるか否かを認証する。認証部３５０は、フィルタ３５１、特徴点抽出部３５２、及びユーザ認証部３５３を含む。
【００７３】
フィルタ３５１は、モデルパラメータ抽出部３４１で抽出されたモデルパラメータを示す参照モデルパラメータをカルマンフィルタに適用し、参照モデルパラメータが適用されたカルマンフィルタに基づいて認証を試みるユーザの認証心電図波形をフィルタリングする。
【００７４】
フィルタ３５１は、認証心電図波形にカルマンフィルタを適用する。カルマンフィルタは、認証心電図波形に参照モデルパラメータを適用して予測認証心電図波形を抽出する。フィルタ３５１は、予測認証心電図波形と認証心電図波形に互いに異なる加重値を適用し、フィルタリングされた認証心電図波形を出力する。また、フィルタ３５１は、フィルタリングされた認証心電図波形を平滑化する。
【００７５】
特徴点抽出部３５２は、フィルタリングされた認証心電図波形から複数の特徴点を抽出する。特徴点抽出部３５２は、フィルタリングされた認証心電図波形のＰＲインターバル、ＰＲセグメント、ＱＲＳコンプレックス、ＳＴセグメント、ＳＴインターバル、ＱＴインターバル、ＲＲインターバル、フィルタリングされた認証心電図波形の高さ、位置、雑音電力、及びフィルタリングされた認証心電図波形の所定の統計値のいずれか１つ又はその組合せを抽出する。また、特徴点抽出部３５２は、フィルタリングされた認証心電図波形のモデルパラメータを抽出する。この場合、特徴点抽出部３５２は、フィルタリングされた認証心電図波形の平均値及び標準偏差値を決定し、フィルタリングされた認証心電図波形の平均値及び標準偏差値を用いて、フィルタリングされた認証心電図波形から複数のガウス関数を抽出する。特徴点抽出部３５２は、上述した数式（１）及び数式（２）を用いて、フィルタリングされた認証心電図波形から振幅パラメータ、持続時間パラメータ、及び位置パラメータを抽出する。また、特徴点抽出部３５２は、フィルタリングされた認証心電図波形からユーザの平均心拍数を抽出し、平均心拍数から角速度パラメータを抽出する。
【００７６】
ユーザ認証部３５３は、フィルタリングされた認証心電図波形とフィルタリングされた登録心電図波形とを比較し、フィルタリングされた認証心電図波形がフィルタリングされた登録心電図波形に対応するか否かを判断する。
【００７７】
ユーザ認証部３５３は、フィルタリングされた認証心電図波形とフィルタリングされた登録心電図波形との間の類似度を用いて、フィルタリングされた認証心電図波形がフィルタリングされた登録心電図波形に対応するか否かを判断する。一実施形態によるユーザ認証部３５３は、フィルタリングされた認証心電図波形とフィルタリングされた登録心電図波形の相関性、コサイン類似度、ユークリッド距離、又は平均二乗誤差を用いて類似度を抽出する。相関性とコサイン類似度はその値が大きいほど類似度が高く、ユークリッド距離と平均二乗誤差はその値が小さいほど類似度が高い。その他にも、ユーザ認証部３５３は、フィルタリングされた認証心電図波形とフィルタリングされた登録心電図波形とを比較することが可能な全ての方式を用いて、フィルタリングされた認証心電図波形とフィルタリングされた登録心電図波形との類似度を抽出する。他の実施形態によるユーザ認証部３５３は、フィルタリングされた認証心電図波形から抽出された複数の特徴点とフィルタリングされた登録心電図波形から抽出された複数の特徴点との間の距離に基づいて類似度を抽出する。また、ユーザ認証部３５３は、上述した数式（３）により、フィルタリングされた認証心電図波形から抽出されたモデルパラメータとモデルパラメータ抽出部３４２でフィルタリングされた登録心電図波形から抽出されたモデルパラメータとの間の距離を用いて、フィルタリングされた認証心電図波形から抽出された複数の特徴点とフィルタリングされた登録心電図波形から抽出された複数の特徴点との間の類似度を決定する。
【００７８】
ユーザ認証部３５３は、類似度を用いて、フィルタリングされた認証心電図波形がフィルタリングされた登録心電図波形に対応するか否かを判断する。本実施形態によるユーザ認証部３５３は、類似度が所定の第１閾値よりも大きい場合、フィルタリングされた認証心電図波形がフィルタリングされた登録心電図波形に対応するものと判断し、ユーザを登録心電図波形のユーザとして認証する。ユーザ認証部３５３で、フィルタリングされた認証心電図波形がフィルタリングされた登録心電図波形に対応しないものと判断された場合、ユーザ認証装置３１０は、心電図波形抽出部３３０、フィルタ３５１、特徴点抽出部３５２、及びユーザ認証部３５３の処理を繰り返し行う。ここで、ユーザ認証部３５３は、心電図波形抽出部３３０、フィルタ３５１、特徴点抽出部３５２、及びユーザ認証部３５３を繰り返し行った繰り返し回数が所定の閾値の繰り返し回数を超過した場合、ユーザが登録心電図波形のユーザでないと判断する。また、類似度が所定の第２閾値よりも大きく、心電図波形抽出部３３０、フィルタ３５１、特徴点抽出部３５２、及びユーザ認証部３５３が繰り返し行われることで類似度が増加した場合、ユーザ認証部３５３はユーザを登録心電図波形のユーザとして認証する。
【００７９】
図４は、一実施形態による心電図波形の整列を説明するための図である。
【００８０】
図４を参照すると、グラフ４１０の横軸は時間を示し、縦軸は心電図波形の大きさを示す。グラフ４１０は、心電図センサを用いて取得されたユーザの心電図信号を示す。グラフ４１０は、同一ユーザの心電図信号の複数の心電図波形４１１を示しており、ユーザの呼吸状態に応じて複数の心電図波形４１１の周期及び大きさが異なって示される。また、心電図センサの性能が良好でない場合、複数の心電図波形４１１に雑音が含まれる。複数の心電図波形４１１がユーザの認証に適するように、ユーザ認証装置は複数の心電図波形４１１の主な雑音を除去する前処理過程を行う。例えば、ユーザ認証装置は、複数の心電図波形４１１から０．５Ｈｚ〜４０Ｈｚの心電図波形のみを抽出する。
【００８１】
また、ユーザ認証装置は、Ｒピークを基準にして心電図波形４１１を整列する。ユーザ認証装置は、複数の心電図波形４１１から複数のＲピークを検出し、Ｒピークを基準にして複数の心電図波形４１１に含まれる複数の心電図波形４１１を整列する。ユーザ認証装置は、整列された心電図波形を用いてユーザの認証を行う。
【００８２】
図５（ａ）及び図５（ｂ）は、一実施形態による予測心電図波形の抽出を説明するための図である。
【００８３】
図５（ａ）及び図５（ｂ）を参照すると、グラフ５１０の横軸は時間を示し、縦軸は心電図波形の大きさを示す。ユーザ認証装置は、ユーザを予め登録する場合、測定された心電図波形５１２の平均値及び標準偏差値を決定し、測定された心電図波形５１２の平均値及び標準偏差値を用いて、測定された心電図波形５１２から複数のガウス関数５１３を抽出する。ユーザ認証装置は、複数のガウス関数５１３に基づいて上述した数式（１）を用いて測定された心電図波形をモデリングする。ユーザ認証装置は、上述した数式（２）を用いて振幅パラメータ、持続時間パラメータ、及び位置パラメータを抽出する。
【００８４】
また、ユーザ認証装置は、測定された心電図波形５１２からユーザの平均心拍数を抽出し、平均心拍数から角速度パラメータを抽出する。ユーザ認証装置は、カルマンフィルタを用いて、測定された心電図波形５１２に抽出された振幅パラメータ、持続時間パラメータ、位置パラメータ、及び角速度パラメータを適用して予測心電図波形５１１を抽出する。
【００８５】
図６は、一実施形態によるカルマンフィルタを用いた心電図波形のフィルタリングを説明するための図である。
【００８６】
図６を参照すると、グラフ６１０の横軸は時間を示し、縦軸は心電図波形の大きさを示す。ユーザ登録装置は、カルマンフィルタにモデルパラメータを適用し、モデルパラメータが適用されたカルマンフィルタに基づいて心電図波形をフィルタリングする。ここで、モデルパラメータは、ユーザ登録のために測定された心電図波形から抽出されたモデルパラメータであり、振幅パラメータ、遅延時間パラメータ、位置パラメータ、及び角速度パラメータを含む。
【００８７】
ユーザ登録装置は、カルマンフィルタを用いて、ユーザから測定された心電図波形に抽出されたモデルパラメータを適用して予測心電図波形を抽出する。ユーザ登録装置は、予測心電図波形とユーザから測定された心電図波形とを組合せて、フィルタリングされた心電図波形６１１を出力する。ここで、予測心電図波形とユーザから測定された心電図波形には互いに異なる加重値が適用される。
【００８８】
図７は、一実施形態によるフィルタリングによる心電図波形の距離の変化傾向性を説明するための図である。
【００８９】
図７を参照すると、グラフ７１０、７２０、７３０の横軸は時間を示し、縦軸は心電図波形の大きさを示す。ユーザ認証装置は、ユーザ認証する場合、カルマンフィルタ７４０に予め登録されたユーザの心電図波形（参照心電図波形）７２１から抽出されたモデルパラメータを適用し、モデルパラメータが適用されたカルマンフィルタ７４０に基づいてユーザの心電図波形７１１をフィルタリングする。ここで、ユーザと予め登録されたユーザとは一致する。モデルパラメータは、参照心電図波形７２１から抽出された複数のガウス関数の和と心電図波形７２１との間の距離が最小化する振幅パラメータ、遅延時間パラメータ、位置パラメータを含む。また、モデルパラメータは、参照心電図波形７２１から抽出された角速度パラメータを含む。
【００９０】
モデルパラメータは、参照心電図波形７２１の固有の特性を反映し、心電図波形７１１のユーザと心電図波形７２１のユーザとが一致することで、カルマンフィルタ７４０における予測誤差が小さくなることから、フィルタリングされた心電図波形７３１は参照心電図波形７２１に近い形態を示す。
【００９１】
図８は、他の実施形態によるフィルタリングによる心電図波形の距離の変化傾向性を説明するための図である。
【００９２】
図８を参照すると、グラフ８１０、８２０、８３０の横軸は時間を示し、縦軸は心電図波形の大きさを示す。ユーザ認証装置は、ユーザ認証する場合、カルマンフィルタ８４０に予め登録されたユーザの心電図波形（参照心電図波形）８２１から抽出されたモデルパラメータを適用し、モデルパラメータが適用されたカルマンフィルタ８４０に基づいてユーザの心電図波形８１１をフィルタリングする。ここで、ユーザと予め登録されたユーザとは一致しない。モデルパラメータは、参照心電図波形８２１から抽出された複数のガウス関数の和と心電図波形８２１との間の距離が最小化する振幅パラメータ、遅延時間パラメータ、位置パラメータを含む。また、モデルパラメータは、参照心電図波形８２１から抽出された角速度パラメータを含む。
【００９３】
モデルパラメータは、参照心電図波形８２１の固有の特性を反映し、心電図波形８１１のユーザと心電図波形８２１のユーザとが一致しないことにより、カルマンフィルタ８４０における予測誤差は増加する。そのため、フィルタリングされた心電図波形８３１は、参照心電図波形８２１と遠くなり、心電図波形８１１に近い形態を示す。
【００９４】
図９は、一実施形態によるユーザ認証装置の一例を説明するための図である。
【００９５】
図９を参照すると、モバイル端末９１０は、心電図信号をセンシングするための正電極９２０、リファレンス電極９３０、及び負電極９４０を含む。本実施形態による正電極９２０及びリファレンス電極９３０はモバイル端末９１０の側面に位置し、負電極９４０はモバイル端末９１０の下端部に位置する。上記正電極９２０、リファレンス電極９３０、及び負電極９４０の配列は、一実施形態による例示的なものであり、正電極９２０、リファレンス電極９３０、及び負電極９４０以外の配列も可能である。
【００９６】
ユーザが複数の電極（９２０、９３０）に指を接触すると、モバイル端末９１０は心電図信号をセンシングする。モバイル端末９１０は、心電図信号を、増幅器を用いて増幅し、デジタルフィルタを用いてデジタル信号に変換する。モバイル端末９１０は、変換されたデジタル信号から心電図波形を抽出する。
【００９７】
ユーザが心電図波形を登録する場合、モバイル端末９１０は、Ｒピークを基準にして登録されるユーザの心電図波形から代表心電図波形を抽出し、代表心電図波形をモデリングしてモデルパラメータを抽出する。また、モバイル端末９１０は、カルマンフィルタにモデルパラメータを適用し、モデルパラメータが適用されたカルマンフィルタに基づいて、登録されるユーザから抽出された心電図波形をフィルタリングし、フィルタリングされた心電図波形から複数の特徴点を抽出する。
【００９８】
ユーザが認証を行う場合、モバイル端末９１０は、Ｒピークを基準にして認証を行うユーザの心電図波形に含まれる複数の心電図波形を整列し、カルマンフィルタに、予め登録された心電図波形から抽出されたモデルパラメータを適用し、モデルパラメータが適用されたカルマンフィルタに基づいて、認証を行うユーザの心電図波形をフィルタリングする。モバイル端末９１０は、フィルタリングされた心電図波形と予め登録された心電図波形とを比較し、比較の結果に基づいて、フィルタリングされた心電図波形が予め登録された心電図波形に対応するか否かを判断する。モバイル端末９１０は、判断結果に基づいて、ユーザが予め登録されたユーザであるか否かを認証する。
【００９９】
図１０は、他の実施形態によるユーザ認証装置の一例を説明するための図である。
【０１００】
図１０を参照すると、ウェアラブル端末１０１０は、心電図信号をセンシングするための正電極１０２１、リファレンス電極１０２２、及び負電極１０１１を含む。本実施形態による正電極１０２１及びリファレンス電極１０２２はウェアラブル端末１０１０の後面に位置し、負電極１０１１はウェアラブル端末１０１０の前面に位置する。上記正電極１０２１、リファレンス電極１０２２、及び負電極１０１１の配列は、一実施形態による例示的なものであり、正電極１０２１、リファレンス電極１０２２、及び負電極１０１１の他の配列も可能である。
【０１０１】
図９に示すモバイル端末９１０と同様に、ウェアラブル端末１０１０は、複数の電極（１０１１、１０２１、１０２２）を用いてユーザの心電図信号を取得し、心電図信号から心電図波形を抽出し、抽出された心電図波形をフィルタリングする。また、ウェアラブル端末１０１０は、図９に示すモバイル端末９１０と同一の動作を行い、ユーザの心電図波形を予め登録し、ユーザが予め登録されたユーザと一致するか否かを認証する。
【０１０２】
図１１は、更に他の実施形態によるユーザ認証装置の一例を説明するための図である。
【０１０３】
図１１を参照すると、モバイル端末１１１０は、心電図信号をセンシングするための正電極１１２０、リファレンス電極１１３０、及び負電極１１４０を含む。本実施形態による正電極１１２０及びリファレンス電極１１３０はモバイル端末１１１０の側面に位置し、負電極１１４０はモバイル端末１１１０の下端部に位置する。上記正電極１１２０、リファレンス電極１１３０、及び負電極１１４０の配列は、一実施形態による例示的なものであり、正電極１１２０、リファレンス電極１１３０、及び負電極１１４０の他の配列も可能である。
【０１０４】
モバイル端末１１１０は、Ｒピークを基準にしてユーザの心電図波形に含まれる複数の心電図波形を整列する。また、モバイル端末１１１０は、サーバ１１５０から予め登録されたユーザの心電図波形を示す参照心電図波形に関する情報を取得する。モバイル端末１１１０は、参照心電図波形から抽出されたモデルパラメータに関する情報をサーバ１１５０から受信し、カルマンフィルタに参照心電図波形から抽出されたモデルパラメータを適用し、モデルパラメータが適用されたカルマンフィルタに基づいてユーザの心電図波形をフィルタリングする。モバイル端末１１１０は、フィルタリングされた心電図波形と参照心電図波形との間の類似度を抽出する。本実施形態によるモバイル端末１１１０は、参照心電図波形から抽出された複数の特徴点とフィルタリングされた心電図波形から抽出された複数の特徴点を用いて類似度を抽出する。モバイル端末１１１０は、類似度を用いて、ユーザが予め登録されたユーザと一致するか否かを認証する。モバイル端末１１１０は、複数の特徴点に関する情報、類似度に関する情報、及びユーザが予め登録されたユーザと一致するか否かに対する認証情報のいずれか１つ又はその組合せをサーバ１１５０に送信する。本実施形態によるサーバ１１５０は、モバイル端末１１１０から受信した認証情報を用いてユーザのサーバ１１５０へのアクセスを許容する。
【０１０５】
図１２は、一実施形態によるユーザ登録方法を示した動作フローチャートである。
【０１０６】
図１２を参照すると、ユーザ登録装置は、ユーザの登録のためにユーザの登録心電図波形を取得する（ステップＳ１２１０）。
【０１０７】
次に、ユーザ登録装置は、Ｒピークを基準にして登録心電図波形から代表心電図波形を抽出する（ステップＳ１２２０）。
【０１０８】
次に、ユーザ登録装置は、代表心電図波形をモデリングしてモデルパラメータを抽出する（ステップＳ１２３０）。
【０１０９】
次に、ユーザ登録装置は、カルマンフィルタにモデルパラメータを適用し、モデルパラメータが適用されたカルマンフィルタに基づいて登録心電図波形をフィルタリングする（ステップＳ１２４０）。
【０１１０】
最後に、ユーザ登録装置は、フィルタリングされた登録心電図波形から複数の特徴点を抽出する（ステップＳ１２５０）。
【０１１１】
図１２に示す一実施形態によるユーザ登録方法には、図１〜図１１を参照して説明した内容がそのまま適用されるため、詳細な説明を省略する。
【０１１２】
図１３は、一実施形態によるユーザ認証方法を示した動作フローチャートである。
【０１１３】
図１３を参照すると、ユーザ認証装置は、ユーザの認証のためにユーザの認証心電図波形を取得する（ステップＳ１３１０）。
【０１１４】
次に、ユーザ認証装置は、カルマンフィルタに参照心電図波形から抽出された参照モデルパラメータを適用し、参照モデルパラメータが適用されたカルマンフィルタに基づいて認証心電図波形をフィルタリングする（ステップＳ１３２０）。
【０１１５】
最後に、ユーザ認証装置は、フィルタリングされた認証心電図波形と参照心電図波形とを比較し、フィルタリングされた認証心電図波形が参照心電図波形に対応するか否かを判断する（ステップＳ１３３０）。本実施形態で、フィルタリングされた認証心電図波形が参照心電図波形に対応しない場合、ユーザ認証装置は、所定の閾値の繰り返し回数よりも小さい回数でステップＳ１３２０及びステップＳ１３３０を繰り返す。
【０１１６】
図１３に示す一実施形態によるユーザ認証方法には、図１〜図１１を参照して説明した内容がそのまま適用されるため、詳細な説明を省略する。
【０１１７】
図１４は、他の実施形態によるユーザ認証方法を示した動作フローチャートである。
【０１１８】
図１４を参照すると、ユーザ認証装置は、登録心電図波形から抽出された代表心電図波形をモデリングし、第１モデルパラメータを抽出する（ステップＳ１４１０）。
【０１１９】
次に、ユーザ認証装置は、カルマンフィルタに第１モデルパラメータを適用し、第１モデルパラメータが適用されたカルマンフィルタに基づいて登録心電図波形をフィルタリングする（ステップＳ１４２０）。
【０１２０】
次に、ユーザ認証装置は、フィルタリングされた登録心電図波形から複数の特徴点を抽出する（Ｓ１４３０）。
【０１２１】
次に、ユーザ認証装置は、複数の特徴点に含まれる第２モデルパラメータをカルマンフィルタに適用し、第２モデルパラメータが適用されたカルマンフィルタに基づいて認証心電図波形をフィルタリングする（ステップＳ１４４０）。
【０１２２】
最後に、ユーザ認証装置は、フィルタリングされた認証心電図波形とフィルタリングされた登録心電図波形とを比較し、フィルタリングされた認証心電図波形がフィルタリングされた登録心電図波形に対応するか否かを判断する（ステップＳ１４５０）。本実施形態で、第２心電図波形が第１心電図波形に対応しない場合、ユーザ認証装置は、所定の閾値の繰り返し回数よりも小さい回数でステップＳ１４４０及びステップＳ１４５０を繰り返す。
【０１２３】
図１４に示す他の実施形態によるユーザ認証方法には、図１〜図１１を参照して説明した内容がそのまま適用されるため、詳細な説明を省略する。
【０１２４】
以上で説明した装置は、ハードウェア構成要素、ソフトウェア構成要素、及び／又はハードウェア構成要素及びソフトウェア構成要素の組合せで具現される。例えば、プロセッサ、コントローラ、ＡＬＵ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ  ｌｏｇｉｃ  ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ（ｄｉｇｉｔａｌ  ｓｉｇｎａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マイクロコンピュータ、ＦＰＡ（ｆｉｅｌｄ  ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ａｒｒａｙ）、ＰＬＵ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｌｏｇｉｃ  ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサー、又は命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を実行して応答する異なる装置のように、１つ以上の汎用コンピュータ又は特殊目的のコンピュータを用いて具現される。処理装置は、オペレーティングシステム（ＯＳ）及びオペレーティングシステム上で実行される１つ以上のソフトウェアアプリケーションを実行する。また、処理装置は、ソフトウェアの実行に応答してデータをアクセス、格納、操作、処理、及び生成する。理解の便宜のために、処理装置は１つ使用されるものとして説明する場合もあるが、当該技術分野で通常の知識を有する者は、処理装置が複数の処理要素（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｅｌｅｍｅｎｔ）及び／又は複数類型の処理要素を含むことが分かる。例えば、処理装置は、複数のプロセッサ又は１つのプロセッサ及び１つのコントローラを含む。また、並列プロセッサ（ｐａｒａｌｌｅｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）のような、他の処理構成も可能である。
【０１２５】
ソフトウェアは、コンピュータプログラム、コード、命令、又はこれらのうちの１つ以上の組合せを含み、希望通りに動作するように処理装置を構成するか又は独立的若しくは結合的に処理装置を構成する。ソフトウェア及び／又はデータは、処理装置によって解釈されるか又は処理装置に命令若しくはデータを提供するために全ての類型の機械、構成要素、物理的装置、仮想装置、コンピュータ格納媒体又は装置、送信される信号波により永久的又は一時的に具現化される。ソフトウェアは、ネットワークに接続されたコンピュータシステム上に分散され、分散された方法で格納されるか又は実行される。ソフトウェア及びデータは１つ以上のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に格納される。
【０１２６】
本実施形態による方法は、多様なコンピュータ手段を介して様々な処理を実行するプログラム命令の形態で具現され、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録される。コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などのうちの１つ又はそれらの組合せを含む。記録媒体に記録されるプログラム命令は、本発明の目的のために特別に設計されて構成されたものでもよく、コンピュータソフトウェア分野の技術を有する当業者にとって公知のものであり、使用可能なものであってもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体、光ディスクのような光磁気媒体、及びＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を保存して実行するように特別に構成されたハードウェア装置が含まれる。プログラム命令の例には、コンパイラによって作られるような機械語コードだけでなく、インタープリタなどを用いてコンピュータによって実行される高級言語コードが含まれる。ハードウェア装置は、本発明の動作を行うために１つ以上のソフトウェアモジュールとして動作するように構成されてもよく、その逆も同様である。
【０１２７】
以上、本発明の実施形態について図面を参照しながら詳細に説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的範囲から逸脱しない範囲内で多様に変更実施することが可能である。
【符号の説明】
【０１２８】
１１０    ユーザ登録装置
１２０、２２０、３２０    心電図波形取得部
１３０、２３０、３３０    心電図波形抽出部
１４０、３４１    モデルパラメータ抽出部
１５０、２４０、３４２、３５１    フィルタ
１６０、２５０、３４３、３５２    特徴点抽出部
２１０、３１０    ユーザ認証装置
２６０、３５０    認証部
３４０    登録部
３５３    ユーザ認証部
４１０、５１０、６１０、７１０、７２０、７３０、８１０、８２０、８３０    グラフ
４１１、５１２、６１１、７１１、７２１、７３１、８１１、８２１、８３１    心電図波形
５１１    予測心電図波形
５１３    ガウス関数
７４０、８４０    カルマンフィルタ
９１０、１１１０    モバイル端末
９２０、１０２１、１１２０    正電極
９３０、１０２２、１１３０    リファレンス電極
９４０、１０１１、１１４０    負電極
１０１０    ウェアラブル端末
１１５０    サーバ
【図１】
0006476092.tif 000007
【図２】
0006476092.tif 000008
【図３】
0006476092.tif 000009
【図４】
0006476092.tif 000010
【図５】
0006476092.tif 000011
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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