(57)【要約】【課題】人が専用のタッチペンを持って、手書きサインしたときの接触力の時系列データと予め登録した認証対象の個人の接触力の時系列データとを照合して、本人かどうかを識別する個人認証を行う手書きサイン個人認証システムを提供する。【解決手段】手書きサイン個人認証システムは、手書きペン操作による力ベクトルデータを取得して手書きサインデータを入力する手書きデータ入力装置と、該手書きデータ入力装置により入力された手書きサインデータから手書きサインの接触力の時系列データを抽出するデータ抽出装置と、前記手書きサインの接触力の時系列データと予め登録された個人の手書きサインデータの接触力の時系列データとを照合する判定する判定装置とから構成され、前記判定装置は、手書きサインの接触力の時系列データと個人の手書きサインデータの接触力の時系列データとの類似度を計算し、個人認証を行う。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
手書きペン操作による３次元力ベクトルデータを取得して手書きサインデータを入力する手書きデータ入力装置と、
該手書きデータ入力装置により入力された手書きサインデータから手書きサインの接触力の時系列データを抽出するデータ抽出装置と、
前記手書きサインの接触力の時系列データと予め登録された個人の手書きサインデータの接触力の時系列データとを照合し判定する判定装置と
から構成され、
前記判定装置は、手書きサインの接触力の時系列データと予め登録された個人の手書きサインデータの接触力の時系列データとの類似度を計算し、個人認証を行うことを特徴とする手書きサイン個人認証システム。
【請求項２】
請求項１に記載の手書きサイン個人認証システムにおいて、
前記手書きデータ入力装置は、力覚センサを装備したタッチペンである
ことを特徴とする手書きサイン個人認証システム
【請求項３】
請求項２に記載の手書きサイン個人認証システムにおいて、
前記手書きデータ入力装置により入力される手書きサインデータは、手書きサインしたときの接触力の３次元ベクトルデータである
ことを特徴とする手書きサイン個人認証システム。
【請求項４】
請求項２に記載の手書きサイン個人認証システムにおいて、
前記データ抽出装置により抽出される手書きサインデータは、接触力の３次元ベクトルと時間をパラメータとする４次元筆跡データであり、
前記判定装置は、４次元筆跡データから照合のための特徴量を抽出する
ことを特徴とする手書きサイン個人認証システム。
【請求項５】
請求項４に記載の手書きサイン個人認証システムにおいて、
前記判定装置は、入力された４次元筆跡データに対して、センサ座標系の不一致を解消するための回転変換のデータ処理を施し、予め登録された個人のサインデータとの類似度計算を行い、両者の距離が予め設定した値よりも小さければ本人と認証する
ことを特徴とする手書きサイン個人認証システム。
【請求項６】
請求項１に記載の手書きサイン個人認証システムにおいて、
前記手書きデータ入力装置は、力覚センサを装備したタッチパネルおよび前記タッチパネルに対して手書き入力操作を行うペンである
ことを特徴とする手書きサイン個人認証システム
【請求項７】
請求項６に記載の手書きサイン個人認証システムにおいて、
前記手書きデータ入力装置により入力される手書きサインデータは、手書きサインしたときの接触力の３次元ベクトルデータと、ペンとタッチパネルとの間の接触点位置座標データである
ことを特徴とする手書きサイン個人認証システム。
【請求項８】
請求項４に記載の手書きサイン個人認証システムにおいて、
前記判定装置は、入力された４次元筆跡データに対して、予め登録された個人のサインデータとの類似度計算を行い、両者の距離が予め設定した値よりも小さければ本人と認証することを特徴とする手書きサイン個人認証システム。
【請求項９】
請求項３に記載の手書きサイン個人認証システムにおいて、
前記判定装置は、接触力の３次元ベクトルのうち、特定の１軸成分を選択的に用いることで、手書きサインデータを接触力の１次元ベクトルと時間をパラメータとする２次元筆跡データとし、２次元筆跡データから特徴量を抽出する
ことを特徴とする手書きサイン個人認証システム。
【請求項１０】
請求項９に記載の手書きサイン個人認証システムにおいて、
接触力の３次元ベクトルのうち、特定の１軸成分は、接触面法線方向の力の筆圧である
ことを特徴とする手書きサイン個人認証システム。
【請求項１１】
請求項９に記載の手書きサイン個人認証システムにおいて、
入力された２次元筆跡データに対して、予め登録された個人のサインデータとの類似度計算を行い、両者の距離が予め設定した値よりも小さければ本人と認証する
ことを特徴とする手書きサイン個人認証システム。
【請求項１２】
請求項３に記載の手書きサイン個人認証システムにおいて、
前記判定装置は、接触力の３次元ベクトルのうち、特定の２軸成分を選択的に用いることで、手書きサインデータを接触力の２次元ベクトルと時間をパラメータとする３次元筆跡データとし、３次元筆跡データから特徴量を抽出する
ことを特徴とする手書きサイン個人認証システム。
【請求項１３】
請求項１２に記載の手書きサイン個人認証システムにおいて、
前記判定装置は、接触力の３次元ベクトルのうち、特定の２軸成分は、接触面法線方向の力である筆圧およびペンの移動方向と反対方向に作用する力成分である手書きサイン抵抗力である
ことを特徴とする手書きサイン個人認証システム。
【請求項１４】
請求項１２に記載の手書きサイン個人認証システムにおいて、
入力された３次元筆跡データに対して、予め登録された個人のサインデータとの類似度計算を行い、両者の距離が予め設定した値よりも小さければ本人と認証する
ことを特徴とする手書きサイン個人認証システム。
【請求項１５】
請求項７に記載の手書きサイン個人認証システムにおいて、
前記判定装置は、入力された接触点位置座標のデータ列から手書きサイン形状のストローク、曲点、極小点、極大点の特徴を抽出する
ことを特徴とする手書きサイン個人認証システム。
【請求項１６】
請求項７に記載の手書きサイン個人認証システムにおいて、
前記判定装置は、接触点位置座標の時系列データから得られる手書きサイン形状の特徴と、予め登録された手書きサインデータのサイン形状の特徴量による類似度計算により、本人かどうかを判定する
ことを特徴とする手書きサイン個人認証システム。
【請求項１７】
請求項７に記載の手書きサイン個人認証システムにおいて、
前記判定装置は、入力された接触力の３次元ベクトルと、接触点位置座標の時系列データから得られるサイン形状の２次元ベクトルデータとから５次元筆跡データとして、その５次元筆跡データから特徴量を抽出する
ことを特徴とする手書きサイン個人認証システム。
【請求項１８】
請求項１７に記載の手書きサイン個人認証システムにおいて、
入力された５次元筆跡データに対して、予め登録された個人のサインデータとの類似度計算を行い、両者の距離が予め設定した値よりも小さければ本人と認証する
ことを特徴とする手書きサイン個人認証システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、接触力の時系列データによる手書きサイン個人認証システムに関するものであり、詳細には、人が専用のタッチペンを持って、手書きサインしたときの接触力の時系列データと予め登録した認証対象の個人の接触力の時系列データとを照合して、本人かどうかを識別する個人認証を行う手書きサイン個人認証システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来においては、ペンにより手書き入力されたサインデータによって個人認証を行うシステムとしては、例えば、ペンの情報と筆跡の特徴から個人認証を行うもの、筆跡と筆圧、ペンの傾きの情報を組み合わせて個人認証を行うものなどがある。
【０００３】
具体的には、特許文献１に示されるように、形状特徴量のみならず、入力ペンに固有のペン固有データ、入力時刻データ、手書きデータの入力所要時間等の付加情報を個人認証の判断基準に加えることにより、個人認証の信頼性、安全性の向上を図ることができるシステムであり、また、特許文献２に示されるように、電子ペンによりタブレットに署名することにより、署名に含まれる筆跡情報を基に本人であるか否かを判定するバイオメトリクス法による個人認証識別方法を用いるシステムである。
【特許文献１】特開平１０−２４０９４１号公報
【特許文献２】特開２０００−２１５３１２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、人が手書きサインを行ったときに現れる個人の癖は、サインの形状、サインのスピード、人が持つペンの傾き、手書きされる筆圧などに現れる。このことから、これまで手書きサイン個人認証システムとしては、サインの形状、サインのスピード、ペンの傾き、筆圧など異種の情報を組み合わせて個人の本人確認を行う個人認証アルゴリズムが開発されてきた（特許文献２）。
【０００５】
さらに、個人データの盗用を避けるために、手書き入力で用いたペンの情報を付加することで、個人認証の安全性を高めたシステムが開発されている（特許文献１）。
【０００６】
人がペン（タッチペン）を持ち、ペンにより手書きサインを行ったときに得られる接触力の時系列データ（４次元データ）は、サインの形状、サインのスピード、ペンの傾き、筆圧、ペンとタッチパネルの種類によって異なったパターンを示す。このため、手書きサインの接触力パターンをみることで、手書きサインを行った者の違いや、入力装置であるペンとタッチパネルの組合せの違いが判別できる。ここでの接触力とは、タッチパネル垂直方向の圧力である筆圧のみではなく、接触点に作用する３次元成分を持った力ベクトルである。
【０００７】
しかし、従来の手書きサイン個人認証システムでは、これらの特徴を利用した十分に実用的な手書きサイン個人認証システムは開発されていなかった。
【０００８】
本発明においては、ペンにより手書きサインを行ったときに得られる接触力の時系列データ（４次元データ）が、サインの形状、サインのスピード、ペンの傾き、筆圧、ペンとタッチパネルの種類によって異なったパターンを示すので、これらの特徴を利用して、個人認証の安全性を高めると共に、処理コストを低減できる手書きサイン個人認証システムを提供する。
【０００９】
したがって、本発明の目的は、人が専用のタッチペンを持って、手書きサインしたときの接触力の時系列データと予め登録した認証対象の個人の接触力の時系列データとを照合して、本人かどうかを識別する個人認証を行う手書きサイン個人認証システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の目的を達成するため、本発明による手書きサイン個人認証システムは、基本的な構成として、手書きペン操作による力ベクトルデータを取得して手書きサインデータを入力する手書きデータ入力装置と、該手書きデータ入力装置により入力された手書きサインデータから手書きサインの接触力の時系列データを抽出するデータ抽出装置と、前記手書きサインの接触力の時系列データと予め登録された個人の手書きサインデータの接触力の時系列データとを照合し判定する判定装置とから構成され、前記判定装置は、手書きサインの接触力の時系列データと個人の手書きサインデータの接触力の時系列データとの類似度を計算し、個人認証を行うことを特徴とする。
【００１１】
また、本発明による手書きサイン個人認証システムにおいて、前記手書きデータ入力装置は、力覚センサを装備したペンであり、前記手書きデータ入力装置により入力される手書きサインデータは、手書きサインしたときの接触力の３次元ベクトルデータであることを特徴とする。
【００１２】
また、本発明による手書きサイン個人認証システムにおいて、前記データ抽出装置により抽出される手書きサインデータは、接触力の３次元ベクトルと時間をパラメータとする４次元筆跡データであり、前記判定装置は、４次元筆跡データから照合のための特徴量を抽出するように構成されてもよい。
【００１３】
この場合において、前記判定装置は、入力された４次元筆跡データに対して、センサ座標系の不一致を解消するための回転変換のデータ処理を施し、予め登録された個人のサインデータとの類似度計算を行い、両者の距離が予め設定した値よりも小さければ本人と認証するように構成される。
【００１４】
また、本発明による手書きサイン個人認証システムにおいて、前記手書きデータ入力装置は、力覚センサを装備したタッチパネルおよび前記タッチパネルに対して手書き入力操作を行うペンであり、この場合に、前記手書きデータ入力装置により入力される手書きサインデータは、手書きサインしたときの接触力の３次元ベクトルデータ、および、ペンとタッチパネルとの間の接触点位置座標データであるように構成されてもよい。
【００１５】
また、本発明による手書きサイン個人認証システムにおいて、前記判定装置は、入力された接触力の３次元ベクトルと時間をパラメータとする４次元筆跡データに対して、予め登録された個人のサインデータとの類似度計算を行い、両者の距離が予め設定した値よりも小さければ本人と認証するように構成されてもよい。
【００１６】
また、手書きサイン個人認証システムにおいて、前記判定装置は、接触力の３次元ベクトルのうち、特定の１軸成分を選択的に用いることで、手書きサインデータを接触力の１次元ベクトルと時間をパラメータとする２次元筆跡データとし、２次元筆跡データから特徴量を抽出するように構成されてもよい。
【００１７】
この場合に、接触力の３次元ベクトルのうち、特定の１軸成分は、接触面法線方向の力の筆圧であり、入力された２次元筆跡データに対して、予め登録された個人のサインデータとの類似度計算を行い、両者の距離が予め設定した値よりも小さければ本人と認証するように構成されてもよい。
【００１８】
また、手書きサイン個人認証システムにおいて、前記判定装置は、接触力の３次元ベクトルのうち、特定の２軸成分を選択的に用いることで、手書きサインデータを接触力の２次元ベクトルと時間をパラメータとする３次元筆跡データとし、３次元筆跡データから特徴量を抽出するように構成されてもよい。
【００１９】
また、手書きサイン個人認証システムにおいて、前記判定装置は、接触力の３次元ベクトルのうち、特定の２軸成分は、接触面法線方向の力である筆圧およびペンの移動方向と反対方向に作用する力成分である手書きサイン抵抗力であるように構成されてもよい。
【００２０】
また、本発明による手書きサイン個人認証システムにおいては、入力された３次元筆跡データに対して、予め登録された個人のサインデータとの類似度計算を行い、両者の距離が予め設定した値よりも小さければ本人と認証するように構成されてもよい。
【００２１】
この場合に、手書きサイン個人認証システムにおいては、入力された接触点位置座標のデータ列から手書きサイン形状のストローク、曲点、極小点、極大点の特徴を抽出し、また、接触点位置座標の時系列データから得られる手書きサイン形状の特徴と、予め登録された手書きサインデータのサイン形状の特徴量による類似度計算により、本人かどうかを判定するように構成されてもよい。
【００２２】
また、本発明による手書きサイン個人認証システムにおいては、入力された接触力の３次元ベクトルと接触点位置座標の時系列データから得られるサイン形状の２次元ベクトルデータとから５次元筆跡データとして、その５次元筆跡データから特徴量を抽出するように構成され、また、手書きサイン個人認証システムにおいては、入力された５次元筆跡データに対して、予め登録された個人のサインデータとの類似度計算を行い、両者の距離が予め設定した値よりも小さければ本人と認証するように構成されてもよい。
【発明の効果】
【００２３】
このような構成の本発明による手書きサイン個人認証システムは、システムが、手書きペンによる手書き操作入力機構を備えて手書きサインデータを入力する手書きデータ入力装置と、該手書きデータ入力装置により入力された手書きサインデータから手書きサインの接触力の時系列データを抽出するデータ抽出装置と、前記手書きサインの接触力の時系列データと予め登録された個人の手書きサインデータとを照合し判定する判定装置とから構成されており、前記判定装置が、照合のために、手書きサインの接触力の時系列データと個人の手書きサインデータとの類似度を計算し、個人認証を行うので、これにより、手書きサインを書いたときの接触力の情報を用いて、個人認証を行うことができ、個人認証の安全性を高めると共に、処理コストを低減できる手書きサイン個人認証システムを提供することができる。例えば、ここでの手書きサインされた筆跡の形状については表示しないので、サインが盗み見されることなく、個人認証の安全性を高められる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下、本発明の実施するための形態について、実施例に基づいて図面を参照して説明する。図１は、本発明による手書きサイン個人認証システムの構成を示す図である。図１において、１０１はタッチペンまたはタッチパネルにより構成されて手書きサイン入力操作によって手書きサインデータが入力される手書きデータ入力装置、１０２は手書きデータ入力装置により入力された手書きサインデータから処理に必要なデータを抽出する手書きサインデータ抽出装置、１０３は入力された手書きサインデータと予め記憶されている認証データとを比較して照合するサイン判定装置、１０４は個人認証のための手書きサインデータを記憶している手書きサインデータ記憶装置、１０５は認証結果などを出力する出力装置である。
【００２５】
システムは、図１に示すように、手書きペンによる手書き操作入力機構を備えて手書きサインデータを入力する手書きデータ入力装置１０１と、手書きデータ入力装置１０１により入力された手書きサインデータから手書きサインの接触力の時系列データを抽出する手書きサインデータ抽出装置１０２と、手書きサインの接触力の時系列データと予め登録された個人の手書きサインデータとを照合し判定するサイン判定装置１０３と、個人認証のための手書きサインデータを記憶している手書きサインデータ記憶装置１０４と、認証結果などを出力する出力装置１０５から構成されている。ここでのサイン判定装置は、後述するように、照合のために、手書きサインの接触力の時系列データと個人の手書きサインデータとの類似度を計算し、個人認証を行う。
【００２６】
手書きサイン個人認証システムにおいて、手書きデータ入力装置１０１は、後述する図２、図３、図８および図６、図７に示すように、例えば、力覚センサを備えるタッチペンまたはタッチパネルから構成される。
【００２７】
手書きサインデータ抽出装置１０２、サイン判定装置１０３、手書きサインデータ記憶装置１０４、出力装置１０５は、情報処理システムの機能要素として構成される。例えば、パーソナルコンピュータシステムにおけるプログラムモジュールとして実現される。
【００２８】
このようなシステム構成によって、手書きデータ入力装置１０１により入力された手書きデータから手書きサインデータ抽出装置１０２が、手書きサインデータを抽出し、サイン判定装置１０３が、さらにその特徴について照合のための演算処理を行い、手書きサインデータ記憶装置１０４に記憶されたデータに基づいて、入力された手書きサインデータと予め登録された個人の手書きサインデータとを照合し本人かどうかを判定する。
【００２９】
データ判定装置１０３における照合及び判定のデータ処理のアルゴリズムは、既存のパターンマッチング処理の技術が利用される。例えば、力覚センサを備えるタッチペンまたはタッチパネルから出力される３次元力ベクトルデータの接触力の時系列データに基づいて、類似度を計算して照合を行うが、時系列データの照合のために時間軸を調節して比較するため、サイン開始点と終了点を予め登録された照合サインデータの開始点と終了点と一致するように時間軸の正規化処理を行い、時間軸に沿って一定間隔でデータをサンプリングし、次式で示すように手書きサインデータと照合データを比較してその差分のノルムを計算し、全てのサンプリングについてノルムの和を求め、その大きさが予め設定した値よりも小さければ本人と認証する処理を含む。
【数１】
2008046781.tif 000003
ここでｎはサンプリング数、ｆｓ（ｉ）はサンプリング点ｉにおける手書きサインデータ、ｆｒ（ｉ）はサンプリング点ｉにおける予め登録された手書きサイン照合データ、ｄは手書きサインデータと照合データの差分のノルムの和を表す。
【００３０】
図２は、手書きデータ入力装置で使用する力覚センサを装備したペンの構成を示す図であり、図３は、同じく、手書きデータ入力装置で使用する力覚センサを装備したペンの構成の詳細を説明する図である。図２，図３は６軸の力覚（３軸方向の力と軸まわりのモーメント）が検出できるタッチペンであるが、３軸方向の力が検出できる構造ならば、どのような構造でもよい。
【００３１】
例えば、６軸力覚センサを装備したタッチペンは、図２に示すように、ペン軸１１、ペン先１２、弾性構造体１３から構成される。弾性構造体１３は、ペン軸１１とペン先１２の間に配置され、ペン先１２に作用する力によって歪み、６軸力覚センサとして機能するセンサ（梁構造の歪みゲージ群）により力ベクトルデータを検出して６軸力（３軸方向の力と３軸まわりのモーメント）の成分の信号出力として出力する。
【００３２】
弾性構造体１３の詳細な構造は、図３に示されている。弾性構造体１３の中心部２０がペン先１２と連結され、弾性構造体１３の周辺リング２１はペン軸１１と連結される。中心部２０と周辺リング２１とが、４本の梁２２により連結している構造となっている。それぞれの梁２２の上下左右面には、歪みゲージ２３が貼り付けられている。４本の梁２２は、ペン先に作用する力に応じてそれぞれに歪み、それらの歪みを４本の梁２２に貼り付けられた歪みゲージ２３により電気信号として計測され、情報処理システムにおいて校正してペン先に作用する６軸力を計測する。これにより、６軸力覚センサを構成している。
【００３３】
図４は、弾性構造体の力覚成分と各梁の歪みの関係を説明する図である。図４（ａ）の正面図および（ｂ）の側面図において、図３と同じ参照番号を付けて示すように、弾性構造体は、４本の梁２２により、中心部２０と周辺リング２１とが連結している構造となっている。このタッチペンを用いて手書きサイン入力の操作を行う場合は、周辺リング２１に連結されたペン軸１１を把持して、中心部２０に連結されたペン先１２をパネル（タッチパネル）に押し当てて手書きサインの入力操作を行うことになる。入力操作により、それぞれの梁に入力操作による歪みが生じて、これが歪みゲージ２３により計測される。図４の（ｃ），（ｄ），（ｅ），（ｆ）においては、手書きペン入力操作による各梁に力が加わり、各梁が歪む様子を模式的に示している。それぞれの歪みゲージにより検出される信号を総合することによって、６軸力（３軸方向の力と３軸まわりのモーメント）の成分の力ベクトルデータが検出される。
【００３４】
このようにして、例えば、力覚センサを装備したペンを用いて、専用のタッチパネル上に手書きサインを行うと、手書きサイン時の接触力（３次元ベクトル）を計測することができる。手書きサイン時の接触力のデータは、手書きサインの入力開始から終了まで一定の周期間隔で計算機システム（手書きサインデータ抽出装置）にとりこまれる。
【００３５】
力覚センサを装備したペンの手書きデータ入力装置により、計算機システム（手書きサインデータ抽出装置）に入力された手書きサインデータは、力の３次元ベクトルと時間をパラメータとした４次元筆跡データとして、個人認証のための照合のデータとして利用される。
【００３６】
図５は、手書きサインデータの構造を説明する模式図である。図５の（ａ）に手書きサインの一例を示し、（ｂ）に手書きサイン時の接触力のデータを示している。また、（ｃ）には手書きサイン時の接触力の時系列データを４次元の筆跡データとして展開した様子を示している。図５（ａ）に示すように、ペンで「Ｎ」という文字を書いた場合、図５（ｂ）に示すように、斜線の組み合わせを手書きするときの接触力のデータが「Ｎ」の筆順に従って得られる。ここで得られた接触力の時系列データを、時間軸に沿って並べると図５（ｃ）に示すような接触力の３次元力ベクトルデータと時間をパラメータとする４次元の筆跡データが得られる。これを、予め各個人の認証データとして記憶しておいたデータと比較照合して、個人認証を行う。
【００３７】
ところで、図２および図３に示す手書きデータ入力装置においては、力覚センサがペン（タッチペン）に装備されて固定されているので、人がペンを把持したときに、ペンの中心軸周りの回転が異なると、センサ座標系もそれに伴って回転し、同じ接触力でサインしても、異なった座標成分で力覚データが記録される。そこで、ペン中心軸回りの回転成分を補正するために、サイン開始点での接触力の時系列データの方向が一致するように回転補正のデータ処理を行う。これは、サイン開始時点では、タッチパネル面上の法線方向にのみ力が発生すると解釈した補正である。
【００３８】
あるいは、入力した接触力ベクトル全てを用いて平均値を出し、平均接触力ベクトルの方向が、登録された接触力ベクトルの平均値の方向と一致するように回転補正を行っても良い。
【００３９】
次に、時間軸方向の伸縮を補正するために、サイン開始点とサイン終了点が、予め登録した手書きサインの開始点と終了点に一致するように時間軸の正規化処理を行い、一定間隔でデータをサンプリングし、手書きサインデータと照合データを比較して、その差分のノルムを計算し、全てのサンプリングについてノルムの和を求め、その大きさが予め設定した値よりも小さければ本人と認証する。
【００４０】
また、接触力のパターン変化のみに注目するため、時間軸の正規化とともに、接触力の大きさの正規化を行ってもよい。これは、サイン開始から終了までの接触力の大きさの平均値を求め、全ての接触力データをその平均値で除算することで正規化される。接触力に関する正規化処理を手書きデータと予め登録された手書きサイン照合データの両方についてそれぞれ行い、各サンプリング点における手書きサインデータと手書きサイン照合データの接触力データの差のノルムを計算し、全てのサンプリングについて、そのノルムの和を求め、その和が予め設定した値よりも小さければ本人と認証する。
【００４１】
ここでの手書きサイン個人認証システムにおいては、手書きデータ入力装置として、力覚センサを装備したタッチペンを用いた実施例を説明したが、タッチパネルの側に力覚センサを装備したタッチパネルとタッチペンの組み合わせによる手書きデータ入力装置を用いるような構成としても良い。
【００４２】
図６は、本発明の手書きデータ入力装置として使用できる６軸力が計測できるタッチパネルの構成を示す図である。このタッチパネルは、前述したタッチペンの弾性構造体と同様な４本の梁の構造を有する構造とされたものである。図６に示すように、タッチペン３５でサインを描くタッチプレート３１，外枠３２、４本の梁の構造を構成する弾性体３３から構成される。弾性体３３はタッチプレート３１と外枠３２とを連結しており、タッチプレート３１に作用する力とモーメントの成分によって選択的に歪む。
【００４３】
各弾性体３３の歪みを、各弾性体３３に貼り付けられたそれぞれの歪みゲージ３４によって計測することによりタッチプレート３１に作用する６軸力の力ベクトルデータを取得できるような構造としている。
【００４４】
この実施例の場合、４本の弾性体３３の梁でタッチプレート３１と外枠３２が連結されており、各弾性体３３の梁の上下左右面に貼り付けられている歪みゲージ３４により弾性体３３の歪みが検出されるので、このときの力覚成分と各梁の歪みの関係は、前述したペンの構造と同様である。タッチプレート３１に作用する６軸力が計測できれば、手書きサイン時のタッチペンとタッチプレートとの間の接触点位置座標、接触力・接触モーメントが求められる。
【００４５】
いま、力覚センサ座標系を原点にとり、力覚センサ座標系から見たタッチプレート表面の方程式を
aｘ＋ｂｙ＋ｃｚ＋ｄ＝０
とすると、タッチプレートの法線ベクトルは
ｎ＝（ａ，ｂ，ｃ）
となり、タッチプレートで計測された力とモーメントをそれぞれ
ｆ＝（ｆｘ，ｆｙ，ｆｚ），
ｍ＝（ｍｘ，ｍｙ，ｍｚ）
とし、力覚センサ座標系からみた接触点座標をｒ、接触力をｆｔ、接触モーメントをｍｔとすると
ｒ＝｛ｎ×ｍ−ｄｆ｝／（ｎ・ｆ）
ｆｔ＝ｆ
ｍｔ＝｛（ｍ・ｆ）／（ｎ・ｆ）｝ｎ
となる。ここで、「・」はベクトルの内積を表し、「×」はベクトルの外積を表す。
これより、本タッチパネル上で、手書きサインを描くと、そのときのタッチペンと表示パネルとの間の接触点位置座標、接触力、接触モーメントが計測できる。
【００４６】
図７は、手書きデータ入力装置として使用できる５つの１軸力覚センサから構成されるタッチパネルの構成を示す図である。図７の（ａ）に正面図を示し、（ｂ）にＡ−Ａ線の断面から矢印の方向を見た図を示している。この手書きデータ入力装置は、力覚センサを装備したタッチパネルを、５つの１軸力覚センサ（引張力と圧縮力が計測できる）を用いて構成している。図７に示すように、この手書きデータ入力装置の構成は、タッチプレート４１を３つの１軸力覚センサ４４で支え、２つの１軸力覚センサ４３を違いに直交する向きにタッチプレート４１の側面に取り付ける。タッチプレート４１の垂直方向の力成分は、３つの１軸力覚センサ４４の合力から計測され、タッチプレート４１の水平方向の力成分は、タッチプレート側面に配置された２つの１軸力覚センサ４３により計測される。また、タッチペン４５とタッチプレート４１との接触点位置座標は、タッチプレート４１を支える３つの１軸力覚センサ４４に作用する分力から計算される。
【００４７】
また、図８は、手書きデータ入力装置で使用する力覚センサを装備したペンの他の例を示す図である。図３に示した構造とは異なり、ペンの中心部５０を３本の梁５２により周辺リング５１に対して支持する弾性構造体５４の構造である。３本のそれぞれの梁５２には、図３の弾性構造体の構造と同様に歪みゲージ５３が貼り付けられている。これらの歪みゲージ５３により６軸力覚センサを構成している。弾性構造体５４においてペン軸１１が周辺リング５１に連結され、ペン先１２が中心部５０に連結される。この弾性構造体５４の梁５２がペン先１２に作用する力によって歪み、この歪みを歪みゲージ５３により検出することにより、６軸力覚センサとして機能する。
【００４８】
すなわち、３本の梁５２が、ペン先１２に作用する力に応じてそれぞれに歪み、それらの歪みを３本の梁５２に貼り付けられた歪みゲージ５３により電気信号として計測し、情報処理システムにおいて校正してペン先に作用する６軸力を計測する。これにより、６軸力覚センサを構成して、接触力データの時系列データを計測する。
【００４９】
手書きサインの入力操作時の接触力データおよび接触点位置座標のデータは、手書きサインの入力開始から終了まで一定の周期間隔で計算機システムにとりこまれる。計算機システムに入力された手書きサインデータは、力（３次元ベクトル）と時間をパラメータとした４次元筆跡データとして利用される。
【００５０】
そこで、手書きサインの接触力の時系列データと予め登録された個人の手書きサインデータの接触力の時系列データとの類似度を計算し、両者の距離が予め設定した値よりも小さければ本人と認証する。
【００５１】
また、上記接触力の時系列データ（３次元ベクトル）のうち、特定の１軸成分（例えばタッチパネル面法線方向の力）あるいは２軸成分（例えばタッチパネル面法線方向の力とペンの移動方向と逆方向に作用する力成分）を選択的に用いることにより、手書きサインデータを接触力（１次元ベクトルまたは２次元ベクトル）と時間をパラメータとする２次元形状または３次元筆跡データとし、予め登録された手書きサインデータとの類似度計算により個人認証に用いるような構成とされても良い。
【００５２】
更に、タッチパネルは、タッチペンとタッチパネルとの間の接触点の位置座標が計測できることから、その接触点位置座標の時系列データより手書きサインの形状を取得することができるので、これから、従来のパターン認識の技術と同様に、併せて手書サインの形状の特徴（ストローク、曲点、極小点、極大点など）を抽出し、上述したような接触力の時系列データと組み合わせて個人認証に利用することができる。
【００５３】
この場合、接触力の時系列データ（３次元ベクトル）と接触点の時系列データであるサイン形状データ（２次元データ）を組み合わせて５次元筆跡データとして利用することができる。この５次元筆跡データから特徴量を抽出し、予め登録された個人のサインデータとの類似度計算を行い、個人認証を行う。
【００５４】
本発明の手書きサイン個人認証システムにおいて、これを構成するシステム要素は、様々な態様で実施することができる。例えば、認証対象者によって手書きサイン入力用のタッチペンおよびタッチパネルにより、手書き操作による入力が行われて、手書きデータ入力装置により入力されるデータとしては、接触力の３次元ベクトルのうち、特定の１軸成分は、接触面法線方向の力の筆圧であるようにしてもよく、また、入力された２次元筆跡データに対して、予め登録された個人のサインデータとの類似度計算を行い、両者の距離が予め設定した値よりも小さければ本人と認証するような構成であっても良い。
【００５５】
また、サイン判定装置１０３においては、接触力の３次元ベクトルのうち、特定の２軸成分を選択的に用いることで、手書きサインデータを接触力の２次元ベクトルと時間をパラメータとする３次元筆跡データとし、３次元筆跡データから特徴量を抽出するようにされてもよい。
【００５６】
また、サイン判定装置１０３は、接触力の３次元ベクトルのうち、特定の２軸成分は、接触面法線方向の力である筆圧およびペンの移動方向と反対方向に作用する力成分である手書きサイン抵抗力であるとして、データ処理を行うようにしても良い。
【００５７】
また、入力された３次元筆跡データに対して、予め登録された個人のサインデータとの類似度計算を行い、両者の距離が予め設定した値よりも小さければ本人と認証するように、データ処理を行うようにしても良く、また、併せて手書きサイン個人認証を行う場合、入力された接触点列から手書きサイン形状のストローク、曲点、極小点、極大点の特徴を抽出し、接触点列から得られる手書きサイン形状の特徴と、予め登録された手書きサインデータのサイン形状の特徴量による類似度計算により、本人かどうかを判定するように構成されていてもよい。
【００５８】
また、入力された接触力の３次元ベクトルと、接触点列から得られるサイン形状データの２次元ベクトルから５次元筆跡データとして、その５次元筆跡データから特徴量を抽出するようにしてもよい。また、入力された５次元筆跡データに対して、予め登録された個人のサインデータとの類似度計算を行い、両者の距離が予め設定した値よりも小さければ本人と認証するように構成されても良い。
【産業上の利用可能性】
【００５９】
本発明による手書きサイン個人認証システムは、マンションやビルへの進入や、銀行のＡＴＭ端末など、セキュリティが必要とされる場面での個人認証に利用できる。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】本発明による手書きサイン個人認証システムの構成を示す図である。
【図２】手書きデータ入力装置で使用する６軸力覚センサを装備したペンの構成の詳細を説明する図である。
【図３】手書きデータ入力装置で使用する６軸力覚センサを装備したペンの細部の構成を示す図である。
【図４】弾性構造体の力覚成分と各梁の歪みの関係を説明する図である。
【図５】手書きサインデータの構造を説明する模式図である。
【図６】本発明の手書きデータ入力装置として使用できる６軸力が計測できるタッチパネルの構成を示す図である。
【図７】手書きデータ入力装置として使用できる５つの１軸力覚センサから構成されるタッチパネルの構成を示す図である。
【図８】手書きデータ入力装置で使用する力覚センサを装備したペンの他の例を示す図である。
【符号の説明】
【００６１】
１１：ペン軸
１２：ペン先
１３：弾性構造体
２０：弾性構造体の中心部
２１：弾性構造体の周辺リング
２２：梁
２３：歪みゲージ
３１：タッチプレート
３２：外枠
３３：弾性体
３４：歪みゲージ
３５：タッチペン
４１：タッチプレート
４２：外枠
４３：１軸力覚センサ
４４：１軸力覚センサ
５０：弾性構造体の中心部
５１：弾性構造体の周辺リング
５２：梁
５３：歪みゲージ
５４：弾性構造体
１０１：手書きデータ入力装置
１０２：手書きサインデータ抽出装置
１０３：サイン判定装置
１０４：手書きサインデータ記憶装置
１０５：出力装置
【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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