(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ペン先端が平面上に描く軌跡情報を含む入力装置から出力される筆跡情報に基づいて本人か否かの認証を行うペン入力個人認証方法であって、
前記筆跡情報として前記ペン先端座標及び前記座標における筆圧情報を取り込むステップと、
前記座標から筆跡全体の重心位置を求めるステップと、
前記重心位置から前記筆跡座標各点へ向かうベクトルを求めるステップと、
前記ベクトルから長さ成分及び角度成分を求めるステップと、
前記長さ成分と角度成分と筆圧情報とによる所定の重み付けを含む評価関数Dを用いたダイナミックプログラミング法により、予め用意した本人のテンプレートとの照合を行うステップと、
前記解析された評価関数Dの結果を、予め用意した本人のテンプレートから求められた閾値と比較することにより、本人か否かを識別するステップと
を含んでなり、
前記筆跡情報より求められた前記重心位置から前記筆跡座標各点へ向かうベクトルの長さ成分及び角度成分を含むベクトル情報及び前記筆跡座標各点における筆圧情報と、予め用意した本人のテンプレート情報とに対して、重み付けを含む評価関数D 
【数１】
0004603675.tif 000025
【数２】
0004603675.tif 000026
（式中、θiは前記筆跡情報の重心位置から各筆跡座標（xi、yi）へのベクトルの角度情報であり、ηlは本人のテンプレートから得られた筆跡情報から各筆跡座標（xl、yl）へのベクトルの角度情報であり、ｄは入力された筆圧情報ｐとそれに対応するテンプレートの筆圧情報ｑの関数であり、ρは上記ベクトルの長さ△ｆとそれに対応するテンプレートのベクトルの長さ△ｇの関数であり、Ｓは正の整数で、ｉs、ls、sは整数のインデクスである。）を用いる、ペン入力個人認証方法。
【請求項２】
本人の署名から複数のテンプレートを作成し、前記各テンプレートについて他のテンプレートとの間で前記評価関数Dの値を計算して得られた複数の評価関数Dの値から、少なくとも最大値及び二番目に大きな値を取り除いた前記評価関数の値を用いて閾値を決定する、請求項１に記載の個人認証方法。
【請求項３】
前記入力された筆跡情報と、本人の署名から作成したテンプレートとの間で複数の前記評価関数Dの値を計算し、得られた複数の前記評価関数Dの値から最小のものを前記閾値と照合する、請求項１または２に記載の個人認証方法。
【請求項４】
請求項１ないし請求項３のいずれか一の方法を実施するためのプログラムを記載した、コンピューター読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ペン入力個人認証方法に関するものである。より具体的には、本発明は電子ペンにより平面に入力される筆跡情報に基づいて本人であるか否かを認証する方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、特に情報端末に対する不正操作や建物への不正侵入を防止するために「セキュリティー」の分野で個人識別技術の需要が高まっている。個人識別の方法としては、（１）パスワードや暗証番号などの個人の記憶に依存するもの、（２）免許証やクレジットカードなどの個人の所有物によるもの、（３）署名や声紋などの個人の生成物によるもの、（４）指紋や網膜などの個人の生体的特徴に依存するものが存在している（表１参照）。これらの方法のうち、（３）及び（４）をバイオメトリクス方式と呼ぶ。従来からの個人識別方法としては、上記（１）および（２）の方法が知られている。
【表１】
0004603675.tif 000002
【０００３】
しかし、所有物や記憶情報に依存する方法は、不正な方法による第三者の知得や盗難および偽造等のコンピューター犯罪が増加する近年の状況では必ずしも万全とはいえず、これら従来方法を補完ないし代用するものとしてバイオメトリクス方式が期待されている。バイオメトリクス方式とは予め登録されたテンプレート（本人データ）と入力されるデータとを照合し、照合度がある範囲内であればその入力データと対応する人を本人と判定する方式である。バイオメトリクス方法に関し、従来の識別方法として（３）の方式では声紋による識別や（４）の方式では指紋による識別が知られている。しかし、声紋による識別は風邪など体調による影響を受けやすく、また指紋による識別は主に犯罪捜査等に利用されるものであるため、識別対象者の心理的負担（心理的抵抗）という問題を有する。そのため、体調などの不確定要因に影響されにくく、また識別対象者に大きな心理的負担を与えず、識別対象者にとって比較的平易な方法でありしかも安価で個人識別を行うことができるバイオメトリクス方式の個人識別方法が求められている。
【０００４】
上記のバイオメトリクス方式による個人識別方法として、例えば、特開２０００−２１５３１２号公報によるDynamic Programming法（以下、「DP法」と呼ぶ）を用いたペン入力個人認証方法がある。これは、電子ペンによりタブレットに署名する際の筆跡情報を、（１）タブレット平面上におけるペン先端の位置トラジェクトリー情報、（２）筆圧トラジェクトリー情報、（３）タブレット平面とペンとがなす傾きについての角度トラジェクトリー情報として認識し、これらを必要に応じて情報圧縮した後、この目的のために作成された評価関数を用いて予め用意された本人のテンプレートとの間の距離計算を行い、得られた計算値を予め設定された閾値と比較することにより署名した者が本人か否かを認証するものである。これにより、目に見える筆跡のみならず、筆圧やペンの傾きも利用されるので、第三者が署名を真似することが非常に困難となる特徴を有している。
【０００５】
しかしながら、上記方法においては、バイオメトリクス方式における問題点である本人を他人と判定してしまう誤り（タイプ１エラー：本人拒否誤り。以下、「タイプ１エラー」と呼ぶ）、及び他人を本人と判定してしまう誤り（タイプ２エラー：他人受理誤り。以下、「タイプ２エラー」と呼ぶ）の２つが存在し、さらに、一方の認識率を改善しようとすると他方の認識率が低下するという相反（トレードオフ）関係にあるという問題点を有している。このため、これらの個々に相反するエラーをさらに各々小さくし、かつ信頼性の高い高精度な個人識別方法が要求されている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、個人識別が必要となるクレジットカードなどに広く日常的に用いられている署名を個人識別手段とするものである。本発明は、盗難など第三者による不正利用を防止し、体調などの不確定要因に影響されにくく、識別対象者の心理的負担及び心理的抵抗が少ないバイオメトリクス方式による個人識別方法を提供することを目的とする。また、本発明では、バイオメトリクス方式における問題点である本人を他人と判定してしまう誤り（タイプ１エラー）および他人を本人と判定してしまう誤り（タイプ２エラー）を各々最小限に抑え、かつ信頼性の高い個人識別方法を提供する。
【０００７】
【課題を解決する手段】
上記の目的を達成するため、本発明は電子ペンによりタブレットに署名する際の筆跡情報に対して、従来方法のDP法に新たに署名情報全体から規格化された重心位置からのベクトル情報を利用した重心法（以下、「重心法」と呼ぶ）を用いてデータ解析を行うものである。
【０００８】
この目的のために作成された評価関数を、重心法を用いて予め用意された本人のテンプレートにより作成した評価関数との比較を行い、予め設定された閾値と比較することにより署名した者が本人か否かを認証する。本発明の方法によれば、署名全体の重心を求め、それを用いて抽出した特徴量に基づいてDPマッチングを行うことにより、バイオメトリクス方式における問題点である本人を他人と判定してしまう誤り（タイプ１エラー）、及び他人を本人と判定してしまう誤り（タイプ２エラー）という相反する２つのエラーをさらに各々低減することが可能となるため、より信頼性の高い個人識別方法を提供することが可能である。
【０００９】
本発明は、ペン先端が平面上に描く軌跡情報を含む入力装置から出力される筆跡情報に基づいて本人か否かの認証を行うペン入力個人認証方法であって、  前記筆跡情報として前記ペン先端座標及び前記座標における筆圧情報を取り込むステップと、前記座標から筆跡全体の重心位置を求めるステップと、前記重心位置から前記筆跡座標各点へ向かうベクトルを求めるステップと、前記ベクトルから長さ成分及び角度成分を求めるステップと、前記長さ成分と角度成分と筆圧情報とによる所定の重み付けを含む評価関数Dを用いたダイナミックプログラミング法により、予め用意した本人のテンプレートとの照合を行うステップと、前記解析された評価関数Dの結果を、予め用意した本人のテンプレートから求められた閾値と比較することにより、本人か否かを識別するステップとを含んでなるペン入力個人認証方法を提供する。
【００１０】
さらに、このような方法において、ペン先端が平面上に描く軌跡情報を含む入力装置から出力される筆跡情報に基づいて本人か否かの認証を行うペン入力個人認証方法であって、前記筆跡情報として前記ペン先端座標を取り込むステップと、前記座標から筆跡全体の重心位置を求めるステップと、前記重心位置から前記筆跡座標各点へ向かうベクトルを求めるステップと、前記ベクトルから長さ成分及び角度成分を求めるステップと、前記長さ成分と角度成分とによる所定の重み付けを含む評価関数Dを用いたダイナミックプログラミング法により、予め用意した本人のテンプレートとの照合を行うステップと、前記解析された評価関数Dの結果を、予め用意した本人のテンプレートから求められた閾値と比較することにより、本人か否かを識別するステップとを含んでなるペン入力個人認証方法を用いることを特徴とする方法を提供する。
【００１１】
さらに、また、本発明は、前記筆跡情報より求められた前記重心位置から前記筆跡座標各点へ向かうベクトルの長さ成分及び角度成分を含むベクトル情報及び前記筆跡座標各点における筆圧情報と、予め用意した本人のテンプレート情報とに対して、重み付けを含む評価関数D
【数３】
0004603675.tif 000003
【数４】
0004603675.tif 000004
（式中、θiは前記筆跡情報の重心位置から各筆跡座標（xi、yi）へのベクトルの角度情報であり、ηlは本人のテンプレートから得られた筆跡情報から各筆跡座標（xl、yl）へのベクトルの角度情報であり、ｄは入力された筆圧情報ｐとそれに対応するテンプレートの筆圧情報ｑの関数であり、ρは上記ベクトルの長さ△ｆとそれに対応するテンプレートのベクトルの長さ△ｇの関数であり、Ｓは正の整数で、ｉs、ls、sは整数のインデクスである。）を用いる、請求項１に記載の個人認証方法を提供する。
【００１２】
具体的には、タブレットにより収集した幾つかの署名情報に対して、前記タブレット上の署名情報として得られた各点（x(ti)，y(ti)）及び筆圧（p(ti)）に関する情報より、（x(ti)，y(ti)，p(ti)）データを作成する。その後、（x(ti)，y(ti)）を用いて、署名全体の規格化した重心位置Gを求め、このGから署名位置の各点（x(ti)，y(ti)，p(ti)）へのベクトルデータを求め、その各点へのベクトルの角度、長さ、及び筆圧情報の３つの特徴量に分解する。個人認証判断のための閾値として、予め収集した幾つかの本人の署名情報に対してDPマッチングを行い求められた幾つかの評価関数Dの値より、例えば、最大値及び二番目に大きい値を除いた３，４，５番目の値の評価関数Dの平均値をとり、閾値Thとする。また、本人判断の際の判定値としては、署名した本人毎に設定される0.5〜2.0の範囲内を0.1刻みで変化する係数ｃにより、その署名本人に対して最適化した判定値ｃ・Thを用いる。タイプ１エラーの低減には、入力された本人の複数の署名情報と上述した幾つかの本人のテンプレートとDPマッチングを行い、得られた幾つかの評価関数Dの値のうち最小値であるD（=Dmin）に対してDmin≦ｃ・Thの場合に本人と判定している。タイプ２エラーに対しては、上記タイプ１エラーと同様に、他人の複数の署名と幾つかの本人のテンプレートについてDPマッチングを行い、Dmin＞ｃ・Thのとき偽筆であると判断して拒否されるようにしている。
【００１３】
より具体的には、本発明は、ペン先端が平面上に描く軌跡情報を含む入力装置から出力される筆跡情報に基づいて本人か否かの認証を行うペン入力個人認証方法であって、前記筆跡情報として前記ペン先端座標及び前記座標における筆圧情報を取り込むステップと、前記座標から筆跡全体の重心位置を求めるステップと、前記重心位置から前記筆跡座標各点へ向かうベクトルを求めるステップと、前記ベクトルから長さ及び角度成分を求めるステップと、前記長さ及び角度成分を予め用意された本人のテンプレートと照合するために所定の重み付けを含む評価関数を用いたダイナミックプログラミング法により解析するステップと、前記解析された評価関数の結果を予め設定した閾値と比較して本人か否かを判断するステップとを含んでなるペン入力個人認証方法を提供するものである。
【００１４】
本発明はまた、本人の署名から複数のテンプレートを作成する際に、前記各テンプレートについて他のテンプレートとの間で前記評価関数の値を計算して得られた複数の評価関数の値のうち、少なくとも最大値及び二番目に大きな値を取り除いた前記評価関数の値の平均値を閾値とすること、及び、前記入力された筆跡情報と本人の署名から作成したテンプレートとの間で複数の前記評価関数の値を計算し、得られた前記複数の評価関数の値のうち最小のものを前記閾値と照合することを特徴とするペン入力個人認証方法についても提供するものである。
【００１５】
ここでいうペンとタブレットあるいは入力のための電子デバイスは、本発明を実施するのに必要な筆跡情報を得るための入力装置を総称していうものである。筆跡のリアルタイムかつダイナミックなデータを得られる機器を代表してペンとタブレットといっているが、たとえば単なる短い棒とその動きをとらえるカメラなども用いることができる。ペンの先端の位置情報、筆圧情報が得られるペンとタブレットとしては、例えば、ワコム製タブレットArt Pad II pro Serial、電子筆圧ペンUP-401（ボールペン芯対応）があり、既に市販されている。
【００１６】
ここでいう重み付けを含む評価関数とは、一種の筆跡情報にそれとは異なる筆跡情報による重み付けをしたものである。例えば、筆跡情報に筆圧情報の関数を重み付けとして加えたり、あるいは、筆跡情報から得られる筆圧情報に、座標情報から求めた重心座標から前記筆跡の座標へ向かうベクトル成分である長さ及び角度の関数を重み付けしたり（すなわち、ベクトル各成分を要素とする重み付け関数を、対応する筆圧情報の関数に掛ける）することにより得られた評価関数をいう。
【００１７】
本発明の方法は多くのやり方で実施することができる。パーソナルコンピューターを含むコンピューターを利用して、それにタブレットを接続して行うのが最も一般的であるが、その他にもコンピューターの液晶ディスプレーやタッチパネルをタブレットの代わりに用いて実施することもできる。また、単なる短い棒とカメラを用いる場合には、コンピューターとカメラを接続することで実施できる。また、本発明の方法は、コンピューター読取可能な記憶媒体、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＦＤ、ＭＯ、ＭＤ、ハードディスクに保存された実行プログラムを読み取り、これを実行することでコンピューター上において実施することもできる。さらに、本発明の方法は、コンピュータあるいはコンピュータにより制御される装置及び電子デバイスに組み込んだプログラムの形態でも提供することができる。例えば、自動現金支払機、入退室管理装置、その他の個人認証を必要とするあらゆる装置及び電子デバイスに組み込むことができる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
図１に本発明による署名照合方法のアルゴリズムのフロー図を示す。本発明による署名照合方法では、署名入力１０１をペン先端のタブレット上の位置情報及びＰ個の段階（Ｐは正の整数値であれば特に制限はない）に区分して筆圧を検出することが可能な電子ペンとタブレットの組み合わせを用いる。このタブレットに署名することにより得られる署名入力１０１からデータの特徴抽出１０２を行う。特徴抽出１０２により得られるデータは、ペン先端のタブレット上の位置情報及び筆圧情報を含んでいる。特徴抽出１０２されたデータと予め用意されたテンプレート１０３とのパターン照合１０４を行う。次にパターン照合１０４から得られた結果（評価関数の値）と、予めテンプレート１０３を用いて設定された閾値との比較１０５をし、本人か否かの判定をした後に、結果出力１０６を行う。このようなデータを得ることができるタブレットは既に市販されている。下記の実施例ではワコム製のタブレットArt Pad II Pro Serial、電子筆圧ペンUP-401（ボールペン芯対応）を用いた。
【００１９】
タブレットから入力されるデータは、2次元の位置情報x(ti),y(ti)と、そのときのペンの筆圧情報p(ti)を含んでいる。これを、
【数５】
0004603675.tif 000005
と書く。またIはタブレットから得られるドットのデータ数を表す。ここで、tiは、ある点と次の点と区別するためのパラメータであり、単に点の順を示すインデックスとしても捉え得るが、通常、時間値を表すものとして考えると便利である。図２に典型的な筆圧情報p(ti)のグラフとして示す。
【００２０】
次に、入力されたデータの特徴抽出を行うための操作を以下に説明する。ステップ１として、署名全体に対する特徴点である重心を求める。求める重心をG（Xg,Yg）とおくと、
【数６】
0004603675.tif 000006
ここで、xmin３０１、xmax３０２は、それぞれ得られた署名のx座標における最小値、最大値とする。同様に、ymin３０３、ymax３０４は、それぞれ得られた署名のｙ座標における最小値、最大値とする（図３を参照のこと）。またこれらの式（数６）はαの値で規格化されている。これらによって求められた重心は、図４のような重心G４０１となる。ここでα＝１０００としたため、縦横の値は１０００で規格化されている。
【００２１】
次に、ステップ２として、得られた重心G４０１から各座標へのベクトルを求める。まず、重心G４０１から各ドットの2点間を結ぶベクトルを求める（図５参照）。ここで、
【数７】
0004603675.tif 000007
とする。
【００２２】
重心を用いた変換後のベクトルの角度、長さを、以下の（数８）、（数９）により求める。
【数８】
0004603675.tif 000008
【数９】
0004603675.tif 000009
ここで、θ（ti）はベクトルの角度、Δf（ti）はベクトル長さを表す。
このようにして、時系列情報を保ったまま、以下の特徴量が算出されることとなる。
【数１０】
0004603675.tif 000010
ここで、p(ti)はベクトルの先端における筆圧を示す。
【００２３】
特徴抽出されたベクトルを予め用意しておいた同様に重心を求めて特徴抽出されたテンプレートのベクトルと比較する。テンプレートの特徴量として、
【数１１】
0004603675.tif 000011
を得ている。両者の距離を計算するため、以下の（数１２）を用いる。
【数１２】
0004603675.tif 000012
ここで、d(p(ti)、q(tl))はペンの筆圧情報を考慮するための重み、またρ(Δｆ(ti)、Δｇ(tl))はベクトルの長さを考慮する重みを表している。
【００２４】
これにより、各時刻における評価関数が得られたので、（数１０）、（数１１）全体の距離を定義するにはi、ｌに関して総和を取ればよい。但し、i＝1,2,…,Iであるのに対し、ｌ＝1,2,…,Ｌであり、一般にI≠Ｌであるので、サブインデックスisおよびｌsを見つけ、ｓ＝1,2,…,Ｓまでの和を取る必要がある。ここで、サブインデックスisおよびｌsは以下の関係を満たす必要がある。
【数１３】
0004603675.tif 000013
また、変換されたデータ（θ(ti),Δｆ(ti),ｐ(ti)）、（η(tl),Δｆ(tl),ｐ(tl)）は飛ばされないことが望ましいので、
【数１４】
0004603675.tif 000014
の拘束をつける。以上の点をまとめると、両者の距離は下式で与えることができる。
【数１５】
0004603675.tif 000015
但し、
【数１６】
0004603675.tif 000016
は固定する。
【００２５】
上記（数１５）の最小化問題の性質から、動的計画法（Dynamic Programming：ＤＰ法）により計算する。動的計画法では、以下に示す逐次的最小化の解が大域的最小化の解になる。
【数１７】
0004603675.tif 000017
【数１８】
0004603675.tif 000018
ここで、
【数１９】
0004603675.tif 000019
とする。ここで求められた最終的な値D（I,L）を閾値と比較し照合を行う。
【００２６】
次に、テンプレートの決定方法について説明する。まず、図６に示すように、本人の署名をm0個得る（６０１）。そして、これをテンプレート作成用署名m1個６０１（ここでは5個に１つの割合で抽出）と、タイプ１エラーを計算するための実験用署名m2個に振り分ける（６０２,６０３）。これらの署名のそれぞれについて、上述の重心点の算出と特徴量の算出を行う（６０４,６０５,６１１,６１２）次に、図７に示すように、テンプレート作成用署名m1個の間でDPマッチングを行い（６０６,７０１）、その結果として、m1個の署名それぞれに対して他の署名との評価関数Dの値の和が小さい順に3個をテンプレートとして選択する（６０７,７０２,７０３）。
【００２７】
さらに、図８に示すように、このようにして得た3個のテンプレートと残りの（m1−3）個との間でDPマッチングをとる。望ましくは、評価関数Dの最大値から１位、２位を除いた３位〜５位を抽出し、その平均値を閾値とすることである（８０２）。このようにした理由としては、テンプレートと大きくかけ離れた署名を無視し、適切な閾値決定を行うためである（６１０,８０３）。
【００２８】
次に、タイプ１エラーについて計算するため、図６に示すようにテンプレート3個と実験用署名m2個の間でDPマッチングを行う（６１３）。ここでテンプレートが3個あるので、実験署名１つにつき評価関数Dは3つ得られる。それら３つのうち最小の評価関数D（以下、「Dmin」と呼ぶ）を上述の閾値と比較する（６１４）。このとき、上述の閾値をThとおくと、0.5〜2.0を0.1刻みとする係数ｃを用いて、以下の（数２０）、（数２１）の2式の条件が得られる。
【数２０】
0004603675.tif 000020
【数２１】
0004603675.tif 000021
（数２０）を満たすとき、入力された署名は他人の署名であるとして拒否されることになる。また、（数２１）を満たすとき、入力された署名が本人の署名であるとして受理される。以上のようにして、タイプ１エラーについて判断することが可能である（６１５）。
【００２９】
次に、タイプ２エラーについて説明する。上述したタイプ１エラーと異なる点としては、図６中の実験用署名m2個の代わりに、他人の書いた署名を用いることである。その後は、タイプ1エラーの場合と同様に、テンプレート3個との間でDPマッチングを行えばよい。得られた３つの評価関数の中から最小値である評価関数Dminと閾値Thとを比較する。（数２０）を満たすとき、入力された署名が偽筆であるとして拒否されることになる。また（数２１）を満たすとき、入力された署名が本人の署名であるとして受理されることになる。
【００３０】
本発明においては、署名照合時のタイプ１エラー（本人拒否の誤り）とタイプ２エラー（他人受理の誤り）を防止するため適切な閾値を設定することが重要である。閾値を厳しく設定した場合、タイプ２エラーの発生は減少するが、タイプ１エラーの発生が増加する。一方、閾値を緩く設定した場合、タイプ１エラーの発生は減少するが、タイプ２エラーの発生は増加する。本発明における閾値を設定するために実施した手順の一例を以下に示す。
【００３１】
【実施例】
本実施例では、閾値を設定する上でタイプ１エラー及びタイプ２エラーの両エラーの低減を重視した。その理由は、例えば、本発明の適用が考えられるクレジットカード利用時、特に海外でのクレジットカード利用時の本人照合において、タイプ１エラーが発生すると必要なときに現金が得られないという問題があり、前記タイプ１エラーをあまりに低減しすぎると、これと相反するタイプ２エラーが増加することとなるため、他人に現金を引き出されるという問題が発生するためである。
【００３２】
タブレットと電子筆圧ペンは、上記のワコム製の市販品を用いた。出力されるデータは、タブレットの縦2cm、横７cmの長方形内に0.1mm／pointの分解能で得られるｘ、ｙ座標と、256段階で得られる筆圧とからなる。
【００３３】
本実施例では、表２に示すように、人A〜Nの14人の署名を用いた。例えば人Aについて言えば、本人Aが書いた署名のデータセットが5つ存在する（実験番号1〜5）。これは、採取期間によって異なるデータセットを表している。実験番号１に関していえば、テンプレート作成用として10個、そしてタイプ２エラー計算用としてそれと40個の本人の書いた署名を用いる。また、タイプ２エラー計算用として、117個の偽筆を用いている。このとき、5つのデータセットに対して同じ偽筆のデータを用いている。実験に用いた署名はのべ5023個である。採取期間は本人の書いた各データセットが60〜90日を満たすものである。
【表２】
0004603675.tif 000022
【００３４】
それぞれの実験結果に対して、係数ｃの値の変化によるタイプ１エラー、タイプ２エラーの推移を表３に示す。また、実験00は14人分33実験の結果をまとめたものとなっている。この実験00は、複数の人間から得られたデータであるため汎用的な場合に相当する。本発明の重心法を用いて行った実験00の結果をグラフに表したものを図９に示す。さらに、上記の実験データに対して、重心法を使用しない場合に得られた結果との比較データを表４に、重心法を使用しない場合の結果を図１０に示す。表４や図９と図１０との比較により、今回提案した重心法を用いた方が、タイプ１エラー及びタイプ２エラーの２つの相反するエラーをともに相当程度低く抑えることができることがわかる。認識精度は、係数ｃが０．５〜２．０までの全体としてみた場合、従来手法と比較し２０％程度向上している。また、例えば、タイプ１エラーとタイプ２エラーの曲線が交差する点（図９で係数ｃが１付近のときと、図１０で係数ｃが０．９付近のとき）でみると、それぞれのエラーは従来の３分の１程度にまで小さくなっていることがわかる。
【表３】
0004603675.tif 000023
【表４】
0004603675.tif 000024
【００３５】
本実施例で、上述のような改善がみられた要因としては、署名情報から本人の特徴的なパラメータの抽出方法として、署名情報全体から求めた重心位置を基準としたベクトル成分に分解して解析したことが挙げられる。これは、署名された署名情報は、本人であったとしても、文字の大きさ等を含めて完全にテンプレートの署名情報を再現しない場合が通常である。しかし、署名全体の重心位置からのベクトル成分（特に角度情報）については、署名された文字の大きさの違いにあまり依存せず、テンプレートと相似関係にあるためと考えられる。
【００３６】
本実施例では、上述の表２記載のようなデータセットを、タイプ１エラー及びタイプ２エラーを判定のために収集したが、本発明はこれらに限定されるものではない。また、DPマッチング時に使用するテンプレートの数、及びこれから得られる閾値決定の際に、評価関数Dの数を３個としているが、本実施例はこれに限定されるものではない。また、本実施例では、タブレット上の署名位置という二次元座標の場合について示したが、例えば三次元座標のようにペンがタブレット上を離れて空中に有る場合であっても、二次元の場合と同様に、重心位置からのベクトル成分について考えることができる。
【００３７】
【発明の効果】
本発明によれば、電子ペンによりタブレットに入力される署名から、署名全体の重心を求めつつ本人の筆跡情報を抽出し、これを予め用意された本人のテンプレートと比較する計算を行うことにより、本人であるか否かを判定することができる。本発明によれば、タイプ１エラーとタイプ２エラーを必ずしも両方同時ではないが、ゼロにすることができ、クレジットカードの個人認証などのために、特に実用性の高い個人認証方法が得られる。本発明は重心法を用いない場合と比較してエラーを相当程度低減することができる。本発明は個人認証が必要とされる様々な分野に適用可能であり、クレジットカードの個人認証、建物の電子ロック、パスワードに代わるコンピュータのアクセスキーなど極めて幅広い分野への応用が可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の個人認証方法のアルゴリズムのフロー図を示す。
【図２】署名時の時間に対する筆圧変化を示す。
【図３】署名全体に対するxmin、xmax、ymin、ymaxを示す。
【図４】署名全体から求めた規格化された重心位置Gを示す。
【図５】重心位置Gからのドットへのベクトル表示を示す。
【図６】タイプ１エラー出力までのフロー図を示す。
【図７】本発明でのテンプレート作成手順を示す。
【図８】本発明でのタイプ１エラー及びタイプ２エラー判定のための閾値の決定手順を示す。
【図９】本実施例において重心法を用いた場合の閾値ｃとタイプ１エラー及びタイプ２エラーの照合結果を示す。
【図１０】本実施例において重心法を用いない場合の閾値ｃとタイプ１エラー及びタイプ２エラーの照合結果を示す。
【符号の説明】
１０１  署名入力
１０２  データの特徴抽出
１０３  テンプレート
１０４  パターン照合
１０５  閾値との比較
１０６  結果出力
３０１  署名位置ｘ座標の最小値（xmin）
３０２  署名位置ｘ座標の最大値（xmax）
３０３  署名位置y座標の最小値（ymin）
３０４  署名位置y座標の最大値（ymax）
４０１  規格化された署名情報全体の重心位置
６０１  本人の署名m0個
６０２  テンプレート作成用署名m1個
６０３  実験用署名m2個
６０４  署名全体の重心点の計算
６０５  特徴量の算出
６０６  DPマッチング
６０７  テンプレート3個
６０８  （m1−3）個の署名
６０９  DPマッチング
６１０  閾値の決定
６１１  署名全体の重心点の計算
６１２  特徴量の算出
６１３  DPマッチング
６１４  Dminとｃ・Tｈの大小関係の比較
６１５  タイプ１エラーの出力
７０１  DPマッチング
７０２  テンプレートの選択
７０３  テンプレートの決定
８０１  DPマッチング
８０２  選択した評価関数から平均値を計算
８０３  閾値Thの決定
【図１】
0004603675.tif 000027
【図２】
0004603675.tif 000028
【図３】
0004603675.tif 000029
【図４】
0004603675.tif 000030
【図５】
0004603675.tif 000031
【図６】
0004603675.tif 000032
【図７】
0004603675.tif 000033
【図８】
0004603675.tif 000034
【図９】
0004603675.tif 000035
【図１０】
0004603675.tif 000036