平成１２年度
学士学位論文電子ペンによるニューロ個人認識システムの学習データに関する研究

Research on learning data of neuro individual
recognition system using electronic pen

学籍番号１０１０４１４
竹田史章

氏名
教授

２００1 年２月５日
情報システム工学科

鶴見保之

要旨
近年、社会では情報産業の発展が著しいといわれている。本論文では生体情報を用いた個人認識から筆圧について着目する。実験には、筆圧検知装置である電子ペンを使用し、ニューラルネットワークの追加学習から本人認証率及び他人排除率の性能向上に関して検討する。
It is said that the development of the information industry is remarkablein the society in this years. In this paper individual recognition, which uses
Baio metrics about the writing pressure, in discussed. In the experiments,
volume of learning date and continuous learning are discussed according torecognition ability such as accept ratio of person individual and rejective
ratio of others.

キーワード：ニューラルネットワーク、電子ペン、筆圧認識、追加学習

-i-

目次
１章．はじめに… … … … … … … …… … …… … … …… … …… … … …. １
２章．筆圧について… … … … … …… … …… … … …… … …… … … …. ３
３章．電子ペンによる個人認証システム… … … … … …… … … ……. ４
３．１

電子ペンの構成… … … … … …… … …… … … …… …... ４３．２

電子ペンの入出力機器… … … … … …… … …… … …... ５

３．３

登録処理について… … … … … … … …… … …… … …... ６

３．３．１

構成… … … … … … …… … … …… … …… … ….. ６

３．３．２

新規登録… … … … …… … … …… … …… … ….. ７

３．３．３

登録者の選択（追加登 録、再登録）… … ….. ８

３．３．４

登録ソースデータ入力… … … … … …… … ….. ８

３．３．５

登録データの適正チェック… … … … … … ….. ９

３．３．６

筆記データファイルの作成… … … … … ….. １３

３．４

認証セッションについて… … … … … … … …… …... １５

３．４．１

構成… … … … … … …… … … …… … …… ….. １５

３．４．２

登録者 I D ，登録者名の選択… … … … … … １５

３．４．３

テストデータの入力… … … … … … …… ….. １６

３．４．４

参照データの作成… … … … … … … …… ….. １６- ii -

３．４．５

筆記データファイルの作成… … … … … ….. １７

３．４．６

認証セッション定義ファイルの作成… ….. １７

３．５

性能評価… … … … …… … … …… … …… … … ……... １９

３．６

ニューラルネットワーク… … … … … … … …… …... １９

４章．「ＤＰ１０００Ｘ」の操作について… … … … … … … …… …. ２２
４．１「ＤＰ１０００Ｘ」のメニュー… … … … …… … … ２２

４．２

各登録処理… … … … … … … …… … …… … … …….. ２４

４．２．１

新規登録処理… … … … … … …… … …… ….. ２４

４．２．２

追加登録処理… … … … … … …… … …… ….. ２５

４．２．３

更新登録処理… … … … … … …… … …… ….. ２６

４．２．４

登録削除処理… … … … … … …… … …… ….. ２６

４．３

追加学習による認証率について… … … … …… ….. ２６

５章．追加登録による認証率について… … … … … … … …… … … ２８
５．１

本人認証率について… … … … … … … …… … … ….. ２８５．２

他人排除率について… … … … … … … …… … … ….. ３０６章．実験に関しての考察… … … … … …… … …… … … …… … … ３２
６．１

本人認証率についての考察… … … … … … …… … … ３２

６．２

他人排除率についての考察… … … … … … …… … … ３３

- iii -

７章．まとめ… … … … …… … … …… … …… … … …… … …… … … ３５
８章．謝辞… … … … … …… … … …… … …… … … …… … …… … … ３６９章．参考文献… … … … … … … …… … …… … … …… … …… … … ３７

- iv -

１章

はじめに

近年、社会ではＩＴ革命といわれるように情報産業の発展が著しい。その中でも情報通信ネットワークの普及により、我々の行動範囲は今までのような物理的な制約から解放され、今後はますます拡大していくと考えられる。そしてこのような変化に対して、これからはますます個人を特定するための個人認証手法の重要性が高まっていくと予想される。
そして現在、個人認証の主流とされているのはクレジットカードであるが、これも偽造されたり、個人の情報が洩れたりと万全の手法ではないことが昨今の報道などにより指摘されている。
そこで安全性の面から、今後は個人と不可分な生体情報（バイオメトリクス）を用いた個人認証が主流になっていくと予想される。個人の認証は大別すると静的な情報を用いる静的認証と動的な情報を用いる動的認証とに分類される。
バイオメトリクスを用いた個人認証に関しては、指紋や虹彩は静的認証に当たり、音声や筆記は動的認証に当たる。
オフラインによる指紋や虹彩を用いた認証システムに関しては既に多数の報告がなされている。しかしながら、指紋を用いる場合は犯罪捜査をイメージされる、また虹彩を用いる場合は眼球内へ光を直接照射するという行為に対する
心理的な抵抗があり、充分な精度での運用が可能であったとしても、イメージの悪さから運用可能範囲は極めて限定されてしまうことが予想される。
またオンラインによる音声を用いた認証システムの場合には指紋などに比べて心理的な抵抗による制約はないものの、多大な計算量を必要とするため、やはり適用可能な範囲が限定されると予想される。広い範囲に適用可能な個人認証実現のためにはこれらの心理的な影響や処理に要する計算量についても考慮する必要がある。
しかしながらこれらの課題を踏まえてもバイオメトリクスによる個人認証手法の実現はこれからのセキュリティビジネスとして広い展望が期待できる。[1]以上をふまえ、本論文では筆記を用いた認証に着目する。筆記という行為は既に日常化した行為であるため、指紋や網膜を用いる場合に比べ心理的な抵抗による拒否反応は小さく、また音声に比べればサンプルの情報量も少ないため、計算量も少なくする事が可能となる。さらに筆記された文字を処理対象とすれ
ばオフライン認証として、また筆記という行為を処理対象とすればオンライン認証として扱う事が可能となる。
本研究では、ニューラルネットワークを用いた電子ペンシステム「ＤＰ１０００Ｘ」を用いて学習データに対する比較を行い、追加学習の効果と本人認証-1 -

率と他人排除率(偽筆排除率)の２点から考察する。

-2 -

２章

筆圧認識について

現在の個人認証の主流はクレジットカードであり(図２．１参照)、個人認識に
は暗証番号が使用されている。しかし認識に暗証番号を使用するため、他人に悪用される可能性があり、偽造等による被害が報道により明らかにされている。

図２．１

クレジットカードの例

そこでバイオメトリクスを用いた個人認証の中でも筆圧について着目する。
筆圧認識は動的な情報を用いる動的認証に分類され、また筆記という行為は既に日常化した行為であるため、指紋や網膜を用いる場合に比べ心理的な抵抗による拒否反応は小さく、また音声に比べればサンプルの情報量も少ないため、計算量も少なくする事が可能となる。さらに筆記された文字を処理対象とすれ
ば静的認証として、また筆記という行為を処理対象とすれば動的認証として扱う事が可能となる。
本研究では電子ペンシステム「ＤＰ１０００Ｘ」により、筆圧の追加学習について検証する。初期学習による認証率と追加学習後の認証率を比較し、結果を考察する。なお追加学習は本人認証率と他人排除率の２点についての考察を
行う。

-3 -

３章

電子ペンによる個人認証システム

３．１

電子ペンの構成

ここで本論文の作成にあたって実験に使用した電子ペンシステム（ＤＰ１０００Ｘ）の仕様について説明する。
現在の電子ペンシステムは、筆圧検知部がペン軸に内蔵された形の電子ペンを使用し、個人認証を行う。そして登録された筆記データから特徴抽出を行な
い、ニューロモジュールにより学習を行う。ニューラルネットワークをテンプ
レートマッチングの代わりとして使用し、本人か本人以外のデータであるか、あるいは書かれた筆記データが誰のものであるかを認識する。
「ＤＰ１０００Ｘ」とは、グローリー工業株式会社（以下ＧＲＯＲＹ）と日本システム開発株式会社（以下ＪＳＤ）によって開発されたアプリケーションである。この電子ペンは、従来品のようなタブレット（下敷き）を必要としないタイプの電子ペンである。下に電子ペンの構造を図で示す（図３．１参照）。
ペン軸は市販のものを使用し、弾性体にばねを使用している。筆記の際にペン軸が筆記面に押し付けられると、ペン内部にある金属面が押し上げられる。
上図での金属面とコイル面の間にはある程度の間隔があり、ペン先に荷重がか
かると二面の間隔の距離が小さくなる。この二つの面の距離を IC センサーで感知し、その距離から筆圧値を求める。
この電子ペンの筆圧分解能は 4[msec]で、1 秒間に 250 個の筆圧値を検出することができる。初期反応荷重は 20ｇからとなっていて、小さなペンタッチや書き癖を逃さず感知することが可能である。また、最大反応荷重は 500ｇとなっており、幅広い筆圧測定範囲を持っている。

-4 -図３．１ 電子ペンの構造

３．２

電子ペンの入出力機器

この電子ペンシステムで使用する機器の構成を示す(図２．２参照)。システムが Windows95 上で動作するため、Windows95/ 98 対応のパソコンを使用している。データ収集 BOX は H8-3048 マイコンを搭載し、PC とはシリアルポート(１９，２００bps)で接続されており、AC アダプタによって電源を得ている。
データ収集 BOX に電子ペンが５芯ケーブルによって接続される。

-5 -①ＰＣ(アプリケーション)：Windows98 対応パソコン②データ収集ＢＯＸ：Ｈ8-3048 マイコン搭載③ＤＰ‐１０００：JSD 製電子ペン④ＡＣアダプタ：ＢＯＸ用電源
図３．２ 電子ペンの全体構成

３．３

登録処理について

３．３．１

構成

登録セッションは、電子ペンによってサインを行い、前処理によって生成されたデータをニューラルネットワークによって学習させることにより認証シス
テムに登録を行う部分である。登録セッションには「新規追加」、「追加登録」、「再登録」の３種類が存在する。新規登録は未登録の者が電子ペンによって採取されたデータを認証システムに登録する。追加登録は既に登録している者が既存の登録データに新しい登録データを追加して学習を行う。そして、再登録
は既に登録している者が既存のデータを一旦全て破棄し、新しく採取したデー
タを用いて学習を行う。

-6 -３．３．２

新規登録

登録処理において新規登録ではまず登録者 ID が自動で割り当てられる。登録者 ID は 0001〜1000 の４桁となっており、0000 は使用しない。またこの与えられた ID はユーザーが変更することはできない。次に登録者の氏名を入力する。
このときは半角及び全角のスペース挿入は許可されない。またこの時に入力された登録者名が既存の登録者の名前と重複していないかをチェックする。認証
システムに登録を行なう為に各筆記者毎に 3 回毎の筆記データを学習に使用する学習データとして採取する。最後にソースデータ入力処理として電子ペンから測定カウント値を受信し、ソースデータを採取する（図３．３参照）。
また、現在では処理を行う前、あるいは行った後にカメラによって顔画像を取り込むことができる。この処理は必須ではなく、登録者本人の自由である。

① 登録者 ID の自動割当②登録者名の入力③登録者名の重複チェック

既存の登録者名とY重複しているN④ソースデータ入力処理へ
注：図中のＹはＹＥＳ、ＮはＮＯ
図３．３ 登録者 ID 及び登録者名の決定(新規登録)-7 -３．３．３

登録者の選択 （追加登録、再登録）①登録者名の選択②選択した登録者の有効性チェック

選択した登録者はN有効である．
Y③ソースデータ入力処理へ

図３．４

注：図中のＹはＹＥＳ、ＮはＮＯ
登録者 ID 及び登録者名の決定(追加及び再登録)

追加登録においては登録者リストから追加登録を行う登録者 ID を選択する。
選択しない限り以下の処理を行うことは出来ない。
また一度登録した登録者 ID は、削除処理を行っても、消えずに残り、追加登録、再登録、認証処理ができなくなるだけであり、選択した ID が有効な ID であるかのチェックを行う。そしてソースデータの入力処理に関しては電子ペンから測定カウント値を受信し，ソースデータを採取する (図３．４参照) 。

３．３．４

登録ソースデータ入力

認証システムに登録を行うために、登録用のサインを行う。このサインは 3回行われる。どの登録処理においても自動的に書き始めの検出が行われる。最新 10 個の筆圧カウント値データから、その分散値を計算し、分散値が 10.0 を超えれば書き始めとして次の処理へ進む。その後に書き始め検出直前のカウン-8 -ト値を基準カウント値とし、筆圧カウント値をソースデータ用配列に格納格納していく(ソースデータのサンプリング）。
書き終わりの検出では書き始め同様、書き終わりも自動検出する。50 未満の
筆圧カウント値が連続で何個サンプリングされたかを計算し、その連続数が規定値を超えれば書き終わりとして処理を行う。超えなければ入力途中と見なす。
書き終わり検出すると共に次のソースデータ入力処理を始める。
3 回すでに登録しているならば、終了し、次の処理へ進む。登録ソースデー
タ入力の最後の処理では登録データの適正チェックがあり、ニューラルネット
ワークモジュールへの学習を行う前に、採取されたデータに学習効率を低下させるようなばらつきの大きいソースデータが無いかを調査する（図３．５参照）。

①書き始めの検出②ソースデータのサンプリング③書き終わりの検出

3 回目のサイン

N

完了
Y④登録データの適正チェックへ
注：図中のＹはＹＥＳ、ＮはＮＯ
図３．５ 登録ソースデータの入力

３．３．５

登録データの適正チェック

登録ソースデータ中に、他の登録データとの相違点が多く、NN モジュールの学習効率に影響を与えそうなものがある場合は、そのことを表示し、ソースデ-9 -ータの再入力を促す。このチェックには、各登録データから抽出した参照デー
タを比較することで行う。
この参照データの抽出は登録されたソースデータから抽出する。抽出するデータは、実画部のデータサイズと局所最小値を境界とする領領域分割処理で得られる実画部の領域数の２つになる。
電子ペンは、ペン先が紙面に触れている、いないに関わらず、データをサン
プリングし続けている。書き終わり検出までに得られたデータ中、文字を筆記中に得られたものと思われるデータのみをカウントし、その数を実画部のデー
タサイズとして抽出する。またソースデータを時系列上に連続に並べ、時間軸
を X 軸、筆圧カウント値を Y 軸においた時に、ソースデータ上に現れる波形を「筆圧カウント値波形」、あるいは、「筆圧波形」と定義する。その波形上の局所最小値を境界線とした「領域」を抽出し、その数を領域数として抽出する（図３．６，３．７参照）。
なお、上記の二つの要素は以下の手順を持って抽出する。

領域

図３．６

筆圧波形の例- 10 -

①ソースデータの二値化②ストローク毎の分割
実画部のデータ量の抽出③局所最小値を境界とする
セグメンテーション④データサイズの小さい領
域の削除
実画部の領域数の抽出

図３．７

参照データの抽出処理手順

その後、抽出した参照データの比較をするために、抽出した参照データの実画部のソースデータサイズを Px(I)、2 の実画部の領域数を Py(I)とする。ただし、I=1〜3 である。この値に関する各登録ソースデータ間の差を求める。
∆Px( I ) = Px(I ) − Px(Mod ( I ,3) + 1) ∆Py (I ) = Py( I ) − Py( Mod (I ,3) + 1)…（３．１）

ただし、Mod(a.b)は a/b の剰余とする。これらの値が設定された範囲内にあるかどうかのフラグを求める。
1
Flag(I ) = 0( ∆Px(I ) < 500) AND(∆Py(I ) < 5)(∆Px( I ) ≥ 500 )OR (∆Py( I ) ≥ 5)…（３．２）

認証精度の低下を招くおそれのあるデータを求めたフラグに対し、以下の表に- 11 -

よって、決定する。

Flag(1) Flag(2) Flag(3) Data1
0
0
0
NG
1
0
0
OK
0
1
0
NG
0
0
1
OK
1
1
0
NG
1
0
1
OK
0
1
1
NG
1
1
1
OK
OK：問題なし NG：問題あり

Data2
NG
OK
OK
NG
OK
NG
NG
OK

Data3
NG
NG
OK
OK
NG
NG
OK
OK

Data1〜Data3 は登録ソースデータを指す
図３．８ 登録ソースデータの適正チェック
新規登録と再登録の場合はこれで終了し、次の処理へ進む。しかし、追加登録の場合、更に過去に登録されたデータ中、最新の登録ソースデータ 3 個との比較も行う。この参照データ比較した結果が問題ありと判断されたソースデー
タも NG とする。
その後に適正チェックにおいて問題ありと判断されたソースデータに関して再入力を行ってもらう。再入力が終了すると再び登録ソースデータの適正チェ
ックをはじめ、すべての登録データに問題なしと判断したときに限り、次の処理へと進む。
メンテナンスモードのときに限って登録ソースデータの表示がある。これは採取された登録ソースデータを時間軸上に連続的に並べ、筆圧カウント値波形を表示する。ただし、メンテナンスモード（開発者対象）の時のみ表示し、ノーマルモード（一般ユーザー対象）では表示を行わずに次の処理を行う。表示される登録ソースデータは、時間軸に関して正規化を行って表示している。登録ソースデータを目視確認する事を目的としている。

- 12 -

３．３．６

筆記データファイルの作成「ＤＰ１０００Ｘ」において登録／認証を行うのはニューラルネットワークである。ニューラルネットワークモジュールへデータを入力するためにニュー
ラルネットワークへデータを渡す。
この時、ソースデータそのものを渡すのではなく、筆記データへと変換してから渡す。筆記データ作成において使用する値を以下のように定義する。
・ソースデータ：Sn・Sn のデータサイズ：Svn
・Sn のソースデータ系列：Sdn (h) （h=0,1,2,…,Svn ）・変換後に生成される筆記データ：Nn・Nn のデータサイズ：Nvn
・筆記データ系列：Ndn (k)（k=0,1,2,…,Nvn ）ただし、登録セッション時においては、n=1〜3 であり、認証セッション時においては、n=1 である。
まず、以下の計算式により、WinWidth と WinShift を求める。
WinWidth =Sv n * 2
Nvn + 1…（３．３）

WinShift = 2 * WinWidth…（３．４）

そして、下図のフローチャートに従って筆記データを生成する。生成された筆記データは、NN モジュールに入力されるために、最大値を 1.0 として 0.0〜
1.0 の間の数値に正規化される。この処理が終了した後に、ファイルに書き込み、共通作業用フォルダに保存する。
このファイルを作成する際に注意する事項は、登録の種類によってヘッダ内の情報が一部変化する事である。変化する部分は「通し番号」で、新規登録及び再登録の場合は１〜３になり、追加登録の場合は(既に登録してあるデータ数+1) 〜(既に登録してあるデータ数+3)となる。ニューラルネットワークモジュー
ルはこの部分を見ることで、初期学習（乱数で初期化を行った状態から学習をはじめる）を行うか、追加学習（現在の状態からさらに学習を行っていく）を行うかを判断している。

- 13 -

J=0

Y

J > = S vn
Ｎ

2* J

 WinWidth

M = (i n t ) ( M < N v n) A N D ( M > = 0 )ＮY

Nd n ( M ) + = Sd n ( J )

M=M+1

Ｎ
( M < N v n) A N D ( M > = 0 )Y

Nd n ( M ) + = Sd n ( J )

J=J+1

終了

注：図中のＹはＹＥＳ、ＮはＮＯ
図３．９ 筆記データの作成手順- 14 -

３．４

認証セッションについて

３．４．１

構成

認証セッションは、提示用に登録した時と同様の文字をサインし、登録されているデータとの照合により、本人かどうかの確認あるいは登録者の特定を行う。認証セッションでは、提示用ソースデータをニューラルネットワークモジ
ュールに入力し、その出力によって判定を行う。認証セッションには、以下のような種類が存在する。
・単一 ID 指定型（筆者照合）…システムに予め入力を行う登録者 ID を通知し、その ID を持った登録者本人かどうかの確認を行うもの。
・ID 指定無型（筆者識別）…システムには、入力を行う登録者 ID を通知せずに、システム自身に登録者の特定を行わせるもの。

３．４．２

登録者 I D ，登録者名の選択、テストデータの入力「単一 ID 指定型」のみに必要な処理で、どの登録者として提示ソースデータ（以降テストソースデータ）を入力するかを選択する。この場合、登録者 ID を選択しない限り次の処理へ進む事はできない。
また、提示用のサインは 1 回のみである。筆記を途中で失敗してもそのまま次の処理へいくことになる。データ収集 BOX から信号がこない場合に限り入力失敗となる（図３．１０参照）。

- 15 -

①書き始めの検出
入力中止②ソースデータのサンプリング③書き終わりの検出
認証中止
次の処理へ
図３．１０

３．４．４

登録ソースデータの入力

参照データの作成

２．４．４内「参照データの抽出」を参照にして実画部の筆記ソースデータ
サイズと、局所最小値を境界線とする領域数を抽出する（図３．１１参照）。

- 16 -

①ソースデータの二値化②ストローク毎の分割
実画部のデータサイズの抽出③局所最小値を境界とする
セグメンテーション④データサイズの小さい領
域の削除
実画部の領域数の抽出
図２．１１

３．４．５

参照データの抽出処理手順

筆記データファイルの作成

２．４．５ 「 筆 記 デ ー タ の 作 成 」 を 参 照 に し て フ ァ イ ル 名 も 同 様 に「WRITE.DAT」である。登録セッション時に作成されるものと異なる点は、保存されるデータは 1 個、登録者 ID が”1001”、通し番号は「1」のみを使用、の３点で、ファイル仕様そのものに変化は無い。作成後共通作業用フォルダに保
存する。

３．４．６

認証セッション定義ファイルの作成

認証セッション定義ファイルは、テストソースデータから抽出された参照データと、登録セッションで作成されたマトリクスマップデータを使用して作成される。参照データがどのマトリクスに属するかを調べ、その近傍に登録されている登録者 ID を抽出して、認証セッションファイルに書き込まれる。

- 17 -

登録ソースデータから抽出された参照データ T を T=（実画部のソースデータ
サイズ、実画部の領域数）=（Tx，Ty）とし、マトリクスマップデータに関する設定値を、
X 軸方向の区画数：Nx、Y 軸方向の区画数：Ny、X 軸方向の上限値：Lx、Y 軸
方向の上限値：Ly、マトリクス数：Nx×Ny と定義する。
そして参照データ T が属するマトリクス番号 Tm を計算する。

Lx
Ly 
Tm = Div (Tx, Wx ) ⋅ Nx + ( Div (Ty, Wy ) Wx =, Wy =

Nx
Ny 


…(３．５)

このマトリクス番号 Tm に登録されている登録者 ID、また、マトリクスマッ
プ平面上で、Tm に隣接するマトリクスに登録されている登録者の、マップ平面
上における座標を(Rx,Ry)とする。ここで、Range _ X = 0 .1， Range _ Y =Range _ X ⋅ Wx
Wy

Thread _ Range = 2 ⋅ Wx ⋅ Range _ X…(３．６)…(３．７)と定義して，これを計算し、D = Dx 2 + Dy 2 Dx = (Rx − Tx ) ⋅ Range _ X Dy = (Ry − Ty ) ⋅ Range _ Y…(３．８)を求め、以下の条件を満たす登録者 ID のみを認証定義ファイルに書き込む。
D ≤ Thread _ Range…(３．９)

認証セッション定義ファイルは、作成完了とともに共通作業フォルダに書き込まれるが、候補者となる登録者数が「0 人」となった場合、以降の処理は行わず（NN モジュールを起動しない）、「該当者無し」として認証セッションを終了する。

- 18 -

３．５

性能評価

性能評価にはサンプリング時間測定、ワンタイム署名、初期感度チェックの排他的な機能があり、いずれか 1 つの機能を使用している間は、それ以外の機能は、使用不可能とする。
サンプリング時間測定とは PC に取り付けられた電子ペンが 1 個のデータを採取するのにどれくらいの時間を要しているかを計測する機能。計測開始前に
サンプリングするデータの数を決められるようにする。結果は 1 個採取に要した平均時間(msec)で表示する。
ワンタイム署名とは登録セッション、認証セッション処理とはまったく切り
離して、サイン後のソースデータの波形を見る機能．波形を実線で表示し、目盛りを破線で表示する。
初期感度チェックは２００までの筆圧カウント値を棒状メーターで表示する。
筆圧の強弱を寒暖色で表現する。また、筆圧カウント値の基準値を調整できる
ボタンをつけておく。[2]３．６

ニューラルネットワーク

筆圧認識においてニューラルネットワークの存在は欠かせない。そこでニューラルネットワークについて少し触れていく。[3][4]ニューラルネットワークについて説明すると、ニューロンとは生体の神経細胞であり、そのひとつひとつをセルという。これらのネットワークを神経回路網すなわちニューラルネットワークという。
そして人間の脳には約１００億のニューロンが存在する。また、それぞれのニューロンが他のおよそ１万個のニューロンにつながっている。魚であっても、およそ１０００個のニューロンがある。人工的に作られた神経細胞のようなユニットを人工ニューロン、またそのネットワークを人工ニューラルネットワー
クと呼ぶ。
また、今日までのニューラルネットワークの歴史的な展開について以下の表にまとめる（表３．１２参照）。

- 19 -

表３．１２

ニューラルネットワークの歴史

１９４３年

マカロック(Ｗ．ＭＣＣＵＬＬＯＣＨ)とピッツ(Ｗ．ＰＩＴＴＳ)により形式ニューロ
モデルが提案される

１９４９年

へッブ(Ｄ．Ｈebb)の学習モデル(Organization of Behavior)(本)

１９５１年

ミンスキー(Princetonn大学のM．Minsky)による４０個のニューロンを使ったネットワークが登場

１９５８年

ローゼンブラット(F．Rosenblatt)がパーセプトンと呼ばれるニューラル
ネットワークを提案し、パターン認識の可能性を示した

１９６９年

甘利教授(東京大学)による神経回路理論の紹介

１９６９年

福島教授(大阪大学)によるコグニトロン神経回路理論の紹介

１９６９年

ミンスキー(M．Minsky)はパーセプトロンの能力限界を発表した

１９６９年〜１980年
１980年代ニューラルネットワークの研究の停滞：dark age

１９８４年

ヒントン＆セジノブスキー(Hinton&Sejnowski)によるポルツマン
マシンの提案

１９８６年

ロメルハート＆マッククレランド(Rumelhart&McClelland)によるバック
プロパゲーション(Back-propagation)の紹介Parallel Distributed
Processing：PDP(本）

１９８６年
１９８７年
１990年代

米国ニューロブーム
日本ニューロブーム
ニューロ技術の応用があらゆる分野で展開される

ホップフィールド(J．Hopfield)がホップフィールドモデルを提案した

ニューラルネットワークの実用的なアプリケーションとしてパターン認識(文
字や音声の識別等)およびよそくなどの認知的な仕事を最も得意とし、パターン
認識、経済予測、制御等の分野において実用的な応用事例が出ている。[5]しかし、ニューラルネットワークの学習は、非常に時間がかかるという問題があり、ニューラルネットワークの研究および応用開発には、高速演算が可能なコンピュータが必要とされるが、現在では、高速なコンピュータが開発されているため、信頼性の高いニューラルネットワークの研究および実用的なアプ- 20 -

リケーションが可能になっている。一方、その応用分野も広がっており、画像、
文字，音声などの多形態の情報を区別なく、総合して扱う情報処理技術、人間のように不完全な情報から知識を得る情報処理など、人間の脳の情報処理に類似した柔軟な情報処理技術の向上に、より多くのニューラルネットワークのア
プリケーションが開発されている。[6]- 21 -

４章

ＤＰ１０００Ｘについて

４．１「ＤＰ１０００Ｘ」のメニュー「ＤＰ１０００Ｘ」の特徴として、最大１，０００人までの新規登録が可能である、ＩＤを指定しなくてもどの登録者が筆記した署名かを識別できるという二つの点が挙げられる。

図４．１

ＤＰ１０００Ｘの初期画面

図３．１は「ＤＰ１０００Ｘ」の起動画面である。ユーザーはここから初期
登録、追加登録、再登録を行う。次に各処理について触れる。

図４．２

ツールバー

- 22 -

各処理はツールバーから選択して行う。
・新規 新規登録を行う．未だ登録されてない場合はここを押す。（３．２．
１ 新規登録処理参照）
・追加 追加登録処理を行う。
・更新 更新登録処理を行う。
・削除 登録削除処理を行う。
・認識 認証処理を行う．初期設定では，識別モードで行われる。
・記録 認証結果を表示する．TXT 形式で表示され，TXT 拡張子に関連づけされたエディタが起動する。
・性能 電子ペン「ＤＰ１０００Ｘ」の性能評価を行う。
・監視 電子ペン「ＤＰ１０００Ｘ」から採取されるデータのモニターを行う。
・設定 各種設定値の変更を行う。
・情報 バージョン情報等が表示される。
・終了 アプリケーションを終了する。

図４．３

メッセージバー

メッセージバーは、各処理の始まりと終わりを報告するための文字を表示する部分で通常、処理の始まりは緑で表示され、処理が正常に完了した場合は青で表示され、正常に終了しなかったり、中止された場合は赤で表示される。それ以外の場合は黒で表示される。
認証の種類についてはこのアプリケーションで行うことが可能な認証には次の２種類がある。
・単一ＩＤ指定型
予めサインを行う登録者の登録 ID を通知し、その後にパスワードを入力して、本人かどうかの確認を行う。指紋等における認証もこれに相当する。
・ＩＤ指定無し型
サインを行う登録者の登録 ID が不明な状態で、どの登録者がサインしたかを特定するものである。自動販売機に取り付けられている紙幣識別と良く似ている。

- 23 -

図４．４

登録者リスト

登録者リストは、このアプリケーションに登録されている人数、使用されている登録 ID 等を表示するもので、初期状態において、登録者名を見ることはできない。登録されると、登録 ID と共に青色の「鍵」が表示される。これは、この登録 ID が有効であり、追加登録処理や認証処理が可能であることを示している。

４．２ 各 登 録 処 理
４．２．１

新規登録処理「新規」は，未だ登録をされていない方に対して行われる処理である。まず以下のような画面が現れる（図４．５参照）。

- 24 -

図３．５
①
②
③
④
⑤

新規登録処理画面

登録 ID を表示する。自動的に割り当てられ、変更することはできない。
登録名をスペース無しで入力する。ここを入力しておかなければ、次へ進むことはできない。
顔画像を取り込む場合はこのボタンを押す。（顔画像を取り込まなくても次へ進むことはできる）押すと次の画面へ進む。
登録名を入力し、顔画像を取り込んだらここを押す。
新規登録処理を中止する。ここを押すと起動画面に戻り、メッセージバーにメッセージが表示される。

４．２．２

追加登録処理「追加」は、登録サインを増加する際に使用する処理で、既に登録されているサインと今回登録するサインによって認証処理を行うことになる。起動時においてこのボタンは選択する事ができない。起動画面上で、追加処理を行いたい登録者の登録 ID を選択しておく必要があり、リスト上の登録 ID をクリック
すれば、このボタンは有効表示される。ただし、削除されている登録者は、この処理を行うことはできない。このボタンを押すと、サイン開始画面へと移る。

- 25 -

４．２．３

更新登録処理「更新」は、今まで登録したサイン削除し、新たに登録を行いたいときに使用する処理で、今回登録するサインのみで認証処理が行われる事になる。起動時においてこのボタンは選択する事ができない。起動画面上で、追加処理を行
いたい登録者の登録 ID を選択しておく必要がある。リスト上の登録 ID をクリックすれば、このボタンは有効表示される。ただし、削除されている登録者は、この処理を行うことはできない。

４．２．４

登録削除処理「削除」は、登録者をこの認証システムから削除する場合に使用する。起動時
では、無効表示されているが、リスト上の登録者を選択することで、有効表示となる。このボタンを押すと以下のように確認用の画面が表示される。
（図４．
６参照）ＯＫを押せば，この登録者は削除され，表示されていたキーが青から赤に変わる。[7]

図４．６

４．３

削除確認画面

追加学習による認証率について

現在の「ＤＰ１０００Ｘ」では２章でも説明した通り、筆圧の登録をするにあたって、３回の筆記を必要としている。これにより本人の認証率や他人の排除率が１回の比べて飛躍的に向上する。しかしながら３回の筆記は、ユーザー- 26 -

に負荷をかけしまうのも事実である。また現在の電子ペンシステムでは本人の認証率や他人の排除率が高い数字を出しているが、誤認識をすることもあり、更なる改良を必要とする。
今回の論文では追加学習による本人認証率、または他人排除率についての実
験をし、その結果を掲載して考察していく。
実験に関して３回の登録数に３×Ｎ(Ｎは自然数で最大値が７)で最大２１回まで追加学習する。そして学習量を増やしていくと、本人認証率や他人排除率は少ない学習量に比べて、向上するのかを実験する。その結果をもとにし、考察する。

- 27 -

５章

追加登録による認証率について

５．１

本人認証率について実験するにあたって本人認証率の向上がよりわかりやすくするために、３回の初期登録で１３人の中から本人認証率が低かった２人を、被験者に選んで実験した。
２人の学生をＡ，ＢとするとＡ，Ｂともに初期登録では他の被験者に比べて極端に低い数値が出た。そしてＡに関しては本人認証されなかった。この数字
を他の被験者と比べたものが下表である。この表を比較すると、Ａ，Ｂの本人
目的データが他に被験者に比べ、低い事がわかる。 初期登録の結果をもとに、追加学習を重ねていくと、Ａ，Ｂともに結果的に追加学習を重ねるごとに本人認証率が向上していった。
表５．１

初期登録時の目的データ

被験者
出力１(目的データ)
Ａ
0.287982
Ｂ
0.765322
Ｃ
0.921254
Ｄ
0.943271
Ｅ
0.973265Ｆ
0.918976Ｇ
0.893401
Ｈ
0.981021
Ｉ
0.91238Ｊ
0.967281
Ｋ
0.958231
Ｌ
0.938745
Ｍ
0.973214Ｎ
0.904135
注：Ｃ〜Ｎは他の被験者- 28 -

Ａの 本 人 認 証 率

1
0.8
0.6
0.4

Ａの 本 人 認 証 率
0.2
0
３回

６回

９回

図５．２

１２回

１５回

１８回

２１回

Ａの追加学習による本人認証率

Ｂの 本 人 認 証 率

1
0.8
0.6
0.4

Ｂの 本 人 認 証 率
0.2
0
3回

６回

９回

１２回

１５回

１８回

図５．３

Ｂの追加学習による本人認証率

２１回

図５．２，５．３を参照すると、追加学習を重ねるごとに、本人認証率が向上しているのがわかる。
また、実験中に起きた問題も提示すると、Ａの６回目の追加学習で、電子ペンのインクの出が悪く、いつもとは異なった筆記になった。その後の９回目の追加学習になった時点で学習が不可能になり、初期学習からやり直しになった。
この時に９回目の追加学習を何度も試行したが、それ以降の追加学習はできな- 29 -

かった。
この部分に関して、１回の筆記ミスによって学習に与える影響が大きすぎることであり、これはユーザーに対して大きな負荷をかけるのではないかと思わ
れる。

４．２

他人排除率について

他人排除率については、また被験者の中でも偽筆されやすい被験者Ｃを選んで実験をした。その際に、初期登録の時点でＣに対しての偽筆が成功したＢ，Ｄを追加登録後にも、偽筆をしてもらい追加学習を２１回まで続けて、その結果をまとめたものが、図４．４、図４．５である。
この結果を見ると、Ｃの追加学習を重ねるごとに、他人排除率が低下しているのがわかる。
他人排除率の実験は、特に何度も追加学習を繰り返してデータ数を増やしてみたが、やはり他人排除が向上することはなかった。他人排除率は実験前の予想とは異なり、追加学習を重ねても向上しなかった。

他人排除率

1

他人排除率
0.8
0.6
0.4
0.2
0
３回

６回

９回

１２回 １５回 １８回 ２１回

図４．４

ＣのＢに対しての他人排除率- 30 -

他人排除率

1

他人排除率
0.8
0.6
0.4
0.2
0
３回

６回

９回

１２回

図４．５

ＣのＤに対しての他人排除率- 31 -

１５回 １８回

２１回

６章

データ結果による考察

６．１ 本人認証率についての考察
５章で実験をして、そのデータを掲載してきたが、本人認証率に関しては「ＤＰ１０００Ｘ」のサンプルの学習数を増やすにつれて認証率も飛躍的に向上していった。従って、課題の設定の段階で追加学習を増やすにつれて本人認証率も上がるという基本的な考え方に基づいた結論を出す事が可能であった。
ただし、追加学習を重ねる事によって必ずしも本人認証率が上がるという訳ではなかった。これは人間の筆圧自体が、毎回安定するものではなくその時々や環境によっても左右されやすい事が原因になっているのではないだろうかと予想される。
実際に、同じ追加学習の本人認証を比較した時にも、その時々によってばらつきがあることは、すでに結論付けられている（表５．１参照）。
表６．１

同じ学習数による目的データの格差

試行回数
１回目
２回目
３回目
４回目
５回目
６回目
７回目

出力１
0.992032
0.996972
0.897512
0.999173
0.999186
0.999014
0.993323

また追加学習を重ねていく課程で、１５回を超えるあたりから、新しい学習を増やしても、学習の必要がなくなってきてしまった。そしてこのあたりから、
本人認証率の向上が少なくなってきた。２１回の学習に関しては１５回あたりからの追加学習の結果とほとんど変わらなくなってきた。この事からやはり追加学習での新しい学習パターンも限界があるのではないかという結論に達した。
しかし本人認証率については実験前の予測とは異ならない結果に繋がった。

- 32 -

６．２

他人排除率についての考察

他人排除率の実験に関しては当初に予想していた結果とは全く逆の結果になった。
「ＤＰ１０００Ｘ」を使用して、初期登録で偽筆されやすい被験者を選んで実験したのだが、追加学習の効果が全く表れなかった。そして学習の効果が表れないだけでなく、追加学習を重ねるたびに偽筆者による本人認証率が格段に上昇してしまった。
この結果につながった理由はいろいろなことが考えられるが、第一に筆圧が非常に似ていると言う事である。これは実際に偽筆する方、される方、どちらの筆圧波形も採取したのでそれを掲載する。なお下図はすべて「佐伯」と書いたときの筆圧波形である。（図６．２，６．３，６．４参照）
筆圧波形を見ると、Ｃ，Ｂ，Ｄともに非常に似た筆圧波形である事がわかる。
この事からも筆圧波形が似ている場合は現行の電子ペンシステムでは他人と認識するのが困難である事がわかる。
また、Ｃの名字が偽筆されやすいのでは、という点も挙げられる。他の被験者の中でもＣは一番、偽筆されやすい傾向にあった。本論文の中では、挙げられていないが、Ｂ，Ｄ以外にもＣの偽筆に成功している被験者も存在した。
例えば、一、二などの漢字は画数が少なく筆圧による個人の差が出にくい字であると言える。それに対して、薔薇などの漢字は画数が多く、筆圧の差が個人によって顕著に表れやすいのではないかと予想される。
これに対して、本人以外の署名(抑制データ)を従来の手法とは異なる手法により生成し、偽署名の抑制を図る。
従来の手法は本人以外の登録署名を抑制データにしていた。このため他人に対しての誤認識が非常に高かった。しかしこの手法では本人署名データから正規乱数により抑制データを生成するため、他人の登録署名なしに登録・承認処理が行える。
しかしこの手法は現在の時点ではその有効性において検証中である。

- 33 -

図６．２

被験者Ｃの筆圧波形

図６．３

被験者Ｂの筆圧波形

図６．４

被験者Ｄの筆圧波形- 34 -

７章

まとめ

本論文では、バイオメトリクスの個人認識から筆圧に着目した。追加学習から本人認証率と他人排除率の学習データのサンプル数を増やし、認証率の格差を調査した。その結果、本人認証率に関しては多少の例外はあったものの、追加学習を重ねていくごとに認証率は向上した。しかし、他人排除率については
追加学習による認証率の向上が認められなかった。これに対して、本人以外の署名(抑制データ)を従来の手法とは異なる手法により生成し、偽署名の抑制を図る。
従来の手法は本人以外の登録署名を抑制データにしていた。このため他人に対しての誤認識が多かった。しかし登録データから、正規乱数により、抑制データを作成することにより、本人署名データから正規乱数により抑制データを生成するため、他人の登録署名なしに登録・承認処理が行える。
この手法は現在の時点ではその有効性において検証中である。またこの手法より優れた手法の考案も今後検討していく必要がある。

- 35 -

８章

謝辞

本実験の進行に、貴重な助言をいただいた高知工科大学工学部情報システム工学科の竹田史章教授並びに、日本システム開発(株)仁木章人様、学生の長尾崇
君に深く感謝いたします。また、本研究を進めるにあたって日本システム開発
株式会社の皆様に深く感謝いたします。

- 36 -

９章

参考文献[１]西陰紀洋，竹田史章，吉田与志一，仁木章人， 小規模ニューラルネットワ
ーク群による筆記者認証装置 ，電子情報通信学会論文誌，Ｄ−Ⅱ Ｖｏｌ．
Ｊ７９−Ｄ−Ⅱ Ｎｏ．５，ｐｐ．１−７，June，１９９６[２]日本システム開発株式会社，デモ用プログラム機能仕様書，ｐｐ．１−７，
November，１９９９[３]熊沢逸夫， 電子情報通信工学シリーズ 学習とニューラルネットワーク，
森北出版株式会社，ｐｐ．１−５，July．１９９８[４]塚田稔，島健， ニューラルネットワークとニューロデバイス ，森北出版株
式会社，ｐｐ．３８−５４，May．１９９７[５]ケルマンシャヒ バフマン， ニューラルネットワークの設計と応用 ，株式会社昭晃堂，ｐｐ．７４，June，１９９９[６]葉原耕平，淀川英司，上野圭一，片桐滋，鎌田洋，川人光男，下原勝憲，杉山雅英，曽根原登，藤井智史，三宅誠， ニューラルネットワーク応用 ，株
式会社オーム社，ｐｐ．２７−５３，July，１９９５[７]日本システム開発株式会社，「ＤＰ１０００Ｘ ver.１.０４」操作マニュアル，
ｐｐ．１−１０，April，１９９９- 37 -