情報処理学会 インタラクション 2019
IPSJ Interaction 2019

2B-46
2019/3/6

ペングリップ型デバイスを用いた個人認証の提案
岡田 一志1,a)

大井 翔1,b)

松村 耕平1,c)

野間 春生1,d)

概要：本稿は, ペンに対する把持力を用いたサイン認証システムを提案する. これにより, スタイラスペンやタブレット等のデバイスに制限されずにサイン認証が可能になる. 圧力と剪断力を正確に計測可能な力
触覚センサをペンのグリップ部分に搭載し, 記入中の指先からペンに加わる把持力の計測を行う. 計測された把持力から, 特徴量を抽出し SVM を用いて個人識別を行なった. 被験者 5 名から得た 600 件の手書きデータに対して個人識別を行なった結果, 個人識別率は約 91 ％であった.

1. 研究背景と関連研究
コンピュータの普及に伴い, データの保護やプライバシーデータをリファレンスのデータと DP マッチングを用いて数値評価を行い, 把持力によって 80 ％以上の精度で個人識別が可能なことを示した.

等の観点から指紋認証をはじめとする生体認証が普及して把持力を用いた個人認証の実用性について調査した研究いる. 実際に使用されている生体認証の一つに, 我々が日として, Bassma Ghali らが提案する研究がある [4]. この

常的に使用している署名（サイン）を用いた署名認証があ研究では, 圧力を計測可能なフィルム（Tekscan 9811 force

る. なかでも, デジタル署名認証は, スタイラスペンやタブ

sensors*1 ）をペンのグリップ部分に装着し, 把持力を計測レット等のデバイスから, 署名中の筆圧・ペンの傾き・座標した. 数日間に渡って収集したデータから抽出した特徴量等の情報を用いて認証を行う. しかしながら, スタイラスをもとに個人識別を行なったところ, 94.2 ％で認識可能でペン等から得られる情報は限られている. また, スタイラあった.

スペン等を使用するため, 普段使い慣れているペンを署名

我々は日常的に行なっている署名を, 把持力をもとに署認証に使用することはできない. そのため, 情報量の拡大

名者を識別可能なシステムを作成することを目的とする.

や普段のペンでも使用可能な署名認証として, ペンに対す先行研究では把持力計測に圧力センサを使用している. しる把持力（グリップ力）を用いた個人認証が行われている.

かしながら, 圧力センサはペンに沿う方向の力や直行する署名時の把持力による個人認証の有効性を示す研究とし方向の力を計測することが不可能であり, 指先からペンのて, Muzaﬀar らの提案システム「BiSP」がある [1] [2]. 彼

グリップに伝わる情報量が減少している. そこで, 本研究らは, ペンタブレットの電子ペングリップ部分に圧力セン

では我々が提案する力触覚センサを複数搭載することで把サを装着し電子ペンに対する把持力を計測した. ペンタブ

持力を計測する [5]. 圧力と剪断力を計測できる力触覚セン

レットで計測可能な筆圧・ペンの傾き・文字の形状に把持サを応用することで, より正確に把持力を計測できる. し力を追加することで 99 ％以上の精度で署名者特定が可能

かしながら, 力触覚センサで計測した把持力から個人認証なことを証明している.

が可能かは不明である. そこで, 本稿では力触覚センサでまた, 把持力のみでの個人認証に対して調査した研究として Naoya Wada らが提案するシステムが存在する [3]. この研究は, 直径 5mm の圧力センサを wacom Intuos 2 の電計測した把持力による個人認証の可能性を調査する.

2. 提案システム

子ペンのグリップ（親指・人差し指・中指が触れる）部分把持力の計測には, 力触覚センサを用いた. 我々の開発に 25 個, 手に触れる (親指と人差し指の間) 部分に 6 個装した力触覚センサは直径 1mm 程度の大きさであり, セン着し把持力と手に触れる力を計測した. そして, 収集したサに加わった力に応じて電気抵抗が変化することで圧力と剪断力が計測可能である. 力触覚センサには, 3 つのカンチ

1a)b)c)d)

立命館大学
kokada@mxdlab.netsho-ooi@fc.ritsumei.ac.jp
matsumur@acm.org
hanoma@fc.ritsumei.ac.jp© 2019 Information Processing Society of Japan

レバーが搭載されており 1 つのセンサから 3 次元のベクト*1

https://www.tekscan.com/products-solutions/medicalsensors/9811

641

情報処理学会 インタラクション 2019
IPSJ Interaction 2019

2B-46
2019/3/6

図 4 記号の記入手順

図 1

力触覚センサ

図 5 主成分分析結果：条件 A
図 2 力触覚センサの動作イメージ

図 6 主成分分析結果：条件 B
図 3 グリップ

黒丸を開始点, 三角を終点として一筆で記入させた. 記入
ル情報が収集できる. センサの画像を図 1 に, センサの動回数は条件 A, 条件 B において各 20 回の計 40 回である.

作イメージを図 2 に示す.

また, 開始点から終点までを 1 ストロークとし, ストローク本システムでは, 3D プリンターを用いて力触覚センサをの前後 100ms の把持力データを 1 データとして扱う. 大村

マウント可能なペングリップを作成し, 力触覚センサを装らの論文を参考に把持力データから抽出した, 平均, 分散,着する. ペングリップの形状は三角形であり, 親指・人差し

周波数パワー, 周波数エントロピー, センサの軸間の相関係指・中指のそれぞれが力触覚センサと接触するように力触数合わせた 72 次元を特徴量として使用する [6].

覚センサを 3 つ搭載し, 把持力を計測する. 実際のグリップを図 3 に示す.

4. 結果と考察

また, 署名中か否かを, ペン先の接触によって判定した.

データのばらけ具合や集合度合いから個人識別の可能性

ペン先の接触は Wacom Intuos pen S の電子ペンの筆圧情を確認するために, 前章で収集したデータを主成分分析し,報から判定している.

次元圧縮したデータを図にプロットしどのようにデータが3. 実験存在しているのか確認を行った. 条件 A と条件 B で別々に主成分分析を行い, 被験者ごとに色分けし二次元にプロッ力触覚センサで計測した把持力によって個人識別が可能トした. 結果を図 5, 図 6 に示す. 図 5, 図 6 のわかるようか検討するために, 後述する条件を設けてデータを収集しに, いずれも被験者ごとにデータが集合していることがわた. 条件は, 「記入のたびにペンを毎回持ち直す（条件 A）」,かる. また, 条件 A と条件 B を比較すると条件 A がよりば「ペンを持ち直さずに保つ（条件 B）」の 2 条件である. 実らけていることがわかる.

験に参加した被験者は男性 4 人, 女性 1 人の計 5 名である.

そこで, データが集合していることからこれらのデータ

本実験では, 複雑な署名の代わりにシンプルな記号であるが識別が可能であると考え, Linear SVM を用いてクラス丸・三角・四角の三つを連続して記入してもらい, 記入中タリングを行ない個人識別を行なった. 個人の識別可能性の把持力を計測した. 我々は, 被験者に図 4 にしたがってを調査するため記号関係なしに, 60 × 5（データ数×被験© 2019 Information Processing Society of Japan642

情報処理学会 インタラクション 2019IPSJ Interaction 2019

2B-46
2019/3/6者）300 件全ての把持力データを取得し SVM で個人識別を行った. また, 記入する記号により把持力に差が生じる可能性があるため, それを調査するために, 丸・三角・四角のそれぞれにおいて, 20 × 5（記入回数×被験者）の 100件の把持力データを取得し SVM で個人識別を行った. これらを条件 A と条件 B ごとに識別を行った. また, 個人識別の結果は全て, 10-fold で結果を出力している.
個人識別結果を混同行列で表示する. 混同行列は横が予測されたクラスであり縦が実際のクラスを表している. 横は左から右方向に被験者 1-5, 縦は上から下方向に被験者1-5 を表している. 個人識別結果を図 7, 図 8 に示す.
図 7, 図 8 からわかるように, 条件 A と条件 B を比較す
ると, 持ち方による把持力の変動が少ない条件 B が正確に識別できていることがわかる. しかし, 実用化を考えた場

図 7

筆者識別結果：条件 A

図 8

筆者識別結果：条件 B合, ペンを持ち直すという条件 A の方が現実に即している
ため, 条件 A の正解率をより向上させる必要がある.
一方で, 図 8 でわかるように条件 B で記入する記号を丸か四角に制限すれば, 100 ％の識別結果が得られたことから, 力触覚センサを用いた把持力のみでの認識は可能であると考える. また, 条件 A の個人識別結果から記号により正解率は 10 ％程度変動するものの, 「記号関係なし」において認識精度に差が生じないことから, 「記入する文字」よりも「個人」の影響が強く出ていることと考えられる. これにより, 今回の実験では記入する文字に関係なく個人識別が可能であることがわかった.
図 7 に示すように条件 A の結果において被験者 5 の正解率が他の被験者と比べて低い. 被験者 5 は小柄な女性であり, 他の被験者と比較して手が小さく, 実験で作成したグリップが持ちにくかったことが影響した考えられる.

参考文献
[1]

5. まとめと今後の展望
本研究では, 圧力と剪断力が計測可能な力触覚センサを用いて署名中の把持力を計測し, 収集したデータを主成分[2]

分析と SVM でデータの解析を行った. 力触覚センサを用いることでより正確に把持力を計測することが可能になり,90 ％程度で個人識別が可能なことがわかった. 先行研究と[3]識別率を比較すると, 先行研究を一部上回る結果を得られた. 先行研究と同一の識別手法を用いれば, より識別精度は向上すると考えられる.

[4]

一般的に使用されている生体認証は, 他人受け入れ率が10 万分の 1, 本人拒否率は 100 分の 1 と言われている. そ[5]のため, 本実験の結果では上記の識別精度に及ばないため,識別精度を向上させる必要がある. 識別精度を向上させる
方法として, 特徴量を増やす, 特徴量に変換せず生データを認識に用いることが考えられる. また, 計測においては誰でも持ちやすいグリップを改良し識別精度の改善を行う.

© 2019 Information Processing Society of Japan[6]

M. Bashir and J. Kempf. Person authentication with rdtw
based on handwritten pin and signature with a novel biometric smart pen device. In 2009 IEEE Workshop on
Computational Intelligence in Biometrics: Theory, Algorithms, and Applications, pages 63–68, March 2009.
Muzaﬀar Bashir and Florian Kempf. Advanced biometric pen system for recording and analyzing handwriting.
Journal of Signal Processing Systems, 68(1):75–81, Jul2012.
N. Wada and S. Hangai. Online signature verification using gripping position and power. In 2009 International
Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems (ISPACS), pages 647–650, Jan 2009.
Bassma Ghali, Khondaker Mamun, and Tom Chau. Grip
kinetic profile variability in adult signature writing. Journal of Biometrics and Biostatistics, 4(4):1–6, 2013.
Masayuki Sohgawa, Akito Nozawa, Hokuto Yokoyamat,Takeshi Kanashimat, Masanori Okuyama, Takashi Abe,Haruo Noma, and Teruaki Azuma. Multimodal measurement of proximity and touch force by light-and strainsensitive multifunctional mems sensor. In IEEE SENSORS 2014 Proceedings, pages 1749–1752, 2014.
大村廉, 納谷太, 野間春生, and 小暮潔. 看護業務支援のためのセンサネットワーク・アーキテクチャ. 研究報告ユビ
キタスコンピューティングシステム（UBI）, 2009(8):1–8,
jul 2009.

643