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JP6820580B2 - Pen input personal recognition method - Google Patents
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Description

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。 The present invention relates to a pen input personal authentication method. More specifically, the present invention relates to a method of authenticating whether or not a person is a person based on handwriting information input to a plane by an electronic pen.

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。
There is an increasing demand for personal identification technology in the field of "security" in order to prevent unauthorized operations on information terminals and unauthorized intrusion into buildings. Personal identification methods include (1) those that depend on personal memory such as passwords and PINs, (2) those that depend on personal property such as driver's licenses and credit cards, and (3) individuals such as signatures and fingerprints. (4) There are those that depend on the biological characteristics of the individual such as fingerprints and retina (see Table 1). Of these methods, (3) and (4) are called biometrics methods. As the conventional personal identification method, the above methods (1) and (2) are known.

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。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。 However, methods that rely on possessions and stored information are not always perfect in recent years when computer crimes such as the knowledge, theft, and counterfeiting of third parties by fraudulent methods are increasing, and these conventional methods are complemented. The biometrics method is expected as a substitute for it. There is a demand for a biometrics-type personal identification method that is a relatively simple method for the person to be identified and that can perform personal identification at low cost.

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、特許文献1によるダイナミックプログラミング法(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。 As an individual identification method based on the above biometrics method, for example, there is a pen input personal authentication method using a dynamic programming method (hereinafter, referred to as “DP method”) according to Patent Document 1. This recognizes the handwriting information when signing a tablet with an electronic pen as (1) position trajectory information of the pen tip on the tablet plane and (2) pressure trajectory information, and these are information as necessary. After compression, the evaluation function created for this purpose is used to calculate the distance between the person's template prepared in advance, and the obtained calculated value is compared with a preset threshold to sign the signature. It authenticates whether or not the person who made the request is the person himself / herself. As a result, not only the visible handwriting but also the writing pressure is used, so that it is very difficult for a third party to imitate the signature.

このときの個人認証に用いる本人のテンプレート(登録される本人の署名)の数は、任意であるが、その数がふえるとより正確な認証が可能になる一方で、署名登録の際の識別対象者の負担が増えるという問題がある。そのため、テンプレートの数をなるべく少なく、好ましくは3つ以下にするための技術が求められている。 The number of the person's template (signature of the person to be registered) used for personal authentication at this time is arbitrary, but if the number increases, more accurate authentication becomes possible, while the identification target at the time of signature registration. There is a problem that the burden on the person increases. Therefore, there is a demand for a technique for reducing the number of templates as much as possible, preferably three or less.

例えば、重心法においてテンプレートの数を減らしていくと、例えば、重心の位置が署名の文字に重なると、重心からその重なった文字の軌跡上の各点への距離や角度が大きく変動するため安定的にテンプレートを作成するのが困難になるという問題がある。 For example, if the number of templates is reduced in the center of gravity method, for example, when the position of the center of gravity overlaps the signature character, the distance and angle from the center of gravity to each point on the locus of the overlapped character fluctuate greatly, so that it is stable. There is a problem that it becomes difficult to create a template.

さらに、本人が書いた署名を認証用のテンプレートとするためには、全ての本人署名をテンプレートするではなく、一定の条件を満たすものをテンプレートとし、満たさないものはテンプレートとしては用いないという工夫がされているが、その条件もテンプレート数が減少することにより、最適化することが求められている。 Furthermore, in order to use the signature written by the person as a template for authentication, instead of using a template for all the person's signatures, a template is used that meets certain conditions, and a template that does not meet certain conditions is not used as a template. However, the condition is also required to be optimized by reducing the number of templates.

また、認証時の判断も、テンプレート数が少なくなると、より精緻な手法が求められる。 In addition, as the number of templates decreases, a more elaborate method is required for the judgment at the time of authentication.

特許第4603675号Patent No. 4603675

本発明は、より少ないテンプレートの数で正確な個人認証を行うことができるようにすることを目的とする。 An object of the present invention is to enable accurate personal authentication with a smaller number of templates.

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の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)において、重心を筆跡の平面から鉛直方向にゼロではないある距離だけ移動させた仮想重心を用いてデータ解析を行うものである。 In order to achieve the above object, the present invention uses a center of gravity method (hereinafter referred to as "center of gravity method") using vector information from the position of the center of gravity of handwriting information when signing a tablet with an electronic pen. Data analysis is performed using a virtual center of gravity that is moved by a certain non-zero distance in the vertical direction from the plane.

また、本発明によれば、テンプレートの登録の段階において、本人による各署名間のDP距離を求めて、そのDP距離がある一定の条件を満たす場合にのみテンプレートとして登録する。 Further, according to the present invention, at the stage of registering a template, the DP distance between each signature by the person is obtained, and the DP distance is registered as a template only when a certain condition is satisfied.

さらに、本発明によれば、認証段階において、テンプレートが3個の場合には、認証する署名と各テンプレートと間の3個のDP距離と各テンプレート間の3個の距離から構成させる三角錐の体積を求め、それがある所定の値以下である場合に、その認証する署名を本人のものであると認証する。 Further, according to the present invention, when there are three templates in the authentication stage, a triangular pyramid composed of a signature to be authenticated, three DP distances between each template, and three distances between each template. The volume is calculated, and if it is less than or equal to a certain value, the signature to be authenticated is authenticated as the person's.

そして、テンプレートを1個に集約する場合には、DP法の計算のためのアルゴリズムにおいて、一定のルールに基づいて筆跡トラジェクトリー上の点を間引くか付加することによって、例えば、3個の本人署名のトラジェクトリーから、1個の代表署名テンプレートを作成する。 Then, when the templates are aggregated into one, for example, three signatures are given by thinning out or adding points on the handwriting trajectory based on a certain rule in the algorithm for calculating the DP method. Create one representative signature template from the trajectory of.

すなわち、本発明は次のような方法を提供する。 That is, the present invention provides the following method.

まず、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の座標及び筆圧情報を時系列的に取り込むステップと、
取り込まれた座標から筆跡全体の重心位置を求めるステップと、
求められた重心をある一定の距離だけ筆跡の平面から離れた位置に移動して、計算用重心とするステップと、
計算用重心位置から筆跡座標各点へ向かうベクトルを求めるステップと、
前記ベクトルの長さ成分と角度成分を求めるステップと、
予め用意した本人のテンプレートにおける長さ成分と角度成分と筆圧情報と、照合する署名の対応する長さ成分と角度成分と筆圧情報とのそれぞれの差の積である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、照合する署名と予め用意した本人のテンプレートとのDP距離を計測するステップと、
前記評価関数により計測されたDP距離を、予め用意した閾値と比較することにより、本人の署名であるか否かを識別するステップと
を含むペン入力個人認証方法を提供する。
First, the present invention is a pen input personal authentication method for authenticating whether or not a person is a person based on handwriting information output from an input device including trajectory information drawn on a plane by the pen tip.
A step of taking in the coordinates and pressure information of the pen tip as the handwriting information in chronological order,
The step of finding the position of the center of gravity of the entire handwriting from the captured coordinates,
A step of moving the obtained center of gravity to a position away from the plane of the handwriting by a certain distance and using it as the center of gravity for calculation.
Steps to find the vector from the position of the center of gravity for calculation to each point of the handwriting coordinates,
Steps to obtain the length component and angle component of the vector,
Dynamic using an evaluation function that is the product of the difference between the length component, angle component, and pen pressure information in the person's template prepared in advance, and the corresponding length component, angle component, and pen pressure information of the signature to be collated. The step of measuring the DP distance between the signature to be collated and the template of the person prepared in advance by the programming method,
Provided is a pen input personal authentication method including a step of identifying whether or not the signature is the person's signature by comparing the DP distance measured by the evaluation function with a threshold value prepared in advance.

また本発明は、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の座標及び筆圧情報を取り込むステップと、
取り込まれた座標から筆跡全体の重心位置を求めるステップと、
重心位置から筆跡の座標各点へ向かうベクトルを求めるステップと、
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、
3個以上の本人の署名のうちの2個ずつの間のDP法による距離を求めるステップと、
本人のテンプレートとして登録する署名を決定するために、それらの署名間のDP距離のうちの3つを選んで、その3つのDP距離により形成される3角形の面積を求め、その面積が一定の範囲内に入っていれば、テンプレートに採用するテンプレート決定ステップと、
テンプレート決定ステップにおいて決定された本人のテンプレートにおける前記長さ成分及び角度成分及び筆圧情報と照合する署名の対応する長さ成分及び角度成分及び筆圧情報とのそれぞれの差の積である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、照合する署名と予め用意した本人のテンプレートとのDP距離を計測するステップと、
前記評価関数により計測されたDP距離を、予め定めた閾値と比較することにより、本人の署名であるか否かを識別するステップと
を含むペン入力個人認証方法を提供する。
Further, the present invention is a pen input personal authentication method for authenticating whether or not a person is a person based on handwriting information output from an input device including trajectory information drawn on a plane by the pen tip.
A step of capturing the coordinates and pressure information of the pen tip as the handwriting information,
The step of finding the position of the center of gravity of the entire handwriting from the captured coordinates,
The step of finding the vector from the position of the center of gravity to each point of the coordinates of the handwriting,
Steps to find the length component and angle component from the vector,
The step of finding the distance by the DP method between two of three or more signatures of the person, and
In order to determine the signature to be registered as a template of the person, select three of the DP distances between those signatures, obtain the area of the triangle formed by the three DP distances, and the area is constant. If it is within the range, the template decision step to be adopted for the template and
An evaluation function that is the product of the respective differences between the length component, the angle component, and the pen pressure information of the signature to be collated with the length component, the angle component, and the pen pressure information in the person's template determined in the template determination step. The step of measuring the DP distance between the signature to be collated and the template of the person prepared in advance by the dynamic programming method using
Provided is a pen input personal authentication method including a step of identifying whether or not the signature is the person's signature by comparing the DP distance measured by the evaluation function with a predetermined threshold value.

さらに、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の座標及び筆圧情報を取り込むステップと、
取り込まれた座標から筆跡全体の重心位置を求めるステップと、
重心位置から筆跡の座標各点へ向かうベクトルを求めるステップと、
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、
3個以上の本人の署名のうちの2個ずつの間のDP法による距離を求めるステップと、
本人のテンプレートとして登録する署名を決定するために、それらの署名間のDP距離のうちの3つを選んで、その3つのDP距離により形成される3角形の面積を求め、その面積が一定の範囲内に入っていれば、テンプレートに採用するテンプレート決定ステップと、
テンプレート決定ステップにおいて決定された本人のテンプレートにおける前記の長さ成分と角度成分と筆圧情報と、照合する署名の対応する長さ成分と角度成分と筆圧情報とのそれぞれの差の積である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、照合する署名と予め用意した本人のテンプレートとのDP距離を計測するステップと、
前記評価関数により計測されたDP距離を、予め定めた閾値と比較することにより、本人の署名であるか否かを識別するステップと
を含むペン入力個人認証方法を提供する。
Further, the present invention is a pen input personal authentication method for authenticating whether or not a person is a person based on handwriting information output from an input device including trajectory information drawn on a plane by the pen tip.
A step of capturing the coordinates and pressure information of the pen tip as the handwriting information,
The step of finding the position of the center of gravity of the entire handwriting from the captured coordinates,
The step of finding the vector from the position of the center of gravity to each point of the coordinates of the handwriting,
Steps to find the length component and angle component from the vector,
The step of finding the distance by the DP method between two of three or more signatures of the person, and
In order to determine the signature to be registered as a template of the person, select three of the DP distances between those signatures, obtain the area of the triangle formed by the three DP distances, and the area is constant. If it is within the range, the template decision step to be adopted for the template and
It is the product of the difference between the length component, the angle component, and the pen pressure information in the person's template determined in the template determination step, and the corresponding length component, the angle component, and the pen pressure information of the signature to be collated. A step to measure the DP distance between the signature to be collated and the template of the person prepared in advance by the dynamic programming method using the evaluation function, and
Provided is a pen input personal authentication method including a step of identifying whether or not the signature is the person's signature by comparing the DP distance measured by the evaluation function with a predetermined threshold value.

そしてさらに、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の座標及び筆圧情報を取り込むステップと、
取り込まれた座標から筆跡全体の重心位置を求めるステップと、
重心位置から筆跡の座標各点へ向かうベクトルを求めるステップと、
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、
3個以上の本人の署名のうちの2個ずつの間のDP法による解析の際に一定のルールに基づいて座標点を間引きまたは付加することにより、2個の間の中間的な署名トラジェクトリーを求める中間トラジェクトリー決定ステップと、
中間トラジェクトリー決定ステップを繰り返すことにより、単一の代表署名テンプレートを求めるテンプレート決定ステップと、
テンプレート決定ステップにおいて決定された本人のテンプレートにおける前記の長さ成分と角度成分と筆圧情報と、照合する署名の対応する長さ成分と角度成分と筆圧情報とのそれぞれの差の積である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、照合する署名と予め用意した本人のテンプレートとのDP距離を計測するステップと、
前記評価関数により計測されたDP距離を、予め定めた閾値と比較することにより、本人の署名であるか否かを識別するステップと
を含むペン入力個人認証方法を提供する。
Further, the present invention is a pen input personal authentication method for authenticating whether or not the person is the person based on the handwriting information output from the input device including the locus information drawn on the plane by the pen tip.
A step of capturing the coordinates and pressure information of the pen tip as the handwriting information,
The step of finding the position of the center of gravity of the entire handwriting from the captured coordinates,
The step of finding the vector from the position of the center of gravity to each point of the coordinates of the handwriting,
Steps to find the length component and angle component from the vector,
An intermediate signature trajectory between two signatures by thinning out or adding coordinate points based on certain rules during analysis by the DP method between two of each of the three or more signatures. Intermediate trajectory determination step to find
A template determination step that seeks a single representative signature template by repeating the intermediate trajectory determination step,
It is the product of the difference between the length component, the angle component, and the pen pressure information in the person's template determined in the template determination step, and the corresponding length component, the angle component, and the pen pressure information of the signature to be collated. A step to measure the DP distance between the signature to be collated and the template of the person prepared in advance by the dynamic programming method using the evaluation function, and
Provided is a pen input personal authentication method including a step of identifying whether or not the signature is the person's signature by comparing the DP distance measured by the evaluation function with a predetermined threshold value.

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際に、より少ない数のテンプレートを用いて、正確に本人であるか否かを判定することができる。 According to the present invention, when extracting the handwriting information of the person from the signature input to the tablet by the electronic pen while obtaining the center of gravity of the entire signature and comparing this with the template of the person prepared in advance, the calculation is performed. A smaller number of templates can be used to accurately determine whether or not the person is the person.

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。The flow diagram of the algorithm of the personal authentication method of this invention is shown. 署名全体に対するxmin、xmax、ymin、ymaxを示す。Indicates x min , x max , y min , y max for the entire signature. 署名全体から求めた規格化された重心位置Gを示す。The standardized center of gravity position G obtained from the entire signature is shown. 重心位置Gからのドットへのベクトル表示を示す。The vector representation from the center of gravity position G to the dots is shown. タイプ1エラー出力までのフロー図を示す。The flow chart up to the type 1 error output is shown. 本発明の第3実施態様で観念される三角錐を示す。The triangular pyramid conceived in the third embodiment of the present invention is shown. 署名データの時間が同じで、トラジェクトリーが極めて近い場合のDPマッチングのやり方を示すダイアグラムである。It is a diagram which shows the DP matching method when the signature data time is the same and the trajectory is very close. 2つの署名データの時間が異なる場合のDPマッチングの様子を示すダイアグラムである。It is a diagram which shows the state of DP matching when the time of two signature data is different. DPマッチングの結果得られた2つの署名データの間の関係を示す表である。It is a table which shows the relationship between two signature data obtained as a result of DP matching.

本発明によれば、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、下記の評価関数D
(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。
According to the present invention, vector information including a length component and an angle component of a vector from the position of the center of gravity obtained from the handwriting information to each point of the handwriting coordinates, and pressure information at each point of the handwriting coordinates are prepared in advance. The following evaluation function D is applied to the template information of the person who made the request.
(In the formula, θ i is the angle information of the vector from the position of the center of gravity of the handwriting information to each handwriting coordinate (x i , y i ), and η l is each handwriting coordinate (x i , y i ) from the handwriting information obtained from the person's template. It is the angle information of the vector to x l , y l ), d is a function of the input pressure information p and the corresponding template pressure information q, and ρ is the length Δf of the above vector and it. is a function of the length △ g of the vector of the corresponding template, S is a positive integer, i s, l s, s uses an index integer.).

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またはその重心位置からある一定の距離だけ署名の平面から離れた位置にある計算用重心位置Gcを求め、このGまたはGc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。そして、予め収集したいくつかの本人の署名情報の二つのペアについてDPマッチングを行い評価関数Dの値を求める。この値をDP距離と呼ぶことにする。 Specifically, for some signature information collected by the tablet, each point (x (t i ), y (t i )) and pen pressure (p (t)) obtained as the signature information on the tablet. Create (x (t i ), y (t i ), p (t i )) data from the information related to i )). Then, using (x (t i ), y (t i )), the standardized centroid position G of the entire signature or the computational centroid located a certain distance away from the signature plane from that centroid position. Find the position Gc, find the vector data from this G or Gc to each point (x (t i ), y (t i ), p (t i )) of the signature position, and find the angle of the vector to each point, It is decomposed into three feature quantities of length and pen pressure information. Then, DP matching is performed on two pairs of signature information of some persons collected in advance, and the value of the evaluation function D is obtained. This value will be called the DP distance.

個人認証判断のための閾値としては、上記のように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DP距離の値より、例えば、得られた署名情報が5つあれば、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を用いることができる。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DP距離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する。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する。また、得られた署名情報が3つであれば、例えば、その3つの間のDP距離3個を求めて、その最大値を閾値Thにするか、その最小値の2倍(例えば)を閾値Thにするか、それらのいずれか大きい方を閾値Thにするかなどいろいろなオプションを考えることが出来る。 As a threshold value for determining personal authentication, for example, the signature information obtained from some DP distance values obtained by performing DP matching on some signature information of the person collected in advance as described above. If there are five, the average value of the third, fourth, and fifth values excluding the maximum value and the second largest value is taken and used as the threshold value Th. In addition, as the judgment value at the time of the person's judgment, the judgment value c · Th optimized for the person who signed the signature by the coefficient c which changes in increments of 0.1 within the range of 0.5 to 2.0 set for each person who signed the signature. Can be used. In order to reduce the type 1 error, DP matching is performed with the input multiple signature information of the person and some of the above-mentioned templates of the person, and the minimum value of the obtained DP distance D is D. If D min ≤ c · Th with respect to (= D min ), the person is determined to be the person. For type 2 errors, as with the above type 1 errors, DP matching is performed for multiple signatures of others and templates of some individuals, and when D min > c · Th, it is judged to be a false writing. Reject. If there are three signature information obtained, for example, three DP distances between the three are obtained and the maximum value is set to the threshold value Th, or twice the minimum value (for example) is set as the threshold value. You can think of various options, such as whether to set Th or the larger of them to the threshold Th.

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。 More specifically, the present invention is a pen input personal authentication method for authenticating whether or not a person is a person based on handwriting information output from an input device including trajectory information drawn on a plane by the pen tip. A step of taking in the pen tip coordinates and pen pressure information at the coordinates as handwriting information, a step of obtaining the position of the center of gravity of the entire handwriting from the coordinates, a step of obtaining a vector from the position of the center of gravity toward each point of the handwriting coordinates, and the above. A step of obtaining the length and angle components from the vector, and a step of analyzing the length and angle components by a dynamic programming method using an evaluation function including a predetermined weighting in order to collate the length and angle components with a prepared personal template. The present invention provides a pen input personal authentication method including a step of comparing the result of the analyzed evaluation function with a preset threshold value to determine whether or not the person is the person himself / herself.

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。 The present invention also includes, among the values of the plurality of evaluation functions obtained by calculating the value of the evaluation function with other templates for each of the templates when creating a plurality of templates from the signature of the person himself / herself. The average value of the evaluation function values obtained by removing at least the maximum value and the second largest value is used as the threshold value, and a plurality of the evaluations are performed between the input handwriting information and the template created from the signature of the person. It also provides a pen input personal authentication method characterized in that the value of a function is calculated and the smallest value among the obtained values of the plurality of evaluation functions is collated with the threshold value.

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、一般的なタブレット型パーソナルコンピューターや、ワコム製の市販のタブレットがある。 The pen and tablet or the electronic device for input referred to here are a general term for an input device for obtaining handwriting information necessary for carrying out the present invention. Pens and tablets are representative of devices that can obtain real-time and dynamic data of handwriting, but for example, a simple short stick and a camera that captures its movement can also be used. Examples of the pen and tablet that can obtain the position information of the tip of the pen and the pen pressure information include a general tablet-type personal computer and a commercially available tablet made by Wacom.

ここでいう評価関数とは、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掛け合わせたものである。例えば、筆跡情報に筆圧情報の関数を重み付けとして掛けたり、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。 The evaluation function referred to here is a type of handwriting information multiplied by a weighting based on different handwriting information. For example, the handwriting information is multiplied by a function of the pen pressure information as a weight, or the pen pressure information obtained from the handwriting information is the length and angle which are vector components from the center of gravity coordinates obtained from the coordinate information to the coordinates of the handwriting. The evaluation function obtained by weighting the function of (that is, multiplying the weighting function having each component of the vector as an element by the function of the corresponding pen pressure information).

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、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、コンピューターあるいはコンピューター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。 The method of the present invention can be practiced in many ways. It is most common to use a computer including a personal computer and connect a tablet to it, but it is also possible to use a computer's liquid crystal display or touch panel instead of the tablet. In addition, when using a simple short stick and a camera, it can be carried out by connecting a computer and a camera. Further, the method of the present invention can also be carried out on a computer by reading an execution program stored in a computer-readable storage medium such as a ROM, RAM, or a hard disk and executing the execution program. Further, the method of the present invention can also be provided in the form of a computer or a program incorporated in a device and an electronic device controlled by the computer. For example, it can be incorporated into automatic cash payment machines, access control devices, and any other device or electronic device that requires personal authentication.

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。 FIG. 1 shows a flow chart of the algorithm of the signature verification method according to the present invention. In the signature verification method according to the present invention, the signature input 101 is divided into the position information on the tablet at the tip of the pen and P steps (P is not particularly limited as long as it is a positive integer value), and the pen pressure is detected. Use a combination of an electronic pen and a tablet that can be used. Data feature extraction 102 is performed from the signature input 101 obtained by signing this tablet. The data obtained by the feature extraction 102 includes position information and pen pressure information on the tablet at the tip of the pen. The pattern matching 104 between the feature extraction 102 data and the template 103 prepared in advance is performed. Next, the result (value of the evaluation function) obtained from the pattern collation 104 is compared 105 with the threshold value set in advance using the template 103, and after determining whether or not the person is the person, the result output 106 is performed. ..

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、
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。
The data input from the tablet includes the two-dimensional position information x (t i ), y (t i ) and the pen pressure information p (t i ) at that time. this,
Write. I also represents the number of dot data obtained from the tablet. Here, t i is a parameter for distinguishing one point from the next, and can be regarded simply as an index indicating the order of points, but it is usually convenient to think of it as representing a time value.

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、
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2を参照のこと)。またこれらの数4の式は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3のような重心G401となる。ここでは、例として、α=1000としたため、縦横の値は1000で規格化されている。そして、この規格化された座標において、署名の平面(xy座標平面)からz座標方向の距離Zを例えば100として、計算用重心Gc402を定める。
Next, the operation for extracting the features of the input data will be described below. As step 1, the center of gravity, which is a characteristic point for the entire signature, is obtained. If the desired center of gravity is G (X g , Y g ),
Here, x min 301 and x max 302 are the minimum value and the maximum value in the x coordinate of the obtained signature, respectively. Similarly, y min 303 and y max 304 are the minimum and maximum values in the y coordinate of the obtained signature, respectively (see FIG. 2). Moreover, these equations of number 4 are standardized by the value of α. The center of gravity obtained by these is the center of gravity G401 as shown in FIG. Here, as an example, since α = 1000, the vertical and horizontal values are standardized at 1000. Then, in the normalized coordinates, as z-coordinate direction a distance Z g, for example 100 from the signature of the plane (xy coordinate plane), defines the calculation centroid Gc402.

次に、ステップ2として、得られた重心Gc402から各座標へのベクトルを求める。まず、計算用重心Gc402から各ドットの2点間を結ぶベクトルを求める(図4参照)。平面図で表すために重心Gと計算用重心Gcは重なって見えてしまっている。ここで、
とする。
Next, as step 2, the vector from the obtained center of gravity Gc402 to each coordinate is obtained. First, the vector connecting the two points of each dot is obtained from the calculation center of gravity Gc402 (see FIG. 4). The center of gravity G and the center of gravity Gc for calculation appear to overlap in order to be represented in a plan view. here,
And.

重心を用いた変換後のベクトルの角度、長さを、以下の数6、数7の式により求める。
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。
ここで、p(ti)はベクトルの先端における筆圧を示す。
The angle and length of the converted vector using the center of gravity are obtained by the following equations 6 and 7.
Here, θ (t i ) represents the angle of the vector, and Δf (t i ) represents the length of the vector. In this way, the following features are calculated while maintaining the time series information.
Here, p (t i ) indicates the pen pressure at the tip of the vector.

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、
を得ている。両者の距離を計算するため、以下の数10を用いる。
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。
Similarly, the center of gravity of the feature-extracted vector is obtained and compared with the feature-extracted template vector. As a feature of the template
Is getting. In order to calculate the distance between them, the following number tens is used.
Here, d (p (t i ), q (t l )) is the weight for considering the pen pressure information, and ρ (Δf (t i ), Δg (t l )) is the length of the vector. Represents the weight to consider.

これにより、各時刻における評価関数が得られたので、ある2つの署名間の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。
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、
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。
但し、
は固定する。
As a result, the evaluation function at each time is obtained. To define the total distance between two signatures, the sum of i and l should be taken. However, while i = 1,2, ..., I, l = 1,2, ..., L, and generally I ≠ L, so find the sub-indexes i s and l s , and s = 1. , 2, ..., It is necessary to take the sum up to S. Here, the sub-index i s and l s is required to satisfy the following relation.
Also, the converted data (θ (t i ), Δf (t i ), p (t i )), (η (t l ), Δf (t l ), p (t l )) may not be skipped. Because it is desirable
To restrain. To summarize the above points, the distance between the two can be given by the following equation.
However,
Is fixed.

上記の数13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。
ここで、
とする。ここで求められた最終的な値であるDP距離D(I,L)を閾値と比較し照合を行う。
It is calculated by the dynamic programming method (DP method) from the nature of the minimization problem of the above number 13. In dynamic programming, the solution of sequential minimization shown below is the solution of global minimization.
here,
And. The DP distance D (I, L), which is the final value obtained here, is compared with the threshold value for collation.

次に、テンプレートの決定方法について説明する。まず、図5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、上述の重心点または計算用重心点の算出と特徴量の算出を行う(604,605,611,612)次に、テンプレート作成用署名m1個のうちで総当たりの全てのペア(m1が5ならば、10ペアある)を作って、そのペアの間で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DP距離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)。 Next, a method of determining the template will be described. First, as shown in FIG. 5, m 0 signatures of the person are obtained (601). Then, this for creating template signature m 1 piece 601 (here, extracted with a rate of one to five), distributed to experimental signature m 2 pieces for calculating the type 1 error (602 and 603). For each of these signatures, the above-mentioned center of gravity point or calculation center of gravity point is calculated and the feature amount is calculated (604,605,611,612). Next, the round-robin of one template creation signature m is performed. Make all pairs (10 pairs if m 1 is 5) and perform DP matching between the pairs (606,701), resulting in another signature for each m 1 signature. Three templates are selected as templates in ascending order of the sum of the values of the DP distances with and (607,702,703).

さらに、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、DP距離の最大値から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)。 Furthermore, DP matching is performed between the three templates obtained in this way and the remaining (m 1-3 ) templates. Desirably, the 3rd to 5th positions excluding the 1st and 2nd places are extracted from the maximum value of the DP distance, and the average value thereof is used as the threshold value (802). The reason for doing this is to ignore signatures that are far from the template and make appropriate threshold decisions (610,803).

次に、タイプ1エラーについて計算するため、図5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DP距離の値は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18、数19の2式の条件が得られる。
数18の式を満たすとき、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19の式を満たすとき、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)。
Next, in order to calculate the type 1 error, DP matching is performed between 3 templates and 2 experimental signatures as shown in FIG. 5 (613). Since there are three templates here, three DP distance values can be obtained for each experiment signature. The smallest evaluation function D (hereinafter referred to as “D min ”) among the three is compared with the above-mentioned threshold value (614). At this time, if the above-mentioned threshold value is set to Th, the following two conditions of equations 18 and 19 can be obtained by using the coefficient c in which 0.5 to 2.0 is in 0.1 increments.
When the equation of Eq. 18 is satisfied, the entered signature will be rejected as the signature of another person. Further, when the equation of Eq. 19 is satisfied, the entered signature is accepted as the signature of the person himself / herself. As described above, it is possible to determine the type 1 error (615).

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18の不等式を満たすとき、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19の不等式を満たすとき、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。 Next, the type 2 error will be described. The difference from the type 1 error described above is that signatures written by others are used instead of m 2 experimental signatures in FIG. After that, DP matching can be performed with 3 templates as in the case of type 1 error. The evaluation function D min , which is the minimum value among the obtained three evaluation functions, and the threshold value Th are compared. If the inequality of Eq. 18 is satisfied, the entered signature will be rejected as false. Further, when the inequality of the equation 19 is satisfied, the entered signature is accepted as the signature of the person himself / herself.

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。 In the present invention, it is important to set an appropriate threshold value in order to prevent a type 1 error (error of refusal of the person) and a type 2 error (error of acceptance of another person) at the time of signature verification. When the threshold is set strictly, the occurrence of type 2 errors decreases, but the occurrence of type 1 errors increases. On the other hand, when the threshold value is set loosely, the occurrence of type 1 errors decreases, but the occurrence of type 2 errors increases.

本願発明の第2の実施形態として、上記と異なるテンプレートの決定の仕方を説明するが、これは一例に過ぎない。例えば、3つの署名を本人から得る。そして、その3つの署名の3つのペアの間でのDP距離を、DPマッチング法を用いて上述のようにして求める。そして、その3つのDP距離をa,b,cとして、三角形の面積Aを下記のように定義する。
但し、前提として三角形が成立するための条件として、最も大きいDP距離をaとしたうえで、
を満たしていることが必要であり、この条件を満たさない場合には少なくとももう一つの署名を採取することを促して、この条件を満たす3つの署名をそろえる必要がある。三角形の成立が求められる理由は、DP距離がユークリッドの距離とは異なる法則に従うことが考えられるが、各署名のトラジェクトリーに適切な分布がない(不自然に偏っている)こともその理由になり得る。
As a second embodiment of the present invention, a method of determining a template different from the above will be described, but this is only an example. For example, get three signatures from you. Then, the DP distance between the three pairs of the three signatures is obtained by using the DP matching method as described above. Then, the area A of the triangle is defined as follows, where the three DP distances are a, b, and c.
However, as a premise, as a condition for the triangle to be established, the largest DP distance is set to a, and then
If this condition is not met, it is necessary to urge the collection of at least another signature and prepare three signatures that satisfy this condition. The reason why the formation of the triangle is required is that the DP distance follows a different rule from the Euclidean distance, but the reason is that the trajectory of each signature does not have an appropriate distribution (unnaturally biased). Can be.

そして、Aの値がη以上であり、η以下であるときにこれら3つの署名をテンプレートして受け入れ、登録し、その後の署名認証に用いる。ここで、ηとηは、それぞれ下限と上限を定める定数であって、実験的に最適化されるものである。つまり、この三角形の面積が極端に小さいと、つまりηより小さいと、例えば「田中一」という名前を縦横の辺の集まりで書いたような金くぎ流の硬直的な署名になっている恐れがあるので、もっと柔らかく普段自然に自分の名前を書くように促す。逆に、この三角形の面積が極端に大きいと、つまりηより大きいと、例えば、異なる書き順で自分の署名に書いたとか、極端に早く書いたり遅く書いたりするような恐れがあるので(タイプ2エラーが大きくなる恐れがある)、普段いつも書いているように一貫して書くように自分の名前を書くことを促して、さらに署名の採取を行うことができる。 Then, when the value of A is η 2 or more and η 1 or less, these three signatures are templated, accepted, registered, and used for the subsequent signature authentication. Here, η 2 and η 1 are constants that determine the lower limit and the upper limit, respectively, and are experimentally optimized. In other words, if the area of this triangle is extremely small, that is, if it is smaller than η 2 , there is a risk that it will be a rigid signature of the gold nail style, for example, the name "Tanaka Ichi" written in a group of vertical and horizontal sides. Because there is, encourage them to write their name softer and more naturally. On the contrary, if the area of this triangle is extremely large, that is, if it is larger than η 1 , there is a risk that, for example, you may write in your signature in a different stroke order, or write extremely early or late ( (Type 2 errors can be large), you can encourage them to write their name in a consistent manner as they normally would, and then collect signatures.

また、もう一つの基準として、この三角形の面積を上記のsで除算した値が、これも実験的に求められるηという定数よりも大きいことを求めることもできる。A/sは内接円の半径であり、その値が極端に小さいということは、つぶれた三角形であることを意味する。すなわち、他の二つの署名に対して極端に離れた署名が一つ存在することを意味しているので(例えば、書き損じた署名がある場合)、そのような署名を排除するために、署名の書き直しを求めるために設ける基準である。 Further, as another criterion, it can be obtained that the value obtained by dividing the area of this triangle by the above s is larger than the experimentally obtained constant of η 3 . A / s is the radius of the inscribed circle, and its extremely small value means that it is a collapsed triangle. That is, it means that there is one signature that is extremely far apart from the other two signatures (for example, if there is a missed signature), so in order to eliminate such signatures, This is a standard set to request rewriting.

さらなる条件としては、a,b,cのそれぞれについて、a<min{axtxα, b1}, 1<=αを満たすことをさらに求めることも可能である。ここで、aはbまたはcに置き替えることができる。これは署名をすることにかかる時間の大きなばらつきを排除しようとするものである。a1は入力装置から得られる筆跡の単位時間あたりのデータポイント数であり、一般的には、50ポイント毎秒あるいは200ポイント毎秒である。tsは署名に要する時間のことで、例えば、ts=arg min{a+b, a+c, b+c}として定義することができるものである。署名の長さのb1は上限の値として、任意に設定できるものであって、例えば、a1=200であるとして、6秒以上の署名にかかる時間のばらつきを排除したいと考えれば、b1=2400となる。 As a further condition, it is also possible to further satisfy a <min {a 1 xt s2 , b 1 }, 1 <= α 2 for each of a, b, and c. Here, a can be replaced with b or c. This seeks to eliminate large variations in the time it takes to sign. a 1 is the number of data points per unit time of handwriting obtained from the input device, and is generally 50 points per second or 200 points per second. t s is the time required for signing, and can be defined as, for example, t s = arg min {a + b, a + c, b + c}. The signature length b 1 can be arbitrarily set as the upper limit value. For example, assuming that a 1 = 200, if we want to eliminate variations in the time required for signing for 6 seconds or more, b 1 = 2400.

さらに付加的な条件として、DP距離の計算の途中で極端なジャンプが生じた場合には、書き順の相違などの問題が生じたものとして、累積のDP距離がしきい値以下であっても、エラーが生じたものとして、その署名セットのテンプレートとしての登録を拒否するようにすることも出来る。 As an additional condition, if an extreme jump occurs in the middle of calculating the DP distance, it is assumed that a problem such as a difference in stroke order has occurred, even if the cumulative DP distance is less than the threshold value. , It is also possible to refuse to register the signature set as a template as if an error occurred.

さらに異なる第3の実施態様として、認証時の条件を変更することもができる。例えば、3つのテンプレートがあるとき、そのテンプレートと認証対象の署名との間のDP距離を求める。つまりDP距離は3つある。そうすると3つのテンプレートの間での3つのペアについてのDP距離も3つあるので、それらの計6個のDP距離により、三角錐の体積を考えることができる。つまり、図6に示すように、3つのテンプレート間のDP距離であるU,V,Wと、テンプレートと丸で表した認証対象の署名との間のDP距離u,v,wを考えることができる。つまり、下記のように定義すると、
そのとき三角錐の体積Volは下記の数23により表現できる。
As a further different third embodiment, the conditions at the time of authentication can be changed. For example, when there are three templates, the DP distance between the template and the signature to be authenticated is calculated. That is, there are three DP distances. Then, since there are also three DP distances for three pairs among the three templates, the volume of the triangular pyramid can be considered from the total of six DP distances. That is, as shown in FIG. 6, it is possible to consider the DP distances u, v, w between the U, V, W, which are the DP distances between the three templates, and the signatures to be authenticated, which are represented by circles. it can. In other words, if you define it as follows,
At that time, the volume Vol of the triangular pyramid can be expressed by the following equation 23.

なお、この場合も数23の根号の内部が正になっていることが条件となるが。この条件は、署名を登録する際の数21の条件が満たされていれば、さほどハードルの高い条件ではないと考えられる。 In this case as well, it is a condition that the inside of the radical symbol of Equation 23 is positive. It is considered that this condition is not a very high hurdle condition if the condition of the number 21 when registering the signature is satisfied.

そして、このVolの値が、これも実験的に最適化することができるある閾値(例えば定数)以下である場合に本人の署名であると受け入れ、閾値より大きければ偽筆であるとして拒絶することができる。ここで、認証対象の署名が、テンプレートと完全一致すると、数22の計算が破綻しうるが、そのような可能性は極めて低い上に、実際の認証において問題とはならないと考えられる。 Then, if the value of this Vol is less than or equal to a certain threshold value (for example, a constant) that can be optimized experimentally, it is accepted as the signature of the person, and if it is larger than the threshold value, it is rejected as a false writing. Can be done. Here, if the signature to be authenticated exactly matches the template, the calculation of Equation 22 may fail, but such a possibility is extremely low and it is considered that there is no problem in actual authentication.

なお、このとき、もしテンプレートが2つであれば、三角錐の代わりに三角形とその面積を考えることができ、テンプレートが4つであれば、四角錐とその体積を同様に考えることができる。 At this time, if there are two templates, a triangle and its area can be considered instead of the triangular pyramid, and if there are four templates, the quadrangular pyramid and its volume can be considered in the same manner.

このように三角錐の体積を計算して、それに閾値を適用して、署名の真贋を判定することにより、より少ない数のテンプレートであっても、より正確な個人認証を実施することができる。 By calculating the volume of the triangular pyramid in this way, applying a threshold value to it, and determining the authenticity of the signature, it is possible to carry out more accurate personal authentication even with a smaller number of templates.

以下に、本発明の第4の実施態様を説明する。究極的なテンプレート数の減少は、テンプレート数を一とすることである。これは、チャレンジングな課題ではあるが、その単一テンプレートの作成を複数のテンプレートに基づいて行えば、全く不可能ではない。例えば、以下のようなやり方が考えられる。 The fourth embodiment of the present invention will be described below. The ultimate reduction in the number of templates is to make the number of templates one. This is a challenging task, but it's not entirely impossible if you create that single template based on multiple templates. For example, the following method can be considered.

図7と図8は、2つの署名があったとき、それぞれの署名にかかる時間があるシンプルなルールの下で同じであると見なせる場合(図7)と、異なる場合(図8)とをそれぞれ示すものである。署名にかかる時間があるルールの下で同じであれば(例えば、誤差を吸収するようにサンプリング間隔のプラスマイナス2分の1以内に収まっているといったルール)、そして、例えばある一定の時間間隔でサンプリングした署名上の各点が同様にある一定のルールの下で対応していると考えられれば、それぞれ対応する点の間で、平均値を求めることができる。ここでは、xy座標系を用いて説明しているが、これが極座標系になっても全く同じことである。 7 and 8 show that when there are two signatures, the time required for each signature can be regarded as the same under a simple rule (FIG. 7) and different (FIG. 8), respectively. It shows. If the signing time is the same under some rules (for example, within plus or minus half of the sampling interval to absorb the error), then, for example, at a given time interval If it is considered that each point on the sampled signature also corresponds under a certain rule, the average value can be calculated between the corresponding points. Here, the explanation is made using the xy coordinate system, but the same is true even if this becomes a polar coordinate system.

図8においては、署名にかかる時間が異なっており、署名に対するサンプリング間隔を1として、署名データ1では12、署名データ2では15となっている。実際の署名ははるかに大きなものであるが(一般的なタブレットでは毎秒200点のサンプリングがとれ、1つの署名を終えるのに数秒かかるのが普通である)、原理を理解するために、あえて簡単な例を示している。 In FIG. 8, the time required for signature is different, and the sampling interval for signature is 1, 12 for signature data 1 and 15 for signature data 2. The actual signature is much larger (a typical tablet can sample 200 points per second, and it usually takes a few seconds to complete one signature), but it's dare to understand the principle. An example is shown.

つまり、図8に示す場合、署名データ1と署名データ2の長さをそろえる必要があるが、そのためにDPマッチングの考え方を採用する。どちらをどちらに対して揃えるかは任意であるが、ここでは署名データ1の方に揃える。するとrに対応するtとtが署名データ2において欠けていることが分かる。同様に、rに対応するt、t10、t11が署名データ2において欠けている。逆に、tに対応するrとrとが署名データ1において欠けている。したがって、署名データ2の長さを署名データ1にそろえるためには署名データ2側の欠損部分は削除し、署名データ1の欠損部分は補ってやることが必要になる。この例でいえば、xrmとxrnを共に、例えば、xr5とxr8の平均値であるとすることもできるし、xrm=xr5、xrn=xr8とすることも出来る。また、多項式によるフィッティングなどのより高度な計算手法を用いてxrmとxrnを近似的に計算することも出来る。いずれにしても、簡単なルールに基づき、概ね適切と考えられる数値で近似することになる。 That is, in the case shown in FIG. 8, it is necessary to make the lengths of the signature data 1 and the signature data 2 uniform, and for that purpose, the concept of DP matching is adopted. Which one is aligned with which one is arbitrary, but here, the signature data 1 is aligned. Then, it can be seen that t 3 and t 4 corresponding to r 3 are missing in the signature data 2. Similarly, t 9 , t 10 , and t 11 corresponding to r 9 are missing in the signature data 2. On the contrary, r 6 and r 7 corresponding to t 8 are missing in the signature data 1. Therefore, in order to align the length of the signature data 2 with the signature data 1, it is necessary to delete the missing portion on the signature data 2 side and make up for the missing portion of the signature data 1. In this example, both x rm and x rn can be, for example, the average value of x r5 and x r8 , or x rm = x r5 and x rn = x r8 . It is also possible to approximate x rm and x rn using more advanced calculation methods such as polynomial fitting. In any case, based on a simple rule, the approximation will be made with numerical values that are generally considered appropriate.

このようにDPマッチングの考え方を利用して対応関係が明らかになった署名データ1と署名データ2の各点の間で、算術平均を求めることができ、これを例えば3つの署名データの間で実行することにより、代表となる署名データを得ることができる。これを「代表署名データ」と呼ぶことにする。上述のように、この例ではxy座標系を用いているが、極座標系でも同じことができるし、署名データが筆圧値を含む場合でも同じである。また、このようなDPマッチングの考え方を用いなくても、各署名の時間的長さを算術的に圧縮または伸張して揃えて、同一署名上の各点の間を補完するなりして、平均的な署名を得ることも可能であるが、そうすると、署名のリズムのような緩急の情報が正しくとらえられなくなる恐れが強い。代表署名データを得る上でDPマッチングの考え方を用いることは、そのような緩急の情報を可能な限り正確に取り込む上で重要である。 In this way, the arithmetic mean can be obtained between each point of the signature data 1 and the signature data 2 whose correspondence relationship has been clarified by using the concept of DP matching, and this can be calculated among, for example, three signature data. By executing this, representative signature data can be obtained. This will be called "representative signature data". As described above, although the xy coordinate system is used in this example, the same can be done in the polar coordinate system, and the same is true even when the signature data includes the pen pressure value. In addition, even if the concept of DP matching is not used, the time length of each signature is arithmetically compressed or decompressed and aligned to complement the points between the points on the same signature, and the average. It is possible to obtain a signature, but if you do so, there is a strong risk that slow and slow information such as the rhythm of the signature will not be captured correctly. It is important to use the concept of DP matching in obtaining the representative signature data in order to capture such slow and fast information as accurately as possible.

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
602 テンプレート作成用署名m1
603 実験用署名m2
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
101 Signature input 102 Data feature extraction 103 Template 104 Pattern collation 105 Comparison with threshold value 106 Result output 301 Signature position x Coordinate minimum value (x min )
302 Signature position x maximum coordinate (x max )
303 Signature position Minimum value of y coordinate (y min )
304 Signature position y coordinate maximum (y max )
401 Position of the center of gravity of the entire standardized signature information 601 Signature of the person m 0 602 Signature for template creation m 1 603 Experimental signature m 2 604 Calculation of the center of gravity of the entire signature 605 Calculation of feature amount 606 DP matching 607 3 template 608 (m 1-3 ) signatures 609 DP matching 610 Threshold determination 611 Calculation of the center of gravity of the entire signature 612 Calculation of features 613 DP matching 614 Comparison of magnitude relationship between D min and c · Th 615 types 1 Error output

Claims (6)

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の座標及び筆圧情報を時系列的に取り込むステップと、
取り込まれた座標から筆跡全体の重心位置を求めるステップと、
求められた重心をある一定の距離だけ筆跡の平面から離れた位置に移動して、計算用重心とするステップと、
計算用重心位置から筆跡座標各点へ向かうベクトルを求めるステップと、
前記ベクトルの長さ成分と角度成分を求めるステップと、
予め用意した本人のテンプレートにおける長さ成分と角度成分と筆圧情報と、照合する署名の対応する長さ成分と角度成分と筆圧情報とのそれぞれの差の積である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、照合する署名と予め用意した本人のテンプレートとのDP距離を計測するステップと、
前記評価関数により計測されたDP距離を、予め用意した閾値と比較することにより、本人の署名であるか否かを識別するステップと
を含むペン入力個人認証方法。
It is a pen input personal authentication method that authenticates the identity of the person based on the handwriting information output from the input device including the trajectory information drawn on the plane by the pen tip.
A step of taking in the coordinates and pressure information of the pen tip as the handwriting information in chronological order,
The step of finding the position of the center of gravity of the entire handwriting from the captured coordinates,
A step of moving the obtained center of gravity to a position away from the plane of the handwriting by a certain distance and using it as the center of gravity for calculation.
Steps to find the vector from the position of the center of gravity for calculation to each point of the handwriting coordinates,
Steps to obtain the length component and angle component of the vector,
Dynamic using an evaluation function that is the product of the difference between the length component, angle component, and pen pressure information in the person's template prepared in advance, and the corresponding length component, angle component, and pen pressure information of the signature to be collated. The step of measuring the DP distance between the signature to be collated and the template of the person prepared in advance by the programming method,
A pen-input personal authentication method including a step of identifying whether or not the signature is the person's signature by comparing the DP distance measured by the evaluation function with a threshold value prepared in advance.
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の座標及び筆圧情報を取り込むステップと、
取り込まれた座標から筆跡全体の重心位置を求めるステップと、
重心位置から筆跡の座標各点へ向かうベクトルを求めるステップと、
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、
3個以上の本人の署名のうちの2個ずつの間のDP法による距離を求めるステップと、
本人のテンプレートとして登録する署名を決定するために、それらの署名間のDP距離のうちの3つを選んで、その3つのDP距離により形成される3角形の面積を求め、その面積が一定の範囲内に入っていれば、テンプレートに採用するテンプレート決定ステップと、
テンプレート決定ステップにおいて決定された本人のテンプレートにおける前記長さ成分及び角度成分及び筆圧情報と照合する署名の対応する長さ成分及び角度成分及び筆圧情報とのそれぞれの差の積である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、照合する署名と予め用意した本人のテンプレートとのDP距離を計測するステップと、
前記評価関数により計測されたDP距離を、予め定めた閾値と比較することにより、本人の署名であるか否かを識別するステップと
を含むペン入力個人認証方法。
It is a pen input personal authentication method that authenticates the identity of the person based on the handwriting information output from the input device including the trajectory information drawn on the plane by the pen tip.
A step of capturing the coordinates and pressure information of the pen tip as the handwriting information,
The step of finding the position of the center of gravity of the entire handwriting from the captured coordinates,
The step of finding the vector from the position of the center of gravity to each point of the coordinates of the handwriting,
Steps to find the length component and angle component from the vector,
The step of finding the distance by the DP method between two of three or more signatures of the person, and
In order to determine the signature to be registered as a template of the person, select three of the DP distances between those signatures, obtain the area of the triangle formed by the three DP distances, and the area is constant. If it is within the range, the template decision step to be adopted for the template and
An evaluation function that is the product of the respective differences between the length component, the angle component, and the pen pressure information of the signature to be collated with the length component, the angle component, and the pen pressure information in the person's template determined in the template determination step. The step of measuring the DP distance between the signature to be collated and the template of the person prepared in advance by the dynamic programming method using
A pen-input personal authentication method including a step of identifying whether or not the signature is the person's signature by comparing the DP distance measured by the evaluation function with a predetermined threshold value.
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の座標及び筆圧情報を取り込むステップと、
取り込まれた座標から筆跡全体の重心位置を求めるステップと、
重心位置から筆跡の座標各点へ向かうベクトルを求めるステップと、
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、
3個以上の本人の署名のうちの2個ずつの間のDP法による距離を求めるステップと、
本人のテンプレートとして登録する署名を決定するために、それらの署名間のDP距離のうちの3つを選んで、その3つのDP距離により形成される3角形の面積を求め、その面積が一定の範囲内に入っていれば、テンプレートに採用するテンプレート決定ステップと、
テンプレート決定ステップにおいて決定された本人のテンプレートにおける前記の長さ成分と角度成分と筆圧情報と、照合する署名の対応する長さ成分と角度成分と筆圧情報とのそれぞれの差の積である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、照合する署名と予め用意した本人のテンプレートとのDP距離を計測するステップと、
前記評価関数により計測されたDP距離を、予め定めた閾値と比較することにより、本人の署名であるか否かを識別するステップと
を含むペン入力個人認証方法。
It is a pen input personal authentication method that authenticates the identity of the person based on the handwriting information output from the input device including the trajectory information drawn on the plane by the pen tip.
A step of capturing the coordinates and pressure information of the pen tip as the handwriting information,
The step of finding the position of the center of gravity of the entire handwriting from the captured coordinates,
The step of finding the vector from the position of the center of gravity to each point of the coordinates of the handwriting,
Steps to find the length component and angle component from the vector,
The step of finding the distance by the DP method between two of three or more signatures of the person, and
In order to determine the signature to be registered as a template of the person, select three of the DP distances between those signatures, obtain the area of the triangle formed by the three DP distances, and the area is constant. If it is within the range, the template decision step to be adopted for the template and
It is the product of the difference between the length component, the angle component, and the pen pressure information in the person's template determined in the template determination step, and the corresponding length component, the angle component, and the pen pressure information of the signature to be collated. A step to measure the DP distance between the signature to be collated and the template of the person prepared in advance by the dynamic programming method using the evaluation function, and
A pen-input personal authentication method including a step of identifying whether or not the signature is the person's signature by comparing the DP distance measured by the evaluation function with a predetermined threshold value.
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の座標及び筆圧情報を取り込むステップと、
取り込まれた座標から筆跡全体の重心位置を求めるステップと、
重心位置から筆跡の座標各点へ向かうベクトルを求めるステップと、
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、
3個以上の本人の署名のうちの2個ずつの間のDP法による解析の際に一定のルールに基づいて座標点を間引きまたは付加することにより、2個の間の中間的な署名トラジェクトリーを求める中間トラジェクトリー決定ステップと、
中間トラジェクトリー決定ステップを繰り返すことにより、単一の代表署名テンプレートを求めるテンプレート決定ステップと、
テンプレート決定ステップにおいて決定された本人のテンプレートにおける前記の長さ成分と角度成分と筆圧情報と、照合する署名の対応する長さ成分と角度成分と筆圧情報とのそれぞれの差の積である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、照合する署名と予め用意した本人のテンプレートとのDP距離を計測するステップと、
前記評価関数により計測されたDP距離を、予め定めた閾値と比較することにより、本人の署名であるか否かを識別するステップと
を含むペン入力個人認証方法。
It is a pen input personal authentication method that authenticates the identity of the person based on the handwriting information output from the input device including the trajectory information drawn on the plane by the pen tip.
A step of capturing the coordinates and pressure information of the pen tip as the handwriting information,
The step of finding the position of the center of gravity of the entire handwriting from the captured coordinates,
The step of finding the vector from the position of the center of gravity to each point of the coordinates of the handwriting,
Steps to find the length component and angle component from the vector,
An intermediate signature trajectory between two signatures by thinning out or adding coordinate points based on certain rules during analysis by the DP method between two of each of the three or more signatures. Intermediate trajectory determination step to find
A template determination step that seeks a single representative signature template by repeating the intermediate trajectory determination step,
It is the product of the difference between the length component, the angle component, and the pen pressure information in the person's template determined in the template determination step, and the corresponding length component, the angle component, and the pen pressure information of the signature to be collated. A step to measure the DP distance between the signature to be collated and the template of the person prepared in advance by the dynamic programming method using the evaluation function, and
A pen-input personal authentication method including a step of identifying whether or not the signature is the person's signature by comparing the DP distance measured by the evaluation function with a predetermined threshold value.
請求項2〜4のいずれかに記載のいずれかに記載のペン入力個人認証方法において、重心位置として、求められた重心をある一定の距離だけ筆跡の平面から離れた位置に移動してもとめた計算用重心の位置を用いることを特徴とするペン入力個人認証方法。 In the pen input personal authentication method according to any one of claims 2 to 4, the determined center of gravity is moved to a position away from the plane of the handwriting by a certain distance as the position of the center of gravity. A pen-input personal authentication method characterized by using the position of the center of gravity for calculation. 請求項1〜5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。 A computer-readable storage medium comprising a program for carrying out any one of claims 1-5.
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