JP2007193656A - 本人認証装置 - Google Patents

Abstract

【課題】第三者になりすましされにくく、安全性および利便性が高く、携帯電話の所有者等の正当性を確認するのに好適な本人認証装置を提供する。
【解決手段】加速度センサ、ジャイロセンサなどからなる検出部２０は、腕振り行動に応じた加速度、角加速度などの時系列データを出力する。認識部２１の抽出部２２は、該時系列データのうちの認証に用いる区間のデータを抽出し、正規化部２３は該抽出されたデータを一定区間のデータに正規化する。類似度算出部２５は、記憶部２４に予め登録されていた本人の腕振り行動の登録データとの類似度を算出する。そして、判定部２６は、該類似度が判定しきい値Ｄ以上の場合に本人と判定し、逆に判定しきい値Ｄより小さい場合に他人と判定する。
【選択図】 図３

Description

本発明は、腕振り行動による本人認証装置に関し、特に、第三者になりすましされにくく、安全性および利便性の高い本人認証装置に関するものである。また、携帯電話等の所有者の正当性を確認するのに好適な本人認証装置に関するものである。

近年、金融業界や公的機関等の様々な場面において、銀行口座や個人情報を第三者のなりすましによる不正から守るために、本人認証を行う必要性が高まってきている。本人認証を行うための代表的な方法として、磁気カードと暗証番号とを組み合わせて本人認証を行う方法がある。

しかしながら、磁気情報複製器を使った磁気カードの複製や盗撮カメラを使った暗証番号の盗難犯罪による第三者のなりすましが昨今多発しておりており、磁気カードと暗証番号の組み合わせによる認証方法の安全性が疑問視されている。また、磁気カードの紛失や暗証番号の忘却の恐れがあり、被認証者に対する利便性に欠けている。

このような背景を元に、近年、高い安全性と高い利便性を同時に実現する本人認証方法として、生体情報を用いたバイオメトリクス認証が広く普及するようになった。バイオメトリクス認証は特徴量として用いる生体情報の種類により二種類に分類できる。

一つは、下記の特許文献１および特許文献２に挙げる指紋や虹彩等の身体的特徴に基づいた認証方法であり、もう一つは、下記の特許文献３および特許文献４に挙げる署名やキーストローク等の行動的特徴に基づいた認証方法である。
特開平１０−１６５３８２号公報 特表平０８−５０４９７９号公報 特開平１１−０７３３９３号公報 特開２００１−１７８７０７号公報

しかしながら、前記した先行技術には次のような課題がある。
(1)前記特許文献１に記載の認証装置は、指紋の擦り切れや多汗症による影響で生体情報が取得できず、認証装置を使用できない人物が多数存在するという問題があり、実際に世界中で約２割の人物が指紋認証装置に適さないという調査結果も出ている。
(2)前記特許文献２に記載の認証装置は、生体情報取得のためにカメラに向かって虹彩の位置を合わせるといった比較的難しい操作が必要であり、若年者や高齢者等にとって使いづらいという問題があった。
(3)前記特許文献３に記載の認証装置は、タイピングを行って生体情報を取得することに比較的時間がかかり、被認証者の利便性に欠けるという問題があった。
(4)前記特許文献４に記載の認証装置は、生体情報の取得のためにペン型の特別なデバイスを外付けすることが必要であり、認証装置の構成が煩雑になるため、認証装置自体の小型化に限界があった。
(5)また、前記特許文献１および特許文献２の身体的特徴に基づく認証装置は比較的偽造に弱く、また身体的特徴は磁気カードとは違って再発行できるものではないため、一度認証装置に登録されている身体的特徴データが第三者に偽造されてしまった人物は、その認証装置自体が二度と使えなくなるという問題があった。

本発明の目的は、上述した従来の課題を解決し、第三者になりすましされにくく、安全性および利便性の高い本人認証装置を提供することにある。また、他の目的は、携帯電話の所有者等の正当性を確認するのに好適な本人認証装置を提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明は、被認証者の腕振り行動を検出する検出部と、前記検出部の出力値から算出される腕振り行動の特徴量に基づいて認証を行う認証部を備えた点に第１の特徴がある。

また、本発明は、前記検出部として、加速度センサ、ジャイロセンサ、または腕振り行動とともに装置自体が動いている最中の映像を撮影する内蔵カメラと、撮影された映像から腕振り行動の速度を取得する画像処理部を具備した点に第２の特徴がある。

また、本発明は、前記認証部が、被認証者の腕振り行動を検出する検出部と、前記検出部により時系列で出力される腕振り行動の時系列データ全体から認証の対象として使用する区間を抽出する抽出部と、抽出された認証の対象として使用する区間を常に一定の区間長に正規化する正規化部と、正規化済みの腕振り行動の時系列データを登録データとして保持する記憶部と、正規化済みの腕振り行動の時系列データと予め登録された腕振り行動の時系列データとの類似度を算出する類似度算出部と、算出された類似度がしきい値を上回るか否かによって本人か他人かを判定する判定部を備えた点に第３の特徴がある。

さらに、本発明は、前記認証部が、上述した本人か否かを判定するための１：１の照合を行うための認証装置だけでなく、予め登録されたＮ人分の腕振り行動の時系列データとの類似度をそれぞれ演算するとともに、この類似度に基づき該当する人物を識別するための１：Ｎの識別を行う認証装置である点に第４の特徴がある。

本発明の本人認証装置によれば、前記検出部で検出される被認証者の腕振り行動の時系列データは、被認証者の腕の長さおよび筋肉のつき方等の人体の構造的特徴と、被認証者が持つ固有の「くせ」とを包含することとなり、これらの人体の構造的特徴と「くせ」は本人しか持ちえないものであるため、第三者になりすましされにくく、安全性の高い認証装置を提供することができる。

また、従来の課題(1)〜(5)に対応し、次の改善を実現できる。
(1)本認証装置は腕を振るという腕に障害が無い限り人間であれば誰でもできる行動であるため、老若男女誰でも利用することができ、万人に対する受け入れ性が高い。
(2)本認証装置は腕を振るという生物学的に非常に容易な操作であるため、簡易な操作で認証が行えるため利便性が高い。
(3)本認証装置は腕を振るという生物学的に非常に容易な操作であるため、認証処理に必要とする時間は短く、高速に認証を完了させることできる。
(4)認証装置は、腕振り行動を検出するためのデバイスとして、認証装置自体に内蔵できる加速度センサやカメラ等のより汎用性の高いセンサを使用するため、実装サイズも小さく、認証装置を小型化できる。
(5)偽造されてしまっても振り方パターンを変えて登録することができるため、身体的特徴に基づく認証方式の問題であった一度認証装置に登録されている身体的特徴データが第三者に偽造されてしまった人物でも、引き続き本発明の認証装置を使用することができる。

以下に、図面を参照して本発明を詳細に説明する。本発明の技術的な信頼性を明らかにするために、まず腕振り行動に基づく認証の原理について説明する。
腕の長さおよび筋肉のつき方等は人によって様々に異なる。すなわち、図１の腕振り行動に例示したように、単純に腕を上下に振るだけでも腕の長い人と腕の短い人で腕振り行動の軌跡の長さと形は異なり、筋肉のつき方によって腕振り行動の速度、加速度、移動量は異なる。

また、人間は人それぞれに固有の「くせ」を持っている。したがって、その「くせ」も人によって異なる特徴として腕振り行動に現れる。

さらに、指紋、顔、虹彩等の人間の身体的特徴を用いた生体認証と比較して、腕の振り行動は腕の振り方パターンに意図的な秘匿性を含めることができる。つまり、人によって異なる、本人しか知りえない腕の振り方パターンを登録することによって、第三者の偽造によるなりすましに耐性があり、安全性の高い本人認証を行うことができる。

以下、本発明の一実施形態を図面を参照して説明する。図２は、本発明の本人認証装置の一実施形態のハード構成を示すブロック図である。

本発明装置は、図２に示すように、装置の中央演算を司るＣＰＵ（Ｂ０１）と、通話用の音声入力を行うためのマイク（Ｂ０２）と、文字入力や操作指示を入力するためのボタン（Ｂ０３）と、通話や着信音等の音声を出力するためのスピーカ（Ｂ０４）と、画像や各種テキスト情報等を表示するためのディスプレイ（Ｂ０５）と、ディスプレイに表示する内容を一時的に保持するためのＶＲＡＭ（Ｂ０６）と、腕振り行動を入力するための加速度センサやカメラ等に代表されるセンサ（Ｂ０７）と、メーラプログラムやダイヤルロックプログラムや本発明の腕振り行動認証プログラムと携帯電話端末を制御するためのＯＳと腕振り行動データを記憶するための記憶領域を搭載したメモリ（Ｂ０８）から構成される。

前記した構成の本人認証装置は、例えば携帯電話端末等に実装され、携帯電話の使用者が本当に正しい所有者であるか否かの正当性を検証するものであり、具体的には腕振り行動を通して本人認証を行うものである。

図３に示す通り、本発明の認証装置は、例えば携帯電話端末の使用者（以下、被認証者）が携帯電話端末を握って行う腕振り行動を検出する検出部２０と、この検出部２０の出力値から算出された腕振り行動の特徴量に基づいて認証を行う認証部２１を具備している。前記検出部２０の例としては、図４(a)に示す加速度センサ２０ａ，同図(b)に示すジャイロセンサ２０ｂ，または同図(c)に示すカメラ２０ｃと画像処理部２０ｄの組み合わせ等を挙げることができる。

前記認証部２１は、検出部２０により時系列で出力される腕振り行動の時系列データ全体から認証の対象として使用する区間を特定かつ抽出する抽出部２２と、抽出された認証の対象として使用する区間を常に一定の区間長に正規化する正規化部２３と、携帯電話端末の正当な所有者の腕振り行動の時系列データを登録データとして保持する記憶部２４と、正規化済みの腕振り行動の時系列データと予め登録された腕振り行動の時系列データとの類似度を算出する類似度算出部２５と、算出された類似度がしきい値を上回るか否かによって本人か他人かを判定する判定部２６を具備している。また、２７，２８はスイッチング手段を示し、該スイッチング手段２７，２８は、データを記憶部２４に登録する場合は接点Ｓ１に接続され、被認証者の認証を行う場合は接点Ｓ２に接続される。なお、前記抽出部２２で用いられる調整しきい値Ｔの例としては、後述の説明から明らかになるように、腕振り行動の加速度、角加速度等の分散を用いることができる。

ここに、図３の検出部２０には図２のセンサＢ０７が、図３の認証部２１には図２のメモリＢ０８が対応する。特に後者は、詳細には、図３の抽出部２２と正規化部２３と類似度算出部２５と判定部２６が腕振り認証プログラムとして図２のメモリＢ０８内に格納され、図３の記憶部２４が図２の記憶領域としてメモリＢ０８に格納される。

次に、図３の各構成要素について、詳細に説明する。
検出部２０は、例えば図４(a)に示す加速度センサ２０ａ、同図(b)に示すジャイロセンサ２０ｂ、または同図(c)に示すカメラ２０ｃと画像処理部２０ｄとの組み合わせ等で実現することができる。

前記検出部２０として前記加速度センサ２０ａを使用する場合、腕振り行動の加速度が検出される。一例として、図１に示す腕振り行動を行った場合の加速度の時系列変化を図５に示した。横軸は時間で縦軸は加速度の値を示す。上述の例は、x軸、y軸、z軸方向のそれぞれに加速度センサを設置し、x軸、y軸、z軸方向それぞれの加速度の時系列変化を腕振り行動の時系列データとして記録した結果である。

また、前記検出部２０として前記ジャイロセンサ２０ｂを使用する場合、腕振り行動の角加速度が検出される。一例として、図１に示す腕振り行動を行った場合の角加速度の時系列変化を図６に示した。横軸は時間で縦軸は角加速度の値を示す。上述の例は、x軸、y軸、z軸周りのそれぞれにジャイロセンサを設置し、x軸、y軸、z軸周りそれぞれの角加速度の時系列変化を腕振り行動の時系列データとして記録した結果である。

さらに、前記検出部２０として前記カメラ２０ｃと画像処理部２０ｄを組み合わせて使用する場合、以下に述べる手順で、腕振り行動の速度が検出される。(1)腕振り行動中、カメラ２０ｃは認証装置に内蔵されており、一定の時間間隔で任意の画像を撮影する。(2)画像処理部２０ｄでは、まずカメラ２０ｃで撮影された２枚の画像から動きベクトルとして局所的な動きを予測する。ここで、撮影された画像から局所的な動きを予測することは、例えば本出願人による特許出願である、特開２００５−２１０６１３号公報「動き予測情報検出装置および方法（加藤晴久、中島康之）」を利用することができる。

すなわち、カメラ２０ｃは携帯電話端末に内蔵されているため、被認証者が携帯電話端末をカメラ２０ｃの撮像面に対して水平方向横に振った場合、カメラ２０ｃで撮影された画像から検出される局所的な動きの分布は、図７に示されるようになる。また、被認証者が携帯電話端末をカメラ２０ｃの撮像面に対して垂直方向奥に振った場合、撮影された画像から検出される局所的な動きの分布は、図８に示されるようになる。

次に、画像処理部２０ｄでは、局所的な動きの分布から３次元空間上の大局的な動き（Ｍ）を予測する。この予測も、前記特開２００５−２１０６１３号公報「動き予測情報検出装置および方法（加藤晴久、中島康之）」を利用して行うことができる。前記図７に示した局所的な動きの分布からは、大局的な動きとして腕振り行動が撮像面に対して水平方向横であることが予測される。また、前記図８に示した局所的な動きの分布からは、大局的な動きとして腕振り行動が撮像面に対して垂直方向奥であることが予測される。

このようにして求められた３次元空間上の大局的な動き（Ｍ）を、画像処理部２０ｄでは、図９に示す通りx軸、y軸、z軸方向それぞれの速度に分解し、最終的にx軸、y軸、z軸方向それぞれの速度の変化をx軸、y軸、z軸方向それぞれの速度の時系列変化を腕振り行動記録として記録する。

次に、図１０を参照して、前記抽出部２２と正規化部２３（図３参照）の処理を説明する。抽出部２２は、前記検出部２０により時系列で出力される値（Ｕ１〜Ｕ３）を入力（図１０(a)）して、(1)腕振り行動の時系列データ全体の中から認証に使用する区間だけを特定し（図１０(b)）、(2)該当する区間を抽出する（図１０(c)）。

まず、腕振り行動の時系列データ全体の記録の中から認証の対象として使用する区間だけを特定する動作（図１０(b)）を説明する。

認証の対象として使用する区間は、腕の振り行動が開始したときから終了するまでとする。開始地点と終了地点を判定するために、前記時系列データに関し順次、直近の数サンプル（例えば１０サンプル）の分散を算出する。腕の振り行動が激しい時ほど、検出部２０の出力値として先の例に挙げた加速度、角加速度、速度ともに値が大きく、その分散は大きいと考えられる。逆に、腕の振り行動が静止に近い状態にある時は、加速度、角加速度、速度ともに値は小さく、その分散も小さいと考えられる。したがって、前記時系列データの直近の数サンプルの分散が設定されたしきい値Ｔよりも大きい場合は腕の振り行動が大きいと考え、腕を振っている最中と判定する。逆に、直近の数サンプルの分散が設定されたしきい値Ｔより小さい場合は腕の振り行動は小さく、特に分散が０に近い値を示す場合は静止に近い状態にあると考え、腕を振っていない状態と判定する。

以上のようにして、直近数サンプルの分散の値に対するしきい値判定により、所望する認証の対象として使用する区間の開始地点と終了地点を特定できる。また、しきい値を調整することにより認証の対象として使用する区間長を調整することができる。

次に、全体の記録の中から、上述の処理によって特定された認証の対象として使用する区間（ΔＡ〜ΔＣ）に相当する記録区間を抽出する（図１０(c)参照）。

次に、前記正規化部２３は、前記抽出部２２で抽出された記録を正規化する（図１０(d)）動作を説明する。

正規化部２３は、試行の度に異なる微小な変動に耐性を持たせるために、抽出された認証の対象として使用する区間を常に一定の区間長に正規化して、正規化済みの腕振り行動の時系列データを生成する。具体的には、抽出された認証の対象として使用する区間の長さ（サンプル数）が常に一定（区間長Δ）になるように区間長を拡大または縮小し、サンプリングし直す。

同一人物でも腕の振り行動の速度は微妙に毎回異なるため、認証の対象として使用する区間の長さは毎回若干異なって抽出されると考えられるためである。この場合、正規化されていない認証の対象として使用する区間を認証に使用した場合、本人であっても認証ができなくなる可能性がある。したがって、試行の度に異なる腕の振り行動の微小な差異により認証の対象として使用する区間の長さが毎回変わる問題点を回避するため、抽出された区間が毎回一定の長さになるように正規化を行う。

例えば、図１０ではＡ，Ｂ，Ｃと３回の腕振り行動を行った場合を示しており、抽出された認証の対象として使用する区間の長さ（サンプル数）はΔＡ、ΔＢ、ΔＣと異なるが、常にΔ（例えば、Δ=１００サンプル）と一定になるように抽出された認証の対象として使用する区間長を拡大または縮小し、サンプリングし直す。

次に、図３の記憶部２４には、図３の認証装置のスイッチング手段２７，２８を接点Ｓ１に接続し、携帯電話端末の正当な所有者が携帯電話端末を握って腕振り行動を行った際に、上述の正規化部２３の処理を経て取得した、端末の正当な所有者の腕振り行動の時系列データが登録される。一方、認証を行う場合には、スイッチング手段２７，２８を接点Ｓ２に接続し、記憶部２４に登録された正当な所有者の腕振り行動の時系列データが読み出される。

次に、図３の類似度算出部２５および判定部２６の処理について、図１１を参照して説明する。

類似度算出部２５では、記憶部２４に予め登録された腕振り行動の時系列データと、新たに取得した正規化済みの腕振り行動データとの類似度を演算する。類似度としては、各時刻ｔ（サンプル点）における登録データと認証データの２乗誤差を用いる。

時刻ｔにおける登録データのサンプル値R(t)、時刻ｔにおける認証データのサンプル値Q(t)とすると、２乗誤差ＳＡＤは次式で定義できる。

次に、判定部２６では、算出された類似度に基づき、本人か否かの判定を行う。２乗誤差ＳＡＤが小さいほど、登録データと認証データの類似性が高いと考えられる。特にＳＡＤ＝０の場合は、登録データと認証データが完全に一致することを意味する。逆に、２乗誤差ＳＡＤが大きいほど、登録データと認証データの類似性が低いと考えられる。したがって、判定しきい値Ｄを設定し、ＳＡＤの値が設定されたしきい値Ｄよりも小さければ本人、大きければ本人ではない、と判定する。

次に、本発明の第２の認証装置の実施形態を、図１２を参照して説明する。図１２において、２１’は認証部、２６’は判定部を示し、他の符号は図３と同一または同等物を示す。

この実施形態は、本人か否かを判定するための１：１の照合だけでなく、予め登録されたＮ人分（Ｎは２以上の整数）の腕振り行動の時系列データとの類似度をそれぞれ演算するとともに、この類似度に基づき該当人物を判定するための１：Ｎの識別を行う認証装置である。なお、２７，２８はスイッチング手段を示し、登録を行う場合は接点Ｓ１に、認証を行う場合は接点Ｓ２に接続される。

登録に関して、図３に示した第１の実施形態との違いは、記憶部２４に複数人（Ｎ人分）の腕振り行動データが登録できることだけである。また、認証に関して、前記第１の認証装置の実施形態との違いは、記憶部２４に複数人（Ｎ人分）の腕振り行動データが登録されていることと、類似度算出部２５では新たに取得した腕振り行動データと記憶部２４に登録された複数人の腕振り行動データとの２乗誤差を求め、判定部２６’では判定しきい値Ｄより小さくかつ最小の２乗誤差を取る人物を識別し、該当人物名を判定結果とすることである。また、判定部２６’では判定しきい値Ｄを下回る２乗誤差を取る人物がいない場合は、該当者無し、と判定を下す。

上記の実施形態では、本発明の装置を携帯端末に搭載した場合を想定して説明したが、携帯電話以外への実装形態の一例として、図１３に示す加速度センサ付きマウスを使用したＰＣ認証装置と、図１４に示すマンションエントランス等における入退出管理装置を挙げることができる。

図１３は、従来ＩＤとＰＷをキーボードを使って入力してＰＣへのログオンや銀行口座へのネットアクセスを行っていた個人認証を、加速度センサ付きのマウス３０を使って腕振り行動認証を行って実現するものである。手の中に納めて使用するマウス３０を使うことで、キーボードを打つよりも扱い易く利便性が高くなる。

図１４は従来、顔や虹彩等行っていたマンションエントランスにおける入退出管理を、装置から伸び出た加速度センサデバイス３１を使って腕振り行動認証を行って実現するものである。本発明では、顔や虹彩で認証する従来方式で必要であった装置に対する位置合わせが不要であるため、認証に必要なアクションが少なく利便性が高くなる。

以上説明した本発明の本人認証装置によれば、被認証者の腕振り行動の時系列データに基づき判定を行うため、被認証者の腕の長さおよび筋肉のつき方等の構造を起因とした特徴と、被認証者が持つ固有の「くせ」が介在することとなり、これらの構造を起因した特徴と「くせ」は本人しか持ちえないものであるため、第三者になりすましされにくく、安全性の高い認証装置となる。

また、本発明の本人認証装置によれば、磁気カード等の所有物による認証と比較して、紛失する恐れが無く、忘れてくる恐れも無い。また、暗証番号等の知識による認証と比較して、忘却する恐れが無い。さらに、犯罪捜査に用いられる指紋認証と比較して、心理的な抵抗は少なく、被認証者に受け入れられ易い。

腕振り行動の一例を示す図である。 本発明の一実施形態のハード構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態の機能を説明するブロック図である。 図３の検出部の具体例を説明する図である。 検出部として加速度センサを使用した場合に得られる腕振り行動の時系列データ（加速度の変化）の一例を示すグラフである。 検出部としてジャイロセンサを使用した場合に得られる腕振り行動の時系列データ（角加速度の変化）の一例を示すグラフである。 携帯電話端末を撮像面に水平方向横に動かした場合の局所的な動きの分布の一例を示す図である。 携帯電話端末を撮像面に垂直方向奥に動かした場合の局所的な動きの分布の一例を示す図である。 局所的な動きの分布から３次元空間上の大局的な動き（Ｍ）を推定し、腕振り行動記録を速度の変化として時系列的に取得する手順を示す図である。 腕振り行動の時系列データから正規化済みの腕振り行動の時系列データを取得するための手順の説明図である。 類似度算出部および判定部における認証判定手順の説明図である。 本発明の第２の実施形態の機能を説明するブロック図である。 本発明の応用例の説明図である。 本発明の他の応用例の説明図である。

符号の説明

２０・・・検出部、２１、２１’・・・認証部、２２・・・抽出部、２３・・・正規化部、２４・・・記憶部、２５・・・類似度算出部、２６、２６’・・・判定部、２７、２８・・・スイッチング手段、２０ａ・・・加速度センサ、２０ｂ・・・ジャイロセンサ、２０ｃ・・・カメラ、２０ｄ・・・画像処理部、

Claims (9)

1. 被認証者の腕振り行動を検出する検出部と、
   前記検出部の出力値から算出される腕振り行動の特徴量に基づいて認証を行う認証部とを備えたことを特徴とする本人認証装置。
2. 請求項１に記載の本人認証装置において、
   前記検出部として加速度センサを具備し、
   前記加速度センサから出力された腕振り行動の加速度の値に基づいて認証を行うことを特徴とする本人認証装置。
3. 請求項１に記載の本人認証装置において、
   前記検出部としてジャイロセンサを具備し、
   前記ジャイロセンサから出力された腕振り行動の角加速度の値に基づいて認証を行うことを特徴とする本人認証装置。
4. 請求項１に記載の本人認証装置において、
   前記検出部として腕振り行動中の映像を撮影するカメラと該撮影映像から画像処理により腕振り行動の速度を求める画像処理部とを具備し、
   前記画像処理部から出力された腕振り行動の速度の値に基づいて認証を行うことを特徴とする本人認証装置。
5. 請求項１ないし４のいずれかに記載の本人認証装置において、
   前記腕振り行動の特徴量として、前記検出部の出力値の時系列データを用いたことを特徴とする本人認証装置。
6. 請求項１ないし５のいずれかに記載の本人認証装置において、
   前記認証部が、
   前記検出部で検出された腕振り行動の時系列データ全体から認証の対象として使用する区間を抽出する抽出部と、
   前記抽出された認証の対象として使用する区間を常に一定の区間長に正規化する正規化部と、
   前記正規化済みの腕振り行動の時系列データを登録データとして保持する記憶部と、
   前記正規化済みの腕振り行動の時系列データと予め登録された腕振り行動の時系列データとの類似度を算出する類似度算出部と、
   前記算出された類似度がしきい値を上回るか否かによって本人か他人かを判定する判定部とを備えたことを特徴とする本人認証装置。
7. 請求項６に記載の本人認証装置において、
   前記抽出部が、腕振り行動の時系列データの直近数サンプルに関する分散の値の大小から認証の対象として使用する範囲を特定することを特徴とした本人認証装置。
8. 請求項６に記載の本人認証装置において、
   前記類似度算出部が、正規化済みの腕振り行動の時系列データと予め記憶部に登録された腕振り行動の時系列データとの２乗誤差を算出することを特徴とした本人認証装置。
9. 請求項６に記載の本人認証装置において、
   前記類似度算出部が、正規化済みの腕振り行動の時系列データと予め登録されたＮ人分（Ｎは２以上の整数）の腕振り行動の時系列データとの類似度をそれぞれ演算するとともに、
   前記判定部が、算出されたＮ人分の類似度の大小としきい値に基づき該当する人物を識別することを特徴とした１：Ｎの識別を行うための本人認証装置。
   

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