JP3136270B2 - 署名の認証方法 - Google Patents
署名の認証方法Info
- Publication number
- JP3136270B2 JP3136270B2 JP08184628A JP18462896A JP3136270B2 JP 3136270 B2 JP3136270 B2 JP 3136270B2 JP 08184628 A JP08184628 A JP 08184628A JP 18462896 A JP18462896 A JP 18462896A JP 3136270 B2 JP3136270 B2 JP 3136270B2
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- signature
- jitter
- valid
- amount
- curve
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
- G07C9/00—Individual registration on entry or exit
- G07C9/30—Individual registration on entry or exit not involving the use of a pass
- G07C9/32—Individual registration on entry or exit not involving the use of a pass in combination with an identity check
- G07C9/35—Individual registration on entry or exit not involving the use of a pass in combination with an identity check by means of a handwritten signature
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/30—Writer recognition; Reading and verifying signatures
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Collating Specific Patterns (AREA)
- Inspection Of Paper Currency And Valuable Securities (AREA)
- Credit Cards Or The Like (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Cleaning In Electrography (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、署名の解析に関
し、特に署名認証方法に関する。
し、特に署名認証方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来署名は、問題となっている署名と有
効な署名のサンプルとを比較することにより認証してい
た。この署名を特定のスケールに正規化することにより
署名の全体形状を登録したサンプル（即ちテンプレー
ト）と比較していた。ところがこの種の比較は、有効な
署名をトレースしたり、コピーしたりすることによる偽
造にもろかった。
効な署名のサンプルとを比較することにより認証してい
た。この署名を特定のスケールに正規化することにより
署名の全体形状を登録したサンプル（即ちテンプレー
ト）と比較していた。ところがこの種の比較は、有効な
署名をトレースしたり、コピーしたりすることによる偽
造にもろかった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】したがって本発明の目
的は、有効な署名をトレースすることにより偽造された
署名を検出する方法を提供することである。
的は、有効な署名をトレースすることにより偽造された
署名を検出する方法を提供することである。
【０００４】
【課題を解決するための手段】本発明の一実施例によれ
ば、署名がトレースされると、通常そのトレースされた
署名はジッタを含む。このジッタは、署名をトレースす
るプロセスの際に人が行う多数の小さな修正から発生す
るものである。偽造は問題の署名にカーブ適合（曲線あ
てはめ）することにより検出される。このカーブ適合さ
れた署名の長さと、問題となっている署名の長さとを比
較する。問題の署名が偽造されたものである場合には、
カーブ適合された本物の署名よりもかなり長いジッタ量
を含む傾向がある。
ば、署名がトレースされると、通常そのトレースされた
署名はジッタを含む。このジッタは、署名をトレースす
るプロセスの際に人が行う多数の小さな修正から発生す
るものである。偽造は問題の署名にカーブ適合（曲線あ
てはめ）することにより検出される。このカーブ適合さ
れた署名の長さと、問題となっている署名の長さとを比
較する。問題の署名が偽造されたものである場合には、
カーブ適合された本物の署名よりもかなり長いジッタ量
を含む傾向がある。
【０００５】本発明の他の実施例によれば、有効な署名
のサンプルを収集し、各有効な署名のジッタ量を測定す
る。その後問題の署名の正当性をチェックする際に、ジ
ッタ量を有効な署名に含まれるジッタ量と比較する。こ
れによりジッタのある署名でもって有効署名を排除して
しまうのを阻止する。
のサンプルを収集し、各有効な署名のジッタ量を測定す
る。その後問題の署名の正当性をチェックする際に、ジ
ッタ量を有効な署名に含まれるジッタ量と比較する。こ
れによりジッタのある署名でもって有効署名を排除して
しまうのを阻止する。
【０００６】
【発明の実施の形態】図１は、署名認証システムのブロ
ック図を表し、同図において署名取得装置１０は得られ
た署名の電気信号をコンピュータ１２に与える。署名取
得装置１０はスキャナあるいは電子タブレットのような
装置である。コンピュータ１２は、問題となっている署
名の電子表示と、メモリ１４に登録されている有効署名
のサンプルから生成されたテンプレートとを比較する。
この比較した結果とユーザからの指示あるいはユーザへ
の指示がユーザインタフェース１６により行われる。ユ
ーザインタフェース１６は例えばマウスキーボード、タ
ッチスクリーンディスプレイのような装置である。問題
の署名の電子表示とメモリ１４に登録されたテンプレー
トを比較した後、コンピュータ１２は偽造を検出するた
めに問題の署名のジッタ量の測定を行う。このジッタの
測定により偽造が署名のトレース方法を用いて行われた
か否かを決定する。
ック図を表し、同図において署名取得装置１０は得られ
た署名の電気信号をコンピュータ１２に与える。署名取
得装置１０はスキャナあるいは電子タブレットのような
装置である。コンピュータ１２は、問題となっている署
名の電子表示と、メモリ１４に登録されている有効署名
のサンプルから生成されたテンプレートとを比較する。
この比較した結果とユーザからの指示あるいはユーザへ
の指示がユーザインタフェース１６により行われる。ユ
ーザインタフェース１６は例えばマウスキーボード、タ
ッチスクリーンディスプレイのような装置である。問題
の署名の電子表示とメモリ１４に登録されたテンプレー
トを比較した後、コンピュータ１２は偽造を検出するた
めに問題の署名のジッタ量の測定を行う。このジッタの
測定により偽造が署名のトレース方法を用いて行われた
か否かを決定する。
【０００７】図２は解析されるべき署名のサンプルを表
し、四角の部分３０は本発明を説明するための署名の一
部を示すが、本発明によるカーブ適合とジッタ測定は署
名全体に亘って実行することも可能である。図３は、四
角の部分３０内に含まれる署名の一部を示す。署名の一
部４０は、平滑なカーブではなく平滑に描かれたカーブ
から外れた変動を含んでいる。
し、四角の部分３０は本発明を説明するための署名の一
部を示すが、本発明によるカーブ適合とジッタ測定は署
名全体に亘って実行することも可能である。図３は、四
角の部分３０内に含まれる署名の一部を示す。署名の一
部４０は、平滑なカーブではなく平滑に描かれたカーブ
から外れた変動を含んでいる。
【０００８】図４は署名の一部４０とこの４０に適合さ
れたカーブ５０とを表す。カーブ５０は、Ｂスプライン
あるいは多角形の最小自乗誤差適合法のような通常の技
術を用いて署名の一部４０に適合する。このような技術
は「"Curve fitting with conic splines", by T. Pavl
idis, ACM Trans. Graphics 2, No. 1, 1983, 1-31.,Ne
w York, NY.」に記載されている。解析されるべき署名
は、サンプル点６０，６２，６４からなる。問題となっ
ている署名の実際の長さは、各サンプル点の間の距離を
測定し、それらの距離の和を計算することにより決定さ
れる。例えば、サンプル点６４と６６との間の距離がサ
ンプル点６６と６８との間の距離に加算され、そしてこ
れはサンプル点６８と７０との間の距離に加算される。
このプロセスを署名全体に亘って実行する。その後、実
際に測定された全長と、カーブ５０の全長と比較され
る。これら２つの長さは、下記の式１に示した比を計算
することにより比較される。 ジッタ＝１−ｌf／Σｌp （１） ただし、０≦ジッタ≦１ 式１において、ジッタ量は１−連続するサンプル点の間
の距離の和により除算される適合したカーブの全長であ
る。ここでｌfはカーブ５０の全長で、ｌpは例えばサン
プル点６８と７０のような連続するサンプル点の間の長
さで、この長さの和は、Σｌp により表される。ただ
し、ジッタ量は０以上１以下である。
れたカーブ５０とを表す。カーブ５０は、Ｂスプライン
あるいは多角形の最小自乗誤差適合法のような通常の技
術を用いて署名の一部４０に適合する。このような技術
は「"Curve fitting with conic splines", by T. Pavl
idis, ACM Trans. Graphics 2, No. 1, 1983, 1-31.,Ne
w York, NY.」に記載されている。解析されるべき署名
は、サンプル点６０，６２，６４からなる。問題となっ
ている署名の実際の長さは、各サンプル点の間の距離を
測定し、それらの距離の和を計算することにより決定さ
れる。例えば、サンプル点６４と６６との間の距離がサ
ンプル点６６と６８との間の距離に加算され、そしてこ
れはサンプル点６８と７０との間の距離に加算される。
このプロセスを署名全体に亘って実行する。その後、実
際に測定された全長と、カーブ５０の全長と比較され
る。これら２つの長さは、下記の式１に示した比を計算
することにより比較される。 ジッタ＝１−ｌf／Σｌp （１） ただし、０≦ジッタ≦１ 式１において、ジッタ量は１−連続するサンプル点の間
の距離の和により除算される適合したカーブの全長であ
る。ここでｌfはカーブ５０の全長で、ｌpは例えばサン
プル点６８と７０のような連続するサンプル点の間の長
さで、この長さの和は、Σｌp により表される。ただ
し、ジッタ量は０以上１以下である。
【０００９】有効な署名をトレースしたりあるいはコピ
ーすることにより得られた偽造署名は、ジッタ量がかな
り大きくなる傾向がある。ジッタは、偽造業者がオリジ
ナルの署名をトレースしたりコピーしたりする間、その
オリジナルの署名からの変動のために微少の修正を行う
ことにより発生する。その結果、署名のトレースあるい
はコピーにより実行される偽造した署名は、長い平滑な
動きにより行われた有効署名よりも変動量が大きい、即
ちジッタ量が大きい傾向がある。式１により示されたジ
ッタ量が０に近づくと問題の署名は非常にスムーズで、
トレースにより形成された偽造署名ではない可能性が大
きくなる。一方ジッタ量が１に近づくと問題となってい
る署名は、大量の修正即ち大きなジッタ量を含み、これ
はトレースによる偽造を意味する。
ーすることにより得られた偽造署名は、ジッタ量がかな
り大きくなる傾向がある。ジッタは、偽造業者がオリジ
ナルの署名をトレースしたりコピーしたりする間、その
オリジナルの署名からの変動のために微少の修正を行う
ことにより発生する。その結果、署名のトレースあるい
はコピーにより実行される偽造した署名は、長い平滑な
動きにより行われた有効署名よりも変動量が大きい、即
ちジッタ量が大きい傾向がある。式１により示されたジ
ッタ量が０に近づくと問題の署名は非常にスムーズで、
トレースにより形成された偽造署名ではない可能性が大
きくなる。一方ジッタ量が１に近づくと問題となってい
る署名は、大量の修正即ち大きなジッタ量を含み、これ
はトレースによる偽造を意味する。
【００１０】オリジナルの署名によるサンプルが存在し
ない場合でも、ジッタを測定することによりトレースに
よる偽造の高い確率があるか否かを決定することができ
る。例えば、０．５のようなしきい値を用いて偽造の可
能性をユーザに警告し、その結果ユーザの前で二度目の
署名を実行するよう要求することができる。有効な署名
のサンプルが得られた場合には、このサンプルの署名を
用いて、あるジッタ量が有効な署名内にあるか否かを決
定できる。上記のジッタの測定を有効な署名に対しても
実行することにより、その結果、この有効署名のサンプ
ルに対しジッタ量を決定することができる。たった１個
の有効署名しか得られない場合には、１個の有効ジッタ
量を用いて署名の正当性あるいは有効性を決定するしき
い値を設定する。このしきい値は、次式の式２により決
定することができる。ここで、ｊは有効署名のジッタの
測定量であり、Ｔはしきい値である。 Ｔ＝０．５（ｊ＋１） （２） 大量の有効署名が得られる場合には、有効署名に対する
有効なジッタ量の範囲をメモリ内に記憶できる。署名を
認証用に検査する場合には、問題の署名のジッタ量は、
有効な署名のしきい値あるいはジッタ量と比較する。検
査中の署名のジッタ量がしきい値を超えた場合、あるい
は有効署名のジッタ量の範囲から大きく外れた場合に
は、その署名は偽造であると見なされる。しきい値の上
限と下限を設定することにより測定値が、有効範囲から
大きく外れたか否かを決定できる。しきい値の上限は式
２により決定することができる。ここでｊは、有効署名
の最大ジッタ量とする。しきい値の下限は、下記の式３
により決定できる。ここでｊは、有効署名の最小ジッタ
量を表す。 Ｔ＝０．５ｊ （３）
ない場合でも、ジッタを測定することによりトレースに
よる偽造の高い確率があるか否かを決定することができ
る。例えば、０．５のようなしきい値を用いて偽造の可
能性をユーザに警告し、その結果ユーザの前で二度目の
署名を実行するよう要求することができる。有効な署名
のサンプルが得られた場合には、このサンプルの署名を
用いて、あるジッタ量が有効な署名内にあるか否かを決
定できる。上記のジッタの測定を有効な署名に対しても
実行することにより、その結果、この有効署名のサンプ
ルに対しジッタ量を決定することができる。たった１個
の有効署名しか得られない場合には、１個の有効ジッタ
量を用いて署名の正当性あるいは有効性を決定するしき
い値を設定する。このしきい値は、次式の式２により決
定することができる。ここで、ｊは有効署名のジッタの
測定量であり、Ｔはしきい値である。 Ｔ＝０．５（ｊ＋１） （２） 大量の有効署名が得られる場合には、有効署名に対する
有効なジッタ量の範囲をメモリ内に記憶できる。署名を
認証用に検査する場合には、問題の署名のジッタ量は、
有効な署名のしきい値あるいはジッタ量と比較する。検
査中の署名のジッタ量がしきい値を超えた場合、あるい
は有効署名のジッタ量の範囲から大きく外れた場合に
は、その署名は偽造であると見なされる。しきい値の上
限と下限を設定することにより測定値が、有効範囲から
大きく外れたか否かを決定できる。しきい値の上限は式
２により決定することができる。ここでｊは、有効署名
の最大ジッタ量とする。しきい値の下限は、下記の式３
により決定できる。ここでｊは、有効署名の最小ジッタ
量を表す。 Ｔ＝０．５ｊ （３）
【００１１】有効署名の測定は、特に老人から得られた
署名について有効である。多くの老人は、手が震え大量
のジッタを有する署名を行う。その結果問題の署名のジ
ッタ量と、有効な署名から得られた有効ジッタ量の範囲
とを比較することにより、誤った偽造の警報が生成され
る可能性がある。
署名について有効である。多くの老人は、手が震え大量
のジッタを有する署名を行う。その結果問題の署名のジ
ッタ量と、有効な署名から得られた有効ジッタ量の範囲
とを比較することにより、誤った偽造の警報が生成され
る可能性がある。
【００１２】
【発明の効果】以上説明したように本発明の方法は、有
効な署名をトレースすることにより形成された偽造され
た署名を検出する方法を提供することであり、本発明の
一実施例によれば、署名がトレースされると、通常その
トレースされた署名はジッタを含む。このジッタは、署
名をトレースするプロセスの際に人が行う多数の小さな
修正から発生するものである。偽造は問題の署名にカー
ブ適合することにより検出される。本発明の他の実施例
によれば、有効な署名のサンプルを収集し、各有効な署
名のジッタ量を測定する。その後問題の署名の正当性を
チェックする際に、ジッタ量を有効な署名に含まれるジ
ッタ量と比較する。これによりジッタのある署名でもっ
て有効署名を排除してしまうのを阻止する。
効な署名をトレースすることにより形成された偽造され
た署名を検出する方法を提供することであり、本発明の
一実施例によれば、署名がトレースされると、通常その
トレースされた署名はジッタを含む。このジッタは、署
名をトレースするプロセスの際に人が行う多数の小さな
修正から発生するものである。偽造は問題の署名にカー
ブ適合することにより検出される。本発明の他の実施例
によれば、有効な署名のサンプルを収集し、各有効な署
名のジッタ量を測定する。その後問題の署名の正当性を
チェックする際に、ジッタ量を有効な署名に含まれるジ
ッタ量と比較する。これによりジッタのある署名でもっ
て有効署名を排除してしまうのを阻止する。
【図１】署名を認証するシステムのブロック図
【図２】解析されるべき署名を表す図
【図３】図２の署名の一部を表す図
【図４】カーブ適合した後の図３の署名の一部を表す図
１０ 署名取得装置 １２ コンピュータ １４ メモリ １６ ユーザインタフェース ３０ 四角の部分 ４０ 署名の一部 ５０ カーブ ６０，６２，６４，６６，６８，７０ サンプル点
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06T 7/00 570
Claims (2)
- 【請求項１】 署名の複数のサンプル点（６０，６２）
を得るステップと、前記複数のサンプル点に属する連続
するサンプル点（６０，６２）の間の距離の和を計算す
るステップと、 曲線（５０）を署名にあてはめるステップと、 前記曲線の長さを測定するステップと、 前記距離の和を前記曲線の長さと比較することにより署
名を認証するステップとを有することを特徴とする署名
の認証方法。 - 【請求項２】 前記認証するステップは、前記距離の和
と前記曲線（５０）の長さの比を計算することを含むこ
とを特徴とする請求項１に記載の方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US508573 | 1995-07-27 | ||
| US08/508,573 US5745592A (en) | 1995-07-27 | 1995-07-27 | Method for detecting forgery in a traced signature by measuring an amount of jitter |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0944667A JPH0944667A (ja) | 1997-02-14 |
| JP3136270B2 true JP3136270B2 (ja) | 2001-02-19 |
Family
ID=24023255
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP08184628A Expired - Fee Related JP3136270B2 (ja) | 1995-07-27 | 1996-07-15 | 署名の認証方法 |
Country Status (7)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5745592A (ja) |
| EP (1) | EP0756250B1 (ja) |
| JP (1) | JP3136270B2 (ja) |
| KR (1) | KR100404489B1 (ja) |
| CA (1) | CA2179551C (ja) |
| DE (1) | DE69625649T2 (ja) |
| MX (1) | MX9602921A (ja) |
Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6633671B2 (en) | 1998-01-28 | 2003-10-14 | California Institute Of Technology | Camera-based handwriting tracking |
| US7456820B1 (en) | 1999-05-25 | 2008-11-25 | Silverbrook Research Pty Ltd | Hand drawing capture via interface surface |
| US6687390B2 (en) * | 2001-12-04 | 2004-02-03 | Applied Neural Conputing Ltd. | System for and method of web signature recognition system based on object map |
| ATE354834T1 (de) * | 2002-03-15 | 2007-03-15 | Computer Sciences Corp | Verfahren und vorrichtungen zur analyse von schrift in dokumenten |
| US8521484B2 (en) * | 2010-06-02 | 2013-08-27 | Livermore Software Technology Corp. | Curve matching for parameter identification |
| KR101598331B1 (ko) * | 2015-12-11 | 2016-03-14 | 주식회사 시큐브 | 시간분할 세그먼트 블록 기반 수기서명 인증 시스템 및 방법 |
| US20200167772A1 (en) | 2018-11-24 | 2020-05-28 | Walmart Apollo, Llc | System and method for detecting signature forgeries |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CH615032A5 (en) * | 1977-01-11 | 1979-12-28 | Pieter De Bruyne | Method for checking the authenticity of a signature |
| US4286255A (en) * | 1979-02-22 | 1981-08-25 | Burroughs Corporation | Signature verification method and apparatus |
| FR2649510B1 (fr) * | 1989-07-06 | 1991-12-20 | Collot Richard | Procede et systemes de verification de signatures a optimisation de parametres statiques |
| EP0483391B1 (en) * | 1990-10-27 | 1998-08-05 | International Business Machines Corporation | Automatic signature verification |
| US5559895A (en) * | 1991-11-08 | 1996-09-24 | Cornell Research Foundation, Inc. | Adaptive method and system for real time verification of dynamic human signatures |
| CA2097095A1 (en) * | 1992-07-29 | 1994-01-30 | Frank William Sinden | Method of normalizing handwritten symbols |
| US5699456A (en) * | 1994-01-21 | 1997-12-16 | Lucent Technologies Inc. | Large vocabulary connected speech recognition system and method of language representation using evolutional grammar to represent context free grammars |
| US5623555A (en) * | 1994-04-18 | 1997-04-22 | Lucent Technologies Inc. | Method and apparatus for handwriting decompression using estimated timing information |
-
1995
- 1995-07-27 US US08/508,573 patent/US5745592A/en not_active Expired - Lifetime
-
1996
- 1996-06-20 CA CA002179551A patent/CA2179551C/en not_active Expired - Fee Related
- 1996-07-15 JP JP08184628A patent/JP3136270B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 1996-07-17 DE DE69625649T patent/DE69625649T2/de not_active Expired - Lifetime
- 1996-07-17 EP EP96305231A patent/EP0756250B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1996-07-22 MX MX9602921A patent/MX9602921A/es not_active IP Right Cessation
- 1996-07-26 KR KR1019960030598A patent/KR100404489B1/ko not_active IP Right Cessation
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP0756250B1 (en) | 2003-01-08 |
| CA2179551A1 (en) | 1997-01-28 |
| KR970007706A (ko) | 1997-02-21 |
| EP0756250A3 (en) | 1999-03-10 |
| JPH0944667A (ja) | 1997-02-14 |
| US5745592A (en) | 1998-04-28 |
| DE69625649T2 (de) | 2003-08-21 |
| KR100404489B1 (ko) | 2004-03-31 |
| CA2179551C (en) | 2000-03-14 |
| EP0756250A2 (en) | 1997-01-29 |
| MX9602921A (es) | 1998-04-30 |
| DE69625649D1 (de) | 2003-02-13 |
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