JP4004785B2 - 署名照合装置、署名照合方法およびその方法をコンピュータに実行させるプログラム - Google Patents
署名照合装置、署名照合方法およびその方法をコンピュータに実行させるプログラム Download PDFInfo
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、用紙上などに筆記された署名を読み込んであらかじめ登録された署名と照合する署名照合装置、署名照合方法およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
現在、クレジットカードによる決済などは署名という形で本人の確認を取っている。すなわち、筆記された署名とあらかじめ登録されている署名とを照合することによって、個人の同一性を確認している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
この照合を自動化・機械化するための研究が従来からおこなわれているが、十分な正確性や信頼性を有するシステムはまだ実用化されていない。そのため、現時点では署名の照合はもっぱら人間の目視によっておこなわれており、カード決済の増加にともなう作業負担の増加、処理時間の増大などの問題を生じていた。
【０００４】
この発明は上記従来技術による問題点を解決するため、署名間の照合を高精度におこなうことが可能な署名照合装置、署名照合方法およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムを提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１に記載の発明にかかる署名照合装置は、入力した署名画像があらかじめ登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかを固有値解析にもとづいて判定する第１の照合手段と、前記第１の照合手段によって本人により筆記されたと判定された署名画像が、前記登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかをＤＰマッチングにもとづいて判定する第２の照合手段と、前記第１の照合手段によって本人以外により筆記されたと判定された署名画像が、前記登録された署名画像の本人以外により筆記されたものであるかどうかをＤＰマッチングにもとづいて判定する第３の照合手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００６】
この請求項１に記載の発明によれば、第１の照合手段における照合結果の正当性が第２の照合手段または第３の照合手段によって検証される。
【０００７】
また、請求項２に記載の発明にかかる署名照合装置は、前記請求項１に記載の発明において、前記第１の照合手段が、前記入力した署名画像を構成する各文字の画像を重複する複数の領域すなわち複数の分割文字画像に分割する第１の文字分割手段と、前記登録された署名画像を構成する各文字の画像を重複する複数の領域すなわち複数の分割文字画像に分割する第２の文字分割手段と、前記第１の文字分割手段によって分割されたそれぞれの分割文字画像と前記第２の文字分割手段によって分割されたそれぞれの分割文字画像との距離値を算出する距離値算出手段と、前記距離値算出手段によって算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかを判定する判定手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００８】
この請求項２に記載の発明によれば、署名間の照合は署名内の各文字をさらに分割した分割文字ごとにおこなわれる。
【０００９】
また、請求項３に記載の発明にかかる署名照合装置は、前記請求項１に記載の発明において、前記第２の照合手段が、前記入力した署名画像を平滑化する平滑化手段と、前記平滑化手段によって平滑化された署名画像と前記登録された署名画像との距離値を算出する距離値算出手段と、前記距離値算出手段によって算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかを判定する判定手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１０】
この請求項３に記載の発明によれば、署名間の微小な位置ずれや線幅の差異などが平滑化によって無効化される。
【００１１】
また、請求項４に記載の発明にかかる署名照合装置は、前記請求項１に記載の発明において、前記第３の照合手段が、前記入力した署名画像を細線化する細線化手段と、前記細線化手段によって細線化された署名画像内の特徴点を特定する特徴点特定手段と、前記細線化手段によって細線化された署名画像を、前記特徴点特定手段によって特定された特徴点を強調しながら平滑化する平滑化手段と、前記平滑化手段によって平滑化された署名画像と前記登録された署名画像との距離値を算出する距離値算出手段と、前記距離値算出手段によって算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人以外により筆記されたものであるかどうかを判定する判定手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１２】
この請求項４に記載の発明によれば、署名間の微小な位置ずれや線幅の差異などが無効化されるとともに、署名間の照合はその特徴点の分布の類似性を重視しておこなわれる。
【００１３】
また、請求項５に記載の発明にかかる署名照合装置は、前記請求項４に記載の発明において、前記平滑化手段が、前記細線化手段によって細線化された署名画像に平滑化フィルタをかけるとともに、前記特徴点特定手段によって特定された特徴点には前記平滑化フィルタを複数回かけることを特徴とする。
【００１４】
この請求項５に記載の発明によれば、署名間の照合は平滑化フィルタの重複によって強調された特徴点の分布の類似性を重視しておこなわれる。
【００１５】
また、請求項６に記載の発明にかかる署名照合装置は、入力した署名画像を構成する各文字の画像を重複する複数の領域すなわち複数の分割文字画像に分割する第１の文字分割手段と、あらかじめ登録された署名画像を構成する各文字の画像を重複する複数の領域すなわち複数の分割文字画像に分割する第２の文字分割手段と、前記第１の文字分割手段によって分割されたそれぞれの分割文字画像と前記第２の文字分割手段によって分割されたそれぞれの分割文字画像との距離値を算出する距離値算出手段と、前記距離値算出手段によって算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかを判定する判定手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１６】
この請求項６に記載の発明によれば、署名間の照合は署名内の各文字をさらに分割した分割文字ごとにおこなわれる。
【００１７】
また、請求項７に記載の発明にかかる署名照合装置は、前記請求項６に記載の発明において、さらに、前記第１の文字分割手段によって分割されたそれぞれの分割文字画像をハフ変換する第１の画像変換手段と、前記第２の文字分割手段によって分割されたそれぞれの分割文字画像をハフ変換する第２の画像変換手段と、を備え、前記距離値算出手段は、前記第１の画像変換手段によって変換された後の分割文字画像と前記第２の画像変換手段によって変換された後の分割文字画像との距離値を算出することを特徴とする。
【００１８】
この請求項７に記載の発明によれば、署名間の照合は署名内の分割文字ごとに、その直線成分の類似性を重視しておこなわれる。
【００１９】
また、請求項８に記載の発明にかかる署名照合装置は、前記請求項７に記載の発明において、さらに、前記第１の画像変換手段により変換された後の分割文字画像の特徴点を強調する第１の画像強調手段と、前記第２の画像変換手段により変換された後の分割文字画像の特徴点を強調する第２の画像強調手段と、を備え、前記距離値算出手段は、前記第１の画像強調手段によってその特徴点を強調された分割文字画像と前記第２の画像強調手段によってその特徴点を強調された分割文字画像との距離値を算出することを特徴とする。
【００２０】
この請求項８に記載の発明によれば、署名間の照合は署名内の分割文字ごとに、その直線成分の類似性を重視しておこなわれる。
【００２１】
また、請求項９に記載の発明にかかる署名照合装置は、入力した署名画像を平滑化する平滑化手段と、前記平滑化手段によって平滑化された署名画像とあらかじめ登録された署名画像との距離値を算出する距離値算出手段と、前記距離値算出手段によって算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかを判定する判定手段と、を備えたことを特徴とする。
【００２２】
この請求項９に記載の発明によれば、署名間の微小な位置ずれや線幅の差異などが平滑化によって無効化される。
【００２３】
また、請求項１０に記載の発明にかかる署名照合装置は、入力した署名画像を細線化する細線化手段と、前記細線化手段によって細線化された署名画像内の特徴点を特定する特徴点特定手段と、前記細線化手段によって細線化された署名画像を、前記特徴点特定手段によって特定された特徴点を強調しながら平滑化する平滑化手段と、前記平滑化手段によって平滑化された署名画像とあらかじめ登録された署名画像との距離値を算出する距離値算出手段と、前記距離値算出手段によって算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人以外により筆記されたものであるかどうかを判定する判定手段と、を備えたことを特徴とする。
【００２４】
この請求項１０に記載の発明によれば、署名間の微小な位置ずれや線幅の差異などが無効化されるとともに、署名間の照合はその特徴点の分布の類似性を重視しておこなわれる。
【００２５】
また、請求項１１に記載の発明にかかる署名照合方法は、入力した署名画像があらかじめ登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかを固有値解析にもとづいて判定する第１の照合工程と、前記第１の照合工程で本人により筆記されたと判定された署名画像が、前記登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかをＤＰマッチングにもとづいて判定する第２の照合工程と、前記第１の照合工程で本人以外により筆記されたと判定された署名画像が、前記登録された署名画像の本人以外により筆記されたものであるかどうかをＤＰマッチングにもとづいて判定する第３の照合工程と、を含んだことを特徴とする。
【００２６】
この請求項１１に記載の発明によれば、第１の照合工程における照合結果の正当性が第２の照合工程または第３の照合工程において検証される。
【００２７】
また、請求項１２に記載の発明にかかる署名照合方法は、入力した署名画像を構成する各文字の画像を重複する複数の領域すなわち複数の分割文字画像に分割する第１の文字分割工程と、あらかじめ登録された署名画像を構成する各文字の画像を重複する複数の領域すなわち複数の分割文字画像に分割する第２の文字分割工程と、前記第１の文字分割工程で分割されたそれぞれの分割文字画像と前記第２の文字分割工程で分割されたそれぞれの分割文字画像との距離値を算出する距離値算出工程と、前記距離値算出工程で算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかを判定する判定工程と、を含んだことを特徴とする。
【００２８】
この請求項１２に記載の発明によれば、署名間の照合は署名内の各文字をさらに分割した分割文字ごとにおこなわれる。
【００２９】
また、請求項１３に記載の発明にかかる署名照合方法は、前記請求項１２に記載の発明において、さらに、前記第１の文字分割工程で分割されたそれぞれの分割文字画像をハフ変換する第１の画像変換工程と、前記第２の文字分割工程で分割されたそれぞれの分割文字画像をハフ変換する第２の画像変換工程と、を含み、前記距離値算出工程では、前記第１の画像変換工程で変換された後の分割文字画像と前記第２の画像変換工程で変換された後の分割文字画像との距離値を算出することを特徴とする。
【００３０】
この請求項１３に記載の発明によれば、署名間の照合は署名内の分割文字ごとに、その直線成分の類似性を重視しておこなわれる。
【００３１】
また、請求項１４に記載の発明にかかる署名照合方法は、前記請求項１３に記載の発明において、さらに、前記第１の画像変換工程で変換された後の分割文字画像の特徴点を強調する第１の画像強調工程と、前記第２の画像変換工程で変換された後の分割文字画像の特徴点を強調する第２の画像強調工程と、を含み、前記距離値算出工程では、前記第１の画像強調工程でその特徴点を強調された分割文字画像と前記第２の画像強調工程でその特徴点を強調された分割文字画像との距離値を算出することを特徴とする。
【００３２】
この請求項１４に記載の発明によれば、署名間の照合は署名内の分割文字ごとに、その直線成分の類似性を重視しておこなわれる。
【００３３】
また、請求項１５に記載の発明にかかる署名照合方法は、入力した署名画像を平滑化する平滑化工程と、前記平滑化工程で平滑化された署名画像とあらかじめ登録された署名画像との距離値を算出する距離値算出工程と、前記距離値算出工程で算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかを判定する判定工程と、を含んだことを特徴とする。
【００３４】
この請求項１５に記載の発明によれば、署名間の微小な位置ずれや線幅の差異などが平滑化によって無効化される。
【００３５】
また、請求項１６に記載の発明にかかる署名照合方法は、入力した署名画像を細線化する細線化工程と、前記細線化工程で細線化された署名画像内の特徴点を特定する特徴点特定工程と、前記細線化工程で細線化された署名画像を、前記特徴点特定工程で特定された特徴点を強調しながら平滑化する平滑化工程と、前記平滑化工程で平滑化された署名画像とあらかじめ登録された署名画像との距離値を算出する距離値算出工程と、前記距離値算出工程で算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人以外により筆記されたものであるかどうかを判定する判定工程と、を含んだことを特徴とする。
【００３６】
この請求項１６に記載の発明によれば、署名間の微小な位置ずれや線幅の差異などが無効化されるとともに、署名間の照合はその特徴点の分布の類似性を重視しておこなわれる。
【００３７】
また、請求項１７に記載の発明によれば、前記請求項１１〜請求項１６のいずれか一つに記載された方法がコンピュータによって実行される。
【００３８】
【発明の実施の形態】
以下に添付図面を参照して、この発明による署名照合装置、署名照合方法およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムの好適な実施の形態を詳細に説明する。
【００３９】
〔実施の形態１〕
まず、この発明の実施の形態１による署名照合装置のハードウエア構成について説明する。図１は、この発明の実施の形態１による署名照合装置のハードウエア構成を示す説明図である。同図において、１０１は装置全体を制御するＣＰＵを、１０２は基本入出力プログラムを記憶したＲＯＭを、１０３はＣＰＵ１０１のワークエリアとして使用されるＲＡＭを、それぞれ示している。
【００４０】
また、１０４はＣＰＵ１０１の制御にしたがってＨＤ（ハードディスク）１０５に対するデータのリード／ライトを制御するＨＤＤ（ハードディスクドライブ）を、１０５はＨＤＤ１０４の制御にしたがって書き込まれたデータを記憶するＨＤを、それぞれ示している。また、１０６はＣＰＵ１０１の制御にしたがってＦＤ（フロッピーディスク）１０７に対するデータのリード／ライトを制御するＦＤＤ（フロッピーディスクドライブ）を、１０７はＦＤＤ１０６の制御にしたがって書き込まれたデータを記憶する着脱自在のＦＤを、それぞれ示している。
【００４１】
また、１０８はカーソル、メニュー、ウィンドウ、あるいは文字や画像などの各種データを表示するディスプレイを、１０９は通信ケーブル１１０を介してネットワークＮＥＴに接続され、そのネットワークとＣＰＵ１０１とのインターフェースとして機能するネットワークボードを、それぞれ示している。また、１１１は文字、数値、各種指示などの入力のための複数のキーを備えたキーボードを、１１２は各種指示の選択や実行、処理対象の選択、カーソルの移動などをおこなうマウスを、それぞれ示している。
【００４２】
また、１１３は文字や画像を光学的に読み取るスキャナを、１１４はＣＰＵ１０１の制御にしたがって文字や画像を印刷するプリンタを、１１５は着脱可能な記録媒体であるＣＤ−ＲＯＭを、１１６はＣＤ−ＲＯＭ１１５に対するデータのリードを制御するＣＤ−ＲＯＭドライブを、１００は上記各部を接続するためのバスまたはケーブルを、それぞれ示している。
【００４３】
つぎに、この発明の実施の形態１による署名照合装置の機能的構成について説明する。図２は、この発明の実施の形態１による署名照合装置の構成を機能的に示す説明図である。この発明の実施の形態１による署名照合装置は、署名画像入力部２００、第１前処理部２０１、第２前処理部２０２、第３前処理部２０３、署名画像記憶部２０４、第１照合部２０５、第２照合部２０６および第３照合部２０７を含む構成である。
【００４４】
署名画像入力部２００は、紙面上に筆記された署名の標本化・量子化をおこない、所定の形式の画像データとして装置内に取り込む機能部である。図３は、署名画像入力部２００によって取り込まれた原画像の一例を示す説明図である。
【００４５】
つぎに、第１前処理部２０１は署名画像入力部２００から入力した原画像について、後述する第１照合部２０５による照合に先立つ前処理をおこなう機能部である。第１前処理部２０１は、さらに背景除去部２０１ａ、文字切り出し部２０１ｂ、正規化部２０１ｃおよび平滑化部２０１ｄを含む構成である。
【００４６】
図４は、第１前処理部２０１における前処理の手順を示すフローチャートである。このフローチャートに沿って、第１前処理部２０１内の上記各部の機能を説明する。まず、ステップＳ４０１で第１前処理部２０１は、その背景除去部２０１ａによって、署名画像入力部２００から入力した原画像の背景を除去する。すなわち、その値が所定の閾値に満たない画素の値を一律に０（画素なしすなわち白）にする。図５は、図３に示す原画像の背景除去後の状態を示す説明図である。
【００４７】
つぎに、ステップＳ４０２で第１前処理部２０１は、その文字切り出し部２０１ｂによって、ステップＳ４０１の背景除去後の原画像から署名を構成する個々の文字を切り出す。手書き文字列の中から個々の文字を自動的に分離する技術には種々のものが存在するが、その精度は十分でないので、本実施の形態ではまず操作者にマウス１１２などによって、各文字のおおよその範囲を手動で指定させるようにしている。そして、指定された範囲内の画像を切り出し、さらに当該画像の上・下・左・右の端部の余白（空白領域）を切り捨てることで、個々の文字部分のみを正確に切り出す。図６は、図５に示す背景除去後の原画像から切り出された各文字の画像を示す説明図である。
【００４８】
さらに、ステップＳ４０３で第１前処理部２０１は、その正規化部２０１ｃによって、ステップＳ４０２で切り出された各文字の画像を最近傍法で横３２ピクセル×縦３２ピクセルに正規化する。
【００４９】
つぎに、ステップＳ４０４で第１前処理部２０１は、その平滑化部２０１ｄによって、ステップＳ４０３による正規化後の各文字画像に平滑化フィルタをかける。この平滑化は照合する文字間の、画素単位の微小な位置ずれや線幅の差異などを吸収させるためにおこなうもので、本実施の形態では下記式に示す５×５のガウスフィルタを利用する。
【数１】
図７は、図６に示す各文字画像の正規化後および平滑化後の状態を示す説明図である。
【００５０】
そして、ステップＳ４０５で第１前処理部２０１は、上記前処理後の画像すなわち図７に示す各文字画像からなる署名画像を後述する署名画像記憶部２０４の第１署名画像記憶部２０４ａに保存する。
【００５１】
図２の残りの機能部の説明に戻り、つぎに第２前処理部２０２は署名画像入力部２００から入力した原画像について、後述する第２照合部２０６による照合に先立つ前処理をおこなう機能部である。第２前処理部２０２は、さらに背景除去部２０２ａ、署名切り出し部２０２ｂ、ノイズ除去部２０２ｃ、正規化部２０２ｄおよび平滑化部２０２ｅを含む構成である。
【００５２】
図８は、第２前処理部２０２における前処理の手順を示すフローチャートである。このフローチャートに沿って、第２前処理部２０２内の上記各部の機能を説明する。まず、ステップＳ８０１で第２前処理部２０２は、その背景除去部２０２ａによって、署名画像入力部２００から入力した原画像の背景を第１前処理部２０１の背景除去部２０１ａと同様に除去する。
【００５３】
つぎに、ステップＳ８０２で第２前処理部２０２は、その署名切り出し部２０２ｂによって、ステップＳ８０１による背景除去後の原画像から操作者が指定した範囲内の画像を切り出し、その上・下・左・右の端部の余白（空白領域）を切り捨てることで、原画像内の署名部分のみを切り出す。
【００５４】
さらに、ステップＳ８０３で第２前処理部２０２は、そのノイズ除去部２０２ｃによって、ステップＳ８０２で切り出された署名画像中のノイズ（孤立点など）を除去する。このノイズ除去には、本実施の形態ではメディアンフィルタを利用する。
【００５５】
つぎに、ステップＳ８０４で第２前処理部２０２は、その正規化部２０２ｄによって、ステップＳ８０３によるノイズ除去後の署名画像を最近傍法で横１２８ピクセル×縦３２ピクセルに正規化する。図９は、図３に示す原画像から背景除去を経て切り出された署名画像の、ノイズ除去後および正規化後の状態を示す説明図である。
【００５６】
さらに、ステップＳ８０５で第２前処理部２０２は、その平滑化部２０２ｅによって、ステップＳ８０４による正規化後の署名画像に平滑化フィルタをかける。この平滑化は照合する署名間の、画素単位の微小な位置ずれや線幅の差異などを吸収させるためにおこなうもので、本実施の形態では下記式に示す１１×１１のガウスフィルタを利用する。
【数２】
【００５７】
そして、ステップＳ８０６で第２前処理部２０２は、上記前処理後の署名画像を後述する署名画像記憶部２０４の第２署名画像記憶部２０４ｂに保存する。
【００５８】
図２の残りの機能部の説明に戻り、つぎに第３前処理部２０３は署名画像入力部２００から入力した原画像について、後述する第３照合部２０７による照合に先立つ前処理をおこなう機能部である。第３前処理部２０３は、さらに背景除去部２０３ａ、署名切り出し部２０３ｂ、ノイズ除去部２０３ｃ、正規化部２０３ｄ、細線化部２０３ｅ、特徴点特定部２０３ｆおよび平滑化部２０３ｇを含む構成である。
【００５９】
図１０は、第３前処理部２０３における前処理の手順を示すフローチャートである。このフローチャートに沿って、第３前処理部２０３内の上記各部の機能を説明する。第３前処理部２０３は、ステップＳ１００１で背景除去部２０３ａによる原画像の背景除去、ステップＳ１００２で署名切り出し部２０３ｂによる署名部分の切り出し、ステップＳ１００３でノイズ除去部２０３ｃによるノイズ除去、ステップＳ１００４で正規化部２０３ｄによる正規化を、それぞれ第２前処理部２０２のステップＳ８０１〜ステップＳ８０４と同様におこなう。
【００６０】
つぎに、ステップＳ１００５で第３前処理部２０３は、その細線化部２０３ｅによって、ステップＳ１００１〜ステップＳ１００４の各処理後の署名画像について細線化をおこなう。細線化とは線図形を線幅が１の芯線にまで細くする処理をいい、広く知られた技術であるので説明を省略する。図１１は、図３に示す原画像から背景の除去、署名部分の切り出し、ノイズの除去および所定サイズへの正規化を経て細線化された署名画像を示す説明図である。
【００６１】
つぎに、ステップＳ１００６で第３前処理部２０３は、その特徴点特定部２０３ｆによって、ステップＳ１００５による細線化後の署名画像をラベリングして交点や折点などの特徴点を特定する。ここで、交点とは図１１の点１１００に示すように、二本以上の線が交差する点であり、折点とは同図の点１１０１に示すように、一本の線が折れ曲がる点（二本の線が衝突する点、と言ってもよい）である。
【００６２】
そして、ステップＳ１００７で第３前処理部２０３は、その平滑化部２０３ｇによって、ステップＳ１００５による細線化後の署名画像に平滑化フィルタをかける。この平滑化は上述の（２）式に示すのと同一のガウスフィルタによっておこなうが、第２前処理部２０２の平滑化部２０２ｅが各画素に１回ずつ上記フィルタをかけるのに対し、第３前処理部２０３の平滑化部２０３ｇは特徴点特定部２０３ｆによって特定された交点、および折点の画素には上記フィルタを重複してかける点が異なっている。具体的には、交点の画素には４回、折点の画素には２回、それ以外の点の画素には１回ずつ上記のガウスフィルタをかける。
【００６３】
このガウスフィルタは図１２に示すような特性を有しており、注目画素からの距離によってなだらかに減少する係数を周辺画素に掛け合わせて、注目画素の値に足し合わせることになるので、ガウスフィルタの重なり回数の多い交点や折点、あるいはその周辺の点の画素ほど画素値が増加することになる。すなわち、第３前処理部２０３の平滑化部２０３ｇは、交点や折点にガウスフィルタを重複してかけることで、これらの特徴点を強調しながら画像全体の平滑化をおこなっていることになる。図１３は、図１１に示す細線化画像が特徴点を強調されつつ平滑化された後の状態を示す説明図である。
【００６４】
そして、ステップＳ１００８で第３前処理部２０３は、上記前処理後の画像すなわち図１３に示すような署名画像を後述する署名画像記憶部２０４の第３署名画像記憶部２０４ｃに保存する。
【００６５】
図２の残りの機能部の説明に戻り、つぎに署名画像記憶部２０４は、署名画像入力部２００によって入力された原画像から第１前処理部２０１〜第３前処理部２０３の各前処理を経て切り出されたそれぞれの署名画像を保持する機能部である。署名画像記憶部２０４は、さらに第１署名画像記憶部２０４ａ、第２署名画像記憶部２０４ｂおよび第３署名画像記憶部２０４ｃを含む構成である。
【００６６】
あらかじめ複数人に、それぞれ本人自身の手になる署名を複数個、本実施の形態では１人につき５つずつ筆記させ、これらを署名画像入力部２００から取り込んで、第１前処理部２０１〜第３前処理部２０３による前処理をおこなっておく。そして、第１前処理部２０１による前処理後の署名画像を第１署名画像記憶部２０４ａに、第２前処理部２０２による前処理後の署名画像を第２署名画像記憶部２０４ｂに、また第３前処理部２０３による前処理後の署名画像を第３署名画像記憶部２０４ｃに、それぞれ蓄積しておく。なお、１人につき５つ採取されたこれらの署名画像は、後述する第１照合部２０５〜第３照合部２０７での照合の照合元となる署名画像であり、以下では「登録署名」と総称する。
【００６７】
また、第１署名画像記憶部２０４ａ〜第３署名画像記憶部２０４ｃには、上記登録署名との照合の対象となる署名画像も、署名画像入力部２００からそれぞれ第１前処理部２０１〜第３前処理部２０３による前処理を経て蓄積される。なお、この登録署名と照合される署名画像を以下では「照合署名」と総称する。
【００６８】
つぎに、第１照合部２０５は、署名画像記憶部２０４の第１署名画像記憶部２０４ａに保持された登録署名と照合署名とを固有値解析によって照合する機能部である。第１照合部２０５は、さらに署名読み出し部２０５ａ、文字分割部２０５ｂ、固有値・固有ベクトル算出部２０５ｃ、主成分算出部２０５ｄおよびマハラノビス距離算出部２０５ｅを含む構成である。まず、署名読み出し部２０５ａは、第１署名画像記憶部２０４ａから登録署名と照合署名とを読み出す機能部である。
【００６９】
文字分割部２０５ｂは、署名読み出し部２０５ａによって読み出された各署名内の各文字を、重複する複数の領域に分割する機能部である。まず、文字分割部２０５ｂは署名内の各文字（３２画素×３２画素）を、図１４に示す１６個の小領域（８画素×８画素）に分割する。つぎに、これらの小領域を隣り合うもの同士４つずつ組み合わせることで、１文字を最終的に図１５に示す９個の小領域（１６画素×１６画素）に分割する。この９つの各領域を以下ではそれぞれ「分割文字▲１▼」「分割文字▲２▼」・・・「分割文字▲９▼」と呼ぶ。
【００７０】
なお、上述の３２画素×３２画素という１文字の正規化サイズ、および互いに重複する９領域という１文字の分割方法は実験的に求められたものである。本出願人は同一文字を８×８、１６×１６、２４×２４、３２×３２の４通りに正規化して、それぞれを図１６に示す９通りの方法で分割したもの（なお、同図は正規化サイズが８×８の場合の分割方法を示している）について照合実験をおこなったのであるが、平均誤照合率のもっとも低かったのが３２×３２かつ９分割の組み合わせであった。
【００７１】
つぎに、固有値・固有ベクトル算出部２０５ｃは、文字分割部２０５ｂによって分割された各分割文字の固有値および固有ベクトルを算出する機能部、主成分算出部２０５ｄは、固有値・固有ベクトル算出部２０５ｃによって算出された固有値と固有ベクトルから各分割文字の主成分を算出する機能部、マハラノビス距離算出部２０５ｅは、主成分算出部２０５ｄによって算出された主成分をもちいて登録署名内の各分割文字と照合署名内の各分割文字との距離値を算出する機能部である。図１７を参照しながら、同図に示す分割文字▲１▼について登録署名と照合署名との距離値を算出する例によって、上記各部の機能を説明する。
【００７２】
固有値・固有ベクトル算出部２０５ｃは、文字分割部２０５ｂで分割された登録署名の各分割文字について、それぞれの固有値と固有ベクトルとを算出する。上述のように登録署名は１人につき５つあるので、同一人の登録署名の同一位置から分割された分割文字は５つずつ存在する。ある分割文字の固有値および固有ベクトルは、これら対応する５つの分割文字にもとづいて算出する。
【００７３】
まず、５つの分割文字について、それぞれの文字を構成する２５６個の画素（１６画素×１６画素）の値からなるベクトルを作成する。ｉ番目の登録署名のｊ番目の分割文字のベクトルをＢij、またｋ番目の登録署名のｉ番目の画素の値をｘkiで表すと、図１７に示す登録署名の分割文字▲１▼について作成される５つのベクトルは下記式のようになる。
【数３】
【００７４】
つぎに、これらのベクトルより分散共分散行列Ｓを求める。
【数４】
【００７５】
ここで、分散共分散行列では分散が大きいときに、正しいデータを取ることができないことがある。これは、分散が大きいと小さいデータが無視され桁落ちが起きるためである。そこで、この分散共分散行列を標準偏差で標準化し、相関行列Ｒを求める。
【数５】
【００７６】
そして、この相関行列Ｒから、「ヤコビ法」と呼ばれる方式によって２５６個の固有値と当該固有値に対応する固有ベクトルとを算出する。
【００７７】
つぎに、主成分算出部２０５ｄは、固有値・固有ベクトル算出部２０５ｃで算出された固有値と固有ベクトルから各分割文字の主成分を算出する。主成分とは、多変量を情報の損失量（主成分からの誤差）が最小となるように互いに独立な少数の変数で定義したものである。本実施の形態では、固有値・固有ベクトル算出部２０５ｃで算出された固有値を降順にソートして、その値がある閾値（たとえば１．０）以上であるｍ個の固有値を主成分とする。各主成分は下記式によって表される。
【数６】
【００７８】
つぎに、マハラノビス距離算出部２０５ｅは、主成分算出部２０５ｄで算出された主成分をもちいて登録署名内の各分割文字と照合署名内の各分割文字との距離値、本実施の形態ではマハラノビス距離を算出する。各登録署名において分割文字▲１▼を構成する各画素の値（すなわち上述の（３）式に示す各ベクトルの値）、および照合署名内の分割文字▲１▼の各画素の値を、上述の（６）式に示すそれぞれの主成分の式に代入したものを図１８のように定義する。
【００７９】
登録署名内の分割文字▲１▼と照合署名内の分割文字▲１▼とのマハラノビス距離Ｄは、下記計算式によって求められる。
【数７】
なお、上記式におけるｌ’およびλ’は、５つある登録署名のそれぞれの分割文字▲１▼の、ｍ個の主成分からなる下記式のようなベクトル
【数８】
にもとづいて、上記と同様にして得られたその相関行列から、上記と同様にヤコビ法によって得られた固有値および固有ベクトルである。
【００８０】
上記によって各分割文字ごとの距離が求められるので、つぎに第１照合部２０５は登録署名と照合署名との署名全体としてのマハラノビス距離Ｄｓを、下記式によって算出する。
【数９】
【００８１】
そして、この距離が所定の閾値以下であれば、照合署名は登録署名の筆記者本人により筆記されたものである、すなわち本人署名であると判定し、さらにその判定で正しいかどうかを後述する第２照合部２０６にチェックさせる。また、上記距離が所定の閾値を上回っていれば、照合署名は登録署名の筆記者以外により筆記されたものである、すなわち他人署名であると判定し、さらにその判定で正しいかどうかを後述する第３照合部２０７にチェックさせる。
【００８２】
図１９は、第１照合部２０５における照合処理の手順を示すフローチャートである。ステップＳ１９０１で、第１照合部２０５は、注目文字が署名中の何番目の文字であるかを示す変数ｍを１に、また登録署名が読み出し済みであるかどうかを示すフラグｆｌａｇを０に、それぞれ初期化する。
【００８３】
つぎに、ステップＳ１９０２で第１照合部２０５は上記フラグをチェックし、フラグが０すなわちまだ登録署名を読み出していないときは（ステップＳ１９０２：Ｙｅｓ）、ステップＳ１９０３以下の処理に移行する。
【００８４】
ステップＳ１９０３で、第１照合部２０５はその署名読み出し部２０５ａによって、署名画像記憶部２０４の第１署名画像記憶部２０４ａに保持された、同一人の５つの登録署名から、それぞれｍ番目の文字を読み出す。つぎに、ステップＳ１９０４で第１照合部２０５はその文字分割部２０５ｂによって、ステップＳ１９０３で読み出した各文字を重複する９領域、すなわち９つの分割文字に分割する。そして、ステップＳ１９０５で第１照合部２０５は、登録署名が読み出し済みであることを示すフラグｆｌａｇを１にした後、再度ステップＳ１９０２のフラグチェックに移行する。
【００８５】
ステップＳ１９０２のチェックで上記フラグが１、すなわちすでに登録署名を読み出しているときは（ステップＳ１９０２：Ｎｏ）、第１照合部２０５はステップＳ１９０６以下の処理に移行する。
【００８６】
ステップＳ１９０６で、第１照合部２０５はその署名読み出し部２０５ａによって、署名画像記憶部２０４の第１署名画像記憶部２０４ａに保持された照合署名内のｍ番目の文字を読み出す。つぎに、ステップＳ１９０７で第１照合部２０５はその文字分割部２０５ｂによって、ステップＳ１９０６で読み出した文字を重複する９領域、すなわち９つの分割文字に分割する。
【００８７】
そして、ステップＳ１９０８で第１照合部２０５はその固有値・固有ベクトル算出部２０５ｃによって、ステップＳ１９０３で読み出した文字内の各分割文字について、その固有値と固有ベクトルとを算出する。つぎに、ステップＳ１９０９で第１照合部２０５はその主成分算出部２０５ｄによって、ステップＳ１９０８で算出した固有値と固有ベクトルから各分割文字の主成分を算出する。さらに、ステップＳ１９１０で第１照合部２０５はそのマハラノビス距離算出部２０５ｅによって、ステップＳ１９０９で算出した主成分をもちいて、登録署名内の各分割文字と照合署名内の各分割文字とのマハラノビス距離を算出する。
【００８８】
上記のようにしてｍ番目の文字内の各分割文字の距離値算出を終えると、ステップＳ１９１１で第１照合部２０５はｍが署名内の総文字数に達しているかどうか、すなわち署名内のすべての文字についてステップＳ１９０６〜ステップＳ１９１０の処理を終えたかどうかを判定する。そして、まだ途中の文字であるときは（ステップＳ１９１１：Ｎｏ）、ステップＳ１９１２で変数ｍをインクリメントするとともにフラグｆｌａｇを０に初期化してから、再度ステップＳ１９０２に移行して、つぎの文字について上記と同様の処理をおこなう。
【００８９】
また、署名内のすべての文字について上記処理を終えているときは（ステップＳ１９１１：Ｙｅｓ）、ステップＳ１９１３に移行する。ステップＳ１９１３で、第１照合部２０５はステップＳ１９１０で算出した各分割文字の距離値の重み付き和を取って、署名全体の距離値を算出する。つぎに、ステップＳ１９１４で第１照合部２０５はこの距離値を所定の閾値と比較して、当該閾値以下であれば（ステップＳ１９１４：Ｙｅｓ）本人署名、当該閾値を上回っていれば（ステップＳ１９１４：Ｎｏ）他人署名と判定する。
【００９０】
そして、第１照合部２０５は本人署名については後述する第２照合部２０６に、他人署名については後述する第３照合部２０７に指示して、それぞれ本人とし他人とした判定に誤りがないかどうかを検証させる。したがって、上記フローチャートによる照合の後、本人署名については後述する第２照合部２０６の、図２０に示すフローチャートによる照合が、他人署名については後述する第３照合部２０７の、図２１に示すフローチャートによる照合が、それぞれおこなわれることになる。
【００９１】
図２の残りの機能部の説明に戻り、つぎに第２照合部２０６は、署名画像記憶部２０４の第２署名画像記憶部２０４ｂに保持された登録署名と照合署名とをＤＰマッチングによって照合する機能部である。第２照合部２０６は、さらに署名読み出し部２０６ａ、ｘ軸方向ＤＰ距離算出部２０６ｂおよびｙ軸方向ＤＰ距離算出部２０６ｃを含む構成である。
【００９２】
図２０は、第２照合部２０６における照合処理の手順を示すフローチャートである。このフローチャートに沿って、第２照合部２０６内の上記各部の機能を説明ずる。まず、ステップＳ２００１で第２照合部２０６は、その署名読み出し部２０６ａによって、署名画像記憶部２０４の第２署名画像記憶部２０４ｂから一人分の登録署名と照合署名とを読み出す。
【００９３】
つぎに、ステップＳ２００２で第２照合部２０６は、そのｘ軸方向ＤＰ距離算出部２０６ｂによって、ステップＳ２００１で読み出した登録署名と照合署名のｘ軸方向のＤＰ距離Ｄｘを算出する。ただ上述のように登録署名は５つあるので、そのそれぞれと照合署名とのｘ軸方向のＤＰ距離を算出し、これらの距離のうち小さいもの３つの平均値を求めるＤｘとする。
【００９４】
つぎに、ステップＳ２００３で第２照合部２０６は、そのｙ軸方向ＤＰ距離算出部２０６ｃによって、ステップＳ２００１で読み出した登録署名と照合署名のｙ軸方向のＤＰ距離Ｄｙを算出する。ここでも上記と同様に、５つの登録署名とのそれぞれの距離値のうち小さいものから３つの平均値を求めるＤｙとする。なお、このｘ軸方向ＤＰ距離算出部２０６ｂおよびｙ軸方向ＤＰ距離算出部２０６ｃにおけるＤＰ距離の算出手順は公知であるので、詳細な説明を省略する。
【００９５】
そして、ステップＳ２００４で第２照合部２０６は、下記計算式によってステップＳ２００２で算出したｘ軸方向のＤＰ距離ＤｘおよびステップＳ２００３で算出したｙ軸方向のＤＰ距離Ｄｙを合成して、登録署名と照合署名との距離値Ｄを算出する。
【数１０】
【００９６】
続くステップＳ２００５で第２照合部２０６は、この距離値Ｄが所定の閾値以下であれば（ステップＳ２００５：Ｙｅｓ）本人署名と判定する。すなわち、第１照合部２０５による判定結果を支持する。逆に、この距離値が閾値を上回っていれば（ステップＳ２００５：Ｎｏ）他人署名と判定し、第１照合部２０５による判定結果を覆す。
【００９７】
なお、この第２照合部２０６による照合は、実験的に「他人を見つけ出しやすい方法」、すなわち他の手法では誤って本人のものと判定されるような署名でも、他人のものであると正しく判定できる可能性の高いことが分かっている。したがって、第１照合部２０５で本人と判定された署名についてこの第２照合部２０６による再度の判定をおこなうことで、いったん本人とされたものが他人による署名として棄却される可能性が高くなり、最終的な照合の精度を向上させることができる。
【００９８】
図２の残りの機能部の説明に戻り、つぎに第３照合部２０７は、署名画像記憶部２０４の第３署名画像記憶部２０４ｃに保持された登録署名と照合署名とをＤＰマッチングによって照合する機能部である。第３照合部２０７は、さらに署名読み出し部２０７ａ、ｘ軸方向ＤＰ距離算出部２０７ｂおよびｙ軸方向ＤＰ距離算出部２０７ｃを含む構成である。
【００９９】
図２１は、第３照合部２０７における照合処理の手順を示すフローチャートである。このフローチャートに沿って、第３照合部２０７内の上記各部の機能を説明する。まず、ステップＳ２１０１で第３照合部２０７は、その署名読み出し部２０７ａによって、署名画像記憶部２０４の第３署名画像記憶部２０４ｃから一人分の登録署名と照合署名とを読み出す。
【０１００】
つぎに、ステップＳ２１０２で第３照合部２０７は、ステップＳ２１０１で読み出した登録署名と照合署名のｘ軸方向のＤＰ距離Ｄｘをそのｘ軸方向ＤＰ距離算出部２０７ｂによって、またステップＳ２１０３でそのｙ軸方向のＤＰ距離Ｄｙをｙ軸方向ＤＰ距離算出部２０７ｃによって、それぞれ算出する。そして、ステップＳ２１０４でこれらを合成して両署名間の距離値Ｄを算出する。このステップＳ２１０２〜ステップＳ２１０４の処理は、第２照合部２０６による図２０のステップＳ２００２〜ステップＳ２００４の処理と同一である。
【０１０１】
そして、ステップＳ２１０５で第３照合部２０７は、ステップＳ２１０４で算出した距離値Ｄが所定の閾値以下であれば（ステップＳ２１０５：Ｙｅｓ）本人署名と判定する。すなわち、第１照合部２０５による判定結果を覆す。逆に、この距離値が閾値を上回っていれば（ステップＳ２１０５：Ｎｏ）他人署名と判断し、第１照合部２０５による判定結果を支持する。
【０１０２】
この第３照合部２０７は、上述のように、署名内の交点や折点などが特に強調されるような前処理を第３前処理部２０３におこなわせた上で照合をおこなっている。従来、署名間の照合は各文字の字形の類似性に注目しておこなわれていたのであるが、この第３照合部２０７は署名内での特徴点の分布状況、すなわち署名全体から見てどのあたりに交点があり、どのあたりに折点があるか、あるいはどのあたりにこれらの特徴点が集中しているかなどの特徴に、各人の筆記の特徴が表れているものと見て、上述のような前処理を施した上で照合をおこなうわけである。
【０１０３】
なお、ここでは平滑化後の署名画像をそのまま照合にもちいているが、特徴点をさらに際立たせるために、平滑化の後さらに画素値が所定値以下である画素を０（白）にする前処理を加えてもよい。たとえば、署名内の画素値の最大値の７０％に満たない画素は、一律に値を０にしてしまう。このようにすることで、相対的に画素値の高い画素すなわちガウスフィルタによる強調度合いの高い交点や折点、あるいはその周辺の点のみが画像内に残される（画像内から取り出される、と言ってもよい）ので、これらの特徴点をより重視した照合がおこなえる。
【０１０４】
もっとも、本出願人は上記数値を０％、３０％、５０％、７０％としてそれぞれ照合実験をおこなったのであるが、平均誤照合率がもっとも低いのは０％のとき、すなわち上記のような画素の抽出をおこなわず、平滑後の署名画像をそのまま照合にもちいた場合であった。
【０１０５】
なお、この第３照合部２０７による特徴点を重視した照合は、実験的に「本人を見つけ出しやすい方法」、すなわち他の手法では誤って他人のものと判定されるような署名でも、本人のものであると正しく判定できる可能性の高いことが分かっている。したがって、第１照合部２０５で他人と判定された署名についてこの第３照合部２０７による再度の判定をおこなうことで、いったん他人とされたものが本人による署名として救済される可能性が高くなり、最終的な照合の精度を向上させることができる。
【０１０６】
なお、署名画像入力部２００、第１前処理部２０１、第２前処理部２０２、第３前処理部２０３、第１照合部２０５、第２照合部２０６および第３照合部２０７は、それぞれＨＤ１０５やＦＤ１０７、あるいはＣＤ−ＲＯＭ１１５などの各種記録媒体からＲＡＭ１０３に読み出されたプログラムの命令にしたがって、ＣＰＵ１０１などが命令処理を実行することによって、各部の機能を実現するものである。
【０１０７】
上述の実施の形態１による署名照合装置の実際の照合能力であるが、本出願人がおこなった照合実験では、平均誤照合率は第１照合部２０５による照合方式で１４．５％（Ｄｓ＝１０３のとき）、第２照合部２０６による照合方式で２０．０％（α＝０．９７１、Ｄ＝２．３８のとき）、第３照合部２０７による照合方式で２２．０％（α＝０．８０１、Ｄ＝４．１３のとき）であった。
【０１０８】
また、第１照合部２０５〜第３照合部２０７による照合を組み合わせたハイブリッド方式、すなわち第１照合部２０５で本人と判定されたものをさらに第２照合部２０６で、第１照合部２０５で他人と判定されたものをさらに第３照合部２０７で検証する方式の平均誤照合率は９．０％であった。なお、このときの第１照合部２０５における閾値は１０３、第２照合部２０６におけるαは０．９０、閾値は５．５、また第３照合部２０７におけるαは０．９０、閾値は２．１であった。
【０１０９】
〔実施の形態２〕
さて、上述した実施の形態１では、１文字を９分割した分割文字についてそのまま固有値と固有ベクトルとを求めたが、以下に説明する実施の形態２のように、さらにこれらの文字に含まれる直線成分に注目して、この直線成分を特に強調した上で固有値と固有ベクトルとを求め、登録署名と照合署名とのマッチングをおこなうようにしてもよい。
【０１１０】
実施の形態２による署名照合装置のハードウエア構成は、図１に示した実施の形態１の署名照合装置のそれと同一であるので説明を省略する。図２２は、この発明の実施の形態２による署名照合装置の構成を機能的に示す説明図である。この発明の実施の形態２による署名照合装置は、署名画像入力部２２００、前処理部２２０１、署名画像記憶部２２０２および照合部２２０３を含む構成である。
【０１１１】
このうち署名画像入力部２２００、前処理部２２０１および署名画像記憶部２２０２は、図２に示した実施の形態１の署名画像入力部２００、第１前処理部２０１および第１署名画像記憶部２０４ａとそれぞれ同一であるので説明を省略する。
【０１１２】
照合部２２０３は、署名画像記憶部２２０２に保持された登録署名と照合署名とを固有値解析によって照合する機能部である。この照合部２２０３は、図２に示した実施の形態１の第１照合部２０５と類似する構成であるが、新たに２値化部２２０３ｃ、ハフ変換部２２０３ｄおよび直線成分強調部２２０３ｅを備えた点が異なっている。
【０１１３】
まず、署名読み出し部２２０３ａは、署名画像入力部２２００から入力され前処理部２２０１による前処理を経て、署名画像記憶部２２０２に蓄積された登録署名と照合署名とを読み出す機能部である。また、文字分割部２２０３ｂは、署名読み出し部２２０３ａによって読み出された各署名内の各文字を、図１５に示した重複する９つの小領域すなわち分割文字▲１▼〜▲９▼に分割する機能部である。
【０１１４】
つぎに、２値化部２２０３ｃは、文字分割部２２０３ｂにより分割された分割文字の２値化をおこなう機能部である。分割文字を構成する各画素の値は、０（白）から２５５（真黒）までの複数のレベルを持っているが、２値化部２２０３ｃはこの値が所定の閾値に満たなければ一律に０（白）、所定の閾値以上であれば一律に２５５（真黒）で当該値を置き換える。
【０１１５】
つぎに、ハフ変換部２２０３ｄは、２値化部２２０３ｃにより２値化された分割文字からその直線成分を取り出すためのハフ変換をおこなう機能部である。直線は一次方程式で表現でき、そのパラメータが決まれば傾きや位置が決まる。ハフ変換とは、このようにパラメトリックに表現できる図形の式を２値画像から求める方法の一つである。
【０１１６】
たとえば２値画像からの直線の取り出しを考え、その式をｙ＝ｍｘ＋ｃとすると、直線上の任意の点は上記式を満足する。そこで、直線上のある１点（上記式を満たすあるｘとｙとの組み合わせ、と言ってもよい）におけるｍとｃとを変数と考えると、ｍ−ｃ平面上に１本の直線を描くことができる。これを上記直線上のすべての点につき繰り返すと、ｍ−ｃ平面上の直線群はある１点に集中し、この交点のｍとｃとが求めるパラメータの値となる。
【０１１７】
現実的にはパラメータの値が一定の範囲内に収まるようにするため、任意の直線をｍとｃでなく、原点からの垂線とｘ軸との角度θ（０≦θ≦π）、当該垂線の長さρ（０≦ρ≦画像の対角の長さ）により図２３に示すような方程式で表す。そして、θとρとを変数と考えると、ｘ−ｙ平面の直線上のある１点につき、図２４に示すθ−ρ平面では正弦波を１本描けることになる。たとえば、図２４の正弦波２４００は図２３の点Ａに、正弦波２４０１は点Ｂに、正弦波２４０２は点Ｃにそれぞれ対応するものである。これらの正弦波は１点で交わり、この交点Ｐにおけるθとρとが求める直線のパラメータとなる。
【０１１８】
図２２の残りの機能部の説明に戻り、つぎに直線成分強調部２２０３ｅは、ハフ変換部２２０３ｄによる変換後の分割文字に、さらに下記式に示す３×３のガウスフィルタをかけることにより、上記交点すなわち上記で取り出された直線成分をさらに強調する機能部である。
【数１１】
【０１１９】
つぎに、固有値・固有ベクトル算出部２２０３ｆは、直線成分強調部２２０３ｅによって直線成分を強調された各分割文字の固有値および固有ベクトルを算出する機能部、主成分算出部２２０３ｇは、固有値・固有ベクトル算出部２２０３ｆによって算出された固有値と固有ベクトルから各分割文字の主成分を算出する機能部、マハラノビス距離算出部２２０３ｈは、主成分算出部２２０３ｇによって算出された主成分をもちいて登録署名内の各分割文字と照合署名内の各分割文字との距離値を算出する機能部である。これらの各機能部は、それぞれ図２に示した実施の形態１の固有値・固有ベクトル算出部２０５ｃ、主成分算出部２０５ｄおよびマハラノビス距離算出部２０５ｅと同一であるので説明を省略する。
【０１２０】
図２５は、照合部２２０３における照合処理の手順を示すフローチャートである。ステップＳ２５０１で、照合部２２０３は、注目文字が署名中の何番目の文字であるかを示す変数ｍを１に、また登録署名が読み出し済みであるかどうかを示すフラグｆｌａｇを０に、それぞれ初期化する。
【０１２１】
つぎに、ステップＳ２５０２で照合部２２０３は上記フラグをチェックし、フラグが０すなわちまだ登録署名を読み出していないときは（ステップＳ２５０２：Ｙｅｓ）、ステップＳ２５０３以下の処理に移行する。
【０１２２】
ステップＳ２５０３で、照合部２２０３はその署名読み出し部２２０３ａによって、署名画像記憶部２２０２に保持された同一人の５つの登録署名から、それぞれｍ番目の文字を読み出す。つぎに、ステップＳ２５０４で照合部２２０３はその文字分割部２２０３ｂによって、ステップＳ２５０３で読み出した各文字を重複する９領域、すなわち９つの分割文字に分割する。
【０１２３】
さらに、ステップＳ２５０５で照合部２２０３はその２値化部２２０３ｃによって、ステップＳ２５０４で分割した各分割文字を、グレースケールの文字から白黒の文字に２値化する。そして、ステップＳ２５０６で照合部２２０３はそのハフ変換部２２０３ｄによって、ステップＳ２５０５で２値化した各分割文字につき上述のハフ変換をおこなう。図２６はハフ変換の直前の１文字分の分割文字画像、図２７はハフ変換の直後の１文字分の分割文字画像（分布画像）の一例を示す説明図である。
【０１２４】
さらに、ステップＳ２５０７で照合部２２０３はその直線成分強調部２２０３ｅによって、ステップＳ２５０６によるハフ変換後の画像にガウスフィルタをかけることで、ハフ曲線の交点すなわち原画像中の直線成分を強調する。図２８は、ガウスフィルタの先鋭化係数を変化させたときの分割文字画像の変化を示す説明図である。そして、ステップＳ２５０８で照合部２２０３は、登録署名が読み出し済みであることを示すフラグｆｌａｇを１にした後、再度ステップＳ２５０２のフラグチェックに移行する。
【０１２５】
ステップＳ２５０２のチェックで上記フラグが１、すなわちすでに登録署名を読み出しているときは（ステップＳ２５０２：Ｎｏ）、照合部２２０３はステップＳ２５０９以下の処理に移行する。
【０１２６】
ステップＳ２５０９で、照合部２２０３はその署名読み出し部２２０３ａによって、署名画像記憶部２２０２に保持された照合署名内のｍ番目の文字を読み出す。そして当該文字につき、続くステップＳ２５１０〜ステップＳ２５１３で、上述のステップＳ２５０４〜ステップＳ２５０７と同様の処理、すなわち９分割（ステップＳ２５１０）、２値化（ステップＳ２５１１）、ハフ変換（ステップＳ２５１２）およびガウスフィルタによる直線成分の強調（ステップＳ２５１３）をおこなう。
【０１２７】
そして、ステップＳ２５１４で照合部２２０３はその固有値・固有ベクトル算出部２２０３ｆによって、ステップＳ２５０４〜ステップＳ２５０７で処理した登録署名内の各分割文字について、その固有値と固有ベクトルとを算出する。つぎに、ステップＳ２５１５で照合部２２０３はその主成分算出部２２０３ｇによって、ステップＳ２５１４で算出した固有値と固有ベクトルから各分割文字の主成分を算出する。さらに、ステップＳ２５１６で照合部２２０３はそのマハラノビス距離算出部２２０３ｈによって、ステップＳ２５１５で算出した主成分をもちいて、登録署名内の各分割文字と照合署名内の各分割文字とのマハラノビス距離を算出する。
【０１２８】
上記のようにしてｍ番目の文字内の各分割文字の距離値算出を終えると、ステップＳ２５１７で照合部２２０３はｍが署名内の総文字数に達しているかどうか、すなわち署名内のすべての文字についてステップＳ２５０２〜ステップＳ２５１６の処理を終えたかどうかを判定する。そして、まだ途中の文字であるときは（ステップＳ２５１７：Ｎｏ）、ステップＳ２５１８で変数ｍをインクリメントするとともにフラグｆｌａｇを０に初期化してから、再度ステップＳ２５０２に移行して、つぎの文字について上記と同様の処理をおこなう。
【０１２９】
また、署名内のすべての文字について上記処理を終えているときは（ステップＳ２５１７：Ｙｅｓ）、ステップＳ２５１９に移行する。ステップＳ２５１９で、照合部２２０３はステップＳ２５１６で算出した各分割文字の距離値の重み付き和を取って、署名全体の距離値を算出する。つぎに、ステップＳ２５２０で照合部２２０３はこの距離値を所定の閾値と比較して、当該閾値以下であれば（ステップＳ２５２０：Ｙｅｓ）本人署名、当該閾値を上回っていれば（ステップＳ２５２０：Ｎｏ）他人署名と判定する。
【０１３０】
なお、署名画像入力部２２００、前処理部２２０１および照合部２２０３は、それぞれＨＤ１０５やＦＤ１０７、あるいはＣＤ−ＲＯＭ１１５などの各種記録媒体からＲＡＭ１０３に読み出されたプログラムの命令にしたがって、ＣＰＵ１０１などが命令処理を実行することによって、各部の機能を実現するものである。
【０１３１】
また、本出願人がおこなった照合実験では、実施の形態２による署名照合装置の平均誤照合率は１２．５％であった。
【０１３２】
【発明の効果】
以上説明したように請求項１に記載の発明によれば、第１の照合手段が、入力した署名画像があらかじめ登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかを固有値解析にもとづいて判定し、第２の照合手段が、前記第１の照合手段によって本人により筆記されたと判定された署名画像が、前記登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかをＤＰマッチングにもとづいて判定し、第３の照合手段が、前記第１の照合手段によって本人以外により筆記されたと判定された署名画像が、前記登録された署名画像の本人以外により筆記されたものであるかどうかをＤＰマッチングにもとづいて判定するので、第１の照合手段における照合結果の正当性が第２の照合手段または第３の照合手段によって検証され、これによって、署名間の照合を高精度におこなうことが可能な署名照合装置が得られるという効果を奏する。
【０１３３】
また、請求項２に記載の発明によれば、前記請求項１に記載の発明において、前記第１の照合手段が、前記入力した署名画像を構成する各文字の画像を重複する複数の領域すなわち複数の分割文字画像に分割する第１の文字分割手段と、前記登録された署名画像を構成する各文字の画像を重複する複数の領域すなわち複数の分割文字画像に分割する第２の文字分割手段と、前記第１の文字分割手段によって分割されたそれぞれの分割文字画像と前記第２の文字分割手段によって分割されたそれぞれの分割文字画像との距離値を算出する距離値算出手段と、前記距離値算出手段によって算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかを判定する判定手段と、を備えたので、署名間の照合は署名内の各文字をさらに分割した分割文字ごとにおこなわれ、この分割数や分割方法を適切に選択することで、署名間の照合を高精度におこなうことが可能な署名照合装置が得られるという効果を奏する。
【０１３４】
また、請求項３に記載の発明によれば、前記請求項１に記載の発明において、前記第２の照合手段が、前記入力した署名画像を平滑化する平滑化手段と、前記平滑化手段によって平滑化された署名画像と前記登録された署名画像との距離値を算出する距離値算出手段と、前記距離値算出手段によって算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかを判定する判定手段と、を備えたので、署名間の微小な位置ずれや線幅の差異が平滑化によって無効化され、これによって、署名間の照合を高精度におこなうことが可能な署名照合装置が得られるという効果を奏する。
【０１３５】
また、請求項４に記載の発明によれば、前記請求項１に記載の発明において、前記第３の照合手段が、前記入力した署名画像を細線化する細線化手段と、前記細線化手段によって細線化された署名画像内の特徴点を特定する特徴点特定手段と、前記細線化手段によって細線化された署名画像を、前記特徴点特定手段によって特定された特徴点を強調しながら平滑化する平滑化手段と、前記平滑化手段によって平滑化された署名画像と前記登録された署名画像との距離値を算出する距離値算出手段と、前記距離値算出手段によって算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人以外により筆記されたものであるかどうかを判定する判定手段と、を備えたので、署名間の微小な位置ずれや線幅の差異が無効化されるとともに、署名間の照合はその特徴点の分布の類似性を重視しておこなわれ、これによって、署名間の照合を高精度におこなうことが可能な署名照合装置が得られるという効果を奏する。
【０１３６】
また、請求項５に記載の発明によれば、前記請求項４に記載の発明において、前記平滑化手段が、前記細線化手段によって細線化された署名画像に平滑化フィルタをかけるとともに、前記特徴点特定手段によって特定された特徴点には前記平滑化フィルタを複数回かけるので、署名間の照合は平滑化フィルタの重複によって強調された特徴点の分布の類似性を重視しておこなわれ、これによって、署名間の照合を高精度におこなうことが可能な署名照合装置が得られるという効果を奏する。
【０１３７】
また、請求項６に記載の発明によれば、第１の文字分割手段が、入力した署名画像を構成する各文字の画像を重複する複数の領域すなわち複数の分割文字画像に分割し、第２の文字分割手段が、あらかじめ登録された署名画像を構成する各文字の画像を重複する複数の領域すなわち複数の分割文字画像に分割し、距離値算出手段が、前記第１の文字分割手段によって分割されたそれぞれの分割文字画像と前記第２の文字分割手段によって分割されたそれぞれの分割文字画像との距離値を算出し、判定手段が、前記距離値算出手段によって算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかを判定するので、署名間の照合は署名内の各文字をさらに分割した分割文字ごとにおこなわれ、この分割数や分割方法を適切に選択することで、署名間の照合を高精度におこなうことが可能な署名照合装置が得られるという効果を奏する。
【０１３８】
また、請求項７に記載の発明によれば、前記請求項６に記載の発明において、さらに第１の画像変換手段が、前記第１の文字分割手段によって分割されたそれぞれの分割文字画像をハフ変換し、第２の画像変換手段が、前記第２の文字分割手段によって分割されたそれぞれの分割文字画像をハフ変換し、前記距離値算出手段が、前記第１の画像変換手段によって変換された後の分割文字画像と前記第２の画像変換手段によって変換された後の分割文字画像との距離値を算出するので、署名間の照合は署名内の分割文字ごとに、その直線成分の類似性を重視しておこなわれ、この分割数や分割方法、あるいは直線成分の抽出方法を適切に選択することで、署名間の照合を高精度におこなうことが可能な署名照合装置が得られるという効果を奏する。
【０１３９】
また、請求項８に記載の発明によれば、前記請求項７に記載の発明において、さらに第１の画像強調手段が、前記第１の画像変換手段により変換された後の分割文字画像の特徴点を強調し、第２の画像強調手段が、前記第２の画像変換手段により変換された後の分割文字画像の特徴点を強調し、前記距離値算出手段が、前記第１の画像強調手段によってその特徴点を強調された分割文字画像と前記第２の画像強調手段によってその特徴点を強調された分割文字画像との距離値を算出するので、署名間の照合は署名内の分割文字ごとに、その直線成分の類似性を重視しておこなわれ、この分割数や分割方法、あるいは直線成分の抽出方法や強調方法を適切に選択することで、署名間の照合を高精度におこなうことが可能な署名照合装置が得られるという効果を奏する。
【０１４０】
また、請求項９に記載の発明によれば、平滑化手段が、入力した署名画像を平滑化し、距離値算出手段が、前記平滑化手段によって平滑化された署名画像とあらかじめ登録された署名画像との距離値を算出し、判定手段が、前記距離値算出手段によって算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかを判定するので、署名間の微小な位置ずれや線幅の差異などが平滑化によって無効化され、これによって、署名間の照合を高精度におこなうことが可能な署名照合装置が得られるという効果を奏する。
【０１４１】
また、請求項１０に記載の発明によれば、細線化手段が、入力した署名画像を細線化し、特徴点特定手段が、前記細線化手段によって細線化された署名画像内の特徴点を特定し、平滑化手段が、前記細線化手段によって細線化された署名画像を、前記特徴点特定手段によって特定された特徴点を強調しながら平滑化し、距離値算出手段が、前記平滑化手段によって平滑化された署名画像とあらかじめ登録された署名画像との距離値を算出し、判定手段が、前記距離値算出手段によって算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人以外により筆記されたものであるかどうかを判定するので、署名間の微小な位置ずれや線幅の差異などが無効化されるとともに、署名間の照合はその特徴点の分布の類似性を重視しておこなわれ、これによって、署名間の照合を高精度におこなうことが可能な署名照合装置が得られるという効果を奏する。
【０１４２】
また、請求項１１に記載の発明によれば、第１の照合工程で、入力した署名画像があらかじめ登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかを固有値解析にもとづいて判定し、第２の照合工程で、前記第１の照合工程で本人により筆記されたと判定された署名画像が、前記登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかをＤＰマッチングにもとづいて判定し、第３の照合工程で、前記第１の照合工程で本人以外により筆記されたと判定された署名画像が、前記登録された署名画像の本人以外により筆記されたものであるかどうかをＤＰマッチングにもとづいて判定するので、第１の照合工程における照合結果の正当性が第２の照合工程または第３の照合工程において検証され、これによって、署名間の照合を高精度におこなうことが可能な署名照合方法が得られるという効果を奏する。
【０１４３】
また、請求項１２に記載の発明によれば、第１の文字分割工程で、入力した署名画像を構成する各文字の画像を重複する複数の領域すなわち複数の分割文字画像に分割し、第２の文字分割工程で、あらかじめ登録された署名画像を構成する各文字の画像を重複する複数の領域すなわち複数の分割文字画像に分割し、距離値算出工程で、前記第１の文字分割工程で分割されたそれぞれの分割文字画像と前記第２の文字分割工程で分割されたそれぞれの分割文字画像との距離値を算出し、判定工程で、前記距離値算出工程で算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかを判定するので、署名間の照合は署名内の各文字をさらに分割した分割文字ごとにおこなわれ、この分割数や分割方法を適切に選択することで、署名間の照合を高精度におこなうことが可能な署名照合方法が得られるという効果を奏する。
【０１４４】
また、請求項１３に記載の発明によれば、前記請求項１２に記載の発明において、さらに第１の画像変換工程で、前記第１の文字分割工程で分割されたそれぞれの分割文字画像をハフ変換し、第２の画像変換工程で、前記第２の文字分割工程で分割されたそれぞれの分割文字画像をハフ変換し、前記距離値算出工程では、前記第１の画像変換工程で変換された後の分割文字画像と前記第２の画像変換工程で変換された後の分割文字画像との距離値を算出するので、署名間の照合は署名内の分割文字ごとに、その直線成分の類似性を重視しておこなわれ、この分割数や分割方法、あるいは直線成分の抽出方法を適切に選択することで、署名間の照合を高精度におこなうことが可能な署名照合方法が得られるという効果を奏する。
【０１４５】
また、請求項１４に記載の発明によれば、前記請求項１３に記載の発明において、さらに第１の画像強調工程で、前記第１の画像変換工程で変換された後の分割文字画像の特徴点を強調し、第２の画像強調工程で、前記第２の画像変換工程で変換された後の分割文字画像の特徴点を強調し、前記距離値算出工程では、前記第１の画像強調工程でその特徴点を強調された分割文字画像と前記第２の画像強調工程でその特徴点を強調された分割文字画像との距離値を算出するので、署名間の照合は署名内の分割文字ごとに、その直線成分の類似性を重視しておこなわれ、この分割数や分割方法、あるいは直線成分の抽出方法や強調方法を適切に選択することで、署名間の照合を高精度におこなうことが可能な署名照合方法が得られるという効果を奏する。
【０１４６】
また、請求項１５に記載の発明によれば、平滑化工程で、入力した署名画像を平滑化し、距離値算出工程で、前記平滑化工程で平滑化された署名画像とあらかじめ登録された署名画像との距離値を算出し、判定工程で、前記距離値算出工程で算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかを判定するので、署名間の微小な位置ずれや線幅の差異が平滑化によって無効化され、これによって、署名間の照合を高精度におこなうことが可能な署名照合方法が得られるという効果を奏する。
【０１４７】
また、請求項１６に記載の発明によれば、細線化工程で、入力した署名画像を細線化し、特徴点特定工程で、前記細線化工程で細線化された署名画像内の特徴点を特定し、平滑化工程で、前記細線化工程で細線化された署名画像を、前記特徴点特定工程で特定された特徴点を強調しながら平滑化し、距離値算出工程で、前記平滑化工程で平滑化された署名画像とあらかじめ登録された署名画像との距離値を算出し、判定工程で、前記距離値算出工程で算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人以外により筆記されたものであるかどうかを判定するので、署名間の微小な位置ずれや線幅の差異が無効化されるとともに、署名間の照合はその特徴点の分布の類似性を重視しておこなわれ、これによって、署名間の照合を高精度におこなうことが可能な署名照合方法が得られるという効果を奏する。
【０１４８】
また、請求項１７に記載の発明によれば、前記請求項１１〜請求項１６のいずれか一つに記載された方法をコンピュータに実行させることが可能なプログラムが得られるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態１による署名照合装置のハードウエア構成を示す説明図である。
【図２】この発明の実施の形態１による署名照合装置の構成を機能的に示す説明図である。
【図３】この発明の実施の形態１による署名画像入力部２００によって取り込まれた原画像の一例を示す説明図である。
【図４】この発明の実施の形態１による第１前処理部２０１における前処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】図３に示す原画像の背景除去後の状態を示す説明図である。
【図６】図５に示す背景除去後の原画像から切り出された各文字の画像を示す説明図である。
【図７】図６に示す各文字画像の正規化後および平滑化後の状態を示す説明図である。
【図８】この発明の実施の形態１による第２前処理部２０２における前処理の手順を示すフローチャートである。
【図９】図３に示す原画像から背景除去を経て切り出された署名画像の、ノイズ除去後および正規化後の状態を示す説明図である。
【図１０】この発明の実施の形態１による第３前処理部２０３における前処理の手順を示すフローチャートである。
【図１１】図３に示す原画像から背景の除去、署名部分の切り出し、ノイズの除去および所定サイズへの正規化を経て細線化された署名画像を示す説明図である。
【図１２】この発明の実施の形態１による平滑化部２０２ｅ・２０３ｇによって使用されるガウスフィルタの特性を示す説明図である。
【図１３】図１１に示す細線化画像が特徴点を強調されつつ平滑化された後の状態を示す説明図である。
【図１４】この発明の実施の形態１による文字分割部２０５ｂにおける、文字の分割方法を説明するための説明図である。
【図１５】この発明の実施の形態１による文字分割部２０５ｂにおける、文字の分割方法を説明するための他の説明図である。
【図１６】図１４および図１５に示す以外の文字の分割方法の一例を示す説明図である。
【図１７】この発明の実施の形態１による固有値・固有ベクトル算出部２０５ｃ・主成分算出部２０５ｄおよびマハラノビス距離算出部２０５ｅの各処理を説明するための説明図である。
【図１８】主成分の定義を示す説明図である。
【図１９】この発明の実施の形態１による第１照合部２０５における照合処理の手順を示すフローチャートである。
【図２０】この発明の実施の形態１による第２照合部２０６における照合処理の手順を示すフローチャートである。
【図２１】この発明の実施の形態１による第３照合部２０７における照合処理の手順を示すフローチャートである。
【図２２】この発明の実施の形態２による署名照合装置の構成を機能的に示す説明図である。
【図２３】ハフ変換の原理を示すための説明図である。
【図２４】ハフ変換の原理を示すための他の説明図である。
【図２５】この発明の実施の形態２による照合部２２０３における照合処理の手順を示すフローチャートである。
【図２６】ハフ変換の直前の１文字分の分割文字画像の一例を示す説明図である。
【図２７】ハフ変換の直後の１文字分の分割文字画像（分布画像）の一例を示す説明図である。
【図２８】直線成分強調後の分割文字画像の一例（強調の度合いを異ならせたもの）を示す説明図である。
【符号の説明】
１００ バスまたはケーブル
１０１ ＣＰＵ
１０２ ＲＯＭ
１０３ ＲＡＭ
１０４ ＨＤＤ
１０５ ＨＤ
１０６ ＦＤＤ
１０７ ＦＤ
１０８ ディスプレイ
１０９ Ｉ／Ｆ
１１０ 通信ケーブル
１１１ キーボード
１１２ マウス
１１３ スキャナ
１１４ プリンタ
１１５ ＣＤ−ＲＯＭ
１１６ ＣＤ−ＲＯＭドライブ
２００，２２００ 署名画像入力部
２０１ 第１前処理部
２０２ 第２前処理部
２０３ 第３前処理部
２０４，２２０２ 署名画像記憶部
２０５ 第１照合部
２０６ 第２照合部
２０７ 第３照合部
２２０１ 前処理部
２２０３ 照合部
【発明の属する技術分野】
この発明は、用紙上などに筆記された署名を読み込んであらかじめ登録された署名と照合する署名照合装置、署名照合方法およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
現在、クレジットカードによる決済などは署名という形で本人の確認を取っている。すなわち、筆記された署名とあらかじめ登録されている署名とを照合することによって、個人の同一性を確認している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
この照合を自動化・機械化するための研究が従来からおこなわれているが、十分な正確性や信頼性を有するシステムはまだ実用化されていない。そのため、現時点では署名の照合はもっぱら人間の目視によっておこなわれており、カード決済の増加にともなう作業負担の増加、処理時間の増大などの問題を生じていた。
【０００４】
この発明は上記従来技術による問題点を解決するため、署名間の照合を高精度におこなうことが可能な署名照合装置、署名照合方法およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムを提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１に記載の発明にかかる署名照合装置は、入力した署名画像があらかじめ登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかを固有値解析にもとづいて判定する第１の照合手段と、前記第１の照合手段によって本人により筆記されたと判定された署名画像が、前記登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかをＤＰマッチングにもとづいて判定する第２の照合手段と、前記第１の照合手段によって本人以外により筆記されたと判定された署名画像が、前記登録された署名画像の本人以外により筆記されたものであるかどうかをＤＰマッチングにもとづいて判定する第３の照合手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００６】
この請求項１に記載の発明によれば、第１の照合手段における照合結果の正当性が第２の照合手段または第３の照合手段によって検証される。
【０００７】
また、請求項２に記載の発明にかかる署名照合装置は、前記請求項１に記載の発明において、前記第１の照合手段が、前記入力した署名画像を構成する各文字の画像を重複する複数の領域すなわち複数の分割文字画像に分割する第１の文字分割手段と、前記登録された署名画像を構成する各文字の画像を重複する複数の領域すなわち複数の分割文字画像に分割する第２の文字分割手段と、前記第１の文字分割手段によって分割されたそれぞれの分割文字画像と前記第２の文字分割手段によって分割されたそれぞれの分割文字画像との距離値を算出する距離値算出手段と、前記距離値算出手段によって算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかを判定する判定手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００８】
この請求項２に記載の発明によれば、署名間の照合は署名内の各文字をさらに分割した分割文字ごとにおこなわれる。
【０００９】
また、請求項３に記載の発明にかかる署名照合装置は、前記請求項１に記載の発明において、前記第２の照合手段が、前記入力した署名画像を平滑化する平滑化手段と、前記平滑化手段によって平滑化された署名画像と前記登録された署名画像との距離値を算出する距離値算出手段と、前記距離値算出手段によって算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかを判定する判定手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１０】
この請求項３に記載の発明によれば、署名間の微小な位置ずれや線幅の差異などが平滑化によって無効化される。
【００１１】
また、請求項４に記載の発明にかかる署名照合装置は、前記請求項１に記載の発明において、前記第３の照合手段が、前記入力した署名画像を細線化する細線化手段と、前記細線化手段によって細線化された署名画像内の特徴点を特定する特徴点特定手段と、前記細線化手段によって細線化された署名画像を、前記特徴点特定手段によって特定された特徴点を強調しながら平滑化する平滑化手段と、前記平滑化手段によって平滑化された署名画像と前記登録された署名画像との距離値を算出する距離値算出手段と、前記距離値算出手段によって算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人以外により筆記されたものであるかどうかを判定する判定手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１２】
この請求項４に記載の発明によれば、署名間の微小な位置ずれや線幅の差異などが無効化されるとともに、署名間の照合はその特徴点の分布の類似性を重視しておこなわれる。
【００１３】
また、請求項５に記載の発明にかかる署名照合装置は、前記請求項４に記載の発明において、前記平滑化手段が、前記細線化手段によって細線化された署名画像に平滑化フィルタをかけるとともに、前記特徴点特定手段によって特定された特徴点には前記平滑化フィルタを複数回かけることを特徴とする。
【００１４】
この請求項５に記載の発明によれば、署名間の照合は平滑化フィルタの重複によって強調された特徴点の分布の類似性を重視しておこなわれる。
【００１５】
また、請求項６に記載の発明にかかる署名照合装置は、入力した署名画像を構成する各文字の画像を重複する複数の領域すなわち複数の分割文字画像に分割する第１の文字分割手段と、あらかじめ登録された署名画像を構成する各文字の画像を重複する複数の領域すなわち複数の分割文字画像に分割する第２の文字分割手段と、前記第１の文字分割手段によって分割されたそれぞれの分割文字画像と前記第２の文字分割手段によって分割されたそれぞれの分割文字画像との距離値を算出する距離値算出手段と、前記距離値算出手段によって算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかを判定する判定手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１６】
この請求項６に記載の発明によれば、署名間の照合は署名内の各文字をさらに分割した分割文字ごとにおこなわれる。
【００１７】
また、請求項７に記載の発明にかかる署名照合装置は、前記請求項６に記載の発明において、さらに、前記第１の文字分割手段によって分割されたそれぞれの分割文字画像をハフ変換する第１の画像変換手段と、前記第２の文字分割手段によって分割されたそれぞれの分割文字画像をハフ変換する第２の画像変換手段と、を備え、前記距離値算出手段は、前記第１の画像変換手段によって変換された後の分割文字画像と前記第２の画像変換手段によって変換された後の分割文字画像との距離値を算出することを特徴とする。
【００１８】
この請求項７に記載の発明によれば、署名間の照合は署名内の分割文字ごとに、その直線成分の類似性を重視しておこなわれる。
【００１９】
また、請求項８に記載の発明にかかる署名照合装置は、前記請求項７に記載の発明において、さらに、前記第１の画像変換手段により変換された後の分割文字画像の特徴点を強調する第１の画像強調手段と、前記第２の画像変換手段により変換された後の分割文字画像の特徴点を強調する第２の画像強調手段と、を備え、前記距離値算出手段は、前記第１の画像強調手段によってその特徴点を強調された分割文字画像と前記第２の画像強調手段によってその特徴点を強調された分割文字画像との距離値を算出することを特徴とする。
【００２０】
この請求項８に記載の発明によれば、署名間の照合は署名内の分割文字ごとに、その直線成分の類似性を重視しておこなわれる。
【００２１】
また、請求項９に記載の発明にかかる署名照合装置は、入力した署名画像を平滑化する平滑化手段と、前記平滑化手段によって平滑化された署名画像とあらかじめ登録された署名画像との距離値を算出する距離値算出手段と、前記距離値算出手段によって算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかを判定する判定手段と、を備えたことを特徴とする。
【００２２】
この請求項９に記載の発明によれば、署名間の微小な位置ずれや線幅の差異などが平滑化によって無効化される。
【００２３】
また、請求項１０に記載の発明にかかる署名照合装置は、入力した署名画像を細線化する細線化手段と、前記細線化手段によって細線化された署名画像内の特徴点を特定する特徴点特定手段と、前記細線化手段によって細線化された署名画像を、前記特徴点特定手段によって特定された特徴点を強調しながら平滑化する平滑化手段と、前記平滑化手段によって平滑化された署名画像とあらかじめ登録された署名画像との距離値を算出する距離値算出手段と、前記距離値算出手段によって算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人以外により筆記されたものであるかどうかを判定する判定手段と、を備えたことを特徴とする。
【００２４】
この請求項１０に記載の発明によれば、署名間の微小な位置ずれや線幅の差異などが無効化されるとともに、署名間の照合はその特徴点の分布の類似性を重視しておこなわれる。
【００２５】
また、請求項１１に記載の発明にかかる署名照合方法は、入力した署名画像があらかじめ登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかを固有値解析にもとづいて判定する第１の照合工程と、前記第１の照合工程で本人により筆記されたと判定された署名画像が、前記登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかをＤＰマッチングにもとづいて判定する第２の照合工程と、前記第１の照合工程で本人以外により筆記されたと判定された署名画像が、前記登録された署名画像の本人以外により筆記されたものであるかどうかをＤＰマッチングにもとづいて判定する第３の照合工程と、を含んだことを特徴とする。
【００２６】
この請求項１１に記載の発明によれば、第１の照合工程における照合結果の正当性が第２の照合工程または第３の照合工程において検証される。
【００２７】
また、請求項１２に記載の発明にかかる署名照合方法は、入力した署名画像を構成する各文字の画像を重複する複数の領域すなわち複数の分割文字画像に分割する第１の文字分割工程と、あらかじめ登録された署名画像を構成する各文字の画像を重複する複数の領域すなわち複数の分割文字画像に分割する第２の文字分割工程と、前記第１の文字分割工程で分割されたそれぞれの分割文字画像と前記第２の文字分割工程で分割されたそれぞれの分割文字画像との距離値を算出する距離値算出工程と、前記距離値算出工程で算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかを判定する判定工程と、を含んだことを特徴とする。
【００２８】
この請求項１２に記載の発明によれば、署名間の照合は署名内の各文字をさらに分割した分割文字ごとにおこなわれる。
【００２９】
また、請求項１３に記載の発明にかかる署名照合方法は、前記請求項１２に記載の発明において、さらに、前記第１の文字分割工程で分割されたそれぞれの分割文字画像をハフ変換する第１の画像変換工程と、前記第２の文字分割工程で分割されたそれぞれの分割文字画像をハフ変換する第２の画像変換工程と、を含み、前記距離値算出工程では、前記第１の画像変換工程で変換された後の分割文字画像と前記第２の画像変換工程で変換された後の分割文字画像との距離値を算出することを特徴とする。
【００３０】
この請求項１３に記載の発明によれば、署名間の照合は署名内の分割文字ごとに、その直線成分の類似性を重視しておこなわれる。
【００３１】
また、請求項１４に記載の発明にかかる署名照合方法は、前記請求項１３に記載の発明において、さらに、前記第１の画像変換工程で変換された後の分割文字画像の特徴点を強調する第１の画像強調工程と、前記第２の画像変換工程で変換された後の分割文字画像の特徴点を強調する第２の画像強調工程と、を含み、前記距離値算出工程では、前記第１の画像強調工程でその特徴点を強調された分割文字画像と前記第２の画像強調工程でその特徴点を強調された分割文字画像との距離値を算出することを特徴とする。
【００３２】
この請求項１４に記載の発明によれば、署名間の照合は署名内の分割文字ごとに、その直線成分の類似性を重視しておこなわれる。
【００３３】
また、請求項１５に記載の発明にかかる署名照合方法は、入力した署名画像を平滑化する平滑化工程と、前記平滑化工程で平滑化された署名画像とあらかじめ登録された署名画像との距離値を算出する距離値算出工程と、前記距離値算出工程で算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかを判定する判定工程と、を含んだことを特徴とする。
【００３４】
この請求項１５に記載の発明によれば、署名間の微小な位置ずれや線幅の差異などが平滑化によって無効化される。
【００３５】
また、請求項１６に記載の発明にかかる署名照合方法は、入力した署名画像を細線化する細線化工程と、前記細線化工程で細線化された署名画像内の特徴点を特定する特徴点特定工程と、前記細線化工程で細線化された署名画像を、前記特徴点特定工程で特定された特徴点を強調しながら平滑化する平滑化工程と、前記平滑化工程で平滑化された署名画像とあらかじめ登録された署名画像との距離値を算出する距離値算出工程と、前記距離値算出工程で算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人以外により筆記されたものであるかどうかを判定する判定工程と、を含んだことを特徴とする。
【００３６】
この請求項１６に記載の発明によれば、署名間の微小な位置ずれや線幅の差異などが無効化されるとともに、署名間の照合はその特徴点の分布の類似性を重視しておこなわれる。
【００３７】
また、請求項１７に記載の発明によれば、前記請求項１１〜請求項１６のいずれか一つに記載された方法がコンピュータによって実行される。
【００３８】
【発明の実施の形態】
以下に添付図面を参照して、この発明による署名照合装置、署名照合方法およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムの好適な実施の形態を詳細に説明する。
【００３９】
〔実施の形態１〕
まず、この発明の実施の形態１による署名照合装置のハードウエア構成について説明する。図１は、この発明の実施の形態１による署名照合装置のハードウエア構成を示す説明図である。同図において、１０１は装置全体を制御するＣＰＵを、１０２は基本入出力プログラムを記憶したＲＯＭを、１０３はＣＰＵ１０１のワークエリアとして使用されるＲＡＭを、それぞれ示している。
【００４０】
また、１０４はＣＰＵ１０１の制御にしたがってＨＤ（ハードディスク）１０５に対するデータのリード／ライトを制御するＨＤＤ（ハードディスクドライブ）を、１０５はＨＤＤ１０４の制御にしたがって書き込まれたデータを記憶するＨＤを、それぞれ示している。また、１０６はＣＰＵ１０１の制御にしたがってＦＤ（フロッピーディスク）１０７に対するデータのリード／ライトを制御するＦＤＤ（フロッピーディスクドライブ）を、１０７はＦＤＤ１０６の制御にしたがって書き込まれたデータを記憶する着脱自在のＦＤを、それぞれ示している。
【００４１】
また、１０８はカーソル、メニュー、ウィンドウ、あるいは文字や画像などの各種データを表示するディスプレイを、１０９は通信ケーブル１１０を介してネットワークＮＥＴに接続され、そのネットワークとＣＰＵ１０１とのインターフェースとして機能するネットワークボードを、それぞれ示している。また、１１１は文字、数値、各種指示などの入力のための複数のキーを備えたキーボードを、１１２は各種指示の選択や実行、処理対象の選択、カーソルの移動などをおこなうマウスを、それぞれ示している。
【００４２】
また、１１３は文字や画像を光学的に読み取るスキャナを、１１４はＣＰＵ１０１の制御にしたがって文字や画像を印刷するプリンタを、１１５は着脱可能な記録媒体であるＣＤ−ＲＯＭを、１１６はＣＤ−ＲＯＭ１１５に対するデータのリードを制御するＣＤ−ＲＯＭドライブを、１００は上記各部を接続するためのバスまたはケーブルを、それぞれ示している。
【００４３】
つぎに、この発明の実施の形態１による署名照合装置の機能的構成について説明する。図２は、この発明の実施の形態１による署名照合装置の構成を機能的に示す説明図である。この発明の実施の形態１による署名照合装置は、署名画像入力部２００、第１前処理部２０１、第２前処理部２０２、第３前処理部２０３、署名画像記憶部２０４、第１照合部２０５、第２照合部２０６および第３照合部２０７を含む構成である。
【００４４】
署名画像入力部２００は、紙面上に筆記された署名の標本化・量子化をおこない、所定の形式の画像データとして装置内に取り込む機能部である。図３は、署名画像入力部２００によって取り込まれた原画像の一例を示す説明図である。
【００４５】
つぎに、第１前処理部２０１は署名画像入力部２００から入力した原画像について、後述する第１照合部２０５による照合に先立つ前処理をおこなう機能部である。第１前処理部２０１は、さらに背景除去部２０１ａ、文字切り出し部２０１ｂ、正規化部２０１ｃおよび平滑化部２０１ｄを含む構成である。
【００４６】
図４は、第１前処理部２０１における前処理の手順を示すフローチャートである。このフローチャートに沿って、第１前処理部２０１内の上記各部の機能を説明する。まず、ステップＳ４０１で第１前処理部２０１は、その背景除去部２０１ａによって、署名画像入力部２００から入力した原画像の背景を除去する。すなわち、その値が所定の閾値に満たない画素の値を一律に０（画素なしすなわち白）にする。図５は、図３に示す原画像の背景除去後の状態を示す説明図である。
【００４７】
つぎに、ステップＳ４０２で第１前処理部２０１は、その文字切り出し部２０１ｂによって、ステップＳ４０１の背景除去後の原画像から署名を構成する個々の文字を切り出す。手書き文字列の中から個々の文字を自動的に分離する技術には種々のものが存在するが、その精度は十分でないので、本実施の形態ではまず操作者にマウス１１２などによって、各文字のおおよその範囲を手動で指定させるようにしている。そして、指定された範囲内の画像を切り出し、さらに当該画像の上・下・左・右の端部の余白（空白領域）を切り捨てることで、個々の文字部分のみを正確に切り出す。図６は、図５に示す背景除去後の原画像から切り出された各文字の画像を示す説明図である。
【００４８】
さらに、ステップＳ４０３で第１前処理部２０１は、その正規化部２０１ｃによって、ステップＳ４０２で切り出された各文字の画像を最近傍法で横３２ピクセル×縦３２ピクセルに正規化する。
【００４９】
つぎに、ステップＳ４０４で第１前処理部２０１は、その平滑化部２０１ｄによって、ステップＳ４０３による正規化後の各文字画像に平滑化フィルタをかける。この平滑化は照合する文字間の、画素単位の微小な位置ずれや線幅の差異などを吸収させるためにおこなうもので、本実施の形態では下記式に示す５×５のガウスフィルタを利用する。
【数１】
【００５０】
そして、ステップＳ４０５で第１前処理部２０１は、上記前処理後の画像すなわち図７に示す各文字画像からなる署名画像を後述する署名画像記憶部２０４の第１署名画像記憶部２０４ａに保存する。
【００５１】
図２の残りの機能部の説明に戻り、つぎに第２前処理部２０２は署名画像入力部２００から入力した原画像について、後述する第２照合部２０６による照合に先立つ前処理をおこなう機能部である。第２前処理部２０２は、さらに背景除去部２０２ａ、署名切り出し部２０２ｂ、ノイズ除去部２０２ｃ、正規化部２０２ｄおよび平滑化部２０２ｅを含む構成である。
【００５２】
図８は、第２前処理部２０２における前処理の手順を示すフローチャートである。このフローチャートに沿って、第２前処理部２０２内の上記各部の機能を説明する。まず、ステップＳ８０１で第２前処理部２０２は、その背景除去部２０２ａによって、署名画像入力部２００から入力した原画像の背景を第１前処理部２０１の背景除去部２０１ａと同様に除去する。
【００５３】
つぎに、ステップＳ８０２で第２前処理部２０２は、その署名切り出し部２０２ｂによって、ステップＳ８０１による背景除去後の原画像から操作者が指定した範囲内の画像を切り出し、その上・下・左・右の端部の余白（空白領域）を切り捨てることで、原画像内の署名部分のみを切り出す。
【００５４】
さらに、ステップＳ８０３で第２前処理部２０２は、そのノイズ除去部２０２ｃによって、ステップＳ８０２で切り出された署名画像中のノイズ（孤立点など）を除去する。このノイズ除去には、本実施の形態ではメディアンフィルタを利用する。
【００５５】
つぎに、ステップＳ８０４で第２前処理部２０２は、その正規化部２０２ｄによって、ステップＳ８０３によるノイズ除去後の署名画像を最近傍法で横１２８ピクセル×縦３２ピクセルに正規化する。図９は、図３に示す原画像から背景除去を経て切り出された署名画像の、ノイズ除去後および正規化後の状態を示す説明図である。
【００５６】
さらに、ステップＳ８０５で第２前処理部２０２は、その平滑化部２０２ｅによって、ステップＳ８０４による正規化後の署名画像に平滑化フィルタをかける。この平滑化は照合する署名間の、画素単位の微小な位置ずれや線幅の差異などを吸収させるためにおこなうもので、本実施の形態では下記式に示す１１×１１のガウスフィルタを利用する。
【数２】
そして、ステップＳ８０６で第２前処理部２０２は、上記前処理後の署名画像を後述する署名画像記憶部２０４の第２署名画像記憶部２０４ｂに保存する。
【００５８】
図２の残りの機能部の説明に戻り、つぎに第３前処理部２０３は署名画像入力部２００から入力した原画像について、後述する第３照合部２０７による照合に先立つ前処理をおこなう機能部である。第３前処理部２０３は、さらに背景除去部２０３ａ、署名切り出し部２０３ｂ、ノイズ除去部２０３ｃ、正規化部２０３ｄ、細線化部２０３ｅ、特徴点特定部２０３ｆおよび平滑化部２０３ｇを含む構成である。
【００５９】
図１０は、第３前処理部２０３における前処理の手順を示すフローチャートである。このフローチャートに沿って、第３前処理部２０３内の上記各部の機能を説明する。第３前処理部２０３は、ステップＳ１００１で背景除去部２０３ａによる原画像の背景除去、ステップＳ１００２で署名切り出し部２０３ｂによる署名部分の切り出し、ステップＳ１００３でノイズ除去部２０３ｃによるノイズ除去、ステップＳ１００４で正規化部２０３ｄによる正規化を、それぞれ第２前処理部２０２のステップＳ８０１〜ステップＳ８０４と同様におこなう。
【００６０】
つぎに、ステップＳ１００５で第３前処理部２０３は、その細線化部２０３ｅによって、ステップＳ１００１〜ステップＳ１００４の各処理後の署名画像について細線化をおこなう。細線化とは線図形を線幅が１の芯線にまで細くする処理をいい、広く知られた技術であるので説明を省略する。図１１は、図３に示す原画像から背景の除去、署名部分の切り出し、ノイズの除去および所定サイズへの正規化を経て細線化された署名画像を示す説明図である。
【００６１】
つぎに、ステップＳ１００６で第３前処理部２０３は、その特徴点特定部２０３ｆによって、ステップＳ１００５による細線化後の署名画像をラベリングして交点や折点などの特徴点を特定する。ここで、交点とは図１１の点１１００に示すように、二本以上の線が交差する点であり、折点とは同図の点１１０１に示すように、一本の線が折れ曲がる点（二本の線が衝突する点、と言ってもよい）である。
【００６２】
そして、ステップＳ１００７で第３前処理部２０３は、その平滑化部２０３ｇによって、ステップＳ１００５による細線化後の署名画像に平滑化フィルタをかける。この平滑化は上述の（２）式に示すのと同一のガウスフィルタによっておこなうが、第２前処理部２０２の平滑化部２０２ｅが各画素に１回ずつ上記フィルタをかけるのに対し、第３前処理部２０３の平滑化部２０３ｇは特徴点特定部２０３ｆによって特定された交点、および折点の画素には上記フィルタを重複してかける点が異なっている。具体的には、交点の画素には４回、折点の画素には２回、それ以外の点の画素には１回ずつ上記のガウスフィルタをかける。
【００６３】
このガウスフィルタは図１２に示すような特性を有しており、注目画素からの距離によってなだらかに減少する係数を周辺画素に掛け合わせて、注目画素の値に足し合わせることになるので、ガウスフィルタの重なり回数の多い交点や折点、あるいはその周辺の点の画素ほど画素値が増加することになる。すなわち、第３前処理部２０３の平滑化部２０３ｇは、交点や折点にガウスフィルタを重複してかけることで、これらの特徴点を強調しながら画像全体の平滑化をおこなっていることになる。図１３は、図１１に示す細線化画像が特徴点を強調されつつ平滑化された後の状態を示す説明図である。
【００６４】
そして、ステップＳ１００８で第３前処理部２０３は、上記前処理後の画像すなわち図１３に示すような署名画像を後述する署名画像記憶部２０４の第３署名画像記憶部２０４ｃに保存する。
【００６５】
図２の残りの機能部の説明に戻り、つぎに署名画像記憶部２０４は、署名画像入力部２００によって入力された原画像から第１前処理部２０１〜第３前処理部２０３の各前処理を経て切り出されたそれぞれの署名画像を保持する機能部である。署名画像記憶部２０４は、さらに第１署名画像記憶部２０４ａ、第２署名画像記憶部２０４ｂおよび第３署名画像記憶部２０４ｃを含む構成である。
【００６６】
あらかじめ複数人に、それぞれ本人自身の手になる署名を複数個、本実施の形態では１人につき５つずつ筆記させ、これらを署名画像入力部２００から取り込んで、第１前処理部２０１〜第３前処理部２０３による前処理をおこなっておく。そして、第１前処理部２０１による前処理後の署名画像を第１署名画像記憶部２０４ａに、第２前処理部２０２による前処理後の署名画像を第２署名画像記憶部２０４ｂに、また第３前処理部２０３による前処理後の署名画像を第３署名画像記憶部２０４ｃに、それぞれ蓄積しておく。なお、１人につき５つ採取されたこれらの署名画像は、後述する第１照合部２０５〜第３照合部２０７での照合の照合元となる署名画像であり、以下では「登録署名」と総称する。
【００６７】
また、第１署名画像記憶部２０４ａ〜第３署名画像記憶部２０４ｃには、上記登録署名との照合の対象となる署名画像も、署名画像入力部２００からそれぞれ第１前処理部２０１〜第３前処理部２０３による前処理を経て蓄積される。なお、この登録署名と照合される署名画像を以下では「照合署名」と総称する。
【００６８】
つぎに、第１照合部２０５は、署名画像記憶部２０４の第１署名画像記憶部２０４ａに保持された登録署名と照合署名とを固有値解析によって照合する機能部である。第１照合部２０５は、さらに署名読み出し部２０５ａ、文字分割部２０５ｂ、固有値・固有ベクトル算出部２０５ｃ、主成分算出部２０５ｄおよびマハラノビス距離算出部２０５ｅを含む構成である。まず、署名読み出し部２０５ａは、第１署名画像記憶部２０４ａから登録署名と照合署名とを読み出す機能部である。
【００６９】
文字分割部２０５ｂは、署名読み出し部２０５ａによって読み出された各署名内の各文字を、重複する複数の領域に分割する機能部である。まず、文字分割部２０５ｂは署名内の各文字（３２画素×３２画素）を、図１４に示す１６個の小領域（８画素×８画素）に分割する。つぎに、これらの小領域を隣り合うもの同士４つずつ組み合わせることで、１文字を最終的に図１５に示す９個の小領域（１６画素×１６画素）に分割する。この９つの各領域を以下ではそれぞれ「分割文字▲１▼」「分割文字▲２▼」・・・「分割文字▲９▼」と呼ぶ。
【００７０】
なお、上述の３２画素×３２画素という１文字の正規化サイズ、および互いに重複する９領域という１文字の分割方法は実験的に求められたものである。本出願人は同一文字を８×８、１６×１６、２４×２４、３２×３２の４通りに正規化して、それぞれを図１６に示す９通りの方法で分割したもの（なお、同図は正規化サイズが８×８の場合の分割方法を示している）について照合実験をおこなったのであるが、平均誤照合率のもっとも低かったのが３２×３２かつ９分割の組み合わせであった。
【００７１】
つぎに、固有値・固有ベクトル算出部２０５ｃは、文字分割部２０５ｂによって分割された各分割文字の固有値および固有ベクトルを算出する機能部、主成分算出部２０５ｄは、固有値・固有ベクトル算出部２０５ｃによって算出された固有値と固有ベクトルから各分割文字の主成分を算出する機能部、マハラノビス距離算出部２０５ｅは、主成分算出部２０５ｄによって算出された主成分をもちいて登録署名内の各分割文字と照合署名内の各分割文字との距離値を算出する機能部である。図１７を参照しながら、同図に示す分割文字▲１▼について登録署名と照合署名との距離値を算出する例によって、上記各部の機能を説明する。
【００７２】
固有値・固有ベクトル算出部２０５ｃは、文字分割部２０５ｂで分割された登録署名の各分割文字について、それぞれの固有値と固有ベクトルとを算出する。上述のように登録署名は１人につき５つあるので、同一人の登録署名の同一位置から分割された分割文字は５つずつ存在する。ある分割文字の固有値および固有ベクトルは、これら対応する５つの分割文字にもとづいて算出する。
【００７３】
まず、５つの分割文字について、それぞれの文字を構成する２５６個の画素（１６画素×１６画素）の値からなるベクトルを作成する。ｉ番目の登録署名のｊ番目の分割文字のベクトルをＢij、またｋ番目の登録署名のｉ番目の画素の値をｘkiで表すと、図１７に示す登録署名の分割文字▲１▼について作成される５つのベクトルは下記式のようになる。
【数３】
つぎに、これらのベクトルより分散共分散行列Ｓを求める。
【数４】
ここで、分散共分散行列では分散が大きいときに、正しいデータを取ることができないことがある。これは、分散が大きいと小さいデータが無視され桁落ちが起きるためである。そこで、この分散共分散行列を標準偏差で標準化し、相関行列Ｒを求める。
【数５】
そして、この相関行列Ｒから、「ヤコビ法」と呼ばれる方式によって２５６個の固有値と当該固有値に対応する固有ベクトルとを算出する。
【００７７】
つぎに、主成分算出部２０５ｄは、固有値・固有ベクトル算出部２０５ｃで算出された固有値と固有ベクトルから各分割文字の主成分を算出する。主成分とは、多変量を情報の損失量（主成分からの誤差）が最小となるように互いに独立な少数の変数で定義したものである。本実施の形態では、固有値・固有ベクトル算出部２０５ｃで算出された固有値を降順にソートして、その値がある閾値（たとえば１．０）以上であるｍ個の固有値を主成分とする。各主成分は下記式によって表される。
【数６】
つぎに、マハラノビス距離算出部２０５ｅは、主成分算出部２０５ｄで算出された主成分をもちいて登録署名内の各分割文字と照合署名内の各分割文字との距離値、本実施の形態ではマハラノビス距離を算出する。各登録署名において分割文字▲１▼を構成する各画素の値（すなわち上述の（３）式に示す各ベクトルの値）、および照合署名内の分割文字▲１▼の各画素の値を、上述の（６）式に示すそれぞれの主成分の式に代入したものを図１８のように定義する。
【００７９】
登録署名内の分割文字▲１▼と照合署名内の分割文字▲１▼とのマハラノビス距離Ｄは、下記計算式によって求められる。
【数７】
【数８】
【００８０】
上記によって各分割文字ごとの距離が求められるので、つぎに第１照合部２０５は登録署名と照合署名との署名全体としてのマハラノビス距離Ｄｓを、下記式によって算出する。
【数９】
そして、この距離が所定の閾値以下であれば、照合署名は登録署名の筆記者本人により筆記されたものである、すなわち本人署名であると判定し、さらにその判定で正しいかどうかを後述する第２照合部２０６にチェックさせる。また、上記距離が所定の閾値を上回っていれば、照合署名は登録署名の筆記者以外により筆記されたものである、すなわち他人署名であると判定し、さらにその判定で正しいかどうかを後述する第３照合部２０７にチェックさせる。
【００８２】
図１９は、第１照合部２０５における照合処理の手順を示すフローチャートである。ステップＳ１９０１で、第１照合部２０５は、注目文字が署名中の何番目の文字であるかを示す変数ｍを１に、また登録署名が読み出し済みであるかどうかを示すフラグｆｌａｇを０に、それぞれ初期化する。
【００８３】
つぎに、ステップＳ１９０２で第１照合部２０５は上記フラグをチェックし、フラグが０すなわちまだ登録署名を読み出していないときは（ステップＳ１９０２：Ｙｅｓ）、ステップＳ１９０３以下の処理に移行する。
【００８４】
ステップＳ１９０３で、第１照合部２０５はその署名読み出し部２０５ａによって、署名画像記憶部２０４の第１署名画像記憶部２０４ａに保持された、同一人の５つの登録署名から、それぞれｍ番目の文字を読み出す。つぎに、ステップＳ１９０４で第１照合部２０５はその文字分割部２０５ｂによって、ステップＳ１９０３で読み出した各文字を重複する９領域、すなわち９つの分割文字に分割する。そして、ステップＳ１９０５で第１照合部２０５は、登録署名が読み出し済みであることを示すフラグｆｌａｇを１にした後、再度ステップＳ１９０２のフラグチェックに移行する。
【００８５】
ステップＳ１９０２のチェックで上記フラグが１、すなわちすでに登録署名を読み出しているときは（ステップＳ１９０２：Ｎｏ）、第１照合部２０５はステップＳ１９０６以下の処理に移行する。
【００８６】
ステップＳ１９０６で、第１照合部２０５はその署名読み出し部２０５ａによって、署名画像記憶部２０４の第１署名画像記憶部２０４ａに保持された照合署名内のｍ番目の文字を読み出す。つぎに、ステップＳ１９０７で第１照合部２０５はその文字分割部２０５ｂによって、ステップＳ１９０６で読み出した文字を重複する９領域、すなわち９つの分割文字に分割する。
【００８７】
そして、ステップＳ１９０８で第１照合部２０５はその固有値・固有ベクトル算出部２０５ｃによって、ステップＳ１９０３で読み出した文字内の各分割文字について、その固有値と固有ベクトルとを算出する。つぎに、ステップＳ１９０９で第１照合部２０５はその主成分算出部２０５ｄによって、ステップＳ１９０８で算出した固有値と固有ベクトルから各分割文字の主成分を算出する。さらに、ステップＳ１９１０で第１照合部２０５はそのマハラノビス距離算出部２０５ｅによって、ステップＳ１９０９で算出した主成分をもちいて、登録署名内の各分割文字と照合署名内の各分割文字とのマハラノビス距離を算出する。
【００８８】
上記のようにしてｍ番目の文字内の各分割文字の距離値算出を終えると、ステップＳ１９１１で第１照合部２０５はｍが署名内の総文字数に達しているかどうか、すなわち署名内のすべての文字についてステップＳ１９０６〜ステップＳ１９１０の処理を終えたかどうかを判定する。そして、まだ途中の文字であるときは（ステップＳ１９１１：Ｎｏ）、ステップＳ１９１２で変数ｍをインクリメントするとともにフラグｆｌａｇを０に初期化してから、再度ステップＳ１９０２に移行して、つぎの文字について上記と同様の処理をおこなう。
【００８９】
また、署名内のすべての文字について上記処理を終えているときは（ステップＳ１９１１：Ｙｅｓ）、ステップＳ１９１３に移行する。ステップＳ１９１３で、第１照合部２０５はステップＳ１９１０で算出した各分割文字の距離値の重み付き和を取って、署名全体の距離値を算出する。つぎに、ステップＳ１９１４で第１照合部２０５はこの距離値を所定の閾値と比較して、当該閾値以下であれば（ステップＳ１９１４：Ｙｅｓ）本人署名、当該閾値を上回っていれば（ステップＳ１９１４：Ｎｏ）他人署名と判定する。
【００９０】
そして、第１照合部２０５は本人署名については後述する第２照合部２０６に、他人署名については後述する第３照合部２０７に指示して、それぞれ本人とし他人とした判定に誤りがないかどうかを検証させる。したがって、上記フローチャートによる照合の後、本人署名については後述する第２照合部２０６の、図２０に示すフローチャートによる照合が、他人署名については後述する第３照合部２０７の、図２１に示すフローチャートによる照合が、それぞれおこなわれることになる。
【００９１】
図２の残りの機能部の説明に戻り、つぎに第２照合部２０６は、署名画像記憶部２０４の第２署名画像記憶部２０４ｂに保持された登録署名と照合署名とをＤＰマッチングによって照合する機能部である。第２照合部２０６は、さらに署名読み出し部２０６ａ、ｘ軸方向ＤＰ距離算出部２０６ｂおよびｙ軸方向ＤＰ距離算出部２０６ｃを含む構成である。
【００９２】
図２０は、第２照合部２０６における照合処理の手順を示すフローチャートである。このフローチャートに沿って、第２照合部２０６内の上記各部の機能を説明ずる。まず、ステップＳ２００１で第２照合部２０６は、その署名読み出し部２０６ａによって、署名画像記憶部２０４の第２署名画像記憶部２０４ｂから一人分の登録署名と照合署名とを読み出す。
【００９３】
つぎに、ステップＳ２００２で第２照合部２０６は、そのｘ軸方向ＤＰ距離算出部２０６ｂによって、ステップＳ２００１で読み出した登録署名と照合署名のｘ軸方向のＤＰ距離Ｄｘを算出する。ただ上述のように登録署名は５つあるので、そのそれぞれと照合署名とのｘ軸方向のＤＰ距離を算出し、これらの距離のうち小さいもの３つの平均値を求めるＤｘとする。
【００９４】
つぎに、ステップＳ２００３で第２照合部２０６は、そのｙ軸方向ＤＰ距離算出部２０６ｃによって、ステップＳ２００１で読み出した登録署名と照合署名のｙ軸方向のＤＰ距離Ｄｙを算出する。ここでも上記と同様に、５つの登録署名とのそれぞれの距離値のうち小さいものから３つの平均値を求めるＤｙとする。なお、このｘ軸方向ＤＰ距離算出部２０６ｂおよびｙ軸方向ＤＰ距離算出部２０６ｃにおけるＤＰ距離の算出手順は公知であるので、詳細な説明を省略する。
【００９５】
そして、ステップＳ２００４で第２照合部２０６は、下記計算式によってステップＳ２００２で算出したｘ軸方向のＤＰ距離ＤｘおよびステップＳ２００３で算出したｙ軸方向のＤＰ距離Ｄｙを合成して、登録署名と照合署名との距離値Ｄを算出する。
【数１０】
続くステップＳ２００５で第２照合部２０６は、この距離値Ｄが所定の閾値以下であれば（ステップＳ２００５：Ｙｅｓ）本人署名と判定する。すなわち、第１照合部２０５による判定結果を支持する。逆に、この距離値が閾値を上回っていれば（ステップＳ２００５：Ｎｏ）他人署名と判定し、第１照合部２０５による判定結果を覆す。
【００９７】
なお、この第２照合部２０６による照合は、実験的に「他人を見つけ出しやすい方法」、すなわち他の手法では誤って本人のものと判定されるような署名でも、他人のものであると正しく判定できる可能性の高いことが分かっている。したがって、第１照合部２０５で本人と判定された署名についてこの第２照合部２０６による再度の判定をおこなうことで、いったん本人とされたものが他人による署名として棄却される可能性が高くなり、最終的な照合の精度を向上させることができる。
【００９８】
図２の残りの機能部の説明に戻り、つぎに第３照合部２０７は、署名画像記憶部２０４の第３署名画像記憶部２０４ｃに保持された登録署名と照合署名とをＤＰマッチングによって照合する機能部である。第３照合部２０７は、さらに署名読み出し部２０７ａ、ｘ軸方向ＤＰ距離算出部２０７ｂおよびｙ軸方向ＤＰ距離算出部２０７ｃを含む構成である。
【００９９】
図２１は、第３照合部２０７における照合処理の手順を示すフローチャートである。このフローチャートに沿って、第３照合部２０７内の上記各部の機能を説明する。まず、ステップＳ２１０１で第３照合部２０７は、その署名読み出し部２０７ａによって、署名画像記憶部２０４の第３署名画像記憶部２０４ｃから一人分の登録署名と照合署名とを読み出す。
【０１００】
つぎに、ステップＳ２１０２で第３照合部２０７は、ステップＳ２１０１で読み出した登録署名と照合署名のｘ軸方向のＤＰ距離Ｄｘをそのｘ軸方向ＤＰ距離算出部２０７ｂによって、またステップＳ２１０３でそのｙ軸方向のＤＰ距離Ｄｙをｙ軸方向ＤＰ距離算出部２０７ｃによって、それぞれ算出する。そして、ステップＳ２１０４でこれらを合成して両署名間の距離値Ｄを算出する。このステップＳ２１０２〜ステップＳ２１０４の処理は、第２照合部２０６による図２０のステップＳ２００２〜ステップＳ２００４の処理と同一である。
【０１０１】
そして、ステップＳ２１０５で第３照合部２０７は、ステップＳ２１０４で算出した距離値Ｄが所定の閾値以下であれば（ステップＳ２１０５：Ｙｅｓ）本人署名と判定する。すなわち、第１照合部２０５による判定結果を覆す。逆に、この距離値が閾値を上回っていれば（ステップＳ２１０５：Ｎｏ）他人署名と判断し、第１照合部２０５による判定結果を支持する。
【０１０２】
この第３照合部２０７は、上述のように、署名内の交点や折点などが特に強調されるような前処理を第３前処理部２０３におこなわせた上で照合をおこなっている。従来、署名間の照合は各文字の字形の類似性に注目しておこなわれていたのであるが、この第３照合部２０７は署名内での特徴点の分布状況、すなわち署名全体から見てどのあたりに交点があり、どのあたりに折点があるか、あるいはどのあたりにこれらの特徴点が集中しているかなどの特徴に、各人の筆記の特徴が表れているものと見て、上述のような前処理を施した上で照合をおこなうわけである。
【０１０３】
なお、ここでは平滑化後の署名画像をそのまま照合にもちいているが、特徴点をさらに際立たせるために、平滑化の後さらに画素値が所定値以下である画素を０（白）にする前処理を加えてもよい。たとえば、署名内の画素値の最大値の７０％に満たない画素は、一律に値を０にしてしまう。このようにすることで、相対的に画素値の高い画素すなわちガウスフィルタによる強調度合いの高い交点や折点、あるいはその周辺の点のみが画像内に残される（画像内から取り出される、と言ってもよい）ので、これらの特徴点をより重視した照合がおこなえる。
【０１０４】
もっとも、本出願人は上記数値を０％、３０％、５０％、７０％としてそれぞれ照合実験をおこなったのであるが、平均誤照合率がもっとも低いのは０％のとき、すなわち上記のような画素の抽出をおこなわず、平滑後の署名画像をそのまま照合にもちいた場合であった。
【０１０５】
なお、この第３照合部２０７による特徴点を重視した照合は、実験的に「本人を見つけ出しやすい方法」、すなわち他の手法では誤って他人のものと判定されるような署名でも、本人のものであると正しく判定できる可能性の高いことが分かっている。したがって、第１照合部２０５で他人と判定された署名についてこの第３照合部２０７による再度の判定をおこなうことで、いったん他人とされたものが本人による署名として救済される可能性が高くなり、最終的な照合の精度を向上させることができる。
【０１０６】
なお、署名画像入力部２００、第１前処理部２０１、第２前処理部２０２、第３前処理部２０３、第１照合部２０５、第２照合部２０６および第３照合部２０７は、それぞれＨＤ１０５やＦＤ１０７、あるいはＣＤ−ＲＯＭ１１５などの各種記録媒体からＲＡＭ１０３に読み出されたプログラムの命令にしたがって、ＣＰＵ１０１などが命令処理を実行することによって、各部の機能を実現するものである。
【０１０７】
上述の実施の形態１による署名照合装置の実際の照合能力であるが、本出願人がおこなった照合実験では、平均誤照合率は第１照合部２０５による照合方式で１４．５％（Ｄｓ＝１０３のとき）、第２照合部２０６による照合方式で２０．０％（α＝０．９７１、Ｄ＝２．３８のとき）、第３照合部２０７による照合方式で２２．０％（α＝０．８０１、Ｄ＝４．１３のとき）であった。
【０１０８】
また、第１照合部２０５〜第３照合部２０７による照合を組み合わせたハイブリッド方式、すなわち第１照合部２０５で本人と判定されたものをさらに第２照合部２０６で、第１照合部２０５で他人と判定されたものをさらに第３照合部２０７で検証する方式の平均誤照合率は９．０％であった。なお、このときの第１照合部２０５における閾値は１０３、第２照合部２０６におけるαは０．９０、閾値は５．５、また第３照合部２０７におけるαは０．９０、閾値は２．１であった。
【０１０９】
〔実施の形態２〕
さて、上述した実施の形態１では、１文字を９分割した分割文字についてそのまま固有値と固有ベクトルとを求めたが、以下に説明する実施の形態２のように、さらにこれらの文字に含まれる直線成分に注目して、この直線成分を特に強調した上で固有値と固有ベクトルとを求め、登録署名と照合署名とのマッチングをおこなうようにしてもよい。
【０１１０】
実施の形態２による署名照合装置のハードウエア構成は、図１に示した実施の形態１の署名照合装置のそれと同一であるので説明を省略する。図２２は、この発明の実施の形態２による署名照合装置の構成を機能的に示す説明図である。この発明の実施の形態２による署名照合装置は、署名画像入力部２２００、前処理部２２０１、署名画像記憶部２２０２および照合部２２０３を含む構成である。
【０１１１】
このうち署名画像入力部２２００、前処理部２２０１および署名画像記憶部２２０２は、図２に示した実施の形態１の署名画像入力部２００、第１前処理部２０１および第１署名画像記憶部２０４ａとそれぞれ同一であるので説明を省略する。
【０１１２】
照合部２２０３は、署名画像記憶部２２０２に保持された登録署名と照合署名とを固有値解析によって照合する機能部である。この照合部２２０３は、図２に示した実施の形態１の第１照合部２０５と類似する構成であるが、新たに２値化部２２０３ｃ、ハフ変換部２２０３ｄおよび直線成分強調部２２０３ｅを備えた点が異なっている。
【０１１３】
まず、署名読み出し部２２０３ａは、署名画像入力部２２００から入力され前処理部２２０１による前処理を経て、署名画像記憶部２２０２に蓄積された登録署名と照合署名とを読み出す機能部である。また、文字分割部２２０３ｂは、署名読み出し部２２０３ａによって読み出された各署名内の各文字を、図１５に示した重複する９つの小領域すなわち分割文字▲１▼〜▲９▼に分割する機能部である。
【０１１４】
つぎに、２値化部２２０３ｃは、文字分割部２２０３ｂにより分割された分割文字の２値化をおこなう機能部である。分割文字を構成する各画素の値は、０（白）から２５５（真黒）までの複数のレベルを持っているが、２値化部２２０３ｃはこの値が所定の閾値に満たなければ一律に０（白）、所定の閾値以上であれば一律に２５５（真黒）で当該値を置き換える。
【０１１５】
つぎに、ハフ変換部２２０３ｄは、２値化部２２０３ｃにより２値化された分割文字からその直線成分を取り出すためのハフ変換をおこなう機能部である。直線は一次方程式で表現でき、そのパラメータが決まれば傾きや位置が決まる。ハフ変換とは、このようにパラメトリックに表現できる図形の式を２値画像から求める方法の一つである。
【０１１６】
たとえば２値画像からの直線の取り出しを考え、その式をｙ＝ｍｘ＋ｃとすると、直線上の任意の点は上記式を満足する。そこで、直線上のある１点（上記式を満たすあるｘとｙとの組み合わせ、と言ってもよい）におけるｍとｃとを変数と考えると、ｍ−ｃ平面上に１本の直線を描くことができる。これを上記直線上のすべての点につき繰り返すと、ｍ−ｃ平面上の直線群はある１点に集中し、この交点のｍとｃとが求めるパラメータの値となる。
【０１１７】
現実的にはパラメータの値が一定の範囲内に収まるようにするため、任意の直線をｍとｃでなく、原点からの垂線とｘ軸との角度θ（０≦θ≦π）、当該垂線の長さρ（０≦ρ≦画像の対角の長さ）により図２３に示すような方程式で表す。そして、θとρとを変数と考えると、ｘ−ｙ平面の直線上のある１点につき、図２４に示すθ−ρ平面では正弦波を１本描けることになる。たとえば、図２４の正弦波２４００は図２３の点Ａに、正弦波２４０１は点Ｂに、正弦波２４０２は点Ｃにそれぞれ対応するものである。これらの正弦波は１点で交わり、この交点Ｐにおけるθとρとが求める直線のパラメータとなる。
【０１１８】
図２２の残りの機能部の説明に戻り、つぎに直線成分強調部２２０３ｅは、ハフ変換部２２０３ｄによる変換後の分割文字に、さらに下記式に示す３×３のガウスフィルタをかけることにより、上記交点すなわち上記で取り出された直線成分をさらに強調する機能部である。
【数１１】
つぎに、固有値・固有ベクトル算出部２２０３ｆは、直線成分強調部２２０３ｅによって直線成分を強調された各分割文字の固有値および固有ベクトルを算出する機能部、主成分算出部２２０３ｇは、固有値・固有ベクトル算出部２２０３ｆによって算出された固有値と固有ベクトルから各分割文字の主成分を算出する機能部、マハラノビス距離算出部２２０３ｈは、主成分算出部２２０３ｇによって算出された主成分をもちいて登録署名内の各分割文字と照合署名内の各分割文字との距離値を算出する機能部である。これらの各機能部は、それぞれ図２に示した実施の形態１の固有値・固有ベクトル算出部２０５ｃ、主成分算出部２０５ｄおよびマハラノビス距離算出部２０５ｅと同一であるので説明を省略する。
【０１２０】
図２５は、照合部２２０３における照合処理の手順を示すフローチャートである。ステップＳ２５０１で、照合部２２０３は、注目文字が署名中の何番目の文字であるかを示す変数ｍを１に、また登録署名が読み出し済みであるかどうかを示すフラグｆｌａｇを０に、それぞれ初期化する。
【０１２１】
つぎに、ステップＳ２５０２で照合部２２０３は上記フラグをチェックし、フラグが０すなわちまだ登録署名を読み出していないときは（ステップＳ２５０２：Ｙｅｓ）、ステップＳ２５０３以下の処理に移行する。
【０１２２】
ステップＳ２５０３で、照合部２２０３はその署名読み出し部２２０３ａによって、署名画像記憶部２２０２に保持された同一人の５つの登録署名から、それぞれｍ番目の文字を読み出す。つぎに、ステップＳ２５０４で照合部２２０３はその文字分割部２２０３ｂによって、ステップＳ２５０３で読み出した各文字を重複する９領域、すなわち９つの分割文字に分割する。
【０１２３】
さらに、ステップＳ２５０５で照合部２２０３はその２値化部２２０３ｃによって、ステップＳ２５０４で分割した各分割文字を、グレースケールの文字から白黒の文字に２値化する。そして、ステップＳ２５０６で照合部２２０３はそのハフ変換部２２０３ｄによって、ステップＳ２５０５で２値化した各分割文字につき上述のハフ変換をおこなう。図２６はハフ変換の直前の１文字分の分割文字画像、図２７はハフ変換の直後の１文字分の分割文字画像（分布画像）の一例を示す説明図である。
【０１２４】
さらに、ステップＳ２５０７で照合部２２０３はその直線成分強調部２２０３ｅによって、ステップＳ２５０６によるハフ変換後の画像にガウスフィルタをかけることで、ハフ曲線の交点すなわち原画像中の直線成分を強調する。図２８は、ガウスフィルタの先鋭化係数を変化させたときの分割文字画像の変化を示す説明図である。そして、ステップＳ２５０８で照合部２２０３は、登録署名が読み出し済みであることを示すフラグｆｌａｇを１にした後、再度ステップＳ２５０２のフラグチェックに移行する。
【０１２５】
ステップＳ２５０２のチェックで上記フラグが１、すなわちすでに登録署名を読み出しているときは（ステップＳ２５０２：Ｎｏ）、照合部２２０３はステップＳ２５０９以下の処理に移行する。
【０１２６】
ステップＳ２５０９で、照合部２２０３はその署名読み出し部２２０３ａによって、署名画像記憶部２２０２に保持された照合署名内のｍ番目の文字を読み出す。そして当該文字につき、続くステップＳ２５１０〜ステップＳ２５１３で、上述のステップＳ２５０４〜ステップＳ２５０７と同様の処理、すなわち９分割（ステップＳ２５１０）、２値化（ステップＳ２５１１）、ハフ変換（ステップＳ２５１２）およびガウスフィルタによる直線成分の強調（ステップＳ２５１３）をおこなう。
【０１２７】
そして、ステップＳ２５１４で照合部２２０３はその固有値・固有ベクトル算出部２２０３ｆによって、ステップＳ２５０４〜ステップＳ２５０７で処理した登録署名内の各分割文字について、その固有値と固有ベクトルとを算出する。つぎに、ステップＳ２５１５で照合部２２０３はその主成分算出部２２０３ｇによって、ステップＳ２５１４で算出した固有値と固有ベクトルから各分割文字の主成分を算出する。さらに、ステップＳ２５１６で照合部２２０３はそのマハラノビス距離算出部２２０３ｈによって、ステップＳ２５１５で算出した主成分をもちいて、登録署名内の各分割文字と照合署名内の各分割文字とのマハラノビス距離を算出する。
【０１２８】
上記のようにしてｍ番目の文字内の各分割文字の距離値算出を終えると、ステップＳ２５１７で照合部２２０３はｍが署名内の総文字数に達しているかどうか、すなわち署名内のすべての文字についてステップＳ２５０２〜ステップＳ２５１６の処理を終えたかどうかを判定する。そして、まだ途中の文字であるときは（ステップＳ２５１７：Ｎｏ）、ステップＳ２５１８で変数ｍをインクリメントするとともにフラグｆｌａｇを０に初期化してから、再度ステップＳ２５０２に移行して、つぎの文字について上記と同様の処理をおこなう。
【０１２９】
また、署名内のすべての文字について上記処理を終えているときは（ステップＳ２５１７：Ｙｅｓ）、ステップＳ２５１９に移行する。ステップＳ２５１９で、照合部２２０３はステップＳ２５１６で算出した各分割文字の距離値の重み付き和を取って、署名全体の距離値を算出する。つぎに、ステップＳ２５２０で照合部２２０３はこの距離値を所定の閾値と比較して、当該閾値以下であれば（ステップＳ２５２０：Ｙｅｓ）本人署名、当該閾値を上回っていれば（ステップＳ２５２０：Ｎｏ）他人署名と判定する。
【０１３０】
なお、署名画像入力部２２００、前処理部２２０１および照合部２２０３は、それぞれＨＤ１０５やＦＤ１０７、あるいはＣＤ−ＲＯＭ１１５などの各種記録媒体からＲＡＭ１０３に読み出されたプログラムの命令にしたがって、ＣＰＵ１０１などが命令処理を実行することによって、各部の機能を実現するものである。
【０１３１】
また、本出願人がおこなった照合実験では、実施の形態２による署名照合装置の平均誤照合率は１２．５％であった。
【０１３２】
【発明の効果】
以上説明したように請求項１に記載の発明によれば、第１の照合手段が、入力した署名画像があらかじめ登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかを固有値解析にもとづいて判定し、第２の照合手段が、前記第１の照合手段によって本人により筆記されたと判定された署名画像が、前記登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかをＤＰマッチングにもとづいて判定し、第３の照合手段が、前記第１の照合手段によって本人以外により筆記されたと判定された署名画像が、前記登録された署名画像の本人以外により筆記されたものであるかどうかをＤＰマッチングにもとづいて判定するので、第１の照合手段における照合結果の正当性が第２の照合手段または第３の照合手段によって検証され、これによって、署名間の照合を高精度におこなうことが可能な署名照合装置が得られるという効果を奏する。
【０１３３】
また、請求項２に記載の発明によれば、前記請求項１に記載の発明において、前記第１の照合手段が、前記入力した署名画像を構成する各文字の画像を重複する複数の領域すなわち複数の分割文字画像に分割する第１の文字分割手段と、前記登録された署名画像を構成する各文字の画像を重複する複数の領域すなわち複数の分割文字画像に分割する第２の文字分割手段と、前記第１の文字分割手段によって分割されたそれぞれの分割文字画像と前記第２の文字分割手段によって分割されたそれぞれの分割文字画像との距離値を算出する距離値算出手段と、前記距離値算出手段によって算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかを判定する判定手段と、を備えたので、署名間の照合は署名内の各文字をさらに分割した分割文字ごとにおこなわれ、この分割数や分割方法を適切に選択することで、署名間の照合を高精度におこなうことが可能な署名照合装置が得られるという効果を奏する。
【０１３４】
また、請求項３に記載の発明によれば、前記請求項１に記載の発明において、前記第２の照合手段が、前記入力した署名画像を平滑化する平滑化手段と、前記平滑化手段によって平滑化された署名画像と前記登録された署名画像との距離値を算出する距離値算出手段と、前記距離値算出手段によって算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかを判定する判定手段と、を備えたので、署名間の微小な位置ずれや線幅の差異が平滑化によって無効化され、これによって、署名間の照合を高精度におこなうことが可能な署名照合装置が得られるという効果を奏する。
【０１３５】
また、請求項４に記載の発明によれば、前記請求項１に記載の発明において、前記第３の照合手段が、前記入力した署名画像を細線化する細線化手段と、前記細線化手段によって細線化された署名画像内の特徴点を特定する特徴点特定手段と、前記細線化手段によって細線化された署名画像を、前記特徴点特定手段によって特定された特徴点を強調しながら平滑化する平滑化手段と、前記平滑化手段によって平滑化された署名画像と前記登録された署名画像との距離値を算出する距離値算出手段と、前記距離値算出手段によって算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人以外により筆記されたものであるかどうかを判定する判定手段と、を備えたので、署名間の微小な位置ずれや線幅の差異が無効化されるとともに、署名間の照合はその特徴点の分布の類似性を重視しておこなわれ、これによって、署名間の照合を高精度におこなうことが可能な署名照合装置が得られるという効果を奏する。
【０１３６】
また、請求項５に記載の発明によれば、前記請求項４に記載の発明において、前記平滑化手段が、前記細線化手段によって細線化された署名画像に平滑化フィルタをかけるとともに、前記特徴点特定手段によって特定された特徴点には前記平滑化フィルタを複数回かけるので、署名間の照合は平滑化フィルタの重複によって強調された特徴点の分布の類似性を重視しておこなわれ、これによって、署名間の照合を高精度におこなうことが可能な署名照合装置が得られるという効果を奏する。
【０１３７】
また、請求項６に記載の発明によれば、第１の文字分割手段が、入力した署名画像を構成する各文字の画像を重複する複数の領域すなわち複数の分割文字画像に分割し、第２の文字分割手段が、あらかじめ登録された署名画像を構成する各文字の画像を重複する複数の領域すなわち複数の分割文字画像に分割し、距離値算出手段が、前記第１の文字分割手段によって分割されたそれぞれの分割文字画像と前記第２の文字分割手段によって分割されたそれぞれの分割文字画像との距離値を算出し、判定手段が、前記距離値算出手段によって算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかを判定するので、署名間の照合は署名内の各文字をさらに分割した分割文字ごとにおこなわれ、この分割数や分割方法を適切に選択することで、署名間の照合を高精度におこなうことが可能な署名照合装置が得られるという効果を奏する。
【０１３８】
また、請求項７に記載の発明によれば、前記請求項６に記載の発明において、さらに第１の画像変換手段が、前記第１の文字分割手段によって分割されたそれぞれの分割文字画像をハフ変換し、第２の画像変換手段が、前記第２の文字分割手段によって分割されたそれぞれの分割文字画像をハフ変換し、前記距離値算出手段が、前記第１の画像変換手段によって変換された後の分割文字画像と前記第２の画像変換手段によって変換された後の分割文字画像との距離値を算出するので、署名間の照合は署名内の分割文字ごとに、その直線成分の類似性を重視しておこなわれ、この分割数や分割方法、あるいは直線成分の抽出方法を適切に選択することで、署名間の照合を高精度におこなうことが可能な署名照合装置が得られるという効果を奏する。
【０１３９】
また、請求項８に記載の発明によれば、前記請求項７に記載の発明において、さらに第１の画像強調手段が、前記第１の画像変換手段により変換された後の分割文字画像の特徴点を強調し、第２の画像強調手段が、前記第２の画像変換手段により変換された後の分割文字画像の特徴点を強調し、前記距離値算出手段が、前記第１の画像強調手段によってその特徴点を強調された分割文字画像と前記第２の画像強調手段によってその特徴点を強調された分割文字画像との距離値を算出するので、署名間の照合は署名内の分割文字ごとに、その直線成分の類似性を重視しておこなわれ、この分割数や分割方法、あるいは直線成分の抽出方法や強調方法を適切に選択することで、署名間の照合を高精度におこなうことが可能な署名照合装置が得られるという効果を奏する。
【０１４０】
また、請求項９に記載の発明によれば、平滑化手段が、入力した署名画像を平滑化し、距離値算出手段が、前記平滑化手段によって平滑化された署名画像とあらかじめ登録された署名画像との距離値を算出し、判定手段が、前記距離値算出手段によって算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかを判定するので、署名間の微小な位置ずれや線幅の差異などが平滑化によって無効化され、これによって、署名間の照合を高精度におこなうことが可能な署名照合装置が得られるという効果を奏する。
【０１４１】
また、請求項１０に記載の発明によれば、細線化手段が、入力した署名画像を細線化し、特徴点特定手段が、前記細線化手段によって細線化された署名画像内の特徴点を特定し、平滑化手段が、前記細線化手段によって細線化された署名画像を、前記特徴点特定手段によって特定された特徴点を強調しながら平滑化し、距離値算出手段が、前記平滑化手段によって平滑化された署名画像とあらかじめ登録された署名画像との距離値を算出し、判定手段が、前記距離値算出手段によって算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人以外により筆記されたものであるかどうかを判定するので、署名間の微小な位置ずれや線幅の差異などが無効化されるとともに、署名間の照合はその特徴点の分布の類似性を重視しておこなわれ、これによって、署名間の照合を高精度におこなうことが可能な署名照合装置が得られるという効果を奏する。
【０１４２】
また、請求項１１に記載の発明によれば、第１の照合工程で、入力した署名画像があらかじめ登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかを固有値解析にもとづいて判定し、第２の照合工程で、前記第１の照合工程で本人により筆記されたと判定された署名画像が、前記登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかをＤＰマッチングにもとづいて判定し、第３の照合工程で、前記第１の照合工程で本人以外により筆記されたと判定された署名画像が、前記登録された署名画像の本人以外により筆記されたものであるかどうかをＤＰマッチングにもとづいて判定するので、第１の照合工程における照合結果の正当性が第２の照合工程または第３の照合工程において検証され、これによって、署名間の照合を高精度におこなうことが可能な署名照合方法が得られるという効果を奏する。
【０１４３】
また、請求項１２に記載の発明によれば、第１の文字分割工程で、入力した署名画像を構成する各文字の画像を重複する複数の領域すなわち複数の分割文字画像に分割し、第２の文字分割工程で、あらかじめ登録された署名画像を構成する各文字の画像を重複する複数の領域すなわち複数の分割文字画像に分割し、距離値算出工程で、前記第１の文字分割工程で分割されたそれぞれの分割文字画像と前記第２の文字分割工程で分割されたそれぞれの分割文字画像との距離値を算出し、判定工程で、前記距離値算出工程で算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかを判定するので、署名間の照合は署名内の各文字をさらに分割した分割文字ごとにおこなわれ、この分割数や分割方法を適切に選択することで、署名間の照合を高精度におこなうことが可能な署名照合方法が得られるという効果を奏する。
【０１４４】
また、請求項１３に記載の発明によれば、前記請求項１２に記載の発明において、さらに第１の画像変換工程で、前記第１の文字分割工程で分割されたそれぞれの分割文字画像をハフ変換し、第２の画像変換工程で、前記第２の文字分割工程で分割されたそれぞれの分割文字画像をハフ変換し、前記距離値算出工程では、前記第１の画像変換工程で変換された後の分割文字画像と前記第２の画像変換工程で変換された後の分割文字画像との距離値を算出するので、署名間の照合は署名内の分割文字ごとに、その直線成分の類似性を重視しておこなわれ、この分割数や分割方法、あるいは直線成分の抽出方法を適切に選択することで、署名間の照合を高精度におこなうことが可能な署名照合方法が得られるという効果を奏する。
【０１４５】
また、請求項１４に記載の発明によれば、前記請求項１３に記載の発明において、さらに第１の画像強調工程で、前記第１の画像変換工程で変換された後の分割文字画像の特徴点を強調し、第２の画像強調工程で、前記第２の画像変換工程で変換された後の分割文字画像の特徴点を強調し、前記距離値算出工程では、前記第１の画像強調工程でその特徴点を強調された分割文字画像と前記第２の画像強調工程でその特徴点を強調された分割文字画像との距離値を算出するので、署名間の照合は署名内の分割文字ごとに、その直線成分の類似性を重視しておこなわれ、この分割数や分割方法、あるいは直線成分の抽出方法や強調方法を適切に選択することで、署名間の照合を高精度におこなうことが可能な署名照合方法が得られるという効果を奏する。
【０１４６】
また、請求項１５に記載の発明によれば、平滑化工程で、入力した署名画像を平滑化し、距離値算出工程で、前記平滑化工程で平滑化された署名画像とあらかじめ登録された署名画像との距離値を算出し、判定工程で、前記距離値算出工程で算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかを判定するので、署名間の微小な位置ずれや線幅の差異が平滑化によって無効化され、これによって、署名間の照合を高精度におこなうことが可能な署名照合方法が得られるという効果を奏する。
【０１４７】
また、請求項１６に記載の発明によれば、細線化工程で、入力した署名画像を細線化し、特徴点特定工程で、前記細線化工程で細線化された署名画像内の特徴点を特定し、平滑化工程で、前記細線化工程で細線化された署名画像を、前記特徴点特定工程で特定された特徴点を強調しながら平滑化し、距離値算出工程で、前記平滑化工程で平滑化された署名画像とあらかじめ登録された署名画像との距離値を算出し、判定工程で、前記距離値算出工程で算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人以外により筆記されたものであるかどうかを判定するので、署名間の微小な位置ずれや線幅の差異が無効化されるとともに、署名間の照合はその特徴点の分布の類似性を重視しておこなわれ、これによって、署名間の照合を高精度におこなうことが可能な署名照合方法が得られるという効果を奏する。
【０１４８】
また、請求項１７に記載の発明によれば、前記請求項１１〜請求項１６のいずれか一つに記載された方法をコンピュータに実行させることが可能なプログラムが得られるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態１による署名照合装置のハードウエア構成を示す説明図である。
【図２】この発明の実施の形態１による署名照合装置の構成を機能的に示す説明図である。
【図３】この発明の実施の形態１による署名画像入力部２００によって取り込まれた原画像の一例を示す説明図である。
【図４】この発明の実施の形態１による第１前処理部２０１における前処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】図３に示す原画像の背景除去後の状態を示す説明図である。
【図６】図５に示す背景除去後の原画像から切り出された各文字の画像を示す説明図である。
【図７】図６に示す各文字画像の正規化後および平滑化後の状態を示す説明図である。
【図８】この発明の実施の形態１による第２前処理部２０２における前処理の手順を示すフローチャートである。
【図９】図３に示す原画像から背景除去を経て切り出された署名画像の、ノイズ除去後および正規化後の状態を示す説明図である。
【図１０】この発明の実施の形態１による第３前処理部２０３における前処理の手順を示すフローチャートである。
【図１１】図３に示す原画像から背景の除去、署名部分の切り出し、ノイズの除去および所定サイズへの正規化を経て細線化された署名画像を示す説明図である。
【図１２】この発明の実施の形態１による平滑化部２０２ｅ・２０３ｇによって使用されるガウスフィルタの特性を示す説明図である。
【図１３】図１１に示す細線化画像が特徴点を強調されつつ平滑化された後の状態を示す説明図である。
【図１４】この発明の実施の形態１による文字分割部２０５ｂにおける、文字の分割方法を説明するための説明図である。
【図１５】この発明の実施の形態１による文字分割部２０５ｂにおける、文字の分割方法を説明するための他の説明図である。
【図１６】図１４および図１５に示す以外の文字の分割方法の一例を示す説明図である。
【図１７】この発明の実施の形態１による固有値・固有ベクトル算出部２０５ｃ・主成分算出部２０５ｄおよびマハラノビス距離算出部２０５ｅの各処理を説明するための説明図である。
【図１８】主成分の定義を示す説明図である。
【図１９】この発明の実施の形態１による第１照合部２０５における照合処理の手順を示すフローチャートである。
【図２０】この発明の実施の形態１による第２照合部２０６における照合処理の手順を示すフローチャートである。
【図２１】この発明の実施の形態１による第３照合部２０７における照合処理の手順を示すフローチャートである。
【図２２】この発明の実施の形態２による署名照合装置の構成を機能的に示す説明図である。
【図２３】ハフ変換の原理を示すための説明図である。
【図２４】ハフ変換の原理を示すための他の説明図である。
【図２５】この発明の実施の形態２による照合部２２０３における照合処理の手順を示すフローチャートである。
【図２６】ハフ変換の直前の１文字分の分割文字画像の一例を示す説明図である。
【図２７】ハフ変換の直後の１文字分の分割文字画像（分布画像）の一例を示す説明図である。
【図２８】直線成分強調後の分割文字画像の一例（強調の度合いを異ならせたもの）を示す説明図である。
【符号の説明】
１００ バスまたはケーブル
１０１ ＣＰＵ
１０２ ＲＯＭ
１０３ ＲＡＭ
１０４ ＨＤＤ
１０５ ＨＤ
１０６ ＦＤＤ
１０７ ＦＤ
１０８ ディスプレイ
１０９ Ｉ／Ｆ
１１０ 通信ケーブル
１１１ キーボード
１１２ マウス
１１３ スキャナ
１１４ プリンタ
１１５ ＣＤ−ＲＯＭ
１１６ ＣＤ−ＲＯＭドライブ
２００，２２００ 署名画像入力部
２０１ 第１前処理部
２０２ 第２前処理部
２０３ 第３前処理部
２０４，２２０２ 署名画像記憶部
２０５ 第１照合部
２０６ 第２照合部
２０７ 第３照合部
２２０１ 前処理部
２２０３ 照合部
Claims (7)
- 入力した署名画像があらかじめ登録された署名画像の本人によって筆記されたものであるかどうかを固有値解析にもとづいて判定する第１の照合手段と、
前記第１の照合手段によって本人により筆記されたと判定された署名画像が、前記登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかをＤＰマッチングにもとづいて判定する第２の照合手段と、
前記第１の照合手段によって本人以外により筆記されたと判定された署名画像が、前記登録された署名画像の本人以外により筆記されたものであるかどうかをＤＰマッチングにもとづいて判定する第３の照合手段と、
を備えたことを特徴とする署名照合装置。 - 前記第１の照合手段は、
前記入力した署名画像を構成する各文字の画像を重複する複数の領域すなわち複数の分割文字画像に分割する第１の文字分割手段と、
前記登録された署名画像を構成する各文字の画像を重複する複数の領域すなわち複数の分割文字画像に分割する第２の文字分割手段と、
前記第１の文字分割手段によって分割されたそれぞれの分割文字画像と前記第２の文字分割手段によって分割されたそれぞれの分割文字画像との距離値を算出する距離値算出手段と、
前記距離値算出手段によって算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかを判定する判定手段と、
を備えたことを特徴とする前記請求項１に記載の署名照合装置。 - 前記第２の照合手段は、
前記入力した署名画像を平滑化する平滑化手段と、
前記平滑化手段によって平滑化された署名画像と前記登録された署名画像との距離値を算出する距離値算出手段と、
前記距離値算出手段によって算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかを判定する判定手段と、
を備えたことを特徴とする前記請求項１に記載の署名照合装置。 - 前記第３の照合手段は、
前記入力した署名画像を細線化する細線化手段と、
前記細線化手段によって細線化された署名画像内の特徴点を特定する特徴点特定手段と、
前記細線化手段によって細線化された署名画像を、前記特徴点特定手段によって特定された特徴点を強調しながら平滑化する平滑化手段と、
前記平滑化手段によって平滑化された署名画像と前記登録された署名画像との距離値を算出する距離値算出手段と、
前記距離値算出手段によって算出された距離値にもとづいて前記入力した署名画像が前記登録された署名画像の本人以外により筆記されたものであるかどうかを判定する判定手段と、
を備えたことを特徴とする前記請求項１に記載の署名照合装置。 - 前記平滑化手段は、前記細線化手段によって細線化された署名画像に平滑化フィルタをかけるとともに、前記特徴点特定手段によって特定された特徴点には前記平滑化フィルタを複数回かけることを特徴とする前記請求項４に記載の署名照合装置。
- 第１の照合手段、第２の照合手段および第３の照合手段を備えたコンピュータを用いて、署名照合をおこなう署名照合方法であって、
前記第１の照合手段が、入力した署名画像があらかじめ登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかを固有値解析にもとづいて判定する第１の照合工程と、
前記第２の照合手段が、前記第１の照合工程で本人により筆記されたと判定された署名画像が、前記登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかをＤＰマッチングにもとづいて判定する第２の照合工程と、
前記第３の照合手段が、前記第１の照合工程で本人以外により筆記されたと判定された署名画像が、前記登録された署名画像の本人以外により筆記されたものであるかどうかをＤＰマッチングにもとづいて判定する第３の照合工程と、
を前記コンピュータに実行させることを特徴とする署名照合方法。 - 第１の照合手段、第２の照合手段および第３の照合手段を備えたコンピュータに実行させる署名照合プログラムであって、
前記第１の照合手段が、入力した署名画像があらかじめ登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかを固有値解析にもとづいて判定する第１の照合工程と、
前記第２の照合手段が、前記第１の照合工程で本人により筆記されたと判定された署名画像が、前記登録された署名画像の本人により筆記されたものであるかどうかをＤＰマッチングにもとづいて判定する第２の照合工程と、
前記第３の照合手段が、前記第１の照合工程で本人以外により筆記されたと判定された署名画像が、前記登録された署名画像の本人以外により筆記されたものであるかどうかをＤＰマッチングにもとづいて判定する第３の照合工程と、
を前記コンピュータに実行させることを特徴とする署名照合プログラム。
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