JP5567152B2 - 移動情報端末、把持特徴学習方法、把持特徴認証方法及び記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は移動情報端末が把持されたときの把持特徴サンプルを取得して本人認証を行う移動情報端末、把持特徴学習方法、把持特徴認証方法及び記録媒体に関する。

近年、移動情報端末の高機能化に伴い、電子マネーなど様々な金銭に関するサービスが普及してきた。また、移動情報端末の高機能化に伴い、移動情報端末にはアドレス帳、メール、写真、ウェブサイト閲覧履歴など、個人のプライバシーに関わる情報が多く記録されるようになった。従来、移動情報端末を利用する際に、利用開始時の本人認証（以下、ログイン認証）により、移動情報端末で取り扱う情報についてのセキュリティを確保してきた。しかし、ログイン認証では利用開始時に本人認証を行った後は、継続的に利用者が本人であり続けているか否かの監視を行わない。従ってログイン認証後に、移動情報端末が何らかの原因で他者の手に渡った場合、移動情報端末を取得した他者は改めてログイン認証を行わなくとも、移動情報端末の操作を行うことが可能である。このようなログイン認証のセキュリティの脆弱性が従前から問題となっていた。

これに対して、特許文献１では、本人認証を行った際のユーザが握っていた携帯情報端末の位置を複数の圧力センサにより取得して、本人認証を行った後にユーザが把持している位置に一定以上の変化が生じると、ユーザが入力したサービスの提供を受けるのに必要なデータを無効とし、既に行われた本人認証の効果を取り消す携帯情報端末が開示されている。このため、本人認証を行い、サービスの提供を受けるのに必要なデータの入力を行っている途中で当該携帯情報端末の盗難等にあったとしても、ユーザの手から離れた時点で本人認証及びユーザが入力したデータが無効となる。このように本人認証が無効となった後にサービスの提供を受けるためには、再度本人認証が必要となるため、第三者による不正使用を有効に防止することが可能となる。

特開２００１−１４２８４９号公報

しかしながら、特許文献１に開示された携帯情報端末において、振動の多い環境（例えば電車内など）で本人認証が行われた場合、振動によりユーザの把持特徴の測定に誤差が生じてしまう。また、ユーザが通常の操作時と異なる姿勢（例えば仰向けに寝そべった状態）で携帯情報端末を操作しているときに本人認証がおこなわれた場合、携帯情報端末の傾きにより同様に把持特徴の測定に誤差が生じる。また、携帯情報端末に充電ケーブルが接続された状態のまま、携帯情報端末を操作する場合には、ユーザは普段とは異なる把持の仕方で携帯情報端末を把持することが考えられる。また、充電中、通話直後、屋外放置などにより筐体の一部もしくは全体の温度が上昇している場合には、ユーザは普段とは異なる把持の仕方で携帯情報端末を把持することが考えられ、前述同様、把持特徴の測定に誤差が生じる。このように携帯情報端末に揺れ、傾き、その他の外乱要因が加わり、把持特徴の測定に誤差が生じることで、ユーザ本人による本人認証が失敗することが問題である。

この問題を解決するために携帯情報端末に外乱センサを設け、この外乱センサが検知した外乱の度合いが予め定めた条件であるときに取得された把持特徴を無効とし、即座に携帯情報端末をロックすることが考えられる。このようにすれば、揺れや傾き、その他の外乱要因など周囲環境のぶれが大きく、正しく本人認証が出来ない場合に第三者による不正使用を防ぐことができる。しかしこの場合、携帯情報端末に一定以上の揺れ、傾き、その他の外乱要因などが加わっている場合にはたとえ正規のユーザ自身であったとしても端末は自動的にロックされてしまうことになり、ユーザにとって非常に不便である。

そこで、この問題を解決するために外乱センサが検知した外乱の度合いが予め定めた条件であるときに取得された把持特徴を無効とし、上述した方法とは反対に携帯情報端末の認証を行わず、ロックも行わないことが考えられる。このようにすれば、揺れや傾き、その他の外乱要因など周囲環境のぶれが大きく、正しく本人認証が出来ない場合にも正規なユーザ本人の携帯情報端末の使用は妨げられない。しかしこの場合、携帯情報端末に一定以上の揺れ、傾き、その他の外乱要因などが加わっている場合には携帯情報端末を操作する者が第三者であった場合にも携帯情報端末の使用ができることになってしまい、セキュリティを確保することが出来ない。また、この特性を知っている第三者が故意に携帯情報端末を揺らしたり、故意に携帯情報端末を傾けたりしながら操作を行ったり、故意に充電ケーブルを接続した状態で携帯情報端末を操作したり、また故意に携帯情報端末の筐体の全部または一部の温度を上昇させた状態で携帯情報端末を操作したりすることで、第三者は本人認証を受けることなく、携帯情報端末を悪用することも可能でありセキュリティの観点から見て問題である。そこで本発明は揺れ、傾き、その他の外乱要因などが生じている場合の正規なユーザ本人の操作を妨げず、同時に揺れ、傾き、その他の外乱要因などが生じている場合の第三者の操作は妨げることのできる移動情報端末を提供することを目的とする。

本発明の移動情報端末は、把持特徴サンプル取得部と、外乱センサと、切替え部と、テンプレート学習部と、ティルトカウンタと、本人認証部と、ポイント加減部と、しきい値スライダと、ロック判定部と、ロック部とを備える。把持特徴サンプル取得部は、把持特徴サンプルを取得する。外乱センサは、把持特徴サンプル取得部が把持特徴サンプルを取得した時に外乱を検知する。切替え部は、移動情報端末を学習状態、認証状態のどちらかの状態に切替える。テンプレート学習部は、移動情報端末の状態が学習状態である場合に、把持特徴サンプルを用いて本人認証テンプレートを学習する。ティルトカウンタは、移動情報端末の状態が認証状態であって、検知された外乱の度合いが予め定めた条件になる場合に、ティルトポイントを加算し、本人認証結果が本人である場合に、ティルトポイントを０にリセットする。本人認証部は、移動情報端末の状態が認証状態である場合に、学習された本人認証テンプレートと把持特徴サンプルとを比較して本人認証を行う。ポイント加減部は、移動情報端末の状態が認証状態であって、本人認証部が行った本人認証結果が本人でない場合に、ポイントを加減する。しきい値スライダは、移動情報端末の状態が認証状態である場合に、予め定めたしきい値からティルトポイントを加減して修正しきい値を求める。ロック判定部は、ポイントが修正しきい値をまたいで変化した場合に本人認証が失敗したと判定する。ロック部は、本人認証が失敗した場合に移動情報端末の機能の一部または全部をロックする。

本発明の移動情報端末によれば、揺れ、傾き、その他の外乱要因などが生じている場合の正規なユーザ本人の操作を妨げず、同時に揺れ、傾き、その他の外乱要因などが生じている場合の第三者の操作は妨げることができる。

全ての実施例に係る携帯端末が把持されている状態を例示する図。 全ての実施例に係る携帯端末に内蔵された圧力センサアレイが出力する把持圧力分布を例示する図。 全ての実施例に係る携帯端末が本人認証テンプレート学習の開始時にユーザに対して行うアナウンスを例示する図。 全ての実施例に係る携帯端末が本人認証テンプレート学習の終了時にユーザに対して行うアナウンスを例示する図。 実施例１に係る携帯端末の構成を示すブロック図。 実施例２に係る携帯端末の構成を示すブロック図。 実施例３に係る携帯端末の構成を示すブロック図。 実施例４に係る携帯端末の構成を示すブロック図。 実施例１に係る携帯端末の学習状態における動作を示すフローチャート。 実施例２に係る携帯端末の学習状態における動作を示すフローチャート。 実施例３に係る携帯端末の学習状態における動作を示すフローチャート。 実施例４に係る携帯端末の学習状態における動作を示すフローチャート。 実施例１に係る携帯端末の認証状態における動作を示すフローチャート。 実施例２に係る携帯端末の認証状態における動作を示すフローチャート。 実施例３、４に係る携帯端末の認証状態における動作を示すフローチャート。 携帯端末のモードと、各モードにおける端末の状態、他人判定ラインの関係を例示する図。 実施例１に係る携帯端末のティルトカウンタ、ポイント加減部、しきい値スライダの動作を説明する図。 実施例１に係る携帯端末のティルトカウンタ、ポイント加減部、しきい値スライダの動作を説明する図。 実施例２に係る携帯端末のティルトカウンタ、ポイント加減部、しきい値スライダの動作を説明する図。 実施例２に係る携帯端末のティルトカウンタ、ポイント加減部、しきい値スライダの動作を説明する図。 モードと、各モードにおけるサンプリングトリガ、境界値、他人判定ラインを例示して説明する図。 ブラウザ１モードにおける判別式閾値と誤り率との関係を例示する図。 ブラウザ２モードにおける判別式閾値と誤り率との関係を例示する図。 メールモードにおける判別式閾値と誤り率との関係を例示する図。 個人情報閲覧モードにおける判別式閾値と誤り率との関係を例示する図。 通話モードにおける判別式閾値と誤り率との関係を例示する図。 アプリモードにおける判別式閾値と誤り率との関係を例示する図。

以下、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。なお、同じ機能を有する構成部には同じ番号を付し、重複説明を省略する。

本発明の移動情報端末を具体化する機器の例として携帯端末、ＰＤＡ、携帯ゲーム機、電子手帳、電子書籍専用端末などがある。ただし、これら列挙した機器に限らず（１）把持しながら使用する機器であり使用時に把持特徴を取得でき、（２）紛失、盗難により個人情報や価値情報の流出の危険がある機器であればどんなものでも本発明の移動情報端末とすることができる。実施例における説明では携帯端末を具体例として詳細に説明する。

まず、本発明の全ての実施例に係る携帯端末２００、２００’、２００’’、２００’’’が取得する把持特徴サンプルについて説明する。人間は生得的に（１）手指の長さ、（２）握る力の強さ、などが異なることに加え、後天的に（３）携帯端末を持つ時の癖、などが異なっているため、把持特徴は本人認証に用いる生体情報として非常に優れている。具体的には、把持特徴認証は、本人拒否率および他人受入率において、一般的な顔認証と同程度の精度を有する。把持特徴サンプルとしては、例えば把持圧力分布、把持形状分布、把持温熱分布などが考えられる。これらの把持特徴サンプルの取得方法としては、例えば圧力センサを携帯端末２００、２００’、２００’’、２００’’’の面に分布して配置することにより把持圧力分布を取得することができる。同様にＣＣＤ（ＣＭＯＳ）センサの面状配置により把持形状分布を取得することができる。同様に赤外線センサの面状配置により、把持温熱分布の取得が可能である。また、端末背面に操作キー（タッチパネル）が配置されているような携帯端末であれば、端末を把持したときの操作キー（タッチパネル）の押圧状況（操作キー、タッチパネルが押されているか否か）によっても把持特徴を取得可能である。

実施例における説明では把持特徴サンプルとして把持圧力分布を具体例として用いる。図１、図２を用いて圧力センサアレイを用いた把持圧力分布の取得について詳細に説明する。図１は全ての実施例に係る携帯端末２００、２００’、２００’’、２００’’’が把持されている状態を例示する図である。図２は全ての実施例に係る携帯端末２００、２００’、２００’’、２００’’’に内蔵された圧力センサアレイが出力する把持圧力分布を例示する図である。携帯端末２００、２００’、２００’’、２００’’’は、一般的な折りたたみ型携帯端末であるものとし、二つの長板形状のボディの短手方向の一端同士を連結軸で折り畳み可能に連結されている。一方のボディには操作キーが配置されている。操作キーが配置された面をキー配置面１１、キー配置面１１の左右の長手方向の側面を左側面１２及び右側面１３、キー配置面１１の裏面を背面１４、キー配置面１１の下側の短手方向の側面（連結軸を有する面と相対する面）を下面１５と呼ぶ。また、他方のボディには折りたたんだ時にキー配置面１１と向かい合う面に液晶画面１６が配置されている。

このように携帯端末２００、２００’、２００’’、２００’’’は構成されているが、上記の説明は、後述する圧力センサアレイが出力する把持圧力分布について詳細に説明するための例示にすぎない。従って携帯端末２００、２００’、２００’’、２００’’’は必ずしも図１に示したような折りたたみ型である必要はなく、ストレート型、スライド型、その他どんな形状をしていても構わない。図１に戻り、携帯端末２００、２００’、２００’’、２００’’’のユーザが図１のように携帯端末２００、２００’、２００’’、２００’’’を把持しているものとする。

携帯端末２００、２００’、２００’’、２００’’’のキー配置面１１が配置されたボディには圧力センサアレイ１０５が外部の把持圧力を感知可能に内蔵されている（図２の破線部）。圧力センサアレイ１０５は、携帯端末２００、２００’、２００’’、２００’’’の左側面１２、右側面１３、背面１４の把持圧力分布を感圧可能であり、圧力センサアレイ１０５の各圧力センサからの信号を解析すれば図２に示すような把持圧力分布を描画することができる。図２の把持圧力分布をみれば、左側面１２、右側面１３、背面１４などに明確にユーザの手指の特長、握る力の特長が表れていることが分かる。このようにして取得した把持圧力分布を本発明に用いる把持特徴サンプルに用いることができる。

次に図３Ａ，３Ｂを参照して、本発明の実施例において携帯端末２００、２００’、２００’’、２００’’’が把持特徴サンプルを取得することによって本人認証に必要な本人認証テンプレートの学習を開始するとき、および学習が終了するときにユーザに対して行うアナウンスについて説明する。図３Ａ，３Ｂは全ての実施例に係る携帯端末２００、２００’、２００’’、２００’’’が本人認証テンプレート学習の開始／終了時にユーザに対して行うアナウンスを例示する図である。例えば携帯端末２００、２００’、２００’’、２００’’’は、初めて使用されるとき、後述する本人認証テンプレートの学習を行う。本人認証テンプレートの学習を開始する際には図３Ａに示すような画面を液晶画面１６に表示する。液晶画面１６には携帯端末に常駐するエージェント１６−１がユーザに対して語りかけるという場面設定で以下のようなアナウンス１６−２がなされる。「これからxxxx（ユーザの名前）様の癖を覚えていきます。学習期間中はxxxx様以外の方が、この端末を操作することがないよう注意してください。」上記のとおり、ユーザに対して使い方を意識させるようなアナウンスを行わないため、ユーザは特に意識することなく普段通りに携帯端末２００、２００’、２００’’、２００’’’の使用を継続する。

上述の学習期間内に把持特徴サンプルは自動的に取得される。把持特徴サンプルの取得方法については、一定時刻経過ごとに取得することとしても良いし、ユーザが特定の操作キーを押下したことを契機として取得しても良い。また、実施例３以降で詳細に説明するが、ユーザが上述の学習期間内にあるモード（例えばメール操作中、通話中など）においてある特定のキー操作を行ったことなどをトリガ（以下、サンプリングトリガと呼ぶ）として、把持特徴サンプルを取得することとしても良い。把持特徴サンプルが取得される瞬間又はその前後に、把持特徴サンプルを取得する（した）旨の情報提示がユーザになされることは一切無いものとする。従って、ユーザから見れば無意識の一定時刻経過、無意識に行った自身のキー操作などを取得タイミングとして把持特徴サンプルが自動的に取得され、蓄積されていくことになる。

本発明ではこのように把持特徴サンプルを取得することとしているため、ユーザが無意識かつ最も自然な状態、リラックスした状態で端末を使用している状態の把持特徴サンプルを取得することができる。これにより、把持特徴サンプルの観測値の分散を小さくすることができる。また、把持特徴サンプルを取得すると予め宣言した場合には、宣言を受けたユーザが身構えてしまって、普段通りの把持の仕方でなく、ユーザが考える「正しい把持の仕方」に従って把持しようとしてしまうことがある。また、ユーザが予め宣言を受けることにより普段通りの自分の持ち方が分からなくなってしまうこともあり、これらが原因して精度のよい把持特徴サンプルの取得が困難になる。そこで、上述のようにユーザが無意識のうちに把持特徴サンプルを取得することができれば、上記の問題を解決でき、精度のよい把持特徴サンプルが取得可能となる。上述のように、学習期間においては自動的に把持特徴サンプルが蓄積されてゆく。十分な数の把持特徴サンプルが収集された場合には、例えば図３Ｂに示すようなアナウンス１６−３を表示して学習期間を終了する。

次に本発明の全ての実施例において用いられる外乱センサについて説明する。前述のように外乱要因としては、例えば、携帯端末に加わる揺れ、携帯端末の姿勢（傾き）、携帯端末への装着物の有無、携帯端末の筐体温度などが挙げられる。従って、外乱センサとしては、揺れや姿勢の変化を検知できる加速度センサ、携帯端末へのケーブルなどの接続を検知する接続センサ、筐体温度センサなどが考えられる。実施例における説明では加速度センサを用いることとする。以下に、本発明の実施例で用いられる加速度センサについて説明する。加速度センサとしては携帯電話に用いられることの多い３軸加速度センサを用いることができる。３軸加速度センサとしてはピエゾ抵抗型３軸加速度センサ、静電容量型３軸加速度センサ、熱検知型３軸加速度センサなどがある。ピエゾ抵抗型３軸加速度センサは、シリコン半導体の表面を円環状に薄く作りダイヤフラムを形成する。中央の錘をこの薄い金属で支えることで加速度による変位を検出しやすくする。ダイヤフラムの位置変化をピエゾ抵抗素子によって検出し、電気回路によって増幅・計測する。ダイヤフラムとピエゾ抵抗素子の取り付け方を工夫することで、３軸方向での加速度検出が可能になっている。静電容量型３軸加速度センサは、梁構造で支えられた微小な可動部でのわずかな位置変化を静電容量の変化として検出し、電気回路によって増幅・計測する。静電容量を検出する櫛の歯型の構造を荒い箇所と細かな箇所の２種類作ることで、検出精度を上げている。

上述の条件を前提として、把持特徴サンプル取得により本人認証を実現する実施例１に係る携帯端末２００について詳細に説明する。まず図４、図８を参照して実施例１に係る携帯端末２００の学習状態における動作について説明する。図４は本実施例に係る携帯端末２００の構成を示すブロック図である。図８は本実施例に係る携帯端末２００の学習状態における動作を示すフローチャートである。本実施例の携帯端末２００は圧力センサアレイ１０５と、把持特徴サンプル取得部１２０と、加速度センサ２０５と、切替え部１２５と、サンプル一時記憶部１３０と、テンプレート学習部１３５と、テンプレート記憶部１５５と、ティルトカウンタ２１０と、本人認証部１６０と、ポイント加減部１７０と、しきい値スライダ２２０と、ロック判定部１７５と、ロック部１８０とを備えている。

切替え部１２５によって、携帯端末２００を学習状態（サンプル一時記憶部１３０側）、認証状態（本人認証部１６０側）のどちらかの状態に切替えられる。ここでは、切替え部１２５が学習状態にセットされているものとする。圧力センサアレイ１０５は前述したように携帯端末２００に内蔵されている。把持特徴サンプル取得部１２０は、圧力センサアレイ１０５より把持特徴サンプルを取得する（Ｓ１２０）。ここで、取得済みの把持特徴サンプルの個数をＳｍとし、学習開始サンプル数をＳＦｍとする。学習開始サンプル数ＳＦｍとは、本人認証テンプレートの学習に必要なサンプル数として予め定めたものである。これは、把持特徴サンプルの取得数が少ない状態で本人認証テンプレートの学習を行っても、十分に精度の高い本人認証テンプレートを生成することが出来ないことが予め分かっているため、精度の高い本人認証テンプレートを得るために必要であると経験的に分かっているサンプルの数を学習開始サンプル数ＳＦｍとして設定したものである。従って、サンプル一時記憶部１３０に記憶された把持特徴サンプルの個数Ｓｍが、学習開始サンプル数ＳＦｍに達した（Ｓｍ＞ＳＦｍ）場合にはステップＳ１３５に進み、テンプレート学習部１３５が、把持特徴サンプルを用いて本人認証テンプレートを学習して、学習済みの本人認証テンプレートをテンプレート記憶部１５５に記憶する（Ｓ１３０Ｙ、Ｓ１３５）。サンプル一時記憶部１３０に記憶された把持特徴サンプルの個数Ｓｍが、学習開始サンプル数ＳＦｍに達していない（Ｓｍ＜ＳＦｍ）場合にはスタートに戻り、引き続き把持特徴サンプルを取得する動作を繰り返す（Ｓ１３０Ｎ）。本人認証テンプレートは、把持特徴サンプル（実施例では把持圧力分布）の各要素位置での平均値などから求められる。

次に、引き続き図４、新たに図１２を参照して実施例１に係る携帯端末２００の認証状態における動作について説明する。図１２は本実施例に係る携帯端末２００の認証状態における動作を示すフローチャートである。ここでは、携帯端末２００の切替え部１２５が認証状態（本人認証部１６０側）にセットされているものとする。なお、認証状態動作時には、上述した学習状態が既に完了しており、本人認証テンプレートがテンプレート記憶部１５５に記憶済みであるものとする。まず、把持特徴サンプル取得部１２０は、圧力センサアレイ１０５より把持特徴サンプルを取得する（Ｓ１２０）。把持特徴サンプル取得部１２０は、把持特徴サンプルを取得した時に加速度センサ２０５が計測した加速度を取得する（Ｓ２０５）。このとき、加速度センサ２０５から取得した加速度が予め定めた値以内であれば、同時に取得した把持特徴サンプルは有効とみなされる（Ｓ２０５Ｙ）が、加速度センサ２０５から取得した加速度が予め定めた値を超える場合、同時に取得した把持特徴サンプルは誤差を多量に含んでいるため有効でないサンプルとみなされる（Ｓ２０５Ｎ）。加速度の値が予め定めた値を超えており、従って同時に取得された把持特徴サンプルが有効なサンプルでないと判定されると（Ｓ２０５Ｎ）、ティルトカウンタ２１０はティルトポイントを加算して（Ｓ２１０）、ステップＳ１２０に戻る。ここで、ティルトポイントをＰtlt（初期値を０とする）と表記し、新たに加算するティルトポイントを正の所定値γと表記すればステップＳ２１０は以下の式で表現される。
Ｐtlt＝Ｐtlt＋γ・・・（１）

一方、加速度センサ２０５が計測した加速度の値が予め定めた値以下となっており、同時に取得された把持特徴サンプルが有効なサンプルである場合に（Ｓ２０５Ｙ）、本人認証部１６０は、上述の学習状態で学習された本人認証テンプレートと把持特徴サンプルとを比較して本人認証を行う（Ｓ１６０）。本人認証部１６０が行った本人認証結果が本人である場合に（Ｓ１６５Ｙ）、ティルトカウンタ２１０はティルトポイントを０にリセットする（Ｓ２１５、Ｐtlt＝０）。ポイント加減部１７０は、本人認証部１６０が行った本人認証結果が本人でない場合（Ｓ１６５Ｎ）毎に、ポイントを加減する（Ｓ１７０）。ここで、ポイント加減部１７０が取り扱うポイントについて考えられるバリエーションを二つ示す。一つのバリエーションを本発明において他人ポイント（Oth）と呼ぶものとする。他人ポイントは、本人認証部１６０が行う本人認証の結果が本人でない場合（Ｓ１６５Ｎ）毎に一定値ずつ加算される性質のものであって（Ｓ１７０）、本人認証部１６０が行う本人認証の結果が本人である場合（Ｓ１６５Ｙ）には、他人ポイントは加算されない。他人ポイントをOth（初期値を０とする）と表記し、加算される他人ポイントを正の所定値β₁とすれば、ステップＳ１７０は以下の式で表現される。
Oth＝Oth＋β₁・・・（２）

他方のバリエーションを本発明において本人ポイント（Ori）と呼ぶものとする。本人ポイントは、本人認証部１６０が行う本人認証の結果が本人でない場合（Ｓ１６５Ｎ）に一定値ずつ減算される性質のものであって（Ｓ１７０）、本人認証部１６０が行う本人認証の結果が本人である場合（Ｓ１６５Ｙ）には、本人ポイントは減算されない。本人ポイントをOriと表記し、減算される本人ポイントを正の所定値β₂とすれば、ステップＳ１７０は以下の式で表現される。
Ori＝Ori−β₂・・・（３）
Oriの初期値はβ₂より大の所定値である。このようにポイント加減部１７０が扱うポイントについては二つのバリエーションがあり、何れのバリエーションを利用しても本人でなかった場合の認証結果をポイントとして蓄積することができる。

次に、しきい値スライダ２２０は、ポイント加減部１７０がポイントの加算または減算を行う毎に予め定めたしきい値からティルトポイントを加減して修正しきい値を求める（Ｓ２２０）。前述のポイントが他人ポイントである場合には、予め定めたしきい値をTh₁、修正しきい値をTh_jdgと表記すれば、以下の式のようにしきい値を修正しきい値にスライドする。
Th_jdg＝Th₁−Ｐtlt・・・（４）
一方、前述のポイントが本人ポイントである場合には、以下の式のように予め定めたしきい値Th₂を修正しきい値Th_jdgにスライドする。
Th_jdg＝Th₂＋Ｐtlt・・・（５）
ここで、しきい値、修正しきい値をいずれも他人判定ラインと呼ぶこととすれば、しきい値スライダ２２０はティルトポイントＰtltの分だけ他人判定ラインを上下にスライドさせることになる。また、本人認証結果が本人でないたびにポイントが増加する他人ポイント（Oth）のバリエーションにおいては、他人判定ラインは下降する。本人認証結果が本人でないたびにポイントが減少する本人ポイント（Ori）のバリエーションにおいては、他人判定ラインは上昇する。これについては詳細を後述する。次にロック判定部１７５は、前述のポイントが他人ポイントである場合には、他人ポイント（Oth）が修正しきい値（Th_jdg）をまたいで変化した場合（Oth＞Th_jdg）に本人認証が失敗したと判定する（Ｓ１７５Ｙ）。また、ロック判定部１７５は、前述のポイントが本人ポイントである場合には、本人ポイント（Ori）が修正しきい値（Th_jdg）をまたいで変化した場合（Ori＜Th_jdg）に本人認証が失敗したと判定する（Ｓ１７５Ｙ）。一方、他人（本人）ポイント（Oth、Ori）が修正しきい値（Th_jdg）をまたいで変化しない場合には、本人認証が成功したと判定し、ステップＳ１２０に戻る（Ｓ１７５Ｎ）。

本人認証が失敗したと判定された場合（Ｓ１７５Ｙ）、ロック部１８０は、携帯端末２００の機能の一部または全部をロックし終了する（Ｓ１８０）。本人認証が成功した場合には（Ｓ１７５Ｎ）ステップＳ１２０に戻る。本人認証テンプレートと把持特徴サンプルとの比較の方法については、例えば以下のように実現可能である。本人認証部１６０は、本人認証テンプレートと認証状態において取得された把持特徴サンプルとの距離（例えばマハラノビス汎距離）を求める。本人認証部１６０は、この距離がある一定の値以下であれば取得された把持特徴サンプルを本人のものと結論する。一方、本人認証テンプレートと把持特徴サンプルとの距離が一定の値以下でなければ取得された把持特徴サンプルは本人のものでないと結論する。

以下に、前述した判定基準となる距離のいくつかの例について説明する。例えば学習に使用するために計測するｊ回目の計測における圧力センサアレイのｉ番目のセンサ素子で取得した圧力値をx_i,jとする。ただしi=1, 2, ..., n; j=1, 2, ..., mであり、ｎはセンサ素子の最大数、ｍは学習に使うための把持特徴計測の最大回数であり、それぞれ２以上の整数とする。圧力値の平均、分散、それらのベクトルを以下のように定義する。

本人認証テンプレートには添え字"le"を付けることにする。マハラノビス汎距離ｆ₁は次式で表される。

距離の別の例として、ユークリッド距離ｆ₂は次のように定義される。

更に別の距離の例として、マンハッタン距離ｆ₃は次のように定義される。

上記３つの距離基準は、下記に示す判定式で共通して判定が可能である。判定処理用に取得した本人のデータには添え字"self"を付け、他人のデータには添え字"oth"を付けることにする。他人と判定する閾値をx_threと定義すると、他人を判定する式は次のように示せる。
x_thre＜_othf
なお、他人の把持特徴サンプルデータは、携帯端末の製品に予め組み込んでおくか、ネット上で使用者がアクセス可能にしておくか、使用者が他人に携帯端末を把持させてデータを取得する等の何らかの方法で入手可能なものとし、その他人のデータと本人認証テンプレートから距離_othfを計算する。また、x_threを定める基準は、テンプレート学習に使用されなかった本人の把持特徴サンプルと学習後のテンプレートから距離_selffを計算した上で、次の条件を満たすように決定する。
_selff＜x_thre＜_othf

上述では本人認証テンプレートを把持特徴サンプルの平均値から求める場合で説明したが、他にも、例えばｎ点のセンサ素子からの圧力分布を適当なエリアに分割（例えば１０分割、ただしｎは１０より大の値とする）し、その分割エリア毎に把持圧力の総和（または平均）を取ることによりそれぞれの分割エリア内の把持圧力総和（また平均）を要素とするベクトルデータを作成し、そのようなベクトルデータをｍ個の把持特徴サンプルについて作成して平均したものをテンプレートとする。あるいは、ｎ点のセンサ素子からの圧力値のうち上位２０点のセンサ位置を記録し、ベクトルデータを作成し、そのようなベクトルデータをｍ個の把持特徴サンプルについて作成したものを平均してテンプレートとしてもよい。

次に図１６を参照して、前述の他人ポイント、ティルトポイント、他人判定ラインのスライドについて具体的に説明する。図１６は本実施例に係る携帯端末２００のティルトカウンタ２１０、ポイント加減部１７０、しきい値スライダ２２０の動作を説明する図である。図１６のグラフは横軸を時間、縦軸を他人ポイント（Oth）として、他人ポイント（Oth）の累積状況の時間変化を表したものである。このグラフが生成された条件として、携帯端末２００の正規のユーザでない第三者が、携帯端末２００を操作して、携帯端末２００のメニュー画面を開き、続いて電話帳を閲覧し、通話を行ったものと仮定する。本実施例の携帯端末２００を操作する第三者は、本携帯端末２００が把持特徴サンプルを取得して本人認証を行うことを知っており、さらにこの把持特徴サンプルは揺れの大きい状態や傾きの大きい状態では無効と判定され、把持特徴サンプルが無効である場合には本人認証も行われないことを知っており、この知識を悪用しようとしているものとする。

具体的には、この第三者は、本実施例の携帯端末２００を強く揺らしたり、傾けたりしながら操作を行うことで本人認証を逃れながら本携帯端末２００に格納された個人情報や価値情報を悪意に取得しようと考えているものとする。この第三者はまず本携帯端末２００を大きく傾けたり、ときに強く揺らしたりしながらメニュー画面を開いたものとする。前述のとおり、本携帯端末２００には、加速度センサ２０５が内蔵されており、この加速度センサ２０５が、携帯端末２００の揺れ、傾きを検知して、測定した加速度が予め定めた一定の値を超える場合（Ｓ２０５Ｎ）には、ティルトカウンタ２１０がティルトポイントＰtltを加算してゆく（Ｓ２１０）。

しきい値スライダ２２０はティルトポイントＰtltの分だけ他人判定ラインを下降（Th₁→Th_jdg）させる（Ｓ２２０）。したがって、他人判定ラインは第三者が携帯端末を傾けたり、揺らしたりするたびに、下降してゆく。この様子を図中一点鎖線で表現している。悪意の第三者は、メニュー画面において数回、本携帯端末２００を傾けたり揺らしたりしながら、メニュー画面の操作を行った。これにより、メニュー画面操作中にＰtltは図中の一点鎖線のように蓄積していく。次に、悪意の第三者は電話帳画面を開き、前述同様本携帯端末２００を傾けたり揺らしたりしながら、画面操作を行った。この結果Ｐtltは図中の一点鎖線のように蓄積していく。通話に遷移した際にはＰtltが蓄積された結果、他人判定ラインはTh₁からかなり下降した位置のTh_jdgまで下がっている（Ｓ２２０）。

次に、この第三者は、通話を行っている。この場面において、この第三者は本携帯端末２００を揺らしたり、傾けたりせずに普通に用いている。この状況下で予め定められているトリガ（例えば５分に１回など）が発生し、このトリガ発生と共に把持特徴サンプルが取得されたものとする（Ｓ１２０、Ｓ２０５Ｙ）。さらに、本人認証部１６０がこの把持特徴サンプルと予め学習された本人認証テンプレートを比較した結果、把持特徴が本人でないものと判断されたものとする（Ｓ１６５Ｎ）。すると、前述したようにポイント加減部１７０は他人ポイントOthを加算し（Oth＝Oth＋β₁）（Ｓ１７０）、これにより他人ポイント（Oth）が修正しきい値（Th_jdg）をまたいで変化したものとする（Oth＞Th_jdg）（Ｓ１７５Ｙ）。この場合、前述したように本人認証が失敗したと判定され（Ｓ１７５Ｙ）、ロック部１８０は、携帯端末２００の機能の一部または全部をロックする（Ｓ１８０）。

次に図１７を参照して、前述の本人ポイント、ティルトポイント、他人判定ラインのスライドについて具体的に説明する。図１７は本実施例に係る携帯端末２００のティルトカウンタ２１０、ポイント加減部１７０、しきい値スライダ２２０の動作を説明する図である。図１７のグラフは横軸を時間、縦軸を本人ポイント（Ori）として、本人ポイント（Ori）の累積状況の時間変化を表したものである。このグラフが生成された条件は図１６において説明した条件と同じである。前述同様本実施例の携帯端末２００を操作する第三者は、把持特徴サンプルが無効である場合には本人認証も行われないことを知っており、この知識を悪用しようとしているものとする。

この第三者はまず本携帯端末２００を大きく傾けたり、ときに強く揺らしたりしながらメニュー画面を開いたものとする。加速度センサ２０５が、携帯端末２００の揺れ、傾きを検知して、測定した加速度が予め定めた一定の値を超える場合（Ｓ２０５Ｎ）には、ティルトカウンタ２１０がティルトポイントＰtltを加算してゆく（Ｓ２１０）。しきい値スライダ２２０はティルトポイントＰtltの分だけ他人判定ラインを上昇（Th₂→Th_jdg）させる（Ｓ２２０）。したがって、他人判定ラインは第三者が携帯端末を傾けたり、揺らしたりするたびに、上昇してゆく。この様子を図中一点鎖線で表現している。悪意の第三者は、メニュー画面において数回、本携帯端末２００を傾けたり揺らしたりしながら、メニュー画面の操作を行った。これにより、メニュー画面操作中にＰtltは図中の一点鎖線のように蓄積していく。次に、悪意の第三者は電話帳画面を開き、前述同様本携帯端末２００を傾けたり揺らしたりしながら、画面操作を行った。この結果Ｐtltは図中の一点鎖線のように蓄積していく。通話に遷移した際にはＰtltが蓄積された結果、他人判定ラインはTh₂からかなり上昇した位置のTh_jdgまで上がっている（Ｓ２２０）。

次に、この第三者は、通話を行っている。この場面において、この第三者は本携帯端末２００を揺らしたり、傾けたりせずに普通に用いている。この状況下で予め定められているトリガ（例えば５分に１回など）が発生し、このトリガ発生と共に把持特徴サンプルが取得されたものとする（Ｓ１２０、Ｓ２０５Ｙ）。さらに、本人認証部１６０がこの把持特徴サンプルと予め学習された本人認証テンプレートを比較した結果、把持特徴が本人でないものと判断されたものとする（Ｓ１６５Ｎ）。すると、前述したようにポイント加減部１７０は本人ポイントOriを減算し（Ori＝Ori−β₂）（Ｓ１７０）、これにより本人ポイント（Ori）が修正しきい値（Th_jdg）をまたいで変化したものとする（Ori＜Th_jdg）（Ｓ１７５Ｙ）。この場合、前述したように本人認証が失敗したと判定され（Ｓ１７５Ｙ）、ロック部１８０は、携帯端末２００の機能の一部または全部をロックする（Ｓ１８０）。

このように揺れや傾きが大きい状況でステップＳ１６０の本人認証が行われないままステップＳ１２０，Ｓ２０５，Ｓ２１０によりティルトポイントが蓄積していき、次に正常な揺れの範囲、姿勢で使用されステップ１６０で本人認証が行われた場合、使用者が正規のユーザ本人でなければ蓄積された大きなティルトポイントによりステップＳ２２０で他人判定ラインが厳格に設定されることになる。そのため、本携帯端末の把持特徴認証について知識を有しており、これを悪用しようとする第三者に対して携帯端末２００をロックすることができるので、携帯端末２００のセキュリティを確保することができる。同時に、前述したように蓄積されたティルトポイントは本人認証が成功すると同時にゼロにリセットされるため（Ｓ２１５）揺れや傾きが大きな環境で正規のユーザ本人が本携帯端末２００を使用しているような場合でも、携帯端末２００が不当にロックされることがなくなり、ユーザの利便性を確保することができる。

上述した実施例１の携帯端末２００の本人認証テンプレート機能、しきい値スライダ機能をさらに発展させた例として実施例２に係る携帯端末２００’について詳細に説明する。まず図５、図９を参照して実施例２に係る携帯端末２００’の学習状態における動作について説明する。図５は本実施例２に係る携帯端末２００’の構成を示すブロック図である。図９は本実施例に係る携帯端末２００’の学習状態における動作を示すフローチャートである。図５に示すように、本実施例の携帯端末２００’は圧力センサアレイ１０５と、モード取得部１１０と、把持特徴サンプル取得部１２０と、加速度センサ２０５と、切替え部１２５と、サンプル一時記憶部１３０’と、テンプレート学習部１３５と、テンプレート記憶部１５５と、ティルトカウンタ２１０と、本人認証部１６０と、ポイント加減部１７０と、しきい値スライダ２２０と、ロック判定部１７５と、ロック部１８０とを備えている。

本実施例２と実施例１との学習状態における相違点は本実施例２の携帯端末２００’のサンプル一時記憶部１３０’が一部の把持特徴サンプルを無効とするのに対し、実施例１の携帯端末２００のサンプル一時記憶部１３０ではそのような判定がないこと、本実施例の携帯端末２００’がモード取得部１１０を有するのに対し、実施例１の携帯端末２００はこれを有しない点である。サンプル一時記憶部１３０’、モード取得部１１０以外の各構成部の動作は実施例１において同一の番号を付した各構成部と全く同じ動作をするため説明を割愛する。

ここでは、切替え部１２５が学習状態にセットされているものとする。把持特徴サンプル取得部１２０は、圧力センサアレイ１０５より把持特徴サンプルを取得する（Ｓ１２０）。この動作は実施例１と同じである。次に、把持特徴サンプル取得部１２０は、把持特徴サンプルを取得した時に加速度センサ２０５が計測した加速度を取得する（Ｓ２０５）。このとき、加速度センサ２０５から取得した加速度が予め定めた値以内であれば、同時に取得した把持特徴サンプルは有効とみなされる（Ｓ２０５Ｙ）が、加速度センサ２０５が取得した加速度が予め定めた値を超える場合、同時に取得した把持特徴サンプルは誤差を多量に含んでいるため有効でないサンプルとみなされる（Ｓ２０５Ｎ）。取得された把持特徴サンプルが有効でない場合（Ｓ２０５Ｎ）、サンプル一時記憶部１３０’にこの有効でない把持特徴サンプルを記憶せずに、処理はスタートに戻り、把持特徴サンプルの取得動作が繰り返される（Ｓ１２０）。一方、取得された把持特徴サンプルが有効である場合（Ｓ２０５Ｙ）、サンプル一時記憶部１３０’にこの把持特徴サンプルを記憶して、ステップＳ１３０’に移動する。以降の動作は実施例１で説明した動作と全く同じであるため説明を省略する。

次に、引き続き図５を、新たに図１３を参照して実施例２に係る携帯端末２００’の認証状態における動作について説明する。図１３は本実施例に係る携帯端末２００’の認証状態における動作を示すフローチャートである。まず、モード取得部１１０は、携帯端末２００’のモードを取得する（Ｓ１１０ａ）。モードとは、例えばメールモード、アプリモード、ブラウザモードなど、携帯情報端末に内蔵されたアプリケーションの起動状況などによって分類される性質のものである。モードの詳細については後述する。なお、モードは全部でｎ個あり、以下、１番、…、ｉ番、…、ｎ番などと番号付けして称呼する。本実施例の説明では、モード取得部１１０が取得したモードがｉ番目のモードであったものとして説明する。

ステップＳ１２０、Ｓ２０５、Ｓ２１０、Ｓ１６０、Ｓ１６５、Ｓ１７０、Ｓ２１５についてはステップＳ２１０でティルトポイントＰtltの加算を行った後はステップＳ１１０ａに戻る点を除いて実施例１と同様であるため、説明を割愛して、ステップＳ２２０から説明を続ける。しきい値スライダ２２０は、予め定めたｉ番目のモードの所定のしきい値ThiからティルトポイントＰtltを加減してｉ番目のモードの修正しきい値Thi_jdgを求める（Ｓ２２０）。次に、前述のモード取得部１１０が取得したｉ番目のモードが予め定めたモードである場合に（Ｓ１１０ｂＹ）、ロック判定部１７５はポイントが修正しきい値Thi_jdgをまたいで変化した場合に本人認証が失敗したと判定し（Ｓ１７５ａＹ）、ステップＳ１８０に移り端末操作をロックする。ステップＳ１７５ａでポイントが修正しきい値をまたいで変化しなかった場合はステップＳ１１０ａに戻る。一方、モード取得部１１０が取得したｉ番目のモードが予め定めたモードでない場合に（Ｓ１１０ｂＮ）、ロック判定部１７５はポイントがｉ番目のモードのしきい値Thiをまたいで変化した場合に本人認証が失敗したと判定し（Ｓ１７５ｂＹ）、ステップＳ１８０に移り端末操作をロックする。ステップＳ１７５ｂでポイントがしきい値をまたいで変化しなかった場合はステップＳ１１０ａに戻る。その他の動作は実施例１で説明した動作と全く同じであるため説明を省略する。

次に、本実施例において用いられるモードについて図１５を参照して詳細に説明する。図１５は携帯端末２００’のモードと、各モードにおける端末の状態、他人判定ラインの関係を例示する図である。図１５に例示するように、モードには例えばブラウザ１、ブラウザ２、メール、個人情報閲覧、通話、アプリ、メニューなどの種類がある。ブラウザ１モードとは、ウェブページの閲覧（ブラウジング）によって通信課金が発生している携帯端末の動作状態、もしくは通信課金が発生しうるような携帯端末の動作状態を示す。従って、例えば携帯端末２００’にインストールされたブラウザソフトを起動して、携帯端末２００’のポータルページを閲覧している動作状態などがブラウザ１モードに該当する。ブラウザ２モードとは、ウェブページの閲覧（ブラウジング）によってコンテンツ課金が発生している動作状態、もしくはコンテンツ課金が発生しうるような携帯端末２００’の動作状態を示す。従って、例えば携帯端末２００’にインストールされたブラウザソフトを起動して、携帯端末２００’の携帯アプリを課金ダウンロードしている動作状態などがブラウザ２モードに該当する。メールモードとは、メールに記載された個人情報閲覧が発生しうる動作状態を示す。従って、例えば携帯端末２００’にインストールされたメーラを起動して、携帯端末２００’のメールフォルダを閲覧している動作状態、メーラを使用して返信メールを作成している動作状態、相手方のメールを受信しようとしている動作状態などがメールモードに該当する。個人情報閲覧モードとは、電話帳など個人情報を閲覧している動作状態を示す。従って、例えば携帯端末２００’に記憶された電話帳を閲覧している動作状態などが個人情報閲覧モードに該当する。通話モードとは、通話課金が発生している携帯端末２００’の動作状態を示す。従って、例えば携帯端末２００’を用いて通話が行われている動作状態などが通話モードに該当する。アプリモードとは、通信課金の発生や、個人情報閲覧が発生しうるような携帯端末２００’の動作状態を示す。従って、例えば携帯端末２００’にインストールされたアプリを起動している動作状態などがアプリモードに該当する。メニューモードとは、携帯端末２００’のメニューから何れの画面に遷移するかによって個人情報閲覧が発生しうる携帯端末２００’の動作状態を示す。従って、例えば携帯端末２００’のメニュー画面を閲覧し、何れかの遷移先を選択している最中の動作状態などがメニューモードに該当する。ここで、モードの例として、ブラウザ、メールなど、携帯端末の機能ごとにモードを分ける例を示したが、加速度センサ、ジャイロ、カメラ画像などのセンサ情報を用いて、携帯端末自身の姿勢に基づいてモードを用意することも可能であり、機能ごとにモードを決める必要はない。

ここで、しきい値（他人判定ライン、Thi）はモードごとに異なるものとする。例えば悪意の第三者に本携帯端末２００’が操作されていると仮定した場合、この第三者にメニュー画面を操作される場合と、電話帳などの個人情報を閲覧される場合とでは、端末ロックの緊急性が異なる。このため、図１５に示すように例えばメニューモードではしきい値（他人判定ライン、Th7）を６０に設定しておき、個人情報閲覧モードではしきい値（他人判定ライン、Th4）を４０に設定しておくことで携帯端末２００’のロックの必要性に差を設けることができる。

次に図１８を参照して、他人ポイント、ティルトポイント、他人判定ラインのスライドについて具体的に説明する。図１８は本実施例２に係る携帯端末２００’のティルトカウンタ２１０、ポイント加減部１７０、しきい値スライダ２２０の動作を説明する図である。図１８のグラフは横軸を時間、縦軸を他人ポイント（Oth）として、他人ポイント（Oth）の累積状況の時間変化を表したものである。このグラフが生成された条件として、携帯端末２００’の正規なユーザでない第三者が、携帯端末２００’を操作して、携帯端末２００’のメニュー画面を開き、続いて電話帳を閲覧したものと仮定する。本実施例の携帯端末２００’を操作する第三者は、本携帯端末２００’が把持特徴サンプルを取得して本人認証を行うことを知っており、さらにこの把持特徴サンプルは揺れの大きい状態や傾きの大きい状態では無効と判定され、把持特徴サンプルが無効である場合には本人認証も行われないことを知っており、この知識を悪用しようとしているものとする。

具体的には、この第三者は、本実施例の携帯端末２００’を強く揺らしたり、傾けたりしながら操作を行うことで本人認証を逃れながら本携帯端末２００’に格納された個人情報や価値情報を悪意に取得しようと考えているものとする。この第三者はまず本携帯端末２００’を大きく傾けたり、ときに強く揺らしたりしながらメニュー画面を開いたものとする。前述のとおり、本携帯端末２００’には、加速度センサ２０５が内蔵されており、この加速度センサ２０５が、携帯端末２００’の揺れ、傾きを検知して、測定した加速度が予め定めた一定の値を超える場合（Ｓ２０５Ｎ）には、ティルトカウンタ２１０がティルトポイントＰtltを加算してゆく（Ｓ２１０）。

しきい値スライダ２２０はモード取得部１１０が取得したモードが予め定めたモードである場合（この場合は個人情報閲覧モード、図では電話帳画面）に限り、ティルトポイントＰtltの分だけ他人判定ラインを下降（Th4→Th4_jdg）させる（Ｓ２２０）。したがって、他人判定ライン（Th4_jdg）は第三者が携帯端末を傾けたり、揺らしたりするたびに、下降してゆく。この様子を図中一点鎖線で表現している。一方、メニュー画面における他人判定ラインは下降せず、Th7のままであるものとする。このように、モードによって修正しきい値（Thi_jdg）を用いるか所定のしきい値（Thi）を用いるかを異ならせることにより、モードごとに携帯端末２００’のロックの必要性に差を設けることができる。

前述のメニュー画面および電話帳画面において、この第三者は、本携帯端末２００’を揺らしたり、傾けたりせずに普通に用いてもいる。つまり、揺れや傾きを伴う本携帯端末２００’の操作によりティルトポイントＰtltが蓄積されているし、揺れや傾きのない状態で本携帯端末２００’を使用することにより、本人認証が行われてもいる（Ｓ１６５）。この本人認証結果が本人でないと判定されて（Ｓ１６５Ｎ）、他人ポイントが加算されている（Oth＝Oth＋β₁）（Ｓ１７０）。このように他人ポイントが加算される様子を図１８中の原点から右肩上がりに増加する実線グラフにて表した。これにより図１８に示すように電話帳画面操作中に他人ポイント（Oth）が修正しきい値（Th4_jdg）を超えたものとする（Oth＞Th4_jdg）（Ｓ１７５Ｙ）。この場合、本人認証が失敗したと判定され（Ｓ１７５Ｙ）、ロック部１８０は、携帯端末２００’の機能の一部または全部をロックする（Ｓ１８０）。

次に図１９を参照して、本人ポイント、ティルトポイント、他人判定ラインのスライドについて具体的に説明する。図１９は本実施例に係る携帯端末２００’のティルトカウンタ２１０、ポイント加減部１７０、しきい値スライダ２２０の動作を説明する図である。図１９のグラフは横軸を時間、縦軸を本人ポイント（Ori）として、本人ポイント（Ori）の累積状況の時間変化を表したものである。このグラフが生成された条件は図１８において説明した条件と同じである。前述同様本実施例の携帯端末２００’を操作する第三者は、把持特徴サンプルが無効である場合には本人認証も行われないことを知っており、この知識を悪用しようとしているものとする。この第三者はまず本携帯端末２００’を大きく傾けたり、ときに強く揺らしたりしながらメニュー画面を開いたものとする。加速度センサ２０５は、携帯端末２００’の揺れ、傾きを検知して、測定した加速度が予め定めた一定の値を超える場合（Ｓ２０５Ｎ）には、ティルトカウンタ２１０がティルトポイントＰtltを加算してゆく（Ｓ２１０）。しきい値スライダ２２０はモード取得部１１０が取得したモードが予め定めたモードである場合（この場合は個人情報閲覧モード、図では電話帳画面）に限り、ティルトポイントＰtltの分だけ他人判定ラインを上昇（Th4→Th4_jdg）させる（Ｓ２２０）。したがって、他人判定ライン（Th4_jdg）は第三者が携帯端末を傾けたり、揺らしたりするたびに、上昇してゆく。この様子を図中一点鎖線で表現している。一方、メニュー画面における他人判定ラインは上昇せず、Th7のままであるものとする。

前述のメニュー画面および電話帳画面において、この第三者は、本携帯端末２００’を揺らしたり、傾けたりせずに普通に用いてもいる。つまり、揺れや傾きを伴う本携帯端末２００’の操作によりティルトポイントＰtltが蓄積されているし、揺れや傾きのない状態で本携帯端末２００’を使用することにより、本人認証が行われてもいる（Ｓ１６５）。この本人認証結果が本人でないと判定されて（Ｓ１６５Ｎ）、本人ポイントが減算されている（Ori＝Ori−β₂）（Ｓ１７０）。このように本人ポイントが減算される様子を図１９中に右肩下がりに減少する実線グラフにて表した。これにより図１９に示すように電話帳画面操作中に本人ポイント（Ori）が修正しきい値（Th4_jdg）を下回ったものとする（Ori＜Th4_jdg）（Ｓ１７５Ｙ）。この場合、本人認証が失敗したと判定され（Ｓ１７５Ｙ）、ロック部１８０は、携帯端末２００’の機能の一部または全部をロックする（Ｓ１８０）。

このように、本実施例ではモードによって修正しきい値（Thi_jdg）を用いるかしきい値（Thi）を用いるかを異ならせることにより、モードごとに携帯端末２００’のロックの必要性に差を設けることができ、個人情報漏えい可能性が高いモードについては修正しきい値を用い、それ以外のモードについてはしきい値を用いることとしてその動作に差を設けることができる。

上述した実施例２の携帯端末２００’の学習機能、認証機能をさらに発展させた例として、実施例３に係る携帯端末２００’’について詳細に説明する。まず、図６、図１０を参照して実施例３に係る携帯端末２００’’の学習状態における動作について説明する。図６は本実施例に係る携帯端末２００’’の構成を示すブロック図である。図１０は本実施例に係る携帯端末２００’’の学習状態における動作を示すフローチャートである。図６に示すように、本実施例の携帯端末２００’’は圧力センサアレイ１０５と、モード取得部１１０と、トリガ監視部１１５と、把持特徴サンプル取得部１２０と、加速度センサ２０５と、切替え部１２５と、サンプル一時記憶部１３０’と、テンプレート学習部１３５と、テンプレート記憶部１５５と、ティルトカウンタ２１０と、本人認証部１６０と、ポイント加減部１７０と、しきい値スライダ２２０と、ロック判定部１７５と、ロック部１８０とを備える。トリガ監視部１１５以外の各構成部の動作は実施例２において同一の番号を付した各構成部と全く同じ動作をするため説明を割愛する。

ここでは、切替え部１２５が学習状態にセットされているものとする。モード取得部１１０は、携帯端末２００’’のモードを取得する（Ｓ１１０ａ）。トリガ監視部１１５は、モードに応じて定まるサンプリングトリガが発生した場合に、把持特徴取得信号を出力する（Ｓ１１５Ｙ）。一方、サンプリングトリガが発生しない場合にはスタートに戻り、改めて携帯端末２００’’のモードを取得する（Ｓ１１５Ｎ、Ｓ１１０ａ）。把持特徴サンプル取得部１２０は、トリガ監視部１１５から把持特徴取得信号を取得して、圧力センサアレイ１０５より把持特徴サンプルを取得する（Ｓ１２０）。

ここで、ｉ番目のモードにおける取得済みの把持特徴サンプルの個数をSmiとし、ｉ番目のモードにおける学習開始サンプル数をSFmiとする。また、モードの総数は全部でｎ個（ｎは１以上の整数）であるものとする。学習開始サンプル数SFmiとは、前述同様、本人認証テンプレートの学習に必要なサンプル数としてモードごとに予め定めたものである。従って、サンプル一時記憶部１３０’に記憶された全てのモード（ｉ＝１〜ｎ）における把持特徴サンプルの個数Smiが、学習開始サンプル数SFmiに達した（Smi＞SFmi）場合にはステップＳ１３５に進み、テンプレート学習部１３５が、把持特徴サンプルを用いて本人認証テンプレートをモードごとに学習して、学習済みの本人認証テンプレートをテンプレート記憶部１５５に記憶する（Ｓ１３０’Ｙ、Ｓ１３５）。サンプル一時記憶部１３０’に記憶された全てのモード（ｉ＝１〜ｎ）の把持特徴サンプルの個数Smiが、学習開始サンプル数SFmiに達していない（Smi＜SFmi）場合にはスタートに戻り、引き続き端末のモードを取得し、サンプリングトリガの発生と同時に把持特徴サンプルを取得する動作を繰り返す（Ｓ１３０’Ｎ）。よって、全てのモード（ｉ＝１〜ｎ）に対して本人認証テンプレートが得られるまで、Ｓ１１０ａ、Ｓ１１５、Ｓ１２０、Ｓ２０５が繰り返される（Ｓ１３０’Ｎ）。

図２０を参照してサンプリングトリガについて説明する。図２０はモードの種類と、各モードにおける端末状態、サンプリングトリガ、境界値、他人判定ラインを例示して説明する図である。境界値については後述する。前述したように、モードには例えばブラウザ１、ブラウザ２、メール、個人情報閲覧、通話、アプリ、メニューなどの種類がある。ブラウザ１モードに設定されているサンプリングトリガは「ブラウザ起動中∩決定キー押下」である。これは、ブラウザ起動中であってかつユーザが携帯端末２００’’の決定キーを押した場合、この操作をサンプリングトリガとして把持特徴サンプルを取得することを意味している。ブラウザ２モードに設定されているサンプリングトリガは「ブラウザ起動中∩決定キー押下」である。これは、ブラウザ１の場合と同様である。

メールモードに設定されているサンプリングトリガは「メーラ起動中∩決定キー押下」である。これは、メーラ起動中であってかつユーザが携帯端末２００’’の決定キーを押した場合、この操作をサンプリングトリガとして把持特徴サンプルを取得することを意味している。個人情報閲覧モードに設定されているサンプリングトリガは「個人情報表示中∩決定キー押下」である。これは、電話帳などの個人情報を表示中であってかつユーザが携帯端末２００’’の決定キーを押した場合、この操作をサンプリングトリガとして把持特徴サンプルを取得することを意味している。なお、「決定キー押下」は、キー押下によるサンプリングトリガの一例であり、モードに合わせて、任意の操作キーをサンプリングトリガに指定してよい。

上記と異なり決定キーなどの操作キーを押下することがあまりないモードもある。例えば通話モードは操作キーが押下されることがあまりないため、操作キー押下によらず「５分に一回」自動的にサンプリングトリガを発生させて、把持特徴サンプルを取得する。また、アプリモードではアプリに依存して何れの操作キーが押下されるかが異なるため、このモードにおいても「５分に一回」自動的にサンプリングトリガを発生させる。なお、自動的にサンプリングトリガを発生させる「５分」という時間間隔は、一例でありモードや携帯端末の種別に合わせた適切な時間間隔を指定してよい。一方、メニューモードに設定されているサンプリングトリガは「メニュー画面表示中∩決定キー押下」である。

以上のようにあるモードにおいて、安定した把持状態が期待できるようなタイミングをサンプリングトリガに設定することで、バラツキの少ない安定した把持特徴サンプルを取得可能である。前述したようにユーザは携帯端末の各モードにおいて、特に意識せずにサンプリングトリガを発生させ、このサンプリングトリガ発生のタイミングにおいて、把持特徴が自動的に取得されるため、精度のよい把持特徴サンプルが取得可能となる。

次に、引き続き図６を、新たに図１４を参照して実施例３に係る携帯端末２００’’の認証状態における動作について説明する。図１４は本実施例に係る携帯端末２００’’の認証状態における動作を示すフローチャートである。本実施例の学習状態における動作と同様に、ステップＳ１２０の前にＳ１１５が行われることのみが実施例２との相違点である。モード取得部１１０は、携帯端末２００’’のモードを取得する（Ｓ１１０ａ）。トリガ監視部１１５は、モードに応じて定まるサンプリングトリガが発生した場合に、把持特徴取得信号を出力する（Ｓ１１５Ｙ）。一方、サンプリングトリガが発生しない場合にはスタートに戻り、改めて携帯端末２００’’のモードを取得する（Ｓ１１５Ｎ、Ｓ１１０ａ）。把持特徴サンプル取得部１２０は、トリガ監視部１１５から把持特徴取得信号に応答して、圧力センサアレイ１０５より把持特徴サンプルを取得する（Ｓ１２０）。以降の処理は、実施例２の携帯端末２００’の認証状態におけるステップＳ２０５以降の処理と同一であるため、説明を割愛する。

上述した実施例３の携帯端末２００’’の本人認証テンプレート学習機能をさらに発展させた例として、実施例４に係る携帯端末２００’’’について詳細に説明する。まず、図７、図１１を参照して実施例４に係る携帯端末２００’’’の学習状態における動作について説明する。図７は本実施例に係る携帯端末２００’’’の構成を示すブロック図である。図１１は本実施例に係る携帯端末２００’’’の学習状態における動作を示すフローチャートである。図７に示すように、本実施例の携帯端末２００’’’は圧力センサアレイ１０５と、モード取得部１１０と、トリガ監視部１１５と、把持特徴サンプル取得部１２０と、加速度センサ２０５と、切替え部１２５と、サンプル一時記憶部１３０’’と、テンプレート学習部１３５’と、テンプレート記憶部１５５と、ティルトカウンタ２１０と、本人認証部１６０と、ポイント加減部１７０と、しきい値スライダ２２０と、ロック判定部１７５と、ロック部１８０と、認証性能検査部１４０とを備える。サンプル一時記憶部１３０’’と、テンプレート学習部１３５’と、認証性能検査部１４０以外の各構成部の動作は実施例３において同一の番号を付した各構成部と全く同じ動作をするため説明を割愛する。

ここでは、切替え部１２５が学習状態にセットされているものとする。サンプル一時記憶部１３０’’は、取得した把持特徴サンプルをモードごとに「学習用サンプル」と「性能検証用サンプル」のどちらかに分配して記憶しておく。この点は実施例３と異なる。「学習用サンプル」とは本人認証テンプレートの生成に用いるための把持特徴サンプルのことである。「性能検証用サンプル」とは、後述する認証性能の検査に用いるための把持特徴サンプルのことである。また、認証性能検査部１４０は、上記の２つに分配された把持特徴サンプルとは別に「他人サンプル」を予め記憶しているものとする。他人サンプルとは、携帯端末２００’’’を、正規のユーザ以外の人間が把持したときの把持特徴サンプルのことである。他人サンプルは、例えば携帯端末２００’’’の工場出荷時点において、正規のユーザ以外の複数の人間に携帯端末２００’’’を把持させることで正規のユーザ以外の把持特徴サンプルを一定数取得しておき、この取得した把持特徴サンプルを他人サンプルとして認証性能検査部１４０に記憶しておくことで実現可能である。また、ネットワーク上に正規のユーザ以外の他人による把持特徴サンプル（他人サンプル）が保存されており、認証性能検査部１４０が、ネットワークにアクセスすることによって、他人サンプルを取得することとしても良い。

まず、モード取得部１１０は、携帯端末２００’’’のモードを取得する（Ｓ１１０ａ）。トリガ監視部１１５は、モードに応じて定まるサンプリングトリガが発生した場合に、把持特徴取得信号を出力する（Ｓ１１５Ｙ）。一方、サンプリングトリガが発生しない場合にはスタートに戻り、改めて携帯端末２００’’’のモードを取得する（Ｓ１１５Ｎ、Ｓ１１０ａ）。把持特徴サンプル取得部１２０は、トリガ監視部１１５から把持特徴取得信号を取得して、圧力センサアレイ１０５より把持特徴サンプルを取得する（Ｓ１２０）。ここまでの動作は実施例３の携帯端末２００’’が学習状態にあるときの動作と同じである。取得された把持特徴サンプルはサンプル一時記憶部１３０’’にモードごとに「学習用サンプル」と「性能検証用サンプル」のどちらかに分配されて記憶される。サンプル一時記憶部１３０’’に記憶された全てのモード（ｉ＝１〜ｎ）における把持特徴サンプル（学習用サンプル）の個数Smiが、学習開始サンプル数SFmiに達した（Smi＞SFmi）場合にはステップＳ１３５’に進み、テンプレート学習部１３５’が、把持特徴サンプルを用いて本人認証テンプレートをモードごとに学習して、学習済みの本人認証テンプレートをテンプレート記憶部１５５に記憶する（Ｓ１３０’’Ｙ、Ｓ１３５’）。サンプル一時記憶部１３０’’に記憶された全てのモード（ｉ＝１〜ｎ）における把持特徴サンプル（学習用サンプル）の個数Smiが、学習開始サンプル数SFmiに達していない（Smi＜SFmi）場合にはスタートに戻り、引き続き端末のモードを取得し、サンプリングトリガの発生と同時に把持特徴サンプルを取得する動作を繰り返す（Ｓ１３０’’Ｎ、Ｓ１１０ａ〜Ｓ２０５）。本人認証テンプレートは、学習用サンプルの平均値などから求められる。

次に認証性能検査部１４０の動作について詳細に説明する。認証性能検査部１４０は、本人認証テンプレートと性能検証用サンプルとの距離、本人認証テンプレートと他人サンプルとの距離をそれぞれ求める。前述したようにここで距離としてはマハラノビス汎距離などを用いることができる。認証性能検査部１４０は、本人認証テンプレートと性能検証用サンプルとの距離の分布から、ある距離値を上限として（この上限の距離値を以下判別式閾値と呼ぶ）それ以上の距離の性能検証用サンプルを本人でないとして誤って判定をした場合の本人拒否率（FRR：False Rejection Rate）と判別式閾値の関係を求める。同様に、認証性能検査部１４０は、本人認証テンプレートと他人サンプルとの距離の分布から、判別式閾値を上限としてそれ以下の距離の他人サンプルを本人として誤って判定をした場合の他人受入率（FAR：False Acceptance Rate）と判別式閾値の関係を求める。これについて図２１〜図２６の例を用いて具体的に解説する。

図２１〜２６はそれぞれブラウザ１モード、ブラウザ２モード、メールモード、個人情報閲覧モード、通話モード、アプリモードにおける判別式閾値と誤り率との関係を例示する図である。グラフの横軸は判別式閾値、縦軸は誤り率（本人拒否率または他人受入率）である。太実線のグラフは本人拒否率（FRR）のグラフである。太破線のグラフは他人受入率（FAR）のグラフである。例えば図２１のブラウザ１における誤り率のグラフを参照すれば、本人拒否率（FRR）は判別式閾値の増加に伴って小さくなり、判別式閾値が７０弱になると０になる。これは、本人認証テンプレートと性能検証用サンプルとの距離の分布においては、７０を超える距離を有する性能検証用サンプルが無かったことを意味する、同様に、判別式閾値が７３を超えると、他人受入率（FAR）が０から増加を始める。これは、本人認証テンプレートと他人サンプルとの距離の分布においては、７３を下回る距離を有する他人サンプルが無かったことを意味する。本人拒否率も他人受け入れ率も共に０である状態が最も望ましいため、ブラウザ１においては判別式閾値の境界値（以下、単に境界値と呼ぶ）を７０〜７２程度に設定するのが最適であることが分かる。このように、ブラウザ１モードのおいては、境界値を７０〜７２に設定することで、本人拒否率（FRR）も他人受入率（FAR）も０とすることができる。

一方で、ブラウザ２では、FRRとFARが同時に０となるような境界値は存在しない。本人拒否率（FRR）のグラフ（太実線）と他人受入率（FAR）のグラフ（太破線）とが第１象限において交差してしまっているため、何れも０となるような条件がないのである。この場合は、境界値として本人拒否率（FRR）のグラフ（太実線）と他人受入率（FAR）のグラフ（太破線）が交差する位置における判別式閾値を用いることができる。図２２のブラウザ２モードの例では境界値を６０に設定すれば、本人拒否率（FRR）、他人受入率（FAR）の何れも小さく抑えることができ、本人認証の精度を高めることができる。しかし、本人拒否率（FRR）のグラフ（太実線）と他人受入率（FAR）のグラフ（太破線）が交差する位置における誤り率が高い状態であれば、この位置を境界値として設定しても高い精度は望めない。例えば、本人拒否率（FRR）のグラフ（太実線）と他人受入率（FAR）のグラフ（太破線）が誤り率４０％の位置で交差しているとすれば、その交差位置の判別式閾値を境界値としたとしても、その境界値においては、常に本人を他人と誤って拒否する確率、他人を本人と誤って許可する確率がそれぞれ４０％あるため精度が著しく低くなってしまう。これは、把持特徴サンプルの数が十分でないために起こる現象であり、把持特徴サンプルをさらに多く取得することで、解決することができる。FRR、FARが予め定めた確率（例えば５％）以下になるような境界値を設定することができるようになるまで、把持特徴サンプルの数を増やすことでこの問題を解決することができる。このようにして図２０に示したように、FRR、FARが予め定めた確率以下になるようにブラウザ１モードの境界値を７０、ブラウザ２モードの境界値を６０、メールモードの境界値を５５、個人情報閲覧モードの境界値を９０、通話モードの境界値を７０、アプリモードの境界値を６０、などと定めることができる。

従って、認証性能検査部１４０は、上述の各モードにおける判別式閾値と誤り率との関係を調べ（Ｓ１４０）、FRR、FARが予め定めた確率（例えば５％）以下となる境界値が存在しない場合には（Ｓ１４５Ｎ）、学習開始サンプル数SFmi＝SFmi＋αとして、スタートに戻る（Ｓ１５０）。αは１以上の整数である。新たに追加されたα個の把持特徴サンプル（学習用サンプル）が取得されるまでステップＳ１１０ａ〜Ｓ１３０’’が繰り返される。追加のα個の把持特徴サンプル（学習用サンプル）が取得された場合、ステップＳ１３５’に進み本人認証テンプレートの学習が行われる。次に前述同様、認証性能検査部１４０が、各モードにおける判別式閾値と誤り率との関係を調べ（Ｓ１４０）、FRR、FARが予め定めた確率（例えば５％）以下となる境界値が存在するか否かを調べる（Ｓ１４５）。FRR、FARが予め定めた確率以下となる境界値が存在する場合には（Ｓ１４５Ｙ）学習動作を終了する（エンド）。FRR、FARが予め定めた確率以下となる境界値が存在しない場合には（Ｓ１４５Ｎ）ステップＳ１５０に進み、学習開始サンプル数SFmi＝SFmi＋αとして、スタートに戻る（Ｓ１５０）。このように、予め定めた認証性能（FRR、FARが一定値以下）を満たすまで、把持特徴サンプルを追加で取得することにより、本人拒否率、他人受入率の双方が低くなるような精度の高い認証を実現することができる。

次に、本実施例の携帯端末２００’’’の認証状態と実施例１の携帯端末２００の認証状態との相違点について説明する。実施例１の携帯端末２００の本人認証部１６０は、本人認証テンプレートと認証状態で取得した把持特徴サンプルとの距離が一定の値以下でなければ取得された把持特徴サンプルは本人のものでないと結論した。本実施例においては、この「一定の値」を前述の境界値と設定するものとする。なお、本実施例の認証状態におけるその他の動作については実施例３の携帯端末２００’’の認証状態における動作と同じであるため、説明を割愛する。

なお、実施例における説明では実施例１を基本パターンとして、これにモード取得部１１０を付加した実施例２、実施例２にトリガ監視部１１５を付加した実施例３、実施例３に認証性能検査部１４０を付加した実施例４を開示したが、上記の組み合わせに限られない。実施例１にトリガ監視部１１５のみを付加することもできる。実施例１に認証性能検査部１４０のみを付加することもできる。実施例１にトリガ監視部１１５、認証性能検査部１４０のみを付加することもできる。実施例２に認証性能検査部１４０のみを付加することもできる。

また、上述の各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。

また、上述の構成をコンピュータによって実現する場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。

この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。

また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。

このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録媒体に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるＡＳＰ（Application Service Provider）型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの（コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等）を含むものとする。

また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、本装置を構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。

Claims (7)

1. 自身が把持されたときの把持特徴サンプルを取得して本人認証を行う移動情報端末であって、
   前記把持特徴サンプルを取得する把持特徴サンプル取得部と、
   前記把持特徴サンプル取得部が前記把持特徴サンプルを取得した時に外乱を検知する外乱センサと、
   前記移動情報端末を学習状態、認証状態のどちらかの状態に切替える切替え部と、
   前記移動情報端末の状態が学習状態である場合に、前記把持特徴サンプルを用いて本人認証テンプレートを学習するテンプレート学習部と、
   前記移動情報端末の状態が認証状態であって、前記検知された外乱が予め定めた条件になる場合に、ティルトポイントを加算し、本人認証結果が本人である場合に、ティルトポイントを０にリセットするティルトカウンタと、
   前記移動情報端末の状態が認証状態である場合に、前記学習された本人認証テンプレートと前記把持特徴サンプルとを比較して前記本人認証を行う本人認証部と、
   前記移動情報端末の状態が認証状態であって、前記本人認証部が行った本人認証結果が本人でない場合に、ポイントを加減するポイント加減部と、
   前記移動情報端末の状態が認証状態である場合に、予め定めたしきい値から前記ティルトポイントを加減して修正しきい値を求めるしきい値スライダと、
   前記ポイントが前記修正しきい値をまたいで変化した場合に本人認証が失敗したと判定するロック判定部と、
   前記本人認証が失敗した場合に前記移動情報端末の機能の一部または全部をロックするロック部と、
   を含む移動情報端末。
2. 請求項１に記載の移動情報端末であって、
   前記移動情報端末のモードを取得するモード取得部をさらに含み、
   前記ロック判定部は、前記モード取得部が取得したモードが予め定めたモードである場合に、前記ポイントが前記修正しきい値をまたいで変化した時は本人認証が失敗したと判定し、前記モード取得部が取得したモードが予め定めたモードでない場合に、前記ポイントが前記しきい値をまたいで変化した時は本人認証が失敗したと判定するように構成されている移動情報端末。
3. 請求項１又は２に記載の移動情報端末であって、
   前記テンプレート学習部は、前記検知された外乱が予め定めた条件でない時に取得した把持特徴サンプルのみを用いて本人認証テンプレートを学習するように構成されている移動情報端末。
4. 移動情報端末が把持されたときの把持特徴サンプルを取得し、当該取得した把持特徴サンプルを用いて学習された本人認証テンプレートを用いて本人認証を行う把持特徴認証方法であって、
   前記把持特徴サンプルを取得する把持特徴サンプル取得ステップと、
   前記把持特徴サンプル取得ステップが前記把持特徴サンプルを取得した時に外乱を検知する外乱センサステップと、
   前記検知された外乱が予め定めた条件になる場合に、ティルトポイントを加算し、本人認証結果が本人である場合に、ティルトポイントを０にリセットするティルトカウンタステップと、
   前記学習された本人認証テンプレートと前記把持特徴サンプルとを比較して前記本人認証を行う本人認証ステップと、
   前記本人認証の結果が本人でない場合に、ポイントを加減するポイント加減ステップと、
   予め定めたしきい値から前記ティルトポイントを加減して修正しきい値を求めるしきい値スライダステップと、
   前記ポイントが前記修正しきい値をまたいで変化した場合に本人認証が失敗したと判定するロック判定ステップと、
   前記本人認証が失敗した場合に前記移動情報端末の機能の一部または全部をロックするロックステップと、
   を前記移動情報端末が実行する把持特徴認証方法。
5. 請求項４に記載の把持特徴認証方法であって、
   前記移動情報端末のモードを取得するモード取得ステップをさらに含み、
   前記ロック判定ステップは、前記モード取得ステップが取得したモードが予め定めたモードである場合は、前記ロック判定ステップは前記ポイントが前記修正しきい値をまたいで変化した時に本人認証が失敗したと判定し、前記モード取得ステップが取得したモードが予め定めたモードでない場合は、前記ポイントが前記しきい値をまたいで変化した時に本人認証が失敗したと判定する、前記移動情報端末が実行する把持特徴認証方法。
6. 移動情報端末が把持されたときの把持特徴サンプルを取得して本人認証テンプレートの学習を行う把持特徴学習方法であって、
   前記把持特徴サンプルを取得する把持特徴サンプル取得ステップと、
   前記把持特徴サンプル取得ステップが前記把持特徴サンプルを取得した時に外乱を検知する外乱センサステップと、
   前記検知された外乱が予め定めた条件でない時に取得した把持特徴サンプルのみを用いて本人認証テンプレートを学習するテンプレート学習ステップと、
   を前記移動情報端末が実行する把持特徴学習方法。
7. 請求項４から６の何れかに記載の方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体。

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