JP5740407B2 - 動的手書き署名の真正を査定するシステム及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、動的手書き署名認証を査定するために署名のバイオキネティック（ｂｉｏ−ｋｉｎｅｔｉｃ）情報を獲得及び処理するための対話型コンピュータ・システム及び方法に関する。本発明は、手書き署名によって自分の意志を確認することにユーザの関心がある状況において行動バイオメトリックス（ｂｅｈａｖｉｏｒａｌ ｂｉｏｍｅｔｒｉｃｓ）の分野に適用可能性を有する。

ある人の公然のアイデンティティを確認する手順において、管理上の生理学バイオメトリックスのコンピュータをベースとする方法及び技術に加えて、行動バイオメトリックス分野に属する他の方法及び技術を、補足的なリンクとして使用できることが一般に受け入れられている。手書き署名構成要素の獲得及び認識は、行動バイオメトリックスの一種を表す。

参照によってここに記載される特許文献１及び特許文献２では、手書き署名を検証するために署名プロセスに関連する動的情報（加速度）の獲得解決策及び処理方法が既に開発されている。情報は、コンピュータ・ベースのシステムによって取り込まれ、処理され、比較される。電子ペンに一体化された慣性加速度計すなわちＭＥＭＳによる加速度信号の獲得及びセンサを配置する特定のトポロジは、空間動力学情報の獲得だけではなく、紙レベルで生成される接触微細振動の獲得をも容易にする。獲得された加速度信号に対する処理方法は、
− 署名の開始点及び終了点、被験者／ペン／紙相互作用によって生成される接触微細振動の周波数パラメータ及び振幅パラメータの変動と組み合わされた紙へのしきい距離の時間における変動を表す、アルゴリズム的データ処理を介して実現される方法と、
− 初期加速度信号に関連する不変量シーケンス及び初期加速度信号の導出された成分に関連する不変量シーケンスと、
− ２つの異なる方法を使用する不変量シーケンスのセットのアルゴリズム的比較による２つの署名の間の距離と、
− 最終結果が、署名データベースに登録されたターゲットにされた被験者のサンプルと他の被験者のサンプルとが入力署名との比較の結果を介して貢献する判断方法を介して判定される
を判定する。

特許文献１及び特許文献２のシステム及び方法は、加速度計すなわちＭＥＭＳによって取り込まれた加速度を処理することによって接触微細振動と組み合わされた特殊な動力学現象を扱う。しかし、このプロセスは、グラフィック情報の取込と処理を共に含まないという欠点を有し、この取込及び処理は、センサ・フュージョン（ｓｅｎｓｏｒｉａｌ ｆｕｓｉｏｎ）による動力学情報と組み合わされた場合に、システムの精度及びマン−マシン対話の質を高めるはずである。本発明は、センサ・フュージョン概念の諸条件を考慮して、慣性加速度計すなわちＭＥＭＳと共に光ナビゲーション・センサを組み込むことによって、前述の欠点を除去することを目指す。この最適化は、一方では取り込まれた信号の新しいアルゴリズム的マルチモーダル処理方法において、他方では後で詳細に説明する利益と共にユーザのための視覚的フィードバックの達成のために、グラフィカルに及び動力学的に使用される。

特許文献３（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ社）は、弾道運動に基づく電子方法を使用して手書き太さ（ｈａｎｄｗｒｉｔｉｎｇ ｔｈｉｃｋｎｅｓｓ）を解釈する方法を提示する。この情報を取り込むために、この特許は、（組み込まれた）１つ又は複数の加速度計を有するペンを使用する。この情報の正しい解釈のために、「加速度計によって提供されるパルス幅変動又はペンの傾斜角」が使用される。この方法は、加速度計を含むペンの使用を暗示する。しかし、この方法は、グラフィック軌跡の直接記述のための要素を全く含まない。この方法は、手書き太さに関する情報をペンの軌跡に関連付けるために、グラフィック・タブレット・タイプの複雑で高価な外部デバイスの使用を提案する。手書き署名の特定の問題は、この特許では議論されていない。

上述の特許とは対照的に、本発明は、センサ・フュージョンによって、加速度計だけではなく、グラフィック軌跡を取り込むという目的を有する光ナビゲーション・センサをも一体化するペン・タイプの署名取込モジュールを含む。ペン内のセンサ一体化というトポロジ的概念は、本質的に光ナビゲーション・センサの軸との加速度計の軸の空間的同期を確保するために定義される。ペン内での両カテゴリのセンサを機能的に一体化することにより、２タイプのデータすなわち加速度及び自己参照的運動の獲得の時間における同期が確保される。情報獲得の時空間同期は、センサ・フュージョンを支配する原理であり、このセンサ・フュージョンの本発明での適用は、署名認証でのよりよい精度をもたらす。太さ手書き解釈の機能は、定義され、接触微細振動周波数の変動だけではなく、手書きにおいてペンと紙との間で発生する動的圧力の影響としてのその振幅変動にも基づく。

特許文献４（ＤｙｎａＳｉｇ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ社）は、筆記デバイスに組み込まれた加速度計及び圧力センサを含む署名認証及び獲得システムであって、認証方法がデータ暗号化とコード結果の比較とによって達成され、したがって暗号化されないサンプルの格納を防ぐシステムを説明する。この特許は、筆記デバイス又は認証方法のグラフィック性質に関する情報を全く扱わない。

特許文献５（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ社）は、一体化されたイメージ・センサによって分析された基準パターンが、実施オプション及び使用の文脈に応じて絶対座標又は相対座標を生成するソースである、ペン・タイプのグラフィック・データ入力のシステム及び二重方法を説明する。システムは、グラフィック・データ又は位置データを生成するが、手書き署名認証のためのコンポーネント及び方法を含まない。加速度計が取込モジュール（この場合にはペン）に一体化されないことにより、署名認証での適用可能性が少なくなる。

米特許文献６（Ｄａｔａ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｉｎｃ．社）は、表面に書き込む時の手の運動の獲得及び認識のシステム及び方法すなわち「ディジタル筆記システム」を説明する。動力学空間データ取込は、３軸ジャイロスコープ、ペンに一体化された３軸加速度計、及び筆記支持体に関係する近接センサを使用して実行される。この特許は、グラフィック情報用の取込センサも、署名認証のアルゴリズム的方法も説明しない。３Ｄ軌跡データは、カルマン・エスティメータ（フィルタ）に基づく動的線形フィルタリングによって間接的に推定される。

手書き署名検証を必要とする手順は、社会科学、法科学、行動心理学、及び人間の神経生理学に属する概念、原理、及び慣習を使用して概要を示され、適用される。エレクトロニクス及び情報技術は、信号及び署名の形の獲得、処理、及び認識によってチェック手順のセキュリティを改善することに貢献する。

ロシア国特許第１４１２９７号明細書 欧州特許第１８４６８６８号明細書 米国特許第７１７６９０６ Ｂ２号明細書 米国特許第７４３３４９９ Ｂ２号明細書 米国特許第７４８３０１８号明細書 米国特許第７５０８３８４ Ｂ２号明細書

ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｂｉｏｍｅｔｒｉｃｓ．ｏｒｇ Ｊ．Ｐｉａｇｅｔ、「Ｔｈｅｏｒｙ ｏｆ Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ」（１９５２年）

バイオメトリック手順のユーザによる使いやすさ、適応及び受入れの度合は、本質的要素であり、バイオメトリック技術の分類の論拠として使用される、非特許文献１で定義されている。ほとんどの人は、他のバイオメトリック方法より手書き署名のバイオメトリを好むはずである。署名は、まず、その社会的有用性及び個人知覚に起因して、自己防衛の個人化され個々に区別される手段と考えられる。正当化は、手書きで作られるモトリック現象すなわち、自己利益及び自由意志にリンクされた獲得反射の個々に区別された性質にある。本発明が、支持体として紙又は類似するテクスチャを有する任意の他の材料を維持することによって、署名のサイコモトリシティ（ｐｓｙｃｈｏｍｏｔｒｉｃｉｔｙ）に固有の信号の獲得及び処理に対処することにより、受入れ及び適応の度合が高くなる。

署名を行う間に、ユーザの前腕は、水平の机の上で肘の上に立ち、その結果、掌及び指だけが、署名の作成に関連する空間的動的ジェスチャを実行するようになる。この文脈で、ペン内に配置され、筆記プランと準平行であり、ペンの先端の近くの自己参照的な光ナビゲーション・センサ（ＯＮＳ）は、ナビゲーションの基準として、紙／支持体上に印刷されたパターンの準均一に広がる要素を有する。レンズ（Ｌ）は、光ナビゲーション・センサの感光区域への投影によってパターンの要素の動的イメージを取り込む。レンズの視野は、ＯＮＳセンサが以前の瞬間からの相対運動（それ自体の座標軸ｘ、ｙに報告される）を判定するようにするために、十分なパターン要素を含む準一定の区域を含む。連続するイメージからＯＮＳによって内部的にサンプリングされる連続するイメージの間の差に基づいて、センサは、ＭＥＭＳ Ａセンサ及びＭＥＭＳ Ｂセンサによって感知される加速度信号の取込及びアナログ−ディジタル変換（特許文献１及び特許文献２を参照されたい）を用いて、ペン内に配置されたマイクロコントローラによって制御され同期される、ミリ秒スケールの一定の時間期間の相対運動ｄ_ｘ、ｄ_ｙの対を生成する。その結果、ＯＮＳセンサ軌跡のコンピュータ化されたグラフィック表現は、ペンの替芯先によって作られるグラフィックに似る。ＯＮＳ軌跡の表現とペンの替芯によって作られるグラフィックとの間のグラフィック差は、ペンの動的傾きによって引き起こされる同一のモトリック現象のモルフィズムを表す。このモルフィズムは、署名をバイオメトリックに個々に区別する。さらに、紙の上で行われるグラフィックスとＯＮＳセンサを介する軌跡の取込との間の同期に起因して、２つの表現（ペンの替芯によって紙上に残されるトレース及びシステムによって取り込まれる電子軌跡）を構成する順次イベントを、ペンの替芯先が筆記支持体に触れない軌跡の線分を含めて電子的に格納することができる。署名の実行が、紙からのペンの瞬間的な持ち上げ及びこれらの持ち上げの振幅が十分に小さく、数ミリメートル又はそれ未満であることを暗示する状況では、光ナビゲーション・センサは、筆記用紙上に印刷されたパターン要素に焦点を合わせ続け、軌跡をも取り込み続ける。システムは、これらのシーケンス（ペンが紙に触れない時）内で作られる情報を獲得し続ける。というのは、これが、署名を個々に区別することに貢献するからである。この情報は、署名の一部であり、処理及びグラフィック・ディスプレイ・モジュールによって、第１に、ユーザによる視覚的及び動力学的統覚を達成するためにこれを表示することと、第２に、グラフィカル・ビューを達成するための表示を必要としない線分としての筆跡スクリーニング及び処理によって、処理される。

署名の手書きは、サイコモトリックな行為である。サイコモトリシティは、神経系の成熟の影響の下でのモトリック機能及び心的機能の統合の結果と定義され、被験者と被験者の身体との間の報告に関する。したがって、サイコモトリシティは、能力であるだけではなく、データ受取と反応行為の正しい実行を共に提供するさまざまなサイコモトリック機能及びサイコモトリック・プロセスの参加を含む、個々の挙動の複雑な機能調整でもある。

非特許文献２が主張するように、モトリック及びサイキックは、２つの別個のカテゴリすなわち、一方が純粋思考の対象であり他方が身体的機構及び生理学的機構の対象であるのではなく、単一のプロセスすなわち外部条件に対する効率的で柔軟な適応の双極的表現である。モトリック行為の外部条件と主観的条件との間で、サインする行為は、実行の機構であるだけではなく、動作のすべてのステージ、すべての詳細が、個人と環境との間、それぞれ半獲得反射によってサイイコモトリカルに（ｐｓｉｙｃｈｏｍｏｔｒｉｃａｌｌｙ）明示される個人の意志と、意志の投影の支持体、この場合には署名が実行される筆記用紙との間の関係の直接の表現であるループ回路でもある。

署名が、実際に実行中の被験者を伴うデバイスである筆記デバイスを用いて作られることにより、発明的原理は、ペン（筆記デバイス）内に組み込まれた自己参照的センサによるモトリック変数の取込原理（加速度及び相対運動）に向かい、これによって、「被験者内」のセンサの進入しない一体化をエミュレートする。自己参照的概念は、観察者（センサ）と精神測定行為との間の密な接続の必要実践に入れ代わり、したがって、目的が観察することであり、サイコモトリック行為すなわち被験者の署名の個性の査定である文脈での被験者の感覚運動のパースペクティブからデータを取り込む。筆記用紙は、比較的一定の標準化された定性的特性を有し、これが、署名のモトリック行為を介する個性の表現が紙の品質の潜在的な相違によって低いエクステンドで影響される理由である。

シーケンシング及び加速度計ＭＥＭＳによって取り込まれた空間ジェスチャと共に、ＯＮＳセンサによって取り込まれた軌跡の属性のセットは、被験者の自由意志によって作られる、署名を個々に区別する要素である。

ユーザの観点から、システムへの視覚的フィードバックの一体化の役割は、二重である。
− この一体化は、ジェスチャ統覚の認知機構を好み、実践及び視覚化を介して、紙に書かれないが署名の動力学に属する複雑なジェスチャを獲得する可能性をユーザに与える。ユーザは、署名の追加の個々の区別のためにこれらの獲得されたジェスチャを故意に行うことができる。
− この一体化は、サイコモトリック機構とディスプレイとの間の組合せに起因して、システムの特異性へのユーザの適応を容易にする。

経時的に又は実践を介して自然に獲得された署名のジェスチャの一貫性及び複雑さは、モトリック能力と、できる限り個々に区別されるものとして署名をジェスチャ要素によって構成するユーザの独創性とによってのみ制限される。

本発明は、印刷された準均一パターンを有する筆記用紙支持体又は類似するテクスチャを有する任意の他の材料上で行われる動的手書き署名に関連するデータ獲得及び処理のシステムであって、システムは、署名に関連する信号を獲得及び処理するためにパーソナル・コンピュータに一体化された、動力学データ及び支持体との接触微細振動に関するデータを取り込むために慣性加速度計ＭＥＭＳの２グループを与えられた電子ペンを含み、パーソナル・コンピュータは、それぞれが周辺機器として電子ペンを接続された他のパーソナル・コンピュータと共にネットワーク接続されることができ、電子ペンは、ペンの軌跡の再構成に必要な瞬間的運動としてデータ対（ｄ_ｘ、ｄ_ｙ）のシリーズを取り込むための自己参照的光ナビゲーション・センサであって、データ対（ｄ_ｘ、ｄ_ｙ）のシリーズは、慣性センサＭＥＭＳのセットによって取り込まれる動力学データ（ａ_ｘ、ａ_ｙ、ｂ_ｘ、ｂ_ｙ）と共に、センサ・フュージョンを介する処理と、ユーザのパースペクティブのセンサ表現及びサイコモトリック表現から情報を抽出するための条件の作成とのためのパーソナル・コンピュータ入力データを形成する、自己参照的光ナビゲーション・センサと、パターンを照明する赤外線ＬＥＤと、パターン区域イメージの投影がセンサの感知区域上で得られるようにするために位置決めされた光ナビゲーション・センサの感知区域上のパターンの焦点及び現在のイメージ投影のためのレンズとからなり、グラフィック・タイプのｄ_ｘ、ｄ_ｙ及びａ_ｘ加速度、ａ_ｙ加速度、ｂ_ｘ加速度、ｂ_ｙ加速度という２つのデータ・カテゴリのセンサ・フュージョンによる獲得のために必要とされる時空間同期の条件は、ＭＥＭＳセンサの、光ナビゲーション・センサの、及びペン先の座標軸の３つの原点の軸方向のトポロジ的準位置合わせ、筆記支持体平面との３つのセンサ・コンポーネントすなわち２つのＭＥＭＳセンサ及び光ナビゲーション・センサの感知／座標軸の平面平行準位置合わせトポロジによって、及び高い周波数を介してグラフィック及び動力学詳細の獲得の時間における同期を確保する、領域１〜８ｍｓ内に含まれる一定の周期性を有するセンサによって取り込まれるデータのサンプリングであって、獲得は、視覚化、筆記太さ再構成、並びに処理及び比較のアルゴリズム的方法をホスティングするパーソナル・コンピュータにリアル・タイムで情報を送る獲得マイクロコントローラによって制御される、サンプリングによって達成され、ユーザのパースペクティブのサイコモトリック表現及びセンサ表現からデータを獲得するために、人間によって扱われる筆記デバイス内に一体化されたＭＥＭＳセンサのセット及び光ナビゲーション・センサは、自己参照的座標系、それぞれ感度のそれ自体のｘ、ｙ座標軸で６つの関連する信号ａ_ｘ、ａ_ｙ、ｂ_ｘ、ｂ_ｙ、ｄ_ｘ、ｄ_ｙを取り込む、システムと、動的手書き署名認証を査定する方法であって、一方では筆跡再構成及び筆記太さ視覚化と、他方では署名の真正を査定するために署名に関連するａ_ｘ信号、ａ_ｙ信号、ｂ_ｘ信号、ｂ_ｙ信号、ｄ_ｘ信号、ｄ_ｙ信号のさまざまな変換及び比較の適用とからなる方法とに言及する。

後で、実例として、次を表す図１〜１１をも参照して本発明を説明する。

システムの機能ブロック図である。 システムの物理モジュールを示す図である。 署名取込モード図、ペンを示す図である。 署名取込モード、ペンの機能図である。 ＯＮＳ、ＭＥＭＳ Ａ、ＭＥＭＳ Ｂトポロジ、替芯を示す図である。 ペン・モジュールからのトポロジ的詳細を示す図である。 ペンによって記述される軌跡全体の再構成を示す図である。 紙と接触している時のグラフィック軌跡の再構成を示す図である。 署名変換及び比較の全般的なフレームワークを示す図である。 署名の分析アルゴリズムの要約を示す図である。 点によって表された平面曲線の２つの連続する線分の間の傾きの差の判定を示す図である。

本発明で説明されるシステムは、物理的には、データ獲得のセンサ・アセンブリを一体化する電子ペン・モジュール１、及びアルゴリズム的方法を介してペンによって獲得されたデータを処理するパーソナル・コンピュータ２からなる。

機能性に関して、システムを、図１にブロック図で示す。システムは、２つのカテゴリの信号すなわちＭＥＭＳ Ａ、ＭＥＭＳ Ｂによって取り込まれた加速度信号及びＯＮＳ光ナビゲーション・センサによって取り込まれた運動信号のセンサ・フュージョンを介して、手書き署名に関連する、ハンドペン・アセンブリによって作られるモトリック現象を取り込む。ペン１内のセンサの分布に関する特定のトポロジ及び獲得された信号のサンプリング原理は、同一の現象の信号の間の時空間同期の条件を保証する。この条件は、マルチモーダル・アルゴリズム的処理用のセンサ・フュージョンの概念を達成するために義務的である。

本発明は、ペン・タイプ・モジュール内に一体化された光ナビゲーション・センサによって実行されるペンの軌跡の自己参照的取込と、第１にペンの軌跡のグラフィカル・ディスプレイの、第２にペンが署名の実行中に紙に動的に接触している時のこれらの線分に関するペンの軌跡の筆跡ディスプレイの方法とを扱う。図７は、ペンによって記述される軌跡の再構成全体を表し、図８は、同一の署名の、筆記用紙／支持体とのペンの替芯の動的な接触の瞬間に関連するさまざまな太さを有する、筆跡再構成を表す。パーソナル・コンピュータのモニタ２上の電子表現は、おおむね、筆記支持体上でペンの替芯によって作られる署名の筆跡に対応する。

本発明によれば、署名の真正を査定する方法は、署名に関連する信号のグラフィック及び動力学処理とマルチモーダル比較とに言及し、実施実例で詳細に説明される。

取り込まれ表示される信号は、パーソナル・コンピュータのモニタ２上の視覚化の第１フェーズで、「空中の」シグネチャの断片、たとえば、同一の署名を表す図７と図８との間の差をも含む。これらの断片は、紙の上での運動によって提供される断片と共に、署名の真正の査定に貢献する。

署名する際に関与するサイコモトリック明示は、獲得／処理／比較方法を介して自動的に評価される不変量シリーズ及びベクトル・データとしてシステムによって判定される個性の要素を含む。これらの方法を、その説明が参照によって本明細書に含まれる特許文献１及び特許文献２に追加することができる。さらに、接続、処理、及び判断のハードウェア構造（コンピュータ、サーバ）又はその以前の特許（特許文献１及び特許文献２）に記載の版は、本発明で説明されるペン取込タイプ・モジュール（１）と一体化されて動作するアルゴリズム的要素のための走行プラットフォームを提供するための必要十分な要素を含む。

本発明によれば、電子ペン・モジュールと処理及び比較の方法とで具体化される署名取込の新しい概念が、後で詳細に一体の概念として説明される。

ペンのグラフィック軌跡を取り込み、再構成するために、バイオメトリック検証及び署名視覚化について、特許文献１及び特許文献２に記載のしきい距離評価のＣセンサではなく光ナビゲーション・センサＯＮＳがペン内に一体化された。実施実例では、ＡＤＮＳ光ナビゲーション・センサ（ＡＧＩＬＥＮＴ製造業者）が使用された。しきい距離検出機能は、レンズＬの光学特性によって決定されるｄ間隔内に含まれる距離でパターンｐを有する紙にＯＮＳセンサが対する時にセンサがパターンを分析するために、取り込まれたイメージが十分に焦点を合わされている時に限って出力データを生成するその特性のゆえに、ＯＮＳセンサによって引き継がれる。実施実例では、このｄ間隔が、屈折係数ｎ＝１，５を有するポリカーボネート（プレキシグラス）から作られたレンズについて５〜２０ｍｍである。ＯＮＳセンサは、決定された時間期間（サンプリング期間）内に感度区域上にレンズＬによって投影されたイメージのｄ_ｘ、ｄ_ｙ相対運動を出力として生成するという特性を有する自己参照的センサである。ｄ_ｘ、ｄ_ｙ運動は、紙に印刷されたパターンのイメージの投影の運動に対応する。各サンプリング・サイクルの初めに取り込まれるイメージは、値ｄ_ｘ、ｄ_ｙの対への瞬間的参照を表す。

ｄ_ｘ、ｄ_ｙ運動は、ＯＮＳセンサの自己（Ｘ，Ｙ）座標系に対して相対的に推定される。ＯＮＳセンサは、図５のトポロジによる、ペン内に一体化されたＭＥＭＳ加速度計の軸（ＭＥＭＳ Ａ及びＭＥＭＳ Ｂ、特許文献１及び特許文献２を参照されたい）の全体プラン平行トポロジを有する１つの片を形成する。この実例には、２軸を有し、出力範囲±２ｇを有し、類推出力を有する、ＭＥＭＳ ＡＤＸＬクラス（Ａｎａｌｏｇ Ｄｅｖｉｃｅｓ製造業者）からの慣性加速度計が使用された。ＭＥＭＳは、参照文献として引用された以前の特許と同一の役割を有し、さらに、説明される処理方法を介して、紙との接触で取り込まれる微細振動に対応する１５０Ｈｚ超の周波数帯からの信号の振幅の変動は、ペン内に一体化されたＯＮＳセンサによって作られる軌跡の筆跡解釈／視覚化のための入力を表す。

ＯＮＳによって取り込まれたｄ_ｘ、ｄ_ｙ運動は、サンプリング期間中に取り込まれた複数の連続するイメージの内部処理を介してセンサによって評価され、このサンプリング期間は、２〜３ミリ秒だけ続き、実施実例では、ＯＮＳセンサのサンプリング期間は２ｍｓである。処理されたイメージは、センサの感光区域上のレンズＬを介する筆記用紙／支持体に印刷されたパターンＰの投影を表す。図５に表された（図６に詳細に示された）トポロジは、３つの条件すなわち、３つのセンサ・システムＭＥＭＳ Ａ、ＭＥＭＳ Ｂ、及びＯＮＳのｘ、ｙ座標／感度軸の位置合わせ条件と、レンズの視野とのペンのピークの非交差条件と、筆記プロセス中の動的傾けによって引き起こされるナビゲーション・エラーの最小化条件との間の最適リンクを作る。ＯＮＳセンサは、近赤外帯内で取り込まれる画像に関して最大の感度を有する。したがって、パターンの照明は、図５のように配置され、図６に詳細に示される、近赤外帯内の放射を有するＩＲ ＬＥＤによって行われる。

ＭＥＭＳセンサによって生成される４つの加速度とＯＮＳセンサによって生成される２つのｄ_ｘ、ｄ_ｙ運動との両方の同期サンプリングを管理するマイクロコントローラμＣＡは、所定の時間期間のサンプリング・サイクルをトリガする。

各瞬間ｎに、コンピュータ２内では、ｄ_ｘ（ｎ）、ｄ_ｙ（ｎ）シリーズの要素のアルジェブリック和が作られ、このアルジェブリック和は、ＯＮＳセンサの感光区域上でのレンズＬを介するパターンＰイメージの焦点維持間隔（ｄ＝５〜２０ｍｍ）内の紙／支持体からのペンのピークの持ち上げを伴う、署名の動的でなめらかな実行の文脈での、筆記支持体上での平面曲線を通るペン１内に含まれるＯＮＳセンサの筆記の投影の近似を表す。

ｄ_ｘ（ｎ）、ｄ_ｙ（ｎ）グラフィック信号セットは、ａ_ｘ（ｎ）、ａ_ｙ（ｎ）、ｂ_ｘ（ｎ）、ｂ_ｙ（ｎ）ディジタル化された加速度セットと共に、獲得、視覚化、処理、及び署名比較のために、ペン内に含まれる特殊化されたマイクロコントローラμＣ−ＵＳＢを介してＵＳＢプロトコルによってコンピュータ２に向けて送信される。グラフィック・データ・セットは、一定の周期性を有し、明確に決定された間隔は、加速度計ＭＥＭＳ Ａ及びＭＥＭＳ Ｂを介して獲得される加速度信号との現象的同期を保証し、後者は、一定の周期性、たとえば１ｍＳを有する。筆記面／紙は、準均一分布を有するパターンＰを印刷した。このパターンの役割は、２つの連続する読みの間に実行されるＯＮＳセンサの相対運動を説明する値のｄ_ｘ、ｄ_ｙ対を計算するためにＯＮＳセンサに必要な静的基準点のソースになることである。最後に、ペン・モジュール１の出力で、コンピュータ２に向かってＵＳＢプロトコルによって送信される６つの信号、それぞれ次の４つの加速度信号すなわち、
ａ_ｘ（ｎ）− Ａ点のｘ方向でＭＥＭＳ Ａによって生成されるディジタル化された信号
ａ_ｙ（ｎ）− Ａ点のｙ方向でＭＥＭＳ Ａによって生成されるディジタル化された信号
ｂ_ｘ（ｎ）− Ｂ点のｘ方向でＭＥＭＳ Ｂによって生成されるディジタル化された信号
ｂ_ｙ（ｎ）− Ｂ点のｙ方向でＭＥＭＳ Ｂによって生成されるディジタル化された信号、及び２つの運動信号：ｄ_ｘ（ｎ）− ｘ方向でＯＮＳによって生成される信号、ｄ_ｙ（ｎ）− ｙ方向でＯＮＳによって生成される信号が、サンプリング・サイクルに対応する。ｘ、ｙ方向は、ＭＥＭＳ及びＯＮＳセンサの内部軸に対応する。

このシステムは、次の特定の機能性を達成する。
− このシステムは、準均一分布を有する拡散パターンＰを印刷した筆記用紙又は類似するテクスチャを有する任意の他の支持体上で署名を実行するという文脈で筆記デバイス（電子ペン）の軌跡投影を取り込む。この機能は、ユーザ／被験者がそれを用いて署名を行うペンに一体化された光自己参照的ナビゲーション・センサＯＮＳを介して達成される。この機能性は、二重の有用性を有し、この機能性は、署名の真正の判断のアルゴリズム的方法でシステムによって操作されるグラフィック情報を生成し、この機能性は、署名登録手順又はシステムを用いる適応手順及び認証される獲得の被験者による視覚的確認においてユーザに必須のシステムのモニタに表示される視覚的フィードバックをも生成する。
− このシステムは、２つのカテゴリの信号すなわち、ＯＮＳセンサによって取り込まれる運動の信号と、ペンに一体化された加速度計ＭＥＭＳ Ａによって取り込まれる微細振動に対応する信号との組み合わされた処理によって署名の初め及び終りを検出する。この方法は、ジェスチャ−ペン−紙繊維要素の動的相互作用でペンの自己参照的軌跡に関するデータと共に現れる微細振動の周波数パラメータ及び振幅パラメータの分析に基づく。この機能性は、コンピュータ２に存在するシステムのアプリケーションに含まれるアルゴリズム的方法として実施される。
− このシステムは、ペンの軌跡を視覚化する。この手順は、即座に、実際にはリアル・タイムで行われ、処理の後には、紙上のペンの替芯によって作られたグラフィック経路に似た、軌跡の太さに関する筆跡効果（情報）も表示される。この機能性は、システムによって行われる獲得の受入れのために必要とされる視覚的フィードバックを人間の被験者に与える役割を有する。視覚化機能性に対応するアルゴリズム的モジュールは、コンピュータ内に存在するシステムの署名認証アプリケーションによって含まれ、視覚化は、コンピュータのモニタ上で行われる。
− 獲得された信号／形のマルチモーダル処理及び比較は、ＭＥＭＳによって取り込まれた加速度及びＯＮＳセンサによって取り込まれた信号／形を入力要素として有する下で説明されるアルゴリズム的方法を介して実行される。６つの獲得された信号及び信号タイプ（グラフィック及び加速度の）を有する、特にｎ次元空間（２Ｄ、４Ｄ、６Ｄ）で機能するためのアルゴリズム的方法の特性は、システムの方法のマルチモーダル性質を決定する。本発明で使用されるペン及び方法は、機能的に且つ一体に関連付けられ、モジュール及び署名認証システムのアプリケーションに含まれるアルゴリズム的方法のセットとして実現される。

パーソナル・コンピュータ・モニタ２に表示される筆記太さの筆跡再構成の方法は、パーソナル・コンピュータ２内で走行する次のステップを介して実施される。

第１ステージでは、手書き太さの筆跡再構成のために、軌跡が、光ナビゲーション・センサＯＮＳによって取り込まれた瞬間的運動の座標を得るｄ_ｘ信号及びｄ_ｙ信号の値のシリーズのアルジェブリック合計によって計算され、これは、コンピュータ・モニタ２にグラフィカルに再生される軌跡である。

第２ステージでは、署名に関連するａ_ｘ加速度及びａ_ｙ加速度のフィルタリングを行う。ＭＥＭＳ Ａからのディジタル化されたａ_ｘ加速度及びａ_ｙ加速度が、１５０Ｈｚのカットオフ周波数を有する高域フィルタを用いてフィルタリングされ、ｃ_ｘ信号及びｃ_ｙ信号を生じる。ａ_ｘ信号、ａ_ｙ信号、ｃ_ｘ信号、ｃ_ｙ信号のそれぞれが、実際は、正整数として表されたサンプル・ベクトルである。

第３ステージでは、ＲＭＳ ｖ_ｘ（ｎ）値及びｖ_ｙ（ｎ）値が、時間期間（ｎ−ｉ，ｎ）内で計算され、得られた値は、ｃ_ｘ信号及びｃ_ｙ信号の瞬間値に対応する時点ｎに関連する。というのは、

且つ

であるからであり、ここで、ｃ_ｘ（ｎ）は、信号の第ｎサンプルを表す。

２つの有効な値ｖ_ｘ（ｎ）及びｖ_ｙ（ｎ）の算術平均を介する結果の値

は、手書き太さを再構成するのに使用される情報を含む。ｍ（ｎ）信号の値の範囲内で、区間［ａ，ｂ］が検討され、ａ及びｂは、それぞれある時点の手書きに関連する最小太さ及び最大太さを表す。ａ及びｂは、実験的に決定された。

第４ステージでは、ペンが筆記支持体と直接接触していない時に作られた軌跡の線分が初期グラフィック表現から除去される状況を判定し、軌跡の除去されない線分の太さ情報関連付けも実行され、したがって、筆跡解釈が達成される。したがって、値ｖ_ｘ（ｎ）、ｖ_ｙ（ｎ）、又は

のいずれかが、実験的に決定されるしきい値ｐより小さい場合には、時刻ｎの手書きに関連する太さは０であると考えられる。この条件が満足される時点について、ペン１によって取り込まれた軌跡に対応する線分（図７）は、コンピュータ・モニタ２に表示される初期グラフィック表現（図８）から削除され、したがって、筆記支持体上でペンの替芯によって描かれたものに似た筆跡表現が得られる。

本発明は、動的手書き署名認証を査定するための、ＳＲＡ３、ＳＲＡ５、ＳＲＡ７、ＳＲＡ８（ＳＲＡ＝システム認識アルゴリズム）という署名認識の次の方法をも提供する。図１０を参照されたい。

これらの方法は、ペンによって作られた信号を処理する。処理アルゴリズムを記述するために、ペンによって生成された信号は、次のようにマークされる。
− ａ_ｘ：Ａ点のｘ方向でＭＥＭＳ Ａによって生成された信号
− ａ_ｙ：Ａ点のｙ方向でＭＥＭＳ Ａによって生成された信号
− ｂ_ｘ：Ｂ点のｘ方向でＭＥＭＳ Ｂによって生成された信号
− ｂ_ｙ：Ｂ点のｙ方向でＭＥＭＳ Ｂによって生成された信号
− ｄ_ｘ：ｘ方向でＯＮＳによって生成された信号
− ｄ_ｙ：ｙ方向でＯＮＳによって生成された信号

各信号は、実際には、正整数として表されたサンプルのベクトルである。このベクトルは、波形の数値表現である。同一の署名のすべてのベクトルが、同一の長さ（同一のサンプル数）を有する。

これらの４つの方法は、次の一般原理に基づく。

各方法は、２つのモジュールを含む（図９を参照されたい）。
ａ）入力データ処理モジュール。一連の動作を介して、入力データから、サンプル署名に関するデータを格納し、認識される入力署名（オリジナル又は偽）によって構成されるデータを表すのに使用される代表情報が抽出される。これらの動作のアセンブリを、署名変換方法３と命名する。
ｂ）２つの署名すなわちサンプル署名と入力署名との間の署名比較モジュール。この動作のアセンブリを、署名比較方法４と命名する。署名変換方法及び署名比較方法によって形成されるアセンブリを、署名認識方法と命名する。

比較プロセスで使用できるフォーマットへの入力信号（入力データ処理モジュールによって作られる）の変換は、次のステップを封入する。
ａ）署名の信号を不変量に変換すること。
ｂ）不変量のシーケンスに重みを付けること。

サンプル署名は、変換され、署名データベースに格納される。その後、入力署名が現れる時に（オリジナル又は偽）、入力署名は、変換され、データベースからの署名と比較され、入力署名とサンプル署名との間の距離が計算され、したがって、入力署名被験者がサンプル署名被験者と同一であるかどうかが確立される。

４つの言及された方法は、不変量のシーケンスすなわち、周波数又は信号の振幅に関して（加速度に関して話す時）又はスケールに関して（グラフィック信号に関して話す時）変化しない要素のシーケンスへのさまざまな曲線（直線線分によって近似された）の一般変換方法に基づく。

ＳＲＡ３方法及びＳＲＡ５方法は、平面曲線（２次元）を扱い、ＳＲＡ７方法は、６次元空間内で表された曲線を扱い、ＳＲＡ８は、４次元空間（図１０）で表された曲線を扱う。

まず、平面曲線を扱うＳＲＡ３方法を説明する。

第１ステップは、不変量への信号の変換に存する。

図１１に従って（ｘ，ｙ）座標によって定義された曲線（５）は、ｄ_ｘ信号及びｄ_ｙ信号を表す。

この曲線上には、座標（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ）、（ｘ_ｉ＋１，ｙ_ｉ＋１）、（ｘ_ｉ＋２，ｙ_ｉ＋２）（ただし、ｉ＝１，２，…，ｎ−２であり、ｎは形を定義する点の総数を表す）を有する、考慮される３つの連続する点Ｔ_ｉ、Ｔ_ｉ＋１、Ｔ_ｉ＋２がある。値ｘ_ｉ、ｘ_ｉ＋１、ｘ_ｉ＋２は、ｄ_ｘ曲線に属し、ｙ_ｉ、ｙ_ｉ＋１、ｙ_ｉ＋２は、ｄ_ｙ曲線に属する。

Ｔ_ｉＴ_ｉ＋１によって定義される線分の傾きｐ_ｉは、次のアルゴリズムに従って、ＯＸ軸に対して相対的に判定される。
Ｉｆ ｘ_ｉ＋１＞ｘ_ｉ ａｎｄ ｙ_ｉ＋１＝ｙ_ｉ ｔｈｅｎ ｐ_ｉ＝０
Ｉｆ ｘ_ｉ＋１＞ｘ_ｉ ａｎｄ ｙ_ｉ＋１＞ｙ_ｉ ｔｈｅｎ ｐ_ｉ＝ａｔａｎ（（ｙ_ｉ＋１−ｙ_ｉ）／（ｘ_ｉ＋１−ｘ_ｉ））．
Ｉｆ ｘ_ｉ＋１＝ｘ_ｉ ａｎｄ ｙ_ｉ＋１＞ｙ_ｉ ｔｈｅｎ ｐ_ｉ＝π／２
Ｉｆ ｘ_ｉ＋１＜ｘ_ｉ ａｎｄ ｙ_ｉ＋１＞ｙ_ｉ ｔｈｅｎ ｐ_ｉ＝π／２＋ａｔａｎ（（ｘ_ｉ−ｘ_ｉ＋１）／（ｙ_ｉ＋１−ｙ_ｉ））
Ｉｆ ｘ_ｉ＋１＜ｘ_ｉ ａｎｄ ｙ_ｉ＋１＝ｙ_ｉ ｔｈｅｎ ｐ_ｉ＝π
Ｉｆ ｘ_ｉ＋１＜ｘ_ｉ ａｎｄ ｙ_ｉ＋１＜ｙ_ｉ ｔｈｅｎ ｐ_ｉ＝π＋ａｔａｎ（（ｙ_ｉ−ｙ_ｉ＋１）／（ｘ_ｉ−ｘ_ｉ＋１））
Ｉｆ ｘ_ｉ＋１＝ｘ_ｉ ａｎｄ ｙ_ｉ＋１＜ｙ_ｉ ｔｈｅｎ ｐ_ｉ＝３＊π／２
Ｉｆ ｘ_ｉ＋１＞ｘ_ｉ ａｎｄ ｙ_ｉ＋１＜ｙ_ｉ ｔｈｅｎ ｐ_ｉ＝２＊π−ａｔａｎ（（ｙ_ｉ−ｙ_ｉ＋１）／（ｘ_ｉ＋１−ｘ_ｉ））
Ｉｆ ｘ_ｉ＋１＝ｘ_ｉ ａｎｄ ｙ_ｉ＋１＝ｙ_ｉ ｔｈｅｎ ｐ_ｉ＝０
（ａｔａｎ（）によって逆正接関数を表す）

類推によって、Ｔ_ｉ＋１Ｔ_ｉ＋２によって定義される線分のｐ_ｉ＋１傾きは、ＯＸ軸に対して相対的に計算される。

次に、Ｔ_ｉ＋１が新しい座標系（Ｘ’Ｔ_ｉ＋１Ｙ’）を定義すると考え、新しい座標系を参照する線分Ｔ_ｉ＋１Ｔ_ｉ＋２の方位を、
ｒ_ｉ＝｜ｐ_２−ｐ_１｜
を計算することによって判定する。

ここで、次の２つのコードを定義することができる。
ｃａ_ｉ＝絶対方位コード
ｃｒ_ｉ＝相対方位コード

絶対方位コードｃａ_ｉは、Ｔ_ｉ＋１に中心を有する想像上の円をＳ_ａ個のセクタに分割することによって計算される。これらのセクタは、三角法によって番号を付けられる。
ｃａ_ｉ＝ｉｎｔ（ｐ_ｉ＋１／（２＊π／Ｓ_ａ））
（表記ｉｎｔ（）は、値の整数部分を意味する。）

Ｓ_ａ値は、実験的に決定される（たとえば、Ｓ_ａを８とすることができる）。

相対方位コードｃｒ_ｉは、Ｔ_ｉ＋１に中心を有する円をＳ_ｒ個のセクタに分割することによって得られる。セクタは、ＢＸ軸から初めてヌマロテート（ｎｕｍｅｒｏｔａｔｅ）され、したがって、
ｐ_ｉ＋１＞＝ｐ_ｉの場合にはｃｒ_ｉ＝ｉｎｔ（ｎ／（２＊π／Ｓ_ｒ））
ｐ_２＜ｐ_１の場合にはｃ_ｒ＝Ｓ_ｒ−１−ｉｎｔ（ｐ／（２＊π／Ｓ_ｒ））
を有する。

最後に、２つのコードを、式
ｃ_ｉ＝ｃｒ_ｉ＊Ｓ_ａ＋ｃａ_ｉ
を使用して単一の不変量に組み合わせる。Ｓ_ｒ値は、実験的に決定される（たとえば、Ｓ_ｒ＝１４５）。

曲線の各点から始まる３つの連続する点の説明された分析によって、不変量のシーケンスが判定される。

第２ステップは、不変量に重みを割り当てることである。

不変量は、曲線上の３つの連続する点（Ｔ_ｉ、Ｔ_ｉ＋１、Ｔ_ｉ＋２）を使用して定義されるので、「不変量長さ」Ｌ_ｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ−２）は、

であると考えられる。

Ｌ_ｔは、「基準全長」であるものとして定義され、式

を使用して計算することができる。

ここで、各不変量の重みｗ_ｉを、不変量長さＬ_ｉと基準長さＬ_ｒとの間の比であるものとして確立することができる。
ｗ_ｉ＝Ｌ_ｉ／Ｌ_ｒ

各不変量は、式
Ｃ_ｉ＝ｃ_ｉ＋ｗ_ｉ＊Ｓ_ａ＊Ｓ_ｒ
を使用して単一のＣ_ｉコードにパックできる値を有する（ｃ_ｉ，ｗ_ｉ）によって定義される。

ＳＲＡ５方法は、所与の曲線を２次元空間に分析することによって、ＳＲＡ３方法を用いる原理によって再アセンブルする。しかし、別々の成分として分析される２つの曲線がある。第１の曲線は、ａ_ｘ及びａ_ｙによって定義され、第２の曲線は、ｂ_ｘ及びｂ_ｙによって定義される。この分析を行うことによって、加速度（Ａ点又はＢ点で測定された）に対応する曲線が、時間独立表現を有するが、時間におけるサンプル（曲線の点）到着によって与えられる順序を尊重して分析されなければならない平面曲線になる。

ＳＲＡ７方法を、これから６次元空間内の曲線を使用して説明する。

第１ステップは、信号を不変量に変換することに存する。

６次元空間（０、１、２、３、４、５の番号を付けられる）内の点によって定義される曲線と、この形に属し、座標
Ｔ_ｉ：（ｕ_ｉ，０，ｕ_ｉ，１，ｕ_ｉ，２，ｕ_ｉ，３，ｕ_ｉ，４，ｕ_ｉ，５）
Ｔ_ｉ＋１：（ｕ_{ｉ＋１，０}，ｕ_{ｉ＋１，１}，ｕ_{ｉ＋１，２}，ｕ_{ｉ＋１，３}，ｕ_{ｉ＋１，４}，ｕ_{ｉ＋１，５}）
Ｔ_ｉ＋２：（ｕ_{ｉ＋２，０}，ｕ_{ｉ＋２，１}，ｕ_{ｉ＋２，２}，ｕ_{ｉ＋２，３}，ｕ_{ｉ＋２，４}，ｕ_{ｉ＋２，５}）
（ただし、ｉ＝１，２，…，ｎ−２は、曲線を決定する点の総数）を有する３つの連続する点Ｔ_ｉ、Ｔ_ｉ＋１、Ｔ_ｉ＋２を検討する。ｕ_ｉ，０、ｕ_{ｉ＋１，０}、ｕ_{ｉ＋２，０}の値は、ａ_ｘ曲線に属し、ｕｕ_ｉ，１、ｕ_{ｉ＋１，１}、ｕ_{ｉ＋２，１}の値は、ａ_ｙ曲線に属し、値ｕ_ｉ，２、ｕ_{ｉ＋１，２}、ｕ_{ｉ＋２，２}は、ｂ_ｘ曲線に属し、ｕ_ｉ，３、ｕ_{ｉ＋１，３}、ｕ_{ｉ＋２，３}の値は、ｂ_ｙ曲線に属し、値ｕ_ｉ，４、ｕ_{ｉ＋１，４}、ｕ_{ｉ＋２，４}は、ｄ_ｘ曲線に属し、値ｕ_ｉ，５、ｕ_{ｉ＋１，５}、ｕ_{ｉ＋２，５}は、ｄ_ｙ曲線に属する。

Ｔ_ｉ＋１Ｔ_ｉ＋２によって定義される線分と共にＴ_ｉＴ_ｉ＋１によって定義される線分によって構成される角度ｐ_ｉは、次のアルゴリズムに従って判定される。

まず、２つの値ｓ_１及びｓ_２を、次の式を使用して計算する。
ｓ_１＝（ｕ_{ｉ＋１，０}−ｕ_ｉ，０）＊（ｕ_{ｉ＋２，０}−ｕ_{ｉ＋１，０}）＋
（ｕ_{ｉ＋１，１}−ｕ_ｉ，１）＊（ｕ_{ｉ＋２，１}−ｕ_{ｉ＋１，１}）＋
（ｕ_{ｉ＋１，２}−ｕ_ｉ，２）＊（ｕ_{ｉ＋２，２}−ｕ_{ｉ＋１，２}）＋
（ｕ_{ｉ＋１，３}−ｕ_ｉ，３）＊（ｕ_{ｉ＋２，３}−ｕ_{ｉ＋１，３}）＋
（ｕ_{ｉ＋１，４}−ｕ_ｉ，４）＊（ｕ_{ｉ＋２，４}−ｕ_{ｉ＋１，４}）＋
（ｕ_{ｉ＋１，５}−ｕ_ｉ，５）＊（ｕ_{ｉ＋２，５}−ｕ_{ｉ＋１，５}）
ｓ_２ ^２＝（（ｕ_{ｉ＋１，０}−ｕ_ｉ，０）^２＋（ｕ_{ｉ＋１，１}−ｕ_ｉ，１）^２＋（ｕ_{ｉ＋１，２}−ｕ_ｉ，２）^２＋
（ｕ_{ｉ＋１，３}−ｕ_ｉ，３）^２＋（ｕ_{ｉ＋１，４}−ｕ_ｉ，４）^２＋（ｕ_{ｉ＋１，５}−ｕ_ｉ，５）^２）＊
（（ｕ_{ｉ＋２，０}−ｕ_{ｉ＋１，０}）^２＋（ｕ_{ｉ＋２，１}−ｕ_{ｉ＋１，１}）^２＋（ｕ_{ｉ＋２，２}−ｕ_{ｉ＋１，２}）^２＋
（ｕ_{ｉ＋２，３}−ｕ_{ｉ＋１，３}）^２＋（ｕ_{ｉ＋２，４}−ｕ_{ｉ＋１，４}）^２＋（ｕ_{ｉ＋２，５}−ｕ_{ｉ＋１，５}）^２）
ｓ_２＃０且つｓ_１＞＝０の場合には、

であり、ｓ_２＃０且つｓ_１＜０の場合には、

であり、ｓ_２＝０の場合には、ｐ_ｉ＝０である。

ここで、第ｉ不変量のコードｃ_ｉを判定する。
ｃ_ｉ＝ｐ_ｉ／（２＊π／Ｓ_ｒ）
ただし、Ｓ_ｒ値は、実験的に決定される（たとえば、Ｓ_ｒ＝７）。

第２ステップは、各不変量に重みを割り当てることである。

不変量は、曲線上の３つの連続する点Ｔ_ｉ、Ｔ_ｉ＋１、Ｔ_ｉ＋２によって定義されるので、「不変量長さ」Ｌ_ｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ−２）は、次の式を使用して計算される。

Ｌ_ｔは、次の式に従う基準全長として定義される。

ここで、各不変量の重みｗ_ｉを、不変量長さＬ_ｉと基準全長Ｌ_ｒとの間の支給であるものとして計算する。
ｗ_ｉ＝Ｌ_ｉ／Ｌ_ｒ

各不変量は、その値が式
Ｃ_ｉ＝ｃ_ｉ＋ｗ_ｉ＊Ｓ
を使用して単一のＣ_ｉコードを判定できる（ｃ_ｉ，ｗ_ｉ）対によって表される。Ｓは、ｃ_ｉより大きい値である（たとえば、Ｓ＝３２７６８）。

ＳＲＡ８方法は、ＳＲＡ７に似ているが、ａ_ｘ、ａ_ｙ、ｂ_ｘ、ｂ_ｙによって与えられる４四次元だけを使用する。

ＳＲＡ３、ＳＲＡ５、ＳＲＡ７、及びＳＲＡ８を使用して、入力信号が、不変量配列に変換され、不変量のそれぞれは、ある重み（又はコスト）を有する。選択されたアルゴリズムに従って２つの署名を比較するために、比較される２つの署名によって定義されるシンボルの２つのストリングの間の距離を判定する手段。この距離を計算するために、最も適切な方法は、「レーベンシュタイン」アルゴリズムである。最後に、結果（レーベンシュタイン距離）がＤである場合に、考慮に入れるべき（正規化された）距離ｄは、

になり、ここで、ｃｏｓｔ_ｉ＝ｗ_ｉ及びｃｏｓｔ_ｊ＝ｗ_ｊは、２つの成分の不変量のコストを表す。

Claims (7)

1. 準均一パターンをその上に印刷された筆記用紙支持体又は類似するテクスチャを有する任意の他の支持体上で行われる動的手書き署名に関連するデータを獲得し、処理するシステムであって、前記署名に関連する信号の前記獲得及び処理のためにパーソナル・コンピュータ（２）に一体化された、動力学データ及び筆記支持体接触微細振動に関するデータを取り込むために慣性加速度センサＭＥＭＳ（Ａ）、（Ｂ）の２グループを与えられた電子ペン（１）を含み、前記パーソナル・コンピュータ（２）は、それぞれが周辺機器として電子ペン（１）を接続された他のパーソナル・コンピュータ（２）と共にネットワーク接続されることができる、システムにおいて、
   前記電子ペン（１）が、
   ペンの軌跡の再構成に必要な瞬間的運動としてデータ対（ｄ_ｘ、ｄ_ｙ）のシリーズを取り込むための自己参照的光ナビゲーション・センサ（ＯＮＳ）であって、データ対（ｄ_ｘ、ｄ_ｙ）の前記シリーズは、慣性センサＭＥＭＳ（Ａ）及び（Ｂ）のセットによって取り込まれる動力学データ（ａ_ｘ、ａ_ｙ、ｂ_ｘ、ｂ_ｙ）と共に、センサ・フュージョン処理と、ユーザのパースペクティブのセンサ表現及びサイコモトリック表現から情報を抽出するための条件の作成とのためのパーソナル・コンピュータ（２）入力データを構成する、自己参照的光ナビゲーション・センサ（ＯＮＳ）と、
   前記パターンを照明する赤外線（ＩＲ）ＬＥＤと、
   パターン領域イメージの投影が前記センサの感知区域上で得られるようにするために位置決めされた光ナビゲーション・センサ（ＯＮＳ）の感知区域上の前記パターンの焦点合わせ及び現在のイメージ投影のためのレンズ（Ｌ）と
   を含み、
   グラフィック・タイプのｄ_ｘ、ｄ_ｙ及びａ_ｘ加速度、ａ_ｙ加速度、ｂ_ｘ加速度、ｂ_ｙ加速度という２つのデータ・カテゴリのセンサ・フュージョンを介して獲得するために必要とされる時空間同期の条件が、
   ＭＥＭＳセンサ（Ａ及びＢ）の、光ナビゲーション・センサ（ＯＮＳ）の、及びペンの替芯先（１）の座標軸の３つの原点の軸方向のトポロジ的準位置合わせ、筆記平面（Ｐ）との３つのセンサ・コンポーネントＭＥＭＳ（Ａ）、（Ｂ）の及び光ナビゲーション・センサ（ＯＮＳ）の座標／感知軸のトポロジ的平面平行準位置合わせによって、及び
   高い周波数を介してグラフィック及び動力学詳細の獲得の時間同期を確保する、１〜８ｍｓの間の範囲にわたる一定のレートを有するセンサによって取り込まれるデータのサンプリングであって、前記獲得は、視覚化のため、筆記太さ再構成のため、並びに処理及び比較のためのアルゴリズム的方法をホスティングする前記パーソナル・コンピュータ（２）にリアル・タイムで前記情報を送る獲得マイクロコントローラ（μＣＡ）によって制御される、サンプリング
   によって達成され、
   ユーザのパースペクティブからのサイコモトリック表現及びセンサ表現から前記データを取り込むために、前記ユーザによって扱われる筆記デバイス内に一体化されたセンサＭＥＭＳ（Ａ）、（Ｂ）の前記セット及び前記光ナビゲーション・センサ（ＯＮＳ）が、自己参照的座標系、それぞれ感度のそれ自体のｘ、ｙ座標軸で６つの関連する信号ａ_ｘ、ａ_ｙ、ｂ_ｘ、ｂ_ｙ、ｄ_ｘ、ｄ_ｙを取り込むことを特徴とする、システム。
2. 動的手書き署名認証を査定する方法であって、署名を獲得することと、関連する署名特性を判定することと、これをデータベース内に格納されたものと比較することと、手書き署名認証を査定するために比較結果を組み合わせることとからなり、
   獲得フェーズで、動力学データ（ａ _ｘ 、ａ _ｙ ）、及びグラフィック・データ（ｄ _ｘ 、ｄ _ｙ ）の対に基づく筆跡再構成及び筆記太さ視覚化が実行され、
   前記署名に関連する前記特性の判定のフェーズで、ペンの軌跡の再構成に必要な瞬間的運動としてグラフィック・データ（ｄ _ｘ 、ｄ _ｙ ）のシリーズは、自己参照的光ナビゲーション・センサによって取り込まれ、動力学データ（ａ _ｘ 、ａ _ｙ 、ｂ _ｘ 、ｂ _ｙ ）のシリーズは、慣性センサＭＥＭＳのセットによって取り込まれ、前記データは、センサ・フュージョンを介して処理され、これに従って、時空間同期が、ＭＥＭＳセンサの、光ナビゲーション・センサの、及びペン先の座標軸の３つの原点の軸方向のトポロジ的準位置合わせによって達成され、且つ、前記データの対（ａ _ｘ 、ａ _ｙ 、ｂ _ｘ 、ｂ _ｙ 、ｄ _ｘ 、ｄ _ｙ ）が、高い周波数を介してグラフィック及び動力学詳細の獲得の時間における同期を確保する、領域１〜８ｍｓ内に含まれる一定の周期でサンプリングされ、
   前記サンプリングの後、前記署名に関連する前記データの対（ａ _ｘ 、ａ _ｙ 、ｂ _ｘ 、ｂ _ｙ 、ｄ _ｘ 、ｄ _ｙ ）は、不変量配列ｃ _ｉ に変換され、各不変量は、重みｗ _ｉ を有する
   ことを特徴とする方法。
3. 手書き太さの前記筆跡再構成は、
   ｄ_ｘ信号及びｄ_ｙ信号の値のシリーズのアルジェブリック合計によって軌跡を計算し、したがって光ナビゲーション・センサ（ＯＮＳ）によって取り込まれた瞬間的運動の座標を得るステップであって、前記軌跡は、パーソナル・コンピュータ・モニタ（２）上でグラフィカルに再生される軌跡である、ステップと、
   １５０Ｈｚのカットオフ周波数を有する高域フィルタを用いてペン（１）からのディジタル化された加速度信号ａ_ｘ及びａ_ｙをフィルタリングし、したがってその振幅の瞬間値の２つの信号ｃ_ｘ及びｃ_ｙを生じるステップと、
   実験的に確立され計算の各ステージの後に１つだけ増分的に移動されるｉ個の連続する値の時間区間［ｎ−ｉ，ｎ］内でＲＭＳ値を計算し、したがってｖ_ｘ（ｎ）信号及びｖ_ｙ（ｎ）信号を得るステップであって、前記ｖ_ｘ（ｎ）信号及び前記ｖ_ｙ（ｎ）信号は、増分ステップごとに算術的に仲介され、したがって前記筆記太さに比例するｍ（ｎ）信号を生じる、ステップと、
   前記ｖ_ｘ（ｎ）値、前記ｖ_ｙ（ｎ）値、又は
   

   

   
   値のいずれかが、ペンが筆記支持体に直接に接触していない時に、実験的に決定されるしきい値ｐより小さいという条件を検証することによって、０の太さに対応する軌跡の線分が初期グラフィック表現から除去される状況を判定するステップと、
   その後に、軌跡の除去されない線分への太さ情報の関連付けを実行し、したがって手書きの筆跡解釈を達成するステップと
   を含むことを特徴とする、請求項２に記載の方法。
4. 不変量のシーケンスＣ_ｉコードは、１つの平面曲線を記述する入力署名のｄ_ｘ信号及びｄ_ｙ信号の変換から開始して得られることを特徴とする、ＳＲＡ３と命名される、請求項２に記載の方法。
5. 不変量のシーケンスＣ_ｉは、２つの平面曲線を記述する入力署名のａ_ｘ信号、ａ_ｙ信号とそれぞれｂ_ｘ信号、ｂ_ｙ信号との両方の変換から開始して得られることを特徴とする、ＳＲＡ５と命名される、請求項４に記載の方法。
6. 不変量のシーケンスＣ_ｉは、６次元空間内の１つの曲線を記述する入力署名のａ_ｘ信号、ａ_ｙ信号、ｂ_ｘ信号、ｂ_ｙ信号、ｄ_ｘ信号、ｄ_ｙ信号のすべての変換から開始して得られることを特徴とする、ＳＲＡ７と命名される、請求項２に記載の方法。
7. 不変量のシーケンスＣ_ｉは、４次元空間内の１つの曲線を記述する入力署名のａ_ｘ信号、ａ_ｙ信号、ｂ_ｘ信号、ｂ_ｙ信号の変換から開始して得られることを特徴とする、ＳＲＡ８と命名される、請求項６に記載の方法。

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