JP6532523B2 - 手書きを使用するユーザ識別登録の管理 - Google Patents

Description

［関連技術の相互参照］
本出願は、あらゆる目的のために、参照によって本明細書に組み込まれる、２０１４年９月１日に出願された、名称を「Ａ ＭＥＴＨＯＤ ＡＮＤ ＤＥＶＩＣＥ ＦＯＲ ＲＥＧＩＳＴＥＲＩＮＧ ＩＤＥＮＴＩＴＹ（識別登録のための方法及びデバイス）」とする中国特許出願第２０１４１０４４０７８３．５号に基づく優先権を主張する。

本出願は、識別検証に関する。特に、本出願は、手書き情報を使用する識別登録のための方法、システム、及びデバイスに関する。

コンピュータ及びインターネット技術の発展に伴って、情報の普及および共有はますます便利で迅速になり、同時にまた、様々な情報セキュリティ問題も引き起こしている。情報のセキュリティを守るために、現ニーズに応えて多様な情報セキュリティ保護技術が開発されてきた。例えば、情報のセキュリティに関連して識別検証技術や暗号化キー保護技術などが開発されてきた。

識別検証は、システムのセキュリティを守るにあたって重要な構成要素である。一部の従来の情報セキュリティシステムにしたがうと、ネットワークシステムは、識別検証に成功した場合にのみ、多様なネットワークリソース、システムリソース、及び情報リソースをセキュアに且つ高効率で公開及び共有する。

一部の関連の識別検証技術として、静的パスワード認証技術、動的パスワード認証技術、生体認証技術、及び磁気カード／スマートカードに基づく認証技術などが挙げられる。一部の関連の識別検証技術によって使用される認証方法のうち、生体認証技術は、信用度が高い認証技術であり、改ざんも困難である。その結果、現在では、生体認証が、最も簡単で且つ最もセキュアな認証技術の１つになっている。

一部の関連の技術にしたがうと、生体認証技術は、タッチ画面を通じてユーザによって手動で入力された手書きを収集及び記録することを含む。ユーザの識別検証が行われるときは、タッチ画面を通じてユーザによって手動で入力された手書きが、記録されたユーザの手書きと比較され、入力された手書きと記録された手書きとの比較に基づいて、ユーザ識別検証を実現することができる。

タッチ画面を通じてユーザによって手動で入力された収集された手書きを使用して識別検証が実施される認証方法において、収集された手書きが過度に単純である場合、手書きが非常に容易に真似され、その結果、ユーザ識別検証が効果的に行えず、潜在的なシステムセキュリティリスクが生じる。反対に、収集された手書きが過度に複雑である場合、誤った不一致が生じることがあり、その結果、システムがユーザ識別検証を首尾よく行えず、ユーザに、識別検証の実行を繰り返し試行させる恐れがある。本物のユーザに、識別検証の実行を繰り返し試行させると、過量のシステムリソースが消費され、不満足なユーザエクスペリエンスを招く恐れがある。

本発明の様々な実施形態が、以下の詳細な説明及び添付の図面で開示される。

本出願の様々な実施形態に従う、識別登録の方法を示すフローチャートである。

本出願の様々な実施形態に従う、識別登録に関連して使用される情報を示す図である。

本出願の様々な実施形態に従う、識別登録に関連して使用される手書きを示す図である。

本出願の様々な実施形態に従う、識別登録の方法を示すフローチャートである。

本出願の様々な実施形態に従う、識別登録のプロセスに関係付けられた手書きを示す図である。

本出願の様々な実施形態に従う、識別登録のプロセスを示す図である。

本出願の様々な実施形態に従う、識別登録のためのデバイスを示す構造図である。

本出願の様々な実施形態に従う、識別登録のためのコンピュータシステムを示す機能図である。

本発明は、プロセス、装置、システム、合成物、コンピュータ読み取り可能ストレージ媒体に実装されたコンピュータプログラム製品、並びに／又は接続先のメモリに格納された命令及び／若しくは接続先のメモリによって提供される命令を実行するように構成されたプロセッサなどのプロセッサを含む、数々の形態で実現できる。本明細書では、これらの実現形態、又は本発明がとりえるその他のあらゆる形態が、技術と称されてよい。総じて、開示されるプロセスのステップの順番は、本発明の範囲内で変更されてよい。別途明記されない限り、タスクを実施するように構成されるものとして説明されるプロセッサ又はメモリなどのコンポーネントは、所定時にタスクを実施するように一時的に構成される汎用コンポーネントとして、又はタスクを実施するように製造された特殊コンポーネントとして実装されてよい。本明細書で使用される「プロセッサ」という用語は、コンピュータプログラム命令などのデータを処理するように構成された１つ以上のデバイス、回路、及び／又は処理コアを言う。

本発明の原理を例示す添付の図面とともに、以下で、本発明の１つ以上の実施形態の詳細な説明が提供される。本発明は、このような実施形態との関連のもとで説明されるが、いずれの実施形態にも限定されない。本発明の範囲は、特許請求の範囲によってのみ限定され、本発明は、数々の代替形態、変更形態、及び同等形態を包含している。以下の説明では、本発明の完全な理解を与えるために、数々の具体的詳細が明記されている。これらの詳細は、例示を目的として提供されるものであり、本発明は、これらの詳細の一部又は全部を伴うことなく特許請求の範囲にしたがって実施されてよい。明瞭を期するために、本発明に関係する技術分野で知られる技術要素は、本発明が不必要に不明瞭にされないように、詳細に説明されていない。

一部の現行システムでは、ユーザは、端末又はサービス（例えば、ウェブをベースにしたサービス）へのユーザ識別登録などのユーザ識別登録との関連のもとで、手書き情報を端末に入力する。既存のシステムでは、ユーザによって入力された手書き情報が端末で収集された後、その手書き情報の複雑度が決定されることはないのが一般的である。ユーザからの手書き情報が端末で収集された後に、その手書き情報の複雑度が決定されないゆえに、及び手書き情報が識別登録情報として使用されるゆえに、手書き情報の使用は、結果として、識別検証に関連して使用される収集された手書き情報（例えば、ユーザが入れた手書き情報）を過度に単純なものに、及びしたがって容易に真似できるものにする恐れがある。したがって、このような過度に単純な手書き情報に基づいて識別検証が実施されるときは、このような識別検証によって、潜在的なシステムセキュリティリスクが引き起こされる。反対に、ユーザからの手書き情報が端末で収集された後に、その手書き情報の複雑度が決定されないゆえに、収集された手書き情報（例えば、ユーザが入れた手書き情報）は、過度に複雑になる恐れがある。識別検証に関連して過度に複雑な手書き情報を使用すると、結果として、将来のログイン試行中に、誤った不一致が発生する恐れがある。更なる結果として、ユーザ識別検証の成功が、過度に難しくなる恐れがある。識別検証に関連して過度に複雑な手書き情報が使用される場合に、ユーザ識別検証が成功するためには、ユーザは、登録された手書き情報に一致する手書き情報を入力するための試行を繰り返すことを求められることになる。登録された手書き情報に一致する手書き情報を入力するための試行を繰り返すことをユーザが求められることは、非効率的であり、不便であり、システムリソースの無駄遣いである。

一部の実施形態では、ユーザによって入力された（例えば、端末によって収集された）手書き情報の複雑度が、ユーザの登録に関連して決定される。例えば、ユーザが自身の識別情報（身元）を端末又はサーバに登録するときに、手書き情報の複雑度が決定される。手書き情報の複雑度は、１つ以上の既定条件と比較できる。１つ以上の既定条件としては、登録のために許容可能な最低複雑度を示す最低複雑度閾値、登録のために許容可能な最高複雑度を示す最高複雑度閾値、長さ閾値、サイズ閾値、手書きの最少画数閾値、手書きの最多画数閾値、手書きの最少変曲点数閾値、手書きの最多変曲点数閾値、手書きの最小空間分布閾値、手書きの最大空間分布閾値、手書きの最小勾配分布閾値、手書きの最大勾配分布閾値、手書きの最小面積閾値、手書きの最大面積閾値などが挙げられる。手書き情報は、手書き情報の複雑度が１つ以上の既定条件の少なくとも１つを満たす場合にのみ、ユーザの識別登録情報に関連して使用される。一部の実施形態では、手書き情報は、手書き情報が１つ以上の既定条件の全てを満たす場合にのみ、ユーザの識別登録情報に関係付けて格納される又はユーザの識別検証に関連して使用される。一部の実施形態では、手書き情報は、手書き情報が１つ以上の既定条件の閾値数を満たす場合にのみ、ユーザの識別登録情報に関係付けて格納される又はユーザの識別検証に関連して使用される。手書き情報が、所要の既定条件（例えば、既定条件の全ての条件、既定条件の閾値数件など）を満たさないと決定された場合は、ユーザに、手書き情報を入れなおすように促すことができ、その複雑度が、入れなおされた手書き情報に対応する複雑度が所要の既定条件を満たすか否かの決定に関連して１つ以上の既定条件と比較される。ユーザは、入力された情報に対応する複雑度が所要の既定条件を満たすまで、手書き情報を入れなおすように促され、そうして、過度に単純な手書き及び過度に複雑な手書きに関連して生じる一部の関連技術に関係したセキュリティの問題を効果的に回避することができる。

本出願の目的、技術的解決策、及び利点を更に明瞭にするために、本出願の技術的解決策が、以下で、本出願の特定の実施形態及び対応する図面に照らして明瞭に且つ完全に説明される。明らかに、説明される実施形態は、本出願の実施形態の幾つかにすぎず、全ての実施形態ではない。本出願の実施形態をもとにして当業者によって得られるその他の実施形態も、全て、それらを得る過程で創作的努力がなされない限り、本出願の保護の範囲内に入るものとする。

図１は、本出願の様々な実施形態に従う、識別登録の方法を示すフローチャートである。プロセス１００は、図６のデバイス６００又は図７のコンピュータシステム７００によって実行できる。一部の実施形態では、プロセス１００は、端末によって実行される。一例として、端末は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、携帯電話、タブレット、ラップトップ、又は手書き入力を受信する（例えば、ユーザから手書き情報を収集する）ように構成されたその他の機器であることができる。

ステップ１１０では、手書き情報が収集される。一部の実施形態では、端末は、ユーザによって入力された手書きを収集する。ユーザは、タッチ画面、グラフィックスタブレット、又は端末によって提供されるその他のハードウェアインターフェースを通じて手書き情報を入力することができる。一部の実施形態では、ユーザは、スタイラス（例えば、手書きタッチスタイラスペン）、ユーザの指などを使用して手書き情報を入力することができる。ユーザによって入力された手書き情報は、ユーザが入れた手書き情報と呼ぶこともできる。スタンドアローン型のアプリケーション又はブラウザをベースにしたアプリケーションが、ユーザが手書き情報を入れるためのグラフィカルユーザインターフェースを提供するために使用できる。

手書き情報は、ユーザによって手書き形式で入力された、形状、画像、漢字、文字、数字、又は描写跡を含むことができる。手書き情報は、端末、サーバ、ウェブサービスなど、又はこれらの組み合わせに関連したユーザ登録に使用するために、ユーザによって選択できる。様々な実施形態にしたがうと、手書き情報は、中国語、英語、スペイン語などの任意の言語の文字を含むことができる。

ステップ１２０では、手書き情報の複雑度が計算される。手書き情報の複雑度は、手書き情報の入力先である端末によって、又は入力された手書きを端末が伝達する先であるサーバによって計算できる。例えば、手書き情報の入力に関連してユーザが登録される又はユーザが登録を試行しているウェブサービスなどに関係付けられたサーバが、複雑度を計算することができる。

手書き情報の複雑度は、解析対象とされる手書きを得るために、収集された手書き情報に対して次元正規化を実施し、その後、解析対象とされる手書きから１つ以上の特性値を抽出することによって計算できる。手書き情報の複雑度は、解析対象とされる手書きから抽出された１つ以上の特性値を使用して計算できる。

様々な実施形態にしたがうと、１つ以上の特性値は、手書きの長さ、手書きの画数、手書きの変曲点数、手書きの変曲点の加重値、手書きの空間分布、手書きの勾配分布、及び手書きの面積のうちの、少なくともいずれか１つの最小値を含む。

ステップ１３０では、手書き情報の複雑度が１つ以上の既定条件を満たすか否かが決定される。手書き情報の複雑度は、１つ以上の既定条件と比較できる。１つ以上の既定条件としては、登録のために許容可能な最低複雑度を示す最低複雑度閾値、登録のために許容可能な最高複雑度を示す最高複雑度閾値、長さ閾値、サイズ閾値、手書きの最少画数閾値、手書きの最多画数閾値、手書きの最少変曲点数閾値、手書きの最多変曲点数閾値、手書きの最小空間分布閾値、手書きの最大空間分布閾値、手書きの最小勾配分布閾値、手書きの最大勾配分布閾値、手書きの最小面積閾値、手書きの最大面積閾値などが挙げられる。

様々な実施形態にしたがうと、手書きの複雑度が比較される既定条件は、ユーザの好み又はユーザによる設定、管理者の好み又は管理者による設定などにしたがって設定可能である。例えば、ユーザは、端末又はサーバによって提供されたインターフェースを通じて、手書き情報（例えば、手書き情報から抽出された手書き）の最小複雑度及び／又は最大複雑度を調整することができる。別の例としては、ユーザ登録に関連して手書き情報が入力されるウェブサービスに関係付けられたサーバ又は管理者が、手書き情報の最小複雑度及び／又は最大複雑度を調整することができる。

手書き情報の複雑度が１つ以上の既定条件を満たさない場合は、プロセス１００は、終了できる。

手書き情報の複雑度が１つ以上の既定条件を満たす場合は、ステップ１４０において、手書き情報は、（例えば、ユーザの）識別登録情報に関係付けられる。手書き情報は、ユーザに対応する識別登録情報として格納できる。手書き情報は、端末に、又はユーザがリモートアクセス可能なサーバ（例えば、ユーザ登録に関係付けられたウェブサービスに関係付けられたサーバ）上に、ローカルに格納できる。

様々な実施形態にしたがうと、複雑度の範囲が事前設定可能である。ステップ１２０で計算された手書き情報の複雑度が、既定の複雑度範囲内に入る場合は、その手書き情報の複雑度は、既定条件を満たすと見なせる。手書き情報が既定条件を満たすとの決定を受けて、収集された手書き情報は、識別登録情報として保存される。

様々な実施形態にしたがうと、端末によって収集された手書き情報の複雑度が、既定の条件を満たさない場合は、ユーザに、既定のプロンプトメッセージを表示できる。既定のプロンプトメッセージは、手書き情報が１つ以上の既定の条件を満たさないという表示を提供することができる。例えば、既定のプロンプトメッセージは、ユーザによって入力された手書き情報が過度に単純である又は過度に複雑であることをユーザに示すことができる。一部の実施形態では、既定のプロンプトメッセージは、手書き情報を入れなおすようにユーザに要求する。例えば、手書き情報の複雑度が１つ以上の既定条件を満たさないとの決定を受けて、プロセス１００は、手書き情報を入れなおすようにユーザを促してステップ１１０に戻ることができる。

様々な実施形態にしたがうと、識別登録に関連して手書き情報の複雑度を決定し、複雑度が１つ以上の既定条件を満たす場合に手書き情報を格納することによって、その手書き情報は、ユーザの識別登録情報として使用され、そうして、その手書き情報がなりすまし攻撃を受けにくい（例えば、悪意ある第三者によって容易に複製されない）ことが保証され、ユーザ識別を成功裏に検証することを困難にする過度に複雑な手書き情報によって生じる誤った不一致の結果としてシステムリソースが無駄遣いされる問題が防止される。

ユーザが手書き情報を入力するときに、どの文字が入力されたかを文字認識によって迅速に決定すること及びどの文字が１つ以上の既定条件を満たす複雑度を有するかを決定することは、困難だろう。

したがって、様々な実施形態にしたがうと、標準文字がユーザに提供される。例えば、標準文字は、ユーザへのヒントとして機能することができる。ユーザは、少なくとも一部には標準文字に基づいて、入れる（例えば、入力する）文字を決定する。端末は、標準文字を、端末のディスプレイ上に表示することを通じてユーザに提供することができる。一部の実施形態では、サーバが、標準文字をユーザに提供する。サーバは、標準文字を、それらを端末に伝達して端末が更にユーザに提供する（例えば、表示する）ことによって、ユーザに提供することができる。標準文字は、標準フォントで表示できる。標準文字は、既定の言語（例えば、ユーザの好み又はユーザによる設定にしたがって、端末又はユーザによって設定された言語）で提供できる。標準文字を含む標準的な手書きの複雑度は、１つ以上の既定条件を満たす。１つ以上の既定条件は、図１のプロセス１００の１３０における１つ以上の既定条件と同じであることができる。ユーザは、これらの文字を自身の手書きで書くように促され、入力された手書き情報は、収集されて、ユーザの登録情報に関係付けられて格納される。

一部の実施形態では、ユーザに提供される標準文字は、ユーザに対応する属性情報に基づいて（例えば、端末によって）選択される。一部の実施形態では、ユーザに提供される標準文字は、標準文字ライブラリから無作為に選択される。標準文字ライブラリは、端末上にローカルに格納できる。一部の実施形態では、標準文字ライブラリは、ネットワーク通信を通じて端末によってアクセス可能なリモートデータベース上に格納できる。最少で１つの標準文字が、ユーザに提供できる。様々な実施形態にしたがうと、標準文字は、標準的な漢字、文字、図形、数字、特殊文字、単語、又はアルファベットなどを含むが、これらに限定はされない。標準文字は、様々な言語の標準文字を含むことができる。

ユーザに提供するための標準文字を選択するために使用できるユーザに対応する属性情報は、ユーザに対応するＩＰアドレスが位置するネットワークセグメントに対応する地理的位置（例えば、ユーザによって使用されている端末の地理的位置）、（例えば、キャッシュされた検索クエリ若しくは記録された検索ログにしたがって決定される）ユーザによってよく使用される検索キーワード、ユーザがフォローしているコンテンツ、ユーザのプロフィールに関係付けられた情報など、又はこれらの組み合わせを含むことができる。一例として、端末又はウェブサービスが、ユーザによるその端末又はウェブサービスの使用に関連した履歴情報に基づいて、ユーザによってよく使用されている検索キーワードを決定するために使用できる。

ユーザに提供するための標準文字が、ユーザに対応するＩＰアドレスが位置するネットワークセグメントに対応する地理的位置（例えば、ユーザによって使用されている端末の地理的位置）に基づいて選択される場合は、それらの標準文字は、ユーザに対応する地理的位置に関係付けられた文字又は単語であることができる。例えば、ユーザに対応するＩＰアドレスが位置するネットワークセグメントに対応する地理的位置が、北京であるならば、北京に関連した標準文字が、ユーザに提供できる。一例として、北京は首都であるので、したがって、提供される標準文字は、単語「首都」からの「首」、文字「京」の同音異義文字である「Ｃ１（経）」、文字「北」の反意文字である文字「南」などであることができる。以下、中国語の簡体字については、Ｃ＋数字で置換し、最終段落にＣ＋数字と簡体字との対応関係を示す。

ユーザに提供するための標準文字は、ユーザによってよく使用される検索キーワードに基づいて選択でき、ユーザによってよく使用される検索キーワードとしては、例えば、「外套」（「コート」の意味）や、「苹果」（「リンゴ」の意味）などが挙げられる。ユーザによってよく使用される検索キーワードに基づいて選択される標準文字の例として、「外套」及び「苹果」を使用すると、「外」及び「苹（蘋）」（「リンゴ」の意味）及び「果」（「果物」の意味）の複雑度が、１つ以上の既定条件を満たすと見なせる。１つ以上の既定条件は、図１のプロセス１００の１３０における１つ以上の既定条件と同じであることができる。したがって、１つ以上の既定条件を満たすと見なされる標準文字「外」及び「苹」及び「果」のうちの１つ以上が、標準文字としてユーザに提供できる。

ユーザに提供するための標準文字は、例えば、コンテンツ又は新チャンネルのユーザ購入、頻繁に閲覧されているページなどによって決定される、ユーザによってフォローされているコンテンツに基づいて選択できる。例えば、標準文字は、「金融及び経済」（「Ｃ２Ｃ３」）に関係付けられたコンテンツにしたがって選択できる。ユーザによってフォローされているコンテンツに基づいて選択される標準文字の一例として、「Ｃ２Ｃ３」を使用すると、「Ｃ２」（「金融」の意味）及び「Ｃ３」（「経済」の意味）の両方の文字の複雑度が、１つ以上の既定条件を満たすと見なせる。したがって、文字「Ｃ２」及び「Ｃ３」が、標準文字としてユーザに提供できる、又は例えば「股」（「株」の意味）、「市」（「市場」の意味）、「楼」（「建物」の意味）、及び「价（価）」（「価格」の意味）などの、金融及び経済に関連していて１つ以上の既定条件を満たすと見なされる複雑度を有する文字が、ユーザに提供できる。１つ以上の既定条件は、図１のプロセス１００の１３０における１つ以上の既定条件と同じであることができる。様々な実施形態にしたがうと、その他のコンテンツが、ユーザによってフォローされて、標準文字の選択に関連して使用できる。例えば、ユーザによってフォローされるコンテンツとして、ユーザによって訪問されるウェブページ、ユーザによって閲覧されるソーシャルメディアプロフィール、映像購入（例えば、ユーザによってフォローされるＹｏｕＴｕｂｅ（登録商標）チャンネル）、（新規購入、フィード、若しくはユーザによって登録されたアップデートに基づいて決定できる）ユーザによってフォローされるスポーツチームなどが挙げられる。

ユーザによって属性情報が異なるので、提供するために選択される（例えば、推奨される）標準文字も、ユーザによって異なる。したがって、ユーザの属性情報に基づく標準文字の選択は、完全に同一の標準文字を異なるユーザに推奨する結果にはなりにくい。

図２Ａは、本出願の様々な実施形態に従う、識別登録に関連して使用される情報を示している。標準文字２００は、プロセス１００に関連して使用できる。例えば、標準文字２００は、ユーザの属性情報に基づいて、ユーザに提供（例えば、推奨）できる。

図２Ａに例示されている文字Ｌｉ（李）（よくある姓）は、端末によってユーザに提供される標準文字「李」である。標準文字「李」は、標準的なコンピュータフォントを使用している。

図２Ｂは、本出願の様々な実施形態に従う、識別登録に関連して使用される手書きを示している。文字２１０は、プロセス１００に関連して使用できる。例えば、文字２１０は、ユーザ登録に関連して又はユーザに対応する識別登録情報の登録に関連して、ユーザによって入力できる。

図２Ｂに示された文字「李」は、文字「李」の手書き形式であり、ユーザによって入力された手書き情報に相当することができる。

ユーザに提供するために選択される標準文字が標準文字ライブラリから無作為に選択される場合は、標準文字ライブラリが作成できる。標準文字ライブラリは、１つ以上の既定条件を満たす複雑度を有する文字を含むことができる。例えば、この標準文字ライブラリに保存された全ての標準文字が、１つ以上の既定条件を満たす。端末は、ユーザに提供するための標準文字を、標準文字ライブラリから無作為に選択することができる。

様々な実施形態にしたがうと、ユーザに提供される標準文字は、ユーザによって入力される手書き情報の基準を形成することができる。例えば、標準文字は、ユーザ登録に関連して又はユーザに対応する識別登録情報の登録に関連してユーザによって入力される手書き情報のための推奨として機能することができる。ユーザは、ユーザに提供された標準文字と類似の又は同じ文字を含む手書き情報を入力することができる。

ユーザが、端末によって提供された標準文字に基づいて手書き情報を入力する場合は、ユーザは、端末によって提供された標準文字から１つの文字を選択し、この標準文字を、ユーザの手書き入力習慣にしたがって入れることができる。端末は、収集された文字情報を、標準文字に基づいてユーザによって入力された手書き情報として使用する。

端末が、ユーザによって入力された手書き情報を収集することを受けて、その手書き情報の複雑度が決定される。

図３は、本出願の様々な実施形態に従う、識別登録の方法を示すフローチャートである。プロセス３００は、図６のデバイス６００又は図７のコンピュータシステム７００によって実行できる。一部の実施形態では、プロセス３００は、図１のプロセス１００の１２０に関連して実行される。一部の実施形態では、プロセス３００は、端末によって実行される。一例として、端末は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、携帯電話、タブレット、ラップトップ、又は手書き入力を受信する（例えば、ユーザから手書き情報を収集する）ように構成されたその他の機器であることができる。

ステップ３１０では、手書き情報に対して次元正規化が実施される。ユーザによって入力された手書き情報の次元正規化を通じて、解析対象とされる手書きが得られる。

収集された手書き情報に対する次元正規化の実施は、手書き情報に含まれる手書きの次元の影響を排除することができる。一部の実施形態では、次元正規化は、１長さ単位として機能させるために、Ｘ軸に沿った手書きの幅及びＹ軸に沿った手書きの高さのうちの大きい方を選択することを含む。Ｘ軸及びＹ軸は、互いに直交する。手書きの関連特性値は、選択された長さ単位に基づいて集計できる。例えば、Ｘ軸に沿った手書きの幅が１０ｍｍであり、Ｙ軸に沿った手書きの高さが８ｍｍであるならば、Ｘ軸に沿った手書きの幅が、１長さ単位として選択される。したがって、Ｙ軸に沿った手書きの高さは、０．８長さ単位に変換できる。一部の実施形態では、手書きは、元の比率にしたがって、均一な矩形領域に縮尺調整され、この均一な矩形領域の一辺の長さが、長さ単位として使用される。手書きの関連特性値は、この長さ単位に基づいて集計できる。

ユーザが端末に手書きを入力するときに、手書きは、内在する弱い手震えゆえに、及びユーザの手書きに内在するぶれを認識するのに十分に端末が高感度であるゆえに、微かなぶれを含むのが一般的である。微かなぶれは、手書き情報における弱いうねりとして具体的に現れることがある。したがって、様々な実施形態にしたがうと、次元正規化後に得られる解析対象とされる手書きは、ぶれの結果として生成される弱いうねりを軽減するために、フィルタリングを経る。解析対象とされる手書きに対するフィルタリングは、手書きの全体的な外観がフィルタリングによって変更されないという前提下で実施される。手書きからぶれがフィルタリング除去され、その手書きの全体的な外観がフィルタリングによって変更されないならば、その後に続く、手書きの特性値の計算における誤差が低減される。例えば、特定値の計算における誤差として、手書きの長さ、手書きの変曲点数、手書きの空間分布、手書きの勾配分布などの計算における誤差が挙げられる。うねり点の位置座標は、平均フィルタリング、ガウシアンフィルタリング、メジアンフィルタリング、低域通過フィルタリングなどを使用して調整できる。一部の実施形態では、既知の技術にしたがって、手書き画像のビットマップにフィルタマスクが適用される。うねり点の位置は、うねりを低減させるために、対応するうねり点と２つの隣接する点とを間を結ぶ線のばらつきが軽減されるように調整できる。

ステップ３２０では、解析対象とされる手書きから、１つ以上の特性値が抽出される。１つ以上の特性値として、手書きの長さ、手書きの画数、手書きの変曲点数、手書きの変曲加重、手書きの空間分布、手書きの勾配分布、手書きの面積など、又はこれらの組み合わせが挙げられる。

ステップ３３０では、解析対象とされる手書きから抽出された１つ以上の特性値の少なくとも１つに基づいて、手書き情報の複雑度が計算される。

様々な実施形態にしたがうと、手書きの長さは、手書きの画の長さの和である。例えば、手書きの長さは、その手書きの全ての画の長さの和であることができる。手書きの各画は、画面上の複数の画素点として表わされるので、各画の長さは、隣接する全ての画素点間の距離の和に等しく、そうして各画の長さが得られる。手書きの長さを得るために、全ての画の長さが足し合される。一部の実施形態では、画は、手書きの一部分の入力が開始する画素点と、その入力が終了される画素点との間における、手書き入力の一部分に相当する。スタイラスを使用して手書きが入力されるならば、端末がスタイラスから入力を受信する（例えば、スタイラスが端末のタッチ画面などの画面に触れるときの）点と、スタイラスからの入力が停止する（例えば、スタイラスが端末の画面との接触から解放されるときの）点とにしたがって決定できる。

様々な実施形態にしたがうと、手書きの画数は、その手書きの全ての画の和である。画数は、ユーザが入力デバイス（例えば、ユーザの指、スタイラスペンなど）に働きかける（例えば、押し下げる）行為を認識することによって集計できる。端末は、入力デバイスが画面から離れることを認識するときは、その入力デバイスを解放するユーザ行為を認識する。入力デバイスが画面に触れ始めることを認識するときは、端末は、入力デバイスに働きかけるユーザ行為を認識する。ユーザによる入力デバイスへの働きかけから入力デバイスを解放するまでの行為を認識するときは、端末は、画を認識したことになる。手書きの画数を得るために、認識された全ての画の数が足し合わされる。

様々な実施形態にしたがうと、変曲点の数は、手書き方向に変化が起きる回数である。手書き方向の変化は、Ｘ軸又はＹ軸に沿った手書きの変動傾向に変化が生じたとの決定にしたがって決定できる。手書きのなかで変化が起きる場所に存在する変化点と該変化点に隣接する２つの点とを結ぶそれぞれの線によって形成される交角が、手書き方向の変化が起きるか否かの決定に関連して既定の角度閾値と比較できる。交角は、手書きの動き方向にしたがって形成される交角に相当する。手書きのなかで変化が起きる場所に存在する変化点と該変化点に隣接する２つの点とを結ぶそれぞれの線によって形成される交角が、既定の角度閾値未満であるならば、その変化点は、変曲点であると決定される。例えば、手書きが、最初はＸ軸上で上昇傾向を見せるが、ある変化点においてＸ軸上で下降傾向を見せ始めたならば、手書き方向に変化が生じており、この場所に変曲点が現れるだろう。この変化点と該変化点に隣接する２つの点とを結ぶ線によって形成される交角が、既定の角度閾値未満であるか否かが決定される。交角が既定の角度閾値未満であるならば、対応する変化点は、変曲点であると決定される。一部の実施形態では、既定の角度閾値は、１６０度、１７０度などである。

図４は、本出願の様々な実施形態に従う、識別登録のプロセスに関係付けられた手書きを示している。手書き４００は、ユーザ識別登録のプロセスに関連して端末に入力できる。例えば、手書き４００は、図１のプロセス１００に関連して入力できる。端末は、手書き４００に対応する手書き情報を格納することができる。一部の実施形態では、プロセス３００は、手書き４００の解析に関連して実行できる。

手書き４００は、変曲点４１０、４２０、４３０、及び４４０を含む。手書き４００は、手書き情報として入力された文字「李」に相当する。

図５は、本出願の様々な実施形態に従う、識別登録のプロセスを示している。手書きのセグメント５００は、手書きの一セグメントに対応することができる。例えば、セグメント５００は、図４の手書き４００の、変曲点４１０を含む部分に対応することができる。一部の実施形態では、セグメント５００は、解析される。

セグメント５００の手書きの動き方向は、点Ａから点Ｂ、そして点Ｂから点Ｃである。点Ａから点Ｂにかけて、手書きの動きは、Ｘ軸座標上で上昇傾向を見せる。点Ｂから点Ｃへの過程では、手書きのＸ軸座標値が下降しはじめ、したがって、手書きの動きに変化が起きたと決定できる。点Ｂと該点Ｂに隣接する点Ａ及びＣとを結ぶ線によって形成される交角は、１６０度未満であると決定できる。したがって、既定の角度閾値が１６０度である場合は、（例えば、図４の４１０に対応する）点Ｂは、変曲点であると決定できる。図４の変曲点４２０、４３０、及び４４０も、同様に決定できる。

様々な実施形態にしたがうと、手書きの変曲点加重は、各画における変曲点の数の集計と、各画における変曲点の数に基づく各画のための変曲点加重の決定とを含む。全ての画の変曲点加重を足し合わせて得られる和が、手書きの変曲点加重に相当する。特定の画に関し、その特定の画に含まれる変曲点の数が多いほど、その画の変曲点加重は大きい。画の変曲点加重Ｑ（Ｎ）、その画Ｑ、及びその画における変曲点の数Ｎとの間の対応関係は、次式（１）で表せる。
Ｑ（Ｎ）≧Ｑ（ａ）＋Ｑ（ｂ）＋Ｑ（ｃ）＋Ｑ（ｄ）……＋Ｑ（ｎ） （１）

ここで、ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ……＋ｎ＝Ｎである。Ｑ（Ｎ）は、画の加重を表し、ａ、ｂ、ｃ、ｄなどは、それぞれ、その画における異なる変曲点に相当する。式（１）にしたがうと、手書きにおける変曲点の数が同じであるときは、変曲点が存在する画の数が少ないほど、手書きの変曲点加重は大きい。別の言い方をすると、手書きの変曲点加重は、変曲点が存在する画の数に反比例する。

例として、一画に含まれる既定の変曲点数と、その画の変曲点加重との間の対応関係において、第１の画が、対応する変曲点を１つも有さないならば、第１の画の変曲点加重は、１に設定され得る。第２の画が、対応する変曲点を１つ有するならば、第２の画の変曲点加重は、２に設定され得る。第３の画が、対応する変曲点を２つ有するならば、第３の画の変曲点加重は、４に設定され得る。第４の画が、対応する変曲点を３つ有するならば、第４の画の変曲点加重は、７に設定され得る。各画は、式（１）にしたがって、様々な対応する変曲点加重を有することができる。一例として、Ｎ＝３、ａ＝１、ｂ＝２、Ｑ（３）＝７、Ｑ（ａ）＝Ｑ（１）＝２、Ｑ（ｂ）＝Ｑ（２）＝４であるならば、Ｑ（３）≧Ｑ（１）＋Ｑ（２）である。

様々な実施形態にしたがうと、手書きの空間分布は、Ｘ軸に沿った手書きの幅及びＹ軸に沿った手書きの高さのうちの、辺長として使用できる大きい方に基づいて決定できる。Ｘ軸に沿った手書きの幅及びＹ軸に沿った手書きの高さのうちの大きい方が、手書きを取り囲む正方形を形成するための辺長として使用できる。正方形は、ｎ個の正方形のボックスに分割できる。手書きによって占有される正方形ボックスの数と、正方形ボックスの総数ｎとの比が、手書きの空間分布として機能させるために集計（例えば、計算）できる。ある特定の正方形ボックスは、手書きの少なくとも一部がその特定の正方形ボックス内に含まれる場合に、手書きによって占有されていると見なされる。一部の実施形態では、正方形ボックスは、その正方形ボックスの閾値割合が手書きと重複する場合に、占有されていると見なされる。ｎは、既定の閾値よりも大きい自然数である。様々な実施形態にしたがうと、ｎの値が大きいほど、手書きの空間分布の集計値は正確である。例えば、正方形が、１００個の等しい正方形ボックスに分割される場合は、手書きによって占有されているボックス総数の割合を得るために、手書きによって占有されている正方形ボックスが集計れる。手書きによって占有されているボックス総数の割合は、手書きの空間分布に相当する。

様々な実施形態にしたがうと、手書きの勾配分布は、２つの隣接する点を結ぶ線とＸ軸との交角が属する区分の数にしたがって決定される。一部の実施形態では、０〜２πの交角が、複数の区分に分割され、各画における２つの隣接する点を結ぶ線とＸ軸との交角が属する区分が決定され、それぞれの画（例えば、手書きに対応する全ての画）における２つの隣接する点を結ぶ線とＸ軸との交角が属する区分の数の和が集計（例えば、計算）されて、手書きの勾配分布が得られる。例えば、０〜２πの交角が８つの区分に分けられ、各区分がπ／４に相当し、収集された手書き情報の第１の画における２つの隣接する点を結ぶ線とＸ軸との交角が１つの区分（例えば、第１の区分（０〜π／４））に属し、第２の画における２つの隣接する点を結ぶ線とＸ軸との交角が２つの区分（例えば、第２の区分（π／４〜π／２）及び第４の区分（３π／４〜π））に属し、第３の画における２つの隣接する点を結ぶ線とＸ軸との交角が１つの区分（例えば、第１の区分（０〜π／４））に属するならば、この手書きの勾配分布は、１＋２＋１＝４である。

様々な実施形態にしたがうと、手書きの面積は、Ｘ軸に沿った手書きの幅及びＹ軸に沿った手書きの高さに基づいて決定される。Ｘ軸に沿った手書きの幅及びＹ軸に沿った手書きの高さは、それぞれ、矩形の長さ及び幅として使用される。手書きの幅及び手書きの高さによって決定される矩形は、手書きを取り囲む矩形を形成する。矩形の面積は、手書きの面積に相当する。

図３に戻り、３２０において、解析対象とされる手書きの様々な特性値が決定された後は、これらの様々な特性値に基づいて、手書き情報の複雑度が決定できる。一部の実施形態では、複雑度は、第１の複雑度値と、第２の複雑度値とを含む。第１の複雑度値は、手書きの簡易度を決定するために使用される値に相当し、第２の複雑度値は、手書きの複雑度を決定するために使用される。手書き情報の複雑度は、１つ以上の特性値に基づいて決定される（例えば、手書き情報の第１の複雑度値及び第２の複雑度値は、１つ以上の特性値に基づいて決定される）。一部の実施形態では、簡易度は、機械学習プロセスを使用して訓練される。

手書き情報の複雑度の決定は、各特性値及び対応する第１の加重についての第１の積を決定することと、各特性値及び対応する第２の加重についての第２の積を決定することとを含む。

決定された各第１の積を足し合わせて得られる和は、手書き情報の第１の複雑度値に相当する。決定された各第２の積を足し合わせて得られる和は、手書き情報の第２の複雑度値に相当する。

第１の加重は、単純度加重であることができる。例えば、各特性値が１つの単純度加重に相当する。各特性値についての第１の積は、各特性値をその対応する単純度加重で乗じて得られる。各特性値の第１の積を足し合わせて得られる和は、収集された手書き情報の第１の複雑度値として機能する。例えば、各特性値の第１の積を足し合わせて得られる和は、手書きの単純度を決定するための第１の複雑度値として機能する。

例えば、各特性値がｆ１、ｆ２、ｆ３、ｆ４、ｆ５、ｆ６、及びｆ７を使用してそれぞれ表され、各特性値に対応する第１の加重がｗｓ１、ｗｓ２、ｗｓ３、ｗｓ４、ｗｓ５、ｗｓ６、及びｗｓ７を使用してそれぞれ表されるならば、各特性値についての第１の積は、ｆ１×ｗｓ１、ｆ２×ｗｓ２、ｆ３×ｗｓ３、ｆ４×ｗｓ４、ｆ５×ｗｓ５、ｆ６×ｗｓ６、及びｆ７×ｗｓ７で表せ、各特性値についての第１の積を足し合わせて得られる和は、次式（２）で表せる。スコア１は、第１の複雑度値を表すことができる。
スコア１＝ｆ１×ｗｓ１＋ｆ２×ｗｓ２＋ｆ３×ｗｓ３＋ｆ４×ｗｓ４＋ｆ５×ｗｓ５＋ｆ６×ｗｓ６＋ｆ７×ｗｓ７ （２）

第２の加重は、複雑度加重であることができる。例えば、各特性値が１つの複雑度加重に相当する。各特性値についての第２の積は、各特性値をその対応する複雑度加重で乗じて得られる。各特性値の第２の積を足し合わせて得られる和は、収集された手書き情報の第２の複雑度値として機能する。例えば、各特性値の第２の積を足し合わせて得られる和は、手書きの複雑度を決定するための値として機能する。

例えば、各特性値がｆ１、ｆ２、ｆ３、ｆ４、ｆ５、ｆ６、及びｆ７を使用してそれぞれ表され、各特性値に対応する第１の加重がｗｓ１、ｗｓ２、ｗｓ３、ｗｓ４、ｗｓ５、ｗｓ６、及びｗｓ７を使用してそれぞれ表されるならば、各特性値についての第１の積は、ｆ１×ｗｓ１、ｆ２×ｗｓ２、ｆ３×ｗｓ３、ｆ４×ｗｓ４、ｆ５×ｗｓ５、ｆ６×ｗｓ６、及びｆ７×ｗｓ７で表せ、各特性値についての第１の積を足し合わせて得られる和は、次式（３）で表せる。スコア２は、第２の複雑度値を表すことができる。
スコア２＝ｆ１×ｗｓ１＋ｆ２×ｗｓ２＋ｆ３×ｗｓ３＋ｆ４×ｗｓ４＋ｆ５×ｗｓ５＋ｆ６×ｗｓ６＋ｆ７×ｗｓ７ （３）

式（２）のスコア１及び式（３）のスコア２は、特性値に基づいて決定された、手書き情報の第１の複雑度値及び第２の複雑度値に相当する。

第１の複雑度値及び第２の複雑度値のための上述の計算は、手書き情報から７つの特性値が抽出される例に対応している。様々な実施形態にしたがって、異なる数の特性値が手書き情報から抽出できる。

（例えば、図１のプロセス１００の１２０において、）手書き情報の複雑度が決定された場合は、その複雑度が１つ以上の既定条件を満たすか否かが決定できる。

様々な実施形態にしたがうと、第１の複雑度値及び第２の複雑度値が既定範囲内に入ると決定された場合は、手書き情報の複雑度は、１つ以上の既定条件を満たすと決定される。既定範囲は、少なくとも１つの既定条件によって定められた最大閾値と、少なくとも１つの既定条件によって定められた最小閾値とによって境界を定められる。

第１の複雑度値（例えば、スコア１）は、手書き情報に含まれる手書きの単純度の決定に使用される値に相当するので、第１の複雑度値用に、第１の閾値τ１が設定できる。一部の実施形態では、第１の閾値は、シグモイド関数を使用して設定できる。第１の閾値は、手書きの単純度を決定するための閾値に相当する。τ１の値は、０．５に設定できる。第１の閾値τ１は、その他の値にも設定できる。第１の複雑度値を正規化した値が０〜１になるように、端末は、第１の複雑度値に対して正規化を実施することができる。第１の複雑度値の正規化は、第１の閾値τ１との比較を容易にする。具体的には、端末は、値χ（スコア１）を計算することができる。χは、シグモイド関数であることができる。端末は、χ（スコア１）が第１の閾値τ１未満であるか否かを決定することができる。χ（スコア１）がτ１未満であるならば、手書きは、単純な文字だと見なせる。手書きが単純な文字だと見なされる場合は、その手書きは、１つ以上の既定条件を満たさないと決定される。

第２の複雑度値（例えば、スコア２）は、手書き情報に含まれる手書きの複雑度の決定に使用される値に相当するので、第２の複雑度値用に、第２の閾値τ２が設定できる。一部の実施形態では、第２の閾値は、シグモイド関数を使用して設定できる。第２の閾値は、手書きの複雑度を決定するための閾値に相当する。τ２の値は、０．５に設定できる。第２の閾値τ２は、その他の値にも設定できる。第２の複雑度値を正規化した値が０〜１になるように、端末は、第２の複雑度値に対して正規化を実施することができる。第２の複雑度値の正規化は、第２の閾値τ２との比較を容易にする。端末は、値χ（スコア２）を計算することができる。端末は、χ（スコア２）が第２の閾値τ２以上であるか否かを決定することができる。χ（スコア２）がτ２以上であるならば、手書きは、複雑な文字だと見なせる。手書きが単純な文字だと見なされる場合は、その手書きは、１つ以上の既定条件を満たさないと決定される。

手書きの複雑度が１つ以上の既定条件を満たす場合は、第１の複雑度値χ（スコア１）及び第２の複雑度値χ（スコア２）は、既定範囲内に入る（例えば、第１の複雑度値及び第２の複雑度値は、χ（スコア１）≧τ１及びχ（スコア２）＜τ２を同時に満たす）。

標準文字の標準的な手書きがユーザに提供される場合は、その標準的な手書きの対応する複雑度も、既定条件を満たす必要がある。例えば、標準的な手書きに関するシグモイド関数（例えば、χ（ｉ））を計算した後、その標準的な手書きに基づく計算を通じて得られた第１の複雑度が、第１の閾値以上であり、標準的な手書きに関するシグモイド関数（例えば、χ（ｉ））を計算した後、その標準的な手書きに基づく計算を通じて得られた第２の複雑度が、第２の閾値未満である。一部の実施形態では、標準的な手書きの複雑度を計算する方法は、収集された手書き情報の複雑度を計算する方法と同じである。例えば、標準的な手書きの様々な特性値が直接取り出され（例えば、標準的な手書きに対する次元正規化及びフィルタリングは不要である）、取り出されたこれらの様々な特性値に基づいて、標準的な手書きの複雑度が決定される。ユーザに提供された標準文字の標準的な手書きの複雑度は、１つ以上の既定条件を満たし、標準文字に基づいてユーザによって入力された手書き情報の複雑度は、標準文字の複雑度を中心とする隣接範囲内で変動するので、したがって、ユーザにとって、複雑度が１つ以上の既定条件を満たす手書き情報を入力することが容易である。

手書き情報の複雑度が１つ以上の既定条件を満たす場合は、その手書き情報は、識別登録情報として保存される。したがって、この保存された識別登録情報に基づいて、引き続き、ユーザ識別検証が実施できる。

上述のような識別登録は、端末によって実行でき、また、端末にインストールされたソフトウェアによっても実行できる。

様々な実施形態にしたがうと、識別登録情報として保存された手書き情報を使用して、ユーザ識別検証が実施できる。例えば、特定のユーザを検証するためのプロセスに関連して、特定のユーザを、手書き情報を入力するように促せる。特定のユーザによって入力された手書き情報を得たことを受けて、その手書き情報は、保存された識別登録情報（例えば、登録プロセスに関連してユーザに関係付けて保存された手書き情報）と比較できる。特定のユーザの検証（例えば、認証）は、特定のユーザによって入力された手書き情報が、保存された識別登録情報に一致するか否かの決定に基づくことができる。手書き情報は、それが、保存された識別登録情報の類似度閾値内である場合に、保存された識別登録情報に一致すると見なせる。

一部の実施形態では、特定のユーザは、ユーザがデータドメイン（例えば、携帯端末、サーバ、ウェブサービスなど）へのアクセスを試行する（例えば、要求する）ことを受けて、手書き情報を入力するように促される。特定のユーザは、その特定のユーザに関係付けられた別の識別子（例えば、ユーザＩＤなど）と併せて手書き情報を入力するように促せる。特定のユーザに関係付けられたユーザ識別子の受信を受けて、ユーザ識別子に対応する保存された識別登録情報が取り出せる。保存された識別登録情報及び特定のユーザによって入力された手書き情報は、その特定のユーザを認証するために使用される。特定のユーザが認証された場合は、その特定のユーザは、携帯端末、サーバ、ウェブサーバなどへのアクセスを付与される。特定のユーザが認証されない場合は（例えば、特定のユーザによって入力された手書き情報が、保存された識別登録情報に一致しないならば）、その特定のユーザの、携帯端末、サーバ、ウェブサーバなどへのアクセスを拒絶することができる。また、特定のユーザが認証されない場合は、その特定のユーザを、検証又は認証のプロセスに関連して手書き情報を入れなおすように促すことができる。

図６は、本出願の様々な実施形態に従う、識別登録のためのデバイスの構造図である。デバイス６００は、図１のプロセス１００又は図３のプロセス３００を実行できる。デバイス６００は、図７のコンピュータシステム７００で実行できる。一例として、デバイス６００は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、携帯電話、タブレット、ラップトップ、又は手書き入力を受信する（例えば、ユーザから手書き情報を収集する）ように構成されたその他の機器であることができる。

様々な実施形態にしたがうと、デバイス６００は、手書き情報収集モジュール６１０と、第１の複雑度決定モジュール６２０と、第２の複雑度決定モジュール６３０と、識別登録情報保存モジュール６４０とを含む。

手書き情報収集モジュール６１０は、ユーザによって入力された手書き情報を収集するように構成される。ユーザは、タッチ画面、又は端末によって提供されたその他のインターフェースを通じて手書き情報を入力することができる。一部の実施形態では、ユーザは、スタイラス（例えば、手書きタッチスタイラスペン）、ユーザの指などを使用して手書き情報を入力することができる。

手書き情報は、端末、サーバ、ウェブサービスなど、又はこれらの組み合わせに関連したユーザ登録に使用するために、ユーザによって選択できる。様々な実施形態にしたがうと、手書き情報は、中国語、英語、スペイン語などの任意の言語の文字を含むことができる。

手書き情報収集モジュール６１０は、提供サブモジュール６１１と、収集サブモジュール６１２とを含むことができる。

提供サブモジュール６１１は、ユーザに標準文字を提供する（例えば、推奨する）ように構成される。標準文字は、標準的な手書きを含み、標準的な手書きの複雑度は、手書きが１つ以上の既定条件を満たすことを含む。提供サブモジュール６１１は、デバイス６００に含まれる又はそれ以外の形でデバイス６００に接続されたディスプレイ上に標準文字を表示することを通じてユーザに標準文字を提供することができる。

一部の実施形態では、ユーザに提供するための標準文字は、ユーザに対応する属性情報に基づいて（例えば、端末によって）選択される。一部の実施形態では、ユーザに提供するための標準文字は、標準文字ライブラリから無作為に選択される。標準文字ライブラリは、デバイス６００上にローカルに格納できる。一部の実施形態では、標準文字ライブラリは、ネットワーク通信を通じてデバイス６００によってアクセス可能であるリモートデータベース上に格納できる。

収集サブモジュール６１２は、ユーザによる手書きを収集するように構成される。ユーザは、標準文字に基づいて手書きを入力することができる。

様々な実施形態にしたがうと、ユーザに提供される標準文字は、ユーザによって入力される手書き情報の基準を形成することができる。例えば、標準文字は、ユーザ登録に関連して又はユーザに対応する識別登録情報の登録に関連してユーザによって入力される手書き情報のための推奨として機能することができる。ユーザは、ユーザに提供された標準文字と類似の又は同じ文字を含む手書き情報を入力することができる。

第１の複雑度決定モジュール６２０は、手書き情報の複雑度を決定するように構成される。

手書き情報の複雑度は、解析対象とされる手書きを得るために、収集された手書き情報に対して次元正規化を実施し、その後、解析対象とされる手書きから１つ以上の特性値を抽出することによって計算できる。手書き情報の複雑度は、解析対象とされる手書きから抽出された１つ以上の特性値を使用して計算できる。

一部の実施形態では、第１の複雑度決定モジュール６２０は、処理サブモジュール６２１と、抽出サブモジュール６２２と、決定サブモジュール６２３とを含む。

処理サブモジュール６２１は、手書き情報に対して次元正規化を実施するように構成される。処理サブモジュール６２１は、収集された手書き情報に対して次元正規化を実施することによって、解析対象とされる手書きを得る。

抽出サブモジュール６２２は、解析対象とされる手書きの特性値を抽出するように構成される。様々な実施形態にしたがうと、１つ以上の特性値は、手書きの長さ、手書きの画数、手書きの変曲点数、手書きの変曲点の加重値、手書きの空間分布、手書きの勾配分布、及び手書きの面積のうちの、少なくともいずれか１つの最小値を含む。

決定サブモジュール６２３は、特性値に基づいて、手書き情報の複雑度を決定するように構成される。

様々な実施形態にしたがうと、決定サブモジュール６２３は、各特性値及び対応する第１の加重についての第１の積を決定するように、及び各特性値及び対応する第２の加重についての第２の積を決定するように構成される。決定サブモジュール６２３は、決定された各第１の積を足し合わせることによって、手書き情報の第１の複雑度値（例えば、スコア１）を得る。決定サブモジュール６２３は、決定された各第２の積を足し合わせることによって、手書き情報の第２の複雑度値（例えば、スコア２）を得る。

第２の複雑度決定モジュール６３０は、複雑度が１つ以上の既定条件を満たすか否かを決定するように構成される。第２の複雑度決定モジュール６３０は、第１の複雑度値（例えば、スコア１）及び第２の複雑度値（例えば、スコア２）が既定範囲内に入るか否か（例えば、第１の複雑度値及び第２の複雑度値がχ（スコア１）≧τ１及びχ（スコア２）＜τ２を同時に満たすか否か）を決定する。

識別登録情報保存モジュール６４０は、手書き情報を識別登録情報として保存するように構成される。第２の複雑度決定モジュール６３０が、複雑度が１つ以上の既定条件を満たすと決定した場合に、識別登録情報保存モジュール６４０は、手書き情報を識別登録情報として保存する。

上述されたモジュール（又はサブモジュール）は、１つ以上の汎用プロセッサ上で実行されるソフトウェアコンポーネントとして、又はプログラマブルロジックデバイス、及び／若しくは特定の機能を実施するように設計された特殊用途向け集積回路などのハードウェアとして、又はそれらの組み合わせとして実装できる。一部の実施形態では、モジュールは、本発明の実施形態で説明される方法を（パソコン、サーバ、ネットワーク機器等などの）コンピュータデバイスに実行させるための幾つかの命令を含み尚且つ（光ディスク、フラッシュストレージデバイス、モバイルハードディスク等などの）不揮発性ストレージ媒体に格納できるソフトウェア製品の形態で具現化できる。モジュールは、１つのデバイス上に実装されてよい、又は複数のデバイスに分散されてよい。モジュールの機能は、互いに合体されてよい、又は複数のサブモジュールに更に分割されてよい。

様々な実施形態にしたがうと、端末は、ユーザによって入力された手書き情報を収集し、その手書き情報の複雑度を決定する。複雑度が１つ以上の既定条件を満たす場合は、手書き情報は、識別登録情報として保存される。識別登録情報として保存された手書き情報は、なりすまし攻撃を受けにくく、ユーザによって入力された手書き情報が過度に複雑であるゆえの誤った不一致が原因でユーザ識別を成功裏に検証できないことによって引き起こされるシステムリソースの無駄遣いに関係した問題を防止する。

図７は、本出願の様々な実施形態に従う、識別登録のためのコンピュータシステムの機能図である。

図７を参照すると、識別登録のためのコンピュータシステム７００が提供される。識別登録情報に関連した手書き情報の保存には、その他のコンピュータシステムアーキテクチャ及びコンピュータシステム構成も使用できることが明らかである。後述のような様々なサブシステムを含むコンピュータシステム７００は、少なくとも１つのマイクロプロセッササブシステム（プロセッサ又は中央演算処理装置（ＣＰＵ）とも呼ばれる）７０２を含む。例えば、プロセッサ７０２は、シングルチッププロセッサによって又は複数のプロセッサによって実現できる。一部の実施形態では、プロセッサ７０２は、コンピュータシステム７００の動作を制御する汎用デジタルプロセッサである。メモリ７１０から取り出された命令を使用して、プロセッサ７０２は、入力データの受信及び操作、並びに出力デバイス（例えば、ディスプレイ７１８）へのデータの出力及び表示を制御する。

プロセッサ７０２は、メモリ７１０に双方向に接続され、該メモリ７１０は、通常はランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）である第１の一次ストレージと、通常は読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）である第２の一次ストレージエリアとを含むことができる。当該分野で周知のように、一次ストレージは、汎用ストレージエリアとして及びスクラッチパッドメモリとして使用でき、入力データ及び処理済みデータを格納するためにも使用できる。一次ストレージは、プロセッサ７０２上で起きるプロセスのためのその他のデータ及び命令に追加して、プログラミング命令及びデータも、データオブジェクト及びテキストオブジェクトの形態で格納することができる。やはり当該分野で周知のように、一次ストレージは、通常は、プロセッサ７０２がその機能（例えば、プログラムド命令）を実施するために使用する基本的な動作命令、プログラムコード、データ、及びオブジェクトを含む。例えば、メモリ７１０は、例えば、データアクセスが双方向又は単方向のいずれである必要があるかに応じ、後述される任意の適切なコンピュータ読み取り可能ストレージ媒体を含むことができる。例えば、プロセッサ７０２は、頻繁に必要とされるデータを直接的に且つ非常に迅速に取り出してキャッシュメモリ（不図示）に格納することもできる。メモリは、非一時的なコンピュータ読み取り可能ストレージ媒体であることができる。

着脱式大容量ストレージデバイス７１２は、コンピュータシステム７００のための追加のデータストレージ容量を提供し、双方向（読み出し／書き込み）に又は単方向（読み出しのみ）のいずれかでプロセッサ７０２に接続される。例えば、ストレージ７１２は、磁気テープ、フラッシュメモリ、ＰＣカード、ポータブル大容量ストレージデバイス、ホログラフィックストレージデバイス、及びその他のストレージデバイスなどの、コンピュータ読み取り可能媒体を含むこともできる。例えば、固定大容量ストレージ７２０も、追加のデータストレージ容量を提供することができる。大容量ストレージ７２０として最も一般的な例は、ハードディスクドライブである。大容量ストレージデバイス７１２及び固定大容量ストレージ７２０は、一般に、プロセッサ７０２によって通常は能動的に使用されていない追加のプログラミング命令やデータといったものを格納する。大容量ストレージデバイス７１２及び固定大容量ストレージ７２０に保持される情報は、必要に応じて、仮想メモリとしてメモリ７１０（例えば、ＲＡＭ）の一部に標準的に組み込み可能であることがわかる。

バス７１４は、プロセッサ７０２がストレージサブシステムにアクセスすることを可能にすることに加えて、その他のサブシステム及びデバイスへのアクセスを提供するためにも使用できる。図に示されるように、これらとしては、ディスプレイモニタ７１８、ネットワークインターフェース７１６、キーボード７０４、及びポインティングデバイス７０６はもちろん、必要に応じて、補助入出力デバイスインターフェース、サウンドカード、スピーカ、及びその他のサブシステムが挙げられる。例えば、ポインティングデバイス７０６は、マウス、スタイラス、トラックボール、又はタブレットであってよく、グラフィカルユーザインターフェースとのやり取りに有用である。

ネットワークインターフェース７１６は、図に示されるようにネットワーク接続を使用してプロセッサ７０２が別のコンピュータ、コンピュータネットワーク、又は電気通信ネットワークに接続されることを可能にする。例えば、ネットワークインターフェース７１６を通じて、プロセッサ７０２は、方法／プロセスのステップを実施する過程において、別のネットワークから情報（例えば、データオブジェクト若しくはプログラム命令）を受信する又は別のネットワークに情報を出力することができる。情報は、プロセッサ上で実行される一連の命令として表されることが多く、別のネットワークから受信できる又は別のネットワークに出力できる。コンピュータシステム７００を外部ネットワークに接続するために及びデータを標準プロトコルにしたがって転送するために、インターフェースカード又は類似のデバイス、及びプロセッサ７０２によって実装される（例えば、プロセッサ７０２上で実行される／実施される）適切なソフトウェアが使用できる。例えば、本明細書で開示される様々なプロセスの実施形態は、プロセッサ７０２上で実行できる、又は処理の一部を共有するリモートプロセッサと協働してインターネット、イントラネットネットワーク、若しくはローカルエリアネットワークなどのネットワークで実施できる。プロセッサ７０２には、ネットワークインターフェース７１６を通じて追加の大容量ストレージデバイス（不図示）も接続できる。

コンピュータシステム７００と協働して補助入出力デバイスインターフェース（不図示）が使用できる。補助入出力デバイスインターフェースは、プロセッサ７０２が、マイク、タッチセンサ式ディスプレイ、トランスデューサカードリーダ、テープリーダ、音声又は手書き認識装置、生体認証リーダ、カメラ、ポータブル大容量ストレージデバイス、及びその他のコンピュータなどの他のデバイスにデータを送信することを、及び更に一般的にはこれらの他のデバイスからデータを受信することを可能にする、汎用並びに専用のインターフェースを含むことができる。

図７に示されたコンピュータシステムは、本明細書で開示される様々な実施形態での使用に適したコンピュータシステムの一例に過ぎない。このような使用に適したその他のコンピュータシステムは、更に多い又は少ないサブシステムを含むことができる。また、バス７１４は、サブシステムを接続する働きをする任意の相互接続方式を例示すものである。異なるサブシステム構成を有するその他のコンピュータアーキテクチャも利用できる。

当業者ならば、本発明の実施形態が、方法、システム、又はコンピュータプログラム製品として提供できることがわかるはずである。したがって、本発明は、完全にハードウェアで構成される実施形態、完全にソフトウェアで構成される実施形態、又はハードウェアとソフトウェアとを組み合わせた実施形態の形態をとってよい。更に、本発明は、コンピュータ操作可能なプログラムコードを含む１つ以上のコンピュータ操作可能なストレージ媒体（磁気ディスクストレージ、ＣＤ−ＲＯＭ、及び光ストレージを含むがこれらに限定はされない）に実装されたコンピュータプログラム製品の形態をとってよい。

本発明は、本発明の方法、機器（システム）、及びコンピュータプログラム製品に基づくフローチャート及び／又はブロック図を参照にして説明される。なお、フローチャート及び／又はブロック図のうちの各フローチャート及び／又はブロック図、並びにフローチャート及び／又はブロック図のうちの複数のフローチャート及び／又はブロック図の組み合わせが、コンピュータコマンドによって実現できることに留意せよ。これらのコンピュータプログラムコマンドは、汎用コンピュータ、特殊用途コンピュータ、埋め込みプロセッサ、又はその他のプログラマブルデータ処理機器のプロセッサに提供されて、マシンを作動させることができ、したがって、コンピュータ、又はプログラマブルデータ機器のプロセッサを使用して実行されるコマンドは、フローチャートにおける１つ以上のプロセス及び／又はブロック図における１つ以上のブロックで指定された機能を実現するために使用されるデバイスを作動させる。

これらのコンピュータプログラムコマンドは、また、コンピュータ又はその他のプログラマブルデータ処理機器を指定方式で動作するように誘導するコンピュータ読み取り可能メモリにも格納でき、したがって、このコンピュータ読み取り可能メモリに格納されたコマンドは、コマンドデバイスを含む製品を作動させ、このコマンドデバイスは、フローチャートにおける１つ以上のプロセス及び／又はブロック図における１つ以上のブロックで指定される機能を実現する。

これらのコンピュータプログラムコマンドは、コンピュータ又はその他のプログラマブルデータ処理機器にも取り込み可能であり、その結果、コンピュータ又はその他のプログラマブル機器で一連の操作ステップが実行されて、コンピュータ処理が引き起こされる。このようにして、コンピュータ又はその他のプログラマブル機器で実行されるコマンドは、フローチャートにおける１つ以上のプロセス及び／又はブロック図における１つ以上のブロックで指定される機能を実現するためのステップを提供する。

代表的な一構成では、コンピュータ機器は、１つ以上のプロセッサ（ＣＰＵ）と、入出力インターフェースと、ネットワークインターフェースと、内部メモリとを含む。

内部メモリは、コンピュータ読み取り可能媒体内の揮発性メモリ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、及び／又は読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）若しくはフラッシュメモリ（フラッシュＲＡＭ）などの不揮発性メモリなどの形態をとってよい。内部メモリは、コンピュータ読み取り可能媒体の一例である。

永久及び非永久のものや着脱式及び非着脱式のものなどを含むコンピュータ読み取り可能媒体は、任意の方法又は技術によって情報の格納を実現してよい。情報は、コンピュータ読み取り可能コマンド、データ構造、プログラムモジュール、又はその他のデータであることができる。コンピュータストレージ媒体の例として、相変化メモリ（ＰＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、その他のタイプのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的に消去可能なプログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ若しくはその他のメモリ技術、又は読み出し専用ディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多機能ディスク（ＤＶＤ）、若しくはその他の光ストレージ、磁気カセットテープ、磁気ディスクストレージ、若しくはその他の磁気ストレージ機器、又はコンピュータ機器によってアクセス可能な情報を格納するために使用できるその他の任意の非伝達性媒体が挙げられるが、これらに限定はされない。本文献における定義にしたがうと、コンピュータ読み取り可能媒体は、変調データ信号及び搬送波などの、一時的なコンピュータ読み取り可能媒体（一時的な媒体）を含まない。

また、用語「を含む（comprise）」又は「を内包する（contain）」又はこれらの任意の変形表現が、非排他的な意味で捉えられることに留意せよ。したがって、一連の要素を含むプロセス、方法、商品、又は機器は、これらの要素を含むのみならず、明示されていないその他の要素、又はこのようなプロセス、方法、商品、若しくは機器に本来備わっている要素も含む。更なる制限がなければ、「…を含む（comprises a(n)）」という表現によって制限される要素は、上記要素を含むプロセス、方法、商品、又は機器のなかに更なる同一要素が存在することを排除しない。

当業者ならば、本出願が、方法、システム、又はコンピュータプログラム製品として提供できることがわかるはずである。したがって、本出願は、完全にハードウェアで構成される実施形態、完全にソフトウェアで構成される実施形態、又はハードウェアとソフトウェアとを組み合わせた実施形態の形態をとってよい。更に、本出願は、コンピュータ操作可能なプログラムコードを含む１つ以上のコンピュータ操作可能なストレージ媒体（磁気ディスクストレージ、ＣＤ−ＲＯＭ、及び光ストレージを含むがこれらに限定はされない）に実装されたコンピュータプログラム製品の形態をとってよい。

以上は、本出願の実施形態に過ぎず、本出願を制限するものではない。当業者にとっては、本出願は、様々な変更形態及び多様化形態を有するだろう。本出願の趣旨及び原理を維持しつつなされたあらゆる変更形態、同等な置換形態、又は改善が、本出願の特許請求の範囲の範囲内に含まれるものとする。

以上の実施形態は、理解を明瞭にする目的で幾らか詳細に説明されてきたが、本発明は、提供された詳細に限定されない。本発明を実現するには、多くの代替的手法がある。開示された実施形態は、例示的なものであり、限定的なものではない。
適用例１：方法であって、
ユーザによって入力された手書きに関係付けられた第１の手書き情報を受信し、
前記第１の手書き情報の複雑度を計算し、
前記第１の手書き情報の前記複雑度が１つ以上の既定条件を満たす場合に、前記第１の手書き情報を、前記ユーザに対応する識別登録情報に関係付けること、
を備える方法。
適用例２：適用例１に記載の方法であって、
前記第１の手書き情報を、前記ユーザに対応する識別登録情報に関係付けることは、前記第１の手書き情報を、前記ユーザに対応する前記識別登録情報の少なくとも一部分として格納することを含む、方法。
適用例３：適用例１に記載の方法であって、
前記ユーザによって入力された第１の手書き情報を受信することは、
関係付けられた複雑度が前記１つ以上の既定条件を満たす、１つ以上の標準文字からなる標準文字セットを前記ユーザに提供することを含み、
前記ユーザによって入力された前記第１の手書き情報は、前記ユーザに提供された前記１つ以上の標準文字からなる前記標準文字セットに基づく、方法。
適用例４：適用例１に記載の方法であって、
前記第１の手書き情報の複雑度を計算することは、
解析対象とされる手書き文字を得るために、前記第１の手書き情報に対して次元正規化を実施し、
前記解析対象とされる手書き文字の、１つ以上の特性値を抽出すること、
を含み、
前記第１の手書き情報の前記複雑度は、少なくとも一部には前記特性値に基づいて決定される、方法。
適用例５：適用例４に記載の方法であって、
前記１つ以上の特性値は、手書きの長さ、手書きの画数、手書きの変曲点数、手書きの変曲点加重、手書きの空間分布、手書きの勾配分布、又は手書きの面積の、少なくとも１つを含む、方法。
適用例６：適用例４に記載の方法であって、
少なくとも一部には前記特性値に基づいて、前記第１の手書き情報の前記複雑度を計算することは、
前記１つ以上の特性値の各特性値及び対応する第１の加重についての第１の積を決定し、
前記１つ以上の特性値の各特性値及び対応する第２の加重についての第２の積を決定し、
少なくとも一部には前記第１の積のそれぞれを足し合わせた和に基づいて、前記第１の手書き情報に対応する第１の複雑度値を取得し、
少なくとも一部には前記第２の積のそれぞれを足し合わせた和に基づいて、前記第１の手書き情報に対応する第２の複雑度値を取得すること、
を含む、方法。
適用例７：適用例６に記載の方法であって、更に、
前記複雑度が前記１つ以上の既定条件を満たすか否かを決定することであって、前記第１の複雑度値及び前記第２の複雑度値が既定範囲内に入る場合に、前記第１の手書き情報の前記複雑度は前記１つ以上の既定条件を満たすと決定される、ことを備える方法。
適用例８：適用例１に記載の方法であって、
前記第１の手書き情報を受信することは、前記ユーザに標準文字を提供することを含み、前記ユーザによって入力された前記第１の手書き情報は、少なくとも一部には前記標準文字に基づき、前記標準文字は、前記ユーザに対応する属性情報にしたがって選択される、方法。
適用例９：適用例８に記載の方法であって、
前記ユーザに対応する前記属性情報は、前記ユーザに対応する地理的位置、前記ユーザに対応する履歴情報に含まれるキーワード、又は前記ユーザによってフォローされているコンテンツのうちの、１つ以上を含む、方法。
適用例１０：適用例１に記載の方法であって、更に、
前記ユーザによって入力された第２の手書きに関係付けられた第２の手書き情報を受信し、
前記第２の手書き情報を前記第１の手書き情報と比較すること、
を備える方法。
適用例１１：適用例１０に記載の方法であって、
前記第２の手書き情報は、データドメインにアクセスするための要求に関連して受信されて前記第１の手書き情報と比較され、前記第２の手書き情報が前記第１の手書き情報に一致する場合は、前記ユーザは、前記データドメインへのアクセスを付与される、方法。
適用例１２：デバイスであって、
ユーザによって入力された手書きに関係付けられた第１の手書き情報を受信し、
前記第１の手書き情報の複雑度を計算し、
前記第１の手書き情報の前記複雑度が１つ以上の既定条件を満たす場合に、前記第１の手書き情報を、前記ユーザに対応する識別登録情報に関係付ける、ように構成されている少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサに接続され、前記少なくとも１つのプロセッサに命令を提供するように構成されているメモリと、
を備える、デバイス。
適用例１３：適用例１２に記載のデバイスであって、
前記少なくとも１つのプロセッサは、前記第１の手書き情報を、前記ユーザに対応する識別登録情報の少なくとも一部分として格納することによって、前記第１の手書き情報を、前記ユーザに対応する前記識別登録情報に関係付けるように構成されている、デバイス。
適用例１４：適用例１２に記載のデバイスであって、
前記少なくとも１つのプロセッサは、関係付けられた複雑度が前記１つ以上の既定条件を満たす、１つ以上の標準文字からなる標準文字セットを前記ユーザに提供するように構成され、
前記ユーザによって入力された前記第１の手書き情報は、前記ユーザに提供された前記１つ以上の標準文字からなる前記標準文字セットに基づく、デバイス。
適用例１５：適用例１２に記載のデバイスであって、
前記少なくとも１つのプロセッサは、
解析対象とされる手書き文字を得るために、前記第１の手書き情報に対して次元正規化を実施し、
前記解析対象とされる手書き文字の、１つ以上の特性値を抽出する、
ように構成され、
前記第１の手書き情報の前記複雑度は、少なくとも一部には前記特性値に基づいて決定される、デバイス。
適用例１６：適用例１５に記載のデバイスであって、
前記１つ以上の特性値は、手書きの長さ、手書きの画数、手書きの変曲点数、手書きの変曲点加重、手書きの空間分布、手書きの勾配分布、又は手書きの面積の、少なくとも１つを含む、デバイス。
適用例１７：適用例１５に記載のデバイスであって、
前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記１つ以上の特性値の各特性値及び対応する第１の加重についての第１の積を決定し、
前記１つ以上の特性値の各特性値及び対応する第２の加重についての第２の積を決定し、
少なくとも一部には前記第１の積のそれぞれを足し合わせた和に基づいて、前記第１の手書き情報に対応する第１の複雑度値を取得し、
少なくとも一部には前記第２の積のそれぞれを足し合わせた和に基づいて、前記第１の手書き情報に対応する第２の複雑度値を取得する、ように構成されている、デバイス。
適用例１８：適用例１７に記載のデバイスであって、
前記少なくとも１つのプロセッサは、前記複雑度が前記１つ以上の既定条件を満たすか否かを決定するように構成され、前記第１の複雑度値及び前記第２の複雑度値が既定範囲内に入る場合は、前記第１の手書き情報の前記複雑度は、前記１つ以上の既定条件を満たすと決定される、デバイス。
適用例１９：適用例１２に記載のデバイスであって、
前記１つ以上のプロセッサは、前記ユーザに標準文字を提供するように構成され、前記ユーザによって入力された前記第１の手書き情報は、少なくとも一部には前記標準文字に基づき、前記標準文字は、前記ユーザに対応する属性情報にしたがって選択される、デバイス。
適用例２０：適用例１９に記載のデバイスであって、
前記ユーザに対応する前記属性情報は、前記ユーザに対応する地理的位置、前記ユーザに対応する履歴情報に含まれるキーワード、又は前記ユーザによってフォローされているコンテンツのうちの、１つ以上を含む、デバイス。
適用例２１：適用例１２に記載のデバイスであって、
前記１つ以上のプロセッサは、前記ユーザによって入力された第２の手書きに関係付けられた第２の手書き情報を受信し、前記第２の手書き情報を前記第１の手書き情報と比較するように構成されている、デバイス。
適用例２２：適用例２１に記載のデバイスであって、
前記第２の手書き情報は、データドメインにアクセスするための要求に関連して受信されて前記第１の手書き情報と比較され、前記第２の手書き情報が前記第１の手書き情報に一致する場合は、前記ユーザは、前記データドメインへのアクセスを付与される、デバイス。
適用例２３：非一時的なコンピュータ読み取り可能ストレージ媒体に記録されているコンピュータプログラム製品であって、
ユーザによって入力された手書きに関係付けられた第１の手書き情報を受信するためのコンピュータ命令と、
前記第１の手書き情報の複雑度を計算するためのコンピュータ命令と、
前記第１の手書き情報の前記複雑度が１つ以上の既定条件を満たす場合に、前記第１の手書き情報を、前記ユーザに対応する識別登録情報に関係付けるためのコンピュータ命令と、
を備えるコンピュータプログラム製品。

Claims (21)

1. 方法であって、
   ユーザによって入力された手書きに関係付けられた第１の手書き情報を受信し、
   前記第１の手書き情報を処理し、前記第１の手書き情報を処理することは、前記ユーザによる入力された手書きに内在するぶれの影響を低減するために次元正規化を実行することを含み、
   前記第１の手書き情報を前記ユーザに対応するアカウントに関連付けるか否かを決定し、前記決定することは、
   前記第１の手書き情報の複数の複雑度を計算し、前記複数の複雑度は第１の複雑度および第２の複雑度を含み、
   前記第１の複雑度および前記第２の複雑度が規定範囲内に入るか否か、および前記第１の手書き情報の前記複数の複雑度が１つ以上の既定条件を満たすか否かを判定することを含み、前記第１の複雑度は前記第１の手書き情報の単純度を決定するための複雑度値に相当し、前記第２の複雑度は前記第１の手書き情報の複雑度を決定するための複雑度値に相当し、前記第１の手書き情報の前記複数の複雑度は、前記第１の複雑度および前記第２の複雑度が前記規定範囲内に入るとの決定に少なくとも一部基づいて前記１つ以上の既定条件を満たすと決定され、前記１つ以上の既定条件は、手書きの大きさに関連付けられているしきい値、手書きの長さに関連付けられているしきい値、手書きの画数に関連付けられているしきい値、手書きの変曲点数に関連付けられているしきい値の１つ以上を含み、
   前記第１の手書き情報の前記複数の複雑度が１つ以上の既定条件を満たすとの決定に応じて、前記第１の手書き情報を、前記ユーザに対応する識別登録情報に関係付けること、
   を備える方法。
2. 請求項１に記載の方法であって、
   前記第１の手書き情報を、前記ユーザに対応する識別登録情報に関係付けることは、前記第１の手書き情報を、前記ユーザに対応する前記識別登録情報の少なくとも一部分として格納することを含む、方法。
3. 請求項１に記載の方法であって、
   前記ユーザによって入力された第１の手書き情報を受信することは、
   関係付けられた複雑度が前記１つ以上の既定条件を満たす、１つ以上の標準文字からなる標準文字セットを前記ユーザに提供することを含み、
   前記ユーザによって入力された前記第１の手書き情報は、前記ユーザに提供された前記１つ以上の標準文字からなる前記標準文字セットに基づく、方法。
4. 請求項１に記載の方法であって、
   解析対象とされる手書き文字は前記次元正規化の実行に少なくとも一部基づいて取得され、前記第１の手書き情報の前記複数の複雑度を計算することは、
   前記解析対象とされる手書き文字の、１つ以上の特性値を抽出すること、
   を含み、
   前記第１の手書き情報の前記複数の複雑度は、少なくとも一部には前記特性値に基づいて決定される、方法。
5. 請求項４に記載の方法であって、
   前記１つ以上の特性値は、手書きの長さ、手書きの画数、手書きの変曲点数、手書きの変曲点加重、手書きの空間分布、手書きの勾配分布、又は手書きの面積の、少なくとも１つを含む、方法。
6. 請求項４に記載の方法であって、
   少なくとも一部には前記特性値に基づいて、前記第１の手書き情報の前記複数の複雑度を計算することは、
   前記１つ以上の特性値の各特性値及び対応する第１の加重についての第１の積を決定し、
   前記１つ以上の特性値の各特性値及び対応する第２の加重についての第２の積を決定し、
   少なくとも一部には前記第１の積のそれぞれを足し合わせた和に基づいて、前記第１の手書き情報に対応する第１の複雑度値を取得し、
   少なくとも一部には前記第２の積のそれぞれを足し合わせた和に基づいて、前記第１の手書き情報に対応する第２の複雑度値を取得すること、
   を含む、方法。
7. 請求項１に記載の方法であって、
   前記第１の手書き情報を受信することは、前記ユーザに標準文字を提供することを含み、前記ユーザによって入力された前記第１の手書き情報は、少なくとも一部には前記標準文字に基づき、前記標準文字は、前記ユーザに対応する属性情報にしたがって選択される、方法。
8. 請求項７に記載の方法であって、
   前記ユーザに対応する前記属性情報は、前記ユーザに対応する地理的位置、前記ユーザに対応する履歴情報に含まれるキーワード、又は前記ユーザによってフォローされているコンテンツのうちの、１つ以上を含む、方法。
9. 請求項１に記載の方法であって、更に、
   前記ユーザによって入力された第２の手書きに関係付けられた第２の手書き情報を受信し、
   前記第２の手書き情報を前記第１の手書き情報と比較すること、
   を備える方法。
10. 請求項９に記載の方法であって、
    前記第２の手書き情報は、データドメインにアクセスするための要求に関連して受信されて前記第１の手書き情報と比較され、前記第２の手書き情報が前記第１の手書き情報に一致する場合は、前記ユーザは、前記データドメインへのアクセスを付与される、方法。
11. デバイスであって、
    ユーザによって入力された手書きに関係付けられた第１の手書き情報を受信し、
    前記第１の手書き情報を処理し、前記第１の手書き情報を処理することは、前記ユーザによる入力された手書きに内在するぶれの影響を低減するために次元正規化を実行することを含み、
    前記第１の手書き情報を前記ユーザに対応するアカウントに関連付けるか否かを決定し、前記決定することは、
    前記第１の手書き情報の複数の複雑度を計算し、前記複数の複雑度は第１の複雑度および第２の複雑度を含み、
    前記第１の複雑度および前記第２の複雑度が規定範囲内に入るか否か、および前記第１の手書き情報の前記複数の複雑度が１つ以上の既定条件を満たすか否かを判定することを含み、前記第１の複雑度は前記第１の手書き情報の単純度を決定するための複雑度値に相当し、前記第２の複雑度は前記第１の手書き情報の複雑度を決定するための複雑度値に相当し、前記第１の手書き情報の前記複数の複雑度は、前記第１の複雑度および前記第２の複雑度が前記規定範囲内に入るとの決定に少なくとも一部基づいて前記１つ以上の既定条件を満たすと決定され、前記１つ以上の既定条件は、手書きの大きさに関連付けられているしきい値、手書きの長さに関連付けられているしきい値、手書きの画数に関連付けられているしきい値、手書きの変曲点数に関連付けられているしきい値の１つ以上を含み、
    前記第１の手書き情報の前記複数の複雑度が１つ以上の既定条件を満たすとの決定に応じて、前記第１の手書き情報を、前記ユーザに対応する識別登録情報に関係付ける、ように構成されている少なくとも１つのプロセッサと、
    前記少なくとも１つのプロセッサに接続され、前記少なくとも１つのプロセッサに命令を提供するように構成されているメモリと、
    を備える、デバイス。
12. 請求項１１に記載のデバイスであって、
    前記少なくとも１つのプロセッサは、前記第１の手書き情報を、前記ユーザに対応する識別登録情報の少なくとも一部分として格納することによって、前記第１の手書き情報を、前記ユーザに対応する前記識別登録情報に関係付けるように構成されている、デバイス。
13. 請求項１１に記載のデバイスであって、
    前記少なくとも１つのプロセッサは、関係付けられた複雑度が前記１つ以上の既定条件を満たす、１つ以上の標準文字からなる標準文字セットを前記ユーザに提供するように構成され、
    前記ユーザによって入力された前記第１の手書き情報は、前記ユーザに提供された前記１つ以上の標準文字からなる前記標準文字セットに基づく、デバイス。
14. 請求項１１に記載のデバイスであって、解析対象とされる手書き文字は前記次元正規化の実行に少なくとも一部基づいて取得され、
    前記少なくとも１つのプロセッサは、
    前記解析対象とされる手書き文字の、１つ以上の特性値を抽出する、
    ように構成され、
    前記第１の手書き情報の前記複数の複雑度は、少なくとも一部には前記特性値に基づいて決定される、デバイス。
15. 請求項１４に記載のデバイスであって、
    前記１つ以上の特性値は、手書きの長さ、手書きの画数、手書きの変曲点数、手書きの変曲点加重、手書きの空間分布、手書きの勾配分布、又は手書きの面積の、少なくとも１つを含む、デバイス。
16. 請求項１４に記載のデバイスであって、
    前記少なくとも１つのプロセッサは、
    前記１つ以上の特性値の各特性値及び対応する第１の加重についての第１の積を決定し、
    前記１つ以上の特性値の各特性値及び対応する第２の加重についての第２の積を決定し、
    少なくとも一部には前記第１の積のそれぞれを足し合わせた和に基づいて、前記第１の手書き情報に対応する第１の複雑度値を取得し、
    少なくとも一部には前記第２の積のそれぞれを足し合わせた和に基づいて、前記第１の手書き情報に対応する第２の複雑度値を取得する、ように構成されている、デバイス。
17. 請求項１１に記載のデバイスであって、
    前記１つ以上のプロセッサは、前記ユーザに標準文字を提供するように構成され、前記ユーザによって入力された前記第１の手書き情報は、少なくとも一部には前記標準文字に基づき、前記標準文字は、前記ユーザに対応する属性情報にしたがって選択される、デバイス。
18. 請求項１７に記載のデバイスであって、
    前記ユーザに対応する前記属性情報は、前記ユーザに対応する地理的位置、前記ユーザに対応する履歴情報に含まれるキーワード、又は前記ユーザによってフォローされているコンテンツのうちの、１つ以上を含む、デバイス。
19. 請求項１１に記載のデバイスであって、
    前記１つ以上のプロセッサは、前記ユーザによって入力された第２の手書きに関係付けられた第２の手書き情報を受信し、前記第２の手書き情報を前記第１の手書き情報と比較するように構成されている、デバイス。
20. 請求項１９に記載のデバイスであって、
    前記第２の手書き情報は、データドメインにアクセスするための要求に関連して受信されて前記第１の手書き情報と比較され、前記第２の手書き情報が前記第１の手書き情報に一致する場合は、前記ユーザは、前記データドメインへのアクセスを付与される、デバイス。
21. コンピュータプログラムであって、
    ユーザによって入力された手書きに関係付けられた第１の手書き情報を受信するための機能と、
    前記第１の手書き情報を処理するための機能であって、前記ユーザによる入力された手書きに内在するぶれの影響を低減するために次元正規化を実行することを含む前記第１の手書き情報を処理するための機能と、
    前記第１の手書き情報を前記ユーザに対応するアカウントに関連付けるか否かを決定するための機能と、前記決定するための機能は、
    前記第１の手書き情報の複数の複雑度を計算するための機能と、前記複数の複雑度は第１の複雑度および第２の複雑度を含み、
    前記第１の複雑度および前記第２の複雑度が規定範囲内に入るか否か、および前記第１の手書き情報の前記複数の複雑度が１つ以上の既定条件を満たすか否かを判定するための機能とを含み、前記第１の複雑度は前記第１の手書き情報の単純度を決定するための複雑度値に相当し、前記第２の複雑度は前記第１の手書き情報の複雑度を決定するための複雑度値に相当し、前記第１の手書き情報の前記複数の複雑度は、前記第１の複雑度および前記第２の複雑度が前記規定範囲内に入るとの決定に少なくとも一部基づいて前記１つ以上の既定条件を満たすと決定され、前記１つ以上の既定条件は、手書きの大きさに関連付けられているしきい値、手書きの長さに関連付けられているしきい値、手書きの画数に関連付けられているしきい値、手書きの変曲点数に関連付けられているしきい値の１つ以上を含み、
    前記第１の手書き情報の前記複数の複雑度が１つ以上の既定条件を満たすとの決定に応じて、前記第１の手書き情報を、前記ユーザに対応する識別登録情報に関係付けるための機能と、
    をコンピュータによって実現させる、コンピュータプログラム。