JP6598014B2 - 認証装置 - Google Patents

Description

本発明は、認証装置に関する。

従来から行われている個人認証には、大別して、パスワード及び住所氏名等の本人情報に基づく知識認証と、免許証等に基づく所有物認証と、身体的又は行動的な特徴を用いる生体認証と、がある。

特開２０１３−２０３０４号公報

石原進, 太田雅敏, 行方えりき, 水野忠則: 端末自体の動きを用いた携帯端末向け個人認証, 情報処理学会論文誌, Vol. 46, No. 12, pp. 2997-3007 (Dec. 2005). 崎田隆行, 鹿島雅之, 佐藤公則, 渡邉睦: 指先トラッキングとその軌跡抽出を用いた個人認証に関する研究, 電子情報通信学会技術研究報告(パターン認識・メディア理解),Vol. 107, No. 384, pp. 59-64(Dec. 2007). 齊藤拓史, 荒井秀一: 身体動作を用いた個人認証のための基本動作に含まれる個人性の解析, 情報科学技術フォーラム講演論文集, Vol. 12, No. 3, pp. 115-116(Aug. 2013). 山田健一朗, 納富一宏, 斎藤恵一: スマートフォン操作時における行動的特徴量を利用した個人識別手法, バイオメディカル・ファジィ・システム学会誌, Vol. 16, No. 1,pp.41-48 (Apr. 2014). 立石朋也, 中野健: 触覚情報を利用した個人認証システムにおけるセンサのアレイ化と照合アルゴリズムの検討, 日本機械学会論文集C 編, Vol.72, No. 722, pp. 3213-3220(Mar. 2006). 山本涼太, 宮下芳明: イヤホンを用いたスマートフォンの操作と個人認証, インタラクション2013 論文集,pp. 626{ 631 (Mar. 2013). D. Gunetti and C. Picardi: Keystroke Analysis of Free Text, ACMTransactions on Information and System Security, Vol. 8, No. 3, pp. 312-347(Aug. 2005). T. Iso and T. Horikoshi: Statistical Approaches for Personal FeatureExtraction from Array Sensors, Proc. of the 2013 IEEE 5th International Workshopon Computational advances in Multi-Sensor Adaptive Processing, pp. 129-133(Dec. 2013). K. Murao, H. Tobise, T. Terada, T. Iso, M. Tsukamoto, and T.Horikoshi: Mobile Phone User Authentication with Grip Gestures using PressureSensors, Proc. of the 2014 International Conference on Advances in MobileComputing and Multimedia, pp. 143-146 (Dec. 2014).

例えば、携帯端末を取り出した際に、スクリーンロックを解除するために個人認証を行うことがある。このような場合、知識認証及び所有物認証では、認証のための手続きを毎回行うことは煩わしく、現実的ではない。また、生体認証には、認証のための手続きが比較的容易な認証として、指紋及び虹彩等を利用する認証がある。また、行動的な特徴を利用する認証としては、ジェスチャ、筆跡、及びキーボードの入力間隔を利用する認証がある（例えば、特許文献１等参照）。しかし、これらの認証を用いたとしても、認証のための特別な動作が必要となる。

本発明は、ユーザが認証のための特別な動作を行うことなく、ユーザの認証を行うことが可能な認証装置を提供する。

本発明の一側面に係る認証装置は、端末装置において時系列に検出されたユーザの動きを示す複数のモーションデータ、及び端末装置において時系列に検出されたユーザによる端末装置の把持状態を示す複数の把持データに基づいて、端末装置の取り出し動作を行ったユーザである対象ユーザを認証する認証装置である。認証装置は、複数のモーションデータ及び複数の把持データを取得する取得手段と、複数のモーションデータ及び複数の把持データの少なくともいずれかに基づいて、取り出し動作が行われた時間区間を抽出する時間区間抽出手段と、複数のモーションデータのうち時間区間に含まれるモーションデータであるモーション特徴量、及び複数の把持データのうち時間区間に含まれる把持データである把持特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、端末装置の使用権限を有する正当ユーザが取り出し動作を行った際のモーションデータである照合用モーション特徴量、及び正当ユーザが取り出し動作を行った際の把持データである照合用把持特徴量を記憶する照合用特徴量記憶手段と、モーション特徴量と照合用モーション特徴量とを照合し、把持特徴量と照合用把持特徴量とを照合することによって、対象ユーザが正当ユーザであるか否かを判定する照合手段と、を備える。

この認証装置では、端末装置において時系列に検出された複数のモーションデータ及び複数の把持データに基づいて、対象ユーザによって取り出し動作が行われた時間区間が抽出され、時間区間に含まれるモーションデータであるモーション特徴量及び時間区間に含まれる把持データである把持特徴量が抽出される。そして、モーション特徴量と照合用モーション特徴量とを照合し、把持特徴量と照合用把持特徴量とを照合することによって、対象ユーザが正当ユーザであるか否かが判定される。モーション特徴量は、対象ユーザによって取り出し動作が行われた時間区間に含まれるモーションデータであるから、対象ユーザが取り出し動作を行った際の対象ユーザの動きの変化を示している。同様に、把持特徴量は、対象ユーザによって取り出し動作が行われた時間区間に含まれる把持データであるから、対象ユーザが取り出し動作を行った際の対象ユーザによる端末装置の把持状態の変化を示している。端末装置の取り出し動作において、ユーザの動きの変化及びユーザによる端末装置の把持状態の変化は、ユーザごとに異なり、ユーザ固有の行動的な特徴といえる。端末装置の取り出し動作は、ユーザが端末装置を使用する際に行う自然な動作である。したがって、この端末装置の取り出し動作における、ユーザの動きの変化及びユーザによる端末装置の把持状態の変化を用いて、ユーザ認証を行うことにより、ユーザが認証のための特別な動作を行うことなく、ユーザの認証を行うことが可能となる。

本発明の別の側面に係る認証装置は、照合用特徴量記憶手段に記憶されている照合用モーション特徴量及び照合用把持特徴量を更新する更新手段をさらに備えてもよい。更新手段は、照合手段によって、対象ユーザが正当ユーザであると判定された場合に、モーション特徴量を用いて照合用モーション特徴量を更新し、把持特徴量を用いて照合用把持特徴量を更新してもよい。この場合、対象ユーザが正当ユーザであると判定された際に用いられたモーション特徴量及び把持特徴量は、正当ユーザが取り出し動作を行った際のモーションデータ及び把持データとみなし得る。このため、モーション特徴量を用いて照合用モーション特徴量を更新し、把持特徴量を用いて照合用把持特徴量を更新することにより、照合用モーション特徴量及び照合用把持特徴量の精度を向上することができる。その結果、ユーザ認証の精度の向上が可能となる。

更新手段は、照合手段によって、対象ユーザが正当ユーザでないと判定され、かつ、端末装置において対象ユーザが正当ユーザであると判定された場合に、モーション特徴量を用いて照合用モーション特徴量を更新し、把持特徴量を用いて照合用把持特徴量を更新してもよい。認証装置において対象ユーザが正当ユーザでないと判定された場合でも、端末装置において対象ユーザがパスワードを入力すること等によって、対象ユーザが正当ユーザであると判定されることがある。このような場合、認証装置において対象ユーザが正当ユーザでないと判定された際に用いられたモーション特徴量及び把持特徴量であっても、正当ユーザが取り出し動作を行った際のモーションデータ及び把持データとみなし得る。このため、モーション特徴量を用いて照合用モーション特徴量を更新し、把持特徴量を用いて照合用把持特徴量を更新することにより、照合用モーション特徴量及び照合用把持特徴量の精度をさらに向上することができる。その結果、ユーザ認証の精度のさらなる向上が可能となる。

時間区間抽出手段は、複数のモーションデータに基づいて、取り出し動作が行われた第１時間区間を抽出してもよい。特徴量抽出手段は、複数のモーションデータのうち第１時間区間に含まれるモーションデータである第１モーション特徴量、及び複数の把持データのうち第１時間区間に含まれる把持データである第１把持特徴量を抽出してもよい。照合手段は、第１モーション特徴量と照合用モーション特徴量とを照合し、第１把持特徴量と照合用把持特徴量とを照合することによって、対象ユーザが正当ユーザであるか否かを判定してもよい。例えば、ユーザが端末装置を素早く取り出した場合には、取り出し動作を行っている期間と取り出し動作を行っていない期間とにおけるモーションデータの変化の方が、把持データの変化よりも大きくなることがある。このため、モーションデータに基づいて取り出し動作が行われた第１時間区間を抽出することにより、時間区間の抽出精度を向上することができる。その結果、ユーザ認証の精度のさらなる向上が可能となる。

照合手段は、第１モーション特徴量と照合用モーション特徴量との時系列パターンのマッチングにより、第１モーション特徴量に含まれる各要素と、照合用モーション特徴量に含まれる各要素との対応関係を規定する第１パスセットを抽出し、第１パスセットを用いて第１モーション特徴量と照合用モーション特徴量との類似度を示す第１モーション評価値を算出するとともに、第１パスセットを用いて第１把持特徴量と照合用把持特徴量との類似度を示す第１把持評価値を算出してもよく、第１モーション評価値及び第１把持評価値に基づいて、対象ユーザが正当ユーザであるか否かを判定してもよい。第１時間区間の長さと照合用モーション特徴量の時間区間の長さとが異なる場合がある。このため、第１モーション特徴量と照合用モーション特徴量との時系列パターンのマッチングにより抽出された第１パスセットを用いることにより、第１時間区間の長さと照合用モーション特徴量の時間区間の長さとを合わせて第１モーション評価値を算出することができ、第１モーション評価値の算出精度を向上することができる。また、ユーザが端末装置を素早く取り出した場合のように、把持データよりもモーションデータを用いた方が端末装置の取り出し動作を行っている実際の時間区間の抽出精度が高いことがある。このような場合、第１パスセットを用いることにより、第１把持評価値の算出精度を向上することができる。その結果、ユーザ認証の精度のさらなる向上が可能となる。

時間区間抽出手段は、複数の把持データに基づいて、取り出し動作が行われた第２時間区間を抽出してもよい。特徴量抽出手段は、複数のモーションデータのうち第２時間区間に含まれるモーションデータである第２モーション特徴量、及び複数の把持データのうち第２時間区間に含まれる把持データである第２把持特徴量を抽出してもよい。照合手段は、第２モーション特徴量と照合用モーション特徴量とを照合し、第２把持特徴量と照合用把持特徴量とを照合することによって、対象ユーザが正当ユーザであるか否かを判定してもよい。例えば、ユーザが端末装置をゆっくり取り出した場合には、取り出し動作を行っている期間と取り出し動作を行っていない期間とにおける把持データの変化の方が、モーションデータの変化よりも大きくなることがある。このため、把持データに基づいて取り出し動作が行われた第２時間区間を抽出することにより、時間区間の抽出精度を向上することができる。その結果、ユーザ認証の精度のさらなる向上が可能となる。

照合手段は、第２把持特徴量と照合用把持特徴量との時系列パターンのマッチングにより、第２把持特徴量に含まれる各要素と、照合用把持特徴量に含まれる各要素との対応関係を規定する第２パスセットを抽出し、第２パスセットを用いて第２モーション特徴量と照合用モーション特徴量との類似度を示す第２モーション評価値を算出するとともに、第２パスセットを用いて第２把持特徴量と照合用把持特徴量との類似度を示す第２把持評価値を算出してもよく、第２モーション評価値及び第２把持評価値に基づいて、対象ユーザが正当ユーザであるか否かを判定してもよい。第２時間区間の長さと照合用把持特徴量の時間区間の長さとが異なる場合がある。このため、第２把持特徴量と照合用把持特徴量との時系列パターンのマッチングにより抽出された第２パスセットを用いることにより、第２時間区間の長さと照合用把持特徴量の時間区間の長さとを合わせて第２把持評価値を算出することができ、第２把持評価値の算出精度を向上することができる。また、ユーザが端末装置をゆっくり取り出した場合のように、モーションデータよりも把持データを用いた方が端末装置の取り出し動作を行っている実際の時間区間の抽出精度が高いことがある。このような場合、第２パスセットを用いることにより、第２モーション評価値の算出精度を向上することができる。その結果、ユーザ認証の精度のさらなる向上が可能となる。

本発明によれば、ユーザが認証のための特別な動作を行うことなく、ユーザの認証を行うことができる。

認証システムの構成を示す図である。 端末装置における圧力センサの配置を示す模式図である。 端末装置の機能構成を示すブロック図である。 認証装置の機能構成を示すブロック図である。 認証装置のハードウェア構成を示す図である。 認証システムにおける認証方法の一連の手順を示すシーケンス図である。

以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。

図１は、認証システムの構成を示す図である。図１に示されるように、認証システム１は、端末装置１０の取り出し動作を行ったユーザである対象ユーザが正当ユーザであるか否かを判定するためのシステムであり、１以上の端末装置１０と認証装置２０とを含む。端末装置１０の取り出し動作とは、ユーザがポケット及びカバン等に収容されている端末装置１０を把持してから、端末装置１０を操作可能な位置に移動するまでの一連の動作を意味する。正当ユーザは、端末装置１０の使用権限を有するユーザであり、例えば、端末装置１０の所有者である。端末装置１０と認証装置２０とは、ネットワークＮを介して通信可能に接続されている。

認証装置２０は、端末装置１０において時系列に検出された複数のセンサデータに基づいて、対象ユーザを認証する。センサデータは、ユーザの動きを示すモーションデータ及びユーザによる端末装置１０の把持状態を示す把持データを含む。認証装置２０の詳細は後述する。

端末装置１０は、ユーザが携帯可能な装置である。端末装置１０は、例えば、スマートフォン及びタブレット端末を含む携帯端末である。端末装置１０は、使用状態においてユーザに把持される。端末装置１０は、ユーザによる把持状態を検出するための把持センサと、ユーザの動きを検出するためのモーションセンサと、を備える。把持センサとしては、例えば、圧力センサが用いられ得る。モーションセンサとしては、例えば、加速度センサ、及びジャイロセンサ等が用いられ得る。以下において、把持センサとして圧力センサを用い、モーションセンサとして加速度センサを用いて説明する。

図２は、端末装置１０における圧力センサの配置を示す模式図である。図２に示されるように、端末装置１０は、筐体の底面１０ａ、側面１０ｂ及び側面１０ｃに、計Ｎｐ個の圧力センサを有する。具体的には、底面１０ａにおける両側端部近傍に、複数の圧力センサｐｓ_ｎ１＋１，ｐｓ_ｎ１＋２，ｐｓ_ｎ１＋３，…，ｐｓ_ｎ２及び複数の圧力センサｐｓ_ｎ２＋１，ｐｓ_ｎ２＋２，ｐｓ_ｎ２＋３，…ｐｓ_ｎ３がそれぞれライン状に配置されている。また、側面１０ｂに複数の圧力センサｐｓ_１，ｐｓ_２，ｐｓ_３，…，ｐｓ_ｎ１がライン状に配置されており、側面１０ｃにｐｓ_ｎ３＋１，ｐｓ_ｎ３＋２，ｐｓ_ｎ３＋３，…ｐｓ_Ｎｐがライン状に配置されている。

続いて、端末装置１０の機能について説明する。図３は、端末装置１０の機能構成を示すブロック図である。図３に示されるように、端末装置１０は、機能的には、検出部１１と、センサデータ送信部１２と、認証情報受信部１３と、実行部１４と、を備えている。

検出部１１は、モーションデータ及び把持データを時系列に検出する検出手段として機能する。本実施形態では、モーションデータは、加速度センサによって時系列に検出される３軸加速度データである。検出部１１は、時刻ｔにおいて、加速度センサから加速度データ｛Ａ（ｔ）｝（＝［ａ_ｘ（ｔ），ａ_ｙ（ｔ），ａ_ｚ（ｔ）］）を取得する。なお、本明細書においては、符号によって示されるデータがベクトルであることを示すために、当該符号を｛｝により括って表現することがある。つまり、加速度データ｛Ａ（ｔ）｝は、ｘ軸加速度データａ_ｘ（ｔ）と、ｙ軸加速度データａ_ｙ（ｔ）と、ｚ軸加速度データａ_ｚ（ｔ）と、を含むベクトルである。また、時間変化する変数のある時刻ｔにおける値を表す場合に、当該変数を表す符号に（ｔ）を付して説明を行う場合があるが、特定の時刻に限られず、任意の時刻において成り立つ。また、認証システム１の単位時間を「１」としており、括弧内の値が大きいほど時間が経過していることを示している。

把持データは、図２に示されたＮｐ個の圧力センサｐｓ_１〜ｐｓ_Ｎｐの各々によって時系列に検出される。検出部１１は、時刻ｔにおいて、各圧力センサから把持データ｛Ｐ（ｔ）｝（＝［ｐ_１（ｔ），ｐ_２（ｔ），…，ｐ_Ｎｐ（ｔ）］）を取得する。なお、把持データｐ_ｉ（ｔ）は、時刻ｔにおいてｉ番目の圧力センサｐｓ_ｉから取得した把持データである。つまり、把持データ｛Ｐ（ｔ）｝は、Ｎｐ個の把持データｐ_ｉ（ｔ）（ｉは１〜Ｎｐの整数値）を含むベクトルである。検出部１１は、取得した加速度データ｛Ａ（ｔ）｝及び把持データ｛Ｐ（ｔ）｝をセンサデータ送信部１２に出力する。

センサデータ送信部１２は、加速度データ｛Ａ（ｔ）｝及び把持データ｛Ｐ（ｔ）｝を認証装置２０に送信する送信手段として機能する。センサデータ送信部１２は、例えば、端末装置１０を一意に識別可能な端末ＩＤ（Identification）とともに、加速度データ｛Ａ（ｔ）｝及び把持データ｛Ｐ（ｔ）｝を認証装置２０に送信する。

認証情報受信部１３は、認証装置２０から送信された認証情報を受信する受信手段として機能する。認証情報は、対象ユーザが正当ユーザであるか否かのユーザ認証の結果に関する情報である。認証情報受信部１３は、認証情報を実行部１４に出力する。

実行部１４は、認証情報受信部１３によって受信された認証情報に応じて所定の処理を実行する実行手段として機能する。認証情報が認証成功又は認証不成功を示す場合に、実行部１４が行う処理は予め定められている。認証情報が認証成功を示す場合、実行部１４は、例えば、パスワード等の入力を受け付けることなく、端末装置１０のスクリーンロックを解除し、端末装置１０をユーザが使用可能な状態とする。認証情報が認証不成功を示す場合、実行部１４は、例えば、パスワードの入力を受け付けるための画面を端末装置１０のディスプレイ（不図示）に表示させる。

続いて、認証装置２０の機能について説明する。図４は、認証装置２０の機能構成を示すブロック図である。図４に示されるように、認証装置２０は、機能的には、センサデータ取得部２１と、ノイズ除去部２２と、合成加速度データ算出部２３と、把持変動データ算出部２４と、合成加速度データ記憶部２５と、把持変動データ記憶部２６と、時間区間抽出部２７と、特徴量抽出部２８と、照合用特徴量記憶部２９と、照合部３０と、認証情報送信部３１と、更新部３２と、を備えている。認証装置２０は、図５に示されるハードウェアによって構成されている。

図５は、認証装置２０のハードウェア構成を示す図である。図５に示されるように、認証装置２０は、物理的には、１又は複数のＣＰＵ（Central Processing Unit）２０１、主記憶装置であるＲＡＭ（RandomAccess Memory）２０２及びＲＯＭ（Read Only Memory)２０３、データ送受信デバイスである通信モジュール２０４、ハードディスク及びフラッシュメモリ等の補助記憶装置２０５、キーボード等のユーザの入力を受け付ける入力装置２０６、並びにディスプレイ等の出力装置２０７等を備えるコンピュータとして構成されている。図４に示される認証装置２０の各機能は、ＣＰＵ２０１、ＲＡＭ２０２等のハードウェア上に１又は複数の所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ２０１の制御のもとで通信モジュール２０４、入力装置２０６、及び出力装置２０７を動作させるとともに、ＲＡＭ２０２及び補助記憶装置２０５におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。なお、図３に示される端末装置１０も認証装置２０と同様のコンピュータシステムとして構成される。

再び図４を参照して、認証装置２０の各機能の詳細を説明する。なお、認証システム１が複数の端末装置１０を含む場合、認証装置２０は、端末装置１０の端末ＩＤ等を用いて、他の端末装置１０と区別して各処理を行う。以下では、説明を簡易化するために、端末ＩＤを用いる点についての説明を省略している。また、認証装置２０は、端末装置１０がスクリーンロック状態である場合に、対象ユーザを認証する。以下では、端末装置１０がスクリーンロック状態である場合について説明する。なお、端末装置１０がスクリーンロック状態であるか否かの判定方法は限定されない。例えば、端末装置１０が、端末装置１０のアプリケーション等の操作情報を認証装置２０に送信することによって、認証装置２０は、その操作情報に基づいて、端末装置１０がアプリケーション等を使用している状態、つまりスクリーンロックが解除されている状態であることを判定する。

センサデータ取得部２１は、端末装置１０から送信された時系列の複数の加速度データ｛Ａ（ｔ）｝及び複数の把持データ｛Ｐ（ｔ）｝を取得するセンサデータ取得手段（取得手段）として機能する。センサデータ取得部２１は、取得した加速度データ｛Ａ（ｔ）｝及び把持データ｛Ｐ（ｔ）｝をノイズ除去部２２に出力する。

ノイズ除去部２２は、加速度データ｛Ａ（ｔ）｝及び把持データ｛Ｐ（ｔ）｝に含まれるノイズを除去するノイズ除去手段として機能する。ノイズ除去部２２は、例えば、式（１）に示されるように、時間移動平均処理によって加速度データ｛Ａ（ｔ）｝からノイズを除去し、ノイズが除去された加速度データ｛Ａ~（ｔ）｝（＝［ａ_ｘ~（ｔ），ａ_ｙ~（ｔ），ａ_ｚ~（ｔ）］）を取得する。つまり、ノイズ除去部２２は、時刻ｔを中心として前後の時間間隔Δｔ_ｓ内に含まれる加速度データ｛Ａ（ｔ）｝の平均を算出する。時間間隔Δｔ_ｓは、許容できるノイズレベルに応じて予め設定される。なお、チルダ「~」が上に付された符号は、当該符号によって表されるデータからノイズが除去されたことを意味する。本明細書においては、ノイズが除去されたデータを表す符号の後にチルダ「~」を付すことがある。

同様に、ノイズ除去部２２は、例えば、式（２）に示されるように、時間移動平均処理によって把持データ｛Ｐ（ｔ）｝からノイズを除去し、ノイズが除去された把持データ｛Ｐ~（ｔ）｝（＝［ｐ_１~（ｔ），ｐ_２~（ｔ），…，ｐ_Ｎｐ~（ｔ）］）を取得する。

なお、ノイズ除去部２２は、他の方法によりノイズを除去してもよい。ノイズ除去部２２は、ノイズが除去された加速度データ｛Ａ~（ｔ）｝を合成加速度データ算出部２３に出力し、ノイズが除去された把持データ｛Ｐ~（ｔ）｝を把持変動データ算出部２４に出力する。

合成加速度データ算出部２３は、端末装置１０の加速度の大きさを示す指標として、合成加速度データＡ~（ｔ）を算出する合成加速度データ算出手段として機能する。合成加速度データ算出部２３は、式（３）に示されるように、加速度データ｛Ａ~（ｔ）｝の各軸の加速度データの２乗和の平方根を計算することにより、合成加速度データＡ~（ｔ）を算出する。合成加速度データ算出部２３は、算出した合成加速度データＡ~（ｔ）を合成加速度データ記憶部２５に出力して格納する。

把持変動データ算出部２４は、把持変動データ｛Ｆ~（ｔ）｝（＝［ｆ_１~（ｔ），ｆ_２~（ｔ），…，ｆ_Ｎｐ~（ｔ）］）を算出する把持変動データ算出手段として機能する。把持変動データ算出部２４は、圧力センサｐｓのヒステリシス性を考慮して、式（４）に示されるように、把持データ｛Ｐ~（ｔ）｝の時間階差を把持変動データ｛Ｆ~（ｔ）｝として算出する。把持変動データ算出部２４は、算出した把持変動データ｛Ｆ~（ｔ）｝を把持変動データ記憶部２６に出力して格納する。

合成加速度データ記憶部２５は、各時刻ｔにおける合成加速度データＡ~（ｔ）を記憶する合成加速度データ記憶手段として機能する。合成加速度データ記憶部２５は、例えば、合成加速度データＡ~（ｔ）を端末ＩＤ及び時刻ｔと対応付けて記憶している。

把持変動データ記憶部２６は、各時刻ｔにおける把持変動データ｛Ｆ~（ｔ）｝を記憶する把持変動データ記憶手段として機能する。把持変動データ記憶部２６は、例えば、把持変動データ｛Ｆ~（ｔ）｝を端末ＩＤ及び時刻ｔと対応付けて記憶している。

時間区間抽出部２７は、ユーザが端末装置１０の取り出し動作を行っている時間区間を抽出する時間区間抽出手段として機能する。時間区間抽出部２７は、複数の加速度データ及び複数の把持データの少なくともいずれかに基づいて、取り出し動作が行われた時間区間を抽出する。時間区間抽出部２７は、例えば、複数の加速度データに基づいて、時間区間ｔａ（第１時間区間）を抽出する。時間区間抽出部２７は、例えば、複数の把持データに基づいて、時間区間ｔｐ（第２時間区間）を抽出する。時間区間の抽出方法は限定されない。時間区間抽出部２７は、例えば、Ｗａｖｅｌｅｔ解析による変化点の検出により、時間区間を抽出してもよい。ここでは、分散に着目した手法について説明する。

（加速度データに基づく時間区間ｔａの抽出）
時間区間抽出部２７は、合成加速度データ記憶部２５から、各時刻ｔにおいて、時刻ｔ−Δｔ_ｂから時刻ｔ−１までの合成加速度データＡ~（ｔ）を取得する。そして、時間区間抽出部２７は、式（５）に示されるように、分散Ｖ_Ａ~（ｔ）を算出する。ここで、平均Ｍ_Ａ~（ｔ）は、時刻ｔ−Δｔ_ｂから時刻ｔ−１までの合成加速度データＡ~（ｔ）の平均を表す。

時間区間抽出部２７は、式（６）に示されるように、算出した分散Ｖ_Ａ~（ｔ）が閾値Ｔｈ_ａｓよりも大きいという条件を満たす時刻ｔを端末装置１０の取り出し動作の開始時刻ｔａ_ｓとして抽出する。ここで、閾値Ｔｈ_ａｓは、取り出し動作の開始時刻に関する分散の閾値である。閾値Ｔｈ_ａｓは、試行実験等によって最適な値に予め設定される。

時間区間抽出部２７は、式（７）に示されるように、開始時刻ｔａ_ｓ以降で、分散Ｖ_Ａ~（ｔ）が閾値Ｔｈ_ａｅよりも小さく、かつ、時刻ｔと開始時刻ｔａ_ｓとの差が時間Δｔ_ｂ以上、時間Δｔ_ｕ以下という条件を満たす時刻ｔを端末装置１０の取り出し動作の終了時刻ｔａ_ｅとして抽出する。ここで、閾値Ｔｈ_ａｅは、取り出し動作の終了時刻に関する分散の閾値である。時間Δｔ_ｂは最小停留時間であり、時間Δｔ_ｕは最大停留時間である。最小停留時間とは、取り出し動作に要する最小の時間であり、例えばユーザが端末装置１０を素早く取り出した場合の取り出し動作に要する時間よりも小さい。最大停留時間とは、取り出し動作に要する最大の時間であり、例えばユーザが端末装置１０をゆっくり取り出した場合の取り出し動作に要する時間よりも大きい。閾値Ｔｈ_ａｅ、時間Δｔ_ｂ、及び時間Δｔ_ｕはいずれも、試行実験等によって最適な値に予め設定される。時間区間抽出部２７は、開始時刻ｔａ_ｓから終了時刻ｔａ_ｅまでを時間区間ｔａ（＝［ｔａ_ｓ≦ｔ≦ｔａ_ｅ］）として特徴量抽出部２８に出力する。

（把持データに基づく時間区間ｔｐの抽出）
時間区間抽出部２７は、把持変動データ記憶部２６から、各時刻ｔにおいて、時刻ｔ−Δｔ_ｂから時刻ｔ−１までの把持変動データ｛Ｆ~（ｔ）｝を取得する。そして、時間区間抽出部２７は、式（８）に示されるように、分散Ｖ_Ｆ~（ｔ）を算出する。ここで、平均Ｍ_ｆｉ~（ｔ）は、時刻ｔ−Δｔ_ｂから時刻ｔ−１までの把持変動データｆ_ｉ~（ｔ）の平均を表す。

時間区間抽出部２７は、式（９）に示されるように、算出した分散Ｖ_Ｆ~（ｔ）が閾値Ｔｈ_ｐｓよりも大きいという条件を満たす時刻ｔを端末装置１０の取り出し動作の開始時刻ｔｐ_ｓとして抽出する。ここで、閾値Ｔｈ_ｐｓは、取り出し動作の開始時刻に関する分散の閾値である。閾値Ｔｈ_ｐｓは、試行実験等によって最適な値に予め設定される。

時間区間抽出部２７は、式（１０）に示されるように、開始時刻ｔｐ_ｓ以降で、分散Ｖ_Ｆ~（ｔ）が閾値Ｔｈ_ｐｅよりも小さく、かつ、時刻ｔと開始時刻ｔｐ_ｓとの差が時間Δｔ_ｂ以上、時間Δｔ_ｕ以下という条件を満たす時刻ｔを端末装置１０の取り出し動作の終了時刻ｔｐ_ｅとして抽出する。ここで、閾値Ｔｈ_ｐｅは、取り出し動作の終了時刻に関する分散の閾値である。閾値Ｔｈ_ｐｅは、試行実験等によって最適な値に予め設定される。時間区間抽出部２７は、開始時刻ｔｐ_ｓから終了時刻ｔｐ_ｅまでを時間区間ｔｐ（＝［ｔｐ_ｓ≦ｔ≦ｔｐ_ｅ］）として特徴量抽出部２８に出力する。

特徴量抽出部２８は、ユーザが端末装置１０の取り出し動作を行っている際の特徴量を抽出する特徴量抽出手段として機能する。特徴量の抽出方法は限定されない。特徴量抽出部２８は、例えば、Ｗａｖｅｌｅｔ Ｐａｃｋｅｔ解析による基本波形分解に基づいて、特徴量を抽出してもよい。特徴量抽出部２８は、例えば、複数の加速度データのうち時間区間抽出部２７によって抽出された時間区間に含まれる加速度データである加速度特徴量、及び複数の把持データのうち時間区間抽出部２７によって抽出された時間区間に含まれる把持データである把持特徴量を抽出する。つまり、特徴量抽出部２８は、時間区間抽出部２７によって抽出された時間区間ｔａ及び時間区間ｔｐに基づいて、合成加速度データ記憶部２５及び把持変動データ記憶部２６から特徴量を抽出する。

具体的には、特徴量抽出部２８は、合成加速度データ記憶部２５に記憶されている複数の合成加速度データＡ~（ｔ）のうち、時間区間ｔａに含まれる、つまり、時刻ｔが時間区間ｔａの範囲内にある合成加速度データＡ~（ｔ）を第１加速度特徴量｛Ａ~ａ（ｔａ）｝（＝［Ａ~ａ（ｔａ_ｓ），…Ａ~ａ（ｔ），…Ａ~ａ（ｔａ_ｅ）］）（第１モーション特徴量）として抽出する。また、特徴量抽出部２８は、把持変動データ記憶部２６に記憶されている複数の把持変動データ｛Ｆ~（ｔ）｝のうち、時間区間ｔａに含まれる、つまり時刻ｔが時間区間ｔａの範囲内にある把持変動データ｛Ｆ~（ｔ）｝を第１把持特徴量｛Ｆ~ａ（ｔａ）｝（＝［Ｆ~ａ（ｔａ_ｓ），…Ｆ~ａ（ｔ），…Ｆ~ａ（ｔａ_ｅ）］）として抽出する。特徴量抽出部２８は、抽出した第１加速度特徴量｛Ａ~ａ（ｔａ）｝及び第１把持特徴量｛Ｆ~ａ（ｔａ）｝を第１特徴量として照合部３０に出力する。

同様に、特徴量抽出部２８は、合成加速度データ記憶部２５に記憶されている複数の合成加速度データＡ~（ｔ）のうち、時間区間ｔｐに含まれる、つまり時刻ｔが時間区間ｔｐの範囲内にある合成加速度データＡ~（ｔ）を第２加速度特徴量｛Ａ~ｐ（ｔｐ）｝（＝［Ａ~ｐ（ｔｐ_ｓ），…Ａ~ｐ（ｔ），…Ａ~ｐ（ｔｐ_ｅ）］）（第２モーション特徴量）として抽出する。また、特徴量抽出部２８は、把持変動データ記憶部２６に記憶されている複数の把持変動データ｛Ｆ~（ｔ）｝のうち、時間区間ｔｐに含まれる、つまり時刻ｔが時間区間ｔｐの範囲内にある把持変動データ｛Ｆ~（ｔ）｝を第２把持特徴量｛Ｆ~ｐ（ｔｐ）｝（＝［Ｆ~ｐ（ｔｐ_ｓ），…Ｆ~ｐ（ｔ），…Ｆ~ｐ（ｔｐ_ｅ）］）として抽出する。特徴量抽出部２８は、抽出した第２加速度特徴量｛Ａ~ｐ（ｔｐ）｝及び第２把持特徴量｛Ｆ~ｐ（ｔｐ）｝を第２特徴量として照合部３０に出力する。

照合用特徴量記憶部２９は、正当ユーザを識別するための照合用特徴量を記憶する照合用特徴量記憶手段として機能する。照合用特徴量は、照合用加速度特徴量｛Ａ（Ｔ_ａ）｝（照合用モーション特徴量）と、照合用把持特徴量｛Ｆ（Ｔ_ｐ）｝とを含む。正当ユーザが端末装置１０の取り出し動作を行った際の合成加速度データが、照合用加速度特徴量｛Ａ（Ｔ_ａ）｝として照合用特徴量記憶部２９に予め登録されている。正当ユーザが端末装置１０の取り出し動作を行った際の把持変動データが、照合用把持特徴量｛Ｆ（Ｔ_ｐ）｝として照合用特徴量記憶部２９に予め登録されている。

つまり、照合用加速度特徴量｛Ａ（Ｔ_ａ）｝は、正当ユーザによる端末装置１０の取り出し動作の開始から終了までの期間における所定時間ごとの合成加速度データ群である。照合用把持特徴量｛Ｆ（Ｔ_ｐ）｝は、正当ユーザによる端末装置１０の取り出し動作の開始から終了までの期間における所定時間ごとの把持変動データ群である。照合用特徴量は、当該照合用特徴量の評価値とともに登録されている。照合用特徴量は、更新部３２によって更新される。

照合部３０は、特徴量抽出部２８によって抽出された特徴量と、照合用特徴量記憶部２９に記憶されている照合用特徴量と、に基づいて、ユーザ認証を行う照合手段として機能する。照合部３０は、特徴量と照合用特徴量とを照合することにより、対象ユーザが正当ユーザであるか否かを判定（ユーザ認証）する。具体的には、照合部３０は、加速度特徴量と照合用加速度特徴量とを照合し、把持特徴量と照合用把持特徴量とを照合することによって、対象ユーザが正当ユーザであるか否かを判定する。

より具体的には、照合部３０は、第１加速度特徴量と照合用加速度特徴量とを照合し、第１把持特徴量と照合用把持特徴量とを照合することによって、対象ユーザが正当ユーザであるか否かを判定する。また、照合部３０は、第２加速度特徴量と照合用加速度特徴量とを照合し、第２把持特徴量と照合用把持特徴量とを照合することによって、対象ユーザが前記正当ユーザであるか否かを判定する。照合方法は限定されない。ここでは、動的時間伸縮法（Dynamic Time Warping：ＤＴＷ）を用いた例について説明する。なお、照合用特徴量として１組の照合用加速度特徴量｛Ａ（Ｔ_ａ）｝及び照合用把持特徴量｛Ｆ（Ｔ_ｐ）｝が照合用特徴量記憶部２９に記憶されている場合について説明する。

ＤＴＷは、長さの異なる２つのデータＸ＝［ｘ_１，ｘ_２，…，ｘ_ｎ］とデータＹ＝［ｙ_１，ｙ_２，…，ｙ_ｍ］とのスケールを考慮した距離Ｄ（Ｘ，Ｙ）を算出するアルゴリズムである。距離Ｄ（Ｘ，Ｙ）は、式（１１）〜式（１３）によって算出される。

照合部３０は、ＤＴＷを用いて、第１特徴量及び第２特徴量のそれぞれと照合用特徴量との最小距離を算出し、算出した最小距離を評価値とする。照合部３０は、評価値に基づいてユーザ認証を行う。以下、第１特徴量に基づくユーザ認証、及び第２特徴量に基づくユーザ認証をそれぞれ説明する。なお、照合部３０は、第１特徴量に基づくユーザ認証及び第２特徴量に基づくユーザ認証の両方を行ってもよいし、第１特徴量に基づくユーザ認証及び第２特徴量に基づくユーザ認証のうちのいずれか一方を行ってもよい。照合部３０は、第１特徴量に基づくユーザ認証及び第２特徴量に基づくユーザ認証の両方を行った場合、いずれかのユーザ認証が成功すれば、認証成功を示す認証情報を出力してもよい。

（第１特徴量に基づくユーザ認証）
照合部３０は、式（１４）に示されるように、第１加速度特徴量｛Ａ~ａ（ｔａ）｝と照合用加速度特徴量｛Ａ（Ｔ_ａ）｝とのＤＴＷにおける最小距離ｍｉｎＤを算出する。最小距離ｍｉｎＤは、第１加速度特徴量｛Ａ~ａ（ｔａ）｝と照合用加速度特徴量｛Ａ（Ｔ_ａ）｝との類似度を示す第１加速度評価値Ｃｒ_{Ａ~a（ｔａ）}（第１モーション評価値）であり、その値が小さいほど類似していることを意味する。関数Ｃｒ_{Ａ~a（ｔａ）}（Ｚ）は、変数Ｚをパスセットとして用いた場合の第１加速度特徴量｛Ａ~ａ（ｔａ）｝と照合用加速度特徴量｛Ａ（Ｔ_ａ）｝とのＤＴＷにおける距離（最小距離ｍｉｎＤ）を算出する関数である。

なお、第１パスセットＲ（Ａ~ａ（ｔａ））は、式（１５）に示されるように、第１加速度特徴量｛Ａ~ａ（ｔａ）｝と照合用加速度特徴量｛Ａ（Ｔ_ａ）｝との距離Ｄが最小距離ｍｉｎＤとなる場合のパスセットを表す。パスセットとは、要素数が異なる２つのベクトルの時系列パターンのマッチングを行った場合の要素間の対応関係を規定する。つまり、要素数が異なる２つのベクトルの要素数を同じにした新たな２つのベクトルを作成した場合に、元のベクトルの要素が新たなベクトルにおいて出現する要素番号を規定する。ここで、値ｎ_ａａは、第１加速度特徴量｛Ａ~ａ（ｔａ）｝の次数（ベクトルの要素数）を表し、値ｍ_ａａは、照合用加速度特徴量｛Ａ（Ｔ_ａ）｝の次数（ベクトルの要素数）を表す。

照合部３０は、式（１６）に示されるように、算出した最小距離ｍｉｎＤ（第１加速度評価値Ｃｒ_{Ａ~a（ｔａ）}）が閾値Ｔｈｒ_ＣｒＡ以下であるか否かを判定する。閾値Ｔｈｒ_ＣｒＡは、第１加速度特徴量｛Ａ~ａ（ｔａ）｝と照合用加速度特徴量｛Ａ（Ｔ_ａ）｝とが同じユーザの加速度特徴量であると判定可能な最大の類似度である。閾値Ｔｈｒ_ＣｒＡは、試行実験等によって最適な値に予め設定される。

照合部３０は、第１加速度評価値Ｃｒ_{Ａ~a（ｔａ）}が閾値Ｔｈｒ_ＣｒＡよりも大きいと判定した場合、対象ユーザが正当ユーザでないと判定し、認証不成功を示す認証情報を認証情報送信部３１に出力する。照合部３０は、第１加速度評価値Ｃｒ_{Ａ~a（ｔａ）}が閾値Ｔｈｒ_ＣｒＡ以下であると判定した場合、式（１７）に示されるように、最小距離ｍｉｎＤの算出に用いられた第１パスセットＲ（Ａ~ａ（ｔａ））を用いて、第１把持特徴量｛Ｆ~ａ（ｔａ）｝と照合用把持特徴量｛Ｆ（Ｔ_ｐ）｝との距離Ｄを算出する。距離Ｄは、第１把持特徴量｛Ｆ~ａ（ｔａ）｝と照合用把持特徴量｛Ｆ（Ｔ_ｐ）｝との類似度を示す第１把持評価値Ｃｒ_{Ｆ~a（ｔａ）}であり、その値が小さいほど類似していることを意味する。関数Ｃｒ_{Ｆ~a（ｔａ）}（Ｚ）は、変数Ｚをパスセットとして用いた場合の第１把持特徴量｛Ｆ~ａ（ｔａ）｝と照合用把持特徴量｛Ｆ（Ｔ_ｐ）｝とのＤＴＷにおける距離を算出する関数である。

照合部３０は、式（１８）に示されるように、算出した距離Ｄ（第１把持評価値Ｃｒ_{Ｆ~a（ｔａ）}）が閾値Ｔｈｒ_ＣｒＰ以下であるか否かを判定する。閾値Ｔｈｒ_ＣｒＰは、第１把持特徴量｛Ｆ~ａ（ｔａ）｝と照合用把持特徴量｛Ｆ（Ｔ_ｐ）｝とが同じユーザの把持特徴量であると判定可能な最大の類似度である。閾値Ｔｈｒ_ＣｒＰは、試行実験等によって最適な値に予め設定される。

照合部３０は、第１把持評価値Ｃｒ_{Ｆ~a（ｔａ）}が閾値Ｔｈｒ_ＣｒＰ以下であると判定した場合、対象ユーザが正当ユーザであると判定し、認証成功を示す認証情報を認証情報送信部３１に出力する。照合部３０は、第１把持評価値Ｃｒ_{Ｆ~a（ｔａ）}が閾値Ｔｈｒ_ＣｒＰよりも大きいと判定した場合、対象ユーザが正当ユーザでないと判定し、認証不成功を示す認証情報を認証情報送信部３１に出力する。

また、照合部３０は、式（１４）で算出された第１加速度評価値Ｃｒ_{Ａ~a（ｔａ）}及び式（１７）で算出された第１把持評価値Ｃｒ_{Ｆ~a（ｔａ）}を評価値として、認証情報及び第１特徴量とともに更新部３２に出力する。

このように、照合部３０は、第１加速度特徴量｛Ａ~ａ（ｔａ）｝と照合用加速度特徴量｛Ａ（Ｔ_ａ）｝との時系列パターンのマッチングにより、第１加速度特徴量｛Ａ~ａ（ｔａ）｝に含まれる各要素と、照合用加速度特徴量｛Ａ（Ｔ_ａ）｝に含まれる各要素との対応関係を規定する第１パスセットＲ（Ａ~ａ（ｔａ））を抽出する。そして、照合部３０は、第１パスセットＲ（Ａ~ａ（ｔａ））を用いて第１加速度特徴量｛Ａ~ａ（ｔａ）｝と照合用加速度特徴量｛Ａ（Ｔ_ａ）｝との類似度を示す第１加速度評価値Ｃｒ_{Ａ~a（ｔａ）}を算出するとともに、第１パスセットＲ（Ａ~ａ（ｔａ））を用いて第１把持特徴量｛Ｆ~ａ（ｔａ）｝と照合用把持特徴量｛Ｆ（Ｔ_ｐ）｝との類似度を示す第１把持評価値Ｃｒ_{Ｆ~a（ｔａ）}を算出する。そして、照合部３０は、第１加速度評価値Ｃｒ_{Ａ~a（ｔａ）}及び第１把持評価値Ｃｒ_{Ｆ~a（ｔａ）}に基づいて、対象ユーザが正当ユーザであるか否かを判定する。

（第２特徴量に基づくユーザ認証）
同様に、照合部３０は、式（１９）に示されるように、第２把持特徴量｛Ｆ~ｐ（ｔｐ）｝と照合用把持特徴量｛Ｆ（Ｔ_ｐ）｝とのＤＴＷにおける最小距離ｍｉｎＤを算出する。最小距離ｍｉｎＤは、第２把持特徴量｛Ｆ~ｐ（ｔｐ）｝と照合用把持特徴量｛Ｆ（Ｔ_ｐ）｝との類似度を示す第２把持評価値Ｃｒ_{Ｆ~ｐ（ｔｐ）}であり、その値が小さいほど類似していることを意味する。関数Ｃｒ_{Ｆ~ｐ（ｔｐ）}（Ｚ）は、変数Ｚをパスセットとして用いた場合の第２把持特徴量｛Ｆ~ｐ（ｔｐ）｝と照合用把持特徴量｛Ｆ（Ｔ_ｐ）｝とのＤＴＷにおける距離（最小距離ｍｉｎＤ）を算出する関数である。

なお、第２パスセットＲ（Ｆ~ｐ（ｔｐ））は、式（２０）に示されるように、第２把持特徴量｛Ｆ~ｐ（ｔｐ）｝と照合用把持特徴量｛Ｆ（Ｔ_ｐ）｝との距離Ｄが最小距離ｍｉｎＤとなる場合のパスセットを表す。ここで、値ｎ_ｐｐは、第２把持特徴量｛Ｆ~ｐ（ｔｐ）｝の次数（ベクトルの要素数）を表し、値ｍ_ｐｐは、照合用把持特徴量｛Ｆ（Ｔ_ｐ）｝の次数（ベクトルの要素数）を表す。

照合部３０は、式（２１）に示されるように、算出した最小距離ｍｉｎＤ（第２把持評価値Ｃｒ_{Ｆ~ｐ（ｔｐ）}）が閾値Ｔｈｒ_ＣｒＰ以下であるか否かを判定する。

照合部３０は、第２把持評価値Ｃｒ_{Ｆ~ｐ（ｔｐ）}が閾値Ｔｈｒ_ＣｒＰよりも大きいと判定した場合、対象ユーザが正当ユーザでないと判定し、認証不成功を示す認証情報を認証情報送信部３１に出力する。照合部３０は、第２把持評価値Ｃｒ_{Ｆ~ｐ（ｔｐ）}が閾値Ｔｈｒ_ＣｒＰ以下であると判定した場合、式（２２）に示されるように、最小距離ｍｉｎＤの算出に用いられた第２パスセットＲ（Ｆ~ｐ（ｔｐ））を用いて、第２加速度特徴量｛Ａ~ｐ（ｔｐ）｝と照合用加速度特徴量｛Ａ（Ｔ_ａ）｝との距離Ｄを算出する。距離Ｄは、第２加速度特徴量｛Ａ~ｐ（ｔｐ）｝と照合用加速度特徴量｛Ａ（Ｔ_ａ）｝との類似度を示す第２加速度評価値Ｃｒ_{Ａ~ｐ（ｔｐ）}（第２モーション評価値）であり、その値が小さいほど類似していることを意味する。関数Ｃｒ_{Ａ~ｐ（ｔｐ）}（Ｚ）は、変数Ｚをパスセットとして用いた場合の第２加速度特徴量｛Ａ~ｐ（ｔｐ）｝と照合用加速度特徴量｛Ａ（Ｔ_ａ）｝とのＤＴＷにおける距離を算出する関数である。

照合部３０は、式（２３）に示されるように、算出した距離Ｄ（第２加速度評価値Ｃｒ_{Ａ~ｐ（ｔｐ）}）が閾値Ｔｈｒ_ＣｒＡ以下であるか否かを判定する。

照合部３０は、第２加速度評価値Ｃｒ_{Ａ~ｐ（ｔｐ）}が閾値Ｔｈｒ_ＣｒＡ以下であると判定した場合、対象ユーザが正当ユーザであると判定し、認証成功を示す認証情報を認証情報送信部３１に出力する。照合部３０は、第２加速度評価値Ｃｒ_{Ａ~ｐ（ｔｐ）}が閾値Ｔｈｒ_ＣｒＡよりも大きいと判定した場合、対象ユーザが正当ユーザでないと判定し、認証不成功を示す認証情報を認証情報送信部３１に出力する。

また、照合部３０は、式（１９）で算出された第２把持評価値Ｃｒ_{Ｆ~ｐ（ｔｐ）}及び式（２２）で算出された第２加速度評価値Ｃｒ_{Ａ~ｐ（ｔｐ）}を評価値として、認証情報及び第２特徴量とともに更新部３２に出力する。

このように、照合部３０は、第２把持特徴量｛Ｆ~ｐ（ｔｐ）｝と照合用把持特徴量｛Ｆ（Ｔ_ｐ）｝との時系列パターンのマッチングにより、第２把持特徴量｛Ｆ~ｐ（ｔｐ）｝に含まれる各要素と、照合用把持特徴量｛Ｆ（Ｔ_ｐ）｝に含まれる各要素との対応関係を規定する第２パスセットＲ（Ｆ~ｐ（ｔｐ））を抽出する。そして、照合部３０は、第２パスセットＲ（Ｆ~ｐ（ｔｐ））を用いて第２把持特徴量｛Ｆ~ｐ（ｔｐ）｝と照合用把持特徴量｛Ｆ（Ｔ_ｐ）｝との類似度を示す第２把持評価値Ｃｒ_{Ｆ~ｐ（ｔｐ）}を算出するとともに、第２パスセットＲ（Ｆ~ｐ（ｔｐ））を用いて第２加速度特徴量｛Ａ~ｐ（ｔｐ）｝と照合用加速度特徴量｛Ａ（Ｔ_ａ）｝との類似度を示す第２加速度評価値Ｃｒ_{Ａ~ｐ（ｔｐ）}を算出する。そして、照合部３０は、第２加速度評価値Ｃｒ_{Ａ~ｐ（ｔｐ）}及び第２把持評価値Ｃｒ_{Ｆ~ｐ（ｔｐ）}に基づいて、対象ユーザが正当ユーザであるか否かを判定する。

認証情報送信部３１は、照合部３０によって出力された認証情報を端末装置１０に送信する認証情報送信手段として機能する。認証情報送信部３１は、センサデータの送信元である端末装置１０に、認証情報を送信する。

更新部３２は、照合用特徴量記憶部２９に記憶されている照合用特徴量を更新する更新手段として機能する。更新部３２は、例えば、照合部３０によって、対象ユーザが正当ユーザであると判定された場合に、加速度特徴量を用いて照合用加速度特徴量を更新し、把持特徴量を用いて照合用把持特徴量を更新する。具体的には、更新部３２は、照合部３０から受け取った認証情報が認証成功を示す場合、当該認証情報とともに受け取った特徴量を照合用特徴量として照合用特徴量記憶部２９に追加登録する。このとき、更新部３２は、特徴量とともに評価値を登録する。

次に、図６を参照して、認証システム１及び認証装置２０における認証方法の処理を説明する。図６は、認証システム１における認証方法の一連の処理を示すシーケンス図である。この一連の処理は、端末装置１０において一定の周期（サンプリング周期）で開始される。

まず、検出部１１は、加速度データ｛Ａ（ｔ）｝及び把持データ｛Ｐ（ｔ）｝を検出し、検出した加速度データ｛Ａ（ｔ）｝及び把持データ｛Ｐ（ｔ）｝をセンサデータ送信部１２に出力する（ステップＳ１１）。そして、センサデータ送信部１２は、加速度データ｛Ａ（ｔ）｝及び把持データ｛Ｐ（ｔ）｝を認証装置２０に送信する（ステップＳ１２）。

加速度データ｛Ａ（ｔ）｝及び把持データ｛Ｐ（ｔ）｝が端末装置１０から送信されると、センサデータ取得部２１は、加速度データ｛Ａ（ｔ）｝及び把持データ｛Ｐ（ｔ）｝を取得し、取得した加速度データ｛Ａ（ｔ）｝及び把持データ｛Ｐ（ｔ）｝をノイズ除去部２２に出力する（ステップＳ２１）。そして、ノイズ除去部２２は、加速度データ｛Ａ（ｔ）｝及び把持データ｛Ｐ（ｔ）｝のノイズを除去し、ノイズが除去された加速度データ｛Ａ~（ｔ）｝及びノイズが除去された把持データ｛Ｐ~（ｔ）｝を取得する（ステップＳ２２）。そして、ノイズ除去部２２は、加速度データ｛Ａ~（ｔ）｝を合成加速度データ算出部２３に出力し、把持データ｛Ｐ~（ｔ）｝を把持変動データ算出部２４に出力する。

続いて、合成加速度データ算出部２３は、加速度データ｛Ａ~（ｔ）｝に基づいて、合成加速度データＡ~（ｔ）を算出する（ステップＳ２３）。そして、合成加速度データ算出部２３は、算出した合成加速度データＡ~（ｔ）を合成加速度データ記憶部２５に出力して格納する（ステップＳ２４）。

続いて、把持変動データ算出部２４は、把持データ｛Ｐ~（ｔ）｝に基づいて、把持変動データ｛Ｆ~（ｔ）｝を算出する（ステップＳ２５）。そして、把持変動データ算出部２４は、算出した把持変動データ｛Ｆ~（ｔ）｝を把持変動データ記憶部２６に出力して格納する（ステップＳ２６）。

続いて、時間区間抽出部２７は、ユーザが端末装置１０の取り出し動作を行っている時間区間を抽出する。具体的には、時間区間抽出部２７は、合成加速度データ記憶部２５に記憶されている合成加速度データＡ~（ｔ）に基づいて、時間区間ｔａを抽出し、把持変動データ記憶部２６に記憶されている把持変動データ｛Ｆ~（ｔ）｝に基づいて、時間区間ｔｐを抽出する（ステップＳ２７）。そして、時間区間抽出部２７は、抽出した時間区間ｔａ及び時間区間ｔｐを特徴量抽出部２８に出力する。

続いて、特徴量抽出部２８は、ユーザが端末装置１０の取り出し動作を行っている際の特徴量を抽出する（ステップＳ２８）。具体的には、特徴量抽出部２８は、合成加速度データ記憶部２５に記憶されている合成加速度データＡ~（ｔ）のうち、時刻ｔが時間区間ｔａの範囲内にある合成加速度データＡ~（ｔ）を第１加速度特徴量｛Ａ~ａ（ｔａ）｝として抽出する。また、特徴量抽出部２８は、把持変動データ記憶部２６に記憶されている把持変動データ｛Ｆ~（ｔ）｝のうち、時刻ｔが時間区間ｔａの範囲内にある把持変動データ｛Ｆ~（ｔ）｝を第１把持特徴量｛Ｆ~ａ（ｔａ）｝として抽出する。そして、特徴量抽出部２８は、抽出した第１加速度特徴量｛Ａ~ａ（ｔａ）｝及び第１把持特徴量｛Ｆ~ａ（ｔａ）｝を第１特徴量として照合部３０に出力する。

また、特徴量抽出部２８は、合成加速度データ記憶部２５に記憶されている合成加速度データＡ~（ｔ）のうち、時刻ｔが時間区間ｔｐの範囲内にある合成加速度データＡ~（ｔ）を第２加速度特徴量｛Ａ~ｐ（ｔｐ）｝として抽出する。また、特徴量抽出部２８は、把持変動データ記憶部２６に記憶されている把持変動データ｛Ｆ~（ｔ）｝のうち、時刻ｔが時間区間ｔｐの範囲内にある把持変動データ｛Ｆ~（ｔ）｝を第２把持特徴量｛Ｆ~ｐ（ｔｐ）｝として抽出する。そして、特徴量抽出部２８は、抽出した第２加速度特徴量｛Ａ~ｐ（ｔｐ）｝及び第２把持特徴量｛Ｆ~ｐ（ｔｐ）｝を第２特徴量として照合部３０に出力する。

続いて、照合部３０は、特徴量抽出部２８によって抽出された特徴量と、照合用特徴量記憶部２９に記憶されている照合用特徴量と、に基づいて、ユーザ認証を行う（ステップＳ２９）。具体的には、照合部３０は、特徴量と照合用特徴量とを照合することにより、対象ユーザが正当ユーザであるか否かを判定する。例えば、照合部３０は、ＤＴＷを用いて、第１特徴量及び第２特徴量のそれぞれと照合用特徴量との距離を算出し、算出した距離に基づいてユーザ認証を行う。そして、照合部３０は、対象ユーザが正当ユーザであると判定した場合には、認証成功を示す認証情報を認証情報送信部３１に出力するとともに、認証情報及び特徴量を更新部３２に出力する。また、照合部３０は、対象ユーザが正当ユーザでないと判定した場合には、認証不成功を示す認証情報を認証情報送信部３１に出力するとともに、認証情報及び特徴量を更新部３２に出力する。

続いて、認証情報送信部３１は、ステップＳ１２において加速度データ｛Ａ（ｔ）｝及び把持データ｛Ｐ（ｔ）｝を送信した端末装置１０に、認証情報を送信する（ステップＳ３０）。そして、更新部３２は、照合用特徴量記憶部２９に記憶されている照合用特徴量を更新する（ステップＳ３１）。例えば、更新部３２は、照合部３０から受け取った認証情報が認証成功を示す場合、当該認証情報とともに受け取った特徴量を照合用特徴量として照合用特徴量記憶部２９に追加登録する。

認証情報が認証装置２０から送信されると、認証情報受信部１３は認証情報を受信し、受信した認証情報を実行部１４に出力する（ステップＳ１３）。続いて、実行部１４は、認証情報に応じて所定の処理を実行する（ステップＳ１４）。例えば、認証情報が認証成功を示す場合、実行部１４は、パスワード等の入力を受け付けることなく、端末装置１０のスクリーンロックを解除する。また、認証情報が認証不成功を示す場合、実行部１４は、パスワードの入力を受け付けるための画面を端末装置１０のディスプレイに表示させる。そして、認証システム１における認証方法の一連の処理が終了する。

なお、ステップＳ２３及びステップＳ２４は、ステップＳ２５及びステップＳ２６の後に行われてもよく、ステップＳ２５及びステップＳ２６と並行して行われてもよい。また、認証装置２０の各処理（ステップＳ２１〜Ｓ３１）は、端末装置１０がスクリーンロック状態である場合に行われる。

以上説明した認証装置２０では、端末装置１０において時系列に検出された複数の加速度データ｛Ａ（ｔ）｝に基づいて、対象ユーザによって取り出し動作が行われた時間区間ｔａが抽出される。そして、時間区間ｔａに含まれる合成加速度データＡ~（ｔ）である第１加速度特徴量｛Ａ~ａ（ｔａ）｝及び時間区間ｔａに含まれる把持変動データ｛Ｆ~（ｔ）｝である第１把持特徴量｛Ｆ~ａ（ｔａ）｝が抽出される。そして、第１加速度特徴量｛Ａ~ａ（ｔａ）｝と照合用加速度特徴量｛Ａ（Ｔ_ａ）｝とを照合し、第１把持特徴量｛Ｆ~ａ（ｔａ）｝と照合用把持特徴量｛Ｆ（Ｔ_ｐ）｝とを照合することによって、対象ユーザが正当ユーザであるか否かが判定される。

第１加速度特徴量｛Ａ~ａ（ｔａ）｝は、対象ユーザによって取り出し動作が行われた時間区間ｔａに含まれる合成加速度データＡ~（ｔ）であるから、対象ユーザが取り出し動作を行った際の対象ユーザの動きの変化を示している。同様に、第１把持特徴量｛Ｆ~ａ（ｔａ）｝は、対象ユーザによって取り出し動作が行われた時間区間ｔａに含まれる把持変動データ｛Ｆ~（ｔ）｝であるから、対象ユーザが取り出し動作を行った際の対象ユーザによる端末装置１０の把持状態の変化を示している。端末装置１０の取り出し動作において、ユーザの動きの変化及びユーザによる端末装置１０の把持状態の変化は、ユーザごとに異なり、ユーザ固有の行動的な特徴といえる。また、端末装置１０の取り出し動作は、ユーザが端末装置１０を使用する際に行う自然な動作である。したがって、この端末装置１０の取り出し動作における、ユーザの動きの変化及びユーザによる端末装置１０の把持状態の変化を用いて、ユーザ認証を行うことにより、ユーザが認証のための特別な動作を行うことなく、ユーザの認証を行うことが可能となる。例えば、対象ユーザが正当ユーザである場合、対象ユーザが端末装置１０を取り出すまでの間に認証が行われ、スクリーンロックが解除される。

また、例えば、ユーザが端末装置１０を素早く取り出した場合には、取り出し動作を行っている期間と取り出し動作を行っていない期間とにおける加速度データの変化の方が、把持データの変化よりも大きくなることがある。このため、加速度データに基づいて時間区間ｔａを抽出することにより、取り出し動作が行われた時間区間の抽出精度を向上することができる。その結果、ユーザ認証の精度の向上が可能となる。

さらに、時間区間ｔａの長さと照合用加速度特徴量｛Ａ（Ｔ_ａ）｝の時間区間Ｔ_ａの長さとが異なっている場合がある。このため、第１加速度特徴量｛Ａ~ａ（ｔａ）｝と照合用加速度特徴量｛Ａ（Ｔ_ａ）｝との時系列パターンのマッチングにより抽出された第１パスセットＲ（Ａ~ａ（ｔａ））を用いることにより、時間区間ｔａの長さと時間区間Ｔ_ａの長さとを合わせて第１加速度評価値Ｃｒ_{Ａ~a（ｔａ）}を算出することができ、第１加速度評価値Ｃｒ_{Ａ~a（ｔａ）}の算出精度を向上することができる。また、ユーザが端末装置１０を素早く取り出した場合のように、時間区間ｔｐよりも時間区間ｔａの方が、端末装置１０の取り出し動作を行っている実際の時間区間に近い場合には、第１パスセットＲ（Ａ~ａ（ｔａ））を用いることにより、第１把持評価値Ｃｒ_{Ｆ~a（ｔａ）}の算出精度を向上することができる。その結果、ユーザ認証の精度のさらなる向上が可能となる。

同様に、認証装置２０では、端末装置１０において時系列に検出された複数の把持データ｛Ｐ（ｔ）｝に基づいて、対象ユーザによって取り出し動作が行われた時間区間ｔｐが抽出される。そして、時間区間ｔｐに含まれる合成加速度データＡ~（ｔ）である第２加速度特徴量｛Ａ~ｐ（ｔｐ）｝及び時間区間ｔｐに含まれる把持変動データ｛Ｆ~（ｔ）｝である第２把持特徴量｛Ｆ~ｐ（ｔｐ）｝が抽出される。そして、第２加速度特徴量｛Ａ~ｐ（ｔｐ）｝と照合用加速度特徴量｛Ａ（Ｔ_ａ）｝とを照合し、第２把持特徴量｛Ｆ~ｐ（ｔｐ）｝と照合用把持特徴量｛Ｆ（Ｔ_ｐ）｝とを照合することによって、対象ユーザが正当ユーザであるか否かが判定される。

第２加速度特徴量｛Ａ~ｐ（ｔｐ）｝は、対象ユーザによって取り出し動作が行われた時間区間ｔｐに含まれる合成加速度データＡ~（ｔ）であるから、対象ユーザが取り出し動作を行った際の対象ユーザの動きの変化を示している。同様に、第２把持特徴量｛Ｆ~ｐ（ｔｐ）｝は、対象ユーザによって取り出し動作が行われた時間区間ｔｐに含まれる把持変動データ｛Ｆ~（ｔ）｝であるから、対象ユーザが取り出し動作を行った際の対象ユーザによる端末装置１０の把持状態の変化を示している。したがって、端末装置１０の取り出し動作における、ユーザの動きの変化及びユーザによる端末装置１０の把持状態の変化を用いて、ユーザ認証を行うことにより、ユーザが認証のための特別な動作を行うことなく、ユーザの認証を行うことが可能となる。

また、例えば、ユーザが端末装置１０をゆっくり取り出した場合には、取り出し動作を行っている期間と取り出し動作を行っていない期間とにおける把持データの変化の方が、加速度データの変化よりも大きくなることがある。このため、把持データに基づいて時間区間ｔｐを抽出することにより、取り出し動作が行われた時間区間の抽出精度を向上することができる。その結果、ユーザ認証の精度のさらなる向上が可能となる。

さらに、時間区間ｔｐの長さと照合用把持特徴量｛Ｆ（Ｔ_ｐ）｝の時間区間Ｔ_ｐの長さとが異なっている場合がある。このため、第２把持特徴量｛Ｆ~ｐ（ｔｐ）｝と照合用把持特徴量｛Ｆ（Ｔ_ｐ）｝との時系列パターンのマッチングにより抽出された第２パスセットＲ（Ｆ~ｐ（ｔｐ））を用いることにより、時間区間ｔｐの長さと時間区間Ｔ_ｐの長さとを合わせて第２把持評価値Ｃｒ_{Ｆ~ｐ（ｔｐ）}を算出することができ、第２把持評価値Ｃｒ_{Ｆ~ｐ（ｔｐ）}の算出精度を向上することができる。また、ユーザが端末装置１０をゆっくり取り出した場合のように、時間区間ｔａよりも時間区間ｔｐの方が、端末装置１０の取り出し動作を行っている実際の時間区間に近い場合には、第２パスセットＲ（Ｆ~ｐ（ｔｐ））を用いることにより、第２加速度評価値Ｃｒ_{Ａ~ｐ（ｔｐ）}の算出精度を向上することができる。その結果、ユーザ認証の精度のさらなる向上が可能となる。このように、ユーザの取り出し動作の態様に応じて、モーションに関する情報及び把持に関する情報のうち、取り出し動作の識別に有効な情報が異なる。上述のように、加速度特徴量と把持特徴量とを相補的に用いることにより、ユーザ認証の精度のさらなる向上が可能となる。

また、対象ユーザが正当ユーザであると判定された際に用いられた第１加速度特徴量｛Ａ~ａ（ｔａ）｝及び第１把持特徴量｛Ｆ~ａ（ｔａ）｝、並びに第２加速度特徴量｛Ａ~ｐ（ｔｐ）｝及び第２把持特徴量｛Ｆ~ｐ（ｔｐ）｝は、正当ユーザが取り出し動作を行った際の合成加速度データ及び把持変動データとみなし得る。このため、第１加速度特徴量｛Ａ~ａ（ｔａ）｝及び第２加速度特徴量｛Ａ~ｐ（ｔｐ）｝を用いて照合用加速度特徴量｛Ａ（Ｔ_ａ）｝を更新し、第１把持特徴量｛Ｆ~ａ（ｔａ）｝及び第２把持特徴量｛Ｆ~ｐ（ｔｐ）｝を用いて照合用把持特徴量｛Ｆ（Ｔ_ｐ）｝を更新することにより、照合用加速度特徴量｛Ａ（Ｔ_ａ）｝及び照合用把持特徴量｛Ｆ（Ｔ_ｐ）｝の精度を向上することができる。その結果、ユーザ認証の精度のさらなる向上が可能となる。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されない。例えば、実行部１４は、認証装置２０から受信した認証情報に基づいて、スクリーンロックの解除等を行うことに限られず、認証情報に応じたコマンドを入力してもよい。

時間区間抽出部２７は、時間区間ｔａ及び時間区間ｔｐの両方を抽出してもよいし、時間区間ｔａ及び時間区間ｔｐのうちのいずれか一方を抽出してもよい。時間区間抽出部２７は、合成加速度データＡ~（ｔ）に限られず、ユーザの動きを示す他のモーションデータに基づいて、時間区間ｔａを抽出してもよい。時間区間抽出部２７は、把持変動データ｛Ｆ~（ｔ）｝に限られず、ユーザによる端末装置１０の把持状態を示す他の把持データに基づいて、時間区間ｔｐを抽出してもよい。同様に、特徴量抽出部２８は、合成加速度データＡ~（ｔ）に限られず、ユーザの動きを示す他のモーションデータに基づいて、モーション特徴量を抽出してもよい。特徴量抽出部２８は、把持変動データ｛Ｆ~（ｔ）｝に限られず、ユーザによる端末装置１０の把持状態を示す他の把持データに基づいて、把持特徴量を抽出してもよい。

複数の照合用特徴量の組が照合用特徴量記憶部２９に記憶されている場合、照合部３０は、特徴量抽出部２８によって抽出された特徴量と、照合用特徴量記憶部２９に記憶されているいずれかの照合用特徴量と、を照合した結果、対象ユーザが正当ユーザであると判定した場合に、認証成功を示す認証情報を出力してもよい。また、照合部３０は、特徴量抽出部２８によって抽出された特徴量と、照合用特徴量記憶部２９に記憶されているすべての照合用特徴量と、を照合した結果、対象ユーザが正当ユーザでないと判定した場合に、認証不成功を示す認証情報を出力してもよい。

照合部３０は、照合用特徴量の評価値が小さいほど、照合用特徴量に高い信頼度を付与し、認証結果の重み付けを行ってもよい。

正当ユーザが端末装置１０を取り出したにも関わらず、認証装置２０において認証不成功となる場合がある。このような場合、端末装置１０では、例えば、パスワードの入力を受け付けるための画面がディスプレイに表示され、ユーザはパスワードを入力してスクリーンロックを解除する。このとき、認証不成功の認証情報を認証装置２０から受信した後に、端末装置１０において対象ユーザが正当ユーザであると判定されたことを示す認証情報を、端末装置１０から認証装置２０に送信してもよい。このような場合、ユーザ認証に用いられた加速度特徴量は、正当ユーザが端末装置１０の取り出し動作を行った際の合成加速度データとみなすことができ、ユーザ認証に用いられた把持特徴量は、正当ユーザが端末装置１０の取り出し動作を行った際の把持変動データとみなすことができる。

このため、更新部３２は、照合部３０によって対象ユーザが正当ユーザでないと判定された場合でも、ユーザ認証に用いられた加速度特徴量を用いて照合用加速度特徴量を更新し、ユーザ認証に用いられた把持特徴量を用いて照合用把持特徴量を更新してもよい。つまり、更新部３２は、照合部３０によって、対象ユーザが正当ユーザでないと判定され、かつ、端末装置１０において対象ユーザが正当ユーザであると判定された場合に、ユーザ認証に用いられた加速度特徴量を用いて照合用加速度特徴量を更新し、ユーザ認証に用いられた把持特徴量を用いて照合用把持特徴量を更新してもよい。

具体的には、更新部３２は、照合部３０から受け取った認証情報が認証不成功を示す場合、さらに、端末装置１０から対象ユーザが正当ユーザであると判定されたことを示す認証情報を受信したことに応じて、照合部３０から受け取った特徴量を照合用特徴量として照合用特徴量記憶部２９に追加登録する。これにより、照合用加速度特徴量及び照合用把持特徴量の精度をさらに向上することができる。その結果、ユーザ認証の精度のさらなる向上が可能となる。

１…認証システム、１０…端末装置、２０…認証装置、２１…センサデータ取得部（取得手段）、２７…時間区間抽出部（時間区間抽出手段）、２８…特徴量抽出部（特徴量抽出手段）、２９…照合用特徴量記憶部（照合用特徴量記憶手段）、３０…照合部（照合手段）、３２…更新部（更新手段）。

Claims (11)

1. 端末装置において時系列に検出されたユーザの動きを示す複数のモーションデータ、及び前記端末装置において時系列に検出されたユーザによる前記端末装置の把持状態を示す複数の把持データに基づいて、前記端末装置の取り出し動作を行ったユーザである対象ユーザを認証する認証装置であって、
   前記複数のモーションデータ及び前記複数の把持データを取得する取得手段と、
   前記複数のモーションデータ及び前記複数の把持データの少なくともいずれかに基づいて、前記取り出し動作が行われた時間区間を抽出する時間区間抽出手段と、
   前記複数のモーションデータのうち前記時間区間に含まれるモーションデータであるモーション特徴量、及び前記複数の把持データのうち前記時間区間に含まれる把持データである把持特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
   前記端末装置の使用権限を有する正当ユーザが取り出し動作を行った際のモーションデータである照合用モーション特徴量、及び前記正当ユーザが取り出し動作を行った際の把持データである照合用把持特徴量を記憶する照合用特徴量記憶手段と、
   前記モーション特徴量と前記照合用モーション特徴量とを照合し、前記把持特徴量と前記照合用把持特徴量とを照合することによって、前記対象ユーザが前記正当ユーザであるか否かを判定する照合手段と、
   前記照合用特徴量記憶手段に記憶されている前記照合用モーション特徴量及び前記照合用把持特徴量を更新する更新手段と、
   を備え、
   前記更新手段は、前記照合手段によって、前記対象ユーザが前記正当ユーザであると判定された場合に、前記モーション特徴量を用いて前記照合用モーション特徴量を更新し、前記把持特徴量を用いて前記照合用把持特徴量を更新し、
   前記更新手段は、前記照合手段によって、前記対象ユーザが前記正当ユーザでないと判定され、かつ、前記端末装置において前記対象ユーザが前記正当ユーザであると判定された場合に、前記モーション特徴量を用いて前記照合用モーション特徴量を更新し、前記把持特徴量を用いて前記照合用把持特徴量を更新する、認証装置。
2. 前記時間区間抽出手段は、前記複数のモーションデータに基づいて、前記取り出し動作が行われた第１時間区間を抽出し、
   前記特徴量抽出手段は、前記複数のモーションデータのうち前記第１時間区間に含まれるモーションデータである第１モーション特徴量、及び前記複数の把持データのうち前記第１時間区間に含まれる把持データである第１把持特徴量を抽出し、
   前記照合手段は、前記第１モーション特徴量と前記照合用モーション特徴量とを照合し、前記第１把持特徴量と前記照合用把持特徴量とを照合することによって、前記対象ユーザが前記正当ユーザであるか否かを判定する、請求項１に記載の認証装置。
3. 端末装置において時系列に検出されたユーザの動きを示す複数のモーションデータ、及び前記端末装置において時系列に検出されたユーザによる前記端末装置の把持状態を示す複数の把持データに基づいて、前記端末装置の取り出し動作を行ったユーザである対象ユーザを認証する認証装置であって、
   前記複数のモーションデータ及び前記複数の把持データを取得する取得手段と、
   前記複数のモーションデータ及び前記複数の把持データの少なくともいずれかに基づいて、前記取り出し動作が行われた時間区間を抽出する時間区間抽出手段と、
   前記複数のモーションデータのうち前記時間区間に含まれるモーションデータであるモーション特徴量、及び前記複数の把持データのうち前記時間区間に含まれる把持データである把持特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
   前記端末装置の使用権限を有する正当ユーザが取り出し動作を行った際のモーションデータである照合用モーション特徴量、及び前記正当ユーザが取り出し動作を行った際の把持データである照合用把持特徴量を記憶する照合用特徴量記憶手段と、
   前記モーション特徴量と前記照合用モーション特徴量とを照合し、前記把持特徴量と前記照合用把持特徴量とを照合することによって、前記対象ユーザが前記正当ユーザであるか否かを判定する照合手段と、
   を備え、
   前記時間区間抽出手段は、前記複数のモーションデータに基づいて、前記取り出し動作が行われた第１時間区間を抽出し、
   前記特徴量抽出手段は、前記複数のモーションデータのうち前記第１時間区間に含まれるモーションデータである第１モーション特徴量、及び前記複数の把持データのうち前記第１時間区間に含まれる把持データである第１把持特徴量を抽出し、
   前記照合手段は、前記第１モーション特徴量と前記照合用モーション特徴量とを照合し、前記第１把持特徴量と前記照合用把持特徴量とを照合することによって、前記対象ユーザが前記正当ユーザであるか否かを判定し、
   前記照合手段は、
   前記第１モーション特徴量と前記照合用モーション特徴量との時系列パターンのマッチングにより、前記第１モーション特徴量に含まれる各要素と、前記照合用モーション特徴量に含まれる各要素との対応関係を規定する第１パスセットを抽出し、
   前記第１パスセットを用いて前記第１モーション特徴量と前記照合用モーション特徴量との類似度を示す第１モーション評価値を算出するとともに、前記第１パスセットを用いて前記第１把持特徴量と前記照合用把持特徴量との類似度を示す第１把持評価値を算出し、
   前記第１モーション評価値及び前記第１把持評価値に基づいて、前記対象ユーザが前記正当ユーザであるか否かを判定する、認証装置。
4. 前記照合用特徴量記憶手段に記憶されている前記照合用モーション特徴量及び前記照合用把持特徴量を更新する更新手段をさらに備え、
   前記更新手段は、前記照合手段によって、前記対象ユーザが前記正当ユーザであると判定された場合に、前記モーション特徴量を用いて前記照合用モーション特徴量を更新し、前記把持特徴量を用いて前記照合用把持特徴量を更新する、請求項３に記載の認証装置。
5. 前記更新手段は、前記照合手段によって、前記対象ユーザが前記正当ユーザでないと判定され、かつ、前記端末装置において前記対象ユーザが前記正当ユーザであると判定された場合に、前記モーション特徴量を用いて前記照合用モーション特徴量を更新し、前記把持特徴量を用いて前記照合用把持特徴量を更新する、請求項４に記載の認証装置。
6. 端末装置において時系列に検出されたユーザの動きを示す複数のモーションデータ、及び前記端末装置において時系列に検出されたユーザによる前記端末装置の把持状態を示す複数の把持データに基づいて、前記端末装置の取り出し動作を行ったユーザである対象ユーザを認証する認証装置であって、
   前記複数のモーションデータ及び前記複数の把持データを取得する取得手段と、
   前記複数のモーションデータ及び前記複数の把持データの少なくともいずれかに基づいて、前記取り出し動作が行われた時間区間を抽出する時間区間抽出手段と、
   前記複数のモーションデータのうち前記時間区間に含まれるモーションデータであるモーション特徴量、及び前記複数の把持データのうち前記時間区間に含まれる把持データである把持特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
   前記端末装置の使用権限を有する正当ユーザが取り出し動作を行った際のモーションデータである照合用モーション特徴量、及び前記正当ユーザが取り出し動作を行った際の把持データである照合用把持特徴量を記憶する照合用特徴量記憶手段と、
   前記モーション特徴量と前記照合用モーション特徴量とを照合し、前記把持特徴量と前記照合用把持特徴量とを照合することによって、前記対象ユーザが前記正当ユーザであるか否かを判定する照合手段と、
   を備え、
   前記時間区間抽出手段は、前記複数の把持データに基づいて、前記取り出し動作が行われた第２時間区間を抽出し、
   前記特徴量抽出手段は、前記複数のモーションデータのうち前記第２時間区間に含まれるモーションデータである第２モーション特徴量、及び前記複数の把持データのうち前記第２時間区間に含まれる把持データである第２把持特徴量を抽出し、
   前記照合手段は、前記第２モーション特徴量と前記照合用モーション特徴量とを照合し、前記第２把持特徴量と前記照合用把持特徴量とを照合することによって、前記対象ユーザが前記正当ユーザであるか否かを判定する、認証装置。
7. 前記照合用特徴量記憶手段に記憶されている前記照合用モーション特徴量及び前記照合用把持特徴量を更新する更新手段をさらに備え、
   前記更新手段は、前記照合手段によって、前記対象ユーザが前記正当ユーザであると判定された場合に、前記モーション特徴量を用いて前記照合用モーション特徴量を更新し、前記把持特徴量を用いて前記照合用把持特徴量を更新する、請求項６に記載の認証装置。
8. 前記更新手段は、前記照合手段によって、前記対象ユーザが前記正当ユーザでないと判定され、かつ、前記端末装置において前記対象ユーザが前記正当ユーザであると判定された場合に、前記モーション特徴量を用いて前記照合用モーション特徴量を更新し、前記把持特徴量を用いて前記照合用把持特徴量を更新する、請求項７に記載の認証装置。
9. 前記時間区間抽出手段は、前記複数のモーションデータに基づいて、前記取り出し動作が行われた第１時間区間を抽出し、
   前記特徴量抽出手段は、前記複数のモーションデータのうち前記第１時間区間に含まれるモーションデータである第１モーション特徴量、及び前記複数の把持データのうち前記第１時間区間に含まれる把持データである第１把持特徴量を抽出し、
   前記照合手段は、前記第１モーション特徴量と前記照合用モーション特徴量とを照合し、前記第１把持特徴量と前記照合用把持特徴量とを照合することによって、前記対象ユーザが前記正当ユーザであるか否かを判定する、請求項６〜請求項８のいずれか一項に記載の認証装置。
10. 前記照合手段は、
    前記第１モーション特徴量と前記照合用モーション特徴量との時系列パターンのマッチングにより、前記第１モーション特徴量に含まれる各要素と、前記照合用モーション特徴量に含まれる各要素との対応関係を規定する第１パスセットを抽出し、
    前記第１パスセットを用いて前記第１モーション特徴量と前記照合用モーション特徴量との類似度を示す第１モーション評価値を算出するとともに、前記第１パスセットを用いて前記第１把持特徴量と前記照合用把持特徴量との類似度を示す第１把持評価値を算出し、
    前記第１モーション評価値及び前記第１把持評価値に基づいて、前記対象ユーザが前記正当ユーザであるか否かを判定する、請求項９に記載の認証装置。
11. 前記照合手段は、
    前記第２把持特徴量と前記照合用把持特徴量との時系列パターンのマッチングにより、前記第２把持特徴量に含まれる各要素と、前記照合用把持特徴量に含まれる各要素との対応関係を規定する第２パスセットを抽出し、
    前記第２パスセットを用いて前記第２モーション特徴量と前記照合用モーション特徴量との類似度を示す第２モーション評価値を算出するとともに、前記第２パスセットを用いて前記第２把持特徴量と前記照合用把持特徴量との類似度を示す第２把持評価値を算出し、
    前記第２モーション評価値及び前記第２把持評価値に基づいて、前記対象ユーザが前記正当ユーザであるか否かを判定する、請求項６〜請求項１０のいずれか一項に記載の認証装置。

Images