JPH02263275A - 手書き文字の登録パターン作成方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は手書き文字の登録パターン作成方式、特にＤＰ
マツチングを用いて複数回の走り書き文字あるい、は署
名パターンからパターン補正を行い、このように補正さ
れたパターンにより、唯一の仮想的な本人の特徴をもっ
たパターンを作成して登録パターンとする登録パターン
作成方式及びその更新方式に関するものである。

［従来の技術］ 筆者の自由な書体と速度で筆記される手書き文字をオン
ラインにて認識することが近年において各種の産業分野
において広く要望されてきた。

このような手書き文字は、一般の走り書き文字をワード
プロセッサのごとき日本語情報処理システムに漢字入力
として入力する際に必要とされ、ワードプロセッサの簡
便な入力方式として注目される。

周知のごとく、通常のワードプロセッサはキーボード入
力に依存するが、この方式では、特別な訓練を必要とし
、またかな漢字変換のための文章の中断などを必要とす
ることから一般の筆者には適さないという問題があった
。

従って、使用頻度の高い一般の利用や伝票処理などにお
いてはオンラインの手書き文字認識が不可欠となる。

手書き文字の他の好適な使用例としては、署名があり、
特に近年においては西欧ばかりでなく我が国においても
署名によって個人の確認を行う場合が増え、偽署名の排
除のために署名認識が極めて重要となっている。

従って、このような署名の真偽を正確に判定することが
必要であり、従来の目視による判定のみでなく、署名を
電気的な信号としてパターン認識し、これを予め記憶さ
れている登録パターンと比較して電気的に署名真偽の判
定を可能としている。

従って、このようなパターン認識による真偽判定によれ
ば、署名による本人確認の正確性を著しく向上させ、そ
の利用範囲を拡大するために資するところが大きい。

このような署名照合は、従来において、特開昭６２−２
８７３８７号において手書き文字のオンライン認識の一
部として公知であり、この従来方法によれば、ＤＰマツ
チングを用いて登録パターンと署名式カバターンとの歪
関数が求められ、更に登ねパターン及び署名式カバター
ンとして座標情報ばかりでなく、筆圧情報を用いる方法
が開示されている。

従って、この従来方法によれば、認識精度の高い署名照
合が可能となる。

〔発明が解決しようとする課題〕

以上のように、従来においても、署名照合において、座
標情報ばかりでなく筆圧情報を時系列情報として取り込
み、ＤＰマツチングによる時間正規化を施し、相違度を
求める方法においても相当認識率の高い認識作用が得ら
れていたが、署名照合する基準となる登録パターン（標
準パターン）が正しく作成されなければ認識率が当然低
下してしまうという問題がある。

従来においては、個人の変動による認識率の低下を防止
する方法として、１つの文字あるいは１つの署名の登録
パターンを複数個登録しておき、認識時にそ・れら複数
登録パターンとの相違度を求め、入力パターンともっと
も近い登録パターンの相違度をその登録パターンとの相
違・度とする方法が取られていた。この方法での問題は
多数個のパターンとの相違度を算出せねばならず認識時
間が長くなることである。

これに対し、複数の入力パターンの変動を吸収した平均
パターンを作成すれば、１つのパターンを登録パターン
とすることが可能になるが、単純平均する方法では、認
識時に起こる問題と同様にパターンの時間軸方向の歪に
より本人の特徴的な字形や筆圧が崩れてしまう問題があ
り、登録パターンとしては適さないという問題があった
。

このような登録パターンの不整は本人の癖を考慮した署
名照合における初期登録パターンの作成あるいは順次変
化する自署名をその都度更新する時の登録パターン更新
時において大きな問題となる。

本発明は上記従来の課題に鑑みなされたものであり、そ
の目的は、走り書き文字あるいは署名に対して本人の特
徴をシャープに反映することのできる登録パターンを簡
単に得る登録パターン作成方式及びその登録パターンを
更新す６方式を提供することにある。

［課題を解決するための手段］ 上記目的を達成するために、本発明は、複数の入力パタ
ーン間の累積誤差をＤＰマツチングを用いた歪関数とし
て求め、この歪関数によって入力パターンを形状平均そ
して時間歪平均することを特徴とする。

このために、本発明は、以下の複数の工程により登録パ
ターンを作成する。

同一の手書き文字を座標情報と筆圧情報の三次元的時系
列情報として複数回取り込む入力工程、前記複数の手書
き文字入力パターンを位置及び大きさに対して正規化す
る正規化工程、複数の入力パターンから任意のパターン
を基準パターンとして選び、この基準パターンと他の入
力パターンとの時間歪関数をＤＰマツチングにより求め
る歪関数演算工程、 前記入力パターンをそれぞれの歪関数によって時間軸に
関して補正する時間軸補正工程、前記時間軸補正された
複数の入力パターンを平均化する形状平均工・程、 前記複数の歪関数を平均する歪関数平均化工程、前記形
状平均パターンを前記歪関数平均によって時間軸に対し
て補正する時間補正工程。

また、本発明は前記各工程を登録パターンの更新に用い
ることを特徴とし、手書き文字の入力パターンが経時的
に変化することに着目し、これを順次大カバターンの変
化に応じて最新の登録パターンに更新可能としたもので
あり、この場合には、前述した複数の入力パターンを一
方が既登録パターンにそして他方が最新の入力パターン
として取り扱われ、これによって順次変化する入力パタ
ーンに応じて最新の登録パターン更新を行うことが可能
となる。

［作用］ 従って、本発明によれば、複数の入力パターンは正規化
された後に歪関数によって時間軸補正され、更に形状平
均が施され、これによって、入力パターンの形（座標情
報と筆圧情報）が平均化される。

しかしながら、この形の平均のみでは前記歪関数によっ
て時間軸が強制的に基準パターンの時間軸に補正されて
おり、時系列情報としては、基準パターンに大きく影響
されていることになる。しかし、登録パターンとしては
時系列情報としても本人の特徴を十分に反映したパター
ンが望ましい。

この点を解決すべく本発明においては、歪関数自体の平
均化によって前記得られた形状平均パターンを時間軸に
対して補正する時間歪補正を行い、これによって前記正
規化時の歪を元に戻し、この結果、パターンの動きの補
正が行われることとなる。

従って、このようにして形状平均及び時間平均によって
動き及び形の両者が補正された、現実には有り得ないが
自署の特徴をとらえた仮想的な登録パターンを得ること
が可能となり、従来の単純平均パターンでは得られない
シャープな登録パターンを作成することが可能である。

また、手書き文字認識の登録パターン作成においては、
時間軸を弧長軸として同一の方式により最適なパターン
を作成し、登録することが可能である。

また、手書き文字認識の登録パターン作成においては、
時間軸を弧長軸として同一の方式を用いて最適なパター
ンを作成し登録することが可能である。

更に、本発明によれば、前記登録パターンを既登録パタ
ーンの更新に用いることができ、順次変化する入力パタ
ーンに合わせて最新のパターンを登録パターンとして得
ることが可能となる。

［実施例コ 以下、図面に基づいて、署名照合における自署芯の初期
登録を実施例として説明する。

第１図には本発明における各工程が概略的に示されてい
る。

図において、複数の署名人力（ステップ１１）は補正に
先立ってその位置及び大きさの誤差等が正規化される（
ステップ１２）。

そして、次に、いずれかの入力パターンが基準パターン
として選ばれ、この基準パターンに対する他の入力パタ
ーンあるいは全ての入力パターンに対し歪関数の演算が
行われる（ステップ１３）。

前記歪関数は各入力パターンに対して時間軸補正に用い
られる（ステップ１４）と共に一方で歪関数自体の平均
が求められる（ステップ１８）。

前記時間軸補正された複数の入力パターンは形状平均に
よって形が平均化され（ステップ１５）、引き続いて前
記歪関数補正により時間歪平均され（ステップ１６）、
これによって動きが平均化される。

従って、登録パターンは前記歪関数を用いた動き及び形
の両者に対して自署基の特徴をシャープに反映した登録
パターンとなる（ステップ１７）。

以下に、前記各工程を詳細に説明する。

署名人力 まず、本発明において、署名はその座標情報及び筆圧情
報の三次元的時系列情報として複数回取り込まれ、この
署名人力及び正規化が第２図に示されている。

本発明において、これら画情報はオンラインにて電気的
な信号として取り込まれる（ステップ２２）。すなわち
、ペンが紙面に接した位置を起点としてペンの座標ｘ、
ｙ及び筆圧ｐを測定する。

実際上、前記署名パターンは等時間間隔でサンプルした
時系列データｆｘ（ｎ）、ｙ Ｓ　　　　　Ｓ　　　　　　　　Ｓ （ｎ　　）、ｐ（ｎ　　））なる座標情報と筆圧情Ｓ　
　　　　　　Ｓ　　　　　Ｓ 報の両者を含んだデータとして表され、ここでｎ　は１
からＮ　までのサンプル点数、そしてＳＳ　　　　　　
　　　　　　Ｓ は、１からＳまでの署名番号である。

正規化 以上のようにして得られた複数の署名人力は次にデータ
の正規化が行われ、実施例における正規化はサンプル点
数の同−化及び位置、大きさの正規化を含む。

図において、サンプル点数は全ての入力パターンに対し
て同一の値Ｎとされ、時系列データを適当な補間によっ
て起点から終点までの時間を同一としたデータ系列（ｘ
　　（ｎ）、ｙ　　（ｎ）ＳＳ ｐ　　（ｎ）ｌに変換する（ステップ２３）。

前記時間軸に沿った三次元時系列情報は、次に各入力パ
ターンの位置と大きさが正規化される（ステップ２４）
。

まず座標データに対しては、Ｘ＋Ｙを複素座標系列にて
表し、 ｚｓ　（ｎ）−ｘ、（ｎ）＋ｉｙ、（ｎ）ｎ−１，２，
・・・、Ｎ　　　・・・　（１）を作る。但しｉ−Ｊ”
Ｔ−である。ここで正規化のために新たな複素座標系列 を定める。

但し、ここでＺ　は入力パターンの重心であり、ｇ と定義する。また記号１１・１１は複素系列のノルムを
表し、 である。このような処理によって得られた複素基本 列ｚ　　　（ｎ）を正規化複素座標系列と呼び、以下に
おいては単に座標系列という。

同様に、筆圧情報に関してもその大きさは次のごとく正
規化される。

従って、前記座標系列と同様にｐ＊　（ｎ）を正規化筆
圧系列と呼び、以下単に筆圧系列という。

以上のようにして座標及び筆圧に関する正規化が各署名
人力に対して行われ、第２図から明らかなごとく、これ
らの正規化は署名回数（Ｓ）だけ行われる（ステップ２
１，２５．２６）。

基準パターンの選定 基準パターンは前記入力パターン間の累積相違度が一番
小さい入力パターンとされ、各入力パターン間の相違度
を求めるためにＤＰマツチングが採用され、実施例にお
いては、このＤＰマツチングを行う際に座標系列と筆圧
系列とが所定の重みによって同時に処理されている（第
３図のステップ３３）。

ｍ４Ａ、４Ｂ図には入力パターンＡとパターンＢの座標
系列が示され、横軸が座標の実数部そして縦軸が座標の
虚数部を示す。前述した予備正規化によって、文字の起
点ｚ　（１）　＝　Ｌｘ　（ｉ）　。

ｙ（１）ｌ　は両者同一であり、また説明を簡略化する
ために、ストロークの終点も ｚ　（Ｎ）　＝　（ｘ　（Ｎ）、　　ｙ　（Ｎ））　と
同一値に設定されている。

従って、この簡略化された例によれば、起点２（１）と
ｚ　（Ｎ）との間の筆記時における伸縮をＤＰマツチン
グによって累積誤差を最小とするような正規化を施せば
よいことが理解される。このような正規化は、いずれか
のパターンＡ又はＢに特定の歪関数を与えることによっ
て行われ、このｍはＤＰマツチングにより多段決定プロ
セスの最適化手法として行われる。

更に、前述したごとく、本実施例によれば、このＤＰマ
ツチングは座標系列と筆圧系列の両者を所定の重み付け
にて同時に処理することを特徴とする。

第４図において、パターンＡのｉ番目の点とパターンＢ
のｊ番目の点の間の相違度ｄを前記予備的正規化によっ
て得られた座標系列及び筆圧系列を用いて以下のごとく
示す。

＊　　　　　＊ 十Ｗ　　ｌ　ｐ　（１）−ｐ　（ｊ））　１２ｐＡ　　
　　　Ｂ ｉ、　　ｊ−１，・・・　Ｎ　　　　・・・ここで、ｗ
、（０≦Ｗ、≦１）は筆圧系列に関する重みであり、一
方、（１−ｗ）は座標系列に関する重みである。

従って、筆圧に関する重みｗ　　−Ｑのときは関数ｄは
筆圧系列に不感でペンの座標のみに依存することから、
文字パターンを１筆書きとして扱うことに相当する。ま
た、一方、ｗｍｌでは関数ｄは単に筆圧のみに依存する
関数となるがら、認識に対して文字の形状を全く考慮し
ないことを意味する。

従って、本実施例によれば、前記重み付は係数を特定の
値に設定し、これによって座標系列と筆圧系列の両者に
対して共通の演算式によりＤＰマツチングを施すことが
可能となる。

ここで、ＤＰマツチングにおいてパターンＡ。

Ｂの軸間の非線形な変換を考え、その誤差をＤＰマツチ
ングの考えに基づき、 Ｄ２（Ａ、　Ｂ）　− と定義する。ただしｆ　（、ｆ！−１，２，・・・Ｌ）
はｉ。

ｊ共通の変数である。またΔ１（１）はｌ−１より１に
至る部分経路長であり、ここではΔｊ！　（ｊり−ｌ　
Ｌ　（Ｊり　−ｉ　　（ｊ！−１）＋ｌ　ｊ　　（ｊり
　−ｊ　（ｊ！−１）とする。軸の非線形な伸縮によっ
て、前記式（５）の最適値が得られるが、この変換を示
す時間軸歪関数（ｉ　（ｊり　、　　ｊ　（ｊり　ｌに
は次のような条件が設定される。

（１）単調性、すなわち一般に同一筆者が署名をする場
合は筆順に変化がないとの前提に基づき、歪関数は単調
増加関数となることである。

ｉ　　（ｊ！−１）≦ｉ（ｊり。

ｊ（ｊ！−１）≦ｊ　（１） （２）連続性、すなわち、ストローク間での座標及び筆
圧は連続的な変化に関し、歪関数も連続関数とならなけ
ればならない。

１　（、ｅ）　−ｉ　（ｉ−１）　　ｌ≦１゜Ｉ　ｊ　
（、ｌり　−ｊ　　（ｉ−１）　　ｌ≦１（３）境界条
件、すなわち本実施例においては、入力パターンの起点
と終点が固定され、このためには境界条件を以下のよう
に設定する。

ｉ　　（１）−ｊ　　（１）−１゜ ｉ　　（Ｌ）　＝ｊ　　（Ｌ）　−Ｌ 第５図は前述したＤＰマツチングにより得られた歪関数
の一例を示しており、両パターンが完全に同一である場
合は、各サンプリング点での誤差は０であるため、歪関
数自体は傾き１の直線すなわち第５図の対角線に一致す
るが、通常の場合、各パターン間には各種の誤差があり
、これをＤＰマツチングによって正規化すると、その歪
関数は第５図のごとく各サンプリング点において対角線
上を左右に振れた特性となる。

また、第５図におけるハツチングを施した領域は、本発
明のごとき手書き文字の場合、パターンはある程度一致
した範囲にあるので、歪み関数は対角線を大きくはずれ
ることはなくこれを越えた大きな誤差に関しては演算の
対象から除去することを示している。

すなわち、ハツチングを施した領域の中間にある帯状の
部分でのみ計算が行われ、このようなウィンドの設定に
より、演算処理を簡素化することが可能となる。

以上のように、ＤＰマツチングが座標系列と筆圧系列の
両者を所定の重み付けにて同時に処理することを特徴と
し、前述した（４）式はその一例を示すが、本実施例は
以下の一般式にて示し得る。

ｄｋ＝ｗ　　ｌｚ　　（１）−ｚＢ（、＋）　ｌ口 （Ａ、Ｂ）　　　　ｓ　　　　Ａ ＋ｗ　　Ｉ　ｐ　　（１）−ｐＢ　（ｊ）　ｌ　　・・
・（６）Ａ ここで、誤差（相違度）ｄの累乗項に１座標誤差の累乗
項ｍそして同じく筆圧情報の誤差に対する累乗項ｎはそ
れぞれｌあるいはそれ以上の任意の値として定義可能で
ある。

また、重み付は係数すなわち座標系列に関する重み付は
係数Ｗ　及び筆圧系列に関する重み付けＷ　はそれぞれ
各座標系列及び筆圧系列に依存した任意数値として設定
することが可能である。

の関係を有する場合、高精度の相違度を得ることができ
た。

以上のようにして、各入力パターン間の相違度が第（５
）式により求められると、次に第６図の如く各入力パタ
ーンと他の入力パターンとの間の全ての相違度が累積さ
れ、このＳ番目のパターンの累積相違度Ｄ　が求められ
る（ステップ４１）。

Ｄ　纏ΣＤ　（ｓ、　ｋ） ８に−１ ・・・　（７） ｓ−１，・・・、　Ｓ そして、このようにして求められた累積相違度Ｄ（ｓ−
１，・・・、Ｓ）の中から累積相違度が最も小さい入力
パターンを基準パターン として選定する（ステップ４２）。但しＤ８ｏ−ｍｉ、
ｎ　ＤＳ である。

もちろん、本発明において、必ずしもこのような累積相
違度の最小のものが基準パターンとして選定されなくと
も、次の形状補正及び時間歪補正は実行可能であり、任
意の入力パターンを基準パターンとして選定することも
可能である。しかしながら、前述した如く累積相違度の
小さいものを基準パターンとして選べば入力パターンの
中に異常なパターンが混在する場合でも、これを基準パ
ターンとして選択してしまう危険性を排除でき、安定し
た登録パターンの生成を行うことができる。

またこのようにして選ばれた基準パターンとの相違度が
非常に大きい入力パターン（異常入力パターン）を登録
パターン作成時に検知し排除することも可能となる。

以上のようにして基準パターンが選定されると、次に歪
関数演算及び入力パターンの形状平均及び時間補正が行
われる。これらの各工程は第７図に示されている。

第７図において、ステップ５１は初期設定を示し、全て
の初期値がＯに設定されている。

ステップ５２は基準パターンに対する各入力パターンを
署名回数、すなわちパターン数（Ｓ）まで順次繰り返し
演算するために各入力パターンをｋとしたものであり、
ｋを順次加算しＳまで演算が繰り返される。

ステップ５３は歪関数の算出であり、ＤＰマツチングを
用いて後述の如く求められる。

ステップ５４は各入力パターンを歪関数で時間軸補正す
ると共に、次の形状平均のために各補正された座標系列
及び筆圧系列を加算する工程を示す。

ステップ５５は歪関数自体を平均化するための加算を示
し、前述した如く、パターン番号ｋを次のステップ５６
で＋１し、ステップ５７によってパターン番号ＳがＳに
達するまで前記ステップ５３から５６が繰り返される。

ステップ５８は前記ステップ５４によって加算された座
標系列及び筆圧系列をパターン数Ｓで除算して形状平均
を求める工程である。

そして、ステップ５９は前記ステップ５５によって加算
された歪関数をパターン数Ｓで除算して歪関数平均を求
める工程を示す。

更に、ステップ６０は形状平均を歪関数平均によって時
間補正する工程であり、このようにして求められた登録
パターンがステップ６１において登録される。

以下、前記第７図で示した各演算工程を第８図の作用説
明図を参照しながら詳細に説明する。

歪関数演算 ステップ５３における歪関数演算は基準パターンと各入
力パターンとの累積誤差を最小とするような歪関数とし
て求められ、実際上、ＤＰマツチングを用いて以下の式
により得られる。

′５２ ・・・　（８） 第８Ａ図は前記正規化された座標系列の内Ｘ座標のみを
取り出し、更に説明を簡略化するために２個の入力パタ
ーンのみを示し、実線で示されるｘＡ（１）を基準パタ
ーンとし、破線で示されるｘＢ（ｊ）を任意に選択され
た入力パターン１１０として示す。

前述した正規化により、その始点及び終点は両者とも対
応することとなり、また横軸の時間軸に対して及び縦軸
のＸ座標に対して両者は異なるパターンを有する。

第８Ｂ図は前述したステップ５３における歪関数を示し
、直線の対角線で示される実線は基準パターンと同一パ
ターンに対する歪関数２００であって、図示の如く対角
線で表されることが理解される。

一方、破線はパターンＢに対する歪関数２１０であって
、前述した第５図の説明から明らかなように、図示の如
く対角線上を上下する時間歪関数として示されている。

入力パターンの時間軸補正 ステップ５４において各入力パターンは基準パターンと
の相違度が最小となるように時間軸の伸縮が行われ、強
制的に基準パターンと対応するように歪関数を用いて正
規化される。

第８Ａ、８Ｂ図から明らかな如く、−例としてあげた入
力パターンＸＢ（ｊ）の上側にピークを持つ点ｊ′は基
準パターンのｘＡ（１）のｉ′の点と対応しなければな
らない。すなわち、歪関数ｆｉ　（ｊり△ ｊ（ｊり］　によってＸＩ３　　（Ｊ）を正規化するこ
とにより、第８Ｃ図の破線にて示されるように相違度が
最小になるような入力パターンが得られる。

これを第８Ａ図の時間軸上において基準パターン（１０
０）を固定して入力パターン（１１０）の時間軸を伸縮
する、すなわちｉ軸を固定してｊ軸を伸縮することによ
り前記時間軸正規化が行われる。

第８Ｃ図の破線は前記正規化パターン（１２０）が第８
Ａ図で示した位置から基準パターン（１００）に合わせ
てスライドする状態を示し、第８Ｃ図において元の入力
パターン（１１０）は鎖線で示されている。

従って、前記第８Ｂ図の歪関数（２１０）を用いて、各
サンプル点を対応づけることによって時間軸補正が行わ
れることが理解される。

形状平均 ステップ５４において、前述した時間軸補正された複数
の正規化パターン（１２０）はＸ軸に対して平均化され
、この平均化が第８Ｄ図において、実線で示される基準
パターン（１００）と鎖線で示される入力パターン（１
２０）とが破線（１３０）の如く平均化されていること
で示される。従って、このような形状平均が複数の入力
パターン全てに対してステップ５４の加算とステップ５
０の除算によって座標系列及び筆圧系列の両者に対して
以下の式に示される如く行われる。

・・・　（１０） ・・・　（１２） ｎ−１，・・・、　Ｎ ノー１．・・・、　Ｌ 従って、この形状平均は前記歪関数による時間軸正規化
された状態で行われるので、時間軸方向の歪を除去して
署名人力の動きに対する最適な平均を得ることが可能と
なる。

しかしながら、このようにして固定した基準パターンの
時間軸に強制的にマツチングを図って形状を平均化した
だけでは、得られた平均パターンの時間軸は基準パター
ンの時間的特徴に依存したパターンとなってしまう。従
って、時間軸に対しても複数の署名パターンの平均的な
特徴を有するパターンに再補正することが望ましい。

すなわち、第８Ｃ図から明らかな如く、時間軸補正され
たパターンは基準パターンを除き、全て時間軸上に投影
した情報は基準パターンと一致することとなり、時間軸
に対しては複数の入力パターンの有する情報が含まれな
いからである。

本発明において特徴的なことは、前記形状平均された第
８Ｄ図のパターンを歪関数平均によって時間平均させる
ことで坐り、以下にその作用を説明する。

歪関数平均の演算 ステップ５５において加算された歪関数はステップ５９
にてパターン数Ｓで除算されて歪関数平均が求められる
。

この歪関数平均は複数の入力パターンに対する署名時の
時間軸に対するばらつきを代表するものと考えられ、歪
関数平均は以下の式で求められる。

なる。

テップ５４による各入力パターンの時間軸補正と同様に
、形状平均されたパターンと歪関数平均との簡単な加算
によって得られる。

これらの時間補正は各座標及び筆圧に関して行われ、以
下にその補正式が示されている。

前記歪関数平均は第３Ｅ図で示され、前記第８Ｂ図の２
個の歪関数が単純平均される。

時間補正 ステップ６０は前述した如く時間補正を示し、ステップ
５８で求められた形状平均を前記歪関数平均により時間
軸上で補正することにより行われ、第８Ｆ図で示される
如く、前記形状平均された鎖線のパターン（１３０）が
実線（１４０）の如く歪関数平均によって時間軸上にス
ライドされ、登録パターンが得られる。このスライドは
、前記ス／（ＪＯ （、！’＋１）　　−ｊ　　　−（Ｊ２）　）・・・　
（１７） ｐ　　（ｎ）−（ｎ−ｊ　　　−（、ｅ））・ｐ−（、
ｉりｒ　　　　　　　　　　　Ｏｔ ＋　　（ｊ　　　−（ｊ！’＋１）　　−ｎ）・ｐ　　
　　（ｊ！＋１） ｔ ・・・　（１８） 以上のようにして、複数の入力パターンは形状補正によ
ってその形が適正化され、また歪関数平均による時間補
正にて動きの平均化が行われ、動き及び形の両者に対し
て署名者の特徴をシャープにとらえた、かつ平均化誤差
のない、仮想的な本人自署の特徴をより良く示した登録
パターンを得ることができる。

特に、本発明によれば、入力パターンの形状平均を求め
るときに時間軸上に対して強制補正された結果、時間軸
の情報に関しては当初選択した基準パターンに一律化し
ている不具合を補正可能なことであり、前述した時間軸
補正による一律化は複数回の署名人力の特異なパターン
にしか過ぎず、これを歪関数平均によって本発明が修正
することにより、時間軸上の複数の入力パターンの平均
値を求めることが可能となる。

以上のようにして署名者によ゛る複数の入力パターンを
前述した如く演算し、全ての入力パターンを最も少ない
誤差で平均化した仮想的な登録パターンが得られ、この
ようにして得られた仮想登録パターンは実際の真正署名
者によって形作られたものではないが、真正署名者によ
る署名のたびに生じる誤差が最も少ない仮想的な真正署
名として登録される。

前記登録パターン作成は署名時における初期登録として
示したが、本発明における登録パターン作成方法は、前
記登録パターンを時間的な変化に応じて順次更新する場
合にも用いられ、このときには現在の登録パターンと入
力パターンとを所定の重み付けで前記登録パターン作成
方式に従って演算し、更新パターンを作成する。これに
より署名者による時間的な署名の変化に合わせた更新作
用が達成される。

前述した実施例は署名人力にて説明されているが、本発
明は他の手書き入力に対して任意に適用可能であり、こ
の場合時間軸の補正工程は弧長軸補正として用いられる
。

［発明の効果］ 以上説明したように、本発明によれば、手書き入力パタ
ーンに対して本人の特徴をシャープにとらえた仮想的な
登録パターンを得ることができ、署名照合あるいは手書
き文字の認詭率を著しく高めることが可能となる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明に係る登録パターン作成方法の概略的な
工程を示す説明図、 第２図は本発明における署名人力及び予備的正規化工程
を示す説明図、 第３図は各人カバターン間の相違度を求める工程を示す
説明図、 第４Ａ、４Ｂ図は本発明における２つの入力パターンの
座標情報を示す説明図、 第５図は本発明を用いて処理する歪関数の一例を示す説
明図、 第６図は本発明における基準パターンを選定するための
工程を示す説明図、 第７図は本発明１こおける歪関数演算、形状平均及び時
間補正を示す各工程の説明図、 第８Ａ〜８Ｆ図は第７図の各工程を示す説明図である。 １１　・・・ １２　・・・ １３　・・・ １４　・・・ １５　・・・ １６　・・・ １８　・・・ 著名人カニ程 正規化工程 歪関数演算工程 時間軸補正工程 形状平均工程 時間補正工程 歪関数平均工程 出願人　株式会社　キャディックス 代理人弁理士吉田研二［Ｄ−１９１ （外１名） 不兇朝つぶす 第１図 久カバ１ターンＡ 第４Ａ図 入カバリーンＢ 第４８図 １石入力ｔｉ肩イ乙 第２図 入力へ〇ターン間〜恒ｉノし顯坪 第３図 ＤＰマ。、／＋ンクＩＪろ盃閲容（ 第 図 羞ＪＹハ０ターンつぜｔ文 第 図

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）同一の手書き文字を座標情報と筆圧情報の三次元
   的時系列情報として複数回取り込む入力工程と、 前記複数の手書き文字入力パターンを位置及び大きさに
   対して正規化する正規化工程と、 複数の入力パターンから任意のパターンを基準パターン
   として選び、この基準パターンと他の入力パターンとの
   時間歪関数をＤＰマッチングにより求める歪関数演算工
   程と、 前記入力パターンをそれぞれの歪関数によって時間軸あ
   るいは弧長軸に関して補正する時間軸補正工程と、 前記時間軸補正された複数の入力パターンを平均化する
   形状平均工程と、 前記複数の歪関数を平均する歪関数平均化工程前記形状
   平均パターンを前記歪関数平均によって時間軸あるいは
   弧長軸に対して補正する時間歪補正工程と、 を含み、前記歪関数による形状平均と時間歪平均とによ
   って登録パターンを得る手書き文字の登録パターン作成
   方式。
2. （２）請求項（１）記載の方式において、手書き文字入
   力パターンの計時的変化に対応させて、複数の手書き文
   字入力パターンを既登録パターンと新たに入力したパタ
   ーンとで形成し、 既登録パターンと入力パターンとを所定の重み付けを与
   えて各工程を実行し、 入力パターンの変化に応じて登録パターンを順次更新す
   る手書き文字の登録パターン作成方式。