JPH08279041A - 筆記者識別装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 署名の筆跡を用いて筆記者を識別する装置に
おいて、署名が不明確な場合でも、高精度に筆記者識別
ができるようにする。 【構成】 筆記者は筆跡データ収集手段(1)に署名を筆
記する。また、データ入力手段(2)を用いて筆跡データ
以外の別データを入力する。署名識別手段(5)は筆跡デ
ータ収集手段(1)が収集した筆跡データ、及びデータ入
力手段(2)から得られた筆跡データ以外の別データと、
辞書(5)の内容とを照合することにより、筆記者を識別
する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、筆記した署名の筆跡
を用いて筆記者を識別する装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】筆跡を用いて個人を識別する装置として
は、座標を検出するタブレット等にペンを用いて書いた
署名等の筆跡から、座標データ、筆圧、ペンの傾き、筆
記時間等の筆跡データを検出し、検出したデータと標準
データの相違を求めて個人を識別するオンライン筆記者
識別装置がある。図３３及び図３４は、例えば特開平１
−１１４９８７号公報に示された従来の筆記者識別装置
を示す図で、図３３は全体構成図、図４４は筆記者識別
動作フローチャートである。

【０００３】図３３において、(51)は筆記者が署名を入
力する筆跡データ収集手段、(52)は筆跡データ収集手段
(51)で得た筆跡データを格納するバッファ、(53)はＩＣ
カード等に個人の筆跡データを格納した辞書、(54)は筆
記データ収集手段(51)から入力された筆跡データと辞書
(53)内の標準データとを照合する署名識別手段、(55)は
照合結果等を表示する表示手段である。

【０００４】次に、筆記者識別動作を図３４により説明
する。まず、ステップＳ６１で筆跡データ収集手段(51)
は筆記者が手書き入力した筆跡データをバッファ(52)に
格納する。次に、ステップＳ６２で署名識別手段(54)は
辞書(53)内に格納されている各個人を識別するための標
準データと、バッファ(52)内に格納した筆跡データとを
照合し、筆記者が記入した筆跡データと合致する標準デ
ータが存在するかを判定する。そして、最後にステップ
Ｓ６３で照合結果を表示手段(55)に表示する。

【０００５】筆跡データと辞書(53)内の標準データの照
合手順としては、例えば特開昭６２−２８７３８７号公
報に示されたＤＰ(ダイナミックプログラミング)マッチ
ングによる方式によって実現されている。具体的には、
記入された筆跡データの各サンプル点と、辞書(53)内に
登録されている標準データの各代表点との対応付けを、
ＤＰマッチング手法を用いて行い、どの程度正しく対応
がついたかを示す相違度を求め、この相違度が所定のし
きい値よりも大きい場合は棄却し、小さい場合は本人で
あると同定することにより筆記者を識別している。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】上記のような従来の筆
記者識別装置では、署名の筆跡だけから個人を識別する
ようにしているが、実際に署名する際の状況によって入
力する筆跡データ又は筆圧情報は大きく変動するため、
正確に識別することが困難になる。例えば、携帯して利
用する携帯形情報端末等で筆者を識別する場合では、携
帯形情報端末を片手に持ち、立ちながら記入する必要が
あるため、記入された筆跡データは不安定な筆跡になり
やすい。

【０００７】また、電車、自動車等で使用する場合は、
振動等により不安定な署名になる。更に、安定した筆跡
情報の取得は携帯形情報端末のハードウエアの材質にも
大きく影響を受け、紙に比べて滑りやすい材質であるプ
ラスチック等で作られたタブレットに常に安定した筆跡
を署名することは非常に困難である。

【０００８】このように、筆跡データを安定して収集で
きない状況において署名する場合、本人が署名しても本
人と判定せずに棄却される確率が高くなるという問題点
がある。また、その対策として、本人判定のための相違
度のしきい値を上げ、署名が棄却される確率を低くする
ことも提案されているが、この場合、署名を他人と誤認
識する確率が増加する結果となり、筆記者識別の信頼性
に欠けるという問題点がある。

【０００９】この発明は上記問題点を解消するためにな
されたもので、署名を安定して筆記できない状況におい
ても、筆記者識別性態の低下を防止できるようにした筆
記者識別装置を提供することを目的とする。

【００１０】

【課題を解決するための手段】この発明の第１発明に係
る筆記者識別装置は、署名として筆記された筆跡パター
ンの座標、筆圧等を筆跡データとして取得する筆跡デー
タ収集手段と、上記筆跡データ以外の別データを入力す
るデータ入力手段と、筆跡データ収集手段で取得した筆
跡データを表示する表示手段と、筆記者の筆跡データ及
びこの筆跡データ以外の別データをあらかじめ格納した
辞書と、筆跡データ収集手段で得られた筆跡データ及び
データ入力手段から入力された別データを辞書の内容と
比較して筆記者を識別する署名識別手段とを備えたもの
である。

【００１１】また、第２発明に係る筆記者識別装置は、
第１発明のものにおいて、筆跡データ以外の別データ
を、署名筆記時に表示手段によって表示される線幅及び
線の色としたものである。

【００１２】また、第３発明に係る筆記者識別装置は、
第１発明のものにおいて、筆跡データ以外の別データ
を、文字と記号とを組み合わせた文字コード列としたも
のである。

【００１３】また、第４発明に係る筆記者識別装置は、
第１発明のものにおいて、署名識別手段を、筆跡データ
収集手段で得られた筆跡データを辞書の内容と比較して
筆記者を識別する第１の識別手段と、この第１の識別手
段による識別結果の信頼性が低いと判定すると筆跡デー
タ以外の別データを辞書の内容と比較して筆記者を識別
する第２の識別手段とで構成したものである。

【００１４】また、第５発明に係る筆記者識別装置は、
第１発明のものにおいて、署名識別手段を、筆跡データ
収集手段で得られた筆跡データ及びデータ入力手段から
入力された別データのどちらか一方を用い、これを辞書
の内容と比較して筆記者を識別する構成としたものであ
る。

【００１５】また、第６発明に係る筆記者識別装置は、
署名として筆記された筆跡パターンの座標、筆圧等を筆
跡データとして取得する筆跡データ収集手段と、この筆
跡データ収集手段で取得した筆跡データを表示する表示
手段と、筆記者の筆跡データ及び上記署名の記入位置を
あらかじめ格納した辞書と、筆跡データ収集手段で得ら
れた筆跡データ及び署名の記入位置を辞書の内容と比較
して筆記者を識別する署名識別手段とを備えたものであ
る。

【００１６】また、第７発明に係る筆記者識別装置は、
署名として筆記された筆跡パターンを筆跡データとして
取得する筆跡データ収集手段と、この筆跡データ収集手
段で取得した筆跡データを表示する表示手段と、筆記者
の筆跡データをあらかじめ格納した辞書と、筆跡データ
収集手段で得られた複数の筆跡データに対し辞書の内容
と比較して筆記者を識別する署名識別手段とを備えたも
のである。

【００１７】また、第８発明に係る筆記者識別装置は、
第７発明のものにおいて、筆記者の識別に用いる筆跡パ
ターン数を入力する署名数入力手段を設けたものであ
る。

【００１８】

【作用】この発明の第１発明においては、筆跡データ及
びこの筆跡データ以外の別データを辞書の内容と比較し
て筆記者を識別するようにしたため、筆跡データ及びこ
の筆跡データ以外の別データがそれぞれ照合される。

【００１９】また、第２発明においては、筆跡データ及
びこの筆跡データ以外に署名筆記時に表示される線幅及
び線の色からなる別データを辞書の内容と比較して筆記
者を識別するようにしたため、筆跡データ並びに線幅及
び線色データがそれぞれ照合される。

【００２０】また、第３発明においては、筆跡データ及
びこの筆跡データ以外に文字と記号とを組み合わせた文
字コード列からなる別データを辞書の内容と比較して筆
記者を識別するようにしたため、筆跡データ及び文字コ
ード列がそれぞれ照合される。

【００２１】また、第４発明においては、筆跡データを
辞書の内容と比較して筆記者を識別した結果、信頼性が
低いと判定すると、筆跡データ以外の別データを辞書の
内容と比較して筆記者を識別するようにしたため、筆跡
データの変動が大きいときには別データが照合される。

【００２２】また、第５発明においては、筆跡データ及
びこの筆跡データ以外の別データのどちらか一方を用い
て辞書の内容と比較して筆記者を識別するようにしたた
め、両データの一方だけで識別が可能になる。

【００２３】また、第６発明においては、筆跡データ及
び署名の記入位置を辞書の内容と比較して筆記者を識別
するようにしたため、筆跡データ及び署名の記入位置が
それぞれ照合される。

【００２４】また、第７発明においては、複数の筆跡デ
ータに対し辞書の内容と比較して筆記者を識別するよう
にしたため、複数の署名がそれぞれ照合される。

【００２５】また、第８発明においては、筆記者の識別
に用いる筆跡パターン数を入力するようにしたため、署
名数を使用者が任意に設定することが可能となる。

【００２６】

【実施例】

実施例１．図１〜図６はこの発明の第１及び第２発明の
一実施例を示す図で、図１は全体構成図、図２は署名記
入画面の構成図、図３は辞書の内容図、図４は相違度結
果説明図、図５及び図６は署名識別動作フローチャート
であり、図中同一符号は同一又は相当部分を示す(以下
の実施例も同じ)。

【００２７】図１において、(1)は表示一体形タブレッ
ト等により署名の筆跡データを入力する筆跡データ収集
手段、(2)は筆跡データ以外のインク幅、インク色等の
データを選択して入力するためのデータ入力手段、(3)
は筆跡データ収集手段(1)から入力された筆跡データを
表示する表示手段、(4)は筆跡データ収集手段(1)から入
力された筆跡データの座標、筆圧及び入力手段(2)から
入力されたインク幅及びインク色データを格納するバッ
ファ、(5)は筆記者の筆跡データとインク幅及びインク
色データがあらかじめ登録された辞書、(6)は入力され
たデータと辞書(5)内のデータを照合して筆記者を識別
する識別手段である。

【００２８】図２において、(7)は氏名を筆記するため
の署名記入部、(8)は複数のインク幅を表示するインク
幅選択ボタン、(9)は同じくインク色を表示するインク
色選択ボタン、(10)は入力の完了を示す終了ボタンであ
る。図３にはあらかじめ格納された筆記者の筆跡データ
とインク幅及びインク色データが示されており、図４に
は辞書(5)中の筆跡データと入力筆跡データとを、従来
装置と同様なＤＰマッチング手法を用いて得た相違度の
例が示されている。

【００２９】次に、この実施例の動作を図５を参照して
説明する。ここで、ステップＳ１で署名識別手段(6)は
筆跡データ収集手段(1)から筆跡データを、データ入力
手段(2)からインク幅及びインク色データを得る。筆記
者がインク幅選択ボタン(8)を押すと、データ入力手段
(2)は図２に示すようにプルダウンメニューを表示す
る。筆記者はメニューの中からインク幅を選択するが、
このとき登録された筆記者は登録されたインク幅を選択
し、末登録の筆記者は好みのインク幅を選択することに
なる。図２では０.２mmを選択している。同様にして筆
記者はインク色選択ボタン(9)を押して、プルダウンメ
ニューの中からインク色を選択する。図２では「赤」を選
択している。

【００３０】次に、筆記者は署名筆記部(7)に文字又は
パターンの氏名を筆記する。図２では「山田太郎」と署名
している。そして、筆跡データ収集手段(1)は署名筆記
部(7)に筆記された署名の座標及び筆圧をバッファ(4)に
格納する。

【００３１】ここで、表示手段(3)は図２に示すよう
に、「山田太郎」の筆跡データをインク幅０.２mm及びイ
ンク色「赤」で表示するが、筆跡データ収集手段(1)が収
集する座標及び筆圧データの分解能は、表示手段(3)が
表示するインク幅及びインク色に影響を受けないように
構成されている。

【００３２】署名終了後、筆記者は終了ボタン(10)を押
す。これで、データ入力手段(2)はインク幅０.２mm及び
インク色「赤」のデータを、筆跡データ収集手段(1)はバ
ッファ(4)の筆跡データを署名識別手段(6)へ渡す。次
に、ステップＳ２へ進み、署名識別手段(6)は辞書(5)に
格納された標準データと従来装置で示したＤＰマッチン
グ等の手法により、両者の相違度を計算する。

【００３３】相違度は署名識別手段(6)でバッファ(4)内
の座標及び筆圧データを、一定数Ｌに間引きしてから、
図３に示す既に登録してある辞書(5)内の標準データ「山
田太郎」「山田太朗」及び「山田一郎」とＤＰマッチングを
行うことにより相違度を計算する。相違度計算の結果を
図４に示す。図４ではＤＰマッチングの結果、「山田太
朗」が相違度最小となっている。

【００３４】次に、ステップＳ３へ進み、署名識別手段
(6)は図３に示す辞書(5)の内容と、入力データのインク
幅及びインク色に関して一致度を計算する。一致度は例
えば辞書(5)の内容と入力データのインク幅及びインク
色が両方共一致した場合だけ一致度βを与え、これ以外
は一致度零として計算する。図３の例では、「山田太郎」
及び「山田一郎」はインク幅０.２及びインク色「赤」で、
入力データと一致するため一致度βを与え、「山田太朗」
はインク幅０.３及びインク色「黒」で、入力データと一
致しないため、一致度零を与える。

【００３５】次に、ステップＳ４へ進み、署名識別手段
(6)は確信度を計算する。確信度は以下のように定義す
る。ＤＰマッチングでの入力パターンと辞書(5)内の標
準データの相違度をｄとすると、 筆跡データにおける類似度＝γ−ｄ(γ：正の定数) 確信度＝α×(筆跡データにおける類似度)＋(１−α)×
(β又は０) とする。ただし、αは０≦α≦１とする。入力筆跡デー
タと辞書(5)内の標準データが全く同一の場合は、相違
度零であるから、筆跡データにおける類似度はγとな
る。

【００３６】この実施例では、α＝０.４、β＝１０、
γ＝１００とした例を示している。この場合、辞書(5)
内の筆跡データ「山田太郎」の確信度は４２、「山田太朗」
の確信度は３６.４、「山田一郎」の確信度は４０.８とな
る。

【００３７】次に、ステップＳ５へ進み、署名識別手段
(6)は確信度の最も高いものを識別結果として出力す
る。この例では「山田太郎」が出力される。ＤＰマッチン
グだけでは「山田太朗」が１位になるが、インク幅及びイ
ンク色データも用いて筆記者を識別することによって、
「山田太郎」が１位となり、信頼性の高い筆記者識別が可
能となる。なお、実施例では、α＝０.４、β＝１０、
γ＝１００とした場合について説明したが、α、β、γ
の値は筆記者を統計的に正しく判定できるように調節し
て決定される。

【００３８】実施例では筆記者識別のステップを図５の
ように設定したが、これを図６のようにステップＳ２と
ステップＳ３の順序を入れることも可能である。更に、
図６でステップＳ３を実行し、一致する署名が辞書(5)
にない場合、ステップＳ２に進まずにステップＳ３で処
理を終了するように制御することも可能である。

【００３９】また、確信度を計算することによって、筆
記者を識別するようにしているが、これを相違度を計算
することにしてもよい。相違度計算の場合は、インク幅
及びインク色が異なる場合に相違度Ｂを与え、インク幅
及びインク色が一致する場合には相違度零を与えること
により、 相違度＝α×(筆跡データにおける相違度)＋(１−α)×
(Ｂ又は０) とする。ただし、αは０≦α≦１とする。

【００４０】また、インク幅及びインク色が共に一致す
る場合だけ一致度を与えるものとしたが、これをどちら
か一方が一致する場合に一致度を与えるようにしてもよ
い。この実施例では、インク幅及びインク色における一
致度βの値は、筆記者が自由に設定することが可能であ
り、ＤＰマッチングにおける確信度と一致度βの比及び
αを自由に設定することにより、署名を重視したり、イ
ンク幅及びインク色の筆跡データ以外のデータを重視し
たりすることが可能になる。

【００４１】αを零に設定すると、インク幅及びインク
色だけによって筆記者を識別することも可能になる。こ
れにより、署名パターンを安定して筆記できない状態で
も、常に安定して入力可能な情報であるインク幅及びイ
ンク色データを筆記者識別の補助データとして用いるこ
とにより、筆記者の正確な識別が可能となる。

【００４２】実施例２．図７〜図１１はこの発明の第１
及び第３発明の一実施例を示す図で、図７は全体構成
図、図８は署名及びパスワード入力画面の構成図、図９
は辞書の内容図、図１０は相違度結果説明図、図１１は
署名識別動作フローチャートである。

【００４３】図７において、(11)はパスワードを入力す
るためのデータ入力手段、(12)は筆記者の筆跡データと
パスワードがあらかじめ登録された辞書、(13)は入力さ
れたデータと辞書内のデータを照合して筆記者を識別す
る署名識別手段である。上記以外は図１と同様である。
図８において、(14)は入力したパスワードの文字数だけ
記号「＊」を表示するパスワード表示部、(15)はパスワー
ドを入力するためのソフトウェアキーボードである。上
記以外は図２と同様である。

【００４４】また、図９には各筆記者についてあらかじ
め登録された筆跡データとパスワードが示されており、
図１０には辞書(12)内の筆跡データと入力筆跡データと
を用いて、従来装置と同様なＤＰマッチング手法を用い
て計算した結果の相違度の例が示されている。

【００４５】次に、この実施例の動作を図１１を参照し
て説明する。筆記者は署名筆記部(7)に氏名を筆記す
る。図８では「山田太郎」と署名している。ここで、ステ
ップＳ１１で署名識別手段(13)は筆跡データ収集手段
(1)から筆跡データを得る。はじめに、筆跡データ収集
手段(1)は筆跡データのｘ、ｙ座標及び筆圧データをバ
ッファ(4)に格納し、表示手段(3)は図８に示すように
「山田太郎」を表示する。

【００４６】次に、筆記者はデータ入力手段(11)である
ソフトウェアキーボード(15)上の文字、数字又は記号を
押してパスワードを入力する。パスワードは何文字でも
よい。表示手段(3)はパスワード表示部(14)に筆記者が
入力した文字数の記号「＊」を表示する。筆記者はパスワ
ードとして「ＭＯＮＤＡＹ」と入力したとすると、パスワ
ード表示部(14)には６文字の記号「＊」が表示される。

【００４７】署名とパスワードの入力が終了すると、筆
記者は終了ボタン(10)を押す。これで、データ入力手段
(11)はパスワードを、筆跡データ収集手段(1)はバッフ
ァ(4)の筆跡データを署名識別手段(13)へ渡す。次に、
ステップＳ１２へ進み、署名識別手段(13)は入力した署
名と、辞書(12)に格納された標準データとで、従来装置
で示したＤＰマッチング手法により両者の相違度を計算
する。

【００４８】図１０に相違度の結果を示す。図１０では
「山田太郎」との相違度が最も小さくなっている。次に、
ステップＳ１３へ進み、署名識別手段(13)はパスワード
の一致度を計算する。入力されたパスワードと辞書(12)
内のパスワードを調べ、一致しているものに対しては一
致度βを与える。一致していないものに対しては一致度
零とする。この実施例では「山田太郎」のパスワード「Ｍ
ＯＮＤＡＹ」だけが一致しており、一致度βを与え、他
は一致度零を与える。

【００４９】次に、ステップＳ１４へ進み、署名識別手
段(13)は確信度を計算する。実施例１と同様に、ＤＰマ
ッチングでのパターンとの相違度をｄとすると、 筆跡データにおける類似度＝γ−ｄ(γ：正の定数) 確信度＝α×(筆跡データにおける類似度)＋(１−α)×
(β又は０) とする。ただし、αは０≦α≦１とする。

【００５０】この実施例では、α＝０.５、β＝２０、
γ＝５０とする。この場合、署名「山田太郎」との確信度
は３２.５、「山田太朗」との確信度は２０.５、「山田一
郎」との確信度は１６となる。最後に、ステップＳ１５
へ進み、署名識別手段(13)は確信度の最も高い識別結果
を出力する。この場合、「山田太郎」の確信度が一番高い
ので、「山田太郎」との一致が得られたことになる。な
お、実施例では、α＝０.５、β＝２０、γ＝５０とし
た場合について説明したが、α、β、γの値は筆者を統
計的に正しく判定できるように調節して決定される。

【００５１】実施例２では筆跡データとパスワードの双
方を用いて個人を識別しているが、単にパスワードだけ
による個人識別を行うものに対して優れている点を有し
ている。それは、単にパスワードだけによる識別では、
他人のパスワードを覚えると、だれでも簡単に使用でき
るが、個人の筆記データを筆記者自身の筆記の特徴であ
る筆順、筆跡及び筆圧とともに加えることによって、筆
記者固有のデータとなり、容易に使用できなくなるから
であり、守秘性の高いものとなる。

【００５２】また、立ちながらの利用等で、署名を安定
して入力できない場合等で、筆記者の署名識別の精度が
低下する場合でも、パスワードを入力することによっ
て、識別性能の不足を補うことが可能となる。

【００５３】実施例３．図１２及び図１３はこの発明の
第１及び第４発明の一実施例を示す図で、図１２は署名
識別動作フローチャート、図１３は署名及びパスワード
入力画面の構成図である。なお、図７、図９及び図１０
は実施例３にも共用する。

【００５４】この実施例の動作を図１２を参照して説明
する。筆記者は署名記入部(7)に氏名を筆記する。図１
３では「山田太郎」と署名している。ここで、ステップＳ
２１で署名識別手段(13)は筆跡データ収集手段(1)から
筆跡データを得る。そして、筆跡データ収集手段(1)は
筆跡データの座標及び筆圧データをバッファ(4)に格納
し、表示手段(3)は図１３に示すように「山田太郎」を表
示する。

【００５５】次に、ステップＳ２２へ進み、署名識別手
段(13)は入力した署名と、辞書(12)に格納された標準デ
ータとの相違度を、従来装置で示したＤＰマッチング手
法により計算する。その結果を図１０に示す。ステップ
Ｓ２３へ進み、署名識別手段(13)は図１０に示す筆跡デ
ータと辞書(12)内の標準データとの相違度を用いて、両
者の類似度を計算する。ここで、筆跡データにおける類
似度＝γ−ｄ(γ：定数)である。

【００５６】次に、ステップＳ２４へ進み、署名識別手
段(13)は入力した署名と辞書(12)に格納された標準デー
タとの照合の結果得られた類似度の中で、最も高い値が
所定値ＴＨ１以上であるかを判定する。今、ＴＨ１＝４
０、γ＝５０とする。図１０において、署名「山田太郎」
の類似度が５０−５＝４５、署名「山田太朗」の類似度が
５０−９＝４１となり、所定値ＴＨ１以上のデータが辞
書(12)内に存在するので、ステップＳ２５へ進む。

【００５７】ステップＳ２５では第１位の類似度と第２
位の類似度との差が、所定値ＴＨ３以上かを判定する。
ここで、ＴＨ３＝５とすると、図９を用いた場合、第１
位の類似度と第２位の類似度との差は４５−４１＝４と
なり、ＴＨ３未満であり、ステップＳ２７へ進む。ここ
で、データ入力手段(11)は「パスワードを入力してくだ
さい」というメッセージを出力し、表示手段(3)によりパ
スワード表示部(14)に表示される。これに従って、筆記
者はソフトウェアキーボード(15)を用いてパスワード
「ＭＯＮＤＡＹ」を入力する。

【００５８】次に、ステップＳ２８へ進み、署名識別手
段(13)は第１位の類似度のデータとのパスワードが一致
するかを判定する。この場合一致するので、ステップＳ
２９へ進み、署名識別手段(13)は識別結果として「山田
太郎」を出力する。

【００５９】この実施例では、ステップＳ２４で類似度
が所定値ＴＨ１以上のデータが存在するので、ステップ
Ｓ２５へ進んだが、所定値ＴＨ１以上のデータが辞書(1
2)に存在しない場合はステップＳ２６へ進み、第１位の
類似度が所定値ＴＨ２以上かを判断する。所定値ＴＨ２
はパスワードと署名の類似度を組み合わせて個人を識別
する場合のしきい値であり、ＴＨ１＞ＴＨ２の関係があ
る。所定値ＴＨ２以上の値の類似度のデータが辞書(12)
内に存在する場合はステップＳ２７へ進み、署名識別手
段(13)はデータ入力手段(11)から入力したパスワードと
第１位の類似度のデータのパスワードが一致するかを判
定する。

【００６０】一致する場合は第１位の類似度のデータを
識別結果とするが、パスワードが一致しない場合はステ
ップＳ３０へ進み、辞書(12)との一致がとれなかったも
のとする。また、ステップＳ２６で第１位の類似度の値
が所定値ＴＨ２未満の場合も、署名識別手段(13)は辞書
(12)との一致がとれなかったものとする。ここで、ステ
ップＳ２２、Ｓ２３は第１の識別手段を、ステップＳ２
４〜Ｓ２８は第２の識別手段を構成している。

【００６１】この実施例では、筆記者がパスワードを常
に入力する必要はなく、筆記者が入力した署名と辞書(1
2)内の標準データとのＤＰマッチングによる相違度から
計算した署名の類似度が低い場合だけ、パスワードを入
力することにより、入力の簡易化と識別の高性能化を図
ることが可能となる。また、実施例２と同様に、署名を
安定して入力できない場合等で、筆者署名識別が劣る場
合でも、所定値ＴＨ１、ＴＨ２の値を低く設定し、パス
ワードを入力することにより、識別性能の不足を補うこ
とが可能になる。

【００６２】実施例４．図１４及び図１５はこの発明の
第１及び第５発明の一実施例を示す図で、図１４は署名
及びパスワード入力画面の構成図、図１５は署名識別動
作フローチャートである。なお、図７及び図９は実施例
４にも共用する。

【００６３】実施例４はパスワード及び署名のどちらか
一方だけの入力によって識別するようにしたものであ
る。電子手帳等では、通常筆記者は重要データをアクセ
スする場合等に個人識別のためのパスワードを設定し、
それを入力することによって個人を識別してデータをア
クセスするようにしている。しかし、例えばパスワード
を忘れてしまった場合は、データの参照ができなくな
る。実施例４はその不具合をなくするためのものであ
る。

【００６４】次に、この実施例の動作を図１５を参照し
て説明する。ステップＳ３１でデータを入力する。例え
ば署名識別手段(13)は筆記者に署名入力かパスワード入
力かの選択をさせるため、「署名又はパスワードを入力
してください」というメッセージ(16)を出力し、表示手
段(3)により署名表示部(7)に表示される。ここで、筆記
者は署名又はパスワードを入力する。そして、終了ボタ
ン(10)を押すと、筆跡データ収集手段(1)及びデータ入
力手段(11)は署名識別手段(13)へ入力データを出力す
る。

【００６５】次に、ステップＳ３２で署名識別手段(13)
は、バッファ(4)が格納している座標数及びデータ入力
手段(11)からの文字数を調べることにより、パスワード
だけの入力かを判定する。パスワードだけの入力である
場合はステップＳ３３へ進み、署名識別手段(13)は辞書
(12)内のパスワードと照合し、入力したパスワードと辞
書(12)内のパスワードが一致する署名を調べ、ステップ
Ｓ３５で識別結果を出力する。

【００６６】ステップＳ３２でパスワードだけの入力で
ないと判定すると、ステップＳ３４へ進み、署名識別手
段(13)は辞書(12)内の標準データと従来装置で述べたＤ
Ｐマッチング法等によって比較し、ステップＳ３５で識
別結果を出力する。このように、署名とパスワードのど
ちらを入力するかは筆記者の自由であるが、例えば通常
パスワードを用いて重要データにアクセスし、パスワー
ドを忘れてしまった場合には、署名を筆記することによ
り、重要データにアクセスすることも可能となる。

【００６７】実施例５．図１６〜図２３はこの発明の第
６発明の一実施例を示す図で、図１６は全体構成図、図
１７は署名記入画面の構成図、図１８は署名記入図、図
１９は辞書の内容図、図２０は相違度結果説明図、図２
１は記入位置決定の判定説明図、図２２及び図２３は署
名識別動作フローチャートである。

【００６８】図１６において、(21)は筆跡者の筆跡デー
タとその記入位置があらかじめ登録された辞書、(22)は
入力されたデータと辞書(21)内のデータとを照合して筆
記者を識別する署名識別手段である。図１７において、
(23)は署名記入部で、横の破線(23a)と縦の破線(23b)に
よって領域Ａ〜Ｄに分けられている。

【００６９】次に、この実施例の動作を図２２を参照し
て説明する。筆記者は署名記入部(23)に氏名を筆記す
る。図１８では「山田太郎」と署名している。ステップＳ
４１で筆跡データ収集手段(1)は筆記者が入力した署名
の座標及び筆圧データをバッファ(4)に格納し、表示手
段(3)は「山田太郎」を表示する。

【００７０】ここで、終了ボタン(10)を押すと、筆跡デ
ータ収集手段(1)は署名識別手段(22)にバッファ(4)内の
筆跡データを渡す。次に、ステップＳ４２へ進み、署名
識別手段(22)はバッファ(4)内の筆跡データと辞書(21)
内の標準データについて、例えばＤＰマッチング手法を
用いて相違度を計算する。ＤＰマッチングの結果の相違
度の例を図２０に示す。

【００７１】次に、ステップＳ４３で記入位置の一致度
を計算する。すなわち、署名識別手段(22)はバッファ
(4)内のパターンの座標点ごとのｘ、ｙ座標を調べ、筆
記者の署名が署名記入部(23)の領域Ａ〜Ｄのどこに記入
されているかを判定する。この判定条件の例を図２１に
示す。署名識別手段(22)は図２１に示す９個の条件の上
から順に条件に適するかを判定する。図１８の場合、筆
記者は領域Ａ内に署名しているので、「左上」と判定す
る。

【００７２】次に、署名識別手段(22)は入力データと辞
書(21)内のデータの記入位置が一致しているかを判定す
る。記入位置が一致する場合、一致度βを与えるが、一
致しない場合は一致度を零とする。図１７では筆記者は
「左上」に記入しているので、図１８では署名「山田太郎」
だけに一致度βを与え、他は零とする。

【００７３】次に、ステップＳ４４へ進み、署名識別手
段(22)は確信度を計算する。ＤＰマッチングでのパター
ンとの相違度をｄとすると、 筆跡データにおける類似度＝γ−ｄ(γ：正の定数) 確信度＝α×(筆跡データにおける類似度)＋(１−α)×
(β又は０) ここで、０≦α≦１である。

【００７４】この実施例の場合、α＝０.５、β＝２
０、γ＝５０に設定してあるため、図１８の署名の例で
は、署名「山田太郎」に対しては確信度３０、「山田太朗」
に対しては確信度２０.５、「山田一郎」に対しては確信
度１８.５となる。次に、ステップＳ４５へ進み、署名
識別手段(22)は確信度の最も高いデータを識別結果とし
て出力する。この場合、「山田太郎」が識別結果として出
力される。

【００７５】このように、記入位置の情報を用いること
によって、ＤＰマッチングの結果「山田太朗」の相違度が
小さい場合でも、記入位置を考慮することによって「山
田太郎」を識別結果とすることが可能となる。

【００７６】実施例５では図２２を用いて説明したが図
２３に示すように、ステップＳ４２とステップＳ４３の
順番を変えてもよい。また、破線(23a)(23b)を表示する
ものを示したが、これを表示しないようにしてもよい。
なお、α＝０.５、β＝２０、γ＝５０とした場合につ
いて説明したが、α、β、γの値は筆者を統計的に正し
く判定できるように調節して決定される。

【００７７】実施例５では、位置に関する一致度β及び
筆跡データにおける類似度γを変えることによって記入
位置に関する一致度の重みを変えることができ、例えば
記入座標が一致しないと、どんなに似たパターンを書い
ても識別できないようにすることも可能である。これら
のパラメータを調整することにより、立ちながら利用す
る場合等で、署名パターンを安定して筆記できない状況
においても、識別精度を低下させることなく識別が可能
となる。

【００７８】実施例６．図２４〜図３１はこの発明の第
７発明の一実施例を示す図で、図２４は全体構成図、図
２５は第１の署名記入画面の構成図、図２６は第１の署
名記入図、図２７は第２の署名記入画面の構成図、図２
８は第２の署名記入図、図２９は辞書の内容図、図３０
は相違度結果説明図、図３１は署名識別動作フローチャ
ートである。

【００７９】図２４において、(30)は表示一体形タブレ
ット等の筆跡データ収集手段、(31)は第１の署名のバッ
ファ、(32)は第２の署名のバッファ、(33)は筆記者の筆
跡データがあらかじめ登録された辞書、(34)は入力され
たデータと辞書(33)内のデータとを照合して筆記者を識
別する署名識別手段である。

【００８０】次に、この実施例の動作を図３１を参照し
て説明する。まず、筆跡データ収集手段(30)は図２５に
示す第１の入力画面を表示手段(3)により表示する。筆
記者は署名記入部(7)に第１の署名パターンを筆記す
る。図２６では第１の署名パターン「山田太郎」と署名し
ている。ステップＳ５１で筆跡データ収集手段(30)は筆
記者が入力した第１の署名パターンの座標及び筆圧デー
タをバッファ(31)に格納する。筆記者が終了ボタン(10)
を押すと、筆跡データ収集手段(30)は図２７に示す第２
の入力画面を表示する。

【００８１】筆記者は署名記入部(7)に第２の署名パタ
ーンを筆記する。図２８では第２の署名パターン「神奈
川県」と署名している。筆跡データ収集手段(30)は第２
の署名パターンの座標及び筆圧データをバッファ(32)に
格納する。署名が終わって筆記者が終了ボタンを押すと
ステップＳ５２へ進む。

【００８２】ステップＳ５２で署名識別手段(34)はバッ
ファ(31)内の第１の署名パターンの筆跡データと辞書(3
3)内の第１の標準データとのＤＰマッチング法による相
違度を計算する。図３０に計算結果を示す。図３０で第
１の署名パターン「山田太郎」との相違度５、「山田太朗」
とは相違度６、「山田一郎」とは相違度１０となってい
る。次に、ステップＳ５３へ進み、バッファ(32)内の第
２の署名パターンの筆跡データと辞書(33)内の第２の標
準データとのＤＰマッチング法による相違度を計算す
る。図３０に計算結果を示し、第２の署名パターン「神
奈川県」との相違度は６、「山田太朗」との相違度は５
０、「一郎」との相違度は５０となっている。

【００８３】次に、ステップＳ５４へ進み、署名識別手
段(34)は確信度を計算する。確信度計算はＤＰマッチン
グでの相違度をｄとすると、辞書との確信度＝第１の筆
跡データの類似度＋第２の筆跡データの類似度とし、類
似度＝γ−ｄ(γ：定数)とする。今、γ＝５０とする
と、図３０で「山田太郎」と「神奈川県」の類似度の和は８
９、「山田太朗」と「山田太朗」の類似度の和は４４、「山
田一郎」と「一郎」の類似度の和は４０になる。最後にス
テップＳ５５へ進み、署名識別手段(34)は識別結果を出
力する。この場合、最も確信度の高い「山田太郎」を出力
する。

【００８４】１パターンだけを署名して識別する場合、
本人の氏名を署名することは容易に想像できるが、複数
署名すると、第２の署名パターンは人によりさまざまに
異なり、第３者が想像することは困難である。個人の識
別に当たって、筆跡パターンを複数にすることにより、
第３者が個人の筆跡データの署名内容を調べ、更に筆跡
及び筆圧もまねて二つの署名パターンを登録順に筆記す
ることは、ほとんど不可能なため、ＤＰマッチング法に
おいて、識別のためのしきい値を下げても、十分な筆記
者識別性能が得られる。

【００８５】実施例７．図３２はこの発明の第８の発明
の一実施例を示す全体構成図である。なお、図２４〜図
３０は実施例７にも共用する。図において、(35)は入力
する署名パターンの数を指定する署名数入力手段であ
る。実施例６では、署名数は２個に固定されているが、
これを署名数入力手段(35)により３個以上の署名を用い
るようにしたものである。これにより、第３者が他人の
登録パターンをまねる場合に、署名数、署名パターンの
内容及び順番、筆跡並びに筆圧を知る必要があり、容易
にまねすることは困難になる。

【００８６】

【発明の効果】以上説明したとおりこの発明の第１発明
では、筆跡データ及びこの筆跡データ以外の別データを
辞書の内容と比較して筆記者を識別するようにしたの
で、筆跡データ及びこの筆跡データ以外の別データがそ
れぞれ照合され、署名が不明確な場合でも、筆記者識別
の精度を向上させることができる効果がある。

【００８７】また、第２発明では、筆跡データ及びこの
筆跡データ以外に署名筆記時に表示される線幅及び線の
色からなる別データを辞書の内容と比較して筆記者を識
別するようにしたので、筆跡データ並びに線幅及び線色
データがそれぞれ照合され、署名が不明確な場合でも、
筆記者識別の精度を向上させることができる効果があ
る。

【００８８】また、第３発明では、筆跡データ及びこの
筆跡データ以外に文字と記号とを組み合わせた文字コー
ド列からなる別データを辞書の内容と比較して筆記者を
識別するようにしたので、筆跡データ及び文字コード列
がそれぞれ照合され、署名が不明確な場合でも、筆記者
識別の精度を向上させることができる効果がある。

【００８９】また、第４発明では、筆跡データを辞書の
内容と比較して筆記者を識別した結果、信頼性が低いと
判定すると、筆跡データ以外の別データを辞書の内容と
比較して筆記者を識別するようにしたので、筆跡データ
の変動が大きいときには別データが照合され、署名が不
明確な場合でも、筆記者識別の精度を向上させることが
できる効果がある。

【００９０】また、第５発明では、筆跡データ及びこの
筆跡データ以外の別データのどちらか一方を用いて辞書
の内容と比較して筆記者を識別するようにしたので、両
データの一方だけで識別が可能になり、登録した別デー
タを忘れてしまった場合でも筆跡データによる識別がで
きる効果がある。

【００９１】また、第６発明では、筆跡データ及び署名
の記入位置を辞書の内容と比較して筆記者を識別するよ
うにしたので、筆跡データ及び署名の記入位置かそれぞ
れ照合され、署名のための条件が悪い場合でも、正しい
位置に書くことは可能であることから、署名が不明確な
場合でも、筆記者識別の精度を向上させることができる
効果がある。

【００９２】また、第７発明では、複数の筆跡データに
対し辞書の内容と比較して筆記者を識別するようにした
ので、複数の署名がそれぞれ照合され、一つの署名を識
別するための類似度のしきい値を低くしても、識別の性
能は向上し、署名が不明確な場合でも、筆記者識別の精
度を向上させることができる効果がある。

【００９３】また、第８発明では、筆記者識別に用いる
筆跡パターン数を入力するようにしたので、署名数を使
用者が任意に設定することが可能になり、一つの署名を
識別するための類似度のしきい値を低くしても、識別の
性能は向上し、署名が不明確な場合でも、筆記者識別の
精度を向上させることができる効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】 この発明の実施例１を示す全体構成図。

【図２】 この発明の実施例１を示す署名記入画面の構
成図。

【図３】 図１の辞書の内容図。

【図４】 この発明の実施例１を示す相違度結果説明
図。

【図５】 この発明の実施例１を示す署名識別動作フロ
ーチャート。

【図６】 この発明の実施例１を示す他の署名識別動作
フローチャート。

【図７】 この発明の実施例２を示す全体構成図。

【図８】 この発明の実施例２を示す署名及びパスワー
ド入力画面の構成図。

【図９】 図７の辞書の内容図。

【図１０】 この発明の実施例２を示す相違度結果説明
図。

【図１１】 この発明の署名識別動作フローチャート。

【図１２】 この発明の実施例３を示す署名識別動作フ
ローチャート。

【図１３】 この発明の実施例３を示す署名及びパスワ
ード入力画面の構成図。

【図１４】 この発明の実施例４を示す署名及びパスワ
ード入力画面の構成図。

【図１５】 この発明の実施例４を示す署名識別動作フ
ローチャート。

【図１６】 この発明の実施例５を示す全体構成図。

【図１７】 この発明の実施例５を示す署名記入画面の
構成図。

【図１８】 図１７の署名記入図。

【図１９】 図１６の辞書の内容図。

【図２０】 この発明の実施例５を示す相違度結果説明
図。

【図２１】 この発明の実施例５を示す記入位置決定の
判定説明図。

【図２２】 この発明の実施例５を示す署名識別動作フ
ローチャート。

【図２３】 この発明の実施例５を示す他の署名識別動
作フローチャート。

【図２４】 この発明の実施例６を示す全体構成図。

【図２５】 この発明の実施例６を示す第１の署名記入
画面の構成図。

【図２６】 図２５の第１の署名記入図。

【図２７】 この発明の実施例６を示す第２の署名記入
画面の構成図。

【図２８】 図２７の第２の署名記入図。

【図２９】 図２４の辞書の内容図。

【図３０】 この発明の実施例６を示す相違度結果説明
図。

【図３１】 この発明の実施例６を示す署名識別動作フ
ローチャート。

【図３２】 この発明の実施例７を示す全体構成図。

【図３３】 従来の筆記者識別装置を示す全体構成図。

【図３４】 従来の筆記者識別装置の署名識別動作フロ
ーチャート。

【符号の説明】

１，３０ 筆跡データ収集手段、２，１１ データ入力
手段、３ 表示手段、４，３１，３２ バッファ、５，
１２，２１，３３ 辞書、６，１３，２２，３４ 署名
識別手段、８ インク幅選択ボタン、９ インク色選択
ボタン、１５ソフトウェアキーボード、３５ 署名数入
力手段、Ｓ２２，Ｓ２３ 第１の識別手段、Ｓ２４〜Ｓ
２８ 第２の識別手段。

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 署名として筆記された筆跡パターンの座
   標、筆圧等を筆跡データとして取得する筆跡データ収集
   手段と、上記筆跡データ以外の別データを入力するデー
   タ入力手段と、上記筆跡データ収集手段で取得した筆跡
   データを表示する表示手段と、筆記者の筆跡データ及び
   この筆跡データ以外の別データをあらかじめ格納した辞
   書と、上記筆跡データ収集手段で得られた筆跡データ及
   び上記データ入力手段から入力されたデータを上記辞書
   の内容と比較して上記筆記者を識別する署名識別手段と
   を備えてなる筆記者識別装置。
2. 【請求項２】 筆跡データ以外の別データを、署名筆記
   時に表示手段によって表示される線幅及び線の色とした
   ことを特徴とする請求項１記載の筆記者識別装置。
3. 【請求項３】 筆跡データ以外の別データを、文字と記
   号とを組み合わせた文字コード列としたことを特徴とす
   る請求項１記載の筆記者識別装置。
4. 【請求項４】 署名識別手段を、筆跡データ収集手段で
   得られた筆跡データを辞書の内容と比較して筆記者を識
   別する第１の識別手段と、この第１の識別手段による識
   別結果の信頼性が低いと判断すると上記筆跡データ以外
   の別データを上記辞書の内容と比較して筆記者を識別す
   る第２の識別手段とで構成したことを特徴とする請求項
   １記載の筆記者識別装置。
5. 【請求項５】 署名識別手段を、筆跡データ収集手段で
   得られた筆跡データ及びデータ入力手段から入力された
   別データのどちらか一方を用い、これを辞書の内容と比
   較して筆記者を識別する構成としたことを特徴とする請
   求項１記載の筆記者識別装置。
6. 【請求項６】 署名として筆記された筆跡パターンの座
   標、筆圧等を筆跡データとして取得する筆跡データ収集
   手段と、この筆跡データ収集手段で取得した筆跡データ
   を表示する表示手段と、筆記者の筆跡データ及び上記署
   名の記入位置をあらかじめ格納した辞書と、上記筆跡デ
   ータ収集手段で得られた筆跡データ及び上記署名の記入
   位置を上記辞書の内容と比較して上記筆記者を識別する
   署名識別手段とを備えたことを特徴とする筆記者識別装
   置。
7. 【請求項７】 署名として筆記された筆跡パターンを筆
   跡データとして取得する筆跡データ収集手段と、この筆
   跡データ収集手段で取得した筆跡データを表示する表示
   手段と、筆記者の筆跡データをあらかじめ格納した辞書
   と、上記筆跡データ収集手段で得られた複数の筆跡デー
   タに対し上記辞書の内容と比較して上記筆記者を識別す
   る署名識別手段とを備えたことを特徴とする筆記者識別
   装置。
8. 【請求項８】 筆記者の識別に用いる筆跡パターン数を
   入力する署名数入力手段を設けたことを特徴とする請求
   項７記載の筆記者識別装置。