KR101940982B1

KR101940982B1 - 필체를 이용한 이용자 신원의 등록의 관리

Info

Publication number: KR101940982B1
Application number: KR1020177002645A
Authority: KR
Inventors: 수에메이 송; 타오 팡
Original assignee: 알리바바 그룹 홀딩 리미티드
Priority date: 2014-09-01
Filing date: 2015-09-01
Publication date: 2019-01-23
Also published as: HK1222021A1; SG11201700264SA; EP3189472B1; WO2016036733A1; TWI665574B; EP3189472A1; KR20170024076A; JP2017527894A; CN105447433A; EP3189472A4; US10133859B2; TW201610740A; CN105447433B; US20160063240A1; JP6532523B2

Abstract

본 출원의 실시예들은 이용자 신원을 등록하기 위한 방법, 장치, 및 시스템에 관한 것이다. 방법은 이용자에 의해 입력된 필체(handwriting)와 연관된 필체 정보를 수신하는 단계, 제 1 필체 정보의 복잡도를 컴퓨팅(computing)하는 단계, 및 제 1 필체 정보의 복잡도가 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족하는 경우에, 제 1 필체 정보를 이용자에 대응하는 신원 등록 정보와 연관시키는 단계를 포함한다.

Description

필체를 이용한 이용자 신원의 등록의 관리{MANAGING REGISTRATION OF USER IDENTITY USING HANDWRITING}

다른 출원들에 대한 상호 참조

본 출원은, 모든 목적들을 위해 참고로써 본 명세서에 통합되는 2014년 9월 1일에 출원된, 명칭이 신원을 등록하기 위한 방법 및 디바이스(A METHOD AND DEVICE FOR REGISTERING IDENTITY)인 중화 인민 공화국 특허 출원 번호 제 201410440783.5 호에 대한 우선권을 주장한다.

본 출원은 신원 검증에 관한 것이다. 특히, 본 출원은 필체(handwriting) 정보를 이용하여 신원을 등록하기 위한 방법, 시스템, 및 디바이스에 관한 것이다.

컴퓨터 및 인터넷 기술의 발전에 따라, 정보의 분산 및 공유는 동시에 다양한 정보 보안 문제들을 야기하면서 점점 더 편리하고 빠르게 되었다. 정보 보안을 보호하기 위해 다양한 정보 보안 보호 기술들이 현재 요구들에 응답하여 개발되었다. 예를 들면, 신원 검증 기술들, 암호화 키 보호 기술들, 등은 정보 보안에 관하여 개발되었다.

신원 검증은 시스템 보안을 보호하는데 중요한 구성요소이다. 일부 종래의 정보 보안 시스템들에 따라, 네트워크 시스템들은 단지, 신원이 성공적으로 검증되면 다양한 네트워크 리소스들, 시스템 리소스들, 및 정보 리소스들을 안전하게 그리고 고 효율성을 갖고 공개하고 공유한다.

일부 관련된 신원 검증 기술들은 자기 카드들/스마트 카드들, 등에 기초하여 정적 패스워드 인증 기술, 동적 패스워드 인증 기술, 생체 인식(biometric) 인증 기술, 및 인증 기술을 포함한다. 일부 관련된 신원 검증 기술들에 의해 이용된 인증 방법들 중, 생체 인식 인증 기술은 위조하기 또한 어려운 매우 믿을 만한 인증 방법이다. 결과적으로, 생체 인식 인증은 현재, 가장 단순하고 가장 안전한 인증 기술들 중 하나가 되고 있다.

일부 관련된 분야에 따라, 생체 인식 인증 기술은 터치 스크린을 통해 이용자에 의해 수동으로 입력되는 필체를 수집하고 기록하는 것을 포함한다. 이용자의 신원이 검증될 때, 터치 스크린을 통해 이용자에 의해 수동으로 입력되는 필체는 이용자의 기록된 필체와 비교되고, 입력된 필체와 기록된 필체 사이의 비교에 기초하여, 이용자의 신원의 검증이 실현될 수 있다.

신원 검증이 터치 스크린을 통해 이용자에 의해 수동으로 입력되는 수집된 필체를 이용하여 수행되는 인증 방법들에서, 수집된 필체가 매우 단순하면, 필체는 매우 용이하게 모방되고, 이는 이용자 신원을 효과적으로 검증하지 못하며, 잠재적 시스템 보안 위험들을 생성한다. 역으로, 수집된 필체가 몹시 복잡하면, 오비합치(false non-match)들이 발생할 수 있고, 이는 시스템이 이용자의 신원을 성공적으로 검증할 수 없고 잠재적으로 이용자로 하여금 신원 검증을 실행하려고 반복적으로 시도하게 한다. 진짜 이용자로 하여금 신원 검증을 실행하려고 반복적으로 시도하게 하는 것은 과도한 양의 시스템 리소스들을 소비하고 만족스럽지 않은 이용자 경험들을 야기할 수 있다.

본 발명의 목적은 필체 정보를 이용하여 신원을 등록하기 위한 방법, 시스템, 및 디바이스를 제공하느 것이다.

본 발명의 다양한 실시예들은 다음의 상세한 설명 및 첨부된 도면들에서 개시된다.

도 1은 본 출원의 다양한 실시예들에 따라 신원을 등록하는 방법의 흐름도.
도 2a는 본 출원의 다양한 실시예들에 따라 신원을 등록하는 것과 관련되어 이용된 정보를 도시한 도면.
도 2b는 본 출원의 다양한 실시예들에 따라 신원을 등록하는 것과 관련되어 이용된 필체를 도시한 도면.
도 3은 본 출원의 다양한 실시예들에 따라 신원을 등록하는 방법의 흐름도.
도 4는 본 출원의 다양한 실시예들에 따라 신원을 등록하는 프로세스와 연관된 필체를 도시한 도면.
도 5는 본 출원의 다양한 실시예들에 따라 신원을 등록하는 프로세스를 도시한 도면.
도 6은 본 출원의 다양한 실시예들에 따라 신원을 등록하기 위한 디바이스의 구조도.
도 7은 본 출원의 다양한 실시예들에 따라 신원을 등록하기 위한 컴퓨터 시스템의 기능도.

본 발명은 프로세스; 장치; 시스템; 재료의 구성; 컴퓨터 판독가능한 저장 매체 상에 구현된 컴퓨터 프로그램 제품; 및/또는 프로세서에 결합된 메모리 상에 저장되고/되거나 그것에 의해 제공된 지시들을 실행하도록 구성된 프로세서와 같은, 프로세서를 포함하는, 다수의 방식들로 구현될 수 있다. 본 명세서에서, 이들 구현들, 또는 본 발명이 취할 수 있는 임의의 다른 형태는 기술들로서 언급될 수 있다. 일반적으로, 개시된 프로세스들의 단계들의 순서는 본 발명의 범위 내에서 변경될 수 있다. 달리 서술되지 않는다면, 동작을 수행하도록 구성되는 것으로서 설명된 프로세서 또는 메모리와 같은 구성요소는 주어진 시간에서 동작을 수행하도록 임시로 구성되는 일반 구성요소 또는 동작을 수행하기 위해 제작되는 특정 구성요소로서 구현될 수 있다. 본 명세서에서 이용되는 바와 같이, 용어('프로세서')는 컴퓨터 프로그램 지시들과 같은, 데이터를 프로세싱하도록 구성된 하나 이상의 디바이스들, 회로들, 및/또는 프로세싱 코어들을 언급한다.

본 발명의 하나 이상의 실시예들의 상세한 설명은 본 발명의 원리들을 도시하는 첨부한 도면들과 함께 하기에 제공된다. 본 발명은 이러한 실시예들과 관련되어 설명되지만, 본 발명은 임의의 실시예로 제한되지 않는다. 본 발명의 범위는 단지 청구항들에 의해서만 제한되고 본 발명은 다수의 대안들, 수정들 및 등가물들을 포함한다. 다수의 특정 상세들은 본 발명의 철저한 이해를 제공하기 위해 다음의 설명에서 제시된다. 이들 상세들은 예의 목적을 위해 제공되며 본 발명은 이들 특정 상세들의 일부 또는 전부 없이 청구항들에 따라 실시될 수 있다. 명료함을 위해, 본 발명에 관련된 기술 분야들에서 공지되는 기술적 자료는 본 발명이 불필요하게 모호하게 되지 않도록 상세하게 설명되지 않는다.

일부 현재 시스템들에서, 이용자는 단말 또는 서비스(예로서, 웹 기반 서비스)에 대한 이용자의 신원의 등록과 같은 이용자의 신원의 등록과 관련된 필체 정보를 단말에 입력한다. 기존의 시스템들은 전형적으로, 단말이 이용자에 의해 입력된 필체 정보를 수집한 후에 필체 정보의 복잡도를 결정하지 않는다. 필체 정보의 복잡도가, 단말이 이용자로부터 필체 정보를 수집한 후에 수행되지 않기 때문에, 그리고 필체 정보가 신원 등록 정보로서 이용되기 때문에, 필체 정보의 이용은 매우 단순하고 따라서 용이하게 모방되는 신원 검증에 관련되어 이용되는 수집된 필체 정보(이용자 입력 필체 정보)를 야기할 수 있다. 그에 따라, 신원 검증이 이러한 매우 단순한 필체 정보에 기초하여 수행될 때, 신원 검증은 잠재적 시스템 보안 위험들을 야기한다. 역으로, 필체 정보의 복잡도가, 단말이 이용자로부터 필체 정보를 수집한 후에 결정되지 않기 때문에, 수집된 필체 정보(예로서, 이용자 입력 필체 정보)는 몹시 복잡할 수 있다. 신원 검증과 관련하여 몹시 복잡한 필체 정보의 이용은 미래의 로그인 시도들 동안 오비합치들의 발생을 야기할 수 있다. 또 다른 결과로서, 이용자 신원의 성공적인 검증은 매우 어려울 수 있다. 몹시 복잡한 필체 정보가 신원 검증과 관련하여 이용되는 경우에 이용자 신원의 검증이 성공적인 것으로 되도록 하기 위해, 이용자는 등록된 필체 정보와 매칭(matching)하는 필체 정보를 입력하기 위해 반복된 시도들을 수행할 것을 요구받을 수 있다. 등록된 필체 정보와 매칭하는 필체 정보를 입력하기 위해 이용자들에 의한 반복된 시도들을 요구하는 것은 비효율적이고, 불편하며, 시스템 리소스들을 낭비한다.

일부 실시예들에서, 이용자에 의해 입력된(예로서, 단말에 의해 수집된) 필체 정보의 복잡도는 이용자의 등록과 관련하여 결정된다. 예를 들면, 이용자가 이용자의 신원을 단말 또는 서버에 등록할 때, 필체 정보의 복잡도가 결정된다. 필체 정보의 복잡도는 하나 이상의 미리 설정된 조건들과 비교될 수 있다. 하나 이상의 미리 설정된 조건들은 등록을 위해 용인가능한 최소 복잡도를 나타내는 최소 복잡도 임계치, 등록을 위해 용인가능한 최대 복잡도를 나타내는 최대 복잡도 임계치, 길이 임계치, 크기 임계치, 필체에서의 획(stroke)들의 최소 임계치, 필체에서의 획들의 최대 임계치, 필체 변곡점(inflection point)들의 최소 임계치, 필체 변곡점들의 최대 임계치, 필체의 공간 분포의 최소 임계치, 필체의 공간 분포의 최대 임계치, 필체의 그래디언트(gradient) 분포의 최소 임계치, 필체의 그래디언트 분포의 최대 임계치, 필체의 영역의 최소 임계치, 필체의 영역의 최대 임계치, 등을 포함할 수 있다. 필체 정보는 단지, 필체 정보의 복잡도가 하나 이상의 미리 설정된 조건들 중 적어도 하나를 만족하면 이용자의 신원 등록 정보와 관련되어 이용된다. 일부 실시예들에서, 필체 정보는 필체 정보가 하나 이상의 미리 설정된 조건들의 전부를 만족하면 단지, 이용자의 신원 등록 정보와 연관하여 저장되거나, 이용자의 신원 검증과 관련하여 이용된다. 일부 실시예들에서, 필체 정보는 필체 정보가 하나 이상의 미리 설정된 조건들 중 임계 개수를 만족하면 단지, 이용자의 신원 등록 정보와 연관하여 저장되거나, 이용자의 신원 검증과 관련하여 이용된다. 필체 정보가 필요한 미리 설정된 조건들(예로서, 미리 설정된 조건들의 전부, 미리 설정된 조건들의 임계 개수, 등)을 만족하지 않는다고 결정되면, 이용자는 필체 정보를 재입력하도록 프롬프팅(prompting)될 수 있고, 상기 필체 정보의 복잡도는 재입력된 필체 정보에 대응하는 복잡도가 필요한 미리 설정된 조건을 만족하는지의 여부를 결정하는 것과 관련된 하나 이상의 미리 설정된 조건들과 비교된다. 이용자는, 입력된 정보의 대응하는 복잡도가 필요한 미리 설정된 조건들을 만족할 때까지 필체 정보를 재입력하도록 프롬프팅될 수 있고, 그에 의해 매우 단순한 필체 및 매우 복잡한 필체에 관련된 일부 관련 분야와 연관된 보안 문제점들을 효과적으로 회피한다.

본 출원의 목적들, 기술적 해결책들, 및 장점들을 더 명백하게 하기 위해, 본 출원의 기술적 해결책들은 본 출원의 특정 실시예들 및 대응하는 도면들을 고려하여 하기에 명백하게 그리고 완전하게 설명된다. 분명하게, 설명된 실시예들은 단지, 본 출원의 실시예들 중 일부이고 모든 실시예들이 아니다. 당업자들에 의해 본 출원의 실시예들에 기초하여 얻어진 모든 다른 실시예들은, 어떠한 독창적인 노력도 그들을 얻는 동안에 행해지지 않는 한 본 출원의 보호의 범위 내에 있을 것이다.

도 1은 본 출원의 다양한 실시예들에 따라 신원을 등록하는 방법의 흐름도이다. 프로세스(100)는 도 6의 디바이스(600) 또는 도 7의 컴퓨터 시스템(700)에 의해 구현될 수 있다. 일부 실시예들에서, 프로세스(100)는 단말에 의해 구현된다. 일례로서, 단말은 개인용 컴퓨터(PC), 모바일 폰, 태블릿, 랩탑, 또는 필체 입력을 수신(예로서, 이용자로부터 필체 정보를 수집)하도록 구성되는 다른 장비일 수 있다.

110에서, 필체 정보가 수집된다. 일부 실시예들에서, 단말은 이용자에 의해 입력된 필체 정보를 수집한다. 이용자는 터치 스크린, 그래픽 태블릿, 또는 단말에 의해 제공된 다른 하드웨어 인터페이스를 통해 필체 정보를 입력할 수 있다. 일부 실시예들에서, 이용자는 스타일러스(stylus)(예로서, 필체 터치 스타일러스 펜), 이용자의 손가락, 등을 이용하여 필체 정보를 입력할 수 있다. 이용자에 의해 입력된 필체 정보는 또한, 이용자 입력 필체 정보로서 언급될 수 있다. 독립형 애플리케이션 또는 브라우저 기반 애플리케이션은 필체 정보를 입력하도록 그래픽 이용자 인터페이스를 이용자에게 제공하기 위해 이용될 수 있다.

필체 정보는 형상들, 이미지들, 한자들, 문자들, 넘버(number)들, 또는 이용자에 의해 손으로 기록한 형태로 입력된 숫자의 흔적들을 포함할 수 있다. 필체 정보는 단말, 서버, 웹 서비스, 등, 또는 그의 임의의 조합에 관하여 이용자의 등록 시에 이용하기 위해 이용자에 의해 선택될 수 있다. 다양한 실시예들에 따라, 필체 정보는 중국어, 영어, 스페인어, 등과 같은 임의의 언어의 문자들을 포함할 수 있다.

120에서, 필체 정보의 복잡도가 컴퓨팅(computing)된다. 손으로 기록한 정보의 복잡도는 손으로 기록한 정보가 입력되는 단말에 의해, 또는 단말이 입력되는 필체를 전달하는 서버에 의해 컴퓨팅될 수 있다. 예를 들면, 이용자가 등록되거나 손으로 기록한 정보의 입력과 관련된 등록을 시도하고 있는 웹 서비스 등과 연관된 서버는 복잡도를 컴퓨팅할 수 있다.

손으로 기록한 정보의 복잡도는 분석될 필체를 얻기 위해 수집된 필체 정보에 관해 차원 정규화(dimension normalization)를 수행함으로써, 그 후에 분석될 필체로부터 하나 이상의 특성 값들을 추출함으로써 컴퓨팅될 수 있다. 필체 정보의 복잡도는 분석될 필체로부터 추출된 하나 이상의 특성 값들을 이용하여 컴퓨팅될 수 있다.

다양한 실시예들에 따라, 하나 이상의 특성 값들은 필체의 길이, 필체에서의 획들의 수, 필체 변곡점들의 수, 필체 변곡점들의 가중된 값, 필체의 공간 분포, 필체의 그래디언트 분포, 및 필체의 영역 중 적어도 하나의 최소치를 포함한다.

130에서, 필체 정보의 복잡도가 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족하는지의 여부가 결정된다. 필체 정보의 복잡도는 하나 이상의 미리 설정된 조건들과 비교될 수 있다. 하나 이상의 미리 설정된 조건들은 등록을 위해 용인가능한 최소 복잡도를 나타내는 최소 복잡도 임계치, 등록을 위해 용인가능한 최대 복잡도를 나타내는 최대 복잡도 임계치, 길이 임계치, 크기 임계치, 필체에서의 획들의 최소 임계치, 필체에서의 획들의 최대 임계치, 필체 변곡점들의 최소 임계치, 필체 변곡점들의 최대 임계치, 필체의 공간 분포의 최소 임계치, 필체의 공간 분포의 최대 임계치, 필체의 그래디언트 분포의 최소 임계치, 필체의 그래디언트 분포의 최대 임계치, 필체의 영역의 최소 임계치, 필체의 영역의 최대 임계치, 등을 포함할 수 있다.

다양한 실시예들에 따라, 필체의 복잡도가 비교되는 미리 설정된 조건들은 이용자 선호도들 또는 이용자 설정들, 관리자 선호도들 또는 설정들, 등에 따라 구성가능할 수 있다. 예를 들면, 이용자는 단말 또는 서버에 의해 제공된 인터페이스를 통해 필체 정보의 최소 복잡도 및/또는 최대 복잡도(예로서, 필체 정보로부터 추출된 필체)를 조정할 수 있다. 또 다른 예로서, 필체 정보가 이용자 등록과 관련하여 입력되는 웹 서비스와 연관된 서버 또는 관리자는 필체 정보의 최소 복잡도 및/또는 최대 복잡도를 조정할 수 있다.

필체 정보의 복잡도가 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족하지 않는 경우에, 프로세스(100)가 종료될 수 있다.

필체 정보의 복잡도가 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족하는 경우에, 140에서, 필체 정보는 (예로서, 이용자의) 신원 등록 정보와 연관된다. 필체 정보는 이용자에 대응하는 신원 등록 정보로서 저장될 수 있다. 필체 정보는 단말에, 또는 이용자에 원격으로 액세스가능한 서버(예로서, 이용자 등록과 연관된 웹 서비스와 연관된 서버) 상에 국부적으로 저장될 수 있다.

다양한 실시예들에 따라, 복잡도의 범위가 미리 설정될 수 있다. 120에서 컴퓨팅된 필체 정보의 복잡도가 복잡도들의 미리 설정된 범위에 속하는 경우에, 필체 정보의 복잡도는 미리 설정된 조건들을 만족하는 것으로 여겨질 수 있다. 필체 정보가 미리 설정된 조건들을 만족한다고 결정하는 것에 응답하여, 수집된 필체 정보는 신원 등록 정보로서 저장된다.

다양한 실시예들에 따라, 단말에 의해 수집된 필체 정보의 복잡도가 미리 설정된 조건들을 만족하지 않는 경우에, 미리 설정된 프롬프트 메시지는 필체 정보가 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족하지 않는다는 표시를 제공할 수 있다. 예를 들면, 미리 설정된 프롬프트 메시지는 이용자에 의해 입력된 필체 정보가 매우 단순하거나 매우 복잡하다고 이용자에 나타낼 수 있다. 일부 실시예들에서, 미리 설정된 프롬프트 메시지는 필체 정보를 재입력할 것을 이용자에 요청한다. 예를 들면, 필체 정보의 복잡도가 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족하지 않는다고 결정하는 것에 응답하여, 프로세스(100)는 필체 정보를 재입력하도록 이용자를 프롬프팅하고 110으로 리턴할 수 있다.

다양한 실시예들에 따라, 신원 등록과 관련된 필체 정보의 복잡도를 결정함으로써, 그리고 복잡도가 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족하는 경우에 필체 정보를 저장함으로써, 필체 정보는 이용자의 신원 정보로서 이용되고, 그에 의해 필체 정보가 위장 공격들(예로서, 악의적인 제 3 자들에 의해 용이하게 복제됨)에 취약하지 않을 것임을 보장하고, 이용자 신원의 성공적인 검증을 어렵게 하는 매우 복잡한 필체 정보의 결과로서 발생하는 오비합치들의 결과로서 시스템 리소스 낭비의 문제를 방지한다.

이용자가 필체 정보를 입력할 때, 어떤 문자들이 문자 인식에 의해 입력됨을 빠르게 결정하고 어떤 문자들이 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족하는 복잡도들을 갖는지를 결정하는 것은 어려울 수 있다.

따라서, 다양한 실시예들에 따라, 표준 문자들이 이용자에 제공된다. 예를 들면, 표준 문자들은 이용자에 대한 힌트(hint)의 역할을 할 수 있다. 이용자는 표준 문자들에 적어도 부분적으로 기초하여 입력(예로서, 입력(input))될 문자들을 결정한다. 단말은 표준 문자들을 단말의 디스플레이 상에 디스플레이하는 것을 통해 표준 문자들을 이용자에 제공할 수 있다. 일부 실시예들에서, 서버는 표준 문자들을 이용자에 제공한다. 서버는 표준 문자들을 단말로 전달함으로써 표준 문자들을 이용자에 제공할 수 있고, 결과적으로 표준 문자들을 이용자에 제공(예로서, 디스플레이)한다. 표준 문자들은 표준 폰트로 디스플레이될 수 있다. 표준 문자들은 미리 설정된 언어(예로서, 이용자 선호도들 또는 이용자 설정들에 따라 단말 또는 이용자에 의해 구성된 언어)로 제공될 수 있다. 표준 문자들을 포함하는 표준 필체의 복잡도는 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족한다. 하나 이상의 미리 설정된 조건들은 도 1의 프로세스(100)의 130의 하나 이상의 미리 설정된 조건들과 동일한 것일 수 있다. 이용자는 그 자신의 필체로 이들 문자들을 기록하도록 프롬프팅되고, 입력되는 필체 정보는 이용자의 등록 정보와 연관하여 수집되고 저장된다.

일부 실시예들에서, 이용자에 제공될 표준 문자들은 이용자에 대응하는 속성 정보에 기초하여 (예로서, 단말에 의해) 선택된다. 일부 실시예들에서, 이용자에 제공될 표준 문자들은 표준 문자 라이브러리로부터 랜덤으로 선택된다. 표준 문자 라이브러리는 단말 상에 국부적으로 저장될 수 있다. 일부 실시예들에서, 표준 문자 라이브러리는 네트워크 통신을 통해 단말에 의해 액세스가능한 원격 데이터베이스 상에 저장될 수 있다. 하나의 표준 문자의 최소치가 이용자에 제공될 수 있다. 다양한 실시예들에 따라, 표준 문자들은 표준 한자들, 문자들, 숫자들, 넘버들, 특수 문자들, 단어들, 영문자들, 등을 포함하지만 그들로 제한되지 않는다. 표준 문자들은 다양한 언어들의 표준 문자들을 포함할 수 있다.

이용자에 제공될 표준 문자들을 선택하기 위해 이용될 수 있는 이용자에 대응하는 속성 정보는, 이용자에 대응하는 IP 어드레스가 위치되는 네트워크 세그먼트(segment)에 대응하는 지리학적 위치(예로서, 이용자에 의해 이용된 단말의 지리학적 위치), 이용자에 의해 공통적으로 이용된 검색 키워드들(예로서, 캐싱된 검색 질의들 또는 기록된 검색 로그들에 따라 결정됨), 이용자가 따르는 콘텐트, 이용자의 프로파일(profile)과 연관된 정보, 등, 또는 그의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 일례로서, 단말 또는 웹 서비스는 이용자에 의한 단말 또는 웹 서비스의 이용에 관한 이력 정보에 기초하여 이용자에 의해 공통적으로 이용된 검색 키워드들을 결정하기 위해 이용될 수 있다.

이용자에 제공될 표준 문자들이 이용자에 대응하는 IP 어드레스가 위치되는 네트워크 세그먼트에 대응하는 지리학적 위치(예로서, 이용자에 의해 이용된 단말의 지리학적 위치)에 기초하여 선택되는 경우에, 표준 문자들은 이용자에 대응하는 지리학적 위치와 연관된 문자들 또는 단어들일 수 있다. 예를 들면, 이용자에 대응하는 IP 어드레스가 위치되는 네트워크 세그먼트에 대응하는 지리학적 위치가 베이징에 위치되면, 베이징에 관련된 표준 문자들이 이용자에 제공될 수 있다. 일례로서, 베이징은 수도이고, 그에 따라 제공된 표준 문자는 단어("쇼우두(shoudu)")(首都, "주 도시(primary city)" 또는 "수도")로부터의 문자("쇼우")(首, "주"), 또는 문자 "징(jing)"(京, "베이징"으로부터의 "수도")의 동음이의어인 문자("징")(

, "거래하다"), 또는 문자("베이(bei)")(北, "베이징"으로부터 "북쪽", "북쪽에 위치한 수도")의 반의어인 문자("난(nan)")(南, "남쪽"), 등일 수 있다.

이용자에 제공될 표준 문자들은 이용자에 의해 공통적으로 이용된 검색 키워드들에 기초하여 선택될 수 있고 예를 들면, 이용자에 의해 공통적으로 이용된 검색 키워드들은 "와이타오(waitao)"(外套, "외투") 및 "핑구오(pingguo)"(

, "사과")를 포함할 수 있다. "와이타오" 및 "핑구오"를 이용자에 의해 공통적으로 이용된 검색 키워드들에 기초하여 선택된 표준 문자들의 예들로서 이용하여, "와이(wai)"(外, "외부의"), "핑"(

, "사과") 및 "구오"(果, "과일")의 복잡도는 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족하는 것으로 여겨질 수 있다. 하나 이상의 미리 설정된 조건들은 도 1의 프로세스(100)의 130의 하나 이상의 미리 설정된 조건들과 동일할 수 있다. 그에 따라, 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족하는 것으로 여겨지는 표준 문자들("와이", "핑", 및 "구오") 중 하나 이상이 표준 문자들로서 이용자에 제공될 수 있다.

이용자에 제공될 표준 문자들은 예를 들면, 콘텐트 또는 뉴스 채널들의 이용자 구독, 자주 뷰잉(viewing)된 페이지들, 등에 의해 결정된 바와 같이 이용자가 따르는 콘텐트에 기초하여 선택될 수 있다. 예를 들면, 표준 문자들은 "재정과 경제"(

, "카이징(caijing)")와 연관된 콘텐트에 따라 선택될 수 있다. "카이징"을 이용자가 따르는 콘텐트에 기초하여 선택된 표준 문자들의 일례로서 이용하여, 문자들("카이"(

, "재정") 및 "징"(

, "경제")) 둘 모두의 복잡도는 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족하는 것으로 여겨질 수 있다. 그에 따라, "카이" 및 "징"에 대한 문자들은 표준 문자들로서 이용자에 제공될 수 있거나, 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족하는 것으로 여겨지는 복잡도들을 갖는 재경 및 경제에 관련된 문자들 예를 들면, "구(gu)"(股, "주식"), "시(shi)"(市, "시장"), "로우(lou)"(

, "건물"), 및 "지아(jia)"(价, "가격")가 이용자에 제공될 수 있다. 하나 이상의 미리 설정된 조건들은 도 1의 프로세스(100)의 130의 하나 이상의 미리 설정된 조건들과 동일할 수 있다. 다양한 실시예들에 따라, 다른 콘텐트는 이용자에 의해 이해되고 표준 문자들의 선택과 관련되어 이용될 수 있다. 예를 들면, 이용자가 따르는 콘텐트는 이용자가 방문한 웹 페이지, 이용자에 의해 뷰잉된 소셜 매체 프로파일, 비디오 구독(예로서, 이용자에 의해 이해된 유튜브^TM 채널), 이용자에 의해 이해된 스포츠 팀(뉴스 구독들, 피드들, 또는 이용자에 의해 등록된 업데이트들에 기초하여 결정될 수 있음), 등을 포함할 수 있다.

상이한 이용자들의 속성 정보가 상이하기 때문에, 상이한 이용자에 제공되기 위해 선택된(예로서, 권고된) 표준 문자들은 상이하다. 그에 따라, 이용자의 속성 정보에 기초한 표준 문자들의 선택은 상이한 이용자들과 완전하게 같은 표준 문자들의 권고를 야기할 것 같진 않을 것이다.

도 2a는 본 출원의 다양한 실시예들에 따라 신원을 등록하는 것과 관련되어 이용된 정보를 도시한다. 표준 문자(200)는 프로세스(100)와 관련되어 이용될 수 있다. 예를 들면, 표준 문자(200)는 이용자의 속성 정보에 기초하여 이용자에 제공될(예로서, 권고될) 수 있다.

도 2a에 도시된 문자("리(li)")(李, 공통 성)는 단말에 의해 이용자에 제공된 표준 문자("리"(李))이다. 표준 문자("리"(李))는 표준 컴퓨터 폰트이다.

도 2b는 본 출원의 다양한 실시예들에 따라 신원을 등록하는 것과 관련되어 이용된 필체를 도시한다. 문자(210)는 프로세스(100)와 관련되어 이용될 수 있다. 예를 들면, 문자(210)는 이용자 등록 또는 이용자에 대응하는 신원 등록 정보의 등록과 관련하여 이용자에 의해 입력될 수 있다.

도 2b에 도시된 문자("리"(李))는 손으로 기록한 형태의 문자("리"(李))이고 이용자에 의해 입력된 필체 정보에 대응할 수 있다.

이용자에 제공되기 위해 선택된 표준 문자들이 표준 문자 라이브러리로부터 랜덤으로 선택되는 경우에, 표준 문자 라이브러리가 생성될 수 있다. 표준 문자 라이브러리는 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족하는 복잡도를 가지는 문자들을 포함할 수 있다. 예를 들면, 이 표준 문자 라이브러리에 저장된 모든 표준 문자들은 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족한다. 단자는 표준 문자 라이브러리로부터 이용자에 제공될 표준 문자들을 랜덤으로 선택할 수 있다.

다양한 실시예들에 따라, 이용자에 제공된 표준 문자들은 이용자에 의해 입력된 필체 정보의 근거를 형성할 수 있다. 예를 들면, 표준 문자들은 이용자 등록 또는 이용자에 대응하는 신원 등록 정보의 등록과 관련되어 이용자에 의해 입력될 필체 정보에 대한 권고의 역할을 할 수 있다. 이용자는 이용자에 제공된 표준 문자들과 유사하거나 동일한 문자들을 포함하는 필체 정보를 입력할 수 있다.

이용자가 단말에 의해 제공된 표준 문자들에 기초하여 필체 정보를 입력하는 경우에, 이용자는 단말에 의해 제공된 표준 문자들로부터 하나의 문자를 선택하고 그 다음, 이용자의 필체 입력 습관들에 따라 이 표준 문자를 입력할 수 있다. 단말은 수집된 필체 정보를 표준 문자에 기초하여 이용자에 의해 입력된 필체 정보로서 이용한다.

단말이 이용자에 의해 입력된 필체 정보를 수집하는 것에 응답하여, 필체 정보의 복잡도가 결정된다.

도 3은 본 출원의 다양한 실시예들에 따라 신원을 등록하는 방법의 흐름도이다. 프로세스(300)는 도 6의 디바이스(600) 또는 도 7의 컴퓨터 시스템(700)에 의해 구현될 수 있다. 일부 실시예들에서, 프로세스(300)는 도 1의 프로세스(100)의 120과 관련하여 구현된다. 일부 실시예들에서, 프로세스(100)는 단말에 의해 구현된다. 일례로서, 단말은 개인용 컴퓨터(PC), 모바일 폰, 태블릿, 랩탑, 또는 필체 입력을 수신(예로서, 이용자로부터 필체 정보를 수집)하도록 구성되는 다른 장비일 수 있다.

310에서, 차원 정규화가 필체 정보에 관해 수행된다. 분석될 필체는 이용자에 의해 입력된 필체 정보의 차원 정규화를 통해 얻어질 수 있다.

수집된 필체 정보에 관한 차원 정규화의 수행은 필체 정보에 포함된 필체의 차원 효과들을 제거할 수 있다. 일부 실시예들에서, 차원 정규화는 길이의 하나의 단위(unit)의 역할을 하기 위해 X 축에 따른 필체의 폭 및 Y 축에 따른 필체의 높이 중 더 큰 것을 선택하는 단계를 포함한다. X 축 및 Y 축은 서로 수직이다. 필체의 관련 특성 값들은 길이의 선택된 단위에 기초하여 표로 만들어질 수 있다. 예를 들면, X 축에 따른 필체의 폭이 10 mm이고, Y 축에 따른 높이가 8 mm이면, X 축에 따른 필체의 폭은 길이의 하나의 단위로서 이용되도록 선택된다. 그에 따라, Y 축에 따른 필체의 높이는 길이의 0.8 단위로 변환될 수 있다. 일부 실시예들에서, 필체는 원래 비율들에 따라 일정한 직사각형 영역으로 조정되고, 일정한 직사각형 영역의 하나의 측의 길이는 길이의 단위로서 이용된다. 필체의 관련 특성 값들은 길이의 이 단위에 기초하여 표로 만들어질 수 있다.

이용자가 단말에 필체를 입력할 때, 필체는 일반적으로, 약한 선천적인 수전증으로 인한 그리고 단말이 이용자의 필체에 내재하는 흔들거림(wobbling)을 인식하기에 충분히 민감하기 때문에 약한 흔들거림을 포함한다. 약한 흔들거림은 구체적으로, 필체 정보에서 약한 기복(undulation)으로서 나타날 수 있다. 따라서, 다양한 실시예들에 따라, 차원 정규화 후에 얻어진 분석될 필체는 흔들거림의 결과로서 생성된 약한 기복을 감소시키기 위해 필터링(filtering)된다. 분석될 필체에 관한 필터링은 필체의 전체적인 모양이 필터링에 의해 변경되지 않는다는 전제조건 하에서 수행된다. 흔들거림이 필체로부터 필터링되고 필체의 전체적인 모양이 필터링에 의해 변경되지 않으면, 필체의 특성 값들의 후속 계산에서의 에러들에 대한 가능성이 감소된다. 예를 들면, 특성 값들의 계산에서의 에러들은 필체의 길이의 계산에서의 에러들, 필체에서의 변곡점들의 수, 필체의 공간 분포, 필체의 그래디언트 분포, 등을 포함할 수 있다. 기복점들의 위치 좌표는 평균값 필터링, 가우시안 필터링, 중간값 필터링, 저역 필터링, 등을 이용하여 조정될 수 있다. 일부 실시예들에서, 필터 마스크는 공지된 기술들에 따라 필체 이미지의 비트맵에 적용된다. 기복점들의 위치는, 대응하는 기복점들과 2개의 인접한 점들 사이의 연결 선들의 차이가 기복을 감소시키기 위해 줄어들도록 조정될 수 있다.

320에서, 하나 이상의 특성 값들은 분석될 필체로부터 추출된다. 하나 이상의 특성 값들은 필체의 길이, 필체의 획들의 수, 필체의 변곡점들의 수, 필체의 변곡 가중치, 필체의 공간 분포, 필체의 그래디언트 분포, 필체의 영역, 등, 또는 그의 임의의 조합을 포함할 수 있다.

330에서, 필체 정보의 복잡도는 분석될 필체로부터 추출된 하나 이상의 특성 값들 중 하나에 기초하여 컴퓨팅된다.

다양한 실시예들에 따라, 필체의 길이는 필체의 획들의 길이의 합이다. 예를 들면, 필체의 길이는 필체의 모든 획들의 길이의 합일 수 있다. 필체의 각각의 획이 스크린 상에 다수의 픽셀 포인트로서 표현되기 때문에, 각각의 획의 길이는 모든 인접한 픽셀 포인트들 사이의 간격들의 합과 같고, 따라서 길이는 각각의 스트로크에 대해 얻어질 수 있다. 모든 획들의 길이들은 필체의 길이를 얻기 위해 합산될 수 있다. 일부 실시예들에서, 획은 필체의 일부의 입력이 시작되는 픽셀 포인트와 입력이 리프트(lift)되는 픽셀 포인트 사이에 입력된 필체의 일부에 대응한다. 필체가 스타일러스를 이용하여 입력되면, 획은 단말이 스타일러스로부터 입력을 수신하는 포인트(예로서, 스타일러스가 단말의 터치스크린과 같은 스크린에 터치될 때) 및 스타일러스로부터의 입력이 중단되는 포인트(예로서, 스타일러스가 단말의 스크린을 접촉하는 것으로부터 리프트될 때)에 따라 결정될 수 있다.

다양한 실시예들에 따라, 필체의 획들의 수는 필체의 모든 획들의 합이다. 획들의 수는 입력 디바이스(예로서, 이용자의 손가락, 스타일러스 펜, 등)를 누르기(예로서, 계속 누르기) 위한 이용자의 동작들을 인식함으로써 표로 만들어질 수 있다. 단말이 입력 디바이스가 스크린을 떠난다고(leave) 인식하는 경우에, 단말은 입력 디바이스를 리프트하기 위한 이용자 동작을 인식한다. 단말이 입력 디바이스가 스크린을 터치하기 시작한다고 인식하는 경우에, 단말은 입력 디바이스를 누르기 위한 이용자 동작을 인식한다. 단말이 입력 디바이스의 리프팅 동작을 위한 이용자에 의한 입력 디바이스의 누름을 인식하는 경우에, 단말은 획을 인식했다. 모든 인식된 획들의 양은 필체의 획들의 수들 얻기 위해 합산된다.

다양한 실시예들에 따라, 변곡점들의 수는 변경이 필체 방향에서 발생하는 횟수들의 수이다. 필체 방향의 변경은, 변경이 X 축 또는 Y 축에 따라 필체의 변동 경향으로 발생했다는 결정에 따라 결정될 수 있다. 변경이 발생하는 필체의 위치에 존재하는 변경 지점과 2개의 인접한 지점들 사이의 각각의 연결 라인들에 의해 형성된 교차 지점의 각은 필체 방향의 변경이 발생하는지의 여부를 결정하는 것과 관련한 미리 설정된 각 임계값과 비교될 수 있다. 교차 지점의 각은 필체 움직임의 방향에 따라 형성된 교차 지점의 각에 대응한다. 변경이 발생하는 필체의 위치에 존재하는 변경 지점과 2개의 인접한 지점들 사이의 각각의 연결 라인들에 의해 형성된 교차 지점의 각이 미리 설정된 각 임계값 미만이면, 변경 지점은 변곡점인 것으로 결정된다. 예를 들면, 필체가 원래, X 축에 관해 상승 경향을 나타내지만, 특정 변경 지점에서 X 축에 관해 하강 경향을 나타내기 시작하면, 필체 방향에서 변경이 발생했고, 변곡점이 이 위치에서 나타날 수 있다. 이 변경 지점과 2개의 인접한 지점들 사이의 연결 라인들에 의해 형성된 교차 지점의 각이 미리 설정된 각 임계값 미만인지의 여부가 결정된다. 교차 지점의 각이 미리 설정된 각 임계값 미만이면, 대응하는 변경 지점은 변곡점인 것으로 결정된다. 일부 실시예들에서, 미리 설정된 각 임계값은 160°, 170°, 등이다.

도 4는 본 출원의 다양한 실시예들에 따라 신원을 등록하는 프로세스와 연관된 필체를 도시한다. 필체(400)는 이용자의 신원을 등록하는 프로세스와 관련하여 단말에 입력될 수 있다. 예를 들면, 필체(400)는 도 1의 프로세스(100)와 관련하여 입력될 수 있다. 단말은 필체(400)에 대응하는 필체 정보를 저장할 수 있다. 일부 실시예들에서, 프로세스(300)는 필체(400)를 분석하는 것과 관련하여 구현된다.

필체(400)는 변곡점들(410, 420, 430, 및 440)을 포함한다. 필체(400)는 필체 정보로서 문자("리"(李))에 대응한다.

도 5는 본 출원의 다양한 실시예들에 따라 신원을 등록하는 프로세스를 도시한다. 필체의 세그먼트(500)는 필체의 세그먼트에 대응할 수 있다. 예를 들면, 세그먼트(500)는 변곡점(410)을 포함하는 도 4의 필체(400)의 일부에 대응할 수 있다. 일부 실시예들에서, 세그먼트(500)가 분석된다.

세그먼트(500)의 필체 움직임의 방향은 지점(A)으로부터 지점(B)까지, 그 다음 지점(B)으로부터 지점(C)까지이다. 지점(A)으로부터 지점(B)까지, 필체 움직임은 X 축 좌표에 관해 상승 경향을 나타낸다. 지점(B)으로부터 지점(C)까지의 프로세스에서, 필체의 X 축 좌표값은 감소하기 시작하고, 따라서 필체 움직임의 변경이 발생하도록 결정될 수 있다. B와 인접한 지점들(A 및 C) 사이의 연결 라인들에 의해 형성된 교차 지점의 각은 160°미만인 것으로 결정될 수 있다. 그에 따라, 미리 설정된 각 임계값이 160°인 경우에, 지점(B)(예로서, 도 4의 410에 대응하는)은 변곡점인 것으로 결정될 수 있다. 도 4의 변곡점들(420, 430, 및 440)은 유사하게 결정될 수 있다.

다양한 실시예들에 따라, 필체의 변곡점 가중치는 각각의 획 상의 변곡점들의 수의 집계(tabulation), 및 각각의 획 상의 변곡점들의 수에 기초한 각각의 획에 대한 변곡점 가중치의 결정을 포함한다. 모든 획들의 변곡점 가중치들과 함께 부가함으로써 얻어진 합은 필체의 변곡점 가중치에 대응한다. 특정한 획에 대하여, 특정한 획에 포함된 변곡점들의 수가 커질수록, 획의 변곡점 가중치가 커진다. 획의 변곡점 가중치(Q(N)), 획(Q), 및 획 상의 변곡점들의 수(N)의 대응 관계는 수학식(1)에 따라 표현될 수 있다:

여기서, a+b+c+d...+n=N이다. Q(N)은 획의 가중치를 표현하고, a, b, c, d, 등은 각각 획 상의 상이한 변곡점들에 대응한다. 수학식(1)에 따라, 필체의 변곡점들의 수가 동일할 때, 변곡점들이 존재하는 획들의 수가 적을수록, 필체의 변곡점 가중치는 더 커진다. 즉, 필체의 변곡점 가중치는 변곡점들이 존재하는 획들의 수와 반비례 관계에 있다.

예로서, 획에 포함된 변곡점들의 미리 설정된 수와 획의 변곡점 가중치 사이의 대응에서, 제 1 획이 임의의 대응하는 변곡점들을 갖지 않으면, 제 1 획의 변곡점 가중치는 1로서 설정될 수 있다. 제 2 획이 하나의 대응하는 변곡점을 가지면, 제 2 획의 변곡점 가중치는 2로서 설정될 수 있다. 제 3 획이 2개의 대응하는 변곡점들을 가지면, 제 3 획의 변곡점 가중치는 4로서 설정될 수 있다. 제 4 획이 3개의 대응하는 변곡점들을 가지면, 제 4 획의 변곡점 가중치는 7로서 설정될 수 있다. 다양한 획들이 수학식(1)에 따라 다양한 대응하는 변곡점 가중치들을 가질 수 있다. 일례로서, N=3, a=1, 및 b=2, 및 Q(3)=7, Q(a)=Q(1)=2, Q(b)=Q(2)=4이면, Q(3)≥Q(1)+Q(2)이다.

다양한 실시예들에 따라, 필체의 공간 분포는 X 축에 따른 필체의 폭 및 Y 축에 따른 필체의 높이 중 더 큰 것에 기초하여 결정될 수 있다. X 축에 따른 필체의 폭 및 Y 축에 따른 필체의 높이 중 더 큰 것은 필체를 에워싸는 정사각형을 형성하기 위해 측 길이로서 이용될 수 있다. 정사각형은 n개의 정사각형 박스들로 분할될 수 있다. 정사각형 박스들의 총 수(n)에 대한 필체에 의해 점유되는 정사각형 박스들의 수의 비가 필체의 공간 분포의 역할을 하기 위해 표로 만들어질(예로서, 컴퓨팅될) 수 있다. 특정한 정사각형 박스는 필체의 적어도 일부가 특정한 정사각형 박스에 포함되면, 필체에 의해 점유된 것으로 여겨진다. 일부 실시예들에서, 정사각형 박스는 정사각형 박스의 임계치 퍼센티지가 필체와 중첩되면 점유된 것으로 여겨진다. n은 미리 설정된 임계값보다 큰 자연수이다. 다양한 실시예들에 따라, n의 수가 커질수록, 필체의 공간 분포의 표로 만들어진 값이 더 정확하다. 예를 들면, 정사각형이 100개의 같은 정사각형 박스들로 분할되면, 필체에 의해 점유된 정사각형 박스들의 수는 필체에 의해 점유된 박스들의 총 수의 퍼센티지를 얻기 위해 표로 만들어진다. 필체에 의해 점유된 박스들의 총 수의 퍼센티지는 필체의 공간 분포에 대응한다.

다양한 실시예들에 따라, 필체의 그래디언트 분포는 2개의 인접한 지점들과 X 축 사이의 연결 라인들의 교차 지점의 각들이 속하는 분할(partition)들의 수에 따라 결정된다. 일부 실시예들에서, 0 내지 2π의 교차 지점의 각은 상이한 분할들로 분할되고, 각각의 획에서 2개의 인접 지점들 및 X 축의 연결 라인들의 교차 지점의 각들이 속하는 분할들이 결정되며, 2개의 인접 지점들과 X 축 사이의 연결 라인들의 교차 지점의 각들이 속하는 분할들의 수의 합은 필체의 그래디언트 분포를 얻기 위해 획들(예로서, 대응하는 필체의 모든 획들)에 대해 표로 만들어진다(예로서, 컴퓨팅된다). 예를 들면, 0 내지 2π의 교차 지점의 각이, 각각의 분할이 π/4에 대응하는 8개의 분할들로 분할되고, 수집된 필체 정보의 제 1 획에서 2개의 인접한 지점들과 X 축 사이의 연결 라인들 사이의 교차 지점의 각들의 전부가 하나의 분할(예로서, 제 1 분할(0 내지 π/4))에 속하고, 제 2 획에서 2개의 인접한 지점들과 X 축 사이의 연결 라인들 사이의 교차 지점의 각들이 2개의 분할들(예로서, 제 2 분할(π/4 내지 π/2) 및 제 4 분할(3π/4 내지 π))에 속하고, 제 3 획에서 2개의 인접한 지점들과 X 축 사이의 연결 라인들 사이의 교차 지점의 각들의 전부가 하나의 분할(예로서, 제 1 분할(0 내지 π/4))에 속하면, 필체의 그래디언트 분포는 1+2+1=4이다.

다양한 실시예들에 따라, 필체의 영역은 X 축에 따른 필체의 폭 및 Y 축에 따른 필체의 높이에 기초하여 결정된다. X 축에 따른 필체의 폭 및 Y 축에 따른 필체의 높이는 각각, 직사각형의 길이 및 폭으로서 이용된다. 필체의 폭 및 필체의 높이에 의해 형성된 직사각형은 필체를 에워싸는 직사각형을 형성한다. 직사각형의 영역은 필체의 영역에 대응한다.

도 3으로 되돌아오면, 분석될 필체의 다양한 특성 값들이 320에서 결정된 후에, 필체 정보의 복잡도는 다양한 특성 값들에 기초하여 결정될 수 있다. 일부 실시예들에서, 복잡도는 제 1 복잡도 값 및 제 2 복잡도 값을 포함한다. 제 1 복잡도 값은 필체의 단순성의 정도를 결정하기 위해 이용된 값에 대응하고, 제 2 복잡도 값은 필체의 복잡도를 결정하기 위해 이용된다. 필체 정보의 복잡도는 하나 이상의 특성 값들에 기초하여 결정된다(예로서, 필체 정보의 제 1 복잡도 값 및 제 2 복잡도 값은 하나 이상의 특성 값들에 기초하여 결정된다). 일부 실시예들에서, 단순성의 정도는 기계 학습 프로세스를 이용하여 트레이닝(training)된다.

필체 정보의 복잡도의 결정은 특성 값들의 각각 및 대응하는 제 1 가중치에 대한 제 1 곱들을 결정하고, 특성 값들의 각각 및 대응하는 제 2 가중치에 대한 제 2 곱들을 결정하는 것을 포함한다.

결정된 제 1 곱들의 각각과 함께 더함으로써 얻어진 합은 필체 정보의 제 1 복잡도 값에 대응한다. 결정된 제 2 곱들의 각각과 함께 더함으로써 얻어진 합은 필체 정보의 제 2 복잡도 값에 대응한다.

제 1 가중치는 단순성의 정도 가중치일 수 있다. 예를 들면, 각각의 특성 값은 단순성의 정도 가중치에 대응한다. 각각의 특성 값에 대한 제 1 곱은 각각의 특성 값을 대응하는 단순성의 정도 가중치와 곱함으로써 얻어진다. 각각의 특성 값의 제 1 곱들과 함께 더함으로써 얻어진 합은 수집된 필체 정보의 제 1 복잡도 값의 역할을 한다. 예를 들면, 각각의 특성 값의 제 1 곱들과 함께 더함으로써 얻어진 합은 필체의 단순성의 정도를 결정하기 위한 제 1 복잡도 값의 역할을 한다.

예를 들면, 특성 값들의 각각이 f1, f2, f3, f4, f5, f6, 및 f7을 각각 이용하여 표현되고, 각각의 특성 값에 대응하는 제 1 가중치가 ws1, ws2, ws3, ws4, ws5, ws6, 및 ws7을 각각 이용하여 표현되면, 특성 값들의 각각에 대한 제 1 곱들은 f1×ws1, f2×ws2, f3×ws3, f4×ws4, f5×ws5, f6×ws6, 및 f7×ws7로서 표현될 수 있고, 특성 값들의 각각에 대한 제 1 곱들과 함께 더함으로써 얻어진 합은 수학식(2)에 따라 표현될 수 있다. Score1은 제 1 복잡도 값을 표현할 수 있다.

제 2 가중치는 복잡도 가중치일 수 있다. 예를 들면, 각각의 특성 값은 복잡도 가중치에 대응한다. 각각의 특성 값에 대한 제 2 곱은 각각의 특성 값을 대응하는 복잡도 가중치와 곱함으로써 얻어진다. 각각의 특성 값의 제 2 곱들과 함께 더함으로써 얻어진 합은 수집된 필체 정보의 제 2 복잡도 값의 역할을 한다. 예를 들면, 각각의 특성 값의 제 2 곱들과 함께 더함으로써 얻어진 합은 필체의 복잡도를 결정하기 위한 값의 역할을 한다.

예를 들면, 특성 값들의 각각이 f1, f2, f3, f4, f5, f6, 및 f7을 각각 이용하여 표현되고, 각각의 특성 값에 대응하는 제 1 가중치가 wc1, wc2, wc3, wc4, wc5, wc6, 및 wc7을 각각 이용하여 표현되면, 각각의 특성 값에 대한 제 1 곱은: f1×wc1, f2×wc2, f3×wc3, f4×wc4, f5×wc5, f6×wc6, 및 f7×wc7로서 표현될 수 있고, 특성 값들의 각각의 제 1 곱들과 함께 더함으로써 얻어진 합은 수학식(3)에 따라 표현될 수 있다. Score2는 제 2 복잡도 값을 표현할 수 있다.

수학식(2)의 Score1 및 수학식(3)의 Score2는 각각, 특성 값들에 기초하여 결정된 필체 정보의 제 1 복잡도 값 및 제 2 복잡도 값에 대응한다.

제 1 복잡도 값 및 제 2 복잡도 값에 대해 상기 설명된 계산들은 7개의 특성 값들이 필체 정보로부터 추출되는 예들에 대응한다. 다양한 실시예들에 따라, 특성 값들의 상이한 수들이 필체 정보로부터 추출될 수 있다.

필체 정보의 복잡도가 결정되는 경우에(예로서, 도 1의 프로세스(100)의 120에서), 복잡도가 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족하는지의 여부가 결정될 수 있다.

다양한 실시예들에 따라, 제 1 복잡도 값 및 제 2 복잡도 값이 미리 설정된 범위에 속하도록 결정되는 경우에, 필체 정보의 복잡도는 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족하도록 결정된다. 미리 설정된 범위는 적어도 하나의 미리 설정된 조건에 의해 정의된 최대 임계치 및 적어도 하나의 미리 설정된 조건에 의해 정의된 최소 임계치에 의해 제한될 수 있다.

제 1 복잡도 값(예로서, Score1)이 필체 정보에 포함된 필체의 단순성의 정도를 결정할 때에 이용된 값에 대응하기 때문에, 제 1 임계값(τ1)은 제 1 복잡도 값에 대해 설정될 수 있다. 일부 실시예들에서, 제 1 임계값은 시그모이드(sigmoid) 함수를 이용하여 설정될 수 있다. 제 1 임계값(τ1)은 필체의 단순성의 정도를 결정하기 위한 임계값에 대응한다. τ1의 값은 0.5로서 설정될 수 있다. 제 1 임계값(τ1)은 다른 값들로 설정될 수 있다. 단말은 제 1 복잡도 값의 정규화된 값이 0과 1 사이가 되도록 제 1 복잡도 값에 관해 정규화를 수행할 수 있다. 제 1 복잡도 값의 정규화는 제 1 임계값(τ1)과의 비교를 용이하게 한다. 구체적으로, 단말은 값(x)(Score1)을 컴퓨팅할 수 있다. x는 시그모이드 함수일 수 있다. 단말은 x(Score1)가 제 1 임계값(τ1) 미만인지의 여부를 결정할 수 있다. x(Score1)가 τ1 미만이면, 필체는 단일 문자로 여겨질 수 있다. 필체가 단일 문자로 여겨지는 경우에, 필체는 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족하지 않도록 결정될 수 있다.

제 2 복잡도 값(예로서, Score2)이 필체 정보에 포함된 필체의 복잡도를 결정할 때에 이용된 값에 대응하기 때문에, 제 2 임계값(τ2)은 제 1 복잡도 값에 대해 설정될 수 있다. 일부 실시예들에서, 제 2 임계값은 시그모이드 함수를 이용하여 설정될 수 있다. 제 2 임계값(τ2)은 필체의 복잡도를 결정하기 위한 임계값에 대응한다. τ2의 값은 0.5로서 설정될 수 있다. 제 2 임계값(τ2)은 다른 값들로 설정될 수 있다. 단말은 제 2 복잡도 값의 정규화된 값이 0과 1 사이가 되도록 제 1 복잡도 값에 관해 정규화를 수행할 수 있다. 제 2 복잡도 값의 정규화는 제 2 임계값(τ2)과의 비교를 용이하게 한다. 단말은 값(x)(Score2)을 컴퓨팅할 수 있다. 단말은 값(x)(Score2)가 제 2 임계값(τ2) 이상인지의 여부를 결정할 수 있다. x(Score2)가 τ2 이상이면, 필체는 복잡한 문자로 여겨질 수 있다. 필체가 단일 문자로 여겨지는 경우에, 필체는 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족하지 않도록 결정될 수 있다.

필체의 복잡도가 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족하는 경우에, 제 1 복잡도 값(x)(Score1) 및 제 2 복잡도 값(x)(Score2)은 미리 설정된 범위에 있다(예로서, 제 1 복잡도 값 및 제 2 복잡도 값은 x(Score1)≥τ1 및 x(Score2)<τ2를 동시에 만족한다).

표준 문자들의 표준 필체가 이용자에 제공되는 경우에, 표준 필체의 대응하는 복잡도는 미리 설정된 조건들을 또한 만족한다. 예를 들면, 표준 필체에 관하여 시그모이드 함수(예로서, x(i))를 컴퓨팅한 후에, 표준 필체에 기초한 계산들을 통해 얻어진 제 1 복잡도 값은 제 1 임계값 이상이고, 표준 필체에 관하여 시그모이드 함수(예로서, x(i))를 컴퓨팅한 후의, 제 2 복잡도 값은 제 2 임계값 미만이다. 일부 실시예들에서, 표준 필체의 복잡도를 컴퓨팅하는 방법은 수집된 필체 정보의 복잡도를 컴퓨팅하는 방법과 동일하다. 예를 들면, 표준 필체의 다양한 특성 값들은 직접적으로 검색되고(예로서, 차원 정규화 및 표준 필체의 필터링이 필요하지 않음), 표준 필체의 복잡도는 다양한 검색된 특성 값들에 기초하여 결정된다. 이용자에 제공된 표준 문자들의 표준 필체의 복잡도가 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족하기 때문에, 그리고 표준 문자들에 기초하여 이용자에 의해 입력된 필체 정보의 복잡도가 표준 문자들의 복잡도 주위에 있는 이웃하는 범위 내에서 변동할 것이기 때문에, 따라서 이용자가 복잡도가 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족하는 필체 정보를 입력하는 것이 용이하다.

필체 정보의 복잡도가 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족하도록 결정되는 경우에, 필체 정보는 신원 등록 정보로서 저장된다. 그에 따라, 이용자의 신원은 후속적으로, 이 저장된 신원 등록 정보에 기초하여 검증될 수 있다.

상기 설명된 바와 같은 신원 등록은 단말에 의해 실행될 수 있고, 단말 상에 설치된 소프트웨어에 의해 또한 실행될 수 있다.

다양한 실시예들에 따라, 이용자의 신원은 신원 등록 정보로서 저장되는 필체 정보를 이용하여 검증될 수 있다. 예를 들면, 특정한 이용자를 검증하기 위한 프로세스와 관련하여, 특정한 이용자는 필체 정보를 입력하도록 프롬프팅될 수 있다. 특정한 이용자에 의해 입력된 필체 정보를 얻는 것에 응답하여, 필체 정보는 저장된 신원 등록 정보(예로서, 등록 프로세스와 관련되는 이용자와 연관되어 저장된 필체 정보)와 비교될 수 있다. 특정한 이용자의 검증(예로서, 인증)은 특정한 이용자에 의해 입력된 필체 정보가 저장된 신원 등록 정보와 매칭하는지의 여부를 결정하는 것에 기초할 수 있다. 필체 정보는 필체 정보가 저장된 신원 등록 정보의 임계 유사도 내에 있으면 저장된 신원 등록 정보와 매칭하는 것으로 여겨질 수 있다.

일부 실시예들에서, 특정한 이용자는 이용자가 데이터 도메인(예로서, 모바일 단말, 서버, 웹 서비스, 등)에 액세스하려고 시도하는(예로서, 요청하는) 것에 응답하여, 필체 정보를 입력하도록 프롬프팅된다. 특정한 이용자는 특정한 이용자와 연관된 또 다른 식별자(예로서, 이용자 id 등)와 결부하여 필체 정보를 입력하도록 프롬프팅될 수 있다. 특정한 이용자와 연관된 이용자 식별자를 수신하는 것에 응답하여, 이용자 식별자에 대응하는 저장된 신원 등록 정보가 검색될 수 있다. 저장된 신원 등록 정보 및 특정한 이용자에 의해 입력된 필체 정보는 특정한 이용자를 인증하기 위해 이용된다. 특정한 이용자가 인증된 경우에, 특정한 이용자는 모바일 단말, 서버, 웹 서비스, 등에 대한 액세스를 승인받는다. 특정한 이용자가 인증되지 않은 경우에(예로서, 특정한 이용자에 의해 입력된 필체 정보가 저장된 신원 등록 정보와 매칭하지 않으면), 특정한 이용자는 모바일 단말, 서버, 웹 서비스, 등에 대한 액세스를 거부 받을 수 있다. 게다가, 특정한 이용자가 인증되지 않은 경우에, 특정한 이용자는 검증 또는 인증 프로세스와 관련하여 필체 정보를 재입력하도록 프롬프팅될 수 있다.

도 6은 본 출원의 다양한 실시예들에 따라 신원을 등록하기 위한 디바이스의 구조도이다. 디바이스(600)는 도 1의 프로세스(100), 또는 도 3의 프로세스(300)를 구현할 수 있다. 디바이스(600)는 도 7의 컴퓨터 시스템(700)에서 구현될 수 있다. 일례로서, 디바이스(600)는 개인용 컴퓨터(PC), 모바일 폰, 태블릿, 랩탑, 또는 필체 입력을 수신(예로서, 이용자로부터 필체 정보를 수집)하도록 구성되는 다른 장비일 수 있다.

다양한 실시예들에 따라, 디바이스(600)는 필체 정보 수집 모듈(610), 제 1 복잡도 결정 모듈(620), 제 2 복잡도 결정 모듈(630), 및 신원 등록 정보 저장 모듈(640)을 포함한다.

필체 정보 수집 모듈(610)은 이용자에 의해 입력된 필체 정보를 수집하도록 구성된다. 이용자는 단말에 의해 제공된 터치 스크린 또는 다른 인터페이스를 통해 필체 정보를 입력할 수 있다. 일부 실시예들에서, 이용자는 스타일러스(예로서, 필체 터치 스타일러스 펜), 이용자의 손가락, 등을 이용하여 필체 정보를 입력할 수 있다.

필체 정보는 단말, 서버, 웹 서비스, 등, 또는 그의 임의의 조합에 관하여 이용자의 등록 시에 이용하기 위해 이용자에 의해 선택될 수 있다. 다른 실시예들에 따라, 필체 정보는 중국어, 영어, 스페인어, 등과 같은 임의의 언어의 문자들을 포함할 수 있다.

필체 정보 수집 모듈(610)은 제공 서브 모듈(611) 및 수집 서브 모듈(612)을 포함할 수 있다.

제공 서브 모듈(611)은 표준 문자들을 이용자에 제공(예로서, 권고)하도록 구성된다. 표준 문자들은 표준 필체를 포함하고, 표준 문자들을 포함하는 표준 필체의 복잡도는 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족한다. 제공 서브 모듈(611)은 표준 문자들을 디바이스(600)에 포함되거나, 그렇지 않으면 연결된 디스플레이 상에 디스플레이함으로써 이용자에 제공할 수 있다.

일부 실시예들에서, 이용자에 제공될 표준 문자들은 이용자에 대응하는 속성 정보에 기초하여 (예로서, 단말에 의해) 선택된다. 일부 실시예들에서, 이용자에 제공될 표준 문자들은 표준 문자 라이브러리로부터 랜덤으로 선택된다. 표준 문자 라이브러리는 디바이스(600) 상에 국부적으로 저장될 수 있다. 일부 실시예들에서, 표준 문자 라이브러리는 네트워크 통신을 통해 디바이스(600)에 의해 액세스가능한 원격 데이터베이스 상에 저장될 수 있다.

수집 서브 모듈(612)은 이용자에 의해 필체를 수집하도록 구성된다. 이용자는 표준 문자들에 기초하여 필체를 입력할 수 있다.

제 1 복잡도 결정 모듈(620)은 필체 정보의 복잡도를 결정하도록 구성된다.

손으로 기록한 정보의 복잡도는 분석될 필체를 얻기 위해 수집된 필체 정보에 관한 차원 정규화를 수행하고, 이후에 분석될 필체로부터 하나 이상의 특성 값들을 추출함으로써 컴퓨팅될 수 있다. 필체 정보의 복잡도는 분석될 필체로부터 추출된 하나 이상의 특성 값들을 이용하여 컴퓨팅될 수 있다.

일부 실시예들에서, 제 1 복잡도 결정 모듈(620)은 프로세싱 서브 모듈(621), 추출 서브 모듈(622), 및 결정 서브 모듈(623)을 포함한다.

프로세싱 서브 모듈(621)은 필체 정보에 관한 차원 정규화를 수행하도록 구성된다. 프로세싱 서브 모듈(621)은 수집된 필체 정보에 관해 차원 정규화를 수행함으로써 분석될 필체를 얻는다.

추출 서브 모듈(622)은 분석될 필체의 특성 값들을 추출하도록 구성된다. 다양한 실시예들에 따라, 하나 이상의 특성 값들은 필체의 길이, 필체에서의 획들의 수, 필체 변곡점들의 수, 필체 변곡점들의 가중된 값, 필체의 공간 분포, 필체의 그래디언트 분포, 및 필체의 영역 중 적어도 하나의 최소치를 포함한다.

결정 서브 모듈(623)은 특성 값들에 기초하여 필체 정보의 복잡도를 결정하도록 구성된다.

다양한 실시예들에 따라, 결정 서브 모듈(623)은 특성 값들의 각각 및 대응하는 제 1 가중치에 대한 제 1 곱들을 결정하고, 특성 값들의 각각 및 대응하는 제 2 가중치에 대한 제 2 곱들을 결정하도록 구성된다. 결정 서브 모듈(623)은 다양한 결정된 제 1 곱들을 합산함으로써 필체 정보의 제 1 복잡도 값(예로서, Score1)을 얻는다. 결정 서브 모듈(623)은 다양한 결정된 제 2 곱들을 합산함으로써 필체 정보의 제 2 복잡도 값(예로서, Score2)을 얻는다.

제 2 복잡도 결정 모듈(630)은 복잡도가 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족하는지의 여부를 결정하도록 구성된다. 제 2 복잡도 결정 모듈(630)은 제 1 복잡도 값(예로서, Score1) 및 제 2 복잡도 값(예로서, Score2)이 미리 설정된 범위에 있는지의 여부(예로서, 제 1 복잡도 값 및 제 2 복잡도 값이 x(Score1)≥τ1 및 x(Score2)<τ2를 동시에 만족하는지의 여부)를 결정한다.

신원 등록 정보 저장 모듈(640)은 필체 정보를 신원 등록 정보로서 저장하도록 구성된다. 신원 등록 정보 저장 모듈(640)은 필체 정보를, 제 2 복잡도 결정 모듈(630)이 복잡도가 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족한다고 결정하는 경우에 신원 등록 정보로서 저장한다.

상기 설명된 모듈들(또는 서브 모듈들)은 하나 이상의 범용 프로세서들 상에서 실행하는 소프트웨어 구성요소들로서, 프로그래밍가능한 논리 디바이스들과 같은 하드웨어 및/또는 특정 기능들 또는 그들의 조합을 수행하도록 설계된 주문형 반도체(Application Specific Integrated Circuit)들로서 구현될 수 있다. 일부 실시예들에서, 모듈들은 컴퓨터 디바이스(개인용 컴퓨터들, 서버들, 네트워크 장비 등과 같은)가 본 발명의 실시예들에서 설명된 방법들을 구현하게 하기 위한 복수의 지시들을 포함하여, 비휘발성 저장 매체(광학 디스크, 플래시 저장 디바이스, 모바일 하드 디스크 등과 같은)에 저장될 수 있는 소프트웨어 제품들의 형태로 구현될 수 있다. 모듈들은 단일 디바이스 상에서 구현되거나 다수의 디바이스들에 걸쳐 분산될 수 있다. 모듈들의 기능들은 서로 병합되거나 다수의 서브 모듈들로 또한 분할될 수 있다.

다양한 실시예들에 따라, 단말은 이용자에 의해 입력된 필체 정보를 수집하고, 필체 정보의 복잡도를 결정한다. 복잡도가 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족하는 경우에, 필체 정보는 신원 등록 정보로서 저장된다. 신원 등록 정보로서 저장된 필체 정보는 위장 공격들에 취약하지 않을 것이고, 이용자에 의해 입력된 필체 정보가 매우 복잡하기 때문에 오비합치들로 인해 이용자의 신원을 성공적으로 검증하지 못하게 함으로써 야기된 시스템 리소스 낭비와 연관된 문제들이 방지된다.

도 7은 본 출원의 다양한 실시예들에 따라 신원을 등록하기 위한 컴퓨터 시스템의 기능도이다.

도 7을 참고하면, 신원을 등록하기 위한 컴퓨터 시스템(700)이 제공된다. 분명하게 될 것이지만, 다른 컴퓨터 시스템 아키텍처들 및 구성들은 신원 등록 정보와 관련된 필체 정보를 저장하기 위해 이용될 수 있다. 하기에 설명된 바와 같이 다양한 서브시스템들을 포함하는 컴퓨터 시스템(700)은 적어도 하나의 마이크로프로세서 서브시스템(702)(프로세서 또는 중앙 처리 장치(CPU)로서 또한 언급됨)을 포함한다. 예를 들면, 프로세서(702)는 단일 칩 프로세서에 의해 또는 다수의 프로세서들에 의해 구현될 수 있다. 일부 실시예들에서, 프로세서(702)는 컴퓨터 시스템(700)의 동작을 제어하는 범용 디지털 프로세서이다. 메모리(710)로부터 검색된 지시들을 이용하여, 프로세서(702)는 입력 데이터의 수신 및 조작, 및 출력 디바이스들 상의 데이터의 출력 및 디스플레이(예로서, 디스플레이(718))를 제어한다.

프로세서(702)는 메모리(710)와 양방향으로 결합되고, 상기 메모리는 제 1 주 저장장치, 전형적으로 랜덤 액세스 메모리(RAM), 및 제 2 주 저장 영역, 전형적으로 판독 전용 메모리(ROM)를 포함할 수 있다. 본 분야에서 잘 공지되는 바와 같이, 주 저장장치는 일반 저장 영역으로서 그리고 스크래치 패드(scratch-pad) 메모리로서 이용될 수 있고 또한, 입력 데이터 및 프로세싱된 데이터를 저장하기 위해 이용될 수 있다. 주 저장장치는 또한, 프로세서(702) 상에서 동작하는 프로세스들을 위한 다른 데이터 및 지시들에 더하여, 데이터 객체들 및 텍스트 객체들의 형태로, 프로그래밍 지시들 및 데이터를 저장할 수 있다. 또한, 본 분야에서 잘 공지되는 바와 같이, 주 저장장치는 전형적으로, 그것의 기능들을 수행하기 위해 기본 동작 지시들, 프로그램 코드, 데이터, 및 프로세서(702)에 의해 이용된 객체들을 포함한다(예로서, 프로그래밍된 지시들). 예를 들면, 메모리(710)는 예를 들면, 데이터 액세스가 양방향 또는 단일 방향일 필요가 있는지의 여부에 의존하여, 하기에 설명된 임의의 적합한 컴퓨터 판독가능한 저장 매체들을 포함할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(702)는 또한, 캐시 메모리(도시되지 않음)에서 필요한 데이터를 직접적으로 및 매우 빠르게 검색하고 자주 저장할 수 있다. 메모리는 비 일시적 컴퓨터 판독가능한 저장 매체일 수 있다.

착탈가능한 대용량 저장 디바이스(712)는 컴퓨터 시스템(700)에 부가적인 데이터 저장 용량을 제공하고, 프로세서(702)에 양방향으로(판독/기록) 또는 단방향으로(판독 전용) 결합된다. 예를 들면, 저장장치(712)는 또한, 자기 테이프, 플래시 메모리, PC-CARDS, 휴대용 대용량 저장 디바이스들, 홀로그래픽 저장 디바이스들, 및 다른 저장 디바이스들과 같은 컴퓨터 판독가능한 매체들을 포함할 수 있다. 고정된 대용량 저장장치(720)는 또한 예를 들면, 부가적인 데이터 저장 용량을 제공할 수 있다. 대용량 저장장치(720)의 가장 공통적인 예는 하드 디스크 드라이브이다. 대용량 저장 디바이스(712) 및 고정된 대용량 저장장치(720)는 일반적으로, 전형적으로 프로세서(702)에 의해 적극적으로 이용 중이지 않은 부가적인 프로그래밍 지시들, 데이터, 등을 저장한다. 대용량 저장 디바이스(712) 및 고정된 대용량 저장장치(720) 내에 유지된 정보가 필요하다면, 가상 메모리로서의 메모리(710)(예로서, RAM)의 부분으로서 표준 방식으로 통합될 수 있음이 이해될 것이다.

저장 서브시스템들에 대한 프로세서(702) 액세스를 제공하는 것에 더하여, 버스(714)는 또한, 다른 서브시스템들 및 디바이스들에 대한 액세스를 제공하기 위해 사용될 수 있다. 도시된 바와 같이, 이들은 디스플레이 모니터(718), 네트워크 인터페이스(716), 키보드(704), 및 포인팅 디바이스(pointing device)(706) 뿐만 아니라, 보조 입력/출력 디바이스 인터페이스, 사운드 카드, 스피커들, 및 필요한 대로 다른 서브시스템들을 포함할 수 있다. 예를 들면, 포인팅 디바이스(706)는 마우스, 스타일러스, 트랙 볼, 또는 태블릿일 수 있고, 그래픽 이용자 인터페이스와 상호작용하기 위해 유용하다.

네트워크 인터페이스(716)는 프로세서(702)가 도시된 바와 같은 네트워크 접속부를 이용하여 또 다른 컴퓨터, 컴퓨터 네트워크, 또는 원격통신 네트워크에 결합되는 것을 허용한다. 예를 들면, 네트워크 인터페이스(716)를 통해, 프로세서(702)는 방법/프로세스 단계들 동안 또 다른 네트워크로부터 정보(예로서, 데이터 객체들 또는 프로그램 지시들)를 수신하거나 또 다른 네트워크로 정보를 출력할 수 있다. 프로세서 상에서 실행될 지시들의 시퀀스로서 종종 표현된 정보는 또 다른 네트워크로부터 수신되고 상기 또 다른 네트워크로 출력될 수 있다. 인터페이스 카드 또는 유사한 디바이스 및 프로세서(702)에 의해 구현된(예로서, 상기 프로세서(702) 상에서 실행된/수행된) 적절한 소프트웨어는 표준 프로토콜들에 따라 컴퓨터 시스템(700)을 외부 네트워크에 접속시키거나 데이터를 전달하기 위해 이용될 수 있다. 예를 들면, 본 명세서에 개시된 다양한 프로세스 실시예들은 프로세서(702) 상에서 실행될 수 있거나, 프로세싱의 일부분을 공유하는 원격 프로세서와 결부하여, 인터넷, 인트라넷 네트워크들, 또는 근거리 통신망들과 같은 네트워크에 걸쳐 수행될 수 있다. 부가적인 대용량 저장 디바이스들(도시되지 않음)은 또한, 네트워크 인터페이스(716)를 통해 프로세서(702)에 접속될 수 있다.

보조 I/O 디바이스 인터페이스(도시되지 않음)는 컴퓨터 시스템(700)과 결부하여 이용될 수 있다. 보조 I/O 디바이스 인터페이스는 프로세서(702)가, 마이크로폰들, 터치 감지 디스플레이들, 트랜스듀서(transducer) 카드 판독기들, 테이프 판독기들, 음성 또는 필체 인식기들, 생체인식 판독기들, 카메라들, 휴대용 대용량 저장 디바이스들, 및 다른 컴퓨터들과 같은 다른 디바이스들로부터 데이터를 전송하고, 더 전형적으로 수신하는 것을 허용하는 일반적이고 맞춤화된 인터페이스들을 포함할 수 있다.

도 7에 도시된 컴퓨터 시스템은 본 명세서에 개시된 다양한 실시예들로 이용하는데 적합한 컴퓨터 시스템의 일례일 뿐이다. 이러한 이용에 적합한 다른 컴퓨터 시스템들은 부가적인 또는 소수의 서브시스템들을 포함할 수 있다. 게다가, 버스(714)는 서브시스템들을 링크하는 역할을 하는 임의의 상호접속 방식을 예시한다. 서브시스템들의 상이한 구성들을 가지는 다른 컴퓨터 아키텍처들도 또한 활용될 수 있다.

당업자는 본 발명의 실시예들이 방법들, 시스템들 또는 컴퓨터 소프트웨어 제품들로서 제공될 수 있음을 이해해야 한다. 따라서, 본 발명은 완전한 하드웨어 실시예들, 완전한 소프트웨어 실시예들, 또는 소프트웨어 및 하드웨어를 조합하는 실시예들의 형태를 취할 수 있다. 게다가, 본 발명은 컴퓨터 동작가능한 프로그램 코드를 포함하는 하나 이상의 컴퓨터 동작가능한 저장 매체들(자기 디스크 저장장치, CD-ROM들, 및 광학 저장장치를 포함하지만 그들로 제한되지 않음) 상에 구현된 컴퓨터 프로그램 제품들의 형태를 취할 수 있다.

본 발명은 본 발명의 방법들, 장비(시스템들), 및 컴퓨터 프로그램 제품들에 기초하여 흐름도들 및/또는 블록도들에 관련하여 설명된다. 흐름도들 및/또는 블록도들 내의 각각의 흐름도 및/또는 블록도 및 흐름도들 및/또는 블록도들 내의 흐름도들 및/또는 블록도들의 조합들이 컴퓨터 명령어들에 의해 실현될 수 있음에 주의한다. 이들 컴퓨터 프로그램 명령어들은 범용 컴퓨터, 특수 목적 컴퓨터, 임베딩(embedding)된 프로세서, 또는 기계를 야기하기 위한 다른 프로그래밍가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 제공될 수 있어서, 컴퓨터 또는 프로그래밍가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 이용하여 실행된 명령어들이 흐름도의 하나 이상의 프로세스들 및/또는 블록도의 하나 이상의 블록들에서 지정된 기능들을 실현하기 위해 이용된 디바이스를 야기하게 한다.

이들 컴퓨터 프로그램 명령어들은 또한, 규정된 방식으로 동작하도록 컴퓨터 또는 다른 프로그래밍가능한 데이터 프로세싱 장비를 이끄는(guide) 컴퓨터 판독가능한 메모리에 저장될 수 있어서, 이 컴퓨터 판독가능한 메모리에 저장된 명령어들이 명령 디바이스를 포함하는 제품을 야기하게 하며, 이 명령 디바이스는 흐름도의 하나 이상의 프로세스들 및/또는 블록도의 블록들 중 하나 이상들에서 지정된 기능들을 실현한다.

이들 컴퓨터 프로그램 명령어들은 또한, 컴퓨터 또는 다른 프로그래밍가능한 데이터 프로세싱 장비로 로딩될 수 있고, 그 결과로 일련의 동작 단계들은 컴퓨터 프로세싱을 야기하기 위해 컴퓨터 또는 다른 프로그래밍가능한 장비 상에서 실행된다. 이 방식으로, 컴퓨터 또는 다른 프로그래밍가능한 장비 상에서 실행된 명령어들은 흐름도의 하나 이상의 프로세스들 및/또는 블록도의 하나 이상의 블록들에 의해 지정된 기능들을 실현하기 위한 단계들을 제공한다.

하나의 전형적인 구성에서, 컴퓨터 장비는 하나 이상의 프로세서들(CPUs), 입력/출력 인터페이스, 네트워크 인터페이스, 및 내부 메모리를 포함한다.

내부 메모리는 컴퓨터 판독가능한 매체들에서의 휘발성 메모리, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 및/또는 판독 전용 메모리(ROM) 또는 플래시 메모리(플래시 RAM)와 같은, 비 휘발성 메모리와 같은 이러한 형태들을 포함할 수 있다.

영구적 및 비 영구적 그리고 착탈가능하며 착탈가능하지 않은 매체들을 포함하는, 컴퓨터 판독가능한 매체들은 임의의 방법 또는 기술에 의해 정보 저장장치를 성취할 수 있다. 정보는 컴퓨터 판독가능한 명령어들, 데이터 구조들, 프로그램 모듈들, 또는 다른 데이터일 수 있다. 컴퓨터 저장 매체들의 예들은 상 변화(phase change) 메모리(PRAM), 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM), 동적 랜덤 액세스 메모리(DRAM), 다른 유형들의 랜덤 액세스 메모리(RAM), 판독 전용 메모리(ROM), 전기적 소거가능한 프로그래밍가능한 판독 전용 메모리(EEPROM), 플래시 메모리 또는 다른 내부 메모리 기술, 판독 전용 디스크 판독 전용 메모리(CD-ROM), 디지털 다기능 디스크(DVD), 또는 다른 광학 저장장치, 자기 카세트 테이프, 자기 디스크 저장장치, 또는 다른 자기 저장 장비, 또는 컴퓨터 장비에 의해 액세스될 수 있는 정보를 저장하기 위해 이용될 수 있는 정보를 저장하기 위해 이용될 수 있는 임의의 다른 비 송신 매체들을 포함하지만, 그들로 제한되지 않는다. 본 문서에서의 정의들에 따라, 컴퓨터 판독가능한 매체들은 변조된 데이터 신호들 및 반송파들과 같은, 일시적 컴퓨터 판독가능한 매체들을 포함하지 않는다.

용어 "포함하다(comprise 또는 contain)" 또는 그들의 변형들 중 임의의 것이 그들의 배타적이 아닌 의미로 취해질 것임에 또한 주의한다. 따라서, 일련의 요소들을 포함하는 프로세스들, 방법들, 상품, 또는 장비는 그들 요소들 뿐만 아니라, 명백하게 열거되지 않은 다른 요소들 또는 이러한 프로세스들, 방법들, 상품, 또는 장비에 대해 고유한 요소들을 포함한다. 또 다른 제한들의 부재 시에, 구 "...을 포함한다"에 의해 제한되는 요소들은 상기 요소들을 포함하는 프로세스들, 방법들, 상품, 또는 장비에서의 부가적인 동일한 요소들의 존재를 배제하지 않는다.

당업자는 본 출원의 실시예들이 방법들, 시스템들, 또는 컴퓨터 프로그램 제품들로서 제공될 수 있음을 이해해야 한다. 따라서, 본 출원은 완전한 하드웨어 실시예들, 완전한 소프트웨어 실시예들, 또는 소프트웨어 및 하드웨어를 조합하는 실시예들의 형태를 취할 수 있다. 게다가, 본 출원은 컴퓨터 동작가능한 프로그램 코드를 포함하는 하나 이상의 컴퓨터 동작가능한 저장 매체들(자기 디스크 저장장치, CD-ROM들, 및 광학 저장장치를 포함하지만 그들로 제한되지 않음) 상에 구현된 컴퓨터 프로그램 제품들의 형태를 취할 수 있다.

본 출원의 실시예들만이 상기 서술되며 본 출원을 제한하지 않는다. 당업자들을 위해, 본 출원은 다양한 수정들 및 변형들을 가질 수 있다. 본 출원의 사상 및 원리들과 일치하여 이루어진 임의의 수정, 동등한 대체, 또는 개선은 본 출원의 청구항들의 범위 내에 포함될 것이다.

상기 실시예들이 명확한 이해를 목적으로 일부 상세하게 설명되었지만, 본 발명은 제공된 상세들로 제한되지 않는다. 본 발명을 구현하는 많은 대안적인 방식들이 존재한다. 개시된 실시예들은 제한적인 것이 아니라 예시적이다.

200: 표준 문자 210: 문자
400: 필체
410, 420, 430, 440: 변곡점 500: 세그먼트
600: 디바이스
610: 필체 정보 수집 모듈 611: 제공 서브 모듈
612: 수집 서브 모듈
620: 제 1 복잡도 결정 모듈 621: 프로세싱 서브 모듈
622: 추출 서브 모듈 623: 결정 서브 모듈
630: 제 2 복잡도 결정 모듈
640: 신원 등록 정보 저장 모듈 700: 컴퓨터 시스템
702: 프로세서 704: 키보드
706: 포인팅 디바이스 710: 메모리
712: 착탈가능한 대용량 저장 디바이스 714: 버스
716: 네트워크 인터페이스 718: 디스플레이 모니터
720: 고정된 대용량 저장장치

Claims

이용자에 의해 입력된 필체(handwriting)와 연관된 제 1 필체 정보를 하나 이상의 프로세서들에 의해 얻는 단계;
하나 이상의 프로세서들에 의해, 상기 제 1 필체 정보와 상기 이용자에 대응하는 계정이 연관되는지 여부를 결정하는 단계로서:
하나 이상의 프로세서들에 의해, 상기 제 1 필체 정보의 복잡도를 컴퓨팅(computing)하는 단계; 및
하나 이상의 프로세서들에 의해, 상기 제 1 필체 정보의 복잡도가 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족하는지 여부를 결정하는 단계로서, 상기 하나 이상의 미리 설정된 조건들은 필체의 크기 또는 길이와 연관된 임계치, 획(stroke)들의 수와 연관된 임계치, 및 변곡점들의 수와 연관된 임계치를 포함하는, 상기 제 1 필체 정보의 복잡도가 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족하는지 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 상기 제 1 필체 정보와 상기 이용자에 대응하는 계정이 연관되는지 여부를 결정하는 단계;
상기 제 1 필체 정보의 복잡도가 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족한다는 결정에 응답하여, 하나 이상의 프로세서들에 의해 상기 제 1 필체 정보를 상기 이용자에 대응하는 신원 등록 정보와 연관시키는 단계;
하나 이상의 프로세서들에 의해, 상기 이용자에 의해 입력된 제 2 필체와 연관된 제 2 필체 정보를 얻는 단계;
하나 이상의 프로세서들에 의해, 상기 제 2 필체 정보를 상기 제 1 필체 정보와 비교하는 단계;
하나 이상의 프로세서들에 의해, 상기 제 2 필체 정보가 상기 제 2 필체 정보의 상기 비교의 결과에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 제 1 필체 정보와 매칭하는지 여부를 결정하는 단계; 및
하나 이상의 프로세서들에 의해, 상기 제 2 필체 정보가 상기 제 1 필체 정보와 매칭하는지 여부에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 이용자를 인증하는 단계를 포함하는, 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 제 1 필체 정보를 상기 이용자에 대응하는 신원 등록 정보와 연관시키는 단계는 상기 제 1 필체 정보를 상기 이용자에 대응하는 상기 신원 등록 정보의 적어도 일부로서 저장하는 단계를 포함하는, 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 이용자에 의해 입력된 상기 제 1 필체 정보를 수신하는 단계는:
하나 이상의 표준 문자들의 세트를 상기 이용자에 제공하는 단계로서, 상기 하나 이상의 표준 문자들의 세트와 연관된 복잡도는 상기 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족하는, 상기 하나 이상의 표준 문자들의 세트를 제공하는 단계를 포함하고,
상기 이용자에 의해 입력된 상기 제 1 필체 정보는 상기 이용자에 제공된 상기 하나 이상의 표준 문자들의 세트에 기초하는, 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 제 1 필체 정보의 복잡도를 컴퓨팅하는 단계는:
분석될 필체를 얻기 위해 상기 제 1 필체 정보에 관해 차원 정규화(dimension normalization)를 수행하는 단계; 및
분석될 상기 필체의 하나 이상의 특성 값들을 추출하는 단계를 포함하고,
상기 제 1 필체 정보의 복잡도는 상기 하나 이상의 특성 값들에 적어도 부분적으로 기초하여 결정되는, 방법.
제 4 항에 있어서,
상기 하나 이상의 특성 값들은: 상기 필체의 최대 길이, 상기 필체의 최소 길이, 상기 필체에서의 획(stroke)들의 수, 필체 변곡점(inflection point)들의 최대 수, 필체 변곡점들의 최소 수, 필체 변곡점 가중치, 상기 필체의 공간 분포, 상기 필체의 그래디언트(gradient) 분포, 또는 상기 필체의 영역 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
제 4 항에 있어서,
상기 특성 값들에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 제 1 필체 정보의 복잡도를 컴퓨팅하는 단계는:
상기 하나 이상의 특성 값들의 각각 및 대응하는 제 1 가중치에 대해 제 1 곱을 결정하는 단계;
상기 하나 이상의 특성 값들의 각각 및 대응하는 제 2 가중치에 대해 제 2 곱을 결정하는 단계;
상기 제 1 곱들의 각각의 합에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 제 1 필체 정보에 대응하는 제 1 복잡도 값을 얻는 단계; 및
상기 제 2 곱들의 각각의 합에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 제 1 필체 정보에 대응하는 제 2 복잡도 값을 얻는 단계를 포함하는, 방법.
제 6 항에 있어서,
상기 복잡도가 상기 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족하는지의 여부를 결정하는 단계를 더 포함하고,
상기 제 1 복잡도 값 및 상기 제 2 복잡도 값이 미리 설정된 범위에 있는 경우에, 상기 제 1 필체 정보의 복잡도는 상기 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족하도록 결정되는, 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 제 1 필체 정보를 수신하는 단계는 표준 문자를 상기 이용자에 제공하는 단계를 포함하고, 상기 이용자에 의해 입력된 상기 제 1 필체 정보는 상기 표준 문자에 적어도 부분적으로 기초하며, 상기 표준 문자는 상기 이용자에 대응하는 속성 정보에 따라 선택되는, 방법.
제 8 항에 있어서,
상기 이용자에 대응하는 상기 속성 정보는: 상기 이용자에 대응하는 지리학적 위치, 상기 이용자에 대응하는 이력 정보에 포함된 키워드, 또는 상기 이용자가 따르는 콘텐트 중 하나 이상을 포함하는, 방법.
삭제
제 1 항에 있어서,
데이터 도메인에 액세스하기 위한 요청과 관련하여 상기 제 2 필체 정보가 수신되고 상기 제 1 필체 정보와 비교되며, 상기 제 2 필체 정보가 상기 제 1 필체 정보와 매칭(matching)하는 경우에, 상기 이용자는 상기 데이터 도메인에 대한 액세스를 승인받는, 방법.
적어도 하나의 프로세서로서,
이용자에 의해 입력된 필체와 연관된 제 1 필체 정보를 얻고;
상기 제 1 필체 정보를 상기 이용자에 대응하는 계정과 연관시킬지를 결정하는 것으로서:
상기 제 1 필체 정보의 복잡도를 컴퓨팅하며;
상기 제 1 필체 정보의 복잡도가 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족하는지 여부를 결정하고, 상기 하나 이상의 미리 설정된 조건들은 필체의 크기 또는 길이와 연관된 임계치, 획(stroke)들의 수와 연관된 임계치, 및 변곡점들의 수와 연관된 임계치를 포함하는; 상기 제 1 필체 정보를 상기 이용자에 대응하는 계정과 연관시킬지를 결정하고;
상기 제 1 필체 정보의 복잡도가 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족한다는 결정에 응답하여, 상기 제 1 필체 정보를 상기 이용자에 대응하는 신원 등록 정보와 연관시키고;
상기 이용자에 의해 입력된 제 2 필체와 연관된 제 2 필체 정보를 얻고;
상기 제 2 필체 정보를 상기 제 1 필체 정보와 비교하고;
상기 제 2 필체 정보가 상기 제 2 필체 정보의 상기 비교의 결과에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 제 1 필체 정보와 매칭하는지 여부를 결정하고;
상기 제 2 필체 정보가 상기 제 1 필체 정보와 매칭하는지 여부에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 이용자를 인증하도록 구성된, 상기 적어도 하나의 프로세서; 및
상기 적어도 하나의 프로세서에 결합되고 지시들을 상기 적어도 하나의 프로세서에 제공하도록 구성된 메모리를 포함하는, 디바이스.
제 12 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 제 1 필체 정보를 상기 이용자에 대응하는 신원 등록 정보의 적어도 일부로서 저장함으로써 상기 제 1 필체 정보를 상기 이용자에 대응하는 상기 신원 등록 정보와 연관시키도록 구성되는, 디바이스.
제 12 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는 하나 이상의 표준 문자들의 세트를 상기 이용자에 제공하도록 구성되고, 상기 하나 이상의 표준 문자들의 세트와 연관된 복잡도는 상기 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족하며,
상기 이용자에 의해 입력된 상기 제 1 필체 정보는 상기 이용자에 제공된 상기 하나 이상의 표준 문자들의 세트에 기초하는, 디바이스.
제 12 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는:
분석될 필체를 얻기 위해 상기 제 1 필체 정보에 관해 차원 정규화를 수행하고;
분석될 상기 필체의 하나 이상의 특성 값들을 추출하도록 구성되고;
상기 제 1 필체 정보의 복잡도는 상기 특성 값들에 적어도 부분적으로 기초하여 결정되는, 디바이스.
제 15 항에 있어서,
상기 하나 이상의 특성 값들은 상기 필체의 최대 길이, 상기 필체의 최소 길이, 상기 필체에서의 획들의 수, 필체 변곡점들의 최대 수, 필체 변곡점들의 최소 수, 필체 변곡점 가중치, 상기 필체의 공간 분포, 상기 필체의 그래디언트 분포, 또는 상기 필체의 영역 중 적어도 하나를 포함하는, 디바이스.
제 15 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는:
상기 하나 이상의 특성 값들의 각각 및 대응하는 제 1 가중치에 대해 제 1 곱을 결정하고;
상기 하나 이상의 특성 값들의 각각 및 대응하는 제 2 가중치에 대해 제 2 곱을 결정하고;
상기 제 1 곱들의 각각의 합에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 제 1 필체 정보에 대응하는 제 1 복잡도 값을 얻으며;
상기 제 2 곱들의 각각의 합에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 제 1 필체 정보에 대응하는 제 2 복잡도 값을 얻도록 구성되는, 디바이스.
제 17 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 복잡도가 상기 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족하는지의 여부를 결정하도록 구성되고, 상기 제 1 복잡도 값 및 상기 제 2 복잡도 값이 미리 설정된 범위에 있는 경우에, 상기 제 1 필체 정보의 복잡도는 상기 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족하도록 결정되는, 디바이스.
제 12 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는 표준 문자를 상기 이용자에 제공하도록 구성되고, 상기 이용자에 의해 입력된 상기 제 1 필체 정보는 상기 표준 문자에 적어도 부분적으로 기초하며, 상기 표준 문자는 상기 이용자에 대응하는 속성 정보에 따라 선택되는, 디바이스.
제 19 항에 있어서,
상기 이용자에 대응하는 상기 속성 정보는: 상기 이용자에 대응하는 지리학적 위치, 상기 이용자에 대응하는 이력 정보에 포함된 키워드, 또는 상기 이용자가 따르는 콘텐트 중 하나 이상을 포함하는, 디바이스.
삭제
제 12 항에 있어서,
데이터 도메인에 액세스하기 위한 요청과 관련하여 상기 제 2 필체 정보가 수신되고 상기 제 1 필체 정보와 비교되며, 상기 제 2 필체 정보가 상기 제 1 필체 정보와 매칭하는 경우에, 상기 이용자는 상기 데이터 도메인에 대한 액세스를 승인받는, 디바이스.
컴퓨터 지시들을 포함하는 컴퓨터 프로그램이 기록된 비 일시적 컴퓨터 판독가능한 저장 매체에 있어서,
상기 컴퓨터 지시들은:
이용자에 의해 입력된 필체와 연관된 제 1 필체 정보를 얻고;
상기 제 1 필체 정보를 상기 이용자에 대응하는 계정과 연관시킬지를 결정하는 것으로서:
상기 제 1 필체 정보의 복잡도를 컴퓨팅하며;
상기 제 1 필체 정보의 복잡도가 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족하는지 여부를 결정하고, 상기 하나 이상의 미리 설정된 조건들은 필체의 크기 또는 길이와 연관된 임계치, 획(stroke)들의 수와 연관된 임계치, 및 변곡점들의 수와 연관된 임계치를 포함하는; 상기 제 1 필체 정보를 상기 이용자에 대응하는 계정과 연관시킬지를 결정하고;
상기 제 1 필체 정보의 복잡도가 하나 이상의 미리 설정된 조건들을 만족한다는 결정에 응답하여, 상기 제 1 필체 정보를 상기 이용자에 대응하는 신원 등록 정보와 연관시키고;
상기 이용자에 의해 입력된 제 2 필체와 연관된 제 2 필체 정보를 얻고;
상기 제 2 필체 정보를 상기 제 1 필체 정보와 비교하고;
상기 제 2 필체 정보가 상기 제 2 필체 정보의 상기 비교의 결과에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 제 1 필체 정보와 매칭하는지 여부를 결정하고;
상기 제 2 필체 정보가 상기 제 1 필체 정보와 매칭하는지 여부에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 이용자를 인증하기 위한 것인, 비 일시적 컴퓨터 판독가능한 저장 매체.
제 1 항에 있어서,
상기 제 2 필체 정보가 상기 제 1 필체 정보와 매칭하는지 여부를 결정하는 단계는 상기 제 2 필체 정보와 상기 제 1 필체 정보 사이의 유사도에 적어도 부분적으로 기초하는, 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 제 1 필체 정보의 복잡도를 컴퓨팅하는 단계는 상기 제 1 필체 정보의 복수의 특성들의 가중치 표현에 기초하여 복잡도 값을 컴퓨팅하는 것을 포함하는, 방법.
제 1 항에 있어서,
하나 이상의 프로세서들에 의해, 상기 이용자가 입력하도록 프롬프팅되는(prompted) 상기 제 1 필체 정보를 결정하는 단계로서, 상기 제 1 필체 정보는 상기 이용자와 연관된 이력 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 결정되는, 상기 제 1 필체 정보를 결정하는 단계; 및
하나 이상의 프로세서들에 의해, 상기 이용자가 상기 제 1 필체 정보를 입력하도록 프롬프팅(prompting)하는 단계를 더 포함하고,
상기 이용자는 상기 제 1 필체 정보를 입력하기 위한 상기 이용자의 프롬프팅에 응답하여 상기 필체를 입력하는, 방법.
제 26 항에 있어서,
상기 이력 정보는 상기 이용자에 의해 공통적으로 이용된 한 세트의 검색 키워드들을 포함하는, 방법.
제 26 항에 있어서,
상기 이력 정보는 상기 이용자가 따르는 콘텐트와 연관된 한 세트의 워드들(words)을 포함하는, 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 제 1 필체 정보를 얻는 것에 응답하여, 상기 제 1 필체 정보를 처리하는 단계를 더 포함하고,
상기 제 1 필체 정보를 처리하는 단계는 사용자에 의해 입력된 기록에서 내재하는 흔들거림(wobbling)의 영향을 감소시키기 위해 차원 정규화(dimension normalization)를 수행하는 것을 포함하는, 방법.