WO2012102365A1 - 移動情報端末及び把持特徴学習方法 - Google Patents

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WO2012102365A1
WO2012102365A1 PCT/JP2012/051752 JP2012051752W WO2012102365A1 WO 2012102365 A1 WO2012102365 A1 WO 2012102365A1 JP 2012051752 W JP2012051752 W JP 2012051752W WO 2012102365 A1 WO2012102365 A1 WO 2012102365A1
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WO
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mode
gripping feature
sample
gripping
unit
Prior art date
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PCT/JP2012/051752
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English (en)
French (fr)
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太田　学
昌克 塚本
森永　康夫
樋口　健
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株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ
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Priority to US13/976,482 priority patent/US9117067B2/en
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
    • G06F21/31—User authentication
    • G06F21/32—User authentication using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voiceprints
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W12/00—Security arrangements; Authentication; Protecting privacy or anonymity
    • H04W12/06—Authentication
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M1/00—Substation equipment, e.g. for use by subscribers
    • H04M1/72—Mobile telephones; Cordless telephones, i.e. devices for establishing wireless links to base stations without route selection
    • H04M1/724—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones
    • H04M1/72403—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones with means for local support of applications that increase the functionality
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W12/00—Security arrangements; Authentication; Protecting privacy or anonymity
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    • H04W12/68—Gesture-dependent or behaviour-dependent
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W88/00—Devices specially adapted for wireless communication networks, e.g. terminals, base stations or access point devices
    • H04W88/02—Terminal devices

Definitions

  • the present invention relates to a mobile information terminal and a gripping feature learning method for acquiring a gripping feature sample when the mobile information terminal is gripped and performing identity authentication.
  • Patent Document 1 is based on the premise that when a user intends to receive some service provision using a mobile information terminal, the user authentication is performed by the grip feature. It is not assumed that identity authentication by features can be performed. Therefore, the portable information terminal disclosed in Patent Document 1 cannot perform personal authentication using the gripping feature in various usage situations. Therefore, consider classifying the usage status of the portable information terminal into several modes.
  • This mode is classified according to the activation status of an application built in the portable information terminal, such as a mail mode, an application mode, and a browser mode.
  • the gripping features between the modes are not necessarily similar, for example, the gripping method is greatly different between the camera mode and the mail mode.
  • the gripping characteristics in the same mode are similar, for example, the gripping characteristics when sending and receiving mail are similar with few differences. In this way, several modes are defined in the portable information terminal so that the gripping features are consistently matched in the mode, and a personal authentication template necessary for personal authentication is learned for each mode.
  • gripping feature samples for example, a set of detection outputs from a plurality of pressure sensor elements, hereinafter referred to as gripping feature samples
  • a predetermined timing for example, the moment when a designated operation key is pressed.
  • the present invention provides movement information that can learn a high-precision personal authentication template for each usage situation (mode) in short-term learning even when performing personal authentication using gripping features in various usage situations (modes).
  • the purpose is to provide a terminal.
  • the mobile information terminal of the present invention includes a mode acquisition unit, a gripping feature sample acquisition unit, a switching unit, a sample supplementing unit, a template learning unit, a personal authentication unit, and a lock unit.
  • the mode acquisition unit acquires the mode of the mobile information terminal.
  • the gripping feature sample acquisition unit acquires a gripping feature sample.
  • the switching unit switches the mobile information terminal to either the learning state or the authentication state.
  • the sample supplementing unit acquires gripping feature samples acquired in a mode different from any mode Is used to compensate for the lack of gripping feature samples in either mode.
  • the template learning unit learns the personal authentication template for each mode using the gripping feature sample when the state of the mobile information terminal is the learning state.
  • the personal authentication unit performs personal authentication by comparing the learned personal authentication template and the gripping feature sample when the state of the mobile information terminal is the authentication state.
  • the lock unit locks part or all of the functions of the mobile information terminal when the personal authentication fails.
  • the mobile information terminal of the present invention even when performing personal authentication using gripping features in various usage situations (modes), a high-accuracy personal authentication template is learned for each usage situation (mode) by short-term learning. can do.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a mobile terminal according to Embodiment 1.
  • FIG. FIG. 6 is a block diagram illustrating a configuration of a mobile terminal according to a second embodiment.
  • FIG. 9 is a block diagram illustrating a configuration of a mobile terminal according to a third embodiment.
  • FIG. 9 is a block diagram illustrating a configuration of a mobile terminal according to a fourth embodiment.
  • 5 is a flowchart illustrating an operation in a learning state of the mobile terminal according to the first embodiment.
  • 10 is a flowchart illustrating an operation in a learning state of the mobile terminal according to the second, third, and fourth embodiments.
  • 5 is a flowchart illustrating an operation in an authentication state of the mobile terminal according to the first embodiment.
  • 10 is a flowchart illustrating an operation in an authentication state of the mobile terminal according to the second embodiment.
  • 10 is a flowchart illustrating an operation in an authentication state of the mobile terminal according to the third embodiment.
  • FIG 10 is a flowchart illustrating an operation in an authentication state of the mobile terminal according to the fourth embodiment.
  • the figure explaining the complementation rate of the grasping feature sample by the similarity of the grasping feature.
  • the figure explaining the complementation rate of the grasping feature sample by the similarity of the grasping feature.
  • Examples of devices that embody the mobile information terminal of the present invention include a portable terminal, a PDA, a portable game machine, an electronic notebook, and an electronic book dedicated terminal. However, it is not limited to these listed devices (1) It is a device that is used while gripping and can acquire gripping characteristics during use. (2) There are several modes in use, and the gripping state is stable for each mode. (3) Any device that satisfies the above requirements (1) to (3) may be used as the mobile information terminal of the present invention if personal information or value information may be leaked due to loss or theft. it can. In the description of the embodiment, a mobile terminal will be described in detail as a specific example.
  • gripping feature samples acquired by the mobile terminals 300, 300 ', 300 ", 300"' will be described.
  • Humans are inherently different in (1) finger length, (2) strength of grip, etc., and (3) habit when holding a mobile terminal, etc.
  • the gripping feature is very excellent as biometric information used for personal authentication.
  • the gripping feature authentication has the same degree of accuracy as general face authentication in the person rejection rate and the other person acceptance rate.
  • Examples of the gripping feature sample include a gripping pressure distribution, a gripping shape distribution, and a gripping heat / heat distribution.
  • the pressure sensor can be distributed by arranging the pressure sensors on the surfaces of the mobile terminals 300, 300 ', 300 ", 300"' to acquire the gripping pressure distribution.
  • the grip shape distribution can be acquired by the distribution arrangement of the CCD (CMOS) sensor.
  • CMOS CCD
  • the pressing state of the operation key (touch panel) when the terminal is gripped whether the operation key or touch panel is pressed.
  • the gripping feature can also be acquired by.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a state where mobile terminals 300, 300 ′, 300 ′′, 300 ′′ ′′ according to all embodiments are held.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating the gripping pressure distribution output by the pressure sensor array built in the mobile terminals 300, 300 ', 300 ", 300"' according to all embodiments.
  • the portable terminals 300, 300 ′, 300 ′′, and 300 ′ ′′ are assumed to be general foldable portable terminals, and can be folded at one end in the short direction of two long plate-shaped bodies with a connecting shaft.
  • One body is provided with operation keys.
  • the surface on which the operation keys are arranged is the key arrangement surface 11, the left and right longitudinal side surfaces of the key arrangement surface 11 are the left side surface 12 and the right side surface 13, the back surface of the key arrangement surface 11 is the back surface 14, and the lower side of the key arrangement surface 11.
  • the short side surface (surface opposite to the surface having the connecting shaft) is referred to as the lower surface 15.
  • a liquid crystal screen 16 is arranged on a surface facing the key arrangement surface 11 when the other body is folded.
  • the portable terminals 300, 300 ′, 300 ′′, and 300 ′ ′′ are configured in this way, but the above description is an example for explaining in detail the gripping pressure distribution output by the pressure sensor array described later. Only. Accordingly, the mobile terminals 300, 300 ', 300 ", 300"' do not necessarily have to be a folding type as shown in FIG. 1, and may have a straight type, a slide type, or any other shape.
  • the users of the mobile terminals 300, 300 ′, 300 ′′, 300 ′ ′′ are holding the mobile terminals 300, 300 ′, 300 ′′, 300 ′ ′′ as shown in FIG. To do.
  • a pressure sensor array 105 is arranged on the body on which the key arrangement surface 11 of the portable terminal 300, 300 ′, 300 ′′, 300 ′ ′′ is arranged so as to be able to detect an external gripping pressure (the broken line portion in FIG. 2). ).
  • the pressure sensor array 105 can sense the grip pressure distribution on the left side surface 12, the right side surface 13, and the back surface 14 of the mobile terminals 300, 300 ′, 300 ′′, 300 ′ ′′. If the signal from the sensor is analyzed, a gripping pressure distribution as shown in FIG. 2 can be drawn. From the grasping pressure distribution in FIG. 2, it can be seen that the features of the user's fingers and gripping force are clearly shown on the left side surface 12, the right side surface 13, the back surface 14, and the like. The gripping pressure distribution acquired in this way can be used for the gripping feature sample used in the present invention.
  • the portable terminal 300, 300 ′, 300 ′′, 300 ′ ′′ obtains the gripping feature sample, and the user authentication template required for the user authentication is obtained. Announcement made to the user when learning starts and when learning ends will be described.
  • 3A and 3B are diagrams exemplifying announcements made to the user when the mobile terminal 300, 300 ', 300 ", 300"' according to all embodiments starts / ends the personal authentication template learning.
  • the mobile terminals 300, 300 ′, 300 ′′, 300 ′′ ′′ learn a personal authentication template described later when they are used for the first time.
  • 3A is displayed on the liquid crystal screen 16.
  • the following announcement 16-2 is made on the liquid crystal screen 16 in a scene setting in which the agent 16-1 residing in the portable terminal speaks to the user. “From now on, I will remember the habit of Mr. xxxx (user's name). Please be careful not to operate this terminal other than Mr. xxxx during the study period.” Therefore, the user continues to use the mobile terminals 300, 300 ′, 300 ′′, and 300 ′ ′′ as usual without being particularly conscious.
  • the gripping feature sample is automatically acquired within the above learning period.
  • the method for acquiring the gripping feature sample may be acquired every elapse of a certain time, or may be acquired when the user presses a specific operation key. Further, as will be described in detail in Embodiment 2 and later, a trigger (hereinafter, sampling) is performed when the user performs a certain key operation in a mode (for example, during mail operation, during a call, etc.) within the above-described learning period. As a trigger), a gripping feature sample may be acquired. It is assumed that there is no information presented to the user to acquire (do) the gripping feature sample at the moment when the gripping feature sample is acquired or before and after that.
  • the gripping feature sample is automatically acquired and accumulated with the acquisition timing as an unconscious time elapses from the user's point of view, the user's own key operation performed unconsciously, and the like.
  • the gripping feature sample is acquired in this way, it is possible to acquire the gripping feature sample in a state where the user is unconscious and using the terminal in a most relaxed state. Thereby, the dispersion
  • the gripping feature samples are automatically accumulated during the learning period.
  • an announcement 16-3 as shown in FIG. 3B is displayed, and the learning period ends.
  • FIG. 14 is a diagram for explaining mode classification based on the similarity of gripping features.
  • modes such as browser 1, browser 2, mail, personal information browsing, telephone call, application, and menu.
  • the browser 1 mode indicates an operating state of the mobile terminal in which communication charges are generated by browsing (browsing) a web page, or communication charges may occur. Therefore, for example, the browser software installed in the mobile terminals 300, 300 ′, 300 ′′, 300 ′ ′′ is started to browse the portal pages of the mobile terminals 300, 300 ′, 300 ′′, 300 ′ ′′.
  • the operating state is the browser 1 mode.
  • the browser 2 mode refers to an operating state of the mobile terminals 300, 300 ′, 300 ′′, 300 ′ ′′ in which content charging is generated by browsing (browsing) a web page or content charging may occur. Show. Accordingly, for example, the browser software installed on the mobile terminals 300, 300 ′, 300 ′′, 300 ′ ′′ is started and the mobile application of the mobile terminals 300, 300 ′, 300 ′′, 300 ′ ′′ is downloaded for charging. The operating state is in the browser 2 mode.
  • Mail mode indicates an operational state in which browsing of personal information described in an email can occur. Therefore, for example, the mailer installed in the mobile terminals 300, 300 ′, 300 ′′, 300 ′ ′′ is activated to browse the mail folders of the mobile terminals 300, 300 ′, 300 ′′, 300 ′ ′′.
  • the mail mode is an operation state in which a reply mail is being created using a mailer or the other party's mail is being received.
  • the personal information browsing mode indicates an operating state in which personal information such as a telephone directory is being browsed. Therefore, for example, the operating state of browsing the phone book stored in the mobile terminals 300, 300 ', 300 ", 300"' corresponds to the personal information browsing mode.
  • the call mode indicates an operation state of the mobile terminals 300, 300 ', 300 ", 300"' where the call charge is generated. Therefore, for example, an operation state in which a call is performed using the mobile terminals 300, 300 ', 300 ", 300"' corresponds to the call mode.
  • the application mode indicates an operation state of the mobile terminals 300, 300 ', 300 ", 300"' that may cause communication billing or personal information browsing. Therefore, for example, an operation state in which an application installed on the mobile terminal 300, 300 ', 300 ", 300”' is running corresponds to the application mode.
  • the menu mode is a mobile terminal 300, 300 ′, 300 ′′, 300 in which personal information browsing can occur depending on which screen the screen of the mobile terminal 300, 300 ′, 300 ′′, 300 ′ ′′ transitions to. Indicates the operating state of '' '. Accordingly, for example, the menu mode is an operating state in which the menu screen of the mobile terminal 300, 300 ', 300 ", 300"' is browsed and any transition destination is selected.
  • the mode As described above, by acquiring the gripping feature sample separately for each mode of the mobile terminal, it is possible to acquire a stable gripping feature sample with little variation. In addition, by setting the mode according to the usage status of the mobile terminal as described above, it is possible to perform personal authentication using the gripping feature in various usage situations.
  • the mode an example in which the mode is divided for each function of the mobile terminal, such as a browser and e-mail, has been shown. Based on the attitude of the mobile terminal itself using sensor information such as an acceleration sensor, a gyroscope, and a camera image It is also possible to prepare modes, and there is no need to decide the mode for each function.
  • the mobile terminals 300, 300 ′, 300 ′′, and 300 ′ ′′ acquired the gripping feature samples for each mode.
  • a method for compensating for the insufficient gripping feature sample will be described.
  • both the browser 1 and the browser 2 are common in that they are in the state of a terminal that is browsing (browsing) a web page, and since the operation state is similar, the gripping features are similar to each other. Yes.
  • the browser 1 and browser 2 modes can be classified into the same mode classification A as shown in FIG.
  • the mode classification based on the similarity of the gripping features between the modes in this way for example, the mail mode and the application mode belong to the same mode classification B.
  • Both the personal information browsing mode and the menu mode are classified as C.
  • the call mode belongs to the category D has a gripping feature that is significantly different from other modes, the mode classification (A, B, C, D,...)
  • the shortage of gripping feature samples can be compensated by using the gripping feature samples acquired in a mode belonging to the same mode classification as that mode.
  • the shortage can be compensated using the gripping feature samples acquired in the browser 2 mode.
  • the shortage can be compensated by using the gripping feature sample acquired in the application mode.
  • FIG. 14 illustrates only an example in which only a single mode gripping feature sample is used to compensate for a mode deficiency, but is not limited thereto, and two or more similarities are used to compensate for a mode deficiency.
  • a gripping feature sample in this mode may be used.
  • the sample filling rate can be set for each mode.
  • the sample supplement rate in the other mode is set higher as the gripping feature in another mode is similar to the certain mode.
  • the sum of the sample coverages for all other modes set as other modes to compensate for the shortage of a certain mode is set to 1.
  • FIG. 15 and FIG. 16 are diagrams for explaining the coverage rate of the gripping feature sample based on the similarity of the gripping feature.
  • FIG. 15 is an example of a supplementing method when P ⁇ g or more gripping features are obtained in all the modes used for supplementing the gripping feature sample when P gripping feature samples are insufficient.
  • FIG. 16 is an illustration of a supplementing method in the case where P ⁇ g or more gripping features are not obtained in any mode used for supplementing the gripping feature sample.
  • P ⁇ 0.8 or more gripping feature samples have been acquired in the browser 2 mode (mode 2).
  • the mail mode it is assumed that P ⁇ 0.2 or more gripping feature samples have been acquired.
  • the gripping feature sample is supplemented as shown in FIG.
  • the number of gripping feature samples in the browser 1 mode is insufficient and if the number of samples in the browser 2 mode (mode 2) is Q2, Q2 ⁇ P ⁇ 0.8.
  • the gripping feature sample necessary for the supplement in the browser 2 mode is insufficient.
  • Q2 ⁇ 1/4 rounded up, the same applies hereinafter
  • mode 3 that is, Q3 samples of gripping features acquired in the mail mode, Q3 ⁇ Q2 ⁇ 1/4.
  • Q3 gripping feature samples are acquired from the mail mode, and Q2 gripping feature samples are acquired from the browser 2 mode and used for the browser 1 mode supplement.
  • the grip feature sample acquisition number Q2 in the browser 2 mode (mode 2) satisfies Q2 ⁇ P ⁇ 0.8, but the grip feature sample Q3 acquired in the mail mode is Q3 ⁇ P ⁇ 0.2. Even in the case of shortage, only Q3 gripping feature samples are acquired from the mail mode, and P ⁇ 0.8 gripping feature samples are acquired from the browser 2 mode and used for supplementing the browser 1 mode.
  • the number of gripping feature samples acquired from a mode with a high sample supplementation rate and the number of gripping feature sample acquisitions from a mode with a low sample supplementation rate may not be a predetermined ratio due to the above processing. If the gripping feature sample acquisition rate from the high mode is equal to or higher than the sample compensation rate, the accuracy can be maintained.
  • the gripping feature sample acquisition rate from a mode with a high sample coverage is less than the sample coverage, accuracy may not be ensured, but the gripping feature samples necessary for learning will be used even if the accuracy is somewhat lower. In such a case, it is possible to operate in the case where it is desired to obtain the information.
  • FIG. 17 is a diagram for explaining the transition rate between modes.
  • various modes (browser, mail, call, application,...) Can be set in the mobile terminal.
  • a user of a mobile terminal usually operates the mobile terminal while changing between the plurality of modes. For example, start from the standby screen mode (referred to as mode 0), transition to mail mode (mode 3), transition to the photo browsing screen (personal information browsing mode) in the middle of mail creation, and attach a photo to the mail After that, the mode is changed to the mail mode again, and the standby screen is displayed after the mail is transmitted.
  • mode 0 standby screen mode
  • mode 3 transition to mail mode
  • the photo browsing screen personal information browsing mode
  • the gripping features of the transition mode are very similar to the gripping features of the transition mode.
  • Some exceptions include, for example, a call mode and a camera mode. When calling or using a camera, the user normally grips the mobile terminal again, and the mobile terminal is often gripped again in a gripping state that is significantly different from the gripping state at the transition source. For this reason, this compensation method cannot be used exceptionally for the call mode and the camera mode.
  • the transition source mode includes the browser 1 mode, the mail mode, the photo browsing screen (personal information browsing mode), the call There are a history browsing screen (personal information browsing mode), a telephone directory browsing screen (personal information browsing mode), a video browsing screen (personal information browsing mode), an application mode, a menu mode, a camera mode, and the like.
  • a history browsing screen personal information browsing mode
  • a telephone directory browsing screen personal information browsing mode
  • a video browsing screen personal information browsing mode
  • an application mode a menu mode
  • a camera mode and the like.
  • transition source occupation ratio in the browser 1 mode is 10%
  • the transition source occupation ratio in the mail mode is 25%
  • the personal information browsing mode is 10%
  • Transition source occupancy is 35% in total
  • transition source occupancy in app mode is 5%
  • transition source occupancy in menu mode is 10%
  • the transition source occupancy ratio in the camera mode can be obtained as 10%.
  • 10% + 25% + 35% + 5% + 10% + 10% 95%, which is not 100%, but the remaining 5% is assumed to be occupied by another transition source (not shown).
  • the mail mode is the transition destination mode, as shown in FIG.
  • the transition source occupancy ratio of the standby screen (mode 0) is 40%
  • the transition source occupancy ratio of the personal information browsing mode is 45% in total
  • the menu mode Assuming that the transition source occupancy rate is 10%, since the similarity between the modes has a correlation with the transition source occupancy rate as described above, the gripping feature sample acquired in the standby screen (mode 0) is 40. %
  • the gripping feature sample acquired in the personal information browsing mode is 45%
  • the gripping feature sample acquired in the menu mode is 10%
  • the other gripping feature sample is 5%.
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating a configuration of the mobile terminal 300 according to the present embodiment.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating the operation of the mobile terminal 300 according to the present embodiment in the learning state.
  • the portable terminal 300 of the present embodiment includes a pressure sensor array 105, a mode acquisition unit 110, a gripping feature sample acquisition unit 120, a switching unit 125, a sample temporary storage unit 130, a sample correction unit 310, and a template learning unit 135.
  • the mobile terminal 300 includes the switching unit 125, and the switching unit 125 causes the mobile terminal 300 to be in a learning state (sample temporary storage unit 130 side) and an authentication state (person authentication unit 160 side). It is possible to switch to either of the following states. Here, it is assumed that the switching unit 125 is set to the learning state.
  • the pressure sensor array 105 is arranged on the surface of the portable terminal 300 as described above.
  • the mode acquisition unit 110 acquires the mode of the mobile terminal 300 (S110).
  • the gripping feature sample acquisition unit 120 acquires gripping feature samples from the pressure sensor array 105 (S120). It is determined whether the preset learning period has ended (S305), and if it has ended, the process proceeds to step S130a. On the other hand, if the preset learning period has not ended, the process returns to the start, and steps S110 and S120 are repeated.
  • the number of acquired gripping feature samples in the i-th mode is Smi
  • the learning start sample number in the i-th mode is SFmi.
  • n is an integer of 1 or more).
  • the template learning unit 135 learns the user authentication template for each mode using the gripping feature sample, and stores the learned user authentication template in the template storage unit 155 corresponding to each mode (S135).
  • the identity authentication template is obtained from an average value of gripping feature samples (a gripping pressure distribution in the embodiment).
  • step S310 If the number is insufficient (Smi ⁇ SFmi) and it is determined in step S310 that there is a mode that can compensate for this, the k-th using the grip feature sample acquired in a mode different from the k-th mode In this mode, the shortage of gripping feature samples is compensated (S315).
  • the process proceeds to step S135, and the template learning unit 135 selects the supplemented gripping feature samples.
  • the user authentication template is learned for each mode using the mode, and the learned user authentication template is stored in the template storage unit 155 corresponding to each mode (S135).
  • the mode that can compensate for the shortage of the kth mode can be set to a mode in which the mode classifications (A, B, C, D,%) Are equal as described above.
  • the above-described sample compensation rate and transition source occupation rate can be used for determining the quantity of gripping feature samples to be used for each mode of compensation.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating the operation of the mobile terminal 300 according to the present embodiment in the authentication state.
  • the switching unit 125 of the mobile terminal 300 is set to the authentication state.
  • the mode acquisition unit 110 acquires the mode of the mobile terminal 300 (S110).
  • the gripping feature sample acquisition unit 120 acquires gripping feature samples from the pressure sensor array 105 (S120).
  • the personal authentication unit 160 compares the learned personal authentication template with the gripping feature sample to perform personal authentication (S160).
  • the lock unit 180 locks some or all of the functions of the mobile terminal 300 (S180). If the personal authentication is successful, the locking operation is not performed, and the process returns to step S110 after a predetermined time has elapsed or when a mode transition occurs.
  • the method for comparing the personal authentication template and the gripping feature sample can be realized as follows, for example.
  • the personal authentication unit 160 obtains a distance (for example, Mahalanobis general distance) between the personal authentication template and the gripping feature sample acquired in the authentication state.
  • the personal authentication unit 160 concludes that the acquired gripping feature sample is that of the user. On the other hand, if the distance between the user authentication template and the gripping feature sample is not less than a certain value, it is concluded that the acquired gripping feature sample is not the subject's own.
  • the mobile terminal 300 of the present embodiment even when the user authentication is performed using the grip feature in various modes, the shortage of the grip feature sample in a certain mode is compensated by the grip feature sample in the similar mode. Therefore, it is possible to learn a highly accurate personal authentication template for each mode with short-term learning.
  • x i, j be the pressure value acquired by the i-th sensor element in the j-th measurement to be used for learning.
  • m is the maximum number of gripping feature measurements for use in learning.
  • Each is an integer of 2 or more.
  • the mean, variance, and vector of pressure values are defined as follows:
  • the subscript "le” is added to the personal authentication template.
  • the Mahalanobis generalized distance f 1 is expressed by the following equation.
  • the Euclidean distance f 2 is defined as follows.
  • the Manhattan distance f 3 is defined as follows.
  • the above three distance references can be determined in common using the determination formulas shown below.
  • the subscript “self” is attached to the data of the person acquired for the determination process, and the subscript “Oth” is attached to the data of the other person. If the threshold value for determining another person is defined as x thre , the expression for determining another person can be expressed as follows. x thre ⁇ Oth f
  • the other person's gripping feature sample data is pre-installed in the product of the mobile terminal, is made accessible to the user on the net, or the user acquires the data by holding the mobile terminal by another person.
  • the distance Oth f is calculated from the other person's data and the personal authentication template. Further, the criterion for determining x thre is determined so as to satisfy the following condition after calculating the distance self f from the gripping feature sample of the person who has not been used for template learning and the template after learning. self f ⁇ x thre ⁇ Oth f
  • the identification template is obtained from the average value of the gripping feature samples.
  • the pressure distribution from the n-point sensor elements is divided into appropriate areas (for example, 10 divisions, where n is 10). And create vector data with the total gripping pressure (or average) in each divided area as an element by taking the total (or average) gripping pressure for each divided area.
  • a template is created by averaging average vector data for m gripping feature samples.
  • the top 20 sensor positions of the pressure values from the n sensor elements are recorded, vector data is created, and a template obtained by averaging such vector data created for m gripping feature samples is used as a template. It is good.
  • FIG. 5 is a block diagram illustrating a configuration of the mobile terminal 300 ′ according to the present embodiment.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating the operation of the mobile terminal 300 ′ according to the present embodiment in the learning state.
  • the mobile terminal 300 ′ according to the present embodiment has a configuration in which a trigger monitoring unit 115 is added to the configuration of FIG. 4.
  • the switching unit 125 is set to the learning state.
  • the mode acquisition unit 110 acquires the mode of the mobile terminal 300 '(S110).
  • the trigger monitoring unit 115 outputs a gripping feature acquisition signal when a sampling trigger determined according to the mode is generated (S115Y).
  • the process returns to the start, and the mode of the portable terminal 300 'is acquired again (S115N, S110).
  • the gripping feature sample acquisition unit 120 acquires a gripping feature sample from the pressure sensor array 105 in response to the gripping feature acquisition signal from the trigger monitoring unit 115 (S120). It is determined whether the preset learning period has ended (S305), and if it has ended, the process proceeds to step S130a. On the other hand, if the preset learning period has not ended, the process returns to the start and steps S110 to S120 are repeated. Since the operation after the end of the learning period is exactly the same as in the first embodiment, the description thereof is omitted.
  • FIG. 19 is a diagram illustrating modes, sampling triggers, and other person determination lines in each mode.
  • the modes include, for example, browser 1, browser 2, mail, personal information browsing, telephone call, application, menu, and the like.
  • the sampling trigger set in the browser 1 mode is “depressing the enter key during browser activation”. This means that when the browser is being activated and the user presses the determination key of the portable terminal 300 ′, a gripping feature sample is acquired using this operation as a sampling trigger.
  • the sampling trigger set in the browser 2 mode is “depressing the enter key during browser activation”. This is the same as in the case of the browser 1.
  • the sampling trigger set in the mail mode is “pressing the enter key during mailer activation”.
  • the sampling trigger set in the personal information browsing mode is “pressing the determination key during personal information display”. This means that when personal information such as a phone book is being displayed and the user presses the determination key of the portable terminal 300 ′, the gripping feature sample is acquired using this operation as a sampling trigger.
  • “Determine key press” is an example of a sampling trigger by pressing a key, and an arbitrary operation key may be designated as a sampling trigger according to the mode.
  • a sampling trigger is automatically generated “once every five minutes” without acquiring the operation key, and a gripping feature sample is acquired.
  • the sampling trigger is automatically generated “once every five minutes”.
  • the time interval of “5 minutes” for automatically generating the sampling trigger is an example, and an appropriate time interval may be designated according to the mode and the type of the mobile terminal.
  • the sampling trigger set in the menu mode is “pressing the enter key during menu screen display”.
  • a stable gripping feature sample with little variation can be obtained by setting a timing at which a stable gripping state can be expected as a sampling trigger.
  • the user In each mode of the mobile terminal, the user generates a sampling trigger without being particularly conscious, and the gripping feature is automatically acquired at the timing of the sampling trigger generation, so it is possible to acquire a gripping feature sample with high accuracy. .
  • FIG. 11 is a flowchart showing the operation of the portable terminal 300 ′ according to the present embodiment in the authentication state. Similar to the operation in the learning state (FIG. 9) of the present embodiment, the only difference from the first embodiment is that the sampling trigger generation is determined in step S115 before step S120.
  • the mode acquisition unit 110 acquires the mode of the mobile terminal 300 '(S110).
  • the trigger monitoring unit 115 determines whether a sampling trigger determined according to the mode has occurred (S115), and outputs a gripping feature acquisition signal when it occurs.
  • the process returns to the start, and the mode of the portable terminal 300 'is acquired again (S110).
  • the gripping feature sample acquisition unit 120 acquires a gripping feature sample from the pressure sensor array 105 in response to the gripping feature acquisition signal from the trigger monitoring unit 115 (S120). Since the process after step S160 is the same as the process after step S160 in the authentication state (FIG. 10) of the portable terminal 300 according to the first embodiment, a description thereof will be omitted.
  • FIG. 6 is a block diagram illustrating the configuration of the mobile terminal 300 ′′ according to the present embodiment.
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating the operation of the portable terminal 300 ′′ according to the present embodiment in the authentication state.
  • the mobile terminal 300 ′′ of the present embodiment has a configuration in which an extra person point adding unit 170 and a lock determining unit 175 are added to the configuration of the mobile terminal 300 ′ of the second embodiment shown in FIG. It has become.
  • the operations of the components other than the other person point addition unit 170 and the lock determination unit 175 perform the same operations as those of the components assigned the same numbers in the second embodiment, and will not be described.
  • the lock unit 180 immediately locks part or all of the functions of the mobile terminal 300 ′ (S180).
  • the third embodiment is different in that the mobile terminal 300 ′′ is not immediately locked if the user authentication fails only once.
  • the other person point addition unit 170 adds a predetermined number of points ⁇ to the other person point Oth (the initial value of Oth is 0) when the person authentication result performed by the person authentication unit 160 is not the person ( S170).
  • the number of points ⁇ to be added can be appropriately adjusted so that the authentication operation is optimized. The larger the number of points ⁇ added at one time, the shorter the time until the terminal is locked.
  • Thi other person determination line
  • FIG. 18 is a diagram illustrating the operations of the other person point adding unit 170 and the lock determining unit 175 according to the present embodiment.
  • the graph of FIG. 18 represents the time change of the accumulated state of other person points (Oth), with the horizontal axis representing time and the vertical axis representing other person points (Oth).
  • a third party who is not a user of the mobile terminal 300 ′′ operates the mobile terminal 300 ′′ to open the menu screen of the mobile terminal 300 ′′, and then browses the phone book. Suppose that a call is made.
  • the threshold value Thi (other person determination line, Thi) is different for each mode i.
  • the threshold value Th7 is set to 60 in the menu mode (mode 7)
  • the threshold value Th4 is set to 40 in the personal information browsing mode (mode 4).
  • a difference in sex can be provided.
  • a third party operating the mobile terminal 300 ′′ of this embodiment unintentionally generates a sampling trigger several times on the menu screen. As described above, the sampling trigger in the menu mode is “pressing the enter key while the menu screen is displayed”.
  • the person authentication is performed using the gripping feature sample acquired in this way, and the point number ⁇ is added to the other person point (Oth) every time the person authentication fails.
  • the threshold value Th7 in the menu mode is 60. In the menu mode, the other person's point (Oth) does not exceed Th7, and the screen changes from the menu screen to the phone book screen. Also on this telephone directory screen, the above-mentioned third party unintentionally generates a sampling trigger several times, and each time the personal authentication fails, the point number ⁇ is added to the other person's point (Oth).
  • the threshold Th4 in the personal information browsing mode (mode 4) is as low as 40, the other person's point (Oth) does not exceed Th4 in this mode, and the screen changes from the phone book screen to the busy screen.
  • all of the functions of the terminal may be locked, or only the mode may be locked for the mode where the other person's point (Oth) exceeds the threshold.
  • the other person point (Oth) has exceeded 50, and the other person point (Oth) has exceeded the threshold (other person determination line) for browser 1, browser 2, mail, personal information browsing, and call mode. Therefore, only the browser function, the mail function, the personal information browsing function, and the call function may be locked. In this way, since the terminal lock is generated by accumulating the other person's points, the conditions for the terminal lock can be relaxed, so that the user himself / herself operates the portable terminal 300 '' with a gripping state different from usual.
  • the convenience of the user is improved because the mobile terminal 300 '' is not locked immediately.
  • the threshold value other person determination line
  • a plurality of modes having the same threshold may exist. Note that the operation of the mobile terminal 300 ′′ according to the present embodiment in the learning state is the same as that of the mobile terminal 300 ′ according to the second embodiment, and thus description thereof is omitted.
  • FIG. 7 is a block diagram illustrating the configuration of the mobile terminal 300 ′′ ′′ according to the present embodiment.
  • FIG. 13 is a flowchart showing the operation of the portable terminal 300 ′′ ′′ according to the present embodiment in the authentication state.
  • the mobile terminal 300 ′′ ′′ according to the present embodiment has a configuration in which a feedback unit 185 is added to the configuration of the mobile terminal 300 ′′ in FIG. 6.
  • the operations of the components other than the feedback unit 185 are the same as those of the components having the same numbers in the third embodiment, the description thereof is omitted.
  • the feedback unit 185 performs the personal authentication in step S165 of FIG.
  • the result of the personal authentication performed by the authentication unit 160 is the principal, feedback correction is performed on the personal authentication template using the gripping feature sample used for learning of the personal authentication template and the gripping feature sample used for personal authentication. (S185).
  • the gripping feature sample used for the personal authentication is temporarily stored in the feedback unit 185.
  • the feedback unit 185 acquires all the gripping feature samples used for generating the personal authentication template from the sample temporary storage unit 130.
  • the feedback unit 185 newly generates a personal authentication template by using all of the gripping feature sample used for the personal authentication and the gripping feature sample used for generating the personal authentication template (feedback correction).
  • the new personal authentication template generated in this way is stored in the template storage unit 155 (S185).
  • the gripping feature sample used for the personal authentication is stored in the sample temporary storage unit 130 in preparation for the next feedback correction. As described above, by performing feedback correction using the gripping feature sample when the personal authentication is successful, a more accurate personal authentication template can be generated.
  • the alternative gripping feature sample that compensated for the shortage may be replaced with the gripping feature sample newly acquired at the time of personal authentication.
  • the gripping feature sample used for the personal authentication is temporarily stored in the feedback unit 185.
  • the feedback unit 185 acquires all the gripping feature samples used for generating the personal authentication template from the sample temporary storage unit 130.
  • the supplemented gripping feature sample is replaced with a newly acquired gripping feature sample to generate a new authentication template ( Feedback correction).
  • the new personal authentication template generated in this way is stored in the template storage unit 155 (S185).
  • the gripping feature sample used for the authentication is replaced with the supplemented gripping feature sample and stored in the sample temporary storage unit 130 in preparation for the next feedback correction.
  • the accuracy of the personal authentication template can be further improved by replacing the supplemented gripping feature sample with a new gripping feature sample by feedback correction.
  • learning data can be added as appropriate by such feedback correction, so the initial learning period is shortened and referred to as short-term learning mode, temporary learning mode, etc.
  • the user authentication template is learned, and the obtained user authentication template is sequentially improved in accuracy by feedback correction, so that the user authentication using the gripping feature can be started at an early stage.
  • the operation in the learning state of the mobile terminal 300 ′′ ′′ according to the present embodiment is exactly the same as that of the mobile terminal 300 ′ according to the second embodiment, and thus the description thereof is omitted.
  • the first embodiment is used as the basic pattern, the second embodiment in which the trigger monitoring unit 115 is added thereto, the third embodiment in which the other person point addition unit 170 and the lock determination unit 175 are added to the second embodiment.
  • Example 4 which added the feedback part 185 to Example 3 was disclosed, it is not restricted to said combination. Only the other person point addition unit 170 and the lock determination unit 175 may be added to the first embodiment. Only the feedback unit 185 may be added to the first embodiment. Only the other person point addition unit 170, the lock determination unit 175, and the feedback unit 185 can be added to the first embodiment. Only the feedback unit 185 may be added to the second embodiment.
  • the program describing the processing contents can be recorded on a computer-readable recording medium.
  • the computer-readable recording medium may be any recording medium such as a magnetic recording device, an optical disk, a magneto-optical recording medium, and a semiconductor memory.
  • this program is distributed by selling, transferring, or lending a portable recording medium such as a DVD or CD-ROM in which the program is recorded. Furthermore, the program may be distributed by storing the program in a storage device of the server computer and transferring the program from the server computer to another computer via a network.
  • a computer that executes such a program first stores a program recorded on a portable recording medium or a program transferred from a server computer in its own storage device.
  • the computer reads the program stored in its own recording medium and executes the process according to the read program.
  • the computer may directly read the program from a portable recording medium and execute processing according to the program, and the program is transferred from the server computer to the computer.
  • the processing according to the received program may be executed sequentially.
  • the program is not transferred from the server computer to the computer, and the above-described processing is executed by a so-called ASP (Application Service Provider) type service that realizes a processing function only by an execution instruction and result acquisition. It is good.
  • the program in this embodiment includes information that is used for processing by an electronic computer and that conforms to the program (data that is not a direct command to the computer but has a property that defines the processing of the computer).
  • the present apparatus is configured by executing a predetermined program on a computer.
  • a predetermined program on a computer.
  • at least a part of these processing contents may be realized by hardware.

Abstract

　移動情報端末のモードを取得するモード取得部と、何れかのモードで取得された把持特徴サンプルの数が不足する場合に、異なるモードで取得された把持特徴サンプルを用いて不足を補てんするサンプル補てん部と、把持特徴サンプルを取得する把持特徴サンプル取得部と、移動情報端末を学習状態、認証状態のどちらかの状態に切替える切替え部と、移動情報端末の状態が学習状態である場合に、把持特徴サンプルを用いて本人認証テンプレートをモードごとに学習するテンプレート学習部と、移動情報端末の状態が認証状態である場合に、学習された本人認証テンプレートと把持特徴サンプルとをモードごとに比較して本人認証を行う本人認証部と、本人認証が失敗した場合に移動情報端末の機能の一部または全部をロックするロック部とを備える。

Description

移動情報端末及び把持特徴学習方法
　本発明は移動情報端末が把持されたときの把持特徴サンプルを取得して本人認証を行う移動情報端末及び把持特徴学習方法に関する。
　近年、移動情報端末の高機能化に伴い、電子マネーなど様々な金銭に関するサービスが普及してきた。また、移動情報端末の高機能化に伴い、移動情報端末にはアドレス帳、メール、写真、ウェブサイト閲覧履歴など、個人のプライバシーに関わる情報が多く記録されるようになった。従来、移動情報端末を利用する際に、利用開始時の本人認証（以下、ログイン認証）により、移動情報端末で取り扱う情報についてのセキュリティを確保してきた。しかし、ログイン認証では利用開始時に本人認証を行った後は、継続的に利用者が本人であり続けているか否かの監視を行わない。従ってログイン認証後に、移動情報端末が何らかの原因で他者の手に渡った場合、移動情報端末を取得した他者は改めてログイン認証を行わなくとも、移動情報端末の操作を行うことが可能である。このようなログイン認証のセキュリティの脆弱性が従前から問題となっていた。これに対して、特許文献１では、本人認証を行った際のユーザが握っていた携帯情報端末の位置を複数の圧力センサにより取得して記憶しておき、本人認証を行ったその後にユーザが把持している位置に一定以上の変化が生じると、ユーザが入力したサービスの提供を受けるのに必要なデータを無効とし、既に行われた本人認証の有効性を取り消す携帯情報端末が開示されている。このため、本人認証を行い、サービスの提供を受けるのに必要なデータの入力を行っている途中で当該携帯情報端末の盗難等にあったとしても、ユーザの手から離れた時点で本人認証及びユーザが入力したデータが無効となる。このように本人認証が無効となった後にサービスの提供を受けるためには、再度本人認証が必要となるため、第三者による不正使用を有効に防止することが可能となる。
特開２００１－１４２８４９号公報
　ところで、携帯情報端末はその使用状況によりユーザの把持の仕方が大きく異なる場合がある。例えばユーザがゲームアプリを起動してゲームをしている時の把持の仕方、ユーザがメールを作成して送信しようとしている時の把持の仕方、ユーザが通話している時の把持の仕方など、携帯情報端末の使用状況によって、ユーザの把持の仕方は大きく異なる場合がある。特許文献１は、ユーザが携帯情報端末を用いて何らかのサービス提供を受けようとしている場合に、把持特徴による本人認証を実行することを前提としており、携帯情報端末がどんな使用状況にあるときでも把持特徴による本人認証が行われ得ることを想定していない。従って、特許文献１に開示された携帯情報端末では、様々な使用状況において把持特徴による本人認証を行うことは出来ない。そこで、携帯情報端末の使用状況をいくつかのモードに分類することを考える。このモードは例えばメールモード、アプリモード、ブラウザモードなど、携帯情報端末に内蔵されたアプリケーションの起動状況によって分類される性質のものである。例えばカメラモードと、メールモードでは把持の仕方が大きく異なるなど、モード間での把持特徴は必ずしも類似しないものとする。しかし、例えばメールモード内でメールを作成する時、メールを送受信する時の把持特徴が相違点も少なく似ているなど、同一モード内での把持特徴は類似するものとする。このようにモード内で把持特徴が安定して一致するように、携帯情報端末にいくつかのモードを定義しておき、モードごとに本人認証に必要な本人認証テンプレートを学習しておく。本人認証の際には予め定めたタイミング（例えば指定した操作キーが押下された瞬間など）で把持特徴のサンプル（例えば複数の圧力センサ素子からの検出出力の組、以下、把持特徴サンプルという）を取得して、各モードの本人認証テンプレートと照合することにより本人認証を行うこととすれば、様々な使用状況において本人認証を行うことができ、前述の問題を解決することができる。
　しかしながら、モードごとに把持特徴サンプルを取得して、モードごとに本人認証テンプレートを学習することとすると、精度のよい本人認証テンプレートを得るためにはモードごとに相当量の把持特徴サンプルが必要となる。相当量の把持特徴サンプルを得るために学習期間を設けることができるが、学習期間中にユーザがあるモードを多用する一方、あるモードについては使用頻度が少ないなど、モードごとに把持特徴サンプルの取得数にムラが生じる場合がある。この場合にはあるモードについては本人認証テンプレートが十分な精度を有しているが、他のあるモードについては十分な精度を満足する本人認証テンプレートが得られないといった状況が発生するため、短期間の学習で十分な精度を有する本人認証を行うことが出来ないという問題があった。そこで本発明は様々な使用状況（モード）において把持特徴を用いて本人認証を行う場合でも、短期間の学習で使用状況（モード）ごとに精度の高い本人認証テンプレートを学習することができる移動情報端末を提供することを目的とする。
　本発明の移動情報端末は、モード取得部と、把持特徴サンプル取得部と、切替え部と、サンプル補てん部と、テンプレート学習部と、本人認証部と、ロック部とを含む。モード取得部は、移動情報端末のモードを取得する。把持特徴サンプル取得部は、把持特徴サンプルを取得する。切替え部は、移動情報端末を学習状態、認証状態のどちらかの状態に切替える。サンプル補てん部は、移動情報端末の状態が学習状態であって、何れかのモードにおいて取得された把持特徴サンプルの数が不足する場合に、何れかのモードと異なるモードにおいて取得された把持特徴サンプルを用いて何れかのモードにおける把持特徴サンプルの不足を補てんする。テンプレート学習部は、移動情報端末の状態が学習状態である場合に、把持特徴サンプルを用いて本人認証テンプレートをモードごとに学習する。本人認証部は、移動情報端末の状態が認証状態である場合に、学習された本人認証テンプレートと把持特徴サンプルとを比較して本人認証を行う。ロック部は、本人認証が失敗した場合に移動情報端末の機能の一部または全部をロックする。
　本発明の移動情報端末によれば、様々な使用状況（モード）において把持特徴を用いて本人認証を行う場合でも、短期間の学習で使用状況（モード）ごとに精度の高い本人認証テンプレートを学習することができる。
全ての実施例に係る携帯端末が把持されている状態を例示する図。 全ての実施例に係る携帯端末に内蔵された圧力センサアレイが出力する把持圧力分布を例示する図。 全ての実施例に係る携帯端末が本人認証テンプレート学習の開始時にユーザに対して行うアナウンスを例示する図。 全ての実施例に係る携帯端末が本人認証テンプレート学習の終了時にユーザに対して行うアナウンスを例示する図。 実施例１に係る携帯端末の構成を示すブロック図。 実施例２に係る携帯端末の構成を示すブロック図。 実施例３に係る携帯端末の構成を示すブロック図。 実施例４に係る携帯端末の構成を示すブロック図。 実施例１に係る携帯端末の学習状態における動作を示すフローチャート。 実施例２、３、４に係る携帯端末の学習状態における動作を示すフローチャート。 実施例１に係る携帯端末の認証状態における動作を示すフローチャート。 実施例２に係る携帯端末の認証状態における動作を示すフローチャート。 実施例３に係る携帯端末の認証状態における動作を示すフローチャート。 実施例４に係る携帯端末の認証状態における動作を示すフローチャート。 把持特徴の類似度によるモード分類について説明する図。 把持特徴の類似度による把持特徴サンプルの補てん率について説明する図。 把持特徴の類似度による把持特徴サンプルの補てん率について説明する図。 モード間遷移率について説明する図。 実施例３、４に係る携帯端末の他人ポイント加算部、ロック判定部の動作を説明する図。 モードと、各モードにおけるサンプリングトリガ、他人判定ラインを例示して説明する図。
　以下、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。なお、同じ機能を有する構成部には同じ番号を付し、重複説明を省略する。
　本発明の移動情報端末を具体化する機器の例として携帯端末、ＰＤＡ、携帯ゲーム機、電子手帳、電子書籍専用端末などがある。ただし、これら列挙した機器に限らず（１）把持しながら使用する機器であり使用時に把持特徴を取得できる、（２）使用状態にいくつかのモードがあり、モードごとに把持状態が安定している、（３）紛失、盗難により個人情報や価値情報の流出の危険がある、以上（１）～（３）の要件を満たす機器であればどんなものでも本発明の移動情報端末とすることができる。実施例における説明では携帯端末を具体例として詳細に説明する。
　まず、本発明の全ての実施例に係る携帯端末３００、３００’、３００’’、３００’’’が取得する把持特徴サンプルについて説明する。人間は生得的に（１）手指の長さ、（２）握る力の強さ、などが異なることに加え、後天的に（３）携帯端末を持つ時の癖、などが異なっているため、把持特徴は本人認証に用いる生体情報として非常に優れている。具体的には、把持特徴認証は、本人拒否率および他人受入率において、一般的な顔認証と同程度の精度を有する。把持特徴サンプルとしては、例えば把持圧力分布、把持形状分布、把持温熱分布などが考えられる。これらの把持特徴サンプルの取得方法としては、例えば圧力センサを携帯端末３００、３００’、３００’’、３００’’’の面に分布して配置することにより把持圧力分布を取得することができる。同様にＣＣＤ（ＣＭＯＳ）センサの分布配置により把持形状分布を取得することができる。同様に赤外線センサの分布配置により、把持温熱分布の取得が可能である。また、端末背面に操作キー（タッチパネル）が配置されているような携帯端末であれば、端末を把持したときの操作キー（タッチパネル）の押圧状況（操作キー、タッチパネルが押されているか否か）によっても把持特徴を取得可能である。
　実施例における説明では把持特徴サンプルとして把持圧力分布を具体例として用いる。図１、図２を用いて圧力センサアレイを用いた把持圧力分布の取得について詳細に説明する。図１は全ての実施例に係る携帯端末３００、３００’、３００’’、３００’’’が把持されている状態を例示する図である。図２は全ての実施例に係る携帯端末３００、３００’、３００’’、３００’’’に内蔵された圧力センサアレイが出力する把持圧力分布を例示する図である。携帯端末３００、３００’、３００’’、３００’’’は、一般的な折りたたみ型携帯端末であるものとし、二つの長板形状のボディの短手方向の一端同士を連結軸で折り畳み可能に連結されている。一方のボディには操作キーが配置されている。操作キーが配置された面をキー配置面１１、キー配置面１１の左右の長手方向側面を左側面１２及び右側面１３、キー配置面１１の裏面を背面１４、キー配置面１１の下側の短手方向側面（連結軸を有する面と相対する面）を下面１５と呼ぶ。また、他方のボディには折りたたんだ時にキー配置面１１と向かい合う面に液晶画面１６が配置されている。
　携帯端末３００、３００’、３００’’、３００’’’はこのように構成されているが、上記の説明は、後述する圧力センサアレイが出力する把持圧力分布について詳細に説明するための例示にすぎない。従って携帯端末３００、３００’、３００’’、３００’’’は必ずしも図１に示したような折りたたみ型である必要はなく、ストレート型、スライド型、その他どんな形状をしていても構わない。図１に戻り、携帯端末３００、３００’、３００’’、３００’’’のユーザが図１のように携帯端末３００、３００’、３００’’、３００’’’を把持しているものとする。
　携帯端末３００、３００’、３００’’、３００’’’のキー配置面１１が配置されたボディには圧力センサアレイ１０５が外部の把持圧力を感知可能に配置されている（図２の破線部）。圧力センサアレイ１０５は、携帯端末３００、３００’、３００’’、３００’’’の左側面１２、右側面１３、背面１４の把持圧力分布を感圧可能であり、圧力センサアレイ１０５の各圧力センサからの信号を解析すれば図２に示すような把持圧力分布を描画することができる。図２の把持圧力分布をみれば、左側面１２、右側面１３、背面１４などに明確にユーザの手指の特長、握る力の特長が表れていることが分かる。このようにして取得した把持圧力分布を本発明に用いる把持特徴サンプルに用いることができる。
　次に図３Ａ，３Ｂを参照して、本発明の実施例において携帯端末３００、３００’、３００’’、３００’’’が把持特徴サンプルを取得することによって本人認証に必要な本人認証テンプレートの学習を開始するとき、および学習を終了するときにユーザに対して行うアナウンスについて説明する。図３Ａ，３Ｂは全ての実施例に係る携帯端末３００、３００’、３００’’、３００’’’が本人認証テンプレート学習の開始／終了時にユーザに対して行うアナウンスを例示する図である。例えば携帯端末３００、３００’、３００’’、３００’’’は、初めて使用されるときに後述する本人認証テンプレートの学習を行う。後述する本人認証テンプレートの学習を開始する際には図３Ａに示すような画面を液晶画面１６に表示する。液晶画面１６には携帯端末に常駐するエージェント１６－１がユーザに対して語りかけるという場面設定で以下のようなアナウンス１６－２がなされる。「これからxxxx（ユーザの名前）様の癖を覚えていきます。学習期間中はxxxx様以外の方が、この端末を操作することがないよう注意してください。」上記のとおり、ユーザに対して使い方を意識させるようなアナウンスは行わないため、ユーザは特に意識することなく普段通りに携帯端末３００、３００’、３００’’、３００’’’の使用を継続する。
　上述の学習期間内に把持特徴サンプルは自動的に取得される。把持特徴サンプルの取得方法については、一定時刻経過ごとに取得することとしても良いし、ユーザが特定の操作キーを押下したことを契機として取得しても良い。また、実施例２以降で詳細に説明するが、ユーザが上述の学習期間内にあるモード（例えばメール操作中、通話中など）においてある特定のキー操作を行ったことなどをトリガ（以下、サンプリングトリガと呼ぶ）として、把持特徴サンプルを取得することとしても良い。把持特徴サンプルが取得される瞬間又はその前後に、把持特徴サンプルを取得する（した）旨の情報提示がユーザになされることは一切無いものとする。従って、ユーザから見れば無意識の一定時刻経過、無意識に行った自身のキー操作などを取得タイミングとして把持特徴サンプルが自動的に取得され、蓄積されていくことになる。本発明ではこのように把持特徴サンプルを取得することとしているため、ユーザが無意識かつ最も自然な状態、リラックスした状態で端末を使用している状態の把持特徴サンプルを取得することができる。これにより、把持特徴サンプルの観測値の分散を小さくすることができる。
　また、把持特徴サンプルを取得すると予め宣言した場合には、宣言を受けたユーザが身構えてしまって、普段通りの把持の仕方でなく、ユーザが考える「正しい把持の仕方」に従って把持しようとしてしまうことがある。また、ユーザが予め宣言を受けることにより普段通りの自分の持ち方が分からなくなってしまうこともあり、これらが原因して精度のよい把持特徴サンプルの取得が困難になる。そこで、上述のようにユーザが無意識のうちに把持特徴サンプルを取得することができれば、上記の問題を解決でき、精度のよい把持特徴サンプルが取得可能となる。上述のように、学習期間においては自動的に把持特徴サンプルが蓄積されてゆく。予め定めた学習期間が経過した場合には、例えば図３Ｂに示すようなアナウンス１６－３を表示して学習期間を終了する。
　次に、本実施例において用いられるモードについて図１４を参照して詳細に説明する。図１４は把持特徴の類似度によるモード分類について説明する図である。図１４に例示するように、モードには例えばブラウザ１、ブラウザ２、メール、個人情報閲覧、通話、アプリ、メニューなどの種類がある。ブラウザ１モードとは、ウェブページの閲覧（ブラウジング）によって通信課金が発生している、もしくは通信課金が発生しうるような携帯端末の動作状態を示す。従って、例えば携帯端末３００、３００’、３００’’、３００’’’にインストールされたブラウザソフトを起動して、携帯端末３００、３００’、３００’’、３００’’’のポータルページを閲覧している動作状態などがブラウザ１モードに該当する。ブラウザ２モードとは、ウェブページの閲覧（ブラウジング）によってコンテンツ課金が発生している、もしくはコンテンツ課金が発生しうるような携帯端末３００、３００’、３００’’、３００’’’の動作状態を示す。従って、例えば携帯端末３００、３００’、３００’’、３００’’’にインストールされたブラウザソフトを起動して、携帯端末３００、３００’、３００’’、３００’’’の携帯アプリを課金ダウンロードしている動作状態などがブラウザ２モードに該当する。
　メールモードとは、メールに記載された個人情報閲覧が発生しうる動作状態を示す。従って、例えば携帯端末３００、３００’、３００’’、３００’’’にインストールされたメーラを起動して、携帯端末３００、３００’、３００’’、３００’’’のメールフォルダを閲覧している、メーラを使用して返信メールを作成している、相手方のメールを受信しようとしている動作状態などがメールモードに該当する。個人情報閲覧モードとは、電話帳など個人情報を閲覧している動作状態を示す。従って、例えば携帯端末３００、３００’、３００’’、３００’’’に記憶された電話帳を閲覧している動作状態などが個人情報閲覧モードに該当する。通話モードとは、通話課金が発生している携帯端末３００、３００’、３００’’、３００’’’の動作状態を示す。従って、例えば携帯端末３００、３００’、３００’’、３００’’’を用いて通話が行われている動作状態などが通話モードに該当する。
　アプリモードとは、通信課金の発生や、個人情報閲覧が発生しうるような携帯端末３００、３００’、３００’’、３００’’’の動作状態を示す。従って、例えば携帯端末３００、３００’、３００’’、３００’’’にインストールされたアプリを起動している動作状態などがアプリモードに該当する。メニューモードとは、携帯端末３００、３００’、３００’’、３００’’’のメニューから何れの画面に遷移するかによって個人情報閲覧が発生しうる携帯端末３００、３００’、３００’’、３００’’’の動作状態を示す。従って、例えば携帯端末３００、３００’、３００’’、３００’’’のメニュー画面を閲覧し、何れかの遷移先を選択している最中の動作状態などがメニューモードに該当する。
　以上のように携帯端末のモードごとに、把持特徴サンプルを別々に取得することで、バラツキの少ない安定した把持特徴サンプルを取得可能である。また、上述のように携帯端末の使用状況に応じてモードを設定することにより、様々な使用状況において把持特徴を用いて本人認証を行うことができる。ここで、モードの例として、ブラウザ、メールなど、携帯端末の機能ごとにモードを分ける例を示したが、加速度センサ、ジャイロ、カメラ画像などのセンサ情報を用いて、携帯端末自身の姿勢に基づいてモードを用意することも可能であり、機能ごとにモードを決める必要はない。
　引き続き図１４、新たに図１５、図１６、図１７を参照して、本発明の実施例において携帯端末３００、３００’、３００’’、３００’’’がモードごとに把持特徴サンプルを取得した結果、あるモードにおいて把持特徴サンプルが不足していた場合、この不足する把持特徴サンプルを補てんする方法について説明する。例えば前述のように、ブラウザ１、ブラウザ２はいずれもウェブページの閲覧（ブラウジング）を行っている端末状態である点で共通しており、操作状態が類似するため把持特徴において相互に類似している。ここで、把持特徴が相互に類似するモードは同一のモード分類に属するものとすれば、図１４のようにブラウザ１、ブラウザ２モードはいずれも同一のモード分類Ａに分類することができる。このようにして、モード間の把持特徴の類似度に基づいてモード分類を行った結果、例えばメールモードとアプリモードは同一のモード分類Ｂに属する、個人情報閲覧モードとメニューモードはどちらも分類Ｃに属する、通話モードは他のモードとは顕著に異なる把持特徴を有するため、他の何れのモードとも異なる分類Ｄに属する、などのようにモード分類（Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、…）を定め、あるモードにおいて把持特徴サンプルが不足している場合に、当該モードと同じモード分類に属するモードにおいて取得された把持特徴サンプルを用いて把持特徴サンプルの不足を補てんすることができる。例えばブラウザ１モードにおいて把持特徴サンプルが不足していれば、ブラウザ２モードにおいて取得された把持特徴サンプルを用いてその不足分を補てんすることができる。例えばメールモードにおいて把持特徴サンプルが不足していれば、アプリモードにおいて取得された把持特徴サンプルを用いてその不足分を補てんすることができる。
　図１４ではあるモードの不足分を補てんするために単独のモードの把持特徴サンプルのみを用いる例のみが例示されているがこれに限られず、あるモードの不足分を補てんするために２以上の類似のモードの把持特徴サンプルを用いても良い。補てんに用いるモードを２以上設定した場合にそれぞれのモードにサンプル補てん率を設定することもできる。サンプル補てん率とはあるモードのサンプル不足分にたいして、どれだけの割合で把持特徴サンプルを提供するかを示す数値である。例えばあるモードで把持特徴サンプルがＰ個不足している場合に、そのモードに対しサンプル補てん率＝ｇと決められた他の類似モードからはＰ×ｇ個の把持特徴サンプルを補てんのために提供することを意味する。あるモードの把持特徴サンプルが不足している場合に、他のモードが当該あるモードと把持特徴が類似していればいるほど前記他のモードのサンプル補てん率を高く設定する。ここで、あるモードの不足を補てんする他のモードとして設定されている全ての他のモードについてのサンプル補てん率の合計が１になるようにする。
　図１５、図１６を参照してこれをさらに具体的に説明する。図１５、図１６は把持特徴の類似度による把持特徴サンプルの補てん率について説明する図である。図１５は不足する把持特徴サンプルをＰ個とした場合に、把持特徴サンプルの補てんに用いられる全ての各モードにおいてＰ×ｇ個以上の把持特徴が得られている場合の補てん方法の例示である。一方、図１６は把持特徴サンプルの補てんに用いられるいずれかのモードにおいてＰ×ｇ個以上の把持特徴が得られていない場合の補てん方法の例示である。
　具体的には、図１５において、ブラウザ１モードの把持特徴サンプルが不足している場合、このブラウザ１モードに最も把持特徴が類似しているブラウザ２モード（モード２）がサンプル補てん率＝０．８と設定され、全モードのうち２番目にブラウザ１モードと類似しているメールモード（モード３）がサンプル補てん率＝０．２と設定されている。モード２のサンプル補てん率とモード３のサンプル補てん率の合計は０．８＋０．２＝１．０である。ここで前述したようにブラウザ２モード（モード２）においてＰ×０．８個以上の把持特徴サンプルを取得済みであるものとする。同様にメールモードにおいてもＰ×０．２個以上の把持特徴サンプルを取得済みであるものとする。従って、ブラウザ１モードの把持特徴サンプルがＰ個不足している場合にはブラウザ２モードから把持特徴サンプルをＰ×０．８個、メールモードから把持特徴サンプルをＰ×０．２個それぞれ取得し、これをブラウザ１モードの把持特徴サンプル不足分に補てんすることで、本人認証テンプレートの学習に必要な数のデータを揃えることができる。同様に、ブラウザ２モードの把持特徴サンプルがＰ個不足している場合にはブラウザ１モードから把持特徴サンプルをＰ×０．８個、メールモードから把持特徴サンプルをＰ×０．２個それぞれ取得し、これをブラウザ２モードの把持特徴サンプル不足分に補てんすることで、本人認証テンプレートの学習に必要な数のデータを揃えることができる。
　一方、把持特徴サンプルの補てんに用いられるいずれかのモードにおいてＰ×ｇ個以上の把持特徴が得られていない場合には前述したように図１６のように把持特徴サンプルの補てんを行う。例えば、ブラウザ１モードの把持特徴サンプルの数がＰ個不足している場合であって、ブラウザ２モード（モード２）のサンプル数をＱ２個とした場合に、Ｑ２＜Ｐ×０．８であれば、ブラウザ２モードにおいて補てんに必要な把持特徴サンプルが不足していることになる。この場合には、メールモード（モード３）においてはＱ２を基準として、Ｑ２×１／４（端数切り上げ、以下同じ）個のデータをブラウザ１モードの不足分の補てんに用いる。ここで、メールモードから補てんに提供される把持特徴サンプルの数をブラウザ２モードの１／４としたのは、図１５の場合とモード間の補てん比率が同じになるようにして、学習される本人認証テンプレートの精度を一定以上に保つためである。このとき、メールモード（モード３）においても補てんに必要な把持特徴サンプルが不足していた場合、つまりメールモードにおいて取得された把持特徴のサンプルＱ３個とした場合に、Ｑ３＜Ｑ２×１／４となる場合には、メールモードからはＱ３個の把持特徴サンプルのみを取得し、ブラウザ２モードからはＱ２個の把持特徴サンプルを取得してブラウザ１モードの補てんに用いる。また、ブラウザ２モード（モード２）における把持特徴サンプル取得数Ｑ２個が、Ｑ２≧Ｐ×０．８を満たすが、メールモードにおいて取得された把持特徴のサンプルＱ３個がＱ３＜Ｐ×０．２となり、不足する場合にもメールモードからはＱ３個の把持特徴サンプルのみを取得し、ブラウザ２モードからはＰ×０．８個の把持特徴サンプルを取得してブラウザ１モードの補てんに用いる。また、上述の処理によって、サンプル補てん率の高いモードからの把持特徴サンプル取得数とサンプル補てん率が低いモードからの把持特徴サンプル取得数が予め定めた割合とならない場合もあるが、サンプル補てん率が高いモードからの把持特徴サンプル取得率がサンプル補てん率以上であれば精度を保つことができる。サンプル補てん率が高いモードからの把持特徴サンプル取得率がサンプル補てん率以下になる場合には、精度が確保できなくなる場合があるが、精度が多少低くなっても学習に必要な把持特徴サンプルをとりあえず取得したい場合などには、この状態でも動作可能である。
　次に、図１７を参照して、上述とは異なる把持特徴サンプル補てん方法について説明する。図１７はモード間遷移率について説明する図である。前述したように携帯端末には様々なモード（ブラウザ、メール、通話、アプリ、…）を設定することができる。携帯端末のユーザは、これら複数のモード間を遷移させながら携帯端末を操作するのが通常である。例えば、待受画面モード（モード０という）からスタートして、メールモード（モード３）に遷移し、メール作成途中に写真閲覧画面（個人情報閲覧モード）に遷移し、メールに写真を添付して、その後に再びメールモードに遷移して、メール送信後に待受画面に戻る、という具合である。ここで一部の例外を除いて遷移先のモードの把持特徴は遷移元のモードの把持特徴によく類似することが分かっている。一部の例外とは、例えば通話モード、カメラモードなどである。通話時やカメラ使用時には、ユーザは携帯端末を把持し直すのが通常であり、携帯端末は遷移元の把持状態とはかなり異なる把持状態に把持し直されることが多い。このため、通話モード、カメラモードについては例外的に本補てん方法を使用できない。また、ある遷移元モードとある遷移先モードとの類似度は、ある遷移元モードからある遷移先モードに遷移した事象の回数をｔとして、全ての遷移元モードから当該遷移先モードに遷移した事象の回数をＴとした場合のＲ＝ｔ／Ｔ×１００（％）（以下、Ｒを遷移元占有率と呼ぶ）と相関があることが分かっている。これらの関係を用いて、不足している把持特徴サンプルの補てんを行うことができる。
　そこで、ユーザの携帯端末操作履歴（モード間遷移履歴）を記録して、この履歴を分析することで上記の相関を利用するためのデータ（Ｒ、遷移元占有率）を得ることができる。具体的には、例えば待受画面（モード０）を遷移先モードとした場合を例に説明すれば、遷移元モードとしてはブラウザ１モード、メールモード、写真閲覧画面（個人情報閲覧モード）、通話履歴閲覧画面（個人情報閲覧モード）、電話帳閲覧画面（個人情報閲覧モード）、動画閲覧画面（個人情報閲覧モード）、アプリモード、メニューモード、カメラモードなどがある。ここで、ユーザの携帯端末操作履歴を記録して解析した結果、図１７に示すようにブラウザ１モードの遷移元占有率は１０％、メールモードの遷移元占有率は２５％、個人情報閲覧モード（写真閲覧画面＋通話履歴閲覧画面＋電話帳閲覧画面＋動画閲覧画面）の遷移元占有率は合計３５％、アプリモードの遷移元占有率は５％、メニューモードの遷移元占有率は１０％、カメラモードの遷移元占有率は１０％、などと遷移元占有率を求めることができる。このとき、１０％＋２５％＋３５％＋５％＋１０％＋１０％＝９５％となり１００％とならないが、残りの５％は図示しない他の遷移元が占有しているものとする。また例えば、メールモードを遷移先モードとした場合、図１７に示すように待ち受け画面（モード０）の遷移元占有率は４０％、個人情報閲覧モードの遷移元占有率は合計４５％、メニューモードの遷移元占有率は１０％、と求められたとすると、前述のとおりモード間の類似度が遷移元占有率と相関をもつことから、待ち受け画面（モード０）において取得された把持特徴サンプルを４０％、個人情報閲覧モードにおいて取得された把持特徴サンプルを４５％、メニューモードにおいて取得された把持特徴サンプルを１０％、その他の把持特徴サンプルを５％用いて、メールモードにおいて不足する把持特徴サンプルを補てんすることにより、メールモードによく類似したモードにおける把持特徴サンプルを代替して用いることができるため、これらを用いて学習される本人認証テンプレートの精度を高くすることができる。
　上述の条件を前提として、把持特徴サンプル取得により本人認証を実現する実施例１に係る携帯端末３００について詳細に説明する。まず図４、図８を参照して実施例１に係る携帯端末３００の学習状態における動作について説明する。図４は本実施例に係る携帯端末３００の構成を示すブロック図である。図８は本実施例に係る携帯端末３００の学習状態における動作を示すフローチャートである。本実施例の携帯端末３００は圧力センサアレイ１０５と、モード取得部１１０と、把持特徴サンプル取得部１２０と、切替え部１２５と、サンプル一時記憶部１３０と、サンプル補てん部３１０と、テンプレート学習部１３５と、テンプレート記憶部１５５と、本人認証部１６０と、ロック部１８０とを備える。前述のように本実施例の携帯端末３００は切替え部１２５を備えており、この切替え部１２５によって、携帯端末３００を学習状態（サンプル一時記憶部１３０側）、認証状態（本人認証部１６０側）のどちらかの状態に切替えることができるものとする。ここでは、切替え部１２５が学習状態にセットされているものとする。圧力センサアレイ１０５については前述したように携帯端末３００の表面に配置されている。
　まず、モード取得部１１０は、携帯端末３００のモードを取得する（Ｓ１１０）。把持特徴サンプル取得部１２０は、圧力センサアレイ１０５より把持特徴サンプルを取得する（Ｓ１２０）。あらかじめ設定した学習期間が終了したか判定し（Ｓ３０５）、終了した場合にはステップＳ１３０ａに進む。一方、あらかじめ設定した学習期間が終了していない場合にはスタートに戻り、ステップＳ１１０、ステップＳ１２０を繰り返す。ここで、ｉ番目のモードにおける取得済みの把持特徴サンプルの個数をSmiとし、ｉ番目のモードにおける学習開始サンプル数をSFmiとする。ここで、モードの総数は全部でｎ個（ｎは１以上の整数）であるものとする。学習開始サンプル数SFmiとは、本人認証テンプレートの学習に必要なサンプル数として予め定めたものである。これは、把持特徴サンプルの取得数が少ない状態で本人認証テンプレートの学習を行っても、十分に精度の高い本人認証テンプレートを生成することが出来ないことが予め分かっているため、精度の高い本人認証テンプレートを得るために必要であると経験的に分かっているサンプルの数を学習開始サンプル数SFmiとして設定したものである。従って、サンプル一時記憶部１３０に記憶された全てのモード（ｉ＝１～ｎ）のそれぞれにおける把持特徴サンプルの個数Smiが、学習開始サンプル数SFmiに達した（Smi≧SFmi）場合にはステップＳ１３５に進み、テンプレート学習部１３５が、把持特徴サンプルを用いて本人認証テンプレートをモードごとに学習して、学習済みの本人認証テンプレートを各モードに対応してテンプレート記憶部１５５に記憶する（Ｓ１３５）。本人認証テンプレートは、把持特徴サンプル（実施例では把持圧力分布）の平均値などから求められる。
　一方、サンプル一時記憶部１３０に記憶されたいずれか１つ以上のモード（ｉ＝１～ｎ）の把持特徴サンプルの個数Smiが、学習開始サンプル数SFmiに達していない（Smi＜SFmi）場合にはステップＳ３１０に進む。サンプル補てん部３１０は、全てのモード（ｉ＝１～ｎ）のうち、何れかのモード（以下、ｋ番目のモードと呼ぶ、ｋは１以上ｎ以下の整数）において取得された把持特徴サンプルの数が不足する場合（Smi＜SFmi）であって、これを補てんできるモードがあるとステップＳ３１０で判定された場合に、ｋ番目のモードと異なるモードにおいて取得された把持特徴サンプルを用いてｋ番目のモードにおける把持特徴サンプルの不足を補てんする（Ｓ３１５）。上述の補てんにより、全てのモード（ｉ＝１～ｎ）の把持特徴サンプルの個数Smiが、Smi≧SFmiを満たした場合、ステップＳ１３５に進み、テンプレート学習部１３５が、補てん済みの把持特徴サンプルを用いて本人認証テンプレートをモードごとに学習して、学習済みの本人認証テンプレートを各モードに対応してテンプレート記憶部１５５に記憶する（Ｓ１３５）。
　一方、上述の補てんにより、いずれかのモード（ｉ＝１～ｎ）の把持特徴サンプルの個数Smiが、Smi≧SFmiを満たしていないとステップＳ１３０ｂで判定された場合には、ステップＳ３１０に戻り、不足している把持特徴サンプルの補てんが可能なモードが存在するか否かを調べる。把持特徴サンプルの不足を補てんできるモードがない場合にはステップＳ１３５に進み、テンプレート学習部１３５が、把持特徴サンプルを用いて本人認証テンプレートをモードごとに学習して、学習済みの本人認証テンプレートをテンプレート記憶部１５５に記憶する（Ｓ１３５）。ここで、ｋ番目のモードの不足分を補てんできるモードについては前述したようにモード分類（Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、…）が等しくなるようなモードとすることができる。またモードごとの補てんに用いる把持特徴サンプルの数量の決定については、前述したサンプル補てん率や、遷移元占有率を用いることができる。
　次に、引き続き図４を、新たに図１０を参照して実施例１に係る携帯端末３００の認証状態における動作について説明する。図１０は本実施例に係る携帯端末３００の認証状態における動作を示すフローチャートである。ここでは、携帯端末３００の切替え部１２５が認証状態にセットされているものとする。なお、認証状態動作時には、上述した学習状態が既に完了しており、全てのモード（ｉ＝１～ｎ）に対して本人認証テンプレートがテンプレート記憶部１５５に記憶済みであるものとする。まず、モード取得部１１０は、携帯端末３００のモードを取得する（Ｓ１１０）。把持特徴サンプル取得部１２０は、圧力センサアレイ１０５より把持特徴サンプルを取得する（Ｓ１２０）。次に、本人認証部１６０は、学習された本人認証テンプレートと把持特徴サンプルとを比較して本人認証を行う（Ｓ１６０）。この本人認証が失敗した場合（Ｓ１６５Ｎ）、ロック部１８０は、携帯端末３００の機能の一部または全部をロックする（Ｓ１８０）。本人認証が成功した場合にはロック動作は行われず、所定時間経過後、又はモード遷移が生じた場合、ステップＳ１１０に戻る。本人認証テンプレートと把持特徴サンプルとの比較の方法については、例えば以下のように実現可能である。本人認証部１６０は、本人認証テンプレートと認証状態において取得された把持特徴サンプルとの距離（例えばマハラノビス汎距離）を求める。本人認証部１６０は、この距離がある一定の値以下であれば取得された把持特徴サンプルを本人のものと結論する。一方、本人認証テンプレートと把持特徴サンプルとの距離が一定の値以下でなければ取得された把持特徴サンプルは本人のものでないと結論する。このように、本実施例の携帯端末３００によれば、様々なモードにおいて把持特徴を用いて本人認証を行う場合でも、あるモードにおける把持特徴サンプルの不足分を類似するモードにおける把持特徴サンプルにより補てんすることができるため、短期間の学習でモードごとに精度の高い本人認証テンプレートを学習することができる。
　以下に、前述した判定基準となる距離のいくつかの例について説明する。例えば学習に使用するために計測するｊ回目の計測におけるｉ番目のセンサ素子で取得した圧力値をxi,jとする。ただしi=1, 2, ..., n; j=1, 2, ..., mであり、ｎはセンサ素子の最大数、ｍは学習に使うための把持特徴計測の最大回数であり、それぞれ２以上の整数とする。圧力値の平均、分散、それらのベクトルを以下のように定義する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　本人認証テンプレートには添え字"le"を付けることにする。マハラノビス汎距離ｆ1は次式で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
距離の別の例として、ユークリッド距離ｆ2は次のように定義される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
更に別の距離の例として、マンハッタン距離ｆ3は次のように定義される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
上記３つの距離基準は、下記に示す判定式で共通して判定が可能である。判定処理用に取得した本人のデータには添え字"self"を付け、他人のデータには添え字"Oth"を付けることにする。他人と判定する閾値をxthreと定義すると、他人を判定する式は次のように示せる。
　　　xthre＜Othf
なお、他人の把持特徴サンプルデータは、携帯端末の製品に予め組み込んでおくか、ネット上で使用者がアクセス可能にしておくか、使用者が他人に携帯端末を把持させてデータを取得する等の何らかの方法で入手可能なものとし、その他人のデータと本人認証テンプレートから距離Othfを計算する。また、xthreを定める基準は、テンプレート学習に使用されなかった本人の把持特徴サンプルと学習後のテンプレートから距離selffを計算した上で、次の条件を満たすように決定する。
　　　selff＜xthre＜Othf
　上述では本人認証テンプレートを把持特徴サンプルの平均値から求める場合で説明したが、他にも、例えばｎ点のセンサ素子からの圧力分布を適当なエリアに分割（例えば１０分割、ただしｎは１０より大の値とする）し、その分割エリア毎に把持圧力の総和（または平均）を取ることによりそれぞれの分割エリア内の把持圧力総和（また平均）を要素とするベクトルデータを作成し、そのようなベクトルデータをｍ個の把持特徴サンプルについて作成して平均したものをテンプレートとする。あるいは、ｎ点のセンサ素子からの圧力値のうち上位２０点のセンサ位置を記録し、ベクトルデータを作成し、そのようなベクトルデータをｍ個の把持特徴サンプルについて作成したものを平均してテンプレートとしてもよい。
　上述した実施例１の携帯端末３００の学習機能、認証機能をさらに発展させた例として、実施例２に係る携帯端末３００’について詳細に説明する。まず、図５、図９を参照して実施例２に係る携帯端末３００’の学習状態における動作について説明する。図５は本実施例に係る携帯端末３００’の構成を示すブロック図である。図９は本実施例に係る携帯端末３００’の学習状態における動作を示すフローチャートである。図５に示すように、本実施例の携帯端末３００’は図４の構成にトリガ監視部１１５が追加された構成となっている。トリガ監視部１１５以外の各構成部の動作は実施例１において同一の番号を付した各構成部と全く同じ動作をするため説明を適宜割愛する。ここでは、切替え部１２５が学習状態にセットされているものとする。まず、モード取得部１１０は、携帯端末３００’のモードを取得する（Ｓ１１０）。トリガ監視部１１５は、モードに応じて定まるサンプリングトリガが発生した場合に、把持特徴取得信号を出力する（Ｓ１１５Ｙ）。一方、サンプリングトリガが発生しない場合にはスタートに戻り、改めて携帯端末３００’のモードを取得する（Ｓ１１５Ｎ、Ｓ１１０）。把持特徴サンプル取得部１２０は、トリガ監視部１１５からの把持特徴取得信号に応答して、圧力センサアレイ１０５より把持特徴サンプルを取得する（Ｓ１２０）。あらかじめ設定した学習期間が終了したか判定し（Ｓ３０５）、終了していればステップＳ１３０ａに進む。一方、あらかじめ設定した学習期間が終了していない場合には、スタートに戻り、ステップＳ１１０～ステップＳ１２０を繰り返す。学習期間終了後以降の動作は実施例１とまったく同じであるためその説明を割愛する。
　ここで、図１９を参照してサンプリングトリガについて説明する。図１９はモードと、各モードにおけるサンプリングトリガ、他人判定ラインを例示して説明する図である。前述したように、モードには例えばブラウザ１、ブラウザ２、メール、個人情報閲覧、通話、アプリ、メニューなどの種類がある。ブラウザ１モードに設定されているサンプリングトリガは「ブラウザ起動中∩決定キー押下」である。これは、ブラウザ起動中であってかつユーザが携帯端末３００’の決定キーを押した場合、この操作をサンプリングトリガとして把持特徴サンプルを取得することを意味している。ブラウザ２モードに設定されているサンプリングトリガは「ブラウザ起動中∩決定キー押下」である。これは、ブラウザ１の場合と同様である。メールモードに設定されているサンプリングトリガは「メーラ起動中∩決定キー押下」である。これは、メーラ起動中であってかつユーザが携帯端末３００’の決定キーを押した場合、この操作をサンプリングトリガとして把持特徴サンプルを取得することを意味している。個人情報閲覧モードに設定されているサンプリングトリガは「個人情報表示中∩決定キー押下」である。これは、電話帳などの個人情報を表示中であってかつユーザが携帯端末３００’の決定キーを押した場合、この操作をサンプリングトリガとして把持特徴サンプルを取得することを意味している。なお、「決定キー押下」は、キー押下によるサンプリングトリガの一例であり、モードに合わせて、任意の操作キーをサンプリングトリガに指定してよい。
　上記と異なり決定キーなどの操作キーを押下することがあまりないモードもある。例えば通話モードは操作キーが押下されることがあまりないため、操作キー押下によらず「５分に一回」自動的にサンプリングトリガを発生させて、把持特徴サンプルを取得する。また、アプリモードではアプリに依存して何れの操作キーが押下されるかが異なるため、このモードにおいても「５分に一回」自動的にサンプリングトリガを発生させる。なお、自動的にサンプリングトリガを発生させる「５分」という時間間隔は、一例でありモードや携帯端末の種別に合わせた適切な時間間隔を指定してよい。一方、メニューモードに設定されているサンプリングトリガは「メニュー画面表示中∩決定キー押下」である。
　以上のようにあるモードにおいて、安定した把持状態が期待できるようなタイミングをサンプリングトリガに設定することで、バラツキの少ない安定した把持特徴サンプルを取得可能である。ユーザは携帯端末の各モードにおいて、特に意識せずにサンプリングトリガを発生させ、このサンプリングトリガ発生のタイミングにおいて、把持特徴が自動的に取得されるため、精度のよい把持特徴サンプルが取得可能となる。
　次に、引き続き図５を、新たに図１１を参照して実施例２に係る携帯端末３００’の認証状態における動作について説明する。図１１は本実施例に係る携帯端末３００’の認証状態における動作を示すフローチャートである。本実施例の学習状態（図９）における動作と同様に、ステップＳ１２０の前にステップＳ１１５でサンプリングトリガ発生の判定が行われることのみが実施例１との相違点である。モード取得部１１０は、携帯端末３００’のモードを取得する（Ｓ１１０）。トリガ監視部１１５は、モードに応じて定まるサンプリングトリガが発生したか判定し（Ｓ１１５）、発生した場合に、把持特徴取得信号を出力する。一方、サンプリングトリガが発生しない場合にはスタートに戻り、改めて携帯端末３００’のモードを取得する（Ｓ１１０）。把持特徴サンプル取得部１２０は、トリガ監視部１１５からの把持特徴取得信号に応答して、圧力センサアレイ１０５より把持特徴サンプルを取得する（Ｓ１２０）。ステップＳ１６０以降の処理は、実施例１の携帯端末３００の認証状態（図１０）におけるステップＳ１６０以降の処理と同一であるため、説明を割愛する。
　上述した実施例２の携帯端末３００’の認証機能をさらに発展させた例として、図６、図１２を参照して実施例３に係る携帯端末３００’’について詳細に説明する。図６は本実施例に係る携帯端末３００’’の構成を示すブロック図である。図１２は本実施例に係る携帯端末３００’’の認証状態における動作を示すフローチャートである。図６に示すように、本実施例の携帯端末３００’’は図５に示した実施例２の携帯端末３００’の構成に他人ポイント加算部１７０と、ロック判定部１７５とを追加した構成となっている。他人ポイント加算部１７０と、ロック判定部１７５以外の各構成部の動作は実施例２において同一の番号を付した各構成部と全く同じ動作をするため説明を割愛する。実施例２（図１１）では、ステップＳ１６５で本人認証部１６０が行う本人認証が失敗した場合、ロック部１８０は即時に携帯端末３００’の機能の一部または全部をロックする（Ｓ１８０）が、実施例３では１回のみの本人認証の失敗では即時に携帯端末３００’’をロックしない点が異なる。具体的には、他人ポイント加算部１７０は、本人認証部１６０が行った本人認証結果が本人でない場合に、他人ポイントOth（Othの初期値は０とする）に所定ポイント数βを加算する（Ｓ１７０）。加算するポイント数βは、認証動作が最適になるように適宜調整することができる。一度に加算するポイント数βが大きくなればなるほど、端末のロックに至るまでの時間が短くなる。ロック判定部１７５は、他人ポイント（Oth）がモードｉ（i=1, ..., n)毎に予め定めた閾値Thi（他人判定ラインと呼び、Thi＞βとする）を超えたか判定し（Ｓ１７５）、超えた場合に本人認証が失敗したと判定し、ロック部１８０は携帯端末３００’’の機能の一部または全部をロックする（Ｓ１８０）。ロック判定部１７５は、他人ポイント（Oth）が予め定めた閾値（他人判定ライン、Thi）を超えない場合に本人認証が失敗したと判定せず、スタートに戻る。
　上述の他人ポイント加算部１７０と、ロック判定部１７５の動作について、図１８を用いてさらに詳細に説明する。図１８は本実施例に係る携帯端末３００’’の他人ポイント加算部１７０、ロック判定部１７５の動作を説明する図である。図１８のグラフは横軸を時間、縦軸を他人ポイント（Oth）として、他人ポイント（Oth）の累積状況の時間変化を表したものである。このグラフが生成された条件として、携帯端末３００’’のユーザでない第三者が、携帯端末３００’’を操作して、携帯端末３００’’のメニュー画面を開き、続いて電話帳を閲覧し、通話を行ったものと仮定する。ここで、閾値Thi（他人判定ライン、Thi）はモードｉごとに異なるものとする。例えば悪意の第三者に本携帯端末３００’’が操作されていると仮定した場合、この第三者にメニュー画面を操作されるのと、電話帳などの個人情報を閲覧される場合とでは、端末ロックの緊急性が異なる。このため、例えばメニューモード（モード７）では閾値Th7を６０に設定しておき、個人情報閲覧モード（モード４）では閾値Th4を４０に設定しておくことで携帯端末３００’’のロックの必要性に差を設けることができる。図１８の例では、本実施例の携帯端末３００’’を操作する第三者はメニュー画面において無意識に数回サンプリングトリガを発生させている。前述したとおりメニューモードにおけるサンプリングトリガは「メニュー画面表示中∩決定キー押下」である。これにより取得された把持特徴サンプルを用いて本人認証がおこなわれ、本人認証が失敗するごとに他人ポイント（Oth）にポイント数βが加算されていく。メニューモードにおける閾値Th7は６０であり、メニューモードにおいては他人ポイント（Oth）はTh7を上回ることなく、メニュー画面から電話帳画面に遷移している。この電話帳画面においても、前述の第三者は無意識に数回サンプリングトリガを発生させ、これにより本人認証が失敗するごとに他人ポイント（Oth）にポイント数βが加算されている。個人情報閲覧モード（モード４）における閾値Th4は４０と低いが、このモードにおいても他人ポイント（Oth）はTh4を上回ることなく、電話帳画面から通話中画面に遷移している。前述したように通話モード（モード５）ではサンプリングトリガは「５分に１回」であった。従って、第三者は通話中のまま、「５分に１回」把持特徴サンプルを自動取得され、これにより本人認証が失敗するごとに他人ポイント（Oth）にポイント数βが加算されている。これらのメニューモード、個人情報閲覧モード、通話モードの各モードにおいて累積した他人ポイント（Oth）が、通話モードにおける閾値（Th5＝５０）を超過したため、このタイミングで携帯端末３００’’はロックされる。
　端末のロックの方法については、端末の機能の全てをロックしても良いし、他人ポイント（Oth）が閾値を超過したモードについて、そのモードのみをロックすることとしても良い。図１８の例では他人ポイント（Oth）が５０を超過しており、ブラウザ１、ブラウザ２、メール、個人情報閲覧、通話モードについて他人ポイント（Oth）が閾値（他人判定ライン）を超過しているのでブラウザ機能、メール機能、個人情報閲覧機能、通話機能のみをロックすることとしても良い。このように、他人ポイントの累積により端末ロックを発生させることによって、端末ロックが発生する条件を緩やかにすることができるため、ユーザ本人がたまたま普段とは異なる把持状態で携帯端末３００’’を操作することがあっても、即時に携帯端末３００’’がロックされることがないためユーザの利便性が向上する。また、閾値（他人判定ライン）をモードごとに異ならせることによって悪意の第三者の操作を緊急にロックする必要があるモードと、そうでないモードについて動作に差を設けることができる。もちろん、同じ閾値のモードが複数存在してもよい。なお、本実施例の携帯端末３００’’の学習状態における動作については実施例２の携帯端末３００’と全く同じ動作をするため、説明を割愛する。
　上述した実施例３の携帯端末３００’’の認証機能をさらに発展させた例として、図７、図１３を参照して実施例４に係る携帯端末３００’’’について詳細に説明する。図７は本実施例に係る携帯端末３００’’’の構成を示すブロック図である。図１３は本実施例に係る携帯端末３００’’’の認証状態における動作を示すフローチャートである。図７に示すように、本実施例の携帯端末３００’’’は図６の携帯端末３００''の構成にフィードバック部１８５を追加した構成となっている。フィードバック部１８５以外の各構成部の動作は実施例３において同一の番号を付した各構成部と全く同じ動作をするため説明を割愛する。実施例３では、図１２のステップＳ１６５で本人認証部１６０が行う本人認証が成功した場合、単にスタートに戻るだけであるが、本実施例では、フィードバック部１８５は、図１３のステップＳ１６５で本人認証部１６０が行った本人認証結果が本人である場合に、本人認証テンプレートの学習に用いられた把持特徴サンプルと、本人認証に用いた把持特徴サンプルとを用いて、本人認証テンプレートにフィードバック補正を施す（Ｓ１８５）。詳細には、本人認証部１６０が行った本人認証結果が成功した場合に（Ｓ１６５Ｙ）、その本人認証に用いられた把持特徴サンプルはフィードバック部１８５に一時的に保存される。次にフィードバック部１８５は、サンプル一時記憶部１３０から本人認証テンプレートの生成に用いた把持特徴サンプルを全て取得する。フィードバック部１８５は、本人認証に用いられた把持特徴サンプルと、本人認証テンプレートの生成に用いた把持特徴サンプルの全てを用いて新たに本人認証テンプレートを生成する（フィードバック補正）。このようにして生成した新たな本人認証テンプレートをテンプレート記憶部１５５に記憶する（Ｓ１８５）。このとき本人認証に用いられた把持特徴サンプルは、次回のフィードバック補正に備えてサンプル一時記憶部１３０に保存される。このように、本人認証が成功した場合の把持特徴サンプルを用いてフィードバック補正をかけることにより、より精度の高い本人認証テンプレートを生成することができる。
　フィードバック補正については不足分を補てんしていた代替の把持特徴サンプルを、本人認証時に新たに獲得した把持特徴サンプルに置き換えていくこととしても良い。具体的には、本人認証部１６０が行った本人認証結果が成功した場合に（Ｓ１６５Ｙ）、その本人認証に用いられた把持特徴サンプルはフィードバック部１８５に一時的に保存される。次にフィードバック部１８５は、サンプル一時記憶部１３０から本人認証テンプレートの生成に用いた把持特徴サンプルを全て取得する。取得した把持特徴サンプルの中に他のモードから補てんされた把持特徴サンプルが存在する場合、この補てんされた把持特徴サンプルを新たに獲得した把持特徴サンプルに置き換えて新たに本人認証テンプレートを生成する（フィードバック補正）。このようにして生成した新たな本人認証テンプレートをテンプレート記憶部１５５に記憶する（Ｓ１８５）。このとき本人認証に用いられた把持特徴サンプルは、次回のフィードバック補正に備えて、補てんされた把持特徴サンプルと置き換えられてサンプル一時記憶部１３０に保存される。このように、補てんされた把持特徴サンプルをフィードバック補正によって新たな把持特徴サンプルに置き換えることにより、本人認証テンプレートの精度をさらに向上させることができる。また、このようなフィードバック補正により適宜学習データを追加していくことができるので、初期の学習期間を短縮して短期学習モード、仮学習モードなどと呼称し、短期学習モード、または仮学習モードの学習期間終了後も本人認証テンプレートを学習させ、得られた本人認証テンプレートをフィードバック補正により順次精度を高めていくことにより、早期に把持特徴による本人認証をスタートすることができる。
　なお、本実施例の携帯端末３００’’’の学習状態における動作については実施例２の携帯端末３００’と全く同じ動作をするため、説明を割愛する。
　上述した実施例の説明では実施例１を基本パターンとして、これにトリガ監視部１１５を付加した実施例２、実施例２に他人ポイント加算部１７０、ロック判定部１７５を付加した実施例３、実施例３にフィードバック部１８５を付加した実施例４を開示したが、上記の組み合わせに限られない。実施例１に他人ポイント加算部１７０、ロック判定部１７５のみを付加することもできる。実施例１にフィードバック部１８５のみを付加することもできる。実施例１に他人ポイント加算部１７０、ロック判定部１７５、フィードバック部１８５のみを付加することもできる。実施例２にフィードバック部１８５のみを付加することもできる。
　また、上述の各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。
　また、上述の構成をコンピュータによって実現する場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。
　この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。
　また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したＤＶＤ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。
　このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録媒体に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるＡＳＰ（Application Service Provider）型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの（コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等）を含むものとする。
　また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、本装置を構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。

Claims (11)

  1. 　自身が把持されたときの把持特徴サンプルを取得して本人認証を行う移動情報端末であって、
    　前記移動情報端末のモードを取得するモード取得部と、
    　前記把持特徴サンプルを取得する把持特徴サンプル取得部と、
    　前記移動情報端末を学習状態、認証状態のどちらかの状態に切替える切替え部と、
    　前記移動情報端末の状態が本人認証プレートの学習状態であって、何れかのモードにおいて取得された把持特徴サンプルの数が不足する場合に、前記何れかのモードと異なるモードにおいて取得された把持特徴サンプルを用いて前記何れかのモードにおける把持特徴サンプルの不足を補てんするサンプル補てん部と、
    　前記移動情報端末の状態が学習状態である場合に、前記把持特徴サンプルを用いて本人認証テンプレートを前記モードごとに学習するテンプレート学習部と、
    　前記移動情報端末の状態が認証状態である場合に取得された把持特徴サンプルを、前記学習された本人認証テンプレートと比較して前記本人認証を行う本人認証部と、
    　前記本人認証が失敗した場合に前記移動情報端末の機能の一部または全部をロックするロック部と、
    を含む。
  2. 　請求項１に記載の移動情報端末であって、前記サンプル補てん部は、何れかのモードにおける把持特徴サンプルの不足を補てんする場合に、前記何れかのモードと把持特徴が類似しているモードにおいて取得された把持特徴サンプルを用いるよう構成されている。
  3. 　請求項１に記載の移動情報端末であって、前記サンプル補てん部は、何れかのモードにおける把持特徴サンプルの不足を補てんする場合に、モード間遷移履歴において、前記何れかのモードの遷移元となっているモードにおいて取得された把持特徴サンプルを用いるよう構成されている。
  4. 　請求項１から３の何れかに記載の移動情報端末であって、前記モードに応じて定まるサンプリングトリガが発生した場合に、把持特徴取得信号を出力するトリガ監視部をさらに含み、前記把持特徴サンプル取得部は、前記把持特徴取得信号を取得して、前記把持特徴サンプルを取得するよう構成されている。
  5. 　請求項１から４の何れかに記載の移動情報端末であって、
    　前記移動情報端末の状態が認証状態である場合に、前記本人認証部が行った本人認証結果が本人でない場合に、他人ポイントに所定のポイント数を加算する他人ポイント加算部と、
    　前記他人ポイントが予め定めた閾値を超える場合に本人認証が失敗したと判定するロック判定部と、
    をさらに含む。
  6. 　請求項１から５の何れかに記載の移動情報端末であって、前記移動情報端末の状態が認証状態である場合に、前記本人認証部が行った本人認証結果が本人である場合に、前記本人認証テンプレートの学習に用いられた把持特徴サンプルと、前記本人認証に用いた把持特徴サンプルとを用いて、前記本人認証テンプレートにフィードバック補正を施すフィードバック部をさらに含んでいる。
  7. 　移動情報端末が把持されたときの把持特徴サンプルを取得して本人認証テンプレートの学習を行う把持特徴学習方法であって、
    　前記移動情報端末のモードを取得するモード取得ステップと、
    　前記把持特徴サンプルを取得する把持特徴サンプル取得ステップと、
    　何れかのモードにおいて取得された把持特徴サンプルの数が不足する場合に、前記何れかのモードと異なるモードにおいて取得された把持特徴サンプルを用いて前記何れかのモードにおける把持特徴サンプルの不足を補てんするサンプル補てんステップと、
    　前記把持特徴サンプルを用いて本人認証テンプレートを前記モードごとに学習するテンプレート学習ステップと、
    を含む。
  8. 　請求項７に記載の把持特徴学習方法であって、前記サンプル補てんステップは、何れかのモードにおける把持特徴サンプルの不足を補てんする場合に、前記何れかのモードと把持特徴が類似しているモードにおいて取得された把持特徴サンプルを用いる。
  9. 　請求項７に記載の把持特徴学習方法であって、前記サンプル補てんステップは、何れかのモードにおける把持特徴サンプルの不足を補てんする場合に、モード間遷移履歴において、前記何れかのモードの遷移元となっているモードにおいて取得された把持特徴サンプルを用いる。
  10. 　請求項７から９の何れかに記載の把持特徴学習方法であって、前記モードに応じて定まるサンプリングトリガが発生した場合に、把持特徴取得信号を出力するトリガ監視ステップをさらに含み、前記把持特徴サンプル取得ステップは、前記把持特徴取得信号を取得して、前記把持特徴サンプルを取得する。
  11. 　請求項７から１０の何れかに記載の把持特徴学習方法をコンピュータで実行するプログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
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