JPH11144056A - 電子署名照合方法およびシステム - Google Patents
電子署名照合方法およびシステムInfo
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- JPH11144056A JPH11144056A JP9317694A JP31769497A JPH11144056A JP H11144056 A JPH11144056 A JP H11144056A JP 9317694 A JP9317694 A JP 9317694A JP 31769497 A JP31769497 A JP 31769497A JP H11144056 A JPH11144056 A JP H11144056A
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- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
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- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
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- G06V40/30—Writer recognition; Reading and verifying signatures
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- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
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- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 電子書名照合において、個人の署名のばらつ
きに対応する最適な照合を行う。 【解決手段】手書き文字列情報を取り込み、予め設定さ
れた登録署名データと比較して、真署名と認める領域、
判断できず再署名を求める中間領域、真署名と認めない
領域に分けて照合判定を行う電子署名照合方法におい
て、登録署名データと前記複数の署名データとの累計誤
差分布に基づいて、前記真署名と認める領域を該累計誤
差分布が大きいときは広く、該累計誤差分布が小さいと
きは狭く定め、前記中間領域を該累計誤差分布が大きい
ときは再署名を求める領域を広く、該累計誤差分布が小
さいときは再署名を求める領域を狭く定める。
きに対応する最適な照合を行う。 【解決手段】手書き文字列情報を取り込み、予め設定さ
れた登録署名データと比較して、真署名と認める領域、
判断できず再署名を求める中間領域、真署名と認めない
領域に分けて照合判定を行う電子署名照合方法におい
て、登録署名データと前記複数の署名データとの累計誤
差分布に基づいて、前記真署名と認める領域を該累計誤
差分布が大きいときは広く、該累計誤差分布が小さいと
きは狭く定め、前記中間領域を該累計誤差分布が大きい
ときは再署名を求める領域を広く、該累計誤差分布が小
さいときは再署名を求める領域を狭く定める。
Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、電子署名における
署名照合方法に関する。詳しくは、照合を行う際に登録
署名データと照合署名データとの相違度（累積誤差）を
求め、相違度によって本人認証の決定方法と電子タブレ
ット補正化方法に関する。
署名照合方法に関する。詳しくは、照合を行う際に登録
署名データと照合署名データとの相違度（累積誤差）を
求め、相違度によって本人認証の決定方法と電子タブレ
ット補正化方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】筆記文字を認識する手書き文字の認識方
式は、ワードプロセッサの入力方式や、筆者を特定する
署名照合方式に利用されている。入力方式として実用化
されているものとしては、規定された字形制約に従って
楷書書きにより文字を入力して座標情報に変換し、予め
登録された文字データの座標情報との真偽判定を行い、
照合結果の一致した文字として認識する方法がある。こ
のように比較的緩慢な速度で丁寧に楷書で筆記される場
合は、視覚的フィードバックにより文字の各ストローク
が明瞭で、字形が安定するため、座標情報のみで十分認
識できる。
式は、ワードプロセッサの入力方式や、筆者を特定する
署名照合方式に利用されている。入力方式として実用化
されているものとしては、規定された字形制約に従って
楷書書きにより文字を入力して座標情報に変換し、予め
登録された文字データの座標情報との真偽判定を行い、
照合結果の一致した文字として認識する方法がある。こ
のように比較的緩慢な速度で丁寧に楷書で筆記される場
合は、視覚的フィードバックにより文字の各ストローク
が明瞭で、字形が安定するため、座標情報のみで十分認
識できる。
【０００３】一方、入力する際に字形を制約されない入
力方式や、署名照合方式に利用するものは、楷書書きだ
けでなく、走り書きされた文字を認識する必要がある。
文字が走り書きされる場合、筆記運動が高速化し、視覚
的フィードバックをほとんど伴わない運動となる。この
場合、字形が不鮮明となるので、取り込んだパターン
は、各ストロークの分離が困難となり、時間軸方向やス
トローク方向に伸縮とズレが大きいため、座標情報のみ
では照合率が極めて低く、認識が困難となる。
力方式や、署名照合方式に利用するものは、楷書書きだ
けでなく、走り書きされた文字を認識する必要がある。
文字が走り書きされる場合、筆記運動が高速化し、視覚
的フィードバックをほとんど伴わない運動となる。この
場合、字形が不鮮明となるので、取り込んだパターン
は、各ストロークの分離が困難となり、時間軸方向やス
トローク方向に伸縮とズレが大きいため、座標情報のみ
では照合率が極めて低く、認識が困難となる。
【０００４】走り書きされた文字の認識方式に、時系列
座標情報と筆圧情報を用いて、文字の各ストロークの分
離に依存しない認識を可能とする動的署名照合方式があ
る。この動的署名照合方式では筆記運動の変動による座
標情報のバラツキを考慮に入れたＤＰ（ダイナミックプ
ログラミング）マッチングとよばれるパターンマッチン
グ手法が取り入れられている。
座標情報と筆圧情報を用いて、文字の各ストロークの分
離に依存しない認識を可能とする動的署名照合方式があ
る。この動的署名照合方式では筆記運動の変動による座
標情報のバラツキを考慮に入れたＤＰ（ダイナミックプ
ログラミング）マッチングとよばれるパターンマッチン
グ手法が取り入れられている。
【０００５】ＤＰマッチングでは、筆記運動の変動に対
して、照合するパターン同士の累計誤差を最小とするよ
うな歪み関数を与え、時間軸あるいは弧長軸に対して補
正を行う。このようにして筆記運動の変動を吸収した座
標と筆圧からマッチングを行うことにより、走り書きさ
れた手書き文字の認識を可能としている。
して、照合するパターン同士の累計誤差を最小とするよ
うな歪み関数を与え、時間軸あるいは弧長軸に対して補
正を行う。このようにして筆記運動の変動を吸収した座
標と筆圧からマッチングを行うことにより、走り書きさ
れた手書き文字の認識を可能としている。
【０００６】時系列座標情報に筆圧情報を加えた照合
や、ＤＰマッチングによる正規化を行うことにより、手
書き文字の認識率は向上したが、走り書き文字へ対応し
た場合の文字の認識や、署名照合方式に利用する場合、
偽署名と真署名との誤認が生じることがあるため、その
ままでは実用化が不可能であった。
や、ＤＰマッチングによる正規化を行うことにより、手
書き文字の認識率は向上したが、走り書き文字へ対応し
た場合の文字の認識や、署名照合方式に利用する場合、
偽署名と真署名との誤認が生じることがあるため、その
ままでは実用化が不可能であった。
【０００７】特許第1,822,532号（特公平5-31798）「手
書き文字のオンライン認識方式」においては、ＤＰマッ
チングを用いて時系列座標情報と筆圧情報から手書き文
字の登録パターンと入力パターンの相違度を求める際
に、時系列座標情報と筆圧情報に最適な重み付け係数を
与え、時系列座標情報と筆圧情報を同時に処理すること
により、誤差を軽減し、真偽の照合率を向上させ、処理
時間を短縮したものが実用化されている。
書き文字のオンライン認識方式」においては、ＤＰマッ
チングを用いて時系列座標情報と筆圧情報から手書き文
字の登録パターンと入力パターンの相違度を求める際
に、時系列座標情報と筆圧情報に最適な重み付け係数を
与え、時系列座標情報と筆圧情報を同時に処理すること
により、誤差を軽減し、真偽の照合率を向上させ、処理
時間を短縮したものが実用化されている。
【０００８】このように手書き文字の時系列座標情報と
筆圧情報を取り込み、文字の各ストロークが不明瞭で分
離できない場合であっても、認識を可能とし、ＤＰマッ
チングにより、走り書きされた手書き文字であっても筆
記運動の変動を吸収して累積誤差を補正し、さらに改良
を加えることにより実用可能となっている。
筆圧情報を取り込み、文字の各ストロークが不明瞭で分
離できない場合であっても、認識を可能とし、ＤＰマッ
チングにより、走り書きされた手書き文字であっても筆
記運動の変動を吸収して累積誤差を補正し、さらに改良
を加えることにより実用可能となっている。
【０００９】静的署名照合システムでは、文字を読み取
るツールとしてはイメージスキャナやイメージＯＣＲな
どが使われるが、筆跡用、すなわち動的署名照合システ
ムでは一般にスタイラスペンが用いられる。スタイラス
ペンを用いた動的署名照合装置の外観図である。スタイ
ラスペンでタブレット上に文字を書くと、その信号が照
合部に渡され、照合部で署名照合が行われる。
るツールとしてはイメージスキャナやイメージＯＣＲな
どが使われるが、筆跡用、すなわち動的署名照合システ
ムでは一般にスタイラスペンが用いられる。スタイラス
ペンを用いた動的署名照合装置の外観図である。スタイ
ラスペンでタブレット上に文字を書くと、その信号が照
合部に渡され、照合部で署名照合が行われる。
【００１０】タブレットとスタイラスペンは使いやすさ
を左右する重要部分であるため、最近ではタブレットを
液晶画面にしたり、スタイラスペンから出ている信号ケ
ーブルをなくして無線式にしたものが使用されるように
なってきている。また照合部は、署名照合専用のハード
ウェアではなく、パソコンが使用され、ソフトウェアに
よって署名照合が行われるようになってきている。
を左右する重要部分であるため、最近ではタブレットを
液晶画面にしたり、スタイラスペンから出ている信号ケ
ーブルをなくして無線式にしたものが使用されるように
なってきている。また照合部は、署名照合専用のハード
ウェアではなく、パソコンが使用され、ソフトウェアに
よって署名照合が行われるようになってきている。
【００１１】照合部での処理は前処理・正規化、特徴抽
出、識別判定の３処理からなっている。スタイラスペン
からの情報として、書き出しのスタート点からの相対座
標（ｘ，ｙ）や筆圧ｐなどがある。
出、識別判定の３処理からなっている。スタイラスペン
からの情報として、書き出しのスタート点からの相対座
標（ｘ，ｙ）や筆圧ｐなどがある。
【００１２】手書き文字は必ずしも一定していない。書
く方向、大きさ、ハードウェア上の雑音等の障害が常に
ある。そこでこれらの雑音を除去したり、標準の文字パ
ターンと比較するための正規化を行っているのが照合部
の前処理・正規化である。具体的に前処理では、余分な
点列の除去（相対移動量に基づくサンプリング）、手ぶ
れやタブレットの分解能に依存するランダム雑音の除去
（荷重移動による平滑化）、タブレットの誤作動に起因
する独立データの除去などを行う。このような前処理が
終わったあと、入力文字の大きさと位置の正規化を施
す。以上の処理ののちに特徴を抽出し、識別判定を行
う。
く方向、大きさ、ハードウェア上の雑音等の障害が常に
ある。そこでこれらの雑音を除去したり、標準の文字パ
ターンと比較するための正規化を行っているのが照合部
の前処理・正規化である。具体的に前処理では、余分な
点列の除去（相対移動量に基づくサンプリング）、手ぶ
れやタブレットの分解能に依存するランダム雑音の除去
（荷重移動による平滑化）、タブレットの誤作動に起因
する独立データの除去などを行う。このような前処理が
終わったあと、入力文字の大きさと位置の正規化を施
す。以上の処理ののちに特徴を抽出し、識別判定を行
う。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】従来技術で見てきたよ
うに、電子署名照合による方法は現実的であり、実用性
をもっている。しかし、署名照合において解決しなけれ
ばならない点は、いくつかある。その一つは署名という
ものが常に一定しているとは限らないことである。
うに、電子署名照合による方法は現実的であり、実用性
をもっている。しかし、署名照合において解決しなけれ
ばならない点は、いくつかある。その一つは署名という
ものが常に一定しているとは限らないことである。
【００１４】署名を行うときの周囲の状況やそのときの
精神状態によって筆跡は変わる。この変動をどのように
吸収して本人と認証するか。また他人が筆跡を真似るこ
とによって第三者が、本人と認証される危険性をどのよ
うに回避するか。このように署名照合における二つのエ
ラー、すなわち本人を他人と判断してしまうエラー（本
人排除）と、他人を本人と判断してしまうエラー（他人
認証）である。
精神状態によって筆跡は変わる。この変動をどのように
吸収して本人と認証するか。また他人が筆跡を真似るこ
とによって第三者が、本人と認証される危険性をどのよ
うに回避するか。このように署名照合における二つのエ
ラー、すなわち本人を他人と判断してしまうエラー（本
人排除）と、他人を本人と判断してしまうエラー（他人
認証）である。
【００１５】署名照合においては、電子ペンで電子タブ
レット上に署名を行うことによって署名データを入力
し、あらかじめ登録されている個人の署名データとをＤ
Ｐマッチングする方法が採られているが、これまでの署
名照合においては形状のみが照合の対象であったから、
電子タブレットまたは電子ペン（以下、“署名記述装
置”と記述）の特性は問題視されていなかった。
レット上に署名を行うことによって署名データを入力
し、あらかじめ登録されている個人の署名データとをＤ
Ｐマッチングする方法が採られているが、これまでの署
名照合においては形状のみが照合の対象であったから、
電子タブレットまたは電子ペン（以下、“署名記述装
置”と記述）の特性は問題視されていなかった。
【００１６】文字の大きさや傾きなどは署名データが取
り込まれてから（入力されてから）正規化されるため
に、署名記述装置の特性の違いに影響されることがなか
った。しかし形状のみの場合には筆跡が真似されやす
く、必ずしも安全な署名とはいいがたい。そこでこの問
題を解決する一つの方法として、形状のほかに筆圧情報
を追加する方法がある。筆圧情報は見た目ではわからな
い、個人の特性に付随したものであるから他人には真似
されにくく、形状と合わせて使われる場合には、より厳
密な個人認証が行えることになる。
り込まれてから（入力されてから）正規化されるため
に、署名記述装置の特性の違いに影響されることがなか
った。しかし形状のみの場合には筆跡が真似されやす
く、必ずしも安全な署名とはいいがたい。そこでこの問
題を解決する一つの方法として、形状のほかに筆圧情報
を追加する方法がある。筆圧情報は見た目ではわからな
い、個人の特性に付随したものであるから他人には真似
されにくく、形状と合わせて使われる場合には、より厳
密な個人認証が行えることになる。
【００１７】その場合、署名記述装置の特性の違いが問
題になる。同一の署名記述装置を使用する場合には問題
はないが、マルチメディア化された現在では、それぞれ
のユーザーが異なるメーカーの署名記述装置を使用する
ことが多くなっている。この場合に、署名記述装置の種
類によって筆圧情報が異なってくる。たとえば署名照合
のもとになる登録署名データをＡ署名記述装置で行い、
照合の対象となる署名データをＢ署名記述装置で行った
とすると、同じ力で署名したとしてもＡとＢとではその
筆圧情報が異なってしまう。他人に真似されにくいとい
う利用で採用した筆圧情報も、他人を排除するだけでな
く、本人までも排除されてしまうことになる。
題になる。同一の署名記述装置を使用する場合には問題
はないが、マルチメディア化された現在では、それぞれ
のユーザーが異なるメーカーの署名記述装置を使用する
ことが多くなっている。この場合に、署名記述装置の種
類によって筆圧情報が異なってくる。たとえば署名照合
のもとになる登録署名データをＡ署名記述装置で行い、
照合の対象となる署名データをＢ署名記述装置で行った
とすると、同じ力で署名したとしてもＡとＢとではその
筆圧情報が異なってしまう。他人に真似されにくいとい
う利用で採用した筆圧情報も、他人を排除するだけでな
く、本人までも排除されてしまうことになる。
【００１８】本発明は、上記の問題を解決する方法を開
発し、照合率の高い、安定した署名照合が行えるように
することである。
発し、照合率の高い、安定した署名照合が行えるように
することである。
【００１９】
【課題を解決するための手段】上記の課題を解決するた
めに、登録署名データの作成、照合署名データの入力と
署名装置（電子ペンまたは電子タブレット）の特性を考
慮した照合方法を以下のように行う。
めに、登録署名データの作成、照合署名データの入力と
署名装置（電子ペンまたは電子タブレット）の特性を考
慮した照合方法を以下のように行う。
【００２０】署名者の手書き文字列データを取り込み、
予め設定された署名者の登録署名データを呼び出し、手
書き文字列データと登録署名データを比較して、真署名
と認める領域、真署名と認めない領域に分けて照合判定
を行う電子署名照合方法において、登録署名データを署
名者が設定する際に、署名した複数の登録用署名データ
から適宜手段により登録署名データを設定するととも
に、前記真署名と認める領域を該登録署名データと前記
複数の登録用署名データとの累計誤差分布に基づいて、
該累計誤差分布が大きいときは広く、該累計誤差分布が
小さいときは狭く、定める。
予め設定された署名者の登録署名データを呼び出し、手
書き文字列データと登録署名データを比較して、真署名
と認める領域、真署名と認めない領域に分けて照合判定
を行う電子署名照合方法において、登録署名データを署
名者が設定する際に、署名した複数の登録用署名データ
から適宜手段により登録署名データを設定するととも
に、前記真署名と認める領域を該登録署名データと前記
複数の登録用署名データとの累計誤差分布に基づいて、
該累計誤差分布が大きいときは広く、該累計誤差分布が
小さいときは狭く、定める。
【００２１】署名者の手書き文字列データを取り込み、
予め設定された署名者の登録署名データを呼び出し、手
書き文字列データと登録署名データを比較して、真署名
と認める領域、判断できず再署名を求める中間領域、真
署名と認めない領域に分けて照合判定を行う電子署名照
合方法において、登録署名データと前記複数の登録用署
名データとの累計誤差分布に基づいて、前記中間領域を
該累計誤差分布が大きいときは再署名を求める領域を広
く、該累計誤差分布が小さいときは再署名を求める領域
を狭く、定める。
予め設定された署名者の登録署名データを呼び出し、手
書き文字列データと登録署名データを比較して、真署名
と認める領域、判断できず再署名を求める中間領域、真
署名と認めない領域に分けて照合判定を行う電子署名照
合方法において、登録署名データと前記複数の登録用署
名データとの累計誤差分布に基づいて、前記中間領域を
該累計誤差分布が大きいときは再署名を求める領域を広
く、該累計誤差分布が小さいときは再署名を求める領域
を狭く、定める。
【００２２】上記２つの手法を両方取り入れて、署名者
の手書き文字列データを取り込み、予め設定された署名
者の登録署名データを呼び出し、手書き文字列データと
登録署名データを比較して、真署名と認める領域、判断
できず再署名を求める中間領域、真署名と認めない領域
に分けて照合判定を行う電子署名照合方法において、登
録署名データと前記複数の登録用署名データとの累計誤
差分布に基づいて、前記真署名と認める領域を該累計誤
差分布が大きいときは広く、該累計誤差分布が小さいと
きは狭く定め、前記中間領域を該累計誤差分布が大きい
ときは再署名を求める領域を広く、該累計誤差分布が小
さいときは再署名を求める領域を狭く定める。
の手書き文字列データを取り込み、予め設定された署名
者の登録署名データを呼び出し、手書き文字列データと
登録署名データを比較して、真署名と認める領域、判断
できず再署名を求める中間領域、真署名と認めない領域
に分けて照合判定を行う電子署名照合方法において、登
録署名データと前記複数の登録用署名データとの累計誤
差分布に基づいて、前記真署名と認める領域を該累計誤
差分布が大きいときは広く、該累計誤差分布が小さいと
きは狭く定め、前記中間領域を該累計誤差分布が大きい
ときは再署名を求める領域を広く、該累計誤差分布が小
さいときは再署名を求める領域を狭く定める。
【００２３】さらに、上記の手法に加えて、署名者の手
書き文字列データおよび登録用署名データに対して署名
装置別補正情報により補正を加えることで、入力装置に
よる差を吸収することができる。
書き文字列データおよび登録用署名データに対して署名
装置別補正情報により補正を加えることで、入力装置に
よる差を吸収することができる。
【００２４】上記のように、署名データを登録するに
は、署名記述装置で複数の署名を行い、それを筆圧情報
も含む形で時系列署名データとして取り入れ、個人認証
に必要な個人特有の特徴を抜き出して登録署名データを
作成してマスターファイルに登録する。このとき、複数
の署名データと登録署名データを再照合して累計誤差
（相違度）を求め、誤差分布から、個々の署名者の署名
の安定度に応じたセキュリティレベルとグレーゾーン
（中間領域）も設定して登録する。またこのとき、使用
した署名記述装置の種類の違いによる筆圧情報を基準と
なる署名記述装置の筆圧情報に変換した、署名記述装置
別補正情報も登録する。
は、署名記述装置で複数の署名を行い、それを筆圧情報
も含む形で時系列署名データとして取り入れ、個人認証
に必要な個人特有の特徴を抜き出して登録署名データを
作成してマスターファイルに登録する。このとき、複数
の署名データと登録署名データを再照合して累計誤差
（相違度）を求め、誤差分布から、個々の署名者の署名
の安定度に応じたセキュリティレベルとグレーゾーン
（中間領域）も設定して登録する。またこのとき、使用
した署名記述装置の種類の違いによる筆圧情報を基準と
なる署名記述装置の筆圧情報に変換した、署名記述装置
別補正情報も登録する。
【００２５】本発明の署名照合は、登録署名データの座
標値と照合署名データの座標値の差の絶対値の総和を取
り、１サンプル点あたりの誤差として平均化したものを
累積誤差（相違度）として、この相違度の値によって真
署名と判断して本人と認証するか、真署名でないとして
他人として排除するかを決める。
標値と照合署名データの座標値の差の絶対値の総和を取
り、１サンプル点あたりの誤差として平均化したものを
累積誤差（相違度）として、この相違度の値によって真
署名と判断して本人と認証するか、真署名でないとして
他人として排除するかを決める。
【００２６】このとき、署名の安定度が高い人に対して
は厳しい合格ラインを設定し、安定度の低い人に対して
は甘い合格ラインを設定する。この合格ラインのことを
「本人排除ライン」とよび、本人排除ラインの設定値が
小さいほどセキュリティレベルが高く、設定値が大きい
ほどセキュリティレベルが低いとよぶことにする。この
書名照合のためのデータは個人毎に記憶し、照合時に呼
び出すことができる。
は厳しい合格ラインを設定し、安定度の低い人に対して
は甘い合格ラインを設定する。この合格ラインのことを
「本人排除ライン」とよび、本人排除ラインの設定値が
小さいほどセキュリティレベルが高く、設定値が大きい
ほどセキュリティレベルが低いとよぶことにする。この
書名照合のためのデータは個人毎に記憶し、照合時に呼
び出すことができる。
【００２７】図１は累積誤差頻度分布と本人排除ライン
を示した図である。座標の横軸が相違度（累積誤差）で
あり、右に行くほど本人度が低く、左に行くほど本人度
が高い。座標の原点Ｏ(0,0)は登録照合データそのもの
を表す基準点であり、照合署名データと登録署名データ
の相違度が０となったときは、照合署名データが登録署
名データとまったく同じ署名とみなされる。
を示した図である。座標の横軸が相違度（累積誤差）で
あり、右に行くほど本人度が低く、左に行くほど本人度
が高い。座標の原点Ｏ(0,0)は登録照合データそのもの
を表す基準点であり、照合署名データと登録署名データ
の相違度が０となったときは、照合署名データが登録署
名データとまったく同じ署名とみなされる。
【００２８】相違度頻度分布曲線（以下、“相違度分
布”と記述）は面積が１になるように正規化されてい
る。相違度分布の面積を２分する点が重心であり、通
常、曲線のピーク点の付近に存在する。本人排除ライン
の左側の面積をＳ1、右側の面積（斜線部）をＳ2とし、 ｒ＝Ｓ2／（Ｓ1＋Ｓ2） ＝Ｓ2 なぜなら Ｓ1＋Ｓ2＝１ を求めると、ｒは本人を排除する確率を表している。
布”と記述）は面積が１になるように正規化されてい
る。相違度分布の面積を２分する点が重心であり、通
常、曲線のピーク点の付近に存在する。本人排除ライン
の左側の面積をＳ1、右側の面積（斜線部）をＳ2とし、 ｒ＝Ｓ2／（Ｓ1＋Ｓ2） ＝Ｓ2 なぜなら Ｓ1＋Ｓ2＝１ を求めると、ｒは本人を排除する確率を表している。
【００２９】すなわち、ｒの確率で本人が本人とみなさ
れないことになる。人によって相違度分布は異なるが、
ｒが一定になるように本人排除ラインを引くことによっ
て、安定した署名者も不安定な署名者も一定の確率で本
人と認識される。しかし、本人排除ラインの右を他人、
左を本人と単純に認識したのでは、セキュリティレベル
の低い人の署名は他人に真似られる危険性が高くなる。
れないことになる。人によって相違度分布は異なるが、
ｒが一定になるように本人排除ラインを引くことによっ
て、安定した署名者も不安定な署名者も一定の確率で本
人と認識される。しかし、本人排除ラインの右を他人、
左を本人と単純に認識したのでは、セキュリティレベル
の低い人の署名は他人に真似られる危険性が高くなる。
【００３０】たとえば図２は、安定した署名が行えるＡ
氏と不安定名署名を行うＢ氏の相違度分布の例を示して
いる。Ｂ氏の署名照合率を上げるために本人排除ライン
は幅が広いために、他人が真似したときに他人を本人と
認識してしまう可能性が高くなる。したがって、本人の
認証度を高めるために導入したセキュリティレベルを考
慮した本人排除ラインだけでは、他人を排除できない危
険性がある。
氏と不安定名署名を行うＢ氏の相違度分布の例を示して
いる。Ｂ氏の署名照合率を上げるために本人排除ライン
は幅が広いために、他人が真似したときに他人を本人と
認識してしまう可能性が高くなる。したがって、本人の
認証度を高めるために導入したセキュリティレベルを考
慮した本人排除ラインだけでは、他人を排除できない危
険性がある。
【００３１】そこで本発明ではさらに他人排除ラインを
設ける。図３は、他人排除ラインと本人排除ラインとの
関係を示したものであり、この両ラインに挟まれた領域
をグレーゾーンとよぶ。図において本人排除ラインより
右の領域を本人排除領域とよび、署名照合の結果、この
領域内に累積誤差（相違度）が入るときには本人の署名
であっても他人とみなされる。
設ける。図３は、他人排除ラインと本人排除ラインとの
関係を示したものであり、この両ラインに挟まれた領域
をグレーゾーンとよぶ。図において本人排除ラインより
右の領域を本人排除領域とよび、署名照合の結果、この
領域内に累積誤差（相違度）が入るときには本人の署名
であっても他人とみなされる。
【００３２】一方、他人排除ラインの左の領域を他人に
真似されにくい署名領域というのであることから他人排
除領域とよび、この領域に累積誤差が入るときは本人と
みなされる。これは図４の例に示すように、他人が真似
して署名した場合の相違度分布から見ると他人排除の意
味が明確になる。図のグラフでは他人排除ラインの左側
でもグラフ値は０となっていないが、筆圧情報も含めた
時系列署名データはほぼ０とすることができる。
真似されにくい署名領域というのであることから他人排
除領域とよび、この領域に累積誤差が入るときは本人と
みなされる。これは図４の例に示すように、他人が真似
して署名した場合の相違度分布から見ると他人排除の意
味が明確になる。図のグラフでは他人排除ラインの左側
でもグラフ値は０となっていないが、筆圧情報も含めた
時系列署名データはほぼ０とすることができる。
【００３３】本人排除ラインと他人排除ラインに挟まれ
たグレーゾーンであるが、この領域は本人とも他人とも
判断できない曖昧な領域である。署名照合の結果、相違
度がグレーゾーンに入る場合には、再署名が必要とな
り、再署名に対して再照合を行い、その結果で自他の判
断を行う。たとえば、再署名に対する再照合の結果、相
違度が他人排除領域に入るときは本人、本人排除領域に
入れば他人とみなす。再度グレーゾーンに入るときは、
機械的に判断しなおしかつ厳密性を重視するなら、自動
的に他人とみなすことが好ましい。
たグレーゾーンであるが、この領域は本人とも他人とも
判断できない曖昧な領域である。署名照合の結果、相違
度がグレーゾーンに入る場合には、再署名が必要とな
り、再署名に対して再照合を行い、その結果で自他の判
断を行う。たとえば、再署名に対する再照合の結果、相
違度が他人排除領域に入るときは本人、本人排除領域に
入れば他人とみなす。再度グレーゾーンに入るときは、
機械的に判断しなおしかつ厳密性を重視するなら、自動
的に他人とみなすことが好ましい。
【００３４】本発明ではセキュリティレベルという考え
方とグレーゾーンの考え方を連動させて総合的に判断す
る方法を採り入れ、セキュリティレベルの違いによって
グレーゾーンに対する判断を変えて扱う。この点の詳細
は実施の形態で述べる。
方とグレーゾーンの考え方を連動させて総合的に判断す
る方法を採り入れ、セキュリティレベルの違いによって
グレーゾーンに対する判断を変えて扱う。この点の詳細
は実施の形態で述べる。
【００３５】上の議論は、相違度がどの領域に入るかに
よって照合の合否（他人と本人の区別）を決めてきた
が、照合署名データに対しても考慮しなければならな
い。電子署名する電子ペンや電子タブレットの性能によ
って筆圧情報が異なるから、本発明のように形状のみな
らず筆圧も署名照合の対象データとしている場合には、
この入力特性の違いを補正する必要がある。
よって照合の合否（他人と本人の区別）を決めてきた
が、照合署名データに対しても考慮しなければならな
い。電子署名する電子ペンや電子タブレットの性能によ
って筆圧情報が異なるから、本発明のように形状のみな
らず筆圧も署名照合の対象データとしている場合には、
この入力特性の違いを補正する必要がある。
【００３６】通常、実際の筆圧と電子タブレットまたは
電子ペンから読み取られる測定筆圧は、図５に示すよう
に通常、比例関係にある。いま実際の筆圧ｐに対してそ
れぞれＡ、Ｂ、Ｃの電子タブレットまたは電子ペンから
得られる測定筆圧ｐA、ｐB、ｐCとすると、基準となる
電子タブレットまたは電子ペンＮからのｐNに対してそ
れぞれの補正値αA、αB、αCは αA＝ｐA／ｐN αB＝ｐB／ｐN αC＝ｐC／ｐN となる。
電子ペンから読み取られる測定筆圧は、図５に示すよう
に通常、比例関係にある。いま実際の筆圧ｐに対してそ
れぞれＡ、Ｂ、Ｃの電子タブレットまたは電子ペンから
得られる測定筆圧ｐA、ｐB、ｐCとすると、基準となる
電子タブレットまたは電子ペンＮからのｐNに対してそ
れぞれの補正値αA、αB、αCは αA＝ｐA／ｐN αB＝ｐB／ｐN αC＝ｐC／ｐN となる。
【００３７】図５のように実際の筆圧と測定の筆圧の関
係が一次直線で近似でき、しかも原点Ｏを通る場合に
は、それぞれの補正値αはｐに依存せずに一定であるか
ら、上式でも求められる補正値で測定筆圧を補正でき
る。すなわち電子ペンあるいは電子タブレットＳのある
時点ｔでの照合署名データの筆圧情報値ＰSが ＰS＝（ｘSt，ｙSt，ｐSt） だったとすれば、その補正された筆圧情報値ＰS´は ＰS´＝（ｘSt，ｙSt，ｐSt・αS） で表されることになる。
係が一次直線で近似でき、しかも原点Ｏを通る場合に
は、それぞれの補正値αはｐに依存せずに一定であるか
ら、上式でも求められる補正値で測定筆圧を補正でき
る。すなわち電子ペンあるいは電子タブレットＳのある
時点ｔでの照合署名データの筆圧情報値ＰSが ＰS＝（ｘSt，ｙSt，ｐSt） だったとすれば、その補正された筆圧情報値ＰS´は ＰS´＝（ｘSt，ｙSt，ｐSt・αS） で表されることになる。
【００３８】したがって照合で使われる補正後の照合署
名データＰS´と補正済みの登録署名データとを照合す
れば、使用する電子タブレットまたは電子ペンの種類に
依存しない照合が行える。なお以降、断りなく“筆圧”
と記した場合には、測定筆圧（筆圧情報）を指すことに
する。また筆圧情報は電子タブレットまたは電子ペンか
ら測定されるが、以降、この補正を単に「タブレット補
正」とよぶ。
名データＰS´と補正済みの登録署名データとを照合す
れば、使用する電子タブレットまたは電子ペンの種類に
依存しない照合が行える。なお以降、断りなく“筆圧”
と記した場合には、測定筆圧（筆圧情報）を指すことに
する。また筆圧情報は電子タブレットまたは電子ペンか
ら測定されるが、以降、この補正を単に「タブレット補
正」とよぶ。
【００３９】上記のタブレット補正では実際の筆圧と測
定筆圧とが１次直線で近似できたとしたが、直線で近似
できない特性のタブレットを使用する場合があるような
ときには、曲線近似式や補正テーブルなどで管理するこ
とも必要となるかもしれない。しかし基本的な考え方は
直線近似と同じである。
定筆圧とが１次直線で近似できたとしたが、直線で近似
できない特性のタブレットを使用する場合があるような
ときには、曲線近似式や補正テーブルなどで管理するこ
とも必要となるかもしれない。しかし基本的な考え方は
直線近似と同じである。
【００４０】
【発明の実施の形態】本発明による手書き文字列の認識
は、照合する文字列の座標情報と筆圧情報を取り込み、
演算処理を行うもので、筆記される文字列の座標情報と
筆圧情報を測定する手段と得られたサンプリングデータ
を処理する演算処理手段を必要とする。筆記される文字
列を設定された時間間隔でサンプリングした座標情報と
筆圧情報は、三次元時系列データとなるが、複素座標系
列と筆圧系列を成分とするデータ系列で表現すると良
い。座標情報と筆圧情報を測定する手段は、例えば圧力
センサを組み込んだスタイラスペンとペン先の座標を検
出するディジタイザなどで構成される。
は、照合する文字列の座標情報と筆圧情報を取り込み、
演算処理を行うもので、筆記される文字列の座標情報と
筆圧情報を測定する手段と得られたサンプリングデータ
を処理する演算処理手段を必要とする。筆記される文字
列を設定された時間間隔でサンプリングした座標情報と
筆圧情報は、三次元時系列データとなるが、複素座標系
列と筆圧系列を成分とするデータ系列で表現すると良
い。座標情報と筆圧情報を測定する手段は、例えば圧力
センサを組み込んだスタイラスペンとペン先の座標を検
出するディジタイザなどで構成される。
【００４１】照合判定の基準となる文字列と、照合する
文字列について、座標情報と筆圧情報を一定時間間隔で
サンプリングしたデータは、等サンプリング点数に正規
化し、また、位置、大きさについてそれぞれ予備的正規
化を行う。また筆記運動は、例えば横書きであれば左か
ら右へ動くことが多く、このような恒常的な動きは照合
の妨げになる恐れがあるので、等速運筆成分を求め、位
置と大きさを正規化した座標情報から、差し引いてお
く。
文字列について、座標情報と筆圧情報を一定時間間隔で
サンプリングしたデータは、等サンプリング点数に正規
化し、また、位置、大きさについてそれぞれ予備的正規
化を行う。また筆記運動は、例えば横書きであれば左か
ら右へ動くことが多く、このような恒常的な動きは照合
の妨げになる恐れがあるので、等速運筆成分を求め、位
置と大きさを正規化した座標情報から、差し引いてお
く。
【００４２】本発明における登録署名データの設定は以
下のように行う。なお筆圧情報は感圧式の電子タブレッ
トから入手し、その登録先は回線で接続されたサーバー
とする（図６）。また署名照合はサーバーで行い、タブ
レット別の補正値はすでに測定されていて、補正値（一
定の場合）または表（一定でない場合）の形にマスター
ファイルに登録されているものとする。
下のように行う。なお筆圧情報は感圧式の電子タブレッ
トから入手し、その登録先は回線で接続されたサーバー
とする（図６）。また署名照合はサーバーで行い、タブ
レット別の補正値はすでに測定されていて、補正値（一
定の場合）または表（一定でない場合）の形にマスター
ファイルに登録されているものとする。
【００４３】登録署名データを設定する場合、まず登録
者は、登録署名データを作成するために複数回の登録用
署名を行う。
者は、登録署名データを作成するために複数回の登録用
署名を行う。
【００４４】(1)複数の登録用署名データを基に平均値
化した登録署名データ候補を算出し、(2)登録署名デー
タ候補と個々の登録用署名データとの照合を行い、(3)
全ての登録用署名データの照合結果が正しい結果を得た
場合、前記登録署名データ候補を登録署名データとし、
(4)登録用署名データのうち少なくとも一つの照合結果
が正しい結果を得られなかった場合、再度(1)、(2)の処
理を繰り返して、全ての登録用署名データの照合結果が
正しい結果を得た登録署名データ候補を登録署名データ
とする。
化した登録署名データ候補を算出し、(2)登録署名デー
タ候補と個々の登録用署名データとの照合を行い、(3)
全ての登録用署名データの照合結果が正しい結果を得た
場合、前記登録署名データ候補を登録署名データとし、
(4)登録用署名データのうち少なくとも一つの照合結果
が正しい結果を得られなかった場合、再度(1)、(2)の処
理を繰り返して、全ての登録用署名データの照合結果が
正しい結果を得た登録署名データ候補を登録署名データ
とする。
【００４５】上記の方法のように、求めたい結果になる
まで再度、データ作成を繰り返す以外に、下記のような
方法も用いることができる。
まで再度、データ作成を繰り返す以外に、下記のような
方法も用いることができる。
【００４６】(1)複数の登録用署名データを基に平均値
化した登録署名データ候補を算出し、(2)登録署名デー
タ候補と個々の登録用署名データとの照合を行い、(3)
全ての登録用署名データの照合結果が正しい結果を得た
場合、登録署名データ候補を登録署名データとし、(4)
登録用署名データのうち少なくとも一つの照合結果が正
しい結果を得られなかった場合、さらに登録用署名デー
タを追加入力して、増加した登録用署名データの中から
署名データ数より少ない数の登録用署名データからなる
複数のグループを形成し、前記各グループ内で平均値化
した登録署名データ候補と個々の登録用署名データとの
照合を行い、最も照合結果の良いグループの登録署名デ
ータ候補を登録署名データとする。
化した登録署名データ候補を算出し、(2)登録署名デー
タ候補と個々の登録用署名データとの照合を行い、(3)
全ての登録用署名データの照合結果が正しい結果を得た
場合、登録署名データ候補を登録署名データとし、(4)
登録用署名データのうち少なくとも一つの照合結果が正
しい結果を得られなかった場合、さらに登録用署名デー
タを追加入力して、増加した登録用署名データの中から
署名データ数より少ない数の登録用署名データからなる
複数のグループを形成し、前記各グループ内で平均値化
した登録署名データ候補と個々の登録用署名データとの
照合を行い、最も照合結果の良いグループの登録署名デ
ータ候補を登録署名データとする。
【００４７】なお登録署名データはそのままの値を登録
してもよいし、使用したタブレットの種類を付けて登録
してもよい。前者の場合には基準となるタブレットに対
する補正値で補正された署名データが登録署名データと
なるから、照合時の処理では登録署名データに対する補
正は必要ない。後者の場合には、照合時にタブレットの
種類を調べてからその補正値で登録署名データも補正の
対象となる。通常、前者の方が一般的な登録の仕方であ
ろう。
してもよいし、使用したタブレットの種類を付けて登録
してもよい。前者の場合には基準となるタブレットに対
する補正値で補正された署名データが登録署名データと
なるから、照合時の処理では登録署名データに対する補
正は必要ない。後者の場合には、照合時にタブレットの
種類を調べてからその補正値で登録署名データも補正の
対象となる。通常、前者の方が一般的な登録の仕方であ
ろう。
【００４８】またこのとき同時に、相違度分布（累積誤
差分）の測定と本人排除ラインと他人排除ラインも決定
し、登録する。さらに本人排除ラインの値によって、図
７に示すようにセキュリティレベルをＬA、ＬB、ＬCの
３段階に分ける。すなわち、本人排除ラインがＬAレベ
ルに入る人の署名は安定度が高いとしてランクＡ、ＬB
レベルに入る人はランクＢ、ＬCレベルに入る人はラン
クＣとする。これをセキュリティレベルによるランク分
けとよぶ。
差分）の測定と本人排除ラインと他人排除ラインも決定
し、登録する。さらに本人排除ラインの値によって、図
７に示すようにセキュリティレベルをＬA、ＬB、ＬCの
３段階に分ける。すなわち、本人排除ラインがＬAレベ
ルに入る人の署名は安定度が高いとしてランクＡ、ＬB
レベルに入る人はランクＢ、ＬCレベルに入る人はラン
クＣとする。これをセキュリティレベルによるランク分
けとよぶ。
【００４９】つぎに署名照合について説明する。署名照
合は照合署名データと登録署名データの累積誤差によっ
て決定されるが、その計算は以下のように行う。
合は照合署名データと登録署名データの累積誤差によっ
て決定されるが、その計算は以下のように行う。
【００５０】累積誤差Ｄ（正規化された相違度の合計、
本発明では単に“相違度”と記述）は、数１、数２に示
す式で計算する。数１は登録署名データＡのｍ番目の文
字に対応した認証署名データＢの文字との累積誤差であ
る。
本発明では単に“相違度”と記述）は、数１、数２に示
す式で計算する。数１は登録署名データＡのｍ番目の文
字に対応した認証署名データＢの文字との累積誤差であ
る。
【００５１】
【数１】
【００５２】数２は署名全体における相違度、すなわち
各文字の累積誤差の合計を各文字のデータ点数の合計で
割った、いわば正規化された相違度である。
各文字の累積誤差の合計を各文字のデータ点数の合計で
割った、いわば正規化された相違度である。
【００５３】
【数２】
【００５４】ここでＬs（ｍ）、Ｌe（ｍ）はｍ番目の文
字の始点、終点、Ｍは文字数、ｗpは重み係数、τ
（ｋ）はｍ番目の文字のｋ番目のサンプル点における歪
み関数、ｚ*、ｐ*はそれぞれ正規化された、位置座標値
と筆圧座標値である。ただし、ｗpは ０≦ｗp≦１ を満たす係数であり、この係数によって認証判定に及ぼ
す、筆圧情報の影響度を調整することができる。
字の始点、終点、Ｍは文字数、ｗpは重み係数、τ
（ｋ）はｍ番目の文字のｋ番目のサンプル点における歪
み関数、ｚ*、ｐ*はそれぞれ正規化された、位置座標値
と筆圧座標値である。ただし、ｗpは ０≦ｗp≦１ を満たす係数であり、この係数によって認証判定に及ぼ
す、筆圧情報の影響度を調整することができる。
【００５５】また、ｚ*は複素座標すなわち ｚ*＝ｘ*＋ｉｙ* ｉ＝SQRT(-1) （-1の平方根） である。
【００５６】歪み関数τは手書き署名データの累積誤差
を最小にする関数であり、この関数によって補正された
署名データＢの、位置座標値および筆圧座標値がｚ
* B（τ(k)）とｐ* B（τ(k)）である。別の言い方をする
なら、署名データＡのｚ* A（k）とｐ* A（k）に対応する
署名データＢの座標点がｚ* B（τ(k)）とｐ* B（τ(k)）
ということになる。ただし、ここで使用される筆圧情報
ｐ* A（τ(k)）とｐ* B（τ(k)）はタブレット補正後の値
が使用されているものとする。
を最小にする関数であり、この関数によって補正された
署名データＢの、位置座標値および筆圧座標値がｚ
* B（τ(k)）とｐ* B（τ(k)）である。別の言い方をする
なら、署名データＡのｚ* A（k）とｐ* A（k）に対応する
署名データＢの座標点がｚ* B（τ(k)）とｐ* B（τ(k)）
ということになる。ただし、ここで使用される筆圧情報
ｐ* A（τ(k)）とｐ* B（τ(k)）はタブレット補正後の値
が使用されているものとする。
【００５７】文字数は筆圧情報より得ることができる。
その例が図８である。図８に示すように筆圧Ｐが０にな
るところを区切りとして文字を分離する。ただし、文字
（２）のようにストローク（２）とストローク（３）の
間隔が短いときには、この二つのストロークを１文字と
みなす。このように文字を分離して得られた座標値（筆
圧成分も含め）の始点がＬsであり、終点がＬeである。
その例が図８である。図８に示すように筆圧Ｐが０にな
るところを区切りとして文字を分離する。ただし、文字
（２）のようにストローク（２）とストローク（３）の
間隔が短いときには、この二つのストロークを１文字と
みなす。このように文字を分離して得られた座標値（筆
圧成分も含め）の始点がＬsであり、終点がＬeである。
【００５８】つぎに署名照合の方法を説明する。ただ
し、以下では図９に示すように他人排除ラインの相違度
をＤ1、本人排除ラインの相違度をＤ2、照合署名データ
の相違度をＤ、セキュリティレベルを細分化したランク
を安定度に従ってＬAレベルまたはランクＡ、ＬBレベル
またはランクＢ、ＬCレベルまたはランクＣ（図７参
照）とする。基本的にセキュリティレベルに関係なく、 Ｄ＜Ｄ1 なら 本人と認識（照合に合格） Ｄ＞Ｄ2 なら 他人と判別（照合に不合格） とする。
し、以下では図９に示すように他人排除ラインの相違度
をＤ1、本人排除ラインの相違度をＤ2、照合署名データ
の相違度をＤ、セキュリティレベルを細分化したランク
を安定度に従ってＬAレベルまたはランクＡ、ＬBレベル
またはランクＢ、ＬCレベルまたはランクＣ（図７参
照）とする。基本的にセキュリティレベルに関係なく、 Ｄ＜Ｄ1 なら 本人と認識（照合に合格） Ｄ＞Ｄ2 なら 他人と判別（照合に不合格） とする。
【００５９】これは他人排除ライン、本人排除ラインの
主旨から当然の判定結果であるが、グレーゾーンについ
ては状況や目的などによってその取り扱い方が異なる。
たとえばその一つの考え方として、同じグレーゾーンと
いってもセキュリティレベルの異なる人では、グレーゾ
ーンのもつ意味合いが大きく異なるからだ。なぜなら、
セキュリティレベルの高い人（上記の表現ではランクＡ
の人）の場合には、グレーゾーンそのものが他人に犯さ
れにくい、言い換えれば真似されにくい領域に存在する
から、グレーゾーンそのものも本人認識領域とみなすこ
とができるし、逆にセキュリティレベルの低い人（上記
の表現ではランクＣの人）では他人に真似されやすい領
域ということになり、厳密さが要求される分野では他人
認識領域ということになる。
主旨から当然の判定結果であるが、グレーゾーンについ
ては状況や目的などによってその取り扱い方が異なる。
たとえばその一つの考え方として、同じグレーゾーンと
いってもセキュリティレベルの異なる人では、グレーゾ
ーンのもつ意味合いが大きく異なるからだ。なぜなら、
セキュリティレベルの高い人（上記の表現ではランクＡ
の人）の場合には、グレーゾーンそのものが他人に犯さ
れにくい、言い換えれば真似されにくい領域に存在する
から、グレーゾーンそのものも本人認識領域とみなすこ
とができるし、逆にセキュリティレベルの低い人（上記
の表現ではランクＣの人）では他人に真似されやすい領
域ということになり、厳密さが要求される分野では他人
認識領域ということになる。
【００６０】以上のことを踏まえてＤがＤ1以上、Ｄ2以
下の場合には、再署名を要求し、再署名に対する再照合
の結果、セキュリティランクＡ、Ｂ、Ｃの違いによって
以下のように判定する。再署名の相違度をＤとすると、
セキュリティランクにかかわらず、 Ｄ＜Ｄ1 なら 本人と認識（照合に合格） Ｄ＞Ｄ2 なら 他人と判別（照合に不合格） とする。
下の場合には、再署名を要求し、再署名に対する再照合
の結果、セキュリティランクＡ、Ｂ、Ｃの違いによって
以下のように判定する。再署名の相違度をＤとすると、
セキュリティランクにかかわらず、 Ｄ＜Ｄ1 なら 本人と認識（照合に合格） Ｄ＞Ｄ2 なら 他人と判別（照合に不合格） とする。
【００６１】しかし、Ｄ1≦Ｄ≦Ｄ2すなわちＤがグレー
ゾーンに入るときには、(1)ランクＡをもつ人に対して
は、 Ｄ1≦Ｄ≦Ｄ2 なら 本人と認識 (2)ランクＢをもつ人に対しては、 Ｄ1≦Ｄ≦Ｄ1＋（Ｄ2−Ｄ1）／２ なら 本人と認識 それ以外は、人手による判断に委ねる（再署名の要請
等） (3)ランクＣをもつ人に対しては、 すべて、人手による判断に委ねる（再署名の要請等） などの判断基準を設定することができる。
ゾーンに入るときには、(1)ランクＡをもつ人に対して
は、 Ｄ1≦Ｄ≦Ｄ2 なら 本人と認識 (2)ランクＢをもつ人に対しては、 Ｄ1≦Ｄ≦Ｄ1＋（Ｄ2−Ｄ1）／２ なら 本人と認識 それ以外は、人手による判断に委ねる（再署名の要請
等） (3)ランクＣをもつ人に対しては、 すべて、人手による判断に委ねる（再署名の要請等） などの判断基準を設定することができる。
【００６２】上の例は“人手に委ねる”と曖昧な表現を
しているが、機械的に行うなら、グレーゾーンにＤ値が
入るときは何度も署名を繰り返させ、再署名のＤ値が本
人排除領域（他人とみなす領域）か他人排除領域（本人
とみなす領域）のいずれかに入った場合に本人または他
人の判定を行えばよい。
しているが、機械的に行うなら、グレーゾーンにＤ値が
入るときは何度も署名を繰り返させ、再署名のＤ値が本
人排除領域（他人とみなす領域）か他人排除領域（本人
とみなす領域）のいずれかに入った場合に本人または他
人の判定を行えばよい。
【００６３】すなわち、図１０のフローチャートに示す
判断方法が行えれば、機械的判断ができる。ランクは登
録署名データ作成時に決定されているものとする（のち
に変更も可能）。フローチャートは上記の内容を具体化
したものであり、要約すると以下のようになる。 ・ランクＡの人（安定署名者）に対してはグレーゾーン
も本人他人排除領域（本人とみなす領域）として、照合
の合格基準を広くしてある。 ・ランクＢ（通常の安定度の署名者）に対しては再署名
後の照合においては他人排除ラインをＤ1＋（Ｄ2−
Ｄ1）／２に広げて照合率を高めている。ただし、Ｄ＜
Ｄ1かＤ＞Ｄ2になるまで再署名を繰り返すことが要求さ
れる。 ・ランクＣの人（不安定な署名者）に対してはＤ＜Ｄ1
かＤ＞Ｄ2になるまで再署名を繰り返すことが要求され
る。
判断方法が行えれば、機械的判断ができる。ランクは登
録署名データ作成時に決定されているものとする（のち
に変更も可能）。フローチャートは上記の内容を具体化
したものであり、要約すると以下のようになる。 ・ランクＡの人（安定署名者）に対してはグレーゾーン
も本人他人排除領域（本人とみなす領域）として、照合
の合格基準を広くしてある。 ・ランクＢ（通常の安定度の署名者）に対しては再署名
後の照合においては他人排除ラインをＤ1＋（Ｄ2−
Ｄ1）／２に広げて照合率を高めている。ただし、Ｄ＜
Ｄ1かＤ＞Ｄ2になるまで再署名を繰り返すことが要求さ
れる。 ・ランクＣの人（不安定な署名者）に対してはＤ＜Ｄ1
かＤ＞Ｄ2になるまで再署名を繰り返すことが要求され
る。
【００６４】グレーゾーン範囲にある間、何度も再署名
させる根拠を説明しておく。図９に示したように、他人
排除領域の面積をＳ1、グレーゾーンの面積をＳg、本人
排除領域の面積をＳ2とし、Ｓ1＋Ｓg＋Ｓ2が１に正規化
されているとすると、面積Ｓn（n=1、g、2）は照合署名
データの相違度Ｄがそれぞれの領域に入る確率を表して
いる。
させる根拠を説明しておく。図９に示したように、他人
排除領域の面積をＳ1、グレーゾーンの面積をＳg、本人
排除領域の面積をＳ2とし、Ｓ1＋Ｓg＋Ｓ2が１に正規化
されているとすると、面積Ｓn（n=1、g、2）は照合署名
データの相違度Ｄがそれぞれの領域に入る確率を表して
いる。
【００６５】したがって、グレーゾーンをセキュリティ
レベルに関係なく40%の面積を占めるように選んだとす
ると、ｍ回署名したとき、ｍ回ともグレーゾーンに参照
署名データが落ちる確率Ｓg mは0.4mである。したがっ
て、m=4とするとＳg mは0.0256すなわち約100回に2回の
割合でしかグレーゾーンに入らない。しかもランクＡ、
Ｂの人の他人排除領域（本人と認識する領域）は広げら
れているから、実際（単にＤ＜Ｄ1と判断したとき）よ
りは、はるかに照合率がアップする。ランクＣの人（不
安定な署名者）は、グレーゾーンを広く取ることによっ
て何度も署名しなければならない羽目になるかも知れな
い。しかしこれは、他人を排除するという意味において
重要な点である。
レベルに関係なく40%の面積を占めるように選んだとす
ると、ｍ回署名したとき、ｍ回ともグレーゾーンに参照
署名データが落ちる確率Ｓg mは0.4mである。したがっ
て、m=4とするとＳg mは0.0256すなわち約100回に2回の
割合でしかグレーゾーンに入らない。しかもランクＡ、
Ｂの人の他人排除領域（本人と認識する領域）は広げら
れているから、実際（単にＤ＜Ｄ1と判断したとき）よ
りは、はるかに照合率がアップする。ランクＣの人（不
安定な署名者）は、グレーゾーンを広く取ることによっ
て何度も署名しなければならない羽目になるかも知れな
い。しかしこれは、他人を排除するという意味において
重要な点である。
【００６６】なぜなら、図１１に示すように、筆跡を真
似した他人の署名が不安定な署名者のグレーゾーンに入
る可能性が高い。他人が真似た署名がグレーゾーンに入
る確率（面積）をＳg´とすると、２回の署名ともグレ
ーゾーンに入る確率はＳg´2である。かりにＳg´が0.0
5（=5%）だとすれば、２回ともグレーゾーンに入る確率
は0.0025、すなわち1000回に２回程度の割合でしかな
く、さらに再署名を重ねれば、確率は指数関数的に減少
する。筆圧情報も含めた時系列署名データを利用する本
発明のもとで5%の確率で署名を真似ることは至難の技で
あるうえ、再署名を繰り返すことによってその確率は指
数関数的に減少するから、他人が本人と認識される確率
は限りなく０に近い。そこに、グレーゾーンの意味があ
る。
似した他人の署名が不安定な署名者のグレーゾーンに入
る可能性が高い。他人が真似た署名がグレーゾーンに入
る確率（面積）をＳg´とすると、２回の署名ともグレ
ーゾーンに入る確率はＳg´2である。かりにＳg´が0.0
5（=5%）だとすれば、２回ともグレーゾーンに入る確率
は0.0025、すなわち1000回に２回程度の割合でしかな
く、さらに再署名を重ねれば、確率は指数関数的に減少
する。筆圧情報も含めた時系列署名データを利用する本
発明のもとで5%の確率で署名を真似ることは至難の技で
あるうえ、再署名を繰り返すことによってその確率は指
数関数的に減少するから、他人が本人と認識される確率
は限りなく０に近い。そこに、グレーゾーンの意味があ
る。
【００６７】上記のグレーゾーンの扱い方は、必ずしも
上記の通りでなければならないというものでなく、扱う
分野や目的によってその取り扱いが違ってきて当然であ
る。そのような例を実施例で示す。
上記の通りでなければならないというものでなく、扱う
分野や目的によってその取り扱いが違ってきて当然であ
る。そのような例を実施例で示す。
【００６８】
【実施例】本発明の実施例として、クレジットカードで
客がカード取扱店で買い物をする例を挙げる。登録署名
データはクレジット会社のサーバーに登録されている。
カード取扱店には感圧式の電子タブレットが備え付けら
れていて、署名データは端末で照合署名データに変換し
たのち通信回線を通してサーバーに送られる。図１２は
その構成図を示している。各店で導入している電子タブ
レットは異なる種類のものであってもよいが、タブレッ
トの違いによる補正値はすでに測定されていて、サーバ
ーのマスターファイルに登録されているものとする。
客がカード取扱店で買い物をする例を挙げる。登録署名
データはクレジット会社のサーバーに登録されている。
カード取扱店には感圧式の電子タブレットが備え付けら
れていて、署名データは端末で照合署名データに変換し
たのち通信回線を通してサーバーに送られる。図１２は
その構成図を示している。各店で導入している電子タブ
レットは異なる種類のものであってもよいが、タブレッ
トの違いによる補正値はすでに測定されていて、サーバ
ーのマスターファイルに登録されているものとする。
【００６９】客が買い物の支払いをカードで行うときに
は、端末がカード情報を読み取るとそのカードを管理し
ているクレジット会社のサーバーと接続され、サーバー
から電子署名の要求が出される。その要請に従って客は
署名を行う。署名データは署名照合データとしてサーバ
ーに送られて照合され、照合結果が端末に知らされる。
店員はその結果によってカードが利用できるかどうかを
判断する。
は、端末がカード情報を読み取るとそのカードを管理し
ているクレジット会社のサーバーと接続され、サーバー
から電子署名の要求が出される。その要請に従って客は
署名を行う。署名データは署名照合データとしてサーバ
ーに送られて照合され、照合結果が端末に知らされる。
店員はその結果によってカードが利用できるかどうかを
判断する。
【００７０】照合結果、相違度Ｄが他人排除領域に入る
ときは本人と認識してカード取り引きは成立、本人排除
領域に入るときは他人と認識してカード取り引きは不成
立となる。相違度Ｄがグレーゾーンに入るときは再署名
を要求し、再署名結果が再度グレーゾーンに入るときに
はさらに再々署名を要求し、その結果がやはりグレーゾ
ーンに入るときは店員の判断によってカード取り引きが
できるかどうかを決定するものとする。実施の形態で説
明したように、他人が真似た署名が再署名でグレーゾー
ンに入る確率は指数関数的に減少することを考慮する
と、他人を排除して本人の照合率を高めるために、再署
名ごとに他人排除ラインを広める方法をとる。すなわ
ち、図１３に示すようにグレーゾーンを３等分し、署名
回数を重ねるごとに他人排除ラインをｄづつ右にずらし
て判定する。
ときは本人と認識してカード取り引きは成立、本人排除
領域に入るときは他人と認識してカード取り引きは不成
立となる。相違度Ｄがグレーゾーンに入るときは再署名
を要求し、再署名結果が再度グレーゾーンに入るときに
はさらに再々署名を要求し、その結果がやはりグレーゾ
ーンに入るときは店員の判断によってカード取り引きが
できるかどうかを決定するものとする。実施の形態で説
明したように、他人が真似た署名が再署名でグレーゾー
ンに入る確率は指数関数的に減少することを考慮する
と、他人を排除して本人の照合率を高めるために、再署
名ごとに他人排除ラインを広める方法をとる。すなわ
ち、図１３に示すようにグレーゾーンを３等分し、署名
回数を重ねるごとに他人排除ラインをｄづつ右にずらし
て判定する。
【００７１】以上をフローチャートにまとめたものが図
１４である。図１４は図１０と基本的には同じである
が、図１４ではセキュリティレベルのランクは使用して
いないこと、グレーゾーンを３分割して再署名ごとに照
合率のアップを図っていること、最終的な判断は店員に
任せていることが、図１０の内容と異なる。なぜ最終的
に店員の判断を入れるかというと、安定した署名者は早
い回に照合にパスする確率は高いが、不安定な署名者の
場合には実際の誤差分布（最初に登録した相違度分布）
以上のばらつきが存在する可能性があり、他人が偽って
カードを悪用する可能性よりも、本人が本人と認められ
ない可能性のほうが高くなる恐れがあるからである。こ
のような場合に、常連客で顔なじみとか、身分証明書な
どによって明らかに本人と証明できるときには、そのカ
ードが本人のものと判断することは店側としては現実的
な対応といえる。
１４である。図１４は図１０と基本的には同じである
が、図１４ではセキュリティレベルのランクは使用して
いないこと、グレーゾーンを３分割して再署名ごとに照
合率のアップを図っていること、最終的な判断は店員に
任せていることが、図１０の内容と異なる。なぜ最終的
に店員の判断を入れるかというと、安定した署名者は早
い回に照合にパスする確率は高いが、不安定な署名者の
場合には実際の誤差分布（最初に登録した相違度分布）
以上のばらつきが存在する可能性があり、他人が偽って
カードを悪用する可能性よりも、本人が本人と認められ
ない可能性のほうが高くなる恐れがあるからである。こ
のような場合に、常連客で顔なじみとか、身分証明書な
どによって明らかに本人と証明できるときには、そのカ
ードが本人のものと判断することは店側としては現実的
な対応といえる。
【００７２】なお本実施例のやり方では、セキュリティ
レベルによる考慮は本人排除ラインだけであるから、グ
レーゾーンをセキュリティレベルの低い人（不安定署名
者）とセキュリティレベルの高い人（安定署名者）に対
しても同じ割合でグレーゾーンを設けると、同じ割合で
グレーゾーンに引っかかってしまい、他人排除よりも本
人排除の方に問題が生じてしまう。したがって、実施の
形態で説明したセキュリティレベル別のランク付けによ
る差別化や、安定署名者に対しては他人排除ラインを本
人排除ライン寄りにしてグレーゾーンを狭くして本人認
証領域を広げるなどの差別化が必要となろう。
レベルによる考慮は本人排除ラインだけであるから、グ
レーゾーンをセキュリティレベルの低い人（不安定署名
者）とセキュリティレベルの高い人（安定署名者）に対
しても同じ割合でグレーゾーンを設けると、同じ割合で
グレーゾーンに引っかかってしまい、他人排除よりも本
人排除の方に問題が生じてしまう。したがって、実施の
形態で説明したセキュリティレベル別のランク付けによ
る差別化や、安定署名者に対しては他人排除ラインを本
人排除ライン寄りにしてグレーゾーンを狭くして本人認
証領域を広げるなどの差別化が必要となろう。
【００７３】本発明のグレーゾーンはいわばファジーな
部分であるから、署名照合の利用目的や利用分野によっ
て異なる。たとえば、機密性の高い研究室に入るときに
署名照合が使われる場合には、実施の形態で挙げた例の
ように機械的に判断を下すやり方が好ましいし、逆に店
員が応対する店などで使用されるクレジットカードのよ
うに顧客が特定できることが多いような場合には、機械
的な判断と人の判断が加わった方法も必要になる。とく
に後者のような場合には、グレーゾーンというファジー
な部分を設けることによって、人の判断がしやすい状態
をつくることができる。ただしこの場合に重要なこと
は、人の判断が加わる機会が少なくなるようにグレーゾ
ーンの設定と処理の仕方を工夫することは当然のことな
がら要求される。
部分であるから、署名照合の利用目的や利用分野によっ
て異なる。たとえば、機密性の高い研究室に入るときに
署名照合が使われる場合には、実施の形態で挙げた例の
ように機械的に判断を下すやり方が好ましいし、逆に店
員が応対する店などで使用されるクレジットカードのよ
うに顧客が特定できることが多いような場合には、機械
的な判断と人の判断が加わった方法も必要になる。とく
に後者のような場合には、グレーゾーンというファジー
な部分を設けることによって、人の判断がしやすい状態
をつくることができる。ただしこの場合に重要なこと
は、人の判断が加わる機会が少なくなるようにグレーゾ
ーンの設定と処理の仕方を工夫することは当然のことな
がら要求される。
【００７４】
【発明の効果】署名照合における個人認証の方法は、累
積誤差の絶対値（署名の安定度に無関係な一定の累積誤
差値）で判定していた。このような方法では、安定した
署名が行えない人（不安定署名者）に対して、本人が本
人と認められないという問題が生じていた。一方、全体
的に照合率を上げようとすると、安定した署名が行える
人（安定署名者）に対して他人が模倣することを防止す
るラインが下がり、セキュリティ上の問題があった。こ
れを二つの相反する問題を解決したのが本発明のセキュ
リティレベルである。すなわち、セキュリティレベルと
して導入した本人排除ラインである。このラインは、セ
キュリティレベルすなわち署名の安定度に応じて合格ラ
イン（本人と認識される境界線＜本人排除ライン＞）が
決められるから、署名の安定度に依存しない照合率が確
保できることである。
積誤差の絶対値（署名の安定度に無関係な一定の累積誤
差値）で判定していた。このような方法では、安定した
署名が行えない人（不安定署名者）に対して、本人が本
人と認められないという問題が生じていた。一方、全体
的に照合率を上げようとすると、安定した署名が行える
人（安定署名者）に対して他人が模倣することを防止す
るラインが下がり、セキュリティ上の問題があった。こ
れを二つの相反する問題を解決したのが本発明のセキュ
リティレベルである。すなわち、セキュリティレベルと
して導入した本人排除ラインである。このラインは、セ
キュリティレベルすなわち署名の安定度に応じて合格ラ
イン（本人と認識される境界線＜本人排除ライン＞）が
決められるから、署名の安定度に依存しない照合率が確
保できることである。
【００７５】しかしその一方、セキュリティレベルの低
い署名者（不安定署名者）の本人排除ラインが甘い値に
設定されることになるから、他人を排除することが難し
いという問題が生じる。そこで導入したのが本発明の他
人排除ラインとグレーゾーンという考え方である。他人
とも本人とも判断できない領域としてのグレーゾーンを
導入することにより、他人の排除率アップと本人の認証
率アップという相反する２面を同時にカバーしている。
い署名者（不安定署名者）の本人排除ラインが甘い値に
設定されることになるから、他人を排除することが難し
いという問題が生じる。そこで導入したのが本発明の他
人排除ラインとグレーゾーンという考え方である。他人
とも本人とも判断できない領域としてのグレーゾーンを
導入することにより、他人の排除率アップと本人の認証
率アップという相反する２面を同時にカバーしている。
【００７６】いままでの署名照合は形状のみで行われて
いた。このために、使用する電子ペンや電子タブレット
の種類には無頓着であった。これに対して本発明では筆
圧情報も署名照合の要素に加えてある。この筆圧情報に
より、これまで以上に他人が偽りの署名をしにくくして
いる。なぜなら、形状は見た目でわかるが、筆圧は見た
だけでは真似のできない情報であるからである。本発明
のタブレット補正は、この筆圧情報を補正するものであ
り、電子タブレットや電子ペンの種類が異なっても、本
発明の署名照合方法が利用できることである。したがっ
て、ユーザーは自分の使い慣れた機種あるいは価格的に
求めやすい機種が選べるという利点がある。なお、本発
明ではタブレット補正と記述してきたが、正確には“筆
圧情報補正”の意味であり、筆圧情報が電子ペンか電子
タブレットかの、どちらで入力されても対応できる内容
になっている。
いた。このために、使用する電子ペンや電子タブレット
の種類には無頓着であった。これに対して本発明では筆
圧情報も署名照合の要素に加えてある。この筆圧情報に
より、これまで以上に他人が偽りの署名をしにくくして
いる。なぜなら、形状は見た目でわかるが、筆圧は見た
だけでは真似のできない情報であるからである。本発明
のタブレット補正は、この筆圧情報を補正するものであ
り、電子タブレットや電子ペンの種類が異なっても、本
発明の署名照合方法が利用できることである。したがっ
て、ユーザーは自分の使い慣れた機種あるいは価格的に
求めやすい機種が選べるという利点がある。なお、本発
明ではタブレット補正と記述してきたが、正確には“筆
圧情報補正”の意味であり、筆圧情報が電子ペンか電子
タブレットかの、どちらで入力されても対応できる内容
になっている。
【図１】課題を解決するための手段における累積誤差頻
度分布（相違度分布）と本人排除ラインを説明するため
の図である。
度分布（相違度分布）と本人排除ラインを説明するため
の図である。
【図２】課題を解決するための手段における署名の安定
度と本人排除ラインの関係を説明するための図である。
度と本人排除ラインの関係を説明するための図である。
【図３】課題を解決するための手段における本人排除ラ
インと他人排除ラインの関係およびグレーゾーンを説明
するための図である。
インと他人排除ラインの関係およびグレーゾーンを説明
するための図である。
【図４】課題を解決するための手段における本人排除ラ
インの存在意義を説明するための図である。
インの存在意義を説明するための図である。
【図５】課題を解決するための手段におけるタブレット
補正を説明するための図である。
補正を説明するための図である。
【図６】本発明の実施の形態において、以降の説明で使
用するハードウェア構成図の一例である。
用するハードウェア構成図の一例である。
【図７】本発明の実施の形態において、セキュリティレ
ベルによってランク分けを行う方法を説明するための図
である。
ベルによってランク分けを行う方法を説明するための図
である。
【図８】本発明の実施の形態において、筆圧情報から文
字を分離するための方法を説明するための図である。
字を分離するための方法を説明するための図である。
【図９】本発明の実施の形態において、署名の回数によ
ってグレーゾーンに相違度が続けて入る確率の説明図で
ある。
ってグレーゾーンに相違度が続けて入る確率の説明図で
ある。
【図１０】本発明の実施の形態における署名照合処理の
フローチャートである。
フローチャートである。
【図１１】本発明の実施の形態において、他人が真似て
署名を行った場合に、署名回数によってグレーゾーンに
相違度が続けて入る確率を説明するための図である。
署名を行った場合に、署名回数によってグレーゾーンに
相違度が続けて入る確率を説明するための図である。
【図１２】本発明の実施例におけるクレジットカードの
所有者を署名照合によって確認するときのシステム構成
の一例を概念的に示した図である。
所有者を署名照合によって確認するときのシステム構成
の一例を概念的に示した図である。
【図１３】本発明の実施例におけるグレーゾーンの扱い
方の説明図である。
方の説明図である。
【図１４】本発明の実施例における署名照合処理のフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
Claims (12)
- 【請求項１】署名者の手書き文字列データを取り込み、
予め設定された該署名者の登録署名データを呼び出し、
前記手書き文字列データと前記登録署名データを比較し
て、真署名と認める領域、真署名と認めない領域に分け
て照合判定を行う電子署名照合方法において、(1)登録
署名データを署名者が設定する際に、署名した複数の登
録用署名データから適宜手段により登録署名データを設
定するとともに、(2)前記真署名と認める領域を該登録
署名データと前記複数の登録用署名データとの累計誤差
分布に基づいて、 該累計誤差分布が大きいときは広く、 該累計誤差分布が小さいときは狭く、定めることを特徴
とする電子署名照合方法。 - 【請求項２】署名者の手書き文字列データを取り込み、
予め設定された該署名者の登録署名データを呼び出し、
前記手書き文字列データと前記登録署名データを比較し
て、真署名と認める領域、判断できず再署名を求める中
間領域、真署名と認めない領域に分けて照合判定を行う
電子署名照合方法において、(1)登録署名データを予め
署名者が設定する際に、署名した複数の登録用署名デー
タから適宜手段により登録署名データを設定するととも
に、(2)前記中間領域を該登録署名データと前記複数の
登録用署名データとの累計誤差分布に基づいて、 該累計誤差分布が大きいときは再署名を求める領域を広
く、 該累計誤差分布が小さいときは再署名を求める領域を狭
く、定めることを特徴とする電子署名照合方法。 - 【請求項３】署名者の手書き文字列データを取り込み、
予め設定された該署名者の登録署名データを呼び出し、
前記手書き文字列データと前記登録署名データを比較し
て、真署名と認める領域、判断できず再署名を求める中
間領域、真署名と認めない領域に分けて照合判定を行う
電子署名照合方法において、(1)登録署名データを予め
署名者が登録する際に、署名した複数の登録用署名デー
タから適宜手段により登録署名データを設定するととも
に、(2)該登録署名データと前記複数の登録用署名デー
タとの累計誤差分布に基づいて、前記真署名と認める領
域を該累計誤差分布が大きいときは広く、 該累計誤差分布が小さいときは狭く定め、前記中間領域
を該累計誤差分布が大きいときは再署名を求める領域を
広く、 該累計誤差分布が小さいときは再署名を求める領域を狭
く、定めることを特徴とする電子署名照合方法。 - 【請求項４】署名者の手書き文字列データを取り込み、
予め設定された該署名者の登録署名データを呼び出し、
前記手書き文字列データと前記登録署名データを比較し
て、真署名と認める領域、真署名と認めない領域に分け
て照合判定を行う電子署名照合システムにおいて、(1)
登録署名データを予め署名者が設定する際に、署名した
複数の登録用署名データから適宜手段により登録署名デ
ータを設定するとともに、(2)前記真署名と認める領域
を該登録署名データと前記複数の登録用署名データとの
累計誤差分布に基づいて、 該累計誤差分布が大きいときは広く、 該累計誤差分布が小さいときは狭く、定める手段を備え
たことを特徴とする電子署名照合システム。 - 【請求項５】署名者の手書き文字列データを取り込み、
予め設定された該署名者の登録署名データを呼び出し、
前記手書き文字列データと前記登録署名データを比較し
て、真署名と認める領域、判断できず再署名を求める中
間領域、真署名と認めない領域に分けて照合判定を行う
電子署名照合システムにおいて、(1)署名照合の基準と
なる署名データをあらかじめ署名者が登録する際に、署
名した複数の登録用署名データから適宜手段により登録
署名データを設定するとともに、(2)前記中間領域を該
登録署名データと前記複数の登録用署名データとの累計
誤差分布に基づいて、 該累計誤差分布が大きいときは再署名を求める領域を広
く、 該累計誤差分布が小さいときは再署名を求める領域を狭
く、定める手段を備えたことを特徴とする電子署名照合
システム。 - 【請求項６】署名者の手書き文字列データを取り込み、
予め設定された該署名者の登録署名データを呼び出し、
前記手書き文字列データと前記登録署名データを比較し
て、真署名と認める領域、判断できず再署名を求める中
間領域、真署名と認めない領域に分けて照合判定を行う
電子署名照合システムにおいて、(1)署名照合の基準と
なる署名データをあらかじめ署名者が登録する際に、署
名した複数の登録用署名データから適宜手段により登録
署名データを設定するとともに、(2)該登録署名データ
と前記複数の登録用署名データとの累計誤差分布に基づ
いて、前記真署名と認める領域を該累計誤差分布が大き
いときは広く、 該累計誤差分布が小さいときは狭く定め、前記中間領域
を該累計誤差分布が大きいときは再署名を求める領域を
広く、 該累計誤差分布が小さいときは再署名を求める領域を狭
く、定める手段を備えたことを特徴とする電子署名照合
システム。 - 【請求項７】署名者の手書き文字列データを取り込み、
予め設定された該署名者の登録署名データを呼び出し、
前記手書き文字列データと前記登録署名データを比較し
て、真署名と認める領域、真署名と認めない領域に分け
て照合判定を行う電子署名照合方法において、(1)署名
照合の基準となる署名データをあらかじめ署名者が登録
する際に、署名した複数の登録用署名データから適宜手
段により登録署名データを設定するとともに、(2)前記
真署名と認める領域を該登録署名データと前記複数の登
録用署名データとの累計誤差分布に基づいて、 該累計誤差分布が大きいときは広く、 該累計誤差分布が小さいときは狭く、定めるプログラム
を記録したコンピュータ用記録媒体。 - 【請求項８】署名者の手書き文字列データを取り込み、
予め設定された該署名者の登録署名データを呼び出し、
前記手書き文字列データと前記登録署名データを比較し
て、真署名と認める領域、判断できず再署名を求める中
間領域、真署名と認めない領域に分けて照合判定を行う
電子署名照合方法において、(1)署名照合の基準となる
署名データをあらかじめ署名者が登録する際に、署名し
た複数の登録用署名データから適宜手段により登録署名
データを設定するとともに、(2)前記中間領域を該登録
署名データと前記複数の登録用署名データとの累計誤差
分布に基づいて、 該累計誤差分布が大きいときは再署名を求める領域を広
く、 該累計誤差分布が小さいときは再署名を求める領域を狭
く、定めるプログラムを記録したコンピュータ用記録媒
体。 - 【請求項９】署名者の手書き文字列データを取り込み、
予め設定された該署名者の登録署名データと比較して、
真署名と認める領域、判断できず再署名を求める中間領
域、真署名と認めない領域に分けて照合判定を行う電子
署名照合方法において、(1)署名照合の基準となる署名
データをあらかじめ署名者が登録する際に、署名した複
数の登録用署名データから適宜手段により登録署名デー
タを設定するとともに、(2)該登録署名データと前記複
数の登録用署名データとの累計誤差分布に基づいて、前
記真署名と認める領域を該累計誤差分布が大きいときは
広く、 該累計誤差分布が小さいときは狭く定め、前記中間領域
を該累計誤差分布が大きいときは再署名を求める領域を
広く、 該累計誤差分布が小さいときは再署名を求める領域を狭
く、定めるプログラムを記録したコンピュータ用記録媒
体。 - 【請求項１０】前記署名者の手書き文字列データおよび
前記登録用署名データに対し署名装置別補正情報に基づ
いて、必要に応じて補正処理することを特徴とする請求
項１乃至３記載の電子署名照合方法。 - 【請求項１１】前記署名者の手書き文字列データおよび
前記登録用署名データに対し署名装置別補正情報に基づ
いて、必要に応じて補正処理することを特徴とする請求
項４乃至６記載の電子署名照合システム。 - 【請求項１２】前記署名者の手書き文字列データおよび
前記登録用署名データに対し署名装置別補正情報に基づ
いて、必要に応じて補正処理することを特徴とする請求
項７乃至９記載のコンピュータ用記録媒体。
Priority Applications (10)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9317694A JPH11144056A (ja) | 1997-11-04 | 1997-11-04 | 電子署名照合方法およびシステム |
| BR9813928-2A BR9813928A (pt) | 1997-11-04 | 1998-11-04 | Método e sistema de verificação de assinatura eletrônica |
| EP98951682A EP1028391A4 (en) | 1997-11-04 | 1998-11-04 | METHOD AND SYSTEM FOR VERIFYING DIGITAL SIGNATURES |
| CN98812102A CN1285939A (zh) | 1997-11-04 | 1998-11-04 | 核对电子署名的方法和装置 |
| RU2000114185/09A RU2000114185A (ru) | 1997-11-04 | 1998-11-04 | Способ и система верификации электронной подписи |
| CA002309148A CA2309148A1 (en) | 1997-11-04 | 1998-11-04 | Method and system for checking digital signature |
| US09/529,428 US6563939B1 (en) | 1997-11-04 | 1998-11-04 | Electronic signature verification method and system |
| AU97615/98A AU9761598A (en) | 1997-11-04 | 1998-11-04 | Method and system for checking digital signature |
| PCT/JP1998/004968 WO1999023608A1 (fr) | 1997-11-04 | 1998-11-04 | Procede et systeme de verification de signature numerique |
| KR1020007004664A KR20010031613A (ko) | 1997-11-04 | 1998-11-04 | 전자서명 조합방법 및 시스템 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9317694A JPH11144056A (ja) | 1997-11-04 | 1997-11-04 | 電子署名照合方法およびシステム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11144056A true JPH11144056A (ja) | 1999-05-28 |
| JPH11144056A5 JPH11144056A5 (ja) | 2005-07-07 |
Family
ID=18090989
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9317694A Pending JPH11144056A (ja) | 1997-11-04 | 1997-11-04 | 電子署名照合方法およびシステム |
Country Status (10)
| Country | Link |
|---|---|
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