JPH10171926A - 手書き文字の照合方法および装置 - Google Patents
手書き文字の照合方法および装置Info
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- JPH10171926A JPH10171926A JP8346477A JP34647796A JPH10171926A JP H10171926 A JPH10171926 A JP H10171926A JP 8346477 A JP8346477 A JP 8346477A JP 34647796 A JP34647796 A JP 34647796A JP H10171926 A JPH10171926 A JP H10171926A
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- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
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- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 手書き文字の真偽判定の照合率を向上させ
る。 【解決手段】 手書き文字の座標情報と筆速情報を三次
元的時系列情報として取り込み、ＤＰマッチングによ
り、前記手書き文字データと登録された手書き文字デー
タの累積誤差を最小とするような歪み関数を与えて補正
したデータを比較して得た文字パターン全体の相違度に
より真偽判定する。
る。 【解決手段】 手書き文字の座標情報と筆速情報を三次
元的時系列情報として取り込み、ＤＰマッチングによ
り、前記手書き文字データと登録された手書き文字デー
タの累積誤差を最小とするような歪み関数を与えて補正
したデータを比較して得た文字パターン全体の相違度に
より真偽判定する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は手書き文字の署名デ
ータに対して、真偽判定を行う署名照合方法及び装置に
関する。
ータに対して、真偽判定を行う署名照合方法及び装置に
関する。
【０００２】
【従来の技術】従来から、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。
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。
【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、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方式がある。この方式では筆
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。
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方式がある。この方式では筆
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】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。
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、座標
情報と筆圧情報に最適な重み付け係数を与え、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、座標
情報と筆圧情報に最適な重み付け係数を与え、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。
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】
【発明が解決しようとする課題】近年、一般家庭まで普
及しているノート型コンピュータ、電子手帳、ペンコン
ピュータなどの携帯情報端末では、多くの場合、ペン入
力が利用できる。しかし標準で装備されているペン入力
仕様では、一般に筆圧などの計測は行えない。このよう
なペン入力端末からの手書き文字による個人認証では、
座標情報（形状）だけで個人認証を行わなければならな
い。座標情報からでは、字の大きさ、字の形、字の角度
等の外見情報のみしか判断できず、他人に真似されやす
く、個人認証の照合率が低下しやすいという問題があ
る。
及しているノート型コンピュータ、電子手帳、ペンコン
ピュータなどの携帯情報端末では、多くの場合、ペン入
力が利用できる。しかし標準で装備されているペン入力
仕様では、一般に筆圧などの計測は行えない。このよう
なペン入力端末からの手書き文字による個人認証では、
座標情報（形状）だけで個人認証を行わなければならな
い。座標情報からでは、字の大きさ、字の形、字の角度
等の外見情報のみしか判断できず、他人に真似されやす
く、個人認証の照合率が低下しやすいという問題があ
る。
【００１０】そこで本発明の課題は、手書き文字を個人
認証で利用する場合、付加的な情報を加えてより正確な
個人識別を行い、照合率を高めることである。また、座
標情報と筆圧情報が入力可能な場合にもさらに照合率を
高めることを目的とする。
認証で利用する場合、付加的な情報を加えてより正確な
個人識別を行い、照合率を高めることである。また、座
標情報と筆圧情報が入力可能な場合にもさらに照合率を
高めることを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】本発明は上記課題を解決
するために、手書き文字を座標情報を含む時系列情報と
して取り込み、予め登録された手書き文字のデータと比
較して、照合判定を行う手書き文字の認識方法におい
て、手書き文字の座標情報と筆速情報を三次元的時系列
情報として取り込み、ＤＰマッチングにより、前記手書
き文字データを登録された手書き文字データの累積誤差
を最小とするような歪み関数を与えて補正し、パターン
全体の累積誤差を最小とする時間軸補正を行って求めた
相違度により真偽判定するものである。
するために、手書き文字を座標情報を含む時系列情報と
して取り込み、予め登録された手書き文字のデータと比
較して、照合判定を行う手書き文字の認識方法におい
て、手書き文字の座標情報と筆速情報を三次元的時系列
情報として取り込み、ＤＰマッチングにより、前記手書
き文字データを登録された手書き文字データの累積誤差
を最小とするような歪み関数を与えて補正し、パターン
全体の累積誤差を最小とする時間軸補正を行って求めた
相違度により真偽判定するものである。
【００１２】また、入力装置が筆圧情報を得られるので
あれば、手書き文字を座標情報と筆圧情報を含む時系列
情報として取り込み、予め登録された手書き文字のデー
タと比較して、照合判定を行う手書き文字の認識方法に
おいて、手書き文字の座標情報、筆圧情報と筆速情報を
四次元的時系列情報として取り込み、ＤＰマッチングに
より、前記手書き文字データと登録された手書き文字デ
ータの累積誤差を最小とするような歪み関数を与えて補
正し、パターン全体の累積誤差を最小とする時間軸補正
を行って求めた相違度により真偽判定する。
あれば、手書き文字を座標情報と筆圧情報を含む時系列
情報として取り込み、予め登録された手書き文字のデー
タと比較して、照合判定を行う手書き文字の認識方法に
おいて、手書き文字の座標情報、筆圧情報と筆速情報を
四次元的時系列情報として取り込み、ＤＰマッチングに
より、前記手書き文字データと登録された手書き文字デ
ータの累積誤差を最小とするような歪み関数を与えて補
正し、パターン全体の累積誤差を最小とする時間軸補正
を行って求めた相違度により真偽判定する。
【００１３】本発明で用いる筆速情報の形態としては、
種々のものが考えられるが、筆速は高速領域での安定性
に欠けるなどの問題があることから、筆速に適当な上限
を定めた逆筆速を用いることで、安定性を向上させるこ
とができる。逆筆速ｓ(l)は筆速の上限値ｓmaxと各点の
筆速ｓ0(l)により以下の関係式で定義される。 ｓ(l)＝ｓmax−ｓa(l) ただし、ｓ(l)＜０のときはｓ(l)＝０である。また、空
中をペンが移動している時のペン先速度は不安定な場合
が多く、取り除くことでさらに良い結果を得られる。こ
のため、空中成分の逆筆速ｓ(l)=０として処理すること
が望ましい。
種々のものが考えられるが、筆速は高速領域での安定性
に欠けるなどの問題があることから、筆速に適当な上限
を定めた逆筆速を用いることで、安定性を向上させるこ
とができる。逆筆速ｓ(l)は筆速の上限値ｓmaxと各点の
筆速ｓ0(l)により以下の関係式で定義される。 ｓ(l)＝ｓmax−ｓa(l) ただし、ｓ(l)＜０のときはｓ(l)＝０である。また、空
中をペンが移動している時のペン先速度は不安定な場合
が多く、取り除くことでさらに良い結果を得られる。こ
のため、空中成分の逆筆速ｓ(l)=０として処理すること
が望ましい。
【００１４】なお上記の三次元的文字情報あるいは四次
元的文字情報を処理する場合、照合対象の文字と登録済
み文字とを比較する際に、座標情報を文字列の方向と大
きさの変動を吸収し、固定的な要素である等速運筆成分
を除去する正規化を行うことにより、ペン先の速度成分
が失われる。しかし、この速度成分には本人特有の安定
した筆跡情報が含まれている。
元的文字情報を処理する場合、照合対象の文字と登録済
み文字とを比較する際に、座標情報を文字列の方向と大
きさの変動を吸収し、固定的な要素である等速運筆成分
を除去する正規化を行うことにより、ペン先の速度成分
が失われる。しかし、この速度成分には本人特有の安定
した筆跡情報が含まれている。
【００１５】本発明では、この速度成分を座標情報と同
時に処理し、座標情報の結果と合わせて真偽判定を行
う。したがって、単なる座標情報すなわち二次元情報よ
りは本発明の三次元的文字情報のほうが他人を排除でき
る照合が可能である。また、四次元情報を用いればさら
に高度の他人排除の照合が可能となる。
時に処理し、座標情報の結果と合わせて真偽判定を行
う。したがって、単なる座標情報すなわち二次元情報よ
りは本発明の三次元的文字情報のほうが他人を排除でき
る照合が可能である。また、四次元情報を用いればさら
に高度の他人排除の照合が可能となる。
【００１６】署名照合においては、署名の形状（筆跡）
以外に、筆記運動の違い、すなわち動きに関する相違度
も非常に有効な判別要素となる。登録パターン（被照合
データ）に対する入力パターン（照合データ）の時間軸
上の変動の相違度、即ち、運動の相違度は時間軸歪み関
数に含まれている。この歪み関数は、二つのパターンが
完全に一致した場合には傾きが１の直線（図１の対角
線）になる。この対角線からのずれが大きいほど署名の
一致性は薄れる。また、だれにでも時と場所に関係な
く、筆記運動のゆらぎはあり、通常、歪み関数は直線に
対して変動する曲線となる。しかし、図１に示すよう
に、真署名に比べ、偽署名の場合に変動が大きく、ジグ
ザグになる傾向がある。このことから対角線に対して変
動が大きい場合や、激しい場合には偽とすることができ
る。
以外に、筆記運動の違い、すなわち動きに関する相違度
も非常に有効な判別要素となる。登録パターン（被照合
データ）に対する入力パターン（照合データ）の時間軸
上の変動の相違度、即ち、運動の相違度は時間軸歪み関
数に含まれている。この歪み関数は、二つのパターンが
完全に一致した場合には傾きが１の直線（図１の対角
線）になる。この対角線からのずれが大きいほど署名の
一致性は薄れる。また、だれにでも時と場所に関係な
く、筆記運動のゆらぎはあり、通常、歪み関数は直線に
対して変動する曲線となる。しかし、図１に示すよう
に、真署名に比べ、偽署名の場合に変動が大きく、ジグ
ザグになる傾向がある。このことから対角線に対して変
動が大きい場合や、激しい場合には偽とすることができ
る。
【００１７】本発明では二つのパターンの間の運動の相
違度を歪み関数から求める。また形状の相違度は、座標
系と筆速系とからパターン間の相違度を表す距離関数を
求める。この距離関数を形状の相違度として定義し、運
動の相違度と形状の相違度のをパラメータとして真偽判
別関数を導き、この関数で真偽判定を行う。
違度を歪み関数から求める。また形状の相違度は、座標
系と筆速系とからパターン間の相違度を表す距離関数を
求める。この距離関数を形状の相違度として定義し、運
動の相違度と形状の相違度のをパラメータとして真偽判
別関数を導き、この関数で真偽判定を行う。
【００１８】照合判定の基準となる文字（登録済み文
字）と、照合する文字について、座標情報と筆速情報を
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、たとえば横
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、差し引いた方が望ましい。
字）と、照合する文字について、座標情報と筆速情報を
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、たとえば横
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、差し引いた方が望ましい。
【００１９】照合判定の基準となる文字については、予
め登録しておくが、このとき、登録されるデータのサン
プリング点数は一定の方が演算処理に便利である。また
登録する際には、署名等の同じ文字を複数回筆記して、
データを取り込み、最適なデータを選んで登録するとよ
い。最適なデータを選ぶ際にも、ＤＰマッチングや、手
書き文字の識別方式で求められる判定要素が利用でき
る。
め登録しておくが、このとき、登録されるデータのサン
プリング点数は一定の方が演算処理に便利である。また
登録する際には、署名等の同じ文字を複数回筆記して、
データを取り込み、最適なデータを選んで登録するとよ
い。最適なデータを選ぶ際にも、ＤＰマッチングや、手
書き文字の識別方式で求められる判定要素が利用でき
る。
【００２０】予備的正規化が済んだ座標情報と筆速情報
について、ＤＰマッチングにより、時間軸に対する座標
情報と筆速情報の累計誤差を最小とする時間軸歪み関数
を与えて補正を行い、座標情報および筆速情報の相違度
を求め、判定要素とする。
について、ＤＰマッチングにより、時間軸に対する座標
情報と筆速情報の累計誤差を最小とする時間軸歪み関数
を与えて補正を行い、座標情報および筆速情報の相違度
を求め、判定要素とする。
【００２１】なお、座標情報と筆速情報を一定弧長間隔
でサンプリングあるいは変換された時系列データで照合
することも可能であるが、筆記運動の相違度を判別要素
に加える場合は、一定時間間隔でサンプリングされた、
あるいは変換された時系列データで照合する必要があ
る。ＤＰマッチングによる処理を行う際、特許第1,822,
532号「手書き文字のオンライン認識方式」にあるよう
に、座標情報と筆速情報に最適な重み付け係数を与え、
座標情報と筆速情報を同時に処理してもよい。
でサンプリングあるいは変換された時系列データで照合
することも可能であるが、筆記運動の相違度を判別要素
に加える場合は、一定時間間隔でサンプリングされた、
あるいは変換された時系列データで照合する必要があ
る。ＤＰマッチングによる処理を行う際、特許第1,822,
532号「手書き文字のオンライン認識方式」にあるよう
に、座標情報と筆速情報に最適な重み付け係数を与え、
座標情報と筆速情報を同時に処理してもよい。
【００２２】
【発明の実施の形態】本発明による手書き文字の認識
は、照合する文字の座標情報と筆速情報、または座標情
報と筆速情報および筆圧情報を取り込み、演算処理を行
うもので、筆記される文字の座標情報と筆圧情報を時系
列に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。座標情報と筆
圧情報を測定する手段は、たと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、照合する文字の座標情報と筆速情報、または座標情
報と筆速情報および筆圧情報を取り込み、演算処理を行
うもので、筆記される文字の座標情報と筆圧情報を時系
列に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。座標情報と筆
圧情報を測定する手段は、たと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。
【００２３】本発明で扱う筆速について説明する。筆
（ペン）の動く速さ、すなわち筆速は時系列で取り込ん
だ座標情報から算出する。サンプリング時刻ｔlとｔl+1
のペンの座標位置を（ｘl，ｙl）と（ｘl+1，ｙl+1）と
すれば、この間のペンの移動距離ｕlは以下のように表
される。 ｕl＝｛（ｘl+1−ｘl）2＋（ｙl+1−Ｙl）2｝1/2
（ペン）の動く速さ、すなわち筆速は時系列で取り込ん
だ座標情報から算出する。サンプリング時刻ｔlとｔl+1
のペンの座標位置を（ｘl，ｙl）と（ｘl+1，ｙl+1）と
すれば、この間のペンの移動距離ｕlは以下のように表
される。 ｕl＝｛（ｘl+1−ｘl）2＋（ｙl+1−Ｙl）2｝1/2
【００２４】筆速を単位サンプリング時間に移動する距
離と定義すれば、移動距離ｕlが筆速となる。各サンプ
リング点における筆速ｓ0(l)を前後の点間を移動すると
きの速度の平均とする。 ｓ0（ｌ）＝｛ｕ（ｌ−１）＋ｕ（ｌ）｝／２
離と定義すれば、移動距離ｕlが筆速となる。各サンプ
リング点における筆速ｓ0(l)を前後の点間を移動すると
きの速度の平均とする。 ｓ0（ｌ）＝｛ｕ（ｌ−１）＋ｕ（ｌ）｝／２
【００２５】筆速は高速領域で安定性に欠けるという問
題がある。このため、筆速の平均値の２倍を最大筆速値
とする逆筆速Ｓ(l)を求めることによって、極度に高速
な部分をカットし、低速であるほど数値を大きくし、高
速では小さくすることで、安定性を向上させる。各サン
プル点の筆速Ｓ0(l)が求まれば、筆速の平均Ｓａｖは次
式のように求まる。
題がある。このため、筆速の平均値の２倍を最大筆速値
とする逆筆速Ｓ(l)を求めることによって、極度に高速
な部分をカットし、低速であるほど数値を大きくし、高
速では小さくすることで、安定性を向上させる。各サン
プル点の筆速Ｓ0(l)が求まれば、筆速の平均Ｓａｖは次
式のように求まる。
【００２６】
【数１】
【００２７】と求まる。逆筆速Ｓ(l)は筆速の平均Ｓav
と各点の筆速Ｓ0(l)により、以下の関係式で定義され
る。 Ｓ(l)=２Ｓav−Ｓ0(l) 但し、Ｓ(l)＜０ のときは
Ｓ(l)＝０とする。
と各点の筆速Ｓ0(l)により、以下の関係式で定義され
る。 Ｓ(l)=２Ｓav−Ｓ0(l) 但し、Ｓ(l)＜０ のときは
Ｓ(l)＝０とする。
【００２８】また、文字から文字へ移動するときのペン
の動き、即ち、空中を移動する時の筆速も安定性に欠け
る傾向がある。このため、空中成分の筆速を取り除くこ
とで安定した筆速情報を得ることができる。これは、ス
タイラスペンの先端の位置座標を（ｘ，ｙ）の二次元座
標として測定するとともに、スタイラスペンの先端がデ
ィジタイザの表面に接しているかどうかの状態もペンス
テータスｐｓとして測定する（図３）。サンプリングは
一定時間間隔で行い、その結果を時系列情報として取り
込む。従って、サンプリングデータは座標値（ｘ，ｙ）
とペンステータスｐｓのデータとして
の動き、即ち、空中を移動する時の筆速も安定性に欠け
る傾向がある。このため、空中成分の筆速を取り除くこ
とで安定した筆速情報を得ることができる。これは、ス
タイラスペンの先端の位置座標を（ｘ，ｙ）の二次元座
標として測定するとともに、スタイラスペンの先端がデ
ィジタイザの表面に接しているかどうかの状態もペンス
テータスｐｓとして測定する（図３）。サンプリングは
一定時間間隔で行い、その結果を時系列情報として取り
込む。従って、サンプリングデータは座標値（ｘ，ｙ）
とペンステータスｐｓのデータとして
【００２９】
【数２】
【００３０】の形式で取り込む。なお、ｐｓ（ｎ）は０
か１の、２値の情報であり、その値によって、それぞれ
以下の状態を表す。 ｐｓ（ｎ）＝０ ……… ペンがディジタイザ表面に接していない状態 ＝１ ……… ペンがディジタイザ表面に接している状態
か１の、２値の情報であり、その値によって、それぞれ
以下の状態を表す。 ｐｓ（ｎ）＝０ ……… ペンがディジタイザ表面に接していない状態 ＝１ ……… ペンがディジタイザ表面に接している状態
【００３１】このペンステータスを用いて、空中成分の
筆速を取り除く。すなわち、ｐｓ（ｌ）＝０のとき、逆
筆速Ｓ（ｌ）＝０とする。
筆速を取り除く。すなわち、ｐｓ（ｌ）＝０のとき、逆
筆速Ｓ（ｌ）＝０とする。
【００３２】このような処理によって得られた
【００３３】
【数３】
【００３４】を逆筆速系列とよぶ。以下単に筆速系列と
言う場合は逆筆速系列を指すものとする。
言う場合は逆筆速系列を指すものとする。
【００３５】本発明の実施の態様を図２の署名照合フロ
ーチャートにそって説明する。 ｓｔｅｐ−１：登録署名データ呼び出し 登録署名データは、あらかじめ署名者本人が署名し、登
録したデータである。この登録署名データは座標(x,y)
と筆速ｓをサンプリング点数Ｌとする三次元的時系列デ
ータとして、
ーチャートにそって説明する。 ｓｔｅｐ−１：登録署名データ呼び出し 登録署名データは、あらかじめ署名者本人が署名し、登
録したデータである。この登録署名データは座標(x,y)
と筆速ｓをサンプリング点数Ｌとする三次元的時系列デ
ータとして、
【００３６】
【数４】
【００３７】の形式で呼び出す。ここで、ｚr(l)は ｚr(l)＝ｘr(l)＋ｉｙr(l) で表されるの複素座標系列である。なお、ｉ＝(-1)1/2
である。
である。
【００３８】ｓｔｅｐ−２：署名データ入力 署名データの入力は、サンプリングデータは座標値(x,
y)とペンステータスｐｓのデータとして、数２の形式で
取り込む。なお、ｐｓ(n)は０か１の、２値の情報であ
り、その値によってそれぞれ以下の状態を表す。 ｐｓ(n)＝０ ……… ペンがディジタイザ表面に接していない状態 ＝１ ……… ペンがディジタイザ表面に接している状態
y)とペンステータスｐｓのデータとして、数２の形式で
取り込む。なお、ｐｓ(n)は０か１の、２値の情報であ
り、その値によってそれぞれ以下の状態を表す。 ｐｓ(n)＝０ ……… ペンがディジタイザ表面に接していない状態 ＝１ ……… ペンがディジタイザ表面に接している状態
【００３９】ｓｔｅｐ−３：位置と大きさの正規化 入力された署名データ（照合対象署名データ）は書くと
きの姿勢や場所、あるいは精神状態によってその傾きや
大きさが異なる。このままでは登録署名データと照合が
難しいために、位置と大きさの正規化を以下の手順で行
う。まず入力署名データに対して等時間間隔、等サンプ
リング点数となるような新しいデータ系列、すなわち
きの姿勢や場所、あるいは精神状態によってその傾きや
大きさが異なる。このままでは登録署名データと照合が
難しいために、位置と大きさの正規化を以下の手順で行
う。まず入力署名データに対して等時間間隔、等サンプ
リング点数となるような新しいデータ系列、すなわち
【００４０】
【数５】
【００４１】を作成する。ただし、Ｌは新たなサンプリ
ング点数であり、登録署名データおよび入力署名データ
ともに一定（同数）にする。さらに正規化のために新た
な複素座標系列を
ング点数であり、登録署名データおよび入力署名データ
ともに一定（同数）にする。さらに正規化のために新た
な複素座標系列を
【００４２】
【数６】
【００４３】と定める。ここで、ｚｇは署名パターンの
重心であり、以下のように定義される。
重心であり、以下のように定義される。
【００４４】
【数７】
【００４５】また‖・‖は複座標系列のノルムを表し、
【００４６】
【数８】
【００４７】と求まる。
【００４８】ｓｔｅｐ−４：筆速を求める 逆筆速系列を照合判定の筆速系列として、以下の処理で
使用する。
使用する。
【００４９】ｓｔｅｐ−５：等速運筆成分の除去 文字を書く方向は、アラビア文字では右から左、英語な
どアルファベット系では左から右である。漢字系では上
から下であるが、署名は通常横書きで行われ、右から左
に移動する。いずれにしろ、署名は時間の経過とともに
一定方向に座標値が増加または減少する傾向にある。こ
の固定した動きは、照合の観点からは無いほうが好まし
い。そこで座標データから等速運筆成分を除去する。
どアルファベット系では左から右である。漢字系では上
から下であるが、署名は通常横書きで行われ、右から左
に移動する。いずれにしろ、署名は時間の経過とともに
一定方向に座標値が増加または減少する傾向にある。こ
の固定した動きは、照合の観点からは無いほうが好まし
い。そこで座標データから等速運筆成分を除去する。
【００５０】等速運筆成分を ｚk(l)＝ξ｛(l-1)／Ｌ｝＋η と定義すると、等速運筆成分を除去した座標系列は
【００５１】
【数９】
【００５２】となる。この時点ではξとηは未知の値で
あるが、‖ｚ*(l)‖を最小になるように選択すると、
あるが、‖ｚ*(l)‖を最小になるように選択すると、
【００５３】
【数１０】
【００５４】と求まる。以上の処理によって得られた複
素座標系列
素座標系列
【００５５】
【数１１】
【００５６】を正規化複素座標系列とよぶ。以下、単に
これを複素座標系とよぶ。同様に筆速情報に関しても、
その大きさを次のように正規化する。 ｓ*(l)＝ｓ(l)／‖ｓ(l)‖ 正規化処理で新たに得られた筆速系列
これを複素座標系とよぶ。同様に筆速情報に関しても、
その大きさを次のように正規化する。 ｓ*(l)＝ｓ(l)／‖ｓ(l)‖ 正規化処理で新たに得られた筆速系列
【００５７】
【数１２】
【００５８】を正規化筆速系列とよぶ。以下、この正規
化筆速系列を単に筆速系列とよぶ。以上のように、サン
プリングされた入力データはサンプリング点数、位置お
よび大きさについて正規化され、等速運筆成分が除去さ
れた座標系列と時系列位置座標から求められた筆速系列
として作成され、登録署名データに対応した入力署名デ
ータは次式のようになる。
化筆速系列を単に筆速系列とよぶ。以上のように、サン
プリングされた入力データはサンプリング点数、位置お
よび大きさについて正規化され、等速運筆成分が除去さ
れた座標系列と時系列位置座標から求められた筆速系列
として作成され、登録署名データに対応した入力署名デ
ータは次式のようになる。
【００５９】
【数１３】
【００６０】ｓｔｅｐ−６、７：歪み関数と形状の相違
度を求める 形状の相違を調べるために、登録署名データと入力署名
データとに対して、座標と筆速に対に対する相違度を求
める。このとき、登録署名データと入力署名データの座
標と筆速に対して重み付けを行い、ＤＰマッチングによ
り時間軸に対する両パターンの座標および筆速の累計誤
差が最小となるように補正する。
度を求める 形状の相違を調べるために、登録署名データと入力署名
データとに対して、座標と筆速に対に対する相違度を求
める。このとき、登録署名データと入力署名データの座
標と筆速に対して重み付けを行い、ＤＰマッチングによ
り時間軸に対する両パターンの座標および筆速の累計誤
差が最小となるように補正する。
【００６１】いま登録署名データをパターンＡとし、入
力署名データをパターンＢとし場合、パターンＡのｉ番
目とパターンＢのｊ番目の点の相違度は、座標系列と筆
速系列を用いて、 ｄ2(i,j)＝（１−ｗs）｜ｚ* A(i)−ｚ* B(j)｜2＋ｗs｜
ｓ* A(i)−ｓ* n(j)｜2 のように定義する。ここで、ｗsは０≦ｗs≦１なる条件
を満たす、筆速系列に関する重みである。一方、（１−
ｗs）は座標系列に関する重みである。さらにパターン
Ａ、Ｂ間の非線形な変換を考え、パターン間の相違を表
す距離関数として
力署名データをパターンＢとし場合、パターンＡのｉ番
目とパターンＢのｊ番目の点の相違度は、座標系列と筆
速系列を用いて、 ｄ2(i,j)＝（１−ｗs）｜ｚ* A(i)−ｚ* B(j)｜2＋ｗs｜
ｓ* A(i)−ｓ* n(j)｜2 のように定義する。ここで、ｗsは０≦ｗs≦１なる条件
を満たす、筆速系列に関する重みである。一方、（１−
ｗs）は座標系列に関する重みである。さらにパターン
Ａ、Ｂ間の非線形な変換を考え、パターン間の相違を表
す距離関数として
【００６２】
【数１４】
【００６３】を定義する。ここでτｉ(l)、τｊ(l)は、
パターンＡ、Ｂの点間の対応を定める関数で、関数Ｄ
shape(A,B)の値を最小にするように、２つのパターンの
点間対応が求められる。
パターンＡ、Ｂの点間の対応を定める関数で、関数Ｄ
shape(A,B)の値を最小にするように、２つのパターンの
点間対応が求められる。
【００６４】関数τｉ(l)，τｊ(l)は、時間軸歪み関数
（Warping Function）といい、最小化されたＤshape(A,
B)をパターン間整合化距離という。歪み関数τｉ(l)，
τｊ(l)には、次のような条件が設定される。 (1)単調性 筆者によって筆順が異なった場合においても、一般に同
一筆者が同一文字を書く場合は、前提として筆順に変化
がないことから、歪み関数は単調増加関数である。そこ
で、 τｉ(l-1)≦τｉ(l) τｊ(l-1)≦τｊ(l) が設定される。 (2)連続性 ストローク間での座標および筆圧は連続的に変化するた
め、歪み関数も連続関数である。そこで、 ｜τｉ(l)−τｉ(l-1)｜≦１ ｜τｊ(l)−τｊ(l-1)｜≦１ が設定される。 (3)境界条件 本実施例においては、文字パターンの起点と終点を固定
する。したがって、境界条件は、 τｉ(1)＝τｊ(1)＝１ τｉ(L)＝τｊ(L)＝Ｌ となる。
（Warping Function）といい、最小化されたＤshape(A,
B)をパターン間整合化距離という。歪み関数τｉ(l)，
τｊ(l)には、次のような条件が設定される。 (1)単調性 筆者によって筆順が異なった場合においても、一般に同
一筆者が同一文字を書く場合は、前提として筆順に変化
がないことから、歪み関数は単調増加関数である。そこ
で、 τｉ(l-1)≦τｉ(l) τｊ(l-1)≦τｊ(l) が設定される。 (2)連続性 ストローク間での座標および筆圧は連続的に変化するた
め、歪み関数も連続関数である。そこで、 ｜τｉ(l)−τｉ(l-1)｜≦１ ｜τｊ(l)−τｊ(l-1)｜≦１ が設定される。 (3)境界条件 本実施例においては、文字パターンの起点と終点を固定
する。したがって、境界条件は、 τｉ(1)＝τｊ(1)＝１ τｉ(L)＝τｊ(L)＝Ｌ となる。
【００６５】なお本例では登録データのパターンＡの時
間軸を τｉ(l)＝ｌ に固定し、入力データのパターンＢを時間軸に対して歪
ませる方法を用いている。このパターン間整合化距離Ｄ
shape(A,B)を形状の相違度とする。
間軸を τｉ(l)＝ｌ に固定し、入力データのパターンＢを時間軸に対して歪
ませる方法を用いている。このパターン間整合化距離Ｄ
shape(A,B)を形状の相違度とする。
【００６６】ｓｔｅｐ−８：運動の相違度を求める 署名照合においては、署名の形状すなわち筆跡以外に
も、筆記運動そのものの違い、すなわち、動きに関する
相違度も非常に有効な判別要素となる。時間軸に対する
登録署名パターンと入力署名パターンとの変動の相違度
は、歪み関数τｉ(l)，τｊ(l)に含まれている。この歪
み関数は、パターンＡ、Ｂが完全に一致した場合には、
図４のグラフような傾きが１の直線、すなわち対角線に
一致する。
も、筆記運動そのものの違い、すなわち、動きに関する
相違度も非常に有効な判別要素となる。時間軸に対する
登録署名パターンと入力署名パターンとの変動の相違度
は、歪み関数τｉ(l)，τｊ(l)に含まれている。この歪
み関数は、パターンＡ、Ｂが完全に一致した場合には、
図４のグラフような傾きが１の直線、すなわち対角線に
一致する。
【００６７】通常は、署名データのパターンには時間軸
方向の非線形な誤差があり、図のように歪み関数τｉ
(l)とτｊ(l)を表すと、対角線に対して変動する曲線と
なる。対角線からの変動は、時間軸に対する登録署名パ
ターンと入力署名パターンとの筆記運動の違いを表して
いる。真の筆者による署名と偽の筆者による署名では、
偽署名の場合に変動が大きくなる傾向がある（図１参
照）。
方向の非線形な誤差があり、図のように歪み関数τｉ
(l)とτｊ(l)を表すと、対角線に対して変動する曲線と
なる。対角線からの変動は、時間軸に対する登録署名パ
ターンと入力署名パターンとの筆記運動の違いを表して
いる。真の筆者による署名と偽の筆者による署名では、
偽署名の場合に変動が大きくなる傾向がある（図１参
照）。
【００６８】一般的に、運動の相違度は対角線と歪み関
数との差の累積として ‖τｊ(l)−τｉ(l)‖ と表すことができる。しかし、歪み関数の差の累積で
は、局所的な変動が署名全体の変動の大きさに影響を与
え、運動の相違度が大きくなってしまう。このことから
局所的な変動を累積させない距離関数を定義する必要が
ある。そこで、対角線に対する歪み関数の変動量を λ(l)＝τｊ(l)−τｉ(l) τｉ(l)＝1,2,...,L とする。この変動量は、ある時間における対角線と歪み
関数の距離であり、その変動の激しさは対角線から離れ
る速度に相当する。速度は、関数λ(l)の１次微分関数
λ´(l)として求める。１次微分関数λ´(l)は数値微分
の５点公式により、 λ´(l)＝｛λ(l-2)-8λ(l-1)+8λ(l+1)-λ(l+2)｝／12 となる。このλ´(l)を距離関数とし、パターンＡ、Ｂ
間の運動の相違度は、 Ｄmotion(A,B)＝‖λ´(l)‖ と求まる。
数との差の累積として ‖τｊ(l)−τｉ(l)‖ と表すことができる。しかし、歪み関数の差の累積で
は、局所的な変動が署名全体の変動の大きさに影響を与
え、運動の相違度が大きくなってしまう。このことから
局所的な変動を累積させない距離関数を定義する必要が
ある。そこで、対角線に対する歪み関数の変動量を λ(l)＝τｊ(l)−τｉ(l) τｉ(l)＝1,2,...,L とする。この変動量は、ある時間における対角線と歪み
関数の距離であり、その変動の激しさは対角線から離れ
る速度に相当する。速度は、関数λ(l)の１次微分関数
λ´(l)として求める。１次微分関数λ´(l)は数値微分
の５点公式により、 λ´(l)＝｛λ(l-2)-8λ(l-1)+8λ(l+1)-λ(l+2)｝／12 となる。このλ´(l)を距離関数とし、パターンＡ、Ｂ
間の運動の相違度は、 Ｄmotion(A,B)＝‖λ´(l)‖ と求まる。
【００６９】ｓｔｅｐ−９：本人識別 本発明では、上記の処理によって求めた形状の相違度と
運動の相違度により、署名の真偽判定を行い、本人かど
うかの識別を行う。その方法は、二つの相違度を二次元
マップ上に展開して、あらかじめ定義した判別関数Ｇ、
すなわち Ｇ＝Ｇ（Ｄshape(A,B)，Ｄmotion(A,B)） により、真偽の判定を行うものである。このとき、求め
られる値は本人度として表され、 Ｇ＝１００％ →真署名 Ｇ＝０％ →偽署名 とする。
運動の相違度により、署名の真偽判定を行い、本人かど
うかの識別を行う。その方法は、二つの相違度を二次元
マップ上に展開して、あらかじめ定義した判別関数Ｇ、
すなわち Ｇ＝Ｇ（Ｄshape(A,B)，Ｄmotion(A,B)） により、真偽の判定を行うものである。このとき、求め
られる値は本人度として表され、 Ｇ＝１００％ →真署名 Ｇ＝０％ →偽署名 とする。
【００７０】またマップ上に展開して、真偽の判定行う
場合、真署名と偽署名の境界線又は境界面上では、微妙
な判定が要求される場合が一般的である。この境界部分
に、ある一定以上の領域が設定されている場合には０％
＜Ｇ＜１００％ →真署名でもなく、偽署名でもないと
する判別結果が得られる。
場合、真署名と偽署名の境界線又は境界面上では、微妙
な判定が要求される場合が一般的である。この境界部分
に、ある一定以上の領域が設定されている場合には０％
＜Ｇ＜１００％ →真署名でもなく、偽署名でもないと
する判別結果が得られる。
【００７１】この境界部分は、図５に示すように、真署
名領域と偽署名領域の中間領域であり、この中間領域を
グレーゾーンとして設け、このゾーンにＧが落ちた場合
には、署名の再入力を求めたり、あるいはセキュリティ
レベルを設け、そのセキュリティレベルと本人度Ｇによ
り真偽の判定を行うなどの方法が考えられる。いずれに
しろ、本発明の本人度Ｇを用いた判定では、その利用分
野ごとに、判定に度合を変えたり、個人ごとの判別関数
を定義したりすることが容易であり、柔軟性のある判定
装置を提供することが可能となる。
名領域と偽署名領域の中間領域であり、この中間領域を
グレーゾーンとして設け、このゾーンにＧが落ちた場合
には、署名の再入力を求めたり、あるいはセキュリティ
レベルを設け、そのセキュリティレベルと本人度Ｇによ
り真偽の判定を行うなどの方法が考えられる。いずれに
しろ、本発明の本人度Ｇを用いた判定では、その利用分
野ごとに、判定に度合を変えたり、個人ごとの判別関数
を定義したりすることが容易であり、柔軟性のある判定
装置を提供することが可能となる。
【００７２】
【発明の効果】筆跡鑑定というと、通常、既に筆記され
た文字の形状により行う。この場合、文字の大小、傾
き、丸味を帯びているか、角張っているか、つづけ文
字、独立文字、自己流の癖文字などの形状判定を行う。
このとき、筆圧や筆速は、紙の材質と筆記具の種類と文
字の形状から、ある程度推測することができる。しか
し、ある文字を筆記する時の筆圧や筆速を真似し、同じ
書き順で同じ形状の文字を書くことは、非常に難しい。
一般に筆圧の強い人は筆速が遅く、筆圧の弱い人は筆速
が速いといわれているが、未だ筆圧と筆速の関係は明ら
かになっていない。また、筆速に限定し、本人が署名し
ている現場を何度も見、何度も観察しても、署名全体の
筆記速度は真似できても、その時々の筆速を真似るとな
ると、まさに至難の業である。
た文字の形状により行う。この場合、文字の大小、傾
き、丸味を帯びているか、角張っているか、つづけ文
字、独立文字、自己流の癖文字などの形状判定を行う。
このとき、筆圧や筆速は、紙の材質と筆記具の種類と文
字の形状から、ある程度推測することができる。しか
し、ある文字を筆記する時の筆圧や筆速を真似し、同じ
書き順で同じ形状の文字を書くことは、非常に難しい。
一般に筆圧の強い人は筆速が遅く、筆圧の弱い人は筆速
が速いといわれているが、未だ筆圧と筆速の関係は明ら
かになっていない。また、筆速に限定し、本人が署名し
ている現場を何度も見、何度も観察しても、署名全体の
筆記速度は真似できても、その時々の筆速を真似るとな
ると、まさに至難の業である。
【００７３】本発明は最大の特徴は、この筆速を署名照
合に取り入れていることである。しかも本発明を用いれ
ば、筆圧が測定できないペン入力においても、時系列で
取り込んだ座標から筆速が算出できるから、“座標情報
＋筆圧”で照合の行えない装置でも“座標情報＋筆速”
で照合が行え、座標情報だけの照合に比べてより厳密
で、より正確な照合が行える。本発明の筆速は計算で求
めることができるから、照合用の専用装置を追加するこ
となく、個人認証システムを開発することが可能であ
る。
合に取り入れていることである。しかも本発明を用いれ
ば、筆圧が測定できないペン入力においても、時系列で
取り込んだ座標から筆速が算出できるから、“座標情報
＋筆圧”で照合の行えない装置でも“座標情報＋筆速”
で照合が行え、座標情報だけの照合に比べてより厳密
で、より正確な照合が行える。本発明の筆速は計算で求
めることができるから、照合用の専用装置を追加するこ
となく、個人認証システムを開発することが可能であ
る。
【００７４】また、筆圧が測定できる装置においては、
筆圧の情報も含めた四次元的時系列情報によって照合が
行える。筆圧、筆速は、筆跡（形状）に比べて、筆記し
ている現場を見なければ真似のしにくい要素である。と
くに本発明では、浮いている状態のペンの動き（空中成
分）に、その時々のペン先のスピード情報が加えられて
いるから、事実上他人には真似のできない成分が分析さ
れている。このように本発明は、真似のしにくい手書き
文字照合を行っているために、より高い精度で他人が排
除でき、従来の照合システムに比べてはるかに高い照合
率（本人判定度）が得られるという特色をもっている。
筆圧の情報も含めた四次元的時系列情報によって照合が
行える。筆圧、筆速は、筆跡（形状）に比べて、筆記し
ている現場を見なければ真似のしにくい要素である。と
くに本発明では、浮いている状態のペンの動き（空中成
分）に、その時々のペン先のスピード情報が加えられて
いるから、事実上他人には真似のできない成分が分析さ
れている。このように本発明は、真似のしにくい手書き
文字照合を行っているために、より高い精度で他人が排
除でき、従来の照合システムに比べてはるかに高い照合
率（本人判定度）が得られるという特色をもっている。
【図１】本発明の手書き文字の認識方式の実施例におけ
る偽署名の時間軸歪み関数を示す説明図である。
る偽署名の時間軸歪み関数を示す説明図である。
【図２】本発明における署名照合フローチャートであ
る。
る。
【図３】本発明における署名データの入力装置である。
【図４】本発明の手書き文字認識方法の実施例における
歪み関数を説明図である。
歪み関数を説明図である。
【図５】本発明の手書き文字の認識方式の実施例におけ
る運動の相違度と形状の相違度から署名の真偽を判定す
る説明図である。
る運動の相違度と形状の相違度から署名の真偽を判定す
る説明図である。
Claims (6)
- 【請求項１】 手書き文字を座標情報を含む時系列情報
として取り込み、予め登録された手書き文字のデータと
比較して、照合判定を行う手書き文字の認識方法におい
て、手書き文字の座標情報と筆速情報を三次元的時系列
情報として取り込み、ＤＰマッチングにより、前記手書
き文字データを登録された手書き文字データとの累積誤
差を最小とするような歪み関数を与えて補正したデータ
を比較して得た文字パターン全体の相違度により真偽判
定することを特徴とする手書き文字の照合方法。 - 【請求項２】 手書き文字を座標情報を含む時系列情報
として取り込み、予め登録された手書き文字のデータと
比較して、照合判定を行う手書き文字の認識方法におい
て、手書き文字の座標情報、筆圧情報と筆速情報を四次
元的時系列情報として取り込み、ＤＰマッチングによ
り、前記手書き文字データを登録された手書き文字デー
タとの累積誤差を最小とするような歪み関数を与えて補
正したデータを比較して得た文字パターン全体の相違度
により真偽判定することを特徴とする手書き文字の照合
方法。 - 【請求項３】 前記筆速情報が、筆速の上限値ｓmaxと
各サンプル点の筆速ｓ0(l)により以下の関係式 ｓ(l)＝ｓmax・ｓ0(l)、 ただし、ｓ(l)＜０のときは
ｓ(l)＝０ で定義される各サンプル点における逆筆速ｓ(l)を用い
た情報であり、また、空中成分の逆筆速ｓ(l)をゼロ
（０）とすることを特徴とする請求項１または２記載の
手書き文字の照合方法。 - 【請求項４】 手書き文字を座標情報を含む時系列情報
として取り込み、予め登録された手書き文字のデータと
比較して、照合判定を行う手書き文字の認識装置におい
て、手書き文字の座標情報と筆速情報を三次元的時系列
情報として取り込む手段、ＤＰマッチングにより、前記
手書き文字データを登録された手書き文字データとの累
積誤差を最小とするような歪み関数を与えて補正したデ
ータを比較して得た文字パターン全体の相違度により真
偽判定する手段を備えたことを特徴とする手書き文字の
照合装置。 - 【請求項５】 手書き文字を座標情報を含む時系列情報
として取り込み、予め登録された手書き文字のデータと
比較して、照合判定を行う手書き文字の認識装置におい
て、手書き文字の座標情報、筆圧情報と筆速情報を四次
元的時系列情報として取り込む手段、ＤＰマッチングに
より、前記手書き文字データを登録された手書き文字デ
ータとの累積誤差を最小とするような歪み関数を与えて
補正したデータを比較して得た文字パターン全体の相違
度により真偽判定する手段を備えたことを特徴とする手
書き文字の照合装置。 - 【請求項６】 前記筆速情報が、筆速の上限値ｓmaxと
各サンプル点の筆速ｓ0(l)により以下の関係式 ｓ(l)＝ｓmax・ｓ0(l)、 ただし、ｓ(l)＜０のときは
ｓ(l)＝０ で定義される各サンプル点における逆筆速ｓ(l)を用い
た情報であり、また、空中成分の逆筆速ｓ(l)をゼロ
（０）とすることを特徴とする請求項４または５記載の
手書き文字の照合装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP34647796A JP3335542B2 (ja) | 1996-12-11 | 1996-12-11 | 手書き文字の照合方法および装置 |
| EP97121834A EP0848345A3 (en) | 1996-12-11 | 1997-12-11 | Handwritten character verification method and apparatus therefor |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP34647796A JP3335542B2 (ja) | 1996-12-11 | 1996-12-11 | 手書き文字の照合方法および装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10171926A true JPH10171926A (ja) | 1998-06-26 |
| JP3335542B2 JP3335542B2 (ja) | 2002-10-21 |
Family
ID=18383697
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP34647796A Expired - Fee Related JP3335542B2 (ja) | 1996-12-11 | 1996-12-11 | 手書き文字の照合方法および装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| EP (1) | EP0848345A3 (ja) |
| JP (1) | JP3335542B2 (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6970581B2 (en) | 2000-12-27 | 2005-11-29 | Canon Kabushiki Kaisha | Information processing apparatus and method, computer-readable memory, and program |
| US7068821B2 (en) | 2001-01-29 | 2006-06-27 | Canon Kabushiki Kaisha | Information processing method and apparatus |
| US7093197B2 (en) | 2000-06-23 | 2006-08-15 | Canon Kabushiki Kaisha | Method, apparatus, and program for processing signature, and storage medium therefor |
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