JP3335538B2

JP3335538B2 - 手書き文字列の照合方法および装置

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Publication number: JP3335538B2
Application number: JP31276196A
Authority: JP
Inventors: 正美室谷
Original assignee: 日本サイバーサイン株式会社
Priority date: 1996-11-08
Filing date: 1996-11-08
Publication date: 2002-10-21
Anticipated expiration: 2016-11-08
Also published as: US6160914A; JPH10143668A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は手書き文字の認識方
式、特に手書き文字の筆圧情報と座標情報からなる署名
データに対して、真偽判定を行う署名照合方式および装
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は、主に、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。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。
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、認識できない。

【０００４】走り書きされた手書き文字の認識方式に、
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し、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）マッチングと呼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。

【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。

【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。

【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。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】しかし上記の方法によ
っても、筆記運動の変動を吸収できず、誤差が生じるこ
とがある。図１は、同一の筆記者により筆記された文字
列の一例を示す説明図である。図の（１）が照合判定の
基準となる登録された文字列、（２）が入力された文字
列である。図のように筆記する環境の違い等により、文
字と文字との間隔は変動しやすい。その変動が大きい場
合には、位置や大きさの補正では吸収できず、文字間隔
の変動が座標の誤差として累積され、照合率が低下して
しまう場合がある。本発明は、このような文字の間隔が
変動しやすい場合にも照合率が低下しない方法を得るこ
とを目的とする。

【００１０】

【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、手書き文字列の座標情報と筆圧情報を三次
元的時系列情報として取り込み、予め登録された手書き
文字列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、手書き文字列の座標情報と筆圧情
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、前記手書き文字列データと登録された手書き
文字列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列パターン全
体の相違度の他に、以下の文字毎の相違度、筆記運動の
揺れの相違度を合わせて真偽判定する。

【００１１】真偽判定の方法としては様々な手法を用い
ることができるが、一例として次のような方法がある。
第１段階として、文字列パターン全体の相違度を求め、
その値があるしきい値を超え、真署名の可能性が全くな
いと考えられるときは、偽と判定して終了する。第２段
階で筆記運動の揺れの相違度を求め、しきい値を超えた
ときは、偽と判定して終了する。第３段階で文字毎の相
違度を求め、文字列パターンの相違度、運動の揺れの相
違度とともに３次元マップに展開して真偽の判定を行
う。

【００１２】文字毎の相違度は登録された手書き文字列
データと入力された手書き文字列データから文字を抽出
し、文字単位で位置と大きさの正規化を行い、登録され
た手書き文字列データと入力された手書き文字列データ
の対応する文字毎に座標と筆圧の累積誤差を求め、その
文字毎の累積誤差の合算して得る。これにより文字を構
成する空中成分はそのまま利用し、文字間の空中成分の
み補正、または吸収するようにした。

【００１３】登録データの文字の抽出は、空中成分の時
間とペンが移動した距離の情報から文字間を認識し、文
字の分離点を求め、文字の抽出を行う。入力データに対
しては、署名全体に対する時間軸補正のために求められ
た歪み関数を用いて、登録データと入力データの対応点
を求め、登録データの文字に対応する入力データの対応
部分を文字とする切り出しを行う。

【００１４】文字毎の相違度と署名全体の相違度との関
係を、署名全体のデータ点数に対する文字のデータ点数
の割合と同じとする座標と筆圧の累計誤差を文字毎の相
違度とする。文字毎の座標と筆圧の累計誤差を求めると
きに、位置と大きさの正規化は、文字それぞれに対して
行い、時間軸に対する補正は、署名全体に対しての歪み
関数により補正する。なお、筆記時間が非常に短い文
字、例えば「、」等は、位置の正規化のみを行い、大き
さの正規化は行わない。

【００１５】筆記運動の揺れの相違度は登録された手書
き文字列データと入力された手書き文字列データの筆記
運動の揺れの激しさを時間軸歪み関数から揺れの変化率
として求め、その累積値から求める。

【００１６】ＤＰマッチングによる手書き文字の識別
は、筆記運動の変動を吸収した、文字形状に関する情報
の相違度のみを利用する。しかし、筆者も含めた識別を
行う場合、筆順と形状が同じであれば、真として判定さ
れる欠点がある。そこで、時間軸歪み関数の振幅の累計
から、筆記運動の違いを求め、運動の相違度として照合
要素に含め、このような欠点を補うことができる。

【００１７】

【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。

【００１８】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。

【００１９】照合判定の基準となる文字列については、
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、署名等の同じ文字列を複数回筆記し
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、本発明の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圧情報
について、ＤＰマッチングにより、時間軸に対する座標
情報と筆圧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、座標情報および筆圧情報の相違度
を求め、判定要素とする。

【００２１】なお、座標情報と筆圧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してもよい。

【００２２】文字列の中で連続して一気に書かれた部分
（ストローク）の座標情報および筆圧情報の相違度を求
める際、等速運筆成分を含んだ座標情報と筆圧情報か
ら、筆圧がゼロを示す部分でストロークに分ける。分け
られたストローク間の情報を空中成分といい、この空中
成分の時間が短い場合、一つのストローク中のギャッ
プ、即ちひとつの文字を構成するストローク間の空中成
分と見なし、前後のストロークを一つのストロークに合
成する。ストローク中のギャップかどうかの判断には、
ペンの移動距離も参照し、移動距離が大きい場合には、
ストローク間の空中成分とみなすとよい。

【００２３】一方、照合すべき文字列については、照合
判定の基準となる文字列から切り出したストロークの始
点と終点に対応する点を時間軸歪み関数から求めて、ス
トロークに分ける。このように抽出したストロークにつ
いて位置と大きさの正規化を行い、各ストロークの座標
情報および筆圧情報の相違度を、各ストロークが文字列
全体に占める割合、すなわちサンプリング点数や時間軸
に応じて加算した累積値を求め、その相違度を判定要素
とする。

【００２４】ＤＰマッチングにより求められる座標情報
と筆圧情報の累積誤差は時間軸に対する筆記運動の変動
を除去したものであり、逆に時間軸歪み関数には筆記運
動が包含されている。そこで、筆記運動の揺れの激しさ
を時間軸歪み関数から揺れの変化率、即ち速度から求
め、その累積値を判定要素とする。

【００２５】それぞれ求めた判定要素には最高の認識
率、照合率が得られるようなしきい値を設定しておき、
しきい値を超える値が得られた場合には、偽と判定す
る。本発明の手書き文字列の照合方式を署名照合方式と
して利用する場合、しきい値の設定の如何により、偽署
名を真署名と誤認する危険性が大きくなるなど、その設
定が重要となる。そのため、しきい値は、その利用分野
により、簡単に設定、変更できる判別関数を用いたしき
い値設定方式がよい。また、本発明の手書き文字列照合
方式は、文字入力装置の入力方式に利用することも可能
である。特に、走り書き文字など、文字と文字が続いた
り、途中、かすれるなどへの対応として有効である。

【００２６】本発明の手書き文字列の照合方式では、時
間軸に対する座標情報と筆圧情報の累計誤差を最小とす
る補正を行って求められた座標情報および筆圧情報の相
違度、筆記運動の揺れの速度の累計値の相違度、文字列
をストロークごとに分離し、ストロークごとの位置と大
きさの補正を行って求められた座標情報および筆圧情報
の相違度、の３つの判定要素が得られる。判定要素を全
て求めてから、総合的に照合判定を行ってもよいが、例
えば、まず文字列全体の座標情報および筆圧情報の相違
度で照合判定を行い、明らかに偽であれば偽と判定して
照合を終了し、次にストロークごとの相違度を求め、照
合判定を行い、明らかに偽であれば偽と判定して照合を
終了するような段階的な照合判定を行えば、無駄な処理
を省くことができる。

【００２７】文字列のストロークの座標情報および筆圧
情報の相違度、筆記運動の揺れの速度の双方を判定要素
とし、照合判定に加えることが望ましいが、いずれか一
方の判定要素のみを照合判定に加える場合であっても、
照合率の向上が期待できる。

【００２８】

【実施例】図１は、同一の筆記者により筆記された文字
列の一例を示す説明図であって、図１の（１）が照合判
定の基準となる登録された文字列、（２）が入力された
文字列である。本発明の手書き文字の認識方式により、
署名照合を行い、署名を構成する安定なストロークの座
標情報および筆圧情報の相違度を判定要素とすれば、
（１）のように登録された文字列に対し、（２）のよう
に、文字と文字の間隔が広い文字列が入力されても、真
署名として識別される。

【００２９】本発明の手書き文字の認識方式は、文字列
を構成する安定なストロークの座標情報および筆圧情報
の相違度を判定要素にしているため、文字と文字の間隔
の変動による誤差を排除し、筆記環境等により、文字と
文字との間隔に変動が大きい文字列が入力されても、識
別される。

【００３０】文字列のストロークは、常に文字単位に対
応しているわけではない。照合する文字列については、
文字列全体を歪み関数にて時間軸の補正を行い、照合判
定の基準となる文字列から抽出したストロークの始点と
終点に対応する点でストロークを分けており、時間軸変
動が大きく、前記歪み関数にて補正しきれない場合など
は、照合する文字列のストロークは、文字単体を表現で
きないパターンとなる。即ち、歪み関数にて補正できる
範囲を超えた文字間の時間的変動を伴うパターンでは、
文字間隔の変動を吸収しきれないことが明らかである。
しかし、署名照合においては、ある範囲を超える変動は
真署名ではないと判断することの方が望ましい。

【００３１】図２は、文字列の時間軸歪み関数の一例を
示す説明図であって、破曲線は真署名と判定されるべき
文字列の時間軸歪み関数、実曲線は偽署名と判定される
べき文字列の時間軸歪み関数を示す。なお、図中の直線
は、照合判定の基準となる登録された文字列の時間軸歪
み関数を時間軸に固定したものでもある。図のような場
合、照合判定の基準となる文字列の時間軸歪み関数即ち
対角線と、照合すべき文字列の時間軸歪み関数との距離
は、真署名より偽署名の方が小さいが、本発明の手書き
文字の認識方式により署名照合を行い、筆記運動の揺れ
の速度の累積値を相違度とすることにより、真署名の方
が時間軸歪み関数の揺れが小さく安定している状態を考
慮に入れた照合が出来る。

【００３２】本発明の手書き文字の照合方式では、筆記
運動の揺れの速度を判別要素としているため、筆記時の
ちょっとした停滞の差異に起因する局所的な変動が、歪
み関数全体に影響する要素を排除し、安定した高い照合
率で識別される。

【００３３】図３は、本発明の手書き文字の認識方式の
実施例における署名照合方式の手順を説明するフロー図
である。以下、本発明の実施例について説明する。

【００３４】（ステップ１：登録データの呼び出し）署
名照合を行う前に先ず登録データとして、予め真署名者
が自ら署名し、登録した署名文字列データを用意する。
登録データは、座標（Ｘ，Ｙ）と筆圧（Ｐ）をサンプリ
ング点数Ｌでサンプリングした三次元時系列データ

【００３５】

【数１】

【００３６】として呼び出される。ここで数２に示すよ
うに、複素座標系列として表される。

【数２】

【００３７】位置と大きさの予備的正規化が行われた登
録データは

【００３８】

【数３】

【００３９】とする。

【００４０】（ステップ２：署名データ入力）図４は、
本発明の手書き文字の認識方式の実施例における署名デ
ータの入力方式を示す説明図である。図のように署名デ
ータの入力は、ディジタイザやタブレットとスタイラス
ペンなどを用いて、ディジタイザの平面（二次元エリ
ア）に対するスタイラスペンの先端の位置を座標（ｘ，
ｙ）として測定する。また、その時のスタイラスペンの
先端とディジタイザの表面との間に生ずる圧をスタイラ
スペンなどに組み込まれた圧力センサにて測定した筆圧
（ｐ）として、一定時間間隔でサンプリングすることに
より三次元時系列情報として取り込む。

【００４１】サンプリングされたデータは｛ｘ(t)，ｙ
(t)，ｐ(t)；ｔ＝１，２，．．．Ｔ｝とする座標情報と
筆圧情報の両者を含んだデータとして表される。但し、
Ｔはサンプリング点数であり、等時間間隔でサンプリン
グされている。

【００４２】取り込まれた署名データの座標値を用いて
複素座標系列ｚ(t)＝ｘ(t)＋ｉｙ(t)但しｔ＝１，
２，．．．Ｔを作り、署名データは

【００４３】

【数４】

【００４４】として新たに記述する。（ステップ３：予備的正規化）得られた署名データに対
して、等時間間隔、等サンプリング点数となるように、
新たなデータ系列

【００４５】

【数５】

【００４６】を求める。但し、Ｌはサンプリング点数で
あり、各署名とも一定とする。ここで予備的正規化のた
めに新たな複素座標系列

【００４７】

【数６】

【００４８】を定める。但しｚｇは署名パターンの重心
であり、

【００４９】

【数７】

【００５０】と定義する。また記号‖・‖は、複素座標
系列のノルムを表し、

【００５１】

【数８】

【００５２】である。通常、署名は左から右に向かって
動くことが多いなど、時間経過と共に、ある方向に座標
値が増加する傾向がある。このような固定した動きは、
照合を行う観点からないほうが好ましいため、座標デー
タから等速運筆成分を除去する。等速運筆成分は

【００５３】

【数９】

【００５４】として定義され、等速運筆成分を除去した
複素座標系列は、

【００５５】

【数１０】

【００５６】である。またξ、ηは、‖ｚ^*(l)‖を最小
とする値を選択するため、それぞれ

【００５７】

【数１１】

【００５８】

【数１２】

【００５９】と定義される。このような処理によって得
られた複素座標系列

【００６０】

【数１３】

【００６１】を正規化複素座標系列とする。以下、座標
系列と呼ぶ。同様に筆圧情報に関しても

【００６２】

【数１４】

【００６３】と正規化し、正規化処理で新たに得られた
筆圧系列

【００６４】

【数１５】

【００６５】を正規化筆圧系列とする。以下、筆圧系列
と呼ぶ。以上のようにサンプリングされた入力データは
予備的正規化処理が施され、サンプリング点数、位置に
と大きさについて正規化されて、

【００６６】

【数１６】

【００６７】と表現される。（ステップ４：歪み関数を求める）（ステップ５：文字列パターンの相違度を求める）登録
データと入力データについて、座標と筆圧に関する相違
度を求める。この時、登録データと入力データに座標と
筆圧に対する重み付けを行い、ＤＰマッチングにより、
時間軸に対する両パターンの座標及び筆圧の累計誤差を
最小とする補正が行う。

【００６８】登録データをパターンＡとし、入力データ
をパターンＢとして、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、座標系列と筆圧系列を用い
て、

【００６９】ｄ²(i,j)＝（１−ｗ_p）｜ｚ^* _A(i)−ｚ
^* _B(j)｜²＋ｗ_p｜ｐ^* _A(i)−ｐ^* _B(j)｜²

【００７０】のように定義する。ここでｗ_p（０≦ｗ_p≦１）は筆圧系列に関する重みであり、（１−ｗ_p）は座標系
列に関する重みである。

【００７１】ここでパターン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

【００７２】

【数１７】

【００７３】を定義する。ここでτｉ(l)，τｊ(l)は、
パターンＡ，Ｂの点間対応を定める関数で、関数Ｄshap
e-1（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。

【００７４】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Ｄ_shape-1
（Ａ，Ｂ）はパターン間整合化距離という。歪み関数τ
ｉ(l)，τｊ(l)には、次のような条件が設定される。

【００７５】(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、

【００７６】τｉ(l-1)≦τｉ(l)，τｊ(l-1)≦τｊ(l) が設定される。

【００７７】(2)連続性ストローク間での座標および筆圧は連続的な変化をする
ため、歪み関数も連続関数である。そこで、

【００７８】｜τｉ(l)−τｉ(l-1)｜≦１，｜τｊ(l)
−τｊ(l-1)｜≦１が設定される。

【００７９】(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ので、 τｉ(1)＝τｊ(1)＝１，τｉ(L)＝τｊ(L)＝Ｌとなる。

【００８０】なお本実施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-1（Ａ，Ｂ）を形状の第１相違度とする。

【００８１】（ステップ６：筆記運動の揺れの相違度を
求める）筆記運動そのものの違い、即ち、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
登録パターンと入力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。

【００８２】図５は本発明の手書き文字の認識方式の実
施例における時間軸歪み関数を示す説明図であって真署
名データの場合、図６は本発明の手書き文字の認識方式
の実施例における時間軸歪み関数を示す説明図であって
偽署名データの場合である。歪み関数は、パターンＡ，
Ｂが完全に一致する場合には、傾きが１の直線、即ち、
図中の対角線に一致する。

【００８３】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。真の筆者による署名と偽の筆者による署名では、
図５、図６にあるように、偽署名の場合に変動が大きく
なる傾向がある。

【００８４】対角線に対する変動は、時間軸に対する登
録パターンと入力パターンとの筆記運動の違いとなる。
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)‖ と表すことが出来るが、歪み関数の差の累積は、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。

【００８５】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。まず、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。

【００８６】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が、速度は、関数λ(l)の１次微
分関数λ´(l)として求めることができる。図７は、本
発明の署名照合方式の実施例における歪み関数の変動量
を示す説明図である。歪み関数の変動量を関数λ(l)と
し、その１次微分関数λ´(l)を求めることにより、局
所的な変動が署名全体に影響する要素が取り除かれる。
１次微分関数λ´(l)は数値微分の５点公式により、

【００８７】

【数１８】

【００８８】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、

【００８９】

【数３１】

【００９０】として求められる。

【００９１】（ステップ７：文字の切り出し）署名デー
タから文字を切り出すには、まず、登録データの署名全
体から、ストロークを抽出し、次にストロークから文字
を切り出す。図８は、本発明の手書き文字の認識方式の
実施例における座標、筆圧の時間変位を示す説明図であ
る。図の署名データは、筆圧ゼロとなる空中成分により
３つに分断される座標、筆圧成分をそれぞれ、ストロー
ク（１）、ストローク（２）、ストローク（３）とす
る。

【００９２】同一筆者が書き慣れた署名を筆記する場
合、一つの文字や名前、氏名の部分等をある塊で一気に
書き上げる一般的な傾向があり、その部分は文字間隔や
空中成分も安定した筆記運動となっている。そこでこの
点に注目し、抽出したストロークとストロークを結ぶ部
分、即ち筆圧ゼロの空中成分の時間が極めて短い者は文
字を構成するギャップであるとし、空中成分の時間があ
る程度長く、あるいは、ペンの移動距離がある距離より
も長い部分を文字間として、文字の切り出しを行う。

【００９３】時間はデータ点数と比例関係にあることか
ら、データ点数がある設定値ＳA_minよりも小さい空中成
分の場合は、文字を構成するストローク間のギャップと
みなし、前後のストロークを合成した新たなストローク
を作成する。この処理により抽出されたストロークを署
名を構成する文字とする。

【００９４】図中、ストローク（１）とストローク
（２）の間の空中成分の時間はある程度長く、そのデー
タ点数が設定値ＳA_minよりも多いため、ストローク
（１）はそのまま、文字（１）として切り出される。一
方ストローク（２）とストローク（３）の間の空中成分
についてはデータ点数が設定値ＳA_minよりも小さいた
め、合成して文字（２）として切り出される。登録デー
タのパターンＡを表す時系列データ

【００９５】

【数１９】

【００９６】から、抽出されたｍ番目の文字を

【００９７】

【数２１】

【００９８】と表される。ＭはパターンＡを構成する文
字の数、Ｌs(m)は文字Ｓ(m)の始点（パターンＡの対応
点）を示し、Ｌe(m)は終点を示す。

【００９９】パターンＡを構成する文字群を

【０１００】

【数２０】

【０１０１】とする。

【０１０２】一方、入力データのパターンＢの文字は、
パターンＡの文字に対応させて切り出す。対応点は、形
状の第１相違度を求める際に算出した歪み関数τｉ
(l)、τｊ(l)を用いて求められる。

【０１０３】入力データのパターンＢを表す時系列デー
タ

【０１０４】

【数２２】

【０１０５】から、抽出されたｍ番目の文字は

【０１０６】

【数２４】

【０１０７】と定義される。パターンＢを構成する文字
群を

【０１０８】

【数２３】

【０１０９】とする。ここでの歪み関数 τ(l)＝τｊ(l) であり、 τｉ(l)＝1,2,...,L とする。

【０１１０】（ステップ８：文字の正規化）抽出された
文字の座標系列に対して、位置と大きさの正規化を行
い、正規化された座標系列をパターンＡ、パターンＢそ
れぞれ、

【０１１１】

【数２５】

【０１１２】

【数２６】

【０１１３】

【数２７】

【０１１４】

【数２８】

【０１１５】とする。この時、文字のデータ点数がある
点数以下の場合は、大きさについては正規化は行わず、
位置のみの正規化を行う。データ点数が少なく、即ち、
非常に短い時間内で筆記された文字は、「、」、「−」
等の単純な形状をしていることが多く、大きさの正規化
により、変動を吸収するよりも助長する傾向があるため
である。

【０１１６】（ステップ９：文字毎の相違度を求める）
登録データのパターンＡのｍ番目の文字に対応する入力
データのパターンＢの文字との相違度を

【０１１７】

【数２９】

【０１１８】と定義する。ｗ_p（０≦ｗ_p≦１）は筆圧系
列に関する重みである。署名全体における相違度は、各
文字の相違度を署名全体に対する各文字のデータ点数の
割合で加算し、その合計が文字毎の相違度

【０１１９】

【数３０】

【０１２０】として求められる。（ステップ１０：本人識別）文字列パターンの相違度、
筆記運動の揺れの相違度、文字毎の相違度により、真偽
の判定を行い、同一人物の署名かどうかの識別を行う。
３つの相違度を３次元にマップして、定義した判別関数
により真偽の判別を行う。このとき、３つの相違度を必
ず求めて、判定を行ってもよいが、照合時間を考慮すれ
ば、段階的な判定を行うことにより、無駄な計算量を減
らして効率的に判別を行うことができる。

【０１２１】

【発明の効果】本発明は、一見、文字単体の違いによる
照合に見えるが、時間軸に対する補正は、署名全体に対
する歪み関数を用い、また、文字の抽出にあたっても、
署名全体に対する対応点を考慮し、相違度も署名を構成
する文字の占める割合を考慮しているため、署名全体に
対する筆記運動を反映した相違度を求めることができ
る。

【０１２２】また、文字列を構成する安定なストローク
の座標情報および筆圧情報の相違度を判定要素にしてい
るため、文字と文字の間隔の変動による誤差を排除し、
筆記環境等により、文字と文字との間隔に変動が大きい
文字列が入力されても、安定した識別結果が得られる。
さらに、筆記運動の揺れの速度を判定要素としているた
め、文字列の書き始めなどの筆の停滞の差異など、局所
的な変動が文字列全体の運動の差異として影響しない、
安定した高い照合率で真署名が識別される。

【図面の簡単な説明】

【図１】同一の筆記者により筆記された文字列の一例を
示す説明図である。

【図２】文字列の時間軸歪み関数の一例を示す説明図で
ある。

【図３】本発明の手書き文字の認識方式の実施例におけ
る署名照合方式の手順を説明するフロー図である。

【図４】本発明の手書き文字の認識方式の実施例におけ
る署名照合方式の署名データの入力方式を示す説明図で
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
る真署名の時間軸歪み関数を示す説明図である。

【図６】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。

【図７】本発明の署名照合方式の実施例における歪み関
数の変動量を示す説明図である。

【図８】本発明の手書き文字の認識方式の実施例におけ
る座標、筆圧の時間変位を示す説明図である。

フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号ＦＩＧ０６Ｔ 1/00 ３２０Ｇ０６Ｔ 1/00 ３２０Ａ (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06T 7/00 570 G06F 3/03 380 G06K 9/62 G06T 1/00 320

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】手書き文字列の座標情報と筆圧情報を三
次元的時系列情報として取り込み、予め登録された手書
き文字列のデータと比較して、照合判定を行う手書き文
字列の照合方法において、 (1)手書き文字列の座標情報と筆圧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、前記手書き文字列データと登録
された手書き文字列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
列パターン全体の相違度と、 (2)前記登録された手書き文字列データと入力された手
書き文字列データから文字を抽出し、文字単位で位置と
大きさの正規化を行い、登録された手書き文字列データ
と入力された手書き文字列データの対応する文字毎に座
標と筆圧の累積誤差を求め、その文字毎の累積誤差の合
算して得た文字毎の相違度、とに基づいて真偽判定を行うことを特徴とする手書き文
字列の照合方法。
【請求項２】手書き文字列の座標情報と筆圧情報を三
次元的時系列情報として取り込み、予め登録された手書
き文字列のデータと比較して、照合判定を行う手書き文
字の照合方法において、 (1)手書き文字列の座標情報と筆圧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、前記手書き文字列データと登録
された手書き文字列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
列パターン全体の相違度と、 (2)前記登録された手書き文字列データと入力された手
書き文字列データの筆記運動の揺れの激しさを時間軸歪
み関数から揺れの変化率として求め、その累積値からな
る筆記運動の揺れの相違度、とに基づいて真偽判定を行うことを特徴とする手書き文
字列の照合方法。
【請求項３】手書き文字列の座標情報と筆圧情報を三
次元的時系列情報として取り込み、予め登録された手書
き文字列のデータと比較して、照合判定を行う手書き文
字の照合方法において、 (1)手書き文字列の座標情報と筆圧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
書き文字列データと登録された手書き文字列データの累
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列パターン全体の相違度と、 (2)前記登録された手書き文字列データと入力された手
書き文字列データから文字を抽出し、文字単位で位置と
大きさの正規化を行い、登録された手書き文字列データ
と入力された手書き文字列データの対応する文字毎に座
標と筆圧の累積誤差を求め、その文字毎の累積誤差の合
算して得た文字毎の相違度、 (3)前記登録された手書き文字列データと入力された手
書き文字列データの筆記運動の揺れの激しさを時間軸歪
み関数から揺れの変化率として求め、その累積値からな
る筆記運動の揺れの相違度、とに基づいて真偽判定を行うことを特徴とする手書き文
字列の照合方法。
【請求項４】手書き文字列の座標情報と筆圧情報を三
次元的時系列情報として取り込み、予め登録された手書
き文字列のデータと比較して、照合判定を行う手書き文
字の照合装置において、 (1)手書き文字列の座標情報と筆圧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
書き文字列データと登録された手書き文字列データの累
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
ータを比較して文字列パターン全体の相違度を求める手
段、 (2)前記登録された手書き文字列データと入力された手
書き文字列データから文字を抽出し、文字単位で位置と
大きさの正規化を行い、登録された手書き文字列データ
と入力された手書き文字列データの対応する文字毎に座
標と筆圧の累積誤差を求め、その文字毎の累積誤差の合
算して文字毎の相違度を求める手段、を備えたことを特徴とする手書き文字列の照合装置。
【請求項５】手書き文字列の座標情報と筆圧情報を三
次元的時系列情報として取り込み、予め登録された手書
き文字列のデータと比較して、照合判定を行う手書き文
字の照合装置において、 (1)手書き文字列の座標情報と筆圧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
書き文字列データと登録された手書き文字列データの累
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
ータを比較して文字列パターン全体の相違度を求める手
段、 (2)前記登録された手書き文字列データと入力された手
書き文字列データの筆記運動の揺れの激しさを時間軸歪
み関数から揺れの変化率として求め、その累積値からな
る筆記運動の揺れの相違度を求める手段、を備えたことを特徴とする手書き文字列の照合装置。
【請求項６】手書き文字列の座標情報と筆圧情報を三
次元的時系列情報として取り込み、予め登録された手書
き文字列のデータと比較して、照合判定を行う手書き文
字の照合装置において、 (1)手書き文字列の座標情報と筆圧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
書き文字列データと登録された手書き文字列データの累
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
ータを比較して文字列パターン全体の相違度を求める手
段、 (2)前記登録された手書き文字列データと入力された手
書き文字列データから文字を抽出し、文字単位で位置と
大きさの正規化を行い、登録された手書き文字列データ
と入力された手書き文字列データの対応する文字毎に座
標と筆圧の累積誤差を求め、その文字毎の累積誤差の合
算して文字毎の相違度を求める手段、 (3)前記登録された手書き文字列データと入力された手
書き文字列データの筆記運動の揺れの激しさを時間軸歪
み関数から揺れの変化率として求め、その累積値からな
る筆記運動の揺れの相違度を求める手段、を備えたことを特徴とする手書き文字列の照合装置。