JP6199470B1 - Signature authentication system - Google Patents
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Abstract
【課題】署名認証システムにおいて、登録用署名情報と認証対象署名情報との間で、書き順違い、書き足し、書き忘れが生じた場合にも、登録された本人署名と、入力された本人署名とを不一致と判定する確率を減らす。【解決手段】端末から入力された署名情報を、署名認証サーバにおいて認証する署名認証システムにおいて、前記認証サーバは、入力部から入力された複数の署名情報について、時系列的に対応付けられている2つの署名のサンプリング点ごとに、それぞれの署名間距離の瞬時値を算出し、前記複数の署名情報のうちの2つの署名のそれぞれについて署名間距離の瞬時値を算出して、予め登録されたサンプル幅で移動平均をとった系列の最大値を、それぞれの署名間距離の瞬時値について算出し、前記最大値の少なくとも1つが、予め登録された閾値より大きい場合に、書き順違い等があったと検出する判定部とを備えた。【選択図】図3In a signature authentication system, a registered personal signature and an input personal signature are registered even if the order of writing, the addition of signatures, and forgetting to write occur between the signature information for registration and the signature information to be authenticated. Reduce the probability of judging as a mismatch. In a signature authentication system in which signature information input from a terminal is authenticated by a signature authentication server, the authentication server associates a plurality of signature information input from an input unit in time series. At each sampling point of two signatures, an instantaneous value of the distance between the signatures is calculated, and an instantaneous value of the distance between the signatures is calculated for each of the two signatures of the plurality of signature information. The maximum value of the series obtained by taking a moving average with the sample width is calculated for each instantaneous value of the distance between signatures, and when at least one of the maximum values is larger than a pre-registered threshold, there is a difference in the order of writing. And a determination unit for detecting whether or not. [Selection] Figure 3
Description
本発明は、署名認証システムに関し、より詳細には、予め登録された署名情報からテンプレート署名を作成しておき、認証のために入力された署名情報とテンプレート署名と比較して認証結果を出力する署名認証システムに関する。 The present invention relates to a signature authentication system, and more specifically, generates a template signature from pre-registered signature information, and outputs an authentication result by comparing the signature information input for authentication with the template signature. The present invention relates to a signature authentication system.
従来、情報端末からのアクセスに対して、情報端末を操作する個人を識別するための方法として、(1)暗証番号などの個人しか知り得ない情報、クレジットカード番号などの個人を特定できる情報を予め登録しておき、アクセスの際に入力された情報と照合する方法、(2)署名、声紋などの個人を識別できる程度の有意差を有する情報を数値化して予め登録しておき、入力された署名、声紋と照合する方法、(3)指紋、網膜などの個人の生体的特徴を数値化して予め登録しておき、入力された指紋、網膜と照合する方法、などが知られている。 Conventionally, as a method for identifying an individual who operates an information terminal with respect to access from an information terminal, (1) information such as a personal identification number that can be known only by the individual, information that can specify an individual such as a credit card number, etc. A method of registering in advance and collating with information input at the time of access; (2) digitally registering information having a significant difference that can identify an individual such as a signature and a voiceprint; There are known a method of collating with a signature and a voiceprint, and (3) a method of digitizing personal biometric features such as fingerprints and retinas and registering them in advance and collating them with input fingerprints and retinas.
このうち署名を利用した認証技術においては、予め登録された署名情報の筆跡を、署名全体の重心位置からのベクトル情報を特徴量として数値化し、入力された署名情報の特徴量と照合する方法(例えば、特許文献1参照)、予め登録された署名情報の中から、特定の文字の特徴点を抽出して正規化した特徴量を、入力された署名情報の特徴量と照合する方法(例えば、特許文献2参照)などが知られている。 Among them, in the authentication technique using a signature, a method for digitizing handwritten signature information registered in advance as a feature amount of vector information from the center of gravity of the entire signature and comparing it with the feature amount of the input signature information ( For example, refer to Patent Document 1), a method of collating a feature amount obtained by extracting and normalizing a feature point of a specific character from preregistered signature information with a feature amount of input signature information (for example, Patent Document 2) is known.
一方、このような認識技術に対する評価指標として、非特許文献1には、以下のような評価指標が定められている。
登録失敗率(FTE:Failure to Enroll)・登録時に一定回数記入した署名が、登録条件が満たされず登録失敗となる確率
本人拒否率(FRR:False Rejection Rate)・登録された本人署名と、入力された本人署名とを不一致と判定する確率
他人受入率(FAR:False Acceptance Rate)・登録された本人署名と、入力された(同性同名の)他人の署名とを一致と判定する確率
クローン一致率(CMR:Clone Match Rate)・他人が悪意をもって真似をし、入力した署名を誤って一致と判定する確率。
On the other hand, as an evaluation index for such recognition technology, Non-Patent
Registration failure rate (FTE: Failure to Enroll) ・ The probability that the signature entered a certain number of times will fail if the registration conditions are not met. ・ FRR (False Rejection Rate) ・ The registered personal signature is entered. Probability of judging the identity of the person to be inconsistent Probability of judging that the registered identity signature (FAR: False Acceptance Rate) and the registered signature of the other person (same name) match CMR: Clone Match Rate) ・ The probability that another person imitates maliciously and determines that the entered signature is a match by mistake.
この評価指標によれば、登録失敗率(FTE)、本人拒否率(FRR)、他人受入率(FAR)およびクローン一致率(CMR)の全てが低い認証技術が求められている。しかしながら、署名認証システムを構成する際に、FTEが低くなるように設定すると、FARおよびCMRも高くなったり、FRRが低くなるように設定すると、FARおよびCMRが高くなるというトレードオフの関係にある。従って、これら相反する評価指標の各々を満たす署名認証技術が求められている。 According to this evaluation index, there is a need for an authentication technique that has a low registration failure rate (FTE), a principal rejection rate (FRR), a stranger acceptance rate (FAR), and a clone matching rate (CMR). However, when configuring the signature authentication system, there is a trade-off relationship that if FTE is set to be low, FAR and CMR are also high, and if FRR is set to be low, FAR and CMR are high. . Accordingly, there is a need for a signature authentication technique that satisfies each of these conflicting evaluation indices.
図1に、従来の署名認証システムにおける全体の処理フローを示す。一例として、特許文献1に記載された署名認証方式を適用し、タブレット端末上のディスプレイに電子ペンによって入力された署名情報を対象とするシステムについて説明する。このシステムでは、ディスプレイ平面上における電子ペンの先端の位置情報と、電子ペンのディスプレイ平面に対する圧力(筆圧)情報とを、署名情報として扱う。署名認証方法は、予め登録された署名情報の中から特徴量を算出し、テンプレート署名を作成して登録しておく登録処理フローと、入力された署名情報の中から特徴量を算出し、テンプレート署名と比較して認証結果を出力する認証処理フローとに大別される。
FIG. 1 shows an overall processing flow in a conventional signature authentication system. As an example, a system will be described in which the signature authentication method described in
登録処理フローにおいては、タブレット端末に本人の署名を複数回入力させる(S11)。本人の筆跡といえども、ある程度の誤差が必ず生じるので、例えば3回から5回程度、登録用の署名情報(以下、登録用署名情報という)を取得する。同一人であっても、ディスプレイ平面上で署名を記入する位置が異なり、文字の大きさも異なる。そこで、署名全体を画定する署名領域を正規化する(S12)。 In the registration process flow, the user's signature is input to the tablet terminal a plurality of times (S11). Even in the handwriting of the person himself, a certain amount of error always occurs, so registration signature information (hereinafter referred to as registration signature information) is acquired, for example, about 3 to 5 times. Even if they are the same person, the position of writing a signature on the display plane is different, and the size of characters is also different. Therefore, the signature area that defines the entire signature is normalized (S12).
次に、登録用の署名情報と認証のために入力された署名情報(以下、認証対象署名情報という)との間の対応付けを行うために、登録用署名情報の筆跡を、時系列的にサンプリングする。各々のサンプリング点について、正規化された署名領域における位置情報と筆圧情報とを取得する(S13)。以下に説明するように、登録用署名情報と認証対象署名情報との対応付けを行うためである。さらに、登録用署名情報と認証対象署名情報との比較のために、署名全体の重心位置からのベクトル情報と筆圧情報とを特徴量として数値化しておく(S14)。 Next, in order to associate the signature information for registration with the signature information input for authentication (hereinafter referred to as authentication target signature information), the handwriting of the registration signature information is changed in time series. Sampling. For each sampling point, position information and writing pressure information in the normalized signature area are acquired (S13). This is because the registration signature information and the authentication target signature information are associated with each other as described below. Further, for comparison between the registration signature information and the authentication target signature information, vector information and writing pressure information from the center of gravity of the entire signature are digitized as feature quantities (S14).
このような特徴量の算出を、複数回入力された登録用署名情報について行い、一定の条件の下、特異な特徴量を有する登録用署名情報を除外するなどして(S15)、残った複数の登録用署名情報をテンプレート署名として登録しておく(S16)。 Such feature amount calculation is performed for registration signature information input a plurality of times, and registration signature information having a specific feature amount is excluded under a certain condition (S15). Is registered as a template signature (S16).
認証処理フローにおいては、認証のためにタブレット端末から入力された署名を、認証対象署名情報として取得すると(S21)、署名全体を画定する署名領域を正規化する(S22)。認証対象署名情報の筆跡を、時系列的にサンプリングし、各々のサンプリング点について、正規化された署名領域における位置情報と筆圧情報とを取得する(S23)。さらに、署名全体の重心位置からのベクトル情報と筆圧情報とを特徴量として数値化しておく(S24)。 In the authentication processing flow, when a signature input from a tablet terminal for authentication is acquired as authentication target signature information (S21), a signature area that defines the entire signature is normalized (S22). The handwriting of the authentication target signature information is sampled in time series, and the position information and the writing pressure information in the normalized signature area are acquired for each sampling point (S23). Furthermore, vector information and pen pressure information from the center of gravity of the entire signature are digitized as feature quantities (S24).
次に、登録されているテンプレート署名の筆跡と認証対象署名情報の筆跡との間で、DP(Dynamic Programming)マッチングを行い、筆跡の対応付けを行う(S25)。例えば、テンプレート署名の1サンプリング点と、対応する認証対象署名情報のサンプリング点との間のベクトル情報の差分を、署名全体にわたって累積し、その合計値が最小となるようにDPマッチングを行う。この差分の合計値が所定のしきい値以下であるか否かにより、テンプレート署名と認証対象署名情報との間の一致、不一致を判定する(S26)。加えて、テンプレート署名と認証対象署名情報のサンプリング情報から、その他の特徴量を抽出して比較を行い、上記のしきい値判定と合わせて、一致、不一致の判定精度を向上させる。 Next, DP (Dynamic Programming) matching is performed between the registered template signature handwriting and the authentication target signature information handwriting to associate the handwriting (S25). For example, the vector information difference between one sampling point of the template signature and the sampling point of the corresponding authentication target signature information is accumulated over the entire signature, and DP matching is performed so that the total value is minimized. Whether the template signature and the authentication target signature information match or not is determined based on whether or not the total value of the differences is equal to or less than a predetermined threshold (S26). In addition, other feature amounts are extracted and compared from the sampling information of the template signature and the authentication target signature information, and compared with the threshold determination described above, the matching / non-matching determination accuracy is improved.
署名認証方法においては、上述したように、本人拒否率(FRR)が低くなるように設定することが望ましい。しかしながら、認証処理フローにおいて、ベクトル情報と筆圧情報とからなる特徴量の比較だけでは、以下に説明するように、他人受入率(FAR)、クローン一致率(CMR)が高くなってしまうという問題があった。 In the signature authentication method, as described above, it is desirable to set the principal rejection rate (FRR) to be low. However, in the authentication processing flow, only the comparison of the feature amount composed of vector information and writing pressure information results in a high other-person acceptance rate (FAR) and clone matching rate (CMR) as described below. was there.
従来、登録処理フローにおいては、本人の署名を複数回(例えば、3回)入力させ、3つの登録用署名情報の特徴量が、相互に所定の範囲にあれば、これら3つの登録用署名情報をテンプレート署名として登録していた。しかしながら、同一人物が入力した署名であっても、書き順を変えて入力した場合、字体の一部を書き忘れて、後から書き足した場合、字体の一部を書き忘れたままの場合が少なからず生じていた。 Conventionally, in the registration processing flow, if the signature of the person is inputted a plurality of times (for example, three times) and the feature amounts of the three registration signature information are within a predetermined range, these three registration signature information Was registered as a template signature. However, even if it is a signature entered by the same person, if you change the order of writing, if you forget to write part of the font and add it later, you may forget to write part of the font. It happened not a little.
上述したように、登録用署名情報と認証対象署名情報との対応付けを行うために、筆跡を時系列的にサンプリングするために、書き順違い、書き足し、書き忘れが生じた場合には、登録された複数のテンプレート署名の間で、算出された特徴量が所定の範囲内にあっても、その差分が大きくなってしまう。 As described above, in order to correlate the registration signature information with the authentication target signature information, in order to sample the handwriting in time series, when there is a mistake in the order of writing, writing, or forgetting to write, Even if the calculated feature amount is within a predetermined range among a plurality of registered template signatures, the difference becomes large.
このようなテンプレート署名に対して、入力された本人署名を不一致と判定する確率(FRR)が低くなるように設定して認証処理フローを実行すると、他人が悪意をもって入力した署名を誤って一致と判定する確率(CMR)が高くなってしまう。逆に、CMRが低くなるように設定して認証処理フローを実行すると、FRRが高くなってしまう。 When the authentication process flow is executed with such a template signature set so that the probability (FRR) of judging that the inputted personal signature is not matched is low, the signature inputted maliciously by another person is mistakenly matched. The determination probability (CMR) becomes high. Conversely, if the authentication process flow is executed with the CMR set to be low, the FRR will be high.
本発明の目的は、登録用署名情報と認証対象署名情報との間で、書き順違い、書き足し、書き忘れが生じた場合にも、登録された本人署名と、入力された本人署名とを不一致と判定する確率を減らすことのできる署名認証システムを提供することにある。 It is an object of the present invention to register a registered personal signature and an inputted personal signature even when a writing order is incorrect, an additional writing, or a forgetting writing occurs between the registration signature information and the authentication target signature information. It is an object of the present invention to provide a signature authentication system that can reduce the probability of determining a mismatch.
本発明は、このような目的を達成するために、一実施形態は、署名認証システムにおける署名認証サーバの判定部が実行する書き順違い等を検出する方法において、前記判定部が、前記署名認証サーバの入力部から入力された複数の署名情報について、時系列的に対応付けられている2つの署名(S 1 , S 2 )のサンプリング点(s=1,...,S)ごとに、前記2つの署名を対応付けるインデックスを(i(s),j(s))として前記2つの署名のxy座標から、署名間距離の瞬時値 In order to achieve such an object, the present invention provides a method for detecting a writing order error or the like executed by a determination unit of a signature authentication server in a signature authentication system, wherein the determination unit includes the signature authentication. For a plurality of signature information input from the input unit of the server, for each sampling point (s = 1,..., S) of two signatures (S 1 , S 2 ) associated in time series, The instantaneous value of the distance between signatures from the xy coordinates of the two signatures with the index that associates the two signatures as (i (s), j (s))
を算出し、前記複数の署名情報のうちの2つの署名のそれぞれについて署名間距離の瞬時値を算出するステップと、予め登録されたサンプル幅で移動平均をとった系列 A step of calculating an instantaneous value of a distance between signatures for each of two signatures of the plurality of signature information, and a series obtained by taking a moving average with a sample width registered in advance
の最大値を、それぞれの署名間距離の瞬時値について算出するステップと、前記最大値の少なくとも1つが、予め登録された閾値(C seq )より大きい場合 A step of calculating a maximum value for each of the instantaneous values of distances between signatures, and when at least one of the maximum values is greater than a pre-registered threshold (C seq )
に、書き順違い等があったと検出するステップとを備えることを特徴とする。 And a step of detecting that the writing order is incorrect.
以上説明したように、本発明によれば、時系列的に対応付けられている2つの署名のサンプリング点ごとに、署名間距離の瞬時値を算出し、閾値と比較することにより、書き順違い、書き足し、書き忘れを検出することができ、登録された本人署名と、入力された本人署名とを不一致と判定する確率を減らすことができる。 As described above, according to the present invention, the instantaneous value of the inter-signature distance is calculated for each sampling point of two signatures associated in time series, and compared with a threshold value. Thus, it is possible to detect writing and forgetting to write, and to reduce the probability that the registered personal signature and the input personal signature are determined to be inconsistent.
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
図2に、本発明の一実施形態にかかる署名認証システムを示す。例えば、銀行業務において、従来の印鑑による認証に代えて、署名認証を用いる場合について説明する。銀行の各支店の店舗100に設置された営業店端末101には、タブレット端末102と電子ペン103とが備え付けられている。一般家庭110において、いわゆる「ネットバンキング」サービスを利用する場合には、ユーザのタブレット端末112と電子ペン113とを使用する。タブレット端末102,112は、営業店端末101またはルーター111と、ネットワーク120とを介して銀行システム130に接続されている。
FIG. 2 shows a signature authentication system according to an embodiment of the present invention. For example, the case where signature authentication is used in place of conventional seal stamp authentication in banking operations will be described. A
銀行システム130には、営業店端末101との間で通信を行ったり、タブレット端末112に、ネットバンキングサービスのためのウェブ・アプリケーションを提供するためのフロントエンドサーバ131が含まれる。フロントエンドサーバ131に接続された署名認証サーバ132は、タブレット端末102から営業店端末101を介して入力された認証対象署名情報、タブレット端末112からウェブ・アプリケーションを介して入力された認証対象署名情報の認証を行う。署名認証が成功すると、フロントエンドサーバ131とアプリケーションサーバ133(例えば、勘定系のシステム)との間で通信が行われ、例えば、振込などのサービスが提供される。
The
図3に、本発明の一実施形態にかかる署名認証サーバを示す。署名認証サーバ200には、登録用署名情報、認証対象署名情報を、フロントエンドサーバから取り込む入力部201と、それぞれの署名情報の署名領域の正規化、サンプリングを行う前処理部202と、署名全体の重心位置からのベクトル情報と筆圧情報とを特徴量として算出する特徴量算出部203とを備える。特徴量算出部203は、登録用署名情報から算出したテンプレート署名を、署名データベース211に登録する。
FIG. 3 shows a signature authentication server according to an embodiment of the present invention. The
判定部204は、署名データベース211に登録されているテンプレート署名の筆跡と、特徴量算出部203から得られた認証対象署名情報の筆跡との間で、筆跡の対応付けを行い、両者の間の一致、不一致を判定する。判定結果は、出力部205を介して、フロントエンドサーバに返される。判定部204は、認証ルールデータベース212に登録されている判定条件に従って、一致、不一致を判定する。
The
(署名長の統一)
このような構成において、署名認証サーバ200の判定部204は、入力部201で取り込まれた登録用署名情報、認証対象署名情報に対して、署名の長さを統一して、DPマッチングを行い、筆跡の対応付けを行う。例えば、登録処理フローにおいて、登録用署名情報として入力された2つの署名S1, S2とは、同一人であっても署名全体の長さが異なり、サンプリング点の数も異なる。そこで、Dynamic Time Warpingという手法を用いて、2つの署名が極力重なるように、時系列的に対応付けを行う。具体的には、タブレット端末から入力された署名の筆跡を、時系列的にサンプリングし、各々のサンプリング点に対して、ディスプレイ平面上の基準点からのx,y座標として、以下のように署名データベース211に格納しておく。
署名S1の署名データ:(xi(t),yi(t))、t=1,...,Ti
署名S2の署名データ:(xj(t),yj(t))、t=1,...,Tj
2つの署名S1, S2を対応付けるインデックスを(i(s),j(s))、s=1,...,Sとする。署名S1の点i(s)と署名S2の点j(s)との間の距離をd(i(s),j(s))とする。ここで、対応付けには、時間順序を守ることと、全ての点を対応つけることとを制約条件として、以下のように定式化する。
(Unification of signature length)
In such a configuration, the
Signature data of signature S 1 : (x i (t), y i (t)), t = 1,. . . , T i
Signature data of signature S 2 : (x j (t), y j (t)), t = 1,. . . , T j
An index for associating two signatures S 1 and S 2 is (i (s), j (s)), s = 1,. . . , S. The distance between the point i (s) of the signature S 1 and the point j (s) of the signature S 2 is d (i (s), j (s)). Here, the association is formulated as follows, with the constraint of keeping the time order and associating all points.
i(1)=j(1)=1
i(s)≦i(s+1)≦i(s)+1
j(s)≦j(s+1)≦j(s)+1
i(S)=Ti, j(S)=Tj
時系列的に2つの署名のサンプリング点を対応付けてゆき、各サンプリング点における2つの署名間の距離
i (1) = j (1) = 1
i (s) ≦ i (s + 1) ≦ i (s) +1
j (s) ≦ j (s + 1) ≦ j (s) +1
i (S) = Ti, j (S) = Tj
Corresponding sampling points of two signatures in time series, distance between two signatures at each sampling point
の累積値が最小となるように(i(s),j(s))を決定する。すなわち、 (I (s), j (s)) is determined so that the cumulative value of is minimized. That is,
となるsを決定すればよく、DPマッチングを適用して決定する。 It is sufficient to determine s to be such that DP matching is applied.
(形状違いの判定)
上述した登録処理フローにおいては、例えば、ユーザに3つの署名S1, S2, S3を入力させ、それぞれの署名間距離
Dxy(S1,S2),Dxy(S2,S3),Dxy(S3,S1)
を計算する。事前に定めた形状違いの閾値Cxyと比較して、いずれか1つでも閾値を超えていた場合には、テンプレート署名として登録は行わず、再度、登録用署名情報を取得するために、ユーザに入力を促す。
(Judgment of difference in shape)
In the registration processing flow described above, for example, the user inputs three signatures S 1 , S 2 , S 3, and the inter-signature distances D xy (S 1 , S 2 ), D xy (S 2 , S 3). ), D xy (S 3 , S 1 )
Calculate If any one of the threshold values C xy exceeds the predetermined threshold value C xy , the template signature is not registered, and the user is again required to obtain the registration signature information. Prompt for input.
図4を参照して、署名間距離について説明する。図4(a)は、上記のように計算した3つの署名間距離を平面上に表した図である。三角形の3つの頂点が3つの署名S1, S2, S3を表し、それぞれの辺が署名間距離に相当する。この三角形が小さいほど、3つの署名が近似していることになる。認証処理フローにおいては、認証対象署名情報として入力された署名S4に対して、
Dxy(S1,S4),Dxy(S2,S4),Dxy(S3,S4)
を計算し、いずれか1つでも閾値βの範囲内にあれば、テンプレート署名の筆跡と認証対象署名情報の筆跡とが一致すると判定する。ここで、閾値βは、1つの署名を中心として円を描いた場合に、他の2つの署名を含む署名間距離とする。
The inter-signature distance will be described with reference to FIG. FIG. 4A shows the three inter-signature distances calculated as described above on a plane. The three vertices of the triangle represent the three signatures S 1 , S 2 , S 3 , and each side corresponds to the inter-signature distance. The smaller this triangle, the closer the three signatures are. In the authentication processing flow, for the signature S 4 input as the authentication target signature information,
D xy (S 1 , S 4 ), D xy (S 2 , S 4 ), D xy (S 3 , S 4 )
If any one is within the range of the threshold value β, it is determined that the handwriting of the template signature matches the handwriting of the authentication target signature information. Here, the threshold value β is an inter-signature distance including the other two signatures when a circle is drawn around one signature.
しかしながら、同一人物が入力した署名であっても、書き順を変えて入力した場合、字体の一部を書き忘れて、後から書き足した場合、字体の一部を書き忘れたままの場合、登録用署名情報の3つの署名間距離が長くなり、図4(b)に示したようになる。例えば、署名S1に書き順違いが生じていた場合、署名間距離Dxy(S1,S2)とDxy(S3,S1)とが長くなる。上述したように閾値βを設定すると、図4(a)と比較して閾値βが大きくなってしまう。すなわち、同一人物が登録した複数の署名が同じ書き順であり、書き忘れ、書き足し等を行わずに署名したときの署名間距離よりも過大な閾値βが設定され、認証処理フローにおいては、他人受入率(FAR)、クローン一致率(CMR)が高くなってしまう。 However, even if it is a signature entered by the same person, if you change the order of writing, if you forget to write part of the font and add it later, if you forget to write part of the font, The distance between the three signatures of the signature information for registration becomes longer, as shown in FIG. For example, when the writing order is different in the signature S 1 , the inter-signature distances D xy (S 1 , S 2 ) and D xy (S 3 , S 1 ) become longer. As described above, when the threshold value β is set, the threshold value β becomes larger than that in FIG. That is, a plurality of signatures registered by the same person are in the same writing order, and a threshold β that is larger than the distance between signatures when the signature is signed without forgetting to write, adding, etc. is set, and in the authentication processing flow, Others acceptance rate (FAR), clone matching rate (CMR) will become high.
(書き順違い等の検出)
そこで、書き順違い、書き足し、書き忘れが生じたことを検出し、登録処理フローにおいては、形状違いの場合と同様に登録を受け付けないようにする。図5に、書き順違いが無かった場合に署名長の統一処理を行った結果を示す。図5(a)の破線は、筆跡の対応付けの対象となっているテンプレート署名の1つ(St)であり、実線は認証対象署名情報(Sin1)である。2つの署名に対してDPマッチングを行って、上述したDxy(St,Sin1)を計算した結果を図5(b)に示す。横軸は時間であり、縦軸は各々のサンプリング点における2つの署名間の距離を示している。
(Detection of wrong order)
Therefore, it is detected that the writing order is wrong, the writing is overwritten, or the writing is forgotten. In the registration processing flow, registration is not accepted as in the case of the shape difference. FIG. 5 shows the result of performing the signature length unification process when there is no difference in the writing order. The broken line in FIG. 5A is one of the template signatures (S t ) that is the target of handwriting association, and the solid line is the authentication target signature information (S in1 ). FIG. 5B shows the result of calculating D xy (S t , S in1 ) described above by performing DP matching on two signatures. The horizontal axis represents time, and the vertical axis represents the distance between two signatures at each sampling point.
図6に、書き順違いが有った場合に署名長の統一処理を行った結果を示す。図6(a)の破線は、筆跡の対応付けの対象となっているテンプレート署名の1つ(St)であり、実線は認証対象署名情報(Sin2)である。2つの署名に対してDPマッチングを行って、上述したDxy(St,Sin2)を計算した結果を図6(b)に示す。登録用署名情報(Sin2)において、図6(a)に示すように、第1字目の「近」のしんにゅうの点(X)を書き忘れ、第3字目の「太」を書き終わった後に、点を記載してから第4字目の「郎」の字を書き始めていることを示している。 FIG. 6 shows the result of performing the signature length unification process when there is a difference in the order of writing. The broken line in FIG. 6A is one of the template signatures (S t ) that is the target of handwriting association, and the solid line is the authentication target signature information (S in2 ). FIG. 6B shows the result of calculating D xy (S t , S in2 ) described above by performing DP matching on two signatures. In the registration signature information (S in2 ), as shown in Fig. 6 (a), forgetting to write the first character "Near" Shin Niu (X) and finishing writing the third character "Bold" After the point is written, the fourth character “Buro” is starting to be written.
図6(b)に示したように、このような書き順違いが生じると、サンプリング点における署名間距離が瞬間的に大きな値を取ることになる。形状違いの判定においては、瞬時的な距離の差であるために、署名間距離の累積値の差分には大きな差が無く、Dxyの決定に大きな影響を与えることはなかった。すなわち、従来の方法では、書き順違い等を検出することができなかった。 As shown in FIG. 6B, when such a writing order difference occurs, the inter-signature distance at the sampling point takes a large value instantaneously. In determining the shape difference, since it is an instantaneous distance difference, there is no large difference in the difference in the accumulated value of the distance between signatures, and the determination of D xy is not greatly affected. That is, in the conventional method, it was not possible to detect a writing order difference or the like.
そこで、認証処理フローにおいて入力された2つの署名Si, Sjの署名長の統一を行った後、時系列的に対応付けられている2つの署名のサンプリング点ごとに、その間の距離をx,y座標から求める。この距離を署名間距離の瞬時値といい、2つの署名Si,Sj,において Therefore, after unifying the signature lengths of the two signatures S i and S j input in the authentication processing flow, the distance between the sampling points of the two signatures associated in time series is set to x , Y coordinate. This distance is called the instantaneous value of the distance between signatures, and in the two signatures Si, Sj,
を算出する。事前に設定されたサンプル幅で移動平均をとった系列の最大値が、事前に設定された閾値Cseq(図6(b)の点線)より大きい場合 Is calculated. When the maximum value of a series obtained by taking a moving average with a preset sample width is larger than a preset threshold C seq (dotted line in FIG. 6B)
には、書き順違い等があったと判定する。このとき、例えば、タブレット端末102,112に、書き順違いが有ったことを表示して、ユーザに署名の再入力を促す。
It is determined that there was an incorrect writing order. At this time, for example, the
また、登録処理フローにおいては、入力された3つの署名S1, S2, S3のそれぞれの署名間距離の瞬時値を算出する。事前に設定されたサンプル幅で移動平均をとった系列の最大値が、事前に設定された閾値Cseqより大きい場合、登録を受け付けず、同様に、ユーザに署名の再入力を促す。 In the registration process flow, the instantaneous value of the distance between the signatures of the three input signatures S 1 , S 2 , S 3 is calculated. If the maximum value of a series obtained by taking a moving average with a preset sample width is larger than a preset threshold value C seq , registration is not accepted and the user is prompted to input a signature again.
(書き順違い等の判定)
上述した書き順違い等の検出においては、DPマッチングを行って、各サンプリング点における署名間距離の瞬時値と、事前に設定された閾値とを比較する。しかしながら、書き順違い等が無かった署名であっても、本人の署名であって、非常に似通った署名であっても、DPマッチングの結果として、1サンプリング点ごとの瞬時値は、瞬間的に跳ねあがることがある。従って、1サンプリング点ごとの署名間距離と閾値とを比較すると、書き順違い等が生じていないのにもかかわらず、誤って書き順違い等と検出する可能性がある。
(Judgment such as wrong writing order)
In the above-described detection of a writing order difference or the like, DP matching is performed, and the instantaneous value of the inter-signature distance at each sampling point is compared with a preset threshold value. However, even if the signature has no writing order difference, or the signature of the person himself is very similar, as a result of DP matching, the instantaneous value for each sampling point is instantaneously May jump up. Therefore, when the inter-signature distance for each sampling point is compared with the threshold value, there is a possibility that the writing order is mistakenly detected even though the writing order is not wrong.
そこで、書き順違い、書き足し、書き忘れが生じた際は、連続する一定数のサンプリング点において瞬時値が大きくなることに着目し、事前に設定されたサンプル幅で移動平均をとった値を、閾値と比較することにした。これにより、誤って書き順違い等を検出することを抑制することができる。 Therefore, paying attention to the fact that the instantaneous value increases at a fixed number of consecutive sampling points when the writing order is wrong, the writing is overwritten, or forgetting to write, the value obtained by taking a moving average with a preset sample width is used. I decided to compare it with the threshold. Thereby, it is possible to suppress erroneous detection of a writing order or the like.
なお、移動平均をとるサンプル幅は、書き順違い、書き足し、書き忘れが生じた際に、電子ペンが移動している時間(通常、100〜200ミリ秒)とすることにより、誤検出を抑制して、書き順違い等の検出精度を向上させることができる。 Note that the sample width for taking the moving average is set to the time the electronic pen is moving (usually 100 to 200 milliseconds) when the writing order is incorrect, the writing is overwritten, or writing is forgotten. It is possible to improve the detection accuracy such as wrong writing order.
100 店舗
101 営業店端末
102,112 タブレット端末
103,113 電子ペン
110 一般家庭
111 ルーター
120 ネットワーク
130 銀行システム
131 フロントエンドサーバ
132,200 署名認証サーバ
133 アプリケーションサーバ
211 署名データベース
212 認証ルールデータベース
DESCRIPTION OF
Claims (8)
前記判定部が、前記署名認証サーバの入力部から入力された複数の署名情報について、時系列的に対応付けられている2つの署名(S 1 , S 2 )のサンプリング点(s=1,...,S)ごとに、前記2つの署名を対応付けるインデックスを(i(s),j(s))として前記2つの署名のxy座標から、署名間距離の瞬時値
予め登録されたサンプル幅で移動平均をとった系列
前記最大値の少なくとも1つが、予め登録された閾値(C seq )より大きい場合
を備えることを特徴とする方法。 In a method for detecting a writing order error or the like executed by the determination unit of the signature authentication server in the signature authentication system
The determination unit performs sampling points (s = 1,... ) Of two signatures (S 1 , S 2 ) associated in time series with respect to a plurality of pieces of signature information input from the input unit of the signature authentication server . , S) , and the index for associating the two signatures is (i (s), j (s)), and the instantaneous value of the distance between the signatures from the xy coordinates of the two signatures
A series in which a moving average is taken with a pre-registered sample width
When at least one of the maximum values is greater than a pre-registered threshold (C seq )
前記端末から入力された前記署名情報を取得する入力部と、
前記入力部から入力された複数の署名情報について、時系列的に対応付けられている2つの署名(S 1 , S 2 )のサンプリング点(s=1,...,S)ごとに、前記2つの署名を対応付けるインデックスを(i(s),j(s))として前記2つの署名のxy座標から、署名間距離の瞬時値
を備えたことを特徴とする署名認証システム。 In a signature authentication system that authenticates signature information input from a terminal in a signature authentication server, the signature authentication server includes:
An input unit for acquiring the signature information input from the terminal;
For a plurality of signature information that is input from the input unit, time series association being two signatures are (S 1, S 2) sampling point (s = 1, ..., S ) for each, the The instantaneous value of the distance between signatures from the xy coordinates of the two signatures, where the index that associates the two signatures is (i (s), j (s))
前記判定部が、前記署名認証サーバの入力部から入力された複数の署名情報について、2つの署名(S1, S2)の各サンプリング点(s=1,...,S)を時系列的に対応付けてゆき、前記2つの署名のxy座標から、前記各サンプリング点における2つの署名間の距離
前記判定部が、前記時系列的に対応付けられた2つの署名のサンプリング点ごとに、署名間距離の瞬時値
予め登録されたサンプル幅で移動平均をとった系列
前記最大値の少なくとも1つが、予め登録された閾値(Cseq)より大きい場合
を備えることを特徴とする方法。 In a method for detecting a writing order error or the like executed by the determination unit of the signature authentication server in the signature authentication system,
The determination unit sets the sampling points (s = 1,..., S) of two signatures (S 1 , S 2 ) in time series for a plurality of pieces of signature information input from the input unit of the signature authentication server. And the distance between the two signatures at each sampling point from the xy coordinates of the two signatures.
The determination unit determines an instantaneous value of a distance between signatures for each sampling point of two signatures associated in time series.
A series in which a moving average is taken with a pre-registered sample width
When at least one of the maximum values is greater than a pre-registered threshold (C seq )
前記端末から入力された前記署名情報を取得する入力部と、
前記入力部から入力された複数の署名情報について、2つの署名(S1, S2)の各サンプリング点(s=1,...,S)を時系列的に対応付けてゆき、前記2つの署名のxy座標から、前記各サンプリング点における2つの署名間の距離
前記時系列的に対応付けられた2つの署名のサンプリング点ごとに、署名間距離の瞬時値
予め登録されたサンプル幅で移動平均をとった系列
前記最大値の少なくとも1つが、予め登録された閾値(Cseq)より大きい場合
を備えたことを特徴とする署名認証システム。 In a signature authentication system that authenticates signature information input from a terminal in a signature authentication server, the signature authentication server includes:
An input unit for acquiring the signature information input from the terminal;
The sampling points (s = 1,..., S) of two signatures (S 1 , S 2 ) are associated in time series with respect to a plurality of signature information input from the input unit, and the 2 The distance between two signatures at each sampling point from the xy coordinates of one signature
Instantaneous value of distance between signatures for each sampling point of two signatures associated in time series
A series in which a moving average is taken with a pre-registered sample width
When at least one of the maximum values is greater than a pre-registered threshold (C seq )
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