シーケンシャルニューラルネットワークを用いた手書き文字による個人認証

摘要

本稿では，バイオメトリクス認証の問題点である拒絶感や抵抗感の少ない個人認証を目的とし，シーケンシャルニューラルネットワークを用いた筆者照合による個人認証を試みる．時系列パターンを扱えるシーケンシャルニューラルネットワークをオフライン筆者照合の分野に適用した例はほとんどなく，複数の手書き文字を時系列パターンとして扱うことにより字種，筆跡のみではなく，入力順序の取得も試みる．評価実験では，他人が不正な認証を試みた場合に筆記される可能性がある3種類の設定において，2字種から9字種で照合結果を求め，提案手法の有用性を検討した．その結果，登録時の字種，筆跡，入力順序を秘密情報として保持し，個人認証に用いることが有用であることを示した．