手書き生体認証

描画タブレットに数字の列を手書きした例と、それに対応する動的データ。タブレットは空中での動きも取得し、1つの数字を書いてから次の数字を書いてまでの運動を追跡できます。空中では圧力（最後の折れ線グラフに表示）がゼロであるため、これらの動きはデータから識別できます。

手書き生体認証とは、手書きのスタイルから特定のテキストの著者を特定するプロセスです。手書き生体認証は、指紋のような生理学的生体認証とは異なり、個人が学習した行動に基づいているため、行動生体認証手法のカテゴリーに属します。

静的および動的認識

手書きの生体認証は、主に 2 つのカテゴリに分けられます。

静的：このモードでは、ユーザーは紙に書き込み、光学スキャナーまたはカメラでデジタル化し、生体認証システムがその形状を分析してテキストを認識します。このグループは「オフライン」とも呼ばれます。

ダイナミック：このモードでは、ユーザーはタブレットに書き込み、タブレットはリアルタイムでテキストを取得します。スタイラスペンで操作するPDAによる取得も可能です。ダイナミック認識は「オンライン」とも呼ばれます。筆跡の動きを解析するためのダイナミック情報は、通常、以下の情報で構成されます。

• 空間座標x(t)
• 空間座標 y(t)
• 圧力p(t)
• 方位角 az(t)
• 傾斜角 in(t)

動的システムを用いることでより高い精度が達成される。いくつかの技術的アプローチが存在する。^{[1] [2] [3] [4] [5]}

OCRとの違い

手書き生体認証は光学文字認識（OCR）と混同しないでください。手書き生体認証の目的はテキストの作成者を特定することですが、OCRの目的は作成者に関係なくテキストの内容を認識することです。

参考文献

1. Chapran, J. (2006). 「生体認証による筆記者識別：特徴分析と分類」.国際パターン認識・人工知能ジャーナル. 20 (4): 483– 503. doi :10.1142/S0218001406004831.
2. Schomaker, L. (2007). 「筆者識別と検証の進歩」.第9回国際文書分析認識会議. ICDAR: 1268–1273 . 2021年1月28日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2020年10月12日閲覧。
3. Said, HES; TN Tan; KD Baker (2000). 「手書き文字に基づく個人識別」.パターン認識. 33 (2000): 149– 160. Bibcode :2000PatRe..33..149S. CiteSeerX 10.1.1.408.9131 . doi :10.1016/S0031-3203(99)00006-0. 
4. Schlapbach, A.; M Liwicki; H Bunke (2008). 「オンラインホワイトボードデータのための筆者識別システム」.パターン認識. 41 (7): 2381– 2397. Bibcode :2008PatRe..41.2381S. doi :10.1016/j.patcog.2008.01.006.
5. Sesa-Nogueras, Enric; Marcos Faundez-Zanuy (2012). 「オンライン大文字手書きテキストを用いた生体認証」.パターン認識. 45 (1): 128– 144. Bibcode :2012PatRe..45..128S. doi :10.1016/j.patcog.2011.06.002.