JPH09506730A - 自動署名検証の方法 - Google Patents

自動署名検証の方法

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JPH09506730A
JPH09506730A JP7516998A JP51699895A JPH09506730A JP H09506730 A JPH09506730 A JP H09506730A JP 7516998 A JP7516998 A JP 7516998A JP 51699895 A JP51699895 A JP 51699895A JP H09506730 A JPH09506730 A JP H09506730A
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ムーサ、モハメド・アリ
チャン、チー
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Abstract

(57)【要約】 オペレータ（204）によって入力された署名を前処理してテストする特徴を調べる署名検証の方法。テストする特徴をテンプレート署名集合（206）の特徴と比較して、テンプレート署名にテストする特徴が有るか無いかによって検証する。テスト署名は、正規化して検証（205）に無関係な要素を取り除くために、前処理される。テンプレート署名の特徴は、連想メモリ又は連想メモリ機能を有するデータ構造（203）に格納される。

Description

【発明の詳細な説明】 発明の名称 自動署名検証の方法 発明の背景 １．本発明は署名の検証に関する。 ２．関連技術 様々な適用業務において、アクセスを求めている人が実際にアクセスを許可さ れているのか検証する方法を必要とすることが多い。例を挙げれば、建物に入っ たり車に乗り込むことが許可される前に、何らかの型での認証を必要とするため 、よく鍵が使われる。ソフトウエア・プログラムやソフトウエア制御の装置（銀 行の自動窓口機やクレジット・カ−ド機など）へのアクセスは、多くの場合、ア クセスを求める人がパスワ−ド又は個人識別番号（PIN）を入れるか、そうした 情報を磁気テ−プもしくは「スマ−ト」カ−ドのメモリに記録しておくことを要 求することによって検証がなされる。 従来の技術によるこうした方法はアクセスを制限するという目的を達成するけ れども、いくつかの欠点を免れない。（１）パスワ−ドやPINを忘れることがあ る。そのためにアクセスを許可されているにもかかわらずアクセスできなくなっ てしまう。（２）機密保持対策なしによくパスワ−ドやPINを選んだり（覚えや すいから選ぶケ−スが多い）、あるいは短かすぎるために、パスワ−ドやPIN依 存型のセキュリティ・システムでは尤もらしいキイを試すことによって襲われる ことになりやすい。（３）磁気カ−ドやスマ−ト・カ−ドは失ったり盗まれたり することがある。そのため、アクセスを許可されていない人がアクセスできるこ とになってしまう。 アクセスを求めている人の署名によって検証ができる許可の方法があれば便利 であろう。しかしながら、署名突き合わせの既知の方法は普通、人が署名を検討 しなければならず、費用が掛かる。それゆえに、本発明の目的は自動署名検証の 方法を提供することである。 発明の概要 本発明は自動署名検証の方法を提供するものであるが、この方法においては、 テストする署名、例えば、オペレ−タ（操作する人）が入力した署名を前処理し て、テストする特徴を調べる。そのテストする署名からとった特徴をテンプレ− ト署名集合の特徴と比較して、テンプレ−トの署名にテストする特徴が有るか無 いかによって検証する。好適な実施例において、テストする署名は正規化され、 且つ署名の中で検証に関係のない要素を取り除くために、テストする署名は前処 理される。好適な実施例において、テンプレ−ト署名の特徴が決定され、連想メ モリ又は連想メモリ機能を有するデ−タ構造、例えば、離散型のホップフィール ド（Hopfield）疑似ニュ−ラル・ネットワ−クに、記憶される。好適な実施例に おいて、検証方法は外部条件によって感度を調整することができる。 図面の簡単な説明 第１図に、エントリを制御するために自動署名検証を用いるシステムの例を示 す。 第２図は、自動署名検証方法のプロセスを示すフロ−チャ−トである。 第３図は、署名の平滑化（signature smoothing）の方法のプロセスを示すフ ロ−チャ−トである。 第４Ａ及び４Ｂ図は、署名の回転（signature rotation）の方法のプロセスを 示すフロ−チャ−トである。 第５図は、署名のサイズ基準化（signature resizing）の方法のプロセスを示 すフロ−チャ−トである。 第６図は、署名の特徴抽出（signature feature extraction）の方法のプロセ スを示すフロ−チャ−トである。 第６Ａ図は、ペンの動き（pen movement）の特徴を識別するステップのプロセ スを示すフロ−チャ−トである。 第６Ｂ図は、ペン・スピード（pen speed）の特徴を識別するステップのプロ セスを示すフロ−チャ−トである。 第６Ｃ図は、ペンの状態（pen status）の特徴を識別するステップのプロセス を示すフロ−チャ−トである。 第６Ｄ図は、画素分散（pixel dispersion）の特徴を識別するステップのプロ セスを示すフロ−チャ−トである。 第６Ｅ図は、ユ−クリッド座標の特徴を識別するステップのプロセスを示すフ ロ−チャ−トである。 第６Ｆ図は、極座標の特徴を識別するステップのプロセスを示すフロ−チャ− トである。 第６Ｇ図は、ストロ−ク転換（stroke turning）の特徴を識別するステップの プロセスを示すフロ−チャ−トである。 第７図は、署名の特徴を記憶する（ホップフィールドの重みマトリックス生成 ）方法のプロセスを示すフロ−チャ−トである。 第８Ａ及び８Ｂ図は、重み無しのレーベンシュテイン（Levenshtein）の距離 測定法のプロセスを示すフロ−チャ−トである。 第９Ａ及び９Ｂ図は、署名をテンプレ−トの署名と比較する方法のプロセスを 示すフロ−チャ−トである。 第１０図は、署名に対する許可／拒否の決定法のプロセスを示すフロ−チャ− トである。 好適な実施例の説明 第１図に、エントリを制御するために自動署名検証を用いるシステムの例を表 す。 自動署名検証（automated signature verification）システム101は、筆記用 具104とプレッシャ・プレ−ト105といった入力署名103を受け取るための入力装 置102から成り、入力署名（input signature）103に関係するデ−タを受け取る プロセッサ106に接続されている。好適な実施例においては、筆記用具104及びプ レッシャ・プレ−ト105は、（カリフォルニア州、モントレイ市に在するエース キャド（ACECAD）社製造の「Acecat」グラフィックス・タブレットといった）業 界で知られている、フリ−ハンドのコンピュ−タ入力用のスタイラス・ペンとグ ラフィックス・タブレットから成り、さらにタブレット上のスタイラス・ペンの 位置とその時加えられた圧力が定期的にプロセッサ106に伝送される。しかしな がら、本出願を吟味すれば、当業者には他のタイプの入力装置も使えるし、且つ それは本発明の範囲並びに精神から逸脱するものではないことが明確になるであ ろう。 好適な実施例において、プロセッサ106は、業界で周知のように、プロセッサ を有するシステム、内蔵プログラムから成るメモリ、デ−タから成るメモリ、さ らに入出力装置107から成り立つ。このシステムの動作及びソフトウエア構造に ついて、本明細書では、当業者にその機能がはっきり分かるように詳しく説明す る。本出願を吟味すれば、こうした機能を達成するために、設計が既に分かって いるプロセッサの変更及び／又は（既知のプログラミングの技法を使っての）プ ログラミングをすることは込み入った仕事ではないし、過度の実験を必要とする ものでもないことが当業者には明らかになるであろう。本出願を吟味すれば、過 度の実験をしなくても、明示してある方法に他のタイプのプロセッサを採用する こともできるし、さらにそうした他のタイプのプロセッサは本発明の範囲並びに 精神から逸脱するものではないことが当業者には明確になるであろう。 入力署名103に応答して、プロセッサ106は検証信号108を生成し、その信号は 入力署名103を書き込んでいる人がその人に間違いないことを検証するために使 われる。この検証信号108はオペレ−タに見えるようになっているか、ロッキン グ・デバイス109に直接連結されているか、あるいはプロセッサ106（又は別のプ ロセッサ）内のソフトウエアに連結されている。好適な実施例において、検証信 号108は、業界で既に周知の方法など、その人に間違いないことを検証する他の 方法と組み合わせることができる。 署名入力、記憶、そして後で検証 第２図は、自動署名検証の方法のプロセスを示すフロ−チャ−トである。 自動署名検証の方法は、テンプレ−ト署名を入力するステップ201、テンプレ −ト署名を正規化するステップ202、テンプレ−ト署名を記憶するステップ203、 テストする署名を入力するステップ204、テストする署名を正規化するステップ2 05、比較するステップ206、そして許可／拒否を決定するステップ207から成る。 本明細書に明かにしたように、本方法は第１図に説明のシステムを用いており 、有効な署名として認識されるテンプレ−ト署名集合を記録し、そのテンプレ− ト署名は後で比較するために使われる。好適な実施例において、そのテンプレ− ト署名集合は少なくとも５つの個々の署名から成る。これらのテンプレ−ト署名 は各々入力されて正規化され、さらに後で比較するために記憶される。本方法は 、本人に間違いないことの検証が求めれると、テストする署名を検証するために 先に進む。テストする署名は入力されて正規化され、テンプレ−ト署名と比較さ れ、さらにその比較によって許可されるか拒否されるかする。 テンプレ−ト入力（template input）のステップ201において、後でその人に 間違いないことの検証対象となる人が、例えば、プレッシャ・プレ−ト105に筆 記用具104で入力署名103を手書きすることによって、入力装置102にテンプレ− トとなる入力署名集合103が書き込まれる。テンプレ−トの入力署名103は有効署 名として認識され、後からテストする入力署名103と比較するために使われる。 テンプレ−ト入力のステップ201では、例えばキ−ボ−ドなどテキスト入力装 置といった外付けの入力装置107によって、又はマウスか他のポインティング・ デバイス、音声入力、フォトグラフィック又はその他のグラフィック入力といっ た入力装置によって、あるいは業界周知の他のデ−タ入力手段によって、システ ムに対してその人が本人に間違いないことをはっきりと確認することができる。 しかしながら、その人が本人に間違いないことの明確な確認は不要である。例え ば、システムは、テストする入力署名103を、記録されている全てのテンプレ− ト署名と比較して、記憶されているテンプレ−ト署名集合のいずれかとマッチす るものがあれば、検証信号108を生成する。 好適な実施例において、業界でよく知られているように、入力装置107によっ てプロセッサ106に伝送されたデ−タは、プロセッサ106によって定期的に検索さ れて、テンプレ−トの入力署名103と関連しているデ−タ構造に記憶される。好 適な実施例において、デ−タは次のテ−ブルに示すようなデ−タ構造に組成され た画素集合から成り、その各々は画素デ−タ集合から成る。しかしながら、本出 願を吟味すれば、デ−タ要素の他の集合を用いることができるし、且つそれは本 発明の範囲並びに精神から逸脱することにはならないことを当業者は認識するこ とであろう。 Ｐ1＝｛Ｘ1，Ｙ1，Ｔ1，Ｓ1，ＰＲ1｝ Ｐ2＝｛Ｘ2，Ｙ2，Ｔ2，Ｓ2，ＰＲ2｝ Ｐ3＝｛Ｘ3，Ｙ3，Ｔ3，Ｓ3，ＰＲ3｝ ＊ ＊ ＊ Ｐn＝｛Ｘn，Ｙn，Ｔn，Ｓn，ＰＲn｝ この場合、 Ｘiは画素のＸ座標、 Ｙiは画素のＹ座標、 Ｔiは画素が取り込まれた時間、 Ｓiはその時の筆記用具104のペン・アップ（書き終わってペンを離した時点）／ ペン・ダウン（ペンで書き始めた時点）の状態、 ＰＲiはその時の筆記用具104の圧力。 テンプレ−ト正規化（template normalization）のステップ202で、プロセッ サ106はテンプレ−ト入力の署名103を正規化された形に変換する。正規化された 形を使うことによって、プロセッサ106が、他の署名との比較に無関係と思われ るテンプレ−ト入力の署名103の特徴を取り除くことができるようになる。その ような無関係な特徴には入力装置102によって導入されるノイズ、オリエンテ− ション（向き）、及びサイズがある。 テンプレ−ト記憶（template storage）のステップ203で、テンプレ−トの入 力署名103は後からテストする署名との比較に用いるために記憶される。好適な 実施例において、テンプレ−トの入力署名103の特徴は、テンプレ−トの入力署 名103によって決定され、連想メモリ検索が可能な方法で記憶される。 テスト入力（test input）のステップ204で、その本人に間違いないことの検 証対象となる人は、テンプレ−ト入力のステップ201と同様に、入力装置102にテ ストする入力署名103を書き込む。テスト入力のステップ204で、その本人に間違 いないことが、テンプレ−ト入力のステップ108と同様に、システムに対して明 確な確認がなされる。テスト入力のステップ204で、プロセッサ106はテンプレ− ト入力のステップ201と同様のデ−タを取り込む。 テスト正規化（test normalization）のステップ205で、プロセッサ106は、テ ンプレ−ト正規化のステップ202でテンプレ−ト入力の署名103に対して行なうの と同様に、テストする入力署名103を正規化する。 比較（comparison）のステップ206で、プロセッサ106は、テストする入力署名 103を、記憶されているテンプレ−トの入力署名103と比較する。好適な実施例に おいて、テストする入力署名103の特徴はテストする入力署名103において決定さ れ、連想メモリ検索を用いて記憶されているテンプレ−トの入力署名103と比較 される。 許可／拒否（accept/reject）の決定のステップ207で、プロセッサは、テスト する署名103を入力している人を検証するかどうかを比較のステップ206との対応 で決定する。 署名の正規化 好適な実施例において、テンプレート署名の正規化のステップ202並びにテス ト署名の正規化のステップ205は各々、平滑化のステップ、回転のステップ、さ らにサイズ基準化のステップを含む。 第３図は、署名平滑化（signature smoothing）の方法のプロセスを示すフロ ーチャートである。 グラフィックス・タブレットによって取り込まれたデータは、プロセッサ106 に伝送されるデータより解像度が高いということがある。それは、例えば、グラ フィックス・タブレットの方がデータの伝送に使われるグラフィックス・アダプ タより解像度が高いからである。この結果、２つの画素がグラフィックス・アダ プタの同じ記憶場所にマッピングされることになり、そのために入力署名103が スムーズに見えなくなり、入力署名103のストロークがジグザグに見えることさ えある。その上、入力署名103の書き込まれ方によってもスムーズでなくなるこ とがある。 初期化（initialization）のステップ301で、重み集合、Ｗ1、Ｗ2、Ｗ3、及び しきい値ｄｆが決定される。ｗ1の好適な値は１、ｗ2の好適な値は２、ｗ3の好 適な値は１で、ｄｆの好適な値は４でよい。 スムーズ・ワンス（smooth-once：平滑化を一回行なう）のステップ302で、Ｘi 及びＹiの各画素値は、以下のように、その画素並びにその前後の画素の加重平 均値を計算することによって平滑化される。 スムーズ・ワンスのステップ302は、最初と最後の画素を除く各画素に対して 行なわれる。好適な実施例において、新規のＸi及びＹiの各画素値は、その画素 並びにその前後の画素に対する古い値を用いて計算される。 距離計算（compute-distance）のステップ303で、Ｘi及びＹiに対する平滑化 される前の画素値と平滑化された後の画素値の間の距離diが画素毎に計算される 。好適な実施例において、この距離は標準のユークリッド距離を使って計算され る。距離計算のステップ303は画素毎に行なわれる。 最大距離（maximum-distance）のステップ304で、最大のこのような距離はど の画素に対しても以下のように計算される。 ｄmax＝ｍａｘ｛ｄi｜１＜＝ｉ＜＝ｎ｝ この場合、ｎは画素数である。 距離しきい値（distance-threshold）のステップ305で、最大距離ｄmaxがしき い値ｄｆと比較される。ｄmaxがｄｆ以上でなければ、平滑化の方法は完了であ る。そうでなければ、各画素に対して新規のＸi及びＹiの値が繰り返し割り当て られて、スムーズ・ワンスのステップ302が続けられる。スムーズ・ワンスのス テップ302によって、新規の画素値とその前の値の間の距離ｄiが小さくなるため 、最大距離のステップ304で計算されるｄmaxの値もしきい値ｄｆ以下になるまで 小さくなっていく。従って、距離しきい値のステップ305での比較から、ｄmaxが ｄｆ以下になっていることが最終的に明らかになり、署名平滑化の方法は最終的 に終了することになる（つまり、「無限ループ」の手続きにはならない）。 第４Ａ及び第４Ｂ図は、署名回転（signature rotation）の方法のプロセスを 示すフローチャートである。 入力署名103は、グラフィックス・タブレットの配置、署名103を入力している 人の位置、又は入力署名103の書き込まれ方のいずれかが原因で、通常予期され るより外れた角度で書き込まれることがある。好適な実施例においては、入力署 名103の角度が検知されて、水平軸又は垂直軸との位置合わせを行なうために入 力署名103を回転させる。 オリエンテーションのステップ401で、入力署名103のオリエンテーションが判 定される。好適な実施例においては、入力署名103の水平域Ｌxと垂直域Ｌyとの 比較が行なわれる。Ｌx＞＝Ｌyなら、入力署名103は水平（横書き）と判定され 、そうでなければ垂直（縦書き）と判定される。署名回転の方法の他のことにつ いては水平入力署名103との関連において説明するが、本出願を吟味すれば、垂 直入力署名103の取り扱いについて当業者には明らかになるであろう。 区分（partition）のステップ402で、入力署名103はＸ軸に沿ってｍ個の均等 区間に区分けされる。ｍの好適な値は64でよい。最小及び最大のＸ座標が決定さ れ、それによる入力署名103のＸ区間がｍの均等区間に分割される。これらの１ 区間につき１画素が割り当てられる。 区間統計（interval-statistics）のステップ403で、既知の統計式を用いて、 各区間ｊ内の画素の平均値Ｘjと標準偏差値Ｓjが計算される。既知の統計式を用 いて、標準偏差値ＳjのメジアンＴがステップ404で計算される。既知の統計式を 使って、ステップ405において、Ｔから標準偏差値Ｓiのメジアン絶対偏差値ＭＡ Ｄが計算される。 孤立値（outlier）のステップ406で、遠隔画素が取り除かれる。（Ｓj−Ｔ） ／ＭＡＤがしきい値Ｃを越える場合、これらの区間は孤立値と判定される。Ｃの 好適な値は2.5でよい。 回帰（regression）のステップ407で、既知の統計式を用いて、回帰直線が非 孤立値の画素に対して計算される。回帰直線は、ｙ＝ｍｘ＋ｂの式になっており 、既知の統計式を用いて、その傾斜から傾斜回帰直線の角度が計算される。 回転（rotate）のステップ408で、既知の幾何式を用いて、入力署名103の各画 素を新規のＸ座標及びＹ座標の位置に回転させる。 第５図は、署名のサイズ基準化（signature resizing）の方法のプロセスを示 すフローチャートである。 入力署名103は様々な大きさで書き込まれることになる。好適な実施例におい て、入力署名103は拡大縮小によって一様の大きさに基準化される。 フレーム・セッティング（frame-setting）のステップ501で、入力署名103を 包含するために、ｍ ｘ ｎの大きさのフレームが選ばれる。ｍの好適な値は192 でよい。入力署名103のオリエンテーションが、オリエンテーションのステップ4 01と同様に、決定される。 水平比率（horizontal-ratio）のステップ502で、フレーム・サイズｍに対す る入力署名の実寸の割合ｒは、以下のように、計算される。 ｒ＝Ｌx／ｍ スケーリング（scaling）のステップ503で、周知の幾何式を用いて、入力署名 103の各画素が新規のＸ座標及びＹ座標位置に基準化される。 タイム・リセット（time-reset）のステップ504で、入力署名103の開始時間を 引くことによって、入力署名103の各画素の時間Ｔiが調整される。 特徴の抽出及びテンプレートの記憶 本発明の態様の一つは、その人の署名が場合によって異なっても、その署名に 残っている、比較的一定した特徴を識別することである。人の署名の出所を識別 するのに大きく貢献するのは、その人のテンプレート署名の中に識別できる特徴 の強度である。 特徴の１部類には、例えば、ペン・アップ／ペン・ダウン状態、ペン位置、筆 圧、もしくは書く速度や加速度といった時系列データがあり、その各々は時間の 関数で表現される。もう一つの部類には、例えば、ストローク数、各ストローク の合計時間、各区間の画素数（例えば、分割のステップ402で識別されている各 区間）、全画素の重心、高位モーメント、署名又は１区間の最小及び最大のＸ範 囲及びＹ範囲、署名又は１区間のピークの曲がり具合と位置、開始位置や方向、 さらに統計の分野で周知のその他の集合体の値など、入力署名103から派生する パラメータがある。 好適な実施例において、識別された各特徴は、各々が「０」か「１」の、２進 値のベクトル、つまり、２進ベクトル又はビット列として表される。これには、 必要記憶量を小さくするという利点がある。 第６図は署名の特徴の識別並びに表示の方法のプロセスを示すフローチャート である。 本発明の好適な実施例において、入力署名103の７つの具体的な特徴が識別さ れる。これらの特徴には、（1）時間関数としての筆記用具104の動き、（2）時 間関数としての筆記用具104の速度、（3）時間関数としての筆記用具104のペン ・アップ／ペン・ダウン状態、そして（4）時間関数としての画素分散といった 時系列データがある。これらの特徴にはまた、（5）ユークリッド座標マップ、 （6）極座標マップ、さらに（7）ユークリッド座標マップのストローク転換点の 集合といった時間に依存しない特徴も含まれる。 ステップ601で、時間関数として筆記用具104の動きから成るペンの動きの特徴 が識別され、ビット・ベクトルとして表される。 ステップ602で、時間関数として筆記用具104の速度から成るペン・スピードの 特徴が識別され、整数のベクトルとして表される。 ステップ603で、時間関数として筆記用具104のペン・アップ／ペン・ダウン状 態から成るペンの状態の特徴が識別され、ビット・ベクトルとして表される。 ステップ604で、時間関数として画素分散から成る画素分散の特徴が識別され 、ビット・ベクトルとして表される。 ステップ605で、入力署名103のユークリッド座標マップから成るユークリッド 座標の特徴が識別され、整数の配列として表される。 ステップ606で、入力署名103の極座標マップから成る極座標の特徴が識別され 、整数のベクトルとして表される。 ステップ607で、ユークリッド座標マップのストローク転換位置の集合から成 るストローク転換の特徴が識別され、ビット・ベクトルとして表される。 第６Ａ図は、ペンの動きの特徴を識別するステップのプロセスを示すフローチ ャートである。 区分（partition）のステップ611で、入力署名103がＭ個の均等時間のビンの 集合に区分けされる。Ｍの好適な値は32でよい。 動き判定（movement determination）のステップ612で、筆記用具104の総体的 な動きが判定される。好適な実施例において、各ビンに対して差（Ｘi+1−Ｘi） の合計Ｓが計算される。この場合、画素のＸi及びＸi+1は共に同じビンに属する 。 量子化（quantization）のステップ613で、合計Ｓが負なら、量子化された結 果Ｒを１に設定し、また合計Ｓが負でなければ、量子化された結果Ｒを０に設定 することによって合計が量子化される。 その特徴は量子化された結果ＲのＭビットのベクトルで表される。 第６Ｂ図は、ペン・スピードの特徴を識別するステップのプロセスを示すフロ ーチャートである。 区分（partition）のステップ621で、入力署名103がＭ個の均等時間のビンの 集合に区分けされる。Ｍの好適な値は32でよい。 距離合計（distance summing）のステップ622で、ビン毎に連続する画素のユ ークリッド距離の合計が決定される。例えば、各ビンの値ｂ[ｉ]は、そのビンの 全ての画素〈Ｘj，Ｙj〉の平方根（（Ｘj+1−Ｘj）2＋（Ｙj+1−Ｙj）2）を出し て、それを合計したものになる。 正規化（normalizing）のステップ623で、各ｂ[ｉ]を全てのｂ[ｉ]の合計で割 る。 その特徴はＭ個の整数のベクトルで表される。 第６Ｃ図は、ペン状態の特徴を識別するステップのプロセスを示すフローチャ ートである。 区分（partition）のステップ631で、入力署名103はＭ個の均等時間のビンの 集合に区分けされる。Ｍの好適な値は32でよい。 ペン・アップ（pen-up）のステップ632で、各ビンに対する状態ビットｂ[ｉ] は、そのビンの画素がペン・アップの状態なら、「１」に設定される。そうでな ければ、そのビンに対する状態ビットは「０」に設定される。 その特徴はＭビットのベクトルで表される。 第６Ｄ図は、画素分散の特徴を識別するステップのプロセスを示すフローチャ ートである。 区分（partition）のステップ641で、入力署名103はＭ個の均等時間のビンの 集合に区分けされる。Ｍの好適な値は32でよい。 分散（dispersion）のステップ642で、既知の統計式を用いて、Ｘ座標シグマ （Ｘi）の標準偏差値とＹ座標シグマ（Ｙi）の標準偏差値が決定される。 オリエンテーションのステップ643で、各ビンの画素分散ビットｂ[ｉ]は、シ グマ（Ｘi）＞シグマ（Ｙi）で且つ署名が水平ならば「０」に、そしてシグマ（ Ｘi）＜シグマ（Ｙi）で且つ署名が水平（横書き）であると判定されれば「１」 になる。署名が垂直（縦書き）であると判定されれば、これらの「０」及び「１ 」のビット値は反転される。 その特徴はＭビットのベクトルで表される。 第６Ｅ図は、ユークリッド座標の特徴を識別するステップのプロセスを示すフ ローチャートである。 この特徴を探すために、入力署名103はビンｂ[ｘ，ｙ]のＭ ｘ Ｎのマトリッ クスにマップされる。Ｍの好適な値は16で、Ｎの好適な値は16でよい。 重心（centroid）のステップ651で、座標〈Ｘmean，Ｙmean〉がビンｂ[Ｍ／２ ，Ｎ／２]にマップされる。 マッピング比率（mapping-ratio）のステップ652で、水平な署名に対しては中 心から最も遠い座標Ｘf（垂直の署名に対してはＹf）が決定される。画素をマッ プするための比率ｒが以下のように決定される。 マッピングのステップ653で、各画素〈Ｘk，Ｙk〉がビンｂ[ｉ，ｊ]にマップ される。この場合、以下の通りである。 画素カウント（pixel-count）のステップ654で、各ビンｂ[ｉ，ｊ]にマップさ れている画素数が決定される。 正規化（normalizing）のステップ655で、ビンｂ[ｉ，ｊ]毎の画素数が署名の 画素合計数で割られる。好適な実施例においては、正規化された値は、分数値を 有する場合、最も近い整数に切り上げられる。 その特徴は整数のＭ ｘ Ｎ配列で表される。好適な実施例において、各整数は 符号なしの２進形式の６ビットで表され、63以上の値はビット列で表した63、つ まり、「１１１１１１」で表される。レーベンシュテイン（Levenshtein）の距 離比較をするために検索されると、２進データは整数のＭ ｘ Ｎ配列にパック解 除される。 第６Ｆ図は、極座標の特徴を識別するステップのプロセスを示すフローチャー トである。 この特徴を探すために、入力署名103が、Ｍの等距離同心リング（ring）とリ ング毎にＮの等角セクタを有する極座標構造にマップされる。Ｍの好適な値は24 、Ｎの好適な値は24でよい。 重心（centroid）のステップ661で、座標〈Ｘmean，Ｙmean〉が極座標系の原 点にマップされる。 変換（translation）のステップ662で、各画素〈Ｘk，Ｙk〉が〈Ｘmean，Ｙme an 〉の減算によって変換される。 マッピング比率（mapping-ratio）のステップ663で、中心から最も遠い半径Ｒ ｆが決定される。画素をマッピングする比率ｒが決定される。 リング・マッピング（ring-mapping）のステップ664で、１リングにつき１画 素〈Ｘk，Ｙk〉がマップされる。この場合、以下の通りである。 セクタ・マッピング（sector-mapping）のステップ665で、そのリング内の１ セクタにつき１画素〈Ｘk，Ｙk〉がマップされる。この場合、以下の通りである 。 θ＝ｔａｎ-1（Ｙk／Ｘk） 但し、（０，２π）以内にする必要がある場合は、 θ＝ｔａｎ-1（Ｙk／Ｘk）＋２π sector＝θ＊（１８０／π）／（３６０／Ｎ） 画素カウント（pixel-count）のステップ666で、〈リング、セクタ〉組［〈ri ng，sector〉（tuple）］毎にマップされている画素数がカウントされる。 リング合計（ring-summing）のステップ667で、リング毎に画素数が合計され る。つまり、各リング内の全セクタに対する画素数が合計され、Ｍ個のビンｂ[ ｉ]に収められる。 正規化のステップ668で、ビンｂ[ｉ]毎の画素数が署名の画素合計数で割られ る。好適な実施例においては、正規化された値は、分数値を含んでいる場合、最 も近い整数に切り上げられる。 その特徴は、ビンｂ[ring，sector]に対する整数のＭ ｘ Ｎ配列で表され、ビ ンｂ[ｏｒｉｇｉｎ]に対する値はこの特徴では排除してよい。好適な実施例にお いては、各整数は符号なしの２進形の６ビットで表され、63以上の値は63のビッ ト列、つまり「１１１１１１」で表される。レーベンシュテイン（Levenshtein ）の距離比較のために検索されると、２進データは整数のＭ ｘ Ｎ配列にパック 解除される。 第６Ｇ図は、ストローク転換（stroke-turning）の特徴を識別するステップの プロセスを示すフローチャートである。 その特徴を探すために、入力署名103がビンｂ[ｘ，ｙ]のＭ ｘ Ｎマトリック スにマップされる。Ｍの好適な値は16、Ｎの好適な値は16でよい。 重心のステップ671及びマッピング比率のステップ672が、重心のステップ651 及びマッピング比率652と同様に実行される。 マッピングのステップ673で、ストローク転換点から成る各画素＜Ｘk，Ｙk＞ が、マッピングのステップ653で画素をビンｂ[ｉ，ｊ]にマップしたと同様に、 ビンｂ[ｉ，ｊ]にマップされる。本明細書で使用している、ストローク転換点は ストロークの方向が変化する点である。 好適な実施例においては、ストローク転換点は、中点として１回の方向転換に つき５つの連続する画素から成る集合を調べることによって認識される。方向転 換は様々な方法で認識することができる。例えば、初等微積分の周知の方法を用 い、個別の点にそれを適用して、中点が最小点、最大点、又は変曲点であるかを 決定することによって認識できる。 画素カウントのステップ674及び正規化のステップ675は、画素カウントのステ ップ654及び正規化のステップ655と同様に実行される。 その特徴は整数のＭ ｘ Ｎ配列で表される。好適な実施例においては、各整数 は符号なしの２進形の６ビットで表され、63以上の値は63のビット列、つまり、 「１１１１１１」で表される。レーベンシュテインの距離比較のために検索され ると、２進データは整数のＭ ｘ Ｎ配列にパック解除される。 特徴の検索並びに署名の比較 一旦特徴が識別されテンプレートの特徴のビット列として表されると、離散型 のホップフィールド（Hopfield）非同期ネットワーク・パラダイム通りに重みマ トリックスが生成される。離散型のホップフィールド（Hopfield）非同期ネット ワークについては業界周知のことであるから、本明細書において詳細な開示はし ない。１９８２年発行のプロシーディングス・オブ・ザ・ナショナル・アカデミ ィ・オブ・サイエンシイズ、ユー．エス．エイ．１９７９「Proceedings of the National Academy of Sciences，U.S.A．1979」の2554〜2558頁に掲載の、ジョ ン・ジェイ・ホップフィールド（John J．Hopfield）著の論文「緊急集合的演算 能力を備えたニューラル・ネットワークと物理システム」（「Neural Networks and Physical Systems with Emergent Collective Computational Abilities」 ）に、より詳細な説明がある。当該論文を参照することによりその記載内容が本 明細書の一部分を構成するものとする。 第７図は、署名特徴の記憶（ホップフィールドの重みマトリックス生成）方法 のプロセスを示すフローチャートである。 ２極変換（bipolar-conversion）のステップ701で、各２進値（０又は１）は 、全ての「０」を「−１」で置き換えることによって、２極値（−１又は＋１） に変換される。 外積（outer-product）のステップ702で、各２進ベクトルに対する外積が転置 配列（transpose）によって計算される。２進ベクトルが長さｍであれば、積Ｍ はｍ ｘ ｍの２極マトリックスになる。 加算（summation）のステップ703で、合計のマトリックスＭ'を生成するため に、全て（５つ）のテンプレート署名から選択されている特徴に対する外積が加 算される。 ゼロ対角線（zero-diagonal）のステップ704で、合計のマトリックスＭ'の主 対角線がゼロに設定される。本明細書においては、結果としてのマトリックスＭ 'を重みマトリックス又はメモリ・マトリックスと呼ぶ。 一旦テストする入力署名103の特徴が識別され、テスト特徴のビット列として 表されると、離散型のホップフィールド・ネットワークの非同期更新パラダイム 通りに、テスト特徴のビット列とテンプレート特徴のビット列の相違が判定され る。文字列の距離がレーベンシュテイン（Levenshtein）の距離に従って計算さ れる。レーベンシュテインの距離については業界周知のことであるから、本明細 書においては詳細な開示はしない。１９６５年発行のドクラディ・アカデミィ・ ナウク・エスエスアール（「Doklady Akademii Nauk SSR」）163(4)の845〜848 頁に掲載の、ブイ．ジェイ．レーベンシュテイン（V.J．Levenshtein）著の記事 「削除、挿入および反転訂正可能な２進コード」（「Binary Codes Capable of Correcting Deletions，Insertions，and Reversals」）に、より詳細に説明さ れている。当該記事を参照することによりその記事内容が本明細書の一部分を構 成するものとする。 第８Ａ及び８Ｂ図は、重みなしのレーベンシュテイン距離測定方法のプロセス を示すフローチャートである。 簡単に述べれば、シンボルの２文字列間のレーベンシュテイン距離は、第１文 字列Ａから第２文字列Ｂに、シンボルを何個加算し、何個削除し、さらに何個置 き換えなければならないかを決定することによって計算される。 初期化（initialization）のステップ801で、文字列Ａの長さＬa、文字列Ｂの 長さＬb、削除費用Ｄ、挿入費用Ｉ、さらに置き換え費用Ｓが決定される。Ｄの 好適な値は１、Ｉの好適な値は１、Ｓの好適な値は１でよい。距離マトリックス ＭにはゼロのＭ（０，０）の初期値が割り当てられる。 削除ループ（deletion-loop）802で、ｉ＜Ｌaを満たすｉの値に対して、Ｍ（ ０，ｊ）の値はＭ（ｉ−１，０）＋Ｄに設定される。変数ｉはカウンタである。 挿入ループ（insertion-loop）803で、ｊ＜Ｌbを満たすｊの値に対して、Ｍ（ ０，ｊ）の値はＭ（０，ｊ−１）＋Ｉに設定される。変数ｊはカウンタである。 置き換えループ（substitution-loop）804で、カウンタ変数ｉ及びｊは、ｉ＜ ＝Ｌa及びｊ＜＝Ｌbを満たす各値に対して処理をすることができる。ステップ80 5で、文字列Ａの第ｉ番目の位置が文字列Ｂの第ｊ番目の位置と比較される。Ｍ の各記憶場所において、Ｍ（ｉ，ｊ）の値はＭ（ｉ−１，ｊ−１）に設定される （ステップ806で）が、文字列の値が第ｉ番目と第ｊ番目の位置で異なっている 場合、Ｓをプラスする（ステップ807で）。ステップ808で、削除又は挿入を行な うためにＭ（ｉ，ｊ）の値が計算される。ステップ809で、削除又は挿入による 場合には、Ｍ（ｉ，ｊ）の値はより小さな値に設定される。 第９Ａ及び９Ｂ図は、テンプレ−ト署名と署名を比較する方法のプロセスを示 すフロ−チャ−トである。 初期化のステップ901で、重みマトリックスＭ'と特徴ビット列ｂの値は分かっ ている。別の特徴ビット列ｂ'はｂと同じに設定される。 更新ル−プ902で、ベクトルｃが積Ｍ' ｘ ｂ'として計算される。ｂ'の各ビッ トは、ｃのその要素が０と同じか０より大きければ「１」に設定され、そうでな ければ「０」に設定される。 ル−プ完了のステップ903で、更新されているビット列ｂ'がオリジナルのビッ ト列ｂと比較される。それらが異なっていれば、更新されているビット列ｂ'が ステップ904でオリジナルのビット列ｂに割り当てられ、更新ル−プ902が再び開 始される。そうでなければ、更新ル−プ902は完了し、ステップ905に進む。 測定のステップ905で、テンプレ−トの特徴ビット列からの更新されているビ ット列ｂ'のレーベンシュテイン距離が計算される。 最小距離（minimum-distance）のステップ906で、計算された最小のレーベン シュテイン距離が、テンプレ−トの特徴ビット列からのテストの特徴ビット列の 距離であると決定される。 好適な実施例において、、ペンの動きの特徴デ−タは32ビットから成り、１バ イトにつき８ビットで４バイトにパックされる。ペン・スピ−ドの特徴デ−タは 32の整数から成り、１整数につき６ビット、従って192ビットで符号化され、さ らに１バイにつき８ビットで24バイトにパックされる。ペンの状態の特徴デ−タ は32ビットから成り、１バイトにつき８ビットで４バイトにパックされる。画素 分散の特徴デ−タは32ビットから成り、１バイトにつき８ビットで４バイトにパ ックされる。ユ−クリッド座標の特徴デ−タは16 ｘ 16＝ 256の整数から成り、 １整数につき６ビット、従って1536ビットで符号化され、さらに１バイトにつき ８ビットで192バイトにパックされる。極座標の特徴デ−タは24の整数から成り 、１整数につき６ビット、従って144ビットで符号化され、さらに１バイトにつ き８ビットで18バイトにパックされる。ストロ−ク転換の特徴デ−タは16 ｘ 16 ＝256ビットから成り、１バイトにつき８ビットで32バイトにパックされる。 好適な実施例において、特徴デ−タのパックされているデ−タ構造はＣプログ ラミング言語で以下のように表わされる。 好適な実施例において、５つのテンプレ−ト署名のパックされているデ−タ構 造はＣプログラミング言語で以下のように表わされる。 好適な実施例において、このデ−タ構造は署名のデ−タベ−スに記憶される。 好適な実施例において、パック解除されていないデ−タ構造はＣプログラミン グ言語で以下のように表わされる。 好適な実施例において、５つのテンプレ−ト署名のパック解除されていないデ −タ構造はＣプログラミング言語で以下のように表わされる。 好適な実施例において、このデ−タ構造は、テンプレ−ト署名のために判定さ れ且つ署名デ−タベ−スからパック解除されていない特徴を記憶するために使用 される。 例のレーベンシュテイン距離比較を以下の２つの20ビット文字列テ−ブルに示 す。 20ビットのテスト特徴ベクトルが以下の如く定義されるとする。 "11000 10110 11101 10101" 20ビットのテンプレ−ト特徴ベクトルが以下の如く定義されるとする。 "01101 01011 01110 11010" ２つの特徴ベクトル間のレーベンシュテイン距離は最後の要素、つまり、右下 角の要素、即ち、３である。 第１０図は、署名の許可／拒否決定の方法のプロセスを示すフロ−チャ−トで ある。 しきい値のステップ1001で、各特徴に対する許可のしきい値が決定される。 好適な実施例において、許可しきい値は対になったテンプレ−ト入力署名103 間の距離によって決定される。５つのテンプレ−ト入力署名103を有する好適な 実施例において、次にテ−ブルに示すように、10のこのような対の距離がある。 好適な実施例において、これら10の対の距離は減少していく順序で配列され、 第ｋ番目の距離が許可しきい値として選択される。ｋの好適な値は７でよい、つ まり、第７番目に大きい距離を許可しきい値として選択される。ｋの値が大きい 程、許可しきい値は厳しくなる。つまり、ｋの値が９ならば、９番目の距離が許 可しきい値として選択される。 平均化のステップ1002で、平均の許可しきい値ａ及び平均距離ｄが計算される 。 比較のステップ1003で、平均の許可しきい値ａ及び平均距離ｄが比較される。 平均許可しきい値ａが平均距離ｄより小さければ、テストする入力署名103は許 可され、検証信号108が生成される。そうでなければ、テストする入力署名103は 拒否されて検証信号108は生成されない。 別の実施例 本明細書に好適な実施例を開示しているが、本発明の概念並びに範囲から逸脱 することなく、数多くの変更が可能である。そうした変更については、本明細書 、図面並びに請求の範囲を吟味すれば、当業者には明らかになることであろう。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＤＥ， ＤＫ，ＥＳ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，ＩＴ，ＬＵ，Ｍ Ｃ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ，ＣＦ，ＣＧ ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＭＬ，ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ， ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＫＥ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＺ)，ＡＭ， ＡＴ，ＡＵ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，Ｃ Ｎ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＨＵ ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＴ， ＬＵ，ＬＶ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＮ，ＭＷ，ＮＬ，ＮＯ，Ｎ Ｚ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＫ，ＴＪ ，ＴＴ，ＵＡ，ＵＳ，ＵＺ，ＶＮ

Claims (1)

  1. 【特許請求の範囲】 １．本人であることが認証されている少なくとも一人から第１の署名集合を受取 り； 第１の署名集合における第１の特徴集合を同定し； 第１の特徴集合に対応して第１の署名集合に関するデータを記録し； 認証を求める人から第２の署名集合を受取り、 第２の署名集合における第２の特徴集合を同定し； 第２の特徴集合を上記記録データと比較し；及び 上記比較のステップに応じて検証信号を生成することからなる、自動署名検証 方法。 ２．上記生成のステップは、第２の署名集合に対応して本人であることが認証さ れているひとりの人を同定するステップからなる、請求項１の方法。 ３．第１の特徴集合の同定ステップの前に、第１の特徴集合に関係しない要素を 除去するため第１の署名集合を正規化するステップを含む、請求項１の方法。 ４．正規化のステップは、第１の署名集合の平滑化、回転もしくはスケーリング からなる、請求項３の方法。 ５．正規化のステップは、平滑化、回転及びスケーリングの少なくとも２つのス テップからなる、請求項３の方法。 ６．第２の特徴集合の同定ステップの前に、第２の特徴集合に関係しない要素を 除去するために、第２の署名集合を正規化するステップを含む、請求項１に記載 の方法。 ７．正規化のステップは、第２の署名集合の平滑化、回転もしくはスケーリング からなる、請求項６の方法。 ８．正規化のステップは、平滑化、回転及びスケーリングの少なくとも２つのス テップからなる、請求項６の方法。 ９．第１の特徴集合の同定ステップは、特徴集合の各々について２進ベクトルを 構築することからなり、２進ベクトルは約３００以下のビットで構成される、請 求項１の方法。 １０．第１の特徴集合の同定のステップは、 第１の署名集合を生成するために用いられた筆記具の、既知の時間間隔におけ る位置の集合； 上記筆記具の、既知の時間間隔における速度の集合； 上記筆記具の、既知の時間間隔における上げ／下しの状態ビットの集合； 第１の署名集合の、既知の時間間隔における、既知の時間間隔における画素分 散の大きさの集合； 第１の署名集合の少なくとも一つのユークリッド座標マップ； 第１の署名集合の少なくとも一つの極座標マップ；及び 第１の署名集合の少なくとも一つのユークリッド座標マップでのストローク転 換位置の集合からなる集合における少なくとも２つの特徴についてのデータを記 録することからなる、請求項１の方法。 １１．上記データを記録するステップは、連想メモリもしくは連想メモリの機能 を有するデータ構造にデータを格納することからなる、請求項１の方法。 １２．上記データを記録するステップは、離散型ホップフィールド人工ニューラ ル・ネットワークの重み行列を構築することからなる、請求項１の方法。 １３．第１の署名集合についてデータを記録するステップは、 第１の特徴集合に関係する特徴データを生成するステップと、特徴データを連 想メモリに記録するステップからなる、請求項１の方法。 １４．第１の署名集合についてデータを記録するステップは、 第１の特徴集合に関係する特徴データを生成するステップと、特徴データを連 想メモリ内に格納するステップからなり、 上記記録するステップはホップフィールドの重み行列を変更するステップを含 む、請求項１の方法。 １５．第２の特徴集合を同定するステップは、 第１の署名集合を生成するのに用いた筆記具の、既知の時間間隔における位置 の集合； 上記筆記具の、既知の時間間隔における速度の集合； 上記筆記具の、既知の時間間隔における上げ／下しの状態ビットの集合； 上記第１の署名集合の、既知の時間間隔における画素分散の大きさの集合； 上記第１の署名集合の少なくとも１つのユークリッド座標マップ； 上記第１の署名集合の少なくとも１つの極座標マップ；及び 第１の署名集合の少なくとも１つのユークリッド座標マップにおけるストロー ク転換位置の集合；からなる集合における少なくとも３つの特徴についてのデー タを記録することからなる、請求項１の方法。 １６．上記比較のステップは、許容閾値に対応しており、許容閾値は、第１の署 名集合に対応するものである、請求項１の方法。 １７．上記比較のステップは、第２の特徴集合を人工ニューラル・ネットワーク に入力し、該人工ニューラル・ネットワークは上記記録されたデータに対応した 重みの集合からなり、及び人工ニューラル・ネットワークからの出力を生成する ことからなる、請求項１の方法。 １８．上記比較のステップは、 第２の特徴集合を人工ニューラル・ネットワークに入力すること、この人工ニ ューラル・ネットワークは上記記録されたデータに対応する重みの集合からなり 、及び該人工ニューラル・ネットワークから出力を生成することからなる、請求 項１の方法。 １９．上記比較のステップは、第１及び第２の特徴集合間の差の集合に対応して 差分値を生成するステップからなり、生成のステップは、第１の特徴集合に対応 して、差の閾値を決定するステップと、上記差分値と差の閾値を比較するステッ プとからなる、請求項１の方法。 ２０．上記比較のステップは、上記第２の署名集合と、第１の署名集合の最も近 い１つとの間の差の集合に対応して差分値を生成するステップからなり、 上記生成のステップは、第１の署名集合の選択されたペアについての差分値の 集合を生成するステップと、差分値の集合に対応した差分閾値を決定するステッ プと、上記差分値と差分閾値とを比較するステップとからなる、請求項１の方法 。 ２１．入力された署名を平滑化する方法は、 入力された署名に対応する点の時系列を決定する； 上記時系列における各点について、先行する点と後続する点に対応して各点を 変更する； 上記変更するステップの後に、上記時系列の平滑さの指標を決定する；及び 上記平滑さの指標に対応して変更するステップを繰り返すステップからなる、 署名平滑方法。 ２２．入力された署名を既知の軸線に対して回転する方法は、 入力された署名を表す画素の集合を選択する、この画素の集合は上記署名の全 ての画素より少ない画素からなる； 選択された画素の集合の軸を表す線を生成する； 上記線と既知の軸線との間の角度を決定する；及び 上記署名の全ての画素を上記角度回転する；ことからなる署名回転方法。 ２３．選択のステップは、統計的に離れた画素を切り捨てることからなる、請求 項２１の方法。 ２４．線を生成するステップは、選択された画素の集合上での回帰（regression ）からなる、請求項２１の方法。 ２５．上記選択のステップは、署名の画素をビンの集合に割り当てる； 各ビンにおける画素の統計指標を決定する； 統計指標に対応して上記ビンの部分集合を選択することからなる、請求項２１ の方法。 ２６．書かれた署名の特徴の集合を記録するためのデータ構造は、以下のものか らなる集合における少なくとも４つの特徴を記録する手段からなる； 第１の署名集合を生成するのに用いられた筆記具の、既知の時間間隔における 位置の集合； 上記筆記具の、既知の時間間隔における速度の集合； 上記筆記具の、既知の時間間隔における上げ／下しの状態ビットの集合； 第１の署名集合の、既知の時間間隔における画素分散の大きさの集合； 第１の署名集合の少なくとも１つのユークリッド座標マップ； 第１の署名集合の少なくとも１つの極座標マップ；及び 第１の署名集合の少なくとも１つのユークリッド座標マップにおけるストロー クの転換位置の集合。 ２７．ある人が特定の個人であるかを決定する方法は、以下のステップからなる ； 特定の個人の学習した署名の選択された特徴を表す模範情報を創成し格納する ； 個人により署名用トランスジューサ上になされた比較用署名の選択された特徴 を表す情報を提供する： 上記比較用署名の選択された特徴を上記学習した署名のそれらと比較する；及 び 上記比較用署名の選択された特徴と学習した署名の選択された特徴とが予め選 択された程度で適合する場合には、適合を指示する信号を出力する。
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