本論文では、タッチスクリーンデバイス上での指描き数字を使用したニューラルネットワークベースの生体認証を調査します。参加者20名がそれぞれ2,000の指描き数字（0-9）を寄稿し、CNNとオートエンコーダアーキテクチャを比較してユーザー認証を評価しました。修正インセプションV1ネットワークと、モバイル環境向けの軽量な浅層CNNの2つを比較した結果、両方のCNNアーキテクチャは約89%の認証精度を達成しましたが、浅層CNNの方が少ないパラメータで済みました。オートエンコーダを用いたアプローチでは約75%の精度を実現しました。この結果により、指描き記号を用いた認証は、タッチスクリーンデバイスにおける有効で安全、かつユーザーフレンドリーな生体認証手段であることが示されています。また、本手法は既存のパターンベースの認証方法と統合することで、モバイルアプリケーション向けの多層的なセキュリティシステムを構築する可能性があります。