文献

J-GLOBAL ID：201002272809731726   整理番号：10A0496088

HMM,およびANNと知識ベース分類器による和グラフ特徴を用いたオフライン署名検証および熟練した偽造の検出

Offline Signature Verification and Skilled Forgery Detection using HMM and Sum Graph Features with ANN and Knowledge based Classifier

著者 (4件)： MEHTA Mohit (TIT, Bhopal, IND) ,  CHOUDHARY Vijay (TIT, Bhopal, IND) ,  DAS Rupam (Integrated Ideas, Gulbarga, IND) ,  KHAN Ilyas (TIT, Bhopal, IND)
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 7546  号： Pt.2  ページ： 75462G.1-75462G.6  発行年： 2010年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 署名検証は挑戦的課題である。今回,ニューラルネットワーク(ANN)と知識ベース分類器によって取得した和グラフ(SG)特徴と,隠れMarkovモデル(HMM)を用いたオフライン署名検証および偽造検出手法を提案した。提案の手法は,一般的な画像処理(二値化),前処理(フィルタリングと雑音除去),SGとHMMによる特徴抽出,およびANNを用いた知識ベース最小距離パターン分類から成る。この手法は偽造を80%の精度で,署名を91%の精度で検出できた。

シソーラス用語： *画像認識 ,  画像処理 ,  部分グラフ ,  加算 ,  ニューラルネットワーク ,  隠れMarkovモデル ,  知識ベースシステム ,  パターン分類 ,  検証 ,  前処理 ,  特徴抽出 ,  最小値 ,  距離 ,  セキュリティシステム
準シソーラス用語： オフライン処理 ,  *偽造 ,  検出精度 ,  *署名

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (9件)： HMM ,  知識ベース ,  分類器 ,  グラフ ,  オフライン ,  署名 ,  検証 ,  熟練 ,  偽造