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J-GLOBAL ID：202002225987746028   整理番号：20A0861459

開始V1アーキテクチャにより示唆されたCNNを用いたオフライン手書き署名検証【JST・京大機械翻訳】

Offline Handwritten Signature Verification using CNN inspired by Inception V1 Architecture

著者 (3件)： Mohapatra Ramesh Kumar (NIT Rourkela,Department of CSE,Rourkela,India) ,  Shaswat Kumar (NIT Rourkela,Department of CSE,Rourkela,India) ,  Kedia Subham (NIT Rourkela,Department of CSE,Rourkela,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICIIP  ページ： 263-267  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  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： 行動バイオメトリックの分野において,署名検証は,人の認証のための最も参照された手順である。署名は,ユーザの承認を検証するための「承認のシール」と考えられ,認証の最も好ましい手段を残している。この検証システムは,主に,本物の署名から鍛造署名を識別することを検証することを目的としている。本論文では,畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて,前処理された本物の署名と鍛造署名からの特徴を学習した。使用されたCNNは,Invei V1アーキテクチャ(GoogleNet)によって触発される。このアーキテクチャは,同じレベルで異なるフィルタを持つという概念を使用し,ネットワークはより深い代わりに広くなる。本論文では,提案したモデルを,CEDAR,BH-Sig260署名コーパスおよびUTSigのような少数の公開可能なデータセット上でテストした。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コーパス ,  *計算機アーキテクチャ ,  前処理 ,  ネットワーク ,  フィルタ ,  鍛造
準シソーラス用語： 畳込みニューラルネットワーク ,  *オフライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： アーキテクチャ ,  CNN ,  オフライン ,  手書き ,  署名 ,  検証