文献

J-GLOBAL ID：202002281143429246   整理番号：20A0778622

音響信号を用いたASSV手書き署名検証【JST・京大機械翻訳】

ASSV Handwritten Signature Verification Using Acoustic Signals

著者 (4件)： Ding Feng (Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Wang Dong (Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Zhang Qian (Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Zhao Run (Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China)
資料名： Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies  (Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies)
巻： 3  号： 3  ページ： 1-22  発行年： 2019年 
JST資料番号： W5681A  ISSN： 2474-9567  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 人間の一種の生物学的特性として,手書き署名は銀行産業,政府および教育において広く使われている。手書き署名を手動で検証することにより,人間のコストが非常に高くなり,その誤りの高い確率が,特性の安全性と社会の安定性を脅かす可能性がある。したがって,自動検証システムの必要性を強調した。本論文では,デバイスフリーオンライン手書き署名検証システムASSVを提案し,紙ベース手書き署名検証サービスを提供した。著者らが知る限り,ASSVは,署名検証を実現するために音響信号の変化を使用する最初のシステムである。ASSVは,2つの側面において以前のオンライン署名検証作業と異なる。それは特別なセンサ装備ペンも錠剤も必要としない。人間は手の追跡のために優位な手の上にスマートワットのような装置を着用する必要がない。以前の音響ベースのセンシングシステムと異なり,ASSVは,小さな動作によって引き起こされる位相関連変化を推定するために,新しいコードベースの方法を使用する。次に,推定に基づいて,周波数領域特徴を離散余弦変換(DCT)によって抽出した。さらに,距離行列を供給した深い畳込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを設計し,署名を検証した。広範な実験により,ASSVはロバストで効率的で安全なシステムであり,AUCは98.7%,EERは5.5%と低い待ち時間で達成されることを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *音波信号 ,  センサ ,  待ち時間 ,  ロバスト性 ,  *音響 ,  周波数領域 ,  銀行 ,  DCT【変換】 ,  位相
準シソーラス用語： 距離行列 ,  オンライン ,  *手書き , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： CNN ,  DCT ,  手書き署名検証 ,  音響信号

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (4件)： 音響信号 ,  手書き ,  署名 ,  検証