文献

J-GLOBAL ID：202202216533892949   整理番号：22A0397946

畳込みネットワークを用いた手書き署名分類のためのアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

An Algorithm for Classifying Handwritten Signatures Using Convolutional Networks

著者 (3件)： Culqui-Culqui German (Escuela Politecnica Nacional) ,  Sanchez-Gordon Sandra (Escuela Politecnica Nacional) ,  Hernandez-Alvarez Myriam (Escuela Politecnica Nacional)
資料名： IEEE Latin America Transactions  (IEEE Latin America Transactions)
巻： 20  号： 3  ページ： 465-473  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2450A  ISSN： 1548-0992  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： 本研究では,畳み込みニューラルネットワークに基づくモデルを提案し,90%以上の精度で人の署名を迅速かつ効率的に分類し,同定する。この目的のために,2つの署名データセットを用いた。CEDARと呼ばれる最初のものは,公的に利用可能である。GC-DBと呼ばれる第2セットを,非制御環境(異なる署名位置)を用いて研究者によって収集した。このデータセットは,それぞれ署名の45コピーを提出するエクアドル共和国からの121のローカル署名者を持っている。この署名のセットでは,捕獲装置により生成される陰的雑音と収集に用いた異なる厚さの論文により,比較的複雑な操作を雑音除去した。提案アルゴリズムの有効性を,2つのデータセットを用いて実装し,検証した2つの他のアルゴリズムと比較した。結果は,開発したアルゴリズムで手書き署名の効率的な分類を行うことが可能であることを示した。さらに,開発したアルゴリズムは軽量で実装が容易であり,携帯電話や錠剤などの携帯機器に設置できる。Copyright 2022 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： *アルゴリズム ,  雑音 ,  *畳込み ,  *ネットワーク ,  エクアドル共和国 ,  有効性 ,  携帯電話 ,  雑音除去
準シソーラス用語： *手書き ,  携帯機器 ,  軽量 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 畳込み ,  手書き ,  署名 ,  分類 ,  アルゴリズム