ウダ リュウヤ
宇田 隆哉 所属 コンピュータサイエンス学部 コンピュータサイエンス学科 職種 准教授 |
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言語種別 | 日本語 |
発行・発表の年月 | 2022/03 |
形態種別 | 学術講演予稿集(学会、研究会を含む) |
標題 | 劣悪な筆記環境下における機械学習を用いた署名識別改善手法 |
執筆形態 | 共著 |
掲載誌名 | 電子情報通信学会技術研究報告 |
掲載区分 | 国内 |
出版社・発行元 | 電子情報通信学会 |
巻・号・頁 | 121(417),112-117頁 |
著者・共著者 | 後藤大輝, 宇田隆哉 |
概要 | 実際の社会において,サインによる本人確認を行う環境は,劣悪な環境であることが多い.劣悪な環境とは,ペンを置いた位置と線が描画される位置に差がある環境や,筆圧やペンの角度のような特徴の取得が困難な環境である.さらに,偶然同じ名前,書き方の人物が存在することもありえるため,より特徴が表れるような要素を抽出する必要がある.本論文では,1つのサインを3種類の直線に分類し,各100個ずつのデータを抽出した.通常の環境において取得したサインのデータを用いてLSTMの学習を行い,先述の環境におけるサイン100個の識別の識別を行った.抽出を行わないものと比較し,10%程度,個人識別精度を向上させることが可能となった. |