Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2016.04a
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- Pages.186-188
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- 2016
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Deep learning based mobile dynamic signature recognition for skilled forgery division
숙련된 위조서명 구분이 가능한 딥러닝 기반의 모바일 동적 서명 인식
- Nam, Seung-Soo (Dept. of Conversions Science, Kongju University) ;
- Choi, Dae-Seon (Dept. of Medical Information, Kongju University) ;
- Seo, Chang-Ho (Dept. of Conversions Science, Kongju University)
- Published : 2016.04.29
Abstract
본 논문에서는 모바일 환경에서 동적서명인식에 관해 원본서명과 숙련된 위조서명의 구분을 검증하는 방법을 제안한다. 속도/거리 정보 실험(Data1)과 속도/거리정보와 가속도계를 추가 실험(Data2)을 원본 서명과 위조서명에 대한 테이블을 만들고, 비교하여 원본 서명의 인식률 확인한다. 제시한 방법은 각각 모바일 환경에서 10명이 20 번삑 손가락으로 테스트 하였다. 원본서명에서 딥 러닝중의 하나인 MLP를 실험한 결과 원본 서명에서 Data1은 92%, Data2는 95%의 정확도를 보였으며, 위조서명에서 Data1은 82%, Data2는 85%를 보였다. 그리고 AE에서 실험한 결과 Data1은 원본 서명에서 Data1은 95%, Data2는 97%의 정확도를 보였으며, 위조서명에서 Data1은 91.5%, Data2는 93%의 정확도가 보였다. 실험결과 위조서명에 대해서는 MLP로 위조서명을 분류하는 것보다 OAE에서 분류하는 것이 더 좋은 정확도를 보여준다.
Keywords