In conventional approaches such as a functinal approach or a parametric approach to online signature verification, which could not deal with the local shape of signature, much various important informations inherent in the local part of signature shape have been overlooked. In this paper, we try a structural approach in which a signature is represented as a structural form of handwriting primitives and the local parts along a signature handwriting can be selectively compared according to their discrimination power in the process of signature verification, As a result, the error rate is diminished in the case that the weights of subpattern units is applied into comparing process, which is the degree of discrimination power of local part. And also, the global variation and complexity of each signature extracted from the analysis of local shape is found useful in determining the decision threshold more precisely.
온라인 서명검증을 위해서는 서명의 국부적인 형태가 중요한 판단 근거가 된다. 함수적 접근이나 매개변수적 접근과 같은 지금까지의 접근방법은 서명을 시간에 대한 함수로 나타내거나, 특징집합으로 표현함으로써, 서명의 국부적인 모양을 무시한 채로 서명검증에서 유용한 요소로 사용될 수 있는 국부적인 모양에서의 다양한 특징, 국부적인 모양의 변화, 형태의 복잡성 등을 사용하지 않았다. 이 논문에서는 서명을 구성 형태에 근거한 구조적인 표현 방법으로 나타내어 서명의 국부적인 모양의 분석과 중요한 부분에 대한 선택적인 사용이 가능한 새로운 접근방식의 서명 검증 기법을 제시하였다. 즉, 서명의 구조적 표현에 근거하여 국부적 가중치 적용방법과 진위판단을 위한 임계치의 개인별 차등화 방법을 고안하였고, 이에 대한 실험결과를 분석하였다.
본 논문에서는 스마트폰에서 사용 가능한 동적서명 인증기술의 사용자 인터페이스와 알고리즘을 제안하고, 제안된 시스템의 성능을 기술하였다. 개인 서명의 모양, 쓰는 속도, 기울기, 획수와 획순서 등의 정보를 활용함으로써 인증 여부를 결정하게 되며, 컴퓨터와 무선인터 넷이 발달하고 관련 산업이 급성장함에 따라서 폭 넓은 산업 분야에 활용될 것으로 기대된다.
이 논문에서는 온라인 서명 검증에 대한 새로운 접근 방법으로, 서명을 필기의 기본 구성 요소들로 표현하는 구조적인 접근 방법을 제시한다. 속력의 국부 극소점을 분할점으로 하여 얻어지는 부분을 원시 패턴으로 정의하였고, 서브패턴으로서 방향 변화에 의해 얻어지는 단순 회전형 성분, 첨형 성분, 종형 성분의 세 가지 종류를 정의하여 서명을 구조적으로 표현하였다. 그리고 서브패턴을 기본 단위로 한 동적 계획정합 알고리듬을 제시하였다. 또한, 학습 샘플로부터 국부적인 부분에 대한 변화도와 복잡도를 추출하여 참조 패턴의 학습과 진위 판단 임계치를 설정하였다. 실험을 통하여, 함수적 접근과 매개변수적 접근 그리고 제안된 구조적 접근 방법을 동일 조건에서 검증률, 처리시간, 메모리의 측면에서 비교하였다. 제안된 방법에서는, 서명의 국부적인 가중치를 적용하고 복잡도를 판단임계치의 설정에 사용함으로써 평균 오류율이 14.2%에서 4.05%로 검증률이 크게 향상되었다. 또한, 시간과 메모리의 측면에서 함수적 접근 방법에 비해 효과적이면서도 함수적 접근 방법의 최고 성능에 근접한 검증률을 얻을 수 있었다.
A color based segmentation procedure and a modified signature technique have been applied to the detection and analyses of complicated void shapes in cemented materials. The gray-scale segmentation and available signature methods were found to be inefficient especially for the analyses of complicated void shapes. The applicability of the developed methodology has been demonstrated on artificially prepared cemented materials made of self compacted concrete material. In order to characterize the void shapes in the investigated sample images, two new shape parameters called as coefficients of inclusion and exclusion have been proposed. When compared with the traditional use of the signature method, it was found that the methodology followed herein would better characterize complicated void shapes. The methodology followed in this study may be applied to the analysis of complicated void shapes that are often encountered in other cementitious materials such as clays and rocks.
This paper delas with the detection of freehand forgeries of signatures based on the averaged directional amplitudes of gradient vetor which are related to the overall shape of the handwritten signature and fuzzy ARTMAP neural network classifier. In the first step, signature images are extracted from the background by a process involving noise reduction and automatic thresholding. Next, twelve directional amplitudes of gradient vector for each pixel on the signature line are measure and averaged through the entire signature image. With these twelve averaged directional gradient amplitudes, the fuzzy ARTMAP neural network is trained and tested for the detection of freehand forgeries of singatures. The experimental results show that the fuzzy ARTMAP neural network cna lcassify a signature whether genuine or forged with greater than 95% overall accuracy.
본 논문에서는 윤곽선의 순열을 기반으로 하여 형상 시그너쳐를 추출하고, 주도적 특징을 기반으로 형상 정열 및 정규화한 뒤, 기존 절대각도기반 관계성질 대신 기하 관계성질을 이용하는 새로운 형상 기술자, 기하학적 중심거리값(Geometrical Centroid Contour Distance : GCCD)을 제안하였다. 비교 실험을 통하여 제안 방식은 기존 기술자들에 비해 시간 복잡도와 공간 복잡도가 작아 실시간 처리에 유리하면서, 2차원 객체의 크기와 회전 변화에 강건함을 보였다. 또한 MPEG-7 표준 영상을 대상으로 한 정확도 실험을 통하여 다양한 영상군에 대한 비교를 수행하여 제안 방식이 기존 방식들보다 높은 정확도를 보임을 확인하였다. 하지만 제안 방식은 볼록형 객체에 대한 높은 정확도를 보이는 반면 오목형이면서 복잡한 형상을 가지는 객체에 대하여는 형상 변별력이 제한된다는 것도 알게 되었다.
This paper is concerning off-line signature verification using a density function which is obtained by convolving the signature image with twelve-directional 5$\times$5 gradient masks and the weighted fuzzy mean classifier. The twelve-directional density function based on Nevatia-Babu template gradient is related to the overall shape of a signature image and thus, utilized as a feature set. The weighted fuzzy mean classifier with the reference feature vectors extracted from only genuine signature samples is evaluated for the verification of freehand forgeries. The experimental results show that the proposed system can classify a signature whether genuine or forged with more than 98% overall accuracy even without any knowledge of vaned freehand forgeries.
본 논문에서는 동영상 워터마킹에 대한 전반적인 기술과 응용 분야에 대하여 고찰한다. 동영상 워터마킹 기술은 압축영역, 비압축 영역, 실시간 응용 분야 둥으로 나누어 질 수 있다. 동영상의 모든 프레임에 워터마크로 정한 시그네쳐(signature)를 삽입하여 실험한 결과를 보여준다. 워터 마크를 주파수 확산 방식으로 원 영상의 모든 프레임에 삽입하여 워터마크의 세기 변화에 따른 화질을 PSNR로 계산하였고 워터마크 검출은 DCT 계수 합의 부호로 삽입된 시그네쳐를 복원한다. 검출된 시그네쳐의 시각적 상태에 따른 평균 PSNR값의 변화를 보여준다.
본 논문에서는 12개의 방향성 $5\times{5}$ 그라디언트 마스크를 서명영상에 적용하여 추출한 밀도함수와 가중치 평균퍼지 분류기를 사용하여 오프라인 서명 검증기법을 연구하였다. Nevatia-Babu 그라디언트 마스크에 근간을 두고 추출한 12방향에 대한 밀도함수는 서명영상의 전체적인 형태와 연관이 있어 본 연구의 특징벡터로 사용되었다. 가중치 평균 퍼지분류기의 판단기준이 되는 특징벡터들의 집합은 친필 서명샘플들에서만 추출되어 위조서명의 검출에 적용되었다. 본 논문의 실험결과는 제안된 시스템이 다양한 위조서명에 관한 어떤 사전지식이 없다할지라도 77% 이상의 높은 검증률로 서명영상의 진위여부를 가려낼 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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