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.
This paper presents a new non-constraining online optical handwritten signature reconstruction system that, in the main, makes use of a transparent glass pad placed in front of a color camera. The reconstruction approach allows efficient exploitation of hand activity during a signing process; thus, the system as a whole can be seen as a viable alternative to other similar acquisition tools. This proposed system allows people with physical or emotional problems to carry out their own signatures without having to use a pen or sophisticated acquisition system. Moreover, the developed reconstruction signature algorithms have low computational complexity and are therefore well suited for a hardware implementation on a dedicated smart system.
Documents of the last few decades typically include more than one kind of language, so linguistic classification of each word is essential, especially in terms of English and Korean in handwritten documents. Traditional methods mostly use conventional features of structural or stroke features, but sometimes they fail to identify many characteristics of words because of complexity introduced by handwriting. Therefore, traditional methods lead to a considerably more-complicated task and naturally lead to possibly poor results. In this study, convolutional neural network (CNN) is used for classification of English and Korean handwritten words in text documents. Experimental results reveal that the proposed method works effectively compared to previous methods.
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.
본 논문에서는 PDA용 온라인 필기체 한자 인식기를 구현하였다. PDA는 PC보다 느린 CPU와 적은 메모리를 사용하기 때문에, 본 논문에서는 적은 연산량과 적은 메모리를 사용하면서 높은 인식률을 갖는 인식기를 개발하는데 초점을 맞추었다. 따라서, 빠른 인식을 위하여 적은 연산 과정을 갖는 인덱스 매칭 방법을 사용하였고, 필기 한자의 획순 변동과 획수 변형을 수용함과 동시에, 문자 모델의 저장을 위한 메모리를 최소화하기 위하여 유닛 재구성 방법을 제안하였다. 사전에 정의된 유닛을 사용하여 1800개의.표준 문자 모델을 설정하였다. 입력된 데이터는 전처리 및 특징 추출 과정을 거친 후 표준 문자 모델과의 획수 및 형태적 특징을 기준으로 선정된 후보 문자들과의 유사도를 측정한다. 실험 대상 문자는 중·고등학교 표준 기초 한자 1800자를 대상으로 하였으며, 획수와 획순에 구애받지 않고 정서체로 필기한 5인의 문자 셀을 사용하였다. 실험은 문자 당 평균 인식 속도와 인식률을 측정하였으며, 이 결과 문자 셀에 대한 평균 인식률 94.3%를 얻었다. 문자 당 평균 인식 속도는 MIPS R4000 CPU를 사용한 PDA에서 0.16 초의 결과를 내었다.
구조적 접근방법에 의한 서명검증은 서명을 부분획 단위의 집합 구조로 표현하여 서명 데이터를 분석하기 때문에 서명의 국부적인 변화의 특성을 효율적으로 흡수하여 우수한 검증 효과를 나타낸다. 그러나 이 방법은 실용화할 때 데이터의 크기가 고정되지 않는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여, 상대적으로 중요한 부분을 선택하여 데이터를 고정크기로 만듦으로서 데이터의 크기를 줄이는 방법을 제안한다. 실험 결과, 고정된 크기로 선택된 서브패턴에 대해서 국부적인 변화도와 복잡도에 의한 가중치를 적용한 결과, 더 좋은 검증율을 보였으며, 이 때 고정된 크기를 만들기 위한 최소 크기의 참조 모델의 서브패턴의 개수는 일정 갯수의 범위에서 적절히 고정될 수 있음을 보였다.
로봇 자체 또는 로봇에 탑재된 콘텐츠와의 상호작용을 위해 일반적으로 영상 또는 음성 인식 기술이 사용된다. 그러나 영상 음성인식 기술은 아직까지 기술 및 환경 측면에서 해결해야 할 어려움이 존재하며, 실적용을 위해서는 사용자의 협조가 필요한 경우가 많다. 이로 인해 로봇과의 상호작용은 터치스크린 인터페이스를 중심으로 개발되고 있다. 향후 로봇 서비스의 확대 및 다양화를 위해서는 이들 영상 음성 중심의 기존 기술 외에 상호보완적으로 활용이 가능한 인터페이스 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 로봇 인터페이스 활용을 위한 가속도 센서 기반의 제스처 인식 기술의 개발에 대해 소개한다. 본 논문에서는 비교적 어려운 문제인 26개의 영문 알파벳 인식을 기준으로 성능을 평가하고 개발된 기술이 로봇에 적용된 사례를 제시하였다. 향후 가속도 센서가 포함된 다양한 장치들이 개발되고 이들이 로봇의 인터페이스로 사용될 때 현재 터치스크린 중심으로 된 로봇의 인터페이스 및 콘텐츠가 다양한 형태로 확장이 가능할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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