2019 Fiscal Year Research-status Report
マルチリンガル署名照合を実現する組み合わせ分割照合およびその実用的学習方法
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18K11373
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| Research Institution | Saitama Institute of Technology |
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Principal Investigator |
大山 航 埼玉工業大学, 工学部, 教授 (10324550)
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2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | バイオメトリクス / 署名照合 / パターン認識 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
署名照合は国際的に広く受け入れられている本人確認手法である．署名照合の自動化には（1）照合精度の向上，（2）実利用性の向上，（3）言語多様性の向上の課題が残されている．本研究は，（1）様々な言語の署名を統一的に自動で照合できる「マルチリンガル署名照合」の実現，（2）申請者らが開発した「組み合わせ分割照合法」の高度化，および効果的かつ実用的な識別器学習方法の確立，（3）高品質な日本語署名を含む署名照合評価用データセットの構築と，本データセットの国内外学術界への公開および提供，について研究を行い，有用かつ実用的な自動署名照合手法の確立を目指す．
本年度は，（１）新たなベンチマーキングデータセットを対象にしたランキング学習による署名照合の性能評価，（２）オフライン署名照合へのMicro-deformation特徴の導入検討を行った．これらの取り組みにより，真筆クラスと偽筆クラスとが不均衡になりやすい署名照合手法の学習を高精度化・効率化できる可能性が示唆されている．
（１）新たなベンチマーキングデータセットを対象にしたランキング学習による署名照合の性能評価では，近年発表された10万筆以上の大規模なデータセットを利用して性能評価を行ない，ランキング学習により照合性能が向上することが示された．
（２）これまでの取り組みでは深層学習による署名からの特徴抽出の導入は行ってこなかった．本年度の研究では，特徴抽出部分に深層学習による新しい特徴抽出手法であるMicro-deformation特徴を導入して，さらに高精度な照合を実現した．
本研究に関して，２件の査読付き国際会議発表を行い，国際論文誌に１報の論文を投稿中である．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
本年度行った（１）新たなベンチマーキングデータセットを対象にしたランキング学習による署名照合の性能評価，（２）オフライン署名照合へのMicro-deformation特徴の導入検討により得られた知見に基づき，２件の査読付き国際会議論文を発表したこと，１報の論文を投稿中であることから，当初の計画以上の進展が得られていると判断した．
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| Strategy for Future Research Activity |
2020年度は，上記手法の改良を継続しつつ，データセット整備も実施する．署名照合手法の評価には種々のデバイスで取得された署名のデータセットが必要である．これまで公開されている評価用データセットは比較的低品質な署名を含むものが多く，署名データの品質を調整しつつ評価を行えるデータセットを構築するために，署名データの収集を行う．また，収集した署名デ ータセットを含め，現在ある公開データセット等を用いて種々の署名認証手法のベンチマーキング実験を実施する．これらに取り組むためにデータ収集用のタブレット型計算機を1式購入する．また，収集した署名データセットに関する外部発表を行い，オープンデータセットとして国内外の学術コミュニティに公開する．そのための作業従事者への謝金を計上している．
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| Causes of Carryover |
当初計画にて予定していた署名データ収集用計算機の購入を2020年度に延期したため次年度使用額が生じた．
この計算機は2020年度始めに購入する予定である．
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