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字画の顕著性と安定性を考慮した署名照合に関する研究

Research Project

Project/Area Number 17H00368
Research Category

Grant-in-Aid for Encouragement of Scientists

Allocation TypeSingle-year Grants
Research Field 工学Ⅱ(情報系)B
Research Institution警視庁科学搜査研究所

Principal Investigator

大川 学  警視庁科学搜査研究所, 研究員

Project Period (FY) 2017
Project Status Completed (Fiscal Year 2017)
Budget Amount *help
¥540,000 (Direct Cost: ¥540,000)
Fiscal Year 2017: ¥540,000 (Direct Cost: ¥540,000)
Keywordsバイオメトリクス / 法科学 / 署名照合
Outline of Annual Research Achievements

【研究目的】
オフライン署名照合では、従来、署名全体を用いる大局的手法が中心であった。しかし、この大局的手法は、署名の全字画情報を有効活用できる利点のある一方、署名の大局的変動・汚損に脆弱、字画間情報の活用が不十分、という課題があった。
そこで本研究は、オフライン署名照合において、筆跡鑑定人の局所的観点に基づく検査プロセスを考慮し、署名の字画上・字画間の各顕著領域からそれぞれ局所特徴を抽出し画像特徴表現法を適用後、Fusionstrategyにより統合する署名照合モデルを新規構築し、性能面・運用面における課題改善を試みた。
【研究方法】
本研究では、5つのプロセス(署名画像入力、前処理、特徴抽出、分類器構築、結果出力)から構成されるシステムを構築した。具体的には、まず、入力された署名画像に対し、画質改善の前処理を行った。次に、字画上・字画間の各顕著領域から局所特徴を抽出し、画像特徴表現法を適用後、Fusion strategyにより両者を効率的に統合することで、署名照合に有効な特徴ベクトルを取得した。続いて、これらの特徴ベクトルを用いて、筆者毎の署名照合モデルを構築した。
最終的に、実際に署名サンプルを用いて、関連手法との比較実験により、本照合モデルの有効性を評価した。
【研究成果】
本提案手法の有効性を確認するため、実際に署名サンプルによる比較実験を行ったところ、本提案の署名照合モデルを適用することで、従来手法よりも性能面・運用面ともに有効な成果を得た。

Report

(1 results)
  • 2017 Annual Research Report
  • Research Products

    (5 results)

All 2018 2017

All Journal Article (2 results) (of which Peer Reviewed: 2 results) Presentation (3 results)

  • [Journal Article] Synergy of foreground-background images for feature extraction : Offline signature verification using Fisher vector with fused KAZE features2018

    • Author(s)
      大川 学
    • Journal Title

      Pattern Recognition

      Volume: 79 Pages: 480-489

    • DOI

      10.1016/j.patcog.2018.02.027

    • Related Report
      2017 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Offline writer verification based on forensic expertise: Analyzing multiple characters by combining the shape and advanced pen pressure information2017

    • Author(s)
      大川 学、吉田 健一
    • Journal Title

      Japanese Journal of Forensic Science and Technology

      Volume: 22 Issue: 2 Pages: 61-75

    • DOI

      10.3408/jafst.731

    • NAID

      130005865631

    • ISSN
      1880-1323, 1881-4689
    • Related Report
      2017 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Presentation] Offline Signature Verification with VLAD Using Fused KAZE Features from Foreground and Background Signature Images2017

    • Author(s)
      大川 学
    • Organizer
      The 14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition(ICDAR2017)
    • Place of Presentation
      京都テルサ(京都府)
    • Year and Date
      2017-11-15
    • Related Report
      2017 Annual Research Report
  • [Presentation] KAZE特徴とFisher Vectorによるオフライン署名照合2017

    • Author(s)
      大川 学
    • Organizer
      第7回バイオメトリクスと認識・認証シンポジウム(SBRA2017)
    • Place of Presentation
      産業技術総合研究所 臨海副都心センター(東京都)
    • Year and Date
      2017-11-13
    • Description
      招待発表
    • Related Report
      2017 Annual Research Report
  • [Presentation] KAZE Features via Fisher Vector Encoding for Offline Signature Verification2017

    • Author(s)
      大川 学
    • Organizer
      2017 IEEE International Joint Conference on Biometrics(IJCB2017)
    • Place of Presentation
      デンバー(米国)
    • Year and Date
      2017-10-02
    • Related Report
      2017 Annual Research Report

URL: 

Published: 2017-04-28   Modified: 2018-12-20  

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