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ウェーブレット分解と部分空間法を用いた偽変造証明書真偽識別支援システムの開発

Research Project

Project/Area Number 18H00548
Research Category

Grant-in-Aid for Encouragement of Scientists

Allocation TypeSingle-year Grants
Review Section 4110:Information science, computer engineering, human informaticsand, applied informatics related fields
Research Institution茨城県警察本部

Principal Investigator

古川 猛  茨城県警察本部, 警察職員

Project Period (FY) 2018
Project Status Completed (Fiscal Year 2018)
Budget Amount *help
¥490,000 (Direct Cost: ¥490,000)
Fiscal Year 2018: ¥490,000 (Direct Cost: ¥490,000)
Keywordsプリンタ / 部分空間法 / ウェーブレット分解
Outline of Annual Research Achievements

1 研究の目的
本研究の目的は、偽変造された旅券等を専門家による特別な機器を使用した検査でなく、警察官や一般の受付業務に携わる人が見分ける支援システムの開発である。2020年に開催される東京オリンピックを控えテロの未然防止のため不審人物の身元確認が必要とされている。バイオメトリクスを利用する方法は、識別力も高く有効である。しかし、画像の取得や認証に特別な機器が必要となる。従来、身元を確認する方法として旅券、在留カード、運転免許証などのIDカードが広く用いられている。しかし、近年、イメージスキャナを搭載したインクジェットプリンタの普及に伴い、より手軽に精巧な偽変造が可能となった。この様な偽変造証明書は、専門家によれば真偽の見分けは簡単であるものの、警察官や一般人にとっては荷が重い。そこで、簡単に区別するための支援システムを開発する。
2 研究方法
これまでに開発したトナーを色材として使用する電子写真方式のレーザープリンタ類を対象とした方法を応用し、今回、さらに、3機種のインクジェット方式のプリンタ類による印字サンプルを実験に追加した上で、機械学習により印字からプリンタの印刷方式が比較可能か検討した。使用した特徴量はウェーブレット分解による波形、識別手法は部分空間法とした。部分空間法の長所は、同じ機械学習の手法の一つであるサポートベクターマシン(SVM)と比較して、多クラスの識別が容易である点、さらに、ディープラーニング等のニューラルネットワークと比較して、数学的定義が明確である点があげられる。
3 研究結果
カーネル直交相互部分空間法を使用したプリンタの印刷方式識別実験の結果、誤識別率0.0243、等価誤識別率0.0064を得た。よって、真偽識別支援システムの基礎技術を確立した。

Report

(1 results)
  • 2018 Annual Research Report

Research Products

(6 results)

All 2019 2018

All Journal Article (3 results) (of which Peer Reviewed: 1 results) Presentation (3 results)

  • [Journal Article] 機械学習による印字からのプリンタ印刷方式の識別2019

    • Author(s)
      古川 猛
    • Journal Title

      第17回情報科学技術フォーラム講演論文集

      Volume: 第3分冊 Pages: 147-148

    • Related Report
      2018 Annual Research Report
  • [Journal Article] スマートフォンによる印刷物の観察2019

    • Author(s)
      古川 猛、根本訓央
    • Journal Title

      日本法科学技術学会誌第24回学術集会講演要旨集

      Volume: 別冊 Pages: 138-138

    • Related Report
      2018 Annual Research Report
  • [Journal Article] Recognition of Printing Methods from Printed Characters Using Machine Learning2019

    • Author(s)
      Takeshi Furukawa
    • Journal Title

      Late Breaking Works Proceedings CIARP2018

      Pages: 16-18

    • Related Report
      2018 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Presentation] Recognition of Printing Methods from Printed Characters Using Machine Learning2018

    • Author(s)
      Takeshi Furukawa
    • Organizer
      23rd IBEROAMERICAN CONGRESS ON PATTERN RECOG NITION
    • Place of Presentation
      マドリード自治大学(マドリード市スペイン王国)
    • Year and Date
      2018-11-21
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
  • [Presentation] スマートフォンによる印刷物の観察2018

    • Author(s)
      古川 猛
    • Organizer
      日本法科学技術学会誌第24回学術集会
    • Place of Presentation
      中野サンプラザ(中野区)
    • Year and Date
      2018-11-08
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
  • [Presentation] 機械学習による印字からのプリンタ印刷方式の識別2018

    • Author(s)
      古川 猛
    • Organizer
      第17回情報科学技術フォーラム
    • Place of Presentation
      福岡工業大学(福岡市)
    • Year and Date
      2018-09-21
    • Related Report
      2018 Annual Research Report

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Published: 2018-04-23   Modified: 2020-03-17  

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