| 研究概要 |
情報化社会の進展に伴い,自動的に,迅速かつ正確に個人を認識するシステムの確立が課題となっている.自動的に個人を認識する手法の一つとして,手書きサインの筆跡に筆者固有の特徴が現れることを利用した個人認識を試みた.このサインによる認識において最も重要な課題は筆跡のどうような特性の中に個人の特徴が現れるかを明らかにすることである.
本研究ではアルファベットでオフラインで入力されたサインから種々の特徴を抽出し,その特徴を用いて,サインの筆跡を識別し,サインの認識を行なった.
この手法の利点として次のことが挙げられる.
1)複数の特徴を組み合わせて識別を行なったこと
2)特徴の組み合わせをあいまい度関数を用いて評価したこと
3)従来,オンラインでの入力情報であった書き順情報をオフラインでの新しい特徴として導入したこと
以上の結果として,まずそれぞれ個々の入力に対し,あいまい度を最小とする特徴を用いて認識を行なった場合の最高の認識率として91.7%を得た.一方,処理の高速化などシステムの効率向上のため,特徴の選定を個々の筆者毎に選ぶのではなく共通の特徴を用いた場合は認識率88.5%,判定時間約1秒であった.
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