• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 前のページに戻る

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

研究課題

研究課題/領域番号 17H00368
研究種目

奨励研究

配分区分補助金
研究分野 工学Ⅱ(情報系)B
研究機関警視庁科学搜査研究所

研究代表者

大川 学  警視庁科学搜査研究所, 研究員

研究期間 (年度) 2017
研究課題ステータス 完了 (2017年度)
配分額 *注記
540千円 (直接経費: 540千円)
2017年度: 540千円 (直接経費: 540千円)
キーワードバイオメトリクス / 法科学 / 署名照合
研究実績の概要

【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。

報告書

(1件)
  • 2017 実績報告書
  • 研究成果

    (5件)

すべて 2018 2017

すべて 雑誌論文 (2件) (うち査読あり 2件) 学会発表 (3件)

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

    • 著者名/発表者名
      大川 学
    • 雑誌名

      Pattern Recognition

      巻: 79 ページ: 480-489

    • DOI

      10.1016/j.patcog.2018.02.027

    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] Offline writer verification based on forensic expertise: Analyzing multiple characters by combining the shape and advanced pen pressure information2017

    • 著者名/発表者名
      大川 学、吉田 健一
    • 雑誌名

      日本法科学技術学会誌

      巻: 22 号: 2 ページ: 61-75

    • DOI

      10.3408/jafst.731

    • NAID

      130005865631

    • ISSN
      1880-1323, 1881-4689
    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
    • 査読あり
  • [学会発表] Offline Signature Verification with VLAD Using Fused KAZE Features from Foreground and Background Signature Images2017

    • 著者名/発表者名
      大川 学
    • 学会等名
      The 14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition(ICDAR2017)
    • 発表場所
      京都テルサ(京都府)
    • 年月日
      2017-11-15
    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
  • [学会発表] KAZE特徴とFisher Vectorによるオフライン署名照合2017

    • 著者名/発表者名
      大川 学
    • 学会等名
      第7回バイオメトリクスと認識・認証シンポジウム(SBRA2017)
    • 発表場所
      産業技術総合研究所 臨海副都心センター(東京都)
    • 年月日
      2017-11-13
    • 説明
      招待発表
    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
  • [学会発表] KAZE Features via Fisher Vector Encoding for Offline Signature Verification2017

    • 著者名/発表者名
      大川 学
    • 学会等名
      2017 IEEE International Joint Conference on Biometrics(IJCB2017)
    • 発表場所
      デンバー(米国)
    • 年月日
      2017-10-02
    • 関連する報告書
      2017 実績報告書

URL: 

公開日: 2017-04-28   更新日: 2018-12-20  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi