| 研究課題/領域番号 |
21K11942
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 東京電機大学 (2022-2023)
埼玉工業大学 (2021) |
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研究代表者 |
大山 航 東京電機大学, システム デザイン 工学部, 教授 (10324550)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2022年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | バイオメトリクス / 署名照合 / 機械学習 / バイオメトリクス認証 / 生体認証 / パターン認識 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
機械学習技術を活用した署名照合の自動化には，（１）照合判定根拠に対する説明性の向上，（２）照合精度の向上，（３）様々な言語の署名を統一的に照合できるユニバーサル性の向上といった課題が残されている．
本研究は，主に以下の３項目について研究を行い，有用かつ実用的な自動署名照合の確立を目指す．（１）機械学習を活用した自動署名照合における照合判定根拠を説明できる技術の開発，（２）応募者らが開発した組み合わせ分割署名照合や，応募者らが初めて署名照合に適用したランキング学習等を活用した自動署名照合の高度化，（３）様々な言語の署名を統一的に照合する「ユニバーサル署名照合」の実現
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| 研究成果の概要 |
機械学習技術を活用した署名照合の自動化には，(1)照合判定根拠に対する説明性の向上，(2)照合精度の向上，(3)様々な言語の署名を統一的に照合できるユニバーサル性の向上の課題が残されている．本研究は，主に(1)機械学習を活用した自動署名照合における照合判定根拠を説明できる技術の開発， (2)組み合わせ分割署名照合や，ランキング学習，局所変動に注目した筆跡照合等を活用した自動署名照合の高度化，(3)様々な言語の署名を統一的に照合する「ユニバーサル署名照合」の実現に取り組んだ．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
署名照合は国際的には社会的に広く受け入れられている本人確認手法である．本研究の成果は，署名照合の自動化に残されていた上述の課題を解決する糸口になることが期待される．
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