Abstract
The structural approach in the signature verification, representing a signature as a structural form of local primitives, shows an excellent performance since it counts in the local characteristics such as local variation, stroke complexity, and etc. However, this method has a problem of template data sizing which can not fix the number of subpatterns comprising a signature. In this paper, we proposed a new algorithm to reduce the signature data into a fixed size by selecting a fixed number of subpatterns which is considered as important parts. As a result, it shows more excellent performance when the fixed sized sub-patterns is applied with local weights extracted from variational characteristics and complexities in local part. And the number of subpatterns representing a signature reference model can be fixed under a certain number of segments determined appropriately.
구조적 접근방법에 의한 서명검증은 서명을 부분획 단위의 집합 구조로 표현하여 서명 데이터를 분석하기 때문에 서명의 국부적인 변화의 특성을 효율적으로 흡수하여 우수한 검증 효과를 나타낸다. 그러나 이 방법은 실용화할 때 데이터의 크기가 고정되지 않는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여, 상대적으로 중요한 부분을 선택하여 데이터를 고정크기로 만듦으로서 데이터의 크기를 줄이는 방법을 제안한다. 실험 결과, 고정된 크기로 선택된 서브패턴에 대해서 국부적인 변화도와 복잡도에 의한 가중치를 적용한 결과, 더 좋은 검증율을 보였으며, 이 때 고정된 크기를 만들기 위한 최소 크기의 참조 모델의 서브패턴의 개수는 일정 갯수의 범위에서 적절히 고정될 수 있음을 보였다.