DOI QR코드

DOI QR Code

Efficient Handwritten Character Verification Using an Improved Dynamic Time Warping Algorithm

개선된 동적 타임 워핑 알고리즘을 이용한 효율적인 필기문자 감정

  • 장석우 (안양대학교 디지털미디어학과) ;
  • 박영재 (숭실대학교 컴퓨터학부) ;
  • 김계영 (숭실대학교 컴퓨터학부)
  • Received : 2010.03.09
  • Accepted : 2010.03.29
  • Published : 2010.07.31

Abstract

In this paper, we suggest a efficient handwritten character verification method in on-line environments which automatically analyses two input character string and computes their similarity degrees. The proposed algorithm first applies the circular projection method to input handwritten strings and extracts their representative features including shape, directions, etc. It then calculates the similarity between two character strings by using an improved dynamic time warping (DTW) algorithm. We improved the conventional DTW algorithm efficiently through adopting the branch-and-bound policy to the existing DTW algorithm which is well-known to produce good results in the various optimization problems. The experimental results to verify the performance of the proposed system show that the suggested handwritten character verification method operates more efficiently than the existing DTW and DDTW algorithms in terms of the speed.

본 논문에서는 온라인 환경에서 필기 문자열을 입력받고, 입력된 문자열의 유사성을 자동으로 분석하여 두 필적이 동일인에 의해 작성된 것인지를 판단하는 새로운 필적 감정 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 온라인으로 입력된 문자열에 회전 프로젝션(circular projection) 방법을 적용하여 모양, 방향 등과 같이 문자열이 가진 고유의 특징을 추출하여 벡터의 형태로 저장한다. 그런 다음, 문자 인식 분야에서 많이 사용되는 기존의 동적 타임 워핑 알고리즘을 개선하여, 이를 입력된 두 문자열의 특징 벡터의 유사성을 추출하는데 적용한다. 본 논문에서 개선된 동적 타임 워핑 알고리즘은 최적화 문제에서 좋은 결과를 산출한다고 알려진 분기한정법(branch and bound)의 개념을 기존의 동적 타임 워핑 알고리즘에 효과적으로 결합함으로써 기존의 동적 타임 워핑 알고리즘의 효율을 향상시켰다. 제안된 필기 문자열 감정 알고리즘의 성능을 확인하기 위한 실험에서는 다양하게 입력된 필기 문자열을 가지고 제안된 방법의 성능을 비교 하였으며, 그 결과 제안된 방법이 기존의 알고리즘에 비해 보다 효율적으로 필적을 감정하였음을 검증하였다.

Keywords

References

  1. Basabi Chakraborty and Goutam Chakraborty, "A New Feature Extraction Technique for On-line Recognition of Handwritten Alphanumeric Characters," Information Sciences, Vol. 148, No. 1/4, pp. 55-70, 2002. https://doi.org/10.1016/S0020-0255(02)00276-1
  2. Kai Huang and Hong Yan "Off-Line Signature Verification Using Structural Feature Correspondence," Pattern Recognition, Vol. 35, No. 11, pp. 2467-2477, 2002. https://doi.org/10.1016/S0031-3203(01)00222-9
  3. Alan McCabe "Hidden Markov Modeling with Simple Directional Features for Effective and Efficient Handwriting Verification," International Journal of Tuberculosis and Lung Disease, Vol. 5, No. 3, pp. 216-219, 1988.
  4. Edson J. R. Justino, Flavio Bortolozzi, and Robert Sabourin, "A Comparison of SVM and HMM Classifiers in the Off-Line Signature Verification," Pattern Recognition Letters, Vol. 26, No. 9, pp. 1377-1485, 2005. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2004.11.015
  5. Marc Parizeau and Rejean Plamondon, "A Comparative Analysis of Regional Correlation, Dynamic Time Warping, and Skeletal Tree Matching for Signature Verification," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 12, No. 7, pp. 710-717, 1990. https://doi.org/10.1109/34.56215
  6. B. Fang, C. H. Leung, Y. Y. Tang, K. W. Tse, P. C. K. Kwork, and Y. K. Wong, "Off-Line Signature Verification by the Tracking of Feature and Stroke Positions," Pattern Recognition, Vol. 36, No. 1, pp. 91-101, 2003. https://doi.org/10.1016/S0031-3203(02)00061-4
  7. 김계영, "전역특징과 지역특징을 통한 필기문자열의 품질 평가시스템" 한국인터넷정보학회논문지, 제 5권, 제 6호, 121-128쪽, 2004년 12월.
  8. L. Rabiner and B. H. Juang, "Fundamentals of Speech Recognition," Prentice Hall, 1993.
  9. L. G. Mitten, "Branch-and-Bound Methods: General Formulation and Properties," Operations Research, Vol. 18, No. 1, pp. 24-34, 1970. https://doi.org/10.1287/opre.18.1.24
  10. Eamonn J. Keogh and Michael J. Pazzani, "Derivative Dynamic Time Warping," In Proceedings of the First SIAM International Conference on Data Mining, pp. 1-11, April 2001.