• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권6호
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• pp.645-652
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• 2004

생체 특징 중에서 서명은 취득 시마다 환경이나 감정변화에 따라 동일인이라 하더라도 서명간에 변이가 존재하며 그 변이특성이 지문과 홍채와 같은 다른 생체 특징보다 크게 나타난다. 따라서, 본 논문에서는 주성분분석기법과 선형판별기법을 이용하여 서명 변이에도 강인한 서명 검증 기법을 제안한다. 제안한 방법은 서명 변화에 대한 영향을 최소화하기 위해 서명을 새로운 격자분할 방식에 의해 수직축과 수평축으로 투영시켰다. 투영된 서명은 주성분분석(PCA) 기법과 선형판별분석(LDA) 기법을 이용하여 각각의 서명에 대한 특징을 산출한 후 서명검증을 하였다. 제안된 서명검증 알고리즘의 타당성을 검토하기 위해 실험한 결과, 오거부율이 약 1.45%일 때 오인식률이 2.1% 결과를 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권6호
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• pp.592-603
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• 2000

본 논문에서는 12개의 방향성 $5\times{5}$ 그라디언트 마스크를 서명영상에 적용하여 추출한 밀도함수와 가중치 평균퍼지 분류기를 사용하여 오프라인 서명 검증기법을 연구하였다. Nevatia-Babu 그라디언트 마스크에 근간을 두고 추출한 12방향에 대한 밀도함수는 서명영상의 전체적인 형태와 연관이 있어 본 연구의 특징벡터로 사용되었다. 가중치 평균 퍼지분류기의 판단기준이 되는 특징벡터들의 집합은 친필 서명샘플들에서만 추출되어 위조서명의 검출에 적용되었다. 본 논문의 실험결과는 제안된 시스템이 다양한 위조서명에 관한 어떤 사전지식이 없다할지라도 77% 이상의 높은 검증률로 서명영상의 진위여부를 가려낼 수 있음을 보였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권7호
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• pp.1-8
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• 1994

There are many research activities in various recognition areas using high calibered computing power. Among many areas, the signature recognition and verification have more difficulties than any other recognition area because signature itself contains many problems caused by a variation of psychological status of signer and other environment. In the case of signature, therefore, it is important to extract the better parameters required for the higher verification ratio. In this paper, signature pressure is extracted and used as feature parameters to determine whether the input signature is ture or forgery, and then input signature is verified by fuzzy similarity method. As a result of appling the fuzzy similarity method to the recognition system it is proven that the system has by far better verification ratio about 10% than existing methods.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 3부
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• pp.189-193
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• 2007

필적 감정은 개인의 고유한 필적 개성을 이용하여 임의의 두 필기 문장 또는 텍스트가 동일인에 의해 작성되었는지를 판별하는 기술로 유서대필 및 보안수사, 서명의 검증, 범죄 수사 등에 활용되어지고 있다. 이러한 작업은 감정 전문가의 판단기준에 의해 필적의 유사성을 판별하기 때문에 객관성 결여 및 과도한 소요 시간, 과도한 처리비용의 문제를 내포하게 된다. 이러한 문제를 해결하여 판별의 객관성과 업무의 신속한 처리를 가능하게 하기 본 논문에서는 컴퓨터를 통한 패턴 분석을 적용하여 두 필적의 유사성을 판별하는 방법을 본 논문에서는 제안한다. 이를 위하여 본 논문은 학습단계와 자동분석단계로 나뉘며, 학습단계에서는 입력된 문서영상에서 필적의 영역을 추출한 후, 특징을 추출하고 DTW연산을 통하여 학습을 한다. 자동분석단계에서는 대조할 문서영상에서의 특징을 추출하고 입력된 문서영상과 대조할 문서영상간의 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance)를 구하여 서명 및 필적에 대한 유사도를 도출한다. 실험은 4명의 필적을 이용하여 비교하였으며, 우수한 결과를 보였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.250-255
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• 2000

This paper is concerning off-line signature verification using a density function which is obtained by convolving the signature image with twelve-directional 5$\times$5 gradient masks and the weighted fuzzy mean classifier. The twelve-directional density function based on Nevatia-Babu template gradient is related to the overall shape of a signature image and thus, utilized as a feature set. The weighted fuzzy mean classifier with the reference feature vectors extracted from only genuine signature samples is evaluated for the verification of freehand forgeries. The experimental results show that the proposed system can classify a signature whether genuine or forged with more than 98% overall accuracy even without any knowledge of vaned freehand forgeries.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.33-40
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• 1995

This paper delas with the detection of freehand forgeries of signatures based on the averaged directional amplitudes of gradient vetor which are related to the overall shape of the handwritten signature and fuzzy ARTMAP neural network classifier. In the first step, signature images are extracted from the background by a process involving noise reduction and automatic thresholding. Next, twelve directional amplitudes of gradient vector for each pixel on the signature line are measure and averaged through the entire signature image. With these twelve averaged directional gradient amplitudes, the fuzzy ARTMAP neural network is trained and tested for the detection of freehand forgeries of singatures. The experimental results show that the fuzzy ARTMAP neural network cna lcassify a signature whether genuine or forged with greater than 95% overall accuracy.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권12호
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• pp.1009-1015
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• 2009

필적 감정은 개인의 필적 개성을 이용하여 임의의 두 필기 문장 또는 텍스트가 동일인에 의해 작성되었는지를 판별하는 기술이다. 본 논문은 패턴 인식 기술을 사용하여 효과적으로 필적을 분석하고 판별하는 오프-라인 환경에서의 검증 방법을 제안한다. 본 논문에서 연구된 방법의 핵심 절차는 문자 영역 추출, 문서의 구조적 특징을 반영하는 특징의 추출, DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘과 주성분 분석을 이용한 특징 분석이다. 실험 결과는 제안하는 방법의 우수한 성능을 보여준다.