ユーザ共通Fusionモデルを用いたオンライン署名認証(パターン認識)
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概要
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署名は古くから個人認証を行う手法として利用されてきたこともあり,今後も個人認証の有力な一手法であると考えられる.本論文はオンライン署名を用いた認証手法に着目し,そのアルゴリズムの提案を行うものである.本論文ではオンライン署名から取得できる複数特徴量から複数の距離を計算し,これらを組合せ(Fusion)することでオンライン署名認証の精度を向上させる手法を提案する.複数の距離を組み合わせる手法としてユーザに依存しないユーザ共通のFusionモデルを構築し,モデルからの出力により判別を行う.本論文ではモデル学習にAdaBoostアルゴリズムを用いた.またオンライン署名認証での経時変化への対応手法としてリファレンス更新法も提案する.提案手法はオンライン署名の公開データベースを用いて精度評価実験を行い,有効性を確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-02-01
著者
-
松本 隆
早稲田大学大学院理工学研究科
-
松本 隆
早稲田大学先進理工学学術院 電気・情報生命工学科
-
村松 大吾
早稲田大学先進理工学学術院 電気・情報生命工学科
-
松本 隆
早稲田大学大学院先進理工学研究科
-
松本 隆
早稲田大 理工
-
本郷 保範
早稲田大学理工学部電気・情報生命工学科
-
村松 大吾
成蹊大学理工学部
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