PCA와 LDA를 이용한 오프라인 서면 검증 = An Off-line Signature Verification Using PCA and LDA

국문 초록 (Abstract)

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.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Among the biometrics, signature shows more larger variation than the other biometrics such as fingerprint and iris. In order to overcome this problem, we propose a robust offline signature verification method based on PCA and LDA. Signature is projected to vertical and horizontal axes by new grid partition method. And then feature extraction and decision is performed by PCA and LDA. Experimental results show that the proposed offline signature verification has lower False Reject Rate(FRR) and False Acceptance Rate(FAR) which are 1.45% and 2.1%, respectively.