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      구간 분할 및 HMM 기반 융합 모델에 의한 온라인 서명 검증

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      https://www.riss.kr/link?id=A76129432

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      국문 초록 (Abstract)

      기존의 참조서명과 입력서명을 비교하는 방법 중 분절 단위 비교 방법은 전역적 방법과 점 단위 방법에 비하여 우수한 장점을 가지고 있다. 그러나 분절 단위 비교 방법은 인식률과 직접적...

      기존의 참조서명과 입력서명을 비교하는 방법 중 분절 단위 비교 방법은 전역적 방법과 점 단위 방법에 비하여 우수한 장점을 가지고 있다. 그러나 분절 단위 비교 방법은 인식률과 직접적인 관계가 있는 분절의 불안정 문제점이 있다. 본 연구에서는 분절 단위 비교 방법을 이용한 서명검증의 신뢰도를 향상시키기 위해 두 가지 형태의 모델을 구축하였다. 우선 기존에 사용된 구간 분할 매칭 방법을 사용하여 서명의 동적정보에 대한 매칭도를 산출하였다. 다음으로 서명의 정적정보를 균일하게 분할한 후 분할된 영역을 주성분 분석 기법에 의해 특징 벡터를 산출하고 HMM에 의해 서명간의 매칭도를 산출하였다. 최종 융합단계에서는 SVM 분류기에 의해 서명의 진위여부를 결정하도록 구축하였다. 실험 결과 제안된 기법은 분절단위 기반의 구간 분할 매칭 기법에 비해 우수한 성능을 나타냈다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      The segment matching method shows better performance than the global and points-based methods to compare reference signature with an input signature. However, the segment-to-segment matching method has the problem of decreasing recognition rate accord...

      The segment matching method shows better performance than the global and points-based methods to compare reference signature with an input signature. However, the segment-to-segment matching method has the problem of decreasing recognition rate according to the variation of partitioning points. This paper proposes a fusion model based on the segment matching and HMM to construct a more reliable authentic system. First, a segment matching classifier is designed by conventional technique to calculate matching values for dynamic information of signatures. And also, a novel HMM classifier is constructed by using the principal component analysis to calculate matching values for static information of signatures. Finally, SVM classifier is adopted to effectively combine two independent classifiers. From the various experiments, we find that the proposed method shows better performance than the conventional segment matching method.

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      목차 (Table of Contents)

      • 요약
      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. 구간분할 및 HMM 기반 매칭기법
      • 3. 구간분할 및 HMM 기반 융합모델에 의한 온라인 서명검증
      • 요약
      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. 구간분할 및 HMM 기반 매칭기법
      • 3. 구간분할 및 HMM 기반 융합모델에 의한 온라인 서명검증
      • 4. 결론 및 향후과제
      • 참고문헌
      • 저자소개
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      참고문헌 (Reference)

      1 "얼굴과 서명을 이 용한 다중생체인식 시스템" 1 : 141-145, 2004.

      2 "Segmenting handwritten signatures at their perceptually important points" 15 : 1993-, no.9

      3 "On-line signature verification using model-guided segmentation and discriminative feature selection for skilled forgeries" document analysis and recognition : 645-649, 2001.

      4 "On-line signature verification system using probabilistic feature modelling Sixth International" Signal Processing and its Applications (1) : 355-358, 2001.

      5 "Improved segmentation and segment association for on-line signature verification" 4 : 2000.

      6 "IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intell." 711-720, 1997.

      7 "Fusion of face and speech data for person identity verification" neural networks (neural networks): 1065-1074, 1999.

      8 "Fusion of detection probabilities and comparison of multisensor systems IEEE Transactions on" Man and Cybernetics (20) : 665-677, 1990.

      9 "Establishment of personalized templates for automatic signature verification" document analysis and recognition (document analysis and recognition): 263-267, 1997.

      10 "Distributed detection with multiple sensors I. Fundamentals" 85 : 54-63, 1997.

      1 "얼굴과 서명을 이 용한 다중생체인식 시스템" 1 : 141-145, 2004.

      2 "Segmenting handwritten signatures at their perceptually important points" 15 : 1993-, no.9

      3 "On-line signature verification using model-guided segmentation and discriminative feature selection for skilled forgeries" document analysis and recognition : 645-649, 2001.

      4 "On-line signature verification system using probabilistic feature modelling Sixth International" Signal Processing and its Applications (1) : 355-358, 2001.

      5 "Improved segmentation and segment association for on-line signature verification" 4 : 2000.

      6 "IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intell." 711-720, 1997.

      7 "Fusion of face and speech data for person identity verification" neural networks (neural networks): 1065-1074, 1999.

      8 "Fusion of detection probabilities and comparison of multisensor systems IEEE Transactions on" Man and Cybernetics (20) : 665-677, 1990.

      9 "Establishment of personalized templates for automatic signature verification" document analysis and recognition (document analysis and recognition): 263-267, 1997.

      10 "Distributed detection with multiple sensors I. Fundamentals" 85 : 54-63, 1997.

      11 "Automatic on-line signature verification based on multiple models Computational Intelligence for Financial Engineering Proceedings of the IEEE/IAFE/INFORMS Conference on" 30-33, 2000.

      12 "An on-line signature verification system using multi-template matching approaches" proceedings. ieee 33rd annual international carnahan conference on : 477-480, 1999.

      13 "A Robust On-line Signature Verification System" 3 (3): 27-31, 2003

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      2019-12-01 평가 등재후보로 하락 (계속평가) KCI등재후보
      2016-01-01 평가 등재학술지 선정 (계속평가) KCI등재
      2015-12-01 평가 등재후보로 하락 (기타) KCI등재후보
      2011-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2009-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2008-02-20 학술지명변경 한글명 : 한국퍼지및지능시스템학회 논문지 -> 한국지능시스템학회 논문지
      외국어명 : 미등록 -> Journal of Korean Institute of Intelligent Systems
      KCI등재
      2008-02-18 학회명변경 한글명 : 한국퍼지및지능시스템학회 -> 한국지능시스템학회
      영문명 : Korea Fuzzy Logic And Intelligent Systems Society -> Korean Institute of Intelligent Systems
      KCI등재
      2007-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2005-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2002-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      1999-07-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      학술지 인용정보

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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.62 0.62 0.63
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.56 0.49 0.866 0.2
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