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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.11
- 수록면
- 842 - 845 (4page)
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Recently, handwriting is gaining attraction in biometrics due to its behavioral nature, which is hard to spoof. However, handwriting verification by human judges or expert-knowledge based algorithms rely on subjective measures, so it is not easily accepted as a strong verification method. In addition, there has been few automatic handwriting verification approach for the Korean language. In this paper, we present a handwriting dataset for the Korean language, and propose an algorithm for handwriting verification based on convolutional neural networks (CNN). Our experiments show that the proposed method achieves average per-class precision of 91.39% on our dataset.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험결과 및 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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