샴 신경망 출력값의 우도비 기반 동일인 필적 여부에 관한 분석

이미경; 진경원; 이의철

doi:https://doi.org/10.33097/JNCTA.2021.05.04.503

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 이미경 (상명대학교) 진경원 (상명대학교) 이의철 (상명대학교)

저널정보: 국제차세대융합기술학회 차세대융합기술학회논문지 차세대융합기술학회논문지 제5권 제4호

발행연도: 2021.8

수록면: 503 - 509 (7page)

DOI: https://doi.org/10.33097/JNCTA.2021.05.04.503

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

필적정보를통한생체인식은유서, 계약서등의진위여부판별을통해중요한법적증거가될수있 다. 그러나 일반적으로 필기 쌍의 동일인 여부는 전문가의 경험과 주관에 의해 결정된다. 인공지능을 통한 생체인 식이법정증거력을확보하기위해서는판정에대한신뢰도값이제시될필요가있다. 확률분포및최소오류결 정이론기반의이진분류문제에서는판정에대한신뢰도를우도비로산출할수있다. 본논문에서는샴신경망 기반필적생체정보의동일인및타인매칭점수분포를확률분포형태로구축하고, 비교되는필적쌍의점수를 통해 본인 여부 및 우도비 값을 산출한다. 동일인 분포와 타인 분포가 겹쳐지는 구간에서는 판정에 대한 우도비가 급격하게 작아진다. 실제로 우도비가 작게 산출되는 경우가 인간의 육안으로도 판정의 모호성을 가지는지 정성적 으로 분석해본다. 분석 결과, 우도비가 큰 경우에는 육안으로도 판정이 명확한 경우가 대부분이었으며, 우도비가 작은 경우에는 실제로 육안 판정이 어려운 것으로 나타났다.

#우도비 #필적 생체 인식 #Genuine 매칭 #Imposter 매칭 #법적 증거 #Likelihood ratio #Handwriting biometrics #Genuine matching #Imposter matching #Legal evidence

참고문헌 (15)

참고문헌 신청

Anil K. Jain / 2016 / 50 years of biometric research: Accomplishments, challenges, and opportunities / Pattern Recognition Letters 79:80~105

A.K. Jain / 2004 / An Introduction to Biometric Recognition / IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 14(1):4~20

J. H. Lee / Forgers of wills caught by 'handwriting judgment' rather than 'circumstances' / Lawtimes

A. Pansare / 2012 / Handwritten signature verification using neural network / International Journal of Applied Information Systems 1(2):44~49

A. Jain / 2020 / Handwritten signature verification using shallow convolutional neural network / Multimedia Tools and Applications 79(27):19993~20018

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이미경

소속기관 상명대학교

주요연구분야 복합학 > 과학기술학

논문수 1 이용수 6

진경원

소속기관 상명대학교

주요연구분야 복합학 > 과학기술학

논문수 1 이용수 6

이의철

소속기관 상명대학교

주요연구분야 복합학 > 과학기술학

논문수 9 이용수 120

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (15)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)