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ウェーブレット分解と部分空間法を用いた偽変造証明書真偽識別支援システムの開発

ウェーブレット分解と部分空間法を用いた偽変造証明書真偽識別支援システムの開発
利用小波分解和子空间方法开发伪造和篡改证书真伪识别支持系统
批准号:
18H00548
负责人:
古川 猛
金额:
$0.31万
依托单位:
依托单位国家:
日本
项目类别:
Grant-in-Aid for Encouragement of Scientists
财政年份:
2018
资助国家:
日本
项目状态:
已结题
起止时间:
2018 至 --

项目摘要

项目成果

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1 研究の目的本研究の目的は、偽変造された旅券等を専門家による特別な機器を使用した検査でなく、警察官や一般の受付業務に携わる人が見分ける支援システムの開発である。2020年に開催される東京オリンピックを控えテロの未然防止のため不審人物の身元確認が必要とされている。バイオメトリクスを利用する方法は、識別力も高く有効である。しかし、画像の取得や認証に特別な機器が必要となる。従来、身元を確認する方法として旅券、在留カード、運転免許証などのIDカードが広く用いられている。しかし、近年、イメージスキャナを搭載したインクジェットプリンタの普及に伴い、より手軽に精巧な偽変造が可能となった。この様な偽変造証明書は、専門家によれば真偽の見分けは簡単であるものの、警察官や一般人にとっては荷が重い。そこで、簡単に区別するための支援システムを開発する。2 研究方法これまでに開発したトナーを色材として使用する電子写真方式のレーザープリンタ類を対象とした方法を応用し、今回、さらに、3機種のインクジェット方式のプリンタ類による印字サンプルを実験に追加した上で、機械学習により印字からプリンタの印刷方式が比較可能か検討した。使用した特徴量はウェーブレット分解による波形、識別手法は部分空間法とした。部分空間法の長所は、同じ機械学習の手法の一つであるサポートベクターマシン(SVM)と比較して、多クラスの識別が容易である点、さらに、ディープラーニング等のニューラルネットワークと比較して、数学的定義が明確である点があげられる。3 研究結果カーネル直交相互部分空間法を使用したプリンタの印刷方式識別実験の結果、誤識別率0.0243、等価誤識別率0.0064を得た。よって、真偽識別支援システムの基礎技術を確立した。
期刊论文(6)
专著(0)
科研奖励(0)
会议论文
Recognition of Printing Methods from Printed Characters Using Machine Learning
使用机器学习从印刷字符识别印刷方法
DOI: --
发表时间: 2019
期刊: Late Breaking Works Proceedings CIARP2018
影响因子: --
作者: [古川 猛, 根本訓央, Takeshi Furukawa]
通讯作者: Takeshi Furukawa
機械学習による印字からのプリンタ印刷方式の識別
使用机器学习从打印中识别打印机打印方法
DOI: --
发表时间: 2019
期刊: 第17回情報科学技術フォーラム講演論文集
影响因子: --
作者: [比良 祥子, 中丸 尚美, 古川 猛]
通讯作者: 古川 猛
スマートフォンによる印刷物の観察
使用智能手机观察印刷品
DOI: --
发表时间: 2019
期刊: 日本法科学技術学会誌第24回学術集会講演要旨集
影响因子: --
作者: [古川 猛, 根本訓央]
通讯作者: 根本訓央
捜査支援のための機械学習による印字の光沢を指標としたレザープリンタの識別
  • 批准号:
    23H05395
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Encouragement of Scientists
  • 资助金额:
    $0.31万
  • 财政年份:
    2023
  • 负责人:
    古川 猛
  • 依托单位:
ウェーブレットにより検出した筆跡画線の線幅の変動を指標とした筆者識別
  • 批准号:
    26919014
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Encouragement of Scientists
  • 资助金额:
    $0.26万
  • 财政年份:
    2014
  • 负责人:
    古川 猛
  • 依托单位:
ウェーブレットにより検出したフォントの輪郭品質を指標とした印刷プリンタの識別
  • 批准号:
    25919016
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Encouragement of Scientists
  • 资助金额:
    $0.32万
  • 财政年份:
    2013
  • 负责人:
    古川 猛
  • 依托单位:
筆跡画線の縦横斜めの4方向別の凹み量を指標とした筆者識別手法の開発について
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