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

以小波检测的笔画线宽变化为指标的作者识别

• 批准号: 26919014
• 负责人: 古川 猛
• 金额: $ 0.26万
• 依托单位: 茨城県警察本部
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Scientists
• 财政年份: 2014
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2014 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-26919014/
• 关键词: 筆跡; ウェーブレット; 部分空間法

この研究は、機器による筆跡画線の質の測定、及び定量的な評価方法の開発を目的とした。筆跡には、画線の幅、濃淡、曲率、筆圧痕の深さ等のさまざまな指標が含まれている。しかし、実際の法科学における筆跡鑑定ではそれらを定量的に評価する手法、機材が開発されておらず、鑑定人の感覚に頼った状態が続いている。そこで、筆跡の輪郭線を信号と捕らえて、ウェーブレット分解により高次から低次に渡る周波数成分を検出した。その後、得た特徴量を指標として筆跡の輪郭線の滑らかさ、粗雑さを評価した。まず、被験者10名により縦、横、右下がり、左下がりの4方向別の短い線分をタブレット上に置かれた用紙に10回繰り返して記載する実験を行った。次に、筆跡画像を光学解像度5400dpiでフラットベッド型イメージスキャナにより撮影した。その画像に対して前処理として二値化、輪郭線抽出を行った。以上の輪郭線の差分を計算し、波状のプロファイルを得た。同プロファイルを5段階のスケールを使用したウェーブレットにより処理して分解プロファイルを得た。10名の被験者が10回繰り返して記載した4方向別の線分から得られた5段階の分解プロファイル、計2000個を評価するために、主成分分析を用いてデータの次元を圧縮した。識別には、部分空間法を用いた。特徴量(固有値)の分布の線形性、及び非線型性を考慮した筆者機別実験を行った結果、半数のデータで正しい識別結果を得た。

This research aims at developing qualitative and quantitative evaluation methods for handwriting lines in machine environments. Handwriting, line amplitude, shading, curvature, pen pressure and depth of the other indicators are included. In addition, in the actual legal science, handwriting identification is based on quantitative evaluation methods, equipment development, and identification of human sensory status. For example, if a signal is detected, it will be decomposed into a higher order signal and a lower order signal. After the game, get the characteristics of the index, and then write the round line. 10 lines in 4 directions, horizontal, bottom right, bottom left, top right, top right, bottom left, top right, bottom right, bottom, right, bottom, right, Next, the handwriting portrait optical resolution of 5400dpi, the type of image, the image, etc. The image is processed before it is processed, and the wheel line is extracted. The difference between the above curves is calculated, and the wave shape is obtained. The first five steps of the process 10 of them were recorded in 4 different directions, and the results were analyzed in 5 different levels, totaling 2000. Identification, partial space method is used. The linear and nonlinear characteristics of the distribution of characteristic quantities (intrinsic values) are taken into account. The author's machine is implemented in the line result, and half of the characteristics are identified in the positive line result.

项目成果

ウェーブレットと固有空間法を利用した手書き線分の筆者識別

利用小波和特征空间方法对手写线段进行作者识别

• 发表时间: 2014
• 期刊: 日本法科学技術学会誌第20回学術集会講演要旨集
• 作者: 比良祥子;Takeshi Furukawa;古川 猛
• 通讯作者: 古川 猛

Subspace method with multi scale wavelet for identification of handwritten lines

手写线条识别的多尺度小波子空间方法

• 发表时间: 2015
• 期刊: The Proceedings of IGS2015 17^<th> Biennial Conference of International Graphonomics Society
• 作者: 比良祥子;Takeshi Furukawa
• 通讯作者: Takeshi Furukawa

A Method of Identification of Handwriting Using Wavelet and Subspace Method

小波和子空间法的笔迹识别方法

• 发表时间: 2014
• 作者: 比良祥子;Takeshi Furukawa;古川 猛;Takeshi Furukawa;古川 猛;Takeshi Furukawa
• 通讯作者: Takeshi Furukawa