An Universal Automatic Signature Verification with Explainability

具有可解释性的通用自动签名验证

• 批准号: 21K11942
• 负责人: 大山 航
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Tokyo Denki University (2022)Saitama Institute of Technology (2021)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K11942/
• 关键词: 署名照合; バイオメトリクス; 生体認証; パターン認識

署名照合は国際的には社会的に広く受け入れられている本人確認手法である．機械学習技術を活用した署名照合の自動化には，(1)照合判定根拠に対する説明 性の向上，(2)照合精度の向上，(3)様々な言語の署名を統一的に照合できるユニバーサル性の向上といった課題が残されている．本研究は，主に以下の3項目について研究を行い，有用かつ実用的な自動署名照合の確立を目指す．(1)機械学習を活用した自動署名照合における照合判定根拠を説明できる技術の開発，(2)我々が開発した組み合わせ分割署名照合や，初めて署名照合に適用したランキング学習等を活用した自動署名 照合の高度化，(3)様々な言語の署名を統一的に照合する「ユニバーサル署名照合」の実現2022年度は，主に(1)および(2)に取り組んだ．深層学習手法の判断根拠可視化技術であるGradCAMやPSMに加え，注視マップ（Attention Map）を署名照合に導入し，判断根拠可視化が可能であるかを検証した．また，署名照合の性能向上のために，手書き文字字形の定量評価や，典型文字の持つ特性を引き続き調査した．

The signature is international. Machine learning technology is used to automate signature matching, including: (1) descriptive upward direction of matching determination root;(2) upward direction of matching accuracy;(3) unified matching of speech signature;(4) upward direction of matching problem. This study focuses on the following three items: the establishment of automatic signature and photocopying, and the establishment of useful auto-signature and photocopying. (1)The development of technology for automatic signature photography, automatic signature photography, automatic Main (1)(2) Select. Deep learning techniques for determining root visualization techniques include GradCAM, PSM, and Attention Map.また，署名照合の性能向上のために，手书き文字字形の定量评価や，典型文字の持つ特性を引き続き调査した.

项目成果

畳み込みニューラルネットワークを用いたオフライン毛筆書写文字の定量評価

利用卷积神经网络对离线书法进行定量评价

• 发表时间: 2022
• 作者: 吉田直哉，大山航

畳み込み自己符号化器を用いた毛筆書写熟練度の定量評価

使用卷积自动编码器定量评估书法水平

• 发表时间: 2021
• 作者: 吉田直哉，大山航;吉田直哉，大山航
• 通讯作者: 吉田直哉，大山航