| Item type |
紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) |
| 公開日 |
2020-11-24 |
| タイトル |
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タイトル |
筆跡情報と筆圧情報のHMMを用いたサイン認証 |
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言語 |
ja |
| タイトル |
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タイトル |
User Identification by using Signature Stroke and Signature Pressure |
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言語 |
en |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
User detection |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
User identification |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
On-line sign |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
pen pressure |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
pen stroke |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
departmental bulletin paper |
| ID登録 |
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ID登録 |
10.34411/00000992 |
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ID登録タイプ |
JaLC |
| 著者 |
小南, 嘉史
西村, 広光
富川, 武彦
Kominami, Yoshifumi
Nishimura, Hiromitsu
Tomikawa, Takehiko
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| 抄録 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
In the field of user detection, detection methods using biometrical features have been reported in recent years. In this paper, we constructed an online sign detection system using a Hidden Markov Model (HMM). Constructing our user detection system is based on two types of HMM. One HMM is calculated from writing stroke features, another HMM is calculated from writing pressures. In this paper, our constructed HMM user detection system is compared with the sign detection system using simple pattern matching. A new sign database was gathered for the comparative experiments. The sign database consists of 800 sign by 4writers. In our experiment,the detection rate of our method performed 99.8%, which was about 3% better than the system using simple pattern matching. Moreover, HMM parameters for user detection were investigated from our experiment. |
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言語 |
en |
| 書誌情報 |
神奈川工科大学研究報告.B,理工学編
巻 30,
p. 73-78,
発行日 2006-03-20
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| 出版者 |
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出版者 |
神奈川工科大学 |
| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
PISSN |
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収録物識別子 |
09161902 |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10074179 |
| フォーマット |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
application/pdf |
| 著者版フラグ |
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出版タイプ |
VoR |
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出版タイプResource |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
kkb-030-013.pdf (3.1 MB)
