원문정보
Study on the Automated Document Writer Analysis Based on the Fusion Model of Computational Features
초록
영어
There exist 2 basic variations in handwriting examination, one is the variation within same person(intra variation) and the other is inter variation between 2 different persons. These variations can be easily seen by the comparison of same characters and sentences in several times. Handwriting examination has a criteria to measure inter and intra class distance based on the assumption for the distance of intra class is small than inter for the same person. This work is focused on the research to analysis several works done for the comparison of handwriting for the individual feature list and each feature vector serving for the discrimination. And also for the application of this work, we propose computational feature list for Korean character and numbers of handwriting examination.
한국어
필적감정기술에는 기본적인 두 가지 변이 분석을 이용하는 데, 그 첫째가 동일인의 필적에서 발생하는 변이고, 다른 하나는 개인과 타인의 필적에서 발생하는 변이다. 이러한 변이는 대개, 몇몇 사람들이 똑같은 단어나 문장을 여러 번 작성하도록 해서 관찰하면 쉽게 발견할 수 있다. 필적을 비교하는 감정에서는 위의 2가지 변이 중, 동일인에 의해서 작성된 필적(intra-writer variation)사이의 변이가 타인과의 필적(inter writer variation)에서 발생하는 변이보다는 작다는 가정에서 이루어지고 이를 뒷받침할 수 있는 기준을 제시한다. 본 연구는 국내외에서 진행된 필적감정기술을 기반으로 필적을 비교하기 위해 사용하는 개인 특징(Individual Features)의 다양한 목록을 분석하고 각각의 특징벡터(Vector)들이 어떻게 정량적인 기준에 의해 위의 가정을 뒷받침하고 있는 지에 대한 분석 결과를 제시한다. 또한 이 결과에 기반하여 한글, 숫자로 구성된 국내의 필적감정을 위해 적용될 수 있는 객관적인 개인 특징인 계산 특징점을 제안하고자 한다.
목차
1. 서론
2. 필적에서의 특징, 특징점 및 특징점 추출과 선택
3. 자동화된 필적 비교를 위한 계산 특징점
3.1 문자 인식과 필적 비교를 위한 특징점의 차이
3.2 필적 전문가의 필적 판단 기준에 의한 특징점
3.3 계산 특징점에 의한 필적 비교
3.4 융합 모델 계산 특징점의 자동 추출 및 데이터베이스 구축
4. 결론 및 향후 연구
참고문헌