考察

4文字署名のみを含むデータセットで実験を行った結果ではフルネーム，姓，名，文字 単位の画像から得られる7つのマハラノビス距離をSVMにより組み合わせた時に最も低 いEERが得られた．この結果からフルネーム署名画像を姓，名に分割し，さらに文字単 位に分割し，すべての画像を用いて照合することは有効な手法であることが示せた．ただ し，3文字，4文字，5文字の署名を含むデータセットで実験を行った結果ではフルネー ム，姓，名の画像から得られる3つのマハラノビス距離をSVMにより組み合わせた時に

表A.4: EER of results obtained from each image when using dataset2.

Signatures＼user Full name First name Last name average of each character

A.4 考察 35

表 A.5: 実験データ 2を用いた時の複数のマハラノビス距離を組み合わせた時の EER(%)(学習データ数:3個)

EER when combined some mahalanobis distances obtained from each image when using dataset2.

hhhhhhh

hhhhhhhh

Combination

Kernel linear polynomial polynomial polynomial RBF (deg 2) (deg 3) (deg 4)

Full name + First name + Last name 7.46 8.48 7.17 8.48 7.31

DP(Full name + each character 9.07 9.07 8.63 8.48 7.31

Full name + First name

7.61 7.75 7.46 7.75 7.90

+ Last name + each character

表 A.6: 実験データ 2を用いた時の複数のマハラノビス距離を組み合わせた時の EER(%)(学習データ数:6個)

EER when combined some mahalanobis distances obtained from each image when using dataset2.

hhhhhhhCombination hhhhhhhh

Kernel linear polynomial polynomial polynomial RBF (deg 2) (deg 3) (deg 4)

Full name + First name + Last name 5.12 5.56 4.54 5.56 5.12

Full name + each character 6.15 4.98 5.12 5.12 5.27

Full name + First name

6.00 5.85 5.56 4.68 4.83

+ Last name + each character

最も低いEERが得られた．この結果から，SVMに入力する特徴ベクトルは署名の文字数 に合わせて用いる必要があると考えられる．

付録 B

署名データリスト

∼kamihira/Research/Data/

内に，年度別に置いてある．各ディレクトリについて以下に示す．詳しいことは各ディレ クトリ内のREADMEを参照のこと．

|--Data_2000

| | # 2007_年度，2008_年度，2009_{年度の署名データ}44_氏名分

| |--true

| | # 真筆のテキストファイル用ディレクトリ

| |--false

| # 偽筆のテキストファイル用ディレクトリ

|

|--Data_2007

| | # 2007_年度，2008_{年度の署名データ}31_氏名分

| |--true

| | # 真筆のテキストファイル用ディレクトリ

| |--false

| # 偽筆のテキストファイル用ディレクトリ

|

|--Data_2008

| | # 2008年度の署名データ12氏名分

| |--true

付録 37

| # 偽筆のテキストファイル用ディレクトリ

|

|--Data_2009

| | # 2009年度の署名データ29氏名分

| |--true

| | # 真筆のテキストファイル用ディレクトリ

| |--false

| # 偽筆のテキストファイル用ディレクトリ

|

|--Data_4char

| # 2007年度の署名データ内の4文字署名のみ(14氏名分)を集めたディレクト リ

|--true

| # 真筆のテキストファイル用ディレクトリ

|--false

# 偽筆のテキストファイル用ディレクトリ

付録 C

プログラムソースリスト

作成したプログラムを以下のディレクトリ

∼kamihira/Research/

に置く．ファイル等の詳細やコンパイル方法，実行方法はディレクトリ内のREADMEを 参照してください．

Research

| # 研究用ディレクトリ

|

|--pen_down

| | # 濃度こう配特徴をマハラノビス距離で分類する署名照合用ディレクトリ

|

|--DPmatching

| | # DPマッチングを用いる署名照合用ディレクトリ

|

|--Fusion

| | # SVMによる各署名照合手法融合用ディレクトリ

|

|--auto_segmentation

| # 画像の自動分割用ディレクトリ

39

付録 D

発表資料

修論発表で用いたプレゼンテーション資料を本論文の末尾に掲載する．

謝辞

本研究を進めるにあたり，数多くの適切な助言と御指導を頂きました三重大学大学院工 学研究科情報工学専攻教授木村文隆先生，いつも丁寧に分かりやすくご指導してくださっ た准教授若林哲史先生，資料作成やプレゼンテーションのコツなどを御指導いただきまし た助教授大山航先生に心から感謝いたします．また，ディスカッションで有益な助言を頂 きました三重大学名誉教授三宅康二先生，日頃いろいろとお世話になったヒューマンイン タフェース研究室事務員田中みゆきさんに深く感謝いたします．

そして，優しくおもしろい先輩方，長い学生生活を過ごす上で共に笑い，共に頑張った 同級生の皆さんに感謝しています．楽しく有意義な学生生活を与えて下さったヒューマン インタフェース研究室の仲間，雰囲気，環境すべてに感謝します．最後になりましたが，

長きにわたる私の学生生活を理解し支えてくれた両親，祖母,兄,妹,かけがえのない友人 たちに，今一度の感謝の意を表して，本論文の結びといたします．

41

参考文献

[1] 瀬戸洋一．バイオメトリックセキュリティ認証技術の動向と展望(＜特集＞バイオメ トリック認証システム)．IPSJ magazine,Vol.47,No.6,pp.571-576,2006．

[2]（社）日本自動認識システム協会．よくわかるバイオメトリクスの基礎．オーム社，

2005．

[3] 中村善一．日本語筆跡に現れる個人性の抽出とオンライン筆者照合に関する研究．

奈良先端科学技術大学院大学博士論文，2008．

[4] R. Plamondon and G. Lorette. Automatic signature verification and writer identification - The state of the art. Pattern Recognition, Vol.22, No.2, pp.107-131, 1989.

[5] J. Ortega-Garcia, J. Fierrez-Aguilar, J. Martin-Rello, and J Gonzalez Rodriguez. Com-plete signal modeling and score normalization for function based dynamic signature verification. Springer Lecture Notes in Computer Science,Vol.2688,pp.658-667.2003.

[6] M. Malik, M. Liwicki, L. Alewijnse, W. Ohyama, M. Blumenstein, B. Found. IC-DAR2013 Competitions on Signature Verification and Writer Identification for On- and Offline Skilled Forgeries (SigWiComp2013) ICDAR2013, pp1109-1114, 2013.

[7] P. Zhao, A. Higashi, and Y. Sato. On-Line Signature Verification by Adaptively Weighted DP Matching. IEICE Trans.Inf.&Syst., Vol.E79-D, No.5, pp.535-541, 1996.

[8] J. Fierrez, J. Ortega-Garcia, D Ramos and J. Gonzalez-Rodriguez. HMM-based on-line signature verification: Feature extraction and signature modeling. Pattern Recognition Letters, Vol.28, No.16, pp.2325-2334, 2007.

[9] 村松大吾，本郷保範，松本隆．ユーザ共通Fusionモデルを用いたオンライン署名認 証.信学論，Vol.J90-D,No.2,pp.450-459,2007．

[10] 吉村ミツ，吉村功．筆者認識の現段階と今後の動向．信学技報， PRMU96-48,pp.81-90,1996．

[11] Y．Komiyama, T．Ohishi, and T．Matsumoto. A Pen Input On-Line Signature Veri-fier Integrating Position, Pressure and Inclination Trajectories. IEICE Trans.Inf.&Syst., Vol.E84-D, No.7, pp.833-838, 2001．