초록
구조적 접근방법에 의한 서명검증은 서명을 부분획 단위의 집합 구조로 표현하여 서명 데이터를 분석하기 때문에 서명의 국부적인 변화의 특성을 효율적으로 흡수하여 우수한 검증 효과를 나타낸다. 그러나 이 방법은 실용화할 때 데이터의 크기가 고정되지 않는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여, 상대적으로 중요한 부분을 선택하여 데이터를 고정크기로 만듦으로서 데이터의 크기를 줄이는 방법을 제안한다. 실험 결과, 고정된 크기로 선택된 서브패턴에 대해서 국부적인 변화도와 복잡도에 의한 가중치를 적용한 결과, 더 좋은 검증율을 보였으며, 이 때 고정된 크기를 만들기 위한 최소 크기의 참조 모델의 서브패턴의 개수는 일정 갯수의 범위에서 적절히 고정될 수 있음을 보였다.
The structural approach in the signature verification, representing a signature as a structural form of local primitives, shows an excellent performance since it counts in the local characteristics such as local variation, stroke complexity, and etc. However, this method has a problem of template data sizing which can not fix the number of subpatterns comprising a signature. In this paper, we proposed a new algorithm to reduce the signature data into a fixed size by selecting a fixed number of subpatterns which is considered as important parts. As a result, it shows more excellent performance when the fixed sized sub-patterns is applied with local weights extracted from variational characteristics and complexities in local part. And the number of subpatterns representing a signature reference model can be fixed under a certain number of segments determined appropriately.