大局的センシングを主体としたパターン認識の筆跡鑑定への応用

摘要

大局的センシングは局所の特徴によらない全体の特徴に関するセンシングである．これは，人間の脳においても活用されており，従来の局所的特徴を用いたパターン認識にこれを加えることによって認識率が大幅に改善されることが期待される．この方式をここでは筆跡鑑定に応用した．手始めに，縦横比，上下，左右に占める線の面積比等を前処理データとしてパーセプトロン型学習機械にかけたところ，被験者3人の書いた各6文字中，5文字で学習し，残りの1文字で正しく鑑定できた．そこで，被験者を増やし．様々な前処理を工夫して実験を続け，大局的センシングの有効性を示す結果を得た．