Signiture Verification using a "Siamese" Time Delay Neural Network

1. どんなもの？

ペンタブレット上に入力された署名をSiamese Neural Networkで学習し、認証システムとして利用する。

2. 先行研究と比べてどこがすごいの？

ペンの軌道に関数を適合させる関数ベースの方法は、より高い性能につながることが分かっている。また入力された署名からいくつかの特徴を抽出するような、パラメータベースの方法は、署名を記憶するためのメモリ空間を小さくするメリットがある。本研究ではニューラルネットベースのモデルにいくつかの前処理を行った特徴量を入力し、署名が入力される間の時間なども考慮しつつ、特徴量を効率よく圧縮する方法を選んでいる。

3. 技術や手法の”キモ”はどこにある？

• 2つの入力から類似度を計算するような構造のSiamese networkを利用する。
• Time Delay Neural Networkをサブネットワークとする、Siamese Networkを用いて入力される署名の特徴量を学習する。
• ペンの上下、ペンの位置、各点における速度、ペン先の軌跡などを特徴量として入力している。

4. どうやって有効だと検証した？

集められた署名情報を元に検証を行っている。偽造署名を80%認識し、本物の署名については95.5%ほど認識できている。

5. 議論はあるか？

6. 次に読むべき論文はあるか？

本研究で用いられているSiamese構造を指紋認証について応用しているもの。

• Baldi, Pierre, and Yves Chauvin. “Neural networks for fingerprint recognition.” Neural Computation 5.3 (1993): 402-418.

Time Delay Neural Networkを用いた文字認識・署名認証について。

• Guyon, Isabelle, et al. “A time delay neural network character recognizer for a touch terminal.” Proceedings of the International Neural Network Conference, Paris, June 1990. 1990.
• Yoshimura, Mitsu, et al. “On-line Signature Verification Incorporationg the Direction of Pen Movement.” IEICE TRANSACTIONS on Information and Systems 74.7 (1991): 2083-2092.

論文情報・リンク

• Bromley, Jane, et al. “Signature Verification Using A “Siamese” Time Delay Neural Network.” IJPRAI 7.4 (1993): 669-688.