| 講演名 | 2023-03-02 複数文字種の筆跡を学習した深層ネットワークによる筆者識別の試み 赤尾 佳則(科警研), |
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| 抄録(和) | 漢字548字種（401名，5回繰り返し）の筆跡データベースを試料として，深層ネットワーク（GoogLeNet）の学習による筆者識別を試みた．ネットワークの活性化関数の出力値により，学習セットに含まれない文字種を問い合わせた場合でも，筆者識別が可能であった．学習後の深層ネットワークには，文字種を越えた筆者の筆跡の特徴を捉えられたと考えられた． |
| 抄録(英) | We attempted to identify the writer by learning a deep network (GoogLeNet) using a handwriting database of 548 kanji characters (401 participants, 5 times repetitions) as a sample. The output of the network's activation function enabled us to identify the writer even when a character type not included in the training set. The deep network after training was considered to capture the characteristics of the writer's handwriting that transcended the character types. |
| キーワード(和) | 筆跡 / 筆者識別 / 深層学習 / 文字種非依存 |
| キーワード(英) | handwriting / writer identification / deep learning / character-independent |
| 資料番号 | PRMU2022-72,IBISML2022-79 |
| 発行日 | 2023-02-23 (PRMU, IBISML) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / IBISML / IPSJ-CVIM |
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| 開催期間 | 2023/3/2(から2日開催) |
| 開催地（和） | はこだて未来大学 |
| 開催地（英） | Future University Hakodate |
| テーマ（和） | 異分野連携(PRMU)、AutoML (CVIM)、機械学習の理論と応用の広がり(IBISML) |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 内田 誠一(九大) / 杉山 将(東大) |
| 委員長氏名（英） | Seiichi Uchida(Kyushu Univ.) / Masashi Sugiyama(Univ. of Tokyo) |
| 副委員長氏名（和） | 舩冨 卓哉(奈良先端大) / 安倍 満(デンソーアイティーラボラトリ) / 神嶌 敏弘(産総研) / 津田 宏治(東大) |
| 副委員長氏名（英） | Takuya Funatomi(NAIST) / Mitsuru Anpai(Denso IT Lab.) / Toshihiro Kamishima(AIST) / Koji Tsuda(Univ. of Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | 山口 光太(サイバーエージェント) / 松井 勇佑(東大) / 岩田 具治(NTT) / 中村 篤祥(北大) |
| 幹事氏名（英） | Kouta Yamaguchi(CyberAgent) / Yusuke Matsui(Univ. of Tokyo) / Tomoharu Iwata(NTT) / Atsuyoshi Nakamura(Hokkaido Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 井上 中順(東工大) / 川西 康友(理研) / 河原 吉伸(阪大) / 鈴木 大慈(東工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Nakamasa Inoue(Tokyo Inst. of Tech.) / Yasutomo Kawanishi(Riken) / Yoshinobu Kawahara(Osaka Univ.) / Taiji Suzuki(Tokyo Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Technical Committee on Information-Based Induction Sciences and Machine Learning / Special Interest Group on Computer Vision and Image Media |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 複数文字種の筆跡を学習した深層ネットワークによる筆者識別の試み |
| サブタイトル（和） | 401名の筆跡標本を用いた検証 |
| タイトル（英） | A trial of writer identification using a deep neural network trained by handwriting of multiple character types |
| サブタイトル（和） | A study using a handwriting database of 401 writers |
| キーワード(1)（和/英） | 筆跡 / handwriting |
| キーワード(2)（和/英） | 筆者識別 / writer identification |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(4)（和/英） | 文字種非依存 / character-independent |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 赤尾 佳則 / Yoshinori Akao |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 科学警察研究所(略称：科警研) National Research Institute of Police Science(略称：NRIPS) |
| 発表年月日 | 2023-03-02 |
| 資料番号 | PRMU2022-72,IBISML2022-79 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | PRMU-404,IBISML-405 |
| ページ範囲 | pp.76-81(PRMU), pp.76-81(IBISML), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-02-23 (PRMU, IBISML) |