TW540005B - Method for recognition of a handwritten pattern - Google Patents
Method for recognition of a handwritten pattern Download PDFInfo
- Publication number
- TW540005B TW540005B TW090112621A TW90112621A TW540005B TW 540005 B TW540005 B TW 540005B TW 090112621 A TW090112621 A TW 090112621A TW 90112621 A TW90112621 A TW 90112621A TW 540005 B TW540005 B TW 540005B
- Authority
- TW
- Taiwan
- Prior art keywords
- pattern
- handwriting
- handwritten
- patent application
- deviations
- Prior art date
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/28—Determining representative reference patterns, e.g. by averaging or distorting; Generating dictionaries
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Collating Specific Patterns (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
540005 A7 五、發明說明( 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 技術範圍 本發明係論及一種可用以產生一可辨識一手寫型樣有 關之樣版的方法,和一可以此方法所產生之樣版做簽名確 3忍的用法。 本务明亦係論及一種可用以辨識一手寫型樣之方法, 和可用以做簽名確認之方法。此外,本發明係論及一種 可做手寫型樣辨識之裝置。 本發明之背景 犄下’手寫辨識需要日增。彼等類似PDA(個人數位助 )行動毛活、和手提電腦等可攜式資料處理裝置,正 盈流行。為輸入資料進此等可攜式裝置,其將需要一文 插入單元。 彼等文字插入單元,往昔係以鍵盤來加以具現。然而 此將會對該可攜式裝置之最小尺寸,設定一些限制,以 因而為能有-些更小之裝置,其將需要-不同之方式, 將文字插進該裝置内。 一在此類裝置中’鍵盤如今可由某種可用以辨識手寫尘 ^子之裝置來取代。—常見之解決辦法是,在-使用者可 書寫文字之處’安排一壓感性區域。該等文字接著可由 可搞式裝置來加以解譯及處理。當然,取代普通靜止式 腦之鍵盤,亦為人們所感興趣。 —因此,在-些可攜式和靜止式裝置中,彼等手寫型 字之辨識’乃成一重要之任務。_手寫型文字之辨識, 基於其使用者係以某_定方式來書寫該等文字之事實 曰 字 及 來 型 該 電 文 其 -I. ** r -------' I ^--------- (請先閱讀背面之注意事項再填寫本頁) · · 本紙張尺度適用 4 540005 A7 B7 五、發明說明(2 ) ------------1 裝·-- (請先閱讀背面之注意事項再填寫本頁) 筆跡必須不能凌亂,因為此或將會導致一不正確之辨識。 其使用者將勢必要學會以一常見之方式來書寫,以及使其 筆跡能配合該識別裝置,以使該裝置能辨認其之筆跡。另 一方法係基於教導該識別裝置來辨認一使用者之筆跡。然 而,此教學程序將要耗去一段長時間,以及將要試驗該使 用者之耐心。 在EP 6 89 153中,揭露了 一種可辨識一手寫型文字之 方法。該手寫型文字之特徵將會被選取,以及將會與彼等 參考文字之參考特徵做比較。不同之特徵可做不同之加 權,以便能有較正確之辨識。然而,該加權或可適合某些 文字而甚於其他,此意謂某些文字係很難辨認。 -丨線 手寫辨識之另一特徵為簽名之確認。簽名經常係被用 做個人身份識別之目地。其係與信用卡之使用有關聯而每 天被使用,以及不做任何控制,其將極容易自他人之帳戶 提款。一自動簽名確認系統故有其極大之必要性。 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 簽名確認在其辨識方面有某些其他之需求。一偽筆必 須要不被接受,而一正確之簽名則應總要被接受。另一方 面,該識別裝置將經常得知何者簽名係假定要被輸入。其 輸入之簽名因而將不必要與多個參考對象做比較。 一種可確認個人身份之方法,係揭露在Yatnazaki,Y· 和 Komatsu,Ν·在 2000 年 10 月之 IEICE Trans. Fundamentals 中第E83-A卷第10號之第1955-1962頁内的Extraction of Personal Features from On-Line Handwriting Information in Context_Independent Characters,其中,一個人身份係藉由 本紙張尺度適用中國國家標準(CNS)A4規格(210 X 297公釐) 540005 A7 B7 五、發明說明( ^不㈣人之筆跡的特殊個性來做決定。該身份識別動 執订上’係藉由自平常之文字選取文句獨立之個人特 徵。每一書寫者係就不同之特徵派定不同之加權因素’以 辨出不同書寫者間之差異。此一方法要求彼等書寫 此错由文句獨立之特徵來分開,此係意謂彼等類似筆觸 壓力或筆方向角度等特徵必須要被收集。該等特徵實不容 易被摘測成一些對應於該文字之外形特徵。此外,該方法 係:書寫平常之文字時,而非在書寫彼等特殊簽名時被用 以。哉別身<刀。一書寫者之文句獨立性個人特徵,在該書寫 者書寫平常文字時,並非必然與他在書寫其簽名時相同。 本發明之概要 本發明之-目地’旨在使一用以辨識手寫型樣之方法 能被改善。本發明之一特殊目地,旨在提供一可做簽名破 δ忍之改良式方法。 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 13 14 本發明之諸目地,係藉由一可用以產生一如申請專利 範圍第1項之樣版的方法一可用以如f請專利範圍第6項 來辨識一手寫型樣之方法、一可用以如申請專利範圍第 項來做簽名確認之方法、和—可用以如申請專利範圍第η 項來辨識-手寫型樣之裝置,來加以完成。該等方法之特 殊優點,可由附屬之申請專利範圍第2_5和7_12項導出。 因此,一依據本發明可用以產生一可辨識一手寫型樣 之樣版的方法,係包括情測該手寫型樣之多數變量及選取 該手寫型樣之個人特徵等步驟。該方法係進一步包括在該 手寫型樣之變量中的個人特徵間識別偏差之步驟。該等偏 297公釐) 4 本紙張尺度適用中國國家標準(CNS)A4規格(21〇 6 540005 A7
540005 A7
五、發明說明(5 ) 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製
差的平均值。 田發明被用做簽名確認時,該方法係包括一些可就 不同之簽名產生一些樣版之步驟。此就一簽名產生一樣版 之步驟’係包括彳貞測該簽名之多數變量及選取該簽名之個 人特徵等步驟。上述產生一樣版之步驟,係進一步包括謹 別該簽名之變量中之個人特徵間的偏差,及藉由建立一費 用關數來產生該簽名有關之樣版等步驟。該費用關數可依 據β等個人特Μ間之偏差’來加權該等個人特徵。該方法 如進步包括偵、測一要被確認之簽名,使用該等樣版之費 用關數’使4簽名與該等樣版做比較,以及若該樣版之費 用關數在一預定之區間内,便確認該簽名為一對應於一樣 版之簽名等步驟。 其中’該費關數内之特徵被加權之方式,應使無法 仿冒該簽名,同時-個人簽名之自然偏差應要被允許。此 可藉由本發明來完成,因為一個人簽名之自然偏差,將會 於該樣版產生時做記錄,以及因而可被派定低加權因素。 當然,其餘難確料簽名之—良好版本會㈣絕。然而, 错由結合料名之外形特徵與舉例而言—時間特徵,亦 即,書寫該簽名所花費之時間極安全之確認動作將可 被完成。因此,本發明可接受一個人簽名之自然偏差,而 不致降低其防止偽筆之安全性。 其識別該等特徵間之偏差的步驟,最好係藉由主要成 份之分析’來加以執行。透過主要成份之分析,一型樣之 偏差間㈣差會好析。彼等制於該^貢
本紙張尺度_作國家標準 丨^-----l··.-----^^衣 (請先閱讀背面之注意事項再填寫本頁) 訂---------線 五、發明說明(6 ) 的特徵組合將會被識別。因此,彼等應被允許變化之特徵 組合,將T輕易被發現。此等組合可被派定一些低加權因 素,以便容許此等組合變化,同時彼等具有低或無偏差之 特徵組合,將被派定一些高加權因素。 依據一較佳實施例,該方法係進一步包括就不同類型 之特徵產生其樣版之數種費用關數的步驟。結果,該等費 用關數W可考慮不同組之特徵。因此,一手寫型樣要被 接受,將會被要求遵守上述依據每組特徵之樣版。此就簽 名確認而言,係特別有用,因為一偽筆者曝光之機會將會 增加。 在一型樣之辨識中,其比較步驟最好係包括就該手寫 龍計算-樣版之費用關數的值的步驟。該費用關數之計 付值,將可指示該手寫型樣是否對應於該樣版。最好,該 方法係進—步包括比較該費用關數之計得值與-臨界值之 步驟’低於它’該手寫龍便被接受為對應該樣版。因此, /等十得值與臨界值之比較,將可立即回答該型樣是否應 被識別為該等樣版。 " 在一較佳實施例中,其比較手寫型樣與該等樣版之步 驟,係使用每一模板之所有費用關數,以及該手寫型樣唯 有若每一費用關數之值係低於該臨界值時,方會被接受為 對應於該樣版。-樣版之所有費用關數的使用,將可就正 喊地辨識—型樣,而賦與-較高之安全性。 圖示之簡要說明 今將僅藉由範例,參照所附諸緣圖,說明-當前較佳 540005 A7
不 濟 I貫施例具T : 第1圖係-依據本發明用以產生手寫型樣辨識所 一樣版之方法的流程圖; 而 第2圖係冑用上述依據第1圖中所示方法所產生之揭 版來做手寫型樣辨識之方法的流程圖;而 第3圖則係一依據本發明做手寫型樣辨識之裝置 意圖。 較佳實施例之詳細說明 今將參照第1_2圖,說明—可做手寫型樣辨識之方法( 此手寫型樣辨識係基於兩道程序,亦即,產生該手寫型 應與其做比較之樣版的料,和使該手寫龍與 版
做比較之程序。 W 今參照第1圖’將說明其產生樣版之程序的實現。 先,該樣版應相對應之型樣,係在步驟2中,在一可用以戈 識手寫型樣之裝置上面,以手書寫數次並加以偵測。該: 樣數次之筆跡,將會產生該型樣之多數變量,因為兩個^ 寫型樣,、絕不會正好相同。該型樣之變量,可保持該型书 通常會如何變化之資訊。該等變量之特徵將會在中本 ㈣,以及在步驟6中做分析。此分析係針對找出該等“ 成最大偏差之特徵或特徵組合。因此,_主要成份之分相 將會被執行。此主要成份分析之結果,係被用來在步驟; 中’猎由建立其費用關數而產生該等樣版。該等樣版係在 步驟H)中被儲存在-資料庫内,藉以供辨識手寫型樣時使 用0 本紙張尺度g财國國家標i^ (CNS)A4^^l(} χ 297公i I ^ ^ t --------訂---------^ (請先閱讀背面之注意事項再填寫本頁) · ' 540005 A7 B7 。此外 五、發明說明(8 7將詳細說明使用上述主要成份之分析,來做該等變 量之分析’以及產生該費用關數。做為該分析之輸入,其 將輸入該型樣之n個變量。接著,該分析應估計出_特 徵,fV、f2K、…、fNK ’如何就該型樣而變化。特徵i有關 之平均值為 •Σ/, 一對應於特徵i之觀察的隨機變數係指明為F| 一隨機變數向量 ^ Z = \/i,F2,…,fn]7 將會被產生。 其平均特徵向量為: nLk=l k二 i k=J _ 其中,E[Z]係Z之期望值。該等協方差矩陣c係其包括 所有η型樣内之所有N特徵間的所有協方差的對稱n X n矩 陣,以及係由:c =魂z-mXz-m)rj,來加以界定。 其次,該協方差矩陣將會變換成一由該矩陣之特徵向 量所定義之新基底。該等特徵向量係代表該等特徵間之統 計偏差的主要方向。其對應於最大特徵值者係代表其最大 之偏差。 由於此等偏差業已被分析,該費用關數便可被定義。 該費用關數係被定義為: T-y!C ~]y ,y =(z -m) 本紙張尺度適用國家標準(cr^s)A4規格⑵Q x 29 ^~~---___ ---------------- 裝-----^--1 ^ · ----------線 c請先閱讀背面之注意事項再填寫本頁) 經濟部智慧財產局員工消費合作社Φ製
II 540005 A7
(請先閱讀背面之注意事項再填寫本頁} 其中,z係代表上述要被辨識之手寫型樣,以及係該等選定 特徵之一向量,m係該型樣之變量有關的對應平均特徵向 量,以及C係其協方差矩陣。若該矩陣c之範圍叫、於特徵 之數目N,便會引起一項問題,因為其新基底將不會橫跨 RN。此將會於所用變量之數目小於所選取特徵之數目時發 生。在該新基底中,C則將為一半對角線式,以及因而為 一不可反轉式矩陣,其在新基底中具有之解釋是,彼等ν_γ 之維度業已崩潰。其協方差矩陣可被表達為: 0 0 0 σΓ 因此’其協方差矩陣需要被延伸至一對角線矩陣。此 係藉由設定其餘之單數值為一值σ 1qw ’其係定為: Γ卜 0 Ί .0 1σΐο, _ 來加以完成。 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 该#對角線元素,於一對角線矩陣之反矩陣被計算 時,將會被反轉。因此,(7之小值將會對應Γ中所用矩陣 之反矩陣内的大元素。該值1/C7係其對應方向之一加權因 數。若σ大時,上述要與該樣版做比較之型樣的對應特徵 或特徵組合内之方差,將會對該費用關數之結果,給與一 大的貢獻值。由於σ 1(3W已被選定,此值可做修改,以便該 費用關數得到一良好行為。σ low之最佳選擇,通常係接近 本紙張尺度適用中國國家標準(CNS)A4規格(210 X 297公釐) 12 540005
經-濟部智慧財產局員工消費合作社印製
零、,此f謂其第—Γ方向(亦即,變量通常會發生之方向)之 偏差’實際上並無助於該費用關數之結果。 田5亥費用關數業已被建立時,一可用以接受或拒絕該 手寫型樣為對應於該樣版之臨界值將會被設^。上述其值 以上該型樣將被拒絕為不對應於該樣版之拒絕臨界值,可 藉域用該等為訓練該資料庫而輸人之變量來加以設定。 接著,一變1將會被用做該輸入型樣,以及F將會就此一 變1而加以計算。此將會以所有用做輸入型樣之變量一再 重複,以及Γ之結果的偏差將會被學習。然而,一新基底 勢必要就每一”模擬”而被建造,因為其用做輸入資料之型 樣,不可能為該基底之計算的一部份。若其然,該型樣或 將會與该等崩潰之維度相符,以及該費用關數之結果或將 很小。此意謂上述主要成份之分析有關之基底,勢必要以 彼專出自该資料庫内之Ν的Ν-1個型樣來加以建造。其模擬 k之結果係表為Γ k,以及κ=(Γ丨,…,ΓΝ)。其拒絕臨界值Γ「 係被設定為 ΤΓ = Κ +Α: ·σκ 其中,巧係其平均值,以及σκ係ν之標準方差。 彼等特徵之數目通常是Νβ 1000。上述Ν X Ν協方差矩 陣之特徵值的計算,將會耗費很長之時間。所以,當該資 料庫建造好時,該計算係只執行一次,以及僅有該等需要 用以計算該費用關數Γ之成份方會被儲存。因此,該費用 關數Γ係基於下文而被簡單。該協方差矩陣C可被表達為C =υΣυτ,其中,U = (Ui U2)係一單數矩陣,以及u#U2 本紙張尺度適用中國國家標準(CNS)A4規格(210 X 297公釐)
13
JHUUUD
宁刀別對應於上述之第一 c_/ 式值與其餘之單數值。則 L -ΙΙΣ υτ =υΣ,Σ,υΤ Β^Σ,ηΤ Β ,其中,kf/Z-以及 。因此’該費用關數可被表達為:立/南HI導叫 ,、中,Σ~ι/2可被寫為: Σ'ι/ D 0、 〇 ση ,、中 以及 此可被用來簡化Γ : Γ: ,~\n . : ^D-a0I)Ujy 0 DUjy σ〇υΓ2γ +σ /
Ujy{U]y) (請先閱讀背面之注意事項再填寫本頁) 裝---- 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 -\\(D^0I)Uliy\2F +σ^Μ; ^2ayui(D-a〇l)UJy 〇 此刻’-r之表示式業已被建立,其並不包”就 Ν和y之典型值而言,亦即,Ν%1〇〇〇以及r=i〇,其所需之記 憶體可被減少達-100之因數。就該費用關數之此一表示 而言,該樣版將包括一些平均值資料(m)和彼等資料(Ui D、和σ0)内之偏差,其係所有需要用以形成該費用關數 之資料。 以上所述,並未指示就該等型樣而言,何者特徵應 债測。由於上述主要成份之分析,係一可被用於任一組特 徵之一般工具。彼等特徵之選擇,會在該方法之應用領域 式 Γ 被 訂--------- 本紙張尺度適用中國國豕標準(CNS)A4規格(210 X 297公) 14 540005 A7
1丁 έ 540005 五、發明說明(is ) 濟 部 智 慧 財 產 局 Ά 工 消 費 印 其次,該手寫型樣將會在步驟%中與上述資料庫内之 版做比較,以便找出該手寫型樣能對應之樣版。因此, 該她之費用關數’將會就該手寫型樣,在步驟W中被 :异’以及該等費用關數之結果,將會在步驟26b中做比 車父’藉以預設彼等拒絕臨界值。若一樣版之所有費用關數 送回該手寫型樣錢之結果,係㈣料拒絕臨界值,咳 手寫型樣將會被辨識為該樣版。若一費用關數送回一高於 “拒、.’巴£>„界之結果’ 5彡手寫型樣將會被拒絕。該辨識程序 接著會繼續該手寫型樣與另一樣版之比較。 當以上所說明之方法被用做文字辨識時,其建立該樣 版所需之輸人型樣,由數位人貢來書寫係㈣_^此或將 可賦與該方法無關不同人之筆跡間的正常差異而能辨識 字的可能性。 當該方法被用做簽名確認時,其建立該樣版所需之 入型樣’#由該簽名所屬人員來書寫。結果,該人員之贫 名的正常變量,將可避免該簽名會不被確認。然而,當做 仔細之考慮,以使一偽筆能不被接受。所以,該等拒絕臨 界值或可設定使低於文字辨識㈣者,因為—簽名之不正 確接受’可能會具有嚴重之影響。或者,其他人或會被容 許嘗試拷㈣簽名。此㈣樣可於產生該樣版以確定該樣 版不會接受該等偽筆時被使用。 參照第3圖,今將說明·一依據本發明用以做手寫辨識之 裝置1〇〇。一使用者係使用一筆或觸筆1〇6,在一壓感性區 域104上面,書寫一手寫型樣1〇2。上述有關手寫型樣辨識 文 訂 m簽 4 16 540005 A7 B7 器 器 較 五、發明說明(!4 ) 之裝置⑽’係包括—_器⑽,其可㈣及數位化上述 在壓感性區域綱上面鍵入之手寫型樣1〇2。其一選取器 可選取上迷手寫型樣! 〇2有關該型樣之辨識的特徵。 該裝置100係進-步包括—f料庫u2。此資料庫⑴ 係包括—些有關要被辨識即定不同手寫型樣的樣版。每一 j版係由一或以上之費用關數來建立。該等費用關數之計 f所而要之成份’係健存在其資料庫ιΐ2内。—拒絕臨 係亦使與每一費用關數相聯結。該裝置10 0係包括一比較 114’其可比較該手寫型樣與該f料庫之内樣版。該比ς 114可计异該手寫型樣1()2有關—樣版之費用關數。該比干又 器1Η可接著比較料f用關數之計算結果,與該資料庫 112内之預設拒絕臨界。^― f用關數之結果,係高於該拒 絕臨界值,該手寫型樣1G2便被決定不對應該樣版。 該比較器114可將該手寫型樣1Q2相對應之樣版,傳達 至一顯示器116。此顯示器116接著可呈現該手寫型樣呢 辨識之結果。在字符或文字辨識之情況中,其輸入型樣之 解譯,將會被顯示。㈣名確認而言,該書寫者之身份將 可被顯示或被確認。 理應被強調的是,本說明書所說明之較佳實施例, 非有限制意,以及在該等所㈣請專利範圍所界定之保 範圍内’許多之他型實施例均屬可能。舉例而言,一樣版 可對應任何種類之手寫型樣,諸如一.單—字符、一字符之 組合、一字詞、或一簽名。 該拒絕臨界值或可為一最低之接受值。因此,若一手 本纸張尺―用中^國家標準(cns)A4規 J -----------------線 (請先閱讀背面之注意事項再填寫本頁) 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 絕 護 17 - 540005 A7 _B7_ 五、發明說明(15 ) 寫型樣有關之費用關數的結果,係高於該拒絕臨界值’該 手寫型樣便被接受。依據他型實施例,兩個拒絕臨界值可 被用來界定一區間,該費用關數之結果若要該手寫型樣被 接受便應在其内。 (請先閱讀背面之注意事項再填寫本頁) 衣
訂---------線I 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 18 本紙張尺度適用中國國家標準(CNS)A4規格(210 X 297公釐) 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 540005 A7 B7 五、發明說明(I6) 元件標號對照 2…偵測一型樣之數個變量 4.. .選取變量之特徵 6…分析特徵之偏差 8.. .藉由建立一費用關數來產生一樣版 10.. .將樣版儲存在一資料庫内 20.. .—使用者輸入一手寫型樣 22.. .偵測此手寫型樣 24.. .選取此手寫型樣之特徵 26.. .比較此手、寫型樣與樣版 26A...計算該手寫型樣有關之樣版的費用關數 26B...比較此等費用關數之結果與預設之臨界值 100.. .手寫辨識裝置 102.. .手寫型樣 10 4...壓感性區域 106.. .觸筆 108…偵測器 110.. .選取器 112.. .資料庫 114.. .比較器 116.. .顯示器 本紙張尺度適用中國國家標準(CNS)A4規格(210 X 297公釐) - . 士Λ又 丁 n n In 1— n I n n n It I n I J^r· n n n Jn ϋ IV n-· n —J ϋ an «ϋ n n I (請先閱讀背面之注意事項再填寫本頁) 19
Claims (1)
- 540005 申請專利範圍 1· 一種用以產生供辨識手寫型樣之樣版的方法,其包括之 步驟有·’ 偵測(2)該手寫型樣之多數變量; 選取(4)該手寫型樣之個人特徵; 在該手寫型樣之變量中,識別⑹該等個人特徵間 之偏差’此等偏差係包括該手寫型樣之變量中的特徵組 合之偏差;以及 藉由建立-費用關數,來產生⑻該手寫型樣有關 之樣版’該費用關數’可依據該等個人特徵間之偏差, 來加權該等個人特徵。 2. 如申凊專利範圍第!項所述之方法,其中,識別⑹該等 特徵間之偏差的步驟,係藉由一主要成份之分析來加以 執行。 3. 如申请專利範圍第i項所述之方法,其中係進一步包括 就不同_之特徵產生其樣版之油f賴數的步驟。 如申請專利範圍第i項所述之方法,其中之手寫型樣係 一簽名。 5· —種樣版之用途,該樣版係以如申請專利範圍第卜2、 3或4項所述之方法所產生者,該樣版係用於做簽名確 認。 6. —種用以辨識手寫型樣之方法,其包括之步驟有: 消 # 產生不同手寫型樣有關之樣版,此產生一手寫型樣 有關之樣版的步驟係包括: 偵測(2)該手寫型樣之多數變量; 540005 A8 B8 C8 D8 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 六、申請專利範圍 k取(4)該手寫型樣之個人特徵; 在4手寫型樣之變量中,識別(6)該等個人特徵間 之偏差,此等偏差係包括該手寫型樣之變量中彼等特徵 組合之偏差;以及 猎由建立一費用關數,來產生(8)該手寫型樣有關 之樣版,該費用關數,可依據該等個人特徵間之偏差, 來加權該等個人特徵;以及 使用該等樣版之費用關數,來比較(26)該手寫型樣 與該等樣版,以便辨識該型樣。 7.如申請專利範圍第6項所述之方法,其中,識別(6)該等 特徵間之偏差的步驟,係藉由一主要成份之分析來加以 執行。 &如申請專利範圍第6項所述之方法,其中之比較步驟 (26)’係包括就該手寫型樣計算(26a)一樣版之費用關數 的值之步驟。 9·如申請專利範圍第8項所述之方法,其中,比較該手寫 型樣與一樣版之步驟(26),係進一步包括比較該費用關 數之計得值與一低於其該手寫型樣將被接受為對應該 樣版之臨界值的步驟(26b)。 10.如申請專利範圍第6項所述之方法,其中產生一樣版之 v驟(8) ’係包括就不同類型之特徵,產生數個費用關 數。 11 ·如申明專利範圍第10項所述之方法,其中,比較該手寫 樣v、。亥專;^版之步驟(26),係使用每一樣版之所有費 - ^--------t------1---^ (請先閱讀背面之注意事項再填寫本頁) 本紙張尺而用中 297公釐) 21 540005 六、申請專利範圍 用關數,以及料寫型樣唯有在該等費用關數之每一值 低於該臨界值時,方會被接受為對應於該樣版。 12·如申請專利範圍第6項 — κ万法,其中之手寫型樣係 -食名,以及其辨識係就簽名確認來加以執行。 13. -種用於簽名確認之方法,其包括之步驟有: 產生不同手寫型樣有關之樣版,此產生_手寫㈣ 有關之樣版的步驟係包括: 偵測(2)該手寫型樣之多數變量; 選取(4)該手寫型樣之個人特徵; 在該手寫型樣之變量中,識別⑹該等個人特徵間 之偏差,此等偏差係包括該手寫型樣之變量中彼等特徵 組合之偏差;以及 、藉由建纟t用關數,來產生⑻該手寫型樣有關 之樣版’該費用關數,可依據該等個人特徵間之偏差, 來加權該等個人特徵; 偵測(22)—確認之簽名; 使用該等樣版之費用關數,來比較(26)該手寫型樣 與该等樣版;以及 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 若該樣版之費用關數在一預定之區間内,則確認該 簽名為一對應一樣版之簽名。 14· 一種用於手寫型樣辨識之裝置,其係包括: 一可用以偵測一手寫型樣之偵測器(108); 一可將該手寫型樣轉變成一數位表示值之數位板; 一有關不同手寫型樣之樣版的參考資料庫(112), 本紙張尺度適用中國國豕4示準(CNS)A4規格(210 X 297公爱) A8 B8 C8 D8 540005 A、申請專利範圍 其中,一樣版業已藉由該偵測器(i08),摘測一手寫型 樣之數個變量,選取該手寫型樣之個人特徵,以及識別 該手寫型樣之偏差中彼等個人特徵組合間之偏差,藉以 產生一費用關數,其中特徵係依據該等偏差做加權而被 產生,以及 一可比較該手寫型樣與該參考資料庫(丨i 2)之樣版 的比較器(114)。 ·_ I --------- ^ ------I--^ (請先閱讀背面之注意事項再填寫本頁) .經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 23 本紙張尺度適用中國國家標準(CNS)A4規格(210 X 297公釐)
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
SE0101826A SE519380C2 (sv) | 2001-05-23 | 2001-05-23 | Metod för igenkänning av ett handskrivet mönster |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
TW540005B true TW540005B (en) | 2003-07-01 |
Family
ID=20284221
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
TW090112621A TW540005B (en) | 2001-05-23 | 2001-05-25 | Method for recognition of a handwritten pattern |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
SE (1) | SE519380C2 (zh) |
TW (1) | TW540005B (zh) |
WO (1) | WO2002095667A1 (zh) |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH1021340A (ja) * | 1996-07-02 | 1998-01-23 | Hitachi Ltd | 手書文字認識装置 |
JP3024680B2 (ja) * | 1998-01-13 | 2000-03-21 | 日本電気株式会社 | 手書きパターン蓄積検索装置 |
JP2000330545A (ja) * | 1999-05-25 | 2000-11-30 | Hitachi Ltd | フォント作成装置,フォント作成方法,フォントサービスシステムおよびフォント作成用記憶媒体 |
-
2001
- 2001-05-23 SE SE0101826A patent/SE519380C2/sv not_active IP Right Cessation
- 2001-05-25 TW TW090112621A patent/TW540005B/zh not_active IP Right Cessation
-
2002
- 2002-05-15 WO PCT/SE2002/000914 patent/WO2002095667A1/en not_active Application Discontinuation
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
SE0101826L (sv) | 2002-11-24 |
SE519380C2 (sv) | 2003-02-18 |
WO2002095667A1 (en) | 2002-11-28 |
SE0101826D0 (sv) | 2001-05-23 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Sigari et al. | Offline handwritten signature identification and verification using multi-resolution gabor wavelet | |
Griswold-Steiner et al. | Handwriting watcher: A mechanism for smartwatch-driven handwriting authentication | |
Hashim et al. | A comparative study among handwritten signature verification methods using machine learning techniques | |
JPH08305797A (ja) | 基準筆跡に基づく筆跡のダイナミックな検証方法 | |
Venugopal et al. | Modified sparse representation classification framework for online writer identification | |
US7239727B2 (en) | Method and device for verifying a person's identity by signature analysis | |
Miroslav et al. | Basic on-line handwritten signature features for personal biometric authentication | |
TW540005B (en) | Method for recognition of a handwritten pattern | |
Ng et al. | An intelligent banknote recognition system by using machine learning with assistive technology for visually impaired people | |
Bage et al. | A new approach for recognizing offline handwritten mathematical symbols using character geometry | |
Elssaedi et al. | Comparing the effectiveness of different classifiers of data mining for signature recognition system | |
Bhatt et al. | Aspects of handwriting synthesis and its applications | |
CA2412403C (en) | System for identity verification | |
WO2022202047A1 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、学習済モデルの製造方法およびコンピュータプログラム | |
Miguel-Hurtado et al. | A new approach to automatic signature complexity assessment | |
US20220222954A1 (en) | Identity verification or identification method using handwritten signatures affixed to a digital sensor | |
Iglesias et al. | Characterizing biometric behavior through haptics and virtual reality | |
Singh et al. | Linguistic Approach for Authentic Authorship | |
US20240362308A1 (en) | Account authentication using handwriting samples | |
US20150086089A1 (en) | Personal security system and method | |
Xiong et al. | An Empirical Study of Text Factors and Their Effects on Chinese Writer Identification | |
Tselios et al. | Automated Off-Line Writer Verification Using Short Sentences and Grid Features. | |
Rosli et al. | Online signature system based on pressure and speed features | |
Al-Showarah et al. | User Identification Based on the Dynamic Features Extracted from Handwriting on Touchscreen Devices | |
Thambugala | Offline Handwritten Signature Verification System |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
GD4A | Issue of patent certificate for granted invention patent | ||
MM4A | Annulment or lapse of patent due to non-payment of fees |