본인 인증 및 범죄 증거 분석 등의 분야에서 생체인식 기술의 활용 범위가 넓어지고 있다. 필적은 행동 기반 생체인식으로 활용될 수 있는 수단이다. 필적 감정은 두 문서에 기재된 글씨를 비교하여 동일인에 의해 작성되었는지를 판별하는 기술이다. 필적 감정 전문가는 필획, 필압, 기하학적 특징의 유사성을 종합적으로 고려하여 결정한다. 하지만, 각자의 기준이 다르고, 어떠한 특징을 기준으로 판 단하는지에 대한 근거가 모호하여 감정 결과를 신뢰할 수가 없다. 따라서, 법정에서 증거력을 인정되 지 못한다. 본 논문에서는 동일한 단어를 필기한 두 이미지를 비교하기 위해, 이진화, 라벨링, 사이즈 필터링, 세선화와 같은 디지털 영상처리 과정을 거쳐 필획의 분기점 과 끝점 및 코너점을 검출한다. 검출된 특징 중 인접하여 나타나는 중복 요소를 제거하여 최종 특징을 선정한다. 서로 다른 영상 크 기를 정규화하기 위해 특징점의 좌표 값은 배율을 곱하는 과정을 거쳤다. 검출된 특징점 집합들 사이 의 비교는 modified Hausdorff 거리 척도를 통해 수행한다. 동일인 및 타인 간 비교과정을 통해 성능 을 분석함으로써, 객관적인 필적 감정의 가능성을 확인하였다.
The scope of application of biometrics technology is expanding in the areas of identity verification and technique of comparing characters written in two documents to determine whether they were created by the same person. The handwriting verification expert determines the similarity of the marking, the pressure, and the geometric features in a comprehensive manner. However, it is not possible to trust verification results because the basis of each criterion is different and ambiguous to define. Therefore, the verification result as evidence is not acceptable in court. To solve the problems, we use geometric features such as bifuaction, ending, and corner points which were extracted by some digital image processing such as binarization, component labeling, size filtering, and thinning in order to compare two handwritings. The final features are selected by eliminating adjacent points. In order to normalize different image sizes, the coordinate values of the feature points are multiplied by the magnification factor. Comparisons between detected feature point sets are performed through measuring the modified Hausdorff distance. By analyzing the performance through genuine and imposter matching, we confirmed the feasibility of objective handwriting verification.
1. 서론 2. 필적 특징추출 및 비교분석 방법 3. 실험 결과 4. 결론 References
