{"product_id":"ieej-ct13os08006","title":"3次元筆記行動判別による個人特徴の抽出に関する一検討","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e部門大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003eOS8-6\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【C】平成25年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2013\/09\/04\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eA Examination of the Personal Features Extraction by 3D Writing Behavior Discrimination\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e高橋 大介(関東学院大学),岡本 教佳(関東学院大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eTakahashi Daisuke(Kanto Gakuin University),Okamoto Noriyoshi(Kanto Gakuin University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e筆記行動認識|3次元行動|モーションキャプチャモーションキャプチャ|writing behavior detection|3D action|motion capture\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003eバイオメトリクスを用いた人物判別の中でも,筆跡認識は高い精度が得られている。しかし,筆記された文字に似せる等の「なりすまし」による他人受入率の高さが問題であり対策手法の研究が盛んに行われている。本研究では,筆記時における無意識の行動を判別することで,個人差のある特徴量を取得し,従来では判別が困難であった「なりすまし」への対策を目的としている。本報告では筆記行動の中でも真似し難く,個人差があると考えられる特徴として, 次の筆記行動までの筆記具の上下動や角度,移動時間をモーションキャプチャにより取得し解析した結果を報告する。複数人の人物のデータを解析した結果,個人差があると考えられる特徴量を取得することができた。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e3,167 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 3","offer_id":46406537150703,"sku":"IEEJ-CT13OS08006-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_5b33ab8f-f6f2-4005-b2c9-f4a2ff9eb147.png?v=1745141959","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-ct13os08006","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}