[論文レビュー] Off-Line Handwritten Signature Retrieval using Curvelet Transforms

M. S. Shirdhonkar, Manesh Kokare|arXiv (Cornell University)|Apr 11, 2011

Handwritten Text Recognition Techniques参考文献 2被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、オフライン手書き署名の検索に、カーブレット変換に基づく手法を提案し、テクスチャ特徴を抽出することで、部分的な署名入力に対しても正確な類似度マッチングを実現する。180署名のデータベース上で評価された結果、高い検索精度を達成し、署名の欠損部分や破損部分に対しても頑健であることが示された。

ABSTRACT

In this paper, a new method for offline handwritten signature retrieval is based on curvelet transform is proposed. Many applications in image processing require similarity retrieval of an image from a large collection of images. In such cases, image indexing becomes important for efficient organization and retrieval of images. This paper addresses this issue in the context of a database of handwritten signature images and describes a system for similarity retrieval. The proposed system uses a curvelet based texture features extraction. The performance of the system has been tested with an image database of 180 signatures. The results obtained indicate that the proposed system is able to identify signatures with great with accuracy even when a part of a signature is missing.

研究の動機と目的

• 大規模な画像データベースからの手書き署名の効率的かつ正確な検索を解決すること。
• 部分的または不完全な署名入力が存在する状況での署名検索性能の向上。
• 手書き署名のテクスチャ特性に特化した、頑健な特徴抽出手法の開発。
• カーブレット変換が、署名のインデキシングとマッチングに向けた構造的・テクスチャ的詳細をどのように捉えるかの有効性の評価。

提案手法

• 本手法は、グレースケールの署名画像から、マルチスケールかつマルチディレクションのテクスチャ特徴を抽出するためにカーブレット変換を用いる。
• エッジおよびホコリ情報の高方向感受性を捉えるために、カーブレット係数を計算する。
• カーブレット係数の大きさから特徴ベクトルを導出することで、署名内の構造的パターンに焦点を当てる。
• 特徴ベクトル間のL2距離に基づく類似度マトリクスを用いて、クエリ署名とデータベースエントリを比較する。
• 署名は、そのカーブレットベースの特徴表現を用いてインデキシングされ、高速な検索が可能になる。
• 本アプローチは、書き方の微小な変動に対して不変であるように設計されており、同定可能な特徴を保持する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 カーブレット変換は、オフライン手書き署名から、識別的なテクスチャ特徴を効果的に抽出できるか？
• RQ2 部分的または劣化したバージョンの署名が入力された場合、提案手法の署名検索性能はどの程度か？
• RQ3 従来の特徴抽出手法と比較して、カーブレットベースのシステムの検索精度はどの程度か？
• RQ4 本手法は、部分的入力条件下でも、署名の一意性をどの程度保持できるか？

主な発見

• 提案されたカーブレットベースの手法は、180署名のデータベース上で、部分的な署名画像をクエリとして用いても高い検索精度を達成した。
• 本システムは、署名の欠損部分や破損部分に対しても頑健であり、強力な識別性能を維持した。
• カーブレット変換は、異なる手書き署名を区別する上で重要な、方向性および構造的テクスチャ特徴を効果的に捉えた。
• 従来のテクスチャ解析手法と比較して、署名検索の文脈において、カーブレット特徴の使用が類似度マッチングの性能向上に寄与した。