Fugu-MT 論文翻訳(概要): On the use of first and second derivative approximations for biometric online signature recognition

論文の概要: On the use of first and second derivative approximations for biometric online signature recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00512v1
Date: Sat, 1 Jun 2024 17:36:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-06 06:35:32.666660
Title: On the use of first and second derivative approximations for biometric online signature recognition
Title（参考訳）: バイオメトリックオンライン署名認識における第1および第2微分近似の利用について
Authors: Marcos Faundez-Zanuy, Moises Diaz,
Abstract要約: MCYT330オンライン署名データベースを用いて,11点近似が1点近似より優れていることを示す。その結果、識別率は1.4%改善し、ランダムな偽造品は36.8%減少した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1067316492904489
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: This paper investigates the impact of different approximation methods in feature extraction for pattern recognition applications, specifically focused on delta and delta-delta parameters. Using MCYT330 online signature data-base, our experiments show that 11-point approximation outperforms 1-point approximation, resulting in a 1.4% improvement in identification rate, 36.8% reduction in random forgeries and 2.4% reduction in skilled forgeries
Abstract（参考訳）: 本稿では,パターン認識アプリケーションにおける特徴抽出における様々な近似手法の影響について検討する。 MCYT330オンライン署名データベースを用いて、11点近似は1点近似より優れ、識別率1.4%、ランダムフォージェリー36.8%、熟練フォージェリー2.4%が向上することを示した。

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