AncomWiki

유전 알고리즘(GP)을 활용한 햅틱 기반 서명 인증

Properties1
description본 논문은 유전 알고리즘(Genetic Programming, GP)을 분류기로 사용하여 햅틱 정보(힘, 위치, 토크, 방향 등)가 포함된 손글씨 서명의 신원 인증 방법을 제시합니다. GP 기반 분류기가 SVM, k-NN, 나이브 베이즈, 랜덤 포레스트 등 기존 분류기와 비교되었으며, 고차원 햅틱 데이터셋에서 작은 지식 보존 특징 부분집합을 발견하는 GP의 활용성과 다양한 햅틱 데이터 유형의 중요도 분석에 대해探讨了합니다.

10 min read

유전 알고리즘(GP)을 활용한 햅틱 기반 서명 인증

Source

  • Evernote/Inbox/Identity verification based on handwritten signatures with haptic information using genetic programming.md

Summary

본 논문은 유전 알고리즘(Genetic Programming, GP)을 분류기로 사용하여 햅틱 정보(힘, 위치, 토크, 방향 등)가 포함된 손글씨 서명의 신원 인증 방법을 제시합니다. GP 기반 분류기가 SVM, k-NN, 나이브 베이즈, 랜덤 포레스트 등 기존 분류기와 비교되었으며, 고차원 햅틱 데이터셋에서 작은 지식 보존 특징 부분집합을 발견하는 GP의 활용성과 다양한 햅틱 데이터 유형의 중요도 분석에 대해探讨了합니다.

Key Points

  • 유전 알고리즘(GP)을 분류기로 사용한 햅틱 기반 손글씨 서명 신원 인증 시스템 제안
  • GP 기반 분류기와 SVM, k-NN, 나이브 베이즈, 랜덤 포레스트 등 기존 분류기와의 성능 비교
  • 고차원 햅틱 데이터셋에서 GP를 통해 작은 지식 보존 특징 부분집합 발견 및 탐색
  • GP 생성 모델(해석 함수)에서 추출된 특징 부분집합을 활용하여 힘, 위치, 토크, 방향 등 다양한 햅틱 데이터 유형의 중요도 및 관련성 분석

그래프 뷰

백링크