@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00176517, author = {高橋, 真奈茄 and 小出, 洋 and Manaka, Takahashi and Hiroshi, Koide}, book = {第57回プログラミング・シンポジウム予稿集}, month = {Jan}, note = {コンピュータは高度な演算が可能である一方,人物の識別などは不得手とされている.このような識別における課題の一つとして,筆跡の筆者識別が挙げられる.本稿では,機械学習を用いたアプローチからコンピュータによる効果的な筆跡の筆者識別手法を提案し,視覚情報に基づく判断論理形成についての考察を行う.提案手法では,筆跡画像を幾何学的に解析し,階層型ニューラルネットワークを用いたパターン認識によって筆者を識別する.階層型ニューラルネットワークを用いることで,より柔軟な筆者識別を目指す.また,提案手法を実装し,実装したシステムによる筆者識別実験と,改良したシステムによる処理時間計測実験を実施した.筆者識別実験では,最良で78%の識別精度を得られた.処理時間計測実験では,処理速度が8.6倍に向上した., Although computers process a lot of tasks efficiently, they are weak in some problems like human recognition. One of these problems is a writer identification. In this manuscript, the authors propose an efficient pattern recognition method to identify a writer by using machine learning. The authors also give consideration to a logic to decide a author based on sight information. In The proposed method, makes an analyze of handwriting images geometrically first. And it identify a writer by using a pattern recognition with multi layer neural networks finally. Aim more flexible writer identification with using multi layer neural network. The authors implement the proposed methods on a multicore machine. And authors conduct experiments to evaluate the proposed method, and processing speed. The proposed method recognized a writer with 78 percent precision and the authors improved the processing speed of about 8.6 times.}, pages = {133--142}, publisher = {情報処理学会}, title = {機械学習を用いたパターン認識による筆者識別}, volume = {2016}, year = {2016} }