@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}
}