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초록·키워드
Recently, handwriting is gaining attraction in biometrics due to its behavioral nature, which is hard to spoof. However, handwriting verification by human judges or expert-knowledge based algorithms rely on subjective measures, so it is not easily accepted as a strong verification method. In addition, there has been few automatic handwriting verification approach for the Korean language. In this paper, we present a handwriting dataset for the Korean language, and propose an algorithm for handwriting verification based on convolutional neural networks (CNN). Our experiments show that the proposed method achieves average per-class precision of 91.39% on our dataset.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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