소량 샘플 필적 작성자 식별 (Vision Transformer)
소량의 필적 샘플로 작성자를 식별하는 프로토타입 기반 메타러닝.
접근
작성자 식별은 보통 사람마다 풍부한 필적 데이터를 전제합니다. 이 개인 사이드 프로젝트는 반대로 소량의 필적 샘플만으로 작성자를 식별하는 few-shot 설정을 다뤘습니다.
- Vision Transformer 백본으로 필적의 전역 특징을 추출했습니다.
- Prototypical Network로 작성자별 스타일 프로토타입을 구성해, 적은 샘플로도 새로운 작성자를 인식할 수 있도록 했습니다.
- 잘못된 예측에 대한 사용자 피드백으로 프로토타입을 갱신해, 적은 데이터로 정확도를 점진적으로 개선했습니다.
- 데이터·학습 파이프라인을 PyTorch로 구축했습니다.
Vision Transformer · meta-learning · PyTorch · Python
발표: 김인곤, 신수용, “소량의 필적 샘플을 활용한 Vision Transformer 기반 메타러닝 작성자 식별 기법,” 한국통신학회 학술대회논문집, pp. 582–583, 2025.
특허: 이 방법에 대한 국내 특허 출원은 특허 페이지에 정리되어 있습니다.