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J-GLOBAL ID:201902257171442707   整理番号:19A0492422

ウェーブレットエントロピーとニューラルネットワークによるオフライン手書き署名認識【JST・京大機械翻訳】

Off-Line Handwritten Signature Recognition by Wavelet Entropy and Neural Network
著者 (4件):
資料名:
巻: 19  号:ページ: 252  発行年: 2017年 
JST資料番号: U7179A  ISSN: 1099-4300  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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手書き署名は個人認識の形式として広く利用されている。しかし,それらは,非常に有害な可能性のある個人の同定または意図をfaめることによって容易に乱用されるという不運な欠点を持っている。したがって,自動署名認識システムの必要性は重要である。本論文では,確率的ニューラルネットワーク(PNN)とウェーブレット変換平均フレーミングエントロピー(AFE)に基づく署名認識手法を提案した。システムはWPエントロピーニューラルネットワークシステム(WPENN)として表示されるウェーブレットパケット(WP)エントロピーとDWTエントロピーニューラルネットワークシステム(DWENN)として表示される離散ウェーブレット変換(DWT)エントロピーでテストされた。本研究はいくつかのウェーブレットファミリーと異なるエントロピータイプについて行った。包括的な署名システム研究のために,同定タスクと検証タスクを調査した。文献に用いられる他のいくつかの方法を比較のために考慮した。2つのデータベースをアルゴリズム試験に用いた。最良の認識率結果はWPENNによって達成され,閾値エントロピーは92%に達した。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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ニューロコンピュータ  ,  パターン認識 
引用文献 (59件):
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