文献

J-GLOBAL ID：202102292156291222   整理番号：21A0228765

畳込みニューラルネットワークアプローチを用いたオフライン手書き署名認識【JST・京大機械翻訳】

Offline Handwritten Signature Recognition using Convolutional Neural Network Approach

著者 (4件)： Noor Fazal (Islamic University of Madinah,Faculty of Computer Science and Information Systems,Madinah,Saudi Arabia) ,  Mohamed Ahmed E. (Islamic University of Madinah,Faculty of Computer Science and Information Systems,Madinah,Saudi Arabia) ,  Ahmed Falah A. S. (Islamic University of Madinah,Faculty of Computer Science and Information Systems,Madinah,Saudi Arabia) ,  Taha Salah K. (Islamic University of Madinah,Faculty of Computer Science and Information Systems,Madinah,Saudi Arabia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CoNTESA  ページ： 51-57  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 手書き署名は,文書検証と検証のために広く使われている必須バイオメトリックパラメータの1つである。指紋,虹彩/網膜走査,顔,および音声認識のような他の方法は,より正確であるが,特別な装置を必要とする。研究の目的は,適切で信頼できる技術組織を,自動的に署名を認識するのに使用できることである。畳込みニューラルネットワークを前処理署名画像上で訓練した。コードをMATLABを用いて開発し,結果は,この方法が有望な結果を提供し,この技術を信頼できるものに拡張することに寄与することを示した。CNNは,個人のN数および各個人に対する署名のM数を有する4つの異なるデータセットでテストされ,署名のタイプ,その可読性などの多くの側面において互いに異なる署名を含む。このCNNを用いて,性能を観察し,実装の興味深い観察を行うために,すべてのデータセットを訓練し,試験した。ネットワークは,すべてのデータセットで合理的によく実行され,その結果,結果セクションで提示される。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 音声認識 ,  網膜 ,  *ネットワーク ,  前処理 ,  可読性 ,  虹彩 ,  指紋
準シソーラス用語： 手書き ,  MATLAB ,  オフライン ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  オフライン ,  手書き ,  署名