![](/images/graphics-bg.png)
Online Handwritten Signature Verification Using Neural Network Classifier Based on Principal Component Analysis
المؤلفون المشاركون
Iranmanesh, Vahab
Ahmad, Sharifah Mumtazah Syed
Adnan, Wan Azizun Wan
Yussof, Salman
Arigbabu, Olasimbo Ayodeji
Malallah, Fahad Layth
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-07-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
One of the main difficulties in designing online signature verification (OSV) system is to find the most distinctive features with high discriminating capabilities for the verification, particularly, with regard to the high variability which is inherent in genuine handwritten signatures, coupled with the possibility of skilled forgeries having close resemblance to the original counterparts.
In this paper, we proposed a systematic approach to online signature verification through the use of multilayer perceptron (MLP) on a subset of principal component analysis (PCA) features.
The proposed approach illustrates a feature selection technique on the usually discarded information from PCA computation, which can be significant in attaining reduced error rates.
The experiment is performed using 4000 signature samples from SIGMA database, which yielded a false acceptance rate (FAR) of 7.4% and a false rejection rate (FRR) of 6.4%.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Iranmanesh, Vahab& Ahmad, Sharifah Mumtazah Syed& Adnan, Wan Azizun Wan& Yussof, Salman& Arigbabu, Olasimbo Ayodeji& Malallah, Fahad Layth. 2014. Online Handwritten Signature Verification Using Neural Network Classifier Based on Principal Component Analysis. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049401
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Iranmanesh, Vahab…[et al.]. Online Handwritten Signature Verification Using Neural Network Classifier Based on Principal Component Analysis. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049401
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Iranmanesh, Vahab& Ahmad, Sharifah Mumtazah Syed& Adnan, Wan Azizun Wan& Yussof, Salman& Arigbabu, Olasimbo Ayodeji& Malallah, Fahad Layth. Online Handwritten Signature Verification Using Neural Network Classifier Based on Principal Component Analysis. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049401
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1049401
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)