![](/images/graphics-bg.png)
A Mobile Computing Method Using CNN and SR for Signature Authentication with Contour Damage and Light Distortion
المؤلفون المشاركون
Zhai, Ke
Liu, Chi Harold
Li, Yujie
Wang, Mei
المصدر
Wireless Communications and Mobile Computing
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-06-25
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
A signature is a useful human feature in our society, and determining the genuineness of a signature is very important.
A signature image is typically analyzed for its genuineness classification; however, increasing classification accuracy while decreasing computation time is difficult.
Many factors affect image quality and the genuineness classification, such as contour damage and light distortion or the classification algorithm.
To this end, we propose a mobile computing method of signature image authentication (SIA) with improved recognition accuracy and reduced computation time.
We demonstrate theoretically and experimentally that the proposed golden global-local (G-L) algorithm has the best filtering result compared with the methods of mean filtering, medium filtering, and Gaussian filtering.
The developed minimum probability threshold (MPT) algorithm produces the best segmentation result with minimum error compared with methods of maximum entropy and iterative segmentation.
In addition, the designed convolutional neural network (CNN) solves the light distortion problem for detailed frame feature extraction of a signature image.
Finally, the proposed SIA algorithm achieves the best signature authentication accuracy compared with CNN and sparse representation, and computation times are competitive.
Thus, the proposed SIA algorithm can be easily implemented in a mobile phone.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Mei& Zhai, Ke& Liu, Chi Harold& Li, Yujie. 2018. A Mobile Computing Method Using CNN and SR for Signature Authentication with Contour Damage and Light Distortion. Wireless Communications and Mobile Computing،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1216078
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Mei…[et al.]. A Mobile Computing Method Using CNN and SR for Signature Authentication with Contour Damage and Light Distortion. Wireless Communications and Mobile Computing No. 2018 (2018), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1216078
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Mei& Zhai, Ke& Liu, Chi Harold& Li, Yujie. A Mobile Computing Method Using CNN and SR for Signature Authentication with Contour Damage and Light Distortion. Wireless Communications and Mobile Computing. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1216078
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1216078
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)