Offline signature recognition and verification based on artifical neural network
العناوين الأخرى
نظام تمييز وتحقيق التواقيع باستخدام الشبكات الذكية
المؤلفون المشاركون
Abd Allah, Muhammad A.
Yusuf, Nur Ayyad
المصدر
Engineering and Technology Journal
العدد
المجلد 27، العدد 07 (30 مايو/أيار 2009)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
تاريخ النشر
2009-05-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص AR
تم في هذا البحث، طرح مشكلة التصرف عل التواقيع و تميزها.
النظام المصمم مبني على مصنف متكون من مرحلتين و ثلاث مراحل من استخراج الخصائص حيث تشمل خصائص شاملة و خصائص بنوية و خصائص شبكية.
النظام المصمم يتكون من ثلاث مراحل و هي معالجة الصورة، استخراج الخصائص و مصنف الشبكات الذكية و التي تتكون من مصنفين، المصنف : الأول يتكون من ثلاث شبكات (Back Propagation) أما المصنف الثاني فيتكون من شبكتين (Radial Basis Function).
الإخراج النهائي للنظام يأخذ من المصنف الثاني و الذي يقرر من هو صاحب التوقيع و هل هو مزور أم أصلي.
لقد أثبتت النتائج بان النظام فعال حيث وصلت نسبة التمييز إلى (95.955 %) في حالة تعرف شبكتين من المصنف الأول على التوقيع و كانت نسبة التمييز (99.31 %) في حالة تعرف الشبكات الثلاثة للمصنف الأول على التوقيع.
الملخص EN
In this paper, a problem for Offline Signature Recognition and Verification is presented.
A system is designed based on two neural networks classifier and three powerful features (global, texture and grid features).
Our designed system consist of three stages : the first is preprocessing stage, second is feature extraction stage and the last is neural network (classifiers) stage which consists of two classifiers, the first classifier consists of three Back Propagation Neural Network and the second classifier consists of two Radial Basis Function Neural Network.
The final output is taken from the second classifier which decides to whom the signature belongs and if it is genuine or forged.
The system is found to be effective with a recognition rate of (% 95.955) if two back propagation of the first classifier recognize the signature and (% 99.31) if all three back propagation recognize the signature.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Abd Allah, Muhammad A.& Yusuf, Nur Ayyad. 2009. Offline signature recognition and verification based on artifical neural network. Engineering and Technology Journal،Vol. 27, no. 07, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-49163
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Abd Allah, Muhammad A.& Yusuf, Nur Ayyad. Offline signature recognition and verification based on artifical neural network. Engineering and Technology Journal Vol. 27, no. 07 (2009), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-49163
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Abd Allah, Muhammad A.& Yusuf, Nur Ayyad. Offline signature recognition and verification based on artifical neural network. Engineering and Technology Journal. 2009. Vol. 27, no. 07, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-49163
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 1382
رقم السجل
BIM-49163
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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