Off line handwritten signature recognition based on fusion of global and GLCM features using fuzzy logic
العناوين الأخرى
تمييز التواقيع اليدوية بالاعتماد عمى دمج الخصائص العامة و خصائص مصفوفة تكرار المستويات الرمادية باستخدام المنطق المضبب
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 4، العدد 3 (30 يونيو/حزيران 2014)، ص ص. 151-158، 8ص.
الناشر
تاريخ النشر
2014-06-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص AR
يستخدم التوقيع بصورة واسعة لمتحقق من الأشخاص و التوثيق.
في هذا البحث قدمنا نظام جديد لتمييز التواقيع اليدوية بالاعتماد على الخصائص العامة و خصائص مصفوفة تكرار حدوث المستويات الرمادية GLCM ، و باستعمال المنطق المضبب كأداة تصنيف.
الخصائص العامة و خصائص GLCM دمجت لتوليد متجو مكون من 51 خاصية تستعمل لغرض التحقق و اثبات التوقيع.
التوقيع المعد لاختبار يقارن مع قاعدة بيانات التواقيع بالاعتماد على الخصائص المدخمة، أما مطابقة أو عدم مطابقة التواقيع تقرر بمساعدة المنطق المضبب.
النتائج التجريبية أستحصلت باستعمال قاعدة بيانات مكونة من تواقيع 7 أشخاص.
العدد الكامل من صور التواقيع التي جمعت لدراستنا بلغ 77 صورة و بمعدل57 تواقيع لكل شخص، استعملت 1 تواقيع منيا للتدريب بينما استعملت الـ 1 تواقيع المتبقية لاختبار و إن معمارية النظام المقترحة أنجزت دقة عالية في التمييز تقدر بـ 577 % في مجموعة التدريب و دقة تمييز مقدارها 5701 % في مجموعة الاختبار و بمعدل زمن تنفيذ مقداره 5057 ثانية.
الملخص EN
Signature is widely used and developed area of research for personal verification and authentication.
In this paper, we present a new offline handwritten signature recognition system based on fusion of global and GLCM (Grey Level Co-occurrence Matrix) features using fuzzy logic system as classifier tool.
The global and GLCM features are fused to generate vector of 15 features for the verification of the signature.
The test signature is compared with the database signatures based on features, whilst match / non match of signatures is decided with fuzzy logic.
The experimental results obtained by using a database of 7 individuals’ signatures.
A total number of 70 images are collected for our study and with average 10 signatures for each person, 5 of the signatures are used as training, the remaining 5signatures are used as testing group.
The results show that the proposed modular architecture can achieve 100% recognition accuracy for training group and 90.5 % recognition accuracy for the testing group with running time is 1.17 second.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Jabr, Zamin F.& Ali, Shakir K.. 2014. Off line handwritten signature recognition based on fusion of global and GLCM features using fuzzy logic. Journal of Thi-Qar Science،Vol. 4, no. 3, pp.151-158.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-599989
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Jabr, Zamin F.& Ali, Shakir K.. Off line handwritten signature recognition based on fusion of global and GLCM features using fuzzy logic. Journal of Thi-Qar Science Vol. 4, no. 3 (Jun. 2014), pp.151-158.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-599989
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Jabr, Zamin F.& Ali, Shakir K.. Off line handwritten signature recognition based on fusion of global and GLCM features using fuzzy logic. Journal of Thi-Qar Science. 2014. Vol. 4, no. 3, pp.151-158.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-599989
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 157-158
رقم السجل
BIM-599989
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