Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/280077Полная запись метаданных
| Поле DC | Значение | Язык |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Ахунджанов, У. Ю. | |
| dc.date.accessioned | 2022-05-24T13:13:42Z | - |
| dc.date.available | 2022-05-24T13:13:42Z | - |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.identifier.citation | Компьютерные технологии и анализ данных (CTDA’2022) : материалы III Междунар. науч.-практ. конф., Минск, 21–22 апр. 2022 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: В. В. Скакун (отв. ред.) [и др.]. – Минск : РИВШ, 2022. – С. 18-21. | |
| dc.identifier.isbn | 978-985-586-561-3 | |
| dc.identifier.uri | https://elib.bsu.by/handle/123456789/280077 | - |
| dc.description | Секция «Системы машинного и глубокого обучения» | |
| dc.description.abstract | В данной работе описываются результаты распознавания рукописных подписей с применением сверточной нейронной сети. Для экспериментов использовалась база рукописных подписей 40 человек, выполненных на бумажном носителе, а также общедоступные базы рукописных подписей: BHSig260-Bengali, BHSig260-Hindi, CEDAR. В базе рукописных подписей 40 человек было собрано 10 подлинных и 10 поддельных подписей для каждого человека, выполненных другими людьми. Для классификации использовались четыре варианта уменьшения подписей до размеров: 200×120, 250×150, 300×150 и 400×200 пикселей | |
| dc.language.iso | ru | |
| dc.publisher | Минск : РИВШ | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.subject | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика | |
| dc.title | Нейросетевой подход для верификации рукописной подписи в режиме off-line | |
| dc.type | conference paper | |
| Располагается в коллекциях: | 2022. Компьютерные технологии и анализ данных (CTDA’2022) | |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.