Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/341164| Заглавие документа: | Одноклассовый классификатор для распознавания поддельных подписей при минимальном числе образцов |
| Другое заглавие: | One-class classifier for forged signature recognition with minimal number of samples / V. V. Starovoitov |
| Авторы: | Старовойтов, В. В. |
| Тема: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика |
| Дата публикации: | 2025 |
| Издатель: | Минск : БГУ |
| Библиографическое описание источника: | Информационные системы и технологии = Information Systems and Technologies : материалы XI Междунар. науч. конгр. по информатике (CSIST-2025), Респ. Беларусь, Минск, 29–31 окт. 2025 г. В 2 ч. Ч. 2 / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: С. В. Абламейко (гл. ред.) [и др]. – Минск : БГУ, 2025. – С. 221-228. |
| Аннотация: | В работе описывается метод построения классификатора, предназначенного для верификации статических подписей человека, который строится на малом числе N (от 2 до 11) образцов подлинных подписей этого человека. Метод базируется на сравнении гистограмм LBP-признаков полутоновых изображений подписей. Вычисляются значения ранговой корреляции Спирмена между парами гистограмм всех образцов подлинных подписей, они сравниваются с аналогичными значениями, вычисленными для N пар, образованных исследуемой подписью и заданными образцами. Предложенный метод верификации на базе CEDAR (2640 подписей 55 человек, половина поддельных) при использовании всего двух образцов подлинных подписей человека достиг 100% точности корректного распознавания подлинных и поддельных подписей |
| Аннотация (на другом языке): | The paper describes a method for constructing a classifier designed to verify offline signatures, which is built on a small number N (from 2 to 11) of samples of genuine signatures of this person. The method is based on comparing histograms of LBP features of grayscale signature images. The values of the Spearman rank correlation between pairs of histograms of all samples of genuine signatures are calculated, they are compared with similar values calculated for N pairs formed by the signature under study and the genuine samples. The proposed verification method on dataset CEDAR (2640 signatures of 55 people, half of them are fake) using only two samples of genuine human signatures achieved 100% accuracy in correct recognition genuine and fake signatures |
| Доп. сведения: | Раздел II. Нейронные сети и глубокое обучение |
| URI документа: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/341164 |
| ISBN: | 978-985-881-851-7 978-985-881-853-1 (ч. 2) |
| Лицензия: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Располагается в коллекциях: | 2025. Информационные системы и технологии |
Полный текст документа:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 221-228.pdf | 500,18 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.