Компьютерная оптика
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Компьютерная оптика:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Компьютерная оптика, 2019, том 43, выпуск 5, страницы 833–845
DOI: https://doi.org/10.18287/2412-6179-2019-43-5-833-845
(Mi co710)
 

Эта публикация цитируется в 9 научных статьях (всего в 9 статьях)

ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ

Метод баггинга и отбор признаков в построении нечётких классификаторов для распознавания рукописной подписи

К. С. Сарин, И. А. Ходашинский

Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, Томск, Россия
Список литературы:
Аннотация: Распознавание рукописной подписи является важной проблемой в области исследований аутентификации личности и биометрической идентификации. Известны два метода распознавания рукописной подписи: если возможно оцифровать скорость движения пера, то говорят о динамическом распознавании; в противном случае, когда доступно только изображение подписи, говорят о статическом распознавании. Доказано, что при использовании динамического распознавания достигается большая точность, чем при использовании статического распознавания. В настоящей работе в качестве характеристик подписи используются амплитуды, частоты и фазы гармоник, извлечённых из сигналов подписи координат X и Y движения пера с помощью дискретного преобразования Фурье. Предварительно все сигналы подвергаются предобработке, включающей в себя устранение разрывов, устранение угла наклона, нормализацию позиции и масштабирование. В качества инструмента распознавания подписи по полученным признакам предлагается использовать нечёткий классификатор. В работе исследуется эффективность данного инструмента в составе ансамбля, а также с применением процедуры отбора информативных признаков. Для построения ансамбля классификаторов используется известный метод баггинга, а отбор признаков основан на определении взаимной информации между признаком и классом объекта. Проведены эксперименты по распознаванию подписи на наборе данных SVC2004 с построением нечёткого классификатора и ансамблей из трёх, пяти, семи и девяти нечётких классификаторов. Эксперименты проводились как с использованием процедуры отбора, так и без отбора. Проведено сравнение эффективности работы построенных классификаторов между собой и с известными аналогами: деревьями решений, машинами опорных векторов, дискриминантным анализом и k-ближайшими соседями.
Ключевые слова: рукописная подпись, нечёткий классификатор, ансамбль, баггинг, отбор признаков.
Финансовая поддержка Номер гранта
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации 2.3583.2017/4.6
Исследование выполнено в рамках проектной части государственного задания Министерства образования и науки Российской Федерации на 2017-2019 гг. № 2.3583.2017/4.6.
Поступила в редакцию: 04.03.2019
Принята в печать: 28.05.2019
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: К. С. Сарин, И. А. Ходашинский, “Метод баггинга и отбор признаков в построении нечётких классификаторов для распознавания рукописной подписи”, Компьютерная оптика, 43:5 (2019), 833–845
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{SarHod19}
\by К.~С.~Сарин, И.~А.~Ходашинский
\paper Метод баггинга и отбор признаков в построении нечётких классификаторов для распознавания рукописной подписи
\jour Компьютерная оптика
\yr 2019
\vol 43
\issue 5
\pages 833--845
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/co710}
\crossref{https://doi.org/10.18287/2412-6179-2019-43-5-833-845}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/co710
  • https://www.mathnet.ru/rus/co/v43/i5/p833
  • Эта публикация цитируется в следующих 9 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Компьютерная оптика
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:210
    PDF полного текста:67
    Список литературы:36
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2025