Дослідження внутрішньоперсональної та міжперсональної варіабельності динамічних параметрів підпису у процесі їх ідентифікації
DOI:
https://doi.org/10.31649/1681-7893-2020-40-2-5-15Анотація
Обгрунтовано вибір динамічних параметрів підпису, стійких до геометричної варіабельності, описано процес їх нормалізації як по амплітуді, так і по часу. Досліджено стійкість динамічних параметрів підпису до внутрішньоперсональної варіабельності на основі статистичного аналізу параметрів розкиду окремих реалізацій підпису відносно усередненої залежності. Досліджено чутливість динамічних параметрів підпису до міжперсональної варіабельності. Доведено обгрунтованність вибору параметру l(t) та необгрунтованість вибору параметру α(t) для використання у високодостовірному методі динамічної ідентифікації підписів на основі спайкінгової нейронної мережі.
Посилання
M. Diaz, M. A. Ferrer, D. Impedovo, M. I. Malik, G. Pirlo, and R. Plamondon, “A Perspective Analysis of Handwritten Signature Technology”, ACM Comput. Surv., Vol. 51, No. 6, Article 117, January 2019.
Al-banhawy N. H., Mohsen H., Ghali N. I. (2020) "Signature identification and verification systems: a comparative study on the online and offline tech-niques", Future Computing and Informatics Journal: Vol. 5 : Iss. 1 , Article 3.
I.M. El-Henawy, M. Z. Rashad, O. Nomir, and K. Ahmed, “Online Signature Verification: State of the art”, International Journal of Computers & Technology, Volume 4, No. 2, March-April, 2013.
В. В. Куцман і О. К. Колесницький, «Верифікація та розпізнавання підпису як багатопараметричного процесу на основі спайкінгової нейронної мережі», ІТКІ, том 50, № 1, с. 36–44, Квіт 2021.
W. Maass, “Networks of spiking neurons: the third generation of neural network models”, Neural Networks, 10:1659-1671, 1997.
О. К. Колесницкий, and Самра Муавия Хассан Хамо, “Метод распознавания многомерных временных рядов при помощи импульсных нейронных сетей”, Інформаційні технології та комп‘ютерна інженерія, 2006, №2(6), c. 86-93.
J. Ortega-Garcia, J. Fierrez-Aguilar, and et al., “MCYT Baseline Corpus: A Bimodal Biometric Database,” Proc. IEEE Vision, Image and Signal Processing, Special Issue on Biometrics on the Internet, vol. 150, no. 6, pp. 395–401, 2003.
R. Tolosana, R. Vera-Rodriguez, J. Fierrez, and J. Ortega-Garcia, “DeepSign: Deep On-Line Signature Verification”, Preprint in IEEE Transactions on Biometrics Behavior and Identity Science, January 2021.
O. K. Kolesnytskyj, I. V. Bokotsey, and S. S. Yaremchuk, “Optoelectronic Implementation of Pulsed Neurons and Neural Networks Using Bispin-Devices”, Optical Memory & Neural Networks (Information Optics), 2010, Vol.19, №2, рр.154-165.
O. K. Kolesnytskyj, V. V. Kutsman, K. Skorupski, and M. Arshidinova, “Neurocomputer architecture based on spiking neural network and its optoelectronic implementation”, Proc. SPIE 11176, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High-Energy Physics Experiments 2019, 1117609 (6 November 2019); doi: https://doi.org/10.1117/12.2536607.
##submission.downloads##
-
PDF
Завантажень: 86
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
