Отрывок: Нечёт- ких классификаторов и их ансамблей было построено 30 для каждой таблицы, поскольку при построении используются стохастические алгоритмы (метаэври- стика «кукушкин поиск»). Шаг 4. Проведены оценки качества каждого клас- сификатора на тестовой части таблицы наблюдений. Для нечётких классификаторов и их ансамблей оценки определялись усреднением по 30 классификаторам. Шаг 5. Обучающая и тестовая выборки были по- меняны местами, и шаги 3 и 4 повторены сн...
Название : | Метод баггинга и отбор признаков в построении нечётких классификаторов для распознавания рукописной подписи |
Другие названия : | Bagged ensemble of fuzzy classifiers and feature selection for handwritten signature verification |
Авторы/Редакторы : | Сарин, К.С. Ходашинский, И.А. |
Ключевые слова : | рукописная подпись нечёткий классификатор ансамбль баггинг отбор признаков |
Дата публикации : | Окт-2019 |
Издательство : | Новая техника |
Библиографическое описание : | Сарин, К.С. Метод баггинга и отбор признаков в построении нечётких классификаторов для распознавания рукописной подписи / К.С. Сарин, И.А. Ходашинский // Компьютерная оптика. – 2019. – Т. 43, № 5. – С. 833-845. – DOI: 10.18287/2412-6179-2019-43-5-833-845 |
Серия/номер : | 43;5 |
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. |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : | https://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-2019-43-5-833-845 http://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Metod-bagginga-i-otbor-priznakov-v-postroenii-nechetkih-klassifikatorov-dlya-raspoznavaniya-rukopisnoi-podpisi-80244 |
Другие идентификаторы : | Dspace\SGAU\20191117\80244 |
ГРНТИ: | 28.23.15 |
Располагается в коллекциях: | Журнал "Компьютерная оптика" |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
430517.pdf | Основная статья | 1.04 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.