Отримано 04.12.2020, Доопрацьовано 23.02.2021, Прийнято 24.03.2021

Верифікація та розпізнавання підпису як багатопараметричного процесу на основі спайкінгової нейронної мережі

Владислав Куцман, Олег Колесницький

У статті проведено аналіз відомих методів динамічної верифікації підпису, які зведено у класифікаційну таблицю. Запропоновано метод динамічної верифікації підпису на основі спайкінгової нейронної мережі. Обрано три динамічних параметри підпису l(t), Dα(t), Z(t), які є інваріантними до кута нахилу підпису, а після їх нормалізації – ще й до просторового та часового масштабів підпису. Ці динамічні параметри підпису подаються на спайкінгову нейронну мережу для розпізнавання одночасно у вигляді часових рядів без попереднього перетворення у вектор статичних ознак, що, з одного боку, спрощує метод завдяки відсутності складних обчислювальних процедур перетворення, а з іншого боку, перешкоджає втраті корисної інформації, а тому – підвищує точність і достовірність верифікації та розпізнавання підписів (особливо при розпізнаванні підроблених підписів, які сильно корельовані з оригіналами). Використовувана нейронна мережа має просту процедуру навчання, причому навчаються не всі нейрони мережі, а тільки вихідні. При необхідності додавання нових підписів не потрібно перенавчати всю мережу повністю, а достатньо додати кілька вихідних нейронів і навчити тільки їхні зв’язки

online верифікація підпису; спайкінгова нейронна мережа; інваріантні динамічні параметри; розпізнавання підпису; біометрія; контроль доступу
86-93
Kutsman, V., & Kolesnytsky, O. (2021). Signature verification and recognition as a multi-parameter process based on spiking neural network. Information Technologies and Computer Engineering, 18(1), 86-93. https://doi.org/10.31649/1999-9941-2021-50-1-36-44

Використані джерела

Використані джерела в процесі публікації