On-line Signature Recognition using Neural Network(การรู้จำลายเซ็นแบบออนไลน์โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม)
Keywords:
Signature recognition(ลักษณะสำคัญ), RBF neural network(การจำแนก), Feature of signature(เรเดียลเบซิสฟังก์ชัน), Skilled forgeries(การรู้จำ)Abstract
บทความนี้ได้เสนอวิธีการพัฒนาระบบการรู้จำลายเซ็นแบบออนไลน์โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบเรเดียลเบซิสฟังก์ชัน (RBF) และการวิจัยได้มีการศึกษาลักษณะของลายเซ็นเพื่อวิเคราะห์หาลักษณะสำคัญใหม่ของข้อมูลลายเซ็น เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของระบบการรู้จำลายเซ็นแบบออนไลน์โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบเรเดียลเบซิสฟังก์ชัน ซึ่งใช้ลายเซ็นเพื่อการเรียนรู้และทดสอบระบบในการวิจัย 1,600 ลายเซ็นจากผู้เซ็น 40 คน ประกอบด้วยลายเซ็นจริงและลายเซ็นปลอมแบบใช้ทักษะ ผลการรู้จำผิดพลาดอยู่ที่ 1.25% ซึ่งมีประสิทธิภาพที่ดีในระบบการรู้จำโดยใช้ RBF โดยมีจำนวนลักษณะสำคัญที่ใช้เรียนรู้และทดสอบแต่ละลายเซ็นเพียง 9 ลักษณะสำคัญ แต่ได้ผลการรู้จำที่มาก
In this paper, we develop an on-line signature recognition system using Radial Basis Function (RBF) neural networks. We study characteristics and analyze a signature in order to get new features for increasing efficiency of an on-line signature recognition system using RBF neural networks. We use 1,600 signatures from 40 signers to train and test the recognition system. The signatures consist of genuine and skilled forgeries. Experimental results in misclassification rate is 1.25%.
