Информатика и системы управления
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Другие журналы

электронный журнал

МОЛОДЕЖНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ВЕСТНИК

Издатель Академия инженерных наук им. А.М. Прохорова. Эл No. ФС77-51038. ISSN 2307-0609

Нейросетевой подход к верификации рукописной подписи

Молодежный научно-технический вестник # 01, март 2018
УДК: 612.087.1; 004.032.26
Файл статьи: Глущенко Н. А..pdf (626.33Кб)
автор: Глущенко Н. А.

Список литературы

[1].      Dash T., Nayak T., Chattopadhyay S. Handwritten Signature Verification (Offline) using Neural Network Approaches: A Comparative Study // International Journal of Computer Applications. 2012. Vol. 57. No. 7. P. 33-41.
[2].      McCabe A., Trevathan J., Read W. Neural Network-based Handwritten Signature Verification // Journal of computers. 2008. Vol. 3. No. 8. P. 9-22.
[3].      Coetzer J., Herbst B.M., du Preez J. A. Offline Signature Verification Using the Discrete Radon Transform and a Hidden Markov Model // Journal on Applied Signal Processing. 2004. Vol. 4. P. 559-571.
[4].      Deshmukh A., Desai S., Chaure T., Chothe A., Wankhade S. Automatic signature verification with chain code using weighted distance and euclidean distance - a review // International Journal of Research in Engineering and Technology. 2016. Vol. 5. No. 3. P. 228-230.
[5].      Moolla Y., Viriri S., Nelwamondo F., Tapamo J.S. Offline signature verification using locally optimized distance-based classification // South African Computer Journal. 2013. Vol. 50. P. 15-28.
[6].      Daqrouq K., Sweidan H., Balamesh A., Ajour M. Off-Line Handwritten Signature Recognition by Wavelet Entropy and Neural Network // Entropy. 2017. No. 19. DOI: 10.3390/e19060252.
[7].      Khan S., Dhole A. An offline signature recognition and verification system based on neural network // International Journal of Research in Engineering and Technology. 2014. Vol. 3. No. 11. P. 443-448.
[8].      Ложников П.С., Сулавко А.Е., Еременко А.В., Волков Д.А. Экспериментальная оценка надежности верификации подписи сетями квадратичных форм, нечеткими экстракторами и персептронами // Информационно-управляющие системы. 2016. № 5. С. 73-85.
[9].      Azzopardi G. How effective are Radial Basis Function Neural Networks for Offline Handwritten Signature Verification? // BSc Computing and Information Systems. London, 2006. 123 p.
[10].    Петренко С. Это нужно знать: Ключевые рекомендации по глубокому обучению (Часть 2). Режим доступа: http://datareview.info/article/eto-nuzhno-znat-klyuchevyie-rekomendatsii-po-glubokomu-obucheniyu-chast-2/ (дата обращения 03.11.2017).

Тематические рубрики:
Поделиться:
 
ПОИСК
 
elibrary crossref neicon rusycon
 
ЮБИЛЕИ
ФОТОРЕПОРТАЖИ
 
СОБЫТИЯ
 
НОВОСТНАЯ ЛЕНТА



Авторы
Пресс-релизы
Библиотека
Конференции
Выставки
О проекте
Rambler's Top100
Телефон: +7 (499) 263-61-98
  RSS
© 2003-2018 «Молодежный научно-технический вестник» Тел.: +7 (499) 263-61-98