АЛГОРИТМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ПОДПИСИ. АЛГОРИТМ БЕЗЬЕ

В этой статье основное внимание уделяется совершенствованию человеческого и машинного интерфейса, который должен обеспечивать эффективную обработку данных и знаний простыми, быстрыми и доступными способами. Один из способов его организации – введение рукописи (ввод текста, рисунков, рисунков и т.д.). Рукописные подписи можно рассматривать как рукописные слова, но они больше подходят для рисунков, потому что подписывающий пытается сделать свою подпись уникальной, используя не только свои первые и последние названия, но и дополнительные графические элементы. Создать подпись довольно просто, хотя невозможно воспроизвести скорость записи.

Подпись уже давно используется для удостоверения подлинности документов и верификации (проверки подлинности) личности. В принципе, фирменная экспертиза применяется при судебной экспертизе. Распознавание подписи может осуществляться путем последовательной проверки подписи каждого известного человека. Методика распознавания подписи включает методику верификации и обработку результатов верификации. Одним из современных направлений совершенствования интерфейса является разработка и исследование программного обеспечения для распознавания и визуализации подписи.

Появление современных средств ввода в компьютер привело к появлению нового типа онлайн - подписи, описывающей процесс создания подписи, а не результат. Причем не только координаты точек на линии, но и последовательность векторов значений параметров для каждого из значений давления, направления и скорости движения, угла адаптации пера и времени подписи.

1. Tolosana, R. Biometric Signature Verification Using Recurrent Neural Networks / R. Tolosana, R. Vera Rodriguez, J. Fierrez, J. Ortega-Garcia // Proceedings of the International Conference on Document Analysis and Recognition, 2018. – Vol. 1. – pp. 652-657.

2. Iranmanesh, V. Online Handwritten Signature Verification Using Neural Network Classifier Based on Principal Component Analysis / V. Iranmanesh, S.M.S. Ahmad, W.A.W. Adnan, S. Yussof, O.A. Arigbabu, F.L. Malallah // The Scientific World Journal, 2014. – Vol. 2014. – pp. 1-8.

3. Cpalka, K. New method for the on-line signature verification based on horizontal partitioning / K. Cpalka, M. Zalasinski, L. Rutkowski // Pattern Recognition, 2014. – Vol. 47. – pp. 2652-2661.

4. Calik, N.Signature recognition application based on deep learning / N. Calik, O.C. Kurban, A.R. Yilmaz // 25th Signal Processing and Communications Applications Conference, 2017.

5. Anikin, I.V. Handwritten signature recognition method based on fuzzy logic / I.V. Anikin, E.S. Anisimova // 2016 Dynamics of Systems, Mechanisms and Machines, Dynamics 2016.