ҚОЛТАҢБАНЫ ТАНУ АЛГОРИТМДЕРІ. БЕЗЬЕ АЛГОРИТМІ

Бұл мақалада адам мен машина интерфейсін жетілдіруге көп көңіл бөлінеді, ол деректер мен білімнің қарапайым, жылдам және қолжетімді жолдармен тиімді өңдеуін қамтамасыз етуі керек. Оны ұйымдастыру тәсілдерінің бірі – қолжазбаны енгізу (мәтінді енгізу, суреттер, сызбалар және т.б.). Қолжазбалық қолтаңбалар қолжазбалық сөздер ретінде қарастырылуы мүмкін, бірақ олар сызбаларға көбірек сәйкес келеді, себебі қол қоюшы өзінің қолтаңбасын бірегей етіп жасауға тырысады, тек бірінші және соңғы атауларын ғана емес, қосымша графикалық элементтерді де пайдаланады. Қолтаңбаны жасау өте қарапайым, дегенмен, жазу жылдамдығын қайталау мүмкін емес.

Қолтаңба бұрыннан бері құжаттардың түпнұсқалығын куәландыру және жеке тұлғаны верификациялау (түпнұсқалығын тексеру) үшін пайдаланылады. Негізінде қолтаңбалық сараптама сот сараптамасы кезінде қолданылады. Қолтаңбаны тану әрбір белгілі тұлғаға қолтаңбаны дәйекті тексеру арқылы жүзеге асырылуы мүмкін. Қолтаңбаны тану әдістемесі верификациялау әдістемесін және верификация нәтижелерін өңдеуді қамтиды. Интерфейсті жетілдірудің заманауи бағыттарының бірі – қолтаңбаны тану және көрнекілендіру үшін бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеу және зерттеу.

Компьютерге қазіргі заманғы енгізу құралдарының пайда болуы нәтижені емес, қолтаңбаны жасау процесін сипаттайтын онлайн – қолтаңбаның жаңа түрінің пайда болуына әкелді. Сонымен қатар сызықтағы нүктелердің координаттары ғана емес, сондай-ақ қозғалыстың қысымы, бағыты мен жылдамдығы, қаламды бейімдеу бұрышы және қолтаңба уақытының әрқайсысы үшін параметр мәндерінің векторларының тізбегі болып табылады.

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.