Offline Handwritten Signature Identification and Verification Using Contourlet Transform and Support Vector Machine
محل انتشار: ششمین کنفرانس ماشین بینایی و پردازش تصویر ایران
سال انتشار: 1389
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,845
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICMVIP06_118
تاریخ نمایه سازی: 20 فروردین 1390
چکیده مقاله:
In this paper, a new method for signature identification and verification based on contourlet transform (CT) is proposed. This method uses contourlet coefficient as the feature extractor and Support Vector Machine (SVM) as the classifier. In proposed method, first signature image is normalized based on size. After preprocessing, contourlet coefficients are computed on specified scale and direction. Next, all extracted coefficients are fed to a layer of SVM classifiers as feature vector. The number of SVM classifiers is equal to the number of classes. Each SVM classifier determines if the input image belongs to the corresponding class or not. The main characteristic of proposed method is independency to nation of signers. Two experiments on two signature sets are performed. The first is on a Persian signature set and the other is on Stellenbosch (Turkish) signature set. Based on these experiments, we achieve a 100% recognition (identification) rate and more than 96.5% on Persian and Turkish signature sets respectively and 4.5% error in verification.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Elaheh Soleymanpour
Machine Vision Research Laboratory, Computer Engineering Department, Ferdowsi University of Mashhad
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :