RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Компьютерная оптика // Архив

Компьютерная оптика, 2017, том 41, выпуск 5, страницы 765–774 (Mi co447)

Эта публикация цитируется в 20 статьях

ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ И АНАЛИЗ ДАННЫХ

Оценка надежности верификации автографа на основе искусственных нейронных сетей, сетей многомерных функционалов Байеса и сетей квадратичных форм

А. И. Ивановa, П. С. Ложниковb, А. Е. Сулавкоb

a АО «Пензенский научно-исследовательский электротехнический институт», Пенза, Россия
b ФГБОУ ВО «Омский государственный технический университет» (ОмГТУ), Омск, Россия

Аннотация: Осуществлено экспериментальное сравнение «широких» искусственных нейронных сетей из различных функционалов для верификации автографа подписанта. Собрана база автографов субъектов для проведения вычислительного эксперимента. Подтверждено, что повышение размерности решающих правил (функционалов) до определенного момента приводит к снижению вероятностей ошибок верификации подписи, увеличение количества нейронов сети уменьшает число ошибок, а также многомерный функционал Байеса работает тем лучше, чем выше корреляция между признаками и его размерность. Наилучший результат по верификации автографа получен с использованием сетей многомерных функционалов Байеса: вероятность ошибок 1-го и 2-го рода составила 0,0288 и 0,0232 соответственно.

Ключевые слова: нейронные сети, сети квадратичных форм, многомерные функционалы Байеса, особенности воспроизведения подписи, биометрические признаки.

Поступила в редакцию: 29.05.2017
Принята в печать: 21.08.2017

DOI: 10.18287/2412-6179-2017-41-5-765-774



© МИАН, 2024