Метод баггинга и отбор признаков в построении нечётких классификаторов для распознавания рукописной подписи

Распознавание рукописной подписи является важной проблемой в области исследований аутентификации личности и биометрической идентификации. Известны два метода распознавания рукописной подписи: если возможно оцифровать скорость движения пера, то говорят о динамическом распознавании; в противном случае, когда доступно только изображение подписи, говорят о статическом распознавании. Доказано, что при использовании динамического распознавания достигается большая точность, чем при использовании статического распознавания. В настоящей работе в качестве характеристик подписи используются амплитуды, частоты и фазы гармоник, извлечённых из сигналов подписи координат X и Y движения пера с помощью дискретного преобразования Фурье. Предварительно все сигналы подвергаются предобработке, включающей в себя устранение разрывов, устранение угла наклона, нормализацию позиции и масштабирование. В качества инструмента распознавания подписи по полученным признакам предлагается использовать нечёткий классификатор. В работе исследуется эффективность данного инструмента в составе ансамбля, а также с применением процедуры отбора информативных признаков. Для построения ансамбля классификаторов используется известный метод баггинга, а отбор признаков основан на определении взаимной информации между признаком и классом объекта. Проведены эксперименты по распознаванию подписи на наборе данных SVC2004 с построением нечёткого классификатора и ансамблей из трёх, пяти, семи и девяти нечётких классификаторов. Эксперименты проводились как с использованием процедуры отбора, так и без отбора. Проведено сравнение эффективности работы построенных классификаторов между собой и с известными аналогами: деревьями решений, машинами опорных векторов, дискриминантным анализом и k-ближайшими соседями.