Neural Networks Based Signature Recognition

Signaturverifikationstechnologie nutzt die charakteristischen Aspekte der Signatur, um die Identität von Personen zu verifizieren. Die Technik untersucht die Verhaltenskomponenten der Signatur, wie Schlaganfall Ordnung, Geschwindigkeit und Druck, im Gegensatz zu einem Vergleich visuelle Bilder von Unterschriften. Im Gegensatz zu herkömmlichen Signaturvergleich Technologien, misst Signaturprüfung die körperliche Aktivität der Unterzeichnung. Während ein System kann auch einen Vergleich der Optik einer Signatur oder "statische Signatur" nutzen die primären Komponenten der Signaturprüfung sind Verhaltens. In den letzten Jahrzehnten wurden viele Ansätze in der Mustererkennungsbereich, der die Off-line Signaturverifizierungsproblem angesprochen entwickelt. Es gibt zwei Hauptansätze für die Offline-Signaturprüfung:. Statische Ansätze und pseudo Ansätze

Anforderungen :

Matlab 7.0