- Ахметшин А.М., Трипольская В.В. Идентификация подписей в сингулярных базисах преобразования Радона // Вестник Херсонского государственного технического университета. – Херсон. - 2001. - № 3 (12) - С.22-26.
- Ахметшин А.М., Трипольская В.В. Нейросетевая верификация подписей в псевдофазовой системе координат преобразования Радона // Искусственный интеллект. – ІПШІ “Наука і освіта”. -2002. -№4. – С.658-665.
- Трипольська В.В. Класифікація підписів на основі інваріантних моментів простору ознак перетворення Радона // Прикладная геометрия и компьютерная графика. – К. – 2002. - №71 – С.235-239.
- Ахметшин А.М., Трипольская В.В. Повышение точности идентификации подписей на основе инвариантных моментов преобразования Радона // Вісник Запорізького державного університету. – Запоріжжя. - 2002. - №1 – С.12-15.
- Трипольская В.В., Ахметшин А.М. Нейросетевая идентификация подписей в пространстве признаков преобразования Радона // Проблемы программирования. – К. - 2002. - №1-2 – С.576-582.
- Ахметшин А.М., Трипольская В.В. Повышение точности нейросетевой классификации подписей в пространстве признаков вейвлет-декомпозиции преобразования Радона // Міжнародна конференція з індуктивного моделювання. - Львів. – 2002. - т.3. - С.196-202.
- Трипольська В.В. Ідентифікація підписів за характерними ознаками перетворення Радона // Шоста Всеукраїнська міжнародна конференція “Оброблення сигналів і зображень та розпізнавання образів”. – Київ: Інститут кібернетики НАН України. - 2002. – С.203-206.
Трипольська В.В. Автоматизована ідентифікація підписів як бінарних зображень у просторі ознак перетворення Радона на основі нейромережевого підходу. – Рукопис.
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – Автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології. Херсонський державний технічний університет, Херсон, 2003.
Дисертацію присвячено питанням автоматизованої ідентифікації підписів як бінарних зображень у просторі ознак перетворення Радона на основі нейромережевого підходу. Запропоновано перехід від бінарного зображення підпису до напівтонового на основі перетворення Радона, що дає характерні “яскраві” точки для кожного екземпляра підпису. Розроблено методи виділення характерних ознак підпису, які визначають підпис при автоматизованій ідентифікації (істина чи підробка), у просторі вейвлет-перетворення, псевдофазовій системі координат, розкладання підпису у сингулярних базисах; вектор параметрів, який інваріантний до повороту, обертання та зсуву на основі моментів Ху та Церніке. Для зменшення розміру простору ознак запропоновано створення “карти підпису”. Розроблено програмне забезпечення для вирішення розглянутої задачі. Створена методична та алгоритмічна база автоматизованої ідентифікації та аналізу бінарних підписів на основі розроблених інтегральних методів виділення ознак, ефективність якої обґрунтована теоретично та підтверджена впровадженнями.
Ключові слова: бінарний підпис, перетворення Радона, автоматизована ідентифікація, нейронна мережа.
Трипольская В.В. Автоматизированная идентификация подписей как бинарных изображений в пространстве признаков преобразования Радона на основе нейросетевого подхода. – Рукопись.
Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 – Автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии. Херсонский государственный технический университет, Херсон, 2003.
Диссертация посвящена вопросам автоматизированной идентификации подписей как бинарных изображений в пространстве признаков преобразования Радона на основе нейросетевого подхода.
Предложен новый метод перехода от бинарного изображения подписи к полутоновому с 256 градациями серого на основе преобразования Радона, что позволило выделить характерные для каждой подписи “блестящие точки”. Для уменьшения характеристического вектора подписи в пространстве признаков преобразования Радона разработан алгоритм построения “карты подписи”, который позволил сократить размер вектора признаков без потери качества идентификации.
На основе дискретного вейвлет-преобразования разработан алгоритм выделения информативных признаков подписи, который позволил повысить достоверность идентификации подписей и уменьшить размер пространства признаков. Установлено, что данный метод наилучшим образом идентифицирует подпись при “быстрой” подделке.
Разработан метод выделения информативных признаков подписи в псевдофазовой системе координат. Установлено, что в данном случае часть изображения содержит информацию об особенностях подписи, а часть — о закономерностях. При этом на основе экспериментальных данных определено, что одна четверть содержит данные, характерные только для определенного индивидуума, и является информативной — это позволило уменьшить пространство признаков и повысить достоверность идентификации. Наилучшие результаты получены при идентификации “тонкой” подделки.
Предложен метод разложения подписи в сингулярных базисах преобразования Радона. Разработан метод выделения характеристического вектора подписи, инвариантного к аффинным преобразованиям и повороту на основе инвариантных моментов Ху и Цернике.
На основе предложенных методов выделения информативных признаков подписи построен характеристический вектор для идентификации подписи нейронной сетью на истинность и подделку. Для автоматизированной идентификации подписи определены структура и тип нейронной сети: используется нейронная сеть обратного распространения ошибки. Особенностью работы сети является то, что обучение производится только на истинные подписи, обучение на подделки является некорректным.
Разработаны методическая и алгоритмическая базы идентификации и анализа подписей как бинарных изображений на основе предложенных методов выделения информативных признаков, программное обеспечение для реализации предложенных алгоритмов и методов. Эффективность рассмотренных методов автоматизированной идентификации подписей подтверждена внедрением.
Ключевые слова: бинарная подпись, преобразование Радона, автоматизированная идентификация, нейронная сеть.
Tripolska V.V. Automazed identification of signatures as binary images in the space of Radon’s transformation features on the base of neural network. – Manuscript.
The dissertation for acquiring Scientific Degree of Candidate of Technical Sciences on the specialty: 05.13.06 – automated control systems and progressive informative technologies. Kherson State Technical University, Kherson, 2003.
The thesis is devoted to the problems of the automized identification of signatures as binary image in the space of of Radon’s transformation features on the base of neural network. The conversion from the binary signature image to the gray-scale on the base of Radon’s transformation is offered. This transformation gives “bright” point for each signature. Methods which detach informative features of the signature are developed. They determine the signature at the automized identification both in the space of the wavelet transformation and in the pseudo-phase coordinate system.The signature is presented in singular bases. The given vector of features which is translation, scale and rotation invariant on the base of Hu and Zernike moments. The “map” of signature is offered for decreasing the size of space features. Methodic and algorithmic bases are developed for the automized identification of signatures. Efficiency of the offered methods is confirmed by theoretical results and practical applications.
Key words: binary signature, the Radon transformation, automated identification, neural network.
НАУКОВЕ ВИДАННЯ
ТРИПОЛЬСЬКА ВІКТОРІЯ ВОЛОДИМИРІВНА
АВТОМАТИЗОВАНА ІДЕНТИФІКАЦІЯ ПІДПИСІВ ЯК БІНАРНИХ ЗОБРАЖЕНЬ У ПРОСТОРІ ОЗНАК ПЕРЕТВОРЕННЯ РАДОНА НА ОСНОВІ НЕЙРОМЕРЕЖЕВОГО ПІДХОДУ
Підписано до друку 14.04.2003р.Формат 60х84 1/16. Папір друкарський
Друк плоский. Гарнітура Time New Roman. Условн.друк.арк.1.
Тираж 100 прим. Зам.№ 827
Друкарня ДНУ, 49050, м.Дніпропетровськ – 50, вул.Казакова 4б
| 
