Показать сокращенную информацию
Дослідження внутрішньоперсональної та міжперсональної варіабельності динамічних параметрів підпису у процесі їх ідентифікації
dc.contributor.author | Куцман, В. | uk |
dc.contributor.author | Колесницький, О. К. | uk |
dc.contributor.author | Денисов, І. | uk |
dc.contributor.author | Kutsman, V. | en |
dc.contributor.author | Kolesnytsʹkyy, O. | en |
dc.contributor.author | Denysov, I. | en |
dc.date.accessioned | 2022-06-22T20:18:59Z | |
dc.date.available | 2022-06-22T20:18:59Z | |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.identifier.citation | Куцман В. Дослідження внутрішньоперсональної та міжперсональної варіабельності динамічних параметрів підпису у процесі їх ідентифікації [Текст] / В. Куцман, О. Колесницький, І. Денисов // Оптоелектронні інформаційно-енеретичні технології. – 2020. – № 2. – С. 5-15. | uk |
dc.identifier.issn | 2311-2662 | |
dc.identifier.issn | 1681-7893 | |
dc.identifier.uri | http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/35498 | |
dc.description.abstract | Обгрунтовано вибір динамічних параметрів підпису, стійких до геометричної варіабельності, описано процес їх нормалізації як по амплітуді, так і по часу. Досліджено стійкість динамічних параметрів підпису до внутрішньоперсональної варіабельності на основі статистичного аналізу параметрів розкиду окремих реалізацій підпису відносно усередненої залежності. Досліджено чутливість динамічних параметрів підпису до міжперсональної варіабельності. Доведено обгрунтованність вибору параметру l(t) та необгрунтованість вибору параметру α(t) для використання у високодостовірному методі динамічної ідентифікації підписів на основі спайкінгової нейронної мережі. | uk |
dc.description.abstract | The choice of dynamic parameters of the signature, steady against geometric variability is substantiated, the process of their normalization both on amplitude, and on time is described. The stability of dynamic signature parameters to intrapersonal variability is investigated on the basis of statistical analysis of scatter parameters of individual signature implementations relative to the average dependence. The sensitivity of dynamic signature parameters to interpersonal variability is investigated. The validity of the choice of the parameter l(t) and the unreasonableness of the choice of the parameter α(t) for use in the highly reliable method of dynamic identification of signatures based on the spiking neural network are proved. | en |
dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
dc.publisher | ВНТУ | uk |
dc.relation.ispartof | Оптоелектронні інформаційно-енеретичні технології. № 2 : 5-15. | uk |
dc.relation.uri | https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/574 | |
dc.subject | динамічна ідентифікація підпису | uk |
dc.subject | внутрішньоперсональна варіабельність підпису | uk |
dc.subject | міжперсональна варіабельність підпису | uk |
dc.subject | dynamic signature identification | en |
dc.subject | intrapersonal signature variability | en |
dc.title | Дослідження внутрішньоперсональної та міжперсональної варіабельності динамічних параметрів підпису у процесі їх ідентифікації | uk |
dc.title.alternative | Investigation of intrapersonal and interpersonal variability of dynamic signature parameters in the process of their identification | en |
dc.type | Article | |
dc.relation.references | В. В. Куцман і О. К. Колесницький, «Верифікація та розпізнавання підпису як багатопараметричного процесу на основі спайкінгової нейронної мережі», ІТКІ, том 50, № 1, с. 36–44, Квіт 2021. | uk |
dc.relation.references | О. К. Колесницкий, and Самра Муавия Хассан Хамо, “Метод распознавания многомерных временных рядов при помощи импульсных нейронных сетей”, Інформаційні технології та комп‘ютерна інженерія, 2006, №2(6), c. 86-93. | ru |
dc.relation.references | M. Diaz, M. A. Ferrer, D. Impedovo, M. I. Malik, G. Pirlo, and R. Plamondon, “A Perspective Analysis of Handwritten Signature Technology”, ACM Comput. Surv., Vol. 51, No. 6, Article 117, January 2019. | en |
dc.relation.references | Al-banhawy N. H., Mohsen H., Ghali N. I. (2020) "Signature identification and verification systems: a comparative study on the online and offline tech-niques", Future Computing and Informatics Journal: Vol. 5 : Iss. 1 , Article 3. | en |
dc.relation.references | I.M. El-Henawy, M. Z. Rashad, O. Nomir, and K. Ahmed, “Online Signature Verification: State of the art”, International Journal of Computers & Technology, Volume 4, No. 2, March-April, 2013. | en |
dc.relation.references | W. Maass, “Networks of spiking neurons: the third generation of neural network models”, Neural Networks, 10:1659-1671, 1997. | en |
dc.relation.references | J. Ortega-Garcia, J. Fierrez-Aguilar, and et al., “MCYT Baseline Corpus: A Bimodal Biometric Database,” Proc. IEEE Vision, Image and Signal Processing, Special Issue on Biometrics on the Internet, vol. 150, no. 6, pp. 395–401, 2003. | en |
dc.relation.references | R. Tolosana, R. Vera-Rodriguez, J. Fierrez, and J. Ortega-Garcia, “DeepSign: Deep On-Line Signature Verification”, Preprint in IEEE Transactions on Biometrics Behavior and Identity Science, January 2021. | en |
dc.relation.references | O. K. Kolesnytskyj, I. V. Bokotsey, and S. S. Yaremchuk, “Optoelectronic Implementation of Pulsed Neurons and Neural Networks Using Bispin-Devices”, Optical Memory & Neural Networks (Information Optics), 2010, Vol.19, №2, рр.154-165. | en |
dc.relation.references | O. K. Kolesnytskyj, V. V. Kutsman, K. Skorupski, and M. Arshidinova, “Neurocomputer architecture based on spiking neural network and its optoelectronic implementation”, Proc. SPIE 11176, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High-Energy Physics Experiments 2019, 1117609 (6 November 2019); doi: https://doi.org/10.1117/12.2536607. | en |
dc.identifier.doi | https://doi.org/10.31649/1681-7893-2020-40-2-5-15 |