Использование методов глубокого обучения для верификации подписей - Албасу, Ф Б; Аль Аккад, М А (Интеллектуальные системы в производстве, 2023)
Биометрические характеристики являются распространенными мерами проверки личности, где наиболее часто используются подписи. Цифровые технологии породили новые способы биометрической идентификации, такие как отпечатки пальцев, радужная оболочка глаза и распознавание лиц, в то время как работа с рукописными подписями по-прежнему остается сложной задачей, поскольку рукописные подписи более подвержены подделке, чем другие средства проверки, из-за таких проблем, как компьютерная ошибка, недостаточный набор данных и потеря информации. Целью этой работы является разработка системы, которая использует изображение подписи в качестве входных данных и определяет, является ли подпись подлинной, написанной ее автором, или подделана другим лицом. Система основана на алгоритме нейронной сети под названием «сверхточные сиамские нейронные сети», которые используются для глубокого обучения и компьютерного зрения, а также для других задач машинного обучения, таких как обработка естественного языка и цифровых сигналов. Используется функция контрастных потерь, которая сравнивает евклидово расстояние выходных векторов признаков, а для обучения и классификации изображений используется независимая от записи модель. Цель этой работы состоит в том, чтобы повысить точность проверки подписи и взять ее за основу для будущей работы по проверке подписей и использовать в приложениях для идентификации пользователей, обнаружения и предотвращения мошенничества, а также для проведения судебно-медицинских расследований. Система может быть применена в банковских, государственных и частных организациях, а также в судебно-медицинской экспертизе для проверки личности и документов, выявления и предотвращения мошенничества, преступлений и судебных расследований, а также проверки паспортов