CNN VA OCSVM ASOSIDA OFLAYN IMZO VERIFIKATSIYA TIZIMLARINI TAKOMILLASHTIRISH USULLARI VA ALGORITMLARI

Mazkur maqolada oflayn imzo verifikatsiyasi tizimlarida raqamli imzo tasvirlari sifatini oshirish orqali verifikatsiya aniqligini takomillashtirish masalalari tadqiq etilgan. Tadqiqot davomida imzo tasvirlarida uchraydigan shovqinlar, kontrastning pastligi va tasvir deformatsiyalari kabi omillarning verifikatsiya jarayoniga ta'siri tahlil qilindi. Tasvirlarga oldindan ishlov berish, filtratsiyalash, binarlashtirish hamda morfologik qayta ishlash algoritmlaridan foydalanish orqali imzo tasvirlari sifati yaxshilandi. Median va Gaussian filtrlarining samaradorligi CEDAR Signature Dataset hamda BHSig260 ma'lumotlar bazalari asosida baholandi. Verifikatsiya bosqichida CNN va One-Class Support Vector Machine (OCSVM) algoritmlaridan foydalanildi. Olingan natijalar tasvir sifatini oshirish usullarining verifikatsiya aniqligiga sezilarli ta'sir ko'rsatishini hamda CNN modeli OCSVM ga nisbatan yuqori aniqlikni ta'minlashini ko'rsatdi. Tadqiqot natijalari biometrik autentifikatsiya tizimlarining ishonchliligi va samaradorligini oshirish uchun amaliy ahamiyatga ega.

Перевод пока недоступен