Signature recognition using machine learning
Makine öğrenmesini kullanarak imza tanıma
- Tez No: 648525
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET KAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 47
Özet
İmzalar yaygın olarak kişisel tanımlama ve onaylama yöntemi olarak kullanılır. Banka çekleri ve yasal faaliyetler gibi birçok sertifikanın imza doğrulaması gerekir. Çok sayıda kağıdın imzasını doğrulamak karmaşık ve zaman alıcı bir iştir. Sonuç olarak, hassas genişleme, benzersiz ölçülebilir fiziksel özelliklerle ilgili (parmak izleri, el ve yüz, kulak, iris veya DNA taraması) (yürüyüş, ses vb.) biyometrik kişisel doğrulama ve kimlik doğrulama sistemlerinde tanınmıştır. Önerilen sistemin sahtecilikten gelen orijinal imzaları belirleme yeteneğini tanımlamak için çeşitli yöntemler kullanılmaktadır. Bu yaklaşım, modeli bir siyam ağı ve bir sınıflandırıcı olarak Üçlü kaybı ile eğitmek için bir kaggle veri seti kullanarak imza doğrulama ve tanıma için yeni bir teknik sunar.
Özet (Çeviri)
Signatures are commonly applied as a process of private classification and confirmation; various certifications such as bank checks and legal actions necessitate signature affirmation. Confirming the signatures on a huge number of papers is a complicated and time-consuming duty. As a result, a sensitive extension has been recognized in biometric personal confirmation and authentication systems that interact to unique, quantifiable physical attributes (fingerprints or hand, face, ear, iris, or DNA scans) or observable characteristics (gait, sound, etc.). Some techniques are utilised to represent the proposition system's aptitude to differentiate the real signatures from the copies. This method performs a new procedure for signature verification and recognition, utilising a Kaggle dataset for training the model with a siamese network and triplet loss as a classifier
Benzer Tezler
- Bankacılıkta uzaktan müşteri ediniminde müşteri kimliğinin doğrulanması ve canlılık tespitinin makine öğrenmesi ile gerçekleştirilmesi
Realizing with machine learning customer identity verification and vitality detection in the banking remote customer acquisition
ŞEYMA NUR KARAKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAZİM İŞCAN
- A new biometric system based on human hand geometry using deep convolutional neural network
Derin evrişimli sinir ağı kullanan insan eli geometrisine dayalı yeni bir biyometrik sistem
MOHAMMED FADHIL MOHAMMED SALEH AGHA
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AYÇA KURNAZ TÜRKBEN
- Makine öğrenmesi ile hiperspektral görüntü sınıflandırma
Hyperspectral image classification with machine learning
FATİH MEHMET TEKCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET SERTBAŞ
DR. ÖĞR. ÜYESİ TOLGA ENSARİ
- Makine öğrenmesi tabanlı kötücül yazılımların tespiti
Machine learning based malwares detection
ARİF METEHAN YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilim ve TeknolojiFırat ÜniversitesiAdli Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞENGÜL DOĞAN
- Yazılı para transferi talimatları üzerinden bilgi çıkarımı
Information extraction from written money transfer orders
BERKE ORAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bankacılıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLŞEN ERYİĞİT