Geri Dön

Signature recognition using machine learning

Makine öğrenmesini kullanarak imza tanıma

  1. Tez No: 648525
  2. Yazar: SHALAW MSHIR ABDALLAH
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET KAYA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HAZİM İŞCAN

  2. 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

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AYÇA KURNAZ TÜRKBEN

  3. Makine öğrenmesi ile hiperspektral görüntü sınıflandırma

    Hyperspectral image classification with machine learning

    FATİH MEHMET TEKCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET SERTBAŞ

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TOLGA ENSARİ

  4. Makine öğrenmesi tabanlı kötücül yazılımların tespiti

    Machine learning based malwares detection

    ARİF METEHAN YILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilim ve TeknolojiFırat Üniversitesi

    Adli Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞENGÜL DOĞAN

  5. Yazılı para transferi talimatları üzerinden bilgi çıkarımı

    Information extraction from written money transfer orders

    BERKE ORAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bankacılıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLŞEN ERYİĞİT