ОБЗОР АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ РУКОПИСНОЙ ПОДПИСИ

В обзоре рассматриваются биометрические технологии, применяемые в системах безопасности для распознавания личности на основе физиологических и поведенческих признаков, с акцентом на верификацию подписи. Подпись является важным биометрическим признаком, широко используемым в юридической, финансовой и административной сферах. В статье описаны два типа биометрических систем: проверка и идентификация личности. В процессе верификации подписи система подтверждает подлинность подписей, различая случайные, простые и квалифицированные подделки. Особое внимание уделяется классификации систем проверки подписи, включая онлайн (динамические) и оффлайн (статические) методы, а также новым достижениям в области применения глубокого обучения и машинных методов для повышения точности верификации. Статья охватывает ключевые этапы в обработке и анализе подписей, такие как извлечение признаков, нормализация и выравнивание данных. Также рассматриваются методы предсказания подлинности подписи с использованием машинного обучения, включая скрытые марковские модели, машины опорных векторов и нейронные сети. Автор выделяет актуальные проблемы, такие как нехватка данных для обучения и сложности с выявлением подделок, а также перспективы для дальнейших исследований в области гибридных методов и улучшения технологий сбора данных. В статье подчеркивается важность внедрения современных устройств, таких как планшеты и смарт-пера, для повышения точности систем верификации подписей.

проверка собственноручной подписи, обзор литературы, биометрия, нейронная сеть, глубокое обучение, машины опорных векторов, ансамбль классификаторов.

1. Абдул Салам Шах, M.N.A. Хан, Асадулла Шах. Оценка оффлайн-методов проверки подписи // International Journal of Modern Education and Computer Science. – 2015. – Т. 4. – С. 67–75.

2. Анил К. Джайн, Арун Росс, Салил Прабхакар. Введение в биометрическое распознавание // IEEE Transactions on Video Technology. – 2004. – Т. 14, №1. – С. 4–20.

3. Бертоллини Д., Сабурин Р., Оливейра Л.С. Ансамблевые методы с использованием графометрических признаков для автономной проверки подписей // Международный журнал распознавания образов и искусственного интеллекта. – 2013. – Т. 27, №6. – С. 1345–1361.

4. Доминик Ривар, Эрик Грейнджер, Роберт Сабурин. Многофункциональное извлечение и выбор в автономной проверке подписи, не зависящей от писателя // International Journal on Document Analysis and Recognition. – 2013. – Т. 16, №1.

5. Донато Импедово, Джузеппе Пирло. Автоматическая проверка подписи: Состояние искусства // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part C: Applications and Reviews. – 2008. – Т. 38, №5. – С. 609–635.

6. Донато Импедово, Джузеппе Пирло, Реджан Пламондон. Рукописная проверк подписи: новые достижения и нерешенные вопросы // Proceedings of the Internationa Conference on Frontiers in Handwriting Recognition. – IEEE, 2012.

7. Ж.-П. Дроуард, Роберт Сабурин, Марио Годбаут. Нейронный подход к автономной проверке подписи с использованием направленного PDF // Pattern Recognition. – 1996. – Т. 29, №3. – С. 415–424.

8. Жустин Э., Оливейра Л.С., Батиста Л.Ф. Система проверки подписей в автономном режиме с использованием скрытых марковских моделей и кросс-валидации // Материалы IEEE International Joint Conference on Neural Networks. – 2000. – Т. 6. – С. 2534–2539.

9. Гербай Д., МакКой Дж., Ким Д. Классификация подписей с использованием One-Class SVM // Журнал машинного обучения. – 2002. – Т. 42, №1. – С. 261–272.

10. Г.С. Эскандер, Р. Сабурин, Э. Грейнджер. Гибридная автономная система проверки подписи, зависящая от писателя // IET Biometrics. – 2013. – Т. 2, №4. – С. 169–181.

11. Дж.Ф. Варгас, М.А. Феррер, С.М. Травьезо, Дж.Б. Алонсо. GPDS-960 Corpus для автономной рукописной подписи // Proceedings of the Ninth International Conference on Document Analysis and Recognition. – 2007. – Т. 2. – С. 764–768.

12. Дж.Ф. Варгас, М.А. Феррер, С.М. Травьезо, Дж.Б. Алонсо. Проверка подписи на основе информации об уровне серого с использованием текстурных признаков // Pattern Recognition. – 2011. – Т. 44, №2. – С. 375–385.

13. Донато Импедово, Джузеппе Пирло. Автоматическая проверка подписи: Состояние искусства // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part C: Applications and Reviews. – 2008. – Т. 38, №5. – С. 609–635.

14. Ж.-П. Дроуард, Роберт Сабурин, Марио Годбаут. Нейронный подход к автономной проверке подписи с использованием направленного PDF // Pattern Recognition. – 1996. – Т. 29, №3. – С. 415–424.

15. Жустин Э., Оливейра Л.С., Батиста Л.Ф. Система проверки подписей в автономном режиме с использованием скрытых марковских моделей и кросс-валидации // Материалы IEEE International Joint Conference on Neural Networks. – 2000. – Т. 6. – С. 2534–2539.

16. Кай Хуанг, Хун Янь. Автономная проверка подписи на основе геометрических признаков и классификации нейронных сетей // Pattern Recognition. – 1997. – Т. 30, №1. – С. 9–17.

17. Луис Г. Хафеманн, Роберт Сабурин, Луис С. Оливейра. Обучение функций автономной проверки рукописной подписи с использованием сверточных нейронных сетей // Pattern Recognition. – 2017. – Т. 70. – С. 163–176.

18. Луис С. Оливейра, Эдсон Жустино, Синтия Фрейтас, Роберт Сабурин. Графология в проверке подписи // Proceedings of the 12th Conference of the International Graphonomics Society. – 2005. – С. 286–290.

19. Мустафа Беркай Йылмаз, Беррин Яникоглу. Слияние классификаторов уровня баллов в автономной проверке подписи // Information Fusion. – 2016. – Т. 32, Ч. B. – С. 109–119.

20. Реджан Пламондон, Гай Лоретт. Автоматическая проверка подписи: идентификация и идентификация писателя – современное состояние // Pattern Recognition. – 1989. – Т. 22, №2. – С. 107–131.

21. Реджан Пламондон, Саргур Н. Шрихари. Рукописный ввод онлайн и оффлайн: всесторонний обзор // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 2000. – Т. 22, №1. – С. 63–84.

22. Франк Леклерк, Реджан Пламондон. Автоматическая проверка подписи: Современное состояние 1989–1993 гг. // International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence. – 1994. – Т. 8, №3. – С. 643–660.

23. Х. Ранч, Х. Ян, К. Майнель. Вложение подписи: независимая от писателя проверка подписи в автономном режиме с использованием глубокого обучения метрик // Advances in Visual Computing. – Springer, 2016.

24. Хуан Х., Ян Х. Автономная проверка подписи на основе извлечения геометри ческих признаков и классификации с использованием нейронных сетей // Распознавание образов. – 1997. – Т. 30, №1. – С. 9–17.

25. Хуан Ху, Юбин Чен. Автономная проверка подписи с использованием классификатора Adaboost и псевдодинамических признаков // Proceedings of the 12th International Conference on Document Analysis and Recognition. – 2013. – С. 1345–1349.

2026-03-26