In this paper, a system of two sepa

In this paper, a system of two separate phases for
signature recognition and veri"cation is developed. At
"rst the signature database is described, then preprocessing
steps and feature extraction for the recognition process
are discussed. A suitable combination of global and
local features is used to produce more distinctive and
e!ective features by combining the advantages of both.
A recognition technique is developed based on a multistage
classi"er. In which a preclassi"cation stage for a
group of similar slant signatures is applied in the "rst
stage. Then, a recognition scheme is applied to resolve
individual identi"cation within a group. In the second
stage, the distances between the global feature vector of
the input sample and the mean of each class in the group
are computed and compared sequentially, in order to
select the best three candidates. Finally, in the third stage,
the local center points are used to choose the best candidate
or to decide that the signature cannot be recognized.
This is decision based on the corresponding threshold of
each candidate class.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในกระดาษนี้ ระบบสองขั้นตอนแยกต่างหากสำหรับลายเซ็นการรับรู้และแอน "รกพัฒนา ที่"rst ฐานข้อมูลลายเซ็นอธิบาย ประมวลผลเบื้องต้นแล้วขั้นตอนและสกัดคุณลักษณะสำหรับกระบวนการรับรู้มีการกล่าวถึง เหมาะของโลก และใช้บริการเพื่อผลิตโดดเด่นยิ่งขึ้น และe ! ective คุณสมบัติ โดยรวมข้อดีของทั้งสองเทคนิคการจดจำมีพัฒนาตามแบบหลายใบพัดclassi "เอ้อ ซึ่ง preclassi เป็น "เวทีไอออนสำหรับการกลุ่มของลายเซ็นเอียงคล้ายถูกนำไปใช้ใน "rstขั้นตอนนี้ แล้ว ใช้แบบแผนการรับรู้เมื่อต้องการแก้ไขแต่ละ identi "กว่าภายในกลุ่ม ในครั้งที่สองระยะ ระยะระหว่างเวกเตอร์คุณสมบัติสากลของตัวอย่างสำหรับการป้อนค่าและความหมายของแต่ละวิชาในกลุ่มคำนวณ และเปรียบเทียบตามลำดับ ตามลำดับไปเลือกผู้ที่มีความสาม ในที่สุด ในขั้นที่สามจุดศูนย์ท้องถิ่นใช้ในการเลือกผู้สมัครที่ดีที่สุดหรือ การตัดสินใจที่ ไม่รู้จักลายเซ็นนี่คือการตัดสินใจตามเกณฑ์ที่สอดคล้องกันของแต่ละชั้นเรียนผู้สมัคร

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในบทความนี้ระบบการทำงานของสองขั้นตอนที่แยกต่างหากสำหรับ
การรับรู้และลายเซ็น Veri "ไอออนบวกคือการพัฒนา. ที่
" RST ฐานข้อมูลลายเซ็นอธิบายแล้ว preprocessing
ขั้นตอนและการสกัดคุณลักษณะสำหรับกระบวนการการรับรู้
ที่จะกล่าวถึง การรวมกันที่เหมาะสมของทั่วโลกและ
คุณลักษณะเฉพาะที่ใช้ในการผลิตที่โดดเด่นมากขึ้นและ
E! คุณสมบัติ ective โดยการรวมข้อดีของทั้งสอง.
เทคนิคการรับรู้ได้รับการพัฒนาอยู่บนพื้นฐานของหลายขั้นตอน
จัดประเภท "เอ้อ. ซึ่งใน preclassi" เวทีไอออนบวกสำหรับ
กลุ่ม ลายเซ็นเอียงคล้ายถูกนำไปใช้ใน "RST
เวที. แล้วโครงการได้รับการยอมรับถูกนำไปใช้ในการแก้ปัญหา
ของแต่ละบุคคลระบุ" ไอออนบวกภายในกลุ่ม ในครั้งที่สอง
เวทีระยะทางระหว่างเวกเตอร์คุณลักษณะระดับโลกของ
กลุ่มตัวอย่างเข้าและค่าเฉลี่ยของแต่ละชั้นเรียนในกลุ่มที่
มีการคำนวณและเมื่อเทียบตามลำดับเพื่อที่จะ
เลือกที่ดีที่สุดผู้สมัครทั้งสาม สุดท้ายในขั้นตอนที่สาม
จุดศูนย์ท้องถิ่นจะใช้ในการเลือกผู้สมัครที่ดีที่สุด
หรือที่จะตัดสินใจว่าลายเซ็นไม่สามารถได้รับการยอมรับ.
นี่คือการตัดสินใจขึ้นอยู่กับเกณฑ์ที่สอดคล้องกันของ
แต่ละชั้นเรียนผู้สมัคร

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในกระดาษนี้ , ระบบสองขั้นตอนที่แยกต่างหากสำหรับการรับรู้และลายเซ็นที่มีการ " พัฒนาคือ ที่" ทีลายเซ็นฐานข้อมูลอธิบายแล้วติดกันขั้นตอนการสกัดคุณลักษณะ กระบวนการรับรู้จะกล่าวถึง ที่เหมาะสมและการรวมกันของทั่วโลกคุณสมบัติท้องถิ่นที่ใช้ในการผลิตที่โดดเด่นมากขึ้นE ! ective คุณสมบัติโดยรวมข้อดีของทั้งเทคนิคการรู้จำคือการพัฒนาขึ้นอยู่กับหลายขั้นตอนclassi " เอ้อ ซึ่งในการ preclassi " เวทีสำหรับกลุ่มของลายเซ็น ลาดที่คล้ายกันคือใช้ใน " น่ะเวที แล้ว การรับรู้แบบประยุกต์เพื่อแก้ปัญหาการ identi " บุคคลภายในกลุ่ม ในวินาทีเวที , ระยะทางระหว่างโลกเวกเตอร์คุณลักษณะของข้อมูลตัวอย่างและค่าเฉลี่ยของแต่ละชั้น ในกลุ่มจะคำนวณและเปรียบเทียบความสามารถในการเลือกที่ดีที่สุด 3 ผู้สมัคร สุดท้าย ในขั้นตอนที่สามจุดศูนย์ท้องถิ่นจะใช้ในการเลือกผู้สมัครที่ดีที่สุดหรือตัดสินใจว่า ลายเซ็นที่ไม่สามารถยอมรับได้นี่คือการตัดสินใจบนพื้นฐานที่สอดคล้องเกณฑ์ของผู้สมัครแต่ละชั้นเรียน