Mesterséges intelligencia alapú osztályozási technikák az aláíráshitelesítésben

OData támogatás
Konzulens:
Dr. Kővári Bence András
Automatizálási és Alkalmazott Informatikai Tanszék

Napjainkban a technológia fejlődésével, egyre fontosabb szerepet töltenek be az automatizált biometrikus hitelesítő rendszerek, mert ezektől gyorsabb és pontosabb eredmények várhatóak el. Az automatizált aláírás-hitelesítés is egy e rendszerek közül. Az aláírás-hitelesítés a legrégebbi a meglévő rendszerek közül. Több évtized kutatása van mögötte, de a probléma nehézségét jól mutatja, hogy még mindig nincs minden igényt kielégítő automatizált megoldás.

Két különböző automatizált aláírás-hitelesítési megközelítés ismert. Az egyik az úgynevezett online aláírás-hitelesítés, amelynél speciális és drága eszközöket használunk az aláírások rögzítésére. A másik az offline aláírás-hitelesítés, ahol csak az aláírás képével dolgozunk. A szakdolgozatomban ez utóbbi területre kell koncentrálnom.

Kutatásom során két eszköz használhatóságát vizsgáltam meg az offline aláírás-hitelesítésben ezek a Matlab és a Tensorflow. Mindkettő mesterséges intelligencia alapú osztályozási módszereket tett elérhetővé. Célom az volt, hogy ezen eszközök megoldásait kipróbáljam és a lehető legkisebb osztályozási hibaarányt elérjem.

Dolgozatomban kipróbálom az eszközök által nyújtott lehetőségeket az osztályozás elvégzésében, összehasonlítom ezek hatékonyságát a különböző bemeneti adathalmazokra. Összességében 20 aláíró egyenként 40 aláírásának, darabonként közel 150 jellemzője áll rendelkezésemre ebben.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.