ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Offline Signature Recognition Using Wavelet Packet Decomposition and a Neural Network

العنوان بلغة أخرى: التعرف على التوقيع في وضع عدم الاتصال باستخدام تحليل الحزمة المويجه والشبكات العصبية
المؤلف الرئيسي: العليمات، محمد عبدالعزيز عودة الله (مؤلف)
مؤلفين آخرين: السقار، فيصل سليمان (مشرف) , الشطناوي، عطا الله محمود عواد (مشرف)
التاريخ الميلادي: 2021
موقع: المفرق
الصفحات: 1 - 55
رقم MD: 1171679
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: الإنجليزية
الدرجة العلمية: رسالة ماجستير
الجامعة: جامعة آل البيت
الكلية: كلية الأمير الحسين بن عبد الله لتكنولوجيا المعلومات
الدولة: الاردن
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

47

حفظ في:
LEADER 03699nam a2200337 4500
001 1534980
041 |a eng 
100 |9 627913  |a العليمات، محمد عبدالعزيز عودة الله  |e مؤلف 
245 |a Offline Signature Recognition Using Wavelet Packet Decomposition and a Neural Network 
246 |a التعرف على التوقيع في وضع عدم الاتصال باستخدام تحليل الحزمة المويجه والشبكات العصبية 
260 |a المفرق  |c 2021 
300 |a 1 - 55 
336 |a رسائل جامعية 
502 |b رسالة ماجستير  |c جامعة آل البيت  |f كلية الأمير الحسين بن عبد الله لتكنولوجيا المعلومات  |g الاردن  |o 0123 
520 |a التوقيعات المكتوبة بخط اليد هي واحدة من أهم الأدوات التي يستخدمها عامة الناس لتمييز أنفسهم عن الآخرين. علاوة على ذلك، فإن التوقيعات سهلة الاستخدام ويقبلها عامة الناس على نطاق واسع. تقترح هذه الدراسة وتطور طريقة التعرف على التوقيع دون اتصال بالإنترنت بناء على تحليل حزم المويجات WPD) Wavelet Packet Decomposition) ومصنف الشبكة العصبية Neural Network. حيث ينقسم النظام المقترح إلى ثلاث مراحل رئيسية: المعالجة المسبقة واستخراج الميزات والتصنيف. تتم عملية ترقيق للتوقيع في مرحلة المعالجة المسبقة باستخدام تقنية مورفولوجي تعتمد على التخفيف، ويتم تحجيم صورة التوقيع إلى حجم مناسب لاستخراج الميزات وتصنيفها. تم اقتراح WPD في مرحلة استخراج خصائص التواقيع. ثم بعد ذلك تم فحص النظام المقترح على قاعدة بيانات GPDS 960 بمقياس تحجيم للتوقيع ثابت (400*250) واستخراج النتائج. وحقق النظام المقترح نتيجة تعرف بنسبة وصلت إلى 96.65 بمعدل خطأ (ERR= 3.35)، وأثبتت الدراسة أن النظام المقترح أعطى نتائج أفضل من النظام القائم على أساس WPE للتعرف على التواقيع حيث كانت نتائجه 83.85 بمعدل خطأ (ERR=16.15) لقاعدة بيانات GPDS 960 وبالتالي تم التحقق من فعالية النظام المقترح للتعرف على التواقيع في وضع عدم الاتصال بالإنترنت. 
653 |a الذكاء الاصطناعي  |a الشبكات العصبية  |a الهوية الذاتية  |a المقاييس الحيوية 
700 |a السقار، فيصل سليمان  |g Al Saqqar, Faisal Suleiman Saleh  |e مشرف  |9 483579 
700 |a الشطناوي، عطا الله محمود عواد  |g Al Shatnawi, Atallah Mahmoud Awad  |e مشرف  |9 483580 
856 |u 9802-005-012-0123-T.pdf  |y صفحة العنوان 
856 |u 9802-005-012-0123-A.pdf  |y المستخلص 
856 |u 9802-005-012-0123-C.pdf  |y قائمة المحتويات 
856 |u 9802-005-012-0123-F.pdf  |y 24 صفحة الأولى 
856 |u 9802-005-012-0123-1.pdf  |y 1 الفصل 
856 |u 9802-005-012-0123-2.pdf  |y 2 الفصل 
856 |u 9802-005-012-0123-3.pdf  |y 3 الفصل 
856 |u 9802-005-012-0123-4.pdf  |y 4 الفصل 
856 |u 9802-005-012-0123-5.pdf  |y 5 الفصل 
856 |u 9802-005-012-0123-R.pdf  |y المصادر والمراجع 
930 |d y 
995 |a Dissertations 
999 |c 1171679  |d 1171679 

عناصر مشابهة