Standart ve hibrid yapılar kullanarak yapay sinir ağları ile imza tanıma
Signature recognition using standard and hybrid neural network configurations
- Tez No: 154458
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TÜLAY YILDIRIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: İmza tanıma ve doğrulama, çok katmanlı algılayıcı, radyal temelli fonksiyonlar, konik kesit fonksiyonlu ağlar. ıx, Signature recognition and verification, Multilayer Perceptron, Radial Basis Function, Conic Section Function Neural Networks
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Bu tezin amacı yapay sinir ağları kullanarak offline imza tanıma ve doğrulama işlemi yapmaktır. Son zamanlarda yapay sinir ağları sınıflama, örnek tanıma ve doğrulama problemlerinde iyi sonuç vermelerinden dolayı çok tercih edilir olmuşlardır. Tezde, imza tanıma ve doğrulama işlemi önce çok bilinen ve yaygın olarak kullanılan yapay sinir ağı yapılarından olan Çok Katmanlı Algılayıcı ve Radyal Temelli Fonksiyonlar, daha sonra hibrid bir yapı olan Konik Kesit Fonksiyonlu Ağ kullanılarak yapılmış ve sonuçları verilmiştir. 8 farklı kişiden imza tanıma için alman 256 imzanın 200 tanesi (bir kişiden 25 tane) eğitmede kullanılmış, kalan 56 imza (bir kişiden 7 tane) ile de ağ test edilmiştir. Bu veri kümesine imza doğrulama için 2' şer tane (toplam 16 tane) taklit imza eklenmiştir. Simülasyonlarda Matlab 6.5 Neural Network Toolbox kullanılmıştır. Konik Kesit Fonksiyonlu Ağ kullanılarak yapılan imza tanıma basan yüzdelerinin diğer iki yönteme göre biraz daha düşük olmasına rağmen, eğitme ve test işlemlerinin daha hızlı olması ve hedef vektörü ile neredeyse aynı olan test sonuçlarına ulaşması bakımından oldukça dikkat çekicidir. Ayrıca Konik Kesit Fonksiyonlu Ağlarda kullanılan nöron sayısı diğer yöntemlere göre çok azdır ki bu da pratikte uygulanması açısından diğer yöntemlere göre üstünlük sağlar.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT This research presents a new approach for offline signature recognition and verification based on artificial neural networks (ANNs). ANNs have recently become a very important method for classification and recognition problems. In this work, two well known neural network architectures (Multilayer Perceptron and Radial Basis Function Networks) and a hybrid neural network (Conic Section Function Neural Networks) are proposed for the signature recognition. The proposed system was trained and tested on a signature database consisting of a total of 256 signature images taken from 8 different persons. A total of 200 samples (25 samples for each person) for training and 56 samples (7 samples for each person) for testing are used. 16 samples (2 samples for each person) added this signature database for verification. The results and comparisons are presented. Although Conic Section Function Neural Networks gives results slightly worse than other two networks for signature recognition, the size of Conic Section Function Neural Network structure is quite small compared to those standard ones. It needs only 20 (12+8) neurons while Multilayer Perceptron needs 92 (60+24+8) and Radial Basis Function needs 183 (175+8) neurons for training. This result gives superiority to Conic Section Function Neural network for neural network hardware implementations in practice.
Benzer Tezler
- A Modified kohonen neural network coupled to A kalman filter for short term load forecasting
Kısa dönem yük tahmini için kalman filtre ile izlenen ve değişikliğe uğratılmış bir kohonen sinirsel gözeli ağlar uygulanması
H.VOLKAN ÖZSÖKMEN
Yüksek Lisans
İngilizce
1994
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMET ERKMEN
- An Investigation of flow around two flow bluf bodies in tandem and staggered arrangements by the dicrete vortex method and experiment
Ardarda ve çapraz dizilişli iki küt cisim etrafındaki akış: Ayrık vorteks yöntemiyle hesap ve deney
HACI İBRAHİM KESER
- Antalya ili sebze tohumu yetiştiriciliğinin üretim ve pazarlama yapısının incelenmesi
Determination of production and marketing structure of vegetable seed production in Antalya province
CEMAL FERT
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
ZiraatAkdeniz ÜniversitesiTarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı
PROF.DR. BURHAN ÖZKAN
- Kanal dolgusu yapılmış süt dişlerinde 4 farklı adeziv sistemin etkilerinin in vivo ve in vitro olarak incelenmesi
The evaluation of the in vivo and in vitro effects of four different adhesive systems in endodontically treated primary teeth.
BURCU ZÜLFİKAROĞLU
- Aktif ve yarı aktif süspansiyon sistemlerinin simülasyon ortamında incelenmesi
Research of active and semi active suspension systems in simulation environment
MURAT ULUKAPI
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT GÜVENÇ