5.4 Results with Deformed TemplateW

5.4 Results with Deformed Template
With the construction of a more sophisticated grid, the GSC featuers can be extracted from using these cells
in the grid and distances can be computed as before. The refinement method based on flexible template was
compared with the original GSC features for performance comparison. In this experiment for each writer we
randomly chose 16 signatures from genuine set as known signatures. The testing signature is matched with all
the 16 known signatures resulting in 16 distances. Here again, the previously discussed approaches of personindependent and person-dependent can be applied. But for simplicity, a simple averaging of all the 16 distance
to give one average distance and comparing this to a threshold(learnt from a training set), to make a decision
of Genuine/Forgery resulted in an improvement of performance from 16.07% to as low as 7.9%. It suffices to
say that the more sophisticated person-dependent approach using these distances computed from these refined
features, will yeild even lower error rates for signature verification.
6 Interactive Implementation
Document examination is still a process that must use the expertise of a human examiner since signatures can
change with time and there are non-image issues such as speed and pressure of writing, etc. Thus an image-based
method described earlier is only a part of the solution. The process of using the algorithms also need to be
interactive so that the user can prepare the inputs and obtain a an opinion from the system.
This section describes an interactive software implementation of signature verification where machine learning
is a part of the process. CEDAR-FOX [28] is a forensic document examination system. It has graphical interfaces
for performing various writer and signature verification/identification tasks.
The learning method chosen for CEDAR-FOX is person-dependent or special learning. This reflects the fact
that the questioned document examiner insists on having a set of genuines (size greater than one) in order to
perform the task. The combination of KL and KS methods is used.
The learning phase involves the user selecting files corresponding to images of genuine signatures and specifying a name for the compiled learning set. A screen shot of the user interface, where five genuine signatures are

Kết quả (Việt) 1:

5.4 kết quả với mẫu biến dạngVới việc xây dựng một mạng lưới phức tạp hơn, GSC featuers có thể được tách ra từ việc sử dụng các tế bàotrong lưới điện và khoảng cách có thể được tính như trước. Phương pháp sàng lọc dựa trên mẫu linh hoạtso sánh với các tính năng GSC gốc để so sánh hiệu suất. Trong thử nghiệm cho mỗi nhà văn chúng tôingẫu nhiên chọn 16 chữ ký từ chính hãng như chữ ký nổi tiếng. Kiểm tra chữ ký là phù hợp với tất cả16 chữ ký được biết đến kết quả là khoảng cách 16. Ở đây một lần nữa, các phương pháp thảo luận trước đó của personindependent và phụ thuộc vào người có thể được áp dụng. Nhưng để đơn giản, đơn giản trung bình của tất cả 16 khoảng cáchđể cung cấp cho một khoảng cách trung bình và so sánh điều này với một ngưỡng (học từ một huấn luyện), để đưa ra quyết địnhcủa chính hãng/giả mạo kết quả là một sự cải tiến hiệu suất từ 16,07%-thấp nhất là 7,9%. Nó suffices đểnói rằng cách tiếp cận phụ thuộc vào người phức tạp hơn bằng cách sử dụng những khoảng cách tính từ những tinh tếtính năng, sẽ sản thậm chí thấp hơn tỷ lệ lỗi xác minh chữ ký.6 thực hiện tương tácTài liệu thi vẫn còn là một quá trình phải sử dụng chuyên môn của giám định của con người kể từ khi chữ ký có thểthay đổi với thời gian và không có vấn đề hình như tốc độ và áp lực của các văn bản, vv. Do đó một hình ảnh dựa trênphương pháp mô tả trước đó chỉ là một phần của giải pháp. Quá trình sử dụng các thuật toán cũng cần phảitương tác, vì vậy mà người dùng có thể chuẩn bị các yếu tố đầu vào và có được một ý kiến từ hệ thống.Phần này mô tả một cách hiện thực tương tác phần mềm chữ ký xác nhận trong trường hợp máy học tậplà một phần của quá trình. CEDAR-FOX [28] là một hệ thống kiểm tra tài liệu pháp y. Nó có giao diện đồ họađể thực hiện các nhà văn và chữ ký xác nhận/xác định nhiệm vụ khác nhau.Phương pháp học tập được lựa chọn cho CEDAR-FOX là người phụ thuộc hoặc đặc biệt học tập. Điều này phản ánh thực tếGiám định hỏi tài liệu khẳng định có một tập hợp của genuines (kích thước lớn hơn một) đểthực hiện nhiệm vụ. Sự kết hợp của KL và KS phương pháp được sử dụng.Giai đoạn học tập liên quan đến người dùng chọn tập tin tương ứng với hình ảnh signatures chính hãng và chỉ định một tên cho sự học tập biên soạn. Một ảnh chụp màn hình của giao diện người dùng, chữ ký 5 chính hãng ở đâu

Kết quả (Việt) 2:

5.4 Kết quả với biến dạng Template
Với việc xây dựng một mạng lưới tinh vi hơn, các featuers GSC có thể được chiết xuất từ việc sử dụng các tế bào
trong lưới điện và khoảng cách có thể được tính như trước. Các phương pháp tinh chế dựa trên mẫu linh hoạt đã được
so sánh với các tính năng GSC gốc để so sánh hiệu suất. Trong thí nghiệm này cho mỗi nhà văn, chúng tôi
đã chọn ngẫu nhiên 16 chữ ký của bộ chính hãng như chữ ký được biết đến. Chữ ký thử nghiệm là phù hợp với tất cả
16 dấu hiệu đã biết dẫn đến 16 khoảng cách. Ở đây một lần nữa, các phương pháp thảo luận trước đây của personindependent và người phụ thuộc có thể được áp dụng. Nhưng để đơn giản, một trung bình đơn giản của tất cả 16 khoảng cách
để cung cấp cho một khoảng cách trung bình và so sánh điều này với một ngưỡng (học được từ một tập huấn luyện), để thực hiện một quyết định
của chính hãng / Giả mạo dẫn đến một sự cải tiến về hiệu suất từ 16,07% đến như thấp 7,9%. Nó đủ để
nói rằng cách tiếp cận phức tạp hơn người phụ thuộc vào cách sử dụng các khoảng cách tính từ những tinh chế
tính năng, sẽ năng suất tỷ lệ lỗi thậm chí thấp hơn để xác minh chữ ký.
6 Interactive thực hiện
kiểm tra tài liệu vẫn còn là một quá trình phải sử dụng chuyên môn của một giám khảo người vì chữ ký có thể
thay đổi theo thời gian và có những vấn đề không phải hình ảnh như tốc độ và áp lực của văn bản, vv Do đó, một hình ảnh dựa trên
phương pháp mô tả trước đó chỉ là một phần của giải pháp. Quá trình sử dụng các thuật toán cũng cần phải
tương tác để người dùng có thể chuẩn bị các đầu vào và có được một ý kiến từ hệ thống.
Phần này mô tả một phần mềm thực hiện tương tác của xác minh chữ ký nơi học máy
là một phần của quá trình. CEDAR-FOX [28] là một hệ thống kiểm tra tài liệu pháp y. Nó có giao diện đồ họa
để thực hiện nhiều nhà văn và chữ ký xác minh / xác định nhiệm vụ.
Các phương pháp học tập chọn cho CEDAR-FOX là người phụ thuộc hoặc học tập đặc biệt. Điều này phản ánh một thực tế
rằng các giám khảo tài liệu hỏi khẳng định về việc có một bộ genuines (kích thước lớn hơn một) để
thực hiện nhiệm vụ. Sự kết hợp các phương pháp KL và KS được sử dụng.
Các giai đoạn học tập liên quan đến người sử dụng lựa chọn các tập tin tương ứng với hình ảnh của chữ ký chính hãng và chỉ định một tên cho bộ học biên soạn. Một ảnh chụp màn hình của giao diện người dùng, nơi mà năm chữ ký thật là