Распознавание рукописной подписи с применением нейронных сетей

Настоящая работа посвящена решению задачи распознаванию подписи с использованием нейронных сетей. Авторами предложено использование сверточных нейронных сетей с целью определения класса подписи. Подписи играют важную роль в финансовых, коммерческих и юридических транзакциях, их распознавание гарантирует безопасность не только информации, но и личности в целом. Применение нейронных сетей для распознавания подписи позволяет достоверно идентифицировать пользователя в автоматизированном режиме. Авторами разработана сверточная нейронная сеть, также предложен алгоритм, который состоит из предобработки изображения, включающей в себя сегментацию фона, шумоподавление и нормализация изображения. Предобработка изображения позволяет повысить качество работы сети. Далее выполняется извлечения вектора признаков, который состоит из глобальных признаков, таких как отношение высоты к ширине подписи, максимальная горизонтальная гистограмма и максимальная вертикальная гистограмма, горизонтальный центр и вертикальный центр подписи, конечные точки подписи, область подписи, обучения нейронной сети с извлеченными признаками, распознавания владельца рукописной подписи и последующее прогнозировании класса подписи.

Цель – разработка алгоритма распознавания рукописной подписи с применением нейронных сетей.

Метод или методология проведения работы: в работе использованы методы компьютерного зрения; методы глубокого обучения, а также методы объектно-ориентированного программирования.

Результаты: разработан алгоритм распознавания рукописной подписи с применением нейронной сети.

Область применения результатов: применение полученных результатов целесообразно в криминалистических анализах документов, так как человек использует подпись на регулярной основе для подписания чеков, юридических документов, контрактов и других бумажных носителей, нуждающихся в защите. Поэтому, когда кто-то пытается скопировать подпись возникает проблема, которая может повлечь за собой нежелательные последствия в виде хищения и дальнейшего использования как персональных данных, так и другой ценной секретной информации.