|
|
Ověření pravosti podpisu s využitím algoritmů založených na neuronových sítích
Čírtek, Petr ; Kiac, Martin (oponent) ; Myška, Vojtěch (vedoucí práce)
Podpis je jednou z nejpoužívanějších biometrik v bankovnictví a při uzavírání smluv, proto je zpětné ověření pravosti podpisu důležité. Toto ověření se dá provést za pomoci forenzního specialisty, nebo, díky nástupu pokročilých technologií, za pomoci výpočetní techniky. Účelem této práce je vytvořit metody ověření pravosti podpisu využitím neuronových sítí pro český typ podpisu a zjistit, zdali přidání manuálně získaných příznaků ke konvoluční analýze vylepší tyto metody. Neuronové sítě se snaží replikovat fungování lidského mozku, sestávají ze vstupních neuronů, několika skrytých vrstev a výstupních neuronů. Neuronové sítě jsou jedny z nejoblíbenějších technologií umělé inteligence pro analýzu a klasifikaci obrázků. Navržené metody v této práci fungují na principech konvolučních sítí. První metoda se skládá ze tří konvolučních vrstev, které z obrázku podpisu získávají důležité vlastnosti, které předají plně propojené vrstvě s klasifikátorem. Ten určí, zdali jde o podpis pravý, či falešný. Zároveň byly pro tuto metodu vytvořeny dvě funkce, které dokáží interpretovat její rozhodování. Druhá metoda, siamské konvoluční neuronové sítě, na rozdíl od první nepracuje s podpisy samostatně, ale využívá pro určení pravosti referenční obrázek podpisu. Základem této metody je vytažení příznaků pomocí konvoluční analýzy jak z referenčního podpisu, tak z podpisu, který je určen na ověření. Tyto příznaky se následně spojí a předají klasifikátoru. Pro natrénování modelů, které by ověřovaly český typ podpisů, byla vytvořena česká datová množina. Z experimentů bylo zjištěno, že přidání příznaků má potenciál vylepšit přesnost predikcí metod založených na konvoluční analýze obrazu. Byly natrénovány 3 modely, které s přesností vyšší než 80 \% dokáží ověřovat český typ podpisů, a to: model metody konvoluční neuronové sítě s příznakem diskrétní vlnkové transformace, který byl trénovaný na české datové množině, model stejné metody trénovaný na množině CEDAR s příznakem počtu tahů a model metody siamské konvoluční neuronové sítě trénovaný na české množině podpisů s příznakem tri-surface.
|
host ::
RSS.