On-line Signature Recognition using Neural Network(การรู้จำลายเซ็นแบบออนไลน์โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม)

บทความนไดเสนอวธการพฒนาระบบการรจำลายเซนแบบออนไลนโดยใชโครงขายประสาทเทยมแบบเรเดยลเบซสฟงกชน (RBF) และการวจยไดมการศกษาลกษณะของลายเซนเพอวเคราะหหาลกษณะสำคญใหมของขอมลลายเซน เพอเพมประสทธภาพของระบบการรจำลายเซนแบบออนไลนโดยใชโครงขายประสาทเทยมแบบเรเดยลเบซสฟงกชน ซงใชลายเซนเพอการเรยนรและทดสอบระบบในการวจย 1,600 ลายเซนจากผเซน 40 คน ประกอบดวยลายเซนจรงและลายเซนปลอมแบบใชทกษะ ผลการรจำผดพลาดอยท 1.25% ซงมประสทธภาพทดในระบบการรจำโดยใช RBF โดยมจำนวนลกษณะสำคญทใชเรยนรและทดสอบแตละลายเซนเพยง 9 ลกษณะสำคญ แตไดผลการรจำทมาก In this paper, we develop an on-line signature recognition system using Radial Basis Function (RBF) neural networks. We study characteristics and analyze a signature in order to get new features for increasing efficiency of an on-line signature recognition system using RBF neural networks. We use 1,600 signatures from 40 signers to train and test the recognition system. The signatures consist of genuine and skilled forgeries. Experimental results in misclassification rate is 1.25%.