Добро пожаловать в клуб

Показать / Спрятать  Домой  Новости Статьи Файлы Форум Web ссылки F.A.Q. Логобург    Показать / Спрятать

       
Поиск   
Главное меню
ДомойНовостиСтатьиПостановка звуковФайлыКнижный мирФорумСловарьРассылкаКаталог ссылокРейтинг пользователейЧаВо(FAQ)КонкурсWeb магазинКарта сайта

Поздравляем!
Поздравляем нового Логобуржца Лен-усь со вступлением в клуб!

Реклама

На сайте снова проблемы - решаем - ждите.
Не работает АВТОРИЗАЦИЯ - вход для пользователей не возможен.
Скорее всего, проблемы решить можно только переездом на другой сервер, другой компании.
А такой переезд возможен только в следующем месяце.
Пока других решений не вижу.
Извиняюсь за неудобства.

Ваш администратор.

КНИЖНЫЙ МИР

Signature Recognition Using Clustering Techniques   Vinayak Bharadi and Hemchandra Kekre

Signature Recognition Using Clustering Techniques

180 страниц. 2012 год.
LAP Lambert Academic Publishing
Biometric authentication techniques are in high demand for entrance monitoring and security systems. The techniques must be cheap, reliable and, simple. Handwritten signature verification satisfies these requirements. Signature Recognition is a very well known area in Biometrics. Signature of a person is one of the important biometric attribute, has been used for centuries as an authentication measure. In current era signatures are important in business, banking, legal application areas. With the tremendous developments in computer technology and advancements in programming platforms the field of biometrics has seen increments with leaps and bounds. In this book we have discussed an automatic off-line signature verification and forgery detection system based on clustering technique. This system uses the Vector Quantization, Walsh Coefficients, Geometric centers, Grid and Texture features as well as local and Global features of a static handwritten signature.
 
- Генерация страницы: 0.03 секунд -