Doctoral Degrees (Applied Mathematics)
Permanent URI for this collection
Browse
Browsing Doctoral Degrees (Applied Mathematics) by Subject "Forgery detection"
Now showing 1 - 1 of 1
Results Per Page
Sort Options
- ItemWriter-independent handwritten signature verification(Stellenbosch : Stellenbosch University, 2015-12) Swanepoel, Jacques Philip; Coetzer, Johannes; Stellenbosch University. Faculty of Science. Department of Mathematical Sciences (Applied Mathematics).AFRIKAANSE OPSOMMING : In hierdie verhandeling stel ons 'n nuwe strategie vir outomatiese handtekening-verifikasie voor. Die voorgestelde raamwerk gebruik 'n skrywer-onafhanklike benadering tot handtekening- modellering en is dus in staat om bevraagtekende handtekeninge, wat aan enige skrywer behoort, te bekragtig, op voorwaarde dat minstens een outentieke voorbeeld vir vergelykingsdoeleindes beskikbaar is. Ons ondersoek die tradisionele statiese geval (waarin 'n bestaande pen-op-papier handtekening vanuit 'n versyferde dokument onttrek word), asook die toenemend gewilde dinamiese geval (waarin handtekeningdata outomaties tydens ondertekening m.b.v. gespesialiseerde elektroniese hardeware bekom word). Die statiese kenmerk-onttrekkingstegniek behels die berekening van verskeie diskrete Radontransform (DRT) projeksies, terwyl dinamiese handtekeninge deur verskeie ruimtelike en temporele funksie-kenmerke in die kenmerkruimte voorgestel word. Ten einde skryweronafhanklike handtekening-ontleding te bewerkstellig, word hierdie kenmerkstelle na 'n verskil-gebaseerde voorstelling d.m.v. 'n geskikte digotomie-transformasie omgeskakel. Die klassikasietegnieke, wat vir handtekeking-modellering en -verifikasie gebruik word, sluit kwadratiese diskriminant-analise (KDA) en steunvektormasjiene (SVMe) in. Die hoofbydraes van hierdie studie sluit twee nuwe tegnieke, wat op die bou van 'n robuuste skrywer-onafhanklike handtekeningmodel gerig is, in. Die eerste, 'n dinamiese tydsverbuiging digotomie-transformasie vir statiese handtekening-voorstelling, is in staat om vir redelike intra-klas variasie te kompenseer, deur die DRT-projeksies voor vergelyking nie-lineêr te belyn. Die tweede, 'n skrywer-spesieke verskil-normaliseringstrategie, is in staat om inter-klas skeibaarheid in die verskilruimte te verbeter deur slegs streng relevante statistieke tydens die normalisering van verskil-vektore te beskou. Die normaliseringstrategie is generies van aard in die sin dat dit ewe veel van toepassing op beide statiese en dinamiese handtekening-modelkonstruksie is. Die stelsels wat in hierdie studie ontwikkel is, is spesi ek op die opsporing van hoë-kwaliteit vervalsings gerig. Stelselvaardigheid-afskatting word met behulp van 'n omvattende eksperimentele protokol bewerkstellig. Verskeie groot handtekening-datastelle is oorweeg. In beide die statiese en dinamiese gevalle vaar die voorgestelde SVM-gebaseerde stelsel beter as die voorgestelde KDA-gebaseerde stelsel. Ons toon ook aan dat die stelsels wat in hierdie studie ontwikkel is, die meeste bestaande stelsels wat op dieselfde datastelle ge evalueer is, oortref. Dit is selfs meer belangrik om daarop te let dat, wanneer hierdie stelsels met bestaande tegnieke in die literatuur vergelyk word, ons aantoon dat die gebruik van die nuwe tegnieke, soos in hierdie studie voorgestel, konsekwent tot 'n statisties beduidende verbetering in stelselvaardigheid lei.