TY -的A2 -古普塔,Punit盟——Hashim Zainab AU -艾哈迈德,Hanaa m . AU - Alkhayyat艾哈迈德·侯赛因PY - 2022 DA - 2022/10/15 TI -之间的比较研究手写签名验证方法使用机器学习技术SP - 8170424六世- 2022 AB -如今,手写签名的验证已经成为一个有效的研究领域在计算机视觉和机器学习。签名验证自然是作为机器学习任务制定。这个任务是由确定的签名是真实的或伪造的。因此,它被认为是一个两类分类问题。以来广泛应用于手写签名和金融交易的法律文件,重要的是,研究人员选择一个有效的机器学习技术,验证这些签名,避免伪造,可能会造成很多损失客户。到目前为止,取得了伟大的成果当使用机器学习技术方面的平等的错误率和计算。提出了全面审查的最新研究和结果在过去十年在在线和离线手写签名验证。超过20个研究论文数据集被用来做一个比较,特征提取,分类技术中使用的每个系统,考虑的问题发生在每一个。此外,一般的机器学习技术的局限性和优势用于分类或提取特征进行了综述的形式表。我们还展示了验证系统的一般步骤和最大量数据集的列表可用的在线和离线领域。 SN - 1058-9244 UR - https://doi.org/10.1155/2022/8170424 DO - 10.1155/2022/8170424 JF - Scientific Programming PB - Hindawi KW - ER -