در 1985،  ساتوشی واتناب   الکو را به صورت  نقطه مقابل اشفتگی  تعریف کرده است: یک واحد کامل، با تعریف مبهم که می تواند به یک نام داده شود: به عبارت دیکر، یک الگو  می تواند  هر  شی یا بخش مورد نظر باشد که برای تشخیص و شناسایی لازم است. لازم  به ذکر است که   افراد  خواهان  درک نام هستند. مثال هایی از الگو ها به شرح زیر هستند: یک پیکسل در یک تصویر، یک شکل دو یا سه بعدی، یک   کاراکتر تایپ شده  یا دست نویس،  با  اثر انگشت، رد پا، صورت انسان، صدای فردف سیگنال صوت،  سری های زمانی ECG،  یک ساختمان یا شکل حیوان باشد.

 یک سیستم تشخیص الگو(PRS)  یک سیستم خودکار است که هدف آن طبقه بندی الگو های ورودی به یک کلاس ویژه است. این دو کار متوالی را انجام می دهد: 1-  تحلیل یا توصیفی که ویژگی ها را از الگوی مطالعه شده استخراچ کند و 2-   طبقه بندی یا تشخیصی که ما را قادر به  تشخیص یک شی یا الگو با استفاده از ویژگی های بر گرفته  شده   از اولین کار ، می کند

 این  وب سایتی برای دوره های اموزشی تشخیص الکو می باشد که در  اولین  سال  لیسانس  تدریس می شوذ. مواد ارایه شده انقدر کامل هستند که به عنوان یک دستور العمل  اموزشی در نظر گرفته می شود.

 فنون تشخیص الگو مربوط به تئوری ها و الگوریتم های  انتزاعی می باشد. روش های تشخیص الکو در  بسیاری از  زمینه ها مفید هستند. نظیر  بازیابی اطلاعات، داده کاوی، تحلیل تصویر سند و شناخت، زبان شناسی محاسباتی، پزشکی قانونی، بیومتریک و بیوانفورماتیک. وب سایت هایی برای دوره های مربوط به داده کاوی و یادگیری ماشینی وجود دارند.

 بیشتر موضوعات مربوط به روش های طبقه بندی آماری هستند. آن ها شامل روش های  مولد  نظیر روش های مبتنی بر تئوری بیزین تصمیم گیری و روش های براورد پارامتر و براورد تراکم هستند. روش های   دیگر شامل  طبقه بندی نزدیک ترین همسایه،  ماشین های بردار پشتیبان هستند. شبکه های عصبی مصنوعی، ترکیب  دسته بند و خوشه بندی از اجزای اصلی تشخیص  الگو هستند.

 یک دوره اموزشی در زمینه احتمال می تواند پیش نیاز باشد

 برنامه های  فنون تشخیص الکو با پروژه های مربوط به تشخیص  اثر  انگشت،  تشخیص دست خط و   تایید دست خط   نشان داده می شوند.

جلسه اول
 

جلسه دوم
 

جلسه سوم
 

جلسه چهارم
 

جلسه پنجم
 

جلسه ششم
 

جلسه هفتم
 

جلسه هشتم
 

جلسه نهم
 

جلسه دهم
 

جلسه یازدهم
 

جلسه دوازدهم
 

جلسه سیزدهم
 

جلسه چهاردهم
 

جلسه پانزدهم
 

جلسه شانزدهم
 

جلسه هفدهم
 

جلسه هیجدهم
 

جلسه نوزدهم
 

جلسه بیستم
 

جلسه بیست و یکم
 

جلسه بیست و دو
 

جلسه بیست و سوم
 

نوشته آموزش فارسی شناسایی الگو اولین بار در ایران متلب پدیدار شد.

 We present a method of discriminating between authentic and forged signatures using 2-D geometric
warping. After an initial coarse-alignment step, we use an automatic morphing correspondence algorithm to compute 2-D geometric warps that align the strokes of a questioned signature with those of known reference examples. We use distance maps to compute a difference metric, and then either accept the signature as genuine or reject it as a forgery depending on how different it is from the reference examples. Our method achieves equal error rate (EER) accuracies of about 94%–96% on our English dataset of blind forgeries and 87%–91% on casual forgeries (unpracticed imitations). Further evaluation of our method using the SigComp2011 competition dataset shows that our accuracies for skilled forgeries are comparable to those of several other recent methods. We are particularly encouraged by the performance of our method on the Chinese portion of the dataset, in which our EER accuracy (74%) is better than all but one of the systems that participated in the 2011 competition.

خلاصه (ترجمه توسط ماشین)

ما در حال حاضر یک روش افتراق بین امضا معتبر و جعلی با استفاده از 2-D هندسی
تاب. پس از مرحله درشت تراز اولیه، ما با استفاده از یک الگوریتم مکاتبات شکلگیری خودکار برای محاسبه ریسمانهای هندسی 2-D که چین سکته مغزی از یک امضا مورد سوال با کسانی که از نمونه مرجع شناخته شده است. ما با استفاده از نقشه راه دور برای محاسبه متریک تفاوت، و سپس یا شرایط امضای به عنوان واقعی و یا به عنوان یک جعل رد آن بسته به نحوه های مختلف آن را از نمونه های مرجع است. روش ما رسیدن به نرخ برابر خطا (EER) دقت در حدود 94٪ -96٪ در مجموعه داده انگلیسی ما از جعلی کور و 87٪ -91٪ در جعلی گاه به گاه (تقلید unpracticed). ارزیابی بیشتر از روش ما با استفاده از مجموعه داده رقابت SigComp2011 نشان می دهد که دقت ما را برای جعلی ماهر قابل مقایسه با کسانی که از چندین روش دیگر اخیر. ما به خصوص توسط عملکرد روش ما در بخش چینی از مجموعه داده، که در آن دقت EER ما (74٪) بهتر از همه اما یکی از سیستم های که در سال 2011 رقابت شرکت است تشویق.

خروجی :

دانلود مقاله

كد متلب و فايل راهنما بعد از سفارش براي شما ايميل خواهد شد.

نوشته MP03 – تایید امضای آفلاین و تشخیص جعل با استفاده از روش Warping دو بعدی اولین بار در ایران متلب پدیدار شد.