Standart ve hibrid yapılar kullanarak yapay sinir ağları ile imza tanıma

Abstract

Bu tezin amacı yapay sinir ağları kullanarak offline imza tanıma ve doğrulama işlemi yapmaktır. Son zamanlarda yapay sinir ağları sınıflama, örnek tanıma ve doğrulama problemlerinde iyi sonuç vermelerinden dolayı çok tercih edilir olmuşlardır. Tezde, imza tanıma ve doğrulama işlemi önce çok bilinen ve yaygın olarak kullanılan yapay sinir ağı yapılarından olan Çok Katmanlı Algılayıcı ve Radyal Temelli Fonksiyonlar, daha sonra hibrid bir yapı olan Konik Kesit Fonksiyonlu Ağ kullanılarak yapılmış ve sonuçları verilmiştir. 8 farklı kişiden imza tanıma için alman 256 imzanın 200 tanesi (bir kişiden 25 tane) eğitmede kullanılmış, kalan 56 imza (bir kişiden 7 tane) ile de ağ test edilmiştir. Bu veri kümesine imza doğrulama için 2' şer tane (toplam 16 tane) taklit imza eklenmiştir. Simülasyonlarda Matlab 6.5 Neural Network Toolbox kullanılmıştır. Konik Kesit Fonksiyonlu Ağ kullanılarak yapılan imza tanıma basan yüzdelerinin diğer iki yönteme göre biraz daha düşük olmasına rağmen, eğitme ve test işlemlerinin daha hızlı olması ve hedef vektörü ile neredeyse aynı olan test sonuçlarına ulaşması bakımından oldukça dikkat çekicidir. Ayrıca Konik Kesit Fonksiyonlu Ağlarda kullanılan nöron sayısı diğer yöntemlere göre çok azdır ki bu da pratikte uygulanması açısından diğer yöntemlere göre üstünlük sağlar.