Dynamic signature is a biometric attribute which is commonly used for identity verification. Artificial intelligence methods, especially population-based algorithms (PBAs), can be very useful in the dynamic signature verification process. They are able to, among others, support selection of the most characteristic descriptors of the signature or perform signature partitioning. In this paper, we focus on creating the most characteristic signature partitions using different PBAs and comparing their effectiveness. The simulations whose results are presented in this paper were performed using the BioSecure DS2 database distributed by the BioSecure Association.
Autorzy
- Dr hab. inż. Marcin Zalasiński,
- prof. dr hab. inż. Krzysztof Cpałka,
- dr inż. Tacjana Niksa-Rynkiewicz link otwiera się w nowej karcie ,
- Professor of Computer Science Yoichi Hayashi
Informacje dodatkowe
- DOI
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego link otwiera się w nowej karcie 10.1007/978-3-030-61401-0_44
- Kategoria
- Publikacja monograficzna
- Typ
- rozdział, artykuł w książce - dziele zbiorowym /podręczniku w języku o zasięgu międzynarodowym
- Język
- angielski
- Rok wydania
- 2020
Źródło danych: MOSTWiedzy.pl - publikacja "Signature Partitioning Using Selected Population-Based Algorithms" link otwiera się w nowej karcie