Bir yapay sinir ağı modeli ile imza tanıma

Bu çalışmada, yapay sinir ağı kullanılarak imza tanıma işlemi gerçekleştirilmiştir. İmza tanıma işleminde, öncelikle imzalar normalize edilmiş ve arka planda oluşan gürültü ve kirlilikleri gidermek için eşiklenmiş ve ardından yapay sinir ağı eğitiminde kullanılacak özellikler elde edilmiştir, İmzalar, imza yoğunluğu, imzanın merkezler arası göreli yatay farkı, imzanın merkezler arası göreli dikey farkı, imzanın genişliği, imzanın yüksekliği olmak üzere 5 özelliğine bakılarak, birbirlerinden ayırt edilmişlerdir. Ayrıca yapay sinir ağı yapısının öğrenme performansına gizli katman sinir sayısının etkisi, değişik sayıda gizli katman siniri kullanılarak gözlenmiştir. In this study, signature verification was done using artificial neural networks. In signature verification process the first, the signatures were normalized and to eliminate the noise and blemishes occured in background the signatures were thresholded. The last, features used in artificial neural network's learning were extracted. Signatures and five features included; signature density, horizontal relative difference between signature centers, vertical relative difference between signature centers, signature width, signature high was extracted. Further, effect of the artificial neural network structure and hidden layer on learning performance were investigated.