<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<xml>
 <records>
  <record>
   <ref-type name="Journal Article">17</ref-type>
   <contributors>
    <authors>
     <author>Старовойтов В. В.</author>
     <author>Ахунджанов У. Ю.</author>
    </authors>
   </contributors>
   <titles>
    <title>Новый признак для описания изображений рукописной подписи на базе локальных бинарных шаблонов</title>
   </titles>
   <keywords>
    <keyword>оцифрованная подпись</keyword>
    <keyword>верификация</keyword>
    <keyword>обработка изображений</keyword>
    <keyword>математическая морфология</keyword>
    <keyword>структурирующий элемент</keyword>
    <keyword>локальный бинарный шаблон</keyword>
    <keyword>гистограмма</keyword>
    <keyword>признак описания подписи</keyword>
   </keywords>
   <dates>
    <year>2022</year>
    <pub-dates>
     <date>2022-08-22</date>
    </pub-dates>
   </dates>
   <doi>10.37661/1816-0301-2022-19-3-62-73</doi>
   <journal>Информатика</journal>
   <abstract>Цели. Рассматривается задача описания инвариантных признаков цифрового изображения рукописной подписи, представляющих распределение ее локальных особенностей. Подробно описывается формирование принципиально нового подхода к вычислению таких признаков.Методы. Используются методы обработки цифровых изображений. Сначала изображение преобразуется в бинарное представление, затем выполняется его морфологическая и медианная фильтрация. Далее с помощью метода главных компонент осуществляется поворот изображения для придания подписи горизонтальной ориентации. Вырезается описывающий подпись прямоугольник и масштабируется в шаблон определенного размера (в статье использовался шаблон размером 300×150 пикселов). После этого формируется граница подписи. По ее бинарному контуру вычисляются локальные бинарные шаблоны, т. е. каждому пикселу ставится в соответствие число от 0 до 255, которое описывает расположение контурных пикселов в окрестности 3×3 каждого пиксела. Формируется гистограмма вычисленных шаблонов для 256 интервалов. Первый и последний интервалы отбрасываются, так как они соответствуют всем черным и белым пикселам в окрестности и не являются информативными. Оставшиеся 254 числа представляют собой массив новых локальных признаков подписи.Результаты. Исследования выполнены на базах оцифрованных подписей TUIT и CEDAR, содержащих истинные и поддельные подписи 80 человек. Точность корректной верификации подписей на этих базах составила порядка 78 и 70 %.Заключение. Экспериментально подтверждена возможность применения предложенного признака для решения задач верификации подлинности рукописной подписи.</abstract>
   <urls>
    <web-urls>
     <url>https://www.academjournals.by/publication/18246</url>
    </web-urls>
    <pdf-urls>
     <url>https://www.academjournals.by/files/18199</url>
    </pdf-urls>
   </urls>
  </record>
 </records>
</xml>
