Learning Vector Quantization Pada Pengenalan Pola Tandatangan

---Pengenalan pola tandatangan dimaksudkan agar komputer dapat mengenali tandatangan dengan cara mengkonversi gambar, baik yang dicetak ataupun ditulis tangan ke dalam kode. Metode yang dipilih dalam pengenalan pola tandatangan ini adalah metode pembelajaran Kohonen Neural Network(Kohonen) dan Learning Vector Quantization(LVQ). Metode Kohonen mengambil bobot awal secara acak, kemudian bobot tersebut di-update hingga dapat mengklasifikasikan diri sejumlah kelas yang diinginkan. Pada metode LVQ bobot awal di-update dengan menggunakan pola yang sudah ada. Dalam penelitian ini, diberikan hasil pengamatan dan perbandingan tentang tingkat keakuratan dan waktu yang dibutuhkan dalam proses pembelajaran terhadap pola tandatangan pada metode Kohonen dan LVQ menggunakan bahasa pemrograman Microsoft Visual Basic 6.0 Enterprise Edition

A Study on Chinese Carbon-Signature Recognition

A novel off-line algorithm and a modified chain code for recognizing signatures are proposed in the present study. Carbon paper is used to detect force distributions when people write their signatures. First of all, the signature contours are located and the upper and lower profiles are generated; then, these are used to classify the given signature. Both the gray-scale and the chain code characteristics of a signature are used to extract structure and force distribution features, which are then transformed into a normalized vector. Finally, a Supervised Fuzzy Adaptive Hamming Network (SFAHN) is employed to interpret the feature vector in order to determine whether the signature is genuine or not. Simulation results show that the proposed algorithm has a good recognition rate