Распределение значений локальной кривизны как структурный признак для off-line верификации рукописной подписи

In the paper, a new feature for describing a digital image of a handwritten signature based on the frequency distribution of the values of the local curvature of the signature contours, is proposed. The calculation of this feature on the binary image of a signature is described in detail. A normalized histogram of distributions of local curvature values for 40 bins is formed. The frequency values recorded as a 40-dimensional vector are called the local curvature code of the signature.During verification, the proximity of signature pairs is determined by correlation between curvature codes and LBP codes described by the authors in [23]. To perform the signature verification procedure, a two-dimensional feature space is constructed containing images of the proximity of signature pairs. When verifying a signature with N authentic signatures of the same person, N(N-1)/2 patterns of the proximity of pairs of genuine signatures and N images of pairs of proximity of the analyzed signature with genuine signatures are presented in the feature space. The Support Vector Machine (SVM) is used as a classifier.Experimental studies were carried out on digitized images of genuine and fake signatures from two databases. The accuracy of automatic verification of signatures on the publicly available CEDAR database was 99,77 % and on TUIT was 88,62 %.В работе предложен новый признак описания цифрового изображения рукописной подписи на базе частотного распределения значений локальной кривизны контуров этой подписи. Подробно описывается вычисление этого признака на бинарном изображении подписи. Формируется нормализованная гистограмма распределений значений локальной кривизны для 40 интервалов. Частотные значения, записанные в виде 40-мерного вектора, названы кодом локальной кривизны подписи.При верификации близость двух подписей определяется корреляцией между кодами кривизны и LBP-кодами, описанными авторами в работе [23]. Для выполнения процедуры верификации подписи строится двумерное признаковое пространство, содержащее образы корреляционной близости пар подписей. При верификации подписи с N подлинными подписями этого же человека в признаковом пространстве представлено N(N-1)/2 образов близости пар подлинных подписей и N образов пар близости анализируемой подписи с подлинными. В качестве классификатора используется машина опорных векторов (SVM).Экспериментальные исследования выполнены на оцифрованных изображениях подлинных и фальшивых подписей из двух баз. Точность автоматической верификации подписей на общедоступной базе CEDAR составила 99,77 %, а на базе TUIT 88,62 %

Распределение значений локальной кривизны как структурный признак для off-line верификации рукописной подписи

В работе предложен новый признак описания цифрового изображения рукописной подписи на базе частотного распределения значений локальной кривизны контуров этой подписи. Подробно описывается вычисление этого признака на бинарном изображении подписи. Формируется нормализованная гистограмма распределений значений локальной кривизны для 40 интервалов. Частотные значения, записанные в виде 40-мерного вектора, названы кодом локальной кривизны подписи. При верификации близость двух подписей определяется корреляцией между кодами кривизны и LBP-кодами, описанными авторами в работе [23]. Для выполнения процедуры верификации подписи строится двумерное признаковое пространство, содержащее образы корреляционной близости пар подписей. При верификации подписи с N подлинными подписями этого же человека в признаковом пространстве представлено N(N-1)/2 образов близости пар подлинных подписей и N образов пар близости анализируемой подписи с подлинными. В качестве классификатора используется машина опорных векторов (SVM). Экспериментальные исследования выполнены на оцифрованных изображениях подлинных и фальшивых подписей из двух баз. Точность автоматической верификации подписей на общедоступной базе CEDAR составила 99,77 %, а на базе TUIT 88,62 %

Оценка степени сложности поверхностей промышленных изделий на основе анализа их триангуляционных моделей

Рассмотрен подход к оценке степени сложности поверхностей промышленных изделий на основе гауссовой (полной) и средней кривизны. В качестве количественного показателя принято произведение информационных энтропий гауссовой и средней кривизны поверхности. Приведены результаты тестирования предлагаемого подхода на основных аналитических поверхностях и триангуляционных 3D моделях.The approach to assessing the degree of the surfaces complexity of industrial products based on the Gaussian (total) and the mean curvature. As a quantitative characteristics accepted a product of an information entropy of the Gaussian and mean surface curvature. The results of testing the proposed approach to the basic analytical surfaces and triangulated 3D models

A feature preserved mesh simplification algorithm

Large-volume mesh model faces challenge in rendering, storing, and transmission due to large size of polygon data. Mesh simplification is one of solutions to reduce the data size. This paper presents a mesh simplification method based on feature extraction with curvature estimation to triangle mesh. The simplified topology preserves good geometrical features in the area with distinct features, that is, coarse simplified mesh in the flat region and fine simplified mesh around the areas of crease and corner. Sequence of mesh simplification is controlled on the basis of geometrical feature sensitivity, which results in reasonable simplification topology with less data size. This algorithm can decrease the size of the file by largely simplifying flat areas and preserving the geometric feature as well

Comparison of methods for curvature estimation from volume fractions

This paper evaluates and compares the accuracy and robustness of curvature estimation methods for three-dimensional interfaces represented implicitly by discrete volume fractions on a Cartesian mesh. The height function (HF) method is compared to three paraboloid fitting methods: fitting to the piecewise linear interface reconstruction centroids (PC), fitting to the piecewise linear interface reconstruction volumetrically (PV), and volumetrically fitting (VF) the paraboloid directly to the volume fraction field. The numerical studies presented in this work find that while the curvature error from the VF method converges with second-order accuracy as with the HF method for static interfaces represented by exact volume fractions, the PV method best balances low curvature errors with low computational cost for dynamic interfaces when the interface reconstruction and advection are coupled to a two-phase Navier-Stokes solver