Penerapan Jaringan Syaraf Berbobot Tiga untuk Identifikasi Pembuat Tulisan Tangan

Tulisan tangan seseorang dapat dijadikan perantara untuk mengetahui identitas pembuatnya. Untuk mengetahui identitas personal ini memerlukan proses pembangkitan penciri dari seseorang tersebut melalui tahap ekstraksi ciri pada setiap kata tulisan tangan seseorang. Metode ekstrasi ciri yang digunakan adalah Zernike aspect moment invariants (ZAMI) sedangkan metode pelatihan dan pengenalan menggunakan Jaringan Syaraf Bobot Tiga (JSBT). Hasil ekstraksi ciri dari setiap tulisan tangan seorang dilakukan pelatihan menggunakan Prinsip Kontinuitas Homogen (PKH) sebagai dasar pengetahuan awal terhadap sampel tersebut. Tujuan artikel ini adalah menentukan kepemilikan tulisan tangan yang sah berdasarkan teks bebas menggunakan JSBT. Hasil eksperimen memperlihatkan bahwa kinerja model yang digunakan mencapai 98% dengan menggunakan berbagai variasi sampel uji dan latih

Penerapan Jaringan Syaraf Berbobot Tiga untuk Identifikasi Pembuat Tulisan Tangan

Tulisan  tangan  seseorang  dapat  dijadikan  perantara  untuk  mengetahui  identitas pembuatnya.    Untuk    mengetahui    identitas    personal    ini    memerlukan    proses pembangkitan penciri dari seseorang tersebut melalui tahap ekstraksi ciri pada setiap kata  tulisan  tangan  seseorang.  Metode  ekstrasi  ciri  yang  digunakan  adalah  Zernike aspect   moment   invariants   (ZAMI)   sedangkan   metode   pelatihan   dan   pengenalan menggunakan  Jaringan  Syaraf  Bobot  Tiga  (JSBT).  Hasil  ekstraksi  ciri  dari  setiap tulisan   tangan   seorang   dilakukan   pelatihan   menggunakan   Prinsip   Kontinuitas Homogen  (PKH)  sebagai  dasar  pengetahuan  awal  terhadap  sampel  tersebut.  Tujuan artikel  ini  adalah  menentukan  kepemilikan  tulisan  tangan  yang  sah  berdasarkan  teks bebas  menggunakan  JSBT.  Hasil  eksperimen  memperlihatkan  bahwa  kinerja  model yang digunakan mencapai 98% dengan menggunakan berbagai variasi sampel uji dan latih

Iris recognition algorithm based on point covering of high-dimensional space and neural network

Abstract. In this paper, we constructed a neuron of point covering of highdimensional space, and proposed a new method for iris recognition based on point covering theory of high-dimensional space. In this method, irises are trained as "cognition" one class by one class, and it doesn't influence the original recognition knowledge for samples of the new added class. The results of experiments show the rejection rate is 98.9%, the correct cognition rate and the error rate are 95.71% and 3.5% respectively. The experimental results demonstrate that the rejection rate of test samples excluded in the training samples class is very high. It proves the proposed method for iris recognition is efficacy

Iris recognition algorithm based on point covering of high-dimensional space and neural network

In this paper, we constructed a Iris recognition algorithm based on point covering of high-dimensional space and Multi-weighted neuron of point covering of high-dimensional space, and proposed a new method for iris recognition based on point covering theory of high-dimensional space. In this method, irises are trained as "cognition" one class by one class, and it doesn't influence the original recognition knowledge for samples of the new added class. The results of experiments show the rejection rate is 98.9%, the correct cognition rate and the error rate are 95.71% and 3.5% respectively. The experimental results demonstrate that the rejection rate of test samples excluded in the training samples class is very high. It proves the proposed method for iris recognition is effective