Bu bağlamda Genetik Olarak Optimize Edilmiş Ağırlıklı Nitelikler incelenmiş, Geri Yayılım Algoritmasının Performansı 0, 1, 50, 100 gizli üniteli ağ kullanılarak test edildikten sonra, sonuçları tablolarla gösterilip, gelecek yönergeler için öneriler sunulmuştur.
📌 3 Key Takeaways
🎯
Objective & Hypothesis:800x600 Normal 0 21 false false false TR X-NONE X-NONE MicrosoftInternetExplorer4 /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:"Normal Tablo"; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:""; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; mso-para-margin:0cm; mso-para-margin-bottom:.0001pt; mso-pagination:widow-orphan; font-size:10.0pt; font-family:"Times New Roman","serif";} Bu çalışmada, Yapay Zeka algoritmaları kullanılarak imza tanıma konusu araştırılmıştır.
📊
Key Findings & Data:800x600 Normal 0 21 false false false TR X-NONE X-NONE MicrosoftInternetExplorer4 /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:"Normal Tablo"; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:""; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; mso-para-margin:0cm; mso-para-margin-bottom:.0001pt; mso-pagination:widow-orphan; font-size:10.0pt; font-family:"Times New Roman","serif";} Bu çalışmada, Yapay Zeka algoritmaları kullanılarak imza tanıma konusu araştırılmıştır.
💡
Conclusion & Impact:Bu bağlamda Genetik Olarak Optimize Edilmiş Ağırlıklı Nitelikler incelenmiş, Geri Yayılım Algoritmasının Performansı 0, 1, 50, 100 gizli üniteli ağ kullanılarak test edildikten sonra, sonuçları tablolarla gösterilip, gelecek yönergeler için öneriler sunulmuştur.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Yapay Sinir Ağları · İmza Tanıma
Özet
800x600 Normal 0 21 false false false TR X-NONE X-NONE MicrosoftInternetExplorer4 /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:"Normal Tablo"; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:""; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; mso-para-margin:0cm; mso-para-margin-bottom:.0001pt; mso-pagination:widow-orphan; font-size:10.0pt; font-family:"Times New Roman","serif";} Bu çalışmada, Yapay Zeka algoritmaları kullanılarak imza tanıma konusu araştırılmıştır. Bu bağlamda Genetik Olarak Optimize Edilmiş Ağırlıklı Nitelikler incelenmiş, Geri Yayılım Algoritmasının Performansı 0, 1, 50, 100 gizli üniteli ağ kullanılarak test edildikten sonra, sonuçları tablolarla gösterilip, gelecek yönergeler için öneriler sunulmuştur.
ABBAS, Rasha, K.,Back Propagatıon Ağs Prototype For Off-Line Signature Verifıcation, Mart 1994.
BALCI, O., İmza ve El Yazıları Sahteciliklerinin Araştırılması, Yüksek Lisans Tezi, Ankara Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Ankara, 1995.
V.E. Ramesh, M. Narasimha Murty, Off-line signature verification using genetically optimized weighted features,Pattern Recognition 32 (1999) 217–233.
A. W. Sensior, Off-line handwriting recognitions: A review and experiments. Technical report, Cambridge University Engineering Department, December 1992.
Plamondon,R. And Lorete, G., Automatic signature verification and writer identificastion – the state of the art. Pattern Recognition 22(2):107-129, 1989.
TÜRKOĞLU, İ. “Yapay Sinir Ağları ile Nesne Tanıma”, Fırat Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, s, 9-30, 1996
Cardot, H., Revenu, M., Victori B., Revillet, M. And J., An artifical neural Ağ architecture for handwritten signature authentication.
W. Namcek, W. Lin, Experimental investigation of automatic signature verification, IEEE Trans. Systems Man Cybernet. 4 (1974) 121–126. MA. 1989.
S. Lee, J.C. Pan, Oßine tracing and representation of signatures, IEEE Trans. Systems Man Cybernet. SMC–22 (1992) 755–771.
R. Bajaj, S. Chaudhury, Signature verification using multiple neural classifiers, Pattern Recognition 30(1) (1997) 1–7.
K. Huang, H. Yan, O§-line signature verification based on geometric feature extraction and neural network classification, Pattern Recognition 30(1) (1997) 9–17.
R.N. Nagel, J.S. Weszka, A. Rosenfeld, A threshold selection technique, IEEE Trans. Comput. C-23(12) (1974) 1322–1326.
University of stuttgart, Institue for Paralel and Distributed High Performance Systems, Breitwiesenstr. 20-22, 70565 stuttgart, Fed. Rep. Of Germany. SNNS Stuttgart Neural Network Simulator, User Manual, Version, 3.1, 1993.
Anil K. Jain., Friederike D. Griess, Scott D. Connell, On-line signature veri_cation Department of Computer Science and Engineering, Michigan State University, 3115 Engineering Building, East Lansing, MI48824, USA Özaydın, K. Zemin Mekaniği, Birsen Yayınevi, İstanbul. (1997)