Designing an Fuzzy RBF Neural Network With Optimal Number of Neuron in Hidden Layer for Persian Signature Recognition By Zernike Moment and PCA
Publish place: 16th Iranian Conference on Electric Engineering
Publish Year: 1387
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 2,081
This Paper With 5 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEE16_013
تاریخ نمایه سازی: 6 اسفند 1386
Abstract:
This paper presents an efficient method for Persian signature recognition based on Fuzzy RBF neural network (FRBF). A new training method will be presented which had a very low error rates in Persian signature recognition. In this training algorithm, connection weights, centers, width and number of RBF units will be determined during training phase. FCM algorithm will be used for initializing parameters. The membership of input patterns and distance from centers in each RBF unit calculate cost function for each input pattern. In this study Zernike Moment (ZM) and Principle Component Analysis (PCA) have been used as features. Simulation results on signature database from Persian peoples which contains 200 pictures indicate that the proposed system not only has a low error rate, but also determine the optimal number of RBF units.
Keywords:
Authors
Zohre Fasihfar
Science & Research Branch Islamic Azad University Of Tehran
Javad Haddadnia
Tarbiat Moallem University of Sabzevar
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :