Northumbria University har utvecklat Northumbria Research Link (NRL) för att göra det möjligt för användare att få tillgång till universitetets forskningsresultat. Upphovsrätt © och moraliska rättigheter för artiklar på NRL behålls av de enskilda upphovsmännen och/eller andra upphovsrättsinnehavare. Enstaka kopior av hela objekt kan reproduceras, visas eller utföras, och ges till tredje part i något format eller medium för personlig forskning eller studier, utbildning, eller icke-vinstdrivande ändamål utan föregående tillstånd eller kostnad, förutsatt att författare, titel och fullständiga bibliografiska detaljer anges, samt en hyperlänk och / eller URL till den ursprungliga metadata-sidan. Innehållet får inte ändras på något sätt. Fullständiga föremål får inte säljas kommersiellt i något format eller medium utan formellt tillstånd från upphovsrättsinnehavaren. Den fullständiga policyn är tillgänglig på Internet: http://nrl.northumbria.ac.uk/policies.html Detta dokument kan skilja sig från den slutliga, publicerade versionen av forskningen och har gjorts tillgängligt online i enlighet med förlagets policyer. För att läsa och/eller citera från den publicerade versionen av forskningen, vänligen besök förlagets hemsida (prenumeration kan krävas).  Effektiva system för identifikation av författare identifierar upphovet till ett okänt textprov med stort förtroende. Detta har gjort automatisk identifikation till ett mycket viktigt forskningsområde för kriminalteknisk dokumentanalys. I detta dokument föreslår vi ett robust system för offline text oberoende skribent identifiering med hjälp av säckade diskret cosinus transform (BDCT) deskriptorer. Universal codebooks används först för att generera flera prediktormodeller. Ett slutligt beslut erhålls sedan genom att använda majoritetsregeln från dessa prediktormodeller. BDCT-metoden gör det möjligt att effektivt utnyttja DCT-funktioner för robust identifikation av handskrivare. Det föreslagna systemet har först bedömts på originalversionen av handskrivna dokument från olika datauppsättningar och resultaten har visat jämförbar prestanda med toppmoderna system. Därefter, suddiga och bullriga dokument av två olika dataset har övervägts genom intensiva experiment där systemet har visat sig prestera betydligt bättre än sina konkurrenter. Såvitt vi vet är detta det första arbetet som tar upp robusthetsaspekten i automatisk handskrivares identifikation. Detta är särskilt lämpligt inom digital kriminalteknik eftersom de dokument som analytikern har förvärvat kanske inte är i idealiska förhållanden.
I REF, en säckad diskret cosinustransform (BDCT) deskriptor användes för att identifiera upphovet till engelska skriftliga dokument bilder.
Robust off-line text independent writer identification using bagged discrete cosine transform features
{'venue': 'Expert Syst. Appl.', 'journal': 'Expert Syst. Appl.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}