Writer identi"cation utförs med hjälp av handskriven text. Funktionsvektorn härleds genom morfologiskt bearbetning av ordens horisontella pro"les (projiceringsfunktioner). Prognoserna härleds och bearbetas i segment för att öka diskrimineringen av vektorn. Omfattande studie av de statistiska egenskaperna hos funktionsutrymmet tillhandahålls. Både Bayesian classi"ers och neurala nätverk används för att testa e$ciency av den föreslagna funktionen. Den uppnådda identi"cation framgång med hjälp av ett långt ord överstiger 95%.
I REF härleddes funktionsvektorn genom att Copyright morfologiskt bearbeta de horisontella profilerna i orden, där projektionerna härleddes och bearbetades i segment för att öka den diskriminerande kraften.
Morphological waveform coding for writer identification
{'venue': 'Pattern Recognition', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}