Arbetet, som nämnts, kan användas i rättsmedicinska studier för att identifiera äktheten hos en person. Vi kan använda arbetet i åldersanalys av personen från hans skrivande. Systemets effektivitet är dessutom mycket hög jämfört med det befintliga systemet. Arbetet är att känna igen handstil av en person genom att använda dold markov modell, stöd vektor maskin och vår nya metod HMM-SVM klassificerare med hjälp av MATLAB. I tidigare HMM och SVM Classifier används för handstilsigenkänning. I detta papper använde vi de kombinerade funktionerna hos HMM och SVM classifier med hjälp av kombinationen av Curvelet transform och Invariant transform. Systemets prestanda beror helt på funktionsvektorerna. Vidare jämför vi prestandan hos HMM, baserad teknik med kombinerad HMM-SVM-baserad teknik och fann att för vissa kombinerade HMM-SVM-teknik är bättre än HMM. Endast kurvalet transform med hjälp av HMM eller SVM får god noggrannhet men för bättre noggrannhet krävdes den kombinerade HMM-SVM klassificeraren. Det förbättrar problemet med HMM klassificering av flera detektion av klass till. En kärnbaserad teknik ger dock fördelar framför probabilistiska metoder i vissa deterministiska tillstånd. Därför kombinerar vi både HMM och SVM för att designa en kombinerad klassificering för problemet.Vi har också utvärderat prestandan hos HMM, SVM och Combined HMM-SVM classifier.
REF föreslår en metod för teckenigenkänning, som kombinerar kurvalettransformering och invarianta statistiska egenskaper.
New Approach of Hand writing Recognition using Curvelet Transform and Invariant Statistical Features
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}