Andere Kunden interessierten sich auch für
![Identificación de glifos mediante técnicas de redes neuronales]( "Identificación de glifos mediante técnicas de redes neuronales")
Identificación de glifos mediante técnicas de redes neuronales41,99 €![Identificación de nodos críticos en una red compleja]( "Identificación de nodos críticos en una red compleja")
Identificación de nodos críticos en una red compleja18,99 €![Identificación de Sistemas usando Funciones de Laguerre y Kautz]( "Identificación de Sistemas usando Funciones de Laguerre y Kautz")
Identificación de Sistemas usando Funciones de Laguerre y Kautz25,99 €![Metodología para identificación de soluciones energéticas sostenibles]( "Metodología para identificación de soluciones energéticas sostenibles")
Metodología para identificación de soluciones energéticas sostenibles32,99 €![Identificación de Fuentes Armónicas en Sistemas Eléctricos de Potencia]( "Identificación de Fuentes Armónicas en Sistemas Eléctricos de Potencia")
Identificación de Fuentes Armónicas en Sistemas Eléctricos de Potencia34,99 €![Identificación de Sistemas Multivariables]( "Identificación de Sistemas Multivariables")
Identificación de Sistemas Multivariables25,99 €![Evaluación del rendimiento de las plantas de tratamiento de aguas residuales mediante DEA]( "Evaluación del rendimiento de las plantas de tratamiento de aguas residuales mediante DEA")
Evaluación del rendimiento de las plantas de tratamiento de aguas residuales mediante DEA41,99 €
La escritura manuscrita es una de las técnicas biométricas del comportamiento para la identificación de personas. La identificación del autor es un campo de estudio que se centra en determinar la autoría de un texto determinado. Esto puede hacerse mediante diversas técnicas y métodos, que a menudo implican análisis lingüístico, aprendizaje automático y enfoques computacionales. A continuación se exponen algunos aspectos y métodos clave relacionados con la identificación de autores. Estos algoritmos pueden entrenarse en un conjunto de datos de autores conocidos para aprender patrones y características específicas de cada escritor. A menudo se emplean máquinas de vectores soporte, árboles de decisión y redes neuronales. El presente trabajo se basa en la primitiva estructural manuscrita denominada grafema. En primer lugar, las imágenes de escritura a mano se segmentan en grafemas y, a continuación, los grafemas se representan como perfil de proyección, es decir, se registran las posiciones de cada píxel negro de la curva segmentada obtenida. A continuación, se aprende el diccionario a partir de las imágenes de escritura manual del conjunto de entrenamiento mediante la agrupación k-means. A partir del diccionario, se generan vectores de características del escritor y se almacenan con la etiqueta del escritor.