Метою роботи є підвищення точності розпізнавання рукописного підпису завдяки адаптації методу розпізнавання до кінцевого користувача з використанням нейромережі. Використано методи цифрової обробки зображень, аналітичної та обчислювальної геометрії для виявлення особливостей рукописного підпису. Методи розробки базуються на технологіях Java, C++ з використанням FANN та JNI, XML. Як результат роботи розроблено програмний засіб, що дозволяє виконувати автентифікацію рукописного підпису.
The aim of the work is to improve the quality of handwriting recognition through adaptation of the recognition method to the end user using a neural network. Methods of digital image processing, analytical and computational geometry were used to identify the features of text caption depending on the degree of human emotional state. Development methods are based on Java, C ++ technologies using FANN and JNI, XML. As a result, a software tool has been developed that allows handwritten signature authentication.
