Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/321
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorRuiz Díaz, Juan Carlos-
dc.contributor.authorMartínez Jara, Eustaquio Alcides-
dc.date.accessioned2019-04-08T17:16:26Z-
dc.date.available2019-04-08T17:16:26Z-
dc.date.issued2016-
dc.identifier.urihttp://servicios.fpune.edu.py:8080/jspui/handle/123456789/321-
dc.description.abstractEste proyecto se propone y surge de la necesidad de obtener resultados que verifique y que compruebe la identidad de la persona Automáticamente, a partir de la digitalización de las firmas. El reconocimiento automático de la firma manuscrita será aplicado para la seguridad en los bancos u otras empresas o instituciones que requieran de verificación de la autenticidad de la firma manuscrita. Dado que se ha trabajado con el enfoque de reconocimiento de firmas off-line, las firmas no son más que figuras plasmadas en un papel. El proceso consta de varias etapas, digitalización de la firma mediante un escáner, para transformar el trazado en papel en una imagen digital; la normalización y la digitalización de la firma original, que idealmente contiene toda la información relevante; la extracción de las características de la firma, la obtención de los momentos invariantes y por el último paso se implementa el reconocimiento de firma y verificación. Como clasificador se ha utilizado una Red Neuronal Artificial del tipo Perceptron Multicapa entrenada utilizando el algoritmo BackPropagación. Con este proyecto, se ha logrado automatizar e identificar al firmante por el método off-line usando el programa desarrollado, permitiendo obtener prontamente la información deseada, para la organización sin entrar en equipos de costos elevados y además la investigación representa un valor agregado para las organizaciones.es_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.publisherFacultad Politécnica, Universidad Nacional del Estees_ES
dc.subjectReconocimientoes_ES
dc.subjectEstáticaes_ES
dc.subjectRNAes_ES
dc.subjectBackpropagaciónes_ES
dc.titleReconocimiento Automático de Firmas Manuscritases_ES
dc.typeThesises_ES
Aparece en las colecciones: 2015-2016

Ficheros en este ítem:
No hay ficheros asociados a este ítem.


Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.