Гефан Г.Д., Попова В.С., Попова Н.С. Метод различения сходных почерков с помощью линейного классификатора // «Информационные технологии и математическое моделирование в управлении сложными системами»: электрон. науч. журн. – 2024. – №2. – С. 15-23 – Режим доступа: http://ismm-irgups.ru/toma/222-2024, свободный. – Загл. с экрана. – Яз. рус., англ. (дата обращения: 19.06.224)
Метод простого линейного классификатора (ПЛК) предложено использовать для решения задачи различения сходных почерков. Почерк – уникальное свойство каждого человека, по которому возможна идентификация личности. Однако различить сходные почерки непросто, особенно при большом объеме данных. Результаты экспериментов, приведённые в работе, показали, что метод ПЛК позволяет достичь достаточно высокого уровня точности и надёжности при классификации графических образцов и может быть эффективным инструментом для различения сходных почерков/
1. Журавлев Ю.И., Рязанов В.В., Сенько О.В. Распознавание. Математические методы. Программная система. Практические применения. – М.: Фазис, 2005. – 159 с.
2. Кугаевских А.В., Муромцев Д.И., Кирсанова О.В. Классические методы машинного обучения. – СПб: Университет ИТМО, 2022. – 53с.
3. Marsland S. Machine Learning: An Algorithmic Perspective. CRC Press. – 2009. – 406 p.
4. Vapnik V.N. The Nature of Statistical Learning Theory. – Berlin : Springer – Verlag, 1995. – 334 p.
5. Brink H., Richards J., Fetherolf M. Real-World Machine Learning. Manning. – 2016. – 264 p.
6. Вьюгин В.В. Элементы математической теории машинного обучения: учебное пособие. – М.: МФТИ: ИППИ РАН, 2010. – 252 с.
7. Shalev-Shwartz S., Ben-David S. Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms. Cambridge University Press. – 2014. – 410 p.
8. Harrington P. Machine Learning in Action. Manning. – 2012. – 384 p.
9. Nefedov A. Support Vector Machines: A Simple Tutorial, 2016. – 35 p.
10. Bishop M. Christopher Pattern Recognition and Machine Learning. Springer. – 2006. – 738 p.
11. Гефан Г.Д., Иванов В.Б. Метод опорных векторов и альтернативный ему простой линейный классификатор // Информационные технологии и проблемы математического моделирования сложных систем. – Иркутск : ИрГУПС, 2012. – Вып. 10. – С. 84-94.
12. Вапник В.Н., Червоненкис А.Я. Теория распознавания образов (статистические проблемы обучения). – М.: Наука, 1974. – 416 с.