ЛИНЕЙНЫЙ КЛАССИФИКАТОР В ЗАДАЧАХ АУТЕНТИФИКАЦИИ ЛИЧНОСТИ ПО РУКОПИСНЫМ СИМВОЛАМ
Ключевые слова:
аутентификация, линейное программирование, машинное обучение, методы классификации, различение рукописных символов, язык программирования PythonАннотация
В настоящей статье рассматривается метод простого линейного классификатора для решения задачи установления исполнителей рукописных символов. Актуальной проблемой является создание быстрой и надежной модели классификации, позволяющей оптимально разделить различные почерки: эталонную подпись от поддельной. В статье представлены результаты построенной модели, обеспечивающей анализ образцов почерка двух лиц. Моделирование проведено с помощью языка программирования Python.
Библиографические ссылки
Griva I., Nash S.G., Sofer A. Linear and Nonlinear Optimization. SIAM. – 2009. – 764 p.
Cristianini N., Shawe-Taylor J. An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-based Learning Methods. Cambridge University Press. – 2000. – 204 p.
Shalev-Shwartz S., Ben-David S. Understanding Machine Learning: From Theory to Algo-rithms. Cambridge University Press. – 2014. – 410 p.
Schölkopf B., Smola A.J. Learning with Kernels: Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond. The MIT Press. – 2001. – 644 p.
Harrington P. Machine Learning in Action. Manning. – 2012. – 384 p.
Nefedov A. Support Vector Machines: A Simple Tutorial, 2016. – 35 p.
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.
Hill C. Learning Scientific Programming with Python. Cambridge University Press. – 2020. – 204 p.
