TY - JOUR ID - TI - Off line Handwritten Signature Recognition based on Fusion of Global and GLCM Features Using Fuzzy Logic تمييز التواقيع اليدوية بالاعتماد على دمج الخصائص العامة وخصائص مصفوفة تكرار المستويات الرمادية باستخدام المنطق المضبب AU - Zamen F. Jabur AU - Shaker K. Ali PY - 2014 VL - 4 IS - 3 SP - 151 EP - 158 JO - University of Thi-Qar Journal of Science مجلة علوم ذي قار SN - 19918690 27090256 AB - Signature is widely used and developed area of research for personal verification and authentication. In this paper, we present a new offline handwritten signature recognition system based on fusion of global and GLCM (Grey Level Co-occurrence Matrix) features using fuzzy logic system as classifier tool. The global and GLCM features are fused to generate vector of 15 features for the verification of the signature. The test signature is compared with the database signatures based on features, whilst match/non match of signatures is decided with fuzzy logic. The experimental results obtained by using a database of 7 individuals’ signatures. A total number of 70 images are collected for our study and with average 10 signatures for each person, 5 of the signatures are used as training, the remaining 5signatures are used as testing group. The results show that the proposed modular architecture can achieve 100% recognition accuracy for training group and 90.5% recognition accuracy for the testing group with running time is 1.17 second

يستخدم التوقيع بصورة واسعة للتحقق من الأشخاص والتوثيق. في هذا البحث قدمنا نظام جديد لتمييز التواقيع اليدوية بالاعتماد على الخصائص العامة وخصائص مصفوفة تكرار حدوث المستويات الرمادية GLCM ، وباستعمال المنطق المضبب كأداة تصنيف. الخصائص العامة وخصائص GLCM دمجت لتوليد متجه مكون من 15 خاصية تستعمل لغرض التحقق واثبات التوقيع. التوقيع المعد للاختبار يقارن مع قاعدة بيانات التواقيع بالاعتماد على الخصائص المدخلة، أما مطابقة أو عدم مطابقة التواقيع تقرر بمساعدة المنطق المضبب. النتائج التجريبية أستحصلت باستعمال قاعدة بيانات مكونة من تواقيع 7 أشخاص. العدد الكامل من صور التواقيع التي جمعت لدراستنا بلغ 70 صورة وبمعدل10تواقيع لكل شخص ، استعملت 5 تواقيع منها للتدريب بينما استعملت الـ 5 تواقيع المتبقية للاختبار و إن معمارية النظام المقترحة أنجزت دقة عالية في التمييز تقدر بـ 100% في مجموعة التدريب و دقة تمييز مقدارها 90,5% في مجموعة الاختبار وبمعدل زمن تنفيذ مقداره 1,17 ثانية. ER -