Reconocimiento de firmas off-line mediante máquinas de vectores de soporte

dc.contributor.authorGeorges Jabbour
dc.contributor.authorRenny Márquez
dc.contributor.authorLisbeth Ruiz
dc.contributor.authorLuciano Maldonado
dc.coverage.spatialBolivia
dc.date.accessioned2026-03-22T16:59:57Z
dc.date.available2026-03-22T16:59:57Z
dc.date.issued2010
dc.description.abstract"En este trabajo se evaluó el funcionamiento de las Máquinas de Vectores de Soporte (MVS) en el reconocimiento de firmas estáticas, con el uso de la extracción de características como método de construcción de patrones. Se utilizaron dos arqui- tecturas diferentes: MVS puras y MVS integradas con una Red Neuronal Artificial perceptrónica multicapa (MVS/RNA) pa- ra interpretar los resultados de las MVS. Los mejores resultados se observaron con el enfoque de clasificación multivalua- da 1-v-r. En ambas arquitecturas se obtuvo una tasa de aciertos similar. La ventaja práctica de usar la MVS/RNA consistió en disminuir el error de confundir un firmante con otro: cuando el modelo clasifica erróneamente a un firmante, en lugar de reconocerlo como uno distinto, lo clasifica como desconocido."
dc.identifier.urihttps://www.redalyc.org/articulo.oa?id=507550787005
dc.identifier.urihttps://andeanlibrary.org/handle/123456789/61566
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad Autónoma del Estado de México
dc.relation.ispartofRedalyc (Universidad Autónoma del Estado de México)
dc.sourceUniversidad de Los Andes
dc.subjectHumanities
dc.titleReconocimiento de firmas off-line mediante máquinas de vectores de soporte
dc.typearticle

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