RECONHECIMENTO DE ASSINATURAS FALSAS COM O USO DE REDES NEURAIS PROFUNDAS

MICHELLE PEREIRA BRANDÃO; VICTTOR DA SILVA MENDES

RECONHECIMENTO DE ASSINATURAS FALSAS COM O USO DE REDES NEURAIS PROFUNDAS

dc.contributor.advisor	Danilo Hernani Perico
dc.contributor.advisorLattes	http://lattes.cnpq.br/5676806579817092
dc.contributor.author	MICHELLE PEREIRA BRANDÃO
dc.contributor.author	VICTTOR DA SILVA MENDES
dc.date.accessioned	2024-08-15T15:47:42Z
dc.date.available	2024-08-15T15:47:42Z
dc.date.issued	2021-06-17
dc.description.abstract	Sistemas de verificação automática da genuinidade de assinaturas podem ser conside- rados ferramentas essenciais para muitos dos estabelecimentos que fazem o uso de assinaturas para autenticação e identidade de documentos em processos atuais. O principal objetivo des- ses sistemas é evitar, utilizando inteligência artificial, as recorrentes fraudes que envolvem a falsificação de assinaturas, classificando-as, por meio de redes neurais profundas, como sendo verdadeiras ou falsas. Embora sistemas de verificação de assinaturas atuais tenham soluções efetivas, o treinamento da rede neural acaba ficando limitado a determinado dataset ou então o peso aprendido não é armazenado para uso posterior. O presente trabalho possui uma meto- dologia baseada em redes neurais profundas para tratar este problema. O resultado demonstrou melhora da escalabilidade do sistema de verificação de assinaturas mantendo a confiabilidade e acuracidade da rede.	pt_BR
dc.format.extent	45
dc.identifier.uri	https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/5487
dc.language.iso	pt_BR
dc.rights	Restrito
dc.subject	Verificação de assinaturas falsas
dc.subject	Reconhecimento de manuscrito
dc.subject	Rede neural de classe única
dc.subject	Classificação
dc.subject	Extração de características
dc.title	RECONHECIMENTO DE ASSINATURAS FALSAS COM O USO DE REDES NEURAIS PROFUNDAS
dc.type	Trabalho de Conclusão de Curso
fei.date.entrega	2021