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Das natürliche Immunsystem bietet mehrere faszinierende Möglichkeiten, die zur Planung von künstlichen Immunsystemen (AIS) geführt haben, die zur Lösung verschiedener Probleme in der Technik und der künstlichen Intelligenz (KI) eingesetzt werden. AIS sind sehr erfolgreich in Anwendungen zur Fehlererkennung und -diagnose, wo Anomalien wie Fehler und Ausfälle mit Viren gleichgesetzt werden, die erkannt werden müssen. Dadurch erscheinen AIS geeignet, um automatisch Fälschungen in Signaturprüfsystemen zu entdecken. In dieser Arbeit wird eine Technik für die Offline-Signaturprüfung vorgeschlagen, die das künstliche Immunerkennungssystem (AIRS) und das künstliche neuronale Netz (ANN) unterstützt, die in der Prüfungsphase verwendet werden. Die primäre ist, dass die Gauß-Pyramide für die Textur-Synthese, die sehr redundant ist, grobe Skalen bieten eine Menge der Daten innerhalb der feineren Skalen und Laplacian-Pyramide Nahtlos stitch entlang Bilder in ein Bild Plaid (d.h., registrieren Sie die Fotografien und Verwischen der Grenze), durch Glätten der Grenze in einem sehr Skala-abhängigen Stil, um Grenze Artefakte zu vermeiden verwendet.
About the author
Dr. Reecha Sharma arbeitet als Assistenzprofessorin im Fachbereich ECE der Punjabi Universität Patiala, Indien. Sie hat elf Jahre Lehrerfahrung. Sie hat mehr als 60 Forschungsarbeiten in internationalen und nationalen Fachzeitschriften und Konferenzen veröffentlicht. Sie hat 23 M.Tech-Studenten betreut und 7 E-Books veröffentlicht. Sie ist professionelles Mitglied des Instituts.
