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Le système immunitaire naturel offre plusieurs options fascinantes qui ont motivé la conception de systèmes immunitaires artificiels (SIA) destinés à résoudre divers problèmes d'ingénierie et d'intelligence artificielle (IA). Les SIA sont particulièrement performants dans les applications de détection et de diagnostic des défaillances, où les anomalies telles que les erreurs et les pannes sont assimilées à des virus qu'il convient de détecter. Par conséquent, les AIS semblent appropriés pour découvrir automatiquement les falsifications dans les systèmes de vérification des signatures. Ce travail propose une technique de vérification de signature hors ligne qui prend en charge le système de reconnaissance immunitaire artificielle (AIRS) et le réseau neuronal artificiel (ANN) utilisés dans la phase de vérification. Pour la génération de caractéristiques, deux descripteurs totalement différents sont projetés pour obtenir des traits de signature. Le premier est la pyramide gaussienne utilisée pour la synthèse de texture qui est très redondante, les échelles grossières offrent une grande partie des données dans les échelles plus fines et la pyramide laplacienne.
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.
