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El sistema inmune natural ofrece varias opciones fascinantes que motivaron la planificación de Sistemas Inmunes Artificiales (SIA) acostumbrados a resolver variados problemas de ingeniería e Inteligencia Artificial (IA). Los SIA prosperan de forma significativa en aplicaciones de detección y diagnóstico de fallos, en las que anomalías como errores y fallos se asimilan a virus que deben detectarse. Por ello, los SIA parecen apropiados para descubrir automáticamente falsificaciones en los sistemas de verificación de firmas. Este trabajo propone una técnica para la verificación de firmas offline que soporta el Sistema de Reconocimiento Inmune Artificial (AIRS) y la Red Neuronal Artificial (ANN) utilizados en la etapa de verificación. Para la generación de características, dos descriptores totalmente diferentes se proyectan para obtener rasgos de la firma. el primario es que la pirámide gaussiana utilizada para la síntesis de textura que es muy redundante, escalas gruesas ofrecen una gran cantidad de los datos dentro de las escalas más finas y la pirámide laplaciana Seamlessly coser a lo largo de imágenes en una imagen de tela escocesa (es decir, registrar las fotografías y el desenfoque de la frontera), suavizando el límite en un estilo muy dependiente de la escala para evitar artefactos límite.
About the author
La Dra. Reecha Sharma trabaja como profesora asistente en el Departamento de ECE de la Universidad Punjabi de Patiala, India. Tiene once años de experiencia docente. Ha publicado más de 60 artículos de investigación en revistas y conferencias internacionales y nacionales. Ha guiado a 23 estudiantes de M.Tech. Ha publicado 7 libros electrónicos. Es miembro profesional del Instituto.
