Gépi tanulás alapú aláíráshitelesítés

2021-2022 ősz

Szoftver

Téma leírása

Megérkezik a GLS futár, új előfizetést kötsz a mobilodra vagy bemész a bankba egy új számlát nyitni. Valószínűleg legalább az egyikkel már Te is találkoztál a mindennapjaid során, és szinte biztos vagyok benne, hogy írtál már alá egy ilyen alkalommal valamilyen érintőképernyős eszközön ujjal, vagy jobb esetben aláírópadon spéci tollal. És valószínűleg ezután azt is megállapítottad, hogy amúgy nem is így írsz alá, de ez a téma szempontjából kevésbé releváns. :) 

Az aláíráshitelesítés célja, hogy szoftveresen döntést hozzunk az említett módon rögzített kézi aláírásokról, hogy eredetiek-e. Ez tulajdonképpen egy osztályozási probléma. A döntési folyamat számos lépésből áll, kezdve az aláírások begyűjtésétől, az anomáliák szűrésén és az adatok előfeldolgozásán át, egészen magáig az osztályozásig, amely szintén akár többlépcsős is lehet. Persze nem árt olykor a döntést validálni, és az így kapott eredményeket elemezni az osztályozó hatékonyságának meghatározása érdekében.

A mai trendeknek megfelelően ezen a területen is egyre inkább előtérbe kerülnek a különböző gépi és mély tanulási megoldások. A téma keretein belül lehetőséged van megismerkedni az aláíráshitelesítés alapjaival. A konkrét feladatod egy olyan gépi tanulás alapú megoldás megvalósítása lenne, amely képes egy aláírás eredetiségéről dönteni, és valamilyen formában visszaadni, hogy a kérdéses aláírás eredeti vagy hamis. Ehhez természetesen kapsz segítséget, támpontokat, megismerhetsz meglévő elméleteket, amit implementálhatsz, de akár az alapok megismerése után a saját ötleteidet is örömmel fogadom. A téma tipikusan Python nyelven végzendő.

TDK témának is alkalmas.

Ha felkeltettem az érdeklődésedet, és/vagy bármilyen kérdésed merülne fel a témával kapcsolatban keress bizalommal! :)

Maximális létszám: 3 fő