====== Marcin Piekarczyk ======

==== Zaproszenie na obronę pracy doktorskiej ====


^   **DZIEKAN i RADA WYDZIAŁU**    \\    **ELEKTROTECHNIKI, AUTOMATYKI, INFORMATYKI i ELEKTRONIKI**    \\    **AKADEMII GÓRNICZO-HUTNICZEJ im. ST. STASZICA W KRAKOWIE**   ^
|   zapraszają na    \\    publiczą dyskusję nad rozprawą doktorską    \\      \\   //mgra inż. Marcina Piekarczyka//      \\                 |
|  ** Probabilistyczne gramatyki grafowe w rozpoznawaniu i statycznej analizie podpisów odręcznych   **  |
|  Obrona rozprawy doktorskiej odbędzie się 13 czerwca 2011 roku o godz. 12.00 \\ w pawilonie B-1, w sali nr 4, parter, AGH-Kraków, al. Mickiewicza 30  |
|  **PROMOTOR:** Prof. dr hab. Marek R. Ogiela   |
|  ** RECENZENCI:** dr hab. Marek Skomorowski   |
|  **            ** prof. dr hab. Wiesław Lubaszewski   |
|  Z rozprawą doktorską i opiniami recenzentów można się zapoznać \\ w Czytelni   Biblioteki Głównej AGH, al. Mickiewicza 30  |

\\
\\
==== Streszczenie ====

** Probabilistyczne gramatyki grafowe w rozpoznawaniu i statycznej analizie podpisów odręcznych    **

//mgr inż. Marcin Piekarczyk//


**Promotor:** Prof. dr hab. Marek R. Ogiela\\
**Dyscyplina:** Informatyka

Pośród wielu cech biometrycznych człowieka podpisy odręczne są jednym z najbardziej powszechnych sposobów potwierdzania tożsamości. Systemy weryfikacji (identyfikacji) oparte o tego rodzaju biometrykę muszą jednak uwzględniać ograniczenia wynikające z wielowariantowości (zmienności cech) podpisów. W rozprawie doktorskiej rozważane jest statyczne (off-line) podejście do analizy podpisów odręcznych bazujące na analizie rozpoznawczej obrazu podpisu pozyskanego z dokumentu oryginalnego bez znajomości dodatkowych informacji w postaci charakterystyk dynamicznych (czasowo-przestrzennych). Zaproponowany model analizy i reprezentacji sygnatur odręcznych opisany został w kategoriach lingwistycznych z wykorzystaniem nowych hierarchicznych języków gra-fowych opartych na atrybutowanych grafach IE i gramatykach klasy ETPL(k). Dopuszczalna wariantywność sygnatur jest opisywana w kategoriach probabilistycznych z wykorzystaniem losowych grafów IE oraz statystycznych gramatyk klasy ETPL(k). Dla potrzeb modelu opracowano efektywne algorytmy analizy syntaktycznej dla języków hierarchicznych (o złożoności wielomianowej) wykorzystujące dodatkową informację semantyczną (gramatyki sterowane atrybutowo). Dla kompletności automatycznego systemu rozpoznawania zaproponowano także mechanizm wnioskowania reguł syntaktycznych nieznanej gramatyki statystycznej ETPL(k) na podstawie ograniczonej liczby próbek podpisu. Efektywność modelu została zweryfikowana na podstawie testowej próby podpisów.
----