Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
The signature recognition systems are widely used measures of security and authenticity in terms of commercial as well as official transactions. The existing signature recognition systems need a high configuration machine to perform multiple operations of feature vector extraction, enrollment and verification. These implementations are generally standalone and implemented on a single server based architecture, in this case even a single point of failure may occur. Moreover standalone application are not scalable. With the increasing number of users the biometric implementation has to be scalable and capable of handling large datasets for a large population. In this book, a highly scalable, pluggable and faster cloud based online signature recognition system is proposed, which is capable of operating on enormous amounts of data, which in turn, induces the need for sufficient storage capacity and significant processing power. To add more accuracy and consistency in the verification process of the online signature recognition system, a classifier is also designed and elaborated in this book.