Penerapan Jaringan Syaraf Berbobot Tiga untuk Identifikasi Pembuat Tulisan Tangan
Samsuryadi 1 dan Siti Mariyam Shamsuddin 2
1 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya, Indonesia
2 Soft Computing Research Group (SCRG), Universiti Teknologi Malaysia e-mail: 1 syamsuryadi@unsri.ac.id dan 2 mariyam@utm.my

## Abstrak
Tulisan  tangan  seseorang  dapat  dijadikan  perantara  untuk  mengetahui  identitas pembuatnya.  Untuk  mengetahui  identitas  personal  ini  memerlukan  proses pembangkitan penciri  dari  seseorang tersebut  melalui  tahap  ekstraksi  ciri  pada setiap kata  tulisan  tangan  seseorang.  Metode  ekstrasi  ciri  yang  digunakan  adalah  Zernike aspect  moment  invariants  (ZAMI)  sedangkan  metode  pelatihan  dan  pengenalan menggunakan  Jaringan  Syaraf  Bobot  Tiga  (JSBT).  Hasil  ekstraksi  ciri  dari  setiap tulisan  tangan  seorang  dilakukan  pelatihan  menggunakan  Prinsip  Kontinuitas Homogen  (PKH)  sebagai  dasar  pengetahuan  awal  terhadap  sampel  tersebut.  Tujuan artikel  ini  adalah  menentukan  kepemilikan  tulisan  tangan  yang  sah  berdasarkan  teks bebas  menggunakan  JSBT.  Hasil  eksperimen  memperlihatkan  bahwa  kinerja  model yang digunakan mencapai 98% dengan menggunakan berbagai variasi sampel uji dan latih.
Kata kunci: Jaringan Syaraf Bobot Tiga, tulisan tangan, Prinsip Kontinuitas Homogen, pengetahuan awal, teks bebas.

## Abstract
Personal handwriting could be refereed to know the identity of his/her writer. To know the identity of person needed process of features generating a person from feature extraction  stage  based  on  personal  word  handwriting.  Feature  extraction  method  was used  Zernike  aspect  moment  invariants  (ZAMI)  meanwhile  training  and  testing  used Three  Weight  Neuron  Networks  (TWNN).  The  results  of  feature  extraction  personal handwritings  were  trained  using  the  principle  of  homology-continuity  (PHC)  as fundamental  the  prior  knowledge  of  samples.  The  aim  of  paper  was  to  determine authorship  of  handwriting  based  text-independent  using  TWNN.  Experiment  results showed  that  the  model  performance  achieved  98%  for  varies  of  testing  and  learning samples.
Keywords: Three  Weight  Neuron  Networks,  handwriting,  principle  of  homology- continuity, prior knowledge, text-independent.

## 1. Pendahuluan
Penelitian  penentuan  kepemilikan  tulisan  tangan  yang  sah  berkembang  dengan pesat  semenjak  perkembangan  komputer  forensik  dan  sebagai  pendukung  pakar pembaca  tulisan  ( graphologist ).  Selama  ini,  banyak  penelitian  dilakukan  untuk mengidentifikasi  penulis  berdasarkan  tulisan  tangan  dengan  teks  bebas  menggunakan
Penerapan Jaringan Syaraf Berbobot Tiga untuk Identifikasi Pembuat Tulisan Tangan (Samsuryadi)
pendekatan  pencocokan template ,  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  bobot  tunggal  dan Pengenalan  Pola  Statistik  (PPS).  Pendekatan  ini  memfokuskan  pada  ”klasifikasi”  atau ”pemisahan” terhadap kelompok sampel pelatihan dan tidak menggunakan pengetahuan awal  ( prior  knowledge )  antara  kelompok  sampel  sejenis.  Oleh  karena  itu,  JST  bobot tunggal dan PPS memiliki kelemahan sebagai berikut ini.
Pertama,  kedua  metode  di  atas  memiliki  nilai  akurasi  rendah  terhadap  sampel belum  terlatih.  Sistem  identifikasi  pembuat  tulisan  tangan  klasik  menggunakan pelatihan  terhadap  berbagai  jenis  sampel  tulisan  tangan  untuk  memisahkan  berbagai jenis sampel [1,2]. Bila terdapat sampel tulisan tangan tidak terlatih, maka sistem tetap akan  dapat  membagi  sampel  tersebut  menjadi  suatu  sub  kelompok  sekalipun  hasil identifikasinya tidak akurat.
Kedua,  berdasarkan  Prinsip  Pemisahan Optimal (PPO) pada  JST dan PPS klasik, bila  ada  sampel  baru  ditambahkan  ke  suatu  sistem  identifikasi  tulisan,  maka  seluruh sampel  harus  dilatih  ulang.  Pengulangan  pelatihan  ini  dapat  memperlama  waktu pelatihan, sehingga sistem tersebut kurang sesuai untuk sampel yang berukuran besar.
Sementara itu terdapat metode baru yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi pemilik  tulisan  tangan  menggunakan  kognisi  atau  pengetahuan  berdasarkan  Prinsip Kontinuitas  Homogen  (PKH)  dan  Pengenalan  Pola  Biomimetik.  Samsuryadi  dan Shamsuddin  (2011),  dan  Samsuryadi  (2013)  telah  mengembangkan  identifikasi  tulisan tangan  dengan  teks  bebas  menggunakan  jaringan  syaraf  bobot  ganda  ( double  weight neuron networks ) dan bobot tiga ( three weight neuron networks ) [3,4].
Artikel ini menggunakan Jaringan syaraf bobot tiga (JSBT) dengan sudut pandang pendekatan Pengenalan Pola Biomimetik (PPB) dan ekstrasi ciri Zernike aspect moment invariants (ZAMI)  untuk  menentukan  kepemilikan  suatu  citra  kata  tulisan  tangan seseorang.  Akurasi  hasil  identifikasi  diperoleh  mencapai  lebih  dari  98%  dengan menggunakan berbagai sampel latih dan sampel uji.
Selanjutnya,  artikel  ini  dibahas  menggunakan  sistematika  sebagai  berikut: pembahasan  konsep  PPB  secara  ringkas  pada  bagian  2,  menyajikan  metode  ZAMI untuk  mengekstraksi  ciri  tulisan  tangan  pada  bagian  3dan  deskripsi  model  identifikasi pembuat  tulisan  tangan  berdasarkan  PPB  pada  bagian  4.  Bagian  5  memaparkan  hasil- hasil eksperimen dan pembahasan, serta bagian 6 memuat simpulan hasil penelitian dan rekomendasi penelitian selanjutnya.

## 2. Pengenalan Pola Biomimetik (PPB)
Pengenalan  Pola  Biomimetik  (PPB)  memakai  kognisi  atau  pengetahuan  sebagai pengganti dari klasifikasi pada  pengenalan pola statistik [5]. Pengenalan Pola Statistik (PPS)  menganggap  semua  informasi  terdapat  pada  kumpulan  sampel.  Setiap  sampel terpisah  dan  tidak  memiliki  relasi  satu  sama  lainnya.  Sebaliknya,  PPB  beranggapan bahwa dua objek pada suatu sampel sama memiliki kelas yang sama.Terdapat sekurang- kurangnya satu perubahan secara  bertahap pada kedua objek tersebut dan semua objek dalam  perubahan  ini  termuat  pada  kelas  sama[6].  Oleh  karena  itu,  tujuan  PPB  adalah pelingkup  sampel  terbaik  pada  ruang  ciri  sebagai  pengganti  pemisahan  terbaik  dalam PPS.
Selain  itu,  PPB  memiliki  suatu  prinsip  dasar  pada  ruang  ciri,  yaitu:  bila  dua sampel  berkelas  sama  tidak  eksak  sama,  maka  perbedaan  antara  keduanya  harus
256
berubah  secara  bertahap.  Barisan  perubahan  bertahap  harus  ada  antara  kedua  sampel tersebut,  dan  setiap  sampel  dalam  barisan  tersebut  memiliki  kelas  sama.  Proses perlakuan  ciri  ini  harus  dipetakan  secara  kontinu  (berkelanjutan).  Prinsip  kontinuitas antar  sampel  sejenis  pada  ruang  ciri  ini  dinamakan  Prinsip  Berkelanjutan  Homogen [7,8].
Prinsip Kontinuitas Homogen (PKH) dapat digambarkan secara matematis sebagai berikut. Misalkan merupakan suatu kumpulan sampel sejenis pada kelas . Bila dan adalah  dua  titik  termuat  pada dan  terdapat  bilangan  kecil  (
),  maka memenuhi Persamaan (1),
, ) , ( , ,..., , { 1 1 2 1         m m n n x x y x x x x x B A N m n m      } ], 1 , 1 [ (1)
Dimana ) , ( 1  m m x x  adalah  jarak antara m x dan 1  m x pada suatu ruang ciri.  Persamaan (1)  adalah  suatu  pengetahuan  awal  dari  distribusi  sampel  pada  PPB  dan  setiap  sampel homogen  pada  kelas A harus  terdistribusi  pada  daerah  terhubung  pada  ruang  ciri tersebut.
Pada PPB, sub ruang sampel dari setiap jenis sampel dibentuk hanya berdasarkan pada  jenis  sampel  itu  sendiri  [9].  Lagi  pula,  pembentukan  sub  ruang  dari  suatu  jenis sampel tertentu tergantung pada analisis relasi antar jenis sampel latih dan penggunaan metode  dari  pelingkupan  objek  dengan  bentuk  geometrik  yang  kompleks  pada  ruang multi-dimensi [10].

## 3. Ekstraksi Ciri Tulisan Tangan
Proses  identifikasi  kepemilikan  tulisan  tangan  memerlukan  vektor  ciri  yang didapatkan dari tahapan ekstraksi ciri. Ekstraksi ciri memegang peranan penting dalam mempresentasikan  ciri-ciri  dari  citra  kata  tulisan  tangan.  Untuk  mendapatkan karakteristik  ciri  citra  yang  berkualitas  dan  sesuai  kebutuhan,  maka  artikel  ini menggunakan metode ekstraksi ciri Zernike Aspect Moment Invariant (ZAMI). ZAMI merupakan perpanduan ekstraksi ciri dari Zernike Moment Invariant (ZMI) dan Aspect Moment Invariant (AsMI) yang diintegrasikan oleh Bakar pada tahun 2011 [11] sehingga faktor standar ( pq  ) pada ZMI Persamaan (2), menggunakan Geometrical Moment Invariants (GMI) [12] pada Persamaaan (3), diubah dengan faktor skala aspek [13] pada Persamaan (4).
    , 2 3 00 02 20 1        ZM     , 4 9 2 11 2 02 20 2 2        ZM       , 3 3 16 2 12 30 2 21 03 2 3          ZM       , 3 144 2 12 30 2 21 03 2 4          ZM  ) )( 3 ( 13824 21 03 21 03 4 5         ZM     ] ) ( 3 ) [( 2 12 30 2 21 03     2 12 30 12 30 12 03 ) )[( )( 3 (          ]}, ) ( 3 2 21 03    
Penerapan Jaringan Syaraf Berbobot Tiga untuk Identifikasi Pembuat Tulisan Tangan (Samsuryadi)
257
    2 12 30 20 02 3 6 ) )[( {( 864      ZM )} )( ( 4 ] ) ( 12 30 21 03 11 2 21 03            (2)
  , 2 / ) 2 ( 00    q p pq pq    (3)
. 2 1 02 2 1 20 1 2 00 pq q p q p pq           (4)
Berdasarkan  Persamaan  (2)  di  atas,  diketahui  bahwa ZAMI mempunyai karateristik  rotasi  dan  citra  berskala  tidak  sama  ( unequaled  scaling  images )  dengan enam ciri seperti Zernike moment . Hasil sampel ekstraksi cirri citra kata “been” seorang penulis diperlihatkan pada Tabel 1.
Tabel 1: Sampel Hasil Ekstraksi Ciri Kata “been” dari dua Penulis dengan ZAMI
Ciri f 1 0,63777330261983 0,449513312942748 f 2 0,93555166900087 0,627894198877834 f 3 2,18836888649497 1,871058718933294 f 4 3,26899123819969 5,865980413818833 f 5 6,81649426558917 7,158517346043996 f 6 4,62195359571808 4,166695007848163

## 4. Identifikasi Pembuat Tulisan Tangan
Pada bagian  ini  membahas pemodelan sistem  identifikasi pembuat tulisan tangan menggunakan  pengenalan  pola  biomimetik  (PPB),  pelatihan  sampel  dan  identifikasi sampel.

## 4.1 Pemodelan Identifikasi Penulis
Artikel  ini  membahas  identifikasi  penulis  berdasarkan  citra  kata  tulisan  tangan menggunakan  teks  bebas.  Penggunaan  teks  bebas  tidak  memerlukan  citra  kata  tulisan tangan  yang  sama  tetapi  ekstraksi  ciri  citra  tulisan  tangan  mempertimbangkan perbedaan tekstur [14].
Dewasa ini, banyak penelitian identifikasi penulis  menggunakan model keputusan statistik, seperti: Bayesian Classifier [15], GMM [16], SVM Classifier [1,2], dan HMM [17,  18].  Klasifikasi  pengenalan  pola  ini  digunakan  untuk  menentukan  pola  tanpa menggunakan  pengetahuan  awal  terhadap  relasi  antara  sampel  pada  kelas  sama. Berbeda halnya manusia dalam mengenali objek menggunakan keumuman antara objek pada  kelas  sama  tersebut.  Hal  ini  dilakukan  dengan  asumsi  bahwa  titik  sampel  pada kelas  sama  dalam  ruang  ciri  kontinu  dan  karakternya  dapat  terkenali.  Oleh  karena  itu, pengenalan  suatu  kelas  objek  tertentu  adalah  penting,  analisis  dan  kognisi  bentuk kumpulan titik terbatas ditentukan oleh seluruh objek dalam ruang cirri tersebut.
258
Sementara itu, citra kata tulisan tangan seseorang memiliki variasi tegak lurus dan miring.  Variasi  citra  kata  tulisan  tangan  dibentuk  oleh  pemetaan  tulisan  tangan  pada ruang  dimensi  tinggi  secara  kontinu.  Situasi  ini  mengikuti  perinsip  kontinuitas  PPB bahwa keseluruhan sampel berkategori sama berada dalam ruang ciri [8].
Asumsikan suatu kumpulan sampel pelatihan dari tulisan tangan seseorang,  yaitu
,  dengan  i S , , ( 2 1 i i S S ), ..., id S dimana , ,..., 2 , 1 n i  n  adalah  jumlah sampel  pelatihan,  dan d adalah  jumlah  citra  kata  tulisan  tangan.  Selanjutnya,  hasil perhitungan  jarak  dari  seluruh  pelatihan  sampel  tulisan  tangan  dinyatakan  dengan Persamaan (5).
( )   ( )       ( )   ( )       ( ) . (5)
Dimana adalah koleksi seluruh jarak pada sampel pelatihan ( ), dan ( )
adalah jarak antara dan , dan seterusnya.

## 4.1.1 Pembentukan Jaringan Syaraf Bobot Tiga (JSBT)
Proses  pembentukan  JSBT  didasari  oleh  Persamaan  (5)  dengan  langkah  sebagai berikut.
Langkah 1: menentukan  dua  sampel dari dengan  jarak  terkecil,  selanjuntya  diberi label dan ;
Langkah 2: menentukan P 13 didasarkan pada sampel terkini dari kumpulan sampel yang memiliki jarak terkecil ke dan . Aturan penentuan
dinyatakan pada Persamaan (6). ∑ ( ) ∑ ( ) (6)
Akhir  langkah  ini  diperoleh  JSBT  pertama  yang  dinyatakan  dengan dan kumpulan  titiknya  adalah =  { .  Selanjutnya  membentuk  suatu  bangun
geometrik kompleks ( ) dan jangkauan khususnya adalah:
}, }, ) , ( { 1 1 d R X Th X X T      (7) . ]} 1 , 0 [ ], 1 , 0 [ , ) 1 ( ) ) 1 ( ( { 2 1 13 2 12 1 11 1 2 1                T T T Y Y (8)
Dengan ) , ( 1   X merupakan  jarak  antara titik X dan  unit  pelingkup , 1  dan Th adalah nilai ambang tertentu.
Langkah  selanjutnya  adalah  merumuskan  syaraf  berikutnya  untuk  membentuk sebanyak ) 2 (  n syaraf.  Proses  selanjutnya  menemukan dari  sampel  terkini  pada
kumpulan tripel bobot (Tri). Menentukan
menggunakan Persamaan (9).
∑ ( ) ∑ ( ) ⋃ (9)
Penerapan Jaringan Syaraf Berbobot Tiga untuk Identifikasi Pembuat Tulisan Tangan (Samsuryadi)
Hasil akhir yang didapat berdasarkan Persamaan (9) dinyatakan dengan = { , , dan penentuan
menggunakan Persamaan (10).
( )    ( )    ( ) (10)
Jika  Persamaan  (10)  terpenuhi  dengan  aturan  di  atas,  maka  JSBT
,  selainnya .  Akhir  proses terbentuk (     ) JSBT, yaitu .

## 4.2 Pelatihan Sampel
Menurut  prinsip  PPB,  penentuan  sub  ruang  suatu  jenis  sampel  ditentukan  oleh jenis  sampel  itu  sendiri  dan  pelatihan  jenis  sampel  hanya  memerlukan  jenis  sampel tersebut. Bila suatu sampel  baru ditambahkan ke sistem,  maka  hanya sampel  baru saja yang  memerlukan  pelatihan.  Hal  ini  akan  mempersingkat  waktu  pemrosesan  sistem. Alur  proses  pelatihan  tulisan  tangan  seseorang  dinyatakan  dengan  diagram  alir  seperti pada Gambar 1.
Gambar  1  memperlihat  tahapan  pelatihan  sampel  (data)  per  orang  yang  dimulai dari  ekstraksi  ciri  setiap  kata  tulisan  tangan,  melatih  seluruh  ciri  kata  dan  hasilnya disimpan dengan label tertentu yang akan digunakan pada tahap klasifikasi/identifikasi.
Input Citra Kata Mengekstrak Ciri Kata dengan ZAMI Melatih Seluruh Ciri Kata per Orang dengan JSTB Menyimpan Hasil Pelatihan
Gambar 1 : Skema Pelatihan Sampel dengan Jaringan Syaraf Bobot Tiga

## 4.3 Identifikasi Tulisan Tangan Berdasarkan Jaringan Syaraf Bobot Tiga
Andaikan Th = 0, JSBT dapat digambarkan seperti Persamaan (11) berikut ini.
‖ ( ) ‖ (11)
Keluaran nilai ρ adalah jarak dari X ke daerah terbatas ( ) . Jarak dari X ke daerah pelingkup dari penulis kelompok ke-i adalah
(12) Dimana menyatakan jumlah syaraf JSBTdari penulis ke-i, ρ adalah jarak dari X ke daerah pelingkup syaraf ke-j dari kelompok penulis ke-i.
X diklasifikasikan ke kelompok penulis yang berhubungan dengan terkecil, menggunakan Persamaan (13) [19].
(13)

## 5. Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  mengembangkan  identifikasi  pembuat  tulisan  tangan  dengan  teks bebas  menggunakan  citra  kata  tulisan  tangan  berdasarkan  basis  data  IAM  [20].  Data (sampel)  tulisan  tangan  yang  dipilih  berasal  dari  40  penulis  ( writer )  atau  setara  2421 sampel  citra  kata  tulisan  tangan  dengan  masing-masing  penulis  memiliki  jumlah  kata yang  berbeda.  Penulis  harus  teridentifikasi  menurut  jenis  kata  berbeda  yang terakumulasi pada media penyimpan data.
Selanjutnya,  data  set  dibagi  berdasarkan  banyak  penulis  dengan  selisih  sampel masing-masing kelompok sebanyak 10 penulis yang digunakan untuk mengukur kinerja model  pengenalan  pola  biomimetik  (PPB),  yaitu  kombinasi  antara  ZAMI  dan  JSBT, ZAMI-JSBT.  Contoh,  sampel  pertama  dengan  10  penulis  (741  sampel  kata)  dengan sampel  latih  dan  sampel  uji  masing-masing  sebanyak  519  dan  222.  Sampel  kedua dengan 20 penulis (1297 sampel) terbagi dua bagian, yaitu: 909 sampel untuk pelatihan dan  sampel  lainnya  (388  sampel)  untuk  pengujian  dan  seterusnya.  Hasil  pengujian menggunakan ZAMI-JSBT diperlihatkan pada Tabel 2.
Tabel 2: Hasil Akurasi Identifikasi dengan ZAMI-JSBT Penulis Sampel Latih Sampel Uji Hasil (%) 10 519 222 98,65 20 909 388 98,20 30 1317 561 98,04 40 1697 724 98,48
Tabel 2 menunjukkan hasil eksperimen dari 10 sampai 40 penulis dengan akurasi melebihi 98%, walaupun  banyaknya data latih dan uji bertambah.

## 6. Kesimpulan
Pengenalan pola biomimetik (PPB) dapat menentukan kepemilikan tulisan tangan menggunakan teks bebas dengan akurasi hasil lebih dari 98%. Selain itu, PPB memiliki kelebihan  terhadap  penambahan  data  baru  yang  tidak  memerlukan  pelatihan  ulang terhadap  seluruh  data  tersebut.  Beberapa  saran  untuk  penelitian  lebih  lanjut  adalah membuat studi komperatif terhadap metode pengenalan pola statistik (PPS) dan jaringan syaraf tiruan, serta menggunakan metode ekstraksi ciri global dan lokal lainnya.
Penerapan Jaringan Syaraf Berbobot Tiga untuk Identifikasi Pembuat Tulisan Tangan (Samsuryadi)

## Referensi
[1] O. Santana, C. M. Travieso, J. B. Alonso, and M. A. Ferrer, “Writer identification based on graphology techniques”, ICCST.  pp: 167-173, 2008.
[2] S. Chanda, K. Franke, and U. Pal, “Text independent writer identification for Oriya script”,  10 th IAPR  International  Workshop  on  Document  Analysis  Systems,  pp.: 369-373, 2012.
[3] Samsuryadi, and S.M. Shamsuddin, “Writer Identification Based on Hyper Sausage Neuron”,  International  Conference  on  Computing  and  Informatics  (ICOCI) Universiti Utara Malaysia (UUM) and UNIKOM, Bandung, 8-9 June 2011.
[4]  Samsuryadi,  “Biomimetic  Pattern  Recognition  for  Writer  Identification  Using Geometrical  Moment  Invariants”,  Ph.D  Thesis,  Universiti  Teknologi  Malaysia, 2013, unpublished.
[5]  W.  Shoujue,  and  C.  Xu,  "Biomimetic  (topological)  pattern  recognition  -  a  new model of pattern recognition theory and its application", Proc. of the International Joint Conference on Neural Networks. No. 3, pp. 2258-2262, Jul. 20-24, 2003.
[6]  W.  Shoujue,  "A  new  development  on  ANN  in  China  –  biomimetic  pattern recognition and multi weight vector neurons", Lecture Notes in Computer Science. Springer, pp. 35-43, 2003.
[7]  W.  Shoujue,  and  Z.  Xingtao,  “Biomimetic  pattern  recognition  theory  and  its applications”, Chinese Journal  of Electronics . Vo1 ． 13, No. 3, pp. 373-377, July 2004.
[8]  W . Shou-jue,  and  L.  Jiangliang,  “High  dimensional  imagery  geomtery  and  it’s applications”, Chinese Journal of Electronics, Vol. 15, No. 4A, Oct 2006.
[9]  H.  Qin,  W.  Shoujue,  and  H.  Sun,  "Biomimetic  pattern  recognition  for  speaker- independent  speech  recognition",  Proc.  of  International  Conference  on  Neural Networks and Brain, No. 2, pp. 1290-1294, Oct. 13-15, 2005.
[10]  W.  Shou-jue,  and  W.  Bainan,  “Analysis  and  theory  of  high-dimension  space geometry  for  artificial  neural  networks”,  Acta  Electronics  Sinica,  Vo.30,  No.1, pp.1-4, Jan, 2001.
[11]  N.  A.  Bakar,  “Integrated  Zernike  formulation  for  features  granularity  in  pattern recognition”, Master Thesis, Universiti Teknologi Malaysia, 2011, unpublished.
[12] M.K.Hu, “Visual Pattern Recognition by Moment Invariants”, IRE Transaction on Information Theory , 8(2), 179-187, 1962.
[13] P. Feng, and M. Keane, “A New Set of Moment Invariants for Handwritten Numeral Recognition”, Proceedings of IEEE International Conference on Image Processing (1), Los Alamitos, IEEE Computer Society Press, 154-158, 1994.
[14]  Z.  He,  Y.  Y.  Tang,  and  X.  You,  “A  contourlet-based  method  for  writer identification”, IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, Vol. 1, pp. 364 – 368, 10-12 Oct. 2005.
[15]  I.  M.  Siddiqi,  and  N.  Vincent,  “Writer  identification  in  handwritten  documents”, 9th  International  Conference  on  Document  Analysis  and  Recognition  (ICDAR 2007), Brasil. vol. 1, pp. 108–112, 2007.
262
[16] A. Schlapbach, L. Marcus, and H. Bunke, “A writer  identification system  for on- line whiteboard data”, Pattern Recognition Journal 41, pp. 23821–23897, 2008.
[17]  A.  Schlapbach,  and  H.  Bunke,  “A  writer  identification  and  verification  system using HMM based recognizers”, Pattern Anal. Appl. 10, pp. 33–43, 2007.
[18]  H.  Cao,  R.  Prasad,  and  P.  Natarajan,  “OCR-Driven  writer  identification  and adaptation in an HMM handwriting recognition system”, International Conference on Document Analysis and Recognition, pp. 739-743, 2011.
[19] C. Wenming, H. Jianhui, X. Gang, and W. Shoujue, “Iris Recognition Algorithm Based on Point Covering of High-Dimensional Space and Neural Network, Lecture Notes in Computer science , 3587, 305-313, Springer-Verlag Berlin- Heidelberg, 2005.
[20] U.-V. Marti, and H. Bunke, “The IAM-database: an English Sentence Database for off-line  handwriting  recognition”,  Int.  Journal  Document  Analysis  and Recognition, vol. 5, pp. 39-46, 2002.