КЕСКІНДЕГІ ҚОЛТАҢБАНЫ ТАНУ

2023

Full text Open access: Hybrid Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2023-126-3-214-221
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

Қазіргі әлемде баспа құжаттарын жасау процесі әрқашан олардың түпнұсқалығын растайтын элементтермен бірге жүреді. Осы элементтердің бірі жеке тұлғаның қолы және заңды тұлғаның мөрінің бедері болып табылады. Баспа құжатындағы қолды тексеруді қолжазба бюросында жұмыс істейтін арнайы дайындалған маман жүзеге асырады. Тексеру процесінің өзі көп уақытты қажет етеді және негізінен қолмен жүзеге асырылады. Биометриялық жүйелер нарығында графикалық планшеттер арқылы қолтаңбаны тексеруге арналған көптеген бағдарламалар бар. Олар қолтаңбаның белгілі бір учаскілерінде әртүрлі жазу сипаттамаларын қолданады және нәтижелері бойынша қолтаңбаның түпнұсқалығын анықтайды. Бұл бағдарламалардың басты кемшілігі-құжаттағы қолтаңбаны тексеру мүмкін емес. Бүгінгі таңда суреттерді тану және сәйкестендіру мақсатында салыстырудың көптеген әдістері бар, оларды құжаттардың түпнұсқалығын тексерудің автоматтандырылған жүйесінде қолдануға болады. Осындай әдістердің бірі - шаблондардың әрқайсысымен кескіннің корреляциясын есептеу. Есептерді шешу үшін кіріс кескінінің үлгілердің әрқайсысымен корреляциясы есептеледі, содан кейін алынған корреляциялық өрістер талданады.