Im Rahmen des Faches Neuronale Informationsverarbeitung ist eine Belegarbeit anzufertigen. Ziel dieser Arbeit ist es, Möglichkeiten aufzuzeigen in denen sich Neuronale Netze vorteilhaft gegenüber herkömmlichen Programmiertechniken einsetzen lassen und somit bessere Ergebnisse liefern. Wir haben uns entschieden den Einsatz des neuronalen Netzes an einem Programm zur Erkennung von personenbezogenen Unterschriften zu demonstrieren.
Bei einer Unterschrift handelt es sich meist um einen handschriftlich erstellten Namenszug. Ein solcher Namenszug gilt als einmalig und somit als eine Leistung, die einen einzelnen Willen bekundet, so beispielsweise beim Unterzeichnen von Verträgen oder anderen Schirftdokumenten. Sinn der Unterschrift ist, den Aussteller des Dokumentes erkennbar zu machen und somit die Echtheit dieses zu garantieren.
Diese Erkennung des Austellers der Unterschrift, ist der Teil des Beleges in welchem ein neuronales Netz zum Einsatz kommt. Dabei wird über ein Zeichentablett eine zeitbezogene Aufnahme der X- und Y-Koordinaten während des Schreibens der Unterschrift vorgenommen. Zusätzlich wird noch der Druck des Schreibenden an diesen Punkten ermittelt, das dieser einen Teil der Einmaligkeit der Unterschrift ausmacht.
Für die Lösung der Aufgabe wurde ein mehrschichtiges Feed-Forward Netz genutzt, dass mit Hilfe des Error-Back-Propagation-Algorithmus angelernt wird. Das Feed-Forward Netz besteht in unserem Beispiel aus jeweils einer Input-, Hidden- und Outputschicht.