一種新的曲線相似性判別方法研究.pdf

1、曲線的相似性判斷是計(jì)算機(jī)圖像，模式識(shí)別和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)中的一個(gè)中心問(wèn)題，目前判別方法主要有相似性函數(shù)定義法和特征值法；而隨著計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)的普及，簽名作為一種行為特征，相比其它生物特征有著更易于獲取和能夠共享的優(yōu)點(diǎn)，是身份鑒別中應(yīng)用最為廣泛的生物特征之一。 本文提出一種新的離散曲線的相似性判別方法并將其與在線簽名驗(yàn)證結(jié)合起來(lái)。首先提取出離散的簽名曲線中的關(guān)鍵特征至高點(diǎn)與至低點(diǎn)：根據(jù)新的離散曲線相似性的定義，用離散Fr'echet距

2、離作為距離的測(cè)度對(duì)至高點(diǎn)與至低點(diǎn)分別進(jìn)行研究；最后根據(jù)新的離散判別曲線相似性的判別方法來(lái)判定簽名曲線的相似性，從而鑒別出真實(shí)簽名與偽造簽名。本文主要研究?jī)?nèi)容如下： 1：提出了一種新的關(guān)于離散曲線相似性的定義。目前曲線相似性判別方法主要有相似性函數(shù)定義法和特征值法，特征值法主要是應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或者是小波分析等方法對(duì)特征參數(shù)進(jìn)行比較研究；而相似性函數(shù)定義法則是通過(guò)一個(gè)相似性判定定理或者定義一個(gè)相似性的定義。特征值法的效果不是很理想，而

3、相似性函數(shù)定義法則要將曲線用函數(shù)表示。新的離散曲線相似性的定義直接對(duì)離散點(diǎn)進(jìn)行研究，不需要對(duì)曲線進(jìn)行擬合且包含了曲線的平移和伸縮變換。 2：用離散Fr'echet距離作為距離的測(cè)度。相似性函數(shù)定義法中的距離的測(cè)度往往影響相似性的判別效果，常用的距離測(cè)度有用于研究點(diǎn)集間相似性的Hausdorfr距離和用于研究曲線間相似性的Fr'echet距離，但是對(duì)于離散點(diǎn)組成的曲線實(shí)用性不大。本文采用離散Fr'echet距離作為距離的測(cè)度效果顯

4、著。 3：提出了一種新的多項(xiàng)式的求解算法。在離散Fr'echet距離中有個(gè)Fr'echet排列的問(wèn)題，其求解是一種NP困難問(wèn)題，所以Fr'echet排列實(shí)際上對(duì)搜索空間進(jìn)行了壓縮。即是說(shuō)壓縮搜索空間成為了解決NP困難問(wèn)題的一種新的多項(xiàng)式求解方法。本文在搜索空間壓縮上進(jìn)行了詳細(xì)的討論。 本文的研究成果，對(duì)在線簽名驗(yàn)證技術(shù)提供了新的思路，對(duì)其發(fā)展起到了一定的推動(dòng)作用。本算法相比于其他的簽名認(rèn)證算法有著顯著的優(yōu)點(diǎn)，相對(duì)于將整條