基于數(shù)據(jù)融合的脫機中文簽名鑒別方法研究.pdf

1、脫機手寫中文簽名鑒別的主要困難就在于特征的提取，因此本文主要圍繞如何提取能反映簽名較本質(zhì)的特征進行了相關(guān)研究。在具體解決簽名鑒別時，一方面要考慮簽名的靜態(tài)特征，另一方面尋找動態(tài)特征，這也是本文重點研究的對象。 提取靜態(tài)特征時，在細化簽名圖像的基礎(chǔ)上采用特征不變矩即偽Zernike不變矩來進行描述。動態(tài)特征方面提出了幾個重要的特征，并且利用小波變換提取了一個重要的比例特征。另外在得到簽名的外形以及高密區(qū)域并把它們進行結(jié)構(gòu)性描述時，

2、利用了矩陣的奇異值分解。在分類器設(shè)計方面，最初采用了簡單的加權(quán)歐氏距離判別法，然后利用了BP(Back-Propagationl)網(wǎng)絡(luò)，之后提出了一個數(shù)據(jù)融合的混合實現(xiàn)方案。 本文的主要創(chuàng)新點歸納如下： 1、在簽名圖像預(yù)處理階段，針對一般細化算法存在的問題，提出一個新的細化算法。此算法運算簡單，能較好地解決轉(zhuǎn)折筆劃在細化時出現(xiàn)的分叉現(xiàn)象等。另外，在分析現(xiàn)有的連通區(qū)域檢測算法的基礎(chǔ)上，提出了一個新的八連通區(qū)域檢測算法。此算

3、法能很快提取簽名圖像中的連通區(qū)域以進行下一步的分析。另外在提取簽名灰度圖像及簽名高密區(qū)域等方面都提出了新的可行方法。 2、提出了一個新的基于特征不變矩及動態(tài)特征的簽名鑒別方案。此方案為一個結(jié)合靜態(tài)特征與動態(tài)特征的新的鑒別方法。提取靜態(tài)特征時，利用偽Zernike矩的尺度及位移不變性，在細化的簽名圖像上計算10階偽Zernike不變矩來組成特征向量。提取動態(tài)特征時，則首先從灰度圖像得到簽名的全局及局部高密區(qū)域，利用高密區(qū)域與原簽名

4、圖像對應(yīng)部分的面積之比得到全局和局部高密因素HDF(High-Densitv Factor)。另外在全局高密區(qū)域的基礎(chǔ)上，計算其相對重心，并將其作為另一個特征。結(jié)合兩類特征形成16維特征向量后，建立相應(yīng)的鑒別系統(tǒng)。實驗結(jié)果表明，系統(tǒng)的錯誤接受率FAR(False Acceptance Rate)和錯誤拒絕率FRR(False Rejection Rate )可以分別達到7.25％、9.30％。 3、在前面研究的基礎(chǔ)上，提出與一般

5、小波變換應(yīng)用不同的方法，利用了小波變換描述信號近似信息進而提取出簽名的比例特征，并結(jié)合前面提出的有關(guān)特征，提出應(yīng)用小波變換與特征不變矩相結(jié)合的方案進行脫機手寫簽名鑒別。利用小波變換時，對簽名灰度圖像計算加權(quán)歸一直方圖并進一步對此一維圖像利用Daubechies(4)小波進行四階二進離散小波分解，再重建第四階近似系數(shù)。與通常的小波變換提取細節(jié)信息不同，本文提取的是近似信息。由此計算一個比例特征。另外再結(jié)合前面研究的結(jié)果采用加權(quán)歐氏距離法進

6、行鑒別，實驗結(jié)果表明FAR和FRR可分別達到7.83％、6.88％。4、利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器，將以上方案提取的特征組成特征向量作為網(wǎng)絡(luò)輸入，提出一個新的鑒別系統(tǒng)，實驗結(jié)果表明了此系統(tǒng)的有效性。 5、在前面研究的基礎(chǔ)上，進一步提出了一個新的結(jié)合矩陣奇異值分解(SVDSingular Value Decomposition)的數(shù)據(jù)融合解決方案，即根據(jù)前面研究的基于小波變換和特征不變矩提取特征的BP網(wǎng)絡(luò)以及在分析簽名高密區(qū)域并利

7、用SVD提取特征的BP網(wǎng)絡(luò)，將兩個網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果進行競爭選擇得到最終的判別結(jié)果。并建立了相應(yīng)的分類鑒別系統(tǒng)，即建立一個由兩個分類器組成的分類系統(tǒng)。首先針對細化的簽名二值圖像與提取的高密區(qū)域細化圖像分別進行奇異值分解，得到一個40維特征向量。然后建立針對同類簽名的BP網(wǎng)絡(luò)，對此網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練并對測試樣本鑒別得到一組輸出結(jié)果。另外對基于小波變換和特征不變矩的分類鑒別系統(tǒng)進行訓(xùn)練，并對測試樣本鑒別得到另一組輸出結(jié)果。最后將兩個系統(tǒng)的結(jié)果競爭選擇