基于穩(wěn)定性分析的離線手寫(xiě)簽名真?zhèn)舞b別.pdf

1、隨著21世紀(jì)信息技術(shù)的飛速發(fā)展，中文手寫(xiě)簽名的真?zhèn)舞b別在很多領(lǐng)域起著重要作用。為了提高離線簽名真?zhèn)舞b別方法的準(zhǔn)確率和魯棒性，我們提出了一種新的結(jié)合簽名穩(wěn)定性分析的混合極限學(xué)習(xí)機(jī)和稀疏表示的層次化分類(lèi)方案(Integrated Signature Stability and Hierarchical Classifying Method for Signature Verification)，簡(jiǎn)稱ISHC-SV。本文需要研究的內(nèi)容如下:<

2、br>　　(1)首先對(duì)采集的中文手寫(xiě)簽名圖像進(jìn)行去噪、細(xì)化等預(yù)處理操作，之后提取中文簽名圖像中辨識(shí)力度好的靜態(tài)和偽動(dòng)態(tài)特征集合。
　　(2)針對(duì)當(dāng)前簽名鑒別研究均沒(méi)有考慮穩(wěn)定性程度導(dǎo)致魯棒性降低的問(wèn)題，引入了統(tǒng)計(jì)形狀模型(Statistical Shape Model，SSM)對(duì)簽名特征的穩(wěn)定性進(jìn)行分析，然后利用方差距離對(duì)特征進(jìn)行量化，最后所有的訓(xùn)練簽名被分為穩(wěn)定的和不穩(wěn)定的兩類(lèi)。
　　(3)為了解決不同穩(wěn)定性程度下的簽名真

3、偽鑒別分類(lèi)器選擇的問(wèn)題，利用穩(wěn)定的簽名來(lái)訓(xùn)練合適的分類(lèi)器進(jìn)行真?zhèn)舞b別，同時(shí)通過(guò)聚類(lèi)方法將不穩(wěn)定的簽名聚類(lèi)為模板進(jìn)行真?zhèn)纹ヅ洹?br>　　(4)為了訓(xùn)練高性能的簽名真?zhèn)舞b別的分類(lèi)器，提出了一種結(jié)合極限學(xué)習(xí)機(jī)和稀疏表示的層次化分類(lèi)方法以解決簽名之間相似度較高的鑒別問(wèn)題，如熟練仿造的偽簽名和真簽名。
　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法與發(fā)表在2015年P(guān)attern Recognition期刊中的One-Class SVM方法相比在穩(wěn)定性較低的