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文檔簡介
1、隨著信息科學(xué)的飛速發(fā)展,信息泄露等安全問題愈來愈突出,傳統(tǒng)的身份識別方式已經(jīng)無法滿足人們對其安全性的需求,很多領(lǐng)域都需要建立快速、安全的個(gè)人身份鑒別系統(tǒng)。手寫體簽名是人們?nèi)粘I钪薪佑|最多、應(yīng)用最廣泛的一種身份認(rèn)證方式。因此,我們很有必要進(jìn)行簽名鑒別系統(tǒng)的研究。
本文的研究對象是離線簽名鑒別系統(tǒng),對其研究過程可以分為四個(gè)階段:圖像采集階段、預(yù)處理階段、特征提取階段和鑒別決策階段。本文主要的研究工作如下:
(1)在簽名
2、圖像的采集階段,創(chuàng)新性的采用手機(jī)作為圖像采集設(shè)備,與傳統(tǒng)的圖像掃描儀設(shè)備相比,更加快捷、方便,而且分辨率并沒有降低;
?。?)在簽名圖像的預(yù)處理階段,對于平滑濾波、二值化分別選取了三種不同的方法進(jìn)行處理并且加以比較,選擇了效果相對好的方法;而且在平滑濾波階段,本文在傳統(tǒng)中值濾波算法的基礎(chǔ)上,提出了一種改進(jìn)的自適應(yīng)中值濾波算法,消除了傳統(tǒng)中值濾波算法中沒有濾除的邊緣尖銳點(diǎn);
(3)在特征提取階段,共提取了4種特征:幾何特
3、征、形狀特征、紋理特征和統(tǒng)計(jì)特征,并且將得到的特征向量進(jìn)行歸一化處理。試驗(yàn)結(jié)果表明,經(jīng)過歸一化的特征與沒有進(jìn)行歸一化處理的特征相比,最終得到的準(zhǔn)確率提高了14%;
?。?)在鑒別決策階段,比較了常用的幾種決策方法,最終選擇了適用于非線性分類、小樣本且能夠達(dá)到全局最優(yōu)的支持向量機(jī)算法進(jìn)行真?zhèn)魏灻姆诸?。針對支持向量機(jī)參數(shù)的優(yōu)化,本文提出了一種改進(jìn)的K-CV算法,將網(wǎng)格搜索思想引入到交叉驗(yàn)證的方法中,經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,該算法與傳統(tǒng)算法相
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