【面向对象的动态脱机签名验证系统DOASVS】李军.pdf
提要 本文提出了一种基于统计识别方法的脱机签名自动验证模型.该模型具有开放性和动态性,采用分级特征,适于硬笔签名,尤 其对快速笔划识别率较高.在这个模型中,我们既考虑全局特征,又不放弃局部特征 将动态特征和静态特征综合考虑,这些类特征可随时增删,而不 影响模型结构,具有开放性.动态性:对每种特征均设置域值开关,以确定该种特征在某 人签名体系中是否稳定成其为特征,以此可适应具有不同书写稳 定程度的人。比如:快速笔划这种动态特征,如某人签名不惯用 这种笔划,则其灰度变化特征不应描取,可通过域值开关将其屏 蔽.另外,我们将特征分级以拉开档次,反映其重要性。
6.划关钟点生成 6 笔划史一亿 5 生成公共笔划 公 6 抽取笔划附展特征 6 特征稳定性及特征选择 5 子知识库的建立 第六章 分类决策 6 分类方法 6 待测样本的特征抽取 6 邻近度 6 体特征邻近度 6 笔划特征邻近度 6 分类决策 6 子知识库在分类决策中的作用 第七章 系统的实验设计及同类工作比较 7 系统的实验设计 7 实验数据 7 实验设计与系统性能评价 7.
为计算机来说,它可以处理的是数字和符号:下是基本要素又必 须表达成数字或成串的符号。数字值代表一种数氧的概念:这种 形式的基本要素称之为特征.成串的符号代表一神结构概念,我 们把这种形式的基本要紫称之为基元.同一类模式的特征向量在特征空同中绝对不可能聚焦在一个 点上,它们总是按一定的概率密度散布在某一空间范围内,各类 模式的向量所散布的空间甚至可能有相互重登的情况,这样就要 按在某一空间出现的最大可能来对模式进行判别。基元成串后的 结构也描述了模式的结构形式,如果在计算机中预放一个程序(或称之为语法规则),并且这程序能接受这种字符串,而不能接 受其它的字符串,则用该程序就可以识别。