基于HMM的离线签名识别

摘要：

给出一种以隐马尔可夫(HMM)模型为基础的离线签名的识别方法,此方法把离线签名图像中的所有汉字作为一个整体,首先利用图像处理技术,把整个字体区域分割出来,再统计每一行字体部分的像素点数.利用隐马尔可夫模型来对这个整体进行建模;然后利用Baum-Welch算法对模型进行训练;最后,利用已经训练好的HMM模型对一些签名图片进行识别.试验表明,识别率可达95.7%,为离线签名识别系统的进一步应用奠定了基础.

关键词：模式识别、离线签名、隐马尔可夫模型、手写体

所属期刊栏目：35

分类号：TP391.43(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点实验室基金NLPR2003;河南省自然科学基金200510078009

在线出版日期：2007-12-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：70-72