基于神经网络和证据理论的离线签名识别
论文提出了一种有效的基于神经网络和证据理论的离线签名识别方法.利用从签名图象中提取的三种特征分别构造BP神经网络分类器对签名图象进行初步识别,然后将各分类器的输出作为证据,利用证据理论融合来自不同分类器的输出得到最终识别结果.实验表明,该识别方法能有效提高离线签名的识别率.
离线签名识别、神经网络、证据理论、融合
TP391(计算技术、计算机技术)
河南省教育厅科研项目sp200303099
2005-11-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
161-163