一种新的离线手写签名识别方法

摘要：

脱线签名的验证较难,他仅依靠签名图像的静态信息,而书写过程中的动态信息几乎完全消失.针对脱线手写签名识别的特点,提出基于提升小波变换的特征选取方法,将传统的结构特征与统计特征有机结合起来.运用K-L变换对已提取的特征向量进行降维.最后通过支持向量机进行真伪识别.实验结果表明该算法时测试样本具有高识别率.

关键词：手写签名、提升小波、K-L变换、支持向量机(SVM)

所属期刊栏目：30

分类号：TP391.43(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部回国人员科研启动资金[2004]527;西南交通大学校科研和教改项目2005A02

在线出版日期：2007-06-25（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：97-99