改进的HMM-SVM混合模型手写汉字签名认证方法

摘要：

提出一种基于改进的HMM-SVM混合模型手写汉字签名认证方法.利用HMM对两类训练签名数据进行有区分性的特征变换及数据压缩.HMM的多雏概率输出作为SVM模型的输入矢量.SVM的输出通过Sigmoid函数转化为后验概率以进一步提高认证效果.使用SVC2004数据库中的签名数据对该方法进行验证和分析,结果表明,相对于HMM模型和SVM方法以及HMM-SUM混合模型,该方法可以有效降低等错误率EER,获得了比较好的效果.

关键词：隐式马尔可夫模型、HMM、支持向量机、SVM、Sigmoid函数、汉字签名认证

所属期刊栏目：31

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目30800270;中国科技大学青年科学基金项目KA210023001

在线出版日期：2011-01-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1869-1872