在线手写签名组合最相似笔段的识别算法

• 作者: 张达治 王彦 马驷良
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 在线手写签名识别 笔段 误拒率
• 年，卷（期）: 2005,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 613-616
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 1695字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-5489.2005.05.013

摘要

在线手写签名识别是通过人的生物特征进行身份验证的技术. 提出一种基于笔画样本库的识别方法,避免了动态特征点提取、时序段匹配等方法由于书写环境和人物即时的生理特性所带来的问题,同时针对每一笔画的稳定性提出了加权距离计算公式. 实验证明该方法行之有效,在保证高识别率的同时又降低了误拒率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马驷良	吉林大学数学学院	49	577	13.0	21.0
2	张达治	吉林大学数学学院	2	2	1.0	1.0
3	王彦	吉林大学数学学院	1	1	1.0	1.0