基于BP神经网络的手写签名识别方法

• 作者: 万莉 卢苇 尹朝庆
• 来源期刊: 交通与计算机
• 学科: 工学
• 关键词: 手写签名 图像处理 特征提取 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机技术与应用
• 页码范围: 83-85
• 页数: 3页
• 分类号: TP398.1
• 字数: 2717字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1674-4861.2006.04.022

摘要

手写字符识别是一个难度很大,但却具有广阔的应用前景的研究课题.提出了一种基于BP神经网络的手写签名识别方法,实验表明,采用一个签名的6个真伪样本训练BP网络后,对该签名真伪的正确识别率达到80%以上;如果使用10个真伪样本训练网络,那么该签名的真伪识别率约达90%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尹朝庆		14	182	9.0	13.0
2	卢苇		5	51	5.0	5.0
3	万莉		4	11	1.0	3.0