基于HMM的离线签名识别

• 作者: 刘新宇 李珊珊 邱道尹 顾波
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 模式识别 离线签名 隐马尔可夫模型 手写体
• 年，卷（期）: 2007,（10）
• 所属期刊栏目: 信息与网络安全
• 页码范围: 70-72
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.43
• 字数: 2510字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2007.10.023

摘要

给出一种以隐马尔可夫(HMM)模型为基础的离线签名的识别方法,此方法把离线签名图像中的所有汉字作为一个整体,首先利用图像处理技术,把整个字体区域分割出来,再统计每一行字体部分的像素点数.利用隐马尔可夫模型来对这个整体进行建模;然后利用Baum-Welch算法对模型进行训练;最后,利用已经训练好的HMM模型对一些签名图片进行识别.试验表明,识别率可达95.7%,为离线签名识别系统的进一步应用奠定了基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邱道尹	华北水利水电学院电力学院	94	815	14.0	26.0
2	李珊珊	华北水利水电学院电力学院	7	16	3.0	3.0
3	顾波	华北水利水电学院电力学院	38	228	6.0	13.0
4	刘新宇	华北水利水电学院电力学院	28	237	6.0	15.0