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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.
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文献信息
篇名 基于HMM的离线签名识别
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
研究方向 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
五维指标
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
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研究主题发展历程
节点文献
模式识别
离线签名
隐马尔可夫模型
手写体
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与数字工程
月刊
1672-9722
42-1372/TP
大16开
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
1973
chi
出版文献量(篇)
9945
总下载数(次)
28
总被引数(次)
47579
相关基金
河南省自然科学基金
英文译名:
官方网址:http://kyc.hncj.edu.cn/gzzd/gzzd56.htm
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