基于小波变换和神经网络集成的笔迹鉴别方法

• 作者: 张慧档 贺昱曜
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 笔迹鉴别 神经网络集成 小波变换 矩
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 741-743
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2008.03.028

摘要

在笔迹鉴别中为了便于获取特征字符的细微特征,基于线性矩和小波变换提出了提取特征字符纹理特征的方法.小波变换能有效地提取字符的结构特征,而矩能够很好地对其进行描述.在该方法中,一幅特征字图像可以用一个含有52个元素的特征矢量表示,然后通过训练多个神经网络,并应用神经网络集成的方法将其结果合成,对特征空间进行正确分类.分别在特征字和候选人数变化的情况下进行实验,实验结果显示识别准确率较同类算法平均提高百分之五.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贺昱曜	西北工业大学航海学院	85	590	14.0	19.0
2	张慧档	西北工业大学航海学院	6	29	4.0	5.0