基于第二代Bandelet的脱线签名识别

• 作者: 尹忠科 柳颖 王小兰 王建英
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 脱线签名识别 Bandelet K-L变换 支持向量机
• 年，卷（期）: 2008,（27）
• 所属期刊栏目: 信息安全
• 页码范围: 66-67,44
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2008.27.026

摘要

由于脱线签名鉴定丢失了在书写过程中的动态信息,鉴定难度大.本文针对脱线签名识别的特点,提出了基于Ban-delet变换的特征提取方式,将传统的结构特征和统计特征有效地结合起来.通过K-L变换降低特征向量的维数,然后采用支持向量机(SVM)的方法进行训练和识别.对400个手写样本进行了识别,实验证明该方法能有效提高脱线签名的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王小兰	西雨交通大学信息科学与技术学院	1	0	0.0	0.0
2	柳颖	青州第二炮兵士官学校基础部电子技术教研室	1	0	0.0	0.0
3	王建英	西雨交通大学信息科学与技术学院	1	0	0.0	0.0
4	尹忠科	西雨交通大学信息科学与技术学院	1	0	0.0	0.0