基于LSVM分类鉴定器的脱机签名鉴定研究

• 作者: 周明全 朱浩悦 李佳 耿国华
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 脱机中文签名鉴定 生物测定 特征提取 拉普拉斯算子 LSVM
• 年，卷（期）: 2009,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 219-221
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 3910字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2009.07.072

摘要

针对脱机中文签名鉴定,主要对脱机签名鉴定的特征抽取和比较决策做进一步的研究.在特征提取与选择上,在参考国内外一些成熟方法的基础上做相应的改进和尝试,使用静态形状特征和伪动态特征相结合的方法,提出一种新的高灰度稳定区特征,在特征选择上采用一种把概率距离法中的Bhattacharyya距离和特征本身综合起来考虑的方法;在比较决策上,采用比标准SVM算法速度更快,更易于实现的LSVM算法作为分类鉴定的方法,取得了较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	耿国华	西北大学可视化研究所	497	5986	35.0	55.0
2	周明全	西北大学可视化研究所	281	4166	30.0	49.0
3	李佳	中国电子科技集团公司第二十研究所	33	57	4.0	6.0
4	朱浩悦	西安文理学院计算机科学与技术系	19	44	3.0	5.0