脱机汉字签名鉴别的多特征多分类器设计

• 作者: 张海霞 张静 李红娟 董伟
• 来源期刊: 煤炭技术
• 学科: 工学
• 关键词: 脱机签名 特征提取 BP神经网络 组合分类器
• 年，卷（期）: 2010,（9）
• 页码范围: 216-217,224
• 分类号: TP183
• 字数: 3205字
• 语种: 中文

摘要

针对在脱机条件下的手写汉字签名计算机鉴别问题,提出了一种基于多类特征组合分类器综合鉴别的方法,该方法对签名图像提取了3种类型的特征向量,分别输入到BP神经网络加以分类,组合各分类结果得到最终输出值.实验结果表明,与采用单一类型特征或者采用单一分类器相比,该系统具备较高的鉴别率,效果令人满意.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张静		31	205	8.0	13.0
2	董伟		19	68	5.0	7.0
3	李红娟		12	57	3.0	7.0
4	张海霞		3	5	1.0	2.0