收藏本站
《中国科学技术大学》 2010年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于HMM-SVM混合模型的在线手写签名认证

尤庆成  
【摘要】: 手写签名认证是利用个人书写过程所特有的规律来进行身份认证的一种生物行为特征认证方法,其作为一种公认的身份认证技术,具有方便、可靠以及容易为人们所接受等特点,在金融、证券、电子商务以及电子政务等领域得到了广泛的应用,具有重要的研究价值。在当前主流的手写签名认证方法中:弹性匹配方法速度比较快,但识别率不高;HMM方法识别率较高,但是它只考虑正训练样本的作用,而未考虑负训练样本的影响,从而很大程度上限制了HMM的鉴别能力;神经网络方法虽然可以根据有代表性的样本进行自我学习,鲁棒性和自适应性较好,但是因其网络隐节点数不好确定导致其结构的确定比较困难;SVM方法可以获得较高的识别率,但是其存在混迭交叉而无法进行准确地判决而存在一定的限制。 以上方法中,HMM和SVM应用较多。HMM模型比较适合于处理连续信号,但是它需要大量的训练数据来估计概率分布,而SVM只需少量的训练样本就能够得到较好的分类效果。因此,如果充分利用HMM方法具有的较好建模能力以及SVM具有较强的分类能力,无需太多的训练样本即可得到较好的认证效果。目前HMM-SVM混合模型在人脸识别、说话人确认等领域都得到了验证,并且获得了一定效果,但是大部分HMM-SVM混合模型是将SVM的输出转化为概率,并作为HMM中各个隐状态的输出概率,这样对于HMM中的每个状态必然对应于一个SVM,此时如果状态数比较多的话,势必造成训练速度变慢,而且当正样本与负样本数据之前存在混迭现象时,特别是对于大样本特征数据,SVM不能准确地对其进行鉴别。 本文将HMM-SVM+SIGMOID混合模型用于手写签名认证,通过HMM对大样本特征数据进行压缩,将经过压缩后的多维概率矢量作为SVM的输入,并且针对样本混迭时,SVM无法做出准确判决这个问题,通过引入SIGMOID函数对分类结果采用概率的方式输出,有效地解决了样本混迭带来的不确定性,进一步提高了签名认证的性能。最后本文在Microsoft Visual C++ 6.0开发平台上使用SVC2004数据库中的签名数据对该方法进行验证和分析,结果表明,相对于HMM模型和SVM方法以及HMM-SVM混合模型,改进后的HMM-SVM混合模型可以有效地降低等错误率ERR,获得了比较好的效果。
【学位授予单位】:中国科学技术大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP391.43

手机知网App
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 宁朝;基于SVM技术的英文字符识别方法[J];大众科技;2005年08期
2 王清翔;仲婷;潘金贵;;基于SVM的日文网页分类[J];广西师范大学学报(自然科学版);2007年02期
3 赵书河,冯学智,都金康,林广发;基于支持向量机的SPIN-2影像与SPOT-4多光谱影像融合研究[J];遥感学报;2003年05期
4 张键;于忠党;栾海滢;;基于SVM的教师评价系统研究[J];教育信息化;2006年03期
5 薄丽玲;;基于SVM的数字图像水印检测算法设计[J];科技情报开发与经济;2007年33期
6 黄秀丽;王蔚;;SVM在非平衡数据集中的应用[J];计算机技术与发展;2009年06期
7 刘晓亮;丁世飞;朱红;张力文;;SVM用于文本分类的适用性[J];计算机工程与科学;2010年06期
8 任俊旭;;基于SVM的企业信息化能力成熟度测度模型研究[J];商业文化(下半月);2011年04期
9 吴春辉;陈洪生;;基于内容的音频分类技术综述[J];现代计算机(专业版);2011年05期
10 毛伟;;基于支持向量机的回归应用研究[J];科技资讯;2011年12期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 ;A Tool Wear Predictive Model Based on SVM[A];Proceedings of 2010 Chinese Control and Decision Conference[C];2010年
2 ;A CDMA Signal Receiver Based on LS-SVM[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 司爱威;冯辅周;江鹏程;饶国强;王建;;基于可变风险SVM模型的故障识别方法研究[A];第十届全国振动理论及应用学术会议论文集(2011)上册[C];2011年
4 王红伟;董慧;;一种提高SVM分类精度的调制信号识别方法[A];2010年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会论文集[C];2010年
5 ;Improved Particle Swarm Optimized SVM for Short-term Traffic Flow Predication[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 宋鑫颖;周志逵;;一种基于SVM的主动学习文本分类方法[A];第二十三届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2006年
7 邵杰;叶宁;容亦夏;;基于SVM的多波束测深数据滤波[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
8 于湘涛;周峰;张兰;魏超;;基于SVM和田口方法的石英挠性加速度计健壮性设计[A];质量——持续发展的源动力:中国质量学术与创新论坛论文集(下)[C];2010年
9 ;Adaptive Control of Nonlinear System Based on SVM Online Algorithm[A];中国自动化学会控制理论专业委员会D卷[C];2011年
10 张睿;陈雪;马建文;;基于递归SVM的高光谱数据特征选择算法研究[A];第八届成像光谱技术与应用研讨会暨交叉学科论坛文集[C];2010年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 郭涛;利用SVM虚拟化技术实现容灾[N];中国计算机报;2008年
2 ;变化中的分支机构[N];网络世界;2007年
3 赵克斌;社会学所举办青年学术论坛[N];中国社会科学院院报;2007年
4 ;统一的时候到了[N];计算机世界;2002年
5 韦乐平;压扁网络构架[N];中国计算机报;2001年
6 本报记者  谢文砚;要重视并行环境开发[N];网络世界;2006年
7 中国PKI论坛 宁家骏;一要发展二要管理[N];计算机世界;2002年
8 ;智能光网络的网络模型[N];人民邮电;2003年
9 本报记者 韩露;乱军之中智者胜[N];证券时报;2000年
10 ;Web交换新气象[N];网络世界;2000年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 渠瑜;基于SVM的高不平衡分类技术研究及其在电信业的应用[D];浙江大学;2010年
2 彭伟才;基于混合模型的中频振动声学分析[D];华中科技大学;2010年
3 申丰山;样例权重估计及在此基础上的SVM[D];西安电子科技大学;2011年
4 沈承;城市供水管网节点混合模型研究[D];浙江大学;2012年
5 宋国明;基于提升小波及SVM优化的模拟电路智能故障诊断方法研究[D];电子科技大学;2010年
6 张婧;基于SVM的肺结节自动识别方法研究[D];华南理工大学;2011年
7 龙艳花;基于SVM的话者确认关键技术研究[D];中国科学技术大学;2011年
8 许敏强;基于话者统计特征和SVM的文本无关话者确认研究[D];中国科学技术大学;2011年
9 曹志坤;制冷陈列柜性能仿真SVM方法的研究及应用[D];上海交通大学;2010年
10 王金林;基于混沌时间序列和SVM的入侵检测系统研究[D];天津大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 曾玉祥;盲抽取与SVM方法在地球化学异常下限提取中的应用[D];成都理工大学;2010年
2 严会霞;基于SVM的眼动轨迹解读思维状态的研究[D];太原理工大学;2010年
3 吴迪;基于SVM分类器的分步定位算法研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
4 杨焕;基于Basic-N-Units特征的SVM方法预测MicroRNA[D];吉林大学;2010年
5 曹云生;基于支持向量机(SVM)的森林生态系统健康评价及预警[D];河北农业大学;2011年
6 张汉女;基于SVM的海岸线提取方法研究[D];东北师范大学;2010年
7 姚玉;基于GA-SVM算法的细胞色素酶P450突变预测[D];上海交通大学;2011年
8 陈燃燃;基于SVM算法的web分类研究与实现[D];北京邮电大学;2010年
9 陈卓;基于聚类和SVM主动反馈的图像检索方法[D];重庆大学;2010年
10 于美娟;基于SVM和HMM混合模型的动态手势识别技术研究[D];天津师范大学;2011年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026