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基于拉格朗日支持向量机的手写签名脱机识别研究

陈洁萍  
【摘要】:随着网络的不断普及,人们之间的交往更加频繁,安全问题越来越需要关注。以往使用的身份识别方法,如口令,钥匙等等,已经不能满足需要,越来越多的基于生物特征的身份识别技术被用于安全识别领域,如虹膜,指纹等。手写签名是一种行为特征,具有相对的稳定性和难模仿性等生物特征,在身份识别领域中广泛使用。手写签名分为在线签名和离线签名,故手写签名识别也分为在线识别和脱机识别两类。本文主要研究了手写签名脱机识别方法。 本文以手写签名图像为研究对象,深入研究了手写签名脱机识别中的关键技术:图像预处理技术、特征提取与选取技术和比较判决识别判决技术。 在图像预处理过程中,本文对手写签名图像进行了平滑、二值化、细化、轮廓提取和归一化等处理,为后面的特征提取做好准备。 特征提取过程中,本文提取了手写签名的5个静态特征和4个伪动态特征共9个特征。特征提取后,采用概率距离法中的Bhattacharyya法对9个特征进行了选取,最终得到7个特征值作为判决识别过程的特征。 比较决策识别过程中,本文介绍了标准支持向量机(SVM)的主要结构和分类原理,分析了标准支持向量机(LSVM)存在的问题,从而提出拉格朗日支持向量机识别方法并且运用于手写签名的脱机识别。LSVM算法较标准的SVM算法来说,更易于实现,且速度更加快,识别效果更加理想,获得较高识别率。 最后,本文设计了基于拉格朗日支持向量机方法的手写签名脱机识别系统,用MATLAB对算法进行了仿真,获得了比较好的识别率。


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