一种基于小波变换提取拐点的手写签名认证方法

为了对手写签名进行准确认证 ,介绍了一种基于小波变换的用于提取手写签名笔划坐标 -时间曲线拐点的手写签名认证方法 ,该方法首先采用以高斯函数的二阶导数作为小波基的小波变换技术来进行拐点提取 ,由于变换后的曲线可以近似认为是原函数的二次导数曲线 ,它不仅能够从签名笔划曲线中准确可靠地提取出具有特殊意义的拐点 ,并具有分辨尺度可调的优点 ,从而提高了认证的普适性 ;然后以该方法为基础 ,进行不同签名之间拐点序列的匹配 ;最后再利用提取的拐点来对签名进行分段和段 -段对应处理 .若由于利用拐点分段能体现出各分段局部相似性与稳定性不同的特点 ,因而拉开了真伪签名之间的差距 ,若进一步与动态时间弯曲算法相结合 ,即可取得比较满意的认证效果 .     

一种基于多模板匹配的在线手写签名认证方法

针对在线手写签名认证中误拒率较大这一问题,将多模板匹配引入签名认证.该方法不同于单一模板匹配方法,用基于动态时间弯曲距离的最优聚类方法将真实签名样本自动地分为多个聚类,以每一个聚类中心作为一个模板,再通过基于DTW距离的多模板匹配方法,进行模板与待测签名之间的匹配.实验证明,在误纳率没有改变的情况下,与采用单一模板匹配方法相比较,选择合适的模板,该方法可以显著地降低误拒率,从而将错误率控制在一个较为理想的范围内.     

基于CBR系统事例检索算法的研究

事例检索是基于事例推理CBR系统的中心环节，检索速度和精度关系着整个系统的质量。根据应用的需要先后分析了基于数据库、ID3决策树和k—d树的事例检索算法，并在标准的k—d树算法的基础上引入聚类的概念，将原始的事例库组织成聚合中心库和类库二级结构，提出了改进的k—d树事例检索算法，理论分析和对比实验证实了改进的k—d树事例检索算法在事例检索速度上逼近ID3决策树检索算法，在检索精度上远远超过了ID3决策树检索算法和标准的k—d树检索算法，其性能开销比是四种算法中最为理想的。