基于保局投影的离线签名识别

针对离线签名识别中的特征提取问题,提出了一种基于保局投影的签名识别方法。该方法首先对签名图像进行形状特征、伪动态特征和纹理特征的提取;然后采用保局投影得到更具判别性的特征;最后运用支持向量机进行分类识别。实验表明该方法不但能有效地降低特征空间的维数,而且能使分类准确率得到显著提高。     

基于第二代Bandelet变换的抗几何攻击图像水印

抗几何攻击的鲁棒图像水印设计是目前水印技术研究的难点和热点之一. 文中分析了图像的Bandelet变换特性, 提出了一种以图像特征点矢量集为特征向量的回归支持向量机(Support vector regression, SVR)和第二代 Bandelet变换的抗几何攻击图像水印算法,采取的主要方法包括: 1)在Bandelet变换提取的刻画图像局部特征的几何流系数上, 采用奇偶量化嵌入水印; 2)利用Harris-Laplace算子从归一化的含水印图像中提取具有几何形变鲁棒性的图像特征点,构造特征点矢量集 作为特征向量,应用回归支持向量机对几何变换参数进行训练学习; 3)水印检测时, 先利用SVR训练模型得到待检测图像所受几何攻击的参数并作几何校正,然后通过奇偶检测器盲提取水印.仿真实验表明,所提出的水印算 法不仅具有良好的透明性,而且对常规图像处理、一般性几何攻击和组合攻击均具有良好的鲁棒性.     

基于IVUS图像的动脉硬化斑块分析与识别

在血管内超声图像中识别动脉硬化斑块类型,为临床诊断动脉血管病变提供了客观依据.针对动脉血管内斑块超声波图像的特征,选取斑块及其外围区域图像,通过K-L变换提取图像分类信息,利用支持向量机模型设计分类器识别动脉斑块的类型.实验结果表明本方法对不同斑块的正确识别率均达到80%以上,所构造的识别系统具有较高的正确识别率.     

基于改进LPP和ECOC-SVMS的离线签名识别方法

提出一种基于改进LPP和ECOC-SVMS的离线签名识别方法。针对预处理后的签名图像,选择多种有效特征构建高维特征向量,引入一种改进的保局投影方法进行特征提取并同时实现高效降维;签名识别方面,使用基于Hadamard纠错编码方法的ECOC支持向量机多类分类方法,并引入近似概率对ECOC解码进行改进,以提升多类分类器的性能。实验结果表明此方法的可行性和有效性。     

基于支持向量机的手写签名研究

针对一般手写签名中特征提取方法的不足,将支持向量机的原理引入到手写签名算法里,从而可以很好地应用于高维数据,避免了特征提取中维数灾问题。主要研究如何在标准的窗格中利用扫描的方法提取图像密度特征,从而得到特征向量。通过MATLAB工具,将得到的图像密度特征作为特征向量为SVM的输入进行训练仿真实验。实验表明,该方法能够有效识别手写签名真伪,说明把支持向量机应用到手写签名具有很好的识别能力,并解决了“维数灾”的问题。     

基于非下采样轮廓波变换的离线签名识别

为提高手写签名的识别率,提出一种基于NSCT子带纹理特征融合的签名识别方法。对签名图像进行预处理(包括灰度化、平滑、二值化、归一化、细化等),对签名图像进行非下采样Contourlet变换,对变换产生的子带分别提取多级区域局部二值模式和灰度共生矩阵特征,通过融合形成新特征。数据库包含维吾尔文和柯尔克孜文两类文种,每个文种100人(20个样本/人),共4000个签名样本进行实验,实验结果表明,该方法能更准确地提取签名图像多尺度、多方向的纹理特征,可有效提高识别率。     

基于Contourlet的手写签名鉴别

手写签名验证是一种根据手写笔迹判断书写人身份的一门科学和技术。与联机签名鉴定相比,脱机签名鉴别受设备约束少,具有更广的实用范围。然而,由于脱机签名鉴定丢失了书写过程中的动态信息,鉴定难度大。针对脱机手写签名鉴定的特点,提出了基于Contourlet的特征选取方法,将传统的结构特征与统计特征有机结合起来。运用K-L变换对已提取的特征向量进行降维,最后输入支持向量机进行真伪鉴别。实验结果表明该算法对测试样本具有高识别率。     

基于支持向量机的自动人脸识别

首先应用K-L变换对人脸图像进行特征提取,然后利用支持向量机进行识别。由于支持向量机参数对其性能有较大影响,为此采用遗传算法对其参数进行选取。为了能用较少的特征个数得到较高的识别率以提高识别速度,对所需提取的有效特征个数一并进行了选择。算法既解决了支持向量机参数选取的难题,又能够利用较少的人脸特征得到较高的识别率。利用ORL人脸库进行仿真实验。得到了97．5％的正确识别结果,验证了算法的有效性。     

基于离散余弦变换和支持向量机的掌纹识别

提出一种利用离散余弦变换提取掌纹的特征,通过支持向量机进行掌纹分类识别的方法。在利用离散余弦变换进行特征提取时,将变换系数矩阵左上角的部分元素作为掌纹图像的特征;在利用支持向量机进行掌纹分类识别时,采用“一对多”的分类方案。实验结果表明该方法的有效性。     

基于步态特征的身份识别算法研究

步态识别根据人走路的姿势进行身份识别,由于人在行走时在空间呈现出的不同几何模式,单一几何特征难以全面描述步态特征,导致身份识别正确率不高。为提高身份识别的正确率,提出一种空间和频率特征模式相融合的身份识别算法。首先利用摄像机采集步态图像序列,然后分别采用极坐系和傅里叶变换提取步态空间特征和频率特征,并对两种特征进行融合,最后采用支持向量机对融合特征进行学习和分类,进行身份识别。结果表明,相对于单一步态特征为参数的身份识别算法,融合算法的身份识别正确率有了明显提高,且具有更好的稳定性。     

基于第二代Bandelet变换的彩色图像去噪算法

针对目前最新发展的Bandelet变换的特点,本文提出了基于第二代Bandelet变换的彩色图像去噪算法,充分利用彩色图像内在的几何正则性,自适应获得彩色图像的最优表示,通过噪声强度设置阈值,并利用软阈值函数实现彩色图像去噪。通过MATLAB实验结果表明,使用该算法去噪后的彩色图像,无论在主观视觉效果上还是客观质量指标上都比小波和第一代Bandelet算法有显著提高。     

DTW在线手写签名认证系统的研究

随着计算机网络技术和生物识别技术的发展,通过生物特征进行身份认证成为信息时代的需要.由于长久以来作为授权标志,手写签名是最容易被大众接受的身份认证方式之一.本文改进了经典DTW中距离的计算方法,在考虑了时间序列自身形状特征的基础上,解决了在线手写签名中时间序列非线性弯曲的对正问题.经过签名认证实验表明,当ERR为3%时,签名认证的效果最好,进而证明在线手写签名适合作为身份认证手段.     

Wavelet-Based Off-Line Handwritten Signature Verification

In this paper, a wavelet-based off-line handwritten signature verification system is proposed. The proposed system can automatically identify useful and common features which consistently exist within different signatures of the same person and, based on these features, verify whether a signature is a forgery or not. The system starts with a closed-contour tracing algorithm. The curvature data of the traced closed contours are decomposed into multiresolutional signals using wavelet transforms. Then the zero-crossings corresponding to the curvature data are extracted as features for matching. Moreover, a statistical measurement is devised to decide systematically which closed contours and their associated frequency data of a writer are most stable and discriminating. Based on these data, the optimal threshold value which controls the accuracy of the feature extraction process is calculated. The proposed approach can be applied to both on-line and off-line signature verification systems. Experimental results show that the average success rates for English signatures and Chinese signatures are 92.57% and 93.68%, respectively.     

基于特殊点的DTW在线手写签名认证算法

针对传统动态时间规正算法速度较慢的缺点,提出基于特殊点的动态时间规正在线手写签名认证算法.特殊点包含了丰富的签名信息,表现了签名者的基本生物特征.该算法缩短了身份认证的时间,提高了身份认证的效率.实验结果表明,该方法速度快、识别率高,进而证明在线手写签名在身份认证中具有很好的应用前景.     

基于BayesShrink软阈值的Bandelet域SAR图像去噪

合成孔径雷达(SAR)图像产生的相干斑噪声是一种乘性噪声,严重影响SAR图像的质量.本文提出一种新的极化SAR图像的去噪方法,该方法对极化SAR图像进行自适应Bandelets阈值方法,阈值采用BayesShrink软阈值方法,将其应用于自适应Bandelets系数.通过实验对比,证实此法与小波阈值去噪相比,能够更好地...     

数据场思想及其在联机签名鉴别中的应用

签名鉴别是通过分析手写签名的书写风格来判断签字人身份的一门技术。该文提出了一种新的特征数据处理方法—数据场,并且介绍了描述数据场的函数—势函数。笔者把这一思想引入签名鉴别中,把鉴名所形成的四个时序序列(压力、压力变化率、速度和加速度)点作为场中的数据点来看待,形成四类数据场,再从场中提取特征,由于这些特征既考虑了静态的位置信息,又采用了压力、压力变化率等动态特性。在对中文签名的初步实验中得到了很好的实验结果。     

Bandelet变换原理及应用研究

近年来,多尺度几何分析在统计分析、模式识别、信号处理、数字图像处理等领域中应用广泛.作为自适应多尺度几何分析的一种新方法,Bandelet变换侧重于图像边缘的表示和处理,对于图像中的几何正则方向具有较强的自适应跟踪能力,由于Bandelet变换能提供对图像的最稀疏表示,能够用比别的基函数更少的非零系数来达到同样的逼近效果,特别是对几何特征明显的图像更具优势.文中详细介绍了Bandelet变换的提出、基本原理和方法等技术实现细节,探讨和和分析了Bandelet变换在数字图像的压缩、融合、去噪和分割等诸多方面的应用,并探讨了Bandelet变换技术的应用发展趋势.     

脱机手写签名鉴别中的预处理技术研究

签名作为普遍接受的一种同意或授权的方式在社会生活中发挥了重要作用。论述了预处理在脱机手写签名鉴别中的作用,以实例阐述了脱机手写签名鉴别中预处理的过程。     

基于Bandelet变换域的图像自适应增强算法

提出了基于Bandelet变换域的图像自适应增强的新算法,利用Bandelet变换在表示二维图像线、面奇异性时的优越性,实现了抑制噪声和凸显细节间的有效均衡。按照最小化逼近误差原则,寻找出二进剖分块的几何方向,在最小化均分误差(MMSE)的原则下合并二进剖分块,寻找出图像增强的方向。根据图像增强方向将Bandelet块分为两类:有几何方向的Bandelet块和无几何方向的Bandelet块,并分析了这两类Bandelet块系数的不同特征,从而区分出噪声和信号、清晰边缘和脆弱边缘。在此基础上提出了一种新的增强函数,在抑制噪声的同时,增强较弱细节并保护图像中的清晰边缘不失真。实验结果表明,与传统的图像增强算法相比,该算法在抑制噪声和放大细节特征两方面均有明显改进。     

改进的HMM-SVM混合模型手写汉字签名认证方法

提出一种基于改进的HMM-SVM混合模型手写汉字签名认证方法.利用HMM对两类训练签名数据进行有区分性的特征变换及数据压缩.HMM的多雏概率输出作为SVM模型的输入矢量.SVM的输出通过Sigmoid函数转化为后验概率以进一步提高认证效果.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-SUM混合模型,该方法可以有效降低等错误率EER,获得了比较好的效果.