排序方式: 共有2条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
介绍了一种利用离散小波变换提取特征的二级签名认证方法.第一级认证基于签名的坐标曲线,第二级认证基于签名灰度图像的直方图,分别获得有关签名曲线和签名图像的小波特征.严格限制第一级认证的错误率,使得第一级认证成功后不再使用第二级认证;否则,将使用第二级认证.实验结果表明,与每次认证都使用两级的认证模式相比,该模式可以有效地缩短签名认证的平均时间. 相似文献
2.
介绍签名认证系统中基于统计特征向量的BP神经网络分类器的设计,改进BP学习算法,加快训练的收敛速度.利用构造的伪造签名样本和真实签名样本进行训练确定神经网络各层节点的权值,妥善地解决由于人为的伪造样本缺乏,阻碍神经网络分类器的实际应用的问题.试验结果表明,所设计的神经网络分类器在签名认证系统中取得了较好的认证结果. 相似文献
1