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| 基于SVM的静态手写签名识别方法研究 | |
| 作者姓名： | 肖亚红 |
| 作者单位： | 株洲职业技术学院,湖南株洲,412000 |
| 摘 要： | 研究离线（静态）签名文字识别的问题.针对静态手写签名只有空间信息,没有时序信息的问题,提出了一种基于支持向量机的签名文字识别算法.算法首先通过图像预处理提取签名图像,然后利用防射变化对初始签名图像进行配准和矫正,并在此基础上利用滑动窗口在不同方向上提取特征.最终的识别器训练利用支持向量机完成.通过仿真实验证明,提出的新的方法较其他方法具有更高的识别准确率,可以有效的实现离线签名字体的识别,该技术可应用在个人身份认证和识别系统中. |
| 关 键 词： | 手写签名 支持向量机,身份认证 图像矫正 |
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