导　　师： 黎绍发

学科专业： H1203

授予学位： 博士

作　　者： ;

机构地区： 华南理工大学

摘　　要： 脱机手写中文签名鉴别的主要困难就在于特征的提取,因此本文主要围绕如何提取能反映签名较本质的特征进行了相关研究.在具体解决签名鉴别时,一方面要考虑签名的静态特征,另一方面寻找动态特征,这也是本文重点研究的对象.提取静态特征时,在细化签名图像的基础上采用特征不变矩即伪ZERNIKE不变矩来进行描述.动态特征方面提出了几个重要的特征,并且利用小波变换提取了一个重要的比例特征.另外在得到签名的外形以及高密区域并把它们进行结构性描述时,利用了矩阵的奇异值分解.在动态特征提取方面,本文还利用十字-对角纹理矩阵提取了一系列纹理特征.在分类器设计方面,最初采用了简单的加权欧氏距离判别法,然后利用了BP(BACK-PROPAGATION)网络,之后提出了一个数据融合的混合实现方案.总之,本文针对脱机中文手写签名的鉴别提出了一系列新的方案,每个方案都是在前面研究的基础上进一步创新而提出来的.

关 键 词： 签名鉴别 特征不变矩 小波变换 数据融合

分 类 号： [TP391.4]

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]