摘要
提出基于模板聚类的两级签名认证方法。首先将注册的签名进行比对获得相似度得分矩阵,取所有相似度得分的中位数作为一个聚类阈值。然后利用签名阈值聚类算法将注册签名进行聚类,在每个签名聚类中选择与其它签名相比总得分最高的签名作为该签名聚类的签名代表,作为一级模板签名;各个签名聚类中的其它签名作为二级模板签名。最后通过相似度评判依据,在两个公开数据集SVC2004 Task 1、SUSIG Visual上选择不同数量的真实样本进行模板聚类,剩余真实样本和熟练伪造样本作为测试样本进行了实验对比。根据不同训练签名样本数,在两个数据集上的等错误率(Equal Error Rate,EER)分别是2.50%和0.83%,验证了本文方法的有效性。
作者
汤升庆
胡华成
TANG Shengqing;HU Huacheng
出处
《荆楚理工学院学报》
2020年第5期60-67,共8页
Journal of Jingchu University of Technology
作者简介
汤升庆(1979-),男,湖北孝感市人,湖北工程学院新技术学院讲师,硕士。主要研究方向:通信系统、信号处理;胡华成(1978-),男,湖北武汉人,武汉理工大学博士研究生。主要研究方向:模式识别、人工智能。
