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基于HTM的离线手写签名识别及改进被引量：5: 1; 作者陈雪朱敏 +1 位作者钟煜范量《四川大学学报（工程科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第S1期146-150,共5页; 现有离线签名识别的方法主要存在识别率低的缺陷,如何进一步提高签名识别率是目前该项研究的核心问题这一。提出一种基于层次时间记忆(Hierarchical Temporal Memory,HTM)的离线签名识别系统,并结合签名样本的时空特征,对离线签名进行... 展开更多; 关键词离线签名手写签名识别分层时序记忆时空特征; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于人工免疫模型的在线手写签名识别方法被引量：2: 2; 作者张莉莎孙正兴《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第3期311-317,共7页; 采集能表征签名者潜在手写习惯的签名特征,利用人工免疫模型的自学习和自适应实现在较少训练样本的条件下获得具有更高区分度的手写签名模板.实验结果表明,文中方法识别具有良好的训练效果,能获得较好的验证率和鉴别率.; 关键词在线手写签名识别特征选择样本训练人工免疫模型抗原抗体; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于LBP和深度学习的手写签名识别算法被引量：9: 3; 作者马小晴桑庆兵《量子电子学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期23-31,共9页; 为优化手写签名识别算法性能,提出了一种局部二值模式(LBP)和深度学习相结合的手写签名识别算法。针对签名图像进行预处理、维纳滤波去除噪声;将预处理签名图像分为3×4子块,LBP应用于分块后的每个子图像,并将每个子块的纹理直方图... 展开更多; 关键词图像处理手写签名识别深度学习深度信念网络局部二值模式; 在线阅读下载PDF 职称材料

在线手写签名组合最相似笔段的识别算法被引量：1: 4; 作者张达治马驷良王彦 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2005年第5期613-616,共4页; 在线手写签名识别是通过人的生物特征进行身份验证的技术.提出一种基于笔画样本库的识别方法,避免了动态特征点提取、时序段匹配等方法由于书写环境和人物即时的生理特性所带来的问题,同时针对每一笔画的稳定性提出了加权距离计算公式.... 展开更多; 关键词在线手写签名识别笔段误拒率; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于HTM的离线手写签名识别及改进被引量：5: 1; 作者陈雪朱敏钟煜范量; 机构四川大学计算机学院; 出处《四川大学学报（工程科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第S1期146-150,共5页; 文摘现有离线签名识别的方法主要存在识别率低的缺陷,如何进一步提高签名识别率是目前该项研究的核心问题这一。提出一种基于层次时间记忆(Hierarchical Temporal Memory,HTM)的离线签名识别系统,并结合签名样本的时空特征,对离线签名进行有效处理和识别。实验结果证明,该方法的识别率可达95%,并对签名的移动与缩放有较好的识别效果。还结合算法中的maxdistance参数对识别结果进行分析和改进。; 关键词离线签名手写签名识别分层时序记忆时空特征; Keywords off-line signature handwritten signature recognition hierarchical temporal memory algorithm spatio-temporal feature; 分类号 TB-55 [一般工业技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于人工免疫模型的在线手写签名识别方法被引量：2: 2; 作者张莉莎孙正兴; 机构南京大学计算机软件新技术国家重点实验室; 出处《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第3期311-317,共7页; 基金国家自然科学基金(69903006 60373065) 教育部"新世纪优秀人才资助计划"(NCET-04-0460); 文摘采集能表征签名者潜在手写习惯的签名特征,利用人工免疫模型的自学习和自适应实现在较少训练样本的条件下获得具有更高区分度的手写签名模板.实验结果表明,文中方法识别具有良好的训练效果,能获得较好的验证率和鉴别率.; 关键词在线手写签名识别特征选择样本训练人工免疫模型抗原抗体; Keywords online hand-written signature recognition feature selection sample training artificial immune model antigen antibody; 分类号 TP391.3 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于LBP和深度学习的手写签名识别算法被引量：9: 3; 作者马小晴桑庆兵; 机构江南大学物联网工程学院; 出处《量子电子学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期23-31,共9页; 基金国家自然科学基金 61170120 +1 种基金 BY2013015-41~~; 文摘为优化手写签名识别算法性能,提出了一种局部二值模式(LBP)和深度学习相结合的手写签名识别算法。针对签名图像进行预处理、维纳滤波去除噪声;将预处理签名图像分为3×4子块,LBP应用于分块后的每个子图像,并将每个子块的纹理直方图特征连接起来,形成全局直方图特征;将得到的特征向量作为深度信念网络(DBN)的输入,逐层训练网络,并在顶层形成分类面,对签名图片进行识别。基于GPDS、MCYT及原创数据库进行实验,识别率误差分别为5.85%、9.3%、1.17%,有效提高了手写签名的识别精度,符合实际应用的要求。; 关键词图像处理手写签名识别深度学习深度信念网络局部二值模式; Keywords image processing handwritten signature verification deep learning deep belief network localbinary pattern; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名在线手写签名组合最相似笔段的识别算法被引量：1: 4; 作者张达治马驷良王彦; 机构吉林大学数学学院; 出处《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2005年第5期613-616,共4页; 基金信息产业部电子信息发展基金(批准号:信息运[2002]546号); 文摘在线手写签名识别是通过人的生物特征进行身份验证的技术.提出一种基于笔画样本库的识别方法,避免了动态特征点提取、时序段匹配等方法由于书写环境和人物即时的生理特性所带来的问题,同时针对每一笔画的稳定性提出了加权距离计算公式.实验证明该方法行之有效,在保证高识别率的同时又降低了误拒率.; 关键词在线手写签名识别笔段误拒率; Keywords online handwritten signature recognition stroke false reject rate; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料