基于形狀上下文的離線簽名鑒別.pdf

1、生物特征識別是利用人的生理特征或行為特征來實現(xiàn)個人身份鑒定。簽名作為一種行為特征，由于其方便、可靠、隱私性強而被人們普遍接受，在商業(yè)、軍事、通信、金融、辦公自動化、安全等領域有著廣泛的應用。目前，在線簽名鑒別技術逐步成熟，離線簽名鑒別由于其可獲取的可用信息少，因此存在著很大的發(fā)展空間，深入研究離線狀態(tài)下利用計算機對手寫簽名進行鑒別具有重要的理論意義和實用價值。
　　離線簽名鑒別是模式識別中的一項難題。依據(jù)人們對離線簽名鑒別產(chǎn)品實用

2、性及高精度的需求，本文對簽名圖像預處理、特征提取以及系統(tǒng)融合進行了深入研究，主要工作如下：
　　(1)為了驗證所提出的方法的有效性及實用性，本文自建了中文手寫簽名圖像庫，并對簽名圖像進行平滑去噪、歸一化、二值化、細化等一系列的預處理。
　　(2)離線簽名鑒別的問題之一是缺乏將簽名形狀進行分類的形狀描述子。本文提出利用形狀上下文作為形狀描述子，它是基于輪廓的點集表示建立的一種強形狀描述子，能盡可能完整的表示整幅圖像的信息。并且

3、由于對數(shù)極坐標變換具有二維不變性，因而對于經(jīng)過比例、旋轉和平移變換后的圖像，仍能有效地進行形狀匹配。為了得到更好的鑒別結果，本文利用歐氏距離優(yōu)化匹配代價，提高了匹配精度。本文在自建中文簽名庫和GPDS960西文簽名庫上分別進行實驗，驗證了算法的有效性。
　　(3)為了彌補單個鑒別系統(tǒng)中單特征和單分類器不夠全面的缺陷，本文采用兩級分類器融合的鑒別方法。第一級提取簽名的方向梯度密度特征，它是一種壓力特征，能反映簽名的用力方向，然后采用