【摘 要】
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该课题讨论了一种基于隐马尔科夫模型(HMM)的脱机中文签名鉴定方法.在近几十年中,隐马尔科夫模型被众多的研究者广泛应用于语音识别、文本识别等模式识别领域中.隐马尔科夫模
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该课题讨论了一种基于隐马尔科夫模型(HMM)的脱机中文签名鉴定方法.在近几十年中,隐马尔科夫模型被众多的研究者广泛应用于语音识别、文本识别等模式识别领域中.隐马尔科夫模型是一种对时间变化动态建模的强有力的工具.这种随机模型随时间变化有很强的适应能力以及很高的刻画精度和概括能力.并且它的训练及识别算法都日愈成熟完备.该课题的研究内容为脱机中文签名鉴定,系统主要分为三部分,即数据采集和预处理,特征提取和基于隐马尔科夫模型的自动鉴定系统.特征提取以及自动鉴定识别是全文的重点所在.该文的新颖之处在于:首先,我们采用了将图形格律(grap hometric)特性,如象素密度及坐标轴斜率等特征,用于脱机中文签名鉴定中.为了描述签名图像,把图像置于栅格(grid)中,提取每一个单元(cell)的图形格律特征,然后用矢量量化(VQ)把这些向量转化为离散信号,再将其用于HMM中进行训练和鉴定,以辨别真伪签名.其次,利用交叉验证(cross-validation)程序为每一签名者确定一个最佳的签名模型.最后,并提出一种自动阈值确定法,即通过训练集的子集的相关误差最小化来动态确定每个签名者签名的阈值.为了评估该系统的性能,我们分别对40个签名者提供的1600个样本进行了实验.该数据库分成两个子数据库DBⅠ和DBⅡ,分别由20个签名者的签名组成.第一个子库DBI用来确定矢量量化的参数,而第二个子库DBⅡ用来测试性能.实验结果表明了该系统的可行性和鲁棒性.
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