【摘 要】
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离线签名笔画内部点及背景点的局部二值模式(local binary pattern,LBP)非常相近,且对反映离线签名笔画特征有较大干扰,因此提出了一种轮廓处LBP直方图特征。提取签名轮廓上
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61303028)
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离线签名笔画内部点及背景点的局部二值模式(local binary pattern,LBP)非常相近,且对反映离线签名笔画特征有较大干扰,因此提出了一种轮廓处LBP直方图特征。提取签名轮廓上的LBP特征,同时引入了新的规则去除部分无用模式,可有效地提升LBP的有效性和鲁棒性。另外,针对方向链码特征在应用于签名鉴别时存在局限性的问题,提出了一种轮廓模式共生直方图特征。融合这两种轮廓特征,并使用主成分分析(principal component analysis,PCA)降维。最后,使用支持向量机分别在MCYT和GPDS两种公开离线签名数据库上测试,取得的平均错误率分别为13.51%和12.97%。在相同的数据集上与其他方法相比,具有更低的平均错误率。
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