【摘 要】
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签名识别作为一种身份认证方法,在现代社会的各行业各领域中普遍使用,并且发挥了重要的作用。主要针对使用单一低维签名特征进行签名识别准确率不够高的问题,提出了一种基于
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院; 新疆大学图书馆; 新疆大学网络与信息中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金Nos.61163028,61563052,61363064;新疆维吾尔自治区高校科研计划重点基金项目No.XJEDU2013I11~~
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签名识别作为一种身份认证方法,在现代社会的各行业各领域中普遍使用,并且发挥了重要的作用。主要针对使用单一低维签名特征进行签名识别准确率不够高的问题,提出了一种基于高维统计特征的维吾尔文手写签名识别方法。首先根据特征提取的需求,对每幅签名图像进行平滑处理、二值化、归一化和细化等预处理操作;然后提取每一幅签名的128维局部中心点特征和112维ETDT特征,将得到的两种特征组合形成新的高维特征;最后分别利用距离度量和相似性度量算法进行训练和识别。实验结果显示该算法比以前算法提取的识别结果更好,有效地提高了维吾尔文手写签名的识别率。
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