【摘 要】
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对维吾尔文签名图像进行预处理(含灰度化、平滑、二值化、归一化、细化等)的基础上,提出基于密度特征的维吾尔文离线签名识别方法,结合签名样本的空间地位信息,对离线签名进
【机 构】
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新疆大学信息科学工程学院; 新疆大学网络与信息中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61163028、61363064、61563052);新疆维吾尔自治区高校科研计划重点基金项目(XJEDU2013I11);模式识别国家重点实验室2014年度开放课题基金项目(201306321)
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对维吾尔文签名图像进行预处理(含灰度化、平滑、二值化、归一化、细化等)的基础上,提出基于密度特征的维吾尔文离线签名识别方法,结合签名样本的空间地位信息,对离线签名进行有效处理和识别。从维吾尔文签名样本库中选取75个签名者的(20个样本/人)1500个签名样本进行分类实验,得到最高为96%的识别率,实验结果表明,密度特征是维吾尔文手写签名的一种有效特征,能较全面地描述与捕捉维吾尔文手写签名的书写特点。
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