【摘 要】
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本文的主要工作是对动态签名鉴别算法进行研究。在对动态签名特征进行稳定性分析的基础上,首次将新兴的基于GPU的并行计算技术应用于动态签名鉴别领域。并综合考虑动态签名的
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本文的主要工作是对动态签名鉴别算法进行研究。在对动态签名特征进行稳定性分析的基础上,首次将新兴的基于GPU的并行计算技术应用于动态签名鉴别领域。并综合考虑动态签名的时域和频域特性,运用多分辨分析、动态规划、傅立叶变换和聚类分析等相关理论对动态签名鉴别技术进行深入研究。具体研究内容和取得的成果如下:一、系统地介绍了基于GPU通用计算的体系结构和并行机制,并在签名鉴别算法设计中率先引入了基于GPU的并行计算技术,显著地提高了相应算法的效率。二、建立了基于时间序列分段的动态签名鉴别数学模型,提出了依签名主轴进行极坐标映射并按极值点进行分段的签名笔段划分方法。三、针对动态签名鉴别问题中的小样本和特征时移等特点,提出了一种基于CREW PRAM模型的并行动态规划算法,依笔段的局部相关性进行动态匹配。四、为进一步提高动态规划算法的性能,本文提出了运用多分辨分析进行特征提取和信息降维的方法。五、提出了一种隐式分层聚类算法,利用签名Fourier变换后的频域特征对模板库进行聚类分析,并据此完成签名模板库的优化处理。六、建立了一个可广泛用于签名鉴别算法测试的吉林大学动态签名数据库JLU-DHSDB2.0
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