【摘 要】
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我们建立了一个包含了200个人的签名数据的签名数据底库.在对这些数据进行统计分析和总结前人的研究经验的基础上,我们提出了一个鲁棒的签名认证算法.算法根据中文签名中角点
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我们建立了一个包含了200个人的签名数据的签名数据底库.在对这些数据进行统计分析和总结前人的研究经验的基础上,我们提出了一个鲁棒的签名认证算法.算法根据中文签名中角点比较多的特点,利用聚类方法找到不同签名序列中相对应的特征点(角点)作为局部相关分析的分段基点;使用局部相关分析的方法对签名样本中不可见的速度,压力等不可见信息之间的相似性进行评价.实验结果表明这个算法能够很好的鉴别熟练的伪签名,特别是对于临摹的伪签名具有很好的鉴别能力.在对纹理生成的各种算法进行分析的过程中,我们发现纹理图像同多智能体系统(Multi-agentSystem)之间有很强的内在相似性,因而提出了我们的基于人工生命方法的纹理生成算法.我们定义了智能体的属性、行为、与环境的关系、产生和死亡方法,通过智能体群体的生存和进化来拼接生成纹理图像.为了解决纯粹的多智能体算法不能很好的反应纹理样本整体特性的问题,我们引入了图像金字塔来改善我们的算法.这一方法在一定程度上体现了纹理的区域性、重复性、随机性、多尺度特性等重要特性,使得生成纹理在这些方面与纹理样本具有根强的一致性.实验表明,我们的方法生成纹理的效果很好,是一种很有效的纹理生成算法.
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