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提出了一种基于小波包隐马尔可夫的脱机手写体签名识别方法。该方法用小波包对归一化的签名图像进行特征提取,用混合高斯模型刻画各频带的小波包的系数分布,并用隐马尔可夫的状态转移模型描述了高斯模型在各频带间的相关性和依赖性。该方法数据预处理简单,特征提取完全可逆,避免了复杂分割,很好地描述了签名图像的小波包分解的统计特性,实验表明具有较好的抗噪性、鲁棒性、适应性和较高的识别率。