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在以前研究的基础上,本文针对脱机中文签名的特点,提出利用小波变换及特征不变矩相结合的方案进行鉴别。与通常的小波变换提取细节信息不同,本文提取的是近似信息,反映了签名灰度图像灰度分布的走势。另外再结合利用伪Zernike不变矩计算的静态特征与在高密区域(HDR)基础上计算的其他动态特征,组成17维特征向量,构建脱机签名鉴别系统,并利用290个签名进行实验,实验结果表明FAR(错误接受率)和FRR(错误拒绝率)可分别达到7.83%、6.88%。