基于改進(jìn)KNN的離線手寫簽名識(shí)別研究.pdf

1、簽名鑒別是一種,新興的基于生物特征的身份識(shí)別技術(shù),由于其方便、可靠、從筆跡中提取信息不侵犯隱私而被人們普遍接受,在商務(wù)、金融、司法、保險(xiǎn)等眾多領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用,因此深入研究離線狀態(tài)下利用計(jì)算機(jī)對(duì)手寫簽名進(jìn)行鑒別具有重要的理論意義和巨大的實(shí)用價(jià)值。本文首先介紹了課題的研究背景及意義,簡(jiǎn)述了簽名鑒別技術(shù)的概況,總結(jié)了國(guó)內(nèi)外在該領(lǐng)域的研究進(jìn)展和成果,分析了離線簽名鑒別研究存在的問(wèn)題,然后以簽名圖像為研究對(duì)象,深入探究了離線簽名識(shí)別中的預(yù)處

2、理、特征提取和選擇及分類識(shí)別技術(shù)。通過(guò)對(duì)簽名圖像進(jìn)行平滑、二值化、細(xì)化、空白邊緣去除、輪廓提取等預(yù)處理操作,提取了簽名的形狀特征和偽動(dòng)態(tài)特征等共56維特征。形狀特征包括簽名的幾何特征和矩特征;偽動(dòng)態(tài)特征方面,提取了高密區(qū)域、灰度級(jí)直方圖、灰度重心、簽名骨架方向灰度和筆畫寬度直方圖等5組41維特征。在分類識(shí)別技術(shù)研究中,采用了加權(quán)歐式距離和k近鄰(KNN)分類方法對(duì)簽名樣本進(jìn)行識(shí)別。在KNN算法中,我們研究了k值的選取對(duì)分類結(jié)果好壞的影響