一種基于小波變換的中文手寫自動簽名鑒定系統(tǒng).pdf

1、簽名是一種使用廣泛的識別身份的生物特征，自動簽名鑒定的研究具有重要的應(yīng)用價值和社會意義。但是到目前為止，已經(jīng)取得的研究成果離這一問題的徹底解決還有很大的距離。在國內(nèi)，這方面的研究才剛剛起步。 自動簽名鑒定分為聯(lián)機和脫機簽名鑒定兩種。與聯(lián)機簽名鑒定相比，脫機簽名鑒定受設(shè)備約束少，具有更廣的實用范圍，但是由于脫機簽名鑒定丟失了在書寫過程中的動態(tài)信息，鑒定難度更大。 本文提出了一種基于小波變換提取特征的簽名鑒定方法，嘗試?yán)幂?/p>

2、廓線上的坐標(biāo)序列為基礎(chǔ)進(jìn)行小波變換來提取特征。由于輪廓線忠實全面地反映了原簽名的結(jié)構(gòu)信息，因此我們把簽名圖像進(jìn)行預(yù)處理以后轉(zhuǎn)換為一系列的封閉輪廓線，以封閉輪廓線上點的坐標(biāo)序列為基礎(chǔ)進(jìn)行小波變換來提取特征。根據(jù)用平滑函數(shù)的二階導(dǎo)數(shù)作為母小波進(jìn)行小波變換后高頻部分過零點能反映信號突變點的原理，使用Marr小波對坐標(biāo)序列進(jìn)行多分辨率分析，提取分解后細(xì)節(jié)系數(shù)的過零點信息作為特征來進(jìn)行判別。 由于不同簽名者的簽名風(fēng)格存在差異，用統(tǒng)一的閾值

3、對所有簽名進(jìn)行判別會造成很高的誤識率，因此針對這一問題我們在判別時采用統(tǒng)計的方法分別計算每個簽名者的動態(tài)閾值以及每個簽名者最優(yōu)封閉輪廓線個數(shù)和最優(yōu)分辨率尺度。另外本文采用簡單的分級識別策略可以加快識別速度。 為了評估該系統(tǒng)的性能，我們對采集的25個簽名者共750個樣本進(jìn)行了實驗，采集每個簽名者20個真簽名和10個偽簽名。并采用分組測試的方式，把真簽名劃分為參考樣本和測試樣本的不同的組合進(jìn)行多次測試。實驗結(jié)果表明了該鑒定方法的有效