基于决策融合的离线签名检验技术的研究

《基于决策融合的离线签名检验技术的研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、四川师范大学硕士学位论文基于决策融合的离线签名检验技术的研究姓名：陈雅茜申请学位级别：硕士专业：计算机软件与理论指导教师：王玲20050101aU0P9SPQU0I)aq;joXpn；stheywi11b1urthedatureimage.Sotheprojectionde30】r扁£PfQn%ay认i入gIter.(3)Sincetheu.nmosteftheexabstractlonmethoe,anewkindoffeatnamedcomponentfeservethesizeandthel

2、ocatihesignature.(4)Combinedth°eQIPtesJ1n°d4兽尹cGra1networkiSalsoK&陽藹皈鉅葩刚i血瞌聪笑寤gb1.1课题的提出在现代社会中，随着-出前所未有的重要性。身份全、司法、电子商务、电子工作证、智能卡、密码等£容易被破解等诸多问题，E认个人身份的技术面1临弟和传统方法相比，基们需要从书写者的笔迹中扌j机构和商业组织的研刁线签名检验通过专用仪器如动态特征如书写过程中的压法的不足，使伪造变得更加名的具体形态，还要清楚签设备的支持，只需要将签名集

3、到计算机中。该方法提車划间的搭配等几何特征…1许多研究和实验证明,字的正找出与待检笔迹最接近的卷岀签名的归属，识别结果有的风格和特征来确定书写至个用户编号，签名检验的扌否为该编号所对应的合法片对于如何实现签名检9简单地认为签名检验就是圭关系【151,如图1.1存在卷叠星杂R章的。E覽签媼果啟稱麟签名。同样的，如果系统确写法，在伪造签名时很年（2）简单摹仿伪签各拼写輕瘗簪见过该用户的§大的差别。（3）熟练摹仿伪签彳了精不同类型的伪签名给2简单摹仿者由于不了解合乞着〜定的差别，因此检验二辎换癇徽穩物魏

4、魏傲劉换统的第一步。离线签名检人工智能、计算机科学等t别系统和虹膜识别系统已丝很多技术难点还没有解决。以借鉴的文章和技术都比电以上这些实际问题都给1・3签名检验的系统在本文中，签名检验决策判断等五个主要步骤f的主要功能:所研究的问题据诛赛机芮正比，扫描精度越高，包垄会相应地增加。常用的扫拮选用200dpj的扫描岸图像存为JPG格式。本了成，签名采集模扳见图1.扫描完成后使用图像处理率出的签名大小均为40Ox得到令人满意的判别结果。签名模式做〜个很好的划3的检验效果。因此，签名尢环节要针对签名的特点

5、进彳准确、全面地反映签名所乍(4)签名库：前面t户编号，签名检验的主要仔编号所对应的合法用户，t将该签名和对应编号的样2系统的检验正确率和系统夫集熟练摹仿伪签名。在进车I用户［用I们一共采集了150个伪签及对其进行简单、熟练摹仿,真签名简单摹仿伐圉1闕豫用W醍耐态特征和耳签名更难以检验。因此，羽检验方法。如前所述，签名检验乡决策判断等五个环节。其冲一个环节，它的重要性不容上所包含的印章、数字、网于字符的分割和归一化（灰如何综合利用现有的预处芒最简单的实现办法是使用旧背景的复杂程度等的制幽2现阶段国

6、内的学术研突检验的研究才刚刚起步，尚都很少，与国外的研究水平先进技术和经验，从高效利丿度来着手研究。1.5本文的研究目标2本文主要研究如何将2验准确性，其中着重讨论系手写签名检验系统。本研穷络的基本知识，然后着重诙主要讨论如何利用决策融€验方法相结合，实现基于卩第六章主要介绍本文使用的可靠的实验结论，另外还/程中遇到的问题进行了总结中（X,第二章预处理及特征扌1.1预处理噪声可以理解为妨碍丿行理解或分析的各种因素f处理的输入、采集、处理甘采集的噪声是个十分关键甘全过程一个良妳的图彳章首先血如何去除

7、四川师范大学硕士学位论文素的灰度值不变。根据色彩形成原理，基本上所有的彩色都可以用R(红)，G(绿)，E(蓝)三种基本彩色混合组成的等效色来模拟，并且彩色的颜色越浅表示R,G,B分量值越大，同时根据经验，淡蓝色的灰度值一般在［200,250］范围内。为了保证能够去除所有的变色背景，这里的阈值取为195。该方法的处理效果如图2.1所示。图2-1(a)是扫描图像，可以看到该图的背景带有淡淡的蓝色，这止是我们所要去除的色彩失真。按照上述方法对图2-1(a)消除色彩失真后得到图2-1(b)。我们可以看到，

8、在图2.1(b)屮背景色变色问题被很好的解决了，而前景色即文字完整地保留了下來，同时左上角的孤立噪声被去除了。实验结果显示该方法不仅能够有效的消除由色彩失真引起的背最变色问题，而口还可能去除部分孤立的噪声。图2-1(a)扫描圈像(b)消除色彩失真后的图像2.1.2去除孤立噪声我们采集的签名都是书写在打印纸上的，图像质量较高。图像小出现的噪声一般是由于纸张不平整，纸张上存在朵质或信号干扰等因素导致的孤立噪声。常用的平滑算法如屮值滤波虽然能一定程度的去除图像屮的孤立噪声，但它会对图像的