采用HMM以及簽名圖形格律特征的脫機中文簽名鑒定系統(tǒng).pdf_第1頁
已閱讀1頁，還剩69頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

1、該課題討論了一種基于隱馬爾科夫模型(HMM)的脫機中文簽名鑒定方法.在近幾十年中,隱馬爾科夫模型被眾多的研究者廣泛應(yīng)用于語音識別、文本識別等模式識別領(lǐng)域中.隱馬爾科夫模型是一種對時間變化動態(tài)建模的強有力的工具.這種隨機模型隨時間變化有很強的適應(yīng)能力以及很高的刻畫精度和概括能力.并且它的訓練及識別算法都日愈成熟完備.該課題的研究內(nèi)容為脫機中文簽名鑒定,系統(tǒng)主要分為三部分,即數(shù)據(jù)采集和預處理,特征提取和基于隱馬爾科夫模型的自動鑒定系統(tǒng).特征

2、提取以及自動鑒定識別是全文的重點所在.該文的新穎之處在于:首先,我們采用了將圖形格律(grap hometric)特性,如象素密度及坐標軸斜率等特征,用于脫機中文簽名鑒定中.為了描述簽名圖像,把圖像置于柵格(grid)中,提取每一個單元(cell)的圖形格律特征,然后用矢量量化(VQ)把這些向量轉(zhuǎn)化為離散信號,再將其用于HMM中進行訓練和鑒定,以辨別真?zhèn)魏灻?其次,利用交叉驗證(cross-validation)程序為每一簽名者確定一個

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論