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签名鉴别分为联机鉴别和脱机鉴别.脱机鉴别丢失了手写过程中的动态信息,鉴别难度大.利用Bandlet小波分解,提取分解后图像的网格特征,借助分形维,得到了签名图像的特征向量.运用K—L变换,将特征向量降维之后,输入支持向量机进行分类鉴别.实验表明,本文算法是有效的.
基于Bandelet和分形维的手写签名鉴别系统
【摘 要】
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签名鉴别分为联机鉴别和脱机鉴别.脱机鉴别丢失了手写过程中的动态信息,鉴别难度大.利用Bandlet小波分解,提取分解后图像的网格特征,借助分形维,得到了签名图像的特征向量.运
【机 构】
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吉林化工学院信息与控制工程学院
【出 处】
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吉林化工学院学报
【发表日期】
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2014年07期
【基金项目】
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吉林化工学院科学技术研究项目(2013120)
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