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针对在脱机条件下的手写汉字签名计算机鉴别问题,提出了一种基于多类特征组合分类器综合鉴别的方法,该方法对签名图像提取了3种类型的特征向量,分别输入到BP神经网络加以分类,组合各分类结果得到最终输出值。实验结果表明,与采用单一类型特征或者采用单一分类器相比,该系统具备较高的鉴别率,效果令人满意。
脱机汉字签名鉴别的多特征多分类器设计
【摘 要】
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针对在脱机条件下的手写汉字签名计算机鉴别问题,提出了一种基于多类特征组合分类器综合鉴别的方法,该方法对签名图像提取了3种类型的特征向量,分别输入到BP神经网络加以分类,组合各分类结果得到最终输出值。实验结果表明,与采用单一类型特征或者采用单一分类器相比,该系统具备较高的鉴别率,效果令人满意。
【机 构】
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石家庄学院,石家庄,050035
【出 处】
：
煤炭技术
【发表日期】
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2010年09期
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