【摘 要】
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为优化手写签名识别算法性能,提出了一种局部二值模式(LBP)和深度学习相结合的手写签名识别算法。针对签名图像进行预处理、维纳滤波去除噪声;将预处理签名图像分为3×4子块,
【基金项目】
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国家自然科学基金,61170120;江苏省产学研前瞻性联合研究项目,BY2013015-41~~
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为优化手写签名识别算法性能,提出了一种局部二值模式(LBP)和深度学习相结合的手写签名识别算法。针对签名图像进行预处理、维纳滤波去除噪声;将预处理签名图像分为3×4子块,LBP应用于分块后的每个子图像,并将每个子块的纹理直方图特征连接起来,形成全局直方图特征;将得到的特征向量作为深度信念网络(DBN)的输入,逐层训练网络,并在顶层形成分类面,对签名图片进行识别。基于GPDS、MCYT及原创数据库进行实验,识别率误差分别为5.85%、9.3%、1.17%,有效提高了手写签名的识别精度,符合实际应用的要求。
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