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基于神经网络的脱机中文签名鉴别系统的研究
被引量:
1
1
作者
王红春
靳斌
+1 位作者
樊旭升
马士明
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第9期2389-2391,共3页
将神经网络与签名识别相结合,利用前向多层神经网络的反向传播算法(即BP算法),采用Matlab神经网络工具箱构建用于特征识别的三层前向神经网络,同时使用了基于Gabor和Zernike相结合的特征提取方法,最终识别出待识别的手写签名。实验结果...
将神经网络与签名识别相结合,利用前向多层神经网络的反向传播算法(即BP算法),采用Matlab神经网络工具箱构建用于特征识别的三层前向神经网络,同时使用了基于Gabor和Zernike相结合的特征提取方法,最终识别出待识别的手写签名。实验结果证明识别率可达到93.70%以上,证明了该方法的有效性。
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关键词
签名鉴别
神经网络
ZEMIKE矩
gabor
滤波器
特征提取
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职称材料
题名
基于神经网络的脱机中文签名鉴别系统的研究
被引量:
1
1
作者
王红春
靳斌
樊旭升
马士明
机构
西华大学电气信息学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第9期2389-2391,共3页
文摘
将神经网络与签名识别相结合,利用前向多层神经网络的反向传播算法(即BP算法),采用Matlab神经网络工具箱构建用于特征识别的三层前向神经网络,同时使用了基于Gabor和Zernike相结合的特征提取方法,最终识别出待识别的手写签名。实验结果证明识别率可达到93.70%以上,证明了该方法的有效性。
关键词
签名鉴别
神经网络
ZEMIKE矩
gabor
滤波器
特征提取
Keywords
signature verification
neural network
Zernike moment
gabor fllter
feature extraction
分类号
TP391.43 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络的脱机中文签名鉴别系统的研究
王红春
靳斌
樊旭升
马士明
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008
1
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