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基于智能移动终端的动态签名识别
被引量:
4
1
作者
林俊杰
王崇文
+3 位作者
段程浩
李雪鹏
林建辉
王天文
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第7期701-704,共4页
为在移动终端上进行动态签名识别,采用基于极角特征匹配的动态签名识别方法.该方法利用签名质心和黄金分割质心建立极坐标系,将从移动终端上获得的直角坐标转换为极坐标后提取极角特征的极值点,并以此为依据分隔签名笔段,通过计算样本...
为在移动终端上进行动态签名识别,采用基于极角特征匹配的动态签名识别方法.该方法利用签名质心和黄金分割质心建立极坐标系,将从移动终端上获得的直角坐标转换为极坐标后提取极角特征的极值点,并以此为依据分隔签名笔段,通过计算样本与模板之间各个笔段的相似度得到签名总体的相似度,从而判断签名样本与模板是否出自同一人之手.实验结果表明,该方法的平均误拒率为6.93%,误纳率为11.26%,能够有效地应用于移动终端上的动态签名识别.
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关键词
动态签名识别
极角特征
黄金分割质心
移动终端
下载PDF
职称材料
题名
基于智能移动终端的动态签名识别
被引量:
4
1
作者
林俊杰
王崇文
段程浩
李雪鹏
林建辉
王天文
机构
中国科学院大学计算机与控制学院
北京理工大学软件学院
北京理工大学自动化学院
北京大学软件与微电子学院
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第7期701-704,共4页
文摘
为在移动终端上进行动态签名识别,采用基于极角特征匹配的动态签名识别方法.该方法利用签名质心和黄金分割质心建立极坐标系,将从移动终端上获得的直角坐标转换为极坐标后提取极角特征的极值点,并以此为依据分隔签名笔段,通过计算样本与模板之间各个笔段的相似度得到签名总体的相似度,从而判断签名样本与模板是否出自同一人之手.实验结果表明,该方法的平均误拒率为6.93%,误纳率为11.26%,能够有效地应用于移动终端上的动态签名识别.
关键词
动态签名识别
极角特征
黄金分割质心
移动终端
Keywords
dynamic signature recognition
polar angle characteristics
golden section centroid
mobile terminals
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于智能移动终端的动态签名识别
林俊杰
王崇文
段程浩
李雪鹏
林建辉
王天文
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
4
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