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基于特征函数法的在线签名鉴别研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第1章 绪论第10-31页
   ·引言第10-15页
     ·书写内涵第10页
     ·基于手写的研究分类第10-15页
       ·手写内容识别第11-12页
       ·笔迹鉴别第12-13页
       ·笔计算第13-14页
       ·手写签名鉴别第14-15页
   ·在线签名鉴别概述第15-22页
     ·在线签名鉴别系统结构第15-17页
     ·签名鉴别算法的性能评价第17-18页
     ·在线签名鉴别的研究进展第18-21页
       ·在线签名鉴别研究发展第19-21页
       ·在线签名鉴别系统第21页
     ·在线签名研究存在的问题第21-22页
   ·论文的研究内容及创新点第22-25页
     ·身份认证重要性与生物特征识别优势第22-23页
     ·论文选题目的和研究意义第23-24页
     ·论文研究内容和章节安排第24-25页
     ·论文创新点第25页
 参考文献第25-31页
第2章 F-TABLET平台设计和签名库构建第31-51页
   ·常用签名信息获取设备及其发展趋势分析第31-35页
     ·常用签名信息获取设备比较第31-34页
     ·签名信息获取设备发展趋势和存在的不足第34-35页
   ·F-TABLET签名信息获取平台设计第35-42页
     ·F-Tablet签名信息获取平台结构第35-36页
     ·签名书写点位置计算及精度分析第36-37页
     ·速度等其它签名信息计算第37-39页
     ·信号处理电路第39-41页
     ·Wintab接口协议第41-42页
   ·签名库构建第42-48页
     ·MCYT双模态数据库第42页
     ·SVC2004签名竞赛数据库第42-43页
     ·F-Tablet签名库设计第43-48页
       ·签名内容及保存结构设计第43-44页
       ·签名采集第44-45页
       ·签名预处理分析第45-47页
       ·数据库中真实签名与熟练伪造签名对比第47-48页
 小结第48页
 参考文献第48-51页
第3章 基于改进DTW算法的签名鉴别研究第51-72页
   ·DTW算法第51-55页
     ·DTW算法的基本思想第51-52页
     ·DTW算法流程第52-54页
     ·DTW算法的变形第54页
     ·DTW算法在签名鉴别中的应用第54-55页
   ·基于线性距离的分段多模板签名鉴别第55-57页
     ·算法基本思想和流程第55-56页
     ·模板计算及判别阈值设定第56-57页
   ·基本DTW算法分段签名鉴别第57-59页
     ·算法基本思想和流程第57页
     ·模板生成及距离计算第57-59页
   ·改进DTW算法分段签名鉴别第59-62页
     ·算法改进分析第59-61页
     ·模板生成及距离计算第61-62页
   ·签名鉴别实验及分析第62-70页
     ·迭代实验加权系数优化第62-64页
     ·线性距离、基本DTW及改进DTW算法实验第64-68页
       ·线性距离实验第64-65页
       ·基本DTW算法实验第65-66页
       ·改进DTW算法实验第66-68页
     ·签名判别阈值分析第68-69页
     ·注册签名数目影响分析第69-70页
 小结第70-71页
 参考文献第71-72页
第4章 基于稳定波形分段的波形匹配签名鉴别研究第72-92页
   ·连笔及笔画分割分析第72-74页
   ·基于稳定波形分段的波形匹配签名鉴别算法思路第74-76页
   ·基于稳定波形分段的波形匹配算法的实现第76-88页
     ·波形分割第76-79页
       ·波形定义第76-78页
       ·签名预处理及波形分割第78-79页
     ·波形间距离定义第79-80页
     ·波形稳定度函数的设计第80-82页
       ·签名分段基准要求第81页
       ·签名波形稳定度函数DWS第81-82页
     ·签名模板计算第82-88页
       ·签名书写时间判别模板第83-84页
       ·签名波形数目判别模板第84页
       ·参数化稳定波形模板计算第84-85页
       ·分段签名模板计算第85-88页
   ·基于稳定波形分段的波形匹配签名鉴别实验及分析第88-90页
     ·分步鉴别实验第88-90页
     ·与其它相关算法的比较分析第90页
 小结第90-91页
 参考文献第91-92页
第5章 基于信息融合的签名鉴别系统第92-113页
   ·基于加权系数融合的生物特征鉴别方案第92-96页
     ·多源信息融合概述第92-93页
     ·生物特征融合鉴别第93-96页
       ·生物特征鉴别中的信息融合研究第93-95页
       ·基于加权系数融合的生物特征鉴别方案第95-96页
   ·加权系数融合签名鉴别实验第96-103页
     ·加权系数的遗传算法优化实现第96-102页
       ·染色体编码第98页
       ·适应度函数设计第98-99页
       ·遗传操作算子设计第99-101页
       ·算法中主要参数设定第101-102页
     ·多源签名信息加权系数融合鉴别实验第102-103页
   ·签名鉴别系统实现第103-110页
     ·签名鉴别系统总体结构第103-106页
     ·签名鉴别软件中的关键技术实现第106-110页
       ·F-Tablet与主机之间的USB接口通讯第107页
       ·VC与Matlab的接口实现第107-110页
 小结第110页
 参考文献第110-113页
第6章 结束语第113-116页
   ·论文工作总结第113-114页
   ·论文主要创新点第114页
   ·未来研究工作展望第114-116页
攻读博士学位期间的主要研究工作及成果第116-118页
致谢第118页

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