| 第一章 前言 | 第1-20页 |
| ·课题的提出 | 第8-9页 |
| ·签名检验的背景知识 | 第9-12页 |
| ·签名检验与文字识别、笔迹鉴定的区别 | 第9-10页 |
| ·签名检验的分类 | 第10-12页 |
| ·签名检验的系统描述 | 第12-16页 |
| ·国内外研究现状和发展趋势 | 第16-18页 |
| ·本文的研究目标及章节组织 | 第18-20页 |
| 第二章 预处理及特征提取 | 第20-36页 |
| ·预处理 | 第20-24页 |
| ·消除色彩失真 | 第20-21页 |
| ·去除孤立噪声 | 第21-24页 |
| ·特征提取 | 第24-36页 |
| ·统计特征 | 第25-30页 |
| ·部件特征 | 第30-34页 |
| ·实验数据:部分样本签名的特征值 | 第34-36页 |
| 第三章基于统计分类的签名检验方法 | 第36-42页 |
| ·判决算法 | 第36-38页 |
| ·决策可信度CL 的产生 | 第38-39页 |
| ·实验数据分析 | 第39-42页 |
| 第四章 基于神经网络的签名检验方法 | 第42-52页 |
| ·神经网络的基本知识 | 第42-44页 |
| ·神经网络用于字母识别 | 第44-45页 |
| ·神经网络用于签名检验 | 第45-52页 |
| ·神经网络的输入、输出矩阵 | 第47-48页 |
| ·神经网络的具体结构 | 第48-49页 |
| ·神经网络的生成、训练和判别 | 第49-50页 |
| ·神经网络判决结果的决策可信度CL | 第50-52页 |
| 第五章 基于决策融合的签名检验方法 | 第52-56页 |
| ·信息融合的概念 | 第52-53页 |
| ·基于决策融合的签名检验 | 第53-56页 |
| ·树分类器的决策融合思想 | 第53-54页 |
| ·基于树分类器的签名检验 | 第54-56页 |
| 第六章 实验分析及系统实现 | 第56-71页 |
| ·实验评价指标 | 第56-57页 |
| ·实验数据分析及结论 | 第57-67页 |
| ·实验1:系统对随机摹仿伪签名的拒绝能力-APFAradom | 第58-60页 |
| ·实验2:系统对简单摹仿伪签名的拒绝能力-APFAsimple | 第60-61页 |
| ·实验3:系统对熟练摹仿伪签名的拒绝能力-APFAskilled | 第61-63页 |
| ·实验4:系统对真签名的接受能力-APFR | 第63-65页 |
| ·实验结论 | 第65-67页 |
| ·系统实现 | 第67-71页 |
| 第七章 总结及改进 | 第71-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参加的科研项目 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
