| 摘要 | 第2-3页 |
| ABSTRACT | 第3-4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-18页 |
| 1.1 生物特征识别技术 | 第7-8页 |
| 1.2 几种常用的生物特征识别技术介绍 | 第8-10页 |
| 1.3 维吾尔文手写签名鉴别的研究目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.4 签名鉴别技术国内外的研究状况 | 第11-15页 |
| 1.5 题目来源及研究内容 | 第15-17页 |
| 1.6 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 维吾尔文手写签名的特点及预处理 | 第18-28页 |
| 2.1 维吾尔文字母的特点 | 第18-19页 |
| 2.2 维吾尔文手写签名的书写特点 | 第19-20页 |
| 2.3 维吾尔文手写签名样本的采集 | 第20-22页 |
| 2.4 签名图像的预处理 | 第22-27页 |
| 2.4.1 签名图像的灰度化 | 第22-23页 |
| 2.4.2 签名图像的二值化 | 第23-25页 |
| 2.4.3 签名图像的平滑去噪 | 第25-26页 |
| 2.4.4 签名图像的归一化 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 维吾尔文手写签名的特征提取 | 第28-38页 |
| 3.1 手写签名特征的定义 | 第28页 |
| 3.2 特征的分类 | 第28-29页 |
| 3.3 方向特征的提取 | 第29-31页 |
| 3.4 改进的方向特征提取 | 第31-33页 |
| 3.5 基于灰度共生矩阵加权融合特征的提取 | 第33-37页 |
| 3.5.1 纹理概述 | 第33-34页 |
| 3.5.2 灰度共生矩阵 | 第34-35页 |
| 3.5.3 灰度共生矩阵的特征参数 | 第35-36页 |
| 3.5.4 特征加权融合方法 | 第36-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 维吾尔文手写签名图像的分类鉴别 | 第38-49页 |
| 4.1 签名鉴别的基本原理 | 第38页 |
| 4.2 常用的分类鉴别方法 | 第38-39页 |
| 4.3 距离分类器 | 第39-40页 |
| 4.4 BP神经网络 | 第40-45页 |
| 4.4.1 反向传播算法的推导过程 | 第41-44页 |
| 4.4.2 本文的BP神经网络结构 | 第44-45页 |
| 4.5 签名鉴别系统的性能评价指标 | 第45-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 维吾尔文签名鉴别系统的设计与实现 | 第49-66页 |
| 5.1 实验开发环境 | 第49页 |
| 5.2 系统总体框架 | 第49-50页 |
| 5.3 实验数据 | 第50页 |
| 5.4 距离分类器的分类鉴别规则 | 第50页 |
| 5.5 方向特征与距离分类器的签名鉴别率分析 | 第50-52页 |
| 5.6 改进的方向特征与距离分类器的签名鉴别率分析 | 第52-55页 |
| 5.7 方向特征与改进的方向特征的签名鉴别率性能比较 | 第55-56页 |
| 5.8 灰度共生矩阵加权融合特征与BP神经网络的签名鉴别率分析 | 第56-63页 |
| 5.8.1 像素点之间的距离对特征参数的影响 | 第57-58页 |
| 5.8.2 方向对特征参数的影响 | 第58-60页 |
| 5.8.3 灰度共生矩阵单独特征的签名鉴别率 | 第60-62页 |
| 5.8.4 特征加权融合的签名鉴别率 | 第62-63页 |
| 5.9 灰度共生矩阵加权融合特征的性能比较与分析 | 第63-65页 |
| 5.10 本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-69页 |
| 6.1 总结 | 第66-67页 |
| 6.2 展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读硕士期间发表论文和参加科研情况 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
