离线签名鉴别
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-10页 |
| ·离线签名鉴别系统 | 第10-14页 |
| ·离线签名鉴别系统 | 第10-12页 |
| ·离线签名鉴别的难点及存在的问题 | 第12-14页 |
| ·国内外发展现状 | 第14-16页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| ·章节安排 | 第17-18页 |
| 第二章 签名图像预处理 | 第18-29页 |
| ·概述 | 第18-19页 |
| ·签名图像的平滑 | 第19-20页 |
| ·签名图像的二值化 | 第20-22页 |
| ·签名图像的细化 | 第22-24页 |
| ·签名笔迹修复 | 第24-26页 |
| ·实验与结果 | 第26-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 第三章 签名图像特征提取 | 第29-42页 |
| ·概述 | 第29-30页 |
| ·初始特征提取 | 第30-36页 |
| ·形状特征 | 第30-32页 |
| ·伪动态特征 | 第32-35页 |
| ·纹理特征 | 第35-36页 |
| ·基于保局投影的特征提取 | 第36-39页 |
| ·保局投影 | 第36-38页 |
| ·基于保局投影的特征提取 | 第38-39页 |
| ·实验与结果 | 第39-40页 |
| ·小结 | 第40-42页 |
| 第四章 基于最优阈值的离线签名认证 | 第42-53页 |
| ·概述 | 第42-43页 |
| ·几何分类法 | 第43-44页 |
| ·模式的相似性度量 | 第43页 |
| ·距离分类器 | 第43-44页 |
| ·加权欧式距离法 | 第44页 |
| ·基于遗传算法选取最优阈值的离线签名认证 | 第44-48页 |
| ·遗传算法 | 第44-47页 |
| ·基于遗传算法选取最优阈值 | 第47-48页 |
| ·实验与结果 | 第48-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第五章 基于支持向量机的离线签名识别 | 第53-66页 |
| ·概述 | 第53-54页 |
| ·支持向量机 | 第54-56页 |
| ·离线签名SVM分类器的核函数选择与核参数确定 | 第56-59页 |
| ·核函数选择 | 第56-58页 |
| ·核参数的确定 | 第58-59页 |
| ·基于ECOC-SVMS的离线签名识别 | 第59-64页 |
| ·纠错码 | 第60-61页 |
| ·BCH纠错码 | 第61-62页 |
| ·ECOC-SVMS法在签名识别中的应用 | 第62-64页 |
| ·实验与结果 | 第64-65页 |
| ·小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·本文工作总结 | 第66-67页 |
| ·未来工作的展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读学位期间的主要研究成果 | 第74页 |
