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基于多维力信息的在线签名认证方法研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
第1章 绪论第13-24页
   ·生物特征识别技术第13-15页
     ·生物特征识别技术的特点和分类第13-14页
     ·生物特征识别技术的应用领域第14-15页
   ·在线签名认证技术第15-22页
     ·签名认证简介第15-16页
     ·在线签名认证系统第16-19页
     ·在线签名认证的研究历史回顾第19-22页
   ·本文的内容安排第22-23页
   ·本文的主要创新点第23-24页
第2章 在线签名数据的采集和预处理第24-34页
   ·F_Tablet签名信息获取平台的结构和工作原理第24-29页
     ·F_Tablet签名信息获取平台的结构第24-25页
     ·手写签名的采集过程第25-26页
     ·字形信息的计算第26-27页
     ·速度等其它签名信息计算第27-29页
   ·签名数据库的建立第29-31页
   ·数据预处理第31-33页
     ·剔除噪声点第31页
     ·平滑第31-32页
     ·归一化第32-33页
     ·重采样第33页
 本章小结第33-34页
第3章 基于全局特征的在线签名认证方法第34-68页
   ·全局特征的提取第35-36页
   ·特征重要性函数第36-38页
     ·平均值方差法第36-37页
     ·最大最小值法第37-38页
   ·动态阈值投票法第38-39页
     ·方法简介第38页
     ·测试结果第38-39页
   ·基于概率的方法第39-40页
     ·方法简介第39-40页
     ·测试结果第40页
   ·基于SVM的方法第40-46页
     ·理论背景第40-41页
     ·支持向量机原理第41-44页
     ·基于SVM的测试结果第44-46页
   ·基于PCA/LDA的方法第46-52页
     ·主分量分析(PCA)第46-48页
     ·线性判别分析(LDA)第48-52页
     ·基于PCA/LDA的测试结果第52页
   ·基于HMM的方法第52-65页
     ·隐马尔可夫模型简介第52-53页
     ·隐马尔可夫模型的基本算法第53-61页
     ·隐马尔可夫模型的结构类型第61-62页
     ·隐马尔可夫模型的应用第62-65页
   ·全局关键特征第65-67页
     ·全局关键特征的选择第65页
     ·全局关键特征的测试结果第65-67页
 本章小结第67-68页
第4章 基于笔段特征的在线签名认证方法第68-82页
   ·签名的笔段划分第68-71页
     ·简介第69页
     ·笔段的划分方法第69-71页
   ·笔段特征的提取第71-73页
   ·基于串匹配的方法第73-76页
     ·串匹配的原理第73-75页
     ·笔段特征的应用第75-76页
   ·基于隐马尔可夫模型的方法第76-80页
     ·连续隐马尔可夫模型第76-78页
     ·基于连续HMM的签名认证第78-80页
 本章小结第80-82页
第5章 基于力信息和字形信息的在线签名认证方法第82-93页
   ·基于动态时间规整的方法第82-90页
     ·动态时间规整(DTW)的原理第82-87页
     ·整体DTW第87-88页
     ·分段DTW第88-89页
     ·加权DTW第89-90页
   ·基于PCA/LDA的方法第90-92页
     ·PCA与LDA的应用第90-91页
     ·重采样方法的改进第91-92页
 本章小结第92-93页
第6章 基于多特征的在线签名认证方法第93-102页
   ·生物特征技术的融合方法第93-95页
     ·传感器级别的融合第93页
     ·特征级别的融合第93-94页
     ·结果级的融合第94-95页
     ·决策级的融合第95页
   ·在线签名认证系统的融合第95-98页
     ·与决策系统第96-97页
     ·投票系统第97-98页
   ·在线签名认证系统第98-101页
 本章小结第101-102页
第7章 结束语第102-103页
   ·工作总结第102页
   ·进一步工作第102-103页
参考文献第103-115页
致谢第115-116页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第116页

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