离线中文签名验证技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| ·身份识别、认证技术的演变 | 第10-12页 |
| ·离线签名验证 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-17页 |
| ·课题的研究意义、内容及目标 | 第17-19页 |
| 2 相关理论及方法 | 第19-37页 |
| ·数据获取与预处理 | 第19-25页 |
| ·特征提取和选择 | 第25-30页 |
| ·匹配方法 | 第30-36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 3 签字聚类与特征标权 | 第37-49页 |
| ·签字的全局特征及特征矢量 | 第37-38页 |
| ·一种基于马氏距离的聚类算法 | 第38-40页 |
| ·基于特征标权的核聚类方法 | 第40-42页 |
| ·实验结果 | 第42-46页 |
| ·小结 | 第46-49页 |
| 4 基于分段及神经网络的签名验证 | 第49-62页 |
| ·概述 | 第49-50页 |
| ·实验数据 | 第50-51页 |
| ·一种有效的签名分段方法 | 第51-53页 |
| ·签名的特征提取 | 第53-55页 |
| ·相似度的计算方法 | 第55-56页 |
| ·径向基神经网络分类器 | 第56-60页 |
| ·实验结果 | 第60-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 5 基于隐马尔科夫模型的签名验证 | 第62-80页 |
| ·概述 | 第62-63页 |
| ·隐马尔科夫模型 | 第63-68页 |
| ·矢量量化的改进 | 第68-69页 |
| ·分类器的逻辑结构及训练方法 | 第69-71页 |
| ·应用遗传算法对分类器参数进行优化 | 第71-74页 |
| ·实验结果 | 第74-78页 |
| ·小结 | 第78-80页 |
| 6 熟练模仿伪签名的验证 | 第80-93页 |
| ·概述 | 第80页 |
| ·针对熟练模仿签名鉴别的特征提取 | 第80-90页 |
| ·匹配方法 | 第90-91页 |
| ·实验结果 | 第91页 |
| ·小结 | 第91-93页 |
| 7 串行结构的多分类器实用签名验证系统原型 | 第93-100页 |
| ·概述 | 第93-94页 |
| ·分类器之间的结构及融合方法 | 第94-96页 |
| ·系统组成 | 第96-97页 |
| ·实验结果 | 第97-99页 |
| ·小结 | 第99-100页 |
| 8 总结与展望 | 第100-104页 |
| ·本文的主要工作及创新点 | 第100-102页 |
| ·下一步的主要工作 | 第102-104页 |
| 致谢 | 第104-105页 |
| 参考文献 | 第105-111页 |
| 附录1 攻读学位期间发表的学术论文 | 第111-112页 |
| 附录2 英文缩写词对照表 | 第112页 |
