| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 生物特征识别技术 | 第10-13页 |
| 1.2.1 人脸识别 | 第10-11页 |
| 1.2.2 指纹识别 | 第11页 |
| 1.2.3 掌纹识别 | 第11-12页 |
| 1.2.4 虹膜识别 | 第12页 |
| 1.2.5 声纹识别 | 第12页 |
| 1.2.6 步态识别 | 第12-13页 |
| 1.2.7 签名识别 | 第13页 |
| 1.3 签名认证国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 基于笔尖运动轨迹的签名认证 | 第15-18页 |
| 1.4.1 基于笔尖运动轨迹的签名识别系统流程 | 第15-17页 |
| 1.4.2 基于笔尖运动轨迹的签名认证系统的主要问题及难点 | 第17-18页 |
| 1.5 本文的主要研究内容及组织结构安排 | 第18-19页 |
| 第2章 笔尖初始定位和跟踪 | 第19-32页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 基于笔尖运动轨迹的签名认证的数据获取 | 第19-22页 |
| 2.3 基于笔尖运动轨迹的签名认证的笔尖初始定位 | 第22-25页 |
| 2.3.1 肤色检测 | 第23页 |
| 2.3.2 图像二值化 | 第23-24页 |
| 2.3.3 基于形状的笔尖定位方法 | 第24-25页 |
| 2.4 基于笔尖运动轨迹的签名认证的笔尖跟踪 | 第25-31页 |
| 2.4.1 目标跟踪简述 | 第25页 |
| 2.4.2 循环矩阵性质 | 第25-27页 |
| 2.4.3 核相关滤波 | 第27-28页 |
| 2.4.4 核相关滤波进行笔尖跟踪 | 第28-29页 |
| 2.4.5 笔尖跟踪结果与分析 | 第29-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 笔尖运动轨迹时间序列的特征提取与匹配 | 第32-42页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 预处理 | 第32-37页 |
| 3.2.1 最小二乘法 | 第33-34页 |
| 3.2.2 三次样条插值 | 第34-35页 |
| 3.2.3 签名数据预处理 | 第35-37页 |
| 3.3 基于最长公共子序列的特征提取和匹配 | 第37-39页 |
| 3.3.1 最长公共子序列 | 第37-38页 |
| 3.3.2 微笔划 | 第38-39页 |
| 3.3.3 特征提取和匹配 | 第39页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 笔尖运动轨迹图像的特征提取与匹配 | 第42-51页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 基于SURF的笔尖运动轨迹图像特征提取和匹配方法 | 第42-48页 |
| 4.2.1 预处理 | 第43页 |
| 4.2.2 SURF特征介绍 | 第43-46页 |
| 4.2.3 k-d tree | 第46页 |
| 4.2.4 特征提取与匹配 | 第46-48页 |
| 4.3 融合方法进行笔尖运动轨迹的特征提取与匹配 | 第48页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第48-50页 |
| 4.4.1 基于SURF的笔尖运动轨迹的特征提取和匹配方法 | 第48-49页 |
| 4.4.2 基于最长公共子序列和SURF特征的签名认证的特征提取和匹配 | 第49-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
