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基于多级DTW匹配的联机手写签名鉴别研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 绪论第9-18页
    1.1 本课题的研究背景第9-10页
    1.2 生物特征识别技术第10-12页
        1.2.1 个体生物特征的选择第10页
        1.2.2 生物特征识别的性能评价第10-12页
    1.3 手写签名鉴别技术第12-16页
        1.3.1 手写签名鉴别概述第12页
        1.3.2 国内外研究现状第12-14页
        1.3.3 手写签名鉴别的一般流程第14页
        1.3.4 手写签名鉴别的常用方法第14-16页
        1.3.5 手写签名鉴别的问题分析第16页
    1.4 本文主要研究内容第16-17页
    1.5 本文组织结构安排第17-18页
第2章 签名数据获取与预处理第18-28页
    2.1 签名数据获取第18-20页
        2.1.1 签名采集设备第18-19页
        2.1.2 本文研究的数据来源第19-20页
    2.2 签名预处理的基本流程第20-25页
        2.2.1 去噪第21-22页
        2.2.2 归一化第22-23页
        2.2.3 签名预处理示例第23-25页
    2.3 签名旋转尺度规整第25-27页
        2.3.1 签名的方向向量第25-26页
        2.3.2 旋转尺度归一化第26-27页
    2.4 本文的签名预处理流程第27页
    2.5 本章小结第27-28页
第3章 签名特征点检测及多级特征提取第28-38页
    3.1 特征点检测第28-30页
        3.1.1 特征点检测概述第28-29页
        3.1.2 J.Brault的特征点检测算法第29-30页
    3.2 基于邻域重心移动的特征点检测第30-35页
        3.2.1 空间等距离重采样第30-31页
        3.2.2 确定邻域半径第31页
        3.2.3 特征点的判定第31-33页
        3.2.4 消除伪角点第33-34页
        3.2.5 类内签名的特征点比较第34-35页
    3.3 签名的多级特征提取第35-37页
        3.3.1 全局特征提取第35-36页
        3.3.2 签名段特征提取第36页
        3.3.3 采样点特征提取第36-37页
    3.4 特征距离计算第37页
    3.5 本章小结第37-38页
第4章 基于多级DTW匹配的签名鉴别研究第38-62页
    4.1 DTW理论和实现第38-44页
        4.1.1 DTW的数学模型第39-41页
        4.1.2 DTW的动态规划求解第41-43页
        4.1.3 DTW的空间效率改进第43-44页
    4.2 一级匹配阶段第44-45页
        4.2.1 匹配的数学原理第44页
        4.2.2 全局特征的判决第44-45页
    4.3 二级匹配阶段第45-46页
        4.3.1 二级匹配过程第45页
        4.3.2 二级匹配的阈值计算第45-46页
    4.4 签名段合并第46-49页
        4.4.1 签名段合并的基本方法第46-47页
        4.4.2 签名段合并的MMD算法第47-49页
    4.5 三级匹配阶段第49-50页
        4.5.1 三级匹配过程第49页
        4.5.2 签名距离的度量第49页
        4.5.3 签名匹配的阈值计算第49-50页
    4.6 训练与模板签名选择第50-51页
        4.6.1 训练过程第50-51页
        4.6.2 模板签名选择第51页
    4.7 实验结果与分析第51-61页
        4.7.1 一级匹配结果第51-54页
        4.7.2 二级匹配结果第54-56页
        4.7.3 签名段合并实验第56-59页
        4.7.4 三级匹配结果第59-60页
        4.7.5 实验结论第60-61页
    4.8 本章小结第61-62页
第5章 总结与展望第62-64页
    5.1 工作总结第62-63页
    5.2 主要创新点第63页
    5.3 未来工作展望第63-64页
致谢第64-65页
参考文献第65-68页
攻读学位期间的研究成果第68页

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