| 中文摘要 | 第1-15页 |
| ABSTRACT | 第15-19页 |
| 缩略词注释表 | 第19-20页 |
| 第一章 绪论 | 第20-34页 |
| ·身份鉴定的研究背景及意义 | 第20-23页 |
| ·传统身份识别方法的局限性 | 第20页 |
| ·生物特征身份识别的有效性 | 第20-21页 |
| ·脱机签名鉴定 | 第21-23页 |
| ·脱机签名鉴定系统概述 | 第23-24页 |
| ·脱机签名鉴定系统 | 第23-24页 |
| ·性能评价 | 第24页 |
| ·脱机签名鉴定的研究现状、难点及策略 | 第24-30页 |
| ·研究现状 | 第24-28页 |
| ·研究难点 | 第28-30页 |
| ·研究策略 | 第30页 |
| ·本文研究内容 | 第30-32页 |
| ·论文安排 | 第32-34页 |
| 第二章 数据采集、预处理与特征提取 | 第34-58页 |
| ·数据采集 | 第34-36页 |
| ·预处理 | 第36-46页 |
| ·去噪 | 第36-38页 |
| ·数据的标准化 | 第38-43页 |
| ·保留信息的压缩 | 第43-46页 |
| ·特征提取 | 第46-55页 |
| ·全局特征 | 第46-51页 |
| ·局部特征 | 第51-55页 |
| ·小结 | 第55-58页 |
| 第三章 基于模糊隶属度函数的脱机签名鉴定研究 | 第58-88页 |
| ·本章理论基础及研究方案 | 第58-60页 |
| ·理论基础 | 第58-59页 |
| ·研究方案 | 第59-60页 |
| ·基本模糊理论 | 第60-63页 |
| ·模糊集合理论 | 第60页 |
| ·隶属度函数的确定 | 第60-63页 |
| ·隶属度函数构造最优目标函数式的脱机签名鉴定 | 第63-74页 |
| ·隶属度函数构造最优目标函数式 | 第63-65页 |
| ·动态匹配算法求解 | 第65-67页 |
| ·训练及鉴定 | 第67-69页 |
| ·实验 | 第69-74页 |
| ·基于DWT和模糊网络的脱机签名鉴定 | 第74-86页 |
| ·DWT二次特征提取 | 第75-81页 |
| ·隶属度函数构造权重系数的模糊网络 | 第81-82页 |
| ·训练及鉴定 | 第82-83页 |
| ·实验 | 第83-86页 |
| ·小结 | 第86-88页 |
| 第四章 基于模糊规则的脱机签名鉴定研究 | 第88-112页 |
| ·本章理论基础及研究方案 | 第88-90页 |
| ·理论基础 | 第88-89页 |
| ·研究方案 | 第89-90页 |
| ·模糊鉴定模型及规则最优化选择 | 第90-94页 |
| ·模糊鉴定模型 | 第90-93页 |
| ·最优化模糊规则 | 第93-94页 |
| ·特征选择及算法实现 | 第94-100页 |
| ·特征选择准则 | 第95-97页 |
| ·算法实现 | 第97-100页 |
| ·训练及鉴定 | 第100-102页 |
| ·实验 | 第102-110页 |
| ·小结 | 第110-112页 |
| 第五章 欧氏空间平面图像移动相对性建模于签名鉴定研究 | 第112-120页 |
| ·引理 | 第112-115页 |
| ·脱机签名鉴定建模 | 第115-117页 |
| ·鉴定目标函数式的建立 | 第115-116页 |
| ·求解问题转化 | 第116-117页 |
| ·对应点集的获得 | 第117页 |
| ·训练及鉴定 | 第117-118页 |
| ·实验 | 第118-119页 |
| ·小结 | 第119-120页 |
| 第六章 结论与展望 | 第120-124页 |
| 参考文献 | 第124-137页 |
| 致谢 | 第137-138页 |
| 攻读学位期间完成的学术论文及参加的科研项目 | 第138-140页 |
| 附录 | 第140-150页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第150页 |