基于多特征和神经网络的离线签名鉴别

摘要：

针对离线签名可利用的信息比较少，使用单一签名特征进行鉴别正确率不够高的情况，提出了一种基于多特征的离线签名鉴别方法.首先分别提取同一签名的ET1DT12特征和矩特征，将得到的两种特征组合形成新的高维特征，然后利用RBF神经网络进行训练和鉴别。实验结果表明该方法可以有效的提高离线签名鉴别的正确率。

关键词： 离线签名鉴别 多特征融合 RBF神经网络

作者: 曹军 房斌

作者单位: 重庆大学模式识别研究所,重庆 400044

会议类型: 国内会议

会议名称: 2010年全国模式识别学术会议(CCPR2010)

会议地点: 重庆

会议语种:中文

页码: 1069-1073

在线出版日期: 2010-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）