【摘 要】
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该文针对基于隐马尔可夫模型的在线手写签名认证技术中的一些关键技术展开研究.采用了基于签名曲线弯曲程度的笔划转折点提取算法,相对于其它算法,该算法简单、易行.利用提取
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该文针对基于隐马尔可夫模型的在线手写签名认证技术中的一些关键技术展开研究.采用了基于签名曲线弯曲程度的笔划转折点提取算法,相对于其它算法,该算法简单、易行.利用提取的笔划转折点对签名曲线进行分段,并建立段一段之间的对应关系,并用合理的方法从训练样本中选择出一个作为分段用的模板.根据签名信号的特点,我们在每一个分段上提取出14个特征,包括静态和动态特征,作为隐马尔可夫模型的观察矢量.实验证明,我们采用的分段方法和提取的特征是合理和有效的.另外,我们改进了单模板匹配的认证系统,实现了一种多模板匹配的系统,实验证明,它可以较好的提高系统的性能.鉴于混合高斯密度的连续HMM在语音识别中已获得了广泛应用并取得了很好的效果,该文采用混合高斯密度的连续隐马尔可夫模型对在线手写签名信号进行建模.针对不同的混合高斯分量数目,以及不同的样本数,该文对系统识别率产生的影响进行了研究,并给出了识别结果和分析.
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