【摘 要】
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该文采用小波变换相关理论对联机汉字签字鉴别进行了研究,并取得了有效的研究结果.该文中的小波分解与重构是建立在对签字的每一个笔划进行小波变换的基础上.先对签字的每一
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该文采用小波变换相关理论对联机汉字签字鉴别进行了研究,并取得了有效的研究结果.该文中的小波分解与重构是建立在对签字的每一个笔划进行小波变换的基础上.先对签字的每一笔划通过多分辨率分析的小波分解公式进行复信号小波变换,在小波变换过程中作者利用B-样条函数的优良性质设计了适合系统特点的四阶样条小波.然后对变换后的各笔划的数据信号利用作者提出的一组新的特征公式进行合成,抽取了具有旋转、平移及尺度不变性的签字特征,这些特征值勤既保留了签字的总体特征,又更注意了签字的细节特征,从而使鉴别效果大大提高.同时,为了形成稳定有效的签字样本库,该文在样本库的形成过程中采用了学习机制,进一步提高了鉴别效果.该文采用的汉字签字鉴别方法既具有统计方法的良好的鲁棒性和抗干扰抗噪声的特点,又具有结构方法所特有的对结构特征敏感、区分相似字能力强的特点,经验证这种特征抽取方法具有良好的稳定性与可靠性.
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