【摘 要】
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提出了一种有效的基于证据理论的离线签名识别方法。从签名图像的3种信息载体中提取出4种特征，利用所提取的4种特征分别构造基于证据理论的k-NN分类器对签名图像进行初步识别，
【机 构】
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信息工程大学信息科学系,信息工程大学测绘学院
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提出了一种有效的基于证据理论的离线签名识别方法。从签名图像的3种信息载体中提取出4种特征，利用所提取的4种特征分别构造基于证据理论的k-NN分类器对签名图像进行初步识别，将各k-NN分类器的输出作为证据，用改进的证据理论合成公式融合不同分类器的输出得到最终识别结果。结果表明：该识别方法能有效地提高离线签名的识别率。
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