基于支持向量机的手写签名研究

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针对一般手写签名中特征提取方法的不足,将支持向量机的原理引入到手写签名算法里,从而可以很好地应用于高维数据,避免了特征提取中维数灾问题。主要研究如何在标准的窗格中利用扫描的方法提取图像密度特征,从而得到特征向量。通过MATLAB工具,将得到的图像密度特征作为特征向量为SVM的输入进行训练仿真实验。实验表明,该方法能够有效识别手写签名真伪,说明把支持向量机应用到手写签名具有很好的识别能力,并解决了“维数灾”的问题。
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