计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2007年
8期
234-237
,共4页
离线签名识别%动态特征%网格特征%K-NN分类器%证据理论
離線籤名識彆%動態特徵%網格特徵%K-NN分類器%證據理論
리선첨명식별%동태특정%망격특정%K-NN분류기%증거이론
提出了一种基于多特征和证据理论的离线签名识别方法.首先通过比较各个特征在离线签名识别中的性能,选取比较有效的平均伪动态特征和中等分辨率网格特征作为识别特征,然后构造了两个K近邻(KNN,K Nearest Neighbor)分类器,对签名图像进行初步识别.在初步识别基础上,利用一种改进的证据理论合成公式,将两个KNN分类器的输出结果进行融合得到最终识别结果.实验结果表明新的识别方法是有效性.
提齣瞭一種基于多特徵和證據理論的離線籤名識彆方法.首先通過比較各箇特徵在離線籤名識彆中的性能,選取比較有效的平均偽動態特徵和中等分辨率網格特徵作為識彆特徵,然後構造瞭兩箇K近鄰(KNN,K Nearest Neighbor)分類器,對籤名圖像進行初步識彆.在初步識彆基礎上,利用一種改進的證據理論閤成公式,將兩箇KNN分類器的輸齣結果進行融閤得到最終識彆結果.實驗結果錶明新的識彆方法是有效性.
제출료일충기우다특정화증거이론적리선첨명식별방법.수선통과비교각개특정재리선첨명식별중적성능,선취비교유효적평균위동태특정화중등분변솔망격특정작위식별특정,연후구조료량개K근린(KNN,K Nearest Neighbor)분류기,대첨명도상진행초보식별.재초보식별기출상,이용일충개진적증거이론합성공식,장량개KNN분류기적수출결과진행융합득도최종식별결과.실험결과표명신적식별방법시유효성.
