基于離線簽名識別的身份認證技術(shù)研究-資料下載頁
2025-05-02 00:49本頁面
【正文】 用的離線簽名特征提取 ? 一個基于二維隱馬爾可夫模型的中文離線簽名認證系統(tǒng) ? 實現(xiàn)問題 ? 實驗評估 ? 總結(jié)和下一步的工作 一個基于二維隱馬爾可夫模型的中文離線簽名認證系統(tǒng) 1 ? 實現(xiàn)問題 ? 使用兩種特征：象素強度特征和局部方向特征 ? 關(guān)于向量量化： ? 要獲得較好的聚類效果，每一個碼字所代表的胞腔必須在訓(xùn)練集中擁有足夠數(shù)目的特征向量。因此小的訓(xùn)練集就需要小的碼書。每個簽名圖像獲得的特征矢量序列的長度通常在 15到 40之間。如果對每個簽名者用 10個簽名來建模，那么在向量量化階段所使用的訓(xùn)練集的大小就在 150到 400之間。對于這種規(guī)模的訓(xùn)練集，我們將碼書的大小設(shè)定為 8個碼字。 ? 離散無跨越、兩轉(zhuǎn)移 、二維 HMM 一個基于二維隱馬爾可夫模型的中文離線簽名認證系統(tǒng) 2 ? 實驗評估 ? 實驗分兩部分進行 實驗一的目的是評估前面所建立的基于二維 HMM的中文離線簽名認證系統(tǒng)的性能，主要是對簡單偽造簽名的鑒別能力。實驗二則是評估模型的自適應(yīng)性和學(xué)習(xí)能力 。 ? 實驗數(shù)據(jù)集： 10組樣本，每組對應(yīng)一個人的簽名，包括 20個真實樣本，10個簡單偽造樣本。采集策略：每個簽名者每天書寫 3到 4個樣本，一周內(nèi)采集 20個樣本，這樣可以使數(shù)據(jù)庫盡可能反映不同時間的字體變化。系統(tǒng)評估使用以下兩個參數(shù)：誤接受率 FAR和誤拒絕率 FRR。 一個基于二維隱馬爾可夫模型的中文離線簽名認證系統(tǒng) 3 ? 實驗評估 ? 實驗一： ? 對每組數(shù)據(jù)，在假定一個決策控制參數(shù)的值的情況下， 10個真實簽名樣本被用來訓(xùn)練模型參數(shù)，用另外 10個真實樣本測試所建立模型的誤拒絕率 FRR， 10個偽造樣本測試模型的誤接受率 FAR。變化控制參數(shù)的取值并重復(fù)上述實驗，選出一個較合適的值，作為系統(tǒng)最終的決策控制參數(shù)。 ? 從圖中可以看出，在 FAR和 FRR有較好的折中。我們在本系統(tǒng)中就使用 控制參數(shù)。這時 FAR和 FRR分別約為 4%和 5%。 一個基于二維隱馬爾可夫模型的中文離線簽名認證系統(tǒng) 4 ? 實驗評估 ? 實驗二： ? 新數(shù)據(jù)集： 每個簽名者的 20個真實樣本。這 200個新簽名被分成兩組， A組包含每個簽名者的 10個新樣本，共 100個簽名， B組包含剩下的簽名。 ? 首先在上面訓(xùn)練所得的模型（決策參數(shù)取 ）下分別測試模型對 A、 B兩個新樣本集的誤拒絕率。結(jié)果分別為 10%和 9%，平均 FRR為 %，這同原先 5%的 FRR相比增加了近 5個百分點。造成這種情況的原因有兩個：一是模型的訓(xùn)練樣本數(shù)較少，不足以反映整體樣本的特征；二是由于字體隨時間的變化，使得原來訓(xùn)練的模型不再適應(yīng)新的簽名狀態(tài)。 ? 隨后我們將 B中驗證為真的樣本作為新的訓(xùn)練集，對原模型加以修正。在新的模型參數(shù)下， A中原先被誤識為贗品的簽名多數(shù)被判別為真，此時模型對數(shù)據(jù)集 A的 FRR變?yōu)?4%。同時新模型對偽造樣本的誤接受率并沒有增加。 ? 研究背景 ? 隱馬爾可夫模型技術(shù) ? 基于隱馬爾可夫模型的簽名認證算法 ? 適合于隱馬爾可夫模型應(yīng)用的離線簽名特征提取 ? 一個基于二維隱馬爾可夫模型的中文離線簽名認證系統(tǒng) ? 結(jié)束語 ? 本文工作總結(jié) ? 不足之處 結(jié)束語 1 ? 本文工作總結(jié) ? 首先分析了離線簽名鑒別要解決的問題和技術(shù)難點，總結(jié)了已有的離線簽名鑒別技術(shù)，從簽名表示和分類判決兩個方面對這些技術(shù)進行分類總結(jié)，分析不同方法的優(yōu)點和缺點，并將我們的工作定位在簡單偽造簽名的鑒別上。 ? 本文討論了隱馬爾可夫模型在離線簽名鑒別中的應(yīng)用。在介紹使用HMM進行簽名鑒別的原理和流程的基礎(chǔ)上，依次介紹了在建立 HMM離線簽名認證系統(tǒng)的各階段遇到的問題及其解決方案。 ? 研究了適合 HMM應(yīng)用的簽名特征提取，尤其是中文簽名特征提取。在此基礎(chǔ)上選擇了兩種分類能力較好且簡單易用的特征，開發(fā)了基于二維 HMM的中文離線簽名認證系統(tǒng)，并通過實驗對本文的思想進行了驗證。 結(jié)束語 2 ? 不足之處： ? 在系統(tǒng)工作流程的各個階段都作了一定的簡化 ，對系統(tǒng)性能都有一定的影響 ? 采用的是為每個簽名者建立一個碼書的方法，所建立的碼書具有很少的碼字，這可能會出現(xiàn)上述碼書區(qū)分能力不強的問題。在進一步的工作中，可以考慮在大量簽名者的簽名樣本集上設(shè)計向量量化碼書，以解決訓(xùn)練樣本集過小的問題。 ? 深入研究簽名特征提取也是下面工作的一個重點。 謝謝各位老師！
范文總結(jié)相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1