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    签名识别系统的组成

    发布日期:2012-03-08
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    签名识别系统的组成
            ◆ 数据采集  
            ◆ 预处理   
            ◆ 特征选择与提取
            ◆ 匹配

    数据采集
            数据采集是指利用某种装置将签名样本转化为离散的数字表示形式输入计算机,作为签名的原始数据,使用的采样装置根据采样需求而选定。
    1. 数字化得到的签名样本的质量对后面的处理过程和整个识别系统的性能有着很大的影响。
        ◆ 预处理速度就会加快
        ◆ 特征提取更准确
        ◆ 识别系统的性能得到提高
    2. 通过数码拍照或扫描得到的分辨率
            ◆ 150dpi, 200dpi, 300dpi, 600dp
        ◆ 扫描精度越高,签名图象的清晰度就越高,包含的信息量就越大 
    3. 图像类型
            ◆ 彩色图象
            ◆ 灰度图象
            ◆ 二值图象:根据一个固定阐值将签名图象二值化得到的
     
    预处理
    1. 消除由签名背景和数字化装置引起的干扰信号
        ◆ 纸张厚度
        ◆ 洁白度不均
        ◆ 纸张上存在杂质、斑点
        ◆ 光电转换和数字化电路扰动等
    2. 干扰表现为
        ◆ 签名笔划附近出现污点(黑色孤立点)
        ◆ 字符线中有缺陷(白色孤立点)
    3. 预处理方法
        ◆ 图像的平滑
        ◆ 二值化
        ◆ 细化
        ◆ 轮廓提取
        ◆ 规范化

    特征选择与提取
    1. 全局特征(Global features)
        ◆ 用于基础分类
        ◆ 从全局上、概括性的描述一个签名
        ◆ 对于不是刻意模仿的假签名,可以较好的反映它与真签名之间的差别
    2. 局部特征(Local features)
        ◆ 适于细分类
            ◆  对识别模仿签名会有较好的效果
    3. 形状特征  
        ◆ 连通片
            互相连接在一起的笔迹片的数目
        ◆ 网孔数
            由笔迹围成的闭合空白区域的数目
        ◆ 签名的宽高比
        签名的有效宽高比
            ◆ 去除四边背景以及字符中间空隙后的压缩签名求高度与宽度的比例关系
        黑点面积与整体面积比
    4. 纹理特征
            描述了图象表面的灰度变化,它在一定程度上模拟了签名过程中力度变化的动态信息。
        ◆ 倾斜向量特征
        ◆ 灰度区段分布特征
            ◆  重笔道特征

    匹配
            ◆ 统计决策
            ◆ 句法分析
            ◆ 模糊判决
            ◆ 神经网络法

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