【摘要】：為優(yōu)化手寫(xiě)簽名識(shí)別算法性能,提出了一種局部二值模式(LBP)和深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的手寫(xiě)簽名識(shí)別算法。針對(duì)簽名圖像進(jìn)行預(yù)處理、維納濾波去除噪聲;將預(yù)處理簽名圖像分為3×4子塊,LBP應(yīng)用于分塊后的每個(gè)子圖像,并將每個(gè)子塊的紋理直方圖特征連接起來(lái),形成全局直方圖特征;將得到的特征向量作為深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBN)的輸入,逐層訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),并在頂層形成分類(lèi)面,對(duì)簽名圖片進(jìn)行識(shí)別�；贕PDS、MCYT及原創(chuàng)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),識(shí)別率誤差分別為5.85%、9.3%、1.17%,有效提高了手寫(xiě)簽名的識(shí)別精度,符合實(shí)際應(yīng)用的要求。
[Abstract]:In order to optimize the performance of handwritten signature recognition algorithm, a handwritten signature recognition algorithm based on local binary pattern (LBP) and deep learning is proposed. The pre-processed signature image is divided into 3 脳 4 sub-blocks, and LBP is applied to each sub-image after the block, and the texture histogram features of each sub-block are connected to form the global histogram feature. The obtained feature vector is used as the input of the depth belief network (DBN), the layer by layer training network is formed, and the classification surface is formed at the top level to identify the signature picture. Based on GPDS,MCYT and original database, the recognition rate error is 5.85%, 9.3% and 1.17% respectively, which effectively improves the recognition accuracy of handwritten signature and meets the requirements of practical application.
【作者單位】： 江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金,61170120 江蘇省產(chǎn)學(xué)研前瞻性聯(lián)合研究項(xiàng)目,BY2013015-41~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2512508