離線手寫(xiě)簽名認(rèn)證是一種利用個(gè)人書(shū)寫(xiě)習(xí)慣中的特有規(guī)律進(jìn)行身份認(rèn)證的方法,具有方便、可靠且易于被人們接受等特點(diǎn),在司法、金融、商務(wù)以及政務(wù)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。近年來(lái),離線手寫(xiě)簽名認(rèn)證領(lǐng)域的研究取得了眾多成果,但由于真實(shí)簽名與熟練偽造簽名之間的差異較小以及訓(xùn)練樣本庫(kù)規(guī)模受限等難點(diǎn),離線手寫(xiě)簽名認(rèn)證算法研究仍具有較大的挑戰(zhàn)性。本文針對(duì)熟練偽造簽名與真實(shí)簽名的認(rèn)證進(jìn)行了深入研究,在此基礎(chǔ)上提出了一種基于區(qū)域度量融合的離線簽名認(rèn)證算法。具體而言,采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)簽名圖像的多區(qū)域特征提取,利用Siamese網(wǎng)絡(luò)將特征提取與相似性度量相結(jié)合從而實(shí)現(xiàn)端到端的訓(xùn)練,提高了認(rèn)證算法的性能。本文的主要工作如下:1.簽名圖像預(yù)處理。針對(duì)簽名圖像中包含的背景噪聲、角度傾斜、筆跡顏色以及簽名位置和大小差異,本文對(duì)簽名圖像進(jìn)行了預(yù)處理。預(yù)處理包括背景消除、傾斜矯正、筆畫(huà)灰度歸一化以及圖像矩歸一化。2.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簽名特征提取算法。本文對(duì)經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了對(duì)比研究,選擇了DenseNet結(jié)構(gòu);通過(guò)結(jié)合SE-Net結(jié)構(gòu),設(shè)計(jì)了一種適用于離線簽名認(rèn)證的特征提取網(wǎng)絡(luò)。該特征提取網(wǎng)絡(luò)充分利用了真?zhèn)魏灻?..

【文章頁(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
ABSTRACT
1 引言
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究重點(diǎn)及難點(diǎn)
    1.4 離線簽名數(shù)據(jù)庫(kù)
    1.5 本文內(nèi)容及章節(jié)安排
2 預(yù)處理算法
    2.1 背景消除
    2.2 傾斜矯正
    2.3 筆畫(huà)灰度歸一化
    2.4 圖像矩歸一化
    2.5 本章小結(jié)
3 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簽名特征提取算法
    3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理
        3.1.1 卷積層
        3.1.2 池化層
        3.1.3 參數(shù)優(yōu)化
    3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其特點(diǎn)
        3.2.1 AlexNet結(jié)構(gòu)
        3.2.2 VGG網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        3.2.3 ResNet結(jié)構(gòu)
        3.2.4 DenseNet結(jié)構(gòu)
    3.3 離線簽名特征提取網(wǎng)絡(luò)
    3.4 本章小結(jié)
4 基于Siamese網(wǎng)絡(luò)的離線簽名認(rèn)證算法
    4.1 Siamese網(wǎng)絡(luò)簽名認(rèn)證算法
        4.1.1 特征度量方法
        4.1.2 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化
    4.2 改進(jìn)的Siamese網(wǎng)絡(luò)簽名認(rèn)證算法
        4.2.1 SE-Block結(jié)構(gòu)
        4.2.2 多層特征融合
        4.2.3 空間金字塔池化
        4.2.4 區(qū)域度量融合
    4.3 實(shí)驗(yàn)與分析
        4.3.1 實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)及評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
        4.3.2 不同特征提取網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        4.3.3 不同特征度量方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        4.3.4 改進(jìn)的Siamese網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        4.3.5 性能比較實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    4.4 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
    5.1 工作總結(jié)
    5.2 不足與展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集



本文編號(hào)：3833672