發(fā)布時(shí)間：2020-03-25 09:14

【摘要】：生物特征識(shí)別技術(shù)已經(jīng)逐漸代替?zhèn)鹘y(tǒng)的加密認(rèn)證方式,其中離線手寫簽名鑒別技術(shù)研究是生物特征識(shí)別技術(shù)研究中的重要領(lǐng)域之一。離線手寫簽名鑒別現(xiàn)已被應(yīng)用在很多方面,例如金融、司法等。離線手寫簽名以靜態(tài)圖像的形式進(jìn)行存儲(chǔ),圖像僅存在靜態(tài)特征。因此,提取出有效的簽名圖像特征,在進(jìn)行離線手寫簽名鑒別研究中至關(guān)重要。本文對(duì)本地自建的維吾爾文手寫簽名數(shù)據(jù)庫(kù)和CEDAR數(shù)據(jù)庫(kù)中的離線手寫簽名鑒別進(jìn)行研究。通過(guò)對(duì)簽名樣本的特點(diǎn)進(jìn)行分析,簽名之間的特異性主要表現(xiàn)在其樣本中的局部不同。本文提出了基于邊緣信息和基于分塊理論的特征,并且使用特征融合的方法提高簽名鑒別準(zhǔn)確率。本文主要工作如下:(1)對(duì)離線手寫簽名鑒別技術(shù)的相關(guān)概念和研究現(xiàn)狀進(jìn)行介紹和總結(jié),分析了在離線手寫簽名鑒別研究中存在的困難之處;(2)對(duì)簽名樣本圖像進(jìn)行預(yù)處理操作。在進(jìn)行大小歸一化、灰度化、二值化和平滑去噪處理時(shí)分別使用雙線性插值、加權(quán)平均法、Otsu、雙邊濾波等方法;(3)提出基于分塊理論的融合紋理特征。對(duì)簽名進(jìn)行分塊處理后,對(duì)每個(gè)分塊中的圖像提取MB-LBP和LPQ兩種紋理特征,并將提取到的所有紋理特征融合為基于分塊理論的紋理特征。使用支持向量機(jī)和隨機(jī)森林分類器對(duì)簽名進(jìn)行鑒別,在維吾爾文簽名數(shù)據(jù)庫(kù)中總正確率為96.06%,在CEDAR數(shù)據(jù)庫(kù)中總正確率為97.04%;(4)提出一種基于邊緣信息的高維特征。獲得簽名樣本的邊緣圖像后,提取SURF和ORB特征點(diǎn)并融合,建立基于邊緣信息的改進(jìn)視覺(jué)詞袋模型。同時(shí),對(duì)簽名提取邊緣方向直方圖。將改進(jìn)視覺(jué)詞袋模型和邊緣方向直方圖融合,形成基于邊緣信息的高維特征,使用SVM和RF分別進(jìn)行簽名鑒別,最終對(duì)維吾爾文簽名鑒別的總正確率為93.69%,對(duì)CEDAR數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行簽名鑒別的總正確率為96.17%。通過(guò)對(duì)本地維吾爾文手寫簽名數(shù)據(jù)庫(kù)和CEDAR數(shù)據(jù)庫(kù)中簽名進(jìn)行實(shí)驗(yàn),所能得到的最高總正確率分別為96.06%和97.04%。所以,本文所提出的方法在進(jìn)行離線手寫簽名鑒別時(shí)有較好的準(zhǔn)確性。
【圖文】：

新疆大學(xué)碩士學(xué)位論文為簡(jiǎn)單偽造簽名樣本和熟練偽造簽名樣本。原簽名樣本即為信息。簡(jiǎn)單偽造簽名尋找任意偽造者，在僅知道原書(shū)寫者姓，與原書(shū)寫者所書(shū)寫簽名差別較大，容易鑒別。熟練偽造簽簽名進(jìn)行臨摹練習(xí)，所得到的簽名于原書(shū)寫者簽名相似度較。吾爾文手寫簽名樣本采集所使用的維吾爾文離線手寫簽名為本地采集的維吾爾文簽劃分為大小相等 7*3=21 個(gè)簽名框，，簽名框保證有足夠大的書(shū)種風(fēng)格。為了保證簽名中所包含足夠的信息量，且其所占內(nèi)采集時(shí)選用精度為 300dpi。圖 2.2 即為維吾爾文簽名采集模

) 真實(shí)簽名 (b) 簡(jiǎn)單偽造簽名 (c) 熟練偽圖 2.3 維吾爾文手寫簽名樣本AR 簽名數(shù)據(jù)庫(kù)enter of Excellence for Document Analysis and Recognitio公開(kāi)的離線簽名數(shù)據(jù)庫(kù)[41]。該數(shù)據(jù)庫(kù)中包含了來(lái)自于不同，每一書(shū)寫者包含24個(gè)真實(shí)簽名樣本和24個(gè)偽造簽名樣本像。其中，偽造簽名為每個(gè)偽造者模仿 3 個(gè)用戶的簽名進(jìn)寫 8 次。該數(shù)據(jù)庫(kù)中簽名圖像為靜態(tài)圖像，精度為 300dpDAR 簽名數(shù)據(jù)庫(kù)中簽名如圖 2.4 所示：
【學(xué)位授予單位】：新疆大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：H215;TP391.41

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本文編號(hào)：2599711