[1]王国明 侯整风.基于图像处理技术的离线手写签名鉴别方法[J].计算机技术与发展,2010,(02):163-166.
 WANG Guo-ming,HOU Zheng-feng.Approach of Off- line Writing Signature Identification Based on Image Processing[J].,2010,(02):163-166.
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基于图像处理技术的离线手写签名鉴别方法()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2010年02期
页码:
163-166
栏目:
安全与防范
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Approach of Off- line Writing Signature Identification Based on Image Processing
文章编号:
1673-629X(2010)02-0163-04
作者:
王国明1 侯整风2
[1]安徽理工大学计算机科学与工程学院[2]合肥工业大学计算机与信息学院
Author(s):
WANG Guo-ming1 HOU Zheng-feng2
[1]School of Computer Science & Engineering, Anhni University of Science & Technology[2]School of Computer & Information, Hefei University of Technology
关键词:
手写签名鉴别图像放大与缩小图像膨胀与细化均方差峰值信噪比
Keywords:
writing signature identification reduction and enlargement of image expansion and refinement of image mean square errorpeak signal to noise ratio
分类号:
TP391.3
文献标志码:
A
摘要:
由于手写签名具有高度的唯一性、不遗忘性、自然性与可靠性已成为身份识别的研究热点。文中对手写签名识别技术主要是离线手写签名识别技术进行了详细分析,在研究手写签名的特点和在身份认证中实用性的基础上,提出了一种基于图像处理技术的手写签名鉴别方案,该方案利用了图像的缩放和膨胀细化技术对图像进行处理,然后利用均方差和峰值信噪比来评价签名图像的相似度。试验数据表明该鉴别方法简单可行且高效,能获得较好的验证率和鉴别率。
Abstract:
Handwritten signature verification is a heated topic because of the high uniqueness, unforgetable, natural and reliability of biolngical characters. Discusses handwritten signature verification technique and mainly the off - line handwritten signature ver

备注/Memo

备注/Memo:
安徽省自然科学基金(KJ20098115Z)王国明(1965-)。男,安徽淮南人,讲师,硕士,研究方向为网络安全及信息隐藏技术。
更新日期/Last Update: 1900-01-01