计算机工程与应用 ›› 2009, Vol. 45 ›› Issue (36): 161-164.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.36.048
肖春景1,李春利1,2,乔永卫3,张 敏1
XIAO Chun-jing1,LI Chun-li1,2,QIAO Yong-wei3,ZHANG Min1
摘要: 为了解决手写体签名识别中数据预处理复杂、分割困难、特征提取不充分等问题,提出了基于小波包分解与高斯模型的脱机手写体签名识别方法。它对归一化的整个签名图像进行小波包分解,对分解值自动聚类和高斯建模,不但没有去噪、旋转、平移、分割的过程,而且特征提取完全且是可逆的分解过程。实验表明提出方法比其他方法具有更好的抗噪性、鲁棒性、适应性和识别率,为含噪脱机手写体签名识别提供了一种可行的技术解决方案。
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