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基于小波分析和DTW的在线手写签名验证方法研究
作 者: 颜琬
导 师: 郑建彬
学 校: 武汉理工大学
专 业: 通信与信息系统
关键词: 签名验证 小波分析 分割 动态时间规整
分类号: TP391.4
类 型: 硕士论文
年 份: 2005年
下 载: 239次
引 用: 5次
阅 读: 论文下载
内容摘要
计算机与通信技术的飞速发展在给人们日常生活带来极大便利的同时,也使信息安全问题受到前所未有的挑战,因此实时准确的个人身份认证突显重要。基于生物特征的身份识别克服了传统认证方法的大量缺陷而得到越来越广泛的应用。在线手写签名验证是众多基于生物特征的身份识别方法中的一种,该技术在模式识别、信号处理等领域都属前沿课题。签名作为人的一种行为特征,与其它生物特征相比,具有非侵犯性、易为人接受等特点。在线手写签名验证的主要依据则是各人签名所独有的空域和时域特性。本文通过分析已有手写签名验证方法,研究并提出了一种基于小波分析和动态时间规整(DTW)的在线手写签名验证方法。论文的主要内容有: 介绍了生物识别技术的发展现状,对各种生物识别方法进行了比较,并对手写签名验证技术的研究背景及发展历程作了简要回顾。提出了在线手写签名验证原型系统的一种总体设计方案,并对签名信号的数据采集、预处理、特征提取、匹配判决等各部分分别进行了阐述。对数据采集的设备与方式以及数据格式作了确定。分析了众多的预处理方法,并研究了特征的选择与提取方式。对基于函数特征的和基于参数特征的匹配方法作了比较,并说明选择基于函数特征的方法的优越性。 文章侧重于签名信号的预处理与匹配方法的研究。在去除信号波形中的有效零点并保存有效零点的位置信息后,提出并实现了对签名信号的两次分割。第一次分割建立在数据零值点的基础上,以便于区分签名的笔划。第二次分割建立在笔划内数据波形的突变点上,利用Daubechies小波进行笔划内波形的分割,以便于后续匹配。最后,使用动态时间规整(DTW)这一动态规划方法对预处理后的信号波形进行弹性匹配。实验表明这种方法具有很好的使用和推广价值。
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全文目录
摘要 2-3 Abstract 3-7 第1章 绪论 7-15 1.1 生物识别技术概述 7-10 1.1.1 生物识别的定义 7 1.1.2 生物识别技术的发展现状 7-8 1.1.3 各种生物识别方法的比较 8-10 1.2 手写签名验证技术概述 10-14 1.2.1 手写签名验证的定义 10-11 1.2.2 国内外研究进展 11-13 1.2.3 研究意义和应用前景 13-14 1.3 本文的主要工作和组织结构 14-15 1.3.1 主要工作 14 1.3.2 组织结构 14-15 第2章 在线手写签名验证系统的总体方案 15-34 2.1 系统综述 15-20 2.1.1 应用系统的功能与结构 15-16 2.1.2 原型系统的关键技术 16-18 2.1.3 系统要求 18-20 2.2 数据采集 20-22 2.2.1 采集设备及特点 20-21 2.2.2 采集方式 21 2.2.3 数据格式 21-22 2.3 预处理 22-24 2.3.1 剔除虚假抬笔 22 2.3.2 去噪 22 2.3.3 平滑 22-23 2.3.4 归一化 23 2.3.5 分割 23-24 2.4 特征的选择和提取 24-28 2.4.1 特征的选择 24-27 2.4.2 特征的提取 27-28 2.5 特征匹配 28-34 2.5.1 基于函数特征的方法 28-30 2.5.2 基于参数特征的方法 30-32 2.5.3 两种方法的比较 32-34 第3章 签名信号的数据采集与预处理的实现 34-48 3.1 数据采集的实现 34-37 3.1.1 坐标数据获取 35-36 3.1.2 液晶同步显示 36 3.1.3 USB通信 36-37 3.2 预处理的实现 37-48 3.2.1 去除零值点 37-38 3.2.2 利用原零点位置进行一次分割 38-40 3.2.3 小波分析方法及Daubechies(dbN)小波系的引入 40-43 3.2.4 利用Daubechies小波进行二次分割 43-48 第4章 签名信号的匹配方法的实现 48-58 4.1 动态时间规整 48-54 4.1.1 动态规划理论简介 48-49 4.1.2 动态时间规整的概念 49-51 4.1.3 动态时间规整的分类 51-52 4.1.4 时间规整的限制 52 4.1.5 时间规整的动态规划方法 52-53 4.1.6 动态时间规整方法的扩充和变形 53-54 4.2 基于DTW的匹配算法的实现 54-56 4.3 实验及结果分析 56-58 第5章 总结与展望 58-60 5.1 总结 58-59 5.2 展望 59-60 参考文献 60-63 攻读硕士学位期间发表的学术论文 63-64 致谢 64
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置
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