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方向特征和网格特征融合的离线签名鉴别

中国图象图形学报 2012年第6期17卷 717-721页

作者：杨丹凤吕岳华东师范大学信息科学技术学院计算机系上海200241

离线签名鉴别是一种重要的生物特征识别技术,提出了基于方向特征和网格特征融合的方法。网格特征广泛使用在图像的特征提取中,方向特征和网格特征结合不仅可以描述签名图像特殊点的方向和位置,还可以统计方向位置分布信息。两种特征组... 详细信息

离线签名鉴别是一种重要的生物特征识别技术,提出了基于方向特征和网格特征融合的方法。网格特征广泛使用在图像的特征提取中,方向特征和网格特征结合不仅可以描述签名图像特殊点的方向和位置,还可以统计方向位置分布信息。两种特征组合会形成高维特征,然后使用主成分分析法进行降维,采用支持向量机作为分类器。该方法在签名数据库上进行评估,其结果表明,该方法能有效的提高离线签名鉴别的正确率。

关键词：离线签名鉴别方向特征网格特征融合支持向量机

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基于新轮廓特征的离线签名鉴别

计算机应用研究 2020年第3期37卷 924-927页

作者：黄威詹恩奇郑建彬汪阳武汉理工大学信息工程学院武汉430070

离线签名笔画内部点及背景点的局部二值模式(LBP)非常相近,且对反映离线签名笔画特征有较大干扰,因此提出了一种轮廓处LBP直方图特征。提取签名轮廓上的LBP特征,同时引入了新的规则去除部分无用模式,可有效地提升LBP的有效性和鲁棒性。... 详细信息

离线签名笔画内部点及背景点的局部二值模式(LBP)非常相近,且对反映离线签名笔画特征有较大干扰,因此提出了一种轮廓处LBP直方图特征。提取签名轮廓上的LBP特征,同时引入了新的规则去除部分无用模式,可有效地提升LBP的有效性和鲁棒性。另外,针对方向链码特征在应用于签名鉴别时存在局限性的问题,提出了一种轮廓模式共生直方图特征。融合这两种轮廓特征,并使用主成分分析(principal component analysis,PCA)降维。最后,使用支持向量机分别在MCYT和GPDS两种公开离线签名数据库上进行测试,取得的平均错误率分别为13.51%和12.97%。在相同的数据集上与其他方法相比,具有更低的平均错误率。

关键词：离线签名鉴别轮廓特征局部二值模式轮廓模式共生

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基于改进SIFT的离线签名鉴别方法

计算机应用研究 2017年第11期34卷 3451-3454,3462页

作者：丁一詹恩奇郑建彬汪阳武汉理工大学信息工程学院武汉430070 武汉理工大学光纤传感技术与信息处理教育部重点实验室武汉430070

针对高质量模仿签名和签名图像的尺度变化对鉴别效果影响较大的问题,提出了一种基于改进SIFT的离线签名鉴别方法。该方法首先改进尺度空间的建立,减少尺度空间的层数和组数,然后检测签名图像的SIFT特征点和提取特征描述子,根据特征描述... 详细信息

针对高质量模仿签名和签名图像的尺度变化对鉴别效果影响较大的问题,提出了一种基于改进SIFT的离线签名鉴别方法。该方法首先改进尺度空间的建立,减少尺度空间的层数和组数,然后检测签名图像的SIFT特征点和提取特征描述子,根据特征描述子间的欧氏距离进行匹配,通过邻近距离之比和特征点角度差筛选匹配对,并对匹配对特征点的角度差进行直方图统计构成ODH(orientation difference histogram)特征向量。最终根据匹配对的数量和ODH特征向量的相似度完成鉴别工作。该方法在本地数据库上的等误率为6.7%,在4NSig Comp2010公共数据库上的等误率为20%。实验结果表明,该方法与现有方法相比有效地提高了鉴别正确率。

关键词：离线签名鉴别尺度不变特征变换尺度空间匹配对筛选 ODH特征向量

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基于改进SIFT的离线签名鉴别方法研究

基于改进SIFT的离线签名鉴别方法研究

作者：丁一武汉理工大学

学位级别：硕士

签名用于鉴别书写者身份有着数百年历史。如何有效区分模仿签名对于提高鉴别系统安全性、避免造成经济损失等至关重要。对比在线签名,离线签名没有书写速度、书写压力和笔画顺序等动态信息,在真伪鉴别上比在线签名难度更大。采用人工进... 详细信息

签名用于鉴别书写者身份有着数百年历史。如何有效区分模仿签名对于提高鉴别系统安全性、避免造成经济损失等至关重要。对比在线签名,离线签名没有书写速度、书写压力和笔画顺序等动态信息,在真伪鉴别上比在线签名难度更大。采用人工进行离线签名鉴别,不仅效率低下,而且容易受到主观印象的干扰,使计算机能够自动鉴别真伪签名,能有效的提高鉴别效率和正确率。论文针对高质量模仿签名和签名图像尺度变化对鉴别效果影响较大的问题,提出基于改进尺度不变特征变换的离线签名鉴别方法。本文主要工作如下:(1)为了提高特征点检测效率,优化尺度空间。对签名图像进行灰度化和背景去噪预处理,针对签名图像背景简单和图像信息主要集中在字符上的特点,通过分析SIFT特征点数量和尺度空间分布,减少了尺度空间中金字塔图像的组数与层数。(2)SIFT匹配对筛选。特征匹配后存在大量的错误匹配,为了去除错误匹配,加大真伪签名匹配对数量的差异,通过邻近距离之比、特征点主方向角度差和随机抽样一致性三个方面筛选匹配对,利用保留下来的匹配对数量和匹配对的平均距离完成第一级鉴别。(3)部分高质量模仿签名的匹配对数量和平均距离与真实签名相近,仅凭匹配对数量和平均距离难以区分,针对这个问题,通过对匹配对特征点主方向角度差的直方图统计,将匹配对加以细分,提取ODH特征,以曼哈顿距离作为ODH特征向量的相似性度量。为了能够充分利用签名图像上检测到的SIFT特征点,利用词袋模型,将SIFT特征描述子进行聚类,统计各聚类中心的描述子数量,提取BOW特征,以欧氏距离作为BOW特征向量的相似性度量。利用ODH特征和BOW特征完成第二级鉴别。(4)分别选用竞赛数据集4NSigComp2010、SigComp2011与自建离线签名数据集对论文算法进行测试,以等误率作为实验效果的评价指标,等误率分别为20%、6.9%和6.2%。实验结果表明,基于改进SIFT的离线签名鉴别方法,取得了良好的鉴别效果,与相关文献对比等误率有明显降低。

关键词：离线签名鉴别尺度不变特征变换尺度空间减少匹配对主方向角度差词袋模型

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基于形状上下文的离线签名鉴别

基于形状上下文的离线签名鉴别

作者：刘利利河北大学

学位级别：硕士

生物特征识别是利用人的生理特征或行为特征来实现个人身份鉴定。签名作为一种行为特征,由于其方便、可靠、隐私性强而被人们普遍接受,在商业、军事、通信、金融、办公自动化、安全等领域有着广泛的应用。目前,在线签名鉴别技术逐步成熟... 详细信息

生物特征识别是利用人的生理特征或行为特征来实现个人身份鉴定。签名作为一种行为特征,由于其方便、可靠、隐私性强而被人们普遍接受,在商业、军事、通信、金融、办公自动化、安全等领域有着广泛的应用。目前,在线签名鉴别技术逐步成熟,离线签名鉴别由于其可获取的可用信息少,因此存在着很大的发展空间,深入研究离线状态下利用计算机对手写签名进行鉴别具有重要的理论意义和实用价值。离线签名鉴别是模式识别中的一项难题。依据人们对离线签名鉴别产品实用性及高精度的需求,本文对签名图像预处理、特征提取以及系统融合进行了深入研究,主要工作如下:(1)为了验证所提出的方法的有效性及实用性,本文自建了中文手写签名图像库,并对签名图像进行平滑去噪、归一化、二值化、细化等一系列的预处理。(2)离线签名鉴别的问题之一是缺乏将签名形状进行分类的形状描述子。本文提出利用形状上下文作为形状描述子,它是基于轮廓的点集表示建立的一种强形状描述子,能尽可能完整的表示整幅图像的信息。并且由于对数极坐标变换具有二维不变性,因而对于经过比例、旋转和平移变换后的图像,仍能有效地进行形状匹配。为了得到更好的鉴别结果,本文利用欧氏距离优化匹配代价,提高了匹配精度。本文在自建中文签名库和GPDS960西文签名库上分别进行实验,验证了算法的有效性。(3)为了弥补单个鉴别系统中单特征和单分类器不够全面的缺陷,本文采用两级分类器融合的鉴别方法。第一级提取签名的方向梯度密度特征,它是一种压力特征,能反映签名的用力方向,然后采用加权模糊分类器进行鉴别;第二级提取签名的形状上下文特征,它反映了签名的形状信息,并采用模板匹配法进行鉴别。两级分类器串型级联后,将决策结果进行融合,并在GPDS960签名库上进行了对比实验。结果表明,该融合方法能够有效地实现两个独立系统的优势互补,提高系统的整体性能。

关键词：离线签名鉴别预处理形状上下文对数极坐标直方图匹配代价分类器融合

基于LBPC和LCPC特征的离线签名鉴别方法研究

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基于LBPC和LCPC特征的离线签名鉴别方法研究

作者：黄威武汉理工大学

学位级别：硕士

离线签名一直作为传统身份认证方式被广泛使用。对于签名的真伪性鉴别,目前主要还是采取人工鉴定的办法,效率低下。利用计算机实现离线签名的真伪鉴别具有广泛的应用需求和理论研究意义。LBP特征能够反映签名笔迹的纹理特征,但缺乏对签... 详细信息

离线签名一直作为传统身份认证方式被广泛使用。对于签名的真伪性鉴别,目前主要还是采取人工鉴定的办法,效率低下。利用计算机实现离线签名的真伪鉴别具有广泛的应用需求和理论研究意义。LBP特征能够反映签名笔迹的纹理特征,但缺乏对签名轮廓的几何特性的描述。本文提出基于轮廓处局部二值模式（LBPC）特征和局部轮廓模式共生（LCPC）特征的离线签名鉴别方法,完成的主要工作内容如下:（1）为提升签名图像LBP特征的有效性,将LBP特征与轮廓特征结合。分析签名的LBP图像,发现离线签名背景点占比很高,且LBP模式都相同。另外,签名图像的LBP纹理变化主要集中在其轮廓处,提出签名图像的LBPC特征。为提取局部位置的信息,还将LBPC特征与网格特征进行了融合。（2）在分析传统轮廓方向特征描述的基础上,提出基于LCPC的直方图特征。传统轮廓方向链码特征只统计连续三个像素点的所有变化,其在描述笔画习惯存在局限性。本文对基本轮廓模式进行分析,并引入了模式共生的概念,提出了LCPC统计直方图特征。同样为提取局部位置信息,将LCPC特征与网格特征进行了融合。（3）分别采用两种公开离线签名数据库以验证本文所提出的LBPC和LCPC特征的有效性。LBPC特征在MCYT-75和GPDS-160数据集上测试,使用基于卡方距离判别方法时分别取得的等误率为13.49%和11.31%;使用基于SVM分类器的方法时分别取得的平均错误率为13.73%和15.3%。另外,LCPC特征在MCYT-75和GPDS-160数据集上测试,使用基于卡方距离判别方法时分别取得的等误率为11.66%和9.89%;使用基于SVM分类器的方法时分别取得的平均错误率为11.59%和13.58%。最后,考虑这两种轮廓特征的互补性,将这两种特征进行融合,进一步提升系统的性能。

关键词：离线签名鉴别轮廓特征轮廓处局部二值模式局部轮廓模式共生

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基于方向特征的离线签名鉴别

基于方向特征的离线签名鉴别

作者：杨丹凤华东师范大学

学位级别：硕士

随着信息技术的高速发展,信息安全越来越受到人们的高度重视。离线签名作为一种重要的生物特征,能够有效地用于身份认证。本文对离线签名鉴别预处理、特征提取以及签名鉴别等离线签名鉴别技术开展相应研究。本文采用数理形态学方法... 详细信息

随着信息技术的高速发展,信息安全越来越受到人们的高度重视。离线签名作为一种重要的生物特征,能够有效地用于身份认证。本文对离线签名鉴别预处理、特征提取以及签名鉴别等离线签名鉴别技术开展相应研究。本文采用数理形态学方法对签名图像进行增强,得到低噪的二值化图像。签名图像轮廓包含丰富的几何形态特征,并且能够较好反映签名笔画走向,本文的特征提取建立在签名图像的轮廓之上。为了提取签名图像的几何结构特征,本文采用方向特征、统计特征。方向特征提取出签名图像笔画的方向和位置信息,对签名图像的细微结构变化很敏感;而统计特征则对于签名者的签名图像的细微变化并不敏感,更着重于提取签名图像中的统计特征。因此,本文采用特征融合的方法组合上述两种特征,以获得能够较好表征签名图像的高维特征。提取特征获得特征维数往往较高,本文采用主成成分分析对高维特征进行降维。经过降维处理之后的特征,维数降低,主要信息仍然保留下来,对分类的正确率影响较小,而分类的运算速度有较大的提高。本文采用支持向量机作为离线签名鉴别的分类器。实验结果证明,方向特征与统计特征融合的方式能够取长补短,在MCYT与GPDS两个公共签名数据库上表现出较好的性能。

关键词：离线签名鉴别方向特征特征融合主成成分分析支持向量机

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基于支持向量机的离线签名鉴别系统

基于支持向量机的离线签名鉴别系统

作者：蔺潇榕西安科技大学

学位级别：硕士

随着信息科学的飞速发展,信息泄露等安全问题愈来愈突出,传统的身份识别方式已经无法满足人们对其安全性的需求,很多领域都需要建立快速、安全的个人身份鉴别系统。手写体签名是人们日常生活中接触最多、应用最广泛的一种身份认证方式... 详细信息

随着信息科学的飞速发展,信息泄露等安全问题愈来愈突出,传统的身份识别方式已经无法满足人们对其安全性的需求,很多领域都需要建立快速、安全的个人身份鉴别系统。手写体签名是人们日常生活中接触最多、应用最广泛的一种身份认证方式。因此,我们很有必要进行签名鉴别系统的研究。本文的研究对象是离线签名鉴别系统,对其研究过程可以分为四个阶段:图像采集阶段、预处理阶段、特征提取阶段和鉴别决策阶段。本文主要的研究工作如下:(1)在签名图像的采集阶段,创新性的采用手机作为图像采集设备,与传统的图像扫描仪设备相比,更加快捷、方便,而且分辨率并没有降低;(2)在签名图像的预处理阶段,对于平滑滤波、二值化分别选取了三种不同的方法进行处理并且加以比较,选择了效果相对好的方法;而且在平滑滤波阶段,本文在传统中值滤波算法的基础上,提出了一种改进的自适应中值滤波算法,消除了传统中值滤波算法中没有滤除的边缘尖锐点;(3)在特征提取阶段,共提取了4种特征:几何特征、形状特征、纹理特征和统计特征,并且将得到的特征向量进行归一化处理。试验结果表明,经过归一化的特征与没有进行归一化处理的特征相比,最终得到的准确率提高了14%;(4)在鉴别决策阶段,比较了常用的几种决策方法,最终选择了适用于非线性分类、小样本且能够达到全局最优的支持向量机算法进行真伪签名的分类。针对支持向量机参数的优化,本文提出了一种改进的K-CV算法,将网格搜索思想引入到交叉验证的方法中,经过实验验证,该算法与传统算法相比,准确率从93.33%提高到了95.71%。系统测试表明,本文所设计和实现的离线签名鉴别系统运行稳定可靠,为后续在线签名鉴别系统的研究打下了良好的基础。

关键词：离线签名鉴别图像预处理特征提取支持向量机

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基于方向特征的维吾尔文离线签名鉴别

图像与信号处理 2017年第2期6卷 121-129页

作者：祖丽皮亚·艾尼麦合甫热提努尔毕亚·亚地卡尔库尔班·吾布力新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐新疆大学教务处新疆乌鲁木齐

本文以弥补我国少数民族离线签名鉴别体系中这一漏洞的前提下,结合维吾尔文手写签名的书写风格及特点,提出了一种基于16维方向的维吾尔文离线签名鉴别方法。实验中,对10个维吾尔族人的600个手写签名样本进行签名预处理和特征提取之后,... 详细信息

本文以弥补我国少数民族离线签名鉴别体系中这一漏洞的前提下,结合维吾尔文手写签名的书写风格及特点,提出了一种基于16维方向的维吾尔文离线签名鉴别方法。实验中,对10个维吾尔族人的600个手写签名样本进行签名预处理和特征提取之后,分别用三种距离分类器来进行了签名鉴别,得到的最高签名总正确率为92.58%。实验结果表明,本文提出的方法对于离线的维吾尔文手写签名鉴别来说是一种较有效的鉴别方法。

关键词：维吾尔文离线签名鉴别方向特征距离分类器