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基于神经网络的离线签名自动鉴别系统

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毕业论文范文题目：基于神经网络的离线签名自动鉴别系统，论文范文关键词：基于神经网络的离线签名自动鉴别系统
基于神经网络的离线签名自动鉴别系统毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：在人们的很多生活场合,都离不开签名。而签名作为一种身份鉴别的方式,在商务、金融、司法、保险等众多领域中都有着广泛的应用,可以说签名在当今社会生活中扮演着重要的角色。因此实现计算机自动签名鉴别具有很大的实用价值。签名鉴别属于一种特殊的模式识别技术,本文重点研究（本文此处忽略..）在离线状态下的签名鉴别技术,并在此理论研究的基础上实现一套高效率的离线签名自动识别系统。离线签名鉴别(脱机手写签名鉴别)的主要困难在于签名特征的提取。因此本文在大量的学者研究的基础上对签名特征进行总结研究,提出了一套基于签名纹理的特征提取方法。并采用PCNN神经（本文此处忽略..）网络的方法进行签名特征提取,以及结BP神经网络,支持向量机等多种分类方式进行识别鉴定。本文的创新型主要归纳如下:1、在签名图像预处理阶段,针对多个签名采样如何进行的自动划分和提取问题,提出了一种基于种子领域的提取算法。此算法运算效率高,能较好的提取同一个采样中（本文此处忽略..）的多个签名.2、在签名特征提取阶段,引入签名纹理分析方式。对签名纹理特征进行分析和归纳,并且首次将PCNN(脉冲耦合神经网络)作为签名纹理特征的提取方法。并与其他的纹理算法进行比较分析。得出一个高效且鉴别率较高的特征提取方法。在已有采样数据库测试FAR和FRR分别（此处忽略..）能达到4%和2%3、在前面纹理分析的方法上结合其他学者的研究成果,将纹理分析和其他特征提取方法相结合,得到一个鉴别率很高的离线签名特征提取系统。4、采用BP神经网络、支持向量机等多种分类器构建了一个稳定的并且较为实用的自动签名鉴别系统。

以上为本篇毕业论文范文基于神经网络的离线签名自动鉴别系统的介绍部分。

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