一、一种改进的基于分段平滑度的脱机签名鉴定方法（论文文献综述）
贾俣[1]（2019）在《计算机汉字识别和静态手写汉字签名鉴定技术综述》文中指出按照训练、高质量标准进行模仿,分析手写汉字签名的准确检验操作模式和标准。传统的对比方法往往不够得当,采用计算机精确快速的操作方法,可以在短时间内实现静态手写汉字的准确鉴定。静态手写汉字鉴定签名分析过程中,需要根据具体的特征特性内容进行分析,调整具体的描述特征稳定性,分析反应具体的生物效果。这不单是对内容,而是对计算机静态手写汉字的鉴定技术分析。
叶秀芬,裴志,王杰[2]（2007）在《基于分形理论的离线签名鉴别系统》文中指出在对离线签名鉴别问题进行深入分析和研究的基础上,提出一种基于分形维数的离线签名鉴别方法。根据分形特征提取的需要,进行签名图像的预处理。首先去除签名图像的背景噪声,提取真实灰度签名笔划所在区域;然后对签名进行归一化处理;最后对图像进行滤波增强预处理。在特征提取与验证阶段,运用分形盒子维算法提取签名图像的维数特征进行验证,采用VisualC++6.0实现系统的功能,并运用贝叶斯判别规则对签名验证系统的实验结果进行分析。结果表明:该系统具有较高的识别率。
刘怀泉[3]（2005）在《自动指纹识别系统研究》文中提出现代社会对于身份鉴别的准确性、安全性与实用性提出了更高的要求,传统的身份识别方法已经不能满足这种需要,而人体丰富的生理和行为特征为此提供了一个可靠的解决方案,因而引起了国际学术界和企业界的广泛关注。 自动指纹识别技术作为生物特征识别的主流技术,是国内外研究和应用的热点。本文主要研究自动指纹识别系统的一些问题,基于现有的理论框架,实现了一套完整的自动指纹识别系统。对其中的一些关键问题即指纹图像预处理、特征提取和匹配识别算法进行了深入的研究,并提出了一些改进的方法。本文的主要工作可以概括如下: 研究了两种将指纹图像与背景区域分离的方法:方差法和方向法,并对方差法进行了改进。 引进了一种基于灰度图像的指纹增强算法,利用Gabor滤波器良好的带通性,以分块指纹图像的纹线方向和纹线频率为参数,使用Gabor滤波器对指纹图像进行了滤波增强。 实现了三种指纹图像的二值化算法:整体阈值法、局部阈值法和方向图法,通过对实验结果进行比较,找到了最适合本系统的一种方法。 分析了几种细化算法:传统细化算法,串并行结合的细化算法,改进的OPTA细化算法,并提出了一种混合细化算法,取得了较好的效果。 研究了一种改进的指纹细节特征提取算法。在细化后的指纹图像上直接提取原始细节特征点后分析图像中存在的各类噪声及其特点,针对不同的噪声采取不同的方法删除由他们引起的伪特征点。最后保留下来的特征点集即视为真正的特征点集。 实现了一种基于局部结构和全局结构的指纹匹配算法,并且将指纹纹线信息引入到指纹匹配中,有效地提高了指纹识别算法的性能。解决了指纹匹配中的图像旋转、平移不变性及快速问题。 在论文的最后,我们给出了全文的总结,并指出了今后进一步研究的方向。随着科学技术的不断发展,相信在不久的将来指纹识别系统就能走进寻
李慧[4]（2005）在《一种基于小波变换的中文手写自动签名鉴定系统》文中研究表明签名是一种使用广泛的识别身份的生物特征,自动签名鉴定的研究具有重要的应用价值和社会意义。但是到目前为止,已经取得的研究成果离这一问题的彻底解决还有很大的距离。在国内,这方面的研究才刚刚起步。 自动签名鉴定分为联机和脱机签名鉴定两种。与联机签名鉴定相比,脱机签名鉴定受设备约束少,具有更广的实用范围,但是由于脱机签名鉴定丢失了在书写过程中的动态信息,鉴定难度更大。 本文提出了一种基于小波变换提取特征的签名鉴定方法,尝试利用轮廓线上的坐标序列为基础进行小波变换来提取特征。由于轮廓线忠实全面地反映了原签名的结构信息,因此我们把签名图像进行预处理以后转换为一系列的封闭轮廓线,以封闭轮廓线上点的坐标序列为基础进行小波变换来提取特征。根据用平滑函数的二阶导数作为母小波进行小波变换后高频部分过零点能反映信号突变点的原理,使用Marr小波对坐标序列进行多分辨率分析,提取分解后细节系数的过零点信息作为特征来进行判别。 由于不同签名者的签名风格存在差异,用统一的阈值对所有签名进行判别会造成很高的误识率,因此针对这一问题我们在判别时采用统计的方法分别计算每个签名者的动态阈值以及每个签名者最优封闭轮廓线个数和最优分辨率尺度。另外本文采用简单的分级识别策略可以加快识别速度。 为了评估该系统的性能,我们对采集的25个签名者共750个样本进行了实验,采集每个签名者20个真签名和10个伪签名。并采用分组测试的方式,把真签名划分为参考样本和测试样本的不同的组合进行多次测试。实验结果表明了该鉴定方法的有效性。
李慧,乔谊正,刘怀泉[5]（2004）在《一种改进的基于分段平滑度的脱机签名鉴定方法》文中研究表明提出了一种改进的可以有效识别熟练伪签名的自动鉴定方法,这种方法基于分段的平滑度,将签名分段后进行平滑计算得到的平滑性指数与其它特征相结合来进行签名鉴定,经实验验证取得了很好的效果.
二、一种改进的基于分段平滑度的脱机签名鉴定方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、一种改进的基于分段平滑度的脱机签名鉴定方法（论文提纲范文）
（1）计算机汉字识别和静态手写汉字签名鉴定技术综述（论文提纲范文）
| 1 计算机汉字识别与手写鉴定的基本情况分析 |
| 1.1 计算机汉字识别的基本情况 |
| 1.2 计算机汉字识别静态与动态的汉字签名鉴定分析标准方法 |
| 2 模式识别的具体分析方法 |
| 2.1 统计模式识别的具体分析 |
| 2.2 结构模式字体识别分析 |
| 2.3 计算机静态手写汉字鉴定的具体方法 |
| 3 结语 |
（3）自动指纹识别系统研究（论文提纲范文）
| 目录 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 概述 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 生物特征识别 |
| 1.2.1 生物识别系统的结构 |
| 1.2.2 生物识别系统的工作模式 |
| 1.2.3 生物识别系统性能评估 |
| 1.2.4 常见的生物识别技术及比较 |
| 1.2.5 课题研究方向的选择 |
| 1.3 指纹识别 |
| 1.3.1 指纹识别的历史及发展概况 |
| 1.3.2 指纹识别技术国内外研究现状 |
| 1.3.3 指纹识别的概念和原理 |
| 1.3.4 自动指纹识别系统构成 |
| 1.3.5 指纹识别的应用及前景 |
| 1.4 本文工作简介 |
| 1.5 本文的组织结构 |
| 第二章 指纹图像预处理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 图像分割 |
| 2.2.1 方差法 |
| 2.2.2 方向法 |
| 2.2.3 实验结果 |
| 2.3 灰度变换 |
| 2.3.1 直方图均衡 |
| 2.3.2 归一化 |
| 2.4 图像增强 |
| 2.4.1 指纹增强方法综述 |
| 2.4.2 基于Gabor函数的指纹增强 |
| 2.4.2.1 指纹纹理的特点 |
| 2.4.2.2 Gabor滤波器简介 |
| 2.4.2.3 Gabor滤波增强 |
| 2.4.3 实验结果分析 |
| 2.5 二值化 |
| 2.5.1 整体阈值法 |
| 2.5.2 局部阈值法 |
| 2.5.3 方向图法 |
| 2.5.4 二值化结果分析 |
| 2.6 细化 |
| 2.6.1 图像细化的有关概念 |
| 2.6.2 细化算法研究 |
| 2.6.2.1 传统细化算法 |
| 2.6.2.2 串并行结合的细化算法 |
| 2.6.2.3 改进的OPTA算法 |
| 2.6.2.4 一种新的混合细化算法 |
| 2.6.3 细化结果分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 指纹特征提取 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 直接细化图上的特征提取 |
| 3.3 常见的伪特征点类型 |
| 3.4 改进的特征提取算法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 指纹特征匹配 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 指纹匹配方法综述 |
| 4.3 细节点特征匹配的基本理论 |
| 4.4 指纹细节匹配算法 |
| 4.4.1 局部结构匹配 |
| 4.4.2 全局结构匹配 |
| 4.4.3 实验结果分析 |
| 4.4.3.1 测试方法 |
| 4.4.3.2 测试结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论 |
| 5.1 小结 |
| 5.2 今后的研究方向和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表过的论文目录 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（4）一种基于小波变换的中文手写自动签名鉴定系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 签名鉴定技术的研究意义 |
| 1.2 签名鉴定的分类及难点 |
| 1.2.1 签名鉴定的分类 |
| 1.2.2 签名鉴定的难点 |
| 1.3 脱机中文签名鉴定的实现技术 |
| 1.3.1 签名鉴定实现过程概述 |
| 1.3.2 数据采集 |
| 1.3.3 预处理 |
| 1.3.4 特征选择与提取 |
| 1.3.5 比较与决策 |
| 1.3.6 性能评价 |
| 1.3.7 小结 |
| 1.4 脱机签名鉴定的研究现状 |
| 1.5 课题简介及论文安排 |
| 2 数据采集和预处理 |
| 2.1 数据采集 |
| 2.2 平滑处理 |
| 2.3 二值化 |
| 2.4 位置规格化 |
| 2.5 大小规格化 |
| 2.6 膨胀处理 |
| 2.7 轮廓提取 |
| 2.8 小结 |
| 3 特征提取 |
| 3.1 轮廓跟踪提取坐标序列 |
| 3.2 小波变换 |
| 3.2.1 小波分析基础理论 |
| 3.2.2 Marr小波及其滤波器 |
| 3.2.3 用Marr小波进行多分辨率分析 |
| 3.3 提取特征 |
| 4 识别决策 |
| 4.1 优化动态闭值 |
| 4.1.1 相异度 |
| 4.1.2 动态时间弯折算法 |
| 4.2.3 动态阈值T_i |
| 4.2 识别过程 |
| 5 实验结果及分析 |
| 5.1 实验数据的准备 |
| 5.2 性能评价 |
| 5.3 实验条件 |
| 5.4 实验分析 |
| 5.5 小结 |
| 6 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表过的论文目录 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（5）一种改进的基于分段平滑度的脱机签名鉴定方法（论文提纲范文）
| 1 数据采集与预处理 |
| 2 签名分段 |
| 3 平滑 |
| 4 特征提取 |
| 5 识别决策与性能评价 |
四、一种改进的基于分段平滑度的脱机签名鉴定方法（论文参考文献）
- [1]计算机汉字识别和静态手写汉字签名鉴定技术综述[J]. 贾俣. 网络安全技术与应用, 2019(10)
- [2]基于分形理论的离线签名鉴别系统[A]. 叶秀芬,裴志,王杰. 2007年中国智能自动化会议论文集, 2007
- [3]自动指纹识别系统研究[D]. 刘怀泉. 山东大学, 2005(08)
- [4]一种基于小波变换的中文手写自动签名鉴定系统[D]. 李慧. 山东大学, 2005(08)
- [5]一种改进的基于分段平滑度的脱机签名鉴定方法[J]. 李慧,乔谊正,刘怀泉. 山东理工大学学报(自然科学版), 2004(06)