[发明专利]一种基于非负矩阵分解的离线手写签名识别在审
| 申请号： | 201310442638.6 | 申请日： | 2013-09-24 |
| 公开（公告）号： | CN104463084A | 公开（公告）日： | 2015-03-25 |
| 发明（设计）人： | 桑庆兵;马小晴;吴小俊;李朝锋;罗晓清 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/68 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 214122 江苏省无锡市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于非负矩阵分解的离线手写体签名识别方法，所需步骤包括：(一)采集签名数据，并对所有签名图像进行预处理，获得所有预处理后的训练集签名图像的数据矩阵A以及需识别的测试集签名图像的数据矩阵B；(二)对训练集签名图像特征的提取：将A进行非负矩阵分解(NMF)，得到对应的基图像矩阵W和每张签名图像对应的权重向量即特征向量构成的特征矩阵H；(三)对测试集签名图像特征的提取：将测试集签名图像的数据矩阵B在基图像上做投影，得到投影系数矩阵H’；(四)采用支持向量机进行训练并分类决策，判断是真签名还是假签名。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 矩阵 分解 离线 手写 签名 识别 | ||
【主权项】：
一种基于非负矩阵分解的离线手写体签名识别，其特征在于按如下步骤进行： (一)采集签名数据，并对所有签名图像进行预处理，获得所有预处理后的训练集签名图像的数据矩阵A以及需识别的测试集签名图像的数据矩阵B； (二)对训练集签名图像特征的提取：将A进行非负矩阵分解(NMF)，得到对应的基图像矩阵V和每张签名图像对应的权重向量即特征向量构成的特征矩阵H； (三)对测试集签名图像特征的提取：将测试集签名图像的数据矩阵B在基图像上做投影，得到投影系数矩阵H’； (四)采用支持向量机进行训练并分类决策，判断是真签名还是假签名。
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