基于径向基函数网络的生物特征签名处理与识别
计算机视觉与模式识别
2013-11-08 v1
摘要
签名自动识别是一个具有挑战性的问题，近年来因其在不同领域的广泛应用而受到广泛关注。签名长期以来一直被用于验证和认证目的。早期的方法是手动的，但如今正逐渐数字化。本文提出了一种利用径向基函数网络（Radial Basis Function Network）进行签名识别的高效方法。该网络使用数据库中的样本图像进行训练，在训练之前先进行特征提取。在测试阶段，图像需经过旋转 - 平移 - 缩放校正，然后输入网络。该网络能够成功识别原始图像，并对数据库中存储的图像给出正确输出。该方法在 200 个样本上的识别率约为 80%。
引用
@article{arxiv.1311.1694,
title = {Biometric Signature Processing & Recognition Using Radial Basis Function Network},
author = {Ankit Chadha and Neha Satam and Vibha Wali},
journal= {arXiv preprint arXiv:1311.1694},
year = {2013}
}
备注
CiiT International Journal of Biometrics and Bioinformatics September 2013