基于多分辨几何特征的维吾尔文脱机签名识别

• 作 者: 古丽热娜·阿布里孜 库尔班·吾布力 卡米力·木依丁 艾斯卡尔·艾木都拉
• 机 构: 新疆大学 信息科学与工程学院,乌鲁木齐,830046
• 出 处: 计算机工程与应用
• 发表日期: 2013年16期
• 关键词: 维吾尔文 签名识别 方向特征 局部中心点特征 K-NN分类器

对维吾尔文手写签名图像进行二值化、去噪、归一化和细化等预处理的基础上,结合维吾尔文手写签名的结构与书写风格,对每幅签名图像进行金字塔式分辨率子图像切分,对高分辨率层抽取了共16维方向特征,对低分辨率层则抽取了共32维局部中心点特征。基于这两种特征的签名识别率分别为95.50%和90.50%。为了进一步提高识别率,又对两种特征进行了融合,结果识别率提升到了98.50%。对比分析了基于欧式距离和卡方距离度量方法对识别率的影响,确定最佳度量方法。