【摘 要】
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该文分析了手写签名样本的特征值在特征空间上的分布。在此基础上,直接从神经元分类功能的物理意义出发,设计了具有非线性边界的,用于手写签名认证的神经网络分类器,妥善地解
【机 构】
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华中科技大学计算机科学与技术学院应用系,华中科技大学计算机科学与技术学院应用系,华中科技大学计算机科学与技术学院应用系,华中科技大学计算机科学与技术学院应用系 武汉430074,武汉430074,武汉
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该文分析了手写签名样本的特征值在特征空间上的分布。在此基础上,直接从神经元分类功能的物理意义出发,设计了具有非线性边界的,用于手写签名认证的神经网络分类器,妥善地解决了实际应用中,由于真实签名样本数量少和伪签名样本缺乏,不能训练神经网络的问题,取得了较好的认证结果。
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