【摘 要】
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通过实验介绍了一种基于神经网络的在线签名认证系统,总结了一组能够表现签名特征的特征向量,基于BP神经网络通建立模板,利用特征值进行笔迹识别,通过确定个性化阈值降低FR、
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通过实验介绍了一种基于神经网络的在线签名认证系统,总结了一组能够表现签名特征的特征向量,基于BP神经网络通建立模板,利用特征值进行笔迹识别,通过确定个性化阈值降低FR、FA错误率,并通过实验验证了本系统的可行性。
An online signature verification system based on neural network is introduced experimentally. A set of eigenvectors that can signatures are summarized. Based on BP neural network, a template is established to identify handwriting by using eigenvalues. The personalized threshold is reduced to reduce FR, FA error rate, and verified the feasibility of the system through experiments.
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