模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2010, Vol. 23 Issue (1): 107-114    DOI:
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基于HMM/DTW两级结构的签名认证方法
于宏斌1,吴仲城1,2,申飞1,2
1.中国科学院合肥智能机械研究所 仿生感知与控制研究中心 合肥 230031
2.中国科学院强磁场科学中心 控制组 合肥 230031
Signature Verification AlgorithmBased on HMM/DTW Two-Level Architecture
YU Hong-Bin1,WU Zhong-Cheng1,2,SHEN Fei1,2
1.Center for Biomimetic Sensing and Control Research,Institute of Intelligent Machines,Chinese Academy of Sciences,Hefei230031
2.Automation Control Group,High Magnetic Field Laboratory,Chinese Academy of Sciences,Hefei 230031

全文: PDF (504 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 提出一种基于HMM和DTW在线手写签名认证方法的改进方法。该方法使用签名关键点和关键点的特征值进行签名的状态划分和状态匹配,实现类内签名状态划分的一致性。并利用在线手写签名二维信息的DTW距离作为签名隐马尔科夫模型的状态观测值,构建二级签名隐马尔科夫模型认证框架进行签名认证,得到较好的认证效果。实验结果表明,认证的准确率能达到93%左右。
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关键词 在线签名认证动态规整(DTW)隐马尔科夫模型(HMM)签名分段    
Abstract:A method for online hand-writing signature verification is proposed based on hidden Markov model (HMM) combined with dynamic time wrapping (DTW). To satisfy the inter-class consistency of signature segmentation and status division, the critical points in signatures are defined and its features are calculated. The difference values measured by DTW using two-dimension signature shape are used as observations of HMM to build the two-level architecture of HMMs for handwriting signature verification. The accuracy rate reaches about 93%.
Key wordsOnline Signature Verification    Dynamic Time Warping(DTW)    Hidden Markov Model(HMM)    Signature Segmentation   
收稿日期: 2008-09-05     
ZTFLH: TP391.43  
基金资助:国家自然科学基金资助项目(No.60975057)
作者简介: 于宏斌,男,1982年生,硕士,主要研究方向为生物特征识别.吴仲城,男,1968年生,研究员,主要研究方向为人机交互、手写签名身份认证、机器感知、传感器标准化接口等.E-mail:zcwu@iim.ac.cn.申飞,女,1971年生,硕士,副研究员,主要研究方向为网络化传感器、人机交互等.
引用本文:   
于宏斌,吴仲城,申飞. 基于HMM/DTW两级结构的签名认证方法[J]. 模式识别与人工智能, 2010, 23(1): 107-114. YU Hong-Bin,WU Zhong-Cheng,SHEN Fei. Signature Verification AlgorithmBased on HMM/DTW Two-Level Architecture. , 2010, 23(1): 107-114.
链接本文:  
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