【摘 要】
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在线签名验证系统利用电阻式触摸屏和触摸屏控制器ADS7846来采集书写在触摸屏上的签名信息(包括横坐标、纵坐标、书写的压力信息);对采集的签名进行去噪、剔除有效零点并保留
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在线签名验证系统利用电阻式触摸屏和触摸屏控制器ADS7846来采集书写在触摸屏上的签名信息(包括横坐标、纵坐标、书写的压力信息);对采集的签名进行去噪、剔除有效零点并保留有效零点等预处理,以去除原始数据采集过程中的无用和干扰信息.本文研究的主要包括两方面,一是对预处理后的签名进行特征优化选取,在进行特征优化选取的过程中,我们分别进行了只用真实签名进行特征优化选取、真实签名和伪造签名相结合进行特征优化选取、共同特征子集的优化选取三个实验,其目的是使所研究的签名验证系统能够具有更快的响应时间和减少数据库的存储容量,方便管理,并通过系统验证性能来确定最优特征子集;二是分类器的设计.由于神经网络具有自学习和自适应的能力,同时有很强的容错性,所以本文设计了一个经过改进的BP网络进行签名验证.在设计BP分类器的过程中,采用综合法来避免BP算法收敛速度慢的缺点,同时深入研究了神经网络隐层节点数的确定、学习因子η和惯性项α的选取等问题.
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