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手写签名鉴别已广泛应用于日常中的方方面面,现阶段对于离线手写签名鉴别技术的研究仍在发展中。首先对手写签名图像生成图像金字塔,再对图像金字塔中的每一层图像提取局部二值模式算子,最终形成基于图像金字塔局部二值模式的多维特征。采用决策树及梯度提升树两种分类器对公开数据库CEDAR中签名进行鉴别实验,两种分类器得到AER分别为13.21%和10.89%。实验结果表明,对签名图像建立空间金字塔能够有效提高签名鉴别成功率。