基于改进LPP和ECOC-SVMS的离线签名识别方法

摘要：

提出一种基于改进LPP和ECOC-SVMS的离线签名识别方法.针对预处理后的签名图像,选择多种有效特征构建高维特征向量,引入一种改进的保局投影方法进行特征提取并同时实现高效降维;签名识别方面,使用基于Hadamard纠错编码方法的ECOC支持向量机多类分类方法,并引入近似概率对ECOC解码进行改进,以提升多类分类器的性能.实验结果表明此方法的可行性和有效性.

关键词：离线签名识别、保局投影、纠错编码支持向量机

分类号：TP317.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-11-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：74-78