离线手写签名认证算法研究

发布时间：2023-06-15 21:07

　　离线手写签名认证是一种利用个人书写习惯中的特有规律进行身份认证的方法,具有方便、可靠且易于被人们接受等特点,在司法、金融、商务以及政务等领域具有广泛的应用前景。近年来,离线手写签名认证领域的研究取得了众多成果,但由于真实签名与熟练伪造签名之间的差异较小以及训练样本库规模受限等难点,离线手写签名认证算法研究仍具有较大的挑战性。本文针对熟练伪造签名与真实签名的认证进行了深入研究,在此基础上提出了一种基于区域度量融合的离线签名认证算法。具体而言,采用卷积神经网络实现签名图像的多区域特征提取,利用Siamese网络将特征提取与相似性度量相结合从而实现端到端的训练,提高了认证算法的性能。本文的主要工作如下:1.签名图像预处理。针对签名图像中包含的背景噪声、角度倾斜、笔迹颜色以及签名位置和大小差异,本文对签名图像进行了预处理。预处理包括背景消除、倾斜矫正、笔画灰度归一化以及图像矩归一化。2.基于卷积神经网络的签名特征提取算法。本文对经典的卷积神经网络结构进行了对比研究,选择了DenseNet结构;通过结合SE-Net结构,设计了一种适用于离线签名认证的特征提取网络。该特征提取网络充分利用了真伪签名...

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

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致谢
摘要
ABSTRACT
1 引言
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 研究重点及难点
    1.4 离线签名数据库
    1.5 本文内容及章节安排
2 预处理算法
    2.1 背景消除
    2.2 倾斜矫正
    2.3 笔画灰度归一化
    2.4 图像矩归一化
    2.5 本章小结
3 基于卷积神经网络的签名特征提取算法
    3.1 卷积神经网络基本原理
        3.1.1 卷积层
        3.1.2 池化层
        3.1.3 参数优化
    3.2 卷积神经网络结构及其特点
        3.2.1 AlexNet结构
        3.2.2 VGG网络结构
        3.2.3 ResNet结构
        3.2.4 DenseNet结构
    3.3 离线签名特征提取网络
    3.4 本章小结
4 基于Siamese网络的离线签名认证算法
    4.1 Siamese网络签名认证算法
        4.1.1 特征度量方法
        4.1.2 网络参数优化
    4.2 改进的Siamese网络签名认证算法
        4.2.1 SE-Block结构
        4.2.2 多层特征融合
        4.2.3 空间金字塔池化
        4.2.4 区域度量融合
    4.3 实验与分析
        4.3.1 实现细节及评价标准
        4.3.2 不同特征提取网络结构的实验结果
        4.3.3 不同特征度量方法的实验结果
        4.3.4 改进的Siamese网络实验结果
        4.3.5 性能比较实验结果
    4.4 本章小结
5 总结与展望
    5.1 工作总结
    5.2 不足与展望
参考文献
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果
学位论文数据集



本文编号：3833672