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离散签名数据的连续化及其效果分析方法开题报告

 2020-04-13 03:04  

1. 研究目的与意义(文献综述)

1.1目的及意义

签名作为人的一种行为特征,与所属主体紧密联系,具有非侵犯性,且不会丢失、遗忘,可以随时产生。签名认证源于每个人都有自己独特的书写风格,在商务、司法、金融、保险等领域是一种重要的身份鉴别手段,同时认证技术对设备的要求不高,成本低,适合于普及使用,同时文字书写具有通用性、独特性、易获取等优点,因而容易被人们所接受。

在线签名认证是通过计算机来采集和认证个人签名,从而实现自动身份认证的一种技术。目前对签名认证的研究都是通过签名轨迹的平面数据来进行分类识别,而本文加入了书写压力这一特征信息进行处理,从而充分利用书写时的各个特征,增强认证的鲁棒性和准确率。

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2. 研究的基本内容与方案

2.1研究目标与研究内容

本文在前人研究的基础上加入书写的压力信息,将签名轨迹和书写压力的离散数据利用gep算法连续化,求出三维的空间曲线函数,再利用空间曲线的曲率和挠率进行降维,运用hausdorff距离求得x轴和y轴轨迹曲线对应的波峰点(极大值点)和波谷点(极小值点)所对应的每个分段的空间曲线的曲率和挠率,共8组数据。然后选取在真实签名数据集中随机选择参考签名进行训练,得到相应的阈值。参考签名进行训练,得到用户相应的阈值,然后签名特征信息的阈值设计与认证率的计算。再选择常用的数据集进行认证率的测试

该算法可以一定程度上结合书写压力这一特征,从而提高匹配的准确性。

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3. 研究计划与安排

任务内容

时间节点

1

查阅文献,了解综合评价方法及国内外研究现状并完成开题报告;

第1-3周

2

总体设计,深入学习理论基础,精读重要参考文献,确定文章总体思路并完成论文综述;

第4-5周

3

设计基因表达式算法程序,完成数据预处理与连续化;

第6-7周

4

设计Hausdorff距离与曲率挠率的结合匹配曲线算法

第8-9周

5

完成完整的算法设计,并编写算法程序

第10-11周

6

查找常用的在线签名数据库,利用设计的算法进行签名认证率的测试,并计算相应的等错误率。

第12-13周

5

提交论文初稿,给老师检查后修改定稿,答辩。

第14-15周

4. 参考文献(12篇以上)

[1] rafal doroz p p t o. dynamicsignature verification method based on association of features with similaritymeasures[j]. neurocomputing, 2016,171:921-931.

[2] 陈超. 基因表达式编程优化算法及其在聚类分析中的应用[d]. 西安电子科技大学, 2013.

[3] elias n. zois l a g e. offlinesignature verification and quality characterization using poset-oriented gridfeatures[j]. pattern recognition, 2016,54:162-177.

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