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摘要
本发明公开了一种基于多层判别式特征学习的脱机签名鉴别方法,包括：采集签名图像并进行预处理；建立多层判别式特征学习神经网络模型并进行训练；进行签名图像的特征提取,并进行特征归一化；针对每位用户的签名数据,取其中的真签名特征作为正样本,除该用户之外的其他用户的真签名特征作为负样本,通过正样本加权,训练二分类SVM模型；对于待鉴定签名图像,进行特征提取并归一化,然后用SVM模型鉴定其真伪。本发明充分利用深度网络模型的特征学习能力,以及签名数据中不同层次、多尺度特征,基于深度网络模型和二分类SVM模型,实现了高精度的脱机签名鉴定方法,具有准确率高、适应性好等特点,具有较好的实用价值。
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