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题名基于Siamese和BiGRU的在线手写签名验证
被引量：2
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作者
李相然
郝福珍
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机构
中国电子科技集团公司第十五研究所系统七部
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出处
《信息技术》
2020年第12期91-95,共5页
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文摘
为了解决在线手写签名验证的准确率问题,文中使用深度学习的方法设计了一个基于双向门控循环单元(Bidirectional Gate Recurrent Unit,BiGRU)以及孪生神经网络(Siamese Network)的模型,此方法首先把签名数据的最关键特征提取出来,将它与此签名的参考数据输入到孪生神经网络中,对其进行真伪分类。在文中的实验中,注意力机制(Attention Mechanism)的引入明显提高了此模型的准确性,在SigComp2011手写在线中文数据集中,文中的方法相较此前的最好结果提高了1.33%。
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关键词
在线手写签名验证
深度学习
孪生神经网络
双向门控循环单元
注意力机制
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Keywords
online handwritten signature verification
deep learning
Siamese network
BiGRU
attention mechanism
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种改进的面向分析法的在线手写签名鉴别方法
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作者
邵金平
李文杰
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机构
泰山职业技术学院
山东农业大学信息科学与工程学院
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出处
《山东农业大学学报（自然科学版）》
CSCD
2016年第4期582-586,共5页
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基金
2014泰安市科技发展计划项目(201430774)
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文摘
手写签名分为离线和在线手写签名,本文主要研究在线手写签名的鉴别。利用Android系统的平台采集手写签名的XY坐标、T时间和P笔压等动态属性,将面向分析法进行改进,计算签名平均相似度,再利用欧几里德距离,计算签名相似度的范围。如果待鉴别的签名在此范围,则接受并且更新相似度训练资料集;反之,就是伪签。实验结果显示,本方法的错误拒绝率和接受率较低,对签名鉴别、防止伪签,具有一定的实用价值。
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关键词
在线手写签名
签名鉴别
面向分析法
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Keywords
online handwritten signature
signature verification
facet analysis metho
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于特殊点的DTW在线手写签名认证算法
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作者
栾方军
李开
徐慧红
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机构
沈阳建筑大学信息与控制工程学院
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出处
《现代计算机》
2008年第11期12-14,共3页
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基金
辽宁省自然科学基金项目(No.20072009)
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文摘
针对传统动态时间规正算法速度较慢的缺点,提出基于特殊点的动态时间规正在线手写签名认证算法。特殊点包含了丰富的签名信息,表现了签名者的基本生物特征。该算法缩短了身份认证的时间,提高了身份认证的效率。实验结果表明,该方法速度快、识别率高,进而证明在线手写签名在身份认证中具有很好的应用前景。
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关键词
模式识别
动态时间规正(DTW)
在线手写签名身份认证
时间序列
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Keywords
Pattern Recognition
Dynamic Time Warping（DTW）, online handwritten signature verification
Time Series
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分类号
TP309.7
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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