移动互联网金融下签名认证静态特征提取技术

发布时间：2017-10-19 04:51

  本文关键词：移动互联网金融下签名认证静态特征提取技术

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【摘要】：在签名图像预处理研究的基础上,提出了通过提取图像形状特征、不变距特征以及基于Gabor滤波纹理方向特征而得到签名图像静态特征的方法,并通过基于稀疏表示的L1范数分类方法在提取的特征样本集上进行签名鉴别。实验结果表明,在相同10组样本的特征集下,稀疏分类最小残差法的平均FRR和平均FAR分别为9.25%和4.63%,明显低于经典KNN法的12.15%和8.67%,也明显低于经典SVM法的13.31%和7.26%。该文的研究成果达到了移动互联网金融业务的性能要求。
【作者单位】： 西北大学信息科学与技术学院;
【关键词】： 互联网金融 静态特征 提取技术 L范数 稀疏表示
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 为解决基于手机的移动互联网金融平台下客户登录时遇到的“你是谁”和系统交易时“你是你”的问题,签名鉴别技术研究得到了互联网金融企业和相关科研机构的高度关注。作为基于签名鉴别技术的关键,签名特征值的提取成为了移动互联网金融下身份识别技术重点研究的课题,并取得了

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本文编号：1059158