基于LBP和深度学习的手写签名识别算法

发布时间：2019-07-10 09:14

【摘要】：为优化手写签名识别算法性能,提出了一种局部二值模式(LBP)和深度学习相结合的手写签名识别算法。针对签名图像进行预处理、维纳滤波去除噪声;将预处理签名图像分为3×4子块,LBP应用于分块后的每个子图像,并将每个子块的纹理直方图特征连接起来,形成全局直方图特征;将得到的特征向量作为深度信念网络(DBN)的输入,逐层训练网络,并在顶层形成分类面,对签名图片进行识别。基于GPDS、MCYT及原创数据库进行实验,识别率误差分别为5.85%、9.3%、1.17%,有效提高了手写签名的识别精度,符合实际应用的要求。
[Abstract]:In order to optimize the performance of handwritten signature recognition algorithm, a handwritten signature recognition algorithm based on local binary pattern (LBP) and deep learning is proposed. The pre-processed signature image is divided into 3 脳 4 sub-blocks, and LBP is applied to each sub-image after the block, and the texture histogram features of each sub-block are connected to form the global histogram feature. The obtained feature vector is used as the input of the depth belief network (DBN), the layer by layer training network is formed, and the classification surface is formed at the top level to identify the signature picture. Based on GPDS,MCYT and original database, the recognition rate error is 5.85%, 9.3% and 1.17% respectively, which effectively improves the recognition accuracy of handwritten signature and meets the requirements of practical application.
【作者单位】： 江南大学物联网工程学院;
【基金】：国家自然科学基金,61170120 江苏省产学研前瞻性联合研究项目,BY2013015-41~~
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2512508