基于小波包的手写体签名特征提取方法

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摩擦振动信号谐波小波包特征提取

摩擦振动信号谐波小波包特征提取摩擦振动信号是一种常见的机械故障信号，其谐波和小波包特征提取是机械故障诊断中的重要研究方向。

本文将从以下几个方面进行探讨。

一、摩擦振动信号的谐波特征提取摩擦振动信号中的谐波是指信号中频率为整数倍的基频的倍频信号。

谐波特征提取是通过对信号进行傅里叶变换或小波变换，提取信号中的谐波成分，从而判断机械故障类型和程度。

在谐波特征提取中，需要注意选择合适的窗函数和滤波器，以提高特征提取的准确性和可靠性。

二、摩擦振动信号的小波包特征提取小波包是小波变换的一种扩展形式，可以将信号分解成多个子带，每个子带包含不同频率的信号成分。

小波包特征提取是通过对信号进行小波包分解，提取不同子带中的特征参数，从而判断机械故障类型和程度。

在小波包特征提取中，需要注意选择合适的小波基和分解层数，以提高特征提取的准确性和可靠性。

三、摩擦振动信号的特征提取方法比较谐波特征提取和小波包特征提取是目前常用的摩擦振动信号特征提取方法。

谐波特征提取适用于信号中谐波成分明显的情况，可以提取出信号中的谐波频率和幅值等特征参数。

小波包特征提取适用于信号中谐波成分不明显的情况，可以提取出不同子带中的特征参数，从而更全面地反映信号的特征。

在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的特征提取方法。

综上所述，摩擦振动信号的谐波和小波包特征提取是机械故障诊断中的重要研究方向。

在特征提取过程中，需要注意选择合适的方法和参数，以提高特征提取的准确性和可靠性。

未来，随着机器学习和人工智能等技术的发展，摩擦振动信号的特征提取方法将会更加智能化和自动化，为机械故障诊断提供更加精准和高效的方法。

笔迹识别小波算法机理分析

笔迹识别小波算法机理分析申买君事实上，用小波算法可以实现笔迹纹理分析或尺度分析，其中有什么内在的道理呢？我们知道，纹理有三类：1、随机纹理：纹理图像内部不含明显纹元特征，如水纹、树皮、沙粒等。

2、结构纹理：具有某种结构特性，按照一定纹元规则进行反复排列。

如墙砖、地板等。

3、半随机与半结构纹理：融合了随机纹理和结构纹理的共同特点，可以识别纹理中的内部纹元，但所分辨出的纹元之间却存在某种差异，且纹元排列方式并非规整。

自然界中，这类纹理最多。

笔迹中的某种笔画或该笔画的起笔、运笔、收笔是相对稳定不变的，连接、转折特征也可能是基本相似的，这些都是笔迹的基本纹元，在笔迹中随机出现。

偏旁、部首，是二级复合纹元。

而字的倾斜、长扁、圆正，字行倾斜、波动特点以及布局特征等，属于结构纹理。

从上可知，笔迹纹理属于典型的半随机和半结构纹理。

笔迹分析的目的，就是要快速、准确提取基本纹元和结构纹理特征，用于身份或性格等识别。

有效的小波算法，就是快速、有效提取笔迹基本纹元和结构纹理的算法。

笔迹的基本纹元属于笔迹的细节，而结构纹理属于笔迹近似特征。

细节一般反映在小波的高频分析中，而近似特征一般反映在低频分析中。

纹理分析的核心是基于纹元特征提取的统计分析。

在提取纹元特征的过程中，小波算法一般存在着位置敏感的问题。

即同样的纹元，在不同的位置，其转换特征可能不同。

用伴随小波，有可能解决这类问题。

第二个难题是，笔迹纹元出现的大小是不同的，即在原始状态下同一个纹元呈现的尺度是不同的，为了将纹元特征用于比对，必须对纹元进行归一化。

例如，同样的横纹元，在汉字的不同字、不同位置，其长短、粗细都有可能不同，要形成横纹元的标准特征，就必须将所有提取的横纹元特征归一化、求平均。

解决纹元的位置敏感问题和纹元的归一化问题，可以预计，将极大地提高小波算法的准确性和有效性。

2014年6月30日。

使用小波变换进行图像特征提取的方法与实践

使用小波变换进行图像特征提取的方法与实践图像特征提取是计算机视觉领域的重要研究方向之一，它可以从图像中提取出具有代表性的特征，用于图像分类、目标识别等任务。

而小波变换作为一种有效的信号分析工具，也被广泛应用于图像处理中的特征提取任务。

本文将介绍使用小波变换进行图像特征提取的方法与实践。

首先，我们需要了解小波变换的基本原理。

小波变换是一种基于信号的频率分析方法，它能够将信号分解成不同频率的成分。

与傅里叶变换相比，小波变换具有更好的时频局部性，能够更准确地描述信号的时域和频域特征。

在图像处理中，我们可以将图像看作是二维信号，通过对图像进行小波变换，可以得到图像在不同频率和尺度上的特征信息。

在实际应用中，我们通常使用离散小波变换（DWT）进行图像特征提取。

离散小波变换将图像分解为低频和高频部分，其中低频部分包含了图像的大致轮廓和整体结构，而高频部分则包含了图像的细节信息。

通过对高频部分进行进一步分解，我们可以获取到更细节的特征信息。

因此，离散小波变换可以帮助我们从宏观和微观两个层面上对图像进行特征提取。

在实践中，我们通常采用小波包变换（DWP）进行图像特征提取。

小波包变换是对离散小波变换的扩展，它能够更细致地分解图像，提取出更多的特征信息。

小波包变换通过对图像进行多层分解，得到一系列的小波包系数。

这些小波包系数代表了图像在不同频率和尺度上的特征，可以用于图像分类、目标识别等任务。

在进行小波包变换之后，我们需要对小波包系数进行特征选择。

由于小波包变换得到的小波包系数数量庞大，其中很多系数对图像的特征描述作用较小。

因此，我们需要通过特征选择算法来选取出最具代表性的特征。

常用的特征选择算法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。

这些算法能够通过降维的方式，选取出最具代表性的特征，提高图像分类和目标识别的准确率。

除了特征选择外，我们还可以通过特征提取算法来进一步提取图像的高级特征。

常用的特征提取算法包括局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）等。

手写体数字识别中的特征提取和特征选择研究.docx

北京邮电大学硕士学位论文手写体数字识别中的特征提取和特征选择研究姓名：董慧中请学位级别：硕士专业：信号与信息处理指导教师：盛立东20070308手写体数字识别中的特征提取和特征选择研究手写数字识别是文字识别中的一个重要的研究课题，数字的类别只有十种，笔划又简单，其识别问题似乎不是很困难。

但事实上，一些测试结果表明，数字的正确识別率并不如印刷体汉字识别正确率高，甚至也不如联机手写体汉字识别率高，而只仅仅优于脱机手写体汉字识别。

手写数字识别的难度在于其变体极多，而且对数字识别单字识别正确率的要求要比文？要苛刻得多。

目前对各类字体的数字识别特别是脱机手写数字识别仍然处在发展阶段，识别效果仍然不够理想。

因此，研究简单高效的手写数字识别依然是一个重要的研究方向。

本文主要对手写体数字识别的关键问题——特征提取和特征选择进行了探讨和实验。

本文的工作主要有以下几个方面：1 •在研究了多种手写数字特征的基础上，本文提取了轮廓特征. 笔划密度特征、粗网格特征.重心及重心矩特征.首个黑点位置特征.投影特征及傅立叶变换特征等七种手写数字的结构和统计特征。

2•从多种特征选择方法中，采用了类内类间比、K・W检验及爛函数这三种特征选择方法对特征进行了选择。

3•通过大量实验，对手写体数字的特征降维问题进行了分析研究。

4 •建立了一个基于BP神经网络的手写体数字识别系统，将原始特征和选择后的特征经过该BP神经网络检验，取得了较好的系统性能, 从而证明上面提出的方法是可行的。

关键词手写数字识别BP算法神经网络特征提取特征选择ABSTRACTHandwriting digits recognition is an important res character recognition. The difficulties of handwriting digitsrecognition are due to its various anamorphosis. At present, the digits recognitions of different letterforms, especially the offline handwriting digits recognition,are still under development, and the recognition effect is not id Therefore, it is still a very important research direction to study simple and high-efficient handwriting digits recognition ・The thesis probes into the key issue of handwriting digits recognition 一feature extraction and feature selection. The main work of the thesis includes the following aspects:1. Based on the researches on the features of several handwriting digits, the thesis extracts the structures and statistic features of seven kinds of handwriting digits, i.e. outline feature, stroke density feature, wide grid feature, barycenter and barycenter distance feature, the first black point position feature, project feature, and Fourier switch feature ・2. From different feature selection methods, this thesis adopts three methods —inner and outer analogy, K-W checking and entropy function 一 to select the features.3・ This thesis analyzes the feature dimension decrease issue of the handwriting digits through a lot of experiments ・4. This thesis establishes a handwriting digit recognition system based on BP neural network ・ The original features and selected features both have good systematic performance after checked through BP neural network, which proves the above mentioned method feasible ・KEY WORDS: Handwriting Digits RecognitionBP Algorithms Neural Networktrch subject in 1.Feature Extraction Feature Selection.独创性（或创新性）声明本人声明所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。

基于小波包分析的机械故障特征提取方法研究

数对应的频带和能量如表 1 所示 :
煤矿机械 2003 年第 3 期・94 ・
文章编号 :100320794 (2003) 0320094202
煤矿机械常见液压故障的分析与处理
郭丽颖
( 大同煤炭高级技工学院 , 山西大同 037003)
1 引言
由式 ( 3) 可知 , 小波变换系数 d ( j , k ) 的平方具
在机械设备故障诊断中 , 当机器设备发生故障时 ,由于机器各零部件结构不同 ,产生的信号往往含有大量的非平稳成分。利用小波包分析方法可以自动地把不同频率的信号分解到不同的频带中 , 从而为故障特征因子提取提供了理论依据。 2 小波包故障特征提取算法[1 ,2 ] 离散信号按小波包基展开时 , 包含低通滤波与高通滤波两部分 ,每一次分解就将上层 j + 1 的第 n 个频带进一步分割变细为下层 j 的第 2 n 与 2 n + 1 两个子频带。离散信号的小波包分解算法
4 结论
图3 原信号按图 2 小波包分解树的分解结果
Fig13 The result of decomposition for the orignal signal according to wavelet packet decomposition tree in Fig12
对小波包分解所得的 8 个频段信号的小波系数
dl ( j , 2 n ) = a ∑
k
有能量的量纲 , 因此可以用于机械故障诊断的能量特征提取。下面用小波系数的平方来计算小波包分解第 j 级分解水平上第 k 个子频带上的平均能量
E ( j , k) =
1
N
N
l =1
2 [ d ( j , k ) ] ( l ∑

haar小波特征提取

haar小波特征提取
Haar 小波特征提取是一种在图像处理和计算机视觉中常用的技术。

它基于 Haar 小波变换，用于提取图像的特征表示。

以下是 Haar 小波特征提取的一般步骤：
1. Haar 小波变换：对输入图像进行 Haar 小波变换。

Haar 小波是一种简单的离散小波，由两个矩形函数组成，可以对图像进行快速分解。

2. 计算特征：在小波变换的结果上计算特征。

常见的特征包括Haar 小波系数的均值、方差、能量等。

这些特征可以反映图像在不同尺度和方向上的强度信息。

3. 特征归一化：为了消除图像大小和亮度的影响，通常对特征进行归一化处理。

这可以通过将特征除以其对应的总和或进行其他归一化方法来实现。

4. 特征选择：由于计算得到的特征可能数量较大，为了降低特征维度和提高算法效率，通常会进行特征选择。

这可以通过选择具有判别力的特征或使用降维技术（如主成分分析）来完成。

5. 使用特征：将选择的特征用于后续的图像分类、识别或其他任务。

常见的应用包括人脸识别、对象检测、图像分类等。

Haar 小波特征提取的优点包括计算效率高、对光照和小的几何变换具有一定的鲁棒性。

然而，它在处理复杂图像时可能不够精确，对于更复杂的任务，可能需要使用其他更高级的特征提取方法。

一种基于小波变换的指纹特征提取算法

用全局处理的方法，而是采用局部图像处理方法，因此有效的降低了系统在识别时所需的计算量；其次在
指纹细节特征识别和基于指纹图像的纹理识别两大类。基于细节点的指纹识别方法存在着对指纹图像质
量要求较高，且识别系统计算量开销大的缺点，因此近些年来基于指纹纹理识别方法
（ｓｅｓｃｏｌＵｎｖｒｔｆｈｎｈｉｏｃｅｃｄＴｃｎｌｇ，ｈｇａ２０９，ｈｎ）ＢｕｉｓＳｈｏ，ｉｅｓｙｏａｇａｆｒｉｅｎｅｈｏｙＳａｈ０００ＣｉａｎｉＳＳｎａｏｎｉ
Ａｂｓｒｃ：Ａｎｅｐｎｅｔｒｘｒｃｉｎａｇｒｔｍａｅｎｔａｔｉｆｇｒｒｔｆａｕｅｅｔａｔｏｌｏｉｉｈｂｓｄｏｗａｅｅｒｎｓｏｍｗａｒｐｓｄ．Ｆｆｖｌｔｔａｆｒｓｐｏｏｅ￣ｓｙ，ｔａｅｌｈｅｐｐｒｃｎｅｅｎｔｅＣＴ－ｏｎｓｔｅｉｉｅｅｆｎｅｒｎｍａｅｉｔｎｅｆｃｉｅａｅ．ＮｅｔｈｅａｅｓａａｙｅｙｅｔｒｄｏｈＯｅｐｉｔ，ｈｎｄｖｄｔｇｒｉｔｉｇｎｏａｆｅｔｒａｄｈｉｐｖｘ，ｔｒａｗａｎｚｂｌｄ
目前主要用于身份鉴定的人体生物学特征主要包
括指纹、掌纹、声音、虹膜、ＤＮＡ等等【。在现有的ｌＪ生物特征识别体系中，指纹识别由于有着系统识别装置简单，采集指纹数据方便，识别算法快速等优点而
被广泛采用。现有的指纹技术主要分为两大类：基于

基于小波分解的脑电信号特征提取

工业技术科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald136脑-机接口( Brain-Computer Interface，BCI) 是一种不依赖于脑的正常输出通路的通信系统,是一种新的人机接口方式，其实质是通过脑电信号的变化来识别人的意图,实现人机交流。

B CI技术在许多领域中正受到世界广泛的关注。

B CI的研究涉及多种学科，许多疑难问题还有待解决，其中特征的提取和分类是目前研究的重点内容。

该文基于离散小波变换进行EE G 特征提取，分别抽取小波变换D2、D3子带小波系数与小波系数均值组成特征向量，D2、D3小波系数均值与方差组成特征向量。

采用神经网络进行分类，以分类正确率作为指标，将两种特征的分类结果进行比较，得到最优的特征向量。

1 脑电信号特征提取依据当某一皮层区域活跃起来,特定频率的节律性活动表现为幅度的降低或称为事件相关去同步(E v e n t -Relat e d D e s y n c h r o n iz atio n , ER D)，当某一活动在一定时刻没有使相关皮层区域明显地活跃起来,特定频率就表现为幅度升高或称为事件相关同步(Eve nt-Relate d Synchronization, ERS)。

根据图1的结果表明,信号在不同频率时,信号幅度谱在DOI：10.16660/ki.1674-098X.2015.29.136基于小波分解的脑电信号特征提取初明（吉林大学通信工程学院吉林长春 130022）摘要：该文针对脑电特征提取数据量大、分类性能较差等缺点，采用离散小波变换的方法来进行特征提取。

分析了小波变换特征提取的特点和特征表示方式，用Daubechies小波函数对基于运动想象的脑电信号进行四层分解，抽取小波变换的重要子带小波系数，小波系数均值和小波系数方差组成不同的特征向量。

该文采用神经网络分类器进行分类，实验结果表明，基于重要子带小波系数均值和方差形成的特征向量具有更高的分类性能，为利用脑电识别人的不同意图提供了快速而有效的手段。

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手写体签名识别已丢失书写过程的动态信息，仅依靠签名图像的静态信息，用信息较少，别难度较大。可识目前的离线签名识别有结构和统计两种方法。结构方法中利用空间分布特征、笔段特征、轮廓检测等方法提取字形结构ｌ１】，－对结构特征较敏感，２区分相似
于复杂预处理和分割后二值图像，并且提取过程不可
逆。但是复杂数据预处理、较大计算量、复杂的过程、连笔现象导致的复杂分割都使特征提取变得非常困难。这些将直接影响识别系统的效率和结果。
为了解决复杂预处理、名分割和不可逆的特征签
肖春景乔永卫贺怀清，，
（中国民航大学ａ计算机科学与技术学院；．．ｂ工程技术训练中２；．２ｅ天津市智能信号与图像处理重点实验室，天津３００）０３０
摘要：手写体签名识别的很多特征提取方法都是基于经过复杂数据预处理和分割技术的二值图像，且特征提取并
和抗噪性，且其特征提取是全局信息提取，需复并不杂分割。因此，可应用到含噪脱机手写体签名识别。它本文共４０类签名，类ｌ真签名和１伪签名，每５个０个每个签名被归一化为３￣４大小。图１图２列举了２６和４签名的实例。０类
签名自动识别已成为模式识别重要的研究领域。离线
字的能力较强，是结构特征难以抽取，稳定；自但不以组织映射方法、经网络、率密度函数、神概支撑向量机等为主的统计方法，按一定的距离度量匹配准则，采用多维特征值累加的办法，局部噪声和微小畸变把淹没在最后的累加和里，有良好的鲁棒性、好的具较
关键词：征提取；波包；准化；特小标抗噪性；棒性鲁中图分类号：Ｐ９．３Ｔ３１４文献标识码：Ａ文章编号：６４５９（０１０ — ０３０１７ — ５０２１）３０１－３
ＲｅｅｒｈｏａｕｒｔａｔｏＭｅｈｄｆＨａｓａｃｎＦｅｔｅＥｘｒｃｉｎｔｏｏｎｄｗｒｔｅｉｔｎ
ＳｇａｕｅＢａｅｎＷａｅｅａｋｔｉｎｔｒｓｄｏｖｌｔＰｃｅ
ＸＡ０Ｃｕ－ｉ０Ｙｎ－ｅ，ＥＨｕｉｑｎ／ｈｎｊｎ，ＱｏｇｗｉＨａ－ｉｇｇ
（．ｏｌｅｏｍｕｒｃｅｃａＣｌｇＣｐｔｉｅ＆ＴｃｎｌｙｂＥｇｎｅｉｅｆｏｅＳｎｅｈｏｏ：．ｎｉｅｒｇ＆ＴｃｎｃｌｒｉｎｅｔｇｎｅｈｉａＴａｎｇＣｎｅｉｒｅＴａｊｅａｆｒｄａｃｄＳｇａＰｏｅｓｎ，ＡＵＴｎｉ０３０Ｃｉａ）．ｉｎｉＫｙＬｂｏＡｖｎｅｉｌｒｃｓｉｇＣＣ，ｉｊｎ３００，ｈｎｎｎａ
二维点进行签名识别。方法的数据预处理简单，免了复杂分割，征提取完全可逆。实验结果表明其具本避特有较好的抗噪性、鲁棒性、应性和识别率，适为含噪脱机手写体签名识别提供了一种解决方案。
过程不可逆。因为复杂的预处理、大的计算量和签名的连笔现象使得特征提取非常困难并对识别结果产较
生直接的影响为了解决以上问题．出了基于小波包的特征提取方法。先在预处理过程中对签名图像进提首行大小归一化：次利用小波包对签名图像进行分解以得到签名图像在二维空间上点的集合；后用这些其然
Ｋｅｙｗｏｒｓ：ｆａｕｒｘｔａｔｏｄｅｔｅｅｒｃｉｎ；ｗａｅｅａｋｅ；ｎｒａｉｅ；ａｉｏｓｖｌｔｐｃｔｏｍｌｚｎｔｎｉｅ；ｒｂｕｔｅｓｏｓｎｓ

由于手写体签名在信用卡身份检查、支票签名及机场登机身份验证等安全检查方面的应用，手写体使
ＡｂｔａｔＭａｙｆａｕｅｅｔｃｉｎｓｒｃ：ｎｅｔｒｘｒｔｍｅｈｄｏａｄｉｔｎｓｇａｕｅｒｃｇｉｏｒａｅｎｔｅｂｎｒｍａｅｆｒａｏｔｏｓｆｈｎｗｒｅｉｎｔｒｅｏｎｔｎａｅｂｓｄｏｈｉａｙｉｇａｅｔｉｔｐｅｒｃｓｉｇｎｓｇｎａｉｎｔｃｎｑｅａｄｈｐｏｅｓｓｒｅｅｓｂｅｉｃｃｍｐｅｐｅｒｃｓｉｇ，ｒｐｏｅｓｎａｄｅｍｅｔｔｅｈｉｕｓｎｔｅｒｃｓｉｒｖｒｉｌ．Ｓｎｅｏｌｘｒｐｏｅｓｎｏｉｃｍｐｔｇｃｐｃｔ，ｅｓｇａｕｅｗｉｅｈｎｍｅｏｆａｕｅｅｔｃｉｎｉｖｒｉｉｕｔａｄｍａｅａｄｒｃｏｕｉａａｉｔｉｎｔｒｔｐｎｐｅｏｎｎ，ｔｒｘｒｔｓｅｄｆｃｌｎｋｉｔｎｙｈｈｅａｏｙｆｅｉａｔ０ｈｆｅｔｏｅｏｎｔｎＴｏｖｈｂｖｒｂｅｔｉａｅｒｐｓｓａｆａｕｅｅｔｃｉｎｍｅｈｄｍｐｃｎｔｅｅｆｃｆｒｃｇｉｏ．ｏｓｌｅｔｅａｏｅｐｏｌｍ，ｈｓｐｐｒｐｏｏｅｅｔｒｘｒｔｔｏｉａｏｂｓｄｏａｅｅａｋｔｉｓ，ｅｓｚｆｓｇａｕｅｉｇｓｎｒｌｅｔｔｅｐｅｒｃｓｉｇｅｏｄｙｗｅａｅｎｗｖｌｔｐｃｅ．Ｆｒｔｔｉｏｉｎｔｒｍａｅｉｏｍａｉｄａｈｒｐｏｅｓｎ．Ｓｃｎｌ，ｈｅｚｃｎｕｔｄｔｅｓｎｔｒｍａｅｄｃｍｐｓｔｎｕｉｇｗｖｌｔｐｃｅｎｏｄｒｔｅｈｅｆｐｉｔｎｔｅｔｏｏｄｃｅｈｉａｕｅｉｇｅｏｏｉｏｓｎａｅｅａｋｔｉｒｅｏｇｔｔｅｓｔｏｎｓｏｈｗ — ｇｉｏｄｍｅｓｎｌｓａｅｏｈｉｎｔｒｓｈｎｗｓｈｓｏｎｓｆｒａｈｎｗｒｔｎｓｎｔｒｅｏｎｔｎＴｅｄｔｉｎｉａｐｃｆｅｓａｕｅ．Ｔｅｅｕｅｔｅｅｐｉｔｏａｄｉｅｉａｕｅｒｃｇｉｏ．ｈａａｏｔｇｔｇｉｐｅｒｃｓｉｇｏｉｍｅｈｄｉｓｍｐｅａｄｉａｏｄｔｅｃｍｐｅｅｍｅｔｔｎａｄｆａｕｅｅｔａｔｎｉｃｍｐｅｅｒｐｏｅｓｎｆｔｓｈｔｏｓｉｌｎｖｉｈｏｌｘｓｇｎａｉｎｅｔｒｘｒｃｉｓｏｌｔｔｏｏａｄｒｖｒｉｌ．Ｅｐｒｎａｅｕｔｓｏｈｔｉｈｓｂｔｒａｔｏｓ，ｏｕｔｅｓａａｔｂｌｙａｄｒｃｇｉｏｎｅｅｓｂｅｘｅｍｅｔｌｒｓｌｈｗｔａｔａｅｔｎｉｉｅｒｂｓｎｓ，ｄｐａｉｔｎｅｏｎｔｎｉｓｅｎｉｉｒｔ．ｔｒｖｄｓａｖａｌｏｕｉｎｆｒｎｉｙｏｆｌｅｈｎｗｉｅｉｎｔｒｅｏｎｔｎａｅＩｐｏｉｅｉｂｅｓｌｔｏｓｆｉａｄｒｔｎｓｇａｕｅｒｃｇｉｏ．ｏｏ－ｎｔｉ
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安７司今梳金或
图１真实签名图例
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酗硒麟谱张
Ｆｉ．Ｅｘｍｐｌｓｏｅｉｅｓｇａｕｅｇ１ａｅｆｇｎｕｎｉｎｔｒ
作者简介：春景（９８）河北唐山人，肖１７一，讲师，士，硕研究方向为模式识别、图像处理．
一
１４一
中国民航大学学报
计和性能以及最后的识别结果。基于统计的特征提取方法主要有灰度值、度、向分布和灰度密度等方梯方法，于结构的方法主要有签名图像宽高比、名点基签面积和图像总面积比、通域和网格个数等；于伪连基动态特征的方法主要有笔锋特征、签名骨架方向的灰度特征、度面积等。这些特征提取方法基本都是基灰
收稿日期：００１— ６２１ — ２１：修回日期：０１０ — １２１－３０