[发明专利]基于PCA方法的手写签名识别方法在审
| 申请号： | 201610191373.0 | 申请日： | 2016-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN105893952A | 公开（公告）日： | 2016-08-24 |
| 发明（设计）人： | 邓跃设;丁晓邕;高晨兰 | 申请（专利权）人： | 无锡度维智慧城市科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 无锡市大为专利商标事务所(普通合伙) 32104 | 代理人： | 殷红梅;屠志力 |
| 地址： | 214082 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于PCA方法的手写签名识别方法，包括下述步骤：步骤S1，手写签名训练样本的获取：获取原始手写签名，并将各原始手写签名保存为统一像素格式的签名图像进行存储；步骤S2，手写签名样本的训练：将获取到的原始签名图像作为图像训练集，将图像训练集中的图像进行灰度化处理，依次放入矩阵中，采用PCA方法进行图像空间降维并提取特征值与特征向量，得到训练样本集合的特征签名Y；步骤S3，手写签名的识别：采用最近邻法进行签名识别，将待识别的手写签名样本在步骤S2中得到的特征投影矩阵U上作投影，得出特征签名Y'，与训练样本集合通过PCA投影所得的特征签名Y进行比较，选取距离最小者作为匹配项。本发明识别率高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 pca 方法 手写 签名 识别 | ||
【主权项】：
一种基于PCA方法的手写签名识别方法，其特征在于，包括下述步骤：步骤S1，手写签名训练样本的获取：获取原始手写签名，并将各原始手写签名保存为统一像素格式的签名图像进行存储；步骤S2，手写签名样本的训练：将获取到的原始签名图像作为图像训练集，将图像训练集中的图像进行灰度化处理，依次放入矩阵中，所述矩阵行数表示像素点个数，列数表示图像个数，采用PCA方法进行图像空间降维并提取特征值与特征向量，得到训练样本集合的特征签名Y；步骤S3，手写签名的识别：采用最近邻法进行签名识别，将待识别的手写签名样本在步骤S2中得到的特征投影矩阵U上作投影，得出特征签名Y'，与训练样本集合通过PCA投影所得的特征签名Y进行比较，选取距离最小者作为匹配项。
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