[发明专利]一种改进的胶囊神经网络的手写签名识别方法在审
| 申请号： | 202110233329.2 | 申请日： | 2021-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN113011289A | 公开（公告）日： | 2021-06-22 |
| 发明（设计）人： | 宋晓茹;屈瑶;高嵩;陈超波;李彤晖;刘锦豪;刘康 | 申请（专利权）人： | 西安工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安新思维专利商标事务所有限公司 61114 | 代理人： | 黄秦芳 |
| 地址： | 710032 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种改进的胶囊神经网络的手写签名识别方法，该方法主要如下：针对训练集中的样本数量大难以采集的问题，将胶囊神经网络与最小二乘支持向量机结合，减少训练集所需的样本数量。再是对用于手写签名识别的胶囊神经网络进行改进，一是胶囊神经网络里的动态路由算法需要多次迭代过程，采用自适应学习聚类算法替代路由算法，以此来保证向量具有良好的特征表达能力，二是针对胶囊神经网络的重构网络中全部采用全连接层，导致参数的数量庞大，用克罗内克积方法来代替全连接网络，改变计算方法，大大地减少参数的数量。本发明通过这两点改进胶囊神经网络用于手写签名识别，针对实际中遇到手写签名的识别率以及提高识别方法的泛化性和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 改进 胶囊 神经网络 手写 签名 识别 方法 | ||
【主权项】：
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