[發(fā)明專利]一種基于非負(fù)矩陣分解的離線手寫簽名識別

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310442638.6
• 申請日: 2013-09-24
• 公開（公告）號: CN104463084A
• 公開（公告）日: 2015-03-25
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 桑慶兵;馬小晴;吳小俊;李朝鋒;羅曉清
• 申請（專利權(quán)）人: 江南大學(xué)
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/68
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于非負(fù)矩陣分解的離線手寫體簽名識別，其特征在于按如下步驟進(jìn)行：?

(一)采集簽名數(shù)據(jù)，并對所有簽名圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲得所有預(yù)處理后的訓(xùn)練集簽名圖像的數(shù)據(jù)矩陣A以及需識別的測試集簽名圖像的數(shù)據(jù)矩陣B；?

(二)對訓(xùn)練集簽名圖像特征的提取：將A進(jìn)行非負(fù)矩陣分解(NMF)，得到對應(yīng)的基圖像矩陣V和每張簽名圖像對應(yīng)的權(quán)重向量即特征向量構(gòu)成的特征矩陣H；?

(三)對測試集簽名圖像特征的提取：將測試集簽名圖像的數(shù)據(jù)矩陣B在基圖像上做投影，得到投影系數(shù)矩陣H’；?

(四)采用支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練并分類決策，判斷是真簽名還是假簽名。?

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于非負(fù)矩陣分解的離線手寫體簽名識別方法，其特征在于：所述的步驟(一)中對簽名圖像進(jìn)行預(yù)處理的過程為：?

(a1)對簽名圖像進(jìn)行平滑去噪處理；?

(a2)簽名圖像進(jìn)行平滑去噪處理后，將簽名圖像轉(zhuǎn)換成為二值圖，所述二值圖中的背景像素的值設(shè)為0；前景像素的值設(shè)為1；再對所述簽名圖像逐行掃描，遇到值為1的像素點(diǎn)則記錄下來該像素點(diǎn)的坐標(biāo)(x，y)，從上到下，從左到右依次尋找灰度圖像中非背景點(diǎn)的邊緣：x_min、x_max、y_min、y_max，依據(jù)坐標(biāo)對簽名圖像進(jìn)行切割，去除其空白區(qū)域。切割后，簽名圖像的高度為，寬度為x_max-x_min。?

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于非負(fù)矩陣分解的離線手寫體簽名識別方法，其特征在于：所述步驟(二)中進(jìn)行訓(xùn)練集簽名圖像的數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行非負(fù)矩陣分解，獲得特征矩陣的過程為：所述步驟(一)處理后的訓(xùn)練集簽名圖像的矩陣為A，對所述矩陣A進(jìn)行非負(fù)矩陣分解，所述非負(fù)矩陣分解公式為：A＝WH；其?中W是n×m矩陣，W的維數(shù)是n×r，H的維數(shù)是r×m，r取值為(n+m)r＜nm；分解后的W的每一列則作為一個基圖像，H的每一列是V在基上對應(yīng)的分解系數(shù)，即為特征矩陣。?

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于非負(fù)矩陣分解的離線手寫體簽名識別方法，其特征在于：所述步驟(三)中獲得投影系數(shù)的過程為：將需識別的測試集簽名圖像的矩陣B對基圖像W構(gòu)成的矩陣空間進(jìn)行映射，得到投影系數(shù)H′，具體采用公式H′＝[H₁，H₂…H_n]′＝(W⁺B)′，其中W⁺是W的偽逆。?

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于非負(fù)矩陣分解的離線手寫體簽名識別方法，其特征在于：所述步驟(四)中采用支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練的步驟為：?

(b1)：輸入訓(xùn)練樣本特征矩陣A，如簽名為真時，值為1；簽名為假時，值為-1；?

(b2)確定相應(yīng)的核函數(shù)類型，得到Lagrange乘子a的最優(yōu)解；?

(b3)：用樣本庫中的任意支持向量x，得到偏差值b。?

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于非負(fù)矩陣分解的離線手寫體簽名識別方法，其特征在于：所述步驟(4)中采用支持向量機(jī)進(jìn)行測試的步驟為：?

(c1)：輸入待測試簽名矩陣B；?

(c2)用訓(xùn)練好的Lagrange乘子a、偏差值b和核函數(shù)，求解判別函數(shù)f(x)，輸出類別值。當(dāng)判別值為-1，則簽名屬于偽簽名；當(dāng)為1，則屬于真簽名。?