作者：马小晴; 桑庆兵图像处理手写签名识别深度学习深度信念网络局部二值模式
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。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
