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基于深度生成对抗网络的手写签名鉴别方法与应用研究

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基于深度生成对抗网络的手写签名鉴别方法与应用研究
论文目录
 
致谢第1-6页
中文摘要第6-7页
ABSTRACT第7-11页
1 引言第11-23页
  1.1 离线手写签名鉴别研究的背景与意义第11-14页
    1.1.1 生物特征身份鉴别技术第11页
    1.1.2 生物特征身份鉴别系统模型第11-12页
    1.1.3 几种常用的生物特征身份鉴别技术第12-14页
  1.2 离线手写签名鉴别的主要困难第14-16页
    1.2.1 离线签名的伪造类别第14-15页
    1.2.2 离线签名鉴别的困难第15-16页
  1.3 离线手写签名鉴别的研究现状第16-20页
    1.3.1 预处理方法的研究现状第17页
    1.3.2 特征提取方法的研究现状第17-19页
    1.3.3 判决模型选择的研究现状第19-20页
  1.4 本文的研究内容及其意义第20-21页
  1.5 本文的章节结构及编排第21-23页
2 离线手写签名的数据集和预处理第23-31页
  2.1 公开的数据集第23-24页
  2.2 中文签名图像的收集第24-25页
  2.3 生成的熟练伪造签名第25-26页
  2.4 签名图像的预处理第26-29页
    2.4.1 样本前景背景分隔及灰度化第27-29页
  2.5 本章小结第29-31页
3 离线手写签名的特征提取第31-45页
  3.1 深度网络模型及在离线手写签名鉴别的优势第31-32页
  3.2 改进的深度卷积生成对抗式网络与特征提取第32-43页
    3.2.1 生成对抗式网络模型概述第33-35页
    3.2.2 深度卷积生成对抗式网络模型概述第35-37页
    3.2.3 改进方法与样本特征提取第37-43页
  3.3 本章小结第43-45页
4 离线手写签名的鉴别决策模型第45-63页
  4.1 分类器设计准则第45-47页
  4.2 常用的鉴别决策方法第47页
  4.3 鉴别决策模型设计与实现第47-58页
    4.3.1 支持向量机及参数优化第48-52页
    4.3.2 在深度网络上用SVM分类第52-53页
    4.3.3 自适应增强构成强分类器第53-58页
  4.4 模型鉴别模式设计与实现第58-60页
    4.4.1 模型鉴别模式概况第58-59页
    4.4.2 模型鉴别模式的融合设计第59-60页
  4.5 本章小结第60-63页
5 实验结果与对比分析第63-75页
  5.1 离线手写签名鉴别系统框图第63-65页
  5.2 实验环境第65页
  5.3 超参数设置第65-67页
    5.3.1 特征提取模块的超参数细节第65-66页
    5.3.2 鉴别决策模块的超参数细节第66-67页
  5.4 实验结果第67-71页
    5.4.1 稳定性实验结果第68-69页
    5.4.2 准确性实验结果第69-71页
  5.5 对比分析第71-73页
  5.6 本章小结第73-75页
6 离线手写签名鉴别系统的应用实现第75-83页
  6.1 LKJ基础数据管理系统概述第75-78页
    6.1.1 背景与功能第75-76页
    6.1.2 系统框架第76页
    6.1.3 数据转发流程第76-78页
  6.2 签名鉴别在签发模块中的应用第78-81页
  6.3 本章小结第81-83页
总结与展望第83-85页
参考文献第85-89页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第89-93页
学位论文数据集第93页

本篇论文共93页,点击这进入下载页面
 
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