題名: 以隱藏式馬可夫模型來計算中文簽名驗證系統之動態相似度值
其他題名: A Method of Measuring Dynamic Similarities for Chinese Signature Verification System Using Hidden Markov Models
作者: 林啟芳
洪睦偉
張保忠
關鍵字: 簽名驗證
靜態相似度
動態相似度
隱藏式馬可夫模型
期刊名/會議名稱: 1997 NCS會議
摘要:   在本論文中,我們提出方法,將簽名的速度資料經由k-means群聚演算法分類後,統計出個別簽名的最佳化初始值,來建構每個簽名的隱藏式馬可夫模型(HMM).再經由Baum-Welch演算法[1]執行學習及分類後,求出更精確的HMM.所提方法除了可以大量減少學習時間,並且可以有效的提高簽名辨識率.
日期: 2006-10-25T06:17:44Z
分類:1997年 NCS 全國計算機會議

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