手写签名的概率神经网络识判模型  

Model of Probability Neural Network for Handwriting Signature Identifying

作　　者：金涌[1] 柳健[1] 

机构地区：[1]华中理工大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制国家教委开放实验室

出　　处：《华中理工大学学报》1999年第5期11-13,共3页Journal of Huazhong University of Science and Technology

基　　金：国防科技预研跨行业基金

摘　　要：针对手写签名的随机性和信息的不完备性，提出了将Ｂａｙｅｓ网络与前馈神经网络相结合的概率神经网络模型．论述了建模的理论基础、模型结构、训练算法及其简化算法．概率神经网络可计算待测签名样本为真（或伪）签名的最大可能性。A Probability Neural Network (PNN) model which combine the Bayes network and pre transmitting neural network was presented. The foundation and the structure of the model to deal with the random and non maturity problems of handwriting signature samples were discussed. The PNN would output the values of maximal probability of true and forge class and decide its class.

关 键 词：手写签名 概率神经网络 身份认证 模式识别 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP18[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]