简单非线性神经网络分类器及其在签名认证中的应用  

Simple Nonlinear Neural Network Classifier and its Application to Sig nature Verification

作　　者：邱德红[1] 陈杲[1] 陈传波[1] 欧阳星明[1] 

机构地区：[1]华中科技大学计算机科学与技术学院应用系,武汉430074

出　　处：《计算机工程与应用》2002年第19期88-89,92,共3页Computer Engineering and Applications

摘　　要：该文分析了手写签名样本的特征值在特征空间上的分布。在此基础上,直接从神经元分类功能的物理意义出发,设计了具有非线性边界的,用于手写签名认证的神经网络分类器,妥善地解决了实际应用中,由于真实签名样本数量少和伪签名样本缺乏,不能训练神经网络的问题,取得了较好的认证结果。In this paper the distribution of the feature vectors of signatures is analyzed.In light of the distribution's characteristics,a simple nonlinear neural network classifier is designed.The neural network's connection weights are de-termined directly from the physical meaning of the classifying edge,so the problem caused by the lack of training sam-ples is avoid.This classifier is applied to the signature verification,and a good correct rate is obtained.

关 键 词：简单非线性神经网络分类器 签名认证 非线性分类器 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]