%0 Journal Article
%T 基于支持向量数据描述的在线签名认证系统
%A 邹杰
%A 吴仲城
%J 模式识别与人工智能
%P 284-290
%D 2011
%X 提出一种基于支持向量数据描述方法的在线签名身份认证系统．首先，采用双向后向合并DTW(DynamicTimeWarping)算法确定签名中关键点之间的对应关系，然后采用经典DTW度量签名局部中各种细微的差异．文中提出基于差异值均值方差最小原则的特征选择方法．最后，采用支持向量数据描述方法设计分类器．为得到更好的认证效果，采用多层交叉验证和遗传算法寻找最优的分类器参数．在SVC2004数据库上，系统对熟练伪造签名取得4.25%的平均等错误率．
%K 在线签名认证
%K 动态时间规整(DTW)
%K 支持向量数据描述(SVDD)
%K 遗传算法
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract8489.shtml