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【24h】

Authentication Model of Dynamic Signatures using Global and Local Features

机译:使用全局和本地功能的动态签名验证模型

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摘要

We consider a stochastic model for signature verification using dynamic signatures. For verification of dynamic signature data, we will use both global features and local features. Global features are such as the signature drawing time, average pen speed, the signature size, and so on. Local features are the signature shape and pen pressures evaluated locally. The stochastic model is given from the principal components of the feature vector, and two measures are defined to evaluate the distance from the center of the distribution. In the experimental study, we got a good result for authentication
机译:我们考虑使用动态签名的签名验证的随机模型。 为了验证动态签名数据,我们将使用全局功能和本地功能。 全局功能如签名绘图时间,平均笔速度,签名大小等。 局部特征是签名形状和在本地评估的笔压力。 随机模型从特征向量的主要成分给出,并且定义了两种措施来评估与分布中心的距离。 在实验研究中,我们得到了良好的认证结果

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