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A COMBINED FEATURE EXTRACTION MODEL USING SIFT AND LBP FOR OFFLINE SIGNATURE VERIFICATION SYSTEM

机译:基于SIFT和LBP的组合特征提取模型用于离线签名验证

摘要

A combined feature extraction model using SIFT and LBP for offline signature verification system. To deal with this issue, here we presented a combined approach for feature extraction where SIFT (scale invariant feature transform) and improved LBP (local binary pattern) are combined together to obtain the robust feature model. Furthermore, a classification study is also presented to measure the performance of proposed approach. Experimental study shows that proposed approach obtains promising performance for signature verification system. Following invention is described in detail with the help of Figure 1 of sheet 1 showing complete process of the proposed approach.
机译:使用SIFT和LBP的组合特征提取模型用于离线签名验证系统。为了解决这个问题,这里我们提出了一种组合的特征提取方法,其中将SIFT(尺度不变特征变换)和改进的LBP(局部二进制模式)组合在一起以获得鲁棒的特征模型。此外,还提出了分类研究以衡量所提出方法的性能。实验研究表明,该方法在签名验证系统中具有良好的应用前景。在表1的图1的帮助下详细描述了以下发明,该图示出了所提出的方法的完整过程。

著录项

  • 公开/公告号IN201821000911A

    专利类型

  • 公开/公告日2018-01-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人

    申请/专利号IN201821000911

  • 申请日2018-01-09

  • 分类号G06K9/00;

  • 国家 IN

  • 入库时间 2022-08-21 12:51:51

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