Seal identification based on krawtchouk moment and support vector machine

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2018.03.018

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

Seal identification based on krawtchouk moment and support vector machine

更新时间：2025-09-01

- Seal identification based on krawtchouk moment and support vector machine
- Vol. 44, Issue 3, Pages: 354-358(2018)
- 作者机构：
  
  1. 1:河北工业大学电子信息工程学院
  2. 2:脉冲功率激光技术国家重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2018.03.018
  CLC：
- Published：2018
- 稿件说明：
移动端阅览
Seal identification based on krawtchouk moment and support vector machine[J]. 2018, 44(3): 354-358.
DOI：

Seal identification based on krawtchouk moment and support vector machine[J]. 2018, 44(3): 354-358. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2018.03.018.

摘要

提出了一种将Krawtchouk矩特征不变量与高斯核支持向量机相结合的印鉴识别方法。实验中将得出的印鉴图像Krawtchouk矩特征向量作为高斯核支持向量机的输入参量

利用遗传算法优化支持向量机的惩罚因子和核参数

使识别性能得到有效提高;实验显示Krawtchouk矩下的印鉴类间散度与类内散度比值是Zernike矩的2.93倍

与遗传算法优化后的高斯核支持向量机相结合下的识别率明显提高。结果表明:与Zernike矩不变量相比

Krawtchouk矩不变量能更加准确地描述印鉴图像特征

识别性能更好。

Abstract

关键词

Keywords

references

Views

下载量

CSCD

Alert me when the article has been cited

提交

Tools

Publicity Resources

TV image target recognition technology based on support vector machine

Feature extraction algorithm of OCT image based on wavelet decomposition pyramid

A micro-expression recognition algorithm based on long short-term memory networks and feature fusion

Study on moving visible light communication receiver based on artificial neural networks

A segmentation algorithm of OCT image for macula edema

Related Author

丁艳

金伟其

窦建伟

张晨曦

陈明惠

高乃珺

杨晶

郑刚

Related Institution

1:北京理工大学信息科学与技术学院

1:上海理工大学教育部微创医疗器械工程研究中心生物医学光学与视光学研究所

2:上海奥普生物医药有限公司

1:江苏商贸职业学院电子与信息学院

1:东莞职业技术学院电子与电气工程学院

⁰