彭晓琳
- 作品数：5 被引量：29H指数：2
- 供职机构：武汉理工大学理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学文化科学更多>>
- 一种新的在线手写签名认证算法被引量：3
- 2008年
- 提出了一种新的在线手写签名认证算法,着重研究签名曲线中的特殊点的匹配情况。该算法将签名曲线中特殊点的位置坐标提取出来,然后提取出特殊点中的关键特征至高点与至低点,并且用离散Fréchet距离作为距离的测度来对至高点与至低点进行研究,提出了一种新的关于曲线相似性的定义,并且在这种定义的基础上建立了一种新的判断签名曲线相似性的数学模型,此模型中隐含了对签名曲线的平移和伸缩变换。由于模型的求解是一种NP困难问题,针对这种情况,提出了一种新的多项式的求解算法,最后通过对实验结果的分析验证了此算法用于签名认证的有效性,且适用于判别离散曲线的相似性。
- 朱洁彭晓琳黄樟灿
- 关键词：签名认证
- 基于离散Fréchet距离的判别曲线相似性的算法被引量：26
- 2009年
- 提取出离散曲线中的关键特征至高点与至低点,并且用离散Fréchet距离作为距离的测度来对至高点与至低点进行研究,建立了一种判断离散曲线相似性的数学模型,此模型不需要对曲线进行平移和伸缩变换.由于模型的求解是NP困难问题,针对这种情况,提出了一种新的多项式的求解算法,以在线手写签名验证为例验证数学模型,然后对随机的150个测试签名进行检验,结果成功匹配率为91.33%,误纳率为6%,误拒率为2.67%.
- 朱洁黄樟灿彭晓琳
- 关键词：签名验证
- 基于闭包的聚类判别方法研究被引量：2
- 2009年
- 区别于传统的聚类方法,提出了以类为起点,通过构造闭包进行聚类的新方法,并建立了聚类判别模型,此模型给出了对于闭包间的交叉区域的检验点的判别准则。然后针对二维的聚类问题,提出了以最小圆为闭包的聚类判别模型,并对乳房肿瘤病例进行数值实验。对于乳房肿瘤病例,首先进行了指标选取、数据预处理,然后以最小圆为闭包建立了模型,最后对69个待检测数据进行检验,结果误判率为4.35%。
- 彭晓琳黄樟灿朱洁
- 关键词：闭包聚类中心
- 基于闭包的分类判别方法研究
- 对事物进行分类，是人们认识事物的出发点，也是人们认识世界的一种重要方法。因此，分类学已成为人们认识世界的一门基础科学。在生物，经济，社会，人口等领域的研究中，存在着大量的分类研究。目前常见的分类方法有决策树分类、贝叶斯分...
- 彭晓琳
- 文献传递
- 基于最小覆盖的样本分类判别方法应用研究
- 2009年
- 提出了通过最小覆盖的原理来进行样本分类判别的一种新方法;给出了空间中的样本分类判别准则和分类模型。以乳房肿瘤病例为例,分别以二维和三维的最小覆盖来对该模型进行分类判别,对69个待检测数据进行检验,结果误判率为4.35%。从对比分析中得出用二维的方法来分类判别更为经济实用。比较同种实例的其他几种分类方法,结果表明,该方法更适用,操作容易且识别率高。
- 彭晓琳韩华朱洁黄樟灿
