导读:本文包含了动态签名鉴别论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:动态签名鉴别,并行计算,图形处理器通用计算(GPGPU),多分辨分析
动态签名鉴别论文文献综述
程开东[1]（2009）在《基于GPU并行计算的动态签名鉴别算法研究》一文中研究指出本文的主要工作是对动态签名鉴别算法进行研究。在对动态签名特征进行稳定性分析的基础上,首次将新兴的基于GPU的并行计算技术应用于动态签名鉴别领域。并综合考虑动态签名的时域和频域特性,运用多分辨分析、动态规划、傅立叶变换和聚类分析等相关理论对动态签名鉴别技术进行深入研究。具体研究内容和取得的成果如下:一、系统地介绍了基于GPU通用计算的体系结构和并行机制,并在签名鉴别算法设计中率先引入了基于GPU的并行计算技术,显着地提高了相应算法的效率。二、建立了基于时间序列分段的动态签名鉴别数学模型,提出了依签名主轴进行极坐标映射并按极值点进行分段的签名笔段划分方法。叁、针对动态签名鉴别问题中的小样本和特征时移等特点,提出了一种基于CREW PRAM模型的并行动态规划算法,依笔段的局部相关性进行动态匹配。四、为进一步提高动态规划算法的性能,本文提出了运用多分辨分析进行特征提取和信息降维的方法。五、提出了一种隐式分层聚类算法,利用签名Fourier变换后的频域特征对模板库进行聚类分析,并据此完成签名模板库的优化处理。六、建立了一个可广泛用于签名鉴别算法测试的吉林大学动态签名数据库JLU-DHSDB2.0(本文来源于《吉林大学》期刊2009-12-01）
程开东,董险峰,马驷良[2]（2009）在《基于极角特征匹配的动态签名鉴别算法》一文中研究指出基于签名质心和黄金分割质心建立极坐标系,并提取签名极角特征中相对稳定的极值点序列作为笔段分隔点给出一种签名鉴别算法.提出了改进的动态时间规整(DTW)算法,通过该算法将待测样本和签名模板依分隔点的对应关系按段进行动态匹配,得到最优匹配方案和最佳相似度,从而降低了误拒率.算法经JLU-DHSDB2.0签名数据库测试,识别等错率达到4.25%.(本文来源于《吉林大学学报(理学版)》期刊2009年05期）
李胜春,丁晓青,陈彦[3]（1999）在《基于加权动态匹配方法的联机签名鉴别》一文中研究指出提出了在微机 Ｗｉｎｄｏｗ ｓ 环境下，联机签名鉴别的一种新方法。该方法的训练部分以普通动态匹配方法确定签名轨迹的点对对应关系，并以此为基础从真实签名样本训练得到标准模板、局部稳定性和判决门限。该方法的鉴别部分采用加权动态匹配，较好地弥补了普通动态匹配在签名鉴别这一特殊应用中的不足。该鉴别算法简单而高效，真实样本和非专业伪造样本的鉴别准确率达到９２％(本文来源于《清华大学学报(自然科学版)》期刊1999年09期）
动态签名鉴别论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
基于签名质心和黄金分割质心建立极坐标系,并提取签名极角特征中相对稳定的极值点序列作为笔段分隔点给出一种签名鉴别算法.提出了改进的动态时间规整(DTW)算法,通过该算法将待测样本和签名模板依分隔点的对应关系按段进行动态匹配,得到最优匹配方案和最佳相似度,从而降低了误拒率.算法经JLU-DHSDB2.0签名数据库测试,识别等错率达到4.25%.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
动态签名鉴别论文参考文献
[1].程开东.基于GPU并行计算的动态签名鉴别算法研究[D].吉林大学.2009
[2].程开东,董险峰,马驷良.基于极角特征匹配的动态签名鉴别算法[J].吉林大学学报(理学版).2009
[3].李胜春,丁晓青,陈彦.基于加权动态匹配方法的联机签名鉴别[J].清华大学学报(自然科学版).1999
标签：动态签名鉴别; 并行计算; 图形处理器通用计算(GPGPU); 多分辨分析;