《表6 基于MB-LBPk和LPQk的CEDAR数据库签名鉴别实验结果》
在对提取MB-LBP和LPQ两种特征的签名分别进行实验后,由表1~表4中数据可以看出,两种方法在维吾尔文签名数据库和CEDAR签名数据库中均获得良好实验结果。由此可以看出,两种特征提取算法皆可以提取出有效的纹理特征。在两种特征分别提取特征进行实验的基础上,对MB-LBPk和LPQk进行并联融合,形成256×k×2维的高维特征向量(融合时,两种算法k值取相同值)。采用随机森林算法对高维特征向量进行训练分类。实验结果见表5、表6。
图表编号 | XD00137205400 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2020.03.16 |
作者 | 张淑婧、麦合甫热提、吾尔尼沙·买买提、朱亚俐、库尔班·吾布力 |
绘制单位 | 新疆大学信息科学与工程学院、新疆大学教务处、新疆大学信息科学与工程学院、新疆大学信息科学与工程学院、新疆大学信息科学与工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |