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基于SVM模型的电子签名笔迹动态特征检验的研究
文献摘要：
为了实现并提高电子签名笔迹计算机自动比对的准确度,通过借鉴国外学者利用机器学习后自动比对的方法,笔者使用SVM算法模型对选取电子签名笔迹动态特征进行学习与训练,并成功实现签名的分类识别与符合度回归预测.通过对本人书写的签名样本与他人摹仿签名样本进行测试,识别精确度高达93.75％.结果证明使用SVM算法模型进行计算机自动鉴别摹仿笔迹是有效的,并为电子签名笔迹量化比对提供方法基础.
文献关键词：
电子签名笔迹;动态特征;SVM;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
纪舒怀
作者机构：
中国刑事警察学院,辽宁 沈阳 110035
文献出处：
引用格式：
[1]纪舒怀-.基于SVM模型的电子签名笔迹动态特征检验的研究)[J].河北公安警察职业学院学报,2022(02):19-21
A类：
量化比对
B类：
电子签名笔迹,动态特征,自动比对,国外学者,算法模型,分类识别,符合度,回归预测,摹仿签名,精确度高,自动鉴别,摹仿笔迹,方法基础
AB值：
0.196339
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