SVM分类器

资 源 简 介

SVM分类器

详 情 说 明

支持向量机(SVM)作为一种强大的机器学习分类器，在离线签名验证领域展现出了显著的效果。该系统通过分析签名图像的特征来区分真实签名和伪造签名，整个过程可分为三个核心阶段：预处理、特征提取和分类决策。

在预处理阶段，系统会对采集到的签名图像进行灰度化、二值化等操作，消除噪声干扰并突出签名轮廓。特征提取环节则是整个验证系统的关键，通常会提取全局特征（如宽高比、笔画密度）和局部特征（如关键点分布、曲率变化）。这些特征将被编码成数值向量，作为SVM分类器的输入数据。

SVM通过寻找最优超平面来实现特征空间中的样本划分，其核函数机制特别适合处理签名验证中常见的非线性可分问题。当面对新的签名样本时，训练好的模型会计算该样本与决策边界的距离，输出可信度评分。实际应用中通常采用交叉验证来优化模型参数，并配合动态阈值设定来平衡误拒率和误识率。

值得注意的是，由于个体签名存在显著差异，有效的签名验证系统往往需要针对每个用户单独训练分类器。这种方法虽然增加了训练成本，但能显著提高验证准确率，在银行票据处理和法律文件认证等场景中具有重要应用价值。