65、签名验证与模式识别中的熵理论及应用

签名验证与模式识别中的熵理论及应用

1. 签名验证研究概述

签名验证是模式识别领域的重要研究方向，在身份认证等方面具有重要应用。在签名验证研究中，对AMT（可能是某种特定技术）和3D知识在签名验证中的应用进行了与该领域密切相关工作的比较。同时，还总结了构建实际自动签名验证（ASV）系统时，从研究、原型制作、试点项目到实际使用阶段的过渡过程。

2. 模式识别的重要性与挑战

模式识别在智能信息处理和计算机智能感知中是非常紧迫的研究领域，对计算机视觉、生物识别、视频监控等方面的发展有着高效且显著的影响，因为它是智能活动的基础。然而，目前模式识别研究存在一些问题：
- 研究分散 ：通常在特征提取、分类等方面进行局部独立研究，难以实现全局最优。例如，更多的论文分别针对分类器设计和特征提取进行研究，但很少关注它们之间的关系，即从整体学习和识别的角度进行研究。
- 缺乏全局视角 ：对于特征提取/选择与分类器设计、学习过程和识别过程的整体关联性研究较少。

3. 统一熵理论在模式识别中的应用

为了解决上述问题，提出了模式识别的统一熵理论。该理论认为，识别是基于已知类别样本确定未知测试样本类别的过程，可以用信息熵过程来描述。模式识别的信息熵系统由特征熵$H(F)$、系统熵$H(E)$、条件熵$H(F|E)$、后验熵$H(E|F)$和互信息$I(F, E)$组成。

3.1 信息处理过程

• 学习信息过程 ：$I(F, E) = H(F) - H(F|E)$。在训练过程中