14、基于HOT的新型手写签名验证系统及改进的量子混沌动物迁移优化算法

基于HOT的新型手写签名验证系统及改进的量子混沌动物迁移优化算法

基于HOT的新型手写签名验证系统

在当今数字化时代，手写签名验证对于保障文件和交易的真实性至关重要。为了有效区分真实签名和熟练伪造签名，研究人员开发了一种基于“模板直方图”（Histogram Of Templates，HOT）的新型手写签名验证系统。

模板直方图（HOT）

HOT的核心思想是通过一组模板来突出局部笔画方向。具体操作如下：
1. 滑动窗口计数 ：在签名图像上应用覆盖(3 × 3)像素的滑动窗口，统计符合每个模板的像素数量。例如，如果考虑二十个模板，那么直方图将有20个区间（bin），每个区间对应匹配模板k的像素数量P。
2. 结合像素和梯度信息 ：目前，HOT特征的计算同时考虑了像素信息和梯度信息，从而形成一个包含40个区间的直方图，将像素和梯度信息向量相结合。
- 基于像素信息的HOT ：对于每个模板，如果像素P的灰度值I(P)大于其两个相邻像素的灰度值，即I(P) > I(P1) && I(P) > I(P2)，则认为像素P匹配该模板。
- 基于梯度信息的HOT ：对于每个模板，如果像素P的梯度幅值Mag(P)大于其两个相邻像素的梯度幅值，即Mag(P) > Mag(P1) && Mag(P) > Mag(P2)，则认为像素P匹配该模板。

人工免疫识别系统（AIRS）

AIRS是一种受生物启发的分类器，通