基于深度置信网络和k均值聚类的签名图像鉴定方法

摘要

本发明涉及一种基于深度置信网络和k均值聚类的签名图像鉴定方法，该方法包括以下步骤：S1训练深度置信网络：输入手写签名图像作为训练集，通过深度置信网络提取每幅输入手写签名图像的第一特征向量，使用k均值聚类算法把所述第一特征向量聚为1类，获取聚类中心和聚类中心到类中最远向量的距离df，实现训练深度置信网络；S2鉴定签名图像：输入需要鉴定的手写签名图像，通过训练好的深度置信网络提取第二特征向量，计算第二特征向量到训练集特征向量聚类中心的距离d，如果d≥df，则输入需要鉴定的手写签名图像为假签名图像，否则为真签名图像。本发明能够自动对签名图像进行鉴定而无需人为干预，并且加快了鉴定的速度，提高了鉴定的正确率。

主权项

一种基于深度置信网络和k均值聚类的签名图像鉴定方法，其特征在于，包括以下步骤：S1训练深度置信网络：输入手写签名图像作为训练集，通过深度置信网络提取每幅输入手写签名图像的第一特征向量，使用k均值聚类算法把所述第一特征向量聚为1类，获取聚类中心和聚类中心到该1类中最远向量的距离df，实现训练深度置信网络；S2鉴定签名图像：输入需要鉴定的手写签名图像，通过训练好的深度置信网络提取第二特征向量，计算第二特征向量到训练集特征向量聚类中心的距离d，如果d≥df，则输入需要鉴定的手写签名图像为假签名图像，否则为真签名图像。