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本发明公开了一种基于VGG16的CNN‑SVM手写签名识别方法，步骤一：标签化处理手写签名图像数据集；步骤二：对数据集依次通过图像灰度化、二值化和尺寸归一化进行预处理；步骤三：采用Kaggle公司的公用数据集ImageNet训练神经网络模型VGG16得到权重集；步骤四：将权重集迁移至CNN并训练，得到初始特征矩阵；步骤五：将初始特征矩阵经过PCA降维后输入SVM进行训练，得到手写签名图像识别结果。本发明基于VGG16改进了CNN‑SVM，有效的提升了手写签名识别效果，增加了图纸签名的使用价值。

📄 2019106294872 📂 G06V30_32 👤 淮安大路数据有限公司 📅 2019-07-12

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一种基于VGG16的CNN-SVM手写签名识别方法

2019106294872 · 淮安大路数据有限公司

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