【文件属性】：
文件名称：matlab设置画布大小代码-handwritten-signature:手写签名
文件大小：3.76MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-22 10:40:17
系统开源
matlab设置画布大小代码脱机手写签名验证的学习表示形式
新增：用于训练模型（使用Pytorch）的代码现在在新的存储库中可用：
该存储库包含使用[1]中描述的训练有素的CNN模型提取脱机手写签名特征的代码和说明。
它还包括[2]中描述的模型，这些模型可以为不同大小的签名生成固定大小的特征向量。
[1]
Hafemann，Luiz
G.，Robert
Sabourin和Luiz
S.
Oliveira。
“使用深度卷积神经网络的离线手写签名验证的学习功能”（）
[2]
Hafemann，Luiz
G.，Robert
Sabourin和Luiz
S.
Oliveira。
“从不同大小的脱机手写签名中学习固定大小的表示形式”（）
话题：
：如何设置依赖项/下载模型以从新签名中提取特征
：如何将此代码用作签名图像的特征提取器
：便于处理多个签名并以matlab（.mat）格式保存功能的脚本
：为GPDS，MCYT，CEDAR和巴西PUC-PR数据集下载提取的特征（使用建议的模型）（用于[1]-.mat文件中介绍的方法，不需要任何预处理代码）
安装
先决条件
该代码用Python
2
1编写
【文件预览】：
handwritten-signature-master
----training_feature.py(2KB)
----.gitignore(55B)
----signet.py(2KB)
----interactive_example.ipynb(255KB)
----keras_model.py(1KB)
----training_svm.py(305B)
----Readme.md(11KB)
----cnn_model.py(3KB)
----load.py(2KB)
----signatures()
--------b1.png(397KB)
--------b2.png(287KB)
--------a1.png(448KB)
--------a2.png(594KB)
----data()
--------processed_py3.npy(32KB)
--------b1.png(397KB)
--------processed_spp.npy(248KB)
--------b2.png(287KB)
--------processed.npy(32KB)
--------some_signature_signet_spp_300dpi_py3.npy(16KB)
--------a1.png(448KB)
--------processed_spp_py3.npy(248KB)
--------some_signature_signet.npy(8KB)
--------some_signature_signet_py3.npy(16KB)
--------a2.png(594KB)
--------some_signature_signet_spp_300dpi.npy(16KB)
--------some_signature.png(111KB)
----preprocess()
--------__init__.py(0B)
--------normalize.py(6KB)