我做的《笔迹鉴别》是与文字无关的笔迹鉴别，简单的说就是你提供给我多个人手写的“一二三四”，然后再提供给我其中一个人写的“五六七八”，我就可以通过程序判断究竟是谁写的。待识别的文字与我手头掌握的文字资料可以是不同的汉字，这就是所谓的与文字无关的笔迹鉴别。当然仅仅提供四五个汉字是不行的，需要提前准备大量的笔迹素材才可以。我主要采用“纹理识别”的方式进行笔迹鉴别，也就是将笔迹看作是某种纹理（就像布纹、木
「论文名称」：《DeepHSV: User-Independent Offline Signature Verification Using Two-Channel CNN》「开源代码」：https://github.com/dlutkaka/DeepHSV 介绍堪称是世界上第一个可以在GPDS手写签名数据库（世界最新、最大的手写签名数据库，也是鉴定最为困难的数据库）上鉴定准确率达到“可用”级别
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2024-04-12 11:08:48
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目录
第一章 为什么网络是不安全的？
第二章 信息安全的基本概念
第一节 安全的定义
第二节 认证与授权
第三章 加密与算法  
手写辨识技术应用于桌上型、笔记型电脑愈来愈普及化，随着手机、PDA等行动装置的蓬勃发展与特殊手写硬体出现，及手写技术内建SOC应用在不同领域等因素，更加速手写文字辨识的用途并带动成长趋势。 蒙恬科技自行研发的智慧型手写辨识技术，让使用者将个人化手写字迹，透过先进的文字辨识技术转化成电脑文字，中文辨识率高达96%，并利用人工智慧技术，学习个人笔迹，让使用者可以在最短的学习时间内，以最自然的书写习惯与
相似度度量（Similarity），即计算个体间的相似程度，相似度度量的值越小，说明个体间相似度越小，相似度的值越大说明个体差异越大。对于多个不同的文本或者短文本对话消息要来计算他们之间的相似度如何，一个好的做法就是将这些文本中词语，映射到向量空间，形成文本中文字和向量数据的映射关系，通过计算几个或者多个不同的向量的差异的大小，来计算文本的相似度。下面介绍一个详细成熟的向量空间余弦相似度方法计算相
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2024-10-11 12:59:19
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一、文字切割字迹在经过初始处理后，被制作成黑白二值图保存。这个步骤比较简单，可以使用PhotoShop等工具进行处理。剩下的工作就是从字迹中将一个一个的汉字摘出来，用来制作纹理图片。我采用的方法是通过字切割的方式，当然也有一些文献采用另外的较简单的方式进行处理（比如只是去掉行间、文字间的空白）。1、行切割对于得到的黑白二值图进行统计处理。统计黑白点阵图中每行中黑色像素的数量，得到一统计向量，该向量
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2024-01-08 22:24:59
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关于微信公众平台支付的问题，耗时整整24小时，一直在纠结，几乎是一个字母一个字母的查看参数是否正确。是的，我已经在开始怀疑人生了。直到在无数篇文章中看见了。开发语言 java 使用官方下载的sdk关于支付调取失败的问题有很多，授权目录，签名时参数名称区分大小写（签名参数都是使用托分规则）,甚至考虑是不是你once_str也需要使用回调的，各种猜想，各种尝试。。。。微信官
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2023-08-28 21:06:30
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# 深度学习实现签名相似度的指南
在现代社会中，签名被广泛用于身份验证。最近，利用深度学习技术来评估签名相似度的方法受到了广泛关注。本文将会带你了解如何使用深度学习算法来实现签名相似度的功能。我们将按步骤进行，并提供每一步的代码示例和解释。
## 流程概述
在实现签名相似度的过程中，我们可以将整个流程分为以下几步：
| 步骤 | 描述 |
|----
原创
2024-10-18 04:49:54
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首先分析思路原理技术分析：从字面意思理解涂鸦就是随意使用不同颜色进行涂抹。那么这里就涉及到了涂抹的路径，和颜色的切换。然后一般优秀的产品都会把对应的功能做到极致，比如单次操作可以撤销，反撤销，还有橡皮擦功能，更高级的还可以使用图片替代颜色作为画笔路径的填充。路径：这里可以使用Path来记录，要实现单次操作撤销，反撤销那么需要用两个数组来存储Path集合颜色：这个就直接可以使用paint.setCo
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2024-10-08 12:10:33
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## 深度学习 签名相似度比较
在现代科技领域，深度学习技术被广泛应用于各种领域，包括图像识别、自然语言处理、语音识别等。其中，签名相似度比较是深度学习在安全认证领域的一个重要应用。通过深度学习算法，可以对签名进行特征提取和比较，实现签名的自动识别和验证。本文将介绍深度学习在签名相似度比较中的应用，以及如何使用代码实现签名相似度的比较。
### 签名相似度比较的原理
在传统的签名验证方法中，
原创
2024-06-30 05:54:16
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摘要：手写签名鉴别是一种新兴的基于生物特征的身份识别技术,与传统的身份识别方式相比,手写签名识别可以提供一种更为安全、可靠、便捷的身份识别新途径。一个完整的离线签名鉴别过程应包括两部分:签名识别和签名认证,前者目的在于找出签名对应的签名者,而后者则是对签名的真伪进行鉴定。相比签名认证对应的二分类问题,签名识别的多分类问题要复杂得多。 本文提出一种基于集成神经网络的手写签名自动鉴别方法,解决离线签名
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2024-01-13 13:53:00
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简介参数签名可以保证开发的者的信息被冒用后，信息不会被泄露和受损。原因在于接入者和提供者都会对每一次的接口访问进行签名和验证。签名sign的方式是目前比较常用的方式。第1步：接入者把需求访问的接口的所有必要的参数信息(注意是所有参数)，除去sign本身，以及值是空的参数，按参数名字母顺序排序。拼接成字符串第2步: 然后把排序后的参数按参数1值1参数2值2…参数n值n(这里的参数和值必须是传输参数的
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2023-08-28 16:22:15
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之前遇到一个需求需要做数据筛选上报以便控制峰值，我们想从集合中选取出变化最大的记录上传，集合的个数、集合类型、或者集合类元素的类型都不确定，于是在网上寻找相关的功能代码，奈何没找到，于是自己写了一个定义相似度计算基本规则如果比较的对象实现了接口相似度方法的情况下直接调用方法计算相似度，接口如下：
public interface Similarity<T> {
double c
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2023-07-17 21:46:13
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package com.cxqy.activity.dto.nyactivity;
import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
/**
* @Author yjl
* @Date 2022/1/10 15:39
* @Version 1.0
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2023-06-29 09:55:51
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代码相似度计算将基于AST和Smith-Waterman算法AST (抽象语法树)AST即Abstract Syntax Trees，是源代码的抽象语法结构的树状表示，树上的每个节点都表示源代码中的一种结构。一般的，在源代码的翻译和编译过程中，语法分析器创建出分析树，然后从分析树生成AST。生成AST使用Python中的ast库来生成源代码的AST最简单的例子:import ast
root_no
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2023-07-29 23:14:51
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一：有偏好值的相似性度量 1.基于皮尔逊相关系数的相似度 皮尔逊相关系数是一个介于-1和1之间的数，它度量两个一一对应的数列之间的线性相关程度。也就是说，它表示两个数列中对应数字一起增大或一起减小的可能性。它度量数字一起按比例改变的倾向性，也就是说两个数列中的数字存在一个大致的线性关系。当该倾向性强时，相关值趋于1。当相关性很弱时，相关值趋于0。在负相关的情况下(一个序列的值高而另
在Unity中实现，使用笔刷绘制多边形1. 啰嗦前言2. 实现 1. 啰嗦前言做毕设其中需要一个功能就是使用笔刷在地图刷绘制出河流之类的东西。如果只是绘制贴图或者顶点颜色，得到一张图片还是不难实现的。但是根据我后面功能的需求，我需要得到的是一个多边形顶点的数据，而不是一张图片。第一时间我是想到《城市：天际线》（Cities: Skylines）中绘制地区的时候。就是用笔刷绘制的，然后看起来像是多
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2024-05-25 14:14:35
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在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结本文目录：1. 欧氏距离2. 曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5. 标准化欧氏距离6. 马氏距离7. 夹角余弦8. 汉明距
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2023-08-20 14:43:22
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欧式距离使用差值的平和再求根即可以计算欧式距离，为了保证相似度的值在0-1范围内，可以使用如下公式：相似度 = 1/(1 + 距离),当距离为0时相似度为1，距离很远时相似度为0。# 基于欧式距离的相似度计算
def ecludSim(inA,inB):
return 1.0/(1.0 + np.linalg.norm(inA - inB))
dataA = np.array([[2, 0, 0,
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2023-07-07 16:02:51
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Levenshtein 距离，又称编辑距离，指的是两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的，故又叫Levenshtein Distance。算法实现原理图解：a.首先是有两个字符串,这里写一个简单的 abc 和 abeb.将字符串想象成下面的结构。
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2023-09-01 11:49:37
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