动态签名识别用户身份数据集-2016至2018年-evgenykostyuchenko

动态签名识别用户身份数据集-2016至2018年-evgenykostyuchenko 数据来源：互联网公开数据 标签：动态签名,用户身份验证,机器学习,贝叶斯分类器,感知机,遗传算法,模糊分类器

数据概述： 本数据集包含2445个签名样本，涉及22个不同的用户。每个样本的第一列为目标参数即用户ID。其余部分记录了签名的前8个傅里叶展开分量信息，涵盖了平板坐标（x, y）、笔抬升高度（z）、平板压力（p）、以及相对于平板远边和垂直轴的笔倾斜角度（a, t）。此外，还计算了上述参数的一阶和二阶导数分量（即速度和加速度），总共描述了144个参数，全面反映了签名的动态特征。

数据用途概述： 该数据集适用于动态签名识别和用户身份验证的研究。研究人员可以利用此数据集训练和评估机器学习模型，如贝叶斯分类器和感知机，并结合遗传算法优化分类阈值。此外，数据集还适合用于开发基于动态签名的用户认证系统，例如使用模糊分类器进行身份验证。该数据集为相关领域的学术研究和技术创新提供了宝贵的数据支持。