汉字笔迹鉴别的算法研究(可复制论文).pdf

知识水坝***@pologoogle为您整理
摘要鉴别结果更客观,成为该领域中的重要研究目标。近年来,随着生物识别技术的迅速发展,计算机笔迹鉴别逐渐成为不可或缺的重要组成部分’就像语音、指纹、虹膜和人脸等生物特征识别技术一样。它是通过比对、分析不同人书写的相同单字卣髯或整体书写风格来判断书写人身份的技术,广泛应用在金融、保险、公安司法部门的刑事调查和法庭审判领域,具有鉴别快、效率高、不受文检人员主观因素的影响等特点。因此为了避免笔迹鉴别专家的主观人为因素的影响,实现笔迹鉴别的自动化和智能化,使笔迹本文主要针对离线手写体汉字笔迹鉴别方法展开研究,,为计算机笔迹鉴别系统的实现提供技术支持,,针对该研究领域的性质和实现的难点,采用图像处理与模式识别领域中的前沿理论算法,提出了一个实现汉字笔迹鉴别系统的方案。纹理分析是在图像处理、分析和识别中广泛应用的一种方法,,又称短时或加窗浠唬氪车腇变换相比,它在频域内具有很好的时域分辨能力,良好的时频局部化、方向特征以及多分辨分析的小波特性,在测不准原理下,它被证明具有最优的联合时频分辨率。同时,通过对人的感知系统的生理学特性研究表明,,提出一套系统完整的笔迹图像预处理算法,其中我们将不同人写字宽度的统计特性与高斯分布的特性结合进行粘连字的滤除,然后根据粘连字的投影图中波谷点的位置,选择某一阈值作为最佳切分点将其分割开来,从而很容易实现了字符大小的归一化、汉字的任意拼接和行倾斜的校正。山东大学硕士学位论文
知识水坝***@pologoogle为您整理
该算法使得整个预处理子系统更加稳定与完善,为后续的笔迹鉴别提供了可靠的保证。在基于多通道瞬ㄆ鞯奶卣魈崛≈校岢鲆恢只谌搜壑鞴凼泳跆性与汉字笔画宽度的统计特性相结合的高鲁棒性方法,将其运用到笔迹图像的特征提取中,并与传统的实验法作了比较。最后对个人的手写体汉字笔迹的测试表明,该文中所提出的算法可以获得优异的识别性能,能够使得正确识别率最高达到%,采用基于最新统计学习方法的支持向量机分类器进行多类分类时,对多项式核函数、径向基核函数、秃撕趾撕辛硕比,实验表明在采用相同训练样本数和测试样本数的情况下,:离线笔迹鉴别,预处理,浠唬搜凼泳跆匦裕С窒蛄炕掷嗥山东大学硕士学位论文
—山东大学硕士学位论文痡’轔辭,.∞.<.
蛓。籺,.甀甀甒;;山东大学硕士学位论文瓹瑆∞痳瓵籬;。’℃.圮瓵琣.%.簅.
第一章引言手写体笔迹鉴别的背景及意义之上的,最早开始于本世纪年僻“。概率论、控制论、系统论的理论和方法开始进入笔迹学的领域,利用电子计算机自动识别笔迹、分析、储存、查对笔迹档案,储存和比较书面语言习惯,在部分国家试验成功。年,前苏联的几名研发表了大量的质量较高的论文,由于语言文字上的相似性,日本人的方法比较适山东大学硕士学位论文笔迹鉴别有着非常悠久的历史,,用字母“弊魑J笛檠荆幼址的骨架中提取一些点作为特征,得到了%,、历时长,有大量专家学者参加了研究,,日本学者在这方面合中国的情况,,美国笱У腃文本分析研究中心给出了一个计算机笔迹鉴别可行性的报告,对用计算机进行笔迹鉴别做了从定性到定量的分析,,如指纹识别、人脸识别、声音识别等,以及犯罪分子利用种种高科技手段作案,但作为人的一种身份识别的笔迹,,在关于笔迹鉴定的统一科学标准问题尚未解决的情况下,,对笔迹鉴定结论的运用大大少于中国。因为西方发达国家的法庭审判制度认为,如果证据的正确性在科学上没有一个客观的判断标准,