公文印鉴自动识别关键技术

论文摘要

随着电子商务和电子政务的快速发展,信息化正逐步改变着我们的工作和生活。但尽管电子印章等技术在一些领域得到有效应用,但是印鉴作为一种个人、企事业单位、社会团体、政府部门乃至整个国家的具有法律意义的标志和依据,在许多东方国家的现实生活中仍旧发挥着重要的作用。在印鉴识别方面,随着经济规模的快速发展,传统的手工核对方式逐渐暴露出一些不足之处,其正确率受人为因素和各种客观条件的制约,且效率较低。因此开展印鉴自动识别技术的研究,仍旧具有广泛的使用价值。并且,将印鉴自动识别技术引入招投标业务中,将大大提高招投标业务的电子化水平,为全面的电子招投标做好准备。纵观国内外关于印鉴识别技术算法研究,许多外学者对此提出了自己独到的见解,取得了许多的研究成果,但各各算法独立看来仍然存在着一些诸如适用范围和效率及准确率等方面的问题。本论文在分析、借鉴国内外一些比较成熟算法的基础上,针对公文印鉴自动识别的关键技术进行了系统的研究,在算法研究和构建处理流程上从新的角度对印鉴识别系统进行探讨,试图在方法组织和流程再造等层面上对公文印鉴自动识别进行研究。在印鉴图像预处理方面,本文试图通过对RGB、HSI、HSV等彩色模型进行比较,从而在应用领域中找到一种将其各自优势相结合的方法,应用于印鉴提取及恢复。在印鉴图像配准方面,由于印鉴图像自身的特点和印鉴图像的预处理方式,使无论哪种配准方法在应用上都要承认甚至是继承已有对图像的变动,使得配准依据的特征存在误差。这就好象扑克玩完洗牌前都是不规矩的一把一样。而我们整理时并不是一次一张重新码好,而是用拇指从外向内在桌面(统一参考标准)上分几次码放直到整齐。所以,在配准上先采用基于印鉴图像几何参数的配准方法(如同统一扑克码放平面),再根据其偏转角度对印鉴图像进行启发式配准,模拟人工对齐方式。在印鉴识别方面,基于印鉴自动识别的速度和准确率的双重考虑,本文采用基于差图像的印鉴识别方法。在完成配准之后对图像进行差值计算,将得到的差图像进行点、线、块状分析,得到特征参量并通过构造有效的分类器对印鉴进行识别。本文还讨论了基于不变矩识别方法、基于环投影识别方法,并且在系统流程上考虑串行方法组织和并行方法组织两种模式对公文印鉴自动识别系统进行设计。本文是围绕应用于具体的电子评标系统中的公文印鉴自动识别系统而展开研究的,所以要求算法简单,在分析、借鉴国内外一些比较成熟算法的基础上,从一种新的流程再造和算法组织上对公文印鉴自动识别进行了研究,提出了公文印鉴自动识别的一种实现。

论文目录

• 内容提要
• 第1章 绪论
• 1.1 印鉴识别系统研究目的及现实意义
• 1.2 印鉴识别系统的研究现状
• 1.2.1 印鉴识别难点
• 1.2.2 印鉴识别算法研究现状
• 1.2.3 印鉴识别系统开发现状
• 1.3 印鉴识别系统研究内容
• 1.4 本文研究内容概述
• 1.5 本文研究内容安排
• 第2章 图像处理及模式识别概述
• 2.1 数字图像处理概述
• 2.1.1 数字图像处理技术的发展与应用
• 2.1.2 数字图像处理技术的研究内容
• 2.1.3 数字图像处理技术的特点
• 2.1.4 数字图像处理技术基本知识
• 2.2 模式识别概述
• 2.2.1 模式识别方法
• 2.2.2 模式识别系统
• 第3章 印鉴图像预处理
• 3.1 印鉴图像的特点
• 3.2 印鉴图像的提取
• 3.2.1 图像颜色模型
• 3.2.2 印鉴图像RGB到HSI的转换
• 3.2.3 本文采用的方法
• 3.3 印鉴图像的恢复
• 3.4 印鉴图像的去噪
• 3.4.1 邻域平均法
• 3.4.2 中值滤波
• 3.5 印鉴图像的灰度化
• 3.6 印鉴图像的二值化
• 3.6.1 常用的二值化方法
• 3.6.2 本文采用的方法
• 3.7 本章小结
• 第4章 印鉴图像配准
• 4.1 常用的印鉴配准方法
• 4.1.1 基于特征点的配准算法
• 4.1.2 基于边缘的印鉴配准算法
• 4.2 基于几何参数的印鉴配准算法
• 4.2.1 印鉴图像的形状自动分类方法
• 4.2.2 印鉴图像的几何特征
• 4.2.3 印鉴图像的参数计算
• 4.3 印鉴图像的粗配准
• 4.3.1 矩形印鉴图像的粗配准
• 4.3.2 椭圆形印鉴图像的粗配准
• 4.3.3 圆形印鉴图像的粗配准
• 4.3.4 印鉴图像的平移与旋转
• 4.4 印鉴图像的精配准
• 4.5 本章小结
• 第5章 印鉴图像识别
• 5.1 基于不变矩的印鉴识别
• 5.1.1 算法思想
• 5.1.2 算法模型
• 5.2 基于环投影的印鉴识别
• 5.2.1 算法思想
• 5.2.2 算法模型
• 5.3 基于差图像的印鉴识别
• 5.3.1 算法思想
• 5.3.2 差图像分析
• 5.3.3 算法模型
• 5.3.4 测试分析
• 5.4 本章小结
• 第6章 分类器设计
• 6.1 分类器技术
• 6.2 常用分类判决方法
• 6.3 多分类器融合
• 6.3.1 多分类器的体系结构设计
• 6.3.2 多分类器的融合策略
• 6.4 本章小结
• 结论与展望
• 参考文献
• 摘要
• Abstract
• 致谢