维吾尔文笔迹鉴别关键技术研究

论文摘要

笔迹鉴别是依据手写笔迹对书写人身份进行判别的一门技术。随着计算机技术的发展,笔迹鉴别的重要性在当今的社会越来越明显。在工作中,各国政府之间的协议和备忘录的签订,官方文件,以及法令和法规的颁布,银行支票的签署汇兑,都需要当事人的亲笔签名才有效。在实际生活中,社会交往信函,则不管是手写还是打印,最终也是作者本人的亲笔签名。用计算机实现笔迹鉴别可以减轻文检人员的工作压力。笔迹鉴别已成为计算机视觉和模式识别领域研究的热点问题。本文首先分析了笔迹鉴别的发展历史及应用背景,并介绍了目前的技术发展状况。以笔迹书写人身份鉴别问题为背景,研究基于改进型的多通道Gabor小波变换的笔迹鉴别问题,建立了基于该算法的笔迹身份鉴别系统。本文工作涉及:笔迹图像的预处理,笔迹图像的纹理特征提取,笔迹图像的分类匹配,以及基于改进型的多通道Gabor小波变换的笔迹鉴别系统的构造和实现。通过实验测试,系统准确率可以达到70%,基本完成了系统设计目标。系统编程平台为VS.net 2005。本文取得的主要研究成果如下:(1)在改进型Gabor小波变换算法的基础上进行实现方案上的改进,提出了适合维吾尔笔迹特征提取的纹理分析算法。该算法与笔迹所写内容无关,可记录下每一个通道的书写人笔迹风格的特征向量――均值和方差,它们记录下了每个通道笔迹图像纹理特征的重要信息。(2)采用最近邻距离和对笔迹样本进行分类匹配,将训练后的32通道64维特征向量以纯文本格式保存于相应的笔迹库中。其优点为数据存储量小、便于管理,辨别速度快。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 引言
• 1.1 课题来源
• 1.2 课题的背景、目的和意义
• 1.3 笔迹鉴别的发展和研究现状
• 1.4 笔迹鉴别存在问题和发展方向
• 1.5 本文完成的主要工作
• 第二章 维吾尔文笔迹鉴别系统总体设计
• 2.1 维吾尔文笔迹的身份鉴别系统
• 2.2 维吾尔文笔迹的身份鉴别的难点
• 第三章 维吾尔文笔迹图像的预处理
• 3.1 笔迹图像的采集
• 3.2 笔迹图像的去噪
• 3.3 笔迹图像灰度化与二值化
• 3.4 笔迹图像的归一化
• 3.4.1 笔迹样本行的定位
• 3.4.2 笔迹样本字的定位
• 3.4.3 笔迹纹理图的形成
• 第四章 维吾尔文笔迹鉴别系统的特征提取
• 4.1 纹理分析
• 4.2 笔迹的频谱分析
• 4.3 Gabor函数
• 4.4 基于生物视觉通道模拟的多通道Gabor滤波器
• 4.5 改进型多通道Gabor 滤波器
• 第五章 维吾尔文笔迹鉴别系统的分类匹配
• 5.1 人工神经网络
• 5.2 最邻近、K-近邻（K-NN）分类器
• 5.2.1 最邻近分类器
• 5.2.2 K-近邻（K-NN）分类器
• 5.3 支持向量机分类器（SVM）
• 5.3.1 线性可分情况
• 5.3.2 线性不可分情况
• 5.3.3 内积核函数
• 5.4 马氏距离
• 5.5 小结
• 第六章 实验与分析
• 6.1 系统流程及实现
• 6.2 实验结果及分析
• 6.3 结论
• 参考文献
• 发表文章
• 致谢