基于E-HMM算法的筆跡識別在身份鑒別系統(tǒng)中的應用研究.pdf

1、該文的研究工作是基于離線方法的筆跡樣本的特征提取和識別,以手寫筆跡樣本圖像作為研究對象,研究、驗證和實現(xiàn)基于E-HMM(嵌入式-隱馬爾可夫模型)算法模型的筆跡特征提取和識別方法.該文研究的主要內(nèi)容是:首先,對傳統(tǒng)的紋理圖像分析方法和筆跡識別方法進行研究,分析了現(xiàn)有方法的特點和缺陷,進而,提出了應用E-HMM(嵌入式-隱馬爾可夫模型)算法進行筆跡紋理圖像特征提取和模式識別的思想.進而,文章對E-HMM算法模型的模型構建、學習算法和匹配識別

2、等問題進行了深入研究和討論,并以筆跡樣本作為研究對象,在Intel公司的OpenCv系統(tǒng)的HMMDemo子系統(tǒng)上進行了多項實驗研究和分析驗證.另外,該文對實驗子系統(tǒng)的程序框架進行了分析和研究,為實現(xiàn)把不同的特征分析算法在同-子系統(tǒng)中替換的目標進行了研究準備工作.該文在算法研究和識別實驗的過程中,還對應用E-HMM算法模型進行人臉識別的研究進行了相關闡述,同筆跡識別問題的研究結論進行了比較和借鑒.該文的主要工作和貢獻是:1、研究應用圖像分

3、塊和DCT(離散余弦變換)方法,進行筆跡圖像樣本的預處理工作,通過樣該圖像塊從時域到頻域的變換,提取反映主要樣本統(tǒng)計特征的低頻信息,構造E-HMM觀察向量;2、研究應用E-HMM(嵌入式隱馬爾可夫模型)算法模型,進行筆跡樣本的特征訓練和匹配識別,在實現(xiàn)提取樣本的紋理統(tǒng)計特征的同時,反映手寫文字的結構信息,實現(xiàn)對筆跡樣本的更有效的特征表現(xiàn);3、基于上述算法理論,該文研究分析了Intel公司的IPL類庫和OpenCv系統(tǒng)的功能模塊,文章對其