結(jié)合單字特征的筆跡鑒別算法研究.pdf

1、手寫體筆跡鑒別是計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別領(lǐng)域中一個(gè)非常活躍的研究課題，而基于筆跡的身份鑒別更是被廣泛的應(yīng)用在金融、社會(huì)化考試、銀行甚至考古學(xué)等領(lǐng)域。 本文正是基于高等教育自學(xué)考試這樣一個(gè)背景，來對(duì)筆跡鑒別算法進(jìn)行研究。本文首先全面介紹了國(guó)內(nèi)外筆跡鑒別的現(xiàn)狀和相關(guān)理論，對(duì)現(xiàn)有各個(gè)算法進(jìn)行了簡(jiǎn)單介紹和分析，而后提出了結(jié)合單字特征的離線筆跡鑒別算法。該算法首先利用多通道的Gabor 變換對(duì)筆跡紋理圖進(jìn)行特征提取。經(jīng)過大量的試驗(yàn)，選取了5個(gè)

2、頻率和8個(gè)相位共40個(gè)核函數(shù)，通過和紋理圖的卷積獲得40個(gè)變換系數(shù)，并選取變換系數(shù)的均值和方差作為特征，最終得到80 維特征。通過歐氏距離分類器進(jìn)行分類，在訓(xùn)練樣本庫中找到與待測(cè)樣本最相似的5 幅筆跡。在此基礎(chǔ)上，利用9/7提升小波算法可以很好的提取圖像高頻部分細(xì)節(jié)特征的特點(diǎn)，對(duì)筆跡中的特征單字進(jìn)行特征提取，綜合分析，給出最終鑒別結(jié)果。為了對(duì)算法進(jìn)行驗(yàn)證，課題在VC++6.0 環(huán)境下編程實(shí)現(xiàn)，并給出了結(jié)合一個(gè)單字和多個(gè)單字的鑒別率。通過