漢字筆跡鑒別的算法研究.pdf

1、近年來，隨著生物識別技術(shù)的迅速發(fā)展，計算機(jī)筆跡鑒別逐漸成為不可或缺的重要組成部分，就像語音、指紋、虹膜和人臉等生物特征識別技術(shù)一樣。它是通過比對、分析不同人書寫的相同單字(特征字)或整體書寫風(fēng)格來判斷書寫人身份的一門技術(shù)，廣泛應(yīng)用在金融、保險、公安司法部門的刑事調(diào)查和法庭審判領(lǐng)域，具有鑒別快、效率高、不受文檢人員主觀因素的影響等特點。因此為了避免筆跡鑒別專家的主觀人為因素的影響，實現(xiàn)筆跡鑒別的自動化和智能化，使筆跡鑒別結(jié)果更客觀，成為該

2、領(lǐng)域中的重要研究目標(biāo)。 本文主要針對離線手寫體漢字筆跡鑒別方法展開研究，重點主要集中在筆跡圖像預(yù)處理和特征提取部分。研究目的主要是為漢字筆跡鑒別中涉及到的各種主要算法和技術(shù)進(jìn)行有效性分析和實現(xiàn)，為計算機(jī)筆跡鑒別系統(tǒng)的實現(xiàn)提供技術(shù)支持，推動筆跡鑒別自動化的進(jìn)程。文中首先介紹了筆跡鑒別的應(yīng)用背景和發(fā)展歷史及筆跡鑒別研究的技術(shù)現(xiàn)狀，針對該研究領(lǐng)域的性質(zhì)和實現(xiàn)的難點，采用圖像處理與模式識別領(lǐng)域中的前沿理論算法，提出了一個實現(xiàn)漢字筆跡鑒別

3、系統(tǒng)的方案。 紋理分析是在圖像處理、分析和識別中廣泛應(yīng)用的一種方法，文中總結(jié)了幾十年來研究者們提出的許多紋理分析的方法。其中Gabor變換是現(xiàn)代信號處理中一種重要的聯(lián)合時頻分析方法，又稱短時或加窗Fourier變換，與傳統(tǒng)的FoYer變換相比，它在頻域內(nèi)具有很好的時域分辨能力，良好的時頻局部化、方向特征以及多分辨分析的小波特性，在Heisenberg測不準(zhǔn)原理下，它被證明具有最優(yōu)的聯(lián)合時頻分辨率。同時，通過對人的感知系統(tǒng)的生理學(xué)

4、特性研究表明，二維Gabor基函數(shù)能夠很好的描述哺乳動物初級視覺系統(tǒng)中大多數(shù)簡單視覺神經(jīng)元的感知域特性。 針對自由格式的手寫體漢字，提出一套系統(tǒng)完整的筆跡圖像預(yù)處理算法，其中將不同人寫字寬度的統(tǒng)計特性與高斯分布的特性結(jié)合進(jìn)行粘連字的濾除，然后根據(jù)粘連字的投影圖中波谷點的位置，選擇某一閾值作為最佳切分點將其分割開來，從而很容易實現(xiàn)了字符大小的歸一化、漢字的任意拼接和行傾斜的校正。 該算法使得整個預(yù)處理子系統(tǒng)更加穩(wěn)定與完善，

5、為后續(xù)的筆跡鑒別提供了可靠的保證。在基于多通道Gabor濾波器的特征提取中，提出一種基于人眼主觀視覺特性與漢字筆畫寬度的統(tǒng)計特性相結(jié)合的高魯棒性方法，將其運用到筆跡圖像的特征提取中，并與傳統(tǒng)的實驗法作了比較。最后對49個人的手寫體漢字筆跡的測試表明，該文中所提出的算法可以獲得優(yōu)異的識別性能，能夠使得正確識別率最高達(dá)到98﹪以上。另外，采用基于最新統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法的支持向量機(jī)分類器進(jìn)行多類分類時，對多項式核函數(shù)、徑向基核函數(shù)、Sigmoid型