基于纹理的文本独立离线笔迹鉴别

论文摘要

近年来,随着生物识别技术的迅速发展,计算机笔迹鉴别逐渐成为其不可或缺的重要组成部分,它是通过比对、分析不同人书写的相同单字特征字或整体书写风格来判断书写人身份的一门技术。在公安、社会化考试、银行等领域得到日益广泛的应用,其中一个典型应用就是高等教育自学考试考生身份鉴别。目前,这些工作是通过文检人员手工比对,这种方法不仅工作量大、效率低,而且准确性受到文检人员主观因素的影响。在这样的背景下,本文通过综合已有笔迹鉴别方法,研究提出了一种基于纹理的提升小波系数的笔迹鉴别方法。文章分析计算机笔迹鉴别的必要性和可行性,并介绍了笔迹鉴别的概念。综合国内外关于离线笔迹鉴别的研究情况,对计算机笔迹鉴别方法进行分类、阐述了计算机笔迹鉴别的现状,提出了计算机笔迹鉴别系统的实现方案。纹理分析是在图像处理、分析和识别中广泛应用的一种方法。文章总结了几十年来,人们提出的许多纹理分析的方法。其中小波变换具有良好的时频局部化、尺度变换和方向特征,更容易适应人类视觉系统,它己成为纹理分析的一个有力的工具。文中把笔迹图像当作纹理图像来看待,提出用提升9/7小波变换来分析笔迹图像,即用提升9/7小波分析纹理图像,用纹理图像的小波系数来表示笔迹图像的特征向量。提升9/7小波能够很好地提取图像的高频部分,高频部分在图像中表现为细节,而对纹理图像的分析主要是对细节的分析。采用23个人的中文笔迹(内容相同)进行实验,包含每人五幅笔迹。在Windows2000、VC6.0环境下进行了鉴别实验,取得了较好的效果,在文本依存的情况下,正确鉴别率达到了91.30%。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• §1-1 笔迹鉴别问题的提出
• §1-2 笔迹鉴别的概念
• §1-3 笔迹鉴别研究的现状
• §1-4 笔迹鉴别的分类
• 1-4-1 文本独立方法
• 1-4-2 文本依存方法
• §1-5 本文主要研究工作与组织结构
• 第二章 计算机笔迹鉴别系统构成
• §2-1 人工笔迹检验的程序
• §2-2 计算机笔迹鉴别方案
• 第三章 笔迹鉴别中的纹理分析
• §3-1 笔迹与纹理
• §3-2 统计特征法
• §3-3 结构特征法
• §3-4 空间频率特性法
• §3-5 多通道分析法
• 第四章 基于9/7小波提升结构的笔迹鉴别方法
• §4-1 小波变换理论发展的历史
• §4-2 小波变换的基本原理
• 4-2-1 小波变换的定义
• 4-2-2 多分辨分析
• 4-2-3 离散小波变换和算法
• §4-3 提升小波基本原理
• 4-3-1 提升算法的简单推导
• 4-3-2 提升算法的优点
• §4-4 基于9/7 提升小波的特征提取
• 4-4-1 基于双正交小波构造定理构造一般9/7 小波
• 4-4-2 根据提升结构构造9/7 小波
• 第五章 笔迹鉴别的实验过程与结论分析
• §5-1 实验步骤
• 5-1-1 笔迹样本的采集
• 5-1-2 笔迹样本的预处理
• 5-1-3 纹理图像特征向量的提取
• 5-1-4 笔迹图像的分类匹配
• §5-2 实验结果及分析
• 第六章 结论与展望
• §6-1 结论
• §6-2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间取得的相关学术科研成果