基于知识的印鉴鉴别方法

计算机印鉴鉴别是一项十分困难但又具有广泛应用背景的课题,国际上至今尚无实用有 效的鉴别方法.本文从知识工程的角度出发,对印鉴鉴别中的启发式知识进行了深入的讨论. 并在此基础上引入了一套完整的基于启发式知识的印鉴鉴别方法.该方法以启发式搜索获得 配准关系,并根据启发式知识在其中提取一组结构特征,最后结合结构信息和统计模型作出判 决.实验结果表明,该方法在可靠性、适应性和实用性方面比现有方法均有明显改进,已接近 实用.     

印鉴自动识别算法研究

印鉴在许多东方国家被广泛使用了多年.印鉴自动识别是模式识别中的一项非常困难 的课题.文中对计算机印鉴自动识别的各个阶段进行了仔细研究,并给出一系列相关算法.为了 把"伪造印鉴多出的笔划部分"与"由于印泥渗出而多出的部分"区别开来以及将"伪造印鉴少出 的笔划部分"与"由于印泥少而盖印不清晰的部分"区别开来,文中提出了全差图、内差图、多差 图、少差图等一系列差图的概念,并对这些差图进行了处理.在此基础上,完成了一套完整的计算 机印鉴自动识别方法.实验结果表明,该方法可能在实际应用中是可行的.     

印鉴自动识别系统中模式识别方法的研究

本文介绍了以前的印鉴自动识别系统中所采用的各种模式识别方法，分析了这些方法各自的特点及局限性，并对这些方法进行了分类和比较，最后提出了一种更有效的模式识别方法。     

基于统计模式识别的真假印鉴图像模拟分类

介绍一个模拟分类真假印鉴图像的计算机实现系统。在该系统中，标准印鉴和被测印鉴的图像采用二值图像模拟输入，经过对两种二值图像进行配准，获得两者之间的最佳配准关系系数，采用统计模式识别的方法对被测印鉴的直假进行分类。     

印鉴识别相似度的计算框架

印鉴识别是计算机图像处理和模式识别技术的重要应用．基于模板匹配提出了一种印鉴识别相似度的算法框架，并应用于实际的印鉴识别过程．修正了经典相似度公式不能直接应用于实际的印鉴识别系统的问题，将差异像素点的特征信息加入到该算法中，使真假印鉴与预留印鉴匹配后的相似度结果很好地分布在阈值的两边．同时，为了使算法更加可靠和高效，引入多测度的相似度进行印鉴识别．实验结果表明，在不同层次的匹配级别上使用不同测度的相似度可以提高算法效率，而由多种相似测度综合而成的多测度相似度具有很强的区分性和鲁棒性．     

基于小波分析和SVM的印鉴图像识别

针对印鉴图像自动识别,提出了一种基于小波大尺度分解特征提取和支撑向量机的印鉴鉴别方法。印鉴图像预处理之后,用一维环投影向量的循环移位来代替二维图像的旋转,实现印鉴的配准。同时,利用小波分解结果,采用小波分解的大尺度向量作为特征向量,排除高频噪音的干扰,并以此进行SVM训练及测试,实现图像鉴别。应用实例表明,该算法具有很强的抗干扰性、识别率高。     

应用边缘图像SIFT特征配准印鉴图像

为了准确配准印鉴图像,为高仿真印鉴的真伪识别做好准备,提出利用印鉴边缘图像SIFT（Scale Invariant Feature Transform）特征的相似性和空间关系相结合的配准方法。采用邻域搜索法提取待测印鉴与预留印鉴的二值边缘图像,在印鉴边缘图像中提取SIFT特征,并根据相似性匹配。利用印鉴边缘图像SIFT特征匹配点对的空间关系剔除错误匹配,提高配准效率。利用RANSAC方法估计两印鉴的变换模型。分别配准具有不同形状及印文内容的10组真印鉴图像和10组假印鉴图像。将所得结果与其他两种典型的配准方法作比较。以两印鉴配准后不重合边缘点之间的平均距离评价配准的准确性,以最大距离量化配准后出现的最大差异。实验结果表明,该方法可以准确配准待测印鉴与预留印鉴图像,对印鉴形状、笔画结构无任何限制,配准速度比直接利用印鉴二值图像SIFT特征的配准方法提高一倍。     

一种基于笔划宽度的印鉴分割方法

印鉴分割是正确识别真假印鉴的关键问题，本文给出了一种新的印鉴图像分割算法。该算法基于样本章（印鉴）和待验章（印鉴）在具有相同的笔划宽度时，分割效果最佳，最利于真假印鉴的识别。选定一定范围的灰度值作为可能的阈值，从中选 出使待验章和样本章的笔划宽度相差最小的阈值作为最佳阈值。对位于待验章和样本章的交集中的边缘点分别在待验章和样本章中求水平和垂直方向上的笔划宽度，并且仅取宽度差最小的一个方向上的宽度差，很好地避免了印泥的浓淡、盖印时用力的深浅、印泥污染、笔划断裂和分裂带来的干扰。实验和实践证明，该方法分割效果好，并具有很好的稳定性，在识别真假印鉴的实践中得到了很好的应用。     

维吾尔语笔迹鉴别方法研究

笔迹鉴别是通过机器分析手写笔迹风格的差异特征来判断书写人身份的一门科学与技术.就像语音、指纹、虹膜和脸谱等生物特征识别技术一样是一个典型的模式识别问题.笔迹鉴别可分为在线、离线两种.笔迹鉴别方法可以分为两大类:文本依存的方法和文本独立的方法.主要针对离线维吾尔语手写体笔迹鉴别方法展开研究,力求提取笔迹图像的全局特征,以提供更多更有效的鉴别信息,结合维吾尔语自身特点对与文本无关的笔迹鉴别中预处理和特征提取技术进行了细致的研究.     

维吾尔语笔迹鉴别方法研究

笔迹鉴别是通过机器分析手写笔迹风格的差异特征来判断书写人身份的一门科学与技术。就像语音、指纹、虹膜和脸谱等生物特征识别技术一样是一个典型的模式识别问题。笔迹鉴别可分为在线、离线两种。笔迹鉴别方法可以分为两大类：文本依存的方法和文本独立的方法。主要针对离线维吾尔语手写体笔迹鉴别方法展开研究,力求提取笔迹图像的全局特征,以提供更多更有效的鉴别信息,结合维吾尔语自身特点对与文本无关的笔迹鉴别中预处理和特征提取技术进行了细致的研究。     

基于梯度分割和特征匹配的印章识别算法研究

印章识别的多目标同时识别特点要求目标识别过程要保证精度不能遗漏目标.而印章作为目标其纹理固定的特点则可以作为不同印章相互区别的依据.同时,考虑到序列图像识别的实时性需求,提出了一种基于梯度分割和特征匹配的二级判别印章识别算法.首先通过图像直方图均衡化拉伸印章灰度与背景灰度差值,再利用灰度梯度边缘骤变原理粗捡出印章边缘,最后通过模板匹配精检出印章边缘,完成识剐.实验结果表明,该方法鲁棒性好,速度快,准确高,在允许范围内满足实用要求.     

支票图像中打印体字符的分割和识别

和通常文档中的打印体字符分割和识别问题相比，支票图像中的打印体字符的分割和识别有其一定的特殊性。针对这种特殊性，该文提出了一套简单实用的算法。对于分割问题，主要是采用投影的方法解决印章、边框和底纹的干扰问题，对于字符识别，主要是采用了基于模板和融合的方法，从而有效地解决了上述问题，取得了比较满意的分割效果和较高的识别率。     

印章鉴定系统的图像处理研究

在银行的印章鉴定系统中,正确识别票据印章的前提条件是得到高质量的预处理图像。预处理的主要过程是将印章图像三值化,去噪声并进行分割,然后将分割图像送入后续识别模块进行识别。由于票据模式的多样性,背景的复杂性和图像采集的任意性,使得图像的预处理面临较大的困难。文章主要研究了预处理过程中阈值的确定方法,以及去除印章区域复杂噪声的算法。实践证明,在去噪声算法中,通过多种滤波器的有效组合,能得到较高质量的处理图像,从而满足了识别算法的需要。     

银行验印系统开发

银行验印系统通过安装在银行前台或事后业务部门的验印机来实现对银行支票或其他信用票据印鉴的自动识别,从而校验票据的合法性,代替银行的手工折角核印的过程,它解决银行通存通兑业务中的印鉴审核问题,同时提高银行工作效率。介绍了该系统的功能,数据结构,性能以及开发环境。     

一种可供识别和溯源的印章图像核验系统

针对现代企业实体印章的管理和印章图像核验过程中存在的问题，设计一款面向企业智能印章图像的管理和核验系统，多方位、全流程辅助管理和识别印章。该印章核验系统使用基于深度残差网络的章型识别方法，简化特征提取的过程，有较好的章型识别准确率；引入基于孪生神经网络的印章图像溯源方法，能够利用印章图像追溯到具体的某次盖章行为，从而判别印文的真伪性；同时建立智能印章的管控系统，通过系统管控智能印章并记录盖章行为。实验结果表明，该系统能基本满足移动端对智能印章的管控、识别、溯源要求，可提供良好的使用体验。     

基于ResNet和迁移学习的古印章文本识别

古印章文本因图像退化与超多分类等特点导致识别难度大,部分字符的标注数据不足造成基于深度学习的模型识别准确率不高,泛化能力差。针对上述问题,提出基于深度残差网络（ResNet）和迁移学习的古印章文本识别方法。使用深度残差网络作为特征提取网络,利用人工合成字符样本作为源域进行预训练。将自建古印章文本识别数据集作为目标域,引入迁移学习并结合数据增强和标签平滑策略建立分类模型。最后,对比多种网络下的识别结果并验证迁移学习有效性。结果表明,该方法可以有效提升识别准确率。     

基于自适应特征提取的印鉴自动识别方法

文章提出了一种基于自适应特征提取和支撑向量机的印鉴自动识别方法。印鉴图像经预处理后,依据印鉴字笔划分布对图像进行自适应的三角分割。自适应分割后的三角格网分布作为图像的主要特征来判别印鉴的真伪。该方具有旋转和平移不变性,因此无需一般印鉴自动识别方法对于印鉴图像位置,方向不一致时所进行的旋转,定位,配准操作。提取的特征用支撑向量机进行判别,以提高该方法的适应性。