基于多通道分解与匹配的笔迹鉴别研究

笔迹鉴别是通过分析手写字符的书写风格来判断书写人身份的一门技术.笔迹鉴别 的关键步骤是提取反映书写风格的笔迹特征.笔迹特征包括笔划位置、方向、搭配关系等,它 们可以通过图像多通道分解提取和表达出来.本文提出一种用于笔迹鉴别的二值图像多通道 分解方法,利用字符的笔划方向性先进行方向分解,然后对每个方向的子图像进行频带分解. 用分解后的采样信号值作为笔迹特征,用特征匹配方法进行书写人识别,得到了很好的实验 结果.     

基于特征融合的维吾尔文笔迹鉴别方法

针对现有维吾尔文笔迹特征提取方法缺乏旋转不变性导致识别存在偏转的样本效果较差,以及尺度不变特征变换(SIFT)方法用于维吾尔文笔迹鉴别存在不足的问题,提出一种基于特征融合、具有旋转不变性的鉴别方法。该方法首先提取笔迹图像的SIFT特征,再计算局部窗口特征,并将两者融合对旋转角度不同的笔迹样本进行鉴别。实验证明,该方法能有效克服笔迹样本旋转对识别率造成的影响,是一种简单、实用、识别率较高的维吾尔文笔迹鉴别方法。     

基于边缘笔画特征结构的维吾尔笔迹鉴别

针对维吾尔文字的特点提出一种笔迹边缘量化模型的鉴别方法。该方法在提取边缘图像的基础上,以“横竖撇捺”基本笔画概念对维吾尔文字笔迹边缘在四族角度趋向上建立一种与文本无关、与方向和长度相关的特征结构矢量模型,统计所有局部窗口的特征结构并得到边缘笔画的概率密度特征向量,使用加权与不加权的距离公式求得鉴别样本笔迹与参考样本笔迹间的特征向量距离,通过比对向量距离来筛选笔迹的候选书写者。该方法能很好地刻画维吾尔文字的笔迹的局部的特征和风格,有较强的实用性,并取得了较好的鉴别效果。     

基于特征融合的脱机中文笔迹鉴别

提出一种基于文本依存笔迹特征融合的文本独立特征构造方法。建立基于方向指数直方图法笔迹特征(文本依存特征)的两因子分解模型。笔迹特征可分解成字符因子和书写因子两部分。通过两因子方差分析与数据挖掘,分离出与字符无关的书写因子,得到基于文本依存方法的文本独立特征。该方法对检材与样本笔迹的字符数量较少,特别是相同字很少或是根本没有相同字的情况下,能取得较理想的笔迹鉴别准确率,为少量字笔迹鉴别提供解决问题的思路。     

基于优化Gabor滤波器和GMRF的笔迹特征提取方法

提取有效的特征一直是笔迹鉴别的关键问题,针对传统Gabor滤波器特征提取方法存在的不足,充分利用Gabor滤波系数间的相关关系,提出一种融合全局特征和局部特征的特征提取方法。该方法先通过字符笔画的方向梯度直方图（HOG）来优化Gabor滤波器的角度参数,再利用高斯马尔科夫随机场（GMRF）模型对Gabor滤波图像中的不同局部结构信息进行描述,最终得到笔迹图像的整体特征。以楷书四大家的真迹样本和收集的英文手稿作为实验数据,采用最小加权欧式距离分类器对笔迹样本进行分类,通过五重交叉验证法分别得到97.6%和88.3%的正确分类率,表明该方法提取的特征具有较强的笔迹表征能力,是一种有效的笔迹特征提取方法。     

以笔画为研究对象的笔迹伪动态特征提取方法

针对以往的以文字结体为研究对象的离线笔迹特征提取方法在文本相关度较低时无法获取稳定特征的问题,提出了一种以笔画为研究对象的笔迹伪动态特征提取方法,摆脱了结体依存性的束缚。引入概率统计思想,采用网格窗口提取笔画的运笔走势和宽度变化等伪动态特征。分别采用加权欧式距离、加权卡方距离和加权Manhattan距离计算笔迹相似度。在HIT-MW和HIT-SW库上进行实验,文本相关度较高时首选和前10选鉴别正确率分别为95.9%和99.5%;文本相关度较低时首选和前10选鉴别正确率分别为91.9%和99.0%。实验表明,以笔画为研究对象的笔迹伪动态特征提取方法在低文本相关度下仍能取得较好效果。     

基于微结构特征的维吾尔文笔迹鉴别

对离线的文本无关的笔迹鉴别进行研究,结合维吾尔文文字连写多、字形复杂等特点,采用基于概率分布函数的微结构特征笔迹鉴别,提出一种维吾尔文的笔迹鉴别方法。该方法对笔迹中局部细微结构的书写变化趋势进行描述,运用欧氏距离和Manhattan距离度量方法进行笔迹特征匹配。对120份维吾尔族学生的笔迹样本进行测试,结果表明,该方法能有效提高维吾尔文笔迹鉴别的正确率。     

基于基本笔画起收笔和笔压特征的手写汉字的计算机笔迹鉴定

以手写汉字的基本笔画为研究对象,提取笔画的起笔、收笔和笔压作为特征量,进行笔迹鉴定的研究.研究采用了10位书写者,每位书写者各书写70个汉字作为样本,提取4种基本笔画,进行笔迹鉴定的实验,实验取得了较为满意的鉴定率.本研究克服了以往笔迹鉴定中结体依存的不足,适用于所有的汉字.     

基于局部结构分割的维吾尔文笔迹鉴别方法

针对基于纹理分析的全局特征提取受文本组合或字符连接影响较大,导致特征提取不稳定的现象,以及现有局部特征提取方法存在的不足,提出一种基于局部结构分割构建Codebook的维吾尔文文本无关笔迹鉴别方法。该方法根据笔迹图像的像素值提取维吾尔文笔迹样本中具有代表性的轮廓,生成描述书写者书写风格的Codebook并进行相似性度量,从而达到笔迹鉴别的目的。实验结果表明,该方法对于维吾尔文笔迹是一种简单、可行,具有较高识别率的笔迹鉴别方法。     

基于优化分割重建图像的文本无关笔迹鉴定

笔迹鉴定的主要过程首先是系统把手写的笔迹文字通过扫描仪输入计算机，然后对原始笔迹的图像进行预处理。在预处理阶段，本文提出了优化分割重建图像的归一化预处理方法，在参数提取阶段，本文采用多通道二维G2bro滤波器，通过计算4个方向每个方向4个频率来提取的笔迹特征。本文对10个人任意书写的笔迹进行实验，鉴别正确率得到较好的提高。     

A novel stroke-based feature extraction for handwritten Chinese character recognition

A stroke-based approach to extract skeletons and structural features for handwritten Chinese character recognition is proposed. We first determine stroke directions based on the directional run-length information of binary character patterns. According to the stroke directions and their adjacent relationships, we split strokes into stroke and fork segments, and then extract the skeletons of the stroke segments called skeleton segments. After all skeleton segments are extracted, fork segments are processed to find the fork points and fork degrees. Skeleton segments that touch a fork segment are connected at the fork point, and all connected skeleton segments form the character skeleton. According to the extracted skeletons and fork points, we can extract primitive strokes and stroke direction maps for recognition. A simple classifier based on the stroke direction map is presented to recognize regular and rotated characters to verify the ability of the proposed feature extraction for handwritten Chinese character recognition. Several experiments are carried out, and the experimental results show that the proposed approach can easily and effectively extract skeletons and structural features, and works well for handwritten Chinese character recognition.     

基于小波变换的图像汉字笔划特征提取方法

借鉴仿生模式识别的认知观点,从汉字的构造机理和人类认识汉字的习惯角度出发,提出一种基于小波变换的图像汉字识别方法。制定了图像汉字笔划特征提取的具体规则,采用小波变换的方法对图像汉字边缘和笔划轮廓进行检测,通过有效提取图像汉字笔段信息,进行笔段合成,生成汉字或汉字的基本笔划。仿真实验结果表明,这种方法提高了图像汉字笔划特征提取的准确率和稳定性,对于印刷体和书写较规范的手写体图像汉字具有极高的识别率。     

Preprocessing for Chinese character recognition and global classification of handwritten Chinese characters

Techniques for calculating the stroke directions of thinned binary characters and for detecting the intersections and end points of strokes by means of pattern matching and weighting method are proposed as a preprocessing of handwritten Chinese character recognition. We also propose a method for global classification of handwritten Chinese characters by means of projection profiles of strokes and show that the method is available for the Chinese characters written in the square style.     

Writer identification using intra-stroke and inter-stroke information for security enhancements in P2P systems

Chinese language has enormous number of characters and complicated stroke structures. So it is very difficult to efficiently and accurately identify a Chinese writer from his/her handwritings. This paper proposes a novel writer identification method for Chinese characters commonly used in Japan which can be used in peer-to-peer (P2P) systems. As a preliminary task, we have analyzed the shapes of strokes and the types of block division structures in Chinese characters and selected some characters for writer identification. The method consists of two efficient algorithms, i.e. the Hidden-feature analysis and the Block-type model, which respectively utilize intra-stroke and inter-stroke features of handwritings to enhance the writer identification accuracy. The Hidden-feature analysis makes template classes of reference characters with online features of training samples such as pen-pressure, pen-speed, pen-altitude, and pen-azimuth of each stroke. The Block-type model also creates such classes for writer identification based on offline features, i.e. the positional information about blocks of sample characters. The experimental results show that the Hidden-feature analysis requires eight Chinese characters while the Block-type model requires only four characters and four ones to achieve writer identification accuracy over 98%. Additionally, the results also demonstrate that any eight Chinese characters are enough to achieve an identification accuracy over 99.9% when the combination of the two algorithms is applied.     

基于候选特征笔画和多类阈值的手写汉字切分

通过分析汉字的常见结构,鉴于汉字与汉字之间的距离和构成汉字的部件之间的距离的显著差异性,提出一种基于候选特征笔画和多类阈值的手写汉字切分方法.首先从构成手写汉字的笔画集合中提取候选特征笔画,根据候选特征笔画将手写汉字预切分,然后利用基于间距阈值的部件组合规则对过切分的汉字部件进行组合,最后采用基于单字宽度阈值的粘连汉字判断规则搜索粘连汉字,对粘连汉字进行递归切分.实验表明,该方法对连续手写汉字的切分准确率较高,具有一定的实用性.     

基于参照模型的联机手写汉字笔划提取及识别

本文提出一种基于参照模型的联机手写汉字的笔划提取及识别的新方法 ,在该方法中不但考虑了流字识别中笔划的提取、匹配 ,还充分考虑到笔划间的连接关系 ,在手写汉字识别中取得了较好的效果。     

汉字笔段形成规律及其提取方法

该文从点阵图像行(列)连通像素段出发，研究汉字图像的笔段构成，发现汉字点阵图像仅由阶梯型笔段和平行长笔段两种类型的笔段构成，并归纳出阶梯型笔段和平行长笔段的形成规律．以笔段形成规律为基础提出了汉字笔段的提取方法，该方法将像素级汉字图像转变为以笔段为单位的图像，有利于汉字识别、汉字细化及汉字字体的自动生成．最后该文给出了印刷体和手写体汉字笔段提取的实验结果．     

Off-line handwritten Korean character recognition based on stroke extraction and representation

In this paper, we propose an off-line recognition method for handwritten Korean characters based on stroke extraction and representation. To recognize handwritten Korean characters, it is required to extract strokes and stroke sequence to describe an input of two-dimensional character as one-dimensional representation. We define 28 primitive strokes to represent characters and introduce 300 stroke separation rules to extract proper strokes from Korean characters. To find a stroke sequence, we use stroke code and stroke relationship between consecutive strokes. The input characters are recognized by using character recognition trees. The proposed method has been tested for the most frequently used 1000 characters by 400 different writers and showed recognition rate of 94.3%.     

基于形状分割的手写汉字笔划提取方法

笔迹鉴别的目的是区分不同的书写者,而笔划提取是笔迹鉴别的基础。本文提出了一种用于笔迹鉴别的手写汉字笔划提取算法,该算法定义了凹凸点与四种基本笔划相交类型的对应关系,通过字符图像轮廓上的凹凸点检测来确定笔划相交区域和相交类型;接着,在各个相交区域上,根据其笔划相交类型进行形状分割;最后,用对笔划轮廓两侧对应点进行跟踪的方法来进行细化。我们将该算法与基于细化和基于段化的笔划提取算法进行比较,实验结果表明,该提取算法具有比较高的准确率和有效性,因此本文提出的基于形状分割的手写汉字笔划提取方法具有较高的可操作性和实用价值。