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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。 相似文献
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本研究以手写汉字的基本笔画为对象,确定反映书写特征的相对幅度和相对斜率为时域特征,并对时域特征进行Fourier变换,抽取变换实系数形成特征空间,实现笔迹鉴定。本研究采用10位书写者,各书写70个汉字,提取5种基本笔画,进行笔迹鉴定的实验,实验取得了满意的结果。 相似文献
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针对目前对文本图像倒置判断过分依赖文本标点的局限以及判断准确率不理想的问题,提出了一种新的中文文本图像倒置判断算法。算法运用投影法,对汉字进行定位,充分利用汉字笔画连续属性以及动态搜寻路径寻找撇笔迹,最后根据撇笔画的轮廓与走向特征运用特定的策略与算法判定出文本的方向。此法不仅很好地解决了上述问题,同时对扭曲的文本图像的倒置判断也有良好的效果。实验结果也验证了此法的可行性与有效性。通过实验结果与现有倒置判断算法相比,此法更具普遍适用性,在效率和准确率上也得到了较大的提高。 相似文献
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针对目前的笔迹鉴别研究只是单一针对纹理特征和概率分布密度.提出一种采用边缘方向分布特征和LBP纹理特征相融合的笔迹鉴别方法。该方法利用概率密度分布思想从边缘轮廓图像中提取边缘方向分布特征,使用直方图向量提取LBP纹理特征。并且采用几种距离公式进行相似性度量。所提方法简单可行并很好地描述了维吾尔文的书写习惯和特征,取得较好的鉴别结果。 相似文献
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针对采用纹理方法鉴别维吾尔文不稳定的问题,提出一种与文本无关、特征融合的笔迹鉴别方法,融合的特征包括网格窗口微结构特征和笔迹曲向特征。所提方法从笔迹原始图像提取笔画边缘,对笔迹的边缘图像建立大量局部窗口模型,通过扫描边缘图像获取融合特征结构的概率密度分布,使用多种距离公式计算概率密度向量间的距离。在实验笔迹容量大小为80的笔迹库上进行实验得到的鉴别率为89.2%。所提方法能很好地刻画笔迹的局部书写变化趋势和笔画的曲向,采用概率密度分布来统计笔迹的网格窗口微结构特征和曲向特征,鉴别效果达到了预期值。 相似文献
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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. 相似文献
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本文基于汉字笔迹鉴定的有效特征,结合基本笔画运笔规律,提出了以手写体汉字基本笔画为研究对象,抽取运笔中的骨骼和笔压变化特征,形成各自的特征空间,并采用样本平均法和方差界定阈值的方法,实现笔迹的鉴定。研究选用10位书写者书写的信封,从中抽取4种基本笔画,形成特征数据库。然后采用40封笔迹信件与6000封非书写者书写的真实信件进行鉴定,用识别率和误识率两种参数来检验此方法,实验取得了满意的效果,证实了该研究方法可以完全克服以往笔迹鉴定中结体依存性带来的不足,大大缩小了辞书空间,对推广和完善本研究的实用性具有参考价值。 相似文献
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针对图像特征点匹配算法的运行时间呈指数增长的问题,提出了一种新的匹配算法NHop.该算法通过加入新的网络输入输出函数、点对间差异的度量和启发式选择目标点的方式,对传统的Hopfield神经网络进行了改进.新算法不仅解决了传统Hopfield神经网络运行时间长、能量函数易陷入局部极小点的问题,而且也有效地实现了图像特征点的匹配.实验结果表明,与传统的Hopfield神经网络相比,NHop算法的匹配速度更快、准确率更高,对于图像特征点的匹配效果更好. 相似文献
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针对在线签名认证过程中出现的误匹配问题和曲线的缩放、旋转、位移以及采样不均匀导致的匹配距离过大的问题,提出一种基于曲线分段相似匹配的方法。在进行在线签名认证时,首先对两签名曲线进行分段粗匹配,主要应用了一种基于窗口累计差异矩阵的动态规划算法得到匹配关系。然后,对匹配对计算相似距离和加权累加和,主要方法是对曲线段进行拟合,在一定范围内进行相似变换,对其重采样并计算匹配对的欧氏距离。最后,取测试签名和所有模板签名的相似距离的平均值作为认证距离,将其与训练的阈值进行比较,从而判定真伪。在公开数据库SUSIG的Visual数据集和Blind数据集对该方法进行了测试,使用个性化阈值时分别可以得到3.56%和2.44%的等误率。所提方法在Blind数据集上的等误率比传统的动态时间规划(DTW)方法降低了约14.4%。实验结果表明,对熟练伪造签名和随机伪造签名的认证效果具有一定的优势。 相似文献
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在线手写签名验证的演化设计 总被引:2,自引:0,他引:2
在线手写签名验证是一种基于生物特征的身份识别技术,论文尝试将演化计算理论用于手写签名验证。首先建立数学模型,并在此基础上提出了签名验证匹配演化算法,特别是签名曲线的动态分段匹配方法。最后给出了计算实例,并对结果进行了分析。实验结果表明了演化算法用于签名验证的有效性。 相似文献
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介绍了一种基于采样数据稳定度的在线手写签名认证方法.该方法首先根据签名样本数据获得特征序列的采样点稳定度以及特征稳定度,然后利用这两种稳定度作为权值,采用基于加权动态匹配比较方法得到最终匹配结果,实验结果证明了本文提出的方法的有效性. 相似文献
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基于结构特征的指纹匹配算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于结构特征的指纹匹配算法分为中心法与近邻法,两种方法各有其优缺点,近邻—中心法集中了两者的优点,是目前常用的指纹匹配算法,文章比较了该类的几种算法,并给出了一些实验结果。 相似文献
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基于多分类器组合的笔迹验证 总被引:5,自引:0,他引:5
运用多分类器组合技术和模糊技术将多种笔迹鉴别方法按一定规则进行融合,针对笔迹鉴别中的笔迹验证问题进行应用。实验结果表明,融合后笔迹验证准确率有大幅的提高 相似文献
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针对传统身份识别技术存在的密码记忆难、隐私易泄露、信息易伪造等问题,提出并实现了基于安卓平台的混合特征在线手写笔迹识别算法. 本算法通过迁移传统笔迹采集平台、采用文本相关与文本无关相结合的方式分别对静态纹理特征和动态矢量特征进行提取,弥补了当前笔迹采集困难、信息易伪造、准确性差等缺陷,实现了用户在移动设备上更加快捷安全的进行身份识别和鉴定. 通过实验得出:该笔迹识别算法具有良好的稳定性、高可重复性、优良的准确性和安全防伪能力,能够有效阻止陌生用户的攻击,具有较高的安全保障性能. 相似文献
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高空无人机灭火时,要对火灾点进行探测.传统的探测方法易受环境的干扰,并且它的反应不灵敏,实时性较差.基于此本文提出了一种基于双目立体视觉的探测方法:首先搭建实验平台并设计其硬件电路,然后深入研究了经典的双目立体视觉测距算法,提出了一种新的测距方法.该方法主要内容包括:图像获取、感兴趣区域提取、图像预处理和基于权重融合的动态模板匹配算法.最后,采用多段非线性补偿的方法构建了测距模型,并在实验平台上对所构建的测距模型进行了大量的实验,实验结果表明:在50 m以内,该测距模型的误差在1 m以内,100 m以内,测距误差在2 m,匹配精度为6.947像素/m,基本符合高空无人机灭火的精确测距要求,故该测距模型测量的距离精度较好,工程应用性强. 相似文献