基于因子分析的文本独立笔迹鉴定分类器

针对检材与样本笔迹字符内容较少情况下的笔迹鉴定问题,提出一种基于因子分析的文本独立笔迹鉴定新方法.该方法将影响书写笔迹特征距离的因素划分为书写风格的差异和字符形状结构的差异两类因子,然后通过两因子方差分析,分离出特征距离中的字符因子,通过文本依存方法获得文本独立笔迹鉴别分类器.实验证明,该方法得到一种高效的脱机中文笔迹鉴定分类器,在近似实际情况的笔迹鉴别实验中得到良好的鉴别准确率.     

试论笔迹鉴定差异的分析与判断

个人书写习惯的形成,会在笔迹中体现出一定的差异,而不同个体所表现出的书写差异,在差异当中又存有一定共性。因此,利用已知笔迹与未知笔迹的校验、对比等方式,能够判断笔迹的差异,以保证鉴定意见更加科学严谨。在常规笔迹鉴定中,差一点分析及其判断往往是关键环节,同时也是衡量鉴定结果的主要依据。本文将重点分析笔迹鉴定差异的分析方式和判断方法,对其差一点做详细传输,进而提出具有可行性的鉴定判断方法,以促进鉴定结构更具科学性。     

汉字笔迹鉴别中预处理算法实现

针对自由格式的手写体汉字，提出一套系统完整的笔迹图像预处理算法，其中我们将汉字宽度的统计特性与高斯分布的特性结合进行粘连字的虑除，然后根据粘连字的投影图中波谷点的位置，选择某一阈值作为最佳切分点将其分割开来，从而很容易实现了字符大小的归一化、汉字的任意拼接和行倾斜的校正．该算法使得整个预处理子系统更加稳定与完善，为后续的笔迹鉴别提供了可靠的保证．     

基于改进多数规则的笔迹鉴定信息融合

针对传统笔迹鉴定信息融合算法的不足,提出了改进多数规则信息融合算法。在笔迹鉴定过程中,分别用文本依存的距离变换法、几何矩算法和多通道分解与匹配算法三种特征提取算法进行特征提取,三种算法的提取结果采用基于改进多数规则的笔迹鉴定信息融合算法进行融合。在融合的同时,单独对每种笔迹鉴定方法在相同的条件下进行了实验,并且设计相应分类器,估计分类器的错误率。实验结果表明,运用本文的融合算法,在融合后笔迹鉴定准确率有大幅度的提高。     

论伪装签名的鉴定

本文讨论了伪装签名的定义和对签名笔迹进行分类的必要性和现实性,比较分析了实践中容易混淆的伪装签名和摹仿签名的相同点和不同点,论述了如何对伪装签名进行正确的鉴定.     

汉字笔迹鉴别中预处理算法实现

针对自由格式的手写体汉字,提出一套系统完整的笔迹图像预处理算法,其中我们将汉字宽度的统计特性与高斯分布的特性结合进行粘连字的滤除,然后根据粘连字的投影图中波谷点的位置,选择某一阈值作为最佳切分点将其分割开来,从而很容易实现了字符大小的归一化、汉字的任意拼接和行倾斜的校正.该算法使得整个预处理子系统更加稳定与完善,为后续的笔迹鉴别提供了可靠的保证.     

手写体笔迹单笔划提取算法

汉字笔划提取在笔迹鉴别研究中具有重要的意义,一旦汉字笔划提取在正确率和速度上取得突破,汉字笔迹鉴别乃至汉字的识别都将产生重大的突破.本文借助图像压缩技术中的游程长度编码技术,以计算像素点的方向游程长度为基础,通过计算待拆分汉字笔划厚度的方法来定义像素点方向游程长度的阈值.利用游程长度的阈值对像素点的方向游程长度进行分类,处理笔划交叉问题.该算法可对书写工整的汉字进行有效笔划提取.     

集成4种生物特征鉴定技术的认证系统

通常，计算机安全认证系统只采用单一的生物特征认证技术，例如指纹鉴定或面相鉴定。日本富士通公司研制的安全认证系统则综合了４种生物特征鉴定技术，包括指纹鉴定、面部（轮廓及五官的相对位置）鉴定、声波纹鉴定和笔迹（写字速度及笔划压力）鉴定。这４种鉴定方式在不影响系统易用性的前提下互相兼容，用户可根据需要选择最适用的任意一种方式，操作简便。系统管理人员可根据用户的级别，设定用户访问个人特征数据库的权限和有效时间。还可通过专门的访问控制软件，采取口令字输入方式进入互联网。该系统可为电子商务的安全认证提供便利…     

基于纹理的文本依存的离线笔迹鉴别

针对文本依存的离线笔迹鉴别,提出一种基于纹理的算法.该算法采用Gabor变换对纹理进行分析,选取4个频率8个相位,通过变换,选取32维变换系数的方差作为笔迹特征,在分类时使用欧氏距离作为分类器,并且提出一种新的阈值获取方法,针对该算法进行实验得出,正确接受率为89.3%,正确拒绝率为80.0%.     

褶皱中文手写体身份鉴别

针对褶皱中文笔迹身份鉴别的问题,提出了一种基于散射变换系数统计特性的识别方法,主要利用散射变换的局部平移不变性和弹性形变稳定性等特性,先将文本图像进行散射变换,再采用伽玛模型,对其各子带的散射系数提取分布特征作为全局特征,然后在全局特征上建立Copula模型,最后使用Copula模型之间的KL距离计算相似性,用于身份鉴别。理论分析和对比实验结果表明,对于不同褶皱的文本图像,基于散射变换统计特性的识别方法优于现有的方法。     

王羲之书法与日本平假名的产生

本从历史的角度出发，通过分析王羲之书法和日本平假名之间的异同，阐述了日本平假名的创制与王羲之书法的重要影响是分不开的。     

一种基于WindowsCE的手写体识别系统的实现

研究了基于模板匹配算法的手写体识别技术,通过图像预处理、图像特征提取、模板匹配和图像识别等,建立了一种基于WindowsCE的手写识别系统。     

基于ICA和神经网络的手写体字符识别系统

探讨独立分量分析在字符识别系统中的应用.在分析图像处理及其特征提取的基础上,提出一种可有效提高字符识别精度、降低误识率的基于独立分量分析和神经网络的手写体字符识别系统.实验表明,提出的字符识别系统与单独基于神经网络的字符识别系统相比,其识别率和适应性优越,适合应用于对字符识别精度要求高的场合.     

基于改进BP神经网络的手写邮政编码识别

为解决手写邮政编码识别困难的问题,引入改进的粗网格特征提取方法,对神经网络的网络输入进行简化,并且采用基于LM算法的BP神经网络来进行网络学习。LM算法是一种改进的高斯-牛顿算法,此算法通过简化的网络输入,进一步提高了网络学习的精度、稳定度和学习速度。仿真结果验证了此算法在手写邮政编码识别中的有效性。     

T—F互补OCON子网组合式神经网络模型的应用研究

采用阴阳互补（T-F互补）网对结构于OCON子网之中，使OCON组合网在学习速度和识别率方面比常规BP网有很大提高。以手写体数字的识别为例，分析了该网络的应用特点，并给出实验结果。     

半连续隐马尔科夫模型脱机阿拉伯手写识别

提出一种基于半连续隐马尔科夫模型的脱机阿拉伯手写识别系统。该系统采用滑动窗口技术直接从数字图像提取像素密度和凹度特征,没有复杂的预处理操作,每个窗口被划分为前景像素数目相同的4个子窗口,前后相邻窗口的重叠为窗口宽度的1/2,且特征的维数仅为36维,节约了系统的计算量。采用半连续隐马尔科夫模型对字符进行建模,而词的模型采用嵌入式训练方法,无需对词进行预先分割,从而避免了切分引入的误差。在IFN/ENIT测试数据库上的测试结果表明,一个最佳输出时平均识别率能够达到86.6%。     

立方晶系(001)面极射赤道平面投影图的计算机实现

在以晶体为主的材料加工过程中,极射赤道平面投影图是非常重要的辅助工具.为了改变手工绘制极图的现状,分析了极图的数学过程,提出了用计算机绘制立方晶系(001)面极图的理论和方法,并获得了用计算机绘制的准确的极图,此工作具有一定创新性.