基于手写体的身份识别

以前许多文章曾介绍过一些基于手写体的书写人身份识别技术，其中多数都假设所写的文本是固定的。本文中，我们试图通过一种自动的不依赖文本的书写人识别听新颖算法，来消除这种假设，假定不同的人手写体存在明显的区别，我们采用一种综合方法，它基于纹理分析，每个人的手写体都被看成一种不同的纹理。原则上，我们可以采用任意一种标准的纹理识别算法（例如：多通道伽柏滤波器方法）。在对40名书写人的1000份测试文档的分类中，测试结果非常令人满意，识别率最高达到了96%。