| 基于深度学习的笔迹性别识别 |
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| 引用本文： | 刘维达,卜巍,邬向前. 基于深度学习的笔迹性别识别[J]. 智能计算机与应用, 2017, 7(3) |
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| 作者姓名： | 刘维达 卜巍 邬向前 |
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| 作者单位： | 1. 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨,150001;2. 哈尔滨工业大学媒体技术与艺术系,哈尔滨,150001 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，教育部人文社会科学研究青年基金，中央高校基本科研业务费用专项基金 |
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| 摘 要： | 笔迹性别识别在取证分析中具有重要意义.近年来,虽然笔迹性别识别获得了越来越多的关注,但是目前提出的算法都基于人工设计的特征,难以准确地表达笔迹包含的信息,因而准确率较低.针对这个问题,本文提出了一种基于深度学习的笔迹性别识别方法,使用深度学习caffe工具,将预处理后的笔迹图像输入本文设计的卷积神经网络进行分类.本文首先提取笔迹图像的每个单词,然后取单词的不同全排列拼接成基础图,接着按照固定的大小从基础图截取材料图,最后以材料图为输入数据,以包含7个卷积层的网络为模型进行分类.本文的方法在IAM On-Line公开数据库上进行了测试,取得了较高的识别率.
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| 关 键 词： | 笔迹 性别识别 深度学习 |
Gender identification from handwriting based on deep learning |
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| LIU Weida,BU Wei,WU Xiangqian. Gender identification from handwriting based on deep learning[J]. INTELLIGENT COMPUTER AND APPLICATIONS, 2017, 7(3) |
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| Authors: | LIU Weida BU Wei WU Xiangqian |
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