基于局部小波二值模式的筆跡鑒定算法研究.pdf

1、筆跡鑒定在刑偵，商業(yè)，歷史文本分析等領(lǐng)域有著日益廣泛的應(yīng)用。利用計(jì)算機(jī)對(duì)文檔作者進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別與鑒定已經(jīng)引起越來(lái)越多研究者的注意，成為了一個(gè)熱門(mén)的研究方向。以往基于二值化后的筆跡圖像的筆畫(huà)特征的筆跡鑒定算法丟失了灰度值等重要的筆跡信息，并且依賴(lài)于文本內(nèi)容。如今，基于局部特征算子的特征提取算法，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于目標(biāo)檢測(cè)，行為識(shí)別和紋理分析等領(lǐng)域。本文中筆跡鑒定算法的研究，基于局部特征直方圖方法的框架，即把筆跡圖片看作包含特殊統(tǒng)計(jì)規(guī)律的紋理圖片

2、，借鑒紋理圖像分析方法進(jìn)行算法設(shè)計(jì)。研究利用不同局部特征算子進(jìn)行筆跡鑒定的效果，并提出了新的基于局部小波二值模式（LBP，Local Binary Patterns）特征。
　　 實(shí)驗(yàn)仿真表明，與其他相關(guān)算法相比，它識(shí)別能力強(qiáng)，算法復(fù)雜度低，并且對(duì)噪音有良好的魯棒性。由于它是一種基于非參數(shù)直方圖比較的方法，它不需要對(duì)直方圖分布假定任何模型，也不需要對(duì)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，這樣避免了可能的錯(cuò)誤模型，而且不需要復(fù)雜的學(xué)習(xí)過(guò)程。
　　

3、 本文主要包含以下幾方面的工作:
　　 (1)對(duì)筆跡鑒定的背景，應(yīng)用，基本的方法做了闡述，并對(duì)各種方法做出了評(píng)價(jià)。
　　 (2)綜述了各種局部特征算子，并對(duì)其中一些經(jīng)典的方法的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)進(jìn)行了分析。提出了基于直方圖的筆跡鑒定算法的一般流程與方法，為以后的筆跡鑒定研究提供了一個(gè)理論框架。
　　 (3)詳細(xì)介紹了新的局部特征算子，小波域LBP算子，并將它應(yīng)用到筆跡紋理分析的原理及算法，并將之應(yīng)用于筆跡鑒定。實(shí)驗(yàn)證明，