基于單字分割的筆跡鑒別預處理研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、筆跡鑒別是根據(jù)手寫筆跡判斷書寫人身份的一門科學和技術(shù)。近年來,社會需要對筆跡鑒別的研究提出了新的要求,模式識別和人工智能等相關(guān)學科的進展為筆跡鑒別的發(fā)展提供了新的契機。而筆跡圖像的預處理直接關(guān)系到筆跡鑒別的正確率,其中單字分割又成為筆跡鑒別的一個難點,單字分割的成功與否影響到后續(xù)的單字特征提取,而基于單字的筆跡鑒別比整體紋理鑒別書寫人身份的準確率高出5%之多。 本文提出了一套完整的針對單字的筆跡圖像分割算法,選用不同的筆跡樣本作

2、了驗證實驗,對實現(xiàn)單字分割做了全面的闡述論證。本文首先對筆跡圖像輸入進行了簡單論述,給出了濾波、圖像矯正、二值化等預處理算法。著重闡述了單字模板的分割算法和基于模板匹配的單字分割算法,其中單字模板分割算法包括了行分割、字分割算法,并建立了單字圖像模板庫,給出了單字模板的存儲和提取原則。本文模板匹配和單字分割結(jié)合在了一起,在詳細闡述模板匹配原理的基礎上,給出了傳統(tǒng)的模板匹配分割算法,并提出了兩種改進算法:基于灰度相關(guān)系數(shù)的快速模板匹配分割

3、和一種改進的基于灰度相關(guān)的模板匹配分割,均在運行時間上有很大幅度的縮減,后一種改進算法設計了一種“總分”的搜索策略,實現(xiàn)了非遍歷性搜索,并能快速找到最優(yōu)匹配點,并引入了一個搜索路徑表對已搜索過的點作標記,以防止重復計算,實驗證明該算法快速性和較高的準確性,文章最后主要是針對基于筆跡整體紋理和筆跡結(jié)構(gòu)特征鑒別所提出的核心預處理算法:筆跡圖像歸一化及拼接、漢字的輪廓提取以及筆畫的細化等。 本文選用100份筆跡樣本實驗,利用單字模板分

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