基于对抗神经网络的印章鉴别系统设计与实现

印章具有法律地位,在我国每年与印章相关的经济纠纷屡有发生,因此印章的鉴别技术在生活中扮演着十分重要的角色,针对印章的特点,提出采用条件生成对抗神经网络(conditional generative adversarial nets, CGAN)模型对印章进行建模,从而达到鉴别分析印章的目的。系统首先获取通过Canny边缘检测算子提取印章轮廓,然后通过Harris算法与尺度不变特征转换(scale invariant feature transform, SIFT)算法相结合实现对印章特征点的提取,最后采用CGAN神经网络模型对印章进行鉴别,该系统实现了对印章鉴别的数据集管理、算法管理以及对其建立了完善的评价体系,为以后印章鉴别系统的建设打下了一定的基础。

数字图象处理技术在印章鉴别中的应用

本文简述了图象处理技术在模式识别中的应用。从图象处理技术的硬件结构，以及计算方法两个方面，完整地给出了一种计算机印章鉴别模型。并浅述了该系统的实际应用价值。

中国书画艺术作品印章真伪检测算法研究

当前中国书画艺术作品印章真伪鉴别以人工检测方式为主,存在主观性强、效率低且容易误判的问题,为此,本文提出采用计算视觉技术的书画印章检测算法。通过对印章图像进行特征区块提取、图像纠正、特征匹配得到待测印章图像的相似度评分,再使用双曲线函数对评分进行优化得到真、假印章的区别。经过在宣纸及普通打印纸上的印章图像进行实验结果分析,算法对真假印章的检测准确率可达98%以上。基于算法开发的印章鉴别检测软件,在书画印章鉴别检测领域具有较好的应用前景。

基于平稳小波/Contourlet域非线性扩散的印章图像去噪

在印章鉴别系统中,正确鉴别印章的前提条件是得到高质量的预处理图像.提出了分别将平稳小波变换、Contourlet变换与各向异性扩散相结合的印章图像去噪方法.首先对图像进行平稳小波/Contourlet分解,然后高频部分和低频部分分别采用自适应对比度扩散和全变差扩散,最后重构图像.给出了实验结果,并与现有的小波阈值收缩和全变差扩散结合的方法、基于改进的Contourlet变换的自适应对比度扩散方法的图像去噪效果进行了主观视觉上的比较,同时也依据均方差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)等评价指标作了定量分析,且对比了各算法的运行时间.结果表明,本文提出的方法去噪效果更为优越:不但抑制噪声的能力更强,而且能够更好地保留印章图像原有的边缘特征.

同源印章印文鉴别方法研究

随着科学技术的不断发展,司法鉴定实践中已经发现利用同源伪造印章实施诈骗活动的案件。同源印章印文的规格性特征和细节特征具有高度相似性,为文件检验工作带来了新的挑战。本文将实验研究结果与司法鉴定实践经验相结合,提出了同源印章印文的鉴定方法,供文检工作者参考借鉴。

书画鉴定之我见

书画是中国传统文化的瑰宝,是世界艺术之林的奇葩。由于品评、鉴定中国书画注重的是由理论和具体创作融会所体现的笔墨、气韵、意境、格调以及流派、传统,所以对这些方面要有全面的、融会贯通的理解。