基于笔画曲率特征的笔迹鉴别方法

现有的手写汉字脱机笔迹鉴别方法存在只能针对特定字符或需要大量样本字符等问题,为此提出一种基于笔画曲率特征的笔迹鉴别方法。首先运用数学形态学对采集的笔迹图像进行预处理,在横、竖、撇、捺四个方向提取具有代表性的笔画骨架,然后对笔画骨架进行圆的重构,提取四个方向笔画圆的曲率作为特征值组成笔迹特征矩,根据待鉴别的笔迹特征矩与数据库中笔迹特征矩向量夹角相似性度量结果对样本做出判断。实验结果表明该文方法对于待鉴别样本字符的内容没有要求,样本字符数量要求低、应用范围广、鲁棒性强。

基于图像特征融合识别的中文签名鉴伪方法

针对现存的签名鉴伪方法有效性低、鲁棒性差的问题,提出一种基于图像特征自适应融合识别的签名鉴伪方法。该方法首先对签名图像进行预处理并提取签名常规性特征和签名鲁棒性特征,然后对签名字符书写形态、单方向笔画重量分布、字符像素点分布、图像字符倾斜角度等图像信息进行检测,通过分析检测结果自适应地改变各特征的权重系数进行特征融合。利用待鉴伪签名融合特征与数据库融合特征的向量夹角相似性度量结果对鉴伪样本做出判断。实验结果表明该方法在签名鉴伪中具有良好的有效性、鲁棒性。