基于纹理合成的打印文件鉴别

为解决现有打印文件鉴别方法需要相同字符匹配的条件限制,提出了一种基于纹理合成的打印文件鉴别方法。通过对已知纹理样本块的操作,将字符图像中的空白部分修复,得到完整的纹理图像,从而消除字符内容的干扰。在打印文件鉴别实验中,通过提取完整纹理图像的灰度共生矩阵特征,并对两份打印文件的特征距离进行分类判别,最后取得了98%的正确率。

基于多特征的打印文件层级分类研究

打印文件鉴别是一种广泛应用于安全领域的取证技术,因此对其检测的准确率和速度均有较高要求。考虑到单个特征的信息不全,基于多特征融合的方法来提高准确率,同时使用基于Ada Boost的SVM级联分类器进行分类判定。研究过程包括数据采集、图像预处理、GMM和LBP特征提取、特征融合、单个SVM分类器分类以及基于Ada Boost的层级SVM分类器分类。通过对4 000张图片集提取GMM和LBP特征,然后进行特征融合,输入分类器分类,结果表明,该方法能够在一定程度上提高鉴别的准确率和速度,具有良好的可扩展性。

喷墨印刷机具打印、复印文件的鉴别

在对喷墨印刷机具打印、复印工作原理比较的基础上,结合实验研究和检验鉴定工作实践,总结了利用分辨率特征、底灰特征、疵点特征、笔画边缘墨点形态特征、文字细节特征、传统复印特征等6种特征鉴别喷墨打印、复印文件的方法,并就喷墨打印、复印文件鉴别过程中需要注意的问题进行了探讨。