文本无关的小样本手写汉字笔迹鉴别方法

针对已有的笔迹鉴别方法对笔迹版式要求比较严格,且在小样本数据情况下,鉴别性能水平较低的问题,提出了邻环结构特征方法。首先对笔迹轮廓图像随机采样,然后利用网格窗口提取笔迹的邻环结构特征,最后利用主成分分析和线性鉴别分析方法对特征降维,利用深度置信网络对特征进行训练和鉴别。本文方法与文本无关,简单易行,在手写笔迹字符数量平均为45个的小样本上仍能有效表征作者风格信息。在HIT-MW笔迹鉴别数据库上的测试结果表明,本文方法达到了与使用较大样本的其他笔迹鉴别方法相近的鉴别效果。

基于改进微结构特征的笔迹鉴别

该文作者已提出的基于网格微结构特征的笔迹鉴别方法,是一种能适用于多文种笔迹的文本无关方法。为了对笔画轨迹进行更加细致的描述,该文对微结构特征提取方法予以改进,修改了局部微结构的生成条件,并引入了加权Manhattan距离的相似度度量方法。改进方法在中文笔迹库上有效提高了鉴别正确率。在包含240人的HIT-MW笔迹库上,首选鉴别正确率为95.4%,前20选正确率达到100%。通过实验,进一步研究了实际应用中笔迹样本的文本内容相关度对鉴别性能的影响程度。