| 中文摘要 | 第6-7页 |
| 英文摘要 | 第7页 |
| 第一章 绪论 | 第8-34页 |
| 1．1 基于生物特征的身份鉴别 | 第8-15页 |
| 1．1．1 引言 | 第8-9页 |
| 1．1．2 身份鉴别的方法 | 第9-10页 |
| 1．1．3 生物统计特征 | 第10-14页 |
| 1．1．4 国内外基于生物特征的身份鉴别发展状况 | 第14-15页 |
| 1．2 基于笔迹的身份鉴别 | 第15-34页 |
| 1．2．1 引言 | 第15页 |
| 1．2．2 笔迹鉴别与相关领域的关系 | 第15-17页 |
| 1．2．3 笔迹鉴别方法的分类 | 第17-18页 |
| 1．2．4 笔迹检验的程序 | 第18页 |
| 1．2．5 计算机的工作 | 第18-20页 |
| 1．2．6 有关计算机笔迹鉴别的一些问题 | 第20-21页 |
| 1．2．7 笔迹鉴别的历史及现状概述 | 第21-22页 |
| 1．2．8 笔迹鉴别技术的发展 | 第22-32页 |
| 1．2．9 存在问题和发展方向 | 第32-34页 |
| 第二章 基于笔迹的身份鉴别系统总体设计 | 第34-38页 |
| 2．1 基于生物特征的身份鉴别系统 | 第34-35页 |
| 2．2 基于笔迹的身份鉴别系统 | 第35-36页 |
| 2．3 多生物特征的融合系统 | 第36-38页 |
| 第三章 笔迹图像的预处理 | 第38-56页 |
| 3．1 预处理问题概述 | 第38页 |
| 3．2 应用于稿纸、信纸的去除背景算法 | 第38-40页 |
| 3．3 笔迹图像灰度化和黑白二值化 | 第40-43页 |
| 3．3．1 灰度化 | 第40-41页 |
| 3．3．2 黑白二值化 | 第41-43页 |
| 3．4 去除噪声 | 第43-46页 |
| 3．4．1 中值滤波 | 第43-44页 |
| 3．4．2 改进的盐和胡椒滤波 | 第44-46页 |
| 3．5 其他图像预处理方法 | 第46-51页 |
| 3．5．1 明暗度 | 第46页 |
| 3．5．2 对比度 | 第46页 |
| 3．5．3 Gamma校正 | 第46-47页 |
| 3．5．4 色调、饱和度和亮度 | 第47-50页 |
| 3．5．5 图像反色 | 第50-51页 |
| 3．5．6 镜像和翻转 | 第51页 |
| 3．6 笔迹图像的归一化 | 第51-55页 |
| 3．6．1 行的定位 | 第51页 |
| 3．6．2 行内文字或文字块的定位 | 第51-52页 |
| 3．6．3 笔迹文字归一化 | 第52-54页 |
| 3．6．4 笔迹图像自动缩放 | 第54-55页 |
| 3．7 笔迹图像的分割 | 第55页 |
| 3．8 自动处理和手动处理 | 第55-56页 |
| 第四章 基于纹理分析的笔迹鉴别方法 | 第56-62页 |
| 4．1 基于多通道Gabor小波变换的纹理分析方法 | 第56-58页 |
| 4．1．1 引言 | 第56页 |
| 4．1．2 多通道Gabor小波变换的生理学基础及数学方法 | 第56-58页 |
| 4．2 改进的多通道Gabor小波变换的设计与实现 | 第58-62页 |
| 第五章 笔迹鉴别系统的分类匹配 | 第62-64页 |
| 5．1 加权欧式距离分类器 | 第62页 |
| 5．2 K-近邻（K-NN）分类器 | 第62-64页 |
| 第六章 实验与分析 | 第64-76页 |
| 6．1 系统流程及实现 | 第64-72页 |
| 6．1．1 训练过程 | 第64-70页 |
| 6．1．2 鉴别过程 | 第70-72页 |
| 6．2 实验结果及分析 | 第72-73页 |
| 6．3 结论 | 第73-74页 |
| 6．4 印刷体汉字的识别 | 第74-76页 |
| 结束语 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 附录 | 第83-118页 |
| 附录1： 笔迹图像 | 第83-86页 |
| 附录2： 程序源码 | 第86-118页 |
| 系统主体程序文件doc．cpp：（部分函数） | 第86-111页 |
| Gabor变换核函数主程序Gabor．cpp：（部分） | 第111-118页 |
