笔迹鉴别关键技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-13页 |
| ·生物识别技术的分类 | 第10-11页 |
| ·生物识别技术的应用模式 | 第11-12页 |
| ·笔迹鉴别的优势 | 第12-13页 |
| ·笔迹鉴别概述 | 第13-14页 |
| ·笔迹鉴别的定义 | 第13页 |
| ·笔迹鉴别的分类 | 第13-14页 |
| ·研究历史与现状 | 第14-15页 |
| ·国外研究历史与现状 | 第14-15页 |
| ·国内研究历史与现状 | 第15页 |
| ·典型笔迹鉴别方法分析 | 第15-17页 |
| ·本文研究工作安排 | 第17-19页 |
| 第二章 笔迹图像预处理 | 第19-30页 |
| ·图像获取 | 第19-20页 |
| ·图像去噪 | 第20-22页 |
| ·中值滤波 | 第20-21页 |
| ·小波去噪 | 第21页 |
| ·性能比较 | 第21-22页 |
| ·图像二值化 | 第22-24页 |
| ·Niblack 二值化 | 第22-23页 |
| ·Otsu 二值化 | 第23-24页 |
| ·性能比较 | 第24页 |
| ·文本行提取 | 第24-27页 |
| ·文本行倾斜矫正 | 第24-26页 |
| ·文本行粘连分割 | 第26-27页 |
| ·字符切分 | 第27-28页 |
| ·字符归一化 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 字符基元及其度量 | 第30-39页 |
| ·字符基元的定义 | 第30-36页 |
| ·连通域密度因子 | 第31-33页 |
| ·笔划方向因子 | 第33-35页 |
| ·复杂度因子 | 第35页 |
| ·信息量 | 第35-36页 |
| ·基于基元鉴别的优势分析 | 第36-37页 |
| ·基于基元的笔迹鉴别框架 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 基元的特征提取 | 第39-47页 |
| ·MFITS 骨架提取 | 第39-41页 |
| ·基于骨架区域分布的特征提取 | 第41-43页 |
| ·基于奇异值分解的特征提取 | 第43-45页 |
| ·矩阵奇异值分解简介 | 第43-44页 |
| ·矩阵奇异值分解(SVD)的定义 | 第44-45页 |
| ·奇异值的特性 | 第45页 |
| ·基于奇异值分解的特征提取方案 | 第45页 |
| ·骨架区域分布和奇异值分解结合的特征提取方案 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 基于 SVM 的基元鉴别 | 第47-60页 |
| ·基于 K-MEANS 的基元筛选 | 第47-49页 |
| ·基于 FCM 的基元模板构造 | 第49-52页 |
| ·FCM 聚类原理 | 第50-51页 |
| ·基于 FCM 的特征基元提取 | 第51-52页 |
| ·SVM 分类器 | 第52-56页 |
| ·支持向量机原理 | 第53-55页 |
| ·支持向量机核函数 | 第55-56页 |
| ·实验结果与比较分析 | 第56-59页 |
| ·与经典笔迹鉴别方法比较 | 第56-58页 |
| ·对比其他特征提取方法 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-63页 |
| ·本文总结 | 第60-61页 |
| ·存在的问题 | 第61页 |
| ·工作展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 个人简介 | 第68页 |
