基于纹理强化的微量笔迹鉴别技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 插图索引 | 第9-10页 |
| 附表索引 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·基于生物的身份鉴别 | 第11-14页 |
| ·生物特征识别系统简介 | 第11-13页 |
| ·生物识别技术简述 | 第13-14页 |
| ·基于笔迹的身份鉴别 | 第14-17页 |
| ·笔迹鉴别国内外研究现状 | 第15-16页 |
| ·研究动机 | 第16-17页 |
| ·本论文的主要研究工作及组织结构 | 第17-19页 |
| ·主要研究工作 | 第17-18页 |
| ·组织结构 | 第18-19页 |
| 第2章 计算机笔迹鉴别的流程 | 第19-25页 |
| ·笔迹鉴别的程序 | 第19-22页 |
| ·文检部门的笔迹鉴定流程 | 第19-20页 |
| ·计算机笔迹鉴别流程 | 第20-22页 |
| ·计算机笔迹鉴别的数据处理过程 | 第22-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第3章 笔迹图像预处理及物理特征提取 | 第25-33页 |
| ·二值化与噪声滤波器 | 第25-27页 |
| ·缩放归一化 | 第27-28页 |
| ·版面分析 | 第28-29页 |
| ·笔迹物理特征提取 | 第29-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 第4章 纹理强化特征提取 | 第33-40页 |
| ·纹理分析概述 | 第33-34页 |
| ·统计法 | 第33页 |
| ·结构法 | 第33页 |
| ·基于模型法 | 第33-34页 |
| ·频谱法阿 | 第34页 |
| ·Gabor 小波算法在笔迹鉴别中的应用 | 第34-36页 |
| ·Gabor 小波算法 | 第34页 |
| ·笔迹纹理特征提取 | 第34-36页 |
| ·特征强化算法 | 第36-37页 |
| ·纹理强化示意图 | 第37-38页 |
| ·纹理强化效果图 | 第38页 |
| ·小结 | 第38-40页 |
| 第5章 笔迹鉴别及系统实现 | 第40-48页 |
| ·分类器设计原理 | 第40-41页 |
| ·物理特征比对 | 第41页 |
| ·纹理特征比对 | 第41-42页 |
| ·特征融合 | 第42页 |
| ·程序实现 | 第42-45页 |
| ·训练 | 第42-43页 |
| ·保存训练结果 | 第43-44页 |
| ·获取训练结果，鉴别 | 第44-45页 |
| ·实验结果分析 | 第45-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 结论 | 第48-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
