基于信息融合的中文笔迹鉴别研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-28页 |
| ·计算机笔迹鉴别概述 | 第13-19页 |
| ·笔迹与笔迹鉴别 | 第13-14页 |
| ·计算机笔迹鉴别与人工笔迹鉴别 | 第14-17页 |
| ·笔迹鉴别与相关领域的关系 | 第17-18页 |
| ·计算机笔迹鉴别的意义与课题背景 | 第18-19页 |
| ·计算机笔迹鉴别的历史、现状与发展趋势 | 第19-22页 |
| ·笔迹鉴别的研究历史 | 第19-20页 |
| ·现有的笔迹鉴别方法 | 第20-22页 |
| ·笔迹鉴别的发展趋势 | 第22页 |
| ·笔迹鉴别的难点 | 第22-23页 |
| ·基于信息融合的笔迹鉴别 | 第23-25页 |
| ·信息融合概述 | 第23-25页 |
| ·基于信息融合的笔迹鉴别 | 第25页 |
| ·本文的研究内容 | 第25-26页 |
| ·论文的内容安排 | 第26-28页 |
| 第2章 笔迹图像预处理 | 第28-41页 |
| ·笔迹图像去噪 | 第28-34页 |
| ·一般笔迹去噪 | 第28-31页 |
| ·重度污染笔迹去噪 | 第31-34页 |
| ·特征字提取 | 第34-35页 |
| ·特征字图片归一化 | 第35-40页 |
| ·图片大小归一 | 第36-37页 |
| ·笔划宽度归一 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第3章 基于稳定性频谱特征的笔迹鉴别 | 第41-51页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·笔迹纹理及其频谱特征 | 第42-45页 |
| ·纹理图片构造 | 第42-43页 |
| ·基于快速Fourier变换的频谱特征提取 | 第43-44页 |
| ·距离匹配与分类鉴别实验 | 第44-45页 |
| ·多纹理构造与稳定性频谱特征估计 | 第45-49页 |
| ·特征期望 | 第45-46页 |
| ·多纹理构造与稳定性特征估计 | 第46页 |
| ·分类器设计及其优良性分析 | 第46-49页 |
| ·实验结果 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第4章 文本依存方法影响因子分析及其分类器研究 | 第51-73页 |
| ·引言 | 第51-52页 |
| ·几种现有的文本依存笔迹鉴别方法 | 第52-61页 |
| ·矩法 | 第52-57页 |
| ·方向指数直方图法 | 第57-58页 |
| ·高阶相关法 | 第58-60页 |
| ·简化的Wigner分布方法 | 第60-61页 |
| ·街区距离变换法 | 第61页 |
| ·特征距离影响因子分析 | 第61-67页 |
| ·影响特征距离的因素 | 第61-64页 |
| ·特征距离影响因子分析 | 第64-67页 |
| ·因子分离与文本独立分类器 | 第67页 |
| ·基于数据挖掘的文本独立分类器 | 第67-70页 |
| ·数据挖掘概述 | 第67-68页 |
| ·基于数据挖掘的文本独立分类器 | 第68-70页 |
| ·实验结果 | 第70-72页 |
| ·一对多的笔迹鉴别实验 | 第70-71页 |
| ·一对一的笔迹验证实验 | 第71-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第5章 多分类器组合的笔迹鉴别 | 第73-85页 |
| ·引言 | 第73-74页 |
| ·多分类器组合概述 | 第74-76页 |
| ·多分类器组合概述 | 第74-75页 |
| ·多分类器的组合方式 | 第75-76页 |
| ·多分类器组合策略 | 第76-79页 |
| ·投票法 | 第76-77页 |
| ·贝叶斯(Bayes)法则 | 第77页 |
| ·证据推理 | 第77-78页 |
| ·模糊积分 | 第78-79页 |
| ·支持向量机 | 第79页 |
| ·最高序号法 | 第79页 |
| ·多分类器组合的笔迹鉴别 | 第79-81页 |
| ·分类器的组合方式与策略 | 第80-81页 |
| ·实验结果 | 第81页 |
| ·多分类器组合的笔迹验证 | 第81-84页 |
| ·分类器的组合方式与策略 | 第81-83页 |
| ·实验结果 | 第83-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 第6章 基于特征融合的少量字笔迹鉴别 | 第85-93页 |
| ·引言 | 第85-86页 |
| ·文本依存特征影响因子分析 | 第86-89页 |
| ·影响文本依存笔迹特征的因素 | 第86页 |
| ·文本依存笔迹特征影响因子分析 | 第86-88页 |
| ·因子分离与文本独立特征 | 第88-89页 |
| ·基于数据挖掘的特征融合 | 第89-91页 |
| ·基于数据挖掘的因子分离与特征融合 | 第89-90页 |
| ·特征融合的笔迹鉴别实验 | 第90-91页 |
| ·多分类器组合的少量字笔迹鉴别 | 第91-92页 |
| ·多分类器组合鉴别 | 第91页 |
| ·实验结果 | 第91-92页 |
| ·本章小结 | 第92-93页 |
| 第7章 笔迹鉴别系统实现与应用 | 第93-114页 |
| ·笔迹图像预处理软件系统 | 第93-97页 |
| ·系统概述 | 第93-94页 |
| ·图像预处理模块 | 第94-95页 |
| ·特征字文件制作模块 | 第95-97页 |
| ·网络化笔迹自动识别检索系统 | 第97-107页 |
| ·软件开发目的与背景 | 第97页 |
| ·系统运行环境 | 第97-98页 |
| ·系统功能 | 第98页 |
| ·系统流程 | 第98-99页 |
| ·系统结构 | 第99-100页 |
| ·系统数据库设计 | 第100-101页 |
| ·系统性能特点 | 第101页 |
| ·系统实现 | 第101-107页 |
| ·文件检验办公自动化系统 | 第107-112页 |
| ·软件开发目的与背景 | 第107页 |
| ·系统运行环境 | 第107页 |
| ·系统功能 | 第107-108页 |
| ·系统流程 | 第108页 |
| ·系统数据库设计 | 第108-109页 |
| ·系统实现 | 第109-112页 |
| ·系统应用 | 第112-113页 |
| ·本章小结 | 第113-114页 |
| 第8章 总结与展望 | 第114-116页 |
| ·全文总结 | 第114-115页 |
| ·后续工作展望 | 第115-116页 |
| 致谢 | 第116-117页 |
| 参考文献 | 第117-124页 |
| 攻读博士期间的科研成果 | 第124-125页 |
