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以笔画为研究对象的笔迹伪动态特征提取方法  
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【英文篇名】 Method of handwriting spurious dynamic feature extraction based on strokes
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【作者】 王民; 孙向南; 刘利; 朱晓娟; 曾宝莹;
【英文作者】 WANG Min; SUN Xiangnan; LIU Li; ZHU Xiaojuan; ZENG Baoying; School of Information and Control Engineering; Xi’an University of Architecture and Technology;
【作者单位】 西安建筑科技大学信息与控制工程学院;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2016年 18期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 笔画; 伪动态特征; 概率统计; 网格窗口; 文本相关度;
【英文关键词】 strokes; spurious dynamic feature; probability statistics; grid window; text relevance;
【摘要】 针对以往的以文字结体为研究对象的离线笔迹特征提取方法在文本相关度较低时无法获取稳定特征的问题,提出了一种以笔画为研究对象的笔迹伪动态特征提取方法,摆脱了结体依存性的束缚。引入概率统计思想,采用网格窗口提取笔画的运笔走势和宽度变化等伪动态特征。分别采用加权欧式距离、加权卡方距离和加权Manhattan距离计算笔迹相似度。在HIT-MW和HIT-SW库上进行实验,文本相关度较高时首选和前10选鉴别正确率分别为95.9%和99.5%;文本相关度较低时首选和前10选鉴别正确率分别为91.9%和99.0%。实验表明,以笔画为研究对象的笔迹伪动态特征提取方法在低文本相关度下仍能取得较好效果。
【英文摘要】 Concerning the problem that handwriting feature extraction in the past taking the whole character as the research object can not detect stable features under lower relevance of the text, this paper puts forward a method of handwriting spurious dynamic feature extraction based on strokes, getting rid of the bondage of the nexus of contracts dependence.The method introduces the thought of probability statistics, using grid window to detect the spurious dynamic feature of the strokes, such as the tendency and ...
【基金】 国家自然科学基金(No.61373112); 陕西省自然科学基金面上项目(No.2014JM8343)
【更新日期】 2016-10-09
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 1引言信息,鉴别起来相对困难。笔迹鉴别,是根据笔迹对书写人身份进行认证的一目前离线笔迹鉴别方法主要有全局特征法和局部种基于生物行为的模式识别技术。随着笔迹鉴别在司特征法。全局特征法主要集中在以分析纹理特征为主法、金融等领域里广泛应用,逐渐成为模式识别和计算的?

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