阿依夏木·力提甫 鄢煜尘 肖进胜 江 昊 姚渭箐

1.武汉大学电子信息学院 武汉 430072 2.新疆师范大学物理与电子工程学院 乌鲁木齐 830054 3.国网湖北省电力有限公司信息通信公司 武汉 430077

笔迹鉴别指的是通过手写的文字信息鉴定书写人身份的一种文件鉴定技术.它作为机器视觉与模式识别领域中近几年的研究热点之一,在历史文件分析、司法嫌疑人身份识别和古代手稿分类等方面发挥着重要作用.在过去的几十年里,笔迹专家们大都利用机器视觉技术来研究世界上主要语言的笔迹鉴别问题,然而小型语言的存在为笔迹鉴别领域提供了新的研究空间[1].由于每种语言脚本的独特性,各语种的笔迹鉴别技术略有不同.因每一种语言都对笔迹鉴别方法提出新的挑战,很难有适用于所有语言的通用技术.本文重点研究维吾尔文笔迹鉴别问题,并利用现有的IAM[2]与Firemaker[3]标准数据集验证本文算法的可行性.手写文本模式有两种:含书写文本的笔轨迹时间序列的在线模式和仅含书写文本图像的离线模式,分为在线和离线的笔迹鉴别方法[4].写作速度、角度、笔顺或压力用于在线笔迹鉴别,而与单词、字符、行或段落相关联的特征用于离线笔迹鉴别.本文研究的对象即为离线笔迹鉴别方法.

当前的离线笔迹鉴别方法根据提取特征方式的不同可分为全局特征提取方法[5-6]与局部特征提取方法[7-11].全局特征提取方法把手写笔迹看成特殊的纹理图……