利用笔迹轮廓特征来进行笔迹鉴别的方法及系统技术方案
【技术实现步骤摘要】
利用笔迹轮廓特征来进行笔迹鉴别的方法及系统
本专利技术涉及图像识别，尤其涉及一种利用笔迹轮廓特征来进行笔迹鉴别的方法及系统。
技术介绍
生物特征识别技术是利用指纹、笔迹和声音等一些习惯性的生物特征来鉴别一个人真实身份的一种技术。具体一点来说，生物特征识别技术就是通过生物传感器采集人体固有的生理特征和行为特征数据，利用计算机技术和生物统计学原理对采集的特征数据进行处理、分类，达到对个人身份鉴别的目的。笔迹是众多生物特征的一种，在较长的一段时间里书写人的笔迹是稳定的，不同书写人的笔迹特点不一样，具有不同的书写特征，并且笔迹的采集要比指纹和虹膜等容易，需要的采集设备便宜简单，作为生物识别特征的一种，目前已经得到广泛的应用。相对于指纹、虹膜等生物识别技术，笔迹鉴别技术有着更为广阔的市场和应用场景，除了在公检法等专业的笔迹鉴别领域发挥着重要作用，在商业市场的应用也得到了更加迅猛的发展，如金融、高等教育自学考试、办公自动化和电商等领域的相关应用场景。笔迹鉴别在不同的领域发挥着重要的作用，很多领域都对笔迹鉴别的应用有不同的需求。笔迹鉴别又分为在线和离线，在线签名提供了更多的动态...
【技术保护点】
一种利用笔迹轮廓特征来进行笔迹鉴别的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待测签名图像并进行预处理，具体包括对待测签名图像二值化处理，并对二值化处理后的图像进行轮廓提取，得到笔迹轮廓；提取笔迹轮廓的特征信息，包括基本链码特征、一阶差分链码特征、二阶差分链码特征、微分链码特征、方向链码特征，局部基本链码特征、局部一阶差分链码特征和局部二阶差分链码特征；将各个特征向量与预设训练模板库中的所有样本笔迹的特征向量的均值进行距离计算，将计算出的所有距离值进行大小排序，最小距离者为待测签名的书写者。
【技术特征摘要】
1.一种利用笔迹轮廓特征来进行笔迹鉴别的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待测签名图像并进行预处理，具体包括对待测签名图像二值化处理，并对二值化处理后的图像进行轮廓提取，得到笔迹轮廓；提取笔迹轮廓的特征信息，包括基本链码特征、一阶差分链码特征、二阶差分链码特征、微分链码特征、方向链码特征，局部基本链码特征、局部一阶差分链码特征和局部二阶差分链码特征；将各个特征向量与预设训练模板库中的所有样本笔迹的特征向量的均值进行距离计算，将计算出的所有距离值进行大小排序，最小距离者为待测签名的书写者。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，轮廓提取具体为将二值化后的笔迹图像的内部点掏空，对于图像中某一笔迹点，若其8个相邻点的灰度值都是0，则该点就是笔迹内部点，将其灰度值置为255，否则灰度值不变。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中：所述基本链码特征提取时，具体将图像轮廓用8方向链码进行表示，每个轮廓点对应一个方向值，统计每个方向值的个数所占百分比；所述一阶差分链码特征提取时，具体将上述基本链码进行差分转化为一阶差分链码，则每个轮廓点的方向值会发生变化，统计每个方向值的个数所占百分比；所述二阶差分链码特征提取时，具体将上述一阶差分链码进行差分转化为二阶差分链码，则每个轮廓点的方向值会发生变化，统计每个方向值的个数所占百分比；所述微分链码特征提取时，具体统计当前轮廓点方向值和下个轮廓点方向值发生了改变的链码对数，并将每个链码对个数所占百分比组合成48维特征向量；所述方向链码特征提取时，具体统计当前轮廓点方向值和它的上个轮廓点方向值以及它的下个轮廓点方向值之间发生了改变的链码对数，并将每个链码对个数所占百分比组合成288维特征向量；所述局部基本链码特征提取时，具体统计在每个n×n的局部方格中每个基本链码方向值的个数所占百分比；所述局部一阶差分链码特征提取时，具体统计在每个n×n的局部方格中每个一阶差分链码方向值的个数所占百分比；所述局部二阶差分链码特征提取时，具体统计在每个n×n的局部方格中每个二阶差分链码方向值的个数所占百分比。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，具体通过距离分类器进行距离计算，距离分类器包括欧氏距离分类器、卡方距离分类器和曼哈顿距离分类器。5.一种利用笔迹轮廓特征来进行笔迹鉴别的系统，其特征在于，包括：待测签名获取模块，用于获取待测签名图...
【专利技术属性】
技术研发人员：詹恩奇，何姝君，郑建彬，汪阳，华剑，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42
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