一种基于图像识别技术的笔迹分析方法及系统技术方案

本发明专利技术属于笔迹分析领域，公开了一种基于图像识别技术的笔迹分析方法，包括对被分析人员的笔迹图像进行波动检测，获得像素值波动概率；根据像素值波动概率对分量图像进行分区，获得多个子区域；根据获得的子区域获取笔迹图像中的笔迹区域；获取笔迹区域中的笔迹特征；将笔迹特征输入到训练好的神经网络模型中进行计算，获得被分析人员的分析结果。本发明专利技术还提供了一种基于图像识别技术的笔迹分析系统。本发明专利技术在基于笔迹对被分析人员进行分析的过程中，先通过波动检测获得像素值波动概率，然后根据波动概率对行或列的像素点进行筛选，将大部分不属于笔迹的像素点进行删除，减少了后续需要进行降噪处理的像素点的数量，有利于提高了笔迹分析的效率。高了笔迹分析的效率。高了笔迹分析的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像识别技术的笔迹分析方法及系统


[0001]本专利技术涉及笔迹分析领域，尤其涉及一种基于图像识别技术的笔迹分析方法及系统。

技术介绍

[0002]笔迹分析技术，是无意识分析技术，是通过分析人类无意识状态下书写的笔迹，总结笔迹与人的心理状态与各项特质的规律，经研究和整理，建立的理论。无意识测评这项技术，不受主观意识的影响，取样更接近受测者当下最真实的状态，因此信效度比较高；有意识测评(量表测评)，因受测者当下的主观意识、心态不同而受到影响。无意识测评取样简单，容易，更快速；量表式测评，需要受测者投入大量的时间，需要合适的空间和本人对测评目标的正确理解，因此取样成本高，且容易偏离效度要求。
[0003]在进行笔迹分析的过程中，需要通过图像识别技术来获取笔迹的特征，然后通过对特征进行分析来获得对应的心理状态和人物特征。
[0004]现有技术CN108171144A公开了信息处理方法、装置、电子设备及存储介质，其在对笔迹图像进行识别的过程中，先直接对第一笔迹图像中所有的像素点进行了降噪处理，得到第二笔迹图像，然后对第二笔迹图像进行校准处理，得到第三笔迹图像，最后再对第三笔迹图像进行二值化分割，得到二值化图像。
[0005]但是，在笔迹图像中，非笔迹部分属于无效的区域，因此，对这些区域进行降噪，属于无效的计算，这就降低了笔迹分析的效率。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于公开一种基于图像识别技术的笔迹分析方法及系统，解决现有的笔迹分析技术在进行图像识别的过程中，直接对笔迹图像中的所有像素点进行降噪处理，降低了笔迹分析的效率的问题。
[0007]为了达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0008]第一个方面，本专利技术提供了一种基于图像识别技术的笔迹分析方法，包括：
[0009]S101，对被分析人员的笔迹图像进行波动检测，获得像素值波动概率，包括：
[0010]获取笔迹图像在RGB颜色空间中的任意一个基本色所对应的图像作为分量图像；
[0011]分别统计分量图像中，每一行的像素点的像素值波动概率以及每一列的像素点的像素值波动概率；
[0012]S102，根据像素值波动概率对分量图像进行分区，获得多个子区域，包括：
[0013]对于分量图像中的任意一行的像素点，若像素值波动概率小于设定的概率阈值，则判断该行的像素点是否满足有效信息条件，若否，则将该行的像素点存入无效像素点集合；
[0014]对于分量图像中的任意一列的像素点，若像素值波动概率小于设定的概率阈值，则判断该列的像素点是否满足有效信息条件，若否，则将该列的像素点存入无效像素点集
合；
[0015]获取分量图像中不属于无效像素点集合中的像素点的连通域，每个连通域中的像素点组成一个子区域；
[0016]S103，根据获得的子区域获取笔迹图像中的笔迹区域；
[0017]S104，获取笔迹区域中的笔迹特征；
[0018]S105，将笔迹特征输入到训练好的神经网络模型中进行计算，获得被分析人员的分析结果。
[0019]可选的，获取笔迹图像在RGB颜色空间中的任意一个基本色的分量图像，包括：
[0020]将笔迹图像在RGB颜色空间中的红色基本色、绿色基本色、蓝色基本色中的任意一个所对应的图像作为分量图像。
[0021]可选的，分别统计分量图像中，每一行的像素点的像素值波动概率以及每一列的像素点的像素值波动概率，包括：
[0022]分量图像中的第i行的波动概率的计算函数为：
[0023][0024]flupro
i
表示分量图像中的第i行的波动概率，num{|value
n
‑
1,i
‑
value
n,i
|≥adpthr}表示获取第i行中满足|value
n
‑
1,i
‑
value
n,i
|≥adpthr的像素点的数量，value
n
‑
1,i
和value
n,i
分别表示第i行中的第n
‑
1个和第n个像素点的像素值，nfrow
i
表示第i行的像素点的数量，adpthr表示自适应阈值；
[0025]分量图像中的第j列的波动概率的计算函数为：
[0026][0027]flupro
j
表示分量图像中的第j列的波动概率，num{|value
m
‑
1,j
‑
value
m,j
|≥adpthr}表示获取第j列中满足|value
m
‑
1,j
‑
value
m,j
|≥adpthr的像素点的数量，value
m
‑
1,j
和value
m,j
分别表示第j列中的第m
‑
1个和第m个像素点的像素值，nfcol
j
表示第第j列的像素点的数量。
[0028]可选的，对于第i行的像素点，判断第i行的像素点是否满足有效信息条件的流程如下：
[0029]将第i行中所有满足|value
n
‑1,i
‑
value
n,i
|≥adpthr且像素值不为0的像素点保存到集合set
i
；
[0030]计算集合set
i
中的每个像素点的8邻域的像素点的有效信息系数；
[0031]统计有效信息系数大于设定的系数阈值的像素点的数量是否大于0，若是，则第i行的像素点满足有效信息条件，若否，则第i行的像素点不满足有效信息条件。
[0032]可选的，对于第j列的像素点，判断第j列的像素点是否满足有效信息条件的流程如下：
[0033]将第j列中所有满足|value
m
‑
1,j
‑
value
m,j
|≥adpthr且像素值不为0的像素点保存到集合set
j
；
[0034]计算集合set
j
中的每个像素点的8邻域的像素点的有效信息系数；
[0035]统计有效信息系数大于设定的系数阈值的像素点的数量是否大于0，若是，则第j列的像素点满足有效信息条件，若否，则第j列的像素点不满足有效信息条件。
[0036]可选的，有效信息系数的计算函数如下：
[0037][0038]ifac
d
表示像素点d的有效信息系数，nfsim
d
表示像素点d的8邻域中，与像素点d之间的像素值差值小于设定的差值阈值的像素点的数量，λ表示控制参数，λ∈(0,1)，nfvl
g
表示像素点d的8邻域中，像素值为g的像素点的数量，f本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别技术的笔迹分析方法，其特征在于，包括：S101，对被分析人员的笔迹图像进行波动检测，获得像素值波动概率，包括：获取笔迹图像在RGB颜色空间中的任意一个基本色所对应的图像作为分量图像；分别统计分量图像中，每一行的像素点的像素值波动概率以及每一列的像素点的像素值波动概率；S102，根据像素值波动概率对分量图像进行分区，获得多个子区域，包括：对于分量图像中的任意一行的像素点，若像素值波动概率小于设定的概率阈值，则判断该行的像素点是否满足有效信息条件，若否，则将该行的像素点存入无效像素点集合；对于分量图像中的任意一列的像素点，若像素值波动概率小于设定的概率阈值，则判断该列的像素点是否满足有效信息条件，若否，则将该列的像素点存入无效像素点集合；获取分量图像中不属于无效像素点集合中的像素点的连通域，每个连通域中的像素点组成一个子区域；S103，根据获得的子区域获取笔迹图像中的笔迹区域；S104，获取笔迹区域中的笔迹特征；S105，将笔迹特征输入到训练好的神经网络模型中进行计算，获得被分析人员的分析结果。2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别技术的笔迹分析方法，其特征在于，获取笔迹图像在RGB颜色空间中的任意一个基本色的分量图像，包括：将笔迹图像在RGB颜色空间中的红色基本色、绿色基本色、蓝色基本色中的任意一个所对应的图像作为分量图像。3.根据权利要求1所述的一种基于图像识别技术的笔迹分析方法，其特征在于，分别统计分量图像中，每一行的像素点的像素值波动概率以及每一列的像素点的像素值波动概率，包括：分量图像中的第i行的波动概率的计算函数为：flupro
i
表示分量图像中的第i行的波动概率，num{|value
n
‑
1,i
‑
value
n,i
|≥adpthr}表示获取第i行中满足|value
n
‑
1,i
‑
value
n,i
|≥adpthr的像素点的数量，value
n
‑
1,i
和value
n,i
分别表示第i行中的第n
‑
1个和第n个像素点的像素值，nfrow
i
表示第i行的像素点的数量，adpthr表示自适应阈值；分量图像中的第j列的波动概率的计算函数为：flupro
j
表示分量图像中的第j列的波动概率，num{|value
m
‑
1,j
‑
value
m,j
|≥adpthr}表示获取第j列中满足|value
m
‑
1,j
‑
value
m,j
|≥adpthr的像素点的数量，value
m
‑
1,j
和value
m,j
分别表示第j列中的第m
‑
1个和第m个像素点的像素值，nfcol
j
表示第第j列的像素点的数量。4.根据权利要求3所述的一种基于图像识别技术的笔迹分析方法，其特征在于，对于第
i行的像素点，判断第i行的像素点是否满足有效信息条件的流程如下：将第i行中所有满足|value
n
‑
1,i
‑
value
n,i
|...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈晟，
申请(专利权)人：汇金智融深圳科技有限公司，
类型：发明
国别省市：