[00984106]少量字、伪装摹仿笔迹计算机鉴别技术

1.项目取得如下理论成果：(1)获得了实用的笔迹图像预处理技术。通过图像预处理获得干净的、归一化的字符图片，是笔迹鉴别获得高鉴别准确率的基础。项目解决了笔迹图像去除斑点、格线等背景噪声的方法问题，解决了重度污染笔迹图像的去噪问题。(2)首次建立了笔迹鉴别影响因子分解模型。本项目将影响特征距离的因素分为两类：笔迹书写风格的差异（与笔迹书写人相关，简称书写因子）；汉字的字符形状结构差异（与汉字字符相关，简称字符因子）。其中书写因子是笔迹鉴别的基础，而字符因子则是影响鉴别准确率的不利因素。论文利用方差分析方法研究了书写因子与字符因子可分离性，并首次建立了两因子分解模型。(3)首次提出了基于文本依存方法的文本独立笔迹鉴别分类器。论文根据两因子分解模型，利用数据挖掘技术获得的新息将不利于分类鉴别的字符因子从特征距离中分离出来，首次获得了基于文本依存方法的文本独立分类器，大幅度地简化了分类鉴别的决策过程，并且提高了单独一种鉴别方法在大样本笔迹数据库中的鉴别准确率。(4)提出了多分类器组合的笔迹鉴别方案。为了提高实际应用情况下的笔迹鉴别准确率，选择了几种鉴别方法，利用多分类器组合技术，基本解决了字符比较多，书写没有伪装情况下的笔迹鉴别问题。(5)首次提出了一种基于特征融合的少量字笔迹鉴别方法。针对少量字笔迹鉴别情况中检材与样本很难有相同字的特点，利用数据挖掘信息对文本依存笔迹特征进行加权，获得近似文本独立的特征，然后通过特征融合方式得到文本独立的分类器进行分类鉴别。该方法为少量字的笔迹鉴别提供了一种解决方案。2.软件开发与应用：项目将理论与方法成果集成在软件上，设计并开发了“笔迹案件侦控系统”，并获得软件著作权。此系统在南京、上海、北京、广州等多个城市中得到了成功的推广应用，破获了一大批与笔迹有关的刑事案件，产生了良好的经济效益与社会效益。3.解决的关键技术：本项目针对少量字计算机笔迹鉴别问题，在大量实验的基础上进行理论研究，并通过实际应用相结合，解决了如下几个方面的关键技术：(1)提出了检材和样本笔迹相同字少或无相同字情况下的笔迹鉴别新方法。(2)在相同字比较多的前提下，用计算机鉴别技术解决轻度伪装和模仿笔迹的鉴别问题，可以达到较高的鉴别精度。(3)解决了网络化的笔迹自动鉴别技术。