筆跡圖像的特征提取方法比對(duì)適用

王澤勵(lì)　屈音璇　于彤　趙建森

【摘 要】描述了經(jīng)過(guò)灰度化，二值化，歸一化等方式預(yù)處理過(guò)后的筆跡圖像特征的三種提取方式，給出這三種方式的核函數(shù)，并對(duì)之分析鑒別效果。

【關(guān)鍵詞】鑒別特征；特征提取；方法比較

中圖分類(lèi)號(hào)： TP391.1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 2095-2457（2017）29-0037-002

【Abstract】This paper describes three extraction methods of handwriting image features， which are pretreated by gray， two valued and normalization methods.The kernel functions of these three methods are given， and the discriminant effect is analyzed.

【Key words】Discriminant feature；Feature extraction；Method comparison

0 引言

根據(jù)現(xiàn)有的文獻(xiàn)和先驗(yàn)知識(shí)的總結(jié)，傳統(tǒng)的筆跡特征包含了宏觀(guān)層次的概貌特征，書(shū)寫(xiě)風(fēng)格特征等，中觀(guān)層次特征包含一系列搭配比例特征等，微觀(guān)層次包含一些運(yùn)筆特征等，但是上述一系列的特征，適用于人工鑒定的范疇，對(duì)于計(jì)算機(jī)處理很難得到適用，因此，通過(guò)計(jì)算機(jī)能夠識(shí)別的方式得到計(jì)算機(jī)的筆跡特征是處理處理過(guò)程中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。下面簡(jiǎn)單介紹幾種常見(jiàn)的提取方法，這系列方式對(duì)于人工范疇內(nèi)的特征在圖像處理范疇得到了很好體現(xiàn)，盡管識(shí)別率稍有些偏差，但是在后期的分類(lèi)器設(shè)計(jì)過(guò)程中可以得到規(guī)避，

1 圖像特征的提取

筆跡圖像特征的提取工作是筆跡圖像實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)鑒定的特征收集工作，也是后續(xù)分類(lèi)器設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)來(lái)源。

1.1 矩特征的提取：

1.2 本征字特征提取法：

本征字特征的處理是一種空間域的降維度處理方式，也就是常說(shuō)的主分量分析法（principal component analysis，PCA），在此之前是需要提取出相關(guān)的方向線(xiàn)素特征的，在實(shí)際的計(jì)算機(jī)圖像處理過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，該特征識(shí)別率較高。

1.3 筆跡紋理特征的提取：

Gabor濾波器相對(duì)于人眼的視錐系統(tǒng)有著很好的頻向貼合性，在空域內(nèi)表現(xiàn)為正弦平面波調(diào)制的高斯核函數(shù)，在圖像領(lǐng)域，具備較好的紋理表示性，是兼顧了時(shí)域和頻域的Guass窗口函數(shù)處理方式。

分別定義Gabor尺度和小波方向v，u，以及總方向數(shù)k，用參數(shù)k/？滓表示窗口大小。Gabor交換變化函數(shù)如下：

2 結(jié)論

通過(guò)上述的幾種方法可以發(fā)現(xiàn)，矩特征的形象整體的表示性比較強(qiáng)，卻對(duì)搭配比例等細(xì)節(jié)特征識(shí)別率比較差，本征字特征特征鑒別程度相對(duì)矩特征較高，但僅限于主分量的分析，圖像噪聲影響相對(duì)較大，多通道分解特征相對(duì)上述二者對(duì)于細(xì)節(jié)特征的處理更加完善，是方向映射的濾波處理方式，效果顯著。差因：具體表現(xiàn)在細(xì)節(jié)特征，風(fēng)格特征等方面，主要還是算法適用過(guò)程中選取的分析對(duì)象和分析方面的差異性造成的，所以，應(yīng)當(dāng)具體問(wèn)題具體分析。

3 總結(jié)

筆跡圖像的特征處理工作，各種方法的本質(zhì)還是將圖像特征定性分類(lèi)，定量討論差別的問(wèn)題，實(shí)際操作過(guò)程中，除了上述的幾種特征處理方式，還有通過(guò)傅立葉級(jí)數(shù)變換提取頻特征，通過(guò)小波包基變化差別化特征等處理方式，之所以簡(jiǎn)述和討論上述方式，是因?yàn)橄啾容^其他幾種處理方式，矩特征，多通道分解特征，本征字特征，將數(shù)字圖形的特征維度化處理，限定空域自由度和特征變化程度并逐步優(yōu)化，直觀(guān)明了，或者同時(shí)具備兼顧時(shí)域和頻域的特點(diǎn)等，與實(shí)際的人工鑒定比對(duì)過(guò)程有著形式上的相似重合，更加貼合筆跡鑒定的實(shí)際工作。

【參考文獻(xiàn)】

[1]申思，韓丹巖，俞綱.運(yùn)用筆跡三維信息提取分析儀對(duì)摹仿簽名筆力特征的實(shí)驗(yàn)研究[J].中國(guó)刑警學(xué)院學(xué)報(bào)，2016，（03）：66-69.

[2]邱娟.基于Gabor濾波器和高斯馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)的書(shū)法筆跡鑒別[D].暨南大學(xué)，2015.

[3]邱娟，謝昊，張傳林.基于優(yōu)化Gabor濾波器和GMRF的筆跡特征提取方法[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2015，（17）：145-150.

[4]朱若曦.基于模糊支持向量機(jī)的筆跡驗(yàn)證研究[D].河北工程大學(xué)，2014.

[5]王巖.離線(xiàn)手寫(xiě)體漢字鑒別及識(shí)別算法研究[D].河北工業(yè)大學(xué)，2014.

[6]賈雪飛.基于紋理強(qiáng)化的微量筆跡鑒別技術(shù)研究[D].湖南大學(xué)，2012.

[7]余飛.基于紋理的計(jì)算機(jī)筆跡識(shí)別算法研究[D].西南政法大學(xué)，2010.

[8]范緒成.基于紋理特征提取的離線(xiàn)文字筆跡鑒別技術(shù)的研究[D].浙江工業(yè)大學(xué)，2009.

[9]李曉通.離線(xiàn)筆跡鑒別的特征提取技術(shù)研究[D].哈爾濱工程大學(xué)，2009.

[10]師寶山，張貴州.筆跡鑒別預(yù)處理算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].電子器件，2008（04）：1357-1360.

[11]張韻.基于紋理的文本獨(dú)立離線(xiàn)筆跡鑒別[D].河北工業(yè)大學(xué)，2007.

[12]袁林.基于主元分析法的簽名筆跡特征提取方法研究[D].新疆大學(xué)，2007.

[13]李瑩.漢字筆跡鑒別的算法研究[D].山東大學(xué)，2007.

[14]王慧.計(jì)算機(jī)筆跡鑒定算法研究與實(shí)驗(yàn)[D].吉林大學(xué)，2007.

[15]楊亞莉.基于紋理分析的筆跡鑒別方法研究[D].武漢理工大學(xué)，2004.

[16]沈聰.基于改進(jìn)的多通道Gabor小波變換的筆跡鑒別[D].北京工業(yè)大學(xué)，2002.endprint