基于统计纹理特征的打印文档认证

• 作者: 周前进 方天红 鄢煜尘 陈庆虎
• 来源期刊: 武汉大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 打印文档 灰度共生矩阵 特征选择 支持向量机 统计纹理特征
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 电子信息与计算机技术
• 页码范围: 154-160
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.14188/j.1671-8844.2016-01-027

摘要

为了解决计算机打印文档的自动鉴别,提出了一种基于中文汉字显微放大图像灰度共生矩阵统计纹理特征的打印文档鉴别算法.首先,从理论模型上分析了激光打印机传动系统对打印字符潜影的影响;接着对字符图像的22维灰度共生矩阵统计纹理特征进行计算,并利用ReliefF特征选择算法进行特征选择;最后提取显微字符图像激光扫描方向和纸张行进方向的灰度共生矩阵纹理特征并进行融合,利用最近邻和支持向量机2种分类器进行分类鉴别.在两种样本集上的实验结果表明:特征融合后的鉴别性能有所提高;支持向量机的分类鉴别性能优于最近邻分类器,在相同字无重复样本集上的分类准确率和平均召回率分别为96.5％和96.64％,在相同字有重复样本集上分类准确率和平均召回率分别为98％和98.18％;激光打印机品牌分类准确率为98％.上述的实验结果显示该方法具有良好的打印文档分类鉴别性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈庆虎	武汉大学电子信息学院	38	180	9.0	11.0
2	鄢煜尘	武汉大学电子信息学院	20	90	5.0	8.0
3	方天红	湖北工程学院物理与电子信息工程学院	11	40	4.0	6.0
7	周前进	武汉大学电子信息学院	5	21	3.0	4.0