文本无关的小样本手写汉字笔迹鉴别方法

• 作者: 全志楠 林家骏
• 来源期刊: 华东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 网格窗口 邻环结构特征 深度置信网络 文本无关笔迹鉴别
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 882-886
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3427字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20170915001

摘要

针对已有的笔迹鉴别方法对笔迹版式要求比较严格,且在小样本数据情况下,鉴别性能水平较低的问题,提出了邻环结构特征方法.首先对笔迹轮廓图像随机采样,然后利用网格窗口提取笔迹的邻环结构特征,最后利用主成分分析和线性鉴别分析方法对特征降维,利用深度置信网络对特征进行训练和鉴别.本文方法与文本无关,简单易行,在手写笔迹字符数量平均为45个的小样本上仍能有效表征作者风格信息.在HIT-MW笔迹鉴别数据库上的测试结果表明,本文方法达到了与使用较大样本的其他笔迹鉴别方法相近的鉴别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林家骏	华东理工大学信息科学与工程学院	171	1083	15.0	26.0
2	全志楠	华东理工大学信息科学与工程学院	1	2	1.0	1.0