基于卷积神经网络的离线笔迹鉴别系统

作     者：季明涛 梁大伟 戴宏康 傅明明 

作者机构：江苏警官学院计算机信息与网络安全系江苏南京210031 

基　　金：江苏省公安厅科技研究项目(项目编号:2020KX005) 江苏警官学院大学生实践创新创业训练计划项目(项目编号:202110329055Y) 

出 版 物：《电脑知识与技术》 (Computer Knowledge and Technology)

年 卷 期：2022年第18卷第15期

页      码：75-78页

摘      要：笔迹鉴别方法,主要通过对比分析手写字符的统计学特征、纹理特征、结构特征等来辨别书写者的身份。传统的笔迹鉴别对专家经验、从业年限等有较高要求,效率较差。现在计算机人工智能技术的发展,为笔迹鉴别提供了一个新的方向。设计的系统使用web技术构建系统前端,利用多层卷积神经网络和全局平均池化构建后端笔迹鉴别模型,在CASIAHWDB标准中文数据集上进行训练、验证和测试。测试结果表明,在10人的笔迹样本模型中,识别准确率达100%。

主 题 词：卷积神经网络 笔迹鉴别 准确率 预处理 软件开发 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.14004/j.cnki.ckt.2022.0954

馆 藏 号：203112616...