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题名基于纹理的文本依存的离线笔迹鉴别
被引量：2
- 1
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作者
于明
苗晓峰
范书瑞
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机构
河北工业大学计算机科学与软件学院
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出处
《河北工业大学学报》
CAS
2007年第5期95-100,共6页
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文摘
针对文本依存的离线笔迹鉴别,提出一种基于纹理的算法.该算法采用Gabor变换对纹理进行分析,选取4个频率8个相位,通过变换,选取32维变换系数的方差作为笔迹特征,在分类时使用欧氏距离作为分类器,并且提出一种新的阈值获取方法,针对该算法进行实验得出,正确接受率为89.3%,正确拒绝率为80.0%.
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关键词
文本依存
纹理
笔迹鉴别
离线
特征提取
分类器
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Keywords
context dependent
texture
handwriting verification
off-line
feature extraction
classifier
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分类号
TP393.03
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于特征融合的脱机中文笔迹鉴别
被引量：8
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作者
鄢煜尘
陈庆虎
袁凤
邓伟
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机构
武汉大学电子信息学院
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出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2010年第2期203-209,共7页
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文摘
提出一种基于文本依存笔迹特征融合的文本独立特征构造方法.建立基于方向指数直方图法笔迹特征(文本依存特征)的两因子分解模型.笔迹特征可分解成字符因子和书写因子两部分.通过两因子方差分析与数据挖掘,分离出与字符无关的书写因子,得到基于文本依存方法的文本独立特征.该方法对检材与样本笔迹的字符数量较少,特别是相同字很少或是根本没有相同字的情况下,能取得较理想的笔迹鉴别准确率,为少量字笔迹鉴别提供解决问题的思路.
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关键词
数据挖掘
笔迹鉴别
文本独立方法
文本依存方法
特征融合
方向指数直方图
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Keywords
Data Mining, Writer Identification, Text-Independent Approach, Text-DependentApproach, Feature Fusion, Direction Index Histogram
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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