基于卷积神经网络的离线笔迹鉴别系统

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CASIA-HWDB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％.

关键词：卷积神经网络、笔迹鉴别、准确率、预处理、软件开发

所属期刊栏目：18

分类号：TP391.52(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省公安厅科技研究项目;江苏警官学院大学生实践创新创业训练计划项目

在线出版日期：2022-07-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：75-78