申请/专利权人：大连海事大学

申请日：2020-12-30

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN112766082B

主分类号：G06V40/30

分类号：G06V40/30;G06V30/19;G06V30/18

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2021.05.25#实质审查的生效;2021.05.07#公开

摘要：本发明提供一种基于宏微观特征的中文文本笔迹鉴别方法、装置及存储介质。方法包括：获取笔迹检材的图像数据，并对所述图像数据进行预处理，从而得到预处理图像；对所述预处理图像分别进行纹理特征提取和滑块特征提取；对所述纹理特征提取和滑块特征提取进行特征融合获取检材的样本特征；计算样本特征与特征数据库中的特征数据的相似度数据，并根据所述相似度数据获取鉴别结果。本发明利用特征构造的方法，只需要少量的样本即可，弥补了深度学习方法上需要大量的数据集进行训练的弊端。

主权项：1.一种基于宏微观特征的中文文本笔迹鉴别方法，其特征在于，包括：获取笔迹检材的图像数据，并对所述图像数据进行预处理，从而得到预处理图像；对所述预处理图像分别进行纹理特征提取和滑块特征提取，其中：对所述预处理图像进行纹理特征提取，包括：基于所述预处理图像构建多层高斯金字塔，提取高斯金字塔的各层图像，计算各层图像的LBP特征，将各层LBP特征进行直接拼接得到纹理特征，对所述预处理图像进行滑块特征提取，包括：对所述预处理图像进行边缘提取，从而获得边缘图像，构建一定尺寸的滑块，以像素为单位，利用滑块遍历所述边缘图像直至确定目标区域，所述目标区域为滑块中心像素满足预设条件时确定的滑块区域，此时，计算当前滑块的中心点曲率和当前滑块边缘两端像素点坐标约束对，基于所有符合要求的中心点曲率和当前滑块边缘两端像素点坐标约束对数据获取滑块特征；对所述纹理特征和滑块特征进行特征融合获取笔迹检材的样本特征；计算样本特征与特征数据库中的特征数据的相似度数据，并根据所述相似度数据获取鉴别结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 大连海事大学 基于宏微观特征的中文文本笔迹鉴别方法、装置及存储介质

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