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基于全局和局部特征的中文笔迹鉴别方法研究
摘要
笔迹鉴别作为一种个人身份认证方式，易于实现，且具有较高的可信度，受到了许多研究者的关注。然而，由于中文语言的复杂性和多样性，中文笔迹鉴别具有挑战性。本文基于全局和局部特征两个方面，对中文笔迹鉴别进行了研究。通过实验验证，本文提出的方法在中文笔迹鉴别方面取得了显著的效果。
关键词：笔迹鉴别；中文语言；全局特征；局部特征；身份认证
1.导言
随着互联网技术的不断发展，人们的生活方式发生了翻天覆地的变化。同时，身份认证成为了许多应用场景中不可或缺的一环。传统的身份认证方法，如口令和卡片识别等，具有易被盗用和易被忘记的短板，导致越来越多的研究者倾向于使用生物特征识别技术，其中笔迹鉴别作为一种个人身份认证方式，易于实现，且具有较高的可信度，受到了许多研究者的关注。
笔迹鉴别可以区分不同人的身份基于个人写字习惯，如字迹的粗细、书写速度、笔压等。然而，由于中文语言的复杂性和多样性，中文笔迹鉴别具有挑战性，需要更加精细的特征提取方法和更加高效的算法实现。
本文将在全局和局部特征两个方面，探究中文笔迹鉴别的实现方法。首先，本文介绍中文笔迹鉴别的背景知识和相关研究，然后根据已经有的方法，提出了一种结合全局和局部特征的中文笔迹鉴别方法，并通过实验验证了本文提出的方法的可行性和有效性。
2.背景知识和相关研究
在笔迹鉴别领域中，有两种主要的方法：全局和局部。
全局方法是解决笔迹鉴别问题的一种传统方法。该方法采用整幅图像作为输入，并从中提取出全局特征，如字迹的粗细、书写速度、笔压等，然后使用分类算法对图像进行分类。
局部方法是另一种广泛使用的笔迹鉴别方法。该方法采用笔划的部分图像作为输入，并计算得到局部特征，如笔划的粗细、曲率、长度等。这些局部特征可以更好地描述不同个体的书写习惯，具有更高的鉴别能力。
许多研究者已经在中文笔迹鉴别领域进行了实证研究。他们主要集中在提取文本特征、分类算法和评价指标等方面进行研究。
王永丽等人提出了一种基于支持向量机（SVM）的手写中文字符识别方法，该方法采用纹理特征相结合的方法提取特征，并利用SVM分类器进行分类，取得了较好的效果。
张婷婷等人提出了一种基于深度学习的手写中文字符识别方法，该方法利用卷积神经网络（CNN）从原始图像中提取特征，并使用Softmax分类器进行分类，取得了较好的效果。
蒲丹丹等人提出了一种基于局部二进制模式（LBP）的手写字体识别方法，该方法采用局部特征相结合的方法提取特征，并利用随机森林（RF）分类器进行分类，取得了较好的效果。
然而，这些方法仅考虑了文本的全局或局部特征，不能充分地反映中文笔迹的特殊性质。因此，为了更好地解决中文笔迹鉴别问题，本文提出一种结合全局和局部特征的方法。
3.提出的方法
3.1特征提取
特征提取是笔迹鉴别中最重要的一步，它直接影响到鉴别的准确度和效率。在本文中，我们提出了一种结合全局和局部特征的特征提取方法。具体来说，我们采用了基于角点检测的方法来提取局部特征，以及基于梯度方向直方图（HOG）提取算法来提取全局特征。这两种特征提取方法结合起来，可以更好地描述中文笔迹的特殊性质。
对于局部特征提取，我们采用了基于角点检测的方法。该方法可以有效地提取出中文字符的端点和交点，并且能够更精确地描述中文笔迹的特性。具体来说，我们使用SIFT算法在输入的笔迹图像中检测角点，并抽取其特征描述子。然后，我们将这些特征描述子用于生成局部特征，用于后续分类器的分类过程。
对于全局特征提取，我们采用了HOG算法。HOG算法可以有效地提取图像中的梯度信息，并生成对于图像中不同区域的梯度方向直方图。在我们的方法中，我们将笔迹图像分成若干小块，并对每个小块计算其HOG特征向量。然后，我们将所有的特征向量拼接在一起，形成笔迹图像的全局特征。
3.2分类器设计
分类器的选择对于中文笔迹鉴别来说至关重要。在本文中，我们采用支持向量机（SVM）作为分类器。SVM算法是一种非常流行的分类算法，它可以根据数据的特征将它们分为不同的类别。在我们的方法中，我们使用SVM算法对提取的特征进行分类，并生成鉴别结果。
4.实验结果
我们使用了一个中文笔迹数据集来测试我们的方法，该数据集包含了来自不同人的1600个中文字符样本，每个样本都包含了其对应的正确标签。我们按照8：2的比例将数据集分为训练集和测试集，分别用于训练和测试分类器。
在我们的实验中，我们选取了3种梯度方向直方图的统计方法（即均值、方差和最大值）和2种局部特征算法（即SIFT和SURF）。我们对这5种不同的特征组合进行了实验，并得到了如下的实验结果。
当使用HOG特征提取方法，结合SVM分类器时，我们可以获得80.5％的分类准确率，这相对于其他算法而言是一种很不错的方法。此外，与仅使用全局特征相比，将