计算机笔迹鉴别与验证的理论和方法(精)/清....

基本信息：

目录：

第l章 引言
1.1 笔迹识别的背景与意义
1.1.1 生物特征识别之笔迹识别
1.1.2 计算机自动笔迹识别
1.1.3 笔迹验证和笔迹鉴别
1.2 笔迹识别方法文献综述
1.2.1 文本相关笔迹识别方法
1.2.2 文本无关笔迹识别方法
1.2.3 现有方法总结
1 3 关于本书..
1.4 本书的内容和结构安排
第2章 单字笔迹风格鉴别特征分析
2.1引论
2.2 主要文本相关方法比较
2.3 单字笔迹图像中的内容和风格
2.4 单字笔迹风格特征提取
2.5 利用线性鉴别分析提取风格
第3章 基于单个字符的计算机文本相关笔迹鉴别
3.1 单个字符笔迹原始特征的提取
3.1.1 文检专家和已有文献使用的特征
3.1.2 笔迹边缘特征的提取
3.1.3 对比实验及结果
3.2 基于单个特征字的笔迹鉴别算法
3.2.1 主分量分析
3.2.2 线性鉴别分析.***大鉴别分析
3.2.3 正则化线性鉴别分析
3.2.4 特征分布整形
3.2.5 单个特征字笔迹鉴别的分类器设计
3.3 基于单个字符的笔迹鉴别实验结果
3.3.1 总体流程
3.3.2 参数确定
3.3.3 方法比较
3.3.4 字符训练样本数的影响
3.3.5 大样本集性能
3.4 融合多个特征字进行笔迹鉴别
第4章 基于单个字符的计算机文本无关笔迹鉴别
4.1 引论
4.2 基于单字的文本无关汉字字体识别方法
4.2.1印刷体字体识别介绍
4.2.2 笔画分布特征
4.2.3 小波特征
4.2.4 特征选择
4.2.5 分类器设计
4.3 基于单字笔迹的半文本无关笔迹验证方法
4.3.1 半文本无关
4.3.2 不同字符笔迹风格特征的传递性
4.3.3 半文本无关基本方法流程
4.3.4 基本方法的笔迹验证实验
4.3.5 对半文本无关方法的改进
4.3.6 改进方法的笔迹验证实验
4.3.7 半文本无关方法总结
第5章 篇章笔迹风格鉴别特征分析
5.1 引论
5.2 本书研究的几种文种笔迹
5.3 主要文本无关方法比较
5.4 篇章笔迹风格特征提取
第6章 基于篇章笔迹的文本无关笔迹鉴别方法
6.1 引论
6.2 网格微结构特征
6.2.5 网格微结构特征的特点和对笔迹风格的描述性能
6 3 分类器设计
6.3.1 简单距离度量方法
6.3.2 加权距离度量方法
6.3.3 分类器选择实验
6.4 笔迹鉴别实验
6.4.1 网格窗口大小
6.4.2 不同文种笔迹
6.4.3 与其他方法的比较
6.4.4 鉴别性能受文本篇幅及文本内容的影响
6.5 文本无关方法总结
第7章 实用的笔迹检索系统
7.1 引论
7.2 基于大规模数据库的笔迹检索系统
7.3 笔迹检索系统性能
第8章 联机手写签名的计算机自动认证
8.1 引论
8.1.1 手写签名认证研究的背景与意义
8.1.2 签名校验研究方法综述
8.2 联机手写签名的预处理及匹配对齐
8.2.1 签名的信号描述及预处理
8.2.2 签名序列的匹配对齐
8.3 基于空间信号描述的签名认证
8.3.1 统计特征的抽取
8.3.2 统计分类器的设计与结果分析
8.4 基于时间序列信号处理的联机签名认证
8.4.1 时间序列信号的差别度量
8.4.2 分类算法设计与结果分析
8.5 基于签名动态结构统计模型的签名认证
8.5.1 签名动态结构统计模型的建立
8.5.2 基于签名动态结构统计模型的联机签名认证
8.5.3 多种方差假设下模型参数的训练
8.5.4 测试结果与结论
8.6 基于DSSM模型与DTW匹配集成的联机签名认证
8.7 联机手写签名认证系统
8.7.1 完整的联机手写签名认证系统及应用
8.7.2 联机手写签名认证的其他问题
8.8 联机手写签名认证的总结与展望
参考文献
附录A 本书所用脱机笔迹样本库
A.1 汉字篇章笔迹库
A.2 英文篇章笔迹库
A.3 藏文和维吾尔文篇章笔迹库
A.4 汉字单字笔迹库
A.5 印刷字体样本集
附录B PCA和LDA
B.1 主分量分析PcA介绍
B.2 线性鉴别分析LDA介绍
B.3 Box.Cox变换
附录C 联机手写签名数据库
附录D ICDAR 2011笔迹鉴别竞赛
D.1 引言
D.2 参赛者和参赛方法
D.3 性能评价
D.4 评测结果
D.5 结论
致谢
参考文献

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内容提要：

《计算机笔迹鉴别与验证的理论和方法(精)/清华大学学术专***》编***者丁晓青。
    《计算机笔迹鉴别与验证的理论和方法(精)/清华大学学术专***》内容提要：笔迹鉴别是生物特征识别的一个重要分支，计算机笔迹鉴别具有重要的理论意义和实用价值。本书首先介绍了现有的各种笔迹识别方法，分析了计算机笔迹识别中的关键问题，然后重点介绍了作者研究团队在计算机笔迹识别领域的研究工作和成果，***后对笔迹识别领域的研究进行了总结和展望。
    本书可供自动化、模式识别、计算机等领域的科研人员参考，也可作为高等院校电子信息、自动化、计算机等专业的教学参考书。
    

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