手写体签名的特征提取
如何利用AI技术进行手写签名识别
如何利用AI技术进行手写签名识别引言：手写签名一直以来都是确认身份的有效方式之一，然而，传统的手动识别方法容易受到主观因素的干扰，且效率低下。
随着人工智能（AI）技术的发展，利用AI技术进行手写签名识别已经成为可能。
本文将介绍利用AI技术实现手写签名识别的原理、方法以及应用场景。
一、手写签名识别的原理1. 数字化转换：首先，将手写签名从纸质或者电子稿件中数字化转换为计算机可以处理的数据格式。
这通常通过扫描仪、摄像头或者数位板等设备来实现。
2. 特征提取：接下来，对于每个数字化的签名样本，需要从中提取关键特征信息。
这些特征可能包括曲线形状、压力分布、速度变化等等。
3. 模型训练：在完成特征提取后，可以使用机器学习算法或神经网络模型进行训练。
这意味着我们需要使用大量标记好的已知签名样本进行模型训练和验证。
4. 签名匹配和分类：最后，在模型训练完成后，我们可以用它来匹配和分类新的手写签名。
这意味着我们可以比较输入签名与已有样本中最接近的一类或多类签名，并给出相应的识别结果。
二、AI技术在手写签名识别中的应用1. 银行金融领域：在银行金融领域，手写签名识别是验证客户身份的重要步骤之一。
利用AI技术进行手写签名识别，可以减少人工操作和提高用户体验。
通过将客户的数字化签名与系统中存储的原始样本进行匹配，银行可以快速确认用户身份并授权交易。
2. 法律事务：在法律领域，合同和文件上的手写签名具有法律效力。
利用AI技术进行手写签名识别，能够提供更加可靠和准确的证据以支持法庭判决。
此外，在电子文档时代，将电子文件上的手写签名数字化并进行识别，使得合同的签署过程变得更加高效和安全。
3. 公司管理：在公司管理中，员工可能需要频繁地使用手写签名来处理各类文件、申请等等。
利用AI技术进行手写签名识别，可以避免手动处理的低效率和错误率，并加快整个工作流程。
同时，这也保证了公司文件的完整性和安全性。
三、利用AI技术进行手写签名识别的挑战尽管手写签名识别在现代社会中具有重要意义，但是其实现仍然面临一些挑战。
手写字体识别算法及实现
手写字体识别算法及实现在日常生活中，手写字体识别算法是一个非常实用的技术。
无论是在自动化填写表格、邮寄信件、更改合同等方面，都经常需要使用手写字体识别技术。
因此，手写字体识别技术的发展变得越来越受到人们的关注。
本文将介绍手写字体识别算法及其实现的相关内容。
一、什么是手写字体识别算法？手写字体识别算法是一种模式识别算法，利用计算机通过对字体形态的识别来识别手写字体。
在手写字体识别算法中，有两个主要步骤：训练和测试。
在训练阶段，算法会学习样本数据中的特征和规律，得出一些针对特定手写字体的规则。
在测试阶段，算法将识别新的未知样本，比较它们与训练阶段学习到的规则，从而确定它们的类别。
手写字体识别算法可以分为多个不同的类别，例如隐马尔可夫模型、支持向量机、神经网络等。
每个算法都有其独特的优点和适用场景。
二、手写字体识别算法的实现手写字体识别算法的实现主要包括数据处理、特征提取和分类器构建三个阶段。
1. 数据处理数据处理阶段需要对手写字体数据进行预处理，以使其易于识别。
预处理的方法包括平滑、二值化和重定位等。
平滑可以减少图像中的噪声，二值化可以将图像范围转换为黑白两种颜色，重定位可以将图像位置调整为标准位置。
2. 特征提取特征提取阶段需要选取代表性的特征来表示手写字体。
常用的特征包括像素数量、等高线、垂线数、跳变次数等。
其中，等高线特征是一种更加高效和精确的特征提取方法。
3. 分类器构建分类器构建是将手写字体识别算法应用到实际场景中的关键步骤。
常用的分类器包括支持向量机、神经网络和隐马尔可夫模型等。
其中，支持向量机是一种非常常用的分类器，具有学习效率高、分类准确率高等优点。
三、手写字体识别算法的应用手写字体识别算法可以广泛应用于各种场景，例如邮寄地址识别、手写数字识别、汉字字形识别等。
除此之外，手写字体识别算法还可以用于其他应用，例如自动化签名识别、医学记录识别等。
在日常生活中，手写字体识别算法的应用越来越广泛，可以帮助人们更加高效地完成工作。
手写签名真伪鉴别算法
手写签名真伪鉴别算法
手写签名真伪鉴别是一个复杂的任务，涉及到图像处理和机器学习等多个领域。
以下是一个简单的手写签名真伪鉴别算法的概述：
1. 数据收集：收集大量的真实签名和伪造签名样本，用于训练和测试算法。
2. 预处理：对签名图像进行预处理，包括去噪、二值化、归一化等操作，以提高图像质量和算法性能。
3. 特征提取：从签名图像中提取一系列特征，例如笔画宽度、曲率、斜率、方向等。
这些特征应该能够区分真实签名和伪造签名。
4. 特征选择：选择最具有区分力的特征，以减少计算量和提高算法性能。
5. 模型训练：使用机器学习算法（如支持向量机、神经网络等）对提取的特征进行训练，以构建一个能够区分真实签名和伪造签名的分类器。
6. 模型评估：使用测试数据集评估模型的性能，包括准确率、召回率、F1分数等指标。
7. 模型优化：根据评估结果对模型进行优化，例如调整模型参数、改进特征提取方法等，以提高模型的性能。
需要注意的是，手写签名真伪鉴别算法是一个复杂的任务，涉及
到多个领域的知识和技术。
因此，在实际应用中，需要综合考虑各种因素，如数据质量、特征提取方法、模型选择等，以获得最佳的鉴别效果。
如何使用计算机视觉技术进行手写体识别
如何使用计算机视觉技术进行手写体识别手写体识别是计算机视觉领域的重要应用之一，它通过计算机视觉技术来识别和解析手写体字母、数字和符号。
在过去的几十年里，手写体识别已经取得了显著的进展，并在各种领域得到广泛应用，例如自动化办公、个人认证以及邮政服务等。
本文将介绍如何使用计算机视觉技术进行手写体识别。
首先，手写体识别的第一步是准备数据集。
一个好的数据集对于训练和测试识别模型至关重要。
数据集应包括足够数量的手写字母、数字和符号的样本，以覆盖各种可能的变化和形态。
可以使用手写输入设备，如数位板或触摸屏幕，来获取手写样本。
此外，还可以从公共数据集、在线文档或用户提供的数据中收集和准备数据。
接下来，数据预处理是手写体识别中的重要步骤。
在预处理阶段，我们需要通过一系列图像处理技术对手写样本进行标准化和增强。
首先，将手写样本转化为二值图像，即将所有像素分成黑白两个颜色。
可以使用阈值分割、自适应二值化或边缘检测等方法来实现。
其次，应进行图像增强操作，例如图像平滑、去除噪声和图像旋转等，以提高后续处理的效果。
然后，特征提取是手写体识别中的核心环节。
特征提取的目的是从手写样本图像中提取出区分不同字母、数字和符号的有效特征。
常用的特征提取方法包括Zernike矩、链码、投影剖面和灰度共生矩阵等。
这些特征提取方法可以通过计算手写样本的轮廓、纹理、几何形状等信息来提取出代表性的特征。
在手写体识别的模型选择方面，可以使用传统的机器学习方法，如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。
这些方法可以利用预先提取的特征来训练分类器进行识别。
另一种选择是使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）。
CNN可以通过多层神经网络来学习和提取图像的高级特征，并在识别任务中实现非常好的性能。
模型训练和评估是手写体识别中不可或缺的步骤。
在模型训练中，使用准备好的数据集和选择的模型来进行训练。
训练过程通常包括模型初始化、前向传播、损失函数计算和反向传播等步骤。
使用特征抽取进行手写字符识别的实用方法与技巧
使用特征抽取进行手写字符识别的实用方法与技巧手写字符识别是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它在现实生活中有着广泛的应用。
然而，由于手写字符的多样性和复杂性，准确地识别手写字符一直是一个具有挑战性的任务。
为了提高手写字符识别的准确性和效率，研究人员们提出了许多不同的方法和技巧，其中特征抽取是一种常用的方法之一。
特征抽取是将原始数据转化为具有代表性的特征向量的过程。
在手写字符识别中，特征抽取的目标是提取出能够区分不同字符的特征。
下面将介绍几种常用的特征抽取方法。
一、形状特征形状特征是根据字符的形状信息来进行抽取的。
常用的形状特征包括笔画数目、笔画方向、笔画长度等。
通过统计字符中的这些形状特征，可以得到一个具有代表性的特征向量，从而实现字符的识别。
二、纹理特征纹理特征是根据字符的纹理信息来进行抽取的。
在手写字符中，纹理特征可以通过计算字符的灰度分布、纹理方向等来得到。
通过提取字符的纹理特征，可以增加字符识别的准确性。
三、轮廓特征轮廓特征是根据字符的轮廓信息来进行抽取的。
在手写字符中，轮廓特征可以通过计算字符的边缘曲线、角点等来得到。
通过提取字符的轮廓特征，可以提高字符识别的鲁棒性。
四、局部特征局部特征是根据字符的局部区域信息来进行抽取的。
在手写字符中，局部特征可以通过计算字符的局部纹理、局部形状等来得到。
通过提取字符的局部特征，可以增加字符识别的鲁棒性和准确性。
除了特征抽取方法，还有一些其他的技巧可以用于提高手写字符识别的效果。
一、数据增强数据增强是通过对原始数据进行一系列的变换和扩充，从而增加数据的多样性和数量。
在手写字符识别中，可以通过对字符进行旋转、平移、缩放等操作来进行数据增强。
通过数据增强，可以增加训练数据的多样性，提高模型的泛化能力。
二、特征选择特征选择是从原始特征集合中选择出最具有代表性的特征子集的过程。
在手写字符识别中，可以通过特征选择来减少特征的维度，提高特征的鉴别能力。
常用的特征选择方法包括相关系数、互信息等。
手写识别技术的工作原理
手写识别技术的工作原理手写识别技术是一种能够将手写文本转化为可识别文字的技术，它在各个领域都有广泛的应用，例如电子签名、笔记记录等。
其工作原理可以分为预处理、特征提取和识别三个步骤。
首先，预处理是手写识别技术的第一步。
在预处理过程中，需要对手写图像进行一系列的处理操作，以提高识别的准确性。
首先，需要对手写图像进行二值化处理，将图像转化为黑白两色的像素点。
接着，对图像进行噪声消除和平滑处理，以去除图像中的干扰线、杂点等。
此外，还需要进行归一化处理，将不同尺寸和角度的手写文本进行统一化，以便后续的识别处理。
接下来，特征提取是手写识别技术的关键一步。
在这一步中，需要从手写图像中提取出具有代表性的特征信息，并将其转化为可供机器学习算法进行分析和识别的数据形式。
常见的手写特征包括笔画的起始点和结束点、曲线的形状、交叉点的位置等。
这些特征可以通过一系列的图像处理算法和数学模型来提取，例如边缘检测、Hough变换、模板匹配等。
特征提取的目标是通过将手写文本转化为一组代表性的数字特征，以使机器能够准确地识别和理解手写内容。
最后，识别是手写识别技术的最后一步。
在这一步中，利用机器学习算法或人工智能模型对提取到的特征进行分析和识别。
常见的识别算法包括支持向量机、神经网络、决策树等。
这些算法可以通过训练和学习的过程，建立起一个识别模型，从而能够对输入的手写特征进行分类和识别。
识别的结果可以是一个字符、一个词语甚至一段文字，这取决于识别模型的具体设计和训练。
总结起来，手写识别技术的工作原理是通过预处理、特征提取和识别三个步骤，将手写文本转化为可识别的文字。
预处理过程主要是对手写图像进行预处理，以提高识别的准确性；特征提取是从手写图像中提取出代表性的特征信息；识别是利用机器学习算法和人工智能模型对提取到的特征进行分析和识别。
通过这一系列的处理过程，手写识别技术可以实现对手写文本的准确识别和理解，为人们提供便捷的文字输入方式。
基于主曲线算法的手写字符特征分析与提取
据分布 “中间” 并满足 “自相合” 的光滑曲线， 能够很好地描述数据分布的结构特征。利用软 K 段主曲线算法提取训练数据 的特征， 在分析手写体字符结构特点的基础上， 选出手写体字符识别所使用的粗分类与细分类特征， 利用这些分类特征对 手写字符进行识别。该方法在 CEDAR 手写体数字和字符数据库上的实验表明： 选取的分类特征能够有效区分相似的手 写体字符， 提高手写字符的识别率， 为脱机手写字符识别研究提供了一种新的方法。 关键词： 主曲线； 手写体字符识别； 结构特征； 特征选取 文献标志码： A 中图分类号： TP391.4 doi： 10.3778/j.issn.1002-8331.1106-0580
1
Hale Waihona Puke 引言众所周知， 模式特征的提取与选择是影响模式识别系
的选择。 主曲线是通过数据分布 “中间” 并满足 “自相合” 的光 滑曲线， 其目的是根据给定的数据集合求出一条曲线， 使 得这条曲线对给定的数据集合是某种意义下的对偶 [2]。就 是希望能寻找通过数据分布 “中间” 的曲线， 使它能真实地 反映数据的形态， 这里曲线是数据集合的 “骨架” ， 数据集 合是这个曲线的 “云” 。由此可见， 主曲线对数据的信息保 持性好。由于主曲线具备这些性质和优点， 近些年， 在实 际中得到了广泛的应用， 如线性对撞机中对电子束运行轨 迹的控制、 图像处理中辨识冰原轮廓、 手写体的主曲线模
202
2013， 49 （3）
Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用
基于主曲线算法的手写字符特征分析与提取
马
2 驰 1， ， 于
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2 MA Chi1， , YU Miao3
笔迹鉴定方法
笔迹鉴定方法一、引言笔迹鉴定是一种通过对手写或印刷文字的笔迹特征进行分析和比对，以确定其真伪、真实性或作者身份的科学方法。
它在刑事侦查、法医学领域和文物鉴定中有着广泛的应用。
本文将介绍一些常用的笔迹鉴定方法。
二、静态特征鉴定静态特征鉴定是通过对笔迹静态特征进行分析鉴定的方法。
静态特征主要包括笔画形态、字形特征、线条特征等。
其中，笔画形态是指笔画的粗细、长短、曲直等特征；字形特征是指字的结构、组成元素等；线条特征是指线条的连续性、稳定性等。
通过对这些特征的分析和比对，可以判断笔迹的一致性和真实性。
三、动态特征鉴定动态特征鉴定是通过对笔迹的动态过程进行分析鉴定的方法。
动态特征主要包括笔压、速度、方向等。
其中，笔压是指笔尖对纸面的压力大小；速度是指书写的快慢；方向是指笔迹的倾斜角度。
通过对这些特征的分析和比对，可以判断笔迹的一致性和真实性。
四、技术手段辅助鉴定除了传统的静态特征和动态特征鉴定方法，现代科技手段也为笔迹鉴定提供了新的辅助手段。
比如，光谱分析技术可以通过对纸张和墨水的成分进行分析，判断书写的时间和地点；数字图像处理技术可以通过对笔迹图像的处理和比对，提取出更多的特征信息；计算机模拟技术可以通过建立模型，模拟不同人的书写特征，进行比对和鉴定。
五、案例分析为了更好地理解笔迹鉴定方法的应用，我们来看一个实际案例。
某刑事侦查中，一封威胁信被投递给了一家公司，警方怀疑该威胁信与某嫌疑人有关。
通过对嫌疑人的书写样本进行静态特征和动态特征的比对，发现威胁信的笔迹与嫌疑人的书写特征高度一致，进一步确认了嫌疑人的身份。
六、注意事项在进行笔迹鉴定时，需要注意以下几点：1.样本选择要具有代表性，包括正常书写和模拟犯罪书写样本；2.要充分考虑个体差异和书写环境的影响，避免误判；3.技术手段辅助鉴定时，要注意方法的准确性和可靠性；4.笔迹鉴定是一门综合性学科，需要综合运用多种方法和手段，避免片面和主观判断。
七、结论笔迹鉴定是一种通过对笔迹特征进行分析和比对的方法，可以确定其真伪、真实性或作者身份。
手写汉字识别算法研究与优化
手写汉字识别算法研究与优化手写汉字是中文书写的基本形式之一，而如何识别手写汉字是文字识别技术研究的一个重要方向。
目前，已经有许多识别手写汉字的算法，但是如何进一步优化算法，使识别效率和准确性更加高效，仍然是领域内研究者关注的热点问题。
一、手写汉字识别算法的基本原理手写汉字识别算法的基本原理是通过将手写汉字图像转化为数字信号，然后通过一系列的信号处理和分类算法，最终得到手写汉字的识别结果。
具体来说，手写汉字识别算法包括以下核心步骤：1. 手写汉字图像预处理手写汉字图像预处理是将手写汉字图像转化为数字信号的过程。
首先，需要对手写汉字图像进行二值化处理，将其转化成黑白二值图像。
其次，还需要对图像进行去噪处理，去掉图像中不必要的干扰和噪声。
2. 特征提取手写汉字识别的关键在于如何提取手写汉字的有效特征。
目前，常用的特征提取方法主要包括灰度共生矩阵法、小波变换法、主成分分析法等，其中灰度共生矩阵法是常用的方法之一。
该方法的基本思想是，通过计算像素之间灰度共生的概率来获取手写汉字的纹理特征。
3. 分类识别分类识别是手写汉字识别算法的最后一步，目的是将手写汉字图像分为不同的类别，并输出相应的汉字识别结果。
目前，常用的分类方法主要包括神经网络法、支持向量机法、朴素贝叶斯法等，其中神经网络法是其中最为常用的方法之一。
二、手写汉字识别算法的优化方法目前，手写汉字识别的算法已经非常成熟，但是如何进一步优化算法，提高识别效率和准确性，仍然是研究者们面临的挑战。
下面是几种常用的优化方法：1. 特征选择特征选择是指从手写汉字图像中选择出最具有代表性的特征作为分类器输入的过程。
由于手写汉字图像中的特征较为复杂，若选取的特征过多，则会增大分类器的计算复杂度，从而影响识别准确率。
因此，选择适当数量的特征对手写汉字识别的准确率和效率具有重要意义。
2. 分类器优化分类器的优化包括选择合适的分类模型、分析分类特性、提高分类器的训练效率等。
手写字符识别原理
手写字符识别原理
手写字符识别原理是指通过计算机技术和图像处理技术，将手写的字符转换成计算机可以识别的数字或文字。
其原理可以分为三个步骤：
第一步是前期处理，主要是对手写字符进行预处理，包括图像的二值化、去噪和分割等操作，将手写字符转换为计算机可处理的图像数据。
第二步是特征提取，对处理后的图像数据进行特征提取。
这里的特征是指一些能够区分不同字符的关键信息，如字符的线条、曲线、角度、密度等。
通常会采用数学方法将这些特征提取出来，并用数字表示。
第三步是分类识别，将特征提取后的数字输入到分类器中，进行分类识别。
分类器通常是通过机器学习的方法训练出来的模型，模型中包含了不同字符的特征和对应的分类标签。
当输入新的数字时，分类器会根据其特征和模型进行比对，最终将其识别为相应的字符。
以上三个步骤是手写字符识别的基本原理，其具体实现和算法多种多样，主要取决于应用场景和数据集。
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手写数字识别中数字特征提取的研究与实现
手写数字识别中数字特征提取的研究与实现随着计算机技术的飞速发展，计算机视觉领域也迎来了新的技术发展机遇。
人工智能的发展使得计算机视觉技术被广泛应用。
其中，手写数字识别是计算机视觉领域的基础问题之一。
手写数字识别能够使得我们的日常生活更加方便快捷，如银行卡密码识别、邮政编码识别等。
为了实现手写数字识别，首先需要将数字的形态特征进行提取，再对数字进行分类。
在手写数字识别中，数字的特征提取是实现识别的关键。
相比于其他数字识别，手写数字的特征提取更加复杂，因为手写数字的形态各异，而且在不同的笔画和角度下都有不同的外观特征。
因此，手写数字的特征提取问题一直是手写数字识别中的难点之一。
数字特征提取是指从数字中提取出具有区分性的特征，使得这些特征能够准确地区分不同数字。
在手写数字识别中，特征提取的方法有很多种，比如基于统计的方法、基于拓扑的方法、基于神经网络的方法等。
其中，基于统计的方法是最常用的手写数字特征提取方法。
在手写数字识别的特征提取方法中，最常用的方法是提取数字的形态特征和拓扑特征。
提取形态特征的方法是基于数字的笔画进行提取，包括笔画的长度、弯曲度等。
而提取拓扑特征的方法是通过分析数字的拓扑结构和形态特征来提取数字的特征。
基于拓扑的方法包括数字的识别区域、数字的区域边界等。
为了更好地提取手写数字的特征，还需要对数字进行预处理。
数字的预处理包括对数字的灰度化、二值化、去噪等。
其中，最常用的数字预处理方法是二值化。
二值化就是将数字的灰度值转化成二值，使得数字的像素点转化成黑白矩阵，方便进行数字特征的提取。
数字特征提取的方法有很多种，但是不同的特征提取方法对于识别的准确率和鲁棒性有很大的影响。
因此，在手写数字识别中，选择合适的特征提取方法是非常重要的。
基于神经网络的手写数字识别是近年来比较常用的方法。
神经网络具有很强的模式识别能力，能够自动地提取数字的特征。
而在神经网络中，特征提取是隐含层的一个重要过程。
如何利用AI技术进行手写体识别
如何利用AI技术进行手写体识别一、引言在数字化时代，手写体识别成为重要的研究领域，特别是在人工智能（AI）技术不断进步的背景下。
利用AI技术进行手写体识别可以帮助人们更高效地处理和分析大量的手写文字数据。
本文将介绍如何利用AI技术进行手写体识别，从而促进数字化服务的发展和提升用户体验。
二、手写体识别的基本原理1. 数字化图像预处理手写体识别首先需要对手写图像进行预处理。
这包括去噪、二值化以及边缘检测等操作，使得图像能够被后续算法准确地处理。
2. 特征提取特征提取是为了从手写图像中提取有意义的信息。
常见的方法包括传统机器学习中的HOG特征以及深度学习中的卷积神经网络（CNN）。
HOG特征可以捕捉到局部方向和梯度信息，而CNN通过多层卷积和池化操作来高级抽象图像特征。
3. 分类与推理通过对提取到的特征进行分类与推理，实现对不同手写字符或单词的识别。
常见的分类算法包括支持向量机（SVM）、随机森林和深度学习中的循环神经网络（RNN）等。
三、基于AI技术的手写体识别方法1. 传统机器学习方法传统机器学习算法在手写体识别领域有着广泛应用。
其中，使用HOG特征结合SVM分类器可以实现较好的识别效果。
这种方法需要人工提取手写字符的特征，并训练分类器以判断输入图像中所含字符的类别。
2. 深度学习方法随着深度学习的兴起，利用卷积神经网络进行手写体识别已成为主流。
CNN通过多层卷积和池化操作能够自动地抽取图像特征，并具备较强的非线性建模能力。
尤其是通过使用大量标记数据进行训练，CNN可以获得更高准确率的手写体识别模型。
3. 结合传统机器学习与深度学习最近涌现出一种将传统机器学习与深度学习相结合的方法。
该方法首先使用传统机器学习算法提取HOG等特征，然后将特征输入深度学习模型以提高识别准确率。
这种方法综合了传统机器学习与深度学习的优势，能够在保证较高准确率的同时降低深度学习所需的大量样本和计算资源。
四、AI技术在手写体识别应用中的挑战与解决方案1. 数据集质量问题手写体识别需要大量有标记的数据集进行训练和测试。
手写汉字识别算法
手写汉字识别算法
手写汉字识别算法是指通过计算机视觉技术，对手写的汉字进行自动识别的算法。
以下是一个简单的手写汉字识别算法的示例：
1. 数据预处理：首先，需要对手写汉字的图像进行预处理，包括图像的灰度化、二值化等操作，将图像转换为数字矩阵。
2. 特征提取：通过特征提取算法，从数字矩阵中提取出表示汉字特征的向量。
常用的特征提取方法包括方向梯度直方图(HOG)、局部二值模式(LBP)等。
3. 特征选择：根据特征提取结果，可以选择一些具有辨别能力的特征进行保留，丢弃一些冗余或不相关的特征。
4. 分类算法：将提取的特征向量输入到分类器中进行分类。
常用的分类算法包括支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)、深度学习神经网络等。
分类器可以通过训练样本集进行学习，得到一个分类模型，然后用该模型对新的手写汉字进行分类预测。
5. 评估和优化：通过评估分类算法的性能指标，如准确率、召回率等，可以对算法进行优化，例如调整参数、增加训练样本等。
实际上，手写汉字识别算法的复杂程度可能远远超出了上述简单示例的范畴。
现在，通过深度学习技术，如卷积神经网络(CNN)等，可以实现更准确、更高效的手写汉字识别。
此外，还可以利用大规模的手写汉字数据集进行训练，提高算法的泛化能力和鲁棒性。
银行工作中的数字化手写签名技术介绍
银行工作中的数字化手写签名技术介绍数字化手写签名技术是指利用数字化技术将手写签名转化为电子文件，以实现可追踪的电子签名过程。
在银行工作中，数字化手写签名技术发挥了重要的作用。
本文将介绍数字化手写签名技术的原理、应用场景以及其在银行工作中的优势。
一、数字化手写签名技术的原理数字化手写签名技术主要由两个关键步骤组成：手写签名采集和特征提取。
1. 手写签名采集：通过专用的手写板或数字化笔来采集用户的手写签名，采集设备将手写笔触轨迹转化为数位信号，并记录下手写签名的各种特征信息，如压力、速度、加速度等。
2. 特征提取：将手写签名的采样数据进行分析和处理，提取出独特的特征信息，例如签名形状、曲线特征等。
这些特征信息被转化为数字代码，并用于验证签名的真实性和一致性。
二、数字化手写签名技术的应用场景数字化手写签名技术在银行工作中有多个应用场景，以下列举几种常见的场景：1. 银行账户申请：用户在申请开设银行账户时，需进行纸质表格填写，并进行手写签名。
数字化手写签名技术可将用户的签名转化为电子文件，作为账户开设申请的有效凭据。
2. 贷款合同签署：在贷款合同签署过程中，借款人和银行需进行多次签字确认。
传统的纸质签字效率低下，并且难以保障合同的完整性。
采用数字化手写签名技术后，签署过程可在电子文档上进行，并记录下每次签字的时间和地点，确保合同的安全性和可追溯性。
3. 资金转账授权：用户需要授权银行进行资金转账时，通常需要填写授权书并进行手写签名。
数字化手写签名技术简化了授权过程，用户可在线填写授权信息，并使用数字化手写签名确认授权操作。
三、数字化手写签名技术在银行工作中的优势数字化手写签名技术在银行工作中具有以下优势：1. 便捷高效：传统的签字方式需要纸质文档和人工处理，而数字化手写签名技术实现了电子文件的签署和管理，极大地提高了办事的效率和便利性。
2. 安全可靠：数字化手写签名技术采用复杂的算法和特征提取方法，确保签名的唯一性和真实性。
基于小波包的手写体签名特征提取方法
手写体签名识别 已丢失书写过程 的动态信息 ， 仅依靠 签名 图像 的静态 信息 ， 用信 息较 少 ， 别难 度 较大 。 可 识 目前的离线签名识别有结构和统计两种方法。结 构方法 中利用空间分 布特征 、 笔段特征 、 轮廓检测等 方法提取字形结构ｌ１ 】， － 对结构特征较敏感 ， ２ 区分相似
于复杂预处理和分割后二值 图像 ， 并且提取过程不可
逆 。但 是 复杂 数 据 预处 理 、 较大 计算 量 、 复杂 的过 程 、 连 笔 现 象 导 致 的 复杂 分 割都 使 特 征 提 取 变 得 非 常 困 难 。这些 将直 接影 响识 别 系统 的效率 和结果 。
为 了解 决 复 杂预 处理 、 名 分割 和 不 可逆 的特 征 签
肖春景 乔 永卫 贺怀清 ， ，
（中国民航 大学 ａ计 算机科 学与技 术学院； ． ． ｂ 工程技术训练 中 ２； ． ２ ｅ 天津市智能信号与 图像处理重点 实验室 ， 天津 ３００ ） ０ ３ ０
摘 要 ：手 写体 签 名识 别 的很 多特 征 提 取 方 法都 是 基 于经 过 复 杂数 据预 处理 和分 割 技 术 的 二值 图像 ， 且 特 征 提 取 并
和 抗 噪性 ， 且 其 特征 提 取 是 全 局 信 息 提 取 ， 需 复 并 不 杂 分割 。因此 ， 可应 用到 含噪脱 机手 写体签 名识 别 。 它 本 文共 ４ ０类 签名 ， 类 ｌ 真 签名 和 １ 伪 签 名 ， 每 ５个 ０个 每个 签名 被归 一化 为 ３￣ ４大小 。图 １ 图 ２列举 了 ２６ 和 ４ 签名 的实例 。 ０类
签名 自动识别 已成为 模式 识别 重要 的研 究领 域 。离 线
字 的能 力较 强 ， 是结 构 特 征难 以抽 取 ， 稳定 ； 自 但 不 以 组 织 映 射方 法 、 经 网络 、 率 密度 函数 、 神 概 支撑 向量机 等为 主 的统 计 方 法 ， 按一 定 的距 离 度 量 匹 配 准 则 ， 采 用 多 维特 征 值 累加 的办 法 ， 局部 噪声 和微 小 畸 变 把 淹没 在 最 后 的累 加 和 里 ， 有 良好 的鲁 棒 性 、 好 的 具 较
手写识别技术的原理和应用
手写识别技术的原理和应用手写识别技术是一种将手写的字迹转化成可识别、可编辑的文本的技术。
它是人工智能领域的重要应用之一，被广泛应用于数字化办公、人机交互、智能搜索等场合。
本文将围绕手写识别技术的原理和应用进行探讨。
一、手写识别技术的原理手写识别技术的原理涉及到图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的知识。
一般来说，手写识别技术的流程包括图像预处理、特征提取、分类识别等环节。
1.图像预处理图像预处理是将原始的手写字迹图像转化为计算机能够理解和处理的数字化数据的过程。
首先，需要对手写图像进行二值化处理，将灰度图像转化为黑白图像。
然后，需要进行去噪、滤波、平滑等处理，使得图像更加清晰、规范。
2.特征提取特征提取是将手写字迹图像中的有效信息提取出来，以便机器学习系统进行后续的分类识别。
手写字母通常具有多个不同的特征，如曲线、笔画、上下结构等。
对于不同的手写识别任务，需要选择不同的特征提取方法。
3.分类识别分类识别是将手写字迹图像与预先训练好的模型进行匹配和分类的过程。
采用的分类算法包括k最近邻算法、决策树算法、支持向量机算法、神经网络算法等。
通过对大量样本进行训练和测试，逐步完善和优化分类模型，提高识别准确率和效率。
二、手写识别技术的应用手写识别技术的应用广泛涉及多个领域，从个人日常生活到工业生产和商业活动都有其应用。
以下分别对其应用进行阐述。
1.个人日常生活在个人日常生活中，手写识别技术被广泛应用于在线笔记、电子书写、手写邮件等场景。
例如，Evernote是一款在线笔记软件，可以将手写笔记转化为电子文本，方便用户进行搜索和编辑。
2.医疗卫生手写识别技术可以用于医疗卫生领域的电子病历、医嘱、药品管理等场景。
通过手写笔、数字板等设备，医生可以在病人病历上直接进行手写记录，系统自动进行识别、分类、存储等操作。
3.金融服务手写识别技术可以用于金融服务领域的签名识别、支票识别、汇单识别等场景。
当用户通过手写笔或者数字板进行签名时，系统可以实时进行识别，保证身份验证的准确性和安全性。
手写汉字图像的特征矩阵提取
文章编号：1007-1423（2020）18-0033-06DOI：10.3969/j.issn.1007-1423.2020.18.006手写汉字图像的特征矩阵提取于万波，李耀升（大连大学信息工程学院，大连116000）摘要：从系统迭代出发，首先用余弦函数线性组合作为辅助函数与图像构造离散动力系统，提取图像的迭代轨迹作为图像特征矩阵，进行汉字识别的相关研究。
然后从汉字图像矩阵本身入手，构造三维特征矩阵，经过加入斜面、移位叠加构造字体曲面等方法，优化系统结构，解决汉字图像大面积平坦导致系统收敛的问题。
使用迭代特征矩阵在数据集HCL2000上进行实验，提取30人书写的20个汉字，全部训练识别率可达到100%，每个汉字训练20张情况下识别率达到接近80%；运用三维特征矩阵进行实验，记录30个汉字数据作为样本，任取20个人书写的30个汉字作为目标数据，识别率可达85%。
关键词：系统迭代；动力系统；三维特征矩阵；手写汉字识别0引言图像识别技术应用广泛，近些年成为研究热点[1-4]。
而图像的特征提取与匹配则是图像识别的关键步骤，关于图像的特征提取，近年来涌现出大量的特征提取与识别算法，图像特征的种类也是十分的丰富；而各种语言的手写字识别，作为一种较为特别的图像识别，也成为了研究热点，尤其是以手写汉字做为研究对象进行的研究，如：Wang Yanwei等人提出一种在分类前重新训练数据集的方法，训练集由位于分类边界附近的样本构成，并在HCL2000和HCD汉字数据库上进行检测，解决了对于自由笔迹，字符形状和外观样本的变异性较大，不能严格满足高斯分布，导致识别不准的问题[5]。
Gao Xue等人提出了一种新的用于手写汉字识别的局部线性判别分析（LDA）方法，解决了传统的LDA 算法在用于无约束手写汉字识别时，容易出现类分离问题和多模式样本分布问题[6]。
Bi Ning等人将有效卷积神经网络（CNN）模型GoogLeNet用于手写汉字识别，并进行了一些调整，实验结果具有很高的准确性[7]。
基于图像处理的手写体识别算法
基于图像处理的手写体识别算法随着数字化时代的到来，文化交流和信息传递更加便捷，写字已经不再是最常见的沟通方式。
但在某些领域，如个人日记、手写信件和文物研究等，手写文本依然具有举足轻重的地位。
为此，手写体识别技术应运而生，而基于图像处理的手写体识别算法便是其中一种。
手写体识别算法可以将手写的文本自动转换成电子文字，免去了找人识别或耗费大量时间手动输入的过程。
它的实现过程主要包含三个步骤：图像预处理、特征提取和分类识别。
以下将详细分析这三个步骤。
图像预处理首先需要对手写体图像进行预处理，以便更好地进行后续的特征提取。
图像预处理的内容主要包括灰度化、二值化和去噪等。
灰度化是将手写文本图像转化为灰度图像，在颜色空间中将图像从RGB转换为灰度。
这一过程可以简化图像，减少特征量，也可防止干扰数据产生误差。
二值化是将手写文本图像转换成黑白图像，方便进行后续的特征提取。
二值化分为全局二值化和局部二值化，全局二值化适用于亮度一致的图像，而局部二值化则适用于光照不均的图像。
去噪是为了消除图像中的干扰信号，提高识别的准确率。
去噪处理可以通过中值滤波、高斯滤波等方式来实现。
特征提取经过图像预处理后，就需要进行特征提取，将原图像中的特征值提取出来，并作为后续分类器的输入。
特征值应既能够包含足够的信息量，也应减少干扰数据的影响，提高识别准确度。
常用的特征提取方法有梯度方向直方图（HOG）、局部二值模式特征（LBP）和灰度共生矩阵（GLCM）等。
HOG特征是通过统计图像中各个像素点的梯度方向直方图构成的。
这个特征可以描述物体的边缘和角度，且抗干扰能力强。
LBP特征是通过计算像素点周围8个像素与该像素的大小比较，根据像素的大小关系编码成二进制数字，构成了新图像。
根据新图像中像素灰度值的分布情况，来将新图像编码为特征向量。
GLCM特征是建立在灰度共生矩阵基础之上的。
灰度共生矩阵主要是统计了图像中每个灰度级别间的距离为d的像素对出现的概率分布。
手写体数字识别中的特征提取和特征选择研究.docx
北京邮电大学硕士学位论文手写体数字识别中的特征提取和特征选择研究姓名：董慧中请学位级别：硕士专业：信号与信息处理指导教师：盛立东20070308手写体数字识别中的特征提取和特征选择研究手写数字识别是文字识别中的一个重要的研究课题，数字的类别只有十种，笔划又简单，其识别问题似乎不是很困难。
但事实上，一些测试结果表明，数字的正确识別率并不如印刷体汉字识别正确率高，甚至也不如联机手写体汉字识别率高，而只仅仅优于脱机手写体汉字识别。
手写数字识别的难度在于其变体极多，而且对数字识别单字识别正确率的要求要比文？要苛刻得多。
目前对各类字体的数字识别特别是脱机手写数字识别仍然处在发展阶段，识别效果仍然不够理想。
因此，研究简单高效的手写数字识别依然是一个重要的研究方向。
本文主要对手写体数字识别的关键问题——特征提取和特征选择进行了探讨和实验。
本文的工作主要有以下几个方面：1 •在研究了多种手写数字特征的基础上，本文提取了轮廓特征. 笔划密度特征、粗网格特征.重心及重心矩特征.首个黑点位置特征.投影特征及傅立叶变换特征等七种手写数字的结构和统计特征。
2•从多种特征选择方法中，采用了类内类间比、K・W检验及爛函数这三种特征选择方法对特征进行了选择。
3•通过大量实验，对手写体数字的特征降维问题进行了分析研究。
4 •建立了一个基于BP神经网络的手写体数字识别系统，将原始特征和选择后的特征经过该BP神经网络检验，取得了较好的系统性能, 从而证明上面提出的方法是可行的。
关键词手写数字识别BP算法神经网络特征提取特征选择ABSTRACTHandwriting digits recognition is an important res character recognition. The difficulties of handwriting digitsrecognition are due to its various anamorphosis. At present, the digits recognitions of different letterforms, especially the offline handwriting digits recognition,are still under development, and the recognition effect is not id Therefore, it is still a very important research direction to study simple and high-efficient handwriting digits recognition ・The thesis probes into the key issue of handwriting digits recognition 一feature extraction and feature selection. The main work of the thesis includes the following aspects:1. Based on the researches on the features of several handwriting digits, the thesis extracts the structures and statistic features of seven kinds of handwriting digits, i.e. outline feature, stroke density feature, wide grid feature, barycenter and barycenter distance feature, the first black point position feature, project feature, and Fourier switch feature ・2. From different feature selection methods, this thesis adopts three methods —inner and outer analogy, K-W checking and entropy function 一 to select the features.3・ This thesis analyzes the feature dimension decrease issue of the handwriting digits through a lot of experiments ・4. This thesis establishes a handwriting digit recognition system based on BP neural network ・ The original features and selected features both have good systematic performance after checked through BP neural network, which proves the above mentioned method feasible ・KEY WORDS: Handwriting Digits RecognitionBP Algorithms Neural Networktrch subject in 1.Feature Extraction Feature Selection.独创性（或创新性）声明本人声明所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
手写目标检测算法
手写目标检测算法目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，旨在识别图像或视频中的特定目标并确定其位置。
手写目标检测算法是指通过手写文字识别技术来实现目标检测的算法。
手写目标检测算法的基本思路是通过预处理和特征提取来实现目标的识别和定位。
下面将介绍手写目标检测算法的一般步骤。
对于手写目标检测算法，首要任务是数据的预处理。
预处理包括图像采集、图像增强和图像分割等步骤。
图像采集是指使用摄像机或扫描仪等设备获取手写图像。
图像增强是指通过调整图像的亮度、对比度和清晰度等参数来提高图像质量。
图像分割是指将手写图像中的目标和背景分离，以便后续的特征提取和目标识别。
手写目标检测算法需要进行特征提取。
特征提取是指从预处理后的图像中提取有用的信息，以便进行目标识别。
常用的特征提取方法包括灰度共生矩阵、尺度不变特征变换和方向梯度直方图等。
这些特征可以描述目标的纹理、形状和颜色等属性。
然后，手写目标检测算法需要进行目标识别和定位。
目标识别是指将特征与已知的目标模型进行比对，以确定图像中是否存在目标。
常用的目标识别方法包括模板匹配、支持向量机和深度学习等。
目标定位是指确定目标在图像中的位置信息，常用的目标定位方法包括边缘检测、区域生长和连通域分析等。
手写目标检测算法需要进行目标检测的评估和优化。
评估是指对算法的性能进行定量和定性的评价，常用的评估指标包括准确率、召回率和F1值等。
优化是指对算法进行改进，以提高目标检测的准确性和效率。
常用的优化方法包括参数调整、算法融合和深度模型设计等。
总结起来，手写目标检测算法通过预处理和特征提取来实现目标的识别和定位。
它的基本步骤包括数据预处理、特征提取、目标识别和定位、评估和优化。
手写目标检测算法在实际应用中具有广泛的应用前景，可以用于手写文字识别、签名验证和文档分析等领域。
随着计算机视觉和人工智能技术的进一步发展，手写目标检测算法将会得到更大的改进和应用。
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不同特征提取的手写签名识别方法研究摘要目录引言在当今社会的各种经济活动中，人们越来越多的用手写签名来代替印章，尤其是在办公自动化、邮政系统等诸多方面的信息处理中。
例如：各种文书、合同、协议、支票等文件通常要求当事人亲笔签名；各国政府之间的协议和备忘录的签订，官方文件以及法令和法规的颁布，银行支票的签署和汇兑，都需要当事人亲笔签名才能生效。
签名鉴定在国外，尤其是在北美和西欧，是普遍接受的身份辨识方法之一。
在计算机安全领域中，基于人的行为特征的手写签名识别技术具有方便、实用、低成本并符合人的生活习惯等特点，理所当然地受到了广泛的关注。
手写签名识别系统利用计算机自动识别手写签名样本是某个特定人亲自签署的“真签名”还是别人模仿的“伪签名”。
在办公自动化和公共安全方面，签名识别的重要性日益明显，在大多数企业，尤其是经常需要颁布或签署文件的行政部门来说，通过辨识签名的真伪来确定身份的方式易于被人们所接受。
由于签名识别具有良好的应用前景和巨大的商业价值，世界各国许多学者和研究机构都已表现出极大兴趣，国内近几年也逐步开始了对中文签名认证的研究工作。
1 绪论1.1研究计算机识别签名的目的及意义手写签名识别系统利用计算机自动识别手写签名样本是某个特定人亲自签署的“真签名”还是别人模仿的“伪签名”。
在办公自动化和公共安全方面，签名识别的重要性日益明显，在大多数企业，尤其是经常需要颁布或签署文件的行政部门来说，通过辨识签名的真伪来确定身份的方式易于被人们所接受。
由于签名识别具有良好的应用前景和巨大的商业价值，世界各国许多学者和研究机构都已表现出极大兴趣，国内近几年也逐步开始了对中文签名认证的研究工作。
手写字符识别涉及模式识别、图像处理、数字信号处理、自然语言理解、人丁智能、模糊数学、信息论、计算机、中文信息处理等学科，是一门综合性技术，它在中文信息处理、办公室自动化、人工智能等高技术领域，都有着重要的实用价值和理论意义D1。
手写文本、信封、票据表格和签名等的计算机自动阅读都具有十分诱人的应用背景，因此吸引了许多研究者的关注。
手写字符和数字识别技术一旦研究成功并投入应用，将产生巨大的社会和经济效益。
目前，人们在汉字识别领域己经取得了相当的成就，但是由于汉字识别的复杂性，其具体实现一直难以做到速度与效率的完美组合。
日前在国内外，多字体印刷体字符的识别系统已达到相当高的识别率，不少OCR系统已成为成熟的软件产品。
研究手写体字符识别就是为了使识别系统能够实用化，并可以推广应用到其他的字符识别领域中去。
由于手写体汉字的随意性和不同汉字间相似性很大，所以识别的难度很大，在整个字符识别领域中，最为困难的就是脱机手写字符的识别。
无约束手写体汉字识别一直是模式识别中的一个热点和难点，到目前为止，尽管人们在脱机手写英文、汉字识别的研究中已取得很多可喜成就，但距实用还有一定距离。
手写数字识别这个方向上，经过多年研究，研究工作者己经开始把它向各种实际应用推广。
然而，对于自由手写体汉字识别而言，任重道远，仍需要科研人员不懈的努力，但是不应该就此悲观，随着计算机技术的突飞猛进和人脑功能的进一步揭示，可望在不远的将来发现人脑的识字机理，建立在此基础上手写汉字识别的理论和方法将会有质的飞跃。
1.2签名识别的系统描述一般情况下，签名识别系统构成如下图。
其中任何一个环节的处理效果的好坏，都会影响到最终的识别结果。
最关键的换就是签名特征提取的设计。
1.3特征提取的基本思路特征提取是指在原始数据集的基础上，通过变换或组合创建新的特征。
它是对提供的数据集进行变换和组合的操作，它产生的特征较原始数据集对模式具有更明显的区别作用。
在离线签名识别系统中，通过对签名的二维图像进行一定的处理和变换以提取代表该签名的特征，这就是特征提取过程。
在签名识别中，特征的分类方式众多，常用的分类方式把提取的特征分为全局特征、统计特征和形状几何结构特征三类。
具体情况见下表。
表1-1 脱机签名特征提取的主要方法特征类型具体特征简要说明全局特征签名重心求签名重心坐标签名的倾斜特征签名与水平方向的整体倾斜特征矩该特征具有尺度、平移和旋转不变性数学变换后得到的系数利用一些数学变换对签名进行分析，提取特征统计特征基于分割的统计特征签名进行分割后，对得到的每个区域或基元提取统计特征投影中心投影，水平或垂直投影纹理特征纹理提供了对线性、方向性和周期性等属性的度量，最通用的方法灰度共生矩阵形状几何结构特征形状描述子利用描述子描述签名的轮廓几何结构特征通过对签名的几何结构进行量化来反映签名形状结构及笔段的变化全局特征及整个签名作为特征提取单元，把从整个签名中得到的表征整体特征的参数作为特征。
此类特征具有较强的抗干扰能力，匹配分类方便，速度也较快，但由于对签名细节区分能力弱，对签名的变形敏感，所以一般用于随机和简单伪签名的检测。
统计特征用签名的像素值、特殊点、笔划或笔段的方向及位置分布等统计信息作为特征。
盖雷特征受签名的整体形变影响相对较小，在许多文献中经常使用。
形状几何结构特征既包括签名的全局特征，又包括签名的局部特征，主要表征签名的全局或局部的形状结构特征及相关笔段间的结构关系。
此类特征对签名形变的容忍度最好，而且部分形状几何结构特征还有尺度不变性、平移不变性。
论文就基于MATLAB软件对手写体签名中特征提取进行了分析。
获得的签名数据一般是含有背景或噪音的灰度图像。
预处理阶段主要进行签名定位、去掉签名的背景和签名归一化、去噪等操作。
之后进行特征提取，尽量达到不仅能表达出不同签名者的书写风格，又能容忍来自同一个书写着每次书写时产生的自然差异，即尽可能加大类间距，减小类间距。
特征提取后，签名图像则有一组特征向量来表征。
1.4 MATLAB的基本介绍MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）之意。
除具备卓越的数值计算能力外，它还提供了专业水平的符号计算，文字处理，可视化建模仿真和实时控制等功能。
MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学,工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多。
当前流行的MATLAB 7.0包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包(Toolbox)工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包。
功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算，可视化建模仿真，文字处理及实时控制等功能。
学科工具包是专业性比较强的工具包，控制工具包，信号处理工具包,通信工具包等都属于此类。
开放性使MATLAB广受用户欢迎.除内部函数外，所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件，用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包。
数据获取与预处理手写签名的随意性较大，又受环境、心情等因素影响，不可避免地出现签名大小、方向等存在一定的差异，而这些差异会影响后续的识别结果。
本文中的预处理就是对签名图像进行位置调整和大小归一，为后面的特征提取与识别奠定基础。
2.1数据获取数据采集是指利用某种装置将签名样本的信息转化为离散的数字信息输入计算机。
所采用的数据采集装置根据在识别过程中所采用的信号而定，采集到的签名样本的质量对于后面的处理过程和识别性能具有重要的影响。
实验所用的样本是用普通钢笔自由书写在打印纸上的。
我们使用的图像输入设备是microtek扫描仪。
图像扫描仪的扫描精度和所能获取签名信息的大小直接相关。
签名识别时就是从预处理过的签名中提取特征，对待识别样本进行识别真伪。
因此签名图像的清晰度是影响签名识别系统性能的重要因素，也是离线签名识别系统中的一个很重要的参数。
常用的图像扫描精度有200dpi ，300dpi ，600dpi 等几种。
扫描精度越高，签名图像的清晰度就越高，包含的信息量就越大，这对签名的识别应该有利。
随着清晰度的增高，数据量也不断增大，同时所需内存和处理时间也增加，识别速度受到明显的影响，但是分辨率太低就会使我们得不到足够的识别信息、。
综合各方面的因素，我们选择了300dpi 的扫描精度，以256级灰度方式输入计算机，存为bmp 文件。
每个原始签名图像经过手工分割去除，并按照一定的命名规则单独存为bmp 文件。
之后，签名系统针对这种bmp 图进行签名识别。
2. 2二值化得到的原始签名图像都是灰度图像，其灰度信息会对签名形状的比较造成干扰，所以需要对签名图像进行二值化，将背景与文字部分分割开。
观察采集到的签名图像，如图2-1所示，其直方图都具有比较明显的双峰性，所以本文采用最大类内类间方差比法对图像进行二值化。
考虑到，当对象物和背景的灰度分布具有双峰分布的特性时，最大方差比确定阈值方法是很有效的。
这种方法利用Discriminant Analysis 的原理对灰度图像进行二值分割。
定义如下分离度)(T η为最大值的T 即为最佳阈值。
(2. 1)其中，)(2T B δ是类间方差(interclass variance) })(2T w δ是类内方差(intraclassvariance)，它们可由以下的公式计算得到类内方差:（2.2)类间方差:这里222T B W δδδ=+(为全局方差)，和分别是C 1和C 2的发生概率（标准化后的像素数)， 和以及和分别属于累C 1和类C 2的像素灰度平均值和灰度的方差。
用该方法二值化后的效果图如图2-1的图(C)所示。
2.3 去噪观察签名图像二值化后的图像可知，如图2-4 (a)所示，签名图像的噪声点是由于纸张粗糙程度不同或书写时不小心留下的墨水斑点。
为此本实验采用中值滤波的方法进行去噪。
另外许多签名的区域会有一条竖线（如图2-_5所示的签名的侧边)，这些都会对签名识别带来影响，必需消除这些噪声。
对于扫描(或成像)过程中引入的噪声可以使用空间域滤波、频率域滤波技术或者开闭操作予以消除。
对于竖线，因为它并不是一种随机噪声，而是印刷时为了标明签名区域加入的，对于这种竖线的消除为了尽量减小对于原始签名图像的改变，不使用滤波技术，而是采用下面这种方法。
通过观察，这样的竖线通常只有一个像素的宽度，即位于竖线上的像素其八领域的像素点分布如图2-6所示:因此，只需要消除签名图像中，其八领域满足图2-6所示 的分布的像素。
为了提高处理速度，采用一种称之为LUT 的编程方法，这种方法，首先将一个3x3像素区域的各个像素点给定一个素引值，如图2-7所示。
那么对应于一个3x3的二值像素区域，其共有的29 = 512种像素分布方式都可以由一个确定的和值表示。
以Ind(x,y),1<x,y<3，表示图2-7以f(x,y),1<x,y<3,表示3*3的二值像素区域，则任意一种像素分布方式都可以用和值表示。