基于MATLAB的图像特征分析笔迹鉴别系统

资 源 简 介

本系统利用MATLAB实现图像处理和模式识别技术，通过提取笔迹的笔画形态、书写力度等多维特征，与数据库进行智能比对，输出笔迹相似度评估与鉴别结果。适用于司法鉴定、文档验证等场景。

详 情 说 明

基于图像特征分析的笔迹鉴别系统

项目介绍

本项目是一个基于计算机视觉与模式识别技术的笔迹自动鉴别系统。系统能够对输入的笔迹图像进行多维特征提取（包括笔画形态、书写力度、字形结构等），并与预先建立的笔迹数据库进行比对分析，最终输出笔迹相似度评估和鉴别结果。系统支持单一样本的快速鉴别和多个样本的批量处理，为笔迹鉴定提供科学、客观的技术支持。

功能特性

• 多维特征提取：采用先进的图像处理技术提取笔迹的笔画形态、书写力度、字形结构等关键特征
• 智能比对分析：基于深度学习算法实现笔迹特征的精准识别与匹配
• 多模式处理：支持单样本快速鉴别和批量样本处理两种工作模式
• 可视化输出：提供特征点对比图、相似度分布图等直观的可视化分析结果
• 可配置参数：允许用户自定义相似度阈值、特征权重等参数，适应不同鉴定需求
• 置信度评估：输出鉴别结果的可靠性指标，辅助用户判断鉴定结论的可信度

使用方法

1. 准备笔迹数据库：收集已知书写者的笔迹样本，建立标准化的笔迹数据库
2. 输入待鉴别笔迹：选择需要鉴别的笔迹图像文件（支持JPG/PNG/BMP格式）
3. 设置分析参数：根据需要调整相似度阈值、特征权重等可选参数
4. 执行鉴别分析：运行系统进行特征提取和比对分析
5. 查看输出结果：获取笔迹相似度分析报告、最可能书写者识别结果、可视化比对图和鉴别置信度评估

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux Ubuntu 16.04及以上版本
• 软件环境：MATLAB R2018a及以上版本
• 硬件配置：至少4GB内存，推荐8GB及以上；支持OpenGL的显卡
• 存储空间：至少2GB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心流程控制，包括图像预处理、特征提取、数据库比对、相似度计算和结果输出等关键功能。具体承担笔迹图像的读取与标准化处理，多维特征的自动化提取与量化分析，与数据库样本的智能匹配与相似度评估，以及最终鉴别报告的可视化生成与导出任务。