基于MATLAB的特征分析笔迹鉴别系统

资 源 简 介

该系统利用MATLAB实现笔迹图像的自动化特征提取与相似度分析，通过比对预设笔迹库，高效鉴别书写风格和笔画形态差异，适用于身份验证及笔迹研究场景。

详 情 说 明

基于特征分析的笔迹鉴别系统

项目介绍

本项目是一个基于特征分析的笔迹鉴别系统，通过先进的图像处理和模式识别技术，对输入的笔迹图像进行自动化分析与鉴定。系统能够提取笔迹的书写风格、笔画形态等关键特征，与预先建立的笔迹库进行比对，实现精准的笔迹鉴别功能。

系统适用于司法鉴定、历史文档分析、教育评估等多个领域，为笔迹识别提供科学、客观的技术支持。

功能特性

• 特征提取能力：采用图像预处理技术和特征提取算法，从笔迹图像中提取书写风格、笔画形态、结构特征等多维度特征向量
• 智能匹配分析：通过模式识别与分类算法，计算输入笔迹与库中样本的相似度指标，实现精准比对
• 综合结果生成：自动生成鉴别结论报告，包括匹配判定结果和置信度评分（0-100%）
• 可视化展示：提供特征对比图和匹配度分析报告，直观展示鉴别过程和结果
• 参数可配置：支持特征权重、匹配阈值等参数灵活调整，满足不同应用场景需求

使用方法

1. 准备输入数据：

- 待鉴别笔迹图像（支持JPG/PNG/BMP格式） - 笔迹库数据（包含多个书写者的笔迹样本集）

1. 设置鉴别参数（可选）：

- 调整特征权重配置 - 设置匹配阈值标准 - 配置输出格式选项

1. 执行鉴别分析：

- 系统自动进行图像预处理、特征提取和相似度匹配 - 生成鉴别报告和可视化结果

1. 查看输出结果：

- 鉴别结论报告（匹配/不匹配判定） - 相似度评分置信度数值 - 特征对比可视化图表 - 各特征维度详细匹配数据表

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux Ubuntu 16.04+
• 运行环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 内存要求：最低4GB RAM，推荐8GB及以上
• 存储空间：至少1GB可用磁盘空间
• 图像格式支持：JPG、PNG、BMP格式笔迹图像

文件说明

main.m文件作为项目的主入口点，集成了系统的核心功能模块，负责协调整个鉴别流程的执行。该文件实现了图像预处理、特征向量提取、相似度计算匹配、结果判定生成以及可视化输出等关键操作，确保系统各组件协调工作，完成从笔迹输入到鉴别结果输出的完整处理流程。