基于专用数据库的笔迹鉴别分析系统

资 源 简 介

该程序是一个集成了图像处理、特征工程与分类算法的综合平台，专门用于根据笔迹样本识别书写者身份。系统充分利用已建立的专用笔迹数据库，通过对库中样本的深度学习与模式挖掘，建立起不同书写风格的数字化档案。核心功能涵盖了完整的笔迹分析链路：首先，程序对输入的字迹进行中值滤波、灰度均衡及基于大津法的自适应二值化操作，以消除纸张纹理、光照不均和背景噪声；随后，系统利用细化算法提取笔迹骨架，通过窗口滑动采样提取笔迹的方向梯度、笔画曲率、穿过次数及笔画密度等核心特征，形成代表个人书写习惯的高维特征向量。在鉴别阶段，系统采

详 情 说 明

基于专用数据库的MATLAB笔迹鉴别分析系统

项目介绍

本项目是一个集成化的笔迹识别与鉴定平台，旨在通过数字图像处理与机器学习技术，实现对书写者身份的自动判别。系统通过构建专门的笔迹特征数据库，提取笔迹中反映个人书写习惯的微观特征，并利用多分类算法进行比对。该系统可应用于司法文书鉴定、历史手稿考证、金融签名核验等多种需要验证书写真实性的场景，为人工鉴定提供量化的参考依据。

功能特性

1. 自动化的笔迹数字化档案构建，支持多样本、多书写者的特征存储。
2. 稳健的预处理流水线，能够有效处理光照不均、纸张背景噪声及随机椒盐噪声。
3. 复合型特征提取方案，结合了局部纹理特征、几何骨架特征以及宏观统计特征。
4. 双重鉴别逻辑，采用支持向量机（SVM）进行类别预测，并辅助余弦相似度进行置信度量化。
5. 直观的可视化界面，实时展示原始样本、处理结果、得分分布及最终鉴定报告。

使用方法

1. 环境配置：启动MATLAB并进入项目所在路径。
2. 运行程序：在命令行窗口执行主程序指令，系统将自动初始化模拟数据库（或加载实际库文件）。
3. 样本输入：程序会自动提取待测样本，并通过图像预处理链路进行清洗。
4. 结果查看：等待程序完成算法索引与特征比对，系统会自动弹出包含图像对比、分值图表及鉴定结论的图形窗口。
5. 报告解读：参考界面右下角的【鉴别报告】，根据置信度得分判断身份的一致性。

系统要求

1. 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本。
2. 必备工具箱：图像处理工具箱 (Image Processing Toolbox)、统计与机器学习工具箱 (Statistics and Machine Learning Toolbox)。

实现逻辑详解

主程序按照标准的模式识别流程，在单一链路中实现了从数据生成到结果归档的全过程。

1. 数据库初始化：通过特定的数学模型模拟不同书写者的笔迹风格。利用带随机偏移和曲率变化的三角函数生成模拟线条，并加入不同等级的高斯噪声与模糊效果，为每名书写者创建多个训练样本。

1. 图像预处理链路：

• 灰度化：将彩色输入转换为灰度图像，简化数据维度。
• 中值滤波：采用3x3窗口的中值滤波器，有效剔除图像中的孤立噪点。
• 灰度均衡：应用直方图均衡化技术，拉伸对比度，使字迹边缘更加清晰。
• 自适应二值化：利用大津法（Otsu's Method）自动计算最佳阈值，将背景与文字精确分离，并进行取反操作，使字迹像素值为1。
• 形态学净化：通过区域开运算移除面积较小的连通域，消除环境干扰产生的伪影。

1. 多维特征工程提取：

• 骨架抽取：使用查表法细化算法将笔迹压缩至单像素宽度，提取出不受线条粗细干扰的核心笔画轨迹。
• HOG特征：利用方向梯度直方图捕捉字迹在局部空间内的边缘走向分布，体现笔画的偏好角度。
• 密度分析：统计全图笔画像素占总面积的比例，反映书写者的布局疏密习惯。
• 跨越特征：通过水平中心线的像素跳变次数，统计单行内的笔画穿过频率。

1. 鉴别与分类：

• 模型训练：采用 fitcecoc 函数构建基于“一对一”策略的多分类支持向量机模型。
• 相似度评估：计算待测特征向量与库中各类别中心或样本之间的余弦相似度（Cosine Similarity），将匹配度映射为0-100%的置信度。
• 分类预测：结合SVM的判别结果与相似度得分，给出最终的身份标签。

关键算法与技术细节分析

1. 细化算法：通过反复剥离目标物体的边缘像素，直到仅剩骨架，这能够极大地保留笔迹的结构化形态特征，降低因书写力度、笔尖粗细带来的误差。

1. HOG特征（方向梯度直方图）：该算法对几何和光学形变具有良好的鲁棒性。它通过计算局部区域的梯度方向，能够精准捕捉书写过程中难以察觉的回笔路径和个性化的钩撇习惯。

1. 支持向量机（SVM）：本项目利用非线性核函数或多分类框架，在特征空间中寻找最优超平面，能够处理高维度特征并避免小样本情况下的过拟合问题。

1. 置信度量化标准：系统设定了多梯度的判定逻辑。得分高于85%被视为身份确认；60%-85%标记为基本吻合，配合人工查验；低于60%则判定为非同一人。这种量化的输出方式提升了鉴定结果的权威性。