人体生物特征识别是自动身份验证的一个重要研究领域，并越来越受到关注。生物特征有两类，一类称为生理特征(如脸像、虹膜、指纹等)；另一类称为行为特征(如语音、笔迹等)。笔迹鉴别是一种行为特征识别的方法。笔迹容易获取并且不同的人有不同的笔迹，因此基于笔迹的身份验证在安全领域、金融领域均有广阔的应用前景。 笔迹鉴别自上世纪起就已成为计算机视觉和模式识别领域的研究热点，但是目前笔迹鉴别技术尚存在诸多难点，且各种探索都停留在学术研究阶段，没有将其在工程(软件系统)上实现。 本研究的主要目的是：在分别深入研究各种已知笔迹鉴别技术的基础上，改进各种技术的不足并提出新的思路和方法，结合网络技术，研究、开发出一整套基于网络的笔迹鉴别软件系统，并交付公安部门使用。该软件系统同时还要满足商业软件的一切特点，使用方便、界面友好、功能强大。 本研究有很好的社会意义和经济价值。首先，本研究要开发国内第一套较成熟的笔迹鉴别软件系统，这要克服从学术理论到工程实际的一系列问题，将有力的推动笔迹鉴别研究的发展。同时，本系统可在公安部门广泛推广应用，产生很好的社会效益和经济效益，其前景非常可观。此外，本研究的成熟技术也可以运用于金融行业、交通行业和电子商务等领域，经济价值和社会意义更加明显。最后，本系统的推出也有其象征意义，这意味着笔迹鉴别技术已趋于成熟，并开始投入实用。 论文第一章介绍了笔迹鉴别的基本知识，提出了研究的问题和目的。 论文第二章通过了解文检专家的笔迹检验过程，比较分析了人工操作和计算机程序的各自特点，指出了在目前的技术条件下人机交互的重要性。同时，提出了一个完整的计算机笔迹鉴别系统的总体流程图。本章的最后部分简单地讨论了对笔迹的不同方面的特征匹配结果进行综合决策的问题。 论文第三章中针对笔迹鉴别系统的实际，分析、提出了一系列的预处理方法，并取得了较好的效果。 论文第四章根据人对物体形状的整体感觉，提出了一种笔迹鉴别的形状特征法，利用矩表示字符的形状特征并采用修正的街区距离来对特征字进行匹配。针对不同阶次和不同目标的矩动态范围变化大从而不利于匹配的问题，提出了矩特征的归一化方法。 论文第五章对高阶相关算法在笔迹鉴别中的运用进行了深入的研究。高阶相关算法是一种利用字迹笔划之间的相互关系进行笔迹鉴别的算法，该算法在试验中取得了 武汉理工大学硕士学位论文较好的效果，但是存在的不足就是计算量大、计算时间长。在保证精度的前提下，为了提高计算速度，本章提出了一个改进的高阶相关算法，实验证明，该方法不仅精度不受影响，而且大大缩短了计算时间。 将笔迹视为图像纹理，利用纹理分析的方法提取其纹理特征并进行鉴别是目前笔迹鉴别研究的热点。论文第六章中，我们介绍、讨论了纹理分析的基本知识和常用方法，并提出了一种基于Gabo:滤波器的笔迹鉴别算法和它的程序实现。进一步，我们提出了一种基于小波分析的笔迹鉴别算法的构想。 文检专家的笔迹鉴别结果几乎是100%正确的，他们的经验是许多年的积累并经过了长期的实践检验，是笔迹鉴别领域的宝贵财富。论文第七章对专家经验与计算机的结合进行研究，指出了目前已知的笔迹鉴别专家系统的不足并提出了一套笔迹鉴别专家系统，它在特征选择、描述和匹配方式上都有所创新。 论文第八章主要对完成的笔迹鉴别软件系统进行介绍。该章首先对软件系统的整体结构和各个组成程序进行了阐述;然后谈到了使用的软件技术，包括C++ Builder的图像、网络、数据库技术和Matlab的一些知识;最后，以本软件的后期制作为实例介绍了如何利用制作工具制作软件帮助文件和安装盘，并简单地提到了软件的保护技术，这些都是开发商用软件的实用技术。 论文第九章对研究的成果进行了总结并对笔迹鉴别未来的研究进行了展望。