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作为计算机学科的一个重要应用方向，生物特征识别技术正在成为一个蓬勃发展的研究领域，笔迹鉴定技术则是其中具有吸引力的一个方向。近年来，一些发达国家已把生物特征识别技术，从研究阶段转向应用阶段，我国一些研究机构和企业也相继开展了这方面的研究开发工作，而且竞争十分激烈。另外，高准确率的签名笔迹鉴定是对个人、集体及国家利益不受侵犯的有利保证。个人签名被他人伪造后，有可能引起严重的社会后果或巨大的经济损失。对于我们这样一个人口大国，由于签名引起的纠纷案件越来越多，准确鉴定签名真伪的技术也显得越来越重要。因此，签名鉴定有着极其广泛的应用前景和重要的战略意义。
鉴于笔迹鉴定技术的研究现状，对其进行邻域特征分析和研究是可行的。本文主要完成了以下工作：
1) 分析了已有的细化算法：快速并行算法和形态学细化算法，根据像素的邻域信息提出高精度并行手写体汉字细化算法；
2) 在对已有的确定笔迹特征点算法研究的基础上，针对其不足，提出基于邻域特征的笔划交叉点提取算法；
3) 结合人工神经网络和遗传算法的特点，提出基于遗传神经网络笔迹鉴定算法，实验证明了该算法的可行性和有效性。
最后阐述了作者在本课题研究过程中的心得和体会，指出了今后进一步探索和研究的方向。