笔迹鉴别是依据手写笔迹对书写人身份进行判别的一门技术。随着计算机技术的发展,笔迹鉴别的重要性在当今的社会越来越明显。在工作中,各国政府之间的协议和备忘录的签订,官方文件,以及法令和法规的颁布,银行支票的签署汇兑,都需要当事人的亲笔签名才有效。在实际生活中,社会交往信函,则不管是手写还是打印,最终也是作者本人的亲笔签名。用计算机实现笔迹鉴别可以减轻文检人员的工作压力。笔迹鉴别已成为计算机视觉和模式识别领域研究的热点问题。本文首先分析了笔迹鉴别的发展历史及应用背景,并介绍了目前的技术发展状况。以笔迹书写人身份鉴别问题为背景,研究基于改进型的多通道Gabor小波变换的笔迹鉴别问题,建立了基于该算法的笔迹身份鉴别系统。本文工作涉及:笔迹图像的预处理,笔迹图像的纹理特征提取,笔迹图像的分类匹配,以及基于改进型的多通道Gabor小波变换的笔迹鉴别系统的构造和实现。通过实验测试,系统准确率可以达到70%,基本完成了系统设计目标。系统编程平台为VS.net 2005。本文取得的主要研究成果如下:(1)在改进型Gabor小波变换算法的基础上进行实现方案上的改进,提出了适合维吾尔笔迹特征提取的纹理分析算法。该算法与笔迹所写内容无关,可记录下每一个通道的书写人笔迹风格的特征向量――均值和方差,它们记录下了每个通道笔迹图像纹理特征的重要信息。(2)采用最近邻距离和对笔迹样本进行分类匹配,将训练后的32通道64维特征向量以纯文本格式保存于相应的笔迹库中。其优点为数据存储量小、便于管理,辨别速度快。