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笔迹鉴别是通过对待测文本和样本笔迹的相似度进行比较,来判定笔迹是否相同的一种检验技术,其在司法鉴定、法庭科学以及金融领域合同确认等多个领域都有广泛的应用.传统英文笔迹鉴别方法是通过比对被鉴别文本与模板的相似程度来实现,效率低,准确度差.近年来,随着深度神经网络技术的飞速发展,利用其自主学习的优势提取相关特征,可以大大提高笔迹鉴别的准确率.传统VGG-16模型在图像分类上一直表现良好,但由于网络结构一直采用顺次连接的方式,导致训练时间过长,参数调整难度大,且不能很好地提取图像的细微特征,因此对笔迹鉴定