【摘 要】
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朱墨的时序检测在文件检测和司法公正领域中是较为常见的问题。由于判定结果的准确性无法准确衡量,提出了基于卷积神经网络快速识别朱墨时序的方法。基于不同时序的朱墨样本在朱墨重叠处图像色素点的区别,用卷积神经网络做有监督训练分类,最终达到识别图像朱墨顺序的目的。在理想的实验条件下,同一支笔的预测准确率能达到93%以上,泛化能力高达86%。在加入高斯噪声后,同一支笔的预测准确率仍能达到82%以上,泛化能力达
【基金项目】
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吉林省教育厅科学技术研究项目(JJKH20210797KJ),大学生创新创业训练项目(20190186007)。
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朱墨的时序检测在文件检测和司法公正领域中是较为常见的问题。由于判定结果的准确性无法准确衡量,提出了基于卷积神经网络快速识别朱墨时序的方法。基于不同时序的朱墨样本在朱墨重叠处图像色素点的区别,用卷积神经网络做有监督训练分类,最终达到识别图像朱墨顺序的目的。在理想的实验条件下,同一支笔的预测准确率能达到93%以上,泛化能力高达86%。在加入高斯噪声后,同一支笔的预测准确率仍能达到82%以上,泛化能力达到80%,大幅度提高了朱墨时序图像识别的准确性和稳定性。
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