基于多通道分解与匹配的笔迹鉴别研究

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笔迹鉴别是通过分析手写字符的书写风格来判断书写人身份的一门技术.笔迹鉴别的关键步骤是提取反映书写风格的笔迹特征.笔迹特征包括笔划位置、方向、搭配关系等,它们可以通过图像多通道分解提取和表达出来.本文提出一种用于笔迹鉴别的二值图像多通道分解方法,利用字符的笔划方向性先进行方向分解,然后对每个方向的子图像进行频带分解.用分解后的采样信号值作为笔迹特征,用特征匹配方法进行书写人识别,得到了很好的实验结果
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探讨三个方面的问题,即数据场可视化的数据模型、体系结构以及应用。文章通过对应用领域的实际分析和综合。总结出常用的22种数据场的类型,依此提炼出了数据场可视化系统的数据模型和体系结构,文章还对相关的可视化方法作了介绍。根据文中提供的模型在Indigo2工作站上实现的一个数据场可视化系统已被应用于许多专业领域,文章最后给出了几个方面应用的结果。
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