【摘 要】
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笔迹性别识别在取证分析中具有重要意义。近年来,虽然笔迹性别识别获得了越来越多的关注,但是目前提出的算法都基于人工设计的特征,难以准确地表达笔迹包含的信息,因而准确率
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨工业大学媒体技术与艺术系
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笔迹性别识别在取证分析中具有重要意义。近年来,虽然笔迹性别识别获得了越来越多的关注,但是目前提出的算法都基于人工设计的特征,难以准确地表达笔迹包含的信息,因而准确率较低。针对这个问题,本文提出了一种基于深度学习的笔迹性别识别方法,使用深度学习caffe工具,将预处理后的笔迹图像输入本文设计的卷积神经网络进行分类。本文首先提取笔迹图像的每个单词,然后取单词的不同全排列拼接成基础图,接着按照固定的大小从基础图截取材料图,最后以材料图为输入数据,以包含7个卷积层的网络为模型进行分类。本文的方法在IAM On-L
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