【摘要】 本发明公开了一种文本无关笔迹鉴别的方法和装置，属于计算机视觉领域。所述方法包括：对查询笔迹样本进行预处理，得到查询笔迹样本边缘图像；从查询笔迹样本边缘图像中提取查询笔迹样本网格微结构特征；计算查询笔迹样本网格微结构特征与每个参考笔迹样本网格微结构特征在不同维度上的标准差；通过加权标准差，计算查询笔迹样本网格微结构特征与每个参考笔迹样本网格微结构特征的特征间距离；对特征间距离进行比较排序，获得查询笔迹样本书写者候选列表。所述装置包括：预处理模块、特征提取模块、权值计算模块、距离计算模块、比较模块。本发明通过比较网格微结构特征间距离获取书写候选人，提高了笔迹鉴别的正确率和鉴别性能。 【专利类型】发明授权 【申请人】清华大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】100084 北京市海淀区清华园1号 【申请人地区】中国 【申请人城市】北京市 【申请人区县】海淀区 【申请号】CN200810240092.5 【申请日】2008-12-18 【申请年份】2008 【公开公告号】CN101452532B 【公开公告日】2010-09-08 【公开公告年份】2010 【授权公告号】CN101452532B 【授权公告日】2010-09-08 【授权公告年份】2010.0 【IPC分类号】G06K9/64; G06K9/48; G06K9/60 【发明人】丁晓青; 李昕; 彭良瑞; 刘长松; 方驰 【主权项内容】一种文本无关笔迹鉴别的方法，其特征在于，所述方法包括：对查询笔迹样本进行预处理，得到所述查询笔迹样本的边缘图像；为所述查询笔迹样本设定一个固定大小的网格窗口，标定每个网格位置；利用所述网格窗口遍历所述边缘图像，在遍历过程中分别提取局部区域的各类局部微结构；利用所述网格窗口的中心网格依次遍历所述边缘图像上所有边缘像素点，并分别统计所述查询笔迹样本中所述各类局部微结构出现的概率，得到查询笔迹样本网格微结构特征；计算所述查询笔迹样本网格微结构特征与每个参考笔迹样本网格微结构特征在不同维度上的标准差；通过加权所述标准差，计算所述查询笔迹样本网格微结构特征与所述每个参考笔迹样本网格微结构特征的特征间距离；对所述特征间距离进行比较排序，获得查询笔迹样本书写者候选列表。 【当前权利人】清华大学 【当前专利权人地址】北京市海淀区清华园1号 【专利权人类型】公立 【统一社会信用代码】12100000400000624D 【家族被引证次数】13
