發(fā)布時間：2018-02-11 20:01

  本文關(guān)鍵詞： 簽名筆跡識別 深度學(xué)習(xí) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 摹仿簽名　出處：《中國政法大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著人工智能(AI,Artificial Intelligence)技術(shù)滲透到科研與日常生活的各個領(lǐng)域,相關(guān)技術(shù)方法也給法庭科學(xué)領(lǐng)域帶來了新的探索方向。特別是近來活躍于語音識別、圖像處理、自然語言處理等方面等深度學(xué)習(xí)(DL,Deep Learning)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),給筆跡鑒定領(lǐng)域中相當(dāng)長時間處于瓶頸的離線簽名筆跡自動鑒別帶來了可嘗試突破的可能,從而為簽名筆跡鑒定提供了重要的輔助作用。筆跡自動識別技術(shù)和系統(tǒng)的開發(fā)已經(jīng)有了比較長的發(fā)展歷程,特別是在線筆跡識別在金融、安全、司法等領(lǐng)域已經(jīng)有了很廣泛且成熟的應(yīng)用。但在司法鑒定文件檢驗實務(wù)中占很大比重的筆跡鑒定方面,很難有效利用。目前有研制成型的離線筆跡自動識別系統(tǒng),長時間停留在傳統(tǒng)的模式識別技術(shù),雖然從常規(guī)圖像處理技術(shù)進步到基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN,Artificial Neural Network)建模,但仍然存在特征選取與特征價值量兩方面的主要問題,一方面,對于離線筆跡,特別是摹仿簽名筆跡的有效識別率較低;另一方面,人工預(yù)設(shè)部分的工作也導(dǎo)致并不能完全實現(xiàn)機器自動識別,存在主觀局限與干擾。參考目前比較成熟的手寫識別技術(shù)和人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以發(fā)現(xiàn),運用深度學(xué)習(xí)算法或框架的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)作為分類器,較傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有著良好的效果與優(yōu)勢。與筆跡鑒別關(guān)系密切的手寫識別已有成熟的商業(yè)化產(chǎn)品,其識別目的雖與筆跡鑒別有所不同,但可借鑒其對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用�；钴S于語音、圖像、自然語言等方面的深度學(xué)習(xí)算法針對離線筆跡鑒別一直存在的特征選取與價值量問題能夠提供新的解決路徑。本文嘗試從理論和實驗兩個方面闡述改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在離線簽名筆跡自動識別中的應(yīng)用。結(jié)合傳統(tǒng)模式識別原理和實踐效果,提出筆跡自動識別對筆跡特征的需求與要求不僅限于人工筆跡鑒定時特征選取種類,也不僅限于傳統(tǒng)自動識別筆跡形態(tài)學(xué)上的特征點,例如長寬比、字間距、筆畫粗細、折筆角度、筆畫之間的尺寸關(guān)系等。相應(yīng)的,特征價值量問題也改為自適應(yīng)模式,根據(jù)機器對個案特征的學(xué)習(xí)來匹配價值權(quán)重,不需要人為在選取特征時賦值。由此,從理論上闡明深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在筆跡特征問題上與鑒定原理的相適應(yīng)性和理論優(yōu)勢,改變只有定量而缺乏定性的自動識別模式。本文實驗部分主要借助的是百度在2016年發(fā)布的PaddlePaddle深度學(xué)習(xí)架構(gòu)及基礎(chǔ)的開源代碼,將訓(xùn)練數(shù)據(jù)(樣本筆跡)輸入Paddle,訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,即卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),通過迭代訓(xùn)練降低鑒別錯誤率,再用檢驗數(shù)據(jù)(檢材筆跡)進行檢驗預(yù)測,實現(xiàn)離線筆跡鑒別目的,并嘗試進行摹仿簽名筆跡的識別。最后,通過真實的筆跡鑒定案例,驗證本文方法在筆跡鑒定實務(wù)中起到自動識別的輔助作用。從理論到實驗充分闡明與驗證基于深度學(xué)習(xí)算法的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實現(xiàn)離線簽名筆跡的自動識別,以及一定程度上的摹仿簽名識別并提出改進方向;同時能夠解決傳統(tǒng)方法中存在的特征提取與價值量問題,優(yōu)化機器自動鑒別路徑,提升機器自動鑒別原理的嚴謹性和科學(xué)性,以及自動化程度,將離線筆跡自動鑒別真正向人工智能方向發(fā)展。
[Abstract]:In this paper , it is difficult to make use of deep learning algorithm and artificial neural network in the field of handwriting recognition . Based on the PaddlePheros depth study structure and the open source code published in 2016 , this paper puts forward the recognition of the handwriting recognition by means of iterative training . Finally , it can solve the problems of feature extraction and value quantity in the traditional method , optimize the automatic identification path of the machine , improve the machine automatic identification principle and the degree of automation , and automatically identify the off - line handwriting to truly develop the artificial intelligence .

【學(xué)位授予單位】：中國政法大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：D918.92

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本文編號：1503881