典型文献
基于卷积神经网络的离线笔迹鉴别系统
文献摘要：
笔迹鉴别方法,主要通过对比分析手写字符的统计学特征、纹理特征、结构特征等来辨别书写者的身份.传统的笔迹鉴别对专家经验、从业年限等有较高要求,效率较差.现在计算机人工智能技术的发展,为笔迹鉴别提供了一个新的方向.设计的系统使用web技术构建系统前端,利用多层卷积神经网络和全局平均池化构建后端笔迹鉴别模型,在CASIA-HWDB标准中文数据集上进行训练、验证和测试.测试结果表明,在10人的笔迹样本模型中,识别准确率达100％.
文献关键词：
卷积神经网络;笔迹鉴别;准确率;预处理;软件开发
中图分类号：
作者姓名：
季明涛;梁大伟;戴宏康;傅明明
作者机构：
江苏警官学院计算机信息与网络安全系,江苏南京210031
文献出处：
引用格式：
[1]季明涛;梁大伟;戴宏康;傅明明-.基于卷积神经网络的离线笔迹鉴别系统)[J].电脑知识与技术,2022(15):75-78
A类：
笔迹鉴别,HWDB
B类：
离线,鉴别方法,手写字符,纹理特征,辨别,书写者,专家经验,web,技术构建,建系,多层卷积神经网络,全局平均池化,后端,鉴别模型,CASIA,中文数据集,识别准确率,软件开发
AB值：
0.264523
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