笔迹识别技术简介

5.3.2　笔迹识别技术简介

1.笔迹识别技术概述

签名作为身份认证的手段已经用了几百年了，而且我们都很熟悉在银行的表单中签名作为我们认同的标志。将签名数字化的过程包括，将签名图像本身数字化，以及记录整个签名的动作——每个字母以及字母之间不同的速度、笔序和压力。签名识别和语音识别一样，是一种行为测定学。

2.国内外研究现状与发展趋势

几十年来，在图像处理和模式识别领域中，笔迹识别一直是一个热门研究课题。尽管人们不断地努力，但笔迹识别仍存在一个富有挑战性的问题。在安全及其有关应用中，通过一份手写体来识别书写人身份。但它需要书写人要写相同的固定文本。从这种意义上来说，笔迹识别也可以被称为基于文本的书写人识别。实际上，使用固定文本使得书写人识别容易被伪造。另外，基于文本的身份识别在许多实际应用中是不可取的。例如，对存档的手写文档的书写人识别、法庭上犯罪嫌疑人的识别等。在这些应用中，对一份手写体书写人的身份识别通常由专业的手写体鉴别人员来进行。

笔迹鉴定作为一种个人身份辨识的有效手段有着重要的作用，随着经济的日益发展，各国文化交流的无论是在政治、经济、文化甚至犯罪学领域，都有着广泛的应用前景，随着人们相互往来的日益频繁，如何高效、准确地进行笔迹鉴定就显得更加重要。在我国笔迹鉴定尤其是对汉字的笔迹鉴定研究，得到了众多学者的关注。目前，许多场合都使用人工鉴定方法，其效率不仅低下，而且在鉴定过程中容易掺入人为的感情因素，因此，其结果不一定可靠。鉴于此，研究人员提出了利用计算机进行自动鉴别的方法。

计算机笔迹识别系统近几年在国内外都有一定的发展。首先，科研成果为笔迹鉴定提供了理论依据。例如，巴甫洛夫关于高级神经活动的学说使人们得以从理论上阐明笔迹同一认定的科学基础。其次，显微镜等科学仪器的使用大大提高了笔迹检验的精确度。最后，实践经验的积累使人们对笔迹特征的认识越来越深入，对笔迹特征的分类越来越合理，这些都提高了笔迹鉴定的科学性。在司法实践中，笔迹鉴定已经成为人身识别的重要途径之一。将红外-拉曼光谱用于法庭科学研究，发展笔迹鉴定和印章鉴定等多种法庭科学鉴定新方法，利用所建立的方法已协助公安机构破获了一些经济案件。

近年来，用于区分不同语言的文字种类识别已成为国内外研究的热点，字体识别和文字种类识别是一个相近的问题。将文本图像看做一种纹理，使用多通道Gabor滤子技术对文本图像滤波后提取其纹理特征，该方法在文字种类识别中非常有效，但是计算很复杂。在水平和垂直方向定义了四种文本尺寸(Concav Topbot Bbxhgt Optden)以区分中日文与拉丁文字，中日文之间以撇和捺的方向属性来区分，五种拉丁文之间以特征字符集(Symbol Sets)和相关熵模型(Relative Entropy Model)来区分，这种对不同对象采用不同特征的识别方法具有较高的精度，但却只能用于文字种类识别而不能用于同种语言间的字体识别。

手写体的计算机自动笔迹鉴定的首要成果是字符的识别(Character Recogniton)，即识别字符本身，而不是根据字来识别书写者，字符识别已接近实用水平。其次是签名鉴定(Signature Verification)，在签名鉴定中，比较有效的方法是动态方法，动态方法不仅利用书写的结果，还要求计算机知道书写的过程，如运笔的速度、加速度、笔的压力、握笔的姿态等。签名鉴定在国外的银行领域中已接近实用水平。对于公安、安全及法庭等领域要求的笔迹鉴定而言，疑问文档的获取是静态的、非固定的，甚至是文本独立的，因此将文字识别与签名鉴定的成果直接应用于疑犯鉴别领域的难度较大。手写体计算机自动笔迹鉴定的第三个层次即为笔迹鉴定(Handwriting Identification)。计算机笔迹识别系统与传统笔迹鉴定的区别如表5-1所示。

表5-1　计算机笔迹识别系统与传统笔迹鉴定的区别

3.笔迹识别技术的优缺点

(1)签名识别的优点:使用签名识别更容易被大众接受，而且是一种公认的身份识别的技术。

(2)签名识别的缺点:

①随着年龄的增长，性情的变化与生活方式的改变，签名也会随着而改变；

②为了处理签名的不可避免的自然改变，我们必须在安全方面加以妥协；

③用于签名的手写板结构复杂，而且和笔记本电脑的触摸板的分辨率有着很大的差异，在技术上很难将两者结合起来，难将它的尺寸小型化。