中文签名图像的笔划归一化

根据签名图像预处理应遵循的基本原则,对目前中文签名图像预处理中存在的问题进行了详细分析,并提出了相应的解决方法.着重研究了签名图像的归一化,提出用基于数学形态学的笔划粗细归一化代替目前常用的细线化.实验结果表明,该方法既消除了因书写工具的不同而造成的差异,又保留了作者签名时笔划的细节.     

基于空间曲线弹性匹配的在线手写签名鉴别

论述了将手写签名笔划轨迹视为空间曲线,并采用点－点加权弹性匹配对其进行鉴别的方法．该方法强调签名在形状和签名压力的动态特征上都具有相似性．算法中权重系数根据签名样本的稳定度来确定,加权的匹配算法考虑了局部相似性不同的特点,有利于认证指标的改善．     

基于空间曲线弹性匹配的在线手写签名鉴别

论述了将手写签名笔名笔划轨迹视为空间曲线，并采用点－点加权弹性匹配对其进行鉴别的方法，该方法强调签名在形状和签名压力的动态特征上都具有相似性，算法中权重系数根据签名样本的稳定度来确定，加权的匹配算法考虑了局部相似性不同的特点，有利于认证指标的改善。     

基于数学形态学的图像汉字笔划细化和提取

文章提出了一种基于数学形态学的图像汉字笔划细化和提取方法。根据汉字的结构特点,定义了一组新的结构元素序列,保持了原样本图像汉字的连通性和拓扑性的骨架,有效地抑制样本细化后汉字笔划的扭曲和歪斜;在此细化的结果基础上,定义了一种新的汉字笔划提取算法,准确提取出原汉字的横竖撇捺笔划的形状、形态及形式结构信息,取得了理想的效果。     

基于数学形态学车牌自动定位和倾斜校正

针对车牌识别系统中,由于光照变化、背景复杂、车牌褪色或相对摄像机位置不同带来的图像倾斜等原因,导致车辆图像质量不高,影响车牌定位和识别。基于优化组合数学形态学基本运算,结合灰度信息离散化对车牌初定位,再利用先验知识,对车牌进行精确定位,最后采用两点法对倾斜的车牌图像进行检测和校正。实验结果表明,得出的定位和倾斜校正方法简单、快速,且具有较好的稳定性。     

一个新的基于身份的盲签名方案

利用双线性对,在基于身份的签名方案中使用两个不同的盲化因子对签名者的提交进行盲化,给出一个新的基于身份的盲签名方案.方案中具有最少的对运算,因此其比类似方案更为高效.并且,新方案可证明是安全的.     

手写签名鉴别的发展趋势

随着计算机技术和自动识别技术的飞速发展,手写签名鉴别取得了长足发展,应用范围涉及信用卡签字、电子商务、合同、银行支票等各个方面,成为人们生活中不可缺少的一部分。目前,手写签名鉴别的发展主要分别为：计算机自动签名识别、仪器分析鉴别、对书写时间的鉴定等。签名鉴别会朝着数据融合的方向发展,利用数据融合技术,综合各种鉴定方法,提高签名鉴定的正确率。     

基于数学形态学的核孔膜显微图像检测

为实现核孔膜防伪的自动检测,提出了一种基于数学形态学的核孔膜显微图像检测方法。构造了基于灰度数学形态学的二值化方法,提出了基于二值数学形态学的分层提取方法,统计总孔数和孔半径。实验结果表明,二值化方法不但能够有效消除灰度图像中的噪声和渐变背景,而且所得二值图像保留了原始灰度图像中核孔膜的全局信息;分层提取方法所得总孔数的相对误差在10%以内,同时实现了孔半径的统计。该方法可用于仪器化检测中。     

基于阈值分割与数学形态学的高分辨率遥感影像道路信息提取

从高分辨率遥感影像中快速,有效的提取道路信息,一直是遥感学界研究的热点和难点问题。本文研究了一种基于阈值分割与数学形态学的高分辨率遥感影像道路提取算法,该算法不需人工给出道路种子点,方向等信息,在某种意义上提高了道路提取的自动化程度。提取过程是:首先利用阈值分割将遥感影像分割成包含道路信息的二值图像,然后利用数学形态学运算对二值图像进行处理,根据道路形态特征提取出道路区域。     

一种基于小波变换和数学形态学的边缘检测算法

结合小波变换和数学形态学的优点,提出了一种基于小波变换和数学形态学的边缘检测算法.基于数学形态学的边缘检测,对现有的检测算子进行改进,构造了一种抗噪型边缘检测算子,并使用不同方向的线型结构元素;基于小波变换的边缘检测能有效地保留图像边缘的细节信息,使提取的边缘完整连续.实验结果表明,本研究提出的算法与几种经典边缘检测算子相比,有效抑制了噪声的影响,提高了检测的精度,对各种不同图像具有很好的鲁棒性.     

基于数学形态学的月海圆形撞击坑自动识别方法

撞击坑是月球表面最为常见的地质单元,是研究月球地质演化历史的重要对象,也是月球地质定年的基本依据,因此撞击坑识别具有重要意义.本文根据嫦娥一号采集的月球CCD图像,基于数学形态学方法对撞击坑进行自动识别提取研究.在CCD图像中,撞击坑边缘的灰度变化明显,梯度较大,由此可以计算获取撞击坑的边缘形态;一般情况下,依据图像灰度梯度突变,通过边缘检测得到的撞击坑边缘比较粗糙、不连续,而且有断口和小洞.根据数学形态学的基本思想——用具有一定形态的结构元素去量度和提取图像中的对应形状,对识别出来的边缘作进一步处理,可得到较光滑、连续的撞击坑边缘弧,从而能方便地拟合出撞击坑边缘,并获得撞击坑的直径与位置.用数学形态学进行撞击坑识别与提取的主要步骤是：首先对CCD影像计算灰度的梯度,得到梯度图像,然后进行二值化,再使用数学形态学分离出边缘,最后用圆形对撞击坑进行拟合并计算出撞击坑的位置和直径.本文分别对月海和月陆地区进行撞击坑识别实验,结果表明,我们设计的算法能够识别的最小撞击坑直径为10个像素.其中月海区域撞击坑识别准确可靠;而月陆区域岩性差异大、地形起伏,造成CCD图像背景变化较大,其识别效果相对差一些,有待进一步改善.     

基于数学形态学的运动图像模糊长度识别方法

基于数学形态学思想提出一种运动图像模糊长度识别方法,并进行仿真实验。该方法通过对模糊图像频谱图进行一系列数学形态学的处理,准确提取频谱图的边缘,再利用频谱图中相邻黑色条纹间距与模糊长度的数量关系计算出模糊长度。该方法在35像素范围内能准确识别模糊长度,超过40像素范围时需人工辅助才能识别模糊长度。     

基于数学形态学等技术的黑水城唐卡图像预处理方法研究

基于数学形态学的黑水城唐卡图像预处理方法研究是西夏艺术品数字化研究与保护项目中的一个子课题,也是整个系统中至关重要的一步,图像预处理效果的好坏会直接影响到后续图像特征的分析与提取以及识别的质量.以黑水城出土唐卡图像为切入点,详细讨论了基于数学形态学的黑水城唐卡图像预处理的基本方法与过程,主要包括图像分割、去噪、灰度、增强、边缘提取等预处理方法,最后通过仿真实验验证了该方法的有效性.     

车牌识别系统中若干问题的探讨

研究机动车牌照自动识别系统设计中,车牌区域的检测和牌照字符的分割,以达到对字符的区别。实验证明,利用车牌的纹理特征和形状特征检测车牌区域具有较高的准确性,算法的实现以边缘检测技术和数学形态学为基础。字符分割受车牌倾斜角度的影响较大,在运用Hough变换检测出车牌水平和垂直倾斜度后,再对字符进行分割,具有较好的效果。     

一种基于NTRUSign的代理签名方案

NTRUSign是一种基于NTRU算法的数字签名方案,该方案的安全性取决于从一个非常大的维数格中寻找最接近向量问题,NTRU数字签名方案具有密钥产生容易、速度快、占用资源少等特点.文中构造了一个新型的基于NTRUSign的持票代理签名方案,并对该方案的安全性方面作了分析.     

计算机汉字识别和静态手写汉字签名鉴定技术综述

经过训练、高质量的摹仿手写汉字签名给文件检验工作者提出了挑战,使传统的特征比对方法显得力不从心,据此本文提出采用计算机进行精确、快速的静态手写汉字签名鉴定。对于静态手写汉字签名鉴定,如何选择良好的特征和对选择的特征进行描述,使描述后的特征具有相对的稳定性,特征描述模型很好地反映书写者的生物特征而不是汉字本身的内容,是计算机静态手写汉字签名鉴定问题首先要解决的问题。     

生物识别技术与应用

生物识别技术可以用来鉴别身份或证明身份，主要包括虹膜识别、视网膜识别、面部识别、指纹识别、DNA识别、气味识别、签字识别和声音识别等，其中指纹识别是最常用的一种．生物识别技术在人类的物理生存空间和虚拟生存空间具有广泛的应用前景。在介绍生物识别原理的基础上。讨论了两种类型生物识别技术，一种基于生理特征：虹膜识别、视网膜识别、面部识别和指纹识别；另一种基于行为特征：签字识别和声音识别。     

结合数字签名与手写签名的电子文件认证方法

提出数字签名与手写签名相结合的复合签名认证方法,一方面用数字签名对个人手写签名动态特征数据进行封装,使其具有网上安全传递的保障;另一方面利用手写签名验证方法加强数字签名的认证作用,以弥补数字签名的不足．     

A New Algorithm for On-Line Handwriting Signature Verification Based on Evolutionary Computation

The paper proposes an on-line signature verification algorithm, through which test sample and template signatures can be optimizedly matched, based on evolutionary computation （EC）. Firstly, the similarity of signature curve segment is defined, and shift and scale transforms are also introduced due to the randoness of on-line signature. Secondly, this paper puts forward signature verification matching algorithm after establishment of the mathematical model. Thirdly, the concrete realization of the algorithm based on EC is discussed as well. In addition, the influence of shift and scale on the matching result is fully considered in the algorithm. Finally, a computation example is given, and the matching results between the test sample curve and the template signature curve are analyzed in detail, The preliminary experiments reveal that the type of signature verification problem can be solved by EC.