基于试卷笔迹的身份识别方法与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着信息技术的快速发展，身份识别技术在维护社会安全、保障个人信息安全等方面扮演着越来越重要的角色。

传统的身份识别方法，如密码、钥匙等，容易丢失、遗忘或被盗用，已难以满足日益增长的安全需求。

近年来，生物特征识别技术因其便捷性、唯一性和安全性等优点，逐渐成为身份识别领域的研究热点。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者对笔迹识别技术进行了大量的研究，并取得了一定的成果。

总的来说，现有的笔迹识别方法主要可以分为两大类：基于统计特征的方法和基于深度学习的方法。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.试卷笔迹预处理:针对试卷图像的背景复杂、噪声干扰等问题，研究有效的图像预处理方法，包括图像灰度化、噪声去除、笔迹分割、笔画宽度归一化等，为后续的特征提取和识别奠定基础。

2.笔迹特征提取:研究能够有效表征试卷笔迹个体差异性的特征提取方法，包括基于统计特征的提取方法、基于几何特征的提取方法、基于纹理特征的提取方法等，并探究多特征融合方法，以提高特征的discriminativeability。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和系统实现相结合的方法，逐步深入地开展研究工作。

1.理论分析阶段:首先，对国内外相关文献进行调研，了解试卷笔迹身份识别的研究现状、主要方法和技术难点；其次，研究各种笔迹特征提取方法和识别模型的原理和特点，分析其适用性和局限性；最后，确定本研究的技术路线和方法框架。

2.实验研究阶段:首先，构建试卷笔迹数据库，收集不同书写者的试卷样本，并对样本进行标注；其次，设计和实现试卷笔迹预处理、特征提取和身份识别算法，并对算法进行实验验证和参数优化；最后，对实验结果进行分析和评估，比较不同方法的性能优劣。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对试卷笔迹的特点，提出一种有效的笔迹预处理方法，提高笔迹分割和特征提取的准确性。

传统的笔迹预处理方法大多针对签名等场景，对于试卷笔迹这种复杂场景下的预处理效果不佳。

本研究将针对试卷笔迹的特点，提出一种有效的笔迹预处理方法，包括图像增强、噪声去除、笔迹分割等步骤，以提高笔迹分割和特征提取的准确性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]张宁,黄宇,田丰,等.基于深度学习的脱机手写汉字笔迹鉴别[j].计算机工程与应用,2020,56(16):157-164.

[2]张俊,王勇,黄河笑,等.融合全局和局部特征的脱机手写体汉字识别[j].电子与信息学报,2019,41(12):2973-2980.

[3]刘成,刘秉权,张宇.基于改进resnet的脱机手写签名鉴定[j].电子测量与仪器学报,2022,36(11):140-148.