计算机汉字识别和静态手写汉字签名鉴定技术综述

◆贾 俣

计算机汉字识别和静态手写汉字签名鉴定技术综述

◆贾 俣

（江西司法警官职业学院 江西 330013）

按照训练、高质量标准进行模仿，分析手写汉字签名的准确检验操作模式和标准。传统的对比方法往往不够得当，采用计算机精确快速的操作方法，可以在短时间内实现静态手写汉字的准确鉴定。静态手写汉字鉴定签名分析过程中，需要根据具体的特征特性内容进行分析，调整具体的描述特征稳定性，分析反应具体的生物效果。这不单是对内容，而是对计算机静态手写汉字的鉴定技术分析。

汉字识别；静态手写；鉴定

依照现代社会综合经济建设发展要求，经济犯罪的比例逐年增加。为了提升经济案件的整体侦破过程，对文件进行准确的检索分析，加强手写汉字的鉴定尤为重要。不法分子通过练习可以高质量模仿签名笔迹内容，利用传统特征对比形式，鉴别真假不够准确。而采用计算机汉字识别精准鉴定技术，可以准确快速地完成汉字的签订鉴别分析，解决鉴定技术遇到的的难题。

1 计算机汉字识别与手写鉴定的基本情况分析

根据计算机自动签订技术，实施汉字识别、笔迹鉴定。签名鉴定属于笔迹鉴定的一个分支内容，随着技术的应用提升，计算机汉字识别技术得到广泛的认可和发展。

1.1 计算机汉字识别的基本情况

计算机汉字识别是从60年代的IBM公司研发的印刷体汉字识别为基础，70年代日本东芝研发可以识别的单体印刷汉字系统，80年代日本电器研究所研发可以识别的2300个多体汉字印刷识别系统，提升了汉字识别的整体水平。90年代，电子工程系统通过计算机汉字识别，提升计算机汉字的印刷文体识别效果，实现综合领域水平的拓展应用。

印刷体汉字识别联动过程中，需要根据手写汉字识别的应用生产过程，分析印刷汉字识别的比率关系，确保汉字识别达到98%以上有效应用水平。在脱机状况下，需要对困难的自体、自字号、字符内容进行变化水平的分析，判断关系到人体识别的基本内容。一些识别较难的情况，因练笔、缺笔，影响计算机识别，需要加强计算机的自动模式识别判断应用性能。对于自己少、特征少、汉字不全、笔迹多等问题进行分析，分析生理、心理、环境等多方面因素，研究可能受其改变的具体情况，避免伪造、模仿的情况发生。

1.2 计算机汉字识别静态与动态的汉字签名鉴定分析标准方法

计算机静态手写签名技术分析与识别对比中，根据其实用化发展特征，分析理论、实际应用中的空白内容。计算机静态手写汉字签名主要根据作者的生物特性，判断识别汉字的模式。通过计算机汉字识别，可以为计算机静态汉字签名模式进行问题分析，判断计算机效益的操作技术标准和参考模式要求。计算机汉字识别中包括统计模式识别和结构模式识别。根据计算机汉字识别的模拟标准，判断识别的具体方法、计算机静态汉字签订的方法，探索符合计算机静态汉字签名的具体技术路线。

2 模式识别的具体分析方法

2.1 统计模式识别的具体分析

按照统计模式识别方法，依照提取的识别内容进行组合统计分析，按照一定的标准性进行确定，确定其实际可以识别的函数关系。通过准确的函数分类判断，分析计算机识别、视觉感知的相似性，通过字符图像，从整体全局进行辨识分析，从而确定可以达成的方法，分析数量特征，方便特征的提取，分析，以较好的抗干扰、抗噪声能力，对一定距离程度下的匹配度进行准则分析，确定可以实施的多维特征加持分析方法，对局部噪声、微小畸变在最后进行累加分析处理。

（1）统计识别方法分析

从全局进行变换方法分析，对汉字图像进行转变，分析转变系统下的基本特征。根据常用的变换进行计算分析，确定小波弹性网络下的网络数据结合模式。对模式区域进行特性划分，确定其实际的构成和标准方法。按照不同的网络进行规定模式、弹性模式、全局模式、局部网络模式的应用。其中，弹性模式是一种用汉字图像形成的像素密度分布过程，通过非均匀网络划分确定汉字的网络识别方法。对于不同的风格引起的位置不当、不稳定、局部变形等进行分析，提高手写汉字识别的综合广泛应用。局部弹性网络的结合方法分析中，需要根据局部进行抗噪性能的分析，明确旋转的不变特性和弹性网络的结合，确定书写风格不同条件下引起的壁画位置不稳定因素、自体局限变形问题，提出提取汉字特征的识别方法。

（2）统计识别方法的问题分析

统计模式识别方法分析中，需要对模式进行整合。判断汉字图形的随意矩阵，在没有充分考虑汉字结构特点的情况下，分析未利用汉字结构信息的统计识别问题。依照统计模式识别的具体方法，分析识别领域下的基础地位，加强对单一字体的识别，对效果进行分析，判断不同字体混合排印下的资料运用过程。特别是对相似的字进行区分，分析统计模式识别下的噪声干扰因素，将汉字区分的差异消除。传统统计模式识别的方法无法有效满足字体的多样性，对字形变形进行计算分析。

2.2 结构模式字体识别分析

（1）结构模式字体识别的研究方法

按照结构模式识别，被识别的字体模式由若干的模式结构集合组成，通过继续的分解获取简单的子模式，通过依照简单的子模式，调整模式下的一组单元，做好有效的组合分析，确定关键描述内容。根据相似的文字、句子、词、语法等进行组合，确定句法模式下的识别用法。按照汉字字体结构形式特征，分析特定的结构方法，确定结构特征下的敏感度。区分相似的比较关系。采用有效的结构模式识别分析，对汉字进行有效的基础处理，确定基础元，部分特征组合，加强汉字规律下的描述分析。

（2）汉字结构历史方法分析

汉字结构按照多边形模式轮廓进行设计，最早是由日本实验教学的881个字进行实验。当字数增多，字形变复杂的时候，笔画轮廓发生改变。我国的汉字描述中，是自赵明提出的汉字二维扩展属性分析法。根据具体的链路笔画元进行分析，确定汉字的结构特性，分析反应的非解耦股信息。通过提取正确的识别率，从直观角度进行汉字信息的拓扑结构分析，充分考虑笔画的形态、位置、大小特征，尽可能的减少笔画提取的识别比率。

（3）结构模式应用识别中的问题

结构模式识别中依照汉字的模式特征进行分析，调整印刷汉字的结构标准，分析静态下汉字签名的字型，判断结构不规整效果，调整汉字不同书写的字型差异化。根据文字识别，采用传统的结构模式识别，调整计算机静态手写汉字的签名标准。从结构特征上进行抽取，判断其不稳定性，分析其中存在的干扰、非理性因素，导致鉴定静态手写汉字过程中产生严重的困难问题。

2.3 计算机静态手写汉字鉴定的具体方法

静态手写鉴定中，需要根据手写签订的特征情况进行分析。判断提取的特征和选配标准。按照具体的模式识别内容进行分析，确定读者的身份鉴定模式。采用准确的判断分析思路，统计判断其实际的结构和分类标准，调整提取静态的特征和动态标准。根据向量机提出准确的计算机静态手写识别模式，调整汉字签订的鉴定标准办法，提出合理的标准依据。结合数据分析，确定计算机手写汉字的鉴定操作模式和应用办法，确定计算机静态手段操作过程。

3 结语

综上所述，计算机汉字识别与手写汉字签订过程中，需要分析具体的操作标准，结合模式要求，研究计算机汉字与手写的操作办法，确定符合现代计算机静态手写汉字鉴定的应用标准和应用效果。从实际情况出发，分析提出符合现代字体识别技术的操作标准要求，提升计算机汉字识别的分析操作过程，满足识别鉴定的标准和实施操作办法，提出合理的模式建设要求，加强汉字识别的综合技术分析，获取识别鉴定的匹配签订办法，合理的操作具体模式应用，提出符合平滑签订改进的模式应用效果，实现对融合识别汉字技术的分析，提升计算机签订技术的操作应用分析效果判断。

[1]李慧，乔谊正，刘怀泉.一种改进的基于分段平滑度的脱机签名鉴定方法[J].山东理工大学学报（自然科学版），2004（06）.

[2]田伟，乔谊正.结合模糊理论的动态匹配脱机签名鉴定研究[J].中国图像图形学报，2008（01）.

[3]李国强，周贺，马锴，张露.特征分组提取融合深度网络手写汉字识别[J].计算机工程与应用，2017（02）.