维吾尔文笔迹鉴别：特征融合提升稳定性的89.2%鉴别率

本文主要探讨了维吾尔文笔迹鉴别的问题，针对纹理方法在处理维吾尔文笔迹稳定性方面存在的不足，提出了一个创新的、文本无关且特征融合的笔迹鉴别策略。该方法的核心在于结合网格窗口微结构特征和笔迹曲向特征，以提高鉴别的准确性和鲁棒性。 首先，研究者从笔迹原始图像中精确地提取笔画边缘，这是识别过程中至关重要的一步，因为它捕捉了书写者的动态笔迹特性。接着，通过建立大量的局部窗口模型，对边缘图像进行细致分析，每个窗口都包含笔迹的局部细节。这种方法允许捕捉到笔迹在不同空间位置上的细微变化，即笔迹的局部书写趋势。 网格窗口微结构特征关注的是笔迹的纹理信息，它反映了笔画之间的空间关系和结构模式，而笔迹曲向特征则侧重于笔画的曲线形态，这两者都是鉴别个体笔迹的重要线索。通过扫描边缘图像，可以获取这些特征的统计分布，即概率密度分布。 为了比较不同笔迹之间的差异，文中采用了多种距离公式来计算概率密度向量间的距离。这种量化的方法有助于量化特征的相似性或差异性，从而为笔迹鉴别提供了一个客观的评判标准。在实际应用中，当使用80个样本的笔迹库进行测试时，所提出的特征融合方法显示出高达89.2%的鉴别率，这证明了其在维吾尔文笔迹识别领域的有效性。 值得注意的是，由于该方法不依赖于文本内容，因此具有良好的通用性，适用于各种维吾尔文手写样本，即使在字体、大小、书写风格变化较大的情况下也能保持较高的识别精度。同时，对笔迹的局部书写趋势和曲向特征的融合处理，使得方法能够更全面地反映书写者的独特性，提高了鉴别性能。 总结来说，这篇文章的研究成果对于维吾尔文笔迹鉴别技术的发展具有重要意义，它不仅提供了改进现有方法的新思路，还展示了特征融合在提升笔迹识别准确度方面的潜力。通过概率密度分布的运用，作者们成功地实现了文本无关且有效的维吾尔文笔迹鉴别，为未来的身份验证和文档认证提供了实用的工具。