导读:本文包含了笔迹检测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:青少年,书写笔迹,情绪检测,卷积神经网络
笔迹检测论文文献综述
冯舒婷[1]（2019）在《基于书写笔迹的青少年情绪检测方法与系统实现》一文中研究指出成长中的青少年时常会感受到很大的心理压力和冲突,导致情绪起伏不定。而人的书写笔迹与其情绪性情紧密关联。透过一个人的书写笔迹,不但可以了解其人之个性,更可观察其性情与身心健康之状态。鉴于书写笔迹是一种自然的、真实的、没有受到伪装污染,且保留个性的一种痕迹,本文提出一种根据青少年的书写笔迹,采用卷积神经网络,检测青少年情绪的方法,并实现了一个基于书写笔迹的青少年心情检测APP软件。实验表明该方法在识别青少年"平和"与"紧张"两类情绪方面,准确性超过90%,增加训练数据,准确性甚至可达95.50%。(本文来源于《软件》期刊2019年09期）
阿莫尔（AMR,SAAD,MAHMOUD,MEGAHED）[2]（2018）在《基于图像处理的笔迹防伪检测方法》一文中研究指出在各种犯罪活动中文档伪造是一种常见的伪装手段,由于其易于实施而难于分辨,文档伪造的检测技术显得更加重要而迫切,通过对文档中笔迹改动的检测辨别文档真伪是其中重要的手段。然而,篡改者往往使用相近颜色的墨水对文档进行篡改,因此往往无法靠眼睛进行分辨。数字图像处理的方法提供更加精细的分辨能力,因此为这一问题带来新的解决方案。本文针对文档篡改中的笔迹检测问题,提出了两种基于图像处理的检测方法。论文的主要创新性工作包括:首先,综述并分析了用于笔记检测的重要图像特征,对比了不同的色彩空间表达。鉴于基于数字图像的笔迹检测算法目前缺少测试样本,我们首先建立了一个包含各种篡改情况的样本库,并通过扫描仪对样本进行数字化,得到了一个数字图像样本库,为后续的算法研究提供支撑;第二,提出了一种基于RGB特征距离的篡改笔迹检测方法,通过提取RGB通道的9个特征并计算特征与文档中所有目标的距离进行检测。首先文档被分割成独立的目标对象,然后计算每个目标对象的9个特征,以及用均方根误差表示的两两特征向量之间的距离。然后通过改进的Thompson Tau算法检测异常点并进行第二轮异常点检测。实验证明了所提出方法在检测和定位方面的能力;第叁,提出了一种基于颜色直方图结构相似性的篡改笔迹检测方法,在对分档进行目标分隔之后,基于每一个目标图像块的RGB通道的直方图构造特征向量,通过结构相似性指标来衡量特征向量之间的相似度,最后通过相似度阈值检测异常目标。实验结果表明针对替换和添加等攻击,该算法具有较高的检测准确度。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2018-06-01）
陈健[3]（2018）在《基于惯导信号的手写笔笔迹检测算法研究》一文中研究指出手写笔作为十分重要的信息输入方式,影响着人们的生活。本文进行的是基于惯导信号的手写笔笔迹检测的研究,主要是通过对获得用户在书写过程中的惯导信号进行分析处理,最终可以检测出所书写的轨迹信息,实现一种鲁棒的、较精确的手写笔迹检测方法,并且能易于移植进低硬件成本的手写笔中。本文的主要思路是先对采集到的惯导信号进行去噪处理,再对处理之后的信号进行端点检测,即将手写笔在书写平面上运动与在空中运动这两个运动行为分辨出来,并分别使用不同的算法来计算其轨迹,论文的主要思想及贡献如下所示:(1)根据笔首和笔尾处的双惯导传感器,建立书写时手写笔的运动模型,包括平动和转动模型,基于该模型来计算手写笔在平面上书写时的轨迹。该方法可以使手写笔在平面上运动过程中,避免了由于加速度二次积分得到的较大的累计误差。(2)提出了一种新的姿态角误差矫正算法,我们通过将基于加速度计与磁传感所计算的姿态角序列,和基于陀螺仪所计算的姿态角序列进行错位对齐、并进行机会式的融合。实验结果表明对姿态角进行误差矫正之后能够提高书写轨迹的精度。本文通过与其他现有相关方法进行了实验比较,实验结果表明,采用本方案的轨迹算法与加速度二次积分比较,均方差减小了35%。(本文来源于《华中科技大学》期刊2018-05-01）
周珺[4]（2014）在《基于LRS-Ⅲ型拉曼光谱仪检测黑色笔迹》一文中研究指出拉曼光谱技术是一种发展时间不长的可靠的检测技术手段,能实现非破坏性物质鉴定。目前,发达国家已将该项技术应用于法庭中。本研究利用拉曼光谱仪对黑色字迹进行鉴定,为鉴别各种黑色笔迹提供科学依据。(本文来源于《大学物理实验》期刊2014年06期）
王玮,李德胜,高宗余,周卫,张鹏飞[5]（2009）在《空中手写笔笔迹检测系统(英文)》一文中研究指出提出了一种基于微加速度传感器与微角速度传感器的空间笔迹检测系统,并对轨迹检测系统的算法进行了描述。手写动态采集系统使用安装于手写笔上的加速度传感器和角速度传感器采集手写笔的动态信息,通过A/D转换将得到的数据由串行通信接口传送至计算机进行处理。该系统可用于检测手写笔在叁维空间的运动轨迹,并通过叁维空间的姿态角变换矩阵将手写笔动态信息投影到二维坐标平面,经过一系列积分运算最终重现笔迹信息。介绍了手写笔运动过程中重力加速度对笔迹重现的影响以及从检测到的加速度中剔除重力加速度得到纯净运动加速度的方法,对传感器的标定进行了相应的说明。实验结果表明,该系统达到了预期的效果。(本文来源于《光学精密工程》期刊2009年06期）
王玮[6]（2009）在《空中手写笔笔迹检测与识别系统的研究》一文中研究指出作为计算机信息录入的一种重要方式,手写输入越来越受到人们的重视,开始出现在生活的方方面面。最常见的手写输入方式是使用手写笔在手写板上输入信息,通过手写板将采集得到的数据传送至电脑并进行处理,属于二维空间信息录入。本文的目的是研究叁维信息录入技术,应用手写笔在叁维空间随意书写,并将书写的笔迹信息重现。手写动态采集系统使用安装于手写笔上的加速度传感器、磁场强度传感器及角速度传感器采集手写笔的动态信息,通过A/D转换将得到的数据由串行通信接口传送至计算机进行处理。本文由姿态检测系统的搭建出发,逐步阐述了叁维空间手写输入系统实现的可行性。对实现笔迹重现的技术方案进行了论证,后重点阐述了系统的软硬件结构,并通过对航向角误差理论的研究,得到了可以改善笔迹重现效果的有效算法,随后的实验中分别采用加入姿态角补偿算法的手写笔和未加入姿态补偿算法的手写笔进行绘图,结果表明加入补偿算法后系统能够较准确地反应书写轨迹。最后在所得到的笔迹基础上进行了基于神经元网络理论的笔迹标准化识别软件的设计。系统达到了预期的设计功能,基本完成了设计目标。本文还针对实验中发现的不足,指出了需要进一步改进的地方,为系统的完善提出了一些建议。(本文来源于《北京工业大学》期刊2009-05-01）
刘喆[7]（2008）在《空间手写笔姿态与笔迹检测系统的研究》一文中研究指出作为计算机信息录入的一种重要方式,手写输入越来越受到人们的重视,开始出现在生活的方方面面。最常见的手写输入方式是使用手写笔在手写板上输入信息,通过手写板将采集得到的数据传送至电脑并进行处理,属于二维空间信息录入。本文的目的是研究叁维信息录入技术,应用手写笔在叁维空间随意书写,并将书写的笔迹信息重现。手写动态采集系统使用安装于手写笔上的加速度传感器、磁场强度传感器及角速度传感器采集手写笔的动态信息,通过A/D转换将得到的数据由串行通信接口传送至计算机进行处理。本文由姿态检测系统的搭建出发,逐步阐述了叁维空间手写输入系统实现的可行性。对实现笔迹重现的技术方案进行了论证,后重点阐述了系统的软硬件结构,并通过对航向角误差理论的研究,得到了可以改善笔迹重现效果的有效算法,随后的实验中分别采用加入姿态角补偿算法的手写笔和未加入姿态补偿算法的手写笔进行绘图,结果表明加入补偿算法后系统能够较准确地反应书写轨迹。系统达到了预期的设计功能,基本完成了设计目标。本文还针对实验中发现的不足,指出了需要进一步改进的地方,为系统的完善提出了一些建议。(本文来源于《北京工业大学》期刊2008-05-01）
李虹,王锦生[8]（1988）在《用静电压痕检测仪检测笔迹压力的尝试》一文中研究指出静电压痕检测仪能否对书写人的笔压特征进行检验,效果如何,有关这方面的报道鲜见。笔者用静电压痕检测仪成功地对一起疑难案件进行了笔压特征检验,为此案的侦破提供了证据,现整理出来,以利交流。(本文来源于《公安大学学报》期刊1988年06期）
笔迹检测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在各种犯罪活动中文档伪造是一种常见的伪装手段,由于其易于实施而难于分辨,文档伪造的检测技术显得更加重要而迫切,通过对文档中笔迹改动的检测辨别文档真伪是其中重要的手段。然而,篡改者往往使用相近颜色的墨水对文档进行篡改,因此往往无法靠眼睛进行分辨。数字图像处理的方法提供更加精细的分辨能力,因此为这一问题带来新的解决方案。本文针对文档篡改中的笔迹检测问题,提出了两种基于图像处理的检测方法。论文的主要创新性工作包括:首先,综述并分析了用于笔记检测的重要图像特征,对比了不同的色彩空间表达。鉴于基于数字图像的笔迹检测算法目前缺少测试样本,我们首先建立了一个包含各种篡改情况的样本库,并通过扫描仪对样本进行数字化,得到了一个数字图像样本库,为后续的算法研究提供支撑;第二,提出了一种基于RGB特征距离的篡改笔迹检测方法,通过提取RGB通道的9个特征并计算特征与文档中所有目标的距离进行检测。首先文档被分割成独立的目标对象,然后计算每个目标对象的9个特征,以及用均方根误差表示的两两特征向量之间的距离。然后通过改进的Thompson Tau算法检测异常点并进行第二轮异常点检测。实验证明了所提出方法在检测和定位方面的能力;第叁,提出了一种基于颜色直方图结构相似性的篡改笔迹检测方法,在对分档进行目标分隔之后,基于每一个目标图像块的RGB通道的直方图构造特征向量,通过结构相似性指标来衡量特征向量之间的相似度,最后通过相似度阈值检测异常目标。实验结果表明针对替换和添加等攻击,该算法具有较高的检测准确度。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
笔迹检测论文参考文献
[1].冯舒婷.基于书写笔迹的青少年情绪检测方法与系统实现[J].软件.2019
[2].阿莫尔（AMR,SAAD,MAHMOUD,MEGAHED）.基于图像处理的笔迹防伪检测方法[D].哈尔滨工业大学.2018
[3].陈健.基于惯导信号的手写笔笔迹检测算法研究[D].华中科技大学.2018
[4].周珺.基于LRS-Ⅲ型拉曼光谱仪检测黑色笔迹[J].大学物理实验.2014
[5].王玮,李德胜,高宗余,周卫,张鹏飞.空中手写笔笔迹检测系统(英文)[J].光学精密工程.2009
[6].王玮.空中手写笔笔迹检测与识别系统的研究[D].北京工业大学.2009
[7].刘喆.空间手写笔姿态与笔迹检测系统的研究[D].北京工业大学.2008
[8].李虹,王锦生.用静电压痕检测仪检测笔迹压力的尝试[J].公安大学学报.1988