维吾尔文手写签名识别与验证的关键技术研究

由于我国少数民族文字签名的自动鉴别技术尚处于空白，目前鉴别工作由人工完成，而且难免受到个人情感因素的影响、鉴别的工作量和难度很大。因此高准确率的签名鉴别会使我们的工作效率及生活质量得到提高，更是对个人、集体及国家利益不受侵犯的有利保证。因此，研究并开发少数民族文字鉴别系统成为当前一个急待解决的课题，具有重要的社会价值和实用意义。本项目在借鉴中、西文、特别是阿拉伯文成功的签名识别与验证技术的基础上,结合维吾尔文签名特殊的文字结构特征,研究维吾尔文签名鉴别与验证的关键技术、新方法以及新算法。首先建立签名样本库,并进行签名图像的预处理和特征提取，建立样本特征库。通过待测签名特征和数据库样本特征匹配、三阶段的分类，获得理想的识别率，并选出最佳的后选签名。最后，用模糊决策规则，对签名进行验证。本项目除了在新疆几百个县市、地区的公、检、法机关使用之外，还可以向金融、保险等其他领域有广阔的应用前景。

本项目首先收集了覆盖维吾尔文手写签名各种风格的签名样本，进行扫描，建立了规模相当大的维吾尔文手写签名样本库，并库里的签名图像进行预处理。然后，提取签名图像的方向特征、多维局部中心点特征、改进的方格特征和密度特征等多种特征，建立样本特征库。最后，通过待测签名特征和数据库样本特征分别利用多种分类器（如，多种距离分类器，K-NN,SVM 分类器）进行特征匹配对维吾尔文签名进行识别和验证，并获得较理想的识别效率。提取的各类特征互相融合，进一步提高了维吾尔文手写签名的识别率和鉴别率。研究成果有：计算机软件著作权登记4项，发明专利1项，学术专著1部，著作章1篇以及学术论文9篇。