印鉴提取和识别的研究及应用

发布时间：2017-05-07 08:11

  本文关键词：印鉴提取和识别的研究及应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：印鉴作为人类在日常生活中文件签署的方式和材料证明的手段已经有几千年的历史。印鉴以其使用简单、容易验证、易于保存等优点而被广泛使用至今。目前,印鉴在东方国家还作为主要的一种文件署名手段被广泛地使用。随着科技的进步,原本看似可靠的印鉴正在受到挑战,许多不法分子通过高科技手段仿造出的印鉴相似度已经极高,而且相似度越来越高的假冒印鉴对社会安全和稳定都是一个潜在的巨大威胁。每年仿冒印鉴对银行业、金融业、政府以及企事业机关都造成了巨大的经济损失,妨碍了正常的经济秩序,传统的检验方式是将纸张上的印鉴折去一角后与预留的印鉴进行手工拼接对比,这种传统的检验方式能够在一定程度上甄别出印鉴的真假,但是该操作比较复杂,而且需要通过人工手动完成整个检验过程,导致检验过程效率低下,难于处理大量的文档印鉴。针对上述现状和问题,国内外众多学者对印鉴自动甄别的算法进行了研究和改进,在该问题上也取得了许多的研究成果,在本文中,通过对比和学习国内外印鉴识别的先进算法,系统地分析和研究了在该问题上的各种主流的解决方案,在此基础之上,本文将这些算法有机的结合起来并加以改进,使之能够很好地对待测图像完成印鉴提取和识别的任务。内容上,本文首先通过对比RGB颜色模型和HIS颜色模型的异同,然后通过颜色特征来从待处理的图片中提取印章图案,之后对提取出来的印章进行二值化、去噪、修复等一系列操作,经过处理的图片背景上的干扰信息会被降到最低,之后本文通过SIFT算法来提取图片上SIFT特征向量,本文会基于这些SIFT特征点对印鉴进行一次粗识别,来过滤掉那些与预留印鉴差别很大的待测印鉴,当印鉴通过粗识别之后,程序接下来会对印鉴进行配准操作,通过配准操作求得待识别印鉴和预留印鉴的边缘差异图像并对边缘差异进行量化,根据量化的结果判断印鉴的真伪完成印鉴的精细识别。本文所提出的方法能够较精确的完成印鉴提取和识别工作,而且本文采用了粗识别和精细识别结合的方式,不尽能够比较好的完成识别的任务而且区别对待不同的输入印章使得程序执行的效率更快,具有更好的实用性。
【关键词】：印鉴图像识别 数字图像处理 SIFT 配准 边缘差异
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-17
• 1.1 引言9-10
• 1.2 印鉴伪造的现状10-11
• 1.3 印鉴的防伪和检测11-12
• 1.3.1 印鉴防伪现状11
• 1.3.2 印鉴检测现状11-12
• 1.4 印鉴识别系统的研究现状12-14
• 1.4.1 印鉴识别和提取的难点12
• 1.4.2 印鉴提取和识别算法的研究现状12-14
• 1.5 本文的研究内容和主要方法14-16
• 1.6 本文章节安排16-17
• 第2章 待测印鉴提取17-24
• 2.1 印鉴的特点17-19
• 2.2 印章提取和分割19-22
• 2.2.1 RGB颜色模型19-21
• 2.2.2 HSI模型21-22
• 2.2.3 RGB与HSI的转换22
• 2.3 基于颜色特征分割图像22-23
• 2.4 本章小结23-24
• 第3章 图像预处理24-29
• 3.1 中值滤波24-25
• 3.2 数学形态学处理25-27
• 3.2.1 图像的膨胀操作25-26
• 3.2.2 图像的腐蚀操作26-27
• 3.3 Canny边缘检测27-28
• 3.4 本章小结28-29
• 第4章 基于SIFT的印鉴粗识别29-40
• 4.1 局部特征量的提取和描述29-30
• 4.1.1 局部特征量的检测算子29-30
• 4.1.2 局部特征量的描述算子30
• 4.2 SIFT的具体实现过程30-37
• 4.2.1 SIFT算法的特点30-31
• 4.2.2 SIFT算法的实现过程31-37
• 4.3 印鉴的粗识别37-39
• 4.4 本章小结39-40
• 第5章 基于印鉴边缘差异的精细识别40-51
• 5.1 图像配准概述40-41
• 5.2 基于SIFT特征向量的配准41-44
• 5.2.1 印鉴边缘图像的配准41-43
• 5.2.2 边缘差异图像的分析43-44
• 5.3 基于边缘差异的印鉴识别44-47
• 5.3.1 边缘差异图像的描述44-46
• 5.3.2 边缘差异的量化46-47
• 5.4 实验结果和分析47-50
• 5.5 本章小结50-51
• 第6章 总结与展望51-52
• 参考文献52-55
• 作者简介及在学期间所取得的科研成果55-56
• 致谢56

【参考文献】

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本文编号：349492