Oct, 2023

手写文档的非破坏性检验创新方法

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TL;DR通过图像处理和深度学习技术，本文提出了一个能够提取和分析手稿文档与文本行高度、单词间距和字符大小相关的内在度量的框架。通过量化待比较文档的特征向量之间的欧几里德距离，可以辨别出作者身份。我们还提出了一个新的、具有挑战性的数据集，包括 124 个不同人物撰写的 362 个手写和数字设备上的手稿。实验结果表明，我们的方法能够在不同的写作媒介中客观地确定作者身份，并超越现有技术水平。
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发现论文，激发创造
  • 手写文件的非破坏性检验的新数据集

    司法笔迹鉴定是法医科学的一个分支，旨在通过全面比较内在的局部和全局特征，检验手写文件以准确定义或假设手稿的作者。该研究提出了一个新的数据集，包括传统手写文件和数字工具（如平板电脑）生成的文件之间的比较，并展示了数据的初步结果，显示第一子集可以达到 90％的分类准确率，第二子集可以达到 96％。

    Jan, 2024

  • 未转录手写文件的开放集分类

    本篇论文探讨了利用概率索引技术，对手写文本图像集合进行自动分类的问题，解决大量历史手稿数据的标签化和有效探索问题，并以西班牙 Hostórico 省的复杂公证手稿为例，取得了有希望的成果。

    Jun, 2022

  • 手写文档图像匹配

    该研究使用卷积神经网络提取特征描述进行文本匹配，以解决不同个体写作的手写文本相似性预测问题。

    May, 2016

  • 手写签名技术的透视分析

    手写签名作为生物特征在科学界引起了争议，过去 40 年来对签名研究的兴趣不断增长，主要参考应用自动签名验证，通过对过去 10 年手写签名技术的系统回顾，重点关注最有前景的研究领域，并试图引出可能的未来研究方向。

    May, 2024

  • 离线手写签名验证：迁移学习与特征选择方法

    手写签名验证是生物识别和文件真实性方面的严峻挑战，最优特征选择和分类准确度显著提高了提出的离线签名验证方法的性能和结果验证预测向量。

    Jan, 2024

  • 手写文件中信息提取的读取顺序无关度量

    手写文件中的信息提取过程往往依赖于获得自动转录并对该转录执行命名实体识别（NER）；出于这个原因，在公开可用的数据集中，系统的性能通常使用适用于每个数据集的特定指标进行评估。而且，大多数使用的指标对阅读顺序错误非常敏感，因此不能反映系统的预期最终应用，并且在更复杂的文件中引入了偏见。在本文中，我们提出并公开发布了一套针对手写文件中信息提取评估的与阅读顺序无关的度量标准。在实验中，我们对度量标准的行为进行了深入分析，并推荐了我们认为的正确评估任务所需的最小度量标准。

    Apr, 2024

  • 从完整手写页中提取键值信息

    本篇论文提出了一种基于 Transformer 的方法，用于从数字化手写文件中提取信息，将特征提取、手写识别和命名实体识别的步骤结合成了一个模型，并且在不同分辨率下比较了传统的两阶段方法，实验证明全页注意力模型能够从键值注释中进行学习，并且在多个数据集上胜过现有的方法。

    Apr, 2023

  • 儿童图形表征评估工具简要回顾

    手写是儿童认知和学术发展的基本技能，但近几十年的技术和教育变革对手写的教学和评估产生了影响。本文通过对儿童手写分析的文献综述，包括发表的文章、研究参与者和评估儿童书写状态的方法的文献计量分析，旨在综合国际研究趋势。综述认为手写仍然是早期评估认知问题和进行早期干预的基本工具，分析了书写状态评估工具并强调了确定评估方法和整合数据库的重要性。

    Jun, 2024

  • 帕金森病检测的动态增强静态手写表示

    这篇论文研究了使用动态增强的静态手写图像来诊断帕金森病，通过同时利用手写的静态和动态属性，提出了一种嵌入动态信息的静态表示方法，通过在同一数据集上与现有方法进行了公平比较，证明了动态增强的静态手写图像能够胜过独立使用静态和动态手写的结果，从而实现了非侵入性、低成本的计算机辅助诊断系统来支持临床医生的诊断和监测神经退行性疾病，特别是帕金森病的评估。

    May, 2024

  • 定量墨水分析：通过高光谱成像估计文件中墨水数量

    本文提出一种基于高光谱成像技术的墨水分析技术，它可以检测文档中使用的不同颜色的墨水的数量以及检测伪造，通过对数据提取、墨水像素分割和墨水数量测定的算法研究，该技术成功鉴别了不同的墨水群集并区分出多种不同颜色的墨水。

    Jun, 2023