本文關(guān)鍵詞：印鑒提取和識別的研究及應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：印鑒作為人類在日常生活中文件簽署的方式和材料證明的手段已經(jīng)有幾千年的歷史。印鑒以其使用簡單、容易驗證、易于保存等優(yōu)點而被廣泛使用至今。目前,印鑒在東方國家還作為主要的一種文件署名手段被廣泛地使用。隨著科技的進(jìn)步,原本看似可靠的印鑒正在受到挑戰(zhàn),許多不法分子通過高科技手段仿造出的印鑒相似度已經(jīng)極高,而且相似度越來越高的假冒印鑒對社會安全和穩(wěn)定都是一個潛在的巨大威脅。每年仿冒印鑒對銀行業(yè)、金融業(yè)、政府以及企事業(yè)機關(guān)都造成了巨大的經(jīng)濟損失,妨礙了正常的經(jīng)濟秩序,傳統(tǒng)的檢驗方式是將紙張上的印鑒折去一角后與預(yù)留的印鑒進(jìn)行手工拼接對比,這種傳統(tǒng)的檢驗方式能夠在一定程度上甄別出印鑒的真假,但是該操作比較復(fù)雜,而且需要通過人工手動完成整個檢驗過程,導(dǎo)致檢驗過程效率低下,難于處理大量的文檔印鑒。針對上述現(xiàn)狀和問題,國內(nèi)外眾多學(xué)者對印鑒自動甄別的算法進(jìn)行了研究和改進(jìn),在該問題上也取得了許多的研究成果,在本文中,通過對比和學(xué)習(xí)國內(nèi)外印鑒識別的先進(jìn)算法,系統(tǒng)地分析和研究了在該問題上的各種主流的解決方案,在此基礎(chǔ)之上,本文將這些算法有機的結(jié)合起來并加以改進(jìn),使之能夠很好地對待測圖像完成印鑒提取和識別的任務(wù)。內(nèi)容上,本文首先通過對比RGB顏色模型和HIS顏色模型的異同,然后通過顏色特征來從待處理的圖片中提取印章圖案,之后對提取出來的印章進(jìn)行二值化、去噪、修復(fù)等一系列操作,經(jīng)過處理的圖片背景上的干擾信息會被降到最低,之后本文通過SIFT算法來提取圖片上SIFT特征向量,本文會基于這些SIFT特征點對印鑒進(jìn)行一次粗識別,來過濾掉那些與預(yù)留印鑒差別很大的待測印鑒,當(dāng)印鑒通過粗識別之后,程序接下來會對印鑒進(jìn)行配準(zhǔn)操作,通過配準(zhǔn)操作求得待識別印鑒和預(yù)留印鑒的邊緣差異圖像并對邊緣差異進(jìn)行量化,根據(jù)量化的結(jié)果判斷印鑒的真?zhèn)瓮瓿捎¤b的精細(xì)識別。本文所提出的方法能夠較精確的完成印鑒提取和識別工作,而且本文采用了粗識別和精細(xì)識別結(jié)合的方式,不盡能夠比較好的完成識別的任務(wù)而且區(qū)別對待不同的輸入印章使得程序執(zhí)行的效率更快,具有更好的實用性。
【關(guān)鍵詞】：印鑒圖像識別 數(shù)字圖像處理 SIFT 配準(zhǔn) 邊緣差異
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-17
• 1.1 引言9-10
• 1.2 印鑒偽造的現(xiàn)狀10-11
• 1.3 印鑒的防偽和檢測11-12
• 1.3.1 印鑒防偽現(xiàn)狀11
• 1.3.2 印鑒檢測現(xiàn)狀11-12
• 1.4 印鑒識別系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀12-14
• 1.4.1 印鑒識別和提取的難點12
• 1.4.2 印鑒提取和識別算法的研究現(xiàn)狀12-14
• 1.5 本文的研究內(nèi)容和主要方法14-16
• 1.6 本文章節(jié)安排16-17
• 第2章 待測印鑒提取17-24
• 2.1 印鑒的特點17-19
• 2.2 印章提取和分割19-22
• 2.2.1 RGB顏色模型19-21
• 2.2.2 HSI模型21-22
• 2.2.3 RGB與HSI的轉(zhuǎn)換22
• 2.3 基于顏色特征分割圖像22-23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 第3章 圖像預(yù)處理24-29
• 3.1 中值濾波24-25
• 3.2 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理25-27
• 3.2.1 圖像的膨脹操作25-26
• 3.2.2 圖像的腐蝕操作26-27
• 3.3 Canny邊緣檢測27-28
• 3.4 本章小結(jié)28-29
• 第4章 基于SIFT的印鑒粗識別29-40
• 4.1 局部特征量的提取和描述29-30
• 4.1.1 局部特征量的檢測算子29-30
• 4.1.2 局部特征量的描述算子30
• 4.2 SIFT的具體實現(xiàn)過程30-37
• 4.2.1 SIFT算法的特點30-31
• 4.2.2 SIFT算法的實現(xiàn)過程31-37
• 4.3 印鑒的粗識別37-39
• 4.4 本章小結(jié)39-40
• 第5章 基于印鑒邊緣差異的精細(xì)識別40-51
• 5.1 圖像配準(zhǔn)概述40-41
• 5.2 基于SIFT特征向量的配準(zhǔn)41-44
• 5.2.1 印鑒邊緣圖像的配準(zhǔn)41-43
• 5.2.2 邊緣差異圖像的分析43-44
• 5.3 基于邊緣差異的印鑒識別44-47
• 5.3.1 邊緣差異圖像的描述44-46
• 5.3.2 邊緣差異的量化46-47
• 5.4 實驗結(jié)果和分析47-50
• 5.5 本章小結(jié)50-51
• 第6章 總結(jié)與展望51-52
• 參考文獻(xiàn)52-55
• 作者簡介及在學(xué)期間所取得的科研成果55-56
• 致謝56

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：349492