笔迹鉴别属于数字图像处理和模式识别领域中一个非常活跃的研究课题,是通过分析手写笔记的书写风格来判断书写人身份的一门技术。本项目针对维吾尔文的特殊文字结构,研究文本独立的维吾尔文计算机笔迹鉴别新技术与方法。由于少数民族语言文字自动鉴别技术尚处于空白,这就给境内外敌对势力,民族分裂主义以及极端宗教势力有机可乘,他们利用散发各种手写传单等手段在舆论、道德和文化等层面威胁和损害我国国家利益,对大众的思想、心理、情绪产生不良的诱导作用,激发社会的不稳定因素。因此,研究并开发少数民族文字鉴别系统成为当前一个亟待解决的重要课题,具有重大的政治意义和现实意义。本课题正是弥补我国少数民族文字鉴别体系中的这一漏洞,结合维吾尔文字的特殊结构特点重点研究维吾尔文笔迹计算机鉴别关键技术、思路和方法。本项目除了在新疆几百个县市、地区的公安、检察、司法机关使用外,还可以向银行、保险等其他领域推广使用。
Writer Identification;Text Line Segmentation;Feature Extraction;Uyghur Language;Image Retrieval
本项目结合维吾尔文笔迹文字的书写特点和结构特性,针对维吾尔文笔迹图像库建设、预处理、文本行检测与分割、特征提取、相似度度量方法、以及图像检索等方面进行了深入研究,建立了较大规模的维吾尔人手写笔迹样本库,作为关键技术的重要研究成果在国内外核心刊物上发表了20余篇学术论文,开发了脱机维吾尔文本行检测与分割工具软件,实现了计算机自动笔迹鉴别系统,并对其进行了软件著作权登记。本课题弥补了我国少数民族语言手写文字处理领域专项技术研究的空白,解决了维吾尔文手写笔迹鉴别系统中诸多技术难关,这些研究成果在新疆的公安、检察、司法机、银行、以及保险等行业将被广泛使用,不仅可以直接推广到疆内哈萨克语、柯尔克孜语等其他少数民族手写笔迹计算机自动鉴别系统研发上,而且还可以在中亚、西亚同属阿勒泰语系的其他民族图像文字处理技术领域推广应用。