笔迹特征

摘要： 目的 探究直角坐标型书写机器人摹仿签名笔迹的书写原理、笔迹特征以及书写机器人参数设置对笔迹特征的影响。方法 收集签名笔迹和机器人摹仿签名笔迹,借助VSC8000、RTI等仪器设备观察总结两者的异同。结果 机器人摹仿签名笔迹是利用贝塞尔曲线设计笔迹路径并转化为G代码指令从而控制机器人书写形成的,机器人摹仿签名笔迹与签名笔迹相比,概貌特征、局部安排特征和写法特征保持高度一致,搭配比例特征、笔画重复特征、笔顺特征、运笔特征以及笔痕特征存在差异;加速度和速度参数设置过大会导致笔画抖动;随着笔压参数增大,笔痕逐渐变深后保持不变,收笔随着笔锋参数和笔压参数的增大而增长。结论 机器人摹仿签名笔迹与签名笔迹的书写原理以及笔迹特征均存在差异,具有鉴定的可行性。

摘要： 随着改革开放和社会经济发展,涉及德宏傣文签名笔迹的检验鉴定的案件呈现逐年增加趋势。德宏傣文签名笔迹的检验鉴定,需在了解德宏傣文知识并掌握其书写规则基础上,依据德宏傣文签名笔迹的笔迹特征及其特征价值规律,结合德宏傣文签名笔迹特点与笔迹检验方法,正确得出鉴定意见。

摘要： 分层卡方检验作为一种简单的多因素分析方法,常用来验证某一实验中不同变量对实验结果的影响,以及测算实验条件和对照条件出现某特定实验结果的几率比.在笔迹实验研究中,当研究某种书写条件下形成的笔迹与笔迹某种特征出现变化是否具有相关性,考虑到混杂因素影响下,在不同性别、年龄、书写水平等人群之间这种特征变化是否存在差异性,此时可用分层卡方检验处理数据.通过举例说明分层卡方检验的应用方法及在SPSS软件上实现过程,分析实验结论.

摘要： 目的 研究电磁式、电容式触屏电子签名的笔迹特征.方法 邀请60名大学专科以上学历成年人,分别用碳素签字笔、主动式电容触控笔、电磁数位压感笔书写签名;比较电磁式、电容式触屏电子签名与纸笔签名的笔迹特征变化.结果 相较于电容式签名,电磁式签名更接近纸笔签名,仅在书写水平、签名布局和笔痕特征出现明显变化;电容式签名则在书写水平、签名布局、字间搭配比例、行笔形态、起收笔、连笔、笔痕等特征都出现了变化.书写次数对电磁和电容式签名都有较大影响,不同视觉监督方式对电磁式签名有一定的影响.结论 对触屏签名笔迹的特征分析应考虑到各类触屏电子签名的特征变化及相关成因,去伪存真,综合评断,以提高意见的准确性.

摘要： 通过完善我国不同利手人的左右手笔迹对比研究,为笔迹鉴定实践提供参考借鉴的依据,收集不同利手人(左利手、右利手、双利手)的左右手笔迹,进行特征的比较、分析和数据统计研究,探寻不同利手人左右手笔迹特征的变化规律,并从量化的角度分析右利手、左利手及双利手的左右手笔迹特征变化率.分析结果表明,右利手的右手笔迹、左利手的左手笔迹、双利手左右手笔迹均属于利手笔迹,左利手的右手笔迹与右利手的左手笔迹属于非利手笔迹.在笔迹鉴定实践中,应在了解书写人利手特点的情况下,结合不同利手人左右手笔迹特点和特征变化规律,对笔迹进行全面客观的检验分析,以确保鉴定结果的准确性.

摘要： 司法实践中电子签名笔迹案件逐渐增多,电子签名笔迹的检验已经成为业内的热点.对电子签名笔迹数据进行有效分析,是进行电子签名笔迹检验的重要环节.通过WPS表格的相应功能可以实现电子签名笔迹中电子数据的分析,其方法是将电子书写设备中所记录的数据信息输入WPS表格,再利用WPS表格的相应功能生成图谱,根据图谱来分析电子签名笔迹的书写速度、加速度、压力.

摘要： 本文所谓的笔误修正笔迹是指某些因非主观故意造成的笔误经局部修改矫正后仍可辨认的笔迹。由于其笔迹特征中的运笔平缓、中途停顿、修饰重描及反常笔顺现象,尤其在少量字检验时极易与摹仿笔迹相混淆而导致误检,因此,有必要加以研究探讨。本文拟结合检案实践,谈谈个人的体会。

摘要： 少量字以其笔迹特征少,易伪装而成为笔迹鉴定中的难点。在实际检验中,由于书写人书写习惯的多样化,以及一些不易了解的客观因素,加上书写人为了隐蔽自己所采取的各种伪装手段,使少量字的检验更加复杂化、多样化。因此,笔者就自己在实际检验中遇到的或了解到的一些复杂、疑难案件,提出几个应当注意的问题。

摘要： 正确收集笔迹样本，是开展笔迹鉴定工作必不可少的前提条件。笔迹样本质量的高低，直接关系到笔迹鉴定工作是否能够顺利进行，关系到分析、判断、评价笔迹特征的有效性和准确性，进而关系到笔迹鉴定结论的正确与否。作者结合检案实践，简要介绍了正确收集笔迹样本的要求和方法。

摘要： 病理因素条件下形成的字迹是指书写人严重疾患、精神失常、醉酒、高龄等非正常书写条件下形成的字迹。该类笔迹表现为书写速度明显放慢,笔画的断续现象时有出现,笔迹的抑压力、倾斜度、字间和行间距离不匀称,甚至有误笔失笔出现；如是神经方面的疾病,则语言表达混乱,语无伦次,笔迹熟练程度降低。该类笔迹与摹仿笔迹有很多相似特点,在实际检案中容易误判,所以一定要认真细致地分析检材,准确地分辨出是何种类型的笔迹。笔者结合办案实际,浅述自己的一些观点。

摘要： 作者介绍了字案件笔迹的特点，笔迹特征，正确识别少量字案件的幕仿笔迹等情况。分析了少量字案件笔迹检验应注意的问题。

摘要： 动、静态特征的概念、属性、形成机理、防伪性能实施量化检验等，是文检专业的一个重大的基础理论课题。本文主要阐述了笔迹的动、静态特征的概念，形成机理、防伪性能及其实施量化分析等。

摘要： 动、静态特征的概念、属性、形成机理、防伪性能实施量化检验等，是文检专业的一个重大的基础理论课题。本文主要阐述了笔迹的动、静态特征的概念，形成机理、防伪性能及其实施量化分析等。

摘要： 动、静态特征的概念、属性、形成机理、防伪性能实施量化检验等，是文检专业的一个重大的基础理论课题。本文主要阐述了笔迹的动、静态特征的概念，形成机理、防伪性能及其实施量化分析等。

摘要： 动、静态特征的概念、属性、形成机理、防伪性能实施量化检验等，是文检专业的一个重大的基础理论课题。本文主要阐述了笔迹的动、静态特征的概念，形成机理、防伪性能及其实施量化分析等。

摘要： 本发明公开一种使用特征合成进行笔迹数据搜索的系统和方法，该系统可以使用文本查询搜索数字笔迹数据库。由笔迹识别系统或者自适应程序生成特定的笔迹模型，如果数字笔迹数据库的作者是通过手写输入文本查询，则文本查询被转化成与事先提取出来的特征向量相似的特征向量。用特征向量搜索数据库。这样使得即使在只有文本查询这一种输入机制的情况下，仍然可以搜索数据库，并且可以使得除了数字笔迹数据库的作者之外的其他人也可以搜索数字笔迹数据库。

摘要： 本发明公开一种利用机器学习算法分析笔迹特征的方法，涉及数据识别技术领域，采用技术方案首先利用通用手写字体数据集、笔迹研究学中笔迹与性格的对应关系构建笔迹与性格基因图谱模型，随后，采集用户手写字体图像并提取笔迹特征，专家根据笔迹特征鉴定得出用户的性格特征，同时，将提取笔迹特征输入模型，在模型的输出结果与专家鉴定结果不一致时，用专家鉴定结果纠正并修订模型，至模型输出结果不小于设定阈值时，认定模型通过分析笔迹特征即可得出与该笔迹特征所属用户的真实性格特征高度相似的笔迹与特征基因图谱，该笔迹与特征基因图谱可以应用于各类刑侦案件分析、人力资源分析等方面。

摘要： 本申请提供了一种笔迹特征提取的方法和装置，包括：按照笔迹数据书写的时间序列采集笔迹数据并进行预处理，获得预处理后的笔迹数据；依据所述时间序列对所述预处理后的笔迹数据进行等间隔分段，获得多个笔画段向量；获取所述多个笔画段向量的联机特征，所述联机特征包括所述多个笔画段向量的角度和中心坐标；根据所述预处理后的笔迹数据获取所述笔迹数据的重心，依据所述重心提取所述预处理后的笔迹数据的脱机特征；依据所述联机特征和脱机特征，进行数值归一化处理，将所述数值归一化处理的结果作为采集的所述笔迹数据的特征。因此，本申请解决了联机手写笔迹数据特征识别准确率低的问题。

摘要： 本发明基于笔迹特征的无可信第三方手机用户认证方法：一，手机用户训练特殊笔迹库；二，手机用户将密码、特殊笔迹库存储在远程个人智能终端上；三，手机用户向远程个人智能终端发送认证请求，智能终端从特殊笔迹库中任选一汉字，向手机用户发送挑战；四，用户接到挑战后，在手机触摸屏上用特殊笔迹书写该汉字，采用用户密码对书写的汉字加密，传回至个人智能终端；五，个人智能终端采用用户密码解密，提取用户笔迹，验证用户笔迹，若一致则通过认证，若不一致则认证失败。本发明认证方法利用了用户书写汉字时独有的笔迹特征，构造挑战-响应认证模式，使挑战的实际内容对窃听者而言是密文，从而使窃听者难以构造明-密文对，实施暴力攻击。

摘要： 电子签名笔迹特征分型及特征链比较法属于法庭科学中文件检验与鉴定技术领域，尤其涉及一种电子签名笔迹特征分型及特征链比较法。本发明提供一种电子签名笔迹特征分型及特征链比较法。本发明包括以下步骤：设定目标层（第一层）——电子签名笔迹特征结构分型结构体系；确定中间层（第二层）——宏观层次特征、中观层次特征和微观层次特征；细化方案层（第三层）——从外型、内容、时间、空间这四个维度进行分类，包括宏观层次特征的四个维度、中观层次特征的四个维度和微观层次特征的四个维度。

摘要： 本发明公开了一种笔迹特征分析方法及装置，该方法包括：提取手写文本图像中的文字特征和关键笔画书写特征；根据预设的打分标准得到文字特征中每一子特征对应的分值，将每一分值与文字特征分项数据库中的数据进行匹配，得到第一笔迹分析结果；计算文字特征的总分值，将总分值与文字特征分项数据库中的数据进行匹配，得到第二笔迹分析结果；将关键笔画书写特征与关键笔画书写特征权重结合后与关键笔画书写特征数据库中的数据进行匹配，得到第三笔迹分析结果；融合第一分析结果、第二分析结果和第三分析结果得到笔迹特征的整体分析结果。本发明实施例无需依赖人为的主观判断，且结合多种特征数据进行分析，能够使得笔迹特征分析更加全面和准确。

摘要： 本发明公开一种利用机器学习算法分析笔迹特征的方法，涉及数据识别技术领域，采用技术方案首先利用通用手写字体数据集、笔迹研究学中笔迹与性格的对应关系构建笔迹与性格基因图谱模型，随后，采集用户手写字体图像并提取笔迹特征，专家根据笔迹特征鉴定得出用户的性格特征，同时，将提取笔迹特征输入模型，在模型的输出结果与专家鉴定结果不一致时，用专家鉴定结果纠正并修订模型，至模型输出结果不小于设定阈值时，认定模型通过分析笔迹特征即可得出与该笔迹特征所属用户的真实性格特征高度相似的笔迹与特征基因图谱，该笔迹与特征基因图谱可以应用于各类刑侦案件分析、人力资源分析等方面。

摘要： 本发明提供了一种基于笔迹特征识别的认证及加密方法，通过触摸指点设备采集用户笔迹，输入计算机，形成用户笔迹图像，通过笔迹识别方法对用户笔迹进行特征提取，然后比对笔迹特征相似度，得出认证或加密结果。本发明解决了现有加密方法需要借助特别精密的识别硬件进行辅助，对于普通的认证及加密是无法实现的问题。

摘要： 本申请提供了一种笔迹特征提取的方法和装置，包括：按照笔迹数据书写的时间序列采集笔迹数据并进行预处理，获得预处理后的笔迹数据；依据所述时间序列对所述预处理后的笔迹数据进行等间隔分段，获得多个笔画段向量；获取所述多个笔画段向量的联机特征，所述联机特征包括所述多个笔画段向量的角度和中心坐标；根据所述预处理后的笔迹数据获取所述笔迹数据的重心，依据所述重心提取所述预处理后的笔迹数据的脱机特征；依据所述联机特征和脱机特征，进行数值归一化处理，将所述数值归一化处理的结果作为采集的所述笔迹数据的特征。因此，本申请解决了联机手写笔迹数据特征识别准确率低的问题。

摘要： 本实用新型提供一种可识别笔迹特征的扫描仪，包括执行扫描操作的扫描仪模块装置和执行控制功能的处理器，还包括扫描仪模块的存储单元、显示界面单元、笔迹识别装置和操作允许装置，该笔迹识别装置用于验证一外部提供的笔迹生物特征，该显示界面单元显示上述外部提供的笔迹生物特征，该操作允许装置基于笔迹识别装置的验证结果，允许或拒绝一操作指令，处理器连接于所述扫描仪模块装置、显示界面单元、笔迹识别装置和操作允许装置。这样，采用用户手写的笔迹来进行用户身份合法性与否的判断，由于每个人的笔迹都具有独特性，且不易被模仿，因此保证了身份识别的稳定性和可靠性，提高扫描仪的安全性能。