维吾尔文手写签名识别与验证的关键技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61163028
  • 项目类别：
    地区科学基金项目
  • 资助金额：
    52.0万
  • 负责人：
    库尔班·吾布力
  • 依托单位：
    新疆大学
  • 学科分类：
    F0605.模式识别与数据挖掘
  • 结题年份：
    2015
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2015-12-31
  • 项目参与者：
    毛居德·祖农； 罗小东； 吾米提·尤努斯； 古扎丽努尔·艾木肉拉； 热合木·马合木提； 杨燚； 于斯音·于苏普； 符会涛； 古丽热娜·阿布里孜；
  • 关键词：
    特征提取验证手写签名预处理维吾尔文

项目摘要

由于我国少数民族文字签名的自动鉴别技术尚处于空白，目前鉴别工作由人工完成，而且难免受到个人情感因素的影响、鉴别的工作量和难度很大。因此高准确率的签名鉴别会使我们的工作效率及生活质量得到提高，更是对个人、集体及国家利益不受侵犯的有利保证。因此，研究并开发少数民族文字鉴别系统成为当前一个急待解决的课题，具有重要的社会价值和实用意义。本项目在借鉴中、西文、特别是阿拉伯文成功的签名识别与验证技术的基础上,结合维吾尔文签名特殊的文字结构特征,研究维吾尔文签名鉴别与验证的关键技术、新方法以及新算法。首先建立签名样本库,并进行签名图像的预处理和特征提取，建立样本特征库。通过待测签名特征和数据库样本特征匹配、三阶段的分类，获得理想的识别率，并选出最佳的后选签名。最后，用模糊决策规则，对签名进行验证。本项目除了在新疆几百个县市、地区的公、检、法机关使用之外，还可以向金融、保险等其他领域有广阔的应用前景。

结项摘要

本项目首先收集了覆盖维吾尔文手写签名各种风格的签名样本，进行扫描，建立了规模相当大的维吾尔文手写签名样本库，并库里的签名图像进行预处理。然后，提取签名图像的方向特征、多维局部中心点特征、改进的方格特征和密度特征等多种特征，建立样本特征库。最后，通过待测签名特征和数据库样本特征分别利用多种分类器（如，多种距离分类器，K-NN,SVM 分类器）进行特征匹配对维吾尔文签名进行识别和验证，并获得较理想的识别效率。提取的各类特征互相融合，进一步提高了维吾尔文手写签名的识别率和鉴别率。研究成果有：计算机软件著作权登记4项，发明专利1项，学术专著1部，著作章1篇以及学术论文9篇。

项目成果

期刊论文数量（10）
专著数量（1）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（8）
专利数量（0）
维吾尔文Bigram文本特征提取
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    计算机工程与应用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    阿力木江•艾沙;库尔班·吾布力;吐尔根•依布拉音
  • 通讯作者：
    吐尔根•依布拉音
基于类别分布差异和特征熵的维吾尔文文本特征选择
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    计算机应用研究
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    阿力木江·艾沙;吐尔根·依布拉音;库尔班·吾布力;艾山·吾买尔
  • 通讯作者：
    艾山·吾买尔
基于密度特征的维吾尔文离线签名识别
  • DOI：
    10.16208/j.issn1000-7024.2016.08.041
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    计算机工程与设计
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    库尔班·吾布力;热依买·阿不力克木;努尔毕亚·亚地卡尔;阿力木江·艾沙;吐尔根·依布拉音
  • 通讯作者：
    吐尔根·依布拉音
Off-line writer identification based on Uyghur, Kazakh, and Kyrgyz handwriting
基于维吾尔族、哈萨克族、吉尔吉斯族笔迹的离线作者识别
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    Energy Education Science and Technology Part A: Energy Science and Research
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Kurban Ubul;Marhaba Eli;Alimjan Aysa;Tuergin Yibulayin
  • 通讯作者：
    Tuergin Yibulayin
Study on the Combined Multi-features based Off-line Uyghur Handwritten Signature Identification
基于组合多特征的离线维吾尔语手写签名识别研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    Energy Education Science and Technology Part A: Energy Science and Research
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Nurbiya Yadikar;Mavjuda Zunun;Alimjan Aysa;Tuergin Yibulayin
  • 通讯作者：
    Tuergin Yibulayin

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其他文献

基于LTP和HOG纹理特征融合的中亚文档图像文种识别
  • DOI：
    10.6040/j.issn.1672-3961.0.2020.348
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    山东大学学报. 工学版
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    吴正健;木特力甫·马木提;吾尔尼沙·买买提;阿力木江·艾沙;库尔班·吾布力
  • 通讯作者：
    库尔班·吾布力
聚类+连体段判别的维吾尔文档图像单词切分
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    聚类+连体段判别的维吾尔文档图像单词切分
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    徐学斌;吾尔尼沙·买买提;阿力木江·艾沙;朱亚俐;库尔班·吾布力
  • 通讯作者：
    库尔班·吾布力
基于层级匹配的维吾尔文关键词文档图像检索
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    计算机工程与设计
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李静静;木特力甫·马木提;吾尔尼沙·买买提;阿力木江·艾沙;库尔班·吾布力
  • 通讯作者：
    库尔班·吾布力
基于多方向特征融合的维吾尔文笔迹鉴别技术
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    计算机工程与应用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    古孜丽塔吉·乃拜;库尔班·吾布力;卡米力·木依丁;艾斯卡尔·艾木都拉
  • 通讯作者：
    艾斯卡尔·艾木都拉
面向维、哈、柯信息处理的一种有效的数字取证工具
  • DOI：
    10.5013/ijssst.a.17.29.02
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    International Journal of Simulation Systems, Science & Technology
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    库尔班·吾布力;亚森·艾则孜;努尔毕亚·亚地卡尔;吾尔尼沙·买买提;吐尔根·依不拉音
  • 通讯作者：
    吐尔根·依不拉音

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

库尔班·吾布力的其他基金

基于融合多层特征和深度哈希的甲骨文文档图像关键词检索
  • 批准号：
  • 批准年份：
    2022
  • 资助金额：
    33 万元
  • 项目类别：
    地区科学基金项目
基于CNN和三阶段分类策略的多文种手写签名识别技术研究
  • 批准号：
    61862061
  • 批准年份：
    2018
  • 资助金额：
    40.0 万元
  • 项目类别：
    地区科学基金项目
基于关键词多特征融合的维吾尔文文档图像检索
  • 批准号：
    61563052
  • 批准年份：
    2015
  • 资助金额：
    39.0 万元
  • 项目类别：
    地区科学基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号：
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  • 批准年份：
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
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相似海外基金

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  • 批准号：
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  • 财政年份：
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
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知道了

AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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