基于卷积神经网络的笔迹鉴定研究与实现文献综述

笔迹鉴定作为一项重要的身份认证技术，在司法鉴定、金融安全等领域发挥着至关重要的作用。

传统的笔迹鉴定方法主要依赖于人工经验，存在着主观性强、效率低下等局限性。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络(CNN)的笔迹鉴定方法逐渐成为研究热点，并在准确率和效率方面取得了显著突破。

本文首先介绍了笔迹鉴定的概念、原理和传统方法，然后重点综述了基于卷积神经网络的笔迹鉴定研究现状，包括特征提取、模型构建、数据集等方面，并对不同方法的优缺点进行了分析比较。

最后，对基于卷积神经网络的笔迹鉴定技术的未来发展趋势进行了展望。

关键词：笔迹鉴定；卷积神经网络；深度学习；特征提取；模式识别

笔迹鉴定作为一种传统的身份认证技术，在司法鉴定、金融安全、历史文献研究等领域有着广泛的应用。

其原理是基于“每个人的笔迹都具有唯一性”这一公认事实，通过对笔迹特征进行分析比对，来判断不同的笔迹是否来自同一个人。

传统的笔迹鉴定方法主要依赖于人工经验，需要专业的鉴定人员对笔迹的字形、笔画、结构等特征进行细致的观察和比较，存在着主观性强、效率低下、容易受到人为因素干扰等局限性。

近年来，随着计算机技术和人工智能的快速发展，基于机器学习的笔迹鉴定方法逐渐兴起，并取得了一定的进展。