基于试卷笔迹的身份识别方法与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着信息化时代的到来，身份识别技术在社会各个领域发挥着越来越重要的作用。

传统的身份识别方法，如密码、证件等，存在易丢失、易伪造等安全隐患。

生物特征识别技术因其安全可靠、难以复制等优点，逐渐成为身份识别的主流发展方向。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者对笔迹识别技术进行了广泛研究，并在特征提取、识别算法等方面取得了一定的成果。

1. 国内研究现状

国内对于笔迹识别的研究起步较晚，但发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对试卷笔迹的特点，研究高效、准确的身份识别方法。

主要研究内容包括：
1.试卷笔迹特征分析与提取:分析试卷笔迹的特点，研究适合于身份识别的笔迹特征，如字形结构特征、笔画特征、书写风格特征等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和工程实践相结合的方法，逐步展开研究工作。

1.理论分析阶段:查阅国内外相关文献，了解笔迹识别技术的发展现状、研究热点和挑战。

重点关注试卷笔迹特征提取、识别算法等方面的研究成果，为本研究提供理论基础。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对试卷笔迹特点，提出高效的特征提取方法。

结合试卷笔迹的书写规范性和个体差异性，研究能够有效表征书写者身份信息的特征提取方法，提高识别模型的区分能力。

2.探索深度学习在试卷笔迹识别中的应用。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.刘建伟,王晓华,李彦,等.基于深度学习的脱机手写汉字识别研究进展[j].计算机工程与应用,2020,56(12):1-12.

2.王佳蕊,王勇,邱航,等.基于改进resnet的书写者身份识别[j].计算机工程,2022,48(04):227-233.

3.李志,王成儒.深度学习在笔迹识别中的应用综述[j].智能系统学报,2021,16(01):1-14.