手写文档无损检测的创新方法
计算机视觉与模式识别
2024-01-17 v2
摘要
手写文档分析是法庭科学的一个领域，旨在通过检查固有特征来确定文档的作者身份。执法机构使用基于手写文档手动处理的标准协议。这种方法耗时，评估常具主观性，且不可复现。为克服这些局限，本文提出一个框架，利用图像处理和深度学习技术提取并分析手稿文档中与文本行高、词间距和字符大小相关的内在度量。每篇所涉文档的最终特征向量由每类所收集度量的均值与标准差组成。通过量化待比较文档特征向量间的欧氏距离，可辨别作者身份。我们的研究开创了传统手写文档与数字工具（如平板电脑）生成文档之间的比较。实验结果表明，我们的方法能够客观判定不同书写媒介下的作者身份，优于当前最优方法（SOTA）。
引用
@article{arxiv.2310.11217,
title = {Innovative Methods for Non-Destructive Inspection of Handwritten Documents},
author = {Eleonora Breci and Luca Guarnera and Sebastiano Battiato},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.11217},
year = {2024}
}