【摘 要】
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打印文件鉴别是一种广泛应用于安全领域的取证技术,因此对其检测的准确率和速度均有较高要求。考虑到单个特征的信息不全,基于多特征融合的方法来提高准确率,同时使用基于Ada Boost的SVM级联分类器进行分类判定。研究过程包括数据采集、图像预处理、GMM和LBP特征提取、特征融合、单个SVM分类器分类以及基于Ada Boost的层级SVM分类器分类。通过对4 000张图片集提取GMM和LBP特征,然后
【基金项目】
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文件检验鉴定公安部重点实验室（中国刑事警察学院）项目（11KFHT001）
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打印文件鉴别是一种广泛应用于安全领域的取证技术,因此对其检测的准确率和速度均有较高要求。考虑到单个特征的信息不全,基于多特征融合的方法来提高准确率,同时使用基于Ada Boost的SVM级联分类器进行分类判定。研究过程包括数据采集、图像预处理、GMM和LBP特征提取、特征融合、单个SVM分类器分类以及基于Ada Boost的层级SVM分类器分类。通过对4 000张图片集提取GMM和LBP特征,然后进行特征融合,输入分类器分类,结果表明,该方法能够在一定程度上提高鉴别的准确率和速度,具有良好的可扩展性。
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