CN101393606A - 一种基于可视化的手写笔迹鉴定方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于可视化的手写笔迹鉴定方法。包括如下步骤：1)在用户使用手写笔在手写板上写字的过程中，每隔T_{_step}秒采集并保存手写笔的笔尖移动速度大小、方向，和笔尖对手写板压力；2)可视化用户写字过程中笔尖移动速度大小的变化、方向的变化和笔尖对手写板压力的变化；3)计算笔尖移动速度大小、方向和笔尖对手写板压力的分布信息，并将分布信息可视化；4)通过比较可视化结果的相似度来鉴定笔迹真伪。本发明公开的基于可视化的手写笔迹鉴定方法可以增加笔迹鉴定的准确性。

Description

一种基于可视化的手写笔迹鉴定方法

技术领域

本发明涉及数据的分析和可视化技术，尤其涉及一个基于可视化的手写笔迹鉴定方法。

背景技术

可视化是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转化成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。科学计算可视化能够把科学数据，包括测量获得的数值、图像或是计算中涉及、产生的数字信息变为直观的、以图形图像信息表示的、随时间或空间变化的物理现象或物理量呈现在研究者面前，是他们能够观察、模拟和计算。在可视化方法方面，与本发明最相关的是Petra Neumann在《可视化个性化的打字过程》(Keystrokes：Personalizing TypedText with Visualization)一文中提出了将用户打字的个性化特征可视化出来的方法：在用户每次击打键盘按键的过程中，跟踪记录按下两个按键之间的时间间隔和按键位置，以及某一按键被删除、重新击打或者代替的次数。并行坐标系是一种可视化过程中最常用到的方法，Huamin Qu在《香港空气污染的可视化分析》一文中使用并行坐标系来分析空气中的污染元素，以及污染元素之间的线性关系。

到目前为止，笔迹鉴定都是通过比较笔迹的形状实现的，但是这种方法的缺陷是形状或者手写风格都是易于模仿的，甚至可以通过算法模仿，这样就会大大降低笔迹鉴定的准确性，另一方面，用户的书写习惯几乎不可能模仿，因此可以辅助形状比较来实现更加准确的笔迹鉴定。这也是发明本方法的目的。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术的不足，提供一种更加稳定和准确的基于可视化的手写笔迹鉴定方法。

基于可视化的手写笔迹鉴定方法，其特征在于包括如下步骤：

1)在用户使用手写笔在手写板上写字的过程中，每隔T_{_step}秒采集并保存手写笔的笔尖移动速度大小、方向，和笔尖对手写板压力；

2)可视化用户写字过程中笔尖移动速度大小的变化、方向的变化和笔尖对手写板压力的变化；

3)计算笔尖移动速度大小、方向和笔尖对手写板压力的分布信息，并将分布信息可视化；

4)通过比较可视化结果的相似度来鉴定笔迹真伪。

所述的在用户使用手写笔在手写板上写字的过程中，每隔T_{_step}秒采集并保存手写笔的笔尖移动速度大小、方向，和笔尖对手写板压力的步骤：

(a)在用户手写过程在，每隔T_{_step}秒采集一次手写笔的笔尖移动速度大小、方向，和笔尖对手写板压力；

(b)将每次采集到的手写笔的笔尖移动速度的大小、方向，和笔尖对手写板压力数据，以分组的方式{|v_t|，direciton_t，pressure_t}，顺序保存在文件中，其中v_t表示t时刻的笔尖移动速度矢量，direction_t表示t时刻笔尖移动的方向，pressure_t表示t时刻笔尖对手写板的压力；

所述的可视化用户写字过程中笔尖移动速度大小的变化、方向的变化和笔尖对手写板压力的变化的步骤：

(c)使用二维连续的螺旋线来描述用户写字过程中笔尖对手写板的压力的变化，螺旋线上的点到圆心的距离与用户写字的时间成正比，螺旋线的宽度与笔尖对手写板的压力成正比，螺旋线上的纹理的颜色的亮度也与笔尖对手写板的压力成正比；

(d)在根据步骤(c)生成的螺旋线上等间距的绘制雨滴，雨滴由一个圆形和其外切等边三角形组成，三角形指向的方向表示雨滴的方向，雨滴的方向与笔尖移动的方向相同，雨滴的大小与笔尖移动速度的大小成正比，雨滴的颜色Hue根据公式 $\mathrm{Hue}=\frac{\left|v_t\right|}{v_{\max }}\·360$ 计算得到，其中v_t表示在t时刻笔尖移动的速度矢量，v_max表示用户书写过程中笔尖移动的最大速度；

所述的计算笔尖移动速度大小、方向和笔尖对手写板压力的分布信息，并将分布信息可视化的步骤：

(e)将从0到v_max的区间等分成n个子区间，v_max表示书写过程中笔尖移动的最大速度，根据公式 $R_i^v=\frac{C_i^v}{C_{\mathrm{total}}},$ i∈(0，n]，计算用户书写速度的大小属于第i个子区间时的百分比，C_total是在用户书写过程中采集到的在的数据组的总数，

表示速度大小属于第i个子区间内的数据组的数目；

(f)统计用户书写过程中笔尖移动的方向的分布信息，将0到360等分成m个子区间，根据公式 $R_j^{\mathrm{direction}}=\frac{C_j^{\mathrm{direction}}}{C_{\mathrm{total}}},$ j∈(0，m]计算用户书写时笔尖移动的方向在第j个区间的百分比，C_total是在用户书写过程中采集到的在的数据组的总数，

表示笔尖移动的方向属于第j个子区间内的数据组的数目；

(g)统计用户书写过程中笔尖对手写板的压力的分布信息，将0到pressure_max等分成l个子区间，pressure_max表示在写字过程中笔尖对手写板压力的最大值，根据公式 $R_k^{\mathrm{pressure}}=\frac{C_k^{\mathrm{pressure}}}{C_{\mathrm{total}}},$ k∈(0，l]，计算用户书写时笔尖对手写板的压力在第k个区间的百分比，C_total是在用户书写过程中采集到的在的数据组的总数，

表示笔尖对手写板的压力属于第k个子区间内的数据组的数目；

(h)通过花朵图来可视化用户手写时笔尖移动速度的大小、方向和笔尖对手写板的压力的分布信息，花朵图包括花瓣、花蕊和花萼三个部分；

(i)用花瓣来可视化用户手写过程中笔尖移动速度大小的分布信息，二维直角坐标系的坐标原点O是花朵的中心，花瓣的数目为步骤(e)中描述的n，从x+轴开始，过O作射线将二维坐标系等分成n个子区间，每个子区间的范围是[(i-1)·360/n，i·360/n)，i∈(0，n]，每个子区间表示的速度区间是[v_max·(i-1)/n)，v_max·i/n)，i∈(0，n]，在每个子区间内过O作两条相交的圆弧来表示花瓣的轮廓，花瓣面积的大小与用户手写过程中速度大小在该子区间的百分比成正比；

(j)用花蕊来可视化用户手写过程中笔尖对手写板的压力的分布，花蕊的数目为步骤(g)中描述的l，每个花蕊都是过坐标原点O的圆弧，从x+轴开始，过O作射线将二维坐标系等分成l个子区间，每个子区间的范围是[(k-1)·360/l，k·360/l)，k∈(0，l]，每个子区间表示的压力区间是[pressure_max·(k-1)/l)，pressure_max·k/l)，k∈(0，l]，在每个子区间内，过O作一条圆心角是120度的圆弧，圆弧的长度与用户手写过程中笔尖对手写板的压力在该子区间的百分比成正比；

(k)长度最长的花蕊的末端A是花萼的中心，花萼用来可视化用户手写过程中笔尖移动的方向的分布，以A为原点建立一个二维直角坐标系OA，从OA的x+轴开始，过A作射线将OA等分成m个子区间，每个子区间的范围是[(j-1)·360/m，j·360/m)，j∈(0，m]，每个子区间表示的用户在手写过程中笔尖移动的方向区间是[(j-1)·360/m，j·360/m)，j∈(0，m]，在每个子区间内，以A为端点作一段线段AA_j，AA_j的长度与用户手写过程中笔尖移动的方向的在该子区间内百分比成正比，再用二次样条曲线将A_j，j∈(0，m]连接起来形成花萼的轮廓。

所述的通过比较可视化结果的相似度来鉴定笔迹真伪的步骤：

(1)在用户书写过程中，通过比较步骤2)中生成的可视化结果的形状与已知的根据步骤2)生成的可视化结果形状是否相同来鉴定笔迹的真伪；

(m)在用户书写过程结束之后，通过比较步骤3)中生成的花朵的形状与已知的花朵图是否相同来鉴定笔迹的真伪。

本发明的有益效果是，通过采集用户手写过程在笔尖移动的速度和笔尖对手写板的压力，分析用户的手写习惯并将手写习惯可视化结果用于笔迹鉴定。传统的笔迹鉴定的方法是根据笔迹的形状来鉴定笔迹的真伪，这种方法的缺点是，笔迹的形状是可以模仿的，但是，由于一个人的手写习惯是相对稳定和难于模仿的，通过手写习惯来进行笔迹鉴定是一种更加可靠和稳定的笔迹鉴定方法。

附图说明

图1是可视化用户手写过程的螺旋图实例；

图2是雨滴形状的实例；

图3是可视化用户手写过程中的统计信息的花朵图实例；

图4是花朵图中花瓣形状原理图；

图5是花朵图中花蕊形状原理图；

图6是花朵图中花萼形状原理图；

图7是花朵图中花萼的实例；

具体实施方式

本发明提出的基于可视化的手写笔迹鉴定方法，结合附图其详细说明如下：

本发明包括以下步骤：

1.在用户使用手写笔在手写板上写字的过程中，每隔T_{_step}秒采集并保存手写笔的笔尖移动速度大小、方向，和笔尖对手写板压力的步骤：

(a)在用户手写过程在，每隔T_{_step}秒采集一次手写笔的笔尖移动速度大小、方向，和笔尖对手写板压力；

(b)将每次采集到的手写笔的笔尖移动速度的大小、方向，和笔尖对手写板压力数据，以分组的方式{|v_t|，direciton_t，pressure_t}，顺序保存在文件中，其中v_t表示t时刻的笔尖移动速度矢量，|v_t|表示数度矢量v_t的模，direction_t表示t时刻笔尖移动的方向，pressure_t表示t时刻笔尖对手写板的压力，为了便于对数据进行分析，文件的格式采用了arff文件的标准格式；

2.可视化用户写字过程中笔尖移动速度大小的变化、方向的变化和笔尖对手写板压力的变化的步骤：

(c)使用二维连续的螺旋线，如图1所示。来描述用户写字过程中笔尖对手写板的压力的变化，螺旋线上的点到圆心的距离与用户写字的时间成正比，计算螺旋线上的点的方法是，R_t＝R₀+t_current·d_r，其中R_t表示在t_current时刻螺旋线上的点距离螺旋线中心的距离，R₀表示在用户开始书写时，螺旋线上的点距离螺旋线中心的距离，t_current表示当前时刻，d_r表示单位时间内螺旋线上的点到螺旋线中心的距离的变化，螺旋线的宽度与笔尖对手写板的压力成正比，计算螺旋线宽度的公式是w_t＝w₀+d_w·pressure_t/pressure_max，其中w_t是t时刻螺旋线的宽度，w₀是在压力为0时螺旋线的宽度，d_w是螺旋线宽度的变化量，pressure_t在t时刻笔尖对手写板的压力，pressure_max是用户在写字过程中对手写板压力的最大值，螺旋线上的纹理的颜色是一个由用户选择的固定值，亮度与笔尖对手写板的压力成正比，通过公式lightness＝1.0·pressure_t/pressure_max计算；

(d)在根据步骤(c)生成的螺旋线上等间距的绘制雨滴，雨滴由一个圆形和其外切等边三角形组成，如图2所示，三角形指向的方向表示雨滴的方向，雨滴的方向与笔尖移动的方向相同，雨滴的大小与笔尖移动速度的大小成正比，雨滴的颜色Hue根据公式 $\mathrm{Hue}=\frac{\left|v_t\right|}{v_{\max }}\·360$ 计算得到，其中v_t表示在t时刻笔尖移动的速度矢量，v_max表示用户书写过程中笔尖移动的最大速度；

3.计算笔尖移动速度大小、方向和笔尖对手写板压力的分布信息，并将分布信息可视化的步骤：

(e)将从0到v_max的区间等分成n个子区间，v_max表示书写过程中笔尖移动的最大速度，根据公式 $R_i^v=\frac{C_i^v}{C_{\mathrm{total}}},$ i∈(0，n]，计算用户书写速度的大小属于第i个子区间时的百分比，C_total是在用户书写过程中采集到的在的数据组的总数，

表示速度大小属于第i个子区间内的数据组的数目；

(f)统计用户书写过程中笔尖移动的方向的分布信息，将0到360等分成m个子区间，根据公式 $R_j^{\mathrm{direction}}=\frac{C_j^{\mathrm{direction}}}{C_{\mathrm{total}}},$ j∈(0，m]计算用户书写时笔尖移动的方向在第j个区间的百分比，C_total是在用户书写过程中采集到的在的数据组的总数，表示笔尖移动的方向属于第j个子区间内的数据组的数目；

(g)统计用户书写过程中笔尖对手写板的压力的分布信息，将0到pressure_max等分成l个子区间，pressure_max表示在写字过程中笔尖对手写板压力的最大值，根据公式 $R_k^{\mathrm{pressure}}=\frac{C_k^{\mathrm{pressure}}}{C_{\mathrm{total}}},$ k∈(0，l]，计算用户书写时笔尖对手写板的压力在第k个区间的百分比，C_total是在用户书写过程中采集到的在的数据组的总数，

表示笔尖对手写板的压力属于第k个子区间内的数据组的数目；

(h)通过花朵图来可视化用户手写时笔尖移动速度的大小、方向和笔尖对手写板的压力的分布信息，花朵图包括花瓣、花蕊和花萼三个部分，花朵图的实例如图3所示；

(i)用花瓣来可视化用户手写过程中笔尖移动速度大小的分布信息，二维直角坐标系的坐标原点O是花朵的中心，花瓣的数目为步骤(e)中描述的n，从x+轴开始，过O作射线将二维坐标系等分成n个子区间，每个子区间的范围是[(i-1)·360/n，i·360/n)，i∈(0，n]，每个子区间表示的速度区间是[v_max·(i-1)/n)，v_max·i/n)，i∈(0，n]，在每个子区间内过O作两条相交的圆弧来表示花瓣的轮廓，如图4所示，圆弧OAc_2，3A和圆弧OAc_2，2A相交的区域代表一个花瓣，花瓣面积的大小与用户手写过程中速度大小在该子区间的百分比成正比；

(j)用花蕊来可视化用户手写过程中笔尖对手写板的压力的分布，花蕊的数目为步骤(g)中描述的l，每个花蕊都是过坐标原点O的圆弧，从x+轴开始，过O作射线将二维坐标系等分成l个子区间，每个子区间的范围是[(k-1)·360/l，k·360/l)，k∈(0，l]，每个子区间表示的压力区间是[pressure_max·(k-1)/l)，pressure_max·k/l)，k∈(0，l]，在每个子区间内，过O作一条圆心角是120度的圆弧，圆弧的长度与用户手写过程中笔尖对手写板的压力在该子区间的百分比成正比，绘制花蕊的原理图如图5所示，圆弧OP₂和圆弧OP₆都表示花蕊；

(k)长度最长的花蕊的末端A是花萼的中心，花萼用来可视化用户手写过程中笔尖移动的方向的分布，以A为原点建立一个二维直角坐标系OA，从OA的x+轴开始，过A作射线将OA等分成m个子区间，每个子区间的范围是[(j-1)·360/m，j·360/m)，j∈(0，m]，每个子区间表示的用户在手写过程中笔尖移动的方向区间是[(j-1)·360/m，j·360/m)，j∈(0，m]，在每个子区间内，以A为端点作一段线段AA_j，AA_j的长度与用户手写过程中笔尖移动的方向的在该子区间内百分比成正比，再用二次样条曲线将A_j，j∈(0，m]连接起来形成花萼的轮廓，如图6所示，花萼是的实例如图7所示。

4.通过比较可视化结果的相似度来鉴定笔迹真伪的步骤：

(1)在用户书写过程中，通过比较步骤2)中生成的可视化结果的形状与已知的根据步骤2)生成的可视化结果形状是否相同来鉴定笔迹的真伪；

(m)在用户书写过程结束之后，通过比较步骤3)中生成的花朵的形状与已知的花朵图是否相同来鉴定笔迹的真伪。

Claims (5)

1.一种基于可视化的手写笔迹鉴定方法，其特征在于包括如下步骤：

1)在用户使用手写笔在手写板上写字的过程中，每隔T_{_step}秒采集并保存手写笔的笔尖移动速度大小、方向，和笔尖对手写板压力；

2)可视化用户写字过程中笔尖移动速度大小的变化、方向的变化和笔尖对手写板压力的变化；

3)计算笔尖移动速度大小、方向和笔尖对手写板压力的分布信息，并将分布信息可视化；

4)通过比较可视化结果的相似度来鉴定笔迹真伪。

2.根据权利要求1所述的一种基于可视化的手写笔迹鉴定方法，其特征在于所述的在用户使用手写笔在手写板上写字的过程中，每隔T_{_step}秒采集并保存手写笔的笔尖移动速度大小、方向，和笔尖对手写板压力的步骤：

(a)在用户手写过程在，每隔T_{_step}秒采集一次手写笔的笔尖移动速度大小、方向，和笔尖对手写板压力；

(b)将每次采集到的手写笔的笔尖移动速度的大小、方向，和笔尖对手写板压力数据，以分组的方式{|v_t|，direciton_t，pressure_t}，顺序保存在文件中，其中v_t表示t时刻的笔尖移动速度矢量，direction_t表示t时刻笔尖移动的方向，pressure_t表示t时刻笔尖对手写板的压力；。

3.根据权利要求1所述的一种基于可视化的手写笔迹鉴定方法，其特征在于所述的可视化用户写字过程中笔尖移动速度大小的变化、方向的变化和笔尖对手写板压力的变化的步骤：

(c)使用二维连续的螺旋线来描述用户写字过程中笔尖对手写板的压力的变化，螺旋线上的点到圆心的距离与用户写字的时间成正比，螺旋线的宽度与笔尖对手写板的压力成正比，螺旋线上的纹理的颜色的亮度也与笔尖对手写板的压力成正比；

(d)在根据步骤(c)生成的螺旋线上等间距的绘制雨滴，雨滴由一个圆形和其外切等边三角形组成，三角形指向的方向表示雨滴的方向，雨滴的方向与笔尖移动的方向相同，雨滴的大小与笔尖移动速度的大小成正比，雨滴的颜色Hue根据公式 $\mathrm{Hue}=\frac{\left|v_t\right|}{v_{\max }}\·360$ 计算得到，其中v_t表示在t时刻笔尖移动的速度矢量，v_max表示用户书写过程中笔尖移动的最大速度；。

4.根据权利要求1所述的一种基于可视化的手写笔迹鉴定方法，其特征在于所述的计算笔尖移动速度大小、方向和笔尖对手写板压力的分布信息，并将分布信息可视化的步骤：

(e)将从0到v_max的区间等分成n个子区间，v_max表示书写过程中笔尖移动的最大速度，根据公式 $R_i^v=\frac{C_i^v}{C_{\mathrm{total}}},$ i∈(0，n]，计算用户书写速度的大小属于第i个子区间时的百分比，C_total是在用户书写过程中采集到的在的数据组的总数，

表示速度大小属于第i个子区间内的数据组的数目；

(f)统计用户书写过程中笔尖移动的方向的分布信息，将0到360等分成m个子区间，根据公式 $R_j^{\mathrm{direction}}=\frac{C_j^{\mathrm{direction}}}{C_{\mathrm{total}}},$ j∈(0，m]计算用户书写时笔尖移动的方向在第j个区间的百分比，C_total是在用户书写过程中采集到的在的数据组的总数，

表示笔尖移动的方向属于第j个子区间内的数据组的数目；

(g)统计用户书写过程中笔尖对手写板的压力的分布信息，将0到pressure_max等分成l个子区间，pressure_max表示在写字过程中笔尖对手写板压力的最大值，根据公式 $R_k^{\mathrm{pressure}}=\frac{C_k^{\mathrm{pressure}}}{C_{\mathrm{total}}},$ k∈(0，l]，计算用户书写时笔尖对手写板的压力在第k个区间的百分比，C_total是在用户书写过程中采集到的在的数据组的总数，

表示笔尖对手写板的压力属于第k个子区间内的数据组的数目；

(h)通过花朵图来可视化用户手写时笔尖移动速度的大小、方向和笔尖对手写板的压力的分布信息，花朵图包括花瓣、花蕊和花萼三个部分；

(i)用花瓣来可视化用户手写过程中笔尖移动速度大小的分布信息，二维直角坐标系的坐标原点O是花朵的中心，花瓣的数目为步骤(e)中描述的n，从x+轴开始，过O作射线将二维坐标系等分成n个子区间，每个子区间的范围是[(i-1)·360/n，i·360/n)，i∈(0，n]，每个子区间表示的速度区间是[v_max·(i-1)/n)，v_max·i/n)，i∈(0，n]，在每个子区间内过O作两条相交的圆弧来表示花瓣的轮廓，花瓣面积的大小与用户手写过程中速度大小在该子区间的百分比成正比；

(j)用花蕊来可视化用户手写过程中笔尖对手写板的压力的分布，花蕊的数目为步骤(g)中描述的l，每个花蕊都是过坐标原点O的圆弧，从x+轴开始，过O作射线将二维坐标系等分成l个子区间，每个子区间的范围是[(k-1)·360/l，k·360/l)，k∈(0，l]，每个子区间表示的压力区间是[pressure_max·(k-1)/l)，pressure_max·k/l)，k∈(0，l]，在每个子区间内，过O作一条圆心角是120度的圆弧，圆弧的长度与用户手写过程中笔尖对手写板的压力在该子区间的百分比成正比；

(k)长度最长的花蕊的末端A是花萼的中心，花萼用来可视化用户手写过程中笔尖移动的方向的分布，以A为原点建立一个二维直角坐标系OA，从OA的x+轴开始，过A作射线将OA等分成m个子区间，每个子区间的范围是[(j-1)·360/m，j·360/m)，j∈(0，m]，每个子区间表示的用户在手写过程中笔尖移动的方向区间是[(j-1)·360/m，j·360/m)，j∈(0，m]，在每个子区间内，以A为端点作一段线段AA_j，AA_j的长度与用户手写过程中笔尖移动的方向的在该子区间内百分比成正比，再用二次样条曲线将A_j，j∈(0，m]连接起来形成花萼的轮廓。

5.根据权利要求1所述的一种基于可视化的手写笔迹鉴定方法，其特征在于所述的通过比较可视化结果的相似度来鉴定笔迹真伪的步骤：

(1)在用户书写过程中，通过比较步骤2)中生成的可视化结果的形状与已知的根据步骤2)生成的可视化结果形状是否相同来鉴定笔迹的真伪；

(m)在用户书写过程结束之后，通过比较步骤3)中生成的花朵的形状与已知的花朵图是否相同来鉴定笔迹的真伪。

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