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本发明公开了一种利用笔迹轮廓特征来进行笔迹鉴别的方法，包括以下步骤：获取待测签名图像并进行预处理，具体包括对待测签名图像二值化处理，并对二值化处理后的图像进行轮廓提取，得到笔迹轮廓；提取笔迹轮廓的特征信息，包括基本链码特征、一阶差分链码特征、二阶差分链码特征、微分链码特征、方向链码特征，局部基本链码特征、局部一阶差分链码特征和局部二阶差分链码特征；将各个特征向量与预设训练模板库中的所有样本笔迹的特征向量的均值进行距离计算，将计算出的所有距离值进行大小排序，最小距离者为待测签名的书写者。本发明中用到了轮廓特征提取和各种距离匹配算法，优选出最佳距离度量方式，能达到很好的笔迹鉴别效果。

1.技术创新：该专利在图像处理和识别技术领域取得了创新突破，可能提出了一种全新的图像识别算法或技术，为相关领域的研究和应用提供了新的思路和方法。 2.性能提升：该专利成果可能显著提高了图像识别的准确性和效率，通过优化特征提取、匹配算法或图像处理技术，使得识别性能得到大幅提升，满足更多复杂和精确的应用需求。 3.应用场景广泛：由于图像识别技术的广泛应用性，该专利成果可能适用于多种场景，如安全监控、医学影像分析、自动驾驶、工业检测等，为这些领域提供了强有力的技术支持。 4.实现方式多样：该专利可能包含了多种实现方式，包括软件实现、硬件加速等，以满足不同应用场景和性能需求，提高了技术的灵活性和适用性。 5.社会效益显著：通过提升图像识别的性能和效率，该专利成果有望推动相关行业的发展和进步，提高社会生产效率和安全性，带来显著的社会效益。

该团队隶属于武汉理工大学，是一支在图像处理和识别技术领域具有深厚研究实力和丰富创新经验的科研团队。团队成员包括詹恩奇、何姝君、郑建彬、汪阳和华剑等多位杰出科研人员，他们共同致力于图像识别算法、图像处理技术以及相关应用的研发工作。团队成员之间形成了紧密的合作关系，共同攻克技术难关，推动该领域的技术进步和应用拓展。