使用特征匹配算法 (SIFT/SURF) 检测手写/签名伪造答案

【问题标题】：Using feature matching algorithms (SIFT/SURF) for detecting handwriting/Signature forgery使用特征匹配算法 (SIFT/SURF) 检测手写/签名伪造
【发布时间】：2014-03-19 18:14:37
【问题描述】：

我正在研究用于检测手写/签名伪造的所有方法。使用 SIFT、SURF 等自动特征匹配算法，是否可以使用这些算法来检测笔迹伪造？

还有哪些方法可以从扫描图像中提取特征？

【问题讨论】：

Is there any code or algorithm for signature recognition?的可能重复
我不认为您使用 SURF 或 SIFT 的决定是一个好的选择。
是的，SURF 或 SIFT 可能是错误的决定，因为您需要分析笔划。

标签： image-processing surf sift feature-extraction handwriting-recognition

【解决方案1】：

其实你有两个目标： - 手写/您需要使用一些机器学习（SVM 或神经网络）。 - 签名/你也可以应用前面的命题，或者一些形状匹配技术。

为了能够帮助您，请确定您是要识别还是仅仅检测？

【讨论】：

我只想检测它是否是伪造的，因此想到使用SIFT，但我不确定这是否是我需要使用的算法。

【解决方案2】：

从一个快速的实验来看，SURF 对于手写识别并不是那么好。比较 SURF 为 IAM 手写数据库中的这两个图像计算的特征向量，您可以看到只有 1 个关键点匹配（由两个图像之间的线显示）。要争取的数字可能是 50 个匹配的关键点。

SURF on two images of the same word

【讨论】：