專利名稱：一種通過筆跡識別技術(shù)治理非正常書寫行為的實現(xiàn)方法
技術(shù)領域：
本發(fā)明涉及一種基于筆跡識別技術(shù)治理非正常書寫行為的實現(xiàn)方法，尤其涉及一種在建筑設施、家具、建材上非正常書寫行為的治理方法。
背景技術(shù)：
目前，建筑設施、家具、建材上的非正常書寫行為很普遍。例如城市街頭的涂鴉行為、居民建筑內(nèi)的手寫小廣告、校園教室課桌上的非正常書寫涂畫等現(xiàn)象，已經(jīng)成為讓人頭痛的“牛皮癬”，但是治理此現(xiàn)象的行之有效的方法很少。在城市街頭的涂鴉行為基本沒有有效的治理辦法，只能采取蹲守等現(xiàn)場抓獲的方法來查處。對于居民建筑內(nèi)的手寫小廣告由于留有通信聯(lián)絡方式，因此可以通過該聯(lián)絡方式查找到相關責任人。校園教室課桌上的非正常書寫涂畫現(xiàn)象主要分為幾種聲明占座、留有聯(lián)絡方式的留言、突發(fā)性感言、作弊用信息等。這些留言中，留有聯(lián)絡方式的留言可以依照處理居民建筑內(nèi)小廣告的方式查處。其他的情況可以采用在教室內(nèi)安裝攝像頭進行監(jiān)控的方式進行處理，但是存在著監(jiān)控工作量大、證據(jù)采集困難等問題。目前，對于校園教室課桌上的非正常書寫涂畫現(xiàn)象大部分都是采取事后清除的方式進行解決。本發(fā)明涉及到筆跡識別技術(shù)，筆跡識別技術(shù)是生物特征識別技術(shù)的一種，已經(jīng)廣泛應用于生活、司法、商業(yè)等各個領域，并成為一門新興的研究領域。目前應用筆跡識別技術(shù)的專利有很多專利申請?zhí)枮?00810038263.6的一種觸摸板筆跡識別門禁系統(tǒng)及實現(xiàn)方法提供了一種基于筆跡識別技術(shù)的觸摸板門禁系統(tǒng)及實現(xiàn)方法；專利申請?zhí)枮?00910046810. X的基于筆跡識別的內(nèi)置型識別門系統(tǒng)及其實現(xiàn)方法提供了一種基于筆跡識別技術(shù)的內(nèi)置型識別門系統(tǒng)及其實現(xiàn)方法；專利申請?zhí)枮?00820156222. 2的一種金融終端及金融系統(tǒng)，涉及一種通過筆跡識別來實現(xiàn)的金融終端及金融系統(tǒng)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種基于筆跡識別技術(shù)治理校園中非正常書寫行為的實現(xiàn)方法，通過對學生筆跡的分析甄別，結(jié)合學生的個人信息來確認筆跡書寫者，從而有效治理校園中學生非正常書寫的現(xiàn)象。校園教室里的非正常書寫現(xiàn)象查處的主要困難在于不能夠準確掌握非正常書寫者的詳細信息，無法將非正常書寫行為、結(jié)果和書寫者建立聯(lián)系，無法取得證據(jù)，造成查處困難，書寫者被抓獲幾率很低，導致此現(xiàn)象肆意蔓延。但是校園人群較為固定，主要為學生，且書寫習慣本身具有特殊性和相對穩(wěn)定性，如果建立學生筆跡數(shù)據(jù)庫，將書寫信息和學生筆跡數(shù)據(jù)庫進行比對，就可以將非正常書寫行為、結(jié)果和非正常書寫者建立聯(lián)系，形成證據(jù)鏈，對具有非正常書寫行為的學生進行查處，從而大幅度提高抓獲概率。非正常書寫者被抓獲后，會受到處分，其日常操行要被扣分，學校會強制要求其將涂畫痕跡清除，甚至處以罰款，違規(guī)成本明顯增高，從而可以有效的治理校園中的非正常書寫行為。本發(fā)明由數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)錄入模塊、數(shù)據(jù)庫建立模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、筆跡甄別排斥模塊、結(jié)果輸出模塊構(gòu)成。本發(fā)明所述的數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集數(shù)據(jù)庫用學生筆跡、學生個人信息和待識別筆跡。其中，數(shù)據(jù)庫用學生筆跡的采集部分用于采集數(shù)據(jù)庫用全體學生的筆跡，學生個人信息的采集部分用于采集學生學號、學院、年級、寢室位置、課程表、授課教師等信息，待識別筆跡的采集部分用于待識別筆跡及其采集位置等相關信息的采集。該模塊使用的設備包括但不限于具有至少30萬像素的成像元件和至少2G比特的存儲元件同時具有照相功能的便攜式電子設備。本發(fā)明所述的數(shù)據(jù)錄入模塊用于將采集到的學生筆跡數(shù)據(jù)和學生個人信息數(shù)據(jù)錄入計算機，包括錄入數(shù)據(jù)庫用筆跡數(shù)據(jù)、錄入待識別筆跡數(shù)據(jù)和錄入學生個人信息數(shù)據(jù)三方面的內(nèi)容。本發(fā)明所述的數(shù)據(jù)庫建立模塊，用于對采集得到的數(shù)據(jù)進行整理，進而形成數(shù)據(jù)庫。本發(fā)明所用到的數(shù)據(jù)庫包括學生筆跡數(shù)據(jù)庫和學生個人信息數(shù)據(jù)庫兩部分。學生筆跡數(shù)據(jù)庫用于存儲和處理學生筆跡樣本；學生個人信息數(shù)據(jù)庫用于存儲和處理學生學號、學院、年級、寢室位置、課程表、授課教師、非正常書寫記錄等學生個人信息，其中非正常書寫記錄包括非正常書寫學生的姓名、非正常書寫內(nèi)容、涂畫位置、對其采取的懲罰措施等。學生筆跡數(shù)據(jù)庫中的學生筆跡和學生個人信息具有唯一的相關性，達到綁定效果。數(shù)據(jù)庫的建立通過計算機來完成。本發(fā)明所述的數(shù)據(jù)處理模塊，用于進行筆跡樣本的分析甄別等處理工作。本模塊通過對筆跡樣本的分析，得到待識別筆跡書寫可能性較大的學生列表，再通過學生個人信息數(shù)據(jù)庫對列表中學生進行篩選，進而得出筆跡書寫者。對筆跡樣本的分析甄別工作主要由專業(yè)的筆跡識別系統(tǒng)完成，所述的筆跡識別系統(tǒng)可以是在計算機上運行操作的筆跡識別系統(tǒng)，也可以是人工的筆跡識別系統(tǒng)。本發(fā)明所述的筆跡甄別排斥模塊主要用于數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)補充更新時樣本的甄別和排斥。數(shù)據(jù)庫中的樣本數(shù)據(jù)要不斷的補充更新，才能保證數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的有效性。在補充和更新時會遇到新樣本和已有樣本差別較大的情況，所以在錄入之前進行筆跡的甄別工作，對達不到要求的筆跡樣本進行重新采集或單獨錄入。本模塊主要通過專業(yè)的筆跡識別系統(tǒng)完成。本發(fā)明所述的結(jié)果輸出模塊，用于通過對筆跡樣本的分析甄別，得到待識別筆跡書寫可能性較大的學生列表，然后進入學生個人信息庫進行分析，根據(jù)待識別筆跡采集地點、學生寢室位置、學生所學專業(yè)、課程表等相關信息，進行數(shù)據(jù)篩選，最終確定待識別筆跡書寫者。本發(fā)明通過以下方式進行實現(xiàn)首先對學生筆跡樣本進行采集，建立筆跡識別用數(shù)據(jù)庫。安排一次考試，要求學生親自完整完成填寫適用于學生筆跡采集的試卷，將試卷上學生作答的答案作為數(shù)據(jù)庫用筆跡通過錄入設備錄入筆跡識別系統(tǒng)并建立學生筆跡數(shù)據(jù)庫。所述的試卷的答案要盡可能包含平時課桌等學校公共設施上經(jīng)常出現(xiàn)的文字(如占座、考研等)、符號、公式等內(nèi)容。各專業(yè)可根據(jù)本專業(yè)具體情況的不同安排不同的試題，相關專業(yè)院系的試題中30% -50%的內(nèi)容為本專業(yè)詞匯、術(shù)語和符號等。此后，從學生的考試試卷、作業(yè)、各類手寫檔案等可用材料中不斷定期補充和更新筆跡樣本。
同時采集學生的個人信息，包括學生學號、學院、年級、寢室位置、課程表、授課教師、非正常書寫記錄等信息，建立學生個人信息數(shù)據(jù)庫。學生個人信息和學生筆跡數(shù)據(jù)庫中的學生筆跡具有唯一的相關性，達到綁定效果。定期補充更新學生筆跡數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。補充和更新所用到的筆跡樣本的來源是學生的考試試卷、課后作業(yè)、各類手寫檔案等可用材料。在進行筆跡補充和更新工作時利用筆跡識別系統(tǒng)進行一次筆跡確認，當新筆跡和數(shù)據(jù)庫中原有筆跡相似度高于或等于85%時，新筆跡直接補充為數(shù)據(jù)庫中筆跡；當新筆跡和數(shù)據(jù)庫中原有筆跡相似度低于85%時，重新進行一次采集，若相似度仍低于85%，則使用新筆跡代替數(shù)據(jù)庫中原有筆跡。之后采集待識別筆跡。待識別筆跡主要會出現(xiàn)在學校教室里的課桌、凳子、墻壁等公共設施上，找到待識別筆跡并將其錄入到筆跡識別系統(tǒng)中。采集待識別筆跡的同時需要記錄待識別筆跡的采集時間、采集地點、采集的具體位置和非正常書寫的內(nèi)容。通過筆跡識別系統(tǒng)將待識別筆跡和數(shù)據(jù)庫中筆跡進行分析甄別，得到待識別筆跡書寫可能性較大的學生列表。待識別筆跡錄入到筆跡識別系統(tǒng)中的方法可以是先使用掃描儀、攝像機、數(shù)碼相機等采集待識別筆跡圖像，然后將圖像上傳至計算機，用于筆跡識別。通過筆跡識別系統(tǒng)得到待識別筆跡書寫可能性較大的1-10人。將待識別筆跡書寫可能性較大的學生導入學生個人信息數(shù)據(jù)庫，根據(jù)對待識別筆跡書寫可能性較大的學生的學號、院系、年級、寢室位置、課程表、任課教師、涂畫學校公共設施記錄和樣本采集位置等相關信息進行對比、篩選，判定可能性最大的待識別筆跡書寫者。確定非正常書寫者之后對其非正常書寫行為進行記錄，記錄信息包括非正常書寫者姓名、非正常書寫內(nèi)容、非正常書寫位置、對其采取的懲罰措施等，并將該記錄作為學生個人信息的一部分錄入學生個人信息數(shù)據(jù)庫。各個學校的數(shù)據(jù)庫完成之后，還可以進行數(shù)據(jù)庫的整合，建立市級、省級乃至國家級的個人筆跡數(shù)據(jù)庫。該數(shù)據(jù)庫可發(fā)揮查處各類考試作弊，破解各類案件、改善城市環(huán)境等各類作用。
具體實施例方式下面結(jié)合實施例對所述的方法做進一步的詳細描述。實施例1由學校教務處和后勤術(shù)設計一套試卷，試卷要求填寫姓名、年級、專業(yè)、學號等個人信息，這些題目的答案中包含了占座、考研、電話號碼等詞，并且含有數(shù)學公式、數(shù)字等內(nèi)容。選擇50名學生作為全體學生，編為1-50號。令全體學生以閉卷方式使用所述的試卷進行測試，將試卷上的答案通過掃描儀錄入計算機，建立學生筆跡數(shù)據(jù)庫，并使用學生編號進行標記。采集全體學生的個人信息，包括學生的姓名、院系、年級、學號、寢室位置、課程表、授課教師，建立學生個人信息數(shù)據(jù)庫，并使用學生編號進行標記，這樣，學生個人信息就和其筆跡進行了綁定。實驗人員A在50名學生中隨機抽取5人,分別為4號,9號，19號,32號,46號。讓這5人在他們經(jīng)常上課的教室的課桌或墻壁上隨意書寫一些內(nèi)容。實驗人員B將這些內(nèi)容使用數(shù)碼相機拍攝下來。錄入IBSD全自動實時筆跡識別系統(tǒng)，通過IBSD全自動實時筆跡識別系統(tǒng)的識別，得出如下結(jié)果4號書寫的內(nèi)容嫌疑最大的為4號、10號、49號，9號書寫的內(nèi)容嫌疑最大的為9號、26號、37號，19號書寫的內(nèi)容嫌疑最大的為7號、19號、43號，32號書寫的內(nèi)容嫌疑最大的為9號、32號、47號，46號書寫的內(nèi)容嫌疑最大的為17號，25號，46號。實驗人員B將這些嫌疑人分別和學生個人信息庫中的數(shù)據(jù)做對比，綜合判斷出，4號書寫的內(nèi)容可能性最大的書寫者為4號，9號書寫的內(nèi)容可能性最大的書寫者為9號，19號書寫的內(nèi)容可能性最大的書寫者為19號，32號書寫的內(nèi)容可能性最大的書寫者為9號，46號書寫的內(nèi)容可能性最大的書寫者為46號。即準確率達到了 80%。實驗人員A與實驗人員B在實驗期間無信息溝通。實施例2一個高等院校的實施例。首先，在新生入學時展開數(shù)據(jù)庫用筆跡樣本采集工作，主要目的是得到學生筆跡樣本，進而形成數(shù)據(jù)庫。具體的實施方式如下(I)在新生入學準備工作開始時，由學校后勤處、教務處和各院系討論出一套可以適用于學生筆跡樣本采集的試題。該試題的答案要盡可能包含平時課桌等學校公共設施上經(jīng)常出現(xiàn)的文字(如占座、考研等)、符號、公式等內(nèi)容。各專業(yè)可根據(jù)本專業(yè)具體情況的不同安排不同的試題，相關專業(yè)院系的試題答案中30% -50%的內(nèi)容為本專業(yè)詞匯、術(shù)語和符號等。(2)在新生入學后安排一次學業(yè)水平測試，將上述試題作為學業(yè)水平測試的一部分加入測試當中，要求學生親自完整完成填寫，完成時間為30分鐘。(3)使用掃描儀將學生作答的答案錄入筆跡識別系統(tǒng)，通過筆跡識別系統(tǒng)的處理形成學生筆跡數(shù)據(jù)庫。在學生筆跡數(shù)據(jù)庫建立的同時，建立學生個人信息數(shù)據(jù)庫。學生個人信息數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容主要為學生個人信息，包括學生的姓名、院系、學號、年級、寢室位置、課程表、授課教師、涂畫學校公共設施記錄等。其中，涂畫學校公共設施記錄要求包括涂畫時間、涂畫地點、涂畫筆跡樣本及所受處分。學生院系、學號等的統(tǒng)計工作由各學院來配合完成，涂畫學校公共設施的記錄主要由學校后勤處來完成。學生個人信息和學生筆跡都使用學號進行編號，達到綁定的效果。在每學期期中考試時對學生筆跡數(shù)據(jù)庫進行補充更新。補充和更新所用到的筆跡樣本的來源是學生的考試試卷、課后作業(yè)、入黨材料、各類手寫檔案。在進行筆跡補充和更新工作時利用筆跡識別系統(tǒng)進行一次筆跡確認，當新筆跡和數(shù)據(jù)庫中原有筆跡相似度高于或等于85%時，新筆跡直接補充為數(shù)據(jù)庫中筆跡；當新筆跡和數(shù)據(jù)庫中原有筆跡相似度低于85%時，重新進行一次采集，若相似度仍低于85%，則使用新筆跡代替數(shù)據(jù)庫中原有筆跡。數(shù)據(jù)庫建立完成之后進行待識別筆跡的采集。每天由教室清潔員使用數(shù)碼照相機在發(fā)現(xiàn)非正常書寫的位置進行拍照，采集非正常書寫的圖像信息，并記錄待識別筆跡的采集時間、采集地點、采集的具體位置和非正常書寫的內(nèi)容。將采集到的待識別筆跡錄入筆跡識別系統(tǒng)中，進行筆跡識別。通過筆跡識別的分析甄別得出待識別筆跡書寫可能性較大的5人。之后，將可能性較大的學生導入學生個人信息數(shù)據(jù)庫。通過對學生姓名、院系、年級、寢室位置、課程表、任課教師、涂畫學校公共設施的記錄和待識別筆跡的采集位置進行分析最終確認非正常筆跡書寫者。確定非正常書寫者之后對其非正常書寫行為進行記錄，記錄信息包括非正常書寫者姓名、非正常書寫內(nèi)容、非正常書寫位置、對其采取的懲罰措施等，并將該記錄作為學生個人信息的一部分錄入學生個人信息數(shù)據(jù)庫。經(jīng)測試，識別準確率為86%。
權(quán)利要求
1.一種通過筆跡識別技術(shù)治理非正常書寫行為的系統(tǒng)及其實施方法，其特征在于所述的系統(tǒng)由數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)錄入模塊、數(shù)據(jù)庫建立模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、筆跡甄別排斥模塊、結(jié)果輸出模塊構(gòu)成，所述的系統(tǒng)的實施方式為，安排一次考試，采集參加考試的全體學生試題答案建立學生筆跡數(shù)據(jù)庫，采集學生個人信息建立學生個人信息數(shù)據(jù)庫，并將每個的學生筆跡和學生個人信息進行綁定并定期更新學生筆跡數(shù)據(jù)庫，將從學校教室課桌等公共設施上采集的非正常書寫待識別筆跡和數(shù)據(jù)庫中筆跡樣本進行分析甄別，得到待識別筆跡書寫可能性較大的1-10人，再根據(jù)學生個人信息和待識別筆跡采集地點等信息來確定待識別筆跡書寫者。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種通過筆跡識別技術(shù)治理非正常書寫行為的實現(xiàn)方法，其特征在于所述的考試的試題答案要包含平時課桌等學校公共設施上經(jīng)常出現(xiàn)的文字、符號、公式等內(nèi)容，相關專業(yè)院系的試題中5% -50%的內(nèi)容為本專業(yè)詞匯、術(shù)語和符號等。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種通過筆跡識別技術(shù)治理非正常書寫行為的實現(xiàn)方法，其特征在于所述的數(shù)據(jù)采集模塊是具有采集數(shù)據(jù)庫用學生筆跡、學生個人信息和待識別筆跡的功能的設備及對應的軟件，包括但不限于具有至少30萬像素的成像元件和至少2G比特的存儲元件同時具有照相功能的便攜式電子設備。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種通過筆跡識別技術(shù)治理非正常書寫行為的實現(xiàn)方法，其特征在于所述的數(shù)據(jù)錄入模塊具有將采集到的學生筆跡數(shù)據(jù)和學生個人信息數(shù)據(jù)錄入計算機的功能，包含錄入數(shù)據(jù)庫用筆跡數(shù)據(jù)和錄入待識別筆跡數(shù)據(jù)用的，和錄入學生個人信息數(shù)據(jù)三方面的內(nèi)容。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種通過筆跡識別技術(shù)治理非正常書寫行為的實現(xiàn)方法，其特征在于所述的數(shù)據(jù)庫建立模塊具有對采集得到的數(shù)據(jù)進行整理，進而形成數(shù)據(jù)庫的功能，所述的數(shù)據(jù)庫包括學生筆跡數(shù)據(jù)庫和學生個人信息數(shù)據(jù)庫兩部分，數(shù)據(jù)庫的建立通過計算機來完成。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種通過筆跡識別技術(shù)治理非正常書寫行為的實現(xiàn)方法，其特征在于所述的數(shù)據(jù)處理模塊具有進行筆跡樣本的分析甄別等處理工作的功能，對筆跡樣本的分析甄別工作主要由專業(yè)的筆跡識別系統(tǒng)完成。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種通過筆跡識別技術(shù)治理非正常書寫行為的實現(xiàn)方法，其特征在于所述的筆跡甄別排斥模塊具有數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)補充更新時樣本的甄別和排斥功能。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種通過筆跡識別技術(shù)治理非正常書寫行為的實現(xiàn)方法，其特征在于所述的結(jié)果輸出模塊用于具有對筆跡樣本的分析甄別，得到待識別筆跡書寫可能性較大的學生列表，然后進入學生個人信息庫進行分析，根據(jù)待識別筆跡采集地點、學生寢室位置、學生所學專業(yè)、課程表等相關信息，進行數(shù)據(jù)篩選，最終確定并輸出待識別筆跡書與者的功能。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的筆跡甄別排斥模塊，其特征在于進行筆跡補充和更新工作時利用筆跡識別系統(tǒng)進行一次筆跡確認，當新筆跡和數(shù)據(jù)庫中原有筆跡相似度高于或等于85%時，新筆跡直接補充為數(shù)據(jù)庫中筆跡；當新筆跡和數(shù)據(jù)庫中原有筆跡相似度低于85%時，重新進行一次采集，若相似度仍低于85 %，則使用新筆跡代替數(shù)據(jù)庫中原有筆跡，筆跡的甄別排斥工作通過專業(yè)的筆跡識別系統(tǒng)完成。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于筆跡識別技術(shù)治理非正常書寫行為的實現(xiàn)方法，屬于生物識別領域。所述的實現(xiàn)方法的實施方式為，安排一次考試，采集試題答案作為全體學生筆跡建立學生筆跡數(shù)據(jù)庫，采集學生個人信息建立學生個人信息數(shù)據(jù)庫，將學生筆跡和學生個人信息進行綁定，將從學校公共設施上采集的待識別筆跡和數(shù)據(jù)庫中筆跡樣本進行分析甄別，得到得到待識別筆跡書寫可能性較大的若干人，再根據(jù)學生個人信息和待識別筆跡采集地點等信息來確定待識別筆跡書寫者。本發(fā)明通過筆跡識別技術(shù)治理非正常書寫現(xiàn)象，解決了傳統(tǒng)非正常書寫治理方法取證難，人工工作量大的問題，拓展了筆跡識別技術(shù)的應用空間，對于凈化環(huán)境，查處考試作弊等具有重要意義。
文檔編號G06K9/68GK103049768SQ20111031783
公開日2013年4月17日 申請日期2011年10月12日 優(yōu)先權(quán)日2011年10月12日
發(fā)明者孫錫泉, 孫典亭, 梁玉超, 張浴暉 申請人:青島大學