1. 研究目的与意义（文献综述）
笔迹，指人在书写的过程中留下字体的形体特点。由于不同书写者的认知和人格特征不同，故不同的人的笔迹必然存在着差异，甚至同一个人在不同的时刻，其笔记中字体行间距、字体大小，字体间隔都有所不同。因此笔迹鉴别一直是一个具有挑战性的难题。国外的笔迹鉴别起步较早。早在 1966 年，前苏联专家提取字符“k”的骨架中的特殊点作为特征，得到了约 75%的笔迹识别率。国内对笔迹鉴别和验证方面的研究较晚。直到 1992 年，由中科院自动化研究所文字识别实验室与北京市刑事科技研究所合作作为开端，我国学者才对中文笔迹鉴别进行大规模的研究工作。
随着生物识别技术的发展，笔迹鉴别逐渐成为图像处理与模式识别领域一个越来越活跃的研究话题，笔迹鉴别作为通过分析是手写笔迹书写图像之间的相似度和差异性来鉴别书写者身份的一种应用技术，其应用范围也越来越广泛。目前在金融、保险、公安司法部门的刑事调查和法庭审判领域起着重要作用。例如在刑事或者民事案件中，专业人士通过经验判断和专门仪器设备对签名、遗嘱、借条等等进行鉴定并得出鉴定结论，作为最终证据。或者通过笔迹鉴定嫌疑人身份协助案件调查。而在银行、保险公司这些场所，每天都会产生大量签名支票、合同协议等文件，笔迹鉴定作为身份识别对于银行、保险公司的财产安全至关重要。这一技术还可以应用在认证系统之中，可以用来监控对于机密网站或者机密数据的访问。这些机密网站通常会存储和管理诸如文本、表格、笔记、会议记录等资料，获取作者的身份往往能够提供重要的价值。笔迹鉴别还能够用在历史文本的分析、笔迹鉴别系统和手持设备上面。而本文针对考试卷中笔迹图像的分析，能有效识别不同考生的身份。随着笔迹鉴别技术的发展和越来越高的准确度，笔迹鉴别俨然已经成为人们身份识别的一种强力技术手段。
2. 研究的基本内容与方案
本文提出了一套完整的针对试卷笔迹图像的分割算法，选用不同的笔迹样本作了验证实验，对实现试卷中承诺词提取以及单字分割做了全面的阐述论证。将模板分割算法中的行分割、字分割、单字图像库建立和基于模板匹配的分割算法结合在一起，提高了算法的运算速度和精确度。
具体步骤为：
3. 研究计划与安排
第1—3周：开题报告
第4—6周：完成对笔迹图像的去噪和二值化处理
第7—9周:完成图像的行分割、字分割
4. 参考文献（12篇以上）
[1] keersthis s.efficient tuningof svm hyper -parameters using radius/margin bound and iterativealgorithms[j].ieee trans on neural networks，2002，13（5）：1225-1229.
[2] 刘海. 基于结构特征的手写汉字笔迹鉴别[d]. 上海：华东师范大学,2012
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