专利名称：一种通过笔迹识别技术治理非正常书写行为的实现方法
技术领域：
本发明涉及一种基于笔迹识别技术治理非正常书写行为的实现方法，尤其涉及一种在建筑设施、家具、建材上非正常书写行为的治理方法。
背景技术：
目前，建筑设施、家具、建材上的非正常书写行为很普遍。例如城市街头的涂鸦行为、居民建筑内的手写小广告、校园教室课桌上的非正常书写涂画等现象，已经成为让人头痛的“牛皮癣”，但是治理此现象的行之有效的方法很少。在城市街头的涂鸦行为基本没有有效的治理办法，只能采取蹲守等现场抓获的方法来查处。对于居民建筑内的手写小广告由于留有通信联络方式，因此可以通过该联络方式查找到相关责任人。校园教室课桌上的非正常书写涂画现象主要分为几种声明占座、留有联络方式的留言、突发性感言、作弊用信息等。这些留言中，留有联络方式的留言可以依照处理居民建筑内小广告的方式查处。其他的情况可以采用在教室内安装摄像头进行监控的方式进行处理，但是存在着监控工作量大、证据采集困难等问题。目前，对于校园教室课桌上的非正常书写涂画现象大部分都是采取事后清除的方式进行解决。本发明涉及到笔迹识别技术，笔迹识别技术是生物特征识别技术的一种，已经广泛应用于生活、司法、商业等各个领域，并成为一门新兴的研究领域。目前应用笔迹识别技术的专利有很多专利申请号为200810038263.6的一种触摸板笔迹识别门禁系统及实现方法提供了一种基于笔迹识别技术的触摸板门禁系统及实现方法；专利申请号为200910046810. X的基于笔迹识别的内置型识别门系统及其实现方法提供了一种基于笔迹识别技术的内置型识别门系统及其实现方法；专利申请号为200820156222. 2的一种金融终端及金融系统，涉及一种通过笔迹识别来实现的金融终端及金融系统。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于笔迹识别技术治理校园中非正常书写行为的实现方法，通过对学生笔迹的分析甄别，结合学生的个人信息来确认笔迹书写者，从而有效治理校园中学生非正常书写的现象。校园教室里的非正常书写现象查处的主要困难在于不能够准确掌握非正常书写者的详细信息，无法将非正常书写行为、结果和书写者建立联系，无法取得证据，造成查处困难，书写者被抓获几率很低，导致此现象肆意蔓延。但是校园人群较为固定，主要为学生，且书写习惯本身具有特殊性和相对稳定性，如果建立学生笔迹数据库，将书写信息和学生笔迹数据库进行比对，就可以将非正常书写行为、结果和非正常书写者建立联系，形成证据链，对具有非正常书写行为的学生进行查处，从而大幅度提高抓获概率。非正常书写者被抓获后，会受到处分，其日常操行要被扣分，学校会强制要求其将涂画痕迹清除，甚至处以罚款，违规成本明显增高，从而可以有效的治理校园中的非正常书写行为。本发明由数据采集模块、数据录入模块、数据库建立模块、数据处理模块、笔迹甄别排斥模块、结果输出模块构成。本发明所述的数据采集模块，用于采集数据库用学生笔迹、学生个人信息和待识别笔迹。其中，数据库用学生笔迹的采集部分用于采集数据库用全体学生的笔迹，学生个人信息的采集部分用于采集学生学号、学院、年级、寝室位置、课程表、授课教师等信息，待识别笔迹的采集部分用于待识别笔迹及其采集位置等相关信息的采集。该模块使用的设备包括但不限于具有至少30万像素的成像元件和至少2G比特的存储元件同时具有照相功能的便携式电子设备。本发明所述的数据录入模块用于将采集到的学生笔迹数据和学生个人信息数据录入计算机，包括录入数据库用笔迹数据、录入待识别笔迹数据和录入学生个人信息数据三方面的内容。本发明所述的数据库建立模块，用于对采集得到的数据进行整理，进而形成数据库。本发明所用到的数据库包括学生笔迹数据库和学生个人信息数据库两部分。学生笔迹数据库用于存储和处理学生笔迹样本；学生个人信息数据库用于存储和处理学生学号、学院、年级、寝室位置、课程表、授课教师、非正常书写记录等学生个人信息，其中非正常书写记录包括非正常书写学生的姓名、非正常书写内容、涂画位置、对其采取的惩罚措施等。学生笔迹数据库中的学生笔迹和学生个人信息具有唯一的相关性，达到绑定效果。数据库的建立通过计算机来完成。本发明所述的数据处理模块，用于进行笔迹样本的分析甄别等处理工作。本模块通过对笔迹样本的分析，得到待识别笔迹书写可能性较大的学生列表，再通过学生个人信息数据库对列表中学生进行筛选，进而得出笔迹书写者。对笔迹样本的分析甄别工作主要由专业的笔迹识别系统完成，所述的笔迹识别系统可以是在计算机上运行操作的笔迹识别系统，也可以是人工的笔迹识别系统。本发明所述的笔迹甄别排斥模块主要用于数据库数据补充更新时样本的甄别和排斥。数据库中的样本数据要不断的补充更新，才能保证数据库中数据的有效性。在补充和更新时会遇到新样本和已有样本差别较大的情况，所以在录入之前进行笔迹的甄别工作，对达不到要求的笔迹样本进行重新采集或单独录入。本模块主要通过专业的笔迹识别系统完成。本发明所述的结果输出模块，用于通过对笔迹样本的分析甄别，得到待识别笔迹书写可能性较大的学生列表，然后进入学生个人信息库进行分析，根据待识别笔迹采集地点、学生寝室位置、学生所学专业、课程表等相关信息，进行数据筛选，最终确定待识别笔迹书写者。本发明通过以下方式进行实现首先对学生笔迹样本进行采集，建立笔迹识别用数据库。安排一次考试，要求学生亲自完整完成填写适用于学生笔迹采集的试卷，将试卷上学生作答的答案作为数据库用笔迹通过录入设备录入笔迹识别系统并建立学生笔迹数据库。所述的试卷的答案要尽可能包含平时课桌等学校公共设施上经常出现的文字(如占座、考研等)、符号、公式等内容。各专业可根据本专业具体情况的不同安排不同的试题，相关专业院系的试题中30% -50%的内容为本专业词汇、术语和符号等。此后，从学生的考试试卷、作业、各类手写档案等可用材料中不断定期补充和更新笔迹样本。
同时采集学生的个人信息，包括学生学号、学院、年级、寝室位置、课程表、授课教师、非正常书写记录等信息，建立学生个人信息数据库。学生个人信息和学生笔迹数据库中的学生笔迹具有唯一的相关性，达到绑定效果。定期补充更新学生笔迹数据库中的数据。补充和更新所用到的笔迹样本的来源是学生的考试试卷、课后作业、各类手写档案等可用材料。在进行笔迹补充和更新工作时利用笔迹识别系统进行一次笔迹确认，当新笔迹和数据库中原有笔迹相似度高于或等于85%时，新笔迹直接补充为数据库中笔迹；当新笔迹和数据库中原有笔迹相似度低于85%时，重新进行一次采集，若相似度仍低于85%，则使用新笔迹代替数据库中原有笔迹。之后采集待识别笔迹。待识别笔迹主要会出现在学校教室里的课桌、凳子、墙壁等公共设施上，找到待识别笔迹并将其录入到笔迹识别系统中。采集待识别笔迹的同时需要记录待识别笔迹的采集时间、采集地点、采集的具体位置和非正常书写的内容。通过笔迹识别系统将待识别笔迹和数据库中笔迹进行分析甄别，得到待识别笔迹书写可能性较大的学生列表。待识别笔迹录入到笔迹识别系统中的方法可以是先使用扫描仪、摄像机、数码相机等采集待识别笔迹图像，然后将图像上传至计算机，用于笔迹识别。通过笔迹识别系统得到待识别笔迹书写可能性较大的1-10人。将待识别笔迹书写可能性较大的学生导入学生个人信息数据库，根据对待识别笔迹书写可能性较大的学生的学号、院系、年级、寝室位置、课程表、任课教师、涂画学校公共设施记录和样本采集位置等相关信息进行对比、筛选，判定可能性最大的待识别笔迹书写者。确定非正常书写者之后对其非正常书写行为进行记录，记录信息包括非正常书写者姓名、非正常书写内容、非正常书写位置、对其采取的惩罚措施等，并将该记录作为学生个人信息的一部分录入学生个人信息数据库。各个学校的数据库完成之后，还可以进行数据库的整合，建立市级、省级乃至国家级的个人笔迹数据库。该数据库可发挥查处各类考试作弊，破解各类案件、改善城市环境等各类作用。
具体实施例方式下面结合实施例对所述的方法做进一步的详细描述。实施例1由学校教务处和后勤术设计一套试卷，试卷要求填写姓名、年级、专业、学号等个人信息，这些题目的答案中包含了占座、考研、电话号码等词，并且含有数学公式、数字等内容。选择50名学生作为全体学生，编为1-50号。令全体学生以闭卷方式使用所述的试卷进行测试，将试卷上的答案通过扫描仪录入计算机，建立学生笔迹数据库，并使用学生编号进行标记。采集全体学生的个人信息，包括学生的姓名、院系、年级、学号、寝室位置、课程表、授课教师，建立学生个人信息数据库，并使用学生编号进行标记，这样，学生个人信息就和其笔迹进行了绑定。实验人员A在50名学生中随机抽取5人,分别为4号,9号，19号,32号,46号。让这5人在他们经常上课的教室的课桌或墙壁上随意书写一些内容。实验人员B将这些内容使用数码相机拍摄下来。录入IBSD全自动实时笔迹识别系统，通过IBSD全自动实时笔迹识别系统的识别，得出如下结果4号书写的内容嫌疑最大的为4号、10号、49号，9号书写的内容嫌疑最大的为9号、26号、37号，19号书写的内容嫌疑最大的为7号、19号、43号，32号书写的内容嫌疑最大的为9号、32号、47号，46号书写的内容嫌疑最大的为17号，25号，46号。实验人员B将这些嫌疑人分别和学生个人信息库中的数据做对比，综合判断出，4号书写的内容可能性最大的书写者为4号，9号书写的内容可能性最大的书写者为9号，19号书写的内容可能性最大的书写者为19号，32号书写的内容可能性最大的书写者为9号，46号书写的内容可能性最大的书写者为46号。即准确率达到了 80%。实验人员A与实验人员B在实验期间无信息沟通。实施例2一个高等院校的实施例。首先，在新生入学时展开数据库用笔迹样本采集工作，主要目的是得到学生笔迹样本，进而形成数据库。具体的实施方式如下(I)在新生入学准备工作开始时，由学校后勤处、教务处和各院系讨论出一套可以适用于学生笔迹样本采集的试题。该试题的答案要尽可能包含平时课桌等学校公共设施上经常出现的文字(如占座、考研等)、符号、公式等内容。各专业可根据本专业具体情况的不同安排不同的试题，相关专业院系的试题答案中30% -50%的内容为本专业词汇、术语和符号等。(2)在新生入学后安排一次学业水平测试，将上述试题作为学业水平测试的一部分加入测试当中，要求学生亲自完整完成填写，完成时间为30分钟。(3)使用扫描仪将学生作答的答案录入笔迹识别系统，通过笔迹识别系统的处理形成学生笔迹数据库。在学生笔迹数据库建立的同时，建立学生个人信息数据库。学生个人信息数据库的内容主要为学生个人信息，包括学生的姓名、院系、学号、年级、寝室位置、课程表、授课教师、涂画学校公共设施记录等。其中，涂画学校公共设施记录要求包括涂画时间、涂画地点、涂画笔迹样本及所受处分。学生院系、学号等的统计工作由各学院来配合完成，涂画学校公共设施的记录主要由学校后勤处来完成。学生个人信息和学生笔迹都使用学号进行编号，达到绑定的效果。在每学期期中考试时对学生笔迹数据库进行补充更新。补充和更新所用到的笔迹样本的来源是学生的考试试卷、课后作业、入党材料、各类手写档案。在进行笔迹补充和更新工作时利用笔迹识别系统进行一次笔迹确认，当新笔迹和数据库中原有笔迹相似度高于或等于85%时，新笔迹直接补充为数据库中笔迹；当新笔迹和数据库中原有笔迹相似度低于85%时，重新进行一次采集，若相似度仍低于85%，则使用新笔迹代替数据库中原有笔迹。数据库建立完成之后进行待识别笔迹的采集。每天由教室清洁员使用数码照相机在发现非正常书写的位置进行拍照，采集非正常书写的图像信息，并记录待识别笔迹的采集时间、采集地点、采集的具体位置和非正常书写的内容。将采集到的待识别笔迹录入笔迹识别系统中，进行笔迹识别。通过笔迹识别的分析甄别得出待识别笔迹书写可能性较大的5人。之后，将可能性较大的学生导入学生个人信息数据库。通过对学生姓名、院系、年级、寝室位置、课程表、任课教师、涂画学校公共设施的记录和待识别笔迹的采集位置进行分析最终确认非正常笔迹书写者。确定非正常书写者之后对其非正常书写行为进行记录，记录信息包括非正常书写者姓名、非正常书写内容、非正常书写位置、对其采取的惩罚措施等，并将该记录作为学生个人信息的一部分录入学生个人信息数据库。经测试，识别准确率为86%。
权利要求
1.一种通过笔迹识别技术治理非正常书写行为的系统及其实施方法，其特征在于所述的系统由数据采集模块、数据录入模块、数据库建立模块、数据处理模块、笔迹甄别排斥模块、结果输出模块构成，所述的系统的实施方式为，安排一次考试，采集参加考试的全体学生试题答案建立学生笔迹数据库，采集学生个人信息建立学生个人信息数据库，并将每个的学生笔迹和学生个人信息进行绑定并定期更新学生笔迹数据库，将从学校教室课桌等公共设施上采集的非正常书写待识别笔迹和数据库中笔迹样本进行分析甄别，得到待识别笔迹书写可能性较大的1-10人，再根据学生个人信息和待识别笔迹采集地点等信息来确定待识别笔迹书写者。
2.根据权利要求1所述的一种通过笔迹识别技术治理非正常书写行为的实现方法，其特征在于所述的考试的试题答案要包含平时课桌等学校公共设施上经常出现的文字、符号、公式等内容，相关专业院系的试题中5% -50%的内容为本专业词汇、术语和符号等。
3.根据权利要求1所述的一种通过笔迹识别技术治理非正常书写行为的实现方法，其特征在于所述的数据采集模块是具有采集数据库用学生笔迹、学生个人信息和待识别笔迹的功能的设备及对应的软件，包括但不限于具有至少30万像素的成像元件和至少2G比特的存储元件同时具有照相功能的便携式电子设备。
4.根据权利要求1所述的一种通过笔迹识别技术治理非正常书写行为的实现方法，其特征在于所述的数据录入模块具有将采集到的学生笔迹数据和学生个人信息数据录入计算机的功能，包含录入数据库用笔迹数据和录入待识别笔迹数据用的，和录入学生个人信息数据三方面的内容。
5.根据权利要求1所述的一种通过笔迹识别技术治理非正常书写行为的实现方法，其特征在于所述的数据库建立模块具有对采集得到的数据进行整理，进而形成数据库的功能，所述的数据库包括学生笔迹数据库和学生个人信息数据库两部分，数据库的建立通过计算机来完成。
6.根据权利要求1所述的一种通过笔迹识别技术治理非正常书写行为的实现方法，其特征在于所述的数据处理模块具有进行笔迹样本的分析甄别等处理工作的功能，对笔迹样本的分析甄别工作主要由专业的笔迹识别系统完成。
7.根据权利要求1所述的一种通过笔迹识别技术治理非正常书写行为的实现方法，其特征在于所述的笔迹甄别排斥模块具有数据库数据补充更新时样本的甄别和排斥功能。
8.根据权利要求1所述的一种通过笔迹识别技术治理非正常书写行为的实现方法，其特征在于所述的结果输出模块用于具有对笔迹样本的分析甄别，得到待识别笔迹书写可能性较大的学生列表，然后进入学生个人信息库进行分析，根据待识别笔迹采集地点、学生寝室位置、学生所学专业、课程表等相关信息，进行数据筛选，最终确定并输出待识别笔迹书与者的功能。
9.根据权利要求8所述的笔迹甄别排斥模块，其特征在于进行笔迹补充和更新工作时利用笔迹识别系统进行一次笔迹确认，当新笔迹和数据库中原有笔迹相似度高于或等于85%时，新笔迹直接补充为数据库中笔迹；当新笔迹和数据库中原有笔迹相似度低于85%时，重新进行一次采集，若相似度仍低于85 %，则使用新笔迹代替数据库中原有笔迹，笔迹的甄别排斥工作通过专业的笔迹识别系统完成。
全文摘要
本发明涉及一种基于笔迹识别技术治理非正常书写行为的实现方法，属于生物识别领域。所述的实现方法的实施方式为，安排一次考试，采集试题答案作为全体学生笔迹建立学生笔迹数据库，采集学生个人信息建立学生个人信息数据库，将学生笔迹和学生个人信息进行绑定，将从学校公共设施上采集的待识别笔迹和数据库中笔迹样本进行分析甄别，得到得到待识别笔迹书写可能性较大的若干人，再根据学生个人信息和待识别笔迹采集地点等信息来确定待识别笔迹书写者。本发明通过笔迹识别技术治理非正常书写现象，解决了传统非正常书写治理方法取证难，人工工作量大的问题，拓展了笔迹识别技术的应用空间，对于净化环境，查处考试作弊等具有重要意义。
文档编号G06K9/68GK103049768SQ20111031783
公开日2013年4月17日 申请日期2011年10月12日 优先权日2011年10月12日
发明者孙锡泉, 孙典亭, 梁玉超, 张浴晖 申请人:青岛大学