1. 本选题研究的目的及意义
笔迹鉴定作为一项重要的司法鉴定技术，在诉讼活动中扮演着关键角色，对于维护社会公平正义具有重要意义。
传统笔迹鉴定方法主要依赖于人工经验，存在主观性强、效率低等问题，难以满足日益增长的鉴定需求。
因此，探索客观、高效、自动化的笔迹鉴定方法具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
笔迹鉴定作为一项重要的身份识别技术，一直是国内外研究的热点。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，深度学习技术在笔迹鉴定领域展现出巨大潜力，成为国内外学者关注的焦点。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：1.笔迹图像预处理：针对收集到的笔迹图像数据，进行去噪、灰度化、二值化等预处理操作，提高图像质量，为后续特征提取奠定基础。
2.笔迹特征提取：利用卷积神经网络自动提取笔迹图像的特征，避免了传统人工设计特征的局限性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解笔迹鉴定技术的发展现状、卷积神经网络的原理和应用、以及相关数据集和评估指标等。
2.数据收集与预处理：收集笔迹样本数据，并对其进行预处理，包括图像去噪、灰度化、二值化、归一化等操作，以提高图像质量，为后续特征提取做好准备。
3.卷积神经网络模型构建：设计并构建基于卷积神经网络的笔迹鉴定模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出一种基于深度学习的笔迹鉴定方法，利用卷积神经网络自动提取笔迹特征，克服了传统方法依赖人工经验、主观性强等局限性。
2.构建大规模、高质量的笔迹鉴定数据集，为模型训练提供数据保障，提高模型的泛化能力和准确性。
3.优化卷积神经网络模型结构和参数，针对笔迹鉴定任务的特点进行改进，提高模型的识别精度和效率。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.刘建伟, 谷庆, 刘云, 等. 基于深度学习的脱机手写汉字识别研究综述[J]. 小型微型计算机系统, 2018, 39(1): 1-8.
2.张凯, 伍宏宇, 郑春颖, 等. 基于深度学习的笔迹鉴定方法研究进展[J]. 信息网络安全, 2022, 22(11): 1-9.
3.王刚, 薛磊, 王春恒, 等. 基于深度卷积神经网络的联机签名认证[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(14): 169-175.
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