1. 毕业设计（论文）主要内容：

笔迹鉴定在日常生活中必不可少，被广泛应用于司法、金融等领域，由于书写背景复杂多样，这给鉴定工作增加了一定的难度，随着深度学习的不断发展，卷积神经网络被应用于笔迹鉴定研究当中，其中难点在于有效的提取笔迹图像有区分度的特征以及对样本规模的依赖程度大。本文主要内容包括对笔迹图像的预处理过程，笔迹数据集的建立以及选用并改进卷积神经网络模型，使得对笔迹鉴定具有一定的泛化性，整个实验在python软件上完成，要求准确率达到90%以上，并完成对整个笔迹鉴定系统的搭建。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

1.查阅相关资料15篇以上（其中近五年英文文献不少于3篇）

2.完成开题报告

3.根据课题要求完成对数据集的建立并选用基本网络模型。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

第1周—第3周 搜集资料，撰写开题报告；
第4周—第5周 论文开题；
第6周—第12周 撰写论文初稿；
第12周—第15周 修改论文；
第16周 论文答辩。

4. 主要参考文献

[1] 余义.基于内容及风格的离线手写汉字鉴定算法研究[d].成都:电子科技大学, 2017.

[2] 高显东.成功鉴定样本为少量正常字迹的笔迹鉴定案例分析[j].法制博览, 2017 (27):120.

[3] 陈如超.当前笔迹鉴定样本存在的问题及其解决方案[j].中国人民公安大学学报 (自然科学版) , 2017 (3) :34-40.