摘要
笔迹鉴定作为一项重要的身份认证技术，在司法、金融等领域发挥着不可替代的作用。
传统的笔迹鉴定方法主要依赖人工经验，存在主观性强、效率低等问题。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络(CNN)的笔迹鉴定方法逐渐成为研究热点，并在准确率和效率方面取得了显著成果。
本文首先介绍了笔迹鉴定的相关概念和研究意义，然后重点综述了基于卷积神经网络的笔迹鉴定研究现状，包括常用数据集、主流模型结构以及性能对比分析。
此外，本文还讨论了当前研究存在的问题和挑战，并展望了未来的发展方向。
关键词：笔迹鉴定；卷积神经网络；深度学习；特征提取；模式识别
笔迹鉴定是指通过对书写字迹的形态特征进行分析，以确定书写人身份的技术。
作为一种传统的生物特征识别技术，笔迹鉴定在司法鉴定、金融安全、历史文献研究等领域具有重要的应用价值。
传统的笔迹鉴定方法主要依赖于人工经验，鉴定专家需要对笔迹的各种特征进行细致观察和比对，例如字形结构、笔画特征、运笔习惯等。
然而，这种方法存在着一些难以克服的缺陷：
1.主观性强:鉴定结果受鉴定专家个人经验和主观判断的影响较大，缺乏客观统一的标准。
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