摘要
圆形图章作为一种常见的身份认证和文件防伪手段，在各个领域得到广泛应用。
然而，随着数字图像处理技术的快速发展，图章图像的伪造和篡改问题日益突出，对社会安全和信息安全构成严重威胁。
因此，对圆形图章图像进行准确高效的配准与鉴别研究具有重要的理论价值和现实意义。
本文首先介绍了圆形图章配准与鉴别的相关概念，包括图像配准、图像鉴别、特征提取等。
然后，对圆形图章配准与鉴别领域的研究现状进行综述，包括传统方法和基于深度学习的方法。
在传统方法方面，重点介绍了基于特征和基于形状的配准与鉴别方法，分析了其优缺点。
在基于深度学习的方法方面，概述了卷积神经网络、生成对抗网络等深度学习模型在圆形图章配准与鉴别中的应用，并探讨了其优势和挑战。
最后，对圆形图章配准与鉴别的未来研究方向进行了展望，包括提高配准精度、增强鉴别鲁棒性、探索轻量级模型等。
关键词：圆形图章；图像配准；图像鉴别；特征提取；深度学习
圆形图章配准与鉴别是一个涉及多个学科交叉的研究领域，主要包括图像处理、计算机视觉、模式识别等。
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