[發(fā)明專利]一種異常簽名的識(shí)別方法及其系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810922210.4
• 申請(qǐng)日: 2018-08-14
• 公開（公告）號(hào): CN110826380A
• 公開（公告）日: 2020-02-21
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周曄;穆海潔;裔雋
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海匯付數(shù)據(jù)服務(wù)有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明公開了一種異常簽名的識(shí)別方法，包括以下步驟：對(duì)樣本簽名圖片進(jìn)行預(yù)處理并形成簽名樣本庫(kù)；構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，設(shè)置輸入層、卷積層、池化層、全連接層和分類層，并設(shè)置卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)；對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)；使用訓(xùn)練集樣本訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，使用測(cè)試集測(cè)試訓(xùn)練后卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。獲取客戶簽名圖像并進(jìn)行預(yù)處理，將圖像轉(zhuǎn)換成相同大小的矩陣；調(diào)用調(diào)優(yōu)后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出分類模型對(duì)預(yù)處理后的客戶簽名圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷，確定非正常簽名，并將該簽名圖像數(shù)據(jù)加入簽名樣本庫(kù)進(jìn)行模型持續(xù)訓(xùn)練。本發(fā)明創(chuàng)新性地將計(jì)算機(jī)識(shí)別技術(shù)應(yīng)用到非規(guī)范簽名的識(shí)別當(dāng)中，結(jié)合深度學(xué)習(xí)的方式，輸出效果理想。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及簽名識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種異常簽名的識(shí)別方法及其系統(tǒng)。

背景技術(shù)

用戶簽字，代表著用戶本人主觀確認(rèn)行為，在各種業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)都廣泛的使用，有著極其重要的意義。然而，目前在整個(gè)獲取用戶簽字留檔過程中，對(duì)于用戶簽字內(nèi)容的判別尚停留在人工鑒定和簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)指標(biāo)篩選層面，前者需要耗費(fèi)大量的人力資源，后者在判別的準(zhǔn)確率上不盡如人意。而本發(fā)明主要識(shí)別用戶簽名過程中非正常簽名，如畫圈、畫點(diǎn)和畫線等隨意涂畫的現(xiàn)象。通過機(jī)器學(xué)習(xí)方式，來實(shí)現(xiàn)高準(zhǔn)確率、高度自動(dòng)化和智能化的簽名識(shí)別，針對(duì)如收單業(yè)務(wù)需要用戶簽名確認(rèn)交易的場(chǎng)景中，確認(rèn)簽名的有效性，以保證交易的合規(guī)性。

廣義上，圖像就是所有具有視覺效果的畫面，包括紙介質(zhì)上的、底片或照片上的、電視、投影儀或計(jì)算機(jī)屏幕上的畫面。

一幅圖像可以定義為一個(gè)二維函數(shù)f(x，y)，其中x和y是空間坐標(biāo)，在任何一對(duì)空間坐標(biāo)(x，y)處的幅值f稱為圖像在該點(diǎn)的強(qiáng)度或灰度。當(dāng)x，y，f(x，y)是有限的離散數(shù)值時(shí)，該圖像稱為數(shù)字圖像。數(shù)字圖像由一個(gè)個(gè)元素組成，每個(gè)元素都有一個(gè)特定的位置和幅值，這些元素稱為像素。

像素實(shí)質(zhì)是一個(gè)物理尺寸單位。例如，17英寸大的電腦屏幕可以用800*1280個(gè)像素來顯示圖像，也可以用600*800個(gè)像素來顯示，而前者畫面看起來會(huì)更清晰，因?yàn)樵谙嗤笮〉钠聊幌?，前者每一個(gè)像素所表示的物理尺寸更小，意味著畫面更精細(xì)，分辨率更高。一幅圖像可以用由像素組成的二維矩陣表示。

常見圖像色彩模式包括：

位圖模式：圖像只有黑色和白色的像素，每個(gè)像素只有2個(gè)值可取。

灰度模式：使用256級(jí)灰度來表示像素，每個(gè)像素有一個(gè)0(黑)到255(白)之間的強(qiáng)度。

RGB模式：用紅、綠、藍(lán)三基色形成的三元組來表示像素，三元組的每個(gè)數(shù)值按照0(相應(yīng)的基色在該像素中沒有)到255(相應(yīng)的基色在該像素中取得最大值)來表示。當(dāng)三元組相等時(shí)，該像素產(chǎn)生灰色。

HSB模式：根據(jù)日常生活中人眼的視覺對(duì)色彩的觀察制定的一套模式，最接近人類對(duì)色彩的辨認(rèn)思考方式。所有像素用色彩的三個(gè)屬性來描述：H(色相)從物體反射或透過物體傳播的顏色；S(飽和度)顏色的強(qiáng)度或純度，表示色相中灰色成份的比例；B(亮度)顏色的相對(duì)明暗程度。

目前針對(duì)鑒定用戶簽名是否為非正常簽名，如畫圈、畫點(diǎn)、畫線等隨意涂畫的現(xiàn)象，在交易過程中并未進(jìn)行鑒定。而是在發(fā)生調(diào)單情況的時(shí)候?qū)⒂脩艉灻崛〕鰜磉M(jìn)行人工鑒定。另外一種方式，在智能POS機(jī)上，通過總結(jié)如畫圈、畫點(diǎn)和畫線這種簽名出現(xiàn)的像素點(diǎn)較少，從而設(shè)置一個(gè)屏幕中像素點(diǎn)出現(xiàn)的占比，設(shè)定閾值，如果低于某個(gè)閾值則懷疑用戶進(jìn)行了非正常簽名。

人工審核的方式，在交易頻發(fā)的時(shí)候，是不現(xiàn)實(shí)的，會(huì)降低交易的效率。而從業(yè)務(wù)方比如商戶要求監(jiān)控用戶簽名行為也不具有可行性，因?yàn)閷?duì)于商戶來說使得用戶盡快完成交易，提高交易量才是商戶的內(nèi)在動(dòng)機(jī)，并不會(huì)特別去規(guī)范用戶的簽名行為，因?yàn)榘l(fā)生拒付和調(diào)單的概率相對(duì)較低。計(jì)算像素占比并設(shè)置閾值，誤判率很高，比如用戶名字相對(duì)比較簡(jiǎn)單的情況下，比如叫“丁一”，則會(huì)誤判。另外該方法容易被破解，比如亂涂增加像素占比，也為非正常簽名但系統(tǒng)不能正常判斷。

發(fā)明內(nèi)容