[發明專利]一種簽名鑒偽方法和系統

有效

• 申請號: 201910516320.5
• 申請日: 2019-06-14
• 公開（公告）號: CN110222666B
• 公開（公告）日: 2022-09-13
• 發明（設計）人: 王純款;柯靜;李慶武;王遙;馬云鵬;周亞琴;徐暢
• 申請（專利權）人: 河海大學常州校區
• 主分類號: G06V40/30
• 分類號: G06V40/30;G06V10/74;G06T7/00;G06T7/136
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 董建林;范青青

本發明公開了一種簽名鑒偽方法和系統，所述方法包括步驟：采集待測簽名圖像并檢測其角點，為角點分配方向值，并生成特征描述子；通過度量特征描述子之間的距離篩選匹配點，確定匹配點數目；根據匹配點數目、預選取的最優閾值，進行相似度度量，根據相似度度量結果鑒別簽名真偽。本發明可以對靜態手寫簽名進行鑒偽處理并且準確率高、通用性強。

技術領域

本發明涉及一種簽名鑒偽方法及系統，屬于圖像處理技術領域。

背景技術

簽名筆跡是個人書寫行為習慣的體現，具備獨特性，屬于一種生物特征。同時簽名筆跡對比指紋、虹膜等其他生物特征具有采集簡單、易于接受、區分性高等特點，被廣泛應用于個人身份的證明。

由于簽名同時具有易于偽造的特點，因此簽名鑒偽是當前亟待解決的問題。現有的簽名鑒偽技術還存在一定不足，如通用性不強，無法大規模推廣，相似性度量方法不足，無法應對小樣本集等。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術中的不足，提供一種簽名鑒偽方法及系統，可以對靜態手寫簽名進行鑒偽處理并且準確率高、通用性強。

為達到上述目的，本發明是采用下述技術方案實現的：

第一方面，本發明提供了一種簽名鑒偽方法，所述方法包括如下步驟：

采集待測簽名圖像并檢測其角點，為角點分配方向值，并生成特征描述子；

通過度量特征描述子之間的距離篩選匹配點，確定匹配點數目；

根據匹配點數目、預選取的最優閾值，進行相似度度量，根據相似度度量結果鑒別簽名真偽。

結合第一方面，進一步的，所述角點的檢測方法包括如下步驟：

選取待測簽名圖像中的某一像素點作為中心像素點，以中心像素點為中心確定離散化區域；

根據中心像素點的灰度值及預設的極小閾值，確定非角點灰度值取值區間；

將離散化區域中剩余像素點的灰度值與非角點灰度值取值區間進行比較，確定候選角點；

若候選角點上剩余像素點的灰度值與中心像素點的差值大于所述極小閾值，則確定所述中心像素點為角點，否則為非角點。

結合第一方面，進一步的，為角點分配方向值的方法包括如下步驟：

利用角點鄰域像素的梯度方向分布特性為每個角點指定方向參數。

結合第一方面，進一步的，所述特征描述子的生成方法包括如下步驟：

為已分配主方向的角點調整坐標軸，并劃分子區域；

計算每個子區域在8個方向的梯度直方圖，計算每個梯度方向的累加值，形成一個種子點；

由角點的種子點及種子點的梯度信息形成的SIFT特征向量，即為特征描述子；其中8個方向指：將0°到360°的梯度方向范圍按照每45°劃分為一個范圍區作為一個方向，共計8個方向。

結合第一方面，進一步的，所述匹配點的篩選方法包括如下步點驟：

計算特征描述子間的歐式距離，計算最近距離與次近距離之比，若比值小于設定閾值，則判定角點存在匹配角點，否則判定角點不存在匹配角點。

結合第一方面，進一步的，所述最優閾值的選取方法包括如下步驟：

選取N張真實簽名圖像，兩兩真實簽名圖像之間進行特征提取與匹配，獲取N組匹配結果；

設N組匹配結果中得到的匹配點數據分別是K₁、K₂、…、K_N，則最優閾值μ與σ²分別為：