[發明專利]一種基于局部特征匹配的簽名驗證方法及設備在審
| 申請號: | 201911387311.7 | 申請日: | 2019-12-26 |
| 公開(公告)號: | CN111275070A | 公開(公告)日: | 2020-06-12 |
| 發明(設計)人: | 王曉星;周異;陳凱;嚴駿馳;楊小康;何建華 | 申請(專利權)人: | 廈門商集網絡科技有限責任公司;上海深杳智能科技有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/62 | 分類號: | G06K9/62 |
| 代理公司: | 福州科揚專利事務所 35001 | 代理人: | 何小星 |
| 地址: | 361000 福建省廈*** | 國省代碼: | 福建;35 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 局部 特征 匹配 簽名 驗證 方法 設備 | ||
1.一種基于局部特征匹配的簽名驗證方法,其特征在于,包括如下步驟:
將待驗證簽名的圖片輸入特征提取網絡,對待驗證簽名的圖片進行特征提取,得到待驗證簽名特征圖;將N張待驗證簽名對應的用戶的模板簽名圖片逐一輸入特征提取網絡,進行特征提取后,輸出N個模板簽名特征圖;N為自然數且N≥1;
從待驗證簽名特征圖中提取m個相同大小的待驗證簽名局部特征圖,從各模板簽名特征圖中分別提取m個相同大小的模板簽名局部特征圖;
將待驗證簽名局部特征圖與N張模板簽名局部特征圖分別進行特征匹配,得到N*m個局部特征匹配圖;
將所述N*m個局部特征匹配圖輸入分類網絡,通過分類驗證得到待驗證簽名為真實簽名的概率。
2.根據權利要求1所述的一種基于局部特征匹配的簽名驗證方法,其特征在于,所述局部特征圖的提取步驟具體為:
設置一可配置窗口大小的第一滑動窗,所述第一滑動窗按照預設的滑動步長及滑動規則對該待驗證簽名特征圖進行局部特征提取,得到m個待驗證簽名局部特征圖,其中m由滑動步長和滑動規則決定;
設置一可配置窗口大小的第二滑動窗,所述第二滑動窗按照所述滑動步長和滑動規則對各模板簽名特征圖進行局部特征提取,得到N*m個模板簽名局部特征圖;
在進行特征匹配時,將m個待驗證簽名局部特征圖和任意一張用戶模板簽名圖片對應的m個局部特征圖進行局部特征圖匹配,得到待驗證簽名圖片和此張用戶模板簽名圖片的m個局部特征匹配圖;以此類推,當N張用戶模板簽名圖片對應局部特征圖均與所述待驗證簽名局部特征圖匹配完畢,得到N*m個局部特征匹配圖。
3.根據權利要求1所述的一種基于局部特征匹配的簽名驗證方法,其特征在于:所述第一滑動窗的大小>第二滑動窗的大小,通過所述第一滑動窗對待驗證簽名特征圖進行局部特征提取時,在待驗證簽名特征圖四周進行填充,以獲取m個待驗證簽名局部特征圖。
4.根據權利要求1所述的一種基于局部特征匹配的簽名驗證方法,其特征在于:將待驗證簽名圖片輸入特征提取網絡,提取特征提取網絡的中間兩卷積層的輸出,得到粗粒度的待驗證簽名特征圖和細粒度的待驗證簽名特征圖;將N張該用戶的模板簽名圖片逐一輸入特征提取網絡,提取所述特征提取網絡的中間兩卷積層的輸出,得到各張模板簽名圖對應的粗粒度的模板簽名特征圖和細粒度的模板簽名特征圖;粗粒度的待驗證簽名特征圖和模板簽名特征圖與細粒度的待驗證簽名特征圖和模板簽名特征圖分別執行局部特征提取和局部特征匹配,得到N*m個粗粒度局部特征匹配圖和N*m個細粒度局部特征匹配圖;將所有粗粒度的局部特征匹配圖和細粒度的局部特征匹配圖輸入所述分類網絡,通過分類驗證得到待驗證簽名為真實簽名的概率。
5.根據權利要求1所述的一種基于局部特征匹配的簽名驗證方法,其特征在于:對執行權利要求1至4任意一項所述的簽名驗證方法的驗證模型進行訓練,訓練樣本為多張待測試簽名圖片和各張待測試簽名圖片對應的多張模板簽名圖片,各待測試簽名圖片上設置標注,通過標注標識該待測試簽名的真實性,所述訓練步驟為:
訓練一、將一待測試簽名圖片和對應的模板簽名圖片作為輸入,然后執行權利要求1至4任意一項所述簽名驗證方法,以此類推,將另一待測試簽名圖片和對應的模板簽名圖片作為輸入,訓練驗證模型,所有待測試簽名圖片與對應的模板簽名圖片均訓練完畢,該驗證模型能夠判斷高仿偽造簽名;
訓練二、將一待檢測簽名與其它非對應的全部或者部分的模板簽名圖片作為輸入,然后執行權利要求1至4任意一項所述簽名驗證方法,以此類推,重復執行,直至所有待測試簽名圖片均訓練完畢,該驗證模型能夠判斷隨機偽造簽名。
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