[發明專利]一種筆跡的處理方法及裝置

在審

• 申請號: 202011069789.8
• 申請日: 2020-09-30
• 公開（公告）號: CN114332878A
• 公開（公告）日: 2022-04-12
• 發明（設計）人: 王珊
• 申請（專利權）人: 中國移動通信有限公司研究院;中國移動通信集團有限公司
• 主分類號: G06V30/32
• 分類號: G06V30/32;G06V30/146;G06V30/148;G06V30/164;G06V30/19;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 北京銀龍知識產權代理有限公司 11243
• 代理人: 許靜;張博

1.一種筆跡的處理方法，其特征在于，包括：

獲取筆跡圖像；

對所述筆跡圖像進行分割處理，得到多個字符塊；

將所述多個字符塊輸入到訓練好的筆跡鑒定模型進行處理，通過所述筆跡鑒定模型輸出所述筆跡圖像的動態特征。

2.根據權利要求1所述的筆跡的處理方法，其特征在于，獲取手寫筆跡圖像，包括：

通過掃描設備獲取手寫筆跡材料的電子圖像；

對所述電子圖像進行預處理，得到所述筆跡圖像。

3.根據權利要求2所述的筆跡的處理方法，其特征在于，對所述電子圖像進行預處理，得到所述筆跡圖像，包括：

對所述電子圖像中的文本區域識別與校正，得到文字的行處于水平方向，文字的列處于垂直方向的中間圖像；

對所述中間圖像中的模糊部分進行去除，獲得所述筆跡圖像。

4.根據權利要求1所述的筆跡的處理方法，其特征在于，所述筆跡鑒定模型通過以下過程進行訓練：

獲取用于訓練的筆跡圖像樣本；

對所述筆跡圖像樣本進行分割處理，得到多個圖像樣本；

對所述多個圖像樣本進行劃分，得到訓練集數據；

將所述訓練集數據輸入預設分類網絡進行訓練，得到訓練好的筆跡鑒定模型。

5.根據權利要求4所述的筆跡的處理方法，其特征在于，對所述筆跡圖像樣本進行分割處理，得到多個圖像樣本，包括：

對所述筆跡圖像樣本中的整體文本進行字符的切割，得到多個字符塊圖像樣本，所述多個字符塊圖像樣本包括正樣本和負樣本；

所述正樣本為從同一個人的書寫樣本多張圖像中，任意抽取兩張，按照順序，從兩張圖像的字符圖片集合中截取一定長度，組成的正樣本對；

所述負樣本為從兩個不同人的書寫樣本圖像中，各抽取一張，按照順序，從兩張圖像的字符圖片集合中截取一定的長度，組成負樣本對。

6.根據權利要求5所述的筆跡鑒定方法，其特征在于，對所述多個圖像樣本進行劃分，得到訓練集數據，包括：

對所述正樣本對和所述負樣本對進行訓練、驗證和測試劃分，得到訓練集、驗證集以及測試集，所述訓練集、驗證集和所述測試集中涉及的書寫者無交叉。

7.根據權利要求4所述的筆跡鑒定方法，其特征在于，將所述訓練集數據輸入預設分類網絡進行訓練，得到訓練好的筆跡鑒定模型，包括：

將樣本對中的兩組字符圖片結合，按照順序分別輸入到第一循環神經網絡和第二循環神經網絡中，提取不同字符圖片的特征，以及字符上下文之間的特征，其中所述第一循環神經網絡和所述第二循環神經網絡共享參數；

在所述第一循環神經網絡和所述第二循環神經網絡中加入自注意力機制，最終的隱藏層的輸出由注意力值加權相加得到，所述自注意力機制通過計算序列內部每個元素相互之間作用的權重，并根據此權重和每個元素的初始隱層輸出加權得到每個元素最終的輸出；

得到樣本對中兩個樣本的輸出后，將兩個輸出進行拼接，輸入到一個分類卷積神經網絡中，得到這兩個樣本之間的關系；所述分類卷積神經網絡的輸出是一個二分類的結果。

8.根據權利要求7所述的筆跡鑒定方法，其特征在于，還包括：

根據注意力值對不同字符塊在鑒別中的重要程度進行可視化顯示。

9.一種筆跡的處理裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取筆跡圖像；

分割模塊，用于對所述筆跡圖像進行分割處理，得到多個字符塊；

處理模塊，用于將所述多個字符塊輸入到訓練好的筆跡鑒定模型進行處理，通過所述筆跡鑒定模型輸出所述筆跡圖像的動態特征。

10.一種筆跡的處理設備，其特征在于，包括：處理器、存儲有計算機程序的存儲器，所述計算機程序被處理器運行時，執行如權利要求1至8任一項所述的方法。

11.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，包括指令，當所述指令在計算機上運行時，使得計算機執行如權利要求1至8任一項所述的方法。