[發明專利]自學型簽名筆跡深化識別方法及系統

在審

• 申請號: 202110341054.4
• 申請日: 2021-03-30
• 公開（公告）號: CN113139435A
• 公開（公告）日: 2021-07-20
• 發明（設計）人: 白鵬
• 申請（專利權）人: 北京思特奇信息技術股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 北京匯信合知識產權代理有限公司 11335
• 代理人: 林聰源

本發明公開了一種自學型簽名筆跡深化識別方法及系統，方法包括：獲取簽名圖像，對簽名筆跡進行細化處理及消除鋸齒處理；采用二值化方法獲取簽名圖像的完整像素矩陣，并將一維數組轉換為二維數組；去除二維數組的邊緣信息，并將二維數組簡化為最小矩陣；根據最小矩陣計算簽名筆跡的tan比值特征值、四象限加權特征值、像素點比值特征值和投影片段比值特征值；將各特征值與數據庫中預存的筆跡三維特征逐一進行相似度比較；將相似度結果超出預設閾值的簽名筆跡對應的用戶作為當前簽名筆跡的識別結果。通過本發明的技術方案，實現了簽名筆跡的識別，在保證正確率的同時縮短特征值的提取時間，提高了識別精度準確率，改善了用戶操作體驗。

技術領域

本發明涉及生物識別技術領域，尤其涉及一種自學型簽名筆跡深化識別方法及一種自學型簽名筆跡深化識別系統。

背景技術

近年來，隨著生物識別技術的迅速發展，計算機筆跡鑒別逐漸成為不可或缺的重要組成部分，就像語音、指紋、虹膜和人臉等生物特征識別技術一樣。它是通過比對、分析不同人書寫的相同單字(特征字)或整體書寫風格來判斷書寫人身份的一門技術，廣泛應用在金融、保險、公安司法部門的刑事調查和法庭審判領域，具有鑒別快、效率高、不受文檢人員主觀因素的影響等特點。因此為了避免筆跡鑒別專家的主觀人為因素的影響，實現筆跡鑒別的自動化和智能化，使筆跡鑒別結果更客觀，成為該領域中的重要研究目標。

用戶信息安全是當今社會在虛擬世界里最突出的安全問題，常常會在不經意的一瞬間將自己的財產全部被轉空或點擊一些接收到的鏈接或者紅包后財產和信息的丟失。

電子商務的合約簽名確認也成為急需解決的問題，當在虛擬世界進行商務對接涉及到簽名時，身份的確認成為一種后續法律有效性的憑證，所以確認身份這塊是一塊短板。

娛樂中的簽名識別是一種很有趣味性的游戲方式，可以增強人與人之間的情誼。通過互相模仿字跡，更加了解對方，了解對方的寫字方式與書寫狀態，體會這種微妙的轉換角色的感覺，可以愉悅、放松自己。

現有技術中，簽名筆跡識別的主要步驟包括：

1、用戶簽名：用戶簽入相同的筆跡n次(不同設計具體次數不定，一般為2到7次)；

2、提取特征：進行對筆跡的輪廓分析與特征提取；

3、進行細化處理：將提取到的圖片進行去噪、細化、消除鋸齒等一系列處理；

4、進行比對：實際輸入的筆跡與提取到的特征進行比對判斷。

但在上述現有技術中，提取特征耗時較長，識別精度準確度較低，用戶操作體驗差。

發明內容

針對上述問題，本發明提供了一種自學型簽名筆跡深化識別方法及系統，通過對用戶的簽名圖像的簽名筆跡進行預處理和三維特征提取，與數據庫中預存的筆跡的特征值進行相似度比對分析，從而將超出閾值范圍的筆跡作為對應用戶的筆跡，實現簽名筆跡的識別，通過本方法提取特征能夠在保證正確率的同時縮短特征值的提取時間，提高了識別精度準確率，改善了用戶操作體驗。

為實現上述目的，本發明提供了一種自學型簽名筆跡深化識別方法，包括：獲取簽名圖像，對簽名筆跡進行細化處理；對細化處理后的所述簽名筆跡進行消除鋸齒處理；采用二值化方法獲取所述簽名圖像的完整像素矩陣，并將一維數組轉換為二維數組；去除所述二維數組的邊緣信息，并將所述二維數組簡化為最小矩陣；根據所述最小矩陣計算所述簽名筆跡的tan比值特征值、四象限加權特征值、像素點比值特征值和投影片段比值特征值；將計算得到的各特征值與數據庫中預存的筆跡三維特征逐一進行相似度比較；將相似度結果超出預設閾值的簽名筆跡對應的用戶作為當前簽名筆跡的識別結果。

在上述技術方案中，優選地，自學型簽名筆跡深化識別方法還包括：將相似度超出預設閾值的簽名筆跡相應的特征值存儲至數據庫中，并與當前用戶的原有筆跡三維特征數據相融合形成新的筆跡三維特征，將相似度未超出預設閾值的簽名筆跡數據刪除。