[發(fā)明專利]基于掩碼預(yù)訓(xùn)練模型的簽名特征識(shí)別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110791867.3
• 申請(qǐng)日: 2021-07-13
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113435398B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-07-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 吳樂(lè)琴;覃勛輝;曾川;劉科
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 重慶傲雄在線信息技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06V10/774
• 分類號(hào): G06V10/774;G06V10/82;G06V30/10;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 重慶華科專利事務(wù)所 50123
• 代理人: 康海燕

本發(fā)明請(qǐng)求保護(hù)一種基于掩碼預(yù)訓(xùn)練模型的手寫(xiě)數(shù)據(jù)簽名識(shí)別方法，涉及數(shù)據(jù)識(shí)別處理技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)提取在終端設(shè)備書(shū)寫(xiě)產(chǎn)生的多種書(shū)寫(xiě)特征信息；對(duì)多種特征序列進(jìn)行預(yù)處理，獲得固定長(zhǎng)度的多種特征數(shù)據(jù)序列；掩蓋屏蔽特征數(shù)據(jù)序列中的部分特征值；將被掩蓋了部分特征值的多種特征數(shù)據(jù)序列轉(zhuǎn)化為對(duì)應(yīng)特征的特征向量，疊加全部特征向量并進(jìn)行層歸一化處理和編碼，提取被掩蓋部分對(duì)應(yīng)的特征序列，并結(jié)合預(yù)先定義的目標(biāo)值確定均方誤差函數(shù)，通過(guò)均方誤差函數(shù)更新預(yù)測(cè)模型網(wǎng)絡(luò)權(quán)重，構(gòu)建預(yù)測(cè)模型對(duì)書(shū)寫(xiě)筆跡特征進(jìn)行識(shí)別。本發(fā)明可廣泛應(yīng)用于電子簽名識(shí)別。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及手寫(xiě)簽名數(shù)據(jù)的識(shí)別技術(shù)，具體是一種基于預(yù)訓(xùn)練模型的手寫(xiě)在線簽字?jǐn)?shù)據(jù)識(shí)別技術(shù)。

背景技術(shù)

自從數(shù)字時(shí)代的到來(lái)，手寫(xiě)在線簽字在政府、商業(yè)、金融鄰域作為電子數(shù)據(jù)的存證，為電子數(shù)據(jù)增強(qiáng)了可認(rèn)證性。在線簽名數(shù)據(jù)具有實(shí)時(shí)認(rèn)證的特點(diǎn)，只要用戶簽下自己的名字，系統(tǒng)即可識(shí)別，但是對(duì)于不同的任務(wù)需要訓(xùn)練不同的模型，這樣增加了成本，降低了生產(chǎn)效率。本文提出了基于掩碼的預(yù)訓(xùn)練模型，能夠?qū)ο嗨迫蝿?wù)進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，降低了工業(yè)成本，提高了生產(chǎn)效率。

手寫(xiě)簽名的掩碼預(yù)訓(xùn)練模型來(lái)自于基于掩碼的自然語(yǔ)言處理預(yù)訓(xùn)練模型、基于圖像識(shí)別的預(yù)訓(xùn)練模型，它們能夠在后面的相似的任務(wù)進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，通過(guò)少量樣本即可得到較好的結(jié)果，可以有效解決在線手寫(xiě)簽名鄰域數(shù)據(jù)不足的問(wèn)題。雖然存在基于圖像在線簽名識(shí)別的預(yù)訓(xùn)練技術(shù)，但是它只考慮了圖像的各個(gè)像素，忽略了大量的有用信息，比如簽名者的速度、壓力等。現(xiàn)有技術(shù)在手寫(xiě)簽名識(shí)別的預(yù)訓(xùn)練方面缺陷相關(guān)解決方案。

公開(kāi)號(hào)CN 106934362A，發(fā)明名稱為“一種多重保險(xiǎn)的身份認(rèn)證方法”的中國(guó)發(fā)明專利申請(qǐng)?zhí)岢隽嘶趧?dòng)態(tài)特征分區(qū)的在線手寫(xiě)簽名驗(yàn)證方法，采用了等時(shí)間采樣的方法，此方法容易造成數(shù)據(jù)損失，并提出按照角速度、方向角、速度、壓力分區(qū)處理的方案，但卻從中選擇最穩(wěn)定的分區(qū)進(jìn)行簽名驗(yàn)證，損失了其他分區(qū)的特征。公開(kāi)號(hào)CN110399815A名稱為“一種基于VGG16的CNN-SVM手寫(xiě)簽名識(shí)別方法”的中國(guó)發(fā)明專利申請(qǐng)，提出了基于VGG16的與預(yù)訓(xùn)練方法，并把預(yù)訓(xùn)練后的權(quán)重遷移到后面的卷積神經(jīng)和支持向量機(jī)中，并提升了手寫(xiě)簽名識(shí)別的效果，它的缺點(diǎn)是只考慮了圖像單一特征。公開(kāi)號(hào)CN110119693A“一種基于改進(jìn)VGG-16模型的英文筆跡鑒別方法”收集不同人筆跡的作為訓(xùn)練集，使用了改進(jìn)的VGG-16網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，此模型需要耗費(fèi)大量的人力，且遷移性差，不能適用于相似的任務(wù)，且考慮的特征單一，只考慮了書(shū)寫(xiě)過(guò)程的軌跡，對(duì)于書(shū)寫(xiě)時(shí)間，書(shū)寫(xiě)壓力等特征沒(méi)有考慮。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)在電子簽名識(shí)別方法中模型計(jì)算量大、遷移性差，書(shū)寫(xiě)特征考慮單一，通用性差等不足和預(yù)訓(xùn)練技術(shù)的缺乏，提出了一種基于掩碼預(yù)訓(xùn)練的在線手寫(xiě)簽名識(shí)別方法及系統(tǒng)。

本發(fā)明解決上述技術(shù)問(wèn)題的技術(shù)方案是，提出一種基于掩碼預(yù)訓(xùn)練模型的電子簽名識(shí)別方法，提取在終端設(shè)備書(shū)寫(xiě)產(chǎn)生的多種書(shū)寫(xiě)特征信息；對(duì)多種特征序列進(jìn)行預(yù)處理，獲得固定長(zhǎng)度的多種特征數(shù)據(jù)序列；掩蓋屏蔽特征數(shù)據(jù)序列中的部分特征值；將被掩蓋了部分特征值的多種特征數(shù)據(jù)序列轉(zhuǎn)化為對(duì)應(yīng)特征的特征向量，疊加全部特征向量并進(jìn)行層歸一化處理和編碼，提取被掩蓋部分對(duì)應(yīng)的特征序列，并結(jié)合預(yù)先定義的目標(biāo)值確定均方誤差函數(shù)，通過(guò)均方誤差函數(shù)更新預(yù)訓(xùn)練模型的網(wǎng)絡(luò)權(quán)重，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重構(gòu)建訓(xùn)練模型識(shí)別書(shū)寫(xiě)筆跡特征。

進(jìn)一步地，利用簽名者書(shū)寫(xiě)的連續(xù)過(guò)程，將書(shū)寫(xiě)特征信息轉(zhuǎn)換為隨時(shí)間變化的固定長(zhǎng)度的特征序列；

進(jìn)一步地，當(dāng)特征序列數(shù)據(jù)長(zhǎng)度不足預(yù)訓(xùn)練模型規(guī)定的輸入數(shù)據(jù)長(zhǎng)度時(shí)，對(duì)特征序列數(shù)據(jù)填充零的方式補(bǔ)足所缺的數(shù)據(jù)；當(dāng)特征序列數(shù)據(jù)長(zhǎng)度大于模型輸入長(zhǎng)度時(shí)，以相對(duì)時(shí)間為X軸，其他任一書(shū)寫(xiě)特征為Y軸建立坐標(biāo)系，獲得書(shū)寫(xiě)狀態(tài)和時(shí)間的對(duì)應(yīng)關(guān)系曲線圖，以極值作為數(shù)據(jù)分段，對(duì)每一個(gè)分段進(jìn)行等距離下采樣。