[發明專利]手寫簽名錯別字識別方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202111149066.3
• 申請日: 2021-09-29
• 公開（公告）號: CN113837129B
• 公開（公告）日: 2023-10-03
• 發明（設計）人: 肖玉賓;喻紅
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06V30/32
• 分類號: G06V30/32;G06V30/242;G06V30/148
• 代理公司: 北京市京大律師事務所 11321
• 代理人: 姚維

本發明涉及人工智能領域，公開了一種手寫簽名錯別字識別方法、裝置、設備及存儲介質。該方法包括：獲取待識別的手寫簽名圖片；通過多個預置簽名識別模型，分別識別手寫簽名圖片中各單字對應的字符串組，并根據字符串組，計算各單字的識別得分；采用預置圖片分割模型，對手寫簽名圖片進行單字符分割，得到多個單字符，并基于各單字符和字符串組，計算各單字的分割得分；選取與字符串組相對應的錯字識別模型，并基于各單字符和分割得分，利用錯字識別模型計算各單字的錯字得分；基于各單字的識別得分、分割得分和錯字得分，確定手寫簽名圖片中的錯字。本發明實現了手寫簽名的錯字識別，提升了錯字識別的穩定性。

技術領域

本發明涉及人工智能領域，尤其涉及一種手寫簽名錯別字識別方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

隨著OCR(Optical Character Recognition)技術的高速發展以及互聯網高速發展，線下業務流程逐步線上化。手寫簽名識別也隨之在各個行業應用于在線的手寫簽名驗證，離線的手寫簽名核查。在多個行業中，辦理業務或者是簽署合同等文件時，都需要客戶進行手寫簽名以使對應的合同或文件擁有對應的法律效力。以達到保護相關主體的相應的法律權利及利益。所以手寫簽名就顯得尤為重要。在實際的應用中，不僅僅需要簽名，而且還需要簽署正確的姓名。

目前主要采用的辦法有三種，一種是進行手寫簽名的OCR識別，將識別出來的手寫簽名同系統中規定的用戶簽名值進行比對，不一致時則進行風險提示或者讓客戶重新簽署，但該方法對于錯字無法判斷，當手寫錯字時存在較大風險；第二種是采用筆跡鑒定的方法，將本次簽署的姓名同系統中預留的姓名筆跡進行比對，以此來驗證簽署的姓名是否有效，而該方法需要提前采集并預留每位用戶的簽名筆跡操作復雜且準確率不高；第三種是通過人工來進行客戶簽名的驗證，讓人工來判斷客戶簽署的姓名是否正確合規；該方法人工成本高，驗證規則由于手寫輸入的多樣性無法標準化，人工判斷穩定性差。綜上所述，即現有手寫簽名驗證方法無法自動識別錯字。

發明內容

本發明的主要目的在于解決現有手寫簽名驗證方法無法自動識別錯字的技術問題。

本發明第一方面提供了一種手寫簽名錯別字識別方法，包括：獲取待識別的手寫簽名圖片；通過多個預置簽名識別模型，分別識別所述手寫簽名圖片中各單字對應的字符串組，并根據所述字符串組，計算所述各單字的識別得分；采用預置圖片分割模型，對所述手寫簽名圖片進行單字符分割，得到多個單字符，并基于各所述單字符和所述字符串組，計算所述各單字的分割得分；選取與所述字符串組相對應的錯字識別模型，并基于各所述單字符和所述分割得分，利用所述錯字識別模型計算所述各單字的錯字得分；基于所述各單字的識別得分、分割得分和所述錯字得分，確定所述手寫簽名圖片中的錯字。

可選的，在本發明第一方面的第一種實現方式中，所述多個預置簽名識別模型包括手寫體簽名識別模型和打印體簽名識別模型，所述通過多個預置簽名識別模型，分別識別所述手寫簽名圖片中各單字對應的字符串組包括：通過所述手寫體簽名識別模型，識別所述手寫簽名圖片中各單字對應的手寫體字符串；通過所述打印體簽名識別模型，識別所述手寫簽名圖片中各單字對應的打印體字符串；組合所述手寫體字符串和所述打印體字符串，得到所述手寫簽名圖片中各單字對應的字符串組。

可選的，在本發明第一方面的第二種實現方式中，所述根據所述字符串組，計算所述各單字的識別得分包括：分別判斷所述字符串組中各單字對應的手寫體字符串和打印體字符串是否相同；若相同，則將預置第一識別得分作為對應單字的識別得分；若不相同，則計算對應單字的手寫體字符串和打印體字符串的編輯距離，以及計算對應單字的手寫字符串的第一置信度和打印字符串的第二置信度；根據所述編輯距離、所述第一置信度和所述第二置信度，計算第二識別得分并作為對應單字的識別得分。