一种基于侧掌特征的签名鉴伪方法技术

本发明专利技术公开了一种基于侧掌特征的签名鉴伪方法，包括以下步骤：(1)样本图像预处理：对样本图像进行去噪处理，并将签名图像和侧掌图像分别从样本图像中提取出来，对样本图像和相应的签名图像与侧掌图像进行旋转归一化处理；(2)特征提取：提取侧掌面积特征、侧掌形状特征、侧掌纹理特征和侧掌位置特征；(3)特征相似性度量：将步骤(2)得到的侧掌面积特征、侧掌形状特征、侧掌纹理特征和侧掌位置特征分别与模板侧掌特征进行相似性度量，得到侧掌面积特征度量、侧掌形状特征度量、侧掌纹理特征度量和侧掌位置特征度量；将相似性度量结果与阈值做对比从而输出签名鉴伪结果。本发明专利技术在不改变人们签名习惯的同时提高了电子签名鉴伪的正确率。

A signature verification method based on side palms characteristics

The invention discloses a signature verification method based on side palm features, which includes the following steps: (1) sample image preprocessing: denoising the sample image and extracting the signature image and the side palm image from the sample image, and rotate and normalize the sample image and the corresponding signature image and the side palm image. (2) feature extraction: extract side palmar area feature, side palm shape feature, side palm texture feature and side palm position; (3) feature similarity measure: the similarity measure of side palmar area feature, side palm shape feature, side palm texture feature and side palm position feature obtained by step (2) with template side palmar characteristics, respectively. The measurement of side palm area feature, side palm shape feature, side palm texture feature and side palm position feature are obtained, and the similarity measure results are compared with the threshold to output the signature verification result. The invention improves the accuracy of electronic signature and false identification without changing people's signature habits.

【技术实现步骤摘要】
一种基于侧掌特征的签名鉴伪方法
本专利技术涉及一种基于侧掌特征的签名鉴伪方法，属于数字图像处理与电子签名鉴伪

技术介绍
在银行等金融机构中，往往需要对客户身份的真实性进行验证，以密码、射频识别卡作为识别标志不能实质上对持有者身份进行鉴别。笔迹是后天经过长时间书写活动形成的具有个人特点的文字符号的形象系统，可以反映出个人长期的书写习惯。个人的签名笔迹具有独特性，在国内外的金融业务中得到了广泛的应用，并且签名作为一种传统的身份识别标志，其重要性和法律地位无法被取代。签名鉴伪是对文件或其它介质中的手写签名进行鉴别的活动，它是验证签名人员身份的重要根据。传统的签名鉴伪需要专门的鉴定人员进行人工鉴定，存在主观性强、实时性差、应用范围窄等缺点，无法解决实际生活中的签名鉴伪问题。随着国家加大对电子签名的支持，在银行等金融机构中利用计算机进行电子签名鉴伪已逐渐成为主流。然而电子签名中的签名特征不具有很强的稳定性，因为人们的签名会随着时间、地点和精神状态等因素的不同而产生一定程度的变化，现有的电子签名的识别率低。
技术实现思路
针对现有技术存在的不足，本专利技术目的是提供一种高正确率的基于侧掌特本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于侧掌特征的签名鉴伪方法，其特征在于，包括以下几个步骤：(1)将从数字压力板上获取得到的样本图像进行预处理：对样本图像进行去噪处理，并将签名图像和侧掌图像分别从样本图像中提取出来，对样本图像和相应的签名图像与侧掌图像进行旋转归一化处理；(2)特征提取：提取侧掌面积特征、侧掌形状特征、侧掌纹理特征和侧掌位置特征；(3)特征相似性度量：将步骤(2)得到的侧掌面积特征、侧掌形状特征、侧掌纹理特征和侧掌位置特征分别与模板侧掌特征进行相似性度量，得到侧掌面积特征度量T1、侧掌形状特征度量T2、侧掌纹理特征度量T3和侧掌位置特征度量T4；所述模板侧掌特征是使用步骤(2)从模板图像得到的，包括侧掌面积...

【技术特征摘要】
1.一种基于侧掌特征的签名鉴伪方法，其特征在于，包括以下几个步骤：(1)将从数字压力板上获取得到的样本图像进行预处理：对样本图像进行去噪处理，并将签名图像和侧掌图像分别从样本图像中提取出来，对样本图像和相应的签名图像与侧掌图像进行旋转归一化处理；(2)特征提取：提取侧掌面积特征、侧掌形状特征、侧掌纹理特征和侧掌位置特征；(3)特征相似性度量：将步骤(2)得到的侧掌面积特征、侧掌形状特征、侧掌纹理特征和侧掌位置特征分别与模板侧掌特征进行相似性度量，得到侧掌面积特征度量T1、侧掌形状特征度量T2、侧掌纹理特征度量T3和侧掌位置特征度量T4；所述模板侧掌特征是使用步骤(2)从模板图像得到的，包括侧掌面积特征、侧掌形状特征、侧掌纹理特征和侧掌位置特征；将相似性度量结果与设定好的阈值做对比，从而输出签名鉴伪结果。2.根据权利要求1所述的基于侧掌特征的签名鉴伪方法，其特征在于，步骤(1)中，样本图像是一个按时间顺序由多幅图像组成的图像集合C，取C中的最后一幅图像Cl，对Cl进行二值化处理得到图像Cgl，然后开始签名图像和侧掌图像提取，具体步骤如下：(a1)在图像中自左到右扫描每一列的像素点，得到的第一个像素不全为0的列和最后一个像素不全为0的列，记第一列的前一列的横坐标为dxs1，最后一列的后一列的横坐标为dxp2；(b1)记dxs1和dxp2之间扫描得到全部像素值为0的列的横坐标为dxi，如果列dxi的前一列像素不全为0，列dxi+n的后一列像素不全为0，列dxi和列dxi+n之间的列全为0，且满足dxi+n-dxi>ε1，则令dxs2＝dxi，dxp1＝dxi+n，其中ε1是一个阈值；(c1)在列dxs1和dxs2之间从上到下进行行扫描，得到第一个像素不全为0的行和最后一个像素不全为0的行，记第一行的前一行的纵坐标为dys1，最后一行的后一行的横坐标为dys2，则从图像Cl的范围(dxs1,dxs2,dys1,dys2)中提取出签名图像Sl；(d1)在列dxp1和dxp2之间从上到下进行行扫描，得到第一个像素不全为0的行和最后一个像素不全为0的行，记第一行的前一行的纵坐标为dyp1，最后一行的后一行的横坐标为dyp2，则从图像Cl的范围(dxp1,dxp2,dyp1,dyp2)中提取出侧掌图像Pl。3.根据权利要求2所述的基于侧掌特征的签名鉴伪方法，其特征在于，步骤(1)中，对样本图像和相应的签名图像与侧掌图像进行旋转归一化，步骤如下：(a2)在图像Cgl中，利用签名区域(dxs1,dxs2,dys1,dys2)和侧掌区域(dxp1,dxp2,dyp1,dyp2)分别提取得到子图像Sgl和Pgl；(b2)分别计算图像Sgl和Pgl的重心和xi表示图像的横坐标，yi表示图像的纵坐标，o1表示图像Sgl的像素数量，o2表示图像Pgl的像素数量，公式如下：(c2)计算重心BS和BP形成的直线与横坐标轴的采集角度θc，公式如下：(d2)使用步骤(a1)、(b1)、(c1)、(d1)、(a2)、(b2)、(c2)计算出图像mCgl的采集角度θmc，mCgl是模板图像集合中的最后一幅二值化图像，θmc和θc的角度之差是Δθ，并旋转Cl使得Δθ＝0,并将签名图像Sl、Sgl和侧掌图像Pl和Pgl旋转相同的角度。4.根据权利要求1所述的基于侧掌特征的签名鉴伪方法，其特征在于，步骤(2)中，所述侧掌面积特征提取的方法如下：由所述数字压力板记录下的样本图像计算出侧掌图像的灰度分布面积，统计经预处理后得到的侧掌图像Pgl的非0像素的个数Num，将Num记为侧掌面积特征。5.根据权利要求1所述的基于侧掌特征的签名鉴伪方法，其特征在于，步骤(2)中，提取握笔手在数字写字板上留下的侧掌形状特征时，使用一个圆来表示该特征，侧掌形状特征具体的提取步骤如下：(a3)从侧掌图像Pgl的最左侧开始自左到右扫描每一列的像素点，扫描到的第一个不为0的像素点的横坐标记为dxmin并停止，接下来在图像中自右到左扫描每一列的像素点，扫描到的第一个不为0的像素点的横坐标记为dxmax并停止；以同样的方式扫描得到图像中从上而下的第一行和最后一行出现的不为0的像素点的纵坐标dymax，dymin；根据(dxmin,dxmax,dymin,dymax)在侧掌图像Pgl中生成一个新的尺寸为(dxmax-dxmin)×(dymax-dymin)的侧掌图像Pgl'，同理得到一个新的侧掌图像Pl'；(b3)对侧掌图像Pgl'做形态学闭运算，连接侧掌边缘，得到图像Po；(c3)在图像Po由点(0,dyt)、点点和点(0,dyt)组成的区域内找到侧掌下边缘上的最高点(xh,yh)，其中dyt是图像Po的最大纵坐标，dyb是图像Po的最小纵坐标，dxt是图像Po的最大横坐标，再以点(xh,yh)为最高点作一个半径为r的圆，其中圆心为(xo,yo)，并以15°为一个间隔，生成24个扇形区域Fi；(d3)检测检测扇形区域Fi内存在的非0像素值的个数ni，如果单个或者多个扇形区域中的ni大于一个与r正相关的阈值TH(r)，则转(f3)，如果小于则转(e3)；(e3)检测圆周上的非0像素个数N，将N与圆心(xo,yo)和半径r一起插入向量B，如果Nmax与Nlast满足下式，则转(h3)，不满足则转(g3):last-max＝3将向量B中的N元素按插入的顺序排列，记最大N为Nmax，最后插入的N为Nlast，max表示Nmax的位置，last表示Nlast的位置；(f3)根据扇形Fi对应的弧线的中点(xc,yc)和生成一个指向圆心(xo,yo)的向量Vi(v,θ)：其中，v是圆心移动的距离、k是一个常数、ni是扇形区域Fi内存在的非0像素值的个数；如果有多个扇形内的ni大于TH(r)，则分别计算出它们的Vi，然后将所有的Vi矢量相加得到最终的向量V，V表示圆心移动的距离和方向：更新完成后转(d3)；(g3)更新半径r，如下式，其中r0是一个可调节参数，然后以点(xo,yo)为圆心形成一个半径为r的圆：r＝r+r0更新完成后转(d3)；(h3)停止圆的生长，取向量B中Nmax对应的半径r作为侧掌形状特征。6.根据权利要求5所述的基于侧掌特征的签名鉴伪方法，其特征在于，所述圆的选择原则是：圆内的非0像素控制在设定范围内的同时圆周边缘和非0像素接触的个数最多。7.根据权利要求1所述的基于侧掌特征的签名鉴伪方法，其特征在于，步骤(2)中，所述侧掌纹理特征具体的提取步骤如下：(a4)获取纹理区域I：在图像Po中计算得到一个最小内接矩形，并且该矩形必须满足条件：左上角和右上角的顶点的纵坐标相等，则利用该矩形从图像Pl'中获取到纹理区域I；(b4)获取Harris角点：首先计算纹理区域I(x,y)在X和Y方向上的梯度IX和IY，公式如下：然后计算矩阵M，公式如下，其中表示卷积：其中，σ是一个常数，最后计算出响应值R，若R大于设定好的阈值THh，则认为该像素点是一个Harris角点，小于则不是，R的计算公式如下，其中det(M)是矩阵M的秩，trace(M)是矩阵M的迹，a是一个常数：R＝det(M)-a*trace2(M)(c4)非极大值抑制：使用一个尺寸为w×w的窗口遍历纹理区域I，w是一个常数，遍历时若该窗口内存在多个角点，则保留R值最大的角点，将其余角点剔除；(d4)角点描述：使用灰度共生矩阵来描述角点，首先将纹理区域I进行灰度分级，将灰度均分成八个等级，形成纹理区域I'；然后在纹理区域I'中，以每个角点为中心形成一个尺寸为u×u的矩形窗口，在窗口范围内任取一点(x,y)以及另一点(x+d,y)形成一个点对，点对的灰度级为(i,j)，i和j分别表示点(x,y)和点(x+d,y)的灰度级，其中d是一个距离参数，遍历整个矩形窗口，统计出所有的灰度级(i,j)，从而得到一个角点在水平方向上的灰度共生矩阵；(e4)形成侧掌纹理特征：将所有角点位置和与其对应的灰度共生矩阵放在集合K中作为侧掌纹理特征。8.根据权利要求1所述的基于侧掌特征的签名鉴伪方法，其特征在于，步骤(2)中，根据样本图像中第一幅图像Cf和最后一幅图像Cl的侧掌图像，使用数字压力板记录的压力信息来描述侧掌位置特征，具...

【专利技术属性】
技术研发人员：马啸川，齐夏兵，李庆武，马云鹏，金涛，徐文波，李佳，丁惠洋，
申请(专利权)人：江苏国光信息产业股份有限公司，河海大学常州校区，
类型：发明
国别省市：江苏,32