一种签名验证方法和装置制造方法及图纸

技术编号:24208399 阅读:18 留言:0更新日期:2020-05-20 15:42
本发明专利技术提供一种签名验证方法及装置,该方法包括:根据待验证的第一签名图像所对应的签名者获取第二签名图像;对所述第一签名图像和所述第二签名图像进行预处理;利用签名特征提取模型,从预处理后的所述第一签名图像中提取第一签名特征并从预处理后的所述第二签名图像获取第二签名特征;基于所述第一签名特征和所述第二签名特征的相似度,验证所述第一签名图像与所述第二签名图像是否属于同一签名者。

A signature verification method and device

【技术实现步骤摘要】
一种签名验证方法和装置
本专利技术涉及信息
,尤其涉及一种签名验证方法及装置。
技术介绍
在合同或者认证书等各种需要本人表示认证的场所,会需要进行签名。例如,银行卡划账签名、合同成交签名或者授予某一项权利的签名。为了确保签名的有效性,需要对签名进行验证。现有的签名验证方法,主要靠人工鉴别,准确率低,且耗费大量人力。在相关技术中存在一些设备鉴定签名真假的技术,但是都具有鉴定的精确度低的现象。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种签名验证方法及装置。本专利技术实施例第一方面提供一种签名验证方法,包括:根据待验证的第一签名图像所对应的签名者获取第二签名图像;对所述第一签名图像和所述第二签名图像进行预处理;利用签名特征提取模型,从预处理后的所述第一签名图像中提取第一签名特征并从预处理后的所述第二签名图像获取第二签名特征;基于所述第一签名特征和所述第二签名特征的相似度,验证所述第一签名图像与所述第二签名图像是否属于同一签名者。基于上述方案,所述预处理包括:将待处理图像转换为二值图,其中,所述待处理图像包含所述第一签名图像和所述第二签名图像;在所述二值图中,从签名笔迹所对应像素值的像素处进行膨胀操作,得到包含签名笔迹的连通区域;基于所述连通区域,裁切所述二值图得到裁切图像;其中,所述裁切图像在输入到所述签名特征提取模型后,由所述签名特征提取模型获得所述第一签名特征及所述第二签名特征。基于上述方案,所述将待处理图像转换为二值图还包括:将所述待处理图像转换为灰度图像;对所述灰度图像进行模糊处理,得到模糊图像;对所述模糊图像进行二值化处理,得到所述二值图。基于上述方案,所述预处理,还包括:对所述裁切图像进行缩放处理得到预定尺寸的预处理后图像。基于上述方案,所述根据待验证的第一签名图像所对应的签名者获取第二签名图像,包括:从底库获取同一所述签名者的多张所述第二签名图像;所述基于所述第一签名特征和所述第二签名特征的相似度,验证所述第一签名图像与所述第二签名图像是否属于同一签名者,包括:基于所述第一签名特征和所述第二签名特征的最大相似度,验证所述第一签名图像与所述第二签名图像是否属于同一签名者。基于上述方案,所述方法还包括:确定所述第一签名特征所对应第一特征向量和所述第二签名特征所对应第二特征向量中相同序号特征值之间的距离;求取所述第一特征向量和所述第二特征向量中各元素的距离之和,得到所述相似度。基于上述方案,所述基于所述第一签名特征和所述第二签名特征的相似度,验证所述第一签名图像与所述第二签名图像是否属于同一签名者,包括:基于标准化参数,将所述相似度映射到预设得分区间得到与所述相似度对应的得分;基于所述得分和阈值的比较,验证所述第一签名图像与所述第二签名图像是否属于同一签名者。基于上述方案,所述方法还包括:利用同一个签名者的签名样本训练得到所述签名特征提取模型。基于上述方案,所述方法还包括:形成包含两个签名样本的训练样本对;将属于同一个签名者且签名内容相同的两张签名样本设置为具有第一标签的所述训练样本对;将不属于同一个签名者或者签名内容不相同的两张签名样本设置为具有第二标签的所述训练样本对;所述利用同一个签名者的签名样本训练得到所述签名特征提取模,包括:利用所述训练样本对训练得到所述签名特征提取模型。本专利技术实施例第二方面提供一种签名验证装置,包括:获取模块,根据待验证的第一签名图像所对应的签名者获取第二签名图像;预处理模块,用于对所述第一签名图像和所述第二签名图像进行预处理;特征提取模块,用于利用签名特征提取模型,从预处理后的所述第一签名图像中提取第一签名特征并从预处理后的所述第二签名图像获取第二签名特征;验证模块,用于基于所述第一签名特征和所述第二签名特征的相似度,验证所述第一签名图像与所述第二签名图像是否属于同一签名者。基于上述方案,所述预处理模块,具体用于将待处理图像转换为二值图,其中,所述待处理图像包含所述第一签名图像和所述第二签名图像;在所述二值图中,从签名笔迹所对应像素值的像素处进行膨胀操作,得到包含签名笔迹的连通区域;基于所述连通区域,裁切所述二值图得到裁切图像;其中,所述裁切图像在输入到所述签名特征提取模型后,由所述签名特征提取模型获得所述第一签名特征及所述第二签名特征。基于上述方案,所述预处理模块,还用于将所述待处理图像转换为灰度图像;对所述灰度图像进行模糊处理,得到模糊图像;对所述模糊图像进行二值化处理,得到所述二值图。基于上述方案,所述预处理模块,还用于对所述裁切图像进行缩放处理得到预定尺寸的预处理后图像。基于上述方案,所述获取模块,用于从底库获取同一所述签名者的多张所述第二签名图像;所述验证模块,用于基于所述第一签名特征和所述第二签名特征的最大相似度,验证所述第一签名图像与所述第二签名图像是否属于同一签名者。基于上述方案,所述装置还包括:确定模块,用于确定所述第一签名特征所对应第一特征向量和所述第二签名特征所对应第二特征向量中相同序号特征值之间的距离;相似度模块,用于求取所述第一特征向量和所述第二特征向量中各元素的距离之和,得到所述相似度。基于上述方案,所述验证模块,用于基于标准化参数,将所述相似度映射到预设得分区间得到与所述相似度对应的得分;基于所述得分和阈值的比较,验证所述第一签名图像与所述第二签名图像是否属于同一签名者。基于上述方案,所述装置还包括:训练模块,用于利用同一个签名者的签名样本训练得到所述签名特征提取模型。基于上述方案,所述装置还包括:组队模块,用于形成包含两个签名样本的训练样本对;第一标签模块,用于将属于同一个签名者且签名内容相同的两张签名样本设置为具有第一标签的所述训练样本对;第二标签模块,用于将不属于同一个签名者或者签名内容不相同的两张签名样本设置为具有第二标签的所述训练样本对;所述训练模块,用于利用所述训练样本对训练得到所述签名特征提取模型。本专利技术实施例第三方面提供一种存储介质,所述存储介质存储计算机程序指令,所述计算机程序指令被处理器执行后能够实现前述任意实施例提供的签名验证方法。本专利技术实施例第三方面提供一种电子设备,其特征在于,包括:用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行计算机程序指令的处理器,其中,当该计算机程序指令被该处理器执行后能够实现前述任意实施例提供的签名验证方法。本申请实施例提供的技术方案,会将需要验证的第一签名图像和一张或多张已经确定为签名者的第二签名图像,经过预处理后得到能够提取到精确签名特征的预处理后的图像,然后利用签名特征提取模型从第一签名图像和第二签名图像中提取出各自的签名特征,通过签名特征的相似性,确定出待验证的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种签名验证方法,其特征在于,包括:/n根据待验证的第一签名图像所对应的签名者获取第二签名图像;/n对所述第一签名图像和所述第二签名图像进行预处理;/n利用签名特征提取模型,从预处理后的所述第一签名图像中提取第一签名特征并从预处理后的所述第二签名图像获取第二签名特征;/n基于所述第一签名特征和所述第二签名特征的相似度,验证所述第一签名图像与所述第二签名图像是否属于同一签名者。/n

【技术特征摘要】
1.一种签名验证方法,其特征在于,包括:
根据待验证的第一签名图像所对应的签名者获取第二签名图像;
对所述第一签名图像和所述第二签名图像进行预处理;
利用签名特征提取模型,从预处理后的所述第一签名图像中提取第一签名特征并从预处理后的所述第二签名图像获取第二签名特征;
基于所述第一签名特征和所述第二签名特征的相似度,验证所述第一签名图像与所述第二签名图像是否属于同一签名者。


2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预处理包括:
将待处理图像转换为二值图,其中,所述待处理图像包含所述第一签名图像和所述第二签名图像;
在所述二值图中,从签名笔迹所对应像素值的像素处进行膨胀操作,得到包含签名笔迹的连通区域;
基于所述连通区域,裁切所述二值图得到裁切图像;其中,所述裁切图像在输入到所述签名特征提取模型后,由所述签名特征提取模型获得所述第一签名特征及所述第二签名特征。


3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述将待处理图像转换为二值图还包括:
将所述待处理图像转换为灰度图像;
对所述灰度图像进行模糊处理,得到模糊图像;
对所述模糊图像进行二值化处理,得到所述二值图。


4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述预处理,还包括:
对所述裁切图像进行缩放处理得到预定尺寸的预处理后图像。


5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据待验证的第一签名图像所对应的签名者获取第二签名图像,包括:
从底库获取同一所述签名者的多张所述第二签名图像;
所述基于所述第一签名特征和所述第二签名特征的相似度,验证所述第一签名图像与所述第二签名图像是否属于同一签名者,包括:
基于所述第一签名特征和所述第二签名特征的最大相似度,验证所述第一签名图像与所述第二签名图像是否属于同一签名者。


6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
确定所述第一签名特征所对应第一特征向量和所述第二签名特征所对应第二特征向量中相同序号元素之间的距离;
求取所述第一...

【专利技术属性】
技术研发人员:周康明于洋
申请(专利权)人:上海眼控科技股份有限公司
类型:发明
国别省市:上海;31

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