一种字迹比对方法、系统、电子设备及存储介质技术方案

本发明专利技术涉及一种字迹比对方法、系统、电子设备及存储介质。方法包括：获取需要进行字迹比对的至少两张字迹图像；通过预先训练得到的特征提取模型，提取字迹图像中的字迹特征向量；根据字迹特征向量，得到每个字迹图像与其他每个字迹图像之间的相似度值；若相似度值大于预设阈值，则相似度值对应的两组字迹图像为同一人的字迹图像。本发明专利技术实施例通过预先训练的特征提取模型，提取字迹图像中的字迹特征向量，基于字迹特征向量，得到不同字迹图像的相似度值，根据字迹图像之间的相似度值判断字迹图像是否为同一人的字迹图像，实现对不同字迹图像的识别，针对字迹图像从训练数据中学习到如何进行特征表达，进而提升字迹比对的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种字迹比对方法、系统、电子设备及存储介质
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种字迹比对方法、系统、电子设备及存储介质。
技术介绍
随着信息技术的不断发展，手写字迹相关的生物特征识别由于其高度的唯一性与安全可靠性成为了金融、电子商务与企业资源管理系统等领域研究的热点。主要是通过计算机技术将手写字迹的特征信息与真实的字迹进行比对，以此判断字迹的真伪与否，技术原理是每个人的字迹都是独特的，但是同时也有着一定的相对不稳定性，对比对算法提出了很高的要求。
技术实现思路
为了解决现有技术存在的问题，本专利技术的至少一个实施例提供了一种字迹比对方法、系统、电子设备及存储介质。第一方面，本专利技术实施例提供了一种字迹比对方法，所述方法包括：获取需要进行字迹比对的至少两张字迹图像；通过预先训练得到的特征提取模型，提取所述字迹图像中的字迹特征向量；根据所述字迹特征向量，得到每个字迹图像与其他每个字迹图像之间的相似度值；若所述相似度值大于预设阈值，则所述相似度值对应的两组字迹图像为同一人的字迹图像。基于上述技术方案，本专利技术实施例还可以做出如下改进。结合第一方面，在第一方面的第一种实施例中，所述获取需要进行字迹比对的至少两张字迹图像包括：采集需要进行字迹比对的至少两张书写图像；对所述书写图像进行处理，得到包括字迹轮廓的所述书写图像；提取所述字迹轮廓，得到所述字迹图像。结合第一方面的第一种实施例，在第一方面的第二种实施例中，所述对所述书写图像进行处理，得到包括字迹轮廓的所述书写图像，包括：将所述书写图像从RGB空间变换至HSV空间；根据所述书写图像中像素点的HSV分量剔除干扰像素点；将剔除干扰像素点的书写图像从HSV空间变换至RGB空间；对所述书写图像进行灰度化处理和膨胀腐蚀处理，得到包括字迹轮廓的书写图像。结合第一方面，在第一方面的第三种实施例中，所述特征提取模型的训练方法包括：建立孪生网络作为所述特征提取模型；获取多组字迹样本对；每组所述字迹样本对包括：两张字迹样本和两张字迹样本是否匹配的标注；针对每组所述字迹样本对，通过所述特征提取模型对所述字迹样本对中的字迹样本进行处理得到相应的第一字迹特征向量和第二字迹特征向量；基于所述第一字迹特征向量和所述第二字迹特征向量，得到相应字迹样本的相似度值；根据所述相似度值判断所述字迹样本对中的两张所述字迹样本是否匹配；针对每组所述字迹样本对，判断所述字迹样本对中两张所述字迹样本的匹配结果和相应的标注是否一致；若所有所述匹配结果与相对应的标注均一致；则所述特征提取模型收敛，得到训练完成的所述特征提取模型；若任一所述匹配结果与相对应的标注不一致，则调整所述特征提取模型中的参数，根据调整后的特征提取模型重新对所述字迹样本对中的字迹样本进行处理，直至所有匹配结果与相对应的标注均一致。结合第一方面的第三种实施例，在第一方面的第四种实施例中，所述方法还包括：获取所述特征提取模型的调整次数；判断所述调整次数是否大于预设阈值；若所述调整次数大于预设阈值，则不再调整所述特征提取模型。结合第一方面，在第一方面的第五种实施例中，所述提取所述字迹图像中的字迹特征向量，包括：提取所述字迹图像中的字迹特征；将所述字迹特征进行组合，得到所述字迹特征向量。结合第一方面或第一方面的第一、第二、第三、第四或第五种实施例，在第一方面的第六种实施例中，所述根据所述字迹特征向量，得到每个字迹图像与其他每个字迹图像之间的相似度值，包括：计算每个字迹特征向量与其他所述字迹特征向量的距离度量；根据每个所述字迹特征向量与其他所述字迹特征向量的距离度量，得到对应的每个所述字迹图像与其他所述字迹图像的相似度值。第二方面，本专利技术实施例提供了一种字迹比对系统，所述系统包括：获取单元，用于获取需要进行字迹比对的至少两张字迹图像；提取单元，用于通过预先训练得到的特征提取模型，提取所述字迹图像中的字迹特征向量；计算单元，用于根据所述字迹特征向量，得到每个字迹图像与其他每个字迹图像之间的相似度值；处理单元，用于若所述相似度值大于预设阈值，则所述相似度值对应的两组字迹图像为同一人的字迹图像。第三方面，本专利技术实施例提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；存储器，用于存放计算机程序；处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现第一方面中任一实施例所述的字迹比对方法。第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现第一方面中任一实施例所述的字迹比对方法。本专利技术的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：本专利技术实施例通过预先训练的特征提取模型，提取字迹图像中的字迹特征向量，基于字迹特征向量，得到不同字迹图像的相似度值，根据字迹图像之间的相似度值判断字迹图像是否为同一人的字迹图像，实现对不同字迹图像的识别，针对字迹图像从训练数据中学习到如何进行特征表达，进而提升字迹比对的准确性。附图说明图1是本专利技术实施例提供的一种字迹比对方法流程示意图；图2是本专利技术另一实施例提供的一种字迹比对方法流程示意图；图3是本专利技术又一实施例提供的一种字迹比对方法流程示意图；图4是本专利技术又一实施例提供的一种字迹比对方法流程示意图其一；图5是本专利技术又一实施例提供的一种特征提取模型训练方法流程示意图；图6是本专利技术又一实施例提供的一种特征提取模型训练方法流程示意图；图7是本专利技术又一实施例提供的一种字迹比对系统结构示意图；图8是本专利技术又一实施例提供的一种电子设备结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。如图1所示，本专利技术实施例提供的一种字迹比对方法。参照图1，所述方法包括如下步骤：S11、获取需要进行字迹比对的至少两张字迹图像。在本实施例中，字迹图像可以通过图像获取装置获取得到，传输至处理器进行处理，也可以是存储在存储器中，被处理器获取得到，比如，可以通过终端实时监控预设区域，通过控制器控制终端拍摄预设区域的图像作为字迹图像，其中控制器可以是与终端连接的硬件按钮，或者是终端上设置的虚拟按钮，该终端可以是图像获取装置；还可以建立一存储有字迹图像的数据库，从数据库中获取字迹图像与其他方式获取得到的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种字迹比对方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取需要进行字迹比对的至少两张字迹图像；/n通过预先训练得到的特征提取模型，提取所述字迹图像中的字迹特征向量；/n根据所述字迹特征向量，得到每个字迹图像与其他每个字迹图像之间的相似度值；/n若所述相似度值大于预设阈值，则所述相似度值对应的两组字迹图像为同一人的字迹图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种字迹比对方法，其特征在于，所述方法包括：
获取需要进行字迹比对的至少两张字迹图像；
通过预先训练得到的特征提取模型，提取所述字迹图像中的字迹特征向量；
根据所述字迹特征向量，得到每个字迹图像与其他每个字迹图像之间的相似度值；
若所述相似度值大于预设阈值，则所述相似度值对应的两组字迹图像为同一人的字迹图像。


2.根据权利要求1所述的字迹比对方法，其特征在于，所述获取需要进行字迹比对的至少两张字迹图像包括：
采集需要进行字迹比对的至少两张书写图像；
对所述书写图像进行处理，得到包括字迹轮廓的所述书写图像；
提取所述字迹轮廓，得到所述字迹图像。


3.根据权利要求2所述的字迹比对方法，其特征在于，所述对所述书写图像进行处理，得到包括字迹轮廓的所述书写图像，包括：
将所述书写图像从RGB空间变换至HSV空间；
根据所述书写图像中像素点的HSV分量剔除干扰像素点；
将剔除干扰像素点的书写图像从HSV空间变换至RGB空间；
对所述书写图像进行灰度化处理和膨胀腐蚀处理，得到包括字迹轮廓的书写图像。


4.根据权利要求1所述的字迹比对方法，其特征在于，所述特征提取模型的训练方法包括：
建立孪生网络作为所述特征提取模型；
获取多组字迹样本对；每组所述字迹样本对包括：两张字迹样本和两张字迹样本是否匹配的标注；
针对每组所述字迹样本对，通过所述特征提取模型对所述字迹样本对中的字迹样本进行处理得到相应的第一字迹特征向量和第二字迹特征向量；
基于所述第一字迹特征向量和所述第二字迹特征向量，得到相应字迹样本的相似度值；
根据所述相似度值判断所述字迹样本对中的两张所述字迹样本是否匹配；
针对每组所述字迹样本对，判断所述字迹样本对中两张所述字迹样本的匹配结果和相应的标注是否一致；
若所有所述匹配结果与相对应的标注均一致；则所述特征提取模型收敛，得到训练完成的所述特征提取模型；
若任一所述匹配结果与相对应的标注不一致，则调整所述特征提取模型中的参数，根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨涛，王杰，付磊，
申请(专利权)人：广州慧睿思通信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44