【技术实现步骤摘要】
一种签字识别的方法
在本专利技术涉及深度学习中计算机视觉领域,图像处理,特征识别领域。
技术介绍
签字识别是一种特殊是图像识别的情况。相比于一般是图像处理,签名识别有以下几大特点:签字风格的随意性,且不同情况下同一个人签名有较大的差异,所以如何对其进行有效的识别和处理是目前离线识别情况下需要解决的一个问题。
技术实现思路
针对现有技术中的不足,本专利技术的目的在于本专利技术提供了一种签字识别的方法用于解决离线状态下对签字进行识别的方法,提取其样品的特征点,特征点中对应的属性,然后比较对其特征属性,然后比较其特征值间的函数关系,然后通过制定的权重分配策略进行选择对应的汉字,需要做以下操作:1、提取特征点,在汉字签名中大家往往关注的是字体以下几个部分:字体的起点,终点,弯曲点,交叉点。这几个点一定程度上反映了签字过程中的几何变化。起点和重点反应了力度的变化,交叉点反应汉字间笔划变化。2、特征点和特征点属性的描述,我们将特征点分为起点,终点,弯曲点,交叉点。但是交叉点又可以细分:双叉点,三叉点等。给它们编号:起点(Ⅰ),终点(Ⅱ),弯点(Ⅲ),双叉点(Ⅳ),三叉点(Ⅴ),则点A描述为A={<S>,<P>,<F>,<C>,<D>},<S>为该点的类型,<P>特征点坐标系位置,<F>为相互连接的特征点,<C>为相互连接的链表,<D>为方向向量。方向向量计算: ...
【技术保护点】
1.一种基于签字识别的方法采用逐级匹配的方法,先是对样本进行单位化,采集其相应的特征点,然后采集其特征点对应的特征属性,将每个特征点变成一个对应的集合,识别签名过程中,先对其特征点的数量进行比较,接着比对每个特征点对应的特征属性的特征值,接着比对特征点之间的相对关系,最后根据每个项的权重进行一定的策略分配,选出权重最大的结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于签字识别的方法采用逐级匹配的方法,先是对样本进行单位化,采集其相应的特征点,然后采集其特征点对应的特征属性,将每个特征点变成一个对应的集合,识别签名过程中,先对其特征点的数量进行比较,接着比对每个特征点对应的特征属性的特征值,接着比对...
【专利技术属性】
技术研发人员:李晓坤,徐龙,刘清源,董潍赫,黄逸群,付文香,张心雨,陈伟良,赵瑞,
申请(专利权)人:李晓坤,
类型:发明
国别省市:上海;31
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