手写签名错别字识别方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能领域，公开了一种手写签名错别字识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待识别的手写签名图片；通过多个预置签名识别模型，分别识别手写签名图片中各单字对应的字符串组，并根据字符串组，计算各单字的识别得分；采用预置图片分割模型，对手写签名图片进行单字符分割，得到多个单字符，并基于各单字符和字符串组，计算各单字的分割得分；选取与字符串组相对应的错字识别模型，并基于各单字符和分割得分，利用错字识别模型计算各单字的错字得分；基于各单字的识别得分、分割得分和错字得分，确定手写签名图片中的错字。本发明专利技术实现了手写签名的错字识别，提升了错字识别的稳定性。提升了错字识别的稳定性。提升了错字识别的稳定性。

【技术实现步骤摘要】
手写签名错别字识别方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种手写签名错别字识别方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着OCR(Optical Character Recognition)技术的高速发展以及互联网高速发展，线下业务流程逐步线上化。手写签名识别也随之在各个行业应用于在线的手写签名验证，离线的手写签名核查。在多个行业中，办理业务或者是签署合同等文件时，都需要客户进行手写签名以使对应的合同或文件拥有对应的法律效力。以达到保护相关主体的相应的法律权利及利益。所以手写签名就显得尤为重要。在实际的应用中，不仅仅需要签名，而且还需要签署正确的姓名。
[0003]目前主要采用的办法有三种，一种是进行手写签名的OCR识别，将识别出来的手写签名同系统中规定的用户签名值进行比对，不一致时则进行风险提示或者让客户重新签署，但该方法对于错字无法判断，当手写错字时存在较大风险；第二种是采用笔迹鉴定的方法，将本次签署的姓名同系统中预留的姓名笔迹进行比对，以此来验证签署的姓名是否有效，而该方法需要提前采集并预留每位用户的签名笔迹操作复杂且准确率不高；第三种是通过人工来进行客户签名的验证，让人工来判断客户签署的姓名是否正确合规；该方法人工成本高，验证规则由于手写输入的多样性无法标准化，人工判断稳定性差。综上所述，即现有手写签名验证方法无法自动识别错字。

技术实现思路

[0004]本专利技术的主要目的在于解决现有手写签名验证方法无法自动识别错字的技术问题。/>[0005]本专利技术第一方面提供了一种手写签名错别字识别方法，包括：获取待识别的手写签名图片；通过多个预置签名识别模型，分别识别所述手写签名图片中各单字对应的字符串组，并根据所述字符串组，计算所述各单字的识别得分；采用预置图片分割模型，对所述手写签名图片进行单字符分割，得到多个单字符，并基于各所述单字符和所述字符串组，计算所述各单字的分割得分；选取与所述字符串组相对应的错字识别模型，并基于各所述单字符和所述分割得分，利用所述错字识别模型计算所述各单字的错字得分；基于所述各单字的识别得分、分割得分和所述错字得分，确定所述手写签名图片中的错字。
[0006]可选的，在本专利技术第一方面的第一种实现方式中，所述多个预置签名识别模型包括手写体签名识别模型和打印体签名识别模型，所述通过多个预置签名识别模型，分别识别所述手写签名图片中各单字对应的字符串组包括：通过所述手写体签名识别模型，识别所述手写签名图片中各单字对应的手写体字符串；通过所述打印体签名识别模型，识别所述手写签名图片中各单字对应的打印体字符串；组合所述手写体字符串和所述打印体字符串，得到所述手写签名图片中各单字对应的字符串组。
[0007]可选的，在本专利技术第一方面的第二种实现方式中，所述根据所述字符串组，计算所述各单字的识别得分包括：分别判断所述字符串组中各单字对应的手写体字符串和打印体字符串是否相同；若相同，则将预置第一识别得分作为对应单字的识别得分；若不相同，则计算对应单字的手写体字符串和打印体字符串的编辑距离，以及计算对应单字的手写字符串的第一置信度和打印字符串的第二置信度；根据所述编辑距离、所述第一置信度和所述第二置信度，计算第二识别得分并作为对应单字的识别得分。
[0008]可选的，在本专利技术第一方面的第三种实现方式中，所述基于各所述单字符和所述字符串组，计算所述各单字的分割得分包括：对所述字符串组中各单字的手写字符串进行单字符拆分，并分别统计所述各单字的手写字符串拆分后的第一单字符数量，以及分别统计所述各单字对应的单字符的第二单字符数量；分别判断所述各单字的第一单字符数量和第二单字符数量是否相同；若相同，则将预置第一分割得分作为对应单字的分割得分，否则将预置第二分割得分作为对应单字的分割得分。
[0009]可选的，在本专利技术第一方面的第四种实现方式中，所述基于各所述单字符和所述分割得分，利用所述错字识别模型计算所述各单字的错字得分包括：若单字的分割得分为所述第二分割得分，则将预置第一错字得分作为对应单字的错字得分；若单字的分割得分为所述第一分割得分，则通过所述错字识别模型依次识别对应单字各所述单字符对应的错字概率；采用各所述错字概率计算第二错字得分并作为对应单字的错字得分。
[0010]可选的，在本专利技术第一方面的第五种实现方式中，所述基于所述各单字的识别得分、分割得分和所述错字得分，确定所述手写签名图片中的错字包括：根据预置权重分配，对所述手写签名图片的识别得分、分割得分和所述错字得分进行加权处理，得到所述各单字的最终错字得分；分别判断所述各单字的最终错字得分是否大于预置得分阈值；若大于，则确定所述手写签名图片中对应的单字为错字。
[0011]本专利技术第二方面提供了一种手写签名错别字识别装置，包括：获取模块，用于获取待识别的手写签名图片；识别得分计算模块，用于通过多个预置签名识别模型，分别识别所述手写签名图片中各单字对应的字符串组，并根据所述字符串组，计算所述各单字的识别得分；分割得分计算模块，用于采用预置图片分割模型，对所述手写签名图片进行单字符分割，得到多个单字符，并基于各所述单字符和所述字符串组，计算所述各单字的分割得分；错字得分计算模块，用于选取与所述字符串组相对应的错字识别模型，并基于各所述单字符和所述分割得分，利用所述错字识别模型计算所述各单字的错字得分；确定模块，用于基于所述各单字的识别得分、分割得分和所述错字得分，确定所述手写签名图片中的错字。
[0012]可选的，在本专利技术第二方面的第一种实现方式中，所述多个预置签名识别模型包括手写体签名识别模型和打印体签名识别模型，所述识别得分计算模块包括识别单元，用于：通过所述手写体签名识别模型，识别所述手写签名图片中各单字对应的手写体字符串；通过所述打印体签名识别模型，识别所述手写签名图片中各单字对应的打印体字符串；组合所述手写体字符串和所述打印体字符串，得到所述手写签名图片中各单字对应的字符串组。
[0013]可选的，在本专利技术第二方面的第二种实现方式中，所述识别得分计算模块包括识别得分计算单元，用于：分别判断所述字符串组中各单字对应的手写体字符串和打印体字符串是否相同；若相同，则将预置第一识别得分作为对应单字的识别得分；若不相同，则计
算对应单字的手写体字符串和打印体字符串的编辑距离，以及计算对应单字的手写字符串的第一置信度和打印字符串的第二置信度；根据所述编辑距离、所述第一置信度和所述第二置信度，计算第二识别得分并作为对应单字的识别得分。
[0014]可选的，在本专利技术第二方面的第三种实现方式中，所述分割得分计算模块包括：统计单元，用于对所述字符串组中各单字的手写字符串进行单字符拆分，并分别统计所述各单字的手写字符串拆分后的第一单字符数量，以及分别统计所述各单字对应的单字符的第二单字符数量；判别单元，用于分别判断所述各单字的第一单字符数量和第二单字符数量是否相同；若相同，则将预置第一分割得分作为对应单字的分割得分，否则将预置第二分割得分作为对应单字的分本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种手写签名错别字识别方法，其特征在于，所述手写签名错别字识别方法包括：获取待识别的手写签名图片；通过多个预置签名识别模型，分别识别所述手写签名图片中各单字对应的字符串组，并根据所述字符串组，计算所述各单字的识别得分；采用预置图片分割模型，对所述手写签名图片进行单字符分割，得到多个单字符，并基于各所述单字符和所述字符串组，计算所述各单字的分割得分；选取与所述字符串组相对应的错字识别模型，并基于各所述单字符和所述分割得分，利用所述错字识别模型计算所述各单字的错字得分；基于所述各单字的识别得分、分割得分和所述错字得分，确定所述手写签名图片中的错字。2.根据权利要求1所述的手写签名错别字识别方法，其特征在于，所述多个预置签名识别模型包括手写体签名识别模型和打印体签名识别模型，所述通过多个预置签名识别模型，分别识别所述手写签名图片中各单字对应的字符串组包括：通过所述手写体签名识别模型，识别所述手写签名图片中各单字对应的手写体字符串；通过所述打印体签名识别模型，识别所述手写签名图片中各单字对应的打印体字符串；组合所述手写体字符串和所述打印体字符串，得到所述手写签名图片中各单字对应的字符串组。3.根据权利要求2所述的手写签名错别字识别方法，其特征在于，所述根据所述字符串组，计算所述各单字的识别得分包括：分别判断所述字符串组中各单字对应的手写体字符串和打印体字符串是否相同；若相同，则将预置第一识别得分作为对应单字的识别得分；若不相同，则计算对应单字的手写体字符串和打印体字符串的编辑距离，以及计算对应单字的手写字符串的第一置信度和打印字符串的第二置信度；根据所述编辑距离、所述第一置信度和所述第二置信度，计算第二识别得分并作为对应单字的识别得分。4.根据权利要求2所述的手写签名错别字识别方法，其特征在于，所述基于各所述单字符和所述字符串组，计算所述各单字的分割得分包括：对所述字符串组中各单字的手写字符串进行单字符拆分，并分别统计所述各单字的手写字符串拆分后的第一单字符数量，以及分别统计所述各单字对应的单字符的第二单字符数量；分别判断所述各单字的第一单字符数量和第二单字符数量是否相同；若相同，则将预置第一分割得分作为对应单字的分割得分，否则将预置第二分割得分作为对应单字的分割得分。5.根据权利要求4所述的手写签名错别字识别方法，其特征在于，所述基于各所述单字符和所述分割得分，利用所述错字识别模型计算所述各单字的错字得分包括：若单字的分割得分为所述第二分割得分，则将预置第一错字得分作为对应单字的错字得分；

【专利技术属性】
技术研发人员：肖玉宾，喻红，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：