一种笔迹识别方法及其相关设备技术

本申请公开了一种笔迹识别方法及其相关设备，该方法包括：在获取到待识别笔迹图像之后，先对该待识别笔迹图像进行笔迹特征提取，得到待使用笔迹特征，以使该待使用笔迹特征包括该待识别笔迹图像的物理特征和该待识别笔迹图像的纹理特征；再根据待使用笔迹特征与至少一个样本笔迹图像的笔迹特征之间的相似度，确定该待识别笔迹图像的笔迹识别结果。可见，因待使用笔迹特征包括待识别笔迹图像的物理特征和该待识别笔迹图像的纹理特征，使得该待使用笔迹特征能够更准确地描述出该待识别笔迹图像所携带的笔迹信息，从而使得基于该待使用笔迹特征确定的笔迹识别结果更准确，如此能够提高笔迹识别效果。够提高笔迹识别效果。够提高笔迹识别效果。

【技术实现步骤摘要】
一种笔迹识别方法及其相关设备


[0001]本申请涉及信息安全
，尤其涉及一种笔迹识别方法及其相关设备。

技术介绍

[0002]随着信息安全技术的快速发展，生物特征识别技术越来越受关注。其中，生物特征识别技术可以用于根据一个人所具有的生物特征(例如，步态、虹膜、人脸、笔迹等)，识别该人的身份。
[0003]另外，因笔迹识别技术具有非接触、方便快捷、稳定性高等特点，使得该笔迹识别技术成为一种常用的生物特征识别技术。其中，笔迹识别技术用于根据一个人的书写笔迹(例如，在线笔迹或者离线笔迹等)，识别该人的身份。
[0004]此外，因离线笔迹识别技术的离线特性(也就是，无需在用户书写时进行实时地笔迹识别处理)，使得离线笔迹识别技术的应用范围比较广。例如，离线笔迹识别技术可以应用于某些特殊单位(例如，司法部门、文检部门等)所涉及的身份识别业务。
[0005]然而，因离线笔迹识别技术存在缺陷，导致笔迹识别效果比较差。

技术实现思路

[0006]本申请实施例的主要目的在于提供一种笔迹识别方法及其相关设备，能够提高笔迹识别效果。
[0007]本申请实施例提供了一种笔迹识别方法，所述方法包括：
[0008]获取待识别笔迹图像；
[0009]对所述待识别笔迹图像进行笔迹特征提取，得到待使用笔迹特征；其中，所述待使用笔迹特征包括所述待识别笔迹图像的物理特征和所述待识别笔迹图像的纹理特征；
[0010]根据所述待使用笔迹特征与至少一个样本笔迹图像的笔迹特征之间的相似度，确定所述待识别笔迹图像的笔迹识别结果；其中，各所述样本笔迹图像的笔迹特征包括各所述样本笔迹图像的物理特征和各所述样本笔迹图像的纹理特征。
[0011]在一种可能的实施方式中，所述样本笔迹图像的个数为N；
[0012]所述待使用笔迹特征与第n个样本笔迹图像的笔迹特征之间的相似度的确定过程，包括：
[0013]根据所述待识别笔迹图像的物理特征和所述第n个样本笔迹图像的物理特征，确定第n个物理特征相似度；其中，n为正整数，n≤N，N为正整数；
[0014]根据所述待识别笔迹图像的纹理特征和所述第n个样本笔迹图像的纹理特征，确定第n个纹理特征相似度；
[0015]将所述第n个物理特征相似度与所述第n个纹理特征相似度之间的平均值，确定为所述待使用笔迹特征与所述第n个样本笔迹图像的笔迹特征之间的相似度。
[0016]在一种可能的实施方式中，所述第n个物理特征相似度的确定过程，包括：
[0017]根据所述待识别笔迹图像的物理特征和所述第n个样本笔迹图像的物理特征，确
定第n个物理特征距离；根据所述第n个物理特征距离与参考物理特征距离之间的比值，确定所述第n个物理特征相似度；其中，所述参考物理特征距离是根据所述待识别笔迹图像的物理特征、以及N个样本笔迹图像的物理特征确定的。
[0018]在一种可能的实施方式中，所述第n个纹理特征相似度的确定过程，包括：
[0019]根据所述待识别笔迹图像的纹理特征和所述第n个样本笔迹图像的纹理特征，确定第n个纹理特征距离；根据所述第n个纹理特征距离与参考纹理特征距离之间的比值，确定所述第n个纹理特征相似度；其中，所述参考纹理特征距离是根据所述待识别笔迹图像的纹理特征、以及N个样本笔迹图像的纹理特征确定的。
[0020]在一种可能的实施方式中，所述物理特征包括笔迹倾斜度、笔迹偏心度、笔迹圆度和笔迹长宽比中的至少一个。
[0021]在一种可能的实施方式中，所述待识别笔迹图像的获取过程，包括：
[0022]在获取到笔迹原图之后，对所述笔迹原图进行去噪处理，得到去噪笔迹图像；
[0023]根据所述去噪笔迹图像，确定所述待识别笔迹图像。
[0024]在一种可能的实施方式中，所述对所述笔迹原图进行去噪处理，得到去噪笔迹图像，包括：
[0025]根据所述笔迹原图，确定待使用权重；
[0026]按照所述待使用权重，对所述笔迹原图进行低秩聚类处理，得到去噪笔迹图像。
[0027]在一种可能的实施方式中，所述待使用权重的确定过程，包括：
[0028]对所述笔迹原图进行经验模态分解，得到待使用分量；
[0029]对所述待使用分量进行分块处理，得到至少一个第一图像块；
[0030]确定各所述第一图像块的噪声方差；
[0031]根据所述至少一个第一图像块的噪声方差，确定所述待使用权重。
[0032]在一种可能的实施方式中，所述第一图像块的个数为J；
[0033]所述根据所述至少一个第一图像块的噪声方差，确定所述待使用权重，包括：
[0034]从预设映射关系中查找第j个第一图像块的噪声方差对应的权重值；其中，所述预设映射关系包括所述第j个第一图像块的噪声方差与所述第j个第一图像块的噪声方差对应的权重值之间的对应关系；j为正整数，j≤J，J为正整数；
[0035]将J个第一图像块的噪声方差对应的权重值进行集合处理，得到所述待使用权重。
[0036]在一种可能的实施方式中，所述待使用权重包括J个图像块权重；其中，J为正整数；
[0037]所述按照所述待使用权重，对所述笔迹原图进行低秩聚类处理，得到所述去噪笔迹图像，包括：
[0038]根据所述笔迹原图，初始化无噪图像和待处理图像；
[0039]根据所述笔迹原图以及所述无噪图像，更新所述待处理图像；
[0040]对所述待处理图像进行分块处理，得到J个第二图像块；
[0041]对第j个第二图像块进行块匹配处理，得到第j个相似块集合；其中，j为正整数，j≤J；
[0042]对所述第j个相似块集合进行奇异值分解，得到第j个分解结果；其中，j为正整数，j≤J；
[0043]根据所述待使用权重中第j个图像块权重和所述第j个分解结果，确定第j个估计值；其中，j为正整数，j≤J；
[0044]根据J个估计值，更新所述无噪图像，并继续执行所述根据所述笔迹原图以及所述无噪图像，更新所述待处理图像的步骤，直至在达到预设停止条件时，根据所述无噪图像，确定所述去噪笔迹图像。
[0045]在一种可能的实施方式中，所述根据所述去噪笔迹图像，确定所述待识别笔迹图像，包括：
[0046]对所述去噪笔迹图像进行空白删除处理，得到去空白图像；
[0047]根据所述去空白图像，确定所述待识别笔迹图像。
[0048]在一种可能的实施方式中，所述去空白图像的确定过程，包括：
[0049]对所述去噪笔迹图像进行灰度化处理，得到灰度图像；
[0050]对所述灰度图像进行二值化处理，得到二值化图像；
[0051]从所述二值化图像中删除满足预设空白条件的区域，得到所述去空白图像。
[0052]在一种可能的实施方式中，所述根据所述去空白图像，确定所述待识别笔迹图像，包括：
[0053]若确定所述去空白图像不本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种笔迹识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别笔迹图像；对所述待识别笔迹图像进行笔迹特征提取，得到待使用笔迹特征；其中，所述待使用笔迹特征包括所述待识别笔迹图像的物理特征和所述待识别笔迹图像的纹理特征；根据所述待使用笔迹特征与至少一个样本笔迹图像的笔迹特征之间的相似度，确定所述待识别笔迹图像的笔迹识别结果；其中，各所述样本笔迹图像的笔迹特征包括各所述样本笔迹图像的物理特征和各所述样本笔迹图像的纹理特征。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述样本笔迹图像的个数为N；所述待使用笔迹特征与第n个样本笔迹图像的笔迹特征之间的相似度的确定过程，包括：根据所述待识别笔迹图像的物理特征和所述第n个样本笔迹图像的物理特征，确定第n个物理特征相似度；其中，n为正整数，n≤N，N为正整数；根据所述待识别笔迹图像的纹理特征和所述第n个样本笔迹图像的纹理特征，确定第n个纹理特征相似度；将所述第n个物理特征相似度与所述第n个纹理特征相似度之间的平均值，确定为所述待使用笔迹特征与所述第n个样本笔迹图像的笔迹特征之间的相似度。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第n个物理特征相似度的确定过程，包括：根据所述待识别笔迹图像的物理特征和所述第n个样本笔迹图像的物理特征，确定第n个物理特征距离；根据所述第n个物理特征距离与参考物理特征距离之间的比值，确定所述第n个物理特征相似度；其中，所述参考物理特征距离是根据所述待识别笔迹图像的物理特征、以及N个样本笔迹图像的物理特征确定的；和/或，所述第n个纹理特征相似度的确定过程，包括：根据所述待识别笔迹图像的纹理特征和所述第n个样本笔迹图像的纹理特征，确定第n个纹理特征距离；根据所述第n个纹理特征距离与参考纹理特征距离之间的比值，确定所述第n个纹理特征相似度；其中，所述参考纹理特征距离是根据所述待识别笔迹图像的纹理特征、以及N个样本笔迹图像的纹理特征确定的。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述物理特征包括笔迹倾斜度、笔迹偏心度、笔迹圆度和笔迹长宽比中的至少一个。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待识别笔迹图像的获取过程，包括：在获取到笔迹原图之后，对所述笔迹原图进行去噪处理，得到去噪笔迹图像；根据所述去噪笔迹图像，确定所述待识别笔迹图像。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述笔迹原图进行去噪处理，得到去噪笔迹图像，包括：根据所述笔迹原图，确定待使用权重；按照所述待使用权重，对所述笔迹原图进行低秩聚类处理，得到去噪笔迹图像。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述待使用权重的确定过程，包括：对所述笔迹原图进行经验模态分解，得到待使用分量；
对所述待使用分量进行分块处理，得到至少一个第一图像块；确定各所述第一图像块的噪声方差；根据所述至少一个第一图像块的噪声方差，确定所述待使用权重。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述第一图像块的个数为J；所述根据所述至少一个第一图像块的噪声方差，确定所述待使用权重，包括：从预设映射关系中查找第j个第一图像块的噪声方差对应的权重值；其中，所述预设映射关系包括所述第j个第一图像块的噪声方差与所述第j个第一图像块的噪声方差对应的权重值之间的对应关系；j为正整数，j≤J，J为正整数；将J个第一图像块的噪声方差对应的权...

【专利技术属性】
技术研发人员：余涛，李清，李冬冬，毛昊桢，江涛，
申请(专利权)人：科大讯飞股份有限公司，
类型：发明
国别省市：