一种基于注意力机制的离线签名认证方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于注意力机制的离线签名认证方法及系统，所述方法包括以下步骤：（1）获取中文手写签名数据集，将数据集划分为训练集、验证集与测试集；（2）搭建离线签名认证网络，并使用训练集训练网络，使用验证集判断网络的拟合情况；（3）获取待认证签名，并在数据库中找到其一张真实签名，将待认证签名与真实签名放入网络中进行预测。本发明专利技术将样本对的训练方式应用于离线签名认证问题，能够准确、高效地实现离线签名认证任务，能够尽可能少地减少卷积层在提取特征过程中丢失的信息，强化编码器特征提取的效果，提高离线签名认证任务的准确性，为金融、银行与法律业务等行业的安全性提供保障。性提供保障。性提供保障。

【技术实现步骤摘要】
一种基于注意力机制的离线签名认证方法及系统


[0001]本专利技术涉及计算机视觉与模式识别领域，特别涉及一种基于注意力机制的离线签名认证方法及系统。

技术介绍

[0002]当今全世界每天都有大量重要的金融、商业和法医文件签署时，核实签名的真实性是一个重要的难题。由于利益驱动导致冒用签名的事件时有发生，这给金融、银行和政府机构带来了严重的违规风险。同时，随着商业文件越来越多，人工鉴定的速度和准确率很难得到保证。因此，开发一种自动、准确、高效的签名验证技术正变得越来越重要。
[0003]尽管过去几十年的时间见证了签名验证方面的发展和进步，但是签名验证在中文领域还存在着以下挑战：第一，没有合适并且公开的中文手写签名数据集，阻碍了中文离线签名验证的研究和应用。
[0004]第二，中文笔画相较于其他语言更为复杂，对网络的特征提取要求更高。
[0005]第三，大多数人群的签名风格比较随意，这使得在不同场合的同一个人签名风格明显不同，并且，一些有意伪造的签名与真实签名极为相似。
[0006]对于上述问题，目前常规的离线签名认证本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于注意力机制的离线签名认证方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）获取中文手写签名数据集，将数据集划分为训练集、验证集与测试集；（2）搭建离线签名认证网络，并使用训练集训练网络，使用验证集判断网络的拟合情况；所述步骤（2）包括：（2.1）搭建由五个卷积层与四个池化层组成的编码器；（2.2）搭建由三个全连接层与三个二维注意力机制模块组成的解码器；（2.3）使用二维注意力机制模块连接编码器的前三个卷积层与解码器的三个全连接层，从而完成网络的搭建；（2.4）加载网络，设置网络参数进行训练；（2.5）每次从训练集抽出一个批次的样本对放入网络中进行训练，再将网络编码器的输出与标签放入损失函数计算损失，并通过反向传播来更新网络参数；（2.6）当训练集最后一个批次被抽出时，将每一批次的验证集放入网络；（2.7）重复执行步骤（2.5）、（2.6），直到训练集中的最后一个批次被网络训练次，其中为网络的训练时期数；（3）获取待认证签名，并在数据库中找到其一张真实签名，将待认证签名与真实签名放入网络中进行预测。2.根据权利要求1所述基于注意力机制的离线签名认证方法，其特征在于，所述步骤（1）包括：（1.1）对中文手写签名图像进行灰度化处理；（1.2）对灰度化中文手写签名图像进行黑白翻转处理；（1.3）对伪造签名使用随机弹性形变；（1.4）对处理后的图像进行正负样本对的构造；（1.5）对所有样本按照预设比例拆分为训练集、验证集与测试集。3.根据权利要求2所述基于注意力机制的离线签名认证方法，其特征在于，所述步骤（1.4）包括：（1.4.1）对于同一个签名者的真实签名，组合每两张不同的真实签名图像作为正样本对，标签赋值为1；（1.4.2）对于同一个签名者的伪造签名，组合每两张不同的真实签名图像与伪造签名图像作为负样本对，标签赋值为0；（1.4.3）在负样本对中随机选取出与正样本对数量相同的样本。4.根据权利要求3所述基于注意力机制的离线签名认证方法，其特征在于，所述步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖万里，陈灵，林智聪，陈焯辉，
申请(专利权)人：珠海金智维信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：