签名验证方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种签名验证方法、装置、计算机设备和存储介质，涉及计算机技术领域。可用于金融科技领域或其他相关领域。所述方法包括：获取用户执行金融业务的远程签名过程中拍摄的视频图像，从视频图像中确定拍摄有用户处于签名状态的目标图像；从目标图像中获取用户的手部区域图像，并根据手部区域图像获取用户的身份验证结果；在身份验证结果表征身份验证通过的情况下，获取用户执行远程签名过程对应的用户签名图像；对用户签名图像进行签名校验，得到用户签名图像的校验结果。采用本方法能避免其他用户盗用签名用户的身份进行远程签名，以及可以保证远程签名后的用户签名图像可以通过校验，符合金融业务要求，因此可提高远程签名的智能性。远程签名的智能性。远程签名的智能性。

【技术实现步骤摘要】
签名验证方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，特别是涉及一种签名验证方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

技术介绍

[0002]随着计算机技术的发展，出现了一种利用签名验证办理金融业务的技术，在办理金融业务过程中，通常需要用户对某些执行金融业务所需的文件进行签名处理，例如针对资源转移业务，为了保证资源转移过程的安全性，通常需要用户确定待转移的资源量，之后则需要用户对待转移的资源进行签名确认，来保证资源转移业务的顺利执行。同时，为了方便用户进行金融业务办理，某些金融业务的办理也可以通过远程办理方式来实现，因此出现了一种远程签名技术，用户可以在金融业务程序中完成远程签名，则可以保证金融业务交易过程的顺利执行。
[0003]现有的远程签名技术，通常是在用户完成签名后，即可进一步执行金融业务。然而，远程签名与现场签名有所区别，可能存在其他用户盗用签名用户的身份进行远程签名，同时，在缺乏引导的情况下，远程签名后得到的签名图片也可能不符合金融业务要求，因此现有的远程签名技术不够智能。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种签名验证方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0005]第一方面，本申请提供了一种签名验证方法，所述方法包括：
[0006]获取用户执行金融业务的远程签名过程中拍摄的视频图像，从所述视频图像中确定拍摄有所述用户处于签名状态的目标图像；
[0007]从所述目标图像中获取所述用户的手部区域图像，并根据所述手部区域图像获取所述用户的身份验证结果；
[0008]在所述身份验证结果表征身份验证通过的情况下，获取所述用户执行所述远程签名过程对应的用户签名图像；
[0009]对所述用户签名图像进行签名校验，得到所述用户签名图像的校验结果。
[0010]在其中一个实施例中，所述视频图像包含多个视频图像帧；所述目标图像由多个拍摄有所述用户处于签名状态的目标图像帧组成；所述从所述视频图像中确定拍摄有所述用户处于签名状态的目标图像，包括：将所述多个视频图像帧输入预先训练的视频分类模型，通过所述视频分类模型获取各所述视频图像帧对应的图像特征，以及各所述视频图像帧对应的运动特征；将所述图像特征与所述运动特征进行融合，得到各所述视频图像帧对应的图像分类特征；根据所述图像分类特征，获取各所述视频图像帧的图像分类标识，并基于所述图像分类标识从所述视频图像帧中确定所述目标图像帧；所述图像分类标识表征所述视频图像帧是否拍摄有所述用户处于签名状态；基于所述图像分类标识，从各所述视频
图像帧中确定所述目标图像帧。
[0011]在其中一个实施例中，所述视频分类模型包括第一分支以及第二分支；所述将所述多个视频图像帧输入预先训练的视频分类模型，通过所述视频分类模型获取各所述视频图像帧对应的图像特征，以及各所述视频图像帧对应的运动特征，包括：获取当前视频图像帧，以及所述当前视频图像帧对应的相邻视频图像帧；所述相邻视频图像帧与所述当前视频图像帧拍摄时间相邻；将所述当前视频图像帧输入所述视频分类模型的第一分支，通过所述第一分支获取所述当前视频图像帧的图像特征；将所述当前视频图像帧以及所述相邻视频图像帧输入视频分类模型的第二分支，通过所述第二分支获取所述当前视频图像帧对应的运动信息，并根据所述运动信息得到所述当前视频图像帧的运动特征。
[0012]在其中一个实施例中，所述从所述目标图像中获取所述用户的手部区域图像，包括：将各所述目标图像帧输入预先训练的图像区域分割模型，通过所述图像区域分割模型得到各所述目标图像帧包含的多个分割区域图像，以及各所述分割区域图像的区域类型；将所述区域类型表征为手部区域类型的分割区域图像，作为所述手部区域图像。
[0013]在其中一个实施例中，所述根据所述手部区域图像获取所述用户的身份验证结果，包括：将所述手部区域图像分别输入预先训练的第一身份验证模型，以及预先训练的第二身份验证模型，通过所述第一身份验证模型获取所述用户的第一身份可信度，以及通过所述第二身份验证模型获取所述用户的第二身份可信度；根据所述第一身份可信度以及所述第二身份可信度，确定所述用户的用户身份可信度；根据所述的用户身份可信度，得到所述用户的身份验证结果。
[0014]在其中一个实施例中，所述手部区域图像的数量为多个，分别对应于不同的组成所述目标图像的多个目标图像帧；所述将所述手部区域图像分别输入预先训练的第一身份验证模型，以及预先训练的第二身份验证模型，通过所述第一身份验证模型获取所述用户的第一身份可信度，以及通过所述第二身份验证模型获取所述用户的第二身份可信度，包括：获取当前手部区域图像，以及所述当前手部区域图像对应的相邻手部区域图像；所述相邻手部区域图像对应的目标图像帧的拍摄时间，与所述当前手部区域图像对应的目标图像帧相邻；将所述当前手部区域图像输入所述第一身份验证模型，通过所述第一身份验证模型获取所述当前手部区域图像的手写姿势特征，根据所述手写姿势特征以及预先存储的所述用户的基准姿势特征，得到所述第一身份可信度；所述基准姿势特征基于所述用户的历史签名过程中的姿势特征得到；将所述当前手部区域图像以及所述相邻手部区域图像，输入所述第二身份验证模型，通过所述第二身份验证模型获取所述当前手部区域图像的手写动作特征，根据所述手写动作特征以及预先存储的所述用户的基准动作特征，得到所述第二身份可信度；所述基准动作特征基于所述用户的历史签名过程中的动作特征得到。
[0015]在其中一个实施例中，所述对所述用户签名图像进行签名校验，得到所述用户签名图像的校验结果，包括：将所述用户签名图像输入预先训练的签名校验模型，通过所述签名校验模型获取所述用户签名图像包含的多个字块图像；获取各所述字块图像的字块特征，根据所述字块特征获取各所述字块图像分别对应的字块分类标识；所述字块分类标识表征所述字块图像是否可用于识别字块内容；在各所述字块分类标识都表征字块图像可用于识别字块内容的情况下，确定所述用户签名图像的校验结果为校验通过；在所述字块分类标识中的任意一个表征字块图像不可用于识别字块内容的情况下，确定所述用户签名图
像的校验结果为校验不通过。
[0016]在其中一个实施例中，所述确定所述用户签名图像的校验结果为校验不通过之后，还包括：展示用于提示所述用户重新进行所述远程签名过程的提示信息。
[0017]在其中一个实施例中，所述获取用户执行金融业务的远程签名过程中拍摄的视频图像，包括：响应于所述用户在执行金融业务过程中触发的远程签名请求，展示用于用户输入所述用户签名图像的远程签名手写界面，并将图像采集设备设置为开启状态；响应于所述用户关闭所述远程签名手写界面的操作，关闭所述图像采集设备的开启状态，并将所述图像采集设备处于开启状态下拍摄的图像，作为所述用户执行金融业务的远程签名过程中拍摄的视频图像。
[0018]第二方面，本申请还提供了一种签名验证装置，所述装置包括：
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种签名验证方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户执行金融业务的远程签名过程中拍摄的视频图像，从所述视频图像中确定拍摄有所述用户处于签名状态的目标图像；从所述目标图像中获取所述用户的手部区域图像，并根据所述手部区域图像获取所述用户的身份验证结果；在所述身份验证结果表征身份验证通过的情况下，获取所述用户执行所述远程签名过程对应的用户签名图像；对所述用户签名图像进行签名校验，得到所述用户签名图像的校验结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述视频图像包含多个视频图像帧；所述目标图像由多个拍摄有所述用户处于签名状态的目标图像帧组成；所述从所述视频图像中确定拍摄有所述用户处于签名状态的目标图像，包括：将所述多个视频图像帧输入预先训练的视频分类模型，通过所述视频分类模型获取各所述视频图像帧对应的图像特征，以及各所述视频图像帧对应的运动特征；将所述图像特征与所述运动特征进行融合，得到各所述视频图像帧对应的图像分类特征；根据所述图像分类特征，获取各所述视频图像帧的图像分类标识，并基于所述图像分类标识从所述视频图像帧中确定所述目标图像帧；所述图像分类标识表征所述视频图像帧是否拍摄有所述用户处于签名状态；基于所述图像分类标识，从各所述视频图像帧中确定所述目标图像帧。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述视频分类模型包括第一分支以及第二分支；所述将所述多个视频图像帧输入预先训练的视频分类模型，通过所述视频分类模型获取各所述视频图像帧对应的图像特征，以及各所述视频图像帧对应的运动特征，包括：获取当前视频图像帧，以及所述当前视频图像帧对应的相邻视频图像帧；所述相邻视频图像帧与所述当前视频图像帧拍摄时间相邻；将所述当前视频图像帧输入所述视频分类模型的第一分支，通过所述第一分支获取所述当前视频图像帧的图像特征；将所述当前视频图像帧以及所述相邻视频图像帧输入视频分类模型的第二分支，通过所述第二分支获取所述当前视频图像帧对应的运动信息，并根据所述运动信息得到所述当前视频图像帧的运动特征。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述目标图像中获取所述用户的手部区域图像，包括：将各所述目标图像帧输入预先训练的图像区域分割模型，通过所述图像区域分割模型得到各所述目标图像帧包含的多个分割区域图像，以及各所述分割区域图像的区域类型；将所述区域类型表征为手部区域类型的分割区域图像，作为所述手部区域图像。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述手部区域图像获取所述用户的身份验证结果，包括：将所述手部区域图像分别输入预先训练的第一身份验证模型，以及预先训练的第二身份验证模型，通过所述第一身份验证模型获取所述用户的第一身份可信度，以及通过所述
第二身份验证模型获取所述用户的第二身份可信度；根据所述第一身份可信度以及所述第二身份可信度，确定所述用户的用户身份可信度；根据所述的用户身份可信度，得到所述用户的身份验证结果。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述手部区域图像的数量为多个，分别对应于不同的组成所述目标图像的多个目标图像帧；所述将所述手部区域图像分别输入预先训练的第一身份验证模型，以及预先训练的第二身份验证模型，通过所述第一身份验证模型获取所述用户的第一身份可信度，以及通过所述第二身份验证模型获取所述用户的第二身份可信度，包括：获取当前手...

【专利技术属性】
技术研发人员：阮明慧，王亚新，金潇泽，杨洁琼，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：