一种数据向量化的离线签名认证方法和系统技术方案

本发明专利技术公开一种数据向量化的离线签名认证方法和系统，方法包括：步骤1，获取手写字迹图像并进行预处理以截取得到签名单字；步骤2，构建并训练用于签名单字的字迹特征提取的SinCNN模型；步骤3，将签名单字输入训练好的SinCNN模型提取抽象签名字迹特征；步骤4，将当前图片的抽象签名字迹特征与底库字迹特征进行批量对比操作并分别计算余弦相似度；步骤5，统计余弦相似度最高的前10个对应的用户ID，遍历当前签名的所有单字，统计每个字对应的用户ID频数和；步骤6，获取频数超过设定频数阈值所有用户ID中相似度值和频数值各自排名前5的用户ID的交集中最高频数值的用户ID作为预测值。本发明专利技术提高对签名字迹的管理能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数字签名，尤其涉及一种数据向量化的离线签名认证方法和系统。

技术介绍

1、离线手写签名作为久经实践的社会传统，在金融、商业和取证等应用中具有广泛的应用，并且由于社会文化惯性，手写签名依然会广泛应用于银行办公、合同签署、行政管理等需要安全保障的场景。在这些场景中，离线手写签名的认证安全性一直是提供辅助安全保障的重要方法。签名认证属于行为特征认证技术，相比于传统的指纹特征、虹膜特征、人脸特征等基于生理特征的认证技术，有着更低的用户隐私保护需求，并且在隐私保护与用户特征效用之间，具备接受度更高、权衡性较好的特点。因而扎根于人工智能方法的离线手写签名的认证方法，对手写签名的稽核认证，避免过多的人工开销以及提高稽核速度、稽核准确率有着重要的意义。

2、离线手写签名认证算法通常包括数据预处理、特征提取、分类器构建等步骤。当前的离线手写签名认证方法主要有两类，一种是基于手工特征提取的方法，另一种是基于神经网络特征提取的方法。

3、在基于手工特征提取的方法中，使用诸如几何特征、形状与结构特征、方向和梯度特征、图像关键点特征、比例特征、本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种数据向量化的离线签名认证方法，其特征在于：其包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种数据向量化的离线签名认证方法，其特征在于：步骤1具体包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的一种数据向量化的离线签名认证方法，其特征在于：步骤1-3具体包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的一种数据向量化的离线签名认证方法，其特征在于：步骤1-4中将单字图片处理成三通道图像，送入经过分割单字数据训练过后的yolov5目标检测模型，输入当前签名区域的多个单字进行分割，以得到签名单字。

5.根据权利要求1所述的一种数据向量化的离线签名认证方法，其特...

【技术特征摘要】

1.一种数据向量化的离线签名认证方法，其特征在于：其包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种数据向量化的离线签名认证方法，其特征在于：步骤1具体包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的一种数据向量化的离线签名认证方法，其特征在于：步骤1-3具体包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的一种数据向量化的离线签名认证方法，其特征在于：步骤1-4中将单字图片处理成三通道图像，送入经过分割单字数据训练过后的yolov5目标检测模型，输入当前签名区域的多个单字进行分割，以得到签名单字。

5.根据权利要求1所述的一种数据向量化的离线签名认证方法，其特征在于：步骤2-2中基于用户id信息的字迹进行两个正样本匹配。

【专利技术属性】
技术研发人员：段绿林，陈前昕，
申请(专利权)人：中电福富信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：