签名识别方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及分类模型领域，尤其涉及一种签名识别方法、装置、计算机设备及存储介质。其方法在于：获取指定用户的待识别签名图像和注册签名图像；将待识别签名图像和注册签名图像输入签名识别模型中，通过签名识别模型提取待识别签名图像的第一签名特征和注册签名图像的第二签名特征；判断第一内容特征和第二内容特征是否相同；当第一内容特征和第二内容特征相同时，判断第一风格特征和第二风格特征是否相同；当第一风格特征和第二风格特征相同时，判定待识别签名图像为指定用户的真实签名。本发明专利技术对签名的风格、签名的内容单独进行识别，提高签名识别的准确率，克服了现有的签名识别，注重签名内容而忽略了签名风格导致的识别不够明确的问题。够明确的问题。够明确的问题。

【技术实现步骤摘要】
签名识别方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及分类模型领域，尤其涉及一种签名识别方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在很多应用场景中，需要通过签名对用户办理的业务进行确认。一般的，需要用户在注册时进行注册签名，在办理业务时进行输入新的签名，以对办理的业务进行确认。例如，用户在申请银行卡时，需要对申请资料进行签名确认。
[0003]在现有技术中，为了防止冒充签名，通常通过将新签名的整体特征和注册库中注册签名的整体特征进行对比，以确定是否为真实签名。现有技术仅针对签名的整体特征进行对比，而忽略对签名的签名内容以及签名风格的单独对比，使得对比对象不够明确，导致签名识别的准确率较低。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种签名识别方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有技术中签名识别的准确率较低的问题。
[0005]一种签名识别方法，包括：
[0006]获取指定用户的待识别签名图像和注册签名图像；
[0007]将所述待识别签名图像和所述注册签名图像输入签名识别模型中，通过所述签名识别模型提取所述待识别签名图像的第一签名特征和所述注册签名图像的第二签名特征；所述第一签名特征包括第一内容特征和第一风格特征；所述第二签名特征包括第二内容特征和第二风格特征；
[0008]判断所述第一内容特征和所述第二内容特征是否相同；
[0009]当所述第一内容特征和所述第二内容特征相同时，判断所述第一风格特征和所述第二风格特征是否相同；
[0010]当所述第一风格特征和所述第二风格特征相同时，判定所述待识别签名图像为所述指定用户的真实签名。
[0011]一种签名识别装置，包括：
[0012]图像获取模块，用于获取指定用户的待识别签名图像和注册签名图像；
[0013]特征提取模块，用于将所述待识别签名图像和所述注册签名图像输入签名识别模型中，通过所述签名识别模型提取所述待识别签名图像的第一签名特征和所述注册签名图像的第二签名特征；所述第一签名特征包括第一内容特征和第一风格特征；所述第二签名特征包括第二内容特征和第二风格特征；
[0014]内容特征判断模块，用于判断所述第一内容特征和所述第二内容特征是否相同；
[0015]风格特征判断模块，用于当所述第一内容特征和所述第二内容特征相同时，判断所述第一风格特征和所述第二风格特征是否相同；
[0016]真实签名模块，用于当所述第一风格特征和所述第二风格特征相同时，判定所述待识别签名图像为所述指定用户的真实签名。
[0017]一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现上述签名识别方法。
[0018]一个或多个存储有计算机可读指令的可读存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行如上述签名识别方法。
[0019]上述签名识别方法、装置、计算机设备及存储介质，通过获取指定用户的待识别签名图像和注册签名图像；将所述待识别签名图像和所述注册签名图像输入签名识别模型中，通过所述签名识别模型提取所述待识别签名图像的第一签名特征和所述注册签名图像的第二签名特征；所述第一签名特征包括第一内容特征和第一风格特征；所述第二签名特征包括第二内容特征和第二风格特征；判断所述第一内容特征和所述第二内容特征是否相同；当所述第一内容特征和所述第二内容特征相同时，判断所述第一风格特征和所述第二风格特征是否相同；当所述第一风格特征和所述第二风格特征相同时，判定所述待识别签名图像为所述指定用户的真实签名。本专利技术对签名的风格、签名的内容单独进行识别，提高签名识别的准确率，同时，克服了现有的签名识别，注重签名内容而忽略了签名风格导致的识别不够明确的问题。
附图说明
[0020]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0021]图1是本专利技术一实施例中签名识别方法的一应用环境示意图；
[0022]图2是本专利技术一实施例中签名识别方法的一流程示意图；
[0023]图3是本专利技术一实施例中签名识别装置的一结构示意图；
[0024]图4是本专利技术一实施例中计算机设备的一示意图。
具体实施方式
[0025]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0026]本实施例提供的签名识别方法，可应用在如图1的应用环境中，其中，客户端与服务端进行通信。其中，客户端包括但不限于各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。服务端可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
[0027]在一实施例中，如图2所示，提供一种签名识别方法，以该方法应用在图1中的服务端为例进行说明，包括如下步骤：
[0028]S10、获取指定用户的待识别签名图像和注册签名图像。
[0029]可理解的，在很多需要签名的应用场景中，需要用户预先提交用于注册的签名图像，并将该签名图像作为用户的注册信息保存在注册信息库中。在用户办理业务时，需要提交新的签名图像，即待识别签名图像。其中，注册签名图像是指用户注册时录入的签名图像。待识别签名图像是指用户在办理业务时新录入的签名图像。一般的，签名图像根据用户在签名客户端手动写入签名而生成。
[0030]S20、将所述待识别签名图像和所述注册签名图像输入签名识别模型中，通过所述签名识别模型提取所述待识别签名图像的第一签名特征和所述注册签名图像的第二签名特征；所述第一签名特征包括第一内容特征和第一风格特征；所述第二签名特征包括第二内容特征和第二风格特征。
[0031]可理解的，签名识别模型是指已训练完成神经网络模型，该签名识别模型包括内容识别模型和风格识别模型。该签名识别模型用于对输入的识别签名图像和注册签名图像的签名内容和签名风格进行识别。其中，内容识别模型用于对输入的识别签名图像和注册签名图像的签名内容进行识别。风格识别模型用于对输入的识别签名图像和注册签名图像的签名风格进行识别。第一签名特征是指待识别签名图像中签名的整体特征。第二签名特征是指注册签名图像中签名的整体特征。第一内容特征是指待识别签名图像的签名内容的特征，即用户新录入的签名中文字的特征。第二内容特征是指注册签名图像的签名内容的特征，即用户注册时录入的签名中文字的特征。第一风格特征是指待识别签名图像的签名风格的特征，即用户新录入的签名本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种签名识别方法，其特征在于，包括：获取指定用户的待识别签名图像和注册签名图像；将所述待识别签名图像和所述注册签名图像输入签名识别模型中，通过所述签名识别模型提取所述待识别签名图像的第一签名特征和所述注册签名图像的第二签名特征；所述第一签名特征包括第一内容特征和第一风格特征；所述第二签名特征包括第二内容特征和第二风格特征；判断所述第一内容特征和所述第二内容特征是否相同；当所述第一内容特征和所述第二内容特征相同时，判断所述第一风格特征和所述第二风格特征是否相同；当所述第一风格特征和所述第二风格特征相同时，判定所述待识别签名图像为所述指定用户的真实签名。2.如权利要求1所述的签名识别方法，其特征在于，所述判断所述第一内容特征和所述第二内容特征是否相同，包括：计算所述第一内容特征和所述第二内容特征之间的欧氏距离，得到计算结果；判断所述计算结果是否小于或等于预设欧氏距离；若所述计算结果小于或等于所述预设欧氏距离时，则判定所述第一内容特征和所述第二内容特征相同。3.如权利要求1所述的签名识别方法，其特征在于，在所述判断所述第一内容特征和所述第二内容特征是否相同之后，包括：若所述第一内容特征和所述第二内容特征不相同，则生成指示所述待识别签名图像为错误签名的第一判定结果；基于所述第一判定结果，触发与所述第一判定结果对应的预警措施。4.如权利要求1所述的签名识别方法，其特征在于，在所述将所述待识别签名图像和所述注册签名图像输入签名识别模型中之前，包括：获取样本签名集；所述签名训练样本集包括若干样本签名图像；将若干所述样本签名图像输入初始签名识别模型中，通过所述初始签名识别模型提取若干所述样本签名的样本内容特征和样本风格特征；所述初始签名识别模型包括初始内容识别模型和初始风格识别模型；通过所述初始内容识别模型对若干所述样本内容特征进行训练学习，直至所述初始内容识别模型的第一网络参数收敛，将收敛的所述初始内容识别模型标记为内容识别模型；通过所述初始风格识别模型对若干所述样本风格特征和若干所述样本内容特征进行训练学习，直至所述初始风格识别模型的第二网络参数收敛，将收敛的所述初始风格识别模型标记为风格识别模型；将包括所述风格识别模型和所述内容识别模型的初始签名识别模型标记为签名识别模型。5.如权利要求4所述的签名识别方法，其特征在于，所述初始内容识别模型为生成对抗网络；所述通过所述初始内容识别模型对若干所述样本...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈李健，
申请(专利权)人：中国平安人寿保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：