[发明专利]一种基于图像特征融合识别的签名鉴伪系统及方法在审

专利信息
申请号: 201410455357.9 申请日: 2014-09-09
公开(公告)号: CN104200239A 公开(公告)日: 2014-12-10
发明(设计)人: 马云鹏;李庆武;周亮基;霍冠英;周妍 申请(专利权)人: 河海大学常州校区
主分类号: G06K9/68 分类号: G06K9/68;G06K9/46
代理公司: 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 代理人: 董建林;耿英
地址: 213022 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 图像 特征 融合 识别 签名 系统 方法
【权利要求书】:

1.一种基于图像特征融合识别的签名鉴伪系统,其特征是,主要包括签名图像数据库模块、图像预处理模块、特征向量提取模块、特征向量融合模块以及特征相似性度量模块;

还包括图像录入模块和结果输出反馈模块;

签名图像数据库模块预先存储注册用户的个人手写签名图像、个人信息,后续的鉴伪过程中调用这些信息来核实待鉴定的签名图像的真伪;

图像预处理模块对录入进系统的待鉴定签名图像进行预处理;

特征向量提取模块对经预处理模块处理之后的待鉴定签名图像进行特征提取;

特征向量融合模块:采用特征层融合模型对特征向量提取模块提取的特征进行融合;特征层融合从原始信息中提取特征信息进行综合分析和处理的联合识别;

特征相似性度量模块:采用夹角余弦法计算待鉴伪签名图像与数据库中预存的签名图像的相似度,通过计算待鉴定签名图像所提取的特征向量与数据库中对应图像的特征向量之间的夹角余弦,判断两者之间的相似度,作为鉴定真伪的评判依据。

2.根据权利要求1所述的基于图像特征融合识别的签名鉴伪系统,其特征是:所述图像预处理模块的预处理过程包括灰度化处理、二值化处理以及大小归一化处理的步骤。

3.根据权利要求1所述的基于图像特征融合识别的签名鉴伪系统,其特征是:特征向量提取模块中包括比例特征提取子模块、纹理特征提取子模块、弹性网格特征提取子模块,分别分析并提取签名图像的比例特征、纹理特征和弹性网格特征;

比例特征提取子模块:提取签字人每个签名字符的细化后的笔画长度与所占面积的比例作为特征值数据;

纹理特征提取子模块:提取反映字符的字型、字位倾斜、笔划方向、笔划和部首搭配的纹理特征;

弹性网格特征提取子模块:利用一组设想的网线对签名图像进行区域划分,使任意两条相邻网线之间的目标像素个数相等;将字体按横、竖、撇、捺四方向分解后,提取横、竖、撇、捺四个方向特征向量值结合在一起,构成一个完整的字体特征矢量。

4.一种基于图像特征融合识别的签名鉴伪方法,其特征是:包括以下步骤:

扫描仪完成对需鉴伪签名图像的信息采集;

特征向量提取模块提取需鉴伪签名图像的比例、纹理和弹性网格三大特征;

特征向量融合模块将提取的三大特征融合;

采用夹角余弦法计算待鉴伪签名图像与样本签名图像的相似度,通过计算待鉴定签名图像所提取的特征向量与样本对应图像的特征向量之间的夹角余弦,以余弦值衡量相似程度,输出鉴伪结果。

5.根据权利要求4所述的基于图像特征融合识别的签名鉴伪方法,其特征是:包括如下详细步骤:将需鉴伪签名图像运用扫描仪录入至特征融合识别的签名鉴伪系统,根据人物信息从数据库中调出其原始签名图像的特征数据;

对扫描的图片预处理得到归一化的二值图像,进行二值图像的特征检测和分析;

提取比例、纹理和弹性网格三大特征,同时进行特征值向量化,再将三大特征进行融合后和原始签名图像的特征数据通过向量夹角余弦法相比较,得出鉴伪结果。

6.根据权利要求4或5所述的基于图像特征融合识别的签名鉴伪方法,其特征是:比例特征的提取方法是通过计算签名二值图像中比例特性作为特征值,分别对签名的字符逐个进行边缘检测,得到相应的矩形框,计算每个字符的面积大小S,再将需鉴别签名图像进行字体细化处理,将每个字符的像素点进行计数,作为字长L;将每个字符L/S的数据作为二位向量组的数据,建立一个向量组,得到比例特性。

7.根据权利要求4或5所述的基于图像特征融合识别的签名鉴伪方法,其特征是:纹理特征的提取方法,通过对签名图像纹理特性的提取,运用Gabor滤波器提取纹理特性;Gabor函数在空间域和频率域中同时进行测量,主要目标为签名笔画具有一定的线条宽度和方向,每幅笔迹样本图像经每一通道滤波即提取笔迹纹理的特征,在样本图像I(x,y)中抽取样点(X,Y),该点处提取的特征通过计算各个通道滤波器后图像的均值和标准差作为特征组成特征向量,按照特征值位置,经行特征值向量组化,得到n维特征值数据向量组。

8.根据权利要求4或5所述的基于图像特征融合识别的签名鉴伪方法,其特征是:弹性网格的提取方法,通过对签名图像弹性网格特征值提取比对,采用弹性网格,利用二值图像,当所取标志量为1时表示为黑像素点,当所取标志量为0时表示为白像素点;然后将字体横、竖、撇、捺四方向分解后,提取横方向汉字子图像fH(x,y),横方向第i个网格内特性运用特征值计算公式计算得到,其他几个方向的特征同理,横、竖、撇、捺四个方向特征值结合在一起,构成一个完整的字体特征向量。

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