[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

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于图像特征融合与图像识别的签名鉴伪系统及方法，属于数字图像处理与笔迹鉴定技术领域。

背景技术

信息技术的飞速发展给人们的日常生活带来了极大的便利，与此同时对个人身份进行准确的认证、保护信息安全则成了当今信息化时代亟需解决的一个关键问题。手写签名是人的一种比较稳定的行为特征，利用手写签名进行个人身份的认证具有非侵犯性(或非触性)、易于获取、容易使人接受等特点，是一种重要的个人身份的表示手段。

手写签名鉴伪隶属于笔迹鉴定这一技术领域，传统的基于人工的笔迹鉴定在实际操作中暴露出了种种弊端和缺陷：如鉴定机构缺乏相互配合机制，鉴定人员资格认定标准不规范、鉴定水平参差不齐难以保障鉴定的正确性等等都会对鉴定结果造成负面影响。因此利用计算机自动化、规范化的方式来处理笔迹鉴定这一原本非工程的领域，对该领域的发展具有很大的推动作用。

目前签名鉴伪按实际操作方式的不同可分为联机和脱机两种，两者都有很广的应用背景，可在诸如金融、保险、公安司法部门的刑事调查和法庭审判等领域发挥重要作用。这些技术具有鉴定快、效率高、不受文检人员主观因素的影响等特点。从实际来讲联机手写签名的鉴伪技术已经十分成熟并已进入实用化阶段，然而脱机签名因无法像联机签名获取到签名者书写时的笔画顺序、书写速度、运笔压力等动态信息，无疑在鉴定真伪的难度上会更大，所以脱机签名的鉴定技术目前还不太成熟，但也成为了当下的研究热点。

发明内容

本发明针对当前社会热门的手写签名鉴定中的技术空缺，提出了一种基于图像特征融合与图像识别的签名鉴伪系统及方法，试图改善脱机签名鉴伪的现状。

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。

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。

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。

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特征、纹理特征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。

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。